【经济增长的库兹涅茨曲线估计分析案例3700字】

1.1数据检验对数据进行效度检验，表4.3为检验结果。6效度检验中，KMO值一般要高于0.6才认为数据具有一定效度，但是在因子分析中对于数值较大的变量可以放宽到大于0.5,即可视为可以接受因子分析的前提。从表4.5可以看出，KMO值为0.587大于0.5,但是小于0.6,满足主成分分析KMO值大于0.5的基本要求。p值小于0.05,说明检验结果比较显著,可以进行主成分分析。表4.4为方差解释率以及特征根的计算结果。编号累积%累积%12--34--从表4.4可以看出，主成分一共提取了1个因子，特征根大于1并且累计方差解释率是79.452%,解释率高于70%,说明信息提取比较充分。进而，可以利用成分得分系数矩阵构建因子和研究项之间的关系等式，表4.5为相应的计算结根据各成分矩阵所占权重比例，可以得到工业污染方程：工业污染=0.257×工业废水排放总量+0.260×工业固体废弃物产生总量+0.310×工业二氧化硫排放量+0.291×工业烟尘排放量(4.1)在所有的污染源中，二氧化硫的排放量最大，工业烟尘的污染次之，接下来沸水和固体废弃物的排放相当。通常情况下，时间序列可能具有非平稳性，因此需要对变量进行平稳性检验，以避免可能出现的伪回归问题。我们利用ADF单位根检验方法，分析相关变量的平稳性。表4.6为工业污染变量的ADF单位根检验结果。012从表4.6中可以看出，针对工业污染，该时间序列数据ADF检验的t统计量为-1.659,p值为0.452,1%、5%、10%临界值分别为-4.069、-3.127、-2.702。t假设，序列不平稳，需要对序列进行二阶差分再进行ADF检验。二阶差分后数有高于99%的可能性拒绝原假设，此时序列平稳，工业污染变量服从I(2)。表4.7为地区生产总值的ADF单位根检验结果。tp0112从表4.7中可以看出，针对地区生产总值，该时间序列数据ADF检验的tt统计量(4.097)大于显著性水平为10%的临界值大于显著性水平为10%的临界值(-2.702),不能拒绝原假设，序列不平稳，需要小于显著性水平为1%的临界值(-4.223),有高于99%的可能拒绝原假设，此时序列平稳。单位根检验的结果可知，变量工业污染与地区生产总值呈现2阶平稳，表4.8和表4.8为工业污染与地区生产总值的协整检验结果。协整个数据统计量临界值无协整关系至多一个协整关系协整个数据统计量临界值无协整关系至多一个协整关系从中可以看出，利用迹检验方法进行协整检验时，当假设为“无协整关系”时，p等于0.000小于0.1,拒绝原假设，说明至少存在一个协整关系。当假设为“至多一个协整关系”时，p等于0.0001小于0.1,拒绝原假设，说明模型存在p值等于0.0062小于0.1,说明拒绝原假设，说明至少存在1个协整关系。当假设为“至多一个协整关系”时，p值依然小于0.1,说明拒绝原假设，从而认为模型存在一个协整关系。表9.10为工业污染与地区生产总值的格兰杰因果关系检验结果。原假设统计量从表4.10可以看出，针对原假设地区生产总值不是工业污染的格兰杰原因，p值小于0.1,拒绝原假设，说明地区生产总值是y的格兰杰原因。进一步针对原假设工业污染不是地区生产总值的格兰杰原因，p值等于0.2788,接受原假设，综合可以说明地区生产总值是工业污染的原因，但工业污染不是地区生产总值的1.1模型估计利用相关分析，可以对EKC曲线的形态进行基本判断。表4.11为环境质量与经济增长变量的Pearson相关系数计算结果。从表4.11可知，工业污染和地区生产总值之间的相关系数值为-0.891,且呈现出0.01水平的显著性，因此可以说明工业污染物和地区生产总值之间有着显著的负相关关系。图4.11为两者关系的散点图。0.0010000.001从图4.7可以产出，线性趋势呈现负向波动，拟合其线性直线发现数据发现斜率较大，说明负向影响显著。进一步使用线性回归去完成单因素线性关系，为了考虑量纲问题带来的回归系数趋零问题，在后续分析中使用标准化系数来进行分析。表4.12为线性回归结果。非标准化系数2B常数F地区生产总值从表4.12可知，模型R²值为0.793,表明模型整体拟合效果较好。对模型进行F检验时发现模型通过F检验(F=49.846,p=0.000<0.05),说明地区生产总值对工业污染产生具有显著的影响关系。地区生产总值的回归系数值为-0.0001206(t=-7.060,p=0.000<0.01),意味着地区生产总值会对工业污染产生显著的负向影响关系。EKC曲线的线性回归结果表明，随着地区生产总值的不断拟合环境库兹涅茨曲线。图4.8为拟合结果。0.00100000015000.00平方和自由度Fp回归3总计从上表分析可知，模型的F值为27.766,p等于0.000小于0.1,说明模型的整体影响关系显著。表4.17为模型的系数估计结果。系数常数-0地区生产总值²0地区生产总值30从表4.14可以看出，模型公式中地区生产总