能源是一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)。現(xiàn)代社會(huì)的正常運(yùn)行離不開(kāi)能源的支撐。近年來(lái),我國(guó)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)已經(jīng)發(fā)生了重大的變化,從單一的煤炭能源逐漸地向能源多元化方向發(fā)展。但是霧霾問(wèn)題的出現(xiàn),給我國(guó)長(zhǎng)期過(guò)度燃燒煤炭資源造成的惡劣影響敲醒了警鐘。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,我國(guó)對(duì)能源的需求會(huì)持續(xù)不斷的增加。在未來(lái)幾年內(nèi),中國(guó)的能源問(wèn)題將面臨著有史以來(lái)最為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。本文以中國(guó)對(duì)各行業(yè)結(jié)構(gòu)的分類(lèi)為基礎(chǔ),根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中統(tǒng)計(jì)的能源數(shù)據(jù)信息,2015年我國(guó)能源消費(fèi)總量為43億噸標(biāo)準(zhǔn)煤。并且,我國(guó)已經(jīng)超過(guò)美國(guó)成為全球最大的能源消費(fèi)國(guó)家。對(duì)中國(guó)2010—2014年間能源消費(fèi)總量和各行業(yè)能源消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。首先,將行業(yè)分為七類(lèi),數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。運(yùn)用SAS軟件針對(duì)各行業(yè)的能源消費(fèi)情況進(jìn)行聚類(lèi)分析,采用系統(tǒng)聚類(lèi)法中的類(lèi)平均法,初步將各行業(yè)進(jìn)行歸類(lèi);利用相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量分析判斷可將行業(yè)分為三類(lèi),再利用降維的思想,采用主成分分析法就能源結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,可以得到能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的主要成分。最后,結(jié)合SPSS軟件利用因子分析模型對(duì)能源結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究,根據(jù)每個(gè)行業(yè)兩個(gè)主因子得分情況將其分為三類(lèi)。綜合這幾種多元統(tǒng)計(jì)分析方法,就未來(lái)的能源消費(fèi)問(wèn)題給出合理的建議。
【學(xué)位單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類(lèi)】：F426.2;F224
【部分圖文】：

表 4.5 各聚類(lèi)變量的相關(guān)陣的特征值和貢獻(xiàn)率信息指標(biāo) 特征值 貢獻(xiàn)率 累計(jì)貢獻(xiàn)率X5.67108085 0.6301 0.6301X3.10247766 0.3447 0.9748X0.19973645 0.0222 0.9970X002065743 0.0023 0.9993X0.00560795 0.0006 1.0000X0.00043965 0.0000 1.0000X0.0000000 0.0000 1.0000X0.0000000 0.0000 1.0000X-0.0000000 -0.0000 1.0000我們知道在系統(tǒng)聚類(lèi)法中,類(lèi)平均聚類(lèi)法的聚類(lèi)效果最佳，因此采用類(lèi)平均方法對(duì)行業(yè)進(jìn)行分析，運(yùn)用 SAS 軟件可得到譜系聚類(lèi)圖：

圖 4.4 第二主分量得分對(duì)第一主分量得分的散布圖第二主成分對(duì)第一主成分的得分散布圖中，可直觀地將行業(yè)大致分為三類(lèi)：一類(lèi)包括：{工業(yè)}。這一行業(yè)對(duì)能源消費(fèi)要求最高，尤其是煤炭等化石能二類(lèi)包括：{交通運(yùn)輸}。結(jié)合這一行業(yè)的性質(zhì)分析得出，行業(yè)對(duì)油量的消較高。三類(lèi)包括：{生活消費(fèi)，其他行業(yè)}，{建筑業(yè)，農(nóng)、林、牧、漁、水利業(yè)，零售業(yè)和住宿、餐飲業(yè)}。這些行業(yè)的能源消費(fèi)相對(duì)于總消費(fèi)的比率較低。們從主成分分析后得到的聚類(lèi)效果，分為三類(lèi)較為合適。而且這一分類(lèi)情用原指標(biāo)得到的聚類(lèi)結(jié)構(gòu)一致。按行業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的因子模型們分別采用了系統(tǒng)聚類(lèi)分析方法和主成分分析法對(duì)我國(guó)各行業(yè)能源結(jié)構(gòu)

X 5.67108085 0.6301 0.6301X 3.10247766 0.3447 0.9748X 0.19973645 0.0222 0.9970X 0.02065743 0.0023 0.9993X 0.00560795 0.0006 1.0000X 0.00043965 0.0000 1.0000X 0.0000000 0.0000 1.0000X 0.0000000 0.0000 1.0000X -0.0000000 -0.0000 1.0000圖 4.4 中的橫坐標(biāo)為因子序號(hào)，縱坐標(biāo)為相應(yīng)的特征值。特征值越大說(shuō)明對(duì)變量越重要。碎石圖來(lái)源于地質(zhì)學(xué)的概念。碎石圖中比較陡的直線說(shuō)明直線所對(duì)應(yīng)的因子的特征值差值較大。比較緩的地方則對(duì)應(yīng)的較小的特征值差值直觀的看出，成分 1 和 2 包含了大部分信息，從 3 開(kāi)始就進(jìn)入了平緩階段，前兩個(gè)因子為主要因子。
【參考文獻(xiàn)】

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1 鄒才能;趙群;張國(guó)生;熊波;;能源革命:從化石能源到新能源[J];天然氣工業(yè);2016年01期

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3 趙建輝;;基于主成分回歸模型的我國(guó)能源消費(fèi)影響因素分析[J];中國(guó)礦業(yè);2014年01期

4 崔慶安;;基于主成分分析與支持向量機(jī)的能源需求預(yù)測(cè)方法[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2013年17期

5 林海明;杜子芳;;主成分分析綜合評(píng)價(jià)應(yīng)該注意的問(wèn)題[J];統(tǒng)計(jì)研究;2013年08期

6 東方社奇;楊瑞霞;;中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與能源消費(fèi)關(guān)系研究[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2012年02期

7 常軍乾;徐凱;任翔;安海崗;;21世紀(jì)我國(guó)主要能源消費(fèi)的灰色關(guān)聯(lián)研究[J];中國(guó)礦業(yè);2010年01期

8 閆笑非;杜秀芳;;中國(guó)能源消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化關(guān)系的實(shí)證研究[J];改革與戰(zhàn)略;2009年02期

9 汪旭暉;劉勇;;中國(guó)能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng):基于協(xié)整分析和Granger因果檢驗(yàn)[J];資源科學(xué);2007年05期

10 曾波;蘇曉燕;李傳平;;我國(guó)能源消費(fèi)與環(huán)境質(zhì)量變化的關(guān)聯(lián)分析[J];中國(guó)環(huán)保產(chǎn)業(yè);2007年05期

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2 聶洪光;中國(guó)能源消費(fèi)增長(zhǎng)的問(wèn)題及對(duì)策研究[D];吉林大學(xué);2013年

3 郝新東;中美能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)問(wèn)題研究[D];武漢大學(xué);2013年

4 韓玥;基于能源消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放關(guān)系研究的能源政策探討[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）;2012年

5 白雪;聚類(lèi)分析中的相似性度量及其應(yīng)用研究[D];北京交通大學(xué);2012年

6 周世兵;聚類(lèi)分析中的最佳聚類(lèi)數(shù)確定方法研究及應(yīng)用[D];江南大學(xué);2011年

7 吳明明;中國(guó)能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究[D];華中科技大學(xué);2011年

8 杭雷鳴;我國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)問(wèn)題研究[D];上海交通大學(xué);2007年

本文編號(hào)：2839374