能源消费经济发展论文

[摘要]能源资源是社会经济发展和体现民生生活水准的重要资源，且能源和经济的发展密切相关，两者相互依存，相互促进。下面是小编整理的《能源消费经济发展论文(精选3篇)》仅供参考，希望能够帮助到大家。

能源消费经济发展论文 篇1：

中国能源消费与经济发展的“脱钩”研究

[摘 要]本文主要以中国能源消费和经济发展的关联为研究对象,通过新兴的“脱钩”理论研究方法分析中国能源消费和经济发展脱钩可行性,界定了中国能源消费脱钩定义、分类、评价模式及评价指标,从时间序列和空间序列两个方面研究了中国能源消费实现脱钩的基本途径,为构建实现中国能源消费脱钩管理模式、实现中国经济可持续发展提供了一种新的研究视角和方法。

[关键词]经济发展;能源消费脱钩

20世纪中叶以来,隨着人类社会和经济的飞速增长,引发了能源枯竭、环境污染甚至自然灾害等问题,严重影响人类的存续和发展。目前,中国能源体制改革严重滞后,能源管理薄弱,与全国总体改革形势和经济社会发展对能源要求明显不符,成为我国经济发展和深化改革的制约因素。要解决中国的能源问题,除了对中国的能源产业结构做出适当调整、创新能源应用技术以及大力推动节能教育宣传等措施外,还必须对中国能源管理体制进行必要的调整,成为社会各界及众多专家学者的共识。

目前,国内外很多专家从不同角度对工业社会下经济发展和能源消费的关联做了大量研究,众所周知,经济增长的实现程度取决于其对能源消费需求的满足程度,能源消费比能源供给更能体现能源对经济增长的推动力度,研究中国能源消费对经济增长的影响,能够更准确地把握中国能源问题的真正症结所在,更便于我们有放矢地对经济发展和能源消费的体制和管理改革创新,解决矛盾中的主要矛盾以及主要矛盾的主要方面的问题,基于这个背景,本文试图采用脱钩理论[ZW(]“脱钩”对应的英文单词是Decoupling。英文中“decoupling”一词是缘于“coupling”提出的。“coupling”中文是“耦合”的意思,指两个不同的个体或体系,因密切的相关性,在运动发展中互相干预、互相牵制的现象。Decoupling一词主要用于物理学领域,中国物理学家一般翻译为“解耦”。根据OECD的定义,在某一时期,当环境压力的增长,比它的经济驱动因素(如GDP)的增长慢时,就是环境退化与经济增长的脱钩。[ZW)]的研究方法来分析中国能源消费和经济发展问题,脱钩理论是在循环经济、绿色经济、生态经济、可持续发展等相关研究的基础上产生的一种新兴理论,关于脱钩理论的研究文献较多,但国内外学者对脱钩理论的研究争议也较多。脱钩理论通过一个独特的视角对世界经济进行定性或者定量化研究,对世界经济的可持续发展研究起到了良好的推动作用和引导作用,为世界经济与管理研究提供了一种新的研究方法。

1 中国能源消费与经济发展的脱钩界定

1.1 脱钩定义

脱钩概念最早用于环境保护领域,随着脱钩理论研究的深入,学者们将基于驱动力—压力—状态—影响—反应框架(DPSIR)的现象皆通称为脱钩现象,广泛应用于环境、能源、生态等领域。本文中的能源消费脱钩就是脱钩广义的定义应用,笔者将能源消费脱钩定义为:当经济发展达到一定水平以后,由于科技进步等因素的影响,能源消费量会随着经济量的增长呈现减缓的趋势,甚至出现负增长的现象,我们把这种现象称之为能源消费与经济发展的脱钩现象(简称能源消费脱钩)。需要说明的是,本文研究的能源消费脱钩主要指当一个国家或地区在某一个阶段内的能源消费(总量或强度)的发展比经济发展(GDP)的速度缓慢,而且这种趋势不是由于突发因素(如不可抗力或经济危机等)而引起,而是一个国家或地区各种综合因素形成的一种综合反应。

1.2 脱钩分类

从能源消费脱钩的定义可以看出,能源消费脱钩体系主要包括两个指标,即经济发展指标(一般以GDP值来衡量)和能源消费指标(一般以能源消费总量和能源消费强度来衡量)。根据经济发展幅度和能源消费的发展幅度大小,我们可以将能源消费和经济发展的脱钩情况关系分类如下:相对脱钩、绝对脱钩及复钩,其中相对脱钩和绝对脱钩又可以根据脱钩程度分为强弱两类。其中,相对脱钩是指随着能源消费和经济增长同步,但增长幅度小于经济增长幅度;绝对脱钩是指能源消费并不随着经济增长而增长,反而有降低的现象,当然还有一种情况,即能源消费随着经济增长而增长,而且增长幅度超过经济增长幅度,学者们称这种现象为复钩或者逆向脱钩,具体情况见下表。

1.3 评价模式

目前,主流的脱钩评价模式主要有总量评价和IU曲线评价两种。前者主要考察经济总量增长的同时环境压力总量的变化情况,后者则从单位GDP与环境压力的相关性角度考察经济与环境的关系,由于在评价脱钩对实际资源消费的影响效果方面总量评价法更具优势,因此特别受到西方学者的推崇;而IU曲线评价法体现了“脱钩”的内在机理,更利于利用统计数据进行脱钩的分析研究,目前被国内外学者较广泛的采用,考虑到中国是世界上最大的发展中国家,正处于工业化阶段中后期,短期内要实现经济发展的同时能源消费总量下降(即绝对脱钩),显然不具有可操作性,也难以进行比较和研究。因此,本文主要采用IU曲线评价方法,即以单位GDP的能源消费和经济发展的关系作为脱钩的评价指标。

1.4 评价指标

为了方便研究,通常根据一定时间段的经济发展量和能源消费量绘制两者的时间序列图表,通过图表的变化来描述,并通过变化过程分析形成脱钩的主要原因。本文采用能源消费脱钩比率(decoupling ratio)[ZW(]能源消费脱钩比率,即当年能源消费量增幅和GDP增幅的比值。[ZW)]作为用来定量描述能源消费与经济发展(GDP)之间关系的评价指标。例如,考察中国能源消费与GDP增长的脱钩情况,就根据中国一段时间内的能源消费增幅和GDP增幅的关系,计算历年能源消费脱钩比率,若脱钩比率大于1,则说明没有实现脱钩;若脱钩比率小于1大于0,则说明实现了相对脱钩,若脱钩比率小于0,则实现了绝对脱钩。

2 中国能源消费和经济发展脱钩数据分析

2.1 阶段对比

本文采集了中国1953—2009年中国实际GDP情况同能源消费总量的变化情况[ZW(]资料来源:中国统计年鉴1990;中国统计年鉴2009。[ZW)]。通过比较历年数据,分析能源消费同经济发展关系方面的脱钩指标变化特征。由于各变量的单位及数量级不同,所以本文对历年统计数据进行了处理,其办法就是将历年统计数据转化为指数形式,即以1953年数据为基期(100),其他年份数据与1953年进行比值计算,具体计算如式(1)所示,并根据指数化数据绘制成折线图,如图2所示。

Nn=Dn/D1953×100%(1)

其中:D1953——1953年的原始数据;

Dn——第n年的原始数据;

Nn——第n年的指数数据。

为了进一步对中国GDP与能源消费之间关系的阶段性特征进行准确划分,需要计算GDP指数与能源消费指数的变化率情况,并通过比较两者在变化率方面的走势特点,验证前文所述的三个不同阶段。具体的变化率计算方法如式(2)所示。

变化率=(当年数据-上一年数据)/上一年数据(2)

根据计算得到的数据,绘制1954—2009年中国GDP与能源消费变化率折线图,如图3所示。

2.2 区域对比

中国的经济水平表现出明显的二元结构特征,各地区的开放程度、经济水平、技术基础等都存在着明显的差异性,因此,不仅需要对中国经济增长与能源脱钩的整体情况进行分析,还需要着眼于区域视角,对各个地区因增长水平不同造成的脱钩水平差异性进行区分研究。因此本文又选取了中国1996—2008年各地区GDP能源消费数据进行区域对比,绘制中国各地区单位GDP能源消费变化情况的折线图,如图4所示。

3 中国能源消费与经济发展的脱钩结论

3.1 时间序列

从图2的整体情况来看,GDP指数与能源消费指数曲线走势的差异,大致可以被分为三个不同的阶段。首先是1953年开始到20世纪60年代末期,GDP指数曲线与能源消费指数曲线比较接近,期间也存在如1960年这样的特殊状态,GDP指数和能源消费指数基本呈现同步变化,但能源消费指数的波动要较GDP指数的波动剧烈;其次是20世纪70年代至20世纪90年代中后期,这段时间,能源指数曲线处于GDP指数曲线的上方较高位置,表明在这段时期内能源消费超过GDP增长速度较大幅度,经济发展与能源消费不仅没有实现脱钩,而且能源利用效率严重偏低;最后是20世纪90年代中后期以后,这段时间能源消费的增长速度开始下降,能源消费指数曲线的整体上升速度低于GDP指数的上升速度,且在一定时期内还出现阶段性的下降变化。因此,尽管从整体上来看,中国自1953年以来,GDP增长与能源消费并未出现脱钩,但在一定时间段范围内,GDP与能源消费存在阶段性的脱钩状态。

3.2 空间序列

由图4所示内容可以看出,中国各地区单位GDP能源消费存在着明显的差异性和规律性,概括来说,主要包括以下两个主要特征。

一方面,各个不同地区的单位GDP能源消费曲线呈现明显的层级分布。全国各地区按照GDP增长的能源利用效率大致可以分为三个层次。能源利用效率最高的是华东地区及中南地区,在图上表现为这三个地区的单位GDP能源消费曲线处于最下方;其次是东北地区、华东地区及华北地区,在图上表现为这两个地区的单位GDP能源消费曲线处于中间位置;能源利用效率最低的是西北地区,在图上表现为单位GDP能源消费曲线处于最上层位置。

另一方面,各个不同地区的单位GDP能源消费基本呈现同步变化趋势。尽管不同地区的单位GDP消费量层次分布明显,但均随着时间的推移进行基本相同的上升或下降变化。表现在图上的特征是代表不同地区的各条曲线尽管高度不同,但形状相近,并且均呈现下降的变化趋势。

整体来说,各个地区的单位GDP能源消费情况与该地区的全方位增长水平存在着比较密切的相关性。华东地区及中南地区各省份基本上为全国最发达的地区,这些地区的能源利用效率也明显高于其他地区,在图4中,自1996年起,这两个地区的单位GDP能源消费曲线就处于其他地区的下方,表明这两个地区在能源利用效率方面相对于其他地区具有较好的基础。而其他四个地区尽管在1996年时单位GDP能源消费水平有一定差距,但近些年东北地区、华北地区增长加速,其人民生活、对外交流、技术创新等条件均得到提升,其能源利用效率也逐渐接近西南地区。

3.3 研究结论

通过中国能源消费和经济发展的数據进行脱钩分析,可以看出:在20世纪80年代后,随着中国经济的转型以及国家能源政策及管理模式的调整,中国能源消费与经济发展已呈现相对脱钩的趋势,甚至在某些时间段(1997—1999年)出现能源消费总量下降、经济总量增长的现象,即能源消费与经济发展呈现绝对脱钩的现象;同时,由于地域特征以及经济发展水平的不同,中国各地区出现脱钩的时间以及脱钩程度存在较大的区域差异。研究结果表明:影响能源消费与经济发展的脱钩的因素很多,经济状况、管理模式、产业结构、技术水平、教育程度等,人类社会或中国政府可以通过自身的努力实现能源消费与经济发展的相对脱钩乃至绝对脱钩。

参考文献:

[1]段宁,邓华.“脱钩”评价模式及其对循环经济的影响[J].中国人口资源与环境,2004(6):44-47.

[2]冯飞,等.国家能源战略的基本构想(总报告)[R].2004(83).

[3]黄海峰,李博.北京经济发展中的“脱钩”转型分析[J].环境保护,2009(4).

[作者简介]王锋,北京工业大学中国经济转型中心副研究员,博士研究生。

作者：王 锋 辛 欣 李锦学

能源消费经济发展论文 篇2：

安徽省能源消费与经济发展的关系研究

[摘 要]能源资源是社会经济发展和体现民生生活水准的重要资源，且能源和经济的发展密切相关，两者相互依存，相互促进。在1988—2018年的时间序列中，通过安徽省能源消费总量、能源产业资本投资、第二产业劳动力投入量、第二产业对GDP贡献率以及省内生产总值（GDP）等时间数据建立相关的VAR模型，利用协整检验、Granger因果检验对各个变量间的相关关系进行预测和分析。

[关键词]能源消费;经济发展;VAR;Granger因果检验

1 引言

在复杂化的国际地位中，经济是体现一个国家发展的最有力的凭证。在21世纪的现代化社会经济发展条件下，安徽省的经济与科学技术迅速发展，在国内各个领域中占有重要的经济战略地位。能源资源是经济发展的动力中枢，是人类生产与发展的物质基础。能源的发展离不开社会的进步和经济的发展，同样经济的发展以能源为核心，能源也是经济发展的物质保障。在党的十九大以来，安徽省一直提倡能源绿色、健康、可持续发展的战略，坚持能源节能减排，低碳绿色发展与环境共存和谐发展方针。实现能源产业化结构改革及优化能源产业结构，降低能耗与提高能源的使用效率。在未来对安徽省能源的发展之路将面临不小的挑战，这也成为更具有意义的研究性课题。

2 数据变量选取

本文将通过向量回归模型（VAR）中的实证分析与时间数据相结合，对1988—2018年时间序列数据中，分别对能源消费总量（EC）、能源产业资本投资（K）、第二产业所需劳动力投入总量（L）、第二产业对GDP的贡献率（CS） 、省生产总值（GDP）等时间序列变量建立VAR模型，分析能源消费对各个变量的影响进行分析。

3 实证分析

3.1 ADF检验与VAR模型建立

根据平稳性需要对时间序列的各个变量进行单位根检验，推测每个变量是否平稳，避免因伪回归而导致一些错误的结果。通过ADF检验可知，在一阶差分后的时间序列在5%显著性水准的临界值下却是稳定性的存在。计量经济学与统计学理论为基础，对时间序列LNEC、LNGDP、LNK、LNL和LNCS等变量建立VAR模型，因为VAR模型在不受到任何约束条件情况下，对时间序列中各个内生变量的动态关系进行预测与分析。一般性VAR（P）模型为：

通过模型内生变量与其他滞后项的R2、AIC以及SC进行比较确定模型的最优滞后期。所以VAR模型估计方程式如下：

由模型3可知，以能源消费（LNEC）为因变量，构建时间序列VAR模型，对LNGDP、LNK、LNL以及LNCS等变量进行分析检验。由R2=0.99可知，VAR模型的拟合度达到99%。其中，AIC=-19.04，SC=-17.55，那么由于AIC和SC的值相对于较小，所以构建的模型相对稳定。

3.2 协整检验

协整检验是以AIC和SC为基础的验证方法与LR、FPE以及HQ等方法相结合的检验过程。利用估计与多个协整关系变量的协整检验相结合，检验各变量间是否存在稳定性关系及协整方程，从而分析各变量间某种线性关系。通过迹统计量和最大特征值统计量结果可知，在5%的显著性水准下拒绝原假设存在至多两个协整方程，即协整方程如下：

3.3 Granger因果检验

由表1可知，在1988—2018年时间序列中，能源消费总量对GDP、第二产业中劳动力投入以及第二产业对GDP的贡献率等变量之间都存在格兰杰因果关系。且能源消费总量与GDP互为Granger因果检验。

4 结论

能源产业在安徽省第二产业以及经济发展中占主导地位，是未来产业经济发展的着力点。近年来安徽省能源消费总量呈增加趋势，消费总量远大于全国平均水平。安徽省能源（煤炭资源）相对匮乏，其中对于能源资本的投入远小于全国平均水平，使得安徽省各产业链的能源利用率呈下降趋势，使得经济发展与环境、产业与环境之间的矛盾逐渐加剧，其结果表明对于能源消耗的问题上需提高能源利用率，调整能源产业结构以及产业转型。目前，安徽省能源主要以煤炭产业为主，绿色清洁能源占有率较低，不能有效地实现经济的绿色健康可持续发展，同时也为省内经济与环境的发展增加负面影响。所以未来需大力发展低碳可持续清洁能源代替以煤炭、石油等矿石能源为主的新型产业链，同时还可以缓解安徽省内的煤炭和石油不足，实现产业替代。同时以合肥省会都市为经济中心，健全经济发展体系、完善产业设备以及实现清洁能源产业转型。致力于打造以农业、工业与环境协调发展经济带，保证安徽省社会经济的绿色健康可持續发展，共同建设和谐美好安徽。

参考文献：

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[4]范亚宣.河北省能源消费与经济发展关系研究[J].商业经济，2020（1）：33-34.

[5]陈向阳，李奕君.能源消费、碳排放与经济增长之间的关系研究——理论机制与实证检验[J].南京财经大学学报，2018（5）：98-108.

[6]刘琼芳.福建省产业能源消费碳排放影响因素及其预测研究[J].福建江夏学院学报，2018，8（3）：9-20.

[7]马舒曼，吕永波，韩晓雪.我国能源消费与经济发展[J].能源研究与信息，2004， 20（1）：6-10.

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[9]汪旭辉，刘勇.中国能源消费与经济增长：基于协整分析和Granger因果分析[J]. 资源科学，2007（5）：57-62.

[10]贲兴振，杨宝臣.中国能源消费和经济增长的协整关系分析[J].哈尔滨理工大学学报， 2005，10（4）：117-119

[作者简介]郝园园，男，韩国檀国大学，助教，经济学博士，研究方向：产业经济学、应用经济、能源经济学。

作者：郝园园

能源消费经济发展论文 篇3：

河南省能源消费与经济发展关系的实证分析

摘 要：经济飞速发展的基石是充足的能源保障，能源与经济之间的有着重大的关联性。本文以河南省为研究对象，以2000年至2013年河南省消费能源总量与河南省国内生产总值GDP的数据为基础，定量研究分析能源对经济发展的作用。文章运用回归分析法，利用SPSS软件进行实证分析，得出结论并提出具有针对性的政策建议。

关键词：能源；GDP；回归分析

一、研究的背景与意义

河南省作为中国的中原重要省份，有着悠久的历史和巨大的发展潜力。河南省随着改革开放的深入经济取得飞速发展：1978年河南省GDP总量为111.3亿元，到2013年GDP总量为32155.86亿元，增长近300倍。经济飞速发展的同时，河南省能源消费总量也不断的增加：1978年河南省能源消费总量为3353万吨标准煤，到2013年能源消费总量为24756万吨标准煤亿元，增长近7倍。

进入二十一世纪，河南省经济与能源消费明显加快。2000年全省能费总量为7919万吨标准煤，能源消费量比上年增加了7.3%。2003年能源消费总量为10634万吨标准煤，能源消费增长速度明显加快。2000年至2002年河南省能源消费总量年均增长7.1%，2003年达到17%，2004年更是高达23.4%，大大超过以往各年份，实际能耗比2003年增长了1400万吨标准煤；2013年全省能源消费总量达到24756万吨标准煤，为全国能源消费大省。与此同时河南省的经济总量（GDP）也不断的增加。从2000年的5052.99亿元到2013年的32155.86亿元经济总量增加了6倍多，经济增长一直保持在10%以上。

经济的发展与能源之间有着一定的联系，通过下面的数据表说明能源消费量与经济总量之间也有一个相关关系。

表1 GDP与能源消费量

年份能源消费总量（万吨标准煤）GDP（亿元）

20007919505299

20018367553301

20029005603548

200310595686770

200413074855379

2005146251058742

2006162341236279

2007178381501246

2008189761801853

2009197511948046

2010214382309236

2011230612693103

2012236472959931

2013247563215586

二、能源消费与经济发展关系的实证分析

在回归模型中，最基本的是一元线性回归模型。设有两个变量X与Y，对其进行n次观测，获得n对观测值（X1 Y1），（X2 Y2），（X3 Y3），（Xn Yn）。由所得数据绘制散点图，如果相关点分布近似地表现为直线形式，则可用直线方程Y=+X来近似地描述X与Y之间的线性相关关系，其中表示估计值，a，b为回归方程的两个参数的估计值。显然，方程的确定主要是参数的确定.确定参数的方法一般为最小二乘法，即实际观测值Yi与估计值i离差平方和为最小，即

∑ni=1Yi-i2=∑ni=1a+bXi-i2

将上面方程整理可求出a，b两个参数.变量之间是否线性相关，能否用线性回归方程来拟合，可以用相关系数r确定：

r=∑X-Y-X-2Y-2 （=1n∑ni=1xi，=1n∑ni=1Yi）

当0.5≤r≤0.8时为显著相关，当0.8≤r≤1时为高度相关，此时变量可用直线拟合.当因变量Y与多个自变量Xi线性相关时，可以用相关系数r在众多自变量中筛选，最后保留与因变量关系最密切的自变量，既简化模型又可以保证回归预测的可靠性.当因变量变化同时受多个自变量影响时，称为多元线性回归模型.建立多元线性回归方程时，由于计算量大，多采用计算机进行计算，本文采用SPSS软件对回归模型求解。回归模型方法简便实用，它不但可以对能源需求进行预测，还可以在影响能源需求的诸因素中，利用相关系数检验确定最主要的影响因素，从而简化模型。

之所以要消费能源绝大部分原因是为了满足经济的发展需要，所以本节讨论能源消费量与经济的关系。由于衡量经济的指标很多如GDP（国内生产总值）、工业生产总值、人均GDP等。在本节中根据河南省2014年统计年鉴选取GDP相关值，进行分析。为了更能直观的观察河南省能源消费量和GDP的变化趋势，由表1利用Excel将能源消费总量和GDP总值画在一个图中进行对比，从图1-1中可以大致的看到：随着河南省的经济总量（GDP）不断的增加，能源消费量也不断的增加，初步得出两者存在相关性。

图1 能源消费量和GDP随时间变化趋势图

利用SPSS软件中处理.进行一元线性回归处理。

设：能源消费量为自变量，GDP总量为因变量，得到相应结果如下：

表2 模型汇总

模型RR方调整R方标准估计的误差

1.970a.941.9362370.18102

a.预测变量：（常量），能源消费量。b.因变量：GDP

表3 方差分析

模型平方和df均方FSig.

1

回归1074E911074E9191172000a

残差6741E7125617758052

总计1141E913

a.预测变量：（常量），能源消费量。b.因變量：GDP

表4 系数检验

模型

非标准化系数标准系数

B标准 误差试用版tSig.

1

（常量）-96070571934323-4967000

能源消费量154311297013827000

a.因变量：GDP

从表2模型汇总表中得到，决定系数r2=0.941，从相对水平上看，回归方程能够减少因变量Y的94.1%的方差波动。

从表3一元线性回归方差分析表得到，F=191.172，显著性sig=0.000说明Y对X的线性回归高度显著，也就是说能源消费量的变动会直接影响GDP的增长速度。

从表4系数检验表得到回归方程为Y=-9607.057+1.543X，回归系数a、b显著性sig=0.000，与F检验的结果一致，说明显著性很好。

将所得到的方程运用到预测上，以检验方程的准确性.把2013年的数据代入得到GDP总量为28591亿元，实际2013年GDP总量为32155亿元，误差在11.08%，模型相当好。

三、结论与政策建议

3.1结论

综上所述得到：GDP与能源消费量呈正向线性关系即随着能源消费量的增加GDP总值也是增加的，且通过建立的模型显著性检验说明模型相对较为优越。所以得到经济与能源有重要的相关性且在一定程度上满足线性关系。

得出回归方程为：Y=-9607.057+1.543X

回归系数为1.543，说明河南省能源消费量每增加1万吨标准煤，河南省经济会相应增加1.543亿元；能源对经济发展的贡献率高达1.534。

3.2政策建议

河南省经济的飞速发展离不开能源的大力支持，经济腾飞的同时，能源消费量也在不断地增加，但是河南省并不是产能大省，也没有独具一格的新型清洁能源，在现有科技条件下大量能源的消费必然会带来环境问题。

为了保障河南省经济持续健康发展，河南省必须得到充足的能源供应，但是传统意义上的煤炭能源要逐渐减少、新能源要逐渐开发。第一，传统能源如煤炭、石油等储存量有限，且大量使用会造成严重的坏境污染问题，所以要提高传统能源的利用效率，加大传统能源排放物的处理和回收再利用，减少对环境的污染。第二，开发新能源，如太阳能发电、风力发电、生物能发电等高科技、低污染的清洁能源。这些能源可以持续使用、且储存量巨大、可再生性强，是今后河南省经济发展的能源支撑。（作者单位：天津商业大学经济学院）

参考文献：

[1] 王彦彭.我国能源环境与经济可持续增长及节能减排综合评价研究[D].首都经济贸易大学.2010，（3）.

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[4] 何晓群.多元统计分析（第二版）[M].北京：中国人民大学出版社，2001：66-120.

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作者：陈龙