電源投資電力消費與工業化增速的互動機制研究

熊學仁

摘要：實現電力市場供求動態均衡一直以來是國家發展追求的目標之一。圍繞這一目標，運用VAR模型探討2004～2015年每季度電源投資、電力消費與工業化增速的相互影響。研究發現，當期電源投資受電力消費與工業化增速的前期影響顯著；電力消費受自身滯后一期與工業化增速當期值的顯著影響，而不受電源投資當期與前期值的影響。今后電力投資企業應加大對電網的投入，政府需結合新型工業化發展道路優化投資結構與產業結構，釋放市場活力。

關鍵詞：電源投資；電力消費；工業化增速；脈沖響應函數；動態關系

一、引言

自2002年電力體制改革以來，中國開始形成電力市場主體多元化的競爭格局。2016年3月，北京、廣州兩家電力交易中心掛牌成立，標志著電力放開競爭性環節、實現市場化交易進入全面實施階段。電力的逐步市場化發展使得電力投資與消費更具有靈活性并帶有聯動效應。以往的研究主要側重于電力供給與需求單方面影響因素的考察，并沒有將兩個側面結合起來進行分析。在研究電力需求時也未能很好地區分電力需求與實際的電力消費。通常將電力消費量作為電力需求的替代指標，而究其本質兩者是有區別的。近年來有數據顯示，工業用電占整個社會用電量的73%左右，工業化程度成為影響電力投資與消費不可或缺的主要因素。針對以往研究的不足以及電能不可大規模儲存的性質，研究電力投資與消費之間的內在聯系變得尤為重要。基于此本文選用2004～2015年電源投資、全社會電力消費量及工業化程度的季度數據，建立向量自回歸模型（VAR）與單方程回歸模型綜合分析變量間的相互動態影響，最終結合實證分析結果提出相應的政策建議。

二、文獻綜述

電力作為經濟社會發展的主要能源一直以來都備受關注。單方面將電力消費或需求，電力投資或供給作為研究對象的文獻可謂不勝枚舉。就電力消費或需求而言，GDP、產業結構、工業化或城鎮化進程、電力價格、氣候環境、人口及性別等因素被挑選納入模型中作為影響電力消費或電力需求的因素。Hamlet，A.et al.（2010） 指出到21世紀80年代由于人口的增加，居民對于電力能源制冷需求將達到總需求的4.8% - 9.1%。Otsuka A. （2015）研究了日本工商業部門電力需求函數，結果表明不論是在短期還是在長期，需求價格彈性是極低的。對電力投資或供給的研究在較早些的文獻中主要探討的是電力供給與經濟發展之間的關系。但近些年來研究者們更加注重電力供給短缺，投資的終端利用效率及環保，電力投資商業化等問題。Michelfelder R.A.（2015）就發現庇古稅和補貼政策所產生的交易限制將導致電力企業缺乏應有的（或過多的）常規發電和過渡的（或過少的）投資綠色資源。

以上的研究都是分別從電力消費或需求，電力投資或供給單方面來考察電力市場的狀況。經過文獻的梳理后發現牟敦果等（2012）曾基于時變參數向量自回歸（TVP-VAR）方法研究了工業增加值、電力消費量和煤炭價格之間的互動關系。劉瑞禹等（2014）研究了高耗能行業的電力消費與影響因素之間的互動關系。這種電力市場中有關變量相互影響的動態關系研究并不多見，也存在著有待完善的地方。本文的創新之處就在于從動態經濟學的視角出發，直接分析電源投資、電力消費及工業化增速之間的相互影響。通過實證分析得出變量之間的量化關系，為最終實現電力供求的動態均衡提供數理支撐。

三、變量的選取與數據說明

本文以發電機組每季度裝機容量（萬千瓦）來表示全社會電源投資（It）。直接選用全社會每季度電力消費量（億千瓦時）表示電力消費（Ct）。采用文獻中通常的做法，將每季度工業增加值占季度GDP的比率來表示工業化程度（gyht）。最后引入控制變量GDP，并將季度名義GDP通過上年同期GDP指數換算成每季度的實際GDP值（rgdpt）。樣本數據為2004-2015年每季度數據。數據來源于wind數據庫，中國經濟與社會發展統計數據庫，國家統計局。經Census X12季節調整方法消去季節變動對時間序列產生的規律性變化。為消除異方差對模型估計產生的影響，對上述經季節調整后的變量分別取對數。

四、實證分析

（一）單位根檢驗

通過對變量序列相關圖的觀察發現，lnCt、lnIt、lngyht、lnrgdpt自相關函數拖尾，偏自相關函數一階截尾，即為AR（1）模型。采用Phillips和Perron（1998）提出一種非參數方法來檢驗一階自回歸過程的平穩性。結果表明lnCt、lnIt、lnrgdpt的時間序列在10%的臨界值水平下平穩，而不平穩，對其進行一階差分后平穩。對工業化程度差分后為：Δln（gyh）t=ln（gyh）t-ln（gyh）t-1該等式表示工業化程度變化率，分母取值為1。若Δln（gyh）t>0表示工業化增速加快，若Δln（gyh）t表示工業化增速減緩。

（二）VAR模型的設定

Sim（1980）將VAR模型引入經濟學中，分析隨機擾動變動對變量系統的動態沖擊。由AIC與SC準則確定VAR（p）模型的滯后階數為2。借助Eviews7軟件得出VAR（2）模型如下：

四個方程的可決系數分別為0.6、0.99、0.99、0.57，說明模型整體擬合程度較好。基于上述VAR（2）模型可以檢驗電源投資、電力消費與工業化增速之間是否存在顯著的Granger關系。基于χ2統計量的檢驗結果顯示：在方程中，原假設不能Granger引起的P值為0.62，原假設Δln（gyh）t不能Granger引起lnCt的P值為0.29，都大于10%的臨界值，應接受原假設；在lnCt方程中，原假設lnCt不能Granger引起lnIt的P值為0.06，原假設ALL不能Granger引起lnIt的P值為0.06，即電力消費與所有變量聯合起來是電源投資的Granger原因；Δln（gyh）t方程中，原假設lnCt不能Granger引起Δln（gyh）t的P值為0.05，原假設ALL不能Granger引起Δln（gyh）t的P值為0.02，即電力消費與所有變量聯合起來是工業化增速的Granger原因。

（三）脈沖響應函數分析

若所建VAR（2）模型穩定則可進行下一步脈沖響應函數分析。采用AR Roots檢驗方法并借助Eviews7軟件，輸出的結果顯示所有根模的倒數在單位圓以內，即所建立的VAR（2）模型是穩定的。首先我們對經Granger因果檢驗中具有因果關系的主要變量進行脈沖響應分析，之后再對不具有顯著Granger因果關系的變量進行原因分析。

1. 電源投資的脈沖響應分析

借助Eviews7軟件可以得出電源投資的脈沖響應如圖1。實線表示脈沖響應函數，代表電力消費受到一個標準沖擊時電源投資的反應情況。虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。期初受到電力消費一個標準差的沖擊時電源投資的當期值為1.1%，之后開始上升在第3期達到最大5.1%。在此之后開始平穩下降，至12期后電力消費對電源投資的脈沖影響逐漸消失。除此之外可以看出對電力消費施加一個正向沖擊時帶來的電源投資的變化為正，由此可以認為電力消費的增長拉動了電源投資。

2. 工業化增速的脈沖響應分析

從圖2中可以看出當電力消費受到一個標準差的沖擊時，在第一期工業化增速為3%，之后開始下降至第5期的-1.6%。在此之后開始回升并隨著時間的推移這種影響逐步弱化為0。受電力消費的一個正向沖擊能夠使得工業化增速在期初為正值，說明前期的電力消費增加使工業化增速加快，最終使工業步入不同的階段。

（四）電力消費的實證分析

Granger因果關系檢驗中電源投資、實際GDP與工業化增速的前期變化并不能顯著引起電力消費的變化。為了進一步探其緣由，本文進一步構造單方程模型及采用普通最小二乘法（OLS）進行回歸分析。模型設定如下：

lnCt=α1lnCt+α2lnCt-2+α3ln（rgdp）t+α4Δln（gyh）t+α5lnIt+C+εt

對方程隨機擾動項進行檢驗后發現并不存在異方差與自相關，即可以得到方程的有效一致估計量。回歸結果如表1所示。

回歸結果可以看出可決系數與調整的可絕系數都為0.99，表示模型整體擬合優度較好。通過各變量的t統計量檢驗發現，電力消費量會受滯后一期電力消費量的顯著影響，但滯后兩期的電力消費量對當期的影響不顯著。

五、結論與政策建議

（一）實證研究結論

1. 對電源投資而言，電力消費是電源投資的Granger原因，并且工業化增速、實際GDP及電力消費的聯合滯后期變動能夠顯著影響當期電源投資。電源投資的脈沖響應函數顯示，若對電力消費施加一個標準差的正向沖擊時，電源投資的響應值為正，并在12期之后這種脈沖影響逐漸弱化為0。電源投資企業可以依據電力消費前期值來計劃當期的投資量。實際GDP與工業化增速并不對電源投資產生顯著影響，這背后有著更為深層次的原因。截止2016年上半年我國電源投資增長為-8.70%，其中傳統火電投資增長為-6.42%。電源投資這種“斷崖式”的下降一方面是因為中國經濟發展出現的“新常態”與工業化程度步入后期階段所導致的產能過剩、內需不足、供需不匹配等一系列狀況有關。另一方面是與國家的政策有關。2016年初，為進一步規范火電市場有序發展，國家發改委、國家能源局相繼出臺《關于促進我國煤電有序發展的通知》、《關于進一步做好煤電行業淘汰落后產能工作的通知》等文件。政策文件的出臺降低了傳統火電企業投資的預期，這是導致火電投資下降的又一直接原因。

2. 對電力消費而言，電源投資、實際GDP及工業化增速都不是電力消費的Granger原因。基于此本文進一步分析了電力消費前期值及實際GDP與工業化增速的當期值對電力消費的影響。經OLS回歸分析發現，電力消費量的滯后一期值對當期的電力消費產生顯著影響。實際GDP與工業化增速的當期值對當期電力消費產生影響。這與我國當前處于工業化后期階段的實際情況是相吻合的。在工業化發展初期，我國從農業大國轉變為工業大國主要依靠“要素驅動戰略”來實現，這種粗放形式的經濟增長使得電力供給創造了電力需求。但是隨著中國步入工業化后期階段，各項基礎設施建設基本完成，工業生產持續萎縮。想再依靠投資拉動消費帶動經濟增長勢必力不從心。

3. 從工業化增速來看，電力消費是工業化增速的Granger原因，即對電力能源的消耗促進了工業化的進程。脈沖響應分析顯示若對電力消費施加一個標準差的正向沖擊時，工業化增速前3期為正，即工業化增速加大；之后為負，即對工業化增速的增大產生了抑制。最終脈沖影響弱化為0。從整體上來看這種增速的變化實證性的表明了隨著工業化進程的推進，對能源的消耗從急劇增加到逐漸減緩。這也是步入工業化后期階段的表現形式。

（二）政策建議

一邊是全社會用電量的增速放緩，一邊是電源投資的再創新高。全社會電力需求不足而導致的電源投資過剩的局面迫切需要解決。此外中國電力市場還存在著供求不匹配的狀況。東部發達地區電力供給富足，而西部落后地區電力供給存在缺口。因此加大對輸配電網的投資建設，特別是相對比較薄弱的農網建設，投資空間巨大，有待成為“十三五”期間一項重要的投資項目。未來電力市場發展首先需轉變以往的粗放型投資方式，將要素驅動轉變為創新驅動。其次對電力需求的管理更多的需要與工業化程度，特別是新型工業化發展道路相聯系。通過與現代信息技術的融合，在滿足消費者個性化需求的同時做好需求側的管理。最后，實現電力供給與需求的動態均衡，更重要的是破除一些機制體制障礙，使市場的作用更加有效的發揮出來。目前如火如荼開展的深化電力體制改革措施應該以點到面，讓更多的市場主體參與進來，讓調節供求量的價格要素真正發揮功效。

參考文獻：

[1]Hamlet，A. F. ， Lee，S. Y. ， Mickelson，K. E. B. ， Elsner，M. M. Effects of projected climate change on energy supply and demand in the Pacific Northwest and Washington State[J].Climatic Change，2010（102）.

[2]Otsuka， A. Demand for industrial and commercial electricity： evidence from Japan[J].Journal of Economic Structures，2015（01）.

[3]黃超，達慶利.我國電力工業發展和經濟增長的關系[J].中國電力，2005（03）.

[4]林伯強，楊芳.電力產業對中國經濟可持續發展的影響[J].世界經濟，2012（07）.

[5]Michelfelder， R. A. Electric utility regulation and investment in green energy resources[J].Journal of Sustainable Finance & Investment，2015（05）.

[6]牟敦果，林伯強.中國經濟增長、電力消費和煤炭價格相互影響的時變參數研究[J].金融研究，2012（06）.

[7]劉瑞禹，葉子菀.高耗能行業電力消費長期波動效應研究[J].中國管理科學， 2014（06）.

（作者單位：貴州大學經濟學院）