关于全国货物周转量影响因素的计量分析
大准线全周转时间延误主要因素探讨
大准线全周转时间延误主要因素探讨摘要:随着大准线运量的逐年攀升,在“两重一大一紧”(即运输任务重、施工任务重、安全压力大、生产成本紧)的严峻形势下,怎样能在既有线路与技术设备的条件下挖潜提效,成为大准铁路发展的重要课题之一。
而压缩大准线管内货车全周转时间,是大准线提高运输效率的非常切合实际的重要途径。
关键词:大准线货车全周转时间提高运输效率重要途径大准铁路当前受线路、站场、技术设备的改造跟不上快速增长的运量的实际情况,挖掘运输潜力,提高运输效率是扩能改造完成前大准线提高运能的关键所在,缩短货物列车在大准线管内全周转时间也是切实可行的方法之一。
1 大准线全周转时间统计、比对1.1 2004—2013年大准铁路全周转时间及生产任务、各项运输指标统计如表1所示1.2 大准铁路全周转时间比对(1)铁路列车全周转时间由列车旅行时间、在站作业停留时间和中转停留时间组成。
影响列车全周转时间的因素很多,如:旅行速度、列车运行时间、停留时间、中转时间等都是影响列车周时的原因。
对比2004—2013年10年间的管内周转时间,周转时间基本呈现出由底到高再逐步下降的趋势。
(2)通过比对我们不难看出,2004年至2013年之间的周时起伏比较大。
而大准线的运量在不断增大,从2004年至2013年间的货物运量年平均以582万吨的速度迅猛增长。
为什么2004年至2010年间这7年间周转时间变化比较大？有诸多原因,主要是由于运量的快速增长与既有线路、站场及技术设备的更新改造不相适应造成的;其次是机车的严重短缺,列车在站等机车停留时间过长也是重要原因之一。
(3)大准线的年运量设计能力是1500万吨,自1995年正式运营后,早在1997年就超过了年运输设计能力。
随着我国经济的快速发展,以前的设计能力远远达不到铁路运输的需求,公司的历任决策者们早已认识到这一制约运能的瓶颈,近年来一直致力于大准铁路的扩能改造工作。
2006年的列车平均周时是34.0 h,主要原因是由于线路及站场改造影响造成的;2007年周转时间比2006年下降了很多,是由于点岱沟站主要装车站点改造完成后能力提升后加快了车辆周转,因此,周转时间得到了大幅度压缩;2008年至2013年期间,通过春秋季施工集中修线路换轨和中间站万吨股道扩能改造,增加了万吨列车的接发能力,极大地压缩了车辆周转时间,运能得到了进一步释放。
铁路货运量影响因素分析及对策研究
铁路货运量影响因素分析及对策研究摘要：随着我国的经济发展，从整体经济、人民的生活水平以及进出口交易，发电形式以及电力企业，铁材料、煤炭等行业的影响来对铁路运输进行外部的因素分析，铁路的线路网络、运输设备、运输水平、运输制度体系、价格等诸多方面进行内部原因分析探讨的最终目标就是增加铁路运输的运输量，进而总结出优化运输模式和管理制度，全面构建铁路的运输体制、完善铁路运输货物的措施。
关键词：铁路货物运输；影响因素；措施一、铁路货物运输重要性近些年，随着人民和社会日子增长的物质文化需要，电商平台、顺丰京东物流的强势兴起，铁路货物运输的运输量有所减少，但是一些高附加值的货物的量在不断的增长，这也就对铁路货物的运输提出了新的要求，铁路货运的时效性、安全性、方便快捷、绿色环保、经济实惠等都需要进一步提升与完善，铁路货运是以运输为主，其市场的规模、运输的形式制度等发展可突破的空间有限，这就对铁路的运输产生了不利的因素，与其他兴起的物流相比较，为了蓝天保卫战已大面积减少或停止黑货运输，铁路货运白货的运输竞争优势并不明显，使得在运输行业的市场份额越来越少，还出现了下滑的趋势，然而其他形式的运输量却在不断的增加。
伴随着运输方式的发展和变化，铁路货物的运输面临着巨大的挑战，为提升铁路运输系统的竞争能力，加强竞争的意识，对现有的货物运输形式进行分析探讨，对铁路货物运输的各种影响因素和制约发展的原因进行分析，并制定一系列的措施，以缓解铁路货物运输现在的局面，使得铁路货物运输迎来新的发展。
二、外部影响因素2.1宏观经济以及人民的生活质量等方面的影响目前居民的经济收入、经济贸易额的发展都会对铁路货物运输事业的发展起着非常重要的作用，也就是说铁路的运输发展是离不开社会经济的发展。
在过去的十几年，我国的经济发展呈现快速发展的形式，年均GDP 增长量可达十六个百分点。
居民的收入水平在不断的增长， 14 年人均收入比十年前翻了接近两倍。
货运周转率计算公式
货运周转率计算公式
物流货运周转率（turnover rate）是物流行业中一个基本指标，一般指货物在收到之后、封箱、售后解封发出前的存续期的比率。
通常是指一段时间货物的平均存货期间。
物流货运周转率的计算公式为：
物流货运周转率=某一物料的实际库存量/某一物料的平均在库量
实际库存量可以通过统计物料存量数量分析得到，而平均在库量则一般是统计一段时间内同种物料的平均入出库储存量，相当于一个周期内同种物料平均需要多长时间循环一次。
只有将这两个量合理测量，才能准确计算物流货运周转率。
物流货运周转率高低是衡量企业物流管理水平和效率的重要指标，它反映了企业库存管理的及时性和合理性，提高物流货运周转率的目的是要使库存更加合理有效，减少企业的存货成本。
现代企业大量运用智能物流设备，实现信息化管理，帮助企业提升库存管理精度。
智能仓库系统可以自动完成货物的入库、进出库，自动完成物流仓储登记，实现溯源管理，以准确地概括物料出入库状态。
智能物流系统自动监控物料库存，及时发现异常库存情况，快速有效地采取补救措施，有力地降低库存损耗，实现企业物流高效运转，提高物流货运周转率。
浅析影响机车周转时间的因素及对策
浅析影响机车周转时间的因素及对策机车周转时间是指机车从一次运营到下一次运营间的间隔时间。
在铁路运输中，机车是非常关键的运输要素，因此机车周转时间的长短对铁路运输的效率和安全性有着重要的影响。
本文将从几个方面分析影响机车周转时间的因素，并提出对策。
一、人为因素人为因素是影响机车周转时间的主要因素之一。
人员操作失误、工作不严谨、维修保养不及时、机车驾驶员不合理的驾驶方式都会影响机车周转时间的长短。
为了避免这种情况的发生，应该提高操作人员的职业素养和专业技能，严格执行操作规程和作业规程，加强机车的维修保养工作，规范机车驾驶员的行驶行为。
二、机车故障问题机车故障也是机车周转时间的重要原因之一。
在机车运营的过程中，机车可能会遇到各种各样的故障问题，如电路故障、机械故障、制动系统故障等。
这些故障问题都会导致机车周转时间的延长。
为了避免这种情况的发生，需要进行定期检查和维修保养工作，采用先进的检测技术和设备，对机车进行有效的监测和预测，及时排查问题。
三、天气因素天气因素也是影响机车周转时间的一个重要原因。
在大雾、大雨、暴风雪等恶劣天气条件下，铁路交通的运输效率会大大降低，导致机车周转时间的延长。
针对这种情况，需要制定应对恶劣天气的应急计划，提前做好准备，进行必要的安全措施，加强对机车和线路的管理，确保运输安全和效率。
四、机车资源短缺问题机车资源短缺也是影响机车周转时间的一个原因。
在铁路运输中，机车是核心资源之一，如果机车的数量不足、分布不均、维修保养不及时等，都会导致机车周转时间的延长。
为了解决这个问题，需要科学规划机车资源，进行合理调配和配置，加强机车的维修保养工作，提高机车的使用效率和寿命，确保机车资源的充足供给。
综上所述，机车周转时间是非常重要的一个指标，影响运输效率和安全性。
通过针对不同的原因，采取相应的措施，可以有效地提高机车周转时间和优化铁路运输的效率。
我国铁路货运量影响因素探析
铁道货运I第37卷/第M期/2019年研究探讨I RESEARCH AND DISCUSSION RAILWAY FREIGHT TRANSPORT文章编号：1004-2024(2019)14-0014-08中图分类号：U294.V3文献标识码：ADOI：10.16669/ki.issn.1004-2024.2019.11.03我国铁路货运量影响因素探析张戎"，何羽璐3(1.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，上海201804；2.同济大学上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室，上海201804)摘要：对铁路货运量的影响因素进行分析有助于铁路运输企业把握铁路货运量的演变规律，制定符合市场需求的运输计划。
通过灰色关联分析法分阶段探究我国铁路货运量与国民经济活动、综合交通运输体系统计指标的关联程度，并用ARDL模型实证分析铁路货运量与代表性影响因素的长期影响关系。
灰色关联分析结果表明，2004-2011年我国铁路货运量主要与铁路基础设施能力和第二产业经济的发展密切相关，2012—2017年主要与煤等矿产品的生产与消费、公路货运竞争密切相关。
ARDL模型结果表明，2004—2017年铁路货运量对煤炭消费总量的变化最敏感，其次是工业增加值和GDP,随后是居民消费水平，铁路货运运价对铁路货运量的长期影响程度最小。
经比较，基于工业增加值的ARDL模型对铁路货运量的预测精度较高。
关键词：铁路货运量；影响因素；灰色关联分析;ARDL模型；交通运输经济0引言铁路货运量是衡量铁路货运发展规模和速度的重要指标之一，分析铁路货运量的影响因素有助于铁路运输企业把握铁路货运量的演变规律，制定符合市场需求的运输计划。
国外相关实证研究表明，铁路货运与宏观经济密切相关，GDP的增长能够带动铁路货运需求2】；而有些学者认为GDP并不是衡量货运与经济活动关系的惟一指标，它与货运需求之间不存在长期稳定关系，不能用于对货运需求的长期预测⑷。
影响快递量的因素相关分析
影响快递量的因素相关分析首先，经济发展是影响快递量的主要因素之一、随着经济不断增长，人们的消费能力提高，购物需求也逐渐增加。
特别是电子商务的兴起，使得网络购物成为人们的日常消费方式之一，这极大地推动了快递量的增长。
经济发展还带来了城市化进程，人口密度增加，也为快递业务提供了更多的市场空间。
其次，消费者需求是影响快递量的重要因素。
快递行业的核心目标是提供快速、便捷的服务以满足消费者的需求。
随着消费者对物品的即时性要求增加，他们对快递服务的需求也相应增加。
快递行业必须不断提升服务质量，以满足市场需求。
第三，市场竞争是影响快递量的另一个重要因素。
快递行业是一个充满竞争的市场，各家快递企业通过价格、速度、服务质量等方面的竞争来争取更多的市场份额。
市场竞争的加剧反过来又促使快递企业大力发展业务、提高效率、降低成本，以满足市场需求。
第四，技术创新也对快递量产生重要影响。
快递行业通过技术创新来提高服务质量和效率。
例如，物流信息化和智能化的发展使得快递企业能够更好地跟踪货物，提供更准确的到达时间预测；配送机器人和无人机的应用则加速了快递配送过程并减少了人力成本。
技术创新的推动使得快递服务更加便利和可靠，从而进一步增加了快递量。
最后，政策环境也会对快递量产生一定的影响。
政府的相关政策措施可以促进快递行业的发展。
例如，降低物流成本、优化物流配送网络、提供税收减免等政策都会对快递行业产生积极影响。
此外，环保政策也在一定程度上影响了快递量的发展，鼓励绿色配送和循环利用。
综上所述，影响快递量的因素涉及经济、消费者需求、市场竞争、技术创新、政策环境等多个方面。
快递行业需要关注这些因素的变化，并根据情况做出相应的调整，以适应市场需求的变化，提供高质量的快递服务。
影响快递量的因素相关分析
快递量影响因素的多元线性回归分析一、我国快递行业发展现状近期的京东店庆日“618”刚火爆落下帷幕。
京东“618”由于其他网购厂商的跟风参与，变成了全民网购狂欢日。
“618”和“双十一”一样，成为了电商行业一年一度的节日。
随着网络技术的飞速发展，人们生活水平的提高，越来越多的消费者热衷于网上购物的便捷性，电子商务如雨后春笋般的发展了起来。
要实现消费者所需物品或服务的送达，必须依靠快递企业的配送服务，它是衔接电子商务与客户的纽带。
EMS是中国邮政物流速递公司，1984年开办国内特快专递服务。
中国目前最大的民营快递顺丰快递成立于1993年，同年成立的还有宅急送，申通快递成立与1994年。
其他的快递公司入圆通、中通、韵达等快递公司大多成立于2000年前后。
近几年随着中国电子商务的发展，雨后春笋般的涌现出了众多的快递公司。
目前来看中国快递行业正处于一个高速发展的时期，国家邮政局去年统计的数据表明，全国整体快递企业去年累计完成68亿件货物，同比增长了58% ，整体收入累计完成1500 亿元，同比增长了45%，从这些数据中，我们可以看出，现阶段我国快递行业正处于一个发展的黄金时期，随着我国贸易和电子商务的不断推进和发展，预计在未来的几年内，中国快递行业业务数量将会得到进一步的提升。
二．数据指标选取以及数据收集（一）数据指标选取1、快递量Y（万件）：本文讨论的问题2、邮政业务总量（亿元）X1：邮政和快递选取时是考虑两者有相互替代的作用3、货运运输量（万吨）X2：衡量我国的工业发展水平4、商品零售价格指数上年（100）X3：零售价格会影响商品需求数量5、国内生产总值（亿元）X4：衡量我国经济发展水平最常用的指标6、居民消费水平（元）X5：很好地体现了居民的消费能力（二）数据收集本文选取了1998-2014的各指标的年度数据年份快递量万件邮政业务总量亿元货运运输量万吨商品零售价格指数上年100国内生产总值亿元居民消费水平元19987667.70166.281267427.0097.4084883.73126.00 19999091.30198.441293008.0097.0090187.73346.00 200011031.00232.801358682.0098.5099776.33721.00 200112652.70457.421401786.0099.20110270.43987.00 200214036.20494.691483447.0098.70121002.04301.00 200317237.8 541.041564492.0099.90136564.64606.00200419722.00564.301706412.00102.80160714.45138.00 200522880.30625.521862066.00100.80185895.85771.00 200626988.00730.502037060.00101.00217656.66416.00 2007120189.601213.732275822.00103.80268019.47572.00 2008151329.301401.802585937.00105.90316751.78707.00 2009185786.001639.902825222.0098.80345629.29514.00 2010233892.001985.303241807.00103.10408903.010919.00 2011 367311.001607.703696961.00104.90484123.513134.00 2012568548.002036.844100436.00102.00534123.014699.00 2013918674.892725.084098900.00101.40588018.816190.00 2014 1395925.303696.084381089.00101.00636462.717705.00三、相关分析与数据筛选运用spss软件进行相关分析，相关分析矩阵图如下从相关回归分析中可以看到快递量和邮政业务总量、货运运输量、国内生产总值、居民消费水平显著相关，但和商品零售价格指数相关性比较弱,相关系数为0.225这首先和商品零售价格指数的计算方式有关，它每个报告期的都是以上一年为基期，而非以某一个固定的年份作为基期，计算的结果不能反映从1998到现在商品价格的变化。
浅析影响机车周转时间的因素及对策
浅析影响机车周转时间的因素及对策随着交通运输业的发展，机车周转时间成为了衡量铁路运输效率和质量的重要指标。
周转时间短则可提高机车的利用率和运输效率，反之则会影响列车的正常运行。
探讨影响机车周转时间的因素及对策对于提高铁路运输效率具有重要的意义。
一、影响机车周转时间的因素1.调度管理不当铁路列车的运输是由调度管理人员统一进行安排的，若调度管理人员缺乏经验或者信息掌握不及时，很容易导致列车的延误，从而影响机车周转时间的正常运行。
2.机车故障随着机车的使用和老化，机车故障成为了不可避免的问题。
一旦机车出现故障，需要进行维修或更换，将直接影响机车的周转时间。
3.施工维修铁路的施工维修也是影响机车周转时间的重要因素。
一些突发性的施工维修活动可能会导致列车的停运或者行车时间的延长，这对机车的周转时间造成了较大的影响。
4.物资供应不足机车的正常运行需要足够的燃料、润滑油和备件等物资供应。
如果某一物资供应出现短缺或者延迟，将会对机车周转时间造成一定程度的影响。
5.人为因素人为因素也是影响机车周转时间的一个重要因素。
比如人为破坏、盗窃等行为，都可能导致列车的延误或者损坏，从而影响机车的周转时间。
二、对策1.加强调度管理加强调度管理是提高机车周转时间的重要对策之一。
调度管理人员需要加强对列车运行情况的监控和掌握，及时安排列车的运行计划，以保证列车的正常运行和周转时间的稳定。
2.定期维护为了降低机车故障对周转时间的影响，必须加强对机车的定期维护和保养。
定期的检修可以及时发现和排除机车存在的隐患，从而保证机车的正常运行。
3.合理安排施工维修对于施工维修活动，应尽量减少其对列车运行的影响。
合理安排施工维修的时间和地点，避免施工活动对列车的延误和停运，对于提高机车周转时间具有重要的意义。
4.加强物资供应管理铁路运输中涉及到的物资供应要求量大、周期长，为了确保物资供应的充足，必须加强物资供应的管理。
及时采购、储备充足的物资可以保证机车的正常运行和周转时间的稳定。
影响出口的因素计量经济分析
影响出口的因素计量经济分析首先，经济因素是影响出口的主要因素之一、经济因素主要包括国内生产总值（GDP）、汇率、通货膨胀率、劳动力市场状况和产业结构等。
例如，GDP的增长能够带动出口的增长，因为经济增长会提高国内消费和投资需求，进而增加出口需求。
此外，汇率对出口也有很大影响，汇率的升值会使得国内产品在国际市场上更加昂贵，从而降低出口。
其次，政策因素也是影响出口的重要因素。
政策因素主要包括贸易政策、金融政策和产业政策等。
贸易政策对出口的影响最为明显，例如关税和进出口限制等。
金融政策对出口也有一定影响，例如利率和货币政策等。
产业政策则通过支持特定产业的发展来促进出口，例如提供补贴和减税等。
再次，地理因素也会影响出口的规模和结构。
地理因素主要包括地理位置、交通和物流等。
地理位置对出口非常重要，因为它决定了国家和地区与其他国家和地区之间的接触程度。
交通和物流的发展也能够降低出口的成本，提高出口的竞争力。
最后，文化因素也会对出口产生一定的影响。
文化因素主要包括语言、宗教和习俗等。
例如，语言障碍可能会阻碍企业与国外客户进行有效的沟通，进而影响出口。
此外，宗教和习俗也可能影响消费者对特定产品的需求和偏好，从而影响出口。
针对上述影响因素，计量经济分析可以帮助我们理解它们对出口的具体影响。
计量经济分析是一种定量研究方法，通过建立经济模型和使用统计方法来分析各种因素对出口的影响。
例如，可以利用计量经济模型来估计经济因素对出口的弹性，以及政策因素对出口的效应。
同时，还可以利用计量经济方法进行实证分析，通过收集和分析实际的数据来验证模型的有效性和精确度。
总之，影响出口的因素有很多，包括经济、政策、地理和文化等因素。
计量经济分析是一种重要的研究方法，通过数学和统计方法来研究这些因素对出口的影响。
通过计量经济分析，我们可以深入了解这些因素的具体影响，为制定出口政策和促进出口提供依据。
GDP影响因素的计量分析
GDP影响因素的计量分析GDP是一个国家经济活动的总量度量指标，反映了国内生产总值。
GDP的计量分析可以对影响GDP的各种因素进行量化评估，从而深入理解GDP的变动原因，并为制定经济政策提供数据支持。
本文将探讨影响GDP的几个重要因素，并运用计量方法进行分析。
首先，投资是影响GDP的重要因素之一、投资可以分为物质资本投资和非物质资本投资。
物质资本投资包括固定资产投资和存货投资，而非物质资本投资则包括研发投资和人力资本投资。
通过计量方法可以对各种投资与GDP之间的关系进行量化评估。
研究表明，物质资本投资对GDP的增长有着正向影响，而非物质资本投资在一些行业中也具有显著的正向影响。
此外，投资水平还与投资效率密切相关，对此可以通过计量方法进行进一步分析，以评估投资对GDP增长的贡献度。
其次，人力资源是影响GDP的另一个重要因素。
劳动力参与率和劳动生产率是其中的两个关键指标。
通过计量模型可以量化劳动力参与率和劳动生产率对GDP的影响。
研究发现，劳动力参与率的提高会促进GDP的增长，而劳动生产率的增长也会对GDP有显著的正向影响。
第三，国内消费是影响GDP的另一个重要因素。
通过对消费和GDP之间的关系进行计量分析，可以评估消费对GDP增长的贡献度。
研究表明，消费在GDP中占据很大比重，因此通过提高消费水平可以促进GDP的增长。
第四，对外贸易是影响GDP的另一个重要因素。
通过计量方法可以评估出口和进口对GDP的影响。
研究表明，出口对GDP的增长有正向影响，而进口则对GDP增长有负向影响。
这是因为出口刺激了国内生产和就业，而进口则减少了国内需求。
最后，政府支出也是影响GDP的重要因素之一、政府支出包括公共消费和公共投资。
通过计量方法，可以评估政府支出对GDP的影响。
研究表明，政府支出对GDP的增长有正向影响，特别是在经济衰退时，适度增加政府支出有助于刺激经济增长。
综上所述，通过计量分析可以对影响GDP的各种因素进行量化评估。
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一、前言 货运周转量是指运输货物的数量（吨）与运输距离（公里）的乘积。其表示方法为吨公里或吨海里。 货物周转量，是指各种运输工具在报告期内实际运送的每批货物重量分别乘其运送距离的累计数。计算单位为吨公里（海运为吨海里， 1海里＝1.852公里）计算公式是： 货物周转量＝实际运送货物吨数×货物平均运距 货物周转量指标不仅包括了运输对象的数量，还包括了运输距离的因素，因而能够全
面地反映运输生产成果。换算周转量，是指将旅客周转量按一定比例换算为货物周转量，然后与货物周转量相加成为一个包括客货运输的换算周转量指标。它综合反映了各种运输工具在报告期实际完成的旅客和货物的总周转量，是考核运输业的综合性的产量指标。 二、理论背景
(1)国内生产总值。国内生产总值是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可以反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。国内生产总值的提高会对货物周转量有促进作用。 (2)财政支出。财政支出也称公共财政支出，是指在市场经济条件下，政府为提供公共产品和服务，满足社会公共需要而进行的财政资金的支付。财政支出的增加能够促进交通运输建设的发展，提高货物周转量。 (3) 社会消费品零售总额。社会消费品零售总额是指批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业直接售给城乡居民和社会集团的消费品零售额。其中，对居民的消费品零售额，是指售予城乡居民用于生活消费的商品金额；对社会集团的消费品零售额，是指售给机关、社会团体、部队、学校、企事业单位、居委会或村委会等，公款购买的用作非生产、非经营使用与公共消费的商品金额。 反映一定时期内人民物质文化生活水平的提高情况，反映社会商品购买力的实现程度，以及零售市场的规模状况。 社会消费品零售总额由社会商品供给和有支付能力的商品需求的规模所决定，是研究
居民生活水平、社会零售商品购买力、社会生产、货币流通和物价的发展变化趋势的重要资料。 (4) 城乡居民储蓄存款余额。全国城乡居民储蓄存款余额是指某一时点城乡居民存入银行及农村信用社的储蓄金额，包括城镇居民储蓄存款和农民个人储蓄存款，不包括居民的手存现金和工矿企业、部队、机关、团体等单位存款。城乡居民储蓄存款余额增加能够提高居民购买商品的几率，从而使货物周转量增加。 (5)能源消费总量。能源消费总量是指一定时期内全国一次能源消费量的总和，是观察全国能源消费水平、规模、构成和发展速度的总量指标。能源是交通运输的生命之源，因此能源消费总量直接关系到运输里程，能源消费总量的增加将会促进货物周转量的进一步提高。
三、数据来源与分析 1．时间序列的变量及原始数据：
年份 Y X1 X2 X3 X4 X5 全国货物周转量（亿吨公里） 国内生产总值（亿元） 财政支出（亿元） 社会消费品零售总额（亿元） 居民储蓄存款（亿元） 能源生产总量（万吨标准煤）
1976 6904 2961.5 806.2 1339.4 159.1 50340 1977 7969 3221.1 843.53 1432.8 181.6 56396 1978 9829 3645.2 1122.09 1558.6 210.6 62770 1979 11385 4062.6 1281.79 1800.0 281.0 64562 1980 12027 4545.6 1228.83 2140.0 395.8 63735 1981 12143 4891.6 1138.41 2350.0 523.4 63227 1982 13049 5323.4 1229.98 2570.0 675.4 66778 1983 14054 5962.7 1409.52 2849.4 892.9 71270 1984 15694 7208.1 1701.02 3376.4 1214.7 77855 1985 18365 9016.0 2004.25 4305.0 1622.6 85546 1986 20147 10275.2 2204.91 4950.0 2237.8 88124 1987 22229 12058.6 2262.18 5820.0 3083.4 91266 1988 23826 15042.8 2491.21 7440.0 3819.1 95801 1989 25592 16992.3 2823.78 8101.4 5184.5 101639 1990 26208 18667.8 3083.59 8300.1 7119.6 103922 1991 27987 21781.5 3386.62 9415.6 9244.9 104844 1992 29218 26923.5 3742.20 10993.7 11757.3 107256 1993 30647 35333.9 4642.30 14270.4 15203.5 111059 1994 33435 48197.9 5792.62 18622.9 21518.8 118729 1995 35909 60793.7 6823.72 23613.8 29662.3 129034 1996 36590 71176.6 7937.55 28360.2 38520.8 133032 1997 38385 78973.0 9233.56 31252.9 46279.8 133460 1998 38089 84402.3 10798.18 33378.1 53407.5 129834 1999 40568 89677.1 13187.67 35647.9 59621.8 131935 2000 44321 99214.6 15886.50 39105.7 64332.4 135048 2001 47710 109655.2 18902.58 43055.4 73762.4 143875 2002 50686 120332.7 22053.15 48135.9 86910.7 150656 2003 53859 135822.8 24649.95 52516.3 103617.7 171906 2004 69445 159878.3 28486.89 59501.0 119555.4 196648 2005 80258 184937.4 33930.28 67176.6 141051.0 216219 2006 88840 216314.4 40422.73 76410.0 161587.3 232167 2007 101419 265810.3 49781.35 89210.0 172534.2 247279 2008 110301 314045.4 62592.66 108487.7 217885.4 260552 2009 122133 340506.9 76299.93 125343.0 260771.7 274618
时间序列的变量及调整后的数据：
年份 Y X1 X2 X3 X4 X5
全国货物周转量（亿吨公里） 国内生产总值（亿元） 财政支出（亿元） 社会消费品零售总额（亿元） 居民储蓄存款（亿元） 能源生产总量（万吨标准煤）
1976 6904 2961.50 806.20 1339.40 159.10 50340 1977 7969 3136.42 821.35 1395.13 176.83 56396 1978 9829 3525.36 1085.19 1507.35 203.68 62770 1979 11385 3854.44 1216.12 1707.78 266.60 64562 1980 12027 4012.02 1084.58 1888.79 349.34 63735 1981 12143 4209.61 979.70 2022.38 450.43 63227 1982 13049 4492.28 1037.96 2168.78 569.96 66778 1983 14054 4931.89 1165.86 2356.82 738.54 71270 1984 15694 5803.58 1369.58 2718.52 978.02 77855 1985 18365 6644.09 1476.97 3172.44 1195.73 85546 1986 20147 7110.85 1525.89 3425.61 1548.65 88124 1987 22229 7774.74 1458.53 3752.42 1988.01 91266 1988 23826 8166.57 1352.45 4039.09 2073.34 95801 1989 25592 7816.15 1298.89 3726.49 2384.77 101639 1990 26208 8326.41 1375.37 3702.10 3175.56 103922 1991 27987 9400.73 1461.64 4063.70 3990.03 104844 1992 29218 10917.87 1517.52 4458.11 4767.76 107256 1993 30647 12494.32 1641.55 5046.11 5376.06 111059 1994 33435 13731.58 1650.32 5305.67 6130.71 118729 1995 35909 14791.66 1660.27 5745.45 7217.10 129034 1996 36590 15991.15 1783.32 6371.65 8654.41 133032 1997 38385 17258.09 2017.82 6829.74 10113.59 133460 1998 38089 18590.81 2378.45 7352.00 11763.76 129834 1999 40568 20035.09 2946.31 7964.23 13320.34 131935 2000 44321 22077.11 3535.05 8701.76 14315.17 135048 2001 47710 24233.19 4177.37 9515.01 16301.09 143875 2002 50686 26800.15 4911.61 10720.69 19356.49 150656 2003 53859 29897.15 5425.92 11559.83 22808.20 171906