杜文涵

【摘 要】文章根據(jù)青海省1991—2018年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用ARDL模型對青海省的經(jīng)濟(jì)增長、金融發(fā)展與能源消費之間的關(guān)系進(jìn)行實證分析。結(jié)果表明：青海省的經(jīng)濟(jì)增長對能源消費的長短期影響顯著為正，金融發(fā)展效率與能源消費之間無論短期還是長期均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系?；诖?，青海省應(yīng)探索新能源的開發(fā)利用、大力發(fā)展綠色金融及加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級。

【關(guān)鍵詞】經(jīng)濟(jì)增長;金融發(fā)展;能源消費;ARDL模型

【中圖分類號】F124 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】1674-0688（2020）12-0016-03

0 引言

能源是經(jīng)濟(jì)增長的物質(zhì)基礎(chǔ)，金融是現(xiàn)代市場經(jīng)濟(jì)的核心，由此可見，能源和金融是經(jīng)濟(jì)增長不可或缺的重要因素。青海省于2008年提出“生態(tài)立省”的發(fā)展戰(zhàn)略，即維持經(jīng)濟(jì)、能源、社會、人口等因素的復(fù)合生態(tài)平衡。因此，青海省經(jīng)濟(jì)、金融、能源消費之間存在千絲萬縷的關(guān)系。近年來，青海省經(jīng)濟(jì)、金融和能源消費都呈增長的態(tài)勢，然而經(jīng)濟(jì)增長的代價是能源粗獷式的消耗，導(dǎo)致的環(huán)境污染嚴(yán)重影響青海省的生態(tài)環(huán)境。

基于此，本文試圖理順青海省經(jīng)濟(jì)增長、金融發(fā)展和能源消費的關(guān)系，為青海省可持續(xù)發(fā)展提供可行性對策。

1 文獻(xiàn)綜述

回顧以往文獻(xiàn)，大部分學(xué)者是對經(jīng)濟(jì)增長、金融發(fā)展、能源消費量中的兩個變量進(jìn)行研究，對三者一起進(jìn)行研究的文獻(xiàn)并不多。國外學(xué)者Sadorsky（2010）通過邊限測試和動態(tài)面板估計結(jié)合的方法研究9個中東歐國家的經(jīng)濟(jì)增長、金融發(fā)展、能源消費的關(guān)系，研究表明三者存在因果關(guān)系;Omri和Kahouli（2014）對65個地區(qū)進(jìn)行動態(tài)面板估計，得到金融發(fā)展對能源消費和經(jīng)濟(jì)增長都具有正向作用的結(jié)論;王文波和劉洋（2018）利用三系統(tǒng)耦合模型對中國省域2001—2016年面板數(shù)據(jù)分析，研究得三類綜合指數(shù)均表現(xiàn)為東高西低，且金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長水平比能源消費的區(qū)域差異更明顯。

2 青海省經(jīng)濟(jì)增長、金融發(fā)展及能源消費的實證分析

2.1 指標(biāo)選取及模型構(gòu)建

2.1.1 指標(biāo)選取

本文選用青海省1991—2018年時間跨度為28年的時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，數(shù)據(jù)來自《青海省統(tǒng)計年鑒（1991—2019）》《青海能源發(fā)展報告（2018）》。通過EViews9.0計量軟件構(gòu)建ARDL-ECM模型，分析青海省經(jīng)濟(jì)、金融、能源的關(guān)系。選用的指標(biāo)包括年度GDP增長率（GDPI）、金融發(fā)展效率（FDE）、能源消費增長率（ENI）、工業(yè)化指標(biāo)（IND）。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDPI）：本文選用青海省年度GDP增長率來衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平。

金融發(fā)展水平（FDE）：本文選用金融發(fā)展效率作為衡量金融發(fā)展的水平。參考張琦、甘家武和宋佳的方法（張琦等人，2020），計算公式為“金融發(fā)展效率=金融機(jī)構(gòu)貸款余額/金融機(jī)構(gòu)存款余額”。該指標(biāo)基于信用創(chuàng)造功能，指標(biāo)越高，代表儲蓄轉(zhuǎn)化為投資的效率越高，則金融發(fā)展水平越高。

能源消費水平（ENI）：本文選用能源消費總量增長率來衡量青海省能源消費的情況，即“能源消費增長量/能源消費總量”，其中1991—2017年的能源消費總量數(shù)據(jù)來自《青海省統(tǒng)計年鑒（1991—2019）》，2018年的能源消費總量來自《青海能源發(fā)展報告（2018）》。

工業(yè)化水平（IND）：一個國家或地區(qū)的能源消費與工業(yè)化水平有著十分緊密的關(guān)系，所以本文加入工業(yè)化指標(biāo)進(jìn)行研究。由于第二產(chǎn)業(yè)主要包括工業(yè)、建筑業(yè)等，因此本文選用“第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值/GDP”衡量青海省工業(yè)化的水平。

2.1.2 模型構(gòu)建

為研究青海省經(jīng)濟(jì)增長、金融發(fā)展、能源消費的關(guān)系，構(gòu)造能源消費增長率、年度GDP增長率、金融發(fā)展效率、工業(yè)化指標(biāo)之間的線性方程（1）：

ENIt=δC+δGDPIGTPIt+δFDEFDEt+δINDIND （1）

上述模型中，t表示年份，ENIt、GDPIt、FDEt、INDt分別表示在第t年時青海省的能源消費增長率、年度GDP增長率、金融發(fā)展效率、工業(yè)化程度，δGDPI、δFDE、δIND為各變量的系數(shù)，δC為常數(shù)項。

ARDL模型是一種協(xié)整檢驗?zāi)Ｐ?，建立由ARDL模型經(jīng)過線性變換得到的無約束誤差修正模型檢驗變量間是否存在長期的協(xié)整關(guān)系。模型4中，β0為漂移項，μt為白噪聲，β1、β2、β3、β4為長期系數(shù)，β1i、β2i、β3i、β4i為短期系數(shù)，j、k、m、n分別表示ENI、GDPI、FDE、IND的一階差分項的最大滯后階數(shù)，構(gòu)建模型（2）如下：

ARDL邊限協(xié)整檢驗的原假設(shè)為變量之間不存在長期的協(xié)整關(guān)系，即H0：β1=β2=β3=β4;備擇假設(shè)為變量間存在長期協(xié)整關(guān)系，即β1、β2、β3、β4至少有一個不為0。F統(tǒng)計量服從一個非標(biāo)準(zhǔn)的漸進(jìn)分布，并存在F統(tǒng)計量的上、下邊限值。如果F統(tǒng)計量在上、下邊限值之間，無法確定是否存在長期的協(xié)整關(guān)系;如果超過上邊限值，拒絕原假設(shè)，即變量間存在長期的協(xié)整關(guān)系;如果低于下邊限值，不拒絕原假設(shè)，變量間不存在長期協(xié)整關(guān)系。

如果確定了變量間存在長期的協(xié)整關(guān)系后，進(jìn)一步構(gòu)建ARDL-ECM模型分析變量間的短期動態(tài)關(guān)系。模型中，φ0為常數(shù)項，φ1i、φ2i、φ3i、φ4i表示短期系數(shù)，δ表示偏離長期均衡時的調(diào)整速度，ECT為長期回歸的殘差項，ωt為標(biāo)準(zhǔn)誤差項，j、k、m、n分別表示ENI、GDPI、FDE、IND的一階差分項的最大滯后階數(shù)，構(gòu)建模型（3）如下：

2.2 實證檢驗

2.2.1 平穩(wěn)性檢驗

只有當(dāng)變量為平穩(wěn)或者一階單整時才可以使用ARDL模型，本文采用ADF單位根檢驗時間序列的平穩(wěn)性。檢驗結(jié)果見表1，ENI、GDPI的原序列在5%的顯著性水平下顯著，即零階平穩(wěn)，而FDE、IND均為非平穩(wěn)時間序列，經(jīng)過一階差分后均在10%的顯著性水平下平穩(wěn)。從表1可知，所有變量都在一階差分后平穩(wěn)。

2.2.2 ARDL邊限協(xié)整檢驗

通過ARDL邊限協(xié)整檢驗各變量之間是否存在長期協(xié)整關(guān)系。該模型對滯后階數(shù)十分敏感，滯后階數(shù)的選擇主要參考AIC信息準(zhǔn)則和SIC信息準(zhǔn)則。協(xié)整檢驗結(jié)果見表2。ENI、FDE為因變量時，F(xiàn)統(tǒng)計值均高于1%顯著性水平下的上邊限值，表明GDPI、FDE、IND對ENI有長期協(xié)整關(guān)系，ENI、GDPI、IND對FDE有長期協(xié)整關(guān)系;GDPI為因變量時，F(xiàn)統(tǒng)計量低于10%顯著性水平的下限值，所以ENI、FDE、IND對GDPI不存在長期協(xié)整關(guān)系;IND為因變量時，其F統(tǒng)計值在10%和5%的上下邊界之間，因此無法確定ENI、GDPI、FDE對IND有長期協(xié)整關(guān)系。本文研究的變量至少存在兩個協(xié)整關(guān)系，說明青海省經(jīng)濟(jì)增長、金融發(fā)展、能源消費及工業(yè)化進(jìn)程之間存在長期的協(xié)整關(guān)系。

2.2.3 長短期估計

本文選用AIC信息準(zhǔn)則，在ARDL模型估計前確定最大滯后階數(shù)為3得到被解釋變量為ENI的最優(yōu)模型為ARDL（3，3，0，0）。模型估計結(jié)果見表3。由表3可知，第一，從短期ARDL-ECM模型中可知，能源消費增長率的滯后一期、滯后二期和滯后三期對能源消費具有顯著的正效應(yīng)，表明上期的能源消費增長對當(dāng)期有較大程度的影響，能源消費存在比較嚴(yán)重的路徑依賴，其短時間內(nèi)很難降低。第二，青海省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平長期和短期都在5%的顯著性水平下顯著為正，系數(shù)分別為0.430 342和0.456 361，說明隨著青海省經(jīng)濟(jì)的增長，能源消費也在增加，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，對能源的需求越大。第三，從長期來看，青海省的金融發(fā)展水平對能源消費的影響在10%的顯著性水平下顯著，金融發(fā)展效率每增加1%，能源消費增長率會下降0.158%，說明青海省金融發(fā)展效率的提高，使得資金流向了低能耗、高能效的企業(yè)，讓企業(yè)把更多的資金投入提高生產(chǎn)技術(shù)、生產(chǎn)節(jié)能環(huán)保的項目中;短期來看，當(dāng)期的金融發(fā)展效率和能源消費增長率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。第四，工業(yè)化進(jìn)程無論是長期還是短期，對能源消費的影響均不顯著，說明工業(yè)化進(jìn)程不是導(dǎo)致能源消費增長的主要因素。第五，誤差修正項的系數(shù)為-1.7114 72，在1%的顯著性水平下顯著，且其符號符合反向修正機(jī)制，說明能源消費增長率從短期均衡到長期均衡每年有171.147 2%被修正。

2.2.4 穩(wěn)定性檢驗

本文利用遞歸殘差累計和CUSUM檢驗對模型估計的參數(shù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，確保本文構(gòu)建的ARDL模型的穩(wěn)健性。檢驗結(jié)果如圖1所示，圖1中兩條直線表示顯著性水平為5%時的上下臨界值，中間的折線表示隨時間變化的CUSUM值。以ENI為因變量計算的CUSUM值位于上下臨界值之間?？傮w來說，模型是有效的，研究結(jié)果有一定的參考價值。

3 結(jié)論與對策

第一，實證結(jié)果表明，青海省的經(jīng)濟(jì)增長與能源消費在短期和長期均呈正相關(guān)關(guān)系，表明能源消費對經(jīng)濟(jì)增長存在反饋機(jī)制。因此，青海省應(yīng)當(dāng)加快節(jié)能環(huán)保技術(shù)的研發(fā)與創(chuàng)新，探索青海省新能源如風(fēng)能、太陽能的開發(fā)利用，提高能源的使用效率，促進(jìn)青海省經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

第二，青海省的金融發(fā)展效率與能源消費無論短期還是長期均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。說明青海省金融機(jī)構(gòu)在節(jié)能環(huán)保方面起到了積極作用，因此青海省應(yīng)該繼續(xù)充分發(fā)揮金融機(jī)構(gòu)在能源消費控制方面的用途。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)大力創(chuàng)新綠色金融產(chǎn)品，例如政府制定相關(guān)政策成立環(huán)保設(shè)備融資租賃公司推動綠色項目融資;利用企業(yè)的特許經(jīng)營權(quán)、用水權(quán)、用能權(quán)、排污權(quán)等知識產(chǎn)權(quán)進(jìn)行抵質(zhì)押貸款。

第三，青海省工業(yè)化水平與能源消費的長短期關(guān)系不顯著，其原因在于隨著“一優(yōu)兩高”戰(zhàn)略的實施，資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會的推進(jìn)，青海省產(chǎn)業(yè)發(fā)展受到資源、環(huán)境等各方面的制約，節(jié)約能源、保護(hù)資源的目標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長存在矛盾，使得加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級形成倒逼機(jī)制。因此，青海省應(yīng)繼續(xù)把握產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的浪潮，實施“百項改造提升工程”和“百項創(chuàng)新攻堅工程”，帶動青海省工業(yè)轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新發(fā)展。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]Anis Omri，Bassem Kahouli.Causal relationships between energy consumption，foreign direct investment and economic growth：Fresh evidence from dynamic simultaneous-equations models[J].Energy Policy，2014（3）：67-68.

[2]Perry Sadorsky.The impact of financial developme-

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[3]王文波，劉洋.金融發(fā)展、能源消費與經(jīng)濟(jì)增長——基于系統(tǒng)耦合模型的實證分析[J].金融理論探索，2018（6）：3-14.

[4]張琦，甘家武，宋佳.我國金融機(jī)構(gòu)發(fā)展規(guī)模和效率對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響研究[J].農(nóng)村金融研究，2020

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