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1、基于面板数据的我国能源消费与 GDP 关系实证分析暨南大学 潘红莉、林旺如、曾彩霞目录摘要 .2一问题的提出 .3（一）研究背景 .3（二）研究意义 .3二研究现状及问题 .3三本文贡献 .4四. 模型介绍 .4（一）面板数据模型和优势 .4(二)长期分析 .5（三）短期动态调整分析: .9五. 模型准备 .10（一） 变量说明 .10（二）数据来源与预处理 .11六. 实证模型分析 .11（一）长期分析 .11（二）短期动态调整分析 .15七. 结论及政策建议 .17（一）主要结论 .17（二）政策建议 .18八. 模型优缺点及改进方向 .19参考文献 .191摘要能源是经济发展的物质基础，
2、当今世界由能源引发的战争冲突不断。中国一直是能源消耗大国，面对人均占有量低，节能减排国际压力巨大的现状，我国提出了节能减排的目标，强调低碳生活和生产，而实现节能减排和低碳生产是否会对经济造成负面的影响以及经济的高增长是否以能源的高消耗为基础和代价都是学者们热烈讨论的问题，也是大众非常关心的问题。探究经济增长对能源消费的依赖强度以及经济增长与能源消费之间的相互关系，对我国实现节能减排承诺目标具有重大现实意义。本文运用我国 1995 年至 2009 年间能源消费总量面板统计数据，主要采用面板数据采用长期短期结合，定性与定量结合，主要采用面板协整理论，回归模型，VAR，格兰杰因果检验与脉冲响应分析对
3、我国能源消费与 GDP 关系进行分析并得出了相应结论。论文首先系统地阐述了国内外有关能源消费与经济增长关系的主要理论，然后介绍最新面板数据计量经济理论进展并将其引进模型进行分析，最后根据分析结果得出结论以及政策建议。关键词：面板协整检验；面板回归；VAR；脉冲响应2一问题的提出（一）研究背景能源是人类社会赖以生存的和发展的物质基础也是经济发展的物质基础，是经济发展的动力之源和整个社会生产力的核心，同时经济增长又能为能源体系的发展提供必要的物质条件和经济基础。GDP 与能源消费之间的相互影响、相互制约、相互促进的关系使我们所不能忽略的方面。中国一直是能源消耗大国，巴黎的国际能源机构（IEA）发布
4、的2007 全球能源展望报告预计，中国到 2010 年以后将取代美国成为全球头号能源消费国。中国经济的快速增长超过了所有其他主要国家，同时也使得其对能源的需求迅速增长。预计到 2030 年，中国对石油和煤炭等主要能源的需求将比目前增长一倍以上，平均每年增长约 3.2。面对能源需求的日益上涨、国际国内能源提供的相对紧缺、可持续发展要求、国内人均能源占有量低、节能减排国际压力巨大等等问题，我国提出了节能减排的目标，强调低碳生活和生产。而对于中国这样一个经济技术还不是很发达的国家来说实现节能减排和低碳生产是否会对经济造成负面的影响以及经济增长与节能减排、低碳生产能否协调进行，成为学者们热烈讨论的问题
5、，也是大众非常关心的问题。作为大学生，关心经济增长与能源消费的关系，关心国家经济的健康和可持续发展也很必要。（二）研究意义了解全国以及地区经济增长与能源消耗之间相互关系，正确估计经济增长对能源消费造成影响，对于我国整体以及针对不同地区实行不同的经济政策，实行有步骤有区别的经济结构调整具有重大现实意义。同时随着目前不可再生能源的相对短缺，能源价格的普遍提升，而不同地区对不同的能源的供给和需求不一致，发现各地区对能源的依赖程度可以很好的调配能源，调节经济结构，防止能源成为经济发展的瓶颈。对促使不可再生资源的研发和利用实现可持续发展都有重要的意义。二研究现状及问题关于能源消费与经济增长之间关系的问题
6、，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。林伯强（2003）利用三要素生产函数，应用协整分析和误差修正模型研究中国电力消费与经济增长之间的关系；刘星（2005）通过对 GDP 与能源消费格兰杰因果关系的检验,发现两者之间存在着单向因果关系；韩智勇、魏一鸣、焦建玲、范英、张九天(2004)对 1978-2000 年中国能源消费与经济增长的协整性和因果关系研究；刘小丽、卢凤君(2007)，基于 1981-2004 年中国 GDP、能源3消费量及能源行业固定资产投资等统计数据，利用格兰杰因果关系和误差修正模型，研究了能源消费
7、量与经济之间的关系，以上研究都同时证明了 GDP 增长与能源消耗之间的协整关系。然而 Yu 和 Jin(1992)使用 Engle 和 ranger(1987)提出的 E-G 两步法，利用1974-1990 年间的美国季度数据进行分析和检验得到与前面的学者相反的结论。通过以上介绍的国内外研究情况可以看到：第一，目前大多数关于能源消耗与经济增长的研究均采用宏观总量时间序列数据进行协整检验。针对全国地区差异，比如能耗效率等因素影响可能造成估计结果不可靠。第二，目前关于两者关系研究多限于定性研究。三本文贡献为克服全国地区差异，比如能耗效率等因素影响可能造成估计结果不可靠问题，本文采用面板数据进行分析
8、。首先，本文用面板数据对二者长期均衡关系进行检验，结果较宏观总量时间序列分析更加可靠，弥补了前人不足。其次，根据前人二者协整检验结论只能定性说明缺乏定量支持的不足，本文通过面板回归模型得到了能源对经济增长的长期弹性系数并分解出了各个地区经济增长对环境的压力程度并发现地区差异很大。从这一角度分析目前的文献中尚未发现。最后，本文还就二者短期动态调整通过建立 VAR 模型和脉冲响应函数进行了分析，并在此基础上进行了格兰杰因果检验得到了和前人不同的结论。四.模型介绍（一）面板数据模型和优势：面 板 数 据 ， 即 Panel Data， 是 截 面 数 据 与 时 间 序 列 数 据 综 合 起 来 的 一 种 数 据类 型 。 它 有 时 间 序 列 和 截 面 两 个 维 度 。 具 有 下 列 优 势 ：（1）可以控制个体异质性。面板数据表明个体、企业、州和国家之间都存在异质性。时间序列和横截面分析没有控制这种异质性，因而其结果很可能是有偏的。（2）面板数据模型增加了样本容量，有利于改善模型参数估计的有效性，降低估计误差，也更适合研究动态调整过程，表面上相对稳定的横截面分析事实上隐藏了许多变化，允许我们构建并检验更复杂的行为模型。（3）面板数据具有更多的信息，更大的变异，变量间更弱的共线性，更大的自由度以及更高的效率，减少了时间序列的多重共线性的影响，同
