中國作為世界第一人口大國，雖然資源豐富，但人均占有資源較少，而每年使用資源較多，造成能源的不斷減少。同時中國經濟的不斷發展，帶來了城市化的不斷進步，而城市人口相比農村人口對能源的消費更多。對於內蒙古自治區而言，人口雖算不上多的省份，而資源又較多，但該因素也會對能源需求產生一定影響。
（四）能源產品價格的變化
根據供需理論，影響能源需求的首要因素應該是能源的價格。而目前我國能源由國家投資和調控，能源產品的價格大部分是實行定價機製，其變動主要受到國家政策的影響。對於內蒙古自治區而言，作為能源豐富省份之一，對於能源消費的對外依存度較低，因此能源產品價格的變化對其能源需求有至關重要的影響。
（五）科技進步
科技進步對經濟大發展具有很大的推動力，科技進步也對能源消費的助力也是毋庸置疑的。在能源消費過程中，科技進步可以提高能源使用效率，減少能源的浪費；還可以提高設備的工作效率，從而降低單位能耗；還可以電子商務、網絡以及通訊設備的不斷創新發展，大大縮短了交易成本，降低了中間環節的成本，進而降低了能源消費量。
（六）能源消費結構
中國的煤炭幾乎是主要的能源之一，並且是日常生活、發電、供熱等均離不開煤炭，而內蒙古自治區的煤炭更是主要的能源之一。但是煤炭的利用率不高，相比天然氣和石油更是非常低，因此，以煤炭為主要能源供給的消費結構，不僅造成能源的使用效率低下，而且對環境造成了嚴重的破壞。所以優化能源消費結構對於能源需求量有重要影響，對於未來能源可持續發展更是一個重要的任務。
（七）環境因素
人們更多地關注環境問題，人們對環境質量也給予了更多的重視。環境外部性的內部化，使能源消費的成本明顯增加，也改變了各種能源之間的比價。在很多情況下，對環境因素的考慮，要比能源資源條件的因素更重要。因此，環境因素對於能源需求量也是至關重要並且不得不考慮的因素。
四、能源需求預測
（一）預測方法
能源需求預測作為近幾十年來一直關注的焦點，同時在能源日益重要的今天，如何合理安排使用和能源需求的預測更是至關重要。根據能源需求預測，可以讓政府部門更好地進行能源規劃和能源政策，製定未來的能源發展方向和能源戰略。
隨著科技的創新和進步，能源需求預測的方法也不止局限於一兩種，而是在不斷地深化和發展中，比如彈性係數法、投入產出法、回歸分析法、時間序列分析預測法、家用能耗調查法、灰色預測法以及神經網絡預測法。然而這些方法具有各自的優缺點和使用條件，任何一種都不能完全準確的預測出能源需求量。同時，預測的精確度還與進行預測所使用的數據質量、預測值本身對預測所進行的假設等等。因此，沒有一種方法能夠對社會總體需求量進行完整的和準確的預測，而且預測的過程也是複雜和困難的。
時間序列分析預測法比較流行的包括兩種方法，一種是自回歸求積移動平均（ARIMA）法，一般稱為博克斯—詹金斯（Box—Jenkins，BJ）方法論；另一種是自回歸模型（AR）。本文中采用的是時間序列的自回歸模型。
（二）數據處理及序列平穩性分析
建立AR模型的前提是隨機係列滿足平穩性。預測第一步需要做的是是判斷所分析的數據是否是平穩的。若采用了非平穩時間序列建立模型，可能會出現虛假回歸即“偽回歸”的問題。而在現實經濟生活中，實際的時間序列數據往往是非平穩的，譬如主要的經濟變量如GDP、能源消費總量往往表現為一致的上升或下降。
本文運用的是國際通用的計量經濟學軟件EviewS5.0進行數據處理。記能源消費變量為E，，該序列為E序列。內蒙古自治區的能源消費總量的時間序列E是非線性序列，並且存在明顯指數增長趨勢，特別是2002年以來，呈現出持續較強的增長趨勢。
本文進一步運用統計檢驗中的單位根檢驗，對序列進行ADF檢驗及PP檢驗來驗證平穩性。上述分析得知序列E是不平穩的，因此對其做一階差分得到序列D（E，1），二階差分得到序列D（E，2），進行ADF和PP檢驗。
E序列的ADF檢驗統計量？2.大於0，並且超過1%、5%、10%顯著性水平的臨界值，說明E序列是不平穩的；D（E，1）序列ADF值大於1%、5%、10%顯著性水平的臨界值，因此D（E，1）序列也是不平穩的；D（E，2）序列的ADF檢驗統計量為-3.，說明D（E，2）序列在95%的置信水平下是平穩的，但根據D（E，2）序列的自相關和偏自相關係數圖得知，自相關係數和偏自相關係數都是截尾的，無法判斷用什麼模型，而且做出來的效果不好，所以對序列繼續取對數。通過取對數來繼續做平穩性檢驗分析。分別得到序列E的對數序列LNE，進而進行一階差分和二階差分得到序列D（LNE，1）和D（LNE，2）。繼續做單位根檢驗。