我国能源消耗的计量经济学模型分析

X4 X5 Y2

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson stat

42.49272 0.255071 0.061147

13.77108 0.051518 0.012380

3.085650 4.951140 4.939249

0.0094 0.0003 0.0003 28874.90 9351.754 6947166.

0.994704 Mean dependent var 0.993380 S.D. dependent var 760.8748 Sum squared resid 2.173271

===================== Estimation Equation:

Y1 = C(1)*X3 + C(2)*X4 + C(3)*X5 + C(4)*Y2 ===================== Substituted Coefficients:

Y1 = 3.826663821*X3 + 42.49272433*X4 + 0.2550708442*X5 + 0.06114684877*Y2 Instrument list: C X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y2(-1)

Variable X1 X6 Y2(-1)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson stat

Coefficient 0.864056 0.211112 0.548735

Std. Error 0.465539 0.089787 0.150839

t-Statistic 1.856032 2.351258 3.637877

Prob. 0.0863 0.0351 0.0030 100137.2 20886.12 2.78E+08

0.957484 Mean dependent var 0.950943 S.D. dependent var 4626.021 Sum squared resid 0.830088

===================== Estimation Equation:

Y2 = C(5)*X1 + C(6)*X6 + C(7)*Y2(-1) ===================== Substituted Coefficients:

Y2 = 0.8640558113*X1 + 0.2111117519*X6 + 0.5487345063*Y2(-1) Instrument list: C X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y2(-1)

Variable LOG(X2) LOG(Y1) LOG(Y2)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression

t-Statistic 11.61542 2.906746 2.892703

Prob. 0.0000 0.0122 0.0126 9.348881 0.354781 0.007886

Coefficient 0.737033 0.238913 0.111702

Std. Error 0.063453 0.082192 0.038615

0.995823 Mean dependent var 0.995181 S.D. dependent var 0.024629 Sum squared resid

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Durbin-Watson stat 2.227586

===================== Estimation Equation:

LOG(Y3) = C(8)*LOG(X2) + C(9)*LOG(Y1) + C10)*LOG(Y2) ===================== Substituted Coefficients:

LOG(Y3) = 0.7370329886*LOG(X2) + 0.2389125542*LOG(Y1) + 0.1117022392*LOG(Y2)

（3） 参数检验

本模型估计出来的参数所反映的实际经济意义与经济理论及实践相符；方程（1）和方程（3）在0.05显著性水平下参数的t检验都大于2通过显著性检验，D-W值在2附近，不存在序列相关，通过F检验，双测检验概率值也都小于0.05,拟合优度均大于0.99，说明石油消费量与民用汽车拥有量、民用航空里程线路、农业机械动力和煤炭消费量呈明显的线型关系；煤炭消费量的构成与火力发达量、铁路运货量和前期煤炭消费量呈明显的线型关系；方程（2）拟合优度较为满意，在0.1显著性水平下参数基本上都能通过显著性检验，通过F检验，说明天然气、水电、核电、风电消费量与水力发电、石油消费量和煤炭消费量呈明显的线性关系。通过上述结论表明，本模型的参数估计结果在经济意义和统计意义上均具有一定的可信度。F （4） 模型的模拟和预测

为了检验所建模型用于模拟分析的可靠性，本文运用上述模型对样本期间的数据进行模拟，并进行了事后预测，通过计算所选取的三个变量1990~2005年模拟值与实际值的相对误差来考察模型的预测能力。计算结果见表2。

表2 变量模拟值及相对误差表

年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

变量模拟值 （单位：万吨标准煤） Y1 Y2 Y3 变量模拟值相对误差 Y1 Y2 Y3 16184.86 17020.63 18986.07 20624.97 22298.34 23973.5 25345.29 27478.6 28605.03 30179.5 31692.8 33408.88 35747.82 39272.34 76561.674 78325.265 82000.156 85658.191 88575.777 92607.908 97521.844 101416.55 97268.199 94877.344 98229.985 102691.64 107467.66 115992.69 6557.328 6893.233 6982.121 7393.988 8500.378 9223.289 10395.67 10572.78 11150.42 11212.76 11285.13 12567.8 14884.34 15692.95 6

1.22% 4.09% 0.62% 2.30% -4.41% -4.43% -1.34% 2.25% -0.63% 0.09% 1.45% -2.01% -0.60% -1.05% -1.79% 0.83% 0.78% 1.14% 3.78% 5.36% 6.04% -2.65% -5.70% -2.61% -4.65% -7.55% -6.75% 3.06% 0.52% 3.00% 1.06% 0.40% -3.22% 1.12% -0.32% -4.24% -2.43% 4.71% -1.11% -0.34% 0.53% -0.66% 2004 2005 43796.92 47437.88 134214.11 150845.48 16164.84 20049.41 3.49% -1.15% 2.87% 1.96% 1.83% -1.92% 从表2看，本联立方程模型模拟出来的效果比较好，其中Y1和Y3模拟的最好，相对误差均小于5％，误差平均值为－0.01%和－0.07%。Y2模拟值一般，个别模拟值和实际值的误差在5％以上，但是均在8％以下。模拟误差均值为－0.37%，Y2的模拟值误差较大是因为煤炭消费用途广泛无法一一取得列出。因此该模型对历史的整体拟合效果较好，用于外推模拟分析具有一定的可信度。 （5） 消费结构分析

本文用石油消费总量（Y1）、煤炭消费总量（Y2）和天然气、水电、核电、风电消费量（Y3）来说明我国的能源消费总量（Y）。现阶段我国的能源消费构成仍然以煤、石油等不可再生的传统能源为主，新兴能源和可再生能源例如天然气、风能、核能、水能、电力等等受到地域条件和技术条件的限制并没有得到广泛的应用。2005年我国能源消费总量为223319万吨标准煤，煤炭和石油分别占能源消费总量构成的68.9%和21%，而天然气、水电、核电、风电消费量仅为10.1%。我国总的能源消费总量是石油消费总量（Y1）、煤炭消费总量（Y2）和天然气、水电、核电、风电消费量（Y3）之和。

石油消费函数（方程1）采用线性函数表达式。从估计结果上看，石油消费总量（Y1）与民用汽车拥有量（X3）、民用航空航线里程（X4）、农业机械总动力(X5)和煤炭消费总量（Y2）是呈正相关关系。假设X4、X5、Y2不变，方程（1）对X3求导，得到的C1为边际消费倾向，即民用汽车拥有量（X3）每增加1个单位，石油消费就增加3.83个单位。同理，当民用航空航线里程（X4）每增加1个单位，石油消费就增加42.50个单位；当农业机械总动力(X5)每增加1个单位，石油消费就增加0.26个单位；随着煤炭消费的增加，石油的消费量也随之增加，煤炭消费（Y2）每增加1个单位，石油消费就增加0.06个单位。

煤炭消费函数（方程2）采用线性函数表达式。从估计结果上看，煤炭消费量和火力发达量（X1）、铁路运货量（X6）及前期煤炭消费量（Y2－1）呈正相关。假设X6、Y2－1不变，方程（2）对X1求导，得到C5为煤炭的边际消费倾向，即火力发达量（X1）每增加1个单位。煤炭消费就会增加0.86个单位。同理，铁路运货量（X6）每增加1个单位。煤炭消费就会增加0.21个单位。Y2相对Y2－1的边际消费倾向0.11, 滞后内生变量Y1-1估计系数的t—统计值为3.63>2

天然气、水电、核电、风电消费函数采用双对数函数形式，估计系数表示被解释变量相对解释变量的弹性。从估计结果来看，当期的天然气、水电、核电、风电消费量（Y3）与当期的水力发电量(X2)、当期的石油消费量(Y1)、当期的煤炭消费量(Y2)关系呈正相关. 天然气、水电、核电、风电消费量（Y3）相对与石油消费量(Y1)的弹性为0.23, 天然气、水电、

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核电、风电消费量（Y3）相对与煤炭消费量(Y2)的弹性为0.11,天然气、水电、核电、风电消费量（Y3）相对与水力发电量(X2)的弹性为0.73。说明能源的消费是缺乏弹性的。 三． 政策建议

地球存储了46亿年的资源，在短短的工业革命的400年里消耗殆尽。随着经济的发展和科学的进步，能源的消费数量不断增长，但是不可再生的能源储量是有限的，需求大于供给，使得能源价格不断上涨，能源紧缺问题成了世界各国普遍关心的问题。

坚持发展可持续战略，既要达到发展经济的目的，又要保护好人类赖以生存的大气、淡水、海洋、土地和森林等自然资源和环境，使子孙后代能够永续发展和安居乐业。严格控制人口、提高人口素质，在资源永续利用的前提下进行经济和社会的发展。同时考虑到不可再生资源，其消耗的速率应考虑资源的有限性，以确保在得到可接受的替代物之前，资源不会枯竭。

《中华人民共和国节约能源法》已由中华人民共和国第十届全国人民代表大会常务委员会

第三十次会议于2007年10月28日修订通过，修订后的《中华人民共和国节约能源法》公布，自2008年4月1日起施行。鼓励节能企业发展；对节能产品给予一定的优惠政策；加强对重点用能单位的监管力度；限制高耗能企业数量；禁止使用已淘汰的生产工艺、用能设备；各级政府部门可以制定相关行业高于国家标准的节能标准；对不符合国家节能标准的企业实施限期整改，对于屡教不改的企业要严厉惩罚；加大节能宣传力度，从教育机构入手，从小培养学生节能意识。政府要以身作则，控制国家机关、企事业单位的用能情况，杜绝浪费和利用国有资源的情况。

寻找和开发新兴能源，是解决传统能源稀缺的重要途径之一。加大对新兴能源的开发和利用科研课题的政府补贴，提高科研经费，改善科研人员的待遇；鼓励民间企业和个人从事新兴能源的开发和研究；重点发展已有的新兴能源，例如太阳能、风能等的利用率，扩大这些能源的使用范围和规模。

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