2018中国经济增长与煤炭消费结构的关系

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　　[内容摘要]基于对我国煤炭供需的基本分析，本文运用协整理论和误差修正模型建立中国煤炭消费的结构需求模型，并将中国煤炭消费的长期均衡引入到短期预测，从而得到经济增长的总量仍然在较大程度上依赖于煤炭资源的消耗。然而，从得到的误差修正模型来看，第二产业在煤炭消费上呈现出集约化和利用效率提高的趋势。利用格兰杰因果关系检验证实了以上结论。
　　[关键词]煤炭消费量；协整；误差修正模型；格兰杰因果关系
　　Abstract：This paper uses cointegration theory and error correction model to build structural demand model of coal consumption on the basis of basic analysis of coal supply and demand of China, and we also introduced long-term balance of Chinese coal to the short-term forecast, thus we obtained that the total quantity of economy growth still relies on the coal resources consumption in great degree. However, from the error correction model, the coal consumption of second industry shows high efficiency tendency. This paper uses Granger causality tests verify above conclusions.
　　Key words：coal consumption；cointegration；error correction model；Granger causality tests
　　
　　随着我国国民经济的快速发展和基础设施建设步伐的加快，能源的供给与需求迅速增长，其中尤以煤炭的供给与需求量增长最为显著。全国煤炭产量从1978年的6.18亿吨上升到2004年的19.56亿吨，2005年产量为21.9亿吨，①比上年增长9.9% 。消费量从1978年的4.04亿吨增加到2004年的13.34亿吨，2005年预计消费量约在21.4亿吨，②比上年增长10.6%，略高于煤炭生产量的增长速度和GDP的增长速度（9.9%）。2006年上半年，全国能耗增长仍快于经济增长，单位GDP能耗不降反升0.8%。在这种情况下，煤炭资源的高消耗能否继续支持经济的高速增长，实现能源利用的集约化及高效率，进而实现经济增长方式的转变，成为摆在我们面前的一个亟待解决的问题。为此，很多学者从能源消费总量或是某一能源的消费量，如石油，来分析和解决这一问题。[1]
　　国内外学者采用不同的方法对中国能源消费与经济增长的关系做了大量研究，但主要是从定性方面进行，定量分析方面也主要集中在考察能源需求总量、能源利用效率和经济增长之间的关系。[2]其中，林伯强（2001）将协整误差校正模型引入到能源分析中,通过分析能源需求和GDP、能源价格、经济结构中重工业份额的协整关系，建立了中国能源需求的计量经济模型。在经济增长与能源消费各组成部分的分析上，黄飞（2001）采用灰色关联分析法中的关联度分析，认为能源消费结构中与国民经济发展关系最大的是石油，其次是电力，再次是煤炭。张丽峰（2005）利用协整与误差修正理论建立了三次产业的能源消费总量与产业发展的误差修正模型。[3]但是，总量或石油消费量的分析不足以反映我国以煤炭为主的能源消费特征。因此，本文运用协整理论与误差修正模型对第一、二、三产业的煤炭消费量与经济增长（以国内生产总值衡量）进行实证分析，得到中国煤炭消费的误差修正模型，并对模型做出解释，以期真实反映我国各产业能源（煤炭）消费现状，揭示经济增长方式转变的历史进程。
　　
　　一、中国煤炭消费结构的基本分析
　　
　　中国国内能源资源禀赋决定了中国以煤为主的能源消费结构，其中第一产业与第三产业煤炭消费量占煤炭消费总量的10%左右，第二产业煤炭消费量则占90%。煤炭的消费量在能源消费总量中从1978年到2004年的27年间消费比例都维持在65%以上，这是我国能源消费结构的主要特点之一，煤炭消费量在较长时间里仍将维持在一个较高水平，如图1所示。[4]随着中国经济的高速、稳步增长，中国能源消费量也随之增长。
　　
　　 资料来源：中国统计年鉴，2005。
　　然而，我国煤炭的生产量并不能满足经济发展的需要，如何实现煤炭资源在各产业间的合理配置以保证国民经济的持续、快速、健康发展是我们急需解决的重要问题。因此，研究煤炭消费量与产业之间的协整和因果关系具有重要的现实意义。
　　
　　二、“误差修正模型”的建立及检验
　　
　　（一）数据来源和变量选取
　　本文运用协整理论和误差修正模型分析中国从1975—2004年间煤炭消费量和国内生产总值及三次产业产值的协整关系，对具有长期均衡关系的变量构建具有误差修正项的长期均衡方程,并对模型进行分析。本文所选取的煤炭消费量和各产业国内生产总值数据均来自各年《中国统计年鉴》。
　　为消除异方差的影响和数据的剧烈波动，对原数列取自然对数。其主要变量和含义见表1。
　　表1模型符号及变量说明(略)
　　
　　（二）“误差修正模型”的建立
　　经典的回归模型是建立在数据序列是平稳的基础上的，对于不平稳的时间序列，可能产生“伪回归”现象，使模型不能准确反映变量之间的真实关系。协整（cointegration）理论可以很好地解决这一问题，它是由Engle和Granger（1987）提出的，是近年来处理非平稳时间序列之间长期均衡关系和短期波动的有力工具。本文采用Engle—Granger两步法。首先对变量进行Augment Dickey—Fuller(ADF)单位根检验，以确定序列的平稳性和单整阶数。经ADF单位根检验，检验结果见表2。观察下表可以发现煤炭消费量、国内生产总值、第一产业产值、第二产业产值及第三产业产值对数化后均为二阶单整，即LNCC、LNGDP、LNGDP1、LNGDP2及LNGDP3均为I(2)。
　　表2ADF单位根检验结果（略）
　　
　　因此变量之间存在长期稳定的均衡关系，即煤炭消费量和国内生产总值及三次产业产值之间存在长期的均衡关系。使用Eviews5.0可以分别求出LNCC和LNGDP，LNCC和LNGDP1， LNCC和LNGDP2，LNCC和LNGDP3的长期均衡方程。
　　
　　
　　 对误差修正序列进行单位根检验，发现四组误差修正序列都是0阶单整，即误差修正序列是平稳的。从而证明了以上四组长期均衡关系的成立，即协整关系的存在。通过以上分析，从而可以建立最终的误差修正模型。