中国能源消费影响因素分析.docx

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1、计量经济学课程论文学生姓名：学 号：院 部：专 业：班 级:任课教师：目录一、引言1二、数据选取1三、模型设定2四、参数估计3五、模型检验35.1 经济意义检验35.2 统计检验45.3 计量经济学检验4多重共线性检验及其修正4异方差检验11自相关检验及其修正16六、结论及建议176.1 结论176.2 建议18附表19一、引言能源消费是引是指生产和生活所消耗的能源。能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作

2、为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（GDP）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为0.5左右。然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。我国是一个能源大国，但是，我国人口众多，人均能

3、源占有量不及同期发达国家的1/5。能源是任何一个国家经济发展不可缺失的物质基础。随着我国人口的继续增长，经济的快速发展，能源消费量的增加是必然的，而与年俱增的能源消费对环境造成的破坏也越来越严重。因此，怎样优化能源利用结构，开发利用清洁能源，就成为我国经济发展的当务之急。这就需要我们清楚了解能源供需形势，做好影响能源消费因素分析，为能源规划及政策的制定提供科学依据，保证我国国民经济又好又快地发展。二、数据选取1、能源消费总量，在模型中用Y来表示。是指一次性能源消费总量，由煤炭、石油、天然气等组成（单位：万吨标准煤）。2、能源消费的影响因素：（1）能源生产总量，在模型中用x来表示。是指一次性能源

4、生产总量，该指标是观察全国能源生产水平、规模、构成和发展速度的总量指标（单位：万吨标准煤）。（2）全国生活能源消费总量，在模型中用X?来表示，是指一次性能源在在生活方面的消费量。（单位：万吨标准煤）。（3）城镇居民人均可支配收入，在模型中用X3来表示。指城镇居民家庭人均可用于最终消费支出和其它非义务性支出以及储蓄的总和。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。（单位：元）。（4）工业能源消费总量，在模型中用X,来表示，是指工业方面的能源消费量。（单位：万吨标准煤）。（5）其他因素，在模型中用网表示。由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机扰动项，如

5、能源价格变动、消费者偏好、国家的经济结构政策等。搜集到的数据见下附表1三、模型设定回归模型设定如下：Yt = + ll + p22 + 3X3 + 4X4 氏其中，Yt表示能源消费总量x1表示能源生产总量x2表示全国生活能源消费总量x3 一一表示城镇居民人均可支配收入X4表示工业能源消费总量t表示随机误差项 Bl、2、03、4 表示待定系数四、参数估计表1回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 22:31Sample: 1980 2010Included observations: 31Variabl

6、eCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C862.12012573.2160.3350360.7403X10.5166260.1019845.0657630.0000X2-0.1293480.314592-0.4111620.6843X31.3019260.4149583.1374930.0042X40.6641800.0923327.1933730.0000R-squared0.999553Mean dependent var143392.9Adjusted R-squared0.999484S.D.dependent var75900.69S.E. of

7、 regression1723.330Akaike info criterion17.88859Sum squared resid77216520Schwarz criterion18.11988Log likelihood-272.2732F-statistic14541.92Durbin-Watson stat1.164545Prob(F-statistic)0.000000根据表1中数据，模型的估计结果为:Yt = 862.1201 + 0.5166X1 - 0.1293X2 + 1.3019X3 + 0.6642X4(3.1375)(7.1934)F = 14541.92 n = 31

8、t = (0.3350)(5.0658)(-0.4112)R2 = 0.999553 R2 = 0.999484五、模型检验5.1 经济意义检验由回归估计结果可以看出，能源生产总量、城镇居民人均可支配收入、工业能源消费总量与能源消费总量呈线性正相关，与现实经济意义理论相符。但是全国生活能源消费总量与能源消费总量呈线性负相关，与现实经济意义理论不相符。5.2 统计检验1)拟合优度检验：由表1中数据可以得到R2 = 0.999553,修正的可决系数为R2 = 0.999484,这说明模型对样本的拟合很好。2) F检验：在95%的置信度下，F检验值P值小于0.05,回归方程是显著的。3) T检验：在

9、95%的置信度下，X1, X3, X4的t检验均值均小于0.05,表明线性作用显著，但X2的t检验均值不小于0,05,模型还需进一步完善。5.3 计量经济学检验多重共线性检验及其修正(-)相关系数检验：表2相关系数矩阵变量XIX2XI1.0000000.981932X20.9819321.000000X30.9853030.948429X40.9980150.977685X3X40.9853030.9980150.9484290.9776851.0000000.9848690.9848691.000000由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数很高，证实确实存在严重多重共线性。(二

10、)修正多重共线性采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题，分别作Y对Xi，X2,X3, X4的一元回归，结果如表3,表4,表5,表6所示。表3 Y对Xi的一元回归估计结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 22:40Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.c-19219.851426.375-13.474610.0000X11.1857880.009454125.42

11、780.0000R-squared0.998160Mean dependent var143392.9Adjusted R-squared0.998097S.D.dependent var75900.69S.E. of regression3311.409Akaike info criterion19.11048Sum squared resid3.18E+08Schwarz criterion19.20299Log likelihood-294.2124F-statistic15732.12Durbin-Watson stat0.903140Prob(F-statistic)0.000000

12、表4 Y对X2的一元回归估计结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 22:41Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.c-55231.908437.578-6.5459430.0000X211.230500.44778525.080140.0000R-squared0.955928Mean dependent var143392.9Adjusted R-squared0.

13、954408S.D.dependent var75900.69S.E. of regression16206.49Akaike info criterion22.28655Sum squared resid7.62E+09Schwarz criterion22.37907Log likelihood-343.4416F-statistic629.0133Durbin-Watson stat0.384819Prob(F-statistic)0.000000表5 Y对X3的一元回归估计结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/1

14、3 Time: 22:41Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C67031.063069.44621.838160.0000X313.633440.39411334.592720.0000R-squared0.976339Mean dependent var143392.9Adjusted R-squared0.975523S.D.dependent var75900.69S.E. of regression11874.68Akaike info criterion21.66455Sum squared resid4.09E+09Schwarz criterion21.75706Log likelihood-333.8005F-statistic1196.656Durbin-Watson stat0.