第5期总第115期2011年9月
山东财政学院学报
JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY OF FINANCE
No．5Vol．115Sep 2011
的实证研究
金瑞庭
（复旦大学城市与区域发展研究中心，上海200433）
摘
要：基于产业结构、能源消费和经济增长的关系，选取1978－2008年的年度时间序列数据，
采用“修正”的新古典生产函数，在协整分析的基础之上，综合运用格兰杰因果关系检验和脉冲响应函数 的研究方法，对中国的三次产业结构、能源消费与经济增长的关系进行了实证研究。结果显示：除了第二产业对能源需求产生压力之外，第三产业也表现出了对能源消费的增长势头。在此基础上，提出了简要的政策建议。
关键词：产业结构；能源消费；经济增长中图分类号：F264
文献标识码：A
文章编号：1008－2670（2011）05－0047－07
收稿日期：2011－06－11
作者简介：金瑞庭（1985－），男，浙江兰溪人，复旦大学城市与区域发展研究中心博士研究生，研究方向：人口、资源、环境与区域发展。
一、引言
改革开放30年以来，我国经济呈现出了前所未有的高速增长态势。1978年到2007年，我国国内生产总值由3645亿元增长到近25万亿元，
年均实际增长达到了9．8%，是同期世界经济年均增长率的3倍多。截至2010年底，我国经济总量已经超过日本，成为了世界第二大经济体。
而众所周知，能源是一个国家经济发展的命脉。在我国现代化的建设进程中，能源同样扮演着具有举足轻重的作用。能源战略的合理制定，关系到我国经济能否快速、稳定、健康发展；关系到我国能否顺利实现小康社会、和谐社会。现有的统计数据表明，我国目前的经济增长方式依旧是以第二产业（主要是工业）为主要增长极。以2009年为例，相对于第一、第三产业而言，第二产业对国民经济增长的贡献率达到了53%。不容否认的是，
我国目前的工业结构层次并不高，低水平的加工工业过快增长，而生产率提高较快和附加值较高的加工工业却增长缓慢。另外，在技术结构方面，技术创新和技术开发水平均较低，产业升级步伐并不能适应能源需求快速变化的需要。
总之，我国的经济增长方式依旧是以“两高一资”（高耗能、高污染和资源性）为特征的粗放型经济。这就必然导致我国对原煤、原油和天然气等自然资源强劲需求，进而使得经济增长和能源供需之间的矛盾日益加剧。要顺利实现我国经济快速增长的目标，必须要对我国目前的产业结构进行新一轮的调整，对能源供给短缺的现状认真考虑和研究。本文的目的就是对我国目前的产业结构、
能源消费和经济增长之间的内在关系进
山东财政学院学报2011年
行实证分析，重点考察不同产业间的经济增长和能源消费之间的内在逻辑，进而为我国转变经济增长方式，促进产业结构优化，缓和能源供需矛盾及实现经济的可持续发展提供政策建议。
本文余下部分结构安排如下：第二部分简要综述相关文献。第三部分是本文对模型的构建以及数据和实证方法的说明。第四部分是分析和讨论模型实证结果。第五部分是简要的结论和政策建议。
二、文献综述
在已有的理论文献中，学者们多是从双变量模型或多变量模型的角度来研究能源消费和经济增长的关系，却鲜有将产业结构考虑到分析框架中。从国外的研究现状来看，Kraft利用美国1947－1974的年度数据进行实证研究后发现，GNP和能源消费之间具有单向的因果关系［1］。此后的Yu运用同样的研究方法，只是将样本空间从1974年扩展至1979，却发现GNP和能源消费之间并不存在因果关系［2］。在这之后，Erol对英国、法国、意大利、德国、加拿大和日本等国30年间的GDP数据和能源消费数据进行了分析，结果显示不同国别之间的实证结论迥然不同。其中，加拿大的能源消费与GDP呈现出单向因果关系，而日本的GDP和能源消费却是双向的因果关系，英国、法国、意大利和德国四国却又是相反方向的因果关系［3］。Stern在Yu的研究基础上，将Kraft的研究样本空间扩展到1990年，并且结合向量自回归模型（VAR）进行因果关系检验后发现：虽然实证结论不支持能源消费对GD P的Granger因果关系，但如果对能源数据进行分类，则结果会恰恰相反。Stern将自己在1993年的研究又向前推进了一步，他使用单方程静态协整分析法以及多元动态协整分析法进行实证研究并发现：GDP与能源消费之间存在着长期均衡关系［3］。同年，John选取了印度、印度尼西亚、菲律宾和泰国这四个亚洲发展中国家为研究样本。通过对这些国家能源消费量和GDP之间的因果关系的分析，认为菲律宾和泰国的能源消费与GDP之间存在双向的因果关系，而印度和印度尼西亚的能源消费对GDP有单向的因果关系［4］。George则采用希腊1960－1996年能源消费、GDP和CPI的数据，证明了以上三者之间存在长期协整关系。其中，能源消费与GDP之间存在双向因果关系［5］。Soytas着重研究了韩国、日本等G7国家的能源消费和GDP之间的关系，发现以上国家间能源消费和GDP均存在着协整关系［6］。
从国内的研究现状来看，较有代表性的是赵丽霞等的研究成果，其采用多变量的自回归方法，将能源作为新的变量引入C－D生产函数，建立了三变量的生产函数模型，结论是我国能源消费同经济增长存在着正相关的关系［7］。韩智勇等的研究采用中国1978－2000年的时间序列数据，分析了能源消费和GDP的关系，得出的结论是两者之间存在着双向因果关系，但不存在长期协整性［8］。周少甫等将能源细分为煤炭、石油、天然气和水电，通过对GDP和能源消费总量、石油消费、天然气消费的协整检验，结果表明三组序列之间均存在着协整关系［9］。而周杰琦等利用1953－2008年间的统计数据，采用非对称协整技术，同时基于供给和需求两个视角进行了实证研究。结果发现，在长期内，中国能源消费与GDP存在着协整关系和双向因果关系［10］。
综上所述，我们认为，不同文献建立的分析框架不同，样本数据的选取也会有差异，参数估计方法与假设检验方法也不尽相同，这些都有可能导致结论发生显著性差异。另一方面，我们看到，以上文献均没有细分三次产业结构。如果我们的研究仅仅考察整个经济总量与能源消费之间的关系，显然不能准确地反映现实经济的运行情况。另外，在一些文献中，实证方法也存在着明显的不足。例如，在韩智勇等的论文中，样本采用的是年度GDP及能源消费总量的时间序列数据，而作者却没有对原始序列取对数，以减少异方差的影响。同样也没有对变量进行差分，以消除数据的非平稳性。因此，我们有理由怀疑结论的可靠性。
鉴于上述讨论，本文试图运用时间序列问题的规范分析方法，并将侧重点放在不同产业间的经济增长和能源消费之间的内在逻辑上，进而从长期、动态的角度来揭示我国经济增长与能源消费之间的发展规律。
第5期金瑞庭：产业结构调整、能源消费与经济增长关系的实证研究
三、模型构建、数据说明和实证方法
（一）模型构建
严格意义上来说，现代经济增长理论起源于索罗（Solow ）和斯旺（Swan ）创立的新古典增长理论。
进入20世纪80年代以后，由罗默（Romer ）等新增长理论家进一步发展、深化，逐步形成了以动态一般均衡为主要研究方法的现代增长理论。但是，
无论经济增长理论如何发展，其核心的内容还是生产函数的构建。基于上述讨论，我们首先引入经典的总生产函数模型，然后加入能源消费这一“投入品”。这样一来，我们就会得到
“修正”的模型：Y =F （K ，L ，E ）（1）其中，Y 代表的是各产业经济的产出，K 、L 和E 分别是各产业投入的资本、劳动力以及能源的消费量。进一步地，
我们把（1）式具体化为C －D 型：Y =AK αL βE γ
（2）为了避免异方差，同时也为了实证研究的方便，我们对（2）式两边同时取自然对数：
ln Y =ln A +αln K +βln L +γln E
（3）
再者，我们引入时间维度，设定如下的模型用于实证分析：
ln Y t =ln A t +αln K t +βln L t +γln E t +μt
（4）其中，α、β和γ分别表示各产业资本、劳动力和能源消费的产出弹性，而μt 是随机误差项。
（二）数据说明
本研究所涉及的变量和数据资料主要包括各产业的经济产出（这里采用各产业的国内生产总值）以及相应的投入资本、劳动力、能源消费共四个方面。我们选取1978－2008年各产业的数据作为计量分析的原始数据。根据我国对三次产业的规定，
将农、林、牧、渔业、水利业及农、林、牧、渔服务业作为第一产业，而将工业和建筑业作为第二产业，其他的作为第三产业。本研究所涉及的数据来源于《中国统计年鉴》（1981到2010历年
）、《中国能源统计年鉴》（1987，1990，1992，1998，2001，2004，2008，2009），《中国固定资产投资统计年鉴》（中国计划出版社），《新中国六十年统计资料汇编》（中国统计出版社），《新中国60年》（中国统计出版社）。
（三）实证方法
我们为了避免分析模型出现“伪回归”的情况，首先利用扩充的迪基－福勒法（ADF 单位根检验法）来分别检验变量是否具有平稳的性质。ADF 单位根检验基于模型：Y t =α+βt +γY t －1+∑P
i =1αi ΔY t －i +εt 。其中，εt 表
示白噪声。检验结果由ADF 值与麦金农（Mackinnon ）临界值相比较决定，而的最优滞后期是由赤池（Akaike ）的AIC 准则决定。如果变量在水平上是非平稳的，我们可以采用计量方法（例如差分）将其处理成平稳的序列。协整概念的提出对于用非平稳变量来建立计量经济模型，进而检验这些变量之间的长期均衡关系具有非常重要的意义。本文采用基于回归残差的方法（也称单一方程的EG 两步法）来对协整性进行检验。具体来说，第一步，用OlS 做协整回归，得到残差序列e t 。第二步，检验e t 的平稳性。若e t 是平稳的，则原时间序列是协整的，
反之，则不是协整的。我们若得出变量之间存在协整关系，便可以用Granger 因果关系检验法（Granger causality tests ）来进一步分析。Granger 因果关系检验法的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的方程中。如果一个变量会受到其他变量的滞后影响，我们就称他们具有Granger 因果关系。另外，向量自回归（VAR ）模型是基于系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值函数构造的非结构化的多方程模型。该模型一般用于预测相关时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态冲击。脉冲响应函数（IRF ）能够描述一个内生变量对误差冲击的反应。也就是说，在随机误差项上施加一个标准差大小的信息冲击后，其会通过VAR 模型的动态结构对内生变量的当期值和未来值产生影响，由此我们可
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以来判断变量间的动态关系。
四、实证检验结果与分析
（一）单位根检验
图1
水平变量趋势图
我们利用Eviews 6．0软件来进行单位根检验（以下分析均采用此软件），进而判断相关变量的平稳性。对于取对数后的三次产业经济产出，加拿大铝业
我们分别用ln Y 1，ln Y 2和ln Y 3表示。ln K 1，ln K 2，ln K 3，ln L 1，ln L 2，ln L 3以及ln E 1，ln E 2，ln E 3分别表示取对数后的三次产业资本、劳动力投入和能源消费。由图1的趋势图可以看出，水平变量的各个序列的对数并没有表现出平稳性。
我们直观的判断可以通过检验ADF 值得到确认（如表1所示），比较原序列的ADF 值和麦金农（Mackinnon ）临界值，发现原序列均是非平稳的。而对于非平稳变量，我们采用差分的方法来处理，下表中的Δln Y 1、Δln Y 2、
Δln Y 3、Δln K 1、Δln K 2、Δln K 3、Δln L 1、Δln L 2、Δln L 3、Δln E 1、Δln E 2、Δln E 3分别表示的是相关变量取一阶差分以后的值。单位根检验表明：模型中的时间序列变量在相应的显著性水平下（主要是1%显著性水平）都是一阶单整的，
如表1所示。表1
我国三次产业经济产出，资本、劳动力投入和能源消费的单位根检验结果
变量
ADF 检验值检验类型
滞后阶数
显著性水平（临界值）ln Y 12．7222
不带漂移项和趋势项
11%（－2．6471）Δln Y 1－3．5452＊＊
带漂移项
15%（－2．9678）ln Y 2－3．4633带漂移项和趋势项
11%（－4．3098）Δln Y 2－2．9646*带漂移项
110%（－2．6251）ln Y 32．7135
不带漂移项和趋势项
11%（－2．6471）Δln Y 3－3．5971＊＊
带漂移项15%（－2．9678）ln K 12．4611
带漂移项无驱摄像头
11%（－3．6702）Δln K 1－6．1150＊＊＊
带漂移项和趋势项11%（－4．3098）ln K 24．7712
不带漂移项和趋势项
11%（－2．6443）Δln K 2－4．0106＊＊＊
带漂移项
11%（－3．6793）ln K 3－3．2345
带漂移项和趋势项
11%（－4．3098）Δln K 3－4．3616＊＊＊
带漂移项
11%（－3．6793）ln L 10．1206
不带漂移项和趋势项
11%（－2．6471）Δln L 1－3．3521＊＊
带漂移项
15%（－2．9678）ln L 25．2910
不带漂移项和趋势项
11%（－2．6443）Δln L 2－4．4907＊＊＊
带漂移项11%（－3．6793）ln L 3－2．7662
孙俪档案带漂移项
15%（－2．9640）Δln L 3－5．5731＊＊＊
带漂移项和趋势项11%（－4．3098）ln E 1－1．9356
带漂移项和趋势项
11%（－4．2967）Δln E 1－5．4953＊＊＊
带漂移项
11%（－3．6793）ln E 2－3．2216带漂移项和趋势项
11%（－4．3240）Δln E 2－2．8930*带漂移项
110%（－2．6230）ln E 35．8264
不带漂移项和趋势项11%（－2．6443）Δln E 3
－5．3347＊
＊＊
带漂移项和趋势项
1
1%（－4．3098）
注：*、＊＊、＊＊＊分别表示在10%、
5%和1%显著性水平上拒绝有单位根的原假设。
第5期金瑞庭：产业结构调整、能源消费与经济增长关系的实证研究（二）协整检验
根据上述的讨论，我们知道模型中的经济变量都具有一阶单整的性质。接下来，我们可以对模型分别采用EG两步法进行协整检验，结果如表2所示。
表2我国三次产业经济产出，资本、劳动力投入和能源消费的残差序列协整检验结果
产业ADF检验值检验类型滞后阶数显著性水平（临界值）第一产业－3．3609＊＊带漂移项15%（－2．9678）
第二产业－2．5397＊＊不带漂移项和趋势项15%（－1．9534）
第三产业－3．2260＊＊带漂移项15%（－2．9640）
注：（1）＊＊分别表示在5%显著性水平上拒绝有单位根的原假设；（2）用于协整检验的ADF值使用专用的临界值表，满足计算公式为：C（α）=φɕ+φ1T－1+φ2T－2，其中，T表示的是样本容量。
从协整结果可以看出，三次产业的残差序列的ADF值均小于5%显著性水平下的麦金农临界值。由此，我们得知，三次产业的残差序列均是平稳序列，服从I（0）单整过程。这也就表明模型中的三次产业经济产出，资本、劳动力投入和能源消费之间分别存在着长期的协整关系。
（三）格兰杰因果关系检验
我们知道，协整检验并不能说明变量之间的因果关系。也就是说，我们无法判断，三次产业经济产出，资本、劳动力投入和能源消费之间到底是“需求跟进”还是“供给引导”的？基于此，我们引入格兰杰因果关系检验法，结果如表3所示。
表3我国三次产业经济产出，资本、劳动力投入和能源消费的格兰杰因果关系检验结果产业原假设样本数滞后阶数F统计值P值
三区革命第一产业Ln K
1
不是Ln Y1的格兰杰原因2923．11530．0627
Ln Y
1
不是Ln K1的格兰杰原因2924．56100．0209
Ln L
1
不是Ln Y1的格兰杰原因2922．75180．0840
Ln Y
1
不是Ln L1的格兰杰原因2920．64210．5350
Ln E
1
不是Ln Y1的格兰杰原因2921．49340．2446
Ln Y
1
不是Ln E1的格兰杰原因2921．55630．2315
第二产业Ln K
2
不是Ln Y1的格兰杰原因3019．25340．0052
汉城大学
Ln Y
2
不是Ln K2的格兰杰原因3010．00270．9601
Ln L
2
不是Ln Y2的格兰杰原因3017．48760．0108
Ln Y
2
不是Ln L2的格兰杰原因3010．09700．7579
Ln E
2
不是Ln Y2的格兰杰原因3015．43670．0274
Ln Y
2
不是Ln E2的格兰杰原因3010．03970．8437
第三产业Ln K
3
不是Ln Y3的格兰杰原因3011．51620．2288
Ln Y
3
不是Ln K3的格兰杰原因3010．94800．3389
Ln L
3
不是Ln Y3的格兰杰原因30113．95410．0009
Ln Y
3
不是Ln L3的格兰杰原因3013．91310．0582
Ln E
3
不是Ln Y3的格兰杰原因3013．91310．0582
Ln Y
工商联章程3
不是Ln E3的格兰杰原因3010．00830．9280
注：（1）由于格兰杰因果检验的任何一种检验结果都与滞后长度的选择有关，根据AIC和SC准则选取滞后阶数，原则是AIC和SC的值越小越好。笔者经过反复检验，确定各变量进行Granger因果检验的滞后阶数，反映在表中；（2）根据题意，笔者只列出模型相关的统计量。
因果关系检验表明：在10%的置信度下，第一产业中的经济产出和相应的资本投入互为格兰杰因果关系；劳动力投入是经济产出的格兰杰原因，而经济产出不是劳动力投入的格兰杰原因；经济产出和能源消费之
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间没有相互的格兰杰因果关系。第二产业中的相应资本投入是经济产出的格兰杰原因，而经济产出不是资本投入的格兰杰原因；类似地，劳动力投入和能源消费也是经济产出的单向格兰杰原因。第三产业中的经济产出和相应的资本投入之间没有相互的格兰杰因果关系；但是相应的劳动力投入和经济产出却有着相互的格兰杰因果关系；而能源消费是第三产业经济产出的单向格兰杰原因。
（四）脉冲响应分析
为了进一步分析模型中各变量之间的动态关系，我们采用VAR模型进行脉冲响应分析，结果如下图所示。其中，图中横轴表示冲击作用的滞后时间，纵轴表示因变量对扰动项一个标准差冲击的响应程度。实线是脉冲响应函数值，虚线为两倍标准的置信带。
图2各产业经济产出与能源消费的脉冲响应路径
首先，我们来考察第一产业的经济产出与能源消费量之间的一个标准差冲击的动态响应过程。从脉冲响应过程可以看出，短期内，能源消费量的增加对第一产业经济产出不利，表现为持续的负效应。但是，第一产业经济产出对能源消费却具有正效应，虽然其影响程度较小。容易理解，我国第一产业的经济产出主要还是来自资本和劳动力要素的投入，能源发挥的作用较小。其次，我们来考察第二产业的经济产出与能源消费量之间的一个标准差冲击的动态响应过程。从脉冲响应过程可以看出，在持续较长的时间内，能源消费量的增
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