電力消費與城市經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動力關(guān)系的深層挖掘分析

胡 宏，胥 鵬，羅 慧，秦 喆，王蓓蓓

（1.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司，南京 210024；2.東南大學 電氣工程學院，南京 210096）

不同城市由于區(qū)位及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)原因，具有不同的經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動力，在不同的外部環(huán)境下，其電力消費與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系往往呈現(xiàn)各自的特點，國家的宏觀戰(zhàn)略和區(qū)域地方政府的發(fā)展重點都會對于城市經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生深遠影響［1—3］。另一方面隨著我國電力體制改革的不斷深入，《關(guān)于進一步深化電力體制改革的若干意見（中發(fā)〔2015〕9號）文》及相關(guān)配套文件的逐步下發(fā)，發(fā)用電計劃、配售電業(yè)務有序放開、輸配電價改革以及現(xiàn)貨市場的建設(shè)等環(huán)節(jié)的進一步實施，外部經(jīng)濟環(huán)境越來越錯綜復雜。面對復雜多變的外部環(huán)境，電網(wǎng)公司迫切需要分析區(qū)域電力消費水平和城市經(jīng)濟發(fā)展之間的深層關(guān)系，以便制定競爭環(huán)境下的市場發(fā)展戰(zhàn)略。

協(xié)整理論是計量經(jīng)濟學中的一個重要組成部分，國內(nèi)很多學者已經(jīng)利用該計量技術(shù)對我國能源和經(jīng)濟之間的關(guān)系進行了研究。戴世峰［4］利用協(xié)整理論證明了上海市GDP增長與電力消費存在長期穩(wěn)定的正向相關(guān)均衡關(guān)系。張興平［5］等人在研究我國電力消費協(xié)整關(guān)系時，創(chuàng)新性的把經(jīng)濟增長從單一的GDP指標分解為固定資產(chǎn)投資、人均可支配收入、出口總額與電力價格，對我國1980—2004年的電力消費的變化做出更合理的解釋。謝品杰［6］等人運用協(xié)整理論證明了我國城市化與電力消費存在長期的均衡關(guān)系，在長期內(nèi)二者互為Granger原因，但均不構(gòu)成對方的短期Granger原因，得出“推進城市化要堅持電力發(fā)展既要有一定的超前性，又要保持均衡發(fā)展”的結(jié)論。但國內(nèi)大多數(shù)相關(guān)研究的分析對象都比較單一，大多是從國家、某個省或者市進行整體區(qū)域的分析［7—9］，針對同一區(qū)域不同城市電力消費與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系的深層挖掘與對比分析還有所欠缺。

本文基于協(xié)整理論，以我國某沿海省份不同城市為對象，對電力消費與城市經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動力關(guān)系進行深層挖掘。首先，篩選與電力消費存在長期均衡關(guān)系的經(jīng)濟因素，接著運用協(xié)整相關(guān)理論證明了我國某沿海省份不同城市電力消費與經(jīng)濟發(fā)展之間存在長期均衡關(guān)系，并基于Granger檢驗的結(jié)果分析不同城市電力消費的主要驅(qū)動因素，結(jié)合相關(guān)資料，對其經(jīng)濟發(fā)展類型進行分析，為各地電網(wǎng)公司把握本地經(jīng)濟發(fā)展形勢、準確預知該區(qū)域電力消費發(fā)展趨勢提供參考。

1 協(xié)整模型

1.1 研究思路

本文基于協(xié)整模型分析電力消費與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系，流程圖如圖1。

圖1 電力消費與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系分析流程圖

在計量分析中，為了防止由于宏觀經(jīng)濟變量不平穩(wěn)而產(chǎn)生“偽回歸”，首先需要對時間序列進行平穩(wěn)性檢驗［10—12］。一般來說，平穩(wěn)序列最大的特征就是圍繞一個均值上下波動。具體來說，若某時間序列{Xt}(t=1,2,…)的每一個數(shù)值都是從一個概率分布中隨機得到，并滿足：①均值E(Xt)=μ與t無關(guān)；② 方 差Var(Xt)=σ2與t無 關(guān) ；③ 協(xié) 方 差Cov(Xt,Xt+k)=γk；則稱{Xt}(t=1,2,…)為一個平穩(wěn)序列。

對時間序列平穩(wěn)性的檢驗常用單位根檢驗，非平穩(wěn)時間序列如果檢驗出存在單位根，則一般可以通過差分來消除單位根，得到平穩(wěn)序列。如果時間序列過程{yt}經(jīng)過差分d次后是平穩(wěn)的，則稱之為d階積分過程，簡稱I(d)過程。本文采用ADF方法進行平穩(wěn)性檢驗，基于SC準則選取其最優(yōu)滯后階數(shù)。ADF檢驗模型為

1.2 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

式中：Δyt為一階差分序列；Δyt-j為滯后j期的一階差分序列；α、βj均為回歸系數(shù)；p為滯后階數(shù)；εt為誤差項；H0為原假設(shè)。

1.3 協(xié)整檢驗

所謂協(xié)整，是指在一個經(jīng)濟系統(tǒng)中，盡管多個經(jīng)濟變量具有各自的長期波動規(guī)律，但它們的某個線性組合卻存在著穩(wěn)定的均衡關(guān)系，從而表現(xiàn)出這些經(jīng)濟標量之間存在著一個長期穩(wěn)定的關(guān)系，即為協(xié)整關(guān)系。協(xié)整過程的數(shù)學定義［13］為：

若Yt=(y1t,y2t,···,ykt)′k×1 階列向量，其中每一個元素表示一個定義在概率空間（Ω，F(xiàn)，P）上的隨機過程。如果滿足：

（1）yit～I(d)，i=1，2，…，k，Yt中每個分量的積分階數(shù)全部為d；

（2）存在一個k×1階列向量β=(β1,β2,···,βk)′，(β≠0)，滿足

則稱經(jīng)濟變量集Yt=(y1t,y2t,···,ykt)′存在（d,b）階協(xié)整關(guān)系，用Yt～CI(d,b)表示。

協(xié)整檢驗常用的方法有2種：一種是基于回歸殘差的Engle?Granger兩步法協(xié)整檢驗；另一種是基于回歸系數(shù)的Johansen檢驗方法。前者一般用于檢驗2個變量之間的協(xié)整關(guān)系，本文采用后者進行分析。

Johansen檢驗法，也稱為極大似然估計法與跡檢驗法或最大特征根檢驗，設(shè)有向量自回歸模型

（1）用最小二乘OLS估計得到殘差矩陣S0，為(M×T)階矩陣。

（2）用最小二乘OLS估計：得到殘差矩陣S1，為(M×T)階矩陣。

（3）構(gòu)造上述殘差矩陣的積矩陣

（4）計算R10R-100R01關(guān)于R11的有序特征值與特征向量。特征方程為

設(shè)上式的解就是特征值1≥λ1≥…≥λr≥…≥λm≥0。

（5）構(gòu)造統(tǒng)計量：零假設(shè)H0：有M-r個單位根，即有r個協(xié)整關(guān)系，檢驗統(tǒng)計量為

式（6）統(tǒng)計量服從Johansen分布。

1.4 Granger因果關(guān)系檢驗

協(xié)整檢驗說明變量之間存在長期均衡關(guān)系，但是否構(gòu)成因果關(guān)系，還需要進一步檢驗。Granger因果關(guān)系檢驗的核心思想是考察某變量X的滯后值是否能夠幫助解釋另一變量Y的變動［14］，若其滯后值的引入能更好地解釋另一變量Y的變化，那么變量X就被認為是另一變量Y的Granger原因，也叫作變量Y是由變量X的Granger引起的。就其實質(zhì)而言，Granger因果檢驗是對一個變量是否受到其他變量滯后期數(shù)據(jù)影響而進行的驗證［15］。

對于兩變量X和Y，Granger因果關(guān)系檢驗要求檢驗以下回歸［16］

式中：m為滯后階數(shù)。檢驗可能出現(xiàn)4種結(jié)果：第一種，X是Y的Granger因，表現(xiàn)為式（7）X各滯后項的參數(shù)整體不為零，而式（8）Y各滯后項前的參數(shù)整體為零；第二種，Y是X的Granger因，表現(xiàn)為式（7）Y各滯后項的參數(shù)整體不為零，而式（8）X各滯后項前的參數(shù)整體為零；第三種，Y和X互為Granger因，表現(xiàn)為Y與X各滯后項的參數(shù)整體不為零；第四種，Y和X之間不存在影響，表現(xiàn)為Y與X各滯后項的參數(shù)整體為零。

2 算例分析

本算例主要研究某沿海省不同城市現(xiàn)階段電力消費與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系，從該省三大區(qū)域各選兩個城市作為研究對象，以2016—2017上半年6個城市的電力消費與經(jīng)濟變量的月度數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于該省統(tǒng)計局。

由于外部經(jīng)濟環(huán)境的錯綜復雜，影響電力消費的經(jīng)濟因素也難以準確定位。本文首先在可獲取范圍內(nèi)收集整理用電量及各經(jīng)濟數(shù)據(jù)，包括規(guī)模以上工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資、進出口總額、金融機構(gòu)存款余額、社會消費平零售總額、人均可支配收入、居民消費價格指數(shù)、工業(yè)出廠者價格指數(shù)以及一般公共財政預算收入，在進行后續(xù)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗、協(xié)整檢驗的過程中逐步排除未通過檢驗的經(jīng)濟指標，最終結(jié)果顯示電力消費（e）與規(guī)模以上工業(yè)增加值（v）、固定資產(chǎn)投資（i）、進出口總額（j）、一般公共財政預算收入（g）這4個經(jīng)濟指標存在協(xié)整關(guān)系。

結(jié)果表明單從數(shù)據(jù)的檢驗上可以得到其與電力消費滿足協(xié)整關(guān)系的結(jié)論。而這4個經(jīng)濟指標在現(xiàn)實中與電力消費是否存在明顯關(guān)系需要結(jié)合實際來說明。前文已經(jīng)提到，我國電力消費與經(jīng)濟的關(guān)系已經(jīng)錯綜復雜，各指標之間都存在直接或者間接的關(guān)系。例如對于進出口來說，我國出口的商品基本上是初級產(chǎn)品，對電力消費存在比較大的影響。

2.1 原始數(shù)據(jù)

以A市為例，給出各變量原始數(shù)據(jù)，見表1。

表1 A市各變量原始數(shù)據(jù)

由于對時間序列取對數(shù)后能很好的消除變量的異方差問題，而且不會改變數(shù)據(jù)的性質(zhì)和關(guān)系，因此本文對數(shù)據(jù)取對數(shù)后進行分析。

2.2 變量平穩(wěn)性檢驗

A市各變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果如表2。

表2中各變量都是非平穩(wěn)的，而變量的一階差分都在1%的顯著性水平下平穩(wěn)，屬于I（1）過程。其他5市各變量檢驗結(jié)果與A市相同，均為I（1）過程。即2016年-2017上半年之間各市的電力消費（e）與規(guī)模以上工業(yè)增加值（v）、固定資產(chǎn)投資（i）、進出口總額（j）和一般公共財政預算收入（g）之間可能存在著某種平穩(wěn)關(guān)系，即協(xié)整關(guān)系。

2.3 協(xié)整檢驗

采用Johansen檢驗法進行協(xié)整檢驗，從不存在協(xié)整關(guān)系這一零假設(shè)開始檢驗，同樣以A市為例，其檢驗結(jié)果見表3。

表2 A市各變量ADF檢驗結(jié)果

表3 A市各變量Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

根據(jù)表3中似然統(tǒng)計量與5%臨界值的比較，前3個假設(shè)被拒絕，第4個假設(shè)被接受，即在5%顯著性水平下，存在3個協(xié)整方程?？紤]經(jīng)過標準化的協(xié)整系數(shù)，提取一個協(xié)整方程式的結(jié)果如表4（括號內(nèi)是漸進標準誤差）。

表4 標準化協(xié)整系數(shù)

由表4得到的協(xié)整關(guān)系為

接下來對上式的殘差序列進行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果見表5。

表5 殘差序列的平穩(wěn)性檢驗

殘差序列在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，接受不存在單位根的假設(shè)，可認為殘差序列為平穩(wěn)序列，從而證明協(xié)整關(guān)系式（9）有效。協(xié)整關(guān)系式（9）中各自變量前的系數(shù)表示電力消費對不同影響因素的彈性，可以反映不同經(jīng)濟因素對電力消費的影響程度和機理。例如5.773表示在其他因素不變的情況下，當規(guī)模以上工業(yè)增加值增加1%時，電力消費將增加5.773%，其他系數(shù)同理。對其他5市同樣進行協(xié)整檢驗，連同A市結(jié)果將電力消費對不同經(jīng)濟因素的彈性統(tǒng)計如表6。

表6 各市電力消費對經(jīng)濟變量的彈性系數(shù)

可見，該省6市的電力消費與經(jīng)濟發(fā)展都存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，但同一城市不同經(jīng)濟因素對電力消費的影響程度不同，不同城市同一經(jīng)濟因素對電力消費的影響程度也不相同，這是由于不同城市由于區(qū)位及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同，其經(jīng)濟發(fā)展模式也各具特色，電力消費與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系定然存在一定的差異。

2.4 Granger因果關(guān)系檢驗

同樣以A市為例，對其電力消費與各經(jīng)濟變量進行Granger因果關(guān)系檢驗，設(shè)定檢驗滯后階數(shù)為2，結(jié)果如表7。

表7 Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果

表7中觀測值個數(shù)為樣本個數(shù)減去滯后階數(shù)，所以為16；F統(tǒng)計量為F檢驗中的統(tǒng)計量最終值；P值指F檢驗中的棄真概率，其值越小，原假設(shè)越有可能不成立，說明樣本信息中反對原假設(shè)的依據(jù)的強度越高。在95%置信水平下，P值小于0.05可反對原假設(shè)，即認為規(guī)模以上工業(yè)增加值與進出口是電力消費的Granger因；在90%置信水平下，P值小于0.1可反對原假設(shè)，即固定資產(chǎn)投資是電力消費的Granger因。置信水平越高得到的結(jié)果越接近真實結(jié)果，本文認為，在95%置信水平下的檢驗結(jié)果是可信的。

對其他5市的電力消費與經(jīng)濟變量同樣進行Granger因果關(guān)系檢驗，95%置信水平下，各市電力消費的Granger因統(tǒng)計如表8。

表8 各市電力消費Granger因統(tǒng)計

從表8中看出，規(guī)模以上工業(yè)增加值是北部二市電力消費的Granger因；固定資產(chǎn)投資是南部二市以及中部C市電力消費的Granger因；進出口是北部A市和中部D市的Granger因?？梢姡捎诮?jīng)濟發(fā)展模式、進程的不同，各市電力消費的經(jīng)濟驅(qū)動力指標也不盡相同。

2.5 結(jié)論

結(jié)合算例研究的結(jié)果，得到以下結(jié)論：

（1）該省北部二市A、B的規(guī)模以上工業(yè)增加值對電力消費的彈性系數(shù)相較于其他城市明顯偏大，分別為5.773和5.750，并且是電力消費的Granger因，說明該省北部地區(qū)尚處于工業(yè)發(fā)展的中前期，工業(yè)的增長能有效刺激電力消費水平的提高。對于當?shù)仉娋W(wǎng)企業(yè)來說，要重點關(guān)注當?shù)毓I(yè)發(fā)展，從規(guī)模以上工業(yè)增加值指標的實時數(shù)據(jù)中把握電力消費的變動趨勢。

（2）該省南部二市E、F的電力消費只有固定資產(chǎn)投資一個Granger因，說明對于南部地區(qū)而言，雖然工業(yè)仍占著經(jīng)濟發(fā)展的一大部分，但電力消費的提高已經(jīng)不依賴于工業(yè)的增長。以E市為例，近年來，E市大力發(fā)展以港口物流、休閑旅游、高端金融為主的現(xiàn)代服務業(yè)，拉動了投資，推動了三產(chǎn)的持續(xù)快速發(fā)展。隨著三產(chǎn)用電量比重的逐年上升，其對全市用電量增長的拉動效應將進一步增強。對于當?shù)仉娋W(wǎng)企業(yè)來說，想要抓住電力消費變動趨勢的關(guān)鍵之舉就在于重點關(guān)注當?shù)赝顿Y市場的發(fā)展，分析固定資產(chǎn)投資指標的變動。

（3）該省中部二市C、D處于由北部地區(qū)能源驅(qū)動型經(jīng)濟向南部地區(qū)投資驅(qū)動型經(jīng)濟過渡期。固定資產(chǎn)投資是C市電力消費的Granger因，進出口總額是D市電力消費的Granger因。據(jù)統(tǒng)計，D市進出口總額2017上半年增速連續(xù)5個月保持全省第二，進出口總額的飛速增長貢獻了電力消費的增長。同樣，電網(wǎng)公司需要立足本市經(jīng)濟驅(qū)動力指標，預知電力消費近期走勢。

3 結(jié)束語

本文對某省6市電力消費與經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動力的深層關(guān)系進行了挖掘分析，發(fā)現(xiàn)各市電力消費與經(jīng)濟發(fā)展都存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，但對各經(jīng)濟變量的彈性系數(shù)因城市而不同，并且各市電力消費的Granger因也存在差異，地理位置相近的城市存在一定的相似度，這對該省各市電網(wǎng)公司把握當前的經(jīng)濟發(fā)展模式、明確當?shù)仉娏οM驅(qū)動力具有重要的參考價值。D

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