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[摘要]以GDP为代表，利用时间序列分析和Granger因果关系检验理论，探讨石油消费总量与中国经济增长之间的Granger因果关系。通过分析发现，石油消费是经济增长的格兰杰原因，而经济增长并不是石油消费的格兰杰原因。根据数据处理结果，分析其产生原因，同时也为我国经济可持续发展给出了相应的经济政策建议。
[关键词]石油消费；经济增长；协整检验；因果检验
[DOI]1013939/jcnkizgsc201538020
1引言
石油是世界上最重要的不可再生能源之一，也是我们赖以生存的重要的物质条件之一。人们通过对石油进行加工提纯，可以提高社会劳动力、资本运作和其他生产要素的生产率，同时石油消费量的不断上涨对保障社会进步和经济发展起着举足轻重的作用。针对我国的经济发展速度和发展水平现状，国民经济的增长速度应该同石油消费的增长速度成正比，也就是说，随着石油消费总量的增加，国民经济发展水平也会相应的提高。
到21世纪初，我国石油地质储量累计探明为203亿吨，其中可开采石油储量探明为521亿吨，石油剩余探明储量占世界总储量的24%。我国也成为世界第二大经济体，在中国经济迅速发展的过程中，石油功不可没。这几十年来，我国的石油工业处于储存和产量相对稳定的壮年期。从地理位置来看，我国石油资源相对贫乏，分布不均，而且石油勘探程度低，不论是人均拥有石油可采资源量，还是人均产量，都远远低于世界平均水平。随着中国经济的发展进入城市化和工业化阶段，我国对石油消费的需求不断升级，石油问题已经成为影响我国国民经济和社会发展的热点和难点[2]。
2实证分析
21单位根检验
实证分析中，在大多数研究经济时间序列的情况下，需要对时间序列的平稳性进行检验。如果一个时间序列的均值或自协方差函数是时变的，即随着时间变化而改变，那么这个序列就是非平稳时间序列。通过单位根检验推断出单整的阶数。
当随机过程{yt}的数据生成过程服从于一个AR（p）过程的时候，我们可以将DF检验的检验模型扩展如下：
（1）yt=ρayt-1+[DD（]p=1[]i=1[DD）]αi△yt-i+εt
（2）yt=μb+ρbyt-1+[DD（]p=1[]i=1[DD）]αi△yt-i+εt
（3）yt=μc+βbt+ρcyt-1+[DD（]p=1[]i=1[DD）]αi△yt-i+εt
像这样通过增加变量的滞后项来消除残差之间的自相关，这种检验方法被称为ADF检验方法。本文选用1990—2013年我国石油消费总量和国内生产总值作为原始数据，如表1所示[3]。
为消除异方差性，数据都经过取自然对数处理，记为LnGDP和LnOM。LnGDP、LnOM非平稳，在进行协整分析之前，首先要检验二者的整性。对LnGDP、LnOM两个变量的ADF检验见表2。
22协整检验
协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述。非平稳经济变量之间存在的长期稳定的均衡关系称作协整关系。常见的协整检验方法有两种：E-G两步法和Johansen协整检验。本文分析的是两变量之间的协整关系，故采用E-G两步法，具体过程如下：
第一步，协整回归。用普通最小二乘法（OLS）估计LnGDP和LNO之间的方程。R2=0980354，DW=0468743。得回归方程：LnGDP=219LnOM-1125646。
第二步，保留该回归方程的残差并用进行单位根检验。如表3可知，残差平稳，则LnGDP，LnOM存在协整关系，即GDP与石油消费量之间存在着长期稳定的均衡关系。
23建立误差修正模型（ECM）
Engle与Granger于1987提出了著名的Granger表述定理：如果变量X和Y是协整的，则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述[4]。
由下表4可知，误差修正模型为：DLnGDPt=1853DLnOMt+0539ecmt-1，SE=0090338，DW=1122453，调整后的R2=-0938117，绝对值非常接近1，同时AIC，SC较小，说明修正模型估计结果较好。
在上面的误差修正模型中，差分项反映了短期波动的影响。GDP的短期变动可以分为两部分：一部分是短期石油消费波动的影响；一部分是偏离长期均衡的影响。误差修正项ecmt-1的系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。从系数估计值（0539）来看，当短期波动偏离长期均衡时，将以0539的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。
24Granger因果检验
Granger因果检验是经济学问题的实证研究中常用的方法[5]。在协整检验的基础上，我们就可以对1990—2013年中国石油消费与经济增长间的关系进行格兰杰因果关系检验，检验结果见表5。
由结果可知，LnOM是LnGDP的格兰杰原因，LnGDP不是LnOM的格兰杰原因。
由上述因果关系的分析可知，从长期趋势分析，石油消费量的增长，是国家经济增长的格兰杰原因，而经济增长并不是石油消费量增长的格兰杰原因。
3结论
本论文以中国GDP和石油消费总量作为讨论对象，对1990—2013年样本区间内的石油与经济增长的关系进行实证研究。本文在利用单位根检验对变量平稳性考察的基础上，应用协整方法对变量的长期均衡进行分析，应用格兰杰因果检验方法对变量之间的因果关系进行经验性研究。通过因果关系检验，经济增长与原油消费之间存在着单向因果关系，经济增长对原油消费具有一定的依赖性，原油短缺将会对经济增长带来严重的负面效果。在1990—2013年样本区间内，石油消费是经济增长的格兰杰原因，但是经济增长不是石油消费的格兰杰原因[6][7]。
我国与发达国家相比，能源浪费严重、利用效率不高。因此，我们要优化能源结构和产品结构，节能减排，注重能源的清洁高效利用。把引进先进技术作为基础，保证在推进国家经济不断向前发展的同时，有效降低污染，提高利用率。探索出新的能源生产转换和使用形式，以环境友好型、节约型，高效型给老百姓提供安全的、清洁的、可靠的能源供应。
参考文献：
[1]刘宏杰，李维哲中国石油消费与经济增长之间的关系研究[J].国土资源情报，2007（12）
[2]王倩，阮蓉论中国经济增长与石油消费[J].经济师，2007（12）
[3]中华人民共和国国家统计局2014中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2014
[4]高铁梅计量经济分析方法与建模Eviews应用及实例[M].北京：清华大学出版社，2006
[5]李子奈，叶阿忠高等计量经济学[M].北京：清华大学出版社，2000
[6]Hoda HassaballaTesting for Granger Causality between Energy Use and Foreign Direct Investment Inflows in Developing Countries[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews，2013
[7]TChang，FGatwabuyege，RGupta，RInglesi-Lotz，NCManjezi，BDSimo-KengneCausal Relationship between Nuclear Energy Consumption and Economic Growth in G6 Countries：Evidence from Panel Granger Causality Tests[J].Progress in Nuclear Energy，2014
[关键词]石油消费；经济增长；协整检验；因果检验
[DOI]1013939/jcnkizgsc201538020
1引言
石油是世界上最重要的不可再生能源之一，也是我们赖以生存的重要的物质条件之一。人们通过对石油进行加工提纯，可以提高社会劳动力、资本运作和其他生产要素的生产率，同时石油消费量的不断上涨对保障社会进步和经济发展起着举足轻重的作用。针对我国的经济发展速度和发展水平现状，国民经济的增长速度应该同石油消费的增长速度成正比，也就是说，随着石油消费总量的增加，国民经济发展水平也会相应的提高。
到21世纪初，我国石油地质储量累计探明为203亿吨，其中可开采石油储量探明为521亿吨，石油剩余探明储量占世界总储量的24%。我国也成为世界第二大经济体，在中国经济迅速发展的过程中，石油功不可没。这几十年来，我国的石油工业处于储存和产量相对稳定的壮年期。从地理位置来看，我国石油资源相对贫乏，分布不均，而且石油勘探程度低，不论是人均拥有石油可采资源量，还是人均产量，都远远低于世界平均水平。随着中国经济的发展进入城市化和工业化阶段，我国对石油消费的需求不断升级，石油问题已经成为影响我国国民经济和社会发展的热点和难点[2]。
2实证分析
21单位根检验
实证分析中，在大多数研究经济时间序列的情况下，需要对时间序列的平稳性进行检验。如果一个时间序列的均值或自协方差函数是时变的，即随着时间变化而改变，那么这个序列就是非平稳时间序列。通过单位根检验推断出单整的阶数。
当随机过程{yt}的数据生成过程服从于一个AR（p）过程的时候，我们可以将DF检验的检验模型扩展如下：
（1）yt=ρayt-1+[DD（]p=1[]i=1[DD）]αi△yt-i+εt
（2）yt=μb+ρbyt-1+[DD（]p=1[]i=1[DD）]αi△yt-i+εt
（3）yt=μc+βbt+ρcyt-1+[DD（]p=1[]i=1[DD）]αi△yt-i+εt
像这样通过增加变量的滞后项来消除残差之间的自相关，这种检验方法被称为ADF检验方法。本文选用1990—2013年我国石油消费总量和国内生产总值作为原始数据，如表1所示[3]。
为消除异方差性，数据都经过取自然对数处理，记为LnGDP和LnOM。LnGDP、LnOM非平稳，在进行协整分析之前，首先要检验二者的整性。对LnGDP、LnOM两个变量的ADF检验见表2。
22协整检验
协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述。非平稳经济变量之间存在的长期稳定的均衡关系称作协整关系。常见的协整检验方法有两种：E-G两步法和Johansen协整检验。本文分析的是两变量之间的协整关系，故采用E-G两步法，具体过程如下：
第一步，协整回归。用普通最小二乘法（OLS）估计LnGDP和LNO之间的方程。R2=0980354，DW=0468743。得回归方程：LnGDP=219LnOM-1125646。
第二步，保留该回归方程的残差并用进行单位根检验。如表3可知，残差平稳，则LnGDP，LnOM存在协整关系，即GDP与石油消费量之间存在着长期稳定的均衡关系。
23建立误差修正模型（ECM）
Engle与Granger于1987提出了著名的Granger表述定理：如果变量X和Y是协整的，则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述[4]。
由下表4可知，误差修正模型为：DLnGDPt=1853DLnOMt+0539ecmt-1，SE=0090338，DW=1122453，调整后的R2=-0938117，绝对值非常接近1，同时AIC，SC较小，说明修正模型估计结果较好。
在上面的误差修正模型中，差分项反映了短期波动的影响。GDP的短期变动可以分为两部分：一部分是短期石油消费波动的影响；一部分是偏离长期均衡的影响。误差修正项ecmt-1的系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。从系数估计值（0539）来看，当短期波动偏离长期均衡时，将以0539的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。
24Granger因果检验
Granger因果检验是经济学问题的实证研究中常用的方法[5]。在协整检验的基础上，我们就可以对1990—2013年中国石油消费与经济增长间的关系进行格兰杰因果关系检验，检验结果见表5。
由结果可知，LnOM是LnGDP的格兰杰原因，LnGDP不是LnOM的格兰杰原因。
由上述因果关系的分析可知，从长期趋势分析，石油消费量的增长，是国家经济增长的格兰杰原因，而经济增长并不是石油消费量增长的格兰杰原因。
3结论
本论文以中国GDP和石油消费总量作为讨论对象，对1990—2013年样本区间内的石油与经济增长的关系进行实证研究。本文在利用单位根检验对变量平稳性考察的基础上，应用协整方法对变量的长期均衡进行分析，应用格兰杰因果检验方法对变量之间的因果关系进行经验性研究。通过因果关系检验，经济增长与原油消费之间存在着单向因果关系，经济增长对原油消费具有一定的依赖性，原油短缺将会对经济增长带来严重的负面效果。在1990—2013年样本区间内，石油消费是经济增长的格兰杰原因，但是经济增长不是石油消费的格兰杰原因[6][7]。
我国与发达国家相比，能源浪费严重、利用效率不高。因此，我们要优化能源结构和产品结构，节能减排，注重能源的清洁高效利用。把引进先进技术作为基础，保证在推进国家经济不断向前发展的同时，有效降低污染，提高利用率。探索出新的能源生产转换和使用形式，以环境友好型、节约型，高效型给老百姓提供安全的、清洁的、可靠的能源供应。
参考文献：
[1]刘宏杰，李维哲中国石油消费与经济增长之间的关系研究[J].国土资源情报，2007（12）
[2]王倩，阮蓉论中国经济增长与石油消费[J].经济师，2007（12）
[3]中华人民共和国国家统计局2014中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2014
[4]高铁梅计量经济分析方法与建模Eviews应用及实例[M].北京：清华大学出版社，2006
[5]李子奈，叶阿忠高等计量经济学[M].北京：清华大学出版社，2000
[6]Hoda HassaballaTesting for Granger Causality between Energy Use and Foreign Direct Investment Inflows in Developing Countries[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews，2013
[7]TChang，FGatwabuyege，RGupta，RInglesi-Lotz，NCManjezi，BDSimo-KengneCausal Relationship between Nuclear Energy Consumption and Economic Growth in G6 Countries：Evidence from Panel Granger Causality Tests[J].Progress in Nuclear Energy，2014