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Economic Management Journal October 2012, Volume 1, Issue 2, PP.30-36

The Grey Relational Analysis of China’s Energy

Consumption and Economic Growth Man Wei

*, Zuxin Zhang

North China Electric Power University Department of economic management, Baoding 071000, China

Email: hdyjs@163.com

Abstract

The energy industry is the national economy and social development foundation, as well as the power for the development of the

social economy. China’s current economic development mode faces the task of transformation. One of the ways to realize this task

is to optimize the energy structure. Therefore, this paper divides energy into traditional energy and new energy. With the gray

correlation analysis as the main research method, the energy consumption structure and economic development are analyzed. The

results indicate that among energy consumption, new energy has an increasingly considerable influence on the economic

development. Finally, the results are analyzed and related suggestions are put forward.

Keywords: Energy Consumption Structure; Economic Growth; Grey Relational Analysis

中国能源消费结构与经济增长的灰色关联分析 魏曼，张祖欣

华北电力大学 经济管理系，河北 保定 071000

摘 要：能源产业是国民经济和社会发展的基础，是社会经济发展的动力。当前我国经济发展方式面临转型的重任，这

一重任的实现的主要途径之一即优化能源结构，因此本文将能源划分为传统能源和新能源两部分，以灰色关联分析为主

要研究方法,对能源消费结构和经济发展进行分析。结果表明在能源消费中，新能源对经济发展的影响比较大,而且呈现越

来越明显的趋势。文章最后对结果进行分析并提出了相关建议。

关键词：能源消费结构；经济增长；灰色关联分析

引言

能源是国家经济发展的重要命脉。充足的能源是经济增长的推动力量，能源短缺会限制经济增长的规

模和速度。而且，我国经济增长当前越来越受能源以及环境的约束，在经济增长过程中越来越重视环境的

影响，在经济增长过程中，优化能源结构已经成为必然的趋势。因此，能源消费与经济增长协调发展的关

系问题越来越受关注。

研究二者相互关系的传统方法主要是数理统计中的回归分析、方差分析、主成份分析等，但这些方法

有一些不足之处，如要求有大量数据，数据量少就难以找出统计规律；要求样本服从某个典型的概率分布，

要求各因素数据与系统特征数据之间彼此无关等。这些要求往往难以满足，可能出现量化结果与定性分析

结果不符的现象，导致系统的关系和规律遭到歪曲和颠倒等。

经济增长受各种因素的影响，是随机变化的灰色变量，而能源消费起着直接的影响作用，能源消费结

构是影响能源利用效率高低的重要因素。因此，可用灰色关联分析方法确定各种能源消费对经济增长的影

响大小。该方法对样本量的多少和样本有无规律都同样适用，而且计算方便。

- 31 -

1 灰色关联理论

1.1 灰色关联理论简介

1982 年，华中理工大学邓聚龙教授首先提出了灰色系统的概念，并建立了灰色系统理论。之后，灰色系统

理论得到了较深入的研究，并在很多方面获得了成功的应用。灰色系统理论认为，人们对客观事物的认识具有

广泛的灰色性，即信息的不完全性和不确定性，因而由客观事物所形成的是一种灰色系统，即部分信息已知、

部分信息未知的系统，比如社会系统、经济系统、生态系统等。

灰色关联分析是一种多因素统计分析方法，它是以各因素的样本数据为依据，用灰色关联来描述因素间关

系强弱、大小和次序的。如果样本数据列反应储量因素变化的态势基本一致，则它们之间的关联度较大，反之，

关联度较小，与传统的多因素分析方法相比，灰色关联分析对数据的要求较低且计算量小，便于广泛应用。

灰色关联分析作为一种系统分析技术，是分析系统中各因素关联程度的方法，或者说是对系统动态过程发

展态势的量化比较分析的方法。这种分析比较，从思路来看，源于几何直观，实质上是几种曲线间几何形状的

比较分析，即认为几何形状越相似，其关联程度也就越大。这种几何形状的判断虽然比较直观，但不能量化。

如果有若干条曲线形状相似，或者虽有差别但各区段情况不一，有的区段接近，有的区段不太相似，很难用直

接观察的方法来判断各条曲线间的关联程度，在这种情况下，通过灰色关联分析就可以把若干曲线与参考序列

的相似程度进行量化比较分析。由于关联分析是按发展趋势分析，因而对样本量的大小没有太高的要求，分析

时也不需要典型的分布规律，而且分析结果一般与定性分析相吻合，因而具有广泛的实用性。

1.2 灰色关联分析步骤

1.2.1 确定分析序列

在对所研究问题定性分析的基础上，确定一个因变量因素和多个自变量因素，设因变量因素为 '

0X ，各

自 变 量 数 据 构 成 序 列 '( 1,2,..., )

iX i n ， n+1 个 数 据 列 形 成 矩 阵 ： ' ' '

0 1( , ,..., )

nX X X ， 其 中 ，

' ' ' '( (1), (2),..., ( ) , 1,2,...,

T

i i i iX x x x N i n ，N 为变量序列的长度。

1.2.2 对变量序列进行无量纲化

为了保证分析结果的可靠性，需要对变量进行无量纲化，形成新的矩阵：0 1

( , ,..., )n

X X X ，其中

( (1), (2), ..., ( ) , 1, 2, ...,T

i i i iX x x x N i n 。

无量纲化的方法有均值化法、初值化法等。

均值化法：'

'

1

( )( )

1( )

ii N

i

k

x kx k

x kN

1,2,..., ; 1,2,...,i n k N

初值化法：'

'

( )( )

(1)

ii

i

x kx k

x 1,2,..., ; 1,2,...,i n k N

1.2.3 求差序列、最大值和最小值

计算经过无量纲化的矩阵，参考序列与其余各序列对应期的绝对差值，形成绝对差值矩阵：

01 02 0( , ,..., )

n

0 0 0 0( (1), (2),..., ( ) , 1,2,..., ; 1,2,..., )

T

i i i iN i n k N

绝对差值中的最大数、最小数及最大差、最小差为 011

(max ) max( ( ))ii nk N

k

011

(min ) min( ( ))ii nk N

k

- 32 -

1.2.4 计算关联系数

对绝对差值矩阵中数据进行如下变化，得到关联系数矩阵：

0i

0i

(min )+ (max )(k)

(k)+ (max )

1.2.5 计算关联度

求比较序列i

X 和参考序列0

X 的关联度为： 0 0 ( )

1

1 N

i i k

k

rN

1.2.6 以关联度排序

对各比较序列与参考序列的关联度从大到小排序，关联度越大，说明比较序列与参考序列变化的态势

一致。

2 中国能源消费结构与经济增长关系的实证分析

2.1 能源对经济增长的作用

能源作为自然禀赋的代表自然成为经济增长的原动力，能源消费与经济运行密切相关。在 21 世纪的今

天，科学技术高速发展，能源是国民经济发展中重要的生产资料及人民生活中必不可少的生活资料，各种

经济活动正常进行几乎都离不开能源消耗。能源消费是一种物理量，它的变化及消费结构的变化也反映出

经济运行状况及所处的发展阶段。比较中国 1988-2007 年的人均 GDP 增长率和能源消费增长率（如图 1 和

表 1），可以发现，我国历年人均 GDP 增长与能源消费增长有相似的周期性变化趋势。如 1994 年是经济周

期的波峰，高速度增长是由于适宜的政策环境、良好的物质基础、各方面改革推进和西方发达国家稳定的

经济形势为中国提供了良好的国际环境，经济增长平稳的同时对能源的消耗也成上升趋势。当亚洲金融危

机爆发时，中国经济受到影响，由经济保持较快增长跌入经济周期的谷底。在此期间，尽管也发生了 1998

年的特大洪水和 2003 年的 SARS 危机，但由于经济总量的扩大和制度的完善，并没有改变经济增长同能源

消费的线性依存关系。经济周期如此反复。

-0.1000

-0.05000.0000

0.05000.1000

0.1500

0.20000.2500

0.30000.3500

0.4000

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

年份

百分比

人均GDP增长率 能源消费增长率

图 1 我国 1988-2007 年人均 GDP 增长率和能源消费增长率关系图

表 1 我国 1988-2007 年人均 GDP 增长率和能源消费增长率

年份 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997

人均 GDP 增长率 22.76 11.24 8.23 15.13 22.10 29.74 34.87 24.77 15.86 9.82

能源消费增长率 4.97 6.09 2.25 0.89 2.30 3.55 6.91 8.68 2.78 -0.16

- 33 -

表 1 我国 1988-2007 年人均 GDP 增长率和能源消费增长率（续）

年份 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

人均 GDP 增长率 5.85 5.33 9.77 9.72 9.00 12.17 17.01 13.92 15.03 17.13

能源消费增长率 -6.16 1.36 2.42 6.56 4.63 13.93 14.34 9.89 7.37 7.21

对中国经济增长过程中的能源作用进行定量分析，我们假设经济增长的主要促进用因素是劳动力、资本

和能源消费，根据中国经济增长历史数据可以分为两个时间序列。

表 2 中国经济增长的因素分析：能源、劳动力和资本

模型：i

GDP L K E DD

式中， , , , , 为系数； , ,L K E 为劳动力、资本存量和能源消费量；

DD 为虚拟变量并设定：1960-1962 年的 DD=1，其他年份的 DD=0； i 为随机因素。

1953-1978 年 1979-1999 年

系统估计值 t 值 系统估计值 t 值

-220.58 -1.24 44.20 0.037

L 0.04 3.66 -0.06 -1.7

K -0.03 -0.40 0.39 22.58

E 0.03 7.90 0.07 4.98

DD -315.50 -5.48 — —

2R =0.99,F=535.74,DW=1.59

2R =0.99,F=2116.13,DW=0.53

资料来源：《中国经济增长潜力分析》

回归分析结果表明：在 1953-1978 年和 1979-1999 年间，能源消费对国民经济增长的拉动作用是显著的，

而且，相对于劳动力投入和资本投入来说，能源在经济增长中的作用也是稳步增强的，能源投入对经济增长

的贡献在改革开放以后比改革开放以前增加了 1(0.07/0.03=2.33)倍多。另外，中国经济增长一直沿用的是一

种资源型增长模式。

2.2 中国能源消费结构与经济增长的灰色关联分析

本文将能源消费分为传统能源消费和新能源消费，在此选取我国 1993-2007 年的数据进行能源消费结构

与经济增长之间的灰色关联分析。原始数据如表 3 所示：

表 3 我国 GDP 和能源消费结构统计数据

年份 GDP

（亿元）

传统能源消费量

（万吨标准煤）

新能源消费量

（万吨标准煤） 年份

GDP

（亿元）

传统能源消费量

（万吨标准煤）

新能源消费量

（万吨标准煤）

1993 35333.92 109961.36 6031.64 2001 109655.17 131886.47 11312.74

1994 48197.86 115740.99 6996.01 2002 120332.69 140093.68 11703.57

1995 60793.73 123174.26 8001.74 2003 135822.76 163038.46 11951.84

1996 71176.59 131305.86 7642.14 2004 159878.34 188838.23 14388.45

1997 78973.03 129254.52 8543.48 2005 183217.40 208729.58 15952.42

1998 84402.28 123355.66 8858.34 2006 211923.50 228612.44 17731.44

1999 89677.05 125533.45 8297.52 2007 249529.90 246195.44 19387.56

2000 99214.55 129283.41 9269.17 — — — —

- 34 -

通过表 3 得出我国 1993-2007 年 GDP 和传统能源消费量和新能源消费量的关系图如下：

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

传统能源消费量

新能源消费量

GDP

图 2 我国 1993-2007 年 GDP 和传统能源消费量和新能源消费量的关系图

从图 2 中可以看出，经济的增长主要依赖传统能源的消费，但是近几年来经济增长速度与传统能源消费

量增长速度之间的一致性有所下降，而与新能源消费量之间的趋势越来越接近。

用均值法对表 3 所示各序列进行无量纲化，得到表 4：

表 4 无量纲化序列

年份 GDP

X0(t)

传统能源消费量

X1(t)

新能源消费量

X2(t) 年份

GDP

X0(t)

传统能源消费量

X1(t)

新能源消费量

X2(t)

1993 0.304930731 0.718700504 0.544804 2001 0.946320897 0.862001623 1.021817

1994 0.415946084 0.75647578 0.631911 2002 1.03846757 0.915643425 1.057118

1995 0.524648095 0.805059181 0.722752 2003 1.172146391 1.065609055 1.079543

1996 0.614251893 0.858206777 0.690272 2004 1.379745355 1.234234707 1.299629

1997 0.68153497 0.844799375 0.771685 2005 1.581160774 1.36424329 1.440894

1998 0.728389192 0.806244787 0.800124 2006 1.828893573 1.494196422 1.601582

1999 0.773910345 0.82047867 0.749469 2007 2.153435699 1.609117795 1.751171

2000 0.856218686 0.844988188 0.837232 — — — —

在表 4 基础上进行绝对差值化处理，得到表 5：

表 5 差值序列数据

年份 △01(t)=|X0(t)-X1(t)| △02(t)=|X0(t)-X2(t)| 年份 △01(t)=|X0(t)-X1(t)| △02(t)=|X0(t)-X2(t)|

1993 0.413769773 0.239873445 2001 0.084319275 0.075495852

1994 0.340529696 0.215964549 2002 0.122824145 0.018650717

1995 0.280411086 0.198104271 2003 0.106537336 0.092603299

1996 0.243954884 0.076020164 2004 0.145510648 0.080116684

1997 0.163264405 0.090149762 2005 0.216917485 0.140267104

1998 0.077855594 0.071735275 2006 0.334697151 0.227311089

1999 0.046568325 0.02444144 2007 0.544317904 0.402265185

2000 0.011230499 0.018986263 — — —

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可以看出最大差和最小差分别为 0.544317904，0.011230499，对绝对差值序列数据进行如下变换：

0i

0i

(min )+ (max )(k)

(k)+ (max )

。得到表 6：

表 6 关联系数表

年份 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

01 0.140 0.166 0.196 0.220 0.302 0.496 0.650 1.000

02 0.223 0.243 0.260 0.503 0.454 0.520 0.833 0.894

年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 —

01 0.473 0.370 0.408 0.328 0.242 0.169 0.110 —

02 0.505 0.898 0.447 0.488 0.337 0.233 0.144 —

最后通过0 0 ( )

1

1 N

i i k

k

rN

，得出 GDP 分别与传统能源消费量和新能源消费量的关联度为01

02

0.351

0.466

r

r

。

可见，GDP 与新能源的消费量的关联度比与传统能源消费量的关联度大，即新能源消费量与 GDP 的变

化态势更一致。随着经济的发展，新能源对经济增长的作用比较明显，因为新能源具有安全、清洁、环保的

优点，通过新能源能够提高能源效率以及经济发展效率。

但是新能源和传统能源消费量与 GDP 的关联度差距不是很大，笔者认为是因为由于我国经济增长方式

还处于粗放式，仍然主要依赖传统能源，以新能源代替传统能源仍然需要一个较长的时期。

3 结论

能源作为驱动中国经济发展的战略性资源，随着中国工业化、城市化进程的加快，能源需求不断增大，

加之国际原油价格剧烈动荡，能源问题己经成为中国政府和社会高度关注的焦点问题。本文以我国 1993-2007

年传统能源和新能源消费量以及 GDP 为样本，采用实证分析法，对我国经济增长与能源消费结构之间的关

联关系进行了分析。

在我国，经济增长仍然主要依赖于传统能源，传统能源在能源消费结构占有绝对的比例，然而新能源对

经济增长作用效果比传统能源明显。能源消费与经济增长之间有着密切的关系，能源消费是经济增长中不可

缺少的要素，具有非完全替代性，能源消费对经济增长有着重要的约束和促进作用。因此，我国应大力支持

新能源的发展，这不仅能够解决环境问题，还能够提高经济发展的效率，有助于可持续发展的实现。

从本文的实证分析得出，我国要对今后的能源消费结构进行优化，一方面，要控制煤炭等传统不可再生

石化能源资源的使用量，从当前大量使用有限的煤炭、石油、天然气等能源转向大力开发替代能源与清洁能

源。另一方面，要增大优质能源的使用比例，大规模开发利用太阳能、风能、用生物质燃料替代传统燃料，

加大核能投入的建设力度，实现可再生能源、清洁能源、低碳能源的广泛使用。

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【作者简介】

魏曼(1987- )，女，汉族，硕士研究生在读，研究方向：电力企业管理，能源经济管理。

Email: hdyjs@163.com