發電量與經濟增長關系研究

摘要:對2000年到2009年上半年的GDP與發電量季度數據進行了回歸分析，并建立了回歸與ARMA的組合模型。結果表明，從長期來看，發電量對GDP增長有顯著影響，并且上一季度發電量每增加1%，GDP增長1.77%。因此，促進電力工業的發展，保證電力供應的充足，對經濟發展有著重要影響。

關鍵詞:發電量;GDP;回歸與ARMA組合模型

中圖分類號:F426 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3198(2010)02-0022-01

1 模型估計及修正

1.1 模型估計

1.1.1 模型估計

利用STATA軟件對模型lnyt=α+βlnxt+ut進行回歸，回歸結果如下:

log(GDP)t=0.0156+0.6720ln(ele)t+t

(0.3368)(0.4697)

n=37 ，R2=0.055

1.1.2 模型檢驗

從回歸結果可以看出，平穩性檢驗前數據的回歸結果擬合度R2=0.055，擬合程度很低。并且發電量lngenelect 的P-value為0.161，因此不能拒絕原假設H0:β=0，即發電量對GDP增長沒有顯著影響。但由于用于回歸的時間序列尚未進行平穩性檢驗，不排除“偽回歸”問題的存在，因此還需要對數據進行單位根檢驗。如果時間序列不是平穩序列，則需要對時間序列進行差分處理。

1.2 Augmented Dickey-Fuller檢驗

利用STATA軟件對發電量和GDP數據進行ADF檢驗，輸出結果顯示:在原假設H0:γ=1時，檢驗單位根的t統計量的值為分別為-0.961和-1.652，在1%、5%、10%三個顯著性水平下，單位根檢驗的Mackinnon臨界值分別為-3.668、-2.966、-2.616，顯然，上述t檢驗統計量值大于相應臨界值，從而不能拒絕 ，表明GDP時間序列和發電量時間序列存在單位根，是非平穩序列。

1.3 差分處理

對發電量序列和GDP序列進行一階差分處理后，用ADF檢驗其平穩性。輸出結果顯示的t檢驗統計量值小于相應臨界值，從而拒絕 ，表明發電量時間序列和GDP時間序列同為 ，即一階單整序列。

1.4 估計回歸與ARMA組合模型

1.4.1 模型估計

保留回歸結果:

log(GDP)t=0.0156+0.6720ln(ele)t+t

(0.3368)(0.4697)

n=37 ，R2 =0.055

的殘差t并檢驗其平穩性。檢驗結果顯示，殘差t的單位根檢驗的t統計量的值為-10.978，小于相應臨界值，t為平穩的時間序列。

對ln(ELE)序列建立ARIMA(1，1，0)，STATA輸出結果表明，ln(ELE)序列仍為AR(1)過程。STATA回歸結果如下:

log(GDP)t=-0.0137+1.7666ln(ele)t-1+t

(0.0123)(0.1751)(0.0615)

n=36，R2=0.8816

1.4.2 模型檢驗

(1)統計推斷檢驗:

STATA輸出的回歸結果中，報告擬合度R2為0.8816，模型的擬合度可以接受。ln(ele)估計系數的P-value為0.0000，拒絕原假設H0，發電量對GDP有顯著影響。

(2)經濟意義檢驗:

從回歸結果可以看出，發電量的β系數為1.7666，表明上一季度發電量每增加1%，GDP增長1.77 %，符合發電量增加有利于GDP增長的經濟假設。

2 結論

通過對中國2000年到2009年上半年發電量與GDP關系的分析，得出結論:雖然2009年上半年出現了GDP增長而發電量負增長的情況，但就長期趨勢而言，GDP與發電量呈正相關關系，上一季度發電量每增加1%，GDP增長1.77%，發電量對GDP增長有重要影響。然而另外需要考慮的問題則是GDP的單位能耗問題。我國的能源利用率為33%，從2005年到2008年，單位GDP耗電(千瓦時/萬元)為1358.5、1390.4、1422.2、1375.29。因此，在考慮保證發電量和充足的店里供給的同時，應當注意優化產業結構，提高能源利用率。所以，應當說產業結構升級造成的發電量與GDP增長的背離也是一個好趨勢的開端。

參考文獻

[1]國家統計局.中國統計年鑒2004[M].北京:中國統計出版社，2004.

[2]李濟英.電力工業與國民經濟互動關系分析[J].經濟師， 2004，(4).