《表5 农村生活能源消费生态足迹的建模估计》

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《基于STIRPAT模型的农村生活能源消费的生态效应分析》

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注:*，**，***分别表示在10%，5%，1%的水平上显著

在STIRPAT分析中，用年底农村人口数表示人口规模，农村居民人均可支配收入表示富裕水平，采用《中国统计年鉴2015》的相关数据，以最小二乘法估计STIRPAT模型中相关的系数。一般情况下，采用最小二乘法进行回归分析时，其参数估计有可能会产生多重共线性，或是异方差等情况。这里用Stata软件进行这两个变量的相关性分析，人口规模与富裕水平的相关性很小（-0.05），且在应用这些数据时已经进行了对数变换，其误差项也只是一种相对误差，因而多重共线性问题几乎不存在。另一方面，本文采用的STIRPAT模型能较好地解决异方差问题（7）。因此，考虑总生态足迹以及薪柴、秸秆、沼气、煤炭、电力的生态足迹，作为因变量构成模型（1）～模型（6），其回归建模的结果见表5。