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经济增长与煤炭消费之间的时变关系研究

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  【摘要】中国过去的经济增长是一种典型的煤炭驱动型的粗放式增长,经济增长过度依赖于煤炭,而经济增速也会促进煤炭行业的快速发展。随着中国经济步入新常态时期,经济增长与煤炭消费之间的关系发生了转变。本文采用时变参数方法,探讨2000年-2016年间在经济环境、政策环境变化的状况下全国及区域两个层面的经济增长与煤炭消费之间相互关系的时变趋势。
  【关键词】经济增长  煤炭消费  状态空间模型  时变趋势
  一、引言
   煤炭作为我国基础性能源,是我国工业生产中不可或缺的原材料。我国城镇化、工业化进程都离不开煤炭的支持;同时,经济的迅速发展也进一步拉动了煤炭需求的增长,促进了煤炭行业的发展。
  二、方法和数据
   计量方法:多数的宏观经济实时间序列都是不平稳的,因此在对经济增长水平数据和煤炭消费数据、污染存量数据进行分析前,必须对原始数据的稳定性进行检验,保证可用结果满足实证分析前提。而如果被处理数据之间存在协整关系,则意味着煤炭消费、污染存量与GDP之间存在着一个长期稳定的比例关系。判断经济增长水平和煤炭消费、污染存量的因果关系,有利于在制定能源与经济政策时,充分考虑到两者之间的关系,作出正确的决策。
  (1)序列的平稳性及其检验方法。一个时间序列具有稳定的均值、方差和自协方差, 则这个序列就是稳定的,否则就是非稳定的。美国学者Nelson与Plosser(1982)在其研究中曾指出,多数的宏观经济时间序列都是不稳定的, Stock与Watson(1989)的研究则表明因果性检验对序列的稳定性非常敏感。因此, 作为分析的第一步,要对煤炭消费和GDP的时间序列进行平稳性检验。由于实际的经济序列通常不会是一个简单的AR(1)过程,所以我们利用ADF检验方法对序列进行单位根检验来判断其平稳性。
  (2)序列之间的协整性分析及其检验方法。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,记为I(1)。协整理论为两个或两个以上非平稳变量之间寻找均衡关系,以及用存在的协整关系的变量建立动态模型奠定了理论基础。
  (3)序列之间Granger因果关系分析及其检验方法。在研究中,我们采用Granger因果关系检验方法来判断这种因果性。Granger因果关系检验的思路是:如果两个经济变量X与Y,在同时包含过去X 与Y 信息的条件下,对Y的预测效果比只单独由Y 的过去信息对Y 的预测效果更好,即变量X 有助于变量Y 预测精度的改善,则认为X 对Y 存在Granger因果关系。
  三、中国经济增长与煤炭消费、污染物存量关系的实证分析
  (一)变量和数据的选择
   本文选取了2000-2016年的中国省的煤炭消费(mcxf)、污染物存量(WRWLCL)作为解释变量,单位为万吨标准煤、万吨标准工业固体废弃物排放,中国省国内生产总值(GDP)作为被解释变量,单位为亿元人民币。其中,由于统计年鉴上的GDP数据是基于当年价格计算的,为了使数据具有可比性, 本文中使用的GDP为按可比价格换算得出的数据。有关GDP可比价格和煤炭消费量的数据均来自《全国统计年鉴》。为了消除变量存在异方差,我们对煤炭消费量(用MCXF表示)、污染物存量(用WRWLCL表示)与经济增长(用处理后的GDP)作对数化处理,分别记为LNMTXF、LNWRWLCL和LNGDP。回归与检验的计算过程是借助计量经济软件Eviews 6完成的。
  (二)中国煤炭消费与经济增长序列的平稳性检验
   数据资料主要来源于历年《全国统计年鉴》中的中国省GDP值及煤炭消费总量、工业固体废弃物排放,用统计软件进行实行分析前,对各值取对值来消除数据的异方差性。
   在应用协整等理论进行分析时,首先需要检验被分析序列变量是否平稳,即是否具有单位根。常用ADF检验方法来验证是否平稳,该方法可以通过对3个模型(模型1为不含有截距项和时间趋势项,模型2含有截距项而没有趋势项,模型3含有截距项和趋势项)进行检验,如果其中任何一个检验模型中ADF 值大于麦金农临界值,则可以认为该序列没有单位根,是平稳的序列。
  (三)中国煤炭消费、污染存量与经济增长的协整性分析
   Engle-Granger检验通常用于检验两变量之间的协整关系。因此检验煤炭消费总量、污染存量与国内生产总值的协整关系,可采用多变量协整关系的检验—扩展的E-G检验或约翰森检验法两步检验法。本文采用多变量协整关系的检验—扩展的E-G检验。在5%的显著水平下存在三个协整关系,我们选择以INGDP为因变量的协整方程:知,LNMTXF和LNWRWLCL时间序列都是一阶平稳的,我们的协整检验可以分两步进行。
  (1)多变量协整关系的检验—扩展的E-G检验。多变量协整关系的检验要比双变量复杂一些,主要在于协整变量间可能存在多种稳定的线性组合。则非均衡误差项v1t、v2t一定是稳定序列I(0)。于是它们的任意线性组合也是稳定的。由于vt象式中的t一样,也是Z、X、Y、W四个变量的线性组合,由此也成为该四变量的另一稳定线性组合。
  (2)检验程序。对于多变量的协整检验过程,基本与双变量情形相同,即需检验变量是否具有同阶单整性,以及是否存在稳定的线性组合。在检验是否存在稳定的线性组合时,需通过设置一个变量为被解释变量,其他变量为解释变量,进行OLS估计并检验残差序列是否平稳。同样地,检验残差项是否平稳的DF与ADF检验临界值要比通常的DF与ADF检验临界值小,而且该临界值还受到所检验的变量个数的影响。
  四、结论
   中国煤炭消费、污染存量与经济总量之间存在一种共同的长期趋势,且存在相互因果关系,这符合能源与经济之间的经济理论:作为一种要素,能源投入的增加会带来经济产出的增加,同样,当经济总量扩大时,对能源要素的引致需求也会增加。因此說,保持经济持续稳定增长必须要有不断扩大的能源供应作为保障;同理,能源消耗强度不断降低的目标也必然会对经济增长造成一定的影响。
  参考文献:
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  [3]吴巧生,成金华,王华.中国工业化进程中的能源消费变动——基于计量模型的实证分析[J].中国工业经济,2018.
  [4]林伯强.电力消费与中国经济增长:基于生产函数的研究[J].管理世界,2018.
  作者简介:罗众禹(1990-),男,四川中江人,汉族,民盟德阳市委办副主任,在读硕士研究生。研究方向:农村金融发展对农村经济增长的影响。
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