河南省能源消费与经济发展关系的实证分析

陈龙

摘 要：经济飞速发展的基石是充足的能源保障，能源与经济之间的有着重大的关联性。本文以河南省为研究对象，以2000年至2013年河南省消费能源总量与河南省国内生产总值GDP的数据为基础，定量研究分析能源对经济发展的作用。文章运用回归分析法，利用SPSS软件进行实证分析，得出结论并提出具有针对性的政策建议。

关键词：能源；GDP；回归分析

一、研究的背景与意义

河南省作为中国的中原重要省份，有着悠久的历史和巨大的发展潜力。河南省随着改革开放的深入经济取得飞速发展：1978年河南省GDP总量为111.3亿元，到2013年GDP总量为32155.86亿元，增长近300倍。经济飞速发展的同时，河南省能源消费总量也不断的增加：1978年河南省能源消费总量为3353万吨标准煤，到2013年能源消费总量为24756万吨标准煤亿元，增长近7倍。

进入二十一世纪，河南省经济与能源消费明显加快。2000年全省能费总量为7919万吨标准煤，能源消费量比上年增加了7.3%。2003年能源消费总量为10634万吨标准煤，能源消费增长速度明显加快。2000年至2002年河南省能源消费总量年均增长7.1%，2003年达到17%，2004年更是高达23.4%，大大超过以往各年份，实际能耗比2003年增长了1400万吨标准煤；2013年全省能源消费总量达到24756萬吨标准煤，为全国能源消费大省。与此同时河南省的经济总量（GDP）也不断的增加。从2000年的5052.99亿元到2013年的32155.86亿元经济总量增加了6倍多，经济增长一直保持在10%以上。

经济的发展与能源之间有着一定的联系，通过下面的数据表说明能源消费量与经济总量之间也有一个相关关系。

表1 GDP与能源消费量

年份能源消费总量（万吨标准煤）GDP（亿元）

20007919505299

20018367553301

20029005603548

200310595686770

200413074855379

2005146251058742

2006162341236279

2007178381501246

2008189761801853

2009197511948046

2010214382309236

2011230612693103

2012236472959931

2013247563215586

二、能源消费与经济发展关系的实证分析

在回归模型中，最基本的是一元线性回归模型。设有两个变量X与Y，对其进行n次观测，获得n对观测值（X1 Y1），（X2 Y2），（X3 Y3），（Xn Yn）。由所得数据绘制散点图，如果相关点分布近似地表现为直线形式，则可用直线方程Y=+X来近似地描述X与Y之间的线性相关关系，其中表示估计值，a，b为回归方程的两个参数的估计值。显然，方程的确定主要是参数的确定.确定参数的方法一般为最小二乘法，即实际观测值Yi与估计值i离差平方和为最小，即

∑ni=1Yi-i2=∑ni=1a+bXi-i2

将上面方程整理可求出a，b两个参数.变量之间是否线性相关，能否用线性回归方程来拟合，可以用相关系数r确定：

r=∑X-Y-X-2Y-2 （=1n∑ni=1xi，=1n∑ni=1Yi）

当0.5≤r≤0.8时为显著相关，当0.8≤r≤1时为高度相关，此时变量可用直线拟合.当因变量Y与多个自变量Xi线性相关时，可以用相关系数r在众多自变量中筛选，最后保留与因变量关系最密切的自变量，既简化模型又可以保证回归预测的可靠性.当因变量变化同时受多个自变量影响时，称为多元线性回归模型.建立多元线性回归方程时，由于计算量大，多采用计算机进行计算，本文采用SPSS软件对回归模型求解。回归模型方法简便实用，它不但可以对能源需求进行预测，还可以在影响能源需求的诸因素中，利用相关系数检验确定最主要的影响因素，从而简化模型。

之所以要消费能源绝大部分原因是为了满足经济的发展需要，所以本节讨论能源消费量与经济的关系。由于衡量经济的指标很多如GDP（国内生产总值）、工业生产总值、人均GDP等。在本节中根据河南省2014年统计年鉴选取GDP相关值，进行分析。为了更能直观的观察河南省能源消费量和GDP的变化趋势，由表1利用Excel将能源消费总量和GDP总值画在一个图中进行对比，从图1-1中可以大致的看到：随着河南省的经济总量（GDP）不断的增加，能源消费量也不断的增加，初步得出两者存在相关性。

图1 能源消费量和GDP随时间变化趋势图

利用SPSS软件中处理.进行一元线性回归处理。

设：能源消费量为自变量，GDP总量为因变量，得到相应结果如下：

表2 模型汇总

模型RR方调整R方标准估计的误差

1.970a.941.9362370.18102

a.预测变量：（常量），能源消费量。b.因变量：GDP

表3 方差分析

模型平方和df均方FSig.

1

回归1074E911074E9191172000a

残差6741E7125617758052

总计1141E913

a.预测变量：（常量），能源消费量。b.因变量：GDP

表4 系数检验

模型

非标准化系数标准系数

B标准 误差试用版tSig.

1

（常量）-96070571934323-4967000

能源消费量154311297013827000

a.因变量：GDP

从表2模型汇总表中得到，决定系数r2=0.941，从相对水平上看，回归方程能够减少因变量Y的94.1%的方差波动。

从表3一元线性回归方差分析表得到，F=191.172，显著性sig=0.000说明Y对X的线性回归高度显著，也就是说能源消费量的变动会直接影响GDP的增长速度。

从表4系数检验表得到回归方程为Y=-9607.057+1.543X，回归系数a、b显著性sig=0.000，与F检验的结果一致，说明显著性很好。

将所得到的方程运用到预测上，以检验方程的准确性.把2013年的数据代入得到GDP总量为28591亿元，实际2013年GDP总量为32155亿元，误差在11.08%，模型相当好。

三、结论与政策建议

3.1结论

综上所述得到：GDP与能源消费量呈正向线性关系即随着能源消费量的增加GDP总值也是增加的，且通过建立的模型显著性检验说明模型相对较为优越。所以得到经济与能源有重要的相关性且在一定程度上满足线性关系。

得出回归方程為：Y=-9607.057+1.543X

回归系数为1.543，说明河南省能源消费量每增加1万吨标准煤，河南省经济会相应增加1.543亿元；能源对经济发展的贡献率高达1.534。

3.2政策建议

河南省经济的飞速发展离不开能源的大力支持，经济腾飞的同时，能源消费量也在不断地增加，但是河南省并不是产能大省，也没有独具一格的新型清洁能源，在现有科技条件下大量能源的消费必然会带来环境问题。

为了保障河南省经济持续健康发展，河南省必须得到充足的能源供应，但是传统意义上的煤炭能源要逐渐减少、新能源要逐渐开发。第一，传统能源如煤炭、石油等储存量有限，且大量使用会造成严重的坏境污染问题，所以要提高传统能源的利用效率，加大传统能源排放物的处理和回收再利用，减少对环境的污染。第二，开发新能源，如太阳能发电、风力发电、生物能发电等高科技、低污染的清洁能源。这些能源可以持续使用、且储存量巨大、可再生性强，是今后河南省经济发展的能源支撑。（作者单位：天津商业大学经济学院）

参考文献：

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