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中国，你准备好了吗？
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影响我国电力产量的因素分析_经济学毕业论文范文影响我国电力产量的因素分析随着我国经济的飞速发展和人民生活水平不断提高，用电大幅度增长，但是我国的电力供应却跟不上经济发展的速度，以至于近几年平平出现局部地 ...
影响我国电力产量的因素分析_经济学毕业论文范文
影响我国电力产量的因素分析
随着我国经济的飞速发展和人民生活水平不断提高，用电大幅度增长，但是我国的电力供应却跟不上经济发展的速度，以至于近几年平平出现局部地区拉闸限电的现象。造成这种现象的原因是多方面的，但总的来说可以概括为以下几点：
我国主要是靠火力发电，火电占到全部电力产量的70％，所以火力发电对电力供应紧张有决定性的影响，但火电生产也受到诸多因素的限制。
1）价格纠纷造成局部电煤供应紧张，是造成中、西部地区电力供应紧张的原因之一。2003年年初的全国煤炭定货会上，因价格谈不拢，1.5亿吨电煤合同没有著落，造成年初一些电厂煤炭储备不足或供应不能落实。
2）由于全国各地相继出台了关停小煤矿政策，加大煤炭安全生产管理力度，特别是近几年钢铁、建材、有色等高耗能行业的快速发展，煤炭需求量急剧上升，全国的煤炭供应形势骤然吃紧。
以上两点原因都是因为供需紧张引起的，因此可以归结为煤炭的产量不能满足需求。
3）运力不足是造成局部电荒的原因之一，我国的产煤区主要是陕西山西一带，所以其他地区要发电就必须从山西陕西一带运煤，煤炭主要是靠铁路运输
而铁路运输运力不足导致了煤炭不能及时供应影响了发电。
（二）在水电方面2003年是特枯水年。来水特枯不仅使大中型水电发电力下降，还使得小水电减发，增加了对主网的供电压力。
（三）电网结构仍显薄弱，局部地区输、配电“卡脖子”，城市配电设施超负荷，影响了电力优化配置和电力输送。如江苏的过江输电通道能力不足，四川的成、德、绵地区变电设施在高峰时超负荷，广东东莞、深圳一带输电线路能力不足造成输电受阻，大区间电力交换仍十分有限等。
（四）从需求方面看
1）居民生活用电对电力负荷的影响较大，高峰用电负荷增长较快。华中、川渝地区夏季制冷负荷一度达到电力负荷的1／3，华东达到28.7％，京津唐达到28.9％。
2）工业高耗电产业高速增长。最近几年，电力消费增长的驱动力主要来自工业用电迅速增长年间工业用电年均增长10.7％。受市场、价格等因素的影响，一些地区高耗电行业发展较快，主要高耗电产品产量增长速度高于全国GDP增长速度。
（五）电力建设投资不足。
本文就是要分析以上因素对电力产量的影响由于资料原因一些因素的数据无法获得，所以不得不舍弃一些因素或者用相关数据替换。
通过分析我国改革开放以来（）的电力产量的历史资料，可以建立一个方程模型。根据理论及对现实情况的认识，影响我国电力Y（亿千瓦时）的可能主要因素有：原油供给量（用原油产量代替）X（万吨），电煤产量X（用原煤产量代替）（万吨），电力方面的建设投资（用国有经济固定资产投资代替）X（亿元），铁路运输量X（万吨）。数据详见表一。
obsYX1X2X3X4
.03 .04.40
从上表可以看出，随着我国原油，原煤，国有经济固定资产投资和铁路运输量的增长，电力的产量也在不断的增长，因此它们之间很可能存在线性相关关系。
设模型的函数形式为
假设模型中误差满足古典假定，用Eviews软件进行回归，运用OLS估计，得到输出结果如图一
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/21/04 Time: 20:09
Included observations: 25
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
X1-0.521-2.4
X2-90.34-1.0
R-squared0.997527 Mean dependent var
Adjusted R-squared0.997033 S.D. dependent var
S.E. of regression226.7850 Akaike info criterion13.86274
Sum squared resid1028629. Schwarz criterion14.10651
Log likelihood-168.2842 F-statistic
Durbin-Watson stat1.336282 Prob(F-statistic)0.000000
由F=,20)=2.87(显著性水平=0.05)，表明模型从整体上看电力产量与解释变量之间线形关系显著。
检验解释变量之间的简单相关系数。结果如下
由表可以看出高度线性相关。同时的符号与经济意义相悖，而且T值不是很显著。表明模型中解释变量确实存在多重共线性，需要修正。
运用OLS方法逐一求y对各个解释变量的回归。
经分析在四个一元回归模型中电力产量对的线性关系强，拟和程度好，即
(242.5679) (0.02659)
逐步回归得。将其余解释变量逐一代入上式得如下几个模型
(598.5574) (0.019844) (0.004777)
将，的数据分别代入上式中，其结果不符合经济意义，故将它们舍去。
所以最后的估计模型为
其OLS估计结果如图二
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/23/04 Time: 20:52
Included observations: 25
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
R-squared0.996876 Mean dependent var
Adjusted R-squared0.996592 S.D. dependent var
S.E. of regression236.3487 Akaike info criterion13.88066
Sum squared resid1228935. Schwarz criterion14.02692
Log likelihood-170.5082 F-statistic
Durbin-Watson stat1.023948 Prob(F-statistic)0.000000
经过逐步回归法的到的方程比原方程效果好的多，消除了变量之间的严重共线性，同时使拟合优度提高，回归系数的估计标准差下降，提高了方程的精度。
异方差性的检验：
为了判断模型中随机误差项是否存在异方差性，首先进行图形分析法的检验，由Eviews软件，得到残差平方E 分别与的散点图如下：
可以看出，残差平方并未呈现出随解释变量的不同取值而发生规律变化，初步判断模型不存在异方差性。在此基础上，对模型进行ARCH检验：
ARCH Test:
F-statistic1.577596 Probability0.229524
Obs*R-squared4.580227 Probability0.205245
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/23/04 Time: 21:55
Sample(adjusted):
Included observations: 22 after adjusting endpoints
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
RESID^2(-1)0..8665
RESID^2(-2)-0.325-1.4
RESID^2(-3)-0.719-0.3
R-squared0.208192 Mean dependent var51887.28
Adjusted R-squared0.076224 S.D. dependent var55175.82
S.E. of regression53031.28 Akaike info criterion24.75812
Sum squared resid5.06E+10 Schwarz criterion24.95649
Log likelihood-268.3393 F-statistic1.577596
Durbin-Watson stat1.446068 Prob(F-statistic)0.229524
从输出的辅助回归函数中得R，计算,查分布表，给定=0.05，自由度为P=3，得临界值(3)=7.81,因为(n-P)R=4..05)=7.81。所以接受H，表明模型中随机误差项不存在异方差。
自相关的检验
（1）图示法。由上述OLS估计，可得到散点图如下：
从图中我们初步判定随机误差可能存在自相关。
（2）DW检验
根据图二的结果显示，由DW=1.023948，在给定显著性水平，查Durbin-Waston表，n=25，k’=2,得下限临界值d=1.206，上限临界值d=1.55，因为DW=1..206。根据判定区域，可知这时随机误差项存在正的一阶自相关。
自相关的修正
由DW=1.023948，根据=，计算出=0.488。用GENR分别对y，x3，x4作广义差分，然后用OLS方法估计其参数，结果如图四：
Dependent Variable: DY
Method: Least Squares
Date: 12/23/04 Time: 20:36
Sample(adjusted):
Included observations: 24 after adjusting endpoints
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
DX30..0000
DX40..0000
R-squared0.992084 Mean dependent var
Adjusted R-squared0.991330 S.D. dependent var
S.E. of regression202.7430 Akaike info criterion13.57822
Sum squared resid Schwarz criterion13.72548
Log likelihood-159.9387 F-statistic
Durbin-Watson stat1.763509 Prob(F-statistic)0.000000
在差分过程中，我们损失了一个观测值，此时n=24，k’=2，DW=1.7635，在给定显著性水平，查Durbin-Waston表，n=24，k’=2,得下限临界值d=1.188，上限临界值d=1.546，d=1.546DW=1.76354- d=2.454，表明随机误差不存在一阶自相关。
经济意义分析：由以上分析可以看出影响我国电力产量的主要因素是固定资产投资和铁路运输量。这也较符合经济意义，因为电力产量取决于装机容量和电站建设，而此项大多是靠国家的投入，因此增加电力产量的方法之一便是增加对电力基础设施建设的投入；铁路运输量对发电的影响前面已经分析过，因此要使铁路运输不拖电力的后腿就必须提高铁路的运力。
在我们的分析中，原煤产量和原油产量作为解释变量被舍去，其原因可能有以下几点
首先，原煤并不等于发电用煤，由数据可以看出部分年份原煤是减产的，但这些年份的发电用煤却是增加的，所以原煤产量的数据不具有代表性；其次，原油产量并不是我国原油的消费量，众所周知，我国早已成为原油进口大国，近几年情况尤为如此，因此，原油消费必定比原油产量大的多，所以用原油产量去模拟是不恰当的。
总的来说，在电力建设方面，应切实抓好今年的电力基础建设中的投产项目，在严重缺电的地区，争取上半年多投产，以便在今夏高峰负荷时期发挥作用。电网企业也要加强电网的主网架建设，以充分发挥电网网络间的调剂作用。考虑到电网建设周期较短，可以优先建设一些影响电力跨区输送的项目，以加大区间电力交流。目前，我国发电能力基本以水电和火电为主。对于水电，首先在汛期来水后，电站水库要尽可能地恢复到正常蓄水水位。其次，在研究确定水调方案时，应防止电力紧张时出现水库蓄水不足的问题。在火电厂电煤供应方面，应保证电煤及时供应。发电企业也要适时加大科技进步的投入，以提高资源的利用效率。在电力严重短缺的地区，应尽快采用经济办法来优化用户优化结构用电，如实施峰谷分时电价。在电价方面，需要整顿和规范一些地方自行出台的优惠电价，重点是适当调整一些地方对高耗能企业的优惠电价政策，并在试点的基础上，对可中断负荷的用户制定实施可中断负荷电价，提高电力的投入产出的效益。还应该加大对铁路的建设，提高铁路运力，为发电所需物资提供运输保证。
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加入经管之家，拥有更多权限。我国互联网金融产生和发展的原因分析（附O2O电商的线上和线下融合图）_中国产业信息网
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我国互联网金融产生和发展的原因分析
& & 内容摘要：在供需信息充分透明、交易成本极低的情况下，中介的职能将会被削弱，资金的供求双方可以进行面对面交易，双方或多方交易可同时进行，通过拍卖等方式进行定价，供需双方都有透明、公开的机会，市场的公平性和有效性会较传统金融行业大幅度提高，达到接近完全竞争的理想状态& &&内容选自产业信息网发布的《》& &&一、互联网的渗透引发行业融合& &&1、对用户的渗透改变用户消费习惯& &&环境优化和终端技术进步的推动下，互联网的渗透率不断提升，截止2013年6月中国互联网用户的规模为5.91亿，渗透率超过40%。互联网已经成为生活的一部分，移动互联网的崛起，LBS（手机定位）技术、移动支付、二维码等技术的应用，更是让用户可以随时随地完成消费行为，便利性大幅提升，越来越多的消费者开始由线下转移至线上。& &&2、对产业的渗透引发产业融合& &&互联网行业在第三次工业革命中诞生，技术平台和底层架构的特性赋予了其强大的联接功能，摆脱了传统的时空、地域的限制，覆盖范围、传输效率和时效性都较传统行业有了质的飞跃。互联网技术开始渗透到各个行业，并引发了以融合为特征的产业革命，产业之间的技术、产品和服务相互渗透和交叉，一种产品或者服务往往是多个产业生产成果的结晶，原有的产业界限日益模糊化。O2O电商的线上和线下融合& &&随着互联网和移动互联网对用户和行业的渗透率的提高和深入，未来互联网行业和其他行业的融合是必然趋势，传统行业的生产效率会在互联网技术的驱动下或者主动或者被动的提升。同时我们还应该注意到移动互联网的冲击将会比传统互联网的冲击来的更快、更猛烈。& &&二、多方需求的共同作用& &&1、中小客户对金融服务的需求强烈& &&作为盈利机构，以银行为代表的传统金融机构以追求自身利益最大化为运营目的，单位业务规模较大的客户能够在实现相同收入的情况下有效摊低人力、物业和设备等运营成本和风控成本，利润贡献占比更高，金融机构的各类资源必然会向大客户倾斜，由此导致对中小客户的产品种类、服务深度不足。传统金融机构的主要业务是中高额贷款，民间私企、小额贷款涉及的较少，而小额贷款在民间的需求量是巨大的。根据阿里巴巴平台调研数据，约89%的企业客户需要融资，53.7%的客户需要无抵押贷款，融资需求在50万以下的企业约占55.3%，200万以下的约占87.3%。& &&2、互联网企业多样化变现方式的探索& &&中国互联网行业经过近30年的发展，产生了以百度、阿里和腾讯为代表的大型互联网企业，根据2013年的最新统计结果，目前全球独立用户访问量前20的网站中，中国有5家网站上榜。移动互联网应用也已经拥有数以亿计的用户，并仍在快速增加，2013年6月，微博注册用户数量为5.36亿，7月25日，腾讯宣布微信用户数量突破4亿，预计年度突破5亿。& &&互联网行业典型的商业模式是通过免费的应用吸引足够多的用户，然后利用不同的方式对用户进行商业价值的开发，互联网广告和网络游戏的快速发展已经证明了互联网用户的巨大价值。在通过广告和游戏对大量的用户资源完成第一阶段的变现之后，仍然有大量的冗余流量价值未被开发，因此拓展至其他行业进行附加利润获取成为趋势，互联网金融的出现，使互联网公司闲置的客户资源和资产管理公司闲置的投资机会都得到了激活，双方一拍即合。& &&3、资产管理公司对低成本渠道和用户的探索& &&以基金公司为代表的资产管理公司功能主要集中于产品设计和投资研发，并未自建渠道直面客户，客户获取成本高昂。Wind统计数据显示，2013年上半年72家基金公司共计提取管理费用138.65亿元，向银行等销售渠道支付了23.97亿元的客户维护费用即尾随佣金，尾随佣金整体比例已经达到了17.29%。大资管背景下的产品供给会越来越丰富，渠道的优势和议价能力将更加凸显，如何找到低成本的渠道是资管公司的迫切需求。& &&资产管理公司产品通过银行和第三方销售渠道进行销售时，销售行在渠道完成，基金公司只能获得客户姓名、联系方式、产品购买量等简单数据，客户风险评估、资产构成结构等关键数据都掌握在银行手中。通过与互联网公司的合作，基金公司开始直接面对客户，获取用户的关键数据，资产管理公司可以通过数据分析客户需求，开发相应的理财产品。& &&三、技术进步提升配置效率& &&1、交易成本源于信息不对称& &&金融的本质功能是融通资金，实现供需双方的匹配，由于需求双方的信息不对称，以银行、证券为代表的一系列金融机构承担起了中介的角色，推动了资金的拥有权和使用权的分离，实现风险和收益的匹配。这种匹配会大幅度提升资源的有效性，但成本巨大，具体表现为金融机构的利润、税收。& &&2、技术进步降低交易成本& &&互联网技术的进步，尤其是社交网络、搜索引擎、大数据技术出现以后，市场信息不对称程度减弱，个人和企业的日常行为可以被充分的记录、查找和分析，并以此为基础构建风险定价模型，信息处理成本和交易成本大幅度降低。& &&3、资源配置有效性提升，中介职能弱化& & 在供需信息充分透明、交易成本极低的情况下，中介的职能将会被削弱，资金的供求双方可以进行面对面交易，双方或多方交易可同时进行，通过拍卖等方式进行定价，供需双方都有透明、公开的机会，市场的公平性和有效性会较传统金融行业大幅度提高，达到接近完全竞争的理想状态
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