资源科学 ›› 2016, Vol. 38 ›› Issue (1): 144-154.doi: 10.18402/resci.2016.01.16
收稿日期:
2015-07-20
修回日期:
2015-10-10
出版日期:
2016-01-25
发布日期:
2016-01-25
作者简介:
作者简介:贾立文,男,内蒙古太仆寺旗人,博士生,研究方向为风险管理与保险、矿产资源需求。E-mail:
基金资助:
Received:
2015-07-20
Revised:
2015-10-10
Online:
2016-01-25
Published:
2016-01-25
摘要:
选取世界上具有代表性的27个国家进行铁矿石需求分析,探寻优化中国铁矿石需求模式的路径。将样本划分为增长型、下降型、先增后减型等类型,分别建立面板模型和使用可行广义最小二乘法修正的模型进行实证研究。经检验,影响三类国家铁矿石需求的主要指标是经济增长、城镇化、能源消耗、产业发展以及技术进步。研究表明,中国与俄罗斯同属铁矿石需求增长型国家,具有相似的铁矿石需求模式,经济增长、技术进步与能源消耗对铁矿石需求的影响最为显著,其中中国人均GDP增长一万元将使人均铁矿石消费量增加1.4t;在美国,第二产业发展、城镇化建设与能源消耗是影响铁矿石需求结构的主要因素;瑞典等国的铁矿石需求则主要受到第二产业发展与能源消耗水平的影响,第二产业增加值占GDP的比例每增长一个百分点将使人均铁矿石消费量增加近22kg。参照美国、瑞典等国的经验,优化第二产业从而提升铁矿石使用效率,加快城镇化建设从而改善铁矿石使用结构等措施,对调整铁矿石需求结构有明显作用。
贾立文, 徐德义. 区域经济、城镇化对铁矿石需求的影响研究——基于27国样本[J]. 资源科学, 2016, 38(1): 144-154.
JIA Liwen,XU Deyi. Regional economic and urbanization effects on iron ore demand based on a sample of 27 countries[J]. Resources Science, 2016, 38(1): 144-154.
表3
面板自相关和异方差检验"
检验统计量 | 增长型 | 下降型 | 先增后减型 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
模型 | 统计量值 | P值 | 模型 | 统计量值 | P值 | 模型 | 统计量值 | P值 | |
自相关检验 | 1 | 12.456 | 0.176 | 5 | 5.884 | 0.052 | 10 | 34.259 | 0.004 |
异方差检验 | 5.010 | 0.082 | 1 127.090 | 0.000 | 12 488.910 | 0.000 | |||
自相关检验 | 2 | 12.105 | 0.178 | 6 | 3.215 | 0.123 | 11 | 46.358 | 0.002 |
异方差检验 | 0.820 | 0.662 | 1 113.390 | 0.000 | 567.880 | 0.000 | |||
自相关检验 | 3 | 12.611 | 0.175 | 7 | 0.177 | 0.688 | 12 | 32.996 | 0.005 |
异方差检验 | 0.770 | 0.680 | 160.890 | 0.000 | 541.960 | 0.000 | |||
自相关检验 | 4 | 11.727 | 0.181 | 8 | 0.176 | 0.689 | 13 | 42.233 | 0.013 |
异方差检验 | 5.930 | 0.052 | 191.140 | 0.000 | 686.010 | 0.000 | |||
自相关检验 | - | - | - | 9 | 0.074 | 0.795 | - | - | - |
异方差检验 | - | - | 375.450 | 0.000 | - | - |
表4
增长型国家的模型系数"
变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 |
---|---|---|---|---|
C | -1.911*** (0.633) | 0.865** (0.639) | 1.677 (4.545) | -0.525 (3.861) |
PGDP-CHN(中国) | 123.671***(10.130) | 157.983***(9.184) | 158.824*** (10.462) | 132.336*** (8.177) |
PGDP-RUS(俄罗斯) | 3.393*** (0.318) | 0.874** (0.346) | 0.840*** (0.400) | -0.586 (0.460) |
TEC | - | -0.064** (0.031) | -0.067* (0.036) | -0.104*** (0.067) |
IND | - | - | -0.018 (0.099) | -0.055 (0.080) |
ENE | - | - | - | 2.368*** (0.295) |
个体固定效应 | - | 有 | 有 | - |
个体随机效应 | - | 无 | 无 | - |
Hausman检验 | - | 82.410*** | 48.360*** | - |
F统计量/Wald卡方统计量 | 150.590***/无 | 无/146.400*** | 无/105.560*** | 799.220***/无 |
样本数 | 30 | 30 | 30 | 30 |
表5
下降型国家的模型系数"
变量 | 模型5 | 模型6 | 模型7 | 模型8 | 模型9 |
---|---|---|---|---|---|
C | 2.463*** (0.282) | 6.666*** (1.918) | 10.246***(2.012) | 10.102***(1.897) | 4.140** (1.971) |
PGDP-USA(美国) | -0.638 (1.009) | 0.931 (1.209) | 4.079*** (1.182) | 2.902** (1.166) | -4.974** (2.028) |
PGDP-CAN(加拿大) | 4.364*** (1.020) | 5.758*** (1.193) | 6.678*** (1.053) | 7.417*** (1.004) | 0.213 (1.893) |
PGDP-MEX(墨西哥) | -1.428***(0.464) | -0.915* (0.518) | -1.229***(0.473) | -1.000** (0.446) | -0.608 (0.471) |
PGDP-PER(秘鲁) | -24.064** (10.281) | -31.803***(6.866) | -40.979***(5.973) | -27.210***(5.901) | -14.017** (5.493) |
PGDP-ESP(西班牙) | -3.932** (1.570) | -1.958 (1.834) | -1.074 (1.669) | 1.304 (1.601) | -2.016 (1.894) |
PGDP-GBR(英国) | 1.704 (2.203) | 4.461** (2.182) | 8.489*** (2.050) | 7.087*** (2.019) | 1.808** (2.431) |
PGDP-BEL(比利时) | -35.029***(7.134) | -18.991* (10.873) | -1.280 (10.497) | 4.324 (9.951) | -44.628***(14.794) |
CIT | - | -0.063** (0.029) | -0.157***(0.031) | -0.154***(0.029) | -0.069** (0.031) |
IND | - | - | 0.119*** (0.014) | 0.090*** (0.013) | 0.051*** (0.013) |
TEC | - | - | - | 0.036*** (0.007) | 0.025** (0.010) |
ENE | - | - | - | - | 0.460*** (0.100) |
Wald卡方统计量 | 317.200*** | 648.250*** | 1 294.690*** | 1 416.260*** | 2 268.270*** |
样本数 | 105 | 105 | 103 | 103 | 103 |
表6
先增后减型国家的模型系数"
变量 | 模型10 | 模型11 | 模型12 | 模型13 |
---|---|---|---|---|
C | 1.313 (0.852) | -5.124***(1.547) | -3.747 (2.845) | -3.510 (2.867) |
PGDP-SWE(瑞典) | 1.328***(0.281) | 0.936***(0.283) | 1.209** (0.527) | 0.719 (0.534) |
PGDP-FIN(芬兰) | 18.782***(4.814) | 10.210***(3.688) | 13.400** (6.328) | 3.495 (6.787) |
PGDP-EGY(埃及) | -10.361 (14.656) | -65.938***(17.309) | -68.381***(18.105) | -42.586** (17.934) |
PGDP-ITA(意大利) | 5.497 (3.705) | 0.576 (3.794) | 2.504 (4.866) | 3.333 (4.455) |
PGDP-FRA(法国) | 6.116* (3.301) | 7.700** (3.495) | 10.593* (5.819) | 7.678 (5.773) |
IND | - | 0.277***(0.049) | 0.273***(0.050) | 0.176***(0.045) |
CIT | - | - | -0.026 (0.043) | -0.124** (0.049) |
ENE | - | - | - | 1.344***(0.337) |
Wald卡方统计量 | 160.280*** | 391.340*** | 381.810*** | 438.380*** |
样本数 | 75 | 74 | 74 | 74 |
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