李舒婕

（上海電力大學， 上海 200090）

1 研究意義

由圖1 可知，中國電力消費量逐年上升，其中工業(yè)電力消費量占總電力消費量的很大比重，遠高于其它產(chǎn)業(yè)，可見我國在工業(yè)生產(chǎn)上對于電力的需求量仍然十分巨大。對比上海市歷年總電力消費量與工業(yè)電力消費量的關(guān)系（見圖2），可以看出，由于上海市城市化進程較快，雖然其第二產(chǎn)業(yè)電力消費量占總電力消費量的比重歷年減小，但是也保持在45%以上的水平，遠超其它產(chǎn)業(yè)。

本文選取經(jīng)濟發(fā)展較為發(fā)達的上海市作為研究地區(qū)，研究其電力工業(yè)的發(fā)展情況。故選取上海市電力消費量和工業(yè)生產(chǎn)總值兩者之間的關(guān)系進行研究，利用協(xié)整理論和誤差修正模型來分析兩者之間的長期均衡關(guān)系與短期動態(tài)調(diào)整，利用Granger 因果檢驗分析其關(guān)系，并對模型進行回歸分析，進而預測未來的電力需求情況，提出相關(guān)政策建議。

2 計量OLS 回歸模型

本文目標為研究上海市電力消費量和工業(yè)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系，使用Eviews10 軟件分析數(shù)據(jù)。在進行協(xié)整分析之前，為避免偽回歸，首先檢驗時間序列的平穩(wěn)性，使用ADF 檢驗來驗證其是否為同階單整。在同階差分的基礎(chǔ)上，使用E-G 兩步法檢驗兩個變量之間是否具有長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。并使用誤差修正模型估計兩個變量之間的短期關(guān)系，使分析更加全面。利用Granger 因果檢驗對其進行因果關(guān)系檢驗，分析其經(jīng)濟意義。最后對其進行回歸，分析其回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義[1-3]。

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源與處理

為研究上海市第二產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟增長對上海市電力消費量的影響，于上海市統(tǒng)計局選取上海市自2000—2019 年的相關(guān)數(shù)據(jù)。以上海市工業(yè)生產(chǎn)總值（記為GDP）反映上海市第二產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟情況，與上海市電力消費量（E）構(gòu)建回歸模型。兩者趨勢圖如圖3所示。

由圖3 可得，兩者呈現(xiàn)出線性相關(guān)關(guān)系，故假設(shè)二者之間關(guān)系設(shè)定為一元線性回歸模型：

式中：μi為隨機誤差項，即除上海市工業(yè)生產(chǎn)總值，影響上海市電力消費量的其他因素。假設(shè)該模型滿足古典假設(shè)，本文利用計量經(jīng)濟學軟件eviews 進行分析。本文數(shù)據(jù)全部來自于上海市統(tǒng)計局。

3.2 序列的平穩(wěn)性檢驗

在進行協(xié)整分析之前，為避免偽回歸，需要檢驗時間序列的平穩(wěn)性。本文采用ADF 檢驗法檢驗時間序列的平穩(wěn)性。eviews 輸出結(jié)果如表1 所示。

表1 平穩(wěn)性檢驗

兩個變量的原序列的無論是在含有截距項和時間趨勢項時，還是僅考慮常數(shù)項的情況時，均為一階單整序列，可以進一步驗證兩者之間的協(xié)整關(guān)系。

3.3 序列的協(xié)整檢驗

協(xié)整關(guān)系可以表明，變量之間存在的長期均衡變動關(guān)系，根據(jù)協(xié)整理論，兩個非平穩(wěn)變量之問的某種線性關(guān)系可能是平穩(wěn)的，表現(xiàn)為其殘差是平穩(wěn)序列。

本文選取的兩個變量GDP 與E 都為一階單整，滿足協(xié)整的前提條件。使用E-G 兩步法進行檢驗，只有當回歸方程的殘差為平穩(wěn)變量，并且變量之間存在協(xié)整關(guān)系時，線性回歸才是真實的。殘差R 的平穩(wěn)性檢驗eviews 輸出結(jié)果如表2 所示。

表2 E-G 兩步法殘差平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

表2 中殘差序列在水平含有常數(shù)項的模型中，拒絕了5%置信區(qū)間的原假說，表示殘差R 序列為平穩(wěn)序列，變量GDP 與E 變量之間存在協(xié)整關(guān)系，它們之間具有長期穩(wěn)定性。

3.4 格蘭杰因果檢驗

本文在研究分析GDP 與E 之間的因果關(guān)系時，采用Granger 檢驗法分析兩者的因果關(guān)系與方向。EVIEWS 輸出結(jié)果如表3 所示。

表3 格蘭杰因果檢驗

結(jié)果表明，E 是GDP 的格蘭杰原因，說明電力消費是工業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟快速發(fā)展的原因。在我國經(jīng)濟社會的快速發(fā)展過程中，工業(yè)的電力消費一直處于高位，電力作為基礎(chǔ)設(shè)施，其消費對于工業(yè)生產(chǎn)總值的提高具有重要貢獻。

3.5 誤差修正模型

協(xié)整檢驗中驗證了上海市工業(yè)生產(chǎn)總值（GDP）與上海市電力消費量（E）的序列成（1，1）階協(xié)整關(guān)系，現(xiàn)建立其誤差修正模型。以E 關(guān)于GDP 的協(xié)整回歸中的平穩(wěn)殘差序列et作為誤差修正項，可建立如下誤差修正模型：

式中：et-1的參數(shù)估計值為負，表明了前一期對后一期的修正。由協(xié)整模型得到E 關(guān)于GDP 的長期彈性為0.131 7，由誤差修正模型得到E 關(guān)于GDP 的短期彈性為0.079 7。

3.6 OLS 回歸分析

利用eviews 軟件進行一元線性回歸分析，得出模型：

評價模型：模型估計結(jié)果說明，在假定其他變量不變的情況下，上海市工業(yè)生產(chǎn)總值每增加1 億元，上海市電力消費量就會增加0.131 7 億kWh；從回歸估計的結(jié)果看，模型擬合較好?？蓻Q系數(shù)R2=0.985 8，表明上海市電力消費量變化的98.58%可由上海市工業(yè)生產(chǎn)總值的變化來解釋。

序列相關(guān)檢驗：由回歸結(jié)果可知，在5%顯著性水平下，n=20，k=2，查表得dL=1.20，dU=1.41，D.W.=1.1665＜dL，故判斷模型隨機項存在正自相關(guān)。由殘差圖（圖3）可知，殘差的變動有系統(tǒng)模式，連續(xù)為正和連續(xù)為負，表明殘差項存在一階正自相關(guān)，模型中的t 統(tǒng)計量和F統(tǒng)計量結(jié)論不可信，需采取補救措施。

3.7 采用廣義差分法估計模型

利用eviews 軟件，對殘差序列進行滯后一階的自回歸，可得回歸方程：

由此可知p^=0.350 2，對原模型進行廣義差分，得廣義差分方程：

模型的一階廣義差分的估計結(jié)果為：

在5%顯著性水平下，n=19，k=2，查表得dL=1.18，dU=1.40，D.W.=1.845 4＞dU，表明經(jīng)廣義差分法變換后的模型已經(jīng)不存在序列相關(guān)性。對比原模型與廣義差分后的模型，可知普通最小二乘法低估了GDP 前的回歸系數(shù)的標準誤差。β0=254.697 9/1-0.350 2=391.963 5，由此，得到最終的回歸模型：

模型估計結(jié)果說明，在假定其他影響因素不變的情況下，上海市工業(yè)生產(chǎn)總值每增加1 億元，上海市電力消費量就會增加0.125 6 億kWh。

4 結(jié)論與建議

由實證分析可得上海市工業(yè)生產(chǎn)總值與電力消費量之間具有長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，由協(xié)整模型得到電力消費量關(guān)于工業(yè)生產(chǎn)總值的長期彈性為0.131 7，由誤差修正模型得到電力消費量關(guān)于工業(yè)生產(chǎn)總值的短期彈性為0.079 7。在假定其他影響因素不變的情況下，上海市工業(yè)生產(chǎn)總值每增加1 億元，上海市電力消費量就會增加0.125 6 億kWh。