改革开放40年,能源的大量消耗是我国经济快速发展的重要支持之一。粗放的经济增长模式使得能源消费呈现总量大,效率低,能源浪费严重的特点,形成了不合理的产业和能源结构。同时,对能源的不合理开采和低效利用带来了较为严重的环境污染问题,不仅阻碍经济增长,而且威胁着居民健康。使经济增长摆脱对能源消费的依赖,换言之实现能源消费与经济增长的解耦是我国实现可持续发展的重要途径之一。然而,现有的解耦研究多针对我国能源碳排放和经济增长之间的耦合关系,以能源消费和经济增长为对象的解耦研究较少。本文将研究重点放在我国能源消费与经济增长之间的解耦状态演化及优化研究上。解耦(Decoupling)也被称为“脱钩”,是指由经济活动总量带来的环境冲击减轻,使两者的耦合程度不断降低甚至最终消除耦合关系的过程。这种环境冲击包含物质或能源投入和由物质、能源引起的污染物排放两方面。因此,解耦研究包含去物质化和去污染化两个角度,本文的研究主题,能源消费与经济增长的解耦,属于去物质化角度。关于能源消费与经济增长解耦的量化研究,通常需要对两者的解耦状态进行测度。解耦状态反映了能源消费和经济增长之间的耦合程度,耦合程度越低,两者的解耦状态越好。本文首先在对现有相关文献进行梳理的基础上,基于可持续发展理论、能源-经济-环境系统性理论、弹性解耦理论,构建能源消费与经济增长解耦的理论框架。其次,基于该理论框架,通过建立多层次指标体系,对能源消费与经济增长解耦的驱动因素进行分析,明确各因素在时间和空间上的驱动方向和程度。再次,本文建立了基于动态自适应时间采样的解耦状态测度模型,从全国和地区层面对能源消费和经济增长在1996-2016年间的耦合程度演化情况进行分析,明确不同时期两者的解耦状态。最后,根据能源消费与经济增长解耦的理论框架和驱动因素,建立神经网络预测模型对能源消费量、经济增长量、解耦状态进行情景预测;将改进的解耦优化算法运用于神经网络模型,以能源、经济相关的规划目标为约束,对三者进行优化分析;通过对比优化、预测的结果和输入参数提出了相应的政策建议,为未来能源消费与经济增长最终实现可持续发展提供理论和政策支持。本文的主要研究结论包括以下三点:第一,我国能源消费与经济增长解耦的主要驱动因素为经济规模效应和能源强度效应,经济规模效应对能源消费的驱动作用为正向,该效应促进了能源消费量的增长,而能源强度效应为负向驱动,能源消费量的变化将最终影响整体解耦状态。东部地区受能源强度、经济规模、人口规模、城镇化效应影响程度高于中部、西部、东北地区。产业结构和居民生活水平效应分别对西部和东北地区产生较大影响;能源结构效应对四个地区的驱动方向和程度均不稳定。第二,我国能源消费与经济增长在1996-2016年间基本处于弱解耦状态,表明能源消费和经济增长的耦合程度有所下降,能源效率提高,然而效率提高的程度有限,能源消费量仍然随着经济的增长而增长。研究期内,中部和西部地区的解耦状态恶化,能源消费与经济增长间的耦合程度变高,东部和东北地区的解耦状态相对稳定;解耦演化水平是反应解耦状态和演化稳定性的综合指标,1996-2016年间仅有东北地区的演化水平呈上升态势,其余三个地区均有不同程度的下降。第三,通过对比解耦优化、基准和政策情景预测的结果及相应输入参数进行分析,得到提升我国未来能源消费与经济增长解耦状态的政策建议:进一步推进城镇化建设,提高人口素质;推进能源结构清洁化和产业结构高级化发展;不断提高我国创新驱动能力。优化后的能源消费和经济增长指标在2020年和2030年全部超额实现相关规划目标,而情景预测结果仅实现了能源消费规划目标,没有实现经济规划目标;优化后的解耦状态总体优于预测解耦状态,相关政策规划对于提高能源消费与经济增长的解耦水平起到了促进作用。本文在吸收了已有研究成果的基础上,对能源消费和经济增长的解耦进行了研究,在以下几个方面存在创新。一是突破性的构建了用于解耦驱动因素分析的多层次指标体系,提升了解耦因素分解的系统性。二是提出了一种适用于解耦状态测度模型的动态自适应时间采样方法,降低了解耦状态测度中对时序区间划分的主观性,提升了结果的合理性,同时对解耦理论和方法进行了补充。三是将地区差异引入解耦状态预测全国模型,有效提高了模型预测的精确度。四是首次将差分进化算法应用于解耦优化研究,并对现有的算法进行改进,提升了算法的全局优化性,提高了优化研究中结果的质量和可靠性。