【凯时国际娱乐官方网址】对能源消耗总量影响因素的实证分析

论文关键词：模型 时间序列平稳性 多重共线性 异方差 自重返 修正　　一、章节　　随着能源危机的经常出现，能源消耗问题沦为了一个世界性的热点问题。本文主要分析影响能源消耗量的变量与能源消耗之间的涉及关系。　　二、对能源消耗现状的分析　　（一）能源消耗总量的研究分析　　经研究，能源主要还包括原煤原油、天然气、水电、核电、风电等。

近年来我国经济较慢发展，国内生产总值GDP稳定增长，人民生活水平明显提升。但我们也应当看见，随着经济的快速增长，能源消耗的总量也更加多，越来越快。

石油危机、淡水资源短缺、臭氧层空洞、植被增加、珍贵物种绝种等现象屡屡经常出现。有的国家甚至倒数多年都经常出现了能源危机。　　（二）能源消耗总量减少的原因　　1．经济快速增长　　首先，随着人们生活水平的普遍提高，享有电冰箱、空调、暖气、电脑、机、私家车等家庭生活用品的家庭数量快速增长了很多，这就造成了能源消耗数量普遍性的提升；其次，随着的较慢发展，国内新建了许多企业，这些企业每天都在消耗大量能源。国内生产总值GDP是取决于经济发展状况的最重要因素，GDP的快速增长还包括，工业，业等多方面的快速增长。

其中，工业，建筑业，业的发展都必须消耗大量的能源。再度，经济快速增长增进了科技的发展，而科技水平的提升促成了能源消耗水平的提升。能源消耗会像过去一样意味着局限在日常灯光和鲜有的工业企业上了。

这样之后构成了一个恶性循环，经济就越发展，科技就越繁盛，能源消耗的越少。综上，经济的发展是能源消耗总量减少的最根本原因。

　　2．能源生产总量的减少　　能源生产总量的减少是造成能源消耗总量减少的直接原因。经济的快速增长造成能源需求量的减少，有市场需求必定不会有供应，这就必定造成了能源生产量的减少。　　3．减少　　随着中国人口数量的快速增长，家庭耗电量，家庭用水量等各方面消耗都在减少。而且，每个人都是一个无底洞，从出生于到丧生，每个人都会消耗数不尽的能源。

我们每个人的日常生活，衣、取食、寄居、行、娱乐等各方面都会消耗能源。我们不应当记得，再行微小的白色塑料袋，也是用我们的资源生产的，而且这些资源都是不能再造的。　　4．生活的转变　　随着现代生活节奏的减缓，人们更加偏向于快节奏，高效率的生活方式，这就杜绝了许多人用于重复使用筷子，重复使用茶杯等用具的。

而且高效率，快节奏的生活方式造成了人们铺张浪费的生活习惯。　　三、研究目的　　为了使国内的能源能持续被利用，坚决可持续发展道路，必须定量地分析影响能源消耗总量的主要因素。并且从这些方面应从尽量减少能源的消耗。

　　四、现代科学分析　　（一）理论依据　　1．总论　　从上文所提及的内容中，我们可以得出结论，影响能源消耗总量的主要因素，除了能源生产总量外，还有可能与经济发展的高低、人口数量、生活习惯、人们的生活水平息息相关。因此这里考虑到的影响能源消耗总量的因素主要有：能源生产总量X1,，城镇人口X2，国内生产总值GDP（1978年恒定价）X3,; 工业GDP X4(1978年恒定价)，人均GDP X5（1978年恒定价），乡村人口X6。其中GDP作为经济发展的高低的代表，城镇人口和乡村人口作为人口数量的代表，人均GDP作为人们生活水平的代表，工业GDP作为工业发展水平的代表。

因为上文提及的生活文化的转变无法寻找明确的数据展开度量，所以，此因素不能归属于到人均GDP中。为此原作以下形式的计量经济模型： 其中， 为第i年能源消耗总量 ; X1为能源生产总量 （万吨标准煤） ; X2 城镇人口 （万人）X3 GDP（1978年可比价） （百亿元）X4 工业GDP（1978年可比价） (百亿元)X5 人均GDP（1978年可比价） (百亿元)X6 乡村人口 （万人）　　2．时间序列平稳性检验与修正　　因为所用的数据为时间序列数据，而大多数经济时间序列所谓稳定的，如果必要将非稳定的时间序列当成稳定时间序列来展开分析，则有可能导致“伪重返”。

所以首先要对时间序列的平稳性展开检验。　　3．多重共线性检验与修正　　由于有6个说明变量，各说明变量的观测值之间有可能不存在线形涉及关系，所以必须对模型展开多重共线性的检验。　　4．自涉及的检验与修正　　所用数据为时间序列数据。

由于经济系统的经济不道德都具备时间上的惯性，所以大多数时间序列数据中都有自涉及现象。此外，经济活动的滞后效应、模型原作错误、数据的处置等多种原因都有可能造成经常出现自涉及。因此，必须对模型展开自涉及的检验并展开修正。

　　5．异方差的检验与修正　　能源消耗总量的多元分析模型，是一个简单的经济模型，因此，有可能此模型中省略的变量随说明变量的变化而呈圆形规律性的变化，即模型中不存在异方差现象。也有其他有可能原因造成此模型不存在异方差现象，如：变量的原作问题、利用平均数作为样本数据等。综上，必须回应模型展开异方差检验并修正。

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