城镇化对碳排放的影响研究——以广东省为例
【部分图文】：
表4 误差修正模型结果 变量 回归系数 标准误 t检验值 P值 C 0.062 331 0.006 361 9.798 899 0.000 0 dlnX3 1.184 524 0.324 000 3.655 933 0.002 3 dlnX5 0.636 389 0.153 793 4.137 960 0.000 9 e(-1) -0.153 157 0.050 673 -3.022 462 0.008 6 可决系数 0.836 635 被解释变量样本均值 0.057 611 调整后可决系数 0.803 962 被解释变量样本标准误差 0.060 908 回归残差标准误差 0.026 968 AIC -4.203 685 残差平方和 0.010 909 SC -4.004 855 对数似然估计函数值 43.935 00 HQ准则 -4.170 035 F统计量 25.606 23 DW检验值 1.803 507 F统计量的P值 0.000 004模型检验数据显示,dlnX3产业城镇化的变化以及dlnX5能源消费结构变化两个变量对广东省碳排放量影响显著,P值分别是0.002 3、0.000 9,均小于0.05,拒绝原假设H0:β=0,γ=0,对碳排放改变影响显著,系数分别是1.184 5、0.636 4,均大于0,说明产业城镇化以及能源消费结构改变对广东省碳排放量呈现正相关的影响。R2拟合值为0.836 6,小于0.9,主要是因为修正误差后都要降低拟合度,但是并不影响对模型的解释,相反,不修正模型即使拟合度高,但可能存在伪回归不具有说服力。
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本文编号：2835628
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