【毕业学位论文】（Word原稿）能源强度的影响因素分析及基于4万亿新增投资的能源强度测算-统计教育学

能源强度的影响因素分析及基于 4万亿新增投资的能源强度测算 南京财经大学 2009 年 9 月 29 日 1 能源强度 的 影响因素分析及基于 4万亿新增投资的能源强度测算 摘要 改革开放以来，我国在屡创经济奇迹的同时，能耗问题也逐渐突显，这引起了中央政府的高度重视。“建设节约型社会”作为科学发展观的内容之一，被纳入到指导经济发展的长期战略体系。金融危机的来袭，更使得转变经济增长方式、发展节能经济成为热议话题。 本文利用中国统计年鉴和中经统计数据库，基于我国能源现状的描述性统计分析，归纳出了能源强度的几大影响因素 技术水平、产业结构和能源结构；并在此基础上，建立了三大统计模型，即路径分析模型、多元线性二阶自回归模型和脉冲响应函数模型，对归纳出的影响因素进行了理论上的验证和层层深入的分析。 首先，本文建立了路径分析模型（模型一），并通过 出了影响因素间的直接和间接相关系数。计算结果表明，选择的因素能解释 能源强度变化，从而对描述性统计中的猜测进行了理论上的验证； 接着，我们在模 型一的基础上，从行业角度切入，对主要影响因素产业结构进行细分， 利用插 值法弥补了数据 的缺失，同时用 建立了多元线性二阶自回归模型（模型二） 并进行了 定了变量之间的长期均衡关系。并对 4万亿新增投资的能源利用率影响做了定量测算，得出 4万亿投资按照目前的方向投入，大致会减少 4871万吨标准煤能耗的结论。 然后，作为对模型二的进一步补充和发展，我们又建立了脉冲响应函数模型（模型三），从当期的行业增加值正向脉冲冲击出发，考虑当期行业调整对能源强度的后续效应。发现所选六个行业的当期增长均对能源强度存在着长期的正向推动作用。并就此分 析的结果给出了相应的模型解释。 最后，本文综合所有模型，并在理论及模型分析的基础上，针对我国能源现状拟写了一份对政府的建议报告。 关键词：能源利用率 路径分析 脉冲响应函数 二阶自回归 2 一、问题的提出 能源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础。纵观人类社会发展的历史，人类文明的每一次重大进步都伴随着能源的改进和更替。能源的开发利用极大地推进 着 世界经济和人类社会的发展。 改革开发以来， 中国作为世界上发展最快的发展中国家，经济社会发展 已经取得了举世瞩目的辉煌成就 ；但同时也应该看到，作为 世界上 第二位 的 能源生产国和消费国 ， 中国 能源使用存在着利用率低下、污染严重等一系列问题。 同时，在世界有效需求急剧下滑的外部环境影响下，我国出口导向型经济面临残酷考验。 三季度 9%，同比增幅分别减少 济运行不确定性增加，经济下行风险增大，宏观调控面临复杂多变局面。正是在上述背景之下， 2008年 11月 5日，国务院出台了扩大内需、促进经济平稳较快增长的十项措施，两年之内的总投资达到 4万亿人民币。 从国外方面看，次贷危机爆 发后，为规避和对冲美元贬值带来的风险，国际投机资金不断投入到原油、黄金和原材料等大宗商品市场，从而使其价格在短时间内飞速上涨，原油价格 2007 年初到 2008 年 7 月累计上涨高达 180%。 目前我国正处于经济高速发展时期，对能源和原材料的需求非常旺盛，石油消费量仅次于美国，并且石油消费对进口的依赖非常大，我国 2007 年石油进口依存度接近 50%。由此造成了我国进口能源及原材料的价格大幅上涨，不断加大工业品出厂价格的上涨压力，虽然我国对基础类产品实行价格管制，但国家发展改革委员会还是在石油、电力等企业的压力 下于 2008 年 6 月 20 日宣布提高成品油价格和电价，推高了 4 万亿蛋糕看似当前的救急方案，实际关系未来中国的发展走向和发展方式，关系我们能否走出原有的发展模式而避免重大危机，关系我们能否抓住历史 3 性的转折机遇，实现长期持续稳定发展，不可掉以轻心。 在金融危机的背景及当前严峻的能源环境下，研究能源利用率的影响因素、提高能源利用效率、尽快实现经济方式转变，无论是对未来经济发展规划还是对制定能源政策都有重大意义。 二、研究现状及存在的问题 近年来，国内外学者和决策部门采用了多种方 法对能源问题进行了大量的探索，从研究方向看，目前已有的研究主要集中在以下几个方面： 采用描述统计的方法分析我国 从某一角度，如区域差别、能源消费结构等，对能源强度的影响因素进行探讨； 利用分解模型对影响能源强度的因素进行测度和分解； 采用计量经济学方法对反映能源效率的各类指标建立模型，综合评判。 从国内外学者的研究内容可以看出，对能源强度的探索或集中在对某几个因素的研究上、缺乏综合考虑；或以定性分析为主、缺少统计模型的有力支撑；或仅对影响因素进行分析、没有结合当前形势的定量判断。并且 ，在金融危机背景之下的能源效率问题还是空白。 有鉴于此，本文决定在当前金融危机的背景之下，基于已有研究的综合考虑，根据 1990用新的方法，研究影响能源利用率的因素，并结合当前形势，对万亿新增投资的能源强度效应进行测算。 三、中国能源现状的描述性统计分析 （一）数据分析列表 我们首先要通过一些数据分析，来了解中国能源消耗现状。分析内容包括： 4 表 1 中国能源消耗现状分析内容 分析项目 分析目的 数据来源 中国能源供需现状 从总量上了解我国能源供需现状 所有数据都出自 1990 2008年中国统计年鉴，有些项目 2008年缺失，遂只能到2007年。 中国能源消费结构 从结构上了解我国能源供需现状 能 源强度结构 从效率层面了解能源现状 技术水平与能源强度 探索技术水平和能源消耗的关系 产业结构 与能源强度 探索产业结构与能源消耗的关系 财政支出 与能源消耗 探索财政支出与能源消耗的关系 行业对比 探索不同行业的能源差别 （二）指标选取及解释 1、国内经济发展水平 一国的经济发展水平一般用国内生产总值（ 表示。国内生产总值是一定时期内（一个 季度 或一 年 ），一个国家或地区的 经济 中所生产出的全部最终 产品 和提供 劳务 的 市场价值 的总值。它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。 2、 能源利用效率 能源利用效率一般用能源强度来表示。能源强度也即单位国内生产总值（或总产值）的能源消耗量， 是反映国民经济对能源生产利用效率的变量指标。 计算公式为：能源强度 =能源总消耗 /3、能源结构 能源结构是指煤炭、石油、天然气以及水电等 各种 能源在 一次能源 总 量中的构成及其比例关系。通常由生产结构和消费结构组成。 为了衡量能源结构对能源强度的的作用，本文分别选取了目前四大主要能源的比重作为描述能源结 5 构的指标。 4、技术水平 技术水平作为一种无形的资本 , 无法去直观地统计 和衡量 , 所以本文选择用历年的 R&为了与能源强度具有可对比性，进行了标准化处理 ,折算成技术指数。 5、产业结构 产业结构是指国民经济各产业部门之间以及各产业部门内部的构成。我国的三次产业划分是： 第一产业：农业（包括种植业、林业、牧业和渔业） 第二产业：工业（包括采掘业，制造业，电力、煤气、水的生产和供应业）和建筑业 第三产业：除第一、第二产业以外的其他各业。 为了衡量产业结构对能源强度的的作用，本文分别选取了三大产业的比重作为描述产业结构的指标。如第二产业比重是第 二产业增加值占 （三）数据的来源与预处理 1、数据来源的说明 20世纪 90年代，我国实行了经济体制改革，逐步由计划经济迈入市场经济体制。基于这些实际情况，结合数据的可得性，我们选取了 1990 2008年的数据进行研究，所用数据均来源于中国统计年鉴和权威数据库中经网。 2、价格因素影响的剔除 为使各时期的数据具有可比性，我们要剔除 价格因素的影响。本文对数据进行了标准化处理 , 即全部以 1978年的不变价表示。 （四）描述性统计分析 1、 中国能源供需现状 6 由图 1可知，伴随中国经济的快速增长 ,能源 生产与消费量也呈几何级数增长。我国能源生产量从 1990 年的 103922万吨 标准煤上升到 2007年的 235445万吨 标准煤 ； 能源消费量从 1990的 92997万吨 标准煤增长到 2007的 生产和消费之间的缺口在近年来越来越大。反映出我国能源形势越来越严峻。 图 1 中国能源供需现状 2、 中国能源消费结构 由 图 2可知，煤炭能源消耗量占了总能源消的 75%以上，而且极少波动；其次是石油能源；其他能源包括水电新能源，在近年来由于国家的重视，所占比例增大；天然气最少。 图 2 中国能源消费结构 3、能源强度结构 由图 3可知：我国能源强度自 1990年来一直下降，但 2003年出现了明显拐点，之后由于国家 “ 科学发展观 ” 的推行和重视，近年来能源强度稳步降低；总能源强度和煤炭能源强度相关性很高，基本上趋势一致，也再次验证了我国能源结构的突出特征：以煤炭能源为主。 中国能源供需现状0500001000001500002000002500003000001989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008一次能源生产量 ( 万吨标准煤) 能源消费总量（发电煤耗计算法） ( 万吨标准煤)0204060801001201990199219941996199820002002200420062008其他天然气消费量占能源消费总量的比重 ( % )石油消费量占能源消费总量的比重 ( % )煤炭消费量占能源消费总量的比重 ( % ) 7 01234561988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007总能源强度 （ 万吨 / 亿元 ） 煤炭能源强度 （ 万吨 / 亿元 ）石油能源强度 （ 万吨 / 亿元 ） 水电能源强度 （ 万吨 / 亿元 ）天然气能源强度 （ 万吨 / 亿元 ）图 3 能源强度结构 4、技术水平与能源强度 由图 4可知，我国自 1985年来技术进步明显，能源强度也随之降低。 技术指数与能源强度051015202530351986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006能源强度 技术指数 图 4 技术水平与能源强度 5、产业结构与能源强度 在分析我国产业结构对能源消费的影响前 , 我们首先要分析各产业对经济增长的贡献程度。图 5是我国三次产业增加值结构从 1990 2008 年的变动趋势图。 图 5 三大产业对 8 由 图 5可 知，第一产业比重从较大幅度下降到稳步下降 , 由 符合库茨涅兹的产业结构理论“农业部门创造的国民收入占全部国民收入的比重处于不断下降中”的结论； 第二产业比重在 1993年至今稳步上升 , 对 0%左 右 ； 第三产业比重自 1990年一直在上升 , 对 贡献在近年达到 40%左 右 ； 然后再让我们看看各产业的能 源消费情况。 由图 5可知，工业占所有能源消费中的 70%左右，近年来攀升到 80%，而其他行业与之相比皆低。 综合 以上两图可以发现，工 业对 0%左右 , 却消耗了绝大多数的能源。这不仅是因为我国处于重工业化的阶段特征 , 更说明了目前我国经济高速发展较大程度上是依赖能源高投入的实现 , 第二产业呈现高投入高能耗、高物耗特征和经济增长的粗放 , 第三产业的发展滞后 , 内部结构水平低下。 6、财政支出与能源消耗 从图 6中可以看出，国家财政支出与能源消费之间的关系类似双曲线。财政支出越多，能源强度越小。 图 6 财政支出与能源消耗 7、行业对比 由图 7 可知， 在工业部门内部 ,能源消费明显集中于以制造业为中心的高耗能行业。能源强度排名前 10的产业依次为 :黑色金属冶炼加工业、非金属矿物制造、化学原料及制品制造、石油加工及炼焦、有色金属冶炼及压延加工业、电力国家财政决算支出 ( 亿元) 和能源强度的关系0100002000030000400005000060000700000 2 4 6能源强度（万吨/ 亿元）国家财政决算支出 9 蒸汽热水生产、煤炭采选、石油加工和天然气开采、纺织、造纸等高耗能行业。 自 1995 年以来 ,这 10 个行业能源消费占能源消费总量的 56. 7% , 从工业行业内部结构看则占能源消费量的 它们的能源消费变动对总能耗变动起着决定性作用 ，而同期的增加值却只贡献了工业增加值的 44. 34% 、工业总产值的 44. 10% 、 46. 34%。因此 ,研究这 10个高耗能行业能源消费的变动特征 ,就变得十分重要了。 05101520251994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007煤炭采选业石油和天然气开采业黑色金属矿采选业有色金属矿采非金属矿采业食品制造业饮料制造业纺织业工业皮革、毛皮、羽毛(绒) 及其制品业纺织服装、鞋、帽制造业家具制造业造纸及纸制品业印刷业和记录媒介的复制文教体育用品制造业石油加工、炼焦及核燃料加工业化学原料及化学制品制造业医药制造业化学纤维制造业橡胶制品业塑料制品业非金属矿物制品业黑色金属冶炼及压延加工业有色金属冶炼及压延加工业金属制品业通用设备制造业专用设备制造业交通运输设备制造业电气机械及器材制造业电子及通信设备制造业仪器仪表及文化、办公用机械制造业自来水的生产和供应业图 7 行业对比 （五） 4万亿 投资分配以及受惠行业 为了建模测算万亿投资所带来的能源效应，我们先要对万亿投资的去向有宏观把握。国新办 2008 年 11 月 27 日举行的新闻发布会上，国家发展和改革委员会主任张平介绍了 4 万亿经济刺激方案的有关情况，投资分配方案为： 表 2 4万亿投资分配方案 保障性安居工程 2800 亿 灾 后的恢复重建 1 万亿 农村民生和农村基础设施 3700 亿 铁路公路机场城乡电网 18000 亿 生态环境 3500 亿 自主创新结构调整 1600 亿 医疗卫生、文化教育事业 400 亿 10 四、模型 假设 五、 路径分析模型 由之前的描述性统计分析可知， 我国能源强度的影响因素主要有技术水平、产业结构、能源结构等。但这三大因素间很明显存在着相关性，例如：当技术水平提升，某一行业生产率就会提高，从而影响到产业结构变动。基于此点考虑，我们采用了路径分析法，来具体剖析这些主要因素之间的影响以及对能源强度的影响。 （一）理论概述 1、路径分析 路径分析是分析因果模型的一种方法和技术。在完成简单的相关性分析后，可以将总的相关系数分解为直接路径相关系数，间接路径相关系数。借此反映自变量对因变量的直接影响和自变量借助其他变量对因变量的间接影响。 2、使用路径分析的原因 ： 以多元线性回归表示因果关系的局限 令12, Y 为因变量，多元线性回归可以表示如下： 0 1 1 2 2 5 5 ( 1 )y X X X 令y样本y 的标准差。由 (1) 可以得到标准多元线性回归模型。令 / ( 2 )ii i x y 则 i表示标准化的系数。公式 (2) 表明标准化系数不仅与自变量的回归系数有关，同时与自变量的离散程度有关。随着一个自变量离散程度的增加，该自变量对因变量影响程度也随之增加。 1、影响能源利用率的因素很多，本文仅考虑主要因素。 2、 限于数据可得性，在行业能源强度差别中完全剔除细分结构不同的影响。 3、合并数据的过程中，不考虑信息量损失对模型及预测结果的影响。 4、假定文中所有引用资料都真实可信、数据可靠。 11 然而，在计算标准化系数的过程中，上述公式并没有考虑到变量间的交互因素，同时也没有考虑到自变量借助其它变量对因变量的影响。借助路径分析可以很好解决这一问题。路径分析不仅可以处理有多个因变量和中介变量的问题，而且可以处理一些变量互为因果的问题，即所谓的非递归模型 （二）模型的建立 1、符号说明 y ：能源强度； 1X：煤炭消费比重； 2X：石油消费比重 3X：第二产业比重 4X：第三产业比重 5X：技术和管理水平 2、模型的建立 将的简单相关系数，对所有简单相关系数的分解方程可以表示为： 1 1 2 2 1 5 5 12 1 1 2 2 5 5 25 1 1 5 2 2 5 5( 3 )y y y yy y y yy y y yP r P r P P r P r P P r 令1 1 1 2 1 52 1 2 2 2 55 1 5 2 5 5r r rr r r r，125，125，则 (3) 式可以表示为 ( 4 ) R 求解线 性方程组 (4) 可得 1 R，其中y 的直接影响。 基于方程 (4) 的运算结果，我们可以计算： 22i 是 y 的直接判决系数； ij 义了y 的间接影响； 12 2 2ij iy ij r P 表示自变量 过 因变量 y 的间接判决系数； 2 2 2() i i R R表示y 总的判决系数，它反映了y 的综合作用和影响； ij 表示为 由于经济现象的复杂性和认知的局限性，在建立模型时不可能考虑所有对因变量有影响的因素。因此，我们应该进一步计算我们遗漏的变量和误差对因变量的影响系数，即残差影响公式为： 11 ka y iy p r 如果残差影响很小，这说明路径分析抓住了关键变量，否则路径分析也许遗漏了一些主要的变量和其他一些需要继续寻找的因素。 （三）模型的求解 基于上述路径分析理论，我们使用 R 软件编写出路径分析的程序（程序见附录），计算结果如下： 1、 计算各自变量之间的相关系数，得到矩阵 R 的一个实现值： 表 3 自变量之间的相关系数 煤 石油 第二产业 第三产业 技术管理 煤 1 油 二产业 三产业 术管理 2、 计算各自变量和因变量之间简单的相关系数，得到( 0 . 8 3 6 8 , - 0 . 7 1 8 5 , - 0 . 7 9 3 2 , - 0 . 7 5 2 , - 0 . 8 6 44) 3、 建立模型可得 4、计算结果如表 4 所示： 13 表 4 计算结果 自变量 （四）模型的检验 为便于计算，由2 2 2() i i R R可推导出各因子的判决系数计算公式为（具体推导过程见附录）： 22( ) 2iy iy i P r P， 经计算可得： 2 2 2 2 2( 1 ) 0 . 5 8 3 2 , ( 2 ) 0 . 2 4 1 0 , ( 3 ) 0 . 5 8 8 8 , ( 4 ) - 0 . 0 8 7 5 , ( 5 ) - 0 . 0 2 9 7R R R R R 所以 2 2 2 2 2( 3 ) (1 ) ( 2 ) ( 4 ) ( 5 )R R R R R 5210 . 9 6 6 3iy p r ， 21 0 . 1 8 3 6 上述计算结果表明，选择因子能解释 因变量的变化，因此，我们选择的路径分析能刻画主要因子对能源强度的影响。 （五）模型的应用 根据表 2的计算结果，可以做出以下直观路径分析图： 图 8（ 1）：煤炭对能源强度影响路径图 油比重 第二产业 第三产业 煤炭比重 源强度 14 图 8（ 2）石油比重对能源强度 影响路径图 图 8（ 3）第二产业比重对能源强度影响路径图 图 8（ 4）第三产业比重对能源强度影响路径图 图 8（ 5）技术和管理水平对能源强度影响路径图 炭 比重 石油比重 第 二 产业 第三产业 技术和管理 源强度 炭 比重 石油比重 第 二 产业 技术和管理 第三产业 源强度 炭 比重 石油比重 第三产业 技术和管理 第二产业 源强度 3 炭 比重 第二产业 第三产业 技术和管理 石油比重 源强度 15 （）结论：能源强度的影响因素 从表 4可以看出 ，所有变量对能源强度直接影响大小如下： 3 1 2 4 5X X X X X 即第二产业比重和煤炭消费在总能源消费中的比重对能源 利用效率的直接影响是最大的，这说明3X、1 所有变量对能源强度间接总影响大小如下： 5 4 2 1 3X X X X X 即技术和管理，第三产业在国民经济中的比重对能源利用效率的间接影响最大，这说明5X、4X、3与上述分析对能源强度直接影响因子的结论是一致的。 但是，所有变量对能源强度总的影响大小却是：5 1 3 4 2X X X X X ，即技术和管理水平以及煤炭消费在总能源消费中的比重和第二产业的比重对能源利用效率总的影响最大，因此提高技术和管理水平，降低煤炭消费在总能源消费中的比重是提高能源利用效率的根本之道。 第三产业在 所占比重对能源效率的影响路径分析图如图 8（ 4） 。总的来说，第三产 业与能源强度之间呈现出负相关的关系，随着第三产业在 源利用强度会随之下降，能源利用效率会得到提高。但是从图 8（ 4）可以看出4间接影响却很大，而其主要是通过影响煤炭比重因子来影响能源强度，这充分反映出第三产业的产业特点和性质以及其影响能源强度的传导机制。 技术和管理水平对能源效率的影响路径分析图如图 8（ 5） 。虽然其对能源利用效率的直接影响较小，只有 是其对能源利用效率的间接影响却很大，共达到 此可以认为技术和管理是影响能源强度的间接因素，提高技术和管理水平，能降低煤炭消耗和石油消耗，降低第二产业在国民经济中的比重， 16 并提高第三产业在国民经济中的比重，这些都有利于能源利用效率的提高。 综上所述，为了提高能源利用效率，必须提高技术和管理水平，提高第三产业的比重，减少煤炭和石油的使用，同时降低第二产业的比重。 六、 元线性二阶自回归模型 影响能源强度因素的进一步细分 在路径分析模型中，我们已经知道技术水平、产业结构和能源结构对能源强度有着重要影响。但产业结构这 一因素其实可以进行更细致的划分，尤其是在工业内部，正如上文图（）所示，各行业的能源强度有着很大差别。这点没能在模型一中体现。因此模型二针对此点，将从行业入手，采用尽可能详细的工业内部产业结构分类，对其与能源利用率的关系进行更深入的探讨。 新增投资一般会使产出增加，从而引起能耗变化。下面根据中经网网络数据库中每行业的增加值和能耗数据，首先建立总能耗与工业增加值的关系模型，然后利用国家发展委公布的 4万亿投资对各行业的拉动增加值估算（见参考文献 ），即新增 4万亿投资引起各行业工业增加值变化的数据，按此路径预 测新增 4万亿投资对能源利用率的影响。 1、 变量的初步选取 由于第二产业能耗比例占总能耗的 70%以上，故选取其内部各行业为主要研究对象，考虑到预测是我们此处建模的主要目的，且由于投入与产出之间可将多种因素（例如时间因素）融合在一起形成技术因素，体现了一种客观存在，故选取全国总能耗为因变量，第二产业各行业工业增加值为自变量，研究各行业的工业增加值对全国总能耗的影响效果。 2、 数据预处理 （ 1） 样本选取 原则上，选择样本期时要求同一样本期内的数据具有一定的稳定性，以保证 17 样本数据来自同一总体，样本期不能太长；但此处 行业工业增加值变量多达 36个，需要样本容量至少要多于自变量个数，这样通过软件计算时才不致于产生奇异矩阵，因而所选择的样本期又不能太短。经综合权衡后选择的样本期为1992且有必要将样本数据由年度数据转化为季度数据，才能使样本容量满足统计软件计算要求。 （ 2） 缺失数据的处理 对 2004 年的工业增加值进行线性插值，若某些行业有部分缺失数据，根据数据的可得性原则，因此这些行业就没有考虑在内，经初步分析后保留 32 个行业。 （ 3） 年度数据转换为季度数据 由于所考虑的行业多达 32 个，而样本数据只有 15 个年 度数据（ 32），不能满足估计多元回归模型参数的基本要求，故需要将年度数据转换为季度数据，生成足够长的样本。分别对 1992年及 2007 年的总能耗及各行业的工业增加值进行数据转换。原始数据见 所附 于数据过于庞大，无法放在附录里） 。 具体转换通常采用 换公式如下： 64/)326511(1 11 64/)32879(2 11 64/)321097(311 214 其中度的该项指标 , 1t+1 年度的该项指标 , 而11 ，转换后的结果 所附 3、 模型建立及检验 18 （ 1） 解释变量的进一步 确定 做被解释变量全国总能耗 2 个变量之间的散点图（ 如 图 9所示），发现这些变量与被解释变量之间都存在着相似的 线性关系，故可考虑建立他们之间的多元线性模型。进一步分析这些解释变量之间很多都存在一定程度的多重共线性，因此根据变量选择的独立性原则并采取逐步回归的基本思想，筛选出六个解释变量： 炭采选业工业增加值； 织业工业增加值； 纸及纸制品业工业增加； 药制造业工业增加值； 色金属冶炼及压延加工业工业增加值； 通运输设备制造业工业增加值。 图 9 2个解释变量间的散点图 （ 2） 六行业的工业增加值和能源强度的 为了研究上文所筛选的六 个行业的工业增加值和能源强度之间的长期均衡性，我们选用 整检验的方法，对这 7个序列进行协整分析。 变量的单位根检验 因为下文要对 型进行 整检验，而协整检验仅对平稳的序列有效。故在建立 型之前先要对各序列进行单位根检验。此处选用六个行业的工业增加值及能源强度从1993年第 1季度到 2006年第 4季度的序列分别进行一阶差分和二阶差分，再对 19 差分后的序列进行单位根检验。结果如 表 5： 表 5 单位根检验 结 果 变量 1%临界值 5%临界值 10%临界值 存在单位根概 率 结论 1平稳 2 1稳 10平稳 2 10稳 14平稳 2 14稳 19平稳 2 19稳 24平稳 2 24稳 29平稳 2 29稳 平稳 2稳 由表 5经过一阶差分后， 7个变量都是非平稳的，而在二阶差分后这 7个变量都是平稳的。可见这 7个变量都是 (2)I 的过程。进而，我们可以依据二阶差分所得的序列建立 型。 向量自回归 (基于数据的统计性质建立模型， 型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的 “ 向量 ” 自回归模型 。 式为： 11 + + + + 1 , 2 , ,t t p t p t y A y B x t T（ 6） 其中，k 维内生变量向量，d 维外生变量向量， p 是最大滞后阶数，T 是样本个数， 维矩阵 1,维矩阵 B 是要被估计的系数矩阵， t是 k 维扰动向量，它们之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关，假设 是t的协方差矩阵，是一个 的正定矩阵。 20 p 的 如果 p 取某值的时候，被估计的 有 根）的倒数根模都小于 1，即都于单位圆内，则说明该 果模型不稳定，某些结果将不是有效的（如脉冲响应函数的标准误差）。据此原理，我们选取 2p 对所建立的 验结果如图 10。 可见，当 p 的时候，该 具体根植见附录） 图 10 果 其基本思想是基于 型将一个求极大似然函数的问题转化为一个求特征根和对应的特征向量的问题。我们不妨先以 (1)I 为例，将式 ?经过差分变换后可得： 11 1( ) ( ) 1 , 2 , ,pt t i t i i y y D y B x t T ？(7) 其中：11,i ji j A 对变量之间协整关系的检验可以通过计算 系数矩阵的秩及特征值来判断。将 系数矩阵的特征 值按照从大到小的顺序排列，即： 1 2 g. 。如果变量间不存在协整关系（即长期关系），则 的秩就为零。 （ 1） r 迹检验： - 1. 5- 1. 0- 0. 50. 00. 51. 01. 5- 1. 5 - 1. 0 - 0. 5 0. 0 0. 5 1. 0 1. 5In v e r s e R o o t s o f A R C h a r a c t e r is t P o ly n o m ia l 21 统计量 gt r a c e r + 1 = - T 1 - )，其中 r 为假设的协整关系的个数， 为 的第 i 个特 征值的估计值（下同）。对应的零假设是：0H：协整关系个数小于等于 r ；被择假设：1H：协整关系个数大于 r 。迹检验实际上是一个联合检验：r + 1 r + 2 g= = = 0 .= ，因为当 i=0 时， - ) 也为零，且在 1 范围内， i 越大， - ) 越小， 越大。如果 大于临界值，则拒绝零假设，说明存在的协整个数大于 r ，这时应继续检验新的零假设：协整关系个数小于等于 1r 直至 小于临界值。 （ 2） 最大特征值检验： 统计量 m a x r + 1( r , r + 1 ) = - T l n ( 1 - )，对应的零假设：0H：协整关系个数等于 r ；相应的被择假设： 1H :协整关系个数为 1r 。当 大于临界值时，我们拒绝协整关系个数等于 r 的原假设，然后继续检验新的假设：协整关系个数为 1r 直到 小于临界值。 用 六行业工业增加值和能源强度进行 整检验，结果如表 6 表 6 六行业工业增加值和能源强度 验结果 原假设 特征根 迹统计量 迹统计量 5%临界值 最大特征值 统计量 最大特征值统计量 5%临界值 假设检验 结果 0个协整向量 绝 至少 1个协整向量 绝 至少 2个协整向量 绝 至少 3个协整向量 绝 至少 4个协整向量 绝 至少 5个协整向量 绝 至少 6个协整向量 绝 由上述检验结果可知： 个以上的协整向量。在此情况那个下，我们可以判定：模型中的 7个变量之间存在协整关系。即：所选取工业大类中的 6个行业的工业增加值与能源强度之间存在着长期的均衡关系。 元线性二阶自回归模型 由 整检验的结果，我们更加明确了 6 个行业的增长和能源强度 22 之间的长期均衡关系。那这种均衡关系是怎样量化地发生的？ 为此，我们建立了 多元线性二阶自回归模型，作为对 7个变量之间的协整关系的量化。 基于以上分析引入模型 ， 并经 件反复试算、筛选，得计算结果如下（括号内的数值是对应解释变量的 2( ) 元回归模型的检验 （ 1）经济意义检验：从基本形式上看，模型是基本合理的，其中 炭采选业工业增加值）、 织业工业增加值）和 药制造业工业增加值）三个解释变量前的系数出现负数，说明他们是节能减排的行业，因此可通过提高这三个行业的增加值来进一步达到节能减排的效果。模型中的 y( y(为了消除自相关的影响。 （ 2）统计检验 模型的 2R 的值足以说明整体上拟合很好，在 95%的置信水平下， 对 2R 、 t 统计量的值进行综合分析，可以发现模型中的解释变量可能还存在一定程度的多重共线性，但本文中的解释变量在预测期间内具有与样本期相同的多重共线性模式，所以利用该模型进行合理的预测不会产生很大的影响。 （ 3）计量经济学检验 考虑本文中的数据是时间序列数据，故略去异方差检验， 即认为是同方差的，在模型的调试过程中已经考虑了自相关和多重共线性问题，从最终结果看，模型的 近于 2，不存在自相关现象，而且在多个模型的比较中，现在的 值是最小的，通过各项计量经济学检验，因此模型？ 是合理 23 的。 （ 4）预测检验 图 11 预测曲线 图 12残差图 从预测曲线图可以看出， 明预测误差非常小，再从残差图也可以看出，只有少数的几个点落在 2倍标 准差之外，说明拟合效果很好通过残差检验。 3、 模型的应用 根据 4万亿新增投资对各行业工业增加值的初次拉动结果的测算 （文献 1） ,得到 式（ 8） 中六个解释变量的具体数值： 49, 69, 90, 56, 37, 361,y(285000,y( 入到 式（ 8） 中，得 y（ 2009年能耗）的预测值为 Y=吨标准煤），与 2008 年实际能耗 285000亿元相比不仅没有增加反而减少了 吨标准煤，而 2008年比 2007年净增加 明 4万亿投资在各行业中的分配是合理且有效的。也说明模型对合理调整投资结构，达到节能减排的目的具有科学性、适用性和可行性，可以据此制定相应的投资政策。 七、 六行业的工业增加值和能源强度的脉冲响应函数模型： 上文的 整检验和 多元线性二阶自回归模型对能源强度和各行业的均衡关系进行了量化研究。但很多情况下，特别对于政策的制定者，可能会更加关注政策影响下的行业调整对能源强度的冲击。我们将通过脉冲响应函数模型，给出行业调整下的能源强度变动。 24 1、脉冲响应函数模型的建立： 脉冲响应函数描述的是 面以 2）模型来说明脉冲响应函数的基本思路。 1 1 2 2 1 2 2 11 1 2 2 1 2 2 2t t t t t t tt t t t t t tx a x a x b z b zz c x c x d z d z 假定上述系统从 0t 开始活动，设 1 2 1 2 0x x z z ，于第 0 期设定扰动项 1 0 2 01, 0， 其后它们均为 0。那么初期给予的扰动将在系统中不断传递，通过迭代计算可以得到 0 1 2 3, , , ,x x x x ，称为 由 数，同样可以求得0 1 2 3, , , ,z z z z，称为由 第 0期的脉冲为1 0 2 00, 1时，可以求得 x和 上的脉冲响应过程可以清晰的捕捉系统对特定冲击的效果。 用 六行业工业增加值和能源强度未经差分的数据建立 型，并对此 6个行业的工业增加值一个正的单位大小的冲击，得到能源强度关于 6个行业的脉冲响应函数。如图 138 从 图 13中可以看到，当在本期给煤炭采选业工 业增加值一个正冲击，能源强度将有持续上升趋势