一、引言
電力作為國民經濟的重要基礎產業，發電量和用電量指標歷來被認為是經濟運行態勢的重要反映。
國內方面，在研究角度上，有不同學者研究過電力工業與經濟增長的內在關系，也有直接使用電力消費數據或從電力彈性系數入手探究電力消費與GDP的關系的論文；在研究方法上，國內大多數學者采用協整分析和誤差修正模型以及格氏因果關系來分析研究電力與經濟發展的長期內在均衡關系，以上綜述了前人對電力與GDP關系的研究成果，然而，由于國家、地區的不同，樣本區間的不同，并沒有一個放之四海而皆準的一致的結論和數量規律。
關于本文要研究的這一問題，其理論和現實基礎是電力生產、消費與經濟增長的關系。因而要嘗試使用計量經濟學中的不同模型進行擬合，從經濟學意義出發，結合模型篩選的多個角度和準則，選出更適合所研究的問題及其重點的模型，對電力與經濟增長的關系這一實際問題進行分析。具體而言，就是運用eviews這一常用的數據分析工具，綜合應用經濟學、統計學的思想，用協整、回歸與時間序列組合模型等計量方法，來探討和研究這類問題，測度各因素影響力的大小。
二、 建模思想與實現途徑
鑒于研究對象出現的時效性以及模型研究的空白，我們確定了本文研究的探索點：即從經濟學意義出發，運用統計學和計量經濟學的方法，基于1995年到2009年發電量、用電量與GDP共15對數據，使用回歸與時間序列組合模型，將問題分視為長期趨勢，試圖從定性與定量相結合這一全新角度解開電力生產與GDP增長的關系。
研究經濟問題的模型是為解決實際中的經濟問題而建立，因此在保證數學方法的正確性基礎上，必須以經濟理論和經驗分析為首要指導，只有這樣，由模型得出的結論才具有現實的指導意義。
針對中國而言，由于第一產業對電力影響較小，并且隨著經濟發展二三產業結構比例變化對電力和GDP影響顯著，因此我們研究的主要方向是二三產業結構比例變化與電力系統和GDP之間的關系。然而在分析數據的過程中，我們發現2008年的全社會耗電量與2009年相比出現拐點，其原因是2008年全球的金融危機，下半年我國單月發電量同比負增長卻與同期GDP正增加的情況相伴出現。
產業結構調整應該是非常重要的原因，因為我國進行經濟體制改革到現在，產業結構調整和節能的成效已經累積到一個可以逐步顯現的時機。
三、模型設計
說明
針對GDP與電力生產之間的關系，由于技術難度的限制，故而放棄了偏差模型和殘差模型的分析，選擇直接建立電力與GDP關系模型。這種途徑是只用一步線性回歸，將GDP作為被解釋變量，將發電量、二三產業結構比重、能源生產彈性系數與電力有關的因素作為解釋變量，以回歸估計所得到的參數來反映各自在電力方向影響GDP的大小。可以更簡單而直觀的看出二者的關系，同時更方便測出二者影響力的大小。
四、 多元回歸模型
考慮到本文研究的現實問題，綜合各指標時間序列所體現出的特點，在進行多種方式的嘗試后，決定首先選用回歸模型。涉及到解釋變量與被解釋變量的部分，是根據經濟理論和現實情況加以設定、并通過計量分析方法得到的。
(一)指標選擇與數據處理
經過多次試驗，選取的原始指標主要有：年度發電量、年度GDP、第二、三產業比重、能源生產彈性系數。時間序列長度則是從1995年到2009年共15組。前期數據處理中，計算了數據的各種表現形式，如在原始數據的基礎上，進行同比、差分等方式的處理，想要對這一未知問題的解釋進行全方位、多角度的嘗試。在最后確定的模型中使用了第二產業比重與第三產業比重相比的數據作為指標。模型中所使用的變量符號與含義為：
Y：GDP
X1：發電量
X2：電力生產彈性系數
X3: 將第三產業比重與第二產業比重相比計算二者比例，再與上年同季度相比。反映產業結構動態變化狀況。
(二)變量單位根檢驗，變量平穩性檢驗結果
協整的前提是變量的同階單整，因此首先要對模型中的各變量進行平穩性檢驗，即單位根檢驗。
常用的方法是進行ADF檢驗，對模型中三個變量的檢驗結果如表1所示。
可以看出，在二階差分過后，數據實現平穩性。
* 模型建立與估計：
用Y、X1、X2、X3建立模型，用eviews進行分析，估計：
建立如下方程：
Y = 0.2653705279*X1 - 7514.117574*X2 + 18713.36344*X3 - 38978.06882
(三)檢驗
1、經濟學意義檢驗：
在所估計參數中，發電量（x1）的系數為正，表明發電量越多，GDP產值越高，與現實情況相符；電力生產彈性系數（X2）的系數為負數，說明彈性系數越小， GDP產量越大；第二、三產業所占比例的同比值（x3）前系數為正值，這與現實情況相符，因為二三產業在用電量上的差異是很大的，我國3/4的電量都用在第二產業上，因此，相同產值下第二產業相對比重越大，越會對用電量產生相對較大的推動力，會使發電量相對增大，GDP產量越大。
因此通過了經濟學意義的檢驗
2、技術檢驗：
* 調整的可決系數Adjusted R-squared=0.958833接近于1,擬合度較為理想。
* 方程顯著性檢驗F=109.6940>F0.05(3,11)=3.59 該線性模型在95%的置信水平下顯著成立。
