上海市能源消费量的计量分析.docx
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上海市能源消费量的计量分析
上海市能源消费量的计量分析
一、前言
在当今的国与国竞争中，能源问题已经成为非常重要的影响因素，在某种意义上说能源决定了一个国家的未来发展。
能否获得有效能源保障关系到很多国家的生存和发展。
在本文主要通过1985-2003年的一些数据，应用计量经济学的分析方法，来分析影响上海市的能源消费量的一些因素，并对未来的消费量进行粗略的预测。
通过分析，在掌握和熟练计量分析方法的同时，对上海市的能源问题进行分析，并提出一些自己的看法。
二、理论背景
在近期，我国相继采取了一系列的解决未来能源问题的行动，例如：
中国在巴西购买铝土，在智利购买铜，在澳大利亚购买锌，向哈萨克斯坦购买石油，与日本争夺“安大线”等等都表明能源对我国的重大意义。
能否保证能源的供需平衡是我国未来的一个巨大挑战。
而能源消费则成为此问题的重要因素。
鉴于此我选择中国经济发展的一个代表—我国经济最发达城市上海作为分析的对象，分析影响能源消费量的因素，来探究我国能源问题的过去、现在和未来。
三、模型建立与选择
本文选择一些宏观因素从总体和宏观的角度来分析能源消费量的问题。
本文选择了6个解释变量来解释能源消费量的变化，被解释变量------能源消费量是总体的能源消耗量，包括多种能源。
X1年末户籍人口表示人口数量，人口越多则对能源的需求量越多，消耗也越多。
GDP表示上海市国内生产总值，是上海市经济规模和活跃程度的一个体现。
用于教育的财政支出表示上海市对教育的主要投入，教育投入越多则表示人们素质就应该相对较高，科技人才就越多，科技水平就越高，相应能节省越多的能源。
人均可支配收入表示人们平均所拥有的消费能力，人均可支配收入越多则能源的消费越多。
全市财政收入主要包括全市企业所得和全市的税收收入，因此财政收入也表示上海市的经济规模和发展状况，财政收入越高则对能源的消费需求就越高。
本文利用Eviews软件对每个解释变量的组合进行最小二乘法回归分析，建立一个合适有效的估计方程。
然后，再利用夸特法对方程进行异方差检验，若存在异方差则利用加权最小二乘法进行修正。
若DW检验值表示存在自相关则利用广义差分法对其修正。
最终找到一个较准确有效的估计方程，继而对2004年上海市能源消费量进行预测。
四、数据来源分析
本文选择了6个解释变量（X1、X2、X3、X4、X5、X6），来解释能源消费量（Y）其数据表格如下：
能源消费量（万吨标准煤）Y
年末户籍人口（万人）X1
GDP（亿元）X2
工业总产值（亿元）X3
用于教育的财政支出（亿元）X4
人均可支配收入（元）X5
全市财政收入（亿元）X6
消费价格指数（以1952年价格）
1985
2553.21
1216.69
466.75
862.73
6.58
1075
263.86
134.8
1986
2783.66
1232.33
490.83
952.21
7.51
1293
257.72
143.3
1987
2868.06
1249.51
545.46
1073.84
7.47
1437
241.36
154.9
1988
2980.64
1262.42
648.3
1304.66
8.6
1723
261.69
186.00
1989
3111.03
1276.45
696.54
1524.67
10.25
1975
297.25
215.60
1990
3191.06
1283.35
756.45
1642.75
11.35
2182
284.36
229.20
1991
3466.52
1287.2
893.77
1947.18
12.48
2486
324.66
253.20
1992
3656.92
1289.37
1114.32
2429.96
14.93
3009
340.13
278.50
1993
3946.73
1294.74
1511.61
3327.04
20.06
4277
439.53
334.80
1994
4176.64
1298.81
1971.92
4255.19
31.21
5868
615.91
414.82
1995
4465.87
1301.37
2462.57
5349.53
39.44
7172
702.46
492.39
1996
4626.21
1304.43
2902.2
5126.22
49.89
8159
873.76
537.69
1997
4758.82
1305.46
3360.21
5649.93
63.59
8439
1070.95
552.74
1998
4874.11
1306.58
3688.2
5763.67
76.01
8773
1146.00
552.74
1999
5119.19
1313.12
4034.96
6213.24
84.27
10932
1390.58
561.03
2000
5492.08
1321.63
4551.15
6968.18
93.79
11718
1752.70
575.00
2001
5818.28
1327.14
4950.84
7656.96
111.06
12883
1995.62
575.00
2002
6118.53
1334.23
5408.76
8476.05
116.07
13250.17
2202.25
577.90
2003
6697.6
1341.77
6250.81
11266.62
131.37
14867.49
2828.87
578.50
以上所有数据的原始数据都得来源于上海统计局网站公布的上海2000-2004统计年鉴具体来源如下：
能源消费量Ｙ～来源于15.1能源消耗基本情况（1985～2003），是指上海市全市对于所有能源的消费量，主要包括煤、石油、天然气等能源的总消费量，衡量单位为万吨标准煤。
年末户籍人口X1～3.1历年户数、人口及人口密度，指上海市年末以户籍衡量的人口数。
GDPX2～2.1历年上海市生产总值，上海市各年的国内生产总值。
工业总产值X3～11.2历年工业总产值及指数，上海市各年的工业生产总值。
用于教育的财政支出X4～9.4主要年份用于文教、卫生、科学部门的财政支出，上海市财政支出中对教育的支出。
人均可支配收入X5～4.16城市居民家庭人均可支配收入（1985～2003），上海市居民人均可支配收入。
全市财政收入X6～9.1历年财政收入，上海市全市财政收入数额
居民消费价格指数～5.1历年居民消费价格指数，上海市历年的以1952年价格为基期价格计算的居民消费价格指数。
下表为通过居民消费价格指数（以1952年价格为基期）调整为不变价格后的数据：
年份
能源消费量（万吨标准煤）Y
年末户籍人口（万人）X1
GDP（亿元）X2
工业总产值X3
用于教育的财政支出（亿元）X4
人均可支配收入X5
全市财政收入X6
1985
2553.21
1216.69
346.25
640.01
4.8813
797.47
195.74
1986
2783.66
1232.33
342.52
664.49
5.2408
902.30
179.85
1987
2868.06
1249.51
352.14
693.25
4.8225
927.70
155.82
1988
2980.64
1262.42
348.55
701.43
4.6237
926.34
140.69
1989
3111.03
1276.45
323.04
707.18
4.7542
916.05
137.87
1990
3191.06
1283.35
330.04
716.73
4.952
952.01
124.07
1991
3466.52
1287.2
352.99
769.03
4.9289
981.83
128.22
1992
3656.92
1289.37
400.11
872.52
5.3609
1080.43
122.13
1993
3946.73
1294.74
451.5
93.74
5.9916
1277.48
131.28
1994
4176.64
1298.81
475.37
1025.8
7.5238
1414.60
148.48
1995
4465.87
1301.37
500.13
1086.45
8.0099
1456.57
142.66
1996
4626.21
1304.43
539.76
953.38
9.2786
1517.42
162.50
1997
4758.82
1305.46
607.25
1022.16
11.5044
1526.75
193.75
1998
4874.11
1306.58
667.25
1042.74
13.7514
1587.18
207.33
1999
5119.19
1313.12
719.2
1107.46
15.0205
1948.54
247.86
2000
5492.08
1321.63
791.5
1211.86
16.3113
2037.91
304.82
2001
5818.28
1327.14
861.02
1331.65
19.3148
2240.52
347.06
2002
6118.53
1334.23
935.93
1466.7
20.0848
2292.81
381.08
2003
6697.6
1341.77
1080.5
1947.56
22.7087
2570.01
489.00
1① 以上数据除人口外都已换算为不变价计量的数据。
Y与X的散点图如下：
五、模型的估计和分析
对上面六个解释变量对被解释变量Y的所有组合作最小二乘法回归，结果如下：
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
F-statistic
六元回归
C
-6219.0700
2975.2830
-2.090245
0.0585
518.8512
X1
6.0628
2.4225
2.502728
0.0278
X2
3.3718
1.6646
2.025537
0.0656
X3
0.5673
0.4224
1.342969
0.2041
X4
19.6407
53.0613
0.370151
0.7177
X5
0.5486
0.3372
1.626708
0.1298
X6
-3.6912
1.1815
-3.124087
0.0088
五元回归
C
-13262.2200
2511.9410
-5.279671
0.0001
370.8058
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