灰色关联分析论文文献3篇
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篇(1)
[提要] 产业结构与经济增长具有相关性，产业结构的变化既源于经济增长，而合理的产业结构又会促进经济增长。目前，河北省正处于经济转型期，面临的主要任务是调整产业结构、促进产业结构优化升级。为分析河北省产业结构与经济增长的相关性，采用灰色关联分析方法，发现第二产业对河北省经济发展的贡献最大，第一产业次之，贡献较小的是第三产业;行业内部一二产业与经济发展密切相关，第三产业只有少部分行业与经济发展的关联度较密切，并根据河北省经济发展中存在的问题，提出对策建议。
关键词：河北;产业结构;经济增长;灰色关联分析
一、河北省产业结构与经济增长概况
产业结构是指一二三产业之间的相互联系，内容主要包括三个方面：各个产业部门之间的形式和比例;每个产业部门的作用;各个产业部门之间的相互联系和作用。产业结构与经济增长密切联系，相互影响。配第和克拉克发现，三次产业在国民收入和劳动力当中的比重很大程度是受到经济发展的影响，当经济发展时二三产业所占比重会上升，第一产业所占比重下降;经济发展到某一程度时，第三产业所占比重会高于第二产业，“三、二、一”形式的产业结构是最高级的产业结构状态，这就是配第-克拉克定理。
河北省地貌多种多样，矿产资源丰富，是一个农业和工业大省，从十八大以来河北省经济不断发展，人民生活水平显著提高，生产总值由2013年的28，387.44亿元增长到2017年的34，016.32亿元;各个产业也迅速发展，2013年第一产业产值为3，141.85亿元增加到2017年的3，129.98亿元;2013年第二产业产值为14，936.67亿元上升到2017年的15，846.21亿元;2013年第三产业产值为10，308.92亿元也上升到2017年的15，040.13亿元，三次产业产值不断增加。2013年以来三大产业产值比重变化如图1所示。(图1)
近几年来一直占据主导地位的第二产业，对经济发展的贡献最大，但是第二产业产值比重有下降的趋势，从2013年的52.62%下降到2017年的46.58%，第二产业以工业为主，属于高耗能产业，对环境有很大影响，国家对环境保护越来越重视，制定了《中华人民共和国环境保护法》等一系列法规政策来促进产业结构的调整;但第二产业仍占很大比重，河北省应继续利用科学技术和创新改造提升传统产业，不断强化优势产业。第三产业比重有所上升，2013年为36.32%上升到2017年的44.21%，进一步优化了产业结构，对全省经济的发展日趋重要。第一产业所占比重一直很低，在10%左右，但也有下降趋势从2013年的11.07%下降到2017年的9.21%。總体上看，二三产业对经济的贡献很大，符合配第-克拉克定理，但产业结构仍是“二三一”的模式，产业结构有待优化。
二、河北省产业结构与经济增长灰色关联分析
(一)灰色关联分析方法简介。1982年邓聚龙教授提出了灰色关联分析法(GRA)，这是一种常用的多因素统计分析方法，通过分析某一系统在一定时期内的不同序列的数据，对引起该系统变化发展的因素相关程度及之间的关系进行判断。灰色关联分析方法应用范围比较广，任何样本几乎都适用，并且操作简单容易计算。本文采用灰色关联分析方法，更准确地把握河北省产业结构和经济增长的相关程度及对二者之间的关系做出判断。
(二)三次产业产值与经济增长的灰色关联分析
1、数据选择。本文的数据来源是河北省2017年的统计年鉴，本文的数据选取2013～2017年河北省省内生产总值和三次产业的产值，其中参考序列X0为生产总值，比较序列为三次产业的产值数据，X1为第一产业产值，X2为第二产业产值，X3为第三产业产值，进行实证分析，原始数据如表1所示。(表1)
2、灰色关联分析结果。首先对表1数据进行无量纲化处理，本文选择用初值法，得到表2。(表2)
经过计算，第一产业与经济增长灰色关联度γ01=0.9211，第二产业与经济增长灰色关联度γ02=0.9379，第三产业与经济增长灰色关联度γ03=0.8943，将三个灰色关联度按照大小排序为γ02>γ01>γ03，这表明第二产业与生产总值之间的相关程度最为密切，对经济增长的贡献最大，其次是第一产业，随后是第三产业，但第一产业和第三产业对河北省经济发展发贡献相差不大，结果表明河北省的产业结构仍有待优化。
(三)分行业产值与经济增长的灰色关联分析。为了能够更好地反映我国三次行业的发展状况，最新国民经济行业分类将三次产业细化分为20门类，农林牧渔业为第一产业，采矿业、制造业、电热力燃水生产供应业、建筑业为第二产业，批发和零售业、交通运输、住宿和餐饮业、信息传输、金融业、教育等为第三产业，本文分析不包括第20门类国际组织，共19个行业。从产业结构内部分析与经济增长的灰色关联度有利于更深层次的发现其中存在的问题，精准把脉问诊，更好地促进经济发展。
1、数据选择。选取2013～2017年河北省19行业数据为比较序列Xi，其中参考序列X0为生产总值。
2、灰色关联分析结果。19行业与生产总值的灰色关联度如表4所示。(表4)
结果显示排名1～5的行业为教育、住宿和餐饮、批发和零售业、建筑业、交通运输，这其中大部分是第三产业，只有建筑业为第二产业，可见与人们衣食住行相关的行业与经济增长的关联程度非常密切。
排名6～10的行业为制造业，农林牧渔业，科学研究和技术服务业，电力、热力、燃气及水生产和供应业，房地产业在这其中大部分为第一产业和第二产业，反映了一二产业在国民经济中的基础性作用。
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篇(2)
摘 要： 目的：构建一个乒乓球单打比赛技战术综合评价模型，为乒乓球比赛竞技状态诊断和训练工作提供参考。方法：运用文献资料法、录像观察法确定乒乓球单打比赛技战术综合评价指标体系，以熵值法确定各战术指标在比赛中的权重系数，运用灰色关联综合评价方法，构建乒乓球单打比赛技战术综合评价模型。以樊振东与马龙之间的14场比赛为案例进行实证分析，结果发现：马龙14场次的比赛技战术综合表现走势平稳，竞技状态比较稳定;樊振东14场次的比赛技战术综合表现走势起伏较大，竞技状态不够稳定;两名运动员比赛中的技战术发挥与实际比赛竞技表现基本一致，竞技状态符合运动训练学规律。结论：基于熵值法的乒乓球技战术灰色关联综合评价模型具有一定的实用性和可行性。
关键词： 乒乓球;技战术 ;熵值法;灰色关联分析
比賽技战术统计是运用具体数据来反映比赛中技战术各环节及其作为体系的各组成部分之间的数量关系和特征的一种认识活动，其特点是用大量的具体数据来反映比赛中的技战术现状、变化及其规律，目的是把握比赛中技战术活动的总体数量特征，从而达到对比赛技战术本质的认识[1]。乒乓球比赛技战术统计，既是教练员和运动队科研工作者备战大赛不可缺少的工作，也是从事乒乓球运动项目研究的学者长期以来常用的研究方法之一。
乒乓球比赛技战术统计研究的热点主要集中在：乒乓球比赛常规技战术统计、乒乓球比赛技战术评价模型的建构和乒乓球比赛技战术诊断方法研究三个方面的内容上 [2]。乒乓球技战术评价模型的建构，通常是通过一定比赛样本的技战术数据拟定一个评定标准，为分析运动员的技战术特征和改进训练提供参考。在乒乓球技战术评价模型构建的研究方面，最为经典的是“三段指标”评价模型，该模型在对运动员技战术进行评价方面，具有简洁、直观、有效的特点，是后来其它技战术评价模型建构的基础。随着乒乓球运动的发展以及其他学科知识的融入，相继又有学者从不同的角度提出了乒乓球技战术评价模型。李今亮[3]提出了“十项指标”评价法模型，作者在建立十项指标评价标准的同时，运用秩和比方法对运动员的实力进行了综合评价。杨青[4]提出的“四段指标评价法”、蒋津君[5]提出的“双系五段评价法”和赵喜迎[6]提出的“乒乓球战术水平等级评价模型”，从乒乓球比赛技战术的不同层次结构，选取相应的评价指标，通过适当的比赛样本拟定了相应的技战术评价标准，一定程度上丰富了技战术评价的内容。张辉[7]提出的“技术效益评价模型”，以得分率和使用率制定了技术效益的计算公式，将得分率和使用率合并成一个整体的“效益值”，并拟定了一、三拍，二、四拍和第四拍后的技战术效益等级评价标准。赵喜迎[8]以7项技战术指标构建了基于TOPSIS法的乒乓球比赛质量综合评价模型，经过案例分析具有一定的可行性。
综合上述不同学者提出的乒乓球技战术评价模型，发现不同的评价模型在某种程度上可以对运动员比赛中的技战术环节特征进行评价，进而发现技战术存在的优势和劣势，在相应的实践当中也具有一定的应用性和可行性。但是上述模型在对技战术评价时，比赛中的技战术数据相对是独立的[9]，大多是将运动员某几场或数十场的技战术数据合并平均后依据模型进行对比，较少从比赛的“整体”来评价技战术的表现(将运动员每一场比赛中的技战术指标及其相应的权重运用一定的数学函数合并成一个“综合值”)，也就不会对不同场次比赛的技战术综合表现进行趋势性描述，即不能比较不同场次比赛技战术的综合表现之间的差异，那么也就无法了解运动员在一段时期内的竞技状态变化情况。以上已有的对乒乓球比赛技战术综合评价的研究中(李今亮[3]，赵喜迎[8])，文中没有提及到评价指标的权重，比赛中不同运动员的各战术指标对比赛结果的影响力势必存在差异。因此，本研究在文献资料法、录像观察法确定乒乓球技战术综合评价指标的基础上，以熵值法来确定评价指标的权重，构建乒乓球比赛技战术灰色关联综合评价模型，试图了解运动员在一段时期内的竞技表现，为竞技状态诊断和训练计划的调整提供参考。
1 研究对象与方法
1.1 研究对象
选取我国优秀乒乓球运动员樊振东与马龙之间的14场比赛视频，以乒乓球技战术灰色关联综合评价模型为研究对象。
1.2 研究方法
1.2.1 文献资料法
以 “乒乓球”、“技战术”、“技战术评价”为关键词或主题在中国知网数据库检索文献，筛选阅读了与本研究主题及其它隔网类项目技战术评价相关的期刊论文和硕博论文共计160余篇，查阅了2部综合评价方法的著作，为本文研究思路的确定和结果的分析提供文献基础。
1.2.2 录像观察法
收集2013年至2018年樊振东与马龙之间的14场比赛录像资料，统计双方运动员比赛中的技战术运用情况，作为本研究的数据来源。
录像观察指标的选取依据杨青[4]提出的“四段指标”，即根据乒乓球的比赛规则和乒乓球击球回合的逻辑关系，将一场比赛以发球轮与接发球轮为单位。发球轮包含发球抢攻段(发球+第3板击球+第5板失分)、发球轮相持段或相持I段(发球+第3板击球+第5板得分+第7板及以后);接发球轮包含接发球抢攻段(接发球+第4板得失分)和接发球轮相持段或相持II段(第6板得失分及以后)4个击球段。录像观察数据记录均由笔者独立完成，以一方运动员为观察对象，记录一方运动员击球拍数的同时，以最后一拍的得分或失分作为观察点。此外，在录像观察的过程中，对于比赛中由于擦边或擦网直接造成击球回合中断的，该1分球的技战术數据没有统计在内。指标代码含义[4](表1)。
1.2.3 数理统计法
本研究的统计指标为乒乓球比赛“四段指标”的得失分，运用EXCEL统计软件依据表1中得失分观察点计算每场比赛的“四段指标”的得分率，其计算方法(表2)。
2 乒乓球比赛技战术综合评价模型构建
2.1 熵值法确定评价指标权重系数
熵的概念是从热力学引入的，熵值法是通过对各项指标所能提供信息量大小的比较来确定该指标对应权重大小的方法。如果针对某一确定的N项指标，不同被测对象的状态值之间存在很大的差异，此时，可认为该项指标区分被测对象的能力很强，即在总体评价系统中要突出该指标所占的比重[10]。在乒乓球比赛技战术 评价指标体系中，理论上“四段战术指标”都是影响比赛结果的因素，但是不同的运动员在比赛中各战术指标对比赛结果的影响力不会相同，必然会存在一定的差异。因此，利用熵值法来确定乒乓球比赛技战术综合评价指标的权重系数是符合熵值基本思想的。
运用熵值法确定战术指标权重系数的基本操作步骤如下：
步骤1 计算第j项指标下，第i个被评价对象的特征比重
pij=xij/∑ n i=1 xij(1)
步骤2 计算第j项指标的熵值
ej=-k∑ n i=1 pijlnpij(2)
步骤3 计算指标xij 的差异系数
对于某一确定的指标j，xij之间的取值波动程度越小，ej就越大，当xij完全相等时，ej=emax=1(k=1/lnn)，此时指标j对于区分放置在一起的被评价对象，几乎毫无作用;当xij差异越大时，ej越小，指标j对被评价对象的区分作用越大，因此定义差异系数gj=1-ej，gj越大，该指标对应的权重也越大。
步骤4 确定权重系数，即
wj=gj/∑ m j=1 gj，j=1，2，…，m(3)
2.2 灰色关联综合评价模型构建
灰色系统理论是以小样本和信息的不确定性系统作为研究对象，通过提取和开发已知的少量信息来获得系统内部的潜在信息。灰色系统理论中最重要的应用方法之一是灰色关联分析，其基本思想是用数列的几何关系或曲线的相似程度来判断因素间的关联程度，如果两条曲线的形状相似，则关联度大，否则关联度小[10]。该方法是按照对事物的发展趋势进行分析，对样本量的大小没有特殊要求，数据不需要服从典型的概率分布，而且将各个因素置于统一的系统之中进行比较和分析[11]。乒乓球比赛中，影响运动员竞技表现的因素是一个抽象的复杂系统，包含诸多因素，并且各因素之间具有一定的结构性和层次性。仅从运动员竞技能力的角度来讲，就包括技战术、体能、心理素质、智能等，除了技战术表现数据可以直观统计以外，其他因素在当前不影响比赛正常进行的条件下还无法直接或精确观测，即在比赛中影响运动员竞技状态的可知因素具备信息不完全性，即灰色性[12]。这也就为灰色系统理论在乒乓球比赛技战术评价的应用提供了相应的“空间”。
灰色关联综合评价主要依据以下模型[11]：R=E×W
式中：R=[r1，r2，…，rm]T为m个被评对象的综合评判结果向量;
W=[w1，w2，…，wn]T为n个评价指标的权重分配向量，其中∑ n j=1 wj=1;
E为各指标的评判矩阵：
E= ξ1(1) ξ1(2) … ξ1(n)ξ2(1) ξ2(2) … ξ2(n) ξm(1) ξm(2) … ξm(n)
ξi(k)为第i种方案的第k个指标与第k个最优指标的关联系数。求得R的数值，对评价对象的技战术 进行排序，具体步骤如下：
步骤1确定最优指标集(F*)。设 F*=[j*1，j*2，…，j*n]
式中j*k(k=1，2，…，n)为第k个指标的最优值。若是高优指标则最优值为诸方案中的最大值，若是低优指标则最优值为诸方案中的最低值。选定最优指标集后，可构造矩阵D：
D= j*1 j*2 … j*nj11 j12 … j1n jm1 jm2 … jm1
步骤2指标值的规范化处理
设第k个指标的变化区间为[jk1，jk2]，jk1为第k个指标在所有方案中的最小值，jk2为第k个指标在所有方案中的最大值，则可用下式将上式中原始数值变换成无量纲值Cik∈(0，1)。
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篇(3)
[摘要]我国能源结构的不断优化在很大程度上取决于能源生产结构、能源消费结构的低碳化演进。文章基于我国2000-2011年能源数据，采用灰色关联分析法定量考察能源结构与能源生产结构、能源消费结构以及能源消费行业结构和生活能源消费结构的灰色关联度，重点从能源消费、能源生产方面对我国能源结构的现状及问题进行了系统分析，并从能源消费、能源生产、能源政策等方面有针对性地提出对策建议。
[关键词]能源生产;能源消费;能源结构;灰色关联度
[基金项目]国家社科基金项目“能源结构调整背景下我国铀资源安全态势与保障体系研究”(批准号：13BJY061);国家社科基金项目“我国核电项目的社会稳定风险评估及协同治理机制研究”(批准号：14BGL132)
[作者简介]朱青，东华理工大学资源与环境经济研究中心副教授，硕士，研究方向为能源经济与政策;
罗志红，东华理工大学资源与环境经济研究中心副教授，博士，研究方向为财政理论与政策;
花明，东华理工大学副校长，资源与环境经济研究中心教授，博士生导师，研究方向为能源经济、循环经济。(江西南昌330013)
一、引言
2014年6月13日召开的中央财经领导小组第六次会议明确指出，面对能源供需格局新变化和国际能源发展新趋势，加快推动能源生产和消费革命是保障国家能源安全的长期战略。改革开放30多年来，伴随着我国工业化、城镇化进程的不断推进和深化，能源消费总量不断增大。根据2013年7月发布的《2013年BP世界能源统计回顾》(BPStatisticalReviewofWorldEnergyJune2013)，从2009年开始，中国一次能源消费量连续4年位居世界第一。同时，我国能源结构性问题也十分突出，主要表现在：一是能源资源禀赋具有多煤、少油、少气的特点，能源生产和消费结构高碳化特征显著。长期以来，我国一次能源生产和消费结构中，煤炭占比一直居高不下，虽然已从新中国成立初期的95%左右下降到2013年的67.5%，但仍大大高于29.3%的世界平均水平，使得我国能源效率与发达国家甚至一些发展中国家仍存在较大差距。二是石油对外依存度高，可再生能源发展缓慢。2000-2012年期间，我国能源生产总量从13.5亿吨标准煤增加到33.18亿吨标准煤，其中原煤的占比从73.2%提高到76.5%;原油占比有所下降，从17.2%下降到8.9%;天然气、水电核电风电的占比分别从2.7%、6.9%提高到4.3%、10.3%。同期，我国能源消费总量从14.55亿吨标准煤增加到36.17亿吨标准煤，其中煤炭占能
源消费总量的比重从69.2%下降至66.6%，石油消费占比从22.2%下降到18.8%，天然气和水电核电风电消费占比分别从2.2%、6.4%提高到5.2%、9.4%;石油对外依存度高达50%以上，可再生能源占比远低于OECD国家的平均数。三是能源消费结构产业分布不均衡。2012年第二产业能源消费占比最高，为69.8%左右，第三产业能源消费占比次之，为28.3%，第一产业能源消费占比最低，仅为1.9%。其中，工业消费的焦炭、原油、煤炭、电力、天然气、燃料油分别占各类能源消费总量的100%、100%、95%、74%、64%、62%。可见，煤炭占比过高、可再生能源占比偏低、原油对外依存度高、第二产业能耗偏高等能源结构性矛盾，已经成为制约我国能源发展的关键瓶颈。特别是随着全球气候变化、地缘政治等因素对国际能源形势影响的不断深化，以及国内资源和环境约束的进一步加剧，使得节能减排形势日益严峻，能源控总量、调结构、保安全面临全新的挑战。如何通过不断调整和优化能源结构，转变能源生产和能源消费方式，提高能源利用效率，维护国家能源安全，支撑国家经济社会长期稳定可持续发展，是当前我国能源结构调整和优化的战略目标和重要任务。
二、文献回顾
国内外学者围绕能源结构调整和优化展开了一系列研究，其中国外相关研究主要集中于定量分析不同类型能源之间的替代关系或者互补关系。Pindyck、Roberts.(1977)、c.T.Jones(1996)汁量分析了主要发达国家的能源消费价格弹性[1]和能源间的替代效应[2];Mar和Bakken(1981)利用经典控制论的思想改进了能源—经济模型，并用此模型研究了一次能源结构的变化[3]。Andrikopoulos等(1989)研究发现加拿大的一些行业里，煤炭、石油和电力多数情况下是相互可替代的[4]。而Harvey和Marshall(1991)发现，英国的石油和电力之间是可替代的，煤炭和石油之间则是互补的[5]。Cho等(2004)使用1981-1997年的季度数据，采用两阶段超对数成本函数对韩国的要素间替代关系与能源间替代关系作了联合估计，分析了要素间替代与能源间替代的反馈效应[6]。HengyunMa等(2008)基于1995-2004年中国能源数据，分析中国能源的替代效应，并将技术要素引入影响因素分析[7];DouglasR.Boh(2011)认为计量分析方法与数据的不同会导致能源弹性效应的不同[8]。国内对于这一问题的研究更为丰富，既有定性研究，也有定量分析。郭纹廷(2005)认为结构调整是解决能源瓶颈的重要前提，产业结构调整可以提高能源效率，降低能源消耗;并通过对历史数据的分析，认为水电和天然气等洁净能源在一定程度上可以代替石油，经济发展要求能源消费结构由以煤为主转向以油、电、气为主，在社会用能结构方面，生活能源消费比例呈上升趋势[9]。杭雷鸣等(2006)基于能源效应分析模型，计量分析了我国能源的替代效应和互补效应[10]。倪斌(2004)从节能环保技术人手，分析提高能源效率的合理路径[11]。刘畅等(2008)提出能源相对价格的变化对能源效率提高的重要性[12]。邱立新等(2006)利用多目标决策方法，对我国各地区最优能源结构进行了预测，认为我国能源结构将趋向多元化，一次电力作为替代能源的作用凸显，应提高煤炭转化成电力的比重[13]。林伯强等(2010)构建了能源结构战略调整模型，认为最优一次能源结构应该考虑节能和碳排放约束，以及由此造成的经济成本对宏观经济系统的影响[14]。毕清华等(2013)进一步指出煤炭的清洁、高效利用水平对于我国能源效率提高、能源强度降低的重要意义[15]。
通过对现有文献的梳理可以发现，从能源间替代关系的视角探讨能源结构调整和优化具有重要意义，但应注意不同国别、发展阶段、行业及长短期效应等前提条件的差异性，总体而言，上述研究更侧重于从能源生产结构角度对能源结构调整进行分析，但事实上能源结构不仅包括能源生产结构，还包括能源消费结构，能源消费结构还可细分为能源消费行业结构与生活能源消费结构，而我国具有能源资源禀赋天然不均衡和产业结构高碳化的特点，从能源消费结构角度人手探讨能源结构调整问题则更具现实针对性。考虑到能源生产或消费结构内部各要素间的关系具有典型的灰色特性，本文将基于灰色关联理论，利用灰色关联分析法，从侧重能源消费侧同时兼顾生产侧的研究视角，对我国能源结构调整叫题进行系统分析。
三、我国能源结构的灰色关联分析
(一)我国能源结构的灰色关联分析理论模型
首先，根据能源结构定义，选择准确反映能源状态的映射量及能源结构的有效因素，通过算子作用，对相关数据进行无量纲化处理，即始点零化像过程。即设Xi、与Xj，为等长度1-时距序列，则X'i，与x'j，的始点零化像分别为：
其次，分别|si|、|sj|与|si-sj|，|s’i|、|s’j|与|s’i-s’j|。即：
最后，计算灰色绝对关联度、灰色相对关联度、灰色综合关联度pij。即：
其中，θ∈[0，1]，θ值的大小取决于研究系列数据的绝对量与变化速率的考虑，本文取0.5。
(二)变量说明与数据来源
能源结构是指一国在一定时间内能源生产或能源消费中各类能源的构成及其比例关系，它直接影响国民经济结构，反映居民生活水平。一般而言，能源结构可以分为能源生产结构和能源消费结构。为了清楚地了解能源的生产与消费状况，并结合历年可查的统计数据，本文主要考察能源生产结构、能源消费结构、能源消费行业结构与生活能源消费结构。
能源生产(消费)结构是指在能源生产(消费)总量中原煤、原油、天然气、水电核电风电能源的构成状况，以能源生产(消费)总量为母系列，以原煤、原油、天然气、水电核电风电能源生产量(消费量)为子系列。
能源消费行业结构主要考察能源消费总量中第一产业、第二产业和第三产业能源消费状况，以能源消费总量为母系列，以第一产业、第二产业、第三产业消费量为子系列。
生活能源消费结构指居民在生活过程中煤炭、煤油、液化石油气、天然气、煤气、热力、电力等能源消费构成。考虑到煤油、煤气、热力、电力均需用煤，因此，分别将其按照1.4714千克标准煤/千克、0.6143千克标准煤/立方米、0.03412千克标准煤/百万焦耳、0.1229千克标准煤/千瓦小时折算成万吨标准煤单位，并将其与煤炭一次产品消费量加总为煤炭消费总量，从而以生活能源消费总量为母系列，以居民生活消费的煤炭、液化石油气、天然气为子系列。
本部分的数据全部根据中国统计年鉴(2001-2013)整理得到，其中，能源生产(消费)结构的数据选择区间为2000-2012年，能源消费行业结构与生活能源消费结构的数据选择区间为2000-2011年。
(三)灰色关联分析结果
1.能源生产结构的灰色关联分析
从能源生产结构的灰色关联分析结果来看，原煤、水电核电风电、天然气、原油与能源总量的综合关联度分别为0.9296、0.6978、0.6528、0.5659，原煤生产量与能源生产总量的关联性最强，水电核电风电类能源产量与能源生产总量的关联性次之，天然气产量与能源生产总量的关联性位列第三，原油产量与能源生产总量的关联性最小(见表1)。
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