基于嶺回歸方法的我國能源消費影響因素研究

張丹平

（南昌航空大學 經濟管理學院，南昌 330063）

0 引言

隨著“低碳”號角的吹響，“低碳經濟”、“循環經濟”和“綠色經濟”的發展理念已風靡全球。如何改變以往“粗放型”的單純依靠生產要素投入擴大生產以促進經濟發展的模式，轉至“節約型”的提高投入產出效率、實現資源重復利用的循環模式是當今所有國家在未來很長一段時期內的重要任務。這種從量到質的觀念深化，首先面臨的問題就是隨著能源利用效率問題，相比于世界發達國家，我國能源消耗的主要特征是：煤炭占主導、總體供需嚴重失衡、再生能源產業發展緩慢。在此嚴峻的背景下，對我國能源消費影響因素及其產生的消耗貢獻系數進行定量測度，對正確認識我國能源消費的走勢、采取一系列措施進行“降本減耗”具有重大意義。目前學術界已有相應研究，袁曉玲（2009）采用面板數據回歸方法，選取了經濟增速、人口數等六個指標對中東西三個地區的能源消費因素進行了面板計量；周曙東（2009）直接采用了EVIEWS5.0軟件對建立的多元回歸模型采取計量實證，但其采取的指標主要是側重于農村范疇；張曉平（2006）用描述方法分析了90年代以來能源消費在我國的分布格局，并從各個層面分析了若干個影響因素。筆者認為：經濟繁榮時期的任何正向變量，如經濟增長、資源消耗、物價指數及產業優化都具有很強的共線性，即隨著時間的增長同向增長，單純通過經典計量估計得到的多元分析結果，無論是面板還是線性都存在著多重共線性問題，經典最小二乘估計中的運算矩陣將會存在 ||X'X ≈0問題，引起的原因有很多，如滯后變量引入、經濟繁榮或蕭條時期的共線性及樣本數量過少，基于這種情況考察我國能源消費影響因素時應當充分注重客服多重共線性，采用引入單位矩陣K值法的“嶺回歸”分析方法，以提高模型擬合的準確性和科學性，這樣才能對未來我國能源消耗的走勢進行準確的預測。

1 改革開放以來我國能源消費走勢及結構現狀

1.1 能源消耗總體走勢

圖1為改革開放以來我國能源消費量總體走勢圖，1978年為57144萬噸標準煤，而后以一種較為穩定的增長趨勢增加到了1998年的138948萬噸，故這一時期的增長比較嚴格遵守直線增長趨勢，采用OLS進行簡單回歸，得到：

圖1 我國能源消耗總量歷史序列圖

表明以1978年為第一年，能源消費量每年增加為4535萬噸。為了表明增長狀況，這里采用zt=(Yt-Yt-1)/Yt-1來計算該階段的能源消耗增速，發現只有1981年、1997～1998年共三年的增速為負值，其他年份增速均為正值，對2年增速取平均值后發現年平均增幅為4.33%。同理得到2000～2010年間的回歸方程如（2）式，表示以2000年為1，每推遲一年將會引發20086.91萬噸能源消耗，根據zt計算出十個時間值平均為8.97%，故后段期間內的能源增長率是前段的兩倍有余。值得說明的是：這樣兩時期描述具有合理性，如果按照一個OLS形式進行回歸，將會產生較大的誤差。

圖2 我國各種能源占消費比例趨勢

1.2 能源消耗結構分析

根據《能源統計年鑒》，我國1991～2010年的能源消耗組成部分的數據如圖2所示，我國當前煤炭消費在能源消費中的比例高居不下，從1997年之前的70%以上降低到了2010年的66.1%，在2002年開始由于經濟快速發展引發的能源需求-供給缺口及國外進口的相關障礙，造成煤炭作為主力能源的趨勢又有所顯現，天然氣和水電、核電、風電能源比例一致在低位運行，分別增加到了最近的4%和8%左右，石油消費占比在20%左右徘徊，從1997年超過20%后至2005年又跌至20%以下。根據鐘哲（2005）的大致測算，我國能源消費中煤炭占68%，油類占23.45%，而天然氣僅占3%，一方面我國由于天然氣和石油存儲量有限和開采技術有待提高，另一方面21世紀頭10年每年10%的經濟增長和利用效率低下導致總需求-總供給缺口逐步拉大。

2 我國能源消費的嶺回歸分析

2.1 影響因素選取

可以說影響能源消費總量的因素非常多，能源作為一種生產資源，各個產業及其運作過程中均需要能源的動力支持。那么到底哪些因素對能源消耗起決定性作用呢？筆者通過對相關文獻資料的總結，提出以下四大因素：

（1）經濟增速（lngdp）。經濟的快速增長需要大量的生產資源作為支撐，特別是目前我國處于工業化進程之中，農業機械化的盛行、工業制造裝備的更行與使用、服務業流水化和智能化的運作要求，使得社會生產力的發展需要強大的能源支持。

（2）產業結構（SV）。一般而言，如工業、制造業等高能耗產業比重越大，在同等gdp產量下的能耗越多。張敬偉（2010）以河北數據為例，采用指數分解法和線性函數對數模型對產業結構與能源消費的數據進行實證研究，發現產業結構優化并無顯著促使能耗下降，主要是由于能源利用效率過低的原因。筆者認為這可能是由于其采用河北單個分析樣本所致，我國地域廣闊，各地的產業結構及能耗情況并不一致，故其結論并非代表我國整體情況。

（3）人口數量（n）。一國人口數量越多，不僅其需要的生活能源消費量越多，根據新古典經濟增長模型，人口數量越多其需要配備的其他生產資源也越多，當然也包括能源在內。

（4）固定資產投資(invest)。固定資產投資越多，根據凱恩斯宏觀經濟決定模型將會使國民生產總值增加，再根據①鐘的作用機制使能源消費增加。

上述指標數據均來源于《中國統計年鑒》（2011），分析年份為1980～2010年共30年。

2.2 傳統多元回歸分析及多重共線性檢驗

采用SPSS13.0軟件進行回歸分析，具體方程如下：

根據analyze—regression—linear模塊分析后輸出表1。根據表1可知模型穩定性良好，擬合系數達到了0.981，方程穩定性為319.36，說明所有解釋變量能夠很好的對能源消費量進行解釋。但從參數系數的t值來看，除了固定資產投資invest較為顯著外，其他變量顯著性不高。根據上文所述，固定資產投資對能源消費的作用是通過lngdp進行傳遞的，而結果中的lngdp貢獻不顯著明顯有悖于常理，故可以視為存在一定的多重共線性。

表1 簡單多元OLS回歸結果

檢驗共線性有很多方法，如自變量相關系數法、自變量矩陣法和方差擴大因子法（VIF）,這里采用VIF法，其思想是如果一個自變量本身作為因變量時，而其他自變量作為解釋變量進行回歸時得到的貢獻系數過大，表明該變量與其他自變量存在很強的相關性，具體衡量指標是：

VIFlngdp=1.023,VIFb=1.727,VIFn=2.556,VIFinvest=2.047，一般而言VIF大于1表示變量與其他解釋變量之間存在相互解釋關系。為了進一步進行驗證，使用Collinearity Diagnostics（多重共線性診斷模塊）進行驗證，得到結果如表2，發現特征矩陣中存在一些值為零的特征值，并且最大條件指數為46.911，表明存在多重共線性。

表2 多重共線性診斷

2.3 嶺回歸分析

圖3 嶺跡圖

嶺回歸的基本思想是：傳統經典最小二乘估計為β=(xTx)-1xTY，在xTx后加入一個kI矩陣，變為β=(xTx+kI)-1xTY，其中I為單位矩陣。通過點擊file-----open-----syntax，并調用SPSS自帶模塊ridge regression.sps，打開命令邊際窗口，輸入相關命令，確定步長為0.05、k值區間[0,1]、因變量和自變量，后點擊run（運行程序），得到嶺參數k值表和嶺跡圖。這里選擇步長為0.05，圖3為嶺跡圖。可以看出隨著k從0增加到1時，各個自變量的回歸系數變動幅度較大，其中投資invest的系數變動最大，由0.6728降至0.346，lngdp和n系數呈降低趨勢，但比較平緩。而產業結構指標系數為上升趨勢，但增速越來越小，所以看出回歸模型穩定性不強。嶺回歸重要的一個步驟是k值的確定，原則是在方程擬合度較好的情況下，各變量的回歸值趨于穩定，綜合方差擴大因子來看，從圖3可以看出[0.2,0.6]區間內各參數值整體趨于穩定，這里采用k=0.2，進行嶺回歸，得到回歸式：

發現上式子中lngdp序列仍然系數過小，故進行剔除，然后采用剩余三個變量進行嶺回歸，根據新得到的嶺跡圖確定k=0.38，得到最終的嶺回歸模型為：

嶺回歸不僅剔除了無用變量，也使得原本不顯著變量的顯著性得到提高，故有效，具體參數及變量系數如表3所示。（6）中的beta系數表示不同自變量對因變量的絕對作用或貢獻大小，具有相對比較意義。根據結論說明經濟增長對能源消費并無顯著影響，而二次產業與一三產業產值比重每增加1個百分點，將會使能源消費增加0.1252個百分點，人口每增加1個百分點，會增加能源消費0.3257個百分點，固定資產投資效果較前兩者更為明顯。

3 結論及啟示

表3 以k為0.38的嶺回歸系數

（1）能源消費自改革開放特別是1997年以來呈現出快速增長趨勢，理論界普遍認為是因為經濟的蓬勃發展為根本原因，但本文通過嶺回歸方法進行測算后發現兩者之間的關系不顯著。這與以往的研究結論相悖，筆者認為產生這樣的原因是當前在研究時期內我國主要依靠固定資產投資拉動經濟增長所致，上文已經分析過固定資產投資通過經濟增長效應提升能源消費量，但國民產出不僅依靠投資，還依靠消費和對外出口，所以固定資產投資在某種程度上擠壓了其他兩個產出組成部分對能源消費的提升作用，這點從固定資產投資和經濟增長之間的強共線性可以進行說明。

（2）產業結構調整對降低我國能源消費有很大作用。曾波（2006）通過對各行業能源消費因子的計算和排序，得出了我國近年的快速經濟增長完全是依賴于能源大量投入實現的，整體效益不高。所以當前順利實現我國產業升級轉型、優化產業結構對實現能源經濟、循環經濟和綠色經濟有重要意義，能源消費的強勢發展來源于工業部門，這種影響隨著經濟形勢發生波動，特別是1997年東南亞金融導致工業體系滑坡，能源消費量逐步下滑，所以提高工業體系的能源利用效率直接決定了國家整體的能源利用情況。

（3）人口增長是能源消費的長期驅動因素。因為從長期看，隨著產業結構升級和國民產出組成部分的變化，消費所引起的能耗比重將逐步增加，而工業化生產由于科技技術的進步使單位能耗降低，隨著計劃生育國策的多年執行和出生率的下降和老齡化社會的加劇，生活類型的能源消費比例將進一步上升。

[1]袁曉玲,屈小娥.中國地區能源消費差異及影響因素分析[J].商業經濟與管理，2009,（9）.

[2]周曙東,崔奇峰，王翠翠.江蘇和吉林農村家庭能源消費差異及影響因素分析[J].生態與農村環境學報，2009,（3）.

[3]張曉平.20世紀90年代以來中國能源消費的時空格局及其影響因素[J].中國人口·資源與環境，2005,（2）.

[4]鐘哲.我國能源結構與資源利用效率分析[J].廣西電業，2006,（8）.

[5]張敬偉,宮興國.產業結構變動對能源消費的影響研究[J].燕山大學學報（哲學社會科學版），2010,（1）.

[6]曾波，蘇曉燕.中國產業結構成長中的能源消費特征[J].能源與環境，2006,（4）.