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1、能源消费与经济发展关系研究综述与展望内容摘要：我国在取得经济快速发展的同时，能源消费也日益扩大，能源供应危机和环境污染问题已经成为阻碍经济可持续发展的瓶颈。研究能源消费和经济发展的关系对于我国制定能源政策和经济发展战略具有重要意义。本文对能源消费和经济发展关系的相关研究进行了详细的梳理、总结和分析，并展望了未来的研究方向。 /2/view-13086114.htm关键词：能源消费 经济增长 关系 综述 展望改革开放以来，我国经济发展取得了举世瞩目的成就。最新数据显示，2010年我国国民生产总值（GDP）已经赶超日本成为世界第二大经济体，但同时也成为全球第一能源消费大国，能耗强度是日本的5倍。可
2、见在能源紧缺的背景下，我国的能源消耗总量过大，能源利用效率不高。正确处理能源消费和经济发展的关系成为我国可持续发展的关键，也是我国学者近年来研究的热点。早在工业革命的早期，一些西方学者就注意到了能源在经济发展中的重要作用，并开始了有关能源消费与经济发展关系的探索。英国经济学家威廉?斯坦利?杰文斯在1865年出版的煤炭问题中论述了煤的情况和各种替代能源非对称性的特点，认识到了能源消费和经济增长之间的依存关系，被认为是最早从经济学角度分析能源消费的专著。以丹尼斯?L?米都斯博士为代表的罗马俱乐部于1972年发表的著名报告增长的极限，第一次用模型方法研究了全球环境资源问题，证明能源作为一种基本的生产
3、要素，与劳动、资本一样，对经济增长有重要影响，给人类社会的传统发展模式敲响了警钟。1973年和1979年先后两次“石油危机”的爆发，促使能源消费与经济发展的关系受到前所未有的关注，涌现出大量的实证研究成果。近年来，随着研究的深入和计量经济学的不断发展，能源消费与经济发展研究已经形成了比较成熟的方法体系，一些新兴的理论也被应用到这一领域，为我们解决能源问题提供了全新的思路。本文对相关研究成果进行了系统梳理和总结，以期明确这一领域的研究脉络和发展状况，为进一步研究提供可借鉴的思路。文章主要从以下方面进行综述：第一，基于Granger因果关系检验、协整理论和误差修正模型等现代计量经济学方法，研究能源
4、消费和经济发展相关关系；第二，运用能源消耗强度、能源弹性系数等指标，考察经济发展中能源利用效率；第三，从新兴的“脱钩理论”角度，研究经济发展和能源消费“脱钩”的潜力和方法。最后对已有的研究进行总结，并展望进一步的研究方向。能源消费与经济发展相关关系研究Granger因果关系检验、协整理论和误差修正模型是研究能源消费与经济增长之间因果关系及其相互作用的重要工具，近年来在国内得到了广泛的应用。同时，我国学者还采用了其他研究方法，取得了丰硕的研究成果。（一）能源消费与经济发展的Granger因果关系检验美国经济学家Granger于1969年提出了因果关系检验，其核心思想是：在时间序列的前提下，若包含
5、了X和Y的过去信息对变量Y的预测效果，优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。Granger因果关系检验的提出为分析变量间的因果关系提供了有效的方法，成为研究能源消费与经济增长关系的重要工具。1978年，Kraft.J.和Kraft.A利用美国1947-1974年期间的数据进行了开拓性的研究，证明仅存在经济增长到能源消费的单向因果关系。然而Akarca和Long（1980） 使用同样的时间序列数据，但选取更短的样本时，不能得出类似结果，这说明样本区间的选择不同可能会影响实证结果。Yu和Hwang（1984）将上述研究的样本区间更新为1949-1979年
6、，但他们发现能源消费与经济增长之间不存在因果关系。Yu和Choi（1985）使用5国的数据研究发现：美国、英国和波兰的GNP与能源消费之间不存在因果关系；韩国存在GNP到能源消费的因果关系；而菲律宾存在相反方向的因果关系。相关的研究很多，但没有一致的结论。Granger因果关系检验采用的是时间序列数据，因此隐含着这些数据是平稳的假定，而大多数宏观经济是非平稳的，如果直接对这些数据进行检验，就会得出“伪”结果。（二）能源消费与经济发展的协整理论和误差修正模型协整理论的提出是基于某些变量之间存在着长期均衡关系。以两变量为例，协整是指虽然变量Y 与X 都是非平稳的，但它们的某个线性组合却是平稳的，即
7、Y 对X 的回归误差项是平稳的。协整意味着变量之间的长期均衡关系，即短期内可能会暂时偏离均衡，但短期失衡不会长久持续下去。协整技术是处理非平稳时间序列的有效工具，最常用的两种检验方法是Engle和Granger（1987）的E-G两步法以及Johansen和Juselius（1995）的极大似然法。Granger（1988）进一步提出，如果变量之间存在协整关系，那么也一定存在单项或双向的Granger因果关系。不过这时传统的因果关系检验存在设定偏误，应该使用误差修正模型。Yu和Jin（1992）最早将协整技术运用于能源消费与经济发展领域的研究，他们采用美国1974年1月至1990年4月间的月度
8、数据，利用E-G两步法检验发现能源消费和经济增长之间不存在长期协整关系，因此提出“中性假定”的观点。A. M. M. Masih 和R. Masih（1997）利用Johansen协整方法分析了印度等6 个亚洲国家能源消费和实际收入的关系，得出了混合结论。此后国外学者采用协整技术进行了更广泛的研究，对我国学者的研究起到了重要的引导作用。进入21世纪以来，我国学者纷纷采用协整理论和误差修正模型研究能源消费与经济发展的关系。林柏强（2003）在三要素生产函数框架下，检验发现电力消费和经济增长之间具有长期均衡关系；并采用基于误差修正模型的Granger因果关系检验得出，短期具有电力消费到GDP的单向
9、Granger因果关系。但林柏强的研究仅限于电力消费，韩志勇等（2004）使用1978-2000年我国能源消费总量与实际GDP的数据进行协整分析，发现两者之间不具有长期协整关系。马超群等（2004）研究表明GDP 分别与能源总消费、煤炭消费之间存在协整关系；而与石油、天然气和水电之间不存在协整关系。赵进文等（2007）认为韩志勇和马超群的研究对数据平稳性检验不足，存在“伪回归”的嫌疑，他率先应用非线性STR技术，揭示了我国经济增长对能源消费的影响具有非线性特征。刘长生等（2009）进一步建立了能源消费对经济增长的两部门非线性模型，发现我国能源消费对经济增长产生了倒U型的影响。师博（2007）采
10、用向量误差修正模型结合结构突变研究得出结论：1961年的产业结构调整和能源结构变迁，使得能源消费与经济增长之间不存在长期均衡关系。指出如果忽略产业结构的影响，会低估能源消费在经济增长中的作用。（三）能源消费与经济发展的其他方法研究1.面板数据分析。由于我国幅员辽阔，各地区、各省份的经济发展水平和能源消费状况存在较大的差异，仅从总量的角度，运用时间序列数据并不能解释彼此之间的内在关系。因此很多学者采用了最新发展的面板数据分析方法，该方法可以克服时间序列分析受多重共线性困扰的难题，能够提供更多的信息、减少共线性、增加自由度、提高估计效率。王火根等（2008）基于我国各省市面板数据，检验得出存在能源
11、消费到经济增的长单向因果关系。吴巧生等（2008）基于省际面板数据，从长短期角度分别分析了我国东、中、西部能源消费与经济增长的关系。张兆响等（2008）对我国东部、中部及西部三个地区的煤炭消费与经济增长之间的协整关系进行了研究。蔡旭娜等（2010）将面板数据模型应用到我国八大经济区域经济增长与能源消费关系的研究中。 另外一些研究是针对我国单个省份或地区的，例如：成海燕等（2009）研究了北京市1985-2006年的数据，发现存在经济增长到能源消费的单向因果关系。刘旖芸（2009）在其博士论文中分析了上海市能源消费与经济发展的关系。2.灰色关联分析。灰色关联分析是基于灰色系统理论提出的一种系统分
12、析方法，是用灰色关联顺序来描绘因素间相关程度的方法，强调了因素间相关程度的顺序。通过关联度分析，可以找出影响关键量发展变化的主要因素，它较其他分析方法更能准确地反映各因素间的亲疏序次和空间分布规律。黄飞（2001）采用该方法分析，认为能源消费结构中与国民经济发展关系最大的是石油，其次是电力，再次是煤。3.DEA方法。解垩（2008）和曾胜（2009）采用了DEA的方法，前者比较了能源消费作为投入要素纳入生产函数前后的平均Malmqusit 生产率指数、平均技术进步和技术效率，认为能源投入对经济增长发挥了基础性的作用；后者将能源增量作为投入，由能源增量所带来的GDP 增量作为产出，对1980-2
13、007 年的历史数据进行分析，就能源的使用进行相对有效性评价。综上所述，由于不同的学者采用的方法不同、采集数据的时间和地点不同，至今未得出一致的结论。但从我国的研究成果来看，并没有能源消费和经济发展不相关的证据，因此，研究两者之间的关系对于我国制定经济发展战略和能源消费政策具有重要意义。经济发展中能源利用效率及产业结构与能源消费关系研究经济发展不仅意味着经济总量的增加，更包含着产业结构优化、科技含量提高、环境污染减少等深刻内涵。因此，实现可持续发展需要努力通过技术进步、产业结构调整、管理创新等方法提高能源利用效率，力图在保持经济增长的同时尽可能降低能源消耗。并且特别要重视产业结构调整与能源消费
14、的关系。（一）影响能源利用效率的因素分析20世纪80时年代以来，我国经济持续快速增长，能源消耗强度却持续下降，一些外国学者（Thomas G. Rawski，Jonathan E. Sinton等）认为这是因为我国能源和经济统计是不准确的。该观点受到了我国学者的强烈反对。史丹（2002）认为对外开放、产业结构和经济体制是影响能源利用效率的重要因素。韩志勇等（2003）将能源强度变化分解为结构份额和效率份额，并提出了结构份额和效率份额的计算方法，分析表明我国能源强度下降的主要动力来自于各产业能源利用效率的提高。王海鹏等（2005）通过分析认为：上海市电力消费强度下降是电力使用效率提高和产业结构调
15、整综合作用的结果，结构份额的影响更大。刘凤朝等（2007）基于1985-2003年的数据测算了我国能源消费强度变化中的结构份额和效率份额，得出了同样的结论。杨洋等（2008）运用最小二乘法研究，结果表明产业结构变动对能源强度的影响程度最大；技术进步和能源价格的提高也起到了一定作用。（二）产业结构与能源消费关系众多的研究肯定了产业结构在提高能源利用效率中的作用，那么如何进行合理的产业结构调整成为研究的重点。史丹、张金隆（2003）采用两个回归分析模型，分析显示电力和石油的消费需求主要受第二产业尤其是工业的影响；第一产业对煤炭消费的影响大大超过其他产业。张丽峰（2005）运用协整理论检验了不同产业
16、能源消费与产业发展的关系，结果得出第二产业能源消费弹性最低；第一产业、第二产业短期国内生产总值与能源消费相同方向变化。郭志军等（2007）利用协整检验和误差修正模型，研究发现：从短期看，三次产业的变动对能源消费的影响程度为正，大小依次为第二产业、第三产业、第一产业；但是从长期看第一产业的变动对能源消费的效应为负，第二产业和第三产业的变动对其效应为正。由于灰色关联分析法计算简便，对样本的数量和规律性没有具体要求，受到众多专家的青睐。张炎治等（2005）利用灰色关联度分析法分析了我国能源消费总量、各能源品种消费量与高耗能行业产值结构变动之间的关系，建议控制高耗能行业的发展；大力发展第三产业。曾波等（2006）总结得出：第二产业对能源消费总量的影响最大；在产业内部，工业是能源消费能力最强的行业。（三）最优能源强度上述研究都是在探索提高能源利用效率、降低能源强度的途径，但许多研究结论显示，能源消费与经济增长存在双向因果关系，这意味着过度降低能源消费会损害经济
