不同产业结构下电力消费与经济增长的关系,微观经济学论文.docx

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1、不同产业结构下电力消费与经济增长的关系,微观经济学论文随着全球气候变暖和人类生存环境的恶化，越来越多的国家通过节能减排来保卫环境，能源政策对经济增长的影响成为各国普遍关注的问题。假如存在从能源消费到经济增长的因果关系，那么保卫能源的节能政策将会对经济增长产生负面影响；相反，假如存在从经济增长到能源消费的单向因果关系或两者没有因果关系，那么节能政策可能对经济增长没有或者有很小的影响。围绕能源消费与经济增长之间的关系，国内外学者进行了大量的实证检验，但迄今为止没有达成一致或令人信服的结论。本文尝试从产业构造的角度为实证结果的不一致给出一个较为合理的解释。 历史经历体验表示清楚，由于不同产业部门生产

2、等量所消耗的能源不同，产业构造对能源消费和经济增长都有着重要影响。一般而言，第二产业单位增加值耗能要大大高于第一产业和第三产业。若经济中第二产业的比重较高，经济增长就会更多地依靠能源投入；反之，经济增长对能源投入的依靠程度就会较弱。我们国家各地区产业构造存在较大差异，假如把具有不同产业构造的省份划分在一个区域，必然会影响回归结果的显着性或者低估回归参数，得到不准确的结论。因而，本文以产业构造为标准对我们国家28个省市自治区进行划分，研究不同产业构造下能源消费与经济增长的关系。本文的划分方式方法具有两个优点：一是相对于已有的国别研究，利用我们国家不同地区产业构造的差异不同来研究两者关系，能够避免

3、国家社会制度、经济体制以及宏观经济政策等方面的差异对两者内在依存关系的影响。二是相对于东、西、中地理位置的划分，更具经济合理性，所得结论可以为我们国家各地区电力需求预测、能源政策以及区域产业构造的调整提供科学根据。 2 文献综述与研究方式方法 能源消费与经济增长的因果关系存在着重要的政策涵义，因而学术界对这一问题进行了大量的实证研究。 Ozturk20181对这一领域的研究成果进行了梳理，发现针对不同国家的实证结果不同，即便针对同一个国家，不同样本区间的实证结果也不一致。如Kraft J和Kraft A19782利用美国19471974年的数据进行研究，发现存在GNP国民生产总值到能源消费的单

4、向因果关系。然而，Akarca和Long19803利用比Kraft J和Kraft A19782更短的样本区间时，却发现两者之间并不存在因果关系。但Ozturk并没有给出引起差异的原因。本文以为，也有可能是不同区间，其产业构造不同所致，而这正是本文实证检验的部分。 在早期文献中，学者们大多运用对时间序列平稳性非常敏感的Granger和Sim因果关系检验，但很多研究在没有检验时间序列平稳性的情况下，直接使用时间序列的水平值进行检验，这种不科学的计量方式方法必然导致实证结果的不可靠。近年来，随着计量经济学的发展，对这一问题的研究出现了两个主要趋势：一是采用多变量模型，除了两变量模型中的和能源消费变

5、量外，还参加了资本、劳动和二氧化碳排放等变量，如林伯强20034、Ghali和El-Sakka20045、Huang等20086和Apergis等20187等。二是采用面板协整检验，利用多国数据或省级数 据 来 检 验 能 源 消 费 与 经 济 增 长 的 关 系，如Lee20058、Francis等20079、Mehrara200710等。采用多变量模型是由于能源消费与经济增长之间的关系遭到多种因素的影响，因而在回归中不能单纯考虑能源消费与经济增长两个变量，还要考虑到产业构造、能源构造等因素；采用面板数据是为了克制短期时间序列的缺陷以及小样本所造成的影响，增加检验的自由度。 近年来，也有很

6、多学者对我们国家能源消费与经济增长的关系进行研究。 Zhang和Cheng201811利用我们国家19602007年数据进行研究的结 果 表 明，我 国 经 济 存 在 从到 能 源 消 费 的 单 向 因 果 关 系。韩 智 勇 和 魏 一 鸣200712的实证结果则表示清楚两者之间存在双向因果关系，但不具有长期协整性。吴巧生200813利用我们国家省际面板数据再次检验了能源消费与经济增长的关系，发现我们国家整体存在双向因果关系，但东部地区只存在从能源消费到的单向因果关系，而西部地区只存在从到能源消费的单向因果关系。相对于能源消费与经济增长关系的实证结果，电力消费与经济增长关系的研究结果比拟

7、一致，大部分文献以为我们国家只存在电力消费到经济增长的单向关系，如Shiu和Lam200414、Yuan等200715和Yuan等200816等。林伯强20034基于三要素生产函数检验了电力需求与的关系，结果表示清楚我们国家电力需求和之间存在长期互相关系，而且从短期来看，显着 地 存 在 电 力 消 费 到的 因 果 关 系。 Li等201817将我们国家30个省份分为两组进行分析发现人均实际和电力消费之间存在长期的协整关系。但是，由于划分标准和检验方式方法等众多问题，这方面研究还比拟少。 与已有研究不同，本文利用我们国家省际面板数据，基于各省市产业构造的差异，将其划分为三个区域，并利用面板误

8、差修正模型检验了不同区域电力消费与经济增长的因果关系。为避免虚假回归，本文首先检验变量的平稳性，假如变量为平稳序列，则直接建立VAR模型。假如变量为非平稳序列，则检验变量之间能否具有协整关系，若变量之间存在协整关系，则建立相应的误差修正模型；若变量之间不存在协整关系，则需要经过差分，得到平稳序列后再建立VAR模型。总之，实证检验各区域电力消费与经济增长之间的因果关系，大致需要三步：面板单位根检验、面板协整检验和面板因果关系检验。 3 数据讲明与区域划分 3.1区域划分 对各省市自治区怎样进行区域划分是本文实证检验的关键。由于资源禀赋条件和产业政策影响，我们国家各省市的产业构造存在明显差异。为检

9、验这种差异对电力消费与经济增长关系的影响，本文将根据各省市产业构造对其进行划分。一般来讲，产业构造是指一个国家或一个地区经济中产业的构成及其互相关系。研究中能够从多个角度来衡量一个地区的产业构造，比方产值构造、劳动力构造、相对劳动生产率等。产值构造即三大产业增加值各占国民生产总值的比例是研究中常用的一种方式。本文将根据各省市第二产业增加值占比对我们国家28个省市因数据所限，不包括西藏、重庆和海南省进行区域划分。由于本文采用的是面板数据，不同时期各省市第二产业增加值占比会略有不同，所以本文利用各省市19852020年第二产业增加值占比的均值来衡量它们的产业构造。固然在这里期间各省市产业构造有一定

10、的变化，但是总体而言没有太大的变化。除北京和上海以外，在这里期间其他省市第二产业增加值占比的方差均小于0.005且大部分省市小于0.001.因而，本文以为各省市第二产业增加值占比的均值能够用于衡量它们在这一时期的产业构造。基于此，本文将我们国家28个省市划分为三个区域：第二产业增加值占比小于0.4区域I、第二产业增加值占比大于0.4小于0.5区域II和第二产业增加值占比大于0.5区域III。表1给出各区域所包含的省市。 3.2数据讲明 本文采用19852020年的年度数据，主要包括我们国家28个省市自治区的国内生产总值和电力消费量ELC，数据来源于中国统计年鉴。本文采用电力消费而非能源消费的数据是基于下面两个原因：一是由于相比煤炭、石油等一次能源的消费数据，由计算机直接读出的电力消费数据更为准确，二是由于电力消费是中国能源消费的主要方式。因而，使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联络。采用实际数据，由名义和以1978为基期的平减指数计算得到。所有变量均采用自然对数的形式。 4 实证分析结果 4.1面板单位根检验 面板单位根检验与普通时间序列单位根检验略有不同。假定面板数据的一阶自回归经过如下：yit = iyit-1+x it i+ it,i=1,2, ，N;t=1,2, ，Ti1式中，xit表示模型中的外生变量，包括各截面的固定影响和时间趋势。