基金项目:陕西省科技厅软科学研究计划资助项目(2010KRM49-01); 陕西省教育厅科研计划资助项目(2010JK173); 西安科技大学哲学社会科学繁荣发展计划项目(2012SZ02)
通讯作者:尚 梅(1966-),女,陕西临潼人,教授,E-mail:shangmeiqi@163.com
(College of Management,Xi'an University of Science and Technology,Xi'an 710054,China)
energy resource endowments; energy consumption; economic development; panel co-integration
DOI: 10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2015.0619
我国幅员辽阔,区域能源资源禀赋差异显著,明确不同能源资源禀赋区能源消费与经济发展间的因果关系对保障经济持续发展至关重要。首先依据一次能源生产与消费比将全国省份聚类为资源富有型、资源自给型及资源匮乏型地区; 其次构建经济发展与诸主要影响因素间的面板数据模型,通过协整分析,发现不同能源资源禀赋区能源消费与经济发展诸影响因素间存在不同的协整关系; 通过因果关系分析,发现在能源资源富有型地区,能源消费与经济发展互为格兰杰因; 在能源资源自给型和匮乏型地区,存在经济发展到能源消费的单向格兰杰因; 最后根据实证结果,针对不同能源资源禀赋区特征,提出了保障经济发展,同时节能减排的政策建议。
In vast China,relationship between energy consumption and economic development is crucial to draw up policies for guaranteening economic development.First,classified different provinces into regions named as rich energy resource endowments regions,self-sufficient energy resource endowments regions and deficient energy resource endowments regions according to ratio of energy production and energy consumption; then,panel data model between economic development and energy consumption is established.Through co-integration analysis,it is found that different co-integration relationship existed in different energy resource endowments regions.Through grand causality analysis,it is found that in rich energy resource endowments regions,mutual grand causality existed between energy consumption and economic development,and in self-sufficient and deficient energy resource endowments regions economic development is grand causality to energy consumption; at last,proposals to guarantee economic development and conserve energy is put forward according to the empirical results.
改革开放以来,中国经济快速发展,成为世界上经济增长速度最快的国家之一。然而,中国经济发展走的是一条依靠高投入、高消耗实现高增长率的粗放型增长道路。基于过去25年(1981—2005)我国实现“能源消耗翻一翻,经济总量翻两翻”的经济增长和能源消费状况,国务院发展研究中心(DRC)和国家发展和改革委员会能源研究中心(ERI)于2000年对中国2020年的能源消费需求做了权威预测,即若按常规发展模式(普通增长情景),预计2000—2020年我国平均能源消费增长率将保持在4.8%,若采取节能减排措施(绿色增长情景),平均能源消费增长率降低到3.3%.据统计资料分析,2001—2014年我国GDP年均增长率为7.08%,能源消费总量年均增长率为3.86%,即使近年在强制性节能减排的约束下,我国能源消费增长率仍然偏高,能源消费势必成为未来经济发展的瓶颈。实践的需要推动了理论的发展,如何在保障经济发展的同时节约能源成为国内外学者们关注的焦点。国外学者Paul S,Bhattacharya R(2004)实证印度1950至1996年能源消费与经济增长间的关系,得出其间存在双向因果关系的结论[1]。Lee CC(2005)对18个发展中国家1975至2001年的能源消费与GDP的关系进行实证,发现存在从能源消费到GDP间长期和短期单向因果关系,反之不然[2]。国内学者王火根等(2007)基于我国省域面板数据,利用空间面板回归模型实证发现,我国各省能源消费与GDP存在显著的空间差异性[3]; 于全辉和孟卫东(2008)运用面板数据实证中国东西部地区能源消费与经济增长的关系,发现中国东西部地区能源消费与经济增长之间的协整关系差异显著[4]; 陈首丽等(2010)借鉴协整分析技术,发现我国能源消费与GDP间存在长期协整关系[5]。
专家学者从省域、地区及国家层面对经济发展与能源消费间的关系进行了广泛探讨,但考虑到中国幅员辽阔,能源资源禀赋差异显著,研究不同能源资源禀赋地区经济发展与能源消费间关系的定量研究还没有检索到,这也是文中研究的契机。
基于经济发展及能源消费的相关统计数据,首先,借鉴聚类分析技术,以能源资源禀赋的高低为标准、对全国省域进行聚类; 其次借鉴协整及因果关系分析技术研究不同能源资源禀赋区经济发展与能源消费间的关系。
面板数据是横向截面数据与纵向时间序列综合起来的一种数据类型,能充分挖掘样本信息,适合用来研究我国不同能源资源禀赋区经济增长与能源消费间的关系。虽然能源消费与经济增长间关系是文中关注的焦点,但两者之间关系可能会受其他变量的影响,文中借鉴Sachs和Warner(1995)[6]、邵帅和齐中英(2008)[7]及范欣[8]等学者研究自然资源与经济增长关系时所构建的模型,将劳动力、资本积累和技术进步作为控制变量加入模型中,构建如下面板数据回归模型
lnYit=δ +α lnLit+β lnKit +γ lnEit+ε lnJit+μ1(1)
其中 lnY,lnL,lnK,lnE和lnJ分别代表经济发展、劳动力、资本积累、能源消费及技术进步水平,α,β,γ,ε分别代表相应弹性系数,i对应省份截面单位,t代表年份,δ为常数项,μ1随机扰动项。
某些单个序列,其方差、均值或协方差可能随时间变化表现出不平稳性,但数个序列同阶差分线性组合的方差、均值或协方差却可能表现出不随时间变化的性质,即呈现平稳现象,这些同阶线性组合平稳序列间就具有协整关系。检验面板数据间协整关系的方法有2种,一是建立在E-G两步法基础上的协整检验方法,包括Pedroni协整检验和Kao协整检验,二是在Johansen迹统计量基础上形成的Fisher协整检验方法。
Pedroni协整检验的基本思想是在E-G两步法基础上构造检验统计量,并推导出基于残差检验的渐近分布和临界值,判断变量间的协整关系。
Kao于1999年提出用DF和ADF单位根检验协整关系,其中ADF检验法更常见。
20世纪末,Maddala和Wu在Fisher1932年提出的协整检验的基础上,提出“合并个体截面检验统计量,得到整个面板的Fisher检验统计量”。其基本思路是:假设πi为截面成员第i个体协整检验的p值,在面板协整的原假设下,构建渐近卡方统计量,与MacKinnon-Haug-Michelis定义的p值对比,可检验潜在的协整关系。
若确定变量间存在面板协整关系,就可以用最小二乘法对面板数据进行回归,回归前首先要就变量间适用个体固定效应模型还是随机效应模型进行判断。Eviews给出的判断方法是Hausman检验法。Hausman检验的原假设是个体效应与回归变量无关,因此当Hausman检验值对应的P值远大于0.05时,应拒绝原假设,构建随机效应模型。反之,则接受原假设,构建个体固定效应模型。
格兰杰因果关系主要用来分析2个时间序列间的因果关系,即分析当期变量Y在多大程度上能被X及其滞后值所解释,若X对预测Y有帮助,则X就是Y的格兰杰因。面板因果关系检验常伴随着协整检验,二者相互补充。对于面板数据,一般构造RSSR受约束回归及RSSU无约束回归的Wald统计量,进行Granger因果关系检验。由于因果关系检验对滞后期很敏感,因此在检验各变量间因果关系时应通过AIC或者SC准则确定最合适的滞后阶数。
根据研究目的及统计资料的可得性,文中收集1985—2014年间我国各省份经济发展、劳动、资本、技术进步、能源生产及消费量的统计数据[9-10],其中,用于聚类的一次能源生产消费比用当年能源生产量与消费量比率量化,经济发展用GDP量化(Y,单位:亿元),劳动用全社会从业人员数量化(L,单位:万人),资本用全社会资本存量量化(K,单位:亿元),技术进步用全社会技术市场交易额量化(J,单位:亿元),能源消费用全社会能源消费总量量化(E,单位:万吨标煤),以1984年固定资本形成总额比折旧率(按全国统一折旧率10.96%)再加上1985年固定资产形成总额作为1985年的资本存量,以1985年为基期,用固定资产形成价格指数进行平减,得到1985—2014年各省的资本存量数据; 考虑到通货膨胀的影响,与货币有关的变量以1985年为基期,用当年城镇居民消费价格指数进行平减; 为减小异方差的影响,对所收集数据取自然对数,即用lnY,lnL,lnK,lnJ和lnE分别表示经济发展、劳动、资本、技术进步及能源消费总量的自然对数[11-13]。
广义的能源资源禀赋指能源资源存储量。能源生产与消费,特别是能源生产与能源资源禀赋密切相关,考虑到文中以能源消费与经济发展间关系为关注焦点,因此以一次能源生产消费比作为能源资源禀赋的替代量,定义资源禀赋视角下我国31个省(直辖市)聚类的标准[14-15]。聚类分析法包括系统聚类法、K—均值聚类法和两步聚类法。其中K—均值聚类法和两步聚类法适用于大样本聚类,而系统聚类法适用于小样本聚类。考虑本研究样本的特征,选用系统聚类法中的组间聚类法。该法采用合并2类后使所有对应项之间平均距离最小的原理聚类。借鉴SPASS的聚类分析功能,聚类数量定为3,分别定义为资源富有型、资源自给型及资源匮乏型地区。聚类分析及有效性评估结果见表1.
由表1知,3个群集中一次能源生产与消费比差异比较明显,其均值从一类到三类呈增长趋势,分别为0.373 2,0.967 9和1.667 4,分别对应资源匮乏型、自给型和富有型地区。各群集样本标准差分别为0.211 9,0.128 1和0.284 9,均较小,说明各群集数据比较集中,都向某个根节点靠拢,即聚类结果可靠。
根据经济理论及学者们的研究成果[16-19],文中假设不同能源资源禀赋区能源消费与经济增长间存在不同的协整关系。根据上文构建的模型(式(1)),基于1985—2014年间我国各省份经济发展、劳动、资本、技术进步及能源生产及消费量的统计数据,研究不同能源资源禀赋区经济发展与能源消费间的协整及因果关系。在进行面板协整分析前,首先要对各变量的平稳性进行检验,即单位根检验。
协整关系要求被检验的两个或多个变量具有相同的单整阶数,因此在检验变量间的协整关系之前,文中首先采用ADF检验法进行变量序列的单位根检验,结果见表2.
从表2得知,各变量的原始序列都不平稳,但其一阶差分序列在5%显著性水平下平稳,即各变量一阶单整,可以进行后续的协整分析。
1)协整检验。由表2知,不同能源资源禀赋地区经济发展及能源消费的差分序列一阶单整,故可以进行面板协整分析。面板协整检验方法主要有Kao检验、Pedron检验及Fisher联合迹统计量检验,其中Kao和Pedron方法常用来检验协整关系是否存在,而Fisher联合迹统计量检验可判断潜在的协整关系的个数。由于篇幅所限,文中仅列举Kao检验和Fisher联合迹统计量检验的结果。协整检验时,根据AIC准则,选取AIC值最小时的滞后阶数2。检验结果见表3.
从Kao检验结果知,拒绝原假设犯错误的概率为零,即不同能源资源禀赋区各要素间存在协整关系,从Fisher联合迹统计量检验结果知,三类地区各变量间均存在至少两个协整关系,甄别出符合经济理论的协整关系是研究的重点之一。
2)协整关系的甄别——面板数据回归。从表3知,资源富有型、自给型及匮乏型地区能源消费、劳动力、资本存量、技术进步和经济发展间均存在协整关系。因此,可用最小二乘法对面板数据进行回归,回归前首先要就各能源资源禀赋区适用个体固定效应模型还是随机效应模型进行判断[20-21]。Eviews给出的判断结果见表4.
从表4知,资源富有型和匮乏型地区Hausman检验P值均大于0.05,接受原假设,应构建随机效应模型,而资源自给型地区拒绝原假设,应构建个体固定效应模型。据之构建相应的面板数据模型进行回归分析,结果见式(2)~(4),括号内数字为t-统计量的值。残差平稳性检验结果见表5.
资源富有型地区
lnY=-0.663 5(4.68)+0.476 3(2.79)lnL+0.575 4(4.61)lnK+0.147 2(23.4)lnE-0.021(2.82)lnJ,R2=0.975(2)
资源自给型地区:
lnY=-0.970 9(228)+0.367 6(4.54)lnL+0.427 9(49.23)lnK+0.407 4(2.65)lnE-0.014 61(3.34)lnJ,R2=0.993(3)资源匮乏型地区
lnY=-0.057 5(2.44)+0.087 6(6.31)lnL+0.425 8(2.05)lnK+0.433 2(5.67)lnE+0.067 7(2.98)lnJ,R2=0.964(4)
从回归结果看,各解释变量t-统计量的值都大于5%置信水平下的临界值,即解释变量的系数显著不为零,R2-统计量的值都大于5%置信水平下的临界值,即解释变量的系数显著不为零,常高,分别为0.975,0.993和0.964,说明回归结果理想。同时从表5残差检验结果知,在5%的显著性水平下,3类地区残差均没有单位根,及3类地区残差是平稳的,印证了回归模型的可靠性。
1)从协整分析结果知,在文中所聚类的能源资源富有型、自给型及匮乏型地区,能源消费与经济增长间均存在长期协整关系,即长期来看,在能源资源富有型地区,能源消费增长1%能带动经济增长0.15%; 在能源资源自给型地区,能源消费增长1%能带动经济增长0.41%; 在能源资源匮乏型地区,能源消费每增长1%能带动经济增长0.43%,实证了我国不同地区资源禀赋性对经济增长与能源消费关系的影响存在差异这一假设。
2)从格兰杰因果关系分析知,在资源富有型地区,能源消费与经济增长互为格兰杰因; 在资源自给型地区,经济增长是能源消费的单向格兰杰因; 在资源匮乏型地区,经济增长是能源消费的单向格兰杰因。
3)在构建能源消费与经济发展关系的模型时,还引入了劳动、资本及技术进步3个控制变量,从实证结果知,不同能源资源禀赋地区劳动及资本投入都与经济发展正相关,且单位劳动及资本投入对经济增长的贡献力度从资源富有型地区到资源匮乏型地区呈依次递减的趋势。同时从式(2)~(4)知,能源资源匮乏型地区技术进步对经济增长有促进作用,而在富有型和自给型地区技术进步对经济增长有抑制作用,实证了在能源资源富有型和自给型地区能源消费对技术进步有挤出效应。
4)通过理论及实证分析,提出以下建议:在资源富有型地区,节能降耗的重点应放在优化产业结构及提高能源使用效率上; 在资源自给型地区可以推行节能减排政策,不会显著抑制该地区经济发展; 在资源匮乏型地区,节能减排的重点应放在学习西方国家的先进经验,继续优化产业结构及提高能源使用效率上。