青海省经济增长、金融发展及能源消费的关系研究

杜文涵

【摘 要】文章根据青海省1991—2018年的统计数据，利用ARDL模型对青海省的经济增长、金融发展与能源消费之间的关系进行实证分析。结果表明：青海省的经济增长对能源消费的长短期影响显著为正，金融发展效率与能源消费之间无论短期还是长期均呈负相关关系。基于此，青海省应探索新能源的开发利用、大力发展绿色金融及加速产业结构的转型升级。

【关键词】经济增长;金融发展;能源消费;ARDL模型

【中图分类号】F124 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2020）12-0016-03

0 引言

能源是经济增长的物质基础，金融是现代市场经济的核心，由此可见，能源和金融是经济增长不可或缺的重要因素。青海省于2008年提出“生态立省”的发展战略，即维持经济、能源、社会、人口等因素的复合生态平衡。因此，青海省经济、金融、能源消费之间存在千丝万缕的关系。近年来，青海省经济、金融和能源消费都呈增长的态势，然而经济增长的代价是能源粗犷式的消耗，导致的环境污染严重影响青海省的生态环境。

基于此，本文試图理顺青海省经济增长、金融发展和能源消费的关系，为青海省可持续发展提供可行性对策。

1 文献综述

回顾以往文献，大部分学者是对经济增长、金融发展、能源消费量中的两个变量进行研究，对三者一起进行研究的文献并不多。国外学者Sadorsky（2010）通过边限测试和动态面板估计结合的方法研究9个中东欧国家的经济增长、金融发展、能源消费的关系，研究表明三者存在因果关系;Omri和Kahouli（2014）对65个地区进行动态面板估计，得到金融发展对能源消费和经济增长都具有正向作用的结论;王文波和刘洋（2018）利用三系统耦合模型对中国省域2001—2016年面板数据分析，研究得三类综合指数均表现为东高西低，且金融发展和经济增长水平比能源消费的区域差异更明显。

2 青海省经济增长、金融发展及能源消费的实证分析

2.1 指标选取及模型构建

2.1.1 指标选取

本文选用青海省1991—2018年时间跨度为28年的时间序列数据进行研究，数据来自《青海省统计年鉴（1991—2019）》《青海能源发展报告（2018）》。通过EViews9.0计量软件构建ARDL-ECM模型，分析青海省经济、金融、能源的关系。选用的指标包括年度GDP增长率（GDPI）、金融发展效率（FDE）、能源消费增长率（ENI）、工业化指标（IND）。

经济发展水平（GDPI）：本文选用青海省年度GDP增长率来衡量经济发展的水平。

金融发展水平（FDE）：本文选用金融发展效率作为衡量金融发展的水平。参考张琦、甘家武和宋佳的方法（张琦等人，2020），计算公式为“金融发展效率=金融机构贷款余额/金融机构存款余额”。该指标基于信用创造功能，指标越高，代表储蓄转化为投资的效率越高，则金融发展水平越高。

能源消费水平（ENI）：本文选用能源消费总量增长率来衡量青海省能源消费的情况，即“能源消费增长量/能源消费总量”，其中1991—2017年的能源消费总量数据来自《青海省统计年鉴（1991—2019）》，2018年的能源消费总量来自《青海能源发展报告（2018）》。

工业化水平（IND）：一个国家或地区的能源消费与工业化水平有着十分紧密的关系，所以本文加入工业化指标进行研究。由于第二产业主要包括工业、建筑业等，因此本文选用“第二产业生产总值/GDP”衡量青海省工业化的水平。

2.1.2 模型构建

为研究青海省经济增长、金融发展、能源消费的关系，构造能源消费增长率、年度GDP增长率、金融发展效率、工业化指标之间的线性方程（1）：

ENIt=δC+δGDPIGTPIt+δFDEFDEt+δINDIND （1）

上述模型中，t表示年份，ENIt、GDPIt、FDEt、INDt分别表示在第t年时青海省的能源消费增长率、年度GDP增长率、金融发展效率、工业化程度，δGDPI、δFDE、δIND为各变量的系数，δC为常数项。

ARDL模型是一种协整检验模型，建立由ARDL模型经过线性变换得到的无约束误差修正模型检验变量间是否存在长期的协整关系。模型4中，β0为漂移项，μt为白噪声，β1、β2、β3、β4为长期系数，β1i、β2i、β3i、β4i为短期系数，j、k、m、n分别表示ENI、GDPI、FDE、IND的一阶差分项的最大滞后阶数，构建模型（2）如下：

ARDL边限协整检验的原假设为变量之间不存在长期的协整关系，即H0：β1=β2=β3=β4;备择假设为变量间存在长期协整关系，即β1、β2、β3、β4至少有一个不为0。F统计量服从一个非标准的渐进分布，并存在F统计量的上、下边限值。如果F统计量在上、下边限值之间，无法确定是否存在长期的协整关系;如果超过上边限值，拒绝原假设，即变量间存在长期的协整关系;如果低于下边限值，不拒绝原假设，变量间不存在长期协整关系。

如果确定了变量间存在长期的协整关系后，进一步构建ARDL-ECM模型分析变量间的短期动态关系。模型中，φ0为常数项，φ1i、φ2i、φ3i、φ4i表示短期系数，δ表示偏离长期均衡时的调整速度，ECT为长期回归的残差项，ωt为标准误差项，j、k、m、n分别表示ENI、GDPI、FDE、IND的一阶差分项的最大滞后阶数，构建模型（3）如下：

2.2 实证检验

2.2.1 平稳性检验

只有当变量为平稳或者一阶单整时才可以使用ARDL模型，本文采用ADF单位根检验时间序列的平稳性。检验结果见表1，ENI、GDPI的原序列在5%的显著性水平下显著，即零阶平稳，而FDE、IND均为非平稳时间序列，经过一阶差分后均在10%的显著性水平下平稳。从表1可知，所有变量都在一阶差分后平稳。

2.2.2 ARDL边限协整检验

通过ARDL边限协整检验各变量之间是否存在长期协整关系。该模型对滞后阶数十分敏感，滞后阶数的选择主要参考AIC信息准则和SIC信息准则。协整检验结果见表2。ENI、FDE为因变量时，F统计值均高于1%显著性水平下的上边限值，表明GDPI、FDE、IND对ENI有长期协整关系，ENI、GDPI、IND对FDE有长期协整关系;GDPI为因变量时，F统计量低于10%显著性水平的下限值，所以ENI、FDE、IND对GDPI不存在长期协整关系;IND为因变量时，其F统计值在10%和5%的上下边界之间，因此无法确定ENI、GDPI、FDE对IND有长期协整关系。本文研究的变量至少存在两个协整关系，说明青海省经济增长、金融发展、能源消费及工业化进程之间存在长期的协整关系。

2.2.3 长短期估计

本文选用AIC信息准则，在ARDL模型估计前确定最大滞后阶数为3得到被解释变量为ENI的最优模型为ARDL（3，3，0，0）。模型估计结果见表3。由表3可知，第一，从短期ARDL-ECM模型中可知，能源消费增长率的滞后一期、滞后二期和滞后三期对能源消费具有显著的正效应，表明上期的能源消费增长对当期有较大程度的影响，能源消费存在比较严重的路径依赖，其短时间内很难降低。第二，青海省的经济发展水平长期和短期都在5%的显著性水平下显著为正，系数分别为0.430 342和0.456 361，说明随着青海省经济的增长，能源消费也在增加，经济发展水平越高，对能源的需求越大。第三，从长期来看，青海省的金融发展水平对能源消费的影响在10%的显著性水平下显著，金融发展效率每增加1%，能源消费增长率会下降0.158%，说明青海省金融发展效率的提高，使得资金流向了低能耗、高能效的企业，讓企业把更多的资金投入提高生产技术、生产节能环保的项目中;短期来看，当期的金融发展效率和能源消费增长率呈负相关关系。第四，工业化进程无论是长期还是短期，对能源消费的影响均不显著，说明工业化进程不是导致能源消费增长的主要因素。第五，误差修正项的系数为-1.7114 72，在1%的显著性水平下显著，且其符号符合反向修正机制，说明能源消费增长率从短期均衡到长期均衡每年有171.147 2%被修正。

2.2.4 稳定性检验

本文利用递归残差累计和CUSUM检验对模型估计的参数进行稳健性检验，确保本文构建的ARDL模型的稳健性。检验结果如图1所示，图1中两条直线表示显著性水平为5%时的上下临界值，中间的折线表示随时间变化的CUSUM值。以ENI为因变量计算的CUSUM值位于上下临界值之间。总体来说，模型是有效的，研究结果有一定的参考价值。

3 结论与对策

第一，实证结果表明，青海省的经济增长与能源消费在短期和长期均呈正相关关系，表明能源消费对经济增长存在反馈机制。因此，青海省应当加快节能环保技术的研发与创新，探索青海省新能源如风能、太阳能的开发利用，提高能源的使用效率，促进青海省经济的可持续发展。

第二，青海省的金融发展效率与能源消费无论短期还是长期均呈负相关关系。说明青海省金融机构在节能环保方面起到了积极作用，因此青海省应该继续充分发挥金融机构在能源消费控制方面的用途。金融机构应大力创新绿色金融产品，例如政府制定相关政策成立环保设备融资租赁公司推动绿色项目融资;利用企业的特许经营权、用水权、用能权、排污权等知识产权进行抵质押贷款。

第三，青海省工业化水平与能源消费的长短期关系不显著，其原因在于随着“一优两高”战略的实施，资源节约型、环境友好型社会的推进，青海省产业发展受到资源、环境等各方面的制约，节约能源、保护资源的目标与经济增长存在矛盾，使得加快产业结构转型升级形成倒逼机制。因此，青海省应继续把握产业结构转型升级的浪潮，实施“百项改造提升工程”和“百项创新攻坚工程”，带动青海省工业转型升级和创新发展。

参 考 文 献

[1]Anis Omri，Bassem Kahouli.Causal relationships between energy consumption，foreign direct investment and economic growth：Fresh evidence from dynamic simultaneous-equations models[J].Energy Policy，2014（3）：67-68.

[2]Perry Sadorsky.The impact of financial developme-

nt on energy consumption in emerging economies[J].Energy Policy，2009（5）：38-39.

[3]王文波，刘洋.金融发展、能源消费与经济增长——基于系统耦合模型的实证分析[J].金融理论探索，2018（6）：3-14.

[4]张琦，甘家武，宋佳.我国金融机构发展规模和效率对城乡居民收入差距的影响研究[J].农村金融研究，2020

（1）：72-78.