碳排放問題面板數(shù)據(jù)曲線的棱鏡模型聚類分析

葉莉 范高樂

摘?要?采用類比方法構(gòu)建出一種面板數(shù)據(jù)曲線的棱鏡模型，把時(shí)間橫坐標(biāo)與經(jīng)濟(jì)問題縱坐標(biāo)加以角度化變換，選取恰當(dāng)?shù)慕?jīng)濟(jì)變量作為棱鏡的折射率和頂角，可將面板數(shù)據(jù)曲線用棱鏡曲線進(jìn)行再描繪.在碳排放問題上，列舉大量的面板數(shù)據(jù)曲線作為具有棱鏡曲線形狀的證據(jù)，并給出聚類分析，解決了棱鏡模型的應(yīng)用問題，得出了存在經(jīng)濟(jì)折射定律的觀點(diǎn)結(jié)論，從而為應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)研究提供一種全新視角的分析工具.

關(guān)鍵詞?應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué);碳排放;面板數(shù)據(jù);棱鏡模型;聚類分析

中圖分類號?F064.1; F224.0?文獻(xiàn)標(biāo)識碼?A

Abstract?A prism model of panel data curve is constructed by analogy method. Choosing economic variable as prism apex angle and refractivity， changing year abscissa and economic issue vertical ordinate tune to angles， the panel data curves can be redrawn by prism curves. On the issue of carbon emission problem， a large number of panel data curves is listed as evidence of the prism curves shape， and the clustering analysis is given. A view that there is the law of economic refraction is proposed， which ?provides a new angle of view for the research on applied economics analysis tools.

Key words??applied economics; carbon emission problem; panel data; prism model; clustering analysis

1?引?言

面板數(shù)據(jù)分析方法在統(tǒng)計(jì)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)、數(shù)量經(jīng)濟(jì)和技術(shù)經(jīng)濟(jì)等應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域獲得了日益普遍的研究與應(yīng)用.趙進(jìn)文[1]回顧、梳理和展望了面板數(shù)據(jù)建模理論的過去、現(xiàn)在和未來，靳庭良和郭建軍[2]分析了面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定存在的問題及對策，林志倫和李雄英[3]基于面板模型實(shí)證研究了商品房價(jià)格影響因素.于剛[4]、陳海燕[5]分別在博士論文中研究了面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計(jì)問題和檢驗(yàn)方法，武大勇[6]在論文中研究了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中面板數(shù)據(jù)模型.在對面板數(shù)據(jù)分析方法研究中，聚類分析方法得到人們的研究與應(yīng)用.李因果和何曉群[7]介紹了面板數(shù)據(jù)聚類方法及應(yīng)用，王德青等人[8]研究了基于自適應(yīng)迭代更新的函數(shù)型數(shù)據(jù)聚類方法，張國輝等人[9]基于灰色聚類分析評價(jià)了企業(yè)應(yīng)急管理能力，于紹慧[10]應(yīng)用聚類分析研究了分枝定界法.關(guān)于面板數(shù)據(jù)模型和聚類分析方面的研究文章還很多，不勝枚舉，表明這是目前的研究熱點(diǎn)之一.本文嘗試提出一種棱鏡模型，以期達(dá)到豐富人們對面板數(shù)據(jù)曲線的聚類分析方法的目的.

3?面板數(shù)據(jù)曲線證據(jù)

全球變暖是普通民眾都能切身感受到的氣候變化現(xiàn)象，溫室效應(yīng)是全球變暖的原因，現(xiàn)代化工業(yè)社會的過度碳排放導(dǎo)致溫室效應(yīng)加劇.研究碳排放經(jīng)濟(jì)問題離不開用事實(shí)說話，長期以來，人們基于大量的面板數(shù)據(jù)，對碳排放問題做出各種實(shí)證分析.這些文獻(xiàn)當(dāng)中，又有很多給出了用面板數(shù)據(jù)繪制的曲線，其中就有一些面板數(shù)據(jù)曲線與棱鏡曲線形狀局部很相似[11-18]，本文僅以這數(shù)篇論文中出現(xiàn)的面板數(shù)據(jù)曲線作為證據(jù)加以簡要敘述.

付云鵬等人[11]在“中國城鄉(xiāng)居民消費(fèi)碳排放差異及影響因素——基于面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析”一文中，給出2004-2012年中國城鄉(xiāng)居民消費(fèi)碳排放量及增長趨勢圖如圖3所示，圖中橫坐標(biāo)為年份，縱坐標(biāo)為碳排放量（萬噸）.圖中兩條不同的曲線由低到高分別表示鄉(xiāng)村和城鎮(zhèn)的居民消費(fèi)碳排放量.

4?聚類分析

上述碳排放問題面板數(shù)據(jù)曲線，其共性的規(guī)律都是曲線呈現(xiàn)上升曲線趨勢，與不同頂角下偏向角隨入射角變化的棱鏡曲線局部相似.采用棱鏡模型聚類分析面板數(shù)據(jù)上升曲線，可以總結(jié)出這樣的規(guī)律，上面的曲線是棱鏡頂角大的曲線，下面的曲線是頂角小的曲線.例如在碳排放與區(qū)城經(jīng)濟(jì)增長問題上，東中部區(qū)域碳排放的棱鏡頂角大，而西部區(qū)域碳排放的棱鏡頂角小.深入研究下去，具體問題中，所考察的樣本中是什么變量充當(dāng)了經(jīng)濟(jì)增長問題棱鏡的頂角，其取值大小決定了面板數(shù)據(jù)曲線處于了怎樣的位置，可能是看清楚該問題的新視角.在此以文獻(xiàn)[11]和[15]中面板數(shù)據(jù)曲線為例，給出用棱鏡模型重新繪制的曲線，加以聚類分析.

5?結(jié)?論

采用棱鏡模型所計(jì)算出的棱鏡曲線形狀與面板數(shù)據(jù)曲線形狀具有一定的相似性，雖然算不上逼真，棱鏡模型計(jì)算結(jié)果的曲線都比較光滑，而原引實(shí)際面板數(shù)據(jù)曲線會有折拐，但亦足以說明在碳排放問題研究中，通過構(gòu)建棱鏡模型，能夠站在新的視角觀察面板數(shù)據(jù)曲線，從而提供研究者對這些碳排放問題一種全新的分析方法.采用棱鏡曲線來描述與之形狀相類似碳排放問題的面板數(shù)據(jù)曲線，通常是一些呈現(xiàn)為上升類型的曲線，對應(yīng)著碳排放問題不同的棱鏡頂角下，所考察樣本的經(jīng)濟(jì)變量隨年份變化的關(guān)系.碳排放量大的樣本顯示棱鏡頂角大，碳排放量小的樣本棱鏡頂角也小.通過以上基于棱鏡模型的對碳排放問題面板數(shù)據(jù)曲線的聚類分析，可能得到在碳排放問題中存在經(jīng)濟(jì)折射定律的觀點(diǎn)，該定律可表述為：入射年份角的正弦等于碳排放問題折射角正弦與折射率的乘積.

參考文獻(xiàn)

[1]?趙進(jìn)文. 面板數(shù)據(jù)建模理論的過去、現(xiàn)在與未來[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2009 ，26 （9）：149-161.

[2] 靳庭良， 郭建軍. 面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定存在的問題及對策分析[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2004，21（10）： 131-135.

[3] 林志倫， 李雄英. 基于面板模型的商品房價(jià)格影響因素的實(shí)證研究[J]. 經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)， 2017，34（4）： 73-78.

[4] 于剛. 面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計(jì)問題研究[D].長春：東北師范大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院， 2011.

[5] 陳海燕. 面板數(shù)據(jù)模型的檢驗(yàn)方法研究[D]. 天津：天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部， 2010.

[6] 武大勇. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中面板數(shù)據(jù)模型分析[D].武漢：華中科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院， 2006.

[7] 李因果， 何曉群. 面板數(shù)據(jù)聚類方法及應(yīng)用[J]. 統(tǒng)計(jì)研究， 2010 ，27（9）： 73-79.

[8] 王德青， 劉曉葳， 朱建平. 基于自適應(yīng)迭代更新的函數(shù)型數(shù)據(jù)聚類方法研究[J]. 統(tǒng)計(jì)研究， 2015，32（4）： 91-96.

[9] 張國輝， 吳艷， 張蜜. 基于灰色聚類分析的企業(yè)應(yīng)急管理能力評價(jià)[J]. 經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)， 2011， 28（1）： 94-99.

[10]于紹慧. 聚類分析在分枝定界法中的應(yīng)用[J]. 經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)， 2008， 25（2）： 216-219.

[11]付云鵬， 馬樹才， 宋寶燕. 中國城鄉(xiāng)居民消費(fèi)碳排放差異及影響因素——基于面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 經(jīng)濟(jì)問題探索， 2016，37（10）： 43-50.

[12]烏力吉圖， 王東亞. 中國城市化發(fā)展與碳排放關(guān)系的實(shí)證研究[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策， 2012（3）： 151-154.

[13]陳衛(wèi)東， 靳祥鋒. 碳排放與區(qū)城經(jīng)務(wù)增長——基于2000-2012年省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究， 2016（10）： 121-133.

[14]謝文武， 肖文， 汪瀅. 開放經(jīng)濟(jì)對碳排放的影響——基于中國地區(qū)與行業(yè)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會科學(xué)版）， 2011， 41（5）： 163-174.

[15]許廣月， 宋德勇. 中國碳排放環(huán)境庫茲涅茨曲線的實(shí)證研究——基于省域面板數(shù)據(jù)[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2010（5）： 37-47.

[16]周五七， 聶鳴. 基于節(jié)能減排的中國工業(yè)行業(yè)技術(shù)效率[J]. 經(jīng)濟(jì)管理， 2012（11）： 1-9.

[17]崔立志， 劉思峰. 面板數(shù)據(jù)的灰色矩陣相似關(guān)聯(lián)模型及其應(yīng)用[J]. 中國管理科學(xué)， 2015，23（11）： 171-176.

[18]楊建輝， 楊仁美. 我國經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)關(guān)系的比較分析——基于我國東西部地區(qū)的面板數(shù)據(jù)[J]. 科技管理研究， 2010，30（8）： 74-78.