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本文采用Pesaran等人2001年提出的協整檢驗方法檢驗電力與經濟增長之間的關系。該方法不需要知道變量的協整階數，因此避免協整檢驗之前的單位根檢驗帶來的限制。無論時間序列是I（0）還是I（1），該方法尤其有效。另外，該方法在小樣本分析中也具有良好的適用性。1.1邊限協整檢驗法協整性分析通過聯合F統計量來分析，其原假設是變量間不存在協整關系，對于式（1）H0:η11=η12=0，對應的備擇假設是H1:η1≠0或η2≠0。對于式（2），原假設為H0:η21=η22=0，備擇假設為H1:η21≠0或η22≠0。Pesaran等人給出了對于不同自變量個數、是否包含截距項和時間趨勢項、不同顯著性水平下的上下臨界值。若F值大于上限，則不需要進行變量平穩性檢驗即可以判定變量之間存在長期關系；若F值小于下限，則可以直接判定原假設成立；若F值介于上下限之間，我們不能直接得出結論，而需要檢驗變量為I(0)或者I(1)。若存在長期協整關系，即可引入無約束誤差修正模型（UECM），利用AIC或者SBC信息準則并結合其他模型。

通過以上對變量間長期關系的確定。之后可以對變量間的短期和長期因果關系進行檢驗。根據格蘭杰因果關系的定義，若時間序列Yt通過采用Xt的歷史數據可以提高預測效果，則說明存在從Xt到Yt的因果關系，否則不存在。傳統的格蘭杰因果檢驗的原假設是不存在從Xt到Yt的因果關系。電力消費與經濟增長之間的傳統的格蘭杰因果檢驗通過式（3）和（4）進行說明。式（3）的原假設是不存在EL到GDP的格蘭杰因果關系，若b1j的聯合顯著的，則拒絕原假設。同樣，式（4）中，原假設是不存在GDP到EL的格蘭杰因果關系，若b2j是聯合顯著的，則拒絕原假設，表明存在從GDP到EL的因果關系。基于誤差修正項的因果檢驗，包含了協整方程中的誤差滯后項。如式（5）和（6）所示，通過引入滯后誤差修正項，原本通過差分損失的長期信息得到補充。變量間雖然存在長期關系，但并不至少存在一個方向的格蘭杰因果關系。因果關系的方向通過F統計量和滯后的誤差修正項來確定。當ECM（-1）系數的t統計量顯著則表明存在長期的因果關系，解釋變量的F統計量表明短期的因果關系。然而，對于式（5）和（6），僅當變量間存在協整性才能引入誤差修正項進行估計。

本文采用國內生產總值（GDP）序列代表經濟增長，用全社會用電量代表用電需求，樣本期間為1980~2009年，數據來源于《中國統計年鑒》（1981~2010）。為消除原始數據的異方差性，對GDP和電力消費數據都作了取對數處理。由于電力消費和GDP時間序列存在明顯的趨勢特點，為將時間趨勢特征與周期性波動分別研究兩者之間的因果關系，在此用HP濾波法將電力消費和GDP時間序列分為趨勢部分和波動部分，如圖1和2所示。

1電力消費與經濟增長的協整性檢驗

電力消費與GDP趨勢部分之間的長期關系通過AR-DL邊限檢驗法檢驗。首先，（1）和（2）中各變量的差分的滯后階數通過AIC和SBC準則確定，兩變量均為2。隨后，進行我國電力消費和經濟增長趨勢部分之間的協整關系檢驗，如果協整關系存在，則可以得到變量間的長期系數和ECM項。同樣，對電力消費和經濟增長的周期波動部分進行檢驗。檢驗結果如表1所示。表1中的F統計量表明，對于趨勢部分，當GDPS和ELS為因變量時，所得的F統計量高于1%水平下的上限臨界值，存在明顯的協整關系；對波動部分，當ELC為因變量時，F統計量在5%水平下高于上限臨界值。而GDPC為因變量時，F統計量在5%水平下低于臨界值。可以看出，僅有唯一的協整向量。趨勢成分與波動成分之間均存在協整關系，表明兩者之間既有長期的共同增長趨勢特點，且短期的波動也具有共同性。

2基于誤差修正模型的因果關系檢驗

對于趨勢成分和波動成分根據檢驗出式（2）中均存在長期協整關系后，可以對有滯后誤差項的式（6）進行因果關系檢驗。通過對滯后誤差項系數的顯著情況和Wald檢驗中解釋變量的滯后差分項的聯合顯著性情況進行判斷。實證分析結果如表2所示。根據檢驗結果可以看出，對于趨勢部分，當GDPS為自變量時，ECM系數與預期相同為負并且顯著，反映了短期波動偏離長期均衡時，將以0.19%的調整力度將非均衡狀態拉回到均衡狀態，說明存在從電力消費到電力消費的顯著的長期因果關系，F統計量的顯著表明存在從電力消費到經濟增長的短期因果關系。而當ELS為自變量時，其ECM系數顯著但非負，并不能證明經濟增長到電力消費之間的因果關系。同樣，對于波動部分，當ELC和GDPC為自變量時，ECM系數均與預期相同為負并且顯著，分別以33.03%和6.19%的調整力度將非均衡狀態拉回到均衡狀態，前者對電力消費的調整速度更快。F統計量的顯著表明存在從電力消費波動成分與經濟增長波動成分之間雙向的短期因果關系。

3脈沖響應分析

為進一步分析GDP與電力消費彼此作用效果，本文利用脈沖響應函數進行分析。趨勢部分和波動部分獲得的脈沖響應圖如圖3-6。其中，橫軸代表響應函數的追蹤期數，縱軸代表GDP（電力消費）對電力消費（GDP）的響應程度，實線為響應函數的計算值。從圖3和4中可以看出，趨勢部分，GDP的沖擊對于電力消費長期上影響不是很大，直到第8期電力消費才開始有反應，此現象與不存在從經濟增長到電力消費的長期因果關系結果保持一致；而電力消費對GDP的具有正向沖擊且不斷加強，因此也反應出從電力消費到經濟增長的顯著長期因果關系。而對于波動部分，GDP對于電力需求的反應初期并不顯著，且為負；而電力需求對于GDP的反應顯著且為正，2-3期達到最高水平，之后才逐漸向水平軸靠近。

電力消費與經濟發展的實證研究對我國的經濟政策有重要的意義。本文通過對兩者之間存在何種因果關系及其強弱程度進行了分析和檢驗。通過對HP濾波后的趨勢部分和波動部分分別進行邊限協整檢驗，該協整檢驗方法比傳統的方法更方便且更適用于小樣本分析。之后，根據協整檢驗結果分別進行基于誤差修正模型的格蘭杰因果分析，并通過脈沖函數分析，反應兩者彼此作用效果。從整體趨勢分析，電力消費到經濟增長單向長期的因果關系表明電力供給的短缺將阻礙經濟發展，充分的電力供給是經濟增長的重要保障之一。因此保持電力供給的正常增長對我國經濟增長具有刺激作用。未來五年，我國GDP仍將維持7~8%的增長水平，為了克服電力消費的帶來的約束，政府應該加快全國范圍內電網之間的聯絡，升級城市和農村的配電網系統，加快農村電氣化。此外，考慮節能減排和環保對于電力發展的要求，抑制火電發展會對我國經濟發展產生負面影響，而應該更多的開發新能源作為經濟發展增長的基礎。從波動上看，電力消費與經濟增長存在雙向的因果關系，兩者相互影響，共同發展。雖然本文對電力需求與經濟增長之間的趨勢部分和波動部分分別建立長期均衡關系和周期波動聯系，但模型中沒有加入其他外生變量，在下一步的研究中應該將其他影響因素考慮到模型中，如出口額、人均收入、社會固定資產投資額等。（本文作者：牛東曉、嵇靈、勞詠昶、路妍 單位：華北電力大學經濟與管理學院）