李琦 閆佩玉

摘要：石油消費(fèi)總量與社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著密切的關(guān)系，通過建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型尋求石油消費(fèi)總量與社會經(jīng)濟(jì)有關(guān)指標(biāo)的函數(shù)關(guān)系，可以對宏觀調(diào)控起到更好的指導(dǎo)作用。本文利用中國統(tǒng)計(jì)年鑒上的數(shù)據(jù)，建立石油消費(fèi)量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型方法和進(jìn)行各項(xiàng)檢驗(yàn)的詳細(xì)過程。

關(guān)鍵詞：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型；石油消費(fèi)

引言

經(jīng)濟(jì)發(fā)展不能沒有能源供應(yīng)，石油是支撐經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國防現(xiàn)代化的基本能源之一 。目前，我國有2.1億噸的石油消費(fèi)量，到2020年可能達(dá)到3.8億噸。如果石油供應(yīng)總量不能與消費(fèi)總量同步增長，就很難保證國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定、持

續(xù)、健康的增長。因此找到影響石油消費(fèi)量的因素從而準(zhǔn)確的預(yù)測我國石油消費(fèi)需求總量的增長趨勢十分重要。

一、石油消費(fèi)總量計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的準(zhǔn)備

1. 模型變量的選擇

作為建立經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的第一步，是根據(jù)所研究的問題找到可能影響其變化的相關(guān)因素，將所要研究問題進(jìn)行抽象和模型化。

1.1 被解釋變量

能源是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，石油消費(fèi)量受到國民收入和經(jīng)濟(jì)水平影響，同時(shí)也受其他因素諸如汽車擁有量、居民可支配收入等的影響。本文以年度石油消費(fèi)總量（Yt）作為對我國石油消費(fèi)的代表量，并將其作為被解釋變量，擬建立模型以尋求它與解釋變量（其他經(jīng)濟(jì)因素）之間可能存在的函數(shù)關(guān)系。

1.2 解釋變量

根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)知識，我們知道，在一個(gè)經(jīng)濟(jì)實(shí)體中，影響石油消費(fèi)總量的因素很多，考慮到數(shù)據(jù)的可收集性和可操作性，在本文中，我們選擇以下變量作為解釋變量：

（1）國內(nèi)生產(chǎn)總值（X1t）

國內(nèi)生產(chǎn)總值直接反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，石油消費(fèi)總量與國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長情況密切相關(guān)。

（2）工業(yè)總產(chǎn)值（X2t）

工業(yè)總產(chǎn)值是國內(nèi)企業(yè)總體經(jīng)濟(jì)實(shí)力的體現(xiàn)，也是國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，工業(yè)總產(chǎn)值的高低直接與石油消費(fèi)量有直接關(guān)系。

（3）民用汽車擁有量（X3t）

按2001年中國各行業(yè)石油消費(fèi)構(gòu)成看，交通運(yùn)輸業(yè)占30%以上，是石油消費(fèi)最多的行業(yè)。目前中國交通運(yùn)輸業(yè)，特別是汽車工業(yè)發(fā)展迅速，汽車保有量迅猛增加，石油消費(fèi)將駛?cè)肟焖僭鲩L的軌道。本文我們將民用汽車擁有量作為衡量汽車行業(yè)發(fā)展的指標(biāo)，討論其對石油消費(fèi)量的影響。

（4）城鎮(zhèn)人均可支配性收入（X4t）。

城鎮(zhèn)人均可支配性收入的提高表明居民的購買力提高，必將帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而對石油消費(fèi)量產(chǎn)生正影響。

二、石油消費(fèi)總量計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的建立

2.1 建立模型

為了定量測算GDP、工業(yè)總產(chǎn)值、民用汽車擁有量、城鎮(zhèn)人均可支配收的變化對石油消費(fèi)總量的影響，建立石油消費(fèi)量的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。結(jié)合資料的歷年數(shù)據(jù)分析得，因變量與各自變量之間近似存在線性依存關(guān)系。故我們提出多元線性回歸模型初步設(shè)定如下形式:

Yt= b0+b1X1t+b2X2t+b3X3t+b4X4t+εt

其中，Yt、X1t、X2t、X3t、X4t如前定義， b０、b１、b２、b３、b４為待估計(jì)參數(shù)，εt為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.2 模型數(shù)據(jù)的選取

對上述模型使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)，選擇《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》1993—2003年相應(yīng)指標(biāo)數(shù)值。見表１。

2.3 方程回歸

在高斯—馬爾可夫假設(shè)的基礎(chǔ)上，采用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對模型進(jìn)行OLS方法參數(shù)估計(jì)，得到以下回歸方程：

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

標(biāo)準(zhǔn)差 （1297.924）（0.157）（0.020） （3.495） （2.730）

T檢驗(yàn)值 （9.286）（2.079）（-0.404） （2.032）（-1.187）

標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)（1.418）（-0.036） （0.611） （-1.001）

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

有以上結(jié)果分析，雖然該模型的擬合優(yōu)度、回歸的顯著程度較高，但X2t和X4t系數(shù)的T檢驗(yàn)值不顯著，且系數(shù)的符號也與所預(yù)想的相反，回歸模型應(yīng)予以修正。

三、 調(diào)整分析

3.1 自相關(guān)檢驗(yàn)

作回歸方程得到的殘差趨勢圖：

由圖中可以看出由回歸方程得到的殘差沒有明顯的序列自相關(guān)性。

3.2 自變量的相關(guān)系數(shù)

由于參數(shù)估計(jì)值的符號與實(shí)際情況不符，說明模型中可能存在多重共線性。

3.3 Frisch 綜合分析法調(diào)整分析

可以看出多數(shù)自變量之間存在著較高的相關(guān)性，下面使用Frisch 綜合分析法對之進(jìn)行調(diào)整。所謂Frisch 綜合分析法，它是從相關(guān)系數(shù)r、擬合優(yōu)度R2和標(biāo)準(zhǔn)誤差三方面綜合考慮，通過對開始選定的變量的取舍，剔出造成多重共線性的變量，這種方法不僅可以對多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn)，同時(shí)也是處理多重共線性問題的一種有效方法，其具體步驟如下：

（1）作所有解釋變量對被解釋變量的線性回歸：

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

標(biāo)準(zhǔn)差（1115.951）（0.014）

T檢驗(yàn)值（10.043） （16.385）

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

標(biāo)準(zhǔn)差（5581.879）（0.054）

T檢驗(yàn)值（2.186）（3.035）

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

標(biāo)準(zhǔn)差（1253.279）（0.833）

T檢驗(yàn)值（9.936）（13.634）

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

標(biāo)準(zhǔn)差（1162.320）（0.201）

T檢驗(yàn)值（9.565）（15.805）

從上面的回歸可以看出，大部分的回歸顯著性較好，但D-W值距2也較遠(yuǎn)，說明自相關(guān)程度較高。

根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分析和回歸結(jié)果，由于X1t的R2最大 ，所以選取第一個(gè)回歸方程為基本回歸方程。

（2）加入民用汽車擁有量X3t，對Yt關(guān)于X1t、X3t作最小二乘回歸，得

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

T檢驗(yàn)值（11.835）（3.057）（2.045）

可以看出，加入X3t后，調(diào)整后的擬合優(yōu)度R有所增加，參數(shù)估計(jì)值的符號也正確，并沒有影響X1t的顯著性，所以模型中保留X3t。

（3）加入城鎮(zhèn)人均可支配性收入X4t，對Yt關(guān)于X1t、X3t、X4t作最小二乘回歸，得

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

T檢驗(yàn)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，擬合優(yōu)度雖然增加了，但X4t的符號不正確，并且系數(shù)不顯著，說明存在嚴(yán)重的多重共線性。比較X3t與X4t，民用汽車比城鎮(zhèn)人均可支配性收入對石油消費(fèi)量的影響大，所以在模型中保留X3t ，略去X4t。

（4）加入工業(yè)總產(chǎn)值X2t，對Yt關(guān)于X1t、X2t、X3t作最小二乘回歸，得

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

T檢驗(yàn)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，擬合優(yōu)度R2減小了，且X2t與X3t的系數(shù)都不顯著，根據(jù)表1數(shù)據(jù)，Yt隨X2t的遞增而遞增，所以其系數(shù)的符號應(yīng)為正，而這里為負(fù)，從經(jīng)濟(jì)意義上看顯然不合理，說明存在多重共線性，所以略去X2t。

（5）通過上述分析，重新引入模型：Yt= α+βX1t+γX３t+υt

計(jì)算得到石油消費(fèi)總量的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型應(yīng)為

t=11414.415+0.137X1t+4.650X3t

T檢驗(yàn)值（11.835）（3.057）（2.045）

R2=0.979，R=0.973，F(xiàn)=183.812，D-W值=1.496

3.4 多元線性回歸統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果及經(jīng)濟(jì)分析

模型中k=2，樣本容量n=11，在α=0.1下，t分布臨界值為：t0.05（8）=1.8595，F(xiàn)分布臨界值為f0.05（2，8）=4.46

（1）不同回歸系數(shù)表明不同的自變量對石油消費(fèi)量的影響不同，所以從多元回歸擬合結(jié)果看，在其他變量不變的情況下，實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值每增加1億元將引起石油消費(fèi)量增加0.137億噸煤，同樣，民用汽車擁有量每增加1萬輛將引起石油消費(fèi)量增加4.650億噸煤，二者都對石油消費(fèi)量有顯著的正影響。

（2）該模型的F檢驗(yàn)值達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著水平，可以認(rèn)為總體回歸方程存在顯著的線性關(guān)系。

（3）各解釋變量的T檢驗(yàn)都在10%的水平上顯著。

（4） 調(diào)整后的擬合優(yōu)度R=0.973 ，說明各指標(biāo)與石油消費(fèi)量擬合的較好，所選的自變量對因變量有較強(qiáng)的解釋程度較高。可以認(rèn)為該計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型估計(jì)結(jié)果基本符合預(yù)期的經(jīng)濟(jì)理論，因此不應(yīng)從回歸模型中去掉任何變量。

（5）D-W值小于2，說明模型有某種程度的正自相關(guān)。

四、結(jié)論

由定量分析得出的數(shù)學(xué)模型可以看出，根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢，例如當(dāng)年GDP的預(yù)測值，汽車產(chǎn)業(yè)的相關(guān)預(yù)測值，利用數(shù)學(xué)模型，對石油消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測，從而可以更好的進(jìn)行石油產(chǎn)業(yè)規(guī)劃。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展是石油消費(fèi)的原動(dòng)力，國內(nèi)石油市場需求旺盛，消費(fèi)持續(xù)增長將為我們提供巨大的市場。隨著國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展，尤其是汽車、鋼鐵、石化、交通運(yùn)輸?shù)戎鼗I(yè)的迅速崛起，石油消費(fèi)量將可快速增長。我國目前石油供應(yīng)形勢嚴(yán)峻，主要表現(xiàn)為：石油儲量接替準(zhǔn)備不足；需求增長過快；對外依存度較高等方面，尚有的安全及其保障問題關(guān)系到我國的經(jīng)濟(jì)安全和國家安全，因此掌握影響石油消費(fèi)量的相關(guān)因素，有利于更好的制定石油產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略，更好的為經(jīng)濟(jì)服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

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