内蒙古能源消费影响因素的综合分析与评价

1/7内蒙古能源消费影响因素的综合分析与评价摘要内蒙古目前处于工业转型的关键阶段，因此如何调控能源消耗与分配是至关重要的问题，也是平稳度过转型期的重要保证。本文从影响内蒙古能源消费的因素角度出发，通过实证分析，筛选出了对内蒙能源消费影响较为重要的几个核心因素，并用GM1，1预测法建立能源消费模型，以期对内蒙古解决能源问题有所帮助。关键词能源消费影响因素灰色关联度GM一、对能源消费影响因素的量化各个影响能源消费的因素是一个宏观的概念，在统计学上难以用统计学的方法准确表示。因此，对影响能源消费的各因素确定一些具体的指标，通过这些具体的指标反映各个影响因素对能源消费的影响。一产业结构的变化采用第二产业占国民经济的比重来衡量，因为第二产业既是国民经济的重要部门，也是能源消费大户，它占国民经济的比重的变化既反映了产业结构的变化，也放映了能源消费的变化。二社会投资额用内蒙古自治区全社会固定资产投资来表示。三人口用内蒙古自治区年末总人口数来表示。2/7四交通运输采用内蒙古自治区的民用车辆数来表示。五经济增长采用内蒙古自治区地区生产总值来表示。通过查阅内蒙古自治区统计年鉴对各指标在各年份的数据进行统计分析，在此基础上得到以下统计数据表。表1内蒙古能源消费影响因素量化表资料来源2016年内蒙古统计年鉴。二、内蒙古能源消费与其影响因素的灰色关联分析和评价灰色关联度基本原理灰色关联度分析是灰色系统理论的一种分析方法。LOCALHOST其基本思想是如果所分析的两个时间序列曲线的相似程度越大，则两条曲线关联度越大，反之越小。灰色关联度数学模型基本步骤如下1设系统特征序列为X0X01，X02，X0N并且有M个系统行为序列，分别为XIXI1，XI2，XIN，I1，2，M对系统特征序列和系统行为序列用初值化算子进行初始化，得出初值化像分别为3/7Y0Y01，Y02，Y0NYIYI1，YI2，YIN，I1，2，M求出初值化像序列Y0、YI之间的灰色关联系数为分辨系数，且0，1；K1，2，N；I1，2，M。最后求出两个序列X0、XI之间的灰色关联度内蒙古能源消费与其影响因素的灰色关联分析和评价1数据的无量纲化。无量纲化不仅是为了保证原始数据的量纲统一，而且也是为了保证对于各个变量有统一的比较标准。变量序列进行无量纲化后，就形成了无量纲序列。YJKXJK/XJ1J0，1，2MK1，2，N数据关联度计算。将能源消费总量设为系统特征序列Y0，将影响能源消费的各个因素即第二产业占国民经济的比重、固定资产投资额、年末总人口、民用车辆数、国内生产总值分别设为系统的行为序列X1、X2、X3、X4和X5。根据灰色关联度计算方法得出灰色关联度矩阵见表3。表2内蒙古自治区能源消费影响因素无量纲化表表3内蒙古自治区能源消费与其各影响因素灰色关联度从灰色关联度计算结果来看，当把内蒙古能源消费总量Y0作为系统特征序列，有。即对内蒙古能源消费总4/7量影响程度大小的因素排序依次为国内生产总值第二产业占国民经济的比重年末总人口民用车辆数固定资产投资额。关联度结果对比分析1国内生产总值与能源消费量之间的关联度最大。内蒙古自治区近几年经济的蓬勃发展，带动了城市化的发展和工业化的发展升级；而城市化的发展和产业经济的快速发展使得内蒙古自治区的能源消费量快速增加。内蒙古自治区经济的发展主要依靠第二产业的发展来带动的。第二产业高耗能产业居多，所以第二产占国民经济的比重对能源消费的影响较大恰恰印证了我们前面介绍的有关内蒙古自治区近几年来三次产业的发展状况。随着内蒙古自治区近几年人口数的增多，人类生活各个方面的能耗也相应增多，尤其是生活能源消费。截止到XX年，内蒙古自治区生活能源消费量达到1264万吨标准煤，比2000年增长倍。由相关统计资料可以看出内蒙古能源消费量2000XX年只是缓慢增长，但从XX年以后内蒙古自治区的生活能源消费量呈现出突飞猛进的增长趋势。通过定性分析内蒙古自治区能源消费的影响因素，主要包括经济增长、人口增长、产业结构、交通运输行业以及社会的固定投资等。通过采用灰色关联法对内蒙古自治区能源消费的影响5/7因素进行相关性分析，得出从灰色关联度计算结果来看，当把能源消费量作为系统特征序列时，有，即与内蒙古自治区能源消费总量相关度大小的因素排序依次为国内生产总值第二产业占国民经济的比重年末总人口民用车辆数固定资产投资额。其中，国内生产总值和第二产业占国民经济的比重与内蒙古自治区能源消费总量的相关性系数均为以上，表明这两个因素与内蒙古自治区能源消费量相关性较强。三、建立GM预测模型分析上文已对影响内蒙古能源消费的主要因素进行了分析，现在本文采用GM模型对内蒙古未来能源消费进行初步预测。数据选取1999XX年的能源消费总量和GDP总量（亿元）。如表4。表4GM分析数据分别对两组数据建立GM模型，通过灰色系统理论及其应用配套建模软件我们可以很方便的得到两组数据的GM模型其模拟值分别为Y，平均相对误差。X，平均相对误差根据模拟值，利用EVIEWS软件建立能源消费线性回6/7归模型，结果如表5。表5EVIEWS回归结果由表5可知T，可见模型拟合状态良好，能很好的解释能源消费量的变化。下面，将XXXX年的GDP预测值代入到回归方程中，预测XXXX年能源消费总量，同时对模型进行检验。通过GM模型预测出XX年和XX年的GDP预测值分别为和。代入能源消费模型中得到表6。表6XXXX年能源消费总量与GDP实际值与预测值的比较上表数据显示出Y的XX、XX年的两年模拟值与实际值有一定的差异，但是本文不认为模型有误。这是由于在XX、XX两年美国爆发次贷危机，引起全球性经济衰退，国内有大批工厂倒闭、减产，因此在XX、XX年的实际能源消耗数据会比预测值低，符合经济特性。参考文献1庞浩计量经济学科技出版社2王维国预测与决策中国财政经济出版社3内蒙古统计年鉴中国统计出版社，2