我国能源消费影响因素计量分析

《我国能源消费影响因素计量分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、我国能源消费影响因素计量分析1.引言1.1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。18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。1.2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

2、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，分析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。1.3研究的相关理论支持及研究状况刘凤朝等于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1988—2005年间的能源消费和经济增长数据为样本，

3、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

4、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。再找点能源产出的理论支持而对于产业结构的影响因素，钱纳里和赛尔奎因在《发展型式，1950-1970》一书中，设计了一个国民生产总值的市场占有率模型，在模型中，钱纳里和赛尔奎因以人均国民生产总值和人口数量作为外生变量，用回归方程对样本国家的数据进行计算，得到产业结构演进的“标准结构”,Xi=lnβ0+β1lnY+β2(lnY)2+β3lnN其中Xi是第i产业的粗附加价值的市场占有率，Y是

5、人均国内生产总值，N是样本国家的人口数量。1.4研究方法2.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。2.1变量的选取本文设定的我国能源消费的计量经济联立方程，模型共有2个内生变量，4个外生变量。(1)内生变量：QT:能源消费总量，单位：万吨标准煤；IM:产业结构，用工业产值占GDP的比重所表示。(2)外生变量GDP:国内生产总值，单位：万元；QC:能源生产总量，单位：万吨标准煤；RK:人口总数，单位：千人

6、；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。2.2模型的选取对于国内生产总值、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。对于第二个方程参考钱纳里和赛尔奎因所建立的产业结构演进的“标准结构”以人均国内生产总值和人口的对数作为解释变量对产业结构进行回归。3.数据来源及模型的设定3.1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《中国统计年鉴》中1978-2007共30年的相关数据进

7、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)。年份QTGDPIMQC1978571443645.244.1627701979585884062.643.6645621980602754545.643.9637351981594474891.641.9632231982619375323.440.6667721983707325962.739.9712631984709047208.138.777847198

8、5766829016.038.38554619868085010275.238.68812419878663212058.638.09126619889299715042.838.49580119899693416992.338.210163919