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河北省削减煤炭消费量对经济增长的影响与地区间优化分配研究

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摘要

1 绪论

1.1 选题背景

1.2 研究意义

1.3 研究思路和框架

1.4 研究方法

1.5 可能的创新点

2 文献综述

2.1 能源与经济增长关系

2.1.1 国外研究相关文献

2.1.2 国内研究相关文献

2.2 煤炭与经济增长关系

2.3 总量控制和削减分配的方法

2.3.1 优化分配方法

2.3.2 公平分配方法

3 河北省煤炭消费与经济增长的现状分析

3.1 影响河北省煤炭消费现状分析

3.2 河北省经济增长的现状分析

3.2.1 河北省GDP总量变动

3.2.2 河北省产业结构变动

3.3 河北省煤炭消费与经济增长的现状分析

3.3.1 能源消费强度和能源消费弹性系数

3.3.2 河北省煤炭消费强度

3.3.3 河北省煤炭消费弹性系数

3.4 河北省各地市的煤炭消费现状

3.4.1 河北省各地市煤炭消费强度

3.4.2 河北省各地市煤炭消费强度的区位商分析

3.5 小结

4 河北省削减煤炭消费量对经济增长影响的分析

4.1 协整概念和因果关系检验原理

4.1.1 时间序列的平稳性检验

4.1.2 序列之间协整性检验

4.1.3 误差修正模型及其方法

4.1.4 序列之间因果关系分析

4.2 河北省煤炭消费量与经济增长的协整性分析

4.2.1 数据的选择

4.2.2 河北省煤炭消费与经济增长关系实证研究

4.3 煤炭消费与经济增长的动态关系

4.3.1 方差分解分析

4.3.2 脉冲响应分析

4.4 河北省削减煤炭消费量对经济增长的影响

5 河北省削减煤炭消费量的优化分配

5.1 基尼系数计算方法

5.2 用基尼系数法对河北省削煤分配方案评估

5.3 削煤总量分配优化方案

5.3.1 确定需要优化的地市

5.3.2 优化过程及结果

5.4 小结

6 总结与对策建议

6.1 总结

6.2 对策建议

参考文献

致谢

攻读学位期间取得的科研成果清单

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摘要

能源是人类赖以生存,社会得以发展不可缺少的物质基础,能源和经济发展是一个不可分割的整体。河北省做为一个工业大省,能源的作用不可忽视,而煤炭作为河北省重要的能源要素,它对经济增长的作用不容小觑。研究表明,煤炭消费是促进河北省经济增长的一个重要因素;但是,煤炭消费在促进经济增长的同时,也给河北省带来一些环境问题,尤其是大气污染问题。为了治理大气污染问题,2013年河北省政府指出:到2017年全省煤炭消费量比2012年净削减4000万吨,并制定了《河北省削减煤炭消费及压减钢铁等产能任务分解方案》,将削减煤炭消费的任务具体分配到各个地市和行业。本文产生于这样的背景之下。
  本文主要分为两个部分,即河北省削减煤炭消费量对经济增长的影响和河北省削煤量在各地市的优化分配。第一部分包含两个主要方面:一分析河北省经济增长现状、河北省煤炭消费现状及河北省煤炭消费和经济增长关系的现状;二是分析河北省削减煤炭消费量对经济增长的影响。建立煤炭消费与经济增长的协整关系、格兰杰因果检验、误差修正模型及方差分解和脉冲响应分析,分析河北省削减煤炭消费对经济增长的影响。第二部分是引入基尼系数法对河北省削煤方案进行评估,并从保证效率、促进公平的角度对削煤方案进行优化。
  本文的主要结论如下:
  一、河北省煤炭消费和经济增长之间存在长期稳定的协整关系,长期来看,煤炭消费增加1%,经济增长增加1.15%。从误差修正模型来看,河北省煤炭消费总量与经济增长之间在短期内呈正相关关系,随着河北省煤炭消费总量增加1%,经济增长增加0.10%。因此,河北省削减煤炭消费量必然会对经济增长产生影响。
  二、河北省煤炭消费总量和经济增长之间存在长期的单向格兰杰因果关系,河北省煤炭消费是河北省经济增长的必要条件,河北省经济增长不是河北省煤炭消费的必要条件。
  三、从脉冲响应分析来看,煤炭消费量对经济增长的影响在1987年之前快速增长,之后以缓慢的速度增长,到1999年趋于平稳。从方差分解分析来看,经济增长对煤炭消费量的贡献率逐渐增加,1987年之前的增量较小,从1988年开始快速地逐年增加,可以看出,经济增长对煤炭消费的的贡献度是逐年增加,并且会对煤炭消费量产生持续性的影响。因此,煤炭消费量的变化会影响到经济增长,我省削减煤炭消费量应尽可能的减小这种影响。
  四、用基尼系数法对河北省削煤方案进行评估,以人口为指标的削煤分配基尼系数为0.50,说明从各地市的人口数量角度来说,河北省削煤分配方案是高度不平均的;以煤炭消费量-削煤分配指标计算的基尼系数是0.28,说明从各地市的煤炭消费量角度来看这个分配属于比较合理范围;以GDP-削煤分配为指标计算的基尼系数是0.35,这说明从各地市的GDP角度来看,这个分配方案是比较合理的。优化后的人口-削煤量计算的基尼系数下降了6.00%,以GDP-削煤量计算的基尼系数下降了5.71%,以煤炭消费量-削煤量计算的基尼系数没有变化,平均基尼系数下降了5.26%,这说明求得的优化方案是可取的。

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