其有时间序列和截面两个维度,当这类数据按两个维度排列时,是排在一个平面上,与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以把panel
data译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据”
更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据(Time Series - Cross
Section)”。
如:城市名:北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8(单位亿元)。这就是截面数据,在一个时间点处切开,看各个城市的不同就是截面数据。
如:2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12(单位亿元)。这就是时间序列,选一个城市,看各个样本时间点的不同就是时间序列。
2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为:
北京市分别为8、9、10、11、12;
上海市分别为9、10、11、12、13;
天津市分别为5、6、7、8、9;
重庆市分别为7、8、9、10、11(单位亿元)。
这就是面板数据。
面板数据是按照英文的直译,也有人将Panel
data翻译成综列数据、平行数据等。由于国内没有统一的说法,因此直接使用Panel
data这种英文说法应该更准确一些。说面板数据也是比较通用的,但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义,故很多研究者不愿使用。
自从进入工业化时期以来,世界上许多国家为了追求经济的快速增长和物质产品的极大丰富,对能源进行了大规模的开发和利用,而能源的逐渐枯竭及能源带来的生态环境问题,都将严重阻碍经济的发展。环境作为经济、社会发展的物质条件,作为经济发展的基础,既可以直接地促进经济的发展,也可能成为经济的发展的阻力,环境污染已成为危害人们健康、制约经济和社会发展的重要因素之一。如今能源与环境问题已成为制约一个国家经济增长的瓶颈,而这种现象在我国尤为突出。不断开发新能源,开发可再生能源,提高能源利用效率,保护环境将对我国经济发展起到重要作用。党的十七大报告再次强调要加强能源资源节约和生态环境保护,并指出,加强能源资源节约和环境环境保护,增强可持续发展能力,坚持节约资源和保护环境的基本国策,关系人民群众切身利益和中华民族生存发展。因此,对于我国能源消费、环境保护和经济发展的关系研究具有十分重要的理论价值和现实意义。
近年来我国的能源、环境问题已成为被xx的热点,许多学者从不同的角度进行了大量的分析,得出了许多有用的启示。如林伯强[1](2003)通过协整分析考察了我国能源需求与经济增长的关系;王逢宝[2]等(2006)运用线性回归的方法对区域能源、环境与经济增长进行了研究。冯秀[3](2006)则探讨了我国能源利用现状及能源、环境与经济增之长的关系。林师模等[4](2006)研究了能源技术创新对我国经济,环境与能源之间的关系。目前大多的文献是用时间序列的数据,或是从总量的角度来分析全国或某个地区的能源消费、环境污染与经济增长之间的关系,但由于我国幅员辽阔,各地区间的经济、能源消费与环境方面都存在着巨大的差异,因而不能把各个地区的经济、能源消费与环境污染视为一个同质的整体,且运用时间序列数据往往很难解释它们间的内在联系。
方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法,面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率,而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。在本文的研究中,我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费、环境污染与经济增长之间的长期关系,然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系。
面板数据的单位根检验的方法主要有
Levin,Lin and
CHU(2002)提出的LLC检验方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS检验[6] ,
Maddala和Wu(1999),Choi(2001)提出的ADF和PP检验[7]等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8]
(1999,2004)和Kao[9](1999)提出的检验方法,这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。Luciano(2003)中运用Monte
Carlo模拟[10]对协整检验的几种方法进行比较,说明在T较小(大)时,Kao检验比Pedroni检验更高(低)的功效。具体面板数据单位根检验和协整检验的方法见参考文献[5-10]。
1.指标选取和数据来源
经济增长:本文使用地区生产总值
,以1999年为基期,根据各地区生产总值指数折算成实际 ,单位:亿元。
能源消费:考虑到近年来我国能源消费总量中,煤炭和石油供需存在着明显低估,而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系(林伯强,2003)。所以本文使用各地区电力消费量
作为能源消费量,单位:亿千瓦小时。
环境污染:污染物以气休、液体、固体形态存在,本文选取工业废水排放量
作为环境污染的量化指标,单位:万吨。
本文采用1999-2006年全国30个省(直辖市,自治区)的地区生产总值
、电力消费量 和工业废水排放量
的数据构建面板数据集。30个省(直辖市,自治区)包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆,由于西藏数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴2000-2007》。为了xx变量间可能存在的异方差,本文先对
、 和 进行自然对数变换。
:(美)萧政 著
:10位[7301092180] 13位[9787301092187]
:
出版日期:2005-9-1
定价:¥48.00
元
本书是分析这一领域的经典之作,本书系统地介绍了有关面板数据的基本理论,尤其是对面板数据在控制未观察到的个体或时间偏差,以避免设定误差,改善估计效率方面的应用;并且,本书审慎地使用了实证研究的案例,这使得本书对经济学、商学、社会学和政治科学的研究生和研究人员非常有用。在1986年{dy}版的成功基础上,本书第二版对{dy}版进行了丰富的修改,以一种严谨易读的方式将有关面板数据研究的近期进展加入到书中,并且使这部分内容与原有的内容融为一体。第二版特别的修改包括:介绍了贝叶斯方法以及在广义矩方法框架下的估计量的严格外生性的概念,使得各种模型的识别联系起来;对估计离散选择模型的半参数方法提出了直觉解释;以及介绍了面板样本选择模型的估计的成对整理方法(methods
of pairwise trimming)等。
“迄今为止关于Panel
Data模型的xxx、系统、深入的教科书……该书的出版,无疑是填补国内现代计量经济学教科书的一个空白。”
——清华大学经济管理学院教授
李子奈
萧政,是南加州大学经济学教授。本书的第1版已经成为经济学文献中有关面板数据的标准介绍。他还是《经济计量模型、技术与应用》一书的合作者,并与他人共同主编了《面板模型和受限因变量模型分析》及《非线性统计推断》等著作。他是计量经济学会的成员以及《计量经济学杂志》的主编和会员。
2003年冬天萧政教授访问清华大学时,送给我一本新出版的Analysis
of Panel Data(第2版),虽然我不能立刻读懂它的全部内容,但是可以肯定这是一本迄今为止关于Panel
Data模型的xxx、系统、深入的教科书。除了于1986年出版的本书第1版外,以“Panel Data
Econometrics”、“Econometricsof Panel Data”、“Panel Data
Models”等为名的书籍也已经出版了几本,但是它们或者是论文集,或者是专题性的,很难作为教科书。而本书的第1版,既没有中译本,也没有影印本,国内读者知之甚少。现在,北京大学出版社出版该书,无疑是填补国内现代计量经济学教科书的一个空白。
“PanelData”的含义是截面数据和时间序列数据的..