“完美風(fēng)暴”是否會發(fā)生在中國？計量經(jīng)濟(jì)學(xué)案例

1、"完美風(fēng)暴是否會發(fā)生在中國？摘要 人口、糧食、淡水、能源、環(huán)境氣候等問題，這些歷年來都是學(xué)者研 究的熱點， 這些問題如果集中在一起將引發(fā)不可預(yù)想的惡果。本文通過收集中國相關(guān)數(shù)據(jù)，運用計？量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件，預(yù)測英國科學(xué)家約翰 ？貝丁頓所說的“完美風(fēng) 暴”是否會在中國發(fā)生，并 提由一些合理避免這一嚴(yán)重惡果的發(fā)生。關(guān)鍵詞完美風(fēng)暴計量經(jīng)濟(jì)學(xué)淡水需求能源需求糧食需求英國科學(xué)家約翰？貝丁頓于2009年3月18日在英國衛(wèi)報發(fā)表文章警告稱，氣候 變化和人口增長將導(dǎo)致食品、 水和能源短缺，進(jìn)而引發(fā)大規(guī)模移民、公共騷 亂和國際沖突。 如果未來數(shù)年內(nèi)沒有充分準(zhǔn)備的話，到2030年，世界將面臨“完 美風(fēng)暴”，曲

2、現(xiàn)大動蕩。他說：“我們的糧食儲備是 30年來最低的，到2030年，我們對糧食的需求會增加 30%, 同時，我們對能源的需求也會增加50%,淡水的需 求會增加30%?！卑凑肇惗☆D的說法，類似的問題是否會發(fā)生在中國呢？我們假定中國與世界是一個密不可分的整體，如果糧食、能源和淡水需求量再過 20年，也就是到2030年分別增加50%、50%. 30%那么“完 美風(fēng)暴”就會在中國發(fā)生。下面我們來驗證這一結(jié)果是否會發(fā)生，以及提由一些避免這一惡果發(fā)生的措施。一、糧食需求預(yù)測模型表1 1990-2007糧食產(chǎn)量與相關(guān)影響因素年份糧食產(chǎn)量 （萬噸）播種面積 （千公頃）農(nóng)用機(jī)械總動 力（萬千瓦）有效灌溉面積 （千

3、公頃）化肥施用量 （萬噸）199044624. 30113465.8728707.7047403. 102590. 30199143529.30112313.6029388. 6047822.102805. 10199244265. 80110559.7030308. 4048590.102930. 20199345648. 80110508.7031816.6048727. 903151.90199444510. 10109543.7033802.5048759. 103317. 90199546661.80110060.4036118.1049281.203593. 70199650453

4、. 50112547.9238546.9050381.403827. 90199749417. 10112912.1042015. 6051238. 503980.70199851229.53113787.4045207.7052295. 604083. 70199950838. 58113160.9848996.1253158.414124.32200046217. 52108462. 5452573. 6153820.334146.41200145263. 67106080. 0355172.1054249. 394253.76200245705. 75103890. 8357929. 8

5、554354. 904339. 39200343069. 5399410. 3760386. 5454014. 234411.56200446946. 95101606. 0364027. 9154478. 424636.58200548402.19104278. 3868397. 8555029.344766. 22200649804. 23104958. 0072522. 1255750.504927. 69200750160. 2810563& 0076589. 6056518. 345107. 831 .模型的基本假設(shè)(1) 糧食產(chǎn)量在模型中用 Y表示，指全社會的產(chǎn)量。包括國有

6、經(jīng)濟(jì)經(jīng)營的、集體統(tǒng)一經(jīng)營的和農(nóng)民家庭經(jīng)營的糧食產(chǎn)量，還包括工礦企業(yè)辦的農(nóng)場和其他生產(chǎn)單位的產(chǎn)?。?2) 播種面積指糧食實際播種或移植面積，在模型中用 “示，它直接影 響糧食廣電；(3) 農(nóng)用機(jī)械總動力指主要用于農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的各種動力機(jī)械的動力總和，這里用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力來替代糧食生產(chǎn)機(jī)械總動力，在模型中用X?表示；(4) 有效灌溉面積指具有一定的水源，地塊比較平整，灌溉工程或設(shè)備已經(jīng)配套，在一般年景下，當(dāng)年能夠進(jìn)行正常灌溉的耕地面積。它是反映我國耕地抗旱能力的一個重要指標(biāo)并影響糧食產(chǎn)量，在模型中用X3表示；(5) 化肥施用量指本年內(nèi)實際用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的化肥數(shù)量，包括氮肥、磷肥、鉀肥和復(fù)合肥，在

7、模型中用X。表示；(6) 其他因素。我們將曲于各種原因未考慮到和無法度量的因素歸入隨機(jī)誤差項，如國家的政策、自然災(zāi)害等，在模型中用“表示。2 .模型的建立跟據(jù)變量之間的相關(guān)關(guān)系，我們假定糧食回歸模型為匕=0o + 0l X*+02 Xy+ P 3 X 沁 04 X '化利用表1中的數(shù)據(jù)，用EViews進(jìn)行最小二乘法估計，得到的結(jié)果如表2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/24/09 Time: 15:45Sample: 1990 2007In eluded observatio ns: 18VariableCoeffic

8、ientStd. Errort-StatisticProb.C-8202.47614993.14-0.5470820.5936X10.6454330.0713129.0508730.0000X20.0737240.0658961.1187920.2835X3-0.8215930.343437-2.3922660.0326X46.1740081.1649715.2997100.0001R-squaredAdjusted R-squared S? E. of regression Sum squared resid0.933427Mean dependent var47041.610.912943

9、S.D? dependent var 2703.349797.6325Akaike info criterion16.431318270829.Schwarz criterion16.67863Log likelihood-142.8818F-statistic45.56883Durbin-Watson stat2.599517 Prob(F-statistic)0.000000通過表2,我們得到的糧食回歸模型為2=-8202.5-0.645X +0.074/ - 0.822X 3 +6.3174X4(-0.55)(9.05)(1.12)(-2.39)(5.30)a爐=0.999/? =0.9

10、98DW=1.43F=2185.01其中括號內(nèi)的數(shù)字是t值。容易知道，X?的系數(shù)不顯著，而且 X3的符號不 符號實際意義，所以X?和在模型中應(yīng)該略去。略去X3后對數(shù)據(jù)再次進(jìn)行回歸，得到的結(jié)果如Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 12/24/09 Time: 15:55Sample: 1990 2007In eluded observatio ns: 18VariableCoefficie ntC-39616.31X10.637484X44.432953Std. Error 8129.677 0.064918 0.386910t-St

11、atistic - 4.873048 9.819910 11.45734Prob.0.00020.00000.0000R-squaredAdjusted R-squared S? E. of regression Sum squared residLog likelihoodDurbin-Watson stat70.304320.0000000.903604Mean dependent var47041.610.890752 S.D? dependent var 2703.349893.5311Akaike info criterion16.5792511975967Schwarz crite

12、rion16.72765-146.2133F-statistic1.684832Prob(F-statistic)通過表3,我們可以得由糧食回歸模型為y=-39616.31 +0.637X, + 4.433X4(-4.87)(9.82)(11.5)爐=0.90 R =0.89DW=1.68F=73.33 .模型的檢驗(1)經(jīng)濟(jì)意義檢驗A -39616.31,表示不受播種面積和化肥施用量影響下的產(chǎn)量，與實際經(jīng)濟(jì)意義毋符；A =0.637,表示當(dāng)播種面積每增加1千公頃時，糧食產(chǎn)量增加0. 637萬噸；總二4.433，表示當(dāng)化肥每增加一萬噸時，糧食常量將增加4.433萬噸。 各回歸系數(shù)的大小、符號都

13、符合實際意義。擬合優(yōu)度檢驗：2根據(jù)表格得出爐 =0.90, 修正的 /?=0.89, 說明糧食的播種面積和化肥施用 量對糧食產(chǎn)量解釋程度為 90%, 解釋程度很高。 t 檢驗：給定c （=0. 05,查自由度v二n-k-l二15的t分布表，得臨界值匕25 （15）二2. 13。 對幾進(jìn)行顯著性檢驗，因為|/|=4.87>缶5（15）二2. 13,拒絕仇，接受0 :。嚴(yán)0,表明常 數(shù)項對 Y 值的有顯著性影響，在模型中存在常數(shù)項；對A 進(jìn)行顯著性檢驗，因為 |/|=9.82>匕25 （15）二2. 13，接受0： 0嚴(yán)0,表明Q對Y值的有顯著 性影響；對內(nèi)進(jìn)行顯著性檢 驗，因為 t

14、= 11.5>r 0025 （l5） =2.13, 接受： 0嚴(yán) 0, 表明 04 對丫值的有顯著性影響。 F 檢驗：提出檢驗的原假設(shè)0o二A二0=0根據(jù)表 4 得出 F=73.3, 給出顯著性水平a =0. 05, 查分子自由度為 2,分 母自由度為 15的F分布上側(cè)分位數(shù)耳 0515） =3. 68,因為F=73. 3>3. 68,所 以拒絕原假設(shè)，因此可知 總體回歸方程存在顯著的線性關(guān)系。通過經(jīng)濟(jì)意義檢驗和統(tǒng)計檢驗可知該回歸方程擬合得很好。4. 2030 年糧食產(chǎn)量預(yù)測（ 1 ） 對糧食播種面積預(yù)測時間 t 和糧食播種面積的回歸方程為X, =1353594-623.011（4

15、-96）（-4.57）F =0.566/? =0.539DW=0.523 F=20.85根據(jù)回歸方程可知，雖然方程的解釋程度一般，但系數(shù)都顯著，而且F 檢驗 也顯著，所以還是可以用來預(yù)測的。用 2030 年帶代入方程計算的結(jié)果為X, =1353594 - 623.01*2030 = 88883.7 （千公頃）（ 2 ） 對化肥施用量的預(yù)測時間 t 和化肥施用的量回歸方程為X4 = -269465.5 + 136.811（-22.12 ）（22.44 ）aF =0.969/? =0.967DW=0.29F503.66根據(jù)回歸方程可知，方程的解釋程度很高，而且系數(shù)都顯著和 F 檢驗也顯著 , 是比

16、較 好的回歸方程。用 2030 年帶代入方程計算的結(jié)果為X4 = -269465.5+136.81*2030=8560.33 ）2030 年糧食產(chǎn)量預(yù)測糧食產(chǎn)量的回歸模型為K=-39616.31 + 0.637X, + 4.433X4=-39616.31 + 0.637*88883.7 + 4.433*8560.3=54950.41 （萬噸）到2030年全國的糧食產(chǎn)量為 54950.41萬噸，與 2007年的50160.28萬噸相 比, 增加了 9.55% ,增長速度將會遠(yuǎn)不及糧食的需求。二、能源需求預(yù)測模型表4能源需求與其相關(guān)影響因素年份能源需求總量 （萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）城鎮(zhèn)化 水平T、IA牛產(chǎn)總

17、值能源生產(chǎn) 總量城城鎮(zhèn)居民家庭 人均可支配收入199098703.0026.416858.00103922. 001510. 201991103783. 0026. 948087. 10104844. 001700. 601992109170. 0027. 4610284.50107256. 002026.601993115993. 0027. 9914187.97111059.002577. 401994122737. 0028.5119480. 71118729.003496. 201995131176. 0029. 0424950. 61129034.004283.00199613894

18、8. 0030. 4829447. 61132616.004838. 901997137798. 0031.9132921.39132410. 005160. 301998132214. 0033. 3534018.43124250. 005425. 101999133830. 9734. 7835861.48125934. 785854.022000138552. 5836. 2240033.59128977. 886280.002001143199. 2137. 6643580.62137445. 446859. 602002151797. 2539. 0947431.31143809.8

19、37702. 802003174990. 3040. 5354945.53163841.538472. 202004203226. 6841.7665210. 03187341.159421.602005224682. 0042. 9977230.78205876.0010493.002006246270. 0043. 9091310. 90221056.0011759.502007265583. 0044. 94107367. 20235445.0013785. 80(12.2)(-0.75)1 .模型的基本假設(shè)(1) 能源需求總量，在模型中用Y表示，是指一次性能源消費總量，由煤 炭、石油、

20、天然氣和水電 4項組成；(2) 城鎮(zhèn)化水平在一定程度上反映經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展，并最終影響能源的需求，在模型中用X表示；(3) 工業(yè)生產(chǎn)總值在模型中用X,表示；(4) 能源生產(chǎn)總量，在模型中用Xj表示，直接山各年度統(tǒng)計年鑒查得；(5)城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入在模型中用X4表示，因為城鎮(zhèn)居民可支 配收入增加，將會增加對能源的需求；(6)其他因素。我們將由于各種原因未考慮到和無法度量的因素歸入隨機(jī)誤差項，在模型中用表示，如國家的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)政策、消費者偏好等。2. 模型的建立跟據(jù)變量之間的相關(guān)關(guān)系，我們假定能源回歸模型為匕=0o + 0l X "+02C 中口 3 X. + 04 *4+匕利用表

21、中的數(shù)據(jù)，用EViews進(jìn)行最小二乘法估計，得到的結(jié)果如下表5Dependent Variable: YMethod: Least Squares Date: 12/22/09 Time: 16:59Sample: 1990 2007Included observations: 18VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C10367.6612763.150.8123120.4312X1-285.8938443.8802-0.6440790.5307X20.6469980.2942632.1987080.0466X30.9486820.077

22、97412.166590.0000X4-1.7568082.346367-0.7487350.4673R-squared0.998515Mean dependent var154036.3Adjusted R-squared0.998058S? D.dependent var49161.79S? E. of regression2166.571Akaike info criterion18.42981Sum squared resid61022374Schwarz criterion18.67714Log likelihood-160.8683F-statistic2185.009Durbin

23、-Watson stat1.433854Prob(F-statistic)0.000000通過表5,我們得到能源需求的回歸模型為Y =10367.7 - 285.9 X, + 0.647 X, + 0.949X、- 1.757 X 4 (0.81) (-0.64) (2.20)F=o.999/? =0.998DW=1.43 F=2185.01其中括號內(nèi)的數(shù)字是t值，回歸系數(shù)估計值的顯著性都很低，但這些因素都存在著因果關(guān)系。查F 的臨界值表得到九。 5（4， 13）=3.18, 故 F=2185.01>3.18, 回歸 方程顯著。3. 修正Frisch 法對多重共線性處理分別計算 /、 X

24、?、 X" X 。的兩兩相關(guān)系數(shù)，得r12= 0.95 r13= 0.91斤 4=0.97 尸 23=0 ? 98r24= 0.99廠 34 = 0.96可見解釋變量之間是高度相關(guān)的。為了檢驗和處理多重共線性，采用修正 Frisch法。/ 、 X 、 兀、 Xq 作最小二乘法回歸，得(1) 對 Y 分別進(jìn)行關(guān)于 /=-88289.03 + 6990.603X(-3.15)(8.79)爐=0.828/? =0.818DW=0.234 F=77.2670 = 84340.22 + 1.687994 X(22.68) (22.61)DW=0.346 F=511.22爐=0.97 R =0.

25、97P=-21433.01 + 1.208352 X(-8.87)(75.281)爐=0.997/? =0.997DW=1.121F=5667.770 = 70660.67 + 13.44205 X 4(11.(22) (15.13)爐 =0.93 R =0.93DW=0.272 F=229.02其中括號內(nèi)的數(shù)字是t 值。根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分析和回歸方程結(jié)果，易知能源生產(chǎn)總量 X3 是最重要的解釋變量，所以選取第三個回歸方程作為基本回歸方程。X3 做最小二乘回歸+ 1.027X3(15.04)DW=1.234 F=3965.09(2) 加入X,對Y關(guān)于X,、 /=-5899.5 +0.263X,(0

26、.98)(2.71)川 =0.998 R =0.9978可以看出，加入兀后，擬合優(yōu)度/和R均有所增加，參數(shù)估訃的符號也是正確，并且沒有影響 X3 系數(shù)的顯著性，且其系數(shù)也顯著，所以在模型中保留 X,(3)加入對Y關(guān)于X2、X、X"做最小二乘回歸Y = 3994.8+ 0.717X 2 + 0.951 X 3 - 2.852X 4(0.50)(2.68)(12.5)(-1.80)爐=0.998 /? =0.998DW=1.344 F=3040.282可以看出，在加入X 。后，擬合優(yōu)度F 和只沒有再增加，并且它的系數(shù)不顯著，說X-(4)加入X對Y關(guān)于X|、X “X3、做最小二乘回歸Y =

27、 12840.8 ? 526.7X, + 0.455 X 2 + 0.969X 3(1.06)(-1.75)(3.19)(13.43)/?2=0.998 R =0.998 DW=1.480 F=3007.55可以看由，在加入 X|后，擬合優(yōu)度/和R沒有再增加，并且它的系數(shù)不顯著，說明存在嚴(yán)重的多重共線性，所以略去 X,綜上所述，得到丫關(guān)于 X2、X3的回歸方程為0=-5899.5 +0.263 兀 + 1.027X 3(0.98)(2.71)(15.04)爐=0.998 R =0.9978 DW=1.234 F=3965.09因為給定顯著性水平下可知常數(shù)項系數(shù)不顯著，略去常數(shù)項后，對丫關(guān)于 X

28、?、X3 再次回歸，得到的結(jié)果如下表6Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 12/22/09 Time: 17:37Sample: 1990 2007In eluded observatio ns: 18VariableCoefficie ntStd. Error t-StatisticProb.X20.3509570.03245810.812680.0000X30.9612830.01074589.466350.0000R-squared0.997993Mean dependent var154036.3Adjusted R-squ

29、ared0.997868S.D? dependent var49161.79S? E. of regression2269.956Akaike info criterion18.39735Sum squared resid82443180Schwarz criterion18.49628Log likelihood-163.5761Durbin-Watson stat1.101518根據(jù)表6得到的回歸方程為y= 0.35 X 2+0.96 X 3(10.8)(89.5)=0.998 R =0.9978DW=1.10 F=18.49該模型中系數(shù)均顯著且符號正確，雖然解釋變量之間仍然存在高度線性關(guān)

30、系，但多重共線性并沒有造成不利后果，所以該模型是最好的能源需求方程。4. 2030年糧食產(chǎn)量預(yù)測(1)工業(yè)生產(chǎn)總值的預(yù)測工業(yè)生產(chǎn)總值對時間t的回歸方程為X, =-10186227+ 5117.61(-12.47)(12.53)/?2=0.91 R =0.90DW=0.26 F=156.97F檢驗都顯著，所以可以用根據(jù)回歸方程可知，方程的解釋程度很高，而且系數(shù)和 來預(yù)測的。用2030年帶代入方程計算的結(jié)果為(億元)X, = -10186227 + 5117.6*2030 = 202501（2）能源生產(chǎn)總量的預(yù)測能源生產(chǎn)總量對時間t回歸方程為£ = ?13518862 +68372（-8

31、.10） （8.18）爐=0.807/? =0.795 DW=0.21F=66.96根據(jù)回歸方程可知，方程的解釋程度很高，而且系數(shù)和F檢驗都顯著，該方程是比較好的回歸方程。用2030年帶代入方程計算的結(jié)果為X3=-13518862 + 6837.2*2030 = 360654（萬噸）（3） 2030年能源需求預(yù)測能源需求的回歸模型為y= 0.35 X 2+0.96 X 3=0.35*202501+0.96*360654 = 417103.19（萬噸）到2030年全國的能源需求為 417103.19萬噸，與2007年265583萬噸相比，增加 了 57.05%,這樣的增長速度超過了貝丁頓所說的5

32、0%。三、淡水需求預(yù)測模型表7 2000-2007用水總量與相關(guān)影響因素年份用水總量（億 立方米）人口 （萬 人）農(nóng)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總 值（億元）工業(yè)二氧化硫排放 量（萬噸）20005497.59126743. 0014944.721558. 4020015567.43127627. 0015781.271632.5020025497. 28128453. 0016537. 021710. 2020035320.40129227. 0017381.721791.6020045547.80129988. 0021412.731891.4020055632. 98130756. 0022420.0021

33、68. 4020065794.97131448. 0024040. 002234.8020075818. 67132129.0028095. 002140. 001.模型的基本假設(shè)（1）用水總量，在模型中用 Y表示，指分配給各類用戶的包括輸水損失在內(nèi)的毛用水量之和，不包括海水直接利用量；（2） 人口總量在模型中用表示；（4） 農(nóng)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值，在模型中用 X,表示，因為農(nóng)業(yè)用水占用水總量比重很大，所以對模型影響比較大;（5） 工業(yè)二氧化硫排放量在模型中用X<表示，指報告期內(nèi)企業(yè)在燃料燃燒和生產(chǎn)工藝過程中排入大氣的SO：總，對大氣乂直接的影響，從而影響氣溫和降雨量；（6） 其他因素，我們將

34、曲于各種原因未考慮到和無法度量的因素歸入隨機(jī)誤差項，在模型中用表示。2. 模型的建立跟據(jù)變量之間的相關(guān)關(guān)系，我們假定回歸模型為嶺=0o + 01 X*+02 X21 + fl 3 X31 +w ；利用表中的數(shù)據(jù)，用 EViews進(jìn)行最小二乘法估計，得到的結(jié)果如下Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/24/09 Time: 17:44Sample: 2000 2007In eluded observatio ns: 8VariableC X1X2 X3R-squaredAdjusted R-squared S? E. of re

35、gression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson statCoefficie nt Std. Error28650.81-0.1989610.0714420.6738600.8354050.71195887.9617330949.06-44.394132.01982611211.660.0943560.0265280.443403Mean dependent varS.D? dependent varAkaike info criterionSchwarz criterion F-statisticProb( F-statistic

36、)t-StatisticProb.2.5554480.0629-2.1086270.10262.6931460.05451.5197450.20325584.640163.895112.0985312.138256.7673380.047918通過表8,我們得到淡水需求的回歸模型為0=28650.8-0.199 X + 0.071 X 2 + 0.763 X 3(2.56)(-2.11)(2.69)(1.52)F=0.835/? =0.712DW=2.01F=6.77其中括號內(nèi)的數(shù)字是t值。給定a =0.05查t臨界值表得小一 $ (4) =2.78，回歸 系數(shù) 估計值都不顯著；給定 ？=0.05，查F的臨界值表得九曲3.4嚴(yán)6.59，因為F=6.77>6.59,回歸 方程顯著。3.修正Frisch法對多重共線性