管理论文我国用电量的影响因素分析

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2、电力消费量的相关数据，对此建立多元回归模型，进行多因素分析，同时对模型意义进行检验；以期为今后合理预测电力需求的增长提供依据。 　　[关键词]相关分析变量选择逐步回归模型检验 　　 　　电力工业是国民经济和社会发展的基础产业。近年来，伴随着国民经济的持续快速发展，我国能源消费快速增长，电力供应日趋紧张。从2002年6月起，中国电力需求快速增长，陆续有些地区拉闸限电。 　　基于连年出现的电力短缺，政府出台了六项推动电力供应的措施，但这并不能从根本上解决电力短缺问题。电力作为一种特殊的商品具有两大特性：

3、电力的生产、输送与消费同时在瞬间完成的特性；电力不可储存的特性，由此决定了电力需求与经济发展的紧密相关性。由于电力这种敏感性商品的建设周期较长，至少需要3年的时间，所以为避免其对社会稳定及投资环境的影响，对其建立早期预警系统，做到“电力先行”就显得尤为重要。本文是为了探索影响我国电力消费量的主要因素，以期为预测未来用电需求量提供依据，从而对我国制定电力中长期发展战略具有一定的指导意义。 　　二、数据分析 　　1.指标选取和数据收集 　　根据现实的经济活动，本文收集了1980年～2006年共27年来我

4、国各个地区相关数据（来源于《2007年中国统计年鉴》），共选取了9个指标如下： 　　Y：每年电力消费量（亿千瓦小时）X1:人口自然增长率（单位:‰） 　　X2:国内生产总值(亿元X3:第一产业(亿元） 　　X4:工业(亿元）X5:建筑业(亿元） 　　X6:第三产业（亿元）X7:人均国内市场总值（元） 　　X8:能源消费总量(万吨标准煤） 　　2.变量相关分析 　　为了分析用电量的主要影响因素，首先用Qstat软件对数据进行相关分析，从分析结果中可以看出我国电力消费量（y）与人口自然增长率（X1），国

5、内生产总值（亿元）（X2），第一产业（X3），工业（X4），建筑业（X5），第三产业（X6），人均国内市场总值（元）（X7），能源消费总量（万吨标准煤）（X8）的相关系数分别为-0.8970，0.9931，0.9636，0.9938，0.9898，0.9924,0.9918，0.9864;关系都非常密却。 　　从相关系数表分析结果中，可知我国电力消费量与各变量之间的线性关系程度都相当高，由此可以认为所选取的8个指标都与电力消费量存在线性关系。 　　3.变量选择 　　再观察各影响变量之间的相关系数，有

6、些变量间相关程度也很高。变量间有可能存在多重共线性，如果直接进行线性回归分析，则回归的拟合效果可能会受到影响。基于此，先用Qstat软件对变量进行选择，这里选用逐步回归法。 　　从计算机软件的输出结果中，由逐步选择变量的过程中，我们可以得到结论:8个变量中存在多重共线性，我们最终选择加入回归模型的变量为：X1人口自然增长率,X2国内生产总值（亿元）,X3第一产业,X4工业,X8能源消费总量（万吨标准煤）。 　　4.模型建立 　　在选取的这些变量的基础上，我们以我国电力消费量为因变量，以X1人口自然增

7、长率,X2国内生产总值（亿元）,X3第一产业,X4工业,X8能源消费总量（万吨标准煤）为自变量进行多元线性回归分析，以便建立它们之间的线性回归模型，同时探索电力消费量的主要影响因素。其回归分析结果如下： 　　回归估计及检验(应变量:y) 　　从上述结果中我们可以得到多元线性回归方程为: 　　(1)模型检验 　　从方差分析表中，我们可以由F统计量来检验回归方程是否有意义。由于模型的P<0.001,我们认为整个回归方程有统计学意义。而且从各个偏回归系数的t检验可见，b2，b3，b4，b8的P值都小于0.

8、01，可认为这四个偏回归系数是有意义的。b1的P值为0.0499大于0.01，但小于0.05，在0.05的显著性水平，我们可认为b1可以通过显著?性检验，此方程各系数是有统计意义的。 　　(2)模型分析 　　①人口增长率变化对我国电力消费量的影响系数为负数，这反映了一种事实，近几年来，中国人口增长速度减慢，而电力消费量仍然上涨。说明电力消费量的显著因素不是由人口变化速度决定的。 　　②我国电力消费量对国内生产总值的依存度为0.1688，这反映出中国电力需求量与国民经济