省际能源消费的变系数非参空间面板数据模型研究

It has a very urgent practical significance that China put forward the implementation of the dual control of total and intensity energy consumption, optimizing of energy structure. The existing literature using spatial panel data model to study the inter-provincial energy consumption take into account neither the complex dynamic spatial correlation characteristics (dynamic spatial weight) of inter-provincial energy consumption, nor manifest structural differences (varying-coefficient). In this project, the non - parametric spatial weight function and varying coefficient function are introduced into the spatial panel data model for the above-mentioned problems of the existing literature, and the varying-coefficient nonparametric spatial panel data model is constructed. Firstly, we use the sequence approximation method and local polynomial method to transform the spatial weights function and varying-coefficient function. We find the instrumental variable and the second moment condition to construct the non-parametric generalized moment estimators to infer the spatial correlation coefficients and the varying-coefficient. Secondly, Generalized Likelihood Ratio test and LM test statistics are constructed, respectively, to test the spatial correlation and varying coefficient characteristics. Thirdly, we explore the asymptotic properties of the proposed estimators, and run Monte Carlo simulation to test the nature of its limited sample properties. Finally, application of the model analyzes the dynamic spatial correlations and structural differences of provincial energy consumption in china. In this project, the existing spatial panel model is extended in both dynamic spatial weight and varying-coefficient, and it has an empirical application of inter-provincial energy consumption problems in China. It provides scientific basis and policy reference for the government to make the inter-provincial energy development plan in the light of local conditions.

中国提出能源消费总量和强度双控制，优化能源结构具有非常紧迫的现实意义。现有省际能源消费的空间面板模型未考虑省际能源消费复杂的动态空间关联特征（动态空间权重）和明显的结构性差异特征（变系数）。本项目针对上述不足，将非参空间权重函数和变系数函数引入空间面板模型，构建变系数非参空间面板数据模型。首先，运用序列估计方法与局部多项式方法来转换空间权重函数和变系数函数，寻找工具变量与二阶矩条件，构建非参广义矩估计量推断空间相关系数和变系数；其次，构造广义似然比检验和LM检验相关统计量，分别检验空间相关性和变系数特征；再次，探讨估计量的大样本性质，通过蒙特卡洛模拟来检验其有限样本的性质；最后，应用该模型分析我国省际能源消费空间关联变动与结构差异。本项目在动态空间权重和变系数两方面拓展了现有空间面板模型，并且应用到我国省际能源消费现实问题中，为国家制定差异化省际能源发展规划提供理论依据和政策参考。

本项目围绕截面相关下的面板数据模型及其在环境经济和人口经济问题中的应用研究，展开了三方面工作。首先，在理论计量方法方面，提出了截面相关下的变结构面板数据协整检验、截面相关下的半参数趋势阈值面板数据参数估计量、截面相关下的轮换面板数据参数估计量和截面相关下的面板数据样本抽样的最优选择方法；通过寻找工具变量与二阶矩条件解决了同时处理时空效应与异质性的问题；基于逻辑函数平滑转移模型构建了能够处理经济变量非线性和非对称性的截面相关下的面板单位根检验方法；使用非参的方法解决随机变系数模型中的内生性问题。其次，在环境经济问题方面，检验了发达国家和发展中国家CO2和经济增长之间的关系；识别了碳排放权交易试点政策对全要素生产率的影响及作用机制；从生育率和预期寿命两个维度出发，对比分析年龄结构对各经济体碳排放的差异化影响和作用路径；考察了“大气十条”政策的健康改善效应及其传导机制；研究了地方政府环境分权和竞争对绿色技术创新影响的“本地—邻地”效应；探究了雾霾污染的影响机理，并对已出台治霾政策的治理效果和传导机制进行了识别；检验了环境税费政策是否能产生降低污染又能激励绿色技术创新的双重红利。第三，在人口经济问题方面，从生育率与预期寿命两个维度构建了世代交叠模型并使用空间模型实证研究了生育率与预期寿命对经济增长的影响；在劳动力供求理论基础上，提出并实证检验了老龄化对“中间群体”收入份额的影响效应。相应成果在《经济研究》、《数量经济技术经济研究》、《统计研究》、《系统工程理论与实践》、《中国环境科学》、《中国管理科学》等自然科学基金委管理学部重要期刊发表或录用论文21篇，在SSCI期刊Environmental and Ecological Statistics上录用论文1篇。同时，部分研究成果已整合梳理成专著《面板数据分析中的截面相关问题：理论与应用研究》，由东北财经大学出版社出版。