我国能源消费同经济增长变动关系实证研究

厦门大学硕士学位我国能源消费同经济增长变动关系实证研究——基于分位回归法姓名：何宏申请学位级别：硕士专业：数量经济学指导教师：曾五一20060301论文摘要论文摘要在人类历史的演化过程中，尽管能源的利用与人类社会的发展几乎是同步的，但是直到人类社会进入现代社会分工和工业化以后，能源才开始深刻广泛地影响到人类的生产和生活方面。经济的发展需要依赖能源的支撑，能源的发展也要以经济的发展为前提，能源和经济之间有着不可分割的紧密关系。随着经济全球化的趋势不断增强，各国对能源的依赖度越来越高，能源消费同经济增长之间的关系，已经深刻影响到各国经济可持续发展战略的制定。因此，研究能源消费同经济增长之间的关系极具现实意义。国内外大部分学者是从中国整体角度出发来研究中困能源消费同经济增长关系，没有考虑我国东部和中、西部地区经济发展水平极不平衡，其能源消费同经济增长的关系难以在同一模型中现出来这一情况，而且他们使用均是基于普通最小二乘法的计量方法，对我国整体的研究难免会受地区差异的影Ⅱ向。即使有学者就我国个别省份进行研究，但是由于使用不同的模型，这样的研究也难以对不同地区的情况进行比较。而一个国家整体的发展离不开各个地区的协调发展，因此同时对国家整体及东部和中、西部的能源消费同经济增长之间的关系进行研究则显得尤为重要。由于分位回归法在特定的条件下优于以普通最小二乘为基础的计量方法，而且可以同时对同一变量整体以及处于不同水平的情况进行分析，因此本文借助分位回归法对我国整体以及东部和中、西部地区的能源消费同经济增长之间的关系进行定量分析，得出我国能源消费同经济增长有着密切的鞋系，但是能源利用率还较低，第二产业的发展依赖于高能耗，东部和中、西部之间存在明显的差异等结论，并且对协调我国能源消费同经济增长关系，实现我国经济可持续发展提出一些对策及建议。本文的创新之处在于：第一，运用同一个模型同时分析说明了我国整体，东部和中、西部的能源消费同经济增长之间的关系；第二，运用新的计量方法一分位回归法对能源需求模型进行回归分析。关键词：能源消费；经济增长；分位回归法AbscractAbstraetIntheevolutionofhumanbeing，theuseofenergyhappenssynchronicallyinthesocialdevelopment．ItwasnotuntilmodernindustrializationthatenergybegantostronglyinfluencehnmanlifeinallaroundEconomicdevelopmentrequiresenergy,whilethedevelopmentofenergyisbasedoneconomicgrowth．Botheconomyandenergyarecloselyrelated．Inthecurrenttendencyofeconomicglobalization，differentnationshaveattachedincreasingimportancetoenergy,andtherelationshipbetweenenergyconsumptionandeconomicgrowthhasalsobeenlistedonsustainabledevelopmentstrategybydifferentcountries．Therefore，itisworthstudyingtherelationshipbetweenenergyconsumptionandeconomicgrowth．Generallyspeaking，mostscholarshavestudiedtherelationshipbetweenenergyconsumptionandeconomicgrowthfromtheperspectiveoftheentireChina．ThegreatgapofeconomicdevelopmentbetweenEastChinaandmid—westernChinahasusuallybeenneglected．Therelationshipbetweenenergyconsumptionandeconomicgrowthinthoseregionscanhardlybedemonstratedinasimplemodel．Besides，theOrdinaryLeastSquares(OLS)regression，whichtheymostlyrise，cannotyieldcorrectresultsforastudyonChinaduetoregionaldifferences．Eventhoughsomepeoplehavemadesomeresearchonindividualprovinces，theiruseofdifferentmodelsmayresultindifficultyincomparisonamongdifferentregions．Thedevelopmentofanentirecountryisdependentonthebalanceddevelopmentofitsdifferentregions．ThusitisessentiallyimportanttoexploretherelationshipbetweeneconomicgrowthandenergyconsumptionofEastChina，Mid—westernChinaandthewholeconntryatlargeQuartileregressionissuperiortotheOLSregressionincertaincircumstances．Itcanbeusedtoanalyzedifferentcasesbymeansofthesamevariable．ThenthisthesisaimstoprobeintothecloserelationshipbetweenenergyconsumptionandeconomicgrowthinChina，withtheaidofQuartileregression，whichistobeappliedtothequantitativeanalysisoftherelationshipbetweeneconomicgrowtbandenergyconsumptioninEastChina，Mid-westernChinaandthewholecountryatlarge．AbstractMeanwhile，theuserateofenergyinChinaisstillverylow，thedevelopmentofsecondaryindustryismainlyreliantongreatconsumptionofenergy,andagreatgapbetweenEastandMid-westernChinaisstillobvious．Besides，somemeasuresandsuggestionsarealsoputforwardfortheconsiderationoftherelationshipbetweeneconomicgrowthandenergyconsumption，soastorealizethesustainabledevelopmentinChina．Whatareinnovmiveinthethesislieintwopoints：first，theapplicationofonemodeltoexplaintherelationshipbetweeneconomicgrowthandenergyconsumptioninEastChina，Mid-westernChinaandthewholecountryatlarge；second，theuseofanewregressionmethod——Quartileregression--toanalyzethemodelofenergydemand．Keys：EnergyConsumption；EconomicGrowth；QuartileRegression引言引言一、问的提出1973年第一次能源危机爆发之后，能源问题倍受瞩目。进入2l世纪之后，能源成为国际社会普遍关注的热门话题。随着经济全球化的发展，各国经济快速增长，无论是发达围家或是发展中国家，对能源的需求都将不断增加，能源消费和经济增长之间的关系成为各国制定经济可持续发展战略的重要依据。2005年10月，党的十六届五中全会提出了2010年园内生产总值比2000年翻一番，单位国内生产总值能源消耗比“‘卜五”期末降低20％左右的目标，要实现这一目标，必须以能源消费和经济增长协调发展为基本前提。作为处于工业化过程中的发展中大国，我国能源消费与经济增长的数量关系在不同时期有所差别，我国内部各地区之间也有较大的不同。在这样的背景下，本文对我国能源发展同经济增睦之间的关系的研究更具现实意义。本文的目的在于通过对我国最近几年整体及东部和中、西部地区的能源消费同经济增长之间的关系进行实证研究，定量把握我国现阶段能源消费同经济增长的数量关系，为协调能源消费和经济增长之间的关系，制定经济可持续发展战略提供参考。二、本文的研究框架本文的研究对象既有整体，又有局部。整体是整个国家的能源消费情况，局部则是中国的30个省、自治区、直辖市(由于香港、澳门和台湾的情况同大陆各省不同，以及西藏地区资料不齐全，因此这四个地区在研究中不予考虑)的能源消费状况。旨在于通过运用基于最小一乘法的分位回归方法分析我国现阶段整体及东部和中、西部地区能源消费同国内生产总值以及产业结构的关系，说明我国现阶段能源消费同经济增妖之间存在的情况，并提出一些对策建议，希望能为我国协调能源消费和经济增长之间的关系，制定经济可持续发展；战略提供一些有用的参考。第一章首先解释了能源的基本概念，然后介绍了能源同经济增长的关系，说我国能灞消赞同经济增长变动关系实证研究——基于分位回归注明经济增长需要依赖能源的支撑，而能源的发展也需要以经济的发展为前提，两者有着密不可分的关系。第二章首先评介了国内外理论界对能源需求模型的研究成果，接下来重点介绍了本研究中要使用的能源需求函数的主要形式，为我们的实证分析奠定了模型基础。第三章介绍了一种比较新的计量方法一分位回归法。分位回归法是基于最小一乘法的一种计量方法，在存在异方差和残差非正态分布的情况下，分位回归法比其他一些基于简单的普通最小二乘法的回归方法来得更有效。本章的介绍为本文的实证分析奠定了方法论的基础。第四章是本文的重点，先是从全国整体的角度，接下来从东部和中、西部的角度，对我国能源消费同经济增长之间的关系进行了实证分析，说明我国现阶段存在的一些情况。第五章在以上研究的基础上，提出一些政策建议，为我国经济可持续发展战略的制定提供有用的参考。第一章能源与经济发腱关系第一章能源与经济发展关系在人类历史的演化过程中，尽管能源的利用与人类社会的发展几乎是同步的，但是直到人类社会进入现代社会分工和工业化以后，能源才开始深刻广泛地影响到人类的生产和生活方面。经济的发展需要依赖能源的支撑，能源的发展也要以经济的发展为前提，能源和经济发展之间存在着密不可分的关系。第一节能源的概念世界上能源种类很多，分类方法也很多，为了研究的方便，在介绍能源同经济的关系之前，本节先简要介绍一下能源的概念，并界定本研究所提及的能源的类别。一、能源的定义“能源”这一术语，过去人们谈论得并不多，但在进入2l世纪之后，能源问题成了热门话题，涉及经济、自然科学和社会科学等众多科学领域。那么，究竟什么是“能源”呢?关于能源的定义，目前约有二十多种。例如：《科学技术百科全书》中的解释：“能源是可从其获得热、光和动力之类能量的资源”；《大英百科全书》如是解释：“能源是一个包括着所有燃料、水流、阳光和风的术语，人类用适当的转化手段便可让它为自己提供所需的能量”：《日本大百科全书》则将能源解释为：“在各种生产活动中，我们利用热能、机械能、光能、电能等来作功，可利用来作这些能量源泉的自然界中的各种载体”；而我国的《能源百科全书》说：“能源是可以直接或经转换提供人类所需的光、热、动力等任一形式能量的载能体资源”“3。由于科学技术的不断进步，人类对物质性质的认识及掌握能量转化的方法也在不断深化，因此，对能源并没有确切的定义，但是结合各种定义，能源可以描述为：是一种呈多种形式的，且可以相互转换的能量的源泉。确切而简单地流，所谓能源就是指自然界中能为人类提供某种形式能量的物质资源。我国能源消费同经济增长变动关系实证研究——基于分位回归法二、能源的分类‘2I世界上能源种类有很多，分类方法也很多，因此对能源有不同的分类：(一)按地球上的能量来源分1．来自于地球本身，如核能、地热能等；2．来自于地球外天体，如宇宙射线及太阳能，以及由太阳引起的水能、风能、波浪能、海洋温差能、生物质能、光合作用等；3．来自于地球和其他星体的相互作用，如潮汐能。(二)按被利用的程度分1．常规能源，如煤炭、石油、天然气、薪柴燃料、水能等；2．新能源，如太阳能、地热能、潮汐能、生物质能等，另外还有核能。(三)按获得的方法分1．一次能源，即可供直接利用的能源，如煤、石油、天然气、风能、水能等：2．二次能源，即由一次能源直接或间接转换而来的能源，如电、蒸汽、焦碳、煤气、氢等，它们使用方便，是高品质的能源。(四)按能否再生分1．可再生能源，即不会随其本身的转化或人类的利用而越来越少的能源，如水能、风能、潮汐能、太阳能等；2．不可再生能源，它随人类的利用而越来越少，如石油、煤、天然气、核燃料等。(五)按能源本身的性质分l_含能体能源(燃料能源)，如石油、煤、天然气、地热、氢等，它们可以直接储存：2．过程性能源(非燃料能源)，如风能、水能、海流、潮汐、波浪、火山爆发、雷电、电磁能和一般的热能等，它们无法直接储存。(六)按对环境的污染情况分1．清洁能源，即对环境无污染或污染很小的能源，如太阳能、水能、海洋能等：2．非清洁能源，即对环境污染较大的能源，如煤、石油等。第一章能源与经济发展关系目前，人类使用的能源主要是石油、天然气、煤炭和水能，按上边介绍的分类，这些能源属于一次能源，我国对能源数据的统计也是从这一分类出发，因此本研究所涉及的能源如无特别说明，均是指一次能源。第二节能源与经济发展的关系在人类历史的演化过程中，尽管能源的利用与人类社会的发展几乎是同步的，但是直到人类社会进入现代社会分工和工业化以后，能源才开始深刻广泛地影响到人类的生产和生活方面。现代经济建立在以蒸汽机、内燃机为平台的技术基础上，在带来高效率的生产的同时也使人类对能源的依赖更加表面化。从经济学的角度分析能源与经济发展的关系，主要表现在两个方面：首先，经济发展对能源有依赖性，即经济发展离不开能源；其次，能源的发展也要以经济的发展为前提，经济发展可以促成能源的大规模开发和利用。一、能源支撑经济的发展能源是经济的命脉，人类社会对能源的需求，首先表现为经济发展的需求。能源既是经济的一部分，又是经济运行的基础。能源供应保证了其他行业的需要，支持了GDP增长，比起自身对GDP的贡献更为显著。因为没有能源产业的发展，就不可能保障其他行业的用能需求，也就阻滞了国民经济的发展。能源对国家安全、社会运行、生态环境、人们生活和文明均有重大的影响，是当代社会与经济生活中的核心问题。能源以直接或间接的方式推动或制约了经济的发展。(一)能源推动生产的发展。1从历史上看，能源与社会经济发展一直是紧密联系在一起的，推动了生产的发展。18世纪瓦特发明了蒸汽机，以蒸汽代替人力、畜力，开始了资本主义的产业革命，逐步扩大了煤炭的利用，从而推动了工业的大发展，社会劳动生产率有了极大的增长。19世纪中叶，石油资源的发现，开拓了能源利用的新时代。这是继柴草向煤炭转化后能源结构演变的一个重要转折，是一场具有划时代意义的能源革命，对促进世界经济的繁荣和发展起了非常重要的作用。近几十年来，世界上许多国家依靠石油和天然气创造了人类历史上空前的物质文明和精神文明。特我国能源消费同经济增妊变动关系实证研究——基于分位同归法别是19世纪末，电力进入社会的各个领域，电动机代替了蒸汽机，电灯代替了油灯和蜡烛，电力成为工矿企业的基本动力、生产和生活的主要能源。社会生产力有了大I幅度的增长，实现了资本主义的工业化，从根本上改变了人类社会的面貌。(二)能源推动经济规模的扩大投入是经济增氏的前提条件。在具备投入的其他要素时，必须有能源为其提供动力才能运转，而且运转的规模和程度也受能源供应的制约“1，也就是说即使有了投入并形成了生产能力，没有能源的推动也不能发挥实际作用。如同其他经济规律一样，经济增长对能源的需求和能源对经济增长的促进作用，通常是在能源供给不能满足需求时表现得最为强烈。例如，1973年第一次石油危机期间，美国能源短缺严重，国民生产总值因此减少了930亿美元，而其他发达国家的情况也大体如此。据有关资料分析，由于能源短缺造成的国民生产总值的损失，大约是能源本身价值的20～60倍01。(三)能源推动技术进步迄今为止，特别是在工业交通领域，几乎每一次重大的技术进步都是在“能源革命”的推动下实现的。蒸汽机的普遍利用是在煤炭大量供给的条件下实现的；电动机更是直接依赖电力的利用；交通运输的进步与煤炭、石油、电力的利用直接相关。农业现代化或现代农业的进步，包括机械化、水利化、化学化、电气化等同样依赖于能源利用的推动。此外，能源的开发利用所产生的对技术进步的需求，也对整个社会技术进步起着促进作用“1。能源科学技术的每个重大突破，都会引起生产技术的一次革命，把社会生产力推到一个新的水平。此外，能源产品，尤其是矿物能源产品，同时也是重要的工业原料。以矿物能源为原料的煤化工、石油化工等工业的崛起，不仅其本身成为举足轻重的产业部门，而且带动了～批新兴产业迅猛发展，同时也为传统产业的改造创造了条件。(四)能源是提高人民生活水平的主要物质基础之一生产离不开能源，生活同样离不开能源，而且生活水平越高，对能源的依赖性就越大。火的利用首先也是从生活利用开始的。从此，生活水平的提高就与能源联系在一起了。这不仅在于能源促进生产发展为生活的提高创造了目益增多的物质产品，而且依赖于民用能源的数量增加和质量提高。民用能源既包括炊事、取暖、卫生等家庭用能，也包括交通、商业、饮食服务业等公共事业用能。所以，第一章能源与经济发展关系民用能源的数量和质量是制约生活水平的基础之一，能源也就成了提高人民生活水平的主要物质基础之一。二、经济增长促进能源的发展(一)经济增长推动能源需求经济增长为能源发展提供市场，是能源需求与发展的主要推动力。如同其他商品一样，能源生产也同样受市场需求的影响。人类经济发展的几个主要转折阶段都是以主导能源的更替为主要标志．而经济发展对能源消费和需求的不断增长与某种能源资源的相对有限性，是主导能源形式转换的客观依据。经济增长对能源的需求首先或最终体现为能源需求总量的增长。主要有三种情况：(1)经济增长的速度快于其对能源需求总量的增长；(2)经济增长的速度等于其对能源需求总量的增长；(3)经济增长的速度慢于其对能源需求总量的增长。上述三种情况在人类历史上都曾出现过，而且在当今世界各个国家也都同时并存。迄今为止，经济增长的同时伴随着能源需求总量下降的仅属于个别极其特殊的情况，不足以影响这样的基本规律。即在一般情况下，能源消耗总是随着经济增长而增加，并且在大多数时期基本存在一定比例关系。(--)经济增长为能源的开发利用提供了认识手段经济的增长促进了教育的发展，科技的进步，而科技教育的发展又为入类开发利用能源提供了认识的手段。人类对能源科学原理认识的不断深入和能源利用技术的不断发展而导致新的能源形式进入能源供应系统，是主导能源更替的主动原因。能源开发利用达到今天的水平，与科技教育的发展状况是分不开的。能源是对物质的利用，历史表明，对自然物质的认识程度直接关系到对其的剥用，因此，科技教育的发展所提供的认识能力为能源的开发利用提供了有效的素质基础。此外，能源资源被开发出来，并要对其加以利用，需要具备一定的物质手段，技术进步以及生产的发展为开发利用能源提供了物质手段。同时，技术的发展又受经济发展的影响，因此，总的来说，经济的发展水平制约着能源的开发利用的规模和水平。(三)经济增长是能源发展的有利保障经济增长为能源开发利用提供手段、财力、物力的保证。特别是从近代煤炭我国能源消费同经济增长变动关系实证研究——基于分位回归法大规模开发起，能源工业就成为投资大、建设周期长的产业部门之一。因此经济增长所提供的财力、物力状况，制约着能源开发利用的程度和水平。矿物能源、水电、核电也是如此。当前，对新能源的开发利用的状况也表明了财力、物力在能源开发中的重要作用。总之，经济增长必然具有对能源发展的内在需求，能源发展是经济增长的动力源泉，随着经济全球化的趋势的不断增强，各个国家的经济也将不断发展，在这样的局势下，能源同经济的关系将会更加密切，正确认识和处理好能源与经济发展的关系，涉及到经济和社会可持续发展的各个方面，是各国制定经济可持续发展战略的重点。第二章能源需求的理论模型第二章能源需求的理论模型正因为能源同经济有着密不可分的关系，因此能源问题就成为经济学研究的热点。关于能源的担忧主要在于经济的增长造成能源消费的高速增长，从而产生能源短缺的现象，所以许多学者致力于能源需求同经济增长关系的研究。第一节能源需求模型综述能源需求往往受到多种因素的影Ⅱ向，能源需求模型是描述和解释能源需求受各因素影响程度的方法学。虽然能源需求模型多种多样，它们的理论基础也各不相同，但是这些模型都可以用来描述和解释能源需求变化。由于主要从经济角度考虑能源问题，因此本研究中只介绍以经济学理论为基础的能源需求模型。一、能源模型的起步‘51在60年代，堪称经典的能源模型就是未来资源经济所(RFF)Schurr等人开发的能源需求模型。该模型以里昂惕夫(Leontief)的技术与产出关系式为基础，定义了能源同产出的关系。在该模型中，国民生产总值为产出的代表，能源需求通过系数与国民生产总值联系在一起，其数学表达式为￡=r×GNP(2-1)式中，E代表能源需求量，GNP代表国民生产总值。这样，能源需求直接同GNP相关。进一步的研究就是讨论r的变化，它取决于不同行业、不同国家和不同种类能源的技术效率。用上述方法得到能源消费总量后，研究者开始关注各种燃料的消费，比如说煤、石油、天然气等。然而早期这些燃料的消费取决于它们的生产或供应的能力，尽管这些燃料的价格有所不同，但是主要决定于开采成本和运输成本，与能源总需求以及能源构成没有紧密的关系。如同(2-1)式所示，能源需求同GNP成正比，但是却不考虑价格产生的影响，也就是式子中没有-hⅡA．价格变量，更没有考虑各个燃料的分别需求。然而Schurr等人的理论也面临着挑战。在1967年，F．G．Adams和PeterI{iovic我国能源消费同经济增K变动关系实证研究——基于分位回归法(1968)对11个国家的能源消费数据进行了分析，发现在许多国家能源需求同GDP的比率并不稳定，而且随着时间的变化而产生较大的变化。它们还发现了在20世纪50年代欧洲用石油代替煤炭之后，能源和GDP的比率明显下降。FlankinFisher(1964)也认为能源价格也是很重要的影响因素，石油价格影响燃料的开采速度、发现速度和油田的大小。Balestra和Nerlove(1966)的研究报告分析了不同燃料价格对燃料需求和燃料问相互替代的影响。这些学术观点的争论，推动着能源经济理论的迸一步发展。二、超越对数模型Christesen等(1973)的超越对数(TranscendentalLogarithmic)模型是由道格拉斯生产函数(Cobb—DouglasFunction)演化而来的，因此也深受研究者青睐。Christensen将道格拉斯生产函数表示如下：O=f(K，L，E，M)(2—2)式中Q代表产量(或产出)，K代表资本。L代表劳动，E代表能源，M代表生产资料。Christensen对数模型是由一系列自由函数形式组成，它最值得注意的一点，是扩大了生产投入因素及替代可能性，使因素之间的关系变得更自由。例如，模型并不要求所有投入的替代必须满足恒定的弹性。早期计量经济学模型主要应用于预计两倍于线性生产函数的超越对数单位成本函数：LnC=ao+∑嘭上≈只+1／2∑∑p,jL月P,L．B(2—3)式中，c为单位成本，鼻、￡为投入要素的价格，q、岛是系数，且岛=岛。(2-3)式中的成本预计存在着多重共线性关系。对于生产者来说，投入品价格是给定的，问题是如何使成本最小化，于是(2-3)式可变成一系列用成本份额(CostShare)S表示的等式：墨=q+∑岛三”0(2—4)Berndt和Wood(1975)的研究发现能源资本是生产的一个补充因素。这一发第二章能源需求的理论模型现引发了不同观点的争论和研究者的更大兴趣。另一变化就是把时间序列t应用于技术变化r，仍和％是影响系数：T=‰+吼+∑％上n弓(2—5)Jorgenson和Fraumeni(1981)认为技术变化倾向于消耗能源，因此造成70年代的生产力下降的原因之一就是能源价格的提高。这一发现也引起了很大的争论。Hudson和Jorgensong(1974)及Halvorson(1977)认为能源总和E可以认为是由各种燃料F，构成的函数：E=厂(E，‘，E，‘)(2-6)式中F，表示各神燃料的需求量。由各个燃料价格P，；表示的单位成本函数P。可表示成：￡n只=岛+∑谚血咯+1／2∑∑岛三n弓￡n易(2—7)这样，通过估测燃料份额等式，可以得到一个能源超越对数单位成本函数，从而对于给定的总能源投入得到各自的自价格弹性和互价格弹性。三、截面组数据模型一些研究者利用部门阳j和截面组数据(paneldata)计算能源价格弹性，发现地区问的能源价格差异很大而且持久，认为地区间的需求量变化可以反映长期需求(6riffinandGregory，1976)。对于能源需求来说，长期的调整可能需要10年甚至更长，比如在能源调整过程中，价格的滞后影响可能出现在很长的调整期中，这时，通过国家间的、跨部门的数据可以得到长期的答案，而时间序列则不易完全反映这一变化。20世纪80年代以来，截面组数据研究在质量和数量上都有较大的进展，特别是在脊梁经济学方法的支持下，截面组数据研究进展显著，并提供了通常从简单时闻序列数据得不到的信息。四、基于需求函数的能源需求模型利用能源需求函数模型描述能源需求的模型是近年来应用比较多的模型形式我国能源消赞同经济增睡变动关系实证研究——基于分位刚归法之一(Beenstock，1981；Kouris，1983：Bopp，1984；Prosser，1985；日本能源经济研究所，平成5年；虞镇国，1996；贺菊煌，1997：李志东等，1998；徐明德，李维杰，2003)。本文中的实证研究也将采取这种模型。在第三节中，我们将介绍一些主要的能源需求函数，以便在实证研究中的应用。五、中国的能源需求模型(一)部门分析模型在经济问题中，一般可以分为若干个部门，部门又可以分为子部门，子部门再进一步分成终端使用，最后又将终端使用分入使用的设备中。部门分析模型是根据能源消费量和经济增长速度之间的关系，直接测算一定经济增长速度和能源利用率下，各部门的能源消费量。该方法将国民经济分为若干部门，分别计算各个部门的能源消费，然后加总，得到能源需求总量：^E=yA；M；(2—8)产I其中，E表示能源需求量，Mj表示第J部门的产值，Aj表示第j部门的产值消耗。(2-8)式实际上是(2—1)式的分解形式。在一些研究中，用“能量单元”代替“部门”，能量单元定义为一组有共性的消费者在某种最终用能范畴内所消费的能源总和(吴宗鑫，1988)，方程形式同2-8。能量单元的定义将国民经济划分得更详细，包括了生活活动中的能源消费。也有一些能源需求研究则更细致地划分出不同部门和不同的产品种类(刘铭，1988)(二)消费弹性系数模型能源消费弹性系数法又称能源消费增长系数法，是随着能源消费系数的变化而变化的，表示能源消费的增长率同经济增长之问的比例关系，即当经济增艮一个百分点，相应的能源消费增长多少百分点。就是根据能源的收入弹性，在预测收入变化的前提下，预测能源需求量。当能源消费弹性系数大于l时，表示能源消费的增长速度快于经济增长的速度；当能源消费系数小于l时，表示能源消费的增长速度慢于经济增氏的速度；而当能源消费系数等于1时，则表示能源消费的增长速度等同于经济增长的速度。该系数说明了经济增长对能源的依赖度，系数值越大，说明经济增长对能源的依赖程度越高，反之，系数值越小则说明经济第二章能锅；求的理论模型的增长不怎么依赖能源。一些研究中将弹性系数进行了技术处理(于立)，其表达式如下：6I=一口+77Gy—s6_(2-9)其中，G，表示能源需求增长率，q表示国民产出增长率，G，表示能源价格相对上涨率，口表示节能的技术进步速度，玎表示能源消费的产出弹性，s表示能源消费的价格弹性。(三)其他研究许多学者作过与能源需求有关的研究，现举例如下：Tang等(1993)利用中国1952--1989年的数据，对能源需求与经济发展水平和结构的关系进行分析，研究结果的基本形式如下：￡"E=a+bIn，+cPI+dPH(2-10)其中，E：能源需求{f：国民收入；彤：工业产值；PH：重工业产值。杨朝峰，陈伟忠(2005)利用中国1952--2003年的数据，对能源需求与经济增长率的关系进行分析，研究结果的基本形式如下：LnEt=旨+善2LnGDP,(2一11)其中，E：t期的能源需求；GDPt：t期的国内生产总值。第二节能源需求函数概述一、需求函数需求量是指在特定的时期内，在一定的条件下，消费者愿意购买某种产品或劳务的数量。能源需求量则是指在特定的时期内，在一定的条件下，消费者愿意购买能源产品的数量。这里，“特定的时期”一般指一年，“一定的条件”是指影响需求的诸因素，如商品的价格、消费者的收入、偏好等既定条件。对于不同的商品，影响因素是不同的。在一般情况下，对于正常的商品，价格上涨，需求量会减少，反之，价格下降，需求量会增加；消费者的收入提高，对商品的需求量上升，收入减少，对商品的需求量则下降。我国能源消费刚经济增艮变动关系实证研究——基于分位叵I归法式：在数学上，能源需求函数即为能源需求量与影响它的诸因素之间关系的表达罨=／(#，e，I，⋯)(2—12)式中，E、表示对燃料i的需求量，P。和P．分别表示燃料i和燃料j的价格，I表示消费者的收入。常用的需求函数有两种形式：线形函数和幂函数。线形函数的每个自变量的边际需求量是一个常数，它的值等于这个自变量的系数。幂函数有两个重要的性质：(1)幂函数中每个自变量的弹性都是一个常数，它的值等于这个自变量的指数；(2)幂函数可以用对数形式转化成线形关系，因此可用一些适合线形函数的计量方法确定函数中的系数。二、麓源需求函数主要形式14t80年代以来，许多学者用计量经济学方法研究能源需求模型，并将目光集中到收入(GDP)和能源价格对能源需求的影响中。以下是近年来出现的最常见的几种能源需求函数形式。(一)简单方程需求函数能源E的变化与收入和能源价格有关，能源需求函数可表示成：互=厂(暑，，)(2—13)其中：E，一对i能源商品的需求量(i=l，2，⋯，n)I一收入P。一j能源商品的价格，(j：l，2，⋯，n；J可以等于i)这种函数的主要方程形式有：1．线形需求函数互=a+flI+∑巧0+占其中，口一常数卢，y一变量系数s一随机变量(2-14)——．至三量!!竖蔓垄塑型笙鳖型能源消费系数：卵，=(OEIOI)x(S／E)=卢(，／E)能源产品i的价格弹性：％=(aE／aP,)×(0／E)=砟(霉，三)2．半对数需求函数量=＆+fllnI+∑巧lne+s方程右侧取对数，左侧则不用。能源消费系数：仉=(OEIaI)×(S／E)=(gl／)×(I／E)=pie能源产品i的价格弹性：％=(OEIOP,)×(只／E)=(一／#)×(Pi／E)：yjlE3．对数需求函数(2—15)h1巨=a+fllnl+∑乃ltl0+s(2一i6)j=l方程左侧和右侧均取对数。这是～种常见的需求函数形式。能源消费系数：叩，=(aE／OI)x(ZlE)=(p／s)×(s／E)：∥能源产品i的价格弹性：％=(a￡／鹋)×(只／E)=(以IP,)x(PjIE)：n(--)状态调整需求函数Houthakker和Taylor(1970)年建议用状态调整需求函数描述耐用品和非耐用品的需求，他们利用此函数对美国1929—1964年的年度数据，81类商品进行拟合，发现对其中85种商品，该模型是成功的。需求函数可表示为：Et=f噶，jt，st一●(各一11)其中，巨一现期或称为t期能源需求量P一现期能源价格f一现期收入S。一状态变量对于耐用品，S一。为前期或(t—1)期的存量；对于非耐用品，墨～，表示心理上的“习惯存量”。可用前期的实际需求量表示，印：我国能源消费同经济增K变动关系实证研究——基于分位同归法巨=，(#，‘，互一，)(2一18)状态调整需求函数也可以表示成同简单方程需求函数一样的三种方程形式：1．线形需求函数巨=d+PL+y只+fE—I+￡(2—19)短期能源消费系数：玎，=flU／E)；长期能源消费系数：rl，=[∥(1_r)]×(I／E)；短期价格弹性：％=r(P／E)；长期价格弹性：％=It(1一r)]×(P他)。2．半对数需求函数巨=a+∥In，f+YIn只+flllE一】+s(2-20)短期能源消费系数：叩，=P／E；长期能源消费系数：r／，=fl／(E—y)；短期价格弹性：r1月=y／E；长期价格弹性：碓=y／(E—c)。3．对数需求函数lnE,=口+fllnl,+rhlP,+rlnE,一，十￡(2—21)短期能源消费系数：77，=卢；长期能源消费系数：rh=fl／(1一c)；短期价格弹性：％=，：长期价格弹性：％=r／(1一c)。此外，还有些能源需求函数将能源的历史价格考虑进去，比较常见的函数形式有：InE,=口+fllnl,+‰Ine+ylIn只一l+y2Ine一2+⋯+nIn只一。(2—22)第三章分位吲归法第三章分位回归法能源需求模型广泛地应用于研究能源与经济增长的关系，而这几年里，有不少学者(张明慧，李永峰，2004；杨朝峰，陈伟忠，2005：周少莆，闵娜，2005)运用能源需求模型对我国能源消费同经济增长之间关系的进行研究，但多数是运用基于普通最小二乘法的计量方法，然而普通最小二乘法在某些情况下并不适用，考虑到我国特殊的国情，因此，本文决定采用一种基于最小一乘法的计量方法一一分位回归法。本章将详细介绍一下分位回归法的具体内容，以及如何用分位回归法对模型参数进行估计。第一节分位回归法概述一、分位回归法概述如果一个学生在一次体检中，他的体重超过f比例的参加这次体检的学生，而低于1一f比例的参加这次体检的学生，那么，我们就说他的体重排在全体参加体检的学生的第r分位。按照这个思想，我们可以得出在参加这次体检的学生中，会有一半的学生体重超过位于中分位的学生，一半的学生的体重低于他。同样的，四分位是将参考群分为四等分，五分位是将参考群分为五等分，十分位则将参考群分为十等分，而其他的分位也大体相同。分位回归(分量回归)最早由Koenke和Bassett(1978)提出的，是用来扩充这上述思想的，可以看成是对以古典条件均值模型为基础的普通最小二乘法的延伸，它用几个分位函数来估计整体模型““。分位回归法的特殊情况就是中位数回归，用对称权重解决残差最小化问题，而其他条件分位回归则需要用非对称权重解决残差最小化。如今，分位回归已被用在解释一些经济(SophiaDimelis，HelenLouri(2002))和医学(RogerKoenker，KevinF．Hallock(2000))现象当中。二、分位回归法的优点前边介绍过在传统的直线回归分析中，最常采用的是普通最小二乘法，有人我国能源消赞刷经济增眭变动关系实证研究——基于分位回归往不禁要产生疑问：既然普通最小二乘法有着悠久的历史，并且计算简便而且效果不错，那为什么还要去考虑分位回归法呢?主要原因在于：(一)普通最小二乘法较之分位回归法受异常点影响大普通最小二乘法采用残差平方和的方法估计参数，通常来说，异常点有着很大的偏离，产生的残差也就比较大，其平方值则更大，为了使平方和达到最小，就不得不“迁就”这些异常点，也就是说将回归直线往这个点靠拢，这就使得整体的配合性减弱。而分位回归采用残差绝对值之和的方法估计参数，由于只考虑一次方而非平方，所受的影响就较小，这就是我们常说的“稳健性”。正是由于分位回归法的稳健性比普通最小二乘法好，所以分位回归得到越来越多人的青睐。(二)残差的分布不服从普通最小二乘法的基本假设在传统的直线回归分析中，常采用普通最小二乘法，该方法的基本假设同时要求随机扰动项(1)零均值(2)同方差(3)无自相关，即服从独立正态分布，而残差作为随机扰动项的估计值，也应服从正态分布“⋯。但在实际研究中，一些资料并不能满足残差服从正态分布的假设，而是服从一种其尾部占更大比重的分布情况，甚至可能其方差无限，虽然经过变量变换的方法可以解决部分问题，但是由于各种变换方法的规律难以掌握，因此变换效果的估计往往不太准确。在这种情况下，采用分位回归法会优于采用普通最小二乘法。正因为上述原因的存在，才使得人们开始探讨其他的回归方法，总的来说，分位回归是一种稳健耐抗性的统计方法，它的突出特点是(1)耐抗性：尽力避免分布中的少数异常点的干扰；(2)稳健性：不依赖于先验的分布假设(如J下态分布假设)。分位回归一般应用于(i)当数据有异常值，为削弱其对回归模型的影响时；(2)当残差不服从正态分布，即不满足普通最小二乘回归模型的应用条件，但是为了正确估计y的容许区间时或参考值范围时。第二节分位回归法适用情况判断分位回归法在数据有异常点且残差不服从正态分布时是比普通最小二乘法有效的，因此，我们在采用分位回归法之前，要对数据进行分析，判断数据是否存第三章分位回归往在异常点以及数据的残差是否服从正态分布，以便确定使用分位回归法是否比使用普通最小二乘法更具前提。一、异常点的判断(一)异常点的一般性定义Hawkins(1980)给出了异常的本质性的定义：异常是在数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数掘并非随机偏差，而是产生于完全不同的机制。Knorr和Ng(VLDBl998)给出了基于距离的异常定义：数据集s中一个对象0称为DB(P，D)一异常，如果它满足下列性质：数据集S中至少p*100％的对象与0的距离大于距离D，如果采用不同的参数P和D，DB(p，D)一异常可以表示所有的基于统计方法的异常情况“⋯。对异常点的定义，说明了异常值的存在对于数据的分析是十分危险的，不加区别地将异常点包括到数据的计算分析中，对结果会产生不良的影响。而箱线图则为异常点的识别提供了直观有效的手段。(--)箱线图根掘Knorr和№对异常点的定义，在常规的分析中，我们认为对一组数据进行分位，所有的数值都应该包括在两端的两个四分位点(也就是第一和第三个四分位点)向外各扩大一‘倍半的四分位距的范围内，如果有数值不在这一范围内，那么这些数值可以被视为“离群值”，也就是我们所说的异常点。箱线图J下是基于这一原理，它识别异常点的标准是：异常值被定义为小于G一1．5IQR(Q1为第一个四分位数，IQR为四分位距)或者大于Q3+1．51QR(Q3为第三个四分位数)的值。虽然这样的标准有点“任性”，但是它来源于经验判断，经验表明它在处理需要特别注意的数据方面表现不错“41。在箱线图中，箱子的上下两端分别表示该组观测值的第一和第三个四分位点的位置，箱子中间的横线表示中分位数所处的位置(根据分位数的定义，有一半的数据落在第一和第三分位数之问，即每组样本观测值有一半分布在箱子里)。这组观测值的正常数值范围用两端带横线，中间被箱子截断，并且平行于纵轴的直线表示，这条直线的长短取决于第--,fD第三个四分位点的位置，而超出这条直线的点，电就是异常点，就用空心圆来表示。我国能源消费同经济增长变动关系实证研究——基于分位回归法资料来源：《世界统计与分析全才SAS系统应用开发指南》第列部分第38页，北京：希望电子出版社．2000年6月这里，我们以31名中年男士的健康状态资料为例说明箱线图对于异常点的表示。数据如表3一l所示，其中OXY表示吸氧率，为因变量，RUNTIME表示跑1．5英里所需要的时间，为自变量。图3-1因变量OXY的箱线图资料来源：笔者根据表3一L的数据用sPss完成第三章分位回归法对因变量OXY做箱线图，见图3一l。从上边一堆数据中，我们很难一下子就发现哪些点是异常点，但是从图中，我们很容易可以看出，第7和第19个样本点被作为异常点用空心圆表示出来。可见，箱线图可以直观明了地识别数据批中的异常值，用其来作为判断异常值的工具有一定的优越性。二、正态分布的判断(一)正态分布的定义““由大数定律和中心极限定理我们可以得到：(1)当x是n次独立试验中事件A发生的次数，则当12较大时，事件A出现的频率x／n以很大的概率接近于它在每次试验中出现的概率p，即：可以事件A在这n次试验中出现的频率近似代替每次试验中A发生的概率。(2)若X。，x：，⋯，X。是总体x的随机样本，总体均数和方差为E(x)和D(x)，则当n较大时，样本均数音车五以很大的概率接近于总体均数8(。)，即：可由样本均值吉军五代替总体均数。(3)若x，，X：，⋯，Zn是x的容量为n的样本，总体均值和方差分别为￡(Ⅳ)=∥，D(x)=盯2，则当n较大时，土n∑i五近似地服从正态分布。正态分布的定义说明，如果所研究的随机变量可以表示为大量独立随机变量的和∑置，而其中每一个随机变量置对于∑置只起微小的作用，则无论五具有怎样的分布，都可以认为∑Xi近似地服从正态分布。但是在实际问题中，虽然有不少正态分布的情况，然而并非所有的问题都是正态分布的，这就需要我们采取一定的工具来进行判断，在统计中，我们一般用Jarque—Bera统计量来检验数据的正态性。(二)Jarque—Bera统计检验Ⅲ1Jarque—Bera统计检验的零假设是样本服从正态分布，该统计量的表达式为：我国能源消费同经济增长变动关系实证研究——基于分位回归法小平∥+去(肛3)2】(3-1)O斗式中，s：土杰(掣)3表示偏度，K：{窆(掣)。表示峰度。在零假设下，JBt／t=I盯儿I：l仃统计量服从z2(2)分布。根据Eviews给出的拒绝零假设犯第一类错误的概率(Probability)可以判断是否拒绝零假设。这个概率值是检验的相伴概率，简称为P值。当P值越接近0，则说明可以在极大的置信水平下拒绝零假设，即序列不服从正态分布。同时，还可以借助偏度和峰度两个统计量同标准正态分布(s=0，K=3)进行比较来说明数据呈现的分布形态。图3—2自变量OXY和因变量RUNTIME拟合模型的残差分布资料来源：笔者根据表3一l的数据用EVIEWS完成Series：ResidualsSamplel31Observations31MeanMedianMaximumM．nimumStd．Dev．SkewnessKurtosiS1．07E．15，1．1162299．932998．5．9478753．44893209867324006477Jarque--Bera6。338925ProbabilityO042026同样，还是以上边31名中年男士的健康状态资料为例，用Eviews拟合模型OXY=Ct-fiRUMTIME4-s，得出JB统计量，如图3—2所示。从图中可以看出偏度S=O．986732>0，峰度K=4．006477>3，与标准正态分布相比，残差呈现右偏、尖峰的分布形态，而JB统计量以96％的概率拒绝零假设，蜕明该序列不服从正态分布。这说明运用JB统计检验图，我们也可以容易且直观地判断序列是否呈正态分布，为分位回归法的进一步应用打下坚实的基础。第三章分位回归法第三节分位回归法基本原理过去，分位回归方法不受重视的一大原因在于它的计算极其复杂，如今科技进步，一些统计软件(如STATA，SAS)都提供了分位回归法的算法，使得分位回归法的应用成为可能，因此，本节简要介绍一下分位回归法的基本原理，其他复杂的算法则可以依靠计算机进行，这里不再详述。一、最小一乘法【18】设有自变量x和因变量Y，均为一维变量，现对x、Y进行n次观测，得到数据要作一条直线Y=口+卢0，能够“最好地”代表(3—2)式中那些点的趋势，或者说，同(3-2)式中的点有这很好的拟合效果，这时，就出现问题：如何算是拟合得最好呢?这就要根据给出的准则来判断了，平时，我们最常见的是“普通最小二乘”准则，该准则要求能够确定a和b，以使(3—2)式中各点到直线Y=口+声x的残差的平方和达到最小，其表达式为∑(咒一口一flxi)2=min(3—3)j一】然而，准则并不是唯一的，可以根据需要来确定，我们可以将准则改为确定a和b，使得残差的绝对值之和最小，其表达式为∑lY,一a-px，1=min(3—4)，=1用这个准则确定回归直线Y=口+口z就称为“最小一乘法”。其实，最小一乘的思想早在1757年就由Boscovich提出，后来虽由Laplace发展，但是由于计算上的困难和其他原因，对于最小一乘法的研究曾长期处于停滞状态，该方法也并未得到普遍的应用。加之普通最小二乘估计的优良性质，故最小一乘逐渐被遗：惫。直到20世纪50年代以后，Harris(1950)发现残差绝对值最小化的问题可以转化成线性问题，并且由Wagner(1995)进行了实际操我国能源消费同经济增长变动关系安证研究——基于分位回归法作，加之计算机技术的迅猛发展，许多统计软件如STATA，MATLAB等均提供了算法，使得最小一乘这一方法的应用更加容易实现，局面才有所改观，从90年代起，一些统计学家开始关注这～方法的发展，并在1987年9月，于瑞士召开了有关最小一乘法研究的国际会议。二、分位回归法的估计I”对于两个一维变量X、Y，将q(O<q<1)定义为要估计的分位，即二分位就是q=O．5，则在给定X的n个观测值的情况下，Y的n个观测值的q分位的估计值就是％2％+岛x(3—5)在(3—5)式中，要求得五的值，先要估计参数a。和岛的值，而在分位回归中，参数估计一般用加权最小一乘(weighterleastabsolute，wLA)求得，即使窆f％一磊一万。‘k=min(3—6)i=I’’这里权重R。={：。。2一q。，：；耄；：c其中riq=Yie-三。一方。_，cs一，，即残差为正时，其权重为2q：残差为负时，其权重为2(1一q)。举例说明：如果要估计第75个百分位数，即q=O．75，那么正残差的权重=1．5，负残差的权重=O．5。用以加权普通最小二乘法的估计值作为初始值进行迭代求解的线性规划方法(Armstrong，Frome，Kung(1979))可以证明当这样赋予正残差和负残差权重的话，(3—6)式可以成立，即主I％一品。一乃。工，h。的值是最小的。这就是分位回归求i=1参数估计的方法。在进行了参数估计之后，系数的协方差矩阵可以用Koenker和8assett(1982)提出的方法进行估计，其表达式为cov(f1)=巧1Rl巧。(3-8)这里，R，=X1WW。X，R。为构造矩阵XX。R．中，w是一个对角矩阵，其对角元素第三章分位回归法为而fql{Ⅷm。@彬，={(1一q)／／：。。(0)0ifrq>0if‰<0(厶。。。0表示残差的密度)(3—9)Otherwiset'方R2=1一器篇黼(3-10)这是基于双指数分布一⋯的似然估计。参数的可信区间可以近似用t分布原理方法求得。我同能源消费同经济增K变动关系实证研究——基于分位回归法第四章中国能源消费同经济增长关系实证分析中国要落实科学的发展观，实现经济社会的可持续发展和全面实现小康社会的战略目标，必须以能源同经济的协调发展为基本前提。现今，能源短缺已成为我国经济发展的主要障碍之一，因此，理清能源消费与经济增长之间的关系对国家和地区制定有效的能源管理战略是至关重要的。在第二章中，我们已经介绍过国内外对我国能源消费和经济增长关系的一些研究，不难看出，这些研究都是从我国整体出发来研究能源消费同经济增长的情况，然而，我国不同地区的经济发展水平存在着很大的差异，这样的差异自然引起能源消费情况不同，因此这样的模型难以说明不同地区能源消费和经济增长的差异，即使有学者就我国各个省份分别研究，也只是对单个省份拟合模型，由于这样做出的模型不同，各个省份之间难以进行比较分析，至今还没有学者用同一个模型来说明我国整体及不同地区的能源消费同经济增长之间的关系。加上我国自建国后，经济体制不断改革，经济的发展经历了不同的阶段，而在不同阶段对能源消费同经济增长的关系也不一样，许多研究都是应用时间序列方法进行研究，将不同时期一概而论，这样显然无法揭示我国能源消费同经济发展真实关系。在这样的情况下，本研究采取近几年各个地区的截面数据用分位回归法对我国整体、东部和中、西部地区能源消费和经济增长关系进行分析就极具现实意义。第一节模型、数据的选取一、模型的选取(一)对价格因素的考虑1978年以前，中国能源工业执行投资国家包、产品国家分配、价格国家定、亏损国家补的高度集中的计划经济体制。1978年后，我国实行对外开放，改革计划经济体制，并于1992年明确提出建立社会主义市场经济体制的战略目标，市场机制逐步引入能源行业。能源价格通过小步提高到部分丌放，市场调节比重有所加大，Ic：(得了一定成效。但是，中国现行能源价格体制仍以国家定价为主，除大第四章中国能源消费嗣经济增长关系实证分析部分煤炭产品随行就市，电煤、电价、原油、成品油仍由国家定价，这样的价格体制难以反映能源总体的真实价格。“。并且已有学者经研究发现，能源需求同能源价格之间没有什么相关关系(于立，1993)因此，本研究所采用的模型不包括价格变量。(--)对产业结构因素的考虑工业化的过程，必然消耗大量的能源，我国也不例外。首先，我国正处在重化工业发展阶段，经济结构处于资源能源依赖的强势阶段，这一特征表明客观上我国会消耗大量的能源。随着新一轮经济增长周期的到来，我国经济出现了明显麴重工业化倾向，工业向以重工业为主导阶段过渡。其次，在全球化的经济格局中，我国处于全球产业链的低端，扮演了世界工厂的角色，导致我国能源消耗量的增加。最后，我国的产业结构中，第二产业占很大比例，而第三产业则占较小比例，由于工业的能源消耗要大于第三产业的能源消耗，而且我国的很多工业企业仅仅停留在加工贸易阶段，如此一来，能源消耗自然就会很高。⋯。近20年，工业的能源消费一直占全部能源消费的68％左右”⋯，工业能源消费量较大，第二产业是我国能源消耗的大户，能源是我国第二产业赖以生存的基础。第二产业这种“高耗能”的发展特点，大大提高了我国能源消耗的总体水平，增强了我国经济发展对能源的依赖性。因此，要研究我国能源消费同经济增长的关系，除了经济发展水平因素外，必须高度重视产业结构的作用“⋯。本研究将把第二产业占国内总产值的比重作为反映产业结构特征的变量引进模型。根据第二章介绍的一些能源需求模型，本研究选取了不包括能源价格变量，而新引入产业结构变量的需求函数作为模型的基础，其表达式如下：E=厂(，，P)<4—1)其中，E表示能源需求总量；，表示收入；P表示第二产业占国内总产值的比重。二、数据的选取及来源有研究表明，我国能源的消费在经历了一个快速增长(1996年达到高峰)，然后逐步回落，到1999年才开始慢慢回升．而我国的经济增长也同样存在着周期，从1999年开始增长相对稳定，在7％～8％范围内波动”“，为了避免不稳定因素的干扰，因此，本文选取1999年开始的数据对我国能源消费同经济增长的关系进行研我国能源消费同经济增妖变动关系实证研究——基于分位回归往究，由于受制于数据取得的途径，我们无法得到2004年及以后的能源消费的数据，因此本研究的范围在1999年到2003年之间。对于能源需求量，在讨论已经发生的量值时，能得到的只有能源消费量，而且，在大部分能源研究中，讨论己发生的能源需求量时，实际上往往用的是能源消费量，因此，本研究也沿袭这一“惯例”，用能源消费量来代替能源需求量，本文选用1999年到2003年全国30个地区每年各自的能源消费总量这150个数据作为该变量的样本观测值，其单位为万吨标准煤；，，表示第t期的收入，本文选用1999年到2003年全国30个地区每年的国内生产总值GD尸(以1999年北京的GDP为基数，消除了价格因素的影响)表示收入变量‘，单位为亿元；P表示第t期的第二产业占国内总产值的比重，本文选用1999年到2003年各省第二产业占各省国内生产总值的比重作为该变量的样本观测值。上述数据分别从《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》获取。对于我国能源消费总量和国内生产总值来说，幂函数模型的拟合优于线性模型的拟合(虞镇国，1996)，本文将模型设定为111E=口+flln咄+，111e+q(4—2)其中，E，表示t期的能源消费量；∞只表示t期的国内生产总值；只表示第二产业占国内总产值的比重。第二节回归方法的选定在国内外关于能源消费同经济增长关系的研究中，在对模型进行回归时，通常采用的是基于普通最小二乘法的方法，然而在一些情况下，普通最小二乘法的使用并不是十分完美，需要借助一些变量工具，因此，本研究考虑用最小一乘为基础的分位回归方法，在不用借助变量工具的情况下，对模型进行较好的拟合。在第三章中已经介绍过分位回归法相对于普通最小二乘法回归法在两个主要方面有较好的估计效果，接下来，我们就所选取的数据和模型进行初步分析，以确定选择哪种回归方法比较适合。第四章中国能源消费『司经济增匠关系实证分析一、异常点的观测首先，对i999年到2003年每年各地区的能源消费总量取对数，并将每年30个地区分为一组，这样我们可以得j个组，用SPSS软件对这5个组绘制箱线图(图4—1)。其中，横轴表示时I'mJ，从1999年到2003年五年，也就是分为五组；纵轴表示各地区每年的能源消费总量取对数后的值。从图中可以看出，每组都有异常值出现，也就是每年存在异常点，而且这些异常值离直线正常的数据范围最小边界较远，是属于总体中的偏低值，这样的异常点容易对拟合直线产生影响，使得拟合值偏小。图4-11999年一2003年各地区能源消费总量分布的箱子图资料来源：笔者根据中国能源统计年鉴提供的数据用sPss完成二、检验残差的正态分布接下来，我们检验一下普通最小二乘法的基本假设是否成立，即残差是否服从『F态分布，这可以用Jarque—Bera统计量进行检验。我国能源消费同经济增长变动关系实证研究——基于分位同归法按照(4-2)式，对30个地区所有能源需求量做一个总体的回归，用EVIEWS软件分析其残差序列，结果如图4-2所示。由图可知，JB统计量以99．9％的概率拒绝了残差序列呈正态分布的零假设，而接受残差序列不服从正态分布的备则假设，即残差序列是非正态的，同时，偏度s一0．232981<0，峰度K=4．425098>3，说明该序列呈现左偏、尖峰的分布形态。图4-2残差分布图资料柬源：笔者根据中国能源统计年鉴提供的数据用EVIEWS完成Series：ResidualsSamplel150Observations147MeanMedianMaximumMinimumStd．Dev．SkewnessKurtosis1．07E．15．0．0169080．950585．1．1671890．366377．0．2329814．425098Jarque-Bera13．76915ProbabilityO．001023经过分析，可以初步判定我们要研究的样本数据有异常点，并且不服从正态分布，在这样的情况下，分位回归方法会比普通最小二乘回归方法更适用。因此，在下边的回归分析中，我们将采用分位回归法进行分析。则第q分位的模型为InEtq=％+属InGDPt+％ln只-hEⅪ(4—3)第三节实证分析及结论一、模型回归根据分位回归方程(4-3)，我们展开实证分析。分位值q分别取0．25和0．75第四章中国能源消费同经济增跃关系实证分析即考虑以25％fH75％为界的每年各地区能源消费量分布情况，这将使得我们可以全面考虑解释变量可能因为地区差异所受到的影响。为了更好的说明分位回归法在这种情况下的优越性，我们将分别用普通最小二乘法和分位法进行回归，以便进行对比。两种回归方法的拟合优度都很不错，几乎全在O．8左右，说明能源消费很大程度上可以由围内生产总值和第二产业比重来解释，因此，我们认定本文所用的模型是基本符合的，我们将分析重点放在参数估计上。表4-2解释变量InGDP的参数估计及t值资料米源：笔者根据中国能源统计年鉴和中国统计年鉴提供的数据用STATA8．0完成表4—2和表4—3的(1)、(2)、(3)列分别列出了普通最小二乘法和分位回归法第三和第一个四分位下每一年的InGDP。和lnP。的参数估计值及其t检验值，(4)列则是关于两个分位估计值的差异度，从表中我们可以看出：1．在两种回归方法下，解释变量InGDP。的参数估计值全部通过假设检验，其中普通最小二乘法的参数估计值照理说应该落在分位回归的两个分位的参数估计值之问，然而却有两年是落在两个分位之外，说明这两年受异常点的影响较大，使得普通最小二乘回归法不得不“迁就”这些异常点。这样，这两年用普通最小二乘法得出的拟合模型就有所偏差。我国能源消费同经济增艮变动关系实证研究——基于分位同归法表4—3解释变量InP的参数估计及t值资料来源：笔者根据中国能源统计年鉴和中国统计年鉴提供的数据用STATA8．0完成2．解释变量inP。的参数估计在两种回归情况下出现了更加明显的差异，同样有两年普通最d,--乘法的参数估计值是落在两个分位之外，而其他年份普通最小二乘的参数值几乎都偏向于0．25分位，也就是说普通最小二乘拟合的直线整体偏向0．25分位的拟合直线。3．两个分位的参数估计之间存在着不同程度的差异。对InGDP。的估计，差异有两个超过10％，最大达到34．85％，对inP。的估计，几乎都超过30％，最大竟然超过240％。两个分位的系数存在着如此大的差异，说明了样本观测值是以极其发散的形式存在的，单纯用一个方程很难很好地说明整体的情况。从之前的初步判断，加上实证分析得出的以上情况，我们可以很肯定地说明，在对经济增长和能源消费关系的研究中，分位回归法更具有优越性。二、模型分析要在同一个模型中对不同地区的情况进行分析，分位回归提供了这个方便。接下来，我们运用分位回归得出的结果对我国整体以及不同地区能源消费同经济增长之间的关系进行分析：第四章中困能源消费Ⅲ经济增长关系实证分析(一)从我国整体来分析1．从对变量lnGDP。的回归结果分析。两个分位上的系数值平均为0．58，这表明我国能源消费的国内生产总值弹性系数为0．58左右，小于l，即在控制其他变量的情况下，国内生产总值每增加1％，能源消费总量仅增长0．58％左右，能源消费的增长速度慢于国内生产总值的增长速度。这五年，能源消费的国内生产总值弹性系数呈减小趋势，值得一提的是，2003年能源消费的国内生产总值弹性系数较上一年下降幅度极大。能源消费的国内生产总值弹性系数减小的趋势说明在整体上，我国能源利用率有所提高，节能行动有所成效。2．从对变量lnP。的回归结果分析。两个分位上的系数值平均为1．09，这表明我国能源消费的产业结构弹性系数为1．09左右，大于l，即在控制其他变量的情况下，第二产业所占比重每增加1％，能源消费总量则增加l_09％左右，能源消费的增长速度快于第二产业所占比重的增加。虽然能源消费的产业结构弹性系数大于I，但不能否认的是其同能源消费的国内生产总值弹性系数一样，有减小的趋势，这说明虽然我国第二产业整体表现出高能耗的特点，但是其节能行动也有一定的成效。(二)从不同地区的角度分析根据第三章对分位回归法的介绍，可以清楚地知道，0．75分位上的样本点代表能源消费量高的地区，而0．25分位上的样本点代表能源消费量低的地区。我国能源消费量高的地区，多是处于东部，如广东、山东、江苏，而能源消费量低的地区，多在中、西部，如宁夏、青海、甘肃。东部和中、西部在经济发展和产业结构上存在着极大的差异，因此我们在这里以东部和中、西部为对象进行地区差异的分析。1．从对变量lngDP。的回归结果分析。两个分位上能源消费的国内生产总值弹-『土系数均小于1，这表明东部和中、西部在整体经济增长过程中的能源消耗增长均较为缓慢。然而两个分位上的系数存在着差异，0．75分位上能源消费的国内生产总值弹性系数均小于0．25分位上能源消费的国内生产总值系数，这说明我国东部整体单位经济增长所消耗的能源少于中、西部整体单位经济增长所消耗的能源，东部的能源利用率和节能力度优于中、西部。2．从对变量lnP。的回归结果分析。除了1999年，0．75分位上能源消费的产我国能源消费同经济增长变动关系实证研究——基于分位回归法业结构弹性系数均小于l，即东部地区能源消费增长速度慢于第二产业所占比重的增长；而在0．25分位上，除了2002年，其他年份能源消费的产业结构弹性系数均大于l，即中、西部地区能源消费增长速度快于第二产业所占比重的增长。而且两个分位上的系数存在着十分显著的差异，表明中、西部的第二产业大部分属于高能耗的产业，而东部地区的第二产j止较之中、西部地区则为能耗较低的产业。三、研究结论综合上述分析，我们发现我国整体、东部和中、西部的能源消费同经济增长关系存在着以下情况：(一)能源消费的增长相对于国内生产总值的增长较为缓慢，但是能源利用率还是较低这几年，我国GDP呈现持续高速增长的局面，曾引起国外许多学者的质疑，然而由于我国经济起步较其他国家晚．而且基量较小，因此GDP增长相对快些是正常的，纵观世界上各国能源消费和经济增长的发展趋势，我国能源消费增长慢于GDP的增长是符合正常规律的。在GDP高速增长的情况下，能源消费的增长慢于GDP的增长并不能说明我国的能源的利用率已经很高了。事实上，虽然当前我国能够以较低的能源消费实现较高的经济增长，但是也要认识到我国能耗指数基数原本就较大，能源浪费还是比较严重的，与发达国家相比，能源利用率还很低，只不过现在采取了一定的节能行动，能源利用率有所提高。(--)第二产业的发展依赖于高能耗从发展水平上看，我国目前总体上仍处于工业化初中期阶段，工业部门的能耗占国家整个能源消耗总量的70％，其中钢铁、有色金属、化]：、建材等高能耗行业的能耗又占整个工业终端能耗的70％以上““，加上人民生活水平的提高和消费结构的升级，我国的交通和建筑领域的能源消费增长率也高于其部门增长率。虽然有研究表明，我国第二产业的单位能耗持续下降，使总能耗相对减少”⋯，但是，这并不意味着整体上能源消耗总量也会绝对减少，事实上，从我们的研究可以看出，工业比重的增长使得总能耗相对增加，而且这个相对增加对能源消费总量的影响大于单位能耗对能源消费相对减少的影响，整体看来，能源消费总量在绝对值上是上升的，而且其幅度比第二产业的增)JIJI隔度还要大。这说明我国第二产业第四章中国能源消费同经济增长关系实证分析的发展还未改变依赖能源消耗的局面。(三)东部和中、西部能源消费同经济增长关系存在明显差异研究中我们发现，在能源消费量上，虽然东部地区大部分省区较之中、西部地区大部分省区大，但是其对国内生产总值弹性系数却比中、西部地区小，而对第二产业所占比重的弹性系数不仅小于中、西部地区，甚至能源消费的增长比率还小于第二产业所占比重的增长率。处于同一国家，为何能源消费和经济增长的关系却存在如此大的差异，其原因在于东部和中、西部的经济发展水平极不平衡，产业结构差异极大。从GDP增长来看，东部地区始终高于全国(各地区GDP合计)平均水平，中、西部地区一直低于平均水平，这种差距在这几年不是缩小而是进一步扩大。在发达经济的支撑下，东部的技术水平不断提高，从高能耗的传统工业向低能耗、高附加值的高新技术产业发展：中、西部地区相对而言，经济比较落后，技术水平不高，仍以高能耗工业为主，因此东部地区第二产业的发展并没有像中、西部地区那么依赖高能耗。除此之外，东部地区第三产业发展十分迅速，第三产业所占比重明显高于中、西部地区，而第三产业主要是服务业，不依赖能源的消费，并且对GDP的贡献率也较大。上述因素的共同作用，使得不同地区的能源利用率不尽相同，造成了东部和中、西部地区能源消费同经济增长关系存在明显差异。总的来说，我国地域辽阔，资源条件、经济发展水平以及产业结构差异很大，各地区经济发展对能源的依赖程度不尽相同。但是能源需求量将持续增加这是不争的事实，随着各地区产业技术改革的加快，经济同能源的关系将更加紧密，能源将在现代经济运行中发挥基础作用。我国能源消赀瑚经济增长变动关系实证研究——基于分位同归泣第五章协调我国能源消费同经济增长关系的对策建议我国未来较长时期内将处于重化工业阶段，将面临城市化进程加速、居民消费升级和国际制造业转移等情况，能源消费将持续增加，如果不采取措施降低能耗，中国经济的增长将变得无以为继。中国政府也清醒地认识到这一问题的严重性，2005年lO月，党的十六届五中全会通过的中共中央关于制定国民经济和社会发展第十～个五年规划的建议中提出的“十一五”期间的发展目标包括2010年国内生产总值比2000年翻一番，单位国内生产总值能源消耗比“十五”期末降低20％左右。类似将经济社会发展目标同能源消费指标并提的表述在以往历次“五年计划”中从未出现过，这意味着政府已经高度重视能源消费同经济增长之间的关系。今后，政府将会出台一系列的政策来实现这些目标，本章将根据上边的研究提出一些政策建议，希望对政策的制定有所帮助。一、探明储量，加大生产力度要保障能源消费同经济增长的稳定关系，保证能源的供给是前提条件。目前，我国对能源的调查远远不够，不仅对新兴能源，就是对目前世界上已经广泛使用的常规能源业缺乏细致的了解。我国广大的西部地区蕴藏着丰富的能源资源，但现在对西部地区能源的储量还没有探测清楚。我国能源供不应求，石油资源更是匮乏，为了缓解供需矛盾，保障能源经济持续发展，要在立足于当前的探明储量的基础上，加大技术和资金的投入，以提高勘探力度，对我国的能源资源量进行全面的调查，争取多发现一些能源，特别是油气能源，并建立我国的能源战略储备体系，以应付突发性能源短缺。为了制定长期的能源战略，实现我国能源经济的可持续发展，尽可能多地探明我国能源储量是一个前提条件，而现今着眼于抢抓西部大开发的历史机遇，加大能源产业的发展力度是当务之急，并且积极实施“走出去”的战略，充分利用国内外市场寻找资源，加强与国外的合作，获取更多资源，弥补资源不足，努力实现协调能源与经济可持续发展。二、鼓励工业向低能耗、高附加值方向发展，优化产业结构一些发达国家的经验表明，他们在经历了传统工业化过程之后，清醒地认识第五章协调我国能源消费同经济增长关系的对策建议到盲目地发展高能耗的工业所付出的代价是惨重的，因此，在制定产业及相关政策时，他们比以往任何时候都更加关注能源的问题。我们可以借鉴发达国家的经验，政府借助税收、法律等手段约束和引导相关产业向低能耗、高效能的方向发展。对于高能耗的支柱性产业(如钢铁冶炼、加工)，可以从政策上对使用节能型设备的企业予以鼓励和支持。比如依据单位产值能耗制定税收标准；对于能耗高的非支柱性产业，可以适当限制其发展规模，使产业结构朝着有利于可持续发展的方向调整。为了维持能源经济的持续发展，我困必须加大力度调整产业结构，大力发展那些耗能比较少，而附加值比较高的产业。对于重工业的发展，要控制总量，通过技术进步，采取高新技术进行改造，以改变产业结构，增加高档产品，减少中低档产品，用品种质量的大幅度升级取代低水平的数量增加，这不仅可以减少重工业耗能速度的大幅增长，也能提高它的技术水平；对于外资项目，应引导外资向低能耗、高产值的行业进行投资，并力争取得一些技术含量较高的投资项目，改变我国低端制造中心的格局，迈向高尖端制造领域；对第三产业，实行激励性政策，鼓励第三产业的发展，调整第三产业在所有产业中的比重，在创造经济价值的同时减少能源的消耗。充分考虑我国的国情，走科技含量较高、能源消耗率低的新型产业化道路是我国产业发展的必然选择。三、优化能源配置，协调东西部地区经济发展我国能源分布东西差异极大，虽说东部地区暂时依靠低能耗产业实现了经济快速增长，但是随着经济不断增长，东部地区的能源需求量也将不断上升，要实现能源经济的持续发展，就要保证能源的供给量，然而东部地区由于自身地理原因，缺少能源，这就需要依靠西部地区的支援，实现能源优化配置，保证东部能源的供给，因此要在政策上继续鼓励和支持西部地区对东部地区的能源输送，：而西部地区也可以利用这一机会，积极向东部地区学习、引进一些高新技术产业，改善自身产业结构严重失调的局面，提高能源的利用率，加快经济的增长，从而实现整体国民经济的协调发展。我国能源消费同经济增长变动关系实证研究——基于分位回归法四、依靠节能降低能源消耗，提高能源利用率要实现2010年人均国内生产总值比2000年翻一番的目标，未来几年，我国经济要保持年均7．2％的高速增长。经济的增长必然带动能源需求的增长，要在经济增长的同时降低能源消费量，提高能源使用率，节能是根本之策。早在上个世纪90年代，中国政府就提出了“坚持开发与节约并举，把节约放在首位”的能源发展方针。⋯，《中华人民共和国节约能源法》等法规也相应出台。在2005年讨论通过的《能源中长期发展规划纲要(2004—2020年)》(草案)，第一次正式把节约能源放在首位，其意义重大。我国要依靠节能降低能源消耗，提高能源利用率，可以从以下几个方面入手：1．克服计划经济思想影响，强化节能意识。一个国家、地区的经济发展，在很大程度上取决于能源供应的状况。而能源供应紧张不仅是某一个国家的问题，而是世界的一个长期性的问题。因此，一个国家的经济发展战略要立足于节能，用有限的资源保证经济的可持续发展。所以，节能不仅是解决眼前能源紧张的临时性问题，还是保证经济发展必须长期坚持的一个战略问题。因此要解决能源短缺的问题，一定要树立科学发展观，发展节能产品，以节能求发展，用有限的资源创造最大的价值。2．深化改革，加强管理。目前，在一些能耗大国一般都有国家级的能源部门对全国的能源开发与消耗实施集中统一管理，在我国虽然有发改委负责这一部分，但是还是属于分散管理，没有统一的国家级管理部门，形成宏观管理缺位。所以国家应该通过改革管理体制，加强国家的管理部门，强化管理措施，并实施适当的奖励办法。因为节能不仅是对局部有利，而且是宏观经济发展的需要，对节能工作有突出成绩的部门，国家应适当给予奖励。3．要依靠技术进步，实现科技节能，要使节能工作实现突破，注意点滴节约是必要的，但是单纯靠“节衣缩食”式的方法是难以实现的。应该通过技术进步吸收和引进国际先进技术，实施技术改造，加大节能工作力度。4．调整消费结构，发展节能型产品。要保证国民经济的可持续发展，消费结构的调整势在必行。要通过调整消费结构对能源消耗高、污染严重的产品进行适当控制，而对于能源消耗低、发展潜力大的产品要加快发展。第五章协调我国能源消费同经济增长关系的对策建议5．加强政策立法，大力宣传节能意识。在实践中，应该在政策上多制定一些节能的法规，约束人们的用能行为；制定一些产品制造的执行标准，督促企业制造节能型的用电设备；对于使用新技术实现能源节约的企业，给与政策上的奖励等等。同时，利用各种新闻媒体，如电视、广播、报纸以及网络等，加大能源节约的宣传力度，提高公民的节能意识，鼓励公民从自我做起，从小事做起，积少成多，为能源节约贡献自己微薄的力量，这些将对能源节约意义重大。我国能源消费同经济增长变动关系实证研究——基于分位同归法【附录】附表1：全国各地区能源消费总量(1999年一2003年)单位：万吨标准煤地区1999年2000正2001年2002年2003正北京39864212431345034708天津25532794291830223215河北937998931039111588l3477山西650l67357968933910387内蒙古38033540407345605218辽宁938410766106561059911449吉林36933655386343534991黑龙江60586166603760046714上海52085492581861196698江苏816486128881960911060浙江54575967653073868525安徽46834879511853165842福建27722943316334903925江西21342220232925993035山东9068820399551104813034河南73807876824486039562湖北59886269605267137645湖南4087407l462250455562广东87359448101791135513099广氆2473266926692982342l海南431480520796重庆36894023301632042972四川637068lO75109204贵州40184325443844705542云南32883207349039394151陕西26682731325737133952甘肃29173012290530183525青海93987993010191123宁夏8482598新疆32153316349636224037资料来源：中周能源统计年鉴．40．ff}录附表2：全国各地区国内生产总值(1999年——2003年)单位：亿元地区1999年2000正2001年2002正2003芷北京2174．462478762845．653212．713663．1天津1450061639361840，12051162447．66河北4569125088965577．786122．537098．56山西15057816438l1779．972017．54245659内蒙古1268．2140l011545．79175629215041辽宁4171．694669，065033．085265666002．54吉林1660．9i182l192032．482246．12252262黑龙江2897．413253356l3882164430上海4034．96455l154950．845408．76625081江苏7697．828582，739511．9110631．7512460．83浙江53“．896036．346748．1577969395安徽2908583038．243290．133553．563972138福建3550243920074253．684682．01523217江西1853．652003．072175．682450．48283046山东766218542449438．3110552061243593河南4576．15137．665640．116168．737048．59湖北3857．994276324662．284830．98540l，7l湖南3326753691．8839834140．944638，73广东8464319662．2310647，7111735641362587广。西1953．272050142231．192455362735．13海南471．23518．48545．96597．567093重庆1479．711589．341749771971_3225056四川3711．614010．25442l76487512545632贵州911．86993，531084．91185．04135611云南1855．741955．0920747l223232246529陕西1487．611660．9218442721016239858甘肃93l-98983．361()72．5l1161，431304．6青海238，39263，59300．95341．1l3902l+弘夏241．29265．57298．38329．2838534新疆1168．551364．361485．48159828187761资料米源：中国统汁年鉴．41．我国能源消费同经济增长变动关系实证研究——基于分位回归法附表3：全国各地区第二产业所占比重单位：％地区1999正2000拄2001芷2002正2003矩北京38337．735．5634．5135．56天津49，250。148．8448．7751．05河北5554．553．852．5554．5l山西53．152．453．515456．19内蒙古53．253．452．2849．2249辽宁50．851，650．8650．5652．08吉林48249．5504251．4153．97黑龙江60．164．96461．1761．13上海49．647．447．6947．5250．19江苏53，754．553．6253．8457．07浙江51．751．651．315l2552．95安徽52．149．850．2951．5353．19福建50．649．149．6750．4752．76江匿5350．550．7251．8253，66山东53．955．254．5354．3357-3河南49，650．650．150．4253．19湖北47．347．748．5350．8648．67湖南46．845．244．357．614395广东49．349．549．1849．4952，17广西36．736．235．0535．3238．23海南24．92526．4628．4531．55重庆4948948．29481352．08四川46．24544．9345．8347．18贵州49．548．948．2548．447．88云南58．256．655．0253．852．92陕西49．55l47．0947．2746．58甘肃59．857537750．650．95青海39．840．8363838．0839．71宁夏50．951．849．92464853新疆5053853．5550．0453．12资料来源：中国统计年鉴．42．附录附表4：全国各地区居民消费价格指数(1999年～2003年)1999正2000年2001丘2002焦2003在：北京1006103．5103，1982】002天津98．9996101．2996101河北98．199．7100599102．2山西99．6103．999．89841018内蒙古99．8101．3100．6100．2102．2辽宁98．6999lOO989101．7吉林9898．6101399．5101．2黑龙江96．898．3100．899．3100．9上海101．51025100lOO．5100．1江苏98．7100．1100．899．210l浙江98．810199．899．1101．9安徽97．8100．7lOO．599101．7福建99．1102．198．799．5100-8江西986100399．5100．1100．8山东99．3100．2101．8993101．1河南96．999．2100．7100．1101．6湖北97899100．399．6102．2湖南100．510l499．1995102．4广东982101．499_398．6100，6』。西97．799．7100699．1101．1海南98．3101．198．599．5t00．1重庆99．396．7101．799．6100．6四川985100．1102．199．7101．7贵州99299．5101．899101．2云南99797．999．199．8101．2陕醇10099．9100．110041009甘肃97．899．510198．9101．7青海97．699．5104lOO101．1宁夏99，599．5102．6102．3102新疆98799．6101．699．4101．7资料来源：中国统计年豁，43我国能源消费同经济增氏变动关系实证研究——基于分位回归法附表5：普通最小二乘法回归结果OLSClnGDPlnPR21999，1．829230．5908251．42670l0．8267(．2．36)(8．61)(3．86)2000—1．568610．5693051．4011480．8042(．2．18)(7，24)(3．75)2001．1．504240．5567941．4152160．8068(．2．13)(6．92)(3．65)2002一O．871480．5645471．2401ll0．7903(．2．6)(6．75)(2．86)2003．1．0243lO．5125551．3956340．7688(一2．6)(6．55)(283)1999．2003．1．3776“0．56236831．3724230．8026(．2．26)(17。19)(7．89)资料来源：笔者用EVIEWS运行得出附表6：分位法回归结果(q=0．75)QR．E(q_O．75)ClnGDP1nPR21999．1．75640，5833061．466351O．8199(一202)(674)(2．93)20001．9644950．5796620．4503080．7552(2．9)(3．53)(2．69)2001．1．792230．5720480．9985850．7765(-2，55)(2．91)(3。43)20021．6623730．599193O．5160250．778l(2．74)(3．33)(2．68)20030．96339O．4274870．7701980．7779(2．44)(388)(3．74)1999—20031．1686610．55023740．78401907815(2．62)(12．38)(3．49)资料来源：笔者用STATA运行得出44．附录附表7：分位法回归结果(q=0．25)QRE(q=0．25)ClnGDPlnPR21999—2．968280．6507881．5594770．820l(．3．42)n0．571(6．22)2000—239419O．6100331．53391907785(一2．5I)(377)(4，7)2001．0．927060614621．4936707816(-2．21)(399)f297)20020．1231290．61319O87330．869(2．03)(3．89)(273)20030．755265057646112188208343(2．18)(4．6)(2，69)1999．2003．1．7705890．60453191．33594607716r-2．66)f15．46)(4，71)资料柬源：笔者用STATA运行得出．45．我网能源消费吲经济增氏变动关系实证研究——基于分位回归法【参考文献1[1]彭士禄．寻找永恒的动力一著名科学家谈能源科学[M]，广西：广西师范大学出版社，1999．05．[2]黄索逸高伟．能源概论[M]．北京：高等教育山版社，2004．[3]杨文培．能源发展与经济增跃互动关系探讨[J]．煤炭经济研究，2005．01．[4]王革华等编著．能源与可持续发展[M]北京：化学工业出版社，2005．01．[5]朱达．能源一环境的经济分析与政策研究[M]北京：中国环境科学出版社，2000．04．[6]虞镇国．我国能源需求函数的研究[J]．浙江大学学报(人文社会科学版)，1996．02．[7]贺菊煌中国术来的经济增睦和能源需求[J]．数量经济技术经济研究，1997．05．[8]李志东．EDMC世界石油模型[J]．中国能源，1995．01．[9]徐明德李维杰．线性回归分析与能源需求预测[J]．内蒙古师范大学学报，2003．03．[10]杨朝峰陈伟忠．能源消费和经济增欧：基于中国的实证研究[J]．石油大学学报(社会科学版)，2005．Ol，[11]RogerKoenkerandKevinF．Hallock．SymposiumonEconometricTools[J]．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时我国能源消费的增长速度却不断放慢，有些年份甚至出现了负增长，这是其他国家发展过程中所没有的现象，因此引起了国内学术界的广泛关注。1978年以来我国的能源强度持续下降，但是因为我国能源消费强度的基数高，我国能源强度仍普遍高于西方发达国家，从2002年到2005年我国能源强度甚至出现了小幅回升，总体上讲，我国节能减排的压力仍然很大。基于以上背景，研究能源强度变化的影响因素以及经济增长对能源消费的影响关系就有了很强的现实意义。目前，对能源强度变化影响因素分析主要采用的是因素分解法，但主要是从三产层次上的三要素分解。在经济增长和能源消费之间的关系方面国内外已有大量的文献研究，取得了一定成果，但其中较少考虑产业结构和效率改进因素对能源消费的影响。因此文章根据SDA方法，将能源强度按（农业、工业等）六因素分解为结构份额和效率份额。能源强度的变动受到效率份额和结构份额共同影响，而能源消费是由经济增长和能源强度共同决定的，因此我们将产业结构因素和效率改进因素引入到经济增长对能源消费的影响关系中，以确定各因素对能源消费的影响作用的大小，这样的研究可以为政策的制定提供定量依据。文章首先对我国的经济增长和能源消费的状况进行了简要的回顾，进而对我国改革开放以来能源强度状况进行了分析，在此基础上文章运用SDA方法将我国的能源消费强度分解为效率份额和结构份额。至此文章中的三个变量（经济增长、产业结构变量、效率改进变量）已经出现，进而建立三者对能源消费的影响关系模型。文章中采用GDP数据代表经济增长变量，第三产业在GDP中的比重代表产业结构变量，至于效率改进指标，文章沿用林伯强（2003）电力需求方程中的效率改进变量（产业生产增加值/产业消费的电力）思路，用GDP增加值/当年的能源消费表示代表效率改进变量。在实证部分文章首先运用协整理论研究了经济增长对能源消费的影响关系，接着研究引入结构因素和效率因素后经济增长对能源消费的影响关系。最后文章在前文研究的基础上提出了一些政策建议，主要从产业结构提升和技术创新两方面提出。本文的主要结论如下：（1）我国能源强度下降基本上来自于各产业能源效率提高，其中工业能源效率的贡献份额最大，而产业结构对能源强度下降却起着反向作用。（2）经济增长、产业结构因素和效率改进因素之间存在长期的协整关系，但经济增长和能源消费之间不存在因果关系，这和以前的研究有所不同，产生此种不同的原因可能是时间跨度和数据处理方式的不同，但也某种程度上说明近些年我国节能降耗的政策已初见成效，我国的经济增长和能源消费已经出现了良好的“脱钩”迹象。（3）经济增长会引起能源消费的增加，引入产业结构和效率改进变量后的模型能更好的反映经济增长对能源消费的影响关系；产业结构变量系数为负，说明第三产业结构和能源消费之间存在负相关关系，第三产业比重的增加会减少能源的消费；效率改进变量系数为负，即效率改进与能源消费之间存在负相关关系，效率的改进技术的进步会降低能源的消费；产业结构变量系数小于效率改进变量系数，这说明效率改进对降低能源消费的作用更大。6.期刊论文刘爱芹.LIUAi-qin山东省能源消费与工业经济增长的灰色关联分析-中国人口·资源与环境2008,18(3)能源消费与经济增长的关系问题是能源经济学的研究核心之一.目前中国经济正处于高速增长时期,工业经济高能耗的粗放增长方式必然导致能源短缺.这种能源短缺反过来又会制约经济的增长.因此分析能源消费和工业经济增长的关系并进而正确处理这种关系,对于中国乃至各区域的可持续发展都非常重要.本文运用灰色相对关联度方法,利用山东省1998-2006年能源消费数据,从能源消费总量与能源利用效率两方面分析了山东省能源消费与工业经济增长之间的关联度.研究表明:能源消费与工业经济增长之间有着显著的正相关关系.但是比较而言.能源消费总量与工业GDP的关联度要大于能源利用效率与工业GDP的关联度,体现了目前工业经济仍然是粗放式增长模式,能源消费总量仍然是影响经济增长的关键因素.7.学位论文杨霞中国能源消费与经济增长分析2007人类社会的进步依靠经济的发展，而经济的发展又必须依赖能源的支撑和保证。中国的经济增长、社会进步在20世纪下半叶所取得的举世瞩目的成就，是与中国能源产业的强有力的支撑分不开的。中国正处于经济社会快速发展的关键时期，可持续的能源消费对实现工业化和提高人民生活水平非常重要。从而这也使得对我国能源消费与经济增长之间的关系进行深入研究成为了必要。能源是经济增长的重要投入要素之一。根据一般规律，投入要素与经济增长之间是呈同向变化的，二者之间相互影响。能源消费的增长促进经济的增长，而经济的快速增长反过来拉动能源消费的增长。能源消费与经济增长之间的关系变动受到能源消费弹性系数、能源强度、能源生产和消费结构、产业结构、能源利用效率和价格等因素的影响。本文通过能源消费弹性系数和能源强度两个指标对能源消费量与经济增长之间的一般关系进行分析。应用定量与定性相结合的方法对我国能源消费与经济增长关系进行了深入、系统的研究，验证了我国经济增长对能源消费的强依赖性。并通过国际比较，指出我国能源消费领域存在的利用效率、价格、消费结构和产业结构等方面的问题。最后从这些基本结论出发，并结合我国“十一五”规划中节能降耗的目标，从提高能源利用效率、改革能源价格体系、调整能源消费结构、升级产业结构和扶持新能源发展等方面探讨了我国能源发展相关政策的制定问题。8.期刊论文谢松.刘庆和贵州的能源消费与经济增长-贵州社会科学2007,216(12)应用协整理论、误差修正模型和Granger因果关系检验等方法,对贵州省能源消费与经济增长之间的相互关系进行实证研究,结果表明:贵州的能源消费与经济增长之间存在着长期均衡关系,能源消费的短期波动对长期均衡的偏离需要2年以上才能得到完全调整;能源消费与经济增长之间只存在单向的Granger因果关系,即经济增长是能源消费的Granger原因,经济增长导致了能源消费的增加,但能源消费的增加却没有促进经济增长.9.期刊论文王志飞.李豫新.陈淑嫱.WANGZhi-fei.LIYu-xin.CHENShu-qiang新疆能源消费与经济增长的实证分析-资源与产业2008,10(6)能源问题是一个地区、国家甚至全球所面临的重大问题,通过介绍新疆能源的消费结构与经济增长的现状,应用协整理论、误差修正模型和Granger因果关系检验等方法,实证分析新疆能源消费与经济增长之间的相互关系.结果表明,新疆的能源消费与经济增长之间存在着长期均衡关系;能源消费与经济增长之间只存在单向的Granger因果关系,即能源消费是经济增长的Granger原因,能源消费导致经济增长,经济增长却没有促进能源消费.10.学位论文叶翔翔我国能源消费与经济增长关系及能源消费分解2008自十六大提出全面建设小康社会的历史任务后,中国的能源能否支撑2020年的GDP比2000年再翻两番的发展目标成为一个十分引人关注的问题。在中国,能源和经济究竟存在怎样的关系?能源利用效率的提高究竟要依赖于什么?目前我国的经济结构转变、区域经济结构调整是否有助于能源利用效率的提高?这些都是应该深入研究并回答的问题。本文以能源消费为分析主线,运用Granger因果检验、VAR模型、脉冲响应等多种方法,定性分析与定量分析相结合,重点检验能源消费与经济发展之间的动态关系,对三大产业各自的能源消费与增加值进行协整分析与Granger因果检验,验证不同产业的能源与经济关系。运用LMDI方法(对数平均迪氏指数法),对能源消费和能源强度进行分解分析,以判断产业结构调整、区域经济结构调整和能源利用效率提高三者之中哪个才是引起能源消费下降、能源强度降低的主要因素。本文研究结果显示：在国内总量范围和第二产业内,经济增长是能源消费的Granger成因,而能源消费不是经济增长的Granger成因,但第一产业和第三产业的能源消费与产业增加值之间不具因果关系,第二产业和第一、三产业在能源经济因果关系上表现出来的差别,说明了不同产业中能源消费的不同特征。从GDP与能源消费总量的脉冲响应图可知,能源的消耗本身对经济的促进作用很小(虽然经济增长总是伴随能耗的提高),当能源增加时,反而可能阻碍后期经济发展。能源受GDP-个标准差变动的影响会持续较长时期。从能源消费的增加一般可以推测出经济处于高速发展阶段,而经济的增长需要更多的能源消费为其提供动力,但是基于能源的有限,早期的过度开发必然会使后期的可使用量减少,要保证我国经济保持现今的增长势头,必须开发新能源,扩大新型能源的利用范围,提高利用率。本文分别从产业角度、工业内行业角度、区域角度对能源消费进行LMDI分解分析,得出的结论是一致的：无论是在产业层次、工业内部的行业层次还是区域间经济结构变动,结构调整都没有成为能源强度变化的主要推动力。中国能源强度下降的动力,主要来自产业(行业)内、各区域内能源利用效率的提高。因此,在今后发展中,要大力降低能源消费和单位能耗,利用科技手段来提高能源利用效率。此外,还要从调整产业结构尤其是工业内部行业结构着手来降低能耗。我国正处于工业化中期,重工业化趋势明显,要避免高能耗高污染的行业膨胀,从结构调整来降低能耗的余地还是比较大的。而我国的区域能源消费的不同特征也说明要对不同经济区域制定不同的能源政策。本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Thesis_J011775.aspx授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：7514b4ff-d374-4fae-bf37-9e4600bf2132下载时间：2010年12月8日 封面 文摘 英文文摘 引言 第一章能源与经济发展关系 第一节能源的概念 第二节能源与经济发展的关系 第二章能源需求的理论模型 第一节能源需求模型综述 第二节能源需求函数概述 第三章分位回归法 第一节分位回归法概述 第二节分位回归法适用情况判断 第三节分位回归法基本原理 第四章中国能源消费同经济增长关系实证分析 第一节模型、数据的选取 第二节回归方法的选定 第三节实证分析及结论 第五章协调我国能源消费同经济增长关系的对策建议 [附录] [参考文献] 后记