我國電力需求量與經(jīng)濟增長水平的動態(tài)效應分析

　　經(jīng)濟增長是電力需求的主要影響因素，經(jīng)濟增長可以采用我國國內(nèi)生產(chǎn)總值來衡量，以下是小編搜集整理的一篇探究電力需求量與經(jīng)濟增長水平動態(tài)效應分析的論文范文，歡迎閱讀參考。

　　電力需求量是電力工業(yè)進行生產(chǎn)與建設的基礎,也是電力系統(tǒng)進行規(guī)劃與設計的基礎,它將決定著電力工業(yè)的發(fā)展水平、發(fā)展速度、技術方向與能源結構情況,同時決定著輸變電工程的規(guī)劃、布局、裝機容量以及電網(wǎng)結構的情況.因此,對電力需求量與經(jīng)濟增長之間的關系進行動態(tài)效應分析,將具有重要的理論意義與應用價值.

　　本文基于向量自回歸模型、脈沖響應函數(shù)和方差分解等方法對電力需求量進行科學分析和評價,對我國電力需求量與經(jīng)濟增長水平進行動態(tài)效應分析,為我國制定電力需求量發(fā)展戰(zhàn)略提供依據(jù),具有一定的參考價值和現(xiàn)實意義.

　　1相關文獻綜述

　　隨著科學技術的進步和發(fā)展,20世紀中期學者們開始研究電力需求的理論,但是由于受到電力系統(tǒng)自身規(guī)模等因素的限制,電力需求的研究一直沒有成型的體系.

　　20世紀80年代以來,電力需求的理論研究開始興起,并且由于電力自身的重要性和特殊性,各個國家都非常重視對電力需求的研究,在研究過程中,已經(jīng)發(fā)展了多種方法,如時間序列分析法、灰色預測法、神經(jīng)網(wǎng)絡法、組合模型和協(xié)整檢驗模型等.Asafu-Adjaye[1](2000)運用誤差修正模型和協(xié)整檢驗模型探討了亞洲四個發(fā)展中國家電力需求與GDP之間的因果關系,研究表明在短期內(nèi)泰國和菲律賓存在電力需求與GDP之間的雙向因果關系,印度存在電力需求到GDP的單向因果關系;在長期過程中,泰國和菲律賓的電力需求、GDP和價格之間互為因果關系,印度的電力需求和價格均是GDP的原因.

　　Thoma[2](2004)根據(jù)美國1973-2000年的月度數(shù)據(jù),按照不同部門分別實證檢驗了電力需求與經(jīng)濟產(chǎn)出之間的因果關系,結果顯示經(jīng)濟發(fā)展對總電力需求的變化有明顯的Granger因果關系.劉暢、高鐵梅[3](2011)利用月度數(shù)據(jù),構建了誤差修正模型,研究了影響電力需求的長期經(jīng)濟因素與短期動態(tài)調整效應,研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟增長、經(jīng)濟結構重型化和庫存均是影響電力需求的重要因素.黃建[4](2012)基于LEAP模型能源需求模塊的基本思路,對我國電力需求進行了情景分析和預測.李新英[5](2012)運用格蘭杰因果關系和誤差修正模型研究了新疆地區(qū)電力需求與國內(nèi)生產(chǎn)總值以及三次產(chǎn)業(yè)增長之間的關系及其影響程度,并在此基礎上對新疆未來一段時間的電力需求量進行了預測.

　　2變量選取和數(shù)據(jù)處理

　　由需求理論可知,經(jīng)濟增長是電力需求的主要影響因素,經(jīng)濟增長可以采用我國國內(nèi)生產(chǎn)總值來衡量.本文選取的變量有:電力需求(全社會用電量)ED和國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP.為了消除數(shù)據(jù)的異方差性和波動性,所選變量均取對數(shù),所選數(shù)據(jù)來自于我國統(tǒng)計年鑒和能源統(tǒng)計年鑒,樣本區(qū)間是1990-2012年.

　　3變量平穩(wěn)性檢驗

　　為了防止在模型中出現(xiàn)偽回歸的問題,需要對所選變量進行平穩(wěn)性檢驗.本文采用ADF檢驗法對所選變量進行平穩(wěn)性檢驗,檢驗結果如表1所示.

　　由表1檢驗結果可以看出,變量lnED、lnGDP的水平值和一階差分值均存在單位根,屬于非平穩(wěn)序列;二階差分值在5%水平下顯著,屬于平穩(wěn)序列.因此,lnED和lnGDP是I(2)序列.

　　4向量自回歸估計

　　在上述平穩(wěn)性檢驗的基礎上,構建了lnED與lnGDP之間的向量自回歸模型,如表2所示.

　　由表2可以看出,變量lnED與lnGDP的向量自回歸模型R2分別為0.9966、0.9985,接近于1;調整的R2分別為0.9953、0.9980,接近于1,這說明模型的擬合程度很好.

　　F統(tǒng)計值分別為748.3215、1773.820,均通過1%水平下的顯著性檢驗.

　　AIC值分別為-3.5784、-3.9326,SC值分別為-3.3424、-3.6966,兩者均符合向量自回歸模型的要求.

　　電力需求受自身一階滯后項顯著正向影響,二階滯后項顯著負向影響;經(jīng)濟增長(國內(nèi)生產(chǎn)總值)受自身一階滯后項顯著正向影響,二階滯后項影響不顯著.經(jīng)濟增長(國內(nèi)生產(chǎn)總值)滯后一階和滯后二階均對電力需求有顯著正向影響,且隨著時間的推移,影響效應遞減;同樣,電力需求滯后一階和滯后二階均對經(jīng)濟增長(國內(nèi)生產(chǎn)總值)有顯著正向影響,且隨著時間的推移,影響效應遞減.

　　5脈沖響應函數(shù)分析

　　根據(jù)向量自回歸模型中的脈沖響應函數(shù),對電力需求量和國內(nèi)生產(chǎn)總值進行沖擊效應實證檢驗,結果如圖1和圖2所示,其中實線用來說明脈沖響應函數(shù)程度,虛線用來說明上下90%區(qū)間的偏離程度.

　　由圖1可知,在1~4期,國內(nèi)生產(chǎn)總值對電力需求量的沖擊效應從0開始迅速上升,在第5期達到最大值,約為6%,隨后幾期略有下降,其后逐漸達到穩(wěn)定,在5%水平下處于穩(wěn)定狀態(tài).

　　由圖2可知,在1~4期,電力需求量對國內(nèi)生產(chǎn)總值的沖擊效應迅速上升,在第5期達到最大值,約為8%,在隨后的6~10期,呈下降趨勢,在11期之后逐漸上升并趨于平穩(wěn),在9%水平下達到穩(wěn)定狀態(tài).

　　6方差分解

　　方差分解是通過分析每一個結構沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度,進一步評價不同結構沖擊的重要性.因此,方差分解給出對VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個隨機擾動的相對重要性的信息[6].本文給出了電力需求量滯后30期的方差分解結果,如表3所示.

　　由表3可以看出,電力需求在前7期下降速度很快,由100%下降到53%,隨后逐漸平穩(wěn)下降,最終穩(wěn)定在48%水平上.

　　在滯后1期,國內(nèi)生產(chǎn)總值對電力需求變化的沖擊貢獻率水平為0,隨后開始上升,在滯后2期到滯后7期,由11.20%快速上升到41.52%,隨后平穩(wěn)上升,最終穩(wěn)定在45.6%的水平上.

　　由此可知,經(jīng)濟增長對電力需求量的沖擊效應貢獻率水平是非常高的.

　　7研究結論

　　本文通過向量自回歸模型、脈沖響應函數(shù)和方差分解等方法對電力需求進行實證分析和研究,得出了如下研究結論.

　　1)根據(jù)ADF單位根檢驗可知,lnED和lnGDP是I(2)序列.

　　2)電力需求受自身一階滯后項顯著正向影響,二階滯后項顯著負向影響;經(jīng)濟增長(國內(nèi)生產(chǎn)總值)受自身一階滯后項顯著正向影響,二階滯后項影響不顯著.經(jīng)濟增長(國內(nèi)生產(chǎn)總值)滯后一階和滯后二階均對電力需求有顯著正向影響,且隨著時間的推移,影響效應遞減;電力需求滯后一階和滯后二階均對經(jīng)濟增長(國內(nèi)生產(chǎn)總值)有顯著正向影響,且隨著時間的推移,影響效應遞減.

　　3)國內(nèi)生產(chǎn)總值對電力需求量的沖擊效應在5%水平下處于穩(wěn)定狀態(tài);電力需求量對國內(nèi)生產(chǎn)總值的沖擊效應在9%水平下達到穩(wěn)定狀態(tài).

　　4)在電力需求的沖擊效應貢獻率水平上,經(jīng)濟增長(國內(nèi)生產(chǎn)總值)的貢獻率水平高達45.6%的水平.

　　在上述實證研究的基礎上,本文提出如下政策建議:要重視電力需求量的分析,建立有效的電力短缺預警體系;調整產(chǎn)業(yè)結構和經(jīng)濟結構,改變經(jīng)濟發(fā)展模式;提高科學技術水平,改善工業(yè)用電效率;大力發(fā)展環(huán)保產(chǎn)業(yè),促進可再生資源的發(fā)展.

　　參考文獻:

　　[1]Asafu-AdjayeJ.Therelationshipbetweenenergyconsumptionenergypricesandeconomicgrowth:timeseriesevidencefromAsiandevelopingcountries[J].EnergyEconomics,2000(22):615-625.

　　[2]ThomaM.Electricalenergyusageoverthebusinesscycle[J].EnergyEconomics,2004(26):463-485.

　　[3]劉暢,高鐵梅.中國電力行業(yè)周期波動特征及電力需求影響因素分析--基于景氣分析及誤差修正模型的研究[J].資源科學,2011(1):169-177.

　　[4]黃建.基于LEAP的中國電力需求情景及其不確定性分析[J].資源科學,2012(11):2124-2132.

　　[5]李新英.基于ECM模型的新疆電力需求預測[J].新疆財經(jīng),2012(1):61-66.

　　[6]高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模:Eviews應用及案例[M].2版.北京:清華大學出版社,2009.

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