火电企业售电收入风险敏感性分析

吴星薇

摘 要：本文在识别火电企业售电收入风险影响因素的基础上，通过建立多元线性回归模型，运用敏感性分析法，得出各影响因素对火电企业售电收入之间的定量影响，并找出关键影响因素。

关键词：火电企业；售电收入风险；敏感性分析

2012年由于国民经济调整，全国电力需求增速放缓，对于水电资源丰富的省份而言，由于来水情况好，水电按国家政策必须全额收购，故在水电发电量大幅度增长同时，火电发电量却大幅度降低，导致火电企业售电收入严重缩水，甚至影响火电企业的生存。与此同时，火电企业售电收入风险除了受到电力需求量及水电发电量的影响外，还受到火电上网电价、跨区跨省购入电量及三峡、葛洲坝分配电量等多种因素的共同影响。面对众多的影响因素，本文以H省电力市场数据为例，通过建立多元回归模型，对上述影响火电售电收入的因素进行敏感性分析，以找出影响H省火电企业收入风险的关键因素。

敏感性分析是指测定并分析影响决策目标的一个或多个因素的变化对目标的影响程度，以判定各个因素的变化对目标的重要性的过程[1]。通常若某不确定性因素的敏感性系数大，则表明决策目标对该因素敏感性强，受该因素变化的影响程度大；反之亦然。对决策目标影响大的不确定因素，叫敏感性因素。敏感性分析一般按照以下步骤进行：1、选取不确定性因素；2、选择敏感性分析的指标；3、计算敏感性强弱程度，找出敏感性因素[2]。

一、变量和数据选取

H省内水资源丰富，系我国水电大省。H省电网统调火电企业共13家。截止至2012年底， H省统调装机容量为2579.09万千瓦，其中火电装机容量為1610.9万千瓦，占比62.46%；水电装机容量为942.21万千瓦，占比36.53%。2012年H省统调发电量共851.59亿千瓦时，其中火电发电量为580.29亿千瓦时，占比68.14%；水电发电量为266.86亿千瓦时，占比31.34%。

1、 变量选取

被解释变量Y：H省火电企业售电收入（亿元）。

解释变量：X1H省火电上网电价（元/千瓦时）；X2三峡葛洲坝分配电量（千瓦时）；X3H省水电发电量（千瓦时）；X4省外购入电量（千瓦时）；X2H省电力需求量（用全社会用电量表示）（千瓦时）。

2、数据选取

本文实证分析中的数据为月度数据，样本期间为2010年1月至2012年12月，其中H省全社会用电量、水电发电量、三峡葛洲坝分配电量、省外购入电量数据来源为国网H省电力公司；H省火电企业售电收入数据来源为国家电力监管委员会H省电监办。

二、模型建立

建立H省火电企业收入影响因素模型，并对其进行回归分析。本文假设拟建立如下多元回归模型：

Y=C+β1X1+β2X2+β3X+β4X4+β5X5+μ〖JY〗（1）

运用Eviews软件对模型数据进行回归分析的计算结果此处省略。

三、模型检验

1、D.W.统计量检验

根据计算结果可知，D.W.=1.875999，根据样本容量n=36，k=5，在显著性水平α=0.05下，查分布表得到临界值dl=1.24，du=1.73，表明随机误差项不存在一阶序列相关，模型应用最小二乘法得到的估计是线性无偏最优。

2、变量的显著性检验

根据模型计算结果可知，在显著性水平α=0.05，服从n-k-1=30的自由度下，查表可得t统计量的临界值为2.042，t3、t4、t5均大于临界值，则拒绝原假设通过t检验，而|t1|=1.693961<2.042；t2=0.667163<2.042，接受原假设。说明解释变量X1、X2并不显著解释被解释变量，应当将二者剔除。

3、调整后模型结果检验

在剔除火电上网电价及三峡葛洲坝分配入湘电量两个解释变量后，建立新的多元回归模型：

Y=C+β3X3+β4X4+β5X5+μ

（1）拟合优度检验：

由计算结果可知，在剔除X1、X2两个解释变量后，R2=0.890331，仅比模型调整前R2统计量的值略低一点，这表明一方面所选解释变量对因变量具有良好的解释力度，能够解释因变量变动的绝大部分；另一方面在剔除X1、X2两个解释变量后R2统计量的值仅略微发生变化，说明解释变量X1、X2对因变量的解释力度很小，与t统计量结果一致。

（2）方程显著性检验：

F检验统计量用于方程的整体显著性检验，是一个所有系数估计值都不为零的联合检验。在显著性水平α=0.05，自由度v1=5，v2=30查表可得F统计量的临界值为2.69，由计算结果可知，F统计量值为86.59567远大于临界值2.69，因此该方程通过显著性检验。

4、确定回归方程

原始方程通过调整和检验后，根据计算结果可知，最终的H省火电企业收入影响函数应以Y=f（X1，X2，X3）为最优，拟合结果如下：

Y〖DD（-*2〗^〖DD）〗=-4.316-0.585X3+0.055X4+1.933X5

（-11.60） （2.69） （9.33）

R2=0.89 F=86.60 D.W.=1.70

四、敏感性分析结论

1、单个影响因素敏感性分析

（1）H省内水电发电量（X3）

从X3前的参数β3=0.585来看，在2010-2012年间，H省火电企业收入对省内水电发电量的敏感系数为-0.585，即省内水电发电量每增加1%引起H省火电企业收入减少0.585%。参数β3为负数，表明在全省用电需求一定的情况下，水电发电量增长在一定程度上挤占省内火电发电量，火电企业的售电收入便相应减少。

（2）省外购入电量（X4）

从参数β4来看，在2010-2012年间，H省火电企业收入对省外购入电量的敏感系数为0.055，受省外购入电量影响不大，省外购入电量每增加1%，火电企业收入仅增加0.055%。在通常情况下，为防止电力供不应求产生缺电危机，各省在预测下年电力需求后，与其他省市签订购电合同，以满足高峰负荷供电。因此省外购入电量的增加表明社会用电需求的增长，省内火电发电空间也相应扩大，售电收入也会增加。

（3）H省全社会用电量（X5）

从参数β5来看，在2010-2012年间，H省火电企业收入对全省全社会用电量的敏感系数为1.933，即全省全社会用电量每增加1%引起H省火电企业收入增加1.933%。一方面X5前的参数为β5为正数，表明全社会用电量增长带动全省供电量相应增长，火电企业发电空间扩大，在上网电价一定的情况下，火电企业收入必然增多。另一方面，火电企业收入对全省全社会用电量的弹性大于1，说明火电企业收入受社会用电量增长的影响较大，随全社会用电量的增加，火电企业收入以更快的速度增长。

2、敏感因素识别

比较三大影响因素的相关系数可知，|β5|>|β3|>|β4|，即火电企业收入对全社会用电量最为敏感，受其影响最大，当全社会用电量每增加1亿千瓦时时，火电企业收入增加1亿元；其次是省内水电发电量，省内水电发电量每增加1亿千瓦时，火电企业收入减少0.585亿元；再次是省外购入电量，省外购入电量每增加1亿千瓦时，火电企业收入仅增加0.055亿元。（作者单位：长沙理工大学经济与管理学院）

参考文献

[1] 杨和熊，王文元. 敏感性分析及其模糊方法[J]. 南京邮电学院学报，2008，（18）：99-101

[2] 蔡毅，邢岩，胡丹. 敏感性分析综述 [J]. 北京师范大学学报（自然科学版），2008，（02）：9-15