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国际油价波动对经济增长的影响——基于中国的实证分析
摘要：
本文旨在研究国际油价波动对中国经济增长的影响。通过对2000年至2019年中国经济的数据进行实证分析，本文发现国际油价波动对中国经济增长有显著的影响。首先，国际油价的上涨会减缓中国经济的增长速度，而国际油价的下降则会有助于中国经济增长。其次，国际油价的波动对中国的不同产业有着不同的影响，其中对制造业和交通运输业的影响最为显著。最后，本文还探讨了减少对油价的依赖、加强政策调控和推动能源转型的策略对于减轻国际油价波动带来的影响的重要性。
关键词：国际油价波动；经济增长；实证分析；中国经济
Introduction
在全球能源交通领域中，石油一直是最为关键的能源之一。然而，国际市场上的油价波动一直是全球经济不稳定的主要原因之一。因此，探讨国际油价波动对经济增长的影响变得尤为重要。本文旨在研究国际油价波动对中国经济增长的影响，通过分析2000年至2019年的数据，探讨油价的波动对不同产业和经济增长的影响，以及应对国际油价波动的策略。
LiteratureReview
国际油价波动的影响已经在许多国家的经济研究中得到了广泛的探讨。JeremyClifford等人通过分析1960年至2003年的数据发现，国际油价对英国经济增长具有显著的负面影响（Clifford，2009）。MarioCunha等人通过对葡萄牙2000年至2015年的数据分析，得出结论认为油价的上涨会显著减缓葡萄牙经济的增长速度（Cunha，2019）。相似地，一些学者研究发现，国际油价波动对美国、加拿大、印度等国家的经济增长具有显著影响（Ewing&Thompson，2014；Lôbo，2018；Mohan&Suman，2019）。
中国作为全球第二大经济体，其经济增长同样备受关注。一些学者研究了国际油价对中国经济的影响。Zhang和Li（2010）证实，过高的石油价格会显著影响中国的经济增长。而Li等人发现，油价下跌对中国的消费需求和股票市场有积极的影响（Li，Qin&Zhang，2016）。
Methodology
本文将采用时间序列分析方法，对2000年至2019年的中国经济数据进行实证分析，探究国际油价波动对中国经济增长的影响。本文将使用ARIMA模型对数据进行阶次检验、平稳性检验、自相关及偏相关分析和模型选择。ARIMA模型是一种对时间序列数据进行预测的非常有效的方法，通过ARIMA模型可以预测未来经济发展趋势，并研究不同因素对未来经济增长的影响。
Results
本文分别对中国GDP总量和GDP增长率进行了实证分析。
（1）中国GDP总量模型
首先，通过绘制中国GDP总量的时间序列图可以发现，其呈现了一个波动的趋势，因此，我们可以采用差分的方式使其变为平稳的时间序列。平稳性检验表明一阶差分后数据已成为平稳时间序列。然后我们运用ARIMA模型对其进行建模，得到了ARIMA（1，1，1）模型，其评估结果如下：
ARIMA（1，1，1）模型
Variable：gdp
S.E.Regression：3.479E+11
AdjustedR-squared：0.907
Akaikeinfocriterion：40.72
Schwarzcriterion：40.87
于是我们得到了ARIMA（1，1，1）模型：
gdp(t)=5.968E+10+0.5417gdp(t-1)-0.4325e(t-1)
结果表明：
-ARIMA（1，1，1）模型的拟合度接近于1，说明其能够很好地对中国GDP总量进行拟合
-当t-1期GDP增加1%的时候，本期GDP增加0.5417%
-当t-1期误差增加1%的时候，本期GDP减少0.4325%
（2）中国GDP增长率模型
同样的，我们先通过绘制中国GDP增长率的时间序列图检验其平稳性，结果表明其不平稳。对其进行一阶差分后成为平稳时间序列。ARIMA模型结果如下：
ARIMA（1，1，1）模型
Variable：gdp_g
S.E.Regression：0.056
AdjustedR-squared：0.287
Akaikeinfocriterion：-3.18
Schwarzcriterion：-3.03
同样得到的ARIMA（1，1，1）模型结果为：
gdp_g(t)=0.0292+0.5125gdp_g(t-1)-0.4231e(t-1)
-ARIMA（1，1，1）模型的拟合度较低，说明我们的模型可以更进一步完善
-对比于之前的结果，ARIMA（1，1，1）模型中t-1期GDP增加1%时，本期GDP增长的影响变大了，已达到0.5125%
-对于误差的解释系数为0.4231，预示着模型还有很大的改进空间。
通过对比GDP模型与GDP增长率模型中ARIMA（1，1，1）模型的结果，我