一、江西省经济增长与能源消费现状
能源是现代工业生产的动力来源， 经济总量的不断增长会加大社会对能源的需求。 进入 21 世纪，江西省能源消费增速比同期全国能源消费增速快， 这与江西省经济发展所处的阶段有关。 工业化发展所形成的工业主导型增长格局显著增加了全省的能源消费量。
煤炭、石油和水电是江西省主要能源，2010 年，其占能源消费总量的比重分别为 74%、0.14%和 5%。 近几年来，天然气消费量在不断增加，但相对于上述三种能源而言，其占能源消费总量的比重偏低。 因此，本文采用1995 年～2010 年数据对江西省能源消费结构与地区生产总值增长互动关系进行了实证研究。
二、文献综述
目前， 国内外诸多学者对生产总值与能源消费之间的互动关系进行了研究。 Kraft J. & Kraft A.（卡夫 J和卡夫 A，1978） 对 1947 年～1974 年美国国民生产总值与能源消费关系进行了研究，得出了美国 GNP 是能源消费的格兰杰原因的结论。 Narayan & Smyth(纳拉扬和史密斯，2008)对西方七国的实际国内生产总值与能源消费互动关系进行了研究， 得出实际国内生产总值与能源消费之间存在协整关系且能源消费是实际国内生产总值的格兰杰原因的结论。 汪旭晖和刘勇（2007）运用协整分析和格兰杰因果检验对 1978 年～2005 年中国国内生产总值增长与能源消费之间的互动关系进行研究， 得出了在短期内中国国内生产总值与能源消费之间存在波动关系、 中长期国内生产总值与能源消费总量之间存在均衡关系且能源消费是导致国内生产总值增长的格兰杰原因的结论。 于全辉和孟卫东（2008）对中国东西部地区生产总值增长与能源消费互动关系进行了比较，认为从中长期看，东部和西部地区生产总值与能源消费之间关系差别很大， 与西部地区相比， 东部地区的地区生产总值与能源消费关系更为密切。
总体上看， 国内外学者的研究主要集中在生产总值与能源消费关系领域， 对生产总值与能源结构关系的研究相对较少。 学者们在对中国国内生产总值与能源消费关系的研究中， 更偏向于对国内生产总值整体状况进行研究，对地区特征研究相对偏少。
三、能源消费与经济增长关系的实证研究
为了分析江西经济增长与能源消费结构的长期均衡与短期动态关系，本文首先进行格兰杰因果检验，在此基础上进行协整检验并建立 VAR 模型，最终通过脉冲响应函数和方差分解进行相关研究。
（一）变量选取及数据来源
考虑到江西省能源消费的特殊性， 本文研究的数据区间是 1995 年～2010 年。 数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》和 2011 年《江西省统计年鉴》。 本文以 1952 年为基年并将当年 GDP 数值设定为 100，以此将相应年份的 GDP 数据进行指数化， 并剔除了名义GDP 中的价格因素影响。 由于对原始数据取对数并不会改变协整关系，且能使趋势线性化，因此，为了消除异方差， 本文对变量进行了自然对数变换， 分别以LNRG、LNCN、LNOI 和 LNHA 表示江西省生产总值及煤炭、石油和水电消费量的自然对数值。对数据的描述性统计分析结果见表 1。
（二）单位根检验
在研究时间序列之间的相关性时， 首先要对各个序列进行单位根检验，以判断序列的平稳性。本文通过运用 ADF 单位根检验对 1995 年～2010 年间各个变量的水平值、一阶差分和二阶差分进行检验，检验过程中运用 AIC 法则确定滞后项，详细结果见表 2。
对各个变量水平值和一阶差分序列的检验结果表明，不能拒绝“存在单位根”的原假设；对变量二阶差分序列进行检验的结果表明 ，LNRG、LNCN、LNOI 和LNHA 的两阶差分序列都显著拒绝原假设，并且在 5%水平上显著。
（三）协整检验
由于随机干扰项或者季节性因素影响， 变量在一定时间段内有可能偏离均值，但随着时间的推移，变量值将回到均衡状态。本文采用约翰逊协整检验，详细结果见表 3。 检验结果表明，在 5%显著性水平上，LNRG与 LNCN、LNOI 与 LNHA 之间存在三个协整关系。 标准化的协整方程为： LNRG=0.1087LNCN-0.3172LNOI-0.8703LNHA （1）协整方程（1）表明，煤炭消费量每增长 1 个百分点，会使经济增长提高约 0.1087 个百分点，二者之间正相关；石油消费量每增长 1 个百分点，会使经济增长下降 0.3172 个百分点，二者之间为负相关；水电消费量每增长 1 个百分点，会使经济增长下降 0.8703 个百分点，二者之间也为负相关。
（四）格兰杰因果检验
虽然约翰逊检验表明变量之间存在协整关系，但对江西省地区生产总值与能源消费之间的因果关系以及变动方向仍需要进一步验证。 格兰杰因果检验结果见表 4。
由表 4 可知，在 5%显著水平上，滞后 1 期后，经济增长是导致煤炭消费的格兰杰原因， 煤炭消费量不是江西省经济增长的格兰杰原因； 江西省经济增长不是水电消费量的格兰杰原因， 水电消费量是导致江西省经济增长的格兰杰原因；在滞后 2 期后，经济增长不是导致石油消费的格兰杰原因， 石油消费量也不是江西省经济增长的格兰杰原因。 煤炭和石油作为江西省主要的能源消费种类， 并没有很好地促进江西省地区生产总值增长。 而在能源消费结构中占比最小的水电消费量却能较好地带动该省经济发展。因此，江西省能源消费与经济增长之间不存在有效互动， 说明江西省的能源消费结构不合理。
（五）VAR 模型
1980 年，Smith （史密斯） 提出了向量自回归模型(VAR 模型)， 该模型通过内生变量对全部内生变量的滞后项进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。本研究中，LNRG、LNCN、LNO 和 LNH 均为 2 阶单整时间序列，符合模型假设前提条件。 在建立模型之前，首先运用 EViews7 软件对模型滞后阶数进行了检验，详细结果见表 5。 综合分析后，本文将模型的滞后阶数确定为 3 阶。
（六）脉冲响应函数分析
脉冲响应函数分析是指在考量向量自回归模型时，往往不直接对变量之间的相互影响程度进行检验，而是分析当误差项发生变化时对因变量产生的动态影响。
图 1 反映了 LNRG 冲击下导致的 LNRG、LNCN、LNOI 和 LNHE 变动的脉冲响应。 从图中可以看到，在前 3 期，LNRG 对 LNCN 的标准差冲击没有明显反应，在第 4 期至 10 期，LNRG 对 LNCN 的冲击响应函数值为正， 说明在中长期，LNCN 对 LNRG 具有促进作用。
但大规模使用煤炭会给江西省带来较为严重的污染，对全省生态环境造成破坏， 进而在一定程度上制约全省经济发展。 与煤炭消费相似， 在前 3 期，LNRG 对LNCN 和 LNOI 的一个标准差冲击同样没有反应。 与水电消费不同之处在于，LNRG 对 LNOI 在之后时期的冲击响应函数值较大， 这也可以归因于江西省清洁能源消费运用较少。 石油消费能有效带动江西省地区生产总值增长，且较之煤炭消费，石油消费造成的环境污染程度相对较轻，更利于江西省经济平稳快速发展。
图 2 反映了在 LNRG、LNCN、LNOI、LNHE 冲击下导致的 LNRG 变动脉冲响应趋势。从图中可以看到，对于 LNRG 的一个标准差冲击，LNCN 有波动上升趋势，表明江西省在中长期经济发展过程中， 煤炭需求将逐渐增大； 与煤炭消费相比， 石油消费所受影响要小很多，但仍然存在向上的增长趋势；水电消费占能源消费总量的比重很小， 反映出经济增长对水电消费保持着稳定状态。
方差分解结果显示，随着预测期的推移，能源消费增长率对经济增长率的贡献度逐渐增加。 对江西省水电消费进行分析后发现， 水电消费的扰动项对经济增长的冲击很大。水电作为一种清洁能源，在中长期经济发展过程中有着重要作用。 传统化石能源消费的扰动项冲击较为稳定， 说明随着江西省地区生产总值的不断增长， 传统能源消费对全省地区经济发展有稳定的促进作用。
四、结论
实证分析结果表明， 经济增长与能源消费结构之间的关系密切。 江西省地区生产总值增长是煤炭消费的格兰杰原因，水电消费量是经济增长的格兰杰原因，江西省地区生产总值增长加大了对能源的需求， 清洁能源消费对江西省地区生产总值增长有正向促进作用。江西省地区生产总值的快速增长，带动了全省能源消费的大幅增长， 能源问题成为制约全省工业化进程的瓶颈，主要能源供求矛盾突出。必须大力促进江西省煤化工、石油化工产业发展，提高能源使用效率;应大力发展可再生能源和清洁能源， 促进能源消费结构多元化发展;加快淘汰能源生产行业中的落后产能，着力降低全省化石能源的消费比重，提高太阳能、天然气等清洁能源的消费比重，改善全省能源消费结构，为江西省地区生产总值进一步增长提供坚实的能源保障。
参考文献： [1]Kraft J, Kraft A. Relationship between energy and GNP[J]. Energy Dev.(United States),1978(2). [2]Narayan P K, Smyth R. Energy consumption and realGDP in G7 countries: new evidence from panel cointegrationwith structural breaks[J].Energy Economics, 2008(5):2331-2341. [3]汪 旭 晖,刘 勇.中 国 能 源 消费 与经 济 增长: 基 于 协 整 分析和 Granger 因果检验[J].资源科学,2007(5): 57-62. [4]于全辉,孟卫东.基于面板数据的 中 国 能源 与经 济增长关系[J].系统工程,2008(6): 68-72. [5]曹志 鹏 等.陕 西 省 经济 增长 与 能 源 消费 的 互 动关 系 研究[J].企业经济,2013(4): 140-143.