【摘要】：經濟增長通常是指在一個較長的時間跨度上，一個國家人均產出(或人均收入)水平的持續增加。較早的文獻中是指一個國家或地區在一定時期內的總產出與前期相比實現的增長。文章發表在《財經研究》上，是高級經濟師論文發表范文，供同行參考。

　　【關鍵詞】：煤炭消費量,協整,誤差修正模型,格蘭杰因果關系

　　經濟增長方式是指一個國家(或地區)經濟增長的實現模式，它可分為兩種形式：粗放型和集約型。根據總量生產函數分析和資本產出彈性與勞動產出彈性的計算，可將一個時期的經濟增長率進行分解，即由生產要素投入量增加導致的經濟增長和由要素生產率提高導致的部分。

　　隨著我國國民經濟的快速發展和基礎設施建設步伐的加快，能源的供給與需求迅速增長，其中尤以煤炭的供給與需求量增長最為顯著。全國煤炭產量從1978年的6.18億噸上升到2004年的19.56億噸，2005年產量為21.9億噸，①比上年增長9.9% 。消費量從1978年的4.04億噸增加到2004年的13.34億噸，2005年預計消費量約在21.4億噸，②比上年增長10.6%，略高于煤炭生產量的增長速度和GDP的增長速度(9.9%)。

　　2006年上半年，全國能耗增長仍快于經濟增長，單位GDP能耗不降反升0.8%。在這種情況下，煤炭資源的高消耗能否繼續支持經濟的高速增長，實現能源利用的集約化及高效率，進而實現經濟增長方式的轉變，成為擺在我們面前的一個亟待解決的問題。為此，很多學者從能源消費總量或是某一能源的消費量，如石油，來分析和解決這一問題。[1]

　　國內外學者采用不同的方法對中國能源消費與經濟增長的關系做了大量研究，但主要是從定性方面進行，定量分析方面也主要集中在考察能源需求總量、能源利用效率和經濟增長之間的關系。[2]其中，林伯強(2001)將協整誤差校正模型引入到能源分析中,通過分析能源需求和GDP、能源價格、經濟結構中重工業份額的協整關系，建立了中國能源需求的計量經濟模型。

　　在經濟增長與能源消費各組成部分的分析上，黃飛(2001)采用灰色關聯分析法中的關聯度分析，認為能源消費結構中與國民經濟發展關系最大的是石油，其次是電力，再次是煤炭。張麗峰(2005)利用協整與誤差修正理論建立了三次產業的能源消費總量與產業發展的誤差修正模型。[3]

　　但是，總量或石油消費量的分析不足以反映我國以煤炭為主的能源消費特征。因此，本文運用協整理論與誤差修正模型對第一、二、三產業的煤炭消費量與經濟增長(以國內生產總值衡量)進行實證分析，得到中國煤炭消費的誤差修正模型，并對模型做出解釋，以期真實反映我國各產業能源(煤炭)消費現狀，揭示經濟增長方式轉變的歷史進程。

　　一、中國煤炭消費結構的基本分析

　　中國國內能源資源稟賦決定了中國以煤為主的能源消費結構，其中第一產業與第三產業煤炭消費量占煤炭消費總量的10%左右，第二產業煤炭消費量則占 90%。煤炭的消費量在能源消費總量中從1978年到2004年的27年間消費比例都維持在65%以上，這是我國能源消費結構的主要特點之一，煤炭消費量在較長時間里仍將維持在一個較高水平，如圖1所示。[4]隨著中國經濟的高速、穩步增長，中國能源消費量也隨之增長。

　　資料來源：中國統計年鑒，2005。

　　然而，我國煤炭的生產量并不能滿足經濟發展的需要，如何實現煤炭資源在各產業間的合理配置以保證國民經濟的持續、快速、健康發展是我們急需解決的重要問題。因此，研究煤炭消費量與產業之間的協整和因果關系具有重要的現實意義。

　　二、“誤差修正模型”的建立及檢驗

　　(一)數據來源和變量選取

　　本文運用協整理論和誤差修正模型分析中國從1975—2004年間煤炭消費量和國內生產總值及三次產業產值的協整關系，對具有長期均衡關系的變量構建具有誤差修正項的長期均衡方程,并對模型進行分析。本文所選取的煤炭消費量和各產業國內生產總值數據均來自各年《中國統計年鑒》。

　　為消除異方差的影響和數據的劇烈波動，對原數列取自然對數。其主要變量和含義見表1。

　　表1模型符號及變量說明(略)

　　(二)“誤差修正模型”的建立

　　經典的回歸模型是建立在數據序列是平穩的基礎上的，對于不平穩的時間序列，可能產生“偽回歸”現象，使模型不能準確反映變量之間的真實關系。協整(cointegration)理論可以很好地解決這一問題，它是由Engle和Granger(1987)提出的，是近年來處理非平穩時間序列之間長期均衡關系和短期波動的有力工具。

　　表2ADF單位根檢驗結果(略)

　　因此變量之間存在長期穩定的均衡關系，即煤炭消費量和國內生產總值及三次產業產值之間存在長期的均衡關系。使用Eviews5.0可以分別求出LNCC和LNGDP，LNCC和LNGDP1， LNCC和LNGDP2，LNCC和LNGDP3的長期均衡方程。

　　對誤差修正序列進行單位根檢驗，發現四組誤差修正序列都是0階單整，即誤差修正序列是平穩的。從而證明了以上四組長期均衡關系的成立，即協整關系的存在。通過以上分析，從而可以建立最終的誤差修正模型。

　　從以上誤差修正模型來看，我國短期煤炭消費量主要取決于上一年煤炭消費量及當年國內生產總值，上一年煤炭消費量對當期煤炭消費量的影響相當顯著，國內生產總值變化1%，則引起國內煤炭消費量增加0.39%。而滯后兩期的煤炭消費量和滯后一期的第二產業產值引起當期煤炭消費量反方向的變化，這與我國積極推進經濟增長方式的轉變，走集約化道路是分不開的，圖一中煤炭消費比例有下降趨勢，但是由于煤炭資源消費的慣性，出現了圖中所示的我國煤炭消費量占能源消費總量的比例仍然保持在一個較高水平上。

　　模型的長期均衡主要體現在國內生產總值，ECM_GDP項的系數的大小反映了對偏離長期均衡的調整力度。ECM_GDP的系數 -1<-0.733603<0，滿足誤差修正項前面系數的取值范圍及符號。從系數估計值(-0.733603)來看，國內生產總值與煤炭消費量間長期均衡關系對短期波動的調整力度還是相當大的，并且在建立模型時，通過多次估計和檢驗，發現只有國內生產總值的誤差修正項對煤炭消費量有顯著的長期均衡誤差控制，而第一產業、第二產業和第三產業產值的誤差修正項沒有顯著影響。

　　誤差修正模型具有其明顯的優越性：一階差分項的使用消除了變量可能存在的趨勢因素，從而避免了虛假回歸問題;一階差分項的使用也消除了模型可能存在的多重共線性問題;而誤差修正項的引入也保證了變量水平值的信息沒有被忽略;由于誤差修正向本身的平穩性，使得該模型可以用經典回歸方法進行估計，尤其是模型中差分項可以使用通常的t檢驗與F檢驗進行選取。

　　(三)格蘭杰因果關系檢驗

　　Granger因果性檢驗是指：在序列Xt和Yt消除了趨勢之后，如果利用過去的Xt和Yt的值一起對Yt進行預測，比單用Yt的過去值預測的效果更好的話，序列Xt和Yt存在因果關系，這種關系稱為Granger因果關系。煤炭消費量與三次產業產值的格蘭杰因果關系檢驗結果見表4。

　　表4格蘭杰因果關系檢驗結果

　　由上表可知，國內生產總值及三次產業產值與煤炭消費量之間存在單方向的格蘭杰因果關系，即國內生產總值和三次產業產值是煤炭消費量的格蘭杰因果關系。值得注意的是，二次產業否定原假設的概率是94%，略低于其他幾個指標，說明我國第二產業的發展在能源利用上正在朝著集約化和多元化的方向發展。這與以上得到的誤差修正模型的結論是一致的。

　　三、結論及預測

　　通過以上分析得出，采用分不同產業的誤差修正模型來預測煤炭消費量能夠充分反映出國內產業結構變動對煤炭消費量的影響，而煤炭消費量的變化仍然體現為國內生產總值變動的結果。第二產業中的電力、鋼鐵、建材和化工四個行業是中國煤炭消費最集中的行業，四大行業的增長速度變化對煤炭需求量變化影響很大，煤炭需求的周期性變化取決于四大行業的周期變化。

　　2005年電力、冶金、建材、化工等主要耗煤行業全年均保持著良好的發展態勢，產品產量增勢不減，生產量累計同比均保持著 10% 左右的高速增長率。四大行業2005年煤炭需求量達到19.5億噸，預計2006年全國煤炭需求量在22.5億噸左右，煤炭供給量約在22億噸左右，煤炭供需基本平衡。第二產業經濟增長方式的轉變、能源的集約化利用及能源需求結構的多元化將有力地緩解我國煤炭供需矛盾，實現煤炭供需新的平衡。

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　　注 釋：

　　①2005年煤炭生產量數據來源于《中華人民共和國2005年國民經濟和社會發展統計公報》。

　　②2005年煤炭消費量數據來源于《中華人民共和國2005年國民經濟和社會發展統計公報》。