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山东省电力消费的空间相关性研究

摘要：本文选取山东省的人均电力消费量代表电力消费水平，借助 Geodata、

Stata 等计量软件，分别构造邻接空间权重和地理距离权重，通过测算 Moran's I

指数发现，在两种空间权重下的 Moran's I 指数均为正值且在统计上显著，说明山

东省电力消费在全域上具有正向空间相关性；通过绘制 Moran 散点图发现，山东

省电力消费在局域上具有空间集聚性。

关键词：电力消费 Moran's I 指数空间相关性

一、引言

电力是促进经济可持续发展的重要能源，对国民经济发展起基础性作用。改

革开放以来，城镇化进程的不断加快，人口流动和人口集聚改变了以往的电力消

费模式，使电力消费呈现出新的空间特征，所以从空间角度研究山东省的电力行

业具有一定理论意义；随着我国经济步入新常态和供给侧改革的深入推进，消费

已成为拉动经济增长的首要动力，所以从电力消费端研究电力行业具有一定现实

意义。

关于电力消费的相关研究，目前已有很多文献从多种角度、运用多种方法进

行了研究：在研究电力消费的预测方面，聂婧（2017）运用改进的人工蜂群算法

构建预测模型，测算河北省 2020 年的电力消费总量。童雅芳、丁珩和周小兵

（2017）考虑湖北省电能替代电量的情况，基于体现经济新常态特征的方法对湖

北省用电需求进行预测。吕素佼、张斌（2016）分别运用弹性系数法和马尔科夫

链的趋势预测分析法，依次对山东省的电力消费情况和电力消费结构进行了预测。

王书平、魏晓萌（2017）将数据驱动与理论驱动建模的方法相结合，通过构建多

尺度预测模型对北京市电力消费进行预测。在研究电力消费与经济增长的关系方

面，杨敏、叶彬和王宝（2018）从经济增长方式和内在动力角度出发，探索安徽

省电力消费的增长潜力。曹金龙、陈洁赟（2017）运用协整检验分析出经济增长

与电力消费之间具有长期均衡关系。李汶聪、丁文斌（2018）基于结构断点和周

期分析，研究经济增长与电力消费间的因果关系，得出电力消费增加会促进经济

增长的结论。宣伟锡、黄玮琼（2017）和叶珊、李士华（2018）都运用协整检验

和格兰杰因果检验等方法进行研究，得出电力消费会促进经济增长的结论。

以上研究主要集中在电力消费的预测、与经济增长的关系等方面，研究角度

大同小异，无非是在研究方法上略有不同。新时代背景下，新旧动能转换需要更

加全面地了解山东省电力消费的状况，近几年已有很多学者从空间角度对电力消

费进行研究，李峰、孙广通、王秋玲和钱安（2018）基于县级的夜间灯光数据对

廊坊市的电力消费进行了空间相关性分析，得出存在空间自相关的结论。蔡国田、

王兰体、李沛、赵黛青（2018）利用 ESDA 方法中的空间自相关指数分析海南省

电力消费的空间相关性，得出海南省的人均电力消费存在负向弱相关性的结论。

王立平、鲁东晓（2018）通过测算 Moran's I 指数发现，我国的人均电力消费存在

正向空间相关性。随着各地区的经济往来越来越密切，不同地区的电力消费必然

存在一定的关联关系，鉴于以上思考，本文将运用空间计量方法，实证检验山东

省电力消费的空间相关性。

二、理论基础

（一）空间权重矩阵的设置

分别考虑位置相邻和地理距离的影响，依次构造邻接空间权重矩阵和地理距

离权重矩阵，记地区 i 和地区 j 的区域关系为 wij，定义空间权重矩阵为式（1）：

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