基于VAR模型的傳統(tǒng)電力產業(yè)與國民經濟發(fā)展的關系分析

魏 勤，張宇霖

（1.閩江學院，福建 福州 350108；2.華北電力大學，北京 102206）

基于VAR模型的傳統(tǒng)電力產業(yè)與國民經濟發(fā)展的關系分析

魏 勤1，張宇霖2

（1.閩江學院，福建 福州 350108；2.華北電力大學，北京 102206）

本文主要運用定性理論分析和計量工具為主的定量實證分析兩種方法.通過建立相應的VAR模型，并對采集的行業(yè)相關的樣本數據做模型設定、協整及平穩(wěn)定處理、Granger因果關系檢驗以及方差分解等測試，來研究電力產業(yè)中火力發(fā)電以及水力發(fā)電這兩大傳統(tǒng)電力版塊的產能與以GDP為代表的國民經濟增速之間的關系，并著重分析傳統(tǒng)電力產業(yè)在國民經濟發(fā)展中所產生的貢獻以及作用機制.

傳統(tǒng)電力產業(yè)；GDP增速；VAR模型；Grange檢驗；脈沖響應函數

1 引言

電力產業(yè)是國民經濟中具有先行性的重要基礎性產業(yè).縱觀21世紀的社會和經濟發(fā)展，一個突出的特點是，電力的使用已滲透到社會經濟生活的各個領域.由于電力具有便于轉換能源的形式，能高度集中和無限劃分，清潔干凈和易于控制，可大規(guī)模生產和遠距離輸送等特點，使得電力發(fā)展和應用的程度成了衡量一個國家和區(qū)域經濟水平高低，以及物質文明和精神文明高低的重要標志.

為了了解電力產業(yè)尤其是占整體行業(yè)比重較重的傳統(tǒng)電力產業(yè)對國民經濟發(fā)展所產生的影響，本文將基于向量自回歸模型（VAR）對電力行業(yè)以及國民經濟中幾個較有代表性的數據（火力發(fā)電量、水力發(fā)電量、GDP指數）做定量的統(tǒng)計回歸以及假設檢驗，通過研究其數據間的線性關系來闡述傳統(tǒng)電力對國民經濟的影響.

2 傳統(tǒng)電力產業(yè)的發(fā)展

2.1火 力發(fā)電發(fā)展現狀

2012年 ，火電發(fā)電量保持較大規(guī)模，除2月份外，單月發(fā)電量均超過3000億千瓦時.2011年上半年，全國累計完成火電發(fā)電量18433億千瓦時，同比增長12.5%，增幅與今年1季度相比上升1.9個百分點，與去年同期相比下降9.4個百分點.其中，2012年6月份，全國共完成火電發(fā)電量3128億千瓦時，同比增長18.5%，增幅環(huán)比上升5個百分點，與去年同期相比上升9.9個百分點.

2.2水 力發(fā)電發(fā)展現狀

2012年 ，全國主要流域來水基本正常，水電發(fā)電量同比增長32.9%.4、5月份全國平均降水量較常年同期均偏枯，其中4月偏枯51%，5月偏枯12%，水電發(fā)電量增速明顯放緩；進入6月份，華中、華東主要流域來水明顯好轉，全國平均降水量較常年同期偏多5.9%，水電發(fā)電量實現恢復性增長.具體來看，2012年上半年，水電累計發(fā)電2742億千瓦時，同比增長12.5%，與今年1季度相比下降20.4個百分點，與去年同期相比上升8.9個百分點.其中，2012年6月份，全國共完成水電發(fā)電量664億千瓦時，同比增長1.4%，增幅由負轉正，與去年同期相比下降17.1個百分點.

3 研究模型

3.1模 型設計

3.1.1 向量自回歸模型

向量自回歸模型（Vector Auto-regression Model,VAR）是一種非結構化的模型，即變量之間的關系并不是以經濟理論為基礎的.通常用于相關時間序列系統(tǒng)的預測和隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響，最早由Sims提出并廣泛運用于經濟學中，VAR在模型的每個方程中用當期內生變量對模型中全部內生變量的滯后值進行回歸，從而估計全部內生變量之間的動態(tài)關系，估計過程中不帶有任何事先約束條件，其一般形式為:

以兩個變量y1t，y2t滯后1期的VAR模型為例.

3.1.2 Grange非因果檢驗

格蘭杰非因果性：如果由yt和xt滯后值所決定的yt的條件分布與僅由yt滯后值所決定的條件分布相同，即

則稱xt-1對yt存在格蘭杰非因果性.

格蘭杰非因果性的另一種表述是其它條件不變，若加上xt的滯后變量后對yt的預測精度不存在顯著性改善，則稱xt-1對yt存在格蘭杰非因果性關系.

3.1.3 脈沖響應函數

脈沖響應函數（Impulse Response Function,IRF）用以衡量來自某個內生變量的隨機擾動項的一個標準差沖擊（稱之為“脈沖”）其主要思想是分析信息共享模型中殘差項的一個標準差對內生變量的沖擊作用.

脈沖響應函數:對于任何一個VAR模型都可以表示成為一個無限階的向量MA(∞)過程.

Ψs中第i行第j列元素表示的是，令其它誤差項在任何時期都不變的條件下，當第j個變量yjt對應的誤差項ujt在t期受到一個單位的沖擊后，對第i個內生變量yit在t+s期造成的影響.

3.1.4 方差分解

方差分解（Variance decomposition）提供了另一種研究系統(tǒng)動態(tài)特征的方法.他可以提供與脈沖響應函數同樣的信息，但是與脈沖響應函數不同的是，方差分解把一個內生變量的變化分解為VAR模型中所有內生變量沖擊，他顯示了VAR模型中各變量隨機誤差的相對重要程度.

方差分解

其中Ω=E(utut').

4 實證分析及結果

4.1樣 本數據的季節(jié)性調整

為進一步分析我國傳統(tǒng)電力產業(yè)和國民經濟的相互聯系，我們本次選取1998Q1至2012Q4之間的我國火力發(fā)電量（FP）、水力發(fā)電量(WP)以及第二產業(yè)(GDP)這三組數據，對其之間的關系進行分析，以求更進一步分析兩個市場之間的相互影響關系.

（2）對三組數據Census X12做pseudo-additve(偽加法)剔除季節(jié)性因素調整后FP、WP、GDP的序列明顯平滑.

4.2樣 本數據平穩(wěn)性檢驗

VAR模型要求解釋變量首先要為平穩(wěn)變量，而現實生活中大部分的經濟變量都屬于非平穩(wěn)序列，而如果對這種經濟變量的非平穩(wěn)時間序列直接進行回歸則有可能不符合Guass-Markov最優(yōu)，出現偽回歸.

因此，我們將先對本文中所選取的樣本數據做ADF檢驗，來判斷其是否是平穩(wěn)序列.

從對三組數據的ADF檢驗中我們可知其均為非平穩(wěn)序列，因此為了保證我們對研究其均衡關系判斷的準確性，我們將對這三組序列做一階差分.

我們通過對火力發(fā)電（FP）、水力發(fā)電（WP）、以及第二產業(yè)GDP的一階發(fā)差序列做ADF檢驗，我們發(fā)現在5%的顯著性水平下DFP基本不存單根、而DWP合DGDP則顯著不存在單根，因此我們可以認為DFP、DWP、DGDP這三組序列都是一階單整，且平穩(wěn)性成了.

4.3樣 本數據VAR建模

我們假設第二產業(yè)GDP增長與傳統(tǒng)電力產業(yè)的發(fā)展有著結構化得關系，因此我們利用向量自回歸模型可以比較簡單的構造FP、WP、GDP這三者之間的動態(tài)模型.根據本輪第三部分模型研究中所提到的VAR建模方法，我們將引入一個以DFP、DWP、DGDP三者為內生變量、滯后長度為3的VAR模型.

從VAR模型生成方程式中我們可以得到關于DFP、DWP、DGDP三者之間的函數關系

對模型的單根和殘差做自相關圖檢驗

從VAR模型的單根檢驗圖中我們可以看出對于滯后長度為3且有3個內生變量的傳統(tǒng)電力與國民經濟的VAR模型中有9個AR特征根.且這些根的倒數的模均小于1，即都在單位圓內（見圖：）這就說明了我們所建的模型是穩(wěn)定可靠的.其中各變量間殘差的自相關在2個標準差內也是呈現出顯著性的.

4.4格 蘭杰（Granger）非因果性檢驗

對建模的數據DFP、DWP、DGDP做Granger非因果性檢驗可得以下結果

下表給出了我們對三個數據分別作因果檢驗的結果和概率值，以內生變量DFP的檢驗結果為例，其相對于內生變量DGDP的χ2統(tǒng)計量為7.97，相對的概率值P=0.046，因此內生變DFP對應的方程中不能將變量DGDP排除，即變量DGDP是變量DFP的Granger原因.

因此，通過因果假設檢驗我們可以知道DFP是DWP的Granger原因，DGDP是DWP的Granger原因，DFP和DGDP互為Granger原因.即我們可以理解為對水利發(fā)電來說火力發(fā)電量以及GDP的增長均會對其產業(yè)引導，然而對GDP的增長來說對其主要受到火力發(fā)電的引導.

4.5脈 沖響應函數（impulse-response function）

基于估計得VAR模型，我們對DFP、DWP、DGDP做脈沖響應函數分析，分別給這三個數據的殘差序列一個單位的沖擊得到下圖顯示，其中橫軸表示脈沖響應的追蹤期數，縱軸表示對殘差的一單位沖擊反映的大小.

Dependentwariable：DFP Dependentwariable：DWP Dependentwariable：DGDP Excluded Chi-sq df prob.Excluded Chi-sq df prob.Excluded Chi-sq df prob. DWP 0.635884 3 0.8882 DFP 14.23303 3 0.0026 DFP 14.09352 3 0.0028 DGDP 7.974444 3 0.0465 DGDP 9.398769 3 0.0244 DWP 3.232383 3 0.3572 All 10.64027 6 0.1002 All 17.3277 6 0.0082 All 14.80799 6 0.0218

從以上對DFP、DWP、DGDP三組數據的脈沖檢驗來看，我們可以知道以傳統(tǒng)電力產業(yè)為代表的火電、水電和以國民經濟發(fā)展狀況為代表GDP之間存在著比較復雜的關系，經過分析我們可以簡單的理解為：火電產業(yè)的擴張對水電和GDP會起到一定的抑制作用；而水電產業(yè)的擴張在對火電產業(yè)的抑制同時卻能GDP的增長起到一定的促進作用；另外，GDP的增長對火電和水電產業(yè)都會產業(yè)一定的促進作用.這站在經濟學的角度視乎更容易理解，即雖然同為傳統(tǒng)的電力產業(yè)，然火力發(fā)電相比于水力發(fā)電卻是粗放的資源消耗型的產業(yè)，并且時常伴隨著“雙高”的現象（即高污染、高耗能）.這從長遠來看必會對國民經濟的增長產生負面的影響，并且也不符合于科學發(fā)展觀以及可持續(xù)發(fā)展這些大時代背景下的政策方針.相比之下，同是作為傳統(tǒng)電力產業(yè)的水力發(fā)電行業(yè)，由于其主要利用的是可再生的水資源做為發(fā)電能源，這樣就能到達高效循環(huán)利用、并且還能保證低污染無污染、節(jié)能減排，從長遠來看對國民經濟的發(fā)展將會產生正向的促進作用.

另外，從本文的脈沖檢驗函數中我們還發(fā)現了一個問題，火電和水電這一個行業(yè)中的兩個產業(yè)其本身存在著一定的負相關以及可代替性，即火電的增長在一定程度在抑制了水電的發(fā)展，反之亦然.這種相互抑制關系不盡讓我們想到了電力產業(yè)鏈的結構性調整，從長遠的可持續(xù)發(fā)展的角度來看，產業(yè)結構的轉型以及優(yōu)化必會促進國民經濟的持續(xù)有效發(fā)展.因此對電力產業(yè)來說未來發(fā)展的趨勢應是在有效控制和優(yōu)化火電產業(yè)的同時，進一步加大對水電以及其他一些新興電力能源產業(yè)的發(fā)展力度.

4.6方 差分解（Variance decomposition）

上一部分我們利用脈沖響應函數對火電、水電以及GDP的一階分差序列做了對各自擾動沖擊變化的響應，這里我們將利用方差分解方法來分析三組變量對各自擾動變化的貢獻度分別是多少.

（1）圖1中我們可以看得出來，在DFP預測方差中由DFP自身擾動所引起的變動的貢獻度逐漸衰弱并穩(wěn)定在80%左右，而DGDP對DFP變化的貢獻度將逐步增加到在20%左右，DWP對DFP的貢獻度則較低5%左右；

（2）圖2中，由DWP自身擾動所引起的貢獻對穩(wěn)定在44%左右，而DFP和DGDP對其變化的貢獻度分別為46%、20%；

（3）圖3中，DGDP自身擾動對自己變動的貢獻率則較低位一直穩(wěn)定在20%附近，主要還是DFP對其的影響較大能達到接近80%，DWP對其影響較小不大10%.

不同于脈沖檢驗能幫助我們做變量間相互影響的方向分析，方差分解模型我們可以了解不同的電力產業(yè)以及其與國民經濟之間相互影響的程度有多大，通過以上的分析，我們仍能看出火電、水電以及GDP這三者間的影響程度也比較的復雜，簡單的說我們可以理解為火電與GDP相互影響程度大且火電對以GDP為代表的國民經濟影響能達到80%.另外，水電則受到火力以及經濟增長的等雙重因素的影響較大.

5 總結及建議

5.1結 論總結

本文主要運用定性理論分析和計量工具為主的定量實證分析兩種方法，用基于向量自回歸（VAR）模型來對我國傳統(tǒng)電力產業(yè)與國民經濟增長狀況建模，并進一步采用Granger非因果檢驗、脈沖檢驗、方差分析等手法對樣本數據做檢驗，通過研究我們得出了以下結論：

通常來講以火力發(fā)電和水力發(fā)電的傳統(tǒng)電力行業(yè)與以GDP為代表的國民經濟發(fā)展狀況存在較為復雜的關系，這種關系體現為：

（1）火電發(fā)展從長期來將會對GDP的增長產生較大的抑制作用，這種抑制作用從第1期開始到第4期最大，且火電對GDP自身變動的貢獻度能達到80%左右.

（2）水力發(fā)電對GDP的增長卻有一定的促進作用，然這種促進作用由于水電規(guī)模的較小，體現的程度卻不是很大其對GDP變動所產生的貢獻度在5%左右.

（3）火電與水電這兩個傳統(tǒng)的電力行業(yè)其本身也存在著相互影響和相互替代的關系，然而這種互影互代的關系卻又非對稱的，總體來說火電與水電呈現出相互抑制的關系，且在這種權益博弈的環(huán)節(jié)中，火電產業(yè)所占的議價權重很大，它對水電行業(yè)的負面影響更深.從方差分解分析來看火電對水電變動的貢獻率達到了46%.

（4）另外，就是GDP的增長對傳統(tǒng)電力行業(yè)（火電與水電）均有促進作用.

5.2電 力產業(yè)可持續(xù)發(fā)展建議

基于以上對傳統(tǒng)電力產業(yè)與國民經濟發(fā)展關系的實證分析結論的特點，本文將提出以下三點建議幫助電力產業(yè)實現可持續(xù)發(fā)展.

5.2.1 優(yōu)化火電結構

當前我國火力發(fā)電及供熱用煤占全國煤炭總產量的51%，產生的廢渣約占全國總量的70%，煙塵排放占工業(yè)排放的33%，二氧化硫排放占工業(yè)排放的56%，可見電力在我國資源環(huán)境工作中占有關鍵地位，目前，全國10萬千瓦及以下的小型火電機組占總體裝機規(guī)模的29.4%，小型機組比之大型機組要多耗煤30%~50%，同時二氧化硫和煙塵的排放要多近35%~50%，因此，我國火電的結構亟待優(yōu)化.其辦法主要可通過關停小火電、建設高參數機組和大力發(fā)展清潔生產技術來完成.

5.2.2 加大水電開發(fā)力度

煤炭占我國一次能源消費中的比重高達2/3以上，能源消費過度依賴煤炭，以照成了嚴重的環(huán)境問題，是不可持續(xù)的能源消費方式.水電是清潔再生能源，沒有污染、運行費用低、便于進行電力調峰，有利于提高資源利用率.常規(guī)水電站誰能利用率達80%左右，而火力發(fā)電的熱利用率只有30% ~50%.我國的水能資源豐富，理論蘊藏量大6.76億千瓦，技術可開發(fā)容量4.93億千瓦，經濟可開發(fā)容量3.78億千瓦，位居世界第一.目前，水電發(fā)電僅占總容量的20.67%，水資源開發(fā)利用程度不到10%.我國西南地區(qū)水力資源非常豐富，約占全國可開發(fā)容量的68%，另外，開發(fā)西南水電可帶動大西部開發(fā)戰(zhàn)略.重點開發(fā)黃河上游、長江中下游以及其支流，建立大型水電基地，充分發(fā)揮水力資源規(guī)模效益，實現“西電東送”.

5.2.3 鼓勵開發(fā)新能源

新能源發(fā)電就是將太陽能、風能、生物能、地熱以及核能等一系列能源轉換為電能，這對于保護生態(tài)環(huán)境，實現我國能源、經濟與環(huán)境的相互協調發(fā)展具有重要意義.沿海和西部地區(qū)各自具有新興能源和可再生能源的發(fā)展優(yōu)勢，要加大宣傳力度、提高對新能源的認識以及行政干預手段，推動不同地區(qū)對新能源的產業(yè)化建設.這樣就能從根本上解決我國結構性缺電的問題.

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