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《中国能源消费与经济发展关系的实证研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第19卷第3期中南大学学报(社会科学版)Vol.19No.32013年6月J.CENT.SOUTHUNIV.(SOCIALSCIENCE)Jun. 2013中国能源消费与经济发展关系的实证研究于凤玲，周扬，陈建宏，周智勇（中南大学资源与安全工程学院，湖南长沙，410083）摘要：2010年中国能源消费量位居世界第二，仅次于美国。文章选取最近20年中国经济发展的指标——人均GDP 以及能源消费量建立了一个时间序列，并对之分别进行了平稳性判断、单位根检验以及协整检验。同时依据该时间序列建立回归方程，并对其进行误差修正和格兰杰因果检验的实证分析以及中国能源消费与经
2、济发展进行的解耦分析，结果表明：能源消费量与经济发展具有长期稳定的协整关系，且格兰杰因果检验证明了能源消费量与人均GDP之间是互为因果关系的。能源消费与经济发展存在相对解耦关系。关键词：能源消费；经济发展；时间序列；格兰杰因果检验；解耦分析中图分类号：F206 文献标识码：A文章编号：16723104(2013)03−0029−07 近年来，各国学者就本国及本地区（例如马来西[1] [2] [3] [4] [5] 亚、印度、巴基斯坦、韩国、希腊等国家以一、时间序列的平稳性判断[6] [7] 及亚洲和独联体国家等地方)的能源消费以及与经济发展之间的关系进行了深
3、入的研究。他们从不同角能源消费总量（单位：万吨标准煤)与人均国内生度研究和关注能源消费量与经济发展之间的关系，以产总值（单位：元/人）均取自1991年—2011年的《中保证社会的可持续发展。例如，2006年申振东,杨保建国统计年鉴》。能源消费总量用ENERGY代表，人[8] 对可持续发展的战略选择进行研究，指出要求以最均国内生产总值用RGDP代表。分别取上述两变量构小的能源消耗实现最大的经济发展,使能源循环经济成两个时间序列，为了寻找到两者之间的关系，我们成为可持续发展的战略选择。杨子晖、宣宜、李艳云、先判断这两个时间序列的平稳性。首先作出两序列的[9−13
4、] 袁鹏及陈正等分别对能源消耗与经济增长、碳排时序图，见图1 和图2，由时序图直观看出能源消费放、经济−环境系统协调发展等进行了不同角度的研总量与人均GDP序列不平稳，处于上升趋势。为了确究，说明了能源消费与经济发展息息相关，提倡全民保序列平稳性判断的正确性，我们对两个序列分别运实行节能、低碳的生活，以确保可持续发展。最近，用了两种判别方法：即序列的自相关−偏自相关分析[14] AbdulJalil,MeteFeridun 对中国的经济、能源、环境以及序列的单位根检验。污染之间的关系进行了分析，认为经济发展能降低环（一）序列的自相关与偏自相关分析境的污染，而
5、能源消费导致碳排放增加。UsamaAl [15] 构成时间序列的每个序列值yt,yt−1,…,yt−k 之间mulali和CheNormeeBintiCheSab 运用面板数据的简单的相关关系称为自相关，其自相关系数rk=对非洲南部30个国家的经济发展、能源消费和二氧化n-k å(y-y )(y -y )碳释放量进行研究，指出能源消费对于经济的增长有t =1t t +k ；n为样本量，k为滞后期；y n2很大的推动作用，要求提高这些国家的能源生产率。åt =1(y t -y )[14,16] 本文首先使用计量经济学中的协整分析方法以及代表样本数据算术平均值。
6、偏自相关是指对于时间序格兰杰因果检验来进行分析，然后对我国能源消费与列yt，在给定yt−1,yt−2,…,yt−k+1的条件下，yt与yt−k 之经济发展的关系进行解耦分析。间的条件相关关系。偏自相关系数中hk,j =hk-1 ,j -hkk×收稿日期：2013−02−22；修回日期：2013−05−20基金项目：国家自然科学基金资助项目(50774092)；中南大学自由探索计划资助(2012QNZT028)作者简介：于凤玲(1977−)，女，湖南邵阳人，讲师，经济师，中南大学博士研究生，主要研究方向：资源与环境经济学;周扬(1973−)男，回族，湖南常德人
7、，博士研究生，主要研究方向：资源与环境经济学；周智勇(1980−), 男, 江西上饶人, 博士, 中南大学讲师，主要研究方向：矿床建模，资源与环境经济学；通讯作者：陈建宏(1963−)，男，江苏苏州人，中南大学教授，博士生导师，湖南省芙蓉学者计划特聘教授，主要研究方向：矿业系统工程，资源与环境经济学.30 中南大学学报(社会科学版)2013年第 19 卷第 3期自相关−偏自相关图（见图3 和图4），图的右半部分320000包括5列数据，第一列自然数表示滞后期k，AC是自280000相关系数rk，PAC是偏自相关系数ηkk。最后两列是对序列进行独立性检验的Q统
8、计量和相伴概率。从图3 240000和图4可以看出R
