江蘇電量需求經濟背景預測及“協整模型”方法研究

陸輿

（東南大學，江蘇南京211189）

江蘇電量需求經濟背景預測及“協整模型”方法研究

陸輿

（東南大學，江蘇南京211189）

提出了江蘇在未來40年經濟背景預測方案，運用較為先進的“協整理論”，篩選能與電量需求建立均衡關系的關鍵經濟變量；構建了關鍵經濟變量與電量需求之間的計量經濟學模型，并對江蘇省經濟結構轉型期的電力需求走勢進行預測與校驗。

經濟；電量需求；軌跡；協整；預測

計量經濟方法已廣泛應用于電力需求分析預測，但是實際應用中存在經濟背景的預測和自變量及計算模型的合理性選擇2個難點。從電力需求預測實務要求出發，基于長期積累的國內外經濟及電力數據，采用計量經濟學優化算法，提出了解決這兩個問題的實踐路徑，提高了預測的客觀性與預測精度。

1　經濟背景預測

電力需求預測結果與經濟背景預估的精確性密切相關。江蘇正處于經濟結構調整轉型期，沿東隴海線開發、蘇北沿海開發，蘇南現代化示范區建設規劃密集出臺，經濟全球化影響及上海自貿區可能帶來的“溢出效應”、“虹吸效應”將使未來的經濟形勢錯綜復雜。簡單的外推法可能較難反映經濟結構及所處階段的特征，而專家經驗法則主觀性較強，均難以保證經濟背景預測精度。根據江蘇省發展軌跡，綜合對比發達省市經濟發展軌跡［1-4］，考慮經濟增長、人口增長、經濟結構、城鎮化率、人均用電量、居民消費、能源消費等主要因素對經濟發展預測的影響。短期經濟預估主要依據江蘇省“十二五”規劃預期值及發展趨勢；中長期預估的參考數據來源于韓國、日本、德國、法國等近30年數據的加權平均值，或某一具有典型發展趨勢的國家在一段時間內的對應數據。如無特殊說明，已將經濟數據折算為2005年不變價，預測數據以2000年人民幣不變價為基準。在充分考慮江蘇省基本情況及各項指標與對比地區及國家的差異性后，提出經濟背景預測方案，如表1所示。

全省GDP年均增長率在2030年和2040年分別降至4.5%和4.3%，2050年江蘇省國民經濟達到38276億美元（2005年不變價），GDP增長率降至4%以下，并逐漸趨于穩定。全省第三產業產值比重在2030年和2040年分別升至63%和68%，于2050年達到70%，基本可以判定江蘇省在2050年前的各產業產值比例將趨于穩定。全省人口總量年均增長率在2030年和2040年穩定于0.4%左右，2050年江蘇省人口總量達到9193萬人，人口總量將始終保持0.4個百分點增長率。在遠景預測中，全省城鎮化率在2030年和2040年分別升至75%和77%，并于2050年達到78%。

2　研究方法探究

傳統計量經濟法用于電力需求分析預測時，通常要求所分析的時間序列數據是平穩的。而一般情況下，經濟時間序列都非平穩，盡管模型結果有可能具有很高的擬合度和顯著的統計量，但是根據這些統計量得到的推斷可能不正確，導致產生無意義的虛假回歸［5］。

表1　經濟預測及電量預測結果

為解決上述問題，文中擬采用一種處理非平穩數據的方法及“協整理論”。該方法使多個非平穩經濟時間序列在建模時能夠克服傳統建模技術缺陷，所建立的均衡關系能取得較好的預測效果，并可對“協整”模型建立的均衡關系進行誤差修正，從而得到預測效果較好的綜合預測模型。文中采用計量經濟學軟件Eviwes6.0進行計算。

2.1初步確定關鍵因素

江蘇省電力需求函數可以用下式表示［6］：

式中：Q為電力需求；GDP為生產總值；M3為第三產業產值占比；PP為人口；U為城鎮化率；CPI為居民消費價格指數；EC為能源消費；EG為單位能耗。對樣本數據的處理采取自然對數的形式，其建立的模型結果不影響最終結論。

2.2數據平穩性檢查

平穩性檢驗就是對時間序列是否存在單位根進行檢驗，主要有2種方法：ADF檢驗和PP檢驗。在樣本容量很大的情況下，文中所用的單位根檢驗方法為ADF檢驗。本質上，對于任意變量xt，檢驗零假設xt～I（1）相當于檢驗Δxt是平穩的，ADF單位根檢驗過程基于最小二乘法回歸式：

式中：β0，α0為參數；T為線性時間趨勢；m為滯后項系數；εt為隨機擾動項。這里，m=1，2，3，或者根據實驗來確定。經ADF檢驗后，如果不能拒絕每個序列都不平穩的零假設，則進一步對所有變量的一階差分進行檢驗；若此時的檢驗結果表明序列都是平穩的，也就說明該序列在一階差分的情況下為平穩的狀態；若不然，則需進一步差分，直至序列包含的所有數據在某一階為平穩狀態。

在ADF檢驗中以Q的平穩階為基準，對其他因素進行檢驗。檢驗結果見表2，解釋變量中單位能耗LNEG的ADF水平值檢驗小于任何一種可能性范圍，因此LNEG為平穩序列，不能與電力需求LNQ進行“協整關系”檢驗。

由于Q為不平穩狀態，因此需進一步對其一階差分序列檢驗，判斷各時間序列對應的一階差分平穩性是否一致，檢驗結果見表3，在Q序列為平穩的狀態下，只有同樣平穩的序列才具有 “協整關系”，因此ΔLNEC與電量間不具有“協整關系”，被排除。

最終可以進行協整的解釋變量序列有地區生產總值LNGDP、人口總量LNPP、第三產業占比LNM3、城鎮化率LNU和居民消費價格指數LNCPI。

表2　ADF檢驗結果

表3　一階差分檢驗結果

2.3“協整關系”檢測與模型建立

文中運用極大似然法 （J-J）檢驗與模型建立的方式，來檢驗多變量間“協整關系”。在多元變量分析的基礎上不僅提供了一個估計方法，還提出了檢驗“協整向量”個數及經濟理論所設條件的顯示條件［7］。特別是當“協整向量”不止一個時，J-J方法更加方便有效。具體方式如下：

式中：Xt為n維向量；N為差分操作符。每一個Ak都是n×n的參數矩陣。

數據處理時，首先運用Schwarz信息標準法確定自回歸模型，確定最佳滯后數為1。然后運用J-J檢驗進行協整關系檢測。經反復試驗推理，在添加LNCPI變量建立與LNQ“協整關系”檢驗時，模型近似于滿秩矩陣，無法得出與其他解釋變量同一“協整關系”的模型。因此，以下“協整檢驗”中將剔除LNCPI變量，即在關聯電力需求時不考慮居民消費價格指數。檢驗結果如表4和表5所示。

經過上述檢驗，在1980—2011年的樣本區間內，根據數據序列的平滑程度，Eviwes6.0自動選取可協整的20個相關觀測值，建立各個變量之間一致長期均衡關系，其“協整向量”的系數估計如式（4）所示：

由于各變量都是對數形式，這些值可以反映與LNQ之間的長期彈性，因此方程可表示為：

2.4誤差修正模型

表4　“協整檢驗”跡統計量結果

生成自回歸向量誤差糾正模型（VECM）：

修正后的擬合優度，R2=0.415對數似然函數值Log likelihood為310.0605，AIC和SC值較小，分別為-2.90和-2.55。說明模型整體解釋能力較強，誤差修正數（估計為-0.149 698）具有正確符號，意味著預測結果向平衡快速收斂，中短期內電力需求的變化不會影響與之相對應的變量間長期關系。誤差修正模型修正結果如表6所示。

2.5電量預測結果校核

根據表6預測結果，2030年人均GDP指標達到韓國水平，進入后工業化階段中期，由于產業結構還未調整到位，所以人均電量消費略高于韓國現狀；2050年全省人均GDP指標達到英、德、法現狀水平，基本實現現代化，但是人均電量消費仍略高于英、德、法現狀水平。這與政府相關規劃目標、蘇南現代化目標建設目標及現狀基礎基本吻合。

表5　“協整檢驗”極大值統計量結果

表6　誤差修正后的全社會用電量對數數據結果（對數值）

3　結束語

江蘇經濟將在2040年左右達到飽和，增速4%左右，三產占比增加到68%，人口增長速率穩定在0.4 %、城市化率達到77%。江蘇省用電量增速2020年以后低于5.84%（約12000億kW·h）、2030年以后低于2.63%、2040年以后低于2.35%、2050年左右達到2.0 %進入飽和狀態（約24000億kW·h）。

［1］江蘇省統計局.江蘇省統計年鑒［DB/OL］.http：//www.jssb.gov. cn/2012nj/nj01.htm，2013.

［2］浙江省統計局.浙江省統計年鑒［DB/OL］.http：//www.zj.stats. gov.cn/tjsj/tjnj/DesktopModules/Reports/10.浙江統計年鑒2012/ indexch.htm，2013.

［3］廣東省統計局.廣東省統計年鑒［DB/OL］.http：//www.gdstats. gov.cn/tjnj/2012/ml1.htm，2013.

［4］上海市統計局.上海市省統計年鑒［DB/OL］.http：//www.statssh.gov.cn/data/toTjnj.xhtml？y=2012，2013.

［5］吳立君，王何舟，嚴 瑩，等.電力需求與經濟相關性分析［J］.水電能源科學，2009，27（3）：190-192.

［6］姜 磊，吳玉鳴.電力消費與經濟增長的區域差異研究［J］.經濟前沿，2009，（7）：28-39.

［7］周桂鵬.江蘇省電力消費與經濟發展關系的實證研究［D］.南京：南京農業大學，2011.

Application of Co-integration Theory in Electricity-demanding Forecast Modeling in Jiangsu Province

LU Yu
（Southeast University，Nanjing 211189，China）

In this paper，the forecast method for the electricity demand in future 40 years in Jiangsu Province is proposed. According to the Co-integration Theory，the key economic factors are selected for the construction of the econometric model to describe the balanced relationship between the economic development and electricity demands.Finally this model is utilized to forecast and verify the proposed method.

economic；electricity-demand；increasing trajectory；co-integration theory；forecast

TM715；F123

B

1009-0665（2015）03-0049-03

2015-01-07；

2015-03-02

陸輿（1994），男，江蘇南京人，本科生，電氣工程與自動化專業。