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论能源消耗和工业废气排放量对经济发展的影响摘要：经济快速增长带来能源的大量消耗和工业废气的大量排放，在资源环境约束条件下，研究能源消耗、工业废气排放量与经济增长的关系有重要的意义本文采用中国23个省1990-2010年年度的面板数据，在eviews7中，采用了协整检验方法研究能源消耗、工业废气排放量与经济增长的关系。实证研究结果表明：能源消耗、工业废气排放量与经济增长均存在长期均衡关系，省份之间的总体变化趋势是相同的，但是个体之间具有差异性。各地区的经济与能源消耗、工业废气排放量之间具有显著的差异性。关键字：单位根检验协整检验一、引言能源是人类赖以生存和经济发展不可或缺的物质基础，作为重要的生产资料和生活资料，能源是国民经济发展的重要保证。而在经济发展消耗大量能源的同时也产生了大量的工业废气，在保护环境的同时也对经济的发展产生了一定的影响，研究它们和经济增长之间的关系和演变规律成为各国政府和学者关注的重要问题，同样对能源政策的制定，促进能源使用效率的提高，减少工业废气排放量，实现经济社会持续、健康、协调、快速发展起着重要的作用。面板数据（PanelData）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，并控制了个体的异质性，增大了自由度和减小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。因此，本文采用面板数据，在eviews7中对能源消耗、工业废气排放量与经济增长的关系，进行了实证分析。二、模型的估计与检验2.1数据的平稳性检验建立面板数据模型，首先需要用图形对23个省能源消耗，工业废气排放量以及GDP数据的平稳性进行大致检验。检验结果如图1所示：010,00020,00030,00040,00050,00060,000010,00020,00030,00040,00050,000(GDPBEIJ,GDPSHX)(GDPCONGQ,GDPGUANGD)(GDPGANS,GDPHUB)(GDPJIANGX,GDPHAIN)(GDPSIC,GDPHEB)(GDPLIAON,GDPJIANGS)(GDPSHANX,GDPFUJ)(GDPSHANGHA,GDPQINGH)(GDPANH,GDPGUIZ)(GDPZHEJ,GDPSHAND)(GDPHEN,GDPXINJ)(GDPGUANGX,ENERGYBEIJ)(ENERGYSHX,ENERGYCONGQ)(ENERGYGUANGD,ENERGYGANS)(ENERGYHUB,ENERGYJIANGX)(ENERGYHAIN,ENERGYSIC)(ENERGYHEB,ENERGYLIAON)(ENERGYJIANGS,ENERGYSHANX)(ENERGYFUJ,ENERGYSHANGHA)(ENERGYQINGH,ENERGYANH)(ENERGYGUIZ,ENERGYZHEJ)(ENERGYSHAND,ENERGYHEN)(ENERGYXINJ,ENERGYGUANGX)(FEIQIBEIJ,FEIQISHX)(FEIQICONGQ,FEIQIGUANGD)(FEIQIGANS,FEIQIHUB)(FEIQIJIANGX,FEIQIHAIN)(FEIQISIC,FEIQIHEB)(FEIQILIAON,FEIQIJIANGS)(FEIQISHANX,FEIQIFUJ)(FEIQISHANGHA,FEIQIQINGH)(FEIQIANH,FEIQIGUIZ)(FEIQIZHEJ,FEIQISHAND)(FEIQIHEN,FEIQIXINJ)图1变量趋势图各个省份的变量的变化趋势似乎并不一致。从各个变量的变化趋势图中可以看出，这些变量似乎是非平稳的，但是为进一步确定其平稳性我们需要使用面板数据的单位根检验对数据的平稳性进行检验，首先对原序列的检验结果如表1所示：表1原序列单位根检验结果变量检验方法StatisticProb.有无单位根检验结果GDPLLC检验20.94561.0000有不平稳BRE检验14.71641.0000有不平稳IPS检验20.08831.0000有不平稳FisherADF检验2.691611.0000有不平稳FisherPP检验8.555871.0000有不平稳Hadri检验11.62420.0000有不平稳能源消耗LLC检验3.861060.9999有不平稳BRE检验8.789191.0000有不平稳IPS检验8.426941.0000有不平稳FisherADF检验4.972681.0000有不平稳FisherPP检验3.957301.0000有不平稳Hadri检验11.18730.0000有不平稳工业废气排放量LLC检验5.504981.0000有不平稳BRE检验9.832101.0000有不平稳IPS检验6.829801.0000有不平稳FisherADF检验27.97720.9834有不平稳FisherPP检验15.19561.0000有不平稳Hadri检验12.54850.0000有不平稳从表1的检验结果可以得出，原序列是不平稳的。所以对原序列数据我们进行一阶差分，对其一阶差分序列进行平稳性检验，采用同样的检验方法，得出检验结果如表2所示：表2一阶差分序列单位根检验结果变量检验方法StatisticProb.有无单位根检验结果GDPLLC检验0.680790.7520无不平稳BRE检验7.260601.0000有不平稳IPS检验1.183160.8816有不平稳FisherADF检验72.73030.0072无平稳FisherPP检验109.0680.0000无平稳Hadri检验11.63890.0000有不平稳能源消耗LLC检验-6.010270.0000无平稳BRE检验-6.384100.0000无平稳IPS检验-5.959930.0000无平稳FisherADF检验111.6150.0000无平稳FisherPP检验116.2180.0000无平稳Hadri检验2.811390.0025有不平稳工业废气排放量LLC检验-5.397180.0000无平稳BRE检验2.479900.9934有不平稳IPS检验-9.441400.0000无平稳FisherADF检验176.3120.0000无平稳FisherPP检验302.2050.0000无平稳Hadri检验7.510040.0000有不平稳从表2的检验结果可以看出，GDP的一阶序列是不平稳的，能源消耗和工业废气排放量的一阶序列是平稳的，对此我对原始数据进行处理，先取对数在进行平稳性检验。首先用图形对23个省能源消耗，工业废气排放量以及GDP数据的平稳性进行大致检验。检验结果如图2所示：检验结果如图245678910114567891011(INENERGYANH,INENERGYBEIJ)(INENERGYCONGQ,INENERGYFUJ)(INENERGYGANS,INENERGYGUANGD)(INENERGYGUANGX,INENERGYGUIZ)(INENERGYHAIN,INENERGYHEB)(INENERGYHEN,INENERGYHUB)(INENERGYJIANGS,INENERGYJIANGX)(INENERGYLIAON,INENERGYQINGH)(INENERGYSHAND,INENERGYSHANGHA)(INENERGYSHANX,INENERGYSHX)(INENERGYSIC,INENERGYXINJ)(INENERGYZHEJ,INFEIQIANH)(INFEIQIBEIJ,INFEIQICONGQ)(INFEIQIFUJ,INFEIQIGANS)(INFEIQIGUANGD,INFEIQIGUANGX)(INFEIQIGUIZ,INFEIQIHAIN)(INFEIQIHEB,INFEIQIHEN)(INFEIQIHUB,INFEIQIJIANGS)(INFEIQIJIANGX,INFEIQILIAON)(INFEIQIQINGH,INFEIQISHAND)(INFEIQISHANGHA,INFEIQISHANX)(INFEIQISHX,INFEIQISIC)(INFEIQIXINJ,INFEIQIZHEJ)(LNGDPANH,LNGDPBEIJ)(LNGDPCONGQ,LNGDPFUJ)(LNGDPGANS,LNGDPGUANGD)(LNGDPGUANGX,LNGDPGUIZ)(LNGDPHAIN,LNGDPHEB)(LNGDPHEN,LNGDPHUB)(LNGDPJIANGS,LNGDPJIANGX)(LNGDPLIAON,LNGDPQINGH)(LNGDPSHAND,LNGDPSHANGHA)(LNGDPSHANX,LNGDPSHX)(LNGDPSIC,LNGDPXINJ)各个省份的变量的变化趋势似乎并不一致。为了使结果更清晰。本文原始序列取对数单位根检验结果，如表3表3原始序列取对数单位根检验结果变量检验方法StatisticProb.有无单位根检验结果GDPLLC检验0.691970.7555有不平稳BRE检验4.733841.0000有不平稳IPS检验16.60871.0000有不平稳FisherADF检验21.68910.9991有不平稳FisherPP检验41.55810.6586有不平稳Hadri检验4.370660.0000有不平稳能源消耗LLC检验-0.288700.3864有不平稳BRE检验-0.722230.2351有不平稳IPS检验-0.048900.4805有不平稳FisherADF检验45.39160.4976有不平稳FisherPP检验25.53920.9938有不平稳Hadri检验8.996170.0000有不平稳工业废气排放量LLC检验-1.018470.1542有不平稳BRE检验3.244290.9994有不平稳IPS检验-0.229820.4091有不平稳FisherADF检验55.86580.1512有不平稳FisherPP检验53.28510.2143有不平稳Hadri检验10.54380.0000有不平稳从表3的检验结果可以得出，原序列取对数都是不平稳的。所以对原序列取对数数据我们进行一阶差分，对其一阶差分序列进行平稳性检验，采用同样的检验方法，得出检验结果如表4所示：表4一阶差分对数序列单位根检验结果东部地区变量检验方法StatisticProb.有无单位根检验结果GDPLLC检验-9.465570.0000无平稳BRE检验-4.37460.0000无平稳IPS检验-11.0730.0000无平稳FisherADF检验142.3150.0000无平稳FisherPP检验114.4190.0000无平稳Hadri检验4.83160.0000有不平稳能源消耗LLC检验-6.049520.0000无平稳BRE检验-1.511740.0653有不平稳IPS检验-6.165400.0000无平稳FisherADF检验83.45770.0000无平稳FisherPP检验314.8950.0000无平稳Hadri检验4.474510.0000有不平稳工业废气排放量LLC检验-7.661730.0000无平稳BRE检验-2.180480.0146有不平稳IPS检验-7.764860.0000无平稳FisherADF检验94.60620.0000无平稳FisherPP检验123.0600.0000无平稳Hadri检验15.62990.0000有不平稳从表4的检验结果可以看出，能源消耗，工业废气排放量以及GDP数据取对数一阶序列是平稳的。因此我们可以说我国经济与能源消耗、工业废气排放量及GDP呈一阶单整，在一阶单整得基础上便可以对变量进行协整检验。2.2面板数据模型的协整检验2.2.1检验原理：面板数据模型的协整检验按方法分为两类。（1）由EG（Engle-Granger）两步法推广而成的面板数据协整检验方法。如Pe