導語：能源消耗總量影響因素論文一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

論文關鍵詞：模型時間序列平穩性多重共線性異方差自回歸檢驗修正

一、引言

隨著能源危機的出現，能源消耗問題成為了一個世界性的熱點問題。本文主要分析影響能源消耗量的經濟變量與能源消耗之間的相關關系。

二、對能源消耗現狀的分析

（一）能源消耗總量的研究分析

經調查研究，能源主要包括原煤原油、天然氣、水電、核電、風電等。近年來我國經濟快速發展，國內生產總值GDP穩定增長，人民生活水平顯著提高。但我們也應該看到，隨著經濟的增長，能源消耗的總量也越來越多，越來越快。石油危機、淡水資源匱乏、臭氧層空洞、植被減少、稀有物種滅絕等現象頻頻出現。有的國家甚至連續多年都出現了能源危機。

（二）能源消耗總量增加的原因

1．經濟增長

首先，隨著人們生活水平的普遍提高，擁有電冰箱、空調、暖氣、電腦、電視機、私家車等家庭生活用品的家庭數量增長了很多，這就造成了能源消耗數量普遍性的提高；其次，隨著中國經濟的快速發展，國內新建了許多工業企業，這些企業每天都在消耗大量能源。國內生產總值GDP是衡量經濟發展狀況的重要因素，GDP的增長包括農業，工業，建筑業等多方面的增長。其中，工業，建筑業，交通運輸業的發展都需要消耗大量的能源。再次，經濟增長促進了科技的發展，而科技水平的提高促使了能源消耗水平的提高。能源消耗不會像過去一樣僅僅局限在日常照明和少有的工業企業上了。這樣便形成了一個惡性循環，經濟越發展，科技越發達，能源消耗的越多。綜上，經濟的發展是能源消耗總量增加的最根本原因。

2．能源生產總量的增加

能源生產總量的增加是導致能源消耗總量增加的直接原因。經濟的增長導致能源需求量的增加，有需求必然會有供應，這就必然導致了能源生產量的增加。

3．人口增加

隨著中國人口數量的增長，家庭耗電量，家庭用水量等各方面消耗都在增加。而且，每個人都是一個無底洞，從出生到死亡，每個人都會消耗數不盡的能源。我們每個人的日常生活，衣、食、住、行、娛樂等各方面都會消耗能源。我們不應該忘記，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

隨著現代生活節奏的加快，人們更傾向于快節奏，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，快節奏的生活方式導致了人們鋪張浪費的生活習慣。

三、研究目的

為了使國內的能源能持續被利用，堅持可持續發展道路，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、實證分析

（一）理論依據

1．總論

從上文所提到的內容中，我們可以得出結論，影響能源消耗總量的主要因素，除了能源生產總量外，還可能與經濟發展的快慢、人口數量、生活習慣、人們的生活水平息息相關。因此這里考慮到的影響能源消耗總量的因素主要有：能源生產總量X1,，城鎮人口X2，國內生產總值GDP（1978年不變價）X3,工業GDPX4(1978年不變價)，人均GDPX5（1978年不變價），鄉村人口X6。其中GDP作為經濟發展的快慢的代表，城鎮人口和鄉村人口作為人口數量的代表，人均GDP作為人們生活水平的代表，工業GDP作為工業發展水平的代表。因為上文提到的生活文化的改變無法找到具體的數據進行度量，所以，此因素只能歸入到人均GDP中。為此設定以下形式的計量經濟模型：

其中，為第i年能源消耗總量

X1為能源生產總量（萬噸標準煤）

X2城鎮人口（萬人）

X3GDP（1978年可比價）（百億元）

X4工業GDP（1978年可比價）(百億元)

X5人均GDP（1978年可比價）(百億元)

X6鄉村人口（萬人）

2．時間序列平穩性檢驗與修正

因為所用的數據為時間序列數據，而大多數經濟時間序列是非平穩的，如果直接將非平穩的時間序列當作平穩時間序列來進行分析，則可能造成“偽回歸”。所以首先要對時間序列的平穩性進行檢驗。

3．多重共線性檢驗與修正

由于有6個解釋變量，各解釋變量的觀測值之間可能存在線形相關關系，所以需要對模型進行多重共線性的檢驗。

4．自相關的檢驗與修正

所用數據為時間序列數據。由于經濟系統的經濟行為都具有時間上的慣性，所以大多數時間序列數據中都有自相關現象。此外，經濟活動的滯后效應、模型設定錯誤、數據的處理等多種原因都可能導致出現自相關。因此，需要對模型進行自相關的檢驗并進行修正。

5．異方差的檢驗與修正

能源消耗總量的多元分析模型，是一個復雜的經濟模型，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律性的變化，即模型中存在異方差現象。也有其他可能原因導致此模型存在異方差現象，如：變量的設定問題、利用平均數作為樣本數據等。綜上，需要對此模型進行異方差檢驗并修正。

（二）數據來源

從中國統計年鑒2007中整合了能源消耗總量及構成，能源生產總量及構成，國內生產總值，人口數及構成這四個國民經濟統計數據后得到如下數據：

年份

能源消耗總量

能源生產總量

城鎮人口

鄉村人口

GDP可比價

工業GDP可比價

人均GDP可比價

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GDP,人均GDP這三組數據采用的是1978年的可比價，這樣就可以消除價格指數的影響。

（三）數據分析

1．模型的設定

經過上文分析，模型最終設定為：

2．時間序列平穩性的檢驗與修正

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

形如下

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

但從它們的圖形中可以看出，除鄉村人口外，這些非平穩經濟變量隨時間的變動都呈上升趨勢。所以，雖然這些經濟時間序列是配平穩的，但它們之間卻存在長期均衡關系。因此，可以用這些數據進行回歸分析，基本不會出現“偽回歸”現象。

因為鄉村人口的存在會使模型存在“偽回歸”現象，而人口數量可以用城鎮人口來表示，所以經分析，剔除鄉村人口這一因素。

3．多重共線性的檢驗與修正

這里用簡單相關系數法對解釋變量之間是否存在多重共線性進行檢驗。用Excel軟件，對數據進行簡單相關系數分析，得到相關系數表，具體數據如下：

能源生產總量

城鎮人口

GDP可比價

工業GDP可比價

人均GDP可比價

能源生產總量

1

城鎮人口

0.959489

1

GDP可比價

0.919296

0.954812

1

工業GDP可比價

0.909564

0.929421

0.995594

1

人均GDP可比價

0.919021

0.954758

0.99999

0.99554

1

由以上數據，我們可以看出：數據存在嚴重多重共線性問題。需要對此模型進行修正。

用逐步回歸法對多重共線性進行修正。由SPSS軟件得到如下數據：

從以上數據可知，經過逐步回歸之后，只有能源生產總量這一個解釋變量進入了模型，而且其VIF值為1.000符合標準。（VIF的大小反映了解釋變量之間是否存在多重共線性，經驗表明，VIF≥10時，說明解釋變量與其余解釋變量之間有嚴重的多重共線性，且這種共線性可能會過度的影響最小二乘估計。）但由于實際經驗及研究表明，能源消耗總量與GDP也有高度相關關系，所以需要把不變價GDP也加入到模型中。所以最后得到的模型如下：

其中，的系數由OLS估計得到。

4．自相關的檢驗與修正

采用DW檢驗法檢驗模型是否存在自相關。用SPSS軟件得到如下數據：

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，解釋變量個數=2時，臨界值dL和dU分別為1.270和1.563。因為0≤DW≤DL，模型存在正的自相關，需要對模型進行修訂。

用科克倫-奧克特迭代法對自相關進行修訂。，用SPSS軟件，采用9次迭代法，對模型進行分析后，得到如下數據：

經過迭代后，基本消除了自相關。得到的模型如下所示：

5．異方差的檢驗與修正

分別做與Y的散點圖：

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

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

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

9

15977814740

計算統計量

=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。因為2.81＜2.82，所以認為模型中不存在異方差。

五、模型總結

本次分析一開始選擇了比較多的變量作為分析依據，但是通過各種檢驗和調整，最終結果體現，影響能源消耗總量的主要因素有能源生產總量與GDP。能源生產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過科克倫—奧科特九次迭代法之后，得到的模型

同時，也得到了如下數據：

由以上數據可以看出：

可決系數R=0.994，表明樣本數據與回歸方程擬合優度很好。

能源生產總量系數的t值為26.491，表明能源生產總量對能源消費總量由顯著性影響。

可比價GDP系數的t值為1.332，t值不是很大，表明模型仍存在一定問題，但由于知識水平與技術的限制，我不能做出更好的調整，有待日后修復。

參考文獻：

1．《中國統計年鑒2007》

2．《計量經濟學》

3．《SPSS統計軟件分析應用》

4．《中國日報》