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工业经济电力关系失衡原因分析 本文关键词：工业经济，失衡，原因，电力，关系
工业经济电力关系失衡原因分析 本文简介：摘要：经济新常态下，工业用电量与工业增加值等经济指标出现不同步甚至背离现象。本文以安徽省为例，深入工业用电统计核算过程探究温度对工业用电量的影响路径，发现温度主要通过线路损失电量传导作用于工业用电量；并在统一统计口径和行业分类的基础上分析重点行业经济电力关系，发现在各类内、外部因素的共同影响下，以高
工业经济电力关系失衡原因分析 本文内容：
摘要：经济新常态下，工业用电量与工业增加值等经济指标出现不同步甚至背离现象。本文以安徽省为例，深入工业用电统计核算过程探究温度对工业用电量的影响路径，发现温度主要通过线路损失电量传导作用于工业用电量；并在统一统计口径和行业分类的基础上分析重点行业经济电力关系，发现在各类内、外部因素的共同影响下，以高耗能、高技术行业为代表的工业行业内部经济电力相互作用规律也正持续发生较大变动。从这两个角度着手进行相关分析，有助于解读新形势下真实的工业经济电力关系。
关键词：工业用电量；工业增加值；规上口径；背离；温度
电力消费是经济发展的晴雨表，从经济走势判断用电增长趋势已成为政府部门和电力企业进行电力需求预测的一种重要手段[1-2]。但随着全国及各省经济发展逐步进入新常态，经济增长与电力消费增长的不同步甚至背离现象时有发生[3-5]。其中，由于工业结构调整、行业能耗标准提高以及气温变化等所引起的工业经济电力关系的剧烈变动，被认为是这一时期宏观经济电力关系失衡的重要原因[4][6]。在已有的研究中，有学者尝试通过深入工业重点行业内部的方式来探究经济指标和电力指标走势背离的内在逻辑[6-8]，但温度影响工业用电的路径并不十分明晰，加上工业经济统计核算与电力统计核算存在统计口径和行业分类标准的不一致，使得此类分析通常无法深入进行。安徽省近年来工业经济电力关系也出现“异动”现象。鉴于此，本文深入工业用电量统计核算过程以探析温度对工业用电的作用机制，并在安徽省规上工业用电统计核算体系建设一期成果的基础上，分析统一规上口径和行业分类后各工业重点行业所表现出的更为真实的经济电力关系。
一、温度影响工业用电量的路径分析
近年来，安徽省工业用电与工业经济变化之间的一致性明显减弱：2013—2015年期间，工业用电量增速降幅达10.1个百分点，而工业增加值增长仅放缓4.5个百分点。而在2016年7—9月，工业用电量（18.4%、15.2%、-5.8%）与规模工业增加值（7.7%、9.1%、9.2%）走势更是持续大幅偏离（见图1）。高温期间工业用电量的高速增长显示出工业用电负荷受气温因素影响显著。但由于工业用电统计核算中特有的“线路损失电量”，使得温度对工业用电量的影响路径不同于居民部门和服务业部门。“线路损失电量”为工业分类用电统计表中“电力、热力的生产和供应业”（以下简称电力行业）下的子科目，其实质为统计线损电量，即供、售电量之差，2016年该电量占工业用电量比重高达9.1%。从统计线损电量与理论线损电量的指标内涵来看，统计线损涵盖了理论线损，因此与理论线损一样，统计线损电量受温度影响较为明显。若从工业用电量中扣除线路损失电量，则工业用电与工业经济变化仍然表现出较好的协调性；若进一步扣除线路损失电量所在的电力行业用电量①，则工业经济电力关系的一致性大幅增强（见图2）。由此可见，工业经济电力关系总体上的异常变动可部分地由线路损失电量及电力行业用电量的剧烈波动予以解释，而后二者恰是理论上受温度影响最大的部分用电量。进一步地分析电力行业用电量与温度的关系。近似将短期内的经济因素视作不变，以此比较历年6月和7月电热行业用电量差异与6、7月份温差的关系（见图3），从图3可以清楚地看到，二者走势高度一致，6、7月用电差异与温差存在稳定的正相关性。使用简单线性回归进行实证分析，电热行业用电量与工业增加值、平均气温之间存在如下关系：E（YEE/T，IADD）=-77.74+2.849*T+0.0623*IADD（1）其中，YEE为电力行业用电量，T为7月平均气温，IADD为2005年可比价工业增加值。回归方程拟合优度为0.95，表明拟合效果较好，且平均气温和工业增加值的回归系数均通过t检验，表明两个变量对电力行业用电量具有显著影响。在其他条件不变的情况下，温度变化1摄氏度平均引起电力行业用电量同向变动2.85亿千瓦时。使用同样的方法分析剔除电力行业用电量后的工业用电量与温度的关系，则发现该部分用电量对温度变化不敏感，再次证实了温度对工业用电量的影响路径，即温度主要通过线路损失电量及电力行业用电量传导作用于工业用电量。
二、规上工业经济电力关系分析
1、数据来源除温度通过统计线损影响工业用电量外，工业行业结构调整、行业能耗标准提高等其他因素所引起的工业经济电力关系变动，均需深入到细分工业行业内部进行观察和分析。考虑到工业电力数据统计口径和行业分类标准与规上工业经济指标不一致的问题（这可能掩盖和扭曲真实的工业经济电力关系），本文使用“安徽省规上工业用电统计核算体系建设”课题的一期成果———2015—2016年各月分行业规上工业用电量数据，进一步分析安徽省工业重点行业经济电力关系。“安徽省规上工业用电统计核算体系建设”课题运用大数据挖掘和人工核查相结合的方法，将电力公司工业用户与统计局规上工业企业进行名称匹配和行业核对，构建安徽省规上工业用电统计核算体系，用于监测和分析安徽省工业经济电力关系。在本文选取的样本期内，规上工业企业与工业电力用户达到了很高的匹配率（以企业数计月均91.4%、以企业产值计月均96.1%），因此，规上工业用电量（已匹配企业）基本可代表全部规上工业用电量。此外，通过行业分类核对，修正了近50%的行业二位码分类不一致的情况，从而基本解决了企业用电行业归属不当的问题。下文中均使用规上工业用电量（已匹配企业）近似作为规上工业用电量，在此基础上展开相关比较和分析。2、规上口径与全口径工业用电量比较2015—2016年，全省规上工业企业用电占全部工业用电（扣除线损，下同）比重的月均值仅为66.7%，且波动幅度较大（55.7%~70.0%）（见图4）。分地市看，池州市的月均比重高达91.7%，而滁州市的月均比重仅有50.7%，二者相差41.0%（见图5）。和全省一样，各地市该指标同样表现出较大的月度波动性，其中亳州市月度波动幅度达11.0%。可见，无论从全省还是地市角度，规上工业企业用电量与全部工业用电量在数量上差异明显，且相对比例的波动性亦较高。这意味着以全部工业用电量与工业经济指标进行对比分析，确实很可能扭曲真实的工业经济电力关系。分行业看（见图6），规上口径用电量占全口径用电量②的比重也表现出行业间差异明显、行业内月度波动性大的特点。例如，黑色金属冶炼及压延加工业平均比重仅为69.2%；医药制造业平均比重达95.3%，但月度波动幅度高达20.3%。同时，由于行业分类差异等原因，通用及专用制造业、医药制造业等行业的规上用电量甚至出现超过该行业全部用电量的现象。可见，若以行业全部用电量表征用电结构，难以进行深入有效的细分行业经济电力关系分析。此外，使用全口径工业用电量与规上工业产值计算单位用电产出，月均值为37.8元/千瓦时，标准差为4.4元/千瓦时，反映指标离散程度的变异系数为0.12；使用规上工业用电量与规上工业产值计算单位用电产出，月均值为56.6元/千瓦时，标准差为5.1元/千瓦时，变异系数为0.09。以规上工业用电计算的单位用电产出的变异系数相对较小，表明规上工业用电量更加稳定，有利于还原真实的工业经济电力关系。上述分析表明，无论从省/地市维度还是行业维度，规上工业用电量与全部工业用电量均表现出显著差异，且相较全口径电力指标，规上工业电力指标与规上工业经济指标的关系更为稳定。使用规上工业口径电力指标进行经济电力关系分析更有助于把握真实的经济电力相互作用规律。3、重点行业经济电力关系分析（1）黑色金属冶炼和压延加工业。黑色金属冶炼和压延加工业增加值与用电量在制造业各子行业中均名列前茅，2016年行业增加值占规上工业增加值的比重为3.5%，用电量（规上口径）占比为14.5%。然而图7显示，行业用电量与行业增加值走势几乎完全相反：用电量增速由负转正，稳步提高至6.3%；而增加值同比持续下降，降幅不断扩大，全年增速滑至-4.4%。这看似矛盾的现象背后，深刻地反映出行业供需关系变化及其对行业生产的影响。一方面，供给侧结构性改革推动“钢铁”行业持续去产能；另一方面，传统的短期扩张政策（房地产、基建）对行业需求起到了支撑。受此影响，价格水平回升，行业生产逐步恢复，用电量增速随之回升（见图8、图9）。然而由于钢材产量同比依然下降，行业增加值实际同比增速继续下滑。（2）有色金属冶炼和压延加工业。2016年，有色金属冶炼和压延业增加值增长20.9%，增速居高耗能制造业之首。相较于黑色金属冶炼与压延加工业，有色金属冶炼及压延加工业用电量（规上扣紧）与增加值增长趋势基本一致，但二者增速变动幅度依然存在明显差异，如图10、图11所示。其中，8月“极端高温”和9月“清洁生产”导致行业用电增速波动较大，12月受“上年同期低基数效应”影响，行业增加值增长呈现出明显的“翘尾”特征。（3）电气机械和器材制造业。电气机械和器材制造业作为装备制造业中的8个大类行业之一，2016年行业增加值、用电量（规上口径）占规上工业增加值、用电量的比重分别为11.3%、4.9%，均居装备制造业各子行业之首。由图12可知，行业用电量（规上口径）与增加值变化具有较强的同步性，但用电量增长明显慢于增加值增长，二者增速之差稳定在4.0个百分点左右。不同于高耗能制造业，电气机械和器材制造业用电未表现出对“气温变化”敏感的特性。值得注意的是，2016年4季度开始，行业用电增长持续加快（2.2个百分点），但行业增加值增速微降0.2个百分点。（4）计算机、通信和其他电子设备制造业。2016年，计算机、通信和其他电子设备制造业增加值占规上工业增加值的比重为6.0%，实际增长21.6%；用电量（规上口径）占比为4.3%。增加值占比与增速、用电量占比在装备制造业各子行业中分列1、3、2位。由图13可知，行业用电量与行业增加值增长趋势存在较为明显的差异：行业用电量增长呈“稳中趋缓”态势，增速由1季度的14.4%降至全年的13.4%；而行业增加值增速“稳步提升”，5月增加值累计增速大幅提升6.2个百分点，超过用电量增速，全年增加值实际增长21.6%，显著高于用电量增速。通过上述对全省高耗能制造业和装备制造业4个典型行业的分析可知，工业内部各大类行业的经济电力关系较为复杂，行业用电量和增加值变化的同步性明显减弱。对此，一种可能的解释为，在当前供给侧结构性改革和工业转型升级的大背景下，工业内部各行业面对的内、外部环境均存在较大差异（市场供求关系、各种政策约束等），促使行业生产方式寻求创新（技术工艺、产品结构、产业链整合等），由此引致原有的行业经济电力相互作用规律发生变化。在当前宏观经济电力关系普遍失衡的背景下，若仍需电力消费发挥经济发展晴雨表、温度计的作用，则以工业经济和电力指标统计口径和行业分类统一为前提，结合行业生产特征，以及内、外部环境等多种因素，来对重点行业经济电力关系的变动进行持续的追踪和分析显得十分必要。
三、结论
安徽省工业内部电力消费与经济增长所表现出的不同步现象，一方面由温度引起工业用电量统计项下“统计线损电量”剧烈变动所致，另一方面则由以高耗能、高技术行业为代表的重点工业行业经济电力关系发生较大变化所引起。简单比较工业用电量和增加值、乃至比较细分行业的用电量和增加值的传统分析方法均难以有效把握行业经济景气状况。理解温度对工业用电量的影响路径、在统计口径和行业分类统一的前提下进行行业经济电力分析，是解读新形势下真实工业经济电力关系的关键。本文发现的影响工业经济电力关系平衡的因素在全国其他省份普遍存在，所提供的观察视角和分析思路也可用于全国及其他各省工业经济电力关系分析，具有一定的推广意义。
作者：卢金滇 张成美 陈煜 冯晨爽
工业经济电力关系失衡原因分析 来源：网络整理
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