金融發展與能源消費的關系范文

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一、文獻回顧

現有能源消費總量的研究文獻中，主要關注能源消費與經濟增長、經濟結構和對外貿易等方面的長期協整關系。其中又以能源消費與經濟增長為最核心的研究內容，其主要研究內容可以歸納為4個主要方面:增長假說、保護假說、回饋假說和中性假說。增長假說認為能源消費是經濟增長的關鍵因素，能源消費的降低會導致國內生產總值的下降(陳首麗，馬立平，2010;齊紹洲，云波，李鍇，2009)。而保護假說認為，經濟增長與能源消費之間只存在單向因果關系，即經濟增長是能源消費的原因，所以旨在降低能源消費的能源政策并不會影響經濟增長(林伯強，魏巍賢，李丕東，2007)?；仞伡僬f則認為能源消費與經濟增長之間是相互因果的關系(胡軍峰，趙曉麗，歐陽超，2011)。中性假說則認為經濟增長與能源消費之間不存在顯著的因果關系，所以經濟增長不會導致能源消費的增長，反之亦然(Belke，Dobnik，Dreger，2011)。近年來隨著金融發展研究的深入，已經從過去的金融發展與經濟增長的研究局限中逐步拓展到能源消費、教育、企業家精神和收入差異等方面。金融發展包括股票市場、債券市場的發展，銀行機構等金融中介機構的擴張，還包括國外直接投資(FDI)等。關于金融發展與能源消費的研究，可以簡單地描述為，金融發展會導致更多還是更少的能源消費，同時能源消費又會對金融發展帶來什么影響。從理論上來說，金融發展存在影響能源消費的多種傳導路徑，而且不同路徑對能源消費影響的方向是不同的。在生產領域，金融能發展有助于提升生產領域的能源效率。金融機構幫助生產企業進行風險規避，金融市場促進企業的投資效率，金融市場給企業研究和技術更新提供巨大的資金支持。這都有利于能源效率的提升，降低生產領域的能源需求。但是從整體和長期來看，更高的能源效率并不一定會帶來能源消費總量的下降。隨著能源效率的提高，生產領域和消費領域的能源消費總量反而增加，就是能源研究中的回彈效應(reboundeffect)。查冬蘭的研究認為我國煤炭、石油和電力部門存在顯著的回彈效應(查冬蘭，周德群，2010)。史紅亮、陳凱的研究計算了我國鋼鐵行業能源消費回彈效應，得出其回彈效應高達130．47%(史紅亮，陳凱，2012)。在消費領域，金融發展通過提供消費信貸等金融服務促進大宗商品的消費，這會直接影響我國能源消費總量?？旖?、便利的金融服務，使得消費者可以更加輕松地購買大宗消費品，從而拉動國內消費品市場的需求。比如汽車、房子、冰箱和空調等消費品市場在最近十幾年里取得了快速的發展。而這些大宗消費品的生產過程會消耗大量的能源，同時消費者在使用過程中也會消耗大量的能源。國外已經有研究文獻關注金融發展與能源消費，研究認為金融發展會刺激經濟增長，從而影響能源消費的需求(Shahbaz，Lean，Farooq，2013;Sa-dorsky，2010);并進一步指出金融發展使得企業能更方便快捷地獲取融資服務，從而刺激企業對大宗貨物的需求以及投資的沖動，進而導致能源需求的增加(Sadorsky，2011)。目前國內關于這方面的研究文獻還非常少。

二、系統與方法

為了研究能源消費與金融發展的相互關系，我們采用Cobb-Douglas生產函數。這里的G是國內生產總值(GDP)，E、K、L分別表示能源、資本和勞動力，A表示技術，e表示誤差項并滿足正態分布。能源、資本和勞動力的產出彈性用α1、α2和α3來表示。我們設定生產函數滿足規模報酬不變的特性，即α1+α2+α3=1。然后在Cobb-Douglas生產函數的基礎上進行擴展，設定技術是由于金融發展、國際貿易內生得來的。金融發展通過提升資本效率，吸引國外直接投資和技術溢出等方式促進了技術進步。在自由市場中，企業家是市場的主要組成部分。他們出于自身利益的追求而開展的國際貿易也是技術擴散的推動力。所以設定技術發展函數:這里的gdp(t)、ene(t)和cap(t)分別采用人均國內生產總值、人均能源消費和人均固定資本存量表示，tra(t)和fin(t)分別用人均貿易額和人均新增人民幣貸款表示。其中，人均國內生產總值、人均能源消費、人均貿易額和人均新增人民幣貸款的數據來源于《新中國60年統計資料匯編》和《中國統計年鑒2009—2012》;人均資本存量來源于社會資本存量與當年全國總人口的比值，社會資本存量用固定資本存量Kit代替，并使用永續盤存法計算。具體方法參考單豪杰的論文(單豪杰，2008)，并擴展到2011年(該方法按照統一的10．96%進行估算)。其中，投資值Iit根據《中國統計年鑒》的“固定資產投資價格指數”將年度新投資值調整為1990年不變價，假設固定資本折舊率為10%。在進行變量之間的相關性研究之前，需要對每個變量進行平穩性檢驗。因為研究的時間是從1978年到2011年，這期間存在重大的社會經濟體制轉變，所以在常規的ADF檢驗基礎上，還采用Zivot-Andrews的方法來識別其中的結構斷點(Zivot，Andrews，1992)。然后進行變量之間的協整關系研究，論文采用ARDL模型(AutoregressiveDistributedLagModel)進行協整關系研究。ARDL模型具有如下優點:首先是ARDL模型的應用比較靈活，時間序列變量并不需要同階協整，如果是一階協整也是可以的。其次在小樣本情況下，該方法獲得的檢驗結果仍然具有一致性。最重要的是，在ARDL模型的基礎上可以推導出動態無約束誤差模型(DynamicUnrestrictedErrorCorrectionModel)。動態無約束誤差模型在長期均衡的基礎上，考慮了變量之間的短期效應，同時包含了變量之間的短期信息和長期信息。基于ARDL模型，采用更加穩健的邊限協整檢驗識別金融發展與能源消費的長期關系，同時利用ECM(ErrorsCorrectionModel)模型分析金融發展水平與能源消費的短期動態關系。具體的ARDL－ECM模型表達式如下。

三、數據和實證研究

(一)描述性統計與數據平穩性在協整研究之前，需要對主要變量進行基本統計特征提取和時間序列穩定性檢驗。變量基本統計特征包括均值、中間值、最大值、最小值和正態分布檢驗等。數據的平穩性對于政府等相關決策部門來說是非常重要的，比如能源消費時間序列是平穩的，那就意味能源消費的波動只具有短期效應，一段時間之后時間序列會重新回到原來的趨勢上;如果能源消費時間序列是一階平穩，那說明能源消費波動效應是長期的。同樣，如果金融發展時間序列是水平平穩的，那么用于提升金融效率的金融政策對金融發展的影響是短期的;如果金融發展時間序列是一階平穩，那么這種影響是長期的。在經濟增長時間序列方面也一樣，如果經濟增長時間序列是水平平穩的，那么經濟政策產生的沖擊效應是短期的;如果經濟增長時間序列是一階平穩，財政政策、貨幣政策或者別的穩定性政策對經濟增長的影響是長期的。在協整研究中，對研究數據進行平穩性檢驗可以避免出現偽回歸的情況，同時也是ARDL模型進行檢驗的前提條件，因為其前提假設就是變量是水平協整或者一階協整。在穩定性檢驗中，本文同時用ADF檢驗和Ng－Perron檢驗來研究相關變量的時間序列平穩性。具體結果見表2和表3。ADF檢驗結果顯示，在5%顯著性水平上除了人均能源消費量是二階平穩，其他4個變量都是一階平穩。Ng-Perron檢驗結果中顯示，除了人均資本存量是水平平穩的，其余都是一階平穩的。綜合兩者的結果，判斷人均能源消費量是一階平穩時間序列。所以可以認為研究中的五個時間序列變量，既有水平平穩的，也有一階平穩的。因此傳統的E-G協整檢驗方法和Johansen方法都不適合。

(二)ARDL-ECM模型協整檢驗與分析在變量平穩性檢驗的基礎上，利用ARDL模型對研究變量進行協整檢驗。ARDL模型對于滯后階數非常敏感，如果選擇了錯誤的滯后階數會導致結果是有偏的。目前主流的處理方法是，滯后階數的選擇主要參考AIC信息準則(AkaikeInformationCreterion)。即按照式(7)、式(8)、式(9)、式(10)、式(11)中各差分變量進行回歸之后，按照AIC信息準則選擇最佳滯后期。同時考慮到研究的這些宏觀變量存在平穩上升的趨勢，因此在進行方程估計的時候加入了趨勢項，由趨勢項系數的顯著性來決定是否保留趨勢項。在綜合考慮AIC信息準則與趨勢項系數顯著性的基礎上選出最優滯后階數，然后計算出構成式(7)、式(8)、式(9)、式(10)和式(11)中滯后水平變量聯合顯著的F統計量。并把這個變量與Pesaran計算的邊限臨界值進行比較。在協整研究中，如果樣本滯后期越長，殘差序列的相關性就越嚴重?？紤]本次研究的時間序列長度并不長，因此選擇差分變量的最大滯后階數為3。根據一階差分變量的不同滯后期得到AIC信息、1階及2階殘差序列相關性的LM檢驗統計量、邊界檢驗的F統計量以及時間趨勢項系數，具體結果見表4。最佳滯后階數選擇，要根據AIC信息準則，同時考慮LM統計量和時間趨勢項系數的顯著性。綜合考慮后，認為式(7)(國民經濟增長方程)的最佳滯后階數為2，存在時間趨勢項;式(8)(金融發展方程)的最佳滯后階數為2，不存在時間趨勢項;式(9)(能源方程)的最佳滯后階數為2，不存在時間趨勢項;式(10)(貿易發展方程)的最佳滯后階數為1，存在時間趨勢項;式(10)(資本結構方程)的最佳滯后階數為2，不存在時間趨勢項。F統計量服從一個非標準的分布，而不管變量是水平平穩還是一階平穩。參考Pesaran計算出了該檢驗的臨界范圍表，其中自變量個數K=5。從F值的顯著性可以知道，式(8)中Log(gdp)、log(ene)、log(tra)和log(k)對log(fin)有長期的影響;式(9)中log(gdp)、log(fin)、log(tra)和log(k)對log(ene)有長期的影響;式(10)中log(gdp)、log(ene)、log(fin)和log(k)對log(tra)有長期的影響。結合表4和表5的結果，可以知道在金融發展方程、能源消費方程和貿易發展方程中的水平變量之間存在長期協整關系。然后在此基礎上，采用ARDL-ECM方法對水平變量之間的長期關系和差分變量之間的短期動態關系進行估計。按照常規的步驟，依據AIC信息準則對各個變量所有不同階數的估計方程(共5的3次方125個)進行分析處理，找出AIC值最小的階數的ARDL估計方程，力求模型的簡潔化。最后得到ARDL模型以及相應的ECM模型，從而估計出變量之間的長期和短期動態關系。式(8)(金融發展方程)的最優階數為ARDL(3、3、3、2、3)，式(9)(能源消費方程)的最優階數為ARDL(2、3、3、3、0)，式(10)(貿易發展方程)的最優階數為(3、3、3、1、2)，具體結果見表6和表7。表7的結果顯示，3個方程的誤差修正項都顯著為負值，這說明ARDL-ECM模型擬合效果良好，各個方程均不存在殘差序列相關。本文還估計了各個方程的遞歸殘差累計和(CUSUM)以及遞歸殘差平方累計和(CUSUMSQ)，對模型結構的參數穩定性進行檢驗。除了式(8)的遞歸殘差平方累計和略不穩定之外(見圖1)，其余的檢驗都顯示回歸參數是穩定的(此處省略了CUSUM圖和CUSUMSQ圖)。因此ARDL-ECM模型的結論是可靠的。按照ARDL模型的最終設定形式，對金融發展方程、能源消費方程和貿易發展方程進行了重新估計。表6是利用ARDL模型估計的長期系數值，反映了各個變量之間的長期關系。表7是ECM模型估計的結果，其利用水平變量之間的長期關系對方程的一階滯后水平變量進行線性替代后進行估計，以描述各個變量之間短期動態效應。表6中的F統計量說明三個方程的被解釋變量與解釋變量之間存在的長期關系是顯著的。具體在金融發展方程中，金融發展的能源消費彈性系數為5．7208。即能源消費提高1%會導致金融發展提高5%左右。而在能源消費方程中，能源消費的金融發展彈性系數為0．082498，金融發展提高1%會導致能源消費提升0．08%左右。這表明，從長期來看，金融發展會促進能源消費的增長，而同時能源消費也促進了金融的發展。這一點與理論的預期是相符合的。同時注意到，能源消費對金融發展的影響程度要超過金融發展對能源消費的影響程度。也就是說長期來看，金融業發展與能源消費兩者之間會相互影響，但是能源消費對金融發展的影響要更大。作為重要的生產要素，能源的消費是與經濟生產、生活消費結合在一起的，能源消費的快速增長會推動生產和消費的快速增長，這又會帶來金融發展(商業銀行為代表)的快速發展。金融發展的表現就是資產端(銀行信貸)和負債端(企業、居民存款)的快速增長。但是反作用卻要弱很多，這主要是因為科技發展和中國產業結構的升級。最近幾十年全球科技的快速進步以及中國政府積極推動的產業結構升級，帶來的一個直接效應就是相同額度的銀行信貸會帶來更多的經濟增長，同時消耗更少的能源。在短期關系中，可以知道能源消費對金融發展的影響主要集中在第一期。即當期的能源消費會促進當期的金融發展，但是對隨后1年、2年的金融發展沒有顯著影響。即在短期動態相互關系中，能源消費會促進金融發展，但是不存在滯后效應。這說明能源消費對金融發展(這里主要指銀行信貸，下同)有短期刺激作用，但是這種效應是不可持續的。在能源消費方程中，結果表明金融發展會顯著影響能源消費，當期的金融發展會促進能源消費的增長，但是當期的金融發展還存在一個負向的滯后效應，即會導致隨后1年、2年的能源消費增速的降低。從前面的結果可以知道，金融發展對能源消費的長期影響是正的，但是短期來看當期的金融發展對隨后1年、2年的能源消費的影響卻是負的。這也印證了使用ARDL-ECM模型進行研究的必要性和合理性。金融發展對能源消費的當期正效應和負向的滯后效應，和第2部分文獻綜述中的理論演繹結果是一致的。即從理論上來說，金融發展同時擁有正向和負向影響能源消費的傳導途徑，實證結論也很好地證實了這個推論?？刂谱兞康南禂捣侠碚擃A期，其中經濟增長是金融發展和能源消費的長期顯著因素，但是其對于金融發展的影響顯著為正，而對于能源消費的影響顯著為負。前者符合主流研究結果，后者參考庫茲涅茨曲線理論，也是符合預期的。即隨著經濟發展到一定程度，反而導致能源消費的降低。從長期來看，貿易發展對金融發展存在負的顯著影響，對能源消費存在正的顯著影響。資本存量對金融發展和能源消費的影響都不顯著?？傮w來說，控制變量的估計結果是符合理論預期的，也說明了本次研究結論是可信的。

四、研究結論

無論在金融發展研究領域還是在能源消費研究領域，現有的文獻都很少涉及這兩者之間可能存在的相互關系。這一方面可能是被忽視了，另一方面是認為金融發展這個因素已經隱含在影響經濟增長因素中了。但是金融發展與能源消費的影響機制具有自身的特殊性，如果把金融因素簡單地隱含在經濟增長因素里面，會把金融發展與能源消費之間的某些特殊性也隱藏起來。本文基于中國1978年至2011年的年度數據，使用ARDL-ECM模型進行了實證研究，結果表明金融發展、能源消費、經濟增長、對外貿易和資本投資之間存在長期協整關系，結論是穩健可靠的。此外，本文在研究中也考察了其他控制變量對金融發展、能源消費的影響，其結果也基本符合主流的研究結論。從長期來看，金融發展與能源消費之間存在顯著的相互影響，即能源消費的快速增長會促進金融的發展，而金融的快速發展也會促進能源消費的增長。但是兩者相互影響的程度并不相同，能源消費對金融發展的促進作用要明顯大于金融發展對能源消費的促進作用。從短期來看，當期能源消費只會影響當期的金融發展，并不會顯著影響隨后1年、2年的金融發展。從結論可以推測，目前我國靠投資推動經濟增長對于金融發展來說也是有益的，因為投資，特別是大規模的工業投資，一定會導致能源消費的快速增長，而能源消費的快速增長會顯著地促進當地的金融發展。但是短期來看這種促進關系并不顯著，除了能源消費的當期影響是顯著的之外。因此政府在推動大型工業投資進而推動能源消費的快速攀升時，會考慮能源消費帶來環境污染、排放增長等不利因素，同時也會綜合考慮其對當地金融業所帶來的長期收益。與此相對應的是，金融發展也會對能源消費產生顯著影響，但是這種影響的程度要小于能源消費對金融發展的影響。同時就金融發展對能源消費的影響本身來說，其短期影響和長期影響存在顯著的不同。長期來看，金融發展顯著地促進了能源消費的增長;而從短期來看，當期金融發展對當期能源消費的影響是正的(即金融快速發展會促進當年的能源消費增長)，但是會降低隨后1年和2年的能源消費增長。一個合理的解釋是，金融發展在促進經濟擴大再生產的同時，也通過技術更新、設備升級、企業研發等方式降低了能源消費。金融發展對能源消費的長期促進作用、短期抑制作用，正好與查冬蘭和周德群(2010)、史紅亮和陳凱(2012)關于能源回彈效應的研究結論相一致。這一方面與中國經濟發展階段有關系，即庫茲涅茨曲線中的拐點，只有當中國經濟越過了庫茲涅茨曲線的拐點，隨著社會經濟、金融的發展能源消費才會緩慢地降低;另一方面政府、學術界和企業都要積極研究金融發展對能源消費影響的微觀機制，從而更好地發揮金融發展通過技術升級和產業轉型等途徑實現節能減排的作用，實現金融產業的“綠色發展”。

作者：劉劍鋒 單位：浙江財經大學 金融學院