关于能源消费总量的多因素分析
中国能源消费的影响因素分析
中国能源消费的影响因素分析【摘要】能源是国民经济发展和人民生活水平提高的重要物质基础。
我国是一个资源大国，但由于人口基数大且正处于工业化和城镇化快速发展的重要时期，能源消费和建设已成为我国政府密切关注的议题。
然而如何合理地控制能源消费及建设就需要我们对能源消费的影响因素有明确的认识。
本文从我国能源消费的影响因素入手，通过实证分析，筛选出对能源消费较为重要的几个影响因素，并建立能源消费模型，通过SPSS以及EVIEWS软件对模型进行检验分析，最后对所得结果进行分析，同时提出相应的建议。
【关键词】能源消费；影响因素；多元线性回归模型一、引言能源消费是指生产和生活所消耗的能源。
能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。
首先从能源消费结构来看，中国是煤炭资源比较丰富的国家，煤炭依然在中国能源消费总量中占主导地位。
建国初期，中国煤炭消费量占一次能源消费总量的90%以上，随着中国石油天然气工业和水电事业的发展，煤炭消费比例有所下降。
但从整体上看，中国的能源消费基本形成以煤为基础、多元发展的能源消费结构。
在世界能源由煤炭为主向油气为主的结构转变过程中，中国仍是世界上极少数几个能源以煤为主的国家之一。
其次，从能源消费总量来看。
我国能源消费总量不断增长，能源利用效率较低。
随着经济规模的不断扩大，中国的能源消费呈持续上升趋势。
我国受资金、技术、能源价格等因素的影响，中国能源利用效率比发达国家低很多。
另外，能源消费以国供应为主，环境污染状况加剧，优质能源供应不足。
中国经济发展主要建立在国产能源生产与供应基础之上，能源技术装备也主要依靠国供应。
90年代中期以前，中国能源供应的自给率达98％以上。
随着能源消费量的持续上升，以煤炭为主的能源结构造成城市大气污染，过度消耗生物质能引起生态破坏，生态环境压力越来越大。
随着我国人口的持续增长，经济的快速发展，这必然会导致我们能源消费量的增加，而与年俱增的能源消费对环境造成的破坏也越来越严重。
能源消费结构的变化及其影响因素分析
能源消费结构的变化及其影响因素分析近年来，随着全球经济的快速发展和人口的不断增长，能源需求不断增加，能源消费结构也在发生着重大变化。
本文将从经济发展、技术进步和环境意识等方面分析能源消费结构变化的原因及其影响因素。
首先，经济发展是能源消费结构变化的主要驱动力。
随着国民经济的快速增长，人们对能源的需求也在不断增加。
特别是发展中国家，如中国和印度等，经济发展速度迅猛，对能源的需求量巨大。
这导致了能源消费结构的变化，从传统的化石能源向可再生能源的转变。
可再生能源的开发和利用成为了国家能源政策的重点，以满足经济发展所需的能源。
其次，技术进步也对能源消费结构的变化产生了重要影响。
随着科技的不断进步，新能源技术的研发和应用取得了突破性进展。
太阳能、风能、水能等可再生能源的利用效率不断提高，成本不断降低，逐渐成为了能源消费结构的重要组成部分。
同时，能源储存技术的进步也使得可再生能源的利用更加灵活和可靠。
此外，环境意识的提高也推动了能源消费结构的变化。
随着人们对环境问题的关注度不断提高，对传统化石能源的排放和污染问题越来越重视。
为了减少对环境的影响，许多国家和地区纷纷制定了环境保护政策，限制了传统能源的使用。
同时，政府还鼓励和支持可再生能源的发展和利用，以减少对环境的负面影响。
这些环境保护政策和措施也促使能源消费结构向更加清洁和可持续的方向转变。
然而，能源消费结构变化所面临的挑战也不容忽视。
首先是能源转型的成本问题。
尽管可再生能源的成本在不断下降，但与传统能源相比，仍存在一定的差距。
在能源转型过程中，需要投入大量资金进行技术研发、设备更新和基础设施建设等，这对于一些经济相对薄弱的国家来说是一项巨大的挑战。
其次，能源供应的不稳定性也是一个问题。
可再生能源的利用受到天气和地理条件的限制，存在一定的波动性和不确定性。
与此同时，传统能源的供应仍然是主要的能源来源，其稳定性和可靠性更高。
因此，如何在能源转型过程中保持能源供应的稳定性成为了一个重要的问题。
中国能源消费的影响因素分析
中国能源消费的影响因素分析中国作为世界上人口最多的国家之一，其能源消费量对全球能源市场和环境产生了重大影响。
中国的能源消费受到许多因素的影响，包括经济增长、人口增加、工业化进程、能源政策等。
本文将对中国能源消费的影响因素进行分析。
首先，中国的经济增长是影响能源消费的主要因素之一、作为全球第二大经济体，中国的经济增长率对能源需求的增长有重要影响。
随着经济的发展，人们对能源的需求也随之增加。
这是因为经济发展需要更多的能源来支撑工业生产、交通运输、城市化建设等方面的需求。
其次，中国的人口增加也是影响能源消费的重要因素。
随着人口的增加，对能源的需求也相应增加。
特别是中国正在进行快速城市化和工业化进程，这进一步拉动了能源消费的增长。
大量的农业人口转变为城市居民，他们的生活水平提高，对能源消费的需求也相应增长。
第三，中国的工业化进程也对能源消费产生了巨大影响。
作为全球最大的制造业中心，中国的工业需求占据了能源消费的大部分。
工业生产需要大量的电力、燃料等能源供应，因此工业化进程加速了能源消费的增长。
此外，工业化带来的环境污染和资源消耗也对能源消费产生了深远影响。
除了经济增长、人口增加和工业化进程外，中国的能源政策也是能源消费的重要影响因素之一、中国政府一直致力于提高能源效率、优化能源结构和推动可再生能源的发展。
为了减少对传统能源的依赖，中国采取了一系列措施，如提高能源技术和设备的效率、推进清洁能源的利用等。
这些政策的实施有助于减缓能源消费的增长速度，降低对环境的影响。
此外，全球能源市场的变化也会对中国的能源消费产生影响。
国际能源价格的波动、能源供应的不确定性以及全球能源合作的发展，都会对中国的能源消费产生重大影响。
中国作为全球最大的能源消费国之一，其能源政策和需求变化对全球能源市场形成重要的供需影响。
综上所述，中国的能源消费受到多个因素的影响，包括经济增长、人口增加、工业化进程、能源政策等。
中国政府需要综合考虑这些因素，制定合适的能源政策来提高能源利用效率、减少环境污染、推动可持续发展。
影响我国能源需求的因素分析
影响我国能源需求的因素分析由于能源在经济社会发展中的特殊战略地位以及其在经济发展过程中起到的重要作用，社会对能源的需求会受到各种错综复杂的因素影响，而这决定着能源的需求。
本文首先从能源消费总量、能源消费结构以及能源消费的行业结构三方面分析了我国能源消费的现状，进而分析了影响能源需求的几个主要因素。
标签：能源需求因素经济发展一、我国能源需求现状能源需求是一种派生需求，是由人们对社会产品、服务的需求派生出的对特殊生产要素的需求。
能源消费是有效能源需求的反映。
由于能源需求一般很难精确测算，所以常用能源消费代替能源需求。
1.能源消费总量从我国能源消费的总量上来看，中国是能源消费大国。
根据《BP能源统计年鉴2012年》公布的数据显示，2011年中国已经超越美国成为全球能源消费的第一大国。
2011年世界能源消费增长为2.5%，而其中中国能源消费增长占全球的71%。
根据《中国统计年鉴2011》给出的数据，我们可以看到我国2011年能源消费总量为348，002万吨标准煤，相比上年增长7.10%，煤炭消费量增长9.7%；原油消费量增长2.7%；天然气消费量增长12.0%；电力消费量增长11.7%。
能源消费量时2001年150，406万吨标准煤的2.31倍，期间年平均增长8.32%。
2.能源消费结构我国的能源消费仍是以煤为主。
2011年的能源消费数据中，三大能源中煤炭的消费量占总能源消费量的68.4%，石油消费量占18.6%，天然气消费量占5%。
从2001～2011年，在中国一次能源构成中，煤的比重从68.3%逐步上升到2006年的71.1%，随后又逐步的回落到2011年的68.4%，虽然近年比重有所回落，但煤炭消费一直占有2/3以上的份额；石油的比重从21.8%上升到18.6%，期间除了个别年份比重的上升之外，石油消费在总能源消费中的比重是处于常年下降的趋势；天然气消费的比重从2.2%一直稳步上升至2011年的5%。
能源消费及其环境影响因素分析
能源消费及其环境影响因素分析随着全球经济的不断发展和人口的持续增长，人类对能源的需求也逐渐增加。
然而，随着能源消费的不断增长，环境问题也日益突出。
因此，对于能源消费及其环境影响因素的分析成为了非常重要的话题。
一、能源的种类及其消费情况目前，人类主要的能源来源有化石燃料、核能源、水能、风能、太阳能等。
其中，化石燃料是人类最主要的能源来源，包括石油、煤炭、天然气等。
根据国际能源署的数据，化石燃料在全球能源消费中占比达到了81.6%。
在具体的国家和地区中，不同的能源消费结构也存在差异。
以中国为例，中国目前的主要能源消费来源为煤炭和石油，占比分别为57%和18%。
而在欧洲，主要能源消费来源为天然气，占比高达42%。
二、能源消费的环境影响能源消费产生的环境影响主要包括以下方面：1、温室气体排放随着全球工业化进程的加速，化石燃料的大量消耗导致温室气体的排放也越来越多。
这些排放物对于大气环境的恶化、气候变化等都产生了严重的影响，并威胁到了人类的生存环境。
2、水资源消耗能源生产和消费都需要大量的水资源，如燃烧煤炭和天然气会产生大量的废水，而核能产生的废液更是对水资源的一种巨大浪费。
3、土地利用问题建造能源生产设施也需要大量的土地资源，而这些设施的建造往往会对土地造成负面影响，包括生态环境破坏和土地污染等。
三、能源消费环境影响因素对于能源消费的环境影响因素，主要包括以下几个方面：1、经济发展水平经济发展水平是影响能源消费的重要因素。
高度发达的经济体往往能够承担更高的能源消费和环保投入，同时也会对能源消费的技术和手段进行更加有效的控制和管理。
2、能源效率能源效率的提高可以降低能源消费水平，同时也能够降低环境影响。
目前，各个国家和地区都在大力推广能源节约和环保技术的应用，以提高能源效率。
3、政策支持政策支持是推动能源消费结构和环保措施的重要手段。
各个国家和地区都制定了一系列有关能源消费和环境保护的政策措施，如减少对化石燃料的依赖、推广可再生能源技术等。
我国能源消费影响因素分析
我国能源消费影响因素分析摘要：我国经济的快速发展与能源的消费状态密不可分，能源消费也在快速增长的状态，即使我国能源总量较大，但是我国的人口较多，人均能源消费量较少，因此，能源问题仍然是困扰我国经济发展的一个重要因素。
因此，本文基于2001-2021年最新的时间序列数据，综合考虑将经济发展水平GDP、第二产业占比、人口数量、研发经费支出作为模型的组成部分，通过计量经济学的视角研究了我国能源消费的影响因素，通过经济意义检验、统计检验以及计量经济学检验，通过修正得到的模型，得到本文的研究结论，并根据结论提出相应的政策建议。
关键词：能源消费量；影响因素；时间序列；回归分析1.引言对外开放以来，能源消费总体来说仍然是逐步增长的状态，截至到2021年，我国能源消费总量达到为524000万吨标准煤，虽然能源消费总量很高，中国也是世界上排在前面的能源消费国家，但人均能源消费量的排名相对较低，能源消费量大的问题逐步成为经济发展中的一大问题。
本次研究能源消费的影响因素是否显著以及影响的方向，进行时间序列数据的必要检验，得到比较合适可靠的模型，得到最终的回归结果，为政府的经济政策提供方向。
2.理论分析解释变量选取国内生产总值，由于国内生产总值是经济发展水平的重要代表指标，一般国内生产总值越多，能源消费是越多的。
3.模型建立其中，Y表示能源消费总量，X1表示国内生产总值GDP，X1越高，表示经济发展水平是越高的，X2表示第二产业占比，X3表示人口数量，X4表示研究与试验发展基础研究经费支出。
4.实证分析4.1散点图绘制为了初步了解变量之间的关系，直观的看到随着解释变量的变化，被解释变量的变化趋势，对变量之间的关系初步进行散点图的绘制，得到如图1所示结果：图1散点图X1与Y初步呈现正向的一个线性趋势的关系，而X2与Y呈现一个负向的线性趋势关系，X3、X4与Y的线性关系为正向的线性趋势。
4.2模型初始估计T=(-11.8538)(0.0216)(8.3388)(11.0517)(0.2782)R2=0.9968 Adj R2=0.9960 DW=1.2851 F=1236.2034.3统计检验拟合优度：，调整R方为0.9960，这说明模型对样本的拟合良好。
能源资源消耗影响因素分析报告
能源资源消耗影响因素分析报告摘要本文旨在分析能源资源消耗的影响因素。
通过研究能源消耗的背景和趋势，我们发现以下几个主要因素对能源资源的消耗产生了重要影响：经济发展水平、人口增长、工业化进程、技术创新和环境保护意识。
我们希望通过深入了解和分析这些因素，为能源资源的可持续利用和管理提供有益的参考。
1. 经济发展水平经济发展水平是影响能源资源消耗的重要因素之一。
发达国家通常拥有更高的生产水平和消费需求，因此能源消耗相对较高。
随着发展中国家追求工业化和现代化，其能源需求也随之增加。
因此，经济发展水平的提高将对能源消耗产生直接影响。
2. 人口增长人口增长是另一个重要的影响因素。
人口的增加会导致能源需求的增加，特别是在城市化和城市人口增长的情况下。
人口增长将推动能源消耗的增加，因为每个人需要消耗一定数量的能源来满足各种生活需求。
3. 工业化进程工业化进程也是能源消耗的重要因素。
随着工业化的推进，工业部门对能源的需求将大幅增长。
工厂、制造业和建筑业等行业对能源的需求远远超过了一般居民的需求。
因此，工业化的加速将对能源资源的消耗产生巨大压力。
4. 技术创新技术创新在一定程度上可以减少能源资源的消耗。
新技术的引入和应用可以改善能源效率，使得相同的生产或生活需要消耗更少的能源。
因此，技术创新的不断推进可以在一定程度上降低能源资源的消耗。
5. 环境保护意识环境保护意识的提高也对能源资源消耗产生积极影响。
越来越多的人和国家开始意识到能源资源的有限性和可持续利用的重要性。
因此，人们在生产和生活中开始注重节能减排和绿色发展。
环境保护意识的提高有助于优化能源资源的使用和消耗。
结论能源资源消耗的影响因素包括经济发展水平、人口增长、工业化进程、技术创新和环境保护意识。
深入了解和分析这些因素对于制定能源资源可持续利用和管理的政策和策略非常重要。
我们呼吁国际社会共同努力，采取积极的行动，实现能源资源的可持续发展和管理。
全国能源消费总量历年数据分析
全国能源消费总量是指我国全国范围内对各种能源资源的消耗情况。
能源消费总量的变化是反映一个国家或地区能源利用水平的重要指标，它直接关系到经济发展、环境保护以及可持续发展等问题。
本文将分析中国全国能源消费总量的历年数据，并探讨其中的原因和影响。
首先，我们来看一下中国全国能源消费总量的历年数据。
根据统计数据，2000年中国全国能源消费总量为14.9亿吨标准煤，2024年增加到33.55亿吨标准煤，2024年减少至26.52亿吨标准煤。
在这十年间，中国全国能源消费总量呈现出先增加后减少的趋势。
这一变化主要受以下几个因素的影响：第一，经济发展水平的影响。
中国在这十年间的经济持续高速增长，城市化进程加快，工业和交通业的规模扩大，这都对能源消费量的增加起到了推动作用。
但同时，近年来中国经济增长逐渐放缓，环境保护意识的提高和政府对能源利用效率的要求也提高，这导致了能源消费总量的减少。
第三，能源效率的提高。
中国政府在过去几年也加大了对能源利用效率的提高的力度。
通过技术进步和政策措施，我国在能源消耗方面取得了一定的成果。
比如推广能源节约型产品和设备、实施能源管理标准、加大能源减排力度等。
这些举措都有助于提高全国能源消费效率，降低能源消耗总量。
总的来说，中国全国能源消费总量的历年数据变化受到多个因素的影响。
经济发展、能源结构调整和能源效率提高是其中的重要原因。
在未来，中国政府应该继续加大对可再生能源和清洁能源的投资和扶持力度，加快推动能源结构的转型和优化，进一步提高能源利用效率，以实现经济发展和环境保护的双赢。
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计量经济学课程论文论文题目影响能源消费总量的多因素分析院 (系) 工商管理学院所在班级2012级工管（1）班姓名金军霞学号 ********日期2015年6月影响能源消费总量的多因素分析学院：工商管理班级：12工管（1）姓名：金军霞学号20122057 内容摘要：能源是国民经济发展和社会进步的重要物质基础,做好能源消费影响因素的分析, 为能源规划及政策的制订提供科学的依据,对于保持我国国民经济健康、持续、稳定的发展具有重要的现实意义。
本案例通过对影响我国能源消费的国内生产总值、工业产值、产业结构、人口增长等因素进行分析，对所建模型中存在异方差、序列相关等问题进行了检验与修正。
在各因素中工业是我国能源消费的主体,所占比重呈上升趋势，因而产业结构的变动率很大程度上影响能源消费，并对我国的经济增长产生影响。
本文在能源消费模型分析的基础上，进一步提出了相应的政策建议。
关键词：能源消费工业生产影响因素计量分析一、问题的提出能源是经济增长的战略投入要素，在经济增长初期，能源的投入能够带动经济速增长。
十八世纪第一次工业革命，煤炭的燃烧推动蒸汽机的普及，进而带动生产率的提高，实现了工业化的起步。
随着工业化进程的深入，石油的大量使成为经济持续增长的推动力量。
可见，经济增长和能源投入之间形成了一定互动关系，能源是经济增长的动力源泉，经济增长又拉动能源消费。
能源消费括两部分，一部分是由生产技术水平所决定的能源消费，一般这部分能源消费经济增长的关系在短期内不会发生明显变化；另一部分是由管理水平、市场环境产业结构等因素决定的能源消费水平，即体制性因素决定的能源消费水平。
这部分能源消费可变性较大，是引起能源消费与经济增长关系不稳定的主要因素。
二、研究目的我国国民经在向工业化和现代化发展的进程中，较长时间处于能源消费需求迅速增长而供不组的紧缺状态，20世纪末的“九五”期间发生了显著变化，能源生产和消费总量均呈降的趋势，出现了难得的源供需基本基本平衡状况，但同时也出现了新的问题，即煤炭过于求与石油的供不应求的结构性矛盾突出。
本文拟从我国的能源消费和生产入手，运用计量经济学模型分析的方法，研究影响我国能源消费与生产的主要因素，探讨我国能源消费的趋势。
三、模型设定1、影响因素分析理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、产业发展、人口增长、能源转换技术等因素。
（1）国内生产总值：生产必然就造成能源的消耗，近30年来，国民经济飞速发展，能源的消耗也在快速增加，我国从能源出口国变为能源进口国，英国石油公司预计到2035年，中国将超过欧洲成为世界上最大的能源进口国。
（2）工业总产值：工业作为能源消费最多的部分，当然与能源消费总量的增长有着密不可分的关系。
（3）产业结构：在GDP中工业的贡献率表明了国家CDP对工业的依赖程度，同时也表明了GDP对能源的依赖程度。
（4）能源转换效率：由于技术的发展，对能源利用的效率也在逐年增加，也就意味同样多的产值需要消耗的能源在下降。
据统计，我国人均能源资源的拥有量低于世界平均值，能源利用率低于发达国家，随着国民经济的发展和人民生活的改善，能源的需求量还要继续增加．因此，提高能源利用率、节约能源，对我国来说，是既重要又紧迫的事情．（5）人口增长，由于人口增长带来的能源消耗也是无法忽视的，随着人口的大量增多，社会需要生产更多的产品满足消费需求，也就导致消耗的能源直线上升。
2、变量的选取由于非线性模型的假设检验都涉及非常复杂的数学计算，所以本文考虑做一个线性模型(对参数线性)，这样各种检验的方法较多，对模型准确程度的分析也更可靠本文设定的我国能源消费的计量经济方程，模型共有1个内生变量，4个外生变量。
（1）内生变量：Y: 能源消费总量，单位：万吨标准煤；（2）外生变量 X1:国内生产总值，单位：万元；X2:工业产值，单位: 万元；X3: 产业结构，用工业对GDP的拉动百分比表示；X4：能源转换效率，单位：百分比X5：人口数量，单位：万人；3、数据来源及处理针对以上因素分析，我们收集了中国能源消费标准煤总量、国内生产总值GDP、人口增长、工业产值、产业结构、能源加工转换效率等1990——2013年的统计数据。
本题旨在通过建立这些经济变量的线性模型来说明影响能源消费需求总量的原因。
数据如下：4、模型设定通过对影响能源消费总量的因素分析，将模型设定为：ε++++++=55443322110x b x b x b x b x b b y四、模型的估计与调整1、利用eviews 软件分析数据，得到如下散点图由以上相关图分析可看出解释变量X1、X2、X5与解释变量Y呈线性变化，但是解释变量X3/X4与被解释变量Y呈非线性关系用最小二乘法，利用eviews软件可得结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/28/15 Time: 14:27Sample: 1990 2013Included observations: 24Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -251510.8 150090.0 -1.675733 0.1111X1 0.009705 0.009799 0.990362 0.3351X2 1.196442 0.091834 13.02829 0.0000X3 2808.655 1861.958 1.508442 0.1488X4 1457.384 2678.355 0.544134 0.5930X5 1.951897 1.139271 1.713287 0.1038R-squared 0.983543 Mean dependent var 202707.5 Adjusted R-squared 0.978972 S.D. dependent var 91850.03S.E. of regression 13319.32 Akaike info criterion 22.04414Sum squared resid 3.19E+09 Schwarz criterion 22.33865Log likelihood -258.5296 F-statistic 215.1521Durbin-Watson stat 0.417276 Prob(F-statistic) 0.000000模型拟合情况如下：报告形式：Y = -251510.8+ 0.009705*X1 - 1.196442*X2 -2808.655*X3 - 1457.384*X4 + 1.951897*X5R 2=0.983543=2R 0.978972 F=215.1521 S.E=13319.32 D.W=0.417276统计检验：判定系数：R2=0.983543接近于1，表明模型对样本数据拟合优度较好。
F 检验：F=215.1521,大于临界值3.09, 其P 值0.000000也明显小于0.05α=,说明解释变量对被解释变量Y 有显著影响，模型线性关系显著。
T 检验：工业产值（X2）的t 值大于2 ，表明工业产值对能源消费总量（Y ）有显著影响，其他各参数的t 值的绝对值均小于2，表明其他各参数能源消费总量（Y ）有没显著影响。
2、回归结果的检验：(1)经济意义检验：从回归得出的结果来看，x1的系数为0.009705，x2的系数为1.196442，x3的系数为2808.655，x4的系数为1457.384,x5的系数为1.951897各变量的正负符号与预期的相一致，并且其大小在经济理论上解释得通，因此该模型通过经济意义检验。
(2)拟合优度及模型估计效果检验：从上表可以看出可绝系数为0.983543，调整后的可绝系数为0.978972均很高，说明模型的拟合优度极佳。
(3)回归系数的显著性检验(t 检验)：从回归结果看，此模型中的变量和参数的t 值在5％的置信水乎下只有x2统计值显著，而F 检验值也是较高的，这说明方程整体对被解释变量的解释效果也不佳，需要进一步的检验和调整。
(4)多重共线性检验：由于选择的影响因素过多，所以估计模型之前，应先分析各个因素与被解释变量之间的关系，以及因素之间的相关程度，利用COR 命令进行相关系数检验，得相关系数矩阵为：通过计算表明，除了国内生产总值和工业对GDP 的拉动百分比，各解释变量都与被解释变量能源消费总量高度相关，且解释变量之间也有两两高度相关的。
先按照逐步回归原理建立回归模型。
建立一元回归模型根据理论分析，工业产值应是能源消费的主要影响因素，相关系数检验也表明，工业产值与能源消费总量的相关性最强。
所以，以εβα++=x y 作为最基本的模型。
采用逐步回归法将其余的变量逐个引入模型。
Ls y c x2 x1 Ls y c x2 x3 Ls y c x2 x4 Ls y c x2 x5 估计结果如下图经比较可知，新加入X1、X3、X4、均未通过T检验，；新加入X2的回归模R比一元回归模型Y=f(x2,x5) 不仅经济意义合理、回归系数T检验通过，而且2R提高，因此，Y=f(x2,x5)估计的结果为最优的二元回归模型，以此型Y=f(x2) 的2为基础，建立三元回归模型：Ls y c x2 x5 x1Ls y c x2 x5 x3Ls y c x2 x5 x4结果如下：在X2、X5基础上，加入X1、X4后的回归模型y=f( x2, x5, x1)或y=f( x2, x5, x4)，2R有所下降，X1、X4的回归系数T检验不显著；加入X3后回归模型y =f(x2, x5 ,x3)2R有所上升，但X3的回归系数T检验不显著。
没有合适的变量加入，不需要再进行四元回归。
估计结果列入下表（第二行为t检验值）。
模型x1 x2 x3 x4 X5 2Ry=f(x2) 0.0000(28.3967)0.973438y=f(x2,x1) 0.000(1.4591）0.0000(24.9424)0.975883y=f(x2,x3) 0.0000(26.36058) 0.3078(1.045219)0.974752y=f(x2,x4) 0.0000(16.22134) 0.0725(1,89114)0.977304y=f(x2,x5) 0.0000(13.04515) 0.0122(2.743703)0.980047y=f(x2,x5,x1) 0.3406(0.9761) 0.0000(12.97622)0.0253(2.417414)0.981337y=f(x2,x5,x3) 0.000(13,45252) 0.1625(1.450073)0.0084(2.922518)0.982307y=f(x2,x5,x4) 0.0000(12.60991) 0.6760(0.42414)0.0791(1.850537)0.980622最佳线性回归模型即为二元模型：ε++=524477.21872.1x x y1）拟合优度检验：2R =0.980447拟合程度较高，被解释变量的98.04%可以用解释变量解释，模型拟合程度较高。