变量水平检验结果一阶差分检验结果ADF 值临界值ADF 值临界值E -1.2354-2.5548-4.5623*-1.3694Y -1.4781-3.6542-3.9875**-2.2142P -0.3268-2.5862-5.2132**-3.2416K -1.5426-4.5981-4.2156*-2.3478L-0.2389-2.3647-4.2897*-1.5671经济研究导刊ECONOMIC RESEARCH GUIDE总第182期2012年第36期Serial No .182No .36，2012二氧化碳排放量的不断增加是全球气候变暖的重要原因，为此降低能源的消费以减少二氧化碳的排放已成为全球的共识。
但能源消费的降低也引发了对经济增长的担忧，因此各国政府都努力制定既节约能源同时又不伤害经济增长的政策。
本文利用多变量向量误差修正模型（VECM ）研究1990—2011年期间中国能源消费与经济增长之间的格兰杰因果关系。
我们构建了两个多变量模型：一个是需求模型，另一个是供给模型。
需求模型中的变量包括能源消费、GDP 、能源价格；供给模型中的变量包括能源消费、GDP 、资本和劳动。
本文拟对这两个模型进行分析以研究因果关系是否有所不同。
一、变量说明与数据来源本文模型中的变量包括：能源消费量（E ）、能源价格（P ）、实际GDP （Y ）、投资（I ）和劳动（L ）。
能源消费量（E ）、能源价格指数（P ）、资本（K ）和劳动（L ）的数据可直接从统计资料中获得，实际GDP 可通过计算名义GDP 与同期的居民消费价格指数之比获得。
所有的季度时间序列数据均来自国家统计局网站和WIND 数据库。
二、实证分析（一）单位根检验在进行协整检验之前应先对时间序列数据的平稳性进行检验。
平稳性检验的一般方法是单位根检验。
利用ADF （Augmented Dicky Fuller ）方法对各个变量进行单根检验的结果列于表1中。
检验结果表明所有的变量的水平值都是非平稳的，但其一阶差分值却是平稳的，即各变量均为I （1）过程。
收稿日期：2012-10-15作者简介：刘艳梅（1971-），女，山东潍坊人，会计师，硕士研究生，从事财务管理研究；祭立怀（1970-），男，河北石家庄人，副教授，博士研究生，从事经济增长核算研究。
中国的能源消费与经济增长：1990—2011刘艳梅，祭立怀（山东财经大学，济南250014）摘要：利用多变量向量误差修正模型（VECM ）研究1990—2011年期间中国能源消费与经济增长之间的格兰杰因果关系。
实证研究发现短期中能源消费与经济增长不存在Granger 因果关系，长期中经济增长是能源消费的单向Granger 原因。
这说明在短期和长期中能源节约政策不会对经济增长产生抑制作用。
另外，由于存在着从经济增长到能源消费的单向因果关系，所以当经济快速增长时应采取必要的措施控制碳排放的增长。
关键词：能源消费；经济增长；向量误差修正模型中图分类号：F12文献标志码：A文章编号：1673-291X （2012）36-0012-03表1单位根的ADF 检验结果（二）协整检验协整关系研究是20世纪80年代末至90年代以来经济计量学建模理论的一个重大突破，有助于分析变量之间的长期均衡关系。
目前对协整关系的检验有许多技术模型，我们采用Johansen 和Juselius （1990）提出的最大似然估计法进行检验，因为一般认为这是进行多变量协整检验的最佳方法。
水平值的VAR 模型为：X t =ν+∏1X t-1+...+∏k X t-k +εt ，t=1，2，...T（1）方程（1）可改写为向量误差修正模型（VECM ）：ΔX t =ν+Γ1ΔX t-1+...+Γk-1ΔX t-k+1-∏X t-1+εt ，t=1，2，...T（2）注：*和**分别表示在5%和10%的水平上显著。
12——模型因变量原因（自变量）短期长期ΔEΔY ECT ΔE 与ECTΔY 与ECT需求模型ΔY 2.59-0.00 1.25-ΔE -- 6.15*- 3.84*供给模型ΔY 0.41-0.040.37-ΔE-0.458.21*- 4.57*模型变量原假设H*H统计检验值T*临界值C*统计检验值T临界值C 需求模型E-Y-Pr=052.3529.6728.6424.37r ≤131.4742.5612.5314.96r ≤220.1325.827.618.95供给模型E-Y-K-Lr=075.1958.4861.4352.34r ≤129.8535.6123.4127.36r ≤221.5324.879.1710.89模型变量SIC滞后1期滞后2期滞后3期滞后4期需求模型E-Y-P -12.9759-12.4127-12.3891-12.5872供给模型E-Y-K-L-17.8986-17.3245-17.5127-17.4673上式中X=[E ，Y ，P 或Y ，E ，K ，L]，Γi =-I+∏1+...+∏i ，i=1，2，...，k-1，∏=I-∏1-...-∏k 。
Δ是一阶差分算子，ν是常数项，εt 是白噪音随机扰动项。
我们采用Schwartz 信息法则（SIC ）来确定协整检验的最优滞后长度。
由表2可知，需求模型和供给模型的最优滞后长度都为1期。
表2协整检验的滞后阶数在最优滞后阶数为1的情况下，我们对两个模型进行协整检验。
表3给出了协整检验的结果。
在表3中，T*和C*分表3协整向量个数的检验别是不具有线性趋势的原假设H*的统计检验值和临界值，T 和C 分别是具有线性趋势的原假设H 的统计检验值和临界值。
r 表示协整向量的个数。
根据表3的协整检验结果，需求模型和供给模型均存在一个协整向量。
这一结果意味着需求模型中的三个变量E 、Y 和P 以及供给模型中的四个变量E 、Y 、K 和L 均存在一个长期稳定的关系。
（三）Granger 因果检验由于协整关系存在，我们估计向量误差修正模型（VECM）而不是VAR 模型进行Granger 因果检验。
我们的分析集中于能源消费（E ）和经济增长（Y ）的关系，因此根据Granger 定理，方程（2）中的需求模型可以重写为：ΔE t =α1+ri =1Σβ1i ECT i ，t-1+ni =1Σγei ΔE t-i +ni =1Σδei ΔY t-i +ni =1Σλei ΔP t-i +εet （3）ΔY t =α2+ri =1Σβ2i ECT i ，t-1+ni =1Σγyi ΔE t-i +ni =1Σδyi ΔY t-i +ni =1Σλyi ΔP t-i +εyt （4）方程（2）中的需求模型可以重写为：ΔE t =α3+ri =1Σβ3i ECT i ，t-1+ni =1Σγei ΔE t-i +ni =1Σδei ΔY t-i +ni =1Σθei ΔK t-i +ni =1Σ准eiΔLt-i+εet（5）ΔY t =α4+ri =1Σβ4i ECT i ，t-1+ni =1Σγyi ΔE t-i +ni =1Σδyi ΔY t-i +ni =1Σθyi ΔK t-i +n i =1Σ准yiΔLt-i+εyt（6）上式中的ECT 表示误差修正项。
表4给出了需求模型与供给模型中能源消费与经济增表4Granger 因果检验结果长之间的Granger 因果检验结果。
从表中可以看出，需求模型的检验结果与供给模型基本相同。
首先，无论是需求模型还是供给模型，GDP 方程中能源消费滞后项与能源消费方程中GDP 滞后项的系数都不显著。
这说明短期中这两个变量不存在因果关系。
其次，两个模型中ECT 项和相互作用项的系数在GDP 方程都不显著，但在能源消费方程中是显著的。
这说注：所有的统计量都是F 统计量；*表示在5%的水平上显著。
13——参考文献：[1]林伯强.电力消费与中国经济增长：基于生产函数的研究[J].管理世界，2003，(11).[2]赵进文，范继涛.能源消费与经济增长内在依从关系的实证研究[J].经济研究，2007，(8).[3]于全辉，孟卫东.基于面板数据的中国能源与经济增长关系研究[J].系统工程，2008，(6).[4]Cheng ，B.S.，&Lai ，T.W.（1997).An investigation of co-integration and causality between energy consumption and economic activityin Taiwan.Energy Economics ，19，435-444.[5]Glasure ，Y.U.，&Lee ，A.（1998).Cointegration ，error-correction ，and the relationship between GDP and energy ：The case of South Koreaand Singapore.Resource and Energy Economics ，20，17-25.[6]Johansen ，S.，&Juselius ，K.（1990).Maximumlikelihood estimation and inference on cointegration with applications to the demand formoney.Oxford Bulletin of Economics and Statistics ，52，169-210，[7]Masih ，A.M.M.，&Masih ，R.（1996).Energy consumption ，real income and temporal causality ：Results from a multi-country study basedon cointegration and error-correction modeling techniques.Energy Economics ，18，165-183.[8]Oh ，W.，&Lee ，K.(2004).Causal relationship between energy consumption and GDP revisited ：The case of Korea 1970-1999.Energy Economics ，26(1)，51-59.[9]Stern ，D.I.（1993).Energy and economic growth in the USA.Energy Economics ，15，137-150.[10]Stern ，D.I.(2000).Multivariate cointegration analysis of the role of energy in the US macroeconomy.Energy Economics ，22，267-283.[11]Yu ，E.S.H.，&Jin ，J.C.（1992).Cointegration tests of energy consumption ，income ，and employment.Resources and Energy ，14(3)，259-266.[责任编辑刘娇娇]明两个模型都存在着长期中从GDP 到能源消费的单向因果关系，但不存在从能源消费到GDP 的单向因果关系。