基于技术进步的中国能源消费反弹效应_使用省际面板数据的实证检验

2023-05-16 来源：客趣旅游网

第30卷第9期2008年9月

文章编号:1007-7588(2008)09-1300-07

资　源　科　学RESOURCESSCIENCEVol.30,No.9September,2008

基于技术进步的中国能源消费反弹效应

———使用省际面板数据的实证检验

刘源远,刘凤朝

(大连理工大学经济系,大连　116024)

　　摘　要:反弹效应是能源经济学研究的重要课题,由技术进步引起的能源消费反弹效应的大小直接关系到能源政策的实施效果。在新古典三要素生产函数的框架内,采用中国1985年～2005年28个省份的面板数据,检验了非平稳面板数据的单位根和协整关系,运用索洛余数方法计算了考察期间中国不同地区的技术进步贡献率,进而依据测算的全要素生产率来估计由技术进步引起的能源消费减量、增量和反弹效应。结果表明:①中国能源消费的反弹效应存在下降趋势,说明提升能源利用的技术水平已成为能源有效利用和节约的重要手段;②1986年～

2005年中国总体的平均反弹效应为53168%,说明不能仅将技术进步作为提高能源效率的唯一手段来解决能源约

束问题,适当的能源政府管制手段是有必要的;③西部地区的反弹效应最大,其次是中部,最小的是东部,而技术进步带来的能源消费减量效应则相反,因此要彻底解决能源约束问题,需要关注和重视中国区域经济和技术进步的均衡协调发展问题。

　　关键词:技术进步;能源消费;反弹效应;非平稳面板数据;中国

1　引言

2006年中国的能源消费总量是169718百万吨2　文献回顾Khazzoom(1980)首次指出能源效率提高不一定

[1]

油当量(BP2007),居世界第二。中国经济的高速会导致能源需求下降,能源效率提高可能会导致能源服务的增加,从而使能源消费的实际减少与单位能源服务所消耗能源的减少并不是同比例变化。

Brookes(1978,2000)认为能源效率提高会导致经济增长,经济增长反过来使能源消费增加

[6]

[5]

增长伴随的能源约束压力越来越大,中国政府将单位GDP能耗降低20%列为“十一五”规划的八大约束性指标之一。发达国家的发展实践证明,技术进步是节约能源的重要手段之一,各国政府纷纷将节能技术开发、技术标准制定等提高能源效率的措施加入能源政策中,以此降低能源消费,从而实现温室气体减排的目标。由于经济运行的周期性和大众消费模式的变迁,能源效率的改善呈现波动上升的态势。近年来,有关能源消费反弹效应的研究成为学术界关注的话题

[2]

,这就是著

名的Khazzoom2Brookes假说,即当真实的能源价格不变时,技术进步引起的能源效率提升会增加而不是减少能源消费。Khazzoom和Brookes研究的问题是能源经济学中的重要议题之一———反弹效应

(reboundeffect),即技术进步引起能源效率提升,但技术进步带来的收益会引起经济体中个体的行为反应,使得技术进步产生的潜在能源节约并不能全部兑现

[7]

,有学者认为,能源政策是否会满

足既定的目标最终取决于反弹效应(Grubb,1990;

[3]

Brookes,1992)。RunarBr󰂣nnlundetc.(2007)讨论了外生的技术进步对能源消费和碳排放的影响,并证实了反弹效应的存在

[4]

。

。技术进步能否通过提高能

在Khazzoom之后许多学者对反弹效应的经济

机制进行了广泛讨论。Greening(2000)将反弹效应的经济机制分为四大类:直接效应(directeffects),反映为替代效应和收入效应两方面;二次效应(secondaryeffects);广泛经济效应或市场出清效应(economy2wideeffectsormarket2clearingpriceand

源效率来降低能源消费,这关系到能源政策的效力问题,因此研究技术进步如何影响能源消费有助于为我国经济社会可持续发展道路探索提供理论依据,可对制定和实施中国能源政策提供科学思路。

收稿日期:2008-03-27;修订日期:2008-05-19

作者简介:刘源远,女,河南安阳人,硕士生,研究方向为能源与环境经济学。E2mail:liuyy85@1631com通讯作者:刘凤朝,E2mail:pandarxf@1631com

第30卷第9期刘源远等:基于技术进步的中国能源消费反弹效应1301

quantityadjustments)以及转换效应(transformationaleffects)。这四种效应都是基于一个假设:存在一种

完善的市场机制尤其是能源市场机制。Saunders(1992,2000)指出Khazzoom研究的是单个能源服务的情形,忽略了多种能源服务之间替代的可能性。他根据新古典经济增长理论中的C2D和CES生产函数,来验证多种能源服务存在时的Khazzoom2Brookes假说,发现当能源容易替代其它生产要素时,反弹效应会提高。Saunders还认为能源效率的获得不仅减少能源的有效成本,更多的是加快了经济增长速度,其它要素(资本和劳动)的效率增加也

[9,10]

会增加能源消费。

反弹效应在能源经济中有许多理论上的研究,但是分析和估计反弹效应实际大小的文献较少,经验研究中学者们识别出弱反弹效应(意味着能源效率措施并不和预期的一样有效)、强反弹效应(许多预期的能源节约并没有实现)和回火效应(表示技术效率等措施导致能源消费的增加)。经验分析多集中于居民或其它行业部门的研究,如交通等。Greening,etal.(2000)对大量实证结果进行归纳后发现:反弹效应程度随实证分析所采用方法和数据的不同而变化,在消费部门(主要是生活耗能和交通运输耗能),其跨度从0%～50%不等。Binswanger(2001)通过服务的需求价格弹性推断出反弹效应小[11]

于25%,Bentzen(2004)采用时间序列数据估计了美国制造业部门的反弹效应为24%。国内学者对能源环境方面的反弹效应研究较少。王青等(2006)对中国1990年～2002年环境压力的反弹效

[13]

应做了研究。周勇等(2007)首次采用中国1978年～2004年的宏观时间序列数据实证检验了中国能源消费的反弹效应,发现中国宏观经济层面上的

[14]

反弹效应在30%～80%波动。时间序列数据不能充分考虑地区之间差异,具有多重共线性等缺点,并且因数据不平稳而存在伪回归问题,而面板数据模型的单位根和协整检验在一定程度上可弥补上述缺点,并成为计量经济学界研究的热点。本文采用中国的省际面板数据分析中国技术进步对能源消费的反弹效应。

[12]

[8]

国,不同区域的能源价格难以获得,并且中国能源价格经历了计划、双轨和市场等不同的阶段,现有的能源价格体系并不能够反映市场现实。由于中国能源价格的非市场性以及数据的不易获得,因此本文采用新古典经济增长理论,按照索洛余数的方法计算技术进步贡献率,进而估算由技术进步引起的能源消费的反弹效应。

学者通常用全要素生产率代表广义的技术进步。按照索洛余数的思想,技术进步贡献率可以通过估计生产函数的全要素生产率获得。本文使用C2D生产函数来估计地区技术进步贡献率,考虑如

下三要素的新古典生产函数模型　　Yit=Aitf(Kit,Lit,Eit)

(1)

式中:Yit是地区i时间t的实际GDP;Kit是地区i时间t的资本存量;Lit是地区i时间t的劳动投入;Eit是地区i时间t的能源投入;Ait表示希克斯中性的技术进步,设定Ait=Aie,则地区生产函数为:　　Yit=AieKitLitEiteit

rtαβγε

(2)

两边取对数得lnYit=lnAi+rt+αlnKit+βlnLit+γlnEit+εit

(3)

β和γ分别表示为资本、　　面板模型中参数α、劳动和能源的产出弹性,索洛将经济增长归因于资本积累、劳动力增加和技术进步,在考虑能源投入的三要素生产函数中,设gY、gK、gL和gE分别表示产出、资本、劳动和能源的增长率,根据索洛的思想,则:

(4)　　gY=αgK+βgL+γgE+gA式中:gA为索洛余数,代表广义技术进步,由于技术进步的测算是学术界的难题,根据索洛余数简单估

计出技术进步贡献率

αγgEgAgKβgL(5)　　σ==1---gY

　　技术进步促进能源效率的提高会减少获取同等

能源服务(产出)所需要的能源投入,但是由技术进步引起的能源效率提高往往会伴随着经济增长,因此反弹效应(reboundeffect)会抵消部分由技术进步引起的潜在能源消费减少。

设t-1年的能源强度(能源效率的倒数)为

EIt-1=Et-1ΠYt-1,技术进步使得能源效率提高,则t

3　反弹效应估算方法

前面分析表明,国外的经验分析对反弹效应的估计多数不是直接观察到的,而是通过能源服务的需求价格弹性推断的,因此所估算的反弹效应是市场对技术进步引起的能源效率提升的反应。在中

年的能源强度变为EIt　　Mt=Yt(EIt-1-EIt)

(6)

1302资　源　科　学第30卷第9期

　　根据σ可以计算出因技术进步带来的经济产

出,以及由此增加的能源消费

(7)　　Nt=σt(Yt-Yt-1)EIt　　因此,t年技术进步的反弹效应

σNtYt-1)EItt(Yt-　　REt==MtYt(EIt-1-EIt)

(8)

论了由于技术进步引起的能源消费的反弹效应。

412　面板单位根检验

由于宏观数据的非平稳性,有必要在估计面板数据模型之前对面板数据进行单位根和协整检验。面板数据与普通单序列的单位根检验不完全相同,主要在于面板数据可分为同质面板假设检验和异质面板检验。由于中国各个地区经济发展不平衡,相应的投入要素禀赋也不相同,导致不同地区的生产方式也不尽相同,因此认为生产函数中各变量的面板数据属于异质面板单位根过程(individualunitrootprocess),本文采用IPS(Im,PesaranandShin,2003)检验方法,原假设是存在单位根,即满足原假设的面板数据是非平稳的。变量lnY,lnK,lnL,lnE以及其一阶差分的检验结果见表1。

表1　面板单位根检验结果Table1　TestresultsofunitrootforpaneldatalnY

lnK

lnLlnE

d(lnY)

d(lnK)

d(lnL)

d(lnE)

　　反弹效应的大小可以反映技术进步带来的能源

效率的提升到底会增加还是减少能源消费,这会影响能源政策的效果。高的反弹效应意味着技术政策需要用高的能源价格来加强,否则技术上可实现的能源节约事实上不会实现。

4　面板数据实证分析及结果

411　数据来源与处理

在三要素新古典生产函数的框架下,采用面板数据模型来估算技术进步对能源消费反弹效应的影响。考虑到统计数据的一致性和可获性,将重庆市并入四川省计算,西藏、海南以及台湾、香港和澳门不包括在研究范围之内。需要使用的数据包括中国1985年～2005年28个省市区的经济产出、资本存W统计量121184131917-115913121906-61747333-31135333-71079333-41614333

伴随概率1100011000010561100001000010000100001000

量、劳动力投入和能源投入等,经济产出用各个地区的GDP表示,劳动力投入用各个地区的就业人口数来衡量,能源投入用各个地区的能源消费量表示。这3个变量的原始数据来源于《新中国五十五年统计资料汇编》与《中国统计年鉴》,其中实际产出以1952年为基年的不变价格表示,1985年～1990年缺失的能源消费数据在中国科学院地理科学与资源研

究所的自然资源数据库中获得,2000年～2005年的缺失数据在相应年份的《中国能源统计年鉴》中查找,1990年～1994年天津和湖南以及1991～1992年的能源消费数据采用三样条插值法得到。中国没有公布资本存量的统计数据,资本存量的估算也是经济学研究的重点问题,贺菊煌(1992),张军(2004)等

[15,16]

在此方面做出了重要贡献,引用张军估算的以1952年为基年的中国各个省市1985年～2005的资本存量数据。目前国内对生产函数的估计多是基于时间序列或截面数据进行的,用面板数据,尤其是从非平稳面板数据角度进行估计的尚不多见,王贵鹏(2007)采用中国省际的面板数据估计了中国的生产

[17]

函数,但是他只考虑了劳动和资本两个投入要素,本文加入能源这一重要的生产要素,在估计生产函数计算全要素生产率(广义技术进步)的基础上讨

1)http:ΠΠwww.naturalresources.csdb.cnΠindex.asp.

)代表一阶差分;②333,33,3分别是在1%,5%和　　注:①d(　10%的显著水平上拒绝原假设;③伴随概率指接受原假设的概率。

从表1可以看出,除了变量lnL的IPS检验在

10%的显著水平上拒绝原假设外,其他变量在1%的显著水平上是非平稳序列。但是lnL在5%和1%的显著水平上不能拒绝有单位根的原假设,并且IPS检验表明所有变量的一阶差分是平稳的,因此可以认为,在1%的显著水平上,4个变量lnY,lnK,lnL,lnE均满足一阶单整性。413　面板模型协整检验

如果面板数据存在协整关系,则可以估计模型的长期均衡关系。Pedroni(1999)提出了两类基于残差的检验,即组内检验(Panelv,Panelrho,PanelPP和PanelADF)和组间检验(Grouprho,GroupPP和GroupADF),并在动态多元面板回归条件下给出了7种基于残差的面板协整检验,原假设是没有协整关系,允许异质面板的存在。采用Pedrnoi(1999)的方法检验变量间的协整关系,根据Pedroni的计算,统计量经过均值和标准差调整后渐进服从标准正态分布,因此可得到相关临界值,如果统计检验值小于临界值-1128,则在10%显著性水平下拒绝不存在协整关系的原假设,检验结果见表2。

第30卷第9期刘源远等:基于技术进步的中国能源消费反弹效应

表3　生产函数的固定效应模型估计

1303

表2　Pedroni面板协整检验结果

Table2　TestresultofPedronipanelco2integration

Table3　Estimateoffixedeffectmodelforproductionfunction

方法

Panelv(组内)Panelrho(组内)PanelPP(组内)PanelADF(组内)Grouprho(组间)GroupPP(组间)GroupADF(组间)

统计量

-11970-51794-151955-51372-41006-191227-31754

变量

系数估计值

1118533013843301141330108533010493301996

t统计量

3175221243140415727138

lnklnllne

调整R2

　　注:C为各地区固定效应参数值的平均值,由于篇幅限制各省的固定效应没有列出;33表示显著水平为5%。

　　由以上检验结果可知,7种检验均表明4变量

间存在协整关系。所以经济产出、资本存量、劳动投入和能源投入之间存在长期的稳定关系,即它们的面板估计不存在伪回归问题。414　计算结果

在验证了式(3)的生产函数中的变量存在协整关系后,采用固定效应模型进行面板估计,并采用截面加权的广义最小二乘回归来处理异方差问题,回归结果见表3。　　根据表3估计出的结果和公式4、公式5,可以计算出各地区索洛余数及技术进步贡献率。按照东中西部三大地区的划分,东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东等10个省(市);中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8个省;西部地区包括四川(包括重庆)、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古等11个省(区)。全国及东中西三大地区各年的技术进步贡献率的计算结果见表4。　　能源效率的提高会减少获取同等能源服务(产出)所需要的能源投入,但由技术进步引起的能源效率的提高往往会伴随着能源需求的增加,因此会抵消部分由技术进步引起的潜在能源消费减少,即所谓的反弹效应。根据公式6～公式8计算出各地区技术进步带来的潜在能源节约量和引起经济增长而增加的能源消费量,以及反弹效应,结果见表5。　　表5中2003年～2005年全国范围内以及1989年、1999年西部地区的能源减量为负,这是因为广义技术进步是采用索洛余数计算的全要素生产率衡量的,在这些年份广义的技术进步并没有起到节约能源的作用,这与周勇(2007)用全国宏观总量数据计算结果是一致的,他指出技术进步包括“硬”技术　　

表4　1986年～2005年技术进步贡献率

Table4　Technologicalprogresscontributionrateduring1986～2005

(%)

年份

19861987198819891990199119921993199419951996199719981999200020012002200320042005

全国

3716039147401683814238182401414213641167401773919240142401133915138151391533914639138391173912538188

东部

3616438196401053711637188401874218642111401593914639159401053915539157391693918840100391923915239121

中部

3710839130391733816738157391604218641181401703919841119401743915638142391613913439110391353913738132

西部

3819940111421083914939195401584114741112411004013340163391713914337151391313911538198381283818939101

进步(也称狭义技术进步)和“软”技术进步“硬”,技

术进步对提高能源效率毋庸置疑,而“软”技术进步因为涉及到产业结构调整,以及工业化过程中必须面对的重化工业阶段,有可能在某些年份表现为提高了能源强度。

1304资　源　科　学

表5　技术进步引起的减量、增量以及反弹效应

Table5　Reduction,increaseandreboundeffectcausedbytechnologicalprogress

第30卷第9期

年份

19861987198819891990199119921993199419951996199719981999200020012002200320042005

减量(万吨标准煤)

全国

16201412220162383314412391822213103356418788701419037109590415155811181105610911182104117051273926176736513453351705051105

增量(万吨标准煤)

西部

500191225186997141-16910227819276512811431511325192102110532315512741105541961955182

反弹(%)

西部

3681555301367511343441404901545931487821119041679351838801609171378761898081211155157101414611661511352130178516227151152735103

东部

78310512601442048120376184991132194114749581714244164335015640001775412101595710061401284346198273610624141872580196中部

33614573413278718310321009421788581122768118346615315321901256186436919946701093609117

全国

1836130319110436141761394160175617930581695268174588417656341395310128530415449811914340187419617447271345031169599211775771691014416412268133

东部

88914816191341842147566135738199175214228761833260102299313127041392493189245214922121242136195240618924721862967196380811947471956922129

中部

578127104113310201944831855271267121791609180172010617051251725129189312816521531320142904122130519913921311671190198318826811542611102

全国

113132143170941301121487913885180591406511295143951154719844155371081061886411894130118163-174177-151134-58101

东部

113159128147891961501297415590126581027618089134671604610841117361034911687197102140114199-280188-184192-45141

中部

171187141181129159

西部

7315823418275133

46188-2031765519383106581154916211112413712743132351393615831104451356712089188

175187771556814068123911652721177210015810141132-3416757199137143221171

2912171-3332192287918420721021860117

1749144848181609193

-4335188-1355180-1283122-1696187-6703133-2567154-2576114-1559166-21148196-15243120-3788127-2117149

1986～2005(%)

53168451275013358196

-154160-105123-104109-174109-68192-129116

平均反弹效应

全国东部中部西部

1986～1989(%)

11519512015812215429151

1986～1999(%)

84133791388018483161

1990～1999(%)

71168621906411699105

1990～2005(%)

38111261453212862145

　　注:全国数据是根据28个地区的数据计算的,个别年份可能与用全国总量数据计算不一致。

　　从技术进步引起的能源减量的地区比较可以看出,1990年以后,技术进步给东部地区带来的能源节约最大,其次是中部,最小的是西部。增量也有类似的规律,这与不同地区的区域经济总量和技术进步大小相关,可见区域经济发展的不平衡会影响技术进步对能源节约的作用。减量和增量反映的是能源消费绝对量的变化,反弹效应则反映了技术进步对能源节约的相对贡献程度,反弹效应估计结果表明:从全国总体上看,1986年～2005年中国总体的平均反弹效应为53168%。但是部分年份如1986年、1987年、1989年、1999年和2002年的反弹效应

大于100%,即技术进步非但没有引起实际能源消

费的降低而且使能源消费增加,其余年份反弹效应均小于100%。无论是从全国整体,还是东中西各个地区的角度,从历年反弹效应的变化看不出稳定的规律,但从平均反弹效应的结果可以看出:全国总体的反弹效应变化趋势是下降的。

5　结论

在新古典三要素生产函数的框架下,采用1985年～2005年的非平稳省际面板数据,按照索洛余值的方法计算C-D生产函数中技术进步贡献率,进而估算了考察期间中国不同地区由技术进步引起的

第30卷第9期刘源远等:基于技术进步的中国能源消费反弹效应1305

能源消费的反弹效应。实证结果表明:

(1)中国能源消费的反弹效应存在下降趋势。可见技术进步虽然存在能源消费的反弹效应,但因规模效应而引起的能源消费增加的作用在减弱,技术进步使得高效节能技术的推广应用以及用新的可再生能源替代可耗竭能源成为可能,这说明在中国提升能源利用的技术水平将逐渐成为能源有效利用和节约的重要手段。目前,节能关键技术开发和成熟技术的推广应用是提高能源效率和节约能源的两条基本路径。

(2)1986年～2005年中国总体的平均反弹效应为53168%。这说明技术进步在中国促进经济增长的同时还在节约能源方面也发挥了一定作用,但是单纯提升能源效率的能源政策并没有像预期的那样有效。因此,不能仅将技术进步作为提高能源效率的唯一手段来实现节能或解决能源约束问题,配合适当的能源政府管制手段是必要的。由于市场失灵的存在,可以依靠增加能源税或者相关政策措施,规范能源价格,从而影响能源的需求。

(3)西部地区的反弹效应最大,其次是中部,最小的是东部,而技术进步带来的能源消费的减量效应则相反,即东部地区从技术进步中获取的收益最多。区域经济总量和技术进步的大小影响着特定地区从技术进步中获取的节能实效,所以要使不同区域的经济增长和能源消耗之间的矛盾得到缓解,促进中国区域经济和技术进步的均衡协调发展的对策设计就显得尤为迫切。

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1306资　源　科　学第30卷第9期

ReboundEffectofEnergyConsumptionduetoTechnologicalProgress:

EmpiricalAnalysisbasedonProvincialPanelDatainChina

LIUYuan2yuan,LIUFeng2chao

(DepartmentofEconomics,DalianUniversityofTechnology,Dalian116024,China)

Abstract:Thereboundeffectisanimportanttopicinenergyeconomics,andthesizeofthereboundeffectofenergyconsumptionshiftsduetotechnologyprogressdirectlyaffectstheeffectivenessofenergypolicies.

ThereboundeffectislinkedtotheKhazzoom2BrookesHypothesis,anditreferstothewaythattechnologicalprogresscanimproveenergyefficiency,evenasthebenefitsfromtechnologicalprogressinducecertaineconomicbehaviorsinindividualswhichcounteractthepotentialenergysavingscausedbythetechnologicalprogress.Therefore,gainsinenergyefficiencywillreducetheenergyinputforproductionofoneunitofenergyserviceoreconomicoutput,butenergydemandalwaysincreasesalongwithenergyefficiencyimprovements,offsettingaportionoftheenergyreductionandcausingareboundeffect.Wepresentaframeworkincorporatingthreeinputfactorsofneoclassicalproductfunctions.Nonstationaryprovincialpaneldatafrom1985～2005areutilizedtotesttheunitrootandco2integrationrelationshipinChina,andtechnologicalprogresscontributionratesindifferentregionsofChinaduringthestudyperiodaredeterminedusingtheSolowremainderapproach.Thereboundeffectsoftechnologicalprogressonregionalenergyconsumptionaredeterminedaccordingtoestimatedtotalfactorproductivity.

Theexperimentalresultsshowthatthesizeofreboundeffectisdeclining,althoughitfluctuatesduringtheresearchperiodforthewholecountryandparticularregions,indicatingthatimprovingthetechnologicallevelofenergyconsumptionisgraduallybecominganimportanttooltoeffectivelyutilizeandreserveenergy.TheaveragereboundeffectsizeinChinaduring1986～2005is53.68%fromthemacroperspective,whichshowsthattechnologicalprogressisnotonlyimprovingeconomicgrowth,butalsofacilitatingthereductionofenergyconsumption.Therefore,asoleemphasisonadvancedtechnologytoimproveenergyutilizationefficiencycannothelptoachievethegoalofreducingenergyconsumptionorthoroughlysolvetheproblemofenergyconstraints,anditisnecessarytoenforceappropriategovernmentalregulationsintheenergyfield.Duetomarketfailures,energypricesshouldberegulatedbycollectingenergytaxorthroughotherrelevantpoliciestoinfluenceenergydemand.Theaveragereboundeffectofenergyconsumptionduetotechnologicalprogressis53.68%,45.27%,50.33%and58.96%forthewholecountry,theeasternregion,thecentralregionandthewesternregionrespectivelyduring1986～2005.Sothereboundeffectislargestinthewestandsmallestintheeast,andtheruleofreductioneffectisincontrasttothereboundeffect,whichindicatesthattheeasternregionshavegainedthemostfromtechnologicalprogressinrespecttoenergyconsumption.Inordertothoroughlysolvetheproblemofenergyconstraint,attentionmustbefocusedonthequestionofbalancedandcoordinateddevelopmentbetweenregionaleconomiesandtechnologicalprogressindifferentareas.

Keywords:Technologicalprogress;Energyconsumption;Reboundeffect;Nonstationarypaneldata

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基于技术进步的中国能源消费反弹效应_使用省际面板数据的实证检验