中国国内生产总值与用水总量之间的关系研究

摘 要：分析了中国国内生产总值与用水总量数据的变化特征，利用2000—2013年的统计数据，运用Eviews软件对中国国内生产总值与用水总量进行线性回归分析，构建了线性回归模型。所构建模型显著性明显，确定性系数达到了0.9。研究结果表明，中国国内生产总值与用水总量之间具有较强的相关性。

关键词：能源消费总量；生产用水总量；模型

中图分类号：F244 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）35-0006-02

工业用水总量是指工业生产过程中消耗的总的水量。改革开放后，中国工业生产快速发展，工业生产过程中的用水量量不断提高。相关数据显示，我国工业生产用水量在2013年末达到6 170万吨，比上年增长3.7%。研究国内生产总值与工业生产用水量之间的关系，对更好地促进经济的发展具有重要意义。

一、数据

2000—2013年国内生产总值与生产用水总量数据源于《中国统计年鉴》。2013年的国内生产总值是2000年的5.7倍，同期生产用水总量增长较快。

二、线性关系分析

相关分析能够计算出一个确定性系数，它可以显示变量之间关系的密切程度。在进行分析时把两个变量看成是平等的，不直接区分自变量和因变量，而是根据两个变量的数值计算确定性系数。一个变量通常受许多因素的影响，但一般只有一个因素起关键性作用。这时若因变量于自变量在平面坐标系上标出，就可得出一系列点，若点的分布呈现出直线型模式，便可采用一元线性回归预测。两个变量在平面坐标系上所构成点的分布统称为散点图[1]在互为因果关系的基础上，确定性系数也只有一个，相关系数有正有负，表示变量之间的相关的方向。运用 Eviews软件，对中国 2000—2013 年生产生产用水总量（Y）和国内生产总值（X）的数据进行相关性分析。以能源消费总量为被解释变量，以国内生产总值为解释变量，分析结果如图1所示。从散点图可以看出，生产生产用水总量和国内生产总值之间呈现较为明显的线性关系。

三、建模

为进一步分析生产用水总量和国内生产总值之间的线性关系，运用 eviews6.0 软件对 2000—2013 年生产用水总量和国内生产总值进行回归分析，进而构建模型，结果如图 2所示。

从图2中可以看出，模型的确定性系数R2=0.90，这说明该样本回归直线的解释能力达到了90%，即在生产用水总量总变差中，解释变量国内生产总值解释部分占 90%。可见，所构建模型的拟合度还是较好的。在给定 a=0.05 水平下，prob.=0.0000，prob.值远小于 0.05，说明解释变量国内生产总值在 95%的置信下对被解释变量生产用水总量有显著影响，即通过了显著性检验[2]。

经过eviews软件估计后所建模型如下：

Y=0.00164x+5327.236

式中，Y为生产用水总量，x为国内生产总值。

结语

计算结果表明，中国国内生产总值与工业生产用水总量之间具有较高的相关性，经济的发展极大地促进了生产过程中用水量的增长。随着经济发展，工业化中前期用水总量呈上升趋势。根据发达国家的经验，当进入后工业化时代后，工业生产用水量便开始下降。

参考文献：

[1] http：//baike.baidu.com/view/207806.

[2] 赵海英，张明旭.化肥施用量对中国粮食产量的影响分析[J].经济研究导刊，2013，（35）：71-72.

[责任编辑 柯 黎]endprint

摘 要：分析了中国国内生产总值与用水总量数据的变化特征，利用2000—2013年的统计数据，运用Eviews软件对中国国内生产总值与用水总量进行线性回归分析，构建了线性回归模型。所构建模型显著性明显，确定性系数达到了0.9。研究结果表明，中国国内生产总值与用水总量之间具有较强的相关性。

关键词：能源消费总量；生产用水总量；模型

中图分类号：F244 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）35-0006-02

工业用水总量是指工业生产过程中消耗的总的水量。改革开放后，中国工业生产快速发展，工业生产过程中的用水量量不断提高。相关数据显示，我国工业生产用水量在2013年末达到6 170万吨，比上年增长3.7%。研究国内生产总值与工业生产用水量之间的关系，对更好地促进经济的发展具有重要意义。

一、数据

2000—2013年国内生产总值与生产用水总量数据源于《中国统计年鉴》。2013年的国内生产总值是2000年的5.7倍，同期生产用水总量增长较快。

二、线性关系分析

相关分析能够计算出一个确定性系数，它可以显示变量之间关系的密切程度。在进行分析时把两个变量看成是平等的，不直接区分自变量和因变量，而是根据两个变量的数值计算确定性系数。一个变量通常受许多因素的影响，但一般只有一个因素起关键性作用。这时若因变量于自变量在平面坐标系上标出，就可得出一系列点，若点的分布呈现出直线型模式，便可采用一元线性回归预测。两个变量在平面坐标系上所构成点的分布统称为散点图[1]在互为因果关系的基础上，确定性系数也只有一个，相关系数有正有负，表示变量之间的相关的方向。运用 Eviews软件，对中国 2000—2013 年生产生产用水总量（Y）和国内生产总值（X）的数据进行相关性分析。以能源消费总量为被解释变量，以国内生产总值为解释变量，分析结果如图1所示。从散点图可以看出，生产生产用水总量和国内生产总值之间呈现较为明显的线性关系。

三、建模

为进一步分析生产用水总量和国内生产总值之间的线性关系，运用 eviews6.0 软件对 2000—2013 年生产用水总量和国内生产总值进行回归分析，进而构建模型，结果如图 2所示。

从图2中可以看出，模型的确定性系数R2=0.90，这说明该样本回归直线的解释能力达到了90%，即在生产用水总量总变差中，解释变量国内生产总值解释部分占 90%。可见，所构建模型的拟合度还是较好的。在给定 a=0.05 水平下，prob.=0.0000，prob.值远小于 0.05，说明解释变量国内生产总值在 95%的置信下对被解释变量生产用水总量有显著影响，即通过了显著性检验[2]。

经过eviews软件估计后所建模型如下：

Y=0.00164x+5327.236

式中，Y为生产用水总量，x为国内生产总值。

结语

计算结果表明，中国国内生产总值与工业生产用水总量之间具有较高的相关性，经济的发展极大地促进了生产过程中用水量的增长。随着经济发展，工业化中前期用水总量呈上升趋势。根据发达国家的经验，当进入后工业化时代后，工业生产用水量便开始下降。

参考文献：

[1] http：//baike.baidu.com/view/207806.

[2] 赵海英，张明旭.化肥施用量对中国粮食产量的影响分析[J].经济研究导刊，2013，（35）：71-72.

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摘 要：分析了中国国内生产总值与用水总量数据的变化特征，利用2000—2013年的统计数据，运用Eviews软件对中国国内生产总值与用水总量进行线性回归分析，构建了线性回归模型。所构建模型显著性明显，确定性系数达到了0.9。研究结果表明，中国国内生产总值与用水总量之间具有较强的相关性。

关键词：能源消费总量；生产用水总量；模型

中图分类号：F244 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）35-0006-02

工业用水总量是指工业生产过程中消耗的总的水量。改革开放后，中国工业生产快速发展，工业生产过程中的用水量量不断提高。相关数据显示，我国工业生产用水量在2013年末达到6 170万吨，比上年增长3.7%。研究国内生产总值与工业生产用水量之间的关系，对更好地促进经济的发展具有重要意义。

一、数据

2000—2013年国内生产总值与生产用水总量数据源于《中国统计年鉴》。2013年的国内生产总值是2000年的5.7倍，同期生产用水总量增长较快。

二、线性关系分析

相关分析能够计算出一个确定性系数，它可以显示变量之间关系的密切程度。在进行分析时把两个变量看成是平等的，不直接区分自变量和因变量，而是根据两个变量的数值计算确定性系数。一个变量通常受许多因素的影响，但一般只有一个因素起关键性作用。这时若因变量于自变量在平面坐标系上标出，就可得出一系列点，若点的分布呈现出直线型模式，便可采用一元线性回归预测。两个变量在平面坐标系上所构成点的分布统称为散点图[1]在互为因果关系的基础上，确定性系数也只有一个，相关系数有正有负，表示变量之间的相关的方向。运用 Eviews软件，对中国 2000—2013 年生产生产用水总量（Y）和国内生产总值（X）的数据进行相关性分析。以能源消费总量为被解释变量，以国内生产总值为解释变量，分析结果如图1所示。从散点图可以看出，生产生产用水总量和国内生产总值之间呈现较为明显的线性关系。

三、建模

为进一步分析生产用水总量和国内生产总值之间的线性关系，运用 eviews6.0 软件对 2000—2013 年生产用水总量和国内生产总值进行回归分析，进而构建模型，结果如图 2所示。

从图2中可以看出，模型的确定性系数R2=0.90，这说明该样本回归直线的解释能力达到了90%，即在生产用水总量总变差中，解释变量国内生产总值解释部分占 90%。可见，所构建模型的拟合度还是较好的。在给定 a=0.05 水平下，prob.=0.0000，prob.值远小于 0.05，说明解释变量国内生产总值在 95%的置信下对被解释变量生产用水总量有显著影响，即通过了显著性检验[2]。

经过eviews软件估计后所建模型如下：

Y=0.00164x+5327.236

式中，Y为生产用水总量，x为国内生产总值。

结语

计算结果表明，中国国内生产总值与工业生产用水总量之间具有较高的相关性，经济的发展极大地促进了生产过程中用水量的增长。随着经济发展，工业化中前期用水总量呈上升趋势。根据发达国家的经验，当进入后工业化时代后，工业生产用水量便开始下降。

参考文献：

[1] http：//baike.baidu.com/view/207806.

[2] 赵海英，张明旭.化肥施用量对中国粮食产量的影响分析[J].经济研究导刊，2013，（35）：71-72.

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