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能源消耗与经济增长长期均衡及短期因果关系分析 　　内容摘要：本文主要运用单位根检验、协整检验及向量误差修正（VEC）模型等计量方法对我国1952-2010年间能源消耗和经济增长之间的关系进行实证分析。结果表明，在长期内，我国经济增长是能源消耗的单向格兰杰因果关系；在短期内，二者互为格兰杰因果关系。 　　关键词：协整检验 VEC模型 能源消耗 经济增长 　　文献综述及问题提出 　　Kraft.J和Kraft.A（1978）是学术界比较早研究经济增长和能源消费之间关系的学者，他们利用美国1947-1974年的数据，发现美国GNP和能源消费之间具有单向的因果关系。Lee和Chang（2007）研究了部分发展中国家能源消费与经济增长的关系，发现二者之间存在双向的因果关系。Hwang和Gum（1992）在对中国台湾地区能源消费和经济增长关系进行实证研究，得出能源消费与经济增长之间存在双向因果关系的结论。韩智勇、魏一鸣（2004）对1978-2000年我国能源消耗与经济增长进行协整分析及因果关系分析，认为二者之间不存在长期协整关系，但存在双向的Granger因果关系。 　　国内外学者大多侧重于对能源消耗与经济增长之间的因果关系检验。并且大多是先对能源消耗与经济增长进行协整检验，而后直接运用Granger因果关系检验，得出相应的结论。国内的学者由于在选取变量、数据的跨度上有所不同，所得出的结论也不尽相同。本文对1952-2010年能源消耗和经济增长进行研究，在验证二者之间存在协整关系后，直接建立向量误差修正（VEC）模型，通过VEC模型对能源消耗与经济增长之间的关系进行研究，这样能更全面、更系统地研究二者之间长期和短期的相互关系。这与国内外多数学者先验证二者之间存在协整关系后直接运用“Granger因果关系”来检验二者之间是否存在相互的因果关系有所不同。 　　计量模型与数据说明 　　（一）计量模型 　　1.平稳性检验—单位根检验。时间序列平稳性检验最常用的方法是单位根检验，其实质是检验自回归模型中滞后变量的显著性，常用DF检验和ADF检验，前者适用于一阶自回归模型，无法保证随机干扰项的白噪声，所以，一般常用ADF检验。ADF检验的模型如下： 　　模型1： 　　模型2?? 　　模型3： 　　模型1与另外两个模型的区别在于是否有常数项和时间趋势。实际检验时从模型3开始，然后模型2，再模型1，直到检验到拒绝零假设，即原序列不存在单位根，为平稳序列。如果三个模型都不能拒绝零假设时，说明时间序列是非平稳的，可以检验时间序列的差分形式的平稳性。若一个时间序列经过d次差分后成为平稳序列，则原序列为d阶单整序列。 　　2.协整检验。协整的定义：如果时间序列y1t，y2t，…ynt都是d阶单整序列，即I（d），存在一个向量a=（a1，a2，…an），使ay`t：（d-b），其中yt=（y1t，y2t…ynt），d≥b≥0。则序列y1t，y2t，…ynt为（d，b）阶协整，α为协整向量。为检验两变量xt和yt是否存在协整关系，Engle和Granger在1987年提出两步检验法，即EG检验。对于同阶单整的序列xt和yt，首先，采用OLS法建立回归模型： 　　Yt=α+βxt+εt 　　α和β表示回归系数的估计值，则模型残差估计值为ε=yt-α-βxt 　　然后，对ε进行平稳性检验，若ε：I（0），即ε本身是平稳性时间序列，ADF检验的结果不存在单位根，则xt和yt具有协整关系。 　　3.向量误差修正（VEC）模型。向量误差修正（VEC）模型是对各变量施加了协整约束条件的向量自回归模型（VAR），VEC模型只能用于有协整关系的序列建立模型。协整反映的是变量之间的长期均衡关系，但是在短期内，两者可能出现失衡，误差修正模型反映了短期波动偏离长期均衡关系的程度，在误差修正模型中包含有协整关系，用协整组合的均衡误差对模型进行修正。若能源消耗和经济增长之间具有协整关系，可以建立如下的向量误差修正模型： 　　（1） 　　（2） 　　其中，△表示差分，ECM表示长期的均衡误差。 　　通过VEC模型，可以更系统、更全面、更细致地研究变量之间长期和短期的相互因果关系。在式（1）中，若βi显著不等于0，则在短期内能源消耗是经济增长的格兰杰原因；若βi显著等于0，则在短期内能源消耗不是经济增长的格兰杰原因。若λ显著不等于0，则在长期内能源消耗是经济增长的格兰杰原因；若λ显著等于0，则在长期内能源消耗不是经济增长的格兰杰原因。同样，在式（2）中可以判断经济增长是否是能源消耗的长期和短期格兰杰原因。 　　（二）数据说明 　　经济增长指标，用GDP是衡量经济增长是目前最常用的做法，本研究选用GDPP代表人均国内生产总值，意在排除人口扩张对经济