课程论文范文

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1、我国经济增长对能源消耗的依赖一. 问题提出2004年我国经济保持了较快的增长速度，但是背后存在的问题 也不容忽视。我国能源紧张的局面已连续两年发生，今后经济的发展 是否会受能源因素的制约，这不禁为人们所关注。值此岁末之际，回望2004年的经济运行，如果要评选本年度的 十大经济新闻不难发现能源问题是国际国内共同关注的热门话题。国 际市场上的原油价格一路飚升，一度达到每桶50美圆的历史最高价， 有分析人士讲中国对石油的巨大需求，是导致国际原油价格上涨的重 要原因之一。中国国内继2003年之后，再度经历能源危机，煤.电.油 全线告紧，全国各地都出现拉闸限电的情况。面对这种情况，有专家学者指出，中国经

2、济二十年来一直走的是 一条粗放型发展道路，靠的是资源的大量投入来拉动经济的增长。那 么事实究竟是否如此呢，我们打算建立一个简单的计量经济模型来验 证这个说法。二. 数据收集首先我们收集到了 1978年到1996年的GDP数据和能源消费量数据：obsXY1978571443605.619795858840741980602754551.31981594474901.41982620675489.21983660406076.31984709047164.41985766828792.119868085010132.819878663211784.7198892997147041989969341

3、646619909870318319.5199110378321280.4199210917025863.7199311599334500.7199412273746690.7199513117658510.5199613894868330.4其中，乂为每年的能源消费总量（单位为万吨标准煤），Y为支出法计算的每年GDP总量（单位为亿元人民币）。三. 模型建立和检验开始先对二者做滞后二期Granger因果关系检验:Pairwise Granger Causality TestsDate: 12/25/04 Time: 23:08Sample: 1978 1996Null Hypothesis:O

4、bsF-StatisticProbabilityY does not Granger Cause X170.159000.85477X does not Granger Cause Y3.439430.06595Lags: 2从结果看我们可以认为X是引起Y变化的Granger原因，即能源消 费量的增长是引起GDP增长的原因。接下来我们建立一个二者间的简单线性回归方程：Yt=c + BXt+utYt为应变量GDP, Xt为自变量能源消费量，c为常数项，B为待估 计参数，ut为随即扰动项。用OLS法对方程进行估计：Dependent Variable: Y Method: Least Square

5、s Date: 12/25/04 Time: 23:25 Sample: 1978 1996Included observations: 19VariableCoefficient Std. Errort-StatisticProb.C-41338.275911.476-6.9928840.0000X0.6847940.06391410.714260.0000R-squared0.871012 Mean dependent var19538.83Adjusted R-squared0.863425 S.D. dependent var19243.46S.E. of regression7111

6、.630 Akaike info criterion20.67615Sum squared resid8.60E+08 Schwarz criterion20.77557Log likelihood-194.4234 F-statistic114.7954Durbin-Watson stat0.185913 Prob(F-statistic)0.000000pq 二口 21/曰 H叫天 土 J JiA 口， LJ 1 人刀、3 lxU.O工 4，H J |_ZL| 71参数bA的t检验也能通过，表明能源消耗量对GDP有显著影响。我们初步可以得到一个简单线性回归方程 YAt-41338.27+0

7、.684794Xt，回归系数表示能源消耗量每增加一个单 位，GDP便同向增加0.6 8 5个单位，基本上符合经济意义。然后用ARCH检验法检验模型的异方差性，得到如下结果：0.0008910.002479ARCH Test:F-statistic16.56360 ProbabilityObs*R-squared9.155770 ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESIDA2Method: Least SquaresDate: 12/25/04 Time: 23:54Sample(adjusted): 1979 1996Included

8、observations: 18 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C571819.5140144010.0408020.9680RESIDA2(-1)1.2568500.3088204.0698410.0009R-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat458889114996922037.7461737.8451016.563600.0

9、008910.508654 Mean dependent var 0.477945 S.D. dependent var 36104455 Akaike info criterion 2.09E+16 Schwarz criterion -337.7155 F-statistic0.677719 Prob(F-statistic)结果表明模型的随机误差项存在异方差性，于是我们用WLS法进行修正，其中W=l/e 2得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/26/04 Time: 00:15Sample: 1978 1996Inclu

10、ded observations: 19Weighting series: WVariableCoefficient Std. Error t-StatisticProb.C-36610.582869.526 -12.758410.0000X0.6173840.040471 15.255130.0000Weighted StatisticsR-squared1.000000 Mean dependent var7181.226Adjusted R-squared1.000000 S.D. dependent var31144.19S.E. of regression10.98575 Akaik

11、e info criterion7.730375Sum squared resid2051.673 Schwarz criterion7.829790Log likelihood-71.43856 F-statistic1.45E+08Durbin-Watson stat0.923884 Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.858011 Mean dependent var19538.83Adjusted R-squared0.849659 S.D. dependent var19243.46S.E. of regr

12、ession7461.436 Sum squared resid9.46E+08Durbin-Watson stat0.184871此时再做ARCH检验得到:ARCH Test:F-statistic0.539053 ProbabilityObs*R-squared0.586669 Probability0.4734490.443710Test Equation:Dependent Variable: STD_RESIDA2Method: Least SquaresDate: 12/26/04 Time: 22:49Sample(adjusted): 1979 1996Included obs

13、ervations: 18 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C131.352047.680122.7548600.0141STD_RESIDA2(-1)-0.1815590.247287-0.7342020.4734R-squared0.032593Mean dependent var110.8758Adjusted R-squared-0.027870 S.D. dependent var161.8353S.E. of regression164.0750 Akaike info cr

14、iterion13.14296Sum squared resid430729.8 Schwarz criterion13.24189Log likelihood-116.2867 F-statistic0.539053Durbin-Watson stat2.001709 Prob(F-statistic)0.473449结果表明异方差性已被消除，修正后的模型为Y气=- 3 6 6 1 0.5 8 + 0 . 6 1 7 3 8 4 Xt .由D-W统计值近似等于2我们可以判断，随 机误差项不存在一阶自相关性。综上所述我们得到的最终模型如下：丫气=-36610.58 + 0.617384 Xt(2869.526)(0.040471)t= (-12.75841)(15.25513)R2=1 Df=19四. 结论及建议从以上结果我们不难看出，我国经济增长确实对能源消耗有较高 的依赖性，但同时我国的能源利用效率又偏低，经济增长的方式过于 粗放，经济高速增长背后的成本过高，这种以大量消耗资源为代价的 高增长是难以持续的。我们要按照全面、协调、可持续发展的要求， 建立有利于优化能源结构、节约能源消耗的机制，加快能源技术进步， 加强能源管理，妥善解决能源