广东省能源消费与经济增长关系研究及能源预警分析

发布时间：2017-05-24 18:30

  本文关键词：广东省能源消费与经济增长关系研究及能源预警分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自改革开放以来，广东省经济获得了飞速发展，伴随着经济的高速增长，广东省的能源消费量也大幅度增长，“十一五”期间，广东省借助产业结构优化，单位产值能耗持续降低令人瞩目，但能源消耗总量居高不下，而与这种状态共存的是广东省能源的贫乏，能源短缺已成为制约经济进一步发展的瓶颈，在此背景下研究能源消费与经济增长的内在依存关系，对广东省调整产业结构及能源消费结构具有重要的理论意义和政策意义。本文选取1985年-2011年经济增长与能源消费数据，在分别进行现状与趋势分析后，建立了基于二变量和生产函数的协整模型，发现广东省存在从能源消费到经济增长的单向因果关系，且能源消费主要以短期波动的方式影响经济的发展，长期调控的作用并不是很大；基于生产函数的协整模型表明广东省能源消费变化将会对经济增长产生持续的正向的影响，并且这种影响会随着时间的推移逐渐增大；通过典型相关分析进一步对能源消费结构与产业结构之间的关系进行研究，发现电力消费已取代原煤成为广东省能源消费的主要指标，且以电力能源为代表的能源消费对经济的促进作用主要表现在工业总产值的增长；广东省能源对外依存度非常高，基于此本文对广东省近十几年的安全状态进行了预警分析，发现广东省能源安全状态自2000年以来有明显好转，且未来年份也会处于安全状态。最终，，基于实证分析结果，对广东省经济发展及能源消费提供了一些政策建议。
【关键词】：能源消费 经济增长 误差修正模型 脉冲响应函数 典型相关 预警预测
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F426.2;F127;F224
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 绪论8-14
• 1.1 研究背景及研究意义8
• 1.2 国内外研究现状8-13
• 1.2.1 能源需求方法研究8-10
• 1.2.2 基于协整理论的能源与经济增长关系研究10-12
• 1.2.3 能源预警理论研究12-13
• 1.3 研究思路与方法13-14
• 2 广东省经济增长与能源消费现状14-26
• 2.1 广东省经济增长现状分析14-18
• 2.1.1 广东省经济增长总量分析14-15
• 2.1.2 广东省人均经济增长水平分析15-16
• 2.1.3 广东省经济产业构分析16-18
• 2.1.4 广东省经济发展的区域差异18
• 2.2 广东省能源消费的现状分析18-21
• 2.2.1 能源消费总量及变化趋势18-20
• 2.2.2 能源消费构成及特点20-21
• 2.3 广东省经济增长与能源消费关系分析21-24
• 2.3.1 能源消费与经济增长整体趋势分析21-22
• 2.3.2 能源消费与经济增长的关联变化分析22-24
• 2.4 本章小结24-26
• 3 广东省经济增长与能源消费关系研究26-54
• 3.1 协整理论基础及建模方法与变量选择26-31
• 3.1.1 协整系统的定义及其表述27
• 3.1.2 误差修正模型27-28
• 3.1.3 Granger 因果关系检验28-30
• 3.1.4 建模的方法及变量选择30-31
• 3.2 基于二变量的广东省能源消费与经济增长协整关系研究31-37
• 3.2.1 数据处理及平稳性检验31-34
• 3.2.2 变量的因果关系检验34-35
• 3.2.3 协整方程的建立35-36
• 3.2.4 误差修正模型的建立36-37
• 3.3 基于生产函数的广东省能源消费与经济增长协整关系研究37-48
• 3.3.1 模型的建立和数据的处理37-40
• 3.3.2 变量的平稳性检验40-41
• 3.3.3 VAR 模型及多变量协整检验41-43
• 3.3.4 向量误差修正模型的建立43-44
• 3.3.5 基于 VAR 模型的脉冲相应函数与方差分解44-48
• 3.4 广东省能源消费结构与经济增长的典型相关关系研究48-51
• 3.4.1 典型相关理论介绍49
• 3.4.2 指标的选取及数据的搜集49
• 3.4.3 典型相关分析的计算结果及分析49-51
• 3.5 本章小结51-54
• 4 广东省能源安全预警研究54-69
• 4.1 能源安全的要素及广东省能源安全的现状54-56
• 4.2 广东省能源预警指标体系的建立56-61
• 4.2.1 能源安全预警指标体系的建立57
• 4.2.2 各预警指标的含义及计算57-61
• 4.3 基于 PCA-ARMA 的能源预警模型61-68
• 4.3.1 预警方法比较61
• 4.3.2 基于 PCA—ARMA 的预警预测模型61-62
• 4.3.3 基于 PCA—ARMA 模型的广东省能源预警预测62-68
• 4.4 本章小结68-69
• 5 总结及建议69-72
• 5.1 本文主要研究成果69-70
• 5.2 一些建议70-71
• 5.3 本文研究的不足之处71-72
• 参考文献72-75
• 在学期间论文和科研情况75-76
• 附录76-79
• 致谢79

【参考文献】

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本文编号：391647