能源与经济增长模型研究

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1、《预测》1998年第6期·理论与方法研究·能源与经济增长模型研究赵丽霞魏巍贤(厦门大学计划统计系361005)(厦门大学金融研究所)摘要本文将能源作为新的变量引入Cobb-Dou-Cobb-Douglas生产函数,他们力图寻求能源利用和经glas生产函数,建立向量自回归模型。实证济增长之间更符合实际过程的基本规律。与以前的研研究中国经济增长与能源使用之间的关系。究相比,该方法具有约束条件少的优点。因而引起人扩展后的生产函数模型具有令人满意的统们广泛地关注。计效果。能源已成为中国经济发展过程中不自改革开放以来,我国经

2、济增长方式基本上以粗可完全替代的限制性要素。放型为主,单位GDP增长的成本过高。其典型的例证关键词计量经济学经济增长能源使用是,国民经济的“瓶颈”(能源、交通等基础产业)制约并未得到根本缓解。因而我国目前特别重视实现经济1引言增长方式(由粗放型向集约型)的转变和可持续发展战略。能源需求和对先进能源技术需求,对中国目前70年代石油危机后,许多经济学家开始关注能源在经济增长中的作用。Cleveland[1]实证分析了近100的经济增长依然至关重要。然而矿物能源(煤、石油、天然气)消耗引起的环境质量的退化,已成为可持续年

3、来美国87个部门的经济增长,发现能源使用与发展进程的羁绊。文献[7]认为,如果世界气候发生变GNP之间存在着一个非常强的相关关系,而且能源与化,中国是最易受害国之一。并以1994年春的洪水使GNP之比的变化,在很大程度上受能源结构变化的直中国损失60亿美元,同年8月台风造成经济损失为16接或间接的影响。但是文献[1]以能源使用与经济产亿美元作为例证。因此,面对经济增长与保护环境的出之间存在因果关系作为基本假设,对其它生产要素二难选择,研究能源与经济增长之间的关系,进而寻的作用没有充分考虑。作者认为资本和劳动只是维持

4、求最小环境代价的高速经济增长,既是一个重要的理生产所需能源和物质的中间因素,没有对此进行更深论问题,又是一个急待解决的现实问题。本研究的目入地解释。事实上,两大传统生产要素(劳动力与资的是对该问题进行初步探讨。本)的投入,对于产出的重要性是不可忽略的。与文献以往关于能源对中国经济增长的贡献的研究,大[1]的基本假设相反,大多数新古典经济学家持有如下优先假设[2～4]:能源在生产中占有相对较不重要的都是对GDP与能源需求量之间所表现出来的规律进行分析。本文将能源作为新的生产要素引入地位,它是由资本、劳动和土地这些主要

5、的生产要素Cobb-Douglas生产函数,建立向量自回归模型,探讨所产生的一个中间变量。这个假设被当作是计量经济能源与中国经济增长之间的本质关联。分析的基本前提,并以Cobb-Douglas的资本和劳动力的双变量生产函数为其表现形式。过去人们分析能源2中国能源与经济增长模型对经济增长的影响,都是在这个框架内进行的。随着2.1模型能源对经济发展的影响逐渐扩大,新古典经济学家的首先扩展生产函数,应用4变量的向量自回归模研究方法是,在其先验理论的基础之上,检验世界能型(VAR),根据1978—1996年期间中国的GDP

6、、劳动源的相对价格对潜在GNP、收入分配、资本形成和经力投入、资本投入和能源使用的数据(数据来源:《中[5]济福利等的影响。除了在新古典经济学的理论框架国统计年鉴》(1978—1997),1997年不变价格),建立内研究能源使用或能源价格对经济产出的影响外,另资本、劳动力、能源3变量的生产函数模型,并进行统一些学者将能源投入作为生产要素矢量中的一个分计检验,进而证明能源在中国经济增长过程中具有不量。Rashe和Tatom[6]首次将能源使用引入可完全替代性。收稿日期:1998-09-07·32·本文采用的VAR模型

7、的一般形式如下:LR统计量为:f(GDPt)=X′T1+U1t(1)LR=(T-C)(ln

8、En

9、-ln

10、Em

11、)(6)f(Kt)=X′T2+U2t(2)其中T为样本长度;C是校正因子,等于每个AR(m)f(Lt)=X′T3+U3t(3)方程中的回归量的个数;En和Em分别为约束和非约f(Et)=X′T4+U4t(4)束的残差协方差矩阵;统计量LR的渐近分布是自由22X′=[1,f(GDPt-1),…,f(GDPt-r),f(Kt-1),度为k(m-n)的i分布,其中k等于VAR模型的变…,f(Kt-r),f(Lt

12、-1),…,f(Lt-r),f(Et-1),量个数。…,f(Et-r)](5)本文的原假设H0是滞后步长较小为真的情况。其中GDP为国内生产总值,K为资本投入,L为劳动若记W为拒绝域,此检验法要求选定一个数,使如下力投入,E为能源投入,f为函数,r为滞后步长,Ti为条件成立:(4r+1)×1向量自回归系数。Pθ{λ∈W}≤Tθ∈H0(7)2.2模型识别式(7