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1、基于省际面板数据的中国能源消费与经济增长关联分析,郭 毅,北京理工大学能源与环境政策前沿,【摘 要】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。本文运用面板数据模型，详尽地分析了中国华北、东北、华东地区能耗EC和GDP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，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。,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。2.经济增长为能源
2、发展创造条件。二者相互依赖，相互依存。,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能源发展与经济增长二者之间内在规律性的认识。,二、数据与研究方法,数据选取：1999年2008年中国东北、华北、华东15个省级地区的生产总值（GDP）和能源消耗量（EC）。数据来源：19992010年中国能源统计年鉴。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，得到变量LNGDP和LNEC。,二、数据与研究方法,研究方法：实证分析，定量分析（面板数
3、据模型）研究思路：统计描述单位根检验协整检验面板模型识别检验模型建立与数据拟合政策建议,三、实证研究,3.1描述统计 图1.北京19992008年GDP和EC散点图、箱线图及回归线 可以看出，单以北京为例，能源消耗与经济增长之间呈现出高度的线性相关关系。,三、实证研究,3.1描述统计 图2.19992008年15省GDP和EC散点图 尽管各省内部GDP和EC保持高度线性关系，但各省回归线的截距（能源经济基础）和斜率（能源效率）有着显著差异。能否用新的计量模型来拟合这些数据？,三、实证研究,3.2 面板数据模型的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，
4、通过普通最小二乘法（OLS）得到的模型可能会有很高的拟合程度和显著的t统计量，但同时德滨一沃森（DurbinWatson，DW）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“伪回归”现象。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。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，将数据变为平稳的，以避免“伪回归”的发生。,三、实证研究,3.2 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：（1）LLC检验（2）Breitung检验（3）IPS检验（4）Fisher ADF检验（5）Fisher
5、PP检验（6）Hadri检验,原数据单位根检验结果：,一阶差分数据单位根检验结果：,结论：LNGDP和LNEC都是一阶单整序列,三、实证研究,3.3 面板数据模型的协整检验什么叫协整？协整关系是指两时间序列变量间的长期稳定关系，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。,三、实证研究,3.3 面板数据模型的协整检验由单位根检验结果可知，15省的LNEC与LNGDP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。选用KAO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：,三、实证研究,3.3 面板数据模型的协整检验协整结果表明：两个变量LNGD
6、P与LNEC具有协整关系，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调发展的关系，能源的安全持续有效供给关系着GDP的增长，因而具有重大的战略意义。,三、实证研究,3.4 面板数据模型的识别与设定,图3.面板数据模型的逻辑分类图,三、实证研究,3.4 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F检验 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）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型）检验结果如下：,三、实证研究,3.4 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Hausman检验 原假设与
7、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）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）,三、实证研究,3.5 面板数据模型的建立与参数估计3.5.1 变截距模型 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15省的LNGDP和LNEC的个体固定效应回归模型：,模型估计结果：,从而有Model 1:,可以看出，模型拟合得很好，但DW值略微偏低，可能存在自相关。变截距模型的问题：共同的回归系数1.273222不能客观真实地反映各省之间能源效率的高低差异。,三、实证研究,3.5 面板数据模型的建立与估计3.5.2 变系数模型 我
8、们建立19992008年中国东北、华北、华东15省的LNGDP和LNEC的变系数个体固定效应回归模型：,模型估计结果：（略）,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。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的区别。,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有着高度的线性相关性，而且站在国家战略全局的高度上看，GDP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与能源效率有着较为显著的差异，通
9、过变系数模型可以对两者做出量化。,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。4.十二五期间，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，通过新能源的开发使用、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，在发展中解决资源瓶颈的问题。,五、不足之处,1.回归模型的建立以LNGDP与LNEC作为变量，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。2.在Model 1中由于受到负的序列值的影响，没有加入滞后项AR（1）来消除自相关性。3.没有考虑异方差性。,谢谢大家！,
