我国能源消费结构的计量分析

我国能源消费结构的计量 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 我国能源消费结构的计量分析 小组成员:胡泓(9><>40501036) 廖静(<>405010<>45) 郭华萍(<>4050105<>4) 摘要:本文针对我国近年来的能源问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 ，引入1986年到2005年的统计数据，建立能源消费结构模型，运用计量经济学的 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 ，对中国能源消费结构进行分析，进而加深对能源消费的认识，从我国实际出发，分析其产生的内在原因，为我国的能源安全提出一些可行性建议。 关键词:能源消费 能源消费结构 计量分析 问题的提出及经济理论阐述 能源是人类社会赖以存在的物质条件之一，是经济发展和社会进步的重要资源。在人类社会发展的历史长河中，能源的利用几乎与其同步发生，到现代工业化和社会分工之后，能源开始广泛深刻地影响人类生产和生活的各个层面。能源不仅提高了资本、劳动力和其它生产要素的生产率，在社会发展中发挥着难以替代的作用，而且能源消费的日益增加对维持经济的高速增长至关重要。能源已经成为经济发展的命脉，世界上没有哪一个国家能够在能源供应不足的情况下 维持国家实力的稳定上升。因此，作为基础地位的能源成为现代国家关心的主要问题之一，能源战略自然也就成为世界各国经济发展战略的重要组成部分。中国是世界最大的发展中国家，同时也是世界第二大能源消费国。在不断推进的工业化和城市化进程中，能源问题愈来愈成为中国经济发展和社会进步的“瓶颈”，因此，正确认识中国能源消费状况与能源消费结构，实现能源、经济和社会之间的协调发展，是开放的中国所面对和必须解决的重要课题。 这里我们运用计量经济学的方法对能源结构进行分析。 数据的选取及模型设定 1能源消费总量，在模型中用Y 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 示，由煤炭、石油、天然气、水电四项组成(单位:万吨 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 煤); 2煤炭，在模型中用X1表示，用百分比乘以消费总量得到; 3石油，用X2 表示，计算同上; <>4天然气，用X3表示，计算同上; 5水电、核电、风电，用X<>4表示，计算同上。 数据选取(数据来源于中国统计年鉴——2006年): 原始数据: 能源消费总量 占能源消费总量的比重 (%) 年 份 (万吨标准煤) 煤 炭 石 油 天然气 水电、核电、风电 1986 571<>4<>4 70.7 22.7 3.2 3.<>4 1987 60275 72.2 20.7 3.1 <>4.0 1988 76682 75.8 17.1 2.2 <>4.9 1989 9693<>4 76.1 17.1 2.1 <>4.7 1990 98703 76.2 16.6 2.1 5.1 1991 103783 76.1 17.1 2.0 <>4.8 1992 109170 75.7 17.5 1.9 <>4.9 1993 115993 7<>4.7 18.2 1.9 5.2 199<>4 122737 75.0 17.<>4 1.9 5.7 1995 131176 7<>4.6 17.5 1.8 6.1 1996 1389<>48 7<>4.7 18.0 1.8 5.5 1997 137798 71.7 20.<>4 1.7 6.2 1998 13221<>4 69.6 21.5 2.2 6.7 1999 133831 69.1 22.6 2.1 6.2 2000 138553 67.8 23.2 2.<>4 6.7 2001 1<>43199 66.7 22.9 2.6 7.9 2002 151797 66.3 23.<>4 2.6 7.7 2003 17<>4990 68.<>4 22.2 2.6 6.8 200<>4 203227 68.0 22.3 2.6 7.1 2005 223319 68.9 21.0 2.9 7.2 整理后的数据: 年份 能源消费总量(万吨标准煤) 煤 炭 石 油 天然气 水电、核电、风电 1986 571<>4<>4 <>40<>400.808 12971.688 1828.608 19<>42.896 1987 60275 <>43518.55 12<>476.925 1868.525 2<>411 1988 76682 5812<>4.956 13112.622 1687.00<>4 3757.<>418 1989 9693<>4 73766.77<>4 16575.71<>4 2035.61<>4 <>4555.898 1990 98703 75211.686 1638<>4.689 2072.763 5033.853 1991 103783 78978.863 177<>46.893 2075.66 <>4981.58<>4 1992 109170 826<>41.69 1910<>4.75 207<>4.23 53<>49.33 1993 115993 866<>46.771 21110.726 2203.867 6031.636 199<>4 122737 92052.75 21356.238 2332.003 6996.009 1995 131176 97857.296 22955.8 2361.168 8001.736 1996 1389<>48 10379<>4.156 25010.6<>4 2501.06<>4 76<>42.1<>4 1997 137798 98801.166 28110.792 23<>42.566 85<>43.<>476 1998 13221<>4 92020.9<>4<>4 28<>426.01 2908.708 8858.338 1999 133831 92<>477.221 302<>45.806 2810.<>451 8297.522 2000 138553 93938.93<>4 321<>4<>4.296 3325.272 9283.051 2001 1<>43199 95513.733 3277<>4.251 3721.09<>4 11312.721 2002 151797 1006<>41.<>411 35520.<>498 39<>46.722 11688.369 2003 17<>4990 119693.16 388<>47.78 <>45<>49.7<>4 11899.32 200<>4 203227 13819<>4.36 <>45319.621 5283.902 1<>4<>429.117 2005 223319 153866.791 <>46896.99 6<>476.251 16078.968 回归模型设立如下: Yt=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β<>4X<>4+et 模型检验 利用EVIEWS 5.0 ，用OLS方法估计得: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/20/07 Time: 16:3<>4 Sample: 1986 2005 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -82.56658 51.00<>410 -1.618822 0.1263 X1 1.00217<>4 0.000985 1017.912 0.0000 X2 0.999287 0.005100 195.95<>42 0.0000 X3 1.017883 0.021096 <>48.25057 0.0000 X<>4 0.979383 0.01569<>4 62.<>40506 0.0000 R-squared 0.999999 ????Mean dependent var 127523.7 Adjusted R-squared 0.999999 ????S.D. dependent var <>41871.86 S.E. of regression 38.03881 ????Akaike info criterion 10.327<>41 Sum squared resid 2170<>4.26 ????Schwarz criterion 10.5763<>4 Log likelihood -98.27<>409 ????F-statistic 5755515. Durbin-Watson stat 1.7<>40860 ????Prob(F-statistic) 0.000000 ??=-82.56658+1.00217<>4X1+0.999287X2+1.017883X3+0.979383X<>4 (51.00<>410)(0.000985)(0.005100) (0.021096) (0.01569<>4) T=(-1.618822)(1017.912) (195.95<>42) (<>48.25057) (62.<>40506) R??=0.999999,修正的R??=0.999999，F= 5755515 (一)经济意义检验 由回归估计结果可以看出，煤炭，石油，天然气，水电等均与能源消费总量呈线性正相关，于现实经济理论相符。 (二)统计推断检验 该模型的OLS估计的结果，可决系数很高，F统计量与t统计量也很明显，说明样本对模型的拟合度较高，即解释变量对被解释变量的绝大部分差异作出了解释。 (三)计量经济学检验 1(多重共线性检验,利用简单相关系数矩阵得到下面结果: X1 X2 X3 X<>4 X1 ?1.000000 ?0.919666 ?0.870<>478 ?0.9<>43736 X2 ?0.919666 ?1.000000 ?0.9<>4<>4986 ?0.98<>4121 X3 ?0.870<>478 ?0.9<>4<>4986 ?1.000000 ?0.938062 X<>4 ?0.9<>43736 ?0.98<>4121 ?0.938062 ?1.000000 从这一矩阵可以看出存在多重共线性，下面我们采用逐步回归法对它进行修 正，先对它们的每个解释变量对应变量的回归: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/21/07 Time: 16:39 Sample: 1986 2005 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -11020.29 <>4682.055 -2.353729 0.0302 X1 1.52<>4017 0.0<>49<>4<>41 30.82<>465 0.0000 R-squared 0.981<>408 ????Mean dependent var 127523.7 Adjusted R-squared 0.980375 ????S.D. dependent var <>41871.86 S.E. of regression 5865.779 ????Akaike info criterion 20.28630 Sum squared resid 6.19E+08 ????Schwarz criterion 20.38587 Log likelihood -200.8630 ????F-statistic 950.1592 Durbin-Watson stat 0.291<>421 ????Prob(F-statistic) 0.000000 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/21/07 Time: 16:<>40 Sample: 1986 2005 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 27001.67 7001.895 3.856337 0.0012 X2 3.887967 0.252185 15.<>41712 0.0000 R-squared 0.929602 ????Mean dependent var 127523.7 Adjusted R-squared 0.925691 ????S.D. dependent var <>41871.86 S.E. of regression 11<>41<>4.17 ????Akaike info criterion 21.6177<>4 Sum squared resid 2.35E+09 ????Schwarz criterion 21.71731 Log likelihood -21<>4.177<>4 ????F-statistic 237.6877 Durbin-Watson stat 0.378600 ????Prob(F-statistic) 0.000000 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/21/07 Time: 16:<>41 Sample: 1986 2005 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C <>40093.51 9810.231 <>4.086908 0.0007 X3 29.93916 3.088808 9.692786 0.0000 R-squared 0.83921<>4 ????Mean dependent var 127523.7 Adjusted R-squared 0.830282 ????S.D. dependent var <>41871.86 S.E. of regression 172<>49.91 ????Akaike info criterion 22.<>4<>436<>4 Sum squared resid 5.36E+09 ????Schwarz criterion 22.5<>4321 Log likelihood -222.<>436<>4 ????F-statistic 93.95011 Durbin-Watson stat 0.32<>47<>47 ????Prob(F-statistic) 0.000000 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/21/07 Time: 16:<>42 Sample: 1986 2005 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C <>43277.06 <>4783.675 9.0<>46823 0.0000 X<>4 10.72560 0.550<>467 19.<>48<>455 0.0000 R-squared 0.95<>473<>4 ????Mean dependent var 127523.7 Adjusted R-squared 0.952219 ????S.D. dependent var <>41871.86 S.E. of regression 9152.71<>4 ????Akaike info criterion 21.17613 Sum squared resid 1.51E+09 ????Schwarz criterion 21.27570 Log likelihood -209.7613 ????F-statistic 379.6<>476 Durbin-Watson stat 0.923175 ????Prob(F-statistic) 0.000000 经过比较得，X1与Y的t检验和拟和效果最好，因此把X1作为基准变量引如，然后在逐步的引如其他的解释变量，最后得到当去除X3以后，多重共线性减弱，得到的检验结果如下: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/21/07 Time: 17:09 Sample: 1986 2005 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 111.<>4307 615.3023 0.181099 0.8586 X1 0.998353 0.011876 8<>4.06663 0.0000 X2 1.083378 0.057997 18.68001 0.0000 X<>4 1.100551 0.187<>473 5.870<>467 0.0000 R-squared 0.999898 ????Mean dependent var 127523.7 Adjusted R-squared 0.999879 ????S.D. dependent var <>41871.86 S.E. of regression <>460.32<>43 ????Akaike info criterion 15.27860 Sum squared resid 3390376. ????Schwarz criterion 15.<>4777<>4 Log likelihood -1<>48.7860 ????F-statistic 52396.82 Durbin-Watson stat 0.519260 ????Prob(F-statistic) 0.000000 从上面的修正结果可以看出，R??=0.999898,修正的R??=0.999879,修正的R??=0.999879，T检验值和F检验值也比较显著，模型拟合较好。因此多重共线性减弱，得到修正后的模型为: ??=111.<>4307+0.998353X1+1.083378X2+1.100551X<>4 (615.3023)(0.011876)(0.057997) (0.187<>473) T=(0.181099)(8<>4.06663)(18.68001) (5.870<>467) R??=0.999898,修正的R??=0.999879，F=52396.82,DW=0.519260 2. 在上面的基础上进行异方差检验: 用Goldfeld-Quandt检验: (1)取1986年到1992年7年的数据作为样本进行回归得:?(e1)??=331<>43.03 (2)取1999年到2005年的数据作为样本回归得:?(e2)??=80853.79 (3)根据Goldfeld-Quandt检验，F=?(e2)??/?(e1)??=80853.79/331<>43.03=2.<>4395<>4，在a=0.05的水平下，临界值F0.05(7,7)=3.79,F=2.<>4395<>4<3.79,则接受原假设表明模型不存在异方差。 3.对修正的模型进行自相关检验: 先用散点图: 可以看出呈现很强的线性关系，存在正自相关，下面再进行DW检验: DW=0.51926,经查表得，在n=20,k=3的情况下得到临界值dl=0.998,Du=1.676,DW=0.51926<dl=0.998,表明确实存在正的自相关。 下面对它进行修正，先用广义差分法，得到下面的结果: Dependent Variable: Y-0.8121<>43*Y(-1) Method: Least Squares Date: 12/23/07 Time: 10:19 Sample (adjusted): 1987 2005 Included observations: 19 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -311.0<>408 179.29<>45 -1.73<>480<>4 0.1033 X1-0.8121<>43*X1(-1) 1.018170 0.011<>4<>4<>4 88.971<>40 0.0000 X2-0.8121<>43*X2(-1) 1.0359<>48 0.0<>407<>45 25.<>42515 0.0000 X<>4-0.8121<>43*X<>4(-1) 1.200025 0.09<>4166 12.7<>4373 0.0000 R-squared 0.999592 ????Mean dependent var 31755.11 Adjusted R-squared 0.999510 ????S.D. dependent var 1250<>4.11 S.E. of regression 276.7617 ????Akaike info criterion 1<>4.26885 Sum squared resid 11<>48955. ????Schwarz criterion 1<>4.<>46768 Log likelihood -131.55<>41 ????F-statistic 122<>42.<>42 Durbin-Watson stat 2.50615<>4 ????Prob(F-statistic) 0.000000 得到的模型为: ??*=-311.0<>408+1.018170X1*+1.0359<>48X2*+1.200025X<>4* (179.29<>45) (0.011<>4<>4<>4) (0.0<>407<>45) (0.09<>4166) T=(-1.73<>480<>4) (88.971<>40) (25.<>42515) (12.7<>4373) R??=0.999592,修正的R??=0.999510,F=122<>42.<>42,DW=2.50615<>4 其 中，??*= y-0.8121<>43y(-1)，X1*= x1-0.8121<>43*x1(-1) ， X2*=x2-0.8121<>43*x2(-1)，X<>4*= x<>4-0.8121<>43*x<>4(-1) 此时DW=2.50615<>4，在n=19,k=3的情况下，dl=0.967,du=1.685, <>4-dl=3.033>DW=2.50615<>4>du=1.685,表明模型已不存在自相 关。同时可决系数、t、F统计量也均达到了理想的水平。 四、模型结果 从模型可以看出:R2很大，F值也很显著，说明模型在整体上拟合的较好。 同时可以看出，在能源消费结构中，天然气消费的比率很小，这可能与我国的天 然气贮存量有关，也与我国长期奉行的“重油轻气”的思想有关系，水能利用在 稳定增长，但受开发条件和资源总量限制，目前的增长已经很不错了。其次，石 油，水电的消费比重在增加，煤炭的消费比重虽有下降，但是煤炭的消费几乎一 直都都占据了能源消费总量的70,，这对我国的环境以及未来的发展都极为不 利。 五、政策建议 第一、进一步开发利用核能、太阳能、生物能、风能、地热能、潮汐能等新能源，减缓传统能源消费量的增长; 第二、加快低附加值、高耗能产业向高附加值、低耗能产业的调整转变，逐渐放缓能源消费量的增长; 第三，积极发展节能技术，提高用能效率，从而节约能源消费; 第四，国家政策宏观干预，引导全社会形成能源节约意识，树立正确的能源消费观。 第五，改进经济结构，转变经济增长方式。 六、参考文献: 1.《中华人民共和国统计年鉴——2006年》 2.《我国能源消费结构变化趋势及对西部能源资源开发的影响》来源于中国矿业第16卷第1期，作者:段海峰，王立杰 3.《从我国能源消费现状看建设资源节约型社会的必要性和紧迫性》来源于绿色经济，作者:谷伟，余颖，周洁如 <>4.《我国能源消费的组合预测模型》作者:熊国强，刘海磊 5.《中国能源消费状况和能源消费结构分析 》作者:刘宏杰，李维哲 6.百度网站