山東省能源消費與經(jīng)濟增長的協(xié)整關系及能源需求預測

吳士健，宋立群，劉新民

山東科技大學經(jīng)濟管理學院，山東青島266590

山東省能源消費與經(jīng)濟增長的協(xié)整關系及能源需求預測

吳士健，宋立群，劉新民

山東科技大學經(jīng)濟管理學院，山東青島266590

基于山東省1985～2013年間一次性能源消費與經(jīng)濟增長的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在平穩(wěn)性檢驗的基礎上對兩者之間的內在關系進行了協(xié)整檢驗和誤差修正模型分析發(fā)現(xiàn)山東省能源消費與GDP增長之間存在穩(wěn)定的雙向格蘭杰因果關系，經(jīng)濟增長和能源消費之間的相互依賴性很強。構建了廣義差分回歸預測模型，檢驗了模型精度并據(jù)此對山東省能源需求進行了預測，明確了未來面臨的能源約束狀況。

能源消費；經(jīng)濟增長；協(xié)整關系；需求預測

1　引言

能源消費與經(jīng)濟增長之間內在關系的研究是制定能源經(jīng)濟政策的基礎。早期對二者關系的研究主要以線性回歸分析為主，采用最小二乘估計法，通過構建回歸模型來進行驗證。受數(shù)據(jù)自身非平穩(wěn)性的影響，可能會導致“偽回歸”問題，影響研究結論的科學性［1］。1987年，恩格爾和格蘭杰提出了協(xié)整理論及檢驗方法，為非平穩(wěn)時間序列的模型構建提供了一種可信賴的工具，也為能源消費和經(jīng)濟增長之間內在關系研究提供了一條全新的思路與方法。Yu和Jin較早利用E-G兩步法檢驗了美國1974～1990年間能源消費與收入之間的關系，認為不存在長期協(xié)整關系［2］。Cheng和Lai利用我國臺灣地區(qū)1955～1993年間的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)能源消費與GDP、勞動力需求之間不存在協(xié)整關系；而基于VAR的研究則發(fā)現(xiàn)，存在著GDP到能源消費的單向Granger因果關系［3］。Yang采用同樣的方法檢驗了GDP與能源消費總量及單項能源之間的關系，發(fā)現(xiàn)存在GDP與能源消費總量、煤炭、電力之間的雙向Granger因果關系，與石油之間的單向因果關系，以及天然氣到GDP的單向因果關系［4］。之后，Asafu-Adjaye對印度、印度尼西亞等國［5］，Soytas和Sari對比分析了新興市場國家與七國集團［6］，以及Mehrara從人均角度對石油輸出國的能源消費與經(jīng)濟增長情況進行了研究，分別得出了不同的結論［7］。

隨著能源經(jīng)濟問題日益突出，國內學者也對二者之間的關系進行了研究，并得出了三種結論。丁煥峰、周月鵬，王鑒雪等，戴新穎等發(fā)現(xiàn)，我國能源消費與經(jīng)濟增長之間存在著雙向格蘭杰因果關系［8-10］。劉小麗、盧鳳君，馬宏偉等研究發(fā)現(xiàn)，GDP與能源消費之間存在著單向因果關系，經(jīng)濟增長是導致能源消費的原因［11，12］；與此相反，張寶山，王秀麗等則認為，能源消費是導致經(jīng)濟增長原因而不是結果［13，14］。此外，王火根基于我國30個省市1999～2005年的面板數(shù)據(jù)進行的Granger面板因果檢驗表明，能源消費與GDP增長之間存在著單向因果關系［15］；李曉嘉、劉鵬發(fā)現(xiàn)，省域GDP總量與工業(yè)增加值均與石油消費有緊密聯(lián)系，存在長期均衡關系［16］。

綜上分析可以看出，應用協(xié)整理論等對能源消費與經(jīng)濟增長之間的Granger因果關系進行檢驗已成為學者們普遍采用的方法。但在實際應用中，由于選擇的樣本時段不同，使用的檢驗方法不同，得出的檢驗結論也不同。說明能源消費與經(jīng)濟增長關系研究受樣本選擇和方法應用的影響很大，研究結論不具有普遍性，必須針對各地區(qū)的情況進行具體分析。

山東省是我國重要的經(jīng)濟大省，同時也是能源生產(chǎn)和消費大省，幾乎囊括了經(jīng)濟發(fā)展過程中所有的能源經(jīng)濟問題，并且表現(xiàn)的更為突出。一是能源供求缺口較大，能源約束嚴峻。自2000年起，山東省首次出現(xiàn)能源供求缺口，2003年后徹底轉變?yōu)槟茉摧斎氪笫　?014年，山東省一次能源生產(chǎn)總量為15220.4萬tce（包含水電、風電和太陽能光伏發(fā)電），一次性能源消費總量35362.6萬tce，需求缺口高達56.96%①資料來源：根據(jù)2015年《山東省統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)計算取得。。二是能源結構不合理，煤炭消費比重過高。2014年，山東省煤炭消費比重為80.5%，遠高于全國平均水平的66.0%和世界平均水平的27%。三是污染排放嚴重。2012年，山東省SO2排放量174.9萬t，NOX排放量173.9萬t，均居全國首位。萬元工業(yè)增加值SO2排放量為8.7 kg，明顯高于江蘇、廣東和浙江等沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)②資料來源：《山東省2013—2020年大氣污染防治規(guī)劃》，2013-07-17。。面對日益嚴重的能源、環(huán)境壓力，山東省出臺了一系列措施，嚴控能源消費總量，積極降低能耗強度和能耗總量。然而，這些措施在降低環(huán)境污染的同時會不會影響到山東省的總體經(jīng)濟增長，減少煤炭消費又給能源約束帶來怎樣的壓力，政策能否達到應有的效果等，都需要進行科學的分析。本研究以1985～2013年間山東省能源消費和經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)為基礎，對二者之間的內在關系進行檢驗，并結合經(jīng)濟增長目標，對能源消費進行預測，為政策制定和實施提供依據(jù)。

2　山東省能源消費與經(jīng)濟增長之間的內在關系

2.1變量選擇與數(shù)據(jù)處理

考慮到數(shù)據(jù)的代表性與可得性，本研究選取了1985～2013年的山東省地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）和一次性能源消費總量（EC）數(shù)據(jù)進行分析，樣本觀測值各為29個。由于直接獲取的GDP數(shù)據(jù)為名義值，因此，需要用GDP平減指數(shù)（GDP deflator）來剔除價格因素變動的影響。具體方法是，根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的各省當年名義地區(qū)生產(chǎn)總值和按可比價格計算的生產(chǎn)總值指數(shù)，測算出山東省歷年GDP平減指數(shù)，再以1985年為基期，將名義值轉化成實際值，單位為億元人民幣。能源消費總量（EC）數(shù)據(jù)根據(jù)歷年《山東統(tǒng)計年鑒》公布的能源消費平衡表和各類能源消費數(shù)據(jù)計算取得，并轉換成標準煤量，單位為萬tce。所有數(shù)據(jù)處理和分析均利用計量經(jīng)濟學軟件EViews7.2完成。為便于分析，在數(shù)據(jù)處理中將各時間序列數(shù)據(jù)取自然對數(shù)值，記為LGDP和LEC。

2.2變量的平穩(wěn)性檢驗

先對LGDP和LEC進行平穩(wěn)性檢驗，看是否為同階單整序列。分別繪出兩個變量序列及其一階差分和二階差分序列的折線圖，如圖1～3所示，用以判斷序列隨時間變化的趨勢，從而確定選擇什么樣的單位根檢驗形式，即有無常數(shù)項或時間趨勢項。

LGDP和LEC的均值都大于零且其時間序列具有一定的時間趨勢（見圖1），即其數(shù)值隨著時間的變化呈現(xiàn)上升的態(tài)勢，所以選擇帶有位移項和時間趨勢項的單位根檢驗形式。經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，原序列不平穩(wěn)，即至少有一個單位根存在。對其一階差分后（見圖2），DLGDP的時間序列在0軸上方波動，沒有明顯的上升或下降趨勢，同樣，DLEC的時間序列折線雖然圍繞0軸上下波動，但主要位于0軸的上方，可以認為時間趨勢已被消除。因此，在對LGDP和LEC的一階差分序列DLGDP和DLEC進行單位根檢驗時，可以不再考慮時間趨勢項的影響。LGDP和LEC的二階差分序列圖形圍繞0軸上下波動，并且不隨時間變化而上升或下降（見圖3），時間趨勢被消除，所以對其二階差分進行檢驗時不考慮位移項和時間趨勢項。

圖1　LGDP與LEC序列的折線圖Fig.1 Line chart of LGDP and LEC sequences

圖2　LGDP與LEC一階差分序列的折線圖Fig.2 Line chart of first-order differential sequences of LGDP and LEC

圖3　LGDP與LEC二階差分序列的折線圖Fig.2 Line chart of second-order differential sequences of LGDP and LEC

采用AIC標準確定滯后階數(shù)，對LGDP、LEC、LCC和LPC進行單位根檢驗（見表1）。LGDP和LEC的原序列存在至少一個單位根，是非平穩(wěn)序列；其一階差分序列DLGDP和DLEC仍不平穩(wěn)，至少存在兩個單位根，需要進行二階差分。對原序列二階差分后發(fā)現(xiàn)，各指標在1%的顯著性水平下都通過了檢驗，達到了平穩(wěn)性要求。因而可以認為，LGDP和LEC符合協(xié)整檢驗的要求，屬于同階單整序列。

表1　LGDP、LEC、LCC和LPC的單位根檢驗結果Table 1 Results of unit root test of LGDP,LEC,LCC and LPC

2.3協(xié)整檢驗

由變量平穩(wěn)性檢驗結果可知，LGDP和LEC滿足協(xié)整檢驗要求，可以對二者間的長期均衡關系進行協(xié)整檢驗。運用OLS法進行回歸分析，可得LGDP和LEC之間的協(xié)整方程1：

從殘差序列的折線圖（見圖4），可以看出，方程殘差序列在0軸上下波動，即殘差項的均值為0，且時間趨勢不是很明顯，因而在進行單位根檢驗時可以不考慮位移項和時間趨勢項。

圖4　殘差序列的折線圖Fig.4 Line chart of residual sequences

對殘差序列項進行單位檢驗（見表2），可以看到，回歸方程的殘差項在5%的顯著性水平下達到了平穩(wěn)，因而可以認為LGDP和LEC序列之間存在穩(wěn)定的協(xié)整關系，并且兩個協(xié)整方程的系數(shù)都為正。從長期均衡關系來看，表明1985～2013年山東省GDP增長與一次性能源消費之間具有共同波動趨勢。

表2　殘差序列的單位根檢驗結果Table 2 Results of unit root test of residual sequences

2.4誤差修正模型

由上分析可知，山東省GDP增長與能源消費之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關系，但短期仍有可能會出現(xiàn)失衡。為了增強模型的精確度，可以通過構建誤差修正模型分析它們之間的短期波動情況。由協(xié)整回歸方程可得誤差修正模型2：

逐步剔除回歸系數(shù)中不顯著的滯后期來建立誤差修正模型，通過OLS估計模型中的系數(shù)，可以得到誤差修正模型如下：

上式表明，山東省經(jīng)濟增長的短期波動受兩方面因素的影響：一是受能源消費短期波動的影響；二是受偏離長期均衡的影響。當短期波動偏離了長期均衡時，為了維持經(jīng)濟增長與能源消費之間的長期均衡關系，將分別以-0.112、0.104的修正速度對非均衡狀態(tài)進行調整。上式的修正系數(shù)為-0.112、0.104，符合誤差修正機制；DW=1.944，殘差序列不存在自相關。

2.5因果關系檢驗與結果分析

由協(xié)整檢驗可知，LGDP和LEC之間存在長期協(xié)整關系，可以進行格蘭杰檢驗。運用EViews7.2軟件，將滯后值從1開始一直試驗下去，得到部分輸出結果（見表3）。

表3　Granger因果檢驗結果Table 3 Results of Granger causality test

檢驗發(fā)現(xiàn)，在5%的顯著性水平下，從滯后3期開始，對于原假設的檢驗指標F統(tǒng)計量開始大于其臨界值，表示拒絕原假設，即認為山東省GDP增長是一次性能源消費的格蘭杰原因。同樣，自滯后3期開始，對于原假設“LEC does not Granger Cause LGDP”的檢驗指標F統(tǒng)計量開始大于其臨界值，表示拒絕原假設，可以認為山東省能源消費也是GDP增長的格蘭杰原因。由此可以認為，山東省能源消費與經(jīng)濟增長之間存在著穩(wěn)定的雙向格蘭杰因果關系，GDP增長波動會影響到一次性能源需求水平，而能源消費水平的變動也會對GDP增長形成較大的影響。即從山東省總體上看，經(jīng)濟增長與能源需求存在著依存關系，一個變量的較大波動都會影響到另一個變量的穩(wěn)定性，過于減少能源消耗肯定會影響到經(jīng)濟的穩(wěn)定增長。

3　山東省能源消費需求的預測模型構建

基于山東省能源消費與GDP的雙向因果關系，可以運用協(xié)整方程進行能源消費需求和經(jīng)濟增長的雙向預測分析。為保證預測結果的可信性，需要對建立的協(xié)整方程進行自相關性、異方差性和穩(wěn)定性檢驗，以確定是否需要進行廣義差分回歸分析。

3.1LEC與LGDP的協(xié)整方程及檢驗

基于時間序列LEC與LGDP的二階單整性和殘差序列的平穩(wěn)序性，選用OLS法建立協(xié)整方程進行預測。選用DW值來檢驗方程是否存在一階自相關性，用Breush-Godfrey LM檢驗（即拉格朗日乘數(shù)檢驗）來分析殘差序列的高階自相關性或方程右邊存在滯后因變量情況下的自相關性，應用懷特檢驗法（White Heteroskedasticity Test-Cross Terms）檢驗方程的異方差性，使用鄒氏檢驗斷點檢驗和預測檢驗分析協(xié)整方程的穩(wěn)定性。所建立的協(xié)整方程和檢驗指標值見公式3。

R2=0.766，Adjusted R2=0.756，DW=0.183，F(xiàn)=497.895（0.0000），懷特檢驗WH=6.581（0.0372），鄒氏檢驗CH（2000）=36.822（0.0000）。

表4　協(xié)整方程的Breush-Godfrey LM檢驗結果Table 4 Results of Breush-Godfrey serial correlations LM test

對協(xié)整方程進行Breush-Godfrey LM檢驗（見表4）。由模型的統(tǒng)計檢驗值可以看出，模型擬合優(yōu)度值為0.949，回歸方程擬合度較高；但一階自相關性檢驗值DW=0.183小于臨界值，拒絕杜賓檢驗的原假設，說明方程存在一階自相關性；Breush-Godfrey LM檢驗統(tǒng)計量TR2的伴隨概率小于0.05，說明所構建的回歸方程的殘差項存在明顯的序列相關性；懷特檢驗的伴隨概率為0.0372，也小于0.05，檢驗結果不理想，說明回歸方程存在異方差性；鄒氏斷點檢驗的伴隨概率小于0.01，表明方程不具有穩(wěn)定性。因此，方程的總體檢驗指標不理想，如果用該方程直接進行能源消費需求量的預測可能會出現(xiàn)較大的偏差。為了保證預測結果的準確性，需要對原回歸方程進行修正。

3.2LEC與LGDP的廣義差分回歸預測模型

由原回歸方程的殘差序列相關圖（見圖5）可以看出，方程的自相關函數(shù)值呈震蕩式遞減趨勢，偏自相關函數(shù)值在滯后1階和2階處位于95%置信區(qū)域之外，在滯后2階后截尾（即趨于零），其他各階滯后的偏自相關函數(shù)值都位于置信區(qū)域之內。

圖5　LEC與LGDP協(xié)整方程的殘差序列相關圖Fig.5 Residual serial correlation diagram of LEC and LGDP co-integration equation

通過試驗和嘗試，決定采用AR（p）模型的廣義差分法來修正原方程自相關問題。由于帶有殘差序列存在3階序列相關，所以用AR（3）模型來修正，修正后的廣義差分回歸方程和各檢驗結果見公式4：

R2=0.993，Adjusted R2=0.992，DW=2.1744，F(xiàn)=1120.065，懷特檢驗WH=11.603（0.2366），鄒氏檢驗CH（2005）=7.0221（0.1347）

表5　廣義差分模型的Breush-Godfrey LM檢驗結果Table 5 Breush-Godfrey LM test results of generalized difference model

對以上廣義差分模型進行Breush-Godfrey LM檢驗（見表5）。通過統(tǒng)計檢驗發(fā)現(xiàn)，所構建的廣義差分回歸方程的復相關系數(shù)為0.993，修正復相關系數(shù)為0.992，方程的擬合優(yōu)度比原協(xié)整方程明顯提高；F統(tǒng)計量檢驗值為1120.065，比原方程顯著增大，表明廣義差分回歸方程的顯著性較強；杜賓檢驗值DW=2.1744，大于dL=1.05（N=25，k=1），Breush-Godfrey LM檢驗伴隨概率0.66＞0.05，修正后的模型不存在序列自相關性；懷特檢驗值伴隨概率0.237＞0.05，表明方程沒有異方差性；鄒氏檢驗伴隨概率0.13＞0.01表明修正后的方程通過了穩(wěn)定性檢驗。因此可以認為，所構建的山東省能源消費與經(jīng)濟增長之間的預測模型具有較好的檢驗結果，相比于協(xié)整方程更能反映出兩個時間變量間的關系。由下圖6也可以看出，山東省能源消費的模型預測值與實際值的擬合效果非常好，2006年以來幾乎是高度吻合。因此，如果獲得了相應的GDP增長數(shù)據(jù)，就可以用來對能源消費需求狀況進行預測。

圖6　山東省LEC與LGDP的廣義差分回歸模型擬合圖Fig.6 Fitting diagram of generalized different model of LEC and LGDP in Shandong Province

4　山東省能源消費需求預測

按照山東省總體經(jīng)濟規(guī)劃要求，2020年GDP總量要在2010年基礎上實現(xiàn)翻一番，即約為2010年的2倍左右，達到中等發(fā)達國家水平。按照這一規(guī)劃測算，GDP年均增長率約為7.5%，低于1978年以來山東省GDP增長率的平均水平。根據(jù)山東省統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，盡管受到經(jīng)濟下行壓力的影響，但經(jīng)濟增長總體上較為穩(wěn)定，2015年上半年增長速度按可比價格計算仍達到了7.8%，全年預計不會低于該數(shù)值。隨著穩(wěn)增長、促改革、調結構、惠民生等各項措施逐漸落實到位，2015至2020年實現(xiàn)GDP年均增長7.5%是有保障的。

按照2020年比2010年翻一番的增長目標估算，可以得到2015年至2020年以1985年不變價格計算的山東省GDP估計值，在此基礎上運用構建的廣義差分回歸模型即可得大2015-2020年的能源需求預測值，如表6所示。為便于分析比較，表6中同時給出了年均GDP增長率為6%、7.5%和8%情況下的山東省能源消費需求預測數(shù)值。

表6　山東省2015～2020年GDP增長與能源消費需求預測單位：萬tceTable 6 Forecast of GDP growth and energy consumption demand in Shandong Province during 2010～2020 Unit：ten thousand tce

由表6可以看出，如果按照GDP增長率8%估算，2015年山東省能源需求約為36480.07萬tce，比2014年能源需求略高。不考慮其他因素影響，如果按照GDP年均增長7.5%估算，山東省2020年的能源消費需求總量約為46369.65萬tce；而如果按照年均增長8%預測，則約為47245.40萬tce。

根據(jù)現(xiàn)有能源生產(chǎn)能力和增長潛力，吳士健、劉新民（2014）通過構建GM（1，1）灰色預測模型對山東省2010～2020年的能源供給水平進行了預測［17］，得出2020年的能源供給總量約為20429.9萬tce。即使按照最低能源需求估算，供求缺口仍然比較大。根據(jù)山東省節(jié)能減排政策規(guī)劃，未來5年內將會進一步壓減煤炭生產(chǎn)，淘汰落后產(chǎn)能，這更加大了山東省能源供給壓力，且在短期內難以消除。因此，必須及時制定科學的能源經(jīng)濟發(fā)展政策，合理調整經(jīng)濟結構和能源需求，加快開發(fā)清潔能源和替代能源，推行節(jié)能降耗技術，確保經(jīng)濟增長目標不受較大影響。

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The Co-integration between Energy Consumption and Economic Growth and the Forecast forEnergy Demand in Shandong Province

WU Shi-jian，SONG Li-qun，LIU Xin-min
College of Economics and Management/Shandong University of Science and Technology，Qingdao 266590，China

To study on the relationships of energy consumption and economic growth in Shandong Province，this paper collected the statistics data from 1985 to 2013 in Shandong Province，and took the co-integration test and error correction model analysis between them on the basis of stability test，which showed there was stable two-way Granger causal relationship between energy consumption and economic growth in Shandong Province with strong interdependence to each other.What's more，generalized differential regression prediction model was constructed to test the model accuracy.Based on these analysis，this paper made the prediction for the energy consumption in Shandong Province to forecast energy consumption constraints we were confronted with in the near future.

Energy consumption；economic growth；co-integration；demand forecast

F752.8

A

1000-2324（2016）05-0789-07

2016-05-23

2016-06-12

山東省優(yōu)秀中青年科學家科研獎勵基金（BS2013SF019）；第55批中國博士后科學基金面上資助項目（2014M551937）；國家統(tǒng)計局統(tǒng)計科研重點項目（2010LB27，2010LB21）；中國煤炭工業(yè)協(xié)會科學技術研究指導性計劃項目（MTKJ2014-218）；山東科技大學科研創(chuàng)新團隊支持計劃（2015TDJH103）

吳士?。?977-），男，副教授，博士，主要研究方向為資源經(jīng)濟及管理、技術創(chuàng)新管理.E-mail：everwsj@163.com