AZ ENERGIAFOGYASZTÁS ÉS A GAZDASÁGI NÖVEKEDÉS OKOZATI ÖSSZEFÜGGÉSEINEK FELTÁRÁSA ÖKONOMETRIAI MÓDSZEREKKEL

Átírás

1 Gazdaságtudományi Közlemények,. kötet,. szám (0), pp.. AZ ENERGIAFOGYASZTÁS ÉS A GAZDASÁGI NÖVEKEDÉS OKOZATI ÖSSZEFÜGGÉSEINEK FELTÁRÁSA ÖKONOMETRIAI MÓDSZEREKKEL SEBESTYÉNNÉ SZÉP TEKLA Bevezetés: Az első olajárrobbanást követően számos ország szembesült a magas olajárak okozta gazdasági visszaeséssel, melynek hatására az energiafelhasználás nemzetgazdasági szerepének vizsgálata a közgazdaságtudományi érdeklődés középpontjába került. Tanulmányok sora vizsgálta (és vizsgálja ma is) az energiafogyasztás, a GDP és az energiahatékonyság közötti kapcsolatot. Elemzésem célja, hogy újabb adalékul szolgáljak e témához az energiafogyasztás és gazdasági növekedés közötti Granger-féle okság vizsgálatával, Kelet- Közép-Európa országai (Magyarország, Lengyelország, Csehország, Szlovákia, Szlovénia) esetében. Kulcsszavak: energiagazdaságtan, ökonometria, Granger-féle okság, energiafogyasztás, gazdasági növekedés JEL osztályozás: O, P, P, Q Szakirodalmi kitekintés: A gazdasági növekedés és az energiafogyasztás közötti kapcsolat vizsgálata évtizedek óta foglalkoztatja a közgazdászokat, bár a vizsgálat célja és módszertana jelentős változásokon ment keresztül az azóta eltelt mintegy fél évszázad során. A hazai szakirodalom jelentős eredményekkel gazdagította ezt a sokak által kutatott témát (Jánossy,, Bauer,, Erdősi et al., Vajda, 00, Kovács, 00). Jánossy a gazdasági fejlettségi szintek összehasonlíthatóságát vizsgálva jut arra a következtetésre, hogy a gazdasági fejlődés nem mérhető a társadalmi termék értékével, vagyis mérésére új módszertan kialakítása szükséges (Jánossy, pp. ). Érvelése szerint egy ország gazdasági fejlettsége a termelés és fogyasztás úgyszólván minden területén megmutatkozik, melynek alapján az összehasonlítás céljából naturális gazdasági mutatókat választ (Jánossy, pp. 0). A nemzetek fejlettségi szintjét összehasonlító vizsgálatok kiindulópontja az ő esetében több más naturális jellegű gazdasági mutató mellett a villamosenergia-fogyasztás (kwh/fő) és az összes energiahordozók fogyasztása (egységszénre átszámítva, tonna/fő). Jánossy elsősorban nem a gazdasági fejlettség és a naturális mutatók (így az energiafogyasztás) közötti kapcsolat vizsgálatára törekszik, hanem a gazdasági fejlettség naturális mutatók által történő meghatározására. Erdősi et al. () az energiafogyasztás és a bruttó termelési érték, az ipari termelési érték, illetve a nemzeti jövedelem közötti kapcsolat vizsgálatára matematikai-statisztikai módszereket ajánl, így a trendszámítást, valamint korrelációs és rugalmassági vizsgálatok módszertanát. Ezek alkalmasak a kapcsolat jellegének, szorosságának leírására, továbbá előrejelzések kialakítására, de nem adnak választ az okság irányának kérdésére. Vajon a gazdasági fejlődés hozzájárul az energiafogyasztás növekedéséhez vagy az utóbbi tekinthe- SEBESTYÉNNÉ SZÉP TEKLA tudományos segédmunkatárs Miskolci Egyetem, Világ- és Regionális Gazdaságtan Intézet szep.tekla@uni-miskolc.hu

2 Sebestyénné Szép Tekla tő a magyarázó változónak? Ennek a problémafelvetésnek a továbbgondolásával jutunk el ahhoz a kérdéshez, hogy létezik-e a gazdaságban olyan pont, ahol a gazdasági növekedés már nem generál pótlólagos energiafogyasztást. A kauzalitás irányának vizsgálatában úttörő munkának számít Kraft J. és Kraft A. - as publikációja, melyben az energiafogyasztás és GNP közötti kauzalitást vizsgálja az Amerikai Egyesült Államokban, az közötti időszakot tekintve (Kraft, et al. ). Az azóta eltelt mintegy három évtizedben számos publikáció született a témában, bár a kutatási eredmények mind a mai napig nem egységesek. Az eltérések elsősorban a különböző ökonometriai módszerek és időszakok alkalmazásából származnak, melyhez hozzájárul még az egyes nemzetállamok heterogenitása: az eltérő fogyasztási minták, klíma, gazdasági fejlődés, illetve mindazon tényezők, melyek a fentebb említett két változóra hatnak (Belke, et al. 00; Stern, 000, 00). Az áttekintett szakirodalom szintén alátámasztják az eddig tapasztalatokat, miszerint az eredmények inkonzisztensek, szerzőnként változóak. Ennek egyik oka véleményem szerint az eltérő időhorizont, illetve a vizsgált országok egyedi jellemzői, továbbá a módszertan sok esetben következetlen alkalmazása. Az. táblázatban a. század a témában született legrelevánsabb szakirodalmait foglaltam össze, a továbbiakban néhány jelentős valamilyen szempontból a korábbiakhoz képest újdonságot tartalmazó, illetve megkérdőjelezhető eredményt mutatok be.. táblázat A kauzalitás vizsgálatának témakörében áttekintett szakirodalom főbb eredményeinek összefoglalása Publikáció Kraft et al., Aqeel et al., 00 Soytas et al., 00 Alkalmazott gazdasági változók GNP (US$, -as árakon) Energiafogyasztás (Btu) GDP* Energiafogyasztás* (EN) Kőolaj-felhasználás* (O) Földgázfelhasználás* (G) Villamosenergiafelhasználás* (EL) Foglalkoztatás*(EM) Energiafogyasztás (millió mtoe) (EN) GDP* Vizsgált területi egység Vizsgált időszak USA Pakisztán Törökország 0 Alkalmazott módszertan Sims-féle kauzalitási ADF- (OLSmódszer) Granger- (Hsiao-féle) ADF-t, PP Johansen Juselius-féle VECMmodell Eredmények GNP EN GDP EN GDP O EL GDP EN EM EN GDP

3 Az energiafogyasztás és a gazdasági növekedés Soytas et al., 00 Mehrara, 00 Chiou-Wei et al., 00 Chontanawat et al., 00 Narayan et al., 00 Energiafogyasztás (million metric tons of coal equivalent) (EN) Egy főre jutó GDP* (GDP) Egy főre jutó reál GDP (000-es árakon, helyi valutában), (GDP) Egy főre jutó energiafogyasztás (koe), (EN) Energiafogyaszás (ktoe) (EN) GDP (konstans 000-es árakon) Egy főre jutó reál GDP (US$, PPP), (GDP) Egy főre jutó energiafogyasztás (ktoe), (EN) Villamosenergiafelhasználás* (EL) GDP (US$, -ös árakon) (GDP) ország, a feltételek elését követően az alábbiakat vizsgálja: Törökország, Nyugat- Németország, Franciaország, Japán, Olaszország, Korea, Argentína Irak, Kuvait, Szaúd- Arábia Tajvan, Dél- Korea, Szingapúr, Hong- Kong, Indonézia, Malajzia, Fülöpszigetek, Thaiföld, USA 0 OECDország nem OECDország Ausztrália, Austria, Belgium, Kanada, Csehország, Dánia, Finno., Franciao., Argentína: 0 0 Indonézia: 0 Korea: Lengyelország: egyéb: 0 00 Tajvan: 00; Dél-Korea, Szingapúr, Hong-Kong, Indonézia, Malajzia, Fülöp-szigetek, Thaiföld: 00; USA: OECDország (0-000) nem OECD-ország (-000) USA: 0 00; Mexikó, Szlovákia, Korea: 00; Magyarország: 00; ADF-t, PP Johansen-féle VECMmodell ADF- Johansen-féle és Engle Granger-féle VECMmodell ADF- Johansen Juselius-féle VECMmodell (USA és Tajvan estében) VAR-modell (kivéve USA és Tajvan) ADF- Johansen-féle Hsiao-féle kauzalitási vizsgálat ECM-modell ADF- Monte-Carloszimuláció Granger- (bootstrap megközelítés) Törökország, Nyugat- Németország, Franciaország, Japán: EN GDP Olaszország, Korea: GDP EN Argentína: GDP EN Szaúd-Arábia: EN GDP Irán, Kuvait: GDP EN Tajvan, GDP EN USA, Dél- Korea, Thaiföld: nincs kapcsolat Hong-Kong, Indonézia: EN GDP Malajzia, Fülöp-szk., Szingapúr: GDP EN EN GDP (OECD köztük Magyarország, Csehország, Lengyelország, Szlovákia: esetben) EN GDP (Nem OECD: esetben) UK, Korea, Finnország, Izland, Hollandia, Magyarország: GDP EL Ausztrália,

4 Sebestyénné Szép Tekla Feng et al., 00 Mallick, 00 Žiković et al., 00 Energiaintenzitás (egységnyi nemzeti outputra eső energiafelhasználás, tons of standard coal/0 thousand RMB), (EI); a szénfelhasználás aránya az aggregált energiafelhasználáson belül (%), (ECS); a szolgáltató szektor részaránya a GDP-n belül (%), (ES) Gazdasági növekedési ráta (%) (GDP) Egységnyi reál GDP-re eső földgáz (G), villamosenergia (EL), kőszén (C), kőolaj (O) és energiafelhasználás (EN) (%) GDP (US$) Kőolajfogyasztás (000 hordó/nap) (O) Németo., Görögo., Magyaro., Izland, Íro., Olaszo., Japán, Korea, Luxemburg, Mexikó, Hollandia, Új- Zéland, Norvégia, Lengyelo., Portugália, Szlovákia, Spanyolo., Svédo., Svájc, Töröko, Nagy- Britannia, USA Egyéb: Kína 0 00 India 0 00 európai ország Fejlett országok esetében: 0 00 Átmeneti gazdaságok esetében: 00 ADF- Johansen-féle VECMmodell VAR-modell ADF-t, PP VAR-modell ADF-t, PP Johansen-féle ECM-modell VAR-modell Izland, Olaszország, Szlovákia, Csehország, Korea, Portugália, UK: EL GDP Egyéb országok: nincs okozati kapcsolat EI ES GDP G GDP EL C GDP GDP EN O GDP ( esetben) GDP O ( esetben) O GDP ( esetben)

5 Az energiafogyasztás és a gazdasági növekedés Chary et al., 00 Kumar et al., 00 Mutascu et al., 00 Vlahinic- Dizdarevic et al., 00 Egy főre eső primer energiafelhasználás* Kőszénfelhasználás* (C) GDP-növekedés* (GDP) Egy főre jutó villamosenergiafogyasztás (EL)* Egy főre jutó tőkefelhasználás (K)* GDP/fő (GDP)* GDP (millió US$) Háztartások energiafogyasztása (toe) (ECH) Ipar energiafogyasztása (toe) (ECI) Primer energiatermelés (PEP) Nettó energiaimport (toe) (IMP) Kőolajfogyasztás (000 hordó/nap) (O) Banglades, India, Pakisztán 00 Pakisztán 00 Románia 0 00 Horvátország 00 ADF- Johansen-féle ECM-modell VAR-modell LM egységgyök ARDL-modell a kointegráció vizsgálatára VECMmodell ADF-t, PP-, DF-GLS ARDLtechnikával történő Toda Yamamotoféle Granger VAR-modell ADF- Johansen-féle ECM-modell VAR-modell India Banglades India + Pakisztán Banglades Banglades Pakisztán India Pakisztán India + Banglades Pakisztán Banglades India Pakisztán India Banglades + Pakisztán India C GDP EL GDP K GDP K EL GDP ECH GDP ECI GDP PEP GDP IMP GDP O

6 Sebestyénné Szép Tekla Chang et al., 0 Tianli et al., 0 Energiafogyasztás (ktoe) (EN) GDP (millió US$ 000-es árakon) (GDP) szén-dioxod kibocsátás (kt szén) (C) Ipari szerkezet (a szolgáltató GDP-hez viszonyított részaránya, %) (IS) Energiaintenzitás (t/0.000us$) (EI) Argentína, Bolívia, Bolívia, Brazília, Trinidad & Tobago, Ecuador, Chile, Costa Rica, Dominikai Köztársaság, El Salvador, Guatemala, Honduras, Jamaica, Kolumbia, Mexikó, Nicaragua, Panama, Paraguay, Peru, Uruguay, Venezuela 00 Kína 00 PP- Johansen-féle VECMmodell VAR-modell ADF- Engle Granger-féle VECMmodell GDP EN ( esetben) GDP C ( esetben) C EN ( esetben) EN GDP ( esetben) EN C ( esetben) ( országra végezte el a kauzalitási vizsgálatot) IS EI * hiányzó mértékegység Rövidítések: VECM (vektor hibakorrekciós modell); ADF- (kiterjesztett Dickey Fuller ); PP- (Phillips Perron-); VAR-modell (vektor autoregresszív modell), DF-GLS- (Dickey Fuller Generalized Linear Square Unit Root-), ARDL- (Autoregressive Distributed Lag model). (Forrás: saját szerkesztés) Zikovic (00) európai ország esetében az olajfogyasztás és a GDP közötti oksági vizsgálata során arra a következtetésre jut, hogy azok az országok, ahol a gazdasági növekedés az okozati tényező (vagyis a független változó), azok fejlett posztindusztriális társadalmak erős szolgáltató szektorral, illetve olyan átmeneti gazdaságok, ahol a dezindusztrializáció következményeként jelentősen lecsökkent az ipari termelés. Az országok másik csoportjában, ahol az olajfogyasztás grangeri értelemben oka a gazdasági növekedésnek, az olajfogyasztás jelentős súlyt képvisel az energiaforrásokat tekintve (Zikovic et al., 00, pp. ). Feng et al. (00) kísérletet tesz az energiaintenzitás, az energiafogyasztás szerkezete és a gazdasági struktúra közötti okozati összefüggések feltárására. Ami újszerűvé teszi modelljét, hogy a konzervatívnak számító teljes végső energiafelhasználás helyett a vizsgált területi egység (Kína) energiafogyasztásában uralkodó primer energiahordozónak, a szénnek a százalékos részarányát (az aggregált energiafogyasztáshoz viszonyítva) veszi az egyik vizsgálandó változónak, illetve a GDP helyett a szolgáltató szektor kibocsátáshoz mért részarányát alkalmazza. Arra a következtetésre jut, hogy ahhoz, hogy Kína hosszú

7 Az energiafogyasztás és a gazdasági növekedés távon csökkentse az energiaintenzitást, csökkentenie kell a szén részarányát az energiafelhasználáson belül, és fejlesztéseket kell végrehajtania a szolgáltató szektorban (Feng et al., 00, pp. ). Narayan et al. (00) 0 OECD-ország köztük Magyarország esetében vizsgálta a villamosenergia-fogyasztás és a GDP közötti kauzalitást. Izland és Korea esetében kétirányú okságot mutattak az eredmények, hat országnál (így Magyarország esetében is) arra a következtetésre jut, hogy a villamosenergia-fogyasztás az okozati változó, országnál pedig a GDP. nemzet esetében a vizsgálatok nem tártak fel oksági kapcsolatot. Chontanawat et al (00) 0 OECD köztük Magyarország és nem OECD-ország esetében vizsgálja meg szisztematikusan az energiafogyasztás és az egy főre jutó GDP közötti kauzalitást. Eredményei szerint a fejlett országok esetében gyakoribb az (az esetek 0%-ában, köztük hazánkban is), hogy a kauzalitás iránya az energiafogyasztástól a GDP felé mutasson, mint a fejlődőek esetében (%). Az általam áttekintett szakirodalom néhány esetben pontatlanságokat tartalmaz, melyek a megértésen túl a számítások reprodukálását és ellenőrizhetőségét is kétségessé teszik. Hiányzik több esetben a felhasznált adatok pontos definiálása, azok forrása, illetve mértékegysége. Gondot okoz továbbá a módszertan hibás alkalmazása: például Tianli et al. (0) a VECM-modell alkalmazása mellett végzi el a Granger-et, melynek azonban feltétele, hogy a változók ne legyenek kointegráltak. Ez jelen esetben nem teljesült, tehát az eredményei erősen megkérdőjelezhetők. A másik gond az adatok közötti logikai ellentmondás, illetve, hogy több esetben állítanak szembe fajlagos adatot aggregált adattal. Chary et al. (00) három ország (India, Pakisztán, Banglades) energiafogyasztása közötti okozati kapcsolatok feltárására törekszik. Két- és háromváltozós modellek alkalmazásával arra a következtetésre jut, hogy Banglades energiafogyasztása grangeri értelemben nem oka Pakisztán energiafogyasztásának, minden más esetben igazolható a kauzalitás. Eredményeinek elfogadhatósága megkérdőjelezhető, hiszen modellje mindössze három ország energiafogyasztását tartalmazza, mely így már túlzott mértékű leegyszerűsítése a valóságnak. Summary: After the first oil crisis world s countries had to face with recession caused by the high oil prices. So the role of energy consumption became the core element of the economist. Many studies examined (and examine today) the connection among energy consumption, economic growth and energy efficiency. The purpose of my paper is to give new additives to this topic with the analysis of Granger-causality between energy consumption and economic growth in East-Central-Europe.. ALKALMAZOTT MÓDSZERTAN Elemzésemet a Granger-féle oksági vizsgálattal végzem el, mely az áttekintett szakirodalom alapján a leggyakrabban alkalmazott kauzalitás elési eljárás. Ennek lépései a következők (. ábra):. lépés: Stacionaritás elése.. lépés: Ha az idősor 0-ad rendű integrált, akkor a következő lépés a VAR-modell felállítása, ha elsőrendű integrált, akkor a kointegráció elése.. lépés: A eredményeinek függvényében a VAR-, illetve a VECM-modell felállítása.. lépés: A modell alapján a Granger-féle okság megállapítása. A továbbiakban az egyes lépések módszertanát mutatom be részletesen, továbbá tisztázom a hozzájuk tartozó főbb definíciókat.

8 Sebestyénné Szép Tekla. ábra. A kauzalitás vizsgálatának menete (Forrás: saját szerkesztés) A Granger-féle oksági vizsgálat abból a feltételezésből indul ki, hogy legyen X változó Granger értelmében oka Y változónak, de Y ne legyen Granger értelmében oka X-nek (Granger, ): p q Yt = α iyt i + β j Xt j + u t, () i= j= ahol u t a fehér zaj, p az Y késleltetésének rendje és q az X késleltetésének rendje. A fehér zaj nem más, mint annak feltételezése, hogy az eltérésváltozók függetlenek, azonos eloszlásúak, eloszlásuk nulla várható értékű és közös σ varianciájú normális eloszlás (Ramanathan, 00 p. ). A legtöbb gazdasági döntés hatása időben késleltetve jelentkezik, a gazdasági szereplőknek általában időbe telik, míg reagálnak. Mivel az egyensúly

9 Az energiafogyasztás és a gazdasági növekedés csak bizonyos idő elmúltával áll be, az idősoros adatokat felhasználó ökonometriai modelleket gyakran késleltetésekkel fogalmazzák meg. (Ramanathan, 00 p. ) Ez a legtöbb esetben azt jelenti, hogy a magyarázó változók között nemcsak a változók t. időszaki (tárgyidőszaki) értékeit találjuk meg, hanem t- időszakit is. Az. egyenlet esetében nullhipotézisünk, hogy X Granger értelmében nem oka Y-nak, vagyis β j = 0 (Ramanathan, 00, Maddala, 00). Úgyis mondhatnánk, hogy X nem Granger-oka Y-nak, ha Y feltételes várható értéke szignifikánsan nem módosul, ha X változó késleltetettjeit is bevonjuk a magyarázó változók közé. A vizsgálat feltételezi továbbá, hogy a változók között lineáris kapcsolat van (Chiou-Wei et al., 00). A Granger-féle kauzalitás vizsgálatához vezető első lépés a stacionaritás elése, melynek lényege, hogy egy idősoros változó és a késleltetettje közötti korreláció csak a késleltetés mértékétől függ, de attól nem, hogy mikor kezdődött az idősor. A elvégzése kiemelkedően fontos a kauzalitás vizsgálata szempontjából, hiszen az nagyon érzékeny az idősorok ezen tulajdonságára (Soytas et al., 00 p. ). Egy idősor nem stacionárius, ha az átlaga és szórása folyamatosan változik, vagyis függ az időtől (Wadud et al., 00, Maddala, 00). A legtöbb gazdasági idősor nem rendelkezik ezzel a tulajdonsággal, de differenciáltjuk már igen. Ha a differenciált idősor stacionárius, akkor azt mondjuk, hogy az eredeti sor elsőrendű integrált, vagyis I(). (Ramanthan, 00 p. ). A stacionaritás elésére a kiterjesztett Dickey Fuller próbát alkalmaztam, mely igen széles körben alkalmazott egységgyök-. p t t i t j t j= Y = α + λ Y + θ Y + u, () ahol Y t a gazdasági változó a t időperiódusban, Y t- = Y t- Y t- és u t a hibaváltozó. H 0 hipotézisünk, hogy λ = 0 (vagy ρ = ), ha visszautasítjuk, akkor mondhatjuk, hogy az idősor stacionárius. Az eredmények ellenőrzésére elvégeztem a DF GLS és a Kwiatkowskiféle KPSS-et, hogy megbizonyosodjak arról, valóban helyesek-e a következtetéseim. Adkins szerint mindkét módszer szignifikánsan nagyobb magyarázó erővel bír, mint a kiterjesztett Dickey Fuller-próba. Nem ritka, hogy olyan esetekben is elutasítja a H 0 hipotézist, amikor a kiterjesztett Dickey Fuller-próba elfogadja azt (Adkins, 0 p. ). A stacionaritás vizsgálata után a következő lépés annak megállapítása, hogy a változók kointegráltak-e. Jelen esetben én mind az Engle Granger-féle, mind a Johansen-féle et elvégeztem, azért, hogy minél biztosabban megállapítható legyen a kointegráció. Ezen ekkel vizsgálható, hogy a változók között létezik-e valamilyen hosszú távú egyensúlyi állapot. Két kointegrált idősor nem távolodik el hosszú távon egymástól (Ramanathan, 00 p. ). Abban az esetben, ha ez igazolható, akkor a rövid és hosszú távú a kauzalitás vizsgálatára alkalmazható a vektor hibakorrekciós modell (VECM) (Soytas et al., 00. p. ). Ha nem igazolható a kointegráció, akkor vektor autoregresszív (VAR) modellek és ezen keresztül a hagyományos Granger-féle okozati vizsgálat alkalmazandó (Chang et al., 0 p. ). Mallick 00-es publikációjában szintén azt ajánlja, hogy abban az esetben, ha a változók már alapesetükben is stacionáriusak, akkor a legjobban alkalmazható megoldás a VAR-modell és a Granger- (Mallick, 00 p. ). A VECM a VAR-modellek családjába tartozik, annak speciális esete. Alapelve az, hogy általában létezik egy hosszú távú egyensúlyi kapcsolat két integrált gazdasági változó

10 0 Sebestyénné Szép Tekla között, rövid távon azonban előfordulhatnak egyensúlytalansági helyzetek. A hibakorrekciós mechanizmus hatására az egyik időszakban fennálló egyensúlytalanság egy részét korrigálják a következő időszakban. (Ramanthan, 00 p. ). Általános alakja a következő: yt = β 0 + β xt + γ xt + γ yt + u t, () ahol: x t és y t gazdasági változó, y t = y t y t és xt = xt xt, x t az x változó elsőrendű késleltetettje, y t az y változó elsőrendű késleltetettje, u t a hibaváltozó. A VAR-modellekben a különböző változókat saját múltbeli értékeikkel és a többi változó múltbeli értékeivel magyarázzák (Ramanthan, 00 p. ). Vizsgálatához az első lépés a megfelelő késleltetés kiválasztása. Feng (00), Adkins (00, 0) ajánlása alapján ebben az esetben meghatároztam a késleltetés maximumát (a vizsgált időtartam rövidsége miatt a késleltetés maximuma volt), majd folyamatosan csökkentettem ezt az optimális késleltetési rend eléréséig. A VAR-modellek több egyenletből állnak, két változó és másodrendű késleltetés esetén az alábbiak szerint épül fel a modell: Xt = α 0 + α Xt + α Xt + α Yt + αy t Yt = β 0 + β Yt + β Yt + β r Xt + β X t, () ahol: X t és Y t gazdasági változó, X t-i az X változó késleltetésének rendje, Y t-i az Y változó késleltetésének rendje. A VAR-modell lehetővé teszi az egyes változók rövid távú hatásainak bemutatását, mintegy előrejelzi a Granger-féle kauzalitás eredményét, illetve megerősíti azt (Chary et al., 00, Mutascu et al., 0, Mallick 00). A modell jó iránymutatást ad a kapcsolat irányára, tartalmazza a Granger-féle vizsgálati eredményeket.. EMPIRIKUS EREDMÉNYEK Számításaimhoz a Világbank adatbázisát használtam fel. Az energiafogyasztást (ktoe) és a GDP-t (000-es árakon, US$) választottam ki a két vizsgálandó változónak. A Világbank definíciója alapján jelen esetben az energiafogyasztás a végső energiafelhasználáshoz szükséges primerenergia mennyisége. A GDP jobb választásnak tűnt a GNP-hez képest, ezt támasztja alá Soytas et al. 00-es publikációjában írt indoklása: az energiafogyasztás jobban kapcsolódik a nemzetgazdaságban megtermelt javakhoz és szolgáltatásokhoz, vagyis indokoltabb a GDP preferálása a GNP-vel szemben (Soytas et al., 00 p. ). Mindkét változó természetes alapú logaritmusát tekintettem kiindulási pontnak. Az adatok megválasztásánál nagyon fontos a lépték megválasztása: két aggregált adat szembeállítása szignifikánsan jobb eredményekhez vezet, mint egy aggregált és egy fajlagos adat vegyes alkalmazása egy modellben (Zachariadis, 00). Továbbá feltételeztem, hogy a GDP idősora trendet tartalmaz, míg az energiafogyasztásé nem. A vizsgált területi egység (és időtartam) Kelet-Közép-Európa országai, vagyis Magyarország (0 00), Lengyelország (0 00), Csehország (0 00), Szlovákia (0 00), Szlovénia (0 00). A további ábráknál a következő rövidítéseket alkalmazom: HU Magyarország; PL Lengyelország; CZ Csehország; SK Szlovákia; SLO Szlovénia.

11 Az energiafogyasztás és a gazdasági növekedés Stacionaritás vizsgálata a Kiterjesztett Dickey Fuller, DF-GLS, KPSS- eredményei alapján. táblázat HU PL CZ SK SLO Változó ENC ADF- H 0 : az idősor integrált H : az idősor (trend)stacionárius, (0,0) ADF-GLS- H 0 : az idősor integrált H : az idősor (trend)stacionárius, (0,000) I() GDP - ENC GDP ENC, (0,0) I(),0 (0,00) I(), (0,0) I(), (0,000) I(), (%) I(), (0,00) I() GDP ENC GDP ENC GDP, (0,00), (0,0), (0,000) I(),0 (0,000),0 (0,0),0 (%) I() KPSS- H 0 : az idősor (trend)stacionárius H : az idősor integrált Stacionaritás 0,0 (>0%) Stacionárius 0, (>0%) 0,0 (>0%) I() 0,00 (>0%) 0,0 (>0%) 0,0 (>0%) I() 0, (>0%) 0, (>0%) 0,00 (>0%) I() 0,0 (>0%) I() Trendstacionárius Stacionárius I() Trendstacionárius I() Stacionárius I() Trendstacionárius I() Stacionárius Trendstacionárius Stacionárius I() Trendstacionárius I() Jelmagyarázat: az idősor 0-ad rendű integrált; I() az idősor elsőrendű integrált; a zárójelben szereplő érték a ben elért szignifikancia szint. (Forrás: saját számítás) A módszertani részben leírtaknak megfelelően vizsgálataimat először a stacionaritás elésével kezdtem. Eredményeimet az. táblázat mutatja be. Azokban az esetekben, amikor a. más eredményt mutatott, mint a., azt fogadtam el, amelyet a többség bizonyított, viszont ha két nem tudta alátámasztani a stacionaritást, akkor a KPSSet tekintettem helyesnek a korábban leírtaknak megfelelően. A KPSS-nél jelöléseimnek megfelelően még 0%-os szignifikancia szinten sem tudtam elutasítani a H 0 - hipotézist, miszerint az idősor (trend)stacionárius. Magyarország és Szlovákia esetében a vizsgált idősorok 0-ad rendű integráltak, a többi országnál elsőrendű integráltak. Ez alapján a et Lengyelország, Csehország és Szlovénia adataira végeztem el (. táblázat).

12 Sebestyénné Szép Tekla Kointegrációs. táblázat Ország Engle Granger-féle PL, (0,) 0, ( 0,) CZ, (0,), (0,0) SLO, (0,), (0,0) (Forrás: saját számítás) Johansen-féle Kointegráció, (0,) Nem kointegráltak, (0,0) Nem kointegráltak 0, (0,) Nem kointegráltak A vizsgálat eredményei szerint a vizsgált országok egyike esetében sem kointegráltak az adatok (. táblázat), így a továbbiakban a kauzalitás irányát a VAR-modellel eltem. Az okság iránya négyféle lehet az energiafogyasztást és a GDP-t tekintve:. nincs kapcsolat (semlegességi~neutralitási elmélet; elsősorban az energetikai költségek alacsony GDP-n belüli részarányával magyarázzák),. az energiafogyasztás okozza a gazdasági növekedést (ebben az esetben előfordulhat, hogy az energiafogyasztás visszafogása a jövedelem, illetve a foglalkoztatottság csökkenését eredményezi),. a gazdasági növekedés okozza az energiafogyasztást,. kétirányú a kapcsolat. Ezek az összefüggések különösen fontosak egy ország energiapolitikájának szempontjából, hiszen, ha bebizonyosodik, hogy az energiafogyasztás Granger-féle értelemben oka a GDP alakulásának, akkor az energiafogyasztás korlátozására (vagyis az energiahatékonyságra) irányuló intézkedések képesek visszafogni az adott ország gazdasági növekedését. Oksági vizsgálat. táblázat Ország Grangerféle okság Késleltetés rendje HU ENC GDP PL nincs kapcsolat CZ ENC GDP SK ENC GDP nincs kapcsolat SLO (Forrás: saját számítás) ENC GDP GDP ENC Teszt, (0,000), (0,), (0,00) 0, (0,00) 0, (0,), (0,) 0,00 (0,), (0,0) 0,00 (0,), (0,) VARmodell VARmodell VARmodell VARmodell VARmodell

13 Az energiafogyasztás és a gazdasági növekedés A VAR-modell eredményei szerint Magyarország, Csehország és Szlovákia esetében az energiafogyasztás Granger-féle értelemben oka a GDP alakulásának. Lengyelország és Szlovénia esetében még 0%-os szignifikancia szinten sem sikerült a kauzalitás valamelyik irányát elfogadnom (. táblázat). A változók elésére, továbbá a Granger- eredményeinek alátámasztására alkalmas a VAR-modellhez kapcsolódó variancia felbontás, melyet mind az modellnél megvizsgáltam. A vizsgált időtartamot egyenlő periódusokra osztva megmutatja, hogy az egyik tényező változása (az abban bekövetkező sokk) milyen mértékben befolyásolja a másik változó előrejelzési hibájának a varianciáját. Magyarország esetében a 0. periódusban az energiafogyasztásban bekövetkező sokkhatás 0,%-ban befolyásolta a GDP előrejelzési hibájának varianciáját, míg az GDP-ben bekövetkező sokk csak,%-ban befolyásolta az energiafogyasztás előrejelzési hibájának varianciáját (. táblázat). Ez alátámasztja korábbi eredményeimet, miszerint az energiafogyasztás befolyásolja a GDP alakulását.. táblázat A variancia-felbontás eredményei Magyarország Decomposition of variance for l_enc 0 0,0 0,00 0,00 0,00 0,0 0,0 0,0 0,000 0,0 0,0 (Forrás: saját számítás) 00,0000,,0,,,,0,,,0 0,0000 0, 0,,,,,0,,0,0 Decomposition of variance for l_gdp 0 0,00 0,00 0,0 0,000 0,00 0,0 0, 0,0 0, 0,,,0,,,0,,,0, 0,0,0,0, 0,,00,,,0 0,0, Decomposition of variance for 0 0,0 0,00 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 (Forrás: saját számítás) A variancia-felbontás eredményei Lengyelország 00,0000,,0,0,0,0,0,0,0,0 0,0000 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00. táblázat Decomposition of variance for 0 0,0 0,0 0,0 0,00 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0,0 0,0 0,,00,0,0,0,0,0,0,0,,0,0,,,,,,

14 Sebestyénné Szép Tekla Lengyelországnál érdekes módon az eredmények ellentmondanak korábbi következtetéseimnek, eszerint a 0. periódusban az energiafogyasztásban bekövetkező sokkhatás,0%-ban befolyásolta a GDP előrejelzési hibájának varianciáját. Ez a két gazdasági változó közötti gyenge oksági kapcsolatra utal (. táblázat). Csehországnál az eredmények szintén megegyeznek korábbi következtetéseimmel, a 0. periódusban az energiafogyasztásban bekövetkező sokkhatás,%-ban befolyásolta a GDP előrejelzési hibájának varianciáját. Gyenge oksági kapcsolat az ezzel ellenkező irányban is fellelhető, de erőssége messze elmarad az energiafogyasztástól a GDP felé mutató kapcsolat irányának szorosságától, értéke mindössze,% (. táblázat).. táblázat A variancia-felbontás eredményei Csehország Decomposition of variance for 0 0,0 0,00 0,0 0,0 0,0 0,00 0,0 0,0 0,00 0,0 (Forrás: saját számítás) 00,0000,0,,0,,,,,, Decomposition of variance for l_gdp 0,0000,,,,0,,0 0,00,, Decomposition of variance for 0 0,00 0,0 0,0 0,0 0,00 0,0 0,0 0,00 0,0 0,00 A variancia-felbontás eredményei Szlovákia,, 0,,,00,00,0,,, Decomposition of variance for l_enc,0,,,,00,,0,,,. táblázat 0 0,0 0,00 0,0000 0,0 0,00 0, 0, 0, 0, 0, (Forrás: saját számítás) 00,0000,0,,,0,,,00,0,0 0,0000,,0,,0 0,0,,,,0 0 0,00 0,00 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0,00,00,,0,,0,,,,,00,00,0,0,,,,0,, Szlovákia esetében az eredmények szintén megegyeznek korábbi eredményeimmel, a 0. periódusban az energiafogyasztásban bekövetkező sokkhatás,%-ban befolyásolta a GDP előrejelzési hibájának varianciáját. Csehországhoz hasonlóan gyenge oksági kapcsolat az ezzel ellenkező irányban itt is fellelhető, értéke mindössze,% (. táblázat).

15 Az energiafogyasztás és a gazdasági növekedés Decomposition of variance for 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,000 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 (Forrás: saját számítás) A variancia-felbontás eredményei Szlovénia 00,0000,,,,,,,,, 0,0000,,,0,,,,,,. táblázat Decomposition of variance for 0 0,0 0,0 0,00 0,00 0,000 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00,,00,0,,0,,,0,0,0,,0,0,0,,,,0,0,0 Szlovéniánál a fellelhető kapcsolat nagyon gyenge (mindössze,% és,%), tehát továbbra sem sikerült bizonyítani a kapcsolatot, illetve annak irányát a GDP és az energiafogyasztás között (. táblázat). ÖSSZEFOGLALÁS Széles körben elfogadott az a tény, hogy az energiafogyasztás és egy nemzet gazdasága szoros kapcsolatban van, de a tényezők közötti kapcsolat iránya viták tárgyát képezi. Az eredmények sok esetben inkonzisztensek, empirikusan nem megfelelően alátámasztottak, pedig a kauzalitás iránya messzemenő fontossággal bír, hiszen azokban az országokban, ahol a GDP alakulása az okozat (a függő változó), az energiafogyasztás korlátozására irányuló intézkedések visszafoghatják, mérsékelhetik a gazdasági növekedést. Az elemzés során kétváltozós modellekkel vizsgáltam meg Magyarország, Lengyelország, Csehország, Szlovákia és Szlovénia energiafogyasztása és gazdasági növekedése közötti okozati kapcsolatot. Célom az volt, hogy feltárjam e két tényező között a kauzalitás irányát, amely az elmúlt két évtizedben meghatározta a függőségi viszonyokat. A stacionaritás vizsgálatára az ADF-, ADF-GLS-, valamint a KPSS-et alkalmaztam. Az idősorok minden esetben 0-ad vagy -rendű integráltak voltak. Ezt követően vizsgálataim két irányt vettek: Lengyelország, Csehország, Szlovénia esetében az Engle Granger, illetve a Johansen-féle et alkalmaztam, Szlovákia és Magyarország esetében pedig a VAR-modellt. Mivel a változók egyik esetben sem voltak kointegráltak, ezért az előbb említett három országnál is a VAR-modellel dolgoztam tovább. Magyarország, Csehország és Szlovákia esetében az eredmények egyértelműen megmutatták, hogy az energiafogyasztás Granger-féle értelemben oka a GDP alakulásának. Lengyelországban is létezik az oksági kapcsolat, de igen gyenge, Szlovénia esetében pedig vizsgálataimmal nem volt igazolható. Az eredmények részben támasztják alá Chontanawat J. et al. (00) megállapításait: ő bár fajlagos adatokkal dolgozott Magyarország, Csehország, Lengyelország, Szlovákia esetében úgy találta, hogy a kapcsolat iránya az energiafogyasztás felől mutat a GDP alakulása felé. Véleményem szerint Lengyelország esetében

16 Sebestyénné Szép Tekla az eltérés fő oka a vizsgált időtartamok különbözősége lehet (Chontanawat et al., es idősorral dolgozott). Számításaimmal Szlovénia és Lengyelország kivételével sikerült igazolnom az energiafogyasztás és a GDP közötti kapcsolatot, mellyel megállapítható, hogy ezekben az országokban az energiafogyasztás korlátozására irányuló intézkedéseket messzemenően át kell gondolni, hiszen felléphet olyan negatív hatás, mely csökkenti a gazdaság növekedését. Jövőbeni kutatásom célja, hogy magyarázatot adjak a vizsgált országokban talált eltérésekre. Véleményem szerint az eredmények különbözősége abból származik, hogy a tárgyalt időtartamokban jelentős nemzetgazdasági szerkezetátalakulás ment végbe minden országban, mely folyamat különböző módon befolyásolta a vizsgált kapcsolatot. KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS A tanulmány a TÁMOP-...B-0//KONV jelű projekt részeként az Új Magyarország Fejlesztési Terv keretében az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával valósult meg. IRODALOMJEGYZÉK [] Adkins, L. C.: Using gretl for Principles of Econometrics. rd Edition Version.. 00, p.. Letöltve: 0. június [] Adkins, L. C.: Using gretl for Principles of Econometrics. th Edition Version.0. 0, p.. Letöltve: 0. december [] Bauer T.: Tervgazdaság, beruházás, ciklusok. Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest,. [] Beaudreau B. C. (00): On the methodology of energy-gdp Granger causality tests. Energy, p. [] Belke, A. Dreger, C. Haan, F.: Energy consumption and economic growth. New insights into the cointegration relationship, Berlin, 00, p.. documents/publikationen//diw_0.c.00.de/dp0.pdf Letöltve: 0. július [] Benthem, A. Romani, M.: Fuelling Growth: What Drives Energy Demand in Developing Countries? The Energy Journal, 00,. p. Letöltve: 00. szeptember [] Carter, A. P.: Energia, környezet és gazdasági növekedés. SZIGMA,. sz p. [] Cheng-Lang, Y. Lin, H. Chang C.: Linear and nonlinear causality between sectoral electricity consumption and economic growth. Evidence from Taiwan. Energy Policy, p. [] Chang, C. Carballo, C. F. S.: Energy conservation and sustainable economc growth: The case of Latin America and the Caribbean. Energy Policy, 0... p. [0] Chary, S. R. Bohara, A. K. (00): Energy consumption in Bangladesh, India and Pakistan a cointegration analysis. The Journal of Developing areas, 00, 0. p. Letöltve: 0. október [] Chen, S. Jefferson, G. H. Zhang J.: Structural change, productivity growth and industrial transformation in China. China Economic Review, p. [] Chiou-Wei, S. Z. Chen, C. Zhu, Z.: Economic growth and energy consumption revisited Evidence from linear and nonlinear Granger causality. Energy Economics p.

17 Az energiafogyasztás és a gazdasági növekedés [] Chontanawat, J. Hunt, L. C. Pierse, R.: Does energy consumption cause economic growth? Evidence from a systematic study of over 00 countries. Journal of Policy Modeling, p. [] Constantini, V. Martini, C.: The causality between energy consumption and economic growth: A multi-sectoral analysis using non-stationary cointegrated panel data. Energy Economics, 00. Vol., No.. 0. p. [] Cottrell, A. Lucchetti, R.: Gretl User s Guide. p. Letöltve: 0. szeptember [] Csaba L.: Átmenet vagy spontán rend(etlenség)? Közgazdasági Szemle, 00.. p. [] Dickey, D. A. Fuller, W. A.: Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association,. Vol.., No... p. [] Dickey, D. A. Fuller, W. A.: Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica,. Vol., No p. [] Elek L.: Energiahatékonysági politikák és intézkedések Magyarországon. Energiaközpont Kht., Budapest, 00. [0] Erdősi P. Laklia T.: Energiagazdálkodás. Tankönyvkiadó, Budapest,,. p. [] Farla, J. C. M. Blok K.: Energy efficiency and structural change in the Netherlands, 0. Journal of Industrial Ecology, 000. Vol., No... p. [] Feng, T. Sun, L. Zhang, Y.: The relationship between energy consumption structure, economic structure and energy intensity in China. Energy Policy, p. [] Granel, F.: A comparative analysis of index decomposition methods National University of Singapore, 00. Letöltve: 00. szeptember /0/ [] Granger, C. W. J.: Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica,. Vol., No... p. [] Granger, C. W. J. (): Some properties of time series data and their use in econometric model specification Journal of Econometrics. pp. 0. [] Granger, C. W. J.: Some thoughts on the development of cointegration. Journal of Econometrics, p. [] Jánossy F.: A gazdasági fejlettség mérhetősége és új mérési módszere. Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest,.. p. [] Jánossy F.: A gazdasági fejlődés trendvonaláról. Magvető Könyvkiadó, Budapest,.. p. [] Jin, J. C. Choi, J. Yu E. S. H.: Energy prices, energy conservation, and economic growth: Evidence from the postwar United. States International Review of Economics and Finance, p. [0] Kocziszky Gy.: Megállítható-e a területi diszparitások növekedési üteme? Adalékok regionális politikánk újragondolásához. Pénzügyi Szemle, 0.. sz.. p. [] Kovács F.: Kérdőjelek a fosszilis energiahordozók felhasználása, az üvegházhatás és a globális felmelegedés témakörében. Magyar Energetika, 00.. sz.. p. [] Kovács F.: A megújuló energiafajták várható arányai az energiaigények kielégítésében. A Miskolci Egyetem Közleménye A sorozat, Bányászat, 00.. köt.. p. [] KSH: A fenntartható fejlődés indikátorai Magyarországon. KSH, Budapest, 00.. p. [] KSH: Magyar Statisztikai Évkönyv 00. KSH, Budapest, 00. [] Kraft, J. Kraft, A.: On the relationship between energy and GNP. Journal of Energy and Development, p. [] Kumar, S. Shahbaz, M.: Coal consumption and economic growth revisited: structural breaks, cointegration and causality tests for Pakistan. p.. Letöltve: 0. november [] Kuttor D.: Spatial effects of industrial restructuring in the Visegrad countries. Theory Methodology Practice, University of Miskolc, 0.. p.

18 Sebestyénné Szép Tekla [] Lee, C.: Energy consumption and GDP in developing countries: a cointegrated panel analysis. Energy Economics, p. [] Lee, C. Chang, C. Chen, P.: Energy-income causality on OECD countries revisited: The key role of capital stock. Energy Economics, p. [0] Maddala, G. S.: Bevezetés az ökonometriába. Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest, p. [] Madlener, R. Alcott, B.: Energy rebound and economic growth; A review of the main issues and research needs. Energy, p. [] Mairet, N. Decellas, F.: Determinants of energy demand in the French service sector: A decomposition analysis. Energy Policy, p. [] Mallick, H.: Examining the linkage between energy consumption and economic growth in India. The Journal of Developing Areas, p. [] Mehrara, M.: Energy-GDP relationship for oil-exporting countries: Iran, Kuwait and Saud Arabia Letöltve: 0. október [] Mészáros A.: A fenntartható energiagazdálkodás mutatószámai környezetvédelmi programok tükrében. Statisztikai Szemle, 00.. sz. 0. p. [] Mutascu, M. Shahbaz, M. Tiwari, A. K.: Revisiting the relationship between electricity consumption, capital and economic growth: Cointegration and causality analysis in Romania Letöltve: 0. július [] Nagy Z.: Miskolc város pozícióinak változásai a magyar városhálózatban a. század végétől napjainkig. Studia Geographica. Debreceni Egyetem, Debrecen, 00.. p. [] Narayan, P. K. Prasad, A.: Electricity consumption real GDP causality nexus: Evidence from a bootstrapped causality test for 0 OECD countries. Energy Policy, p. [] Nemes Nagy J.: Regionális elemzési módszerek. Regionális Tudományi Tanulmányok, ELTE Regionális Földrajzi Tanszék, MTA ELTE Regionális Tudományi Kutatócsoport, Budapest, 00. [0] Pao, H. Tsai, C.: Multivariate Granger causality between CO emissions, energy consumption, FDI and GDP: Evidence from a panel of BRIC countries. Energy, 0... p. [] Palánkai T.: Energia és világgazdaság. Aula Kiadó, Budapest,.. p. [] Papp M.: Energia és ásványi nyersanyag a magyar szakirodalomban (-). MTA Világgazdasági Kutatóintézet, Budapest,.. p. [] Pomázi I. Szabó E.: Környezeti jövőképek és előretekintések nemzetközi és hazai tapasztalatainak áttekintése. Statisztikai Szemle, 00.. sz. 0. p. [] Ramanathan, R.: Short- and long run elasticities of gasoline demand in India: An empirical analysis using cointegration techniques. Energy Economics,.. 0. p. [] Ramanathan, R.: Bevezetés az ökonometriába alkalmazásokkal. Panem Kiadó, Budapest,00.. p. [] Schultz Gy.: Az ipari szerkezet átalakulása és az energiafogyasztás Kínában. BME OMIKK Energiaellátás, energiatakarékosság világszerte, 00,. p. [] Soytas, U. Sari, R. Ozdemir, O.: Energy consumption and GDP relation in Turkey: A cointegration and Vector Error Correction. Analysis Economies and Business in Transition: Facilitating Competitiveness and Change in the Global Environment Proceedings, 00.. p. [] Soytas, U. Sari, R. Ozdemir, O.: Energy consumption and GDP: causality relationship in G- countries and emerging markets. Energy Economics, p. [] Stern, D. I. Cleveland, C. J.: Energy and economic growth. Rensselaer Working Papers in Economics, Encyclopedia of Energy, Academic Press, San Diego CA, 00.. p. [0] Stern, D. I.: A multivariate cointegration analysis of the role of energy in the US macroeconomy. Energy Economics, p. [] Stern, D. I.: Aggregation and the role of energy in the economy. Ecological Economics, p.

19 Az energiafogyasztás és a gazdasági növekedés [] Szalavetz A.: Technológiafejlődés, specializáció, komplementaritás, szerkezetátalakulás. MTA Világgazdasági Kutatóintézet Műhelytanulmányok, 00.. sz.. p. [] Tianli, H. Zhongdong, L. Lin, H.: On the relationship between energy intensity and industrial structure in China. Energy Procedia, p. [] Tsani, S. Z.: Energy consumption and economic growth: A causality analysis for Greece. Energy Economics, p. [] Vajda Gy.: Energiaellátás ma és holnap. MTA, Társadalomkutató Központ, Budapest, 00. [] Vajda Gy.: Energiapolitika. MTA, Budapest, 00. [] Wadud, Z. Graham, D. J. Noland, R. B.: A cointegration analysis of gasoline demand in the United States. Applied Economics, 00.. p. [] Warr, B. Ayres, R. Eisenmenger, N. Krausmann, F. Schandl, H.: Energy use and economic development: A comparative analysis of useful work supply in Austria, Japan, the United Kingdom and the US during years of economic growth. Ecological Economics, p. [] Zachariadis, T.: Exploring the relationship between energy use and economic growth with bivariate models: New evidence from G- countries. Energy economics, p. [0] Žiković, S. Vlahinić-Dizdarević, N.: Oil consumption and economic growth interdependence in small european countries. 00. Letöltve: 0. december GROWTH-INTERDEPENDENCE-IN-SMALL-EUROPEAN