江苏电量需求经济背景预测及“协整模型”方法研究

陆舆

（东南大学，江苏南京211189）

江苏电量需求经济背景预测及“协整模型”方法研究

陆舆

（东南大学，江苏南京211189）

提出了江苏在未来40年经济背景预测方案，运用较为先进的“协整理论”，筛选能与电量需求建立均衡关系的关键经济变量；构建了关键经济变量与电量需求之间的计量经济学模型，并对江苏省经济结构转型期的电力需求走势进行预测与校验。

经济；电量需求；轨迹；协整；预测

计量经济方法已广泛应用于电力需求分析预测，但是实际应用中存在经济背景的预测和自变量及计算模型的合理性选择2个难点。从电力需求预测实务要求出发，基于长期积累的国内外经济及电力数据，采用计量经济学优化算法，提出了解决这两个问题的实践路径，提高了预测的客观性与预测精度。

1　经济背景预测

电力需求预测结果与经济背景预估的精确性密切相关。江苏正处于经济结构调整转型期，沿东陇海线开发、苏北沿海开发，苏南现代化示范区建设规划密集出台，经济全球化影响及上海自贸区可能带来的“溢出效应”、“虹吸效应”将使未来的经济形势错综复杂。简单的外推法可能较难反映经济结构及所处阶段的特征，而专家经验法则主观性较强，均难以保证经济背景预测精度。根据江苏省发展轨迹，综合对比发达省市经济发展轨迹［1-4］，考虑经济增长、人口增长、经济结构、城镇化率、人均用电量、居民消费、能源消费等主要因素对经济发展预测的影响。短期经济预估主要依据江苏省“十二五”规划预期值及发展趋势；中长期预估的参考数据来源于韩国、日本、德国、法国等近30年数据的加权平均值，或某一具有典型发展趋势的国家在一段时间内的对应数据。如无特殊说明，已将经济数据折算为2005年不变价，预测数据以2000年人民币不变价为基准。在充分考虑江苏省基本情况及各项指标与对比地区及国家的差异性后，提出经济背景预测方案，如表1所示。

全省GDP年均增长率在2030年和2040年分别降至4.5%和4.3%，2050年江苏省国民经济达到38276亿美元（2005年不变价），GDP增长率降至4%以下，并逐渐趋于稳定。全省第三产业产值比重在2030年和2040年分别升至63%和68%，于2050年达到70%，基本可以判定江苏省在2050年前的各产业产值比例将趋于稳定。全省人口总量年均增长率在2030年和2040年稳定于0.4%左右，2050年江苏省人口总量达到9193万人，人口总量将始终保持0.4个百分点增长率。在远景预测中，全省城镇化率在2030年和2040年分别升至75%和77%，并于2050年达到78%。

2　研究方法探究

传统计量经济法用于电力需求分析预测时，通常要求所分析的时间序列数据是平稳的。而一般情况下，经济时间序列都非平稳，尽管模型结果有可能具有很高的拟合度和显著的统计量，但是根据这些统计量得到的推断可能不正确，导致产生无意义的虚假回归［5］。

表1　经济预测及电量预测结果

为解决上述问题，文中拟采用一种处理非平稳数据的方法及“协整理论”。该方法使多个非平稳经济时间序列在建模时能够克服传统建模技术缺陷，所建立的均衡关系能取得较好的预测效果，并可对“协整”模型建立的均衡关系进行误差修正，从而得到预测效果较好的综合预测模型。文中采用计量经济学软件Eviwes6.0进行计算。

2.1初步确定关键因素

江苏省电力需求函数可以用下式表示［6］：

式中：Q为电力需求；GDP为生产总值；M3为第三产业产值占比；PP为人口；U为城镇化率；CPI为居民消费价格指数；EC为能源消费；EG为单位能耗。对样本数据的处理采取自然对数的形式，其建立的模型结果不影响最终结论。

2.2数据平稳性检查

平稳性检验就是对时间序列是否存在单位根进行检验，主要有2种方法：ADF检验和PP检验。在样本容量很大的情况下，文中所用的单位根检验方法为ADF检验。本质上，对于任意变量xt，检验零假设xt～I（1）相当于检验Δxt是平稳的，ADF单位根检验过程基于最小二乘法回归式：

式中：β0，α0为参数；T为线性时间趋势；m为滞后项系数；εt为随机扰动项。这里，m=1，2，3，或者根据实验来确定。经ADF检验后，如果不能拒绝每个序列都不平稳的零假设，则进一步对所有变量的一阶差分进行检验；若此时的检验结果表明序列都是平稳的，也就说明该序列在一阶差分的情况下为平稳的状态；若不然，则需进一步差分，直至序列包含的所有数据在某一阶为平稳状态。

在ADF检验中以Q的平稳阶为基准，对其他因素进行检验。检验结果见表2，解释变量中单位能耗LNEG的ADF水平值检验小于任何一种可能性范围，因此LNEG为平稳序列，不能与电力需求LNQ进行“协整关系”检验。

由于Q为不平稳状态，因此需进一步对其一阶差分序列检验，判断各时间序列对应的一阶差分平稳性是否一致，检验结果见表3，在Q序列为平稳的状态下，只有同样平稳的序列才具有 “协整关系”，因此ΔLNEC与电量间不具有“协整关系”，被排除。

最终可以进行协整的解释变量序列有地区生产总值LNGDP、人口总量LNPP、第三产业占比LNM3、城镇化率LNU和居民消费价格指数LNCPI。

表2　ADF检验结果

表3　一阶差分检验结果

2.3“协整关系”检测与模型建立

文中运用极大似然法 （J-J）检验与模型建立的方式，来检验多变量间“协整关系”。在多元变量分析的基础上不仅提供了一个估计方法，还提出了检验“协整向量”个数及经济理论所设条件的显示条件［7］。特别是当“协整向量”不止一个时，J-J方法更加方便有效。具体方式如下：

式中：Xt为n维向量；N为差分操作符。每一个Ak都是n×n的参数矩阵。

数据处理时，首先运用Schwarz信息标准法确定自回归模型，确定最佳滞后数为1。然后运用J-J检验进行协整关系检测。经反复试验推理，在添加LNCPI变量建立与LNQ“协整关系”检验时，模型近似于满秩矩阵，无法得出与其他解释变量同一“协整关系”的模型。因此，以下“协整检验”中将剔除LNCPI变量，即在关联电力需求时不考虑居民消费价格指数。检验结果如表4和表5所示。

经过上述检验，在1980—2011年的样本区间内，根据数据序列的平滑程度，Eviwes6.0自动选取可协整的20个相关观测值，建立各个变量之间一致长期均衡关系，其“协整向量”的系数估计如式（4）所示：

由于各变量都是对数形式，这些值可以反映与LNQ之间的长期弹性，因此方程可表示为：

2.4误差修正模型

表4　“协整检验”迹统计量结果

生成自回归向量误差纠正模型（VECM）：

修正后的拟合优度，R2=0.415对数似然函数值Log likelihood为310.0605，AIC和SC值较小，分别为-2.90和-2.55。说明模型整体解释能力较强，误差修正数（估计为-0.149 698）具有正确符号，意味着预测结果向平衡快速收敛，中短期内电力需求的变化不会影响与之相对应的变量间长期关系。误差修正模型修正结果如表6所示。

2.5电量预测结果校核

根据表6预测结果，2030年人均GDP指标达到韩国水平，进入后工业化阶段中期，由于产业结构还未调整到位，所以人均电量消费略高于韩国现状；2050年全省人均GDP指标达到英、德、法现状水平，基本实现现代化，但是人均电量消费仍略高于英、德、法现状水平。这与政府相关规划目标、苏南现代化目标建设目标及现状基础基本吻合。

表5　“协整检验”极大值统计量结果

表6　误差修正后的全社会用电量对数数据结果（对数值）

3　结束语

江苏经济将在2040年左右达到饱和，增速4%左右，三产占比增加到68%，人口增长速率稳定在0.4 %、城市化率达到77%。江苏省用电量增速2020年以后低于5.84%（约12000亿kW·h）、2030年以后低于2.63%、2040年以后低于2.35%、2050年左右达到2.0 %进入饱和状态（约24000亿kW·h）。

［1］江苏省统计局.江苏省统计年鉴［DB/OL］.http：//www.jssb.gov. cn/2012nj/nj01.htm，2013.

［2］浙江省统计局.浙江省统计年鉴［DB/OL］.http：//www.zj.stats. gov.cn/tjsj/tjnj/DesktopModules/Reports/10.浙江统计年鉴2012/ indexch.htm，2013.

［3］广东省统计局.广东省统计年鉴［DB/OL］.http：//www.gdstats. gov.cn/tjnj/2012/ml1.htm，2013.

［4］上海市统计局.上海市省统计年鉴［DB/OL］.http：//www.statssh.gov.cn/data/toTjnj.xhtml？y=2012，2013.

［5］吴立君，王何舟，严 莹，等.电力需求与经济相关性分析［J］.水电能源科学，2009，27（3）：190-192.

［6］姜 磊，吴玉鸣.电力消费与经济增长的区域差异研究［J］.经济前沿，2009，（7）：28-39.

［7］周桂鹏.江苏省电力消费与经济发展关系的实证研究［D］.南京：南京农业大学，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

陆舆（1994），男，江苏南京人，本科生，电气工程与自动化专业。