多元线性回归分析国能源消耗的影响因素.doc

多元线性回归分析中国能源消耗的影响因素 【摘要】能源是国民经济发展和人民生活水平提高的重要物质基础。我国是一个资源大国，但由于人口基数大且正处于工业化和城镇化快速发展的重要时期，使得能源需求具有刚性增长特征。能源消费的快速增长使得在当前制定科学合理的能源发展战略尤为重要，未来能源的供给能否支撑我国经济的可持续增长，已成为目前国内关注的话题。本文通过多 元线性回归模型研究能源消耗的四个主要影响因素。 【关键词】能源消耗；能源需求；多元线性回归模型 一、前言 1 对中国能源消耗现状的分析 作为发展中国家，经济产出的增长是满足我国国民生存与发展基本需求的必要条件，能源消费作为维持经济系统运行的一项基本投入，在一定程度上反映了国家经济活动的强度和满足国民生活需要的能力。我国的经济增长方式以“高投入、高消耗、高排放、难循环、低效率”为特征。不难看出，近几年我国正大力发展高新技术产业和现代服务业，不断提高第三产业在国民经济中的比重，尽快使我国经济完成从外延粗放型向内涵集约型的转变。 1影响能源消耗的因素 2.1 中国经济增长与能源消耗的关系 自1978年改革开放以来，中国进入了经济增长的快车道，国内生产总值和能源消费量增长迅速。在1979年至2005年GDP增长的9.6%中，有5.3个百分点来自第二产业的贡献国内一次能源使用总量或最终能源使用与国内生产总值之比社会需求决定社会供给，而社会供给对社会需求起引导作用136184 6796 124761 1319.30 129834 1999 140569 7159 125786 1452.94 131935 2000 145531 7858 126743 1608.91 135048 2001 150406 8622 127627 1802.04 143875 2002 159431 9398 128453 2053.17 150656 2003 183792 10542 129227 2382.93 171906 2004 213456 12336 129988 2693.71 196648 2005 235997 14185 130756 3159.66 216219 2006 258676 16500 131448 3697.35 232167 2007 280508 20169 132129 4358.36 247279 2008 291448 23708 132802 5099.61 260552 2009 306647 25608 133450 6280.61 274619 2010 324939 30015 134091 7801.83 296916 2011 348002 35181 134735 9356.32 317987 2数学模型：多元线性回归模型 ——能源消耗总量（万吨标准煤） ——人均国内生产总值（元） ——总人口 ——交通工具总数（万辆） ——能源生产总量（万吨标准煤） ——残差 3变量与之间关系的散点图 散点图说明人均国内生产总值、总人口、能源生产总量与能源消耗总量存在一定的正相关关系。 4以下是SPSS11.5的分析结果 4.1 利用以上14组样本数据得到样本回归函数为： t: (0.425) (2.453) (-0.571) (-3.651) (13.371) 4.2 回归模型的检验 4.2.1 多元线性回归模型的优度 由方差分析表得，（多重可决系数）=0.999，（修正的多重可决系数）=0.999，非常接近1，说明自变量（）与因变量（）的相关程度很高，模型对数据的拟合程度很好。 4.2.2 回归参数（）的显著性检验（t-检验） 从回归结果看，只有总人口(X2)的t统计量小于临界值t(10)=2.2281，说明人均国内生产总值（X1）、交通工具总数(X3)、能源生产总量（X4）对能源消耗总量（Y）的影响都是显著的，总人数（X2）对能源消耗总量（Y）的影响不显著。 4.2.3 回归方程的显著性检验（F检验） 在显著性水平时，临界值，，说明回归方程中所有自变量联合起来对因变量有显著影响。 4.3 利用P值进行决策 在显著性水平为时，P=0.0000.05，说明检测结果很显著。 4.4 多重共线性检验 4.4.1 相关系数矩阵 由相关系数矩阵可以看出总人口和能源生产总量、人均国内生产总值和交通工具总数之间存在严重的共线性。 4.4.2 容忍度（Tolerance）和方差膨胀因子（VIF） Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1（Constant） 人均国内生产总值 总人数 交通工具总数 能源生产总