电力消费比发电量更能反映中国周期动能

概览

本报告讨论中国官方电力供需指标之间持续扩大的差异，并评估其宏观含义。高盛认为，市场常用的NBS“规模以上工业发电量”由于只覆盖年主营业务收入2000万元及以上的发电企业，可能低估国内真实电力供给；NEA“全社会用电量”覆盖工业、商业、居民、农业及其他用电主体，并包含被消费的小规模发电、电厂自用电和线损，因此更适合作为中国增长动能的代理指标。

核心观点

核心观点有三点：第一，用电量和发电量增速差扩大并不必然意味着数据质量恶化，更可能反映统计定义差异与分布式可再生能源快速增长。第二，用电量在过去十年的增速和与工业增加值的相关性均优于发电量，因此对观察经济周期更有参考价值。第三，中国电力需求将受高端制造、AI、半导体、数据中心、新能源车充电和绿色转型推动继续上升，政策也从单纯强调能耗强度下降转向更重视碳排放下降和非化石能源占比提升。

分析框架

报告通过对比NBS发电量与NEA全社会用电量的定义、覆盖范围和纳入口径，解释供需指标背离；再用2016年至2025年的年化增速、累计增幅、国家电网供售电数据以及与工业增加值的相关性检验哪个指标更能代表经济活动；最后结合制造业份额、分布式光伏、新能源车渗透率、数据中心需求和五年规划目标分析未来电力需求。

方法论与常识提炼

• 指标口径对比NBS发电量与NEA全社会用电量比较

  供给侧发电指标与需求侧用电指标的样本覆盖差异

  NBS规模以上工业发电量只覆盖大型发电企业，不充分包含小规模分布式发电和自发自用电；NEA全社会用电量覆盖所有终端用电主体，并包含被消费的大小规模发电、电厂自用电和线损。

• 宏观验证与工业增加值相关性比较

  用电量作为增长代理变量

  报告比较电力消费增速、发电量增速与工业增加值增速的相关性，发现2022年1月至2026年3月用电量与工业增加值相关系数更高。

• 替代增长指标克强指数与China Current Activity Indicator

  用高频实体经济变量交叉验证官方增长数据

  报告指出克强指数使用工业用电量、铁路货运量和中长期银行贷款衡量增长动能，高盛自有China Current Activity Indicator也将用电量纳入输入变量。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• 中国宏观经济

  电力消费是经济活动和工业周期的重要代理变量

  优势

  全社会用电量覆盖面更广，与工业增加值相关性更高。

  劣势

  NEA与NBS发布时间接近，对月度工业增加值预测的提前性有限。

  对比

  用电量指标优于规模以上工业发电量，且接近GDP和工业增加值长期增速。

  风险

  增长趋势放缓可能限制用电需求同比增速。

• 电力公用事业

  电力需求上升和低电价政策共同影响行业经营

  优势

  高端制造、AI和新能源车提升长期用电需求。

  劣势

  行政性低电价可能压缩部分电力企业成本传导能力。

  对比

  中国电价低于许多发达经济体，形成制造成本优势。

  风险

  煤电高污染属性、燃料价格波动和政策定价压力。

• 可再生能源/太阳能

  分布式光伏和风电增长是供需统计差异扩大的重要原因

  优势

  政策支持强，分布式光伏并网规模持续上升，非化石能源目标提升。

  劣势

  部分小规模发电统计覆盖不足，增加指标解读复杂度。

  对比

  包含分布式能源后的太阳能和风电增速高于NBS规模以上口径。

  风险

  并网消纳、补贴和电网配套约束。

• 煤炭和煤电

  中国能源安全“杠铃”策略中的传统保障端

  优势

  本土煤炭资源有助于降低对进口油气依赖。

  劣势

  高污染属性与碳减排目标存在张力。

  对比

  与可再生能源形成安全与转型并行的组合。

  风险

  碳政策收紧、环保约束和燃料成本波动。

• AI数据中心与高端制造

  未来新增电力需求的重要来源

  优势

  政策优先级高，AI、半导体和高端制造资本开支有上行空间。

  劣势

  用电扩张可能受能耗、算力基础设施和外部技术限制约束。

  对比

  报告提到中国AI产业在电力、基础设施和物理AI方面具有优势，而美国和北亚在半导体、模型和应用领域更强。

  风险

  中美科技竞争、出口管制和GDP趋势放缓。

• 新能源车产业链

  新能源车渗透率提升推动充电用电需求增长并降低原油需求

  优势

  销量渗透率从2016年的2%升至2025年的48%，出口增长强劲。

  劣势

  充电负荷和电网调度需求上升。

  对比

  从燃油车转向新能源车改变中国及贸易伙伴的能源需求结构。

  风险

  出口贸易摩擦、补贴变化和电网容量约束。

关键数据

• 用电量年化增速6.0%NEA全社会用电量2016年至2025年年化增速，接近实际GDP和工业增加值增速。
• 发电量年化增速4.5%NBS规模以上工业发电量2016年至2025年年化增速，低于用电量。
• 用电量累计增幅79%2016年至2025年全社会用电量累计增长。
• 发电量累计增幅56%2016年至2025年官方发电量累计增长，低于用电量23个百分点。
• 供需增速差2.8个百分点2025年用电量与发电量增速差达到历史高位；2016年为0.5个百分点。
• 用电量与工业增加值相关系数0.512022年1月至2026年3月同比口径。
• 发电量与工业增加值相关系数0.372022年1月至2026年3月同比口径，低于用电量指标。
• 中国全球制造业产出份额34%2025年估计值，2016年为27%。
• 中国全球电力消费份额34%2025年高盛估计值。
• 新能源车渗透率48%2025年新能源车销量占汽车总销量比例，2016年为2%。
• 数据中心计算和新能源车充电用电占比5%2025年占中国总电力需求的估计比例。
• 非化石能源消费占比目标25%政策目标为2030年达到25%，2025年为21.7%。

影响与含义

对投资与宏观跟踪而言，报告建议更重视NEA用电量而非NBS发电量来判断中国经济周期强弱。对能源和产业链而言，高端制造、AI基础设施、新能源车、分布式光伏和非化石能源政策将继续改变电力需求结构；低而稳定的电价也可能强化中国制造和AI相关基础设施的成本优势，但成本可能更多由国有炼厂和电厂吸收。

风险

• 若GDP趋势增长放缓，电力需求同比增速可能受到约束。
• NBS与NEA统计口径不同，若未区分供给侧和需求侧指标，可能误判经济动能。
• 分布式发电、自发自用电和小规模企业发电统计覆盖不足，可能继续加大指标解释难度。
• 低电价政策可能使成本由国有炼厂和电厂吸收，影响电力企业盈利能力。
• 煤炭使用维持能源安全优势，但带来污染和碳减排压力。
• 中东冲突、全球能源价格和中美科技竞争可能改变能源安全与高端制造投资节奏。

后续跟踪

• NEA全社会用电量与NBS规模以上工业发电量增速差是否继续扩大。
• 分布式光伏、风电及自发自用电的统计覆盖改善情况。
• 工业增加值、实际GDP与用电量之间的相关性是否维持。
• 国家电网供电量、售电量和线损率变化。
• AI数据中心、新能源车充电和高端制造用电占比的上升速度。
• 十五五规划中非化石能源消费占比、碳排放下降和能耗强度相关目标的执行。
• 国内电价是否继续维持低位稳定，以及成本在电力企业和下游制造业之间的分担。