中国石油消费量的计量经济分析

2011-10-21 22:33李琦闫佩玉
卷宗 2011年6期
关键词:优度共线性消费量

李琦 闫佩玉

摘要:石油消费总量与社会经济发展有着密切的关系,通过建立计量经济模型寻求石油消费总量与社会经济有关指标的函数关系,可以对宏观调控起到更好的指导作用。本文利用中国统计年鉴上的数据,建立石油消费量计量经济学模型方法和进行各项检验的详细过程。

关键词:计量经济学模型;石油消费

引言

经济发展不能没有能源供应,石油是支撑经济发展和国防现代化的基本能源之一 。目前,我国有2.1亿吨的石油消费量,到2020年可能达到3.8亿吨。如果石油供应总量不能与消费总量同步增长,就很难保证国民经济稳定、持

续、健康的增长。因此找到影响石油消费量的因素从而准确的预测我国石油消费需求总量的增长趋势十分重要。

一、石油消费总量计量经济建模的准备

1. 模型变量的选择

作为建立经济计量模型的第一步,是根据所研究的问题找到可能影响其变化的相关因素,将所要研究问题进行抽象和模型化。

1.1 被解释变量

能源是国民经济发展的基础,石油消费量受到国民收入和经济水平影响,同时也受其他因素诸如汽车拥有量、居民可支配收入等的影响。本文以年度石油消费总量(Yt)作为对我国石油消费的代表量,并将其作为被解释变量,拟建立模型以寻求它与解释变量(其他经济因素)之间可能存在的函数关系。

1.2 解释变量

根据经济学知识,我们知道,在一个经济实体中,影响石油消费总量的因素很多,考虑到数据的可收集性和可操作性,在本文中,我们选择以下变量作为解释变量:

(1)国内生产总值(X1t)

国内生产总值直接反映经济发展状况,石油消费总量与国内生产总值的增长情况密切相关。

(2)工业总产值(X2t)

工业总产值是国内企业总体经济实力的体现,也是国民经济的基础,工业总产值的高低直接与石油消费量有直接关系。

(3)民用汽车拥有量(X3t)

按2001年中国各行业石油消费构成看,交通运输业占30%以上,是石油消费最多的行业。目前中国交通运输业,特别是汽车工业发展迅速,汽车保有量迅猛增加,石油消费将驶入快速增长的轨道。本文我们将民用汽车拥有量作为衡量汽车行业发展的指标,讨论其对石油消费量的影响。

(4)城镇人均可支配性收入(X4t)。

城镇人均可支配性收入的提高表明居民的购买力提高,必将带动相关产业的发展,从而对石油消费量产生正影响。

二、石油消费总量计量经济模型的建立

2.1 建立模型

为了定量测算GDP、工业总产值、民用汽车拥有量、城镇人均可支配收的变化对石油消费总量的影响,建立石油消费量的计量经济模型。结合资料的历年数据分析得,因变量与各自变量之间近似存在线性依存关系。故我们提出多元线性回归模型初步设定如下形式:

Yt= b0+b1X1t+b2X2t+b3X3t+b4X4t+εt

其中,Yt、X1t、X2t、X3t、X4t如前定义, b0、b1、b2、b3、b4为待估计参数,εt为随机误差项。

2.2 模型数据的选取

对上述模型使用时间序列数据,选择《中国统计年鉴》1993—2003年相应指标数值。见表1。

2.3 方程回归

在高斯—马尔可夫假设的基础上,采用SPSS统计软件对模型进行OLS方法参数估计,得到以下回归方程:

t=12053.133 + 0.326X1t- 0.008X2t+7.103X3t- 3.241X4t

标准差 (1297.924)(0.157)(0.020) (3.495) (2.730)

T检验值 (9.286)(2.079)(-0.404) (2.032)(-1.187)

标准化系数(1.418)(-0.036) (0.611) (-1.001)

R2=0.983 ,R=0.972 ,F=87.857,s=952.27,D-W=2.345

有以上结果分析,虽然该模型的拟合优度、回归的显著程度较高,但X2t和X4t系数的T检验值不显著,且系数的符号也与所预想的相反,回归模型应予以修正。

三、 调整分析

3.1 自相关检验

作回归方程得到的残差趋势图:

由图中可以看出由回归方程得到的残差没有明显的序列自相关性。

3.2 自变量的相关系数

由于参数估計值的符号与实际情况不符,说明模型中可能存在多重共线性。

3.3 Frisch 综合分析法调整分析

可以看出多数自变量之间存在着较高的相关性,下面使用Frisch 综合分析法对之进行调整。所谓Frisch 综合分析法,它是从相关系数r、拟合优度R2和标准误差三方面综合考虑,通过对开始选定的变量的取舍,剔出造成多重共线性的变量,这种方法不仅可以对多重共线性进行检验,同时也是处理多重共线性问题的一种有效方法,其具体步骤如下:

(1)作所有解释变量对被解释变量的线性回归:

t=11207.786+0.226X1tR2=0.968, R=0.964, D-W值=1.265

标准差(1115.951)(0.014)

T检验值(10.043) (16.385)

t=12200.582+0.163X2t R2=0.711, R=0.451,D-W值=0.596

标准差(5581.879)(0.054)

T检验值(2.186)(3.035)

t=12452.320+11.354X3tR2=0.954, R=0.949,D-W值=0.730

标准差(1253.279)(0.833)

T检验值(9.936)(13.634)

t=11117.384+3.182X4tR2=0.965,R=0.961, D-W值=1.235

标准差(1162.320)(0.201)

T检验值(9.565)(15.805)

从上面的回归可以看出,大部分的回归显著性较好,但D-W值距2也较远,说明自相关程度较高。

根据经济理论分析和回归结果,由于X1t的R2最大 ,所以选取第一个回归方程为基本回归方程。

(2)加入民用汽车拥有量X3t,对Yt关于X1t、X3t作最小二乘回归,得

t=11414.415+0.137X1t+4.650X3t R2=0.979,R=0.973,D-W值=1.496

T检验值(11.835)(3.057)(2.045)

可以看出,加入X3t后,调整后的拟合优度R有所增加,参数估计值的符号也正确,并没有影响X1t的显著性,所以模型中保留X3t。

(3)加入城镇人均可支配性收入X4t,对Yt关于X1t、X3t、X4t作最小二乘回归,得

t=11730.318+0.314X1t+7.524X3t-3.284X4t

T检验值(12.221)(2.173) (2.403) (-1.283)

R2=0.991,R=0.983,D-W值=2.297

可以看出,加入X4t后,拟合优度虽然增加了,但X4t的符号不正确,并且系数不显著,说明存在严重的多重共线性。比较X3t与X4t,民用汽车比城镇人均可支配性收入对石油消费量的影响大,所以在模型中保留X3t ,略去X4t。

(4)加入工业总产值X2t,对Yt关于X1t、X2t、X3t作最小二乘回归,得

t=11778.696+0.152X1t- 0.009X2t+ 4.222X3t

T检验值(8.964)(2.600) (-0.438) (1.631)

R2=0.979,R=0.970,D-W值= 1.498

可以看出加入X2t后,拟合优度R2减小了,且X2t与X3t的系数都不显著,根据表1数据,Yt随X2t的递增而递增,所以其系数的符号应为正,而这里为负,从经济意义上看显然不合理,说明存在多重共线性,所以略去X2t。

(5)通过上述分析,重新引入模型:Yt= α+βX1t+γX3t+υt

计算得到石油消费总量的计量经济模型应为

t=11414.415+0.137X1t+4.650X3t

T检验值(11.835)(3.057)(2.045)

R2=0.979,R=0.973,F=183.812,D-W值=1.496

3.4 多元线性回归统计检验结果及经济分析

模型中k=2,样本容量n=11,在α=0.1下,t分布临界值为:t0.05(8)=1.8595,F分布临界值为f0.05(2,8)=4.46

(1)不同回归系数表明不同的自变量对石油消费量的影响不同,所以从多元回归拟合结果看,在其他变量不变的情况下,实际国内生产总值每增加1亿元将引起石油消费量增加0.137亿吨煤,同样,民用汽车拥有量每增加1万辆将引起石油消费量增加4.650亿吨煤,二者都对石油消费量有显著的正影响。

(2)该模型的F检验值达到统计显著水平,可以认为总体回归方程存在显著的线性关系。

(3)各解释变量的T检验都在10%的水平上显著。

(4) 调整后的拟合优度R=0.973 ,说明各指标与石油消费量拟合的较好,所选的自变量对因变量有较强的解释程度较高。可以认为该计量经济模型估计结果基本符合预期的经济理论,因此不应从回归模型中去掉任何变量。

(5)D-W值小于2,說明模型有某种程度的正自相关。

四、结论

由定量分析得出的数学模型可以看出,根据经济发展的趋势,例如当年GDP的预测值,汽车产业的相关预测值,利用数学模型,对石油消费量进行预测,从而可以更好的进行石油产业规划。

经济发展是石油消费的原动力,国内石油市场需求旺盛,消费持续增长将为我们提供巨大的市场。随着国民经济的持续快速发展,尤其是汽车、钢铁、石化、交通运输等重化工业的迅速崛起,石油消费量将可快速增长。我国目前石油供应形势严峻,主要表现为:石油储量接替准备不足;需求增长过快;对外依存度较高等方面,尚有的安全及其保障问题关系到我国的经济安全和国家安全,因此掌握影响石油消费量的相关因素,有利于更好的制定石油产业的战略,更好的为经济服务。

参考文献

[1]张世英,李忠民,袁伟民.经济计量学教程.天津:天津大学出版社,2002.

[2]张晓峒.计量经济学基础.天津:南开大学出版社,2000.

[3](美)罗伯特S.平狄克,丹尼尔L.鲁宾费尔德.机械工业出版社,1999.

注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文

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