（工商管理专业论文）基于面板数据的我国六部门能源回弹效应研究.pdf

摘要 1 8 6 5 年“j e v o n s 难题”的提出让“能源回弹效应”一词进入了人们的视野，并逐渐 得到经济学界的重视，同时“k b 假说”也成为该研究领域的经典理论。基于多种理论 研究，各国经济学家曾从国家、地区、行业等层面用多种方法对能源回弹效应进行测度， 结果显示研究的国家、地区或行业均存在不同程度的能源回弹效应。这也从侧面反映出 政府提升能效相关政策的有效性尚待商榷。 当前我国能源供需面临严峻缺口难题，探索我国能效政策有效性，即技术进步下能 效提升是否能够有效节约能源消费，对我国的经济发展具有至关重要的意义。本文从能 源回弹效应宏观经济意义出发，基于新古典经济增长理论和系统动力学相关理论，利用 希克斯中性技术进步下构建的资本、劳动、能源投入三要素c d 生产函数，对我国六部 门1 9 9 0 2 0 1 0 年间经济产出、资本存量、劳动人数和能源投入等数据进行了相应处理和 计算，分别计算出六部门的技术进步对经济产出贡献率、能源强度值和技术进步下的能 源节约量，最终得出一系列六部门的能源回弹效应值。 结果显示，我国六部门均存在能源回弹效应，且曾多次出现“回火效应 。由于六 部门2 0 年间能源回弹效应值波动较大，难于判断其未来变化趋势。本文建议通过优化 产业发展路径、促进能源消费转变和强化政府激励监督职能等措施，引导市场的需求和 供给，从根本上减少各环节的能源消耗，借以应对我国当前面临的能源回弹效应问题。 关键词：能源回弹效应；能源强度；技术进步贡献率；c d 生产函数；面板数据 e n e r g yr e b o u n de f f e c tr e s e a r c ho ft h es i xs e c t o r si nc h i n a b a s e do nt h ep a n e ld a t a z h o ul i ji e ( b u s i n e s sa d m i n i s t r a t i o n ) d i r e c t e db yp r o f w e iz h e n x i a n g a b s t r a c t i n18 6 5 ，“j e v o n sp a r a d o x r a i s e dt h et e r m “e n e r g yr e b o u n de f f e c t ”t ot h em a s s ，w h i c h g r a d u a l l yc a u g h tt h ea t t e n t i o no fe c o n o m i s t s 8 8w e l l t h e “k h a z z o o m b r o o k e sp o s t u l a t e ”h a s b e e nr e c k o n e da st h ec l a s s i c a lt h e o r yi nt h i sf i e l do fr e s e a r c h b a s e do n av a r i e t yo ft h e o r e t i c a l r e s e a r c h e sa n dt h r o u g hd i v e r s em e t h o d s ，e c o n o m i s t sw i t hd i f f e r e n tb a c k g r o u n d sh a v e m a n a g e dt om e a s u r et h ee n e r g yr e b o u n de f f e c t si nt e r m so fn a t i o n a l ，r e g i o n a l ，i n d u s t r i a lo r o t h e rl e v e l s ，s h o w i n gt h a tt h e r ed oe x i s te n e r g yr e b o u n de f f e c t sr a n g i n go v e rv a r i o u s m a g n i t u d e s m e a n w h i l e ，i ta l s or e f l e c t st h a tt h ee f f e c t i v e n e s so fe n e r g ye f f i c i e n c ye n h a n c i n g p o l i c yp r o p o s e db yg o v e r n m e n t ss t i l ls t a y su pi nt h ea i r c h i n ai sc u r r e n t l yf a c i n gas e v e r eg a pb e t w e e ns u p p l ya n dd e m a n di nr e s p e c t so fe n e r g y e x p l o r i n gt h ee f f e c t i v e n e s so fc h i n a se n e r g ye f f i c i e n c yp o l i c y , w h i c hi st e s t i n gw h e t h e rt h e e n e r g ye f f i c i e n c yi m p r o v e m e n tu n d e rt e c h n o l o g i c a lp r o g r e s sc a ne f f e c t i v e l yr e d u c ee n e r g y c o n s u m p t i o n ，i so fc r u c i a li m p o r t a n c et oc h i n a se c o n o m i cd e v e l o p m e n t b a s e do nt h e n e o - c l a s s i c a le c o n o m i cg r o w t ht h e o r ya n dr e l a t e ds y s t e md y n a m i c st h e o r y , t h ep a p e rb u i l d s m o d e l su n d e rh i c k sn e u t r a lt e c h n i c a lp r o g r e s s u s i n gt h ec dp r o d u c t i o nf u n c t i o nw i t h c a p i t a l ，l a b o ra n de n e r g ya st h et h r e ei n p u te l e m e n t s i nv i e wo ft h em a c r o e c o n o m i cd e f i n i t i o n o fe n e r g yr e b o u n de f f e c t ，t h ep a p e rc o n d u c t sc a l c u l a t i o n so ne c o n o m i co u t p u t , c a p i t a ls t o c k ， l a b o ra n de n e r g yi n p u td a t ab ys e c t o r si nc h i n af r o m19 9 0t o2 010 ，f o l l o w e db yc o m p u t a t i o n o fc o n t r i b u t i o nr a t e so ft e c h n o l o g i c a l p r o g r e s s ，e n e r g yi n t e n s i t y , e n e r g ys a v i n ga m o u n t s c a u s e db yt e c h n o l o g i c a lp r o g r e s sa n de n e r g yr e b o u n de f f e c tm a g n i t u d e sb ys e c t o r s t h er e s u l t ss h o wt h a tt h ee n e r g yr e b o u n de f f e c td i de x i s ti nt h es i xs e c t o r sa n d b a c kf i r e s h o w e du pi ns e v e r a ly e a r s s i n c et h ee n e r g yr e b o u n de f f e c tf l u c t u a t e di nt h e2 0y e a r sb y s e c t o r si nc h i n a , t h e r e sn os u f f i c i e n tc l u ei m p l y i n gt h et r e n do ft h ee f f e c t i no r d e rt oh a n d l e t h ee n e r g yr e b o u n de f f e c ti s s u e sf a c i n gt h ec o u n t r yp r o p e r l y , t h ep a p e rs u g g e s t st h a tt h e g o v e r n m e n ts h o u l do p t i m i z ei n d u s t r i a ld e v e l o p m e n tp a t h ，p r o m o t et h e t r a n s f o r m a t i o no f e n e r g yc o n s u m p t i o na n ds t r e n g t h e ni t si n c e n t i v ea n ds u p e r v i s i o nf u n c t i o n st og u i d ed e m a n d a n ds u p p l yi nt h em a r k e t ，r e d u c i n ge n e r g yc o n s u m p t i o ni ne a c hp r o c e s sb yt h er o o t s ， k e yw o r d s ：e n e r g yr e b o u n de f f e c t ；e n e r g yi n t e n s i t y ；t e c h n o l o g i cc o n t r i b u t i o nr a t e ； c dp r o d u c t i o nf u n c t i o n ；p a n e ld a t a 中国石油大学( 华东) 硕士学位论文 第1 章前言 1 1 研究背景及研究意义 1 1 1 研究背景 当前，各国政府大都通过采取相应措施提高整个经济体能源利用效率，以实现减少 碳排放的目标。人们也普遍认为，采取能效提升措施后，社会能源消费总量应该会较先 前有所下降。但一系列的研究表明，种种能源回弹效应的存在使得实际情况并非如人们 所想。所获历史数据已然能够证明能源回弹效应的存在，而这些能源回弹效应却恰恰产 生于能效提升所引致的新一轮能源需求。当然，也并非所有能效提升措施或能源政策的 出台都会致使能源消耗总量增加。 能源回弹效应的本质、机理和重要性一直以来就是能源经济学界所争论的话题。微 观层面上，人们经常会对“技术进步下的能效提升是否会间接抵减本应节约的能源消耗 量这一问题进行探讨。例如，载客车辆能源利用效率提高了2 0 ，那么是否所有机动 车辆出行时都能减少2 0 的能源消耗呢? 经济学理论分析给出的答案是否定的。能源效 率的提升会降低能源产品或服务的边际生产成本，在市场自身供需平衡变动机制作用下， 针对这些产品或服务的需求反而会因此有所提高。 1 8 6 5 年，英国经济学家w i l l i a ms t a n l e yj e v o n s 提出了经典的“j e v o n s 难题”。他认 为，提高蒸汽涡轮机效率将会增加而并非减少煤炭的总消费量，即随着能源成本的下降， 人们将更广泛、更频繁地使用蒸汽涡轮机。事实证明，蒸汽涡轮机效率的提升确实带动 了工业革命的发展。而后，l e nb r o o k e s 和d a n i e lk h a z z o o m 两位现代经济学家继续对“能 效提升将会增加而非减少能源消耗这一观点进行了研究，并将其进一步演变为 “k h a z z o o m b r o o k e s 假说( 后文简称“k b 假说”) 。该假说主要内容是当能源实际价 格不变时，在技术进步的影响下，如果总体能源效率得到了普遍提升，能源消耗总量会 较能源效率提升前的相应值有所增加。 如果k - b 假说是正确的，政策制定者必将面临极大的困惑。因为这意味着先前制定 的能效政策可能既不能降低能耗也不会减少碳排放量。如果该假说是错误的，那么能源 回弹效应机制依旧会减弱能效政策的降耗效力。不论遇到哪种情况，能源回弹效应都会 对经济体产生重要影响。 2 0 0 0 年，国际学术期刊能源政策( e n e r g yp o l i c y ) 2 8 卷6 7 期专门对能源回弹 第1 章前言 效应方面的研究进行了刊发。2 0 0 7 年，英国能源研究中心( u k e r c ) 就能源回弹效应 问题开展了专项学术研讨会，并报告了该领域最新研究成果和重要发现。2 0 0 9 年，英国 卫报( g u a r d i a n s ) 对能源回弹效应报道时称，相关研究表明，能源成本的降低反而会拉 升能源需求，这一回弹效应可能会导致未来碳排放节约量及能源节约量减少一半。 2 0 1 0 年8 月，国际能源署( e i a ) 数据显示，2 0 1 0 年中国消费了2 2 5 2 亿吨油当量， 而美国消费了2 1 7 0 亿吨油当量，中国较美国高出约4 ，已成为“全世界第一大能源 消费国”。2 0 1 2 年2 月1 4 日，b p 英国石油公司首席经济学家在2 0 1 2 年版b p2 0 3 0 世界能源展望中国媒体发布会上做出预测，2 0 3 0 年时，能源进口国较当前能源进口量 将普遍提升4 0 ，而中国在各类别燃料上的能源短缺都将扩大5 倍【l 】。 2 0 1 2 年2 月9 日，中国石油经济技术研究院在京发布的2 0 1 1 年国内外油气行业 发展报告指出，我国典型的“富煤贫油少气”能源结构导致能源消费结构不合理，油 气对外依存度逐年攀升。2 0 1 1 年，我国石油表观消费量为4 7 亿吨，环比增长4 5 ， 石油、原油对外依存度皆高于5 5 。与此同时，2 0 1 1 年天然气表观消费量增速己超2 0 ， 对外依存度升至2 4 。同时该报告预测，在全球经济放缓大背景下，我国石油需求量在 2 0 1 2 年预计将达到4 9 3 亿吨，环比增长5 ，相关企业将在此油气需求下继续加大油气 勘探开发力度 2 1 。2 0 1 2 年2 月2 2 日，国家统计局发布的相关数据显示，中国2 0 11 年能 源消费总量已升至约3 4 8 亿吨标准煤，环比增长7 0 。 2 0 0 0 2 0 1 1 年中国能源消费总量及年增长率 图1 - 1 2 0 0 0 2 0 1 0 年中国能源消费总量及年增长率 f i g1 - 1 t o t a le n e r g yc o n s u m p t i o na n dg r o w t hr a t e so fc o n s u m p t i o ni nc h i n a d u r i n g2 0 0 0 2 0 1 1 附注：数据来源于 i ，则称为“回 火效应( b a c k f i r e ) ，此时理论能源节约量完全被能源回弹效应抵减，且能耗较回弹前有 所增加；如果r = i ，则为“全部回弹”( f u l lr e b o u n d ) ；如果o r i ，此时为“部分回弹” ( p a r t i a lr e b o u n d ) ；如果i p 0 ，则称“0 回弹 ( z e r or e b o u n d ) ；如果r o ；4 和嘎为分配系数，0 4 1 ， 。嘎1 ，且满足条件磊+ 龟= 1 ；尸为替代参数，且有口2 上p + l ，盯为要素k 、l 间的 替代弹性。若参数p 估计值为0 ，那么要素替代弹性盯的估计值为l ，c e s 生产函数此 时便退化为c d 生产函数【4 0 1 。 而后，在生产函数的发展过程中又产生了改进的、多要素、多层次的c d 生产函数 模型和c e s 生产函数模型。本文若选用c e s 生产函数，根据所获数据应选用三要素二 级嵌套类型函数。但s a t o ( 1 9 6 7 ) 在提出二级c e s 生产函数后指出，一级方程式泰勒 级数展开时普遍存在逼近误差，选择展开点时也会产生误差，展开时舍去的高次方项等 对模型都会产生较大误差【4 。同时，由于变量较多，可用年份数据有限，面板数据容易 产生严重的多重共线性，虽然可用n l s 或岭回归来减少共线性的影响【4 2 】，但c e s 二级 生产函数参数估计最终结果仍会存在较大偏差，不利于进一步分析。 1 9 7 3 年，l c h r i s t e n s e n 、d j o r g e n s o n 和l a u 提出了一个更具一般性的变替代弹性 生产函数模型，即超越对数生产函数模型【4 3 1 ，形式为： 1 i l 】，_ 孱+ 尾i lk + 厦l nl + 艇( i n k ) 2 + 肛( h al ) 2 + 耽l n k xi nl ( 3 3 ) 超越对数生产函数模型因其易估性和包容性而获得广泛应用，可以通过单方程线性 第3 章能源回弹效应测算模型构建 模型直接进行估计。它可以被看作任何形式生产函数的近似，可根据该生产函数估计结 果判断要素的替代性质。若艮= 玩= 玩= o ，则该模型表现为c d 生产函数；若 触：凡：一委彪，则该模型表现为c e s 生产函数。 通过翻阅国内外大量能源回弹效应相关研究文献，发现c d 生产函数仍较c e s 生 产函数使用更为广泛。截至目前，国内能源回弹效应研究大都采用c d 生产函数进行数 据分析和测算。郑玉歆、樊明太等人( 1 9 9 9 ) 在中国c g e 模型及政策分析一书中， 对中国工业部门中的3 9 个具体行业进行了生产函数参数估计m 1 。估计过程中，他们分 别对c d 生产函数、c e s 生产函数以及超越对数生产函数进行了估计对比，结果发现， 统计意义上看，虽然超越对数生产函数的拟合度略高于c e s 生产函数，但两者拟合度 都不尽如人意，仍有2 3 的行业拟合度小于o 5 ，即对因变量解释度小于o 5 ，且得到的 估计系数大都不准确，部分估计结果出现无经济意义的负号。根据超越对数生产函数的 估计结果，大多数规模收益估计值处于1 的邻域内，且与1 无显著差异，可以判断出规 模收益不变普遍成立。与此同时，c d 生产函数参数估计结果显示，其份额参数和规模 弹性的估计值与c e s 函数的计算结果非常相近，虽然拟合度稍低于c e s 生产函数，但 变量的标准差明显低于c e s 函数所得值，且生产要素在大多数行业表现出显著的统计 学意义，综合来看，c d 生产函数的估计效果最好。 本文采用希克斯中性技术进步下改进的三要素c d 生产函数，表达形式如下： l ，= a e k t 2 厶，e ， ( 3 - 4 ) 其中，变量r ，代表第t 年i 部门的经济产出量，a o e ，1 弋表i 部门第t 年的技术进步 因素，自变量k f 、厶 ，、e ，分别代表第t 年i 部门的资本、劳动和能源投入量，指数 口、屏7 分别代表生产函数中资本、劳动、能源投入对经济产出的弹性。为使生产函数 更准确的描绘实际情况，本文对生产规模效应不作先期假定，即系数不一定满足条件 a + p + y = 1 。 s a u n d e r s ( 2 0 0 0 ) 在其论文中运用包含能源使用效率自变量的三要素c e s 生产函数， 得出结论证明能效提升所增加的实际经济产出相对较小，与使用简单c d 生产函数所得 结果几乎一致。因此，本文最终采用c d 生产函数来对我国六部门能源回弹效应进行详 中国石油大学( 华东) 硕上学位论文 细分析和研究。 3 3 能源回弹效应测算模型具体构建 3 3 1 技术进步贡献率测算模型 引入技术进步因素后，生产函数描述了同样的投入要素组合，在不同的技术条件下 所得到的不同产出量。相对资本密集度意为要素间产出弹性比，若技术进步使相对资本 密集度越来越大，此时的技术进步属于节约劳动型技术进步；若技术进步致使相对资本 密集度逐步减小，则称此时的技术进步为节约资本型技术进步；若相对资本密集度在技 术进步前后保持不变，则称此时的技术进步为中性技术进步。中性技术进步中，若要素 投入量间比值不随时间变化，则称之为希克斯中性技术进步。建立生产函数模型时必须 要考虑到技术进步类型，它将对生产函数模型最终结果产生重要影响。本文即选择在希 克斯中性技术进步条件下研究c d 生产函数模型。 国内学者进行的相关研究大都采用全要素生产力代表的广义技术进步，本文亦是如 此，且本文采用索洛余值法来估算技术进步贡献率，即需从经济产出增长中扣除资本、 劳动等投入要素带来的产出增长，所剩余值作为科技进步贡献部分。虽然该方法存在着 一些不足，例如它有可能将资本、劳动、能源投入、技术进步之外的因素都当作技术进 步来处理，但余值法原理符合广义科技进步的含义，可以为研究提供理论性指导。 为便于研究和计算，应当对生产函数进行适当线性化变形，即将式( 3 3 ) 两边同 时取对数，可得： i n ( y , 。) = i n + 形+ 口l n ( k ，。) + h ( 厶，。) + ，l n ( 互，) ( 3 5 ) 由于索洛认为资本积累、劳动力投入的增加和技术进步共同导致了经济的增长，在 本文所采用的三要素c d 生产函数中，根据索洛思想，可得含索洛余数经济产出增长率 表达式： g y j | = 仅g ( 。+ p g | + 7 9 e | + g | ( 3 - 6 、) 式中鼠，、g k 9 4 ，、民。分别表示第t 年i 部门的经济产出、资本投入、劳动投 入和能源投入的增长率，乳为第t 年i 部门的索洛余数，代表技术进步所致经济产出 增长率。 由此可进一步简单估计出技术进步贡献率： 第3 章能源回弹效应测算模型构建 矾，= 堕：堕二墼l 二堕 墼匕l 一些! 丝土堡! ( 3 - 7 ) g y jg t lg y 。 上式中，q ，为i 部门第t 年的技术进步贡献率。 3 3 2 能源强度及能源节约量测算模型 能源强度，亦称单位产值能耗，即能源利用与经济或物力产出之比，一般指一定时 间内一个国家或地区、部门或行业单位产值消耗的能源量。对国家而言，能源强度是国 内最终能源使用量与一国g d p 的比值。通常用单位国内生产总值耗能量表示国家或地 区的能源强度。该指标反映出经济对能源的依赖程度，会受包括经济结构、经济体制、 能源结构、技术水平、人1 2 1 等在内的一系列因素影响。 本文将能源强度简单理解为每单位经济产出所消耗的能源量，用凰，表示第t 年i 部门的能源强度，其定义表达式为： 目_ 等 ( 3 8 ) 由于技术进步带来了能源效率的提升，理论上t + 1 年的能源强度会有所下降，即 e , 。 e ，。由此可以计算出t + 1 年技术进步本应带来的能源节约量： 必川= i ，+ ( 磁 f 日f + 1 ) ( 3 - 9 ) 3 3 3 能源回弹效应模型 正如前文理论分析所述，技术进步提升能源效率的同时也影响了生产者和消费者的 进一步投资和消费，使得能源消费在这个过程中产生回弹。 回弹增加的能源消费量可以通过技术进步贡献率来进行计算： 必，f + l 母= o - , ，+ i ( r ，f + l z ，f ) 髟t f + l ( 3 - 1 0 ) 根据能源回弹效应定义可以得出能源回弹效应理论数值计算公式： r i , l + l - 筹= 筹笨学 中国石油大学( 华东) 硕上学位论文 第4 章我国六部门能源回弹效应分析 基于前面章节所设立的估算模型，本文选取我国农业( 此处为农、林、牧、副、渔 业的总称) 、工业、建筑业、交通邮政运输业、批发零售贸易餐饮业和非物质生产部门 ( 不直接生产商品或剩余价值的部门) 六部门的面板数据，来研究我国能源回弹效应现 状。由于我国统计年鉴在2 0 世纪8 0 年代末才开始分行业进行统计，为保证研究数据完 整性与可得性，本文将主要针对1 9 9 0 2 0 1 0 年六部门行业进行研究，相关数据详参附录。 4 1 数据来源 4 1 1 经济产值 经济产值选取的是各部门的产业增加值，可通过查阅1 9 9 0 年至2 0 1 0 年的中国统 计年鉴来获得相关数据，以1 9 9 0 年各部门g d p 不变价格指数为基准折算各年各部门 经济产值后用于本文相关计算。 4 1 1 2 劳动投入量 本文选取1 9 9 0 年2 0 1 0 年各部门从业人数作为劳动投入量进行计算，单位为万人。 其中1 9 9 0 。2 0 0 2 年各部门的从业人数可以直接从2 0 0 3 年后任意一年的中国统计年鉴 “分行业从业人员 表中获得，而2 0 0 3 年起由于国家统计局采用了国际统计标准，无 法直接从统计年鉴中获取所需数据。 本文2 0 0 3 年2 0 1 0 年数据主要源于国际劳动统计数据网l a b o r s t a 。其中，农业部门 与非物质生产部门的从业人数数据主要依据1 9 9 0 年2 0 0 2 年从业人数平均增长率进行的 估计。工业部门主要分采矿业、制造业和电力燃气用水生产与供给三部分，其中的制造 业数据可以直接从l a b o r s t a 上获得，而其他两部分则需要根据1 9 9 0 年2 0 0 2 年的相关数 据的平均增长率进行平稳的估计。建筑业和批发零售贸易餐饮业两部门的数据可以直接 从l a b o r s t a 上获取，并且依据其1 9 9 0 年2 0 0 2 年的平均增长率进行了适当调整。 4 1 3 能源消费量 分部门的能源消费量可从历年中国统计年鉴的“综合能源平衡表 和中国能 源统计年鉴的“分行业能源消费总量表中获得。统计数据中己将各部门的各类能源 消耗统一转化为国际标准，以万吨标准煤为单位进行核算。 4 1 4 资本存量 目前，国内关于资本存量的研究主要停留在省际水平，所以部门资本存量的数据明 显不足。在国外的相关研究领域，资本存量的计算也是至今饱含争议的问题。由于不同 第4 章我国六部门能源回弹效应实证分析 研究显示的结果相差较大，这就为能源回弹效应的研究带来了很大困难【4 5 】。 资本存量研究中普遍采用了g o l d s m i t h 在19 51 年提出的永续盘存法【4 6 】，该方法于 2 0 世纪7 0 年代到8 0 年代在经济合作与发展组织国家做官方统计时曾被多次应用。永续 盘存法基本计算公式为： k ，= 。，+ ( 1 4 ，) k ， ( 4 - 1 ) 其中k ，和k ，。分别为第t 年和t 一1 年i 部门的资本存量，为第t 年i 部门的投资， 谚，为第t 年i 部门的折旧系数。从式( 4 一1 ) 中可看出，计算某部门某年的资本存量需要 获得基年资本存量值、当年投资值和当年折旧系数。 通过查阅大量有关资本存量计算的相关文献，本文决定在薛俊波、王铮( 2 0 0 7 ) 提 出的计算方法基础上稍作改进后测算六部门资本存量【4 7 】。经查，从历年中国统计年鉴 “投入产出表”中可分别获得1 9 9 0 、1 9 9 2 、1 9 9 5 、1 9 9 7 、2 0 0 0 、2 0 0 2 、2 0 0 5 和2 0 0 7 年 各部门的折旧数据，将表中部门分类作以简单合并便可与本文研究部门口径相符。 折旧额与折旧系数间的关系表达式为： a ，= k ，谚 ( 4 - 2 ) 上式中a “为i 部门第t 年的折旧额，k ，为i 部门第t 年末折旧前的资本存量，巧为 i 部门的折旧系数。 获取以上几个年度各部门折旧额后只需确定折旧系数万就可计算出当年该部门的 资本存量，再以该年为基年迭代计算出各年度该部门的资本存量，以便减少由于基年资 本存量标准不同产生的累积误差。 与全国性数据口径不同，各部门当年投资数额需参照历年中国统计年鉴中“按 国民经济行业分的更新改造投资 、“按国民经济行业分的更新改造新增固定资产”两个 表提供的相关数值。薛俊波、王铮( 2 0 0 7 ) 假设各部门的基本建设投资与更新改造投资 总和占固定资产投资总和比值与全国相应比值基本一致，由此可得： 毕：生堡( 4 - 3 ) i t ti t 式中m ，为i 部门第t 年的基本建设投资额，皿，为i 部门第t 年的更新改造投资额， 2 8 中国石油大学( 华东) 硕士学位论文 ，为i 部门第t 年的新增固定资产投资总额，皿、毋、则分别为全国六部门第t 年 的基本建设投资总额、更新改造投资总额和新增固定资产投资总额。基于统计年鉴提供 的各部门基本建设投资和更新改造投资额，通过式( 4 3 ) 即可求得1 9 9 0 2 0 1 0 年间各部 门固定资产投资总额。 由上述信息可知i 部门在第t 年末折旧后( 即t + 1 年初) 的资本存量为k 。( 1 - 4 ) ， 根据式( 4 4 ) ，1 9 9 2 1 9 9 5 年和1 9 9 5 1 9 9 7 年的资本存量间有如下关系： 【警( 1 t 1 9 9 ：郴9 5 ) + i p i , 1 9 9 3 ( 1 乜1 9 9 2 _ 1 9 9 5 ) + i p i , 1 9 9 4 1 1 9 9 21 1 9 9 3。1 9 9 4 ( 4 - 4 ) 羽咖，+ 等= 等 k p i , 1 9 9 5 ( 1 一谚朋5 删7 ) + 警】( 1 4 ，1 9 9 5 - 1 9 9 7 ) + i p i , 1 9 9 ：f g i , 1 9 9 7 ( 4 - 5 ) 1 1 9 9 51 1 9 9 61 1 9 9 71 1 9 9 7 式( 4 4 ) 及式( 4 5 ) 中p 为第t 年的固定资产投资系数，历年中国统计年鉴 的物价指数表中可查得以1 9 9 1 年为基年进行统计的固定资产投资指数，只即为当年固 定资产投资指数与1 9 9 1 年固定资产投资指数比值。根据薛俊波、王铮( 2 0 0 7 ) 文中的 验证结果，1 9 9 0 年的固定资产投资指数可选用上海市统计年鉴所提供的数据，本文选用 该数据对1 9 9 1 年固定资产投资指数进行相应折算得到1 9 9 0 年的固定资产投资系数。 将式( 4 2 ) 分别代入式( 4 4 ) 和式( 4 5 ) 可得： 穗蕊f ”z 书9 5 ) + 等 ( m 舯啦嘲s ) + 等 6 ， ( 1 4 , 1 9 9 2 - 1 9 9 5 ) + 等5 瓦i a t , 1 9 9 5 瓦 丽j a i , 1 9 9 5 瓦川一, 1 9 9 5 - 1 9 9 7 ) + 等】( 1 一巧, 1 9 9 5 - 1 9 9 7 ) + i , 1 9 9 ，2 焉磊a t , 1 9 9 7 焉4 - 7 ) 由于统计年鉴中可获取1 9 9 2 、1 9 9 5 、1 9 9 7 年各部门折旧数额，从式( 4 3 ) 可求得 1 9 9 2 - 1 9 9 7 年间各部门固定资产投资总额，因此据式( 4 7 ) 和式( 4 8 ) 可以分别求得 1 9 9 2 - 1 9 9 5 年和1 9 9 5 - 1 9 9 7 年间的平均折旧率谚 1 9 9 2 - 1 9 9 5 和巧”9 5 郴9 7 。同理可类推求得 1 9 9 7 2 0 0 7 年间各区间段的平均折旧率而后求得几何平均数即为髯部门平均析旧塞。 第4 章我国六部门能源回弹效应实证分析 最后依式( 4 2 ) 反推出1 9 9 0 、1 9 9 2 、1 9 9 5 、1 9 9 7 、2 0 0 0 、2 0 0 2 、2 0 0 5 和2 0 0 7 年的资 本存量值，以这几个年份为基年，据式( 4 4 ) 或( 4 5 ) 的形式推算相邻年份的资本存 量值，取前后推算平均值，整理后即可得到1 9 9 0 2 0 1 0 年间各部门资本存量。 4 2 面板数据检验 面板数据( p a n e ld a t a ) 综合了时间序列数据和截面数据的特点，提供了更多与客 观现实相关的信息，且控制了个体的异质性，增大自由度的同时减少了变量间的多重共 线性。相对于单纯的时间序列数据和截面数据而言，在动态分析、个体分析等方面面板 数据都具有其无可比拟的优势。 4 2 1 单位根检验 本文拟采用我国六部门1 9 9 0 2 0 1 0 年间的宏观面板数据，数据有可能存在非平稳性， 在进行参数估计前需对面板数据进行单位根检验，才能最大程度上避免“伪回归”的出 现，减少估计误差。 面板数据的单位根检验的方法主要有三种，分别是l e v i nl i na n dc h u ( 2 0 0 2 ) 提出的 l l c 检验法【4 8 1 ，i m ，p e s e a r n ，s h i n ( 2 0 0 3 ) 提出的i p s 检验法【4 9 】，m a d d a l a ，w u ( 1 9 9 9 ) 和c h o i ( 2 0 0 1 ) 提出的a d f 和p p 检验法等。与序列数据单位根检验不同，面板数据 检验分为同质面板假设检验和异质面板检验。鉴于我国六部门生产投入要素禀赋不同， 本文采用异质面板单位根检验方法，主要选取了i p s 检验和a d f f i s h e r 单位根检验法。 i m ，p e s a r a na n ds h i n 检验法( 简称i p s 检验) 原假设面板数据存在单位根，拒绝原 假设即认为面板数据是平稳的。变量l n ( y i ，t ) 、l n ( k i ，t ) 、l n ( l i ，。) 、l n ( e i , t ) 及其一阶差分i p s 检验结果如表4 2 所示。 表4 1 面板单位根u p s 检验 t a b l e4 - 1r e s u l t so ft h ep a n e ld a t au n i tr o o tt e s tb yi p s 附注：宰、卑分别表示在o 1 、l 和5 的显著性水平下拒绝原假设。 从表4 1 可以看出，i n ( k i ，t ) 、l n ( l i 。t ) 、l n ( e i ，t ) 均在0 1 显著水平上接受原假设，即认 中国石油大学( 华东) 硕士学位论文 为是非平稳序列，且三变量的一阶差分统计量均在o 1 显著水平上显示平稳。与此同 时，l n ( y i , t ) 及其一阶差分统计量在1 显著水平上均拒绝原假设，但后者概率较前者小， 接近o 1 显著水平。由此可认为变量l n ( y i ，t ) 、i n ( k i ，t ) 、l n ( l i ，t ) 、l n ( e i ，t ) 在1 显著水平上 均满足一阶单整性。 接下来再使用a d f f i s h e r 检验法继续对面板数据单位根进行检验。其原假设同样为 面板数据非平稳，即存在单位根。 表4 - 2 面板单位根a d f f i s h e r 检验 t a b l e4 - 2r e s u l t so ft h ep a n e ld a t au n i tr o o tt e s tb ya d f - f i s h e r 附注：木、奉分别表不在0 1 、l 和5 的显著性水平下拒绝原假设。 表4 2 中可看出四个变量的基础统计量在0 1 水平上不显著，接受原假设，即认为 面板数据存在单位根，非平稳。而一阶差分变量的统计量却分别在1 和0 1 水平上显 著，则再次证明变量l n ( y i 1 ) 、l n ( k i ，。) 、l n ( l i ，。) 、l n ( e i ，。) 在1 显著水平上均满足一阶单整 性，四个变量间存在长期内的平稳关系。 综上所述，面板数据的单位根检验表明面板数据间存在一阶单整的协整关系，为避 免伪回归的出现，需要对数据进行协整检验。 4 2 2 协整检验 协整意为存在共同的随机性趋势，协整检验即为非平稳序列的因果关系检验。非平 稳序列很可能出现伪回归，协整的目的就在于检验变量之间是否存在稳定的关系，即决 定非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系。 e v i e w s6 0 软件中提供的面板数据的协整检验方法主要有k a o ( 1 9 9 9 ) 提出的k a o a d f 检验法【5 0 】、p e d r o n i ( 1 9 9 9 ，2 0 0 4 ) 提出的p e d r o n i 协整检验澍5 1 1 和j o h a n s e nf i s h e r 面板协整检验法。前两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残 差统计量进行检验。l u c i a n o ( 2 0 0 3 ) 借助m o n t ec a r l o 模拟分别对几种协整检验方法进 行比较，发现t 较小时，k a oa d f 检验比p e d r o n i 检验拥有更佳的检验效果【5 2 1 。 第4 章我国六部门能源回弹效应实证分析 对面板数据所作的k a oa d f 协整检验结果如表4 3 所示。 表4 - 3k a o a d f 面板协整检验 t a b l e4 - 3r e s u l t so fc o - i n t e g r a t i o nt e s tb yk a oa d f 附注：幸、 分别表示在o 1 、1 和5 的显著性水平下拒绝原假设。 表4 3 中，显示了赤池信息量( a k a i k ei n f oc r i t e r i o n ，简称为a i c ) 和施瓦兹信息量 ( s c h w a r zc t i t e r i o n ，简称为s c ) 两个统计量，其数值越小说明模型越精确。而表中信息 显示一阶差分的t 统计量和a i c 、s c 统计量均为最小，可知面板数据中存在协整关系。 之后用e v i e w s 来进行j o h a n s e nf i s h e r 面板协整检验，结果如表4 4 所示。 表4 4j o h a n s e nf i s h e r 面板协整检验 t a b l e4 - 4r e s u l t so f c o i n t e g r a t i o nt e s tb yj o h a n s e nf i s h e r 附注：幸、幸分别表示在0 1 、l 和5 的显著性水平下拒绝原假设。 表4 - 4 中的结果证明面板数据确实存在协整关系，而且在0 1 的显著性水平上需接 受最多存在三种协整关系的原假设。 p e d r o n i 协整检验方法允许截距及时间趋势，并适用于非平衡面板数据，相比上面 的方法有很大的改进。m c c o s k e y & k a o 面板数据检验采用l m 方法对原假设协整进行 检验。对本文面板数据进行p e d r o n i 协整检验，结果如表4 5 所示。 p e d r o n i 协整检验结果显示，对a d f 标准量来说，不论是组内检验还是组间检验，都 无法拒绝面板数据存在单位根的原假设，所以可以认为面板数据非平稳，变量序列间存 在长期的协整关系。 3 2 中国石油大学( 华东) 硕士学位论文 附注：事、+ 分别表不在0 1 、1 和5 的显著性水平下拒绝原假设。 综上所述，变量l n ( y i ，t ) 、l n ( k i ，t ) 、l n ( l i ，t ) 、l n ( e i ，t ) 之间存在长期的稳定关系，其面板 估计不存在伪回归。 4 3 模型影响形式检验 面板数据分析中常用的两种模型主要包括固定效应模型和随机效应模型。由于 e v i e w s6 0 软件中面板数据模型分多种类型，需做进一步测试选择最契合面板数据的模 型来进行计算。 4 3 1 不变参数混合模型 在e v i e w s 中估计混合不变参数模型参数可得如下结果： l n ( y , ，) 2 0 113 2 + 0 2 17 8l n ( k , ，) + 0 6 7 01i n ( l , ，) + 0 0 5 4 21 n ( e j ，) + 鸬， ( 4 - 8 ) ( 1 0 2 3 8 7 7 * * * )( 3 2 4 6 9 0 4 * * * )( 2 3 6 9 5 6 3 * ) r 2 = 0 9 3 3 1 ，s s e , = 5 0 1 7 3 上述结果中，r 2 f l 献30 9 3 3 1 ，说明该模型拟合度较好，模型可以接受。但l n ( e ，) 的 回归系数仅在5 的水平上显著，说明该模型并非最优。因此需要进一步对其他模型类 型进行试验。 4 3 2 固定效应模型 建立固定效应模型的初衷是为