能源消费与经济增长关系的研究综述

摘要：随着温室效应加剧，学界对能源消费与经济增长关系的研究愈发增多。纵观国内外学者研究成果，研究方法、采样区域★、时间跨度、时间间隔的不同，会对分析结果造成质的影响。本文主要从理论研究、方法应用两方面评估了中外学者近五年来研究成果，通过概括、对比与反思，分析能源消费与经济增长关系的研究现状与趋势，并为该课题进一步研究进行了展望。

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웃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年能源ツ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。

横向对比相关文献可见，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态的历程分析，但对于能源消费与经济发展关系这种指标明确、变量清晰的研究课题，使用这种方法不免有些繁琐而分析效果未必明显。脱钩理论善于将某一特定区域能源消费与经济发展的相依关系等级化，可分为绝对脱钩、相对脱钩、挂钩（复钩）等，使分析结果更为直观，要进行能源消费与经济发展相依关系的因素分析，需要检验各个因素间的脱钩关系，分析结果往往不够全面。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。

在使用计量模型分析的研究中，无论是基于时间序列数据还是面板数据的分析，都存在研究对象一致但研究结果不同的现象，这与学者在研究中正常范围内对数据、模型的改变有关，也可能与部分学者理论认识不足而造成模型结果偏误有关，尤其是面板数据的模型分析具有二维特征，数据可挖掘信息增多，其独特的理论优势也有很大的研究空间，因此基于面板模型的计量分析和检验势必会发展成为能源消费与经济发展关系研究，特别是区域能源经济研究的主流思想，从而吸引越来越多学者的关注、探索和不断完善。