中国工业能源调整的长期战略与短期措施——基于12个主要工业行业能源需求的综列协整分析，本文主要内容关键词为：工业论文,中国论文,措施论文,能源论文,战略论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
我国经济增长已表现出对能源的高消费和较强依赖的特点。能源短缺对经济增长已经产生了负面影响，据估计，2003年电力短缺使浙江省的GDP增长率降低了0.7—1个百分点①。根据2004年瑞士洛桑管理学院的《全球竞争力年鉴》的指标②，2001年，中国GDP增长7.3％，但除掉能源消耗后的实际GDP净增长率是5.79％；2000年的GDP增长8.0％，除去能源消耗后的实际GDP增幅7.16％，两年比较，明显看出中国的能源消费处于快速增长状态，中国经济对能源的依赖在增加。我国能源消费弹性系数2002—2004年连续3年大于1，其中2003年高达1.66。从单位实际GDP(按汇率法计算，1995年价)所消费的能源看，2002年，我国为0.86千克油当量/美元，比美国高出4.1倍，比英国高出6.2倍，比日本高出13.3倍，比澳大利亚高出4.7倍。即使与一些发展中国家相比，我国的单位产出能耗也较高。例如，我国比巴西高4.7倍，比印度高1.5倍③。由此可见，我国能源利用效率处于世界相对落后的水平。就产业结构而言，工业的能源消费占有很大的比重，而且高于其占GDP的比重。2002年我国工业占GDP的比重为44.2％，而能源消耗比重为68.9％。从能源使用效率和能源的经济产出效果看，工业部门的产值能耗最大，2002年为2.22万吨标准煤/亿元。由此所提出的问题是，我国工业各主要行业的能源消费在长期和短期内具有什么样的具体特征？本文的研究动机即是通过对我国工业各主要行业的综列协整(panel cointegration，或称面板协整)分析，回答以上问题，以便为制定和分析我国工业能源政策提供实证分析的基础。具体而言，本文将研究我国工业各主要行业能源消费与行业增长、行业能源使用效率之间是否存在长期稳定(综列协整)的关系以及显著的短期调整效应，基于此揭示我国工业各主要行业能源消费与增长的主要特征。从这个意义上说，本文的结论对于认识我国工业能源消费的基本特点，进而对于产业结构调整，以及制定能源发展的长期战略和短期措施，都具有重要的现实意义。
现存文献中大量的研究集中于运用标准协整理论考察能源消费与GDP的长期平衡关系或因果关系。如Cheng、Masih、Asafu-Adjaye、McAvinchey和Yannopoulos④ 分别对各研究对象的能源消费和GDP进行标准的单位根检验和协整检验，以考察能源消费与经济增长的长期均衡和短期动态调整。对于我国能源需求与经济增长的研究，Youngho Chang和Jiang Chan⑤ 通过Granger因果关系检验考察了国内和国际油价波动对中国经济增长的影响。蒋金荷⑥ 分析了我国的能源效率及经济结构调整取向；林伯强⑦ 分析考察了不同时期我国能源需求与经济增长的关系；王海鹏等⑧ 运用协整理论和Granger因果关系检验实证研究了我国电力消费与经济增长之间的协整关系和因果关系。吴巧生等⑨ 从中国工业化水平与能源密度的协整关系考察了工业化水平与能源利用效率的关系。
但上述研究均是将标准协整理论应用于总量或单个横截面单元，这种研究框架无法反映我国工业各主要行业能源消费的内在结构特点以及各行业能源消费的相互关系。随着综列协整理论的发展，应用这一理论研究能源消费正在形成新的研究前沿，如Arqam和Hunt⑩ 运用综列协整检验考察了OECD的能源需求。之所以如此，是因为综列协整模型可以将工业各行业作为横截面单元构造综列协整模型，基于此研究工业各主要行业能源消费的长期和短期关系，故综列协整模型不仅显著扩展了标准协整的研究框架，而且对于研究各主要工业行业的能源消费特征具有不可替代的作用。
本文将我国工业各主要行业作为综列模型的横截面单元，估计和检验我国工业能源消费的综列协整模型，以考察我国工业各主要行业能源消费与行业增长间的长期均衡，以此揭示各行业的经济增长对能源消费的依赖性以及能源消费的行业特征，进一步，基于长期均衡所派生的综列误差校正模型(PVECM)，研究我国工业各主要行业的短期动态调整效应，并基于上述分析结果讨论我国工业结构调整的长期战略和缓解能源短缺的短期措施。
二、我国工业能源消费的综列协整模型
我国工业各行业的增长较明显地依赖于对能源的高消费，而能源使用效率偏低应是其主要原因，所以我国工业能源消费模型需要引入能源效率变量。通常所用的能源效率指标是能源生产率(单位能耗的产值)。但本文所要研究的正是能源消费与行业总产值的关系，为了解决内生变量(能源生产率由能源消费和行业总产值内生决定)作为因变量所导致的估计的非一致性，我们以单位能源消耗的工业附加值作为能源生产率的替代变量，以度量能源使用效率。
我国1985年前后执行的行业分类标准有较大差异，从而统计口径有较大变化，所以，本文选取食品、纺织、石化、造纸、化学、医药、化纤、非金属、黑色金属、有色金属、机电、电力煤气及水供应等12个重要能源消费部门的能源消费、行业总产值和能源效率的综列数据(1985—2002年)作为样本，研究能源消费的收入弹性——由于采掘业主要是能源供应部门，所以没有将其引入考察范围。其中，能源消费量以标准煤计量，单位为万吨标准煤。由于统计数据中各行业的产值是以当年价格计算的(1985年的工业总产值是以1980年不变价计算的)，所以需要进行价格调整。各行业的名义产值分别按历年“分行业工业品出厂价格指数”换算为1985年不变价格的产值。其中，黑色金属和有色金属行业按冶金工业价格指数换算，化纤和医药行业按化学工业价格换算，电力、蒸汽、热水生产和供应业按电力工业价格指数换算，机械、电气、电子设备制造业按机械工业价格指数换算(样本数据来源：1985—2004年《中国统计年鉴》)。
分别以Y[，it]、X[，it]表示第i个行业第t期的能源消费量(单位：万吨标准煤)与实际工业总产值(1985年不变价，单位：亿元)，以z[，it]表示该行业同期的能源使用效率(单位：亿元/万吨标准煤)，则我国的工业各主要行业的能源消费综列模型表述为：
其中β[，1i]度量了第i个行业能源需求的收入弹性；α[，i]度量了行业性质所决定的对能源的静态依赖性；β[，2i]则反映该行业能源效率动态变化对行业增长的影响，υ[，it]反映其他因素在t期对i行业能源消费的影响。
由于α[，i]、β[，1i]和β[，2i]均取决于行业特征，而各行业能源消费的特征可能是不同的，所以综列模型(2)具有异质性(heterogeneous)，即模型参数对于不同行业而言可能是不相同的。
三、估计与检验
对模型(2)进行综列协整检验并估计其综列协整向量，首先要求模型中各变量的数据是由综列单位根过程所生成的，所以我们需要首先对综列变量
进行综列单位根检验。
(一)综列单位根检验
所谓综列单位根检验是指将综列变量各横截面序列作为一个整体进行单位根检验，本文应用Im、Persaran和Shin(11) 的
统计量实现综列单位根检验，其思路为：对综列变量(如y[，it])的每个横截面单元i(每个行业)分别进行ADF检验：
对我国工业的12个行业的能源消费(y)、工业总产值x和能源效率z等综列变量分别进行IPS检验。由检验结果(见表1)可知，构成能源消费综列模型的3个变量的综列数据水平值的检验的下尾单侧p值均大于50％，不能拒绝存在综列单位根的原假设；而其一阶差分数据检验的下尾单侧p值均近似为0，高度显著地拒绝原假设。所以，综合水平值和一阶差分数据的检验结论可知，3个变量的综列数据均为I(1)过程所生成。这一结论不仅刻画了我国工业各主要行业经济增长、能源消费和能源使用效率的非平稳特征，也是下述综列协整检验与估计的基础。
注：检验形式设定为：含截距不含趋势项。
(二)完全修正的最小二乘估计(FMOLS)和LM综列协整检验
对模型(2)的综列协整检验就是对综列残差的平稳性检验，即υ[，it]是否为I(0)。Philips(13) 从理论上证明，长期相关的存在会导致OLS估计是有偏的，基于OLS估计的残差所进行的协整检验就缺乏可靠性。Philips和Hansen(14) 提出了完全修正的最小二乘估计(FMOLS)，以实现协整向量估计的一致性。McCoskey和Kao(15) 提出了基于FMOLS估计的残差，并以存在协整关系为原假设的LM检验。因此本文首先对模型(2)进行FMOLS估计，基于FMOLS残差进行LM综列协整检验。LM检验的基本思路为：对所有截面单元i，令
则FMOLS估计量为：
其中：X[，i]=(l[，T]，q[，i])为T×3向量，l[，T]为元素全为1的T×1向量；π=(0，1，1)′；
基于FMOLS残差的LM检验统计量为：
其中：
的一致估计。McCoskey和Kao(16) 证明LM检验统计量有如下渐进分布：
W(r)为标准布朗运动(17)。
由FMOLS的残差
、校正因子
，以及仿真试验得到的
和
计算LM统计量，并依正态分布计算其上尾的p值，以此检验综列协整原假设。如果接受原假设，则FMOLS估计的结果即为综列协整向量的估计结果：(1，β[，i])′=
。
(三)我国能源消费模型的FMOLS估计和综列协整检验及其结果的分析
由变量y[，it]、x[，it]、z[，it]的综列数据对模型(2)进行FMOLS估计，其过程为：
1.对模型(2)进行OLS估计，得到的残差记为
，并定义：
2.对和ε[，it]，利用Barlett核权函数(本文将窗宽的滞后长度设定为5)对其长期方差—协方差矩阵进行非参数调整，得到Γ和Ω的一致估计，进而得到FMOLS估计所需参数
3.对被解释变量进行校正，即y[，it][+]=y[，it]-
ε[，it]。
4.根据(6)对模型(2)进行FMOLS估计，得到：
其中协整向量估计结果
见表2。
表2 综列协整向量的FMOLS估计结果
i 行业 
1 食品和饮料及烟草业2.567(5.560)0.811(11.98)-3.011(-9.607)
2 纺织业3.834(3.603)0.645(3.995)-4.596(-4.190)
3 造纸及纸制品业3.935(11.51)0.717(9.892)-11.71(-6.512)
4 电力蒸汽热水生产供应业2.864(3.979)1.114(10.36)-26.76(-7.269)
5 石油加工业及炼焦业8.802(9.069)0.107(0.745)-31.42(-12.67)
6 化学工业 4.313(14.79)0.817(17.16)-25.13(-11.55)
7 医药工业 1.655(4.680)0.958(13.72)-3.883(-10.07)
8 化学纤维工业 3.295(19.38)0.781(25.79)-9.995(-8.838)
9 非金属矿物制品业 6.032(15.10)0.575(7.990)-23.63(-5.911)
10 黑色金属冶炼加工业4.243(9.330)0.891(13.18)-41.62(-6.707)
11 有色金属冶炼加工业2.761(7.838)1.010(15.48)-26.65(-6.514)
12 机械、电气、电子制造业6.287(15.06)0.286(5.112)-0.755(-3.920)
注：括号内为系数估计量的t检验统计值。
由(8)式可知，LM[+]需要进行标准化以得到弱收敛于标准正态分布的LM检验统计量，而其期望和方差只能通过仿真试验得到。所以我们首先通过仿真试验计算当T=18、解释变量个数为2时的和。这一仿真试验的思路为：基于模型(5)，令θ=0，在均匀分布[0，10]上随机生成α[，i]，由[0，2]上的均匀分布随机生成二元解释变量x[，i]的系数β[，1i]和β[，2i]，由均值为0、方差为1、协方差为0的3维正态分布随机生成u[，it]和ε[，it](二维)，从而模拟生成具有协整关系的3变量系统｛y[，it]，x[，it]｝，其中x[，it]=｛x[，1it]，x[，2it]｝。对仿真数据进行FMOLS估计，基于估计的残差计算LM[+]统计量的值。大量重复此仿真过程，由LM[+]统计量的样本均值和样本方差作为μ[，υ]和σ[，υ][2]在小样本下的估计值(18)。本文由10000次重复的Monte Carlo仿真试验所得到的结果(19) 为：当解释变量个数为2、T=18时，=0.1249，=0.003884。
对变量y[，it]、x[，it]、z[，it]的样本数据基于模型(2)进行FMOLS估计，基于估计残差所得的LM[+]统计值为：LM[+]=0.13932，标准化后的LM检验统计值为：
依其渐进分布——标准正态分布得到的上尾单侧p值为0.2115，故接受变量y[，it]和x[，it]、z[，it]之间存在综列协整关系的原假设。由此我们可以得出结论，模型(9)即为我国工业各行业能源消费的综列协整模型，它刻画了我国工业各行业能源消费的特点及其与行业增长和能源使用效率之间的长期均衡关系。重要的是，这一结果为我国长期的能源战略和以降低能源为取向的产业结构调整提供了参考依据。
在估计的协整向量中，α[，i]反映了行业对能源的静态依赖性，是对该行业能源需求的静态度量。其中石油加工业及炼焦业对能源的静态依赖性最强(=8.802)，其次分别为非金属矿物制品业和机械、电气、电子制造业，医药行业对能源的静态依赖性最低(=1.655)。进一步，能源消费的收入弹性和能源效率系数则是行业能源需求的动态度量。由FMOLS估计的结果可知：1.电力蒸汽热水生产供应业、有色金属冶炼压延加工业的能源消费的收入弹性分别达到1.11和1.01，能源消费需求的增长率超过或约等于工业总产值的实际增长率，说明这两个行业的增长对能源具有高度的依赖性。但同时这两个行业的能源效率系数也最大，能源效率每提高1个单位将分别降低能源消费26.8％和26.7％。2.黑色金属冶炼压延加工业的能源效率系数具有最大的绝对值(41.62)、同时具有较大的收入弹性(0.89)，说明尽管该行业的增长对能源的依赖性较强，但其能源使用效率的提高对降低能源需求的作用也最明显。同样，化学工业也具有相似的特点。3.石油加工业及炼焦业和机械制造业的能源消费具有最小的收入弹性(0.11)，但这是仅就自身能源消耗而言，因为石油加工业及炼焦业是以能源为原材料的，而且其能源使用效率的提高对降低能源需求的作用非常显著(能源效率系数31.42)。机械、电气、电子制造业的发展对能源的依赖性较低(能源消费的收入弹性0.29)，它的能源效率系数绝对值也最小(0.76)，说明能源效率变化对该行业的作用也相对较弱。4.非金属矿物制品业能源消费的收入弹性较低(0.58)，而能源效率系数绝对值较大(23.63)，显然对该行业进行节能改造、提高能源使用效率具有重要的意义。5.医药工业和食品、饮料、烟草制造业能源消费具有较高的收入弹性，分别为0.96和0.81；能源效率系数具有较小的绝对值，分别为3.88和3.01。说明这两个行业的发展对能源的依赖性较高，提高能源使用效率的作用却相对较弱。6.造纸及纸制品业、化学纤维工业、纺织业能源消费的收入弹性和能源效率系数在各行业中处于中等水平，说明这些行业发展对能源有一定的依赖性，而且提高能源使用效率的效应不明显。上述结论所产生的经济学意义为，我国长期的能源战略和结构调整应以对能源收入弹性较高、能源效率提高对减少能源消费的作用相对较弱的行业为重点调整对象，如医药工业、食品饮料烟草业、造纸及纸制品业、化学纤维工业等。同时应将能源静态依赖性较强、能源收入弹性较低、能源效率提高对减少能源消费的作用相对较强的行业作为节能技术改造的重点支持对象，如石油加工业及炼焦业、黑色金属冶炼加工业、非金属矿物制造业等。对能源收入弹性较高、但能源效率提高对减少能源消费的作用相对较强的行业，如电力蒸汽热水生产供应业等也应加强对其节能技术改造的支持，以弱化我国工业各主要行业对能源的依赖性，推动我国产业结构升级。
(四)我国能源消费的短期动态调整
模型(9)揭示了我国工业各行业增长与能源消费和能源使用效率之间的长期均衡关系，度量了我国能源消费的行业特征，为我国长期的能源政策和产业结构调整提供了依据。进一步，我们以综列误差校正模型(PVECM)考察我国能源消费的短期动态调整。
由于综列协整的平稳性，所以PVECM中的变量都是平稳的，故我们以OLS估计如下的PVECM模型(10)，以考察能源消费与行业增长的长期均衡所产生的短期动态调整效应。
其估计结果见表3。其中
为模型(9)FMOLS估计的综列残差，ecm[，i]为短期调整效应(误差校正系数)，它反映上一期对平衡关系的偏离在本期所得到的修正。
表3 PVECM的估计结果
i 行业 
1 食品和饮料及烟草业0.583(4.219)-2.689(-5.740)-0.406(-1.446)
2 纺织业0.769(2.610)-6.110(-3.268)-0.987(-2.037)
3 造纸及纸制品业0.933(3.943)-16.06(-6.111)-0.757(-2.706)
4 电力蒸汽热水生产供应业0.365(0.513)-29.34(-12.36)-0.724(-3.067)
5 石油加工业及炼焦业0.566(2.427)-29.21(-10.21)-0.794(-3.345)
6 化学工业 1.209(9.594)-41.95(-13.92)-1.135(-5.715)
7 医药工业 0.797(3.398)-5.473(-9.451)-0.832(-4.377)
8 化学纤维工业 1.012(6.009)-12.61(-13.06)-1.083(-4.106)
9 非金属矿物制品业 0.845(3.517)-37.56(-4.620)-1.079(-2.194)
10 黑色金属冶炼加工业0.979(4.956)-49.60(-7.140)-0.748(-3.396)
11 有色金属冶炼加工业1.124(1.853)-30.32(-4.343)-0.802(-1.769)
12 机械、电气、电子制造业0.250(2.150)-1.128(-2.956)-0.905(-2.368)
注：括号内为系数估计量的t检验统计值。
从表3的估计结果可以看出，各行业短期调整系数不仅具有正确的符号，并且均在5％的水平上显著(只有食品工业在10％的水平上显著)。根据Granger表述定理，PECM的估计结果印证了上述综列协整关系的存在。另一方面，与反映长期均衡关系的协整向量不同，α[，1i]和α[，2i]反映行业总产值与能源效率短期变化对能源消费的短期影响。估计结果显示，各行业增长的短期变化对能源消费的增长具有显著的正向影响，其中以有色金属冶炼压延加工业、化学工业、化学纤维工业、黑色金属冶炼压延加工业最明显，影响系数分别为1.124、1.209、1.012和0.979；能源使用效率的提高则对能源消费增长具有较显著的抑制作用，其中短期内能源使用效率的提高对黑色金属冶炼压延加工业、化学工业、有色金属冶炼压延加工业等行业具有显著的节能效应，影响系数分别为-49.60、-41.95和-30.32。我国工业能源消费长期均衡关系的短期调整效应显著，如纺织业、化学工业、化纤工业、非金属矿物制品业、机电制造业对长期均衡的偏离在下一期均可得到约100％左右的校正，误差校正系数最低的是食品、饮料、烟草制造业(-0.406)，其均衡偏差在下一期也有约40％调整，其余大部分行业对均衡偏差的调整均在70％—80％之间，从而印证了我国能源消费与行业增长、能源效率之间关系的长期稳定性。进一步，以上基于PVECM的结论所隐含的经济学和政策意义为，短期内，对黑色金属冶炼压延加工业、化学工业、非金属矿物制品业、有色金属冶炼压延加工业等行业进行旨在降低能源消费的技术更新和改造并给予相应的资金和税收支持，能够在短期内显著地减少其能源消费量。所以，本文基于PVECM的结论对于我国制定短期能源政策具有重要的现实意义。
四、结论
本文通过对我国工业主要行业能源需求和行业经济增长等变量进行综列单位根和综列协整检验与估计，揭示了我国工业各主要行业能源消费的基本特征，其结论为：我国工业12个主要行业的能源消费与行业增长、能源使用效率间存在着长期均衡关系，大多数行业对能源具有高消费和强依赖的特点。从静态依赖性看，石油加工业及炼焦业、机械、电气、电子制造业、非金属矿物制品业等行业都具有能源高消费的特点；从动态发展的角度而言，电力蒸汽热水生产供应业、有色金属冶炼压延加工业等行业的发展都对能源具有强依赖的特点；就能源使用效率的效应而言，黑色金属冶炼压延加工业、石油加工业及炼焦业、电力蒸汽热水生产供应业、有色金属冶炼压延加工业等行业能源使用效率的提高对降低能源消耗的效果最为显著。进一步，能源消费的长期均衡具有显著的短期调整效应，如有色金属冶炼压延加工业、化学工业、化学纤维工业等行业的能源需求对短期内行业增长变化的反应最为显著；能源使用效率的提高对黑色金属冶炼压延加工业、化学工业、有色金属冶炼压延加工业等行业迅速降低能源消耗效果最明显。
上述结论的现实意义在于：就我国长期能源政策和产业政策而言，本文的结论对于准确认识各行业能源消费随行业发展的增长趋势、合理规划能源开发和能源供给以及产业结构调整具有显著的现实意义。进一步，本文的结论基本准确地刻画了各行业能源需求的特点。基于此，应对能源静态依赖性较强和收入弹性较高的行业进行适度调整与技术改造，特别应重点支持和鼓励有助于提高能源使用效率的技术创新与更新改造投资，尤其是对那些提高能源使用效率在长期内能显著降低能源消耗并且短期调整效应显著的行业，如黑色金属冶炼压延加工业、石油加工业及炼焦业、电力蒸汽热水生产供应业、有色金属冶炼压延加工业等，以降低我国工业各主要行业对能源的依赖性，推动产业结构升级。
另一方面，基于短期调整效应所产生的经济学和政策意义为，为缓解能源短缺对我国经济增长的影响，在短期内，应对那些能源效率提高在短期内能显著降低能源消费、能源需求收入弹性较小、短期调整效应显著的行业强化节能技术改造，如石油加工业及炼焦业、化学行业、非金属矿物制品业等行业，以期在短期内能产生减少能源消费而增长得以持续的效应。
由于我国工业各主要行业能源消费的统计口径较宽，从这个意义上说，将本文的结论应用于某些更为具体的行业也许不精确，但我们认为，基于现行的统计口径，本文的结论应揭示了我国工业各主要行业能源消费的主要特征。
注释：
①林伯强：《电力短缺、短期措施与长期战略》，《经济研究》2004年第3期。
②《经济参考报》2004年10月12日。
③施发启：《对我国能源消费弹性系数变化及成因的初步分析》，《统计研究》2005年第5期。
④B.S.Cheng,Causality between Energy Consumption and Economic Growth in India:An Application of Co-integration and Error-correction Modeling,Indian Economic Review,34,1999,pp.39—49.Masih( 1996) 、Asafu-Adjaye( 2000) 、McAvinchey和Yannopoulos( 2003) 的研究在Frank J.Atkins和S.M.Tayyebi Jazayeri关于能源的综述文章中有详细的阐述。参见Frank J.Atkins and S.M.Tayyebi Jazayeri,A Literature Review of Demand Studies in World Oil Markets,Discussion Paper,University of Calgary,Alberta,Canada.2004,7,pp.11—23。
⑤Chang Youngho and Jiang Chan,Oil Price Fluctuations and China Economy,Energy Policy,31( 11) ,2003,pp.1151—1165.
⑥蒋金荷：《提高能源效率与经济结构调整的策略分析》，《数量经济技术经济研究》2004年第10期。
⑦林伯强：《电力短缺、短期措施与长期战略》，《经济研究》2004年第3期。
⑧王海鹏、田澎、靳萍：《中国能源消费、经济增长间协整关系和因果关系的实证研究——以电力行业为例》，《生产力研究》2005年第3期。
⑨吴巧生、成金华、王华：《中国工业化进程中的能源消费变动——基于计量模型的实证分析》，《中国工业经济》2005年第4期。
⑩Arqam A-R and L.C.Hunt,Panel Unit Roots and Cointegration:Evidence for OECD Energy Demand.Discussion Paper.6[Th] IAEE European Conference,2004.
(11)K.Im,M.Pesaran and Y.Shin,Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels.Mimeographed,2002,pp.2—11.
(12)K.Im,M.Pesaran and Y.Shin,Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels.Mimeographed,2002.p.18.
(13)P.C.B.Phillps,Understanding Spurious Regressions in Econometrics,Journal of Econometrics,33,1986,pp.311—340.
(14)P.C.B.Phillps and B.E.Hansen,Statistical Inference in Instrumental Variables Regression with I( 1) Processes,Review of Economic Studies,57,1990,pp.99—125.
(15)S.McCoskey and C.Kao,A Residual-based Test of the Null Cointegration in Panel Data.Econometric Review,17,1998,pp.57—84.
(16)S.McCoskey and C.Kao,A Residual-based Test of the Null Cointegration in Panel Data.Econometric Review,17,1998,pp.57—84.
(17)由其表述式不难看出，期望μ[，υ]和方差σ[，υ][2]的估计值只能通过仿真试验得到，这是实现综列协整检验的关键和特有的困难。
(18)S.McCoskey and C.Kao,A Residual-based Test of the Null Cointegration in Panel Data.Econometric Review,17,1998,pp.80—81.
(19)本文的这一仿真和所有的估计和检验均在MATLAB上通过编程而实现。
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