3.2 面板协整检验
在面板单位根检验基础上,我们发现二组变量都是一阶单整序列,满足面板协整检验的要求,因此接下来采用Pedori[18]提出的7个统计量和Kao[19]的方法进行面板协整检验,结果如表2所示。
Pedroni方法的原假设为“变量之间不存在协整关系”,所以如果模型的检验统计量小于临界值,或者对应P值大于0.1,则接受原假设,否则拒绝原假设。由于本文的时间跨度只有15年,属于小样本数据,又由于在7个统计量中,Panel ADF和Group ADF这两个统计量在对时间跨度短(t<20)的样本数据的检验效果更有可信度,所以,本文的面板协整检验结果主要参考这两个统计量。从表2的面板协整检验结果中可以看出,在仅含截距项以及同时含截距项和时间趋势项的两种情况下,Panel ADF和Group ADF这2个统计量对应的P值都小于0.1,这表明LnCO2it和Ln三这二组变量之间存在着协整关系。
表2 面板协整检验结果
Tab.2 The panel cointegration test results
检验方法 Test method | 统计量 Statistics | 类型 Types | |
μ | μ&τ | ||
Pedroni | Panel v | 1.15 (0.12) | -3.23 (1.00) |
Panel rho | 0.60 (0.73) | 4.59 (1.00) | |
Panel PP | -0.31 (0.08)*** | 3.82 (1.00) | |
Panel ADF | -3.57 (0.00) | -0.98 (0.03)** | |
Group rho | 2.81 (1.00) | 5.75 (1.00) | |
Group PP | 0.93 (0.82) | 4.23 (1.00) | |
Group ADF | -4.02 (0.00)* | -2.13 (0.02)** | |
Kao | ADF | -5.12 (0.00)* |
注:μ表示含截距项,μ&τ表示同时含截距项和时间趋势,*、**、***同表1,括号内的数值为P值。
此外,表2的最后一行给出的是基于Kao的方法得出了面板协整检验结果,其原假设同样是不存在面板协整关系。由于ADF统计量的概率值为0.00,在1%的显著性水平上拒绝原假设,因此,Kao检验的结果同样表明二组变量之间存在协整关系。
3.3 长期均衡分析
基于前面的协整检验分析,可以说明LnCO2it和LnIMSPit两组变量之间存在着长期协整关系,接下来我们采用E-G两步法,和F值检验所确定的固定效应模型得出了我国进口贸易的技术溢出存量与碳排放之间的长期均衡方程:
LnCO2it=3.721 234-0.513 LnIMSPit+εit (5)
(0.000 0) (0.000 0)
上述估计结果中,括号内的数值为系数的t检验统计量对应的P值,从中可以看出在1%的统计显著性水平下各估计系数均是显著的。并且从参数的估计结果我们发现,进口贸易的技术溢出效应,对我国的碳排放产生了显著的抑制效应,进口贸易的技术溢出存量每变动1%,则碳排放会相应减少0.513%,这说明通过进口贸易获得的技术领先国高质量的最终制成品以及先进中间产品有助于提高我国生产活动的技术含量,而这也由此带来了我国碳排放的下降。
4 结论与建议
技术进步是低碳经济发展的动力和核心,在开放经济条件下,一国通过进口贸易可以吸收国外研发投入带来的先进技术成果来提升本国的技术水平,即进口贸易的技术溢出效应。为检验进口贸易的技术溢出效应对我国碳排放的影响,本文基于1995-2009年我国大陆地区29个省市自治区的面版数据,使用面板协整模型,对进口贸易的技术溢出效应对我国碳排放的影响进行了估计与检验。研究结果发现,进口贸易的技术溢出效应对我国的碳排放产生了显著的抑制效应,这说明通过进口贸易获得的技术领先国高质量的最终制成品以及先进中间产品有助于提高我国生产活动的技术含量,而这也由此带来了我国碳排放的下降。
从此结论出发,我们认为,为了更快更好地利用进口贸易的技术溢出效应对我国碳排放的抑制效果,可以从以下几个方面着手:第一,进一步深化对外开放,以鼓励增加进口贸易额,为更好地发挥进口贸易的技术溢出效应来实现我国的碳减排奠定基础。第二,进一步优化进口产品结构,增加技术密集型设备、高技术含量的中间产品及最终制成品等的进口份额以更有利于进口贸易技术溢出效应的发挥。第三,加大鼓励进口后的消化与吸收,逐步实现国内技术的内生化发展以此提升技术水平,以进一步利用这种技术溢出效应来实现我国的碳减排。
基金项目:2011年国家社科基金项目“中国与OECD主要国家工业技术差距的动态测度和分析”(编号:11BJL047)的阶段性成果;湖北大学人文社科青年项目(编号:100-098314)专项资金资助。
注释:
①因1997年后才有重庆的数据,且四川和重庆发展具有长期的相关性,因此本文将重庆数据加总到四川省。
②本文的价格指数采用的是GDP折算指数。
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