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透过电力看经济——基于电力数据的宏观经济分析

主讲老师:周景宏 2024-05-23 10:27:25


 

课程背景:

电力是保障经济发展的重要物质基础,经济发展是电力发展的内在动力。电力与经济增长遵循着各自的发展规律,彼此互相影响,构成一个关系复杂的系统。一般情况下,经济增长会带来用电量的增长,而用电量数据来自于物理表计,较统计数据更加客观,同时也更加及时,因此,电力需求数据被称为衡量经济运行的“温度计”。本课程在分析中国宏观经济和电力消费的同时,讲解电力消费数据与经济增长数据之间的关联关系,提供分析电力消费数据与经济增长数据主要工具。

通过课程学习学员可以大体了解中国宏观经济运行状况,可以帮助学员掌握利用电力数据分析经济运行状况的方法,

 

课程收益:

● 理解并学会应用宏观经济分析的主要指标

● 了解中国宏观经济的外部环境与发展历程、理解中国经济运行的基本形势

● 掌握中国电力消费情况,理解宏观经济数据与电力消费数据的对比分析,学会利用电力消费数据研判运行经济状况的分析方法。

——2024年中国宏观经济运行展望

 

课程时间:1天,6小时/天

课程对象:各类管理人员

课程形式:讲师讲授+案例介绍+数据分析

 

课程大纲

第一讲:中国宏观经济发展回顾与现状

一、宏观经济分析

讨论:GDP

1. 经济增长的“三驾马车”

2. 三次产业结构

讨论:高耗能产业有哪些

3. 人口与城镇化率

二、中国宏观经济发展回顾

1. 中国历年经济发展分析

数据:历年中国GDP数据和经济增长数据——数据来源国家统计局网站

2. 中国历年三次产业结构调整情况分析

数据:中国历年三次产业结构数据——数据来源:根据国家统计局网站数据计算

3. 中国历年消费、投资、出口数据分析

数据:中国历年消费、投资、出口数据——数据来源:根据国家统计局网站

4. 中国历年人口与城镇化率情况分析

数据:中国历年人口与城镇化率数据——数据来源:根据国家统计局网站数据计算

三、2020-2023年中国经济运行情况

1. 全球经济形势及对中国的影响

2. 高质量增长的内涵

——推动经济实现质的有效提升和量的合理增长

3. 内外双循环

4. “双碳”目标与产业机遇

 

第二讲:中国电力消费与经济增长

问题:经济增长与电力消费的关系?

问题:统计局报出的经济增长数据与用电力消费数据判断的经济增长数据哪个更准?

一、中国历年电力消费情况

1. 电力消费总量与用电结构

2. 中国历年电力消费总量与增速分析

数据:历年中国GDP电力消费数据——数据来源国家统计局、国家能源局、中国电力企业联合会网站

3. 中国三次产业用电量与增速分析

数据:历年中国三次产业用电量数据——数据来源国家统计局、国家能源局、中国电力企业联合会网站

4. 高耗能产业的用电特点与趋势

二、中国经济增长数据与电力消费数据的对比分析

1. 中国历年GDP与电力消费数据的对比分析(总量和增速)

2. 中国三次产业增加值与电力消费数据对比分析

3. 中国三次产业结构与其用电结构对比分析

4. 全国各省市的GDP与电力消费数据的对比分析

数据分析:图表对比分析

三、能源电力与经济协调发展

导入:电力生产的大体过程、电力商品的特殊型、电力体制改革的动力来源(垄断)

1. 电力行业的市场化改革

1)主要思路

2)目标

3)制约因素

4)安全可靠要求

2. 中国电力体制改革进程与亮点

3. 能源分布与特高压建设(对经济发展的支撑)

4. 能源分布与经济发展反向思考

 

第三讲:电力消费数据研判经济运行状况的分析工具

导入:希望利用电力数据分析经济运行情况,电力数据如何获取?

一、电力弹性分析

1. 能源弹性系数与能源强度

讨论:能耗双控的含义

2. 电力弹性系数的定义与分类

3. 电力弹性系数的计算

4. 电力弹性系数的分析方法

二、因果关系分析+回归分析

解析:因果关系

解析:回归分析

工具:电力消费数据与经济增长数据的回归模型

案例+演练:如何利用EXCEL实现回归分析

4. 什么是伪回归

——协整检验过程

5. 格兰杰因果关系检验的基本原理

三、电力需求预测方法——基于电力与经济因果关系的预测

1. 电力需求的影响因素

2. 回归分析

3. 分产业分析

4. 重点行业分析

 

第四讲:2024年中国经济发展展望

一、面临的问题

1. 国际环境的复杂多变

2. 国内经济下行压力加大

3. 国内消费恢复缓慢

4. 民生问题亟需解决

二、中央政治局会议

——稳中求进、以进促稳、先立后破

三、2024年中国经济增长预测

1. 国家机构的预测

2. 国内机构的预测

3. 国内发展机遇

1)互联互通机遇

2)高科技机遇

3)环保机遇

4. 未来展望

1)人工智能应用

2)医疗卫生领域

3)人口老龄化与健康领域

4)新兴产业领域

总结与分享


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