贵州省电力消费对经济增长关系的实证研究
2022-12-30符建华陈海飞
符建华，陈海飞
(湖北工业大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430068)
1 引言
经济发展与电力消费之间存在着密切关系，电力产业作为国民经济的基础产业，是其经济繁荣的重要支撑。自2010年以来，贵州经济呈现着明显加快发展态势，经济增速连续10年全国前三，成功创造了赶超进位的“黄金十年”。目前，贵州省正处于经济发展的快速期，电力消费量有增无已，为了实现电力发展与经济发展相适应，确保电力资源有效配置，应全面了解贵州省电力消费与经济增长的关系，掌握电力消费变化趋势与电力行业高速发展的因素所在，使其为贵州省经济转型升级提供指导意义。电力作为能直接消费的二次能源，对改善人民生活水平起着重要作用，电力稳定供应是经济发展的基础，优化电力消费结构实现电力行业与经济协调发展，不光能积极落实国家“双碳”战略方针，还能为贵州的经济建设提供一定程度的政策参考。现结合贵州经济发展状况并立足于贵州省省情，利用单根与协整检验、误差修正模型与格兰杰因果检验、H-P滤波分析，建立贵州电力消费与贵州省GDP的关系模型，定量分析GDP与电力消费关系[1]，助力贵州省电力工业发展的政策方针制定。
2 现阶段贵州省GDP与用电量的特征
GDP的增长离不开电力能源的支持，随着贵州经济的跨越式发展，全社会的用电量也随之逐年攀高，2020年贵州全省电力消耗为1586.06亿千瓦时，比2016年增加了344.29亿千瓦时，增长率高达27.7%，同期GDP的增长率也高达30%，说明两者之间存在密切关系。因此，将对贵州省的电耗强度和电力弹性系数进行分析，以此来了解现阶段贵州省GDP与用电量的特征。
由表1可见，2005—2020年贵州省电力消费总量和国内生产总值年平均增量分别为8.32%和11.20%。平均电力弹性系数为0.716，平均电耗强度为2154.39千瓦时/万元。电耗强度是社会经济发展质量的一个重要指标，又被称为单位GDP电耗，能准确反映电力能源的利用效率。2005—2014年贵州省电耗强度都在2000千瓦时/万元以上，2015年首次降到2000千瓦时/万元以下，并呈现逐年下降趋势，这标志着贵州省经济发展质量和能源利用效率不断提高。电力弹性系数通常用来判断电力消费增率与经济增率两者的协调水平，2005—2020年电力弹性系数在0.004～1.524间波动，均值为0.716，意味着现阶段贵州省电力消费增加速度基本与GDP增长速度同步，2006年、2007年和2017年的弹性系数大于1，说明这三年贵州省电力消费增长速度大于国内生产总值增长速度，高耗能产业和重工业占比大。从当年贵州省政府工作报告中了解到，当年省政府均加速推进了产业结构和经济结构改革，使得电力替代了部分一次能源，一定程度上导致了电力消费量剧增长弹性系数大于1。
3 贵州省电力消费与经济增长的实证分析
3.1 数据来源
数据以2005—2020年为样本期，考虑到通货膨胀对物价影响，对国内生产总值作出了调整，以2005年为不变价，经济增长选用贵州省国内生产总值表示，电力消费量则选用贵州省全社会电力年消费总量来表示。选取的原始数据分别来自《贵州统计年鉴》《中国统计年鉴》和贵州政府官网。
3.2 序列平稳性检验
经济时间序列和电力消费时间序列往往是非平稳的，为防止“伪回归”，将对lnGDP和lnE采用ADF单位根检验，检验结果如表2所示。
表2 模型变量ADF单位根检验结果
续表
文章将ADF检验的显著水平控制为5%，若原始序列lnGDP与lnE不平稳，将对原始序列进行差分处理。由表2可知，检验类型(C，T)中截距项C为0，时间趋势线T为0时，二阶差分序列!!lnGDP和!!lnE的ADF统计值-3.182和-3.752分别小于各自5%显著性下的临界值-1.971和-1.971。因此，二阶差分序列!!lnGDP和!!lnE平稳，下一步对经济增长和电力消费协整关系检验和短期误差进行修正。
3.3 EG两步法协整检验
经差分处理后，lnGDP与lnE的二阶差分是平稳的，但由于原始变量lnGDP与lnE为非平稳变量，要想进一步对贵州省经济增长与电力消费之间的长期均衡定量描述，还需对序列lnGDP与lnE进行协整分析。协整分析主要有EG两步法和Johansen检验法，由于文章只研究lnGDP和lnE两个变量的协整关系，因此，采用EG两步法较为合理[3]，步骤如下:
首先，利用OLS法建立回归方程，即:
(1)
方程残差为:
(2)
lnGDPt=-1.3293+1.4175lnEt
(3)
从长期均衡关系方程中可以得到，经济增长与电力消费呈正相关，且具有长期相互促进作用。
3.4 ECM误差修正模型
通过上述协整分析，序列lnGDP和lnE存在协整关系，可以建立误差修正模型[4]。误差修正模型可以进一步解释非平稳时间序列lnGDP和lnE遇到的问题，提高其模型精确度，首先建立长期均衡关系：
lnGDPt=a0+a1lnEt+βt
(4)
则lnGDP一阶自回归分布滞后模型为：
lnGDPt=b0+b1lnE+b2lnEt-1+
b3lnGDPt-1+βt
(5)
对式(5)的分布滞后模型适当变形得：
(6)
整理得：
ΔlnGDPt=b1ΔlnEt+
γ(lnGDPt-1-a0-a1lnEt-1)+βt
(7)
式中:
γ=b3-1a0=b0/(1-b3)
a1=(b2+b1)/(1-b3)
(8)
式(7)即为误差修正模型，γ为修正系数，为误差修正项，反复检验，得到经济增长与电力消费的误差修正方程如下：
ΔlnGDPt=-0.005+0.285ΔlnEt-
0.203lnGDPt-1+0.261lnEt-1+βt
(9)
误差修正方程式(7)表明，误差修正项γ(lnGDP-a0-a1lnEt-1)和变量ΔlnEt共同影响了变量ΔlnGDPt短期波动，由式(8)、式(9)得误差修正系数为-0.203，说明了当期对上期偏离程度的修正为-0.203，符合相反修正机制。修正后长期的协整方程系数a1为1.286，表示电力消费每增长1.286%，经济增长1%，比未修正之前降低了0.131%。
3.5 格兰杰因果关系检验
若A的变动有利于预测B的变动，则称A为B的格兰杰成因。[5]由表3可得，在10%的显著下，lnE不是lnGDP的格兰杰成因，P值为0.1988，没有通过显著性检验，说明电力消费对经济增长预测趋势不明显。而lnGDP是lnE的格兰杰成因，P值为0.0931，通过显著性检验，说明经济增长对电力消费预测趋势明显。
表3 GDP与电力消费量的格兰杰因果关系检验
3.6 H-P滤波分析
H-P滤波是一种时间序列在状态空间中的分解方法，相当于对波动方差极小化，分离其时间序列的波动成分和趋势成分，如图1、图2所示。[6]运用H-P滤波分析，将lnGDP和lnE时间序列的波动成分和趋势成分分离开来，波动成分表示为lnGDP-HP-C和lnE-HP-C，趋势成分表示为lnGDP-HP-T和lnE-HP-T。观察图1可得，经济增长和电力消费增长趋势基本一致，且呈正相关关系，观察图2可得，经济增长波动和电力消费波动的变化轮廓大致相同，经济增长的波峰波谷和电力消费的波峰波谷基本对应。
图1 lnGDP与lnE序列的趋势成分
图2 lnGDP与lnE序列的波动成分
4 结论
由贵州省电力消费与经济增长关系研究可知：①从EG两步法协整分析看，贵州省全社会用电量与国内生产总值两者存在长期均衡的协整关系，电力消费每增加1.417%，经济增长1%。②从变量lnGDP和lnE的误差修正方程看，修正误差系数为-0.203，当期对上期偏离程度修正是-0.203，反向修正。修正后的长期协整系数比未修正之前低了0.131%，说明电力消费对经济的影响存在略微高估。③从格兰杰因果关系看，贵州省国内生产总值是社会用电量的格兰杰成因，国内生产总值变动有利于预测社会用电量变动，社会用电量不是国内生产总值的格兰杰成因，两者为单向格兰杰因果关系。④从H-P滤波分析看，国内生产总值增长和社会用电量增长呈正相关的增长趋势，国内生产总值波动成分曲线和社会用电量波动成分曲线波峰波谷变化轮廓大致相同，进一步佐证了社会用电量与国内生产总值之间存在长期稳定的均衡关系。
