基于经济增长与能源消费关系的中国能源消费预测
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作者: 陈正
摘要：通过对1978～2008年能源消费和GDP的实证关系分析，发现存在较稳定的由GDP到能源消费的单向因果关系和协整关系，构造出由GDP到能源消费的二阶误差修正模型，并用该模型完成对能源消费总量的预测。
关键词：经济增长；能源消费；协整分析
中图分类号：F61 文献标识码：A 文章编号：1000－2731(2011)05－0065－06
据国际能源署2010年7月19日的报告，2009年中国能源消费总量已经略高出美国，居世界第一。中国能源消费问题引起国内外普遍关注。判断中国能源消费总量今后将如何增长是一个非常复杂的难题。无论是短期变化，还是长期趋势都需要考虑国内外多种因素，特别是经济发展态势。本文从定量分析经济增长与能源消费关系入手，通过对经济增长的预测结果间接估计能源消费总量变动趋势。
一、能源需求与经济增长关系的定量分析
从国内外研究成果看大多的研究模式是一致的，即用GDP数据代表经济发展，用能源消费总量数据代表能源消费，选用经济计量模型展开研究。但由于研究的地区、使用具体方法和数据的范围不同，结果也不尽相同。
从国内看，赵丽霞，魏巍贤将能源引入c－D函数，建立向量自回归模型，得出能源消费与经济增长存在正向的相关关系；黄敏，赫英采用三因素CES生产函数建立了中国能源消费与经济增长的关系的模型，得出由能源到经济单向因果关系；刘星通过对1985－2003年GDP与能源消费进行格兰杰因果关系的检验，认为经济增长导致能源消费的增加，同时认为中国GDP与能源消费之间存在着协整关系；王海鹏，田澎，靳萍利用1953－2002年的统计数据和状态空间模型对中国能源消费与经济增长关系进行了研究，认为中国能源消费与经济增长之间存在一种随时间不断变化的长期均衡关系即变参数协整关系；赵进文，范继涛应用非线性STR模型分析1953－2005年中国能源消费与经济增长之间内在结构依从关系，认为仅存在着从能源消费到经济增长的单向格兰杰因果关系。
综上，从理论和实证看，能源消费与经济增长的依存关系在中国的具体表结果现还未有一个一致性的结论，还有待使用最新数据展开深入研究。
(一)数据来源与处理
本文的分析数据来源于《中国统计年鉴2009》，其中能源消费总量以万吨标准煤为单位，GDP以亿元为单位。1978－2008年间中国国内物价变化很大，造成名义GDP与实际GDP数值之间出现较大差异。由于能源消费总量是以万吨标准煤为单位，不包含价格变动的影响，因此在研究经济增长与能源消费关系时，应该选取扣除价格变动影响后的实际GDP。实际上国内的大多数同类研究都选用以不变价格计算的实际GDP作为经济发展变量。本文以用1978年不变价格计算的GDP指数和1978年GDP总量3645.217亿元为依据，推算出以1978年不变价格计算的实际GDP，用此实际GDP(下文记为GDP)作为经济发展变量进行实证分析。
由于变量对数的差分近似地等于该变量的变化率，而经济变量的变化率常常是稳定序列，因此适合在经典回归方程中分析。同时，为了减小变量的异方差和便于同其他同类研究成果相比较，本文在具体分析前对GDP和能源消费总量作自然对数变换，并以变换后的时间序列作为分析变量，分别用LNG－DP和LNEN表示。
(二)简单回归分析
在深入分析中国GDP和能源消费的动态关系之前，首先对两者进行简单相关分析。利用Eviews5.0的OLS估计，得到如下结果：
LNEN＝6.499784＋0.536775％LNGDP (1)
(39.55993) (31.41440)
R2＝0.971453 DW＝0.195600
(1)式中括号内表示系数估计的t统计量，从回归的结果来看，回归方程和系数都表现出高度显著。但DW值为0.1956，小于dL＝1.36，说明残差序列存在正自相关。利用Vgqaite检验统计量nR2对上述回归结果的残差进行检验，得到nR2＝15.04825，说明在1％的显著性水平下否定原假设，即认为随机项中存在异方差。很明显，用简单线性回归分析不能有效解释能源消费和GDP之间的关系。
(三)协整分析
1.单位根检验平稳性检验是检验时间序列数据的波动是否平稳。分别对变量LNEN、LNGDP的水平值及其一阶差分序列进行ADF检验，检验结果见表1。
从表1可以看出，LNEN和LNGDP的ADF统计量均大于1％－10％水平所有的临界值，无法拒绝原假设，即都为非平稳序列。LINEN的一阶差分序列DLNEN的ADF统计量在10％的显著性水平下拒绝原假设、LNGDP的一阶差分序列DLNGDP的ADF统计量在1％的显著性水平下拒绝原假设，即可以认为都是平稳序列。因此，检验结果表明LNEN变量和LNGDP变量都是一阶单整序列I(1)。
2.协整检验协整的经济意义在于：两个经济变量，虽然它们各自有各自的长期波动规律，但如果它们是协整的，则它们之间存在着一个长期稳定的比例关系。如果一组非平稳时间序列不存在协整关系，则根据它们构造出的回归模型就可能是伪回归。
由于LNEN变量和LNGDP变量都是一阶单整序列I(1)，它们之间可能存在协整关系。本文选用EG两步检验法对两者进行分析。
第一步，建立LNEN与LNGDP之间线性回归模型，其结果如下(该模型与方程(1)相同)：
LINENt＝6.499784＋0.536775LNGDPt＋μt (2)
第二步，检验残差序列｛μt｝是否为平稳时间序列。利用单位根检验中的ADF进行检验，通过分析发现：滞后阶数为1、不含常数项和截距项的模型最适合；ADF值为－6.394 7，在l％的显著性水平下可以认为残差序列｛μt｝是平稳序列。也就是说存在LNEN与LNGDP的平稳线性组合，即能源消费总量和GDP之间存在长期稳定的均衡关系。
3.Granger因果关系检验通过协整检验表明能源消费和经济增长之间存在协整关系。但是，这种长期的均衡关系究竟是能源消耗(LNEN)引起国内生产总值(LNGDP)变动的结果，还是国内生产总值(LNGDP)引起能源消耗(LINEN)的结果，需要进行格兰杰因果关系检验。用滞后期为2，对LNEN和LNGDP进行格兰杰因果关系检验，结果见表2。
从表2可以看出，以10％的显著性水平拒绝LNGDP不是LNEN的格兰杰原因，不能拒绝LNEN不是LNGDP的格兰杰原因。此时，本文得出由LNGDP到LNEN的单向因果关系，也就是说GDP的增长是引起能源消费总量增加的原因。
4.误差修正模型
误差修正模型的基本思路是，若变量间存在协整关系，即表明这些变量存在着长期稳定的关系，而这种长期稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持。
建立误差修正模型一般分为两步，分别建立区分数据长期特征和短期特征的计量经济模型，即建立长期关系模型和建立短期动态关系(误差修正方程)。
由协整关系检验知，能源消费(LNEN)和经济发展(LNGDP)之间存在协整关系。虽然调整后的R2很高，回归系数也显著，但残差序列还存在自相关，同时也存在异方差。因此，需要重新对LNEN和LNGDP进行回归分析，并加入滞后变量，进而建立单方程误差修正模型。
(1)一阶误差修正模型
首先在模型(2)中加入一阶滞后变量LNENt－1和LNGDPt－1。后，构成一阶误差修正模型；其次应用OLS方法估计模型参数。具体方程为：LNENt－1＝0.081468＋0.965481LNENt－1＋0.729333LNGDPt－O.697362LNGDPt－1＋μt－1。 (3)
(3)中，除常数项0.081468外，其他估计量都通过了t检验，同时模型整体也显著。但DW值为0.714803，偏离数值2的程度较大，说明存在一定程度正自相关。显然，模型(3)依然没有解决时间序列的自回归问题。
(2)二阶误差修正模型
在一阶误差修正模型(3)中加入二阶滞后变量LNENt－2：和LNGDPt－2应用OLS估计模型参数，得到方程的具体形式为：
LNENt＝1.095＋1.608048LNENt－1 －0.780593LNENt－2＋0.603989LNGDPt－0.850767LNGDPt－1＋O.340720LNGDPt－2＋μt (4)
从结果可以看出，除了LNGDP的二阶滞后项外，该方程各个系数都通过t检验，方程整体效果也显著。此时DW值为1.839648，在2附近(dL＝1.65，dU＝1.84)，说明不存在自相关。对残差序列｛μt｝进行检验，也发现其是白噪声序列。因此，模型(4)比较合理的反映了能源消费与GDP之间的关系，也是下文进行能源消费总量预测的依据。
如果对模型(4)进行适当的恒等变形，可得二阶滞后项误差修正模型的一般形式：
△LNENt＝0.781△LNENt－1＋0.604△LNGDPt－0.34△LNGDPt－1－0.173(LNENt－1－6.351－0.544LNGDPt－1)＋μt (5)
(5)中的－0.1725(LNENt－1，－6.3512－0.544LNGDPt－1)项称为误差修正项，通常记为ecmt－1。从(5)式可以看到，若t－1时刻LNEN大于其长期均衡解6.351－0.544LNGDP，ecm为正，ALNENt将减小；若t－1时刻LNEN小于其长期均衡解6.351－0.544LNGDP，ecm为负，ALNENt将增大。这符合反向修正机制，体现了长期非均衡误差对LNENt的控制。
从线性模型(2)可以看出LNEN对LNGDP的长期弹性系数为0.536775，从二阶误差修正模型(4)可以看出LNEN对LNGDP的短期弹性系数为O.603989，因此，本文认为GDP增长对能源消费总量增长的影响程度短期要大于长期，用模型(4)进行预测能够最大限度的使用短期信息进行不断调整，进而得到长期预测的结果。要实现通过模型(4)进行能源消费总量的预测，需对中国经济增长进行评价与预测分析。
二、中国经济增长的宏观趋势分析
从理论和实证分析看，对经济增长短期预测虽然在理论依据和数量分析方法上具有较强的基础，但由于社会经济发展的不确定性，使得各国不断调整其对世界和本国的经济增长预测值。然而，由于国民经济发展的客观性和人类对经济增长的不懈追求，长期经济增长预测具有一定的可行性和稳定性。遗憾的是，对经济长期增长在理论和数量分析上都有待进一步探讨。
（一)改革开放以来中国的经济增长回顾
从1949年到2009年，中国经济发生了翻天覆地的变化，创造了中国经济腾飞的奇迹。根据《中国统计年鉴(2000年)》，以当年价格计算的国内生产总值由1952年的679亿元增长到1978年的3624.1亿元，年均增长率为14.74％。根据《中国统计年鉴(2009年)》，以当年价格计算的国内生产总值由1978年的3645.2亿元增长到2008年的300670亿元，年均增长率为15.84％。
从1978－2008年名义C－DP的变动趋势看，30年中中国经济增长可以分为三个阶段：1978－1991年，GDP年增长率为14.74％；1991－1999年，GDP年增长率为19.3％；1999－－2008年，GDP年增长率为14.38％。第一个阶段是改革开放初期，以家庭联产承包责任制确立为代表的农业改革取得了巨大成功，对外开放取得了一定效果，经济发展进入了快车道；第二个阶，社会主义市场经济体制改革目标确立，建立现代企业制度和进行分税制改革促进了经济快速发展；第三个阶段国家先后提出了“西部大开发”“振兴东北老工业基地”“加快发展中部地区”等战略措施，经济保持了较快的发展速度。
(二)对中国经济增长的预期
中国经济在改革开放30年来保持了年均增长率9.63％以上的实践以及保持年增长率相对稳定的特点，预示着其“高增长”阶段还能够持续相当长的一段时间。
从短期看，2009年，中国政府积极的财政政策和适度宽松货币政策取得初步效果，避免了“大萧条”式衰退的发生，全年经济增长8.7％，2010年有望达到9.17％增长率。从较长期看，由于具有长期持续增长的动力、空间、环境和条件，中国经济仍将在未来10到20年内维持8％左右的“高速增长”。支持中国经济未来增长的主要动力表现为以下几方面：
1.人力资源的优势
中国是一个人口大国，同时也是劳动力人口比例居世界前列的国家。经过30年来人口与计划生育工作努力以及稳定低生育
工作的不断深入，目前正处在劳动力丰富、抚养负担低、储蓄率高的“人口红利期”，根据目前的年龄结构推算，中国“人口红利期”还将持续25年左右，这就为今后一段时期内经济持续发展提供了重要保障。2010年7月发布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要2010－2020》，提出高等教育毛入学率由2009年的24.2％达到2020年的40％，这必将对中国人口素质、特别是劳动力人口素质的提高起到积极的推动，中国人力资源一定会得到有效改善，并成为经济持续发展的动力。从人均劳动报酬来看，我国仍处于劳动力报酬相对偏低的国家行列，虽然其产业工人的成本高于越南、印度等亚洲国家，但仍远低于美国、日本和西方发达国家，这也是经济高速发展的重要前提。
2.城镇化步伐的加快2009年中国城镇人口比率达46.6％，而发达国家城市化率一般已接近或高于80％，人均收入与中国相近的马来西亚、菲律宾等周边国家，城市化率也达60％以上。在城市化发展中，人们普遍认为城市化进程服从“s”型曲线发展。中国的城镇化进程虽然很快，但由于正处在发展速度最快的时期，在未来一段时间内必将加快发展速度。随着城镇化步伐的加快，对基础设施领域的投资需求会大量增加，必将带动中国经济的长期高速增长。
3.国内需求增加在前30年中国经济的发展主要依赖国际市场推动，未来的20年内，继续推动中国经济增长的主要动力将来自国内市场的巨大需求。国际经验表明，大国经济增长主要靠内需支撑。目前，中国经济正在转向国内需求拉动。2008年，美国、印度内需占总需求的比重分别为92％、88％。而同年中国这一比重仅为72.8％％，发展空间和潜力巨大。当前，中国总体上还处在一个生存型社会阶段，正在朝着发展型社会转变。中国居民已不只是单纯追求温饱，还在需求的多样性、升级性、公平性和可持续性上提出了更高要求，今后一段时间中国居民需求在数量和质量上都会有极大提升。
4.新兴产业发展与产业升级一国经济增长的长期动力主要来自于具有核心竞争力的产业或产业群。改革开放30年来中国已逐渐成长为世界制造业大国，但大而不强一直是发展中的软肋，缺乏自主创新能力是制约中国产业结构优化升级的重要因素。中国政府提出，到2020年实现进入创新型国家行列的目标，新兴能源产业发展规划正在制定，金融、保险、信息和现代物流等现代服务业正处在培育发展过程中。随着产业的升级和服务业的进一步发展，必将对中国经济的快速发展起到积极的保障。
(三)经济增长的预测
以不变价格计算的国内生产总值(GDP)代表了国民经济的实际发展情况，是对经济增长进行长期预测主要依据。一些经济学家认为实际GDP的时间序列是包含单位根的，而用线形趋势法则无法消除这个影响，所以他们对线性趋势发提出了置疑。但是Nelson和Plosser认为，实际GDP是一阶差分稳定的，他们特别提出，在研究中应当注意，稳定的、接近于l的自回归根(1arge stationary autoregressiveroots)与单位自回归根(unit autoregressive roots)事实上是很难区分开来的。
根据线性趋势法基本思想，在一定时期内，实际总产出(GDP)是按照一个稳定的速度增长的，可以用复利增长模型拟合，即
γt＝γO×(1＋r)t (6)
其r表示年增长率，从长期来看r并不是固定不变的，因此，对按年度的预测可以写成
γt＋1＝γt×(1＋rt) (7)
其中(1＋rt)实际上就是t年实际总产出的指数。
本文对经济增长的预测是以从对GDP指数预测展开。首先对GDP指数进行预测；其次，利用公式(7)预测具体的GDP数值。数据来源为2009年中国统计年鉴给出的以不变价格计算的GDP环比指数。
1.对GDP指数的预测图1给出了1978年以来GDP指数变化情况(其中基年GDP＝100)，1978－2008年GDP指数平均值为109.89。如果以109.89为中心，可以看出GDP指数实际上表现为波动的周期性变化，可以分为2阶段，即1978－1991年和1992－2008年，前者表现为波动大，而后者表现为波动缓慢。这样的分段不但符合我国宏观经济发展的实践，同时也与上文对名义GDP变化的分析，以及国内学者对中国经济周期的普遍观点基本吻合。
(1)直接线性拟合
用1978－2008年GDP指数的数据直接进行线性回归拟合，得到方程如下
Rt＝85.494＋0.0122194t (8)
其中Rt为第t年的GDP指数，t为年份。以此公式预测2009－2040年GDP指数，结果记为预测1，详见表3。
(2)间接线性拟合
由于GDP指数波动较大，用线性模型得到的估计方程代表性较差，本文根据统计学中移动平均的思想进行进一步分析。用1978－1991年的GDP指数的平均值代替1985年的GDP指数，用1991－2008年的GDP指数的平均值代替2000年的GDP指数。根据2009年统计公报，2009年GDP增长率为8.7％；同时依据其公布了2009年GDP总量为335353亿元，2008年调整的GDP总量为314045亿元，可以计算出GDP指数为106.785。这样可以用3点进行线性拟合预测。
以108.7％作为2009年GDP指数，可得到三点(1985，109.26)(2000，110.34)(2009，108.7)。用上述三点建立线性方程，结果如下：
Rt＝136.617－0.0136054t (9)
以106.785％作为2009年GDP指数，可得到到三点(1985，109.26)(2000，110.34)(2009.106.785)。用上述三点建立线性方程，具体结果如下：
Rt＝279.135－0.0852551t (10)
上式2式中Rt为第t年的GDP指数，t为年份。分别用公式(9)和(10)预测2009－2040年GDP指数，结果记为预测2和预测3，详见表3。
2.对经济增长的预测利用GDP指数预测结果，以2008年名义GDP 300670亿元为出发点，重复运用公式(7)完成名义GDP具体数值的预测，结果见表3。
三、能源消费预测
由于模型(4)是以实际GDP为依据的，因此，表3推算出的名义GDP只适用于宏观分析，不能用于对能源需求的预测中。本文在对能源需求进行预测时使用的是以1978年不变价格计算的实际GDP。根据计算，2007年的实际GDP为55249.27亿元，2008年的实际GDP为60189.83亿元，以这两个数据和表3给出的GDP指数预测值为依据，重复运用公式(7)可进行实际GDP的预测，并将此结果应用到模型(4)，完成对能源消费总量预测。具体可分为三步：首先，对GDP的预测值取自然对数，得到LNGDP的预测值；其次，运用模型(4)计算出LNEN的预测值；最后对出LNEN的预测值进行指数变换得出能源消费总量的预测值，具体结果由表3给出。
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