影響能源消費(fèi)需求總量的因素的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文

1、影響能源消費(fèi)需求總量的因素的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文一、研究的目的要求能源是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的重要物質(zhì)基礎(chǔ),做好能源消費(fèi)影響因素的分析,為能源規(guī)劃及政策的制訂提供科學(xué)的依據(jù),對(duì)于保持我國國民經(jīng)濟(jì)健康、持續(xù)、穩(wěn)定的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本案例通過對(duì)影響我國能源消費(fèi)的國內(nèi)生產(chǎn)總值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源產(chǎn)出等因素進(jìn)行分析,對(duì)所建模型中存在異方差、序列相關(guān)等問題進(jìn)行了檢驗(yàn)與修正。在各因素中工業(yè)是我國能源消費(fèi)的主體,所占比重呈上升趨勢(shì),因而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)率很大程度上影響能源消費(fèi),并對(duì)我國的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響。本文在能源消費(fèi)模型分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出了相應(yīng)的政策建議。二、模型設(shè)定理論上認(rèn)為影響能源消費(fèi)需求總量的因

2、素主要有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、收入水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人民生活水平提高、能源轉(zhuǎn)換技術(shù)等因素。為此,收集了中國能源消費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)煤總量、國民總收入、國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、工業(yè)增加值、建筑業(yè)增加值、交通運(yùn)輸郵電業(yè)增加值、人均生活電力消費(fèi)、能源加工轉(zhuǎn)換效率等19852007年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。本題旨在通過建立這些經(jīng)濟(jì)變量的線性模型來說明影響能源消費(fèi)需求總量的原因。 注:本文收集的數(shù)據(jù)均為定量變量,中國能源消費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)煤總量Y(萬噸(代表能源消費(fèi)需求總量、國民總收入X1(億元(代表收入水平、國內(nèi)生產(chǎn)總值X2(億元(代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)增加值X3(億元、建筑業(yè)增加值X4(億元、交通運(yùn)輸郵電業(yè)增加值X5(億元(代表產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平及產(chǎn)業(yè)

3、結(jié)構(gòu)、人均生活電力消費(fèi)X6(kw.h(代表人民生活水平提高、能源加工轉(zhuǎn)換效率(%(代表能源轉(zhuǎn)換技術(shù)。為此設(shè)定了如下形式的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型:Y=+1x1+2x2+3x3+4x4+5x5+6x6+7x7+t為分析Y與X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7之間的關(guān)系,做如下折線圖: 由圖可以看出,能源消費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)煤總量Y在1985年-1996年期間一直是緩慢增長(zhǎng)的,在1997年-1999年期間出現(xiàn)了緩慢下降的現(xiàn)象,在1999年-2002年開始了緩慢的增長(zhǎng),而在2002年以后Y開始快速增長(zhǎng)。國民總收入X1和國內(nèi)生產(chǎn)總值X2都在逐年增長(zhǎng),且增長(zhǎng)趨勢(shì)相同。工業(yè)增加值X3在1985年-1999年期間一直是緩慢增長(zhǎng)

4、,但在2000年出現(xiàn)了急劇下降的現(xiàn)象,2001年又急劇增長(zhǎng),達(dá)到下降前的水平,2001年以后開始緩慢增長(zhǎng)。三、估計(jì)參數(shù)利用Eviews軟件,做Y對(duì)X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的回歸,Eviews的最小二乘估計(jì)的回歸結(jié)果如下:表2 OLS回歸結(jié)果Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -28023.73 94945.12 -0.295157 0.7719X1 10.68885 3.034175 3.522820 0.0031X2 -12.43067 3.675319 -3.382201 0.0041X3 0.265643

5、0.190824 1.392080 0.1842X4 22.60071 10.19131 2.217646 0.0424X5 0.874955 2.953978 0.296195 0.7711X6 909.0161 345.5062 2.630969 0.0189X7 1444.437 1382.319 1.044938 0.3126R-squared 0.989801 Mean dependent var 139364.6Adjusted R-squared 0.985041 S.D. dependent var 51705.05S.E. of regression 6323.831 Aka

6、ike info criterion 20.61025Sum squared resid 6.00E+08 Schwarz criterion 21.00520Log likelihood -229.0178 Hannan-Quinn criter. 20.70958F-statistic 207.9591 Durbin-Watson stat 1.316360Prob(F-statistic 0.000000由表2可以看出,該模型R2=0.9898,R-2=0.9850可決系數(shù)異常高,F檢驗(yàn)值207.9591,明顯顯著。但是當(dāng)=0.05時(shí),t0.025(23-8=2.131,不僅x2,x3,

7、x5,x7的系數(shù)t檢驗(yàn)不顯著,而且X2系數(shù)的符號(hào)與預(yù)期相反,不符合經(jīng)濟(jì)意義,這表明很可能存在嚴(yán)重的多重共線性。四、多重共線性的診斷與修正(1、診斷計(jì)算各變量的相關(guān)系數(shù),得相關(guān)系數(shù)矩陣:表3相關(guān)系數(shù)矩陣Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7Y 1.000000 0.985343 0.984066 0.969171 0.984779 0.947038 0.979749 0.716175 X1 0.985343 1.000000 0.999924 0.966837 0.998471 0.979294 0.996754 0.740635 X2 0.984066 0.999924 1.000000

8、 0.965768 0.998662 0.980804 0.997243 0.743553 X3 0.969171 0.966837 0.965768 1.000000 0.965592 0.928671 0.956595 0.719495 X4 0.984779 0.998471 0.998662 0.965592 1.000000 0.974752 0.994885 0.755789 X5 0.947038 0.979294 0.980804 0.928671 0.974752 1.000000 0.986569 0.716553 X6 0.979749 0.996754 0.997243

9、 0.956595 0.994885 0.986569 1.000000 0.726342 X7 0.716175 0.740635 0.743553 0.719495 0.755789 0.716553 0.726342 1.000000 由表3的相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出,各解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)較高,證明確實(shí)存在嚴(yán)重多重共線性。(2、修正采用逐步回歸法,去檢驗(yàn)和解決多重共線性問題。分別作出Y對(duì)X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的一元回歸,結(jié)果如表: 其中,加入X1的方程R 2 最大,以X1為基礎(chǔ),順次加入其他變量逐步回歸。結(jié)果如下表:表5 加入新變量的回歸結(jié)果(一 經(jīng)比較,可以發(fā)現(xiàn)加

10、入X2、X5、X6、X7后參數(shù)的符號(hào)與預(yù)期相反,不符合經(jīng)濟(jì)意義,且t 檢驗(yàn)部顯著。而加入X4后變化并不顯著,只有加入X3后修正的可決系數(shù)有所提高,而且參數(shù)符號(hào)的經(jīng)濟(jì)意義合理, 而且參數(shù)的t 檢驗(yàn),在=0.1,t(0.05,15=1.753時(shí)顯著,所以保留X3。再加入其他新變量逐步回歸,結(jié)果如表6所示。 當(dāng)加入X2時(shí),雖然R-2有所增加,但其系數(shù)的符號(hào)與預(yù)期相反且參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著;加入X4后,各參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著;加入X5后,雖然R-2有所增加,但是但其系數(shù)的符號(hào)與預(yù)期相反且參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著;加入X6、X7后,其系數(shù)的符號(hào)與預(yù)期相反且參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著,這說明主要是X2、X4、X5、X6、X

11、7引起了多重共線性,應(yīng)予以剔除。最后修正嚴(yán)重多重共線性影響后的回歸結(jié)果為:Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 80927.77 2820.739 28.69027 0.0000X1 0.551207 0.102862 5.358687 0.0000X3 0.434862 0.237526 1.830795 0.0821R-squared 0.975077 Mean dependent var 139364.6Adjusted R-squared 0.972585 S.D. dependent var 51705.05S.E. of regression 8561.105 Akaike info criterion 21.06895Sum squared resid 1.47E+09 Schwarz criterion 21.21706Log likelihood -239.2930 Hannan-Quinn criter. 21.10620F-statistic 391.2352 Durbin-Watson stat 0.693836Prob(F-statistic 0.000000Y=80927.77+0.5512X1+0.4349X3t=(28.6903