導(dǎo)語：能源消耗總量影響因素論文一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

論文關(guān)鍵詞：模型時(shí)間序列平穩(wěn)性多重共線性異方差自回歸檢驗(yàn)修正

一、引言

隨著能源危機(jī)的出現(xiàn)，能源消耗問題成為了一個(gè)世界性的熱點(diǎn)問題。本文主要分析影響能源消耗量的經(jīng)濟(jì)變量與能源消耗之間的相關(guān)關(guān)系。

二、對能源消耗現(xiàn)狀的分析

（一）能源消耗總量的研究分析

經(jīng)調(diào)查研究，能源主要包括原煤原油、天然氣、水電、核電、風(fēng)電等。近年來我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP穩(wěn)定增長，人民生活水平顯著提高。但我們也應(yīng)該看到，隨著經(jīng)濟(jì)的增長，能源消耗的總量也越來越多，越來越快。石油危機(jī)、淡水資源匱乏、臭氧層空洞、植被減少、稀有物種滅絕等現(xiàn)象頻頻出現(xiàn)。有的國家甚至連續(xù)多年都出現(xiàn)了能源危機(jī)。

（二）能源消耗總量增加的原因

1．經(jīng)濟(jì)增長

首先，隨著人們生活水平的普遍提高，擁有電冰箱、空調(diào)、暖氣、電腦、電視機(jī)、私家車等家庭生活用品的家庭數(shù)量增長了很多，這就造成了能源消耗數(shù)量普遍性的提高；其次，隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，國內(nèi)新建了許多工業(yè)企業(yè)，這些企業(yè)每天都在消耗大量能源。國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的重要因素，GDP的增長包括農(nóng)業(yè)，工業(yè)，建筑業(yè)等多方面的增長。其中，工業(yè)，建筑業(yè)，交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展都需要消耗大量的能源。再次，經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)了科技的發(fā)展，而科技水平的提高促使了能源消耗水平的提高。能源消耗不會(huì)像過去一樣僅僅局限在日常照明和少有的工業(yè)企業(yè)上了。這樣便形成了一個(gè)惡性循環(huán)，經(jīng)濟(jì)越發(fā)展，科技越發(fā)達(dá)，能源消耗的越多。綜上，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是能源消耗總量增加的最根本原因。

2．能源生產(chǎn)總量的增加

能源生產(chǎn)總量的增加是導(dǎo)致能源消耗總量增加的直接原因。經(jīng)濟(jì)的增長導(dǎo)致能源需求量的增加，有需求必然會(huì)有供應(yīng)，這就必然導(dǎo)致了能源生產(chǎn)量的增加。

3．人口增加

隨著中國人口數(shù)量的增長，家庭耗電量，家庭用水量等各方面消耗都在增加。而且，每個(gè)人都是一個(gè)無底洞，從出生到死亡，每個(gè)人都會(huì)消耗數(shù)不盡的能源。我們每個(gè)人的日常生活，衣、食、住、行、娛樂等各方面都會(huì)消耗能源。我們不應(yīng)該忘記，再微小的白色塑料袋，也是用我們的資源制造的，而且這些資源都是不可再生的。

4．生活文化的改變

隨著現(xiàn)代生活節(jié)奏的加快，人們更傾向于快節(jié)奏，高效率的生活方式，這就滋生了許多人使用一次性筷子，一次性茶杯等用具的心理。而且高效率，快節(jié)奏的生活方式導(dǎo)致了人們鋪張浪費(fèi)的生活習(xí)慣。

三、研究目的

為了使國內(nèi)的能源能持續(xù)被利用，堅(jiān)持可持續(xù)發(fā)展道路，需要定量地分析影響能源消耗總量的主要因素。并且從這些方面入手盡量減少能源的消耗。

四、實(shí)證分析

（一）理論依據(jù)

1．總論

從上文所提到的內(nèi)容中，我們可以得出結(jié)論，影響能源消耗總量的主要因素，除了能源生產(chǎn)總量外，還可能與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的快慢、人口數(shù)量、生活習(xí)慣、人們的生活水平息息相關(guān)。因此這里考慮到的影響能源消耗總量的因素主要有：能源生產(chǎn)總量X1,，城鎮(zhèn)人口X2，國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（1978年不變價(jià)）X3,工業(yè)GDPX4(1978年不變價(jià))，人均GDPX5（1978年不變價(jià)），鄉(xiāng)村人口X6。其中GDP作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的快慢的代表，城鎮(zhèn)人口和鄉(xiāng)村人口作為人口數(shù)量的代表，人均GDP作為人們生活水平的代表，工業(yè)GDP作為工業(yè)發(fā)展水平的代表。因?yàn)樯衔奶岬降纳钗幕母淖儫o法找到具體的數(shù)據(jù)進(jìn)行度量，所以，此因素只能歸入到人均GDP中。為此設(shè)定以下形式的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：

其中，為第i年能源消耗總量

X1為能源生產(chǎn)總量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

X2城鎮(zhèn)人口（萬人）

X3GDP（1978年可比價(jià)）（百億元）

X4工業(yè)GDP（1978年可比價(jià)）(百億元)

X5人均GDP（1978年可比價(jià)）(百億元)

X6鄉(xiāng)村人口（萬人）

2．時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)與修正

因?yàn)樗玫臄?shù)據(jù)為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而大多數(shù)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列是非平穩(wěn)的，如果直接將非平穩(wěn)的時(shí)間序列當(dāng)作平穩(wěn)時(shí)間序列來進(jìn)行分析，則可能造成“偽回歸”。所以首先要對時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。

3．多重共線性檢驗(yàn)與修正

由于有6個(gè)解釋變量，各解釋變量的觀測值之間可能存在線形相關(guān)關(guān)系，所以需要對模型進(jìn)行多重共線性的檢驗(yàn)。

4．自相關(guān)的檢驗(yàn)與修正

所用數(shù)據(jù)為時(shí)間序列數(shù)據(jù)。由于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)行為都具有時(shí)間上的慣性，所以大多數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中都有自相關(guān)現(xiàn)象。此外，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后效應(yīng)、模型設(shè)定錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)的處理等多種原因都可能導(dǎo)致出現(xiàn)自相關(guān)。因此，需要對模型進(jìn)行自相關(guān)的檢驗(yàn)并進(jìn)行修正。

5．異方差的檢驗(yàn)與修正

能源消耗總量的多元分析模型，是一個(gè)復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)模型，因此，有可能此模型中略去的變量隨解釋變量的變化而呈規(guī)律性的變化，即模型中存在異方差現(xiàn)象。也有其他可能原因?qū)е麓四Ｐ痛嬖诋惙讲瞵F(xiàn)象，如：變量的設(shè)定問題、利用平均數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)等。綜上，需要對此模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)并修正。

（二）數(shù)據(jù)來源

從中國統(tǒng)計(jì)年鑒2007中整合了能源消耗總量及構(gòu)成，能源生產(chǎn)總量及構(gòu)成，國內(nèi)生產(chǎn)總值，人口數(shù)及構(gòu)成這四個(gè)國民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)后得到如下數(shù)據(jù)：

年份

能源消耗總量

能源生產(chǎn)總量

城鎮(zhèn)人口

鄉(xiāng)村人口

GDP可比價(jià)

工業(yè)GDP可比價(jià)

人均GDP可比價(jià)

1978

57144

62770

17245

79014

36.45

16.07

3.81

1979

58588

64562

18495

79047

37.76

16.28

3.95

1980

60275

63735

19140

79565

39.19

16.31

4.10

1981

59447

63227

20171

79901

40.07

16.45

4.19

1982

62067

66778

21480

80174

39.99

16.42

4.18

1983

66040

71270

22274

80734

40.40

16.44

4.23

1984

70904

77855

24017

80340

42.40

16.80

4.43

1985

76682

85546

25094

80757

46.74

17.58

4.89

1986

80850

88124

26366

81141

48.93

18.43

5.12

1987

86632

91266

27674

81626

51.47

18.83

5.38

1988

92997

95801

28661

82365

57.70

20.57

6.03

1989

96934

101639

29540

83164

62.63

21.98

6.55

1990

98703

103922

30195

84138

66.27

22.49

6.93

1991

103783

104844

31203

84620

70.81

23.19

7.41

1992

109170

107256

32175

84996

76.62

24.34

8.01

1993

115993

111059

33173

85344

88.25

27.96

9.23

1994

122737

118729

34169

85681

106.44

32.28

11.13

1995

131176

129034

35174

85947

121.03

36.25

12.66

1996

138948

132616

37304

85085

128.80

38.03

13.47

1997

138173

132410

39449

84177

130.77

38.20

13.68

1998

132214

124250

41608

83153

129.61

36.24

13.55

1999

130119

125935

43748

82038

127.95

35.21

13.38

2000

138553

128978

45906

80837

130.56

35.80

13.65

2001

143199

137445

48064

79563

133.24

35.86

13.94

2002

151797

143810

50212

78241

134.03

35.49

14.02

2003

174990

163842

52376

76851

137.50

36.47

14.38

2004

203227

187341

54283

75705

147.03

38.81

15.38

2005

224682

205876

56212

74544

152.85

41.20

16.05

2006

246270

221056

57706

73742

158.86

43.15

16.53

其中，GDP,工業(yè)GDP,人均GDP這三組數(shù)據(jù)采用的是1978年的可比價(jià)，這樣就可以消除價(jià)格指數(shù)的影響。

（三）數(shù)據(jù)分析

1．模型的設(shè)定

經(jīng)過上文分析，模型最終設(shè)定為：

2．時(shí)間序列平穩(wěn)性的檢驗(yàn)與修正

用圖形法判斷時(shí)間序列是否是平穩(wěn)的。具體做法是：分別做出解釋變量、被解釋變量與時(shí)間的散點(diǎn)圖（橫軸為時(shí)間，縱軸為變量），從圖形的分布形式判斷時(shí)間序列是否是平穩(wěn)的。圖行如下：

形如下

從這幾個(gè)圖形中我們可以看出：除鄉(xiāng)村人口外，其它解釋變量的圖形分布大致隨時(shí)間的增長而呈上升趨勢，所以時(shí)間序列是非平穩(wěn)的。

但從它們的圖形中可以看出，除鄉(xiāng)村人口外，這些非平穩(wěn)經(jīng)濟(jì)變量隨時(shí)間的變動(dòng)都呈上升趨勢。所以，雖然這些經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列是配平穩(wěn)的，但它們之間卻存在長期均衡關(guān)系。因此，可以用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，基本不會(huì)出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象。

因?yàn)猷l(xiāng)村人口的存在會(huì)使模型存在“偽回歸”現(xiàn)象，而人口數(shù)量可以用城鎮(zhèn)人口來表示，所以經(jīng)分析，剔除鄉(xiāng)村人口這一因素。

3．多重共線性的檢驗(yàn)與修正

這里用簡單相關(guān)系數(shù)法對解釋變量之間是否存在多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn)。用Excel軟件，對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單相關(guān)系數(shù)分析，得到相關(guān)系數(shù)表，具體數(shù)據(jù)如下：

能源生產(chǎn)總量

城鎮(zhèn)人口

GDP可比價(jià)

工業(yè)GDP可比價(jià)

人均GDP可比價(jià)

能源生產(chǎn)總量

1

城鎮(zhèn)人口

0.959489

1

GDP可比價(jià)

0.919296

0.954812

1

工業(yè)GDP可比價(jià)

0.909564

0.929421

0.995594

1

人均GDP可比價(jià)

0.919021

0.954758

0.99999

0.99554

1

由以上數(shù)據(jù)，我們可以看出：數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重多重共線性問題。需要對此模型進(jìn)行修正。

用逐步回歸法對多重共線性進(jìn)行修正。由SPSS軟件得到如下數(shù)據(jù)：

從以上數(shù)據(jù)可知，經(jīng)過逐步回歸之后，只有能源生產(chǎn)總量這一個(gè)解釋變量進(jìn)入了模型，而且其VIF值為1.000符合標(biāo)準(zhǔn)。（VIF的大小反映了解釋變量之間是否存在多重共線性，經(jīng)驗(yàn)表明，VIF≥10時(shí)，說明解釋變量與其余解釋變量之間有嚴(yán)重的多重共線性，且這種共線性可能會(huì)過度的影響最小二乘估計(jì)。）但由于實(shí)際經(jīng)驗(yàn)及研究表明，能源消耗總量與GDP也有高度相關(guān)關(guān)系，所以需要把不變價(jià)GDP也加入到模型中。所以最后得到的模型如下：

其中，的系數(shù)由OLS估計(jì)得到。

4．自相關(guān)的檢驗(yàn)與修正

采用DW檢驗(yàn)法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谧韵嚓P(guān)。用SPSS軟件得到如下數(shù)據(jù)：

由以上圖表可知，DW值為1.026。取顯著性水平=0.05。查DW分布表得，在顯著性水平為0.05，樣本容量n=29，解釋變量個(gè)數(shù)=2時(shí)，臨界值dL和dU分別為1.270和1.563。因?yàn)?≤DW≤DL，模型存在正的自相關(guān)，需要對模型進(jìn)行修訂。

用科克倫-奧克特迭代法對自相關(guān)進(jìn)行修訂。，用SPSS軟件，采用9次迭代法，對模型進(jìn)行分析后，得到如下數(shù)據(jù)：

經(jīng)過迭代后，基本消除了自相關(guān)。得到的模型如下所示：

5．異方差的檢驗(yàn)與修正

分別做與Y的散點(diǎn)圖：

由圖形可以看出：能源生產(chǎn)總量與Y不存在自相關(guān)關(guān)系，而GDP與Y幾乎也不存在自相關(guān)關(guān)系。為了得到更確定的答案，還需要用G-Q檢驗(yàn)法對模型進(jìn)行異方差的檢驗(yàn)。由殘差平方與GDP的散點(diǎn)圖，可知模型可能存在升序排列的異方差。所以對模型數(shù)據(jù)進(jìn)行升序排列，排除中間四分之一的數(shù)據(jù)，分別對余下的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得到如下數(shù)據(jù)：

方差分析

df

SS

MS

F

回歸分析

1

1498745586

1.5E+09

271.1062

殘差

9

49754337.26

5528260

總計(jì)

10

1548499924

方差分析

df

SS

MS

F

回歸分析

1

15837859524

1.58E+10

905.3101

殘差

8

139955216.8

17494402

總計(jì)

9

15977814740

計(jì)算統(tǒng)計(jì)量

=139955216.8/49754337.26=2.81

給定顯著性水平=0.05，查F分布表，的臨界值為F(0.05)(11,11)=2.82。因?yàn)?.81＜2.82，所以認(rèn)為模型中不存在異方差。

五、模型總結(jié)

本次分析一開始選擇了比較多的變量作為分析依據(jù)，但是通過各種檢驗(yàn)和調(diào)整，最終結(jié)果體現(xiàn)，影響能源消耗總量的主要因素有能源生產(chǎn)總量與GDP。能源生產(chǎn)總量是消耗總量的直接制約因素。GDP的增長是能源消耗總量曾長的根本決定因素。

所以最終確定的模型為經(jīng)過科克倫—奧科特九次迭代法之后，得到的模型

同時(shí)，也得到了如下數(shù)據(jù)：

由以上數(shù)據(jù)可以看出：

可決系數(shù)R=0.994，表明樣本數(shù)據(jù)與回歸方程擬合優(yōu)度很好。

能源生產(chǎn)總量系數(shù)的t值為26.491，表明能源生產(chǎn)總量對能源消費(fèi)總量由顯著性影響。

可比價(jià)GDP系數(shù)的t值為1.332，t值不是很大，表明模型仍存在一定問題，但由于知識(shí)水平與技術(shù)的限制，我不能做出更好的調(diào)整，有待日后修復(fù)。

參考文獻(xiàn)：

1．《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2007》

2．《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》

3．《SPSS統(tǒng)計(jì)軟件分析應(yīng)用》

4．《中國日報(bào)》