【《H省能源消费与经济增长关系的实证分析》2700字】

毕业设计PAGE23H省能源消费与经济增长关系的实证分析目录TOC\o"1-3"\h\u32624H省能源消费与经济增长关系的实证分析 1265671.1数据的选择和处理 1294531.1.1模型设定 1307341.1.2数据的选择和处理 2229081.2实证分析 3299631.2.1序列的平稳性检验 3284871.2.2协整检验 4134541.2.3误差修正模型的建立 5145181.2.4格兰杰因果关系检验 58307因果关系分析可以用以下的两个回归分析来估计： 51.1数据的选择和处理1.1.1模型设定设定在技术水平及各类定量不变的情况下，选取生产要素及最大产出值作为模型函数。本文将能源、资本和劳动力纳入统一的研究框架，并将其引入到生产函数模型中，分析能源消费与经济增长之间的定量关系，生产函数设定如下：Yt其中，Y为产出量，本文以山东实际地区生产总值来表示，K为实际资本存量，L是历年从业人数，E为能源消费总量。为了不影响变量的稳定性，又因为经济变量时间序列通常存在异方差，所以在选取过程中以自然对数为选，简化起见采用如下的C-D生产函数：lnY1.1.2数据的选择和处理实证分析中山东省所有涉及到的数据均选自《山东省统计年鉴》，年份以2005到2019年间为主，在变量的选取上一共设定四个变量，分别为总产出（山东地区生产总值表示）Y、固定资产投资存量K、历年从业人口数L以及能源消费量E。（1）山东地区生产总值山东省历年统计年鉴上中的地区生产总值的数据是以当年的价格计算得出，实际地区生产总值可以由每年的名义GDP除以国内生产总值指数得到，以2005年为基期生成山东实际地区生产总值（单位：亿元）。（2）固定资产存量资本是影响经济增长的投入要素之一，本文以固定资产投资来表示模型中的资本要素，固定资产投资也是以当年的价格计算的，因此在处理固定资产投资的时候本文选取与国内生产总值相似的方法来得到实际的固定资产投资，在进行处理之后就可以消除价格因素对固定资产的影响，因此实际固定资产投资就可以表示为：实际固定资产投资=以亿元为单位，通过固定资产投资当年值比固定资产投资指数，所得既是实际固定资产投资值。这里我们一直以2005年为选取基期。（3）从业人口数量从业人口数量也是经济增长的重要因素之一，本文劳动人口数据同样取自《山东省统计年鉴》2005年到2019年间数据。且单位为万人。在本文中，劳动投入量以实际劳动投入数量为主，且以标准的劳动投入为衡量标准，所得数据只反映本文研究时间内的数据。（4）能源消费量能源消费量数据分为两部分，一部分能源总量为《山东省统计年鉴2019年》当年值，另一部分能源消费量为《山东省统计年鉴》历年数据值，单位取万吨。由于异方差现象的存在，此四个变量实际值取自然对数，这样在一定的状态下会消除异方差现象，并且自然对数对所得数据更为稳定，适合实证中作为稳定关系数据存在。1.2实证分析1.2.1序列的平稳性检验进行协整检验之前利用时间序列的平稳特性对所有序列进行检验得出单位根。本文主要采用AugmentedDickey-Fullertest（ADF单位根检验）。根的检验需要设临界值δ（这里选取1%或5%），那么对于任何检验的t值，如果t>δ，则表明拒绝原假设，反之，如果t<δ，则表明不拒绝原假设，由此可得单位根在两者之间的状态。基于如下的回归形式：∆y对山东省2005年-2019年的地区生产总值Y（实际值）、就业人口L、固定投资K和能源消费量去自然对数，分别用lnY、lnL、lnK、lnE表示。首先对原始变量lnY、lnL、lnK、lnE进行平稳性检验，通过检验我们可以发现1%，5%的显著水平下均接受原假设，是非平稳变量。然后取原始变量的一阶差分∆ln表1.1单位根检验结果变量ADF检验1%5%结论LY2.49-3.54-2.91非平稳LK0.002-3.54-2.91非平稳LL2.31-3.54-2.91非平稳LE-2.53-3.54-2.91非平稳∆LnY-5.94-3.54-2.92平稳∆LnL-9.02-3.54-2.92平稳∆LnK-1.36-3.54-2.92平稳∆LnE-5.62-3.54-2.92平稳1.2.2协整检验本文的协整检验是基于回归残差的检验，运用E-G两步检验法。本文LnY，LnE，LnL以及LnK均为一阶单整序列，满足E-G两步检验法的前提条件，建立含有常数项的协整回归方程如下：lny这里，α和β1、β2、β3表示回归系数的估计值，εt表示回归的残差项。回归的结果见表1.2：检验结果显示，R2为0.994539，调整后的R2值为0.994235，说明拟合优度非常高，也就是经济增长能够对能源消费量的增长作出合理的解释。同时DW值为1.66，这意味着回归方程是不存在一阶自相关的。但是LnL的系数为-0.620112，小于0，这可能与山东省的人力资源分布有一定的关系，山东省人口数量较大劳动力较为充足，因此劳动力处于供大于求的状态，从而劳动力的增长对经济不但没有促进作用而且还起到相反的作用。然后继续来检验回归的残差是否存在单位根，若εεt进行ADF检验结果如表1.3。检验结果显示εt序列在5%的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，因此可以确定残差序列εt为平稳序列，这证明LnY、LnE，、LnL、表1.2协整回归结果VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-8.1512421.444018-5.6448280.0000LnL-0.6201120.2243145.8850760.0000LnK0.3651450.02804713.018750.0000LnE0.1692210.0375031.5120520.0000R-squared0.994539Meandependentvar5.837195AdjustedR-squared0.994235S.D.dependentvar1.517094S.E.ofregression0.115198Akaikeinfocriterion-1.417874Sumsquaredresid0.716599Schwarzcriterion-1.275774Loglikelihood45.11838F-statistic3277.32Durbin-Watsonstat1.663872Prob（F-statistic）0.000000表1.3残差序列的ADF检验结果t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-2.5437520.0119Testcriticalvalues：1%level-2.6061625%level-1.94665310%level-1.6131211.2.3误差修正模型的建立建立误差修正模型有助于在模型推导中得到相对准确的结论。在协整关系中能源消费、地区生产总值、就业人口以及固定资产投资等变量之间存在协整，因此可以建立误差修正模型，将短期波动和长期均衡联系起来。本文在剔除掉不显著的因素之后得到误差修正模型如下：∆（8.819629）（-2.433441）（5.191258）（-0.900112）检验结果显示R2值为0.924052，调整后的R2值为0.891451表明误差修正方程的拟合优度较高，可见在统计意义上参数估计是可置信的。由此可得出能源消耗与固定资产是推动经济增长的两项主要判定因素，但在总体经济增长中看，虽然能源消费对经济增长有很大影响，但最为显著的还是投资。误差修正项的系数为-0.150298，这意味着能源消耗量与长期均衡的偏差中有15%被修正。1.2.4格兰杰因果关系检验因果关系分析可以用以下的两个回归分析来估计：∆ln∆ln接下来本文运用计量经济学软件对能源消费和经济增长之间的关系进行格兰杰因果检验滞后期为四，具体的结果见表1.4。表1.4Granger因果关系检验结果滞后期数零假设F统计值P检验值结论滞后四期LnE不是1nY的Granger原因3.3