陸輿

（東南大學(xué)，江蘇南京211189）

江蘇電量需求經(jīng)濟(jì)背景預(yù)測(cè)及“協(xié)整模型”方法研究

陸輿

（東南大學(xué)，江蘇南京211189）

提出了江蘇在未來40年經(jīng)濟(jì)背景預(yù)測(cè)方案，運(yùn)用較為先進(jìn)的“協(xié)整理論”，篩選能與電量需求建立均衡關(guān)系的關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)變量；構(gòu)建了關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)變量與電量需求之間的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，并對(duì)江蘇省經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型期的電力需求走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)與校驗(yàn)。

經(jīng)濟(jì)；電量需求；軌跡；協(xié)整；預(yù)測(cè)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法已廣泛應(yīng)用于電力需求分析預(yù)測(cè)，但是實(shí)際應(yīng)用中存在經(jīng)濟(jì)背景的預(yù)測(cè)和自變量及計(jì)算模型的合理性選擇2個(gè)難點(diǎn)。從電力需求預(yù)測(cè)實(shí)務(wù)要求出發(fā)，基于長(zhǎng)期積累的國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)及電力數(shù)據(jù)，采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)優(yōu)化算法，提出了解決這兩個(gè)問題的實(shí)踐路徑，提高了預(yù)測(cè)的客觀性與預(yù)測(cè)精度。

1　經(jīng)濟(jì)背景預(yù)測(cè)

電力需求預(yù)測(cè)結(jié)果與經(jīng)濟(jì)背景預(yù)估的精確性密切相關(guān)。江蘇正處于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整轉(zhuǎn)型期，沿東隴海線開發(fā)、蘇北沿海開發(fā)，蘇南現(xiàn)代化示范區(qū)建設(shè)規(guī)劃密集出臺(tái)，經(jīng)濟(jì)全球化影響及上海自貿(mào)區(qū)可能帶來的“溢出效應(yīng)”、“虹吸效應(yīng)”將使未來的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)錯(cuò)綜復(fù)雜。簡(jiǎn)單的外推法可能較難反映經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)及所處階段的特征，而專家經(jīng)驗(yàn)法則主觀性較強(qiáng)，均難以保證經(jīng)濟(jì)背景預(yù)測(cè)精度。根據(jù)江蘇省發(fā)展軌跡，綜合對(duì)比發(fā)達(dá)省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展軌跡［1-4］，考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人口增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率、人均用電量、居民消費(fèi)、能源消費(fèi)等主要因素對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)的影響。短期經(jīng)濟(jì)預(yù)估主要依據(jù)江蘇省“十二五”規(guī)劃預(yù)期值及發(fā)展趨勢(shì)；中長(zhǎng)期預(yù)估的參考數(shù)據(jù)來源于韓國(guó)、日本、德國(guó)、法國(guó)等近30年數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值，或某一具有典型發(fā)展趨勢(shì)的國(guó)家在一段時(shí)間內(nèi)的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)。如無特殊說明，已將經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)折算為2005年不變價(jià)，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以2000年人民幣不變價(jià)為基準(zhǔn)。在充分考慮江蘇省基本情況及各項(xiàng)指標(biāo)與對(duì)比地區(qū)及國(guó)家的差異性后，提出經(jīng)濟(jì)背景預(yù)測(cè)方案，如表1所示。

全省GDP年均增長(zhǎng)率在2030年和2040年分別降至4.5%和4.3%，2050年江蘇省國(guó)民經(jīng)濟(jì)達(dá)到38276億美元（2005年不變價(jià)），GDP增長(zhǎng)率降至4%以下，并逐漸趨于穩(wěn)定。全省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重在2030年和2040年分別升至63%和68%，于2050年達(dá)到70%，基本可以判定江蘇省在2050年前的各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比例將趨于穩(wěn)定。全省人口總量年均增長(zhǎng)率在2030年和2040年穩(wěn)定于0.4%左右，2050年江蘇省人口總量達(dá)到9193萬人，人口總量將始終保持0.4個(gè)百分點(diǎn)增長(zhǎng)率。在遠(yuǎn)景預(yù)測(cè)中，全省城鎮(zhèn)化率在2030年和2040年分別升至75%和77%，并于2050年達(dá)到78%。

2　研究方法探究

傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)法用于電力需求分析預(yù)測(cè)時(shí)，通常要求所分析的時(shí)間序列數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。而一般情況下，經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列都非平穩(wěn)，盡管模型結(jié)果有可能具有很高的擬合度和顯著的統(tǒng)計(jì)量，但是根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)量得到的推斷可能不正確，導(dǎo)致產(chǎn)生無意義的虛假回歸［5］。

表1　經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)及電量預(yù)測(cè)結(jié)果

為解決上述問題，文中擬采用一種處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的方法及“協(xié)整理論”。該方法使多個(gè)非平穩(wěn)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列在建模時(shí)能夠克服傳統(tǒng)建模技術(shù)缺陷，所建立的均衡關(guān)系能取得較好的預(yù)測(cè)效果，并可對(duì)“協(xié)整”模型建立的均衡關(guān)系進(jìn)行誤差修正，從而得到預(yù)測(cè)效果較好的綜合預(yù)測(cè)模型。文中采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件Eviwes6.0進(jìn)行計(jì)算。

2.1初步確定關(guān)鍵因素

江蘇省電力需求函數(shù)可以用下式表示［6］：

式中：Q為電力需求；GDP為生產(chǎn)總值；M3為第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比；PP為人口；U為城鎮(zhèn)化率；CPI為居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)；EC為能源消費(fèi)；EG為單位能耗。對(duì)樣本數(shù)據(jù)的處理采取自然對(duì)數(shù)的形式，其建立的模型結(jié)果不影響最終結(jié)論。

2.2數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢查

平穩(wěn)性檢驗(yàn)就是對(duì)時(shí)間序列是否存在單位根進(jìn)行檢驗(yàn)，主要有2種方法：ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)。在樣本容量很大的情況下，文中所用的單位根檢驗(yàn)方法為ADF檢驗(yàn)。本質(zhì)上，對(duì)于任意變量xt，檢驗(yàn)零假設(shè)xt～I(xiàn)（1）相當(dāng)于檢驗(yàn)Δxt是平穩(wěn)的，ADF單位根檢驗(yàn)過程基于最小二乘法回歸式：

式中：β0，α0為參數(shù)；T為線性時(shí)間趨勢(shì)；m為滯后項(xiàng)系數(shù)；εt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。這里，m=1，2，3，或者根據(jù)實(shí)驗(yàn)來確定。經(jīng)ADF檢驗(yàn)后，如果不能拒絕每個(gè)序列都不平穩(wěn)的零假設(shè)，則進(jìn)一步對(duì)所有變量的一階差分進(jìn)行檢驗(yàn)；若此時(shí)的檢驗(yàn)結(jié)果表明序列都是平穩(wěn)的，也就說明該序列在一階差分的情況下為平穩(wěn)的狀態(tài)；若不然，則需進(jìn)一步差分，直至序列包含的所有數(shù)據(jù)在某一階為平穩(wěn)狀態(tài)。

在ADF檢驗(yàn)中以Q的平穩(wěn)階為基準(zhǔn)，對(duì)其他因素進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見表2，解釋變量中單位能耗LNEG的ADF水平值檢驗(yàn)小于任何一種可能性范圍，因此LNEG為平穩(wěn)序列，不能與電力需求LNQ進(jìn)行“協(xié)整關(guān)系”檢驗(yàn)。

由于Q為不平穩(wěn)狀態(tài)，因此需進(jìn)一步對(duì)其一階差分序列檢驗(yàn)，判斷各時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的一階差分平穩(wěn)性是否一致，檢驗(yàn)結(jié)果見表3，在Q序列為平穩(wěn)的狀態(tài)下，只有同樣平穩(wěn)的序列才具有 “協(xié)整關(guān)系”，因此ΔLNEC與電量間不具有“協(xié)整關(guān)系”，被排除。

最終可以進(jìn)行協(xié)整的解釋變量序列有地區(qū)生產(chǎn)總值LNGDP、人口總量LNPP、第三產(chǎn)業(yè)占比LNM3、城鎮(zhèn)化率LNU和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)LNCPI。

表2　ADF檢驗(yàn)結(jié)果

表3　一階差分檢驗(yàn)結(jié)果

2.3“協(xié)整關(guān)系”檢測(cè)與模型建立

文中運(yùn)用極大似然法 （J-J）檢驗(yàn)與模型建立的方式，來檢驗(yàn)多變量間“協(xié)整關(guān)系”。在多元變量分析的基礎(chǔ)上不僅提供了一個(gè)估計(jì)方法，還提出了檢驗(yàn)“協(xié)整向量”個(gè)數(shù)及經(jīng)濟(jì)理論所設(shè)條件的顯示條件［7］。特別是當(dāng)“協(xié)整向量”不止一個(gè)時(shí)，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(gè)Ak都是n×n的參數(shù)矩陣。

數(shù)據(jù)處理時(shí)，首先運(yùn)用Schwarz信息標(biāo)準(zhǔn)法確定自回歸模型，確定最佳滯后數(shù)為1。然后運(yùn)用J-J檢驗(yàn)進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢測(cè)。經(jīng)反復(fù)試驗(yàn)推理，在添加LNCPI變量建立與LNQ“協(xié)整關(guān)系”檢驗(yàn)時(shí)，模型近似于滿秩矩陣，無法得出與其他解釋變量同一“協(xié)整關(guān)系”的模型。因此，以下“協(xié)整檢驗(yàn)”中將剔除LNCPI變量，即在關(guān)聯(lián)電力需求時(shí)不考慮居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4和表5所示。

經(jīng)過上述檢驗(yàn)，在1980—2011年的樣本區(qū)間內(nèi)，根據(jù)數(shù)據(jù)序列的平滑程度，Eviwes6.0自動(dòng)選取可協(xié)整的20個(gè)相關(guān)觀測(cè)值，建立各個(gè)變量之間一致長(zhǎng)期均衡關(guān)系，其“協(xié)整向量”的系數(shù)估計(jì)如式（4）所示：

由于各變量都是對(duì)數(shù)形式，這些值可以反映與LNQ之間的長(zhǎng)期彈性，因此方程可表示為：

2.4誤差修正模型

表4　“協(xié)整檢驗(yàn)”跡統(tǒng)計(jì)量結(jié)果

生成自回歸向量誤差糾正模型（VECM）：

修正后的擬合優(yōu)度，R2=0.415對(duì)數(shù)似然函數(shù)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(qiáng)，誤差修正數(shù)（估計(jì)為-0.149 698）具有正確符號(hào)，意味著預(yù)測(cè)結(jié)果向平衡快速收斂，中短期內(nèi)電力需求的變化不會(huì)影響與之相對(duì)應(yīng)的變量間長(zhǎng)期關(guān)系。誤差修正模型修正結(jié)果如表6所示。

2.5電量預(yù)測(cè)結(jié)果校核

根據(jù)表6預(yù)測(cè)結(jié)果，2030年人均GDP指標(biāo)達(dá)到韓國(guó)水平，進(jìn)入后工業(yè)化階段中期，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)還未調(diào)整到位，所以人均電量消費(fèi)略高于韓國(guó)現(xiàn)狀；2050年全省人均GDP指標(biāo)達(dá)到英、德、法現(xiàn)狀水平，基本實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化，但是人均電量消費(fèi)仍略高于英、德、法現(xiàn)狀水平。這與政府相關(guān)規(guī)劃目標(biāo)、蘇南現(xiàn)代化目標(biāo)建設(shè)目標(biāo)及現(xiàn)狀基礎(chǔ)基本吻合。

表5　“協(xié)整檢驗(yàn)”極大值統(tǒng)計(jì)量結(jié)果

表6　誤差修正后的全社會(huì)用電量對(duì)數(shù)數(shù)據(jù)結(jié)果（對(duì)數(shù)值）

3　結(jié)束語

江蘇經(jīng)濟(jì)將在2040年左右達(dá)到飽和，增速4%左右，三產(chǎn)占比增加到68%，人口增長(zhǎng)速率穩(wěn)定在0.4 %、城市化率達(dá)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(dá)到2.0 %進(jìn)入飽和狀態(tài)（約24000億kW·h）。

［1］江蘇省統(tǒng)計(jì)局.江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒［DB/OL］.http：//www.jssb.gov. cn/2012nj/nj01.htm，2013.

［2］浙江省統(tǒng)計(jì)局.浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒［DB/OL］.http：//www.zj.stats. gov.cn/tjsj/tjnj/DesktopModules/Reports/10.浙江統(tǒng)計(jì)年鑒2012/ indexch.htm，2013.

［3］廣東省統(tǒng)計(jì)局.廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒［DB/OL］.http：//www.gdstats. gov.cn/tjnj/2012/ml1.htm，2013.

［4］上海市統(tǒng)計(jì)局.上海市省統(tǒng)計(jì)年鑒［DB/OL］.http：//www.statssh.gov.cn/data/toTjnj.xhtml？y=2012，2013.

［5］吳立君，王何舟，嚴(yán) 瑩，等.電力需求與經(jīng)濟(jì)相關(guān)性分析［J］.水電能源科學(xué)，2009，27（3）：190-192.

［6］姜 磊，吳玉鳴.電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的區(qū)域差異研究［J］.經(jīng)濟(jì)前沿，2009，（7）：28-39.

［7］周桂鵬.江蘇省電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的實(shí)證研究［D］.南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，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(dòng)化專業(yè)。