浅析我国电力消费与发展出路

【摘要】随着国民经济的持续快速增长和人民生活水平的快速提高，电力供应出现严重短缺，直接影响到各地经济的发展和人民群众的正常生活，电力供应已成为国民经济持续发展的制约因素。由于电力建设周期较长，为保证充足的电力供应，电力投资必须明确电力消费的主要影响因素，根据社会经济发展预先做好安排，力争不出现电力缺口。本文通过建立模型，根据全国29个主要地区的实际情况分析说明了地区生产总值、地区总人口以及居民消费支出对电力消费量的影响。

【关键词】电力消费量 地区生产总值 地区总人口 居民消费水平

一、提出问题

我国是仅次于美国的世界第二大电力生产国，从总体上看，我国电力工业发展迅速。但由于我国的人口基数大，人均装机量和消费量都相对较低。2001年我国人均装机量只有0.26KW，人均发电量1150KWH，仅为1998年世界平均水平2250KWH的1/2强。和世界各工业化国家相比，我国的人均电力消费仍处于很低的水平。此外，我国居民家庭电气化水平也低，我国目前的人均生活用电量还不及发达国家的1/10，而且我国还有约3000万农村人口没有用上电，因此随着经济的发展和人民生活水平的提高，我国有着比发达国家更多的电力增长需求。

近年来，伴随着国民经济的持续快速发展，我国能源消费快速增长，电力供应日趋紧张。从我国的电源分布来看，由于能源资源分布的不平衡，资源优化配置的能力受到约束。发电厂的分布与电力负荷中心不匹配及各大区域电网联网还没有形成规模，大区电网间电力交换受到约束等多种制约因素，导致了部分经济增长较快的地区电力供应不足。

基于2003年出现的电力短缺，政府出台了六项推动电力供应的措施，但这并不能从根本上解决电力短缺问题。电力作为一种特殊的商品具有两大特性：电力的生产、输送与消费同时在瞬间完成的特性；电力不可储存的特性，由此决定了电力需求与经济发展的紧密相关性。由于电力这种敏感性商品的建设周期较长，至少需要3年的时间，所以为避免其对社会稳定及投资环境的影响，对其建立早期预警系统，做到“电力先行”就显得尤为重要。

要想从根本上解决电力短缺问题，首先必须对电力消费量的影响因素进行预测分析，并且明确了各种因素对电力消费量的影响程度，才能依此采取合适的措施调整电力的消费，从节省用电的方面解决电力短缺问题。对于电力消费量的影响，我认为应从地区生产总值、地区人口数以及当地的居民消费支出等方面进行考虑。

二、理论综述

据统计资料显示，1980～2001年我国GDP年均增长9.5%左右，同期的社会用电量年均增长7.8%，经过数据分析，社会用电量的增长与GDP的增长呈高度相关；同时我国人口基数大，人口增长速度快，这也给电力发展造成了一部分压力，我国虽然是世界第二大电力生产过，但是2001年我国人均装机量只有0.26KW，人均发电量1150KWH，仅为1998年世界平均水平2250KWH的1/2强。和世界各工业化国家相比，我国的人均电力消费仍处于很低的水平，换句话说，人口数对于电力消费的影响也是不可忽视的；随着社会的逐步发展以及居民消费水平的提高，居民的生活质量逐步上升，同时家用电器的种类和数目逐渐增加，这就使得居民用电量呈现大幅度上升的趋势，分析电力消费量的影响因素，我认为居民的消费水平也是主要的影响因素之一。因此，本文通过建立模型，根据全国29个主要地区的实际情况分析说明了地区生产总值、地区总人口以及居民消费支出对电力消费量的影响。

三、数据收集及模型设定

2011年全国29个地区的有关数据

注：1.由于某些数据缺失，未列入宁夏、新疆地区的有关数据，但不影响样本的代表性；2.数据来源于《中国统计年鉴2011》。

将以上数据通过EViews进行分析处理，得到以下图形

从图中可以看出，被解释变量与解释变量的对数值的波动情况大致相同，它们之间可能存在着一定的相关关系，因此将模型设定为lnY=β0+β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+υ。

四、模型的估计与检验

（一）模型的回归估计

根据已初步设定的模型对电力消费量（Y）与地区生产总值（X1）、地区总人口数（X2）以及地区居民消费支出（X3）进行回归分析。

EViews的最小二乘法计算结果见下表：

从表1的回归结果中可以看出，解释变量lnX1和lnX3系数检验的t值不显著，但是总体的F值显著，R2表明拟合度较好，因此，考虑各个解释变量之间可能存在多重共线性的问题。

通过EViews软件得到各解释变量的相关系数：

计算各解释变量之间的方差扩大因子，发现lnX1和lnX3之间的方差扩大因子VIF=21.4305>10，说明存在严重的多重共线性。现采用逐步回归的方法，解决多重共线性问题。分别作lnY对lnX1、lnX2和lnX3的一元回归，结果如下：

其中，加入的方程最大，所以，以为 基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如下：

根据修改后的模型对电力消费量（Y）与地区生产总值（X1）和地区总人口数（X2）重新进行回归分析。

EViews的最小二乘法计算结果见下表：

根据表5中数据，模型的估计结果：

（二）模型的检验与调整

1.经济意义检验。从回归结果可以看出，地区电力消费量与生产总值与人口存在正相关关系，生产总值每增加1%，电力消费量平均增加0.77%；人口数每增加一人，电力消费量平均增加0.25%。即随着地区生产总值的增加以及人口的增长，地区的耗电量也会增大。这与实际情况以及理论综述中的观点基本吻合。

2.拟合优度检验。由表5的回归结果可以看出，本例中可决系数为0.9279，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量对被解释变量的差异做出了比较充分的解释。

3.统计检验。F检验：从回归结果中得到，本例F=167.3529，给定显著性水平0.05，在F分布表中查出自由度为k=2和n—（k+1）=26的临界值Fα（2，26）=3.37