＝ －＿．＿＿ 我国鲡螬 、瓣鼎 源 费吴系乏研 一 一一＿二一 一一 １ 弓ｌ 言 色关联分析法等等。主要形成了以下三类观点： 能源消费与经济增长的因果关系研究具有重要 的政策含义（Ｎａｒａｙａｎ和Ｓｍｙｔｈ，２００５ａ；Ａｓａｆｕ— 能源，是当今世界最令人关注的问题之一。能 源是一个国家经济增长和社会发展的重要物质基 础，也是社会可持续发展的物质基础，其重要性已 经被各国置于战略的高度。我国拥有占世界近五分 之一的人口，１９８０年到２００８年近三十年间，能源 Ａｄｊａｙｅ，２０００；Ｇｈｏｓｈ，２００２）。如果存在ＧＤＰ到能 源消费的单向因果关系，则意味着一个国家不需要 依靠能源来支持经济发展；如果存在能源消费到 ＧＤＰ或劳动力的单向因果关系，则是能源依赖型经 济；如果二者不存在因果关系即所谓的“中性假 说”，则能源消费不会对经济产生任何影响。 （１）二者之间存在单向因果关系 Ｋｒａｆｔ．Ｊ ａｎｄ Ｋｒａｆｔ．Ａ ｆ１９７８）是学术界公认的从实 证角度研究经济增长与能源消费之间关系的学者。 消费（ＥＣ）翻了两番，成为继美国之后世界第二大 能源消费国。２００６年，我国在《国民经济和社会发 展第十一个五年规划纲要》中提出五年内国内生产 总值能耗累计下降２０％，主要污染物排放降低１０％ 的目标。实际情况是，２００６年至２００９年，国内生 产总值能耗累计下降１４．３８％。２０１０年是“十一五” 规划最后一年，完成节能减排目标任务艰巨，形势 严峻。 ２文献综述 他们利用美国１９４７—１９７４年的数据发现ＧＮＰ与能源 之间存在从ＧＮＰ到能源消费之间因果关系的证据。 其后很多学者利用大量数据，佐证或者提出了相反 的结论。Ａｋａｒｃａ ａｎｄ Ｌｏｎｇ（１９７９）、Ｙｕ ａｎｄ Ｃｈｏｕ 由于能源在国家经济生活中的绝对重要性、全 球能源危机的逐步升级、各国在能源有效利用方面 的巨大压力，确定能源消费与经济增长之间的联 系，提供解决能源问题的有效对策，成为国内外学 术界和政府部门关注的热点。学术成果层出不穷。 ２０世纪３０年代提出的投入产出法构建了一个 模拟显示的国民经济结构和社会产品再生产过程的 数学模型，综合分析确定国民经济各部门问联系生 产的重要比例关系，使得进行能源消费需求预测时 更具全面性。分部门能源消费分析法是在国民经济 已有计划或设想条件下对能源消费需求进行预测。 （１９８５）、Ｍａｓｉｈ ａｎｄ Ｍａｓｉｈ（１９９８）也通过实证研究得 出了能源与经济增长之间具有单向因果关系的结 论。在近十年的研究中，很多中国学者结合中国能 源消费具体情况，考察了能源消费与经济增长之间 的关系，其中杨冠琼（２００６）通过对山东省经济增 长与能源消费关系的实证研究得出，山东省经济增 长与能源消费存在长期均衡关系，并存在从经济增 长到能源消费的单向因果关系；经济增长与能源消 费之间的关系是非线性的，因而不能从能源消费的 线性变化推测出经济增长率的变化。周勇、李廉水 （２００６）采用适应性加权迪维西亚指数分析法对我 其后的时间序列趋势法和能源消费弹性系数法，也 是强调对能源消费需求的趋势预测。这几类统计分 国１９８０－－－２００３年期间能源强度的变化因素进行了 分解，得出了分阶段模式：１９８０－－－１９９０年期间，产 业结构因素和产业部门能源强度因素对我国总能源 强度下降都有正向显著作用，１９９１－－２００１年期间， 产业结构因素作用减弱，且朝反向作用，产业部门 能源强度因素的作用进一步加强；２００２－－２００３年期 间，两个因素都促进了总能源强度的上升。 （２）二者之间存在相互因果关系 析方法大多集中在对能源消费需求的分析预测上， 缺少对影响能源消费需求的大多数宏观因素的分 析。 随着研究的深入，越来越多的学者意识到能源 的生产和消费存在外部性。传统的经济学理论在计 算能源价格时没有考虑其不可再生性、对环境的破 坏成本、气候变化、普通消费者和企业支付成本之 外的社会成本等一系列外部因素，以及产业结构调 整、技术进步、新能源替代、政府干预等相关影 响。到了２０世纪８０年代，学术界开始运用指数因 素分解法分析经济结构调整、技术改造等因素对能 源的影响程度，例如早期的拉氏（Ｌａｓｐｅｙｒｅｓ）因素 分解法、对数均值权数迪氏分解法（ＬＭＤＩ ＩＩ）、灰 随着能源危机的逐步升级，许多国家政府和学 者意识到，经济增长和经济结构对能源消费具有重 要影响。同时，也不能忽略能源消费的外部性，对 环境、气候的影响等带来的经济负面效益。 Ｇｒｏｓｓｍａｎ（１９９５１指出经济发展需要更多的能源投 入，经济发展也使其产业结构产生了变化。同时， 一５０一 我国经济增长、经济结构与能源消费关系之研究 环境质量同经济增长呈倒ｕ型曲线关系，是同整个 现代化进程的产业结构变化以及不同增长阶段对能 源使用的集中程度紧密联系在一起的。Ｓｔｅｒｎ ｆ２０００） 使用单方程静态协整分析和多元动态协整分析法得 出能源消耗在解释ＧＤＰ中具有显著效果，并且三次 产业的结构变动和能源消耗之间存在协整关系的结 论。陶磊（２００９）在多变量分析框架下，构建了基 ３单位ＧＤＰ能耗影响因素分析 如果说经济增长与能源消耗之间是否存在或存 在何种因果关系，可以作为国家制定能源政策的导 向性参考，那么，对能源消费影响因素的实证研究 和分析，则为政策的制定提供具体依据。根据前人 的研究成果，本文将影响能源消费的因素大致归纳 如下（见图１）： 于状态空间模型的中国能源消费和经济增长的变参 数模型，检验了变量的平稳性及协整关系，分析了 能源消费与经济增长之间的动态关系或非均衡关 系。认为能源对经济实现可持续增长具有重要作 用，但随着经济结构的变化、技术进步以及其他要 素对能源的替代作用，经济增长对能源的依赖性呈 现出逐步减小的趋势。 图１影响能源消费的因素 （３）二者不存在因果关系 大多数学者都认为经济结构、经济增长与能源 消费之间存在一定的因果关系，但也有少数学者的 实证研究否定了这一看法。例如，Ｙｕ和Ｈｗａｎｇ （１９８４）将美国能源消耗和产业结构变迁的数据样本 区间更新为１９４７—１９７９年，发现以前的许多学者 一单位国内生产总值能耗（单位ＧＤＰ能耗）是指 定时期内一个国家或地区每生产一个单位国内生 产总值所消耗的能源，其计算公式为：单位国内生 产总值能耗＝能源消费总量／国内生产总值。 （１）显而易见，国内生产总值是决定单位ＧＤＰ 能耗的直接因素。在国内生产总值绝对量已知的情 况下，影响单位ＧＤＰ能耗的因素，笼统地讲，也可 以看做是能源消费的影响因素。 （２）国内很多学者认为，产业结构的变动和调 整是影响能源消费的重要因素。路正南ｆ１９９９）、史 丹ｆ １９９９、２００７）、林伯强（２００１）、徐博、刘芳 对这些研究使用了不合适的计量经济方法。能源消 耗与产业结构变迁之间不存在因果关系。Ｋａｍｂａｒａ （１９９２）研究发现，中国２０世纪９０年代以前单位 ＧＤＰ能耗下降主要是因为各产业部门能源强度的下 降造成的，而产业结构的变化影响不大，甚至在某 些年份增大了单位ＧＤＰ能耗。 从上述的文献结论来看，经济结构、经济增长 与能源消费之间的关系很大程度取决于时空和研究 方法。不同国家存在不同的经济增长与能源消费的 因果关系，同一国家在不同时期也存在不同的因果 （２００４）、何艳（２００６）、邵忍丽、贾明德（２００６）都 提出了类似的观点，归纳起来，分为以下几个方 面： ①经济增长过快导致能源消耗大幅增长。中国 经济持续高速增长，全社会用电需求等能源需求不 断增加，由此推动能源消耗总量的持续增长。 关系。因为使用的定性或定量分析方法不同，因果 关系的检验方法不同，也会得出不同结论。例如， Ｇｌａｓｕｒｅ ａｎｄ Ｌｅｅ（１９９７）分别用标准的Ｇｒａｎｇｅｒ检验 ②三次产业的结构调整影响着能源消费。不同 的产业部门的能源消费不同。第一产业的变动与第 二产业的变动与能源消耗之间互为因果关系。 方法和协整与误差修正模型，对韩国与新加坡的经 济增长与能源消费进行检验，发现利用协整和误差 修正模型时，两国的经济增长与能源消费存在双向 因果关系；而运用标准的Ｇｒａｎｇｅｒ方法检验时，韩 国不存在因果关系，而新加坡则存在从能源到经济 增长的因果关系。・ ③工业比重的变动对能源消费幅度变化影响最 大。我国能源消耗具有明显的行业集中性，能源消 耗过于向工业集中，工业的比重有小幅度的变动， 都会引起能源消耗有较大幅度增减，使得经济结构 变动对能源消耗的影响作用大大增加，且对不同的 杨冠琼，经济增长与能源消费：来自山东省的经验证据【ＪＪ，经济管理，２００６年第２２期。 一５１— 疆 我国经济增长、经济结构与能源消费关系之研究 能源品种影响程度和作用方向不完全一致。其中， 重工业能源消费强度较高，轻工业能源消费强度较 低，所以轻重工业的比重和发展快慢也会引起能源 消耗的非均衡变化。 检验进行严格把握。考虑到传统时间序列模型在进 行短期预测时的缺陷，我们选用ＡＲＩＭＡ模型对我 国能源消费进行模拟和预测。 考虑到我国ＥＣ的规模较大，我们将其进行对数 化处理，并得到对数ＥＣ。对数ＥＣ并非平稳序列， 我们再将其进行差分，差分后序列平稳（见图２）。 ④能源产业内部比重变动也是影响能源消费的 因素之一。低效能源组成到高效能源组成的转变， 可以促使同样的产出使用更少的能源。而就关于我 国能源的实证研究来看，我国高耗能能源产业的比 重过高，造成能源消费的大幅增长。 （３）技术进步对产业结构变动和能源消费都有 直接影响。技术进步可能导致节能，从而导致产出 增长率大于能源要素投入增长率。魏一鸣（２００４）、 李黎（２００５）、陶磊ｆ２００９）等在文章中均有直接的 论述，认为对能源强度影响最大的因素是技术进 步。 （４）人口因素。部分学者认为人口变化以及城 镇与农村人口比例变化对能源消耗的变化有一定影 响。于汶加、王安建（２００９）考察了从发达国家集 中完成工业化至今，英、美、德、意、日等发达国 家的能源消费情况，认为发达国家进入后工业化阶 段，人口是决定能源消费多寡的主要因素，而经济 增长对能源消费的影响不再显著。魏一呜ｆ２００４） 将情景分析法和投入产出法相结合，建立了基于投 入产出的能源模型和能源强度情景分析模型，指出 了对能源需求量影响较大的因素是人口因素和收入 因素。冯飞、杨建龙ｆ２００５）认为城镇是我国能源 消耗的主体，城镇人均能源消耗量远高于乡村地 区，因此农村人口的快速城市化，带来能源消耗量 的相应增长。 （５）最终需求。需求决定生产，而生产和消费 之间的函数是经济学界所公认的。 ４模型选择与估计 ４．１模型的选择 ４．１．１ ＥＣ预测模型的确定 我国官方能源统计起步较早，但起初并非连续 公布资料，直到１９９０年开始，能源相关数据才逐 年公布。从现有的统计年鉴中可以查阅到１９９０年 以来１９年的连续数据。在如此规模的数据下使用 现代统计方法对其进行模拟、预测，需要对其所有 一般来说，面板数据模型所需要的时间跨度为五年以上。 一５２一 图２对数ＥＣ及其差分图 因此我们建立带差分的移动自回归模型： ＡＲＩＭＡ ，ｄ，ｑ） ４．１．２因素分析模型的确定 考虑到本分析的目的，以及面板数据（Ｐａｎｅｌ ｄａｔａ）模型不仅能对研究变量的总体关系作分析， 且能对不同区域的变量关系进行定量分析；同时也 由于该模型对数据涉及年份的要求不高 ，因此我 们选择了面板数据（Ｐａｎｅｌ ｄａｔａ）模型作为最终选用 模型进行分析。 由于模型仅就我国各省（区、市）数据资料进 行研究，故选择固定效应模型： ＥＣａ＝ｏｔ＿ｉ＋Ｂ１ＧＤＰ郑 ｌ郑 Ｐ郑 Ｄ 我国经济增长、经济结构与能源消费关系之研究 ４．２模型的估计及检验 ４．２．１ ＥＣ预测模型的估计 利用Ｅｖｉｅｗｓ５．０对对数ＧＤＰ差分后的序列进行 自相关和偏自相关分析，得到序列自相关——偏自 相关分析图（如图３）。 由图３可知，第１期以后，序列的自相关系数 Ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｉａｌ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ＡＣ ＰＡＣ Ｑ－Ｓｔａｔ Ｐｒｏｂ １－ｏ０９０．０Ｏ９０ ０ ｌ７０５ ０ ６８０ ２．０１８５－０ｌ９５ ０ ９４ｌ５ ０ ６２５ ３－０１１４—０１５９ ｌ ２５５５ ０ ７４０ ４ ０．２４２ ０．１８６ ２ ７６４６ ０ ５９８ ５—０ｌ０９—０ｌ２２ ３ ０９０６ ０ ６８６ ６－０ ０８７—０ ０５４ ３、３ｌ９ ０ ７６８ ７－０２４４．０ ２７４ ５ ２６３６ ０６２８ ８＿ｏ ０１６－ｏ１９８ ５ ２７２９ ０ ７２８ ９ ０．０００—０ １２０ ５ ２７２９ ０ ８１０ １０ ００００－０１４１ ５ ２７２９ ０ ８７２ 和偏自相关系数均快速收敛为０。因此，我们选用 的移动自回归模型为： Ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｐａｒｉｔａｌ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ＡＣ ＰＡＣ Ｑ—Ｓｔａｔ Ｐｒｏｂ ０．７１６ ０．１７１６ １ｌ ３６７ ０．００ｌ 图４模型残差序列的自相关一偏自相关分析图 表明残差序列是纯随机的。 基于模型参数及整个模型均通过了相关检验， 我们使用该模型对２０１０年度ＥＣ进行预测，预测结 果如图５。 ０ ３５５—０ ３２３ １４．３２９ ０００ｌ ０ ０５７＿０Ｉ１０ ｌ４．４ｌｌ ０ ００２ －０ Ｉｌ５＿００２５ ｌ４ ７６３ ０ ００５ ０ ２０６—００９ｌ ｌ５ ９６９ ０００７ ０１２６ ０ｌ９８ １６４５７ ０Ｏｌ１ —０ ０３０ ００８６ ｔ６．４８８ ０Ｏ２ｌ ０ ０ｌ７＿０ ３３１ １６ ４９７ ００３６ ０ ＯＯ８ ０ １９６ ｌ６ ５００ ０ ０５７ ００００・００２６ １６ ５００ ０ ０８６ 图３ ＬＥＣ１序列自相关一偏自相关分析图 ＲＩＭＡ（１，１，１） ９２ ９４ ９６ ９８ ｏ０ Ｏ２ ｏ４ ０６ ０８ １０ Ｅ画 在Ｅｖｉｅｗｓ５．０中执行“ｌｓ ｄ（１ｏｇ（ｅｃ），１）ＡＲ 图５ ＥＣ区间估计图 （１）ＭＡ（１）”命令后，得到模型的参数估计结果及 相关检验（如表１）。 Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ 我们可以从图５以及相关的软件运行结果中得 日Ｊ 表１模型参数及相关检验结果表 Ｓｔｄ．Ｅｒｒｏｒ ｔ—Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ Ｐｒｏｂ． 出：该预测的ＢＰ值和ＶＰ值都小于０．０５，而ＣＰ值 接近于１，因此该预测拟合良好，２０１０年中国ＥＣ ＡＲ（１） ＭＡ ｆ１、０．８５３２２８ ０．５０９８４６ ０．１３９９２３ ０．２４０１０９ ６．０９７８４７ ２．１２３３９３ Ｏ．ｏｏ０ｏ ０．０４９７ ０．０６０１８ 的预测具体值为３２５４５７．２万吨标准煤。 ４．２．２ Ｐａｎｅｌ ｄａｔａ模型的估计 利用Ｅｖｉｅｗｓ５．０对全国３０个省（区、市）６年 Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ ０．５４６９９ １ Ｍｅａｎ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒ Ａｄｊｕｓｔｅｄ Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ ０．５１８６７８ Ｓ．Ｅ．ｏｆ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ０．０２８１５３ Ｓ．Ｄ．ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒ Ｏ．０４０５８ 间的能源消费量（ＥＣ）及其相关指标构建的固定效 应Ｐａｎｅｌ ｄａｔａ模型进行参数估计。在参数的估计过 程中，权重选择为截面加权的广义最小二乘 （ＧＬＳ），估计方法为最小二乘法，得到的估计结果 如表２。 Ａｋａｉｋｅ ｉｎｆｏ ｃｆｌｔｅｒｉｏｎ 一４．１９７８７ Ｓｕｍ ｓｑｕａｒｅｄ ｒｅｓｉｄ Ｌｏｇ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ Ｉｎｖｅｒｔｅｄ ＡＲ Ｒｏｏｔｓ Ｏ．０１２６８２ ３９．７８０７９ Ｓｃｈｗａｒｚ ａＮ’ｔｅｆｌｏｎ Ｄｕｒｂｉｎ—Ｗａｔｓｏｎ ｓｔａｔ Ｏ＿８５ 一４．０９８９４ １．９９５８６４ Ｉｎｖｅｒｔｅｄ ＭＡ Ｒｏｏｔｓ ０．５１ 由表１可知，１阶自回归和１阶移动平均的系 由表２可以得到，分析能源消费的固定效应模 型为： ＥＣ￣＝ｏｔ ＋０．５０ＧＤＰ￣＋０．４２ＳＩ￣＋１．８５ 一８．２７ Ｄ 斗 数分别为０．８５和一０．５１。在对模型进行的检验中除 了Ｒ 略低之外，其他检验均顺利通过。同时，该模 型的ｓＣ值和ＡＩＣ值均高于其他模型 ，且之后多项 式倒数根也都落入单位圆内。 为了对ＡＲＩＭＡ模型的适合性进行检验，我们对 残差序列进行白噪声检验，检验结果如图４所示。 由表２可知，该模型的参数均通过置信度为 ０．０５的ｔ检验。同时，Ｅｖｉｅｗｓ５．０也提供了相关的检 验，如表３和表４。 由表３和表４可知，该模型通过了尺 、Ｆ检 验、Ｄ． ．检验等检验。因此，该模型的因素分析、 短期预测都是可靠的。 由图４可知，残差序列的自相关系数均落人随 机区间，且其数值均小于０．２５，与０无明显差异， 作者在用移动平均自回归模型对ＧＤＰ进行模拟的过程中还试验过ＡＲＩＭＡ（２，１，１）、ＡＲＩＭＡ（１，１，２）、ＡＲＩＭＡ（２，ｌ，２）等模型。 一５３— 一一： 一■一一 国瓣埋限、 结再与能源消贾关，系之研 一— 二＿：一 一 表２固定效应模型估计结果 Ｃｒｏｓｓ—ｓｅｃｔｉｏｎ ｆｉｘｅｄ（ｄｕｍｍｙ ｖａｒｉａｂｌｅｓ） ——５４．． ５模型的实证分析 ５．１能源消费趋势分析 通过上述模型的构建，我们对２０１０年中国的 能源消费和国内生产总值都进行了预测，且得出 ２０１０年我国万元国内生产总值能耗为０．８８吨标准 煤。这一数值延续了多年来该指标的下降趋势，说 明在经历了国际金融危机的影响之后，我国的宏观 调控不仅起到了“保增长”的作用，也为产业结构 进一步优化、能源使用效率进一步提高提供了很好 的政策保障。 当然，我们也发现我国的单位ＧＤＰ能耗下降速 度有所减缓，与国际金融危机之前的每年下降１０％ 左右相比，目前的下降速度减缓６０％以上。这一方 面有“扩大固定资产投资的宏观政策”的作用，另 一方面也说明降低单位能耗的难度越来越大，只有 增长方式、经济结构的根本性调整，才能保证单位 ＧＤＰ能耗的下降得以持续。 ５．２能源消费影响因素分析 ５．２．１经济增长对能源消费的影响 在其他变量不变的条件下，ＧＤＰ每增加１亿 元，所消耗的能源增加０．５万吨标准煤。从能源消 费和经济增长的时序图可以看出，１９９０—２００９年间， 我国能源消费呈上升趋势，与ＧＤＰ的发展趋势呈同 方向。 ５．２．２产业结构对能源消费的影响 产业结构的变动对能源消费的影响在不同阶段 可能呈现不同的方向和结果。从近五年的统计数据 得到的模型来看，在其他变量不变的条件下，第二 产业产值每增加１亿元，能源消费增加０．９２万吨标 准煤。这一数据远高于第一、三产业的０．０８万吨标 准煤，说明降低第二产业比重，扩大其他产业、尤 其是第三产业的比重才是降低能源消费的首要之 举。 ５．２．３城市化率对能源消费的影响 占世界近五分之一的人口和城乡二元经济结构 是我国的基本国情。城乡能源消耗也存在显著差 异。冯飞、杨建龙（２００５）指出，城镇是我国能源 消耗的主体，城镇人均能源消耗量远高于乡村地 区。因此随着我国城市化进程加快，农村人口的快 速迁移或流动到城市，必然带来能源消耗量的相应 增长。模型显示，在其他变量不变的条件下，城镇 人口每增加１万人所消耗的能源增加１．８５万吨标准 煤。这与前人的研究成果吻合。 ５．２．４科技发展对能源消费的影响 科技进步对节能减排的贡献是显著的。从模型 上看，在其他变量不变的条件下，Ｒ＆Ｄ支出每增加 １亿元，能源消费降低８．２７万吨标准煤。科技进步 直接导致了产出增长率高于能源要素投入率，从宏 观上讲，促进高效能产业的发展，对能源消费量的 下降有重要作用。 ６ 政策建议 （１）全面降低单位ＧＤＰ能耗水平。从之前的研 究中可以看出，全国单位ＧＤＰ能耗水平不均衡。除 了东南沿海区域、北京、天津的能耗水平在全国平 均值以下，其他区域特别是中西部地区以及经济不 发达地区均高于全国平均值。一方面要全国范围内 推行节能减排；另一方面要针对不同地区的实际情 况制定不同的能源政策。在宏观调控上，不能一刀 切，不能只依据能耗指标单纯判定某地区能源消费 水平高低，应综合考虑本地区经济增长、经济结构 等多方面因素。 （２）调整产业结构，促进产业结构的优化升 级。北京市经济总量位居全国前列，但其单位ＧＤＰ 能耗远低于国内平均水平，这正是由于其第三产业 的比重大引起的。因此调整产业结构，促进第三产 业发展是保证经济增长的同时降低能耗的必由之 路。 （３）降低低能耗企业的准人门槛。之前的分析 发现，第二产业产值的增加并未导致能源消费的显 著增加，可见低能耗企业对第二产业产值的贡献有 所提高。因此，政策鼓励此类科技含量高、环境污 染少、附加值大、能耗小的新型工业企业的进入是 当务之急。 （４）加大科技研发投入。之前的分析显示，科 技投入的增加对降低能源消费有着显著的作用。因 此，尽管目前受金融危机影响，财政开支大幅缩 减，但继续加大研发投入还是非常必要的。 （５）政策支持新能源的开发和使用。之前的分 析表明，我国多年来一直保持“煤炭＋石油”的能 一一一我国经济增长、经济结构与能源消费关系之研究一一一一一一一一 源消费模式，而新能源的开发和使用远远落后于发 达国家，甚至是一些发展中国家。加大政策支持力 度，积极开发新能源，扩张我国能源版图，不仅可 以有效缓解我国能源紧张的局面，降低现有能源对 环境的影响，也能有效提高我国的能源竞争力。 参考文献 ［１】易丹辉，数据分析与Ｅｖｉｅｗｓ应用【Ｍ】，中国人民大学出版社，２００８ 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