消费与经济增长的关系范文
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篇1
关键词：可再生能源消费；经济增长；协整；Granger因果关系
中图分类号：F830.92 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2016（10）-0027-08
一、问题提出
在经济增速换挡、资源环境约束趋紧的新常态下，中国推动能源消费革命、可再生能源产业发展势在必行。可再生能源是来自于自然资源且能够从自然过程不断地得到补充的能量来源，发展可再生能源有助于实现资源消耗、环境污染和经济增长的双脱钩发展。
OECD国家化石燃料的使用量正逐渐减少，可再生能源的发电量占比逐步提升。根据国际能源署预测，到2035年可再生能源将提供其总发电量的三分之一。OECD国家在可再生能源的开发利用上具有先行优势，在发展可再生能源消费和经济增长的协调上有较丰富的经验，对我国可再生能源产业具有借鉴意义。中国已经制定了2020、2030年非化石能源占一次能源消费比重分别达到15%、20%的目标。据预测（见图1），到2030年可再生能源将增长42%-48%，成为一次能源需求中的第二位。可见，可再生能源将在未来的能源结构中发挥重要作用。可再生能源产业作为新兴绿色产业，蕴含着新的经济增长方式，在此背景下，本文研究的问题是一个亟需解决的问题。
二、文献综述
关于可再生能源消费和经济增长关系的研究在近十年开始出现。对美国的研究较多，Ewing等（2007）用广义方差分解法对美国2000：1C2005：6月度数据研究得出：可再生能源的消费会增加工业生产指数。Bowden和Payne（2010）同样运用TodaCYamamoto方法对美国1949C2006年可再生能源消费和经济增长之间的因果关系进行检验，但采用了部门数据，结果表明商业和工业的可再生能源消费和实际GDP之间没有因果关系，住宅可再生能源消费对实际国内生产总值有单向因果关系。一些学者对OECD国家的情形进行了研究，Apergis和Payne（2010）对20个经合组织国家在1985―2005年期间的研究表明，可再生能源消M与经济增长之间在短期和长期均存在双向因果关系。Salim等（2014）利用1980-2011年的数据，检验OECD国家可再生能源和不可再生能源与能源消费、工业产值和GDP增速的动态关系。检验表明，在长期和短期内工业总产值与可再生能源和不可再生能源消费之间均有双向的因果关系。GDP增速与不可再生能源消费之间在短期内存在双向关系的证据，而与可再生能源之间只有单向因果关系。中国学者郭四代等（2012）选取1990-2010年中国国内生产总值（GDP）和新能源（水电、核电、风电）消费数据，运用Granger因果关系进行检验，发现在短期内，新能源的消费是促进国内经济发展的Granger原因。王瑛（2008）对1953-2006年的年度数据 ，分析了水电、核电、风电消费与实际GDP之间的协整关系和Granger因果关系，得出1953-2006年间这三种能源消费与经济增长之间具有显著的协整关系，另外我国可再生能源消费量对GDP增长也有显著的单向Granger因果关系。
目前文献结论表明：经济增长对可再生能源消费较多地具有单向因果关系，但也有部分国家或地区显现出这两者间双向的因果关系。单向因果关系即经济增长发生在可再生能源消费增长之前，可以在计量上解读为经济增长带动可再生能源的发展；双向因果关系则说明，从计量分析得到可再生能源消费先于经济增长，可以作为经济增长的因，在政策、环境保护的需求之下，可再生能源产业具备了自身发展的动力，甚至进一步刺激经济增长。
本文将能源消费分为可再生能源消费和不可再生能源消费，作为生产要素考虑Cobb-Douglas生产函数，选取1994-2013年的数据，对OECD国家和中国可再生能源消费与经济增长的关系分别进行了实证检验。首先，通过面板单位根、协整检验分析OECD国家可再生能源消费与经济增长的长期关系；建立VEC 模型，进行因果检验分析二者的短期动态调整关系，并进行长期和短期的Granger因果检验。其次，通过单位根检验、协整检验、基于VAR模型的脉冲响应函数，分析了中国可再生能源消费与经济增长间长期协整关系和短期动态关系，并进行长期和短期的Granger因果检验。最后，结合实证分析结果，对我国可再生能源产业发展提出了建议。
三、OECD国家可再生能源消费与经济增长关系的实证研究
（一）模型构建
本节利用现代经济增长理论的分析框架，构建了包含可再生能源消费和不可再生能源消费面板数据在内的生产函数，实证研究OECD国家和可再生能源消费与经济增长的关系。生产函数的构造如下：
Y■=f（K■，L■，RE■，NRE■） （1）
其中，Y■为OECD国家实际GDP，K■是OECD国家资本存量，L■为OECD国家总劳动力人数，RE■表示OECD各国可再生能源消费总量，NRE■表示OECD各国不可再生能源消费总量。这里的可再生能源包括：水电、太阳能、风能、地热能和生物质能。不可再生能源包括：石油、天然气和煤。
本文采取以下自然对数形式的面板计量模型和时间序列模型：
Ln（Y■）=α■Ln（K■）+α■Ln（L■）+α■Ln（RE■）+α■Ln（NRE■）+μ■ （2）
其中，i表示横截面，t表示时间， i=1，2，……34；t=1994，1995，……2013。μ■为残差项。
（二）实证研究
1.单位根检验。利用面板单位根LLC检验、IPS检验、ADF Fisher检验、PP Fisher检验，对34个OECD国家的LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■等数据进行平稳性检验，检验结果见表1。表1是在LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■的一阶差分序列上分别进行含有截距项以及含有截距项和时间趋势项的检验得到的。一阶差分值均在1%的显著性水平上通过了显著性检验，因此，LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■均为一阶差分平稳序列，即为I（1）。
2.协整检验。在面板单位根检验平稳的基础上，本节采用Pedroni提出的面板协整检验方法。Pedroni构造了四个“联合组内”统计量和三个“组间”统计量。这七个统计量均渐进服从（0，1）的正态分布，并且给出了临界值。如果计算出来的统计量大于临界值，则拒绝原假设，表明存在长期协整关系。对LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■进行Pedroni面板协整检验，结果见表2。
以上是包含截距项的协整检验结果，滞后期长度按照SIC标准自动选择。有四个统计量在1%的水平上显著，又因为在样本量较小的情况下以ADF统计量为主，其P值为0.00，因此，LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■之间存在长期协整关系。在此基础上，通过面板最小二乘估计，对LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■间的长期协整方程进行估计，估计结果如下：
为了能够修正面板数据的异方差性，在估计的权重选项中选择了Period weights，进行广义最小二乘估计。由表3可见，四个解释变量均在1%的水平上显著，不可再生能源消费对经济增长的贡献最大。可再生能源消费对经济增长的影响超过了劳动力，为0.09。这说明，OECD整体可再生能源消费与经济增长的长期关系已经确立。
3.VEC模型分析。存在协整关系的变量可以建立向量误差修正（VEC）模型来揭示变量之间的短期关系，故建立以下VEC模型：
z■=αβ■z■+■Γiz■+ε■ （3）
其中，z■的各分量是OECD生产函数中I（1）的各变量；α是调整参数矩阵，其每一行元素是出现在第i个方程中的对应误差修正项的系数；β为协整向量矩阵，其每一列所表示的变量的线性组合都是一种协整形式；p为滞后阶数，此处根据SIC原则确定为2；ε■是扰动项。
模型（3）的协整向量估计结果如表4。
得到的方程表示1ny■，1nk■，1nl■，1nre■和1nnre■的L期协整关系，即：
1ny■=0.161nk■+0.591nl■+0.071nre■+0.141nnre■-2.52+ecm■ （4）
式中ecm■表示实际GDP、资本存量、劳动力、可再生能源消费和不可再生能源消费的线性组合序列，也是协整方程（4）的残差项，并将作为后面误差修正模型的误差修正项。实际GDP的VEC模型的估计结果为：
1ny■=-0.029*（1ny■-0.1621nk■-0.5901nl■-0.0771nre■-0.1391nnre■+2.518）
+0.1301ny■-0.1271ny■+0.0171nk■+0.0201nk■+0.1441nL■
+0.2471nL■+0.071nre■-0.0161nre■+0.0751nnre■+0.0181nnre■+0.043 （5）
以上估计结果可以说明：对实际GDP当期的变化量解释作用最强的是上一期和上两期的劳动力变化，解释作用分别达到14.4%和24.7%；另外有13%可以由上一期的实际GDP变化量解释，可再生能源消费和不可再生能源消费的上一期和上两期变化对其解释作用都较弱。同时，ecm■表示短期波动向上期均衡的调整，其系数为-0.029，即以0.029的速度负向调整。
4.因果检验。本节运用Granger因果检验研究变量长期的因果关系和短期动态的因果关系。本文主要研究可再生能源消费和经济增长的关系，故下表中只报告这两者的Granger因果检验结果。基于长期协整方程的Granger因果检验如结果表5，滞后阶数选择4阶。
在“LnY■不是LnRE■的格兰杰原因”的原假设检验中，在1%的水平上拒绝了该假设，说明经济增长是OECD国家可再生能源消费的原因。同时，在5%的水平上拒绝了 “LnRE■不是LnY■的格兰杰原因”的假设，说明可再生能源消费在长期也是OECD经济增长的格兰杰原因。
基于VEC模型的Granger因果检验结果如表6。
从表6结果来看，在“DLnY■不是DLnRE■的格兰杰原因”和“DLnRE■不是DLnY■的格兰杰原因”的原假设检验均在10%的显著性水平上被拒绝，说明经济增长的短期波动不是OECD国家可再生能源消费短期波动的原因，同样，OECD国家可再生能源消费短期波动也不是其经济增长的短期波动的原因。二者在统计上因果关系均不显著。
由以上可得，OECD国家经济增长在长期显著地是可再生能源消费的原因，可以解释为：从长期来看，保障经济稳定增长才能负担可再生能源发展初期普遍较高的成本。经济增长在短期并不构成可再生能源消费的原因，可能是因为目前可再生能源消费在短期内的迅速增长大多是能源转型的政策引导结果。可再生能源消费在滞后4阶的长期状况下是经济增长的原因，说明OECD国家可再生能源消费对经济增长的影响在大约4期之后可以明显表现出来。短期内，可再生能源消费波动外生于实际GDP的概率达到52%，这可能是因为目前可再生能源消费在能源消费中的占比还较小，短期内不足以表现为经济增长的原因。
四、中国可再生能源消费与经济增长关系的实证研究
（一）模型构建
本节实证研究中国可再生能源消费与经济增长的关系。生产函数的构造如下：
Y■=f（K■，L■，RE■，NRE■） （6）
其中，Y■为中国实际GDP， K■是中国资本存量，L■为中国总劳动力人数，RE■表示中国可再生能源消费总量，NRE■为中国不可再生能源消费总量。
为了增强数据的显性化趋势、避免异方差，采用自然对数形式的时间序列模型：
Ln（Y■）=β■Ln（K■）+β■Ln（L■）+β■Ln（RE■）+β■Ln（NRE■）+μ■ （7）
t表示时间，t=1994，1995，……2013；μ■是残差。
（二）实证研究
1.单位根检验。由于LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■、LnNRE■一阶差分序列上的单位根检验结果不平稳，故下表列出这五个序列在二阶差分上的检验结果，可以看出均在5%的显著性水平上通过。因此，LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■、LnNRE■是二阶平稳的，即I（2）。
2.协整检验。在单位根检验平稳的基础上，本节采用Johansen协整检验。结果表明变量之间存在协整关系，迹检验和最大特征根检验都表明在5%的显著性水平下存在4个协整方程。可知：中国LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■、LnNRE■之间存在长期均衡关系。
在此基础之上，先进行ARCH LM条件异方差检验，检验得到F统计量为122.02，相应P值为0.00，说明估计方程的残差序列存在ARCH效应。因此，选择ARCH模型进行估计，从估计结果看仍然存在问题如下：第一，LnL■和LnRE■的系数估计结果较不显著；第二，DW统计量为0.13。怀疑存在序列相关问题，如果存在，则显著性水平、拟合优度将不可信，因此，应进行进一步检验。采用LM检验。
LM统计量显示，在1%的水平上拒绝原假设，回归方程的残差序列存在明显的序列相关性。同时，观察相关图和Q统计量，得到残差序列在1、5和6阶上存在序列相关。通过将扰动项的滞后项ar（1）、ar（2）和ar（5）代入原方程，得到以下回归结果：
由表10可见，四个解释变量均在1%的水平上显著。中国在1994-2013年间，资本存量对经济增长的影响最大，其次是不可再生能源消费。可再生能源消费对经济增长的协整系数超过了劳动力，为0.17。说明对中国来说，可再生能源消费和经济增长的长期关系在这20年已经得到了显现。中国在这三十年间的可再生能源构成主要是以水力发电为主，全球已开发水电资源中，中国占27%。DW统计量为1.78，序列相关得到解决。
3.VAR模型分析。向量自回归（VAR）模型把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后项的函数来构造模型，可以用于分析随机扰动对变量系统的动态冲击。本节构造的VAR（p）模型为中国的实际GDP、资本存量、劳动力、可再生能源消费和不可再生能源消费五变量系统，主要分析可再生能源消费和经济增长之间的短期动态影响。在无约束VAR模型条件下，依据LR、FRE、AIC、SC和HQ等准则得到最优滞后期阶数为2，因此，选择VAR（2）模型。
对VAR模型，当其所有特征根的模的倒数小于1时，表示该模型是稳定的。由图2可知该VAR（2）模型所有特征根的模的倒数都在单位圆内，该模型是稳定的，可以进行脉冲响应分析。
因此，模型VAR（2）构造如下：
1ny1nk1nl1nre1nnre=A*1ny1nk1nl1nre1nnre■+B*1ny1nk1nl1nre1nnre■+C （8）
A=0.740 -0.164 -1.626 0.038 0.4112.344 0.556 -9.011 0.038 0.2100.049 -0.019 0.475 0.007 0.0392.540 -0.094 10.368 0.164 0.400-0.137 0.313 -4.265 0.093 1.231
估计结果表明：
B=0.205 0.047 1.687 0.045 -0.202-0.970 -0.258 2.678 0.210 -0.3920.002 0.016 0.066 -0.014 -0.061-0.528 -0.001 -18.234 -0.284 -0.695-0.583 -0.093 9.344 0.174 -0.590C=1.068127.5848.844138.870-97.145
基于上述VAR（2）模型，进一步用脉冲响应函数研究当外部环境对经济增长产生冲击后对可再生能源消费的影响，以及可再生能源消费收到外部环境冲击后对经济增长的影响。得到的这两者的脉冲响应图如图3所示。横轴表示滞后期，这里设定为10年，纵轴表示变量相应的大小。
由图3可知，当外界给可再生能源消费一个单位的冲击，GDP开始显示一较小的正响应，之后在第二期先增长达到最强，第三期到第四期为减弱期，第四期时有一个短暂的小于零的过程，之后又拉升新一轮的正效应不断增长的阶段，第六期时达到第二个峰值，且该峰值与上一个峰值十分接近，第八期是降到零，但未出现负值，最后两期又出现上升的正相应。而外界给GDP一个单位冲击，可再生能源的响应在第二期出现由零到负的微小降低，并在进入第四期时回到零并启动直达第八期的增长，达到峰值后又逐渐降低，到第十期回到零。可见，可再生能源消费受一个正的外部冲击后对经济增长的影响在其滞后十期内，除第四期例外以外，其余均为正，且经济增长的正响应会阶段性的反复出现，这符合可再生能源消费的特性。而GDP受一个正的外部冲击后对可再生能源消费的影响在开始时并不明显，在第四期之后也增长缓慢，最大的正相应在第七至第八期才能表现，说明经济增长对可再生能源消费并不能起到立竿见影的作用，但在较长阶段都会有稳步增加的促进作用。
4.因果检验。本小节研究中国可再生能源消费和经济增长的因果关系，首先对中国五个变量的原序列进行Granger因果检验，得到与的Granger因果关系。
从以上结果来看，Granger因果检验在5%的显著性水平上拒绝了“LnY■不是LnRE■的格兰杰原因”的原假设，从而表明在中国经济增长能够Granger引起可再生能源的消费。但与OECD国家的检验结果不同的是，检验接受了“LnRE■不是LnY■的格兰杰原因”的假设，表明可再生能源消费不是中国经济增长的Granger原因。
基于上述VAR（2）模型检验变量之间的因果关系，运用Granger因果检验，其中，中国实际GDP和可再生能源消费的检验结果。可以发现：在包含二阶滞后的VAR模型中，这两种变量的因果关系与长期较接近，Granger因果检验在10%的显著性水平上拒绝了“LnY■不是LnRE■的格兰杰原因”的原假设，肯定了LnRE■对LnY■的解释作用，从而表明在中国经济增长能够Granger引起可再生能源的消费。检验接受了“LnRE■不是LnY■的格兰杰原因”的假设，表明可再生能源消费不是中国经济增长的Granger原因，可再生能源消费有60%的概率外生于经济增长。
由因果检验的结果可知，中国的经济增长对可再生能源消费的影响在较大概率上得到了确认，无论是建立在长期稳定的关系还是短期内的动态关系。而可再生能源消费则在长期内有53%的概率外生于经济增长，即在较大概率上还不能构成经济增长的原因；短期中，基于以上VAR（2）的滞后设置，可再生能源消费仍然不是经济增长的Granger原因。但笔者发现，当把VAR的模型只设定滞后第二期时，可再生能源消费在93%的概率上成为经济增长的Granger原因；经济增长也在94%的概率上Granger引起可再生能源消费。这样的设定是来源于上一节的脉冲响应函数的结果，同时，此时的VAR模型也是平稳的。因此，我们可以认为中国的可再生能源消费对经济增长存在这滞后的影响。
五、结论与建议
（一）主要结论
运用OECD国家和中国1994-2013年的数据，本文研究得出OECD和中国在可再生能源消费与经济增长之间都存在长期稳定的协整关系。同时，还主要得到了如表12所示的因果关系结果。
通过实证研究，本文发现OECD国家和中国可再生能源消费和经济增长关系的相同之处：即经济增长对可再生能源的长期引领作用，这可以解释为：第一，当经济增长到一定阶段时，化石能源推动经济增长的不可持续性日渐突显，这随之带来了改变能源消费结构、发展可再生能源的需求；第二，从率先发展可再生能源的国家可以看出，该产业发展的起始阶段均需投入大量成本，应建立在经济长足发展的基础之上。同时，研究发现了OECD国家和中国可再生能源消费在短期内均不能引起经济增长，这说明可再生能源消费短期内无论在发达国家还是中国都还不能显著地带来经济增长的变化，目前的可再生能源消费的比例仍然较小，经济增长的波动也只在小概率下是受到它的影响。
OECD国家和中国可再生能源消费和经济增长关系的不同之处也表现在两个方面。一方面，肯定了OECD国家在长期内可再生能源消费也对经济增长有引领作用。OECD在这20年内可再生能源的发展说明可再生能源消费的增长在较大概率上会引起经济增长，这为可再生能源消费发展相对落后的国家和地区在一定程度上打消了顾虑，中国应该更加信心坚定地可再生能源消费的发展。同时，本文发现中国包含可再生能源消费滞后四期变量的模型检验中，它对经济增长的Granger原因也得到了确认，这说明在一定条件下，中国存在着可再生能源消费对经济增长的原因。另一方面，短期的经济增长对可再生能源消费的因果关系中，OECD的检验中拒绝了这一关系，而中国则接受。中国近年来的经济增长堪称“奇迹”，在推动可再生能源产业的发展过程了给予了大量补贴，支持国民生产总值的增长，对我国发展可再生能源产业的促进作用更加突出；相比而言，OECD作为发达国家的集体，其GDP在长时间内保持在较高的稳定水平，他们发展可再生能源在短期更多地是依赖技术突破。
（二）相关建议
第一，加快绿色金融发展，提升可再生能源产业活力。引导银行业金融机构推出绿色信贷体系，严控“两高一剩”行业信贷，将环境责任标准融入银行业经营管理，积极应对可再生能源产业发展中的市场失灵和政府缺位。引导绿色债券在可再生能源项目中的规范发展，建立政策激励措施体系，增加绿色债券市场流动性，增加投资主体与市场规模。把握绿色金融在经济绿色转型中的机遇，积极适应经济结构和产业结构调整，形成可再生能源发展和绿色金融的良性循环，培育新的经济增长点。
第二， 加强能源供给侧改革，促进能源消费结构优化。利用市场机制强化可再生能源市场优先供给，通过可再生能源配额制和绿色电力证书等在OECD国家运用成熟的体制，促进可再生能源电力价格发现，减小国家可再生能源产业补贴缺口。推进能源扶贫，推动r网改造升级，提高农网对分布式发电的接纳能力，一方面使农村成为推动可再生能源消费提升的重要阵地， 另一方面推进光伏扶贫等精准扶贫模式落地，发挥好可再生能源对脱贫攻坚的助力作用。
参考文献
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[2]Bowden N， E Payne J. Sectoral Analysis of the Causal Relationship Between Renewable and Non-Renewable Energy
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[6]王瑛.中国可再生能源消费与经济增长的时间序列分析――以水电、核电、风电为例[J].工业技术经济，2008，（11）：96-99。
The Relationship between Renewable Energy Consumption and Economic Growth
――A Comparison between OECD Countries and China
WANG Yongheng SONG Yingmin LIU Hongfu WANG Hetong
（Pingliang Municipal Sub-branch PBC，Pingliang Gansu 744000）
篇2
【关键词】面板数据检验 环境污染 能源消费 经济增长
一、背景
自工业化以来，大多数国家为了加速经济增长，都大规模开发能源，从而导致能源逐渐缺乏。而如今我国的能源与环境问题尤为突出。所以，研究我国的环境保护、能源消费以及经济增长之间的关系具有理论与现实意义。本文对环境保护、能源消费与经济增长进行综合研究，力图更全面地分析它们之间的关系。本文采用我国各个省份的面板数据，使用面板数据的方法实证分析我国各个地区的环境污染、能源消费以及经济增长的关系。
二、研究方法
本文采取单位根检验以及协整检验的方法来量化能源消费、环境污染与经济增长之间的内在关系。单位根检验主要有IPS检验、PP检验、LLC检验方法以及ADF等。面板数据的协整检验方法包括Kao检验以及Pedroni检验，这两种方法检验的原假设均为不存在协整关系。
三、实证分析
（一）指标和数据的选取
经济增长：使用地区生产总值，单位：亿元。
能源消费：由于我国煤炭和石油的供需存在低估的情况，但电力消费数据比较准确。所以此次用来反映经济增长与能源消费之间关系的指标，使用各地区电力消费量，单位：亿千瓦小时。
环境污染：环境污染的评价指标选择工业废水排放量，单位：万吨。
选取2005年至2014年我国30个省（直辖市、自治区）的GDP、工业废水排放量F以及电力消费量E的数据来创建面板数据集。30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、内蒙古、吉林、黑龙江、辽宁、河北、陕西、山东、山西、河南、、甘肃、上海、湖北、江苏、浙江、湖南、广东、安徽、江西、重庆、四川、贵州、云南、青海、福建、海南、广西、宁夏、新疆，因为数据包括极端数据所以不考虑。数据来源于国家统计局。首先对变量GDP、F以及E进行了对数变换以消除异方差的影响，记LNGDPit=Ln（GDPit），LNEit=Ln（Eit），LNFit =Ln（Fit）。
（二）面板数据的单位根检验
采用 IPS检验、LLC检验、Fisher-PP检验以及Fisher-ADF检验来进行单位根检验。由检验结果可得，LnGDPit，LnEit，LnFit在5%的水平下不平稳，经一阶差分后，LnGDPit，LnEit，LnFit的四种检验方法都在5%水平上拒绝原假设，因此我们得出LnGDPit，LnEit，LnFit为一阶单整序列。
（三）面板数据的协整检验
对LnGDPit，LnEit，LnFit的协整关系进行Pedroni协整检验和Kao协整检验。面板协整检验结果表明： PP、ADF统计量以及ADF统计量在5%的显著性水平下拒绝了原假设，说明LnEit、LnFit以及LnGDPit之间有着显著的协整关系。
（四）模型检验
（1）固定效应模型的显著性检验。固定效应模型的显著性检验原理是检验固定效应系数ai 是否有差别，检验结果表明，p值小于5%，所以拒绝固定效应系数相同的原假设，因此选择固定效应模型更合适。
Hausman检验。Hausman检验的原假设为随机效应模型的系数与固定效应模型的系数没有差别，选择随机效应模型，则接受原假设，否则为固定效应模型。检验结果表明，p值在5%的水平下拒绝原假设，因此选固定效应模型。
（五）模型的估计
用固定效应模型估计模型，结果显示被估计参数全部通过显著性检验，R2值高达0.98，拟合的效果很好，但是DW值低，为0.33，存在自相关问题。
根据上面的分析我们采用加入AR（1）后的模型估计结果：
LNGDPit=6.469+ai+0.396LNEit+0.113LNFit+0.929AR（1）
模型调整后的R2为0.998，各个系数均通过t检验，AR（1）的回归系数显著不为0，DW值为2.41，已消除自相关，模型拟合的较好。
通过以上的分析可以得出，GDP与环境污染、能源消费之间有着显著的长期均衡关系，从我国的平均水平来看，能源消费的弹性系数为0.396，即能源供给每增加1%，GDP增长0.396%；环境污染的弹性系数为0.113，表明环境污染每增加1%，GDP增长0.113%，以上说明经济增长与环境污染存在着正向关系，符合我们以环境污染为代价换取经济增长的现实。
篇3
[关键词] 体育消费 扩大内需 经济增长
随着我国改革、开放的日益深入，随着社会主义市场经济体制的逐步建立，我国的经济增长格局发生了明显的变化，其中一个主要的方面就是传统的以生产扩张带动经济增长的模式开始转向以需求制约经济增长的模式，刺激消费需求成为拉动经济增长的主要因素，如何扩展消费领域、开辟经济增长的新途径，日益成为政府关注的重要问题，正确认识和评价体育消费在扩大内需，刺激经济增长中的作用。研究这些问题在现阶段不仅具有理论价值，而且具有极为重要的现实意义，同时对于我们重新审视体育的功能、度量体育的价值也有重要意义。
一、将体育休闲产业发展与我国整体经济结构调整结合起来
体育产业是一个覆盖面非常广,产业关联度很高的行业，涉及国民经济的很多部门,从发达国家的第三产业发展规律来看,在发展初期那些为第二产业直接服务的金融、保险、交通运输等行业会有一个快速发展。但随后,这些行业的发展速度将逐渐放慢,而那些为提高国民素质和生活质量的行业,如教育、文化、体育等行业将有一个持续、快速的发展。这是国民经济发展的一般规律，同时也是我国今后产业调整的方向。奥运会作为目前规模最大的全球性体育盛事，为我们产业结构调整提供了一次难得的发展机遇,这体现在:
由于奥运会是目前规模最大的全球性活动，因此举办城市都会全力为保证大会成功投入最优质、最先进的技术装备和产品。这带动了本国相关技术和产品的升级换代，推动了产业结构和技术结构的高级化。举办奥运会所要求的大规模高质量的信息传播网络,众多功能齐全的设备，先进的文化、体育设施，清新优美的城市环境,方便快节的市内和城际交通,生动活泼丰富多彩的文化氛围,可大大促进我们电子信息产业,环抱产业，新型建材业,文化产业和旅游服务业的发展,加快产业结构调整的过程。
二、将奥运经济短期效应与体育休闲产业的长期发展结合起来
奥运经济通过直接投资对经济的拉动作用越大，在奥运投资周期结束后,对主办城市和主办国的经济带来冲击就越大。奥运经济的这一特性在国外被称为“低谷效应”。从亚运会的情况看，由于北京人口众多,发展速度快,结果可能会相对乐观一些，但仍然值得我们注意。从目前北京市的奥运规划来看,北京奥运会场馆和奥运村的局部既集中又合理的分散，有利于比赛的组织和管理,并突出考虑了赛后利用问题，从另一方面看,要实现奥运经济的短期效应与体育休闲产业的长期发展结合关键在于培养一个稳定的居民体育休闲消费市场。目前,我国体育用品消费还存在体育消费结构单一和体育消费较低的问题。为此,应细分体育消费市场,注重开发的层次性。根据不同年龄、不同职业、不同收入水平和不同兴趣消费者的消费需求，开发组织不同层次体育劳务消费品的生产,以满足不同层次的消费者需求
三、体育消费的内在定义
体育消费包括物质的消费和精神的消费，物质消费中有文化的内涵，精神消费中有物质的基础。体育消费不仅仅是一种经济行为，也是一种文化活动。体育消费既受文化因素的影响和制约，又能引起人们对一定文化的需求的追求；有的消费过程直接表现为一种文化活动的过程。
体育消费行为本身是一种社会化行为，它受个体所处社会文化环境和个体消费心理差异的影响。不同社会文化环境和亚文化背景下的消费者，由于生活方式、审美观念、价值观念、消费观念的不同，其体育消费理念和消费方式也不同。亚文化也称副文化，对体育消费有着特定的影响。亚文化是指不占主流或某一局部的文化现象，它不仅包括与主体文化共通的价值观念，还有其自己独特的价值观念。有学者认为亚文化对其成员的影响比主文化还要强，一种亚文化可以代表一种生活方式，它赋予个人一种可以辨别出来的身份。
我国较为典型的受亚文化影响的体育消费群体主要包括地理亚文化群体：是人们由于受所处自然地理条件的影响而形成与气候条件、地理条件有关的生活方式和消费习俗的亚文化群体，如北方人选择运动服饰，颜色、喜爱的运动项目与南方人截然不同。区域亚文化群体:是以人口的行政区域分布为特色的亚文化群体,存在着较大的差异，乡镇消费者的消费宽度要大大窄于城市消费者,这种差异直接与社会文化环境和生产发展力水平有关。
四、结论
体育业与其他产业具有较为密切的产业关联度。如旅游业、广告业、建筑业、食品业、机械制造业都与体育有着直接或间接的联系，体育业的产业关联性一方面表现为它与其他产业的直接或间接的消耗关系上，另一方面表现为体育业与其他行业之间可以产生边缘交叉，籍以形成许多新行业，积极发展体育消费可以推动这些新兴行业的发展。
体育实物型消费品大多需求价格弹性较大，体育服务型消费品大多需求价格弹性比较小，而两者的需求收入弹性，特别使服务型消费品的需求收入弹性一般都较大。体育消费对经济环境的依存度较其他产业为弱。其根本原因在于：体育业的资本报酬率远比社会资本平均报酬率高，因此，一方面流入体育业的资本远比一般行业要多；另一方面，该行业资本流入效率较一般行业也高出许多，即便在经济环境恶化时，其资本报酬率有所下降，但较其他行业相比，仍具有较大的投资价值。
参考文献:
[1]龚 坚 刘成高 杨 露:奥运经济与我国体育产业化[J].西南民族学院报.哲学社会科学版,2002,（5）
篇4
[关键词]制造业；能源消费；经济增长；协整检验
[中图分类号]F423.62 [文献标识码]A [文章编号]2095-3283（2014）03-0080-03
一、引言
国内外许多学者对能源消费和经济增长间的变动关系进行研究，如Kraft J.和Kraft A.（1978）对1947―1974年的美国数据进行研究，得出GDP对能源消费存在单向的因果关系，但是两者不存在协整关系[1]。Yu和Hwang（1984）对1947―1979年美国的数据进行研究， 结果表明能源消费与GNP增长不存在因果关系[2]。Paresh Kumar Narayan和Stephan Popp （2012）分析了93个国家的能源消费与国内生产总值的长期关系，认为能源消费不是实际GDP的Granger原因[3]。韩智勇等（2004）采用Engle-Granger两步法对1978―2000年中国的GDP与能源消费总量数据进行研究，结果证明能源消费与GDP之间不存在长期均衡关系，但存在双向因果关系[4]。杨俊、王庆存（2011）利用1978―2009年的数据对我国能源消费与经济增长的关系进行了研究，结果表明电力消费与GDP，GDP与煤炭消费，GDP与石油消费之间存在单向Granger因果关系[5]。
改革开放以来，新疆加快了结构调整步伐，经济结构由农牧业主导型逐步向工业主导型转变，工业经济步入快速增长期，实现了前所未有的跨越式发展。1978年，新疆工业增加值仅有14.5亿元，到2011年已达2700.02亿元，年均增长9.9%。进入21世纪，新疆工业增长速度不断加快，年均增长11.6%，高于同期GDP增速0.7个百分点，尤其近五年，是改革开放以来工业增长速度最快的时期，年均增速为13.6%，高于GDP 2.6个百分点。工业增加值占GDP的比重由1978年的37.1%增长至2011年的40.84%，提高了3.74个百分点（见图1）。可见，工业的快速发展在新疆经济发展中发挥了不可替代的作用。
新疆是我国重要的能源基地，作为全国最大的资源储备区，新疆煤的预测储量为2万亿吨，占全国预测总储量的37.7%；油气资源约占全国陆上油气资源总量的1/4。近年来，新疆能源消费呈快速上升趋势，而工业能源消费占新疆能源消费总量的绝大部分，其在1988年占63.83%，到2011年上升至73.32%；而制造业的能源消费基本上占据了工业能源消费总量的六成左右（见图2）。由此可见，能源是工业发展最重要的资源基础，研究工业能源消费对工业经济的增长尤为重要，本文以制造业为落脚点，研究制造业能源消费与新疆工业经济发展的变动关系。
二、数据选取与变量设定
为研究新疆制造业能源消费对工业经济增长的影响，本文选取了新疆1988―2011年的制造业能源消费量和实际工业生产总值的数据，单位分别是亿元人民币和万吨标准煤，分别以MEC和IGDP来表示。所有数据都源自历年《新疆统计年鉴》。为排除物价变动因素的影响，本文以1988年为基期的工业生产总值指数和1988年工业生产总值数据对各序列数据进行平减；同时由于制造业能源消费和工业生产总值的变化趋势具有波动性，易产生异方差的问题导致伪回归的现象，为了排除异方差性，本文对时间序列变量取自然对数，记取对数后的工业生产总值和制造业能源消费总量分别为lnIGDP和lnMEC。图2显示了水平变量lnIGDP和lnMEC的趋势图，反映了1988―2011年新疆不变价的工业生产总值与制造业能源消费的变动趋势。
根据1988―2011年的数据建立回归模型，以工业生产总值为因变量，制造业能源消费为自变量建立新疆工业经济增长与制造业能源消费的双变量对数模型，即：
lnIGDP=α+βlnMEC+μ
由图2可知，除个别年份外，两条曲线的变化趋势相近，接近线性，其次lnIGDP和ln MEC都成增长趋势，可以判断上述模型的设计具有合理性，且lnIGDP和ln MEC存在协整关系。
三、实证分析
（一）ADF单位根检验
由上述分析可判断，IGDP与MEC之间可能存在协整关系，在检验其协整关系之前，先要对时间序列的各变量进行平稳性检验。本文采用Augmented Dickey-Fuller（ADF）对时间序列进行检验。利用Stata软件检验lnIDGP和lnMEC是否为非平稳序列，检验结果如表1，图4、图5所示（注：图中的dlnIGDP、lnMEC为一阶差分后的序列）。
由表1可以看出，在1%的显著水平下，lnIGDP序列的ADF检验统计量值为1.409大于其临界值-2.518，所以不能拒绝原假设，即存在单位根，而序列lnMEC的ADF检验统计量值在1%的显著水平下为-0.786，也大于其临界值-2.518，所以接受原假设，存在单位根。对两序列一阶差分后再进行ADF检验，dlnIGDP、dlnMEC两序列在1%的显著水平下分别为-2.585、-4.263，均小于其临界值-2.528，所以两序列在1%的显著水平下均通过了平稳性检验（见图4、图5），同时两序列为一阶单整，即lnIGDP～I（1）、lnMEC～I（1）。
篇5
[关键词]煤炭消费量；协整；误差修正模型；格兰杰因果关系
作者简介：任少飞，男，山东财政学院，济南 250014
冯 华，男，山东财政学院经济学院，教授，济南 250014
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
（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
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。
从以上误差修正模型来看，我国短期煤炭消费量主要取决于上一年煤炭消费量及当年国内生产总值，上一年煤炭消费量对当期煤炭消费量的影响相当显著，国内生产总值变化1%，则引起国内煤炭消费量增加0.39%。而滞后两期的煤炭消费量和滞后一期的第二产业产值引起当期煤炭消费量反方向的变化，这与我国积极推进经济增长方式的转变，走集约化道路是分不开的，图一中煤炭消费比例有下降趋势，但是由于煤炭资源消费的惯性，出现了图中所示的我国煤炭消费量占能源消费总量的比例仍然保持在一个较高水平上。而我国经济的高速增长也得益于煤炭消费量的持续、稳定。
模型的长期均衡主要体现在国内生产总值，ECM_GDP项的系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。ECM_GDP的系数-1
同时，我们可以得出煤炭消费量的实际观测值、误差修正模型的拟合值以及参差项的显示图，见图2。
误差修正模型具有其明显的优越性：一阶差分项的使用消除了变量可能存在的趋势因素，从而避免了虚假回归问题；一阶差分项的使用也消除了模型可能存在的多重共线性问题；而误差修正项的引入也保证了变量水平值的信息没有被忽略；由于误差修正向本身的平稳性，使得该模型可以用经典回归方法进行估计，尤其是模型中差分项可以使用通常的t检验与F检验进行选取。
（三）格兰杰因果关系检验
Granger因果性检验是指：在序列Xt和Yt消除了趋势之后，如果利用过去的Xt和Yt的值一起对Yt进行预测，比单用Yt的过去值预测的效果更好的话，序列Xt和Yt存在因果关系，这种关系称为Granger因果关系。煤炭消费量与三次产业产值的格兰杰因果关系检验结果见表4。
表4格兰杰因果关系检验结果
由上表可知，国内生产总值及三次产业产值与煤炭消费量之间存在单方向的格兰杰因果关系，即国内生产总值和三次产业产值是煤炭消费量的格兰杰因果关系。值得注意的是，二次产业否定原假设的概率是94%，略低于其他几个指标，说明我国第二产业的发展在能源利用上正在朝着集约化和多元化的方向发展。这与以上得到的误差修正模型的结论是一致的。
三、结论及预测
通过以上分析得出，采用分不同产业的误差修正模型来预测煤炭消费量能够充分反映出国内产业结构变动对煤炭消费量的影响，而煤炭消费量的变化仍然体现为国内生产总值变动的结果。第二产业中的电力、钢铁、建材和化工四个行业是中国煤炭消费最集中的行业，四大行业的增长速度变化对煤炭需求量变化影响很大，煤炭需求的周期性变化取决于四大行业的周期变化。2005年电力、冶金、建材、化工等主要耗煤行业全年均保持着良好的发展态势，产品产量增势不减，生产量累计同比均保持着 10% 左右的高速增长率。四大行业2005年煤炭需求量达到19.5亿吨，预计2006年全国煤炭需求量在22.5亿吨左右，煤炭供给量约在22亿吨左右，煤炭供需基本平衡。第二产业经济增长方式的转变、能源的集约化利用及能源需求结构的多元化将有力地缓解我国煤炭供需矛盾，实现煤炭供需新的平衡。
2006年上半年，我国国内生产总值增长10.9%，煤炭生产增长12.8%，在经济加速增长的情况下，煤炭供应比较宽松，库存继续增加。钢铁、有色金属、建材等领域重点企业坚持推进结构调整和增长方式转变，通过产品结构调整和节能降耗改造降低单位能耗。但是，我们注意到：上半年能源消费增长快速，超过了国家GDP的增长速度，暴露出经济增长方式和能源消费结构上仍然存在的一些问题。这也说明我国在实现经济增长方式的转变，能源、经济和环境协调发展方面还有很长的路要走。
注 释：
①2005年煤炭生产量数据来源于《中华人民共和国2005年国民经济和社会发展统计公报》。
②2005年煤炭消费量数据来源于《中华人民共和国2005年国民经济和社会发展统计公报》。
主要参考文献：
[1]马超群,储慧斌,李 科．中国能源消费与经济增长的协整与误差校正模型研究[J]．系统工程,2004（10）．
[2]张政伟,吕子安,张 英．能源与中国经济增长[J]．工业技术经济，200（1）．
[3]张丽峰．产业能源消费与产业发展的协整与误差修正模型分析[J]．经济经纬,2005（6）．
[4]郭云涛,中国煤炭中长期供需分析与预测[J]．中国煤炭,2004（10）．
The Relation between Chinese Economic Growth
and Coal Consumption Structure
Ren Shaofei Feng Hua
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
篇6
关键词：政府消费 居民消费 经济增长 非参数模型 逐点回归
引言
最终消费分为居民消费和政府消费，消费需求的增长作为拉动经济增长的重要措施，在经济发展过程中有十分重要的作用。居民消费是指在一定时期内，全体居民通过市场对各种消费品与劳务的消费需求，是衡量人民生活水平是否提高的重要指标之一，居民消费的需求数量、结构组成以及意愿倾向都对经济增长情况起着重要的影响。政府消费在统计上指政府部门为全社会提供公共产品或服务的消费支出，以及免费或以较低价格向居民提供货物和服务的净支出，研究政府消费能全面了解政府财政支出对经济增长的影响，缓解财政效率和财政公平之间的矛盾，促进社会和谐发展。我国居民消费和政府消费与经济增长之间存在密切的关系，对经济增长起着重要的影响。研究政府消费、居民消费与经济增长的关系对于积极实施扩大内需战略、拓宽消费领域和改善消费环境，促进经济可持续发展具有重要的实践意义。
理论分析
（一）居民消费与经济增长
我们通常将消费、投资和净出口作为拉动经济增长的“三驾马车”。而居民消费作为最终消费的重要组成部分，对经济增长起着不可忽视的拉动作用，其对经济增长的拉动理论可以分为直接拉动论和间接拉动论。
1.居民消费直接拉动论。在开放性的经济环境中，居民消费、政府购买、投资和净进出口值是国内生产总值增长的四大直接来源。居民消费增长，则国内生产总值增长，反之，居民消费减少，则国内生产总值下降，因此，居民消费和经济增长二者之间存在直接相关的关系，所以可以通过增加居民消费来直接带动国民经济的增长，而不需要任何的中间环节和中间变量，即居民消费的增加可以直接刺激经济增长。当然，居民消费的无限增长一旦超出国内生产能力的界限，就会导致名义上的经济增长和通货膨胀。
2.居民消费间接拉动论。居民消费除了直接刺激经济增长外，还可以借助中间环节或中间变量来拉动经济增长。主要表现形式就是，增加居民消费可以使投资发生变动，然后二者一起带动经济的发展。从投资需求的角度看，投资需求是一种中间需求，此类投资并不能带动经济的长期增长，只有将此类投资与居民消费需求相配合，才能真正的拉动内需，从而促进经济的可持续性增长；从投资乘数来看，投资乘数与边际消费倾向是同向变动的，边际消费倾向增大，投资乘数也增大，所以投资的扩张就等同于居民消费的扩张。因此，投资需求间接拉动了经济增长。
总之，居民消费对经济增长具有促进作用。
（二）政府消费与经济增长
关于政府消费和经济增长的关系，目前还没有一致的结论，可以将两者之间的关系概括为政府消费推动论和政府消费抑制论。
1.政府消费推动论。政府作为市场经济殊的消费者，其消费行为带有明显的特征。首先，政府消费的数额非常巨大，在我国，政府消费占GDP比重较为稳定，自1980年至今始终保持在13%～15%之间，其巨大的消费数量直接促进社会总产出增加，拉动经济增长。其次，政府消费的对象广泛，从关系国计民生的钢材、石油、煤炭等产品，到政府日常消耗的纸张、笔墨等，都属于政府采购的范围，如此广泛的政府采购可以推动各行各业的互动发展，延长产业链，进而间接推动整个社会的同步发展。最后，政府消费的实质在于为全国居民提供公共服务，其消费行为的外部性，可以对市场和社会心理产生不同的影响。例如，政府消费在医疗卫生、教育文化、卫生保健等社会保障方面支出的增加，将间接提高居民收入水平，增加居民对未来收入的乐观预期，从而刺激居民的消费需求，促进经济增长。
2.政府消费抑制论。从经济增长理论来看，政府消费增加可能对居民消费和政府投资产生“挤出效应”。 从政府消费数量来看，政府消费数量增加，导致商品市场上商品和服务的供给不足，物价随着上涨，在货币名义供给量不变的情况下，实际货币供给量会因价格上涨而减少，结果利率上升，进而导致投资减少，投资减少进一步导致经济增长放缓。从政府消费结构组成来看，过多的公共支出将增加政府运营成本，可能导致政府机构臃肿，官僚腐败等现象的产生。此外，过多的公共服务，将打消劳动者的生产积极性，可能出现社会“福利陷阱”。以上这些都不利于经济快速稳定的可持续增长。
总之，政府消费与经济增长之间的关系存在不确定性。
数据来源和构建模型
（一）数据来源
本文所采用的1990～2010年的省际面板数据来源于《中国统计年鉴》、中经网统计数据库以及各省（市、自治区）的统计年鉴，包括除港、澳、台地区以外的共30个省（市、自治区）的统计数据（考虑到重庆于1997年建立直辖市，因此将1997年之后的重庆数据并入四川省计算）。
（二）构建模型
通常来说，对面板数据进行计量建模分析，可采用参数、半参数和非参数三种分析方法。本文拟选取非参数面板数据模型对数据进行实证分析。当然，为了说明非参数方法的优点，我们同时也构建了参数面板数据模型加以对比。
在建立参数面板数据模型前，需要对数据进行两步检验，以此判断该选择何种形式的面板数据模型。第一步，进行拉格朗日乘数（LM）检验，即检验是选取面板数据模型还是混合回归模型。经检验结果表明P值小于0.01，因此选取面板数据模型；第二步，在选取面板数据模型的基础上进行Hausman检验，即判断是选取随机效应模型还是固定效应模型。经检验结果表明P值也小于0.01，因此我们选取固定效应模型。
本文将居民消费和政府消费变量引入国内生产总值函数中，建立面板数据的固定效应模型如下：
（1）
其中，被解释变量Y表示国内生产总值，是衡量国民经济发展状况的最佳指标；K表示资本存量，是度量资本投入的指标，其计算方法参考单豪杰（2008）；L表示就业人数，用年末在岗职工人数来度量；G表示政府消费；C表示居民消费；α是截距项；ε是残差项，它服从均值为0，方差为σ2的正态分布；下标i和t表示第t年的第i省份（市、自治区）。根据面板数据固定效应模型的LSDV估计法得到模型（1）中各因素的参数值（见表1）。但是，模型（1）的设定存在两个方面的局限：第一，由于模型（1）是线性参数模型，解释变量之间的多重共线性问题在参数估计中无法彻底解决；第二，由于参数估计方法的局限性，估计的参数值无法反映各独立变量的变化趋势以及变量之间的相关性。
为了克服以上参数模型设定中的两个缺点，本文尝试建立非参数模型。非参数模型的优越性在于：非参数模型可以根据面板数据的特征自由设定模型，模型中的多元函数f （·）除光滑性外，未对其形式做任何限制，从而避免了模型设定可能带来的误差。非参数模型的估计方法对回归函数没有太强的约束，其估计结果更加稳健和精确，且能够提供各个变量对经济增长影响的趋势分析，为我们提供了更好的分析问题和解决问题的方法和渠道。
因此，非参数面板数据模型建立如下：
（2）
其中αi为个体效应。模型（2）可用局部线性估计方法进行估计，具体方法为：
令yit=ln（Yit），xit=（ln（Kit），ln（Lit）ln（Git），ln（Cit）），并将函数 f （·）在点x=（x1，x2，x3，x4）处进行局部线性化，故模型（2）可写为：
（3）
其中ζit中包含局部线性化后的余项；为列向量，，i =1，2，3，4。由式（3）可得：
（4）
其中。将式（4）中的加权最小二乘解定义为φ（x）的估计，即求解令最小化的φ（x），结果为：
（5）
其中K（g）为核函数，h为窗宽。由的表达式，又有：
i =1，2，3，4 （6）
其中λi代表第i个元素为1，其他元素为0的1×4的行向量。非参数模型的估计式与参数估计不同，其非参数估计式为x的函数，它反映各解释变量对被解释变量的边际影响，则分别表示函数f （x）的四个偏导数在x=（x1，x2，x3，x4）处的估计值。
为进一步得到各影响因素在平均水平处的估计值，需要分别计算非参数估计φ（x）
在样本均值处的值，其中，
，η=1，2，3，4，xη，it表示第η个变量在（i，t）处的值。又因为估计量是的函数，可以计算x中某些分量为常数时的φ（x）=（θ1（x），θ2（x），θ3（x），θ4（x））′。
本文拟利用以上所述的非参数估计方法实证研究政府消费、居民消费对经济增长的影响，并可进一步刻画各个因素关于自变量的变化趋势。
实证结果和经验分析
因为高斯函数是正态分布的密度函数，因此，在非参数模型回归估计中，我们选取高斯函数作为核函数，并且根据Ullah和Roy（1998），选择最优窗宽h=an（-1/13），其中a为正的常数。因为窗宽对非参数估计结果具有敏感性，通过反复检验，我们选择a=5.3时的估计结果，其对应窗宽为h=2.5613，估计结果见表1。
通过观察表1，我们发现：两种方法对各自变量的估计结果在方向上是一致的，且居民消费对经济增长的贡献度最大，其次为资本存量和就业数量，最小的是政府消费；但是从系数绝对值来看，参数估计比非参数估计低估了资本存量、就业数量和政府消费为对经济增长的影响程度，高估了居民消费对经济增长的贡献度。此外，由非参数面板数据模型的估计结果可知：居民消费每增加1%，则促使经济增长0.5524%；政府消费每增加1%，也促使经济增长0.1501%。说明在中国目前的经济发展阶段，增加居民消费和政府消费都能促进经济增长，但是居民消费对经济的促进作用高于政府消费。
我们运用非参数逐点估计，对各影响因素对自变量系数的变化趋势做出分析。具体方法为：将区间[mini，t{xit}，maxi，t{xit}]等分成29个子区间，即30个端点，其中xit是任一解释变量。我们共设计了16种估计：如在考察四个变量的系数随政府消费变化的趋势时，在各点处，做非参数估计，其中j =1，2，3，4，因此可得到4种非参数估计结果，类似地，我们可以考察其他自变量系数对任一变量的变化趋势。图1和图2分别提供了四个变量关于政府消费系数和居民消费系数的逐点回归估计结果。
由图1和图2，可得到如下回归估计结果：
第一，政府消费系数与资本存量是先上升后下降，然后再上升的复杂关系，说明随着资本存量的增加，政府消费这一变量对经济增长的促进和抑制作用交替出现，造成这一现象的原因考虑到我国不同的发展时期，政府政策的倾向性不同，政府消费在不同的经济发展阶段对经济增长的作用也会不同。政府消费系数与就业数量呈现递减的关系，表明了随着年末在岗职工人数的增加，政府在公共支出领域，如文化教育、医疗保健、社会保险等方面的消耗性支出必然会加大，挤占政府的投资性支出，不利于经济的增长，政府消费对经济增长的促进作用必然会越来越小。
政府消费系数与政府消费数额存在逐渐递减的关系，说明随着政府消费数额的逐渐增加，政府消费对经济增长的促进作用越来越小。这是因为在经济的发展初期，适量的政府消费支出促进了经济增长，但是过多的公共产品投入，可能催生经济活动参与者的惰性，出现“养懒人”的现象，反而阻碍经济增长。政府消费系数与居民消费数额表现为先增加后减小的关系，说明随着居民消费的增加，政府消费这一变量对经济增长的影响是促进作用，但是当居民消费的数额增加到一定程度时，反而政府消费对经济增长的贡献作用变小，即存在一个“拐点”。表明政府的消费行为是理性的，政府根据经济发展状况决定政府支出数额的比例，当居民消费需求扩大后，政府必然会削减消费性支出，主要依靠居民消费来拉动经济增长。
第二，居民消费系数与资本存量是先下降再上升再下降的关系，说明随着资本存量的增加，居民消费这一变量对经济增长的促进作用是先下降后上升的，当资本存量增加到一定程度后，居民消费对经济增长的促进作用又会减弱。在经济发展初期，居民普遍收入水平不高，即使资本投入的增加也无法刺激居民消费，这时居民消费对经济增长的促进效应不强，随着居民收入水平的不断增加，居民消费也逐渐增加，因此对经济增长才有明显的促进作用。但是近些年居民消费又对经济增长的促进作用开始出现减弱的现象，暗示了我国资本投入的低效率或无效率，这对于整个社会的经济增长是极为不利的。居民消费系数与就业数量呈现逐渐递减关系，说明随着我国劳动人数的增加，居民消费对经济增长反而起了抑制作用。这是因为虽然我国就业人数增加了，但是劳动者工资普遍较低，较低的收入水平以及对未来收入的不确定性都会抑制居民的消费需求，从而间接的阻碍了经济增长。
居民消费系数与政府消费数额存在平滑的递增的关系，暗示随着政府消费支出数额的增加，居民消费对经济增长起了促进作用。这是因为政府消费支出对居民消费有着调解作用，即政府消费的增加，不仅可以部分替代居民在这方面的消费，间接增加居民收入，同时还会减少居民对未来不确定性的担心，进而增加其他消费，从而间接的促进了经济增长。居民消费系数与居民消费数额表现为递增关系，说明随着居民消费数额的增加，居民消费这一变量对经济增长有着非常显著的促进作用。居民消费作为经济增长的最主要的推动力，对增加社会需求总量起了至关重要的作用，因此提高居民收入水平，刺激居民消费，是保持经济持续稳定增长的关键之举。
结论和建议
综上所述，本文认为居民消费对经济增长有着积极的促进作用；而政府消费对经济增长的影响具有政策倾向性，在不同的经济发展阶段具有不同的促进作用。在经济发展初期，政府消费和居民消费都对经济增长起较大的促进作用，当经济发展到一定水平后，居民消费对经济增长的促进作用越来越大，而政府消费对经济增长的促进作用越来越小。
近几年，随着我国经济增长方式的转变，越来越重视扩大内需，最新的“十二五”规划纲要里，将扩大消费表述为“扩大内需的战略重点”，消费将发挥越来越大的作用。可采取以下措施：居民消费方面：健全市场法规，完善市场管理；健全市场体系，形成良性竞争以提高商品质量和服务质量；提高农民收入；加快收入分配制度改革；培养消费者正确的消费文化，转变人们的消费观念，培养消费意识；倡导新型的可持续的消费模式，提倡生态消费、循环消费。政府消费方面：提高政府在教育、医疗、住房和社会保障等“纯民生”公共支出的比重，完善社会保障体系，解决人们的后顾之忧；将政府公共支出更多的向中西部落后地区，尤其是贫困农村地区倾斜，从而缩小地区以及城乡差距，促进经济和谐稳定的发展。
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篇7
[关键词] Granger因果检验 经济发展 能源消费
经济增长与能源消费之间的关系，一直是学术界关注的热点。经济增长与能源消费之间的依赖关系，也即因果关系具有重要的政策意义。因为，如果存在从经济增长到能源消费的单向因果关系，则经济发展是非能源依赖型的，那么节能政策的实施对经济增长的负面影响可能非常小，甚至不存在负面影响；如果存在从能源消费到经济增长的单向因果关系，那么经济就是能源依赖型的，节能政策的实施可能会影响经济的增长；如果经济增长与能源消费之间不存在因果关系，即满足所谓的“中性假说”，那么经济增长与能源消费之间就不存在什么必然联系；如果经济增长与能源消费之间存在双向因果关系，这表明经济增长与能源消费之间是相互依赖的，需要通过最佳的政策组合来实现经济增长与能源消费的协调发展。
在分析经济增长与能源消费关系的方法上,有文献运用OLS方法对数据建立线性回归模型，虽然这种方法可以分析两者之间的长期发展关系，但是经济增长与能源消费数据是时间序列，而现代计量经济学表明，经济领域中许多时间序列都是非平稳的（Granger and Newbold，1974），如果不考虑时间序列的非平稳性而直接进行回归估计，很可能得出变量之间“伪回归”的错误关系的结论。因此，为了比较准确的分析变量之间的相关关系，格兰杰因果关系检验（Granger test of causality）提供了一个有效途径。Granger（1969，1988）用类比的方式提出了一种因果关系检验，即如果一个变量的加入提高了对另一个变量变化的预测能力，则前者为后者的原因。这种方法主要用于检验变量之间的因果关系的方向。本文使用格兰杰因果检验方法分析我国经济增长与能源消费之间的因果关系及方向。
一、Granger因果检验的基本原理
对两变量Y与X，格兰杰因果关系检验要求估计：
通过受约束的F检验判断变量之间的格兰杰因果关系及其方向。
例如针对方程（*）中X滞后项前的参数整体为零的原假设（即X不是Y的格兰杰原因），分别做包含与不包含X滞后项的回归，再计算F统计量：
其中RSSU、RSSR分别为:包含滞后项的回归残差平方和与不包含滞后项回归的残差平方和；k为无约束回归模型的待估参数的个数；n为样本容量，m为滞后期数。
根据判断结果得出结论：
如果:F>Fa(m,n-k)则拒绝原假设，认为X是Y的格兰杰原因。
如果:F
其中Fa(M,n-k)为F概率分布的临界值，a为显著性水平。
另外，对于Y是否为X的格兰杰原因检验过程，针对方程（**）进行即可得出结论。
二、我国经济增长与能源的因果关系分析
分析中国经济增长与能源消费的格兰杰因果关系，数据来源于1990年～2006年我国的GDP与能源消费总量（见“2007年中国统计年鉴”）。通过选择不同的滞后期，格兰杰因果关系检验结果如下表：
从2阶滞后的情况看，能源消费是GDP增长的格兰杰原因，具有单向因果关系，但此时，检验的模型存在1阶自相关性。同样，对于不同滞后期的模型，同时考虑序列相关性以及赤池信息准则（AIC），发现：只有滞后4阶的检验模型不具有1阶自相关性，而且也拥有较小的AIC值，因此“能源不是GDP的格兰杰原因”与“GDP不是能源的格兰杰原因”的原假设均被拒绝，由此可认为，能源消费与经济增长之间具有双向的格兰杰因果关系。这就表明，一方面我国经济增长长期以来是能源依赖型的，即经济的发展依赖于能源的开发利用；另一方面，能源的开发利用也是以经济的发展为基础的，经济的快速发展为能源开发利用提供强大的支持力。
如何有效利用能源，实现经济的可持续发展已成为当今世界各国社会经济发展的行动纲领。针对我国经济发展与能源消费相互依赖的现状，合理有效的利用能源是我国经济可持续发展的关键。对于不可再生能源，要坚持节约利用和综合利用的原则，提高能源的利用效率；另外，积极开发可再生能源，并实现增值永续的开发原则，为我国经济的可持续发展提供源源不断的动力。只有这样才能既保证经济的快速发展，又避免能源的过度开发。
参考文献:
[1]杨冠琼:经济增长与能源消费[J].经济管理，2006，（22）:85
篇8
【关键词】经济增长；居民消费；单位根检验；协整检验
一、引言
在经济社会中，一个地区居民消费水平的高低对当地的经济增长发挥着越来越重要的作用。消费水平是经济发展水平的体现，它经常为人们所关注。对居民消费支出按照人们实际支出的去向分类可以分为吃、穿、住、用、文化娱乐等。近年来，随着经济的发展和居民收入的提高，河北省居民的消费水平有了较大的提高，消费水平和消费结构发生了显著变化。经济增长真实的反映了一个国家或地区的经济运行状况，体现了国家或地区的综合实力和经济发展水平。所以，研究经济增长与居民消费的关系就显得尤为重要。消费是社会再生产的最终原动力和最新的起点，生产的最终目的是为了消费，为了更好地提高人们的物质生活水平，而消费又会进一步促进社会再生产和生产规模的扩大。消费需求规模的扩大和结构的升级才是经济增长的根本动力。在各种消费中，居民消费又是影响消费增长的最主要的因素。按照宏观经济理论，经济增长和居民消费在一定时期内应存在一种共同的变化趋势与均衡关系。
二、计量经济分析
由于现实中的时间序列数据大多数都是非平稳的，并且对非平稳序列的直接回归会造成“伪回归”现象，即本来不存在有意义关系的变量，经回归得出有意义关系的错误结论。协整检验是由Engle和Granger提出来的。协整的基本思想认为，尽管两个或者两个以上的变量中每个都是非平稳的，但它们的线性组合有可能相互抵消趋势项的影响，使该组合成为一个平稳的变量。协整理论为两个或两个以上非平稳变量之间寻找均衡关系，以及用存在的协整关系的变量建立动态模型奠定了理论基础。协整检验的常用方法有E-G（Engle-Granger）两步检验法和约翰森（Johansen，1988）检验法，对于多变量之间的协整关系，可以使用基于向量自回归模型的约翰森检验法。而Engle-Granger检验通常用于检验两变量之间的协整关系。本文检验的是居民消费与河北省地区生产总值的协整关系所以采用Engle-Granger两步检验法。在进行平稳性检验时，将采用ADF单位根检验。
本文使用的数据均来源于《河北经济年鉴2011》。研究的数据样本为河北省1978～2009的年度GDP和全省居民消费水平数据。用河北省的地区生产总值（亿元）即GDP表示经济增长，全省居民的居民消费水平（元）用X表示。对河北省以全省居民消费指标表示的居民消费水平和以地区生产总值（GDP）指标表示的经济增长进行单位根检验，结果表明两变量均为非平稳变量；取对数之后再次进行检验，仍然非平稳；对居民消费和地区生产总值的对数取差分后再进行检验，仍然非平稳，再次差分后检验，发现两变量均通过单位根检验，表明和是平稳变量。检验结果如表1：
由表1可知，LnX和LnGDP，在二阶差分的时候，中ADF值为-6.513798，小于a=1％时的临界值-4.309824。LnGDP中，ADF值为-5.392922，也小于a=1％时的临界值-4.323979，所以可以得出这两个时间序列都必须通过二阶差分后，才能达到显著性水平99％以上的平稳性。因此可以认为，两个时间序列LnX和LnGDP是I(2)的单位根过程，即LnX和LnGDP需经过二次差分后才能变为平稳序列，这是进行协整检验的前提。由单位根检验可知，LnX和LnGDP时间序列都是二阶平稳的，协整检验可以分两步进行。第一步，协整回归，用普通最小二乘法（OLS）估计LnX和LnGDP之间的方程，并计算非均衡误差。估计的方程为：
InGDP=1.262125lnX-1.418319；（84.27746）（-13.30300）；R■=0.902264F=7102.69.69DW=0.271043，残差的计算公式为：e■=InGDP-1.262125lnX+1.418319；第二步，检验的单整性，看看残差是否是平稳序列。通过单位根的检验发现：当滞后阶数为1，不含常数项和截距项的模型最适合，ADF检验的结果如表2所示：
残差序列的单位根检验可以看出ADF值为-2.1870229小于显著性水平为5%的临界值-1.952066，可以认为在的水平下，残差序列是平稳序列。也就是说存在和的平稳线性组合，即居民消费与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。
三、结论
经过分析，我们可以得出结论：河北省GDP和居民消费水平这两个时间序列都是非平稳的，并且都有各自的变化规律，短期内可能不一致；然而，从长期来看，二者之间有一种长期稳定的均衡关系。从回归方程中可知，居民消费确实对河北经济的增长有很大的推动作用。居民消费水平每增加一元，河北省GDP就能增加1.262125亿元。经济增长的幅度会随着居民消费水平的高低而有变化，但长期来看，居民消费水平和经济增长之间会达到一个均衡稳定状态。
四、对策建议
（1）提高居民收入水平。要注重提高居民的收入水平尤其是城镇居民的收入水平，刺激消费品市场需求，增强即期购买力。另一方面，住房是居民能进行稳定生活的基本保障，提高住房租金补助水平和住房公积金水平，增强居民消费信贷的还贷能力，这对居民生活水平的提高将起到重要作用。（2）完善社会保障制度，增强居民消费信心。政府应逐步完善包括住房、医疗、失业、养老等在内的社会保障体系，使居民能够看得起病，住得起房，老有所依，老有所养。同时，还要增加改革的透明度，减少居民对未来预期的不稳定性，解除人们的后顾之忧，从而增加居民对未来生活的乐观心理预期，逐渐树立消费信心，并使居民变远期的储蓄倾向为即期的消费热情。只有完善了社会保障体系，才能使居民有现期消费的信心，整个经济的形势才能活跃起来，从而进一步促进居民消费。（3）推动信用消费发展。加大信用消费的宣传力度，改变“勤俭持家”、“量入为出”的传统消费观念，使人们逐步接受信用消费这一新的消费方式，大力发展住房信用消费、汽车信用消费和信用卡消费。同时，也要完善信用消费市场的发展，引导人们正确的利用信用消费，保证信用市场的正常健康发展。
参 考 文 献
[1]孙静水．计量经济学[M]．北京：清华大学出版社，2008
篇9
关键词:投资需求;消费需求;最终消费率;社会保障
中图分类号:F12文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)22-0001-02
进入21世纪以来,中国经济保持了平稳较快的增长态势。从最终需求的角度看,投资和出口是推动新一轮中国经济增长的主要力量,特别是投资的增长支撑起来中国经济的快速增长。与经济增长的轨迹基本一致,全社会固定资产投资的增长速度也是从2000年开始加快,由10.3%持续上升到2003年的27.7%。之后政府针对投资和经济增长偏快的局面,分别是2003年下半年至2004年上半年、2005年上半年以及2006年4―9月,三次比较集中地出台了一系列宏观调控措施,使得投资增长速度有所降低。但由于投资增速一直保持较高水平,所以投资需求对GDP增长的贡献率明显,一直都高于消费需求对GDP的贡献率和拉动作用。
一、经济增长的内因与外因:“拉动”与“推动”
2008年国际金融危机席卷全球,中国日益外向的经济也不可避免地被危机波及,但中国政府果断决策,4万亿的投资决策对稳定民心和实体经济都起到了显著的作用。政府新增的投资和强有力的实施手段都是宏观经济外在的推动作用。若实施得当,则促使经济转危为安并良性循环;若实施不当,则很有可能会造成流动性过剩及通货膨胀预期。那么从中国宏观经济本质上对症下药,我们更加需要经济内在的拉动力量。从推动到拉动,实质上是变被动为主动。中国当前主要有投资与出口驱动的增长模式,实际上反映出经济中的双重失衡:一方面是内部失衡,主要表现为投资和消费比例关系失调;另一方面是外部失衡,也就是国际收支不平衡,突出表现为贸易顺差过大,而其实质是国内储蓄大于投资,并进一步表现为储蓄与消费比例关系失调。因此综合来看,内外失衡的根本症结在于消费需求的相对不足。因此在中国具体的情况下,研究和制定合理的消费政策、进行消费结构的调整,如何从消费的角度入手,提高消费率进而提高中国居民生活质量,就显得十分重要和迫切了。
二、中国的消费与消费经济
中国的消费。从宏观经济学的经典理论来看,根据欧拉方程:消费增长率=[r(t)- ρ-θg] /θ。消费增长率是一个内生性的增长变量,消费者的理最终决定消费率水平。而在这其中,影响最大的因素ρ值是指效用的贴现率,反映的是当前消费和未来消费之间的权衡问题,若该值较大则说明一国居民倾向于当前消费。从中国居民的消费理来看,ρ值较小,远低于世界平均水平,这与中国增长缓慢的国民收入水平、提倡节俭的传统文化美德以及尚未完善的社会保障体系不无关系。因此,与国际相比,中国的最终消费率明显偏低。世界平均消费率为79.1%,其中低收入国家为80.2%,中等收入国家为72.6%,高收入国家为80.3%。而中国的消费率一般不足60%,近年来随着投资的迅猛增长,曾一度低至不足50%,比世界平均水平低了近30个百分点。从消费需求的组成来看,最终消费率偏低主要表现为居民消费率过低。此外,政府消费率也相对较低,近年来,中国政府消费率平均仅为14%左右,低于亚洲国家25%的平均水平。
三、影响中国消费增长的因素分析
1.收入因素。影响中国最终消费率的因素主要有国民收入及其划分的比例、人口数量及增长速度、产业结构状况、政府相关政策以及人们的消费心理等,其中最根本的制约因素还是国民收入。收入水平高,则消费领域广,享受性、发展性消费较多,从而消费结构层次较高;收入水平低,则消费领域窄,较多地集中于基本生活消费方面,从而消费结构层次也较低。而在收入构成中,工资性收入是比较稳定和持久的部分,这部分收入在消费支出投向中的基本功能在于满足人们日常基本生活需要,非工资性收入即一时性收入(如,各种奖金、兼职收入等)在消费支出投向中则更倾向于用来满足非日常基本生活需要和发展性需要。不仅如此,近来来,宏观收入分配结构向非居民部门特别是政府部门倾斜的趋势较为明显,导致居民部门在国民收入分配中的地位趋向下降,这也制约了居民消费进一步快速增长。另外,持续走高的房价已成为阻碍消费快速增长的重要因素。由于房价增幅过大,超出了部分居民特别是中低收入居民的购买能力,从而抑制了其他消费需求的释放。年轻居民的消费欲望较强、消费观念超前,有潜力成为推动商业发展乃至经济增长的主力军。但为了积累购房能力,不少城市家庭被迫进行储蓄,有时是两代人甚至几代人进行储蓄,这就使得住房消费以外的当期其他需求受到较大制约。
2.传统因素。勤俭节约的消费文化传统是导致中国消费率不高的另一个重要因素。中国居民的储蓄率水平一直都很高,尽管近年来由于居高不下的通货膨胀率使得很多金融学者一直在提醒大家中国“负利率”时代的来临,但这依然不能改变中国高储蓄率的现实,可见崇尚节俭的传统文化影响之深。在这种文化的熏陶下,中国居民的自发消费意愿不强。尽管国家采取了各种刺激消费需求的政策,但中国居民的储蓄率水平依然很高。而现在中国人口结构的现状愈加推动了储蓄率的提高。众所周知,中国目前已步入老龄化社会,中老年人口的占比在逐年提高。中年人的收入水平较高且大部分自身并没有住房的压力,但代代相传的“前人栽树、后人乘凉”的思想在这部分人群中根深蒂固,因此他们的自发消费意愿不强,更多的收入都是用来储蓄以满足下一代求学、购房等需求。
3.社会因素。社会保障具有稳定社会、促进经济发展的双重功能,就社会保障对经济发展的作用而言,它是国民收入再分配政策的重要手段,引导和控制社会及其成员的消费需求和消费结构变化,从而促使生产、交换、分配和消费的良性循环,社会保障正是通过对消费需求增长和需求变化这一环节的调节,以促进消费结构的合理化,最终促进经济社会的协调发展。在原有的与计划经济相适应的社会保障体系解体后,与市场经济体制相适应的社会保障体系尚在进一步建立和完善之中。中国目前已经初步建立以“三条保障线”和养老保险、医疗保险、工伤保险为主要内容的城镇社会保障体系;农村社会保障事业也已取得较大进展,救灾救济制度、农村五保供养、农村最低生活保障制度、新型农村合作医疗和农村救助医疗制度等初步展开,中国社会保障体制改变已取得了显著的成绩。但是,在社会保障事业发展的同时,中国社会保障实践还存在着一些亟待解决的问题。比如,社会保障覆盖面窄,只有部分城镇居民享受到养老保险、医疗保险等社会保障,而数量庞大的农民工并不能享受到这些待遇。社会保障体制的基本目标是实现对需求者的有效保障,而中国社会保障水平过低制约了这一目标的实现。中国的社会保障并不能给被保障者充分的帮助,特别是在农村,低水平的社会保障让农民感到并没有真正的实惠。另外,社会保障制度监管不力,很多社会保障资金并不能真正到位发放到居民手中。中国社会保障体系的不完善进一步加大了居民未来支出的不确定性,导致居民储蓄倾向上升,消费倾向下降。
四、结语
总体来看,中国宏观经济增长势头强劲,发展平稳而迅速。投资对经济增长的主导作用依然显著,外贸经济虽然在金融危机期间稍有波动,但中国贸易顺差的局面在今后较长的一段时间内不会改变。然而从长期发展规划来看,通过提高消费率从而改变居民消费倾向和消费结构才是宏观经济增长的本质性推动因素和长远发展的保障,促进消费需求,才能最终促进经济社会的协调发展。
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篇10
论文关键词：能源消费,经济增长,协整检验,检验
能源是人类生存与发展的重要物质基础，也是社会经济发展的重要物质保障，它关系到国计民生问题。我国正处于工业经济快速发展时期，对能源的需求也在不断增加。据有关资料显示，我国已成为全球第二大能源生产与消费国。为保证我国经济的快速、平稳发展，青海省作为我国西部能源储备基地之一的省份，有着义不容辞的责任。为此本文欲通过对青海省能源消费与经济增长关系的实证分析，从而揭示出能源与经济发展之间的内在联系，为青海省能源发展规划提供有力依据，从而保障我国能源稳定、高效、充分的供给。
1青海省能源消费现状
自改革开放以来，在西部大开发政策的号召下，青海省以前所未有的速度实现着经济的快速增长与发展，然而在经济的快速发展下，对各种能源的需求也呈急速上升趋势，能源消费总量由1988年的447.04万吨标准煤发展到2008年的2256.52万吨标准煤；能源消耗增长速度也较快，2008年能源消耗比上年（2007年）增长了7.71%，其中增长幅度最大的是1999年，比上年增长27.04%。自“十一五”以来，青海省虽本着节能减排的原则进行经济结构调整，发展经济，从相对数量上看能源需求减少了，且每万元国民生产总值能耗下降2.7吨标准煤，但从实际数量上看仍呈上升趋势。为进一步适应可持续发展的战略目标，青海省应加快能源产业的建设步伐，从而有力的保障经济的稳定建设与发展。
青海省能源自给率相对较高，基本上能自给，但自给的程度是随着经济的发展而呈现波动的趋势。1988年青海省能源自给率仅为89.91%，到1992年时自给率已达到101.11%，1993年又从99.85%下降到1996年的83.74%，1997年虽有所回升，但呈现出极大的波动性，直至2005年青海省能源自给率才呈现出平稳增长，达到完全的自给。这与当时青海省经济发展的能源政策和产业政策有很大关系。总的来看，青海省能源供需状况基本稳定，能源供需基本保持平衡，能够充分、有效的满足地区经济发展的需要。
2能源消费与经济增长的实证分析
2.1变量的选择与数据的说明
总产出(GDP)。采用国内生产总值作为实际产出量,并且以1952年为基期将所有数据进行标准化。实际产出量为当年国内生产总值与价格指数值比(1952年价格指数为100)。
物质资本存量(K)。物质资本以历年生产过程中使用的固定资本投资额来反映。
人力资本存量(L)。用从业人员数量及其平均受教育年限的乘积来计算人力资本存量。
能源消费(E)。能源变量采用统计年鉴中能源消费总量(E)一项表示。
2.2青海省能源与经济增长的实证分析
研究经济增长最常用的方法就是利用柯布-道格拉斯生产函数对能源消费与经济增长进行数量关系分析,引入能源消费这一变量,从而在三要素的生产函数的框架内进行。
GDP=AKLEe（1）
由于C-D函数是非线性的，通过对数变换可以使之线性化。于是对（1）式两边取对数，则有：
lnGDP=lnA+lnK+lnL+lnE+（2）
令Y=lnGDP,=lnA,=lnK,=lnL,=lnE，则有
Y=++++（3）
根据1988-2008年青海省的GDP、全社会固定资产投资、人力资本存量以及能源消费量的相关数据，利用eviews5.0计量分析软件，用OLS方法进行分析，其结果可用下式表示：
Y=-1.253+0.269+0.249+0.44
从R（0.998）值判断建立的回归方程拟合程度较好，全社会固定资产投入系数与劳动力投入系数、能源消费量系数均为正，并且统计显著（t＞2，F=2535.505）。通过上式可以看出，青海省能源消费量每增加一个百分点，国内生产总值就要平均增加0.44%。这说明青海省经济发展对能源的依赖性较大，经济的快速增长是在对能源需求不断增长的基础上实现的。青海省的经济发展仍处于高耗能低产出的阶段，能源利用率较低。
2.2.1单位根检验。在具体应用协整等理论进行分析时,必须首先分别检验被分析序列变量是否为平整的,即是否具有单位根(UnitRoot)。对能源消费量以及产出量取对数,分别记为LE、LGDP,并对其时间序列进行平稳性检验。ADF检验模型为:
表1：
变量
ADF检验值
1% Critical Value
5% Critical Value
Result
LGDP
LK
LL
LE
LGDP
LK
LL
LE
1.984485
-0.77989
0.610822
1.390346
-3.082324
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非平稳
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平稳
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