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1、摘要：2关键词：2Abstract3Key word3%1. 引言4%1. 文献综述5%1. 研究方法及数据来源6（一）向量自回归模型及其检验方法6（二）序列之间的协整性分析及其检验方法7（三）数据来源及预处理8%1. 数据分析及实证结果8（一）平稳性检验8（二）单位根检验9（三）确定最佳滞后阶数10K VAR估计的输出102. VAR模型滞后结构的检验10（四人格兰杰因果关系检验分析13（五人建立VAR模型13（六人脉冲响应分析14六.结论及建议15（一）结论15（二）建议15参考文献18附录1我国电力消费与第三产业发展的关系研究摘要： 为了实证研究我国电力消费与第三产业增加值之间的关系，选
2、取了 19802010年期间我国年 度电力消费总量和第三产业的增加值为样本数据，通过建立向量自回归(VAR)模型来拟合时间序列数 据。运用自相关图，单位根检验来判断时间序列数据是否平稳，得出最佳滞后阶数，并对初步得到 的VAR模型进行协整检验和格兰杰因果关系检验，判断出我国电力消费与第三产业增加值之间的关 系，确定最终合适的向量自回归模型，并在此基础上预测未来十年内电力消费、第三产业增加值之 间的变动以及各自的变化趋势。关键词： 单位根检验，Granger因果检验，VAR模型，脉冲响应Study on the relationship between electricityconsumptio
3、n and the development of the thirdindustry in ChinaAbstract: An empirical study on the relationship between electricity consumption and value added of the tertiary industry in China has selected Chinas total annual electricity consumption for the period 1980-2010 and increase the value for the sampl
4、e data of the tertiary industry, through the creation of vector autoregression (VAR) fitting models to time series data. Application since related figure, units root test to judgment time sequenee data is smooth, came best lag order number, and on preliminary are of VAR model for Association whole t
5、est and Grainger causal relationship test, judgment out in China power consumption and tertiary industry increased value Zhijian of relationship，determine eventually suitable of vector since regression model, and this Foundation Shang forecast future ten years within power consumption, and tertiary
6、industry increased value Zhijian of changes and their of changes trend.Key wordZ unit root test, Granger, VAR model, impulse response.、引言电力工业是国民经济发展中最重要的基础能源产业，是国民经济的第一基础产业， 是关系国计民生的基础产业，是世界各国经济发展战略的优先发展重点。作为一种先进 的生产力和基础产业，电力行业对促进国民经济的发展和社会进步起到重要的作用。与 社会经济和社会发展有着十分密切的关系，它不仅是关系国家经济安全的战略大问题， 而且与人们的日常生
7、活、社会稳定密切相关。国家电网公司总经理、党组书记刘振亚对 我国能源战略问题长期深入思考，撰写出版中国电力与能源一书，此书从电力的视 角深刻分析了解决我国能源问题的基本思路和转变能源发展方式的路径，并首次提出树 立”大能源观”，把坚持以电力为中心，实施“一特四大”战略作为电力发展的核心任 务，作为转变我国能源发展方式的战略基点。所以研究好电力消费这一项目迫在眉睫。 而国家信息中心经济预测部专家牛犁也曾说：“电力、交通运输数据可以客观反映宏观 经济情况。”作为经济景气程度的风向标，今年来全社会用电总量始终低位运行，佐证 了经济减速的预期。而GDP作为衡量经济总量水平最主要的指标，它与用电需求之间
8、 的关系成为重要的研究对象。前人对此关系已经做出了诸多的研究，本文侧重于探讨电 力消费与第三产业增加值之间的关系。很多学者对我国三次产业之间的关系进行了研究分析，认为第三产业与第一、第二 产业的发展紧密联系、互为因果，而且第三产业在三次产业中表现出枢纽地位，对第一、 第二产业有着重要影响，成为二者发展的有力支撑。放眼全球，第三产业旺势令人瞩目， 旅游、房地产、信息产业、体育产业、科技服务投资等领域正日益成为经济发展新的增 长点。部分城市正日益改变长期以来主要依靠第二产业为主带动经济增长的局面，第三 产业对GDP贡献正在逐年提升，发展势头迅猛的第三产业眼下成为牵动部分地区税收 高速增长的最主要的
9、动力。第三产业的发展吸纳了大量新增和从第一产业第二产业转移 出来的劳动力，这对于城市化，现代化水平的提高有着深远的意义。故而研究能源消费与第三产业之间的关系也将势在必行，本文就能源消费中的电力 消费与第三产业增加值展开讨论，旨在总结出两者的关系，为中国的健康、高效、环保 的可持续发展作出一点贡献。二、文献综述关于电力能源消费与经济变量的协整关系，学者们对此做了大量的实证，以不同的 国家为例并且获得了一定的研究成果。例如：1997年Glasure与Lee对南朝鲜、新加坡 的电力与经济增长关系的研究，结论是其影响是双方的。Asafu Adjaye(2000)用误差矫正 技术模型对印度、印度尼西亚、
10、菲律宾、泰国的电能与经济的关系进行了研究，得出电 能、收入、价格对泰国来说是相互影响的，而存在相反方向因果关系的国家是菲律宾。 Charles和Jumbe ( 2004 )的研究表明在马拉维电力消费与全部GDP (或者非农业GDP ) 是协整的，但是电力消费与农业GDP之间却不存在长期均衡关系。Yoo等人对1975-2006 年南美7个国家电力消费和经济增长之间的关系进行协整分析，发现对于不同发展水平 的国家二者间的因果关系不同，在阿根廷、巴西、智力、哥伦比亚和厄尔多瓜电力消费 与GDP增长存在单向的、短期的因果关系，意味着这些国家电力消耗的增长会直接影 响到经济增长；但是在委内瑞拉二者间呈现
11、着双向因果关系，这意味着电力消耗的增长 直接影响经济增长，并且经济增长也进一步刺激用电量的增加；而在秘鲁二者则不存在 因果关系。近年来我国学者也对我国电力消费与经济增长的关系开展了一些研究工作，协整分 析方法也是常用的重要方法之一。香港学者Alice Shiu对中国大陆电力经济关系进行研 究的结果表明，经济的发展对电力消费的推动不大，但电力短缺将对中国经济产生很大 的影响，中国必须做好电源的建设工作，但要注意不断优化能源结构。林伯强(2001) 就电力消费与中国经济增长进行了详细的研究：在三要素的生产函数框架下，本文应用 协整分析和误差修正模型技术研究了电力消费与经济增长之间的关系。实证结果表
12、明 GDP、资本、人力资本以及电力消费之间存在着长期均衡关系。这一证据支持中国电力 消费与经济增长具有内生性，并且这两个变量是互相联系的假说。张军（2004）的研究 结果认为中国1978-2002年间电力工业增长和国民经济增长之间存在着长期均衡关系， 改革开放以来电力工业的迅速发展在经济发展中发挥了重要作用，近些年来的投资过热 和电力兴业转制相对缓慢等原因，造成电力供应出现紧张状况，电力对国民经济发展的 制约隐现。陈汉利等的研究则认为我国经济增长能明显带动电力消费的增长，而电力消 费、对经济增长的影响相对较小，我国电力行业的发展对经济发展的推动作用还有待提 高。此类关于研究电力消费与经济增长之
13、间关系的文章还有很多，但是就电力消费与第 三产业发展之间的关系研究目前还不是太多，有研究表明浙江省第三产业的电力消费与 第三产业增加值呈现正相关性，因此，第三产业发展将增加电力消费的需求。本文将侧 重于研究电力消费与第三产业发展之间的关系。三、研究方法及数据来源（-）向量自回归模型及其检验方法向量自回归（VAR）是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生 变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推 广到由时间序列变量组成的“向量”自回归模型。无论建立什么模型，都要对其进行识别和检验，以判别其是否符合模型最初的假定 和经济意义。判断一个变量的变化
14、是否是另一个变量变化的原因，是经济计量学中常见 的问题。Granger提出一个判断因果关系的检验，这就是Granger因果检验。Granger 因果关系检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中。一个 变量如果受到其他变量的滞后影响，则称它们具有Granger因果关系。(-)序列之间的协整性分析及其检验方法美国学者Nelson与Plosser ( 1982)在其研究中曾指出，多数的宏观经济时间序列 都是不稳定的，而Stock与Watson ( 1989)的研究则表明因果性检验对序列的稳定性非 常敏感。因此，作为分析的第一步，要对电力消费和第三产业增加值的时间序列进行平 稳性
15、检验。如果一个序列非平稳，但其一阶差分是平稳的，则称此序列为一阶单整序列，记 。类似地，如果其必须经过d次差分后才能平稳，则此序列为d阶单整序列，记为1(d)。根据Engle和Granger在1978年提出的协整理论，对于两个都是随机波动的变量 序列，如果这两个序列的某个线性组合是稳定的，则称这两个序列为协整的。两个序列 具有相同的单整阶数，是序列之间具有协性的必要条件。如果已经判断两个序列兀和兀 是非平稳的，但其都是阶单整序列，则可以利用对回归方程兀=& +闲+的残差吕 是否平稳的检验来判断兀和兀的协整性。如果检验结果表明残差岂是非平稳的，则兀兀图1:我国电力消费与第三产业发展之间的线性图
16、任意一个线性组合都是非平稳的，则可以认为它们之间不存在协整关系。反之，如果检 验结果表明吕是平稳的，则可以认为兀和开之间存在协整关系。（三）数据来源及预处理本文实证研究采取了 1980-2010年的我国电力消费总量与第三产业增加值的年度数 据为样本，数据主要来源于官方资料中国统计年鉴。为了更好的进行研究，对时间 序列进行处理，将相应的数据取对数得到新的变量，详细数据见附录中表8。其中电力 消费用X表示，第三产业增加值用Y表示。四、数据分析及实证结果（一）平稳性检验对数据要先进行平稳性检验，因为经典回归模型（classical regression model）是建 立在数据变量稳定的基础之上的，对于非稳定变量，不能使用经典回归模型，否则有可 能会出现虚假回归等诸多问题。虚假回归就是指
