新能源消费与经济提升关联实例研究.doc

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1、新能源消费与经济提升关联实例研究一、引言能源问题在理论上的研究可以追索到20世纪70年代早期“罗马俱乐部”的一系列研究,其最具代表的《增长的极限》一书,着重强调了能源对经济增长和社会发展的制约作用。这种研究成果进而引起了各个国家的广泛关注,能源与经济之间的关系也逐步成为各国经济学家们的重要研究方向。Rashe(1977)首次将能源使用引入柯布-道格拉斯生产函数(C-D函数)中,证明了能源的消费与经济增长之间确实存在着一定的关系,进而定量地描述能源与经济发展的关系[1]。张明慧(2004)运用计量经济的方法证明了能源对国民经济的增长存在着Granger因果关系[2]。韩智勇(2004)等人在得

2、出能源消费和经济增长间存在双向因果关系的结果,但它们之间不存在长期协整性[3-4]。郭志军(2007)通过用协整方法实证了三次产业结构与能源消费间也存在着相关关系[5]。随着能源需求量的不断增加,不可再生能源储量却逐渐减少,能源安全问题成了许多国家面临的一大挑战。同时大量使用石化能源造成环境污染,碳排放增加,引起全球气候变暖,使我们赖以生存的地球家园环境恶化,这是人类面临的另一重大挑战。因此,面对经济增长与保护环境的二难选择,研究和发现新的能源,进而寻求以代替以往的传统矿物质能源,以最小环境代价来获取高速的经济增长,既是一个重要的理论问题,又是一个亟待解决的现实问题。新能源是指以新技术、新工

3、艺为基础正在积极研究或正处于开发利用阶段,有待推广的可再生能源。目前中国已经形成一定产能的新能源产业,主要包括太阳能、核能、风能、水能及生物质能在内的其他可再生能源。二、数据来源本文选取1990-2010年份中的中国国内生产总值(GDP)和新能源(水电、核电、风电)消费数据和传统矿物能源消费量来自各年的中国统计年鉴和中国能源统计年鉴等,数据如表1所示:三、新能源与经济增长的格兰杰因果关系检验3学海无涯通过Granger因果关系检验来分析能源与经济增长的关系,其Granger因果关系检验的基本思想是:如果变量X的变化引起Y的变化,则X的变化应发生在Y的变化之前,在说明X是引起Y的Granger

4、变化。Granger因果关系模型中,检验的程序是决定因变量的加入是否显著地增强了回归方程的解释能力,它仅采用因变量和自变量的滞后值。为检验能源与经济增长之间的因果关系,本文假设以下的两组回归方程:△Yt=∑α1i△Yt-i+∑α2i△Et-iμt(1)△Et=∑β1i△Yt-i+∑β2i△Et-iνt(2)其中,△Yt=△Yt-△Yt-1,△Et=△Et-△Et-1,Yt为国内生产总值(GDP);Et为新能源消耗(本文以2011年国家统计年鉴中的水电、核电、风电作为新能源)。则回归方程(1)和(2)因自变量的系数不同,有以下四种可能的因果关系:如果∑αM2t=0且∑β1t≠0,则Yt对Et存

5、在单一的因果关系;如果∑αM2t=0且∑β1t=0,则Yt与Et之间不存在因果关系;如果∑αM2t≠0且∑β1t≠0,则Et对Yt存在单一的因果关系;如果∑αM2t≠0且∑β1t≠0,则Et与Yt之间存在互为因果关系。本文用eviews5.0软件对新能源消费与我国国内生产总值数据进行Granger因果关系检验,选取滞后期为2时的检验结果如图1所示:由图1的Granger因果关系检验结果可知,新能源的消费确实与国内生产总值的增长之间存在着单一的Granger因果关系。因此,新能源的消费是引起国内生产总值增加的原因之一。但是,随着滞后期的增加,本文研究发现,当滞后期5期及以后时,国内生产总的增加

6、也会带动新能源的消费变化。滞后5期的格兰杰检验结果如图2所示:通过图1和图2检验结果的分析,我们可以得出以下结论,在短期内,新能源的消费是促进国内经济发展的一大动力,但是从长期来讲,国内经济的高速发展也促进了新能源行业的快速发展。因此,为了使国家经济能够持续高速的发展,新能源的开发和研究是必不可缺少的因素。所以,我们必须转变发展理念和价值观,把发展以新能源为主的低碳经济和构建低碳社会作为长远的发展目标。要接受以新能源为主的低碳经济概念,在新能源发展的基础上促进GDP的增长,实现GDP和新能源的双向发展。四、新能源与经济增长的计量经济分析3学海无涯在本文中,为探讨传统矿物质能源消费与新能源的消

7、费两者之间,究竟是为国家经济的发展带来相同的发展效果,还是新能源的消费更能促进国家经济的发展?本文建立了以新能源和传统矿物质能源为自变量,国内生产总值为因变量的经典线性回归模型,回归模型形式如下:GDP=c1×newenergy+c2×fossilenergy+c(3)其中,GDP表示国内生产总值,newenergy表示新能源的消费量,fossilenergy表示传统矿物质能源的消费量,数据来源于2011年国

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