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user: 4. 面板数据检验 影响一国碳排放量的因素不仅仅有进口贸易的技术溢出，还存在一些其他重要变量，如经济规模、结构等。因此，为避免直接采用OSL或传统面板估计方法对模型进行估计产生因遗漏重要变量导致模型伪回归问题，以及将所有重要变量都加上可能产生多重共线性问题。故本文采用近几年较成熟的基于面板数据的单位根检验和协整检验对模型进行检验。 4.1. 面板单位根检验 为了提高实证结果的可靠性以及检验数据的稳健性，本文对数据的平稳性首先进行检验，本文采用常用的LLC、IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher四种面板单位根检验方法对 L n C P i t 、 L n Y i t 、 L n S i t 、 L n R D i t 、 L n Z B i t 和 L n Z J i t 进行检验。根据表2中检验结果表明，六组变量是非平稳的，而这六组变量的一阶差分值 Δ L n C P i t 、 Δ L n Y i t 、 Δ L n S i t 、 Δ L n R D i t 、 Δ L n Z B i t 、 Δ L n Z J i t 均拒绝原假设，因此可以认为六组变量的一阶差分值均是平稳的，为一阶单整序列。 Table 2 Panel data unit root inspectio 变量 LLC IPS ADF-Fisher PP-Fisher LnCP it ∆LnCP it 1.14599 (0.8741) −13.2237 (0.0000) 4.78212 (1.0000) −9.06873 (0.0000) 12.8283 (0.9999) 139.022 (0.0000) 4.33990 (1.0000) 178.612 (0.0000) LnY it ∆LnY it 2.96120 (0.9985) −6.78361 (0.0000) 3.72317 (0.9999) −5.10975 (0.0000) 10.7676 (0.9998) 77.8479 (0.0000) 17.0233 (0.9860) 96.8551 (0.0000) LnS it ∆LnS it −2.99321 (0.0523) −11.8313 (0.0000) 0.06037 (0.5241) −10.7856 (0.0000) 31.8713 (0.4731) 150.668 (0.0000) 40.6820 (0.1396) 196.793 (0.0000) LnRD it ∆LnRD it 0.47922 (0.6841) −12.3084 (0.0000) 0.30440 (0.6196) −14.4917 (0.0000) 59.7382 (0.0021) 169.354 (0.0000) 129.154 (0.0000) 234.019 (0.0000) LnZB it ∆LnZB it 12.9882 (1.0000) 11.6103 (0.0000) 10.4533 (1.0000) 3.80869 (0.0000) 23.8764 (0.8489) 49.0383 (0.0000) 26.1624 (0.7564) 95.0624 (0.0000) LnZJ it ∆LnZJ it 13.5322 (1.0000) 4.43154 (0.0000) 9.25967 (1.0000) 0.20584 (0.0000) 12.7110 (0.9991) 64.6375 (0.0000) 13.5211 (0.9983) 63.0114 (0.0000) 表2. 面板数据单位根检验 注：括号内为P值。 4.2. 面板协整检验 由上述面板单位根检验结果可知，六组变量符合面板协整检验的要求，因此本文采用Pedroni [ 12 ] 统计量和Kao [ 13 ] 的⽅法进行面板协整检验，结果如表3所示。 协整检验中Panel ADF和Group ADF两个统计量检验时间跨度较短的样本数据更可靠 [ 9 ]。所以本文的协整检验结果主要参考这两个统计量，根据表3的面板协整检验结果中Panel ADF和Group ADF这两个统计量对应的P值都⼩于0.01，因此这表明六组变量之间存在着协整关系。 Table 3 Panel data co integration tes 检验方法 统计量 Pedroni Panelv Panel rho Panel PP Panel ADF Group rho Group pp Group ADF −2.035554 1.618378 −12.58363 * −8.218047 * −3.685401 −15.54886 * −7.55099 * Kao ADF −9.417795 * 表3. 面板数据协整检验 注：*表示在1%的水平上盈著，**表示在5%的水平上显著。 基于上文协整检验结果的分析，可以表明六组变量之间存在着长期协整关系，因此可以利用Hausman检验得到的F统计量和Hausman检验值来判断建立何种模型，检验结果见表4。 Table 4 Hausman test result Hausman检验值 P值 检验统计值 56.71 0.0000 表4. Hausman检验结果 由上述统计量可知，选择固定效应模型进行估计。同时考虑到一国的规模效应、结构效应与进口贸易技术溢出效应的对碳排放量可能存在交叉影响，本文将进口贸易技术溢出与人均GDP、第二产业占比的交互项进行建模，其模型的估计结果见下表5。 Table 5 Analysis of factors affecting carbon emissio 变量 模型一 模型二 模型三 LnY it 0.2271455 (0.51) 0.4558077 (2.69) * 0.4494149 (0.94) LnS it 0.311105 (0.63) 0.2193644 (1.18) −0.3818736 (−0.48) LnRD it −1.433556 (−6.57) * −0.7039356 (−8.50) * −1.491243 (−6.69) * LnZB it −0.1252948 (−0.39) −0.565992 (−4.29) * 0.3277112 (0.30) LnZJ it 0.3923018 (1.25) −0.808406 (−1.71) *** −0.2163949 (−0.21) LnZJ it * LnY it −0.0594397 (−8.13) * LnZB it * LnY it −0.0448959 (−44.27) * LnZJ it * LnS it −0.1420835 (0.645) LnZJ it * LnS it 0.1883498 (0.63) Adjusted R 2 0.3130 0.9107 0.3167 F-statistic 27.24 432.72 19.66 表5. 碳排放影响因素分析 注：括号内为t值*表示在1%的水平上盈著，**表示在5%的水平上显著。 从回归的结果看，仅有模型二的R 2 值更接近于1，效果更为显著，说明模型二的各变量能够更好的解释碳排放量的变化，故本文接下来选择模型二进行分析。 4.3. 长期均衡分析 1. 新能源中间品和资本品的技术进口贸易均有利于碳减排。 从参数的估计结果可以发现，进口贸易技术溢出存量的回归系数为负，通过进口贸易渠道技术溢出对东道国的碳排放具有一定的抑制效应。新能源产业中间品和资本品的进口贸易技术溢出存量每变动1%，东道国碳排放量相应地就减少0.5659%和0.808%，其中中间品的对碳减排作用更大。由此可知，在新能源产业的进口贸易过程中获得的先进的资本品和中间产品有助于提高东道国生产活动的技术含量，从而减少了碳排放。 2. 进口国国内研发投入也成为碳减排重要手段。 根据上表，我们发现LnRD it 的系数为负，由此我们可以认为，随着进口国国内研发投入的增加，没有加剧国内碳排放量，反而对碳减排存在积极作用。因此，表明研发投入在碳减排中同样发挥着重要的作用。 3. 进口贸易技术溢出抑制经济规模扩大带来的碳排放增加。 随着国内研发投入的增加和新能源进口贸易的技术溢出，导致国内规模效应的扩大的同时，在一定程度上抑制碳排放，同时我们发现交差项LnZJ it *LnY it 、LnZB it *LnY it 系数为负，表明进口贸易技术溢出减少经济规模扩大带来的碳排放增加量，虽然进口贸易技术溢出会一定程度上加剧了规模经济扩大，导致碳排放量增加，同时却降低了碳排放量的增长速度。