结构变化_效率改进与能源需求预测_以中国电力行业为例
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一、影响电 力需求的因素及数据来源
总的来讲, 电力需求主要取决于电价和 GDP 这 两个因素。这是一个普遍被接受的需求函数的定义。在现 代经 济中, 电力是生产过程及人们日常生活中必需 的投入品, 而不是普通的商品。因此, 许多 重要的且有 时会相互 抵消 的因素会改变电力需求的模式( Gellings, 1996) 。从而, 影响经济活 动及消 费模式 的因素 会对电 力消费产 生重要 的 影响。确定中国的电力需求时还可能存在许多其它需要适当注意的因素, 例如天气因素及天然气的竞争。
电力系统需求预 测的理论研究始于 20 世纪中 叶。在此 之前, 由于电 力系统 本身的 规模限 制及许多 其他因 素 的影响, 需求预测的研究一直没有成形。直至 20 世纪 80 年代, 对于中长期 电力需求 预测的理论 研究才开 始兴起, 尤其是在发达国家, 一系列预测 方法, 如 自回 归法 ( AR) 、移动 平均 法( MR) 、一 般指 数平 滑法、自 回归 移动 平均 法 ( ARMA) 和自回归 整体移动平 均法 ( ARIMA) 等, 被成 功地提 出并 在电 力需求 预测 中得到 广泛 的接 受( Zhang Chun, 1987) 。不仅所有的电力部门对于获取 可靠的预测有着日益增长 的需求, 政府也是 如此, 因 为电力影 响着经济增 长 和环境保护。在快速增长从而电力需求有显著增加的地区, 预测的可靠性及置信水平 更为重要。当 用于成熟 且稳 定的电力系统的预测问题时, 经典预测 技术的 置信水 平不 可能与 预测 动态 且快速 增长 系统的 技术 的置信 水平 相 同。总的来讲, 预测快速增长经济中的电力需求是更为 困难、更具挑战性的, 因为经济结 构变化可以 对电力需 求产 生重大的影响。这要归因于增长 的性 质、社会经 济条 件、特殊事 件的 发生及 能源 补贴 价格 等方 面的 差异 ( Baraket and Eissa, 1989) 。不过, 如果我们在寻求对已形成的经典预测技术进行进 一步改进 时考虑了上 述差异, 就有可 能保 证经典预测技术的精确性、适合性及可信度。
A1 主要因素 下面五个因素被确认为对中国长期电力需求具有重要影响的因素。 11 国内生产总值 国内生产总值在文献中被认为是电力消费的最重要的决定因素。经济增长及 其对生活 标准的影响, 是促 进电 力消费增长的主要动力。经验研究证明了在 GDP 与电力消费之间存在着显著且稳定的正相关关系。 21 电价 电价就如收入效应一样, 是影响电力需求的另 一个重 要因素。不 过, 中国的 电价是 根据供 给成本行 政性地 确 定的, 供给成本包括全部燃料、运行和维护成本、以及需 回收的建设成本及合理的利润。 由于各级政 府的许多 主管 部门及许多利益相关者介入了电价的批准过程 º, 因此中国的电价制定是一个复杂且敏感的部门问题。尽管这样, 电价仍因其对电力需求的影响而成为电力需求函数中的一个重要变量 »。在中国, 电价由各省分别确定, 电价 调整 需要漫长的时间以进行评估并获得一致同意, 而且还因 层层的 地方( 甚至 到村) 附加 费( 据估计 为最终消 费者所 付 电费的 10% ) 15% ) 而使其进一步复杂化。所以, 各省之间、甚至同一个省内的电价, 都有很 大的不同, 因而不 可能
* 本文为作者本人的学术讨论, 不代表作者所在单位的观点和政策意见。
57
林伯强: 结构变化、效率改进与 能源需求预测
的关系; 第二, 由于在电力需求方程中所采用的经济变量如 GDP 和电价往往都是内生的, 因此用单一方程来预测电 力需求会产生联立性偏差从而得出不可靠的预测结果。以上两个问题都可以借 助协整模 型来解决。特 别是, 如果 变量之间存在着长期的均衡关系, 可以用协整 技术鉴别出来。
根据需求函数的定义, 总的来说, 电力需求取 决于几 个主要的 重要因 素, 包括 GDP、价格 和人口。本 文通过 分 析中国经济社会状况的特殊性, 将经济结构变化及效率 提高等变量引入中国电力需求 预测。而且跟 以往研究 不同 的是, 本文以两 种 日 益 流 行 的 计 量 经 济 学 方 法 为 基 础 展 开 研 究, 即 / 单 位 根 检 验0 ( unit root test) 和 / 协 整0 ( cointegration) 模型( Engle and Granger, 1987) 。采取这些先进方法 进行电 力需求预 测的原 因有两 方面: 第一, 原来 对 于电力能源需求的计量经济学研究一直存在着虚假回 归问题( Greene, 2000) , 这 一问题在 下面的情 形下会 产生, 即 当根据时间 系列把各种变量放在一起处理时, 在有限 的样本 回归中 会出现 相关性, 尽管 这些变 量之间不 存在实 际
消费总量的 57% 。在 1985 年和 1997 年间, 重工业电力需求增长和电力消费增长之间的相关系数为 019。经济结构
正在向服务和出口导向型轻工业调整, 国企改革又使更 多效益差的大型国有企业(特 别是重工 业和电力消 费大户)
关闭, 这些对中国电力需求的增长产生了重大 的冲击。例 如, 在东北 地区, 尽管 1998 年 GDP 的增 长率为 91 2% , 电
2001 年发电总量的 81% ) ; ( 3) 地方附加费与供给成本相关联。在电力需求与燃料价格指数之间应该 存在着负 相关
关系。
31 人口增长
人口增长是另外一个决定电力需求的重要因素。较高的人口增长率会增加电力消费。20 年来, 中国的人 口增
长率一直保 持在非常低的水平上。不过, 由于庞大的 人口基 数, 人 口的增 长和生 活水平 的提高 仍然对电 力消费 产
更进一步, 对于不同类型的消费者和不同的地 区来说, 电 力需求 的增长率 也是不 同的。对 于某个省 或某个 电 网, 可以根据部门情况做出短期和长期的电力 需求预测。可是, 如果进行中国电力 总需求的 预测, 则 很难收集 到足 够的数据来做出有实际意义的、立足于部门( sector2base) 的 电力需求预测。区域性的电力需求预测也 受到数据 可获 得性的限制。本文的中心是建立一个可用来分析电力消费与宏观经济变量的关系并 为宏观经 济计划( 如总装 机容 量的增量、所需的投资及对环境的影响) 提供关键信息的预测模型。为此, 可以认为利用 全国性宏观 经济数据 的总 量方法是合适的。
力消费的增长率却因为该地区大型国有企业的低效益而仅为 211% 。重工业较少的产出意味着电力 需求较低 的增
长。因此, 我们把变量 M2( GDP 中工业总产值减去重 工业产值) 引入模型来反映中国所发 生的产业结 构变化。GDP
与上面所定义的结构变化之间应该存在负相关的关系。
51 效率改进
中国的年人均能 源消费量相对较低, 在 2000 年相当 于 0166 吨 的原油 ( tons of oil equivalent ) ) ) TOE) , 约为世 界
生了相当大的影响。2001 年中国的人口增长率仅为 01 69% , 但人口仍然增长了 近 900 万。人口增长 与电力需 求之
间应该是正相关的关系。
41 经济中的结构变化
企业改革已经成为中国宏观经济政策中的一个重 要方面。重 工业历 来是中 国电力 消费的 最大户, 重工 业( 年
电力消费量通常约占中国电力消费总量的 60% ) 的增长是电力 消费增长 的主力, 2001 年 其年电 力消费量 仍为电 力
平均水平的 40% 。能源密集度仍然相当高, 约为 0178 TOEP千美元 GDP。在 20 世纪 90 年 代能源密 集度有 所下跌, 在这期间 GDP 年均增长 917% , 能源消费年均增长 213% , 于是能源密集度指数 » 由 1990 年的 6114 下降 为 2000 年
天然气消费的增长及天然气的全面推行, 在能 源市场 上对电 力产生 了不断 增加的竞 争。不过, 直接 竞争主 要 局限在小型冷暖市场上水暖方面的某些竞争。由于中国有限的天然气资源, 天然气的消 费不会对电 力的消费 造成 很大的冲击。技术改革与消费者偏好会从正反两方面对电力需求的增长产生影 响, 而 且, 如 果竞争引起 电价下调, 中国竞争的 电力市场的发展也会影响电 力消 费。环境 政策 会导致 较高 的供给 成本 并对 电力需 求产 生负面 影响。 不过, 所有这些因素在中国经济发展的现阶段 都不会对电力需求造成重大的影响。
» 例如, 向电力消费大户提供较低的电价增强了投资推动型增长效应, 并在 1999 年和 2000 年实现了 比预期更 好的电力 消 费。
58
2003 年第 5 期
估算出全国的平均电价 ¹。本文采用由中 国国家 统计 局公 布的矿 物燃 料价格 指数 º 来代 表电 力价 格, 其 原因 有
三: ( 1) 燃料价格近似地反映了发电的供给成本( 占 70) 75% 的生产成本) ; ( 2) 热力发 电是中国 发电的主要 方式( 占
关键词: 结构变化 效率改进 电力需求模型
在过 去的 20 年 里, 中国电 力需求 的增长比 世界任 何其他 国家都 要快( 年均 增长 9% ) , 而且 预期还 会继续 增 长。电力需 求的精确规划是成功实施电力系统计划的前提条件, 对未来 GDP 的增长也将产生重大影响。1997 年中 国 GDP 的增长率为 818% , 1998 年为 718% , 而电力需求增 长率在 1997 年 ( 414%) 和 1998 年( 21 8% ) 却相当 低, 这 引 起了人们对 GDP 与电力需求之间稳定关系的怀疑。一些人甚至怀疑这 些年 GDP 增长 率的精确性 。本文通过 分析 主要宏观经济变量与电力需求之间的关系, 尝 试为 1997) 1998 年的现象提供一个合理的解释。
2003 年第 5 期
结构变化、效率改进与能源需求预测*
) ) ) 以中国电力行业为例
林伯强
( 亚洲开发银行)
内容提要: 本文利用宏观经济学的方法提出一个长期电力需求模型以分析影响中国 电力需求的主要因素。如预期的一样, 当各种因素受市场力量的进一步约束时, 影响需求 的各项变量之间的关系在中国经济改革以后更加稳定也更为显著。一个误差修正模型为 预测中国电力总需求的短期波动提供了适合的框架。1978 年经济改革以后, 需求的 GDP 弹性估计为 0. 8 左右, 低于改革前( 1978 年以前) 。结果表明, 虽然 GDP 仍是影响电力需 求的最重要因素, 但电力需求与中国的结构变化及效率改进是负相关的。这意味着对于 一个快速增长的经济来说, GDP 的高速增长并不总是伴随着高的电力需求, 并解释了为什 么 1998 年经济增长率为 718% , 但电力消费却只增长了 218% 。
迄今为止, 经济学文献中还没有对中国的电力总需 求进行过实证检验。这导致在计算电力消费的 GDP 弹 性时 产生了一些误解 ¹。另外, 目前省级预测 电力需求 的计量 经济学 模型往 往仅包 括 GDP、电价和 人口 增长等 主要 变 量。本文试 图在预测中国电力总需求中将经济结构变化和生产效率提高对电力需 求的影响 包括进来, 以弥补 这一 空白。文章的第二部 分介绍影响电力需求的因素, 建 立需求 函数并讨 论数据 来源; 第三 部分对 计量经济 分析及 结 果进行了详细的讨论; 第四部分引入了短期误 差纠正模型。
¹ 例如: 吴敬儒( 2002) 在5 第十个五年计划后三年中的严重电力供应短缺6 一文中, 用公式/ 电力增长率PGDP 增长率0 计 算出 1995 年的 GDP 弹性为 0184, 2000 年为 11 37, 20wk.baidu.com1 年为 1115。
º 1985 年前, 中国的电价在许多年内保持了较低的水平, 平均为 01 07 元Pkwh。从 1985 年开始, 因为燃料 价格的提高以 及其 他资本和运营成本的增加, 电费随之上涨。电价调整方案是由省级电力公司和省级政府部门( 主要是省物价局 ) 联合提出, 上 报中 央政府( 主要是国家计委) 而获批准的。
总的来讲, 电力需求主要取决于电价和 GDP 这 两个因素。这是一个普遍被接受的需求函数的定义。在现 代经 济中, 电力是生产过程及人们日常生活中必需 的投入品, 而不是普通的商品。因此, 许多 重要的且有 时会相互 抵消 的因素会改变电力需求的模式( Gellings, 1996) 。从而, 影响经济活 动及消 费模式 的因素 会对电 力消费产 生重要 的 影响。确定中国的电力需求时还可能存在许多其它需要适当注意的因素, 例如天气因素及天然气的竞争。
电力系统需求预 测的理论研究始于 20 世纪中 叶。在此 之前, 由于电 力系统 本身的 规模限 制及许多 其他因 素 的影响, 需求预测的研究一直没有成形。直至 20 世纪 80 年代, 对于中长期 电力需求 预测的理论 研究才开 始兴起, 尤其是在发达国家, 一系列预测 方法, 如 自回 归法 ( AR) 、移动 平均 法( MR) 、一 般指 数平 滑法、自 回归 移动 平均 法 ( ARMA) 和自回归 整体移动平 均法 ( ARIMA) 等, 被成 功地提 出并 在电 力需求 预测 中得到 广泛 的接 受( Zhang Chun, 1987) 。不仅所有的电力部门对于获取 可靠的预测有着日益增长 的需求, 政府也是 如此, 因 为电力影 响着经济增 长 和环境保护。在快速增长从而电力需求有显著增加的地区, 预测的可靠性及置信水平 更为重要。当 用于成熟 且稳 定的电力系统的预测问题时, 经典预测 技术的 置信水 平不 可能与 预测 动态 且快速 增长 系统的 技术 的置信 水平 相 同。总的来讲, 预测快速增长经济中的电力需求是更为 困难、更具挑战性的, 因为经济结 构变化可以 对电力需 求产 生重大的影响。这要归因于增长 的性 质、社会经 济条 件、特殊事 件的 发生及 能源 补贴 价格 等方 面的 差异 ( Baraket and Eissa, 1989) 。不过, 如果我们在寻求对已形成的经典预测技术进行进 一步改进 时考虑了上 述差异, 就有可 能保 证经典预测技术的精确性、适合性及可信度。
A1 主要因素 下面五个因素被确认为对中国长期电力需求具有重要影响的因素。 11 国内生产总值 国内生产总值在文献中被认为是电力消费的最重要的决定因素。经济增长及 其对生活 标准的影响, 是促 进电 力消费增长的主要动力。经验研究证明了在 GDP 与电力消费之间存在着显著且稳定的正相关关系。 21 电价 电价就如收入效应一样, 是影响电力需求的另 一个重 要因素。不 过, 中国的 电价是 根据供 给成本行 政性地 确 定的, 供给成本包括全部燃料、运行和维护成本、以及需 回收的建设成本及合理的利润。 由于各级政 府的许多 主管 部门及许多利益相关者介入了电价的批准过程 º, 因此中国的电价制定是一个复杂且敏感的部门问题。尽管这样, 电价仍因其对电力需求的影响而成为电力需求函数中的一个重要变量 »。在中国, 电价由各省分别确定, 电价 调整 需要漫长的时间以进行评估并获得一致同意, 而且还因 层层的 地方( 甚至 到村) 附加 费( 据估计 为最终消 费者所 付 电费的 10% ) 15% ) 而使其进一步复杂化。所以, 各省之间、甚至同一个省内的电价, 都有很 大的不同, 因而不 可能
* 本文为作者本人的学术讨论, 不代表作者所在单位的观点和政策意见。
57
林伯强: 结构变化、效率改进与 能源需求预测
的关系; 第二, 由于在电力需求方程中所采用的经济变量如 GDP 和电价往往都是内生的, 因此用单一方程来预测电 力需求会产生联立性偏差从而得出不可靠的预测结果。以上两个问题都可以借 助协整模 型来解决。特 别是, 如果 变量之间存在着长期的均衡关系, 可以用协整 技术鉴别出来。
根据需求函数的定义, 总的来说, 电力需求取 决于几 个主要的 重要因 素, 包括 GDP、价格 和人口。本 文通过 分 析中国经济社会状况的特殊性, 将经济结构变化及效率 提高等变量引入中国电力需求 预测。而且跟 以往研究 不同 的是, 本文以两 种 日 益 流 行 的 计 量 经 济 学 方 法 为 基 础 展 开 研 究, 即 / 单 位 根 检 验0 ( unit root test) 和 / 协 整0 ( cointegration) 模型( Engle and Granger, 1987) 。采取这些先进方法 进行电 力需求预 测的原 因有两 方面: 第一, 原来 对 于电力能源需求的计量经济学研究一直存在着虚假回 归问题( Greene, 2000) , 这 一问题在 下面的情 形下会 产生, 即 当根据时间 系列把各种变量放在一起处理时, 在有限 的样本 回归中 会出现 相关性, 尽管 这些变 量之间不 存在实 际
消费总量的 57% 。在 1985 年和 1997 年间, 重工业电力需求增长和电力消费增长之间的相关系数为 019。经济结构
正在向服务和出口导向型轻工业调整, 国企改革又使更 多效益差的大型国有企业(特 别是重工 业和电力消 费大户)
关闭, 这些对中国电力需求的增长产生了重大 的冲击。例 如, 在东北 地区, 尽管 1998 年 GDP 的增 长率为 91 2% , 电
2001 年发电总量的 81% ) ; ( 3) 地方附加费与供给成本相关联。在电力需求与燃料价格指数之间应该 存在着负 相关
关系。
31 人口增长
人口增长是另外一个决定电力需求的重要因素。较高的人口增长率会增加电力消费。20 年来, 中国的人 口增
长率一直保 持在非常低的水平上。不过, 由于庞大的 人口基 数, 人 口的增 长和生 活水平 的提高 仍然对电 力消费 产
更进一步, 对于不同类型的消费者和不同的地 区来说, 电 力需求 的增长率 也是不 同的。对 于某个省 或某个 电 网, 可以根据部门情况做出短期和长期的电力 需求预测。可是, 如果进行中国电力 总需求的 预测, 则 很难收集 到足 够的数据来做出有实际意义的、立足于部门( sector2base) 的 电力需求预测。区域性的电力需求预测也 受到数据 可获 得性的限制。本文的中心是建立一个可用来分析电力消费与宏观经济变量的关系并 为宏观经 济计划( 如总装 机容 量的增量、所需的投资及对环境的影响) 提供关键信息的预测模型。为此, 可以认为利用 全国性宏观 经济数据 的总 量方法是合适的。
力消费的增长率却因为该地区大型国有企业的低效益而仅为 211% 。重工业较少的产出意味着电力 需求较低 的增
长。因此, 我们把变量 M2( GDP 中工业总产值减去重 工业产值) 引入模型来反映中国所发 生的产业结 构变化。GDP
与上面所定义的结构变化之间应该存在负相关的关系。
51 效率改进
中国的年人均能 源消费量相对较低, 在 2000 年相当 于 0166 吨 的原油 ( tons of oil equivalent ) ) ) TOE) , 约为世 界
生了相当大的影响。2001 年中国的人口增长率仅为 01 69% , 但人口仍然增长了 近 900 万。人口增长 与电力需 求之
间应该是正相关的关系。
41 经济中的结构变化
企业改革已经成为中国宏观经济政策中的一个重 要方面。重 工业历 来是中 国电力 消费的 最大户, 重工 业( 年
电力消费量通常约占中国电力消费总量的 60% ) 的增长是电力 消费增长 的主力, 2001 年 其年电 力消费量 仍为电 力
平均水平的 40% 。能源密集度仍然相当高, 约为 0178 TOEP千美元 GDP。在 20 世纪 90 年 代能源密 集度有 所下跌, 在这期间 GDP 年均增长 917% , 能源消费年均增长 213% , 于是能源密集度指数 » 由 1990 年的 6114 下降 为 2000 年
天然气消费的增长及天然气的全面推行, 在能 源市场 上对电 力产生 了不断 增加的竞 争。不过, 直接 竞争主 要 局限在小型冷暖市场上水暖方面的某些竞争。由于中国有限的天然气资源, 天然气的消 费不会对电 力的消费 造成 很大的冲击。技术改革与消费者偏好会从正反两方面对电力需求的增长产生影 响, 而 且, 如 果竞争引起 电价下调, 中国竞争的 电力市场的发展也会影响电 力消 费。环境 政策 会导致 较高 的供给 成本 并对 电力需 求产 生负面 影响。 不过, 所有这些因素在中国经济发展的现阶段 都不会对电力需求造成重大的影响。
» 例如, 向电力消费大户提供较低的电价增强了投资推动型增长效应, 并在 1999 年和 2000 年实现了 比预期更 好的电力 消 费。
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2003 年第 5 期
估算出全国的平均电价 ¹。本文采用由中 国国家 统计 局公 布的矿 物燃 料价格 指数 º 来代 表电 力价 格, 其 原因 有
三: ( 1) 燃料价格近似地反映了发电的供给成本( 占 70) 75% 的生产成本) ; ( 2) 热力发 电是中国 发电的主要 方式( 占
关键词: 结构变化 效率改进 电力需求模型
在过 去的 20 年 里, 中国电 力需求 的增长比 世界任 何其他 国家都 要快( 年均 增长 9% ) , 而且 预期还 会继续 增 长。电力需 求的精确规划是成功实施电力系统计划的前提条件, 对未来 GDP 的增长也将产生重大影响。1997 年中 国 GDP 的增长率为 818% , 1998 年为 718% , 而电力需求增 长率在 1997 年 ( 414%) 和 1998 年( 21 8% ) 却相当 低, 这 引 起了人们对 GDP 与电力需求之间稳定关系的怀疑。一些人甚至怀疑这 些年 GDP 增长 率的精确性 。本文通过 分析 主要宏观经济变量与电力需求之间的关系, 尝 试为 1997) 1998 年的现象提供一个合理的解释。
2003 年第 5 期
结构变化、效率改进与能源需求预测*
) ) ) 以中国电力行业为例
林伯强
( 亚洲开发银行)
内容提要: 本文利用宏观经济学的方法提出一个长期电力需求模型以分析影响中国 电力需求的主要因素。如预期的一样, 当各种因素受市场力量的进一步约束时, 影响需求 的各项变量之间的关系在中国经济改革以后更加稳定也更为显著。一个误差修正模型为 预测中国电力总需求的短期波动提供了适合的框架。1978 年经济改革以后, 需求的 GDP 弹性估计为 0. 8 左右, 低于改革前( 1978 年以前) 。结果表明, 虽然 GDP 仍是影响电力需 求的最重要因素, 但电力需求与中国的结构变化及效率改进是负相关的。这意味着对于 一个快速增长的经济来说, GDP 的高速增长并不总是伴随着高的电力需求, 并解释了为什 么 1998 年经济增长率为 718% , 但电力消费却只增长了 218% 。
迄今为止, 经济学文献中还没有对中国的电力总需 求进行过实证检验。这导致在计算电力消费的 GDP 弹 性时 产生了一些误解 ¹。另外, 目前省级预测 电力需求 的计量 经济学 模型往 往仅包 括 GDP、电价和 人口 增长等 主要 变 量。本文试 图在预测中国电力总需求中将经济结构变化和生产效率提高对电力需 求的影响 包括进来, 以弥补 这一 空白。文章的第二部 分介绍影响电力需求的因素, 建 立需求 函数并讨 论数据 来源; 第三 部分对 计量经济 分析及 结 果进行了详细的讨论; 第四部分引入了短期误 差纠正模型。
¹ 例如: 吴敬儒( 2002) 在5 第十个五年计划后三年中的严重电力供应短缺6 一文中, 用公式/ 电力增长率PGDP 增长率0 计 算出 1995 年的 GDP 弹性为 0184, 2000 年为 11 37, 20wk.baidu.com1 年为 1115。
º 1985 年前, 中国的电价在许多年内保持了较低的水平, 平均为 01 07 元Pkwh。从 1985 年开始, 因为燃料 价格的提高以 及其 他资本和运营成本的增加, 电费随之上涨。电价调整方案是由省级电力公司和省级政府部门( 主要是省物价局 ) 联合提出, 上 报中 央政府( 主要是国家计委) 而获批准的。