电力消费与经济增长的协整与周期关系分析——以山东省为例

韩晓宇

（中电联电力发展研究院， 北京 100053）

引言

随着我国经济逐渐转变为新常态发展，经济结构优化调整，创新驱动代替要素驱动和投资驱动，发展动力和发展方式加快变换。然而，在外需萎靡及投资明显下降的冲击下，我国总需求大幅度紧缩，经济下滑呈现出由先前“新常态”潜在增速回落引导的格局转变为“趋势力量”下滑与“周期性力量”回落同行的局面。经济增长与电力消费在发展过程中显着呈现出一定的周期性波动状态，科学合理地分析经济增长与电力消费发展的协整关系和周期关系，准确把握两者的长期均衡关系和波动规律，有利于实现经济增长与电力行业协调、稳定、健康地发展。

针对电力消费和经济增长的协整关系和周期关系，国内外相关学者进行了广泛研究。国外学者采用计量经济学方法中流行的“单位根检验”和“协整”模型[1]来分析经济与电力（能源）消费之间的关系。为研究美国战后经济景气的情况，Hordrick和Prescott（1980）首次建立H-P滤波[2]，他们认为时间序列是由趋势性成分[3]和波动性成分共同组成[4]。A.E.Akinlo（2009）、Wasim Ahmad（2014）利用 H-P 滤波技术证明了电力消费和经济增长之间存在“共同趋势、共同波动”的特征关系[5]。

国内学者林伯强（2003）和陈银峰（2010）基于协整理论[6-7]分别对经济增长和电力消费的关系进行了分析[8]。李翔、梁亚丽（2005）从实际增长率序列、趋势成分序列和周期成分序列3个方面对季节调整后的我国电力消费增长率与GDP增长率进行了比较[9]。而李翔、吴景龙（2005）利用状态空间模型理论证明了用电需求与GDP分解的增长率周期项之间有着显着的相关关系[10]。袁家海等人（2006）基于实证研究，展示了电力消耗和GDP的趋势序列间与周期序列间均展示出一定的协整关系[11]。

1 研究方法1.1 协整理论

协整理论可用来描述两个及以上的时间序列之间的平稳关系。非平稳序列通过线性组合可能变为平稳序列，线性组合后的平稳时间序列被称为协整方程，即这些非平稳序列间存在长期稳定的均衡关系。同阶单整是协整关系检验的前提，可通过平稳性检验来检验变量是否同阶单整。如果非平稳（有单位根）的变量序列是同阶单整，并且变量的线性组合为平稳序列，说明这些变量间具有协整关系。

构造用电需求与经济发展因素的协整关系模型，属于检验多变量因素序列的协整关系，一般运用Johansen协整检验来确定多变量因素之间的长期均衡关系。

1.2 Hodrick-Prescott滤波

由于人们普遍关心宏观经济序列中的长期趋势成分，Hodrick and Prescott于1980年首次提出Hodrick-Prescott滤波技术，来分析美国战后经济周期的变化。该方法原理如下。

设经济时间序列{Yt}包含趋势成分序列和周期成分序列，{YTt}为其中的趋势成分时间序列，{YCt}为其中的周期成分时间序列。则HP滤波分解原理就是从序列{Yt}中把趋势成分{YTt}分解出来。由于{Yt}中的趋势成分{YTt}不可观察，通常其被转化为下面最小化方程的解：

其中，为延迟算子多项式：

将式（1）代入式（2），则H-P滤波分解的问题就转化为使损失函数（3）最小的问题，即：

最小化问题基于[c（L）YtT]2来调整趋势的变化，并伴随的增长而增长。然而，该问题还存在一个权衡问题，即要在趋势成分序列对实际时间序列的跟踪程度和趋势光滑度之间做出选择。当λ=0时，最小化问题的趋势成分{YtT}等于{Yt}序列；随着λ值的增长，估计趋势成分{YtT}越来越光滑；当λ趋于∞时，估计趋势成分{YtT}将近似于线性函数。一般经验地，λ的取值如下：

2 电力消费与经济增长的协整关系分析2.1 数据来源及指标选取

由于电力消费影响因素较多，本文选取了GDP、工业增加值比重、总人口、城镇化率、出口总额、居民消费水平、电力消费强度等指标来分析山东省经济增长与电力消费的协整关系。根据灰色关联度公式，计算得出GDP、工业增加值比重以及电力消费强度是影响山东省电力消费的主要关键因素。本文数据指标均来源于《山东省统计年鉴》和国家电网华北分部，数据样本期为1986—2014年。

2.2 协整检验

2.2.1 时间序列的平稳性检验

基于灰色关联度分析，本文选取山东省地区生产总值（GDP）、工业增加值比重（Mg）以及电力消费强度（E）3个变量与全社会用电量（ELEC）构建经济增长与电力消费的协整关系模型。经过平稳性检验，lnELEC、lnGDP、lnMg和E在5%的显着性水平下均为非平稳序列，但都是二阶单整，即lnELEC～I(2)，lnGDP～I（2），lnMg～I（2），E～I（2）。因此，可以对lnELEC、lnGDP、lnMg以及E这4个变量进行协整检验。

2.2.2 协整关系检验

基于 lnELEC、lnGDP、lnMg和 E的 VAR 模型，对这四个变量进行协整检验。迹检验和最大特征值检验两种方法进行的协整检验结果均表明，lnELEC与lnGDP、lnMg、E之间存在协整关系，各变量的协整系数如表1所示。

表1 各变量的协整系数

则全社会用电量与地区生产总值、工业增加值比重、电力消费强度的协整关系模型如公式（5）所示。

结果显示，式（5）中的各系数均通过了检验，说明山东省电力消费与地区生产总值、工业增加值比重、电力消费强度这三个变量在样本期间保持长期均衡的趋势。从长期均衡关系来看，电力消费与这三个经济发展指标呈正相关关系。其中，山东省经济增长对电力消费的影响最大。

3 电力消费与经济增长的周期关系分析

对lnGDP和lnELEC两序列进行H-P滤波分解，分别得到lnGDP序列和lnELEC序列的趋势成分和周期成分，如图1、下页图2所示。在1%的置信水平下，H-P滤波后所得的周期成分残差检验为白噪声。

图1 lnGDP序列的趋势成分和周期成分

如图下页3、4所示，分别对lnELEC和lnGDP的趋势成分和周期成分进行比较分析，发现滤除周期成分以后，电力消费序列和经济增长序列的趋势成分具有增长斜率几乎相等的共同趋势特征。同时，电力消费和经济增长有着几乎一致的共同波动周期特征，两者峰谷之间存在着几乎一致的对应相关关系。电力消费和GDP的周期成分波动最明显的特征为：整体上不仅包含“增长型”周期，而且又有“古典型”周期。因此，可以得出结论：山东省经济增长和电力消费之间的协整关系与经济增长和电力消费之间的“共同趋势和共同波动”特征相关。

图2 lnELEC序列的趋势成分和周期成分

图3 H-P滤波分解后lnELEC与lnGDP的趋势成分比较

图4 H-P滤波分解后lnELEC与lnGDP的周期成分比较

4 结论

本文对山东省全社会电力消费和实际GDP进行了协整关系分析和周期关系分析，基于电力消费与经济增长的关系可以得出以下结论。

1）通过对山东省全社会用电量和实际GDP的协整关系检验分析，结果显示山东省电力消费与经济增长之间存在一定的协整关系，即具有长期的均衡关系。

2）通过对H-P滤波分解，发现山东省电力消费和经济增长的趋势成分之间存在共同趋势，电力消费和经济增长的周期成分之间具有几乎一致的波动特征。

3）山东省电力消费和经济增长之间的长期均衡协整关系与电力消费和经济增长之间的“共同趋势、共同波动”特征相关。