实证研究是社会科学领域中用来验证理论假设的一种常用方法，它依赖于收集和分析数据来进行科学研究，以此来揭示现象之间的联系或检验理论。本文针对的特定主题是“北京能源消费与经济增长关系”的实证研究，这是一个与社会经济发展密切相关的重要议题。
经济增长与能源消费之间的关系一直是学术界和政府决策部门研究的热点问题。两者之间的因果关系分析对于制定经济和能源政策具有重要的政策含义。研究经济增长与能源消费之间的因果关系，对于理解经济发展的能源依赖程度以及能源政策对经济的影响至关重要。如果存在从经济增长到能源消费的单向因果关系，表明经济活动对能源的需求不是决定性的，政策制定者可以更多地推行节能政策而不必担心对经济增长的负面影响；如果存在从能源消费到经济增长的单向因果关系，则表明经济发展对能源供给具有高度依赖性，能源消费的降低可能会直接影响经济的增长；如果两者之间不存在因果关系，则说明能源政策与经济增长之间没有必然的联系；而如果存在双向因果关系，意味着经济增长和能源消费相互依赖，这种情况下的政策制定将更加复杂。
为了解决这些问题，本文采用Granger提出的因果关系分析的概念和方法。Granger因果关系检验是一种统计假设测试，用来检验一个时间序列是否能预测另一个时间序列。这个方法在国际上被广泛用于研究能源消费与经济增长之间的关系，是分析两者关系的重要工具。
北京作为中国的首都，是一个典型的能源资源相对贫乏的地区。其能源供应主要依赖外地调入，油、气全部依靠外地调入，虽然发现和开发的煤炭资源较少，但电力供应约有一半需要从华北电网调入。在这样的能源结构下，北京市未来的经济发展与能源需求之间的关系如何演变，能源消费强度的下降和能源供需问题是否会对北京经济增长目标造成冲击，是北京市政府在制定能源战略和能源政策时必须要深入研究的问题。
本研究将对北京1980至2006年间的能源消费与经济增长关系进行实证分析，采用协整性分析和因果关系研究方法。协整性分析是判断两个非平稳时间序列之间是否存在长期稳定关系的一种方法。如果两个非平稳序列在经过适当的线性组合后可以转化为一个平稳序列，则称这两个序列之间存在协整关系。通过对序列进行单位根检验，可以判断序列的平稳性。本研究中使用了ADF检验方法对序列进行单位根检验，以确定序列的平稳性。
此外，本文还将探讨如何通过政策的最佳组合来实现经济增长与能源消费的协调发展。这需要综合运用各种政策手段，例如能源价格政策、能源效率政策和可再生能源政策等，从而在确保经济增长的同时控制能源消费增长的速度，最终实现经济的可持续发展。本文的研究结果旨在为政府的能源战略与政策制定提供科学决策的依据，这对首都北京乃至整个国家的能源和经济发展具有重要的指导意义。
