中国电力产业链周期性波动实证研究，本文主要内容关键词为：周期性论文,产业链论文,中国电力论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
修回日期：2009-05-29
中图分类号：F407.61 文献标识码：A 文章编号：1004-9649(2009)09-0001-07
0 引言
我国电力产业和电力供需关系经历了大起大落的过程。研究电力经济周期性问题的文献分2个主题。(1)探讨GDP与电力经济的波动关系，文献[1]在研究1996和2005年2次产能过剩问题时涉及电力产业。文献[2]从经验出发强调电力必须与宏观经济协调发展，文献[3]研究了宏观经济周期对电力产业经济波动的关系。(2)直接研究电力生产或消费的周期性，如文献[4-5]基于电力产业经济数据运用人工智能等算法，编制供需关系指数，直接得到供需关系变动时序图。文献[6]考察了电力行业基建周期。文献[7]用灰色建模方法考察中国电力生产的周期性。文献[8]认为中国电力需求波动周期约为六七年。这些文献深化了对电力产业波动规律的认识。但是，与电力经济波动相对应，上下游产业如煤炭和钢铁、铁合金、电解铝等高耗能工业也经历了大起大落的波动，它们在每次经济波动中令人关注，也是每次调控的主要对象之一。直接研究电力与上下游产业周期性波动关系的文献较少，对于电力与其上下游产业波动的关联性到底如何，它们的波动有何共同的动态特征等问题，还需要以现有文献成果为基础深入探讨。
1 电力产业链及其系统结构
电力产业链(简称产业链)指电力产业以及与电力产业经济技术关系紧密的上下游产业链群，主要包括煤炭、电力、钢铁、电解铝、水泥等能源和原材料工业，分别分布于煤炭开采和洗选业，电力、热力的生产和供应业，炼焦业，化学原料及化学制品制造业，黑色金属冶炼及压延加工业，有色金属冶炼及压延加工业和非金属矿物制品业等7个分类行业。后4个分类行业是下游产业中最重要的行业，它们在能源上与煤炭、电力等产业形成上下游产业链关系。
电力产业链作为基础工业，各产业之间及与其他产业之间存在多种经济技术关系。(1)投入产出关系。我国电力工业消耗了上游产品煤炭总产量的一半，用于发电的一次能源80％以上来自煤炭，电力成本占下游产品制造成本的份额较大。2005年产业链10个行业用电量占社会总用电量的50.62％，占工业总用电量的68.31％，消耗的煤炭占煤炭总消费量的86.64％，占工业煤炭消费量的92.68％。(2)竞争或互补关系。如焦炭、钢铁等扩张时，除直接消耗电力外，还消耗大量的煤炭，与电力行业发电用煤形成竞争关系：在建筑业中水泥、钢材等产品都是按一定比例使用，形成互补关系，铝材、PVC材料(电石的主要下游产品)具有一定的替代性，形成竞争关系。(3)约束关系。产业链的所有工业及相关采矿业都使用大量的水、土地等资源，对环境排放量大，资源和环境保护形成产业链共同的外部约束关系。系统内部的投入产出关系、互补关系和约束关系使相关产业的波动具有正向的关联性，而竞争关系和约束关系使其波动具有反向的关联性，在不同时期这些可发挥不同程度的作用。
电力产业链构成国民经济的子系统，如图1所示。从投入产出关系看，系统的起点是煤炭工业，核心是电力工业，下游产业及其原材料供应的矿产品等分布于系统的边缘。图1中的连线代表投入产出关系、互补关系、竞争关系或约束关系。
图1 电力产业链的系统结构
Fig.1 System structure of electricity industry chain
2 中国电力产业链波动关联性的因素分析
电力产业链子系统干扰因素范围广，使不同因素有不同的影响方向、范围和程度。有些因素只影响产业链的一种产品，一些因素影响多种产品。那些影响多种产品的因素称为公共因素，影响所有产品的公共因素是全局性的公共因素，影响部分产品的公共因素是局部性的公共因素。宏观经济的运行会影响包括产业链在内的所有产业，属于平凡公共因素，剔除这一因素后，剩余的是电力产业链所特有的公共因素的影响。那些只影响一种产品而不影响其他产品的因素称为独特因素，独特因素产生单个产品自身特有的波动特征。产业链周期性波动的关联性强弱就表现在公共因素与独特因素影响程度的对比上，这适合运用因子分析模型和变量聚类法来进一步分析[9]。
2.1 实证分析方法
2.1.1 因子分析模型
选取煤炭、电力、钢、铁合金、电解铝、水泥、合成氨、电石、烧碱、焦炭等10种主要产品产量作为基本变量，包括3种中上游产品(煤炭、焦炭、电力)，3种基础化工原料(合成氨、烧碱、电石)，1种有色金属(电解铝)，2种黑色金属(钢、铁合金)，1种建材产品(水泥)等耗电量大的代表性产品。由于数据获得问题，没有把相关矿业的产品包括进来。具体分析时采用产品产量增长率指标，其优点是产量的物量指标性质避免了价值量指标受到产品价格变动产生的干扰，增长率指标可以更直接地反映产业链增长型周期的性质[10]。
2.1.2 变量聚类分析
变量聚类分析是按系统聚类的思想，把变量归入一些互不交叉的类，使各类间总方差最大程度地用类分量(类中所有变量的主成分或重心分量)来解释。它本质上是一种斜交主成分分析[9]，每一级分类所解释的方差比例与因素分析公共因素所解释的方差比例有一定差异。变量聚类分析的结果是自明的。
2.2 计算结果
首先计算1985-2005年的10种产品产量增长率。从1985年开始启动工业管理体制的改革，产业链中各工业的市场化程度显著提高，电力工业在产业链中的纽带作用更加明显，从这一年考察产业链周期性波动关系具有实际意义。电解铝产量数据来自《中国有色金属工业(2004)年鉴》及2003年以来各年统计公报整理而成，其余产品产量数据来自《中国统计年鉴》(2006)、《中国工业经济统计年鉴》(2003、2006)。把这10个序列画在图2中的4个区域，每一个变量在纵轴上刻度是不同的，这不妨碍波动趋势的比较。Ⅰ区中的发电量、原煤、Ⅲ区中钢、电解铝的波形相似性更多，Ⅳ区中的合成氨与烧碱的波形更相似。
其次，以GDP环比增长指数为基础，计算10个增长率序列的样本偏相关矩阵(表1显示了该矩阵的下三角部分)，并把样本偏相关矩阵作为模型(1)的输入数据，这样可以把序列中所包含的来自宏观经济共同因素剔除掉。10个增长率序列的样本偏相关矩阵前2个特征值是4.77和1.44，其余特征值已经小于1，所对应的单个公因子作用非常微弱。因子载荷阵L和独特因素方差
的计算结果列于表2，根据因子得分把2个公共因子的序列值画在图3的Ⅱ区。
最后，以10个产品产量增长率序列的样本偏相关矩阵作为输入数据，得到10种产品产量增长率序列的聚类结果，如图3所示。
图3 主要产品产量增长率序列的聚类结果
Fig.3 Results of variable cluster analysis of the main product′ rates
2.3 结果分析
模型(1)及变量聚类分析的计算结果，都是在剔除宏观经济这一平凡公共因素影响的条件下取得的，它们所反映的是产业链波动所特有的公共因素和独特因素。
(1)表2中变量共同度大于0.6的序列有8个，其余序列也接近0.5，独特因子方差普遍较小，图3中10个序列最后一次归类(从6个类归到10个类)只提高12％的增加方差解释量，即纯粹归于独特因素的方差解释量只有12％，归于公共因素的方差解释量是88％。这说明序列的公共因素相对于独特因素占据绝对的主导地位，电力产业链波动存在较强的关联性，而且波动的主要力量来源于其内部的关联性。
括号内2个数字分别是序列最小值和最大值：A—GDP增长率/％，(3.8:14.2)；B—原煤产量增长率/％，(-16.4:20.8)；C—发电量增长率/％，(2.82:15.51)；D—电石产量增长率/％，(-18.39:50.23)；E—铁合金产量增长率/％，(-12.44:85.06)；F—焦炭产量增长率/％，(-6.74:24.48)；G—电解铝产量增长率/％，(5.5:27.86)；H—钢产量增长率/％，(2.97:27.24)；I—水泥产量增长率/％，(-0.28:22.01)；J—烧碱产量增长率/％，(-6.09:23.79)；K—合成氨产量增长率/％，(-6.45:16)
图2 1985-2005年电力产业链主要产品产量增长率走势
Fig.2 Time series of main ICE product′ rates from 1985 to 2005
(2)最大特征根4.77所对应的公共因素1对全部序列的方差贡献是
＝0.477，图3中10个序列归于1类的方差解释量也接近一半，由此，公共因素1的信息集成度较高，代表着产业链周期性的主要波动因素。公共因素1对全部序列的因子载荷都为正，因而对它们产生的波动产生正影响，属于全局性的公共因素，但影响比较大的产品主要有7种产品：表2中发电量、原煤产量、钢、电石、铁合金、焦炭等6种产品在公共因素1上的载荷因子在0.70以上的，每一个序列方差的一半可以由公共因素1解释(载荷大于0.70，方差贡献就不小于49％)，电解铝在公共因素1上的因子载荷达0.63。它们主要是煤炭、电力、黑色金属和有色金属行业的基础大宗产品和对石油有替代作用的化工原料(电石)。这些产品在表1中相关系数较大，图2中波形更相似也暗示它们受到同一个公共因素的影响更强。公共因素1代表的主要波动因素涵盖近期经济过热的主要行业，反映了当前经济过热行业周期波动的共同性质。
公共因素1在发电量上因子载荷最大(0.92)，图4中公共因子1的得分序列与发电量增长率序列波形的相似性，图3中它们被归于1个小类中，这既与电力在产业链中处于核心和基础环节的结论相一致，又反映了发电量包含的产业链主要波动因素的特征信息最大。
(3)次大特征根1.44所对应的公共因素2对全部序列的方差贡献是=0.144。合成氨在公共因素2上因子载荷和方差贡献最大，分别是0.76和57.8％，其次是烧碱和水泥。图3中10个序列被分成2个类时把合成氨和烧碱归入一类，而水泥在分成4个类时单独成类。水泥在公共因素1上的因子载荷绝对值和方差贡献都比在公共因素2上的小，它受公共因素2的绝对影响程度要强于公共因素1。在公共因素2上载荷因子最大的3种产品在公共因素1上的载荷是最小的，发电量等4种产品在公共因子2上的载荷因子在1以下。这些说明公共因素2明显区别于公共因素1，属于局部性的公共因素，它所产生的波动模式属于次要波动因素，所覆盖的产品主要是化学原料工业和建材工业的基础大宗产品。
3 周期性波动的动态分析
电力产业链主要产品增长率序列波动存在以电力产业为核心的关联性。把产业链作为一个整体来研究波动动态特征时，首先要观察它们波动的阶段性，再比较它们在每个阶段上的关联性、波动关系和波动风险的变化，较全面客观地分析诊断产业链的波动状态。
3.1 周期性波动的阶段性
发电量和煤炭产量集中了最多的关于主要波动因素的特征信息，根据这2种产品产量波动状况来划分波动周期，可以最大限度地反映产业链主要产品波动的共性和关联性，准确反映主要波动因素的动态趋势。发电量增长率序列在1985-2005年的波谷年份是1991和1999年，与波动公共因子1的基本一致(见图4)。运用谷-谷法[10]把1985年以来产业链的周期性波动分为3个阶段：1985-1991年，1992-1998年，1999-2005年，每个周期的长度相等。多数序列在每个周期阶段包含的一个谷-谷或峰-峰的完整周期。这与文献[7]的周期阶段划分基本一致。
3.2 波动关联性的动态分析
1个周期阶段只有7个观测值，少于变量的个数，无法使用因子分析和变量聚类的方法考察每个周期内的关联性。使用灰色关联度，来度量和比较多个序列变化的关联程度，其优点是需要的数据较少[11]。
式(2)中求极大极小值的时间范围与式(3)中平均算法的时间范围相同，应用式(2)、(3)计算某2个序列在不同周期内关联度时，不同周期的灰色关联系数中所包含的极大极小值都不相同，这样的比较不是建立在同一个标准上，为此，可把式(2)中求极大值和极小值的时间范围从1个周期内扩展到3个周期，于是，时间延拓后的序列i在时刻t的灰色关联系数：
全国机组年利用小时数与电力工业的供给能力有关，又反映产业链下游产业需求的变动。以它为基准序列
计算的关联度反映比较序列与基准序列的时间同步性和振幅的一致性，在一定程度上测量关联性程度。对1985-2005年的全国机组年利用小时数、公共因素1的得分序列、产业链9种产品产量增长率序列(发电量未参加计算)进行极差规格化，然后根据式(4)、(5)，计算它们在3个周期上关联度，列于表3。
纵向比较：公共因素1在3个周期上灰色关联度都在上升；从第1到第2周期，全部关联度都在提高，从第2到第3周期，煤炭、钢、电解铝、铁合金、电石等主要波动因素所覆盖的6种产品的关联度大幅上升。次要波动因素所覆盖的2种产品的关联度下降。水平比较：第1周期与电力波动关联度前3位的产品是合成氨、煤炭和水泥，第2周期包括煤炭、焦炭、合成氨等产品，第3周期有煤炭、水泥、铁合金等产品，公共因素1的关联度在同一个周期中水平比较的位次分别是第6、5、2位。2种比较结果都说明，产业链波动的关联性呈现分化趋势，其中主要波动因素所覆盖的产品对波动核心的凝聚力越来越强，共振趋势越来越显著，次要波动因素在疏远波动的核心。
3.3 波动趋势的动态分析
相关序列在3个周期阶段的几何平均数可以体现长期波动趋势。表4汇集了产业链主要产品产量在3个周期上几何平均增长率。
3个周期逐期比较：从第1到第2周期，水泥、合成氨、电解铝和焦炭等4种产品上升，电力、煤炭、钢、烧碱、电石、铁合金等6种产品下降，公共因素1几乎保持不变(在第3位小数位有细微差别，第2周期略有降低)。从第2到第3周期，绝大多数产品都在加速扩张，其中加速最快的产品是铁合金、电石、钢、煤炭等，并且速度提高的幅度远超过第2个周期比第1个周期下降的幅度，公共因素1的平均增长率上升也很显著，体现了长期趋势上大起大落特征。3个周期与全期的比较：第1、2周期，除水泥和合成氨外其余产品均低于全期水平；第3周期，只有水泥在全期平均水平以下，其余全部超过各自的全期平均水平。一些产业如钢、电石、铁合金、电解铝等在第3周期的平均增长速度是同期GDP指数(8.93％)的2倍以上。2种比较结果都表明，电力、煤炭、钢、电石、铁合金等工业的长期波动趋势都表现为大起大落，尤其是最近1个周期内持续高速扩张，面临行业风险和调控压力大大增加。
3.4 波动风险的动态分析
使用极差和标准差反映波动风险程度。产业链主要产品产量增长率在3个周期阶段上极差和标准差列于表5。
表5显示公共因素1的极差和标准差在3个周期上都在严格上升，产业链主要波动因素所覆盖的发电量、煤炭、钢、电石、铁合金、电解铝、焦炭等7个序列的极差和标准差在3个周期阶段都严格升高，而次要波动因素的2个产品序列的极差和标准差则先升后降。电力及其上下游产业一般具有生产建设规模庞大、投资回收期长和生产调整周期长的特点，并且它们几乎都是历次宏观调控的对象，波动幅度增加会使它们面临巨大的市场风险和政策风险。上述7个产业增长率波动标准差一致地升高说明，产业链波动的主体风险在加速积累，同时也间接验证了产业链波动因素的分化。
综合表3～5可以发现，3个周期阶段上标准差增幅最大的产品包括铁合金、原煤、钢、电石等，这些产品的关联度上升很快，几何平均增长率变动幅度也最大，这说明以电力为核心的产业群共振趋势成为促使波动幅度加剧和风险加速积累的重要原因。
4 结语
(1)电力产业链是以煤炭工业为起点、电力工业为纽带、高耗能工业为下游产业构成的产业链群系统，其内部结构关系主要表现为投入产出关系、互补关系、竞争关系和约束与限制关系等，这些内部关系可以大大增加它们的波动关联性。因子分析模型和变量聚类分析证实了波动的关联性及其主导和推动着产业链的波动，而且还揭示波动的主要因素覆盖煤炭、电力、黑色金属和有色金属工业的基础大宗产品等，其中，电力产业居于波动主要因素的核心，凝聚的信息量最多。产业链波动主要因素的动态特征是关联性逐渐增强，风险程度加速积累，长期趋势的变动也表现为大起大落。
(2)电力处于电力产业链周期性波动的核心对电力产业发展战略具有重要意义。电力产业自身波动会传递到上下游产业，而上下游产业的相关经济风险也会聚集于电力产业，使之成为范围更大传导途径更远更隐蔽的风险汇集的“洼地”，成为大起大落“震动”的中心。风险加速积累的事实说明，以电力为核心的产业链承受的市场和宏观调控风险越来越大：而一些关联度较高的产业长期趋势的大起大落，风险会最终传导至电力产业。尤其是最近1个周期，关联最紧密的下游产业以2倍的宏观经济持续增速，调整的压力迅速积累。这样的风险与电力企业相互竞争产生的电力市场交易风险相比，具有全局性、基础性和长期性，它威胁的不仅是单个电力企业的短期内健康运营，而是电力企业的生存环境和电力产业能否健康发展。
(3)电力产业战略规划的任务是科学地确定电力系统的规模和结构，电力管理体制改革的任务是调整和完善产业自身的关系和结构。但电力产业处于产业链波动的核心，波动关联性和风险程度日益增强，在这样条件下，无论是电力企业、行业还是国家宏观监管部门如果把战略规划和体制改革还局限在电力系统和电力产业的范围内，电力及其相关产业很可能被大起大落周期性波动拖入被动境地。因此，战略规划和体制改革还必须管理来自上下游产业的风险“外溢”，更要争取使电力产业居于产业链发展的主导地位，理顺上下游产业的经济关系，有效管理相关产业的无序发展。
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