浅析中国的能源消费的影响因素Word文档下载推荐.docx

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商品的价格、消费者收入水平、相关商品价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对相关商品的预期。

然许多经济学家在研究能源消费影响因素的时剔除其中的一些因素，比如商品的价格、消费者的偏好以及消费者对相关商品的预期，因为能源是必需品，我们不会因为偏好而不去使用，即使有偏好也是在替代商品之中，但所用的替代消费的也属总能源消耗内，由此可见相关商品价格这需求因素也因为研究的范围是总体能源消费而可以被剔除。

但不能说这些消费需求因素是毫无影响的，所以我把其添加为其他因素即随机干扰项U来处理。

但刘凤朝、孙玉涛于发表《技术创新对能源消费影响的实证分析》通过假设建立了技术创新对能源消费的计量经济模型，指出减少能源效率的过程中，技术创新是关键。

[1]发展经济学也认为，技术进步不仅可带动劳动产出增长，而且可通过外部效应提高劳动力、自然资源、物质资本及生产要素的生产效率。

换而言之就是工业产出的变化就是技术进步的表现。

因此我们引入能源供给量、居民收入、工业产出三个变量对能源需求进行分析。

2、模型的设定

回归模型设定如下：

Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+U

其中的Y是因变量或被成为被解释变量，X1、X2、X3被称为自变量或解释变量，C、C1、C2、C3代估参数，U为随机干扰项，方程用于分析事物间的统计关系，侧重考察变量之间的数量变化的规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关系。

3、数据变量选取

（1）能源消费总量，在模型中用Y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）能源生产总量，在模型中用X1表示，是指一次性能源生产总量（单位：

（3）城镇居民人均可支配收入，在模型中用X2表示，指城镇居民家庭人均收入可用于最终消费支出和其他非义务支出以及储蓄的综合。

（单位：

元）

（4）工业能源消耗总量，在模型中用X3来表示，是指工业方面的能源消费量（单位：

（5）其他因素，在模型中用U表示，纳入随机干扰项的包括我们未考虑到的和无法计算的因素，如能源价格变动，消费者偏好及预期、国家的经济结构政策等。

三、实例分析

1、数据来源于福建省的《统计年鉴》2011年，原始数据如下：

年份

能源消费总量（Y）

能源生产总量（X1）

城镇居民人均可支配收入（X2）

工业能源消耗总量（X3）

1980

60275

63735

477.6

38986

1981

59447

63227

500.4

39806

1982

62067

66778

535.3

41786

1983

66040

71270

564.6

44571

1984

70904

77855

652.1

47865

1985

76682

85546

739.1

51068

1986

80850

88124

900.9

54441

1987

86632

91266

1002.1

58792

1988

92997

95801

1180.2

63040

1989

96934

101639

1373.9

66291

1990

98703

103922

1510.2

67578

1991

103783

104844

1700.6

71413

1992

109170

107256

2026.6

76279

1993

115993

111059

2577.4

81223

1994

122737

118729

3496.2

87855

1995

131176

129034

4283

96191

1996

135192

133032

4838.9

100322

1997

135909

133460

5160.3

100080

1998

136184

129834

5425.1

94409

1999

140569

131935

5854.02

90797

2000

145531

135048

6280

95443

2001

150406

143875

6859.6

92347

2002

159431

150656

7702.8

102181

2003

183792

171906

8472.2

121771

2004

213456

196648

9421.6

143244

2005

235997

216219

10493

159492

2006

258676

232167

11759.5

175137

2007

280508

247279

13785.8

190167

2008

291448

260552

15780.76

209302

2009

306647

274619

17174.65

219197

2010

324939

296916

19109.44

240000

表

（1）本文所有数据来自中国统计年鉴[3]

利用计量经济学软件eviews，运用OLS方法估计模型参数，

得到如下结果：

图

（1）

回归方程：

Y=-12420.439+1.072*X1+1.184*X2+0.022*X3

T=（-2.523）（8.651）（1.588）（0.163）

其中R2=0.99832F=5350.947DW=0.838976

由图

（1）可看出，模型整体上线性回归拟合较好，R2和F值较显著,而解释变量x2、X3的t检验不显著，则说明该模型可能存在多重共线性。

四、模型的检验

1、经济意义上的检验

由回归估计结果可以看出，能源的生产量、城镇居民人均可支配收入、工业能源消耗与能源消耗的总量呈线性正相关，与现实的经济意义理论符合。

2、统计推断检验

（1）模型显著检验F检验

n=31,k=4,n-k-1=26,取显著性水平α=0.05，由F分布表查的临界值F0.05（4,26）=2.74，由图1知F=5350.947>

F0.05（4,26）=2.74，所以能以95%的置信度认为模型的线性关系是显著的，表明模型在整体上拟合地比较合理。

（2）解释变量的显著检验t检验

给定显著性水平α=0.05，由t分布表查得临界值tα/2=t0.025（26）=2.056.

表

（2）

X1

X2

X3

8.650976

1.587777

0.163214

X1的t大于给定显著性水平，拒绝原假设，接受备择假设，表明能源的生产总量对消费总量有显著性影响，X2、X3的t小于给定的显著性水平，接受备择假设，表明城镇居民人均可支配收入、工业能源消耗总量对能源消费总量的影响不显著。

3、计量经济学检验

（1）多重共线性检验

图

（2）

大于0.8或0.9即有严重的多重共线性，需调整，一般是用逐步回归法剔除一些变量。

引入X1得到图（3）

同理用OLS（最小二乘法）单个分析Y与X2或X3的关系

整理如下：

表（3）

参数

参数估计值

1.186435

14.3418

1.392017

T统计量

125.3377

36.17563

59.38379

R2

0.998157

0.978321

0.991843

-R2

0.998094

0.977573

0.991562

其中X1的-R2说明能源生产总量与能源消费总量的相关性最强，因此作为主要的影响因素，因此以X为基础，逐步加入其他因变量。

引入X1、X2得到图（4）

同理引入X1、X2,用OLS分析，结果如下

表（4）

X1、X2

1.08959

（18.25256）

1.196788

（1.641943）

0.998199

X1、X3

1.149127

（9.818250）

0.044061

（0.319844）

0.998033

可见虽然其拟合优度都比价大，但其引入的参数的t检验依旧小于其临界值，T检验不合格，同时经比较加入X2、X3不仅拟合优度下降，而且T检验不显著,也说明是这两个因素引发的多重共线性，所以理应剔除。

得出最后修正的回归方程：

Y=C+C1X1+U并得出结果

图（5）

（2）异方差检验

图（6）

由图可知，随着X变量的增加，Y值也在增加，Y值的离散程度离散程度没有明显的变化趋势，所以不会存在异方差。

（3）自相关检验：

DW=0.799089。

给定显著水平α=0.05,n=31,k=4,查Durbin—Watson表,dl=1.16,du=1.71。

模型中d<

dl，则误差项间存在一阶正相关。

可用科克伦-奥克特迭代法进行补救。

结论：

通过EVIEWS对能源消费因素的分析，我得到了影响能源消费因素和能源消费之间的关系，即回归方程为Y=-19651.8166903+1.18643452954*X1，表明每多能源生产总量没增加1吨，能源消费总量也随之增加1.186吨。

，同时在对计量经济模型的检验中我得到了计量结果的经济意义即对于能源消费影响起最主要的决定因素是能源的生产总量，这从直观上也是容易理解的，消费需求的增加必然要求产出上的提高，也正因为产出的提高才能满足消费需求。

建议：

根据本文的研究分析，得到能源消费的主要因素是能源的生产总量，由这点因素出发，我给出了以下几点建议

（1）能源的生产不能仅仅局限于传统的化石能源生产，要从单纯依靠一种能源向使用多种能源转变。

加快太阳能、风能等新兴能源利用与开发，同时通过能源结构的调整，完成由以煤炭为主的一元型能源消费模式向天然气、电力和新能源等多元化的能源消费模式转变。

比如在确保安全的基础上高效发展核电，国家应该抓紧编制和报经批准后实施《核电安全规划》和《核电中长期发展调整规划》。

同时，促进天然气产业协调发展，实现国内产量快速增长，大力发展非常规天然气。

积极有序发展风电，组织实施“十二五”第二批规模为1500—1800万千瓦的风电项目建设计划；

积极发展太阳能，组织实施“十二五”第一批规模为300万千瓦的开发计划等，这些计划要以实际行动加快行动

（2）开发之前首先又需要加强能源统计，制定有效的能源发展战略。

能源统计数据的质量，应包括准确性和时效性。

提高能源的统计数据的准确性和时效性、国际可比性，便于有关部门及时调整战略，实施能源的有效合理的开发和有效的利用。

（3）在开发新能源的时候，调整能源结构的同时，还需要加强重点能源生产基地建设，加强能源输送通道建设，加强石油、天然气、煤炭等储备能力建设。

运输和储备是必不可少的，如果没有效的运输方法，即使能源生产上去了，但是人们也无法消费的到，这样和能源生产总量没有上升是一样的结果。

同时储备也尤为重要，没有良好的储备，开发出来的多余的也只是被我们所浪费掉的，而非消费掉的。

因此我们需要提高运输和储备能力。

（4）2011年中国应该加快实施“走出去”战略，境外油气勘探开发取得新成果，油气战略通道建设取得新进展。

比如中哈原油管道一期工程顺利运行；

中俄原油管道年输油量达到设计规模；

中缅油气管道进展顺利；

中亚天然气管道C线加快开展前期工作；

中哈天然气管道哈境内南线工程正式开焊，惠及沿线500万人口，这也是中国实施“走出去”战略，关注和改善资源国当地民生的典范工程。

（5）其中在模型因素的选取中，虽然能源价格、能源消费结构和环境政策等因素未能在模型中得到量化和反应，但不能说明这些因素对于能源的需求的影响并不重要，事实上，这些因素得不到量化和反映，是暴露当前我国在这方面的不足之处，更应该加以重视解决，比如尽快的完善能源相关的法律法规体系，坚决杜绝能源浪费和能源犯罪现象，一次来促进我国能源政策的落实，保障我国的能源发展战略的有效实施。

五、参考文献

[1]程霞.基于EVIEWS软件浅析能源问题[J]2007（12）

[2]刘凤朝、孙玉.技术创新对能源消费影响的实证分析[J].资源与环境.2008（03）

[3]国家统计局.中国统计年鉴2011.中国统计出版社[M].2011

[4]于俊年.《计量经济学》.对外经济贸易大学出版社[M].2009

[5]张晓峒.计量经济学软件Eviews使用指南[M].南开大学出版社.2003

[6]朱玉霞.我国能源消费影响因素的实证分析[J]

[7]吴琦，武春友.我国能源效率关键影响因素的实证研究[J]2010（09）

[8]王乃静、李国锋.基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验案例解读.数量经济技术经济研究,2001（10）。