我国居民家庭电力需求区域性差异研究

郁义鸿++李会

摘 要： 我国居民家庭电力需求在各地区之间和同一地区内都存在明显差异。本文利用2006—2011年的面板数据分别对城镇和农村居民家庭电力需求进行了经验研究，并重点分析了居民家庭电力需求的区域性差异及其影响因素。研究表明，城镇居民家庭电力需求在价格弹性和收入弹性上差异均显著，而农村居民家庭电力需求则在收入弹性上差异显著，价格弹性差异甚微。对于城镇居民家庭而言，集中供暖地区的居民家庭电力需求差异主要受到收入水平的影响，非集中供暖地区电力需求的差异主要受到气候条件的影响；而农村居民家庭电力需求的区域性差异则主要受到纯收入的影响。

关键词： 居民家庭电力需求；价格弹性；收入弹性；区域性差异；集中供暖

中图分类号： F41661 文献标识码： A 文章编号： 1000176X（2015）09002107

一、引 言

随着水电等资源供求矛盾的加剧和供应成本的攀升对社会和环境影响面的扩大，需求侧管理在资源管理中越来越受到重视。2010年11月，发改委、工信部、财政部等6个部门联合印发了《电力需求侧管理办法》（后文简称《办法》），提出了16项定性或定量的管理和激励措施，《办法》于2011年1月1日起实施；2012年7月1日，我国在全国范围内（除西藏外）开始对居民用电实行阶梯电价；2012年10月31日，财政部经济建设司、发改委经济运行调节局共同发布了《财政部国家发展改革委关于开展电力需求侧管理城市综合试点工作的通知》（财建（2012）368号）。这一系列政策的发布和实施表明，我国开始关注如何通过有效的激励和引导措施及适宜的运作方式，提高终端用电效率和改变用电方式，以节约资源和保护环境。数据显示，我国各地区居民用电量存在明显差异，例如，2011年我国福建城镇居民家庭电力消费为新疆的36倍，北京农村居民家庭电力消费则高于甘肃的47倍。在阶梯电价实行之前，发改委表示，由于我国各地区经济发展水平、自然条件、生活习惯和居民的经济承受能力差异较大，每户每月基本生活需求用电数额由各省根据本地实际情况自行确定。相关研究认为，遵循地区差异的阶梯价格机制，将有助于改善我国居民电价中存在的双重交叉补贴问题＼[1＼]-＼[5＼]，促进公平的电力支出，也可以培养全民节约资源、保护环境的意识。

对居民电力进行需求侧管理、对阶梯电价进行设计及对其效应进行评估，都需要对居民电力需求的特征进行分析。因此，分析居民电力需求的影响因素特别是区域性差异的影响因素，对于当前我国居民用电需求分析和价格管理具有重要的意义。

居民电力消费通常以家庭为单位进行计量，本文即以家庭为单位，对各地区居民家庭电力消费行为进行分析。我国幅员辽阔，各地区经济发展水平、人均收入、气候环境和生活习惯都有较大差异，且同一地区内城乡居民家庭电力需求也存在较大差异。通过对我国人均生活用电和人均收入数据的粗略分析表明，两者之间呈显著的正相关关系。由于2012年起开始实施的阶梯电价可能给居民用电量带来影响，从实证角度来说，2012年可能开始了一个新的阶段并具有不同的需求特性，因此，本文选用的数据截至2011年，即阶梯电价实施之前，以避免新阶段可能具有的新特性被混淆而难以识别。

图1和图2分别按2011年农村户均纯收入和城镇户均可支配收入数据对各地区进行排列，显示了各地区户均用电量和户均可支配收入之间的关系，由此可获得居民电力需求区域性差异的初步情况。

图1 农村居民户均用电量

数据来源：《农村生活与价格年鉴》、国研网和Wind数据库。

图2 城镇居民户均用电量

数据来源：《城市（镇）生活与价格年鉴》、《中国城市年鉴》、国研网和Wind数据库。

从图1中可以看出，除北京和福建略有偏离之外，大多数地区的农村居民户均用电量和户均纯收入之间呈现较明显的相关性。从图2中可以看出，城镇居民的户均用电量和户均可支配收入之间的关系却并不那么明显。进一步分析发现，城镇居民户均用电量和户均暖气支出之间呈负相关关系，而我国只有北方实行集中供暖，因此，对我国居民家庭电力消费行为的分析不仅需要对城镇和农村进行区分，还需对南北区域也进行区分。本文利用我国30个省级（除西藏外）面板数据对我国城镇和农村居民家庭的电力需求函数进行估计，着重分析居民电力需求的区域性差异，并在此基础上对居民用电需求侧管理、阶梯电价的设计及家电行业的发展等提出建议。

二、文献综述和理论分析

近三十年来，随着协整技术的出现和发展以及居民消费数据质量的提高，对于居民电力需求进行的实证研究也大有进展。相关文献所研究的人均居民生活用电量的影响因素包括居民电价、人均总收入或可支配收入、替代能源的价格、气候和城镇化率等。Dergiades 和Tsoulfidis＼[6＼]分析了美国1965—2006年人均居民用电量，认为影响因素包括人均实际收入、居民电价、加热用石油的价格、全年制冷和取暖天数及人均居住面积等。Ziramba＼[7＼]将南非1978—2005年的人均居民用电量表述为人均GDP、居民电价和时间趋势项的函数。Narayan和Smyth＼[8＼]研究了澳大利亚1969—2000年人均居民电力需求的变化，认为影响因素包括人均实际收入、居民电价、民用天然气价格以及制冷和取暖天数。Holtedahl和Joutz＼[9＼]采用半对数线性模型将中国台湾人均居民电力需求表述为城镇化率、

作者认为，城镇化率不应被纳入对居民用电实行补贴国家的居民电力需求函数估计中。 人均可支配收入、居民电价、作为电力替代品的石油价格的函数。此外，Zachariadis和Pashourtidou＼[10＼]、 De Vita等＼[11＼]、Galindo＼[12＼]、 Hondroyiannis＼[11＼] 、Hunt等＼[14＼]，Nasr等＼[15＼]，Bose和Shukle＼[16＼]，Beenstock等＼[17＼]，Pesaran等＼[18＼]，Silk和Joutz＼[19＼]，Filippini和Pachauri＼[20＼] 等学者也都进行了类似的研究。上述实证研究的结论表明，居民电力需求的长期收入弹性在037（中国台湾）至294（巴基斯坦）之间，长期价格弹性则在020（韩国）至056（印度尼西亚）之间。而短期价格弹性和收入弹性大致为长期弹性的一半。

在国内，任月明等＼[12＼]分析了2000—2005年不同省市居民人均生活用电量和人均收入的关系，结果显示，居民电力需求的收入弹性在不同收入层级和不同地区间的差异较为明显。齐放等＼[13＼]利用2005—2009年国家电网辖区内29个省市自治区的居民收入和电力消费数据，估计出居民电力需求的价格弹性为-016。沈小波＼[14＼]分析了农村居民电力需求，指出了收入水平是农村居民电力需求最为关键的影响因素。但上述研究可能忽略了除收入之外的影响居民电力需求区域差异和城乡差异的重要因素。

三、研究设计

1变量选择与数据样本

本文在Dergiades和Tsoulfidis＼[6＼]模型的基础上进行了扩展，研究城镇和农村居民家庭电力需求的区域性差异。结合文献分析，笔者认为，收入水平和居民电价是居民家庭电力需求差异的两大主要影响因素，但除此之外，从我国国情出发，还需关注气候差异和居民家用电器拥有量的影响。

根据2003年国家统计局对我国经济区域的划分标准，可将我国划分为东部、中部和西部三大经济区域，其居民家庭收入水平呈阶梯状递减。东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南12个省、自治区和直辖市；中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9个省和自治区；西部地区则包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆10个省、自治区和直辖市。

我国的气候差异主要体现在南方和北方之间，这给居民家庭用电量带来了很大影响。20世纪50年代，在周恩来总理的主导下，我国以秦岭淮河为界划定了北方集中供暖区和南方非集中供暖区，其中，北方包括黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、北京、天津、河北、河南、山东、新疆、甘肃、青海、宁夏、陕西和山西等地区，南方则包括海南、广东、云南、广西、贵州、江西、福建、江苏、安徽、湖南、湖北、四川、重庆、上海和浙江等地区。

为简化起见，后文所称“北方”和“南方”即按此划分来界定。 由此可做出直观判断，因气候差异导致的有无集中供暖应是影响城镇居民电力需求的重要因素。

对于农村居民家庭来说，北方居民家庭在冬季主要通过烧煤来取暖，因此，在分析农村居民家庭电力需求时，将煤炭视为电力的替代品更为合理。

本文选择2006—2011年我国30个省级（除西藏外）面板数据为样本，数据来源于《中国城市（镇）生活与价格年鉴》、《农村生活与价格年鉴》、《中国城市年鉴》、国研网统计数据库及Wind数据库。本文所采用的数据均为年度数据，且收入和价格数据均经CPI平减至2006年年底的水平。

2数据来源及变量释义

户均用电量。农村居民家庭的数据从国研网统计数据库直接获得；对于城镇居民家庭数据，《中国城市（镇）生活与价格年鉴》中提供了各地区人均电力支出数据，本文利用《中国城市年鉴》中各地区城镇居民家庭人口数和Wind数据库中各地区居民生活用电电价，计算出各地区城镇居民家庭户均用电量。

户均可支配收入。本文根据人均可支配收入和居民家庭人口数计算出户均可支配收入，其中，农村居民的可支配收入指的是纯收入。

居民电价。Wind数据库提供了各地区的居民生活用电电价，其中，对河北而言，本文采用了河北北网电价，对内蒙古地区采用了西部电价。

煤炭价格指数。以2006年底为基期，根据国研网中各地区煤炭价格指数计算出2006—2011年煤炭价格定基指数。

3计量模型

由于城镇和农村居民家庭用电需求的影响因素存在明显的不同，因而下文分别展开实证分析。

（1）城镇居民家庭电力需求

本文以收入、电价和是否集中供暖为主要影响因素，分析城镇居民家庭用电需求的区域差异，同时考虑到家用电器已具有较高的普及率，也将其纳入影响因素之中。本文构建反映东、中、西部区域差异的模型如下：

+εit （1）

模型（1）中，hce，i表示取自然对数后的户均用电量，pe，i表示取自然对数后的居民电价，hyi表示取自然对数后的户均可支配收入，regioni和yearj分别作为代表i地区和第j年份的哑变量，i分为东、中、西部三大经济带，j=2006—2011年，wgih表示i地区每百户居民第h种家用电器的拥有量（本文选择洗衣机、冰箱、彩电和空调4种主要家用电器作为代表），εi为随机误差项。主要变量的描述性统计结果，如表1所示。

四、经验研究结果

面板数据建立的模型通常有两种，即固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。由于不同因素对各地区的居民家庭用电量的影响有一定的差异，本文倾向于使用随机效应模型。为验证这一判断，参照Hausman 检验结果来确定选择哪种模型。

如表3所示，对于城镇居民家庭，模型（1）和模型（2）Hausman检验结果对应的β值分别为0992和0999，显示不能拒绝原假设，即应选择随机效应模型。类似地，对于农村居民家庭，模型（3）Hausman检验结果对应的值为0028，可以确定，应选择固定效应模型。表3给出了模型（1）—模型（3）的回归结果。

1城镇居民家庭电力需求的回归结果

模型（1）和模型（2）的回归分析中，虚拟变量分别以西部和北方即冬季有集中供暖为参照系。表3的结果显示，城镇居民家庭电力需求的价格弹性为负，收入弹性为正，各项家用电器的回归系数为正，是否有集中供暖这一虚拟变量的回归结果为负（即有集中供暖的地区居民家庭用电量普遍低于没有集中供暖的地区），符合预期。且模型（1）和模型（2）的Wald统计指标显示模型整体显著。进一步分析表3的回归结果，以西部为参照系可以得到以下结论：第一，模型（1）和模型（2）显示，城镇居民家庭电力需求的价格弹性分别为-0810和-0785，且显著。这是因为，对于城镇居民家庭来说，电力需求大致可分为基本生活用电需求和享乐型用电需求，因此，当电力价格上涨时，居民家庭会倾向于减少享乐型用电需求（如空调），即电力需求对价格较为敏感。第二，模型（1）和模型（2）显示，东部城镇居民家庭电力需求的收入弹性为0386，而西部地区的收入弹性为0548，

根据表3中的收入弹性和交叉收入弹性叠加计算得出。 有趣的是，中部地区的收入弹性不仅高于西部地区，而且还高于东部地区。考察不同地区的经济发展和居民家庭收入我们发现，近年来中部地区经济发展和居民家庭收入

这里指剔除CPI的影响后的收入。 的增长幅度都要高于东、西部地区；进一步考察家用电器拥有量可以发现，东部居民家庭在居民收入水平和家用电器保有量上都已处于较高水平，而中、西部地区在这两个方面都和东部居民家庭存在一定的差距，因而中部地区居民家庭在收入水平提高后更倾向于购置更多的家用电器，且中部地区尤甚，从而导致更大的用电量增幅。由此可解释上述结果的出现。第三，模型（2）中反映供暖模式差异的虚拟变量回归系数为-0253，且显著，由此可见，集中供暖是北方居民家庭用电量明显低于南方的重要原因。

2农村居民家庭电力需求的回归结果

类似地，首先通过Hausman检验确定是选择固定效应模型还是随机效应模型。检验结果如表5所示。

表3的回归结果显示，农村居民家庭电力需求的价格弹性为0080，东、中、西部的收入弹性分别为0397、0486和0443， 根据表3中的收入弹性和交叉收入弹性叠加计算得出。 电力的替代品煤炭价格指数的系数为0108，除了价格弹性之外，符号均符合理论预期。且模型的F统计显示模型整体显著。进一步分析，可以得到以下结论：第一，农村居民家庭电力需求的价格弹性为0080，尽管符号为正但数值很小，这表明农村居民家庭的电力需求对价格非常不敏感，这一点反映了其需求具有很强的必需品特征。农村居民家庭的电力需求主要在于日常照明和看电视等日常生活基本需求，因此，对价格并不敏感。需说明的是，该弹性数值为正，与理论预期相反，但该变量统计检验不显著，很可能是因微小的统计误差所致，因此，判断其弹性接近于零应是更合理的结论。第二，模型（3）得到的东、中、西部的收入弹性分别为0397、0486和0443，且均显著，表明中、西部农村居民家庭的收入弹性高于东部。这是因为，电力需求作为家用电器的引致需求，东部地区农村居民家庭在家用电器存量水平上要远高于中、西部地区，在一系列的政策如家电下乡等政策

我国的家电下乡政策自2007年2月在四川、山东和河南3省开始试点，2008年12月推广到14个省份，2009年2月在中国大陆所有省份推广实施，各地区推广的时间为4年，这一计划实施的时间超过大半的样本选择区间。 的刺激下，中、西部地区农村居民家庭会增加家用电器的购买，因而收入弹性要大于东部。但总体来说，受限于较低的生活水平，农村居民电力消费的收入弹性较低，反映了目前发展阶段的基本特征。第三，煤炭价格指数的替代弹性为0108，并不显著，这主要是因为煤炭和电力的替代主要发生在北方地区，因而总体上的替代弹性较低。第四，和城镇居民家庭类似，区域虚拟变量的回归系数显示，中、西部地区的居民家庭用电量高于东部地区，且西部地区尤甚，这主要是因为中、西部地区农村居民家庭用电基数较低，且近年来家用电器保有量的增长幅度要远高于东部地区，其用电量开始逐步超越基本用电需求，因而，无论是在收入弹性上还是在区域上均呈现较为一致的结果。

五、结论与启示

综上所述，我国城镇居民家庭电力需求的价格弹性和收入弹性均显著，而农村居民家庭的电力需求在收入弹性上显著，价格弹性则接近于零。此外，城乡居民电力需求在区域上也存在着较大的差异，对于城镇居民家庭而言，集中供暖地区居民家庭电力需求的差异主要受到收入水平的影响，而无集中供暖地区的电力需求差异主要受到气候条件的影响；农村居民家庭电力需求的区域性差异则主要受到纯收入的影响。从本文的研究结果中可以得到如下启示：

首先，结合本文的研究可以判断，北方居民家庭的电力需求在冬季普遍较为稳定，而在夏季则受到极端天气的影响；南方居民家庭在夏季会使用空调制冷，冬季也可能因为寒冷天气的出现需要使用大功率的家用电器取暖，从而导致用电量的急剧增加。作为应对策略，需针对南方居民家庭的电力需求特性，考虑完善和推广季节性的峰谷分时电价机制，引导居民合理避峰。

其次，城镇居民电力需求的区域性差异主要受到季节性因素的影响，更主要的是受到空调使用频率差异的影响，因此，产品节能上的突破将给空调制造企业带来更大的发展空间。对于农村家庭而言，家庭电力需求的区域性差异主要受收入水平的影响，近年来实施的家电下乡政策刺激了农村居民家庭的新增家用电器需求，但同时也在一定程度上导致新增家电需求的透支。未来家电需求将受到城镇化进程的重大影响，我国中低端家电的销量可能将明显趋缓。

再次，由于全球气候变暖和极端天气现象的出现，南方地区和中部地区常出现寒冬，以秦岭淮河作为集中供暖分界线受到越来越多的质疑，引起了是否应该在南方也实行集中供暖的热议。但对于居民家庭而言，集中供暖作为家用电器取暖的替代品，是否实行要综合权衡两者的成本收益，而这又在很大程度上取决于家庭电力的需求特性，本文的研究结果或许可为相关研究提供成本收益的评估基础。

最后，值得强调的是，本文采用的数据截至2011年，因而所得结论反映的是阶梯电价实施之前的居民家庭电力需求特性。一方面，作为阶梯电价方案设计的依据，或可在事后用以对已经实施的方案进行评估；另一方面，要分析阶梯电价实施的实际效果，也可以以本文研究结果作为参照。阶梯电价方案的优化是未来必须要考虑的政策方向，但鉴于实证研究样本量的要求，需在阶梯电价实施足够长的年份之后才有可能进行。

参考文献：

[1] 林伯强，蒋竺均，林静 有目标的电价补贴有助于能源公平和效率＼[J＼] 金融研究，2009，（11）：28-36

[2] 林伯强，蒋竺均 中国能源补贴改革和设计＼[M＼] 北京：科学出版社，201277-84

[3] 阙光辉 交叉补贴、国际比较与改革＼[J＼] 电力技术经济，2003，（2）：24-27

[4] 李虹公平、效率与可持续发展：中国能源补贴改革理论与政策实践＼[M＼] 北京：中国经济出版社，201127-37

[5] 李虹，董亮，谢明华 取消燃气和电力补贴对我国居民生活的影响＼[J＼] 经济研究，2011，（2）：100-112

[6] Dergiades，T， Tsoulfidis，L Estimating Residential Demand for Electricity in the United States， 1965-2006 ＼[J＼] Energy Economics， 2008， 30（5）： 2722-2730

[7] Ziramba，E The Demand for Residential Electricity in South Africa ＼[J＼] Energy Policy， 2008， 36（9）： 3460-3466

[8] Narayan， PK， Smyth， R The Residential Demand for Electricity in Australia：An Application of the Bounds Testing Approach to Cointegration ＼[J＼] Energy Policy， 2005，33（4）： 467-474

[9] Holtedahl， P， Joutz， FL Residential Electricity Demand in Taiwan ＼[J＼] Energy Economics， 2004， 26（2）： 201-204

[10] Zachariadis， T， Pashourtidou， N An Empirical Analysis of Electricity Consumption in Cyprus ＼[J＼] Energy Economics， 2007， 29（2）：183-198

[11] De Vita， G， Endresen， K， Hunt， LC An Empirical Analysis of Energy Demand in Namibia ＼[J＼] Energy Policy， 2006， 34（18）： 3447-3463

[12] Galindo， LM Short-and Long-Run Demand for Energy in Mexico： A Cointegration Aapproach ＼[J＼] Energy Policy， 2005，33 （9）：1179-1185

[11] Hondroyiannis， G Estimating Residential Demand for Electricity in Greece ＼[J＼] Energy Economics， 2004，26 （3）： 319-334

[14] Hunt， LC， Judge， G， Ninomiya， Y Underlying Trends and Seasonality in UK Energy Demand： A Sectoral Analysis ＼[J＼] Energy Economics， 2003， 25（1）： 93-118

[15] Nasr， GE， Badr， EA， Dibeh， G Econometric Modeling of Electricity Consumption in Post-War Lebanon ＼[J＼] Energy Economics， 2000， 22 （6）： 627-640

[16] Bose， RK， Shukle， M Elasticities of Electricity Demand in India ＼[J＼] Energy Policy， 1999， 27 （3）： 137-146

[17] Beenstock， M， Goldin， E， Nabot， D The Demand for Electricity in Israel ＼[J＼] Energy Economics， 1999，21 （2）： 168-183

[18] Pesaran， MH， Smith， R， Akiyama， T Energy Demand in Asian Economies＼[M＼] Oxford： Oxford University Press， 1998

[19] Silk， JI， Joutz， FL Short- and Long-Run Elasticities in US Residential Electricity Demand： A Co-Integration Approach ＼[J＼] Energy Economics， 1997， 19 （4）： 493-513

[20] Filippini， M， Pachauri， S Elasticities of Electricity Demand in Urban Indian Households ＼[J＼] Energy Policy， 2004， 32（3）： 429-436

[12] 任月明，周脉玉，李骞 居民生活人均用电量与人均收入的关系＼[J＼] 电网技术，2008，（1）：172-175

[13] 齐放，张粒子，魏玢，等 基于拉姆齐定价的销售电价研究＼[J＼] 电力需求侧管理，2010，（2）：24-28

[14] 沈小波 中国农村居民电力需求的影响因素＼[J＼] 统计研究，2014，（1）：84-90

Regional Difference of Residential Electricity Demand in China

Yu Yihong1 Li Hui1

（1School of Management， Fudan University， Shanghai 200433， China）

Abstract： There are significant differences in residential electricity demand per household in different provinces， and besides， even in the same province， urban households always consume more electricity than rural This paper examines the household residential demand for electricity in China as a function of the household disposable income， the price of electricity， the price of coal for heating purposes， the dummy region variables over the period of 2006-2011 Empirical findings show that there are significant differences in both price and income elasticity between urban and rural households We explore the reasons that come to the differences and conclude that regional differences in electricity demand of urban households mainly affected by both central heating system and income effect； while regional differences of rural households are mainly affected by net income， and the climatic conditions and living habits can modest moderate the effect

Key words： residential electricity demand； price elasticity； income electricity； regional difference； central heating

Regional Difference of Residential Electricity Demand in China

YU Yi-hong， LI Hui

（School of Management， Fudan University， Shanghai 200433， China）

Abstract： There are significant differences in residential electricity demand per household in different provinces， and besides， even in the same province， urban households always consume more electricity than rural. This paper examines the household residential demand for electricity in China as a function of the household disposable income， the price of electricity， the price of coal for heating purposes， the dummy region variables over the period of 2006-2011. Empirical findings show that there are significant differences in both price and income elasticity between urban and rural households. We explore the reasons that come to the differences and conclude that regional differences in electricity demand of urban households mainly affected by both central heating system and income effect； while regional differences of rural households are mainly affected by net income， and the climatic conditions and living habits can modest moderate the effect.

Key words： residential electricity demand； price elasticity； income electricity； regional difference； central heating

（责任编辑：徐雅雯）