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摘要：运用协整分析方法对辽宁产业结构与电力能源效率之间的关系进行研究，利用1986—2010年度数据进行协整检验并构建误差修正模型。结果表明，电力能源效率与第一、二产业比重之间存在长期均衡关系，第一产业的变动对能源效率的效应为负，第二产业的变动对其效应为正；短期内，第一、二产业比重对电力能源效率的影响不明显，并在此基础上提出了辽宁能源发展的政策建议。
关键词：产业结构；电力能源效率；协整分析；辽宁
1673-291X（2012）27-0158-03
一、引言
随着辽宁省经济快速发展，能源消费日益增加，能源问题已成为制约经济发展的瓶颈，尤其是电力能源。研究产业结构变化对电力能源效率的影响，为优化产业结构、预测能源消费、制定能源战略，发展节能型经济都有重大意义。近年来，国内学者对产业结构与能源之间的关系做了大量研究。史丹（2003）认为，产业结构变动与经济增长互为因果，能源消费的变动不仅是由于经济增长的拉动，而且也受产业结构的影响。徐博（2004）认为，第一产业和工业比重的变化是影响中国能源消耗总量变化的主要因素，电力将因结构的变动和经济总水平的提高而成为中国的主要消费能源的结论。蒋金荷（2004）分析了提高能源效率和经济结构调整的策略。郭志军（2007）通过对能源消费与三次产业结构的时间序列进行分析，发现从长期看，第一产业的变动对能源消费的效应为负，第二产业和第三产业的变动对其效应为正。徐刚（2010）运用协整理论构建了中国能源需求的长期均衡模型，发现在1978—2008年间，能源需求与经济增长、产业结构、城镇化以及能源存在长期均衡关系。
因此，本文运用协整理论对辽宁产业结构与电力能源效率之间存在的关系进行分析。研究辽宁产业结构与电力能源效率之间存在的关系，从调整产业结构角度出发为提高辽宁省电力能源效率提供针对性的政策建议。
从平稳性检验结果看出，原始水平下，变量LnG3通过了10%显著性水平下的ADF单位根检验，为平稳序列；变量LnG1在5%显著水平下平稳；变量LnEF和LnG2的ADF值均大于临界值，都具有单位根，因此都是非平稳的。变量LnEF、LnG1、LnG2一阶差分后，它们的ADF值均小于临界值，即一阶差分序列均不具有单位根，因此它们的一阶差分序列是平稳序列，都是一阶单整序列。变量LnG3是0阶单整序列与其余变量不能构造协整方程，因此，在下文协整检验和误差修正模型中将不再讨论变量LnG3。
迹检验统计量法和最大特征值统计量法得到的结果一致，上述变量存在协整关系，长期均衡方程可以表示为：
LnEF=1
关键词：产业结构；电力能源效率；协整分析；辽宁
1673-291X（2012）27-0158-03
一、引言
随着辽宁省经济快速发展，能源消费日益增加，能源问题已成为制约经济发展的瓶颈，尤其是电力能源。研究产业结构变化对电力能源效率的影响，为优化产业结构、预测能源消费、制定能源战略，发展节能型经济都有重大意义。近年来，国内学者对产业结构与能源之间的关系做了大量研究。史丹（2003）认为，产业结构变动与经济增长互为因果，能源消费的变动不仅是由于经济增长的拉动，而且也受产业结构的影响。徐博（2004）认为，第一产业和工业比重的变化是影响中国能源消耗总量变化的主要因素，电力将因结构的变动和经济总水平的提高而成为中国的主要消费能源的结论。蒋金荷（2004）分析了提高能源效率和经济结构调整的策略。郭志军（2007）通过对能源消费与三次产业结构的时间序列进行分析，发现从长期看，第一产业的变动对能源消费的效应为负，第二产业和第三产业的变动对其效应为正。徐刚（2010）运用协整理论构建了中国能源需求的长期均衡模型，发现在1978—2008年间，能源需求与经济增长、产业结构、城镇化以及能源存在长期均衡关系。
因此，本文运用协整理论对辽宁产业结构与电力能源效率之间存在的关系进行分析。研究辽宁产业结构与电力能源效率之间存在的关系，从调整产业结构角度出发为提高辽宁省电力能源效率提供针对性的政策建议。
二、协整分析
(一)数据来源及处理
本文选取自变量为第一产业占GDP的比重G1、第二产业占GDP的比重G2和第三产业占GDP的比重G3；选取因变量为电力能源效率（元/千瓦小时）EF进行协整分析。其中，能源效率为电力消费量与GDP之比，即单位电力能耗创造的GDP。本文各指标选取年份为1986—2010年，并将各年GDP用GDP平减指数换算成2000年的不变计算的实际GDP，样本数据来自各年度的《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》或根据其数据整理所得。(二)平稳性检验
多数经济变量的时序序列随时间的变化而变化，不再平稳。因此，在建立模型之间，应对其平稳性进行检验。为消除时间序列中存在的异方差现象，对各指标取对数处理，分别记为LnEF、LnG1、LnG2、LnG3。根据相关指标在时序图中的变化趋势，采用ADF单位根检验法检验数据的时间序列特征，滞后阶数通过AIC定阶准则确定，检验结果（见下页表1）。从平稳性检验结果看出，原始水平下，变量LnG3通过了10%显著性水平下的ADF单位根检验，为平稳序列；变量LnG1在5%显著水平下平稳；变量LnEF和LnG2的ADF值均大于临界值，都具有单位根，因此都是非平稳的。变量LnEF、LnG1、LnG2一阶差分后，它们的ADF值均小于临界值，即一阶差分序列均不具有单位根，因此它们的一阶差分序列是平稳序列，都是一阶单整序列。变量LnG3是0阶单整序列与其余变量不能构造协整方程，因此，在下文协整检验和误差修正模型中将不再讨论变量LnG3。
(三)协整检验
对于多变量间协整关系的检验，由于Johansen法不仅能检验变量之间是否存在协整关系，而且可准确定出协整向量个数。因此，本文采用Johansen协整检验方法，由AIC准则法确定的最佳滞后期为3，检测定原数据无确定趋势，协整方程有截距，协整检验结果。迹检验统计量法和最大特征值统计量法得到的结果一致，上述变量存在协整关系，长期均衡方程可以表示为：
LnEF=1
3.61961LnG2-812079LnG1-481253（1）
（4.66814）（1.69237）
方程（1）表明，电力能源效率与第一产业比重之间存在负相关，也就是当第一产业比重增加1%，相应的能源效率降低3.81%；电力能源效率与第二产业比重之间存在正相关，也就是当第二产业比重增加1%，相应的能源效率增加13.62%。(四)Granger因果关系检验
除了发现电力能源效率与第一、二产业比重之间的长期均衡关系之外，分析清楚电力能源效率与第一、二产业比重之间的因果关系，对于制定相应的能源发展策略也至关重要。本文通过Granger因果关系分析方法来检验各变量之间的因果关系，分别建立LnEF与LnG1、LnEF与LnG2的分析模型，检验结果（见表3）。
检验结果表明，在10%的显著水平下，LnEF和LnG1具有双向Granger原因；在5%的显著水平下，LnG2是LnEF的单向Granger原因。(五)构建向量误差修正模型（VEC）
确定了长期协整关系后，为进一步分析第一二产业比重变动对电力能源效率产生的影响，建立向量误差修正模型，用以反映各变量之间短期波动的相互影响。由AIC准则法确定的最佳滞后期为3，检测定原数据没有确定趋势，协整方程有截距，短期修正方程可以表示为：D（LnEFt）=0.049978ECMt-1-0.65摘自：学年论文范文www.udooo.com
5081D（LnEFt-1）-0.371745 D（LnEFt-2）-0.586198 D（LnEFt-3）-0.117667 D（LnG1t-1） -0.152596 D（LnG1t-2）+1.442700 D （LnG2t-1）+ 0.491126 D （LnG2t-2）+ 1.374639 D （LnG2t-3）+vt摘自：本科论文www.udooo.com