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能源消费论文模板(10篇)
时间：2022-04-28 16:43:38
导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇能源消费论文，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。
篇1
2各地区碳排放量的测算
考虑到二氧化碳排放的来源比较广泛，除了化石能源燃烧外，在水泥、石灰、电石、钢铁等工业生产过程中，由于物理和化学反应的发生，也会有二氧化碳的排放，而在所有工业生产过程排放的二氧化碳中，水泥大约占56．8％，石灰大约占33．7％，而电石、钢铁生产所占不足10％．为了进一步增强估算的全面性和准确性，本文不仅估算了化石能源燃烧所产生的二氧化碳排放量，同时也估算了水泥生产过程产生的二氧化碳排放量．另外，为精确起见，本文进一步将化石能源消费细分为煤炭消费、焦炭消费、石油消费、天然气消费，其中石油消费则更进一步细分为汽油、煤油、柴油、燃料油四类．所有化石能源消费数据都来自于历年《中国能源统计年鉴》．水泥生产数据来自于国泰安金融数据库．水泥生产过程产生的二氧化碳排放量具体计算公式如下：CC＝Q×EFcement．（2）其中CC表示水泥生产过程中二氧化碳排放总量，Q表示水泥生产总量，而EFcement则是水泥生产的二氧化碳排放系数．本文估算水泥生产的二氧化碳排放量时，仅仅计算了化学反应产生的二氧化碳排放量，而没有包含水泥生产过程中燃烧化石燃料而造成的二氧化碳排放量．表1列出了各类排放源的CO2排放系数．经过一系列准确计算，可以得到我国30个省市地区1997—2011年二氧化碳排放量的估计值.由表2的二氧化碳排放量估算值可以看出我国各省市地区碳排放量基本都呈现上升趋势，地区差异比较明显．为了更好的体现我国二氧化碳排放的地区差异性，将我国30个省（市、区）按照经济发展水平和其地理位置划分为三大区域，包括东部地区、中部地区以及西部地区．具体来讲，东部地区包括北京、河北、天津、辽宁、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南这11个省（市）；中部地区主要包括黑龙江、吉林、山西、湖北、河南、湖南、安徽和江西这8个省份；西部地区则包括内蒙古、广西、云南、贵州、四川、陕西、重庆、青海、宁夏、新疆、甘肃、（由于缺乏数据较多，未估算其二氧化碳排放量）这12个省（市、区）．表3显示我国三大区域的碳排放量.表3的数据反映了我国及东中西部三大区域碳排放量情况．从总体上来看，1997—2011年我国的二氧化碳排放量呈现持续增长的趋势，从1997年的336565．69万吨增长至2011年的1066359．01万吨，增长幅度达到729793．32万吨，短短15年间排放量大约增长了2．17倍．由图1可以明显看出，在1997—2002年我国二氧化碳排放量处于缓慢增长的阶段，这个阶段我国的二氧化碳排放量年均增长为3．48％．这个阶段产生的原因主要是受亚洲金融危机影响，我国出口贸易缩减，这在一定程度上减少了二氧化碳的排放．从2003年起，亚洲各国陆续走出金融危机的泥潭，我国经济发展加速，但由于我国高投入、高消耗、高污染的粗放型经济增长方式，使得我国这一阶段的二氧化碳排放量处于快速增长期，2003—2007年我国二氧化碳排放量增速达到13．70％．之后我国二氧化碳排放量增速有所下降，2008—2011年增速为9．37％．虽然增长率依旧不低，但是相比于2003—2007年还是呈现下降趋势．这说明我国意识到能源环境的重要性，开始探寻低碳经济路径，为实现绿色生产付出努力．特别是在2008年10月29日我国公布的《中国应对气候变化的政策行动》白皮书，郑重声明了我国应对气候变化问题的积极态度和相关行动，更是明晰了我国未来低碳发展路径．从表3东中西部三大区域碳排放量情况可以明显看出，我国的碳排放区域差异性是比较显著的．总体来讲，我国二氧化碳排放量呈现由东到西依次递减的规律，东部地区碳排放量最多，中部地区次之，西部地区碳排放量最少．东部地区的二氧化碳排放在绝对量上大大超过中西两大区域．从图2可以看到，这三大区域二氧化碳排放均呈现逐年增长的趋势，且其增长规律均与全国二氧化碳排放量一样，可以分为三个阶段：从1997—2002年三大区域的二氧化碳排放量有升有降，总体来说处于缓慢增长阶段；从2003—2007年，三大区域的二氧化碳排放量均呈现不同程度的增长，整体处于快速增长阶段；从2008—2011年，三大区域的二氧化碳排放量处于增速下降阶段．图2是我国1997—2011年30个省市地区二氧化碳排放量均值的降序排列图．其中，二氧化碳排放量均值位于全国二氧化碳排放均值的省市地区有：山东、河北、江西、江苏、河南、广东、辽宁、内蒙古、浙江、四川和湖北．排名靠前的前五个省份是山东、河北、江西、江苏和河南，分别占我国二氧化碳排放总量均值的8．71％、8．00％、7．68％、6．21％和5．95％．我国的主要二氧化碳排放大省均为传统工业，能源消费以煤炭为主．二氧化碳排放量排名靠后的五个省份分别是天津、甘肃、宁夏、青海和海南，分别占我国二氧化碳排放总量均值的1．46％、1．44％、0．98％、0．40％和0．30％．图3是我国1997—2011年各省碳排放年均增长率的降序排列图．可以看到，二氧化碳排放年均增长率排名前五的省份是宁夏、内蒙古、海南、福建和山东，其中宁夏二氧化碳排放的年均增长率达到15．36％．宁夏出现较高二氧化碳排放速度的原因与其快速的经济增长密切相关，1997年宁夏的国内生产总值为210．92亿元，2011年为2102．21亿元，增幅达到1891．29，增长了8．97倍．第二产业的产值占国内生产总值的比重由1997年的41．6％增长到了2011年的50．2％，增长了8．6个百分点．快速的经济发展及不合理的产业结构刺激了二氧化碳的高速排放．除了以上二氧化碳排放年均增长率排名靠前的省份外，青海、陕西、广西和新疆的年均增长率也均超过了10％，高于全国8．59％的平均增长水平．排名靠后的五个省份为辽宁、山西、黑龙江、上海和北京，其二氧化碳排放的年均增长率分别为6．47％、6．16％、5．41％、4．32％和1．95％，其中北京二氧化碳排放年均增长率以1．95％位居全国最低.
3我国各省区二氧化碳排放影响因素的实证研究
影响二氧化碳排放的相关因素很多，比如地理因素、经济发展水平、产业结构、产权结构、能源消费结构、对外开放程度、投资水平、制度环境、城市化水平、能源价格等［5－8］．考虑到客观条件的限制，在考虑数据可得性基础上，本文构建面板数据模型研究产业结构、出口贸易、能源消费结构、城市化水平、国内生产总值对二氧化碳排放的影响．本文选择的面板数据模型如下：yit＝α＋Zitβ＋ηi＋εit．（3）其中，yit是第i个省份第t年人均二氧化碳排放量；α是常数项，β是回归系数；ηi是个体效应，主要用来控制各省份自有的特殊性质，εit是外生解释变量，主要包含国内生产总值（用gdp表示）、能源消费结构、城市化水平、产业结构及出口贸易等因素．其中，能源消费结构以煤炭消费量占能源消费量的比重度量（用energe表示），城市化水平以非农人口占总人口比重度量（用city表示），出口贸易以出口额占GDP的比重度量（用export表示），产业结构以第二产业占GDP的比重度量（用industry表示），同时对所有变量进行了取对数处理．结果显示，该面板回归模型拟合地较好，回归系数具有较高的显著性，其符号方向与现实情况较为符合．产业结构及国内生产总值对二氧化碳排放量的弹性系数较高，说明二氧化碳对产业结构及国内生产总值的变动比较敏感．第二产业占GDP的比重每增加1％，会使二氧化碳排放量增加0．9744％，这说明第二产业与碳排放呈现明显的正相关关系，第二产业是二氧化碳排放的主要驱动因素．经济每增长1％，二氧化碳排放量则会增加0．5812％，这说明经济增长也是碳排放量增多的一个重要因素，二者呈现正相关关系．能源消费结构与出口贸易与碳排放量的弹性系数在1％水平上不显著．
篇2
1.2协整检验通过对残差（residual）进行ADF检验判断其平稳性，以检验YGDP、XC、XO、XG、XE之间是否存在协整关系，检验结果如表2所示。由表2可知，YGDP、XC、XO、XG、XE序列通过了协整检验，表明它们之间存在长期稳定的均衡关系。
1.3相关关系分析根据表2的检验结果，YGDP、XC、XO、XG、XE序列之间存在协整关系，因此可以建立的各变量间的线性模型，如下所示：（1）对模型（1）进行最小二乘（OLS）回归分析，回归结果如表3所示。其中，根据DW值可以判断，变量之间存在自相关性，并且XG与XE的系数不显著，XG也没通过符号检验。由表4可知，R2值达到0.69263，模型整体拟合优度较高，模型中的解释变量对被解释变量具有很好的解释能力；F值为8.93125，方程通过了显著性检验，DW值也在合理的区间范围内，各变量之间已经不存在自相关性。根据表4的结果，煤炭消费增长率（XC）在1%水平下呈现出显著性，石油消费增长率（XO）、天然气消费增长率（XG）与电力消费增长率（XE）都在10%的水平下呈现出显著性，并且煤炭、石油、天然气和电力消费增长率都通过了符号检验，表明这四个因素会显著地促进经济增长，而不是相反。根据四个变量系数的大小，得出我国经济增长过程中的能源支持，首先是煤炭，其次是电力，然后是石油和天然气。
2结论与建议
通过上文的实证分析可以看出，消费煤炭等不可再生资源依旧是我国经济增长的主要来源，我国经济发展过程中高耗能、低能效的现象还是十分突出，坚持开发新能源、降低污染依旧是我国经济发展的重中之重。另一方面，能源制约经济发展这一瓶颈问题始终得不到有效改善也与能源消费结构相关，为了解决这一问题必须加大力度开发可再生清洁能源与新能源，如水电资源、风电、核电等。坚持可持续发展就应该改善我国低效的能源消费结构，拓展能源的来源，降低污染排放，提高能源的利用效率。首先，国家应该坚定经济转型的思路，把我国传统的粗放型工业经济一步一步调整为集约型经济，要把节约资源和有效的利用现有能源作为经济转型过程中的既定目标，只有坚持走这条道路才能又快又好的转变经济增长方式，实现这一目标势必要求我们节能降耗。
篇3
2矩阵分析方法实证分析
从分析能源消费的内部来说，煤炭消费以能源消费总量的66%位居第一，成品油以能源消费总量的18.4%位居第二，电力以能源消费总量的10%位居第三，以上三种能源占能源消费总量的94.4%。综上所述，这三种能源的消费增长速度来表示能源消费是可行的。
从产业方面来说，由于各个产业的能源消费种类不同，而且各产业部门不同能源消费的增长速度也是有区别的。因此各产业部门的能源消费状况用结构积的方式来表示也是可行的。用E代表能源消费增长的结构积，V代表各个产业产值的年平均增长速度的矩阵，D表示各产业部门年平均一种能源消费的增长速度矩阵。用矩阵公式表示为：产业的能源消费结构积=产业能源消费增长率×产业产值增长率通过综合分析第一产业、工业、建筑业、第三产业的能源消费，建筑业的能源综合结构积以5186.781997位于首位，位于第二位的第三产业的能源综合结构积以4720.754426略低于第二产业，工业能源综合结构积以3570.898706位于第三位，第一产业能源综合结构积以2467.776049位于第四位。换言之，能源消费的大户是建筑业，而传统的第一产业对于能源消费的诉求则不那么强烈。更进一步研究产业内部的能源消费情况，不难发现建筑业以及第三产业内部电力的结构积很大，成品油的结构积次之，但远高于煤炭。略逊于建筑业和第三产业，自第二次工业革命以来起主导作用的工业也具有较大的电力结构积。
再看其他几种极为重要的战略资源——石油，第三产业以及建筑业显然比工业更易受到其影响，而煤炭能源消费的控制对于工业的影响要远大于对其他三个产业的影响。总的来看，除了相对稳定的第一产业，其他生产部门显然与能源结构干涉甚深。改动矩阵，将第一产业、工业、建筑业以及第三产业合并，得出表1，即2001-2013年不同能源的结构积。由不同能源消费结构积对比可以看到，矩阵结构积最高的为电力能源，代表成品油的矩阵结构积位于第二，这表明，在2001-2013年间，我国消费增长速度最快的是电力能源，其次是成品油，而且电力消费增长的速度远远高于成品油。
篇4
一、中国能源消费结构呈逆转趋势
90年代初，在工业产出中，轻重工业基本上各占一半，但是重工业比重去年以上升到67.5%，今年前7个月又进一步上升到69%。由于重工业单位产出的能耗是轻工业的4倍，工业化进入到重工业阶段必然会带来能源消耗强度的上升。这一点与其他工业先行国在进入重工业阶段后的能源消费特点没有什么不同。
然而，世界工业化国家的历史经验证明，在各国进入到重工业阶段后，从能源消费结构看，都出现了从以煤为主向以石油和天然气为主的转变。由于石油和天然气被称为“清洁能源”，热值高而有害气体排放少，虽然在进入重化工业阶段后能源消费的增长率会加速，但对环境的破坏性影响却不会随着能耗的上升而显著增强。
反观中国今年来的情况，进入重工业阶段后却没有出现能源结构的转换，从石油消费在能源消费中的比重看，1999年为24.6%2004年却下降到22.7%。虽然从2000年以来原油进口量以年均15.7%的速度增长，到去年以超过1.2亿吨，但由于同期国内原油产量的增速明显下降，石油在能源消费中的比重仍然下降了。那么能源消费结构的这种逆转，是暂时的还是反映了一个长期趋势呢？我认为是个长期趋势。因为，主要有两个因素将长期限制中国的能源消费结构向以石油为主转换。
首先是世界资源的不可能性，中国是一个石油资源稀缺国家，根据目前预测，中国在未来石油的最大年产量只能在2亿吨左右。从国际比较看，在工业化完成阶段，按桶计算的石油消费量，美国为人均28桶，日本和韩国为人均17桶，中国目前只有1.7桶，仅相当于美国的1/16，日本和韩国的1/10。
美国是世界上消耗能源最多的国家，日本和韩国却是工业化国家中能源利用效率最高的国家。如果按日韩的石油消费水平计算，到2030年中国基本上完成工业化的时候，每年的石油总消费量就要增加到36亿吨，这意味着将有34亿吨石油需要依靠进口。但是，世界石油资源并不丰裕，目前每年世界全部的石油生产量约为45亿吨，其中可贸易的量为22-23亿吨。即使今后世界石油产量和贸易量还会增长，相对于中国的巨大需求，仍然是远远不够的。
日本和韩国也没有什么石油资源，是依赖世界资源完成从以煤为主的能源结构向以石油为主转换的。但由于从人口看它们是中小国家，虽然人均石油进口量很高，可石油需求总量却不大。而中国是人口大国，没有可能依靠世界资源完成这个转换。2003年中国原油加成品油进口已达1.2亿吨，2004年又上升到1.5亿吨，已经把世界当年新增石油贸易量的40%拿到了中国，许多人甚至把油价上涨的主要因素归结到中国的需求。即便如此，还是难以挡住石油消费在中国能源总消费中的比重下降，这已经充分说明了中国依赖世界资源转换能源消费结构的困难。
其次，中国大量进口石油还可能导致越来越激烈的国际冲突，使进口石油的增长受到严重限制。事实上，在目前的世界石油可贸易量中，超过2/3为世界工业发达国家所占有。2004年，美国的石油进口量为6.4亿吨，欧盟为6.2亿吨，日本超过2亿吨。如果中国的石油进口超过了国际石油贸易的新增量，就会影响到发达国家已经占有的国际石油贸易份额，从而引发同发达国家的石油矛盾。因此，中国在未来的石油进口量肯定还会上升，但是进口达到一定规模，不仅有经济的可能性问题，还有政治和军事安全问题。
由于石油是现代工业的基础，控制了石油就可以控制一个国家的经济命脉，所以在大国的国力较量中，石油就成为国家经济、政治和军事较量中的焦点。美国自2001年以来已经对阿富汗和伊拉克进行了军事占领，目前又在中亚一些国家不断策动“”，还以反海盗为名，在马六甲海峡建立了军事存在。通过这些已经可以很清楚地看出，美国近年来的军事部署是围绕中东和中亚石油资源区进行的。如果中国的石油需求高度依赖从这一地区进口，不仅未来的经济安全度难以预测，甚至政治上的独立都会受到威胁。因此，依赖海外资源实现能源结构转换，即便经济上可行，政治上也不安全。
所以，从长期看，中国的工业化将很难实现与其他工业化国家同样的能源结构转换。由于中国的煤炭资源相对于石油比较丰富，在未来发展中，中国必将更多地依靠煤炭来支持，因此，煤炭在能源消费比重中的持续上升和石油消费比重的下降，将会是一个长期趋势。
二、未来10年中国环境将持续恶化
如果中国在进入重工业阶段后的能源结构是以煤为主，就将面临日益艰巨的环境挑战，因为到目前为止，世界上还没有一个国家是在以煤为基础的能源结构上完成工业化的，而在目前的中国，燃煤所导致的有害气体排放，已经占到各种有害气体排放量的65%--90%，每年排放总量约8000万吨。
如果按2000年以来中国能源消费的增长率和石油消费比重下降的情况来推算，到2020年，中国的能源消费总量将达到90亿吨标准煤，而煤炭消费的比重将不得不上升，且占全部能源消费的75%，折合煤炭产量就是近95亿吨，由煤炭燃烧所排放的有害气体按目前的环保水平来推算，也要达到近4亿吨，即比目前增加5倍，这当然是一个灾难性的后果。
有人说，既然能源消耗与环境灾难是因为进入重工业阶段所产生的，那么中国是否可以绕开这个阶段呢？由于重工业化还带来了其他许多诸如资源与投入等方面的问题，目前许多人正在争论中国是否应该走重工业道路。
中国进入重工业阶段的原因是由于在目前的人均收入水平上，已经引发了居民对住房和汽车等新一代高档耐用消费品的需求，而这些耐用消费品都必须以重工业来支撑。所以，中国应不应该、走不走重工业道路的问题，实际上是在未来中国居民应不应该提高消费档次的问题，而这个问题本来就不应该有争论。因为这是中国人民对美好生活的追求，否则中国发展社会生产力和搞现代化还有什么意义？
也有人举出香港、新加坡等地区和国家的例子，说明本国的重工业产品需求可以通过国际交换来满足。但是与石油的情况一样，对于只有几百万乃至几千万人口的小经济体来说，通过国际分工与交换，的确可以满足国内需求，使本国经济发展绕开重工业阶段，可是对中国这样有着巨大人口的经济体来说就不可能。石油不可能，钢铁、化工和机械都不可能。所以，中国的现代化建设还必须走过重工业阶段才行。如此，能源的消费就减不下来。
也有人说，中国不是要建设“节约型社会”吗？走“循环经济”的路子是否可以大幅度减少能源需求呢？例如，用废钢铁就可以减少90%以上的能源消耗和有害气体排放。但是我们必须看到，由于循环经济是对已经加工使用资源的回收与再利用，因此发展大规模的循环经济，必须是大量社会产平已经到了使用寿命的终结期才有可能。这就是为什么发达国家的循环经济可以很发达，而在发展中国家却规模有限的原因。
在目前的中国，以钢材消费来说，房地产占了一半多，机械工业占了20%，汽车工业占了5%，而从2004年看，城市房屋建筑面积中有60%以上是近5年建造的，社会汽车和机械保有量中，也有近60%是只使用了5年的。如果房屋的平均使用年限为50年，汽车和机械的使用年限为15年，那么至少在未来10年之内都不会有大量报废的钢铁进入可回收期。其他有色金属和塑料的情况与钢铁是一样的。所以，至少在未来10内，我们不能指望依靠发展循环经济来实现大规模节能。
有研究表明，以大气环境来说，目前的环境容量空间只剩下25%，如果煤炭在能源消费中的比重还要继续上升，可能用不了多少年就会达到环境容量的极限。如果中国不可能绕开重化工道路，国际资源又不能支撑中国实现从以煤为主向以油为主的能源结构转换，则中国的工业化就必须选择新的道路。我们现在经常说中国要走“新型工业化道路”，以前的含义是指要从粗放型增长转向集约型增长，然而从能源和环境的制约关系看，这个“新”字更应该是指中国必须走上一条世界各国从未走过的技术道路，即必须在新的能源与原材料基础上完成工业化建设。因此，中国的新兴工业化道路，不仅对自己的过去是“新”，对世界来说也是新的。
正因为中国的新兴工业化是前无古人的工业化，因此中国在探索新型工业化道路上必然充满了各种困难，肯定需要相当长的时间。而在成功地转向新的工业化道路前，则必须继续依靠传统能源和原材料，即必须在传统工业化道路上继续相当长的时间。因此，至少在未来10年，中国的环境由于煤炭燃烧比重上升，会持续恶化。我们对此必须有前瞻性，必须加大对环境保护的投入，以使中国经济能依靠煤炭，在传统工业化的道路走出足够长的时间。
三、建设节约型社会重在生产而不在消费
经济发展中的资源瓶颈使中国社会各界深感节约型社会的紧迫性。节约资源可从两个方面入手，一是生产，二是消费。从生产方面节约资源，主要是在生产过程中提高资源的使用效率，从消费方面节约资源，则要求人们减少对各种产品的消费。这两个方面，哪个应该成为节约型社会的重点呢？我认为是生产而不是消费。
从消费入手，无疑于是在提倡清心寡欲的生活，这与人们追求美好生活的愿望相抵触。日本是发达国家中资源利用程度最高的国家，是节约型社会的典型代表，但这并不排斥日本每千人的轿车拥有率超过600台。当然还是要培养居民的节约意识，鼓励人们在日常生活中养成节约的习惯。
有人说，为什么不可以用税收等经济手段限制对大型住宅和大排量汽车的需求呢？由于税收是价格的组成部分，加大对消耗资源多的消费品税收，当然能抑制对这类产品的需求。但是，如果市场价格已经可以反映出资源的稀缺程度，消费者自然可以从自己的收入水平和与产品价格对比中做出理性选择。例如最近由于汽油涨价，许多消费者认为如果每升价格超过4.5元，就会放弃买车的打算，或者选择小排量车型。所以，只要市场价格机制是有效的，政府就没有必要通过干预价格形成来影响消费。
还有人提出为了节约资源使用，应通过税收等手段提高资源的价格，这个观点我不同意。以中国自身的资源禀赋不足以实现现代化，中国已越来越深地融入世界资源与市场体系之中，如果中国对世界资源的需求增加，则世界资源产品市场的边际价格就会上升，等于所有从世界市场进口资源的国家都在共同分担这个价格上升水平，中国的负担就小得多。但是，如果中国在国内单独拉高资源价格，等于在自动放弃充分利用国际便宜资源的好处。同理，如果因为印度等其他国家对世界市场的资源需求度上升，中国也要为其分担资源产品价格上升的结果。所以，只要资源价格是正确反映了资源的稀缺程度，中国就没有必要主动拉升国内价格。
中国目前在生产中浪费随处可见，其原因主要在于使用中的设备技术落后，企业规模过小，在钢铁、水泥、电力、机械、建筑等许多生产领域，每单位实物产出量所消耗的能源和原材料水平都大大高出发达国家的平均水平。因此，在这方面有着巨大的节约潜力。所以，建设节约型社会绝不仅仅是个观念问题，更重要的是个物质基础问题，要通过立法和经济手段，强制报废一批落后的生产设备，采用财政补贴和国家对贷款贴息的办法，以及加速折旧的办法，支持企业尽快淘汰和更新设备。还要严格限制企业所使用设备的技术水平与规模水平，大力提成规模经济。
四、生产节约的重点是“增量”节约
生产节约可分成增量节约与存量节约。中国正处于工业化中期阶段，每年都需要消耗大量新资源，“增量”节约就是指如何提高资源的开采和加工效率，以提高资源的利用率。存量节约是指已经被加工成产品的资源，如何回收与再利用，这就是我们一般所说的“循环经济”。
发展增量节约与存量节约，都需要政府和社会投入大量才力，在财政和社会资源有限的条件下，也需要选择重点。而从中国的工业化发展阶段看，至少在未来10年内，生产节约的重点应放在增量节约方面。因为发展循环经济需要一定的社会产品积累，才有较大空间。以钢铁为例，建设工业化国家一般可以用两个钢铁指标来衡量，一个是钢铁生产能力的人均占有量，一个是人均钢铁蓄积量。从工业发达国家看，当基本上完成工业化时，人均钢铁生产能力大约为700公斤到1吨，人均蓄积量则在10吨左右。
当人均钢铁蓄积量达到10吨，钢铁的生产能力就会逐步衰退，这是因为在工业化完成阶段，居民对物质产品的消费已经基本上满足，消费开始转向服务业领域，钢铁工业主要是负担居民对原有产品更新的要求。而更新产品是以新顶旧，被淘汰和报废的产品，如汽车和房屋建筑，都包含着大量金属材料，而在报废的金属产品中，金属回收率一般都可以达到80%，这就为发展循环经济提供了广阔空间，发达国家的钢铁工业之所以电炉炼钢占到全部钢产量的80%，就是因为发达国家的炉料是以废钢为主。而中国这样的发展中国家，由于经济发展阶段的限制，直到去年人均钢产量也刚过200公斤，人均钢铁蓄积量只有1.5吨，所以，目前铁矿砂炼钢仍要占到粗钢产量的85%，其余15%用废钢炼钢，其中还有60%的废钢是靠进口。
所以，生产节约的重点应放在提高对增量资源的使用效率方面。由于中国经济规模已经很大，例如从金属蓄积量来看，目前已经等同于日本，发展循环经济的空间很大，现在就开始起步了。
五、最应节约的是土地和水：
不可贸易的资源才是经济发展中真正难以逾越的瓶颈，警惕中国经济走入有增长而无发展的歧途！
生产的节约就是要节约各种生产要素的使用。由于各国生产要素的天然禀赋条件不同，在生产中各类生产要素使用的密集程度不同。国际贸易的存在，对某些国内稀缺的生产要素可以通过贸易方式获得，但是，有些生产要素不能通过贸易，例如土地和水资源，所以，不可贸易的资源才是经济发展中真正难以逾越的瓶颈。
中国虽然号称地大物博，但人口众多，人均平原面积只有不到1000平方米，工业化过程中必须留足农业用地。因此，节约土地是比节约其他可贸易资源更为重要和紧迫的问题，同时也是以较少生产要素投入创造更多社会财富的最重要的途径。发达国家的实践说明，一国的财富形态约有2/3是房地产，食品吃了就没有了，衣服穿旧了就得扔，汽车也是减值的耐用品，只有房地产是可以保存财富的最主要形态。
对中国来说，由于土地资源极为稀缺，如果不能有效地提高土地的使用效率，很容易使中国经济走入有增长而无发展的歧途。例如，中国近年来新建的许多建筑容积率都很低，以城市“毛容积率”来说，即城市建筑物面积与城市建成区面积之比，全国平均只有0.5，最高的上海也不到0.8，而东经为2，香港为1.6，台北为1.2，即便在珠三角、长三角这些土地资源已经极度紧张的地区，在大城市中心区内，五六层的建筑物也随处可见。
篇5
主流经济增长理论认为，能源是可以被其他要素所替代的外生变量,即使在存在能源约束的情况下，经济也可以得到持续增长。这使得能源资源被主流经济学作为外生变量或替代要素排斥在生产函数之外。直到20世纪70年代，两次石油危机导致全球经济衰退，人们才开始重视能源资源对经济增长的影响作用。事实表明，能源消费的增加可以推动经济增长，能源资源是经济增长的重要物质保障和必要条件。能源资源的禀赋程度以及由此而形成的地区间的差异，直接影响地区经济发展水平。因此，本文以河南省为例对能源消费对经济增长的影响进行实证研究。
1 文献回顾
能源问题在上世纪70年代石油危机爆发后才引起国际社会的广泛关注。自此，能源消费与经济增长关系的研究逐渐成为学术界关注的热点。1978年，Kraft，J. 和 Kraft，A.[1]，在他们的研究中对美国1947—1974年的样本数据进行分析，首次发现了GNP对能源消费的单向因果关系。之后许多学者对不同时间段、不同国家的能源消费与经济增长的关系展开了大量的实证分析。随着我国工业化、城市化进程的加快，能源供应紧张和经济快速发展的矛盾日益突出回归分析，国内学者也开始围绕能源消费与经济增长的关系展开研究。韩智勇[2]等，对我国1978-2000年能源消费与经济增长协整性和因果关系的研究表明：我国能源消费与经济增长之间存在双向因果关系，但不具有长期的协整性。肖冬荣[3]等对上海市1985—2004年能源消费与经济增长协整性和因果关系的研究表明：上海市能源消费与经济增长之间具有长期均衡关系，存在能源消费对经济增长的单向因果关系。从已有的研究文献来看，虽然目前关于我国能源消费与经济增长之间关系的研究已经取得大量有价值的成果，但是普遍都以全国整体为研究对象。如一部分学者在线性分析框架下分别利用不同时间段的序列数据通过各自不同的研究方法从整体上考察了我国能源消费与经济增长之间的关系[4]；在非线性框架下,有学者利用协整方法对中国的经济增长和能源消费之间的关系重新进行了检验。仅从整体上研究我国能源消费与经济增长之间的关系情况，不能说明我国各地区能源消费与经济增长之间的真实关系。研究地区能源消费与经济增长间关系的差异性，有利于各地区制定出切合自身实际的能源消费规划目标和具体政策措施，有利于促进和推动地区经济持续稳定发展，这是研究和制定整个国家能源消费战略方针中不可缺少的内容。
2 河南省能源消费与经济增长概况
1978-2008年，河南省经济持续快速发展，GDP由162.92 亿元增加到18407.78亿元， 年平均增长速度为17.07﹪；相应地能源消耗总量也稳步增长，由3353万吨标准煤增加到18784万吨标准煤，年平均增长速度为5.91﹪，经济增长与能源消费增长之比为2.89，总体上能源消费增长慢于GDP 增长。统计数据表明，河南省能源消费与GDP基本上是同向增长的，能源消耗是经济持续稳定增长的重要推动力，为经济发展提供了重要的物质保障。
图1 河南省GDP与能源消费变化图
图1可以看出：第一，河南省能源消费与GDP基本是同向变化，都有不断上升趋势；第二，从趋势来看，河南省能源消费与GDP变化并没有呈现喇叭口状态[5]，而是一个同步增长的态势。河南省经济快速增长对能源需求也在相应地增加，能源消费增长速度并没有经济增长速度快，这为笔者进一步研究能源消费与经济增长关系的实证分析提供了现实背景。
3 河南省能源消费对经济增长影响实证研究
3.1 样本选择与数据来源
本文研究过程采用1978-2008年的河南省国民生产总值（GDP）、能源消耗（EC），使用以1978年为基期的国民生产总值指数对GDP 进行缩减，以消除物价因素影响。为了保证数据的可比性和容易得到平稳序列，同时削弱可能的异方差，对数据取自然对数处理。数据来源于相关年度的《河南省统计年鉴》。
3.2 模型选择
本文以Y代表河南省国民生产总值（GDP）作为被解释变量，以X代表能源消费作为解释变量。利用样本观测值做出LnY与LnX的散点图如下（图二）：
图二 GDP与能源消费散点图
可知它们基本上服从线性关系，于是模型的理论方程为：
LnY=β0+β1LnX+μ(1)
其中β0、β1为待估计参数回归分析，β1为能源的产出弹性系数；μ为随机误差项，体现除主要变量能源消费X之外的所有因素的综合影响。
3.3 模型估计结果
借助计量分析软件Eviews6.0，利用所选择的时间序列样本数据（1978-2008）对模型（1）进行OLS估计[6]，输出结果如下表（表一）：
表一 基于OLS估计的输出结果
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X
2.006173
0.112560
17.82310
0.0000
C
-11.02685
0.989461
-11.14429
0.0000
R-squared
0.916345
Mean dependent var
6.580633
Adjusted R-squared
0.913461
S.D. dependent var
1.050937
S.E. of regression
0.309160
Akaike info criterion
0.552427
Sum squared resid
2.771822
Schwarz criterion
0.644942
Log likelihood
-6.562618
Hannan-Quinn criter.
0.582585
F-statistic
317.6629
Durbin-Watson stat
0.126081
Prob(F-statistic)
0.000000
篇6
1引言
气候变化是人类可持续发展面临的最大威胁，气候变化的主因是温室气体排放的增加，而温室气体排放主要来源于能源消费。因为各产业对能源的需求量不同，产业结构变动直接影响着能源的消费量变化。当前，我国正在进行产业结构调整，同时节能减排工作面临很大的国际和国内压力。如何使我国的产业结构调整能够有利于节能减排目标的实现是一个亟需研究的问题。在此背景下，研究产业结构变动对我国能源消费的影响，对于我国未来制定能源发展战略、优化产业结构、减少温室气体排放、发展低碳经济具有重要的现实意义。
对于产业结构变动与能源消费的关系，国外有许多学者进行了相关研究。Baiding Hu (1998)运用投入产出法分析了1987～1997年产业结构与技术的变化对中国能源消费强度的变化影响。用直接的投入产出系数变化反映技术的变化，主要以煤、石油、天然气、电、焦炭等六种能源要素为研究范围，结果显示，中国能源消耗强度的下降主要原因是直接能源投入需求的变化核心期刊，总投入需求的变化导致了总产出和能源消费的增长，但总投入需求变化效应小于直接投入需求的变化效应，故最终总的能源消耗强度呈下降趋势。
Fisher-Vanden(2006)使用企业层次的数据分析能源效率提高的因素，发现随着产业分类细化，产业结构变动所起的作用逐渐提高；当将结构变动细化到四位数产业甚至公司水平时，结构变动对能源强度变动的贡献超过技术变动的贡献。
Jonathan E.Sinton(2001)则从能源统计数据的真实性方面提出了疑问，认为能源供给存在低估，同时他也认为即使能源消费统计准确，是技术进步还是产业结构或者其它因素对中国能源消费产生影响是值得进一步研究的问题。
Richard F.Garhaccio(1999)等运用投入产出法研究了1978～1995年期间中国单位产出能源消费量下降的原因，其研究把这种消费效率的改进分解成技术变化、进出口总量和成分变化等各种结构变化。其结论认为，1987年—1992年间能源消费效率的改进主要是由于部门中技术的变化，一些能源密集型产品进口的增加也促进了这种效率的提高，但是产业结构的变化却使能源消费增加。
ZhongXiang Zhang(2003)研究了1990年～1997年中国工业部门能源消费效率改进的情况。他认为，产业结构调整对我国工业部门能源效率提高的作用是负面的，导致整个工业部门能源效率提高的原因在于各个子部门能源消费效率的提高。
近年来，国内一些学者也开始对这个问题进行研究，但是大多数文献是针对能源消费与经济增长的关系进行的研究，而对产业结构变化与能源消费关系的研究相对较少。欧晓万(2007)对三次产业能源消费与产业产值分别进行了协整分析，但没有从总体上考虑能源消费与三次产业之间的相互关系。史丹(1999)认为结构变动是能源消费的重要影响因素，且对不同的能源品种影响程度和作用方向不完全一致，徐博(2004)等研究得出第一产业和工业比重的变化是影响能源消费总量变化的主要因素。杨洋 (2008) 等利用我国1978～2006年的相关数据对影响我国能源强度的因素进行了实证研究，结果表明产业结构变动对能源强度的提高或降低的影响程度最大。
在借鉴以上研究的基础上，本文利用1978－2008年我国产业结构和能源消费等时间序列数据，对产业结构变动对我国能源消费的影响进行实证研究。
2 数据来源和处理
2.1数据来源
本文进行实证研究所用的数据范围是1978～2008年核心期刊，主要指标有中国能源消费总量、各年度国内生产总值（GDP）、三次产业的国内生产总值以及三次产业在国民经济中所占比重等，以1978年为基期，通过GDP平减指数计算出各年真实GDP。其中以三次产业在国民经济中所占比重代表产业结构，以比重的变化代表产业结构的变化。
能源消费总量的数据来自中国能源统计年鉴(1979，2009)，是实物指标，单位为百万吨标准煤；GDP和产业结构的相关数据来源于中国统计年鉴(2009)。对于三次产业的数据有两种处理方法，一种处理方法就是采用它们国内生产总值的增加值进行计算，这样测算的优点是三个产业国内生产总值的增加值是在不断增长的，也就是它们变动的趋势和能源消费的趋势会比较一致，但是不便于说明结构的变动对能源消费的影响；另一种处理方法是采用三次产业在国民经济中所占的比重进行计算，本文使用第二种方法，并在计算中把能源消费总量作为因变量，产业结构变动作为自变量。
表1 能源消费总量与各产业国内生产总值 单位：亿元
指标
能源消费总量（万吨标准煤）
国内生产总值
第一产业国内生产总值
第二产业国内生产总值
第三产业国内生产总值
1978年
57144
3645
1028
1745
872
1979年
58588
4063
1270
1914
879
1980年
60275
4546
1372
2192
982
1981年
59447
4892
1559
2256
1077
1982年
60267
5323
1777
2383
1163
1983年
66040
5963
1978
2646
1338
1984年
70904
7208
2316
3106
1786
1985年
76682
9016
2564
3867
2585
1986年
80850
10275
2789
4493
2994
1987年
86632
12059
3233
5252
3574
1988年
92997
15043
3865
6587
4590
1989年
96934
16992
4266
7278
5448
1990年
98703
18668
5062
7717
5888
1991年
103783
21781
5342
9102
7337
1992年
109170
26923
5867
11700
9357
1993年
115993
35334
6964
16454
11916
1994年
122737
48198
9573
22445
16180
1995年
131176
60794
12136
28679
19978
1996年
138948
71177
14015
33835
23326
1997年
137798
78973
14442
37543
26988
1998年
132214
84402
14818
39004
30580
1999年
133831
89677
14770
41034
33873
2000年
138553
99215
14945
45556
38714
2001年
143199
109655
15781
49512
44362
2002年
151797
120333
16537
53897
49899
2003年
174990
135823
17382
62436
56005
2004年
203227
159878
21413
73904
64561
2005年
224682
183217
22420
87365
73433
2006年
246270
211923
24040
103162
84721
2007年
265583
257306
28627
124799
103880
2008年
285000
300670
篇7
中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）09-00-01
一、计量变量的选择
对能源供需与经济增长的关系进行实证研究，需要分析能源供给和消费的主要影响因素。从湖南省能源需求方面看，其主要影响因素有经济发展水平、人口变化、产业结构、能源利用结构四个方面。从湖南省能源供给方面看，其主要影响因素有经济发展水平、产业结构、能源生产结构这三个方面。
本论文根据湖南统计年鉴和湖南省统计信息网提供的1990年-2012年相关统计数据，获得湖南省能源需求情况、供给情况、经济发展情况、产业结构和能源利用结构等相关情况。其中代表变量设置分别为：D（湖南省能源需求情况）；S（能源供给情况）；GDP（经济增长情况）；E（第二产业结构比重）；C（原煤消费量占总能源消费比重）；P（原煤生产量占总能源生产比重）
二、平稳性检验
本文中所选取的数据军师属于时间序列范畴的，如果直接对统计数据回归运算，极大可能造成虚假回归的现象出现，从而导致影响结果的准确性。因此，需要在建立计量模型之前进行数据平稳性检验。运用Eviews6.0计量软件对各个变量分别进行单位根检验，结果如下：
原数据在临界值（5%）水平下是不平稳的，二在一阶差分后的新数据序列在临界值（5%）水平下是平稳的。对模型中使用的对数序列和差分序列进行检验，如下表所示，结果显示对数序列不平稳，而经过一阶差分变换后，均是平稳序列，符合协整前提。
三、协整检验
本文通过计量软件Eviews6.0对经济增长与能源消费总量、能源生产总量，原煤消费量占总能源消费比重与能源消费总量，原煤生产量占总能源生产比重与能源生产总量，第二产业结构比重与能源生产总量、能源消费总量，能源消费总量与能源生产总量的长期协整关系进行检验。有协整关系结果可得回归模型如下：
由协整检验结果得知GDP与D、S，C与D，P与S，E与D、S，S与D存在长期的稳定关系。经济增长、能源结构、产业结构对能源的供需都有较为稳定、明显的影响。并且由即得模型可知，GDP每增长1%，则引起能源消费总量增长0.53%，同时引起能源生产总量增长0.41%。能源消费结构每变动1%，则能源需求增长2.17%。能源供给结构每变动1%，则能源供给增长8.40%。第二产业结构每变动1%，则引起能源需求变动1.92%，同时引起能源供给变动1.27%。并且，能源需求变动1%则引起能源供给变动0.29%。
参考文献：
[1]伍海华，金志国，胡燕京.产业发展论[M].经济科学出版社，2004：312-313.
[2]颜文燕，胡文峰.基于产业结构和能源视角的浙江省经济增长的实证分析[J].数理统计与管理，2008，27（4）：593-599.
篇8
2007年12月, 长株潭城市群被国家批准为资源节约型和环境友好型( 简称“ 两型”) 社会建设综合配套改革试验区, 随着两型社会的建设和湖南省“ 一点一线”区域发展战略的实施以及全省经济的腾飞, 作为省域经济重心, 长株潭城市群“两型社会”的建设, 不仅为长株潭的发展带来了极好的发展机遇, 而且对全省的社会经济可持续发展也具有十分重要的意义。
一、自然资源状况
（一） 矿产资源优势明显
目前三市已查明的矿产资源有50余种，主要矿藏有铁、锰、钒、铜、铅、锌、硫、磷、海泡石、重晶石、石、煤等，拥有全国独一无二的石，海泡石储量居全国首位，锰和磷矿生产规模居全省第一。
（二）水资源丰沛
长株潭三市的生产、生活水源90%依赖湘江，人均水资源拥有量达到2069立方米。但湘江多处水资源污染严重，工业和城市生活用水存在浪费现象，全省的资源利用效率仅为22%，特别是经常出现季节性缺水，再加上废水处理能力低，水资源状况不容乐观。
(三)能源资源严重匮乏
长株潭是缺能地区，全省天然气、石油资源极其短缺小论文，煤炭保有储量为30．45亿吨(折合标煤18亿吨)仅占全国总储量的0.2％，电力仅能满足需求的55％。90％以上的能源都需要从外地调入。
（四）土地后备资源严重不足
长株潭地区由于人口密度大，人均土地面积本来就低于全省的平均水平。而且随着经济社会的快速发展，用地规模不断的扩大，对土地的需求也日益增长，使得耕地数量不断的减少，后备资源不断萎缩，局部土地生态环境恶化，土地越来越成为制约经济社会发展的瓶颈。
（五）资源消耗高，回收利用率低
2008年单位GDP能耗只有长沙低于全国平均水平（见表1），株洲和湘潭都偏，湘潭的单位规模工业增加值能耗高于全国平均水平。全省工业增加值中仅钢铁、有色、化工、建材4 大高耗能行业所占比重便高达40%多。同时，能源消费弹性系数也较大，全省规模工业能源消费弹性系数为1.08，不仅资源禀赋较差，主要资源人均占有量小，资源质量不高，而且资源回收利用率低，循环利用、综合利用水平不高。
2008年长株潭三市能源消费状况
表1
单位GDP能耗
单位工业增加值能耗
单位GDP电耗
吨标准煤/万元
升降%
吨标准煤/万元
升降%
千瓦时/万元
升降%
全国
1.102
-4.59
2.19
-8.43
1375.29
-3.3
全省
1.225
-6.72
1.98
-11.8
975.49
-9.92
长沙
0.888
-6.10
0.74
-13.7
549.1
-5.48
株洲
1.390
-7.09
1.54
-11.9
1016.3
-13.97
湘潭
1.816
-7.73
2.88
篇9
0前言
全球的气候和温室效应发生的变化已经严重地影响人类社会经济的可持续发展，应对全球气候变化，减少对环境的影响，发展低碳经济是各国未来经济发展的应对方式，而提高碳足迹效率是重要的环节。贵州岩溶地区生态环境十分脆弱，其碳效率动态变化如何，如何提高碳效率，减少其环境压力，应对全球气候变化是非常值得研究的问题。该项研究从基于生态足迹模型的碳足迹产值的历史过程分析研究，把握岩溶地区碳足迹效率的变化规律，提出提高碳效率的对策，对贵州岩溶地区可持续发展和应对全球气候变化具有重要的意义。
1.理论基础简述
1.1 生态足迹理论模型
生态足迹(Ecological Footprint 简称EF) 分析法是加拿大生物经济学家William Rees 和其博士生Wackernagel 于1992 年提出的一种用以衡量可持续发展的生物物理方法[1]。生态足迹是衡量人类在发展的过程中对生态系统所产生影响的一个重要指标项目管理论文，它是人类对生物生产性土地面积的占用量。生态足迹的定义为“生产人们所消费的所有资源和消纳这些人所产生的所有废物所需要的生态生产性土地的总面积”[2]。生态足迹的单位是“全球性公顷”。一个单位的“全球性公顷”相当于1hm2具有全球平均产量的生产力空间[3]。也就是说，生态足迹主要用于计算在一定区域一定人口与经济规模条件下， 维持资源消费和废物消纳所必须的生物生产面积。生态足迹可以分为资源生态足迹和能源生态足迹两部分，前者指生产所消费资源而需要的生物生产土地的面积，包括耕地足迹、林地足迹、水域足迹、建筑用地足迹；后者指吸纳所产生的废弃物需要的生物生产土地的面积。生态足迹已经成为国际公认的评价自然资源消耗的方法[4]。
1.2 碳足迹与碳足迹效率
碳足迹的概念来源生态足迹；但是，对于“碳足迹”的准确定义目前还没有统一，各国学者有着各自不同的理解和认识[5]。Global Footprint Network（2007）碳足迹是生态足迹的一部分，可看作化石能源的生态足迹[6]。由此可见，碳足迹指的是生态足迹中的化石能源足迹；Grub & Ellis（2007）指出，碳足迹是指化石燃料燃烧时所释放的CO2总量；另外，有的学者指出，碳足迹是排放的CO2以及其他温室气体转化的CO2 等价物。自2001 年以来，国外一些学者陆续以生态足迹的方法对碳足迹进行研究，但国内对能源消费的专门研究还不多见[4]。总体来说，国外仍处于起步阶段，而国内的碳足迹研究尚处于萌芽阶段[5]。而关于化石能源足迹方面国内已有少数学者的研究。但是对西南岩溶地区的碳足迹研究还是空白。由于用能是二氧化碳最主要的排放源[7]，本研究以生态足迹中的化石能源生态足迹作为碳足迹加以研究。
就碳足迹，也就是能源足迹而言，采用世界上单位化石燃料生产土地面积的平均发热量为标准，将当地能源消费所消耗的热量折算成一定的化石燃料土地面积[8]。也就是将化石能源消费转化为吸收其燃烧后释放出来的温室气体所需的森林面积[9]。具体来说，是将各类能源的消费实物量转化为标煤量，再将各类能源的标煤量转化为相应的热量，再通过热量与CO2吸收率的比值计算出各类能源消费所占用的足迹。所以，用于CO2的林地面积，乘以均衡因子，就可以得到CO2用地生态足迹（碳足迹）。区域能源（碳足迹）生态足迹具体计算公式：
EF =ΣrjAj =Σrj ( Pj+Ij-Ej )(2)( j =1 ，2 ，3 ，4 ，5 ，6)
式中: EF为区域能源生态足迹(hm2 ) ; rj为均衡因子; Aj为各类土地的生态足迹。
人均能源生态足迹为:ef = EF/ N (3)
式中: ef 为人均能源生态足迹( hm2/人) ; N为总人口数[9] ； Pj为第j项消费项目的总生产量；Ij、Ej为第i项消费项目的进口和出口量。
由于贸易的影响项目管理论文，一个国家或地区的生态足迹可以跨越地区界限，所以需要进行贸易调整。贸易调整是考虑贸易对能源消费的影响而对当前的消费额进行调整，出口为负值，进口为正值。能源的贸易调整计算采用的计算方法如下:
Ni=Mi×(Hi/Gi)×Wi
式中，Wi为中国第i种商品贸易的净价值量，Hi、Gi为中国该类商品的净贸易的实物量和价值量，Mi为该类商品的能源密度，Ni为第i种商品的能源携带量[10]。
根据世界银行和世界自然基金会的统计， 目前生态足迹效率的计算方法， 主要有生态足迹产值与生态足迹强度。能源生态足迹产值(Value of Energy footprint ， VEF) 体现单位能源生态足迹产生的经济价值， 定义为人均GDP 与人均能源生态足迹的比值。通过VEF 分析， 可将某一国家(区域) 经济与能源、生态环境发展定量化处理， 探索其能源效益与发展趋势。当VEF 较高时， 对分析区域的意义为: 经济发展较良好; 单位土地面积产值较高;单位能源生态足迹创造的经济价值较高等[9]。所以，碳足迹产值(Value of carbon footprint ， VEF)计算公式：VCF=GDP/EF=gdp/cf
式中，VCF 为碳足迹产值；GDP为国内生产总值；gdp为人均国内生产总值；cf为人均碳足迹。
1.3 数据处理与说明
运用贵州省的历年统计年鉴和中国统计年鉴以及各县份的统计年鉴等。根据历年的统计资料计算煤、石油、天然气、电力和焦碳等几种能源的足迹，计算时将能源消耗转化为化石能源土地面积。本研究采用Wack-ernagel 等所确定的煤、石油、天然气和水电的全球平均土地产出率: 55GJ / hm2 、71GJ / hm2 、93GJ /hm2 、l000GJ / hm2 。
2.贵州岩溶地区碳生态足迹产值的动态变化分析
贵州岩溶地区碳足迹产值计算结果见表1，由表1看，贵州岩溶地区1978-2009年的碳足迹产值呈逐年递增趋势（图1），由1978年的0.1008万元GDP/ hm2上升到2009年的0.2434万元GDP/hm2，净增加0.1326万元GDP/ hm2，年平均净增加0.0041万元GDP/hm2。进一步分析认为，贵州岩溶地区1978-2009年的碳足迹产值可分为3个演化阶段（图1）：1978-1987年为第一阶段，碳足迹产值从0.1008万元GDP/hm2增加到0.1296元GDP/hm2，平均每年增加0.0009万元GDP/hm2，属效率平缓增长阶段；1988-2002年为第二阶段，碳足迹产值从0.1585万元GDP/hm2到0.4786万元GDP/hm2，平均每年增加0.010万元GDP/hm2，是第一阶段增长量的11倍，属碳足迹产值的过渡阶段；2005-2009年为第三阶段，碳足迹产值从0.4332万元GDP/hm2增加到0.845万元GDP/hm2项目管理论文，年平均增长约0.0129元GDP/hm2，是第二阶段增长量的1.3倍，第三阶段属于碳足迹产值的快速增长阶段。
上述的研究结果， 它说明贵州岩溶地区碳效率逐年提高，充分表明了32年间贵州岩溶地区能源的利用向着高效利用的方向发展，逐步由粗放型经济转向集约型经济发展；也表明随着经济的发展，科学技术水平不断提高，能源的利用效率有了较大幅度的提高。
表1 贵州岩溶地区碳足迹产值的动态变化(单位: 万元GDP/hm2)
Tab.1 Dynamic change of value of carbon footprint in GuiZhou karst area
年份
碳足迹产值
年份
碳足迹产值
1978
0.1008
1995
0.2736
1979
0.1016
1996
0.3305
1980
0.1039
1997
0.3293
1981
0.1097
1998
0.3251
1982
0.1167
1999
0.3533
1983
0.1201
2000
0.3922
1984
0.128
2001
0.414
1985
0.1295
2002
0.4562
1986
0.1299
2003
0.4152
1987
0.1296
2004
0.4283
1988
0.1585
2005
0.4786
1989
0.1506
2006
0.4332
1990
0.1607
2007
0.6017
1991
0.1595
2008
0.7281
1992
0.1736
2009
0.8457
1993
0.2213
1994
0.2434
平均值
0.2888
Fig.1 Dynamic change of value of carbon footprint in GuiZhou ksrst area
3．贵州岩溶地区与全国的碳足迹产值的比较分析
将贵州岩溶地区的碳足迹产值与全国的进行动态比较研究，其中全国的碳足迹产值主要来邹艳芬[9]的研究成果， 其余的通过相关计算得出。1978-2009年，贵州岩溶地区碳足迹产值一直低于全国（见图2），多年平均碳足迹产值为0.2888万元GDP/hm2，年平均增长率为23%，而全国多年平均碳足迹产值为0.6947万元GDP/hm2，年平均增长率为56%。可见，贵州岩溶地区多年平均的碳足迹产值只有全国的2/5，增长比较缓慢。与全国差距在1978-2006年之间逐年加大，差距从1978的0.0012万元GDP/hm2上升到2006年的1.1368万元GDP/hm2，年平均增加量0.0355万元GDP/hm2，2006年达峰值后，差距呈现减少趋势，到2009年降为1.0743万元/hm2 。可见，贵州岩溶地区碳足迹效率比较低，提高比较缓慢。
Fig.2 Comparison of value corban footprintbetween GuiZhou karst area with that in China
4．提高贵州岩溶地区碳足迹效率的对策
根据上述研究表明：在研究时段，贵州岩溶地区的碳生态效率呈递增趋势；但是，与全国相比，一直低于全国项目管理论文，并且差距比较大。如果继续保持此势头，与全国的差距还将继续拉大。然而，贵州岩溶地区本身的生态环境就十分脆弱，而碳足迹效率较低，严重地制约贵州岩溶地区的可持续发展。如何提高贵州岩溶地区的碳生态效率？特别提出如下对策。
4.1建立节能型的社会经济消费体系和完善的管理制度体系
从研究结果表明，贵州岩溶地区碳足迹产值比较低。贵州岩溶地区除了生产性能源消费外，生活性能源消费2005年占总消耗能源的15.6%[11]。生活排放碳也是一个不可忽视的问题。所以，提高贵州碳足迹效率，必须从社会和经济系统的各方面进行，需要建立有完善的生活和产业节能、节约资源型、低碳型和低污染型等环境友好型的消费体系，促进产业生态化和生活生态化。同时，必须有制度的保证，所以，建立一套完善的强有力的管理体系。
4．2积极调整产业结构，改变资源型和高能耗的经济发展模式，扎实推进新型工业化
贵州长期以来，资源密集型和高能耗型工业一直是我省的支柱产业，2003 年度我省电力、燃气等生产和供应、黑色和有色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业和采矿业所创造的工业总产值占到全省规模以上工业总产值的约62 %[12]。由于高能耗的产业比重大，到2005年生产性能源消耗占总消耗的84%，能源消费仍以工业为主， 工业能源消费占比达到67.7 %[11]。所以，应该积极调整现有的产业结构，改变资源型和高能耗的经济发展模式，扎实推进新型工业化，向高效益和低碳的产业方向发展。
4．3积极调整能源结构，增加水电等的比例，发展新型的低碳能源
贵州能源消费品主要为原煤、电力和天然气，2005年分别占49.60 %、35.30 %、1.20 %[11]，而电力主要来自火力发电。然而项目管理论文，贵州水能资源总蕴藏量1874.5万KW，居于全国第六位。可开发水能资源1324.95万千瓦，居全国第七位[13]。按单位面积占有量计， 拥有106KW/平方千米， 是我国平均水平的1.5倍， 居第三位。贵州水能可开发量1683万KW， 占全国可开发总量的4.4%[11]。目前开发程度不高，开发潜力很大，应该充分挖掘自身的水力资源潜力，发展水电。所以，应该调整能源结构，积极开发水能、太阳能、风能、地热等资源开发和利用，降低不可再生能源(煤炭、原油等)比重，加大水电等的比例份额。
4．4 采用新的节能技术和低碳产品，并且加强碳回收
积极开发引进和推广低碳产品，在工业企业内部推行清洁生产。例如用能耗低、污染轻、经济效益高的先进工艺设备替代高能耗、重污染、经济效益低的工艺设备。加强低碳技术的开发和利用，改进企业的生产工艺，用“绿色”生产工艺重组，最终达到治根。积极发展循环经济，加大污染物的回收利用。同时，在接纳吸收东部地区所转移来的企业时，应该把环境利益放在首位，保证低碳性。
参考文献
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[2]陈东景、李培英，基于生态足迹和人文发展指数的可持续发展评价——以我国海洋渔业资源利用为例[J]，中国软科学，2006（5）：96-102.
[3]温晓霞、魏俊、杨改河，陕西省生态足迹动态评价研究[J]，西北农林科技大学学报(自然科学版)，2006（10）：55-59.
[4]李智，鞠美庭，刘伟，邵超峰，中国1996年～2005年能源生态足迹与效率动态测度与分析，资源科学，2007，29（6）：54-60。
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[9]王亭娜，董平，陆玉麒，南京市生态足迹实证分析[J]，城市环境与城市生态，2006(3):12-14.
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[11]赵先贵，高利峰，马彩虹等，中国生态足迹的动态研究[J]，中国生态农业学报，2007(1):149-152.
篇10
一、能源消耗与经济发展关系的相互关系分析
1.文献综述
关于能源供给与经济增长之间的关联关系,在国内外文献中已有初步的研究。因果检验是指葛兰杰因果检验（Granger,1969）。Granger和Kraft（1978）在他们的先驱研究里阐述了美国从GNP到能源消费存在单向因果关系。他们使用的是1947-1974年的数据。
随后,这种实证研究迅速扩展到英国、德国、意大利、加拿大、法国以及日本等发达国家。对亚洲国家,Glasure和Lee (1997)利用Granger检验方法发现了新加坡能源对GDP的因果关系; Yu和Choi (1985)在标准Granger检验方法的基础上发现了韩国GDP与能源消费之间的因果关系。
从以上的文献研究可见,国外学者侧重于对能源消费与经济增长之间的因果关系检验,而国内学者则将这种检验分析应用于我国的特定经济空间中,得出了与国外学者相同的结论。
本文的创新则表现为:采用自改革开放以来的较长时期的时间序列数据,不仅验证了能源消费与经济增长之间的协整性关系的成立,而且揭示了能源消费与经济增长之间的长短期模型。当得到较为精确的产短期模型之后,就能够把握住能源消费与能源供给、能源消费与经济增长之间的规律,从而实现国民经济与能源供给、能源消费、能源消耗之间的良性循环。
2.实证检验
（1）数据选择
对于经济发展，用国内生产总值GDP来衡量；对于，能源消耗，用我国能源消费总量E来衡量。为了增加序列的平稳性，对两个序列均取对数。数据选取1981~2008年度数据，来源于国家统计局数据库。
（2）单位根检验
首先用Eviews对序列进行ADF检验，检验结果如下：
变量 ADF检验
（c，t，*） T统计量 5%临界值 P值
LnGDP (c,t,0) -2.743038 -3.595026 0.2290
LnE (c,t,0) -3.081725 -3.612199 0.1328
D(LnGDP) (c,t,1) -4.033237 -3.603202 0.0208
D(LnE) (c,t,1) -4.593284 -3.612199 0.0065
由上示结果得，LnGDP与LnE是非平稳序列，但是其一阶差分序列为5%置信水平下的平稳序列。即LnGDP~I(1), LnE~I(1)。
（3）协整性检验
其次，用E-G两步法进行协整性检验，做回归结果如下：
Dependent Variable: LNGDP
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -23.26716 1.588758 -14.64487 0.0000
LNE 2.893603 0.135570 21.34398 0.0000
整理上述结果得：
T值 （-14.64487）（21.34398）
DW=0.131733
从回归结果来看方程的显著性、相关系数及回归系数的显著性都较优，拟合效果良好。在对上式的残差进行序列平稳性检验。结果如下：
Null Hypothesis: ET has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.205659 0.0289
Test critical values: 1% level -2.656915
5% level -1.954414
10% level -1.609329
由上式得，在5%的置信度水平下，ADF检验值为-2.205659，拒绝原假设，因此残差序列无单位根。说明国内生产总值与能源消耗之间存在协整关系，两者长期均衡。
（4）建立误差修正方程
为了增强模型的精度，可以把协整回归式中的误差项看成均衡误差，建立误差修正模型，从而将经济发展的短期与长期变化联系起来，基本构架为：
取l=0,1,2,3，进行试验。经多次试验比较，得拟合效果最好的方程如下所示：
Dependent Variable: DGDP
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.054688 0.026937 2.030202 0.0552
DE 0.796258 0.295451 2.695057 0.0136
DGDP(-1) 0.590472 0.152098 3.882168 0.0009
DE(-1) -0.590268 0.340336 -1.734367 0.0975
ET(-1) -0.072104 0.034483 -2.091005 0.0489
整理上式结果得：
T=(2.030202) (2.695057)(3.8882168) (-1.734367)(-2.091005)
DW=1.820055
从上式看，模型拟合效果良好。从经济意义上看，该模型反映了经济发展与能源消耗的变化影响关系。本期国内生产总值的变化不仅取决于本期能源消耗的变化，还受上一期上期GDP与能源消耗变化的共同影响。与此同时，本期的偏离也受上一期GDP对于均衡水平的偏离的影响。
至此，已经初步确立了我国能源消耗与经济发展的关系，为了进一步探究能源消耗是如何与其他重要生产要素一起，共同作用于经济发展，在此引入C-D生产模型。
二、基于C-D生产模型的定量分析
柯布―道格拉斯生产函数基本形式为：。其中，Y是工业总产值，At是综合技术水平，L是投入的劳动力数（单位是万人或人），K是投入的资本，一般指固定资产净值，α 是劳动力产出的弹性系数，β是资本产出的弹性系数，μ表示随机干扰的影响，μ≤1。
本文在传统的C-D生产函数中，加入了影响因素能源消耗E，扩张后的生产模型为：假定生产技术水平在短期内不会发生较大变化，经济增长和能源消费分别采用GDP和能源消费总量进行衡量，对经济增长亦有重要影响的资本和劳动力采用全社会固定资产投资和就业人数衡量。
1.文献综述
Rashe和Tatom首次将能源使用引入Cobb-Douglas生产函数,他们力图寻求能源利用与经济增长之间更符合实际过程的基本规律,定量地描述能源与经济发展的关系。
在张明慧、李永峰的《论我国能源与经济增长关系》一文中，作者选取了资本劳动和能源作为解释变量，论证了能源在经济增长中的重要性，但是,劳动力系数为负值且其统计显著性较低。
在刘朝明、曾胜、刘博的论文《我国能源消费与经济增长的关联模型分析》中，作者用同样的方法得到了变换后的模型，并用1989～2003的数据建立模型。但是结果依旧不理想――其中能源消费量的系数为负。从统计意义分析,能源消费量每增加一个百分点,国内生产总值就要平均下降0.175253%,这与现实经济意义不相符。其后，作者再用1985～2003年的数据作一个相同的分析，结果基本反映了事实。但是能源消耗仍然不显著，而且整体的模型拟合效果也不好。
在曾胜的《基于C-D模型分析我国能源消费结构与经济增长的关系》一文中，作者将生产函数再一次扩展。把能源消费量的投入细分为煤炭、石油、天然气以及电力(包括水电、风电、核电)。得到的结果中，模型整体拟合优度较好，被解释变量能够得到解释变量很好的解释。然而，不足之处在于：劳动就业人数与天然气没能通过符号检验。
2.实证研究
在传统的C-D生产函数中，加入了影响因素能源消耗E，扩张后的生产模型为：
Y为GDP,K为资本、L为劳动、E为能源。其中，K用全社会固定资产投资表示，L用就业人员表示，E用能源消费总量表示。假定生产技术水平在短期内不会发生较大变化，经济增长和能源消费分别采用GDP和能源消费总量进行衡量，对经济增长亦有重要影响的资本和劳动力采用全社会固定资产投资和就业人数衡量。
因为方程为对数形式,所以系数α、β、γ分别为资本、劳动及能源对产出的弹性,常数c用来反应技术进步可能的生产率。SPSS运算结果得作者对模型进行变换如下：由于C-D函数是非线性的,通过对数变换可以使之线性化。因此对⑴式两边取对数,则有:
对上式时间进行求导，得：
增加常数项与误差项，得：
运用1985~2008年的数据，运行Eviews得输出结果为：
（2.354）（0.633）（3.012） （-0.169）
F=8.962
3.问题探究
结果显示，能源这一项的结果不显著，并且符号为负。这与经济意义不符合。
究其原因，可能有以下几点：
（1）C-D模型的适用性问题
关于数理经济模型在计量经济学中的适用性问题，胡桂华在《论数理经济模型有别于计量经济模型――从关于柯布-道格拉斯生产函数的一个争论谈起》一文中给出了分析。她指出，直接用数理经济模型来充当计量经济模型的风险在于:数理经济模型要对现实世界加以简化,也就是,要把因变量的某些重要的影响因素假定为不变,当我们把该模型充作计量经济模型使用时,只要这些被假定为不变的因素与模型内的自变量相关,它们就成为计量经济模型的遗漏变量,从而导致遗漏变量效应。
关于模型的预测性，构建预测模型时应首先把所有可能充当预测变量的自变量全部列出来,然后设法筛选出具有优良预测功能而所使用的预测变量又尽可能简约的模型。否则，做出结果将有一些出入。
（2）数据来源问题
经过查阅资料与新闻可知，我国的能源统计还不完善。特别在80年代，有去统计种类的不完全与数据的部分缺失，造成了统计年鉴上的数据与真实值的一定出入。这也从一定方面导致了结论去现实不一致。
4.模型的进一步改进
从C-D生产函数出发，可以对模型进行以下改进：
