中國能源消費影響因素分析(共21頁)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上計量經(jīng)濟學(xué)課程論文學(xué)生姓名： 學(xué) 號： 院 部： 專 業(yè)： 班 級： 任課教師： 目錄專心-專注-專業(yè)一、引言能源消費是引是指生產(chǎn)和生活所消耗的能源。能源消費按人平均的占有量是衡量一個國家經(jīng)濟發(fā)展和人民生活水平的重要標志。能源是支持經(jīng)濟增長的重要物質(zhì)基礎(chǔ)和生產(chǎn)要素。能源消費量的不斷增長，是現(xiàn)代化建設(shè)的重要條件。我國能源工業(yè)的迅速發(fā)展和改革開放政策的實施，促使能源產(chǎn)品特別是石油作為一種國際性的特殊商品進入世界能源市場。隨著國民經(jīng)濟的發(fā)展和人口的增長，我國能源的供需矛盾日益緊張。同時，煤炭、石油等常規(guī)能源的大量使用和核能的發(fā)展，又會造成環(huán)境的污染和生態(tài)平衡的破壞。可以看出

2、，它不僅是一個重大的技術(shù)、經(jīng)濟問題，而且以成為一個嚴重的政治問題。在20世紀的最后二十年里，中國國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）翻了兩番，但是能源消費僅翻了一番，平均的能源消費彈性僅為0.5左右。然而自2002年進入新一輪的高速增長周期后，中國能源強度卻不斷上升，經(jīng)濟發(fā)展開始頻頻受到能源瓶頸問題的困擾。鑒于此，研究能源問題不僅具有必要性和緊迫性，更具有很大的現(xiàn)實意義。我國是一個能源大國，但是，我國人口眾多，人均能源占有量不及同期發(fā)達國家的1/5。能源是任何一個國家經(jīng)濟發(fā)展不可缺失的物質(zhì)基礎(chǔ)。隨著我國人口的繼續(xù)增長，經(jīng)濟的快速發(fā)展，能源消費量的增加是必然的，而與年俱增的能源消費對環(huán)境造成的破壞也越來越嚴重

3、。因此，怎樣優(yōu)化能源利用結(jié)構(gòu)，開發(fā)利用清潔能源，就成為我國經(jīng)濟發(fā)展的當務(wù)之急。這就需要我們清楚了解能源供需形勢，做好影響能源消費因素分析，為能源規(guī)劃及政策的制定提供科學(xué)依據(jù)，保證我國國民經(jīng)濟又好又快地發(fā)展。二、數(shù)據(jù)選取1、能源消費總量，在模型中用Y來表示。是指一次性能源消費總量，由煤炭、石油、天然氣等組成（單位：萬噸標準煤）。2、能源消費的影響因素：（1）能源生產(chǎn)總量，在模型中用來表示。是指一次性能源生產(chǎn)總量，該指標是觀察全國能源生產(chǎn)水平、規(guī)模、構(gòu)成和發(fā)展速度的總量指標（單位：萬噸標準煤）。（2）全國生活能源消費總量，在模型中用來表示，是指一次性能源在在生活方面的消費量。（單位：萬噸標準煤）。

4、（3）城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，在模型中用來表示。指城鎮(zhèn)居民家庭人均可用于最終消費支出和其它非義務(wù)性支出以及儲蓄的總和。它是家庭總收入扣除交納的所得稅、個人交納的社會保障費以及調(diào)查戶的記賬補貼后的收入。（單位：元）。（4）工業(yè)能源消費總量，在模型中用來表示，是指工業(yè)方面的能源消費量。（單位：萬噸標準煤）。（5）其他因素，在模型中用t表示。由于各種原因未考慮到和無法度量的因素歸入隨機擾動項，如能源價格變動、消費者偏好、國家的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)政策等。搜集到的數(shù)據(jù)見下附表1三、模型設(shè)定回歸模型設(shè)定如下：Yt=0+1X1+2X2+3X3+4X4+t其中， Yt 表示能源消費總量 X1 表示能源生產(chǎn)總量 X2表示

5、全國生活能源消費總量 X3表示城鎮(zhèn)居民人均可支配收入X4 表示工業(yè)能源消費總量 t 表示隨機誤差項0、1、2、3、4表示待定系數(shù)四、參數(shù)估計表1 回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 22:31Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C862.12012573.2160.0.7403X10.0.5.0.0000X2-0.0.-0.0.6843X

6、31.0.3.0.0042X40.0.7.0.0000R-squared0.    Mean dependent var.9Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var75900.69S.E. of regression1723.330    Akaike info criterion17.88859Sum squared resid    Schwarz criterion18.11988Log

7、 likelihood-272.2732    F-statistic14541.92Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.根據(jù)表1中數(shù)據(jù)，模型的估計結(jié)果為：Yt=862.1201+0.5166X1-0.1293X2+1.3019X3+0.6642X4 t = (0.3350) (5.0658) (-0.4112) (3.1375) (7.1934) R2=0. R2=0. F=14541.92 n=31五、模型檢驗5.1經(jīng)濟意義檢驗由回歸估計結(jié)果可以看出，能源生產(chǎn)總

8、量、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、工業(yè)能源消費總量與能源消費總量呈線性正相關(guān)，與現(xiàn)實經(jīng)濟意義理論相符。但是全國生活能源消費總量與能源消費總量呈線性負相關(guān)，與現(xiàn)實經(jīng)濟意義理論不相符。5.2統(tǒng)計檢驗1）擬合優(yōu)度檢驗：由表1中數(shù)據(jù)可以得到R2=0.，修正的可決系數(shù)為R2=0.，這說明模型對樣本的擬合很好。2）F檢驗：在95%的置信度下，F(xiàn)檢驗值P值小于0.05，回歸方程是顯著的。3）T檢驗：在95%的置信度下，X1，X3，X4 的t檢驗均值均小于0.05，表明線性作用顯著，但X2的t檢驗均值不小于0,05，模型還需進一步完善。5.3計量經(jīng)濟學(xué)檢驗5.3.1多重共線性檢驗及其修正（一）相關(guān)系數(shù)檢驗：表2 相

9、關(guān)系數(shù)矩陣變量X1X2X3X4X1 1. 0. 0. 0.X2 0. 1. 0. 0.X3 0. 0. 1. 0.X4 0. 0. 0. 1.由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，各解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)很高，證實確實存在嚴重多重共線性。（二）修正多重共線性采用逐步回歸的辦法，去檢驗和解決多重共線性問題，分別作Y對X1，X2，X3，X4的一元回歸，結(jié)果如表3,表4,表5,表6所示。表3 Y 對 X1的一元回歸估計結(jié)果Dependent Varia

10、ble: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 22:40Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-19219.851426.375-13.474610.0000X11.0.125.42780.0000R-squared0.    Mean dependent var.9Adjusted R-squared0.   &#

11、160;S.D. dependent var75900.69S.E. of regression3311.409    Akaike info criterion19.11048Sum squared resid3.18E+08    Schwarz criterion19.20299Log likelihood-294.2124    F-statistic15732.12Durbin-Watson stat0.    Prob(F-

12、statistic)0. 表4 Y 對X2的一元回歸估計結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 22:41Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-55231.908437.578-6.0.0000X211.230500.25.080140.0000R-squared0.    Mean dependent

13、var.9Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var75900.69S.E. of regression16206.49    Akaike info criterion22.28655Sum squared resid7.62E+09    Schwarz criterion22.37907Log likelihood-343.4416    F-statistic629.0133Durbin

14、-Watson stat0.    Prob(F-statistic)0.表5 Y對X3的一元回歸估計結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 22:41Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C67031.063069.44621.838160.0000X313.633440.34.592720.0000R-s

15、quared0.    Mean dependent var.9Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var75900.69S.E. of regression11874.68    Akaike info criterion21.66455Sum squared resid4.09E+09    Schwarz criterion21.75706Log likelihood-333.8005&#

16、160;   F-statistic1196.656Durbin-Watson stat0.    Prob(F-statistic)0.表6 Y對X4的一元回歸估計結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 22:42Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C5409.6261179

17、.6854.0.0001X41.0.132.96850.0000R-squared0.    Mean dependent var.9Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var75900.69S.E. of regression3123.934    Akaike info criterion18.99391Sum squared resid2.83E+08    Schwarz criteri

18、on19.08643Log likelihood-292.4057    F-statistic17680.61Durbin-Watson stat0.    Prob(F-statistic)0.整理表3,表4,表5,表6，結(jié)果如表7表7 一元回歸估計結(jié)果變量X1X2X3X4參數(shù)估計值1.11.2305013.633441.t統(tǒng)計量125.427825.0801434.59272132.9685R20.0.0.0.R20.0.0.0.加入X4方程的R2=0.最大，所以以X4為基礎(chǔ)，順次加入其它變量逐步回歸。表8

19、引入變量X4,X1Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 23:12Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-6425.6122196.539-2.0.0068X40.0.6.0.0000X10.0.5.0.0000R-squared0.    Mean dependent var.9Adjusted R-squ

20、ared0.    S.D. dependent var75900.69S.E. of regression2143.538    Akaike info criterion18.27007Sum squared resid1.29E+08    Schwarz criterion18.40884Log likelihood-280.1861    F-statistic18793.04Durbin-Watson stat0. 

21、;   Prob(F-statistic)0.表9 引入X4，X2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 23:12Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C4125.5342742.4481.0.1437X41.0.27.071540.0000X20.0.0.0.6070R-squared0.  

22、60; Mean dependent var.9Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var75900.69S.E. of regression3163.977    Akaike info criterion19.04881Sum squared resid2.80E+08    Schwarz criterion19.18759Log likelihood-292.2566    F

23、-statistic8618.092Durbin-Watson stat0.    Prob(F-statistic)0.表10 引入X4，X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 23:13Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C13302.412335.4925.0.0000X41.0.24.021160.

24、0000X31.0.3.0.0009R-squared0.    Mean dependent var.9Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var75900.69S.E. of regression2599.786    Akaike info criterion18.65601Sum squared resid1.89E+08    Schwarz criterion18.79478Log

25、likelihood-286.1682    F-statistic12771.20Durbin-Watson stat0.    Prob(F-statistic)0.表11 引入變量回歸結(jié)果變量X1X2X3X4R2X4、X10.（5.）0.（6.）0.X4、X20.（0.）1.（27.07154）0.X4、X31.（3.）1.（24.02116）0.經(jīng)比較，加入X1的方程R2=0.，改進最大，而且各參數(shù)的t檢驗顯著，選擇保留X4，再加入其它新變量逐步回歸。表12 引入X4、X1、X2Dependent Vari

26、able: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 23:21Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-4641.6092169.153-2.0.0416X40.0.6.0.0000X10.0.6.0.0000X2-0.0.-2.0.0250R-squared0.    Mean dependent var.9Adjusted R-squared0.&

27、#160;   S.D. dependent var75900.69S.E. of regression1985.610    Akaike info criterion18.14515Sum squared resid1.06E+08    Schwarz criterion18.33018Log likelihood-277.2499    F-statistic14602.79Durbin-Watson stat1.  

28、  Prob(F-statistic)0. 表13 引入X4、X1、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 23:22Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C1061.2542488.0340.0.6731X40.0.7.0.0000X10.0.6.0.0000X31.0.4.0.0003R-squared0. 

29、60;  Mean dependent var.9Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var75900.69S.E. of regression1696.604    Akaike info criterion17.83056Sum squared resid    Schwarz criterion18.01559Log likelihood-272.3737    F-s

30、tatistic20004.84Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.表14 引入變量回歸結(jié)果變量X1X2X3X4R2X4、X1、X20.(6.)-0.(-2.)0.(6.)0.X4、X1、X30.(6.)1.(4.)0.(7.)0.經(jīng)比較，在X4、X1基礎(chǔ)上加入X3后不僅使R2增大，而且t檢驗值也通過，所以選擇保留X3，繼續(xù)回歸。表15 引入X4、X1、X3、X2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/13 Time: 23:38Samp

31、le: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C862.12012573.2160.0.7403X40.0.7.0.0000X10.0.5.0.0000X31.0.3.0.0042X2-0.0.-0.0.6843R-squared0.    Mean dependent var.9Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var75900

32、.69S.E. of regression1723.330    Akaike info criterion17.88859Sum squared resid    Schwarz criterion18.11988Log likelihood-272.2732    F-statistic14541.92Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.經(jīng)比較，在X4、X1、X3的基礎(chǔ)上，加入X2后

33、，不僅R2下降，而且X2參數(shù)的t檢驗值為負。這說明X2引起多重共線性，應(yīng)予剔除。最后修正多重共線性影響的回歸模型為：Yt=0+1X1+3X3+4X4+t 5.3.2異方差檢驗（一）圖示法（1） X1、X3、X4對Y散點圖圖1 X1對Y散點圖圖2 X3對Y散點圖圖3 X4對Y散點圖由圖1，圖2，圖3可知，隨著X1、X3、X4變量值的增加，Y值也逐漸增加，但是Y值的離散程度沒有較明顯的變化趨勢，所以可能不存在異方差性。但是否確實存在異方差還應(yīng)通過進一步的檢驗。（2） e2對X1、X3、X4的散點圖圖4 E2對x1 的散點圖圖5 E2 對 X3 的散點圖圖6 E2 對 X4 的散點圖由圖4,、圖5、

34、圖6可以看出，殘差平方ei2對解釋變量X1、X3、X4的散點圖都分布在各個地方，大致可以看出殘差平方和ei2不隨X1、X3、X4的變化而變化，因此，模型很可能不存在異方差。但是否確實存在異方差還應(yīng)通過進一步的檢驗。（二）懷特（White）檢驗表16 White檢驗結(jié)果White Heteroskedasticity Test:F-statistic2.    Probability0.Obs*R-squared16.19218    Probability0.Test Equation:Dependent Vari

35、able: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/09/13 Time: 00:11Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C0.0.5516X1-2274.8492468.925-0.0.3673X120.0.1.0.1359X1*X30.0.1.0.3245X1*X4-0.0.-1.0.0708X3286.190311646.260.0.9806X320.0.0.0.5247X3*X4-0.0.-1.

36、0.0936X42515.1882429.1311.0.3122X420.0.2.0.0276R-squared0.    Mean dependent var.Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var.S.E. of regression.    Akaike info criterion32.88795Sum squared resid1.83E+14    Schwarz criteri

37、on33.35053Log likelihood-499.7632    F-statistic2.Durbin-Watson stat2.    Prob(F-statistic)0.從表四可以看出，nR2=16.19218，由White檢驗知，在 =0.05 下，查表知0.0529=16.92>16.19，所以拒絕備擇假設(shè)，不拒絕原假設(shè)，表明模型不存在異方差。5.3.3自相關(guān)檢驗及其修正（一）自相關(guān)檢驗表17 消除多重共線性后的最小二乘法估計結(jié)果Dependent Variable: YMethod: L

38、east SquaresDate: 06/13/13 Time: 01:04Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C1061.2572488.0320.0.6731X10.0.6.0.0000X31.0.4.0.0003X40.0.7.0.0000R-squared0.    Mean dependent var.9Adjusted R-squared0.   

39、60;S.D. dependent var75900.69S.E. of regression1696.603    Akaike info criterion17.83056Sum squared resid    Schwarz criterion18.01559Log likelihood-272.3736    F-statistic20004.87Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic

40、)0.Yt=1061.257+0.4907X1+1.4008X3+0.6694X4 t = (0.4265) (6.2247) (4.2065) (7.4337)R2=0.99955 R2=0.9995 F=20004.87 DW=1.1261該回歸方程可決系數(shù)較高，回歸系數(shù)均顯著。對樣本量為31,3個解釋變量的模型，5%顯著水平，查DW統(tǒng)計表可知，dL=1.229 ,dU=1.650,模型中DW < dL ,顯然模型中有自相關(guān)。（二）自相關(guān)問題處理表18 消除自相關(guān)處理結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/13

41、Time: 00:33Sample (adjusted): 1981 2010Included observations: 30 after adjustmentsConvergence achieved after 10 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-99.334553181.945-0.0.9753X10.0.5.0.0000X30.0.2.0.0547X40.0.7.0.0000AR(1)0.0.3.0.0059R-squared0.    

42、Mean dependent var.5Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var75587.03S.E. of regression1553.167    Akaike info criterion17.68499Sum squared resid    Schwarz criterion17.91852Log likelihood-260.2749    F-statistic17164.7

43、8Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.Inverted AR Roots      .56Yt=-99.3346+0.453X1+0.8781X3+0.7597X4 t = (-0.0312) (5.1551) (2.0155) (7.4222) R2=0. R2=0. F=17164.78 DW=1.7279 對樣本量為31,3個解釋變量的模型，5%顯著水平，查DW統(tǒng)計表可知，dL=1.229 ,dU=1.650,模型中DW =1. > dL ,顯然模型已消除自相關(guān)。六、結(jié)論及建議6.1結(jié)論1、 能源消費模型的多重共線性修正和自相關(guān)補救表明，能源消費總量與能源生產(chǎn)總量、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入及工業(yè)能源消費量存在著長期均衡的關(guān)系。2、 在多重共線性的修正過程中，可以發(fā)現(xiàn)，時間序列全國能源消費總量、工業(yè)能源消費量與能源消費總量具有共同變化趨勢，在經(jīng)濟上升時期均呈現(xiàn)增長的趨勢；在經(jīng)濟收縮期，又都呈現(xiàn)下降趨勢。當這三者同時作為解釋變量時，就很有可能出現(xiàn)多重共線性。出現(xiàn)多重共線性的另一原因是：抽樣僅僅局限于能源消費總量影響因素的一個有限范圍內(nèi)。3、 在自相關(guān)的修正過程中，我們可以發(fā)現(xiàn)，全國生活能源消費總量、城鎮(zhèn)居民人均可