消费与经济的关系范例6篇

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消费与经济的关系范文1

关键词：电力 协整 误差修正模型

电力作为一种优质、便捷的能源，占我国终端能源消费的15%以上，在国民经济发展中占有很高的地位。当前我国电力供应十分紧张，客观地分析我国电力消费和GDP之间的协整和因果关系，对我国经济发展和电力能源发展有着重要的政策指导意义。

本文利用我国1971~2002年时间段内的国民生产总值（GDP）、全国电力消费总量（POW）的数据进行分析，数据来源于历年的《中国统计年鉴》以及《中国工业统计年鉴2003》，所有计算由Eviews3.1软件完成。

平稳性检验

首先，本文分别利用ADF（Augmented Dickey Fuller test）和PP（Phillips Perron test）单位根检验方法来验证时间序列的平稳性，结果见表1。ADF检验表明，水平序列LGDP（GDP的自然对数序列）与LPOW（POW的自然对数序列）无法拒绝不存在单位根的原假设，也就是说两序列均为非平稳序列；而一阶差分序列分别在10%和5%的显著水平上拒绝原假设，即它们的一阶差分序列为平稳序列，PP检验也在1%的显著水平上认为序列为一阶单整序列。

协整检验

平稳性检验验证了LGDP与LPOW同为一阶单整序列，需要进一步验证变量间的协整关系。以下分别采用两阶段法（EG法）和JJ法检验两个变量是否存在协整关系。EG检验随机项ADF值为-6.8182*，表明协整回归方程的随机项序列在1%的显著性水平下平稳，即LPOW和LGDP之间存在协整关系。JJ检验在1%的显著水平下（LR值为27.5218NS）拒绝没有协整关系，却无法拒绝（LR值为2.8628）至少存在一个协整关系，这表明在两个序列之间存在唯一的协整关系。因此可以进行下面的格兰杰因果检验，以及建立有效的误差修正模型。

格兰杰因果分析

对序列进行滞后期分别为1-5年的格兰杰因果检验。结果一致表明在滞后期1-5年内都无法拒绝GDP不是POW的原因（检验F统计量分别为：0.3577NS，0.1232NS，0.0967NS，2.1903NS，1.1573NS），相反在1%和5%的显著水平上拒绝了POW不是GDP的原因（检验F统计量分别为：4.3965**，3.5311**，3.7426**，3.8529**，5.2391*）。因此可以推断电力消费是经济增长的单向原因，然而无论是从短期还是长期来看，GDP都不是电力消费的直接影响因素。为进一步探讨研究，以下采用误差修正模型的方法做比较分析。

误差修正模型分析

消费与经济的关系范文2

关键词：能源消费；经济增长；灰色关联分析

一、引言

能源是推动经济增长很重要一个因素，同时能源紧缺等问题对经济增长起着制约作用。中国粗放式经济增长方式使得经济增长依靠大量的能源消耗，导致能源供求问题突出、能源安全问题日渐被人们所重视，截止到2012年中国石油对外依存度达到了57%。新疆目前处在经济高速增长的阶段，新疆2010年GDP是5437.47亿元，比上年增长了10.6%，而新疆能源消费量也逐年上升，2010年能源消费总量达到8290.2万吨标准煤，比2009年增长10.16%。新疆经济的高速增长，使得能源消费需求大幅上升、能源供应日趋紧张。因此，研究新疆能源消费与经济增长的关系对于新疆乃至全国都有其现实的经济意义。

近年来国内对能源消费与经济增长的关系研究的较多，李晓燕（2010）以中国1997～2007年的GDP及能源消费数据为基础，对中国能源消费总量与经济增长的关系进行实证分析并分产业研究了各产业与能源消费间的关系，就相关问题提出相应对策。[1]汪东等（2010）以2001～2008年天津市GDP、能源消费数据为基础，分析了天津市经济增长与能源消费之间的关系。[2]刘朝明、曾胜、刘博（2006）利用C-D生产函数建立经济模型分析了经济增长与能源消费之间的关系，并提出了能源消费增长要与经济增长保持合理的比例。[3]刘爱芹（2008）以山东1998～2006年的能源消费、工业GDP序列数据为基础，分析了能源消费与工业经济增长之间的关系。[4]目前，国内全面研究能源消费与经济增长关系的较少，本文利用灰色关联度分析方法，从能源消费总量、能源利用效率、三次产业能源消费量、能源消费种类几个方面全面分析了新疆能源消费与经济增长之间的关系，并进一步提出相应的对策建议。

二、新疆能源消费与经济增长的灰色关联分析

（一）能源消费总量、能源利用率与经济增长的灰色关联分析

三、对策建议

（1）转变经济发展方式，提高能源利用效率。新疆自西部大开发以来经济增长迅速，但长期以来粗放式的经济增长方式必将制约新疆经济健康发展，同时也会给环境带来巨大污染。因此，新疆要转变经济发展方式，走集约化发展道路，提高能源利用效率，强化能源利用效率对经济增长的贡献，大力发展低碳经济、循环经济。

（2）调整能源消费结构，提高天然气、风能在能源消费中的比重。天然气污染小，发热值高，新疆作为西气东输的天然气输出地，应大力发展天然气能源，以气代煤，降低煤炭占能源消费中的比重。而且新疆风能和水能储量丰富，要大力发展风电和水电，提高水电和风电在能源消费中的比重。

（3）增加科技投入，积极发展清洁煤技术。目前来看，新疆煤炭消费短期内仍将占能源消费的很大比例，而煤炭对环境的污染严重，清洁煤技术可以减少污染排放、提高燃烧效率。应加大在净化燃烧技术、燃烧后净化处理技术、煤炭液化技术等方面的科技投入，降低煤炭消耗对环境的污染。

参考文献：

[1] 李晓燕.中国能源消费与经济增长的灰色关联分析[J].重庆大学学报，

2010，16（5）：31-35.

[2] 汪东，汲奕君，孙志威，等.天津市能源消费与经济增长的灰色关联分

析[J]. 环境污染与防治，2010，32（12）：90-92.

[3] 刘朝明，曾胜，刘博.我国能源消费与经济增长的关联模型分析[J].

华东经济管理，2006，20（11）：29-34.

[4] 刘爱芹.山东省能源消费与工业经济增长的灰色关联分析[J].中国人

口资源与环境，2008，18（3）：103-107.

[5] 吴敬锐，杨兆萍.新疆能源消费与经济增长的定量关系分析[J].干旱

消费与经济的关系范文3

关键词：能源消耗；经济增长；格兰杰检验；协整分析

自上世纪70年代以来，世界爆发的3次石油危机，海湾战争，伊拉克战争等一系列重大国际事件引起世界各国对能源的高度重视和对世界能源资源的激烈争夺。我国作为世界上经济发展最快的国家之一，同时也是能源的生产和消费大国，虽然我国能源生产率的增长快于消费率的增长，但仍满足不了经济发展的需要.青岛市作为我国山东东部主要的经济发展和能源消耗城市，其经济发展对全国有着重要的影响。

进入新世纪以来，青岛市社会经济发展取得了举世瞩目的成就，经济总量、城市面貌和人民生活水平实现了飞跃。在这一历史性的变革中，能源对经济和社会发展的支撑作用不容忽视。随着节能减排写进国策，发展经济的同时要更加强调可持续发展，更加重视能源安全，更要从实际行动上打造能源节约型、环境友好型社会，最终实现青岛市社会经济又好又快的发展。

一、文献综述

能源是人类进步和社会发展的物质基础，经济增长需要能源作支撑。关于能源消耗与经济增长二者之间的关系，不同学者从不同角度进行了深入研究，取得了较为丰硕的成果。其中比较有代表性的有：1978年Kraft.J和Kraft.A的开创性研究，他们利用美国1947年～1974年的数据.发现GNP与能源消费之间存在从GNP到能源消费之间的单向因果关系；我国学者韩智勇等（2004）研究了1978～2000年中国能源消费总量与经济增长的协整性和因果关系，结论表明中国能源消费与经济增长之间存在双向因果关系，但不具有长期的协整性；张明慧等（2004）运用生产函数和格兰杰因果关系检验法对1961～2001年间的能源消费总量与经济增长的关系进行分析，探究了我国能源消费与经济增长的深层关系，结论显示我国能源对经济的促进作用是明显的。

同时也有众多学者对我国各地区的经济增长与能源消费关系进行了实证研究：蒋光军等（2009）根据重庆市直辖以来能源消费总量、国内生产总值以及社会固定资产投资额等数据，应用灰色关联理论分析了重庆市能源消费各影响因素的相关关系，其结论显示：重庆市能源消费与国民经济和第二产业的比重存在高度相关性；马丽，张前进（2008）利用宁夏1985～2005年能源消费与经济增长相关数据，运用计量经济分析方法，通过协整检验以及格兰杰因果关系检验.发现宁夏能源消费对经济增长有推动作用，能源消费和经济增长呈现出双向的因果关系，但不具有长期的均衡性：赵晓丽，欧阳超（2008）通过矩阵分析法研究了北京市经济结构和能源消费结构的关系，同时采用因素分解法研究了经济结构与能源消费强度的关系，其研究认为北京市产业结构调整与各产业能源利用效率的提高都促使其能源强度下降，但主要的动力还是来自产业结构的调整，并且认为天然气是北京市1998年以来需求增长最快的能源。这篇文章从产业结构的角度对我国能源消费与经济增长进行分析，为研究各地区能源消费与经济增长的关系提供了新的研究方向。

大部分分析能源消费与经济增长关系的文章都是根据能源消费总量与GDP这两个数据来分析的。但是不容忽视的是，产业结构的调整可以促进经济又好又快的发展，关于产业结构调整对经济增长的影响，国内学者几乎一致认为产业结构变动有助于经济增长。本文的研究目的是明确各产业能源消费与各产业增加值的关系，并且根据研究结论，为青岛市有效的产业结构改革提供一些切实可行的建议，实现又好又快的发展。

二、青岛市能源消费概况

进入新世纪以来，青岛市社会经济发展取得了举世瞩目的成就，经济总量、城市面貌和人民生活水平实现了飞跃。在这一历史性的变革中，能源对经济和社会发展的支撑作用不容忽视。随着节能减排写进国策，发展经济的同时要更加强调可持续发展，更加重视能源安全，更要从实际行动上打造能源节约型、环境友好型社会，最终实现青岛市社会经济又好又快的发展。作为我国重要的对外开放沿海城市，青岛市的健康发展对我国有重要意义，对我国其他城市的发展有积极的影响作用。制定适合青岛市经济发展的能源政策尤为重要，因此对青岛市能源消费与经济增长关系的研究也就十分有必要。

图1为青岛市能源消费总量与GDP趋势图。从图中可以看出自进入新世纪以来.青岛市的能源消费总量从1985年的504.05万吨增加至2010年的1637.17万吨。经济总量增长迅速，从1985到2010年，青岛市GDP从81.4亿元增长至6615.6亿元.青岛市以能源消耗年均5.42%的速度支撑了GDP年均11.33%的增长。

经济发展质量的提高，除能源利用技术不断提高的因素外，主要得益于产业结构的优化调整。青岛市采取的不断提高第三产业地位并使其成为经济发展的支柱产业、降低第一产业比例以及优化第二产业结构的产业政策，使青岛市的经济发展速度加快，同时也取得了十分明显的节能效果。据测算，服务业比重每增加1个百分点，将促进全市万元GDP能耗下降1个百分点以上。

图二为万元GDP能耗走势图，自1992年起.青岛市万元GDP能耗下降明显，由2005到2010年呈直线下降态势。这说明青岛市控制能源利用成效显著。

三、青岛市各产业能源消费量与各产业增加值关系的实证分析

（一）变量选取

选取《青岛市统计年鉴》和《中国统计年鉴》地区生产总值、能源消费总量和能源生产总量1985-2010年的样本区间作为研究对象，其中地区生产总值单位亿元，能源数据采用标准煤作为变量，单位是万吨标准煤。

为了消除价格影响，将青岛的名义GDP除以青岛市的居民消费价格指数（CPI）（1950年=100）算得以1950年为基期的实际GDP，将实际GDP（单位：亿元）作为经济增长指标。对于表示能源消耗的指标，我们选用规模以上工业主要能源消费与库存的主要能源消耗，计算在内的能源有原煤、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、热力、电力，由于这些不同的能源的单位不同，我们根据折算系数将这些能源全部折算成标准煤（单位：万吨）。【注：由于1998年之前主要能源统计口径与1998年之后的年份不一致。计算1998年的消耗能源中之前年份计算在内的能源与没有计算在内的能源的比重，并发现这个比重的变化不大。因此，将1998年的这一比重作为折算系数，折算出1998年之前的总的能源消耗。】

（二）数据分析方法介绍

1.序列平稳性及其检验方法

在20世纪70年代以前，计量经济学中的建模技术基本都是建立在“平稳的经济时间序列”这样一个前提假设上，然而对于实际经济现象来说，这一假设显然过于理想化了。多数的宏观经济时间序列都是非平稳的。而当经济过程非平稳的时候，回归拟合系数在不同的时序条件下具有不同的分布，从而由变量间的统计关系来推断计量经济模型的形式，就会出现比较大的偏差，导致出现伪回归现象：同时在利用联立方程模型对经济活动进行建模的时候，经常出现很大的偏差，导致预测的失败。

所谓序列的平稳性是指一个序列的均值、方差和自协方差是否稳定。如果一个序列是非平稳的，但其一阶差分是平稳的，则称此序列为一阶单整序列：类似的，如果必须经过d次差分后才能平稳，则此序列为d阶单整序列。

根据Stock和Watson（Stock，et al.，1989）的研究结果，包括协整检验和因果性检验在内的很多统计检验结果对序列的平稳性非常敏感。因此，作为协整检验和因果关系分析的第一步我们就要对能源消耗与经济增长的时间序列进行平稳性检验。

1976年，Dickey和Fuller建立了对序列平稳性的检验方法，即DF单位根检验方法。1979-1980年间，他们又对其进行了扩展，形成ADF检验方法。由于实际的经济序列通常不会是一个简单的一阶自回归过程，所以本文采用ADF检验方法对序列进行单位根检验来判断其平稳性。ADF检验是Dickey和Fuller为校正自相关在DF检验的基础上扩展而来的，它是假定时间序列的数据生成过程为AR（P1（P阶的自回归过程）。检验方程有三种情况：1.不含常数项和时间趋势：2.含有常数项但不含时间趋势：3.同时含有常数项和时间趋势。

原假设和备择假设分别是：

H0：β=1，（yt有单位根） H1：β

用DF统计量检验单位根。在零假设成立的条件下，DF=β-1/S（β）服从DF分布。由于统计量的分布是非标准分布，因此使用Mackinnon临界值来进行判断。如果检验统计值大于临界值则接受零假设，认为序列不存在单位根，是平稳序列；相反则说明序列存在单位根，是非平稳序列。

2.序列间协整性及其检验方法

变量序列之间的协整性衡量了两个变量变化趋势之间的长期稳定关系。其经济意义在于：尽管两个变量具有各自的长期波动规律，但只要他们是协整的，那么在两者之间就存在一个长期稳定的比例关系。

根据Engle和Granger在1978年提出的协整理论（Engle，etal.，1987），对于两个都是随机游走的变量序列，如果这两个序列都是非平稳的，但都是d阶单整序列，而且它们的线性组合是稳定的，则称这两个序列为协整的。对于两个序列而言，具有相同的单整阶数，是序列之间具有协整性的必要条件。如果已经判断两个时间序列是非平稳的，但其都是d阶单整序列，则可以对这两个变量进行OLS回归，得到协整回归方程，X1t=β1x2t+…+βNxNt，进而通过对协整方程残差是否平稳的ADF检验来判断两个时间序列之间的长期协整性。

3.序列间因果关系及其检验方法

变量之间因果关系衡量的是一种变量的变化对另一种变量的影响程度。目前对于变量之间的因果关系的常用的检验方法是格兰杰因果关系检验方法。在本文研究中，我们采用格兰杰因果关系检验方法来能源消耗与经济增长的因果性。格兰杰因果关系检验思路是：如果两个经济变量X和Y，对Y进行预测，在同时包含X和Y过去信息的条件下，比只单独包括Y的过去信息，对Y的预测效果更好，即变量x的历史信息有助于变量Y预测精度的改善，则认为X对Y存在因果关系。但该检验的前提是检验变量是平稳的，若不平稳也要存在协整关系。

（三）模型建立及参数求解

本文选用ADF（原假设：至少存在一个单位根：备选假设为：序列不存在单位根）法对变量进行平稳性榆验，结果如表1所示。（表1）变量ln（GDP）的ADF统计量1.582057大于显著性水平为1%、5%、10%情况下的临界值，所以接受至少有一个单位根的原假设，即ln（GDP）序列不平稳，然而ln（GDP）一阶差分序列的ADF统计量值小于显著水平为10%时的临界值，说明该序列一阶单整。同理，可分析得出变量ln（RESUM）也是一阶单整。可进一步检验它们之间是否存在长期协整关系。

非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的，如果这种平稳存在，这些非平稳的时间序列被认为具有协整关系。

本文采用Engle和Granger（1987）提出的协整检验方法，即E-G协整检验法。首先对In（GDP）、ln（RESUM）进行回归，回归方程如下：

ln（GDPt）=-8.40+1.95ln（RESUMt）+et

（15.6726）

ln（RESUM）系数的t统计量值为15.46726，伴随概率低于0.05，得知统计意义上ln（GDP）的变化与ln（RESUM）存在关系，结合经济意义两者的关系的可以认为ln（GDP）与ln（RESUM存在因果关系。经单位根检验，et的ADF值为-2.119268，p值为0.0353，小于0.05，说明在统计意义上残差是平稳的。残差平稳，则回归方程的设定合理的，说明回归方程的因变量和解释变量之间存在稳定的均衡关系，不存在伪回归。

（四）模型解释

由于能源弹性系数为1.95，能源消耗增加1%，经济增长1.95%，说明就长期来看，对于青岛来说能源的增长对经济的促进作业将是会增加的。认为原因在1985年至今这段时间里，青岛的发展迅速且潜力巨大，其经济尚未达到均衡水平，其对与生产要素的需求也尚未达到饱和状态。从经济学意义上，我们应该建议其继续增加能源的投入，以使经济迅速达到最优水平，但从环境保护方面，我们则建议，青岛市应该减少能源的消耗，因为有资料显示盲目的能源消耗的确造成环境的污染。导致了绿色经济学上GDP的减少。结合这两点，我们建议青岛市应从提高能源的使用效率上人手，争取以最小的能源投入，得到最大的经济效益，最低的环境污染程度。

经济增长与能源消耗的关系有以下三种情况：

（1）经济增长领先于能源消费：

（2）能源消费推动了经济增长：

（3）两者是互为动因的。

下面进行格兰杰因果关系分析：Granger因果检验往往受滞后长度P的影响。处理滞后期有两种方法：一是从2阶滞后开始测试，按AIC、SC最小的原则确定VAR的滞后长度，作为Granger因果关系检验的滞后期；二是尝试不同的滞后期，观测因果关系的变化特征。本文采用第一种方法，将ln（GDP）、ln（RESUM）作为内生变量，建立VAR模型，确定滞后阶数，结果如表2所示。（表2）

由表2可知，滞后阶数为4时，AIC、SC都达到最小，所以确定滞后阶数4作为格兰杰果分析的滞后阶数。做格兰杰果分析，结果见表3。

由表3可以看出，在5%的置信水平下，ln（GDP）不是ln（RESUM）的Granger原因这一假设不能被拒绝，说明产值增加，不是进一步加大能源的消耗的原因：ln（RESUM）也不是ln（GDP）的Granger原因，说明能源的消耗能不一定会带来GDP的增加。结合这两点可以说明，在统计意义上，青岛的经济发展不是能源消耗增长的原因，提高能源消耗也不一定就能促进经济的增长。综上，经济的增长不管在统计意义上还是在能源发展的方面，都应该采取其他途径（提高能源利用率等），而不是简单的提高能源消耗。

四、结论与建议

由格兰杰因果关系分析得，产值不是能源消耗的Granger原因，说明产值增加，不是进一步加大能源的消耗的原因；能源消耗也不是产值增加的Granger原因，说明能源的消耗能不一定能带来GDP的增加。结合这两点可以说明，青岛的经济增长不能简单通过增加能源的消耗来完成，而从Granger检验也可看出，青岛市的确也没有在经济增长速度的刺激下盲目增加能源消耗，而是在产值增加下，下大力气提高了技术水平，将资本更多地投入低耗能行业，使得能耗增加不会过快，这也是青岛作为较发达城市的一个特征。

消费与经济的关系范文4

关键词GDP增长消费拉动序列相关

消费、投资和出口与GDP之间的关系一直以来是宏观经济领域讨论的热点,学者们在这方面已经做出了很多有意义的分析和研究,根据宏观经济模型GDP=C+I+G+(X-M),消费、投资、出口对经济的拉动作用已经被广泛认同,它们通过乘数作用,推动GDP的成倍增长。

本文就是试图利用经济模型,找出消费对于GDP增长率的贡献,从而通过增加消费,促进经济的健康、持续的增长。

消费在中所占的比重一般在三分之二左右,消费可以通过自身的增加直接拉动经济增长,还可以通过拉动投资间接拉动经济的增长。我们知道对数模型反映的是因变量变化1个百分比,自变量变化的百分比。本文就是用对数模型来考察当消费变化一个单位时,对GDP增长率的影响,对未来的经济增长提出对策。本文山东省统计年鉴运用1984―2007年的数据,进行分析。

一、消费对GDP增长的模型推导

我们知道消费和GDP是相互促进的,消费可以促进GDP的增长,GDP的增加也会增加消费,在本模型中对于消费和GDP增长的关系,首先我们判断消费和GDP的因果关系,对此我们首先要进行因果关系检验。我们采用格兰杰因果关系检验,进行检验,得检验结果:

我们可以得到消费是格兰杰意义上的GDP的原因,而GDP却不是格兰杰意义上的原因。

由于人均消费倾向比较低,山东省的经济发展主要以投资拉动我们通过模型的估计,求出消费增长的比例与GDP增长的比例之间的关系。由于消费对经济影响的在时间上存在一定的效应,因此前期消费对本期也有影响,所以在估计模型的时候不仅要考虑当期消费,还要考虑前期消费对经济的影响。由于经济变量本身是非稳定的时间序列,用传统的单方程计量经济模型并不能全面的反映经济变量间的关系,而且直接运用变量的水平值来研究经济现象间的均衡关系容易导致谬误结论。因此,需要进一步建立动态计量经济学模型。对此我们进行对数参数估计使用的模型为:

参数估计后可以发现前期的消费与GDP的增长为负相关,不符合经济意义,同时DW统计量为1.0695,存在正自相关。对相关性进行检验,可得结果:

经检验存在一阶自相关和一阶偏自相关,因此对方程加入ARMA进行修正。得到新的参数估计方程:

参数估计的个参数都有经济意义,赤池准则通过,DW统计量为1.79,序列相关消除,进行检验,得检验结果:

通过检验可知自相关和偏自相关消除,不存在序列相关的问题。再检验异方差,进行White检验,得结果:

通过检验可知不存在异方差的问题。

可以得到最终的参数估计模型:

LOG(Y) = 0.7457102455*LOG(X)+0.35141219*LOG(X(-1))+[AR(1)=0.731276904,MA(1)=0.6919759081,BACKCAST=3]

二、模型意义说明

通过以上的参数估计我们的到了最终的估计模型:

从模型中我们可以看出,当期消费对GDP增长具有最大的影响,当期消费增长一个百分点,GDP的增长就会增加0.7457个百分点,从这点我们也可以看出扩大内需对拉动经济增长的作用。在我们面对全球性的危机,经济增长的压力增加时,如何保持经济增长率使我们面对的突出问题。从消费对GDP增长的带动作用可以看出,对于保持经济增长率,扩大内需,增加消费对于下一个阶段的重要性。面对全球性的金融危机,对于下一个阶段保持经济增长率,增加消费是一个重要途径。从模型中我们也可以得出,前一期的消费对本期的经济增长也有重要影响,它增加一个百分点,同样会使GDP增加率增加0.35个百分点。所以,消费无论是对于当前的经济增长,还是以后经济的持续增长,都是有重要意义的。

模型的滞后项表明,前一期的经济的经济增长也会对本期的经济增长产生影响。前一期的的GDP增长一个百分点,本期的GDP会增加0.73个百分点,这正表明了经济增长的惯性。经济进入了高速增长期,在一段时期就会持续性的发展下去,可能是前期的投资在本期发挥了作用。我们要想保持经济持续快速的增长,必须保持经济的增长率,因此必须要通过各种途径,实现经济缩小与先进省,乃至发达国家的差距。

山东省国内生产总值整体上呈逐渐上升的趋势。从1996年的5883.8亿元到2007年的25965.91亿元,这是一个巨大的进步。特别是从年以来,山东经济发展发生积极变化,进入了快速扩张阶段,上升势头强劲,生产总值增长持续走高。从三大需求来看,我省的经济增长属于比较典型的投资拉动型。以“十五”时期的数据为例,我省最终消费支出、资本形成总额以及地区间货物和服务净流出对经济增长的贡献率分别为45.3%、47.6%和7.2%,分别拉动经济增长5.9、6.2和0.9个百分点,其中,2003、2004、2005三年投资对经济增长的贡献率分别达到48.1%、54.6%和49.7%,投资己成为三大需求中拉动经济增长的第一主动力。因此,更显出我们下一个阶段扩大内需,增加消费,对于经济增长的重要性。同时,这也显示了经济的发展的持续性。

三、消费需求较快增长慢的原因既促进消费的政策建议

基于以上消费对GDP增长的影响分析,促进消费对经济发展有重要意义。但一些因素制约着消费:

1.居民总体的收入水平低,而且就结构而言,城乡居民收入差距也在不断扩大,消费低的一个原因在于生活在农村的人口收入过低。

2.经济结构转型升级带来的“磨擦性失业”、企业体制改革中效率追求引起的减员增效、农村科技进步所释放出的剩余劳动力向非农产业的转移的就业压力等使城乡居民就业稳定性减弱,再就业的困难加大等因素,都削弱了居民的消费信心。

3.由于社会保障制度的薄弱,对于大多数居民来说即使有些钱也不敢消费。

我们可要采取一些措施促进消费增长,从来带动经济发展。

1.合理调整居民收人分配政策。一是研究使用税收调整手段,通过结构性减税等手段, 减轻中低收人者税收负担。二是落实国家财政直补政策,减少农民税费负担,减轻农民负担。三是加快农村剩余劳动力城市转移, 拓宽农村剩余劳动力就业门路。

2.建立健全社会保障制度。推广先进的养老、失业、医疗等社会保障工作经验,探索和建立以政府财政为主、社会公积为辅、城乡居民缴纳为补充的保障体系, 适当提高城市低保,完善对城市低收人群体的保障。

3.加快农村基础设施建设,改善农村消费环境。加大对农村和落后地区的转移支付力度,财政支出更多地向农村和落后地区倾斜,改善农村地区水、电、路、通讯等设施建设,尤其是加大对农村电网改造力度、整顿农村电价、降低用电成本。同时大力发展适合农村地区的商品销售和服务网络,让广大农民方便购买, 放心消费。

基金项目:本文系国家自然科学基金 (09BTJ011) 资助项目。

参考文献:

[1]魏凤.山东省消费需求对经济增长影响的研究.硕士学位论文.

[2]吴先聪,王成璋.经济增长与消费需求的计量经济分析.区域经济与产业经济.

消费与经济的关系范文5

关键词：政府消费；居民消费；经济发展；格兰杰因果检验；脉冲响应

一、引 言

投资、消费、出口是拉动一国经济发展的“三驾马车”，三者均衡增长，国民经济才能健康、平稳地发展。但是，投资需求只是中间需求，只有消费需求才是真正的最终需求，消费需求规模的扩大和结构升级才是经济增长的源动力。马克思的消费理论和西方经济学理论都肯定了消费在经济增长中的重要作用。马克思的消费理论指出，消费是生产的最终目的，因而最终消费是引导经济发展的源动力。西方经济学理论认为消费需求是真正的最终需求，对于投资需求进而对整个经济增长起着直接的和最终的制约作用，是经济增长的根本动力。因此，如何增强消费对经济的拉动作用，进而确立消费主导拉动的经济增长模式，始终是经济学界和国家实际部门研究的热点问题。

改革开放以来，在“三驾马车”的拉动下，我国经济经历了近30年的高增长。但是，近年来，我国消费率不断下降，投资率持续上升，经济增长主要依靠投资需求拉动。在投资与出口双双大幅增长的同时，我国消费率明显下降，1978年到2006年间，我国的消费率总体呈现下降趋势，已经从1981年最高的67.1%，下降到2006年最低的49.9%。尤其是2000年以后，下降幅度明显加大［1］。消费率过低、消费需求持续低迷所引发的一系列问题，已经成为

协整关系说明lngdp与lnpce、lngce之间存在协整关系，揭示了lnpce、lngce对lngdp的影响度，而且表明lngdp与lnpce、lngce之间存在长期均衡关系。可以看出，在长期内，lngdp与lnpce、lngce之间具有很密切的相关性，lnpce、lngce的扩大对经济增长具有促进作用；从回归方程可以看出，lnpce、lngce相关比率每增加1％，lngdp分别增长0.3％和0.5％。可见lngce更有效的促进了经济的增长。

（三）格兰杰（granger）因果性检验

上述协整检验结果告诉我们变量之间存在长期的均衡关系，但这种关系是否构成因果关系，还需要进一步验证。c.w.j.granger在1969年提出的因果关系检验的基本思想是“过去可以预测现在”，即如果x是y变化的原因，则x的变化应该发生在y变化之前。如果x是引起y的原因，则在y关于y滞后变量的回归中，添加x的滞后变量作为独立的解释变量，应该显著增加回归的解释能力，此时，称x为y的格兰杰原因，如果添加x的滞后变量后，没有显著增加回归模型的解释能力，则称x不是y的格兰杰原因。

由于因果关系检验对滞后的阶数非常敏感，本文采取依次多滞后几阶，看结果是否具有同一性。对消费与经济增长之间的granger因果关系检验结果见表2。

表2 格兰杰检验结果表 零假设[]滞后期[]f统计量[]概率[]结论lnpce对lngdp不存在granger因果关系[]lngdp对lnpce不存在granger因果关系[]1[] 8.243[] 0.008[]拒绝9.178[]0.006[]拒绝lnpce对lngdp不存在granger因果关系[]lngdp对lnpce不存在granger因果关系[]2[] 3.316[] 0.056[]拒绝 5.789[] 0.001[]拒绝lnpce对lngdp不存在granger因果关系[]lngdp对lnpce不存在granger因果关系[]3[]1.678[]0.207[]不拒绝3.786[]0.029[]拒绝lngce对lngdp不存在granger因果关系lngdp对lngce不存在granger因果关系[]1[] 1.207[] 0.283[]拒绝 3.316[] 0.081[]不拒绝lngce对lngdp不存在granger因果关系[]lngdp对lngce不存在granger因果关系[]2[] 1.172[] 0.329[]拒绝[] 1.871[] 0.179[]拒绝lngce对lngdp不存在granger因果关系[]lngdp对lngce不存在granger因果关系[]3[]1.296[]0.306[]拒绝 2.328[] 0.109[]拒绝lngce对lnpce不存在granger因果关系lnpce对lngce不存在granger因果关系[]1[]4.832[]0.038[]不拒绝0.992[]0.329[]拒绝lngce对lnpce不存在granger因果关系[]lnpce对lngce不存在granger因果关系[]2[]3.761[]0.040[]不拒绝1.613[]0.223[]拒绝[]lngce对lnpce不存在granger因果关系[]lnpce对lngce不存在granger因果关系[]3[]2.587[]0.085[]不拒绝[]1.712[]0.200[]拒绝

由表2可以看出：

在滞后1-2期情况下，存在lnpce和lngdp之间的双向granger意义上的因果关系。在滞后3期情况下，仅存在lngdp到lnpce的单向granger意义上的因果关系。

在滞后1期情况下，仅存在lngdp到lngce的单向granger意义上的因果关系。

在滞后1-3期情况下，仅存在lngce到lnpce的单向granger意义上的因果关系。

（四）var模型的估计

1980年c．a．sims将向量自回归(vector auto regressive，var)模型引入到经济学中，推动了经济系统动态性分析的广泛应用。这种模型采用多方程联立形成，它是用模型中所有内生当期变量对它们的若干滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。其明显的优点在于对外生变量和内生变量不必加以区别而同等对待，因而var模型估计的结果具有更高的可靠性，并且可以被看作是更精确的因果关系检验。

1．本文构造的var模型可以表示为：

yt=α+∑p[]i=1βiyt-i+ut（2）

其中：yt=lngdpi

lnpcei

lngcei，α=α1

α2

α3，

βi=β11,i[]β12,i[]β13,i

β21,i[]β22,i[]β23,i

β31,i[]β32,i[]β33,i,u=u1t

u2t

u3t,uitn(0,σ2)在实际应用中面临如何选择滞后阶数的问题，滞后阶数越大，越能完整反映模型的动态特征，但是滞后期越长，模型待估参数越多，自由度越少，因此应在滞后期与自由度间寻求平衡。表3综述了根据各种准则选定的var滞后阶数。

表3 选择var滞后阶数的各种准则 内生变量：lngdp,lnpce, lngce；外生变量：c；样本区间：1985～2006年 lag[]logl[]lr[]fpe[]aic[]sc[]hq[]0[]141.697[]na [] 3.05e-09[]-11.096[]-10.950[]-11.0551[]159.857[]30.509*[]1.48e-09*[] -11.829*[] -11.244*[] -11.666*2[]165.773[]8.518[]1.96e-09[]-11.582[]-10.558[]-11.2983[]176.460[]12.825[]1.89e-09[]-11.717[]-10.254[]-11.311

注：*表示根据该准则选定的阶数。lr：连续修正lr检验统计量(在5%水平显著)；fpe：最终预测误差；aic(akaike)：信息准则；sc ( schwarz )：信息准则；hq ( harman-quinn)信息准则。

因此我们选则var的滞后阶数为1。构建的var模型为：

δlngdpi=1.38525δlngdpt-1-0.876792δlnpcet-1+0.174980δlngcet-1+0.039279

t=［3.964］［-2.771］［0.993］［1.78212］

r2=0.628r2=0.580f=12.954

δlnpcei=0.860081δlngdpt-1-0.292779δlnpcet-1+0.234451δlngect-1+0.016839

(3)

t=［2.286］［-0.860］［1.236］［0.710］

r2=0.585r2=0.531f=10.809

δlngcei=0.826969δlngdpt-1-0.444377δlnpcet-1+0.080339δlngcet-1+0.072780

t=［1.865］［-1.107］［0.359］［2.602］

r2=0.302r2=0.211f=3.318

由以上的模型中可以看出，经济增长主要受自身lngdp(-1)和lnpce(-1)的影响；居民消费主要受lngdp(-1)的影响。这也对照了前面格兰杰因果关系检验的论断。经过检验，模型是显著的，且所有特征根根模的倒数都小于1，说明该var模型的结构是稳定的(见图1)。所以，满足脉冲响应函数和方差分解分析的前提条件。下面，运用脉冲响应函数和方差分解做出合理的解释。



图1 var稳定性检验图2．脉冲响应函数

var模型的脉冲反应函数（irf）可以反映来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前值和未来值的影响，刻画内生变量对随机扰动的动态反应，显示任意变量的随机扰动（新息innovation）如何通过模型影响其他变量，并反馈到自身的动态过程。如果随机扰动存在相关性，他们将包含不与特定变量相联系的共同部分，通常将共同部分的效应归属于var系统中第一个出现的变量（依照方程顺序）。图2为基于上述var模拟的脉冲响应函数曲线，横轴代表响应函数的追踪期数，纵轴代表因变量对解释变量的响应程度。在模型中，将响应函数的追踪基数设定为十年。图中实线部分为响应函数的计算值，虚线为响应函数值加或减两倍标准差的置信带。

从图2可以看出：

lngdp对自身的一个标准差新息冲击立即有较强的反应，在第1期达最大后开始慢慢回落，到第5期为负值，负值的最大值出现在第7期后开始逐渐回升；lngdp对来自lnpce的一个标准差新息冲击的反应一开始较弱，但这种负面冲击效应逐步增强并在第3期下降到低谷，然后又逐渐回升；lngdp对来自lngce的一个标准差新息冲击的反应立即有较强的反应，在第2期达最大后开始慢慢回落，到第4期为负值，负值的最大值出现在第6期后开始逐渐回升，多数观察为负值。

lnpce对自身的一个标准差新息冲击反应相对不是很大，在第1期达最大后开始慢慢回落，在第3期达到谷底随后又开始回升；lnpce对lngdp的冲击反应强烈，在第1期达到最高点后从第6期开始趋于平缓；lnpce对来自lngce的一个标准差新息冲击的反应立即有较强的反应，在第2期达最大后开始慢慢回落，从第4期开始趋于平缓。

lngce对其自身的冲击反应一开始就很强，在第1期达到最大，随后一直趋于回落；lngce对lngdp的冲击反应强烈，在第1期达到最高点后从第6期开始趋于平缓；lngce对来自lnpce的一个标准差新息冲击的反应立即有较强的反应，从第1期开始就慢慢上升，从第8期开始趋于平缓。

图2 脉冲响应函数曲线图

可见，经济增长对居民消费的提高在短期内会带来一定的正面冲击效应，但随着滞后期增加，正面冲击效应会随着时间慢慢减弱，即在长期来看经济增长会带来居民消费的增长；同时，居民消费的提高对经济增长在短期内会带来一定的负面冲击效应，但经过一定时间，这种效应会改变为正面冲击效应；经济增长对政府消费的提高在短期内会带来一定的正面冲击效应，但随着滞后期增加，正面冲击效应会随着时间慢慢减弱；同时，政府消费对经济增长有一定的促进作用，效应不是很强但一直比较稳定。

3．预测方差分解

var模型的方差分解是将系统中每个内生变量的波动按其成因分解为与各方程新息相关联的组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性。方差分解表示的是当系统的某个变量受到了一个单位的冲击以后，以变量的预测误差方差百分比的形式反映变量之间的交互作用程度，它的基本思想是把系统中每一个内生变量的变动按其成因分解为与各方程随机扰动项(新息)相关联的各组成部分，以了解各新息对模型内生变量的相对重要性。本文利用方差分解技术分析了各个变量对经济增长的贡献率。方差分解的结果见表4。

表4 lngdp方差分解表 lnpce方差分解表 lngce方差分解表 period[]se[]lngdp[]lnpce[]lngce[]period[]se[]lngdp[]lnpce[]lngce[]period[]se[]lngdp[]lnpce[]lngce1[]0.042[]100.000[]0.000[]0.000[]1[]0.045[]77.304[]22.696[]0.000[]1[] 0.053[]从表4可以发现：

从lngdp方差分解影响结果可以看出lngdp的预测误差主要是由自身引起的，在第1期受自身波动的影响，随着滞后时期的增多，lnpce对lngdp的影响越来越大，但是最终也未超过35%。lngce对lngdp的影响一直很弱。可见居民消费的冲击对gdp的影响是逐渐递增的，但是经济增长的大部分波动还是由自身引起的，由自身引起的波动的影响始终在64%以上，而政府消费对经济增长的影响很小，可忽略不计。

从lnpce的方差分解的结果可以看出lnpce的波动大部分可由自身的波动和lngdp的影响引起的，lngce的影响太微不足道，可忽略不记。其中lnpce自身的波动是趋于递增的，而来自lngdp的影响是趋于递减的，随着滞后时期的推进，lnpce大部分预测误差可由lngdp的影响来解释。可见从短期还是长期来看lngdp对lnpce的影响都是很显著的。

从lngce的方差分解的结果可以看出lngce一开始的预测误差是由自身和lngdp来解释的，但随时间的推进，lngce的波动大部分可由lnpce和lngdp共同来解释。也可以说，从第5期开始lngce的波动受自身和lnpce、lngdp的影响趋于稳定，但lngdp对lngce的影响还是占主导地位的。

从方差分解表的信息来看，我国的lngdp、lngce和lnpce的惯性比较大，一开始大部分都是由自身和lngdp的影响造成的，除lnpce外，lngdp、lngce随着时间的推移，由自身的扰动带来的影响趋于减弱。还有长期来看lnpce对lngdp影响是逐渐增大的，因此应注重发展居民消费。

四、结论与启示

以上根据1978～2006年的数据对消费与经济增长的关系进行了分析，得出如下结论：

1. lngdp与lnpce、lngce之间存在着稳定的长期均衡关系，具有长期稳定和短期波动的特性并且lngce更有效地促进了经济的增长。

2. 在滞后1-2期情况下，存在lnpce和lngdp之间的双向granger意义上的因果关系。在滞后3期情况下，仅存在lngdp到lnpce的单向granger意义上的因果关系。在滞后1期情况下，仅存在lngdp到lngce的单向granger意义上的因果关系。在滞后1-3期情况下，仅存在lngce到lnpce的单向granger意义上的因果关系。

3.从脉冲函数上分析，政府消费对gdp影响很小，而我国政府消费占gdp的比重在10%～14%之间波动，已经快要超过15%的上限。政府消费随着经济发展和工业化进程城市化进程的加快，规模会扩大，但是在今后的发展中应尽力控制好规模，以达到最优，也可以避免政府消费对居民消费的挤出效应。从方差分解来看，居民消费对gdp的影响要超过政府消费。因此，扩大内需的重要是扩大居民消费，而不是扩大政府消费。但是消费对经济的冲击并没有预想的那么大，从实证分析来看却没有发挥其真正作用。在稳健的财政政策的背景下我们应该实行扩大居民消费，适当缩减政府消费，我们应当从观念机制和制度上大力发展消费信贷减轻居民的流动性约束，而且要增加居民尤其是农村居民的收入。

不论是理论分析还是各国经验均表明，消费对经济增长具有非常重要的拉动作用。消费率高，经济增长就快。消费率低，经济增长就慢。深入分析发现，上述的结论与我国实际情况相吻合。改革开放以来，我国的经济得到了迅速的发展，它带来了消费的增长，而消费的增长，又反过来推动着经济的迅速发展。我国虽然在消费率很低的情况下依然保持经济的高速增长，但主要依赖于投资和出口贸易推动。因此，这种投资推动的经济增长是很难持续的，没有最终消费的支持，经济增长的质量也就上不去。针对我国居民消费率严重偏低的情况，政府不应该是束手无策，而应该积极通过调整政府消费将最终消费率保持在一个适度的水平上。最理想的状态当然是政府消费能够有效促进居民消费，因为居民消费才是最终消费的主体。但即使政府消费不能拉动居民消费，也至少应当根据居民消费的消费进行调整，以补充居民消费之不足，从而使最终消费率保持在适度水平上。可喜的是，我们的实证检验的结果均肯定了上述两种假设关系的存在，这说明政府的消费政策是有效的。

但是，总的来说我国目前消费率偏低，这在一定程度上严重制约着国民经济的健康快速发展。因此我们要了解妨碍消费需求增长的因素并采取相应的策略以求我国经济能够得到更快的发展。

消费与经济的关系范文6

关键词:巴西;能源消费;经济增长;碳排放

中图分类号:F113.3 文献标识码:A 文章编号:1003-4161(2010)03-0020-04

一、引言

Granger因果检验是研究变量之间关系最适合的计量方法。已有较多学者采用该方法来研究能源消费和经济增长的关系。如Glasure and Lee(1998)对亚洲国家能源消费与经济增长之间的因果关系进行了实证分析,并得出结论:在新加坡,实际GDPGranger引起了能源消费。Yu and Choi(1985)采用Granger因果检验法分析韩国GNP和能源消费之间的关系,结果发现他们之间存在单向因果关系。除了分析总能源消费与经济增长的关系之外,一些学者还具体分析了某一种能源消费与经济增长之间的关系,比如,Bowden and Payne(2009)通过Granger因果检验分析表明:在美国居民可再生能源消费Granger引起了实际产出,然而工业、商业可再生能源消费各自与实际产出之间不存在Granger因果关系。综观已有的研究,很少学者将能源消费、经济增长以及碳排放放在一起进行研究,本文将进行这方面的尝试。

作为“金砖四国”之一的巴西,其经济发展尤其受到学者的关注。巴西同时也是能源消费大国,那么巴西的能源消费对经济增长的贡献到底怎样?另一方面,因能源消费,尤其是传统能源消费所带来的温室气体排放量增加,使当今世界的环境面临严峻挑战。在此背景下,世界各国都积极筹划发展低碳经济,以降低能源消费对环境造成的不利影响,那么巴西的碳排放与能源消费的关系又是怎样的?巴西如何在不牺牲环境的前提下实现经济的可持续发展?本文接下来将分析巴西能源消费、经济增长与碳排放之间的关系,并在此基础上,为巴西的可持续发展提出建议。

鉴于本文主要对能源消费、经济增长与碳排放的关系进行实证分析,因此将对各部分做如下安排:第二部分介绍计量方法、变量选取及数据来源,第三部分分析能源消费与经济增长之间的关系,第四部分则分析能源消费与碳排放之间的关系,最后一部分在第三、四部分实证分析的基础上提出建议。

二、计量方法、变量选取及数据来源

对经济变量之间的关系进行实证分析,要经过这样一些步骤。首先是对变量序列做单位根检验,在此基础上分析变量之间是否存在协整关系和Granger因果关系。本文在分析能源消费与经济增长之间的关系时采用多变量分析框架,而在分析能源消费与碳排放之间的关系时采用双变量分析框架。

不管是多变量分析框架还是双变量分析框架,首先要对变量序列进行平稳性检验,这是因为在分析经济模型时,如果对非平稳时间序列直接进行回归容易产生“伪回归”现象,从而造成结论无效。本文采取ADF法来检验变量的平稳性,在此基础上,再对变量序列进行协整分析和Granger因果关系分析。

在进行协整分析和Granger因果关系分析时,多变量分析框架与双变量分析框架就有差别了。

对时间序列进行协整检验的方法包括由Engle and Granger提出的EG两步法和Johansen检验法。一般地,分析两个变量之间的协整关系时采用EG两步法,而在多变量框架下分析协整关系常使用Johansen检验法。EG两步法在对两个以上的变量做协整检验时存在一个较大的缺陷,即,把不同的变量作为被解释变量时,可能检验得出不同的协整向量。而Johansen检验法不仅克服了EG两步法的缺陷,而且做多变量检验时,还可以精确地检验出协整向量的数目,以判断变量之间的长期均衡关系。所以,以下在分析能源消费与经济增长之间的协整关系时采用Johansen协整检验方法,而在分析能源消费与碳排放之间的协整关系时采用EG两步法。

我们结合经济模型来选择实证分析中所用到的变量。在分析能源消费与经济增长关系时,我们选择加入了能源消费变量的C-D生产函数。长期以来,能源作为生产过程中的独立要素投入常常被忽略,这是因为与其他要素的就业成本相比,能源投入在GDP中只占很小比例(Ghali and EI-Sakka,2004;Lee et al.,2008),能源只被看做是原材料的一部分而已。之所以出现这种情况,事实上隐含着一个重要的逻辑前提和假定:能源是存在的,而且不会枯竭。随着世界经济的不断发展,能源对经济的约束也越来越明显,特别是上世纪70年代的两次石油危机更是凸显了能源对经济增长的约束作用。

近期大量的研究越来越重视能源在生产过程中的重要性,一些学者试图把能源作为除了劳动力、资本以外的附加的生产要素纳入生产函数当中(Ghali and EI-Sakka,2004;Lee and Chiang,2008;Stern,2000;Wolde-Rufael,2008)。本文同样按照这一思路,建立分析模型如下:

Yt=kβ1tLβ2tEβ3t

Yt表示t时刻总产出或实际GDP,Kt表示t时刻的资本存量,Lt表示t时刻的就业水平,Et表示t时刻总能源消费量。对该函数取自然对数建立回归方程表示如下:

LYt=α0+β1LKt+β2LLt+β3LEt+εt

系数βi,i=1,2,3分别表示资本存量、就业和总能源消费的弹性(Lee et al, 2008),εt为随机扰动项。

需要说明的是本文将使用总资本形成来代表资本存量K。许多学者在缺少资本存量数据时都曾采用过这样的处理方法(Lee and Chiang,2008;Narayan and Smyth,2008;Sari and Soytas, 2007)。使用总资本形成代替资本存量有一些局限。总资本形成是一个流量概念,不能衡量随年度累计下来的资本存量,没有考虑资产折旧带来的调整。总投资只是总资本存量的一个变动,不涵盖折旧。总资本形成也包括存货。Sari and Soytas(2007)指出永续盘存法在估算资本存量时假定折旧率是常数,因而资本的任何变动都与投资的变动有很大关系。这样,用新固定投资数据来衡量资本存量的发展趋势还是较为可靠的。

本文使用的数据是1977―2006年之间的年度数据。实际GDP、总资本形成、能源消费量以及碳排放量数据均来自于世界银行的世界发展指数(2009)光盘版,而就业数据则来自于国际劳工组织网站。对这些数据取自然对数后分别表示为:LYt、LKt、LEt、LCEt和LLt。

三、能源消费与经济增长关系的实证分析

使用Eviews6.0软件对LYt、LKt、LEt和LLt的平稳性检验结果见表1。

从检验结果来看,变量LYt、LKt、LEt和LLt的ADF检验值均大于10%水平下的临界值,因此无法拒绝有单位根的假设,是不平稳序列。然而,从一阶差分序列的ADF检验值则都小于10%水平下的临界值,因此拒绝有单位根的假设,所以一阶差分序列都是平稳的。从而得出结论:变量LYt、LKt、LEt和LLt都是一阶单整序列。在此基础上进行变量间协整关系检验,检验见表2。

从以上结果可以发现:LYt、LKt、LEt和LLt四个变量之间存在协整关系。协整方程为:

LYt=0.512+0.16LKt+0.62LLt+0.23LEt

(4.29)(10.24)(2.54) (3.91)

其中括号内为各估计系数的t值,从该方程可以看出当GDP变动1个百分点,资本存量变动0.16个百分点,就业变动0.62个百分点,而能源使用变动0.23个百分点。协整检验结果只告诉我们变量之间是否存在长期的均衡关系,但是这种均衡关系是否构成因果关系,还需要通过Granger因果关系检验来进一步验证。根据AIC准则确定各变量的最优滞后阶数为2,对变量间Granger因果关系检验结果见表3。

表3 Granger因果关系检验结果

原假设F检验值概率P值结论

LKt不是引起LYt的原因LYt不是引起LKt的原因4.482050.0227拒绝1.654740.2131无法拒绝

LLt不是引起LYt的原因LYt不是引起LLt的原因5.623990.0103拒绝4.693470.0195拒绝

LEt不是引起LYt的原因LYt不是引起LEt的原因4.064640.0308拒绝0.048700.9526无法拒绝

从以上结果可以发现,LLt是引起LYt变动的原因,同时LYt也是引起LLt变动的原因,说明就业和GDP的变动都会引起对方的变动;而LEt与LYt之间只表现为从LEt到LYt的单向因果关系,即能源消费变动单方向引起GDP的变动。同样资本存量变动也单方向引起GDP的变动,而根据经济现实,GDP的变动同样会引起资本存量的变动。可能是因为数据处理方面的问题,所以实证结果没能与现实情况完全吻合。

四、能源消费与碳排放之间关系的实证分析

如上文所述,对能源消费与碳排放之间关系的研究属于双变量分析,因此,这里采用EG两步法。以上已经对能源消费序列进行了平稳性检验,能源消费的自然对数序列LEt是一阶单整序列。下面是碳排放序列的平稳性检验结果见表4。

表4 ADF单位根检验结果

变量检验形式

(C,T, M)ADF检验值临界值1%显著性水平5%显著性水平10%显著性水平10%显著性水平下的平稳性

LCEt(C,N,7)-1.349587-3.679322-2.967767-2.622989不平稳

LCEt(C,N,7)-5.169447-3.689194-2.971853-2.625121平稳

注:检验形式中,C表示单位根检验中是否包含常数项,T表示时间趋势项,M表示滞后期数,M的选择根据SIC准则自动选定。

该结果说明LCEt也是一阶单整序列。接下来采用EG两步法检验LEt和LCEt的协整关系和Granger因果关系,见表5。

1.对LEt和LCEt进行回归后的残差序列et的单位根检验如下:

表5 ADF单位根检验结果

变量检验形式(C,T,M M)ADF检验值临界值1%显著性水平5%显著性水平10%显著性水平10%显著性水平下的平稳性

et (C,N,7)-2.414313-3.679322-2.967767-2.622989不平稳

注:检验形式中,C表示单位根检验中是否包含常数项,T表示时间趋势项,M表示滞后期数,M的选择根据SIC准则自动选定。

根据EG两步法的检验思想,说明能源消费与碳排放之间不存在长期的协整关系

2.同时能源消费与碳排放之间不存在Granger因果关系。

巴西的能源消费与碳排放之间既不存在长期的协整关系,同时格兰杰因果检验也否认了巴西的能源消费是碳排放增长的格兰杰原因。因而,单纯从能源消费总量角度很难准确地把握能源消费与碳排放之间的关系,要准确把握这一关系,还需要进一步考察巴西的能源消费结构。

五、对策建议及对中国的启示

以上研究结果告诉我们,巴西存在着从能源消费到经济增长的单向因果关系。降低能源使用将会导致经济增长趋缓,为了保持经济增长,则需要增加能源消费。

一般来讲,能源消费,特别是传统能源消费的增加会对环境造成不利影响。从第四部分的分析可知:单纯从能源消费总量角度很难发现巴西的能源消费与碳排放之间到底有什么关系。我们接下来考察巴西的能源消费结构,并在此基础上对巴西经济的可持续发展提出建议。

(一)对巴西保持可持续发展的对策建议

根据BP世界能源统计(2009)资料显示,2008年在由石油、天然气、煤炭、核能以及水电消费构成的能源消费合计中,巴西的情况是:石油消费量105.3百万吨(石油当量),占合计量的46%,天然气消费量22.7百万吨(石油当量),占合计量的9.95%,煤炭消费量14.6百万吨(石油当量),占合计量的6.4%,核能消费量3.1百万吨(石油当量),占合计量的1.36%,水电消费量82.3百万吨(石油当量),占合计量的36%。从中我们可以发现:与印度、中国等发展中大国不同的是,巴西的能源消费中煤炭占比很低,而清洁的可再生能源,如水电消费占比则很高。同时,目前巴西使用的乙醇、生物柴油及其他可替代能源已占其所有能源消耗量的44%,远高于13.6%的世界平均水平。这样的能源消费结构对环境保护很有利。正是由于巴西拥有较为优化的能源消费结构才没有使其因能源消费增加而带来碳排放的大量增加。根据碳监测行动网数据,在全球前10大碳排放国中,成熟与新兴市场都名列榜内,唯独巴西不在名单内。以巴西为首的拉丁美洲,碳排放量只有东亚和东欧的一半。

现在,我们已经清楚地认识到:如果能源消费结构得到足够的优化,总能源消费量的增加在促进经济增长的同时,完全可以避免温室气体的大量排放。要使能源消费结构更加优化,就需要提高清洁能源的使用量。清洁能源包括可再生能源和核能、生物能等新能源。目前,巴西的可再生能源的利用率较高,同时生物能源技术居世界领先地位,生物能利用率远高于世界平均水平。因此,巴西只要在现有较好的能源消费结构基础上,继续加强对新能源的研发和推广使用,就可以在不破坏环境的同时实现经济持续增长。

(二)巴西成功经验对中国的启示

同为“金砖四国”成员的中国,在能源消费结构方面与巴西有很大不同。中国的能源消费结构长期以来一直以煤为主。虽然目前中国的能源消费结构不断地在发生积极变化,清洁能源和新能源的使用在总能源使用中所占的份额有一定程度提升,见表6。然而由于中国的资源分布不均,表现为不同类型能源储量分布不均,煤炭资源丰富,水资源短缺,即使同一类能源也存在地区分布不均的问题,所以短期内中国以煤炭为主的能源消费结构不会有很大的变化,这也成为我国碳排放水平难以降低的重要原因之一。据世界银行2009年世界发展指数提供的数据显示,从1995年到2005年巴西的人均碳排放水平一直维持在2公吨的低水平上,而中国1995年的人均碳排放水平为3公吨,从2004年开始又攀升到4公吨。中国目前仍处在加快工业化发展的过程中,中国的经济发展阶段特征决定了中国能源使用量仍会很大,基于以上事实,本文认为巴西在优化能源消费结构降低碳排放水平方面至少给中国带来以下有益的启示:

1.巴西在生物能源的研发及推广使用方面的成功经验表明中国可以在该类能源领域有所发展

为满足能源消费高速增长的需求,面对石油资源日益减少的挑战,巴西政府重视替代能源的开发利用,积极实施可再生能源多元化的发展战略,在推广使用乙醇作为机动车燃料的同时,还利用本国特有的自然条件和资源优势大力研发生物柴油技术,逐步在全国20多个州建立了生物柴油技术开发网络。

近年来中国城市化进程加快,未来中国还将继续推进这一进程。然而,中国是一个农业大国,同时在城市化进程中也出现了不少问题,如农民工的生活保障问题以及对城市公共资源享有程度较低问题等,这使我们必须冷静看待中国的城市化发展。本文认为未来中国的城乡发展要保持均衡,中央仍应该重视解决农村发展问题,对农民种植作为能源原材料的经济作物加大扶持力度,这不仅可以使农民增收,也可以在一定程度上促进中国生物能源的发展和使用,从而降低碳排放水平。为更好地发展生物能源,中国可以在生物能源的技术研发方面加强与巴西的合作。

2.巴西降低碳排放水平的经验还在于巴西能够立足本国能源资源状况,优化能源消费结构

对中国而言,既然短期内很难改变以煤炭为主的一次性能源消费结构,那么中国也应以此为基础,通过相应的措施降低碳排放水平。相关研究表明:相较石油和天然气,单位热量燃煤引起的二氧化碳排放要分别高出约36%和61%,引起的传统污染物排放则更高。因此,我国解决能源和环境问题的关键在于如何清洁、高效利用好煤。清洁、高效利用煤炭技术具体包括煤炭加工技术。即,通过加工可显著提高煤炭质量和利用效率,减少污染物排放;煤炭转化技术。即,将煤炭气化、液化或制成甲醇和二甲醚;煤炭燃烧技术;煤炭生产、加工和转换过程中排放物(矸石、中煤、粉煤灰、二氧化硫)的再利用技术以及碳捕捉和封存技术等。

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