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我國城市化、產業結構與能源消費的實證研究

2020-03-13 01:05:43黃燚平
廣西質量監督導報 2020年3期
關鍵詞:優化模型

黃燚平

(吉林財經大學研究生院 吉林 長春 130117)

一、研究方法與數據

(一)計量經濟模型

本研究旨在考察面對來自城市化(Q)、產業結構優化(S)的沖擊,能源效率(P)的短期和長期效應是怎樣變化的。考慮柯布-道格拉斯生產函數:

Y=ALαKβ

其中,Y為實際總產出,L和K為勞動力的投入量和資本的投入量,α和β為勞動力和資本的產出彈性系數,A為除勞動力和資本以外的影響產出Y的因素。

測度經濟發展的指標,除了實際總產出Y,還可以用效率指標,如單位GDP能耗等;而一般認為A主要是綜合技術水平、城市化水平、產業結構優化等因素,假定城市化、產業結構內生,除此之外包括技術進步等因素外生,所以A可進一步分為產業結構和其他以外的因素:

(1)

其中,A0為其他因素,S為產業結構,Q為城市化水平,θ1為產業結構的參數,θ2為城市化水平的參數。所以,式(1)也可進一步改寫成:

(2)

其中,Pt為單位GDP能耗。式(2)即為本研究所采用的經濟模型的一般形式,但為了消除異方差并保證差分之后的序列有良好的經濟意義,對式(2)兩端同時取自然對數,令μt=lnA0,可以得到:

lnPt=θ1lnSt+θ2lnQt+μt

(3)

式(3)即為研究采用計量模型的主要形式,其含義是:決定單位GDP能耗高低的因素是城市化水平和產業結構。

(二)研究方法

首先對上述式(3)經濟模型的三個變量,分別進行ADF單位根檢驗,避免偽回歸問題;其次對三個變量進行Johansen協整關系檢驗,其中主要包括兩步:一是建立無約束的向量自回歸模型VAR,設置最大滯后期數為5,然后根據AIC和SC最小信息準則,確定最優的滯后期數,把最后滯后期數減1作為Johansen檢驗的滯后期數;二是,通過對5種形式的檢驗,確定模型是否包括截距項和趨勢項,然后根據AIC和SC最小信息準則,確定最優的誤差修正模型VECM,進而確定最優的檢驗形式。最后,基于最優誤差修正模型進行短期和長期Granger因果關系檢驗。

(三)數據

本研究選取了單位GDP能耗、城市化水平、產業結構這三個變量,收集了1990-2017年的時間序列數據。對于單位GDP能耗,是能源消費總量和國內生產總值這兩個指標計算出來,首先以1990年GDP作為不變價格,計算了1990-2017年的實際GDP,來剔除通貨膨脹因素的影響,用每一年的能源消費總量/當年的實際GDP得出各年的單位GDP能耗。對于產業結構優化,用各年的第三產業產值和第二產業產值的比值來衡量;最后,對于城市化水平,數據主要來自國家統計局網站。

二、實證分析結果

(一)ADF單位根檢驗

本文采用Eviews 8.0來進行計量分析檢驗。對單位GDP能耗Pt、產業結構優化St、城市化水平Qt這三組數據取完自然對數之后進行ADF單位根檢驗,結果表明,水平序列中有兩個是非平穩序列,而一階差分序列在5%顯著水平下都是平穩的,因此這三個變量都是一階單整I(1)的。

(二)Johansen協整關系檢驗

由于OLS要求時間序列數據是平穩序列,而上述ADF單位根檢驗結果卻是一階單整序列,因此,要對所有變量進行Johansen協整關系檢驗以避免偽回歸問題。由于無約束向量自回歸模型VAR確定的最優滯后期數為2,所以相應地,Johansen檢驗的最優滯后期數為1-1。

從檢驗結果可以看出在任何一種可能形式下,在5%顯著水平下,每一個向量都至少存在一種協整關系。為了盡量保證結果的客觀性,確定最優模型形式,本文分別建立了滯后階數為1的5種可能形式相應的誤差修正模型。經過識別,最優誤差修正模型均為“序列和協整方程存在二次趨勢”。相應地,反應變量之間長期均衡的協整關系的協整方程為:

LnPt=-0.040LnSt+0.816LnQt-0.054T-1.101

[0.248] [-2.547]

其中,T表示時間趨勢,[ ]內表示t統計量。以△lnPt為因變量的誤差修正模型估計結果為:

ΔlnPt=-0.260ECt-1+0.659△lnPt-1-0.168△lnQt-1-0.087

[-4.411] [5.790] [-1.191] [-0.843]

△lnSt-1+0.001T-0.013

[0.786] [-1.181]

由協整方程可以看出單位GDP能耗與城市化率顯著成正相關,誤差修正項ECt-1的系數顯著為負,符合反向調節機制。但協整方程的參數顯著并不必然意味著自變量對因變量產生影響,并且協整方程反映的是長期均衡關系,因而還需要對短期和長期的Granger非因果關系分別進行檢驗。

(三)Granger非因果關系檢驗

經檢驗,短期不存在Granger非因果關系。之后進行長期Granger非因果關系檢驗,該檢驗通過對最優誤差修正模型的誤差修正項與自變量滯后項的聯合顯著性進行了Wald檢驗,考察了各向量之間的長期Granger非因果關系,得出:

首先,在5%顯著水平下,產業結構優化ΔlnSt和城市化率ΔlnQt不是單位GDP能耗ΔlnPt的長期Granger原因的原假設被拒絕。在長期,產業結構優化和城市化率提高都會對單位GDP能耗產生顯著影響,但在反映長期均衡關系的協整方程中,從參數的符號可以看出,產業結構優化ΔlnSt對單位GDP能耗ΔlnPt產生顯著的負效應,而城市化率ΔlnQt對單位GDP能耗產生顯著的正效應。

其次,對于另外兩個分別以ΔlnSt、ΔlnQt為因變量的方程而言,在5%的顯著水平下,另外的兩個自變量均不拒絕不存在因果關系的原假設。這意味著單位能耗、城市化并不能很好地影響產業結構優化,同時,單位GDP能耗以及產業結構優化對城市化進程的推進也不存在長期效應。

三、結論

本文以生產函數為基礎,構建了一個包括城市化率、產業結構和單位GDP能耗的增長模型。對1990-2017年相關數據的時間序列進行檢驗,最后得出結論:

第一,從長期來看,前期產業結構優化即高級化會對降低單位GDP能耗產生一定的作用,但是這種作用并不持續,在中后期卻會增加單位GDP的能耗;城市化水平的提高,不可避免地需要加大城市建設的力度,這就從一開始就會加重單位GDP能耗。這就出現了諸多目標之間的矛盾:一方面,從粗放型生產轉化成集約型生產,建設資源節約型、環境友好型社會,一直是我們當前階段的目標,要想實現這個目標,必須提高能源效率,減少能耗,而產業結構優化和城市化長期卻會使當前形勢惡化;另一方面,當前經濟正處于產業結構轉型和升級時期,產業結構轉型升級勢在必行、迫在眉睫,城市化又是隨著一個國家或地區社會生產力的發展、科學技術的進步以及產業結構調整之后的必然結果,這些勢必又會阻礙能源效率的提高,加重單位GDP能耗。

第二,這些變量之間存在矛盾:若采取有利于產業結構優化以及提高城市化的措施,在長期將會不利于節約資源,提高能效。若要降低單位能耗,長期又需要中斷產業結構調整升級,抑制城市化進程,這將不利于我國的經濟社會的發展。因此,政府要想通過優化產業結構,加速城市化進程進而實現降低能耗的方法是行不通的,反而會適得其反。要想同時實現這三個目標,必須尋找新的更好地降低能耗,提高能效的途徑,而且使它所產生的效果能超過產業結構和城市化的總效應,這樣便能實現三者之間的均衡。

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