(河海大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 南京 211100)

我國(guó)電力行業(yè)的海外投資開(kāi)發(fā)自1990年開(kāi)始,現(xiàn)今已開(kāi)拓出適宜的投資模式和經(jīng)驗(yàn),并進(jìn)入快速發(fā)展期,合作的國(guó)別日益增加,項(xiàng)目也逐漸增多。隨著“一帶一路”峰會(huì)的成功召開(kāi),國(guó)際合作日趨緊密,本研究的目的是找出“一帶一路”沿線國(guó)家各個(gè)區(qū)域電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因果關(guān)系,以此作為我國(guó)電力企業(yè)“走出去”的參考依據(jù)。

電力是人類(lèi)生產(chǎn)生活的必備基礎(chǔ)條件,也是社會(huì)進(jìn)步的一大保障。當(dāng)今社會(huì),生產(chǎn)力實(shí)現(xiàn)需要能源的支撐,經(jīng)濟(jì)發(fā)展也需要電力支撐。相應(yīng)地,經(jīng)濟(jì)發(fā)展在一定程度上帶動(dòng)了電力產(chǎn)業(yè)發(fā)展。目前,關(guān)于電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因果關(guān)系國(guó)內(nèi)外學(xué)者持兩種不同的觀點(diǎn):一種認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶動(dòng)了電力消費(fèi),另一種認(rèn)為是電力消費(fèi)促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。實(shí)際上,兩者之間的關(guān)系與該國(guó)當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)特性有關(guān)。

鑒于“一帶一路”沿線國(guó)家各國(guó)之間的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)特征差異性十分明顯,很難找出可準(zhǔn)確評(píng)估所有國(guó)別投資風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)體系,僅通過(guò)研究東道國(guó)的電力消費(fèi)與其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系可直觀看出兩者之間的關(guān)系,有助于我國(guó)電力企業(yè)投資更有針對(duì)性,找出電力需求度較高的國(guó)家進(jìn)行投資。

1 文獻(xiàn)回顧

自1973年首次能源危機(jī)后,學(xué)者們對(duì)能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了廣泛研究。多數(shù)研究者以探究電力消費(fèi)與GDP增長(zhǎng)兩者的因果關(guān)系為首要目的,研究結(jié)果差異性明顯。例如,Masih、Masih[1]對(duì)新加坡等6個(gè)亞洲國(guó)家的能耗與收入進(jìn)行了檢驗(yàn);Asafu-Adjaye[2]對(duì)印度等國(guó)的能源消耗與收入兩變量的研究得出相同的結(jié)論,即電力→GDP單向的因果關(guān)系;Yang[3]對(duì)我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)1954—1997年的總能源消費(fèi)與GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢驗(yàn),得出的結(jié)果與Morimoto、Hope[4]對(duì)斯里蘭卡樣本數(shù)據(jù)的實(shí)證一樣,即電力與GDP互為因果的結(jié)論;Shiu、Lam[5]利用VECM和Granger兩種方法研究了我國(guó)2000年之前的30年數(shù)據(jù),得出電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的單向因果。學(xué)者們對(duì)研究方法的選擇,主要是采用誤差修正模型(VECM)和Granger。如林伯強(qiáng)[6]利用VECM模型檢驗(yàn)了我國(guó)各省份的數(shù)據(jù),結(jié)果顯示生產(chǎn)函數(shù)四要素之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系,并建議在短期內(nèi)實(shí)行必要的電力先行策略。不久，林伯強(qiáng)[7]又通過(guò)實(shí)證得出GDP是促進(jìn)電力發(fā)展的必備要素;馬超群等[8]的研究結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平只與能源總消費(fèi)和煤炭消費(fèi)之間存在長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系;胡軍峰、趙曉麗、歐陽(yáng)超[9]以北京市為研究對(duì)象,結(jié)果表明能源消費(fèi)與GDP之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系,短期內(nèi)能源消費(fèi)→經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在單向因果,長(zhǎng)期內(nèi)能源消費(fèi)與GDP互為因果。根據(jù)研究國(guó)別和區(qū)域的不同,諸多學(xué)者對(duì)探究方法進(jìn)行了創(chuàng)新。如巴曙松、吳大義[10]基于VAR模型構(gòu)建了成本計(jì)算模型,以此對(duì)四種消費(fèi)和GDP的關(guān)系進(jìn)行了定量分析，表明減少煤炭使用量將對(duì)GDP將產(chǎn)生負(fù)面影響;王敏、王慧梅、張家平等[11]利用變截距模型研究了我國(guó)2003—2014年的省級(jí)面板數(shù)據(jù),表明互聯(lián)網(wǎng)普及和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都會(huì)對(duì)電力消費(fèi)具有明顯的促進(jìn)作用。從分析可見(jiàn),即使采用的研究方法和研究對(duì)象一致,國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究結(jié)論仍有很大差異,結(jié)論也偏向于對(duì)短期和長(zhǎng)期的影響不盡相同。有學(xué)者就產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同進(jìn)行了研究,如劉玲、馬曉青[12]研究了不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)下GDP與電力消費(fèi)的關(guān)系。結(jié)果顯示,整體上電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系,且發(fā)現(xiàn)為電力消費(fèi)→經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的單向因果關(guān)系。工業(yè)增加量較高的地區(qū),存在電力消費(fèi)與GDP的短期雙向因果關(guān)系;而工業(yè)增加值較低的區(qū)域,只有GDP是電力消費(fèi)的單向格蘭杰因果關(guān)系。

目前的研究主要存在:①研究對(duì)象較少,大部分集中在我國(guó)各省市及部分亞非歐國(guó)家,對(duì)我國(guó)的海外直接投資沒(méi)有參考價(jià)值。②現(xiàn)有研究?jī)H僅關(guān)注電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展兩個(gè)要素,通常為其他控制變量(如勞動(dòng)力和資本存量)對(duì)結(jié)果的影響,研究結(jié)果不穩(wěn)定。③針對(duì)電力與經(jīng)濟(jì)的研究沒(méi)有將“一帶一路”沿線國(guó)家作為研究對(duì)象。本文通過(guò)面板協(xié)整技術(shù)檢驗(yàn)“一帶一路”沿線國(guó)家電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,引入各國(guó)家的資本存量和勞動(dòng)力進(jìn)行綜合考量,采用基于誤差修正的面板協(xié)整進(jìn)行分析。④我們將各國(guó)分成南亞、東南亞、中東歐、西亞北非和其他國(guó)家5個(gè)區(qū)域,分別檢驗(yàn)不同區(qū)域電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)整關(guān)系。

2 變量和數(shù)據(jù)來(lái)源

選取以下變量:①經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。選擇國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(gdp)來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。為了方便計(jì)算,所有數(shù)據(jù)都按照當(dāng)年匯率折算為美元,單位為“萬(wàn)億美元”。②電力消費(fèi)。電力是保障當(dāng)今人民生產(chǎn)生活的基礎(chǔ),本研究選用電力消耗量(全社會(huì)用電量),未考慮其他能源形式,計(jì)量單位采用“億kW·h”。③總就業(yè)人員數(shù)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與勞動(dòng)力數(shù)量息息相關(guān),呈明顯的正比關(guān)系，勞動(dòng)力數(shù)量計(jì)量單位用“萬(wàn)人”表示。④資本存量。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最直接有效的方法就是投入大量資本,資本注入減去消耗和折舊即可得到資本存量,資本存量是經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的后盾。

本文選取1990—2016年的數(shù)據(jù),國(guó)別為“一帶一路”沿線48個(gè)國(guó)家。由于電力消耗量和固定資產(chǎn)投資額數(shù)據(jù)缺失,其他國(guó)別無(wú)法進(jìn)行相應(yīng)研究,國(guó)別見(jiàn)表1。勞動(dòng)力數(shù)量與各國(guó)的gdp來(lái)源于世界銀行的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù);電力消費(fèi)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)際能源機(jī)構(gòu)和北極星電力網(wǎng),部分國(guó)家缺失的電力數(shù)據(jù)摘自網(wǎng)源研究報(bào)告;國(guó)內(nèi)資本形成總額來(lái)自聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

表1 研究區(qū)域及國(guó)別統(tǒng)計(jì)

3 構(gòu)建模型與經(jīng)驗(yàn)探索

大多數(shù)能源經(jīng)濟(jì)學(xué)家[13,14]認(rèn)為能源是生產(chǎn)函數(shù)中重要的投入要素。在新的增長(zhǎng)理論中,技術(shù)在生產(chǎn)函數(shù)中被內(nèi)生化了,且能源的使用又可促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步,因此將能源作為生產(chǎn)要素具有合理性。自Jorgensen[15]提出經(jīng)典的KLEM模型(資本、勞動(dòng)力、能源、原材料)以來(lái),國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者沿用此方法研究了能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,獲得了有借鑒意義的結(jié)論。如Stern[16]對(duì)美國(guó)的研究,Lee、Chang對(duì)東亞16國(guó)的研究,劉生龍、高宇寧、胡鞍鋼[17]對(duì)我國(guó)的研究。與劉生龍一樣,本文建立以下生產(chǎn)函數(shù)模型:

gdp=f(elec,k,l)

(1)

式中,gdp、elec、k和l分別是實(shí)際GDP、電力消耗、實(shí)際資本存量和總就業(yè)人員人數(shù)。將生產(chǎn)函數(shù)寫(xiě)成對(duì)數(shù)形式:

ln(gdp)=α1ln(elec)+α2lnk+α3lnl+ε

(2)

3.1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

實(shí)際資本存量k用億美元衡量(1990=100),由于世界銀行和聯(lián)合國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)中只有歷年的固定投資額,因此我們采用永續(xù)盤(pán)存法對(duì)各個(gè)國(guó)家各年度的資產(chǎn)存量進(jìn)行計(jì)算。由于“一帶一路”沿線各國(guó)在全球范圍內(nèi)屬于次發(fā)達(dá)地區(qū),未做過(guò)大規(guī)模的資產(chǎn)普查,故本文采用的方法是確定基準(zhǔn)年的資本后再用永續(xù)盤(pán)存法按照不變價(jià)格計(jì)算各個(gè)國(guó)家各年份的資本存量,方法為:

kit=kit-1(1-δt)+Iit

(3)

式中,i為第i個(gè)國(guó)家;t為第t年;4個(gè)變量為當(dāng)年期對(duì)應(yīng)國(guó)家的投資額I、用以平減的投資價(jià)格指數(shù)、經(jīng)濟(jì)折舊率δ確定和基期資本存量確定。

表2 變量定義和描述性統(tǒng)計(jì)

本文主要采用的方法為:①?lài)?guó)家投資額I。選用固定資本形成總額(國(guó)內(nèi)固定投資總額),該指標(biāo)可看作是未去除折舊的投資指標(biāo)和衡量各年份投資I的適宜值。②用以平減的投資價(jià)格指數(shù)。本文選擇采用建筑安裝平減指數(shù)和設(shè)備安裝購(gòu)置平減指數(shù)的加權(quán)平均。③經(jīng)濟(jì)折舊率δ。選擇平均折舊率10.96%。④基年物質(zhì)資本存量K。參考Hall、Jones估計(jì)初始國(guó)際資本存量時(shí)的方法。各個(gè)變量的定義和描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

3.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在對(duì)該面板數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整分析之前,我們需要對(duì)面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗(yàn),本文選用3種不同的面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)方法,分析前我們將4個(gè)變量進(jìn)行了取對(duì)數(shù)處理,并運(yùn)用Eviews8.0軟件分別用LLC、IPSHIN、Fisher-ADF和Fisher-pp對(duì)4個(gè)變量進(jìn)行了單位根檢驗(yàn),統(tǒng)計(jì)量Z及相應(yīng)的概率值P統(tǒng)計(jì)(表3)。從表3可見(jiàn),gdp和l在水平量單整中不能拒絕相應(yīng)的原假設(shè),即表示全部截面項(xiàng)序列都有一個(gè)單位根。

表3 面板水平量單位根檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)上述情況,再對(duì)四個(gè)變量進(jìn)行一階差分量的單位根檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表4。從表4可見(jiàn),除Fisher-pp檢驗(yàn)的k值外,其他所有檢驗(yàn)結(jié)果都說(shuō)明這四個(gè)變量服從1階單整過(guò)程。

表4 面板一階差分量單位根檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 協(xié)整性

檢驗(yàn)4個(gè)變量的協(xié)整性之前,需要建立4個(gè)變量的面板數(shù)據(jù)回歸模型。本文對(duì)上文構(gòu)造的生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行了相應(yīng)的修訂,得出了下述對(duì)數(shù)線性的生產(chǎn)函數(shù):

gdp=αi+βit+γielecit+θikit+δilit+εit

(4)

式中,αi、βit分別為控制國(guó)際效應(yīng)和趨勢(shì)效應(yīng)。

由于4個(gè)變量都取了對(duì)數(shù),γi、θi和δi分別表示電力、資本存量和勞動(dòng)力的產(chǎn)出彈性。代入48個(gè)國(guó)家27年的數(shù)據(jù)進(jìn)行截面加權(quán)回歸,可得出模型的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5。由表5可見(jiàn),擬合優(yōu)度R2=0.9937,表明該模型的擬合程度非常高;DW統(tǒng)計(jì)量1.849,接近于2,說(shuō)明模型不存在一階序列自相關(guān)。然后進(jìn)行回歸模型殘差的單位根檢驗(yàn),殘差序列組的單位根檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6。各模型檢驗(yàn)的單位根和相應(yīng)的概率值P均等于0,表示可拒絕“各截面回歸方程的殘差序列具有相同單位根過(guò)程”的原假設(shè)。綜合上述各種情況單位根檢驗(yàn)的結(jié)果,可認(rèn)為這些殘差序列是平穩(wěn)的,故可得出4個(gè)變量(gdp、elec、k和l)之間存在的協(xié)整關(guān)系。

表5 模型回歸結(jié)果

表6 殘差的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

3.4 最小二乘法估計(jì)

以上已證明了4個(gè)變量之間的協(xié)整性,我們采用動(dòng)態(tài)最小二乘法對(duì)電力消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、勞動(dòng)力和資本存量之間的長(zhǎng)期關(guān)系進(jìn)行估計(jì)。被解釋變量均為gdp,研究其他3個(gè)變量的影響關(guān)系,回歸結(jié)果見(jiàn)表7。從表7可見(jiàn),全社會(huì)用電量、資本存量和勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性分別為0.9462、0.594425和0.0572451?；貧w結(jié)果說(shuō)明,全社會(huì)用電量和勞動(dòng)力系數(shù)在1%的顯著性水平下為正,在樣本的檢測(cè)范圍內(nèi)。全社會(huì)用電量每增加1%,將會(huì)使“一帶一路”沿線各國(guó)相應(yīng)的實(shí)際GDP增加0.9462%。

表7 DOLS估計(jì)結(jié)果

我們分別對(duì)各個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)行了最小二乘法參數(shù)估計(jì),被解釋變量仍是gdp,回歸結(jié)果見(jiàn)表8。結(jié)果顯示,全社會(huì)用電量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈負(fù)向影響的國(guó)家有:馬來(lái)西亞、文萊、菲律賓、克羅地亞、羅馬尼亞、塞爾維亞、愛(ài)沙尼亞、拉脫維亞、摩爾多瓦、阿塞拜疆、沙特阿拉伯、以色列和埃及共13國(guó),且負(fù)向影響系數(shù)變動(dòng)很大,從-0.043到-2.45不等。而其他35國(guó)的全社會(huì)用電量均對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了顯著的正向影響。同時(shí),還可看出48個(gè)國(guó)家中有15個(gè)國(guó)家的資本存量對(duì)gdp的影響為負(fù),導(dǎo)致匯總后的資本存量對(duì)gdp的影響未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),且有16個(gè)國(guó)家的勞動(dòng)力對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響系數(shù)為負(fù)。從各國(guó)及匯總數(shù)據(jù)的協(xié)整結(jié)果來(lái)看,本文研究的“一帶一路”沿線國(guó)家的4個(gè)變量之間絕大多數(shù)存在著協(xié)整關(guān)系,故可建立基于動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的誤差修正模型。

表8 各國(guó)最小二乘法估計(jì)結(jié)果

(續(xù)表8)

國(guó)別eleckl尼泊爾 0.7491(8.94)?? 3.52(19.34)?? 0.75(2.62)??斯里蘭卡 1.218(42.93)?? 1.89(46.34)??-2.24(-18.43)越南 1.185(10.62)??-0.0018(-0.34)-1.2534(-1.32)?柬埔寨 0.752(19.12)?? 0.32(8.64)??-1.275(-7.3)泰國(guó) 2.34(24.14)??-1.23(-6.35)??-9.27(-13.18)??馬來(lái)西亞-0.108(-2.33)?? 0.724(5.43)?? 3.15(27.51)?? 新加坡-0.043(-1.42)?-3.442(-36.23)?? 3.534(71.23)??印度尼西亞 4.64(16.21)?? 0.842(3.64)??-10.32(-13.23)??文萊-1.49(-18.17)??-0.043(-0.52) 5.34(27.23)??菲律賓-0.723(-10.56)?? 1.13(16.87)?? 4.73(35.23)??波蘭 7.732(43.63)??-0.53(-1.58)?-4.35(-7.538)??捷克 5.64(72.228)?? 0.84(5.2)?? 15.31(27.4)??斯洛伐克 0.343(2.45)??-6.41(-54.8)?? 5.45(15.56)??匈牙利 5.66(70.54)??-1.542(-12.1)??-0.02(-0.082)斯洛文尼亞 0.612(8.13)?? 0.0889(1.77)? 7.693(32.06)??克羅地亞-0.725(-15.81)?? 3.31(66.18)?? 0.7299(8.23)??羅馬尼亞-0.041(-0.53) 1.269(21.1)??-5.068(-75.08)??保加利亞 2.53(16.43)?? 2.81(28.64)??-15.62(-63.1)??塞爾維亞-2.45(-15.12)?? 0.74(5.14)??-9.45(-15.357)??馬其頓王國(guó) 1.3(11.32)?? 0.13(2.8)?? 5.43(24.8)??阿爾巴尼亞 0.73(37.25)?? 0.747(17.15)??-7.9(-30.67)??愛(ài)沙尼亞-0.192(-3.5)?? 2.81(81.63)??-3.25(-21.1)??立陶宛 0.248(9.69)?? 0.91(30.954)??-4.5(-22.6)??拉脫維亞-0.63(13.83)?? 2.65(63.05)??-3.71(-34.9)??烏克蘭 3.12(92.4)??-1.69(-31.62)?? 5.174(9.99)??白俄羅斯 0.69(13.2)?? 0.843(27.83)?? 22.23(119)??摩爾多瓦-1.332(-30.32)?? 6.673(15.04)?? 1.504(2.34)??阿塞拜疆-0.76(-9.53)?? 2.32(52.16)?? 0.214(1.532)?亞美尼亞 0.904(21.55)??-1.42(-121.9)?? 3.83(14.36)??土耳其 2.16(98.1)?? 1.743(51.43)??-2.236(-28.34)??伊朗 1.92(28.4)?? 1.123(12.64)??-0.45(-3.13)??阿聯(lián)酋 0.371(10.13)?? 0.263(5.45)?? 0.695(15.12)??沙特阿拉伯-0.42(-5.3)?? 0.157(2.87)?? 2.632(15.87)??巴林 0.163(5.52)??-0.132(-4.253)?? 1.43(81.32)??黎巴嫩 0.91(53.15)?? 0.442(8.423)?? 0.83(32.14)??阿曼 0.083(2.032)?? 0.612(32.01)?? 0.632(14.315)??以色列-0.891(-24.26)??-0.25(-5.251)?? 3.17(62.08)??埃及-0.389(-2.32)??-0.173(-3.52)?? 3.65(11.21)??蒙古 2.68(46.1)??-0.68(-9.21)?? 2.816(12.23)??俄羅斯 7.25(43.63)??-1.045(-54.1)??-10.7(-14.97)??哈薩克斯坦 1.24(28.1)??-1.53(-66.12)?? 9.56(53.8)??吉爾吉斯斯坦 0.352(7.42)?? 1.75(51.4)?? 3.654(123.1)??塔吉克斯坦 0.703(11.2)?? 3.635(72.4)?? 11.32(103.46)??烏茲別克斯坦 2.56(5.41)?? 0.238(1.75)? 1.64(8.27)??

注:括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為t統(tǒng)計(jì)值;**和*分別表示在5%和10%水平下顯著性,下同。

3.5 誤差修正模型(VECM)的建立

各國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、全社會(huì)用電量、資本存量和勞動(dòng)力之間雖然存在均衡關(guān)系,但是否存在格蘭杰因果關(guān)系,還需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。因此,我們建立了基于面板數(shù)據(jù)的誤差修正模型來(lái)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和用電量之間的長(zhǎng)期和短期因果關(guān)系。首先,需要建立4個(gè)變量的誤差修正模型,修正模型設(shè)定為:

(5)

Δlnelecit=α2+β2ECTi,t-1+Σδ2ikΔgdpi,t-k+ΣγikΔeleci,t-k+Σθ2ikΔli,t-k+Σkπ2ikΔki,t-k+μ2it

(6)

VECM(向量誤差修正模型)不僅包括短期影響還包含長(zhǎng)期影響,差分項(xiàng)的系數(shù)反映的是短期波動(dòng)的影響,即對(duì)VECM的不同變量進(jìn)行Wald(瓦爾德)弱外生性檢驗(yàn)。而VECM中的各分量表示的是長(zhǎng)期影響,即對(duì)VECM和ECM(誤差修正模型)中各變量滯后項(xiàng)的Wald聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)。

3.6 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

本文對(duì)各國(guó)的整體數(shù)據(jù)進(jìn)行短期格蘭杰檢驗(yàn)(表8)和VECM的長(zhǎng)期格蘭杰檢驗(yàn)(表10)可見(jiàn),電力對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的短期影響未通過(guò)檢驗(yàn),但長(zhǎng)期影響卻顯著通過(guò),表明電力對(duì)經(jīng)濟(jì)只有長(zhǎng)期影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)電力消費(fèi)的短期影響通過(guò)檢驗(yàn),但長(zhǎng)期影響未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),表明經(jīng)濟(jì)對(duì)電力只有短期效應(yīng)。

表9 各個(gè)國(guó)家的短期格蘭杰檢驗(yàn)

注:上數(shù)字為檢驗(yàn)值,下括號(hào)內(nèi)的數(shù)字為概率值。

表10 各國(guó)的長(zhǎng)期格蘭杰因檢驗(yàn)

注:數(shù)字為誤差修正項(xiàng)修正后的系數(shù),括號(hào)內(nèi)為概率p值。

3.7 不同區(qū)域的分析

雖然上述分析已得出結(jié)論,但“一帶一路”沿線各國(guó)的基本國(guó)情差異明顯,區(qū)域之間的發(fā)展呈現(xiàn)出不平衡的狀態(tài),較難發(fā)現(xiàn)各區(qū)域的個(gè)性化特點(diǎn)并提出對(duì)應(yīng)方案,因此我們將“一帶一路”沿線48個(gè)國(guó)家分為五大區(qū)域進(jìn)行討論,分別是:南亞、東南亞、中東歐、西亞北非和其他國(guó)家,然后對(duì)五大區(qū)域進(jìn)行DOLS回歸分析和格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn),具體結(jié)果見(jiàn)表11—表13。

表11 分區(qū)域的DOLS估計(jì)結(jié)果

注:括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)值。

表12 分區(qū)域的面板因果關(guān)系短期影響檢驗(yàn)結(jié)果

注:括號(hào)外為t檢驗(yàn)值,括號(hào)內(nèi)為概率值。

從實(shí)證結(jié)果可見(jiàn),五個(gè)區(qū)域電力消耗的DOLS估計(jì)結(jié)果均顯示在5%的顯著性水平下對(duì)GDP產(chǎn)生正向的影響。其中,西亞北非和南亞對(duì)GDP的邊際效應(yīng)更大。長(zhǎng)短期的格蘭杰因關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果表明,五大區(qū)域檢驗(yàn)結(jié)果中ECT的系數(shù)都顯著為負(fù),說(shuō)明存在電力→GDP長(zhǎng)期因果關(guān)系,但GDP→電力消費(fèi)的長(zhǎng)期因果檢驗(yàn)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。在短期因果關(guān)系檢驗(yàn)中,只有西亞北非和南亞的短期電力→GDP通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。

表13 分區(qū)域的面板因果關(guān)系長(zhǎng)期影響檢驗(yàn)結(jié)果

注:數(shù)字為誤差修正項(xiàng)修正后的系數(shù),括號(hào)內(nèi)數(shù)字為概率p值。

根據(jù)分析結(jié)果可見(jiàn)，資本和勞動(dòng)力對(duì)五大區(qū)域GDP的短期影響差異比較明顯。從表11可見(jiàn),五大區(qū)域的資本對(duì)GDP的短期影響均顯著為正,但在中東歐和其他國(guó)家這兩個(gè)區(qū)域的邊際影響明顯低于南亞、東南亞和西亞北非地區(qū);勞動(dòng)力對(duì)西亞北非的短期影響顯著為正,但其他四大區(qū)域均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。比較可能的解釋是中東歐國(guó)家、俄羅斯和蒙古等國(guó)的資本相對(duì)較充足,因此資本要素對(duì)GDP的邊際效應(yīng)比南亞、東南亞和西亞北非三大區(qū)域更低。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文選取“一帶一路”沿線的48個(gè)國(guó)家27年的數(shù)據(jù)為樣本,構(gòu)建了以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、電力消費(fèi)、資本存量和總就業(yè)人員數(shù)4要素的生產(chǎn)函數(shù),以此來(lái)研究沿線各國(guó)電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明:①在樣本的檢測(cè)范圍內(nèi),全社會(huì)用電量每增加1%,將會(huì)使“一帶一路”沿線各國(guó)的GDP增加0.9462%。②全社會(huì)用電量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈負(fù)向影響的國(guó)家有13個(gè)(馬來(lái)西亞、文萊、菲律賓、克羅地亞等)。③西亞北非和南亞的電力消費(fèi)對(duì)GDP的邊際效應(yīng)更大。④樣本范圍內(nèi)的5個(gè)研究區(qū)域均存在電力→GDP的長(zhǎng)期因果關(guān)系,但GDP→電力消費(fèi)的長(zhǎng)期因果未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。在短期因果關(guān)系檢驗(yàn)中,只有西亞北非和南亞的短期電力→GDP通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。

總體而言,電力消費(fèi)量的提升對(duì)“一帶一路”沿線各國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有明顯的促進(jìn)作用,但部分國(guó)家的電力消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈負(fù)向影響,且各區(qū)域電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)短期因果關(guān)系不同。究其原因可能有:①電力消費(fèi)對(duì)GDP的負(fù)向影響可能是近期該國(guó)電力基礎(chǔ)設(shè)施的巨大投入,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要大量的鋼鐵和混凝土等高耗能材料。②中東歐各國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施陳舊,運(yùn)行和維護(hù)成本較高。③南亞和西亞北非的電力普及率較低,原本的電力不足以滿足其生產(chǎn)生活的需要,外來(lái)基建增加導(dǎo)致其經(jīng)濟(jì)水平大幅度提升。

4.2 建議

研究發(fā)現(xiàn)電力消費(fèi)確能對(duì)大部分“一帶一路”沿線國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到促進(jìn)作用,但各個(gè)區(qū)域各個(gè)國(guó)家相同投入所產(chǎn)生的邊際效應(yīng)不同。為了讓我國(guó)的海外直接投資更有效,本文提出以下建議:①加大對(duì)南亞地區(qū)的電力基礎(chǔ)設(shè)施投資,重點(diǎn)是巴基斯坦、孟加拉國(guó)、尼泊爾和印度,勞動(dòng)力派遣簽證辦理困難的問(wèn)題可通過(guò)利用當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力解決。②加大西亞北非的電力投資,重點(diǎn)是土耳其、伊朗和埃及,可利用光照優(yōu)勢(shì)積極開(kāi)發(fā)光伏發(fā)電。③其他區(qū)域各國(guó)也可積極投資,分別是:泰國(guó)、波蘭、越南、保加利亞、愛(ài)沙尼亞、吉爾吉斯斯坦等國(guó)。