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中国能源消费的影响因素分析【摘要】能源是国民经济发展和人民生活水平提高的重要物质基础。
我国是一个资源大国，但由于人口基数大且正处于工业化和城镇化快速发展的重要时期，能源消费和建设已成为我国政府密切关注的议题。
然而如何合理地控制能源消费及建设就需要我们对能源消费的影响因素有明确的认识。
本文从我国能源消费的影响因素入手，通过实证分析，筛选出对能源消费较为重要的几个影响因素，并建立能源消费模型，通过SPSS以及EVIEWS软件对模型进行检验分析，最后对所得结果进行分析，同时提出相应的建议。
【关键词】能源消费；影响因素；多元线性回归模型一、引言能源消费是指生产和生活所消耗的能源。
能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。
首先从能源消费结构来看，中国是煤炭资源比较丰富的国家，煤炭依然在中国能源消费总量中占主导地位。
建国初期，中国煤炭消费量占一次能源消费总量的90%以上，随着中国石油天然气工业和水电事业的发展，煤炭消费比例有所下降。
但从整体上看，中国的能源消费基本形成以煤为基础、多元发展的能源消费结构。
在世界能源由煤炭为主向油气为主的结构转变过程中，中国仍是世界上极少数几个能源以煤为主的国家之一。
其次，从能源消费总量来看。
我国能源消费总量不断增长，能源利用效率较低。
随着经济规模的不断扩大，中国的能源消费呈持续上升趋势。
我国受资金、技术、能源价格等因素的影响，中国能源利用效率比发达国家低很多。
另外，能源消费以国供应为主，环境污染状况加剧，优质能源供应不足。
中国经济发展主要建立在国产能源生产与供应基础之上，能源技术装备也主要依靠国供应。
90年代中期以前，中国能源供应的自给率达98％以上。
随着能源消费量的持续上升，以煤炭为主的能源结构造成城市大气污染，过度消耗生物质能引起生态破坏，生态环境压力越来越大。
随着我国人口的持续增长，经济的快速发展，这必然会导致我们能源消费量的增加，而与年俱增的能源消费对环境造成的破坏也越来越严重。
能源消费效率评估及其影响因素分析一、能源消费效率评估的概念和方法能源消费效率评估是指衡量能源利用过程中消耗的能源与产生的能源产出之间的关系。
通常采用能源消费率、能源利用率、能源综合利用效率等指标来评估能源消费效率。
能源消费率指的是单位时间内消耗的能源量，常用来评估能源消费的规模和增长速度。
能源利用率指的是能源转化过程中所能得到的有用能量占总能量的比例，常用来评估能源消费的效益。
能源综合利用效率则综合衡量了能源的消费规模和效益。
能源消费效率评估的方法通常包括李氏图、恩格尔系数和加权平均法等。
李氏图法是一种较为直观的方法，通过把能源消费总量拆分成不同的能源种类，并计算各能源种类在总能源消费中所占比例，进而反映出能源消费的结构和规模。
恩格尔系数则用于衡量能源消费对经济总量的依赖关系，经常用于分析不同国家和地区的能源消费结构的差异。
加权平均法则是将不同能源的产出或消耗效率用加权平均的方式求和，从而得出总的能源综合利用效率。
二、能源消费效率影响因素的分析1.科技进步和节能措施科技进步和节能措施是影响能源消费效率的重要因素。
高效节能技术和设备的引入与应用，以及科技创新与进步，都能有效地提高能源消费的效率。
例如，采用太阳能光伏发电和纯净水膜蒸馏技术可以显著提高太阳能利用效率和产出效率，同时减少能源消耗。
2.能源价格和政策能源价格是影响能源消费效率的另一个重要因素。
高昂的能源价格会促使人们更加注重节能和高效利用能源，从而提高能源消费效率。
与此相关的政策也能起到重要的作用，政府通过税收政策、监管措施、技术创新等手段来引导和促进节能减排和能源消费的高效利用。
3.生产过程和产品设计生产过程和产品设计也与能源消费效率密切相关。
通过合理的生产过程和设计方法，能够降低能源消耗，提高能源利用效率。
从设计层面上，一些生产厂家通过选择材料、构思产品，以及优化工艺流程来提高生产效率和能源利用效率，从而达到节能的目的。
4.社会需求和消费趋势社会需求和消费趋势也是影响能源消费效率的因素。
中国能源消费的影响因素分析中国作为世界上人口最多的国家之一，其能源消费量对全球能源市场和环境产生了重大影响。
中国的能源消费受到许多因素的影响，包括经济增长、人口增加、工业化进程、能源政策等。
本文将对中国能源消费的影响因素进行分析。
首先，中国的经济增长是影响能源消费的主要因素之一、作为全球第二大经济体，中国的经济增长率对能源需求的增长有重要影响。
随着经济的发展，人们对能源的需求也随之增加。
这是因为经济发展需要更多的能源来支撑工业生产、交通运输、城市化建设等方面的需求。
其次，中国的人口增加也是影响能源消费的重要因素。
随着人口的增加，对能源的需求也相应增加。
特别是中国正在进行快速城市化和工业化进程，这进一步拉动了能源消费的增长。
大量的农业人口转变为城市居民，他们的生活水平提高，对能源消费的需求也相应增长。
第三，中国的工业化进程也对能源消费产生了巨大影响。
作为全球最大的制造业中心，中国的工业需求占据了能源消费的大部分。
工业生产需要大量的电力、燃料等能源供应，因此工业化进程加速了能源消费的增长。
此外，工业化带来的环境污染和资源消耗也对能源消费产生了深远影响。
除了经济增长、人口增加和工业化进程外，中国的能源政策也是能源消费的重要影响因素之一、中国政府一直致力于提高能源效率、优化能源结构和推动可再生能源的发展。
为了减少对传统能源的依赖，中国采取了一系列措施，如提高能源技术和设备的效率、推进清洁能源的利用等。
这些政策的实施有助于减缓能源消费的增长速度，降低对环境的影响。
此外，全球能源市场的变化也会对中国的能源消费产生影响。
国际能源价格的波动、能源供应的不确定性以及全球能源合作的发展，都会对中国的能源消费产生重大影响。
中国作为全球最大的能源消费国之一，其能源政策和需求变化对全球能源市场形成重要的供需影响。
综上所述，中国的能源消费受到多个因素的影响，包括经济增长、人口增加、工业化进程、能源政策等。
中国政府需要综合考虑这些因素，制定合适的能源政策来提高能源利用效率、减少环境污染、推动可持续发展。
影响我国能源需求的因素分析由于能源在经济社会发展中的特殊战略地位以及其在经济发展过程中起到的重要作用，社会对能源的需求会受到各种错综复杂的因素影响，而这决定着能源的需求。
本文首先从能源消费总量、能源消费结构以及能源消费的行业结构三方面分析了我国能源消费的现状，进而分析了影响能源需求的几个主要因素。
标签：能源需求因素经济发展一、我国能源需求现状能源需求是一种派生需求，是由人们对社会产品、服务的需求派生出的对特殊生产要素的需求。
能源消费是有效能源需求的反映。
由于能源需求一般很难精确测算，所以常用能源消费代替能源需求。
1.能源消费总量从我国能源消费的总量上来看，中国是能源消费大国。
根据《BP能源统计年鉴2012年》公布的数据显示，2011年中国已经超越美国成为全球能源消费的第一大国。
2011年世界能源消费增长为2.5%，而其中中国能源消费增长占全球的71%。
根据《中国统计年鉴2011》给出的数据，我们可以看到我国2011年能源消费总量为348，002万吨标准煤，相比上年增长7.10%，煤炭消费量增长9.7%；原油消费量增长2.7%；天然气消费量增长12.0%；电力消费量增长11.7%。
能源消费量时2001年150，406万吨标准煤的2.31倍，期间年平均增长8.32%。
2.能源消费结构我国的能源消费仍是以煤为主。
2011年的能源消费数据中，三大能源中煤炭的消费量占总能源消费量的68.4%，石油消费量占18.6%，天然气消费量占5%。
从2001～2011年，在中国一次能源构成中，煤的比重从68.3%逐步上升到2006年的71.1%，随后又逐步的回落到2011年的68.4%，虽然近年比重有所回落，但煤炭消费一直占有2/3以上的份额；石油的比重从21.8%上升到18.6%，期间除了个别年份比重的上升之外，石油消费在总能源消费中的比重是处于常年下降的趋势；天然气消费的比重从2.2%一直稳步上升至2011年的5%。
能源消费及其环境影响因素分析随着全球经济的不断发展和人口的持续增长，人类对能源的需求也逐渐增加。
然而，随着能源消费的不断增长，环境问题也日益突出。
因此，对于能源消费及其环境影响因素的分析成为了非常重要的话题。
一、能源的种类及其消费情况目前，人类主要的能源来源有化石燃料、核能源、水能、风能、太阳能等。
其中，化石燃料是人类最主要的能源来源，包括石油、煤炭、天然气等。
根据国际能源署的数据，化石燃料在全球能源消费中占比达到了81.6%。
在具体的国家和地区中，不同的能源消费结构也存在差异。
以中国为例，中国目前的主要能源消费来源为煤炭和石油，占比分别为57%和18%。
而在欧洲，主要能源消费来源为天然气，占比高达42%。
二、能源消费的环境影响能源消费产生的环境影响主要包括以下方面：1、温室气体排放随着全球工业化进程的加速，化石燃料的大量消耗导致温室气体的排放也越来越多。
这些排放物对于大气环境的恶化、气候变化等都产生了严重的影响，并威胁到了人类的生存环境。
2、水资源消耗能源生产和消费都需要大量的水资源，如燃烧煤炭和天然气会产生大量的废水，而核能产生的废液更是对水资源的一种巨大浪费。
3、土地利用问题建造能源生产设施也需要大量的土地资源，而这些设施的建造往往会对土地造成负面影响，包括生态环境破坏和土地污染等。
三、能源消费环境影响因素对于能源消费的环境影响因素，主要包括以下几个方面：1、经济发展水平经济发展水平是影响能源消费的重要因素。
高度发达的经济体往往能够承担更高的能源消费和环保投入，同时也会对能源消费的技术和手段进行更加有效的控制和管理。
2、能源效率能源效率的提高可以降低能源消费水平，同时也能够降低环境影响。
目前，各个国家和地区都在大力推广能源节约和环保技术的应用，以提高能源效率。
3、政策支持政策支持是推动能源消费结构和环保措施的重要手段。
各个国家和地区都制定了一系列有关能源消费和环境保护的政策措施，如减少对化石燃料的依赖、推广可再生能源技术等。
《计量经济学课程论文》学生姓名：学号：院部：专业：班级：任课教师：目录一、引言1二、数据选取2三、模型设定3四、参数估计3五、模型检验45.1经济意义检验45.2统计检验45.3计量经济学检验55.3.1多重共线性检验及其修正55.3.2异方差检验125.3.3自相关检验及其修正17六、结论及建议196.1结论196.2 建议20附表21一、引言能源消费是引是指生产和生活所消耗的能源。
能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。
能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。
能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。
我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。
随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。
同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。
可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。
在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（GDP）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为0.5左右。
然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。
鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。
我国是一个能源大国，但是，我国人口众多，人均能源占有量不及同期发达国家的1/5。
能源是任何一个国家经济发展不可缺失的物质基础。
随着我国人口的继续增长，经济的快速发展，能源消费量的增加是必然的，而与年俱增的能源消费对环境造成的破坏也越来越严重。
因此，怎样优化能源利用结构，开发利用清洁能源，就成为我国经济发展的当务之急。
这就需要我们清楚了解能源供需形势，做好影响能源消费因素分析，为能源规划及政策的制定提供科学依据，保证我国国民经济又好又快地发展。
二、数据选取1、能源消费总量，在模型中用Y来表示。
中国能源供给与需求状况的分析和策略中国是世界上最大的能源消费国之一，能源供求矛盾已成为困扰中国发展的重要问题。
近年来，中国政府不断调整能源产业结构，加大节能和环保力度，但供求矛盾仍然严重，对能源需求的依赖过高，急需采取有效措施化解矛盾，保障经济社会可持续发展。
一、中国能源需求的现状中国的能源需求量远远高于产能，主要原因有多方面的因素。
第一，中国经济快速增长导致能源需求量不断扩大。
中国已成为世界第二大经济体，在快速扩张的过程中，能源需求量不断攀升。
举例来说，中国汽车工业的快速发展带来了对油气的大量需求，煤炭、电力等也不断增加。
第二，人民生活水平的快速提高需要更多能源供应，特别是城市居民生活和交通领域，能源需求量进一步增加。
第三，工业化和城市化发展迅速，导致产业结构和生产方式的转变，对能源的需求也在不断变化。
总之，中国的能源消费总量不断扩大，投资增长与能源供应不平衡，导致能源需求量高企而供应不足，难以满足经济和社会发展需要。
二、中国能源供给的现状目前，中国的能源供给依赖程度较高，外部供给风险明显，自给率偏低。
一方面，中国经济快速增长导致能源需求量不断加大，虽然近年来中国官方网站一直强调加强节能减排等政策和实施绿色发展，但仍离全面节能减排的目标比较远。
同时，中国基础设施配套落后不完善，采矿业生产环境恶劣，导致能源成本高昂，生产过程对环境影响大。
另一方面，中国对外依赖程度较高，特别是石油和天然气等能源，外部供给风险明显。
在国际市场上，中国采购能源的价格高企，国内市场的燃料价格也不断上涨，使得经济增长的不断加速，导致国家对外依存度在增加。
总之，中国的能源供给缺乏稳定性和可持续性。
三、中国能源需求与供给矛盾的原因造成中国能源需求与供给矛盾的原因有很多。
首先，经济仿佛已经无限制地增长，远远超过了能源产能，能源需求快速增长，导致供给不足。
其次，传统的能源产业结构依然存在，化石能源的开采与利用已经成为制约中国能源发展的主要问题之一；再次，能源技术水平还没有达到全面领先的阶段，在探采、加工、利用等方面存在诸多安全、环保等问题。
我国能源消费影响因素分析摘要：我国经济的快速发展与能源的消费状态密不可分，能源消费也在快速增长的状态，即使我国能源总量较大，但是我国的人口较多，人均能源消费量较少，因此，能源问题仍然是困扰我国经济发展的一个重要因素。
因此，本文基于2001-2021年最新的时间序列数据，综合考虑将经济发展水平GDP、第二产业占比、人口数量、研发经费支出作为模型的组成部分，通过计量经济学的视角研究了我国能源消费的影响因素，通过经济意义检验、统计检验以及计量经济学检验，通过修正得到的模型，得到本文的研究结论，并根据结论提出相应的政策建议。
关键词：能源消费量；影响因素；时间序列；回归分析1.引言对外开放以来，能源消费总体来说仍然是逐步增长的状态，截至到2021年，我国能源消费总量达到为524000万吨标准煤，虽然能源消费总量很高，中国也是世界上排在前面的能源消费国家，但人均能源消费量的排名相对较低，能源消费量大的问题逐步成为经济发展中的一大问题。
本次研究能源消费的影响因素是否显著以及影响的方向，进行时间序列数据的必要检验，得到比较合适可靠的模型，得到最终的回归结果，为政府的经济政策提供方向。
2.理论分析解释变量选取国内生产总值，由于国内生产总值是经济发展水平的重要代表指标，一般国内生产总值越多，能源消费是越多的。
3.模型建立其中，Y表示能源消费总量，X1表示国内生产总值GDP，X1越高，表示经济发展水平是越高的，X2表示第二产业占比，X3表示人口数量，X4表示研究与试验发展基础研究经费支出。
4.实证分析4.1散点图绘制为了初步了解变量之间的关系，直观的看到随着解释变量的变化，被解释变量的变化趋势，对变量之间的关系初步进行散点图的绘制，得到如图1所示结果：图1散点图X1与Y初步呈现正向的一个线性趋势的关系，而X2与Y呈现一个负向的线性趋势关系，X3、X4与Y的线性关系为正向的线性趋势。
4.2模型初始估计T=(-11.8538)(0.0216)(8.3388)(11.0517)(0.2782)R2=0.9968 Adj R2=0.9960 DW=1.2851 F=1236.2034.3统计检验拟合优度：，调整R方为0.9960，这说明模型对样本的拟合良好。
能源消费总量的分析与预测一、能源消费总量分析1.数据收集与整理：首先要收集全面、准确的能源消费数据，包括各个部门、行业、地区的能源消费情况。
将这些数据进行整理和归类，使其更易于分析和比较。
2.能源消费结构分析：在分析能源消费总量前，要对能源消费的结构进行分析。
可以将能源消费按照能源种类（如石油、天然气、煤炭、可再生能源等）、行业（如交通、工业、建筑、农业等）和地区进行分类，对各类别的能源消费情况进行详细分析。
3.影响因素分析：分析能源消费总量的影响因素对准确预测能源消费趋势至关重要。
影响因素可以包括经济增长速度、人口增长、国内生产总值（GDP）、工业结构、技术进步、能源政策等。
通过研究这些影响因素，可以找出其与能源消费总量的关系。
4.时间序列分析：利用历史能源消费数据，进行时间序列分析，探究能源消费总量的长期趋势。
常用的时间序列分析方法有移动平均法、指数平滑法和趋势线分析等。
这些方法可以用来发现能源消费总量的周期性、趋势性以及季节性变化。
5.基于其他因素的分析：通过分析其他相关因素对能源消费总量的影响，如政府政策、国内外形势、环境问题、社会经济发展等，可以更准确地预测能源消费总量，并对其进行合理的调整和优化。
二、能源消费总量预测1.基于时间序列模型的预测：利用历史能源消费总量数据，建立时间序列模型进行预测。
常用的时间序列模型有ARIMA模型、季节性ARIMA模型、指数平滑模型等，根据实际情况选择最合适的模型进行预测。
2.基于统计方法的预测：通过分析能源消费变量之间的相关性和回归关系，建立统计模型进行预测。
可以通过回归分析、协整分析、灰色预测等方法，来预测能源消费总量。
3.基于模型的预测：利用系统动力学、神经网络、支持向量机等模型方法，对能源消费总量进行预测。
这些方法可以分析多维数据关系，提高预测的准确性。
4.基于专家调查的预测：专家调查法可以结合定量和定性分析，通过专家经验和判断，对能源消费总量进行预测。
计量经济学课程论文论文题目影响能源消费总量的多因素分析院 (系) 工商管理学院所在班级2012级工管（1）班姓名金军霞学号日期2015年6月影响能源消费总量的多因素分析学院：工商管理班级：12工管（1）姓名：金军霞学号内容摘要：能源是国民经济发展和社会进步的重要物质基础,做好能源消费影响因素的分析, 为能源规划及政策的制订提供科学的依据,对于保持我国国民经济健康、持续、稳定的发展具有重要的现实意义。
本案例通过对影响我国能源消费的国内生产总值、工业产值、产业结构、人口增长等因素进行分析，对所建模型中存在异方差、序列相关等问题进行了检验与修正。
在各因素中工业是我国能源消费的主体,所占比重呈上升趋势，因而产业结构的变动率很大程度上影响能源消费，并对我国的经济增长产生影响。
本文在能源消费模型分析的基础上，进一步提出了相应的政策建议。
关键词：能源消费工业生产影响因素计量分析一、问题的提出能源是经济增长的战略投入要素，在经济增长初期，能源的投入能够带动经济速增长。
十八世纪第一次工业革命，煤炭的燃烧推动蒸汽机的普及，进而带动生产率的提高，实现了工业化的起步。
随着工业化进程的深入，石油的大量使成为经济持续增长的推动力量。
可见，经济增长和能源投入之间形成了一定互动关系，能源是经济增长的动力源泉，经济增长又拉动能源消费。
能源消费括两部分，一部分是由生产技术水平所决定的能源消费，一般这部分能源消费经济增长的关系在短期内不会发生明显变化；另一部分是由管理水平、市场环境产业结构等因素决定的能源消费水平，即体制性因素决定的能源消费水平。
这部分能源消费可变性较大，是引起能源消费与经济增长关系不稳定的主要因素。
二、研究目的我国国民经在向工业化和现代化发展的进程中，较长时间处于能源消费需求迅速增长而供不组的紧缺状态，20世纪末的“九五”期间发生了显着变化，能源生产和消费总量均呈降的趋势，出现了难得的源供需基本基本平衡状况，但同时也出现了新的问题，即煤炭过于求与石油的供不应求的结构性矛盾突出。
本文拟从我国的能源消费和生产入手，运用计量经济学模型分析的方法，研究影响我国能源消费与生产的主要因素，探讨我国能源消费的趋势。
三、模型设定1、影响因素分析理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、产业发展、人口增长、能源转换技术等因素。
（1）国内生产总值：生产必然就造成能源的消耗，近30年来，国民经济飞速发展，能源的消耗也在快速增加，我国从能源出口国变为能源进口国，英国石油公司预计到2035年，中国将超过欧洲成为世界上最大的能源进口国。
（2）工业总产值：工业作为能源消费最多的部分，当然与能源消费总量的增长有着密不可分的关系。
（3）产业结构：在GDP中工业的贡献率表明了国家CDP对工业的依赖程度，同时也表明了GDP对能源的依赖程度。
（4）能源转换效率：由于技术的发展，对能源利用的效率也在逐年增加，也就意味同样多的产值需要消耗的能源在下降。
据统计，我国人均能源资源的拥有量低于世界平均值，能源利用率低于发达国家，随着国民经济的发展和人民生活的改善，能源的需求量还要继续增加．因此，提高能源利用率、节约能源，对我国来说，是既重要又紧迫的事情．（5）人口增长，由于人口增长带来的能源消耗也是无法忽视的，随着人口的大量增多，社会需要生产更多的产品满足消费需求，也就导致消耗的能源直线上升。
2、变量的选取由于非线性模型的假设检验都涉及非常复杂的数学计算，所以本文考虑做一个线性模型(对参数线性)，这样各种检验的方法较多，对模型准确程度的分析也更可靠?本文设定的我国能源消费的计量经济方程，模型共有1个内生变量，4个外生变量。
?（1）?内生变量：Y:?能源消费总量，单位：万吨标准煤；??（2）外生变量???X1:国内生产总值，单位：万元；??X2:工业产值，单位: 万元；X3:?产业结构，用工业对GDP的拉动百分比表示；X4：能源转换效率，单位：百分比X5：人口数量，单位：万人；3、数据来源及处理针对以上因素分析，我们收集了中国能源消费标准煤总量、国内生产总值GDP、人口增长、工业产值、产业结构、能源加工转换效率等1990——2013年的统计数据。
本题旨在通过建立这些经济变量的线性模型来说明影响能源消费需求总量的原因。
数据如下：4、模型设定通过对影响能源消费总量的因素分析，将模型设定为：ε++++++=55443322110x b x b x b x b x b b y四、模型的估计与调整1、利用eviews 软件分析数据，得到如下散点图由以上相关图分析可看出解释变量X1、X2、X5与解释变量Y呈线性变化，但是解释变量X3/X4与被解释变量Y呈非线性关系用最小二乘法，利用eviews软件可得结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/28/15 Time: 14:27Sample: 1990 2013Included observations: 24Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX1X2X3X4X5R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid +09 Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)模型拟合情况如下：报告形式：Y = + *X1 - *X2 *X3 - *X4 + *X5 R 2==2R F= = =统计检验：判定系数：R2=接近于1，表明模型对样本数据拟合优度较好。
F 检验：F=,大于临界值, 其P 值也明显小于0.05α=,说明解释变量对被解释变量Y 有显着影响，模型线性关系显着。
T 检验：工业产值（X2）的t 值大于2 ，表明工业产值对能源消费总量（Y ）有显着影响，其他各参数的t 值的绝对值均小于2，表明其他各参数能源消费总量（Y ）有没显着影响。
2、回归结果的检验：(1)经济意义检验：从回归得出的结果来看，x1的系数为，x2的系数为，x3的系数为，x4的系数为,x5的系数为各变量的正负符号与预期的相一致，并且其大小在经济理论上解释得通，因此该模型通过经济意义检验。
(2)拟合优度及模型估计效果检验：从上表可以看出可绝系数为，调整后的可绝系数为均很高，说明模型的拟合优度极佳。
(3)回归系数的显着性检验(t 检验)：从回归结果看，此模型中的变量和参数的t 值在5％的置信水乎下只有x2统计值显着，而F 检验值也是较高的，这说明方程整体对被解释变量的解释效果也不佳，需要进一步的检验和调整。
(4)多重共线性检验：由于选择的影响因素过多，所以估计模型之前，应先分析各个因素与被解释变量之间的关系，以及因素之间的相关程度，利用COR 命令进行相关系数检验，得相关系数矩阵为：通过计算表明，除了国内生产总值和工业对GDP 的拉动百分比，各解释变量都与被解释变量能源消费总量高度相关，且解释变量之间也有两两高度相关的。
先按照逐步回归原理建立回归模型。
建立一元回归模型根据理论分析，工业产值应是能源消费的主要影响因素，相关系数检验也表明，工业产值与能源消费总量的相关性最强。
所以，以εβα++=x y 作为最基本的模型。
采用逐步回归法将其余的变量逐个引入模型。
Ls y c x2 x1 Ls y c x2 x3 Ls y c x2 x4 Ls y c x2 x5 估计结果如下图经比较可知，新加入X1、X3、X4、均未通过T检验，；新加入X2的回归模R比一元回归模型Y=f(x2,x5) 不仅经济意义合理、回归系数T检验通过，而且2R提高，因此，Y=f(x2,x5)估计的结果为最优的二元回归模型，以此型Y=f(x2) 的2为基础，建立三元回归模型：Ls y c x2 x5 x1Ls y c x2 x5 x3Ls y c x2 x5 x4结果如下：在X2、X5基础上，加入X1、X4后的回归模型y=f( x2, x5, x1)或y=f( x2, x5, x4)，2R有所下降，X1、X4的回归系数T检验不显着；加入X3后回归模型y =f(x2, x5 ,x3)2R有所上升，但X3的回归系数T检验不显着。
没有合适的变量加入，不需要再进行四元回归。
估计结果列入下表（第二行为t检验值）。
模型x1 x2 x3 x4 X5 2Ry=f(x2)y=f(x2,x1)）y=f(x2,x3)y=f(x2,x4)(1,89114)y=f(x2,x5)y=f(x2,x5,x1)y=f(x2,x5,x3)(13,45252)y=f(x2,x5,x4)最佳线性回归模型即为二元模型：ε++=524477.21872.1x x y1）拟合优度检验：2R =拟合程度较高，被解释变量的%可以用解释变量解释，模型拟合程度较高。
2）F 检验：F 值为，伴随概率为小于，回归方程显着，即两个个因素联合起来对能源消费总量有显着影响。
3）t 检验：x1 x2 x3 的t 统计量的伴随概率分别为、和，均小于给定临界值α=可知，解释变量的T 检验均通过，解释变量工业生产总值，人口增长对能源消费总量变动有显着影响。
(5) 异方差检验(white 检验)：时间序列模型也可能存在异方差。
我们用white 检验来验证该模型是否存在异方差。
在建模的过程中，我们选择含交叉项的模型进行检验。
建立原假设H0：不存在异方差。
由)(22n TR αχ<，接受原假设，模型不存在异方差。
（6）自相关检验：DW=。
给定显着水平α=, n=24,k=2, 查Durbin —Watson 表,dl=,du=。
模型中DW<dl ，则误差项间存在正相关。
可用科克伦-奥克特迭代法进行补救。
（7）偏相关检验：在方程窗口中点击View/Residual Test/Correlogram-Q-statistics ，并输入滞后期为10，则会得到残差 与 的各期相关系数和偏相关系数，如下所示。
从表中可以看出该线性模型的存在偏相关系数的直方块有一个超过了虚线部分，偏自相关系数直方图在虚线外，且Q统计量P值均小于，说明存在着一阶自相关。
（8）BG检验: 方程窗口点击view\residual test\serial Correlation LM Test滞后期为1，得以下结果：F-statistic ProbabilityObs*R-squared ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 06/29/15 Time: 20:19Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX2X5R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid +08 Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)由上表可以看出，prob(nR )=小于给定的显着性水平=，并且et-1回归系数的T统计量值绝对值均大于2，回归系数显着不为零,表明模型存在一阶自相关性。
