今天小编为大家推荐《能源经济论文范文(精选3篇)》仅供参考，希望能够帮助到大家。摘要：应用协整理论和格兰杰因果性检验，研究了河南省1978-2010年能源消费与经济增长的关系。结果表明，河南省能源消费与经济增长之间存在着长期均衡关系，能源消费增加将促进经济增长，反之则不然，二者之间存在单向因果关系。采用ARMA模型的预测结果表明，河南省未来能源需求仍比较大，必须采取多种措施完善能源保障体系。
第一篇：能源经济论文范文
我国能源消费、能源效率与经济增长机理研究综述
摘 要：本文通过对相关的文献的最新研究进行梳理，从能源经济区域范围共同发展、能源消费与经济增长关系、影响能源经济发展的全要素分析、能源发展关联关系与替代关系分析与能源、经济增长的波动效应建模分析这五方面进行研究综述，认为能源消费、能源效率与经济增长之间是一个能源经济可持续发展的经济系统，必须综合研究这三者的动态机理。
关键词：能源消费；能源效率；经济增长
一、能源消费、能源效率与經济增长的研究综述
（一）能源经济区域范围共同发展
能源开发的区域合作问题是十分重要，作为战略资源的能源有效利用和安全问题都需要在更广泛的范围实现合作与对话。这也是为什么中国在哥本哈根气候峰会上作出减排承诺的原因之一，而通过全球合作经济一体化实现进出口行业结构的调整、提高工业部门能源效率是更具现实操作性的有效途径。
（二）能源消费与经济增长关系
有学者在生产理论框架下，揭示经济增长、能源消费、资本、劳动力之间的协整格兰杰因果关系（张兴平，高小均，张帆，2010），从而分析中国制造业的能源效率问题（杨中东，2010）。目前中国是能源消耗大国，经济正处在转型时期，产业结构变化是否引起能耗结构变化？但是大部分的电力需求方面的研究将电力消费的收入弹性作为常数处理。
（三）影响能源经济发展的全要素分析
研究能源经济发展的影响因素，必需综合考察这些因素的影响，也就是全要素分析。有学者以资本、劳动、资源、能源和环境影响为投入要素，构建了在资源、能源和环境约束下，适用于我国企业生态经济效率综合评价的生产函数模型，或者在模型中引入环境反馈机制，详细划分能源部门，并利用该模型模拟分析减少重工业出口退税、征收化石能源从价资源税以及经济结构变动的节能减排效果和宏观经济影响（魏巍贤，2009）。但是更多的学者是从产业结构、制度因素、技术因素和开放因素考察了能源经济的影响因素问题。
（四）能源发展关联关系与替代关系
有学者从横向产品关联、纵向产业关联以及国内外市场关联三个方面分析了能源工业内部的产业关联及其对能源价格体制、市场结构和所有制结构的影响（史丹，2005）。但是关联要素之间往往会存在某种关系，于是有学者运用超越对数成本函数对能源与资本、劳动之间的关系进行了分析，发现能源与资本之间存在很强的替代关系，能源与劳动之间也存在较强的替代关系（杨中东，2007）。这种研究视角是对全要素分析的一种深入，探讨了全要素之间的关系，这种关系意味着给定的产出水平下政府可以选择相应的微观调控政策，从关联和替代的关系出发制定相应的应对措施，以达到宏观经济可持续发展的目的。
（五）能源与经济增长的波动效应建模
该研究方法主要的观点认为能源经济与经济增长之间存在一种类似于金融市场价格波动的现象。有学者运用理论问题和数值模拟的方法分析了中国能源效率的变化，特别强调波动成分对能源效率的短期影响，在动态随机一般均衡框架下构建能源效率机制决定模型，探讨不同冲击对中国能源效率波动的作用差异（吴利学，2009）。中国经济的飞速发展对能源需求日益增加，更加需要运用合适的建模技术来分析这种变化趋势，向量自回归模型基于数据的统计性质建立模型，运用系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，常用于预测相互联系的时间序列系统，也是可行的研究办法之一。
二、研究结论
我国学者主要从五个方面对能源经济进行了研究：一是关于能源经济的区域共同发展的研究，这种分析视角表明能源经济的发展不是孤立的行为，应采取对能源经济的发展进行总体的规划和采取合作的宏观调控政策；二是研究能源消费与经济增长这两者的相互作用机理问题，表明不同地区由于不同的资源禀赋、制度的不同、文化的差异与技术水平的不同、能源消费与经济增长的具体机理作用是不相同的；三是对影响能源经济发展的因素进行了全要素模型的分析与研究，研究综述表明学者为了探索这个问题进行了全要素分析模型的构建与实证的研究，但是模型的完善有待进一步的研究深入；四是探讨了能源经济发展内部的相互联系与替代关系的研究，不同的能源资源都对地区的经济增长产生了不同的影响，也有学者对能源之间的联系与替代关系进行了研究，目的是对能源的重要性进行重新的评估；五是从实证的角度分析能源经济发展与经济增长之间的波动性关系和对这两者之间进行模型构建的分析，这种分析方法比较适用对能源经济发展与经济发展的短期影响关系进行深入的微观层面的分析。
参考文献：
[1] 沈滢、王亚君、郭晓立.基于解释结构模型的东北亚区域能源安全合作系统的分析[J].技术经济与管理研究，2009，（6）.
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[3] 杨中东.中国制造业能源效率的影响因素：经济周期和重化工工业化[J].统计研究，2010，（10）.
[4] 魏巍贤.基于CGE模型的中国能源环境政策分析[J].统计研究，2009，（07）.
作者：彭穗生
第二篇：能源消费、经济增长及能源需求预测研究
摘要：应用协整理论和格兰杰因果性检验，研究了河南省1978-2010年能源消费与经济增长的关系。结果表明，河南省能源消费与经济增长之间存在着长期均衡关系，能源消费增加将促进经济增长，反之则不然，二者之间存在单向因果关系。采用ARMA模型的预测结果表明，河南省未来能源需求仍比较大，必须采取多种措施完善能源保障体系。
关键词：能源消费；经济增长；协整性；因果关系；ARMA模型
DOI：10.3963/j.issn.16716477.2013.04.006
一、引 言
能源是经济社会发展的重要物质基础，是关系到国计民生的重要战略资源。随着我国国民经济的发展，对能源的需求不断增加，但能源供给却日益紧张，能源问题已经成为普遍关注的问题。因此，探讨能源消费与经济增长的关系，并在此基础上较为准确地预测能源需求的变化趋势，从而为有关部门政策的制定提供科学依据，对于保持国民经济的健康、持续、稳定发展具有重要意义。
自从Kraft[1]探索了美国经济增长与能源消费之间的因果关系后，能源消费与经济增长关系的实证研究便迅速扩展到了英、法、德、意大利等发达国家。对于亚洲国家，Glasure[2]利用Granger检验方法发现了新加坡能源对经济增长的因果关系。Yu[3]利用Granger检验方法得到了韩国经济增长对能源消费的因果关系。目前，国内对中国经济增长与能源消费的关系也进行了一些研究。马超群[4]的研究表明，我国经济增长分别与能源总消费、煤炭消费之间存在协整关系，而与石油、天然气和水电之间不存在协整关系。韩智勇等[5]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。赵进文[6]利用STR模型对我国的能源消费与经济增长之间的内在依从关系进行了研究，认为我国经济增长对能源消费的影响具有明显的阶段性特征。国内学者对能源需求的预测方法有很多种。隗斌贤[7]采用能源消费弹性系数法、能源强度法和部门平衡预测法对浙江省的能源需求进行了预测。刘勇等[8]采用ARIMA模型对我国的能源消费进行了预测。熊国强等[9]采用灰色系统和神经网络组合预测模型对我国未来的能源消费进行了预测。宋雅晴等[10]采用三次多项式、回归分析和时间序列组合模型对我国未来的能源消费进行了预测。
从目前的文献看，这些研究成果大部分都以全国作为研究对象，而由于资源禀赋、地理环境和经济结构的不同，各地区的能源消费与经济增长之间的关系可能会呈现出不同的特征，所需要采用的预测方法也有较大差异。河南省是全国第一人口大省，也是重要的能源和资源大省，2011年中原经济区规划被正式纳入国家国土规划。因此，本文在对河南省的具体情况进行分析的基础上，找出河南省经济增长与能源消费之间的关系，并采用ARMA时间序列模型对河南省未来能源需求进行预测，为河南省能源发展和经济发展政策的制定提供科学的决策依据。
二、经济增长与能源消费关系的实证分析
（一）数据来源与处理
本文选取1978-2010年河南省能源消费总量（EC）与国内生产总值（GDP）的数据作为基本变量来研究河南省能源消费与经济增长之间的关系，所有数据均来自《河南统计年鉴2011》。能源消费总量的量纲为万吨标准煤，国内生产总值的量纲是亿元人民币，为了剔除物价变动的影响，以1978年价格为基期对GDP序列进行折算，得到各年实际GDP。为了消除可能存在的异方差问题，避免数据间较大波动的影响，对能源消费总量和实际GDP序列取对数，分别用ln EC和ln G表示，其相应的一阶差分序列分别用D ln EC和D ln G表示。
（二）序列平稳性检验
为了避免非平稳时间序列在进行普通最小二乘估计时可能遭遇的虚假回归问题，在对模型进行估计前，必须对序列进行平稳性检验。这里采用ADF单位根检验法对序列进行平稳性检验，由于ln EC和ln G都呈现出明显的线性增长特征，因而使用包含常数项和时间趋势项的检验模型进行检验。使用Eviews5.1软件对序列进行检验，结果见表1。
从表1可以看出，变量 ln EC和 ln G的ADF检验值在5%的显著性水平下均大于其所对应的临界值，不能拒绝单位根的零假设，说明存在单位根，是非平稳的；而其一阶差分后的序列D ln EC和D ln G的ADF 检验值均小于其所对应的临界值，都是平稳的，说明ln EC和ln G均为一阶单整序列，可进行下一步检验。
（三）协整检验和误差修正模型
协整是对非平稳经济变量之间长期均衡关系的统计描述，非平稳经济变量之间存在的长期稳定的均衡关系就被称作协整关系。由于ln EC和ln G均为一阶单整序列，因此可进行协整性检验。本文使用Johansen协整检验法，运用Eviews5.1软件得到检验结果，见表2。
表2 能源消费和经济增长的Johansen协整检验
原假设特征值迹统计量5%临界值p值
None*0.523 714.763 212.3210.010 5
At most 10.097 51.572 44.121 10.367 1
注：p为接受原假设的概率；*表示在5%显著水平下显著。
由检验结果看，在5%检验水平下，迹统计量值14.763 2大于临界值12.321 6，而迹统计量值1.572 4小于临界值4.121 1，说明在变量ln EC和ln G之间存在协整关系。基于表2中的协整检验结果，对两变量之间的协整关系进行估计，得到协整方程如下：
ln G=-8.711+1.748 3ln EC+et
（-16.26） （28.92）
R2=0.964 3，DW=1.614 9，F=836.84
括号内为对应系数的t统计量值，从回归结果来看，R2、DW值和F值均可通过显著性检验，方程拟合优度良好，统计变量显著。回归方程表明：河南省能源消费每增加1个百分点，可以使经济增长增加1.748 3个百分点，能源消费带动了河南省地方经济的发展，而且能源消费弹性系数大于1，说明长期来看能源消费对经济增长的制约和促进作用较强。
建立描述经济增长和能源消费短期波动的误差修正模型，这里采用滞后一阶的形式：
从估计结果来看，模型的各项检验均可通过，经济增长的波动受到能源消费波动和误差修正项的影响。在短期内，如果经济增长和能源消费的均衡关系偏离了长期均衡关系，下一期将以-0.136 1的调整力度进行反向修正，以使其向长期均衡方向移动。
（四） Granger因果性检验
协整检验结果说明河南省能源消费与经济增长之间存在着长期均衡关系，但是这种均衡关系是否构成因果关系，即是由能源消费的增加促进了经济的增长还是由经济增长拉动了能源消费的增加，这就要进行Granger因果性检验。Granger因果性检验对滞后期的选择非常敏感，滞后期不同，检验结果可能有较大差异。本文采用 AIC 准则确定最优滞后期数为1阶，利用 Eviews5.1软件进行检验，检验结果见表3。
由表3可知，在10%检验水平下，“ln EC不是ln G的原因”被拒绝，也就是说能源消费是促进河南省经济增长的原因，而“ln G不是ln EC的原因”的假设被接受，经济增长不是能源消费增加的原因，ln EC与ln G之间存在由能源消费到经济增长的单向因果关系。这在一定程度上表明，河南省实施节能降耗措施，依靠科技进步提高能源利用效率以及转变经济增长方式的举措取得了一定成效，在保持经济增长的同时，能源消耗逐步下降。
三、河南省未来能源需求预测
从以上分析可知，能源消费是促进河南省经济增长的重要原因，为了促进经济持续、快速、稳定的发展，有必要对河南省未来的能源需求进行预测，为河南省未来能源规划以及能源生产企业制定发展战略提供决策依据。
（一）能源需求预测方法的选择
进行能源需求预测的方法有很多，大体上可以分为两类。一类是相关关系预测法，即根据经济现象与能源需求之间的因果关系或结构比例关系来预测未来能源需求量，如回归模型、能源消费弹性系数法、部门预测法等。另一类是时间序列分析预测法，如协整和误差修正模型[11]、ARMA模型等。由于未来能源消费需求会受到很多因素的制约，而且这些因素之间往往又存在着错综复杂的关系，因此采用相关关系预测法进行预测一般比较困难，再加上相关解释变量未来取值的不确定，会对预测结果精确度产生较大影响，因此本文采用时间序列模型中的ARMA模型来对河南省未来能源需求进行短期预测，以避免解释变量取值不确定所带来的诸多问题，从而实现最小方差意义下的最优预测。
（二）构建能源需求预测模型
表1中单位根检验表明，河南省能源消费总量的对数序列是非平稳的，而其进行一阶差分序列是平稳的，因此这里先对序列进行一阶差分，而后建立ARMA模型，实际上就是对其增长率建立预测模型。为了选取合适的模型形式，先对一阶差分后的序列D ln EC进行自相关和偏自相关分析，见图1。
根据D ln EC的自相关系数和偏自相关系数图可以看出，二者均是拖尾，于是可以选用ARMA模型结构。通过对模型的残差白噪声检验和参数显著性检验，并结合AIC和SC准则确定模型形式，利用Eviews5.1软件，可以得到河南省能源需求预测的模型形式如下：
这里参数估计值下括号内的值为t统计量值。由于是对差分序列建模，可决系数R2不高，但如果将模型转化为对原始序列的预测模型，则可决系数为0.974 5，非常接近于1。Q统计量用于检验残差的白噪声性质，其后括号内为对应的p值，根据这些p值可以看出河南省能源需求预测模型中残差具有良好的白噪声性质，从而可以保证短期预测的相对精确性。
（三）河南省能源需求预测结果
利用1978-2010年的数据建立的预测模型计算出能源消费的增长趋势，然后结合基期值计算河南省2008-2015年的能源需求水平，到2015年，河南省能源消费总量将达到27 636万吨标准煤。从2008年、2009年、2010年的预测结果与实际值的比较可以看出，各年预测误差百分比均小于3%，平均绝对预测误差1.51%，一般认为平均绝对误差的值低于10%时预测精度较高[12]，所以模型拟合效果较好，预测精度较高，见表4。
四、结论与建议
利用河南省1978-2010年的能源消费和经济增长数据进行实证分析，结果表明：河南省能源消费与经济增长之间存在长期均衡关系，能源消费对经济增长有着明显的促进作用，而经济增长则不成为拉动能源消费增加的原因。从长期来看，能源消费每增加1%，就可以使经济增长1.748 3个百分点，能源消费对经济增长的刺激作用较强；而在短期动态调整中，如果经济增长和能源消费的均衡关系偏离了长期均衡关系，下一期将以-0.136 1的调整力度进行反向修正，以使其向长期均衡方向移动。这说明河南省目前的节能降耗工作取得了一定成效，能源利用效率有所提高，但经济增长方式仍以粗放型为主，经济增长对能源的依赖程度仍比较强。
采用ARMA模型的预测结果表明，到2015年河南省能源需求总量将达到27 636万吨标准煤。然而目前河南省的能源供给却日益紧张，在一次性能源消费结构中，煤炭消费所占比重虽然都在85%以上，虽然河南省煤炭资源丰富，但按照目前的开采水平和速度，仍存在一定供需缺口；石油和天然气消费在能源消费结构中所占比重一直不足20%，但河南省原油和天然气储量严重不足，按照目前的开采速度，原油开采寿命不到10年，而天然气仅仅能持续到2015年左右，而且这种开采速度所能保证的原油供应尚不及需求量的1/5，天然气供应也不到需求量的1/5。因此，我们在充分利用省内能源资源的同时，必须加强与省外、国外的能源战略合作与交流，尽快制定相关的能源政策措施，以完善能源保障体系。
第一，建立科学的能源供应体系，合理开发利用河南省能源资源。积极推进煤炭资源整合与战略重组，培育大型煤炭生产集团，建设全国重要的煤炭生产基地；依托西气东输等国家骨干天然气管道，完善支线管网，提高燃气覆盖率；规划和建设外电入豫通道，加快智能电网建设。
第二，优化能源结构体系，减少对传统能源的依赖，大力发展新能源。一方面要加大能源开发利用方面的科技投入，探讨煤炭和煤层气综合开发利用技术。另一方面要减少一次性能源在能源消费中的比例，积极开发利用核能、太阳能、地热能、生物质能等新能源和清洁能源。加快规划建设南阳核电项目和南阳新能源国家高新技术产业基地，依托骨干企业和有条件的地区，建设多晶硅及太阳能电池、风电装备等特色产业园区。
第三，加大节能降耗方面的科研体系建设，倡导全社会厉行节能的良好风尚。建立科研院校、科研院所和企业相结合的节能降耗科研体系，尽快将科研成果应用在生产中，淘汰耗能大的旧设备，引进能耗小、资源利用率高的新设备，引进新技术和新方法。
第四，加强国际国内能源合作，积极实施“引进来”和“走出去”战略。要充分利用内外两个资源和两个市场，积极与能源资源储量丰富的国家和地区开展合作，重点加强在能源开发利用以及节能降耗等方面的研究与合作，建立能源合作长效机制，实现共同开发，互惠互利。
第五，加强能源战略储备体系建设。在保障中原经济区基本建设发展需要的同时，要对煤炭（煤层气）、天然气等实施保护性开采和战略储备，以确保能源结构安全。必须提高对煤炭资源的利用效率，推进濮阳、平顶山等地建设天然气储备基地和煤炭（煤层气）战略储备基地。
[参考文献]
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[2] Glasure Y U，Lee A R.Cointegration，Error Correction，and the Relationship between GDP and Electricity：The Case of South Korea and Singapore[J].Resource and Electricity Economics，1997，20（1）：1725.
[3] Yu E S H，Choi J Y.The Causal Relationship between Electricity and GNP：An International Comparison[J].Journal of Energy and Development，1985，10（2）：249272.
[4] 马超群，储慧斌，李 科.中国能源消费与经济增长的协整与误差校正模型研究[J].系统工程，2004，22（10）：4750.
[5] 韩智勇，魏一鸣，范 英.中国能源消费与经济增长的协整与因果关系分析[J].系统工程， 2004，22（12）：1721.
[6] 赵进文，范继涛.经济增长与能源消费内在依从关系的实证研究[J].经济研究， 2007（8）：3142.
[7] 隗斌贤.“九五”及 2010 年浙江省能源需求预测研究[J].预测，1997（2）：2533.
[8] 刘 勇，汪旭辉.ARIMA 模型在我国能源消费预测中的应用[J].经济经纬，2007（5）：1114.
[9] 熊国强，刘海磊.我国能源消费的组合预测模型[J].统计与决策，2007（2）：2122.
[10] 宋雅晴，杨桂元.我国能源消费的组合预测[J].市场经济与价格，2011（7）：3437.
[11] 林伯强.中国能源需求的经济计量分析[J].统计研究，2001，（10）：3439.
[12] 易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京：中国统计出版社，2005：106.
（责任编辑 王婷婷）
作者：徐丽杰
第三篇：我国能源消费、能源结构与经济增长的灰色关联分析
摘要：能源是经济发展与社会进步的重要物质基础，对我国经济可持续增长具有重要作用。但能源消费和环境保护二者相互影响、相互制约。文章采用我国2000～2015年中国GDP（国内生产总值）和能源消费的相关数据，采用灰色关联分析法从经济增长和能源消费品种结构、经济增长和能源消费产业结构两个方面进行分析经济增长与能源消费的关联性，计算出各种能源消费和国民经济发展之间的灰色关联度，根据研究结果提出了一些有针对性的对策和建议。
关键词：能源消费;能源结构;经济增长;灰色关联分析
能源是经济发展和社会进步的重要物质基础，但是当其发展无法满足国民经济增长要求的时候，又会成为阻碍经济高速增长的因素之一。以2015年为例，我国能源消费总量已达到了429905.10万吨标准煤，位居世界第二，仅次于美国。国家经济和社会发展主要依靠能源，一方面，能源的消耗会带来生态环境的破坏;另一方面，大部分矿物质能源（煤炭、石油、天然气等）属于不可再生资源，面临着枯竭的挑战。我国经济飞速发展，能源消费与环境保护相互制约，二者之间的矛盾进一步加剧。
在全球能源治理中我国要发挥更积极的作用，必须建立多元化、多层次的系统，以加强能源安全和缓解环境压力。面对当前能源供需格局新变化和国际能源发展的新趋势，积极优化能源结构，扭转过去注重GDP数字的经济发展理念，从经济发展质量的角度制定战略。本文运用邓聚龙学者创立的灰色系统理论，研究了能源消费与经济发展之间的相关性，为相关部门节能减排、优化能源消费结构，实现我国经济的可持续发展有着一定的理论、实践意义。
一、我国能源消费特点
本文根据我国能源消费特点，从能源消费品种结构、能源消费产业结构两方面进行探究能源消费和经济增长之间的关系。
首先，从能源消费品种结构方面研究。2015年，我国能源总消费量为429905.1万吨标准煤，其中煤炭消费量273849.49万吨标准煤，占消费总量的63.7%;石油78672.62万吨标准煤，占消费总量的18.3%;天然气25364.4万吨标准煤，占消费总量的5.9%;水电、核电、风电消费量52018.51万吨标准煤占总消费量12.1%（见图1）。我国能源结构极为不平衡，能源结构特点是“富煤贫油少气”，客观上决定我国能源生产与消费仍然以煤为主，在未来较长时期内尚不改变。依据2000～2015年我国各类能源消费量情况制图（见图2）。目前，煤炭消费量正在逐步降低，从1990年的76.2%下降到2015年的63.7%;石油消费量所占比例处于波动起伏状态，没有什么典型分布规律; 天然气、水核风电的比例都呈上升趋势，并且近年来增长迅速。
其次，从能源消费、产业结构两者之間的关系进行探讨。2015年，我国能源的总消费量达到429905.10万吨标准煤，其中农、林、牧、渔、水利业消费量8231.66万吨标准煤，占消费总量的1.91%;工业292275.96万吨标准煤，占消费总量的67.99%;制造业244919.56万吨标准煤，占消费总量的56.97%;交通运输、仓储、邮政业消费量为38317.66万吨标准煤，占总消费量的8.91%;批发、零售业、餐饮业消费量11403.69万吨标准煤，占总消费量的2.65%;生活能源消费量则已经达到了50098.96万吨标准煤，占消费总量的11.65%。根据2015年各行业的能源消费的比重，可见我国能源能耗最大的产业部门是工业部门，说明我国产业消费结构极不合理。
二、构建灰色关联模型
灰色系统理论（Grey Theory）是1982年邓聚龙教授创立。灰关联分析方法在研究小样本、贫信息时间序列方面具有显著优势，它可以有效地弥补传统统计分析方法的缺陷，即无需考虑样本量的多少和样本变化的规律，更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。这种分析方法弥补了对数理统计进行系统分析的不足。灰色关联分析思路是：根据反应系统母系列与子序列曲线的几何形状的相似程度来判别母系列与子序列之间的关联程度。现采用灰色关联分析方法，构建灰色关联模型过程如下：
三、经济增长与能源消费品种结构的灰色关联分析
（一） 能源消费品种数据来源
本文使用的统计数据，来自《2017中国能源统计年鉴》，选取2000～2015年我国国内生产总值（GDP）数据（亿元）、各类能源消费量数据（万吨标准煤）。
（二）原始数据无量纲化处理
以我国国内生产总值GDP数据为因变量参考数列x0（k），各类能源消费量数据为自变量比较数列xi（k），按照上述公式，对初始的数据采取了无量纲化以后，消除各因素的量纲，加强各因素之间的接近性，增加其可比性。
（三）计算差数序列
（四）计算关联系数
从上述差数序列中，找到绝对值最大值为0.44，最小值为0，取ζ=0.5，代入公式，计算关联系数，结果见表1。
（五）计算关联系数
根据公式计算出灰色关联度并排序，进一步研究经济增长与能源消费品种结构二者之关系，结果见表2。
从表2得知：天然气的灰色关联度最大，紧随其后的是水核风电，再次是石油，煤炭关联度最小。关联度数值越接近1，说明比较序列对参考系列影响愈大，也就是说能源消费和经济发展的关联影响愈大。
四、经济增长与能源消费产业结构的灰色关联分析
（一）能源消费产业结构数据来源
本文统计的数据，来自《2017中国能源统计年鉴》，选取了2000～2015年我国国内生产总值GDP数据（亿元），各类产业能源消费量数据（万吨标准煤）。以GDP数值为参考序列，六类行业能源消费量为比较序列，六类行业分别是农林牧渔水利业、工业、制造业、交通仓储邮政业、批发零售餐饮业、生活能源消费量。
（二）计算差数序列
本部分以2015年作为参考序列，根据公式把初始的数据采取了无量纲化处理。接着求出各序列与GDP序列之间的差数序列的绝对值，即ΔXi=|x0（k）-xi（k）|。
（三）计算灰色关联系数
从差数序列中找出最大值为0.47，最小值为0，取ζ=0.5，代入公式，计算关联系数。
（四）计算关联度
根据公式，计算出灰色关联度并排序，进一步分析经济增长与能源消费产业结构二者之间的相关性，结果见表3。
由表3可以看出，首先是批发零售等的灰色关联度数值0.76为最大，然后为生活消费，再次是交通运输仓储和邮政业，接着是制造业和工业，而农林牧渔水利业能源消费与经济增长的关联度显著性最弱。
五、结论和对策
能源消费及经济增长两者之间有很大的相关性，通过经济增长与能源消费品种结构、能源消费产业结构的灰色关联分析结果，对此提出一些相关对策。
第一，转变以前注重GDP的发展观念，改变传统经济增长形式。转变以前注重GDP的发展经济观念，从发展经济质量的角度进行战略制定。过去，我国能源消耗总量中，煤炭比重为64%，天然气比重为6%，发展方式极不合理，必须淘汰高耗低效、重污染的工业。天然气消费的关联度高达0.92。应加大研发天然气、清洁煤等新能源、清洁能源产业的投入，引导产业结构朝着高效、节能减排的方向转变，由传统、粗放的经济发展形式转向发展经济质量的形式。
第二，引导产业结构转型，大力发展高效低耗、服务性为主的第三产业。我国各产业能源消费结构中，工业与经济增长之间的关联度分别是0.57，属于中等关联度。虽然批发零售和餐饮业等能源消耗量不太多，但与经济增长的关联度比较高;工业和制造业是能源消费的主体，工业的消费比重高达68%，从消费数量上就说明了我国的产业消费结构不太合理。在我国未来的经济发展中，应大力发展高效低耗、服务性为主的第三产业，增加低能耗能源的比重，从高耗低效、高碳排放转向多元化、低碳化绿色能源的模式。
第三，完善能源消费结构，开发绿色新能源。煤炭消费与经济的关联数值仅为0.48，“富煤、贫油、少气”是我国能源结构的特点，在能源总消费量中煤炭消费所占的比例是非常高的。因此降低不可再生能源如煤炭、石油等的消费量，大大降低碳排放量，对于保护绿色生态环境大有裨益。同时加强研发水电、核电、风电等新能源，大力推进可再生能源如风能、水能、太阳能、生物能和潮汐能等的开发利用，从资源“依赖性”转为科技“创新驱动型”的模式。
参考文献：
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（作者单位：南京信息工程大学总务处）
作者：邵敏兰