중국 에너지소비와 경제발전간의 관계에 대한 연구 (The Research on the Relationship between Energy Consumption and Economic Development in China Based)

서지정보

· 발행기관 : 아시아.유럽미래학회
· 수록지 정보 : 유라시아연구 / 16권 / 4호 / 93 ~ 117페이지
· 저자명 : 학원원, 조홍종

초록

에너지는 경제발전과 국민들의 생활수준에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 경제 발전과 에너지는 서로 긴밀한 관계를 맺고 있을 뿐만 아니라 더 나아가 에너지는 경제발전에 있어서 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 다시 말해서, 에너지는 경제발전을 위한 필요조건이며 원동력이다. 사회가 지속적으로 발전함에 따라 경제발전에 있어서 에너지에 대한 수요와 의존이 점차 높아지고 있는 상황이며, 특히 대규모 공업생산을 하는 산업화 시대로 접어들게 되면서 경제발전을 위해서는 대량의 에너지가 더욱 필요한 실정이다. 이에 따라, 에너지는 한 나라의 국민경제가 안정적으로 발전하기 위한 필수불가결한 요소라고 할 수 있다. 현대 사회로 접어들면서 에너지와 경제발전 사이에 밀접한 관계가 있다는 것은 잘 알려진 사실이다. 한 국가의 에너지 분야의 발전은 경제발전에 필수적인 동력을 제공하며, 경제발전은 또한 국민의 생활수준을 향상시켜주고 에너지를 이용하는 기술 수준을 높임으로써 에너지 이용효율과 에너지 소비구조를 최적화시킨다는 점에서 에너지 분야의 발전을 촉진시키게 된다.
개혁개방 이래로 중국의 에너지 소비량은 이전에 비해 크게 증가했다. 석탄 소비량의 경우, 1988년 95810만 톤에서 2018년 377000만 톤으로 늘었다. 이는 30년 동안 3.93배 증가한 것이고, 연평균 4.6% 증가한 것으로써 중국은 현재 세계 2위의 에너지 소비국이다. 하지만 최근 들어 중국은 에너지 개발과 에너지를 이용한 분야에서 많은 문제에 직면하고 있다. 대표적으로 중국산업은 구조적으로 에너지와 자본 및 공업발전양식이 밀집된 조방식 형태를 이루고 있기 때문에 발생하는 환경파괴와 같은 문제가 있다. 따라서 어떻게 최소한으로 환경파괴를 하면서 동시에 에너지분야와 경제를 지속적으로 발전시키는가는 중국사회에 있어서 의미있는 주제라고 할 수 있다.
본 논문은 에너지와 경제가 조화롭게 발전하는 것을 목표로 에너지 분야의 발전은 경제발전을 야기하면서 동시에 경제발전이 역으로 에너지 이용효율을 향상시킴으로써 한 국가의 에너지 분야를 발전시킨다는 점을 검증하고자 한다. 본 연구는 벡터자기회귀(VAR)모형을 통해 에너지와 경제발전 사이의 관계를 실증적으로 분석한다. 1988년부터 2018년까지의 중국의 에너지소비, GDP, 자본투입, 제2차 산업노동량투입, 제2차 산업기여율 등의 시계열 자료를 바탕으로 벡터자기회귀(VAR)모형을 구성하고, 각 변수들 사이의 상관관계에 대하여 분석한다. 또한 분산분석과 충격반응함수(Impulse Function), 그리고 Granger인과관계를 이용하여 각 변수에 대하여 분석한다.

영어초록

Energy resources are an important for social and economic development and reflect the standard of living of the people. Energy and economic development are closely related, interdependent and mutually reinforcing. So Energy plays an important role in the development of human society. With the development of human civilization, the demand and dependence of energy will keep increasing. Especially in the industrial era, large-scale industrial production requires a lot of energy to provide power support. Energy has become more essential for national economic sustainability, and stable development. Therefore, there is a very close and important relationship between energy and economic growth. Energy provides the necessary power to economic growth, and the growth of economy can enhance energy efficiency and optimize the energy consumption structure.
Since Chinese economic reform in 1988, the consumption of energy has been growing rapidly. The number of energy consumption is 958.1 million tons of standard coal in 1988, while in 2018, this number increased to 3.77 billion tons which is 3.93 times of 1988. The average annual growth rate of energy consumption from 1988 to 2018 is 4.6%. China has become the world’s second largest energy consumption country in 2018. In the point of that the average annual growth rate of GDP from 1988 to 2018 is 9.63%, both of energy sector and economy in China are growing massively and simultaneously. However, After 30 years of Chinese economic reform, energy sector has not yet reached the status of sustainable development in spite of a substantial increase of energy efficiency. Recently, China’s energy development faces many serious problems. These are caused by resource-intensive, energy-intensive, capital-intensive and pollution-intensive structure in China’s industrial development model. Therefore, in order to build a harmonious society, it has great significant meaning to study the relationship between energy consumption and an economic growth.
The theme of this paper is the relationship between energy consumption and economic growth. The purpose of this paper is analyzing how to achieve the coordinated development of energy sector and the economy. So based on vector autoregressive (VAR) model, Empirical analysis of the relationship between time series variables. In the time series from 1988 to 2018, establish relevant VAR model through China’s total energy consumption, energy industry capital investment, secondary industry labor input, secondary industry’s contribution to GDP, and time data such as GDP, analyzed empirically, cointegration test, impulse response function, variance decomposition and Granger causality test.

참고자료

· 없음