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摘 要：利用多变量向量误差修正模型（VECM）研究1990—2011年期间中国能源消费与经济增长之间的格兰杰因果关系。实证研究发现短期中能源消费与经济增长不存在Granger因果关系，长期中经济增长是能源消费的单向Granger原因。这说明在短期和长期中能源节约政策不会对经济增长产生抑制作用。另外，由于存在着从经济增长到能源消费的单向因果关系，所以当经济快速增长时应采取必要的措施控制碳排放的增长。
关键词：能源消费；经济增长；向量误差修正模型
1673-291X（2012）36-0012-03
二氧化碳排放量的不断增加是全球气候变暖的重要原因，为此降低能源的消费以减少二氧化碳的排放已成为全球的共识。但能源消费的降低也引发了对经济增长的担忧，因此各国政府都努力制定既节约能源同时又不伤害经济增长的政策。
本文利用多变量向量误差修正模型（VECM）研究1990—2011年期间中国能源消费与经济增长之间的格兰杰因果关系。我们构建了两个多变量模型：一个是需求模型，另一个是供给模型。需求模型中的变量包括能源消费、GDP、能源；供给模型中的变量包括能源消费、GDP、资本和劳动。本文拟对这两个模型进行分析以研究因果关系是否有所不同。
方程（1）可改写为向量误差修正模型（VECM）：
根据表3
上式中的ECT表示误差修正项。
表4给出了需求模型与供给模型中能源消费与经济增长之间的Granger因果检验结果。从表中可以看出，需求模型的检验结果与供给模型基本相同。首先，无论是需求模型还是供给模型，GDP方程中能源消费滞后项与能源消费方程中GDP滞后项的系数都不显著。这说明短期中这两个变量不存在因果关系。其次，两个模型中ECT项和相互作用项的系数在GDP方程都不显著，但在能源消费方程中是显著的。这说明两个模型都存在着长期中从GDP到能源消费的单向因果关系，但不存在从能源消费到GDP的单向因果关系。长期中的原因都来自于向量误差修正项ECT。
中国GDP和能源消费之间短期因果关系的缺失与Yu和Jin（1992）以及Masih（1996）对印度、印度尼西亚和巴基斯坦所做的实证研究结果一致。长期中从GDP到能源消费的单向因果关系结论与Cheng和Lai（1997）对台湾所做的实证分析结果相同，但是与Glasure和Lee（1998）对韩国以及Masih（1996）对巴基斯坦所做的实证研究结论不同。Stern（1993）对美国所做的实证研究也支持从GDP到能源消费的单向因果关系结论。
实证研究结果表明，在协整关系存在的情况下，多变量的向量误差修正模型（VECM）对于从长期的动态中分辨出短期的关系是有效的。我们发现短期中能源消费与经济增长不存在Granger因果关系，长期中经济增长是能源消费的单向Granger原因。这说明在短期和长期中能源节约政策不会对经济增长产生抑制作用，因此这一政策是可行的。这是因为在其他的要素即资本和劳动投入既定的条件下能源投入的减少并不一定带来产出的下降，尽管产出的的增加（下降）会导致能源消费的增加（下降）。如果资本和（或）劳动投入增加但能源投入下降，则产出可能会降低。这三种要素投入对产出的影响取决于他们之间关系的性质，即取决于这三种要素是互补性还是替代性。
长期中不存在从能源消费到经济增长的Granger因果关系也意味着减少二氧化碳的排放量不会对经济增长产生不利影响，因而减少碳排放的长期发展战略是可行的。另外，由于存在着从经济增长到能源消费的单向因果关系，所以当经济快速增长时应采取必要的措施控制碳排放的增长。参考文献：
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，2003，（11）.
赵进文，范继涛.能源消费与经济增长内在依从关系的实证研究[J].经济研究，2007，（8）.
[3] 于全辉，孟卫东.基于面板数据的中国能源与经济增长关系研究[J].系统工程，2008，（6）.
[4] Cheng，B.S.，& Lai，T.W.（1997）.An investigation of co-integration and causality between energy consumption and economic activity
in Taiwan.Energy Economics，19，435-444.
[5] Glasure，Y.U.，& Lee，A.（1998）.Cointegration，error-correction，and the relationship between GDP and energy： The case of South Korea
and Singapore.Resource and Energy Economics，20，17-25.
[6] Johansen，S.，&Juselius，K.（1990
money.Oxford Bulletin of Economics and Statistics，52，169-210，
[7] Masih，A.M.M.，& Masih，R.（1996）.Energy consumption，real income and temporal causality： Results from a multi-country study based
on cointegration and error-correction modeling techniques.Energy Economics，18，165-183.
[8] Oh，W.，& Lee，K.（2004）.Causal relationship between energy consumption and GDP revisited： The case of Korea 1970-1999.Energy
Economics，26（1），51-59.
[9] Stern，D.I.（1993）.Energy and economic growth in the USA.Energy Economics，15，137-150.
[10] Stern，D.I.（2000）.Multivariate cointegration analysis of the role of energy in the US macroeconomy.Energy Economics，22，267-283.
[11] Yu，E.S.H.，& Jin，J.C.（1992）.Cointegration tests of energy consumption，income，and employment.Resources and Energy，14（3），
259-266.
[责任编辑 刘娇娇]
关键词：能源消费；经济增长；向量误差修正模型
1673-291X（2012）36-0012-03
二氧化碳排放量的不断增加是全球气候变暖的重要原因，为此降低能源的消费以减少二氧化碳的排放已成为全球的共识。但能源消费的降低也引发了对经济增长的担忧，因此各国政府都努力制定既节约能源同时又不伤害经济增长的政策。
本文利用多变量向量误差修正模型（VECM）研究1990—2011年期间中国能源消费与经济增长之间的格兰杰因果关系。我们构建了两个多变量模型：一个是需求模型，另一个是供给模型。需求模型中的变量包括能源消费、GDP、能源；供给模型中的变量包括能源消费、GDP、资本和劳动。本文拟对这两个模型进行分析以研究因果关系是否有所不同。
一、变量说明与数据来源
本文模型中的变量包括：能源消费量（E）、能源（P）、实际GDP（Y）、投资（I）和劳动（L）。能源消费量（E）、能源指数（P）、资本（K）和劳动（L）的数据可直接从统计资料中获得，实际GDP可通过计算名义GDP与同期的居民消费指数之比获得。所有的季度时间序列数据均来自国家统计局网站和WIND数据库。二、实证分析
(一)单位根检验
在进行协整检验之前应先对时间序列数据的平稳性进行检验。平稳性检验的一般方法是单位根检验。利用ADF（Augmented Dicky Fuller）方法对各个变量进行单根检验的结果列于表1中。检验结果表明所有的变量的水平值都是非平稳的，但其一阶差分值却是平稳的，即各变量均为I（1）过程。(二)协整检验
协整关系研究是20世纪80年代末至90年代以来经济计量学建模理论的一个重大突破，有助于分析变量之间的长期均衡关系。目前对协整关系的检验有许多技术模型，我们采用Johansen和Juselius（1990）提出的最大似然估计法进行检验，因为一般认为这是进行多变量协整检验的最佳方法。方程（1）可改写为向量误差修正模型（VECM）：
根据表3
摘自：毕业论文模板www.udooo.com
的协整检验结果，需求模型和供给模型均存在一个协整向量。这一结果意味着需求模型中的三个变量E、Y和P以及供给模型中的四个变量E、Y、K和L均存在一个长期稳定的关系。(三)Granger因果检验
由于协整关系存在，我们估计向量误差修正模型（VECM）而不是VAR模型进行Granger因果检验。我们的分析集中于能源消费（E）和经济增长（Y）的关系，因此根据Granger定理，方程（2）中的需求模型可以重写为：上式中的ECT表示误差修正项。
表4给出了需求模型与供给模型中能源消费与经济增长之间的Granger因果检验结果。从表中可以看出，需求模型的检验结果与供给模型基本相同。首先，无论是需求模型还是供给模型，GDP方程中能源消费滞后项与能源消费方程中GDP滞后项的系数都不显著。这说明短期中这两个变量不存在因果关系。其次，两个模型中ECT项和相互作用项的系数在GDP方程都不显著，但在能源消费方程中是显著的。这说明两个模型都存在着长期中从GDP到能源消费的单向因果关系，但不存在从能源消费到GDP的单向因果关系。长期中的原因都来自于向量误差修正项ECT。
中国GDP和能源消费之间短期因果关系的缺失与Yu和Jin（1992）以及Masih（1996）对印度、印度尼西亚和巴基斯坦所做的实证研究结果一致。长期中从GDP到能源消费的单向因果关系结论与Cheng和Lai（1997）对台湾所做的实证分析结果相同，但是与Glasure和Lee（1998）对韩国以及Masih（1996）对巴基斯坦所做的实证研究结论不同。Stern（1993）对美国所做的实证研究也支持从GDP到能源消费的单向因果关系结论。
三、结论及政策含义
本文构建了两个多变量模型而不是用两变量时间序列模型来分析能源消费与经济增长之间的因果关系。这两个多变量模型分别是包含能源消费、GDP和能源变量的需求模型与包含GDP、能源消费、资本和劳动的供给模型。在实证分析过程中由于我们发现变量之间存在协整关系，因此我们使用了向量误差修正模型（VECM）而不是VAR模型。实证研究结果表明，在协整关系存在的情况下，多变量的向量误差修正模型（VECM）对于从长期的动态中分辨出短期的关系是有效的。我们发现短期中能源消费与经济增长不存在Granger因果关系，长期中经济增长是能源消费的单向Granger原因。这说明在短期和长期中能源节约政策不会对经济增长产生抑制作用，因此这一政策是可行的。这是因为在其他的要素即资本和劳动投入既定的条件下能源投入的减少并不一定带来产出的下降，尽管产出的的增加（下降）会导致能源消费的增加（下降）。如果资本和（或）劳动投入增加但能源投入下降，则产出可能会降低。这三种要素投入对产出的影响取决于他们之间关系的性质，即取决于这三种要素是互补性还是替代性。
长期中不存在从能源消费到经济增长的Granger因果关系也意味着减少二氧化碳的排放量不会对经济增长产生不利影响，因而减少碳排放的长期发展战略是可行的。另外，由于存在着从经济增长到能源消费的单向因果关系，所以当经济快速增长时应采取必要的措施控制碳排放的增长。参考文献：
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，2003，（11）.
赵进文，范继涛.能源消费与经济增长内在依从关系的实证研究[J].经济研究，2007，（8）.
[3] 于全辉，孟卫东.基于面板数据的中国能源与经济增长关系研究[J].系统工程，2008，（6）.
[4] Cheng，B.S.，& Lai，T.W.（1997）.An investigation of co-integration and causality between energy consumption and economic activity
in Taiwan.Energy Economics，19，435-444.
[5] Glasure，Y.U.，& Lee，A.（1998）.Cointegration，error-correction，and the relationship between GDP and energy： The case of South Korea
and Singapore.Resource and Energy Economics，20，17-25.
[6] Johansen，S.，&Juselius，K.（1990
源于：大学生论文网www.udooo.com
）.Maximumlikelihood estimation and inference on cointegration with applications to the demand formoney.Oxford Bulletin of Economics and Statistics，52，169-210，
[7] Masih，A.M.M.，& Masih，R.（1996）.Energy consumption，real income and temporal causality： Results from a multi-country study based
on cointegration and error-correction modeling techniques.Energy Economics，18，165-183.
[8] Oh，W.，& Lee，K.（2004）.Causal relationship between energy consumption and GDP revisited： The case of Korea 1970-1999.Energy
Economics，26（1），51-59.
[9] Stern，D.I.（1993）.Energy and economic growth in the USA.Energy Economics，15，137-150.
[10] Stern，D.I.（2000）.Multivariate cointegration analysis of the role of energy in the US macroeconomy.Energy Economics，22，267-283.
[11] Yu，E.S.H.，& Jin，J.C.（1992）.Cointegration tests of energy consumption，income，and employment.Resources and Energy，14（3），
259-266.
[责任编辑 刘娇娇]