北京市能源消耗的计量分析
2020年北京市公共机构能耗平均值
一、概述随着工业化和城市化的进程，能源消耗成为全球范围内的重要议题。
作为我国的首都和经济中心，北京市的公共机构能耗情况备受关注。
本文将对2020年北京市公共机构能耗平均值进行深入分析，揭示其现状及存在的问题。
二、北京市公共机构能耗现状1. 能源结构2020年，北京市公共机构主要能源结构包括电力、燃气和清洁能源。
其中，电力和燃气占据主要比例，清洁能源使用较少。
2. 能耗总量根据相关统计数据显示，2020年北京市公共机构总能耗量为XXX吉瓦时，其中电力能耗XXX吉瓦时，燃气能耗XXX吉瓦时，清洁能源能耗XXX吉瓦时。
3. 能效水平北京市公共机构能源利用效率整体较高，但存在着部分机构能耗偏高的现象。
部分机构在能源利用效率方面有待提高。
三、存在的问题1. 能源结构单一北京市公共机构在能源结构上存在使用电力和燃气为主的情况，清洁能源利用较少，导致对传统能源的过度依赖。
2. 能耗差异较大在公共机构中，能耗差异较大，部分机构的能耗明显高于平均水平，这表明在能源利用方面仍有较大的改进空间。
3. 能源管理不规范部分公共机构的能源管理不够规范，存在能源浪费和损耗严重的问题，需要进行进一步的规范和管理。
四、原因分析1. 城市建设和运行模式城市公共机构大多位于城市中心或繁华地带，其能耗与城市建设和运行模式密切相关。
2. 技术设备更新迭代较慢部分公共机构的技术设备更新迭代较慢，能源利用效率低，增加了能耗成本。
3. 能源管理体系不健全部分公共机构缺乏高效的能源管理体系，导致能源的浪费和管理不当。
五、对策建议1. 推广清洁能源利用加大对清洁能源的推广力度，鼓励公共机构采用清洁能源，减少对传统能源的依赖，提高能源利用效率。
2. 完善能源管理体系加强对公共机构的能源管理和监督，建立健全的能源管理体系，提高能源利用效率。
3. 提高能效水平通过技术设备更新迭代和培训，提高公共机构的能源利用效率，降低能耗成本。
六、结语通过本文的分析可以看出，2020年北京市公共机构能耗平均值整体水平较高，存在一些问题和挑战。
“十三五”北京能源消费量及结构变化趋势
“十三五”北京能源消费量及结构变化趋势作者：肖宏伟来源：《前线》2015年第10期“十三五”时期，是北京深入落实新时期首都城市战略定位，建设国际一流和谐宜居之都，加快构建清洁、高效、安全、可持续的现代能源体系的关键时期。
近年来，随着北京经济社会的快速发展，能源消费刚性增长，特别是对优质能源的需求保持较快增长。
因此，在“十三五”时期国家进一步强化能源消费总量、能源消费强度、碳排放强度约束控制的背景下，对“十三五”时期北京市能源消费总量和结构进行预测，分析实现《北京市进一步促进能源清洁高效安全发展的实施意见》中主要目标的路径，进而提出相应的对策措施，为国家和北京市制定“十三五”能源规划提供参考，具有十分重要的意义。
“十三五”期间北京市能源消费预测在全国经济增速换挡的背景下，未来北京市经济增速也将逐步下降，因此有必要准确把握北京市经济增长潜力，为能源消费总量和结构变化预测提供基础。
影响能源消费总量和结构变化的因素错综复杂，其中主要的影响因素有产业结构调整、人口规模、城镇化水平、技术进步、清洁能源发展等。
我们先来预测影响能源消费的主要因素。
在经济发展方式加快转变的背景下，笔者结合北京市宏观经济发展具有的连贯性、相对稳定性和因果变化联系性等多重性质，建立北京市宏观经济指标预测模型，对GDP进行科学预测，并基于GDP的预测结果，运用数量经济模型预测三次产业结构、人口规模、城镇化率等宏观经济指标，为预测北京市能源消费总量与结构提供科学依据。
预测结果显示，经济发展新常态在北京表现尤为突出。
从GDP增速看，北京市在“十三五”时期经济增速将逐步回落至6.0%左右，但是，未来创新对经济增长的引领作用将逐步增强，科技创新、文化创新、京津冀协同发展、“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”“一带一路”建设等多种有利因素叠加，传导全要素生产率对经济增长的贡献会相应增加，北京市依然具有基本条件和能力保持潜在经济增长率处于中高速水平。
北京市能源消耗统计评价体系研究
北京市能源消耗统计评价体系研究中国建筑设计咨询公司李宁陈晓春丁高南京工业大学刘金祥陈定艺摘要本文分析了北京市2０年来的能耗强度与人均能耗量，并对产业结构比例和能耗总量进行了回归分析,建立了回归方程。
在综合考虑城市建筑热环境参数和能耗环境效益的基础上,提出了评价的指标体系并计算出了各部分的权重,得出了最终评价结果。
针对评价结果用Maｔlab7.0和VC6.0联合编写了综合评价程序，由读取Exceｌ文件可实现不同城市的评价过程，增强了该项研究的适用性。
关键词城市尺度能耗;统计分析；权重；综合评价;程序1 引言进入21世纪，能源和环境问题成为了人们关注的焦点,大、中型城市热岛效应逐年增强，城市中的电力和燃气等能源的消耗不断增加。
文献[1]~[５]对北京、上海等国内一些大、中城市的公共建筑能耗进行了相关统计分析,但这些研究大多停留在全国不同气候特点和不同类型条件下的建筑单体能耗指标统计分析上。
这些指标的提出对于即有建筑改造、同类条件下建筑的能源方案有着特定的参考意义,而对能耗迅速增长的城市大尺度而言,用这些指标来限制城市的能耗总量、控制能源规模还是远远不够的。
另外目前从城市尺度角度进行能源统计分析的研究也相对较少。
城市尺度能耗的分析与改善是节能工作的基础。
本文以北京市能耗强度和人均能耗量的分析为出发点，统计了建筑热环境参数和居民公用事业能耗量等与城市能耗相关的内容，提出了城市尺度能耗评价考核的相关指标,计算了各部分权重，建立了综合评价体系，并编制了相应的计算程序。
2 城市尺度能耗的统计分析2.1 北京市人均能耗量与能耗强度统计分析北京市能耗总量从199０年的2 ４82.０万t标煤到2007年的6 077.５万t标煤，增加了2倍多，这期间北京市的GDＰ也从5０0.8亿元增加到了9 ３５３.３亿元。
由于经济发展水平相应增长,仅用能源的消耗总量并不能客观地反映城市的整体能耗水平,图1和图2分别给出了１990~2０07年北京市的人均能耗量和能耗强度。
北京市能源利用现状与对策分析
北京市能源利用现状与对策分析作者：李金颖田俊丽张春莲来源：《中国科技博览》2013年第01期[摘要]：本文首先分析了北京市能源生产结构，并以能源品种和产业结构为依据进行能源消费结构分析，在此基础上分析了北京市能源的供需状况，探讨了北京市节能利用水平和节能效果以及存在的问题，提出了改善能源利用现状，优化能源结构，促进可持续发展的对策。
[关键字]：能源生产结构消费结构能源利用现状中图分类号：F530.65 文献标识码：F 文章编号：1009-914X（2013）01- 0124-010 、引言北京市工业和第三产业发展程度较高，人口较多，属于大型城市，对能源需求较大。
改革开放以后，通过产业结构调整、节能、开发新能源等措施，能源的供求矛盾得到了明显改善。
1、能源生产和消费结构分析1.1能源生产结构北京市属于能源资源短缺地区，能源品种主要是储量较少的煤炭、水电及地热等，石油和天然气尚未发现可供开采的工业储量，全市受能源资源制约和限制，近年来能源生产总体上呈低速增长态势。
能源生产结构基本保持不变，始终以电力、原煤、热力、柴油、汽油为主，历年能源生产构成的变化趋势不太明显，总体来说，原煤生产比重呈下降趋势，柴油比重呈逐步上升的趋势，电力、汽油生产比重呈小幅上升的趋势，热力比重变化不大，始终保持在13%左右。
1.2 能源消费结构1.2.1 分品种能源消费结构2010年，全市能源消费量接近7000万吨标准煤。
2006年以来，煤炭所占比重呈下降趋势；原油所占的比重保持在20%以上，电力所占的比重在12%-14%之间，都呈现小幅上升的趋势；天然气所占的比重从2006年的7%较快增长到2010年的13%左右。
煤炭、焦炭等污染较大的固体燃料在终端消费总量中的比重逐步下降，电力、原油和天然气等优质能源的消费增速较快，比重不断上升，但总体比例仍偏低。
1.2.2 产业能源消费结构北京市第一产业能源消费始终处于低水平，耗能量占全市终端能源消费比重近年来保持在1.5%左右。
北京分行业能源消费总量和主要能源品种消费量
2.83
0.09 7.36 4.87 50.55
15.13 1458.24
931.00 167.98
19.48 27.89
0.81 9.10 43.64 103.67 104.03 119.97
88.42 72.75
180.72 49.77 26.78 0.78 2.20
135.89 96.50 6.06 33.33
… 0.03
16.50 0.43 0.53 0.27 0.00 0.15 0.74
0.07
0.22 0.53 0.35 0.84
0.22 0.09 0.80 0.50 0.02 0.62 0.96 0.11 0.10 1.49 1.31 1.24 2.12
0.23 1.02
0.65 0.61 0.08 0.04 0.17 0.92 0.52 0.23 0.18 8.13
162.24 …
0.01
17090.34
15.64 6.95
0.01
8.56
2.14 0.23 0.39 0.04
0.06
0.01 0.28
… 0.03 0.61 0.06 0.02 0.22 0.02 0.05 0.01 0.03 0.02
0.04
0.01 0.70 0.68 0.02
11.13 0.42 0.64 0.71 0.08 0.02 0.08
5.11 27.34 27.39 20.67 114.05
15.69 18.75
84.49 7.82 4.14 1.31 4.11
519.93 371.08
87.69 61.15 122.34
煤炭
490.46 12.97 0.60 0.03
北京市能源消费影响因素分析及短期预测
北京市能源消费影响因素分析及短期预测作者：李姝李卫东来源：《中国经贸导刊》2018年第29期摘要：分析了北京地区能源消费总量与地区生产总值、能源消费品种、产业结构和能源效率等因素之间的关系。
针对北京市能源消费建立了灰色模型、随机时间序列模型以及多元线性模型，通过比较各个模型的拟合程度与预测精度选择最优模型进行预测，本文最终选择ARIMA（1，2，1）对北京市2016-2020年的能源消费总量进行预测，并根据实际情况提出提高能源利用率、发展可再生能源等相应的政策建议。
关键词：能源消费影响因素多元线性回归模型随机时间序列模型灰色预测一、北京市能源消费情况影响因素分析首先，考察能源消费与经济发展之间的关系，如图1所示，从2000年到2004年，北京市重工业对能源的需求量增大导致能源弹性系数在这一期间呈上升趋势；从2005年到现在，由于国家推行节能降耗与绿色GDP，能源消费弹性系数呈现逐年下降的趋势。
其次，考察能源消费品种结构的变化对能源消费量的影响。
从图2可以看出，在2010年煤品与油品占能源消费的大半，而近年来煤品的消费量呈现出大幅度的下降，天然气替代了煤品的地位。
研究表明天然气所含的热量相对于煤品来说较高，因此我们可以认为能源品种结构的变革会影响能源消费的变化。
对于行业和产业结构调整对能源消费的影响，由图3可以看出，北京市正努力实现经济不再依赖于重工业，而是逐步提高第三产业比重，增强北京的软实力，这将对北京的能源消费产生重大影响。
二、北京市能源消费总量预测（一）北京市能源消费总量多元回归模型本文决定将下列指标作为解释变量来构建北京市能源消费总量的多元回归模型，即经济发展水平（X1），产业结构（X2），人均地区生产总值（X3），城市化（X4），模型通过了多重共线性、异方差和自相关等一系列检验，模型的最终形式如下所示：拟合精度见表1。
（二）北京市能源消费总量时间序列模型本文对北京市1980年至2006年能源消费总量的时间序列数据在SAS中进行建模，并对2007—2014年的能源消费总量进行预测。
北京市工业能源消耗碳排放分析
北京市工业能源消耗碳排放分析作者：赖清华柯水发来源：《绿色科技》2014年第03期摘要：对北京市2005～2011年工业能源消耗的碳排放量进行了估算，得出了北京市碳排放量先增后降、清洁能源使用量逐年提高、制造业仍是主要的碳排放来源及工业碳排放强度逐年下降的结论。
基于北京市政府高度重视节能减排工作，主动调整工业能源结构及产业结构，使工业碳排放得到有效控制，结合北京市工业低碳发展的现状，对北京市工业低碳发展提出了相关建议。
关键词：工业；能源消耗；碳排放；北京中图分类号：U491文献标识码：A文章编号：16749944（2014）030281031引言中国政府于2009年提出“到2020年，万元GDP碳排放将比2005年下降40%～45%”的节能减排新目标。
这是我国政府根据国情，为应对全球气候变化，所做出的战略性规划。
北京作为中国的首都，经济社会快速发展，一直致力于探索转变经济发展方式，积极推广节能减排工作，以实现低碳发展。
目前国内学者做一些关于工业能源消耗与碳排放相关的研究。
张征华等认为研究工业碳排放对低碳城市建设具有重要意义[2]。
赵冠伟等指出开展能源消费碳排放研究，对了解碳排放机理、制定碳排放政策也具有重要意义[12]。
邵帅等人开展了工业能源消费碳排放影响因素分析，认为研发强度和能源效率对其均表现出显著的限制作用，而投资规模对碳排放规模和强度分别具有显著的促进和抑制作用[11]。
吴滨做了工业碳排放与能源消耗研究[10]；赵敏等人对上海市能源消费碳排放进行了分析[3]。
北京工业快速发展，但对其工业能源消耗与碳排放的研究极少。
因此，本文通过对近年来北京市工业能源消耗与碳排放量开展研究，明确工业二氧化碳排放现状，在此基础上确定工业低碳发展路径。
2研究方法与数据来源工业是我国国民经济的主体，工业碳排放是我国人为二氧化碳排放的主要来源[2]，而能源消耗导致的二氧化碳排放是工业碳排放的主要排放源。
工业能源主要包括原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气、热力和电力等。
北京2021消耗量定额损耗率
北京2021消耗量定额损耗率一、概述北京2021年消耗量定额损耗率是指在一定时期内，北京地区完成某项工作或者生产任务时所消耗的物质、能源等资源的实际损耗与计划定额消耗的比率。
其计算方法是：消耗量定额损耗率=实际消耗量/计划定额消耗量×100。
消耗量定额损耗率的高低直接反映了生产过程中资源利用效率的高低，是评价企业生产经营效益的重要指标之一。
二、数据来源北京2021年消耗量定额损耗率的数据主要来源于企业的生产实际情况统计以及相关部门的监测数据。
这些数据经过专业的统计分析，得出了北京地区各个行业、各家企业的消耗量定额损耗率。
三、意义1. 评价生产效率消耗量定额损耗率可以客观地评价企业在生产过程中资源的利用效率。
通过分析和比较不同企业、不同行业的消耗量定额损耗率，可以发现资源利用中存在的问题和短板，有针对性地进行改进和优化。
2. 促进资源节约消耗量定额损耗率的公布和监督可以促使企业重视资源节约和良性循环利用。
企业在生产中如果能够有效控制消耗量定额损耗率，就可以大幅度减少不必要的资源浪费，达到资源节约的目的。
3. 提升企业竞争力资源是企业生产经营的重要成本之一，有效节约资源不仅有利于企业的可持续发展，也可以降低成本、提高效益，增强企业的市场竞争力。
四、改进措施为了降低消耗量定额损耗率，各个行业、各家企业可以采取以下措施：1. 强化管理建立健全的物资管理制度和资源节约利用制度，加强对生产过程的监控和管理，及时纠正不合理的消耗行为，保证资源的有效利用。
2. 技术创新引进先进的生产技术和设备，提高生产效率，减少能源和物资的消耗，降低损耗率。
3. 培训人员加强对员工的资源节约利用意识培训，提高员工的资源节约意识，鼓励员工积极参与资源节约行动。
4. 政策扶持政府可以出台相关的节能减排政策，对达标企业给予相应的奖励和政策支持，营造良好的资源节约利用环境。
五、结语消耗量定额损耗率是一个反映生产效率和资源利用效率的重要指标，它对企业和社会都具有重要意义。
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北京市能源消费量的计量分析一、前言在当今的国与国竞争中，能源问题已经成为非常重要的影响因素，在某种意义上说能源决定了一个国家的未来发展。
能否获得有效能源保障关系到很多国家的生存和发展。
在在这里主要通过1985-2009年的一些数据，应用计量经济学的分析方法，来分析影响北京市的能源消费量的一些因素，并对未来的消费量进行粗略的预测。
通过分析，在掌握和熟练计量分析方法的同时，对北京市的能源问题进行分析，并提出一些自己的看法。
二、理论背景中国的现代化建设面临资源与能源问题的严重挑战。
由于中国人口、资源、环境以及经济、科技等因素的制约，能源工业的发展长期以来不能满足经济迅速增长的需求，短期内，中国仍然将处于依靠大量消费资源、增加能源供应来维持经济增长的状况。
在未来，中国依靠科学技术、改善能源结构、优化能源生产和利用，提高能源利用率乃是中国能源发展战略的主要内容之一。
三、模型建立与选择本文选择一些宏观因素从总体和宏观的角度来分析能源消费量的问题。
本文选择了6个解释变量来解释能源消费量的变化，被解释变量------能源消费量是总体的能源消耗量，包括多种能源。
X1年末户籍人口表示人口数量，人口越多则对能源的需求量越多，消耗也越多。
GDP表示北京市国内生产总值，是北京市经济规模和活跃程度的一个体现。
人均可支配收入表示人们平均所拥有的消费能力，人均可支配收入越多则能源的消费越多。
全市财政收入主要包括全市企业所得和全市的税收收入，因此财政收入也表示北京市的经济规模和发展状况，财政收入越高则对能源的消费需求就越高。
本文利用Eviews软件对每个解释变量的组合进行最小二乘法回归分析，建立一个合适有效的估计方程。
然后，再利用夸特法对方程进行异方差检验，若存在异方差则利用加权最小二乘法进行修正。
若DW检验值表示存在自相关则利用广义差分法对其修正。
最终找到一个较准确有效的估计方程，继而对2010年上海市能源消费量进行预测。
四、数据来源分析本文选择了6个解释变量（X、2X、3X、4X、5X、6X），来解1释能源消费量（Y）其数据表格如下：年份能源消耗总量Y年末户籍人口（万人）1X工业总产值（亿元）2X全市财政收入（亿元）3X人均可支配收入（元）4X生产总值（亿元）5X居民消费价格指数1985 2211.4 957.9 324.2 52.44 907.7 257.1 117.6 1986 2400 971.2 336.5 60.34 1067.5 284.9 106.8 1987 2475.8 988 387.6 63.62 1181.9 326.8 108.6 1988 2612.6 1001.2 495.6 68.11 1437 410.2 120.4 1989 2653.2 1021.1 602.7 71.05 1597.1 456 117.2 1990 2709.7 1032.2 625.9 74.01 1787.1 500.8 105.4 1991 2872 1039.5 730.2 77.02 2040.4 598.9 111.9 1992 2987.5 1044.9 860 80.25 2363.7 709.1 109.9 1993 3264.6 1051.2 1166.6 84.1 3296 886.2 119 1994 3385.9 1061.8 1576.6 99.85 4731.2 1145.3 124.9 1995 3533.3 1070.3 1493.3 115.26 5868.4 1507.7 117.3 1996 3735.5 1077.7 1590.6 150.9 6885.5 1789.2 111.6 1997 3719.2 1085.5 1819.7 209.91 7813.1 2077.1 105.3 1998 3808.1 1091.5 1947 262.01 8472 2377.2 102.4 1999 3906.6 1099.8 2183.5 320.44 9182.8 2678.8 100.6 2000 4144 1107.5 2842 398.39 10349.7 3461.7 103.5 2001 4229.2 1122.3 3270.1 507.68 11577.8 3708 103.1 2002 4436.1 1136.3 3620.2 600.96 12463.9 4315 98.2 2003 4648.2 1148.8 4410.8 665.94 13882.6 5007.2 100.2 2004 5139.6 1162.9 5733.3 830.03 15637.8 6033.2 101 2005 5521.9 1180.7 6946.2 1007.35 17653 6969.5 101.5 2006 5904.1 1197.6 8210 1235.78 19978 8117.8 100.9 2007 6285 1213.3 9648.4 1882.04 21989 9846.8 102.4 2008 6327.1 1229.9 10413.1 2282.04 24725 11115 105.1 2009 6570.3 1245.8 11036.1 2678.77 26378 12153 98.5 以上所有数据的原始数据都得来源于北京统计局网站公布的上海2009统计年鉴，具体来源如下,：能源消费量Ｙ来源于4-2能源消费总量及万元地区生产总值能耗(1980-2009年)年末户籍人口1X来源于3-1 人口状况(1978-2009年)工业总产值2X来源于11-1 规模以上工业总产值(1989-2009年)全市财政收入3X来源于6-1 地方财政收支(1978-2009年)人均可支配收入4X来源于8-1 人民生活基本情况(1978-2009年)居民消费价格指数来源于7-3 八大类居民消费价格指数(1978-2009年)生产总值5X来源于北京市各年的国内生产总值。
调整价格后如下表：年份能源消耗总量Y年末户籍人口（万人）X1工业总产值（亿元）X2全市财政收入（亿元）X3人均可支配收入（元）X4生产总值（亿元）X51984 2144.1 945.2 270.3 44.6 678.8 211.9 1985 2211.4 957.9 275.7 44.6 771.9 218.6 1986 2400 971.2 315.1 56.5 999.5 266.8 1987 2475.8 988 356.9 58.6 1088.3 300.9 1988 2612.6 1001.2 411.6 56.6 1193.5 340.7 1989 2653.2 1021.1 514.2 60.6 1362.7 389.1 1990 2709.7 1032.2 593.8 70.2 1695.5 475.1 1991 2872 1039.5 652.5 68.8 1823.4 535.2 1992 2987.5 1044.9 782.5 73 2150.8 645.2 1993 3264.6 1051.2 980.3 70.7 2769.7 744.7 1994 3385.9 1061.8 1262.3 79.9 3788 917 1995 3533.3 1070.3 1273.1 98.3 5002.9 1285.3 1996 3735.5 1077.7 1425.3 135.2 6169.8 1603.2 1997 3719.2 1085.5 1728.1 199.3 7419.8 1972.6 1998 3808.1 1091.5 1901.4 255.9 8273.4 2321.5 1999 3906.6 1099.8 2170.5 318.5 9128 2662.8 2000 4144 1107.5 2745.9 384.9 9999.7 3344.6 2001 4229.2 1122.3 3171.8 492.4 11229.7 3596.5 2002 4436.1 1136.3 3686.6 612 12692.4 4394.1 2003 4648.2 1148.8 4402 664.6 13854.9 4997.2 2004 5139.6 1162.9 5676.5 821.8 15483 5973.5 2005 5521.9 1180.7 6843.5 992.5 17392.1 6866.5 2006 5904.1 1197.6 8136.8 1224.8 19799.8 8045.4 2007 6285 1213.3 9422.3 1837.9 21473.6 9616 2008 6327.1 1229.9 9907.8 2171.3 23525.2 10575.6 2009 6570.3 1245.8 11204.2 2719.6 26779.7 12338.1分别做Y与X1、X2、X3、X4、X5的散点图：700060005000Y400030002000950100010501100115012001250X1700060005000Y400030002000020004000600080001000012000X2700060005000Y400030002000040080012001600200024002800X3700060005000Y400030002000040008000120002000028000X4700060005000Y4000300020000400080001200016000X5五、模型的估计与分析对上面五个解释变量与被解释变量Y做最小二乘回归，结果如下：Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -4213.641 1164.691 -3.617820 0.0018X1 6.613270 1.183232 5.589157 0.0000X2 0.406451 0.104239 3.899204 0.0010X3 0.081305 0.290610 0.279775 0.7827X4 0.128940 0.050900 2.533197 0.0203X5 -0.457860 0.234317 -1.954023 0.0656 R-squared 0.996451 Mean dependent var 3979.236 Adjusted R-squared 0.995517 S.D. dependent var 1327.119 S.E. of regression 88.85795 Akaike info criterion 12.01752 Sum squared resid 150019.0 Schwarz criterion 12.31005Log likelihood -144.2190 F-statistic 1066.902 Durbin-Watson stat 1.886857 Prob(F-statistic) 0.000000由上表知，X5不符合经济意义，剔除X5，且X3的回归系数在统计上不显著。