能源消费、碳排放与经济增长：基于中国省级面板数据的实证分析.pdf

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1、能源消费、碳排放与经济增长：基于中国省级面板数据的实证分析学位类型：学术型论文作者：王树悦学号：20141111917培养学院：国际经济贸易学院专业名称：产业经济学指导教师：曹小勇副教授2016年5月万方数据EnergyConsumption,CarbonEmissionsandEconomicGrowth:EvidencefromChineseProvincial-levelData万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除

2、文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：年月日万方数据学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提

3、供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文，或将学位论文的内容编入相关数据库供检索；保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名：年月日导师签名：年月日万方数据摘要能源消费、碳排放和经济增长三者的关系始终是一个矛盾又复杂的问题。能源消费是经济增长重要的生产投入要素，但是，能源在推动经济增长的同时，也会排放二氧化碳，导致全球生态失衡，在治理环境的同时又势必会牺牲经济增长。本文通过建立扩展的经济增长模

4、型来分析在能源消费和碳排放的双重约束下，中国经济如何继续保持持续稳定。首先，本文对中国各省碳排放量进行了量化。在此基础上，采用中国内地30个省、自治区和直辖市1997-2013年的面板数据建立模型，使用OLS和FGLS方法对模型进行回归分析，研究了能源消费、碳排放对实际GDP的关系，并且使用相对重要性分析的方法来分析能源消费和碳排放对经济增长的重要性。充分考虑到中国区域经济发展不协调、区域能源分配不均衡的现实因素，本文引入地区虚拟变量，分东中西部三个地区来研究区域差别。同时，我们采用门槛模型分析

5、了2006年“十一五”节能减排政策效应对中国能源消费、碳排放和转变经济发展方式的影响。通过分析得到，在很大程度上，中国过去几十年的经济增长对能源消费存在着过度的依赖，能源消费对促进中国经济增长确实起到了重要的作用，但是这种发展模式是无法维持长期经济增长的。2007年以来，实际GDP对能源消费的弹性系数开始减少，中国经济增长方式终于开始发生改变，能源消费对经济增长的促进作用逐渐减少，靠能源拉动的粗放式经济发展模式开始改善。最后，本文综合实证结果和我国发展的实际情况，我们给出了优化产业结构、改善能源

6、消费结构、促进区域间经济协调发展等相关的政策建议。关键词：能源消费，碳排放，经济增长，相对重要性分析，门槛效应万方数据AbstractTherelationshipbetweenenergyconsumption,carbonemissionsandeconomicgrowthisalwaysacontradictoryandcomplexissue.Energyconsumptionisanimportantfactorandinputforeconomicgrowth.However,Ene

7、rgy,whichpromotestheeconomicgrowth,whileemitscarbondioxideandleadstoglobalecologicalimbalance.What’sworse,environmentalmanagement,atthesametimeistosomeextentequaltotheexpenseofeconomicgrowth.Byestablishingofanextendedeconomicgrowthmodel,wearetryingto

8、analyzehowtomaintainChina'ssteadyandfasteconomygrowthinthedoubleconstrainofenergyconsumptionandcarbonemissions.Firstly,theChineseprovincesofcarbonemissionswerequantified.Onthisbasis,byestablishingapaneldatamodelof30provincesofChinesemainland,autonomo