经济学分析：中国采掘业能源节约潜力及电力需求因素

通过查找文献资料发现，国内外文献对于转型期的中国采掘业的研究很少，尤其是用经济学的方法分析整个行业的节能潜力的研究还处于空白。现有的研究表明，影响一个行业能源强度的因素是多方面的。由于一些微观方面的数据难以获得，因此，本书试图从行业增加值、外商直接投资、价格和劳动生产率着手，研究这些因素与采掘业能源消费量之间的长期关系。正是基于这种多因素的、时间序列的分析特点，笔者采用协整的分析方法。

现实中，经济变量的时间序列往往不平稳。但是，如果存在一个由这些变量构成的平稳的线性组合，则说明序列存在协整关系，变量之间存在长期均衡。但是需要注意，只有同阶单整序列之间存在协整关系。

笔者进行协整分析前，首先必须进行单位根检验，确定时间序列的平稳性，一般用ADF单位根检验、PP检验和KPSS检验三种方法。

ADF单位根检验程序基于如下的OLS回归：

其中，z t为t期的变量；Δz t-1为z t-1-z t-2；εt是均值为0，方差为σ2的标准正态分布；t为线性时间趋势，m为滞后阶数。(www.xing528.com)

检验z t中出现单位根（即z t～I（1））的原假设，等价于检验方程（7-1）中α1=0的原假设。如果α1显著小于零，则拒绝单位根的原假设。

PP检验类似于ADF，但PP检验法对残差的异方差和自相关性不敏感。因为ADF检验和PP检验对小样本数据可能缺乏效力，而KPSS平稳性检验在选择较小的滞后截断参数（lag truncation parameters）时，对小样本较为有效（Jean Bosco and Bruno Larue，1997）。为综合评价时间序列的稳定性，本书使用ADF和PP两种方法。

如果各时间序列都是同阶单整的，就可以进一步检验协整关系的存在。最常用的检验方法是Engle和Granger（EG）的两步法，还有Johansen和Juselius（JJ）的极大似然法。前者适应于单方程的协整检验，JJ法不仅能检验出变量之间是否存在协整关系，还可以准确确定出协整向量个数。本研究由于使用多个变量的事实，选择使用JJ法研究变量之间的协整关系。

林伯强（2003）[116]通过协整模型得出结论，经济增长是影响中国电力需求的主要因素。何晓萍、刘希颖、林艳苹（2009）首次将城市化因素引入电力需求协整模型，认为中国电力需求必然会呈现出一些发达国家在城市化进程中曾出现过的特征。Zhujun（2012）运用协整模型，分析了工业化和城市化对中国能源需求的影响，认为中国的能源需求是由特定的经济发展阶段决定的。