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摘要:研究中国生物质能源产业比较优势的演进规律,有利于我国政府制定基于不同产业发展阶段的产业调控政策。文章利用联合国贸发组织数据库相关数据,采用Kernel密度估计和非参数条件密度估计,对中国生物质能源产业比较优势的动态变化进行了实证研究。研究结论显示:(1)中国生物质能源产业的比较优势现状不容乐观,绝大部分产品并不具备比较优势。(2)中国生物质能产业出1:7的专业化程度在逐步下降,出口专业化越来越多地集中在具有比较劣势的产品上。这提示有关部门要从资源禀赋和国情出发,制定出适合生物质能源产业发展的战略,避免落入比较优势陷阱。
0引言
随着工业革命将人类社会带入现代文明,化石能源被大规模应用,成为支撑现代经济发展最重要的资源。然而随着化石能源储量日益枯竭,能源危机开始显现。同样引起各国政府关注的是,由于化石能源燃烧产生大量的温室气体,导致了温室效应和环境污染的加剧,威胁到经济的可持续发展和人类社会的生存空间。因此,目前以化石能源为主的全球能源结构,无论是在经济上还是环境上,都是不可持续的。国际能源署(IEA)预测,若不采取有效措施改变目前的能源结构,到2050年,化石能源产生的温室气体(GHG)~放量将达到目前的两倍,从而造成巨大的环境危机。因此,全球主要国家都已开始推行以开发应用低碳能
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1研究方法
用非参数估计方法研究动态分布演进的问题具有独特的优势,它能从分布形态和流动性两个方面很好地评估中国生物质能源产业比较优势分布演进的过程。因此本文首先用Kernel密度估计量估计中国生物质能源产业比较优势横截面的分布情况,以考察中国生物质能源产业比较优势在不同国家(地区)问随时间变化的形态。在评估中国生物质能源产业比较优势流动性方面,我们选择了非参数条件密度估计法。这种方法能揭示中国生物质能源产业比较优势在某段时间内向上(下)转移的可能性,即估算出中国生物质能源产业比较优势在某段时期内在不同水平间的转移概率。本文首先介绍两种估计方法的数学原理。
1.1 Kernel密度估计
Rosenblatt于1956年首先提出了核密度估法。作为一种重要的非参数估计方法,Kernel密度估计法已经成为研究某一自然或社会现象初始布局及其演进趋势的一种重要方法。该方法主要用于估计随机变量的概率密度,连续的概率密度曲线能细致刻画随机变量的分布形态。为了得到光滑的密度估计,核密度估计方法使用一般化的权重函数,密度估计量如公式(1)所示:
由于核密度函数对带宽的选择非常敏感,因此在Kernel密度估计中,选取一个适当的带宽h对于获得最优拟合结果至关重要。宽带h决定了核密度估计精度和Kernel密度图的平滑程度,如果宽带h越大,则X附近的领域越大,故偏差也越大。但另一方面,较大的宽带可以使得密度函数的方差变小。一般而言,带宽的选择对Kernel密度估计的重要性要远远大于核函数。在实践中,样本越多,要求的带宽应越小,但不能太小,即h是N的函数,且应满足公式(2):
非参数估计没有确定的函数表达式,我们一般通过密度函数图来考察分布形态的变化。一般来说,我们可以通过观察图形,得出核密度估计的结果,从而看出变量分布的位置和形态变化等方面的信息。
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