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摘 要：电力是经济发展的重要物质基础，经济发展是电力发展的内在动力，电力需求的增长更是国民经济的"情雨表"。本文收集了2000-2012 年以来13 年的全社会用电量的相关数据，基于SPSS 软件建立多元回归模型，进行多因素分析，同时对模型意义进行检验， 以期为今后合理预测用电量的增长提供依据。
关键词： 全社会用电量；多元回归分析；模型检验；SPSS
一、引言
电力工业是国民经济和社会发展的基础产业。自上世纪九十年代以来，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。尽管电力产业大力发展，电力产出逐年上升，逐渐满足了电力需求，但从其分布来看又是不平衡的，有些地区在面临电力过剩的同时，其他一些地区却出现电荒。从2002 年6 月起，中国电力需求快速增长，陆续有些地区拉闸限电。政府为应对连年的电力短缺现象，出台了相关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。一方面，电力的生产、输送与消费同时在瞬间完成和电力不可储存的两大特性，决定了电力需求与经济发展的紧密相关性。另一方面，电力这种敏感性商品的建设周期较长，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"電力先行"就显得尤为重要。
电力与经济关系的研究始于1978 年美国学者Kraft，随后在其他国家相继展开，尽管大多研究成果从电力需求函数、电力需求与负荷预测等不同角度、使用不同的数学工具对电力需求特征进行了研究，但是忽视了电力需求增长本身所隐含的周期性变化特征。
曹世光、柳悼、慈义（1997） [1]较早地引入了计量经济学模型，综合考虑GDP、电价和气温对电力需求的影响，结合华东电力需求历史和现状，利用TSP 软件包建模和求解，做出相应电力需求预测。林伯强（2OO3）[2]基于生产函数研究发现电力消费、GDP、资本存量以及人力资本存在长期均衡关系，而且电力消费和经济增长是从电力消费到GDP 的单向因果关系。林伯强（2003）[3]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，并通过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。汪建均、胡宗义（2006）[4]以1973-2004 年我国电力消费量的历史数据为基础，利用ARIMA 模型，根据其趋势图拟合出与之相似的指数回归曲线，并对其残差序列利用时间序列进行分析和识别，建立起适合我国电力需求预测的指数回归模型。
本文为探索影响我国全社会用电量主要因素，收集了2000-2012 年以来13年的全社会用电量的相关数据，基于SPSS 软件建立多元回归模型，进行多因素分析，同时对模型意义进行检验， 以期为今后合理预测用电量的增长提供依据。
二、指标与数据
四、分析与结论
从所建立的影响因素模型结果来看， 我们可以得到下面的分析：
1、模型分析
（1）人口增长率变化对我国电力消费量的影响系数为负数。这反映计划生育政策以来，中国人口增长速度减慢，而全社会用电量仍然上涨，说明用电量的显著因素不是由人口变化速度决定的。
（2）第一产业和工业对用电量的影响系数分别为-0.454、-0.165。这反映由于技术进步在各行各业的渗透， 特别是第二产业的产业结构优化升级，一些高耗电产品（ 如冶金、化工、建材等） 和传统行业（ 如纺织、煤炭） 用电减少，低能耗、高附加值行业比重提高，以及节电力度的增加，都影响到电力消费量的变化。受国民经济结构调整和能源利用效率提高双重因素的影响，我国电力需求市场的压力在一定程度上得到了调整。
（3）三大产业用电量和居民用电量中，第二产业仍然是用电量的大户，占到全社会用电量的一半以上。说明第二产业是用电量的主要影响因素之一，第二产业的发展和用电量的增长是相互影响、相互制约的。
（4）城市居民和乡村居民用电量对用电量的影响系数分别为0.039、0.026。，说明居民用电也是影响全社会用电量的主要因素。随着经济发展，生活水平提高，居民对电力的依赖度加大，居民用电量更成为全社会用电量不可或缺的重要组成部分，约占15%份额。
（5）全社会用电量对能源消费总量的依存度为0.075，这反映能源消费总量和用电量的相辅相成关系，电力需求高时，对煤需求也高，同时其代替品天然气，石油等需求也高。
2、预测结论
从本文所建立的模型看，我国全社会用电量的主要影响因素有第二产业的发展、能源结构的调整和技术进步带来的效率改进，以及能源消费总量。本模型经过参数估计表明参数估计结果在经济意义和统计意义上均具有一定可信度，检验结果比较理想，有较好的拟合优度。在一定程度上能用来根据今后几年国民经济的发展情况，对全社会用电量的增长趋势作出合理的推断。分析和预测电力行业应密切关注经济发展态势，特别是经济结构调整，产业结构优化升级对用电结构的影响，适时调整电力行业政策，调控行业间电力需求"过剩"和"电荒"。
同时，电力行业要抓住机遇，对本行业进行结构调整。通过调整产业结构和技术创新实现新的跨越，通过加快淘汰落后的产能，加强能源管理，确保节能减排目标的实现。加大电力基础设施投资，推进新能源建设，充适度扩大能源基础设施投资规模和投资力度，积极促进核电、风电等新能源发电，节约石化能源，保障我国能源安全、优化能源结构，实现电力行业和能源的可持续发展。
参考文献：
[1]曹世光、柳悼、慈义.电力需求预测模型研究[J].中国电力，1997（11）：16-18.
[2] 林伯强. 电力消费与中国经济增长： 基于生产函数的研究[J]. 管理世界，2003（ll）：18-27
[3]林伯强.结构变化、效率改进与能源需求预测--以中国电力为例[J].经济研究，2003（5）：57-65.
[4]汪建均、胡宗义.ARMA 模型在我国电力需求预测中的应用[J].2006（3）：64-68.
[5]胡兆光、方燕平.我国经济发展与电力需求趋势分析[J].中国电力，2003.
[6]卢纹岱.SPSS 统计分析（第四版）[M].电子工业出版社，2012
[7]吴翔、孙健、隋建利.基于ARMA 模型对我国电力消费量的预测[J].东北电力大学学报，2008.12：29-30
[8]刘畅、李颖.2012 年我国电力行业运行态势与结构调整[J].关注中国，2013：78-82
作者简介：丁海婧 1990.2.10 女 安徽省六安市 安徽大学经济学院12级应用统计专业研究生，研究方向为经济统计分析。
关键词： 全社会用电量；多元回归分析；模型检验；SPSS
一、引言
电力工业是国民经济和社会发展的基础产业。自上世纪九十年代以来，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。尽管电力产业大力发展，电力产出逐年上升，逐渐满足了电力需求，但从其分布来看又是不平衡的，有些地区在面临电力过剩的同时，其他一些地区却出现电荒。从2002 年6 月起，中国电力需求快速增长，陆续有些地区拉闸限电。政府为应对连年的电力短缺现象，出台了相关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。一方面，电力的生产、输送与消费同时在瞬间完成和电力不可储存的两大特性，决定了电力需求与经济发展的紧密相关性。另一方面，电力这种敏感性商品的建设周期较长，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"電力先行"就显得尤为重要。
电力与经济关系的研究始于1978 年美国学者Kraft，随后在其他国家相继展开，尽管大多研究成果从电力需求函数、电力需求与负荷预测等不同角度、使用不同的数学工具对电力需求特征进行了研究，但是忽视了电力需求增长本身所隐含的周期性变化特征。
曹世光、柳悼、慈义（1997） [1]较早地引入了计量经济学模型，综合考虑GDP、电价和气温对电力需求的影响，结合华东电力需求历史和现状，利用TSP 软件包建模和求解，做出相应电力需求预测。林伯强（2OO3）[2]基于生产函数研究发现电力消费、GDP、资本存量以及人力资本存在长期均衡关系，而且电力消费和经济增长是从电力消费到GDP 的单向因果关系。林伯强（2003）[3]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，并通过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。汪建均、胡宗义（2006）[4]以1973-2004 年我国电力消费量的历史数据为基础，利用ARIMA 模型，根据其趋势图拟合出与之相似的指数回归曲线，并对其残差序列利用时间序列进行分析和识别，建立起适合我国电力需求预测的指数回归模型。
本文为探索影响我国全社会用电量主要因素，收集了2000-2012 年以来13年的全社会用电量的相关数据，基于SPSS 软件建立多元回归模型，进行多因素分析，同时对模型意义进行检验， 以期为今后合理预测用电量的增长提供依据。
二、指标与数据
四、分析与结论
从所建立的影响因素模型结果来看， 我们可以得到下面的分析：
1、模型分析
（1）人口增长率变化对我国电力消费量的影响系数为负数。这反映计划生育政策以来，中国人口增长速度减慢，而全社会用电量仍然上涨，说明用电量的显著因素不是由人口变化速度决定的。
（2）第一产业和工业对用电量的影响系数分别为-0.454、-0.165。这反映由于技术进步在各行各业的渗透， 特别是第二产业的产业结构优化升级，一些高耗电产品（ 如冶金、化工、建材等） 和传统行业（ 如纺织、煤炭） 用电减少，低能耗、高附加值行业比重提高，以及节电力度的增加，都影响到电力消费量的变化。受国民经济结构调整和能源利用效率提高双重因素的影响，我国电力需求市场的压力在一定程度上得到了调整。
（3）三大产业用电量和居民用电量中，第二产业仍然是用电量的大户，占到全社会用电量的一半以上。说明第二产业是用电量的主要影响因素之一，第二产业的发展和用电量的增长是相互影响、相互制约的。
（4）城市居民和乡村居民用电量对用电量的影响系数分别为0.039、0.026。，说明居民用电也是影响全社会用电量的主要因素。随着经济发展，生活水平提高，居民对电力的依赖度加大，居民用电量更成为全社会用电量不可或缺的重要组成部分，约占15%份额。
（5）全社会用电量对能源消费总量的依存度为0.075，这反映能源消费总量和用电量的相辅相成关系，电力需求高时，对煤需求也高，同时其代替品天然气，石油等需求也高。
2、预测结论
从本文所建立的模型看，我国全社会用电量的主要影响因素有第二产业的发展、能源结构的调整和技术进步带来的效率改进，以及能源消费总量。本模型经过参数估计表明参数估计结果在经济意义和统计意义上均具有一定可信度，检验结果比较理想，有较好的拟合优度。在一定程度上能用来根据今后几年国民经济的发展情况，对全社会用电量的增长趋势作出合理的推断。分析和预测电力行业应密切关注经济发展态势，特别是经济结构调整，产业结构优化升级对用电结构的影响，适时调整电力行业政策，调控行业间电力需求"过剩"和"电荒"。
同时，电力行业要抓住机遇，对本行业进行结构调整。通过调整产业结构和技术创新实现新的跨越，通过加快淘汰落后的产能，加强能源管理，确保节能减排目标的实现。加大电力基础设施投资，推进新能源建设，充适度扩大能源基础设施投资规模和投资力度，积极促进核电、风电等新能源发电，节约石化能源，保障我国能源安全、优化能源结构，实现电力行业和能源的可持续发展。
参考文献：
[1]曹世光、柳悼、慈义.电力需求预测模型研究[J].中国电力，1997（11）：16-18.
[2] 林伯强. 电力消费与中国经济增长： 基于生产函数的研究[J]. 管理世界，2003（ll）：18-27
[3]林伯强.结构变化、效率改进与能源需求预测--以中国电力为例[J].经济研究，2003（5）：57-65.
[4]汪建均、胡宗义.ARMA 模型在我国电力需求预测中的应用[J].2006（3）：64-68.
[5]胡兆光、方燕平.我国经济发展与电力需求趋势分析[J].中国电力，2003.
[6]卢纹岱.SPSS 统计分析（第四版）[M].电子工业出版社，2012
[7]吴翔、孙健、隋建利.基于ARMA 模型对我国电力消费量的预测[J].东北电力大学学报，2008.12：29-30
[8]刘畅、李颖.2012 年我国电力行业运行态势与结构调整[J].关注中国，2013：78-82
作者简介：丁海婧 1990.2.10 女 安徽省六安市 安徽大学经济学院12级应用统计专业研究生，研究方向为经济统计分析。