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甘肃省经济增长与能源消费的协整关系分析图文
2009年第22期总第60期
经济研究导刊
ECONOMICRESEARCHGUIDE
No.22,2009SerialNo.60
甘肃省经济增长与能源消费的协整关系分析
刘喜娟
(ff北师范大学经济管理学院,兰州730070
摘要:
从能源消费总量和能源消费强度两个指标入手,分析能源消费与甘肃经济增长的关系。
研究结果表明,能源消费总量与经济增长之间存在协整关系或长期的均衡关系;而能源消费强度呈现逐年下降的趋势,与经济增长之间呈负相关,能源消费强度降低l%,经济会相应增长约1.5%。
甘肃省经济增长对能源消费具有很强的依赖性,近年来能源的利用效率在逐年提高,但总体的消耗强度仍旧较高。
随着未来经济的增长,这种高消耗、高污染、粗放型的能源消费必然会成为经济发展的“瓶颈”,迫切需要推行资源节约型的经济体系。
关键词:
能源消费总量;能源消费强度;经济增长;协整分析;甘肃
中图分类号:
砣24.0文献标志码:
A文章编号:
1673-291X(200922_ollO-02
能源是经济发展社会进步的动力,高效地利用能源是实现社会经济持续发展的重要保证。
在过去,中国能源消费随着经济的发展不断增加,成为世界第二大能源消费大国,特别是近年来能源消费快速增长。
要满足于经济的可持续发展,能源消费将面临巨大的挑战。
因此,能源消费受到国内学术界的广泛关注。
然而。
在国内的研究中对于中国经济相对落后的西部地区的能源消费状况关注不足。
甘肃作为中国西部的一个落后省份,由于地理位置、历史经济体制等原因,其经济发展具有较强的“能源依赖”、“能源高耗”等明显特征。
为确保其经济、社会的可持续发展,在新的发展时期,对于其经济增长与能源消费现状的研究,具有重大的现实意义。
一、甘肃能源消费状况
1.指标选择。
本文分别采用能源消费总量和能源消费强度两个统计评价指标,结合经济增长,对甘肃地区能源消费与经济增长的关系进行分析。
用总量来分析能源的消费,可以就一个地区能源消耗状况从整体上做出评价;单位GDP的能源消费总量,即能源消费强度,可以从能源的利用效率上来评价该地区的能源消费状况。
2.甘肃能源消费状况分析。
能源消费总量呈现逐年上升的趋势,从1984年的1430.67万吨标准煤提高到了2006年的4743.05万吨标准煤,年平均增长率5.26%,除了1995—1997以及2002年出现波动稍有下降之外,其他年份均呈现出增长的趋势,尤其是自2003年的3375.08万吨标准煤的总量骤增到2006年的4743.05,其上升趋势远远超过了以往年份;而能源能源消费强度则呈现出逐年下降的趋势,从1984年的13.87降低到2006年的2.08,但从1998年下降的幅度开始放缓。
与全国平均水平比较:
全国能源消费总量年平均增长率为5.91%,甘肃略低于全国水平;另外,甘肃省在能源消费强度上虽然一直是处于下降趋势,却远远高于全国水平。
3.甘肃能源消费与经济增长的关系。
从上述描述可知:
甘肃省经济的快速增长过程中,能源消费总量也保持着快速增长的态势,并且经济的年平均增长率为15.9%要高于能源消费总量增长率;而单位生产总值的能源消费总量是逐年降低的,即能源的利用效率在逐渐提高。
二、能源消费总量与经济增长的协整分析
一般来说,就整个经济发展速度和发展水平来讲,一个国家或地区国民经济的增长速度同其能源消费增长速度保持着正比例关系,即随着国民经济的发展,能源消费量也要相应增加,否则国民经济你发展就要受到影响。
基于此结论揭示的能源消费与经济增长的关系,下面从实证的角度分析甘肃省能源消费与经济增长的协整关系。
’
1.数据描述及处理。
甘肃省能源消费总量用GE来表示,能源消耗强度用GEG来表示,经济增长用甘肃省的生产总值来衡量记为GGDP。
使用的原始数据均来源于2007年甘肃省统计年鉴,其中能源消费总量中1994--2006年的数据是来自历年甘肃省统计年鉴原始数据,而其余的是根据“能源消费比上年增长百分比”以及1994年的具体数据计算得到的(限于篇幅数据未列示。
为了使变量趋于平稳并消除异方差性,将数据进行对数变换,并分别记为LGE、LGGDP。
研究两变量的长期协整关系,必须满足变量是同阶单整的前提条件,为此首先检验序列的平稳性。
2.序列的平稳性检验。
采用ADF单位根检验方法对变量
收稿日期:
2009--04-06
作者简介:
刘喜娟(1985一,女,山东聊城人,硕士研究生,从事统计学研究。
一110一
LGE、LGGDP进行平稳性检验。
在95%的置信水平下接受原假设,序列E和GDP存在单位根,是非平稳的。
一阶差分后序列ALGE和△Ⅸ如DP的ADF统计量检验值均小于5%的临界值,认为:
在95%的置信水平下拒绝原假设,序列ALGE和ALGGDP不存在单位根,是平稳的。
序列LGE和LGGDP都存在单位根,且都是一阶单整序列,满足协整检验的前提。
3.格兰杰因果关系检验。
选择滞后期p=3时,所得的检验原假设“LGE不是LGGDP的格兰杰原因”的概率为0.02207,在5%的显著性水平下拒绝原假设。
因此认为,从LGE到If_,GDP之间存在单向的格兰杰因果关系。
上述分析说明,能源消费总量GE的提高或降低必然引起甘肃省生产总值GGDP的提高或降低。
4.协整关系检验。
应用OLS估计,建立回归模型:
LGGDP=-16.27873+2.878532*LGE
(t--(一16.54864(22.89852
R_z=O.961492再韧.959658F=542.3424D.W.卸.558548由于DW统计量仅为0.558548,与DW=2还有很大差距,说明回归模型残差项存在严重的自相关问题。
在原回归模型中添加AR(1项,得到广义差分回归模型:
LGGDP---9.801512+0.473896幸LGE+[AR(1=0.984258】
(扛(1.355879(2.404558(70.60981
RⅫ.99738瓦Ⅻ.997104F=3616.163D.W;2.353355由结果可知,DW统计量已经从0.558548上升到2.353355,消除了残差项的序列自相关问题,可决系数也从0.961492上升到0.99738,回归模型的F检验统计量为3616.163,呈现出高度的显著性,解释变量和AR(1也通过了显著性检验,只有常数项没有通过。
为检验伪回归问题,需要对t述方程的残差序列进行平稳性检验(根据AIC最小的原则,结果ADF统计量值小于,%显著性水平下的临界值,说明残差序列是平稳的,协整方程不是伪回归。
所以,甘肃省能源消费与经济}曾长之间存缶长}瓣彬句衡关系。
模型的回归系数为0.47039,说明能源消费每提高l%,GDP水平相应会提高0.47039%,能源消费极大地促进了经济的增长。
三、能源消费强度与经济增长的回归分析
对GEG进行对数变换,记为LGEG。
对变量If_,GDP、LGEG做线性回归,其结果为:
LGGDP=8.593234一1.486185【GEG
(仁(158.3347(--46.79429
It_z=O.990501霞'---o.990048F=2189.706
从回归模型可知,各回归系数均显著,且拟合度很高。
模型的回归系数为一1.486185,说明能源消费强度与经济增长之间呈负相关,能源消费强度降低1%,经济会相应增长1.486185%,即能源利用效率的提高能很好地促进经济的增长。
四、主要结论及建议
甘肃省经济的快速增长过程中,能源消费总量也保持着快速增长的态势,年平均增长率为5.26%,全国平均水平是5.91%,相比较来说是略低于全国水平,而经济的年平均增长率为15.9%,是高于能源消费总量增长率的;而能源消费强度上虽然是一直处于下降的趋势,且逐年降低,却远远高于全国水平。
即:
甘肃省在消费总量方面是稍处于平均水平之下的,而在利用效率方面却是于平均水平相差甚远,所以未来甘肃省在能源消费方面需要提高其利用率。
甘肃经济的持续快速增长与能源消费总量之间具有协整关系或长期的均衡关系,能源消费每提高l%,经济相应会增长0.470390/0,能源消费总量的提高极大地促进了经济的增长;能源消费强度与经济增长之间呈负相关关系,能源消费强度降低1%,经济会相应增长1.486185%,即能源利用效率的提高也很好地促进经济的增长。
即:
甘肃经济的发展与能源消费总量是正相关的,而通过控制能源的消费也促进了其经济的增长。
由此可以看出,甘肃经济增长对能源消费具有很强的依赖性,尽管近年来能源的利用效率在逐年提高,但总体的消耗强度仍旧较高,并且其重工业比莺较大,高耗能工业比重比较高,能源消费结构不合理,能源利用技术水平相对较低。
随着未来经济的增长。
这种高消耗、高污染、粗放型的能源消费必然会成为经济发展的“瓶颈”,迫切需要推行资源节约型的经济体系。
然而,降低能源消费强度是可以促进地区经济的增长的,因此提高能源的利用率将是未来经济发展的必然选择。
甘肃省应该在地区资源环境条件的基础上,转变经济发展方式,重视发展低能耗的产业,并依靠科技进步。
加快资源节约新技术、新产品和新材料的推广应用。
进一步提高能源的利用效率,逐步从依靠耗费能源来提高经济发展转向依靠先进的科学技术手段来科学地发展地区经济。
另外,倡导节约能源资源的生产、生活和消费方式,抵制严重浪费资源的行为,努力建设资源节约型和环境保护型社会,从而促进和谐社会的建立。
参考文献:
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甘肃省经济增长与能源消费的协整关系分析
作者:
刘喜娟
作者单位:
西北师范大学经济管理学院,兰州,730070
刊名:
经济研究导刊
英文刊名:
ECONOMICRESEARCHGUIDE
年,卷(期:
2009,(22
引用次数:
0次
参考文献(11条
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㈣利用历史相关数据,并采用时间序列预测模型-ARMA模型对未来广东省能源需求进行了预测。
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