基于电力消费弹性系数的电力需求分析，本文主要内容关键词为：电力论文,系数论文,弹性论文,需求论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
改革开放以来，我国电力供需均快速增长。“六五”期间，GDP年均增长速度超过用电量4.6个百分点，电力增长相对滞后，全国出现大范围缺电局面；“七五”期间国家出台鼓励多家办电政策，使电力建设大大加快，用电增长速度超过GDP增长速度的0.7个百分点，但全国缺电局面并未改变；“八五”期间电力建设高速增长，年均新增装机约1600万千瓦，在满足经济高速增长（年均增长12%）的同时，大大缓解了全国范围的缺电局面，但地区间电力供需不平衡的矛盾开始显现，华东、华北、华中等部分地区电力供需较紧张，拉闸限电时有发生；“九五”期间，随着国民经济结构的调整，电力供需状况缓解的范围逐步扩大到全国范围，出现低用电水平下的“买方市场”；“十五”前两年用电增长迅猛，大大超过预测。2003年，我国电力行业虽然取得了良好的发展，电力生产大幅增长，但是电力需求快速增加导致电力短缺愈加严重，拉限电范围进一步扩大，全国23个省的电网出现拉闸限电[1]。2004年的电力供需形势成为1990年以来最为严峻的一年，全国有 26个省级电网拉闸限电。但随着近年来电力建设速度的高速增长，2005年下半年拉闸限电省份减少到18个，2006年只有少数省份在高峰时段出现拉闸限电，预计2007年部分省份会出现电力盈余[2]。电力是—种敏感性商品，因为它会影响社会的稳定性和投资环境，对于中国这样—个快速增长的经济体来说，如何避免未来的电力短缺和过剩已成为一个重要的问题[3](P28)。
电力工业是关系国民经济命脉的重要行业，电力工业的发展是国民经济发展和社会进步的重要基础，其发展速度与国民经济的发展水平直接相关，保证电力的稳定、安全供应，是国民经济发展的基础，也是电力工业发展的最高目标。本文采用计量经济学手段，从电力消费弹性系数角度对中国电力供需进行研究和分析。
一、电力消费弹性系数
电力工业与国民经济之间发展速度的比例关系通常用电力消费弹性系数表示。所谓电力消费弹性系数是指一定时期内电力消费的年平均增长率与国民经济年平均增长率的比值，是国民经济诸多数量关系中的一个重要变量，它的变动是一定时期经济增长、结构变化、技术进步、供求关系等相关因素共同作用的结果。为方便计算，前者可用电量年平均增长率表示，后者可用国内生产总值的年平均增长率表示，则电力消费弹性系数K的表达式[4](P26)为：
电力消费弹性系数(K)＝电力消费量年平均增长速度(AE)／国民经济年平均增长速度(AP)
若确定了计划期的电力消费弹性系数，根据同期国内生产总值的发展速度P和基准年的用电量E[,0]，则可预测计划期 t年末的用电量E[,t]：
分析世界各主要工业发达国家1950～1986年电力消费弹性系数的变化情况，这些国家在相当一段时期的电力消费弹性系数都是大于1的。从20世纪80年代后期开始，一些工业化国家出现了电力消费弹性系数小于1的情况[1]。可以看出，在不同的经济发展时期，产业结构、工业内部结构变动趋势以及居民生活用电水平不同，会导致不同时期的电力消费弹性系数各不相同。在重工业化时期，电力消费弹性系数一般大于1；高加工化时期减小，但由于居民生活用电水平的迅速提高，该系数也会大于1；进入工业化后期，电力消费弹性系数—般小于1。
电力消费弹性系数是一个十分活跃的因素，我国建国以来各年的电力消费弹性系数呈波动态势，反映出不同年份、不同经济结构对电力需求增长牵动的强弱变化。改革开放前，我国电力消费弹性系数波动很大，规律性不强；改革开放后，我国电力消费弹性系数波动较小，基本在1上下波动。1991～1999年电力消费弹性系数年平均为0.74，小于1的主要原因是产业结构调整，即工业内部结构调整所致，高耗能产业比重的逐步减小是导致1991～1999年电力消费弹性系数小于1的主要原因。
从2000年开始，每年电力消费系数均超过1，并且逐步攀升。2004年电力消费弹性系数高达1.53，远高于前20年平均水平，而2005年电力消费弹性系数为1.319[1],[5](P7)。参考发达国家水平，长期来看，该系数保持在0.8～1，2是一个比较正常的水平[1]，但由于我国处于一个重工业化阶段，工业保持快速发展，特别是高耗电行业的发展决定了我国电力消费系数也将处于一个比较高的水平。
我国在1983～1984年、1997～1999年曾两次开展关于电力消费弹性系数问题的讨论[6]。第一次是针对国内1970～ 1984年持续15年的严重缺电局面，对电力弹性系数进行论证，结论是电力消费弹性系数要大于1，电力工业才能满足国民经济发展的需要，到2000年发电量至少为13000亿千瓦时，相应的发电设备容量应达到2.6亿千瓦。这个论证为扭转我国电力严重短缺局面立下了汗马功劳，到2000年我国电力装机容量达到3.2亿千瓦，年发电量达到13684亿千瓦时[1]；第二次是1997～1999年，当时国内电力供求趋于缓和，电力消费弹性系数急剧下降，讨论是针对应当如何看待电力消费弹性系数问题展开的。笔者认为，要经济合理地确定电力消费弹性系数，必须从分析影响弹性系数的因素出发，建立相应的计量经济模型。这里首先应用时间序列计量经济分析方法来研究电力消费弹性系数的内在变化机制。
1.电力消费弹性系数的单整性
为了建立电力消费弹性系数的ARMA模型，必须检验电力消费弹性系数时间序列的单整性，即检验该序列是否为稳定的随机过程。为此，采用Ng-Perron的MSB单位根检验和DF-GLS检验以及KPSS稳定性检验，对1985～2005年的电力消费弹性系数数据，应用EViews5.0软件进行统计检验，检验结果如表1所示。
表1 电力消费弹性系数序列的稳定性检验结果
注：“★”表示在10%的显著性水平下拒绝了零假设。
由表1的结果可见，两种单位根检验均拒绝了电力消费弹性系数序列存在单位根的零假设，并且，KPSS检验不能拒绝属于平稳过程的零假设。即该序列是稳定的随机过程。
2.电力消费弹性系数的ARMA预测模型
由于电力消费弹性系数序列是一个稳定的过程，所以可以建立ARMA模型揭示该序列的内在变化机制。应用E Views 5.0软件进行模型估计，得到ARMA模型：
通过Q—统计量检验残差序列不存在自相关性，并且ARCHLM检验也说明残差序列的样本方差不存在条件自相关。所以，这里建立的电力消费弹性系数的ARMA模型是一个较合理的计量模型，并且利用该模型可以对2006年的电力消费弹性系数进行预测，预测值为1.366。可以推测，未来几年我国电力消费需求短缺的局面将得以缓和。
二、电力消费弹性系数影响因素的理论分析
从理论上分析，影响电力消费弹性系数的有以下几个因素。
1.产业结构的影响
产业结构直接影响用电结构，如重工业所占比重较大，而轻工业和第三产业比重较小，会使电力消费弹性系数增大；随着产业结构的调整，我国国民经济从“重”向“服务业”转变，大力发展第三产业，电力消费弹性系数可能下降。由于不同产业、不同产品具有不同的耗电量，即使国内生产总值等比例增长，电力消费增长率也是不同的[7](P59～60)。因此，产业结构向第三产业演变的电力消费弹性系数将逐步降低。
回顾改革开放以来中国经济的增长历程，在中国经济取得快速增长的同时，产业结构也发生了显著的变化[1]。一次产业的产值占GDP总值的比重不断下降，由1978年的28.1%下降到2004年的15.2%；二次产业的产值比例则不断上升，由1978年的48.2%上升到2004年的52.9%；三次产业的产值比重也在不断上升，由1978年的23.7%上升到2004年的 31.9%。这一时期中国的经济增长是以二次产业特别是制造业的快速发展为核心的。从2000年开始，二次产业的产值比重一直保持在50%以上，且呈不断上升的趋势，特别是2002年以来，中国工业化进入重工业加速发展的时期，二次产业的产值比重迅速提升，而2002～2005年间三次产业的产值比重则略有下降。
在中国工业化的背景下和经济增长的过程中，工业特别是重工业的比重增长导致了工业用电比重和重工业用电比重也大幅度增加，重工业用电增速高于轻工业用电增速的差距越来越大。2004年，二次产业消费电能的比重高达74.9%，二次产业用电增长对全社会用电增长的贡献率已达到81.01%。轻、重工业用电增长分别为13.8%和17.07%[1]。因此，产业结构中二次产业占GDP的比重与电力消费增长率具有高度的正相关性。
2.能源消费结构的影响
随着经济的发展，电能消费在一次能源总消费中所占的比重逐年提高，发达国家已达到35%～45%[1]，我国也从1980年的20.6%增加为2000年的41.72%，接近2000年全世界44.3%的水平[1]，终端能源消费将逐步向电力转移。用电量增加迅速，而国民生产总值不能相应增加，必然引起电力消费弹性系数增大。
3.人民生活用电水平的影响
随着人民生活水平的提高，住宅建设水平连年上升，家用电器种类繁多并逐步普及，使生活用电增长加快，其速度大大高于总需求电量的增长速度。据统计，2001年之前，我国人均生活用电增长率均大于全社会用电增长率，只有近两年人均生活用电增长速度才慢于全社会用电的增长。如2000年全社会用电增长11.36%，而人均生活用电增长率却达12.11% [1]。而且电网电力峰谷差也越来越大，这必将导致电力消费弹性系数增大。
另外，从城镇居民家庭人均可支配收入(1978=100)和人均电力消费量数据可见，随着经济的进一步发展，我国居民 （商业）用电仍将保持高速增长的态势。
4.电价的影响
随着经济的快速增长，电力需求也呈现稳步增长的势头。特别是沿海一带城市，一方面经济快速增长刺激电力需求持续旺盛，另一方面西部电力供应较为充足的省份受制于区域电网间的输送瓶颈而不能有效地跨地区调配，这使得沿海一带城市经常处于紧张的电力供求关系之中。根据微观经济学的消费理论，在完全竞争市场，均衡价格能够及时地调节商品的供求量，实现市场出清。于是，在不加大电力投资的情况下，提高电力价格能够抑制市场对电力的过度需求，降低电价会“推波助澜”，加剧电力短缺的现象。因此，解决电力市场需求紧张的有力手段是价格工具和扩大电力投资。
随着中国经济体制改革的不断深入和各行业市场化程度的不断提高，电价对电力需求的影响日趋明显，主要表现在两方面：一是影响企业的用电水平，电价高于企业承受能力时，用电量明显减少；二是影响高耗电产业发展的区域分布和产业转移，高耗电产业将纷纷由电价高的地区转移到电价低的地区，或者进行技术改造，从高电耗业务向低电耗业务转向，致使各地区电力需求增长格局发生明显变化。伴随着电力市场化改革的逐步推进，电力市场的供需状况将更多地受到电价水平的影响。
三、电力消费弹性系数影响因素的实证分析
由于影响电力消费弹性系数的主要因素是产业结构、能源消费结构和人民生活用电水平，所以，为了进行电力消费弹性系数影响因素的实证分析，首先要定义变量。
1.变量定义
被解释变量：电力消费弹性系数；
解释变量：产业结构——二次产业产值占GDP的比重(igdp)、霍夫曼比例(hof)；能源消费结构——电能消费在一次能源总消费中所占的比重；人均生活水平——城镇居民家庭人均可支配收入(cpgdp)。
这里仅简单介绍变量霍夫曼比例：德国经济学家霍夫曼在1931年出版的《工业化的阶段和类型》一书中，收集了近 20个国家经济发展的时间系列数据，对工业化进程中的产业结构演进问题进行了开创性的研究，提出了著名的霍夫曼定理[8](P86)，即在工业化进程中，霍夫曼比例（消费资料工业的净产值和资本资料工业的净产值之比）是不断下降的。根据霍夫曼比例，可以把工业化划分成四个发展阶段[8](P87)：第一阶段，霍夫曼比例4～6；第二阶段，霍夫曼比例1.5～3.5；第三阶段，霍夫曼比例0.5～1.5；第四阶段，霍夫曼比例1以下。
霍夫曼认为，在工业化的第一阶段，消费品工业的生产在制造业中占主导地位，而资本品工业的生产在制造业中是不发达的；在工业化的第二阶段，资本品工业的增长快于消费品工业的增长，但消费品工业的生产规模仍然要比资本品工业的生产规模大得多；在工业化的第三阶段，资本品工业的生产继续增长，规模迅速扩大，与消费品工业的生产处于平衡状态；在工业化的第四阶段，资本品工业的生产占主导地位，其规模大于消费品生产规模，基本上实现了工业化。
我国统计口径中重工业与轻工业的计算方法与国际上通用的重化工业与轻工业的计算方法有较大差异，主要表现在两个方面：第一，按国际口径，轻重工业的比例是在制造业范围内计算的，而按我国的口径，重工业中还包括采掘业。第二，按国际口径，轻工业指以农产品为原料的加工工业，主要包括食品工业和纺织工业，重化工业主要包括金属、机械、化学三个行业；而按我国的口径，轻工业还包括日用机械、日用金属制品、日用化学品等以非农产品为原材料的消费品工业。
由于我国统计口径中重工业与轻工业的计算方法与国际上通用的计算方法有较大的差异，因此，用我国的口径计算重工业与轻工业的比例，与“霍夫曼比例”参考值相比是不合适的，应对我国的计算口径进行相应调整后才能与国际口径进行比较。调整方法如下[8](P88)：
制造业产值（国际口径）＝工业产值（国内口径）－采掘业产值
重化工业产值（国际口径）＝重工业产值（国内口径）－采掘业产值＋轻工业产值中以非农产品为原料的部分（国内口径）
轻工业产值（国际口径）＝轻工业产值（国内口径）－轻工业产值中以非农产品为原料的部分（国内口径）
随着中国工业化进程的推进，重工业的发展逐步凸现，特别是2000年以来，中国经济进入了以重工业加速发展为特征的新一轮经济增长期，工业增加值中轻重工业的增长速度差距日趋显现。2000年以来，中国的霍夫曼比例持续降低到了0.5以下。因此，根据霍夫曼定理可以充分推断，中国已经进入了第四个工业化发展阶段，即中国工业化出现了以“重化工”为主导的重型化[9](P18)。由于重化工行业都是高耗能产业，重化工业的加速发展对社会提出了更大的用电量需求。这样，随着霍夫曼比例的降低，必然提高了中国电力需求的弹性系数。
2.模型估计
经计量经济软件EViews5.0估计计算，建立的分布滞后回归模型是：
3.模型检验
为了评价模型的优劣，从两方面检验模型。首先，使用White的异方差检验，检验模型残差序列是否存在异方差。经 EViews5.0的计算结果如表2所示。
因White的异方差检验统计量的值为11.356，所以，在5%的显著性水平下，可以接受模型残差无异方差的零假设。
然后，采用Breusch-Godfrey序列相关性检验的LM，检验模型残差序列是否存在序列相关性。检验结果如表3所示。
表2 White异方差检验的结果
表3 Breusch-Godfrey序列相关性检验的结果
由于LM统计量的值是5.856，所以，在5%的显著性水平下，接受模型残差序列不存在序列相关性的零假设。
另外，由模型系数的t统计量检验发现，除变量log(cpgdp[,t-2])的系数在10%的显著水平下通过了t检验外，模型的其它变量均在5%的显著性水平下通过了t检验。并且，模型在1%的显著性水平下，通过了F检验；R[2]也约等于0.8。因此，在统计意义下，模型(2)是比较理想的计量经济模型。
综上所述，依据模型(1)的预测结果可以推测，未来几年我国电力消费需求短缺的局面将变得缓和。如果当前不适度地控制电力投资，将存在着电力生产过剩的潜在风险。
由模型(2)也可以得出如下结论：
第一，二次产业产值占GDP的比重与电力消费弹性系数呈正相关，这与前一段的理论分析一致。并且，二次产业产值占GDP的比重增加一个百分点，电力消费弹性系数就增加0.17倍。而且，二次产业产值占CDP的比重对电力消费弹性系数的影响具有滞后两期的经济惯性。
第二，能源消费结构对电力消费弹性系数不存在显著影响，这进一步说明我国的电源结构长期以来是以煤电为中心，水电和核电等电能的其它能源生产对我国电能的贡献是很有限的。
第三，城镇居民家庭人均可支配收入对电力消费弹性系数存在显著负影响，从表面上似乎与理论分析相矛盾，实际上，城镇居民家庭人均可支配收入受GDP增长率的影响远远大于城镇居民家庭人均可支配收入在电力消费上的支出。所以，如何正确地度量和反映人民生活水平提高对电力消费的影响还有待于进一步深入研究。
第四，霍夫曼比例(hof)对电力消费弹性系数存在显著负效应。随着霍夫曼比例的降低及中国的工业化程度逐步提高，重工业的产值对GDP增长的贡献会增加。与此同时，单位GDP增长引起的电力消耗增长率会以更快的速度增加。因此，霍夫曼比例对电力消费弹性系数存在着显著的负影响。并且，其影响程度高达4倍。
总之，随着我国产业结构的优化、经济增长方式的改变和电力市场化改革的深化，近年来我国电力短缺的局面将得到缓和。因此，要适度控制新建电厂的投资规模，以避免近期电力过剩的潜在风险。
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