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　　2数据处理
　　2.1样本数据选择
　　根据《国民经济行业分类》（GB/T4754—2011),可将中国工业划分为资源型产业与非资源型制造业，资源型产业包括采矿业，电力、热力、燃气及水生产和供应业以及资源型制造业，共14个细分行业。非资源型制造业（以下简称制造业）包括除去资源型制造业的其他制造业，共24个细分行业。
　　2.2碳排放的测算
　　根据中国1994-2011年资源型产业与制造业对各类能源的消费量，结合《中国能源统计年鉴》中各种能源折标准煤参考系数及IPCC《国家温室气体排放清单指南》中公布的能源碳排放系数，计算出中国资源型产业与制造业碳排放量,分别用ZY与ZZ表示。
　　行业碳排放量计算公式为[15]:
　  g;h;(i=1,2,3,…,n)
　　其中，Cj表示j行业碳排放总量；i表示能源消费种类,分别包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、电力等;N表示j行业在一定时期对能源；的消费量;g;表示第；种能源的标准煤折算系数;h;表示第；种能源的碳排放系数。
　　3实证分析
　　3.1实证分析方法及目的
　　本文选择1994-2011年作为观察期，通过建立时间序列计量经济模型来研究中国资源型产业及制造业碳排放与工业经济发展的关系，选择的方法包括协整关系检验、格兰杰因果关系检验、基于向量自回归模型的广义脉冲函数响应分析及方差分解分析。
　　研究目标为：
　　(1)分析中国资源型产业碳排放、制造业碳排放与工业经济发展三变量是否具有协整关系，即三变量是否存在长期均衡关系；
　　(2)检验资源型产业碳排放及制造业碳排放与工业经济发展之间是否具有格兰杰因果关系，即是资源型产业及制造业碳排放量增加推动了工业经济发展，还是工业经济发展引起了两个产业碳排放量的增加，亦或两个产业碳排放量与工业经济发展互为格兰杰因果关系；
　　(3)建立广义脉冲响应函数，刻画三变量随时间变化的动态影响关系；
　　(4)利用方差分解分析资源型产业与制造业碳排放量对工业经济发展的影响程度和贡献度。
　　3.2实证分析结果3.2.1ADF单位根检验
　　由于经济时间序列通常是非平稳的单整序列，当变量均为非平稳时间序列时，对变量间进行的回归可能导致伪回归现象,为避免虚假回归现象的出现，在采用时间序列数据运用计量经济模型进行分析之前，第一步就要对模型中包含的时间序列进行平稳性检验，因此，本文首先要检验GY(中国工业总产值）、ZY、ZZ各变量的平稳性。为检验数据平稳性，本文采用ADF单位根检验法，对取对数后的变量中国工业总产值（LNGY)和资源型产业碳排放量(LNZY)、制造业碳排放量（LNZZ)在样本区间进行平稳性检验,并结合AICSC值择优选择滞后项。ADF检验模型为：
　　AXt=a+/3t+6Xt_1++st
　　式中a、表示模型是否含有常数项和趋势项,,表示随机扰动项，i表示滞后项。模型零假设是:H0=0,即存在一单位根。检验结果如表3所示。由ADF单位根检验结果可知，序列LNGY、序列LNZY和序列LNZZ均为一阶单整序列，序列LNGY—阶差分后通过5%的显著性检验，序列LNZY和序列LNZZ差分后通过1%的显著性检验，因此,各变量一阶差分后均为平稳序列。
　　3.2.2协整关系检验
　　由ADF单位根检验结果可知，各变量均为一阶单整序列，符合进行协整检验的前提条件，因此可利用Johansen多重协整检验方法对序列LNGY、LNZY和LNZZ进行协整检验，以检验各变量间是否存在长期均衡关系。本文综合运用特征值轨迹检验和最大特征值检验方法进行检验。
　　特征值轨迹检验和最大特征值检验结果都表明，在5%的显著性水平上,均接受至多存在两个协整方程的原假设，说明资源型产业碳排放、制造业碳排放与工业总产值等变量之间存在长期均衡关系。根据本文研究目的，选择以工业总产值为解释变量的协整方程，结果如下：
　　LNGY=-0.974LNZY-0.971LNZZ-0.045T(T=1,2,3…18) ⑴
　　由（1)式可看出，工业总产值与资源型产业碳排放量和
制造业碳排放量均呈负相关关系，且资源型产业与制造业碳排放量对工业总产值贡献的弹性系数分别为-〇.974和-0.971,即资源型产业和制造业每减少1%碳排放量，工业总产值则分别增加0.974%和0.971%。
　　3.2.3格兰杰因果关系检验
　　由协整检验结果可知，变量LNGY、LNZY和LNZZ之间存在长期均衡关系，但这种均衡关系是否具有因果性还不明确，因此，还需要进一步对变量间的关系进行格兰杰因果检验。
　　显然如果回归检验式中x,的滞后变量的回归系数估计值都不显著，则H〇不能被拒绝，即X,对y,不存在格兰杰因果性。反之，如果x,的任何一个滞后变量回归系数的估计值是显著的，则x,对y,存在格兰杰因果关系。类似的,可检验y,对x,是否存在格兰杰因果关系。