發(fā)布時間：2019-08-24 10:26

【摘要】：摘要：能源是一個國家經濟發(fā)展的物質基礎,對社會的進步和發(fā)展具有重要的作用,任何一個國家的經濟發(fā)展離不開能源。中國自改革開放以來,經濟飛速發(fā)展,引起世界人們的關注。在國內伴隨著經濟的迅猛發(fā)展,其國內的能源消費也出現(xiàn)快速地增加。因此經濟發(fā)展與能源之間的關系受到越來越多人的關注。在此背景基礎上對我國能源與經濟發(fā)展關系進行研究,目的在于為我國能源政策和國民經濟發(fā)展計劃的合理制定提供價值參考。其主要研究成果包括： (1)為客觀、正確地研究能源消費與經濟發(fā)展關系,文中首先分析了能源消費的影響因素。建立了能源消費影響因素的聯(lián)立方程模型,并對模型進行識別和分析,最后運用二階段最小二乘法(2SLS)、三階段最小二乘法(3SLS)以及廣義矩估計法(GMM)對模型分別進行參數(shù)估計�？紤]到各影響因素之間也會相互影響,即某一影響因素通過另一影響因素的作用再影響能源消費,即通徑分析問題。所以文章進一步討論了能源消費影響因素的通徑分析。 (2)經濟的發(fā)展對于整個社會的進步與發(fā)展具有重要的意義,因此合理的預測經濟發(fā)展以便于制定國民經濟計劃和指導經濟活動,為國家及時調整產業(yè)結構以及建立相應的經濟政策等提供重要的依據(jù)。文中運用改進的量子粒子群算法和BP神經網絡對中國的國內生產總值進行合理的預測。 (3)運用ADF單位根檢驗、協(xié)整檢驗、格蘭杰因果檢驗、誤差修正模型以及相關分析等對我國能源消費總量與GDP總量的關系、能源消費增長率與GDP增長率的關系、能源消費總量與人均GDP總量的關系以及能源消費與經濟發(fā)展的解耦關系進行分析。結果表明：自改革開放到2011年為止,中國能源消費總量與中國GDP總量之間其線性相關系數(shù)為0.9939,即具有顯著的正線性相關性；能源消費增長率與GDP增長率的變化情況基本保持一致,在GDP增長率變大的同時往往伴隨著能源消費增長率的變大；中國能源消費總量以及人均GDP之間存在一種長期的穩(wěn)定的關系,能源消費總量以及人均GDP互為因果關系；中國能源消費與GDP處于相對解耦狀態(tài),且煤炭、石油以及總的能源消費與經濟發(fā)展的解耦指數(shù)的趨勢變化基本保持一致,且總的解耦指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢。 (4)對能源經濟效率進行了詮釋,并利用廣義C-D函數(shù)和DEA模型對中國自二十世紀九十年代以來各年度能源經濟效率和各省市的能源經濟效率進行測算并提出相應的政策建議。 (5)利用中國的能源需求及其影響因素的數(shù)據(jù)建立VAR模型,并進行脈沖分析和方差分析。利用改進灰靶決策和微分verhulst模型與差分verhulst模型建立能源需求預測模型。 (6)能源價格是能源與經濟發(fā)展之間聯(lián)系的橋梁,因此本文利用小波分析、粒子群算法(PSO)、BP申經網絡和灰色貝努利模型(NGBM)對能源價格進行預測。 (7)經濟的發(fā)展需要消費能源,而能源的消費往往對環(huán)境產生負面影響。本文利用灰色關聯(lián)對能源消費與環(huán)境污染進行實證分析；利用層次分析法、變異系數(shù)法和灰色關聯(lián)法分析我國各類能源消費對CO2排放量的影響。并且為促進社會經濟的發(fā)展與環(huán)境友好提出一些建議。 (8)為促進能源和經濟的可持續(xù)發(fā)展,本文利用主成分分析、一般耦合協(xié)調模型、灰色耦合協(xié)調模型以及熵變方程法探索了國內這兩個系統(tǒng)之間的協(xié)調發(fā)展狀況,并提出相應的政策建議。
【圖文】：

圖1-1 1990-2011年期間中國能源生產總量、消費總量及人均能源生產量、人均能源消費量和人均生活能源消尰的變化曲線圖Fig. 1-1 Curves of energy production, energy consumption, per-capita energy production,per-capita energy consumption and average residential energy consumption from 1990 to 2011

增長1.5倍以上。到2012年能源消費總量增長到361732萬噸標準煤，如圖2-1數(shù)據(jù)顯示，2001—2012年我國電力消費總量年均增長率超過了 12%。2004年能源消費的增長率達到最大值，當年能源消費總量同比增長16.1%。此后增速逐步回落，直到2008年回落至3.9%。2008年以后其增長率處于小幅增長隨后又下降，，最近兩年能源消費增長速度又有所增加。22
【學位授予單位】：中南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP183;F426.2;F124

【參考文獻】

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本文編號：2528902