数据检验结果表明存在协整方程，可进行协整分析

（1）单位根检验

笔者首先进行单位根检验。表7-1中给出了所有5个变量的水平序列和一阶差分序列的单位根检验。

表7-1　单位根检验

注：***，**和*分别表示1%、5%和10%。
资料来源：作者制表。

由表7-1可以看出，ADF检验、PP检验都说明以上5个变量对各变量的水平序列都无法拒绝存在单位根的原假设，皆是一阶单整的，满足进行协整的条件。对于各变量的差分序列，检验都拒绝了存在单位根的原假设。因此，笔者认为，5个变量都是一阶平稳的，由此，笔者进行协整检验。

（2）Johansen-Juselius协整秩检验与极大特征根检验

协整检验结果见表7-2和7-3。

表7-2　Johansen-Juselius协整秩检验结果

续表

注：样本区间（调整）：1985—2010；
趋势假设：线性确定趋势；
时间序列：（ln YA、lnFDI、lnP、ln L）；滞 后步长=2秩检 验表明在5%的显著性水平上存在3个协整方程；
*表示以5%的显著水平拒绝原假设；
**P值来自Mac Kinnon-Haug-Michelis（1999）。
资料来源：作者制表。

表7-3　极大特征根检验

注：最大特征根检验说明在5%的显著水平上存在3个协整方程；
*表示以5%的显著水平拒绝原假设；
**P值来自Mac Kinnon-Haug-Michelis（1999）。
资料来源：作者制表。

包含常数项与时间趋势项的协整秩迹检验结果表明，可以在5%的置信水平上拒绝“协整秩为0”的原假设（116.3355＞69.81889），存在3个线性无关的协整向量（表7-2中打星号者）。而最大特征值检验也表明，可以在5%的置信水平上拒绝“协整秩为0”的原假设（41.95528＞33.87687），但无法拒绝“协整秩为3”的原假设（10.50037＜14.26460）。

秩检验结果表明，存在线性无关的协整向量，因此可以进行协整分析。笔者首先建立由ln E、ln YA、ln FDI、ln L、lnP构成的VAR模型，接下来检验该系统所对应的VAR表示法（VAR representation）的滞后阶数，检验结果如下所示。

（3）VAR模型滞后阶数选择

根据Belloumi（2009），为分析变量间的协整关系，笔者首先构建由lnE、lnYA、lnFDI、ln L lnP构成的VAR模型。笔者首先需要根据log L、LR（sequential modified LR test statistic）、FPE（Final prediction error）、AIC（Akaike information criterion）、SC（Schwarz information criterion）和HQ（Hannan-Quinn information criterion）6个准则来确定各变量的最优滞后阶数。(www.xing528.com)

表7-4中，根据log L、LR、FPE（Final Prediction Error）、AIC、HQIC和SBIC等准则选择滞后阶数皆为二阶（表中星号所对应的阶数表明该准则选择的滞后阶数）。

表7-4　滞后阶数选择

注：内生变量：LNE LNYA LNFDI LNL LNP；
外生变量：C；样本区间：1985—2011年；*表示根据该准则选定的阶数。
LR：连续修正LR检验统计量（在5%水平显著）；FPE：最终预测误差；AIC（Akaike）：信息准则；SC（Schwarz）：信息准则；HQ（Hannan-Quinn）：信息准则。
资料来源：作者制表。

（4）协整模型结果

笔者根据标准化协整向量系数，可以建立相应的协整方程：

从以上标准化方程笔者可以得到以下几个结论：

第一，协整方程表明了1985—2011年期间变量之间存在长期均衡关系；

第二，方程右边变量ln YA、ln FDI、ln NL的系数符号为正，变量lnP的系数为负，这个结果验证了之前笔者的判断，是符合社会经济现实的。

第三，随着工业增加值的增长，能源消耗和工业化与城市化的进行会增加煤炭、石油和电力等能源需求，进而带动采掘业能源消耗量的增加。弹性系数表明，采掘业工业增加值每增长1%就会带来采掘业能源消耗量增加1.26%。工业增加值的弹性系数比较符合经济情况，说明中国近30年来快速的经济增长是带动中国采掘业能源需求量增长的主要原因之一。

第四，外商直接投资会带来采掘业能源消耗的增加。要追求利润最大化，外商直接投资会带来先进的技术设备和管理经验，从而提高企业效率，但由于中国能源价格低廉且有政府补贴，外商直接投资反而会带来能源消耗的增加。采掘业FDI的比例每增加1%，就会导致采掘业能源消耗量增加1.05%。能源价格的上涨会带动采掘业能源需求的增加，这主要是因为采掘业是一次能源的主要生产产业，提供了我国93%的能源。在采掘业中，对很多行业中国一直采取鼓励引进外资的政策。2002年4月1日起施行的《外商投资产业指导目录》表明，采掘业中鼓励外商投资的产业目录包括^[1]：（1）石油、天然气的风险勘探、开发；（2）低渗透油气藏（田）的开发；（3）提高原油采收率的新技术开发与应用；（4）物探、钻井、测井、井下作业等石油勘探开发新技术的开发与应用；（5）煤炭及伴生资源勘探、开发；（6）煤层气勘探、开发；（7）低品位、难选冶金矿开采、选矿（限于合资、合作，在西部地区外商可独资）；（8）铁矿、锰矿勘探、开采及选矿；（9）铜、铅、锌矿勘探、开采；（10）铝矿勘探、开采；（11）硫、磷、钾等化学矿开采、选矿。从这些不同的行业可以看出，外资在这些目录中具有相对较高的技术优势，国家希望加大开发力度。而限制外商投资的产业目录包括：（1）钨、锡、锑、钼、重晶石、萤石等矿产勘查、开采；（2）贵金属（金、银、铂族）勘查、开采；（3）金刚石等贵重非金属矿的勘查、开采；（4）特种、稀有煤种勘查、开发；（5）硼镁石及硼镁铁矿石开采；（6）天青石开采。这些产业比起鼓励的产业，能耗相对较小，从而验证了外商投资对采掘业能源消耗的影响。

第四，能源价格弹性系数为负，每上涨1%就会导致采掘业能源消耗量减少0.46%。能源价格的弹性相对较小，说明中国由于能源价格长期受到政府管制，使得其对采掘业能源消耗量的抑制作用不够大。同时，能源价格的上涨会带动煤炭、石油生产产量的增加，从而使得整个采掘业能源需求增加，能源产量的增加抵消了部分能源消耗因素的影响，从而使得能源价格对能源消耗的抑制作用减小，表现为较小的价格弹性。

第五，劳动生产率的提高，使得采掘业能源消耗增加，这是因为，随着工业化的进行，刘易斯拐点的到来使得劳动力价格不断提高，企业更多地会选择用机器替代劳动力，再加上目前中国能源价格存在政府补贴，从而企业会选择消耗更多的能源。劳动生产率每增加1%，就会导致采掘业能源消耗量增加0.87%。

综上对模型结果的分析，本书认为该模型结果符合经济理论的预期，对中国采掘业的现实具有较好的解释能力。以下对模型进行稳定性检验，如图7-5所示。

图7-5　模型稳定性的检验

资料来源：作者制图。

如图7-5所示，伴随矩阵的所有特征值均小于1，没有特征根落在单位圆外，平稳性检验结果表明，模型满足稳定性条件。