消费与经济增长的关系精选(十四篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的14篇消费与经济增长的关系，期待它们能激发您的灵感。

篇1

通过对居民收入增长率及收入消费比的数据分析，认为居民消费不存在成为经济增长引擎的可能性。利用居民最终消费率和GDP数据，实证分析了消费与经济增长之间的关系。通过协整分析发现，居民最终消费率的提高与GDP增量之间不存在协整关系。基于Granger检验，发现二者之间的因果关系也不显著。实证结果表明，提高居民消费率不能加速经济增长，即居民消费不能成为拉动经济增长的引擎。

〔关键词〕

居民消费;经济增长;引擎;协整;Granger检验

一引言

居民消费与经济增长的关系，一直以来都是学者们关注的话题。在理论分析中，部分学者认为我国的经济增长应该由消费驱动。尹世杰认为，扩大消费需求、优化消费结构就能从根本上“提高经济循环能力”，即提高消费促进经济增长，经济增长又促进消费的提高［1］。斯蒂格利茨认为，中国的高储蓄率导致了投资比例过高，低消费、高投资使得经济过度依赖出口，而“出口模式的增长是不可持续的，因为市场会饱和”［2］。也有一些学者认为居民最终消费不能成为经济增长的引擎，陈波就居民消费拉动经济增长的有效性进行了分析，认为中国经济长期增长的动力仍旧是投资，居民消费需求无法成为我国经济增长的新引擎［3］。关于两者之间关系的实证分析结果表明，居民最终消费与经济增长之间存在着长期稳定的关系。徐永兵、文晖利用双对数模型，对我国1978－1999年的GDP、消费和投资数据进行了回归分析，得出消费平均每增长1%，GDP平均增长0．755%的结论［4］。徐凤、金克琴分析了我国1978－2007年的GDP和居民消费支出数据，认为两者之间存在协整关系，且两者之间存在双向的Granger因果关系［5］。刘春义分析了1978－2011年的GDP与居民消费数据，认为在10%的显著性水平下消费是GDP变化的Granger原因［6］。徐晓丽、夏成孝对我国的GDP和居民消费数据进行了分析，认为两者之间存在协整关系，且通过自回归滞后分布模型估计了两者之间的关系［7］。常彬斌利用我国1978－2011年的数据，对人均居民最终消费与人均GDP进行了实证分析，认为两者之间存在协整关系，且通过Granger检验，得出人均消费支出的增加是促进国民经济可持续增长的内在动因的结论［8］。徐永兵、文晖的分析所利用的是按照当年价格计算的GDP、消费和投资数据，该数据中包含价格因素，进行回归时容易出现伪回归，且样本容量为23，存在样本容量偏小的嫌疑。徐凤、金克琴分析的也是市场价的数据，协整关系及双向的Granger因果关系也会受到价格因素的影响。在刘春义的分析中，Granger检验的显著性水平为10%，存在显著性过高的嫌疑。常彬斌从人均角度分析了居民消费与GDP的关系，使消费与经济增长的关系包含了人口因素。在上述的实证分析中，除常彬斌之外的其他学者都是基于消费的绝对数据分析了消费与经济增长之间的关系，由于居民消费是GDP的组成部分，所以这两个变量之间容易存在相同的变化趋势，即居民最终消费的增加一定会拉动GDP的增长，导致出现伪回归。

二、居民最终消费分析

我国经济增长长期以来依靠投资拉动，投资比例过高、消费不足一直以来都是学者们对我国经济发展的定位。我国投资率自2003年超过40%以来，始终居高不下，2011年更达到了历史高位，为48.31%。而欧美发达国家的投资率都在20%以下，2013年英国的投资率为14．79%，美国为19.05%，以上数据能否说明我国投资率过高，从而出现投资驱动型经济增长的不可持续性呢?扩大居民消费是否能成为促进我国经济增长的新的驱动力?1．从居民收入增长率上看，消费不能成为经济增长的驱动力表1显示，2000－2013年，除个别年份之外，不管是城镇居民还是农村居民的收入增长速度，均低于经济增长速度。这意味着，居民分享经济增长的福利有限。理论上来说，随着收入的增长，居民收入不断提高，为更多的消费打下了基础。但由于我国居民的收入增长速度长期低于经济增长速度，导致了居民家庭消费支出拉动经济增长的不可持续性。2．从消费收入比上看，消费不能成为经济增长的驱动力表2显示，农村居民消费收入比1991年最高，为87．47%，1999年最低，为71．37%，1991－2014年，消费收入比都在70%以上;城镇居民消费收入比在2013年最低，为66．86%，1991年最高，为85．49%，1991－2014年，消费收入比都在65%以上。表3显示，1999－2012年，除了最高收入户外，其他组的城镇居民消费收入比都在65%以上。表4显示，2002－2012年，除高收入户之外，其他组的农村居民消费收入比也都在65%以上。表2－表4显示，不管是农村居民还是城镇居民，消费收入比都比较高，较高的消费收入比使得居民“无钱可花”。也就是说，依靠消费拉动经济增长是不可持续的。

三、居民最终消费率与GDP关系的实证分析

消费是发展的目标，居民消费能否成为发展的手段，对此可以进行定量和定性的分析。对于经济增长是由投资拉动还是由需求拉动的讨论，大多数研究文献是从资本形成率和最终消费率方面进行的分析。居民最终消费率用居民最终消费与GDP对比得到，居民最终消费率的提高，意味着消费在经济中的比重增大，如果随着比重的增大，经济出现持续稳定的增长，则经济可以从投资拉动型转变为消费拉动型;如果两者之间不存在长期稳定的关系，则居民消费不能作为经济增长的引擎。本文进行分析时，用居民最终消费率作为居民消费的指标，而经济增长用GDP表示。

1．数据的选取与处理本文选取1978－2013年的GDP数据(y)与居民最终消费率(x)数据进行分析，数据来源于2014年的《中国统计年鉴》。由于2014年《中国统计年鉴》中不变价GDP的基期有5个，为了去除价格因素的影响，将GDP折算为1978年的不变价格的数据。折算时，将价格换算为年份市场价的GDP除以该年份不变价的GDP，得到一个折算系数，然后以该年份为基期的不变价GDP折算成上一个不变价的GDP。根据现价和不变价的GDP，计算出GDP的缩减指数。利用缩减指数，将现价的居民最终消费数据进行缩减，换算为1978年不变价格的居民最终消费数据。用不变价的居民最终消费数据与不变价的GDP进行对比，得到不变价格的居民最终消费率。

2．平稳性检验与协整分析(1)平稳性检验对于不平稳的序列，容易出现伪回归。为了分析GDP和居民最终消费率之间的关系，需要检验两个变量的平稳性。本文运用ADF检验法确定各时间序列的单整性。得到不变价GDP(y)和不变价居民最终消费率(x)的时间序列数据后，绘制出折线图(见图1、图2)。图1和图2显示，两个变量均存在趋势，经过ADF检验，两序列均非平稳。因此对GDP和居民最终消费率的差分序列进行检验，GDP的差分序列用Dy表示，最终消费率的差分序列用Dx表示，ADF检验结果见表5。根据AIC、SC准则，选择最优滞后期，在最优滞后期下得到表5的分析结果，y的差分序列Dy在5%的显著性水平上平稳。(2)协整性分析GDP(y)的差分序列与居民最终消费率(x)的差分序列均平稳，都是一阶单整，即I(1)，两变量间存在协整的可能性，但是二者之间是否存在协整关系，需要利用协整理论进行检验。本文利用E－G检验法检验两变量之间是否存在协整关系。将序列y(GDP)对序列x(居民最终消费率)进行回归，得到残差序列e，对残差序列e的平稳性进行检验。根据AIC、SC准则，在最优滞后期下，得到残差序列的单位根检验结果(表7)。据表7所示，在5%的显著性水平下，残差序列e不平稳，即GDP(y)与居民最终消费率(x)之间不存在协整关系。

3．Granger检验对GDP(y)与居民最终消费率(x)进行Granger检验，以确定变量之间的因果关系。由于GDP与居民最终消费率都是I(1)，所以检验它们的差分序列。根据AIC、SC准则，确定最优滞后期为3，在最优滞后期时，Granger检验结果见表8。在5%的显著性水平下，Dx不是导致Dy变化的Granger原因，而Dy也不是导致Dx变化的Granger原因，即居民最终消费率的变化对于预测GDP的变化没有帮助，而GDP的变化也不能预测居民最终消费率的变化。

四、结论

根据以上实证分析，得出以下结论。

1．提高最终消费率，对GDP的增长没有显著影响据实证分析结果，居民最终消费率的增量与GDP增量之间不存在协整关系，居民最终消费率的变化与GDP的增量之间不存在Granger因果关系。这说明，提高居民最终消费率不是GDP变化的原因，两者之间也不存在长期的稳定关系，也就是说，提高居民消费在经济中的比重，对经济增长的拉动没有明显效果。在经济增长理论中，也不存在消费驱动型经济增长的概念，可持续的经济增长只能通过增加生产要素和提高劳动生产率来实现。因此，实证分析结果与理论相符。

2．拉动消费不能成为经济增长的引擎拉动消费，提高消费在经济中的比重，短期内能够提高GDP。但从长期来看，提高消费比例，无疑会降低投资在经济中的比重，从而使得经济增长失去源泉。因此，从长期来看，加大居民消费在经济中的比重不能成为经济增长的引擎。

参考文献

［1］斯蒂格利茨．中国经济增长需要全新策略［J］．中国企业家，2007(6):38－39

［2］尹世杰．略论优化消费结构与转变经济发展方式［J］．消费经济，2011(2):3－9

［3］陈波．居民消费需求拉动中国经济增长的有效性分析［J］．社会科学，2014(7):53－64

［4］许永兵，文晖．我国居民消费与经济增长的实证分析［J］．中南工业大学学报(社会科学版)，2002(3):12－17

［5］徐凤，金克勤．中国居民消费与经济增长关系的实证研究［J］．北京工商大学学报(社会科学版)，2009(3):109－113

［6］刘春义．中国居民消费与经济增长的协整关系检验［J］．首都经济贸易大学学报，2013(3):12－17

［7］徐晓丽，夏成孝．中国居民消费水平与经济增长关系的实证分析［J］．价格月报，2012(4):54－57

篇2

关键词：石油消费 经济增长 关系 协整 分析

前言

纵观我国经济的发展历程，从2002年开始，再一次进入经济周期性扩张时期，2003年我国实行了积极的财政政策及稳定的货币政策，有效的强化了投资需求及消费需求对于经济增长的作用，直到2004年，我国经济持续增长，而通货膨胀情况较为良好，最后实现了经济繁荣的经济周期形态的变化。在该社会形势下，许多能源消耗较高的行业的不断扩张，石油供给与日益增长的消费需求之间产生了严重的矛盾，石油资源短缺及价格上涨成为了必然趋势，也造成了2003年年底至2004年石油紧缺问题。油价不断升高，运输行业的成本也会提高，运力负担巨大，煤电供应紧张。我国资源条件限制，对石油进口较为依赖，国际市场原油价格变化大，直接影响我国的能源价格，使得我国经济的发展受到较大的应先及限制，因此需要对其进行深入的研究，探讨解决能源问题的途径。

一、石油消费的影响因素分析

在我国的能源消费中，石油消费占有重要的比重，其受到较多因素的影响，包括国民经济增长、国家发展政策、行业的产业结构、能源消费结构变化等。

1.国民经济增长对石油消费的影响

在未来的一定时期内，石油作为能源动力，其对于我国国民经济发展依然会具有不可替代性，国家对于石油消费的强度也会受到各个方面的影响，包括国家经济发展状况、经济实力、国民经济增长速度、国民经济发展的能源需求结构等。当国家经济实力较弱时，某些产业的规模较小，该体系中各个产业并没有经济生活中的各个方面，产业的技术水平也较为有限，对石油的消费需求强度较小，但是国家经济实力会不断提高，各个产业的规模的逐渐扩大，对石油的消费需求不断提升；国民经济增长速度的提升，工业生产速的效率不断提升，运输行业的极为繁荣，与之配套的服务产业也会随之发展起来，石油消费需求强度较大[1]。

2.能源消费结构的变化对石油需求的影响

国民经济的发展的过程中，其经济形态会出现重大的变化，从初级的以农业为基础逐渐变化为以工业、服务业等产业为基础，其对于能源消耗量及消费点均会出现变化，即为能源结构出现剧烈的变化。在该形势下，需要在经济总量得到较大提升的基础上，兼顾国民经济可持续发展，重视环境的保护及生态平衡。而投入产出比较低、高污染、且运输成本较高的煤炭需求会不断降低，国家制定的各项环保措施均会提高石油的需求强度。

3.国家发展政策及产业结构变化对石油消费的影响

我国在上个世纪80年代以前，属于工业化进程阶段，国家对于重工业十分重视，国民经济的增长速度和石油产品消费量的增长速度没有显著的差异，但是在80年代之后，国家积极的调整了产业发展方向及策略，较为重视轻工业，不断的满足人们的日益增长的生活需求。直至2000年左右，国家对于石油产品的需求增长速度已经超过了国民经济增长速度。2000年以后，国家产业发展重点集中于汽车工业及环保事业，石油产品的消费增长速度更高[2]。

二、近年来石油消费与经济增长的分析

本文中以1990年至2005年的数据作为研究对象，在这15年之间，中国的经济总量和石油消费都呈现出了较大增长趋势。按照1990年的人民币价格计算，我国的实际GDP由1990年的18549亿元提高至2005年的74511亿元，表明我国的经济增长十分迅速在石油消耗量方面，从1990年至2005年，我国的石油消费量随着经济的发展而不断提升。1990年的石油消费量为16384.8万吨标准煤，到2005年，石油消耗量已经达到了45658.2万吨标准煤，每年平均以5.2%的幅度快速增长。1990年至2005年我国实际GDP及石油消费总量的年平均增长速度为12%，其集中体现了我国进入周期性经济扩张阶段，经济在改革开放以后，出现了第二波增长高峰。石油消耗强度方面，可以将其分为四个阶段，即1990年及1991年，我国石油消耗强度的平均值为0.9吨标准煤；1992年及1993年我国的石油消耗强度平均值降至0.8吨标准煤；1994年至2000年我国石油消耗强度均值为0.7吨标准煤；而2001年至2005年中，除了2004年稍有回升，回到0.7吨标准煤之外，其他年份的石油消耗强度均为0.6吨标准煤。从数据上可以看出我国的石油消耗强度从1990年至2005年均呈现出稳定下降的变化趋势。在石油消费弹性系数方面，1990年至2005年之中均属于上升趋势，其最高值出现在2004年，为1.6。整体上分析石油消费量增长的速度已经逐渐超过了国民经济增长的速度。该15年中石油消费弹性系数大于1的时间有1997年、2002年及2004年；石油消费量增长速度大于国内生产总值增长速度的时间有1997年及2004年，其他时间内尚未出现较为显著的变化规律，整体数据来看，我国石油消费量也在不断的提高。石油消费与国民经济的增长呈现出协整关系[3]。

各个能源的标准煤折算比率为：石油为1.43吨标准煤/吨；煤炭为0.714吨标准煤/吨；天然气为13.3吨标准煤/吨；水能按100年计算发电量，350万吨标准煤/亿千瓦时。

三、总结

多年来我国的国内生产总值和石油消费均出现较大的增长，但是该现象并不能表示中国经济粗放型经济增长方式得到了根本的改变，单位GDP消耗的能源较高，且许多行业的能源利用效率较差，无法满足集约经济发展的实际要求。石油及能源问题逐步演化成我国经济发展的战略国画问题。我国的工业发展、城市化建设的深入、居民消费结构的变化，石油作为高效的能源，其在国民经济中的作用及地位会逐渐提升。但是能源的形势也要求我国积极的调整产业结构、逐步转变经济增长方式，提高各个行业对石油资源的利用效率。

参考文献

[1]刘宏杰.中国石油消费与经济增长关系的时间序列分析[J].东北大学学报（社会科学版）.2008（02）：121-126.

篇3

关键词 经济增长 能源消耗 协整 误差修正

中图分类号：F061.2 文献标识码：A

一、引言

随着经济全球化的发展，使各国经济增长对能源的依赖度越来越高。能源消耗与经济增长的关系已经深刻影响到国家经济发展及其政策的制定。因此，研究经济增长与能源消耗的关系极具深刻的现实意义。

近些年，国内学者对中国能源消耗与经济增长的关系进行了大量实证研究。经过查阅文献，我们把近几年的实证研究的差异特点归纳如下：（1）变量范围选择差异：多数为研究中国经济增长与能源消耗总量之间的关系，也有少数人分地区研究了它们之间的关系，像何宏考虑到东、中、西部发展不均衡用分位回归法来分别研究我国东部、中部、西部的经济增长同能源消耗的关系。（2）运用模型的差异：多数学者用线性模型（主要是协整与误差修正模型）来研究（林伯强，2003年；冯沛运等，2010年；谭冰清等，2010年），也有学者用扩展的生产函数（赵丽霞等，1998年），也有学者用非线性模型（神经网络模型）（苏泽雄，2003年）等。（3）选用变量、变量个数、时间期限及选择的地区不同。特别需要提到的是最近几年，面板数据的使用也扩展到能源消耗的分析中（刘畅，崔艳红，2008年），另外碳排放问题的热点使得研究能源消耗的文献，开始转向能源消耗与环境问题的关系（陈诗一，2009年）。

本文运用协整理论与误差修正模型选择1980年―2009年间的相关指标（GDP，能源消耗总量）进行实证分析，并根据2012年国家统计局公布的2010年GDP最终核实数对2010年能源消费总量进行了预测，以期能够对我国能源生产提供合理的建议。

二、实证方法及数据选取

（一）实证方法。

由于大多数时间序列数据都是不稳定的，使得传统的OLS估计方法可能出现伪回归，并且在20世纪70年代的经济动荡面前预测失灵。因此，由Engle和C.J.Granger提出的协整理论经常被用来检验时间序列变量的长期稳定关系。

协整理论认为：对于两个非平稳的时间序列，若它们是同阶单整的，则这两个向量的某种线性组合可能是平稳的，即这两个向量之间可能存在协整关系，所隐含的意义是两者之间的长期稳定关系。EG两步法得到的协整参数估计量具有超一致性和强有效性，并且其应用较简单实用，本文采用该方法进行协整检验并构建误差修正模型。

由于协整理论只能说明向量间的长期稳定的均衡关系，它并不能反映出变量之间长期均衡与其短期波动之间的关系，以及两者之间短期波动的关系。因此，为了建立短期的动态模型以弥补长期静态模型的不足，误差修正模型（ECM）被多数研究引用。所以本文在Var模型的基础上提出误差修正模型来观察变量间的动态关系，并利用Granger因果检验来判别变量间短期的因果关系。

（二）样本数据选择及预处理。

本文分析所使用的样本数据为1980―2009年的年度数据，数据来源于《中国统计年鉴（2010）》及《2009中国能源统计年鉴》，采用的数据有国内生产总值（GDP，单位：亿元），能源消费总量（TEC，单位：万吨标准煤）。

根据GDP平减指数（1978=100）对GDP进行调整，以得到实际GDP。为了消除异方差，对各变量进行对数化处理，这样既不改变协整性，又能引入弹性的模型参数，更具有理论价值。为方便起见，下文用LGDP,LTEC来分别表示实际GDP，TEC的自然对数值。

三、协整分析与误差修正模型

（一）平稳性检验。

虽然在研究中，DF和ADF统计量是应用最广泛的单位根检验，但是它的检验功效较低，尤其是在小样本条件下，数据的生成过程又高度自相关时，检验功效会被进一步削弱。因此我们在这里使用Elliott，Rothenberg和Stock（1996）为改进DF和ADF检验效能而创立的DF-GLS检验。

我们对LGDP和LTEC序列做线图（见图1、图2），发现二个序列呈现出较高的线性趋势，因此在做平稳性检验时采用带趋势和截距项的DF-GLS检验。滞后期根据SIC原则进行确定，最终检验结果见表1：

表1 单位根检验结果

检验结果显示，时间序列LGDP，LTEC都是非平稳的时间序列，但他们的一阶差分在10%的显著性水平下都是平稳的，因此LGDL与LTEC都是I(1)过程。这样我们就可以对其协整关系检验及建立误差修正模型。

（二）E-G两步法建立误差修正模型。

1、协整关系检验。

首先建立LTEC对LGDP的回归方程，如下：

LTECt = C(1) + C(2)*LGDPt + Et

估计后可以得到：

LTECt = 8.8013 + 0.5863*LGDPt

t=（132.0120） （44.5687）

F=1986.370

这样我们的的残差序列为：

对残差序列进行单位根检验得到结果：

因此上述方程，即：

LTECt = 8.8013 + 0.5863*LGDPt

体现了能源消费总量与GDP之间存在协整关系（长期均衡关系），协整向量为（8.80,0.59）。这里我们可以看到GDP每增长1%，就要带动TEC增长0.59%，即GDP对TEC的弹性系数为0.59。

2、建立误差修正模型。

为了得到能源消耗总量与GDP之间与现实更加贴近的关系，我们建立误差修正模型，该模型较好地将短期误差与长期均衡联系了起来。

误差修正模型为：

(LTEC t) = C(1) + C(2)*E t-1 + C(3)* (LGDP t)+ ut

其中：Et是协整方程LTECt = 8.8013 + 0.5863*LGDPt的残差序列。

估计得到误差修正模型为：

(LTECt) = 0.01732 - 0.1531* Et-1+ 0.4058* (LGDPt)

t=（1.1521）（-1.4706） （2.7959）

0.2698 F=4.8038

我们首先要明确 (LGDP t)的经济含义：

(LGDPt)= LGDPt - LGDPt-1

=ln（GDPt）- ln（GDPt-1）

=ln（GDPt / GDPt-1）

≈（GDPt - GDPt-1）/ GDPt-1

即表示GDP的发展速度。

这样有误差修正模型可知：GDP的发展速度同能源消耗的增长速度存在正相关关系，GDP发展速度提高1%，则会导致能源消耗速度增长0.4058%，这反映了中国经济增长对能源消耗的依赖程度还是非常的高。同时前期误差项会保证短期扰动以（-0.1531）的力度向长期均衡靠拢。

3、预测2010年能源消耗总量。

根据2012年国家统计局公布的2010年GDP最终核实数401513亿元，按不变价格计算，同比增长10.4%。据此我们根据误差修正模型我们可以预测到，2010年能源消耗总量的增长速度为5.5095%，而2009年的该指标的增长速度为5.21%。根据误差修正模型计算的2010年能源消耗总量为323541.6573万吨标准煤，我们根据协整方程计算的2010年长期均衡使用量为322493.2944万吨标准煤，而2010年我国能源消耗总量实际值为324939万吨标准煤，本文长期均衡模型预测误差为-0.75%，短期均衡模型预测误差为-0.43%，两个预测误差在可接受误差范围之内。

四、 结论

1、我国国内生产总值与能源消耗总量之间存在长期均衡关系，且研究发现国内生产总值对能源消耗总量的弹性系数为0.59，即国内生产总值每增长1%，就要带动能源消耗总量增长0.59%，。

2、国内生产总值对能源消耗总量的长期影响程度大于短期影响程度。协整长期均衡模型中两个变量的回归系数为0.5863，而短期误差修正模型中的回归系数为0.4058。

3、短期中，我国经济发展速度每提高1%，将会导致能源消耗总量增速提高0.4058%。

4、通过协整模型与误差修正模型对2010年进行预测发现，2010年长期均衡能源消耗量为322493.2944万吨标准煤，而短期预测值为323541.6573万吨标准煤，两者误差均在1%以内处于可接受误差范围内。

（作者：广东商学院2009级统计学硕士研究生，研究方向：统计应用与经济计量分析）

参考文献：

篇4

［关键词］消费优势；自然资源；经济增长

自然资源是经济增长的“天使”还是“陷阱”？是什么原因使得一些资源丰富的经济体经济增长缓慢甚至倒退？这些问题引起了学者们的极大关注，以至于对这一称作“资源诅咒”问题的研究如火如荼。具有代表性的研究是Matsuyama［1］建立的标准模型，该模型考察了资源部门和制造业部门对经济增长的影响，认为制造业比采掘业更具有“干中学”的特征，自然资源丰裕国家的制造业的学习效应被削弱了。其实采掘业的技术含量不能说是不高的，并且还具有较强的比较和垄断优势，制造业比采掘业更具有学习效应这一假设是有待继续考证的。即使制造业比采掘业多一些学习效应，是否能足以解释“资源诅咒”的根本原因，也存有很大疑虑，看来要想给出具有说服力的解释，还需要另辟蹊径。

究竟是哪些因素导致了“资源诅咒”现象的发生呢？针对这种负相关的现象，研究者们一致在找寻各种合理的解释。Prebisch［2］等人提出中心论，认为在国际分工中，生产初级产品的国家将被沦为“”，一些初级资源丰富的国家，由于贸易条件恶化，经济增长必然落后于制造业国家。这些观点形成了作为“中心-”论。Hirshman［3］通过研究大量的发达和发展中国家的经济史指出，初级资源部门对一国经济增长的影响，取决于该资源部门与其它产业间的关联度，产业与其它产业关联度越强，则将该产业作为出口产业越有利于经济增长，这就形成了所谓的“主要产品陷阱”。也有文献从制度弱化的角度探讨问题的根源，Baland和Francois［4］(527-542)以及Torvik［5］(455-470)的研究指出，资源丰裕国家的寻租行为是导致其经济增长负效应的元凶。另外，Sala-i-Martin和Subramanian［6］的实证研究显示石油和矿物等自然资源诱发贪婪的寻租行为，弱化了一国的制度质量，从而滋生政府腐败，进而对一国的增长施加负的非线性影响。Stijns［7］(107-130)研究认为随着经济的不断发展和国民收入的逐步提高，自然资源产业的优势，导致了采掘业挤占了其他产业的发展空间，从而失去了制造业“干中学”的学习效用，［1］从而致使经济下滑。

是否就是这些因素导致了“资源诅咒”的发生？在行为金融领域，早在19世纪90年代Willims James就提出了注意力异常的现象，即投资者更关注于其所熟知和了解的产业和消费，这使得资本和资源更多的流向了这一领域。将其植于自然资源与经济增长的研究中，我们可否进行大胆假设，即由于大众更多的将人力物力集中于熟知的下游消费产业之中，而往往忽视了上游的自然资源产业领域，这就使得自然资源占优势但对下游产业无暇顾及的国家，经济增长缓慢，从而产生了“资源诅咒”现象，在本文中我们将这一过程称为“消费优势”假说。

为了验证这一假说是否成立，在本文的研究中，我们将运用解析和计量模型对这一假说进行检验，利用截面数据实证检验“消费优势”假说在我国的存在性，希望从全新视角为“资源诅咒”进行诠释。

二、自然资源影响经济增长的经济机理

（一）经济增长与资源的关系

人类拥有两类物质财富：禀赋资源财富与有效劳动财富。有效劳动财富是劳动者通过有效劳动创造的财富，总体说来禀赋资源财富会逐渐减少，有效劳动财富会不断增加。经济增长被定义为物质财富的增长，这其中既包含禀赋资源财富的增长，又包括有效劳动财富的增加，所谓禀赋资源财富增长是指转移到产出中的那部分的增长。禀赋资源丰裕，转移到产出中的那部分就可能多，以现有的计量口径，经济增长就快，因此，禀赋资源的充裕程度无疑是经济增长的重要原因，这一优势在经济发展初期尤为明显。然而，世界上一些资源丰富的国家，如非洲，经济增长缓慢，再如荷兰自然资源部门扩张但制造业却变得萎缩，是什么原因导致“天使”变成了 “魔鬼”？这是因为影响经济增长的因素从来就不是单一的，资源优势仅是财富增长的因素之一，由于其它因素的不作为，削弱了资源优势的发挥，完全可能造成经济状况发展初期强劲，后来逐渐居于劣势的情况。

（二）经济增长与其影响因素

经济增长的源泉是人付出的有效劳动，有效劳动受三个重要因素的影响：人的素质、资本工具效率和影响因素(见图1)，三者的累积是构成经济快速增长的原因。

为了说明有效劳动的变化过程，本文将影响经济增长的因素划分为两个层次：一是基础因素，如劳动力、资本、土地资源等，这些因素的增加可以直接形成经济增长，称为投入要素；二是影响因素，如制度、政治等，以投入要素为载体，通过投入要素效率提高推动经济增长，称为影响因素。在投入要素中，劳动者又是资本工具作用的“载体”，资本工具和影响因素作用于劳动者，通过劳动者形成有效劳动，有效劳动是财富增长的源泉。

在一定的影响因素环境中，投入要素与经济增长正相关，而影响因素与经济增长的关系受时间地域变动的影响，具有不确定性、时效性，有时对增长产生正面影响，有时可能形成负面影响，投入要素和影响因素的作用差异很大。投入要素和影响因素是互相影响的，投入要素左右影响因素的形成，影响因素制约投入要素的发挥。有效劳动是劳动者素质的直接体现，劳动者素质是经济增长最根本的因素；资本工具质量是劳动付出成为有效劳动的杠杆，通过资本工具可以节省单位产出中的劳动付出；制度等健康的影响因素则是形成更多劳动付出及其转化为更多有效劳动的加速器，影响因素可以缩短单位产出中的劳动时间。

（三）“消费优势”假说的作用特征

既然禀赋资源财富的增加不足以解释经济的持续增长，那么经济持续增长的原因何在？市场存在“消费优势”假说，即产业链靠近消费的那一端（下游端）经济体更具有增长优势，“生产的动力不是来自生产本身，而是来自消费，即消费创造着生产的动力”，消费品产业结构和产品结构的不断更新扭转了“边际消费倾向递减”的趋势。“消费优势”是重要的影响因素，它促成了产出――投入循环的转换，促成了财富的重新匹配。产业链附加值在从资源产品到消费产品中的不同分配是各方博弈的结果，大众消费者对产品的依赖程度是均衡点落在何处的重要筹码，大众越迫切需要的消费品生产在财富分配中拥有越大的权重，激烈的竞争迫使消费品产业变成了“有效劳动密集”产业，越迫切需要的消费品，其产业占用越多的有效劳动。有效劳动是财富增长的根本，是博弈的主要依据，正是由于有效劳动的作用，禀赋资源在转移中才会增值，也正是由于有效劳动，劳动者才创造出人们迫切需要的消费品。有效劳动付出有追逐财富的功能，要求得到“体面”的回报，“多劳多得”。财富的匹配青睐于人类的劳动付出，按有效劳动的大小实行“按劳分配”，有效劳动的多少是财富分配大小的标尺，虽然有效劳动的多少受市场因素的影响，但市场因素不会改变决定财富分配的根本依据。发明专利、加工工艺等人类智慧与上苍恩赐的自然资源作用是一样的，都具有实用性、排它性，人类在创造有利于生活产品方面的智慧会在相当程度上削弱主要依靠自然资源优势国家禀赋资源的先天优势。这应验了“资源是世界的人类的”这样一句常理，如果经济增长仅依赖资源优势竞争力是难以维持久远的。资源丰富的中小国家，难以兼顾自然资源优势和“消费优势”，仅靠资源优势，就可能出现经济增速缓慢或下滑的局面。

（四）“消费优势”假说的博弈解析

假若把初级产品的生产国称作企业1，高级产品的生产国称作企业2，最终产品是两个企业分阶段生产的结果，那么两个企业的利润分配就是一个典型的寡头竞争模型。在这里，每个企业的战略是选择价格，支付利润，它是两个企业价格的函数。价格因产量的增加而降低，利润因价格的降低而减少。为分析方便，假设利润对产量的一阶导数大于零，二阶导数小于零。

我们用pi∈［0,∞)代表第i个企业的价格，ci(1)代表成本函数，q=q(p1+p2)代表逆价格函数，价格受产量影响。第i个企业的利润函数为：

fi(p1,p2)=piq(p1+p2)-ci(q)，i=1，2(1)

（p1,p2)是博弈均衡价格，意味着：

p1∈argmaxf1(p1,p2)=p1q(p1+p2)-c1(q)(2)

p2∈argmaxf1(p1,p2)=p2q(p1+p2)-c2(q)(3)

找出博弈均衡点的方法就是对每个利润函数求一阶导数，并令其为零求解。

f1p1=p1q′(p1+p2)+q(p1+p2)-c′1(q)(4)

f2p2=p2q′(p1+p2)+q(p1+p2)-c′2(q)(5)

求解得到反应函数：p1=g1(p2)(6)

p2=g2(p1)(7)

反应函数意味着每个企业的最优价格是另一个企业价格的函数。两个反应函数的博弈均衡点为：P=(P*1,P*2)。博弈均衡点形成过程如图2。

由于两个企业的产品是不同质，不可替代的，消费者对产量已不再感兴趣，质量已没有可比性，对不同企业产品的偏好或依赖程度以及生产这些产品所付出的有效劳动，决定了两个企业产品价格大小的分配策略，人们对下游产品的偏好及投入更多的有效劳动决定了财富向产业链末端倾斜。

图2 价格的过程博弈

图3 不同发展水平国家消费率位置变动过程

(据世界银行经济发展指数数据整理)

（五）“消费优势”假说的统计经验分析

财富增长向纯消费产出倾斜从世界各国的经济变化统计规律也可以得到佐证。表1中的数据分投资性消费和纯消费，投资一般是上游产业的产出，消费一般是下游产业的产出，投资和消费都是产出财富，财富总量是增加的，消费部分以更快的速度增加，而投资部分增加的速度相对较慢，也就是说上游产业产出财富不如下游产业产出财富快。如果两个国家各对应着一个方面的优势，那么就出现财富此消彼长的局面，一些资源供给型国家依赖初级产品生产的增长，财富对应着投资类产品生产，经济增长速度较慢，一些资源贫瘠国家依赖消费类产品生产的增长，增长速度较快。

将不同经济发展水平的国家分类，分为低收入国家LIC、中低收入国家LMC、中高收入国家UMC、高收入国家HIC，发现消费曲线是一条动态的“U”型曲线，并且低收入国家一端消费比例随经济发展下移，高收入国家一端上移（图3）。世界消费财富进一步增大，不发达但有资源优势的国家对应份额不断减少，而这些国家资源财富是有所增长的，这说明低收入国家消费财富份额加速下降，禀赋资源优势被其它国家分享了。

三、实证检验

为了证明 “消费优势”的存在性，本文采用了中国1987―2003年期间有关经济发展数据进行实证。中国推行的是社会主义市场经济模式，各省经济具有一定的垄断自，但不至于阻碍各省间劳动力和商品流动，含有市场经济的特征又兼有世界上一些不完全市场经济国家的特征，因此，中国产业结构变化走势某种程度上可以代表全球的走势。本文数据来源于安格斯•麦迪森著《中国经济的长期表现》。选取的指标是GDP、农业、矿业、制造业、非物质服务业、交通与通讯业、建筑业。直观判断建筑业和矿业远离消费端，与经济增长的关联度相对较小，制造业、非物质服务业和交通与

通讯业关联度应该较大。为了给予验证，建立如下回归模型：

N代表农业，Z代表制造业，K代表矿业，JT代表交通与通讯业，J代表建筑业，F代表非物质服务业。为了防止得出的回归结果出现虚假回归现象，有必要对所选样本进行平稳性检验，如果没有通过检验，说明所选数据不平稳，那么就不能直接用数据去建模，需要对数据进行差分，直到其平稳为止。对数据进行平稳性检验，结果见表2。

从结果中我们可以看出，因变量GDP和6个自变量全都没有通过检验，那么，必须对所选数据进行一阶差分，结果见表3。

自相关检验结果如下：

表6一阶、二阶统计检验结果一阶Obs×R-squared0.0498二阶Obs×R-squared0.0764

从检验结果看出，自相关检验通过检验，说明不存在自相关，回归方程是具有解释力的。检验结果表明，近消费近端产业，如制造业、交通与通讯业对经济更具有增长优势，远离消费端的矿业和建筑业（上游端）对经济增长缺乏优势，与理论分析和直观判断非常吻合。非物质服务业与经济增长的关系与直观判断有出入，那是因为中国在本文数据采集的时间段，人们的生活水平还处在小康初期，生活消费还以物质消费为主，可以预见未来非物质服务业应该是一个增长优势产业。由此也可以说明消费是一个时尚性概念，受时代与发展水平的影响较大。

四、结 论

理论分析和实证检验表明，“消费优势”是自然资源对经济增长作用减弱的根本原因。在经济发展的初期阶段，自然资源优势会发挥主导作用，在经济步入较高水平的大众消费时期，“消费优势”会发挥主导作用，大众生活必需品生产的日新月异是这一优势的典型体现。经济发展初期，一般拥有大量的土地资源和矿产资源等自然资源优势，这些优势会使得生产成本降低，资源主导产业会优先发展；在快速发展期，一般拥有人力、资本工具和影响因素等优势，这些优势会使得生产效率提高，交易成本降低，消费主导型产品会取得优势，并且人力、资本和影响因素作用越有效，增长越持久。从“消费优势”的特点看，把握经济增长的阶段性特点，适时调整产业结构和产品结构是经济可持续发展的关键。“消费优势”对一些新兴经济区具有指导作用，如天津滨海新区和中西部一些地区在发展初期拥有丰富的土地资源，这是第一阶段经济增长的优势，而要保证经济持续快速增长，还应该迅速建立起人力资源、资本和影响因素等第二阶段优势。经济增长的根源是人类有效劳动付出的增加，因此要注意完善机制，挖掘人类的潜能和智慧，提高劳动生产率。经济增长还与产业优势密切相关，应大力研发适销对路产品，抢先确立在这些领域的竞争优势。

主要参考文献：

［1］Matsuyama,K .Intercultural Productivity , Comparative Advantage , and Economic Growth［J］. Journal of Economic Theory,1992, Vol.58.

［2］Raúl Prebisch, The Economic Development of Latin America and Its Principal Problems［J］ (New York: United Nations, 1950).

［3］Hirshman，The Strategy of Economic Development. New Haven［J］, Conn.: Yale University Press. ISBN 0-300-00559-8.

［4］Baland, J. M., & Francois, P. Rent seeking and resource booms［J］. Journal of Development Economics. 2000, Vol.61.

［5］Torvik, R. 2002. Natural resources, rent seeking and welfare［J］. Journal of Development Economics, 67.

［6］Sala-i-Martin and Subramanian, "Addressing the Natural

Resource

Curse :an Illustration from Nigeria " ［J］,IMF Working Paper, 2003,WP-03-139.

［7］Stijns, J.-P. C. Natural resource abundance and economic growth revisited［J］. Resources Policy, 2005. Vol.30.

The Relationship between Natural Resources and Economic Growth Based on Consumption Advantage

Li Fasheng1 Zhang Wei2

Abstract: This article analyses the relationship of the natural resources on economic growth from a new perspective, which is fortune match depends on“consumer advantage", and proves it by game theory and empirical analysis. The results effectively explain the causes of “curse of resources", and they are critically useful for guiding the adjustment of industrial structure and keeping the economic development sustainable.

篇5

关键词：居民消费、经济增长、灰色关联度、吉林省

传统经济增长理论认为，决定经济增长速度与质量的三个主要因素为消费、投资、净出口，它们亦被称为拉动经济增长的“三架马车”。随着我国市场经济不断地完善，国民经济的可持续发展，吉林省消费需求也在逐年呈上升趋势。因此，分析消费与经济增长的关系，对探索吉林省经济增长动力，对政府制定宏观调控政策具有极为重要的意义。本文利用灰色关联度模型理论对吉林省居民消费、投资、净出口与经济增长的关联程度进行了实证分析，进而明确消费、投资、出口对吉林省经济增长的影响作用。

一、灰色关联度模型理论

灰色系统理论是20世纪80年代，由我国控制论专家邓聚龙教授首先提出并创立的一门新兴学科，它是基于数学理论的系统工程学科，是一种解决和处理复杂系统问题的理论。灰色系统理论的应用范畴主要包括灰色关联分析、灰色预测、灰色决策、灰色预测控制等，其中以灰色关联分析研究最为广泛。

（一）根据评价目的确定评价指标体系（比较序列），收集评价数据并确定参考序列

1、设n个数据序列形成如下矩阵：

其中 m为指标的个数．

2、根据评价目的选择参考数据列，记作：

(二) 对指标数据进行无量纲化，形成新的数据序列。

1、采用均值化法对指标数据进行无量纲化

2、形成新的数据序列

（三）逐个计算每个被评价对象指标序列（比较序列）与参考序列对应元素的绝对差值 ，即：

其中k=1，…，m i=1，…，n为被评价对象的个数

（四）确定差序列的极值

（五）计算关联系数与灰色关联度，并作出综合评价

1、分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数．

式中ρ为分辨系数，在（0, 1）内取值，若ρ越小，关联系数间差异越大，区分能力越强。通常ρ取0.5 。

2、计算灰色关联度

各评价对象（比较序列）与参考序列的灰色关联度为：

3、依据各评价对象的灰色关联度，得出综合评价结果。

二、吉林省居民消费支出、投资额、出口额与生产总值的灰色关联分析

根据吉林省生产总值、居民消费支出、投资额、出口额的2000年至2010年的数据（表1）进行灰色关联分析。

（资料来源：吉林省统计年鉴）

（一） 设吉林省生产总值为x0(t)序列，居民消费支出额、投资额及出口额分别为x1(t)、x2(t)和x3(t)，具体数据见表1。

（二）将表1数据进行无量纲化处理，形成新的数据序列见表2。

（三）求对应差序列即：

（四）计算关联系数与灰色关联度

1、计算关联系数

设分辨系数ρ=0.5，分别计算吉林省居民消费支出额、投资额和出口额对吉林省生产总值的关联系数,关联系数序列结果见表4。

2、计算灰色关联度：

根据 分别计算出吉林省居民消费支出、投资额、出口额对吉林省生产总值的灰色关联度分别为：

γ01=0.7977 γ02=0.6119 γ03=0.7365

三、灰色关联度比较分析

通过对居民消费支出、投资额、出口额与吉林省生产总值的灰色关联度分析，我们可以看出在2000年至2010年的十一年间，吉林省居民消费支出与生产总值的关联度为0.7977，投资额与生产总值的关联度为0.6119，出口额与生产总值的关联度为0.7365。以上数据表明吉林省居民消费对吉林省的经济增长比投资和出口对经济增长的影响要大，这充分说明居民消费对吉林省经济增长的重要性。因此，进一步通过宏观调控政策加快拉动居民消费是促进吉林省经济增长的必要条件。

参考文献：

[1]尹世杰. 消费需求与经济增长[J]消费经济, 2004,(05) .

[2]汤宏波. 浅论消费需求与经济增长方式[J]北京商学院学报, 1999,(04)

[3]董碧松,张少杰. 收入分配与经济增长――基于消费需求视角的研究[J]生产力研究, 2009,(18) .

[4]王怡,武博,刘英. 灰色关联视角下FDI与区域经济结构关联性分析[J]统计与决策, 2009,(10) .

[5]张薇,程骏. 陕西省R&D投入与GDP的灰色关联分析[J]西北大学学报(自然科学版), 2006,(04) .

篇6

[关键词] 最终消费 收入增长 结构方程

一、引言

长期以来，我国储蓄过多、消费过少,包括公共和居民消费在内的我国最终消费占GDP的比率即最终消费率比世界平均水平低大约20个百分点。据国际货币基金组织和世界银行统计,自20 世纪下半期以来,美国的最终消费率一直在80%以上,日本为85％，世界平均的消费率水平在76%～79%之间。消费、投资和出口是拉动收入增长的“三驾马车”，尤其消费需求是推动一国经济增长的主导力量，也是一国发展经济的最终归宿。但是，在最终消费率偏低的情况下，我国经济增长却更多依赖于投资和外贸,远远高于美国、日本等发达国家和印度、巴西等发展中国家。因此，扩大最终消费需求，改善经济增长的结构、质量和效益，关系到我国经济的持续健康发展和经济安全，是贯彻“科学发展观”、建设和谐的国际社会环境的要求，是我国面临的重大现实问题。那么，我国最终消费与收入增长之间具有怎样的关系，尤其消费对收入增长的促进作用和影响程度如何？

本文采用1980年～2007年的年度时间序列数据，以最终消费、国内生产总值为系统的内生变量，选择固定投资为外生变量和工具变量，建立了一个以结构方程组式的系统模型，考察了我国居民消费支出和收入增长之间的互动关系。

二、Granger因果关系检验

现在，我们借助现软件Eviews5.0，进行有关变量时间序列之间的因果关系分析，并建立结构性模型来揭示它们之间的互动关系。结果显示，最终消费XFZZH与收入GDP之间互为因果关系。具体来说，在统计上最终消费XFZZH不是收入GDP变动原因、收入GDP不是最终消费XFZZH变动原因的概率均不超过5％。参见表1。

三、结构方程估计

鉴于理论阐述和Granger因果关系检验结论提供的基础，现在我们分别采用有关变量的名义水平值、实际水平值和实际增长率来估计结构方程组，揭示我国过去近30年来最终消费与收入增长之间的互动关系。我们采用的估计方程组为：

XFZZH=C(1)+C(2)*GDP（1）

GDP=C(3)*XFZZH+C(4)*GDTZ （2）

其中，最终消费（XFZZH）、国内生产总值（GDP）作为系统的内生变量，固定投资（GDTZ）和常数项作为工具变量。C(i)为待估参数，i=1，2，3，4。对于上述联立方程组结构性参数的估计，表2列出了估计结果。

从表2可见，结构性方程参数估计的结果是C(1)=770.80，C(2)=0.5740，C(3)=1.3929，C(4)=0.4725。而且，从各参数对应的T统计量（大于2）和相伴概率（均远小于5%）看，这些参数均通过T检验，是显著的。另外，作为综合反映拟合效果和简洁程度的评价指标，两个估计的方程样本调整的决定系数分别为0.9974，和0.9992，非常接近于1，说明我们所估计的结构方程组具有较高优度，是可以采信的。

从估计的结构方程组可见，我国最终消费与收入增长之间具有互相促进的作用：一方面，国内生产总值GDP每增加1单位，将导致我国最终消费增加约0.57个单位，收入增长对消费具有显著的引致作用；另一方面，最终消费增加1单位将导致我国GDP增加约1.39个单位，表现出国民收入的“乘数效应”。而且，这一效应明显强于1单位投资需求扩大对GDP的带动作用，后者仅为0.47个单位。

通过对上述结构方程组参数的估计，我们验证了我国最终消费与收入增长之间的相互正向促进关系。尤其值得注意的是，我国最终消费对收入增长的拉动作用显著地强过投资对经济增长的促进作用。

四、结论与政策建议

本文基于我国1980年～2007年的有关数据，通过Granger因果关系检验和建立三组结构方程，验证了居民最终消费和收入之间的互动关系。结果显示，最终消费取决于收入水平，又反过来促进收入水平的提高。而且，其对收入增长具有的推动作用和影响显著地强于投资。相对于最终消费对收入的带动作用而言，将资源用于投资有着巨大的机会成本。为了改变我国过往“高投入、高消耗、高污染和低效率”的经济增长模式，促进经济的可持续健康增长，我国应该更加注重最终消费。

参考文献：

[1]袁志钢 何樟勇:20世纪90年代以来中国经济的动态效率[J].经济研究，2003年7月期，第18～26页

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关键词： 居民消费 经济增长 VAR

改革开放以来，我国GDP迅速增长，人民生活水平进一步提高，消费水平在总量上和结构上发生显著变化。但是与发达国家相比，消费占GDP的比重却低很多。消费是拉动经济的三大马车之一，那么城乡消费在拉动经济增长的作用到底多大，如何通过拉动居民消费以促进内需？本文试图通过计量模型就浙江省的居民消费和经济增长进行实证研究，探讨以上问题。

一、变量模型设定

本文选取浙江省经济增长为被解释变量，选取居民消费为解释变量。具体变量及其衡量指标如下：（1）经济增长：本文采用《2011浙江省统计年鉴》中的采用支出法下的人均GDP和人均消费水平。本文选取1984――2010年的数据进行实证研究，为消除价格影响因素，本文分别以商品零售价格指数和居民消费价格指数对人均GDP和人均消费水平进行价格影响因素的剔除。

为消除时间序列存在的异方差，本文对人均GDP和人均CS进行自然对数的处理，分别以lnGDP和lnCS表示。本文使用的计量软件为EVIEWS 6.0 。

二、实证检验

（一）建立平稳的VAR模型

1.对lnGDP、lnCS建立VAR模型时，确定VAR模型的最优滞后期。结果可得，有5个指标显示最优滞后期为2，应该建立VAR（2）模型。

2.重新建立VAR（2）模型，并对其平稳性进行检验，结果显示：VAR（2）模型的所有特征根都在单位圆内，因此VAR（2）模型是稳定的。下文中的协整方程、GRANGER 因果检验、脉冲响应和方差分解都是基于稳定的VAR（2）模型进行分析。

（二）协整分析

1.序列的平稳性检验

在做协整分析之前，为避免出现“伪回归”的现象，要对序列进行平稳性检验，本文采用ADF检验对各序列的检验结果为，原序列在1%、5%、10%显著水平上都不平稳，其一阶差分在5%、10%显著水平上是平稳的，即变量为一阶单整。因此lnGDP和lnCS之间可能存在单整关系。

2、Johansen协整检验

本文采用Johansen协整检验，通过联合检验，确定有确定趋势的Johansen检验形式。

结果显示：在5%的显著性水平上，浙江省居民消费和经济增长存在着长期协整关系，并得出长期协整方程为：

lngdp=0.4223+1.0985lncx

根据方程，从长期来看，浙江省居民消费每提高1%，将拉动GDP增长1.0985%。

3、GRANGER 因果检验

由上可知，lngdp和lncs之间存在协整关系，因此可以进行GRANGER因果检验。本文采用之前确定的最优滞后期6为进行GRANGER因果检验的阶数，可得出在显著性水平为5%的基础上，居民消费是经济增长的GRANGER原因，在10%的显著性水平上，经济增长是居民消费的GRANGER原因，因此居民消费和经济增长是有着密切的联系。

4、基于VAR模型的脉冲响应函数分析

结果显示：如果给居民人均消费一个单位的正冲击，前6期基本上是人均GDP基本上表现为正向变动且在第3期达到最大值，从第7期到12期呈反向变动趋势，在13期之后促进作用才持一定的趋势正向变动，这与协整分析的结果一致。

5、基于VAR模型的差分解分析

通过方差分解能了解每一个结构冲击对内生变量变化的贡献率，进一步评价不同结构冲突的重要性。本文为lngdp的标准误差被分解为lngdp、lncs的贡献比重变化曲线。结果显示：居民消费冲击对lngdp的贡献率逐渐增加最后并保持一定的趋势。在前四期里，贡献率先降后升，说明消费拉动经济增长具有滞后效果。在第五期之后趋于稳定，这与协整分析的结果一致，即居民消费对经济增长具有长期促进作用。

三、实证结论及建议

（一）实证结论

首先，从协整分析来看，浙江省居民消费每提高1%，将拉动gdp增长1.184%，居民消费对gdp的拉动效果显著，对于浙江省经济持续稳定快速增长具有重要意义。

改革开放以来，浙江省农村居民消费率持续下降，城镇居民与农村消费比例发生显著变化，从1978年开始持续走高，也就反映出与居民购买力相比，农村居民购买力长期偏低，赶不上城镇居民购买力的增长速度。这大部分源于城乡收入分配不公，农村收入长期偏低，致使农村消费跟不上城镇消费的步伐，在一定程度上，影响了全省居民消费的可持续增长。其次，也于城乡二元经济体制以及社会保障相关，农村居民收入不高，享有的社会保障有限，收入大部分用于温饱、看病等最基本生活花费上，即使有结余，也因为未来不确定因素过多而选择储蓄。

其次，从GRANGER因果检验和脉冲响应分析来看，居民消费是经济增长的GRANGER原因；脉冲响应表明，居民消费不仅在短期内拉动经济快速增长，在长期效应看来，居民消费拉动经济增长的作用趋向稳定。在2008年金融危机以来，政府投入四万亿进行一系列刺激消费的措施，例如家电下乡等刺激农村消费的举措，对复苏经济起到明显的作用。

最后，lngdp方差分解的结果显示，长期内，居民消费冲击对gdp波动的贡献率逐渐增大，gdp对其自身的波动贡献率逐渐减少。这进一步证明了居民消费这架马车在拉动全省经济增长作用上的重要性。

（二）提高居民消费水平，促进经济增长的对策建议

要想我省经济稳定可持续发展，政府应该在重视投资的同时，应高度重视居民消费的稳定增长尤其是农村居民消费的稳定增长，尽快实现经济增长向消费、投资、出口协调拉动转变。

首先，要多渠道增加农民收入。把传统生产方式和现代农业技术结合起来，全面提升农产品生产科技水平，因地制宜、发展优势产业、培育特色产品，注重发展成本低、见效快、质量优的农产品，大力发展绿色农业、特色农业、生态农业、高效农业。积极推行种养加、产供销、农工贸一体化新型农业战略，延长产业链，提高附加值，尤其鼓励发展农产品深加工，实现单一农产品输出向多元化输出、农业产业化过程带动食品加工业和服务业发展的转变，使大量农业剩余劳动力向非农产业转移，实现农村的工业化，提高农民的收入。在农业结构调整和农村经济发展中，应通过制度变革和组织创新，发展联接农户与市场的中介组织和行业协会，以便使农民生产及加工的产品以最小的交易成本迅速进入市场，降低农业经营风险。强化和完善各项支农惠农政策，应该适当改革农村土地制度，将落户城市农民的土地经营权流转给留在农村的农民，这样就会提高农业人均土地拥有量，从而提高农民收入收入水平。通过建立农村“低保”制度，从根本上解决一部分农村人口的温饱问题；在制度设计上应该考虑在自我保障的基础上逐步增加社会统筹的比例，实行个人账户与社会统筹的结合，并设计向贫困人口倾斜的制度安排，同时与社区保障、国家救助、计划生育奖励扶助等制度结合起来，推进农村养老保险；建立适应不同经济发展水平的农村医疗保障制度，以此破除农村居民消费因收入增长有限以及流动性约束和不确定较大疲软困境，全面提高农村居民消费。

其次，提高企业职工工资水平，建立企业职工工资正常增长和支付保障机制。

最后，实行有利于扩大消费的政策措施，引领新的消费热，扩大消费需求。政府要培育新的消费热点，推动消费结构升级，调控好消费市场，抓好消费热点，引领和优化市场环境。

参考文献：

[1]阙澄宇, 马斌．基于VAR模型的中国居民消费与经济增长的关系．大连海事大学学报，2010，11：68-73．

[2]李响,王凯．基于向量自回归模型的中国农村消费、投资与经济增长的动态关系．江苏农业学报，2010，4：857-864．

[3]俞建国,王蕴．“十二五”时期扩大消费需求的思路和对策研究．宏观经济研究，2010，2：3-21．

篇8

摘 要 本文利用1978-2007年湖南省的GDP、全社会固定资产投资、商品零售总额和进出口总额数据建立起无约束VAR模型,并通过Granger非因果性检验、脉冲响应函数和预测方差分解等分析手段,实证分析了投资、消费和进出口对湖南经济增长的影响。分析结论认为湖南的经济增长是投资拉动型,而消费对经济增长的贡献很小。

关键词经济增长 投资 消费 无约束VAR模型

一、引言

改革开放以来,我国经济呈现出高速增长的总体势态,但同时涌现出的“高投资低消费”等一系列结构性问题也十分严重。近年来不少学者对投资、消费和经济增长之间的关系进行了广泛的研究。刘向农(2002)认为投资需求对经济增长的短期拉动作用十分明显,但要保证经济增长的质量并保持今后经济长期、快速、健康发展,仅仅依靠投资的增长是不够的,还必须要保证消费需求的协调增长。卢中原(2003)通过对我国纵向数据和国际横向数据的分析比较,发现我国投资率上升和消费率的下降的趋势虽然逐渐缓和,但在国际比较中,投资率仍然偏高而消费率偏低,其中居民消费率偏低的程度更为明显。战明华、许月丽、宋洋(2006)在对Ramsey-Cass-Koopmans模型进行修正的基础上,对转轨时期中国经济在高投资、低消费的条件仍能保持高增长率的现象进行了解释,认为资本边际产出的非递减特征与渐进的利率市场化改革是保证中国高投资、低消费条件下仍可保持经济长期平稳增长的两个必要条件,而更新改造投资、非国有与集体投资占总投资比重以及政府的非消费性支出都是导致资本边际产出非递减的因素。贺铿(2006)在对我国宏观经济进行历史比较、国际比较和投资效率分析的基础上,认为在当前条件下,将我国投资率控制在30%-35%之间、消费率控制在60%-65%之间是合理的,这样在较长时间内GDP有可能保持8.5%左右的增速。根据统计年鉴,2008年我国投资率为43.5%,消费率为48.6%,这说明我国仍有对投资和消费进行结构调整的余地。邹卫星、房林(2008)从高积累的形成机制、高积累的循环加深机制和政府调控机制3个方面对中国投资消费失衡的形成机制进行了研究,表明中国投资消费失衡并非单一因素作用的结果,而是由于整体经济一系列特征所共同决定的,其中最根本的特征就是资本在效用中权重过大。孙国锋、王家新(2008)在对1980-2006年江苏省宏观经济数据的分析中,发现消费对GDP的贡献及贡献率呈下降趋势,而投资对GDP的贡献及贡献率呈现上升趋势,但投资的贡献率波动较大。这些基本符合之前学者的研究结论和中国的实际情况。

改革开放以来湖南的经济也持续快速增长,人均GDP从1978年的286元增加到2007年的14492元,增加了约50倍。另一方面,全省全社会固定投资、商品零售总额、对外进出口总额1978年分别为20.15亿元人民币、53.73亿元人民币和1.5918亿美元,到2007年增加到分别为4294.36亿元人民币、3356.49亿元人民币和96.8987亿美元,分别增加了约200倍、60倍和60倍。由此可见,湖南经济在快速增长的同时也可能存在投资和消费失衡的问题。本文利用向量自回归模型,并在此基础上进行Granger非因果性检验、脉冲响应函数分析和方差分解来进一步研究湖南省经济增长和投资、消费、进出口之间的关系。

二、数据选取和模型建立

(一)数据和指标选取

本文拟选取国民生产总值、全社会固定资产投资、商品零售总额和进出口总额四个指标来进行分析,并分别用GDPt、IVt、CSt和IEt来表示,均采用年度数据,选取的样本区间为1978-2007年。数据均来自于各年《湖南省统计年鉴》。进出口总额已根据每年年底人民币对美元的汇率换算成以人民币为单位。为消除数据中可能存在的异方差和避免因数据变化带来的剧烈波动,对各变量进行对数变换,分别记为LnGDPt、LnIVt、LnCSt和LnIEt。

(二)平稳性检验

在对时间序列进行计量分析时,首先要对各变量进行平稳性检验,否则直接对非平稳的时间序列进行回归将导致伪回归现象。本文采用ADF(Augment Dickey-Fuller)单位根检验来确定各变量的平稳性,方法如下:如果序列的ADF统计量大于某一显著水平(这里取5%)的临界值,则说明序列存在单位根,为非平稳序列。此时需要对序列进行一阶差分,再对差分后的序列进行单位根检验。如果序列仍为非平稳序列,则需要继续进行二阶差分。一般情况下,一个序列经过二次差分以后都能成为平稳序列。

关于进行单位根检验时截距项c、趋势项t和滞后阶数p的确定,我们遵循以下原则:原序列包含c和t,一次差分后的序列只包含c,二次差分后的序列既无c也无t;滞后阶数p的选取以AIC值和SC值最小为准则。根据以上原则对LnGDPt、LnIVt、LnCSt和LnIEt进行单位根检验结果见表1。

根据检验结果,我们发现LnGDPt、LnIVt、LnCSt和LnIEt均是非平稳的,他们的一阶差分中DLnIVt、DLnCSt和DLnIEt是平稳的,而LnGDPt的二阶差分D2LnGDPt是平稳的,由此我们得到LnIVt、LnCSt和LnIEt序列是一阶单整的,LnGDPt是二阶单整的,即LnIVt-I(1),LnCSt-I(1),LnIEt-I(1),LnGDPt-I(2)。由于各序列的单整阶数不同,因此它们无法协整,故利用向量自回归(VAR)模型来研究它们之间的关系。

(三)VAR模型的建立

利用平稳后的序列D2LnGDPt、DLnIVt、DLnCSt和DLnIEt建立无约束的VAR模型。根据滞后期长度选择准则确定滞后期为3,并判定模型中含有常数项,因此我们建立VAR(3)模型。对VAR(3)模型的残差进行JB正态性检验、LM自相关检验和White异方差检验,结果显示残差服从正态分布、无自相关、不存在异方差,且所有特征根根模的倒数都小于1,说明VAR(3)模型的结构是稳定的。故我们可以利用此模型进行Granger非因果性检验、脉冲响应和预测方差分解来分析投资、消费、进出口和经济增长之间的关系。

三、模型分析

(一)Granger非因果性检验

为确定投资、消费、进出口与湖南经济增长之间的因果关系,我们进行Granger非因果性检验。由于对非平稳的序列进行检验可能会产生虚假的因果关系,因此检验对象为D2LnGDPt、DLnIVt、DLnCSt和DLnIEt,也即建立VAR模型的序列。滞后期同模型一致为3,那么卡方分布的自由度为3,显著性水平取10%。检验结果见表2。

由结果看出,在10%显著性水平下,DLnIVt、DLnCSt、DLnIEt不能Granger引起D2LnGDPt的原假设均被拒绝,这说明在该显著性水平下,可以认为投资、消费、进出口均是湖南经济增长的Granger原因。这同时表明湖南的经济增长是“三驾马车”共同拉动的结果,这基本符合经济学一般原理和湖南省的实际情况。接下来我们具体分析投资、消费、进出口如何影响湖南经济增长以及三者对湖南经济增长的贡献程度问题。

(二)脉冲响应函数

脉冲响应函数是用来衡量随机扰动项的一个标准差冲击对其他变量短期和长期取值的影响轨迹,它能够比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用及效应。图1给出了GDP对各变量冲击的响应。横轴代表追溯期数,这里取15,纵轴表示GDP对各个变量冲击的响应大小,横轴以上为正响应,以下为负响应,实线表示响应函数曲线,两条虚线代表两倍标准差的置信带。

图1-A表示GDP对来自自身冲击的响应,该响应在第一期达到正的最大,这是由于第一期GDP只受到来自自身的冲击,随后在第二期达到负的最大,之后在正负响应之间反复震荡,但震荡的幅度逐渐减小,最终趋于缓和。

图1-B表示GDP对来自投资冲击的响应,由于GDP第一期只受自身冲击影响,因此GDP对来自投资冲击的响应第一期为零,随后开始反复波动,并在第三期达到正的最大,在第五期达到负的最大,从第十期开始波动逐渐趋于平缓。总的来看,GDP对来自投资冲击的响应在短期内是比较剧烈的。

图1-C表示GDP对来自消费冲击的响应,同GDP对投资冲击的响应一样,GDP对消费冲击的响应第一期也为零,并在第二期达到负的最大,在第六期达到正的最大,随后基本趋于平稳。总的来看,GDP对来自消费冲击的响应虽然也在正负响应之间反复波动,但波动幅度较投资相比较小。

图1-D表示GDP对来自进出口冲击的响应,该响应在第一期为零,在第二期达到正的最大,随后小幅波动,并在第六期达到负的最大,之后响应逐渐减弱。GDP对来自进出口冲击的响应的剧烈程度介于投资和消费之间。

对四个图进行整体考察,我们发现,无论给哪一个变量一个冲击之后,GDP短期内均会在正响应和负相应之间频繁波动,但随着时间的延长,这种响应会逐渐弱化,最后基本趋于平缓。这说明短期内GDP对来自自身、投资、消费和进出口的反应是比较强烈的,但这种反应不具有长期效用。另外,从图中可以看到GDP对投资冲击的响应明显要强于对消费冲击的响应。这说明投资对GDP的影响程度可能比消费要高。

(三)预测方差分解

本文利用方差分解来分析各因素对经济增长的贡献度。这里,预测的对象为GDP,影响因素为GDP自身、投资、消费和进出口,追溯期取10,利用EViews处理的结果见表3。

从结果可以看出,GDP对其自身的解释程度第一期为100%,这是因为第一期GDP只受其自身影响,随后影响程度逐渐减小,最终稳定在40%左右。投资对GDP的贡献度第一期为0,随后逐渐增大,虽然中间有一期小幅降低,但总体趋势是不断增大的,且最终稳定在40%左右。消费对GDP的解释程度第一期为0,第二期增长至3%左右,随后基本保持此水平。进出口对GDP的贡献度第一期为0,第二期增长至12%左右,随后逐渐微弱减小,到第五期再次开始增长,第六期达到18%左右,之后基本维持该水平。

长期来看,对湖南经济的增长,其自身可以解释40%,投资也可以解释40%,进出口可以解释约17%,而消费仅能解释3%不到,这可以较充分地表明投资对湖南经济增长的影响远大于消费的影响。这个结果与前面的脉冲响应函数分析的结果是一致的。

四、小结

通过以上的实证分析,可以认为改革开放30年来湖南省的经济增长轨迹与我国的总体情况是一致的,即高速增长下的投资消费失衡,也即“高投资、低消费、高增速”。并且该趋势还将持续一段时间。该结论与湖南省的实际情况以及之前学者的研究结论也是基本一致的。基于该结论,笔者认为未来湖南的经济发展战略应该遵循以下思路:投资上以优化投资结构为主,适当控制投资的总量规模,而工作重点应该放在刺激消费,特别是刺激省内居民生活消费需求上,使得经济的增长能真正和居民生活水平的提高保持一致。

参考文献:

[1]刘向农.消费需求与投资需求协调增长.数量经济技术经济研究.2002.12.

[2]卢中原.关于投资和消费若干比例关系的探讨.财贸经济.2003.4.

[3]战明华,许月丽,宋洋.转轨时期中国经济增长的可持续性条件及其转换路径:中国高投资、低消费经济增长模式的一个解释框架.世界经济.2006.8.

[4]贺铿.中国投资、消费比例与经济发展政策.数量经济技术经济研究.2006.5.

[5]邹卫星,房林.为什么中国会发生投资消费失衡.管理世界.2008.12.

[6.]孙国锋,王家新.消费、投资、净出口与经济增长――基于江苏省数据的实证分析.财贸经济.2008.12.

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［关键词］消费需求；经济增长；投资率；消费率

1 研究背景与问题提出

扩大内需包括扩大投资需求和扩大消费需求两个方面。扩大投资需求，就是要通过积极的财政和货币政策，激活国内投资市场，特别是固定资产投资；扩大消费需求，就是通过增收、扩大信贷等经济杠杆，激活国内消费市场，从而带动经济持续健康增长。南宁市增加固定资产投资和扩大内需、消费，同时充分利用北部湾经济开发和东盟—中国自由贸易区建成的机遇，着手打造经济起飞的平台。

2 南宁市固定资产投资与GDP的关系分析

2.1 固定资产投资周期与名义经济周期在大体上保持同步变动的趋势

从“十五”时期到“十一五”时期前三年(2006—2008)，南宁市经济平均增长速度较快而平稳，最小值8%，最大值14.6%；但是固定资产投资增长速度不均匀，最小值-7.55%，最大值51.74%。固定资产投资周期与名义经济周期在大体上保持同步变动的趋势，但又具有一定的差别。这主要表现在：第一，峰谷位置在时间上有所差别，经济增长往往滞后于固定资产投资一年达到峰值或是开始上升。第二，南宁市近10年来，全社会固定资产投资的波动幅度高于国内生产总值的波动幅度。以年度增长率的离差系数(标准差/均值)来衡量，1999—2008年南宁市固定资产投资的波动幅度(0.5048)是名义国内生产总值波动幅度(0.3685)的1.37倍，是实际国内生产总值波动幅度(0.3542)的1.43倍。

2.2 南宁市固定资产投资与GDP的关系检验

选择2000—2008的年度数据，并对南宁市固定资产投资和国内生产总值分别剔除固定资产投资价格指数和国内商品零售价格指数变动因素的干扰。

固定资产投资函数的选择：GDPt=B0+Bl×FAIr+ut

式中，FAI为南宁市固定资产投资额，GDP为南宁市生产总值，ut为随机误差。

2.3 南宁市固定资产投资与经济增长关系的协整分析

选择ADF检验南宁市固定资产投资与国内生产总值之间存在协整关系，结果是，在5％和10％的显著水平下，以AIC准则为标准，GDPt、FAIt都是I(1)变量，其一阶差分GDPt和FAIt均为平稳时间序列。选取Engle-Granger两步法(E-G)来进行协整检验，单位根检验结果表明南宁市固定资产投资与经济增长的时间序列均为一阶单整。即：GDPt～I(1)，FAIt～I(1)，因而可以进行协整回归，其结果如下：

GDPt=0.1526+2.151FAIt

(6.93) (21.86)

R2=0.899 DW=1.508

根据Durbin.Watson法对ut进行平稳性检验，结果显示两变量GDPt和FAIt是协整的，即南宁市固定资产投资与国内生产总值在这一时段存在稳定的长期均衡关系。

2.4 Granger因果关系检验

通过选取滞后长度，可以看出，原假设“GDP不是FAI变化的原因”和“FAI不是GDP变化的原因”均被拒绝了，说明两者存在着双向因果关系，即南宁市经济增长与固定资产投资增长存在着双向因果关系。

3 南宁市消费需求与GDP的关系分析

3.1 南宁市全市居民收入与消费水平稳步增长

近10年南宁市全市居民收入与消费水平稳步增长，但是农民收入和消费增长要相对缓慢，同时南宁市在全国所有省会中消费总额居于中等地位。

3.2 消费在经济增长中的比重逐步下降

消费需求是经济增长中份额最大，最稳定的需求期间，虽然南宁市的最终消费率呈下降趋势，但是在经济增长的三大需求中，始终占据主导地位，是拉动经济增长的份额最大的需求，是促进国民经济增长的主要动力。1999—2008年，南宁市最终消费率平均值为52.27％，同期的投资率平均值为27.1％，而净出口在GDP中所占的比重仅为3.2％。更重要的是，与投资相比，消费需求波动幅度较小，是经济增长中最为稳定的因素。消费需求的刚性决定了在GDP年新增额中，消费需求波动幅度远小于投资等其他因素，对经济增长影响惯性最大，因而，消费成为国民经济稳定发展的重要保证。

3.3 消费需求弹性表明最终消费对经济增长的拉动作用比较大

南宁市名义消费弹性系数在0.31~5.15，并且大部分都在2左右，且最小数值大于0.31，这说明南宁市消费富于弹性，国家实行扩大内需、刺激消费的政策可以很有效地促进经济增长。这期间，名义消费弹性系数平均为2.15，这说明我国名义消费每增长1％会带动名义GDP增长2.15个百分点。从总体上看，最终消费对经济增长的拉动作用比较大。

4 南宁市固定资产投资、消费需求与GDP的关系分析

4.1 南宁市固定资产投资率过高，增长速度过快

自1997年亚洲金融危机以来，南宁市的固定资产投资率在高位上持续提高，1999—2008年的平均投资率为50.2％，已经远远超出了全国的平均水平38％。工业化推动、城镇居民住房制度改革、积极财政政策、地方政府追求政绩、城市化水平加速是造成高投资率的主要原因，此外还有承接国际产业转移与高储蓄导致投资需求偏高。

4.2 南宁市投资与消费结构不合理

4.2.1 农村消费影响消费总量不足

农村消费需求主要是指农村居民满足消费需要并且具有货币支付能力的支出。目前，农村人口占南宁市人口半数以上，潜在的消费能力巨大。但是，由于农产品价格的低迷，农村社会保障体系缺乏等多种因素，农村居民消费不足。

4.2.2 收入因素影响了消费能力

改革开放以来，南宁市居民收入水平有了较大幅度的提高，但居民收入的增长速度还是远低于GDP增长速度，居民增收缓慢很大程度上影响了消费需求的扩大；居民收入差距扩大也导致消费需求不足，高收入阶层的平均消费倾向低，其消费需求逐渐接近饱和状态，消费增量低于收入的增量。低收入阶层边际消费倾向显著高于高收入阶层，但由于缺乏健全的收入补助机制，使得大量低收入阶层有消费欲望但缺少必要的消费能力，导致消费需求不足。

4.2.3 供给因素影响了消费意愿

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[关键词] 向量自回归（VAR）；脉冲响应函数；方差分解；Granger因果检验

[中图分类号] F064.1 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）07- 0047- 05

1 引 言

能源消费与环境问题是国际社会普遍关注的热点问题。目前由于过多地排放二氧化碳而导致的全球气候变暖问题已成为威胁人类生存和发展的关键因素之一。国际社会普遍认为减少温室气体特别是二氧化碳排放是解决该问题的最佳途径。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC，2007）第四次评估报告表明，在过去的100年（1906-2005年）间全球平均地表温度升高0.74℃；未来100年，全球地表温度可能升高1.6℃～6.4℃。IPCC第四次评估报告中指出，20世纪中期以来，全球平均气温的升高，至少在90%的可能性以上是由于人类活动排放的二氧化碳增多所致。[1]

控制温室气体的排放，防止全球气候变暖是全人类的责任，需要世界各个国家的共同参与和努力。在联合国的历次环境大会的推动下，缔约国先后共同制定并通过一系列重要文件，在缓解全球气候变化的过程中发挥了关键性的作用，尤其是《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》。中国属于《京都议定书》中的附件Ⅱ国家（即发展中国家），在2008-2012年间的第一承诺期内不承担减排义务，而主要工业发达国家要将温室气体排放量在1990年的基础上平均减少5.2%。《京都议定书》的正式生效给中国带来了数十亿美元的商业价值，加速了能源消费结构的转变，但同时也对中国环境保护提出了挑战。1978 年以来，我国经济保持持续高速增长，相应地与经济增长共同增加的是温室气体排放量的增加，特别是二氧化碳排放量的增加。到2011年，我国的人均碳排放量已达到欧洲水平。从全球的角度而言，碳排放量在2011年增长了3%，达到了历史的新纪录――340亿吨。我国也因碳排放总量而成为了2011年全球最大的污染国，全球29%的二氧化碳是我国排放的[2]。伴随着工业化和城市化进程的加快，未来温室气体的排放量仍会持续增加。但随着经济的发展，能源在经济活动中的作用日益明显。而能源的消费必然导致温室气体排放量的增加，以至于研究能源的消费、碳排放量之间的关系也成为研究的热点之一。因此，当前中国碳排放的相关问题成为众多学者研究的对象。控制温室气体的排放，研究我国碳排放量与能源消费和经济增长之间的量化关系不仅是实现可持续发展的需要，而且对于制定我国经济更好更快的发展策略具有重要意义。

本文立足于经济发展、能源消费和碳排放量之间相互关系的理论，基于宏观和动态的视角，运用VAR模型对我国经济发展、能源消费和碳排放量的短期和长期关系进行分析，并进行三者之间的Granger因果关系分析，是对“3E”系统理论实践运用的积极探索。

可持续发展理论最早是由美国世界观察研究所在20世纪70年代提出的。可持续理论的基本观点是既要满足当代人的需求，又不危及子孙后代的发展能力；既要保证适度的经济增长和结构优化，又要保持资源的永续利用和环境良好，从而做到环境与经济社会相协调，实现人口、社会、经济、资源、环境的可持续发展。

经济能源环境（3E）系统理论是在可持续理论的基础上发展起来的，是对可持续发展理论的具体化和操作化。人类对环境问题的认识是一个由浅入深的过程，最初把环境问题归结为道德原因，并用道德解释保护环境的必要性。随着研究的深入，人类构建了经济能源环境（3E）系统理论模型，多以国家为主体对一个国家或区域内的能源、经济、环境系统展开研究。考虑到实际研究需要，本文主要借鉴由宏观经济子模型、能源子模型和环境子模型构成的3Es-Model（Macroeconomic， Energy and Environments-Model）的思想，并将模型系统指标简化，即分别以能源消费量、国内生产总值GDP和碳排放量衡量能源、经济和环境，通过研究能源、经济和环境三者之间的关系，来预测能源消费量和碳排放量对经济发展趋势的影响。

2 样本选择与碳排放量的测算

“3E”理论是一个复杂的系统，为简单起见并结合实际需要，本文将用能源消费量ENE代表能源指标，碳排放量GAS代表环境质量指标，国内生产总值GDP代表经济增长指标。基于这一简化的“3E”系统，分析我国能源、环境和经济之间的关系。样本区间为1990-2010年，其中能源消费量ENE数据来源于《2012年中国统计年鉴》，单位为万吨标准煤；GDP是按照计算的实际GDP，单位为亿元人民币。由于经济发展过程中价格不断变化，以现价计算的单位碳排放量不能直接进行比较，所以需要采用不变价。计算方法：1990-2010年的GDP是按照1990年不变价计算的实际GDP，单位为亿元人民币。

本文采用的碳排放量是根据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）2006年公布的碳排放量计算指南缺省值，并结合中国统计数据，采用以下方法计算得到：

式中，GAS为碳排放量，单位为104（万吨）；Ck为能源消费量，按标准煤计，单位为104t（万吨标准煤）；Ik为能源碳排放系数，单位为（万吨/万吨标准煤）；k为能源总类，取为4类。

我国主要能源消费的碳排放系数来源于IPCC碳排放计算指南缺省值，原始数据以J为单位，为与统计数据单位一致，已将能量单位转化为标准煤，具体转化系数为1×104t标准煤=2.93×105GJ，各种能源的碳排放系数见表1。采用《中国统计年鉴》1990-2010年的能源数据，计算碳排放量时考虑以下几个方面：①只计算终端能源消费产生的碳排放量；②不计加工转换过程、运输和输配损失能源的碳排放量[3]。

3 碳排放量与能源消费和经济增长的VAR模型

3.1 理论描述分析

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【关键词】消费结构；产业结构；经济增长；Granger因果检验；向量误差修正模型

中图分类号：F20 文献标识码：A 文章编号：1006-0278（2013）04-033-01

一、文献综述及问题的提出

消费结构和产业结构的关系问题，是消费经济学和产业经济学的研究重点。不同的消费结构与产业结构对经济增长的贡献大小也不同，反过来一切决定和影响经济增长的因素都会不同程度上对消费结构与产业结构的变动产生影响。

二、研究方法与指标数据的说明

（一）研究方法

文章将采用Granger因果检验和向量误差修正模型来分析四川省消费结构、产业结构和经济增长之间的关系。

（二）指标的选取

文章中的经济增长变量用GDP表示，产业结构变量是指国民经济各个产业之间的组织和构成情况及所占的比重和相互关系。文章以PS为第一产业占地区GDP的比重，LS为第一产业就业人员占总就业人员的比例。文章采用以城镇居民食品支出占消费支出的比重来衡量消费结构，即城镇居民的恩格尔系数（EC）。

（三）样本的选取

所选变量的样本来自2011年《四川省统计年鉴》、CSMAR数据库，时间从1978年到2011年，其中GDP数据采用可比价数据，并做对数化处理。恩格尔系数是采用《四川省统计年鉴》中城镇居民家庭平均每人全年食品支出与城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的比值。

三、实证分析

为了研究四川省城镇居民恩格尔系数（EC）、第一产业占地区GDP的比重PS、第一产业就业人员占总就业人员的比例LS和Ln（GDP）的长期表现和短期效应，我们试着建立这四个内生变量的误差修正模型。

（一）数据的形态检验

对于时间序列的平稳性检验，文章采用ADF检验方法对LnGDP，LS，PS，进行检验。从检验结果可以看出LnGDP，LS，PS，EC的原序列是不平稳的。对原序列作一阶差分后，的序列是平稳的。

（二）Granger因果检验

Granger因果检验是另外一个有意义实证检验，因为它对于特定的序列的可预测性假设是一个特别有用的工具。这是其区别于经济学中因果关系的关键所在：一个序列Y是否有助于预测另一个序列X，而不是Y是否引起X。

这里我们对LnGDP、LS、EC、PS进行Granger因果检验。由检验结果可知：第一产业占地区GDP的比重Ps、第一产业就业人员占总就业人员的比例LS不是经济增长的格兰杰因果关系；反过来，经济增长也不是Ps的格兰杰因果关系，但却是LS的格兰杰因果关系。恩格尔系数是经济增长的格兰杰因果关系，但经济增长不是恩格尔系数的格兰杰因果关系。恩格尔系数反映的贫富情况，所以恩格尔系数对于经济增长有一定的预测作用。

（三）建立向量误差修正模型

误差修正模型是建立在向量自回归模型即VAR模型的基础之上的，所以我们首先以EC、PS、LS、Ln（GDP）建立VAR模型。VAR模型的一个重要问题是对滞后阶数的确定，由检验的输出结果可知：5个评价标准有4个是选择VAR（1）模型，从而我们确定对LnGDP，LS，PS，EC建立VAR（1）模型。

在VAR（2）的基础上我们对LnGDP，LS，PS，EC进行协整检验，看它们四个之间是否存在长期协整关系。我们这里用Johansen检验，Johansen检验有特征根迹检验和最大特征值检验。结果得出，LnGDP，LS，PS，EC存在协整关系，有且仅有一个。从而我们建立误差修正模型，取标准化协整向量，得到LnGDP，LS，PS，EC之间的长期均衡关系

LnGDP=-5.242699LS-1.863332PS+1.074231EC+10.60871

（0.47882）（0.46510）（0.42782）

[10.9492][4.00629][2.51092]

可以看到，经济的增长会受到滞后期的经济的影响；且经济增长的滞后一期、第一产业就业比例的滞后一期同样显著，这意味着产业的就业比例是存在滞后性的，就业比例与前期的就业比例有很大的关系。而对于恩格尔系数的估计，它在统计意义上不显著，表明其与经济增长、LS、PS的滞后一期以及自身的滞后一期都是不显著的，短期的恩格尔系数的波动与短期的经济增长、LS、Ps的波动无关，与LnGDP，LS，Ps，EC长期关系也没有关。

四、结论与建议

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两种方法相互印证，互为补充。本研究认为：地域和时间影响经济增长，中央和各省应因地制宜、因时而异地采取措施；在各类支出中，居民消费对各省经济增长率具有普遍影响；各地方政府支出对经济增长影响不同，中央应该对地方政府的消费和投资进行合理调控。

关键词：国内生产总值；政府消费；政府投资；居民消费；私人投资

中图分类号：F123.16文献标识码：A文章编号：1000-176X（2009）05-0012-06

一、引 言

保证中国的经济增长是当前工作的重点和难点，如果能协调好各类支出关系，将会达到事半功倍的效果。对经济增长的研究可以从生产、分配和支出三个角度，分别讨论这“三驾马车”与经济增长之间的关系。通常人们关注某种支出对经济增长的影响，如投资与经济增长关系，但是，在建设和谐社会和可持续发展过程中，思考各类支出之间的协同作用将更有意义。

科学合理地进行宏观调控是中央政府面临的一个现实问题。做好宏观调控工作必须在综合各方面情况的基础上，在纷繁的矛盾中发现并解决主要问题。目前，中央政府在稳定国内外经济主体对中国经济增长的信心方面成绩斐然，如果中央能保证在财政投资和货币政策决策上科学合理，政策效果将更加显著。目前中国各地情况千差万别，财政货币政策效果不一，如何了解实际情况，发现经济增长和经济发展中的主要矛盾，是中央政府进行宏观调控的首要工作。中央政府在经济增长问题上的困难是如何因地制宜采取措施。本文旨在从消费、投资及其内部构成之间关系上理解经济增长，为政府决策进言献策。

分别研究各类支出项目与经济增长之间关系的文献比较多，但是综合讨论各类支出项目对经济影响的文献仍然比较少。王小利（2005）研究了政府支出与经济增长的关系，并指出政府公共投资在短期内对经济增长影响不显著、政府消费支出对经济增长短期效应为正，从长期看，政府消费和投资支出对经济增长有一定的解释力［1］。其他有关研究也肯定两者之间的正向关系，如缪仕国、马军伟（2006）和张海星（2004），并且认为投资效率受地域影响，如李祯业、金银花（2006）［2］和胡琨、张维（2006）［3］。但这些研究仍然存在局限性：（1）只是证明地域是影响经济增长的一个因素，对政府决策的指导作用不明确。（2）各文献的研究通常采用一种方法，但是真正科学的研究可以殊途同归，不受研究方法限制。（3）没有综合研究政府消费、政府投资、居民消费、私人投资对经济增长的影响。（4）缺少对政府全部消费和投资支出与经济增长之间关系的比较研究。

本文依据中国31个省（市、区）1986―2005年的面板数据，运用面板数据分析和协整分析，从相对数变动和绝对数变动两个角度分析全国和各省的政府投资、私人投资、政府消费、居民消费与经济增长之间的关系。

二、指标、数据和变量的选择

我们选择按照支出法计算的国内生产总值反映经济增长。政府消费、居民消费来自国民经济核算中最终消费及构成。政府投资、私人投资根据相关指标计算得出。

政府消费是政府部门为全社会提供的公共服务的消费支出和免费或以较低的价格向居民住户提供的货物和服务的净支出。居民消费指常住住户在一定时期内对于货物和服务的全部最终消费支出。私人投资在此仅指私人固定资产投资，不包括存货投资。由于在法律上按照经济类型进行分类的对象只适用于企业，因此本文将政府投资分两部分计算。

本文选择的数据期间为1986―2005年度。数据主要来自中国经济信息网。由于获得的数据均以当年价格计算，考虑到地区之间通货膨胀差异，本文对所用数据缩减为1986年价格，国内生产总值用各地区国内生产总值指数缩减，对政府消费和居民消费分别用商品零售价格指数和居民消费价格指数调整，对政府投资和私人投资均用各地区固定资产投资价格指数缩减。对各个省份国内生产总值分别用各个地区支出法国内生产总值指数进行调整，对政府消费用商品零售价格指数进行调整，对居民消费用居民消费价格指数进行调整。

本文选择变量包括：

国内生产总值（GDP），政府消费（GC），政府投资（GI），居民消费（JC），非政府投资（PI），国内生产总值对数的一阶差分（DLGDP），政府消费对数的一阶差分（DLGC），居民消费对数的一阶差分（DLJC），政府投资对数的一阶差分（DLGI），私人投资对数的一阶差分（DLPI），地区因素固定效应（Ii，其中i=1，2，……31，表示31个不同地区），时间因素固定效应（Tt，其中t=1986，1987，……2005）。

三、模型Ⅰ――对经济增长率影响分析

1.区域面版数据模型的构建

本文首先进行区域层面的面板数据分析，构建包括31个省（市、区）的面板数据集，合计31组。每个面板数据集都包含变量GDP、GC、GI、JC和PI，横截面为31个地区，时间跨度为1986―2005年，共计20期，557个样本数据。

为了避免时间序列的非平稳性对模型的影响，有必要对数据进行单位根检验。在面板数据结构下，由于时间跨度较小，常规单位根检验的功效受到很大影响（Pierse and Shell，1995），本文使用了Levin，Lin & Chu t检验、Breitung t统计量检验、ADF-Fisher卡方检验以及PP- Fisher卡方检验等面板单位根检验方法，从多个角度对全部31个面板数据集中的5组变量及其对数差分变量进行Panel单位根检验。检验结果表明，DLGDP、DLGC、DLJC、DLGI、DLPI均拒绝了存在单位根的原假设，因此本文认为它们是平稳数列。根据数据特点我们建立如下模型：

DLGDPit=C0+C1i+C2iDLGCi+C3iDLGIi

+C4iDLJCi+C5iDLPIi+C6i（1）

即：

GDPGDP(-1)it=eC0×eC1i×GCGC(-1)C2i×GIGI(-1)C3i×JCJC(-1)C4i×PIPI（-1）C5i×et（2）

2.实证结果

上述模型考虑了地域、时间等固定因素对经济增长的影响，以下从全国和不同省份两个层面运用Pannel Data模型，以DLGDP为被解释变量进行分析，分析结果如表1和表2所示。

表1全国层面面板数据分析表

解释变量系 数标准误差t统计量概 率

C0.0124***0.00304.07590.0001

D(LGC)0.0669***0.01414.73780.0000

D(LGI)0.0473***0.00984.83350.0000

D(LJC)0.2968***0.026411.2240.0000

D(LPI)0.0439***0.00735.99190.0000

注：***、**和*分别表示系数在1%、5%和10%水平上显著；**表明系数在5%的水平下显著；*表明系数在10%的水平下显著，下表同。

表2 省级层面面板数据分析表

地 区DLGCDLGIDLJCDLPI

北 京0.1892**0.1178*0.2750***0.1051***

天 津-0.00660.05740.3493*0.0525

河 北0.04390.01740.2574*0.0378

山 西0.03860.1942***0.2930***0.0170

内蒙古0.2413**0.10470.3035-0.1001

辽 宁0.1907*0.03680.3294*0.0690*

吉 林0.10860.05030.20780.0201

黑龙江-0.11070.1836**0.4721***0.0653*

上 海0.15500.04910.1990-0.0079

江 苏0.16560.08030.4920**0.0084

浙 江0.01490.01030.10290.1128

安 徽-0.05670.01390.29150.0408

福 建0.1736*0.0614-0.28490.1153**

江 西0.09080.02740.3150**0.0419

山 东0.1763**0.05890.3649**0.0261

河 南-0.01200.02570.29760.0485

湖 北-0.05390.07230.5743***-0.0310

湖 南0.05430.0342-0.00160.1169

广 东-0.01950.02930.3213***0.0606

广 西0.3010***-0.1275**0.17980.0413

海 南0.0984-0.03270.25010.0353

重 庆0.0769-0.0716-0.16850.3085

四 川0.2673**0.0886**0.4337***-0.0121

贵 州0.01940.01540.1495**0.0486*

云 南-0.00090.02410.15730.0144

西 藏0.08480.1232***-0.10160.1116***

陕 西0.05330.08550.20930.1128*

甘 肃0.06810.10110.23550.1392**

青 海0.03550.10130.03400.0201

宁 夏-0.05150.10910.4480***0.0410

新 疆0.2045***0.0834-0.03360.0251

（1）全国层面分析

模型检验的F统计量值为24.78，在1%的显著性水平上我们拒绝所有系数同时为零的假设。Durbin-Watson检验统计量值为2.22，表明模型不存在序列相关问题。调整的决定系数为0.69，拟合程度比较好，被解释变量和解释变量之间存在结构影响关系。

所有变量显著性水平均在1%水平之上，变量系数均为正，因此从全国来看，提高政府消费、政府投资、居民消费和私人投资增长率都有利于提高经济增长率。政府投资弹性为0.047，私人投资弹性为0.044，居民消费弹性为0.297，政府消费弹性为0.067。政府投资弹性和私人投资弹性比较，两者相差不大，但由于中国现阶段政府投资基数大于私人投资基数，从绝对量对经济增长贡献角度考虑，如果相对增加私人投资，则效果更好。居民消费弹性是政府消费弹性的4倍，是政府投资弹性和私人投资弹性的7倍，因此，采取措施增加居民消费仍然是政府在经济增长决策方面的首要任务，在政府投资和私人投资冲突的地方，政府投资应让位于私人投资。

（2）省级层面分析

省级层面分析结果显示，F统计量值为10.28，所有系数同时为0的概率为0.00，DW检验统计量值为2.04，模型不存在序列相关问题。调整的决定系数为0.74，与前述全国层面模型比较，省级层面的模型拟合程度更好。进一步地，我们分地区说明各变量的弹性系数、地区固定影响系数和时间固定影响系数。

表2给出了系数在1%、5%、10%水平上显著的省份名单及变量回归系数。我们发现，北京的4个变量系数都显著，并且大于10%，北京任何类型支出对经济增长促进作用都非常显著；黑龙江、四川和辽宁有3个变量的系数显著，黑龙江提高政府消费增长率对经济增长率影响不显著，辽宁政府投资增长率对经济增长率影响不显著，四川私人投资增长率对经济增长率影响不显著。另外，辽宁政府消费、居民消费和私人投资变量系数的显著性水平比较高。

分析各省变量的弹性系数可知：湖北、江苏、四川、宁夏和黑龙江的居民消费弹性系数显著，并且均在0.4之上，北京、天津、河北、山西、辽宁、江西、山东、广东和贵州的居民消费弹性系数也显著，因此，在这些省份刺激居民消费有利于提高当地经济增长率；政府消费增长率变动对经济增长影响显著的地区包括北京、内蒙古、辽宁、福建、山东、广西、四川和新疆；政府投资增长率变动对经济影响显著的地区包括北京、山西、黑龙江、广西、四川和，其他地区政府投资变动对经济增长影响不显著；私人投资增长率对经济影响显著的地区包括北京、辽宁和黑龙江、福建、贵州、、陕西和甘肃。

地域因素影响经济增长率，影响结果如表3所示。影响最突出的省份是江苏和云南，其次是贵州、青海、新疆、北京、辽宁、山东；对其他省份而言，地域对经济增长影响差别很小。

时间也是影响经济增长率的一个因素，影响结果如表4所示。自1996年之后系数都小于1，而之前的年份系数都大于1；在近10年，2004年和2005年是经济增长最快时期。

表3 经济增长率的地域因素固定影响系数表

地 区系 数地 区系 数地 区系 数地 区系 数

北 京-0.0236上 海-0.0025湖 北-0.0017云 南0.0357

天 津-0.0019江 苏-0.0383湖 南0.0164西 藏-0.0028

河 北0.0085浙 江0.0109广 东-0.0004陕 西0.0051

山 西0.0034安 徽0.0096广 西0.0080甘 肃-0.0138

内蒙古0.0078福 建0.0126海 南-0.0051青 海0.0267

辽 宁-0.0233江 西-0.0038重 庆-0.0046宁 夏0.0047

吉 林0.0067山 东-0.0220四 川-0.0181新 疆0.0225

黑龙江0.0109河 南0.0119贵 州0.0212

表4经济增长率的时间因素固定影响系数表

时 间系 数时 间系 数时 间系 数时 间系 数

19870.017319920.00721997-0.03532002-0.0636

19880.092519930.06431998-0.06222003-0.0441

19890.089719940.09311999-0.07822004-0.0117

19900.015119950.06542000-0.05102005-0.0127

1991-0.00651996-0.02272001-0.0566

四、模型Ⅱ――对经济增长总量影响分析

前述建立的面板数据模型以经济增长率为被解释变量，仅仅进行了相对分析，为了弥补其不足，了解各变量水平值之间关系，我们在此尝试协整分析并建立误差修正模型。

1.协整分析

误差修正模型要求变量必须是同阶单整，我们对GDP、GC、GI、JC、PI分别进行了单位根检验，发现GDP、GC、GI是1阶单整，JC、PI是2阶单整，因此本文采用Engle-Granger两步法对变量GDP、GC、GI进行协整分析。如果它们之间是协整的，他们之间的协整关系就可以表示为：

GDPt=α+βGI+γGC+υt（3）

对上述模型残差进行单位根检验，我们发现υt构成I(0)过程，我们判断GDP、GC、GI之间存在协整关系。

2.误差修正模型

假设相对于理论均衡的非均衡偏离ECMt满足以下等式：

ECMt=GDPt-α-βGIt-γGCt（4）

则误差修正模型如下：

D(GDP)t=β1D(GC)+β2D(GI)+β3ECMt-1+εt（5）

对（4）式做参数变换为：

GDPt=-β3•α+β1GCt+β2GIt+(1+β3)GDPt-1-(β1+β3•γ)GCt-1-(β2+β3•β)GIt-1 （6）

3.实证结果

根据（4）式所列模型进行分析，结果如表5所示。检验结果显示，F统计量值为8.16，在1%的显著性水平下，我们拒绝所有系数同时为零的假设。调整的决定系数为0.64，被解释变量和解释变量之间存在结构影响关系，拟合程度也比较好。由于模型Ⅰ的分析表明江苏情况特殊，我们在此不研究江苏省情况。考虑到β3符号问题，以下分析不涉及湖北、江苏、江西、河南、重庆、贵州、、陕西和青海。

其他地区政府消费总量对经济增长总量影响情况是：北京、山东、海南和四川的政府消费系数β1为正，这些省份增加政府消费将增加国内生产总值，这一点与模型Ⅰ结论一致；在模型Ⅱ中湖北和广东两个省份政府消费量的回归系数均为负，说明增加其政府消费无益于国内生产总值总量增长，比前述经济增长率模型分析更进一步，在前述模型中，我们只发现广东政府消费增长率对其经济增长率影响不显著。

其他地区政府投资总量对经济增长总量影响情况是：北京、广东和四川政府投资系数β2为正，说明在这些地区增加政府投资总量将有利于增加当地经济增长总量，这也与模型Ⅰ分析结果一致。结合前述模型可知，广东政府投资总量增长有利于提高经济增长总量，不过广东政府投资增长率最好不要超过上年数；四川则应加大政府投资力度，以比往年更大的政府投资增长率进行投资。模型Ⅱ显示，山西、黑龙江和广西的政府投资总量对经济增长总量的作用效果不显著，与模型Ⅰ的结论不一致，对这些省份政府投资和经济增长之间的关系有待进一步分析。

表5 误差修正模型估计表

地 区

β1β2β3地 区β1β2β3

北 京1.116***

1.035***-0.839***湖 北-1.428**-0.5790.395

天 津0.797-0.003-0.071湖 南-0.1480.185-0.183

河 北0.0910.239-0.235广 东-0.236*0.558**-0.554***

山 西0.6850.593-0.058广 西0.912-0.097-0.073

内 蒙1.066-0.077-0.340海 南9.789*-0.193-0.261*

辽 宁-0.0510.059-0.086重 庆0.968-0.0180.039吉 林1.2160.001-0.216四 川1.066**1.823***-0.608***

黑龙江-0.1440.442-0.505贵 州1.2791.0760.127

上 海0.4020.271-0.154云 南0.4230.853-0.281

江 苏0.153-0.482**0.189*西 藏2.367-3.9230.082

浙 江-0.0450.227-0.167陕 西1.3120.4870.017

安 徽-0.4840.217-0.281甘 肃0.6860.648-0.331

福 建0.418-0.330-0.023青 海1.8923.4760.080

江 西1.2650.4120.112宁 夏5.1941.152-0.072

山 东0.333*-0.004-0.254新 疆1.1000.003-0.058

河 南0.267-0.2980.069

五、结论及建议

本文对政府投资、政府消费和居民消费、私人投资对经济增长的影响进行比较分析，通过构建全国和省级二个层面的面板数据，可以得到如下结论：

第一，全国层面分析表明，在中国无论是加大政府投资增长率、政府消费增长率、居民消费增长率还是提高私人投资增长率都有利于中国经济增长。本文的结论是私人投资增加1%，产出提高0.043%；政府投资增加1%，产出提高0.047%；居民消费增加1%，产出提高0.296%；政府消费增加1%，产出提高0.066%。

全国居民消费弹性远远高于政府消费弹性、政府投资弹性和私人投资弹性。在全球金融危机中中国要实现经济增长，从投资和出口导向的增长模式向私人消费拉动增长模式转变是合理的选择。

第二，地域因素影响经济增长率，尤其是江苏和云南。另外，除了北京、辽宁、山东、贵州、青海和新疆外，其他省份的地理因素对经济增长率的影响区别不大。时间因素也影响经济增长，2004年和2005年是近10年来经济增长的最快时期。

第三，省级层面研究政府消费与经济增长关系问题，两个研究模型都肯定了北京、山东和四川政府消费对经济增长的促进作用；内蒙古、广西和新疆仅是政府消费增长量对经济增长量有显著正向影响，他们的政府消费增长率对经济增长率没有显著影响；湖北政府消费增长率对经济增长率没有显著影响，但是其消费增长量对经济增长量却有显著的负向影响。除前述地区外，其他地区政府消费对经济增长都没有显著影响。

第四，省级层面研究政府投资对经济增长的影响表明，对北京和四川而言，无论是政府投资增长率对当地经济增长率的影响，还是政府投资增长量对当地经济增长量的影响都是显著的；广东政府投资增长率对当地经济增长率影响不显著，政府投资增长量对当地经济增长量影响显著。在山西、黑龙江、广西、的政府投资对经济增长的作用问题上，我们还没有得出确定的结论；除前述地区外，其他地区的政府投资对经济增长的影响都不显著。

第五，各地区居民消费增长率和私人投资增长率对经济增长率影响不同，湖北、江苏、四川、宁夏、黑龙江、北京、天津、河北、山西、辽宁、江西、山东、广东和贵州的居民消费增长率对当地经济增长率影响显著；其他地区影响不显著。在影响显著的地区，各地区的影响程度和显著性水平不同。私人投资增长率对经济增长影响显著的地区包括北京、辽宁、黑龙江、福建、贵州、、陕西和甘肃；其他地区私人投资增长率对经济增长影响不显著。

针对以上分析，本文提出如下建议：

第一，将增加居民消费作为实现经济增长的长效机制。居民消费对经济增长的贡献远远超过政府消费、政府投资和私人投资，制定有利于居民消费的政策措施，通过居民消费水平提高来实现经济增长是中国政府的明智选择，只有这样，中国居民才能从经济增长中获益，最终实现经济增长和居民消费增长之间的良性循环。北京、天津、河北、山西、辽宁、黑龙江、江苏、江西、山东、湖北、广东、四川、贵州和宁夏的居民消费对经济增长影响显著，影响程度排在前五位的地区是黑龙江、江苏、湖北、四川和宁夏。因此，政府的刺激消费政策应该至少要区分影响显著地区和不显著地区

两类情况制定，对影响显著的地区还要分别情况制定不同政策。

第二，在政府投资方面，大力增加北京和四川的政府投资，稳步增加广东政府投资；对山西和黑龙江、广西和的政府投资效率展开研究；对除北京、四川、广东、山西、黑龙江、广西和外的其他地区投资进行合理调控，因为这些地区政府投资对经济增长影响并不显著。在政府消费方面，大力增加北京、山东和四川的政府消费；稳定增加内蒙古、广西和新疆的政府消费；稳定或适当降低湖北政府消费增长率；对黑龙江，需要深入研究其政府消费和经济增长之间关系之后，再做决策。其他地区政府消费增长率可维持相对稳定。

第三，从实现经济增长的目的出发，各省可采取不同的措施。辽宁政府投资增长率可以维持不变或减少，政府消费增长率、居民消费增长率和私人投资增长率应当加大；黑龙江居民消费增长率和私人投资增长率可以增大，目前还不能对政府投资和政府消费增长率提出明确意见；四川在提高私人投资增长率上无须费时费力，政府消费增长率、政府投资增长率和居民消费增长率可以增加，并且政府投资增长率提高更有利于当地经济增长；山西应当增加居民消费；内蒙古应继续增加政府消费；江苏应增加居民消费，对增加政府投资，我们持怀疑态度，不应当增加政府投资；福建一方面应加大政府消费增长率，另一方面应采取措施增大私人投资规模；山东在政府消费和居民消费增长方面仍然大有可为，政府投资增长率和私人投资增长率则无需提高；广西应增加政府消费增长率，对政府投资变动，还没有明确的建议；贵州应采取措施扩大居民消费，提高私人投资增长率，而政府消费增长率和政府投资增长率则无需提高；工作重点是加大私人投资增长率；陕西和甘肃应增加私人投资增长率；新疆应增加政府消费增长率；天津、河北、江苏、江西、湖北和宁夏应努力提高居民消费增长率，政府消费、政府投资和私人投资增长率无需提高；广东应提高居民消费增长率，无需提高政府消费、政府投资和私人投资增长率，但政府投资总量却可以适当增加，其政府消费增长量若能减少将更有利于提高经济增长总量；湖北应提高居民消费增长率，不增加政府消费增长率。

第四，从私人投资对经济增长的作用看，中央可以引导私人更多地向北京、辽宁、黑龙江、福建、贵州、、陕西和甘肃投资，这些地区私人投资对经济增长影响显著。

参考文献：

［1］ 王小利.我国GDP长期增长中公共支出效应的实证分析［J］.财经研究，2005，（4）.

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［3］ 胡琨，张维.我国地区财政投资效应差异与地区经济差异［J］.科学学与科学技术管理，2006，(12).

［4］ 郭文轩，周雄飞，云伟宏，等.积极财政政策执行效果及隐忧问题研究――H省执行情况个案分析［J］.经济研究，2003，(4).

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［6］ 曾五一，赵楠.中国区域资本配置效率及区域资本形成的影响因素分析――来自区域面板数据的实证研究［D］.2005年中国经济学年会投稿论文.

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［9］ 王志涛.政府消费、政府行为与经济增长［J］.数量经济技术经济研究，2004，(8).

［10］ 杭斌，申春兰.经济转型中消费与收入的长期均衡关系和短期动态关系――中国城镇居民消费行为的实证分析［J］.管理世界，2004，(5).

［11］ 彭志龙.我国政府带动经济增长效应分析［J］.金融与经济，2004，(6).

篇13

关键词：能源消费 经济增长 关系

一、引言

2014年11月12日，中美两能源消费巨头再次发出了《中美气候变化联合声明》，美国计划于2025年实现在2005年基础上减排26%-28%的全经济范围减排目标，并将努力减排28%；中国计划2030年左右C02排放达到峰值且将努力早日达峰，并计划到2030年非化石能源占一次能源消费比重提高到20%左右。

该联合声明充分体现了两国要向能源合理利用、低碳经济转型、全球2℃温升目标作出长期努力的决心。能源不仅是国民经济发展的动力，而且是衡量综合国力和人民生活水平以及国家文明发达程度的指标。尤其是化石能源的供给不足、能源结构偏差、能源效率低下、破坏生态修复系统、环境压力增加等问题已经成为世界各国经济发展的瓶颈。能源消费促进了经济的增长，经济增长也推动着能源的大规模开发利用，同时随着经济的快速发展，必然面临不断增长的能源需求和能源稀缺的矛盾问题。

随着我国社会财富的不断增加，合理利用能源，保证经济的稳步发展，促进绿色GDP增长是当务之急。无论是发达国家或是发展中国家，能源消费和经济增长之间的关系都成为各国制定经济可持续发展战略的重要依据，正确认识并处理好二者之间的关系对于缓解或是解决能源瓶颈和生态压力问题，保持经济的持续稳步增长具有显著的重要意义。

一、能源消费与经济增长相关理论研究

关于能源消费与经济增长关系的理论分析，国内外学者主要基于经济可持续发展理论从技术进步、产业结构调整、外商投资、家庭消费等方面进行分析，讨论如何改变能源消费与经济发展现状，以实现经济平稳持续增长。

比如，在技术进步方面，李廉水等（2006）将技术进步分解为科技进步、纯技术效率和规模效率三个部分，发现技术效率是能源效率提高的主要原因，科技进步的贡献相对低些，但随着时间推移，科技进步的作用逐渐增强，技术效率的作用慢慢减弱。何小钢等（2012）延续了李廉水等（2006）的研究，发现到2012年为止，科技进步对能效提高的贡献超过了技术效率。

在产业结构调整方面，王强等（2011）针对产业结构对能源效率的影响进行了研究，发现中国第三产业较第二产业发展对能源效率提高具有更大推动作用，根据发达国家发展经验，中国第二产业发展对能源效率提高的抑制效应尚未显现，经济发展仍需粗放、耗能工业拉动，且中国能源消费过度集中于煤炭能源的结构特征会抑制能源效率的提高。McDermott，Rocha （2010）强调政府应充当科研机构与技术人才的沟通桥梁，企业在产业升级中拥有足够的知识实现产业升级转型，进而实现经济发展中能源的合理利用。Kohpaiboon， Jongwanich（2013）强调了产业升级对经济持续发展的重要性，认为产业集群是产业升级发展的结果，而非技术升级的前提条件，政府应该为前沿产业发展创造机会。

从外商投资角度，Pavlinek，Domanski等（2009）认为外商在资本和技术上的双方面投入为中欧汽车制造产业升级发挥了重要作用，FDI的引入要确保不以牺牲当地资源环境为代价，要确保实现资本和技术的双效吸收。

从家庭消费理论出发，Schubert Johannes等（2013）研究发现德国近50%的碳排放是由于私人交通造成的，这与城市和农村的不同的基础设施建设和职能分工有关，因此政府在制定降低碳排放政策时要考虑家庭结构的因素。

总体来说，国内外学者对于能源消费与经济增长关系的理论分析主要是基于循环经济理论，从促进两者和谐发展的因素入手分析的，这些理论分析从不同侧面对能源经济问题进行了分析，对日后的研究起到了携领启发的作用。

二、能源消费与经济增长关系研究的不同方法选择

纵观国内外学者对能源消费与经济增长关系的研究，主要采用计量模型分析、灰色关联度分析、脱钩系数法以及投入产出模型分析等方法，阅读相关文献发现，对于研究能源消费与经济发展关系这一课题基于不同理论、方法的论述对应着该课题研究的不同角度，从研究效果上来说各有千秋。具体来看有以下评述。

（一）基于计量模型的研究

Granger因果关系检验目的是要确定一个变量的滞后项是否包含在另一个变量的方程中，是检验经济变量间因果关系常用的一种计量经济学方法，其本质是用条件概率来定义因果关系。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫格兰杰（Clive W.J.Granger）所开创，进行Granger因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题，因此在进行Granger因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验。

有许多学者建立计量模型对能源消费与经济增长的关系进行了Granger因果检验，但是对于我国整体能源消费与GDP两对时间序列的因果关系研究上有不同的结论产生，杨宜勇等（2009）.王鉴雪等（2011）、戴新颖（2014）利用协整理论和误差修正模型ECM分析了我国能源消费与国内生产总值的数据，发现中国的能源消费与经济增长在长期内保持均衡状态且两者互为因果关系。然而，汪旭晖等（2007）、鄢琼伟等（2011）、张宝山等（2012）、王秀丽（2014）的Granger因果检验结果为能源消费对经济增长的单向Granger原因。马宏伟等（2012）以1978年-2008年样本区间数据为基础，利用Johansen协整检验法和基于向量误差修正模型的短期、长期Granger因果关系检验，发现我国经济增长、能源消费之间存在单向Granger因果关系，经济增长是能源消费的Granger原因。在短期内，以上学者普遍认为我国能源消费与GDP之间存在波动关系，不具有Granger因果关系。对于这种研究同一地区却得到不同甚至截然相反的结果的现象，很可能与学者选择不同时间跨度、不同时间间隔的数据有关，当然模型变量的不同选择同样也会造成对实证分析结果造成影响，但是由于Granger因果检验务必要求所检验的序列平稳，对于协整序列不可直接进行该检验，因此也不排除模型中存在错误的可能。

（三）脱钩系数法分析

脱钩理论简单来说就是原本具有依赖关系的两种事物随着时间的推移不再具有相依关系而实现独立发展，即实现了脱钩。基于这一理论对于能源消费与经济增长关系的研究，主要集中于如何选择和计算脱钩系数，何时或者说发展到何种程度即视为真正实现能源消费与经济增长的脱钩化等问题，就此，国内外也有不少学者基于不同时间范围、针对不同地域进行了相关研究。

针对如何选择和计算脱钩系数，判断脱钩状态或测度脱钩程度，当前所采取的方法主要有OECD开发的脱钩指数法以及Ta pio提出的弹性分析法，其中王远等（2010）.郭岩等（2013）、何剑等（2014）运用脱钩指数法计算了脱钩系数，但是由于脱钩指数法只能分辨出脱钩与非脱钩，无法准确判定脱钩的程度和类别而使其应用受到一定的局限，因此多数学者对Ta pio模型更为青睐，比如武红等（2011）、吴振信等（2013）、张小平等（2013）、盖美等（2014）均使用Ta pio弹性分析法来计算脱钩系数。

从能源消费与经济增长的脱钩分析成果上来看，脱钩指数越大，也就意味着经济增长相对于能源消费的效率越高，也就是实现了脱钩，反之，则定义为复钩，也就是说经济增长与能源消费依然存在依赖关系。王远等（2010）发现1990-2005年间江苏省能源消费与地区生产总值处于弱“脱钩”状态，进入2000年后，二者呈现出扩张性“复钩”趋势。武红等（ 2011）利用河北省1980年-2009年数据分析得出，1980年-2009年，河北省能源消费总量与碳排放总量的变动趋势近似，能源强度与碳排放强度的变动趋势近似，1980年-2009年期间，碳排放与经济增长的脱钩弹性指数类型、能源消费与经济增长的脱钩弹性指数类型在同年份表现完全一致，且在大部分年份指向弱脱钩状态。吴振信等（2013）、张小平等（2013）、郭岩（2013）、盖美等（2014）分别对北京市、甘肃省、青海省、辽宁省做了类似分析。

在国外学者的相关研究中，De Freitas， Luciano Charlita等（2011）探讨巴西从2004年到2009年经济增长率和C02排放之间的脱钩关系，2009年以后两者间脱钩显著。Baranzini， Andrea等（2013）研究了瑞士从1950-2010年期间能源消费与经济增长之间的关系，以1970年为界，能源消耗对经济增长贡献逐渐减弱，这意味着GDP增长与能源消耗之间可能趋向脱钩，节能减排的政策不一定对瑞士经济增长造成负面影响。

（四）投入产出分析

投入产出分析的理论基础是瓦尔拉的一般均衡理论，是通过编制投入产出表来实现的分析方法，投入表反映各种产品的生产投入情况，包括中间投入、最初投入等，支出表反映各种产品的使用去向情况，包括中间使用去向和最终使用去向。就能源消费与经济发展的研究来说，不少学者选取了经济发展中的某种环境、某个行业、某一因素来研究其对能源消费的影响，基于此建立数学模型，进行经济分析、政策模拟、经济预测等。

比如郎春雷（ 2012）就基于技术创新这一因素作为经济发展投入对能源消费影响因素进行了实证分析，发现技术创新对于能源消费弹性的确具有反弹效应，但由于目前中国整体的技术创新水平还未达到限值的阶段，因此加快技术创新水平是降低能源消费强度的重要手段。乌力吉图（ 2012）则从能源消费部门人手，编制各年间能源投入产出表，分析了我国各产业部门能源消费的结构、变化、效率、完全能源强度等，量化分析了能源消费型部门的生产用能源转变。陈琳（2013）从产业关联的角度出发，采用结构分解分析法（SDA）给出了中国1997年、2002年、2005年、2007年能源消费碳排放的投入产出分析模型。吴开尧等（ 2014）使用价值型能源强度作为中国经济产业能源制约程度指标，按照SEEA核算方法编制1997-2002-2007-2010年混合型能源投入产出可比价序列表。由以上文献可以看出，使用投入产出模型分析能源消费与经济增长关系的好处在于可以针对某一要素进行该要素对两者影响的特定分析，但是投入表产出表的编制方法很多，在选择上具有一定的自主性，这一点对研究结果的客观真实性会产生或多或少的影响。

同时，正由于投入产出方法的自主因素，利用这种模型进行针对某一变量变化途径的情景分析是不错的选择，比如曹俊文等（2012）就基于该方法对中国能源消费碳排放进行了情景分析，模拟了在不同经济增长方式情景下中国2020年能源消耗及碳排放情况，并由此对我国减排影响因素进行分析。

四、研究评述与未来研究趋势

为减缓全球温室效应的加剧，能源消费与经济增长和谐发展的问题备受各国政界人士以及业界学者的关注，从可持续发展理论出发深入研究能源经济问题，解决经济快速增长下能源的供给不足、能源结构偏差、能源效率低下、破坏生态修复系统、环境压力增加等问题，均是各界学者关注的重点。

篇14

关键词：电力 协整 误差修正模型

电力作为一种优质、便捷的能源，占我国终端能源消费的15%以上，在国民经济发展中占有很高的地位。当前我国电力供应十分紧张，客观地分析我国电力消费和GDP之间的协整和因果关系，对我国经济发展和电力能源发展有着重要的政策指导意义。

本文利用我国1971~2002年时间段内的国民生产总值（GDP）、全国电力消费总量（POW）的数据进行分析，数据来源于历年的《中国统计年鉴》以及《中国工业统计年鉴2003》，所有计算由Eviews3.1软件完成。

平稳性检验

首先，本文分别利用ADF（Augmented Dickey Fuller test）和PP（Phillips Perron test）单位根检验方法来验证时间序列的平稳性，结果见表1。ADF检验表明，水平序列LGDP（GDP的自然对数序列）与LPOW（POW的自然对数序列）无法拒绝不存在单位根的原假设，也就是说两序列均为非平稳序列；而一阶差分序列分别在10%和5%的显著水平上拒绝原假设，即它们的一阶差分序列为平稳序列，PP检验也在1%的显著水平上认为序列为一阶单整序列。

协整检验

平稳性检验验证了LGDP与LPOW同为一阶单整序列，需要进一步验证变量间的协整关系。以下分别采用两阶段法（EG法）和JJ法检验两个变量是否存在协整关系。EG检验随机项ADF值为-6.8182*，表明协整回归方程的随机项序列在1%的显著性水平下平稳，即LPOW和LGDP之间存在协整关系。JJ检验在1%的显著水平下（LR值为27.5218NS）拒绝没有协整关系，却无法拒绝（LR值为2.8628）至少存在一个协整关系，这表明在两个序列之间存在唯一的协整关系。因此可以进行下面的格兰杰因果检验，以及建立有效的误差修正模型。

格兰杰因果分析

对序列进行滞后期分别为1-5年的格兰杰因果检验。结果一致表明在滞后期1-5年内都无法拒绝GDP不是POW的原因（检验F统计量分别为：0.3577NS，0.1232NS，0.0967NS，2.1903NS，1.1573NS），相反在1%和5%的显著水平上拒绝了POW不是GDP的原因（检验F统计量分别为：4.3965**，3.5311**，3.7426**，3.8529**，5.2391*）。因此可以推断电力消费是经济增长的单向原因，然而无论是从短期还是长期来看，GDP都不是电力消费的直接影响因素。为进一步探讨研究，以下采用误差修正模型的方法做比较分析。

误差修正模型分析