李有華，程熙镕，孫娟子

(1.國(guó)網(wǎng)能源研究院，北京 102209；2.中國(guó)人民大學(xué) 商學(xué)院，北京 100872；3.國(guó)網(wǎng)山東省電力公司，山東 濟(jì)南 250001)

基于對(duì)數(shù)函數(shù)的電力需求預(yù)測(cè)模型構(gòu)建及應(yīng)用

李有華1，程熙镕2，孫娟子3

(1.國(guó)網(wǎng)能源研究院，北京 102209；2.中國(guó)人民大學(xué) 商學(xué)院，北京 100872；3.國(guó)網(wǎng)山東省電力公司，山東 濟(jì)南 250001)

采取多元回歸的建模方式和逐步回歸法，篩選出能夠預(yù)測(cè)中國(guó)電力需求的關(guān)鍵影響因素，包括本期電力消耗量、年份、人口增長(zhǎng)率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、供電區(qū)域面積、工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)，以對(duì)數(shù)函數(shù)為基礎(chǔ)，可構(gòu)建電量需求的短期預(yù)測(cè)模型和售電量的中長(zhǎng)期時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型?；谀Ｐ头治觯蔀殡娋W(wǎng)企業(yè)的發(fā)展提供建議：強(qiáng)化電力需求預(yù)測(cè)，為確定投資規(guī)模提供科學(xué)依據(jù)；以電力需求引導(dǎo)電力投資規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)電力供求的動(dòng)態(tài)平衡。

電力需求；售電量；對(duì)數(shù)函數(shù)；預(yù)測(cè)模型

引言

電力行業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，支撐著其他產(chǎn)業(yè)部門的持續(xù)發(fā)展。充足可靠的電力供給對(duì)于保證當(dāng)前經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和未來(lái)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)發(fā)揮著重大作用。作為保證電力供求平衡的重要一環(huán),科學(xué)合理的電力需求預(yù)測(cè)至關(guān)重要。電力需求預(yù)測(cè)的目的是為了使電力工業(yè)的發(fā)展能夠符合國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的需要。電力需求的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值越接近，就能越有效地利用能源，為國(guó)家減少經(jīng)濟(jì)損失，同時(shí)給人民生活帶來(lái)便利。

現(xiàn)在對(duì)電力需求的預(yù)測(cè)主要有兩種方法：彈性系數(shù)法和需求函數(shù)法。彈性系數(shù)法以經(jīng)驗(yàn)判斷為主，用來(lái)預(yù)測(cè)用電量時(shí)存在一定的不準(zhǔn)確性；另一種方法是建立電力需求模型，找出影響電力需求的變量及其作用機(jī)理，通過(guò)時(shí)間序列等分析技術(shù)確定變量的參數(shù)，從而擬合出電力需求函數(shù)，并根據(jù)解釋變量在未來(lái)的估計(jì)值預(yù)測(cè)電力需求。

如何找到更準(zhǔn)確、更簡(jiǎn)便、更快捷的預(yù)測(cè)方法，對(duì)于電網(wǎng)投資決策具有重要的實(shí)踐意義，而依賴經(jīng)驗(yàn)判斷或過(guò)于強(qiáng)調(diào)理論邏輯而脫離電網(wǎng)實(shí)際的預(yù)測(cè)方法達(dá)不到預(yù)測(cè)的精度要求。因此，本文在需求函數(shù)法的基礎(chǔ)上，收集、整理影響電力需求的外部因素和內(nèi)部因素?cái)?shù)據(jù)，利用統(tǒng)計(jì)建模技術(shù)建立預(yù)測(cè)短期電力需求的電量需求預(yù)測(cè)模型，依托電力需求歷史數(shù)據(jù)，建立預(yù)測(cè)長(zhǎng)期售電量的時(shí)間序列模型，從而為社會(huì)對(duì)電力的需求預(yù)測(cè)和電量的需求缺口建立較為科學(xué)的估算依據(jù)。

一、電力需求影響因素分析

關(guān)于影響電力需求的因素，學(xué)者從多個(gè)方面進(jìn)行了探討和驗(yàn)證。這些因素包括居民收入、經(jīng)濟(jì)總量、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、需求側(cè)管理、能源替代、交通運(yùn)輸、電價(jià)及其體制改革、能源效率改進(jìn)、消費(fèi)支出能力、人口、本期用電量、人均用電量、氣溫等[1-2]。經(jīng)過(guò)深入全面的分析與梳理，本文認(rèn)為，現(xiàn)有因素可以分為外生因素和內(nèi)生因素兩大部分。根據(jù)文獻(xiàn)中各個(gè)因素影響電力需求變化的實(shí)證分析，本文篩選出影響電力需求的10個(gè)外生變量因素與2個(gè)內(nèi)生變量因素如圖1所示。

(一)外生變量分析

1.年份。電力需求作為一個(gè)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列，一般隨時(shí)間變化呈上升趨勢(shì)。因此，為了能較好地解釋電力需求的變化，并對(duì)電力需求做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，必須承認(rèn)電力需求包含時(shí)間趨勢(shì)。如果忽略了時(shí)間趨勢(shì)，就可能造成偽回歸的問(wèn)題，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。在很多情況下，兩個(gè)時(shí)間序列過(guò)程表現(xiàn)出相關(guān)性，其原因僅僅是二者具有共同的時(shí)間趨勢(shì)。電力需求也會(huì)隨著時(shí)間推移產(chǎn)生周期性的變化。2000年以來(lái)，中國(guó)電力行業(yè)表現(xiàn)出周期波動(dòng)特征，經(jīng)歷了兩次完整的周期，并于2009年1月達(dá)到較深的谷底，隨后進(jìn)入了第三次周期波動(dòng)的上升階段[3]。

2.人口增長(zhǎng)率。人口是社會(huì)系統(tǒng)中最基本的因素，能源則是人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，人口總量的多少直接影響到能源的消費(fèi)總量以及人均資源占有量和利用方式[4]。人口增長(zhǎng)率的選取主要體現(xiàn)了社會(huì)因素對(duì)電力需求的影響，即隨著社會(huì)的發(fā)展，人類生活對(duì)電能的需求按近似指數(shù)規(guī)律增長(zhǎng)，人口變化對(duì)電力需求呈現(xiàn)出了日趨明顯的動(dòng)態(tài)影響。

3.經(jīng)濟(jì)(GDP)增長(zhǎng)率。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的選取主要體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)因素對(duì)電力需求的影響。電力需求體現(xiàn)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通運(yùn)輸?shù)葒?guó)民經(jīng)濟(jì)的各行各業(yè)中，與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)密切相關(guān)；同時(shí)，能源工業(yè)要求長(zhǎng)期性的高投入，其發(fā)展水平直接受制于經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源消費(fèi)產(chǎn)生重大影響。劉暢等(2011)發(fā)現(xiàn)，電力行業(yè)的景氣度與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的變化趨勢(shì)一致，但波動(dòng)幅度不完全相同。國(guó)民經(jīng)濟(jì)處于穩(wěn)定發(fā)展期或高速增長(zhǎng)期時(shí)，工業(yè)產(chǎn)能大規(guī)模擴(kuò)張，造成社會(huì)對(duì)電力的需求量大幅上升，此時(shí)電力市場(chǎng)呈現(xiàn)出一種過(guò)度需求的狀態(tài)；國(guó)民經(jīng)濟(jì)處于增長(zhǎng)緩慢或跌落低谷時(shí)，社會(huì)對(duì)電力的需求量大幅下降，電力市場(chǎng)呈現(xiàn)出一種過(guò)度供給的狀態(tài)[3]。賈功祥等(2011)認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和能源需求之間呈現(xiàn)出一種非對(duì)等的拉動(dòng)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的波動(dòng)對(duì)電力需求的影響將在第3年呈現(xiàn)出來(lái)[5]。

4.電價(jià)。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的需求理論，影響需求和利用效率最為關(guān)鍵的因素就是價(jià)格。一般而言，當(dāng)價(jià)格上升時(shí)，需求將隨之下降；當(dāng)價(jià)格下降時(shí)，需求將隨之上升。何曉萍等(2009)研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)電價(jià)由于行政因素而保持在低水平的情況下，電價(jià)絕對(duì)水平的變動(dòng)不足以顯著影響整體電力消費(fèi)；但各地區(qū)之間電力價(jià)格的相對(duì)差異則可以對(duì)其產(chǎn)生顯著影響[6]。楊淑云(2010)研究發(fā)現(xiàn)，地區(qū)間差異較大的行政壟斷電價(jià)對(duì)各地區(qū)的能源使用效率有重要影響，能源使用效率隨著行政壟斷電價(jià)的上升而提高。電力能源使用效率低下造成了對(duì)電量需求的增加[7]。

5.城鎮(zhèn)(農(nóng)村)居民人均可支配收入。何曉萍等(2009)認(rèn)為，從長(zhǎng)期來(lái)看，中國(guó)的人均電力需求與人均收入水平之間存在著非線性的倒U形關(guān)系。人均收入水平較低時(shí)，人均電力需求增長(zhǎng)較快；收入水平較高時(shí)，人均電力需求增長(zhǎng)放緩[6]。這是因?yàn)?，?dāng)居民人均可支配收入越來(lái)越多，其文化娛樂(lè)和精神消費(fèi)支出也越來(lái)越高，從而擴(kuò)大了對(duì)用電量的需求，但當(dāng)居民人均可支配收入達(dá)到一定數(shù)值時(shí)，其文化娛樂(lè)和精神消費(fèi)支出也穩(wěn)定在了某個(gè)水平，使得人均用電量不再高速增長(zhǎng)。

6.城鎮(zhèn)化程度。一般而言，城鎮(zhèn)化程度越高，造成的城市經(jīng)濟(jì)的集聚效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)越大，人均電力需求和單位面積電力需求就會(huì)隨之升高。城鎮(zhèn)化將帶來(lái)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，商業(yè)、房地產(chǎn)、文化娛樂(lè)都會(huì)進(jìn)一步發(fā)展，這些因素都能極大地推動(dòng)農(nóng)村居民用電量的增長(zhǎng)。未來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)仍將持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)，同時(shí)城市化進(jìn)程已不可逆轉(zhuǎn)。在這一經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段中，中國(guó)的城市化進(jìn)程與其他國(guó)家一樣，其重要特征都是重工化和能源剛性需求[6]。

7.供電區(qū)域面積。電力系統(tǒng)是由發(fā)電、輸電、配電網(wǎng)組成，配電網(wǎng)處于電力系統(tǒng)的末端，配電網(wǎng)的覆蓋范圍代表了區(qū)域供電面積的大小，承擔(dān)整個(gè)電力系統(tǒng)向用戶供應(yīng)和分配電能的重要任務(wù)。關(guān)勇等(2009)認(rèn)為，配電網(wǎng)的安全可靠性將直接影響著當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展和用戶的生活水平，沒(méi)有良好配電網(wǎng)的支持，電力供應(yīng)和銷售活動(dòng)將會(huì)受到極大的限制[8]。隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和電網(wǎng)改造工程的實(shí)施，地區(qū)電網(wǎng)建設(shè)的投資越來(lái)越多、規(guī)模逐步加大。在實(shí)際中，如果配電網(wǎng)的建設(shè)不能有效滿足國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的需求或過(guò)于超前，就會(huì)制約國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展或者造成資源閑置和浪費(fèi)。

8.工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)。工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)是指，第一次出售工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品時(shí)其被賦予的出廠價(jià)格，是工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格(包括出廠價(jià)格和購(gòu)進(jìn)價(jià)格)的組成部分。工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)能夠反映經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r，及時(shí)、準(zhǔn)確、科學(xué)地反映各工業(yè)行業(yè)產(chǎn)品價(jià)格水平及其變動(dòng)趨勢(shì)和幅度，為核算國(guó)民經(jīng)濟(jì)、計(jì)算工業(yè)發(fā)展速度、分析和調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)提供重要依據(jù)。馬甜(2009)指出，工業(yè)生產(chǎn)中的生產(chǎn)成本、運(yùn)輸成本、燃料價(jià)格等因素均會(huì)影響電力工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)，進(jìn)而影響到電力的需求規(guī)模[9]。

9.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。郭菊娥等(2008)指出，第二產(chǎn)業(yè)的能耗指數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的能耗指數(shù)，各個(gè)產(chǎn)業(yè)相差較多的能耗指數(shù)表明，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，綜合能耗指數(shù)必將改變[4]。徐莉等(2012)應(yīng)用對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)法分析中國(guó)工業(yè)電力需求增長(zhǎng)率后發(fā)現(xiàn)，電力需求增長(zhǎng)的主要因素是工業(yè)產(chǎn)出效應(yīng)，隨著工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由生產(chǎn)加工原材料的高耗能產(chǎn)業(yè)向低耗能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，電力需求會(huì)顯著降低[10]。

10.單位GDP能耗。徐莉等(2012)發(fā)現(xiàn)，在中國(guó)主要的電力消費(fèi)部門是工業(yè)，與第一產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)和居民生活用電相比，第二產(chǎn)業(yè)與全社會(huì)用電量的關(guān)系更為緊密。單位GDP能耗能夠反映出工業(yè)產(chǎn)業(yè)的能耗情況。而在整個(gè)第二產(chǎn)業(yè)中，用電比重超過(guò)60%的5大高耗能行業(yè)電力、化工、有色、非金屬和黑色部門則是工業(yè)電力需求增長(zhǎng)的主力，而這5個(gè)高耗能行業(yè)的能源效率較低，在39個(gè)工業(yè)次級(jí)行業(yè)中分別排到第31、34、35、36、37位。如果提高能源的使用效率，就能夠有效地降低電力需求[10]。

(二)內(nèi)生變量分析

1.本期電力消耗量。由于電力行業(yè)不存在庫(kù)存問(wèn)題，而且電量消費(fèi)存在一定程度的慣性特征，所以前期較高的電量需求會(huì)導(dǎo)致下一期用電需求也較高[3]。

2.人均用電量。受當(dāng)前電力投資額和電力供應(yīng)能力的影響，人均用電量反映了居民的用電習(xí)慣和電力消費(fèi)特征，并對(duì)下一期電力需求產(chǎn)生直接作用。任月明等(2008)認(rèn)為，人均用電量是居民在權(quán)衡了其他能源的價(jià)格、居民的生活習(xí)慣、文化水平、氣候和個(gè)人偏好的因素基礎(chǔ)上確定的，直接影響到了居民對(duì)用電量的需求[11]。

二、數(shù)據(jù)收集和模型構(gòu)建

(一)數(shù)據(jù)收集

本文實(shí)證分析的數(shù)據(jù)來(lái)自2003—2012年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，保證了數(shù)據(jù)的可得性和準(zhǔn)確性，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的模型可以經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的反復(fù)驗(yàn)證，具備了測(cè)算的科學(xué)性和合理性的前提條件。

(二)短期電力需求預(yù)測(cè)模型

在確定了已有可能影響下一期電力需求的外生和內(nèi)生因素之后，需要驗(yàn)證究竟哪些因素能夠更好地預(yù)測(cè)中國(guó)背景下的未來(lái)電力需求。顯然，較多的變量不可能都會(huì)對(duì)下一期電力需求產(chǎn)生顯著影響。一個(gè)良好的預(yù)測(cè)模型應(yīng)該篩選出主要影響因素，剔除非主要因素，從而提高預(yù)測(cè)模型的實(shí)用性和可操作性。同時(shí)，較多的解釋變量不可避免地會(huì)導(dǎo)致多重共線性問(wèn)題。這個(gè)必須要在預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)中予以控制和解決。另外，預(yù)測(cè)模型的具體函數(shù)形式取決于模型的預(yù)測(cè)精度和可理解性。基于上述兩大標(biāo)準(zhǔn)，本文選擇了對(duì)數(shù)線性函數(shù)作為預(yù)測(cè)模型函數(shù)形式。首先，該模型可以避免預(yù)測(cè)中的異方差和異常值問(wèn)題，提高預(yù)測(cè)精度；其次，線性函數(shù)又具有較高的可理解性。因此，對(duì)數(shù)線性函數(shù)可以兼顧兩大篩選標(biāo)準(zhǔn)的要求。

在因變量選取方面，本文選擇了下一期和下二期電力需求值的對(duì)數(shù)，試圖確定究竟是哪些因素影響了下一期和下二期的電力需求。自變量選取方面，在上述十二個(gè)外生因素和內(nèi)生因素的基礎(chǔ)上，由于其中部分變量并不一定顯著影響未來(lái)電量的需求，而且把所有的變量都放入同一個(gè)模型中會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題，因此，本文采用STATA統(tǒng)計(jì)軟件中的逐步回歸方法，以是否達(dá)到5%顯著性水平為標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)過(guò)多次迭代分析，逐步剔除不顯著的自變量，來(lái)篩選出關(guān)鍵影響因素。結(jié)果表明，本期電力消耗量(ei)、年份(以2002年為基年)(year)、人口增長(zhǎng)率(pgr)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率(egr)、供電區(qū)域面積(se)、工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)(PPI)，上述六個(gè)因素能夠預(yù)測(cè)下一期電量需求的99.7%，表明模型估計(jì)效果較好，只采用這六個(gè)變量即可有效滿足預(yù)測(cè)需要。以下是本文在數(shù)據(jù)收集、函數(shù)和變量篩選的基礎(chǔ)上構(gòu)建的下一期、下二期電量需求預(yù)測(cè)模型。

1.下一期電量需求預(yù)測(cè)模型

估計(jì)出的下一期電量需求增長(zhǎng)模型如下：

lnei+1=0.271+0.997lnei-0.003 63(year-2002)+0.006 12pgr+0.007 32lnse+0.003 48egr-0.002 06PPI

該模型表明：本期用電量增長(zhǎng)1%，則下一期用電量增長(zhǎng)0.997%，表明電量需求增長(zhǎng)速度在放緩；年份每增加一年，下一期用電量下降0.36%，表明隨著年份增長(zhǎng)，下一期用電量在下降；人口增長(zhǎng)率增加1%，則下一期用電量增長(zhǎng)0.006%；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率增加1%，則用電量增長(zhǎng)0.0035%，供電區(qū)域面積每增加1%，則用電量增長(zhǎng)0.007%；工業(yè)出廠品價(jià)格指數(shù)每增加1，則用電量需求下降0.2%，這是由于工業(yè)品價(jià)格上漲會(huì)抑制用電需求。

本文將模型計(jì)算出來(lái)的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)，除了2008和2009年由于經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，導(dǎo)致預(yù)測(cè)值高于實(shí)際值之外，其余年份的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值都非常接近，預(yù)測(cè)誤差絕對(duì)值平均只有2.47%，預(yù)測(cè)誤差最大年份為2008年，6.79%；預(yù)測(cè)誤差最小年份為2005年，僅為0.74%。

該模型與已有預(yù)測(cè)模型相比，有兩大優(yōu)點(diǎn)：第一，該模型的R2高達(dá)99.7%，意味著能夠較好預(yù)測(cè)下一期的用電量；第二，該模型是用本期變量去預(yù)測(cè)下一期用電量，從而提高了模型的應(yīng)用價(jià)值。利用下一期電量需求增長(zhǎng)模型測(cè)算出，中國(guó)2013年的電量需求將達(dá)到50 281.76億千瓦時(shí)。

2.下二期電量需求預(yù)測(cè)模型

由于電力供給規(guī)劃往往需要用到多年的電量需求增長(zhǎng)模型，因此，本文采用類似的方法，進(jìn)一步估計(jì)了下二期的用電量需求增長(zhǎng)模型。具體估計(jì)模型為：

lnei+2=-0.010 4+0.966lnei-0.482(lnei-lnei-1)-0.034 5(year-2002)+0.009pgr+0.047 8lnpe+0.008 5egr+0.115ln(PIR)-0.004urban+0.019 4lnse-0.005 4PPI

其中PIR表示農(nóng)村居民人均純收入，urban表示城鎮(zhèn)化程度，pe表示人均用電量。

該模型表明：本期用電量增長(zhǎng)1%，則下二期用電量增長(zhǎng)0.966%，表明電量需求增長(zhǎng)速度在進(jìn)一步放緩；本期用電量增長(zhǎng)率相對(duì)于上一年用電量增長(zhǎng)率增加1%，則下二期用電量下降0.48%，表明目前用電量增長(zhǎng)率較高的地區(qū)，未來(lái)的用電量增長(zhǎng)率很可能會(huì)放緩；年份每增加一年，下二期的用電量下降3.5%；人口增長(zhǎng)率增加1%，則下二期用電量增長(zhǎng)0.009%；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率增加1%，則下二期用電量增長(zhǎng)0.0085%；供電區(qū)域面積每增加1%，則下二期用電量增長(zhǎng)0.02%；工業(yè)出廠品價(jià)格指數(shù)每增加1，則下二期用電量需求下降0.5%，這是由于工業(yè)品價(jià)格上漲會(huì)抑制用電需求；人均用電量每增加1%，則下二期用電量增長(zhǎng)0.05%；農(nóng)村居民人均純收入每增加1%，則下二期用電量增長(zhǎng)0.12%；城鎮(zhèn)化程度每提升1%，則下二期電力需求下降0.4%，這是由于城鎮(zhèn)化導(dǎo)致了用電行為的集約化和規(guī)模經(jīng)濟(jì)化，從而降低了人均用電量。

從模型總體估計(jì)效果來(lái)看，模型總體預(yù)測(cè)精度達(dá)到99.3%，表明預(yù)測(cè)效果較好。另外，本文也對(duì)比了預(yù)測(cè)值和實(shí)際值(見(jiàn)圖3)，可以看到，除了2009年由于經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，導(dǎo)致預(yù)測(cè)值高于實(shí)際值之外，其余年份的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值都非常接近。預(yù)測(cè)誤差絕對(duì)值平均只有3.33%，預(yù)測(cè)誤差最大年份為2009年，為8.96%；預(yù)測(cè)誤差最小年份為2006年，僅為0.83%。利用下二期電量需求將增長(zhǎng)模型測(cè)算出，中國(guó)2014年的電量需求將達(dá)到53 705.90億千瓦時(shí)，增速預(yù)計(jì)達(dá)到6.8%。

(三)中長(zhǎng)期售電量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型

社會(huì)對(duì)電力的需求具有時(shí)間序列屬性，而售電量是最接近社會(huì)實(shí)際電力需求的數(shù)據(jù)，建立售電量模型后，可以和電力需求模型相互驗(yàn)證。本文假設(shè)售電量是時(shí)間的二次函數(shù)，在對(duì)售電量趨勢(shì)進(jìn)行時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)上，利用2003年至2012年的國(guó)家電網(wǎng)管轄區(qū)域內(nèi)24個(gè)省份(除廣東、廣西、海南、云南和貴州)的實(shí)際售電量數(shù)據(jù)估算出模型一，并利用國(guó)家有關(guān)單位發(fā)布的中長(zhǎng)期售電量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，估算出售電量在長(zhǎng)期的變化規(guī)律。這兩個(gè)模型表明售電量在中長(zhǎng)期將會(huì)依據(jù)何種規(guī)律變化，模型如下：

模型一(基于2003-2012年的數(shù)據(jù)估算)：

當(dāng)i>1時(shí)，lnDemandn=9.163+0.148i-0.003i2

當(dāng)i=1時(shí)，Demandi=Demand當(dāng)期實(shí)際值；其中，Demandi表示第i年度售電量，i表示數(shù)列序號(hào)，i≥1。

模型二(基于2011年發(fā)布的中長(zhǎng)期售電量預(yù)測(cè))：

當(dāng)j>1時(shí)，lnDemandn=9.23+0.136j-0.003j2

當(dāng)j=1時(shí)，Demandj=Demand初期實(shí)際值；其中，Demandj表示第j年度售電量，j表示數(shù)列序號(hào)，j≥1。

通過(guò)兩個(gè)模型比較發(fā)現(xiàn)，(1)模型二的三個(gè)系數(shù)0.136、0.003、9.23與模型一的三個(gè)系數(shù)0.148、-0.003、9.163差異較小，且都通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；(2)模型一和模型二的擬合程度均是99.4%，都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)；(3)從國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)上來(lái)看，社會(huì)用電量不可能永遠(yuǎn)高速增長(zhǎng)，與電力需求的變化趨勢(shì)一樣，售電量必然會(huì)隨著宏觀經(jīng)濟(jì)的變化，呈現(xiàn)出先高速增長(zhǎng)、后逐漸穩(wěn)定在一定增長(zhǎng)率水平上的狀態(tài)。

三、啟示和政策建議

電力需求預(yù)測(cè)模型的建立為科學(xué)合理地估算社會(huì)的電力需求量，調(diào)整電力的供給量和供給周期，規(guī)劃未來(lái)電力投資和建設(shè)，使電力長(zhǎng)期保持供需平衡提供了依據(jù)。電力需求與各項(xiàng)影響因素之間保持著作用與反作用的關(guān)系，例如，經(jīng)濟(jì)保持一定的增長(zhǎng)率需要電力需求適度小于供給，合理范圍內(nèi)的供需差能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展到新的水平后需要電力供需動(dòng)態(tài)保持在新的差值；反之，如果在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求下電量供不應(yīng)求，則會(huì)限制經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)能力，從而導(dǎo)致電量需求的進(jìn)一步萎縮。因此，保持一個(gè)良性的循環(huán)發(fā)展是非常重要的。電網(wǎng)企業(yè)具體可以從以下三個(gè)方面采取措施：

第一，電力需求的高速增長(zhǎng)并非常態(tài)，必須做好內(nèi)涵式提升的轉(zhuǎn)變。當(dāng)前，國(guó)際的宏觀經(jīng)濟(jì)逐漸走出了金融危機(jī)的低迷形勢(shì)，以慢速發(fā)展恢復(fù)元?dú)?，而中?guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展開(kāi)始以犧牲一部分速度的代價(jià)提升質(zhì)量，經(jīng)濟(jì)上整體出現(xiàn)了“穩(wěn)扎穩(wěn)打，鞏固基礎(chǔ)，提升發(fā)展質(zhì)量”的趨勢(shì)。電網(wǎng)企業(yè)在進(jìn)行投資的時(shí)候，在考慮滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求與電網(wǎng)安全的同時(shí)，需考慮如何合理確定投資能力，提高投資效益。在“內(nèi)涵式提升”過(guò)程中，明晰電力需求的高速增長(zhǎng)并非常態(tài)，要為需求增長(zhǎng)拐點(diǎn)的到來(lái)做好準(zhǔn)備。

第二，強(qiáng)化電力需求預(yù)測(cè)，為投資規(guī)模提供科學(xué)依據(jù)。電網(wǎng)企業(yè)需要建立適用于測(cè)算各單位電力需求和投資規(guī)模、投資結(jié)構(gòu)、投資時(shí)序的投資能力測(cè)算模型，便于決策者掌握電量增長(zhǎng)與投資增長(zhǎng)之間，投資規(guī)模與利潤(rùn)水平、資產(chǎn)負(fù)債率之間，投資效益與各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系。電網(wǎng)企業(yè)要從電力的實(shí)際需求出發(fā)，平衡電力需求和財(cái)務(wù)資源供給，促進(jìn)財(cái)務(wù)資源在企業(yè)內(nèi)部的合理配置，協(xié)助各單位提高利潤(rùn)水平，降低負(fù)債比率，在準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電力需求的基礎(chǔ)上，將有限的財(cái)務(wù)資源最大程度地轉(zhuǎn)化為對(duì)電網(wǎng)發(fā)展的支撐能力。

第三，以電力需求引導(dǎo)電力投資規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)電力供需的動(dòng)態(tài)平衡。由于電網(wǎng)建設(shè)在客觀上具有延時(shí)性，所以理論上調(diào)整優(yōu)化建設(shè)規(guī)劃是保證電力平穩(wěn)供應(yīng)的最有效手段。電網(wǎng)建設(shè)規(guī)劃的優(yōu)化可以從兩方面進(jìn)行：一是優(yōu)化投資規(guī)模，主要是減少電力供需之間的差值；二是優(yōu)化投資時(shí)序，主要是使得投資時(shí)序能夠符合消費(fèi)特點(diǎn)。如果能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)社會(huì)對(duì)電力的需求，并且在需求變化的前一個(gè)周期調(diào)整建設(shè)投資，電力供需差將控制在較小的范圍內(nèi)。

四、結(jié)論

本文通過(guò)分析得出，中國(guó)的電力需求量主要受到本期電力消耗量、年份(以2002年為基年)、人口增長(zhǎng)率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、供電區(qū)域面積、工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)這六個(gè)因素的影響。在此基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建了預(yù)測(cè)下一期和下二期電力需求量的短期電力需求模型，以及預(yù)測(cè)長(zhǎng)期售電量的時(shí)間序列模型。

經(jīng)過(guò)以上模型分析后，本文提出如下建議：第一，電力需求的高速增長(zhǎng)并非常態(tài)，電網(wǎng)企業(yè)必須練好內(nèi)功，注重內(nèi)涵式提升；第二，電網(wǎng)企業(yè)必須強(qiáng)化電力需求預(yù)測(cè)，使得投資規(guī)模的確定建立在科學(xué)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上；第三，電網(wǎng)企業(yè)要以電力需求引導(dǎo)電力投資規(guī)劃，從而保證電力供需達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡。

本文構(gòu)建的電力需求預(yù)測(cè)模型，作為測(cè)算社會(huì)電力需求和電力缺口的量化工具，具有一定的適用性，但并不意味著這一模型可以解決電力需求預(yù)測(cè)過(guò)程中的所有問(wèn)題。影響電力需求的因素及其作用機(jī)制是復(fù)雜的，本文的模型只是做了一個(gè)初步探索。模型本身具有局限性，如在短期預(yù)測(cè)中，使用季度和地區(qū)數(shù)據(jù)將能更精確地預(yù)測(cè)出社會(huì)對(duì)電力的需求差異；在中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中，有待于探索比二次函數(shù)更精確的模型，以更好地?cái)M合電力需求與時(shí)間的關(guān)系。未來(lái)將進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化完善，主要深化研究方向包括提高變量的解釋力度，探討變量的作用影響機(jī)制，使用更加精確的數(shù)據(jù)和函數(shù)模型，探索建立不同社會(huì)部門電量需求預(yù)測(cè)等子模型。

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(責(zé)任編輯：張任之)

Establishment and Application of Forecast Models of Chinese Electricity Demand Based on Logarithmic Function

LI Youhua1, CHENG Xirong2, SUN Juanzi3

(1.State Grid Energy Research Institute, Beijing 102209, China;2.School of Business, Renmin University of China, Beijing 100872, China；3.State Grid Shandong Electric Power Company,Jinan 250001, China)

By means of multiple regression and stepwise regression, the paper screens out the key factors influencing the electricity demand of China, which include the current consumption of electricity, year, the growth rate of population, the growth rate of economy, the proportion of power supply areas and Producer Price Index (PPI). Based on logarithmic function, two short-term forecasting models of electricity demand, a mid-term and a long-term time series forecasting models of electricity sales are established. The paper also puts forth the following suggestions: grid corporations should strengthen the forecast of electricity demand to provide scientific foundation for investment; grid corporations should take advantage of the forecast of electricity demand, and promote dynamic equilibrium of electric supply and demand.

electricity demand; electricity sales；logarithmic function; forecasting models

2014-10-08

國(guó)網(wǎng)山東省電力公司委托科技開(kāi)發(fā)項(xiàng)目“基于價(jià)值鏈與業(yè)務(wù)鏈協(xié)同的財(cái)務(wù)管理關(guān)鍵技術(shù)理論與應(yīng)用研究”(XM2013020162460)

李有華(1974—)，男，國(guó)網(wǎng)能源研究院高級(jí)審計(jì)師，碩士；程熙镕(1989—)，女，中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院博士研究生；孫娟子(1979—)，女，國(guó)網(wǎng)山東省電力公司財(cái)務(wù)資產(chǎn)部高級(jí)會(huì)計(jì)師，碩士。

F206

A

1008-2700(2015)01-0040-07