居民生活用氣量指標(biāo)模型研究

摘 要

摘要：論述了適用于居民生活用氣量指標(biāo)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論基礎(chǔ)、樣本構(gòu)成、建模過程以及各自的優(yōu)點(diǎn)及存在的問題，提出應(yīng)將數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型
摘要：論述了適用于居民生活用氣量指標(biāo)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論基礎(chǔ)、樣本構(gòu)成、建模過程以及各自的優(yōu)點(diǎn)及存在的問題，提出應(yīng)將數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型相結(jié)合，進(jìn)行居民生活用氣量指標(biāo)的現(xiàn)狀值評(píng)估、彈性分析、未來發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)。
關(guān)鍵詞：居民生活用氣量指標(biāo)；數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型；現(xiàn)狀值評(píng)估；彈性分析；趨勢(shì)預(yù)測(cè)；影響因素
1 概述
   進(jìn)入21世紀(jì)以來，隨著天然氣資源的開發(fā)，長(zhǎng)輸管道工程的全面啟動(dòng)和城市天然氣利用工程項(xiàng)目大范圍建設(shè)，天然氣作為優(yōu)質(zhì)、高效的一次能源將在我國(guó)居民生活能源中占據(jù)重要地位[1]。居民生活用氣量指標(biāo)，即每位居民每年消耗燃?xì)獾恼鬯銦崃?，是反映居民生活燃?xì)庀乃降囊粋€(gè)綜合指標(biāo)。該指標(biāo)的現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢(shì)是簽訂燃?xì)夤夂贤?、建設(shè)燃?xì)廨斉湎到y(tǒng)的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。對(duì)居民生活用氣量指標(biāo)影響因素的彈性分析，可以為決策者制定更為合理的民用天然氣政策提供依據(jù)。
   居民生活用氣量指標(biāo)的研究始于20世紀(jì)60年代，由于受到居民用戶數(shù)量多、影響因素復(fù)雜、重視程度不足等條件制約，關(guān)于這方面的研究較少。目前有兩種理論用于居民生活用氣量指標(biāo)的研究：①基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)理論建立的模型，即數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型。在該模型中居民生活用氣數(shù)據(jù)被視為隨機(jī)變量，通過隨機(jī)抽取的居民生活用氣數(shù)據(jù)子樣，證明居民生活用氣數(shù)據(jù)總體服從正態(tài)分布，進(jìn)而運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)定理，得到在一定置信度下的居民生活用氣量指標(biāo)現(xiàn)狀值的置信區(qū)間。②基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論建立的模型，即計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。在該模型中居民生活用氣量指標(biāo)與其影響因素之間存在量化關(guān)系，通過該模型可以進(jìn)行居民生活用氣量指標(biāo)的彈性分析及未來發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。
    本文對(duì)居民生活用氣量指標(biāo)的兩種模型進(jìn)行分析。從兩種模型的理論基礎(chǔ)、樣本構(gòu)成、建模過程等角度分別進(jìn)行闡述，在綜合分析了兩種模型各自的優(yōu)點(diǎn)及存在的問題的基礎(chǔ)上，提出應(yīng)將數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型相結(jié)合，進(jìn)行居民生活用氣量指標(biāo)現(xiàn)狀值評(píng)估、彈性分析、未來發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)。
2 數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型
    數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)是研究隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)規(guī)律的數(shù)學(xué)學(xué)科[2]?；诰用裆钊?xì)庀牡碾S機(jī)特性，我們可以采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型研究居民生活用氣量指標(biāo)[3、4]。
    在居民生活用氣量指標(biāo)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型中，隨機(jī)抽取n個(gè)居民生活年燃?xì)庀牧繑?shù)據(jù)(單位為m3/(人·a))，作為樣本。
    居民生活年燃?xì)庀牧渴请S機(jī)變量，居民生活年燃?xì)庀牧康臄?shù)據(jù)全體為總體，記為ζ，各個(gè)居民生活年燃?xì)庀牧康臄?shù)據(jù)為個(gè)體，記為ζi，n個(gè)個(gè)體ζi組成總體的一個(gè)子樣，計(jì)為ζ。
    ζ={ζ1，ζ2，…，ζn)    (1)
    根據(jù)統(tǒng)計(jì)量定義，子樣ζ的子樣均值和子樣方差分別為式(2)、(3)：
   
式中ζa——子樣均值，m3/(人·a)
    n——子樣中隨機(jī)變量的數(shù)量
    i——子樣中隨機(jī)變量的序號(hào)
    ζi——第i個(gè)個(gè)體，m3/(人·a)
    Sn2——子樣方差，[m3/(人·a)]2。
    文獻(xiàn)[3]進(jìn)行了居民生活年燃?xì)庀牧康碾S機(jī)分析，根據(jù)隨機(jī)抽取的居民生活年燃?xì)庀牧孔訕?，證明居民生活年燃?xì)庀牧康臄?shù)據(jù)總體f服從正態(tài)分布，即
    ζ～N(μ，σ2)    (4)
式中ζ——居民生活年燃?xì)庀牧康臄?shù)據(jù)總體
    μ——總體均值，m3/(人·a)
    σ2——總體方差，[m3/(人·a)]2
    總體均值μ即為居民生活用氣量指標(biāo)，通過對(duì)總體均值μ進(jìn)行區(qū)間估計(jì)，即可得到在一定置信度下的居民生活用氣量指標(biāo)現(xiàn)狀值的置信區(qū)間。
根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)定理，取自正態(tài)總體的子樣ζ，其子樣均值ζa、子樣方差Sn2、總體均值μ、總體標(biāo)準(zhǔn)差Sn構(gòu)成統(tǒng)計(jì)量A，A是自由度為n-1的t變量，它服從t(n-1)分布。
 
在t分布表中，查出顯著性水平α、自由度n-1對(duì)應(yīng)的臨界值t(α)(n-1)，使得：
 
式中α——顯著性水平
    t(α)(n-1)——t分布表中顯著性水平α、自由度n-1對(duì)應(yīng)的臨界值
置信度為1-α的居民生活用氣量指標(biāo)總體均值μ的置信區(qū)間為：
 
    居民生活用氣量指標(biāo)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型樣本構(gòu)成簡(jiǎn)單，建模求解過程簡(jiǎn)便，對(duì)現(xiàn)狀值的區(qū)間估計(jì)準(zhǔn)確。但它無法研究各種因素對(duì)居民生活用氣量指標(biāo)的影響，對(duì)未來發(fā)展趨勢(shì)不能作出預(yù)測(cè)。
3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型
    計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)綜合形成的邊緣學(xué)科，是以揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中客觀存在的數(shù)量關(guān)系為內(nèi)容的經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科[5]。將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用于居民生活用氣量指標(biāo)的研究[6、7]，是借鑒國(guó)外電力領(lǐng)域中將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用于居民生活用電需求研究的成果[8～11]，并基于居民生活燃?xì)庑枨笈c用電需求的相似性而發(fā)展起來的。
    居民生活用氣量指標(biāo)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，根據(jù)采集的數(shù)據(jù)樣本的不同可以分為橫截面模型、時(shí)間序列模型、面板數(shù)據(jù)模型。橫截面模型是對(duì)一個(gè)或多個(gè)變量在同一時(shí)間點(diǎn)上收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，時(shí)間序列模型是對(duì)同一個(gè)變量在不同時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，面板數(shù)據(jù)模型是對(duì)一個(gè)或多個(gè)變量在不同時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。由于我國(guó)城市燃?xì)獍l(fā)展歷史較短，居民生活燃?xì)庀臄?shù)據(jù)積累較少，采用橫截面模型進(jìn)行居民生活用氣量指標(biāo)研究的條件較為成熟。
    居民生活用氣量指標(biāo)橫截面模型采集樣本過程比數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型復(fù)雜。需要隨機(jī)抽取n戶居民一年的燃?xì)庀牧考芭c燃?xì)馐褂孟嚓P(guān)的基本信息，包括：燃?xì)鈨r(jià)格、戶年收入、戶人口數(shù)、燃?xì)庠O(shè)備擁有情況、燃?xì)馐褂昧?xí)慣、能替代燃?xì)獾钠渌矣媚茉磧r(jià)格等項(xiàng)目(針對(duì)不同居民總體的生活燃?xì)庀奶攸c(diǎn)而有所不同)。
   根據(jù)微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)需求模型[12]，居民生活燃?xì)庑枨蠛瘮?shù)可以表示為：
    q=f(P，I，D，M，N，V)    (8)
式中q——居民生活年燃?xì)庀牧浚琂/(人·a)
    P——燃?xì)鈨r(jià)格，元/J
    I—一用戶年收入，元/(戶·a)
    D——用戶人口數(shù)，人/戶
    M——用戶燃?xì)庠O(shè)備擁有情況
    N——用戶燃?xì)馐褂昧?xí)慣
    V——能替代燃?xì)獾钠渌矣媚茉磧r(jià)格，元/J
在橫截面模型研究時(shí)，常遇到異方差問題。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，半對(duì)數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)需求模型在減少異方差以及極端值影響方面有著獨(dú)特的優(yōu)越性[13]。因此，居民生活用氣量指標(biāo)研究推薦采用半對(duì)數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)需求模型，即：
 
式中Me——用戶擁有第e種燃?xì)庠O(shè)備的情況
    E——用戶擁有燃?xì)庠O(shè)備的總數(shù)，臺(tái)
    φ、β、γ、λ、θe、ω、η——回歸參數(shù)
    ε——不確定因素的影響，即隨機(jī)干擾項(xiàng)
   其中，P、I、D、V反映連續(xù)變量對(duì)居民生活燃?xì)庀牧康挠绊?，為?shí)際數(shù)值；Me、N是為反映定性變量對(duì)居民生活燃?xì)庀牧康挠绊懚摌?gòu)的數(shù)值，稱為虛擬變量(例如：擁有第e種燃?xì)庠O(shè)備，則Me=1，否則Me=0；用戶燃?xì)馐褂昧?xí)慣為寬松型，則N=1，否則N=0)。
根據(jù)橫截面數(shù)據(jù)樣本，采用最小二乘法對(duì)式(9)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到滿足經(jīng)典回歸假設(shè)檢驗(yàn)的回歸參數(shù)。求解回歸參數(shù)估計(jì)量程序流程見圖1。
 
對(duì)求得的回歸參數(shù)進(jìn)行t檢驗(yàn)，若回歸參數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量滿足式(10)，則認(rèn)為此回歸參數(shù)對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目對(duì)居民生活年燃?xì)庀牧縬有顯著影響，否則認(rèn)為影響不顯著。
 
    根據(jù)式(9)對(duì)居民生活用氣量指標(biāo)進(jìn)行彈性分析。彈性分析的目的在于得到居民生活用氣量指標(biāo)對(duì)其影響因素的微小變化所做出的反應(yīng)。居民生活用氣量指標(biāo)相對(duì)各項(xiàng)影響因素的彈性如下：
 
式中ep——居民生活用氣量指標(biāo)對(duì)燃?xì)庾陨韮r(jià)格的彈性
    eI——居民生活用氣量指標(biāo)對(duì)用戶年收入的彈件
    eD——居民生活用氣量指標(biāo)對(duì)用戶人口數(shù)的彈性
    eM——居民生活用氣量指標(biāo)對(duì)燃?xì)庠O(shè)備數(shù)量的彈性
    eN——居民生活用氣量指標(biāo)對(duì)燃?xì)馐褂昧?xí)慣的彈性
    eV——居民生活用氣量指標(biāo)對(duì)能替代燃?xì)獾钠渌矣媚茉磧r(jià)格的彈性
    ——各項(xiàng)影響因素的變動(dòng)率
    以上居民生活用氣量指標(biāo)的彈性分析數(shù)據(jù)，可以為決策者制定民用天然氣政策提供參考，以利于節(jié)約用氣、合理用氣。
    依據(jù)式(9)及居民生活用氣量指標(biāo)的彈性分析數(shù)據(jù)，再參照社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)報(bào)告，預(yù)測(cè)未來居民生活用氣量指標(biāo)影響因素的發(fā)展變化，即可得到居民生活用氣量指標(biāo)的未來發(fā)展趨勢(shì)。隨著我國(guó)民用天然氣事業(yè)的發(fā)展和居民生活用氣數(shù)據(jù)的積累，采集時(shí)間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)構(gòu)建居民生活用氣量指標(biāo)時(shí)間序列和面板數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，將是居民生活用氣量指標(biāo)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型研究的未來發(fā)展方向，它將使居民生活用氣量指標(biāo)的未來發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)具有更為可靠的精度。
    計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型建立了居民生活用氣量指標(biāo)與其影響因素之間的量化模型。其意義在于，從量的角度說明了居民生活用氣量指標(biāo)與其影響因素之間的關(guān)系?？梢酝ㄟ^影響因素的發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)測(cè)居民生活用氣量指標(biāo)的未來發(fā)展趨勢(shì)；也可以通過政策調(diào)控影響因素，使居民生活用氣量指標(biāo)向著預(yù)定的方向發(fā)展。
4 結(jié)論
    ① 對(duì)于居民生活用氣量指標(biāo)的兩種模型，數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型具有樣本構(gòu)成簡(jiǎn)單、建模求解過程簡(jiǎn)便、現(xiàn)狀值區(qū)間估計(jì)準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，適用于現(xiàn)狀值的評(píng)估。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型構(gòu)建了居民生活用氣量指標(biāo)與其影響因素間的量化模型，適用于彈性分析以及未來發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。
    ② 居民生活用氣量指標(biāo)作為反映居民生活燃?xì)庀乃降囊粋€(gè)綜合指標(biāo)，用于指導(dǎo)燃?xì)庖?guī)劃及工程建設(shè)，它的現(xiàn)狀值評(píng)估和未來發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)密不可分。對(duì)于這一指標(biāo)的深刻剖析，可以為制定合理的民用天然氣政策提供依據(jù)。對(duì)比分析兩種模型自身的特點(diǎn)，本文推薦應(yīng)將數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)模型與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型相結(jié)合，進(jìn)行居民生活用氣量指標(biāo)現(xiàn)狀值評(píng)估、彈性分析、未來發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)。
參考文獻(xiàn)：
[1] 劉增潔.世界天然氣市場(chǎng)回顧及未來展望[J].中國(guó)能源，2002，(7)：30-34.
[2] 魏宗舒.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程[J].北京：高等教育出版社，1983.
[3] 張蔚東，方育渝，李恩山.居民燃?xì)庀牧康碾S機(jī)分析[J].煤氣與熱力，1989，9(1)：34-39.
[4] 盛凱橋，張亦軍，康志剛，等.武漢居民生活用氣定額及不均勻性分析[J].煤氣與熱力，2001，21(5)：20-21.
[5] 李寶仁.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京：中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2002.
[6] 馬迎秋.上海居民生活用氣指標(biāo)的研究(碩士學(xué)位論文)[DL、哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2004.
[7] 焦文玲，吳念劬，馬迎秋，等.上海居民生活用氣量指標(biāo)分析[J].天然氣工業(yè)，2008，28(1)：143-145.
[8] HAAS R，BIERMAYR P，ZOECHLING J，et al. Impacts on electricity consumption of household appliances in Austria：a comparison of time series and cross-section analysis[J].Energy Policy，1998，(26)：1031*1040.
[9] TIWARI P. Architectural，demographic，and economic causes of electricity consumption in Bombay[J].Journal of Policy Modeling，2000，(22)：81-98.
[10] SARAK H，SATMAN A. The degree-day method to estimate the residential heating natural gas consumption in Turkey：a case study[J].Energy，2003，(28)：929-939.
[11] BRANCH E R. Short run income elasticity of demand for residential electricity using consumer expenditure survey data[J].The Energy Journal，1993，(14)：111-121.
[12] 段進(jìn)明.微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京：中國(guó)政法大學(xué)出版社，2002.
[13] HSING Y. On the variable elasticity of the demand for gasoline[J].Energy Economics，1990，(12)：132-136.
 
(本文作者：馬迎秋 上海燃?xì)夤こ淘O(shè)計(jì)研究有限公司 上海 200070)