檀勤良，張興平，魏詠梅

(華北電力大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，北京102206)

0 引 言

能源消費和經(jīng)濟增長之間的Granger 因果關(guān)系隱含著重要的政策含義:如果存在從經(jīng)濟增長到能源消費的單向Granger 因果關(guān)系，意味著該經(jīng)濟體對能源的依賴比較小，因而執(zhí)行保守的能源政策不會對經(jīng)濟產(chǎn)生消極影響。如果存在從能源消費到經(jīng)濟增長的Granger 因果關(guān)系，意味著該經(jīng)濟體屬于能源依賴型，減少能源消費可能對經(jīng)濟增長產(chǎn)生不利影響。如果能源消費和經(jīng)濟增長存在雙向的因果關(guān)系，說明能源消費和經(jīng)濟增長是相互影響的，保守的能源政策可能阻礙經(jīng)濟增長，同時經(jīng)濟增長對能源也具有正影響關(guān)系。如果兩者之間不存在Granger 因果關(guān)系，說明兩者之間沒有影響，即所謂的“能源中性假設(shè)”。［1］

許多學(xué)者對我國電力消費和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)［2］利用向量誤差修正模型(VECM)對1971 ～2000年樣本進(jìn)行研究后指出:我國存在從電力消費到經(jīng)濟增長的單向因果關(guān)系。文獻(xiàn)［3］利用標(biāo)準(zhǔn)Granger 因果關(guān)系檢驗對1978 ～2001年的時間序列進(jìn)行分析，得到了相反的結(jié)論:我國存在從經(jīng)濟增長到電力消費的單向Granger 因果關(guān)系。文獻(xiàn)［4，5］指出，我國電力消費和國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)之間長期存在雙向的Granger 因果關(guān)系，但短期存在從電力消費到GDP的單向Granger 因果關(guān)系。因此關(guān)于電力消費和經(jīng)濟增長之間的Granger 因果關(guān)系，研究結(jié)論并不一致。文獻(xiàn)［6，7］指出，這種爭議可能是由于不同文獻(xiàn)采用的樣本時間、變量、檢驗方法等的不同所導(dǎo)致的。文獻(xiàn)［8 ～11］對Granger 因果關(guān)系實證研究的文獻(xiàn)進(jìn)行了非常好的評論。

一些學(xué)者從其它角度對電力消費和經(jīng)濟增長的關(guān)系問題也進(jìn)行了深入的研究。文獻(xiàn)［12］的研究結(jié)論表明我國電力消費和經(jīng)濟增長之間存在協(xié)整關(guān)系，并利用該協(xié)整模型對電力消費進(jìn)行預(yù)測。文獻(xiàn)［13］基于VECM 模型的分析結(jié)果表明我國存在從電力消費到固定資產(chǎn)投資、人均可支配收入的單向Granger 因果關(guān)系，同時存在從出口到電力消費的單向Granger 因果關(guān)系。文獻(xiàn)［14］對我國電力消費和城市化之間的關(guān)系進(jìn)行了深入的分析并指出兩者長期存在雙向的Granger 因果關(guān)系，但短期不存在因果關(guān)系，因而電力消費對城市化的影響比較大。

我國三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展極不均衡，第二產(chǎn)業(yè)不僅是GDP 的主要貢獻(xiàn)者，同時也是最大的電力消費者。改革開放以來，我國第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)對GDP 的貢獻(xiàn)大幅度增加，而第一產(chǎn)業(yè)對GDP 的貢獻(xiàn)卻急劇下降。因此這種不均衡的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會對電力消費和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系產(chǎn)生重要影響。因此如果從總量上來分析電力消費和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，就不能考慮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響從而可能產(chǎn)生偏誤。基于此，本文從三次產(chǎn)業(yè)的角度探討不同產(chǎn)業(yè)電力消費與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。

1 變量及數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

隨著我國經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展，日益提升的技術(shù)水平和城市化水平對電力消費產(chǎn)生了明顯的影響。因此在分析不同產(chǎn)業(yè)電力消費與經(jīng)濟增長之間關(guān)系時，不僅要考慮經(jīng)濟增長對電力消費的影響，同時也要考慮技術(shù)水平和城市化因素對電力消費的影響。在計量經(jīng)濟模型中，不同產(chǎn)業(yè)電力消費(Ei)作為被解釋變量，不同產(chǎn)業(yè)增加值(Vi)、不同產(chǎn)業(yè)能源利用效率(Fi)和人口因素作為解釋變量。人口因素根據(jù)模型檢驗情況選擇總?cè)丝?P)或城市人口(U)。i = 1，2，3 分別表示第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)。樣本數(shù)據(jù)為1980 ～2011年，其中名義價值量以1980年為基年，剔除通貨膨脹因素后得到實際量。為減少數(shù)據(jù)序列的波動，在數(shù)據(jù)處理過程中所有的數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)化為其自然對數(shù)。

對時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗是選擇合理模型的前提，即單位根檢驗。不同的單位根檢驗方法具有不同的解釋力，本文同時采用5 種不同的單位根檢驗方法進(jìn)行以獲得具有說服力的結(jié)論:擴展的ADF 檢驗、PP 檢驗、DFGLS 檢驗、KPSS 檢驗和NP 檢驗。檢驗過程中對數(shù)據(jù)的水平值和一階差分同時進(jìn)行單位根檢驗，檢驗結(jié)果如表1。

表1 單位根檢驗結(jié)果Tab.1 Results of unit root test

根據(jù)表1，在對變量水平值的檢驗中，5 種檢驗方法得到了一致的結(jié)論:第一產(chǎn)業(yè)能源利用效率(F1)屬于平穩(wěn)序列，即I (0)，其它所有變量的水平值是不平穩(wěn)的。一些方法在對變量一階差分檢驗中，對個別變量的檢驗結(jié)果存在爭議，但整體檢驗結(jié)果說明:除F1外，其它所有變量經(jīng)過一階差分后屬于平穩(wěn)序列，即屬于I(1)過程。因此可以對屬于I (1)過程的變量進(jìn)行協(xié)整關(guān)系分析。

2 協(xié)整關(guān)系分析

協(xié)整分析是通過在向量自回歸(VAR)模型上增加一個協(xié)整約束條件進(jìn)行的。對于一個包含g 個變量，k 階滯后的向量自回歸(VAR)模型:

經(jīng)過差分變換并重新設(shè)置參數(shù)，模型(1)可以轉(zhuǎn)化為一階差分的向量自回歸模型:

Π 矩陣是變量長期關(guān)系的系數(shù)矩陣，在達(dá)到長期均衡時，式(2)差分變量是零向量，et中隨機誤差項的期望值為零，因此Πyt－k=0 表示長期均衡時變量的關(guān)系。由于經(jīng)過一階差分的內(nèi)生變量向量中各序列都是平穩(wěn)的，構(gòu)成Πyt－k的各變量都是I (0)時，才能保證隨機誤差項εt是平穩(wěn)過程。因此系數(shù)矩陣的秩滿足0 ＜R(Π)＜g 時，存在矩陣α 和β，使得:

式中:β′ yt-k中每行都是一個I(0)組合變量，即每一行都是使得變量y1，t-1，y2，t-1，…，yg，t-1具有協(xié)整關(guān)系的線性組合形式，因此矩陣β 決定了協(xié)整關(guān)系的個數(shù)與形式，其秩是線性無關(guān)的協(xié)整向量的個數(shù)。

基于模型(3)進(jìn)行的協(xié)整檢驗結(jié)果表明:在三個產(chǎn)業(yè)中，變量之間存在協(xié)整關(guān)系。同時也得到了三次產(chǎn)業(yè)中變量之間的協(xié)整關(guān)系模型分別為

值得指出的是，在第一產(chǎn)業(yè)模型中，由于第一產(chǎn)業(yè)能源效率屬于I (0)，因此第一產(chǎn)業(yè)模型中不包括該變量。第二產(chǎn)業(yè)中，根據(jù)對模型統(tǒng)計指標(biāo)的分析，使用城市人口比總?cè)丝诰哂懈玫慕忉屇芰Γ虼说诙a(chǎn)業(yè)中人口選擇城市人口而不是總?cè)丝?。這種檢驗結(jié)果反映了我國城市化進(jìn)程對第二產(chǎn)業(yè)電力消費具有顯著的影響。由于所有的變量均轉(zhuǎn)化為其自然對數(shù)形式，因此變量前的系數(shù)表示彈性。根據(jù)模型(4) ～ (6)，第三產(chǎn)業(yè)電力彈性系數(shù)達(dá)到1.188，即當(dāng)?shù)谌a(chǎn)業(yè)增加值增長1 %時，第三產(chǎn)業(yè)電力消費將平均增加1.188 %;第二產(chǎn)業(yè)電力消費與第二產(chǎn)業(yè)增加值基本同步增長(彈性接近1);第一產(chǎn)業(yè)電力彈性系數(shù)相對比較低(0.762)。能源效率提高對節(jié)約電力具有顯著的效果，尤其是對于第二產(chǎn)業(yè)，當(dāng)能源效率提高1 %時，電力消費將平均減少0.751 %。人口因素對電力消費也具有重要的影響，總?cè)丝? %的增加將導(dǎo)致第三產(chǎn)業(yè)電力消費增長1.68 %，而第一產(chǎn)業(yè)電力消費將平均增加1.301 %;當(dāng)城市人口增加1 %時，第二產(chǎn)業(yè)電力消費將平均增加0.268 %。因此人口和城市化對電力消費具有顯著的影響。

3 Granger 因果關(guān)系檢驗

協(xié)整分析表明這些變量之間存在長期均衡關(guān)系，因而可以利用VECM 進(jìn)行長短期Granger 因果關(guān)系檢驗。由于本文主要探討不同產(chǎn)業(yè)電力消費和不同產(chǎn)業(yè)增加值之間的因果關(guān)系，因此只考慮如下兩個VECM 模型:

式中:ε1t和ε2t是白噪聲;Mt-1是通過協(xié)整模型計算的誤差調(diào)整項。對于第一和第三產(chǎn)業(yè)，L 指總?cè)丝?，對于第二產(chǎn)業(yè)，L 指城市人口。

如果系數(shù)σ1k是統(tǒng)計顯著的，則說明存在從能源消費到經(jīng)濟增長的短期格蘭杰關(guān)系;如果系數(shù)φ2k是顯著的，則說明存在從經(jīng)濟增長到能源消費的短期格蘭杰關(guān)系。如果系數(shù)α1是顯著的，則存在從能源消費到經(jīng)濟增長的長期Granger 因果關(guān)系;如果σ1k和α1的聯(lián)合檢驗是顯著的，則存在從能源消費到經(jīng)濟增長的強Granger 因果關(guān)系。如果系數(shù)α2是顯著的，則存在從經(jīng)濟增長到能源消費的長期Granger 因果關(guān)系，如果α2和φ2k的聯(lián)合檢驗是顯著的，則存在從能源消費到經(jīng)濟增長的強Granger 因果關(guān)系。

Granger 因果關(guān)系檢驗結(jié)果如表2，根據(jù)檢驗結(jié)果可以得到如下結(jié)論:

對于第一產(chǎn)業(yè)模型，在10 %的顯著性水平下，短期存在從第一產(chǎn)業(yè)電力消費到第一產(chǎn)業(yè)增加值的單向Granger 因果關(guān)系。從長期來看，雖然第二個誤差修正項不顯著，但至少其中一個誤差修正項是顯著的，因此存在從第一產(chǎn)業(yè)增加值到第一產(chǎn)業(yè)電力消費單向Granger 因果關(guān)系。

對于第二產(chǎn)業(yè)模型，短期內(nèi)第二產(chǎn)業(yè)電力消費和第二產(chǎn)業(yè)增加值之間不存在Granger 因果關(guān)系。從長期來看，由于不能拒絕誤差修正項和交叉項系數(shù)均為零的原假設(shè)，因此長期存在雙向的Granger 因果關(guān)系。

對于第三產(chǎn)業(yè)，長短期都存在從第三產(chǎn)業(yè)增加值到第三產(chǎn)業(yè)電力消費的單向Granger 因果關(guān)系，但不存在從第三產(chǎn)業(yè)電力消費到第三產(chǎn)業(yè)增加值的Granger 因果關(guān)系。

表2 Granger 因果關(guān)系檢驗結(jié)果Tab.2 Results of Granger causality test

4 方差分解分析

Granger 因果關(guān)系分析只能檢驗樣本期內(nèi)變量之間的相互關(guān)系，但不能測定變量的波動在樣本期外對其它變量信息含量的貢獻(xiàn)程度。因此應(yīng)用方差分解方法分析某個變量對其它變量波動在樣本外的響應(yīng)程度和持續(xù)時間。方差分解是將系統(tǒng)中每個內(nèi)生變量的波動按其成因分解為各方程新息(沖擊量)相關(guān)聯(lián)的組成部分，從而了解各新息對模型內(nèi)生變量的相對重要性。多變量向量自回歸模型中第i 個變量yit的表達(dá)式為

式(9)括號中的內(nèi)容是第j 個擾動項εj從無限過去到現(xiàn)在對yi影響的總和。假定εj無序列相關(guān)，則

式(10)是把第j 個擾動項對第i 個變量從無限過去到現(xiàn)在的影響，用方差加以評價的結(jié)果。假定擾動項向量的協(xié)方差矩陣是對角矩陣，則yi的方差為:

yi的方差可以分解成k 種不相關(guān)的影響，為了測定各個擾動項相對yi的方差有多大程度的貢獻(xiàn)，根據(jù)第j 個變量基于沖擊的方差對yi方差的相對貢獻(xiàn)率(RVC)來觀測第j 個變量對第i 個變量的影響:

由于重點研究電力消費與產(chǎn)業(yè)增加值的影響，因此在三次產(chǎn)業(yè)的VECM 模型中只分解了電力消費量與產(chǎn)業(yè)增加值的預(yù)期誤差方差。分別提取了各變量第1，5，10 期的方差分解結(jié)果，如表3。根據(jù)表3，可以得到如下結(jié)論:

在第一產(chǎn)業(yè)中，產(chǎn)業(yè)增加值在解釋電力消費預(yù)測誤差方差的貢獻(xiàn)率從第1 期的0 上升到第10期的68.8 %，在系統(tǒng)中其長期影響是最大的。電力消費量對產(chǎn)業(yè)增加值預(yù)測誤差變化具有比較顯著的初始影響(10.7 %)，但其貢獻(xiàn)力度是逐漸減小的，說明電力消費對該產(chǎn)業(yè)增加值具有短期影響。

表3 方差分解結(jié)果Tab.3 Results of variance decomposition

對于第二產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)增加值在解釋產(chǎn)業(yè)電力消費預(yù)測誤差方差的貢獻(xiàn)率是隨著時間遞增的，從0 增加到25.18 %，這意味著產(chǎn)業(yè)增加值對產(chǎn)業(yè)電力消費在長期具有更強的影響。電力消費對產(chǎn)業(yè)增加值預(yù)測誤差方差的貢獻(xiàn)率也是隨著時間而遞增的，在第10 期達(dá)到53.69 %，從長期來看是其貢獻(xiàn)率是最大的。因此該產(chǎn)業(yè)增加值和該產(chǎn)業(yè)電力消費之間具有長期的相互影響。

第三產(chǎn)業(yè)中，產(chǎn)業(yè)增加值在解釋電力消費預(yù)測誤差方差的貢獻(xiàn)率從第一期的約為24.79 %增加到第10 期56.91 %，是該系統(tǒng)中影響最大的因素。但是電力消費量對產(chǎn)業(yè)增加值預(yù)測誤差的貢獻(xiàn)率并不顯著。說明該產(chǎn)業(yè)增加值對該產(chǎn)業(yè)電力消費長短期都存在重要影響。以上方差分解結(jié)果進(jìn)一步驗證了Granger 因果關(guān)系檢驗的結(jié)果。

5 結(jié) 論

利用多變量模型，從三次產(chǎn)業(yè)的角度對我國不同產(chǎn)業(yè)電力消費和產(chǎn)業(yè)增加值之間的關(guān)系進(jìn)行了分析，分析結(jié)果具有較強的政策含義。

對于第一產(chǎn)業(yè)，短期存在從電力消費到產(chǎn)業(yè)增加值的單向Granger 因果關(guān)系，而長期存在從產(chǎn)業(yè)增加值到產(chǎn)業(yè)電力消費的單向Granger 因果關(guān)系。也就是說，從短期來看，電力是第一產(chǎn)業(yè)增長的重要推動力，電力短缺會對第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生顯著的影響。但從長期來看，第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展導(dǎo)致了電力消費的增加，因此執(zhí)行保守的能源政策對第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不會產(chǎn)生顯著的負(fù)影響。

對于第二產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)增加值和產(chǎn)業(yè)電力消費在短期內(nèi)不存在Granger 因果關(guān)系，但長期存在雙向的Granger 因果關(guān)系。這種因果關(guān)系意味著我國第二產(chǎn)業(yè)屬于能源依賴型，電力消費是第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要推動力，電力短缺和保守的能源政策可能對第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著的負(fù)影響。第二產(chǎn)業(yè)不僅是GDP 的貢獻(xiàn)者，同時也是最大的電力消費者，因此從現(xiàn)在的能源依賴型發(fā)展模式轉(zhuǎn)變到非能源依賴型的發(fā)展模式應(yīng)該是我國能源政策的主導(dǎo)方向。比如，使用能源效率高的設(shè)備、鼓勵提高能源效率的技術(shù)投資、發(fā)展可再生能源、執(zhí)行更好的能源政策和能源管理體制等。

對于第三產(chǎn)業(yè)，長短期均存在從產(chǎn)業(yè)增加值到產(chǎn)業(yè)電力消費的單向Granger 因果關(guān)系，意味著第三產(chǎn)業(yè)對電力的依賴程度比較低，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展導(dǎo)致了電力消費的增加，因此在第三產(chǎn)業(yè)執(zhí)行保守的能源政策對該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生輕微的甚至不產(chǎn)生負(fù)影響。

［1］Masih，A M M，Masih，R.A multivariate cointegrated modeling approach in testing temporal causality between energy consumption，real income and prices with an application to two Asian LDCs ［J］.Applied Economics，1998，30 (10):1287 －1298.

［2］Shiu A，Lam P L.Electricity consumption and economic growth in China ［J］.Energy Policy，2004，32(1):47 －54.

［3］林伯強.結(jié)構(gòu)變化、效率改進(jìn)與能源消費預(yù)測－以中國電力為例［J］.經(jīng)濟研究，2003，38 (5):58－65.

［4］Yuan Jiahai，Kang Jiangang，Zhao Changhong.Energy consumption and economic growth:evidence from China at both aggregated and disaggregated levels ［J］.Energy Economics，2008，(30):3077 －3094.

［5］Yuan Jiahai，Zhao Changhong，Yu Sunkun.Electricity consumption and economic growth in China:Cointegration and co-feature analysis ［J］.Energy Economics，2007，(29):1179 －1191.

［6］Song Z C W，Chen C F，Zhen Zhu.Economic growth and energy consumption revisited—Evidence from linear and nonlinear Granger causality ［J］.Energy Economics，2008，(30):3063 －3076.

［7］Huang B N，Hwang M J，Yang C W.Does more energy consumption bolster economic growth?An application of the nonlinear threshold regression model ［J］.Energy Policy，2008，(36):755 －767.

［8］Huang B N，Hwang M J，Yang C W.Causal relationship between energy consumption and GDP growth revisited:A dynamic panel data approach ［J］.Ecological Economics，2008，(67):41 －54.

［9］Lee C C.Energy consumption and GDP in developing countries:a cointegrated panel analysis ［J］.Energy Economics，2005，27 (3):415 －427.

［10］Lee C C.The causality relationship between energy consumption and GDP in G-11 countries revisited ［J］.Energy Policy，2006，(34):1086 －1093.

［11］Yoo S H.The causal relationship between electricity consumption and economic growth in the ASEAN countries ［J］.Energy Policy，2006，34 (18):3573 －3582.

［12］Zhang Xingping，Gu Rui.Electrical energy consumption forecasting based on cointegration and a support vector machine in China ［J］.WSEAS Transactions on Mathematics.2007，6 (12):878 －883.

［13］張興平，牛玉琴，趙旭.中國電力消費協(xié)整關(guān)系模型［J］.中國電機工程學(xué)報，2008，28 (13):14－119.

［14］謝品杰，譚忠富，侯建朝，等.我國城市化與電力消費水平的動態(tài)關(guān)系分析［J］.電網(wǎng)技術(shù)，2009，33 (14):72 －77.