中國經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染關(guān)系的分省面板協(xié)整模型分析——一個基于效用函數(shù)擴(kuò)展的ekc模-文庫吧資料
2025-05-15 19:38本頁面
【正文】 lnFW C ()* ()* ()* lnY ()*** ()* ()* lnY2 ()*** ()*** () lnY3 ()* () () lnG ()* ()* ()* DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 lnA () () () lnM ()*** ()** () lnE ()* ()* ()** R2 上述結(jié)果表明， lnFS、 lnFQ、 lnFW 均與單位 GDP 能耗無關(guān)，并且常數(shù)項均為正。 目前面板模型的應(yīng)用研究主要是基于 Hausman 檢驗的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型，本文嘗試在此方面進(jìn)行分析，同表 3結(jié)果進(jìn)行比較分析。工業(yè)廢氣排放量與產(chǎn) 業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度無關(guān)，與單位 GDP 能耗、污染治理投入正相關(guān)；工業(yè)廢氣排放量的曲線形式也與已有成果不同。 上述回歸結(jié)果表明，工業(yè)廢水排放量和人口密度無關(guān)，主要受到人均 GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、單位 GDP 能耗和污染治理四個變量的影響，并且污染治理投入與工業(yè)廢水排放量正相關(guān)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、單位 GDP 能耗和工業(yè)廢水排放量負(fù)相關(guān)，也就是說工業(yè)產(chǎn)值的比重越大、單位 GDP 的能耗越大，廢水排放量就越少；反之則反是。 表 3 三個總體回歸模型的樣本回歸結(jié)果 被解釋變量 lnFS 被解釋變量 lnFQ 被解釋變量 lnFW lnY ()* () ()* lnY2 ()* ()* ()** lnY3 ()* ()** ()* lnG ()* () ()* lnA ()* ()** () lnM () () () lnE (54)* ()* ()* R2 樣本容量 240 t統(tǒng)計量 ，下同。 按照協(xié)整檢驗 的結(jié)果，我們對三個模型進(jìn)行了總體回歸，回歸結(jié)果制成表 3。 三個方程變量的協(xié)整檢驗的組內(nèi)和組間統(tǒng)計量在 1%的顯著水平上均表明拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，因此上述三個方程存在協(xié)整關(guān)系，可以直接進(jìn)行回歸分析，不存在偽回歸。 DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 2.*表示在 1%的顯著性水平上拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)。 本文所用變量的面板協(xié)整檢驗結(jié)果如表 2所示。 Pedroni對于相關(guān)的面板協(xié)整檢驗量作了如下的表示： panel rhostat： panel tstat： group rhostat： group tstat： DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 對于每個面板模型利用近似的均值和方差既可以進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。 的長期方差 以及同期方差 分別為： 并且令： 另一方面對于 panel tstat 和 group tstat 統(tǒng)計量再次利用協(xié)整方程的的殘差估計 計算 的方差 。為了得到兩個組內(nèi)統(tǒng)計量（ panel rhostat、 panel tstat）值，對原序列進(jìn)行差分運(yùn)算并估計如下差分方程： 其中， 由差分方程的殘差值以及 NeweyWest（ 1987）的估計量可以計算出 的長期值，用 表示。 對于如下的協(xié)整方程： ， 其中， ， 為獨(dú)立變量的個數(shù)。如果各統(tǒng)計量均在 1%(或 5%)的顯著性水平下拒絕“不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，表明非平穩(wěn)的時間序列之間存在著協(xié)整關(guān)系。 Pedroni(1999， 2021)以回歸殘差為基礎(chǔ)構(gòu)造出 7 個統(tǒng)計量進(jìn)行面板協(xié)整檢驗，其中除了 Panelν stat 為右尾檢驗之外，其余統(tǒng)計檢驗量均為左尾檢驗。 對于面板模型，如果變量是非平穩(wěn)的，進(jìn)行回歸分析之前需要進(jìn)行協(xié)整檢驗，以判斷是否可能屬于偽回歸。 表 1 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗 檢驗方法 lnFS lnFQ lnFW lnY 水 平 值 LLC 檢驗 () () () () Breitung 檢驗 (） () () () IPS檢驗 (） () () () FisherADF 檢驗 () () () () Hadri 檢驗 ()* ()* ()* ()* 一 階 差 分 值 LLC 檢驗 ()* ()* ()* ()* Breitung 檢驗 （ ） () ()** () DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 IPS 檢驗 ()* ()* ()* ()* FisherADF 檢驗 ()* ()* ()* ()** Hadri檢驗 （ ） () () () 檢驗方法 lnG lnM lnA lnE 水 平 值 LLC 檢驗 () () () () Breitung檢驗 (） () () () IPS檢驗 (） () () () FisherADF 檢驗 () 46() () () Hadri 檢驗 ()* ()* 13()* ()* 一 階 差 分 值 LLC 檢驗 ()* ()* ()* Breitung 檢驗 () ()* ()* ()* IPS 檢驗 ()* ()* ()* DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 ()* FisherADF 檢驗 109()* ()* 95()* ()* Hadri檢驗 (） () () () *、 **分別表示在 1%、 5%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)；括號中數(shù)據(jù)是該統(tǒng)計量的伴隨概率。面板單位根檢驗方法有別于時間序列數(shù)據(jù)單位根檢驗，主要為： LLC 檢驗 (Levin、 Lin and Chu， 2021)、 Breitung檢驗(Breitung， 2021)、 Hadri檢驗 (Hadri， 1999)是相同根的檢驗方法，IPS檢驗 (Im、 Pesaran and Shin， 2021)、 FisherADF(Maddala and Wu， 1999； Choi， 2021)檢驗是不同根的檢驗方法； LLC 檢驗、 Breitung檢驗、 IPS 檢驗、 FisherADF檢驗原假設(shè)是含有單位根； Hadri檢驗DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 原假設(shè)為不含有單位根。 。 （二）面板模型與估計、檢驗方法 計量經(jīng)濟(jì)理論表明，眾多經(jīng)濟(jì)變量尤其是面板數(shù)據(jù)大都是非平穩(wěn)變量，用非平穩(wěn)變量進(jìn)行回歸分析結(jié)果很大程度上表現(xiàn)為偽回歸。所有數(shù)據(jù)均來自于有關(guān)年度《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國 環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、《中國國土資源年鑒》等權(quán)威數(shù)據(jù)資料庫。 我們用工業(yè)廢水排放量（ FS，單DOC 格式 論文 ，方便 您的 復(fù)制修改刪減 位：萬噸）、工業(yè)廢氣排放量（ FQ，單位：億標(biāo)準(zhǔn)立方米）和工業(yè)固體廢棄物排放量（ FW，單位：萬噸）表示環(huán)境污染量，因此原模型變成了三個方程。 三、基于面板單位根和面板協(xié)整檢驗的實證分析 （一）數(shù)據(jù)的來源和說明 本文所用數(shù)據(jù)樣本區(qū)間為 19972021年，這是由于考慮到重慶從 1997 年才有數(shù)據(jù)，同時也是為了考察中國經(jīng)濟(jì)增長最為強(qiáng)勁這一時段對于環(huán)境的影響問題，從邏輯上來說這段時間變量的關(guān)聯(lián)度應(yīng)該最強(qiáng)。我們在此基礎(chǔ)上對一般
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