经济管理论文发表长三角能源环境与经济增长关系计量分析和比较文档格式.docx

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Akarca和Long（1980）研究发现:

当使用同样的时间序列数据，但样本区间选取比Kraft．A（1978）和Kraft．J（1978）更短时，不能得出类似结果，这意味着样本区间的不同选择可能会影响二者间实证结果［1］。

Yu和Jin（1992）使用Engle和ranger（1987）提出的E-G两步法，利用1974－1990年美国季度数据进行检验，结果表明两变量间并不存在长期协整均衡关系［1］。

Ehien-ehiangLee（2006）运用granger非因果，对几个主要工业化国家能源、环境与经济增长间关系予以解释［1］。

陈燕武、吴承业（2003）应用多变量时间序列的协整分析理论，分析台湾地区1954－1997年度GDP和能源消费及其各组成部分（煤、石油、天然气和电力）之间的长期均衡关系，研究发现GDP和能源总消费、GDP和电力消费之间存在协整关系，而GDP与煤、石油、天然气消费量之间不存在协整关系［2］。

马超群、储慧斌、李科、周四清（2004）详细研究中国从1954－2003年间年度GDP和能源总消费以及能源消费各构成部分（包括煤、石油、天然气和水电力等）之间的长期均衡关系。

研究结果表明GDP分别与能源总消费、煤炭消费之间存在协整关系，而GDP与石油、天然气和水电之间不存在协整关系，进而分别建立了GDP与能源总消费以及GDP与煤炭消费之间的误差修正模型［2］。

赵进文、范继涛（2007）［2］率先将近年来发展的非线性STR模型技术具体应用于我国能源消费与经济增长之间内在结构依从关系的研究，揭示了二者之间复杂而微妙的变化规律。

在1956－1976年间，呈现明显的非线性特征;

在1977－2005年间，则呈现明显的线性特征［2］。

刘小丽、卢凤君（2007）考虑能源行业固定资产投资、能源消耗量与经济的关系，基于1981-2004年中国GDP、能源消费量及能源行业固定资产投资等统计数据，利用格兰杰因果关系和误差修正模型，检验了能源消费量与经济之间的关系，结果显示，在短期内，能源固定资产投资对经济增长具有正向促进作用，但不具有长期均衡关系。

而能源消耗量与GDP之间不仅具有一定的协整关系，还存在着从GDP到能源消耗量的单向Granger因果关系，从长期均衡来看，GDP每增加1%，能源消耗量增加1．458%。

因此，在能源稀缺的条件下，应优化产业结构，节约能源，促进经济的可持续发展［2］。

二、模型构建和数据处理

（一）VAR模型

向量自回归模型VAR主要用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态影响分析［1］。

如果用Xt作为k维内生变量向量，则VAR（p）模型一般数学表达式为［1］:

Xt=α+β1Xt－1+β2Xt－2+…+βpXt－p+μt

（1）

如果变量不存在单位根，直接对模型1、进行估计，否则进行变量间的协整关系检定。

在不存在协整关系时，采用一阶差分模型进行参数估计:

ΔXt=β1ΔXt－1+β2ΔXt－2+…βpΔXt－P+Δμt

（2）

如果变量之间存在协整关系，则可使用如下误差修正模型进行参数估计［2］

:

ΔXt=α+β1ΔXt－1+β2ΔXt－2+…+βpΔXt－p－AГXt－1+μt（3）

其中，P为变量滞后阶数，Г（r*k）中r为协整向量个数，A（k*r）为系数矩阵。

（二）数据来源

本文选取1984－2008年作为样本期间，所采用的数据来自《中国统计年鉴》、《江苏统计年鉴》、《浙江统计年鉴》、《上海统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。

模型中的变量涉及国内生产总值（GDP）、出口（EX）、外国直接投资（FDI）和能源消耗（ENERGY），变量在模型中采用自然对数的形式，即LnGDP、LnEX、LnFDI和LnENERGY。

三、长三角能源、环境与经济增长关系序列检验分析

（一）单位根检验在对变量进行协整分析之前，首先对变量的平稳性进行检验，本文采用ADF单位根检验方法对变量平稳性进行检验。

检验方程的一般数学表达式为:

ΔXt=c+αt+∑li=1δiΔXt－i+νt（4）

检验结果如表1所示。

在VAR模型中，除长三角FDI变量检验略高于10%的显著性水平外，其他各变量LnGDP、LnEX、LnFDI和LnENERGY的平稳性检验表明，它们均满足I

（1）一阶平稳条件。

（二）协整关系检验

本文利用Johansen（1988、1991）和JohansenandJuselius（1990）提出的基于VAR方法的协整系统检验，对VAR模型中变量之间可能存在的长期稳定关系进行了检验。

Johansen协整检验的统计量为［2］:

Qtrace=－T∑mi=r+1ln（1－λi）（5）

Qmax=－Tln（1－λr+1）（6）

其中，T为样本观察数，Qtrace和Qmax分别为迹统计量和最大特征值统计量。

考虑到小样本情况下，迹统计量和最大特征值统计量检验结果可能出现的差异，采用MaddalaandKim（1998）建议的方法，对Johansen协整检验统计量通过再乘以（T－kp）/T进行了修正。

本文对长三角区域及各省市的协整检验结果表明:

FDI、EX、ENERGY和GDP之间存在着长期稳定的协整关系，这一结果与理论研究结果是一致的，改革开放以来FDI和EX对经济发展起到重要驱动作用，经济发展同时伴随着能源消费投入的增长。

长三角区域及各省市长期稳定模型的残差检验结果表明它们满足I（0）平稳性条件。

（三）Granger因果检验

Granger因果检验主要基于VECM、ARDL和Toda-Yamamoto模型，其中VECM和ARDL模型的一般形式分别如式（7）和（8）所示。

ΔlnXt=αi+∑lj=1βijΔlnXt－i+∑lj=1γijΔlnYt－i+δiECi，t－1+εit（7）

ΔXt=β0+∑mi=1β1iΔlnXt－i+∑nj=0β2jΔlnYt－j+β3Xt－1+β4Yt－1+εt（8）

Toda-Yamamoto模型的Granger因果检验首先分别对无约束VAR模型和滞后阶数为k+d（这里k为最优滞后阶数，d为变量的最大单整阶数）的VAR模型进行估计，然后通过Wald检验确定因果关系。

可以看出，长三角区域FDI和GDP之间互为因果关系，具有相互促进作用;

长三角区域FDI与能源消耗互为因果关系，而EX与能源消耗之间没有发现有直接因果关系，考虑FDI与EX的单向因果关系，EX和FDI之间可能存在间接传导的因果关系;

就长三角内部各省市而言，江苏省与长三角总体情况类似，其区别在于，江苏省存在能源向EX的单向因果关系。

上海市存在EX向FDI的单向因果关系，FDI存在向GDP的单向因果，能源存在向EX、FDI和GDP的单向因果关系，说明FDI促进了上海市的经济发展，能源是促进经济增长的重要要素之一。

浙江省与长三角总体的区别在于，EX和能源分别存在向FDI的单向因果关系。

四、基于VAR模型的动态分析

（一）VAR模型的预测分析利用建立的VAR模型进行动态预测，其结果表明，在现有的FDI、出口等条件下，伴随着经济的不断增长，能源消耗也呈现加速上涨的趋势［3］。

下面将通过脉冲响应函数和方差分解分析进一步说明变量之间的相互影响以及贡献度。

（二）脉冲响应函数分析VAR协整模型估计的整体效果较好，方程的拟和优度在77%－99%之间，AIC和SC值分别在－15．70～－6．68和－14．06～－5．04之间，均比较小。

利用协整模型进行的脉冲响应函数（IRF）分析将衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来值的影响。

1、同一变量对不同标准差新息冲击的响应长三角的FDI对GDP存在负面影响，FDI与GDP互为因果有关，FDI长期存在企业利润内部转移，以及对长三角民族企业经济存在挤出效应相关，能源对GDP有正面影响，说明粗放型经济增长方式依然存在，需要进一步的改善［4］。

就长三角内部而言，各省市之间具有类似之处，江苏省EX影响小于GDP自身，FDI对GDP的影响较小，但考虑FDI是EX的格兰杰成因，以及FDI企业引起的进口增加，可能存在促使出口和消费增加，从而带来对GDP影响的间接传导作用。

能源与长三角类似，第3期后各变量影响递减。

上海市情况与江苏省类似，但除EX在第5期开始递减外，其他变量的影响在第3期起具有递减趋势。

浙江省除FDI影响在第3期后递减外，其他变量的影响具有一定的持续性。

长三角的FDI对自身新息变化在前三年存在正面效应，之后存在负面影响，说明随着竞争的不断激烈，以及长三角要素优势的弱化，FDI长期追加投资的动力不足;

能源对FDI有正面影响，但第4期后递减，说明粗放型经济增长方式对FDI虽然有一定吸引力，但随着时间的推移，外资企业还是通过提高资源利用效率增加其竞争能力，能源的影响进一步的减弱。

就长三角内部而言，各省市之间具有类似之处，上海市对各量的冲击反映比较平稳，江苏和浙江省波动较大。

其中江苏省在第4期后急速衰减;

浙江省持续性较强，且FDI对自身新息的变化存在正面响应［5］。

长三角的GDP、能源和出口自身新息变化对出口一直有正面影响，具有持续增长趋势。

说明在节能减排、改变粗放型经济增长方式中出口的贡献度还不能忽略，出口企业还需通过提高资源利用效率增加其竞争能力。

就长三角内部而言，各省市之间具有类似之处，江苏省和上海市在第5期后衰减比较大，浙江省持续性较强，且FDI对出口的变化存在正面响应。

GDP、EX和能源自身新息变化对能源长期具有正面影响，对长三角粗放型经济增长方式贡献度较大，相反FDI在节能方面的贡献较大，有利于节能能够减排目标的实现。

就长三角内部而言，各省市之间具有类似之处，江苏省和上海市各变量影响衰减比较大;

浙江省持续性较强，且FDI对出口的变化存在正面响应。

2、同一标准差新息冲击对所有变量带来的影响对于来自GDP的冲击:

长三角对来自GDP的冲击，GDP、出口和能源消费具有长期增长趋势，而FDI长期将有减少趋势，从供给角度而言，GDP长期使出口和内需增加的可能性较大，但改变粗放型经济增长的压力依然较大。

就长三角内部而言，江苏省FDI和EX长期减少，向内需消费转变，能源消耗虽降低，但有待进一步提高。

上海市长期将使EX减少，实现向内需转变，而FDI趋于稳定，能源消耗也递减，有可能改变资源消耗的粗放式经济增长方式。

浙江省EX和FDI将持续增加，能耗也有扩大趋势，实现经济发展和增长方式转变需要协调。

对于来自FDI的冲击:

长三角总体、江苏省和上海情况类似，GDP没有明显变化，出口和能源消耗下降，说明FDI长期可能促使内需的增加，能源消耗下降。

浙江省FDI和GDP减少，出口和能耗有平稳或增加趋势，FDI对出口贡献的同时，资源效率也需重视。

对于来自EX的冲击:

长三角总体及内部各省市对EX的冲击响应与各自对GDP的冲击响应类似。

江苏省、上海出口有利于节约型和消费型经济增长方式的改变，而浙江省将带来双重机遇和挑战［5］。

对于来自能源的冲击:

长三角面对能源的冲击将导致GDP和出口的增加，FDI将减少，可能带来向内需增长方式的转变，但需注意节能降耗的影响。

同来自EX的冲击类似，江苏省、上海能源的冲击有利于节约型经济增长方式的改变，而浙江省将带来双重机遇和挑战［6］。

3、方差分解

对VAR模型采用方差分解方法研究模型的动态特征，主要是将系统中每个内生变量的波动按其成因分解为与各方程新息相关联的组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性。

长三角总体GDP中能源、出口和FDI的贡献度分别约为47%、30%和18%，其中江苏出口和能源份额为57%和34%;

上海市能源贡献度占83%;

浙江能源、出口和FDI分别为38%、30%和20%。

长三角总体FDI中出口和能源的贡献度分别约为37%和29%，其中江苏出口和能源份额分别约为40%和30%;

上海市出口和能源贡献度分别占42%和31%;

浙江能源和出口分别为29%和28%。

长三角总体EX中能源和FDI的贡献度分别约为50%和27%，其中江苏能源份额约为50%;

上海市能源贡献度占75%;

浙江能源份额为38%。

长三角总体能源中EX和FDI的贡献度分别约为25%和17%，其中江苏出口份额约为64%;

上海市GDP贡献度占10%;

浙江出口份额为54%。

五、结论

长三角地区利用外资和对外贸易发展迅速，促进了经济的增长，但外资的不平衡投入，外贸结构的不合理，以及节能减排的压力，对合理利用外资和外贸以促进经济可持续发展带来了新课题。

通过上述研究，可以得到如下结论:

第一，FDI、出口、能源和GDP之间存在长期的协整关系，长三角节能压力较大，特别是江苏省情况相比上海和浙江省要严峻。

第二，VAR模型中变量之间的因果分析表明，长三角总体FDI和GDP之间互为因果关系，具有相互促进作用，长三角区域FDI与能源消耗互为因果关系，而EX与能源消耗之间没有发现有直接因果关系。

与长三角总体相比，江苏省能源存在向EX的单向因果关系;

上海市存在EX向FDI的单向因果关系，FDI存在向GDP的单向因果，能源存在向EX、FDI和GDP的单向因果关系;

浙江省EX和能源分别存在向FDI的单向因果关系。

第三，GDP冲击长期使长三角出口和内需增加的可能性较大，但改变粗放型经济增长的压力依然较大，其中江苏省FDI和EX长期减少，向内需消费转变，能源消耗虽有降低，但有待进一步提高。

上海市长期将使EX减少，实现向内需的转变，而FDI趋于稳定，能源消耗也递减，有可能改变资源消耗的粗放式经济增长方式。

第四，FDI冲击长期可能促使长三角总体、上海和江苏省内需的增加，能源消耗下降;

EX冲击长期对内需创造机会，可能促使长三角总体及内部各省市投资的增加，以及能源要素投入的减少;

江苏省、上海出口有利于节约型和消费型经济增长方式的改变，而浙江省将带来双重机遇和挑战。

第五，对于来自能源的冲击，长三角会面临GDP和出口的增加，FDI将减少，可能带来向内需增长方式的转变，但需注意节能降耗的影响。

江苏省、上海能源冲击有利于节约型经济增长方式的改变，而浙江省将带来双重机遇和挑战。

这说明资源短缺和环境问题将长期影响FDI和经济增长，对外贸出口短期有影响，但长期来看，随着结构调整，对能耗低的产品出口将带来更多机会。

总之，从经济可持续发展角度而言，能源冲击值得长期重视。

第六，方差分析表明，长三角总体及各省市GDP对来自EX和能源新息的影响较高;

长三角总体及各省市FDI对来自EX和能源新息的影响较高;

长三角总体及各省市EX对来自能源新息的影响较高;

长三角总体、江苏省和浙江省能源中EX贡献度较大。

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