中国经济增长与物质消耗关系的实证研究

彭新育 汪 辉

(华南理工大学工商管理学院，广东 广州，510640)

中国经济增长与物质消耗关系的实证研究

彭新育 汪 辉

(华南理工大学工商管理学院，广东 广州，510640)

本文运用广义最小平方法和处理面板数据的固定影响模型，利用我国各省市1995－2009年物质消耗指数、人均GDP和人均固定资产投资等跨部门的时间序列数据，分析经济增长与物质消耗的关系。其主要结论如下:经济增长与物质消耗呈现正向关系，没有表现出明显的去物质化。固定资产投资对物质消耗趋势在统计上具有很好的解释力。固定效应模型下的广义最小二乘法对于处理跨部门的时间序列数据有明显的效果，固定效应模型的省际差异项有效地刻画了物质消耗与经济增长相关关系的省级差异。我国目前仍处于有形资产的积累阶段，为了达到发达国家的固定资产积累水平，必要的基础设施建设不能缺少。产业结构的差异会影响物质消耗与经济增长的关系强度，第一产业相对于第二产业需要更多的物质消耗。经济发展水平同样会影响物质消耗与经济增长的关系强度，发达地区相对于欠发达地区需要的物质消耗更少。

物质消耗指数;广义最小平方法;固定效应模型;跨部门的时间序列;产业结构

经济增长与物质消耗的关系备受关注。一则需要了解能否获得足够的资源以支持持续的经济发展。二则当人类从环境中提取资源的同时又将几乎同样多的物质作为废物排放到环境中，环境是否能承受而不至于造成不可挽回的破坏。近三十年来我国经济得到了持续的发展。对物质投入的需求日趋强烈，包括石油、煤炭、铁矿石、水泥等大宗原材料和铝、铜等有色金属。关于我国经济增长过程中经济增长与物质消耗的关系的实证研究的意义不言自明。

国外很多学者的研究发现所谓的物质消耗与人均GDP的倒U型曲线关系。即在一个国家发展的最初阶段，物质消耗随收入的增长而增加，随后，又随收入的增加而减少。Malenbaum［1］、Williams［2］、Larson［3］、De Bruyn［4］和Opschoor［5］等用实证的方法验证了倒U型曲线的存在。Bernardini和Galli［6］把上述现象归纳为“去物质化理论”(theory of dematerialization)。但是，Considine［7］，Cleveland和Ruth［8］等的研究表明倒U型曲线并没有完全描述收入与物质消耗的关系的所有特征。于是一些研究指出:收入与物质投入之间的关系可能呈现N型曲线［9－10］。即在倒U型曲线后接着一段收入与物质消耗呈正相关的曲线，两端正相关的曲线中夹着一段负相关的曲线。与前两种观点不同，Bringezu［11］、Canas［12］、Groenenberga［13］等人对发达国家与发展中国家的比较研究发现相对去物质化的趋势，他们称之为倒L曲线。即在经济发展的前一阶段，直接物质投入(Directed Material Input，DMI)随GDP增长而增长，当经济发展到一定水平，DMI不再随GDP的增长而增长或增长不大。

中国经历了近三十年的经济高速成长。从物质投入与经济增长的关系而言，发达国家的资料中难以体现这一阶段的情况。同时，中国的经济在发展水平和产业结构呈现明显的地区差异。中国经验的研究无疑可以为该领域的研究提供一些佐证。彭新育、侯先荣的实证分析指出:在中国经济增长过程中，即使经济发达的地区，物资消耗与GDP的关系呈正相关，但相关曲线的斜率逐渐递减［14－15］。王青等的研究结论为中国的物质使用效率的提高，中国经济的物质消耗没有随经济总量的增长而成比例增长，实现了一定程度的相对减量。但我国的资源使用效率利用效率相当低，仍处于资源消耗型增长阶段，物质消耗总量增长势头较强，实现绝对减量十分不易［16］。李慧明、王磊的研究结果表明:经济规模扩张是驱动我国物质消耗的主导因素，经济规模效应与结构效应的叠加使我国物质消费量呈逐年递增趋势。结构效应的减量被经济规模扩张效应的增加所抵消，物质消耗的增长效应明显［17］。

综上，近20年的研究虽然发现了去物质化的现象，但研究的结论不一致，因此只能称为“去物质化假设”。在解释去物质化现象时，也大都为猜想，没有系统、严格的实证检验。本文旨在反映我国经济增长过程中物质消耗的趋势，并尝试对物质消耗的趋势加以解释，期待在已有的经验分析的基础上对未来做出有限的展望。本文的结构安排如下:第二部分，主要介绍本文的实证研究方法;第三部分对我国经济增长与物质消耗作实证研究。第四部分对各省(市)经济增长与物质消耗作实证研究，第五部分为结论与讨论。

1 研究方法

这一部分将介绍如何确定各指标的计算，即物质消耗指数的计算及GDP和固定资产投资的计算。1.1 物质消耗指数的计算

本文的基本视角是经济增长过程中物质消耗的趋势来构造指数，因此，选择主要的大宗原材料如钢材、水泥、能源以及铁路运输量作为构造物质消耗指数的基础，采用Janicke［18］等所提出的物质消耗指数构造思想，可得其计算方式如下:

MCIi，t为各省(市)各年的物质消耗指数，Mi，c，t(i为省份、自治区、直辖市，c为四种实物，t为年份)为各省(市)各种物质的人均消耗量，Mc，i为各省(市)各种物质人均消耗的平均值。

1.2 经济计量分析方法

经济增长与物质投入的关系的经济计量分析方法通常为把人均GDP作为自变量，物质消耗指数作为因变量，选择一定的函数形式进行相关分析。函数形式与需要验证的假设有关。本文按Bringezu［11］设有四种函数形式:代表Kuznets曲线假设的二次函数，代表N曲线假设的三次方函数，代表相对去物质化假设的对数函数以及代表常数增加假设的线性函数:

其中MCIit为省(市)i在t年的物质消耗指数，GDPit为省(市)i在 t年的国内生产总值，εit为误差项，β0，β1，β2和β3为回归方程的估计参数，如果倒U字假设被证实则β2为负，β，β为正。同时，为了分析固定资产投资与物质消耗的关系，我们对此进行经济计量分析。设定人均固定资产投资作为自变量，物质消耗指数作为因变量，选择线性函数代表常数增加假设，二次函数代表绝对去物质化假设，对数形式代表相对去物质化假设。

其中MCIit为省(市)i在t年的物质消耗指数，Iit为省(市)i在 t年的人均固定资产投资，εit为误差项，β0，β1，β2为回归方程的估计参数，如果倒U字假设被证实则β1为负，β0，β1为正。

当我们进行各省(市)的面板数据分析时，我们使用跨部门的时间序列数据(time series cross-section，TSCS)，需要从TSCS的数据中用相同的回归方程来找出其趋势。但数据的特征从三个方面违背普通最小平方对于面板数据的基本假设:①误差的序列相关，即同一时间序列不同时点的数据存在自相关性;②误差的跨省(市)的横向相关，即对于某一时点上对于环境的变化(如宏观经济政策的调整)所表现的类似反应;③误差往往是异方差的。本文在Bringezu的技术路线［11］基础上根据研究目标加以调整。首先，针对面板数据的特征，用适合处理个体成员截面异方差的广义最小平方法(generalized least squares，GLS，即，引入异方差消除项 γ，λ)代替一般最小平方法(ordinary least squares，OLS)［18－20］。其次，由于数据包括了我国所有省份，个体成员是所研究总体的全部单位，所以个体成员之间的差异能被看作是回归的参数变动，采用面板数据的固定效应模型(Fixed Effects Model)除去固定效应;并通过对非线性的回归方程的坐标移动除去随机效应。同时，物质消耗的指数化在一定程度上抑制了异方差问题。经过上述调整后的回归方程为:

2 经济增长与物质消耗的关系的国家总体趋势

我们从国家统计局的统计数据查询系统(http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/)收集我国 1978 －2009 年的GDP、固定资产投资、物价指数、人口数据以及计算物质消耗指数所需的钢材、水泥的产量、能源消耗量以及铁路货物周转量四个数据，相关的数据都是引用该数据库的数据或根据该数据库查询的数据计算而来。所有的GDP和固定资产投资的数据都根据物价指数换算为以2009年为基准年的数据。

图1 物质消耗指数对人均GDP的一元线性回归Fig.1 Regression between MCI and GDP per capita

在计算出国家的物质消耗指数MCI后，对其与我国的人均GDP做OLS的一元线性回归，得出两者的关系为:MCI=0.011GDP+11.61(R2=0.984)(见图 1)，说明在我国目前人均GDP仍然与物质消耗之间存在着正向的关系。如果我们把时间分为1978－1993年、1994－2001年、2002－2009年三段分别进行回归时候，可以发现在相对于1978 －1993 年(MCI=0.016GDP － 2.052，R2=0.909)，1994－2001年之间出现了物质消耗指数对人均GDP斜率变平缓的现象(MCI=0.004GDP+59.88，R2=0.9832)。其后，2002－2009年物质消耗指数对人均GDP的斜率变得更大(MCI=0.011GDP+0.902，R2=0.973)。说明我国的经济增长与物质消耗的相对去物质化趋势并没有出现。但是我们考虑到一方面样本数据在这里过少，最短的时间段的样本只有8个;另一方面，这里所采用的回归方法OLS过于简单，不可避免的遇到严重的异方差和自相关问题。在本文第四部分会采取省际数据和广义最小二乘法来分别对此进行更深入的阐述。

图2 物质消耗指数对人均固定投资的一元线性回归Fig.2 Regression between MCI and fixed assets investments per capita

同时，利用OLS回归，我们对物质消耗与我国人均固定资产投资关系进行了分析(MCI=0.017I+41.07，R2=0.972)(见图2)，发现两者几乎被完全拟合。

3 经济增长与物质消耗的关系的地区经验

3.1 实证分析结果

前文中我国经济增长与物质消耗的研究所采用的是1978－2009年的32个数据，样本数量过少使得解释的力度减小。其次，我国地域广阔，各个省市地区经济发展存在明显的地区差异。按照人均GDP计算，上海、北京、广东等省份已经进入了发达国家水平，而西藏、新疆、甘肃等省依旧落后。可以利用我国各个省市的数据来研究差异性以及总体趋势。以下将运用Eviews6.0对我国31个省份1995－2009年的共计465个样本的面板数据进行回归分析。

表1 普通最小二乘法(OLS)和广义最小二乘(GLS)的估计结果Tab.1 Estimation of OLS and GLS

采用普通最小二乘法(OLS)估计(见表1)的R2比较小，GDP对物质消耗指数的解释程度较小。采用加权为个体成员截面异方差(Cross-Section Weights)的广义加权最小平方法(GLS)时R2有了实质性的提高，所以我们认为GLS法更加贴切。在这种假设下，所有的省份有相同的斜率和截距，但没有去除省际效应。

表2 考虑固定效应的广义最小二乘(GLS)的估计结果及Hausman检验结果Tab.2 Estimation of GLS considering fixed effects and Hausman Test

表2为在固定效应模型(Fixed Effects Model)下使用广义最小二乘法(GLS)估计的结果及随机效应模型下的Hausman检验。从表2的结果可以发现固定效应模型是符合其基本假设的。所以应该采用固定效应模型来处理数据。固定效应模型下，人均GDP和物质消耗MCI的关

通过比较R2，易得四种假设的函数形式中一次方模型更加合理。但一次方接近的二次函数曲线没有足够多的样本数据达到其顶部和下行部分，所以二次曲线的可信度值得考虑。因此，一次函数能描述物质消耗与GDP的基本关系，二次函数需要更多数据做进一步验证。

同理，采用相同的方法对各省份人均固定资产投资与物质消耗指数的关系进行分析，并对结果进行检验，得出在广义最小二乘法的固定效应模型下，其拟合程度最佳。在对其余方程形式的选择上，一次方程的R2相对较高，所以在物质消耗与人均GDP关系的主要趋势依然是一次曲线形式。

相应的，固定效应模型下，人均固定资产投资和物质消耗的关系方程可表示为:

3.2 总体趋势分析

一次方程(15)反应了我国物质消耗与经济增长的基本趋势，说明我国物质消耗与人均GDP存在正向关系，相关系数为0.004 75，固定截距项33.270 87说明各省之间的共同点，所有的省份在相同斜率的基础上存在一个纵向的平移项［CX=F］，其代表了固定效应模型下的变截距项，表示各个省份对初始总体截距项的偏离情况，即省际差异，下一节将重点分析。

如果考虑次级趋势二次曲线假设成立，其背后的经济含义是Kuznets曲线的倒U型假设在我国是成立的。对称轴的左侧，各省表现出经济增长时对物质消耗的不断增加，当经济发展使人均GDP达到对称轴的GDP时，物质消耗开始逐步降低，呈现出去物质化的现象。具体来看，二次项系数为－9.87×10－8，验证了倒U字型曲线的存在。同时计算可得方程对称轴为:GDP=51 702.13，即人均GDP达到51 702.13元，拐点就将出现。在这个对称轴上将出现我国物质消耗指数的最高点，是经济发展方式转变的临界点。根据各省的数据来看:上海(2001－2009)、北京(2007－2009)、天津(2008－2009)分别超过经济的临界点。其中上海的表现比较典型，其物质消耗指数从2006年开始的有下降的趋势。但就我国绝大多数省份而言，其人均GDP还远远没有达到临界点，经济增长依旧依赖于物质消耗的增加。

四个方程形式中人均固定资产投资对物质消耗指数的解释程度都超过90%，一次方程的高度拟和说明物质消耗与固定资产投资相关性。在次级趋势下，二次方程(20)曲线的对称轴为I=25 233.33，这是一个相当高的人均固定资产投资值，在我国目前只有上海、天津(2008－2009)以及北京、内蒙古自治区、辽宁(2009)接近这个水平;而大部分省份甚至都没有达到20 000元。从侧面表明我国整体对基础物质的消耗还远远没有到相应的临界点。所以在中国物资消耗与经济增长以及固定资产投资的关系并没有表现出去物质化。对于大多数省份而言，当前和以后相当长的一段时间内，我国依然需要投入大量原材料、加大固定资产投资以促进基础设施的建设和经济的增长。

3.3 省际差异的分析

物质消耗与人均GDP在固定效应模型下的省际差异项［CF=X］可以做进一步的研究。省际差异项是省份对平均截距项的偏离，反应为同样形状的曲线在y轴的上下平移，反映我国的省际的差异。

首先，人均GDP与物质消耗指数在固定效应模型中的一次函数为方程(15)，进一步计算各个省份不同的［CX=F］项(表3)。之前实证的结果显示［CX=F］项最小的几个省市分别为(如表格3所示):上海、海南、福建、广东、浙江;而［CX=F］最大的几个省份分别为:河北、辽宁、天津、内蒙古、山西。

从这些截距项上我们可以看到，截距较小的省份，如上海、北京、天津都是经济发展较快的地区，人均GDP较高;而截距较大的省份如贵州、甘肃、云南的共同特点是:(1)相对于上海、北京、天津，这些省经济相对不发达;(2)这些省份矿产丰富;(3)第三产业不是很发达。截距项的大小似乎和经济发展程度有某种联系，经济较发达的地区有负的较小的截距项，两者给人有反向变动的关系。可是，还有一些意外的省份出现打破了这样的猜想。截距较小的省份里出现了西藏这样一个人均GDP不是很高的省份，所以仅从经济发展程度来解释物质消耗截距项的初始差异似乎是行不通的。产业结构可能是其中原因之一。

表3 我国各省物质消耗指数与人均GDP关系(一次方程)中的［CF=X］项Tab.3 ［CF=X］term in relationship between MCI and GDP per capita of provinces in China

表4 我国各省物质消耗指数与人均固定资产投资关系中的［CF=X］项Tab.4 ［CF=X］term in relationship between MCI and FAI per capita of provinces in China

同样，利用物质消耗与人均固定资产投资关系基本趋势关系的方程(19)，我们可得到表格4的结果。表格4显示了人均固定资产与物质消耗指数的关系上，各省初始截距项［CF=X］最低的几个省份分别为:上海、北京、天津、浙江、江苏;最高的几个省份分别为:贵州、甘肃、广西、云南、湖南。上表中西藏的截距项依然比较小，分析不难发现西藏和宁夏都是旅游业发达的省份。而我们知道固定资产投资和基础物质的消耗多是用于第二产业工业，因此，把物质消耗指数截距项的偏离和产业结构联系起来就比较自然了。

通过GDP及固定投资与物质消耗的关系研究我们发现了一些与我们直观感觉不一样的结论，即物质消耗对经济总量小的省份的影响并不一定就大。比如西藏，按照一般的经济学逻辑，作为经济总量较小的西藏的经济发展应当很大程度上依赖物质的消耗，但是事实上，这种依赖关系并不明显。经过对比分析我们会发现，各个省份的经济结构和经济增长方式是不一样的。像西藏、宁夏、海南这类省份是以旅游业、服务业等第三产业的发展为主，其经济增长对物质消耗的依赖不如依靠第二产业发展经济的省市明显。这点在后面的结论及分析评价中会进一步提到。

4 结论及讨论

4.1 结论

中国近三十年来的快速发展对物质的投入产生了极大的需求，本文从经济发展与物质消耗之间的关系入手，探讨了我国的经济发展对物质消耗的依赖程度。在实证研究中，选择以主要的大宗原材料如钢材、水泥、能源以及铁路运输量作为基础构造了我国及各省市的物质消耗指数(MCI)。在此基础上，采用我国各省(市)的1995－2009年的人均GDP、人均固定资产的面板数据，利用面板数据固定效应下的变截距模型对我国经济增长与物质消耗的关系做出了总体上的刻画，同时也展现出各个省市在物质消耗情况上的差别。实证的结果显示:

(1)中国当前经济发展与物质消耗依然呈现正向关系。

(2)对经济增长过程中的物质消耗可能有多种解释，但我国的经济增长中，固定资产投资在统计上具有很好的解释力。无论是在国家层面的数据上，还是省(市)层面的数据上，固定资产投资与物质消耗指数之间具有和GDP数据与物质消耗指数之间同样甚至更强的统计相关性。

(3)各省市在物质消耗与经济增长间以及在物质消耗与固定资产投资间存在差异。

(4)固定效应模型下的广义最小二乘法对于处理跨部门的时间序列数据有比较好的效果。物质消耗与人均GDP和物质消耗与人均固定资产投资回归分析的固定效应模型中的省际差异项［CF=X］很好地刻画了省级差异。

另外，本文也尝试在现有数据的基础上寻找经济增长对物质消耗需求下降的拐点。如果二次方模型成立，则拐点应该分别为人均GDP=51 702.13元和人均固定资产投资I=25 233.33元。因为我国各省(市)中人均GDP和人均固定资产投资实际达到该水平的样本很少，这两个指标的预测意义需要郑重考虑。

4.2 讨论

本文从全国和各省市的两个不同的角度对经济增长与物质消耗的关系进行了实证研究，即全国经济增长与物质消耗的关系和各省市经济增长与物质消耗的关系。对于本文的上述结论，我们可以做如下的理解:

(1)我国目前仍然处在需要大量的有形资本积累的阶段。经济的发展要求大量的物质固化在基础设施、工业厂房和设备之中，这导致对物质的消耗仍然不见减少，去物质化假说在我国大部分省市没有出现;倒U型假设的前提是一个国家的基础设施已经完善到相当程度，从而在基础设施上从建设变成维护，消耗量也会不断减少。发达国家用了上百年以完成的工业化，对于中国这个世界上人口最多的国家而言，不可能是短短几十年就完成的，必定将是一个长期的过程。从而从侧面支持了我们的推论:我国的固定资产的积累还远远没有达到发达国家的水平，当前依然需要投入大量的物质以完成基础设施的建设。

(2)地区差异可以从产业结构和经济发展水平的差异来解释。部分经济发展前列的地区出现了的制造业向服务业的结构转化，如上海、北京、天津浙江;而像西藏这样的省份旅游业较发达，它们共同的特点是第三产业发达，初始物质消耗指数低;而对于贵州、甘肃、云南这样的极度依赖自然资源、第三产业不发达的省份依然需要大量物质投入才能支持其经济增长。当去物质化在我国大部分地区依然只是美好的愿望时，经济增长对物质消耗需要会成为我国经济发展中的重要问题。

需要指明的是，本文研究的初衷是希望通过对中国经济增长与物质消耗的关系的实证研究来说明物质化对中国经济发展的重要性，但是本文并不认同未来通过大量的、急剧的物质投入能实现中国经济的可持续增长。通过物质消耗来增长经济是中国经济发展的一个阶段，但并不是全部或是最终方向。恰如“十二五”规划中要求的要加快转变经济增长方式一样，经济增长的结构和质量是我们在“十二五”期间需要重点讨论的课题。本文把经济发展定义为国内生产总值(GDP)的增长，而未曾考虑经济增长的结构和经济发展的质量。其原因有二:第一，经济增长结构的合理性讨论一直没有严格的定论，没有统一的标准进行测度和评价，这给研究工作带来了技术上的困难;第二，经济发展的质量也面临同样的困境，缺乏被学术界广泛认同的指标来测度其质量。这两个技术上的瓶颈使得当下对有关经济结构和质量的实证研究进展十分困难，笔者希望将来能有学者提出更能反映真实经济结构和质量的、更能被学界广泛认同的指标，同时希望未来能出现更多关于中国经济结构和质量评价的文章，为中国经济的可持续发展贡献更多的力量。

References)

［1］Malenbaum W.World Demand for Raw Materials in 1985 and 2000［M］.New York:McGraw-Hill Press，1978.

［2］Williams R H，Larson E D，Ross M H.Materials，Affluence，and Industrial Energy Use［J］.Annual Review of Energy，1987，(12):99－144.

［3］Larson E D.Trends in the Consumption of Energy-intensive Basic Materials in the Industrialized Countries and Implications for Developing Regions. ESETT’91. InternationalSymposium on Environmentally Sound Energy Technologies and Their Transfer to Developing Countries and European Economies in Transition.Milan，Italy，1991.

［4］De Bruyn S M，Opschoor J B.Developments in the Throughputincome relationship:Theoretical and Empirical Observations［J］.Ecological Economics，1997，(20):255 －268.

［5］Opschoor J B.Ecologische Duurzame Economische Ontwikkeling:Een Theoretisch Idee en een Weerbarstige Praktijk.//Nijkamp P，Verbruggen H.(Eds.)，Het Nederlands Milieu in de Europese Ruimte: Preadviezen van de Koninklijke Vereniging voor Staathuishoudkunde.Stenfert Kroese，Leiden.1998，77 －126.

［6］Bernardini O，Galli R.Dematerialization:Long-term Trends in the Intensity of Use of Materials and Energy［J］.Futures ，1993，(25):431－447.

［7］Considine T J.Economic and Technological Determinants of the Material Intensity of Use［J］.Land Economics，1991，67(1):99 －115.

［8］Cleveland C J，Ruth M.Indicators of Dematerialization and the Materials Intensity of Use［J］.Journal of Industrial Ecology，1999，(2):15－50.

［9］Grossman G M，Krueger A.Economic Growth and the Environment［J］.Quarterly Journal of Economics，1995，(2):353 －377.

［10］Hüttler W，Schandl H，Weisz H.Are Industrial Economies on the Path of Dematerialization?Material Flow Accounts for Austria 1960－ 1996: Indicatorsand InternationalComparison.Third ConAccount Meeting:Ecologizing Societal Metabolism.Amsterdam.1998:23－30.

［11］Bringezu S，Schiitz H，Steger S，et al.International Comparison of ResourceUse and ItsRelation to Economic Growth: The Development of Total Material Requirement，Direct Material Inputs and Hidden Flows and the Structure of TMR［J］.Ecological Economics，2003，(51):97 －124.

［12］Canas ，Ferr o P，Conceic P.A New Environmental Kuznets Curve?Relationship between Direct Material Input and Income per Capita:Evidence from Industrialized Countries［J］.Ecological Economics，2004，(46):217－229.

［13］Groenenberga H，Block K，van der Sluijs J.Projection of Energyintensive Material Production for Bottom-up Scenario Building［J］.Ecological Economics，2005，(53):75 －99.

［14］彭新育，侯先荣.中国与其他国家物质消耗—收入关系的比较分析［J］.中国软科学，2000，(9):33 － 38.［Peng Xinyu，Hou Xianrong.The Theoretic and Practical Analysis of Relationship Between Material Input and Income Comparison Between China and Other Countries［J］.China Soft Science，2000，(9):33 －38.］

［15］彭新育，梁恩.中国物质消耗—收入关系的理论与实际分析［J］.经济地理，2001，(S1):8 － 12.［Peng Xinyu，Liang En.China's Material Consumption:The Academic and Practical Analysis of Income Relationship［J］.Economic Geography，2001，(S1):8 －12.］

［16］王青，刘敬智，顾晓薇，等.中国经济系统的物质消耗分析［J］.资源科学，2005，27(5):2 － 7.［Wang Qing，Liu Jinzhi，Gu Xiaowei， etal. Domestic MaterialConsumption ofChinese Economic System［J］.Resources Science，2005，27(5):2 －7.］

［17］李慧明，王磊.基于循环经济深入发展的减物质化多重因素分解［J］.资源科学，2008，30(10):1484 － 1490.［Li Huiming，Wang Lei.Decomposition Analysis on Dematerialization for the Further Development of Circular Economy［J］.Resources Science，2008，30(10):1484 －1490.］

［18］J nicke M，M nch H，Ranneberg T，et al.Economic Structure and Environmental Impact:East-west Comparisons［J］.Environmentist，1989，9(3):171 －182.

［19］Kmenta J.A General Procedure for Obtaining Maximum Likelihood Estimates in Generalized Regression Models［J］.Econometrica，1974，42(3):579 －590.

［20］Parks R W.Efficient Estimation of a System of Regression Equations When DisturbancesAre both Serially and Contemporaneously Correlated［J］.Journal of the American Statistical Association，1967，62(318):500 －509.

Empirical Relationship Between Economic Growth and Material Input in China

PENG Xin-yu WANG Hui
(Business School，South China University of Technology，Guangzhou Guangdong 510640，China)

Based on the time series cross-section(TSCS)data about index of material consumption，per capita GDP and per capita fixed assets investment(FAI)of all provinces and cities in China from 1995 to 2009，this paper analyzes the relationship between economic growth and material consumption by utilizing generalized least squares method(GLS)and fixed effects model dealing with panel data.The main conclusions are as follows:The relationship between economic growth and material consumption was positive，and did not show obvious dematerialization.The relationship between economic growth and FAI was significant statistically.Combining GLS with fixed-effect model is a helpful way to deal with TSCS data，and the provincial difference of relationship between economic growth and material consumption is well described with inter-provincial differences in［CF=X］in the fixed-effect model.China is still in the stage of physical assets calculation.In order to reach developed countries'level，proper fundamental infrastructure is necessary.Industrial structure will influence the relationship between material consumption and economic growth.The primary and secondary industries need more material consumption than tertiary industry.The level of economy development will also affect the relationship between material consumption and economic growth.Developed areas need less material consumption.

index of material consumption;generalized least squares method;fixed effects model;time series cross-section(TSCS)data;industrial structure

F202:F205

A

1002－2104(2012)05－0087－07

10.3969/j.issn.1002－2104.2012.05.015

2011－12－23

彭新育，博士，副教授，主要研究方向为资源与环境管理、市场设计。

广东省自然科学基金项目(编号:B6100470)。

(编辑:张 英)