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能源消费,能源价格与经济增长之间的关系:来自亚洲发展中国家的时间序列证据外文翻译资料

 2022-09-09 04:09  

英语原文共 11 页,剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料


能源消费,能源价格与经济增长之间的关系:来自亚洲发展中国家的时间序列证据

John Asafu-Adjaye

经济学系,昆士兰大学,布里斯班,Q4072,澳大利亚

摘要

本文利用协整和误差修正模型技术,对泰国、印度尼西亚、菲律宾、印度的能源消费与收入之间的因果关系进行了测算。结果表明,在短期内,印度和印度尼西亚从能源到收入呈现出单向的因果关系,而泰国和菲律宾从能源到收入呈现双向的因果关系。以泰国和菲律宾为例,能源、收入和价格相互之间存在因果关系。研究结果不支持的一种观点认为能源和收入是彼此中立的,但我们只对印度尼西亚和印度在短期内观察到中立。

2000 Elsevier科学有限公司保留所有权利。

JEL分类:C22;Q43;Q48

关键词:能源消费;经济增长;因果关系

1.引言

在过去的二十年中,大量的研究调查了能源消费和经济增长之间的因果关系,无论是收入或就业作为代理。到目前为止,实证研究结果已经混合或冲突了。对这一主题的开创性的文章由Kraft在七十年代末发表(1978年),它使用了1947年到1974年的数据,Kraft在美国从国民生产总值能耗中发现了赞成因果关系的证据。他们的研究结果后来得到了其他研究人员的支持。例如,Akarca和Long(1979年)使用我们1973年至1978年的月度数据,发现了从能源消费到就业单向因果关系运行没有反馈。他们估计关于能源消耗的总就业长期弹性是-0.1356。

然而,这些研究结果已经受到经验的挑战。Akarca和Long(1980年),Erol和Yu(1987年a),Yu和Choi(1985年),还有Yu和Hwang(1984年)发现收入与能源消耗之间没有因果关系(通过国民生产总值)。能源消耗和就业之间的因果关系,Erol和Yu (1987年b,1989年),Yu和Jin(1992年),还有Yu等人(1988年)发现对就业关于能源消耗的中立性的青睐,被称为“中立性假说”。

在能源消耗和经济增长之间的关系上存在不同的、经常相互矛盾的实证研究结果的一个原因是基于各种各样的方法和测试程序采用的分析。许多早期的分析采用简单的对数线性模型估计的普通最小二乘法(OLS)没有对所涉及变量的时间序列性质任何关于自然的考虑。然而,由于最近被证实,大多数经济时间序列在等级形式上都是非平稳的(正如Granger和Newbold,1974)。因此,未能考虑这样的属性可能会导致在变量之间的误导关系。

在过去的十年中时间序列分析中的研究进展,能源消费与经济增长之间关系的最近测试采用二元因果关系程序,它是基于Granger(1969年)和Simsrsquo;(sims,1972年)的测试。然而,这些测试可能无法检测到额外的因果关系的渠道,也可能导致冲突的结果。比如最近,Glasure和Lee(1997年)使用标准的检验以及协整和误差修正模型测试韩国和新加坡能源消费与国内生产总值之间的因果关系。他们使用协整和误差修正模型发现了两国之间的收入和能源的双向因果关系。然而,使用标准的因果关系检验,他们没有发现韩国的国内生产总值和能源之间的因果关系,也没有发现新加坡的从能源到国内生产总值的单项因果关系。

能源消费与经济增长之间的因果关系方向具有重要的政策含义。如果,例如,从收入到能源存在单向的因果关系,这可能意味着节能政策可能实施对经济增长的影响不大。就从就业到能源的负因果关系来说(Akarca和Long,1979年),如果实施节能政策总就业人数可能上升。另一方面,如果单向因果关系从能源消费到收入的进行,降低能耗可能导致收入或就业的下降。在任何一个方向上没有因果关系,所谓的“中立性假说”,(Yu和Jin,1992年),这一发现意味着,节能政策不会影响经济增长。

本文探讨了四个能源依赖的亚洲发展中国家:印度,印度尼西亚,菲律宾和泰国的能源收入的关系。这些国家被选中,因为他们代表的是能源依赖型最不发达国家正蓄势待发为一个阶段的工业化。我们离开从前的研究,考虑使用三元模型(能源,收入,价格)而不是通常的二元方法。这种方法提供了机会去调查其他渠道的能源消耗和经济增长之间的因果关系。

本文其余部分是以以下方式组织的。第2节简要介绍了国家的经济和能源使用概况。第3和第4节分别简要说明了所采用的方法和数据来源。倒数第二部分介绍和讨论了实证结果在最后一节所包含的结论。

2.经济和能源使用概况

这四个国家人口稠密,共有13亿人(表1)。在这四个国家中,按人均收入计算比较,印度是最不富裕的,人均国内生产总值是US$380(1996年,美元),这是南亚地区的平均水平。其他人均收入均超过1000美元(见表1)。所有这四个国家在1996年其制造业的年增长率,从印度尼西亚的10.5%到菲律宾的5.6%。当然,鉴于亚洲金融危机,这些令人印象深刻的增长率将在1997年下降。为了维持高水平的经济产出,这些国家对能源资源提出了很高的要求。

表1报告了四个国家的人均能源使用和二氧化碳排放量的数据。泰国在1995年人均能源利用率最高,为人均878公斤,其次是印度尼西亚人均442公斤。印度人均能源使用量最低,为260公斤。人均二氧化碳排放量也比较高,从泰国的2.9吨到菲律宾的0.9吨。大部分国家都依赖进口能源需求,除了印度尼西亚是燃油净出口国。印度是该地区最大的能源消耗者。印度的能源来源主要是煤炭,在1991年估计为2亿4400万吨(OECD,1993)。

表1

人均能源使用量和二氧化碳排放量

指示

印度

印度尼西亚

泰国

菲律宾

人口-1996年中期(百万)

945.1

197.1

60.0

70.0

人均国民生产总值-1996年(US$)

380

1080

2960

1160

制造(平均增长率%)

8.1

10.5

7.7

5.6

人均能源利用(kg)

260

442

878

307

人均二氧化碳排放量(mton)

1.0

1.5

2.9

0.9

上述数据显示,亚洲最不发达国家的能源消费占世界能源消费的比例。考虑到最近的惊人增长,以及对全球变暖的认识和关注,在这些国家对能源的收入关系的考察对能源政策有影响。重要的是大部分上文提到的研究处理发达或新兴工业化国家的网卡,有争议的是,这个结果并不适用于国家在不同的发展阶段。

3.方法和数据

本研究采用的建模策略是基于目前广泛使用的Engle-Granger方法(见Granger和Newbold,1974年;Engel和Granger,1981年)。经常使用的是平稳增强的Dicky-Fuller(ADF)和Phillips-Perron(PP)试验(Dickey和Fuller,1981年;Phillips和Perron,1988年)。根据单位根和协整检验,我们估计下面的误差修正模型:

在这里[,,]分别是实际收入、能源消耗和价格;是一个差分算子;是滞后算子的多项式;是来自长期的协整关系的滞后误差修正项;还有是假定为不相关和随机、均值为零的误差修正项。代表源自长期均衡的因变量偏差系数。

通过误差修正机制,电子加工开辟了一个额外的因果关系的通道,这通道是被标准Granger(1969)和Sims(1972)检验程序忽视的。如果的当前值使用的过去值比不使用更好地被预测,那么就可以在Granger中检测出一个变量引起另一个变量的变化。Granger因果关系检验程序涉及检验条件最佳滞后的显著性。通过、误差修正模型提供了因果关系或因变量的弱外生性的替代试验。如果,例如,是零,那么这可能意味着,的变化在t-1时期的长期均衡的偏差没有回应。另外,如果是零,并且和是零,这可能意味着,收入和价格不造成Granger造成的能源消耗。并且和Wald在电子加工中的无意义将意味着因变量是弱外生的。

如果变量中,,,是协整的,那么预计至少一个或所有的要显著非零。相关变量的Granger因果关系检验如下:(1)通过一个简单的的检验;(2)通过一个每个解释变量滞后之和依次意义的联合的Wald检验;(3)通过一个下面的交互项联合:公式;公式;和公式Wald检验。

年度时间序列数据利用在这项研究中。这个系列包含了印度和印度尼西亚的1973-1995时期,而这些是泰国和菲律宾的1971-1995期间。这些资料是1998年从世界发展指标数据(WDI)中获得,世界银行发表的。由于能源消耗的数据的可用性,限制了启动周期的选择。对变量的精确定义如下:

:人均石油等价量的商业能源使用量。

:实际收入,定义为本地货币单位的1987的价格不变的国内生产总值。

:价格,由于能源价格不可用,这个变量是以消费者价格指数CPI,1987 = 100。

4.实证结果与讨论

表2报告对ADF和PP检验结果。可以看出,随着印尼价格非平稳性的例外,非平稳性的假设在10%个层次的变量的水平不能被拒绝。然而,当第一个差异被采取,对于大多数的变量,非平稳性的假设被拒绝。我们混合了泰国能源和收入变量区分的结果。非平稳性的零假设不能被ADF检验所拒绝,但是被PP检验拒绝了。因此可以得出结论,在大多数情况下,收入,能源和价格是秩序整合的,即,I(1),除了泰国能源和收入,这可能是整合的顺序。

表2

单位根结果

国家/变量

增广的Dickey-Fuller(ADF)

Phillips-Perron(PP)

水平

第一次差异

水平

第一次差异

印度

-1.26

-3.71

-2.51

-6.29

-1.92

-2.81

-1.39

-5.83

-0.35

-4.53

-0.07

-3.79

印度尼西亚

-0.03

-3.65

-0.24

-4.74

-0.96

-3.77

-1.35

-3.73

-4.49

-3.11

-5.35

-2.64

泰国

-0.61

-2.27

-1.23

-2.87

-1.73

-2.55

-2.39

-2.80

-2.73

-3.15

-3.04

-2.61

菲律宾

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