我國電力消費、經濟增長與城市化關系研究

謝品杰，王 朝，楊 帆

（上海電力大學經濟與管理學院，上海 200090）

隨著我國經濟快速發展和城市化不斷推進，電力消費量快速上升。1978年以來，電力消費量以年均9.12%的增速上升；而自2000年起，年均增速更是高達9.50%。截至2011年，我國已成為全世界電力需求量最高的國家，全社會用電量增至47 025.89億kW·h。

雖然，“經濟要發展，電力要先行”在一定程度上已成為社會共識，但由于電力工業建設周期較長等特點，我國電力供給頻頻出現周期性短缺與過剩的特征。可見，電力工業規劃是否科學合理將直接影響未來經濟社會的發展速度和發展質量。同時，考慮到我國城市化水平與發達國家相比仍存在較大差距，未來較長一段時間內積極推進城市化水平仍是國家經濟發展的重大戰略。而如火如荼的城市化建設需要以完備的能源供應體系作為基礎，其中電力消費和建設是最為重要的組成部分。在此背景下，研究電力消費、經濟發展和城市化三者之間的關系，并結合我國經濟發展和城市化推進來分析電力需求增長趨勢，無論對于我國經濟社會發展的長遠規劃還是電力工業發展戰略的制定都具有十分重要的意義。

學術界對于能源消費與經濟增長兩者之間關系的研究，始于Rashe和Tatom（1977年）[1]。此后，該方向一直為國內外學術界的一個重要研究領域。電力作為現代社會最重要的二次能源，其與經濟增長之間的關系亦得到廣泛關注。現有文獻對于電力消費和經濟增長兩者關系的研究，其中一個主要的切入點就是利用新近發展起來的協整理論和誤差修正模型（ECM）來分析兩者之間的長期均衡關系、短期動態調整及其因果關系，進而預測未來的電力需求。Aydin[2]基于1980—2015年期間26個經合組織（OECD）國家的數據，采用時域Granger因果關系檢驗和頻域Granger因果關系檢驗2種不同的方法，研究了不可再生和可再生電力消費與經濟增長之間的協整關系；牛東曉等[3]采用自回歸分布滯后模型（ARDL）的邊限協整檢驗方法和基于誤差修正模型的Granger因果檢驗方法研究表明，存在從電力消費到經濟增長的顯著單向長期因果關系和雙向短期因果關系；李佳和周榮榮[4]以我國1994—2014年省際面板數據為例，對我國電力消費和經濟增長的關系進行了實證檢驗，研究發現前者規模的提高對后者有積極作用；王慶華和肖宏偉[5]運用空間杜賓模型對溢出效應進行測度，發現電力消費對經濟增長有促進作用，但對相鄰省域有負的空間溢出效應。

城市化作為當代中國經濟社會發展的主旋律，有關其對經濟增長的影響機制和影響效應的分析成為目前該領域研究的主流。相對于經濟增長與城市化、經濟增長與電力消費之間的關系研究，電力消費與城市化的關系尚未受到特別的關注，現有文獻也相對較少。謝品杰等[6]運用協整理論和ECM分析了我國改革開放以來城市化與電力消費的長短期的動態關系以及Granger因果關系，得出我國推進城市化的進程中要堅持電力發展既具有一定的超前性，又要保持均衡發展的原則；何曉萍等[7]將城市化納入電力需求預測模型之中，分別利用面板數據非線性模型和協整模型對比研究并預測了我國電力需求，指出我國城市化進程推動了電力需求的快速發展；肖欣等[8]通過對國內外一些主要國家的城鎮化率和用電量之間關系的研究，實證發現城鎮化水平與電力需求之間高度正相關，并構建了中國城鎮化與電力需求增長的關系模型，指出城鎮化率在50%~75%之間時，每提高1百分點，全社會用電量增長4.6%，而城鎮化率超過75%時，電力需求的增長將會放緩。

回顧現有相關文獻可以發現，目前關于我國電力消費與經濟增長、電力消費與城市化之間Granger因果關系的檢驗往往基于雙變量Granger因果檢驗方法進行，但Caporale等人[9]的研究結果表明，以雙變量分析框架為基礎的Granger因果關系所得的結論非常不可靠，而引入與該雙變量相關的第3個變量將大大增強結論的可靠性。

考慮到現有文獻研究表明電力消費、經濟增長和城市化之間相互具有密切的關系，為了彌補現有文獻在雙變量Granger因果關系檢驗計量方法上的不足，并更深刻地理解三者之間的長期協整和Granger因果關系，本文將上述3個變量納入同一分析框架，采用1978—2019年的年度數據，利用基于ARDL的協整檢驗理論和基于ECM的Granger因果關系檢驗進行實證研究，并分析其中所蘊含的政策含義，從而為我國在推進城市化進程中實現經濟社會的可持續發展提供實證依據。

1 數據和研究方法

1.1 數據

采用1978—2019年的年度數據進行實證研究，其中1978—2018年數據來自歷年《中國能源統計年鑒》和《中國統計年鑒》，而2019年數據則取自《中華人民共和國2019年國民經濟和社會發展統計公報》。其中：電力消費以全社會總用電量衡量，單位億kW·h，記為E；經濟增長用國內生產總值即GDP衡量，并以1978年為基期按照可比價格對其進行調整，單位億元人民幣，記為Y；城市化水平遵循學術界通常的做法，以“城市化人口占總人口的比重”來衡量，單位%，記為U。由于對變量取自然對數并不會改變它們之間的協整關系，且能消除原始數據可能存在的異方差問題，因此在后續研究中對上述3個變量的數據均做取對數處理，分別記為lnE、lnY和lnU。

1.2 ARDL協整檢驗方法

考慮到由Charenza等人[10]所提出的ARDL方法在協整檢驗中具有的優點，本文亦采用ARDL方法對變量間是否具有協整關系進行檢驗。為此，首先需要構建無約束誤差修正模型（UECM）：

式中，△表示對變量取一階差分，εit（i=1,2,3）為穩定的白噪聲序列，滯后階數ni、mi和li（i=1,2,3）可以利用赤池信息量準則（AIC）等信息準則確定。

檢驗以上方程變量間不具有協整關系的零假設為H0：σi1=σi2=σi3=0（i=1,2,3）。具體利用Wald檢驗之F統計量來判斷，方程(1)、(2)、(3)的F檢驗式分別表示為FE(E|Y,U)、FY(Y|E,U)、FU(U|E,Y)。

具體檢驗中，Pesaran等人[11]給出了2組臨界值，分別針對所有變量均服從I(0)和I(1)的情形。前者稱為下臨界值，后者稱為上臨界值。若F統計量大于上臨界值，則拒絕原假設，表明變量間存在協整關系；若F統計量小于下臨界值，則表明變量間不存在協整關系；若F統計量介于兩者之間，則需要針對變量的單整階數進行進一步分析。

1.3 Granger因果關系檢驗

Engle等人[12]的研究結果表明，若變量之間存在協整關系，則一定能構建ECM，并可據此分析變量間的長短期因果關系。因此，如上述變量存在長期協整關系，可相應構建以下形式的ECM：

式中：bi0(i=1,2,3)常數項；為穩定的白噪聲序列；EECM,t-1為誤差修正項，即協整方程的殘差。

利用ECM可以檢驗變量間的長短期Granger因果關系。例如，對原假設H0：b121=b122=…=b12m=0，進行基于χ2統計量的Wald檢驗，若拒絕原假設，則表明存在從經濟增長到電力消費的短期Granger原因；若接受原假設，則表明不存在經濟增長到電力消費的短期Granger原因。進一步地，若拒絕原假設H0：b121=b122=…=b12m=θ1=0，則表明經濟增長通過協整關系構成了電力消費的長期Granger原因。考慮到對于小樣本，常見的ADF檢驗和PP檢驗具有功效較低的缺陷，本文采用DF-GLS檢驗方法，實際上該方法也是目前最有功效的單位根檢驗方法。檢驗結果見表1，其中滯后階數的選取基于AIC準則，最大滯后階數為9。

表1 單位根檢驗結果Tab.1 The unit root test results

2 實證結果

2.1 單位根檢驗

ARDL用于檢驗協整的優點之一在于對變量的平穩性要求相對較松，無論I(0)還是I(1)序列均可以使用。但若有變量單整階數超過1，則判斷是否存在協整關系的F統計量將會失效。因此，有必要在進行協整檢驗之前對相關變量進行單位根檢驗。

由表1可知，所有變量無論是在同時考慮常數項和趨勢項，還是僅考慮常數項的情形下，均為一階單整序列，因而適用于ARDL方法。

2.2 基于ARDL的協整檢驗

利用方程(1)、(2)、(3)判斷變量間是否存在協整檢驗之前，首先需要確定變量的最佳滯后階數。為此，本文選擇最大滯后階數4，然后利用AIC和HQC準則確定最優滯后階數，分別對原假設H0：σi1=σi2=σi3=0（i=1,2,3）進行Wald檢驗，其對應的F統計量見表2。

表2 ARDL協整檢驗結果Tab.2 The ARDL co-integration test results

由于Pesaran等人[11]所提供的F統計量的臨界值表是基于大樣本計算得到的，而本文樣本數僅為42，因此采用Narayan等人在文獻[13]中計算的臨界值，該值是針對2個解釋變量40個樣本數通過隨機模擬得到的。由表2可知，FE(E|Y,U)和FY(Y|E,U)均大于1%水平顯著的上臨界值I(1)，而FU(U|E,Y)大于5%水平顯著的上臨界值I(1)。因此可以確定，改革開放以來，我國電力消費、經濟增長和城市化水平三者存在協整關系。為了更好地考察經濟增長和城市化水平對我國電力消費的影響，本文在后續研究中選用電力消費lnE作為因變量。

2.3 長期協整系數

由于當電力消費作為因變量時存在長期協整關系，故可以通過ARDL模型估計其長期協整系數。在此之前，同樣需要首先確定模型中的滯后階數。本文首先選擇最大滯后階數4，利用AIC和HQC準則確定（lnE, lnY, lnU）對應的最優滯后階數為（3, 2,3）。為了檢驗所選定模型ARDL（3, 2, 3）設定的可靠性，利用遞歸殘差累積和（CUSUM）檢驗以及遞歸殘差累積平方和（CUSUMSQ）檢驗對其穩定性進行檢驗，結果如圖1、圖2所示。由圖1、圖2可知，CUSUM和CUSUMSQ統計量均落在5%臨界線內，表明所選定的ARDL（3, 2, 3）模型的參數是穩定的。

進一步地，利用ARDL（3, 2, 3）模型可以得到相應長期協整系數，估計結果見表3。由表3可知，從長期來看，經濟增長和城市化進程對我國電力消費均具有顯著的積極影響。相對而言，經濟增長對電力消費的影響程度高于城市化水平：GDP每增長1%，電力消費將增長1.328 95%；而人口城市化水平每提高1%，電力消費將增加0.947 08%。

圖1 殘差累積和檢驗結果Fig.1 The models stability test result based on CUSUM

圖2 殘差累積平方和檢驗結果Fig.2 The models stability test result based on CUSUMSQ

表3 長期協整系數檢驗結果Tab.3 The result of long-term cointegration coefficient test

2.4 Granger因果關系

由于我國電力消費與經濟增長、城市化水平之間存在長期均衡關系，根據Granger理論，可以通過建立誤差修正模型(4)、(5)、(6)來分析三者之間的Granger因果關系。具體檢驗中，為保存自由度，最大滯后階數選擇4，最優滯后階數則根據AIC準則確定。檢驗結果見表4。由表4可知：對于經濟增長和電力消費、城市化和經濟增長，無論長期還是短期內，在1%水平下兩者均互為Grange原因；對于城市化和電力消費，在1%水平下，城市化是電力消費的短期和長期Granger原因，而電力消費不論在短期內還是長期內均不構成城市化的Granger原因，這與現實的城市化實踐并不一致。電力作為基礎設施，其消費與投資對于某些能源城市的城市化水平應當具有重要貢獻，不可忽視，該問題有待進一步深入研究。

而對于ECM一階滯后項顯著性的檢驗中，對于電力消費和經濟增長都在1%水平下顯著，而對城市化水平則不顯著，這表明：三者之間的長期均衡關系對當前電力消費和經濟增長偏離均衡水平時具有顯著的調整作用，而對城市化水平偏離均衡水平時所起的調整力度不顯著，或者說城市化是關于長期均衡關系的弱外生變量。

表4 基于ECM的Granger因果關系檢驗結果Tab.4 The results of Granger causality test based on ECM

2.5 長期電力需求預測

Granger因果關系檢驗表明，GDP和城市化水平在長、短期內均為電力消費的原因，因此電力工業發展的長期戰略和短期措施應結合我國未來經濟增長和城市化發展水平的情景制定。

為此，本文進一步利用前面所得的ARDL（3,2, 3）模型預測我國2020—2030年的電力需求。其中，2019年和2020年分別因為中美貿易戰和突發的新型冠狀病毒感染肺炎疫情，GDP增速所有降低。但從總體上來看，特別是隨著“新基建”提速，經濟增長動力轉換的完成，可以預見在未來10多年，我國經濟增長總體向好。在綜合現有研究成果的基礎上，2021—2030年分別設置高速、基準和低速3種具體情形。而2030年我國城市化水平參考孫東琪等[14]3種情景分別為74.32%、70.12%和70.12%，并據此推出相應的年均增速。表5給出了不同情景下我國未來經濟發展增速的設定和電力需求的預測值。

表5 2020—2030我國GDP和城市化情景設定及電力需求預測結果Tab.5 The scenarios of the GDP and urbanization and the prediction results of electricity demands in 2020—2030 in China

3 結論及建議

1）基于ARDL協整檢驗表明，在樣本期內，我國經濟增長、城市化和電力消費三者之間存在長期均衡關系。且從長期來看，GDP和城市化進程每增長1%，電力消費將增加1.328 95%和0.947 08%。

2）基于ECM模型的Granger因果關系檢驗表明，無論在短期還是長期內，經濟增長和城市化均構成了電力消費的Granger原因。這表明，為滿足我國未來經濟發展和城市化進程的繼續推進，電力消費還將保持一個較高水平的增長速度。情景模擬結果表明：若2020—2030年仍保持快速的經濟增速和城市化進程，則至2030年，電力需求總量將達108 689億kW·h，與2019年相比，該11年內電力需求量將以年均3.78%的速度增長；即保守估計經濟發展，其年增速仍達到2.65%。

實際上，考慮到節能減排的能源政策制約所導致的電能替代進一步推廣及電氣化程度進一步擴大，電力需求量將會有更大程度的增加。因此，我國電力工業未來規劃仍將要保持一個合理的發展速度，以使電力建設能夠主動服務于國民經濟發展的需要。

3）對于經濟增長，電力消費既是其短期Granger原因也是其長期Granger原因。這一結論表明：我國經濟發展具有很強的電力依賴性，長短期內均離不開電力的投入。換而言之，電力的短缺將會制約經濟發展，這也與我國的現實情況相符。

另外，據中國科學院財經戰略研究院預測，2020年我國工業化基本完成，2020—2030年我國將處于“穩定階段”，全社會用電需求增速緩慢下降到3.0%~4.0%。因此，為了破解電力約束困局進而實現我國經濟社會的可持續發展，就電力的發展和消費而言要從“開源”和“節流”2個方面同時下工夫，做到同舉并重。所謂“開源”，即電力工業的規劃相對經濟發展而言應保持一定的超前性，唯有如此才有可能為實現我國國民經濟又好又快地發展提供必要的、充足的電力保障；而“節流”，則是指通過以提高電力使用效率為目的的經濟結構、產業結構調整以及其他的節能措施，在確保經濟穩健、高速發展的同時有效地降低電力消費水平，即實現節約型的經濟增長方式。

同時，城市化和經濟增長互相為Granger原因，說明無論在短期內還是長期內，城市化都將通過拉動投資、改善產業結構等渠道促進經濟發展。因此，從長遠而言，提高我國人口城市化水平是非常有必要的。實際上，在黨的十八大報告中已經提出，城鎮化建設是2020年國家實現全面建成小康社會的重要抓手，亦是新時代全面建成社會主義強國的重大戰略部署之一，因此在電力工業規劃時應考慮到城市化這一關鍵因素對電力需求的影響作用。

4）城市化水平是關于長期均衡關系的弱外生變量，這一結論隱含了我國人口城市化水平具有某種剛性。且Granger因果關系檢驗表明，電力消費不是城市化水平的長期和短期Granger原因，但電力消費和建設是城市化建設的基礎和能源保障，應當對城市化水平具有重要貢獻。其可能原因在于，本文以“城市人口占總人口的比重”這一指標來衡量城市化水平，而我國城市人口統計主要從戶籍角度加以考慮。由于各種原因，我國迄今為止尚未真正打破城鄉二元結構、城鄉分割等在計劃經濟時期形成的戶籍制度，從而使得人口城市化水平主要受到相關的政策法規和社會制度的約束，而電力能源對其影響作用相對較小，具體的相關關系研究有待進一步討論。但在前文已指出，人口城市化水平無論在長期內還是在短期內均是導致經濟增長的長期Granger原因。因此，應該加快戶籍制度改革步伐，從而實現經濟增長和城市化兩者之間互為因果相互促進的良性動態關系，以便更好地發揮城市化對經濟發展的正向影響作用。