中國人均電力消費收斂性分析-文庫吧
2025-06-13 23:16 本頁面
【正文】 007）研究了中國地區(qū)經(jīng)濟增長與能源消費強度的差異，史丹（2006）也曾對中國能源效率的地區(qū)差異和節(jié)能潛力做了分析。國外Maza and Villaverde（2008）用古典收斂性模型分析了世界各國人均電力消費差異,但是國內(nèi)還沒有對人均電力消費收斂性的研究。眾所周知，中國第三產(chǎn)業(yè)所占比重不是很大，電力消費大部分是用于工業(yè)消耗，故電力消費在一定程度能反映經(jīng)濟的發(fā)展。除此，國內(nèi)外學者普遍驗證了電力消費與經(jīng)濟增長之間存在著關(guān)系，特別是Shin and lam對中國的研究表明電力消費能引起GDP的增長。本文旨在對中國不同省、直轄市的人均電力消費進行收斂性分析，從另外一個角度反映中國地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的差異。二、收斂性問題、數(shù)據(jù)選取、面板數(shù)據(jù)模型 ㈠收斂性相關(guān)說明收斂（convergence）是一個比較常用但不很精確的定義，它其實是指一種趨同性。收斂性一般有兩種分類方法：按照研究的經(jīng)濟體的特征分為絕對收斂、條件收斂和俱樂部收斂；按照經(jīng)濟增長方式一般可以分為σ收斂和β收斂。關(guān)于σ收斂和β收斂Barro和SalaMartin在1992年曾做過相關(guān)的研究。一般來說，σ收斂是針對變量的存量水平的分析，在本文其具體表現(xiàn)形式是人均電力消費的標準差隨時間的推移而趨于下降；β收斂在本文中是指初期人均電力消費較低的經(jīng)濟體在人均電力消費指標上比初期人均電力消費較高的經(jīng)濟體增長速度要快。β收斂是對變量增量的描述，強調(diào)的是增長率于初始消費水平負相關(guān)。㈡數(shù)據(jù)選取本文研究的樣本時間跨度是19852007年（19921994這三年的電力消費數(shù)據(jù)未能收集到，故除外），涵蓋了我國大陸地區(qū)29個省、自治區(qū)、直轄市（具體名單見附錄）的面板數(shù)據(jù)。一般說來統(tǒng)計資料中有城市居民人均電力消費，但是考慮到省市之間指標口徑的一致性以及數(shù)據(jù)的可得性，本文采用的是電力消費總量與年底總?cè)丝跀?shù)的比值，即得到人均電力消費。電力消費總量的單位是億千瓦小時，年底總?cè)丝跀?shù)的單位是萬人，人均電力消費的單位為千瓦小時/每人。電力消費總量與年底總?cè)丝跀?shù)的數(shù)據(jù)來源于各年的統(tǒng)計年鑒、中國能源統(tǒng)計年鑒和中國自然資源數(shù)據(jù)庫網(wǎng)站。表1 人均電力消費的描述統(tǒng)計量本部分以及下文的所有圖形、模型檢驗結(jié)果都是使用的Stata/SE 。變量均值標準差最小值最大值觀測值總體N = 580組間n = 29組內(nèi)T = 20㈢面板數(shù)據(jù)模型面板數(shù)據(jù)包含了時間和截面兩個維度, 如果面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定不正確,將產(chǎn)生較大的偏差, 所以如何避免模型設(shè)定的偏差, 正確建立面板數(shù)據(jù)模型就顯得非常重要。一般地，面板數(shù)據(jù)模型為如下形式：，根據(jù)截距項向量和系數(shù)向量中分量的不同限制要求,可以將上式所描述的面板模型劃分為三類：無個體影響的不變系數(shù)模型、含有個體影響的不變系數(shù)模型即變截距模型和含有個體影響的變系數(shù)模型。⑴無個體影響的不變系數(shù)模型的單方程形式：，該模型假設(shè)個體成員既無個體效應也沒有結(jié)構(gòu)變化，即對于個體方程，截距項和系數(shù)向量均相同。對于此模型，利用OLS就可以直接求出參數(shù)和的一致有效估計。此模型也叫聯(lián)合回歸模型（pooled regression model）。⑵變截距模型的單方程形式：，該模型假設(shè)了個體成員存在個體效應但是沒有結(jié)構(gòu)變化，個體影響可以用截距項（）的差別來說明，而系數(shù)向量均相同，故稱該模型為變截距模型。有時也稱之為個體均值修正回歸模型（individualmean corrected regression model）。其中根據(jù)個體影響的不同形式，可以把此模型分為固定效應變截距模型和隨機效應變截距模型。后者與前者區(qū)別在于把變截距模型中用來反映個體差異的截距項分為常數(shù)項和隨機變量項兩部分，并用其中的隨機變量項來表示模型中被忽略的、反映個體差異的變量的影響。模型的基本形式為：，其中，為截距中的隨機變量部分，代表個體的隨機效應。⑶變系數(shù)模型的單方程形式：，在該模型中，假設(shè)個體成員既存在個體效應，又存在結(jié)構(gòu)變化。即截距項和（）可以依個體成員的不同而發(fā)生變化。我們稱此模型為變系數(shù)模型或無約束模型（unrestricted model）。本文將從聯(lián)合回歸模型和變截距模型中進行模型選擇，不涉及變系數(shù)模型。三、古典收斂性分析模型㈠σ收斂分析σ收斂分析通常借助變異系數(shù)（CV）來測量樣本個體之間的差異性，另外基尼(Gini)系數(shù)、阿特金森系數(shù)(Atkinson)和泰爾指數(shù)(Theil index)也可以用作σ收斂分析，本文則用變異系數(shù)進行σ收斂分析，通過計算
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