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能源消费与经济水平的EKC检验
——基于动态面板模型
李国志
（江西农业大学 南昌商学院, 江西 南昌 330013）
[摘 要] 利用EKC模型,对我国东、中、西部地区能源消费与经济发展水平之间关系进行面板分析,结果表明,各地区能源消费均存在明显的消费惯性现象,且消费惯性由东向西逐渐减弱.同时,各地区能源消费与经济水平之间存在典型的库兹涅茨曲线关系,但是要达到曲线的拐点,尚需要一段比较漫长的时间.
[关键词] 能源消费；经济水平；EKC；动态面板模型
[中图分类号] F206 [文献标识码] B
一、引言
环境库兹涅茨曲线（EKC）最早由Gros论文范文an和Krueger（1991）在研究北美自由贸易协定的环境影响时,参照经济学中的库兹涅茨曲线（KC）提出的.其含义是指一个国家经济发展水平较低的时候,环境污染的程度较轻,但是其恶化的程度随经济的增长而加剧,当该国的经济发展达到一定水平后,其环境污染的程度逐渐减缓,环境质量逐渐得到改善,所以EKC是一种倒“U”形状的曲线.EKC自1991年提出以来,很多实证研究结果表明大多数环境质量指标与人均收入之间的关系的确呈倒“U”型.
20世纪70年代石油危机以来,世界上更多的国家都在寻找能源与经济增长之间的真实关系.王海鹏等（2006）利用变参数模型分析了中国能源消费和经济增长之间的关系,认为中国能源消费与经济增长之间存在一种随时间不断变化的长期均衡关系即变参数协整关系；杨朝峰和陈伟忠（2005）利用1952-2003年中国的能源消费量和GDP数据进行了协整关系分析,认为中国能源消费和经济增长之间存在着单向的从经济增长到能源消费的因果关系,且该关系在长期中是稳定的,不随时间发生结构性变化；王火根和沈利生（2007）引入空间面板回归模型研究中国各省市区经济增长和能源消费的关系,认为GDP和能源消费都有显著的空间相关特征,反映出邻近省、直辖市和自治区之间能源消费和地区生产总值具有明显的相似性和集聚效应；吴巧生等（2008）用面板协整和基于面板误差修正模型来进行研究,认为从短期来看,中部地区存在从能源消费到GDP的双向因果关系,而其他地区能源消费与GDP不存在因果关系,从长期来看,中国能源消费与经济总量之间存在相互因果关系,东部地区存在能源消费到GDP的单向因果关系,中西部地区存在着从GDP到能源消费的单向因果关系.
现有文献的研究方法都是属于静态研究,而在现实中,不同地区的能源消费可能会存在一定的消费惯性,即上期的能源消费量可能会对本期能源消费产生一定影响,因此必须建立一种动态模型进行分析.本文利用1994-2007年相关数据,采用动态面板模型方法,对中国东、中、西部地区能源消费和经济水平之间的关系进行实证分析,以期得到一些有价值的信息.
二、研究方法、模型和数据说明
(一)研究方法
利用面板数据方法来分析各区域能源消费与经济水平之间的关系.面板数据模型可以分为三种类型,即无个体影响的不变模型（常截距模型）、含有个体影响的变截距模型（固定效应模型）、变系数模型（随机效应模型）,如果模型形式设定不正确,估计结果将与所要模拟的经济现实偏离甚远.因此,在建立面板数据模型时,最重要的便是检验模型的设定形式,这样可以避免模型设定的偏差,改进参数估计的有效性.首先需要判断采用常截距模型还是变截距模型,一般使用协方差分析方法检验,构建F统计量如下： 
er图转换为关系模型:二、模型空间与布局空间的关系
（1）
其中,SSEr和SSEu分别表示有约束模型（常截距模型）和无约束模型（变截距模型）的残差平方和.在给定的显著性水平α下,如果F值小于临界值,则接受零假设,选用常截距模型进行估计,反之则选用变截距模型进行估计.如果选用变截距模型,则还应在固定效应模型和随机效应模型之间做出判断,有一个常用的方法就是用Hau论文范文an检验来识别,构建H统计量如下：
（2）
如果Hau论文范文an检验拒绝了零假设,就表示应建立固定效应模型,反之则应选择随机效应模型.关于模型设定形式检验的详细方法在Hardi（2000）中有具体阐述.
(二)模型的建立及数据说明
1.模型建立
为了解释能源消费与经济水平之间的关系,采用经济增长——环境质量的简约式回归方程（对数形式）来进行分析.在分析过程中,假定除经济发展水平以外的其他因素对能源消费影响不变,用方程中的截距项表示,得出如下面板方程： 
（3）
其中,y表示各省能源消费数量；x表示各省经济发展水平（用人均实际GDP表示）；i表示省份；t表示年份；a为截距项,表示其它因素（人口、技术等）的影响；μ为随机误差项；根据b1和b2的符号,可以判断出能源消费与经济水平几种典型关系：当b2≠0时,表示能源消费与人均实际GDP之间存在“U”型或倒“U”型关系；当b2等于0且b1≠0时,表示能源消费与人均实际GDP之间存在线性关系.考虑到一个区域的经济结构变动存在一定的路径依赖现象,导致能源消费在时间上可能存在一定的消费惯性,所以本文认为上一期能源消费量对本期能源消费存在正向关系.进一步在上述模型中加入因变量的滞后项作为解释变量,最终得到如下动态模型： 
（4）
根据模型中h的大小可以判断能源消费惯性的强弱,如果h较大,则表示本期能源消费与上一期能源消费量关系密切,即消费惯性较强.同时,根据式（4）的回归结果,可以计算出“U”型或倒“U”型曲线的转折点（TP）为lnx*等于-b1/(2b2).
2.数据来源及说明
按照《中国能源统计年鉴》口径,将各地区最终能源消费种类划分为9类（煤炭、汽油、柴油、天然气、煤油、燃料油、原油、电力和焦炭）,由于各种能源消费原始数据均为实物统计量,必须转换为标准统计量,具体换算方法为：煤炭为0.7143公斤标煤／公斤、焦炭为0.9714公斤标煤／公斤、原油和燃料油为1.4286公斤标煤／公斤、汽油和煤油为1.4714公斤标煤／公斤、柴油为1.4571公斤标煤／公斤、天然气为13.300吨/万立方米、电力为1.229吨/万千瓦时.将以上各类能源消费数量相加,即可得各地区能源消费总量,单位为万吨标准煤.人均实际GDP根据各省人口和实际GDP（1978年论文范文）计算而来,原始数据来源于历年《中国统计年鉴》.
三、实证结果及分析
根据研究方法中所述,面板数据回归首先要判断模型的设定形式,分别采用F检验和Hau论文范文an检验方法,检验结果如表1所示：
表1 动态面板模型设定形式检验结果
注：F检验中临界值为5%显著性水平；Hau论文范文an检验中***表示在1%显著性水平下拒绝原假设（原假设为随机效应模型）.
检验结果显示,三个区域面板模型的F统计值在5%显著性水平下均高于相应临界值,故拒绝原假设,应选择建立变截距模型.进一步进行Hau论文范文an检验,结果发现三个面板模型均在1%显著性水平下拒绝原假设,所以应该选择建立固定效应模型.根据设定的模型形式,利用EVIEWS6.0（由于将因变量的滞后项作为解释变量纳入到回归方程中,可能会出现解释变量的内生性问题,采用动态GMM方法来消除解释变量内生性的影响）,得到回归结果如表2所示：
表2动态面板模型回归结果
注：括号中数据为相应系数的t检验结果；**、***分别表示系数在5%和1%显著性水平下通过t检验.
从R2和F值来看,三个模型总体拟合较好,模型中各系数均显著通过了t检验.回归结果显示,不同区域的能源消费均存在明显的消费惯性现象,且上期能源消费的弹性系数由东向西逐渐降低,说明东部地区能源的消费惯性最强,而西部地区最弱.其原因可能是东部地区经济总量较大,工业能源消费结构相对变化不大,所以能源消费惯性很大.就能源消费与经济发展水平关系看,东、中、西部地区均呈现典型的库兹涅茨曲线形状（倒“U”型）,说明随着经济不断增长,能源消费量先增加到一定程度后再下降,即环境质量会呈现先恶化后改善的趋势.另外,根据公式lnx*等于-b1/(2b2),可以分别计算出东、中、西部地区库兹涅茨曲线的拐点分别为lnx*等于12.21、10.57和10.02,即当东、中、西部地区人均实际GDP分别为200787元、38948元和22471元时达到曲线拐点,这是需要一段比较长的时间的.
四、结论
根据1995-2007年相关数据,借用环境库兹涅茨曲线的简化型对数模型,对我国东、中、西部地区能源消费与经济发展水平之间关系进行了面板分析.研究结果表明,我国东、中、西部地区能源消费均存在明显的的消费惯性现象,且消费惯性由东向西逐渐减弱.同时,各地区能源消费与经济水平之间存在典型的库兹涅茨曲线关系,但是要达到曲线的拐点需要一段比较漫长的时间.
[参 考 文 献]
[1]王海鹏,田澎,靳萍.基于变参数模型的中国能源消费经济增长关系研究[J].数理统计与管理,2006(3):253-258
[2]杨朝峰,陈伟忠.能源消费和经济增长:基于中国的实证研究[J].石油大学学报(社会科学版),2005(1):18-22
[责任编辑：董润萍]
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[1] 论文中的数据库er图会查重吗
[2] er图查重
[3] 关系模型和农村论文范文集 关系模型和农村有关论文例文10000字
