消费与经济增长的关系精选(九篇)

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第1篇：消费与经济增长的关系范文

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：

第2篇：消费与经济增长的关系范文

[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

第3篇：消费与经济增长的关系范文

［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

第4篇：消费与经济增长的关系范文

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。

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第5篇：消费与经济增长的关系范文

［关键词］ 能源消耗；GDP；协整分析；误差修正模型；预测

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 18. 034

［中图分类号］ F427；F124 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1673 - 0194（2012）18- 0062- 03

1 引 言

能源是人类活动的物质基础。在某种意义上讲，人类社会的发展离不开优质能源的出现和先进能源技术的使用。在当今世界，能源的发展、能源和环境，是全世界、全人类共同关心的问题，也是我国社会经济发展的重要问题。随着工业化进程的深入，能源的大量使用成为经济增长的推动力量。可见，经济增长与能源消费之间形成一定的互动关系。能源是经济增长的原动力，经济增长又拉动能源消费。能源消费分两部分：一部分是由生产技术水平所决定的能源消费，一般这部分能源消费与经济增长的关系在短期之内不会发生明显变化；另一部分是由管理水平、市场环境、产业结构等因素决定的能源消费水平，即体制性因素决定的能源消费水平。这部分消费可变性较大，引起能源消费与经济增长关系不稳定。

内蒙古是我国的能源大省，蕴含丰富的煤炭、天然气、风能以及稀土资源。其中煤炭产能居国内前列。依托自身的资源优势，同时占有临近东北老工业基地及华北京津经济发达的区位优势。最近几年资源转化的飞快发展支持了周边地区快速的经济发展，同时也实现了内蒙古资源优势向经济优势的转变。经过多年的开发建设，自治区建立起了煤炭开发、电力生产、天然气资源开发和利用为主体的能源经济体系。

本文拟从定量分析内蒙古的能源消费和经济增长入手，建立计量经济模型，运用回归分析和协整分析方法，分析1985－2010年内蒙古能源消费与地区GDP 增长的关系。通过对经济增长的预测结果间接估计能源消费总量变动趋势。

2 能源消费与经济增长的协整分析

从国内外研究成果看大多的研究模式是一致的，即用GDP数据代表经济发展，用能源消费总量数据代表能源消费，选用经济计量模型展开研究。

2.1 数据来源与处理

本文的分析数据来源于《2011年内蒙古统计年鉴》，其中能源消费总量以万吨标准煤为单位，GDP 以亿元为单位。1985-2010 年间中国国内物价变化很大，造成名义GDP与实际GDP 数值之间出现较大差异。由于能源消费总量是以万吨标准煤为单位，不包含价格变动的影响，因此在研究经济增长与能源消费关系时，应该选取扣除价格变动影响后的实际GDP。本文以1985年不变价格计算的实际GDP，用此实际GDP作为经济发展变量进行实证分析。

2.2 简单回归分析

为了深入分析内蒙古能源消费与GDP之间的关系，我们知道，GDP的增加与导致能源消费的增加，首先对两者进行简单相关分析。为消除数据间的较大变动，对数变化后能减少多重共线性和异方差对模型的影响，因此对两变量取对数。用Y表示能源消费，X表示实际GDP，lnY表示对能源消费Y取对数，lnX表示实际GDP值X取对数。以此利用Eviews 6．0进行一元线性回归，得到如下回归结果：

t＝（20．90）（19．56）

R2=0.94 DW＝0．167 （1）

在回归方程中，括号内表示系数估计的t统计量。从回归的结果来看，回归方程和系数都表现出高度显著。利用White检验统计量nR2对上述回归结果的残差进行检验，得到nR2＝1．93，说明在1％的显著性水平下不能否定原假设，即认为随机项中不存在异方差。但DW值为0．167，小于dL=1.302，说明残差序列存在正自相关。很明显，用简单线性回归分析不能有效解释能源消费和GDP 之间的关系。

2.3 协整分析

2.3.1 单位根检验

平稳性检验是检验时间序列数据的波动是否平稳。分别对变量lnY、lnX 的水平值及其一阶差分序列和二阶差分序列进行ADF检验，检验结果见表1。

从表1中可以看出，lnY和lnX，DlnY和DlnX的ADF统计量的值均大于1％～10％水平所以的临界值，无法拒绝原假设，即认为均为非平稳序列。lnY和lnX的二阶差分DDlnY和DDlnX的ADF统计量在1％的显著性水平下拒绝原假设，即认为它们是平稳序列。因此，检验结果表明lnY和lnX的二阶差分变量都是二阶单整序列I（2）。

2.3.2 协整检验

对于两个经济变量，有时虽然它们各自有各自的长期波动规律，但如果它们之间存在着一个长期稳定的比例关系，则它们是协整的。如果两组非平稳时间序列不存在协整关系，则根据它们构造出来的回归模型就可能是伪回归的。由于变量lnY和lnX是二阶单整序列，因此应该对其是否存在协整关系进行检验。本文选用EG两步检验法对二者进行检验。

第一步，建立DDlnY作为被解释变量，DDlnX作为解释变量的一元线性回归方程，回归结果如下：

第6篇：消费与经济增长的关系范文

关键词：信息消费；经济增长；格兰杰因果检验

中图分类号：F063.2 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2016）11-29 -03

一、引言

随着我国信息产业不断发展，信息基础设施不断完善，信息产品的供应日益增多，我国信息消费逐年增长。21世纪以来，信息消费每增加100亿元，能带动国民经济增长300多亿元；在美国、日本的人均信息消费支出分别为3400美元和2400美元，而我国仅为190美元，我国的信息消费有着巨大的发展空间。但是，就我国目前所处的发展阶段而言，信息消费与经济增长存在怎样的关系？在我国大力发展信息产业的背景下厘清二者之间的关系对于我国制定科学的经济发展战略、提高居民生活水平等方面具有重要的现实意义。

众多文献通过实证的方法研究我国居民信息消费。丁志帆（2014）运用数值模拟分析城镇居民信息消费的差异化福利效应，得出信息消费增速变动的福利效应有很明显的群体差异性。沈小玲、郑亚琴（2013）运用ELES模型，对我国城镇居民信息消费结构进行分析，研究表明消费结构地区差异明显，信息消费“棘轮效应”明显。叶元玲、赖茂生（2012）通过聚类分析，研究“十一五”前后各省农村居民信息消费的指标，剖析地区信息消费水平和信息消费意愿不平衡的原因。马哲明、李永和（2011）运用回归方程，分析农村居民信息消费与其收入的关系，得出1985-1997年，农村居民的收入决定其信息消费，1997-2006年，农村居民的信息消费决定其收入。尽管上述文献从不同角度、运用不同方法对我国居民信息消费进行定量分析，但他们的研究都没有从宏观角度研究我国信息消费与经济增长的关系。

本文采用1978～2014年我国居民消费和国内生产总值等数据，以柯布―道格拉斯生产函数作为模型，引入劳动投入、资本存量、技术进步和信息消费等要素组合，并通过协整分析和Granger因果检验进行系统的分析信息消费对经济增长的影响。

二、 研究方法及数据说明

（一）理论模型

本文以柯布―道格拉斯生产函数为模型的函数表达形式研究我国信息消费与经济增长的关系，并假定技术不变，即A为常数。生产函数可表示为：

Y（t）=K（t） αL（t） βAγIC（t） θ （1）

对（1）式求时间t的导数，则有：

（2）

增加满足标准假设的误差项和常数项，（2）式变为：

Yt=c+αKt+βLt+θICt+μt （3）

其中，Y代表总产出或实际GDP，K是资本存量，L是劳动投入，IC是信息消费。

Kt、Lt、ICt分别表示总产出、资本、劳动投入、信息消费的增长，α、β、θ分别表示资本、劳动、技术进步、信息消费对产出的弹性。

（二）数据来源与处理

本文在考虑信息消费约束的经济增长模型分析框架下，探讨我国信息消费与经济增长之间的因果关系。本文以我国1978-2014年度数据为样本，选取数据源于《中国统计年鉴1978-2015》进行相关的处理，具体处理如下：1.总产出（实际GDP）：将GDP数据用平减指数换算成以1978年不变价格计算的实际GDP；2.劳动投入（L）：采用全社会从业人员度量劳动力投入；3.资本存量（K）：采用永续盘存法。计算公式为Kt=It/Pt+（1-δ）Kt-1，其中，Kt是第t年以1978年不变价格计价的实际资本存量；It是以当期价格计算的投资额；Pt是第t年定基价格指数，δ参数是折旧率；4.信息消费（IC）：本文采用尹世杰的观点，以医疗保健、交通与通讯、文化教育娱乐用品与服务等信息消费含量高的消费作为信息消费的构成内容，并把每一年的居民信息消费总量折算成以1978年为基期的实际信息消费量。

三、 实证结果与分析

（一）单位根检验

由于本文所用的是时间序列数据，应该对数据进行平稳性检验以避免“伪回归”。本文采用五种方法进行水平序列和差分序列进行平稳性检验，检验结果如表1所示。

由表1可以看出不同的检验方法具有不同的检验效率，虽然五种单位根的检验上显现的结果有差异，但总体来看，可以认定四种变量属于一阶单整，即I（1）。

（二）协整检验

由于1nGDP、1n K、1n L、1n IC四个变量存在着一阶单整，所以判断它们之间可能存在着协整关系，即长期稳定关系。本文首先通过向量自回归（VAR）来确定最佳的滞后阶数，如表2所示。根据表2提供的各滞后阶数下五个指标的估计值及检验结果，初步确定VAR模型最佳滞后阶数为2阶。

基于VAR（2）模型，应用Johansen协整检验判断1nCDP、1nK、1nL、1nIC的协整关系时，确定滞后期为1。通过模型选择的联合检验，确定最佳的协整检验模型，Johansen协整检验结果如表3所示。

根据特征根检验和极大特征值检验统计的结果：在0.05的显著水平下不接受没有协整向量的原假设。这表明1978-2014年我国经济增长与居民信息消费、资本存量、劳动投入量之间存在着长期均衡关系，协整关系为：

1Ncdp=0.1871Nic+0.2041nK+0.7811nL

（三）格兰杰因果关系检验

通过协整检验的结果说明我国经济增长与居民的信息消费之间具有长期均衡关系，但是这种关系需要进一步采用格兰杰因果关系检验，结果如表4所示。可以看出，居民信息消费可以促进经济增长，而经济增长又会反作用于信息消费。

（四）差分分解分析

为了检验格兰杰因果检验结果的准确性，采用差分分解法进一步的验证。验证结果如图1和图2所示。

图1表明，信息消费的变化对经济增长的贡献度总体上低于20%；资本存量的变化对经济增长的贡献率却微乎其微；劳动投入量的变化对经济增长的贡献相对比较大，维持在20%左右。图2表明，经济增长信息消费变化的贡献率逐步上升，达到71%的峰值，此后开始下降；资本存量和劳动投入量对信息消费变化的贡献率从期初一直在增加，但资本存量的贡献率明显比劳动投入量的贡献率大。综合图1和图2分析，表明我国居民信息消费对经济增长的推动作用远小于经济增长对信息消费的拉动作用，我国经济增长更多地依赖劳动投入量，我国经济仍属于粗放型经济。

四、结论

本文在采用多变量的分析框架下，利用我国1978～2014年35年时间序列数据，通过Johansen协整分析、格兰杰因果检验分析和方差分解分析，对我国经济增长与居民信息消费之间的关系进行了分析研究，得出如下结论：1.我国经济增长与劳动投入量、资本存量、居民信息消费量之间存在着长期稳定的关系，居民的信息消费对我国经济增长的推动作用小于劳动投入量和资本存量的推动作用。2.我国经济增长与居民信息消费之间互为格兰杰因果关系。说明在经济增长和居民信息消费之间，二者可相互促进，因此在制定促进经济增长的政策方面应考虑到居民信息消费的作用。3.信息消费对经济的增长的贡献小于经济增长对信息消费增长的贡献，我国经济增长仍处于粗放型阶段，但以信息消费拉动经济增长仍具有一定的作用。

参考文献：

[1] 丁志帆.城镇居民信息消费的差异化福利效应研究[J].财经科学，2014，（02）：51-61.

[2] 沈小玲，郑亚琴.我国城镇居民信息消费结果分析[J].北方经贸2013，（11）：41-43.

[3] 叶元龄，赖茂生.我国农村居民信息消费需求的区域比较[J].情报杂志，2012，（05）：144-150.

[4] 马哲明，李永和.我国农村居民信息消费与其收入关系研究[J].情报杂志，2011，（11）：1701-1704.

第7篇：消费与经济增长的关系范文

文/王涵丽

【摘要】人类社会的进步离不开能源的支持，经济增长与能源消费之间具有紧密的关系。能源是经济增长的动力，经济增长又促进能源的消费。本文通过典型相关分析，研究经济增长对能源消费的影响。结果表明，经济增长特别是反映人民生活水平的人均可支配收入的增加，会带来能源消费量的直接增长，并据此提出相应建议。

关键词 经济增长；能源消费；典型相关分析

【作者简介】王涵丽，内蒙古财经大学硕士研究生，研究方向：西方经济学。

一、引言

伴随社会的进步，经济增长与能源消费的相互作用日益加深，二者相互促进，彼此制约。经济发展水平同能源消费之间的相互影响已然成为广大学者的研究热点。

第一，国家及人民对能源的需求受到经济快速增长的影响。长期以来，我国经济持续高速增长，工业得到较快发展，人民生活水平显著提高，极大地推动了我国对能源的需求。第二，科技的发展丰富了人们利用能源的途径。科技发展及人才培养，促进了人们对能源利用方法的改造，有助于提高能源利用效率。第三，能源的发展需要经济为其奠定物质基础。众所周知，相较于其他产业而言，能源产业所需要投入较大并且建设所需时间较久，这些建设所需资金全部来源于经济的快速发展。

社会、经济的进步促进了能源产业的发展，探讨经济增长和能源消费的相互关系，有助于提高我国能源利用效率，为我国经济、能源的协调发展提供政策参考。

二、我国经济增长与能源消费现状

总的来说， 2004～2014年，我国国民生产总值逐年递增，各产业生产总值均呈现增长趋势。

2012年我国GDP总值为519470.1亿元，比上年增长7.8%，其中第一二三产业GDP 增长率分别为4.5%、8.1%、8.1%。2013 年我国GDP 总值为568845.2亿元，比上年增长7.7%，其中第一二三产业GDP增长率分别为4.0%、7.8%、8.3%。2014年我国GDP 为636462.7 亿元，比上年增长7.4%，其中第一二三产业GDP 增长率分别为4.1%、7.3%、8.1%。第二三产业GDP增长强劲；相反，第一产业GDP增长缓慢，长期停留在较低平稳水平。

我国能源消费总量同样逐年递增。2012年我国能源消费总量增长率达到3.9%；其中，煤炭、石油、天然气、水电消费量增长率分别为2.5%、6.0%、10.2%、5.5%； 全国万元GDP 能耗下降3.6%。2013年我国能源消费总量增长率3.7%；其中煤炭、石油、天然气、水电消费量增长率分别为3.7%、3.4%、13.0%、7.5%；全国万元GDP能耗下降3.7%。2014年，我国节能减排有了重大进展，对煤炭资源的消费首次出现下降,能源消费总量增长率仅为2.2%；其中，煤炭消费量下降2.9%，石油、天然气、水电消费量增长率分别为5.9%、8.6%、3.8%；全国万元GDP能耗下降4.8%。我国对能源的消费量从高到低依次为煤炭、石油、水电、天然气。虽然2014 年我国对煤炭的消费减少，但我国的消费结构仍然是煤炭占据主导地位，并且其消费量显著高于其他能源、增幅最大，我国对煤炭的消费占消费总量的比例历年均达到66%以上。与之相比，我国对除煤炭外的一次能源（石油、水电和天然气） 的消费量增幅很小，对各类能源的消费仍然集中于高碳排放的化石能源，特别是对煤炭和石油的依赖很大，而低碳能源水电和天然气消费量及增幅均较小。

综上所述，我国GDP和能源消费量都呈现出逐年增长趋势，那么经济增长对能源消费量究竟有什么影响，下面用典型相关分析进一步阐述。

三、经济增长与能源消费的典型相关分析

（一） 变量选择及数据来源

经济增长指在一个较长的时间范围内，一个国家人均产出水平的持续增长，可以衡量一个国家或地区总体经济实力的增长速度。本文以经济增长作为第一组变量，通过以下四类共5个指标来体现。1.体现经济发展水平的指标：国内生产总值GDP，用X1表示。

2.体现产业结构的指标：第三产业总产值比GDP，用X2表示。

3.体现经济活跃程度的指标：固定资产投资，用X3表示。

4.体现生活水平的指标：人均可支配收入和全体居民消费水平，用X4和X5表示。

能源消费量反映一个地区在一定时期内消费的能源总量，用能源消费总量指标来反映，用Y表示，作为第二组变量。

本文选用1980～2014年年度数据，全部数据由国泰安数据库及2014年国民经济和社会发展统计公报获得。为消除量纲影响，采用标准化方法处理数据。

（二） 样本相关系数分析

从表1可以看出，反映经济增长的指标与组内的指标高度相关；第二组变量中只有一个变量。由表2可以看出经济增长与能源消费这两组变量间确实存在相关关系。能源消费总量与人均可支配收入相关性最高，相关系数为0.9858；其次是全体居民消费水平、国内生产总值和固定资产投资；相关性最弱的是第三产业占国民生产总值比重，相关系数为0.8681，虽然该相关系数最低，但相关性已经属于较强的。可见，经济增长与能源消费之间有较强的相关性。这里需要做的就是提取综合指标来代表这种相关性。

（三） 典型相关系数及显著性检验

由于代表能源消费的第二组变量中只有一个指标，所以本文只需要提取一对典型变量A、B。典型变量（A、B） 的相关系数达到0.996，P值小于0.05，说明在0.05的检验水平上A与B的相关关系显著，即可以用反映经济增长的第一组变量解释反映能源消费的第二组变量（见表3）。

（四） 典型相关模型的构建

spss输出的结果中包括经济增长和能源消费的非标准化典型系数和标准化典型系数。因为指标的种类繁多、复杂多样，有的还是不同质，即便是同一指标，在不同的行业，也会因其行业标准、重要性的不同而缺乏可比性，所以对指标进行标准化处理，使不同企业、不同指标间进行直接比较成为可能。标准化系数就是无量纲化后的数据分析结果，非标准化系数就是数据未经无量纲化得出的结果。基于以上原因，本文采用标准化典型系数进行分析。进而写出A （来自第一组变量组的典型变量）、B（来自第二组变量组的典型变量） 的典型相关方程，原始指标对它的典型变量的贡献大小由其系数大小来衡量。

经济增长的典型方程为： A=1.126X1 +0.156X2-0.229X3+2.320X4-2.277X5

可见，对A影响最大的是X4—人均可支配收入，然后影响度由大到小依次是：X5—全体居民消费水平、X1—国内生产总值、X3—固定资产投资和X2—第三产业占国内生产总值的比重。

能源消费的典型方程为：B=Y，Y完全影响B。

（五） 典型载荷分析

反映经济增长的第一组变量中，国内生产总值（X1）、第三产业总产值比GDP（X2）、固定资产投资（X3）、人均可支配收入（X4）、全体居民消费水平（X5） 与典型变量A 的相关系数分别为0.979、0.871、0.934、0.990、0.982，第一组中所有变量与典型变量A相关性均较高，且均与A正相关。其中，X4与A相关性最强，并且从前文的典型模型分析中可知X4在A中起主要作用。不难发现，X3与X5在A的典型相关模型中系数为负，但在此处，它们与A的相关系数却为正，这样的变量称为校正变量。第二组变量中只有能源消费总量Y一个变量，即Y与典型变量B完全正相关，Y在B中起完全作用。典型变量A与B相关系数为0.996，相关性很强。这表明，人均可支配收入X4的增加会直接促使能源消费总量Y的增加。

（六） 典型冗余分析

如果想考察构建的典型相关模型的解释能力，就需要进行典型冗余分析。表4反映了自身典型变量及配对典型变量分别解释各组变量总变异的比例。

由表4可知，A解释第一组变量总变异的比例为90.7%， B 解释第一组变量总变异的比例为90%；A解释第二组变量总变异的比例为99.3%，B解释第二组变量总变异的比例为100%。第一二组变量分别被其自身及其配对典型变量解释的百分比均较高，说明能源消费与经济增长可以很好地相互解释。

四、结论

总体来看，每组指标都与其典型变量高度相关，并且都能被典型变量很好的解释，这说明经济增长与能源消费确实会相互影响。具体来看，反映人民生活水平的人均可支配收入在A中起主要作用，它的增加会直接引起能源消费的增加；反映产业结构的X2变量对典型变量的贡献最小，并且该变量与典型变量的相关性最弱，故该变量的增加对能源消费的影响较其余变量弱。这表明，人均收入提高，人们对能源的消费越来越多；第三产业的发展并不会消耗太多的能源，所以和能源消费的关系并不太大。

减少对能源的消费量，应该从以下几点入手。

首先，随着城镇化发展、人均可支配收入的增加以及消费升级，城镇生活用能大大提高，生活用能占能源消费总量百分比进一步增加，因此“节能减排”应体现在工业生产及生活中。为减少生活用能，应鼓励居民更多的采用节能设备。人均收入的较快增长会滋生人们浪费能源的现象，社会应大力倡导勤俭节约的传统美德。

其次，着力调整我国产业结构。国家应出台相关政策促进第三产业的快速发展，逐步降低第二产业占国民生产总值的比重；通过学习国外先进技术及经验，引导企业创新，加快产业结构升级，利用科技和政策来降低对能源的消耗。

最后，新常态下，我国经济增长不再单单只重视量的增长，更多的要重视结构的优化。因此，我国的政绩考核制度也应进行改革，降低GDP在政绩考核中的百分比，从强调经济增长速度逐步转向经济增长质量。

参考文献

[1]孟军.内蒙古“金三角”地区经济增长与能源消费关系典型相关分析[J].内蒙古财经学院学报,2009,(4):107－109.

[2]宋梅,程青莉,高志远.河南省能源消费与经济增长关系关联分析[J].中国矿业,2012,(3):35－37.

[3]肖涛,张宗益,呙小明.经济区能源消耗与经济增长关系的实证研究[J].科研管理,2012,(4):139－146.

第8篇：消费与经济增长的关系范文

[关键词]河北省 能源消费 经济增长 协整检验 Granger因果关系

一、引言

在全球气候变暖的背景下,以低能耗、低污染为基础的"低碳经济"成为全球热点。2009年12月7日在哥本哈根召开的气候峰会上初步达成了《哥本哈根协议》,对各国环境经济政策的制定和完善产生了重要的影响。目前中国政府已结合经济社会发展规划和可持续发展战略,提出了到2020年中国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%的减排目标。各个国家和地区都在努力减少能源的使用量和提高能源的利用效率,以减少温室气体的排放,这就为以重工业为经济支柱的河北省带来了新的挑战。

河北省是能源生产和消费的大省,尤其是煤炭的使用量一直居高不下。据最新数据显示,河北省一次能源消费中煤炭占89.29%,而在化石能源―煤炭、石油、天然气中,煤炭的含碳量最高,每吨标煤含碳量是0.68吨,排放2.5吨二氧化碳;一吨标煤热量的石油含碳量大概是0.5―0.6吨,排放约1.9吨二氧化碳;而一吨标煤热量的天然气只排放1.4吨二氧化碳。煤炭使用量的居高不下位河北省发展低碳经济带来了挑战。因此要想在这样一个重工业地区发展低碳经济,必须要了解能源利用和GDP之间存在怎样的关系,才能够在不影响经济发展的前提下,利用合适的对策建议发展低碳经济。

表1 河北省1980―2008年GDP与能源消费

数据来源:《河北省统计年鉴2009》

本文从河北省的实际出发,通过单位根检验、协整分析和格兰杰(Granger)因果检验对河北省的能源利用和经济增长之间的关系进行实证分析,从中得到两者之间存在的关系,以此提出适合河北省发展低碳经济的对策建议。

二、研究方法和数据说明

1.研究方法。对时间序列数据进行因果性检验,序列的平稳性是研究的前提条件。对于平稳性检验本文采用单位根检验(ADF);协整检验采用EG(Engle-Granger)检验方法;因果关系检验,本文采用格兰杰(Granger)因果检验。

2.数据说明。本文选取1980―2008年间的数据作为样本空间。数据来源于《河北省统计年鉴》。用地区生产总值(GDP)表示经济增长,用能源消费总量(NY)表示能源的使用情况。

三、实证分析

1.平稳性检验。检验时间序列平稳性最常用的方法是单位根检验法,一个非平稳时间序列的一阶自回归模型的特征方程含有单位根,这样对时间序列平稳性的检验即转化为对单位根的检验,这里我们选取ADF检验。为了消除数据间的异方差现象,对数据进行取对数处理,用LnGDP代表对GDP取对数后的值,用LnNY代表对能源消费量NY取对数后的值。这种变换不会改变变量间长期均衡关系和短期稳定关系。

图11980―2008年GDP和NY取对数后的趋势

图1中,横坐标表示年份,横坐标表示LnGDP和LnNY的值。从图1中可以看出,两个序列都有随时间上升的趋势,并且包含常数项和趋势项,因此在ADF检验中应该包含这两项。检验的结果如下:

表2 LnGDP和LnNY的单位根检验

数据来源:《河北省统计年鉴2009》数据经eviews5.1计量软件分析整理所得

从表2可见,LnGDP和LnNY在经过二阶差分后,在滞后一期时,AIC和SC的值最小,所以选择滞后一期时的数值,ADF值分别小于5%显著水平的临界值,也就是说两个序列在95%的置信水平下是平稳的。由于序列之间存在同阶单整,因此这两个变量符合协整检验的前提条件,可以对其进行协整分析。

2.协整检验。本文应用协整检验方法是由Engle和Granger(1987)提出,又称EG检验法。这种协整检验方法是对回归方程的残差进行单位根检验。首先对两变量用OLS法构造一元回归方程,证明两者之间存在稳定的均衡关系,然后对因变量不能被自变量所解释的部分构成一个残差序列,对残差进行ADF检验,如果残差项是平稳的就说明变量间是协整的,表示存在一种长期的均衡关系。

以河北省的生产总值(GDP)表示因变量,能源消费量(NY)表示自变量,并对取对数后的值用OLS法构造一个一元回归方程。得到的方程为:

LnGDP=-13.29630+2.305968LnNY(1)

T=(-14.47093) (22.70127)

R=0.950216 R2=0.948373

式中参数都是显著的,R和R2也较大,说明模型整体上对样本数据拟合的比较好。但是前面验证出LnGDP和LnNY都是非平稳序列,因此这个方程有可能是谬误回归。从(1)式得到残差方程:

ei=LnGDP+13.29630-2.305968LnNY

采用ADF检验方法对残差ei进行平稳性检验,得到的结果显示为:残差序列检验T值为-4.041522小于5%显著性水平-3.587527的临界值,表明可以在95%的置信水平下拒绝原假设,则残差序列ei为平稳的时间序列。也就是说河北省的能源利用和GDP之间存在一种长期的均衡关系。

3.格兰杰(Granger)因果关系检验。协整检验可得出时间序列之间是否存在长期的均衡关系,序列之间的因果关系可用Granger因果关系检验法。其基本思想是:如果变量Xt是Yt的原因,则Xt的变化应先于Yt的变化。因此,在做Yt对其他变量的回归时,如果把Xt的滞后值包括进来能显著地改进对Yt的预测,则称Xt是Yt的Granger原因,否则称Xt不是Yt的Granger原因(邓翔)。

通过协整检验,表明能源消费和经济增长之间存在长期的协整关系,是一种长期的均衡状态,但是这种均衡状态究竟是能源消费作用于地区生产总值GDP产生的结果,还是GDP影响能源消费的结果?这需要通过Granger因果检验,验证LnGDP和LnNY存在怎样的因果关系。通过以上检验发现,当两个变量滞后一期时AIC和SC值较小,因此选择滞后一期时对两变量进行Granger因果关系检验。

表3 LnGDP和LnNY的Granger因果关系检验

从表3可以看出,在滞后一期的情况下,LnNY不是影响LnGDP的概率为0.06730,拒绝原假设,说明能源消费促进了经济的发展。在概率为0.99104的情况下,检验接受了LnGDP不是影响LnNY的假设,证明了经济增长不是引起能源消费的原因。因此,从检验中可以得到能源消费对GDP的单向Granger因果关系,GDP的增长对能源消费却不存在单向的Granger因果关系。

四、结论及建议

1.结论

通过协整分析得出能源消费和GDP之间存在长期的均衡关系,尽管短期两个变量之间可能出现波动,但是从长期来看两者是一种稳定的均衡状态。从Granger因果关系检验中可以得到河北省能源消费量的增加促进了经济的发展,而经济的发展却不是能源消费量增加的原因,由此可以得出能源消费与经济增长之间是单向因果关系的结论。

2.建议

从以上分析中我们可以得出,河北省经济的发展和能源的消费之间存在着紧密的关系,但是经济的发展不一定要用大量消耗一次能源来实现。因此在大力倡导低碳经济的今天,河北省要想在不影响经济发展的前提下发展低碳经济,就应该提高能源的使用效率、发展清洁能源和开发新能源。根据河北省的具体情况提出了以下几条建议:

(1)发展循环经济,提高能源的利用效率。

提高能源的利用效率,一方面可以相同的能源使用量产生更多的经济增长,减轻经济发展的能源压力;另一方面也有利于环保,减少温室气体的排放。最终达到能源利用和经济发展的一种长期稳定状态。而新技术和新设备的应用是提高能源利用的关键因素。新技术能够提高能源的利用率,新设备能够节能降耗,减少生产环节的浪费。再通过产业间能源的循环利用,减少生产环节的能源的浪费,对废弃物进行再利用,形成一种低投入、高产出、低污染的生产模式,以最低的能耗达到最高的产出。

(2)优化能源结构,大力开发新能源。

从全省能源消费结构看,河北省煤炭消费占绝对主体地位,石油次之,天然气最低。2008年,这一比例为89.9:9.3:0.8。一次能源的大量消耗不利于经济的可持续发展,而且在倡导低碳发展的今天这也将制约河北省经济的健康有序发展。河北省可以利用自身的优势,开发新能源无疑能为发展清洁能源注入新的“血液”。利用丰富的水资源开发水电能源,秦皇岛、唐山等地濒临海域有丰富的水电宝藏。张家口有丰富的风能资源可以利用风能发电,代替煤炭和石油在生产中产生作用。不但能够减少不可再生资源的使用量,还能够减少温室气体的排放。

(3)政府加大对政策的支持力度。

政府增加节能公共预算,支持节能项目的实施和节能技术的研究开发和推广应用。政府要对一些低耗能、低污染的企业给予有力的发展政策,鼓励这些企业的开发新技术,推进节能技术的发展。并且取缔那些高耗能、高污染,对GDP贡献率低的企业,使河北省发展成为环境友好型的省区。

参考文献:

[1]易丹辉.数据分析与EVIEWS应用.北京:中国统计出版社,2002.

[2]蔡鑫磊.我国能源消费与GDP的关系―基于时间序列的实证分析[J].经济问题,2010.5.

[3]彭建强.河北省能源安全问题研究.河北省社会科学研究院.

[4]陈英姿,李雨潼.低碳经济与我国区域能源利用研究[J].吉林大学社会科学学报,2009.3.

第9篇：消费与经济增长的关系范文

关键词：产业结构；能源消费；经济增长

0 引言

从2000年开始，我国经济进入明显的上升期，同时能源紧缩的现象也开始崭露头角。为了维持经济的增长速度，资金开始流向能源充分的西部省份，由此引发了内蒙古地区经济的高速增长。这种由于能源消费带动经济增长的方式也被称为“能源拉动型繁荣”。由于能源的稀缺性，中国能源紧缺的局势还会持续，同时内蒙古地区经济在能源支撑下的高速增长，短时间内不会改变。在产业结构调整的背景下，如何在降低能源消费的同时维持经济增长速度，将成为热点问题。本文先对内蒙古地区产业结构、能源消费与经济增长关系进行实证分析，意图从长期的和动态的角度寻找能源消费与经济增长的关系，为缓解内蒙古地区能源消费与经济增长之间矛盾、改变粗放型增长模式提供建议参考。

1 模型的构建

新古典经济增长模型关注的焦点是经济增长的直接原因，在其假设的条件下，将能源消费也作为一种生产投入，计入到生产函数中，得到的生产函数为：

（1）

K表示资本，L表示劳动力，E表示能源消费，ε为随机误差项。

如果采用科布——道格拉斯生产函数的形式则可以表示为：

（2）

为了避免异方差，两边取对数展开为：

（3）

引入时间维度，则模型变为：

（4）

相应地，当引入第一、二、三产业时，用Y1，Y2，Y3分别表示第一、二、三产业的增加值，用K1，K2，K3，L1，L2，L3和E1，E2，E3分别表示三次产业的资本、劳动力投入和能源消费。

2 数据来源

本文数据主要来源于各年的《内蒙古统计年鉴》；利用的分析软件是Eviews5.0。

在充分考虑数据的可获得性，本文选取了内蒙古地区1995-2010年各产业的数据作为原始的分析数据。为了保证数据统计口径的一致性，减小由于数据的误差带来的影响，有关能源消费（Et）的数据是利用《全区能源平衡表（标准量）》换算得出的（单位：万吨标准煤）；资本投资（Kt）统一采用各年的固定资产投资净额（单位：亿元）；劳动力投入（Lt）为各年各产业的就业人数（单位：万人）；各产业经济增长（Yt）为各年的GDP以1955年为基数的调整值，以去除可能的通货膨胀的影响（单位：亿元）。

图1 第一产业经济增长、资本投资、劳动力投入与能源消费的水平变化趋势图

3 实证检验与分析

3.1 单位根检验

为了判定时间序列数据的平稳性，即时间序列的均值或协方差是否随着时间的变化而变化，首先进行单位根检验。

图2 第二产业经济增长、资本投资、劳动力投入与能源消费的水平变化趋势图

图3 第三产业经济增长、资本投资、劳动力投入与能源消费的水平变化趋势图

表1内蒙古地区三次产业经济增长、资本投资、劳动力投入

与能源消费的单位根检验结果

由表中数据可知，大部分时间序列变量是一阶平整的，个别为二阶平整的，因此还要进行协整检验。

3.2 协整检验

要检验变量间是否存在协整关系，本文主要采用E-G两步检验法进行协整检验。

其结果如下：

表2 三次产业经济增长、资本投资、劳动力投入与能源消费的残差序列协整检验结果

三次产业的协整方程为（括号内为t统计量）：

（5）

（6）

（7）

结果表明，三次产业的经济增长与资本投资、劳动力投入均成正相关关系。第一产业劳动力投入前面的系数大于1，说明劳动力的简单投入能促进经济的快速增长。第二产业能源消费前的系数大于1，说明第二产业经济的增长还是要靠能源和劳动力的大量投入得以实现。三次产业能源消费前面的系数均为正数，说明能源消费随着经济的增长而增加的趋势仍将持续。

3.3 格兰杰因果关系检验

协整检验并不能说明变量间的因果关系，故现进行格兰杰因果检验。

表3 三次产业经济增长与能源消费、资本投入、劳动力投入

之间的格兰杰因果检验结果

有表中数据可知，第一产业的经济增长与能源消费存在双向因果关系，同时存在由资本投资到经济增长和经济增长到劳动力投入的单向因果关系；第二产业存在由能源消费到经济增长的单向因果关系，同时存在由经济增长到资本投资和由劳动力投入到经济增长的单向因果关系；第三产业仅存在由资本投资到经济增长的单向因果关系，其他不存在因果关系。

3.4 脉冲响应分析

为了进一步考察变量之间长期、动态的关系，对各产业能源消费与经济增长的VAR模型进行脉冲响应分析。横轴表示冲击作用的滞后时间，纵轴表示在误差项上施加一个标准差大小的冲击后，内生变量在当期和未来的响应程度。图中实线表示脉冲响应函数值，虚线表示两倍标准的置信带。

图4 第一产业经济增长对能源消费的响应

图5 能源消费对第一产业经济增长的响应

图6 第二产业经济增长对能源消费的响应

图7能源消费对第二产业经济增长的响应