【摘要】：表5.29 中的序列相关检验结果表明，模型存在显著的序列相关性，因此我们采用广义最小二乘估计方法对结果进行分析。表5.29序列相关检验结果从表5.30 中的估计结果来看，γ1的大小为0.0057，表明内部规模经济效应对全要素生产率框架下的碳生产率具有正向的影响。
表5.29 中的序列相关检验结果表明，模型（5.33）存在显著的序列相关性，因此我们采用广义最小二乘估计方法（GLS）对结果进行分析（见表5.30）。
表5.29 序列相关检验结果
从表5.30 中的估计结果来看，γ1的大小为0.0057，表明内部规模经济效应对全要素生产率框架下的碳生产率具有正向的影响。也就是说当内部规模效应表现出规模经济性时，中国工业部门各两位数行业的碳生产率会上升；当内部规模效应表现出规模不经济性时，中国工业部门各两位数行业的碳生产率则会下降。表5.31 显示了中国工业部门历年规模收益的平均值。
表5.30 GLS 方法估计结果(www.xing528.com)
从表5.31 可以看出，中国工业部门的规模收益整体上呈上升趋势，说明中国工业部门整体上表现出内部规模经济，表明内部规模不经济并不是中国工业行业整体呈现出规模不经济的原因。结合表5.30 的实证结果，可以得出如下结论：中国工业部门呈现出内部规模经济，且内部规模经济会正向促进碳生产率的提高。那么是否意味着，外部规模不经济是中国工业部门规模不经济的原因？外部规模不经济是否会抑制中国工业部门碳生产率的提高？这些问题需要进一步进行实证考量。
表5.31 我国工业部门历年规模效益
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