. . . . .計量經濟學課程論文論文題目 影響能源消費總量的多因素分析 院 (系) 工商管理學院 所在班級 2012級工管（1）班 姓 名 金軍霞 學 號 20122057 日 期 2015年6月 影響能源消費總量的多因素分析學院：工商管理 班級：12工管（1） 姓名：金軍霞 學號20122057內容摘要：能源是國民經濟發展和社會進步的重要物質基礎,做好能源消費影響因素的分析, 為能源規劃及政策的制訂提供科學的依據,對于保持我國國民經濟健康、持續、穩定的發展具有重要的現實意義。本案例通過對影響我國能源消費的國內生產總值、工業產值、產業結構、人口增長等因素進行分析，對所建模型中存在異方差、序列相關等問題進行了檢驗與修正。在各因素中工業是我國能源消費的主體,所占比重呈上升趨勢，因而產業結構的變動率很大程度上影響能源消費，并對我國的經濟增長產生影響。本文在能源消費模型分析的基礎上，進一步提出了相應的政策建議。關鍵詞：能源消費 工業生產 影響因素 計量分析1、 問題的提出能源是經濟增長的戰略投入要素，在經濟增長初期，能源的投入能夠帶動經濟速增長。十八世紀第一次工業革命，煤炭的燃燒推動蒸汽機的普及，進而帶動生產率的提高，實現了工業化的起步。隨著工業化進程的深入，石油的大量使成為經濟持續增長的推動力量。可見，經濟增長和能源投入之間形成了一定互動關系，能源是經濟增長的動力源泉，經濟增長又拉動能源消費。能源消費括兩部分，一部分是由生產技術水平所決定的能源消費，一般這部分能源消費經濟增長的關系在短期內不會發生明顯變化；另一部分是由管理水平、市場環境產業結構等因素決定的能源消費水平，即體制性因素決定的能源消費水平。這部分能源消費可變性較大，是引起能源消費與經濟增長關系不穩定的主要因素。2、 研究目的我國國民經在向工業化和現代化發展的進程中，較長時間處于能源消費需求迅速增長而供不組的緊缺狀態，20世紀末的“九五”期間發生了顯著變化，能源生產和消費總量均呈降的趨勢，出現了難得的源供需基本基本平衡狀況，但同時也出現了新的問題，即煤炭過于求與石油的供不應求的結構性矛盾突出。本文擬從我國的能源消費和生產入手，運用計量經濟學模型分析的方法，研究影響我國能源消費與生產的主要因素，探討我國能源消費的趨勢。3、 模型設定1、影響因素分析理論上認為影響能源消費需求總量的因素主要有經濟發展水平、產業發展、人口增長、能源轉換技術等因素。（1） 國內生產總值：生產必然就造成能源的消耗，近30年來，國民經濟飛速發展，能源的消耗也在快速增加，我國從能源出口國變為能源進口國，英國石油公司預計到2035年，中國將超過歐洲成為世界上最大的能源進口國。（2） 工業總產值：工業作為能源消費最多的部分，當然與能源消費總量的增長有著密不可分的關系。（3） 產業結構：在GDP中工業的貢獻率表明了國家CDP對工業的依賴程度，同時也表明了GDP對能源的依賴程度。（4） 能源轉換效率：由于技術的發展，對能源利用的效率也在逐年增加，也就意味同樣多的產值需要消耗的能源在下降。據統計，我國人均能源資源的擁有量低于世界平均值，能源利用率低于發達國家，隨著國民經濟的發展和人民生活的改善，能源的需求量還要繼續增加因此，提高能源利用率、節約能源，對我國來說，是既重要又緊迫的事情（5） 人口增長，由于人口增長帶來的能源消耗也是無法忽視的，隨著人口的大量增多，社會需要生產更多的產品滿足消費需求，也就導致消耗的能源直線上升。2、 變量的選取由于非線性模型的假設檢驗都涉及非常復雜的數學計算，所以本文考慮做一個線性模型(對參數線性)，這樣各種檢驗的方法較多，對模型準確程度的分析也更可靠本文設定的我國能源消費的計量經濟方程，模型共有1個內生變量，4個外生變量。（1） 內生變量：Y:能源消費總量，單位：萬噸標準煤；（2） 外生變量X1:國內生產總值，單位：萬元； X2:工業產值，單位: 萬元； X3:產業結構，用工業對GDP的拉動百分比表示； X4：能源轉換效率，單位：百分比 X5：人口數量， 單位：萬人；3、數據來源及處理 針對以上因素分析，我們收集了中國能源消費標準煤總量、國內生產總值GDP、人口增長、工業產值、產業結構、能源加工轉換效率等19902013年的統計數據。本題旨在通過建立這些經濟變量的線性模型來說明影響能源消費需求總量的原因。數據如下：年份能源消費總量（萬噸標準煤）國內生產總值工業產值工業對GDP的拉動（%）能源轉換總效率總人口（年末）（萬人）19909870318667.868581.566.48114333199110378321781.58087.15.365.9115823199210917026923.510284.58.266117171199311599335333.9141888.367.32118517199412273748197.919480.78.265.2119850199513117660793.724950.66.471.05121121199613519271176.629447.65.970.1912238919971359097897332921.45.469.76123626199813618484402.334018.44.369.2812476119991405699677.135861.54.269.25125786200014553199214.640033.64.969.041267432001150406109655.243580.63.569.341276272002159431120332.747431.3469.041284532003183792135822.854945.55.269.41292272004213456159878,3652104.870.911299882005235997184937.477230.84.971.551307562006258676216314.491310.95.471.241314482007280508265810.3110534.96.270.771321292008291448314045.4130260.24.271.551328022009306647340902.8135239.93.772.011334502010324939401512.8160722.25.172.831340912011348002473104188470.24.272.321347352012361732519470.1199670.73.172.431354042013375000568845.2210689.43.172.481360724、 模型設定通過對影響能源消費總量的因素分析，將模型設定為：4、 模型的估計與調整1、 利用eviews軟件分析數據，得到如下散點圖由以上相關圖分析可看出解釋變量X1、X2、X5與解釋變量Y呈線性變化，但是解釋變量X3/X4與被解釋變量Y呈非線性關系用最小二乘法，利用eviews軟件可得結果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/28/15 Time: 14:27Sample: 1990 2013Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-251510.8150090.0-1.6757330.1111X10.0097050.0097990.9903620.3351X21.1964420.09183413.028290.0000X32808.6551861.9581.5084420.1488X41457.3842678.3550.5441340.5930X51.9518971.1392711.7132870.1038R-squared0.983543Mean dependent var202707.5Adjusted R-squared0.978972S.D. dependent var91850.03S.E. of regression13319.32 Akaike info criterion22.04414Sum squared resid3.19E+09Schwarz criterion22.33865Log likelihood-258.5296 F-statistic215.1521Durbin-Watson stat0.417276Prob(F-statistic)0.000000模型擬合情況如下：報告形式：Y = -251510.8+ 0.009705*X1 - 1.196442*X2 -2808.655*X3 - 1457.384*X4 + 1.951897*X5 R2=0.983543 0.978972 F=215.1521 S.E=13319.32 D.W=0.417276統計檢驗：判定系數：R2=0.983543接近于1，表明模型對樣本數據擬合優度較好。F檢驗：F=215.1521,大于臨界值3.09, 其P值0.000000也明顯小于,說明解釋變量對被解釋變量Y有顯著影響，模型線性關系顯著。T檢驗：工業產值（X2）的t值大于2 ，表明工業產值對能源消費總量（Y）有顯著影響，其他各參數的t值的絕對值均小于2，表明其他各參數能源消費總量（Y）有沒顯著影響。2、 回歸結果的檢驗：(1)經濟意義檢驗：從回歸得出的結果來看，x1的系數為0.009705，x2的系數為1.196442，x3的系數為2808.655，x4的系數為1457.384,x5的系數為1.951897各變量的正負符號與預期的相一致，并且其大小在經濟理論上解釋得通，因此該模型通過經濟意義檢驗。(2)擬合優度及模型估計效果檢驗：從上表可以看出可絕系數為0.983543，調整后的可絕系數為0.978972均很高，說明模型的擬合優度極佳。(3)回歸系數的顯著性檢驗(t檢驗)：從回歸結果看，此模型中的變量和參數的t值在5的置信水乎下只有x2統計值顯著，而F檢驗值也是較高的，這說明方程整體對被解釋變量的解釋效果也不佳，需要進一步的檢驗和調整。(4)多重共線性檢驗：由于選擇的影響因素過多，所以估計模型之前，應先分析各個因素與被解釋變量之間的關系，以及因素之間的相關程度，利用COR命令進行相關系數檢驗，得相關系數矩陣為：通過計算表明，除了國內生產總值和工業對GDP的拉動百分比，各解釋變量都與被解釋變量能源消費總量高度相關，且解釋變量之間也有兩兩高度相關的。先按照逐步回歸原理建立回歸模型。建立一元回歸模型根據理論分析，工業產值應是能源消費的主要影響因素，相關系數檢驗也表明，工業產值與能源消費總量的相關性最強。所以，以作為最基本的模型。采用逐步回歸法將其余的變量逐個引入模型。Ls y c x2 x1Ls y c x2 x3Ls y c x2 x4Ls y c x2 x5估計結果如下圖經比較可知，新加入X1、X3、X4、均未通過T檢驗，；新加入X2的回歸模型Y=f(x2,x5) 不僅經濟意義合理、回歸系數T檢驗通過，而且比一元回歸模型Y=f(x2) 的提高，因此，Y=f(x2,x5)估計的結果為最優的二元回歸模型，以此為基礎，建立三元回歸模型：Ls y c x2 x5 x1Ls y c x2 x5 x3Ls y c x2 x5 x4結果如下：在X2、 X5基礎上，加入X1、X4后的回歸模型y=f( x2, x5, x1)或y=f( x2, x5, x4)，有所下降，X1、X4的回歸系數T檢驗不顯著；加入X3后回歸模型y =f(x2, x5 ,x3)有所上升，但X3的回歸系數T檢驗不顯著。沒有合適的變量加入，不需要再進行四元回歸。估計結果列入下表（第二行為t檢驗值）。模型x1x2x3x4X5y=f(x2)0.0000(28.3967)0.973438y=f(x2,x1)0.000(1.4591）0.0000(24.9424)0.975883y=f(x2,x3)0.0000(26.36058)0.3078(1.045219)0.974752y=f(x2,x4)0.0000(16.22134)0.0725(1,89114)0.977304y=f(x2,x5)0.0000(13.04515)0.0122(2.743703)0.980047y=f(x2,x5,x1)0.3406(0.9761)0.0000(12.97622)0.0253(2.417414)0.981337y=f(x2,x5,x3)0.000(13,45252)0.1625(1.450073)0.0084(2.922518)0.982307y=f(x2,x5,x4)0.0000(12.60991)0.6760(0.42414)0.0791(1.850537)0.980622最佳線性回歸模型即為二元模型：1）擬合優度檢驗：=0.980447擬合程度較高，被解釋變量的98.04%可以用解釋變量解釋，模型擬合程度較高。2）F檢驗：F值為526.5096，伴隨概率為0.000000小于0.05，回歸方程顯著，即兩個個因素聯合起來對能源消費總量有顯著影響。3）t檢驗：x1 x2 x3 的t統計量的伴隨概率分別為0.0000、0.0002和0.0015，均小于給定臨界值=0.05可知，解釋變量的T檢驗均通過，解釋變量工業生產總值，人口增長對能源消費總量變動有顯著影響。 (5) 異方差檢驗(white檢驗)：時間序列模型也可能存在異方差。我們用white檢驗來驗證該模型是否存在異方差。在建模的過程中，我們選擇含交叉項的模型進行檢驗。建立原假設H0：不存在異方差。 由，接受原假設，模型不存在異方差。（6）自相關檢驗：DW=0.308379。給定顯著水平=0.05, n=24,k=2, 查DurbinWatson 表,dl=1.188,du=1.546。模型中DWdl，則誤差項間存在正相關。可用科克倫-奧克特迭代法進行補救。（7）偏相關檢驗：在方程窗口中點擊View/Residual Test/Correlogram-Q-statistics，并輸入滯后期為10，則會得到殘差 與 的各期相關系數和偏相關系數，如下所示。從表中可以看出該線性模型的存在偏相關系數的直方塊有一個超過了虛線部分，偏自相關系數直方圖在虛線外，且Q統計量P值均小于0.05，說明存在著一階自相關。（8）BG檢驗: 方程窗口點擊viewresidual testserial Correlation LM Test滯后期為1，得以下結果：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic57.32417 Probability0.000000Obs*R-squared17.79237 Probability0.000025Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 06/29/15 Time: 20:19Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-69601.7656729.00-1.2269170.2341X2-0.0813030.048627-1.6719780.1101X50.5918920.4714371.2555050.2238RESID(-1)0.9044370.1194567.5712720.0000R-squared0.741349Mean dependent var1.70E-11Adjusted R-squared0.702551S.D. dependent var12843.49S.E. of regression7004.695Akaike info criterion20.69756Sum squared resid9.81E+08Schwarz criterion20.89390Log likelihood-244.3707F-statistic19.10806Durbin-Watson stat1.338166Prob(F-statistic)0.000004由上表可以看出， prob(nR )=0.000025小于給定的顯著性水平 =0.05，并且et-1回歸系數的T統計量值絕對值均大于2，回歸系數顯著不為零,表明模型存在一階自相關性。（9）計量結果的經濟意義分析：由上述回歸模型各變量系數的經濟意義來看，x2的t檢驗值最顯著為13.02829，這說明工業總產值對能源產出總量的影響最大，這從直觀上也是容易理解的，工業產值增加必然要求產出上的提高。而x5的t檢驗值位居第二，其數值為1.713287，說明人口增長對能源消費總量也有一定的影響，但其影響系數遠低于工業產值。5、 結論本案例對影響我國能源消費的國內生產總值、產業結構、人口增長等因素進行了分析，并對模型中異方差、序列相關等問題進行了修正，得出如下結論：在各因素中工業是我國能源消費的主體,所占比重呈上升趨勢，因而產業結構的變動率很大程度上影響能源消費，高能耗行業集中度高，決定能源消費走向，能源產出大幅增長，加工轉換效率明顯提高對能源消費影響大。我國能源消費所面臨的問題有：能源消費結構不合理，低級能源消費量比重偏高，居民節能觀念淡薄，技術裝備水平不高，投入經費不足影響節能工作開展。因而，加大承接產業轉移力度，加快工業產業結構提升步伐，加大技術研發以及改造投入，降低單位產品能耗，加快發展第三產業等是發展經濟的重點。6、 政策建議1、加大產業結構調整力度，提高能源利用效率。由模型可以看出，工業是我國能源消費的主體，是消費能源的主要部門。因此，努力轉變經濟增長方式，加快產業結構的升級