能源消费与产业结构

河北省产业结构变动与能源消费的协整关系研究

—基于格兰杰因果关系和误差修正项模型朱志辉产业经济专业

摘要：经过发展过程中，产业结构对能源消费影响很大。能源消费在三次产业发展

的关系如何，对于地区经济的可持续发展意义重大。本文利用1978—2008年度的数据，采用协整析、格兰杰因果关系分析以及误差修正项模型分析河北省能源消费与三次产业之间的关系。结果表明：

关键字：产业结构；能源消费；格兰杰因果关系检验；协整检验；误差修正模型

能源消费与经济增长不可分割，能源消费量不仅仅与经济总是不可分割，而且受到经济结构的影响。本文运用协整理论，通过对时间序列的处理来分析产业结构与能源消费之间的协整因果关系，并对肯有长期均衡关系的变量构建具有误差修正项的长期均衡方程。

产业结构变动与能源消费的计量分析

1数据的来源及处理

本文所选用的数期间是1980年至2009年，数据来源于《河北经济年鉴》2010年能源消费量用煤当量计算（单位是万吨标准煤），将GDP换算成1978年不变价格计算的实际GDP （单位是亿元人民币），本文采用三次产业所占的比重进行核算。

2单位根检验

所谓时间序列的平稳性检验，是指检验一个序列的均值、方差和自协方差是否稳定，假若一个时间序列具有稳定的均值、方差和自协方差则这个序列是平稳的，否则被视为不稳定。目前检验平稳性的方法主要有DF和ADF检验。本文利用ADF检验法，为了检验产业结构变动水平与能源消费水平的平稳性，将产业变动用GDP 1、GDP 2、GDP 3分别表示第一产业变动、第二产业变动、第三产业变动，用TEC表示能源消费总量。为了消除异方差的影响和数据的剧烈波动，则分别对这些变量取对数。lnTEC 、lnGDP1、lnGDP2和lnGDP3分别代表能源消费、第一产业变动、第二产业变动、第三产业变动的对数。利用Eviews 6.0统计软件，可以得出它们的单位根检验结果如表1：

表1 单位根和变量平稳性检验

说明：(C,T,k)表示ADF检验式是否包含常数项、时间趋势项以及滞后期数；* 表示变量差分后在1%的显著水平上通过ADF平稳性检验

3.Granger因果检验

Granger因果性检验是指：在序列Xt和Yt消除了趋势之后，如果利用过去的X t和Y t的值一起对Y t进行预测，比单位Y t的过去值预测的效果更好的话，序列Xt和Yt存在因果关系，这种关系称为Granger因果关系。本文利用这种检验方法来检验产业结构变动和能源消费之间的因果关系，三次产业的GDP所占比重和能源消费的格兰杰因果关系检验

结果见表2。

从上表中可知河北省三次产业结构与能源消费没有明显的因果关系。只有第一、三产业与能源消费与单向因果关系。即能源消费在96.2%的概率上是第一产业的原因，能源消费在99%显著水平上是第二产业发展的原因。能源消费量的增长可以促进河北省第一产业产值的增长。河北省是中国重要农产区，农业的现代化和机械化要以能源的消费为基础，因此能源消费量的增长可以促进农业的发展。同样，河北处于工业化的中后期，能源消费量的增加可以促进第二产业的发展。但是河北省第三产业与能源消费不存在一定的因果关系。河北省第三产业的发展不是能源消费量的原因，同样能源消费量的增长也不是河北省第三产业发展的原因。河北工业的发展不是能源消费量增长的原因，根据（陈军，成金华，吴巧生，2007））对全国各省工业化水平区域差异与中国能源消费关系的研究中上海、河北、福建等省市的工业化水平领先于煤炭、石油能源消费水平，其工业化进程突破了煤炭、石油的制约，即以较少的煤炭、石油能源获得了较快的工业化水平。所以本文的研究结果符合河北省能源消费现状。

4.模型的建立与协整检验

协整概论是由恩格尔(Engle)和格兰杰(Granger)于20世纪80年代提出的。协整理论认为，虽然两个或两个以上的变量中每个均是非平稳的，但是它们的线性组合有可能相互抵消趋势项的影响，从而使该组合成为一个平稳的变量。因此，协整理论为两个或两个以上非平稳变

量之间寻找均衡关系以及利用存在协整关系的变量来构建动态模型奠定了理论基础。

协整分析理论是处理平稳经济时间序列长期均衡关系和短期波动的有力工具，协整检验的常用方法有Engle &Granger(1987)的E——G两步法和Johansen与Juselius的极大似然法。EG两步法仅能适应于单方程的协整检验，而JJ法不仅能检验变量之间是否存在协整关系而且

准确地界定出自回归模型的向量个数。本文检验三次产业所占比重与能源消费的协整关系，它是单方程的协整检验，因此采用Engle——Granger两步法检验法。

由单位根检验结果可知，l nGDP 1 与l nTEC 、l nGDP 2 与l nTEC 、l nGDP 3 与l nTEC 均是I(2)，满足协整检验的前提条件，有可能存在协整关系。接下来需要按照格兰杰两步方法的第二步检验这三组变量回归模型的残差序列是否是平稳序列，假若是，则可以证明这三组

变量之间是协整关系。检验的方法仍然是采用单位根检验方法，为确定单位根检验的类型，首先分别对三个回归模型的残差序列ECM 1 、ECM 2 、ECM 3作折线图，从图中可以看出三个模型的残差均围绕零均值上下波动，没有明显的向上或向下的趋势，因此选择 (假定序列服从AR(P)过程，是白噪声)作为检验方程，单位根检验的结果如表3所示

由表三可知，前两个残差同时通过ADF检验，为平稳序列，因此能源消费TEC与第一产业、第二产业变动存在长期均衡关系，可以作协整回归方程，同时从格兰杰因果关系可知产业结构变动与能源消费存在一定的单向因果关系。因此，分别以能源消费量为自变量，以第一产业和第三产业占GDP比重为因变量分别做回归模型，并根据方程输出结果分别做自回归性杜宾检验、异方差性的怀特检验以及方程稳定性的邹氏检验。经过对方程筛选及处理得出的协整方程如下：

方程1：LNGDP2=0.0997*LNTEC-1.7625+[AR(1)=0.5689,AR(2)=-0.5037]

[2=0.8, R2=0.82, D-W=2.16, F=37.27, C(-15.93), LNTEC(8.22)]

方程2：LNGDP1=-0.511*LNTEC+3.052+[AR(1)=0.9404,AR(2)=-0.4192]

[=0.96, R2=0.96, D-W=1.9, F=210.58, C(7.57), LNTEC(-11.61)]

5.误差修正模型

依据格兰杰(Granger)定理，具有协整关系的一组变量可以建立误差修正模型(ECM)用以反映经济变量之间短期波动的相互影响。

对于(1.1)阶自回归分布滞后模型

y t =β

+β

1

X

t

+β

2

y

t-1

+β

3

X

t-1

+ε

t

(2)

移动整理，得

Δy t=β0+β1ΔX t+(β(2-1)t-1+εt (3)

式（3）是误差修正项模型，其中是误差修正项，设为ecm

误差修正模型ECM 解释了因变量y t的短期波动Δy t是如何被决定的，它既受到自变量短期波动Δy t的影响也受误差修正项影响。假若y t变量和X t之间存在均衡关系，既有，那么