在多國比較中分析世界石油價(jià)格變化對(duì)中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

1、第2組 宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與發(fā)展（4234字）在多國比較中分析世界石油價(jià)格變化對(duì)中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響吳麗麗姓名吳麗麗性別女出生年月1975 9學(xué)位博士職務(wù)無職稱無工作單位山西財(cái)經(jīng)大學(xué)在多國比較中分析世界石油價(jià)格變化對(duì)中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響吳麗麗摘要：本文分別運(yùn)用panel data和sur分析了世界石油價(jià)格變動(dòng)對(duì)美國、中國、日本、法國、德國和英國gdp增長(zhǎng)率的影響，在國際比較中把握石油價(jià)格變動(dòng)對(duì)中國的影響程度。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國和美國是受影響程度最大的兩個(gè)國家。在對(duì)研究結(jié)果的解釋中，我們發(fā)現(xiàn)日本、法國等國家的能源戰(zhàn)略和政策值得中國借鑒，中國應(yīng)加強(qiáng)對(duì)這些國家能源問題的研究。關(guān)鍵詞：石油價(jià)格 gdp panel

2、 data自2004年以來世界石油價(jià)格不斷上漲，石油價(jià)格成為全世界關(guān)注的熱點(diǎn)。本文在此關(guān)注兩個(gè)問題：一是世界石油價(jià)格是否中國經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？二是對(duì)中國的影響程度與其他國家相比較有哪些差別？以下分別用面板數(shù)據(jù)和系統(tǒng)分析方法進(jìn)行研究。一、panel data 分析（一）數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)期間是1978-2004年，世界石油價(jià)格數(shù)據(jù)最好選擇美國wti或者英國brent原油現(xiàn)貨價(jià)格，但是這些數(shù)據(jù)起始時(shí)間為1989年，可用年度數(shù)據(jù)太少，考慮到美國是一個(gè)發(fā)達(dá)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國家，以及數(shù)據(jù)的可獲得性，我們選擇美國的wpu0561的ppi價(jià)格指數(shù)計(jì)算石油價(jià)格年平均增長(zhǎng)率 mork, knut anton, olsen, ols

3、tein, macroeconomic responses to oil price increases and decreases in seven oecd countries. energy journal; 1994, vol. 15 issue 4, p19, 17p, 2 charts，用字母o表示世界石油價(jià)格相對(duì)上年的增減變化，d（o）是o的差分，表示當(dāng)年的石油價(jià)格上漲幅度與上年上漲幅度之差，可以將其定義為石油價(jià)格上漲對(duì)期望的偏離（以下簡(jiǎn)稱偏離）；各國gdp增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)來源于中宏數(shù)據(jù)網(wǎng)，用g表示，本文研究的國家包括美國、中國、日本、德國、法國、英國六個(gè)國家。表1 gdp和石油價(jià)格變

4、動(dòng)描述性統(tǒng)計(jì)表gusagjapaggermgfrancgukgchinod(o) mean0.03 0.03 0.02 0.02 0.02 0.10 0.68 0.03 median0.03 0.03 0.02 0.02 0.03 0.09 0.62 -0.01 maximum0.07 0.07 0.06 0.04 0.05 0.15 1.10 0.35 minimum-0.02 -0.01 -0.01 -0.01 -0.02 0.04 0.36 -0.38 std. dev.0.02 0.02 0.02 0.01 0.02 0.03 0.21 0.17 skewness-0.74 0.12

5、0.34 -0.30 -1.06 -0.05 0.57 -0.01 kurtosis4.30 2.38 2.81 3.72 3.52 2.71 2.26 2.96 jb4.20 0.48 0.55 0.95 5.16 0.10 1.99 0.00 pro.0.12 0.79 0.76 0.62 0.08 0.95 0.37 1.00 （二）panel data特點(diǎn)面板數(shù)據(jù)（panel data）也稱時(shí)間序列截面數(shù)據(jù)（time series and cross section data）或混合數(shù)據(jù)（pool data）。利用面板數(shù)據(jù)建立模型的好處主要是：（1）由于觀測(cè)值的增多，可以增加估計(jì)量的抽

6、樣精度。（2）對(duì)于固定效應(yīng)回歸模型能得到參數(shù)的一致估計(jì)量，甚至有效估計(jì)量。（3）面板數(shù)據(jù)建模比單截面數(shù)據(jù)建?？梢垣@得更多的動(dòng)態(tài)信息。本文建立個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型如下： yit = ai +xit 'b i+eit, i = 1, 2, , n; t = 1, 2, , t (1)其中yit為被回歸變量（標(biāo)量），a表示截距項(xiàng)，xit為k ´m階回歸變量列向量（包括k個(gè)回歸量），b為k ´m階回歸系數(shù)列向量，eit為誤差項(xiàng)（標(biāo)量），稱此模型為個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型。（三）分析結(jié)果在回歸分析之前我們對(duì)g和d（o）進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果見附表1和附表2，他們都是平穩(wěn)序列。描述性

7、統(tǒng)計(jì)表1的jb統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率值均大于5%，不能拒絕他們服從正態(tài)分布假設(shè)。分析表1可見，在10%的顯著性水平下，當(dāng)年石油價(jià)格上漲對(duì)期望的偏離影響中國和日本，不過對(duì)日本經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響為正，對(duì)中國的影響卻為負(fù)；滯后一期的石油價(jià)格上漲對(duì)期望的偏離影響美國和中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并且影響都是負(fù)向的；滯后兩期的石油價(jià)格上漲對(duì)期望的偏離影響日本和中國，影響均為負(fù)；石油價(jià)格上漲對(duì)期望的偏離對(duì)英國、德國、法國的影響不顯著。在5%的水平下，滯后一期的石油價(jià)格上漲對(duì)期望的偏離影響美國和中國，并且對(duì)美國的影響大于中國；滯后二期的石油價(jià)格上漲對(duì)期望的偏離影響日本經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。其中反映出的特殊問題有：一是當(dāng)期的偏離對(duì)日本的影響為正

8、，這是一個(gè)奇怪的現(xiàn)象，不過顯著性水平為9.34%；二是當(dāng)期、滯后一期、滯后二期偏離對(duì)中國都有影響，其他國家并不是這樣；三是美國受偏離值的影響最大，其次是中國，再次是日本，其他三個(gè)國家卻不受偏離的影響。四是從固定效應(yīng)系數(shù)看，只有中國和美國為正，中國比美國高出0.06，日本最低，日本和中國相差0.08，其余的德國、法國和英國水平相當(dāng)，比日本略高。不過由于用面板數(shù)據(jù)分析時(shí)有些系數(shù)不顯著，不能將其分離出來，以及各國之間在相同年度之間的共性問題，以下我們用回歸方程系統(tǒng)方法進(jìn)一步分析。表2 panel data分析簡(jiǎn)表variablecoefficientstd. errort-statisticprob

9、.  c0.0307320.0035608.6336170.0000japa-(d(o)0.0348760.0206071.6924790.0934chin-(d(o)-0.0381420.020946-1.8209490.0714usa-(d(o (-1)-0.0552090.018916-2.9185610.0043chin-(d(o (-1)-0.0429320.020328-2.1119260.0370japa-(d(o (-2)-0.0502570.019957-2.5182290.0133chin-(d(o (-2)-0.0398700.022119-1.802

10、5130.0743japa-gjapa(-1)0.9047310.2353603.8440300.0002germ-ggerm(-1)0.5869610.2190972.6790080.0085uk-guk(-1)0.7058740.2423172.9130210.0044chin-gchin(-1)0.6181850.1369334.5145070.0000uk-guk(-2)-0.4698310.221688-2.1193410.0364chin-gchin(-2)-0.5630610.129098-4.3615020.0000fixed effects (cross)usa-c0.003

11、841japa-c-0.024464germ-c-0.017012franc-c-0.014933uk-c-0.010435chin-c0.063002r-squared0.849024    mean dependent var0.036851adjusted r-squared0.800097    s.d. dependent var0.033693s.e. of regression0.015064    akaike info criterion-5.340637s

12、um squared resid0.024509    schwarz criterion-4.598184log likelihood420.5259    f-statistic17.35273durbin-watson stat2.016344    prob(f-statistic)0.000000注：表中只列出在10%顯著性水平下的變量回歸結(jié)果，全部分析結(jié)果見附表1。二、回歸方程系統(tǒng)分析（一）系統(tǒng)分析簡(jiǎn)介由于經(jīng)濟(jì)生活中很多變量處于一個(gè)系統(tǒng)之中，將多個(gè)模型放在一個(gè)系統(tǒng)

13、中研究可以不斷放寬經(jīng)典回歸的假設(shè)條件，因此建立的模型與現(xiàn)實(shí)情況吻合程度提高。本文研究中采用sur（又稱似不相關(guān)回歸）方法，它是合并時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)的一種有效方法，其特點(diǎn)在于似不相關(guān)回歸允許擾動(dòng)項(xiàng)的同期相關(guān)及各截面單位可以有不同的解釋變量。在給定的時(shí)間內(nèi)，似不相關(guān)回歸方程組中不同方程擾動(dòng)項(xiàng)的相關(guān)性反映了某種共同的不可知因素帶來的影響。似不相關(guān)回歸通過把不同截面單位的方程聯(lián)合起來進(jìn)行估計(jì)，利用包含在系統(tǒng)中但不包含在第i個(gè)方程中的信息提高了估計(jì)的有效性 zellner a. an efficient method of estimating seemingly unrelated regres

14、sions and tests for aggregation bias. journal of the american statistical association, 1962, (57): 348-368。 (zellner, a., 1962)。（二）分析結(jié)果借鑒面板數(shù)據(jù)分析結(jié)論，我們建立以下系統(tǒng)模型：usa=c(1)+c(2)*dof(-1)+c(3)*dof(-2)japa=c(4)*japa(-1)+c(5)*dof(-2)+c(6)*dofgerm=c(7)+c(8)*germ(-1)uk=c(9)+c(10)*uk(-1)+c(11)*uk(-2)+c(12)*dof(-2

15、)chin=c(13)+c(14)*chin(-1)+c(15)*chin(-2)+c(16)*dof+c(17)*dof(-1)+c(18)*dof(-2) (2)用sur方法估計(jì)，考慮到法國的gdp與其gdp滯后變量和偏離變量之間關(guān)系很小，我們?cè)诖说难芯坎辉侔ǚ▏?。中結(jié)果見附表4。除c(16)的顯著性水平為11%之外，c(18)的顯著性水平為7%，其他系數(shù)在5%顯著性水平之內(nèi)。估計(jì)系數(shù)如表3。表3：估計(jì)系數(shù)表美國中國日本英國dof（-2）-0.033847-0.051107-0.052310-0.026618dof（-1）-0.050104-0.046532dof-0.0422750.0

16、41292c(1) 0.032c(13) 0.1004c(9) 0.018分析可見，世界石油價(jià)格變動(dòng)對(duì)中國在偏離的當(dāng)期、滯后一期和滯后二期都有影響；對(duì)英國的影響在滯后兩期為負(fù)；對(duì)日本的影響在當(dāng)期為正，滯后兩期為負(fù)；對(duì)美國的影響滯后在偏離滯后一期和二期都為負(fù)；中國即使不考慮偏離對(duì)當(dāng)期gdp的影響，偏離對(duì)gdp的影響程度也與美國相當(dāng)。類似panel data分析中的個(gè)體固定效應(yīng)，在系統(tǒng)分析公式中的常數(shù)項(xiàng)也與前述分析相同，中國比美國高0.07，日本最低，其常數(shù)項(xiàng)與0沒有顯著區(qū)別。無論是在偏離系數(shù)上，還是在個(gè)體固定效應(yīng)上，這些結(jié)果與前面panel data方法完全一致。如何對(duì)上述情況解釋呢？1、關(guān)于法

17、、德兩國特殊情況的解釋。法國gdp增長(zhǎng)沒有顯示與石油價(jià)格偏離的明確關(guān)系，德國也是這樣，一種解釋是我們?yōu)榱双@取更多的年度數(shù)據(jù)，考慮到美國市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)非常發(fā)達(dá)，用美國的價(jià)格來代表國際石油價(jià)格變動(dòng)，不過這種解釋也有點(diǎn)牽強(qiáng)，因?yàn)橛鴊dp對(duì)石油價(jià)格偏離影響顯著。第二個(gè)原因是法國更早制定了能源安全戰(zhàn)略并有效實(shí)施。在1973年第一次世界能源危機(jī)發(fā)生后，法國就著手制定了確保能源安全的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展戰(zhàn)略，法國的能源安全政策在1974年已經(jīng)開始實(shí)施烏森，法國的能源安全政策，國際石油經(jīng)濟(jì)，1999年7月第七卷第4期，第26頁。這些戰(zhàn)略輔以發(fā)展政策和措施得到了有效實(shí)施。而美國的國家能源戰(zhàn)略在1991年才制定，1998年進(jìn)行過

18、局部修改鄭立鋒，趙景文， 冷戰(zhàn)后美國能源戰(zhàn)略及其在里海地區(qū)的能源外交，國際石油經(jīng)濟(jì)，2001/10，第9-12頁。，僅僅從關(guān)注并有計(jì)劃實(shí)施能源安全政策上法國比大約美國早15年。中國直到近幾年才開始關(guān)注能源安全問題，這也是中國受世界石油價(jià)格變動(dòng)影響大的一個(gè)重要原因，足可見美國和法國能源安全政策的比較將是一個(gè)值得關(guān)注的問題。另外，德國是能源需求大國，也是能源供給嚴(yán)重依賴進(jìn)口的國家，國際能源價(jià)格的漲落對(duì)德國經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響較大，2000年德國全部能源需求為3. 5億噸石油當(dāng)量，63%是依靠進(jìn)口解決的，其中石油和天然氣的進(jìn)口比重分別為100%和80%國家經(jīng)貿(mào)委歐洲經(jīng)濟(jì)形勢(shì)考察團(tuán). 德國、法國經(jīng)濟(jì)形勢(shì)及其啟

19、示j. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究 , 2001,(12)。本文的研究卻沒有發(fā)現(xiàn)價(jià)格偏離對(duì)德國有顯著影響也值得深思。2、關(guān)于世界石油價(jià)格偏離在當(dāng)期對(duì)關(guān)于日本gdp影響為正的解釋。日本能源經(jīng)濟(jì)研究所研究員黑木昭虹在接受第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào)記者采訪時(shí)說，2006年前后的高油價(jià)對(duì)日本經(jīng)濟(jì)“影響有限”，他們所在部門研究后的結(jié)論是，2006年前石油價(jià)格上漲的影響將比以前的石油危機(jī)小許多。但如果油價(jià)漲到150美元，或出現(xiàn)巨大短缺，那對(duì)日本來說才將是個(gè)問題王晴，柯新穎，能源高消耗模式有礙中國吸引外資，第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào)，2006/08/08，第a06版。這雖然與我們的結(jié)論不完全相同，但是世界石油價(jià)格變動(dòng)對(duì)日本影響不大確是事實(shí)。應(yīng)該說日

20、本是比法國更早關(guān)注能源問題的國家，這可能與日本的資源狀況相關(guān)，因此他們能居安思危，有備無患。1962年頒布的基本石油法第一次包括了石油儲(chǔ)備的有關(guān)內(nèi)容。1968年的石油工業(yè)法又進(jìn)一步規(guī)定山私營公司承擔(dān)石油儲(chǔ)備義務(wù)，并決定給予其投資和貸款以及稅收優(yōu)惠。1973年石油危機(jī)爆發(fā)后，日本政府便將石油戰(zhàn)略定為國策，一方面在中東以外的地區(qū)尋求穩(wěn)定的石油供給，另一方面，采取政府與民間相結(jié)合的方式進(jìn)行石油戰(zhàn)略儲(chǔ)備。1973年第四次中東戰(zhàn)爭(zhēng)和1979年伊朗政變兩次石油危機(jī)，都給日本經(jīng)濟(jì)帶來沉重的打擊。石油危機(jī)后，日本政府馬上加入了國際能源機(jī)構(gòu)(工ea)的能源儲(chǔ)備體系，并著手建立本國的石油戰(zhàn)略儲(chǔ)備畢佳，日本的能源戰(zhàn)

21、略及對(duì)中國的借鑒，吉林大學(xué)，2006，中國優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫。當(dāng)然后來日本的能源安全政策措施包括了除儲(chǔ)備之外更多的內(nèi)容，我們?cè)诖瞬粚?duì)具體問題進(jìn)行分析，只是指出日本政府對(duì)事件的快速反映，以及其超前的應(yīng)變能力。三、結(jié)論第一，中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受世界石油價(jià)格變化的影響。在前面的結(jié)構(gòu)分析中已經(jīng)證明。大家在以前很長(zhǎng)一段時(shí)間沒有意識(shí)到這個(gè)問題的原因很多，因?yàn)橹袊?978年之后不斷推進(jìn)經(jīng)濟(jì)體制改革，制度的潛力不斷釋放，和中國的改革開放政策相比，世界石油價(jià)格變動(dòng)對(duì)中國經(jīng)濟(jì)的影響才顯的不那么重要。這也是我們對(duì)前面固定效應(yīng)系數(shù)中國最高的一種解釋，當(dāng)然固定效應(yīng)中還包括很多其他因素。第二，與其他5個(gè)國家相比較，中

22、國和美國是受世界石油價(jià)格變動(dòng)影響最大的兩個(gè)國家，甚至中國受到的影響比美國還大。這種情況是必然的，原因是和其他5個(gè)國家相比中國是對(duì)能源安全問題關(guān)注最晚的國家，相應(yīng)的政策措施還不成熟。而且隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷推進(jìn)，中國的政策措施還不完善的情況下，這種影響可能還要增大。第三，中國應(yīng)加強(qiáng)對(duì)法國等國家能源政策問題的研究。在本文寫作過程中，我們?cè)?007年10月9日對(duì)1997-2007中國知網(wǎng)cnki數(shù)據(jù)庫用關(guān)鍵詞“法國 能源”以題名進(jìn)行精確檢索，結(jié)果只有8篇文章，介紹法國能源政策的文章在1999年已經(jīng)出現(xiàn)，但是并沒有得到更多關(guān)注。而且自2004年6月以來沒有文章出現(xiàn)，不過武漢大學(xué)外語學(xué)院法國研究所出版刊

23、物法國研究，是半年刊；對(duì)“德國 能源”檢索情況相對(duì)比較好，有25篇文章，而且中國有專門研究德國情況的德國研究；對(duì)日本的研究比較多，在相同條件下變換檢索詞可以檢索到55篇文章；對(duì)美國可以檢索到153篇文章。對(duì)中國來說，在能源安全戰(zhàn)略問題上借鑒他國的經(jīng)驗(yàn)，尤其是除了美國之外的日本、法國、德國更為重要。日本和法國都是比較早地關(guān)注能源問題的國家，他們的經(jīng)驗(yàn)可能更成熟一些，而且從目前研究結(jié)論看日本的能源政策效果很好。借鑒他山之石，結(jié)合本國實(shí)際，制定能源安全戰(zhàn)略 ，并輔助切實(shí)可行的政策措施是中國在能源問題上的一項(xiàng)迫切任務(wù)。第四，研究結(jié)果對(duì)我們的啟示不僅體現(xiàn)在能源問題上，而且體現(xiàn)在政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的預(yù)見能力和應(yīng)變

24、能力上，我們應(yīng)該向美國學(xué)習(xí)，更應(yīng)該向日本和其他國家學(xué)習(xí)，中國政府對(duì)經(jīng)濟(jì)管理能力的提高還是任重而道遠(yuǎn)。附表1 變量d(o?)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果pool unit root test: summary  pool unit root test on d(o?)date: 10/08/07 time: 23:10sample: 1978 2004series: ousa, ojapa, ogerm, ofranc, ouk, ochinexogenous variables: individual effectsautomatic selection of maximum lagsautom

25、atic selection of lags based on sic: 0newey-west bandwidth selection using bartlett kernelbalanced observations for each test cross-methodstatisticprob.*sectionsobsnull: unit root (assumes common unit root process) levin, lin & chu t*-7.80656 0.0000 6 150breitung t-stat-

26、6.76101 0.0000 6 144null: unit root (assumes individual unit root process) im, pesaran and shin w-stat -7.17402 0.0000 6 150adf - fisher chi-square 67.2962 0.0000 6 150pp - fisher chi-square 64.3688 0.0000 6 150null: no

27、unit root (assumes common unit root process) hadri z-stat-0.40126 0.6559 6 156* probabilities for fisher tests are computed using an asympotic chi        -square distribution. all other tests assume asymptotic normality.附表2 變量g?的單位根檢驗(yàn)結(jié)果pool

28、 unit root test: summary  pool unit root test on g?date: 10/08/07 time: 23:13sample: 1978 2004series: gusa, gjapa, ggerm, gfranc, guk, gchinexogenous variables: individual effectsautomatic selection of maximum lagsautomatic selection of lags based on sic: 0 to 1newey-west bandwidth selection us

29、ing bartlett kernelcross-methodstatisticprob.*sectionsobsnull: unit root (assumes common unit root process) levin, lin & chu t*-4.28682 0.0000 6 153breitung t-stat-3.53939 0.0002 6 147null: unit root (assumes individual unit root process) im, pesaran and s

30、hin w-stat -5.03906 0.0000 6 153adf - fisher chi-square 47.0516 0.0000 6 153pp - fisher chi-square 42.1411 0.0000 6 156null: no unit root (assumes common unit root process) hadri z-stat 0.37957 0.3521 6 162* probabi

31、lities for fisher tests are computed using an asympotic chi        -square distribution. all other tests assume asymptotic normality.附表3 panel data 分析結(jié)果dependent variable: g?method: pooled least squaresdate: 10/09/07 time: 10:13sample (adjusted): 1981 2004incl

32、uded observations: 24 after adjustmentscross-sections included: 6total pool (balanced) observations: 144variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c0.0307320.0035608.6336170.0000usa-(d(o usa(-1)-0.0552090.018916-2.9185610.0043japa-(d(o japa(-1)-0.0039100.020769-0.1882630.8510germ-(d(o

33、germ(-1)4.80e-050.0188070.0025530.9980franc-(d(o franc(-1)0.0050360.0192950.2610060.7946uk-(d(o uk(-1)-0.0118530.020123-0.5890110.5571chin-(d(o chin(-1)-0.0429320.020328-2.1119260.0370usa-(d(o usa(-2)-0.0347340.024432-1.4216560.1580japa-(d(o japa(-2)-0.0502570.019957-2.5182290.0133germ-(d(o germ(-2)

34、-0.0241020.019631-1.2277070.2222franc-(d(o franc(-2)-0.0185650.019703-0.9422460.3482uk-(d(o uk(-2)-0.0268280.021727-1.2347810.2196chin-(d(o chin(-2)-0.0398700.022119-1.8025130.0743usa-gusa(-1)0.0543890.2079330.2615680.7942japa-gjapa(-1)0.9047310.2353603.8440300.0002germ-ggerm(-1)0.5869610.2190972.67

35、90080.0085franc-gfranc(-1)0.3432540.2807601.2225870.2241uk-guk(-1)0.7058740.2423172.9130210.0044chin-gchin(-1)0.6181850.1369334.5145070.0000usa-gusa(-2)-0.1258740.167688-0.7506470.4545japa-gjapa(-2)-0.1443570.221536-0.6516200.5160germ-ggerm(-2)-0.2284180.216690-1.0541240.2942franc-gfranc(-2)-0.06211

36、30.299980-0.2070560.8364uk-guk(-2)-0.4698310.221688-2.1193410.0364chin-gchin(-2)-0.5630610.129098-4.3615020.0000usa-(d(o usa)0.0066510.0204280.3255750.7454japa-(d(o japa)0.0348760.0206071.6924790.0934germ-(d(o germ)0.0003900.0195410.0199460.9841franc-(d(o franc)-0.0024100.019964-0.1207170.9041uk-(d(

37、o uk)-0.0011220.021722-0.0516520.9589chin-(d(o chin)-0.0381420.020946-1.8209490.0714fixed effects (cross)usa-c0.003841japa-c-0.024464germ-c-0.017012franc-c-0.014933uk-c-0.010435chin-c0.063002effects specificationcross-section fixed (dummy variables)r-squared0.849024    mean depen

38、dent var0.036851adjusted r-squared0.800097    s.d. dependent var0.033693s.e. of regression0.015064    akaike info criterion-5.340637sum squared resid0.024509    schwarz criterion-4.598184log likelihood420.5259    f-stati

39、stic17.35273durbin-watson stat2.016344    prob(f-statistic)0.000000附表4 system 分析結(jié)果system: sys09estimation method: seemingly unrelated regressiondate: 10/09/07 time: 14:55sample: 1979 2004included observations: 26total system (unbalanced) observations 122linear estimation after on

40、e-step weighting matrixcoefficientstd. errort-statisticprob.  c(1)0.0324450.00285411.367870.0000c(2)-0.0501040.016653-3.0087990.0033c(3)-0.0338470.016995-1.9915320.0490c(4)0.9577780.06207215.430220.0000c(5)-0.0523100.012950-4.0393030.0001c(6)0.0412920.0121453.4000290.0010c(7)0.0107360.0044

41、642.4052250.0179c(8)0.4658980.1641602.8380740.0055c(9)0.0182370.0033145.5035890.0000c(10)0.7062180.1183275.9683580.0000c(11)-0.4031380.117018-3.4451040.0008c(12)-0.0266180.012591-2.1140330.0369c(13)0.1003710.0173485.7858100.0000c(14)0.5120170.1571823.2574890.0015c(15)-0.5314570.147932-3.5925850.0005

42、c(16)-0.0422750.026479-1.5965100.1134c(17)-0.0465320.023293-1.9976560.0484c(18)-0.0511070.027891-1.8323590.0698determinant residual covariance7.41e-20equation: usa=c(1)+c(2)*dof(-1)+c(3)*dof(-2)observations: 24r-squared0.386842    mean dependent var0.031421adjusted r-squared0.328446    s.d. dependent var0.018243s.e. of regression0.014950