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DF检验式中漂移项和趋势项的t统计量研究
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做序列平稳性检验时所用的检验方程是否含截距项(常数项)怎么确定,判断的标准时什么?比如我这两个序列的检验方程是否要含截距项,
序列10.012
最标准的做法是做0均值检验，如果均值显著为0的话可以不用截距项，否则，最好用上。
载入中......
有趋势项和截距项的模型是无约束的；只有截距项的模型可看做施加了趋势项系数=0的约束；无附加项的模型则是有约束的。
正确的做法应该是从无约束的模型（2）开始检验，趋势项系数不显著的话再检验模型（1），截距项系数又不显著的话最后检验模型（3）。
值得注意的是如果模型（2）通过检验，说明序列是趋势平稳的，需要进行去趋势操作后才能作为平稳序列进行进一步分析。有很多文献未进行去势就将其当做平稳序列进行分析，从一开 ...
这要看你的序列本身有无明显的趋势。。如果没有就不用加。。
至于截距想你看加上T统计量是否显著。。。
最标准的做法是做0均值检验，如果均值显著为0的话可以不用截距项，否则，最好用上。
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最标准的做法是做0均值检验，如果均值显著为0的话可以不用截距项，否则，最好用上。
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这要看你的序列本身有无明显的趋势。。如果没有就不用加。。
至于截距想你看加上T统计量是否显著。。。
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有趋势项和截距项的模型是无约束的；只有截距项的模型可看做施加了趋势项系数=0的约束；无附加项的模型则是有约束的。
正确的做法应该是从无约束的模型（2）开始检验，趋势项系数不显著的话再检验模型（1），截距项系数又不显著的话最后检验模型（3）。
值得注意的是如果模型（2）通过检验，说明序列是趋势平稳的，需要进行去趋势操作后才能作为平稳序列进行进一步分析。有很多文献未进行去势就将其当做平稳序列进行分析，从一开始就错了。
除了经济研究，世界经济等刊物外，多数杂志文献的方法都良莠不齐，不完全可信。
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序列一：N,N,0，ADF=-2.7032，prob=0.0093，水平序列平稳
序列二：N,N,0，ADF=-4.316541，prob= 0.0002，水平序列平稳
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环渤海地区的经济增长与工业废气污染问题研究
2009年第2期目录
&&&&&&本期共收录文章20篇
　　摘要　本文利用年环渤海三省二市工业废气排放量、人均实际GDP以及第二产业占GDP的比重、外商直接投资占GDP的比重等两个污染控制变量的年度数据，建立panal data模型，通过实证分析验证了环境库兹涅茨曲线是否存在以及什么因素影响环境库兹涅茨曲线的形状。实证结果表明，环渤海地区工业废气排放量与人均GDP之间呈现整体向上倾斜的倒“N”形的曲线特征，随着经济发展水平的提高、经济规模的扩大和重化工业化进程的推进，环渤海地区的工业废气排放污染呈现出持续恶化的趋势；恶化速度可能存在一个先相对减缓、后加速、然后相对减缓的过程，这不同于传统的环境库兹涅茨倒“u”假说；就目前的经济发展阶段来说。环渤海地区尚未达到环境压力得到改善的转折点；产业结构的转换对工业废气污染产生显著影响；外商直接投资没有显著地加剧环渤海地区的工业废气污染，FDI导致的污染产业国际转移现象没有在这一地区发生；不同省市的个体影响具有一定的差异；工业废气排放量与人均GDP及其二次项、三次项之间存在面板协整关系，实证结果是稳健可信的。 中国论文网 /7/view-3083478.htm　　关键词　环境库兹涅茨曲线；环渤海；经济增长pand dma 　　中图分类号　F224　文献标识码　A　文章编号09)02-0063-06 　　 　　一个国家或地区的经济增长会给当地的生态环境带来什么样的影响?经济增长是否必然要以牺牲生态环境的质量为代价?环境污染又会对当地的经济发展产生什么样的影响?这些问题吸引了众多学者的关注。其中研究的重点问题之一是是否存在环境库兹涅茨涅茨曲线，即随着经济发展水平的不断提高，一个国家或地区的环境污染经历一个先恶化后改善的“倒U”型变动轨迹。其中，Grossman和Krueger(1991)首次提出了正的规模效应和负的结构效应、技术效应来解释环境库兹涅茨假说。Antweiler、Copeland和Taylor(2001)通过分析贸易对环境的影响机制比较深入地探讨了开放经济条件下的环境污染问题。同时，一些学者尝试用横截面数据、时间序列数据和面板数据来检验环境库兹涅茨假说，其结论存在较大的分歧。产生分歧的原因在于这些研究在资料选取、实证指标的运用以及分析方法的选择等方面都存在差异。经济学界对环境污染问题的研究刚刚起步，由于数据和方法的限制无法构建一个统一的环境污染指标，用不同类型的环境污染指标来检验环境库兹涅茨假说时将会产生不同的结果，这深刻地制约了对环境污染问题的研究。同时，环境库兹涅茨曲线是在经济发展水平由低到高的历史过程中出现的，目前我国整体经济发展水平正处于中下收入阶段，各地区环境污染水平可能呈现不断恶化的趋势，并不具备出现“倒u”曲线，的数据基础，因此，现有的研究不能支持“倒U”假说是很正常的事情。 　　 　　改革开放以后，虽然我国的经济增长取得了举世瞩目的成就，但也付出了极大的环境代价，环境压力已经成为制约我国经济增长最重要的因素之一，要求我们对未来的经济增长模式重新做出选择。此外，随着经济增长中心由南向北推进，继珠江三角洲和长江三角洲之后，由京津冀、辽东半岛、山东半岛三个经济板块组成的环渤海地区将成为我国北方最重要的经济增长极。截至2005年底，环渤海地区的名义GDP已高达47205.9亿元；自20世纪90年代中期至今，环渤海地区GDP占全国GDP的比重显著上升，由1995年的21.4％上升到2005年的25.7％，增长了4.3个百分点。环渤海地区的发展将深刻地影响我国未来经济发展的走势和环境友好型社会的构建。 　　因此，对这一地区改革开放以来经济增长与环境污染之间的关系进行定量分析，从中找出问题与经验，为今后制定正确的经济发展战略提供依据。本文将以环渤海地区的北京、天津、辽宁、河北和山东三省二市年人均GDP以及工业废气排放量的年度数据为依据，综合考察环渤海地区的经济增长与环境污染之间的动态关系，验证环境库兹涅茨假说是否存在。经济发展的过程是一个二元结构转换即工业化、现代化的过程，而环渤海地区三省两市具有不同的产业结构，本文将从产业结构转换角度进一步分析工业化对环境污染的影响。外商直接投资在这一地区也表现出不同的特点，本文将在全球化背景下考察外商直接投资对工业废气污染的影响效果，分析发达国家污染产业的国际转移现象是否在环渤海地区出现。 　　 　　1　实证模型、数据的选择以及估计方法 　　 　　首先，利用计算机软件，我们构建单位工业废气排放量与人均实际GDP的趋势图(见图1)。我们发现环渤海地区的三省二市在经济发展过程中的环境压力呈现出某种规律。在下面的分析中，我们将建立一个panel data模型深入探讨这一规律。 　　 　　在本文中，我们分析的环渤海地区包括北京市、天津市、河北省、山东省、辽宁省三省两市。我们把单位面积工业废气排放量作为被解释变量，用Yi表示；把人均GDP及其二次项、三次项作为解释变量，用xit、x2itx3it表示。进一步考虑环境污染的结构效应、规模效应以及外商直接投资对环境污染的影响，引入了第二产业占GDP的比重(secondary)、外商直接投资占GDP的比重(FDI)作为控制变量，用zit表示。为消除异方差，以上各变量均取自然对数。取对数并不会改变数据的性质。用人均实际GDP，人均实际GDP以1985年为基期的不变价格计算。具体方法是利用统计年鉴公布的人均GDP增长率计算出人均GDP增长指数，最后估算人均实际GDP。表示经济发展水平，分析经济发展对环境带来的规模效应；用第二产业占GDP的比重表示经济结构的变迁，分析环境污染的结构效应；外商直接投资占GDP的比重表示经济的开放程度，分析外商直接投资对环境污染的影响。数据来源于年的《中国统计年鉴》、《北京统计年鉴》、《天津统计年鉴》、《河北统计年鉴》、《山东统计年鉴》、《辽宁统计年鉴》、《新中国五十五年统计资料汇编》。《新中国五十五年统计资料汇编》与各省市统计年鉴有不一致的地方，本文一律采用各省市统计年鉴公布的数据。 　　值得注意的是，国内外学者往往采用人均名义GDP或者实际GDP测度经济发展水平，而在环境污染指标的选取上存在差异。环境污染指标可分为总量指标、人均量指标和污染浓度指标。在混合估计模型中考察污染物总量与人均GDP的关系可能面临意想不到的困难，具有相同人均GDP的不同个体由于经济总量的不同可能对应相去甚远的污染物总量。另外，由于环境污染作为公共品的特征以及人口数量的影响，用人均污染量来测度环境压力也是不恰当的。因此，在本文中，我们构建了一个单位面积的污染物浓度指标来测度工业废气污染压力。
　　面板数据的估计主要有混合估计模型、变截距模型、变系数模型，其中变截距模型包括固定效应模型和随机效应模型。我们主要考虑混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型三种情况。我们先利用混合估计模型和变截距模型的残差平方和构造出F统计量，以此统计量来判断：相对于混合估计模型，是否需要举行固定效应模型进行估计?进一步，我们通过Hausman检验来判断是选择固定效应模型还是随机效应模型。同时，我们通过加权方式为cross section weight的广义最小二乘法(GLS)来消除可能存在的截面异方差和同期相关，利用cross-section SUR(PCSE)稳健系数方差估计方法来得到t统计量，通过考察t统计量的显著性和Wald系数检验，来取舍三次项，设定正确的模型。 　　对于“小N大T”的panel data模型(即横截面小而时间序列长的panel data)，回归结果可能是由于共同的时间趋势造成的，从而导致虚假回归问题。在本文中我们进一步对panel data模型进行面板单位跟检验和面板协整检验。 　　 　　2　实证检验的结果 　　 　　2.1面板单位根估计 　　通过表1所示的面板单位根检验结果，我们发现对数的单位面积工业废气排放量、对数的人均实际GDP水平值均为带有漂移项的非平稳变量，其一阶差分值均为不带有时间趋势的平稳变量。也就是说环渤海地区单位面积工业废气排放量和人均实际GDP均具有稳定的增长率，呈现出指数增长的特征。对数的第二产业占GDP的比重为不带漂移项和时间趋势项的平稳变量，对数的外商直接投资占GDP的比重为带有漂移项的平稳变量。 　　 　　 　　2.2面板回归估计结果 　　在对工业废气污染与人均实际GDP的关系进行实证分析时，我们先不考虑污染控制变量的影响，建立估计方程I。通过建立混合估计模型、固定效应模型随机效应模型的估计结果，我们发现估计结果的DW值非常小，残差存在严重的自相关，因此，我们在估计方程中引入了AR(1)项以消除残差存在的自相关，从而我们舍去了对随机效应模型的分析。我们通过比较混合估计模型和固定效应模型的估计结果，发现两种估计方法的结果基本一致。利用估计混合估计模型、固定效应模型的残差平方和，我们测算出的F统计量，该统计量大于临界值，我们最终选择了固定效应模型。通过wold系数检验和考察t统计量的显著性，我们发现工业废气排放量的估计方程三次项系数显著，其中三次项系数均为负，二次项系数均为正，一次项系数均为负，呈现倒“N”形的曲线特征。估计结果如表二中的回归方程I所示。随后，我们逐步引入污染控制变量，建立估计方程Ⅱ以考察产业结构的变迁对环境污染的影响，发现第二产业占GDP的比重系数显著。进而，在估计方程Ⅱ的基础上引入外商直接投资占GDP的比重以考察外商直接投资对环境污染的影响，我们发现外商直接投资占GDP的比重的系数没有足够的显著性。估计结果如表2中的回归方程Ⅲ所示。同样，方程Ⅱ、Ⅲ的F统计量也大于临界值，我们选择了固定效应模型进行下文的分析。另外，从DW值和调整的可决系数来看，三个模型的残差均不存在自相关，都有较强的解释力度。 　　 　　通过进一步分析，我们从方程工、Ⅱ、Ⅲ的回归结果中发现，无论是否加入污染控制变量，工业废气排放量的估计方程均存在显著的三次项系数，其中三次项系数均为负，二次项系数均为正，一次项系数均为负，呈现倒“N”形的曲线特征；从整体上看，这条倒“N”形的曲线呈现出向上倾斜的趋势。一方面，在我们所考察的时间段内，环渤海地区随着人均收入的增长工业废气污染水平呈现出持续增加的特征；另一方面，工业废气污染恶化速度随着人均收入的增长呈现出先减缓、后加速、然后减缓的特征。也就是说环渤海地区随着人均收入的增长，工业废气污染可能存在一个先相对改善、后恶化、然后又相对改善的过程，这不同于传统的环境库兹涅茨倒“u”假说。我们推测，环渤海地区整体上仍处于倒“u”曲线的前半段。就目前的经济发展阶段来说，环渤海地区工业废气污染从整体上看呈现出持续恶化的趋势，尚未达到或者说正在接近环境压力得到改善的转折点，在未来的几年里，这一地区很可能仍然面临较大的环境压力，但工业废气污染的恶化速度将有望逐步放缓。 　　 　　其次，在回归方程Ⅱ、Ⅲ中，第二产业占GDP的比重这一变量的估计系数为正，在1％的显著性水平下通过检验，说明环渤海地区工业废气污染存在着显著的结构效应。改革开放以来，环渤海地区正在经历一个产业结构不断优化升级的过程，即从轻工业的蓬勃发展到重化工业化进程的推进和第三产业及高新技术产业的迅猛发展。以天津市为例，我们可以看到，在20世纪90年代以前，重工业占全部工业产值的比重均在50％以下，轻工业的比重高于重工业的比重；进入20世纪90年代以后，重化工业化进程被不断推进，重工业占全部工业总产值的比重有1990年的47.86％上升到2005年的78.12％。第三产业占GDP的比重也由1985年的27％上升到2005年的42％。在年这一时期的早期，轻工业的发展促进了经济增长，工业废气污染处于一个较低的水平，工业废气污染的恶化速度也相对缓慢；随着工业化进程的推进，重化工业的比重进一步增加，越来越多的资源被开发利用，资源消耗速率开始超过资源的再生速率，产生的废弃物数量大幅增加，导致工业废气排放量和工业废气排放增长率持续上升，工业废气污染与人均实际GDP之间的曲线呈现出一个上升趋势；在后期，从高能耗、高污染的能源密集型为主的重工业向服务业和技术密集型产业转移，资源的消耗率、污染物的排放率降低，生产对资源环境压力降低，这导致工业废气污染的恶化速度呈现出减缓的趋势，即单位总产出的污染会随着经济总量的提高而降低。 　　值得注意的是，在年期间，环渤海地区三省两市的第二产业增加值一直持续增加，而第二产业占GDP的比重这一指标各省市之间却有较大差异，比如，北京、天津两市第二产业占GDP的比重持续下降，而河北等省第二产业占GDP的比重持续增加。这一证据说明环渤海地区各省市具有不同的产业结构，处于不同的工业化阶段，北京、天津两市具有更高的工业化水平，但整个环渤海地区的重化工业化进程尚未结束。如果第二产业部门没有显著的技术进步和效率提高，则重化工业化导致的环境污染规模效应将会抵消产业结构变迁导致的结构效应，这将使这一地区面临更加严峻的环境压力。预计在未来的一段时间内，随着产业结构的进一步优化，第二产业部门的技术进步和效率提高，随着资源节约型、环境友好型社会的构建，环境压力最终将有望得到缓解。 　　再次，外商直接投资占GDP的比重这一指标虽然不显著，但在混合估计模型和固定效应模型中均呈现出负的系数。在我们所考察的年期间，环渤海地区的外
商投资持续增加，外商投资占GDP的比重也大幅增加。以天津为例，1985年天津市的外资依存度为0.74％，截至2005年，天津市的外资依存度高达7.37％。因而，实证结果表明，外商直接投资的持续增加并没有显著地引致工业废气污染的加剧。我们推测环渤海地区在吸引外商投资的过程对于投资项目设有一定的“门槛”，高能耗、高污染的外商直接投资项目得到一定程度的抑制，FDI所导致的发达国家污染产业国际转移现象并没有在我们的实证结果中得到证实。 　　最后，通过比较固定效应模型中的个体影响，我们发现，以单位面积工业废气排放量这个污染浓度指标为考察对象时，辽宁、山东两省在三个模型中个体影响均为负；河北省的个体影响在前两个模型中为正，后一个模型中为负；在后两个模型中北京、天津两市个体影响为正(在前一个模型中，北京的个体影响为负)，我们推测，北京、天津两市可能具有更高的环境库兹涅茨曲线，相对于河北、辽宁、山东三省来说有更大的环境压力，原因在于个体之间具有不同的政策环境、资源禀赋、增长路径等等。 　　 　　2.3面板协整检验 　　由于对数的单位面积工业废气排放量和对数的人均实际GDP均为I(1)过程，我们需要对方程I进行面板协整检验，以避免虚假回归问题。面板协整检验的结果如表3所示。对于小样本(T<20)来说，group adf统计量是最有效力的，其次是panel v统计量、panel rho统计量，因此，在七个面板协整统计量发现矛盾时，我们优先考虑这三个统计量。从表3中得知，方程I作为基本方程存在面板协整关系，其估计结果是稳健的。 　　 　　3　结论与政策建议 　　 　　本文以年环渤海地区工业废气排放量为分析对象，采用非平稳panel data模型，考察了这一地区经济增长与工业废气污染的关系，并进一步分析了经济增长的结构效应、规模效应以及经济的开放度对环境污染的影响。我们得到如下结论： 　　环渤海地区工业废气排放量与人均GDP间呈现倒“N”形的曲线特征，这条倒“N”形的曲线表现出向上倾斜的趋势。实证结果表明：随着经济发展水平的提高、经济规模的扩大和重化工业化进程的推进，环渤海地区的工业废气排放污染呈现出持续恶化的趋势；环渤海地区的工业废气污染的恶化速度可能存在一个先相对减缓、后加速、然后相对减缓的过程，这不同于传统的环境库兹涅茨倒“u”假说；就目前的经济发展阶段来说，环渤海地区尚未达到环境压力得到改善的转折点；产业结构的转换对工业废气污染产生显著影响；外商直接投资没有显著地加剧环渤海地区的工业废气污染，FDI导致的污染产业国际转移现象没有在这一地区发生；以单位面积工业废气排放量为研究对象时各个省市的个体影响呈现出较大差异，北京、天津两市可能面临更大的环境压力；工业废气排放量与人均GDP及其二次项、三次项之间存在长期协整关系，回归结果是比较稳健的。 　　理论和实践均表明，环境库兹涅茨曲线的出现，是经济发展的规模效应、结构效应、技术效应共同作用的结果，是居民的环境质量需求收入弹性动态演化的结果，也是市场机制和环境规制措施共同作用的结果。因此，环境库兹涅茨曲线内在地包含政策措施的影响。我们提出如下政策建议： 　　(1)从生产和产业的源头减少污染是未来环渤海地区治理污染的着力点。我们应当进一步优化产业结构，促进第三产业和高科技产业的发展，坚持走新型工业化道路。大力支持环保产业的发展，促进循环经济形成更大的规模。 　　(2)进一步扩大改革开放，优化进出口结构，提高科技含量高、附加值高、资源能源消耗少的产品的生产和出口。继续引导外商直接投资流向有利于经济增长并有利于环境保护的领域和部门。 　　(3)大力推动节能型的技术进步，以适应的“清洁技术”替代“肮脏技术”，进一步推动经济增长模式由资源消耗型的粗放式增长向效率改进型的集约式增长转变，实现可持续发展。 　　(4)进一步完善环境监管体系，要从主要用行政办法保护环境转变为综合运用法律、经济、技术和必要的行政办法解决环境问题，完善官员环境考核问责制度，建立良好的环境税收和生态补偿机制，建立和完善排污权交易市场。 　　(5)促进区域内的产业合作与分工，加强环渤海地区各省市环境监管机构的交流与合作。 　　 　　(编辑：于杰)
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Trend and Intercept
...Test,选择ADF方法，选择被检验 序列的形式为水平值（Level）,定义方程中需要包含的选项为趋势项和漂移项（Trend and Intercept）,不断改变滞后项，使得A.C和S.C值最小，最后确定滞后项为1，输出结果如下： ADF Test Statistic -0.% Critical Value* -...
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