我国能源消费影响因素的实证分析

1、我国能源消费影响因素的实证分析08040630 08经济学班 朱玉霞 摘 要：能源是国民经济发展和社会进步的重要物质基础,做好能源消费影响因素的分析,为能源规划及政策的制订提供科学的依据,对于保持我国国民经济健康、持续、稳定的发展具有重要的现实意义。本案例通过对影响我国能源消费的国内生产总值、产业结构、能源产出等因素进行分析，对所建模型中存在异方差、序列相关等问题进行了检验与修正。在各因素中工业是我国能源消费的主体,所占比重呈上升趋势，因而产业结构的变动率很大程度上影响能源消费，并对我国的经济增长产生影响。本文在能源消费模型分析的基础上，进一步提出了相应的政策建议。关键字：能源消费 能源生产

2、影响因素 计量分析研究背景能源是经济增长的战略投入要素，在经济增长初期，能源的投入能够带动经济快速增长。十八世纪第一次工业革命，煤炭的燃烧推动蒸汽机的普及，进而带动了生产率的提高，实现了工业化的起步。随着工业化进程的深入，石油的大量使用成为经济持续增长的推动力量。可见，经济增长和能源投入之间形成了一定的互动关系，能源是经济增长的动力源泉，经济增长又拉动能源消费。能源消费包括两部分，一部分是由生产技术水平所决定的能源消费，一般这部分能源消费与经济增长的关系在短期内不会发生明显变化；另一部分是由管理水平、市场环境、产业结构等因素决定的能源消费水平，即体制性因素决定的能源消费水平。这部分能源消费可变

3、性较大，是引起能源消费与经济增长关系不稳定。研究目的我国国民经济在向工业化和现代化发展的进程中，较长时间处于能源消费需求迅速增长而供给不组的紧缺状态，20世纪末的“九五”期间发生了显著变化，能源生产和消费总量均呈下降的趋势，出现了难得的能源供需基本基本平衡状况，但同时也出现了新的问题，即煤炭供过于求与石油的供不应求的结构性矛盾突出。本文拟从我国的能源消费和生产入手，运用计量经济学模型分析的方法，研究影响我国能源消费与生产的主要因素，探讨我国能源消费的趋势。文献综述刘凤朝等于2007年9月发表了“中国经济增长和能源消费的动态特征”一文。文章运用基于向量自回归模型的广义预测误差方差分解和广义脉冲响

4、应分析方法，在资本，劳动和能源三要素单部门新古典生产函数的框架内，以中国19882005年间的能源消费和经济增长数据为样本，考察了二者之件的动态特征。结果显示：在长期，除了资本增长外，经济增长是能源消费的重要增长因素，贡献度为14.92%。能源消费增长的冲击对经济增长有正的影响作用。刘凤朝、孙玉涛于2008年3月在中国人口.资源与环境上发表了“技术创新，产业结构调整对能源消费影响的实证分析”。指出，在产业结构调整，减少能源效率的过程中，技术创新是关键因素。在现有的研究基础上引入技术创新要素，建立技术创新，产业结构调整对能源消费影响的分析框架。通过假设建立了技术创新，产业结构调整对能源消费的计量

5、经济模型，运用中国的数据进行了实证分析。研究结果表明，专利授权量增加能够节约能源消费，产业产值增加能够减少能源消费。研究结果认为，产业结构升级，优化和经济增长方式转变，是经济增长和能源消费脱钩的重要途径。研究未来能源生产与经济增长的关系，运用科学的预测方法预测未来能源产量，制定使国民经济持续快速增长的能源供应战略和供需平衡策略，也是我国学者研究的重点和热点问题之一。模型的选取和变量的选择由于非线性模型的假设检验都涉及非常复杂的数学计算，所以本文考虑做一个线性模型(对参数线性)，这样各种检验的方法较多，对模型准确程度的分析也更可靠。本文设定的我国能源消费的计量经济方程，模型共有2个内生变量，4个

6、外生变量。（1） 内生变量：QT: 能源消费总量，单位：万吨标准煤； QC: 能源生产总量，单位：万吨标准煤 ；（2） 外生变量 GDP: 国内生产总值，单位：万元； IM: 产业结构，用工业产值占GDP的比重所表示。RJ: 人均国内生产总值，为了与人口总数的单位相一致，采用单位：万元/千人。对于国内生产总值、我国的能源生产总量以及产业结构这些变量，我们更关心其相对数变化对能源消费总量的影响，而且对数变换后能够减少多重共线性和异方差对模型的影响，所以采用对数模型。对于第二个方程，能源生产总量受到能源消费量和人均国内生产总值影响。数据来源及处理 本文收集了中华人民共和国国家统计局编纂的中国统计年

7、鉴中1978-2008年的相关数据进行了处理：QT表示能源消耗（万吨标准煤）；GDP表示国内生产总值(万元)；IM表示产业结构(第二产业所占百分比);QC表示能源生产(万吨标准煤)；RK表示人口总数(千人)。表1能源消费影响因素原始数据一览表年份QTGDPIMQC1978571443645.20.479 627701979585884062.60.471 645621980602754545.60.482 637351981594474891.60.461 632231982619375323.40.448 667721983707325962.70.444 71263198470904720

8、8.10.431 778471985766829016.00.429 8554619868085010275.20.437 8812419878663212058.60.436 9126619889299715042.80.438 9580119899693416992.30.428 10163919909870318667.80.413 103922199110378321781.50.418 104844199210917026923.50.435 107256199311599335333.90.466 111059199412273748197.90.466 1187291995131

9、17660793.70.472 129034199613894871176.60.475 132616199713779878973.00.475 132410199813221484402.30.462 124250199913383189677.10.458 125935200013855399214.60.459 1289782001143199109655.20.452 1374452002151797120332.70.448 1438102003174990135822.80.460 1638422004203227159878.30.462 1873412005224682183

10、217.40.477 2058762006246270211923.50.487 2210562007265583257305.60.485 2354452008285000300670.00.486 260000表2能源产出影响因素原始数据一览表年份QCQTRJ197862770571440.037869197964562585880.04165198063735602750.046052198163223594470.048881198266772619370.052368198371263707320.057886198477847709040.069072198585546766820

11、.085176198688124808500.095577198791266866320.110326198895801929970.1354891989101639969340.1507691990103922987030.16327619911048441037830.18805919921072561091700.2297819931110591159930.29813419941187291227370.40215219951290341311760.50192519961326161389480.5815619971324101377980.638806199812425013221

12、40.67651219991259351338310.71293420001289781385530.78280120011374451431990.85918520021438101517970.93678420031638421749901.0510420041873412032271.22994720052058762246821.40121620062210562462701.61222320072354452655831.88853220082600002850002.264047模型设定 1 2方程1反映能源消费的影响因素，它与国内生产总值，我国的能源生产总量以及产业结构有关系；方

13、程2反映了影响能源产出的因素，它与我国能源消费及人均国内生产总值有关系。模型回归结果应用EVIEWS， 采用最小二乘法进行初步回归的结果如下：Dependent Variable: LNQTMethod: Least SquaresDate: 12/13/10 Time: 15:25Sample: 1978 2008Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C0.1704470.3718510.4583730.6504LNGDP0.0569640.0118414.8107340.0001LNIM

14、0.2337270.0962582.4281420.0221LNQC0.9507320.04113423.113220.0000R-squared0.997932 Mean dependent var11.64342Adjusted R-squared0.997702 S.D. dependent var0.464446S.E. of regression0.022264 Akaike info criterion-4.651779Sum squared resid0.013383 Schwarz criterion-4.466748Log likelihood76.10257 F-stati

15、stic4342.758Durbin-Watson stat1.553969 Prob(F-statistic)0.000000模型拟合情况如下图所示：回归结果的检验(1)经济意义检验：从回归得出的结果来看，lnGDP的系数为0.056964，lnQC的系数为0.950732，lnIM的系数为0.233725，各变量的正负符号与预期的相一致，并且其大小在经济理论上解释得通，因此该模型通过经济意义检验。(2)拟合优度及模型估计效果检验：从上表可以看出可绝系数为0.997932，调整后的可绝系数为0.997702均很高，说明模型的拟合优度极佳。(3)回归系数的显著性检验(t检验)：从回归结果看，此

16、模型中的变量和参数的t值在5的置信水乎下均统计值显著，即各个解释变量对被解释变量的解释效果都很好；而F检验值也是较高的，这说明方程整体对被解释变量的解释效果也很好。(4)变量的多重共线性检验。LNGDPLNIMLNQCLNGDP10.0.LNIM0. 10.LNQC0.0.1由于经济变量之间都是相互影响的，难免存在一定的共线性，但是只要共线性不严重，各自变量对因变量的解释程度还是可信的。由于整个模型的残差不存在严重多重共线性，则变量之间一定的相关程度不影响该模型的解释能力。由于题目研究需要，保留三个变量。(5) 异方差检验(white检验)：时间序列模型也可能存在异方差。我们用white检验来

17、验证该模型是否存在异方差。在建模的过程中，我们选择含交叉项的模型进行检验。建立原假设H0：不存在异方差。White Heteroskedasticity Test:F-statistic0.891467 Probability0.548882Obs*R-squared8.569671 Probability0.477906Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/13/10 Time: 15:57Sample: 1978 2008Included observations: 31VariableC

18、oefficientStd. Errort-StatisticProb. C-3.3334862.469802-1.3496970.1915LNGDP-0.1391840.130025-1.0704400.2966LNGDP2-0.0013640.001912-0.7133480.4835LNGDP*LNIM-0.0274740.031244-0.8793390.3892LNGDP*LNQC0.0125620.0138350.9079890.3742LNIM-1.2862330.948635-1.3558770.1895LNIM2-0.0095550.115760-0.0825430.9350

19、LNIM*LNQC0.1337650.1139971.1734080.2538LNQC0.6123170.4995751.2256760.2339LNQC2-0.0274920.025615-1.0733050.2953R-squared0.276441 Mean dependent var0.000432Adjusted R-squared-0.033656 S.D. dependent var0.000861S.E. of regression0.000876 Akaike info criterion-10.98706Sum squared resid1.61E-05 Schwarz c

20、riterion-10.52448Log likelihood180.2995 F-statistic0.891467Durbin-Watson stat2.971273 Prob(F-statistic)0.548882由，接收H0，模型不存在异方差。(6) 自相关检验：DW=2.971273。给定显著水平=0.05, n=31,k=3, 查DurbinWatson 表,dl=1.229,du=1.650。模型中4-dl<DW<4，则误差项间存在负相关。可用科克伦-奥克特迭代法进行补救。（7）计量结果的经济意义分析：由上述回归模型各变量系数的经济意义来看，lnQC的t检验值最显著

21、为23.11322，这说明能源消费总量对能源产出总量的影响最大，这从直观上也是容易理解的，消费需求的增加必然要求产出上的提高。而lnGDP的t检验值位居第二，其数值为4.810734，说明国内生产总值对能源产出总量也有一定的影响，但其影响系数远低于能源消费总量。最后，产业结构lnIM的t值为2.428142，为三个主要解释变量中对能源产出总量影响最小的。按相同方法对第二个方程进行类似的分析检验，得出结果：能源生产总量受到能源消费量和人均国内生产总值的影响，且影响显著。结论本案例对影响我国能源消费的国内生产总值、产业结构、能源产出等因素进行了分析，并对模型中异方差、序列相关等问题进行了修正，得出

22、如下结论：在各因素中工业是我国能源消费的主体,所占比重呈上升趋势，因而产业结构的变动率很大程度上影响能源消费，高能耗行业集中度高，决定能源消费走向，能源产出大幅增长，加工转换效率明显提高对能源消费影响大。我国能源消费所面临的问题有：能源消费结构不合理，低级能源消费量比重偏高，居民节能观念淡薄，技术装备水平不高，投入经费不足影响节能工作开展。因而，加大承接产业转移力度，加快工业产业结构提升步伐，加大技术研发以及改造投入，降低单位产品能耗，加快发展第三产业等是发展经济的重点。政策建议（1）加大产业结构调整力度，提高能源利用效率。由模型可以看出，工业是我国能源消费的主体，是消费能源的主要部门。因此，努力转变经济增长方式，加快产业结构的升级和调整，积极发展能源消费强度低的第三产业，推动国民经济结构的轻型化和节能化，是实现节能降耗的根本途径。产业结构调整主要是将占国民经济比重过高的第二产业调下来，只有将第二产业占国民经济的比重调下来，才能从根本上降低能源消费。但现阶段中国国民经济的现实是，由于世界制造业大规模转移到中国，形成所谓“世界工厂”，第二产业的地位居高不下。此种背