山東省工業(yè)總產(chǎn)值與能源消耗量的協(xié)整關(guān)系

董會(huì)忠 綦振法，2 史成東

(1．山東理工大學(xué)商學(xué)院，山東淄博255049;2．山東師范大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院，山東 濟(jì)南250014)

山東省工業(yè)總產(chǎn)值與能源消耗量的協(xié)整關(guān)系

董會(huì)忠1綦振法1，2史成東1

(1．山東理工大學(xué)商學(xué)院，山東淄博255049;2．山東師范大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院，山東 濟(jì)南250014)

為考察山東省工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源消耗之間的定量關(guān)系，本文基于協(xié)整分析和誤差修正模型，實(shí)證研究了山東省工業(yè)總產(chǎn)值與能源消費(fèi)的動(dòng)態(tài)關(guān)系。選取1990－2008年山東省工業(yè)總產(chǎn)值和能源消耗的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過對時(shí)序變量的協(xié)整檢驗(yàn)、誤差修正分析及Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，對工業(yè)總產(chǎn)值和能源消耗量在時(shí)序維度的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。研究得出山東省工業(yè)總產(chǎn)值與終端能源消耗量及原煤消耗量之間存在協(xié)整關(guān)系，工業(yè)總產(chǎn)值與終端能源消耗量為雙向Granger因果關(guān)系，工業(yè)總產(chǎn)值是原煤消耗量的單向Granger原因，誤差修正模型則顯示了具有協(xié)整關(guān)系的時(shí)序變量長期均衡誤差對其短期波動(dòng)的修正。結(jié)果表明山東省工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然是以大量消耗能源為基礎(chǔ)，而原煤在能源結(jié)構(gòu)中又占主導(dǎo)地位，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)是山東省工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方向。

工業(yè)總產(chǎn)值;能源消耗;協(xié)整檢驗(yàn);格蘭杰原因

山東省是工業(yè)經(jīng)濟(jì)大省，也是能源消耗大省，研究工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與能源消耗之間的關(guān)系對于促進(jìn)山東省工業(yè)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式造成能源資源嚴(yán)重短缺，能源資源問題已經(jīng)成為制約經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的瓶頸，引起相關(guān)部門的高度關(guān)注［1］。能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中協(xié)整理論的發(fā)展，推動(dòng)了能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長間動(dòng)態(tài)關(guān)系的研究，為研究能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長間短期波動(dòng)和長期均衡關(guān)系提供了理論基礎(chǔ)。許多學(xué)者的研究主要集中在能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長在長期發(fā)展中是否表現(xiàn)出同種趨勢性上。林伯強(qiáng)將協(xié)整誤差校正模型引入能源分析中，通過分析能源需求和GDP、能源價(jià)格、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中重工業(yè)份額的協(xié)整關(guān)系，建立了中國能源需求的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型［2］;馬超群等采用協(xié)整理論分析中國從1954－2003年間能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長的年度數(shù)據(jù)，研究GDP與能源消費(fèi)的各組成部分(包括煤、石油、天然氣和水電等)之間的協(xié)整關(guān)系，對具有長期均衡關(guān)系的變量構(gòu)建具有誤差修正項(xiàng)的長期均衡方程，得出煤炭消耗與GDP存在長期協(xié)整關(guān)系［3］。但是，目前的研究大部分將整體國民經(jīng)濟(jì)作為研究對象，忽略了不同行業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)及技術(shù)水平的特點(diǎn)。本文選取山東省工業(yè)產(chǎn)值與能源消耗作為研究對象，采用時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)分析方法，以山東省1990－2008年工業(yè)總產(chǎn)值和能源消費(fèi)年度數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行分析，研究山東省工業(yè)總產(chǎn)值增長與工業(yè)能源消費(fèi)之間短期和長期的影響關(guān)系，為山東省相關(guān)部門制定工業(yè)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展政策提供理論支持。

1 研究的理論基礎(chǔ)

時(shí)間序列變量之間的協(xié)整關(guān)系研究是20世紀(jì)80年代末到20世紀(jì)90年代以來計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法的重大突破。之前，學(xué)者們在分析這些變量的關(guān)系時(shí)往往采用傳統(tǒng)的回歸分析方法。而對時(shí)間序列變量進(jìn)行回歸分析的前提是這些變量是平穩(wěn)的，但是現(xiàn)實(shí)中的經(jīng)濟(jì)變量往往是非平穩(wěn)的，若是直接對這些變量之間的關(guān)系做分析，可能產(chǎn)生“偽回歸”現(xiàn)象，導(dǎo)致不正確的結(jié)論［4］，協(xié)整分析能夠很好的解決上述問題［5］。協(xié)整的經(jīng)濟(jì)意義在于兩個(gè)或多個(gè)變量雖然具有各自的長期波動(dòng)規(guī)律，但如果是協(xié)整的，那么它們之間存在著一個(gè)長期穩(wěn)定的比例關(guān)系［6］。如果兩個(gè)或者兩個(gè)以上的時(shí)間序列變量是非平穩(wěn)的，而它們的某種線性組合表現(xiàn)出平穩(wěn)性，則這些變量之間存在長期均衡關(guān)系，即協(xié)整關(guān)系。在經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上，這種協(xié)整關(guān)系的存在便可以通過其它變量的變化來影響另一變量水平值的變化，若變量間沒有協(xié)整關(guān)系，則不存在通過其它變量來影響另一變量的基礎(chǔ)。而協(xié)整理論通過誤差修正模型，把長期均衡關(guān)系引入動(dòng)態(tài)方程，用長期均衡誤差作為短期波動(dòng)的修正項(xiàng)，這種設(shè)定對許多經(jīng)濟(jì)模型來說比較合適。目前，基于協(xié)整理論的誤差修正模型在計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中得到了廣泛的應(yīng)用［7－8］。協(xié)整分析的具體步驟包括:

(1)單位根檢驗(yàn)。因?yàn)橹挥型A單整的變量之間才可能協(xié)整，所以在對變量進(jìn)行協(xié)整分析之前，要先進(jìn)行變量的單位根檢驗(yàn)。比較常用的單位根檢驗(yàn)方法DF檢驗(yàn)由于不能保證方程中的殘差項(xiàng)是白噪聲(White Noise)，所以Dickey和Fuller對DF檢驗(yàn)法進(jìn)行了擴(kuò)充，形成ADF(Augmented Dickey-Fuller Test)檢驗(yàn)，這是目前普遍應(yīng)用的單整檢驗(yàn)方法［9］。本文選用ADF法對變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，其模型為:

作假設(shè)檢驗(yàn):H0∶ρ=1;H1∶ρ＜1。檢驗(yàn)時(shí)如果接受原假設(shè)H0而拒絕備擇假設(shè)H1，則說明序列xt存在單位根，因而序列xt是非穩(wěn)定的;否則說明序列xt不存在單位根，即是穩(wěn)定的。模型中加入k個(gè)滯后變量是為了使殘差項(xiàng)變?yōu)榘自肼?。對于非穩(wěn)定變量，還需檢驗(yàn)其一階或者二階差分的穩(wěn)定性。如果變量的一階差分是穩(wěn)定的，則稱此變量是I(1)的，依次類推。所有變量差分階數(shù)都相同是變量之間存在協(xié)整關(guān)系的必要條件。

(2)協(xié)整檢驗(yàn)。假設(shè)所選取的時(shí)間序列變量都是一階差分后平穩(wěn)的，如果這些變量的某種線性組合是平穩(wěn)的，則稱這些變量間存在協(xié)整關(guān)系，協(xié)整檢驗(yàn)即對這些變量是否具有協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。用普通最小二乘法(Ordinary Least Square)對變量進(jìn)行回歸分析，考察變量方程的回歸殘差是否平穩(wěn)，如果平穩(wěn)，則說明存在協(xié)整關(guān)系［10－11］，用ADF方法檢驗(yàn)回歸殘差的平穩(wěn)性，即做如下回歸分析:

其中，εt是新誤差項(xiàng)，k是使殘差項(xiàng)為白噪聲的最優(yōu)滯后階數(shù)，u0的t檢驗(yàn)是ADF統(tǒng)計(jì)量。

(3)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。在時(shí)間序列情形下，兩個(gè)經(jīng)濟(jì)變量X、Y之間的格蘭杰因果關(guān)系定義為:若在包含了變量X、Y的過去信息的條件下，對變量Y的預(yù)測效果要優(yōu)于只單獨(dú)由Y的過去信息對Y進(jìn)行的預(yù)測效果，即變量X有助于解釋變量Y的將來變化，則認(rèn)為變量X是引致變量Y的格蘭杰原因［12］。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)假設(shè)了有關(guān)Y和X每一變量的預(yù)測的信息全部包含在這些變量的時(shí)間序列之中。分四種情形討論:①X是引起Y變化的原因，即存在由X到Y(jié)的單向因果關(guān)系;②Y是引起X變化的原因，即存在由Y到X的單向因果關(guān)系;③X和Y互為因果關(guān)系，即存在由X到Y(jié)的單向因果關(guān)系，同時(shí)也存在由Y到X的單向因果關(guān)系;④X和Y是獨(dú)立的，或X與Y間不存在因果關(guān)系。

(4)誤差修正模型。根據(jù)Granger表述定理，如果變量X與變量Y是協(xié)整的，則它們之間的短期非均衡關(guān)系能由一個(gè)誤差修正模型表述:

2 數(shù)據(jù)選擇與處理

選取《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》中工業(yè)總產(chǎn)值、能源結(jié)構(gòu)中各類能源的消耗量1990－2008年樣本區(qū)間的數(shù)據(jù)作為研究對象。工業(yè)總產(chǎn)值按1990年不變價(jià)格計(jì)算，單位是億元，能源消耗序列用煤當(dāng)量計(jì)算，單位是萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。文中采用的變量有:工業(yè)總產(chǎn)值(GYCZ)、終端能源消耗總量(ZNZL)、原煤消耗總量(YM)、油品消耗總量(YP)、電力消耗量(DL)以及其它燃料消耗總量(QT)。為了消除時(shí)間序列中的異方差，對各變量取對數(shù)，分別記為LGYCZ、LZNZL、LYM、LYP、LDL、LQT，進(jìn)一步差分后記為 DLGYCZ、DLZNZL、DLYM、DLYP、DLDL、DLQT。因?yàn)閿?shù)據(jù)的自然對數(shù)變化不改變原來數(shù)據(jù)的協(xié)整關(guān)系，并能使其趨勢線性化，而差分可以消除變量序列的趨勢。圖1、圖2分別是變量序列的時(shí)序圖和一階差分圖。

圖1 變量時(shí)序圖Fig．1 Time Series Graph

圖2 變量一階差分圖Fig．2 First-order Difference Graph

從時(shí)序圖(見圖1)可以看出所有的變量都呈現(xiàn)出非平穩(wěn)性，但它們有共同向上發(fā)展的趨勢;它們的一階差分序列圖(見圖2)顯示出平穩(wěn)性，并且都有非常相似的變化周期，這是存在協(xié)整關(guān)系的典型特征，可以對這些變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

3 協(xié)整檢驗(yàn)及誤差修正

3．1 單位根檢驗(yàn)

通過ADF檢驗(yàn)，得到如表1所示各變量時(shí)間序列平穩(wěn)性的結(jié)果。

表1 變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果(ADF檢驗(yàn))Tab．1 Variable unit root check result(ADF check)

通過ADF檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在5%的顯著水平下，接受序列LGYCZ、LZNZL、LYM、LYP、LDL、LQT 及一階差分 DLYP、DLDL、DLQT有單位根的假設(shè)，而拒絕一階差分序列DLGYCZ、DLZNZL及DLYM有單位根的假設(shè)。檢驗(yàn)結(jié)果說明，工業(yè)總產(chǎn)值、終端能源消耗量、原煤消耗量及電力消耗量都屬于一階單整序列，可進(jìn)一步檢驗(yàn)它們之間是否存在長期協(xié)整關(guān)系。

3．2 變量間的協(xié)整檢驗(yàn)

本文采用Engle-Granger檢驗(yàn)法(簡稱E-G檢驗(yàn)法)對時(shí)序變量LGYCZ、LZNZL和LYM進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。首先，對LGYCZ與LZNZL、LGYCZ與LYM分別進(jìn)行OLS回歸分析，得到如下方程:

回歸殘差的序列估計(jì)模型如下:

對回歸殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

在5%的顯著性水平下，εt、εt的t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量絕對值都大于相應(yīng)臨界值，拒絕H0假設(shè)，即殘差序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列，說明工業(yè)總產(chǎn)值和終端能源消耗總量和原煤消耗量之間存在協(xié)整關(guān)系。這一研究結(jié)果也與山東省工業(yè)發(fā)展發(fā)展過程中的能源消耗狀況是一致的，進(jìn)一步表明山東省工業(yè)發(fā)展仍然主要依靠能源的大量消耗為基礎(chǔ)，而工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)還是嚴(yán)重依賴原煤的消耗。

表2 殘差序列ADF檢驗(yàn)結(jié)果Tab．2 Residual series ADF check result

3．3 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

通過協(xié)整分析得出山東省工業(yè)總產(chǎn)值分別與終端能源消耗量和原煤消耗量間存在協(xié)整關(guān)系，但是這種長期關(guān)系究竟是能源消耗引起工業(yè)總產(chǎn)值的變化，還是工業(yè)總產(chǎn)值引起能源消耗變化的結(jié)果?僅從協(xié)整分析結(jié)果來看無法得出結(jié)論。本文采用Hsiao提出的FPE最優(yōu)滯后準(zhǔn)則:FPE=(T+K)*SSR/［(T－K)*T(其中T是樣本個(gè)數(shù)，K是被估計(jì)的參數(shù)個(gè)數(shù)，SSR是殘差平方和)確定滯后階數(shù)，本文確定的最優(yōu)滯后階數(shù)為3。

可以看出，對于變量LGYCZ與LZNZL，在10%的顯著水平下，拒絕它犯第一類錯(cuò)誤的概率分別是0．084和0．02，可以拒絕原假設(shè)，得出 LGYCZ與 LZNZL互為Granger因果關(guān)系。對于變量LGYCZ與LYM，“LGYCZ不是LYM的Granger原因”的概率僅為0．042，能夠拒絕原假設(shè);“LYM不是LGYCZ的Granger原因”的概率是0．76，不能拒絕原假設(shè)。因此，格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)表明，山東省工業(yè)總產(chǎn)值與終端能源消耗量互為Granger因果關(guān)系，工業(yè)總產(chǎn)值是原煤消耗量的單向Granger原因，即原煤消耗量的增加并不必然導(dǎo)致工業(yè)總產(chǎn)值的增加。

表3 變量的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)Tab．3 Granger Causality of Variables

3．4 工業(yè)總產(chǎn)值與終端能源消耗量和原煤消耗量的誤差修正模型

山東省工業(yè)總產(chǎn)值和終端能源消耗量及原煤消耗量之間存在協(xié)整關(guān)系，表明工業(yè)總產(chǎn)值與其它兩個(gè)變量之間分別存在長期動(dòng)態(tài)均衡機(jī)制。但從短期來看，可能會(huì)出現(xiàn)失衡，為了增強(qiáng)模型的精度，把協(xié)整回歸(1)式中的誤差項(xiàng)εt和(2)式中的誤差項(xiàng)εt看作均衡誤差，通過建立誤差修正模型把山東省工業(yè)總產(chǎn)值的短期行為與長期變化聯(lián)系起來。誤差修正模型結(jié)構(gòu)如下:

以 ΔLGYCZt作為被解釋變量，ΔLZNZLt、ΔLYMt、εt－1和ε't－1為解釋變量，估計(jì)回歸模型，

其中，εt－1=LGYCZt－1+7．680 116 －1．880 764LZNZLt－1

ε't－1=LGYCZt－1+5．960 079 －1．886 734LYMt－1

在描述工業(yè)總產(chǎn)值與終端能源消耗量、工業(yè)總產(chǎn)值與原煤消耗量之間短期波動(dòng)關(guān)系的誤差修正模型(10)和(11)中，誤差修正項(xiàng)的系數(shù)都為負(fù)，符合反向修正機(jī)制。具體解釋為:當(dāng) t時(shí)刻 LGYCZ大于其長期均衡解－7．680 116+1．880 764LZNZL 時(shí)，εt－1為正，ΔLGYCZt將減少;反之，εt－1為負(fù)，ΔLGYCZt將增加。同理，ε't－1也起到相同的作用。εt－1與 ε't－1前面的系數(shù)絕對值分別為 0．126 043與0．101 593，表明滯后1期的非均衡誤差分別以0．126 043與0．101 593的比率對本年度的工業(yè)總產(chǎn)值增加量做出修正，這種反向修正機(jī)制體現(xiàn)了長期非均衡誤差對變量工業(yè)總產(chǎn)值偏離的修正，上一期偏離越遠(yuǎn)，本期修正的量就越大，即系統(tǒng)存在誤差修正機(jī)制。

4 結(jié)論

本文運(yùn)用協(xié)整分析與誤差修正模型技術(shù)，建立了山東省工業(yè)總產(chǎn)值與能源消耗量之間的長期均衡關(guān)系和短期誤差修正模型，選取山東省1990－2008年的相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了山東省工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源消耗的關(guān)系。通過對山東省工業(yè)總產(chǎn)值和能源消耗之間的長期動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系的研究發(fā)現(xiàn)，山東省工業(yè)總產(chǎn)值和終端能源消耗量之間存在協(xié)整關(guān)系，二者之間互為Granger原因，即工業(yè)總產(chǎn)值與終端能源消耗量相互影響;工業(yè)總產(chǎn)值與原煤消耗量之間同樣存在協(xié)整關(guān)系，但是工業(yè)總產(chǎn)值是原煤消耗量的單向Granger原因，即工業(yè)總產(chǎn)值的增加必然帶來原煤消耗量的增長，而原煤消耗量的增長不一定帶來工業(yè)總產(chǎn)值的增長。工業(yè)總產(chǎn)值每提高1%，終端能源消耗量與原煤消耗量均提高1．8%左右。這說明山東省工業(yè)的發(fā)展仍然是在以大量消耗能源作為基礎(chǔ)，而原煤的消耗在整個(gè)能源結(jié)構(gòu)中占主導(dǎo)地位。利用誤差修正模型定量測算了反向修正機(jī)制對經(jīng)濟(jì)變量短期波動(dòng)的影響，體現(xiàn)了長期非均衡誤差對變量工業(yè)總產(chǎn)值偏離的修正，上一期偏離越遠(yuǎn)，本期修正的量就越大。

上述研究結(jié)果反映了山東省工業(yè)的發(fā)展對終端能源的消耗，特別是對原煤的消耗具有很強(qiáng)的依賴性，工業(yè)能源消耗中以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)在很長時(shí)間內(nèi)難以改變。而原煤資源屬于不可再生資源，也是高污染的資源，經(jīng)濟(jì)發(fā)展又是以煤炭的大量消耗為支撐，資源的短缺和環(huán)境的惡化會(huì)越來越困擾山東省工業(yè)企業(yè)的發(fā)展。因此，要實(shí)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長，從宏觀層面上，政府相關(guān)部門應(yīng)采取措施制定相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策、技術(shù)政策和經(jīng)濟(jì)政策，實(shí)行多樣化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，使能源的利用符合工業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略;從微觀層面上，山東省工業(yè)行業(yè)本身應(yīng)該大力發(fā)展?jié)崈裘杭夹g(shù)，使用技術(shù)手段有效解決大量使用煤炭所帶來的資源短缺和環(huán)境污染問題，在中長期內(nèi)形成多元化、清潔的能源結(jié)構(gòu)，促進(jìn)山東省工業(yè)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。

References)

［1］劉愛芹．山東省能源消費(fèi)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的灰色關(guān)聯(lián)分析［J］．中國人口·資源與環(huán)境，2008，18(3):103－107．［Liu Aiqin．Grey Associated Analysis on the Relationship Between Energy Consumption and Industrial Economic Growth in Shandong Province［J］．China Population，Resources and Environment，2008，18(3):103 －107．］

［2］林伯強(qiáng)．中國能源需求的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析［J］．統(tǒng)計(jì)研究，2001，(10):34 －39．［Lin Boqiang．The Econometric Research on Energy Demands of China［J］．Statistical Research，2001，(10):34 －39．］

［3］馬超群，等．中國能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長的協(xié)整與誤差校正模型研究［J］．系統(tǒng)工程，2004，22(10):47 －50．［Ma Chaoqun，et al．Co-Integration Analysis and an Error Correction Model of China’s Energy Consumption and Economy Growth［J］．Systems Engineering，2004，22(10):47 －50．］

［4］EngerR，Granger C． Co-integration and Error Correction:Representation，Estimation and Testing［J］．Econometrica，1987，35:391－407．

［5］張曉峒．經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析［M］．北京:經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2000．［Zhang Xiaotong．Econometric Analysis［M］．Beijing:Economic Science Press，2000．］

［6］Granger C W J．Some Properties of Time Series Data and Their Use in Econometric Model Specification［J］．Journal of Econometrics，1981，(16):120－130．

［7］吳巧生，成金華，王華．中國工業(yè)化進(jìn)程中的能源消費(fèi)變動(dòng):基于計(jì)量模型的實(shí)證分析［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2005，(4):30－37．［Wu Qiaosheng，Cheng Jihua，Wang Hua．Change of Energy Consumption with the Process of Industrialization in China［J］．China Industrial Economy，2005，(4):30 －37．］

［8］王旭暉，劉勇．中國能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長:基于協(xié)整分析和Granger因果檢驗(yàn)［J］．資源科學(xué)，2007，29(5):57 －62．［Wang Xuhui， Liu Yong． China's Energy Consumption and Economic Growth:A Study based on the Cointegration Analysis and Granger Causality Test［J］．Resources Science．2007，29(5):57 －62．］

［9］李子奈，葉阿忠．高等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)［M］．北京:清華大學(xué)出版社，2000．［Li Zinai，Ye Azhong． Advanced Econometrics ［M］．Beijing:Tsinghua University Press，2001.］

［10］Johansen S．Statistical Analysis of Co-integration Vectors［J］．Journal of Economic Dynamics and control，1988，(12):231 －254．

［11］Johansen S．Estimation and Hypothesis Testing of Co-integration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models ［J］．Econometrica，1991，59(6):1551－1580．

［12］韓智勇，魏一鳴，焦建玲，等．中國能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長的協(xié)整性與因果關(guān)系分析［J］．系統(tǒng)工程，2007，(5):17－21．［Han Zhiyong，Wei Yiming，Jiao Jianling，et al．On the Cointegration and Causality between Chinese GDP and Energy Consumption．Systems Engineering，2007，(5):17 －21．］

Analysis on Co-integration Relationship Between Industrial Output Value and Energy-consumption of Shandong Province

DONG Hui-zhong1QI Zhen-fa1，2SHI Cheng-dong1
(1．Business School，Shandong University of Technology，Zibo Shandong 255049，China;2．College of Physics and Electronics，Shandong Normal University，Jinan Shandong 250014，China)

To examine the quantitative relationship between industrial development and energy consumption of Shandong Province，the paper studies the dynamic interactions relationship between industrial output value and energy consumption by empirical method based on co-integration test and error correction model．The spatial panel data of industrial value and energy-consumption of Shandong Province is adopted from 1990 to 2008．By using co-integration test，error correction model and Granger causality test，some results are obtained that industrial output value and energy consumption of Shandong Province are co-integrated and have a longtime equilibrium．There is a bi-directional Granger causality relationship between industrial output value and energy consumption，an unidirectional causality between industrial output value and raw coal consumption．An error correction model is also established to correct short-term fluctuations by long-range errors．It can reveal the dynamic equilibrium relationship between these time series．The conclusion of the study is that industrial economy of Shandong Province develops rapidly with the high speed consumption of natural energy，and raw coal is the leading one of whole energy consumption in Shandong Province．Therefore，optimizing industrial energy consumption structure is the direction of economic development of Shandong Province．

industry output value;energy-consumption;co-integration test;Granger causality

F206

A

1002－2104(2011)11－0056－05

10．3969/j．issn．1002－2104．2011．11．010

2011－08－20

董會(huì)忠，博士，副教授，主要研究方向?yàn)楣I(yè)工程、能源經(jīng)濟(jì)。

山東省科技發(fā)展計(jì)劃(軟科學(xué)部分)項(xiàng)目“能源約束下山東省鋼鐵工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與優(yōu)化對策研究”(編號(hào):2010RKGB3038);山東省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目“山東半島制造業(yè)基地精益物流外包決策與物流服務(wù)商選擇研究”(編號(hào):2009RKA173)。

(編輯:于 杰)