中国能源消费与经济增长关联分析基于1999-2008年ppt课件.ppt

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1、中国能源消费与经济增长关联分析中国能源消费与经济增长关联分析基于基于19992008年年15省面板数据省面板数据郭郭 毅毅北京理工大学能源与环境政策前沿北京理工大学能源与环境政策前沿 【摘【摘 要】要】 十二五期间，转变发展方式，协调好经济发展十二五期间，转变发展方式，协调好经济发展与能源消费的关系有着重大的现实意义。本文运用面板数与能源消费的关系有着重大的现实意义。本文运用面板数据模型，详尽地分析了中国华北、东北、华东地区能耗据模型，详尽地分析了中国华北、东北、华东地区能耗EC和和GDP的关系。协整结果表明，两者之间存在着长期的关系。协整结果表明，两者之间存在着长期均衡关系。由此建立的面板回

2、归模型显示，北京、上海、均衡关系。由此建立的面板回归模型显示，北京、上海、天津、黑龙江各省的能源经济基础较好，能源利用率高，天津、黑龙江各省的能源经济基础较好，能源利用率高，其余省份则相对较弱。最后，依据实证分析的结果提出若其余省份则相对较弱。最后，依据实证分析的结果提出若干政策建议。干政策建议。一、问题的提出一、问题的提出 能源的长期稳定供给已经成为全球性敏感问题和能源的长期稳定供给已经成为全球性敏感问题和各国制定能源政策的基点。主要原因是：各国制定能源政策的基点。主要原因是： 1.能源消费是经济增长的动力源泉。能源消费是经济增长的动力源泉。 2.经济增长为能源发展创造条件。经济增长为能源发

3、展创造条件。 二者相互依赖，相互依存。二者相互依赖，相互依存。一、问题的提出一、问题的提出 中国过去的发展是依靠资源密集实现的，未来能中国过去的发展是依靠资源密集实现的，未来能源和经济的发展将面临许多挑战，诸如能源结构源和经济的发展将面临许多挑战，诸如能源结构问题、能源效率问题、能源市场机制问题、能源问题、能源效率问题、能源市场机制问题、能源可持续发展问题、能源安全问题等。这些问题的可持续发展问题、能源安全问题等。这些问题的解决需要加强对解决需要加强对能源发展与经济增长二者之间内能源发展与经济增长二者之间内在规律性在规律性的认识。的认识。二、数据与研究方法二、数据与研究方法 数据选取：数据选取

4、： 1999年年2008年中国东北、华北、华东年中国东北、华北、华东15个省个省级地区的生产总值（级地区的生产总值（GDP）和能源消耗量（）和能源消耗量（EC）。）。 数据来源：数据来源： 19992010年年中国能源统计年鉴中国能源统计年鉴。 数据预处理：数据预处理： 为了使数据平稳，先对所有数据取了自然对数值，为了使数据平稳，先对所有数据取了自然对数值，得到变量得到变量LNGDP和和LNEC。二、数据与研究方法二、数据与研究方法 研究方法：实证分析，定量分析（研究方法：实证分析，定量分析（面板数据模型面板数据模型） 研究思路：统计描述研究思路：统计描述单位根检验单位根检验协整检协整检验验面

5、板模型识别检验面板模型识别检验模型建立与数据拟模型建立与数据拟合合政策建议政策建议 三、实证研究三、实证研究 3.1描述统计描述统计 图图1. 北京北京19992008年年GDP和和EC散点图、箱线图及回归线散点图、箱线图及回归线 可以看出，单以北京为例，能可以看出，单以北京为例，能源消耗与经济增长之间呈现出源消耗与经济增长之间呈现出高度的线性相关关系。高度的线性相关关系。三、实证研究三、实证研究 3.1描述统计描述统计 图图2. 19992008年年15省省GDP和和EC散点图散点图 尽管各省内部尽管各省内部GDP和和EC保持保持高度线性关系，但各省回归线高度线性关系，但各省回归线的截距（能

6、源经济基础）和斜的截距（能源经济基础）和斜率（能源效率）有着显著差异。率（能源效率）有着显著差异。能否用新的计量模型来拟合这能否用新的计量模型来拟合这些数据？些数据？三、实证研究三、实证研究 3.2 面板数据模型的单位根检验面板数据模型的单位根检验 为什么进行单位根检验？为什么进行单位根检验？ 数量经济建模时通常要求时间序列是平稳的。如果非平稳，数量经济建模时通常要求时间序列是平稳的。如果非平稳，通过普通最小二乘法（通过普通最小二乘法（OLS）得到的模型可能会有很高的）得到的模型可能会有很高的拟合程度和显著的拟合程度和显著的t统计量，但同时德滨一沃森统计量，但同时德滨一沃森（DurbinWat

7、son，DW）检验值很低。根据这种模型进）检验值很低。根据这种模型进行数据的推断和预测往往是不正确的，即发生行数据的推断和预测往往是不正确的，即发生“伪回归伪回归”现象现象。单位根检验提供了一种考察时间序列数据平稳性，。单位根检验提供了一种考察时间序列数据平稳性，识别伪回归现象的方法。识别伪回归现象的方法。 金融、经济时间序列常常是非平稳的，建模时必须考察数金融、经济时间序列常常是非平稳的，建模时必须考察数据稳定性，用差分、去趋势等数据转换方法，将数据变为据稳定性，用差分、去趋势等数据转换方法，将数据变为平稳的，以避免平稳的，以避免“伪回归伪回归”的发生。的发生。三、实证研究三、实证研究 3.

8、2 面板数据模型的单位根检验面板数据模型的单位根检验 常用的单位根检验主要有以下几种方法：常用的单位根检验主要有以下几种方法： （1）LLC检验检验 （2）Breitung检验检验 （3）IPS检验检验 （4）Fisher ADF检验检验 （5）Fisher PP检验检验 （6）Hadri检验检验检验方法检验方法StatisticProb.检验结果检验结果LNECLLC0.816800.7930非平稳IPS4.321621.0000非平稳Fisher ADF6.403331.0000非平稳Fisher PP10.01720.9998非平稳LNGDPLLC8.278921.0000非平稳IPS9

9、.900111.0000非平稳Fisher ADF1.063061.0000非平稳Fisher PP0.777741.0000非平稳原数据单位根检验结果：原数据单位根检验结果：一阶差分数据单位根检验结果：一阶差分数据单位根检验结果：检验方法检验方法StatisticStatisticProb.Prob.检验结果检验结果LNEC一阶一阶差分差分LLC-9.028960.0000平稳IPS-3.855060.0001平稳Fisher ADF71.73210.0000平稳Fisher PP72.40180.0000平稳LNGDP一阶一阶差分差分LLC-6.552780.0000平稳IPS-2.174

10、110.0148平稳Fisher ADF51.49410.0086平稳Fisher PP59.15450.0012平稳结论：结论：LNGDP和和LNEC都是都是一阶单整序列一阶单整序列三、实证研究三、实证研究 3.3 面板数据模型的协整检验面板数据模型的协整检验 什么叫协整？什么叫协整？ 协整关系是指两时间序列变量间的长期稳定关系，协整关系是指两时间序列变量间的长期稳定关系，可以用来反映经济变量之间相互协调发展关系。可以用来反映经济变量之间相互协调发展关系。 两个同阶单整序列可以进行协整检验。两个同阶单整序列可以进行协整检验。三、实证研究三、实证研究 3.3 面板数据模型的协整检验面板数据模型

11、的协整检验 由单位根检验结果可知，由单位根检验结果可知，15省的省的LNEC与与LNGDP两变量两变量表现为一阶单整，可能有协整关系，能够进行协整检验。表现为一阶单整，可能有协整关系，能够进行协整检验。 选用选用KAO检验方法进行协整检验。检验方法进行协整检验。 原假设为：不存在协整关系。结果如下：原假设为：不存在协整关系。结果如下：三、实证研究三、实证研究 3.3 面板数据模型的协整检验面板数据模型的协整检验 协整结果表明：两个变量协整结果表明：两个变量LNGDP与与LNEC具有协具有协整关系，即我们选取省份的经济变量和能源消费整关系，即我们选取省份的经济变量和能源消费变量之间有着长期稳定协

12、调发展的关系，能源的变量之间有着长期稳定协调发展的关系，能源的安全持续有效供给关系着安全持续有效供给关系着GDP的增长，因而具有的增长，因而具有重大的战略意义。重大的战略意义。三、实证研究三、实证研究 3.4 面板数据模型的识别与设定面板数据模型的识别与设定动态模型变系数模型：无关。分布于固定效应模型，但随机效应模型：形式同：个体时点固定效应模型时点固定效应模型：个体固定效应模型：固定效应模型变截距模型混合模型：静态模型面板数据模型ititiiititiitittiititittitititiititititxyxxyxyxyxy0图图3. 面板数据模型的逻辑分类图面板数据模型的逻辑分类图三、

13、实证研究三、实证研究 3.4 面板数据模型的识别与设定面板数据模型的识别与设定（1）判别模型中是否存在个体固定效应的）判别模型中是否存在个体固定效应的F检验检验 原假设与备择假设分别为：原假设与备择假设分别为： H0:模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合模型）模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合模型） H1:模型中不同个体的截距不同（真实模型为个体固定效应模模型中不同个体的截距不同（真实模型为个体固定效应模型）型） 检验结果如下：检验结果如下：三、实证研究三、实证研究 3.4 面板数据模型的识别与设定面板数据模型的识别与设定（2）判别模型中是否存在个体随机效应的）判别模型中是否存在个体

14、随机效应的Hausman检验检验 原假设与备择假设分别为：原假设与备择假设分别为： H0:个体效应与解释变量无关（真实模型为个体随机效应模型个体效应与解释变量无关（真实模型为个体随机效应模型 ） H1:个体效应与解释变量相关（真实模型为个体固定效应模型个体效应与解释变量相关（真实模型为个体固定效应模型 ）三、实证研究三、实证研究 3.5 面板数据模型的建立与参数估计面板数据模型的建立与参数估计 3.5.1 变截距模型变截距模型 根据模型识别检验的结果，我们建立根据模型识别检验的结果，我们建立19992008年中国东北、华北、华东年中国东北、华北、华东15省的省的LNGDP和和LNEC的个体的个

15、体固定效应回归模型：固定效应回归模型：模型估计结果：模型估计结果：从而有从而有Model 1: 可以看出，模型拟合可以看出，模型拟合得得很好，但很好，但DW值略微偏低，可能存在自相关。值略微偏低，可能存在自相关。 变截距模型的问题：变截距模型的问题：共同的回归系数共同的回归系数1.273222不能客观真实地反映各不能客观真实地反映各省之间能源效率的高低差异。省之间能源效率的高低差异。 三、实证研究三、实证研究 3.5 面板数据模型的建立与估计面板数据模型的建立与估计 3.5.2 变系数模型变系数模型 我们建立我们建立19992008年中国东北、华北、华东年中国东北、华北、华东15省的省的LNG

16、DP和和LNEC的变系数个体固定效应回归模型：的变系数个体固定效应回归模型： 模型估计结果模型估计结果：（略）：（略）从而有从而有Model 2:可以看出，变系数模型的拟合优度更好，也没有自相关。可以看出，变系数模型的拟合优度更好，也没有自相关。从从Model 2中，我们可以通过各省不同的斜率看到各省能源使用效率中，我们可以通过各省不同的斜率看到各省能源使用效率的区别。的区别。四、结论与政策建议四、结论与政策建议 1.协整得出的结论：不仅各省各自的经济增长和能源消费协整得出的结论：不仅各省各自的经济增长和能源消费有着高度的线性相关性，而且站在国家战略全局的高度上有着高度的线性相关性，而且站在国

17、家战略全局的高度上看，看，GDP值和能源消费之间也有着长期稳定协调发展的关值和能源消费之间也有着长期稳定协调发展的关系。东北、华北、华东地区能源消费与经济增长的互动机系。东北、华北、华东地区能源消费与经济增长的互动机制已经基本形成。制已经基本形成。 2.面板回归模型及参数估计的结论：各省的经济能源基础面板回归模型及参数估计的结论：各省的经济能源基础与能源效率有着较为显著的差异，通过变系数模型可以对与能源效率有着较为显著的差异，通过变系数模型可以对两者做出量化。两者做出量化。四、结论与政策建议四、结论与政策建议 3. 国内其他学者的研究表明，中国西部地区能源消费与经国内其他学者的研究表明，中国西

18、部地区能源消费与经济增长之间的协整关系并不显著成立。因此，在西部大开济增长之间的协整关系并不显著成立。因此，在西部大开发的进程中，地方政府应当借鉴东部地区的经验，尽可能发的进程中，地方政府应当借鉴东部地区的经验，尽可能地构建经济增长和能源消费的良性互动机制，提高能源的地构建经济增长和能源消费的良性互动机制，提高能源的经济效益。经济效益。 4. 十二五期间，东部地区在进一步促进能源与经济协调发十二五期间，东部地区在进一步促进能源与经济协调发展时，应充分利用已有的技术优势和经济优势，通过新能展时，应充分利用已有的技术优势和经济优势，通过新能源的开发使用、节能减排技术的应用，来转变能源结构，源的开发

19、使用、节能减排技术的应用，来转变能源结构，提高能源效率，开辟新的能源经济增长点，在发展中解决提高能源效率，开辟新的能源经济增长点，在发展中解决资源瓶颈的问题。资源瓶颈的问题。五、不足之处五、不足之处 1.回归模型的建立以回归模型的建立以LNGDP与与LNEC作为变量，作为变量，没有完全消除数据的不稳定性，而且不可避免地没有完全消除数据的不稳定性，而且不可避免地对原序列的信息有所扭曲。对原序列的信息有所扭曲。 2.在在Model 1中由于受到负的序列值的影响，没有中由于受到负的序列值的影响，没有加入滞后项加入滞后项AR（1）来消除自相关性。）来消除自相关性。 3.没有考虑异方差性。没有考虑异方差性。谢谢大家！