我国化石能源与非化石能源消费需求关系的动态分析

我国化石能源与非化石能源消费需求关系的动态分析 //.paper.edu - 1 - 中国科技论文在线 我国化石能源与非化石能源消费需求关系 的动态分析 马红艳，张磊** 作者简介:马红艳，(1983-)，女，中国矿业大学硕士研究生，主要研究方向为新能源产业、数量经济学 通信联系人:张磊，(1975-)，男，副教授，主要研究方向:新能源产业 (中国矿业大学管理学院，江苏 徐州 221116) 5 摘要:提高非化石能源消费比重、优化能源消费结构，是保障我国能源安全和社会可持续发 展的必由之路。本文根据我国 1978-2009 年一次能源消费数据，采用多种时间序列分析方法 考察化石能源与非化石能源消费需求之间的相互作用关系。协整检验和误差修正模型结果表 明，化石能源与非化石能源之间存在长期均衡增长关系，而短期内非化石能源消费量的增长 对化石能源的需求具有促进作用;脉冲响应分析和方差分解结果表明，非化石能源的冲击变10 动会对自身及化石能源带来持续显著的正向效应，是解释两者变动预测方差的重要变量，而 来自化石能源的冲击效应及预测方差贡献度则相对较小。因此，针对非化石能源实施积极的 对策措施，是促进能源消费结构优化的有效途径。 关键词:数量经济学;非化石能源;能源消费结构;误差修正模型;VAR 模型;脉冲响应函 15 数 中图分类号:TK89 Dynamic Analysis on the Relationship between Fossil Energy Consumption and Non-fossil Energy Consumption in China 20 Ma Hongyan, Zhang Lei (School of Management, China University of Mining and Technology, JiangSu XuZhou 221116) Abstract: Increasing the proportion of non-fossil energy consumption is the only way to ensure our energy security and sustainable development of the society. Based on a Chinese time series data set of the primary energy consumption data during1978-2009, this paper aims at investigating 25 the interactions between fossil energy and non-fossil energy by using a variety of time series analysis methods. The results of the cointegration test and error correction model show that the fossil energy and non-fossil energy have a long-term growth equilibrium relationship, and the growth of the non-fossil energy consumption can cause the growth of the fossil energy consumption in the short term; The results of impulse response analysis and variance 30 decomposition suggest that the impulse of non-fossil energy has the more sustained significant positive effect than that of the fossil energy, and it is the main variable to explain the forecasting variance. Therefore, the implementation of the active measures for the non-fossil energy is the effective way to optimize the energy consumption structure. Keywords: Econometrics; non-fossil energy; energy consumption structure; error correction 35 model; VAR model; impulse response function 0 引言 随着煤炭、石油和天然气等传统化石能源的逐渐稀缺及其在使用过程中环境问题的日益 突出，世界各国纷纷大力发展水能、核能、风能等非化石能源[1]。非化石能源具有环境污染40 小、储量大、可永续利用等特点，对于解决当今世界环境污染和化石能源枯竭问题具有重要 意义。近年来，非化石能源在我国得到了大力发展，其消费量占能源消费总量的比重已由 1978 年的 3.4%增长至目前的 8.0%左右[2]，但这一比例仍然偏低，化石能源在我国能源消费 中占比依然高达 90%以上，对生态环境造成严重破坏;此外，我国对石油消费长期严重依 //.paper.edu - 2 - 中国科技论文在线 赖进口，并于 2009 年首次成为煤炭净进口国，中国能源对外依存度呈不断升高趋势[3]。因45 此，无论从生态环境保护角度还是能源安全角度，都必须大力发展非化石能源，提高非化石 能源消费比重，优化我国能源消费结构。 国内学者对能源消费结构优化的研究已较多，如学者林琳指出发展低碳经济是优化能源 消费结构的重要手段[4];学者高文永等则建议从加强优质化石能源对煤炭的替代和大力开发 水能、核能、风能等清洁能源两方面出发以调整我国能源消费结构[5]，学者高裴等在分析中50 国能源消费结构存在一系列问题的基础上提出优化能源消费结构的管理建议、技术建议和政 策建议[6]。以往这些研究多基于于定性分析，本文研究则着眼于化石能源与非化石能源二者 动态关系视角，基于 1978,2009 年能源消费数据，通过协整分析、格兰杰因果关系分析、 脉冲响应函数分析等多种时间序列分析方法，来考察二者之间的长短期关系及相互动态作用 机制，并根据二者在时序上的双向动态作用特征，探索促进我国非化石能源消费需求快速增55 长的有效途径。 1 时间序列分析 1.1 数据选择及处理 本文所选数据来源于《中国统计年鉴 2010》，时间跨度为 1978,2009 年。以煤炭、石 油、天然气占能源消费总量的比重之和与能源消费总量相乘得到化石能源消费量(FC)的60 年度数据;以水电、核电、风电占能源消费总量的比重与能源消费总量相乘，得到以水电、 核电、风电为代表的非化石能源消费量(NFC)的年度数据。为了消除数据中可能存在的异 方差性且不改变其统计性质的情况下，对数据取自然对数为 lnFC、lnNFC。 ew5.0 计量经济学软件。 本文实证检验中数据处理均采用 Evi 1.2 平稳性检验 65 为了避免伪回归现象，在分析化石能源与非化石能源之间是否存在协整关系之前，首先 需对数据进行平稳性检验，只有当各序列均满足同阶单整时才可能存在协整关系。下面采用 ADF 检验法对序列 lnFC、lnNFC 及其一阶差分序列 DlnFC、DlnNFC 进行单位跟检验。 7 8 9 10 11 12 13 1980 199><>85 1990 1995 2000 2005 lnFC lnNFC -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 .16 .20 1980 19<>85 1990 1995 2000 2005 DlnFC DlnNFC 图 1.序列自然对数图 图 2.序列一阶差分图 70 Fig. 1 Diagram of the series’natural logarithm Fig. 2. Diagram of the first order difference 采用 ADF 检验法进行平稳性检验时首先需确定 ADF 检验形式。由图 1 及图 2 看出原对 数序列具有较大的常数项和明显的时间趋势项，故对序列 lnFC、lnNFC 的检验包含常数项 和时间趋势项，而对其一阶差分序列 DlnFC、DlnNFC 的检验仅含常数项不含趋势项，检验75 中的滞后期根据 AIC 和 SC 准则确定，检验结果如表 1 所示。由表 1 知，lnFC、lnNFC 为非 //.paper.edu - 3 - 中国科技论文在线 平稳序列，而他们的一阶差分序列分别在 10%、1%显著性水平下平稳，因此 lnFC、lnNFC 皆为一阶单整序列，满足协整检验。 表 1.lnFC、lnNFC 的平稳性检验结果 80 Tab. 1 Stationary test of the variables lnFC、lnNFC 临界值 序列 检验形式 (c , t, k ) ADF 值 1% 5% 10% 结果 lnFC (c , t, 2) -2.7777 -4.2967 -3.5683 -3.2183 非平稳 DlnFC (c , 0, 1) -2.6828 -3.6701 -2.9639 -2.6210* 平稳 lnNFC (c , t, 2) -1.9055 -4.2845 -3.5628 -3.2152 非平稳 DlnNFC (c , 0, 1) -4.5102 -3.6793* -2.9677 -2.6229 平稳 注:检验形式的c，t，k分别代表截距项、趋势项和滞后阶数;“*”表示 ADF检验值通过显著性水平检验。 1.3 协整检验及格兰杰因果关系检验 协整检验方法主要有 E-G 两步法和 JJ 检验法，其中 E-G 两步法是基于回归残差的检验，<>85 适用于两变量的协整检验;JJ 检验法是基于回归系数的检验，适用于多变量的协整检验[7,8]。 因此，本文选用 E-G 两步法对时间序列 lnFC、lnNFC 进行协整检验，步骤如下: 第一步，建立协整回归方程。利用普通最小二乘估计对 lnNFC 和 lnFC 进行回归得到两 者之间的回归方程: ttt NFCFC ε++= ln*6830.03617.5ln (1) 90 (14.84<>85) (32.5420) R2=0.9610，调整后的 R2=0.9597，D.W.=1.5288。其中括号内为相应参数的 t 统计值。 第二步，根据 ttt NFCFC ln*.68300-3617.5ln ??=ε 对残差序列进行平稳性检验，结果见 表 2，由检验结果可知，残差序列在 5%显著性水平下为平稳序列，说明 lnFC 与 lnNFC 之 间存在长期稳定的协整关系。 95 表 2.残差序列ε 的平稳性检验 Tab.21 Stationary test of the reside ε 临界值 变量 检验形式 (c , t, k ) ADF 值 1% 5% 10% 结果 ε (0 , 0, 2 ) -2.0236 -2.6417 -1.9521* -1.6104 平稳 注:检验形式的 c，t，k 分别表代表截距项、趋势项和滞后阶数;“*”表 示 ADF 检验值通过显著性水平检 验。 100 协整关系仅表明变量 lnFC 与 lnNFC 之间存在长期均衡的关系，但没有体现两者之间的 因果关系[9]。对 lnFC、lnNFC 进行格兰杰因果关系检验以确定它们之间的相互影响关系，具 体结果见表 3，由检验结果可知，“lnNFC 对 lnFC 不存在格兰杰因果关系”在 5%显著性水 平下被拒绝，“lnFC 对 lnNFC 不存在格兰杰因果关系”在 95%置信度下被接受，即非化石105 能源消费变化是化石能源消费需求变化的单向格兰杰因果关系。 表 3.格兰杰因果关系检验 Tab. 3 The Granger causality test 原假设 滞后期 F 值 P 值 结果 2 4.4575 0.0221 拒绝 lnNFC 不是 lnFC 的格兰杰原因 3 3.6745 0.0422 拒绝 2 1.9861 0.1564 接受 lnFC 不是 lnNFC 的格兰杰原因 3 1.3674 0.2787 接受 110 //.paper.edu - 4 - 中国科技论文在线 1.4 误差修正模型 误差修正模型(ECM)即可反映各变量间的长期静态特征，又能反映其短期动态特征。 在协整检验的基础上，由 E-G 两步法，以稳定的残差序列 1-tε 为非均衡误差项加入到误差修 正模型中，利用普通最小二乘法建立以下误差修正模型: ( ) ttttt NFCFCNFCFC ε+??????Δ=Δ 1-1- ln*6830.03617.5ln0.2035ln*4808.0ln (2) 115 (5.3715) (-2.8401) R2=0.3516，调整后的 R2=0.3983，D.W.=1.0944，AIC=-3.1199,SC=-3.0275。括号内数字 为响应参数的 t 统计值。 模型中 nNFCFC lln ΔΔ 、 分别表示 lnFC 和 lnNFC 的一阶差分序列。误差修正模型中， 差分项反映了化石能源消费量短期波动受非化石能源消费增长率影响的规律，lnFC对 lnNFC120 的短期弹性为 0.4808,说明短期中非化石能源消费量的变化( NFClnΔ )将以 0.4808 的比例 影响化石能源消费需求的变化( FClnΔ )，可见，短期内，我国非化石能源消费对化石能源消 费具有一定的促进作用;模型中误差修正项反映了二者的长期均衡关系，lnFC 对 lnNFC 的 长期弹性系数为 0.6830，即非化石能源消费量增加 1%，化石能源消费量平均增加 0.6830%， 表明化石能源与非化石能源的消费需求在长期中呈均衡增长关系;模型中误差修正项系数反125 映误差修正项对其长期均衡关系偏离的调整程度，系数为负(-0.2035)，则说明模型存在较好 的自我校正机制，误差修正项将以 0.2035 的比例影响后一期化石能源消费需求的变化。 协整检结果表明化石能源与非化石能源的消费需求在我国存在长期均衡增长关系，反映 了能源消费结构的优化不是一蹴而就的，我国对能源消费需求快速增长的现状仍将持续，直 到我国基本完成城市化、工业化，经济进入平稳发展阶段，能源消费增长的拐点才可能随之130 到来，这将是一个漫长的过程。通过格兰杰因果检验和误差修正模型得出，非化石能源消费 是化石能源消费需求变化的格兰杰原因，短期内，非化石能源消费的增加可拉动对化石能源 消费的需求，这是由于，非化石能源产业的起步和发展是以化石能源为基础的，水电、核电、 风电等非化石能源产业涉及产业较多，与其相关的交通运输、设备制造和基础设施建设等首 先需要消耗一定的化石能源。因此，该实证结果与实际相符。 135 2 基于向量自回归模型的脉冲响应及方差分解 在 lnFC、lnNFC 存在协整关系和格兰杰因果关系的条件下，可进一步建立向量自回归 模型，从而进行脉冲响应函数分析来考察两者长期的相互动态作用机制，并通过预测方差分 解技术来进一步考察两者在解释对方变动时的相对重要性。 2.1 VAR 模型的建立 140 向量自回归(VAR)模型采用多方程联立的形式，不以严格的经济理论为依据，在模 型的每一个方程中，内生变量对模型的全部内生变量的滞后项进行回归，从而估计全部内生 变量的动态关系[8,9]。含有 k 个变量滞后 p 阶的 VAR 模型的一般表达形 式如下: tptptt yAyAcy ε++??????++= ???? 11 (3) 其中， '),,,( 21 ktttt yyyy ??????= ,表示 k×1 阶时间序列列向 量，C 为 k×1 阶常数145 项列向量，A1,„，Ap 均为 k×k 阶参数矩阵，εt为 k×1 阶随机误差列 向量，每一个元素都是 非自相关的。 //.paper.edu - 5 - 中国科技论文在线 表4.VAR模型的最佳滞后阶数检验结果 Tab. 4 The test of the the best steps of VAR model 150 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 4.7763 NA 0.0028 -0.1983 -0.1031 -0.1692 1 90.4775 153.0379 8.23e-06 -6.0341 -5.7486 -5.9468 2 102.9746 20.5309* 4.51e-06* -6.6410* -6.1652* -6.4956* 3 105.1767 3.3033 5.20e-06 -6.5126 -5.8465 -6.3090 “*”表示该被标注数值所在行对应的滞后阶数即为该数值所在列的检验准则所推荐的最佳滞后阶数。 在构建 VAR 模型之前，首先需确定模型的滞后阶数，根据赤池信息(AIC)和施瓦茨 信息(SC)等准则，确定本文中 VAR 模型的最佳滞后阶数为 2 阶(见表 4)。从而建立包 含 lnFC、lnNFC 两个变量、滞后期为 2 阶的 VAR(2)模型估计式如下: 155 ???? ?????? ??+???? ?????? ???????? ?????? ?? ???? ??+???? ?????? ???????? ?????? ??+???? ?????? ?? ??=???? ?????? ?? ?? ?? ?? ?? t t t t t t t t NFC FC NFC FC NFC FC 2 1 2 2 1 1 ln ln 0933.03123.0 0477.07632.0 ln ln 9606.05007.0 0981.05532.1 91<>85.0 1207.1 ln ln ε ε (4) 两个方程调整的拟合优度分别为: 9959.0R 2ln =FC ， 9913.0R 2ln =NFC ,模型拟合度较 高。通过对残差的自相关检验和怀特异方差检验，得到残差序列即不存在自相关也不存在异 方差，模型不存在偏差;对模型进行稳定性检验(见表 5)，得到 VAR 系统中各特征方程 的特征跟的模都小于 1，即特征根均位于单位圆内，VAR 系统是稳定的。模型不存在偏差160 且是稳定的，可以作为进一步分析的依据。 表5.VAR模型平稳性检验 Tab. 5 The stationary test of the VAR model 特征根 0.99804 0.684151-0.341490i 0.728114+0.320036i 0.14757 模 0.99804 0.76464 0.76464 0.14757 165 2.2 脉冲响应函数分析 基于上面的实证检验框架，我们可以进行脉冲响应分析。脉冲响应函数描述的是 VAR 模型受到某种冲击时对系统的动态影响，即在初期给某一内生变量的随机误差项施加一个标 准差大小的冲击后，对系统内所有内生变量的当期值和未来值所带来的影响。本文采用广义 脉冲响应函数方法，以消除正交脉冲响应函数方法中变量排序对分析结果的干扰[9,10,11]。下170 面分别给各变量一个差大小的冲击，得到化石能源与非化石能源消费需求的脉冲响应函 数图。图 3 中横轴表示冲击作用的追踪期数(本文定为 30 年)，纵轴表示被解释变量对解 释变量的响应程度。 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 5 10 15 20 25 30 lnFC lnNFC (a).Response of lnFC to Generalized One S.D. Innovations -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 5 10 15 20 25 30 LNFC LNNFC (b).Response of lnNFC to Generalized One S.D. Innovations 图 3.lnFC、lnNFC 的脉冲响应函数图 175 Fig. 3. Graph of the impulse response function //.paper.edu - 6 - 中国科技论文在线 图3(a)是 lnFC对分别来自自身及 lnNFC的冲击的脉冲响应函数图。图3(a)中实线为 lnFC 对来自自身一个单位的正冲击的响应，可以看出，lnFC 在第前几期表现为显著的正向反应， 之后该反应强度迅速下降，并在第 17 期后趋于稳定持续的小幅正向反应，这表明，当化石 能源消费需求受到外部条件的某一正向冲击后，会在前期对其自身需求产生较强的拉动作180 用，其后拉动作用强度会迅速减弱并趋于稳定。图 3(a)中虚线为 lnFC 对来自 lnNFC 一个 单位的正冲击的响应，可以看出，在当期给 lnNFC 一个单位的正冲击后， 期有 lnFC 在第 1 小幅的负向反应(-0.0010)，但在第 2 期便迅速转为正向反应，且该正向反应逐渐增强并 在第 7 期时达到最大(0.0454)，之后小幅回落并在第 13 期后趋于稳定而显著的正向反应。 这表明，非化石能源消费需求受外部条件的某一正向冲击后，经市场传递给化石能源消费市1<>85 场，导致化石能源消费需求在当期的小幅减少，但其后将拉动对化石能源的消费需求，且这 一拉动作用具有较显著的持续效应。 图3(b)是 lnNFC对分别来自自身及 lnFC的冲击的脉冲响应函数图。图2 中虚线为 lnNFC 对来自自身一个单位的正冲击的响应，可以看出，lnNFC 对来自自身一个单位的正冲击，表 现为显著的正向反应，表明非化石能源消费需求受到外部某一正向冲击后，对其自身需求有190 显著而持久的拉动作用。图 3(b)中实线为 lnNFC 对来自 lnFC 一个单位的正冲击的响应， 可以看出，当在本期给 lnFC 一个单位的正冲击后，在第 1 期给 lnNFC 带来一个小幅的负向 反应(-0.0017)，但在第 2 期便迅速转为正向反应且反应强度逐渐增大，并在第 10 期后趋 于稳定。这表明化石能源消费需求受外部条件的某一正向冲击后，经市场传递给非化石能源 消费市场，导致非化石能源消费需求在当期的小幅减少，但其后却对非化石能源消费需求的195 增长起到一定的拉动作用。 2.3 方差分解分析 脉冲响应函数描述的是 VAR 模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影 响。而方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用方差来度量)的贡献度， 进一步评价不同结构冲击的重要性[12,13,]。下面对 VAR(2)模型做方差分解分析，图 4 为 lnFC、200 lnNFC 的方差分解图，横轴表示追踪期数(本文定为 30 年)，纵轴表示贡 献率(%)。 0 20 40 60 80 100 5 10 15 20 25 30 lnFC lnNFC (a).Variance Decomposition of lnFC 0 20 40 60 80 100 5 10 15 20 25 30 lnFC lnNFC (b).Variance Decomposition of lnNFC 图 4.lnFC、lnNFC 的方差分解图 Fig. 4 Graph of the variance decomposition of lnFC and lnNFC 205 图 4(a)为 lnFC 的标准误差被分解为 lnFC、lnNFC 的贡献比重变化曲线。 可以看出， lnFC 可由自身因素解释的部分呈逐渐减弱的态势;可由 lnNFC 解释的部分 呈逐年稳步上升 趋势，且在第 8 期后超过 lnFC。可见，在我国非化石能源消费需求的变化 对化石能源消费 //.paper.edu - 7 - 中国科技论文在线 需求的影响是一个渐进的过程，随着时间的推移，非化石能源消费需求的增长将对煤炭消费 需求的影响程度不断增强。 210 4(b)为 lnNFC 的标准误差被分解为 lnFC、lnNFC 的贡献比重变化曲图 线。可以看出， lnNFC 的变化可由自身因素解释的部分比重较大，平均方差贡献率达 80%以上，而仅有 15% 左右的变化可由 lnFC 的因素来解释，这表明，我国非化石能源消费需求的变化来自自身因 素的部分占据主导地位，而来自化石能源消费需求的贡献则很小。 3 总结及政策建议 215 本文基于我国 1978,2009 年的一次能源消费数据，通过协整检验、格兰杰因果关系检 验、脉冲响应函数分析和方差分解方法等考察了化石能源与非化石能源消费需求之间的长短 期关系、及动态作用机制，得出以下几点结论: (1) 协整检验结果表明，化石能源与非化石能源的消费需求在我国存在长期均衡增长关 系，反映了我国经济高速增长中对能源消费需求与日俱增的事实，在相当长一段时间内，我220 国能源消费的快速增长势不可挡，化石能源和非化石能源的消费量都将呈现共同增长趋势。 (2) 格兰杰因果检验表明，在 5%显著性水平下非化石能源是化石能源消费需求变化的 单向格兰杰因果关系，即可认为非化石能源消费量的变动是化石能源消费需求增长变动的原 因。而由误差修正模型得到 lnFC 对 lnNFC 的短期弹性为正(0.4808)，表明非化石能源消 费量的增长对化石能源消费需求具有一定的拉动作用，反应出我国现阶段中非化石能源产业225 发展中对化石能源的依赖。 (3) 广义脉冲响应函数的模拟结果表明，化石能源与非化石能源之间存在当期小幅替 代、长期相互促进的关系。同时得到，非化石能源消费需求对来自其自身的冲击具有长期显 著的正向效应，而化石能源的冲击效应则较小。方差分解结果显示非化石能源消费需求是解 释两者预测方差的重要变量，而化石能源的预测方差贡献度则相对较小。因此，针对非化石230 能源实施一定的正向冲击措施，如推动非化石能源产业的技术进步、增强公众的环保意识及 积极倡导绿电采用等，将对非化石能源消费的增长产生持续显著的促进作用，且其影响力度 要远大于针对化石能源的政策措施，是提高非化石能源消费比重、优化能源消费结构的有效 途径。 235 [参考文献] (References) [1] Anil Markandya,Malcolm Pemberton.Energy secutity,energy modeling and uncer- tainty[J].Energy Policy,2010,38(4):1609-1513 [2] 中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴[OL].[2010].//.stats.gov/ [3] 刁秀华.中国能源安全:现状、特点与对策[J].东北财经大学学报,2009,(3):50-55. 240 [4] 林琳.基于低碳经济视角的中国能源结构分析.开放导报[J],2010,5:46~50 [5] 高文永，单葆国.中国能源供需特点和能源结构调整.华北电力大学学报 (社会科学版).2010,5:1-6. [6] 罗裴、罗婉婉.中国能源消费结构优化的问题与对策[J].经济管 理,2010.36(7):21-25. [7] Johansen S. Estimation and hypothesis Testing of Cointegrating Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models[J].Econometrical,1991,51:1551-1580. 245 [8] Engle R F, C W J Granger.Cointeg ration and errorcor rection:Representation,estimation,and testing[J].Econometrica,1978,55:251276. [9] Lutkepohl H.Introduction to Multiple Time Series Analysis[M].Germany:Sptinger-Verlag,1993. [10] Koop G.,Pesaran M., Potter S.Impulse Response Analysis in Nonlinear Multivariate Models [J]. Journal of 147. 250 Econometrics,1996,74:119- [11] Pesaran M., Shin Y. Generalized Impulse Response Analysis in Linear Multivariate Models[J]. Economic Letters,1998,58:17-29. [12] 易丹辉.数据分析与 EVIEWS 应用[M].北京:中国统计出版 社,2002.156~179. [13] 高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京:清华大学出版 社,2009.267~314.