甘肃省电力需求的协整与误差修正分析

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1、甘肃省电力需求的协整与误差修正分析AnalysisofPowerDemandinGansuProvineebyUsingCo-integrationandErrorCorrectionModel田茂君淤TIANMao-jun曰刘福潮于LIUFu-chao曰刘志平盂LIUZhi-ping曰徐源盂XUYuan(淤西安理工大学，西安710048；于甘肃省电力公司，兰州730050；盂西北工业大学,西安710072)(XianUniversityofTechnology,Xi'an710048,China；于GansuProvine

2、eElectricPowerCompany，Lanzhou730050,China；盂NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi'an710072,China)摘要院以甘肃省1978-2012年数据为例，采用协整与误差修正模型技术研究了甘肃省电力需求的决定因素，建立了甘肃电力需求函数，检验了电力需求与国内牛产总值、电力价格、经济结构、电力使用效率之间的长期均衡关系及短期波动关系。Abstract:WiththecaseofGansuProvince,usingdatafrom1978to20

3、12,thispaperstudiesthedeterminantsofpowerdemandwiththemethodsofco-iintegrationtheoryanderrorcorrectionmodel,constructsapowerdemandfunction,andteststhelong-runequilibriumrelationshipandshort-termfluctuationrelationshipbetweenaggregatepowerdemandandthemaineconomicvar

4、iables,suchasGDP,price,economicstructureandefficiency.关键词院电力需求；协整；误差修正模型Keywords:electricpowerdemand；co-integration；errorcorrectionmodel中图分类号院TM715文献标识码院A文章编号院1006-4311(2014)10-0013-031研究背景随着我国改革开放的不断进行，我国的经济取得了很大的发展，中国也迅速地从一个落后的农业国变成了现在享誉国际的一个制造业大国，我国的牛产总值在1978-20

5、12年间的平均增长超过9%。但是相对地我国的电力消费的增长速度也比其他的国家都要快，1978-2012年34年增长了14.4倍，年均增长9%⑴。经济的增长必然需要电力的支持，只有保证电力充足，才能满足现代社会发展的需求，一旦电力短缺将严重的影响到社会的发展。所以必须明确两者之间的关系，准确的预测出电力需求，合理规划电源电网建设。电力需求研究是指研究一个范围内电力消费的历史和现状，然后结合相关的实际情况，得出可能影响电力需求的各种因素，分析这些因素和电力需求之间的关系，并最终做出一些有建设性的估计和评价。这种关系可以通过建立函

6、数来体现，所以它的首要任务就是建立电力需求和相关因素之间的函数关系。参照相关理论，影响电力需求的主要因素是收入（GDP）和价格（P）。本文是在模型中加入结构变化（Mt）和电力使用效率（EF）,建立一个电力需求函数，这个函数可以分析甘肃省电力需求和宏观变量之间的关系，还能够给出一些参考信息，其函数形式如下：Q二（fGDP,P,Mt,EF）（1）其中，Q为甘肃省电力需求，GDP为甘肃省国内生产总值，P为甘肃省电价，Mt代表甘肃省经济结构变化，EF是甘肃省电力使用效率。进行具体的估计时，应该采用以下对数线性模型：LQt二茁0+茁l

7、LGDPt+茁2LPt+茁3MTt+茁4EFt+et（2）其中变量名前再加L,表示取对数。本文中提到的电力价格采用的是甘肃省统计局公布的矿物燃料价格指数，经济结构的变化是用重工业产值占工业总产值比值（Mt）来体现的；电力使用效率（EF）是用单位电力消费的产值来体现的，即国内生产总值/总电力消费。这些数据都是年度数据，均来自于相关的官方资料，样本区间在1978-2012年之间。由于很多的数据都为一阶单整序列即I（1）序列[4,5],本文采用协整分析方法来克服“伪冋归”现象的影响。2协整与误差修正模型从上个世纪80年代末到90年

8、代开始，很多的相关专家学者开始对吋间序列变量之间的协整关系进行研究，为计量经济学方法提供了很多的参考。它的基本思想是在这些变量中如果有两个及其以上的时间序列变量是非平稳的，但是其线性组合是平稳的，那协整关系就存在于这些变量之间。分析它的意义可以发现，这种长期均衡关系的存在可以使一个变量通过