关于影响我国电力消费总量的因素分析

关于影响我国电力消费总量的因素分析

摘要：

随着改革开放的的步伐，中国的经济发展一直处于稳步发展过程中，伴随着国民经济的发展，至使我国的能源消费快速增长，电力供应日趋紧张，为缓解这一紧张趋势，从“西电东送”政策到各城镇自身均分别采取不同措施，但这并无法从更本上解决电力短缺问题，故本文试图通过运用计量经济模型，采用T检验、F检验等方式，分析影响我国电力消费总量的因素，为国家电力的中长期合理分配提供政策依据。

关键字：电力消费总量、因素选择、模型建立、模型检验

一、影响因素选择

（1）全国GDP总额：

国民生产总值是衡量一个国家经济发展的主要因素，而经济发展的速度是受制于能源供应的程度的，电力工业在其中更是具有举足轻重的作用，故此处将GDP设定为影响因素之一；

（2）工业总产值：

工业领域是一个高密度用电部门，随着工业化进程的推进，其对电力需求也进一步提升，故将工业总产值作为因素之一列入模型；

（3）人口总量：

中国是一个人口大国，居民对电力的日常消费数量是非常可观的，且随着家用的普及，生活用电数量日趋攀升，人口数量的变化对电力消费

量影响应该也是需纳入考虑范围中的；

（4）电力出厂价指数：

价格是影响需求的关键因素，电价的波动对于电力消费量的影响是显著的，但由于电价在我国各地有所不同，受不同因素制约，故此处引入电力出厂价格为影响因素；

二、模型的设定

设被解释变量Y i：我国电力消费总量（亿千瓦时）

解释变量X1i：全国GDP总额（亿元）

X2i：工业总产值（亿元）

X3i：人口总量（万人）

X4i：电力出厂价格（相对数）

多元线性回归模型：

Y i=ß0+ß1X1i+ß2X2i+ß3X3i+ß4X4i +u i

（模型参考：借鉴《关于影响我国电力消费量因素实证分析》）

三、数据的收集

数据来源：中华人民共和国统计年鉴（国家统计局）

四、模型的估计

运用最小二乘法（OLS）对本文模型进行回归分析：

Dependent Variable: ELECTRICITY

Method: Least Squares

Date: 10/06/13 Time: 23:13

Sample: 1990 2004

Included observations: 15

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -61669.67 18917.10 -3.259996 0.0086

GDP(X1i) 0.114719 0.022860 5.018267 0.0005 INDUSTRY(X2i) 0.013619 0.005752 2.367709 0.0394 POPULATION(X3i) 0.600801 0.168381 3.568106 0.0051 PRICE(X4i) -30.79820 3.295763 -9.344786 0.0000

R-squared 0.996221 Mean dependent var 11965.95

Adjusted R-squared 0.994710 S.D. dependent var 4458.347

S.E. of regression 324.2786 Akaike info criterion 14.66228

Sum squared resid 1051566. Schwarz criterion 14.89830

Log likelihood -104.9671 F-statistic 659.0751

Durbin-Watson stat 2.277960 Prob(F-statistic) 0.000000

根据回归分析显示的结果，方程如下：

Y i=-61669.67+0.114719X1i+0.013619X2i+0.600801X3i-30.79820X4i+u i T=(-3.259996) (5.018267) (2.367709) (3.568106) (-9.344786) R-squared =0.996221 Adjusted R-squared=0.994710

五、模型的检验

（1）经济意义检验

这里所估计的参数结果说明：（在其他影响因素一定的条件下）

1、国民生产总值每增加1亿元，将会导致电力消费总量平均增加

0.114719亿千瓦时；

2、工业总产值每增加1亿元，将会导致电力消费总量平均增加0.013619

亿千瓦时；

3、人口总量每增长1万人，将会导致电力消费总量平均增加0.600801亿

千瓦时：

4、电力出厂价格每变化1%，将会导致电力消费总量平均下降30.79820

亿千瓦时。

（2）拟合优度检验

由回归结果可知：可决系数R-squared =0.996221，修正样本可决系数Adjusted R-squared=0.994710，与1十分接近，说明模型在整体上对数据拟合程度是非常好的。

（3）F检验

针对H0：β1=β2=β3=β4=0，给定显著性水平a=0.05,在F分布表中查出自由度为4和10的临界值为3.48，由于F=659.0751>3.48，应拒绝原假设H0，说明回归方程显著，即国民生产总值、工业总产值、人口总量、电力出厂价格对我国电力消费总量是有显著影响。

（4）T检验

分别针对H0：βj=0（j=1,2,3,4）, 给定显著性水平a=0.05,查t分布表自由度得15-4-1=10，临界值t0.025（10）=2.2281，βj=0（j=1,2,3,4）对应的t统计量分别是5.018267，2.367709，3.568106，-9.344786，其中t统计量的绝对值均大于临界值，故均通过显著性检验。