吉林省能源消费总量影响因素的实证分析

1、摘要：对吉林省能源消费总量影响因素建立了计量经济模型,主要选取全省生产总值，第居民消费水平，全省总人口，天然气占能源消费总量比例，水电占能源消费总量比例，民用汽车拥有量这六个变量作为解释变量,分析它们对吉林省能源消费总量的影响程度,并根据统计分析得出的结论提出提高能源利用效率降低消耗的对策和建议,利用Eviews软件对计量模型进行参数估计和检验，并加以论证得出结论。关键词：能源总量 增长 影响因素 实证分析 一、引言一个国家财政收入规模大小往往是衡量其经济实力的重要标志。财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆，宏观调控的首要问题是社会总需求与总供给的平衡问题，实现社会总需求与总供给的平

2、衡，包括总量上的平衡和结构上的平衡两个层次的内容。财政收入的杠杆既可通过增收和减收来发挥总量调控作用，也可通过对不同财政资金缴纳者的财政负担大小的调整，来发挥结构调整的作用。此外，财政收入分配也是调整国民收入初次分配格局，实现社会财富公平合理分配的主要工具。我们从财政收入的部门构成来分析财政收入的影响因素。从国民经济部门结构看，财政收入又表现为来自各经济部门的收入。财政收入的部门构成就是在财政收入中，由来自国民经济各部门的收入所占的不同比例来表现财政收入来源的结构，它体现国民经济各部门与财政收入的关系。我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。其中工业和农业对财政收入的影

3、响最大。二、模型设定及数据选取我国的财政收入主要包括税收,国有经济收入，债务收入以及其他收入四种形式，因此，财政收入会受到不同因素影响。从国民经济部门结构看，财政收入又表现为来自各经济部门的收入。财政收入的部门构成就是在财政收入中，由来自国民经济各部门的收入所占的不同比例来表现财政收入来源的结构，它体现国民经济各部门与财政收入的关系。我国财政收入主要来自于工业，农业，商业，交通运输和服务业等部门。因此，本文认为财政收入主要受到第一产业增加值，第二产业增加值，第三产业增加值，其他收入水平和就业人口总数的影响。选取变量:财政收入Y（亿元）第一产业增加值X2（亿元)第二产业增加值X3（亿元)第三产增

4、加值X4（亿元)国家财政决算中其他收入X5（亿元）从业人员数为X6（亿元）将模型设定为以下模型：lnYt=1+2lnX2t+3lnX3t+4lnX4t+5lnX5t+6lnX6t+ut根据选取的模型搜集以下数据：表1 1990-2013年中国财政收入及相关数据国家财政决算收入(亿元)第一产业增加值（现价）第二产业增加值（现价）第三产业增加值（现价）国家财政决算收入中其他收入年末从业人员数(亿元)(亿元)(亿元)(亿元)(万人)与变量名放在一起19942937.150627717.45888.4299.536474919953149.485342.29102.27337.1240.1654911

5、9963483.375866.611699.59357.4265.156615219974348.956963.816454.411915.7191.046680819985218.19572.722445.416179.8280.186745519996242.212135.828679.519978.5396.196806520007407.9914015.43383523326.2724.666895020018651.1414441.93754326988.1682.36982020029875.9514817.639004.230580.5833.370637200311444.08

6、1477041033.633873.4925.4371394200413395.2314944.745555.938714944.9872085200516386.0415781.349512.344361.61218.173025200618903.641653753896.849898.91328.7473740200721715.2517381.762436.356004.71691.9374432200826396.4721412.773904.364561.32148.3275200200931649.292242087598.174919.32707.837582520103876

7、0.224040103719.588554.93683.8576400201151321.7828627125831.4111351.9-76990201261330.3533702149003.4131340-77480201368518.335226157639148038-77995数据完整最新数据来源：中国统计年鉴三、参数估计 利用Eviews软件，生成Yt，X2，X3，X4，X5。X6等数据，采用这些数据对模型进行OLS回归，结果如表3所示。表3 数据模型进行OLS回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14

8、 Time: 11:53Sample(adjusted): 1994 2013Included observations: 17 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C75223.7419622.293.8335870.0028X2-0.0832260.147730-0.5633700.5845X3-0.1253910.078210-1.6032540.1372X40.7413800.1087386.8180170.0000X50.5651331.0016150.5642220.5839X

9、6-1.1627500.309719-3.7542080.0032R-squared0.999350 Mean dependent var13527.32Adjusted R-squared0.999054 S.D. dependent var10726.26S.E. of regression329.9367 Akaike info criterion14.70624Sum squared resid1197440. Schwarz criterion15.00032Log likelihood-119.0031 F-statistic3379.894Durbin-Watson stat1.

10、919632 Prob(F-statistic)0.000000故得出模型方程为：Y=75223.74-0.083lnX2-0.125lnX3+0.741lnX4+0.565lnX5-1.163 lnX6（19622.29）（0.147730）（0.078210）（0.108738）（1.001615）（0.309719）t=(3.8336)(-0.5634)(-1.6033)(6.8180)(0.5642)(-3.7542)由上表可以看出可决数R2=0.9994修正后的可决系数为0.999054，F统计量3379.894.df=20四、模型检验（一）计量经济检验1.多重共线性检验计算各解释变

11、量的相关系数，选择，X2、X3、X4、X5、X6数据，得到相关数据矩阵如下表4：表4 相关系数矩阵X2X3X4X5X6X210.971240.956950.900450.96653X30.9712410.995110.97310.95984X40.956950.9951110.972630.96883X50.900450.97310.9726310.88882X60.966530.959840.968830.888821由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。2.修正多重共线性采用逐步回归的办法，检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X2、X3、X4

12、、X5、X6的一元回归，结果如表5所示。表5 一元回归估计结果X2X3X4X5X6参数估计值2.2059660.4388150.47572210.858414.097403t统计量15.8544935.3268949.6675726.553297.902918R20.9331760.9857820.9927560.9791690.776276R20.9294640.9849920.9923540.9777800.763846其中，X4加入的方程R2最大，X4以为基础，顺次加入其他变量逐步回归。结果如下表6。表6 加入新变量的回归结果(一)X2X3X4X5X6R2X2, X4-0.736-4.3

13、590.62717.7510.996X3,X4-0.120(0.910)0.605(4.242)0.986X4, X50.2407.2514.9675.9460.995X4, X60.55953.165-0.888-8.6640.999经比较，新加入X6的方程R2=0.9985，改进最大，而且各参数的t检验显著，选择保留X6,再加入其他新变量逐步回归，结果如表7所示。表7 加入新变量的回归结果(二)X2X3X4X5X6R2X2,X4,X60.334-3.3530.61134.7440.709-7.3260.999X3,X4,X6-0.0170.5778.915-0.881-801680.998

14、X4,X5,X6-0.2730.6595.267-0.435-0.255-1.407-3.4130.997在X6，X4基础上加入X2,后的方程R2有所改善，新加入X2后改进最大，X3 X5的t检验不显著，选择保留X2，从相关系数也可以看出，X3 X5与其他变量高度相关，说明X3 X5引起了多重共线性，予以剔除。最后修正多重共线性影响后的回归结果为 Yt =46595.57 +0.33X2t+ 0.61X4t -0.71X6t t=（7.568445） (-3.353464) (34.77384) (-7.326427) R2=0.999215 R2=0.999067 F=6784.589 DW

15、=1.329203这说明，在其他因素不变的情况下，当第一产业增加值、第三产业增加值和分别每增加一亿元，年末从业人数每增加一亿人时，平均说来各项财政收入Y将分别增加0.334687亿元，0.611054亿元和-0.709284亿元。3.异方差检验 图1 e2 对Xi散点图利用EViews软件，绘制e2对Xi的散点图，见上图1。由图可以看出，残差平方对解释变量X的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致看出残差平方随Xi的变动呈增大的趋势。因此，模型很可能存在异方差，是否确实存在还需要进一步检验。White检验 利用EViews进行White检验，结果见表9.表9 White检验结果White H

16、eteroskedasticity Test:F-statistic12.37376 Probability0.000102Obs*R-squared17.01980 Probability0.009211Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 19:48Sample: 1994 2013Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C133.0825639889112.072

17、8890.0586X2285.3794129.19222.2089520.0457X22-0.0073670.003744-1.9674450.0708X4-168.552350.93897-3.3089070.0057X420.0008350.0002103.9652850.0016X6-4249.1341922.983-2.2096580.0457X620.0339460.0144612.3473960.0354R-squared0.850990Meandependent var298094.5Adjusted R-squared0.782216S.D.dependent var47275

18、5.0S.E. of regression220621.9Akaikeinfocriterion27.71551S um squared resid6.33E+11Schwarzcriterion28.06401Log likelihood-270.1551F-statistic12.37376Durbin-Watson stat2.866562Prob(F-statistic)0.000102辅助回归结果为：e2=133.08+285.37X2+-0.0073(X2)2-168.55X4+0.000835(X4)2-4249.13X6+0.033 (X6)2t=(2.07) (2.21) (

19、-1.97) (-3.31) (3.97) (-2.21) (2.35) (0.35) R2=0.78 由表9结果得到，n R2=20×0.78=15.6本题中辅助回归共有6个解释变量，所以自由度为6，在给定显著性水平下，查x2分布表，得到临界值x2(6)=12.5916,因为n R2=15.6> x2(6)=12.5916,所以拒绝原假设，表明模型中随机误差存在异方差。4异方差性的修正利用加权最小二乘法估计过程中，选取权数w3并给出结果如表10. 表10 最小二乘法结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/

20、14 Time: 20:24Sample: 1994 2013Included observations: 20Weighting series: 1/E1VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C55910.973907.54114.308480.0000X2-0.3256570.024707-13.180560.0000X40.6285300.00657995.536290.0000X6-0.8524550.061173-13.935270.0000Weighted StatisticsR-squared0.999354 Mean dep

21、endent var11640.15Adjusted R-squared0.999233 S.D. dependent var7592.818S.E. of regression210.2730 Akaike info criterion13.71155Sumsquared resid707435.8 Schwarz criterion13.91069Log likelihood-133.1155 F-statistic8252.599Durbin-Watson stat1.539953 Prob(F-statistic)0.000000UnweightedStatisticsR-square

22、d0.998903 Mean dependent var20556.75Adjusted R-squared0.998698 S.D. dependent var19987.03S.E. of regression721.2852 Sum squared resid8324038.Durbin-Watsonstat1.068948估计结果为：Yi=55910.97+-0.33 X2+0.63X4-0.85X6 t=(14.30848) (-13.18056) (95.53629) (-13.93527) R2=0.9989 R2=0.9986 F=8252.599可以看出运用加权最小二乘法消除

23、了异方差性之后，参数的t检验显著，F检验也显著，当第一产业增加值、第三产业增加值和分别每增加一亿元，年末从业人数每增加一亿人时，平均说来各项财政收入Y将分别增加0.3257亿元，0.6285亿元和-0.852455亿元。5自相关性的检验 为解决自相关问题，选用广义差分法，首先利用EViews软件得到残差图，残差图变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶正自相关，需要采取补救措施。为了对残差进行回归分析，先形成e的残差序列，使用e进行滞后一期的自回归，得到回归方程 et=0.2719et-1可知=0.2719，对元模型进行广义差分，得到广义差分方程Yt-0.2719Yt-1=1(1

24、-0.2719)+2(X3-0.2719X2)+3(X4-0.2719X3)+4(X6-0.2719X5)+vt 对上式的广义差分方程进行回归，得到结果如下表11表11 广义差分方程回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 20:40Sample(adjusted): 1994 2013Included observations: 18 after adjusting endpointsConvergence achieved after 18 iterationsVariableCoefficient

25、Std. Errort-StatisticProb. C23795.3147595.300.4999510.6262X20.1713170.1205211.4214680.1806X40.4886790.0488869.9962590.0000X6-0.4324920.680934-0.6351440.5373AR(1)1.2404050.3065914.0457990.0016AR(2)-0.4657610.295328-1.5770980.1408R-squared0.999580 Mean dependent var22502.68Adjusted R-squared0.999405 S

26、.D. dependent var20158.96S.E. of regression491.7794 Akaike info criterion15.49514Sum squaredresid2902164. Schwarz criterion15.79193Log likelihood-133.4563 F-statistic5710.733Durbin-Watson stat2.019663 Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots 62 -.28i .62+.28i由表得到回归方程为 Yt=-23795.31+0.1713x2+0.4887X

27、4-0.4325X6 AR(1)=1.2404 AR(2)=-0.4658 Se=(47595.31) (0.120 5 ) (0.0489) (0.6809) t= (0.4999) (1.4215) (9.9963) (-0.6351) R2=0.9996 F=5710.733 DW=2.0197有模型可知，当第一产业增加值、第三产业增加值和分别每增加一亿元，年末从业人数每增加一亿人时，平均说来各项财政收入Y将分别增加0.1713亿元，0.亿元4887和-0.4325亿元。（二）统计检验1拟合优度检验由表中数据可以得到R2=0.9994，修正的可决系数为0.9991，可决系数很高，这说明模

28、型对样本的拟合很好。2F检验针对H0：2=3=4=5=6=0，给定显著性水平=0.05，在F分布表中查出自由度为K-1=5和n-K=16的临界值F（5,16）=2.85 ，由表中得到F=3379.894，由于F=3379.894> F(5,16)=2.90,应拒绝原假设H0：2=3=4=5=6=0，说明回归方程显著，即“第一产业增加值”、 “第二产业增加值”、“ 第三产业增加值”、和“国家财政决算中其他收入”等变量联合起来确实对“财政收入”有显著影响。3t检验分别针对H0：j=0(j=1,2,3,4,5,6)，给定显著性水平=0.05，查t分布表得自由度为nk=16的临界值t/2（n-k）=2.120。由表中数据可得，与1、2、3、4、5、6对应的t统计量分别为3.8336、-0.5634、-1.6033、6.8180，0.5642、-3.7542、，其绝对值不全大于t/2（n-k）=2.120。这说明在显著性水平=0.05下，只有1、4能拒绝H0：j=0，也就是说当在其他解释变量不变的情况下，解释变量分别对被解释变