关联度范文10篇

本文作者：敖登工作单位：内蒙古医科大学计算机信息学院

灰色关联度

由邓聚龙教授提出的灰色关联度分析的基本思想是：根据系统中各因素特征序列的曲线几何的相似程度来判断系统中各因素的联系是否相关和密切，曲线越接近，相应序列之间的关系越密切，关联度越大，反之就越小.用灰色关联度来讨论系统中各因素的相关程度，弥补了用数理统计方法作系统分析所导致的缺憾，而且用数理统计方法作系统分析时一般要求样本量要大，样本数据要有一定规律.灰色关联度方法对系统信息的要求不那么苛刻，信息可以有灰度，也可以是无规律，且很少出现量化结果与定性分析结果不符的情况.设xi为系统行为的观测数据，其在序号k上的值为xi（k），则有系统行为序列：xi＝（xi（1），xi（2），…，xi（n））.（1）若k为时间序号，xi（k）为因素xi在k时刻的观测数据，则（1）就是行为时间序列.对行为时间序列xi有初值化象[1]：xiD1=xi（1）xi（1），xi（2）xi（1），…，xi（n）xi（1）11，（2）又可得行为时间序列xi的始点零化象[1]：xiD2=（xi（1）-xi（1），xi（2）-xi（1），…，xi（n）-xi（1））.（3）设x0＝（x0（1），x0（2），…，x0（n））为系统的特征序列，xi＝（xi（1），xi（2），…，xi（n））（i=1，2，…，m）为相关因素序列，称实数γ（x0（k），xi（k））=minimink│x0（k）-xi（k）│+ξmaximaxk│x0（k）-xi（k）││x0（k）-xi（k）│+ξmaximaxk│x0（k）-xi（k）│，（4）为系统特征序列x0关于相关因素序列xi＝（xi（1），xi（2），…，xi（n））（i=1，2，…，m）的关联系数，其中ξ为分辨参数，0<ξ<1，则x0关于xi的灰色关联度为：γ（x0，xi）=1nnk=1Σγ（x0（k），xi（k））.（5）根据（3）式及文献［1］，有x0关于xi的灰色绝对关联度ε（x0，xi）=1+│s0│+│si│1+│s0│+│si│+│si-s0│，（6）其中s0，si由文献［1］给出.同理由（2）式得x0关于xi的灰色相对关联度λ（x0，xi）=1+│s0│+│si│1+│s0│+│si│+│si-s0│.（7）对部分数据，用以上三种关联度得到的排序结果有所不同，这是因为绝对关联度是从绝对量的关系着眼考虑的，相对关联度是从各时刻观测数据相对于始点的变化速率着眼考虑的.为得到更接近现实问题的结论，我们引用文献［2］中定义的灰色综合关联度ω（x0，xi）：ω（x0，xi）=αγ（x0，xi）+βε（x0，xi）+（1-α-β）λ（x0，xi），（8）其中α，β为待辨参数，α≥0，β≥0，α+β≤1.

粮食生产结构的分析

灰色关联度分析对科右中旗粮食生产进行定量分析时，进行了宏观因素的筛选、归类和整理，确定粮食生产的主要指标为总产量（t）、单产量（kg/hm2）和播种面积（hm2），在结构因素上主要选择了水稻、小麦、玉米、豆类和杂粮进行关联度排序和分析.为此设粮食总产量为y0，水稻、小麦、玉米、豆类和杂粮总产量分别为yi（i＝1，2，3，4，5）；设粮食单产为x0，水稻、小麦、玉米、豆类和杂粮单产分别为xi（i＝1，2，3，4，5）；设粮食总播种面积为s0，水稻、小麦、玉米、豆类和杂粮播种面积分别为si（i＝1，2，3，4，5）.用ωi来记ω（x0，xi）（i＝1，2，3，4，5）.对y，x，s的1973～1982年（Ⅰ）、1983～1992年（Ⅱ）、1986～1995年（Ⅲ）三个时期的数据，用（8）式取不同的α，β值分别计算出灰色综合关联度ωi及关联序排序见表1.表2是再后10年中具有代表性的三个年份的粮食生产结构的总产量比例和播种面积比例.由表1可知，在阶段（Ⅰ）内对粮食总产量的波动有显著影响的是豆类、杂粮和玉米.由于小麦的单产和水稻的面积增加较快，只有小麦和水稻的产量由显著的增加.对播种面积的增加有积极影响的因素是玉米、杂粮和水稻.对粮食单产的变化有显著影响的是豆类、杂粮和水稻.所以说在承包制前的10年内科右中旗的粮食生产结构不合理，小麦的面积没能很快增加，而单产不稳的玉米和豆类面积增加过快，这样耕地生产力受到了限制，使该旗的粮食总产量就徘徊在64060吨以下，严重影响了总产量的提高.同理可看到在实际承包制后的10年（Ⅱ）内粮食生产结构基本合理，对总产量的增长有显著作用是玉米、豆类和水稻，且单产提高也都较快.由于粮食收购价格的大幅度提高，使农民及时策划种植结构，调整比例，大量增加单产稳或收购价格高的品种的播种面积小麦、玉米和豆类，适当增加了水稻面积.这就适应了农村市场经济，较好地发挥了耕地潜力，即增加了粮食总产量，又改善了农民生活条件.对于再后10年内对粮食总产量起主要作用的因素有玉米、小麦、水稻，对单产量波动有明显影响的有豆类、杂粮和玉米，从而使粮食单产不能稳定提高.对粮食播种面积的增长起到积极作用的有豆类、玉米和小麦的播种面积的迅速增长，因此种植结构仍有不合理之处.由此看出，粮食生产能否持续快速的发展是取决于农业政策的确定，实际贯彻上取决于建立旗县级的农业决策支持系统，研究农业技术经济，应用农业系统工程理论指导和调控粮食生产的发展.改进粮食生产结构的设想根据以上计算结果可以看出，科右中旗粮食生产结构的主要特点是大众化的品种玉米、杂粮的播种面积和产量占主导地位，由于杂粮单产较低，杂粮和玉米的单产难以较快的提高，所以严重制约了粮食总产量的较快提高.而单产较高的水稻和小麦由于播种面积少，没能积极的促进粮食总产量的增长.从1985年开始单产较低的杂粮播种面积明显递减，单产较高的水稻和小麦播种面积有较快的增长，有效积极的推动了粮食总产量的持续增长.从1992年开始杂粮面积递减缓慢，且杂粮面积占总播种面积的20％以上，而水稻和小麦的播种面积所占比例有所减少，单产不稳的豆类面积增加较快，使该旗粮食种植面积结构不合理，耕地生产力受到了限制，加上农业生产条件又差.因此根据旱地农业的特点和当地生产条件，要考虑粮食生产播种比例的合理，优化结构，科学利用现有耕地，加快粮食生产的发展.由表2看到，水稻、小麦和玉米的产量平均比例都高于播种面积的平均比例，且水稻和小麦的产量平均比例都比面积比例高1倍，而杂粮和豆类的产量平均比例都低于面积平均比例，且都低1倍.所以分析认为首先要加强水利设施建设，注意开发利用盐碱耕地，增加水稻播种面积，可以把播种面积的比例提高到4％；二要加强农业科技服务，积极稳妥的引进和推广高产水稻品种，做好病虫害的防治工作，要让农民切实体会到优良品种和农业科技的重要性，保证水稻面积的持续增加；三是合理调整种植比例，继续减少杂粮和玉米等单产不高的种植面积，比例可分别减少到30％和18％以下，适当增加小麦面积，比例可提高到20％以上；也适当增加经济作物面积，科学利用现有耕地，最大发挥耕地生产潜力，促进粮食生产的持续稳定发展.

一、产业投资经济绩效的灰色关联度分析

其基本思路是用关联度的排序来区分在系统发展过程中不同的影响因子，关联度大的表明该因素是影响系统发展主要影响因子，关联度小的则说明系统发展不受或少受此因素的影响。通过关联度分析，便于区分优势与劣势、主导因素和潜在因素，为分析评价系统发展提供相关的信息。其基本量化分析步骤如下:

1．确定分析序列。确定参考数列yj(k)和比较数列xi(k)。反映系统行为特征的变量序列，称为参考数列;影响系统行为的因素组成的变量序列，称比较数列。

2．序列的无量纲化处理。一般情况下，原始变量序列具有不同的量纲或数量级，为了保证分析结果的可靠性，需要对变量序列进行无量纲化，形成新的参考序列y''''j(k)和比较序列x''''i(k)。无量纲处理常用的有初值化、均值化和规范化方法，本文使用初值化方法，是指用每一序列均除以该序列的第一个数据。

3.求关联系数。根据量化以后的比较序列与参考序列，计算对应期的绝对差值，形成绝对差序列△i(k)=|y''''j(k)－xi''''(k)|。其中绝对差值中最大数△max和最小数△min即为最大差和最小差。

这一结论和第三产业经营灵活、对就业高吸纳的产业特点相吻合。r22=0．5505，关联程度最小，说明在三次产业投资的四项经济指标中，以第二产业投资的税收增长贡献为最低。第二产业投资经营所涉及的税种主要是增值税和所得税，由于增值税属于共享税，中央政府要有一定分成，所以会影响该税种对地方的税收贡献。而所得税税收不丰说明和一、三产业相比，第二产业内部存在更为明显的资源配置问题，且为数不少的企业经营业绩不佳、利润微薄。

[摘要]本文利用灰色关联度分析方法分别计算出国债发行额与国内生产总值GDP、城乡居民储蓄存款余额、财政收入、财政支出、预算内固定资产投资、国债还本付息额的灰色相对关联度，然后对影响国债发行规模的各重要因素作关联度排序，最后对由这些因素衡量的我国的国债偿债能力、国债应债能力、国债依存度进行较为系统的分析。

[关键词]国债；灰色关联度分析；国债偿债能力；国债应债能力；国债依存度

一、灰色关联度分析方法

灰色关联分析是定量地比较或描述系统之间或系统中各因素之问，在发展过程中随时间而相对变化的情况，即分析时间序列曲线的几何形状，用它们变化的大小、方向与速度等的接近程度，来衡量它们之间关联性大小。如果两比较序列的变化态势基本一致或相似，其同步变化程度较高，即可以认为两者关联程度较大；反之，两者关联程度较小。这种用于度量系统之间或因素之间随时间变化的关联性大小的尺度，称为关联度。只有弄清系统中的这种关联关系，才能对系统有比较透彻的认识，分清哪些是主导因素，哪些是制约因素；什么是优势，什么是劣势。

为进行系统分析、预测、决策、评估、规划以及发展战略研究打好基础。灰色关联分析的基本方法如下：

第一步：确定母序列x0与子序列Xi。

摘要：随着社会生产力的发展和经济发展水平的提高，互联网金融作为一种创新金融体制在经济社会正逐渐蓬勃发展,实体经济与互联网的关系也越来越密切。依托大数据和云计算等高科技的发展，互联网金融对满足企业的长期发展具有重要意义，特别体现在可以迅速且高效地满足企业的融资需求，从而带动实体经济的发展。本文通过具体阐述新业态和实体经济的内涵，分析互联网金融新业态与实体经济的关系以及探讨如何促进互联网金融新业态与实体经济的发展。

关键词：互联网金融;新业态;实体经济;关联度

1新业态与实体经济的具体内涵

1.1新业态的具体内涵。新业态是指基于不同产业间的组合、企业内部价值链和外部产业链环节的分化、融合、行业跨界整合以及嫁接信息及互联网技术所形成的新型企业、商业乃至产业的组织形态。信息技术革命、消费者需求和产业升级是新业态形成的根本因素。首先，在现代化及工作化发展历史上，信息技术革命对新业态的产生与发展起着决定性的作用。从个人电脑到互联网，再到目前应用广泛的大数据、云计算以及方兴未艾的5G移动互联，信息技术发展的每一步都带来了新业态的诞生，互联网金融也不例外。随着电子信息系统在企业中的广泛应用，“互联网+金融”新业态逐渐发展起来。例如在制造性行业中，通过将信息技术与生产过程相互融合，促进产业链端的生产服务环节与加工制造环节分离，提高了企业的生产效率，增强了其在产业链中的价值地位，有效节约了人力及物力资源，从而促使新业态组织形式的形成。其次，消费者需求在推动新业态的形成中所起到的作用也不容忽视。随着大数据和云计算技术的发展和不断成熟，企业以此为依托，更清晰准确地辨别出消费者的消费趋势，抓住消费者的心理，以消费者的需求为导向不断调整产品结构和产品特色，实现为每一位顾客定制个性化的服务的目标，从而削减成本，提高效益。最后，产业的不断升级为新业态的出现注入了活力。“互联网+金融”新业态的出现促使企业不断转变发展观念，当今时代已不再是一个缺乏生产力的时代，生产力过剩所引起的问题需要通过产业结构的不断升级优化来解决，单纯追求企业利润最大化也不被认为是一个可行的目标，因为消费者的需求早已超出了物质层面的需求，企业需要创造一个全新的业态模式去满足消费者多元化的需求，企业多元化的考虑也会为新业态的发展提供良好的保证。1.2实体经济的具体内涵。实体经济是指一个国家的商品价值总量。主要指物质产品、精神产品和服务在内的生产经营活动，既包括农业、工业和商业等物质生产部门，也包括教育、文化、知识、信息、艺术等精神产品的生产和服务部门。一般认为，实体经济以机械制造、建筑、石油化工和交通运输等行业为代表。实体经济与互联网经济的不同之处在于，实体经济是我国较早发展起来的并已经被广大人民所接受的一种经济模式，它在我国的经济发展中仍然起着主导性的作用。我们必须要明确的是人们生存的物质条件是由各式各样的实体经济创造出来的，实体经济不仅为人们提供了基本生存物质资料，还提高了人们的生活水平和综合素质。它仍然是我国经济发展中不可或缺的组成部分。

2“互联网+金融”新业态与实体经济发展关系

新业态的出现依赖于“互联网+金融”和实体经济的相互关联与相互辅佐。在当今时代的金融领域下，传统的银行业务正逐渐走向衰退，互联网金融以其便捷迅速的处理方式，资金的使用更加灵活，因此节省了大量人力物力的资源，正逐步赢得消费者的青睐。不可否认的是，随着信息技术的发展，互联网金融正逐步取代传统的银行业务，已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，或者可以说是经济中一种最主要的存在形式。“互联网+金融”模式是一种全新的消费模式，给实体经济的发展带来全新的机遇。互联网金融在提供便捷服务的同时，还可以摆脱实体经济必须面对面交易的限制，一定程度上改变了人们的生活方式，它是实体经济发展道路上的引导者，两者的融合会使其发挥各自的长处，进而促进经济的繁荣发展。当然，互联网金融不能完全取代实体经济。实体经济是一种流通性经济，具有主导、有形、载体、下降这四个特点，包含了社会的各个行业。实体经济为人们的生活提供了基本生活物质资料，它是人类生活的安全保障。离开了实体经济，人们的生活就会像是无源之水和无根之木，存在着巨大的安全隐患。实体经济的停滞将会导致整个人类生产生活水平出现严重问题，甚至可能导致人们生活水平的倒退。如果说实体经济是“根”，那么互联网金融就是土壤，为实体经济的发展不断注入养分，为人们的生活增添了色彩与活力。

摘要：随着社会的高速发展，大城市不断地升级改造，如何开展县域经济的发展工作一直是一个难度，本文通过利用关联度分析法，对影响县域经济的因素进行定量分析，同时建立了县域经济的灰色预测模型，选取经济影响因素、基础因素、人文因素、信息网络因素等来分析县域经济的关联度，旨在探索灰色关联度分析法在县域经济发展中的应用，为我国县域地区经济发展提供一定的参考。

关键词：县域经济、灰色关联度；分析

灰色关联度分析法指通过一系列数据信息来分析出未知信息的系统，他能通过已知信息科学合理的分析出未知信息，保证未知信息的可靠性和准确性，让人们更好的对正对数据进行调整，在县域经济发展体系中，是一个非常复杂的系统，一个县域经济的发展需要多方面的因素去支持，人文因素，地区因素、地理因素、政策因素等。就目前灰色系统理论在社会经济中广泛被应用，通过灰色关联度分析法能够很好的预期经济局势和发展方向，本文通过灰色关联度分析法来，通过县域旅游行业和电商行业来建立模型，为县域经济发展提供科学依据。

一、影响县域地方旅游经济发展灰色关联度分析

灰色关联分析法是分析县域经济旅游发展中各因素间一种量化方法，通过灰色关联度分析能够有效的分析出在县域旅游经济发展中可能存在的问题的影响经济的因素，通过已知数据分析未知数据，在用灰色关联度作为测度进行综合评价依据，减少误差。（一）县域旅游经济发展中灰色关联分析法的原理。在县域旅游经济发展中灰色关联度分析法通过不是完整的数据信息，对县域旅游中的各个环节的因素进行数据收集分析，然后找出各个因素之间的关联性，对比旅游行业经济发展的因素，发现当前县域旅游经济发展的矛盾，同时找出问题的关键因素，便于很好的去解决这些问题，在县域旅游经济发展中，主要核心因素有，县域GDP、流动人口、人文条件、职工薪资水平、旅游人口、铁路客运量、陆运客运量、中转量、酒店规模等因素作为主要分析条件，将影响因素的时间序列和参考序列进行灰色关联分析。（二）计算方法与步骤：将县域旅游近几年旅游收入作为参考序列，县域GDP、流动人口、人文条件、职工薪资水平、旅游人口、铁路客运量、陆运客运量、中转量作为比较序列来进行数据收集，然后在通过灰色关联分析法进行消除量纲，增强各因素之间的可比性。然后通过利用公式将比较序列与参考序列进行模型计算，得出其中最大值和最小值，然后计算出县域GDP、流动人口、人文条件、职工薪资水平、旅游人口、铁路客运量、陆运客运量、中转量、酒店规模因素的灰色参考值。（三）通过灰色关联度分析法计算结果。通过对分析数据结果分析，对各个因素的参考值进行排列顺序，如果说县域GDP总值参考值最大，说明县域旅游业与县域GDP发展有直接关系，通过县域GDP发展带动旅游行业发展，也符合旅游业发展规律，得出县域经济发展方向正确。如果通过数据显示在人文因素参考值在第一位，就说明该县域旅游经济的发展方向是发展地区人文文化，没有独特的人文因素很难吸引国内游客来观光旅游，通过参考值可以分析出，该县域旅游经济发展中，要注重人文文化的塑造，发展该县域人文文化来带动旅游行业发展。如果得出酒店规模因素在第一位，就说明县域旅游行业发展受到了酒店的阻碍，一个县域地区旅游行业发展，没有一定规模的酒店，会导致游客入住难，旅游体验感差，通过灰色关联度分析法可以得出旅游经济发展离不开旅游基础设施、旅游服务质量、旅游相关配套。（四）县域旅游经济发展的灰色预测。基于灰色关联分析灰色的预测GM模型是为单序列的一阶线性动态模型，对时间序列数据进行数量大小的预测，它所需要的原始数据少，甚至三个数据就可以建立准确的预测模型，且能得到满意的结果。，通过对县域旅游经济发展进行模型预测，通过县域旅游具备的因素和发展方向，来预测今后2-3年旅游经济发展状况，通过数据显示出来，如果说得出数据不符合该县域旅游经济发展规划，可以通过更改灰色关联的参考因素，调整发展方向。重新来进行预测，以至于获得预期的参考值，比通过更改的数值进行建设。通过灰色关联分析法可以影响县域旅游经济发展的因素和方向。通过发展旅游行业经济来带动县域经济。

二、灰色关联度分析在县域电商经济发展中的应用

摘要本文在分析云南产业结构调整现状的基础上，对产业结构调整和就业结构状况进行了比较分析。

关键词云南产业；结构调整；就业增长

产业结构调整决定着地区经济的发展状况和就业状况，劳动力数量的多少、素质的高低及流动方式，往往决定了产业发展状况。研究云南地区产业结构和就业结构的关联度，可为促进云南地区就业结构的更加合理提供依据。

一、云南产业结构与就业的现状

根据表1数据的分析，可看出云南产业结构和就业结构的对应关系。

从云南产业结构上看，2001-2009年间，第一产业占国内生产总值的比重不断减小，第二产业在国内生产总值的比重始终居主要地位，第三产业占国内生产总值的比重不断上升。从劳动力构成上看，2001-2009年间第一产业劳动力构成比重在不断减少，从2001年的73.9%下降为2009年的62.3%，劳动力的非农化就业趋势上升，但2009年比重仍高达62.3%。第一产业就业份额过大中，大量农村剩余劳动力，第一产业有向外转移劳动力的压力。第二产业劳动力构成比重上升的比较缓慢，而产值的比重有下降趋势，第二产业对劳动力的吸纳能力不断减弱。第三产业的产业和就业结构的不断上升对就业的贡献不断加大。

摘要本文在分析云南产业结构调整现状的基础上，对产业结构调整和就业结构状况进行了比较分析。

关键词云南产业；结构调整；就业增长

产业结构调整决定着地区经济的发展状况和就业状况，劳动力数量的多少、素质的高低及流动方式，往往决定了产业发展状况。研究云南地区产业结构和就业结构的关联度，可为促进云南地区就业结构的更加合理提供依据。

一、云南产业结构与就业的现状

根据表1数据的分析，可看出云南产业结构和就业结构的对应关系。

从云南产业结构上看，2001-2009年间，第一产业占国内生产总值的比重不断减小，第二产业在国内生产总值的比重始终居主要地位，第三产业占国内生产总值的比重不断上升。从劳动力构成上看，2001-2009年间第一产业劳动力构成比重在不断减少，从2001年的73.9%下降为2009年的62.3%，劳动力的非农化就业趋势上升，但2009年比重仍高达62.3%。第一产业就业份额过大中，大量农村剩余劳动力，第一产业有向外转移劳动力的压力。第二产业劳动力构成比重上升的比较缓慢，而产值的比重有下降趋势，第二产业对劳动力的吸纳能力不断减弱。第三产业的产业和就业结构的不断上升对就业的贡献不断加大。

一、引言

经济发展受到多方面的影响，而物流作为其中重要的因素，其对经济的影响收到了广泛关注。辽宁省老工业基地的发展与物流业密切相关，本文利用灰色关联分析法，对各运输行业的发展水平与济发展水平的协调性进行研究，进而提出辽宁省物流业发展的对策。

二、指标与模型

指标与数据本文选择了铁路，公路，水运，民航和管道5个行业的货运量和货物周转率共计10个指标，以货运量和货物周转量表示是物流发展水平，用生产总值代表经济发展水平。方法与模型在经济发展和物流发展的协调性研究中，多数文献采用了统计分析方法，如文献，考虑到样本数量有限，本文选择了文献中选用的灰色关联分析法来研究制造业发展与物流发展的协调性。由于邓氏关联度能够更好的反应不同计量单位变量之间的关联程度，因此，本文选择邓氏关联度的计算模型，以保证结果的科学性。

三、计算与结果

1.计算与处理

1相关理论

1.1灰色相对关联度

先对行序列X0、Xi进行初值象，再进行始点零化象,之后利用公式（1）、（2）、（3）就可算出相对关联度γ01.

1.2灰色综合关联度

根据公式ρ01=θε01+（1-θ）γ01，其中θ=0.5，即可算出综合关联度.之后，对综合关联度数值进行排序.

2内蒙古三次产业的灰色关联分析

灰色关联度分析模型1．数据处理。由于指标体系中因素的计量单位不同，所以数据的量纲也不一致，数值的数量级也各异。不同量纲、不同数量级之间不便于比较，或者在比较时难以得到正确的结论。因此，鉴于指标选取中两组分析序列的原始指标数据量纲和数量级不同进行灰色关联分析之前，采用极差标准化的方法对数据进行无量纲处理。2．关联系数的确定。关联系数其实就是两个相比较的序列在第t个时刻(或区域)的相对差值，数值众多，信息比较分散，难以对两组序列进行整体上的比较。但它是求得关联度的基础。3．关联度和耦合度。为能达到分析研究的目的，为了揭示产业结构与能源消费耦合的主要作用关系和区域间耦合的特点，本文使用了产业结构与能源消费耦合的关联度模型和耦合度模型。将关联系数按样本数k求其平均值后可以得到一个关联度矩阵，它反映了人口结构与区域经济耦合的错综复杂关系。

辽宁省产业结构变动与能源消费的关联度分析辽宁省是中国的传统老工业基地，经济一直保持高速增长，特别是实施振兴东北老工业基地战略以来，其增长速度始终高于10%。然而，长期以来，辽宁省的发展以经济增长为目标，属于粗放型增长方式，高速增长是用高昂的能源消耗、环境代价换来的:能源供给有限，但需求不断增加;污染物排放量不断增加，高于全国平均水平。如果按照现有方式继续发展下去，能源、环境约束就必将增强，最终将限制经济的增长。因此，应把握住时代契机，将经济增长方式由粗放型向集约型转变，同时追求经济及社会双重目标，协调经济增长和能源消耗、环境污染之间的矛盾，寻求促进辽宁省经济健康发展的途径。根据关联度计算公式，得出以下结论:γ1=0．570426;γ2=0．761355;γ3=0．666012。结果表明，第二产业结构变化与能源消费总量的关联度最大，其次是第三产业，最后是第一产业。

辽宁省三次产业能源消费量与能源消费总量关联度分析根据关联度计算公式，得出以下结论:γ1=0．851204;γ2=0．872928;γ3=0．577103;γ4=0．855528。由灰色关联度计算公式，可以得出，X2＞X4＞X1＞X3。其中X2代表第二产业，X4代表生活耗能，X1代表第一产业，X3代表第三产业。通过上述，辽宁省产业结构变动与能源消费的关联度分析得出，第二产业变动与能源消费的关联度最高，第二产业对能源消费量的影响最大。因此，为了使辽宁省经济健康稳定发展，政府的相关政策应着重针对第二产业，减少污染型能源的消费，增加清洁型能源的消费。

辽宁省产业结构变动与能源消费的相关政策建议

(一)对于第一产业应加强宣传培训与观念引导，普及绿色生态农业知识通过普及绿色生态农业知识，提高农民对绿色生态农业的认识。农民在一定程度上缺乏绿色生态农业知识，习惯于传统农业耕种方式，对绿色生态农业的益处认识不足，加之环保意识差，在能源消费上，农业生产过程中往往为追求短期利益而采用煤炭等污染型能源，能源物质中夹杂的重金属元素会污染土壤、水域等，对原有的农业生态环境造成破坏。因此，应加强宣传培训，对农业生产者加强观念引导，使其提高对绿色生态农业的认识。

(二)对于第二产业应积极推进重点行业结构调整，加快应用新技术、新材料、新工艺、新装备改造提升传统产业在辽宁省工业中主营业务收入排在前十位的行业里，黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、电力热力的生产和供应业、石油加工和炼焦及核燃料加工业五个行业属于高能耗行业，它们的主营业务收入比重达37．21%。这些能源消耗量较高的工业行业对经济的贡献较大，带来的污染也较大。因此，要使辽宁省经济持续健康发展，就必须对辽宁省工业产业结构进行优化。首先，对于能源消耗量大的装备制造行业应提高基础材料、基础工艺、基础元器件研发和系统集成水平，加强重大技术成套装备研发和产业化，推动装备产品智能化生产;冶金和建材行业要立足国内外市场需求，严格控制总量扩张，优化品种结构，在产品研发、资源综合利用方面注重节能减排等技术使用;石化行业要积极探索原料多元化发展新途径，重点发展高端石化产品，加快化肥原料调整，推动油品质量升级。其次，对于其他工业产业应加强工业企业技术改造，制定支持工业企业技术改造的政策，加快应用新技术、新材料、新工艺、新装备改造提升传统产业，提高其市场竞争能力。