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1、影響我國電力產(chǎn)量的因素分析 影響我國電力產(chǎn)量的因素分析 隨著我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展和人民生活水平不斷提高，用電大幅度增長，但是我國的電力供應(yīng)卻跟不上經(jīng)濟發(fā)展的速度，以至于近幾年平平出現(xiàn)局部地區(qū)拉閘限電的現(xiàn)象。造成這種現(xiàn)象的原因是多方面的，但總的來說可以概括為以下幾點： 我國主要是靠火力發(fā)電，火電占到全部電力產(chǎn)量的70％，所以火力發(fā)電對電力供應(yīng)緊張有決定性的影響，但火電生產(chǎn)也受到諸多因素的限制。 1）價格糾紛造成局部電煤供應(yīng)緊張，是造成中、西部地區(qū)電力供應(yīng)緊張的原因之一。2003年年初的全國煤炭定貨會上，因價格談不攏，1.5億噸電煤合同沒

2、有著落，造成年初一些電廠煤炭儲備不足或供應(yīng)不能落實。 2）由于全國各地相繼出臺了關(guān)停小煤礦政策，加大煤炭安全生產(chǎn)管理力度，特別是近幾年鋼鐵、建材、有色等高耗能行業(yè)的快速發(fā)展，煤炭需求量急劇上升，全國的煤炭供應(yīng)形勢驟然吃緊。 以上兩點原因都是因為供需緊張引起的，因此可以歸結(jié)為煤炭的產(chǎn)量不能滿足需求。 3）運力不足是造成局部電荒的原因之一，我國的產(chǎn)煤區(qū)主要是陜西山西一帶，所以其他地區(qū)要發(fā)電就必須從山西陜西一帶運煤，煤炭主要是靠鐵路運輸 而鐵路運輸運力不足導致了煤炭不能及時供應(yīng)影響了發(fā)電。 （二）在水電方面2003年是特枯水年。來水特枯不僅使大中型水電發(fā)電力下降，還使得小水電減發(fā)，增加了對

3、主網(wǎng)的供電壓力。 （三）電網(wǎng)結(jié)構(gòu)仍顯薄弱，局部地區(qū)輸、配電“卡脖子”，城市配電設(shè)施超負荷，影響了電力優(yōu)化配置和電力輸送。如江蘇的過江輸電通道能力不足，四川的成、德、綿地區(qū)變電設(shè)施在高峰時超負荷，廣東東莞、深圳一帶輸電線路能力不足造成輸電受阻，大區(qū)間電力交換仍十分有限等。 （四）從需求方面看 1）居民生活用電對電力負荷的影響較大，高峰用電負荷增長較快。華中、川渝地區(qū)夏季制冷負荷一度達到電力負荷的1／3，華東達到28.7％，京津唐達到28.9％。 2）工業(yè)高耗電產(chǎn)業(yè)高速增長。最近幾年，電力消費增長的驅(qū)動力主要來自工業(yè)用電迅速增長1999－2002年間工業(yè)用電年均增長10.7％。受市場、價格

4、等因素的影響，一些地區(qū)高耗電行業(yè)發(fā)展較快，主要高耗電產(chǎn)品產(chǎn)量增長速度高于全國GDP增長速度。 （五）電力建設(shè)投資不足。 本文就是要分析以上因素對電力產(chǎn)量的影響由于資料原因一些因素的數(shù)據(jù)無法獲得，所以不得不舍棄一些因素或者用相關(guān)數(shù)據(jù)替換。 通過分析我國改革開放以來（1978-2002）的電力產(chǎn)量的歷史資料，可以建立一個方程模型。根據(jù)理論及對現(xiàn)實情況的認識，影響我國電力Y（億千瓦時）的可能主要因素有：原油供給量（用原油產(chǎn)量代替）X（萬噸），電煤產(chǎn)量X（用原煤產(chǎn)量代替）（萬噸），電力方面的建設(shè)投資（用國有經(jīng)濟固定資產(chǎn)投資代替）X（億元），鐵路運輸量X（萬噸）。數(shù)據(jù)詳見表一。 表一 obsY

5、X1X2X3X4 19782566.00010405.006.180000668.7200110119.0 19792820.00010615.006.350000699.3600111893.0 19803006.00010595.006.200000746.9000111279.0 19813093.00010122.006.220000638.2100107673.0 19823277.00010212.006.660000805.9000113495.0 19833514.00010607.007.150000885.2600118784.0 19843770.00011

6、461.007.8900001052.430124074.0 19854107.00012490.008.7200001523.510130709.0 19864495.00013069.008.9400001795.320135635.0 19874973.00013414.009.2800002101.690140653.0 19885452.00013705.009.8000002554.860144948.0 ***5848.00013764.0010.540002340.520151489.0 19906212.00013831.0010.800002534.000150

7、681.0 19916775.00014099.0010.870003139.030152893.0 19927539.00014210.0011.160004473.760157627.0 19938395.00014524.0011.500006811.350162663.0 19949281.00014608.0012.400009355.350163093.0 199510070.3015004.9513.6100010702.97165855.0 199610813.1015733.3913.9700012185.79170915.0 199711355.5316074

8、.1413.7300013838.96172019.0 199811923.3116036.0412.4900015369.30164082.0 199912269.0816000.0010.4500015947.80167196.0 200013042.0316300.009.98000016904.40178023.0 200114627.9916395.9011.6100017607.00192580.0 200215495.0317000.0013.9000018877.40204246.0 從上表可以看出，隨著我國原油，原煤，國有經(jīng)濟固定資產(chǎn)投資和鐵路運輸量的增長，電

9、力的產(chǎn)量也在不斷的增長，因此它們之間很可能存在線性相關(guān)關(guān)系。 設(shè)模型的函數(shù)形式為 假設(shè)模型中誤差滿足古典假定，用Eviews軟件進行回歸，運用OLS估計，得到輸出結(jié)果如圖一 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/21/04Time: 20:09 Sample: 1978 2002 Included observations: 25 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-4249.679620.0638-6.8536160.0000 X1-0.

10、2606390.101521-2.5673300.0184 X2-90.6848446.62634-1.9449270.0660 X30.3961370.01671723.697040.0000 X40.0915990.00817511.205010.0000 R-squared0.997527Mean dependent var7446.020 Adjusted R-squared0.997033S.D. dependent var4163.273 S.E. of regression226.7850Akaike info criterion13.86274 Sum squar

11、ed resid1028629.Schwarz criterion14.10651 Log likelihood-168.2842F-statistic2017.053 Durbin-Watson stat1.336282Prob(F-statistic)0.000000 由F=2017.053>F(4,20)=2.87(顯著性水平=0.05)，表明模型從整體上看電力產(chǎn)量與解釋變量之間線形關(guān)系顯著。 檢驗解釋變量之間的簡單相關(guān)系數(shù)。結(jié)果如下 由表可以看出高度線性相關(guān)。同時的符號與經(jīng)濟意義相悖，而且T值不是很顯著。表明模型中解釋變量確實存在多重共線性，需要修正。 運用OLS方法逐

12、一求y對各個解釋變量的回歸。 經(jīng)分析在四個一元回歸模型中電力產(chǎn)量對的線性關(guān)系強，擬和程度好，即 (242.5679) (0.02659) 逐步回歸得。將其余解釋變量逐一代入上式得如下幾個模型 (598.5574) (0.019844)(0.004777) 將，的數(shù)據(jù)分別代入上式中，其結(jié)果不符合經(jīng)濟意義，故將它們舍去。 所以最后的估計模型為 其OLS估計結(jié)果如圖二 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/04Time: 20:52 Sample: 1978 2002 Include

13、d observations: 25 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-4098.954482.8634-8.4888490.0000 X30.3861250.01593724.228780.0000 X40.0605080.00385215.708370.0000 R-squared0.996876Mean dependent var7388.775 Adjusted R-squared0.996592S.D. dependent var4048.670 S.E. of regression236.3487Akaik

14、e info criterion13.88066 Sum squared resid1228935.Schwarz criterion14.02692 Log likelihood-170.5082F-statistic3510.273 Durbin-Watson stat1.023948Prob(F-statistic)0.000000 經(jīng)過逐步回歸法的到的方程比原方程效果好的多，消除了變量之間的嚴重共線性，同時使擬合優(yōu)度提高，回歸系數(shù)的估計標準差下降，提高了方程的精度。 異方差性的檢驗： 為了判斷模型中隨機誤差項是否存在異方差性，首先進行圖形分析法的檢驗，由Eviews軟件

15、，得到殘差平方E 分別與的散點圖如下： 可以看出，殘差平方并未呈現(xiàn)出隨解釋變量的不同取值而發(fā)生規(guī)律變化，初步判斷模型不存在異方差性。在此基礎(chǔ)上，對模型進行ARCH檢驗： ARCH Test: F-statistic1.577596Probability0.229524 Obs*R-squared4.580227Probability0.205245 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/23/04Time: 21:55 Sample(adjusted): 19

16、81 2002 Included observations: 22 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C78697.8023978.223.2820540.0041 RESID^2(-1)0.0406060.2381530.1705030.8665 RESID^2(-2)-0.3789670.215325-1.7599780.0954 RESID^2(-3)-0.2003870.237719-0.8429560.4103 R-squared0.208192Mean dep

17、endent var51887.28 Adjusted R-squared0.076224S.D. dependent var55175.82 S.E. of regression53031.28Akaike info criterion24.75812 Sum squared resid5.06E+10Schwarz criterion24.95649 Log likelihood-268.3393F-statistic1.577596 Durbin-Watson stat1.446068Prob(F-statistic)0.229524 從輸出的輔助回歸函數(shù)中得R，計算,查分布

18、表，給定=0.05，自由度為P=3，得臨界值(3)=7.81,因為(n-P)R=4.580224從圖中我們初步判定隨機誤差可能存在自相關(guān)。 （2）DW檢驗 根據(jù)圖二的結(jié)果顯示，由DW=1.023948，在給定顯著性水平，查Durbin-Waston表，n=25，k’=2,得下限臨界值d=1.206，上限臨界值d=1.55，因為DW=1.023948經(jīng)濟意義分析：由以上分析可以看出影響我國電力產(chǎn)量的主要因素是固定資產(chǎn)投資和鐵路運輸量。這也較符合經(jīng)濟意義，因為電力產(chǎn)量取決于裝機容量和電站建設(shè)，而此項大多是靠國家的投入，因此增加電力產(chǎn)量的方法之一便是增加對電力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入；鐵路運輸量對發(fā)電

19、的影響前面已經(jīng)分析過，因此要使鐵路運輸不拖電力的后腿就必須提高鐵路的運力。 在我們的分析中，原煤產(chǎn)量和原油產(chǎn)量作為解釋變量被舍去，其原因可能有以下幾點 首先，原煤并不等于發(fā)電用煤，由數(shù)據(jù)可以看出部分年份原煤是減產(chǎn)的，但這些年份的發(fā)電用煤卻是增加的，所以原煤產(chǎn)量的數(shù)據(jù)不具有代表性；其次，原油產(chǎn)量并不是我國原油的消費量，眾所周知，我國早已成為原油進口大國，近幾年情況尤為如此，因此，原油消費必定比原油產(chǎn)量大的多，所以用原油產(chǎn)量去模擬是不恰當?shù)摹? 總的來說，在電力建設(shè)方面，應(yīng)切實抓好今年的電力基礎(chǔ)建設(shè)中的投產(chǎn)項目，在嚴重缺電的地區(qū)，爭取上半年多投產(chǎn)，以便在今夏高峰負荷時期發(fā)揮作用。電網(wǎng)企業(yè)也要加

20、強電網(wǎng)的主網(wǎng)架建設(shè)，以充分發(fā)揮電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)間的調(diào)劑作用。考慮到電網(wǎng)建設(shè)周期較短，可以優(yōu)先建設(shè)一些影響電力跨區(qū)輸送的項目，以加大區(qū)間電力交流。目前，我國發(fā)電能力基本以水電和火電為主。對于水電，首先在汛期來水后，電站水庫要盡可能地恢復(fù)到正常蓄水水位。其次，在研究確定水調(diào)方案時，應(yīng)防止電力緊張時出現(xiàn)水庫蓄水不足的問題。在火電廠電煤供應(yīng)方面，應(yīng)保證電煤及時供應(yīng)。發(fā)電企業(yè)也要適時加大科技進步的投入，以提高資源的利用效率。在電力嚴重短缺的地區(qū)，應(yīng)盡快采用經(jīng)濟辦法來優(yōu)化用戶優(yōu)化結(jié)構(gòu)用電，如實施峰谷分時電價。在電價方面，需要整頓和規(guī)范一些地方自行出臺的優(yōu)惠電價，重點是適當調(diào)整一些地方對高耗能企業(yè)的優(yōu)惠電價政策，并在試點的基礎(chǔ)上，對可中斷負荷的用戶制定實施可中斷負荷電價，提高電力的投入產(chǎn)出的效益。還應(yīng)該加大對鐵路的建設(shè)，提高鐵路運力，為發(fā)電所需物資提供運輸保證。