【关键词】能源消耗；经济增长；协整性；格兰杰因果检验
1.前言
世界能源发展正面临着重大的变革，各主要国家纷纷调整战略，能源新技术成为竞相争占的新的战略制高点，我国需要在国际新的能源环境中寻求最优的能源发展战略和路线。本文从总体的数据出发研究我国经济增长与能源消耗、节能的关联性，揭示出三者的时间因果关系，明确了目前我国能源经济的发展现状。在我国，地区间经济发展不平衡，因此各地区的能源消耗与经济增长的关系也不同，需要因地制宜的制定科学的能源策略。
2.文献综述
近年来，国内外已经有很多关于能源消耗和经济增长方面的研究。早在1978年，Kraft J和Kraft A利用美国1947-1974年间的数据，得出美国GNP和能源消费之间具有单向因果关系，即GNP决定能源的消耗水平。Masih、Ugur和Ramazan 研究了部分欧洲和亚洲国家的GDP与能源消费之间的关系，得出二者之间存在双向因果关系。韩志勇和魏一鸣利用EG两步法分析了1978-2000年我国的能源消耗与经济的协整关系与因果关系进行了研究，认为二者不存在长期协整关系，但存在双向的Granger因果关系。本文在已有的研究成果基础之上进行了一些创新和改进：采取一系列时间序列数据，验证全国能源消耗与经济增长之间的因果关系，同时又验证了节能与经济增长之间的因果关系。并在此基础上选取三个地区的数据做了进一步的研究，根据得到的结论，提出几点政策性建议。此外本文样本的选取跨度相对较大，提高了样本待估参数的准确性。
3.数据来源及处理
本文选用国内生产总值（单位：亿元）、能源消费总量（单位：百万吨标准煤）及节能量作为研究变量，分别记为GDP、EC和ES序列，样本为1992-2010年间的19组年度数据，样本数据来源于《中国统计年鉴2010》。数据的计算和分析采用计量经济学软件Eviews6.0实现。为了消除时间序列中存在的不平稳性，需要对样本数据取对数处理，得到LOGGDP、LOGEC和LOGES序列。
4.实证分析过程
4.1 格兰杰因果检验
格兰杰因果检验可以用来衡量变量之间的因果关系。对于时间序列来说，当一个变量x的滞后值在另一个变量y的解释方程中是显著的，那么可以认为X就是Y的格兰杰原因。因此为了确定全国的经济增长、节能与能源消费量之间的关系，需要对GDP与EC以及ES进行格兰杰因果关系分析：观测因果关系的变化特征。结果见表1和表2。
表1 GDP与能源消耗的Granger因果关系检验（滞后期为1）
Pairwise Granger Causality Tests
Date：11/18/11 Time：19:41
Sample：1992 2010
Lags：1
Null Hypothesis： Obs F-Statistic Probability
EC does not Granger Cause GDP 18 35.7454 2.5E-05
GDP does not Granger Cause EC 0.02896 0.86714
表2 GDP与节能的Granger因果关系检验（滞后期为2）
Pairwise Granger Causality Tests
Date：11/29/11 Time：20:43
Sample：1992 2010
Lags：2
Null Hypothesis： Obs F-Statistic Probability
ES does not Granger Cause GDP 17 5.36895 0.02161
GDP does not Granger Cause ES 1.92536 0.18828
表1的结果表明，当滞后期为1时，在至少95%的置信水平下，可以认为EC是GDP的Granger成因，即经济增长和能源消耗之间存在着单向的因果关系。表2的结果表明，当滞后期为2时，在至少95%的置信水平下，可以认为ES是GDP的Granger成因，即节能和GDP之间存在着单向的格兰杰因果关系，节能并不会对经济增长带来负面影响。
4.2 实证分析
作为能源消耗大国，我国为了提高能源利用效率，国家“十一五”规划明确提出了关于单位GDP能耗的数字约束指标，根据我国1995-2010年的数据计算，单位GDP综合能耗从1.27吨标煤/万元降到0.82吨标煤/万元，基本达到节能减排的约束性指标。为了进一步研究全国各地区能源使用效率以及节能减排工作的成果，本文选取代表性的地区做实证研究。
4.2.1 产能指数分析
为了衡量全国不同地区能源消耗与经济增长之间的关系，本文选择产能系数指标来测度。
这里用、以及分别来表示经济增长指数、能源消耗指数以及产能指数。
（1）
其中是第i个地区的生产总值，是第i个地区的人口数量，
是全国各个地区的生产总值之和，是全国各个地区的人口总数。
（2）
其中是第i个地区的能源消耗量，是第i个地区的人口数量，是全国各个地区的能源消耗总量，是全国各个地区的
人口总数。，其中为第i个地区的产能指数。
图1 各地区能源消耗指数、经济增长指数和产能指数比较
本文选取上海市、河北省和内蒙古自治区三个地区的数据为例进行分析，具体来看，上海市的能源消耗指数和经济增长指数都显著高于河北省和内蒙古自治区，而且经济增长指数均高于能源消耗指数，产能指数大于1，反映了上海市能源消耗的效益比较好，能源利用率高于其他两省。河北省的产能系数略小于1，各年的能源消耗指数均小于内蒙古自治区，值得注意的是自2004年以来河北省的经济增长指数低于内蒙古自治区，反映了近几年内蒙古地区经济的快速发展。但是作为能源大省，内蒙古地区的产能系数均小于0.7，能源利用率低，效益不太理想，仍然存在着很大的改进空间。
4.2.2 单位产值能耗分析
单位产值能耗是衡量一个地区能耗水平的综合指标，其实质是一个效率指标，通过能耗增长速度与地区生产总值增长速度的比较，反映地区节能工作的完成水平。
单位产值能耗=综合能源消耗量（吨标煤）/工业总产值（万元）
由表3可以看出通过横向比较“十一五”期间内蒙古地区的单位产值能耗均高于全国平均水平，河北省在“十一五”初期单位产值能耗略高于全国平均水平，后期则低于全国平均水平。上海市的单位产值能耗远远低于全国的平均水平，能源的利用水平很高。通过纵向比较内蒙古地区在2010年实现单位产值能耗比“十五”期末降低57%。能源使用效率逐步得到提升，缩短了与全国平均水平的差距。河北省作为能源大省承担起了国家“十一五”节能减排的重任，2010年实现单位产值能耗比“十五”期末降低68%。拥有良好能源消费结构的上海市，在“十一五”期末的单位产值能耗较“十五”期末环比下降了27%。通过实证检验，结果表明我国基本完成了单位产值能耗比“十五”期末降低20%左右的阶段性节能减排目标。但是在新一轮的国际竞争中要想取得更加有利的地位，加快抢占低碳经济的制高点，还面临着很多机遇和挑战。
5.结论与建议
由上述的模型分析检验可知，我国的经济增长与能源消耗之间存在着长期的均衡关系，根据格兰杰因果检验结果表明长期存在着能源消耗到GDP的单项因果关系，节能到GDP的单向因果关系，说明保持经济的稳定增长必须要有源源不断扩大的能源供应来保障，但是能源供应的短缺必然会对经济增长形成制约。因此需要对能源供应可能出现的短缺或者波动问题，做好充足的准备，增强能源经济的动员性。从可持续发展角度来看，节能减排并不会影响经济增长，要保持长期的能源供应，必须要提高能源的利用效率，发展低碳经济。
第一，要优化产业机构。合理调整第二产业，降低第二产业中高能耗的比重，大力发展低能耗高效益的第三产业，逐步提高第三产业所占的份额。促进生产要素向优势产业集中，提高产业加工的深度，增加产品的附加值，将产业结构的调整与能源结构的调整相结合，有效减轻产业发展对资源的依赖，加快我国的产业结构向节能型转变。
第二，推进科技创新，降低能源的消耗量，开发推广节能的新技术、新设备。政府可以通过相应的资金协助来引导环境产业主体的投资规模，加快环境产业的发展，实现清洁生产，减少污染的排放量，对高能耗高污染的项目做到严格控制。
积极同科研院所与高校合作，增强产业的科技竞争力。改善企业管理者的管理水平，提高员工的素质，在提高能源利用效率的基础上增加效益。
第三，建立起合理有效的政府业绩考核体系。将节能减排的目标完成情况作为地方政府业绩考核标准，实行严格的考核奖励，对于节能减排数据不属实、发生重大的环境责任事故和重大的违约违规事件，严格执行处理，引导地方经济向集约化方向发展。节能项目的投资周期一般比较强，需要金融（银行贷款）长期贷款的大力支持，对节能型的产品提供抵押贷款服务，通过对此类产品提供优惠的低息贷款来鼓励节能产品的开发。
参考文献：
[1]林伯强.中国能源需求的经济计量分析[J].统计研究,2001(10):35-43.
[2]赵进文.经济增长与能源消费内在依存关系的实证研究[J].经济研究,2007(8):34-41.
[3]李影.能源消费与经济增长的灰色关联分析――基于能源结构约束的视角[J].技术经济学,2010,29(2):74-80.
[4]张朝阳,陶建格,薛慧峰.我国经济增长与能源的协调分析模型[J].西安工业大学学报,2009.
[5]尚红云,蒋萍.中国能源消耗变动影响因素分解[J].资源科学,2009.
[6]内蒙古统计局.内蒙古统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2010.
[7]李伟.中国煤炭消费与经济增长的因果关系研究[J].生产力研究,2005.
[8]Kraft J.On the relationship between energy and GDP[J].Energy Development,1978,(3).
[9]Cheng B.S.An investigation of cioontegration and causality between energy consumption and economic growth[J].Energy Development,1995.
[10]Granger C W J.Investigation causal relations by econometric models and cross-spectral methods[J].Econnometrca,1969,37:424-438.
作者简介：
关键词：能源消费；经济增长；协整关系
中图分类号：F206 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）28-0046-01
引言
近年来，随着各地雾霾危害的加剧，国家对相关环境污染现象的严防厉惩，给能源行业的发展带来了前所未有的冲击和挑战。可以说，能源既是促进经济发展的助推器，也是衡量人民生活质量的指标。如今，能源消费与经济增长到底是一种什么样的关系，能源消费可能会对经济增长产生什么样的影响，这样的问题显得十分重要。所以，本文以广西2000―2014年间的时间序列数据为研究对象，来分析广西能源消费与其经济增长之间的关系。
一、文献综述
目前，有很多关于能源消费与经济增长之间的关系的研究，但这方面的研究主要是全国和省域范围上的区别。例如，陈书通（1996）认为，能源消费与经济增长之间的关系是经济增长必然会引起能源消费的变化[1]。陈榕（1998）以福建省为例，指出20世纪80年代福建省经济增长对其能源消费有很强的依赖性，能源消费支持着经济增长[2]。崔明欣、刘超（2016）通过选取中国东北三省1990―2013年的数据，实证分析结果显示，能源消费与经济增长之间存在因果关系[3]。
二、实证分析
1.数据的来源及处理。本文选取的样本区间是2000―2013年，频率为年度，数据来源于《广西统计年鉴》。采用广西壮族自治区生产总值和能源消费总量作为经济增长和能源消费的衡量指标。本文分别用lnGDP和lnE代表经济增长和能源消费。
2.序列平稳性检验。其实，平稳性检验方法有很多种，而单位根检验是检验序列是否平稳的一种最为常用的方法。在单位根检验中如果有单位根的存在，则认为序列是不平稳的。本文所有的检验都是在Eviews7.2条件下进行的。ADF检验结果显示，原变量都是不平稳的，对它们进行一阶差分后所得的变量同样也是不平稳的，而对它们进行二阶差分后所得的变量都是平稳的。
3.协整检验。从上面的检验结果可知，两个变量是二阶单整的，它满足进行协整检验的前提条件。所以，本文运用EG两步法来检验两变量之间是否存在协整关系。根据EG两步法的思想可知，如果残差序列不存在单位根则认为它是平稳的，也就是它们存在协整关系。检验结果显示，残差序列是平稳的，即lnGDP和lnE的二阶差分存在协整关系。
4.格兰杰因果关系检验。由协整检验的结果可知，经济增长和能源消费两者之间存在协整关系。但是，它们两者之间到底是谁先变化谁后变化并不知道，所以为了弄清楚这种先后关系，需要对变量进行格兰杰因果关系检验。检验结果显示，能源消费是广西经济增长的格兰杰原因。
三、政策建议
如果想要让广西经济持续迅速地发展，就需要充足的供应能源。因为能源消费对经济增长会产生影响，但是也要注意利用先进技术开发新能源，提高能源的利用效率，以减少对能源的过度浪费，促使能源的合理消费。在短时间里，加大能源投入会刺激广西经济的增长。但从长期来看的话，反而会对其经济带来负面影响。所以，能源消费要适度，超过一定的水平可能会不利于广西经济的增长和发展。
参考文献：
[1] 陈书通.我国未来经济增长与能源消费关系分析[J].中国工业经济，1996，（9）.
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。
关键词：可再生能源消费；经济增长；协整；Granger因果关系
中图分类号：F830.92 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2016（10）-0027-08
一、问题提出
在经济增速换挡、资源环境约束趋紧的新常态下，中国推动能源消费革命、可再生能源产业发展势在必行。可再生能源是来自于自然资源且能够从自然过程不断地得到补充的能量来源，发展可再生能源有助于实现资源消耗、环境污染和经济增长的双脱钩发展。
OECD国家化石燃料的使用量正逐渐减少，可再生能源的发电量占比逐步提升。根据国际能源署预测，到2035年可再生能源将提供其总发电量的三分之一。OECD国家在可再生能源的开发利用上具有先行优势，在发展可再生能源消费和经济增长的协调上有较丰富的经验，对我国可再生能源产业具有借鉴意义。中国已经制定了2020、2030年非化石能源占一次能源消费比重分别达到15%、20%的目标。据预测（见图1），到2030年可再生能源将增长42%-48%，成为一次能源需求中的第二位。可见，可再生能源将在未来的能源结构中发挥重要作用。可再生能源产业作为新兴绿色产业，蕴含着新的经济增长方式，在此背景下，本文研究的问题是一个亟需解决的问题。
二、文献综述
关于可再生能源消费和经济增长关系的研究在近十年开始出现。对美国的研究较多，Ewing等（2007）用广义方差分解法对美国2000：1C2005：6月度数据研究得出：可再生能源的消费会增加工业生产指数。Bowden和Payne（2010）同样运用TodaCYamamoto方法对美国1949C2006年可再生能源消费和经济增长之间的因果关系进行检验，但采用了部门数据，结果表明商业和工业的可再生能源消费和实际GDP之间没有因果关系，住宅可再生能源消费对实际国内生产总值有单向因果关系。一些学者对OECD国家的情形进行了研究，Apergis和Payne（2010）对20个经合组织国家在1985―2005年期间的研究表明，可再生能源消M与经济增长之间在短期和长期均存在双向因果关系。Salim等（2014）利用1980-2011年的数据，检验OECD国家可再生能源和不可再生能源与能源消费、工业产值和GDP增速的动态关系。检验表明，在长期和短期内工业总产值与可再生能源和不可再生能源消费之间均有双向的因果关系。GDP增速与不可再生能源消费之间在短期内存在双向关系的证据，而与可再生能源之间只有单向因果关系。中国学者郭四代等（2012）选取1990-2010年中国国内生产总值（GDP）和新能源（水电、核电、风电）消费数据，运用Granger因果关系进行检验，发现在短期内，新能源的消费是促进国内经济发展的Granger原因。王瑛（2008）对1953-2006年的年度数据 ，分析了水电、核电、风电消费与实际GDP之间的协整关系和Granger因果关系，得出1953-2006年间这三种能源消费与经济增长之间具有显著的协整关系，另外我国可再生能源消费量对GDP增长也有显著的单向Granger因果关系。
目前文献结论表明：经济增长对可再生能源消费较多地具有单向因果关系，但也有部分国家或地区显现出这两者间双向的因果关系。单向因果关系即经济增长发生在可再生能源消费增长之前，可以在计量上解读为经济增长带动可再生能源的发展；双向因果关系则说明，从计量分析得到可再生能源消费先于经济增长，可以作为经济增长的因，在政策、环境保护的需求之下，可再生能源产业具备了自身发展的动力，甚至进一步刺激经济增长。
本文将能源消费分为可再生能源消费和不可再生能源消费，作为生产要素考虑Cobb-Douglas生产函数，选取1994-2013年的数据，对OECD国家和中国可再生能源消费与经济增长的关系分别进行了实证检验。首先，通过面板单位根、协整检验分析OECD国家可再生能源消费与经济增长的长期关系；建立VEC 模型，进行因果检验分析二者的短期动态调整关系，并进行长期和短期的Granger因果检验。其次，通过单位根检验、协整检验、基于VAR模型的脉冲响应函数，分析了中国可再生能源消费与经济增长间长期协整关系和短期动态关系，并进行长期和短期的Granger因果检验。最后，结合实证分析结果，对我国可再生能源产业发展提出了建议。
三、OECD国家可再生能源消费与经济增长关系的实证研究
（一）模型构建
本节利用现代经济增长理论的分析框架，构建了包含可再生能源消费和不可再生能源消费面板数据在内的生产函数，实证研究OECD国家和可再生能源消费与经济增长的关系。生产函数的构造如下：
Y■=f（K■，L■，RE■，NRE■） （1）
其中，Y■为OECD国家实际GDP，K■是OECD国家资本存量，L■为OECD国家总劳动力人数，RE■表示OECD各国可再生能源消费总量，NRE■表示OECD各国不可再生能源消费总量。这里的可再生能源包括：水电、太阳能、风能、地热能和生物质能。不可再生能源包括：石油、天然气和煤。
本文采取以下自然对数形式的面板计量模型和时间序列模型：
Ln（Y■）=α■Ln（K■）+α■Ln（L■）+α■Ln（RE■）+α■Ln（NRE■）+μ■ （2）
其中，i表示横截面，t表示时间， i=1，2，……34；t=1994，1995，……2013。μ■为残差项。
（二）实证研究
1.单位根检验。利用面板单位根LLC检验、IPS检验、ADF Fisher检验、PP Fisher检验，对34个OECD国家的LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■等数据进行平稳性检验，检验结果见表1。表1是在LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■的一阶差分序列上分别进行含有截距项以及含有截距项和时间趋势项的检验得到的。一阶差分值均在1%的显著性水平上通过了显著性检验，因此，LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■均为一阶差分平稳序列，即为I（1）。
2.协整检验。在面板单位根检验平稳的基础上，本节采用Pedroni提出的面板协整检验方法。Pedroni构造了四个“联合组内”统计量和三个“组间”统计量。这七个统计量均渐进服从（0，1）的正态分布，并且给出了临界值。如果计算出来的统计量大于临界值，则拒绝原假设，表明存在长期协整关系。对LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■进行Pedroni面板协整检验，结果见表2。
以上是包含截距项的协整检验结果，滞后期长度按照SIC标准自动选择。有四个统计量在1%的水平上显著，又因为在样本量较小的情况下以ADF统计量为主，其P值为0.00，因此，LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■之间存在长期协整关系。在此基础上，通过面板最小二乘估计，对LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■和LnNRE■间的长期协整方程进行估计，估计结果如下：
为了能够修正面板数据的异方差性，在估计的权重选项中选择了Period weights，进行广义最小二乘估计。由表3可见，四个解释变量均在1%的水平上显著，不可再生能源消费对经济增长的贡献最大。可再生能源消费对经济增长的影响超过了劳动力，为0.09。这说明，OECD整体可再生能源消费与经济增长的长期关系已经确立。
3.VEC模型分析。存在协整关系的变量可以建立向量误差修正（VEC）模型来揭示变量之间的短期关系，故建立以下VEC模型：
z■=αβ■z■+■Γiz■+ε■ （3）
其中，z■的各分量是OECD生产函数中I（1）的各变量；α是调整参数矩阵，其每一行元素是出现在第i个方程中的对应误差修正项的系数；β为协整向量矩阵，其每一列所表示的变量的线性组合都是一种协整形式；p为滞后阶数，此处根据SIC原则确定为2；ε■是扰动项。
模型（3）的协整向量估计结果如表4。
得到的方程表示1ny■，1nk■，1nl■，1nre■和1nnre■的L期协整关系，即：
1ny■=0.161nk■+0.591nl■+0.071nre■+0.141nnre■-2.52+ecm■ （4）
式中ecm■表示实际GDP、资本存量、劳动力、可再生能源消费和不可再生能源消费的线性组合序列，也是协整方程（4）的残差项，并将作为后面误差修正模型的误差修正项。实际GDP的VEC模型的估计结果为：
1ny■=-0.029*（1ny■-0.1621nk■-0.5901nl■-0.0771nre■-0.1391nnre■+2.518）
+0.1301ny■-0.1271ny■+0.0171nk■+0.0201nk■+0.1441nL■
+0.2471nL■+0.071nre■-0.0161nre■+0.0751nnre■+0.0181nnre■+0.043 （5）
以上估计结果可以说明：对实际GDP当期的变化量解释作用最强的是上一期和上两期的劳动力变化，解释作用分别达到14.4%和24.7%；另外有13%可以由上一期的实际GDP变化量解释，可再生能源消费和不可再生能源消费的上一期和上两期变化对其解释作用都较弱。同时，ecm■表示短期波动向上期均衡的调整，其系数为-0.029，即以0.029的速度负向调整。
4.因果检验。本节运用Granger因果检验研究变量长期的因果关系和短期动态的因果关系。本文主要研究可再生能源消费和经济增长的关系，故下表中只报告这两者的Granger因果检验结果。基于长期协整方程的Granger因果检验如结果表5，滞后阶数选择4阶。
在“LnY■不是LnRE■的格兰杰原因”的原假设检验中，在1%的水平上拒绝了该假设，说明经济增长是OECD国家可再生能源消费的原因。同时，在5%的水平上拒绝了 “LnRE■不是LnY■的格兰杰原因”的假设，说明可再生能源消费在长期也是OECD经济增长的格兰杰原因。
基于VEC模型的Granger因果检验结果如表6。
从表6结果来看，在“DLnY■不是DLnRE■的格兰杰原因”和“DLnRE■不是DLnY■的格兰杰原因”的原假设检验均在10%的显著性水平上被拒绝，说明经济增长的短期波动不是OECD国家可再生能源消费短期波动的原因，同样，OECD国家可再生能源消费短期波动也不是其经济增长的短期波动的原因。二者在统计上因果关系均不显著。
由以上可得，OECD国家经济增长在长期显著地是可再生能源消费的原因，可以解释为：从长期来看，保障经济稳定增长才能负担可再生能源发展初期普遍较高的成本。经济增长在短期并不构成可再生能源消费的原因，可能是因为目前可再生能源消费在短期内的迅速增长大多是能源转型的政策引导结果。可再生能源消费在滞后4阶的长期状况下是经济增长的原因，说明OECD国家可再生能源消费对经济增长的影响在大约4期之后可以明显表现出来。短期内，可再生能源消费波动外生于实际GDP的概率达到52%，这可能是因为目前可再生能源消费在能源消费中的占比还较小，短期内不足以表现为经济增长的原因。
四、中国可再生能源消费与经济增长关系的实证研究
（一）模型构建
本节实证研究中国可再生能源消费与经济增长的关系。生产函数的构造如下：
Y■=f（K■，L■，RE■，NRE■） （6）
其中，Y■为中国实际GDP， K■是中国资本存量，L■为中国总劳动力人数，RE■表示中国可再生能源消费总量，NRE■为中国不可再生能源消费总量。
为了增强数据的显性化趋势、避免异方差，采用自然对数形式的时间序列模型：
Ln（Y■）=β■Ln（K■）+β■Ln（L■）+β■Ln（RE■）+β■Ln（NRE■）+μ■ （7）
t表示时间，t=1994，1995，……2013；μ■是残差。
（二）实证研究
1.单位根检验。由于LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■、LnNRE■一阶差分序列上的单位根检验结果不平稳，故下表列出这五个序列在二阶差分上的检验结果，可以看出均在5%的显著性水平上通过。因此，LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■、LnNRE■是二阶平稳的，即I（2）。
2.协整检验。在单位根检验平稳的基础上，本节采用Johansen协整检验。结果表明变量之间存在协整关系，迹检验和最大特征根检验都表明在5%的显著性水平下存在4个协整方程。可知：中国LnY■、LnK■、LnL■、LnRE■、LnNRE■之间存在长期均衡关系。
在此基础之上，先进行ARCH LM条件异方差检验，检验得到F统计量为122.02，相应P值为0.00，说明估计方程的残差序列存在ARCH效应。因此，选择ARCH模型进行估计，从估计结果看仍然存在问题如下：第一，LnL■和LnRE■的系数估计结果较不显著；第二，DW统计量为0.13。怀疑存在序列相关问题，如果存在，则显著性水平、拟合优度将不可信，因此，应进行进一步检验。采用LM检验。
LM统计量显示，在1%的水平上拒绝原假设，回归方程的残差序列存在明显的序列相关性。同时，观察相关图和Q统计量，得到残差序列在1、5和6阶上存在序列相关。通过将扰动项的滞后项ar（1）、ar（2）和ar（5）代入原方程，得到以下回归结果：
由表10可见，四个解释变量均在1%的水平上显著。中国在1994-2013年间，资本存量对经济增长的影响最大，其次是不可再生能源消费。可再生能源消费对经济增长的协整系数超过了劳动力，为0.17。说明对中国来说，可再生能源消费和经济增长的长期关系在这20年已经得到了显现。中国在这三十年间的可再生能源构成主要是以水力发电为主，全球已开发水电资源中，中国占27%。DW统计量为1.78，序列相关得到解决。
3.VAR模型分析。向量自回归（VAR）模型把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后项的函数来构造模型，可以用于分析随机扰动对变量系统的动态冲击。本节构造的VAR（p）模型为中国的实际GDP、资本存量、劳动力、可再生能源消费和不可再生能源消费五变量系统，主要分析可再生能源消费和经济增长之间的短期动态影响。在无约束VAR模型条件下，依据LR、FRE、AIC、SC和HQ等准则得到最优滞后期阶数为2，因此，选择VAR（2）模型。
对VAR模型，当其所有特征根的模的倒数小于1时，表示该模型是稳定的。由图2可知该VAR（2）模型所有特征根的模的倒数都在单位圆内，该模型是稳定的，可以进行脉冲响应分析。
因此，模型VAR（2）构造如下：
1ny1nk1nl1nre1nnre=A*1ny1nk1nl1nre1nnre■+B*1ny1nk1nl1nre1nnre■+C （8）
A=0.740 -0.164 -1.626 0.038 0.4112.344 0.556 -9.011 0.038 0.2100.049 -0.019 0.475 0.007 0.0392.540 -0.094 10.368 0.164 0.400-0.137 0.313 -4.265 0.093 1.231
估计结果表明：
B=0.205 0.047 1.687 0.045 -0.202-0.970 -0.258 2.678 0.210 -0.3920.002 0.016 0.066 -0.014 -0.061-0.528 -0.001 -18.234 -0.284 -0.695-0.583 -0.093 9.344 0.174 -0.590C=1.068127.5848.844138.870-97.145
基于上述VAR（2）模型，进一步用脉冲响应函数研究当外部环境对经济增长产生冲击后对可再生能源消费的影响，以及可再生能源消费收到外部环境冲击后对经济增长的影响。得到的这两者的脉冲响应图如图3所示。横轴表示滞后期，这里设定为10年，纵轴表示变量相应的大小。
由图3可知，当外界给可再生能源消费一个单位的冲击，GDP开始显示一较小的正响应，之后在第二期先增长达到最强，第三期到第四期为减弱期，第四期时有一个短暂的小于零的过程，之后又拉升新一轮的正效应不断增长的阶段，第六期时达到第二个峰值，且该峰值与上一个峰值十分接近，第八期是降到零，但未出现负值，最后两期又出现上升的正相应。而外界给GDP一个单位冲击，可再生能源的响应在第二期出现由零到负的微小降低，并在进入第四期时回到零并启动直达第八期的增长，达到峰值后又逐渐降低，到第十期回到零。可见，可再生能源消费受一个正的外部冲击后对经济增长的影响在其滞后十期内，除第四期例外以外，其余均为正，且经济增长的正响应会阶段性的反复出现，这符合可再生能源消费的特性。而GDP受一个正的外部冲击后对可再生能源消费的影响在开始时并不明显，在第四期之后也增长缓慢，最大的正相应在第七至第八期才能表现，说明经济增长对可再生能源消费并不能起到立竿见影的作用，但在较长阶段都会有稳步增加的促进作用。
4.因果检验。本小节研究中国可再生能源消费和经济增长的因果关系，首先对中国五个变量的原序列进行Granger因果检验，得到与的Granger因果关系。
从以上结果来看，Granger因果检验在5%的显著性水平上拒绝了“LnY■不是LnRE■的格兰杰原因”的原假设，从而表明在中国经济增长能够Granger引起可再生能源的消费。但与OECD国家的检验结果不同的是，检验接受了“LnRE■不是LnY■的格兰杰原因”的假设，表明可再生能源消费不是中国经济增长的Granger原因。
基于上述VAR（2）模型检验变量之间的因果关系，运用Granger因果检验，其中，中国实际GDP和可再生能源消费的检验结果。可以发现：在包含二阶滞后的VAR模型中，这两种变量的因果关系与长期较接近，Granger因果检验在10%的显著性水平上拒绝了“LnY■不是LnRE■的格兰杰原因”的原假设，肯定了LnRE■对LnY■的解释作用，从而表明在中国经济增长能够Granger引起可再生能源的消费。检验接受了“LnRE■不是LnY■的格兰杰原因”的假设，表明可再生能源消费不是中国经济增长的Granger原因，可再生能源消费有60%的概率外生于经济增长。
由因果检验的结果可知，中国的经济增长对可再生能源消费的影响在较大概率上得到了确认，无论是建立在长期稳定的关系还是短期内的动态关系。而可再生能源消费则在长期内有53%的概率外生于经济增长，即在较大概率上还不能构成经济增长的原因；短期中，基于以上VAR（2）的滞后设置，可再生能源消费仍然不是经济增长的Granger原因。但笔者发现，当把VAR的模型只设定滞后第二期时，可再生能源消费在93%的概率上成为经济增长的Granger原因；经济增长也在94%的概率上Granger引起可再生能源消费。这样的设定是来源于上一节的脉冲响应函数的结果，同时，此时的VAR模型也是平稳的。因此，我们可以认为中国的可再生能源消费对经济增长存在这滞后的影响。
五、结论与建议
（一）主要结论
运用OECD国家和中国1994-2013年的数据，本文研究得出OECD和中国在可再生能源消费与经济增长之间都存在长期稳定的协整关系。同时，还主要得到了如表12所示的因果关系结果。
通过实证研究，本文发现OECD国家和中国可再生能源消费和经济增长关系的相同之处：即经济增长对可再生能源的长期引领作用，这可以解释为：第一，当经济增长到一定阶段时，化石能源推动经济增长的不可持续性日渐突显，这随之带来了改变能源消费结构、发展可再生能源的需求；第二，从率先发展可再生能源的国家可以看出，该产业发展的起始阶段均需投入大量成本，应建立在经济长足发展的基础之上。同时，研究发现了OECD国家和中国可再生能源消费在短期内均不能引起经济增长，这说明可再生能源消费短期内无论在发达国家还是中国都还不能显著地带来经济增长的变化，目前的可再生能源消费的比例仍然较小，经济增长的波动也只在小概率下是受到它的影响。
OECD国家和中国可再生能源消费和经济增长关系的不同之处也表现在两个方面。一方面，肯定了OECD国家在长期内可再生能源消费也对经济增长有引领作用。OECD在这20年内可再生能源的发展说明可再生能源消费的增长在较大概率上会引起经济增长，这为可再生能源消费发展相对落后的国家和地区在一定程度上打消了顾虑，中国应该更加信心坚定地可再生能源消费的发展。同时，本文发现中国包含可再生能源消费滞后四期变量的模型检验中，它对经济增长的Granger原因也得到了确认，这说明在一定条件下，中国存在着可再生能源消费对经济增长的原因。另一方面，短期的经济增长对可再生能源消费的因果关系中，OECD的检验中拒绝了这一关系，而中国则接受。中国近年来的经济增长堪称“奇迹”，在推动可再生能源产业的发展过程了给予了大量补贴，支持国民生产总值的增长，对我国发展可再生能源产业的促进作用更加突出；相比而言，OECD作为发达国家的集体，其GDP在长时间内保持在较高的稳定水平，他们发展可再生能源在短期更多地是依赖技术突破。
（二）相关建议
第一，加快绿色金融发展，提升可再生能源产业活力。引导银行业金融机构推出绿色信贷体系，严控“两高一剩”行业信贷，将环境责任标准融入银行业经营管理，积极应对可再生能源产业发展中的市场失灵和政府缺位。引导绿色债券在可再生能源项目中的规范发展，建立政策激励措施体系，增加绿色债券市场流动性，增加投资主体与市场规模。把握绿色金融在经济绿色转型中的机遇，积极适应经济结构和产业结构调整，形成可再生能源发展和绿色金融的良性循环，培育新的经济增长点。
第二， 加强能源供给侧改革，促进能源消费结构优化。利用市场机制强化可再生能源市场优先供给，通过可再生能源配额制和绿色电力证书等在OECD国家运用成熟的体制，促进可再生能源电力价格发现，减小国家可再生能源产业补贴缺口。推进能源扶贫，推动r网改造升级，提高农网对分布式发电的接纳能力，一方面使农村成为推动可再生能源消费提升的重要阵地， 另一方面推进光伏扶贫等精准扶贫模式落地，发挥好可再生能源对脱贫攻坚的助力作用。
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The Relationship between Renewable Energy Consumption and Economic Growth
――A Comparison between OECD Countries and China
WANG Yongheng SONG Yingmin LIU Hongfu WANG Hetong
（Pingliang Municipal Sub-branch PBC，Pingliang Gansu 744000）
内容摘要：在关于中国能源消费与经济增长相互关系的研究中，以能源消费、经济增长两个变量的平稳性检验为起点，确定单位根，发现协整，并以误差纠正模型展开二者之间Granger因果分析的做法见于2000年后多篇文献。聚焦1979到2008年间30年数据，本文在允许结构断点的条件下展开平稳性检验，发现能源消费不是单位根而是趋势平稳过程，由此，协整关系的分析框架不再适用。本文转而采用不依赖协整关系的Toda-Yamamoto一类方法进行Granger因果检验。检验结果显示二者从能源消费到经济增长的单向因果关系仍然成立，而能源消费中结构断点的发现则值得后续更加深入的研究。
关键词：能源消费 经济增长 因果关系 结构断点
引言
能源消费与经济增长相互关系问题历来为国内外文献所关注。对中国这样的发展中大国而言，这一问题尤其具有特殊重要的意义。2000年后，在国际文献中，Shiu and Lam（2004）使用1971到2000年之间数据，研究了电力消费与GDP 之间的相互关系，在误差纠正模型之下，他们发现了从电力消费到GDP的单向因果关系。Yuan等（2007）则研究了1978到2004年之间的数据，同样发现了电力消费与 GDP之间存在协整关系，以及从前者到后者的单向因果关系。国内文献方面，林伯强（2003）在三要素生产函数的框架之下，通过协整和误差纠正模型分析，发现电力消费与经济增长及其它变量之间存在长期协整关系，尤其是前者向后者的单向因果关系。此后，研究多着眼总体能源消费（而不仅仅是电力消费）与经济增长问题，马超群等（2004）研究1978至2000年间数据，韩智勇等（2004）研究1953至2003年间数据，发现了两者间的双向Granger因果关系。赵进文和范继涛（2007）、陈首丽和马立平（2010）则分别使用1956到2005年、1979到2003年数据，发现了从能源消费到经济增长的单向因果关系。这四篇文章在研究时段上有所不同，而在方法上，都以对数据的单位根检验所得到的非平稳属性为基础展开。除赵进文和范继涛（2007）主要运用平滑转换回归模型外，其它三篇则着重考察了变量间协整关系，并在协整成立的条件下运用误差纠正模型，以发现能源消耗和GDP之间Granger意义上的因果关系。
以时间序列计量分析的典型标准衡量，以上基于数据单位根属性展开的研究并无不妥，且相对于以往忽略数据平稳性以至协整关系的研究，这些较近文献无疑更加准确客观。而同时，关于此问题的探讨也确可以从另一角度予以深化并修正。这一深化，或者说修正，首先在于对单位根属性的检验本身。我们发现，以中国改革开放以来30年，即1979到2008，这一重要时段而言，当不考虑结构变化（或断点），而以典型的Augmented Dickey-Fuller方法进行单位根检验时，能源消费和GDP都是表现为二阶单整I（2）。而当我们考虑数据中结构变化的可能，依据Zivot and Andrews（1992）的检验方法，以结构变化作为备择假设时，检验结果显示在此区间内，中国能源消费表现为含结构断点的趋势平稳数据，而不是真正的I（2），由此可知，中国能源消费与经济增长之间将不会存在我们所一般讨论的协整关系。
本文主要研究非协整背景下，1979到2008年改革开放以来30年间中国能源消费与经济增长之间的因果关系问题。本文主要的贡献在于揭示能源消费中结构变化及相应的趋势平稳属性，并引入Toda and Yamamoto（1995）方法来建立能源消费与经济增长之间相互关系。据我们了解，国内外文献中，这也是此种方法在中国能源与增长关系问题上的首次运用。
数据及结构断点下的单位根判定问题
聚焦改革开放以来30年间中国能源消费与经济增长关系议题，我们采用两项数据，即能源消费总量（Energy，以万吨标准煤为单位）、和国内生产总值（GDP，按不变价格计算指数）来分别代表这两个变量，分别如图1、图2所示。值得说明的是，与一些现有文献，如赵进文和范继涛（2007）等不同，我们这里并没有采取对数处理的做法。原因在于，尽管对数形式变换会带来弹性计算上的方便，以及被认为利于削弱异方差的影响，但实际上这一变换对数据特性的影响不可忽视，所以并不可取，相关文献参见Granger and Hallman（1991）、Franses and Koop （1998）、Kramer and Davies（2002）等。因此，本文中我们保留原始数据形式展开分析，相应的单位根检验结果如表1所示。
在这里，除了运用Augmented Dickey-Fuller （ADF）检验外，本文还采用了Phillips-Perron（PP）的检验方法。相对于ADF检验，PP检验相当于没有扩展的Dickey-Fuller检验，它是通过修正的t统计量来应对可能的序列自相关对单位根统计量的影响。如表1所示，不管是ADF检验，还是PP检验，在只有截距，以及截距加线性趋势不同的情况下，Energy、GDP都表现出了具有二阶单整的非平稳过程。
在以上单位根检验的基础上，本文对数据中单位根问题做了更深入探讨。单位根检验的结果是后续分析的基础步骤，而检验中所涉及到的确定性趋势项选择又是一个敏感的问题。尤其是当我们进行单位根检验时，结构变化问题不应被忽略。Perron（1989）首先研究了给定外生结构断点条件下的数据非平稳检验问题，发现数据序列中断点的存在可能会导致Dickey-Fuller类型检验的误判，即把含有结构断点的趋势平稳数据解读为非平稳数据。针对现实中断点确定的不确定性或者说主观性问题，Zivot and Andrews （1992）研究了结构断点内生化检验的问题，提出一种新的检验方法（ZA检验），在确定出结构断点发生时间点的同时，相应判断数据序列是单位根过程，或是含有结构变化的趋势平稳过程。根据这一检验，很多原本被认为非平稳的单位根数据，实际上都只是趋势平稳过程而已。
如果我们考察中国能源消费总量和国内生产总值两项数据，则不难发现，结构变化所导致的断点问题是这两个数据序列中一个不能排除的因素。尤其以能源消费而言，如图1所示，从20世纪八十年代初开始，中国能源消耗总量一直以接近线性规律的趋势稳定走高，直到在1996年后出现停滞甚至短暂的下降；然后自1998年开始缓慢增长，并从2002后开始进入另一增长阶段，突出表现为更高的增长速度即斜率。也就是说，这一数据过程中体现出至少两个明显不同的增长阶段，使得我们难于用一个单一的数据生成过程来描述整个区间。相对而言，如图2所示，GDP的趋势变化较为平缓，存在可能但并不明显的结构断点。因此，至少对能源消费数据而言，结构变化的因素不可忽略，应给予恰当处理。
本文采用Zivot and Andrews（1992）中的ZA检验，对能源消费与GDP中可能的结构断点做进一步的认定。如前所述，我们已经通过ADF和PP检验确定二者都是带有单位根的非平稳过程，而通过ZA检验，我们将确定其分别是含单位根过程的非平稳数据，还是带有结构断点的趋势平稳数据。作为Dickey-Fuller 类型检验的扩展，ZA检验基于三种不同的方程以适应不同的确定性趋势，本文中采用第三种方程，以适应截距和斜率项同时存在断点的情况：
其中，DUt和DTt为体现确定性趋势项中结构断点的两个哑元变量。如果以TB表示结构断点发生时间点，则DUt=0除非t>TB，而DTt=0除非t>TB。而其它变量及参数则与一般Dickey-Fuller检验中相同。关键在α，当我们拒绝它为零的原假设时，则表明yt不是含单位根的非平稳过程，而是含有结构断点的趋势平稳过程。
这一检验用于Energy，结果显示在2001年发生有结构断点，检验统计量为-6.28，低于1%水平下的临界值-5.57（5%水平下临界值为-5.08），序列中含有单位根的原假设被拒绝，清楚显示能源消费为含有结构断点的趋势平稳过程而非单位根过程；而对GDP而言，检验统计量为-0.43，远远高于10%水平下的临界值，由此我们并不能拒绝之前ADF和PP检验所显示的二阶单整过程。
基于上述检验结果，既然Energy 和GDP两个变量之中只有后者是单位根过程，则两者之间的协整关系失去必要前提，我们需要使用协整与误差纠正模型之外的框架来分析两者之间的相互关系。
基于Toda-Yamamoto方法的因果分析
Granger因果的方法是一种广泛运用的时间序列方法，用于发现变量之间时序（或者说预测）意义上的因果关系，在国内外文献中大量用于研究能源消费与经济增长之间的相互关系。一般而言，在使用这一方法之前，我们需要测定每个变量本身的平稳属性，然后在变量间存在协整可能的条件下（如在本文的双变量系统中，双方都应是同阶单位根过程），再进行协整判断。如果存在协整，则在误差纠正模型中进行Granger因果分析；如果没有协整，则要在各个数据的平稳形式下用普通方程展开 Granger的因果分析，以避免伪回归。亦即应用Granger的重要前提是要准确测定系统中的变量是几阶单整、以及是否存在协整。这也是引言中所引述的多篇文献的做法。
基于前面对两个变量ZA检验的结果，我们知道Energy和GDP之间将没有存在协整的可能，因此因果关系的分析需要在协整和误差纠正模型之外来进行考虑。相对于常规的去趋势项或差分以得到平稳形式数据再做分析的方法，本文采用一种不依赖单整、协整检验结果的Granger因果分析方法来确定Energy与GDP的相互关系。相对于常规作法，在数据非平稳时，这一方法同样能够达到避免伪回归的效果，但又不排除数据中长期趋势的影响，同时在实际使用上更为简单，在结果上也更加稳健。
这一不依赖于协整检验结果的Granger因果分析方法，主要由Toda and Yamamoto（1995）提出（文中此后简称T-Y方法）。T-Y方法的基本思路是，针对所研究的问题考虑向量自回归（VAR）系统，对系统中各个变量而言，确定可能出现的最高单整阶次dmax，而对变量之间是否协整则不作考察。在（如通常以信息准则的方法）确定VAR系统真实滞后阶次p基础上，建立一个扩展的（p+dmax）阶滞后的VAR系统。然后，通过修正的Wald检验，通过考察前p阶滞后项的系数是否同时显著为零来判断一个变量是否对其它变量具有Granger意义上的因果关系。在本文的双变量系统下，我们将需要考虑如下的VAR模型：
其中，E和G分别代表Energy和GDP，而其它变量和标识与VAR模型中典型含义一致。为检验能源消费E不导致经济增长G的假设，我们将检验如下约束：
而为检验经济增长G不导致能源消费E的假设，我们将检验如下约束：
在Toda and Yamamoto（1995）之后，Dolado and Lutkepohl（1996）提出了非常相似但更为简单的方法（文中简称D-L方法），即在系统真实滞后p阶基础上只扩展一阶而不是dmax，在后续的Wald检验中则仍然只测试前p阶滞后的系数。
本文中我们同时采用上述两种方法。首先，我们分别采用Akaike 和 Schwarz两种信息准则的做法得到双变量VAR系统的p值为2，而根据之前ADF和PP、以及ZA检验的结果，我们已经知道Energy与GDP中，只有后者是单位根过程且为I（2），因此dmax为2。根据以上结果，基于T-Y和D-L两种方法的结果如表2 所示。可以看到，使用T-Y方法时，Wald统计量在两个方向上都不显著，因此我们不能建立任何一个方向上的因果关系。而在使用D-L方法时，我们不能拒绝经济增长G不导致能源消费E的原假设，而却能在5%的显著水平上（概率值在四舍五入前为0.047）拒绝能源消费E不导致经济增长G的原假设。由此，结果清楚表明在两变量之间，存在从能源消费到经济增长的单向因果关系。而在T-Y方法中，不能得到显著结果的原因，我们估计可能在于dmax更高阶的滞后阶次，导致更多的自由度损失，从而在这里有限的样本中相应降低了检验结果的显著性水平。可以看到，即使在T-Y方法中，两个方向上的检验结果概率值不同，检验结果更倾向于拒绝能源消耗不导致经济增长的原假设。
结论
本文通过数据发现基于单位根及协整检验、误差纠正模型的分析，是现有文献中涉及中国能源消费与经济增长相互关系问题时的一个通行的分析框架。
作为本文的第一个贡献，我们发现，当考虑数据中可能的结构变化时，上述做法或有修正的必要。以本文中1979年改革开放至2008年间30年数据为对象，能源消费水平和经济增长，在以Augmented Dickey-Fuller 和Phillips-Perron检验时均为二阶单整，而以考虑结构断点的Zivot-Andrews 方法再做单位根检验时，能源消费实际为含有结构断点的趋势平稳数据序列，因此，它与GDP之间也就失去构成协整的必要条件。由此，协整及误差纠正的分析框架不再适用。
作为本文的第二个贡献，我们转而引入一种放宽数据单整检验、并且不依赖变量间协整关系的方法来确定能源消费与经济增长间的相互关系。这一方法主要由Toda and Yamamoto（1995）、Dolado and Lutkepohl （1996）提出。应用这种经过修正的Granger因果检验方法，我们发现在能源消费与经济增长之间，前者是后者的Granger原因，而反之则不然。这一从能源消费到经济增长的单向因果，尽管基于不同方法，仍与现有文献中的多数结果吻合，再次显示能源保障在中国经济持续增长中所起的重要作用。
作为引申，本文中关于能源消费数据中结构断点的意义应当并不限于计量分析手段上的修正。这一单个数据序列中断点的发现提示我们应以结构变化的观点来研究变量之间相互关系的结构变化问题。节能减排的目标就是要在经济增长的同时，避免能源消耗的同步增长。所以，二者之间关系的结构变化应是常态，而非特例。限于样本，本文并未对这一相互关系的稳定性展开深入探讨，也是本文的局限。如何评估这一结构变化，并更进一步，研究导致这种结构变化发生的深层原因，以指导我们的节能减排政策，是更值得未来进行深入研究。
参考文献：
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11.Shiu， A. and Lam， P.， 2004， "Electricity consumption and economic growth in China"， Energy Policy， 32， 47-54
关键词 经济增长 能源消耗 协整 误差修正
中图分类号：F061.2 文献标识码：A
一、引言
随着经济全球化的发展，使各国经济增长对能源的依赖度越来越高。能源消耗与经济增长的关系已经深刻影响到国家经济发展及其政策的制定。因此，研究经济增长与能源消耗的关系极具深刻的现实意义。
近些年，国内学者对中国能源消耗与经济增长的关系进行了大量实证研究。经过查阅文献，我们把近几年的实证研究的差异特点归纳如下：（1）变量范围选择差异：多数为研究中国经济增长与能源消耗总量之间的关系，也有少数人分地区研究了它们之间的关系，像何宏考虑到东、中、西部发展不均衡用分位回归法来分别研究我国东部、中部、西部的经济增长同能源消耗的关系。（2）运用模型的差异：多数学者用线性模型（主要是协整与误差修正模型）来研究（林伯强，2003年；冯沛运等，2010年；谭冰清等，2010年），也有学者用扩展的生产函数（赵丽霞等，1998年），也有学者用非线性模型（神经网络模型）（苏泽雄，2003年）等。（3）选用变量、变量个数、时间期限及选择的地区不同。特别需要提到的是最近几年，面板数据的使用也扩展到能源消耗的分析中（刘畅，崔艳红，2008年），另外碳排放问题的热点使得研究能源消耗的文献，开始转向能源消耗与环境问题的关系（陈诗一，2009年）。
本文运用协整理论与误差修正模型选择1980年―2009年间的相关指标（GDP，能源消耗总量）进行实证分析，并根据2012年国家统计局公布的2010年GDP最终核实数对2010年能源消费总量进行了预测，以期能够对我国能源生产提供合理的建议。
二、实证方法及数据选取
（一）实证方法。
由于大多数时间序列数据都是不稳定的，使得传统的OLS估计方法可能出现伪回归，并且在20世纪70年代的经济动荡面前预测失灵。因此，由Engle和C.J.Granger提出的协整理论经常被用来检验时间序列变量的长期稳定关系。
协整理论认为：对于两个非平稳的时间序列，若它们是同阶单整的，则这两个向量的某种线性组合可能是平稳的，即这两个向量之间可能存在协整关系，所隐含的意义是两者之间的长期稳定关系。EG两步法得到的协整参数估计量具有超一致性和强有效性，并且其应用较简单实用，本文采用该方法进行协整检验并构建误差修正模型。
由于协整理论只能说明向量间的长期稳定的均衡关系，它并不能反映出变量之间长期均衡与其短期波动之间的关系，以及两者之间短期波动的关系。因此，为了建立短期的动态模型以弥补长期静态模型的不足，误差修正模型（ECM）被多数研究引用。所以本文在Var模型的基础上提出误差修正模型来观察变量间的动态关系，并利用Granger因果检验来判别变量间短期的因果关系。
（二）样本数据选择及预处理。
本文分析所使用的样本数据为1980―2009年的年度数据，数据来源于《中国统计年鉴（2010）》及《2009中国能源统计年鉴》，采用的数据有国内生产总值（GDP，单位：亿元），能源消费总量（TEC，单位：万吨标准煤）。
根据GDP平减指数（1978=100）对GDP进行调整，以得到实际GDP。为了消除异方差，对各变量进行对数化处理，这样既不改变协整性，又能引入弹性的模型参数，更具有理论价值。为方便起见，下文用LGDP,LTEC来分别表示实际GDP，TEC的自然对数值。
三、协整分析与误差修正模型
（一）平稳性检验。
虽然在研究中，DF和ADF统计量是应用最广泛的单位根检验，但是它的检验功效较低，尤其是在小样本条件下，数据的生成过程又高度自相关时，检验功效会被进一步削弱。因此我们在这里使用Elliott，Rothenberg和Stock（1996）为改进DF和ADF检验效能而创立的DF-GLS检验。
我们对LGDP和LTEC序列做线图（见图1、图2），发现二个序列呈现出较高的线性趋势，因此在做平稳性检验时采用带趋势和截距项的DF-GLS检验。滞后期根据SIC原则进行确定，最终检验结果见表1：
表1 单位根检验结果
检验结果显示，时间序列LGDP，LTEC都是非平稳的时间序列，但他们的一阶差分在10%的显著性水平下都是平稳的，因此LGDL与LTEC都是I(1)过程。这样我们就可以对其协整关系检验及建立误差修正模型。
（二）E-G两步法建立误差修正模型。
1、协整关系检验。
首先建立LTEC对LGDP的回归方程，如下：
LTECt = C(1) + C(2)*LGDPt + Et
估计后可以得到：
LTECt = 8.8013 + 0.5863*LGDPt
t=（132.0120） （44.5687）
F=1986.370
这样我们的的残差序列为：
对残差序列进行单位根检验得到结果：
因此上述方程，即：
LTECt = 8.8013 + 0.5863*LGDPt
体现了能源消费总量与GDP之间存在协整关系（长期均衡关系），协整向量为（8.80,0.59）。这里我们可以看到GDP每增长1%，就要带动TEC增长0.59%，即GDP对TEC的弹性系数为0.59。
2、建立误差修正模型。
为了得到能源消耗总量与GDP之间与现实更加贴近的关系，我们建立误差修正模型，该模型较好地将短期误差与长期均衡联系了起来。
误差修正模型为：
(LTEC t) = C(1) + C(2)*E t-1 + C(3)* (LGDP t)+ ut
其中：Et是协整方程LTECt = 8.8013 + 0.5863*LGDPt的残差序列。
估计得到误差修正模型为：
(LTECt) = 0.01732 - 0.1531* Et-1+ 0.4058* (LGDPt)
t=（1.1521）（-1.4706） （2.7959）
0.2698 F=4.8038
我们首先要明确 (LGDP t)的经济含义：
(LGDPt)= LGDPt - LGDPt-1
=ln（GDPt）- ln（GDPt-1）
=ln（GDPt / GDPt-1）
≈（GDPt - GDPt-1）/ GDPt-1
即表示GDP的发展速度。
这样有误差修正模型可知：GDP的发展速度同能源消耗的增长速度存在正相关关系，GDP发展速度提高1%，则会导致能源消耗速度增长0.4058%，这反映了中国经济增长对能源消耗的依赖程度还是非常的高。同时前期误差项会保证短期扰动以（-0.1531）的力度向长期均衡靠拢。
3、预测2010年能源消耗总量。
根据2012年国家统计局公布的2010年GDP最终核实数401513亿元，按不变价格计算，同比增长10.4%。据此我们根据误差修正模型我们可以预测到，2010年能源消耗总量的增长速度为5.5095%，而2009年的该指标的增长速度为5.21%。根据误差修正模型计算的2010年能源消耗总量为323541.6573万吨标准煤，我们根据协整方程计算的2010年长期均衡使用量为322493.2944万吨标准煤，而2010年我国能源消耗总量实际值为324939万吨标准煤，本文长期均衡模型预测误差为-0.75%，短期均衡模型预测误差为-0.43%，两个预测误差在可接受误差范围之内。
四、 结论
1、我国国内生产总值与能源消耗总量之间存在长期均衡关系，且研究发现国内生产总值对能源消耗总量的弹性系数为0.59，即国内生产总值每增长1%，就要带动能源消耗总量增长0.59%，。
2、国内生产总值对能源消耗总量的长期影响程度大于短期影响程度。协整长期均衡模型中两个变量的回归系数为0.5863，而短期误差修正模型中的回归系数为0.4058。
3、短期中，我国经济发展速度每提高1%，将会导致能源消耗总量增速提高0.4058%。
4、通过协整模型与误差修正模型对2010年进行预测发现，2010年长期均衡能源消耗量为322493.2944万吨标准煤，而短期预测值为323541.6573万吨标准煤，两者误差均在1%以内处于可接受误差范围内。
（作者：广东商学院2009级统计学硕士研究生，研究方向：统计应用与经济计量分析）
参考文献：
能源是国民经济发展重要的物质基础之一，对于一国的经济增长有着重要作用。但自上世纪70年代以来，就能源问题引发的一系列的石油危机，海湾战争，伊拉克战争等重大国际事件，引起了世界各国对能源的高度重视和对世界能源资源的激烈争夺。改革开放以来，我国经济取得了举世瞩目的成就，CDP年均增速高达9.8%i。然而中国经济的高速发展是以高耗能、高排放为代价的。2011年，我国GDP约占世界的8.6%，但能源消耗占世界的19.3%。我国单位CDP能耗是世界平均水平的2.5倍，美国的3.3倍，日本的7倍，也高于巴西、墨西哥等发展中国家。自2005年以来，我国能源消费年均增加近2亿吨标煤，2011年新增能源消费量达到2.3亿吨标煤。这一数据相当于意大利或墨西哥一年的消费量，世界上也仅有13个国家的能源消费总量超过该数字。目前，我国已成为世界第一大能源消费国，但与高增长的能源消费对应的是，我国能源资源禀赋不高，煤炭、石油、天然气的人均占有量低，仅为世界平均水平的67%、5.4%、7.5%。ii能源的大规模开发利用已对生态环境造成严重影响，国内部分地区生态环境严重透支，应对气候变化的压力日益增大。从环境和资源保护及可持续发展的角度来讲，通过技术进步不断提高能源的使用效率，优化能源结构显得日益重要。我国的能源禀赋具有多煤、少油、少气的特点，中国一次能源生产和消费结构中，煤炭比重分别高达76%和68.9%，是世界上煤炭比重最高的国家，而煤炭又是一次能源中热值最低污染最大的能源品种。且我国的煤炭利用以燃烧为主，在每年消费的煤炭中，有80%以上是直接燃烧。这样的能源消费结构导致我国能源效率与发达国家甚至一些发展中国家有着较大的差距，产生了能源消费居高不下，污染严重等问题。
重庆作为中西部唯一的一个直辖市，是全国较大的多功能经济中心城市之一，人口密集，工业基础雄厚，已形成机械、轻工、建材、纺织、化工及冶金等行业为主的工业体系。201 1年，重庆市生产总值接近1万亿元，比2010年增长16.5%，增幅跃居全国第一。重庆工业总产值达到1.38万亿元，增长26.2%，iii伴随着这种高增长的背后却是巨大的能耗，重庆能源的生产与消费矛盾日益突出。十七届五中全会和“十二五”规划纲要指出：推动能源生产和利用方式变革、合理控制能源消费总量。而十报告提出：推动能源生产和消费革命，控制能源消费总量，加强节能降耗，支持节能低碳产业和新能源、可再生能源发展，确保国家能源安全。由“变革”到“革命”，从“合理控制”到“控制”透露出国家对能源发展的高度重视。因此，研究重庆经济增长与能源消费的关系，提出节能措施，具有重要的现实意义。
1 重庆经济增长与能源消费的现状分析
改革开放30多年以来，重庆市发生了翻天覆地的变化。重庆市国民生产总值从1980年的90.69亿元增加至2010年的7925.58亿元，增长了87.4倍，GDP年均增长16%；致使能源消耗的急剧增加，能源消费从1980年的985.59万吨标准煤增至2010年的7117.41万吨标准煤，增长了7.2倍，年均增长率达到7%。其中，油料和电力的增长幅最大，分别为18.3倍和12.1倍，年均增长率分别为11%和9%；煤炭和天然气的增长幅度分别为6.5倍和5.8倍，年均增长率分别为7%和6%。粗放式的增长方式使重庆面临着巨大的资源环境压力。
重庆市能源消费结构主要以煤炭为主，如图一所示，这30年来，煤炭所占比重基本维持在70%左右，其他能源所占比重略有上升，天然气消费比例占12%左右，油料和电力分别只占7%和9%，与全国平均水平和北京、上海等沿海发达地区相比，还有很大差距。再从图二可以看到。重庆市经济的发展对能源的需求越来越大，煤炭、天然气、油料和电力的消费量都是呈快速上扬趋势，供需矛盾将进一步激化。且煤炭消费总量的趋势与GDP总量的趋势最为接近，这表明促使重庆市经济增长的能源消费中，主要是煤炭，能源消费结构严重不合理，环境压力巨大。
2重庆经济增长与能源消费的实证分析
2.1数据来源和指标选取
本文对于能源消耗的研究选取《重庆统计年鉴201 1年》上的1980-2010年重庆市能源消费总量（y），单位为万吨标准煤；经济增长用GDP生产总值（x1）来表示，单位万元；由于一次能源消费结构中，煤炭的消费始终保持着较高的份额，固本文采用煤炭消费量占总能源消费量的比重（x2）来表示能源消费结构，单位为（%）。
2.2模型构建
由于对时间序列数据进行自然对数变换不会改变数据的特征，却能使数据趋势线性化并在一定程度上消除时间序列的异方差。故本文将变量对数化后采用以下模型进行实证分析：
lny=a+bllnxl+b21nx2+u
2.3回归分析
本文利用软件eviews6.0对表二的统计数据进行OLS估计，得出以下结果：
luy=-20.5601 1+0.534399 lnx1+4.6203781nx2
.S=（4.439394）（0.03329 1）（0.933846）
t=（-4.63 1287）（16.055225）（4.947688）
R2=0.946923 F=249.7693 S：E=0.139725
2.4模型检验
从经济意义上来讲，lnxI对lny的弹性系数为0.53，lnx2对lny的弹性系数为4.62，说明GDP每增加1%，能源消费将增长0.53%；能源消费结构每增加1%，能源消费将增长4.62%。
S.E=0.139725，很小，说明回归直线精度很高，代表性好。能源消费的估计值与实际值之间的平均误差为0.13万吨标准煤。
R2=0.946923，接近于1，拟合优度较高，样本回归直线的解释能力为94.69%，说明重庆能源消费变动的94.69%可由样本回归直线作出解释。
给定α=0.05，查t分布表。在自由度为n-2=29下，临界值t0.025（29）=2.0452，因为结果中的t值都大于临界值2.0452，所以拒绝原假设，表明GDP生产总值和能源消费结构对于能源消费量有显著性影响。
3 结论与建议
从以上的实证分析可以得出结论，重庆能源结构对能源消费的弹性系数为4.62，显著高于经济增长对能源消费的弹性系数，重庆能源结构的变动对能源消费的影响显著。重庆至今仍占68%以上煤炭消费比重的能源结构是导致能源结构弹性较大的原因。且煤炭燃烧带来的污染严重，对社会经济环境的可持续发展非常不利。因此，做好节能降耗工作，提升能源利用效率，改善能源结构势在必行。
3.1转变经济增长方式，调整三次产业结构
目前重庆经济的快速增长主要是靠自然资源的高投入和高消费换来的，要想实现经济的可持续发展，必须做好由“粗放型”的增长模式，向低消耗、高产出的“集约型”增长方式转变。第二产业在重庆经济中占有重要地位，可以说工业是重庆经济发展的支柱.2010年，重庆市的三次产业结构比例为：8.6：55.0：36.4，如果能够推进第三产业的发展，降低第二产业中电力热力企业、化学制造业、金属冶炼和矿物制品业等高能耗行业对于能源的消费量，那么既能降低能耗，保护环境，也能促进GDP的增长，对全市的经济社会发展都是极为有利的。所以，重庆市要做好产业的内部结构调整，大力发展服务业、IT产业、通用设备制造、医药制造业等能耗相对较低的产业，优化产业结构，提升综合竞争力。
3.2加大节能降耗技术的研究与开发，提高能源利用率
节能技术的开发和采用，不仅能降低企业成本，也能提升企业竞争力，缩小差距，为企业带来巨大收益。所以，把资源、能源等关键性技术的发展摆在优先地位，突破企业发展中的前沿技术和先进技术，为建设节约型产业提供技术支撑十分重要。重庆应紧紧围绕全市发展的产业规划，结合自身特点，重点研究开发工业、交通运输、建筑等领域的节能技术与设备，加快发展天然气，页岩气的开发力度，大力发展风能、太阳能、生物质能、地热能等可再生能源，减少煤炭的使用量或者增加煤化工一体化项目。实施锅炉窑炉改造、电机系统节能、能量系统优化、余热余压利用、节约替代石油、建筑节能、绿色照明等节能改造工程，以及节能技术产业化示范工程、节能产品惠民工程、合同能源管理推广工程和节能能力建设工程。如节能环保汽车及关键零部件技术、超临界火力发电机组、风力发电成套设备、以煤气化为基础的多联产技术、内燃机、船舶及配套产品等以及煤层气、天然气净化、集输与安全控制技术等。积极推广新技术的运用，提高能源利用率。
3.3控制高能耗企业的发展，向能源利用效率高的行业转变
根据市场需要和产业政策，积极推进能源利用效率高的行业集群的发展，坚持走科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源得到充分发挥的新型工业化道路，加快发展高技术产业，运用高新技术和先进适用技术改造传统产业，提升工业整体水平。重点加强冶金、煤炭、电力、化工、建材等高耗能行业节能降耗，加快淘汰落后冶炼工艺和设备，淘汰传统能耗高的小水泥、小玻璃和实心页岩转，大力推进先进冶炼、熔炼技术，大力发展新型干法水泥、装饰新材料和建材等。对于重点耗能工业企业，应特别加强管理，加大节能技术改造，向低能耗的行业转变。
3.4加强政府引导作用，建立节能降耗相关机制
市政府应该加强引导，落实固定资产投资项目管理，对所引进项目的能源结构是否符合国家、地方和行业节能设计规范及标准，有无采用明令禁止或淘汰的落后工艺、设备以及是否采用节能新工艺、新技术、新产品等方面情况进行综合评估，引进技术先进、能源利用效率高的项目。建立和完善节能降耗的市场机制，引导社会采购、使用节能产品；建立能源价格调节机制，完善节能的价格、财政、税收、信贷等政策，对超过单位产品能耗限额的企业实行用能加价收费；建立和完善能耗统计指标体系、监测体系和考核体系，建立健全节能目标责任评价、考核和奖惩制度，强化政府和企业的责任。
