我国gdp与电力生产关系的初探

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1、我国GDP与电力生产关系的初探一、引言  电力作为国民经济的重要基础产业,发电量和用电量指标历来被认为是经济运行态势的重要反映。  国内方面,在研究角度上,有不同学者研究过电力工业与经济增长的内在关系,也有直接使用电力消费数据或从电力弹性系数入手探究电力消费与GDP的关系的论文;在研究方法上,国内大多数学者采用协整分析和误差修正模型以及格氏因果关系来分析研究电力与经济发展的长期内在均衡关系,以上综述了前人对电力与GDP关系的研究成果,然而,由于国家、地区的不同,样本区间的不同,并没有一个放之四海而皆准的一致的结论和数量规律

2、。  关于本文要研究的这一问题,其理论和现实基础是电力生产、消费与经济增长的关系。因而要尝试使用计量经济学中的不同模型进行拟合,从经济学意义出发,结合模型筛选的多个角度和准则,选出更适合所研究的问题及其重点的模型,对电力与经济增长的关系这一实际问题进行分析。具体而言,就是运用eviews这一常用的数据分析工具,综合应用经济学、统计学的思想,用协整、回归与时间序列组合模型等计量方法,来探讨和研究这类问题,测度各因素影响力的大小。  二、建模思想与实现途径  鉴于研究对象出现的时效性以及模型研究的空白,我们确定了本文研究的探索

3、点:即从经济学意义出发,运用统计学和计量经济学的方法,基于1995年到2009年发电量、用电量与GDP共15对数据,使用回归与时间序列组合模型,将问题分视为长期趋势,试图从定性与定量相结合这一全新角度解开电力生产与GDP增长的关系。  研究经济问题的模型是为解决实际中的经济问题而建立,因此在保证数学方法的正确性基础上,必须以经济理论和经验分析为首要指导,只有这样,由模型得出的结论才具有现实的指导意义。  针对中国而言,由于第一产业对电力影响较小,并且随着经济发展二三产业结构比例变化对电力和GDP影响显著,因此我们研究的主要

4、方向是二三产业结构比例变化与电力系统和GDP之间的关系。然而在分析数据的过程中,我们发现2008年的全社会耗电量与2009年相比出现拐点,其原因是2008年全球的金融危机,下半年我国单月发电量同比负增长却与同期GDP正增加的情况相伴出现。  产业结构调整应该是非常重要的原因,因为我国进行经济体制改革到现在,产业结构调整和节能的成效已经累积到一个可以逐步显现的时机。  三、模型设计说明  针对GDP与电力生产之间的关系,由于技术难度的限制,故而放弃了偏差模型和残差模型的分析,选择直接建立电力与GDP关系模型。这种途径是只用一

5、步线性回归,将GDP作为被解释变量,将发电量、二三产业结构比重、能源生产弹性系数与电力有关的因素作为解释变量,以回归估计所得到的参数来反映各自在电力方向影响GDP的大小。可以更简单而直观的看出二者的关系,同时更方便测出二者影响力的大小。  四、多元回归模型  考虑到本文研究的现实问题,综合各指标时间序列所体现出的特点,在进行多种方式的尝试后,决定首先选用回归模型。涉及到解释变量与被解释变量的部分,是根据经济理论和现实情况加以设定、并通过计量分析方法得到的。  (一)指标选择与数据处理  经过多次试验,选取的原始指标主要有:

6、年度发电量、年度GDP、第二、三产业比重、能源生产弹性系数。时间序列长度则是从1995年到2009年共15组。前期数据处理中,计算了数据的各种表现形式,如在原始数据的基础上,进行同比、差分等方式的处理,想要对这一未知问题的解释进行全方位、多角度的尝试。在最后确定的模型中使用了第二产业比重与第三产业比重相比的数据作为指标。模型中所使用的变量符号与含义为:  Y:GDP  X1:发电量  X2:电力生产弹性系数  X3:将第三产业比重与第二产业比重相比计算二者比例,再与上年同季度相比。反映产业结构动态变化状况。  (二)变量单

7、位根检验,变量平稳性检验结果  协整的前提是变量的同阶单整,因此首先要对模型中的各变量进行平稳性检验,即单位根检验。  常用的方法是进行ADF检验,对模型中三个变量的检验结果如表1所示。  可以看出,在二阶差分过后,数据实现平稳性。  *模型建立与估计:  用Y、X1、X2、X3建立模型,用eviews进行分析,估计:  建立如下方程:  Y=0.2653705279*X1-7514.117574*X2+18713.36344*X3-38978.06882  (三)检验  1、经济学意义检验:  在所估计参数中,发电量(x

8、1)的系数为正,表明发电量越多,GDP产值越高,与现实情况相符;电力生产弹性系数(X2)的系数为负数,说明弹性系数越小,GDP产量越大;第二、三产业所占比例的同比值(x3)前系数为正值,这与现实情况相符,因为二三产业在用电量上的差异是很大的,我国3/4的电量都用在第二产业上,因此,相同产值下第二产业相对

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