电源投资电力消费与工业化增速的互动机制研究

    熊学仁

    摘要：实现电力市场供求动态均衡一直以来是国家发展追求的目标之一。围绕这一目标，运用VAR模型探讨2004～2015年每季度电源投资、电力消费与工业化增速的相互影响。研究发现，当期电源投资受电力消费与工业化增速的前期影响显著；电力消费受自身滞后一期与工业化增速当期值的显著影响，而不受电源投资当期与前期值的影响。今后电力投资企业应加大对电网的投入，政府需结合新型工业化发展道路优化投资结构与产业结构，释放市场活力。

    关键词：电源投资；电力消费；工业化增速；脉冲响应函数；动态关系

    一、引言

    自2002年电力体制改革以来，中国开始形成电力市场主体多元化的竞争格局。2016年3月，北京、广州两家电力交易中心挂牌成立，标志着电力放开竞争性环节、实现市场化交易进入全面实施阶段。电力的逐步市场化发展使得电力投资与消费更具有灵活性并带有联动效应。以往的研究主要侧重于电力供给与需求单方面影响因素的考察，并没有将两个侧面结合起来进行分析。在研究电力需求时也未能很好地区分电力需求与实际的电力消费。通常将电力消费量作为电力需求的替代指标，而究其本质两者是有区别的。近年来有数据显示，工业用电占整个社会用电量的73%左右，工业化程度成为影响电力投资与消费不可或缺的主要因素。针对以往研究的不足以及电能不可大规模储存的性质，研究电力投资与消费之间的内在联系变得尤为重要。基于此本文选用2004～2015年电源投资、全社会电力消费量及工业化程度的季度数据，建立向量自回归模型（VAR）与单方程回归模型综合分析变量间的相互动态影响，最终结合实证分析结果提出相应的政策建议。

    二、文献综述

    电力作为经济社会发展的主要能源一直以来都备受关注。单方面将电力消费或需求，电力投资或供给作为研究对象的文献可谓不胜枚举。就电力消费或需求而言，GDP、产业结构、工业化或城镇化进程、电力价格、气候环境、人口及性别等因素被挑选纳入模型中作为影响电力消费或电力需求的因素。Hamlet，A.et al.（2010） 指出到21世纪80年代由于人口的增加，居民对于电力能源制冷需求将达到总需求的4.8% - 9.1%。Otsuka A. （2015）研究了日本工商业部门电力需求函数，结果表明不论是在短期还是在长期，需求价格弹性是极低的。对电力投资或供给的研究在较早些的文献中主要探讨的是电力供给与经济发展之间的关系。但近些年来研究者们更加注重电力供给短缺，投资的终端利用效率及环保，电力投资商业化等问题。Michelfelder R.A.（2015）就发现庇古税和补贴政策所产生的交易限制将导致电力企业缺乏应有的（或过多的）常规发电和过渡的（或过少的）投资绿色资源。

    以上的研究都是分别从电力消费或需求，电力投资或供给单方面来考察电力市场的状况。经过文献的梳理后发现牟敦果等（2012）曾基于时变参数向量自回归（TVP-VAR）方法研究了工业增加值、电力消费量和煤炭价格之间的互动关系。刘瑞禹等（2014）研究了高耗能行业的电力消费与影响因素之间的互动关系。这种电力市场中有关变量相互影响的动态关系研究并不多见，也存在着有待完善的地方。本文的创新之处就在于从动态经济学的视角出发，直接分析电源投资、电力消费及工业化增速之间的相互影响。通过实证分析得出变量之间的量化关系，为最终实现电力供求的动态均衡提供数理支撑。

    三、变量的选取与数据说明

    本文以发电机组每季度装机容量（万千瓦）来表示全社会电源投资（It）。直接选用全社会每季度电力消费量（亿千瓦时）表示电力消费（Ct）。采用文献中通常的做法，将每季度工业增加值占季度GDP的比率来表示工业化程度（gyht）。最后引入控制变量GDP，并将季度名义GDP通过上年同期GDP指数换算成每季度的实际GDP值（rgdpt）。样本数据为2004-2015年每季度数据。数据来源于wind数据库，中国经济与社会发展统计数据库，国家统计局。经Census X12季节调整方法消去季节变动对时间序列产生的规律性变化。为消除异方差对模型估计产生的影响，对上述经季节调整后的变量分别取对数。

    四、实证分析

    （一）单位根检验

    通过对变量序列相关图的观察发现，lnCt、lnIt、lngyht、lnrgdpt自相关函数拖尾，偏自相关函数一阶截尾，即为AR（1）模型。采用Phillips和Perron（1998）提出一种非参数方法来检验一阶自回归过程的平稳性。结果表明lnCt、lnIt、lnrgdpt的时间序列在10%的临界值水平下平稳，而不平稳，对其进行一阶差分后平稳。对工业化程度差分后为：Δln（gyh）t=ln（gyh）t-ln（gyh）t-1该等式表示工业化程度变化率，分母取值为1。若Δln（gyh）t>0表示工业化增速加快，若Δln（gyh）t表示工业化增速减缓。

    （二）VAR模型的设定

    Sim（1980）将VAR模型引入经济学中，分析随机扰动变动对变量系统的动态冲击。由AIC与SC准则确定VAR（p）模型的滞后阶数为2。借助Eviews7软件得出VAR（2）模型如下：

    四个方程的可决系数分别为0.6、0.99、0.99、0.57，说明模型整体拟合程度较好。基于上述VAR（2）模型可以检验电源投资、电力消费与工业化增速之间是否存在显著的Granger关系。基于χ2统计量的检验结果显示：在方程中，原假设不能Granger引起的P值为0.62，原假设Δln（gyh）t不能Granger引起lnCt的P值为0.29，都大于10%的临界值，应接受原假设；在lnCt方程中，原假设lnCt不能Granger引起lnIt的P值为0.06，原假设ALL不能Granger引起lnIt的P值为0.06，即电力消费与所有变量联合起来是电源投资的Granger原因；Δln（gyh）t方程中，原假设lnCt不能Granger引起Δln（gyh）t的P值为0.05，原假设ALL不能Granger引起Δln（gyh）t的P值为0.02，即电力消费与所有变量联合起来是工业化增速的Granger原因。

    （三）脉冲响应函数分析

    若所建VAR（2）模型稳定则可进行下一步脉冲响应函数分析。采用AR Roots检验方法并借助Eviews7软件，输出的结果显示所有根模的倒数在单位圆以内，即所建立的VAR（2）模型是稳定的。首先我们对经Granger因果检验中具有因果关系的主要变量进行脉冲响应分析，之后再对不具有显著Granger因果关系的变量进行原因分析。

    1. 电源投资的脉冲响应分析

    借助Eviews7软件可以得出电源投资的脉冲响应如图1。实线表示脉冲响应函数，代表电力消费受到一个标准冲击时电源投资的反应情况。虚线表示正负两倍标准差偏离带。期初受到电力消费一个标准差的冲击时电源投资的当期值为1.1%，之后开始上升在第3期达到最大5.1%。在此之后开始平稳下降，至12期后电力消费对电源投资的脉冲影响逐渐消失。除此之外可以看出对电力消费施加一个正向冲击时带来的电源投资的变化为正，由此可以认为电力消费的增长拉动了电源投资。

    2. 工业化增速的脉冲响应分析

    从图2中可以看出当电力消费受到一个标准差的冲击时，在第一期工业化增速为3%，之后开始下降至第5期的-1.6%。在此之后开始回升并随着时间的推移这种影响逐步弱化为0。受电力消费的一个正向冲击能够使得工业化增速在期初为正值，说明前期的电力消费增加使工业化增速加快，最终使工业步入不同的阶段。

    （四）电力消费的实证分析

    Granger因果关系检验中电源投资、实际GDP与工业化增速的前期变化并不能显著引起电力消费的变化。为了进一步探其缘由，本文进一步构造单方程模型及采用普通最小二乘法（OLS）进行回归分析。模型设定如下：

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

    对方程随机扰动项进行检验后发现并不存在异方差与自相关，即可以得到方程的有效一致估计量。回归结果如表1所示。

    回归结果可以看出可决系数与调整的可绝系数都为0.99，表示模型整体拟合优度较好。通过各变量的t统计量检验发现，电力消费量会受滞后一期电力消费量的显著影响，但滞后两期的电力消费量对当期的影响不显著。

    五、结论与政策建议

    （一）实证研究结论

    1. 对电源投资而言，电力消费是电源投资的Granger原因，并且工业化增速、实际GDP及电力消费的联合滞后期变动能够显著影响当期电源投资。电源投资的脉冲响应函数显示，若对电力消费施加一个标准差的正向冲击时，电源投资的响应值为正，并在12期之后这种脉冲影响逐渐弱化为0。电源投资企业可以依据电力消费前期值来计划当期的投资量。实际GDP与工业化增速并不对电源投资产生显著影响，这背后有着更为深层次的原因。截止2016年上半年我国电源投资增长为-8.70%，其中传统火电投资增长为-6.42%。电源投资这种“断崖式”的下降一方面是因为中国经济发展出现的“新常态”与工业化程度步入后期阶段所导致的产能过剩、内需不足、供需不匹配等一系列状况有关。另一方面是与国家的政策有关。2016年初，为进一步规范火电市场有序发展，国家发改委、国家能源局相继出台《关于促进我国煤电有序发展的通知》、《关于进一步做好煤电行业淘汰落后产能工作的通知》等文件。政策文件的出台降低了传统火电企业投资的预期，这是导致火电投资下降的又一直接原因。

    2. 对电力消费而言，电源投资、实际GDP及工业化增速都不是电力消费的Granger原因。基于此本文进一步分析了电力消费前期值及实际GDP与工业化增速的当期值对电力消费的影响。经OLS回归分析发现，电力消费量的滞后一期值对当期的电力消费产生显著影响。实际GDP与工业化增速的当期值对当期电力消费产生影响。这与我国当前处于工业化后期阶段的实际情况是相吻合的。在工业化发展初期，我国从农业大国转变为工业大国主要依靠“要素驱动战略”来实现，这种粗放形式的经济增长使得电力供给创造了电力需求。但是随着中国步入工业化后期阶段，各项基础设施建设基本完成，工业生产持续萎缩。想再依靠投资拉动消费带动经济增长势必力不从心。

    3. 从工业化增速来看，电力消费是工业化增速的Granger原因，即对电力能源的消耗促进了工业化的进程。脉冲响应分析显示若对电力消费施加一个标准差的正向冲击时，工业化增速前3期为正，即工业化增速加大；之后为负，即对工业化增速的增大产生了抑制。最终脉冲影响弱化为0。从整体上来看这种增速的变化实证性的表明了随着工业化进程的推进，对能源的消耗从急剧增加到逐渐减缓。这也是步入工业化后期阶段的表现形式。

    （二）政策建议

    一边是全社会用电量的增速放缓，一边是电源投资的再创新高。全社会电力需求不足而导致的电源投资过剩的局面迫切需要解决。此外中国电力市场还存在着供求不匹配的状况。东部发达地区电力供给富足，而西部落后地区电力供给存在缺口。因此加大对输配电网的投资建设，特别是相对比较薄弱的农网建设，投资空间巨大，有待成为“十三五”期间一项重要的投资项目。未来电力市场发展首先需转变以往的粗放型投资方式，将要素驱动转变为创新驱动。其次对电力需求的管理更多的需要与工业化程度，特别是新型工业化发展道路相联系。通过与现代信息技术的融合，在满足消费者个性化需求的同时做好需求侧的管理。最后，实现电力供给与需求的动态均衡，更重要的是破除一些机制体制障碍，使市场的作用更加有效的发挥出来。目前如火如荼开展的深化电力体制改革措施应该以点到面，让更多的市场主体参与进来，让调节供求量的价格要素真正发挥功效。

    参考文献：

    [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]黄超，达庆利.我国电力工业发展和经济增长的关系[J].中国电力，2005（03）.

    [4]林伯强，杨芳.电力产业对中国经济可持续发展的影响[J].世界经济，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，林伯强.中国经济增长、电力消费和煤炭价格相互影响的时变参数研究[J].金融研究，2012（06）.

    [7]刘瑞禹，叶子菀.高耗能行业电力消费长期波动效应研究[J].中国管理科学， 2014（06）.

    （作者单位：贵州大学经济学院）