河北模型检测软件方法

A. 软件测试的方法有哪几种

《全国计算机等级考试三级教程软件测试》
目录

第1章 软件测试的基本概念
1.1 软件质量的概念
1.1.1 软件质量的定义
1.1.2 软件质量的属性
1.1.3 软件质量模型
1.1.4 软件质量的度量
1.1.5 影响软件质量的主要因素
1.2 软件测试的概念
1.2.1 软件测试的定义与目的
1.2.2 软件测试的原则
1.3 软件的缺陷与错误
1.3.1 软件缺陷的定义和类型
1.3.2 软件缺陷的级别
1.3.3 软件缺陷产生的原因
1.3.4 软件缺陷的构成第1章 软件测试的基本概念
1.1 软件质量的概念
1.1.1 软件质量的定义
1.1.2 软件质量的属性
1.1.3 软件质量模型
1.1.4 软件质量的度量
1.1.5 影响软件质量的主要因素
1.2 软件测试的概念
1.2.1 软件测试的定义与目的
1.2.2 软件测试的原则
1.3 软件的缺陷与错误
1.3.1 软件缺陷的定义和类型
1.3.2 软件缺陷的级别
1.3.3 软件缺陷产生的原因
1.3.4 软件缺陷的构成
1.3.5 修复软件缺陷的代价
1.4 软件测试的经济学与心理学
1.4.1 软件测试的心理学
1.4.2 软件测试的经济学
1.5 软件质量保证
1.5.1 软件质量保证概要
1.5.2 软件质量保证活动的实施
1.5.3 软件的验证与确认
1.5.4 验证和确认任务分析
本章小结
第2章 软件生存周期中测试的实施
2.1 软件开发阶段
2.1.1 软件生存周期
2.1.2 软件测试的生存周期模型
2.1.3 软件测试过程模型
2.1.4 测试信息流
2.2 需求获取与分析阶段的测试
2.2.1 需求评审的实施
2.2.2 需求规格说明的评审
2.2.3 Wiegers 用例与需求评审表
2.2.4 基于原型的测试
2.2.5 基于需求的测试覆盖率评估
2.3 设计阶段的测试
2.3.1 设计的测试因素
2.3.2 设计评审的实施
2.3.3 设计规格说明的评审
2.3.4 设计元素的覆盖原则
2.4 编程阶段的测试
2.4.1 白盒测试与黑盒测试
2.4.2 源代码的控制流覆盖原则
2.4.3 源代码的数据流覆盖原则
2.4.4 源代码的静态分析与动态测试
2.5 运行和维护阶段的测试
2.6 回归测试
2.6.1 回归测试的概念
2.6.2 回归测试的类型
2.6.3 回归测试的时机
2.6.4 回归测试的实施
本章小结
第3章 代码检查、走查与评审
3.1 桌上检查
3.1.1 桌上检查的实施
3.1.2 桌上检查的检查表
3.2 代码检查
3.2.1 特定的角色和职责
3.2.2 代码检查的实施
3.2.3 用于代码检查的检查表
3.3 走查
3.3.1 特定的角色和职责
3.3.2 走查的实施
3.3.3 走查中的静态分析技术
3.4 同行评审
3.4.1 同行评审的角色和职责
3.4.2 同行评审的内容
3.4.3 评审的方法和技术
3.4.4 评审工作
本章小结
第4章 白盒测试
4.1 覆盖率的概念
4.2 逻辑覆盖
4.2.1 语句覆盖与块覆盖
4.2.2 判定覆盖（分支覆盖）
4.2.3 条件覆盖
4.2.4 条件/判定覆盖
4.2.5 条件组合覆盖
4.2.6 路径覆盖
4.2.7 ESTCA覆盖
4.2.8 LCSAJ覆盖
4.3 路径测试
4.3.1 分支结构的路径测试
4.3.2 循环结构的路径测试
4.3.3 圈复杂度与基本路径测试
4.4 数据流测试
4.4.1 定义∕使用测试的几个定义
4.4.2 定义∕使用测试举例
4.4.3 定义∕使用路径测试覆盖指标
4.5 基于覆盖的测试用例选择
4.5.1 覆盖率的使用
4.5.2 使用最少的测试用例来达到覆盖
4.6 程序插桩技术
4.6.1 程序插桩
4.6.2 用于测试覆盖率的程序插桩
4.6.3 用于断言检测的程序插桩
4.6.4 用于数据流异常检测的程序插桩
本章小结
第5章 黑盒测试
5.1 等价类测试
5.1.1 等价类的概念
5.1.2 等价类测试的原则
5.1.3 等价类方法测试用例设计举例
5.2 边界值分析
5.2.1 边界值分析的概念
5.2.2 选择测试用例的原则
5.2.3 边界值方法测试用例设计举例
5.3 基于判定表的测试
5.3.1 判定表的概念
5.3.2 基于判定表的测试用例设计举例
5.4 基于因果图的测试
5.4.1 因果图的适用范围
5.4.2 用因果图生成测试用例
5.4.3 因果图法测试用例设计举例
5.5 基于状态图的测试
5.5.1 状态图
5.5.2 利用状态转换树生成测试用例
5.5.3 利用状态转换表生成测试用例
5.6 基于功能图的测试
5.6.1 功能图
5.6.2 功能图法设计测试用例举例
5.7 基于用例和场景的测试
5.7.1 基本流和备选流
5.7.2 利用用例和场景设计测试用例的实例
5.8 基于有向图的测试用例设计
5.8.1 使用基于有向图的测试的场合
5.8.2 基于事务流建模设计测试用例
5.8.3 基于控制流建模设计测试用例
5.8.4 基于有向图设计测试用例的过程
5.9 基于正交实验设计法的测试
5.9.1 提取功能说明，构造因子／ 状态表
5.9.2 加权筛选，生成因素分析表
5.9.3 利用正交表构造测试数据集
5.10 其他黑盒测试用例设计技术
本章小结
第6章 单元测试和集成测试
6.1 单元测试的基本概念
6.1.1 单元测试的定义
6.1.2 单元测试与集成测试、系统测试的区别
6.1.3 单元测试环境
6.2 单元测试策略
6.2.1 自顶向下的单元测试策略
6.2.2 自底向上的单元测试策略
6.2.3 孤立测试
6.2.4 综合测试
6.3 单元测试分析
6.3.1 模块接口
6.3.2 局部数据结构
6.3.3 独立路径
6.3.4 出错处理
6.3.5 边界条件
6.4 单元测试的测试用例设计原则
6.4.1 单元测试的测试用例设计步骤
6.4.2 单元测试中的白盒测试与黑盒测试
6.5 集成测试的基本概念
6.6 集成测试策略
6.6.1 基于分解的集成策略
6.6.2 基于功能的集成
6.6.3 基于路径的集成
6.6.4 基于调用图的集成
6.7 集成测试分析
6.7.1 体系结构分析
6.7.2 模块单元分析
6.7.3 接口分析
6.7.4 风险分析
6.7.5 可测试性分析
6.7.6 集成测试策略分析
6.7.7 常见的集成测试故障
6.8 集成测试的测试用例设计原则
6.8.1 集成测试的测试用例设计步骤
6.8.2 场景测试
本章小结
第7章 系统测试
7.1 系统测试概念
7.2 系统测试的方法
7.2.1 功能测试
7.2.2 协议一致性测试
7.2.3 性能测试
7.2.4 压力测试
7.2.5 容量测试
7.2.6 安全性测试
7.2.7 失效恢复测试
7.2.8 备份测试
7.2.9 GUI测试
7.2.10 健壮性测试
7.2.11 兼容性测试
7.2.12 可使用性测试
7.2.13 安装测试
7.2.14 文档测试
7.2.15 在线帮助测试
7.2.16 数据转换测试
7.3 系统测试的实施
7.3.1 确认测试
7.3.2 α 测试和β测试
7.3.3 验收测试
7.3.4 系统测试问题总结、分析
7.4 做好系统测试的原则
本章小结
第8章 软件性能测试和可靠性测试
8.1 软件性能测试的基本概念
8.1.1 软件性能
8.1.2 软件性能测试
8.2 软件性能测试的执行
8.2.1 性能测试的过程与组织
8.2.2 性能分析
8.2.3 性能测试的自动化
8.3 软件可靠性的概念
8.4 软件可靠性测试的执行
8.4.1 软件可靠性测试的过程
8.4.2 软件可靠性预测
8.5 软件故障数目的预测
8.6 软件可靠性分析
本章小结
第9章 面向对象软件的测试
9.1 面向对象软件测试的问题
9.1.1 面向对象的基本特点引起的测试问题
9.1.2 面向对象程序的测试组织问题
9.2 面向对象软件的测试模型及策略
9.3 面向对象程序的单元测试
9.3.1 方法层次的测试
9.3.2 类层次的测试
9.3.3 类树层次的测试
9.4 面向对象软件的集成测试
9.4.1 面向对象软件的集成测试策略
9.4.2 针对类间连接的测试
9.4.3 面向对象软件集成测试的UML支持
9.5 面向对象软件的系统测试
本章小结
第10章 Web应用软件测试
10.1 Web应用软件的特点
10.1.1 Web应用软件的概念
10.1.2 Web应用软件的特点
10.1.3 Web应用软件的基本结构
10.1.4 Web应用软件的常用开发技术
10.2 应用服务器的分类和特征
10.2.1 三层和多层体系结构
10.2.2 应用服务器的分类
10.2.3 应用服务器对Web应用软件测试的影响
10.3 Web 应用软件的测试策略
10.3.1 表示层的测试
10.3.2 业务层的测试
10.3.3 数据层的测试
10.3.4 层间的集成测试
10.4 Web应用软件的系统测试技术
10.4.1 功能测试
10.4.2 性能测试
10.4.3 易用性测试
10.4.4 内容测试
10.4.5 安全性测试
10.4.6 接口测试
10.5 基于数据库的Web应用软件的性能测试
10.6 Web应用软件的系统安全检测与防护
10.6.1 入侵检测
10.6.2 漏洞扫描
10.6.3 安全策略
本章小结
第11章 其他测试
11.1 兼容性测试
11.1.1 硬件兼容性测试
11.1.2 软件兼容性测试
11.1.3 数据兼容性测试
11.2 易用性测试
11.2.1 易安装性测试
11.2.2 功能易用性测试
11.2.3 用户界面测试
11.3 极限测试
11.3.1 极限编程基础
11.3.2 极限测试
11.3.3 JUnit简介
11.4 文档测试
11.4.1 文档测试的范围
11.4.2 用户文档的内容
11.4.3 用户文档的测试
本章小结
第12章 软件测试过程和管理
12.1 软件测试过程
12.1.1 测试过程的概念
12.1.2 测试过程的抽象模型
12.1.3 测试阶段中的测试活动
12.2 测试过程组织与管理
12.2.1 软件测试过程管理的特点
12.2.2 软件测试过程的人员组织
12.3 测试策划管理
12.3.1 测试策划的目标
12.3.2 测试需求分析
12.3.3 测试策略与测试方法
12.3.4 测试策划工作流程
12.3.5 测试计划的要点
12.4 测试设计与实现管理
12.4.1 软件测试设计与实现主要内容
12.4.2 软件测试设计与实现要点
12.4.3 测试用例的设计方法
12.4.4 测试用例的管理
12.4.5 测试开发
12.5 测试环境管理
12.5.1 测试环境的定义
12.5.2 测试环境是测试的基础
12.5.3 测试环境的各要素
12.5.4 测试环境准备
12.6 测试执行管理
12.6.1 基于测试环境的测试用例执行
12.6.2 测试用例执行的记录与跟踪
12.6.3 软件缺陷的跟踪和管理
12.6.4 测试执行活动结束
12.7 测试质量分析
12.7.1 评估系统测试的覆盖程度
12.7.2 软件缺陷分析方法
12.8 测试总结管理
12.9 测试过程改进
12.9.1 软件测试过程改进的概念
12.9.2 软件测试过程改进的具体方法
本章小结
第13章 软件自动化测试
13.1 自动化测试的原理与方法
13.2 自动化测试的限制
13.3 自动化测试用例的生成
13.3.1 脚本的作用、质量和编写原则
13.3.2 脚本的基本结构
13.4 测试执行自动化
13.5 测试结果比较自动化
13.5.1 自动比较的基本概念
13.5.2 动态比较
13.5.3 执行后比较
13.6 基于STAF／STAX的自动化测试框架
13.7 测试工具的分类与选择
13.7.1 测试工具的分类
13.7.2 测试工具的选择
13.8 主流测试工具
13.8.1 主流单元测试工具
13.8.2 主流功能测试工具
13.8.3 主流负载测试工具
13.8.4 主流软件测试管理工具
本章小结
第14章 软件测试的标准和文档
14.1 软件测试的标准
14.1.1 软件测试规范
14.1.2 软件测试文档编制规范
14.2 软件测试文档格式和模板
14.2.1 软件测试文档格式
14.2.2 软件测试部分模板
本章小结
第15章 软件测试实践
15.1 软件测试过程管理实践
15.1.1 测试实践中的测试过程类型
15.1.2 测试策划实践
15.1.3 测试设计与实现的实践
15.1.4 测试执行实践
15.1.5 测试总结实践
15.1.6 QESuite Web 1.0 软件测试过程管理平台实践
15.2 白盒测试实践
15.2.1 QESAT／C简介
15.2.2 被测程序link.c说明
15.2.3 测试准备
15.2.4 静态分析
15.2.5 动态测试

B. 怎么用犀牛软件检测3D打印模型是不是实体封闭状态

如果想要3D打印一个模型出来，那么我们在建模的时候就需要注意，必须让3D模型是一个实体，这样才能有厚度，才能被3D打印出来。犀牛软件中有一个简单的方法可以检测模型是否是实体状态，通过封闭命令检测：

1、打开模型，框选检测的部分，并使用分析命令中的边缘检测。

C. 软件测试工具有哪些

1、WinRunner

Winrunner 最主要的功能是自动重复执行某一固定的测试过程，它以脚本的形式记录下手工测试的一系列操作，在环境相同的情况下重放，检查其在相同的环境中有无异常的现象或与预期结果不符的地方。

2、LoadRunner

LoadRunner® 是一种预测系统行为和性能的工业标准级负载测试工具。通过以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问题，LoadRunner 能够对整个企业架构进行测试。

3、QTP

QTP是一个B/S系统的自动化功能测试的利器,软件程序测试工具。Mercury的自动化功能测试软件QuickTest Professional ，可以覆盖绝大多数的软件开发技术，简单高效，并具备测试用例可重用的特点。

4、TestDirector

基于WEB的测试管理工具，他能够让你系统地控制整个测试过程，并创建整个测试工作流的框架和基础，使整个测试管理过程变得更为简单和有组织。

5、SilkTest

SilkTest 是面向Web应用、Java应用和传统的C/S应用，进行自动化的功能测试和回归测试的工具。它提供了用于测试的创建和定制的工作流设置、测试计划和管理、直接的数据库访问及校验等功能，使用户能够高效率地进行软件自动化测试。

6、Selenium

Selenium是为正在蓬勃发展的web应用开发的一套完整的测试系统。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。

7、TPT

TPT是针对嵌入式系统的基于模型的测试工具，特别是针对控制系统的软件功能测试。TPT支持所有的测试过程：包括测试建模、测试执行、测试评估以及测试报告的生成。

D. 模型检验常用方法有哪些

正确性分析：（模型稳定性分析，稳健性分析，收敛性分析，变化趋势分析，极值分析等）
有效性分析：误差分析，参数敏感性分析，模型对比检验
有用性分析：关键数据求解，极值点，拐点，变化趋势分析，用数据验证动态模拟。
高效性分析：时空复杂度分析与现有进行比较

E. 在人脸识别软件系统识别的过程中，对于人脸检测，现在主流的方法都基本有啥可以的话详细介绍一下吧。

基于知识的方法

基于知识的方法（Knowledge-Based Methods）一是基于规则的人脸检测方法。规则来源于研究者关于人脸的先验知识。一般比较容易提出简单的规则来描述人脸特征和它们的相互关系。

Yang和Huang使用分层的基于知识的人脸检测方法[11]。他们的系统由3级规则组成。在最高级，通过扫描输入图像的窗口和应用每个位置的规则集找到所有可能的人脸候选区。较高级的规则通常描述人脸看起来象什么，而较低级的规则依赖于面部特征的细节。多分辨率的分层图像通过平均和二次采样生成，如图2所示。

编码规则通常在较低的分辨率下确定人脸的候选区，包括人脸的中心部分图中较浅的阴影部分，其中有个基本上相同的灰度单元。

基于特征的方法

基于特征的方法（Feature-Based Methods）不仅可以从已有的面部特征而且可以从它们的几何关系进行人脸检测。和基于知识的方法相反，它是寻找人脸的不变特征用于人脸检测。人们已经提出了许多先检测人脸面部特征，后推断人脸是否存在的方法。面部特征如眉毛、眼睛、鼻子、嘴和发际等，一般利用边缘检测器提取。根据提取的特征，建立统计模型描述特征之间的关系并确定存在的人脸。基于特征的算法存在的问题是，由于光照、噪声和遮挡等使图像特征被严重地破坏，人脸的特征边界被弱化，阴影可能引起很强的边缘，而这些边缘可能使得算法难以使用。

模板匹配的方法

Sakai等人用眼睛、鼻子、嘴和人脸轮廓等子模板建模，检测照片中的正面人脸。每一个子模板按照线分割定义。基于最大梯度变化提取输入图像的线，然后与子模板匹配。计算子图像和轮廓模板之间的相互关系检测人脸的候选区域，完成用其他子模板在候选区域的匹配。

Craw等人提出了一种基于正面人脸的形状模板即人脸的外形定位方法。用Sobel算子提取边缘，将边缘组织在一起，根据几个约束条件去搜索人脸模板。在头轮廓定位。

Govindaraju等人提出两个阶段的人脸检测方法。人脸模型根据边缘定义的特征构成。这些特征描述了正面人脸的左边、发际和右边的曲线。人脸必须是垂直、无遮挡和正面的。

基于外观的方法

基于外观的方法首先通过学习，在大量训练样本集的基础上建立一个能对人脸和非人脸样本进行正确识别的分类器，然后对被检测图像进行全局扫描，用分类器检测扫描到的图像窗口中是否包含人脸，若有则给出人脸所在的位置。

Moghaddam和Pentland提出在高维空间利用特征空间分解密度估计的概率视觉学习方法[12]。用主成分(PCA)分析来定义子空间从而最好地表示人脸模式集。主成分保存数据中主分量而丢弃了那些次分量。这种方法把向量空间分解为互相排斥和互为补充的2个子空间主子空间或特征空间和它的正交子空间。因此对象密度被分解为个2成分在主子空间由主分量张成的密度，和它的垂直成分(在标准的PCA中被丢弃的次分量)如图3所示。用多变量Gaussians和混合Gaussians密度分布进行学习人脸局部特征的统计。然后将这些概率密度用于基于最大

似然估计的对象检测。这种方法已经被用于人脸定位、编码和识别。和传统的特征脸方法相比，此方法在人脸识别方面表现出更好的性能。

可以的话去Ph一下colorreco，技术过硬，值得我们大家学习。

F. 如何对数学模型的可靠性进行检测

数学建模是使用数学模型解决实际问题.
对数学的要求其实不高.
我上大一的时候,连高等数学都没学就去参赛,就能得奖.
可见数学是必需的,但最重要的是文字表达能力
回答者：抉择415 - 童生 一级 3-13 14:48
数学模型
数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.
简单地说：就是系统的某种特征的本质的数学表达式（或是用数学术语对部分现实世界的描述）,即用数学式子（如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等）来描述（表述、模拟）所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律.
数学建模
数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解.
数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一.
数学建模的一般方法和步骤
建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法：
机理分析：根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义.
测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型.测试分析方法也叫做系统辩识.
将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法.
在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致如下：
1、 实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数；
2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数；
3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型；
4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益；不符合实际,重新建模.
数学模型的分类：
1、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等.
2、 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等.
数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等 基本的数学知识
同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等
一般大学进行数学建模式从大二下学期开始,一般在九月份开始竞赛,一般三天时间,三到四人一组,合作完成!

G. 软件测试的方法有哪些

选择培训机构时就一定考虑到以下几点：

1、课程选择，不要只是简单的学习功能测试，而是会涵盖有现在流行的自动化测试、GUI测试，接口测试和性能测试开发等内容；

2、培训机构的教学不仅仅是教会你做标准的软件测试，而是要教你一些测试逻辑，教会你使用工具但又不依赖于这些工具也可以完成自动化测试，也就是其背后的底层的工作原理，这些东西才是真正能够内化成属于你个人的核心竞争力。

3、现在的移动互联网企业对自动化测试的需求非常大，也会要求学员掌握程序设计的原理，所以测试开发性综合性人才才是未来IT行业的需求方向。

4、一定要去参加试学，因为很多人目标不明确，甚至是迷茫的，所以去试学一周，看看自己是不是真的想做技术，或者适合做技术。

5、授课方式，有些是面授，有些是视频授课，各有优点，就看自己喜欢哪种了。当然，线下面授的学费应该更高，毕竟成本在那里，学习时有老师盯着，有同学陪着，能够更快的进入学习的状态，有更充足的斗志。

H. 常见的软件测试模型有哪些

V模型，W模型，H模型，主要是这种，目前V模型和W模型在市场中使用较多，V模型较为传统，过程清晰任务明确，W模型减少了软件需求不明确带来的问题，H模型对测试人员要求极高，一般不使用。所有常见的软件测试模型在黑马程序员社区都可以找到，并且有明确详细的介绍，还有视频讲解，视频的话，对话框就可以领取的

I. 怎样对模型进行检测 3dmax

1.打开场景，选择任意模型，点击使用程序。

J. 面板数据模型的定义和操作方法

(第3组 宏现经济增长与发展，6686个字符)
中国能源、环境与经济增长基于面板数据的计量分析
王洲洋
（河北经贸大学数统学院，石家庄，050061）
摘 要
本文运用面板数据的分析方法对我国各地区的能源消费、环境污染与经济增长进行了实证研究。研究表明：能源消费、环境污染与经济增长变量均为不平稳变量，但它们之间存在着长期的协整关系。如果能源供应每增加1%，GDP就会增加0.269%；环境污染每减少1%，GDP就能增加0.043%。
关键词 经济增长 面板协整检验 Hausman检验
Abstract
This paper assesses the relationship among the energy consumption, environment pollution and economic growth in all the regions of China by the method of Panel Data. Research results indicate that the energy consumption, environment pollution and economic growth are not balanced variables，but they have the Co-integration relations in a long run.If the energy supply increases 1%,the economic growth will increase 0.269%;And if the environment pollution decreases 1%,the economic growth will increase 0.043%.
Key words : economical growth Panel data Co-integration Test Hausman-test
一、引言
自从进入工业化时期以来，世界上许多国家为了追求经济的快速增长和物质产品的极大丰富，对能源进行了大规模的开发和利用，而能源的逐渐枯竭及能源带来的生态环境问题，都将严重阻碍经济的发展。环境作为经济、社会发展的物质条件，作为经济发展的基础，既可以直接地促进经济的发展，也可能成为经济的发展的阻力，环境污染已成为危害人们健康、制约经济和社会发展的重要因素之一。如今能源与环境问题已成为制约一个国家经济增长的瓶颈，而这种现象在我国尤为突出。不断开发新能源，开发可再生能源，提高能源利用效率，保护环境将对我国经济发展起到重要作用。党的十七大报告再次强调要加强能源资源节约和生态环境保护，并指出，加强能源资源节约和环境环境保护，增强可持续发展能力，坚持节约资源和保护环境的基本国策，关系人民群众切身利益和中华民族生存发展。因此，对于我国能源消费、环境保护和经济发展的关系研究具有十分重要的理论价值和现实意义。
近年来我国的能源、环境问题已成为被关注的热点，许多学者从不同的角度进行了大量的分析，得出了许多有用的启示。如林伯强[1]（2003）通过协整分析考察了我国能源需求与经济增长的关系；王逢宝[2]等（2006）运用线性回归的方法对区域能源、环境与经济增长进行了研究。冯秀[3]（2006）则探讨了我国能源利用现状及能源、环境与经济增之长的关系。林师模等[4]（2006）研究了能源技术创新对我国经济，环境与能源之间的关系。目前大多的文献是用时间序列的数据，或是从总量的角度来分析全国或某个地区的能源消费、环境污染与经济增长之间的关系，但由于我国幅员辽阔，各地区间的经济、能源消费与环境方面都存在着巨大的差异，因而不能把各个地区的经济、能源消费与环境污染视为一个同质的整体，且运用时间序列数据往往很难解释它们间的内在联系。
本文使用我国省级的面板数据，运用面板数据的分析方法对我国各地区的能源消费、环境污染与经济增长进行实证分析，从而来揭示我国能源消费、环境污染与经济增长之间的内在联系。
二、研究方法
面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费、环境污染与经济增长之间的长期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系。
面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提出的IPS检验[6] , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP检验[7]等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao[9](1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟[10]对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效。具体面板数据单位根检验和协整检验的方法见参考文献[5-10]。
三、实证分析
1.指标选取和数据来源
经济增长：本文使用地区生产总值 ，以1999年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际 ，单位：亿元。
能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，2003）。所以本文使用各地区电力消费量 作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。
环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量 作为环境污染的量化指标，单位：万吨。
本文采用1999-2006年全国30个省（直辖市，自治区）的地区生产总值 、电力消费量 和工业废水排放量 的数据构建面板数据集。30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆，由于西藏数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴2000-2007》。为了消除变量间可能存在的异方差，本文先对 、 和 进行自然对数变换。
记 , , .
2．面板数据的单位根检验
为了避免单一方法可能存在的缺陷，本文使用LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验四种方法来进行面板数据的单位根检验。利用Eviews 6.0软件(下同)，检验结果见表1。
表1 ， ， 的面板单位根检验
变 量 LLC p值 IPS p值 Fisher-ADF p值 Fisher-PP p值

4.21 1.00 5.78 1.00 16.95 1.00 7.67 1.00

6.35 1.00 10.24 1.00 5.37 1.00 9.45 1.00

-2.91 0.0018 1.26 0.89 56.97 0.058 90,56 0.0066

-14.89 0.00 -3.17 0.0008 103.88 0.0004 86.42 0.0144

-21.99 0.00 -5.80 0.00 143.77 0.00 146.44 0.00

-12.21 0.00 -4.52 0.00 135.51 0.00 184.48 0.00

从表1可以看出， ， 在5%水平不平稳，经一阶差分后 ， 均在5%水平拒绝原假设， 的LLC检验在5%水平不显着，但其它三种检验方法均显着， 的四种检验方法均在5%水平下拒绝原假，所以我们认为 ， ， 均为一阶差分平稳变量。
3．面板数据的协整检验
对 ， ， 的协整关系进行Pedroni协整检验和Kao协整检验。其检验结果见表2和表3。
表2 Pedroni协整检验
统计量 p值
Panel v统计量 -1.145 0.0056
Panel rho统计量 2.588 0.0277
Panel PP统计量 -1.543 0.0013
Panel ADF统计量 -3.811 0.0000
Group rho统计量 5.088 0.0000
Group PP统计量 -2.559 0.0151
Group ADF统计量 -6.985 0.0000

表3 Kao协整检验
t统计量 p值
ADF -5.873 0.0000

由表2和表3的面板协整检验结果可知： Pedroni协整检验的七个统计量与Kao协整检验的ADF统计量均在5%显着性水平下拒绝原假设，表明 ， ， 之间存在显着的协整关系。
4.模型检验
(1) 固定效应模型显着性检验
固定效应模型显着性检验是检验模型中固定效应系数 是否有差异，即原假设为 。其检验结果如表4所示：
表4 固定效应模型的显着性检验
固定效应显着性检验 统计量 自由度 p值
Cross-section F 374.484 (29,208) 0.0000
Cross-section Chi-square 953.827 29 0.0000

由表4固定效应模型的显着性检验结果可知，p值小于5%，因此拒绝固定效应系数 相同的原假设，所以我们选取固定效应模型比较合适。
(2)Hausman检验
Hausman检验的原假设是随机效应模型的系数与固定效应模型的系数没有差别，如果接受原假设，表明应选择随机效应模型，否则就应该选择固定效应模型。检验结果在表4和表5中列出。
表5 Hausman检验
Chi-Sq. 统计量 Chi-Sq. Statistic自由度 p值
Cross-section random 117.766 2 0.000

表6 固定效应与随机效应检验比较
变量 固定效应 随机效应 两种效应方差之差 p值

0.269 0.279 0.000002 0.0000

-0.0434 -0.017 0.000007 0.0000

从表5中Hausman检验结果与表6中固定效应与随机效应检验比较可以看出，p值在5%水平下拒绝原假设，模型中被忽视的效应与模型中的两个解释变量相关，所以我们认为固定效应模型是更好的选择。
5．模型的估计
根据上面的分析我们采用固定效应模型对模型进行估计，模型估计结果如下式所示：
(1)
(44.647) (20.341) (-3.097)
[0.0000] [0.0000] [0.0022]
小括号中是t统计量，中括号中是相应的p值。
模型调整后的 为0.996，F值为2484.3，残差平方和为0.599，各个系数均通过t检验，模型拟合的相当不错。
固定效应系数 见表7所示：
表7各地区的固定效应系数
地区

地区

地区

北京 0.207 浙江 0.792 海南 -1.044
天津 -0.268 安徽 0.283 重庆 -0.222
河北 0.582 福建 0.425 四川 0.440
山西 -0.351 江西 -0.00158 贵州 -0.808
内蒙古 -0.454 山东 1.034 云南 -0.121
辽宁 0.473 河南 0.623 陕西 -0.228
吉林 -0.138 湖北 0.429 甘肃 -0.815
黑龙江 0.251 湖南 0.424 青海 -1.962
上海 0.555 广东 1.139 宁夏 -1.908
江苏 1.058 广西 -0.0147 新疆 -0.380

式(1)表明，GDP与能源消费、环境污染之间存在着显着的长期均衡关系，从全国的平均水平来看，能源消费的弹性系数是0.269,也就是能源供应每增加1%，GDP就会增加0.269%；环境污染的弹性系数是-0.043,即环境污染每减少1%，GDP就能增加0.043%，这说明GDP与环境污染存在着反向的关系，与我们普遍认为的保护环境能促进经济健康快速发展的观点相一致。
四、主要结论
本文通过采用比较前沿的面板单位根检验、面板协整检验等分析方法，对1999年到2006年我国能源消费、环境污染与经济增长的省级面板数据进行了实证研究。研究表明：我国能源消费、环境污染与经济增长均为不平稳过程，这主要是因为我国各地区由于政策、环境等多种原因，使得各地区间存在着很大的差异，所以不同的地区表现出非一致性，但不同地区的能源消费、环境污染与经济增长之间都存在着显着的协整关系。能源和环境作为经济持续增长的要素，对我国经济发展有着重大的影响作用。能源供应与经济增长存在着正向的关系，经济增长对能源有很强的信赖性，而环境污染与经济增长存在着反向的关系，环境污染程度的加剧将会严重阻碍经济的增长。从全国平均水平来看，能源供应每增加1%，GDP将增加0.269%；环境污染每减少1%，GDP将增加0.043%。因此坚持节约能源、提高能源使用效率和保护环境将对我国经济的持续、快速、健康发展具有极其重要的意义。
需要指出的是，由于数据方面的原因，本文使用的面板数据时间跨度并不长(1999-2006)，得到的长期关系有可能受到质疑 (DimitrisK.Christopoulos and Efthvmios G.Tsionas,2004) [11]。本文使用各地区电力消费量来代替能源消费总量，工业废水排放量来反映环境污染程度，但它们都只反映了能源消费、环境污染程度的一个方面，所以指标的选取并不全面，应该将煤、石油等能源的消费以及大气污染、固体废弃物污染等全部纳入指标体系，这样指标体系才更加全面、更加合理，这有待我们今后更加深入的研究。

参考文献:
[1]林伯强：《电力消费与中国经济增长:基于生产函数的研究》[J]，《管理世界》2003年第11期。
[2]王逢宝、张磊、秦贞兰：《能源、环境与区域经济增长的计量分析》[J]，《天津财贸管理干部学院学报》2006年第3期。
[3]冯秀、丁勇：《可持续发展下中国的能源、环境与经济》[J]，《北方经济》2006年第2期。
[4]林师模、苏汉邦、林幸桦：《能源技术创新对经济、能源及环境》的影响[J]《东莞理工学院学报》2006年第4期。
[5]Levin.A.,C.F.Lin Unit Root Tests in Panel Data:Asymptotic and Finite Sample Properties[C].UC San Diego.Working Paper,1992.92-93.
[6]Im K.S.,M.H.Pesaran and Y.Shin.Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels[J].Journal of Econometrics 2003,115:53-74.
[7]Maddala G.S.,Wu Shaowen,1999.Acomparative Study of Unit Root Tests with Panel Data and a New Simple Test [J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1999,61:631-652.
[8]Luciano,G..On the Power of Panel Cointegration Tests:A Monte Carlo Comparison[J].Economics Letters,2003,80:105-111.
[9]Pedroni,P.Critical Value for Cointegration Tests in Heterogeneous Panels with Multiple Regressors[J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1999,61:653-678.
[10]Kao,C,Spurious Regression and Resial-based Tests for Cointetration in Panel Data[J].Journal of Econometrics,1999,90:1-44.
[11]Dimitris K. Christopoulos,Efthymios G.Tsionas,2004,Financial development and economic growth: evidence from panel.