【国金证券】用电量看经济系列（一）：为什么用电量与经济增速体感有温差？.pdf

2024-04-13

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一、用电量能否反应经济？——能，但需叠加其他指标进行综合判断

1.1 从理论出发，用电量能反应真实经济情况吗？

用电量和经济的相关性主要反映在生产环节，是经济活动较为重要的体现指标。

在用生产法核算 GDP 时，我们本质上是从生产过程创造新增价值的角度衡量生产活动最终成果，通过公式①的换算，GDP 可以看作是各行业产量和各行业单位增加值的乘积；由于用电量能有效地反映生产情况、与产量有着较为直接的关系，因而在这种核算方式中，用电量是决定 GDP 的重要因子之一。

通过公式②的拆分，我们也可以将用电量这个变量更直接的体现在 GDP 的计算公式中；由此从理论上判断，用电量并不是决定 GDP 的唯一因素，还需要结合其他两个重要的影响因素——产业结构和各产业度电产值。一方面，由公式②可知，除用电量以外，由于各行业度电产值差异较大，三产度电产值为二产的 5 倍，因此产业结构的变化会使得用电量在不同产业直接重新分配，进而对总 GDP 产生影响。

此外，由公式②可知，各行业自身度电产值的变化也会对 GDP 产生影响。这里将度电产值拆分成度电产量和单位产量 GDP 两个因子的乘积：其中，单位产量 GDP 主要受到行业供需格局的影响，因为通过生产法核算 GDP 的推导公式①可以发现，产能过剩时行业产品价格下降、单位产量的创收能力变差，反之供不应求时则可以通过涨价带来单位创收能力的提升；度电产量则受到能源使用结构影响，例如电能替代水平的提升则会带来单位产量用电量的提升、拉低度电产量。

1.2 追溯历史，我国各时期用电量和 GDP 相关性变化主要受什么影响？

通过追溯历史，我们复盘 2000 年以来用电量和 GDP 增速（不变价口径）的关系，可发现二者增速之比——电力消费弹性系数围绕“1”上下波动，进一步验证了二者具备较强相关性；且以产业结构、度电产值（GDP 增速为不变价口径，因此这里度电产值主要代表度电产量）为代表的其他因素也会影响用电量对 GPD 的反映程度：

2000-2007 年，入世初期，重工业为主；电力消费弹性系数＞1，主要影响因素—— 产业结构。

2001 年我国入世后经济发展迅速、带动用电量也持续高增。一方面，该时期我国经济体量以能耗较高的二产重工业为主，二产（尤其是工业）GDP 占比整体呈提升趋势、多数年份为 GDP 增长主力，因而用电量增长迅速；另一方面，在以价值链为边界的国际分工格局中，我国作为发展中国家更多扮演了国际市场上度电产值较低的劳动密集型、低附加值型产品与服务的提供者，因而用电增速大于 GDP 增速。

2008-2011 年，从危机到救市；高耗能基建投资带动电力消费弹性系数从＜1 至＞1，主要影响因素——产业结构。

2008 年全球金融危机爆发，我国 GDP 和用电量增速均大幅下滑，由于用电量波动幅度一般较 GDP 更大（用电量反应上游生产，可理解为经济学中的“长鞭效应”），因而电力消费弹性系数降低至 1 以下。为了应对金融危机产生的经济冲击，我国推出了进一步扩大内需、促进经济平稳较快增长的十项措施，总投资额达到四万亿，资金主要流向耗能较高的传统基建领域，随后二产重工业拉动用电量快速提升，单位 GDP 用电量因而显著提升，用电量增速快速增长并重新超越 GDP 增速。

2012-2019 年，新常态下的转型期；多数年份电力消费弹性系数＜1，个别年份波动较大，主要影响因素——产业结构和度电产值（主要指度电产量）。

2012 年我国在经历从危机到救市的过程后，经济增长开始回归“新常态”、GDP 增速持续放缓；该阶段全球贸易收缩、步入经济下行周期，我国也逐步开启产业转型，单位 GDP 用电量较低的三产占比持续提升，电力消费弹性系数基本小于 1。

该阶段电力弹性系数第一个波动较大的特殊年份为 2015 年，产业结构变化产生的影响进一步扩大：供给侧改革驱动过剩的高耗能工业产业拉开去产能序幕、用电量增速下滑，尤其是传统采矿业中的黑色金属、有色金属、煤炭开采、非金属矿用电量大幅下降；而此时重工业去库存带来的销售增长叠加经济“脱实向虚”(房地产、互联网概念兴起)仍然支撑 GDP 增速稳健，因而使得整体单位 GDP 耗电量显著减少，电力消费弹性系数降至 2000 年以来的最低值 0.07。

该阶段电力弹性系数第二个波动较大的特殊年份为 2018 年。一方面，前期的供给侧结构性改革腾挪出了新的投资空间，叠加 2018 年中美贸易摩擦，我国开始愈发重视 “振兴实体经济”，二产的 GDP 新增贡献率下滑趋势停止、且同比提升了 0.2pct，二产用电量增速提升、带动全社会单位 GDP 用电量提升；另一方面，2016 年《关于推进电能替代的指导意见》出台后，我国拉开电能替代的序幕，2017-2018 年我国电能替代比例持续提升，驱动单位 GDP 耗电量提升（度电产量下行），促进了用电量增速赶超 GDP 增速。

2020-2023 年，公共卫生事件爆发至修复；电力消费弹性系数连续 4 年＞1，主要影响因素——产业结构和度电产值（主要涉及度电产量）。

1）2020-2022 年公共卫生事件期间：用电量连续 3 年大于 GDP 增速。

除去电能替代持续进行的因素，该阶段用电量增长还有两个主要原因——① 公共卫生事件期间，海外供应链遭受冲击，我国出口 2021-2022 年经历了快速增长，重点出口产品如汽车、家电和通用机械设备等逆势提升，尤其是能耗较高的汽车、机械出口在 2021-2022 年快速增长，对稳定工业用电基本盘起重要作用。② 受封控影响，生产、消费活动相较以往受到限制，创造 GDP 的主要部门的用电有相当部分转移至了城乡居民生活用电，而尤其 2022 年城乡居民生活用电量对全社会用电量增长的贡献率高达 50%。

2）2023 年公共卫生事件修复首年：用电量连续第 4 年大于 GDP 增速。

从 GDP 角度看，2023 年我国 GDP 同比（不变价口径）增长 5.2%、增速同比提升 2.2pct，一、二、三产对 GDP 的新增贡献率分别为 5.9%、33.9%、60.2%，三产贡献 GDP 增长主力；其中，二产 GDP 增长主要由工业中的制造业拉动，三产 GDP 增长主要依靠交运、批零、IT 服务三大子行业的拉动。从用电量角度看，2023 年我国全社会用电量同比增长 6.7%、增速同比提升 3.1pct，一、二、三产和城乡居民对用电量的新增贡献率分别为 2.2%、63.8%、31.3%、2.7%，二产贡献用电量的增长主力；其中，二产用电量增长主要靠制造业拉动，三产用电量增长主要依靠批零、交运两大子行业的拉动。

进一步探索 2023 年用电量增速大于 GDP 增速的原因，主要集中在三大方面： ① 自然气候影响：气候变暖趋势下极端天气频发、多发、并发，驱动用电需求增长。据《2023 年中国气候公报》，我国 2023 年平均气温为 10.71℃，较常年偏高 0.82℃，为 1951 年以来历史最高，全国平均高温日数较常年偏多 4.4 天、为 1961 年以来第二多。而根据 Li 等人发表于 PNAS 的论文研究，在全球地表温度升高 1℃的前提下，中国居民人均电力消费将增长 9.2%，用电最高负荷将增加 36.1%；据南方电网统计数据，当广东最高温度高于 23 摄氏度时开始出现降温负荷，最高气温在 23-30 摄氏度区间/30 摄氏度以上时，气温每升高 1 摄氏度，系统负荷分别增加 100 万-300 万千瓦/300 万-450 万千瓦。可见极端气候进一步拉动了用电量的提升。此外，夏季高温通常伴随干旱，此时水电出力减少、火电顶峰出力需求增加，而由于火电的厂用电率远高于水电，因而火电发电量提升会带动整体发电机组用电量提升。 2023 年全国平均降水量 615.0 毫米、较常年偏少 3.9%，导致水电发电量同比降低 5.1%、且带动火电发电量同比提升 6.5%，据此测算 2023 年因火电多发、水电少发而对电厂耗电带来的新增用电量为 252.6亿度，对全社会用电量的新增贡献率约为 4%。

② 二产方面：二产构筑了用电量的主体，而作为二产主体的工业领域度电产量有所下滑，除了因为工业领域的电能替代持续推进，还因为工业中的传统高耗能和新兴高耗能（新能源产业链为主）耗电的增加：

首先，从二产的电能替代角度看：2021 年我国在“十四五”规划中曾提出单位 GDP 能耗降低 13.5%的目标，然而受公共卫生事件影响，与民生相关的基本能源需求仍维持较高增速，从而导致单位 GDP 能耗降速明显减弱，截至 2023 年单位 GDP 能耗较 2020 年仅下降了 3.3%；因此，3M24 政府工作报告提出了 2024 年单位 GDP 能耗降低 2.5% 的目标，且三部委规定新增可再生能源消费不纳入能源消费总量，使得工业领域电能替代的重要性提升。根据《中国电气化年度发展报告 2022》，我国工业电气化率 2022 年达到 27.1%、同比提升约 0.3pct；根据国家统计局数据，2023 年中国能源消费总量 57.2 亿吨标准煤、同比增长 5.7%，且根据 ifind 数据我国工业用电量 2023 年同比增速为 6.7%，按照工业耗能占比66%的假设，可测算出2023年我国工业电气化率提升了约0.3-0.4pct。

与此同时，新能源产业的发展拉动了 2023 年用电量的快速提升：一方面，新能源汽车所用动力电池以及光伏设备制造拉动了电气机械和器材制造业用电量高增，其 3M23 起各月增速均超过 20%、为前五年（2018-2023 年）增速最高值；另一方面，电池、光伏产品生产所需的石墨、光伏玻璃的产业链则属于四大高耗能产业之一的非金属矿物制品业，驱动该行业 2023 年用电量同比增长了 7%。

经过测算，我们预计 2023 年新能源产业的发展共新增耗电约 1080 亿千瓦时、增速约 54%，对 2023 年工业用电量的新增贡献率达 29%。

此外，2023 年为促进公共卫生事件后期的修复和产业链发展，制造业、基建等部门投资进一步增长，叠加上述电新产业发展对非金属矿物制造业的用电拉动，传统四大高耗产业（对应化学原料和化学制品制造业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼和压延加工业、有色金属冶炼和压延加工业）2H23 用电量高增、其中连续 4 个月增速超 9%，全年耗电量同比增长 5.6%，为二产单位 GDP 的较高电耗提供了支撑。

③ 三产方面：2023 年第三产业用电量同比高增 12.3%，增速高于三产 GDP 主要由于用电结构性转移、电气化率提升带来的度电产值（不变价口径）下滑：

从用电结构看，2022 年公共卫生事件期间部分三产用电需求转移至了居民用电部分，而三产中部分居家办公产生的增加值仍然算在三产 GDP 中；2023 年恢复期用电量重新由城乡居民部门释放至三产，使得三产用电同比出现了一部分的“转移性虚增”，且极端气候的出现进一步“放大”了三产中气温敏感型子行业（批零、住宿餐饮、商务服务等）在低基数下的用电高增。

从子行业度电产值看，受房地产需求下滑的影响，2023 年房地产度电产值大幅下滑 9.7%；此外，近年来三产的新兴业态大量涌现，以充换电服务和互联网数据服务为代表的新业态逐步成为电耗的新增长点，使得批零和交运贡献成为 2023 年三产用电量增长的两大贡献主力、且批零是 23 年三产度电产值下降幅度第二大的子行业（以不变价计算，度电产值下降 6.9%），一定程度上可以体现电车渗透率提升带来的电能替代水平进一步提升（批零中包含的充换电服务业用电量高增）。

1.3 为何 2023 年用电量和 GDP 关联度下滑的体感较为明显？

尽管 2023 年用电量增速达 6.7%、同比提升 3.1pct，经济却整体呈现弱复苏态势，用电量和 GDP 增速相关性下滑的体感较前几年更为明显；我们认为，这主要因为第二产业的企业利润情况和第三产业消费的复苏情况是决定经济体感较为重要的因素，而经过分析可知，二者的表现与用电的较高增速并未实现很好的匹配。

第二产业：用电量同比增长 6.6%，但与规上工业企业利润表现差距较大。

2023 年二产用电量 60475 亿千瓦时、同比增长 6.6%，增速提升了 5.1pct，而规上工业企业利润总额却同比下滑了 2.3%，且按照国家统计局划分的工业细分子行业来看，规上企业利润同比下滑的子行业达到 26 个、占比 65%、个数为 2020 年以来最高。

究其原因，影响二产企业利润的重要因素是产量和产品价格，产量方面我们已在 1.2 中分析了 2023 年二产度电产量下滑的原因，而由于 GDP 增速通常采用不变价口径计算，因此二产产品价格是我们在 1.1-1.2 中对比用电量和 GDP 增速时没有考虑到的重要因素。而我国 PPI 指数 2023 年各月均呈现同比下行，全年同比下降 3.0%，可见二产经历了较为明显的产品价格的下滑。

第三产业：2023 年作为公共卫生事件修复的首年，三产用电量增速同比提升 7.9pct，而消费整体却呈现弱复苏态势。

2023 年三产用电量 16694 亿千瓦时、同比增长 12.3%、增速同比提升 7.9pct，且增速高于近十年公共卫生事件前阶段的多数年份（除 2018 年以外）。而我国社会消费品零售总额 2019-2023 年平均增速、2021-2023 年平均增速均显著小于公共卫生事件发生前 2015-2019 年的复合增速，且处于前八年增速变化范围的中下游水平，体现出消费整体呈现弱复苏态势；此外，2H23 开始我国 CPI 有 4 个月呈现负增长，2023 年全年 CPI 同比上涨 0.2%、增速收窄了 1.8pct，我国开始进入“低通胀”时期。

由上述分析可知，三产的用电量和 GDP 增速的体感差异业主要来自于用电量恢复较快但消费弱复苏之间的复苏进度差异，其本质原因是第三产业用电量的高增速并非完全由第三产业经济活跃度提升驱动，正如 1.2 中我们所提到的，2023 年深度电气化以及用电结构改变（城乡居民用电量转移至三产）也是引发三产用电量的同比增长的重要因素，而这些并非能带来 GDP 的等幅度增长，从而使得三产单位 GDP 耗电量明显提升（度电产量下滑）。

抓主要矛盾——2023 年用电量和 GDP 关联度下滑的体感差异增加主要来自度电产值（现价口径）下滑；其中二产主要由于价格的下滑，三产主要由于度电产量的下滑。

上述二产和三产的分析中，我们分别提到了度电产量和价格的因素，而理论上度电产量变动和价格变动的综合结果就是以现价口径计算的度电产值的变动，换言之，造成用电量和 GDP 关联度下滑体感差异的本质原因是考虑价格因素在内的度电产值变动。

而造成二产和三产度电产值（现价口径）变化的主导因素并不相同。通过数据分析可得，2023 年以不变价和现价口径计算的二产度电产值变化分别为-1.7%、-4.4%，而以不变价和现价口径计算的三产度电产值变化分别为-5.8%、-4.7%，由此可以得到的两个结论为：① 由于以不变价计算的度电产值可以用来衡量度电产量的变化，而三产度电产值（不变价口径）下降幅度比二产高出 4.1pct，说明三产度电产量对度电产值（现价口径）的影响比二产更大；② 二产不变价和现价口径的度电产值变动幅度差异为 2.7pct、而三产仅为 1.1pct，说明二产价格因素对度电产值（现价口径）的影响比三产更大。

二、二产正经历怎样的价格下滑？

2.1 产能过剩为造成二产价格下滑的本质原因

二产价格下滑的原因——2023 年近一半制造业子行业产能过剩。

综合 2016-2023 年以及 2022-2023 年的产能利用率变化来看，2023 年我国有近一半（7 个）的制造业子行业正在经历较为明显的趋势性产能过剩，且传统产业和新兴产业均有涉及；其中，传统产业的产能过剩主要发生在非金属矿物制品业、食品制造业、纺织业、化学原料和化学制品制造业，新兴产业的产能过剩主要发生在计算机&通信和其他电子设备制造业、电气机械和器材制造业，同时传统和新兴属性兼备的医药制造业也出现了产能过剩。

产能过剩（产能利用率下行）与价格下降有较为密切的联系，是 2023 年二产产品价格下行的本质原因。在行业产能能够顺应不同情况进行扩张和收缩时，理论上产能利用率和产品价格有着较为密切的正向关系：当行业产品供大于求时，产能过剩情况出现，此时价格下行，产能利用率通常也会因需求不足而下行，促使行业去产能的发生（通过政策干预手段或竞争淘汰方式），此后产能利用率重新上升，价格也因供给的收窄而重新企稳回升。从细分子行业各自的产能利用率和 PPI 变化对比可以较为清晰的看出上述相关关系，尤其是 2023 年产能过剩、出现产能利用率下行的子行业，可以发现其 PPI 在 2023 年同比 2022 年也出现了一定下滑。

产能利用率下行的子行业 2023 年用电量同比增速或对制造业的新增贡献率较高，因而加剧了对二产整体价格下行的拉动。上述产能过剩较为明显的子行业在 2023 年的用电量表现却较为亮眼：例如电器机械和器材制造业、医药制造业、IT 设备制造、食品制造业、纺织业 2023 年用电量同比增幅排位靠前，分别为 28.6%、11.0%、10.3%、9.7%、9.0%，且非金属矿物制品业、化学原料和化学制品制造业对制造业的用电量新增贡献率排位靠前，分别为 8.8%、 8.1%。产能过剩、价格下滑的行业用电量增量较多，因而加剧了 2023 年二产整体度电产量对应的产品价格下滑，从而使得二产度电产值（现价口径）出现了较大幅度的下滑。

为什么会出现部分行业的产能过剩？

首先，我们从产能过剩子行业的用电情况（图 36）看出，尽管产能利用率下滑、但生产强度（可以由用电量体现）却并未下滑，部分行业产量仍有大幅提升，可以推测此次产能过剩的主要原因可能是部分行业产能/产量大幅扩张引起的供给过剩，以及部分行业产量未减、但需求支撑不足引起的库存积压。

汇总分析各产能过剩行业 2023 年基本面情况，我们发现： ①传统行业的产能过剩多数由于需求承压，包括地产需求下行（涉及非金属矿物制品业）、消费需求不及预期（涉及食品制造业）、出口下降（涉及纺织业）等；从数据上看体现的特征多为 2023 年供给和需求双弱，但受到前期积累的产能持续释放的影响，呈现库存积压、去库压力较大的特征。 ②新兴产业的产能过剩主要由于供给快速增加，由于政策鼓励刺激下中长期前景较为可观、且前期利润情况较好，新兴行业近年来产能经历了快速扩张（如电器机械和器材制造业中涉及的新能源相关产业），近三年资本开支较传统行业而言明显更高，需求虽然也有增长但目前无法与供给增速相匹配，导致了阶段性的供给侧过剩。

2.2 本轮产能过剩的化解途径如何？对用电量有何影响？

产能过剩主要分为摩擦性产能过剩、周期性产能过剩和结构性产能过剩，不同类型的产能过剩通常对应不同的治理方案；理解历史上产能过剩所属的类型、对应的治理方法以及对应用电情况的变化，可以较好的推测本轮产能过剩对用电量的影响。

历史对比：上一轮 2011-2015 年的产能过剩主要涉及传统产业，属于结构性产能过剩，供给侧改革去产能导致用电量增速大幅下行。

2008 年金融危机后，我国“四万亿”政策刺激大量资本进入基建等低附加值工业领域，导致 2010 年起工业产能利用率持续下行（图 40 所示）。从产能过剩类型看，此次产能过剩的问题主要出现在供给端，主要由于行业产能规划与实际需求状况偏差较大，更倾向于结构性产能过剩类型（根据图表 38 内容判断）。

从治理方式看，根据图表 38，采用供给侧结构性改革手段可以从根源上解决结构性产能过剩的问题；此外，从具体情况来看，该轮产能过剩所涉及的行业主要为钢材、煤炭、有色、水泥等行业，基本属于央国企占比较高、市场化程度较低的资源品类型传统制造业，政府干预能力较强。因此，2015 年我国政府开启供给侧改革，以行政命令的方式开始对过剩资源品行业进行强制性产能关停。

从用电量反映看，限制性行政手段控产后，我国第二产业用电量增速大幅度下滑，其中有色金属矿采选业、煤炭开采和洗选业、黑色金属矿采选业、黑色金属冶炼和压延加工业、非金属矿物制品业中的水泥制造业 2015/2016 年用电增速开始由正转负，分别为-8.2%/-5.8%、-6.1%/-4.1%、-26.5%/-10.6%、-7.9%/-4.9%、-7.9%/-2.7%。

本轮产能过剩特征有所不同——本次过剩程度较轻、涉及行业更分散，采用限制性行政手段的可能性较低，预期对用电量的制约作用较小。

从过剩程度看，2023 年我国工业产能利用率、5000 户工业企业设备能力利用水平中枢虽有所下滑，但最低点分别为 74.3%、36.4%，仍高于 2015 年产能过剩时的水平（2015-2016 年上述两指标最低点分别为 72.9%、35.2%），过剩程度相对较轻。

从过剩范围来看，回顾图 34 可以看出，本轮产能过剩涉及行业更为分散，不仅涉及非金属矿物制品业、化学原料和化学制品业、纺织业等传统行业，也涉及以电器机械和器材制造业、计算机&通信和其他电子设备制造业中的新兴领域，而不像 2011-2015 年产能过剩主要集中于高耗能的传统行业。

从产能过剩的类别及可能的应对措施看，不同于上一轮产能过剩，本轮产能过剩化解过程预期对用电量的增长制约相对较小，主要可以分两方面讨论：

① 传统行业：经历过 2015 年的供给侧改革以后，传统产业的过剩产能已得到了有效清退，本轮传统行业的产能过剩主要受宏观经济影响、由需求不足引发，根据图表 38，可以判断这属于周期性产能过剩，通常会随着经济状况好转以及宏观调控政策的变化而得到缓解，因此或将主要采用需求端的管理和刺激手段；例如 2H23 国家增发 1 万亿国债、 12M23 央行 PSL 净投放增加 3500 亿元、2M24“以旧换新”政策出台，相应的政策方向或已得到一定体现。此外，12M23 工信部等八部门发布的《关于加快传统制造业转型升级的指导意见》也可以较好的体现化解本轮产能过剩的政策方向：《意见》指出“对能效高、碳排放低的技术改造项目，适当给予产能置换比例政策支持；加大对制造业技术改造资金支持力度；发挥多层次资本市场作用，支持符合条件的传统制造业企业通过并购重组实现转型升级”，可见产能过剩的化解更多采取的是产能置换、并购重组等市场化手段，而非强制性的行政手段。

② 新兴行业：根据图表 38 可以分析得出，本轮新兴行业的产能过剩主要可归类于企业在中长期前景和短期利润驱使下、以超过市场实际需求的水平扩产而引发的摩擦性产能过剩，该种类的过剩或将通过市场化方式逐步恢复供需平衡。此外，部分新兴产业或已开始面临需求转型、生产技术变革带来的中低端产能结构性过剩的风险。但由于新兴产业在中长期维度政策鼓励发展的方向较为确定，且不同于资源类传统行业国央企居多、新兴行业中民营企业数量较多，因此市场化程度较高、政府干预能力相对较差，或将通过市场化竞争手段刺激技术的优胜劣汰和更新迭代。综合①和②，不论是发放国债刺激需求，还是鼓励产能置换来拉动新投资、新需求，都是从需求侧助力过剩产能的消化；且无论是传统行业的并购重组、还是新兴行业的技术优胜劣汰，也都是通过市场化的方式驱动过剩产能的淘汰、而非从供给侧进行大规模的强制出清，因此本轮产能过剩的处理方案预期更为温和，预计对二产用电量的增长制约较小。

此外，国家对度电能耗提出新要求，从而针对产能过剩传统行业的主要治理思路为限制高能耗产能、鼓励高能效产能，反而将进一步驱动工业领域的电能替代。

由于电能替代是控制能耗的重要途径（据北极星电力网，中国电能占终端能源消费的比重每提高 1%、单位 GDP 能耗可下降 4%），我国工业单位 GDP 电耗 2020 年后呈现降幅持续小于单位 GDP 能耗的规律；因此，虽然我国单位 GDP 能耗降低目标会对传统重工业（尤其是产能过剩行业）的产量和能源消耗产生限制，但随着钢铁、石化化工、有色、建材等重点行业工业电锅炉、建材电窑炉、冶金电炉等主流电能替代技术应用范围持续扩大，预期对传统重工业用电量的冲击实则相对较小。

以黑色金属冶炼加工业为例，其 2023 年产能利用率虽有所提升，但主要受钢铁出口量高增的影响，实则产能过剩问题依然较为突出，近三年产能利用率处于 78-79%的偏低水平；此外，由于黑色金属冶炼加工业为我国第一高耗能行业，因而该行业的耗能控制为我国完成“十四五”能耗控制目标的关键；2021 年开始钢铁行业的粗钢压减工作持续进行，截至 2023 年中国粗钢产量已从 2020 年的 10.65 亿吨历史峰值下降至 10.19 亿吨。

我们预期未来钢铁产能或仍边际下降，但对用电水平的冲击较小： ① 一方面，未来钢铁行业的限产或将主要针对落后产能，而同时会新建高能效产能。国家发展改革委发布的《关于严格能效约束推动重点领域节能降碳的若干意见》提出 “到 2025 年，钢铁等重点行业达到标杆水平的产能比例超过 30%”，可见钢铁产业降低能耗的主要策略为重点工艺升级改造、淘汰落后设备和推广高效技术设备，不是简单的“淘汰”而是以产能置换为抓手寻求行业的“高质量”发展。 ② 更重要的是，能耗水平的控制也驱动钢铁电能替代的持续推进，钢铁的电炉替代也是此次行业产能置换的重要工程：2021-2023 年我国单位粗钢用电量水平达 420 千瓦时/吨以上，2023 年增幅为 4.7%、较吨钢综合能耗增幅高出 3.1pct；据世界钢铁协会数据，我国电炉钢产量占比仅约 10%，显著低于全球平均电炉钢产量占比水平 28.2%，政策端也在推动电弧炉推广，预计未来钢铁生产的单吨耗电量仍有提升潜力。

若进一步从工业整体来看，根据《中国电气化年度发展报告 2022》，预计随着高效供热电气化、绿电制氢等先进工业电能替代技术的发展以及新型装备经济性的逐步提升，工业部门电气化率预计 2025 年将达到 29.6%-30.6%（以此上下限均值作为测算的中性假设场景）；按照 2024 年政府工作报告中提出的 GDP 增长目标维持 5%、单位 GDP能耗降低2.5%倒推，预计2024年能耗总量为58.6亿吨标准煤、同比增长约2.4%，能耗总量增幅空间较小,但考虑到电能替代水平提升后，在工业耗能占比 66%的假设下，中性假设下 2024 年工业用电量增长幅度预计仍可达到约 6-7%（为便于测算尚未考虑新增可再生能源不纳入能耗总量的影响，考虑后增速或更高）。

2.3 用电量需结合什么指标来更好的反映真实的二产经济状况？

如何反映二产的真实经济状况？——有量有价、且可量价拆分。在度电产量不发生明显变化时，用电量与生产情况有较为直接的挂钩，即可通过用电量反映“量”；而用电量之所以无法反映全部的经济情况，较为重要的原因则是无法反映盈利能力的变化，即“价”的变化。

指标筛选的标准：频率高、可做到行业细分、可反应全行业情况；筛选出的辅助指标为——生产者物价指数（PPI）+ 高耗能产业用电量占比；同时也可结合电能替代水平进行辅助观测。

针对 PPI 指数：在通过用电量反映产量的同时，我们筛选出 PPI 作为辅助指标来反映价格情况，主要因为用电量数据具有高频、行业细分、全面三大优势，而 PPI 可以与之形成较好的匹配，使得用电量数据的优势能够较好的发挥：① PPI 指标按月更新、频率较高，与用电量数据频率高度匹配；② PPI 指标有细分制造业子行业披露，可与用电量细分行业数据进行匹配；③ PPI 指标与用电量综合起来可以反映较为全面的经济情况（用电量披露口径为全社会用电量，而规上工业企业利润、增加值等指标仅反映规上企业情况）。

针对高耗能产业用电量占比：高耗能用电量占比主要影响的是二产的度电产量，在高耗能占比偏低、波动较小时，二产度电产量相对而言较为稳定，反之则需要将度电产量变化因素也纳入真实经济情况的判断中。

针对二产的电能替代水平：由于电能替代水平只有中电联披露的年度数据、且较为滞后，因此这里可作为趋势性的参考观测指标，或通过观测工业领域电能替代政策的更新来跟踪。

数据验证：“用电量+PPI+高耗能用电占比”可以较好的反映二产的真实经济情况。

我们将用电量数据通过 PPI 指标进行调整，即“PPI 调整后用电量增速 =（用电量增速+1）×（PPI 增速+1）-1”，调整后的用电量增速与现价口径的 GDP 增速的拟合度可达到 0.73，相较于未调整时的拟合度 0.49 而言有了较大幅度的提高。

此外，我们将 PPI 当月同比和二产的度电产值（现价口径）当月同比进行对比，发现 2017 年起二者的相关性较高，而 2016 年之前（2007-2015 年）相关度较低。与高耗能行业用电量情况对比可以发现，在 2015 年供给侧改革后，传统高耗能产能进行了有效出清，四大高耗能产业用电量占比从 42%-45%的高水平、较高波幅区间进入 41%- 42%的较低水平、较低波幅区间后，二产的度电产量中枢企稳，此时现价口径的二产度电产值可以较好的反映二产产品价格。

三、三产正经历怎样的度电产量下滑？

2023 年三产 GDP 和用电量的差异主要受极端气候影响下的用电结构转移和电能替代的影响，使得部分用电量的增长并未同步体现在 GDP 的增长上。

先从现象观察出发：2023 年第三产业用电增速排名靠前的子行业为批发零售、住宿餐饮、租赁服务和交运仓储，可以理解为上述子行业为社会出行活动敏感型行业，因而公共卫生事件恢复后得到了较为明显的修复。

然而，上述四个子行业度电产值（不变价口径）下滑明显，说明用电量增速快于 GDP （不变价）增速，这里由于排除价格变动的影响，因而可能有其他影响用电量的因素对上述行业的恢复强度进行了“放大”，这里我们总结出的两大因素为极端气候放大用电结构转移的影响、以及电能替代的驱动。

此外，由于城乡居民部门与第三产业在负荷类型上较为相似（均为气温敏感型，且受电能替代影响较大），因此我们会在第三产业用电量的分析基础上，进一步考虑城乡居民用电的存在而对全社会用电量和总 GDP 关系产生的影响。

3.1 气候因素“放大”了 23 年城乡居民用电转移对三产用电的增量影响

从用电量来看，三产用电受到城乡居民用电转移作用的影响较大，其中出行活动敏感型子行业低基数效应更为明显。

随着我国人均收入的提升以及经济结构的转型升级，2011-2023 年三产和居民生活用电之和的比例呈明显上升趋势；2020 年之前二者各自占比逐年提升，而自从 2020 年公共卫生事件开始，二者用电量占比之间呈现出此消彼长的新规律；对比 2020 年以来二产、三产和城乡居民用电量历年增幅来看，二产用电增幅波动虽然也与城乡居民用电增幅有一定的反向相关关系、但整体用电增幅波动相较三产更小，而三产（尤其是三产中的批零、餐饮住宿、租赁商贸、交通运输子行业）用电增幅与城乡居民用电增幅的反向波动规律最为明显。

究其原因，主要是因为 2020 年、2022 年为公共卫生事件影响较大的年份，彼时社会生产活动受到一定限制，叠加部分地区二产“让电于民”的影响（以四川省为典例），居民用电量增多，反之 2021、2023 年为同比修复的两年、居民用电需求减少。细分到行业来看，而由于二产本身用电体量较大、部分工业企业的自动化程度相对较高，因而公共卫生事件带来的用电结构转移对其影响相对较小；而影响最大的主要还是受出行活跃度影响较大的交通运输业，以及批发零售、餐饮住宿、租赁&商务服务等典型的劳动力密集型服务业。

从三产用电和 GDP 增速差异来看，气象因素“放大”了第三产业在公共卫生事件后恢复期的用电量增长。

由于上述以批发零售、餐饮住宿、租赁&商务服务为代表的劳动力密集型服务业主要负荷需求基本是制冷/采暖，多采用耗电量较高的中央空调、且为提高客户体验而温度调节强度需求通常较其他行业更高，因而为典型的气温敏感型行业。1.2 中我们已经提到，2023 年全国平均高温日数为 1961 年以来第二，在公共卫生事件积压的三产需求在 2023 年集中释放的基础上，极端天气进一步驱动了三产在恢复期的用电增长。

此外，2022 年公共卫生事件限制使夏季气温影响在三产端并未得到很好的体现，但 2021 年、2023 年均为公共卫生事件同比修复的年份，因此双年增速也可以很好的体现气温对用电增长的影响。通过对比发现，2023 年夏季气温较 2021 年更高，因而 6- 8 月气温敏感型三产子行业（如批零、餐饮住宿、商务服务）的双年用电增速明显领先三产整体。

然而，气象因素所增加的用电需求并不产生额外的三产社会生产活动，因而对第三产业 GDP 的贡献几乎为 0，进而加剧了三产用电量和 GDP 的增速差异。

如果将三产和居民用电合并来看，二者相对于一产、二产而言都是相对气象敏感的部门，如图 53 所示夏季（6-8 月）城乡居民用电量双年增速也大幅领先其他各部门，而居民部门并不直接产生 GDP。因此，我们在用全社会用电量观测总 GDP 时，气象因素的影响会因城乡居民用电的存在而被进一步放大。

3.2 三产新兴业态大量涌现，驱动深度电气化和耗电量持续增长

根据中电联发布的《中国电气化年度发展报告 2022》、国家电网“碳达峰、碳中和” 行动方案和壳牌分析数据，我国目前正处于电气化的中期成长阶段，2022 年全国电能占终端能源消费比重约 27.4%，预计 2025 年该比重将达到约 30%，2060 年新型电力系统建设完成时，建筑业（住宅和商业建筑）、道路客运等部门将基本实现电气化。

在以上电气化的重点进程领域中，除工业外，建筑业的电气化主要涉及建筑采暖、炊事、生活热水等领域的电气化，交通领域电气化主要包括地铁、城市轻轨、电动车、电动桩的部署，农业&农村领域电气除农业机械化外还包括乡村居民生活电气化，后三个领域多数集中于第三产业&城乡居民生活。

根据中国电工技术学会发布的《电能替代电量统计计算导则》，本质上电能替代就是 “满足同等需要或达到相同目的的条件下，为替代其它能源消费方式所需电能的数量”，即在实现相同的社会生产活动时用电量增多，因而会使得实现相同第三产业 GDP 的同时、三产用电量增多。如果将居民用电合并来看，其电能替代会进一步加大全社会用电量和总 GDP 时之间的增速差异。

第三产业中，电能替代带来度电产值下降的行业——交运、批零，其中电气化铁路和新能源汽车的渗透率提升为典型的驱动因子。

电气化铁路的快速发展拉动交运行业中的铁路运输子行业用电量增长。不同于普通铁路以柴油为牵引动力，电气化铁路以电力为牵引动；我国最早在 1985 年开始电气化铁路建设，2023 年我国新增电气化铁路的投产里程同比增长 29.3%，目前总里程已经跃居世界第一，且在其他国家铁路电气化率普遍 60%的情况下、我国铁路电气化率已达到 75%、位列全球第一。电气化铁路的发展已成为铁路运输业以及交运行业整体用电量增长的主要驱动力， 2023 年电气化铁路对铁路运输业、交通运输业用电量的新增贡献率分别达 89.9%、 68.4%。在此基础上，未来我国铁路电气化有望进一步加深，根据我国《推动铁路行业低碳发展实施方案》，预计 2030 年我国铁路单位运输工作量综合能耗和单位运输工作量二氧化碳排放较 2020 年下降 10%、电气化率由 2023 年的 73.8%提升到 78%以上，有望持续驱动铁路部门用电量的持续提升。

电动汽车快速普及，针对第三产业而言主要通过充换电服务驱动批发零售行业用电量的快速增长。中国作为全球新能源汽车最大的市场，近年来新能源汽车增长势头强劲：2023 年产销量分别达 944.3 万辆和 949.5 万辆，分别同比增长 30.81%和 37.9%，产销量连续 9 年位居世界第一，占全球的比重超过 60%。2023 年我国新能源车渗透率已同比提升 5.9pct 至 31.6%，国务院发展研究中心市场经济研究所副所长王青在中国电动汽车百人会论坛（2024）上表示，预计到 2025 年新能源汽车国内市场的渗透比例将达到50%，对燃油汽车的替代效应会继续增强。

为促进电动车的渗透，电动车充换电便利性需求的提升带动了充电桩的建设，2023 年我国公共充电桩数量同比增长 51.7%至 272.6 万个，因此，批发零售业中的充换电服务业子行业用电量 2023 年也同比高增了 78.3%，对批发零售业用电量的新增贡献率达 43.6%，带动了批发零售业电气化水平的持续提升。

3.3 用电量需结合什么指标来更好的反映真实的三产经济情况？

类似 2.1 中提出的筛选标准，我们针对三产用电量筛选出的辅助指标为——夏/冬季气温，以及能反映电能替代水平的相关指标。

一方面，三产中的主要子行业批零、餐饮住宿、商贸租赁等和城乡居民用电类似、均属于气温敏感型负荷，因此在观测用电量高频数据时可结合夏/冬两季气温情况进行归因分析。

另一方面，三产用电量均需要结合电能替代水平相关指标一并观测。若要观测第三产业更高频的电气化水平，交通运输领域可观测的指标为电气化铁路用电量、批发零售领域可观测的指标为其中充换电服务业的用电量。从数据验证来看，我们将三产用电数据剔除典型的电气化部门充换电服务和电气化铁路后，可发现调整后的三产用电增速与 GDP（不变价）增速的拟合度相较于未经调整用电量和 GDP（不变价）增速拟合度而言有所提升。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）