东北三省能源消费和经济增长关系研究——基于面板数据的实证分析

崔明欣，刘 超

(东北石油大学 经济管理学院，黑龙江 大庆 163318)



●能源与环境问题研究

东北三省能源消费和经济增长关系研究
——基于面板数据的实证分析

崔明欣，刘 超

(东北石油大学 经济管理学院，黑龙江 大庆 163318)

本文通过选取中国东北三省1990-2013年的数据，运用面板单位根、面板协整、广义修正最小二乘(FMOLS)和基于面板的误差修正模型，对中国东北三省能源消费和经济增长关系进行实证分析。结果表明：从异质面板的分析结果看当黑龙江、辽宁和吉林每增加1%单位能源消费时，对应的经济增长上升0.43%、0.478%、0.442%；从同质面板的角度分析，当东北三省每增加1%单位能源消费时，对应的经济增长上升0.45025%。从短期来讲，能源消费和经济增长不存在因果关系；从长期来看，能源消费和经济增长之间存在双向因果关系。最后提出了发展集约型发展模式、增加能源利用效率、加大能源储备和供给能力、大力发展服务业等建议。

经济增长;能源消费;FMOLS估计;面板单位根;面板协整

一、文献回顾

能源消费和经济增长关系开始受到广泛关注是源于Kraft和Kraft(1978)的开创性研究。他们通过研究美国1947～1974年的GNP和能源消费数据，发现仅存在从GNP到能源消费单向的因果关系，建议政府应该采取节能政策。但随后通过模拟技术，Akarca和Long证实Kraft和Kraft(1978)的结果是伪造的。

Ozturk和Ozturk&Acaravci总结了能源与经济增长关系四个可能的假说。

第一种假说称为“中立假说”，意思是能源消费和经济增长之间没有因果关系。如果这不是个例，能源消费保守或扩张性政策可能会对经济增长产生不利影响。根据Belloumi研究发现，能源对经济增长中性影响的主要原因：能源成本可以忽略不计，因此不太可能对经济增长产生显著的影响。能源消耗对经济增长可能的影响取决于经济结构和相关国家的经济增长水平。随着经济的发展，其生产结构可能转向对能源没有太大依赖的服务业。

第二种假说是“保护假说”，即存在从经济增长到能源消费的单向因果关系。这意味着，一个国家可以实现节能减排和环境友好型政策，而不会对经济增长产生不良效应。

第三种假说是“节能导向型经济增长假说”，存在从能源消费到经济增长的单向因果关系。在这种情况下，政策制定者会特别关注能源的使用限制，因为这一行为在某种程度上可能会阻碍经济增长。这一假说的支持者认为，能源是生产的重要投入，并作为土地，劳动力和资本的一个基本补充因素。在这种情况下，能量又被认为是经济增长的一个限制因素。

第四种假说是“反馈假说”，即能源消费与经济增长之间的双向因果关系。能源消费和经济增长既相互联系又相互补充，这使得二者的关系相得益彰。

因果关系问题受到广泛关注，主要有两个原因：一方面是由于能源消耗和资源匮乏，另一方面是由于气候变化急需出台关于减少温室气体排放量的国际政策。事实上，能源消费与经济增长之间的因果关系对于减少温室气体排放来控制全球变暖现象的政策制定起到非常重要的作用。由于这些气体的排放都与能源使用量有关，至少从短期和中期来看，存在从能源消费到经济增长的因果关系表明：减排计划将导致国内生产总值减少。

本文基于面板数据，同时采用区域视角对能源消费和经济增长的因果关系进行研究，希望对东北三省区域能源战略的制定，以及区域发展和能源协调政策的制定提供参考。

二、研究方法

(一)面板单位根检验

首先检验变量的稳定性，本文采用5个面板单位根检验方法，包括LLC检验(Levine,Lin和Chu)，IPS检验(Im,Pesaran和Shin)，Fisher检验(ADF-Fisher和PP-Fisher)，Breitung检验和Hadri检验。

考虑面板自回归模型：

其中：i=1,…,n表示横截面单位，t=1,…,Ti表示时间，而εit表示平稳序列的干扰项。面板单位根检验的原假设与替代假设变为H0:δi=0,∀i vs H1:δi<0。

由于方程(2-1)可能存在自相关，Levin, Lin and Chu(2002)在方程(2-1)的基础上引入了高阶差分滞后项(类似于ADF检验的形式)：

其中，δ为共同的自回归系数(共同根)；不同个体的滞后阶数pi可以不同；{εit}为平稳的ARMA过程；不同个体的εit互相独立(不存在截面相关)，但允许异方差。通过引入足够高阶的差分滞后项可以保证εit为白噪声。LLC检验也是左边单侧检验(拒绝域仅分布在最左边)。LLC检验是直接进行OLS估计回归方程，然后再对自回归系数或t统计量进行校正，以消除动态面板偏差。Breitung检验(Breitung2000)的基本思路与LLC检验类似；主要区别在于，首先对数据进行“向前正交变换”即减去未来各期的平均值，然后再进行回归，使得回归后不再需要偏差校正。所得检验统计量计为λ，服从渐近标准正态分布，然后进行左边单侧检验。Breitung检验假设数据生成过程为AR(1)。如果存在更高阶的自回归项，则应先进行“预白噪声化”，以消除原序列的自相关，即分别把Δyit与yi,t-1对(Δyi,t-1,…,Δyi,t-p)进行回归，然后以这两个回归的残差来代替Δyit与yi,t-1进行Breitung检验。Breitung(2000)假设不同个体的扰动项不存在截面相关。

为了克服个体的自回归系数δ都相等的缺点(LLC检验与Breitung检验)，Im Pesar- an-Skin检验提出了如下面板单位根检验。假设面板数据中共有n个相互独立的个体，对每个个体分别进行DF式回归：

其中：δi为个体i的自回归系数；εit服从相互独立的正态分布(扰动项无自相关)，但允许异方差。假设T固定，而n→∞或固定。面板单位根的原假设为“H0:δi=0,∀in1/n”而替代假设为“服从平稳过程的个体比例大于零”，即当n→∞时，n1/n收敛至某非零正数，其中n1为服从平稳过程的个体数。

Fisher检验原理是在面板数据中对每个个体分别进行单位根检验，然后汇总得到n个检验统计量以及相应的p值为{p1,…,pn}。

Hadri检验是将对时间序列/截面数据中的各截面序列建立如下回归：yit=δi+ηi+uit然后利用各截面回归的残差项建立LM统计量，统计量的形式：

(2-4)

其中fi0为第i个截面回归所对应的频率为零时的残差谱密度。最后，根据得到的LM统计量计算Z统计量：

(二)面板协整检验

为了检验能源消费和经济增长关系，这里引用Pedroni(1999)面板协整方法：

其中，yit代表(N*T)×1维观测变量，Xit代表(N*T)×m维观测变量。开发渐近和有限样本性质的统计量检验，检验零假设是“无协整关系”的面板模型。由于各个国家的参数不一样，所以要求检验考虑到面板个体的异质性差异，这些差异包括短期动态效应和不同的长期协整向量。Pedroni提出两种类型的检验，一类是基于组内尺度检验方法，包括panel v统计量，panelρ统计量，panel PP统计量和panel ADF统计量4个统计量。这些统计量包含了不同变量的自回归系数对估计的残差的单位根检验。第二类检验是基于组间尺度检验方法，包括groupρ统计量，group PP统计量和group ADF统计量3个统计量。异质面板和异质组面板均值协整统计量通过下列式子计算出来：

Panel v统计量：

panel rho统计量：

panel PP统计量：

panel ADF统计量：

Group rho统计量：

group PP统计量：

group ADF统计量：

(三)完全修正最小二乘估计(FMOLS)

鉴于变量是协整的，下一步涉及估算能源消费与GDP之间的长期关系。本文采用Pedroni(2001)提出的FMOLS估计的方法。

在协整面板中，用普通最小二乘法(OLS)会导致方程出现有偏估计，除非回归方程变量严格外生，否则OLS不能直接用于参数估计。由于考虑到误差项和回归量的一阶差分项以及常数项可能存在的相关性，FMOLS采用非参数估计去修正序列相关性。与此同时，FMOLS还提供了可用于推断标准差一致的估计。FMOLS根据以下方程进行估计：

FMOLS估计：

(四)模型建立、数据来源

总结得到能源消费与经济增长关系的实证模型：

其中，GDPit表示i省第t年的实际GDP(以1990为基期，单位为亿元)，ECit表示i省第t年能源消费量(单位为万吨标准煤)，αi表示各面板单位的协整关系中存在着不同的固定效应，βi表示各面板单位中的协整系数，εit表示误差修正项。

本文实证部分采用1990～2013年年度数据，主要是地区能源消费总量、地区生产总值和固定资产投资额三个变量，数据均来自1991～2014年东北三省各省的年度统计年鉴。能源消费量直接采用东北三省各省统计年鉴提供的以发电煤耗计算法计算得到的能源消费总量，单位是万吨标准煤。资本存量数据用固定资产投资额代替。在实证部分，为了克服数据异方差和数据波动的影响，分别对GDP、能源消费和资本存量进行对数处理。

三、实证结果及分析

(一)单位根检验结果

本文对能源消费和GDP数据进行对数及其一阶差分进行面板单位根检验，检验方程中包含两种情况：一种情况是包含常数项，另一种情况是包含常数项和趋势项，检验结果如表1-表3所示。

表1 面板单位根检验结果

表2 面板单位根检验结果

表3 面板单位根检验结果

由表1-表3可知，经济增长、能源消费和资本存量在水平值是存在单位根的，其一阶差分项均在1%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设，即变量不存在单位根。

(二)协整检验结果

通过单位根检验，可以发现各变量均一阶单整，符合面板协整分析的前提，可以进行面板协整检验，进一步检验变量是否存在长期均衡关系。

表4 Pedroni残差协整检验结果

通过表4的Pedroni面板协整检验发现，10个统计量中有8个统计量均在1%的显著性水平下拒绝原假设，说明能源消费、资本存量和GDP存在协整关系。

(三)FMOLS回归分析结果

采用Pedroni提出的完全修正最小二乘法(FMOLS)对系数进行估计，估计结果如表5所示：

表5 东北三省能源消费和经济增长FMOLS估计结果

由表5异质面板分析结果可知，当黑龙江、辽宁和吉林每增加1%单位能源消费时，对应的经济增长上升0.43%、0.478%、0.442%，当黑龙江、辽宁和吉林的资本存量每增加1%时，对应的经济增长上升0.618%、0.538%、0.586%。三个省份中辽宁经济增长对能源消费的弹性系数最大为0.47，说明辽宁经济增长对能源消耗的依赖性较大，其次为吉林，黑龙江。从同质面板分析结果可以看到，当东北三省每增加1%单位能源消费时，对应的经济增长上升0.45025%。

(四)面板因果关系检验

能源消费和GDP协整，预示着变量之间可能存在长期关系，但是不能确定因果关系的方向性。我们采用两步法来检验长期因果关系，第一步是估计长期模型残差，第二步是将拟合残差作为自变量放入到动态误差修正模型中。下列是动态误差修正模型：

其中，Δ代表差值，k表示滞后阶数，ETit是长期协整关系的滞后误差修正项；αi，θi和λi为调整系数。采用SC(Schwarz information criterion)和HQ(Hannan-Quinn information criterion)标准确定滞后阶数为1；u是连续未校正误差项。由于资本存量与要求的因果关系不相关，所以资本存量方程在此省略。与此同时，可以通过检验方程(3-1)和(3-2)因变量系数显著性来判定因果关系的原因。如果衡量弱因果关系，应该检验方程(3-1)中HA=θ12=θ13=θ14,∀i，检验方程(3-2)中HA=θ22=θ23=θ24,∀i。

Masih 和 Masih(1996)解释弱格兰杰因果关系为“短期”因果关系，在一定意义上，因变量只对随机环境中的短期震荡有所响应。长期因果关系是否存在，可以通过检验调整速度显著性来判定。调整速度也就是误差修正项系数。

ETit代表系数偏离长期均衡的速度消失后每个变量的变化。内生变量的变动，不仅因为他们的滞后，而且在水平上也不平衡造成的。λi的显著性表示协整过程的长期关系；沿着这个路径的运动被认为是永久的。检验长期因果关系，我们只需检验H0:λ1i=0对于方程(3-1)中所有i；H0:λ2i=0对于方程(3-2)中所有i。如果λ1i=λ2i=0对于方程中所有i，则GDP不能反应来自前期长期均衡的偏离，也就表示两个格兰杰非因果关系的长期和弱外生性(Hatanaka,1996；Mehrara,2007)。

表6 面板因果检验结果

通过面板因果检验，可以发现东北地区能源消费和经济增长不存在短期因果关系，而是存在长期双向的因果关系，且长期因果关系在1%的显著性水平下显著。

四、结论及建议

(一)结论

从广义修正最小二乘回归的分析结果来看：在同质面板条件下，当东北三省每增加1%单位能源消费时，对应的经济增长上升0.45025%，能源消耗和经济增长呈现正比例关系，说明东北三省能源消费和经济增长呈现正相关关系，经济增长严重依赖于能源消耗。在异质面板条件下，当黑龙江、辽宁和吉林每增加1%单位能源消费时，对应的经济增长上升0.43%、0.478%、0.442%，辽宁省经济增长率略高于其他两省，说明辽宁省的能源利用效率相对较高。

从面板因果检验分析结果可以看出：在控制了时间趋势的条件下，东北三省不存在短期因果关系，说明政策推动的能源消耗不会对经济增长产生影响；东北三省存在能源消费和经济增长长期双向的因果关系，符合“反馈假说”。因此，东北三省在追求经济增长的同时，应避免能源的过度浪费。

(二)建议

1.优化产业结构，扶植新兴产业。为摆脱区域经济对能源消费的过度依赖，东北三省应降低第一产业比重，维持第二产业比重保持较高水平，提升第三产业比重；加强发展能耗低、附加值高的产业，尤其是现代服务业和生产性服务业；加速中蒙俄经济合作走廊建设，积极响应国家“一带一路”战略号召；重点推动新材料、节能环保、软件、高端装备制造、智能电网、光电等新兴产业。黑龙江省和吉林省应发挥旅游业和农业等优势，开展低碳绿色旅游；辽宁省应依托靠海优势，发展海洋文化特色产业。

2.促进东北三省可再生能源开发和利用。东北三省富含巨大风能资源，而2015年上半年东北三省风电装机市场份额仅占全国的1.51%，应增加对风电装机市场投资。此外，加大对东北三省太阳能、生物质能、地热能的开发力度。其次，应提高黑龙江省水能发电开发率，深度开发辽宁沿海海洋潮汐能发电。

3.加大对能源利用效率研究的科技投入力度。东北三省(尤其是黑龙江省和吉林省两省)应该提高能源利用效率，实行技术创新激励政策、加强用能单位考核和评价，引导各地区和各用能单位进行节能减排，从而达到高效利用能源的目的。

[1] Kraft, J., Kraft A., On the relationship between energy and GNP[J].JournalofEnergyandDevelopment.1978(2):401-403.

[2] Sims, C.A., Money, income, and causality[J].Americaneconomicreview.AmericanEconomicReview， 1972(4).

[3] Akarca. A. T., Long T.V. On the relationship between energy and GNP: a reexamination[J].JournalofEnergyDevelopment, 1980(5).

[4] Ozturk I. A literature review on energy-growth nexus[J].EnergyPolicy, 2010(38).

[5] Ozturk I, Acaravci A. Electricity consumption and real GDP causality nexus: evidence from ARDL bounds testing approach for 11 MENA countries[J].AppliedEnergy, 2011(88).

[6] Belloumi M. Energy consumption and GDP in Tunisia: cointegration and causality analysis[J].EnergyPolicy, 2009(37).

[7] Solow RM. The economics of resources or the resources of economics[J].AmericanEconomicReview, 1974(64).

[8] Cheng BS. An investigation of cointegration and causality between energy consumption and economic growth[J].JournalofEnergyandDevelopment, 1996(1).

[9] Fatai, K., Oxley, L., Scrimgeour F., 2002. Energy consumption and employment in New Zealand: searching for causality. Paper Presented at NZAE Conference, Wellington, 26-28 June 2002.

[10] Altinay, G, Karagol, E. Electricity consumption and economic growth: evidence for Turkey[J].EnergyEconomics, 2005(27).

[11] Akinlo, A.T., Long, T.V., 2008. Energy consumption and economic growth: evidence from 11 Sub-Saharan African countries[J].EnergyEconomics, 2008(30).

[12] Jobert, T., Karanfil, F., 2007. Sectoral energy consumption by source and economic growth in Turkey[J].EnergyPolicy, 2007(35).

[13] Payne, J.E., 2009. On the dynamic of energy consumption and output in the US[J].AppliedEnergy, 2009(4).

[14] 杨嵘,白佐萌.基于协整理论的陕西省能源消费与经济增长关系研究[J].西安石油大学学报(社会科学版),2014(3).

[15] Ghosh, S. Electricity consumption and economic growth in India[J].Energypolicy, 2002,30.

[16] Soytas, U., Sari, R., Energy consumption and GDP: causality relationship in G7countries and emerging markets[J].EnergyEconomics, 2003(25).

[17] Narayan, P.K., Smyth, R. Electricity consumption, employment and real income in Australia: evidence from multivariate Granger causality tests[J].EnergyPolicy, 2005,33.

[18] Mehrara, M. Energy consumption and economic growth: the case of oil exporting countries[J].EnergyPolicy, 2007(5).

[19] Halicioglu, F. Residential electricity demand dynamic in Turkey[J].EnergyEconomics, 2007(2).

[20] Asghar, Z. Energy-GDP relationship: a causal analysis for the five countries of South Asia[J].AppliedEconomicsInternationalDevelopment, 2008(8).

[21] Lise, W., Van Montfort, K. Energy consumption and GDP in Turkey: is there a cointegration relationship?[J].EnergyEconomics, 2007.(29).

[22] Sari, R., Ewing, B.T., Soytas, U. The relationship between disaggregate energy consumption and industrial production in the United States: an ARDL approach[J].EnergyEconomics, 2008.(30).

[23] Dhungel, K.R. A causal relationship between energy consumption and economic growth in Nepal[J].Asia-PacificDevelopmentJournal, 2008(15).

[24] 郝亚钢.能源消费、产业结构与经济增长—基于省级面板数据的分析[J].产业经济评论,2015(3).

[25] 李力,周广惠,王春海等.能源消费与经济增长关系研究[J].经济师,2015(6).

[26] 曹志鹏,唐春花.重庆市经济增长与能源消费的互动关系研究[J].长江师范学院学报,2015(4).

[27] 程颖慧,王健.能源消费、技术进步与经济增长效应——基于脉冲响应函数和方差分解的分析[J].财经论丛,2014(2).

[28] 吴传清,万庆.湖北省能源消费与经济增长关系研究[J].统计与决策,2014(2).

[29] 刘甜甜,刘庆亚.新疆制造业能源消费与工业经济增长的协整关系分析[J].对外经贸,2014(3).

[30] 孙晓伟.新疆经济增长与能源消耗之间的计量分析[J].乌鲁木齐职业大学学报,2014(1).

[31] Stern DI. Energy and economic growth in the USA: a multivariate approach[J]. Energy Economic 1993(5).

[32] Cleveland CJ, Kaufmann R, Stern DI. Aggregation and the role of energy in the economy[J].EcolEcon, 2000(32).

[33] Stern, D.I. A multivariate cointegration analysis of the role of energy in the U.S. macroeconomy[J].EnergyEconomics, 2000(22).

[34] Oh, W., Lee, K. Causal relationship between energy consumption and GDP: the case of Korea 1970-1999[J].EnergyEconomics, 2004(1).

[35] Altinay, G, Karagol, E. Electricity consumption and economic growth: evidence for Turkey[J].EnergyEconomics, 2005(27).

[36] Sari, R., Ewing, B.T., Soytas, U. The relationship between disaggregate energy consumption and industrial production in the United States: an ARDL approach[J].EnergyEconomics, 2008(30).

[37] Narayan, P.K., Smyth, R. Energy consumption and real GDP in G7 countries: new evidence from panel cointegration with structural breaks[J].EnergyEconomics, 2008(30).

[38] 范秋芳,崔珊,刘兰廷等.基于 Granger 检验的能源消费与经济增长区域差异性研究[J].工业技术经济,2015(3).

[39] 金敏,唐艳.安徽省能源消费与经济增长关系研究[J].电子制作,2015(2).

[40] 张振刚,白争辉,陈志明等.绿色创新与经济增长的多变量协整关系研究—基于1989-2011年广东省数据[J].科技进步与对策,2014(10).

[41] 刘晓华,刘瑞瑞.我国能源消费与经济增长关系的实证分析[J].统计与咨询,2014(4).

[42] Masih, A.M.M., Masih, R. On temporal causal relationship between energy consumption, real income and prices; some new evidence from Asian energy dependent NICs based on a multivariate cointegration/vector error correction approach[J].JournalofPolicyModeling, 1997(4).

[43] Asafu-Adjaye, J. The relationship between energy consumption, energy prices and economic growth: Time series evidence from Asian developing countries[J].EnergyEconomics, 2000(22).

[44] Ghali, K.H., El-Sakka, M.I.T. Energy and output growth in Canada: a multivariate cointegration analysis[J].EnergyEconomics, 2004(26).

[45] Paul, S., Bhattacharya, R.N. Causality between energy consumption and economic growth in India: a note on confilicting results[J].EnergyEconomics, 2004(6).

[46] Lee, C.C. The causality relationship between energy consumption and GDP in G-11 countries revisited[J].EnergyPolicy, 2006(34).

[47] Lee, C.C., Chang, C.P. Energy consumption and GDP revisited: a panel analysis of developed and developing countries[J].EnergyEconomics, 2007(29).

[48] Kahsai, M.S., Nondo, C., Schaeffer, P.V., Gebremedhin, T.G. Does level of income matter in energy consumption and GDP nexus: evidence from Sub-Saharan African countries[J].ResearchPaper, 2010(7).

[49] Shahbaz, M., Lean, H.H. The dynamics of electricity consumption and economic growth: a revisit study of their causality in Pakistan[J].Energy, 2012(36).

[50] 刘倩,陈晓玲.中国能源消费与经济增长相互关系的研究[J].铜陵学院学报,2015(2).

[51] 王福军,王福田,宁庆月等.中国能源消费、CO2排放与经济增长关系的实证研究[J].湖南人文科技学院学报,2015,(3).

[52] 刘先涛,石俊.中国能源消费与经济增长的向量自回归模型检验分析[J].统计与决策,2014(10).

[53] 刘战伟.能源消费、碳排放和经济增长关系的实证研究—以河南省为例[J].唐山学院学报,2014(1).

[54] 蔡海霞.能源消费、能源效率与中国经济增长的协整分析研究[J].环境科学与管理,2014,39(2).

[55] 江丽,刘怀旭.中国能源消费结构与经济增长关系研究——兼论与二氧化碳减排的关系[J].吉林工商学院学报,2014(3).

[56] Fahalli F. Causal relationship between energy consumption(EC) and GDP: a Markov-switching (MS) causality[J].Energy, 2011(36).

[57] Levin, A., Lin, C.F., Chu, C. Unit root tests in panel data: asymptotic and finite sample properties[J].JournalofEconometrics, 2002(108).

[58] Im, K.S., M.H.Pesaran, Y.Shin. Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels[J].JournalofEconometrics, 2003(109).

[59] Breitung J. The Local Power of Some Unit Root Tests for Panel Data[J].AdvancesinEconometrics,2000(15).

[60] Hadri, k. Testing for Stationarity in Heterogeneous Panel Data[J].TheEconomicJournal, 2000(3).

[61] Pedroni, P. Purchasing Power Parity Tests in Cointegrated Panels [R]. Working Paper, Indiana University,1999.

[62] Pedroni, P. Fully Modified OLS for Heterogeneous Cointegrated Panels[J].AdvancesinEconometrics, 2000(15).

[63] Pedroni, P. Panel Cointegration: A Symptotic and Finite Sample Properties of Pooled Time Series Tests with an Application to the PPP Hypothesis[J].EconomicTheory, 2004(20).

[64] Masih, A.M.M., Masih, R. Electricity consumption, real income and temporal causality: results from a multi-country study based on cointegration and error correction modeling techniques[J].EnergyEconomics, 1996(18).

[65] Hatanaka,M.Time-Series-Based Econometrics: Unit Roots and Cointegration[J].OxfordUniversityPress, Oxford,1996.

[66] Mehrara, M. Energy consumption and economic growth: the case of oil exporting countries[J].EnergyPolicy,2007(35).

(责任编辑：李潇雨)

A Study on Causalities Between Energy Consumption and Economic Growth in Three Northeastern Provinces——Based on an Empirical Analysis of Panel Data

CUI Ming-xin, LIU Chao

(School of Economics and Management,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China)

In this paper, by choosing data of three Northeastern provinces of China, from 1990 to 2013 using panel unit root, panel cointegration and error correction model based on a panel of the three northeastern provinces of energy consumption and economic growth in China by empirical study. The results showed that: from the analysis results of heterogeneous panel, when the province of Heilongjiang, Liaoning and Jilin 1% increase per unit energy consumption, the corresponding economic growth by 0.43%, 0.478%, 0.442%. From the perspective of homogenous panel, whenever energy consumption of three northeast provinces rises by 1%, the economic growth rises correspondingly by 0.45025%. In short term, there is no causal relationship between energy consumption and economic growth; in long run, there is a two-way causal relationship between energy consumption and economic growth. Finally, the paper puts forward some recommendations about the development of intensive development mode, increasing energy efficiency, increasing large energy reserves and supply capacity and the development of the service industry.

energy consumption; economic growth; FMOLS estimation; panel unit root; panel cointegration

2015-11-19

2014年国家社科基金项目“我国油气资源开发的水土保持补偿制度研究”(项目编号：14BJY028)；中国石油天然气集团公司软科学研究课题“油气资源开采生态环境税费的相关法律问题研究提纲”(项目编号：中油研20140208)。

崔明欣，女，东北石油大学经济管理学院副教授，博士；刘超，男，东北石油大学经济管理学院硕士研究生。

F206

A

1008-2603(2016)01-0001-08