能源消费对中国经济增长的影响研究_基于线性与非线性回归方法的比较分析
关于我国能源消耗量影响因素的线性回归分析
关于我国能源消耗量影响因素的线性回归分析作者：何春蕾来源：《商情》2014年第34期【摘要】能源问题如今已经成为影响到全球局面的重大因素，我国也对能源问题也空前重视，从能源消费总量来看，中国已经成为全球能源消耗量第二的国家，并且人口数量也是全球第一，所以在发展经济中必须面临着一个充足的能源供应问题，所以建立能源消耗回归模型，对于我国预测能源消耗，制定合理的能源供给计划具有很重要的意义。
本文分析了1996年到2012年17年的相关数据，运用了SPSS软件建立了多元回归模型，根据相关理论能源消耗量进行了线性回归分析，尽量使其具有较高的拟合度和合理的经济意义，并对我国今后的能源消费规划根据相应的经济指标做出了一些政策建议。
每个人每一天都在不同程度得消耗着能源，GDP的增长也离不开消耗能源来支撑，本文将能源消耗量（EC）看做被解释变量，选取了几个认为主要影响能源消耗的三个因素作为解释变量，分别是能源生产总量（EP），进出口贸易总额（EXIM），国内生产总值（GDP）和年底总人口数（Population）。
【关键词】能源消耗量，影响因素，线性回归，分析一、关于多元线性回归的理论基础1.关于经典假设的理论基础（1）正太分布检验。
可以通过做出残差分布的直方图，可以通过直方图十分至关地看出误差的分布是否是正太分布。
（2）模型异方差检验。
以因变量的拟合值y^为横坐标，残差为纵坐标，将n个样本点的值描在坐标系中，若不存在异方差，则残差和回归你何止是线性无关的，所以这n个点应该是随机地散布在以e=0为中心的，与横轴平行的对称二直线形成的带域内。
（3）DW值检验序列相关。
截面数据不存在序列相关。
根据置信水平α，样本数n，解释变量个数k，可以查到区间值（DWL，DWH），若模型的DW值处于（0，DWL）与（4-DWL，4）时，说明模型存在序列相关，需要修正模型。
若DW值处于（DWH，4-DWH）时则说明不存在序列相关。
（4）VIF值检验多重共线。
能源消费与经济增长
能源消费与经济增长在当今世界，能源消费与经济增长紧密相连。
随着全球人口的增长和经济的发展，对能源的需求不断增加。
这就引发了关于如何平衡能源消费与经济增长之间的关系的讨论。
首先，能源消费是经济增长的基础。
无论是传统能源还是可再生能源，都是支撑着各行各业运作的关键。
例如，在工业领域，能源被广泛用于生产过程和设备运行，没有足够的能源供应，工业生产就会受到限制，经济也会受到阻碍。
而在农业和交通领域，能源也扮演着至关重要的角色。
农业需要能源来运转农机和灌溉设施，而交通则需要能源来驱动车辆的运行。
因此，能源消费是经济增长的前提和基础。
然而，能源消费也面临着一系列的挑战。
首先是能源资源的有限性。
虽然我们目前仍然依赖传统能源资源，如煤炭、石油和天然气，但这些资源的储量有限。
由于能源需求的不断增长，传统能源资源将面临枯竭的问题。
此外，传统能源消耗会导致严重的环境问题，如气候变化和空气污染。
因此，我们需要转向更加可持续和清洁的能源供应方式，如太阳能、风能和水能，并推动能源消费的节约和高效利用。
幸运的是，随着科技的发展和创新的涌现，可再生能源的利用已经取得了巨大的进展。
太阳能发电、风能发电等可再生能源的推广和应用，不仅有助于减少对传统能源的依赖，降低能源消费的环境影响，还能为经济带来新的增长机遇。
例如，可再生能源的发展推动了新能源产业的兴起，创造了大量的就业机会，并带动了相关产业链的发展。
此外，可再生能源的运营成本逐渐降低，经济效益逐渐增加，这也进一步增强了可再生能源在能源市场的竞争力。
当然，在推动能源消费与经济增长的同时，也需要注意平衡和协调。
首先，政府应制定相关的政策和法规，鼓励可再生能源的发展和利用，同时加强对传统能源的管理和监督，以确保能源供应的稳定性和可持续性。
其次，需要加大对能源技术研发和创新的投入，提高能源利用效率，降低能源消耗的成本。
此外，还需加强能源消费者的教育和意识提升，推广节能减排的生活方式，让每个人共同参与到能源消费与经济增长的推动中来。
我国经济增长与能源消费相关探讨
我国经济增长与能源消费相关探讨近年来，我国的经济增长与能源消费之间的关系备受关注。
我国的经济发展速度一直保持在一个惊人的水平上，导致能源消费量不断增长。
在这篇论文中，我将说明我国经济增长与能源消费之间的相关性，探讨加强可持续能源利用的必要性，并提出建议。
首先，我们需要了解我国的经济增长与能源消费之间的关系。
自改革开放以来，我国的经济增长一直处于发展期。
因此，能源消费的需求也在不断增加，尤其是在工业化和城市化的过程中。
根据国家统计局的数据，2019年，我国的能源消费总量达到了42.7亿吨标准煤，其中煤炭、石油和天然气成为了主要的能源消费来源。
这种增长趋势对可持续发展和环境保护可能造成巨大的威胁。
其次，加强可持续能源利用和促进环境保护是必要的。
我国政府已经采取了一些措施来鼓励可持续能源的使用。
例如，国家制定了减少煤炭使用的目标，并大力发展太阳能、风能、水能等新能源以替代传统能源，走可持续发展的道路。
我国还制定了一些法规规定对环境的保护义务和责任，如实施责任追究制度、实施偿付能力认证制度、建立国家环境基金、环保举债等措施。
然而，尽管政府已经采取了这些措施，仍然存在一些问题阻碍了可持续能源利用的发展。
首先是相对传统能源更高的成本和技术门槛。
虽然新能源技术已经取得了很大的进展，但在成本和工艺等方面仍然有很多需要改进的地方。
其次是可再生能源的产业化存在不足，可持续能源市场的规模还不如传统能源市场。
只有把可再生能源的产业化做好，才能够大规模推广新能源和替代传统能源，缓解能源消耗过快的供需问题。
面对这些问题，政府应该采取行动进一步推进可持续发展。
一方面，我们需要大力提高新能源技术的研发和生产能力，加强对新能源产业的扶持和鼓励。
另一方面，在市场环境方面，应加强对可再生能源的市场培育，发展可持续能源市场，优化能源市场结构，促进可再生能源转化。
同时，还需要强化法规和政策的实施力度，加大环境保护和废弃物处理投资力度，对环境问题严格重罚，保护自然和人类生存的环境。
能源消费、碳排放和经济增长关系的实证性研究
能源消费、碳排放和经济增长关系的实证性研究作者：姚韬来源：《中国管理信息化》2014年第02期[摘要] 通过运用协整检验和VAR模型，对能源消费、碳排放和经济增长的相关性进行了实证分析。
计量结果表明我国的碳排放量、能源工业增加值、能源消费弹性系数以及国内生产总值增长率之间存在着长期稳定的均衡关系。
其中我国碳排放量大小的变动对经济增长的影响较为显著。
对我国目前而言，必须尽快加大第三产业在国民经济中的比重，特别是积极发展能耗低且附加值高的现代服务业，加快经济结构向能源集约型的转变。
[关键词] 能源消费；碳排放；经济增长；相关性doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 02. 022[中图分类号] F27 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2014）02- 0032- 04近年来我国的人均二氧化碳排放量始终处于世界前列，其主要原因是中国经济的高速发展带来的各产业对能源需求量的增加，直接导致了企业和个人二氧化碳排放量急剧上升。
尽管我国采取了一系列节能减排的措施，但是我国工业企业中存在的无控制碳排放和能源浪费的情况并没有得到根本的改变。
鉴于我国能源工业发展所带来的高能耗和高污染的问题，在“十一五”规划中我国明确提出了要在10年之内实现人均GDP能源消耗量下降20%的目标。
2009年9月在联合国气候变化峰会上，我国政府提出了在15年内中国GDP碳排放总量下降40%的目标。
要完成以上目标，研究经济增长和碳排放、能源消费之间的关系就显得非常必要。
那么能源消费、碳排放与经济增长之间究竟是否存在关联性，如果具有关联性，那么其中对经济增长影响的核心要素有哪些，本文尝试采用基于VAR（向量自回归）的非结构多变量计量模型来实证研究能源消费、碳排放和经济增长的相关性，希望能够为我国低碳产业结构的逐步实现提供参考性意见。
1 文献回顾Salvador[1]（1999）采用Lotka-Volterra模型及Michael Dalton[2] （2003）采用PET模型对产业结构、单位能耗、能源消费与碳排放量之间的关系进行研究，提出了能源排放强度、能源生产消费和经济增长之间确实存在关联性。
西北五省能源消费与经济增长关系
研究不足与展望
研究样本有限
只选取了五个省份的数据，可能不能 全面反映全国的情况。
能源消费与经济增长 的关系研究还需深入
除了长期均衡关系外，还需要进一步 探讨短期波动、政策影响等因素对两 者关系的影响。
未来研究方向
可以进一步研究不同省份之间的差异 、影响因素以及政策建议的有效性等 问题，为制定更加精准的政策提供支 持。
西北五省的天然气消费量逐年增长，占全 国天然气消费总量的比例也逐渐增加。这 主要是由于天然气作为一种清洁、高效的 能源，在民用、工业等领域得到广泛应用 。
消费结构
天然气主要用于城市燃气、工业用气等领 域。随着国家对清洁能源的重视和推广， 天然气在电力、化工等领域的应用也逐渐 增加。
03
西北五省经济增长现状分 析
西北五省能源消费与经济增 长关系
2023-11-06
目录
• 引言 • 西北五省能源消费现状分析 • 西北五省经济增长现状分析 • 西北五省能源消费与经济增长关系实证分析 • 结论与政策建议
01
引言
研究背景与意义
背景
西北五省（甘肃、青海、宁夏、*、陕西）是我国重要的能源基地，能源消费与经济增长的关系备受关注。
变量选取与数据来源
数据来源
时间跨度：2000年至2019年。
数据来源：国家统计局、中国能源 统计年鉴以及各省份统计年鉴。
模型构建与参数估计
模型构建
基本模型：EC = α + β1GDP + β2LAB + β3IND + β4FDI + ε
扩展模型：加入交互项和滞后项，以考察动态关系 和因果关系。
04
西北五省能源消费与经济 增长关系实证分析
中国区域能源消费与经济增长关系_基于面板数据的实证分析_胡彩梅
作者简介：胡彩梅（1982－），女，黑龙江科技学院经济管理学院讲师，吉林大学管理学院技术经济及管理专业博士生，研究方向：能源经济，技术创新。
*基金项目：黑龙江省教育厅人文社科研究项目《基于节约型社会的黑龙江省经济增长与能源消费关系研究》（项目编号：11554182）《经济问题探索》2010年第12期中国区域能源消费与经济增长关系*———基于面板数据的实证分析胡彩梅，韦福雷（黑龙江科技学院经济管理学院，哈尔滨150027）摘要：目前我国正处于工业化和城镇化快速发展的关键阶段，能源消费以一次性能源为主，在节能降耗的同时能否保持社会经济的稳定增长是摆在我们面前的重要课题。
本文以北方、南方和西部三大区域为研究对象，将能源消费纳入生产函数，基于1995－2007年省际面板数据，考察区域能源消费与经济增长的关系。
研究结果表明，我国西部地区能源消费对经济增长的贡献率最小，北方和南方地区能源消费对经济增长的贡献存在较小的差异。
在研究结果基础上，就如何实现经济增长与节能降耗的双赢提出若干政策建议。
关键词：能源消费；经济增长；节能一、引言目前我国正处于工业化和城镇化的关键阶段，能源消费以一次性能源为主，在节能降耗的同时能否保持社会经济的稳定增长是摆在我们面前的重要课题。
当前，国内关于能源消费与经济增长关系的研究已经取得了大量有价值的成果。
但是，多数的文献都采用时间序列数据，从总量的角度来分析全国或某个地区能源消费与经济增长之间的关系，但我国地域广阔，各地区的能源消费与区域经济发展存在着巨大差异，因此不能把各个地区的能源消费与经济发展视为一个同质的整体，于是有学者从区域的角度进行了相关的研究，如吴巧生等（2008）［1］、许广月（2009）［2］、张琳等（2010）［3］、蔡旭娜等（2010）［4］。
不过时间序列数据往往很难解释变量之间的内在联系，面板数据分析则可以克服困扰时间序列分析的多重共线性问题，从而提供更多的信息、更多的变化、更少的共线性、更多的自由度和更高的估计效率。
统计学模型预测能源消耗趋势
统计学模型预测能源消耗趋势在当今全球能源不断紧张的背景下，预测能源消耗趋势变得尤为重要。
统计学模型成为了一种常用的方法，通过对历史数据的分析和预测，以及对相关因素的考虑，可以预测未来能源消耗的趋势。
本文将探讨统计学模型在预测能源消耗趋势中的应用，并介绍一些常用的统计学模型。
首先，我们需要明确能源消耗趋势预测的重要性。
能源是社会经济发展的基石，对于国家和地区的可持续发展至关重要。
准确预测能源消耗趋势，可以指导政府决策，合理配置和利用能源资源，降低能源消耗的压力，保障国家经济稳定运行。
接下来，我们将介绍几种常用的统计学模型。
首先是线性回归分析模型。
线性回归分析模型基于一个假设：能源消耗与一系列因素（如经济增长、人口变化、技术创新等）之间存在着线性关系。
通过收集和分析历史数据，可以建立一个数学模型，来描述能源消耗与这些因素之间的关系，并最终预测未来能源消耗趋势。
其次是时间序列模型。
时间序列模型是一种基于时间序列数据的分析方法。
该方法认为，能源消耗趋势具有一定的时间依赖性，即未来的能源消耗与过去的消耗密切相关。
时间序列模型可以通过分析和拟合历史数据中的周期性和趋势性，来预测未来的能源消耗趋势。
另外，非线性回归模型也是一种常用的预测能源消耗趋势的统计学模型。
不同于线性回归模型，非线性回归模型认为能源消耗与因素之间存在着非线性关系。
例如，能源消耗可能随着经济增长呈现指数级的增长趋势。
通过采集足够多的历史数据，并应用相应的非线性回归模型，可以更准确地预测未来能源消耗的趋势。
对于不同的统计学模型，我们需要选择合适的评估指标来评估模型的预测性能。
常见的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。
这些指标可以帮助我们衡量模型的准确性和可靠性，并选择最优的模型进行预测。
此外，统计学模型预测能源消耗趋势还需要考虑一系列外部因素。
例如，全球经济的发展状况、能源政策的调整、技术创新的进展等都会对能源消耗产生重要影响。
能源消费与经济增长动态关系的实证分析
能源消费与经济增长动态关系的实证分析1能源消费与经济增长动态关系概述随着经济社会的发展，能源是经济增长发展中不可或缺的重要因素，由此，能源消费与经济增长之间的关系一直受到研究者的重视，而在这方面，中国自1949年以来的经济发展又是一个很好的研究示范。
从“三步走发展战略”开始，中国积极发展能源消费，并大力实施能源消费结构调整，中国经济已经走上快速增长的轨道，但能源消费对这种增长的贡献又有多少呢?本文试图从实证的角度，分析能源消费与经济增长动态关系，并提出相应的合理建议。
2方法与数据来源为了得出能源消费与经济增长之间的动态关系，本文使用VAR模型进行实证分析。
实证分析的数据来源主要有：中国居民家庭消费金额（CPI），社会综合生产总值（GDP），工业增加值（IVA），固定资产投资（FAI），以及全社会能源消费量（TEC）等，这一组数据均涉及五年期（2014-2018），取自中国统计年鉴、中国能源统计年鉴及国家统计局、国家能源局和财政部等部门公布的数据。
3结果与分析根据数据分析和实证研究表明，从2014年到2018年，中国社会综合生产总值以年均增长7.86%的超高的速度发展，其同期全社会能源消费量年均增幅上升到2.83%。
从多元线性回归检验来看，由此可见，能源消费量与中国经济的发展有较强的相关性，其中2014年能源消费量与2014年社会综合生产总值之间的系数（0.925）最大，这说明能源消费在中国经济发展中发挥着巨大的作用。
同时，VAR模型也验证了此结论，2014-2018年全社会能源消费量、社会综合生产总值等变量的自相关性较高，当其中一种变量发生变化时，其他变量也会随之反映，充分说明了能源消费量在中国经济发展中发挥的重要作用。
4结论与建议综上所述，从实证上看，能源消费与经济增长之间存在深刻的动态关系，中国经济发展快速增长的背后，是能源消费量保持良好的发展。
在此基础上，如果能够提高能源消费效率、实行更加可持续的能源消费模式，就可以提高能源消费量对经济发展的贡献，进而推动中国经济发展的更快发展。
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产业经济研究(双月刊)2009年第1期(总第38期)能源消费对中国经济增长的影响研究)))基于线性与非线性回归方法的比较分析t刘长生1,2t郭小东2t简玉峰1(1.吉首大学旅游学院,湖南张家界427000;2.中山大学岭南学院,广东广州510275)摘要:通过建立能源消费影响经济增长的/单部门经济模型0和/两部门经济模型0,推导出能源消费对经济增长可能存在正面的积极影响,也可能存在负面的消极影响,并利用线性回归和基于/阈回归模型0的非线性回归的分析方法,对中国能源消费对经济增长的影响进行了比较分析,得到的基本结论是中国能源消费与经济增长之间存在非线性关系而不是线性关系,中国能源消费对经济增长产生了/倒U2型0的影响,即当能源消费水平较低时,对经济增长产生正面的积极影响,当能源消费水平较高时,对经济增长产生负面的消极影响。
这些研究结论为中国节能减排的能源政策与环境保护政策提供了一定的理论与实证基础。
关键词:能源消费;经济增长;线性回归;非线性回归中图分类号:F590.8文献标识码:A文章编号:167129301(2009)0120001209一、引言能源是经济发展的基础,研究能源消费与经济增长之间的均衡关系一直是经济研究的热门主题。
我国作为世界上经济增长最快的国家之一,也是一个能源生产和消费大国[1]。
2004年度我国能源消费增长率达到历史最大值16.1%,到2007年虽然有所下降,但是也达到8%,远高于当年全球2.7%的增长率。
2006年我国GDP总量只占世界GDP总量的5.5%,能源消耗却占全世界的收稿日期:2008206211;修回日期:2008209217作者简介:刘长生(1973)),男,湖南邵阳人,吉首大学副教授,中山大学岭南学院博士研究生;郭小东(1960)),男,山东茌平人,中山大学教授,博士生导师;简玉峰(1976)),女,湖南邵阳人,吉首大学讲师。
刘长生郭小东简玉峰能源消费对中国经济增长的影响研究15%,全国工业废水排放总量为208.04亿吨,工业废气排放量为330992亿立方米,对人们生活造成了较大的不良影响[2]。
可见,尽管我国的经济保持了高速、强劲的发展,但经济增长方式能源消耗高、环境污染大的现状仍然令人担忧。
所以,深入把握中国能源消费对经济增长所产生影响及其内在规律性具有十分重要的意义。
关于能源消费与经济增长之间关系的问题,不同学者从不同角度进行了深入研究,取得较为丰硕的研究成果。
但是,对经济增长与能源消费之间的关系一直不能形成共识。
如Kraf t[3]利用1947~ 1974年间美国年度数据对能源消费与经济增长之间的关系进行了开拓性的研究,研究结果显示存在G NP到能源消费的单向因果关系。
然而,Long[4]使用同样的时间序列数据,但样本区间取值比K raft 更短得到相反的结果。
Ster n[5]使用静态协整分析发现,GDP、资本、劳动力和能源之间存在明显的长期协整均衡关系。
赵丽霞等[6]将能源作为一种生产要素引入C2D生产函数,并进行VAR分析结果显示中国能源消费同经济增长存在正相关的结论;马超群等[7]采用E2G两步法对1954~2003年间的年度数据进行了分析,得出GDP同能源总消费、煤炭消费之间存在着长期的均衡关系和双向因果关系的结论。
王火根[8]利用空间邻近性矩阵和空间自相关系数检验中国省级经济增长和能源消费是否具有显著的空间相关性。
赵进文[9]率先将近年来发展的非线性S TR模型技术应用于中国能源消费与经济增长之间的变化规律,并得出中国经济增长对能源消费的影响具有非线性特征的结论。
不同的文献利用的模型、样本数据、参数估计方法不同,能源消费与经济增长之间的结构依从关系将会发生显著性差异。
而且,大多研究是以传统的线性回归方法,从协整与因果关系角度来考察能源消费与经济增长之间的长期均衡与短期动态调整。
但是,经济增长与能源消费之间究竟是不是线性关系并未进行严格的计量经济学检验[10]。
而且,不同文献在研究能源消费与经济增长之间的关系时所采用的方法不尽相同,有些方法甚至存在明显的缺陷或不足。
例如,近年来的Monte Car模拟结果也显示,E2G两步法检验的势(power)非常低,因而检验结论会受到质疑,即使是标准的G ranger因果检验方法,也会对变量的平稳性、模型设定形式及异常值点等有较强的敏感性[11]。
本文认为赵进文等人对中国能源消费与经济增长率之间关系所进行的非线性回归是一种较大突破。
所以,本文欲以中国不同年度能源消费与经济增长率的时间序列数据而不以跨国数据对二者的关系进行比较分析,其主要创新之处是,一是针对不同的理论基础来构建能源消费与经济增长之间理论模型从而进行比较分析,检验回归结果在不同模型构造下是否具有稳定性,二是以非线性回归与传统的线性回归进行比较分析,检验分析结果在不同分析方法下是否存在显著的差异性。
二、理论分析模型经济学中生产函数是研究社会经济系统中的生产投入与产出之间关系的理论模型,传统的生产函数是假设社会经济生产存在资本、劳动两种生产要素,与传统的观点不同的是,本文将生产性的能源资源也单独作为一种生产要素进入生产函数。
因为许多学者,如N erl o v[12]、Pokrovsk i[13]等,通过实证研究表明,能源在生产过程中的重要性日渐增大,在研究过程中忽略能源的影响将会产生很大的误差。
而且,在实证分析中也可以做到将能源要素与其它生产要素进行剥离。
由于不同学者利用不同的模型设计进行研究得到不同的研究结果,所以,本文设立/单部门经济模型0和/双部门经济模型0来进行比较分析。
在/单部门经济模型0中,以传统的生产函数为基础,整个社会只存在一个生产部门,一个生产函数,只是在生产函数中增加了能源这种生产要素,具体形式如下:Y t=F(A,K t,L t,E t)=A K h1t L h2t E h3t(1)其中Y t表示产出,A表示生产要素投入效率,K t表示资本投入,E t表示能源投入,L t表示劳动力投入,h1,h2,h3分别表示资本、劳动力、能源的产出弹性系数。
为了避免各个变量的时间序列数据存在/不平稳性0而导致/伪回归0¹,在实证分析中我们将(1)式设为各变量的增长率:RY t =h 0+h 1RK t +h 2RL t +h 3RE t +u i (2)其中,RY t 、RK t 、RL t 、RE t 分别表示经济增长率、资本增长率、劳动增长率与能源消费增长率,u i 表示随机扰动项,表示其它可以忽略的影响因素。
另外,我们参照Feder [14]的研究方法,设定/双部门生产模型0:整个社会存在两大生产部门,能源生产部门(GE )与非能源生产部门(NE )。
这与传统的/国内部门0与/国外部门0的划分方法有一定的区别,主要是为了评价能源生产与消费对整体经济增长绩效的影响。
这两个部门的生产函数设定如下(出于简便以下各式的时间下标t 被省略掉):NE =NE (A NE ,K NE ,L NE ,GE )(3)G E =GE (A GE ,K G E ,L G E )(4)Y =G E +NE(5)L =L GE +L NE(6)K =K G E +K NE (7)G E L NE L =G E K NE K=1+H (8)其中方程(3)表示非能源生产部门的生产函数,方程(4)表示能源生产部门的生产函数,方程(5)表示社会总产出由能源生产部门与非能源生产部门的产出共同构成,方程(6)和(7)表示社会总劳动与总资本性投入在能源生产部门与非能源生产部门中进行分配,方程(8)表示能源生产部门与非能源生产部门中的劳动与资本的边际生产力所存在的差异性,其中G E L 、G E K 、NE L 、NE K 分别表示能源生产部门与非能源生产部门的劳动与资本的边际生产力。
H 表示生产要素投入在两个生产部门所存在的边际生产力差异,当H >0时,表示能源生产部门的边际生产力大于非能源生产部门的边际生产力,当H <0时,表示能源生产部门的边际生产力小于非能源生产部门的边际生产力。
下面我们对(3)、(4)式求微分,并将(5)、(6)、(7)代入,并结合(8)式可以得到下式:dY =NE L dL +NE K dK +NE GE dG E +H 1+HdG E (9)假设Q 1=NE K ,Q 2=NE L (L /Y),即分别为非能源生产部门的资本边际产出与劳动的产出弹性,则我们可以得到下式:dY Y =Q 1I Y +Q 2dL L +H 1+H +NE GE dG E G E G E Y (10)其中NE G E 表示能源生产部门对非能源生产部门所产生的边际外部性影响。
因为在上述简单的模型设计中还有一些相关变量没有考虑到,所以,在实证分析中我们可以将(10)式转化为更为一般形式的方程如下:dY Y =Q 0+Q 1I Y +Q 2dL L +Q 3dGE G E G E Y +P (11)从上式可知,影响经济增长的因素包括投资与总产出的比值,劳动增长率、资本增长率、能源生产与消费增长率(dG E /G E )和能源生产规模(G E /Y),以及其它可以忽略的随机扰动因素(P )。
按照传统的经济增长理论,投资增长率、劳动增长率对总产出会产生正向影响,即Q 1,Q 2都会大于0,Q 3包括能源生产与消费对总产出所产生的两个方面影响:一是能源部门的产值作为总产出的一个部分直接对经济增长率产生影响;二是能源生产部门对非能源生产部门产生直接影响,即能源生产部门对非能源生产部门存在外部效应,从而间接对总体经济增长率产生影响,从Q 3内部构成来看,它的大小和符号具有不确定性,可能大于0,也可能小于0,因为能源生产部门对非能源生产部门所存在的这种外部效应有可能是正向的外部效应,也可能是负向外部效应,能源作为非能源生产部门的一种生产性投入,一般会产生正的外部效应,但是,随着能源生产与非能源生产部门能源投入增加,一方面会对生态INDUSTR I AL ECONOM IC S RE S EARCH刘长生郭小东简玉峰能源消费对中国经济增长的影响研究环境产生污染,另一方面会对资本、劳动等生产要素产生替代效应,从而对非能源生产部门产生负的外部效应。
所以,Q3大小与符号只有通过实证才能最终确定。
三、实证分析本文上一部分从两个不同的角度建立了两种不同理论模型,都可以看出能源消费对总体经济增长率产生影响,相比之下第二种模型更有理论说服力,下面以中国能源消费与经济增长率之间的具体数据,利用线性回归与非线性回归的方法来进行实证检验。
(一)样本数据与变量选择大多数学者对中国能源消费与经济增长率的关系进行研究时,以1978年以后的时间序列数据与面板数据来研究二者之间的关系,但这很难反映我国能源消费的全部特征,如1958年,以全民大炼钢铁,工业大跃进为特征的能源大开发,不仅使资源配置低效率,没有有效地促进经济增长,而且造成了能源的巨大浪费。