摘 要 采用最大熵譜估計(jì)方式，了解城市電力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的周期互動(dòng)關(guān)系，尋找典型城市電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的均衡點(diǎn)，使電力行業(yè)發(fā)展?jié)M足經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求。

關(guān)鍵詞 城市電力 經(jīng)濟(jì)發(fā)展 周期關(guān)系

一、引言

探究國(guó)內(nèi)各典型城市電力消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，了解二者之間的周期關(guān)系，把握其因果關(guān)聯(lián)和強(qiáng)弱程度，為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)研判、城市電力規(guī)劃建設(shè)提供重要參考。

二、分析方法的選擇

在開(kāi)展典型城市電力與經(jīng)濟(jì)發(fā)展周期的關(guān)系分析前，需選擇合理的分析方法。本文采用最大熵譜估計(jì)方法，首先應(yīng)用交叉譜分析明確城市電力與經(jīng)濟(jì)發(fā)展二者時(shí)間序列是否存在共同周期，再應(yīng)用Burg法開(kāi)展實(shí)證分析。

交叉譜分析方法在經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列中可以用于變量周期的確定，用于對(duì)各序列周期性變化加以評(píng)估，了解序列間波長(zhǎng)的一致性。大周期決定小周期，小周期引領(lǐng)大周期，基于大周期趨勢(shì)下，小周期下跌就是調(diào)整，并對(duì)大周期產(chǎn)生一定的引領(lǐng)作用。尋找一個(gè)協(xié)方差平穩(wěn)過(guò)程，計(jì)算其均值，假設(shè)自協(xié)方差有著絕對(duì)可加性，得出協(xié)方差總體譜。凝聚的數(shù)值如果比較大，說(shuō)明時(shí)間序列內(nèi)有頻率是重要共同周期，采用Burg方法計(jì)算最大熵譜。首先，對(duì)經(jīng)濟(jì)變量的n維向量序列Yt建立向量自回歸模型，用觀察到的數(shù)據(jù)按照SC和AIC測(cè)算誤差FPE最小原則，確定最優(yōu)滯后階數(shù)，采用最小二乘法預(yù)估模型參數(shù)，將參數(shù)帶入多元譜函數(shù)即可。經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的同時(shí)，城市電力需求和消費(fèi)也會(huì)出現(xiàn)周期波動(dòng)特點(diǎn)，對(duì)電力消費(fèi)情況加以分析，有利于了解經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的必要條件，從而推動(dòng)電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。[1]

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

選取能夠反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的人均GDP指標(biāo)，選取反映電力行業(yè)發(fā)展的人均用電量指標(biāo)，結(jié)合二者實(shí)際變化情況展開(kāi)分析。對(duì)《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中的數(shù)據(jù)做出分析，將上海、天津、杭州、蘇州、武漢、沈陽(yáng)和蘭州等城市作為典型城市。譜分析要求序列是平穩(wěn)序列，取原序列的對(duì)數(shù)，消除序列中的異方差性。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)新的序列依然不是平穩(wěn)序列，有必要在接下來(lái)的周期關(guān)系分析中對(duì)新序列再處理。

（二）基于最大熵譜估計(jì)方法的實(shí)證分析流程

1. H-P濾波分解分析。對(duì)含有對(duì)數(shù)的原序列做H-P濾波分解，分析趨勢(shì)成分與周期成分，將上海與天津兩城市作為案例分析。使用EVIEW 6.0統(tǒng)計(jì)分析軟件，檢驗(yàn)濾波之后的周期成分序列，發(fā)現(xiàn)各個(gè)序列比較平穩(wěn)。城市內(nèi)人均GDP和用電量之間的周期成分序列和趨勢(shì)成分序列都屬于單整序列，可對(duì)序列做出協(xié)整分析。在趨勢(shì)成分和周期成分協(xié)整關(guān)系分析中，長(zhǎng)期彈性系數(shù)是0.892，這比未經(jīng)過(guò)濾波處理的序列彈性系數(shù)要高。未濾波序列彈性系數(shù)為0.673，高于該數(shù)值，表明二者存在長(zhǎng)期均衡協(xié)整關(guān)系。經(jīng)分析得知，典型城市電力消費(fèi)和城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間有著共同趨勢(shì)，二者也有共同波動(dòng)。[2]

2.譜周期分析。根據(jù)城市人均GDP和用電量的周期關(guān)系成分，建立VAR模型，結(jié)合AIC與SC最小原則選擇最優(yōu)滯后階數(shù)。應(yīng)用EVIEW軟件計(jì)算VAR模型系數(shù)，得出譜密度估計(jì)函數(shù)，計(jì)算得出自譜和交叉譜，整理凝聚函數(shù)和相位函數(shù)。經(jīng)過(guò)軟件分析，對(duì)典型城市電力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的周期關(guān)系研究有以下結(jié)論：

（1）各個(gè)城市的人均GDP和用電量之間的周期關(guān)系存在差異性。以經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況為參考條件，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)城市的經(jīng)濟(jì)周期較長(zhǎng)，上海、天津、武漢等較發(fā)達(dá)城市的經(jīng)濟(jì)周期可在10年以上。發(fā)展中城市的經(jīng)濟(jì)周期比較短，比如沈陽(yáng)和蘭州等城市，經(jīng)濟(jì)周期只有7年左右，不超過(guò)8年。由此可見(jiàn)，城市經(jīng)濟(jì)在發(fā)展過(guò)程中有著明顯的波動(dòng)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上升到一定程度時(shí)，波動(dòng)周期就會(huì)拉長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸趨于平穩(wěn)，與電力行業(yè)發(fā)展相平衡。

（2）經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)城市中，電力行業(yè)發(fā)展存在超前現(xiàn)象，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展上升期，城市的電力發(fā)展落后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這說(shuō)明城市對(duì)電力行業(yè)缺乏投資。城市電力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的周期關(guān)系呈現(xiàn)共同波動(dòng)趨勢(shì)。以上海為例，城市人均GDP和人均用電量周期分別是11.64和2.64，二者共同周期是11.57。經(jīng)計(jì)算分析后，發(fā)現(xiàn)上海市人均用電量擁有13.09年的一次性周期。相比之下，其他城市人均GDP周期在7年左右，最高12年，平均周期為9.06年。人均用電量方面，上海之外的城市平均周期為7.57年，電力行業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的共同周期為8.52年。

（3）不同城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，人均GDP存在較大波動(dòng)。而各城市間電力波動(dòng)沒(méi)有過(guò)大差別，雖然電力行業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展共同周期有所差異，但出于政策上的不同，其周期關(guān)系也會(huì)有一定程度的波動(dòng)。[3]典型城市的凝聚函數(shù)基本都在主要頻率處達(dá)到最值，城市經(jīng)濟(jì)與電力指標(biāo)間的波動(dòng)關(guān)系帶有傳動(dòng)效果，這說(shuō)明城市電力消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的周期波動(dòng)現(xiàn)象在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中可以體現(xiàn)，且各個(gè)指標(biāo)的波動(dòng)是密切關(guān)聯(lián)的。

四、結(jié)語(yǔ)

利用最大熵譜估計(jì)法，了解我國(guó)典型城市電力與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的均衡關(guān)系，了解其中的長(zhǎng)波化特點(diǎn)，明確了二者8-9年的波動(dòng)周期，看出不同城市在周期方面的差異。城市人均GDP和電力消費(fèi)的趨勢(shì)成分與周期波動(dòng)間帶有協(xié)整關(guān)系，平均周期8.52年。

（作者單位為深圳供電局有限公司）

[作者簡(jiǎn)介：廖耀?。?985—），男，廣西橫縣人，本科，工程師，經(jīng)濟(jì)師，研究方向：電氣工程技術(shù)，電力市場(chǎng)，企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理。]

參考文獻(xiàn)

[1] 賴力，張婧欣.經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下電力消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系分析[J].能源研究與利用，2019（05）：28-

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[2] 胡宏，王蓓蓓.電力消費(fèi)與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力關(guān)系的深層挖掘分析[J].電力需求側(cè)管理，2018，20（03）：15-19.

[3] 孫秀瑛.電力需求與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系分析[J].通訊世界，2018（04）：230-231.