水电产业投资对用电效率影响

电力资源是经济发展的基本保障。根据可再生能源“十二五”规划，我国对电力能源结构进行相应调整，因为风力发电、光伏发电等新能源发电形式难于并网，因此难以解决供需矛盾的缺口。《电力发展“十三五”规划》预测，到2020年我国全社会用电量将高达6.8~7.2万亿千瓦时。由此，在电力供应增长能力有限的情况下，从需求侧考虑提高我国用电的效率尤为重要。效率作为经济领域的重要研究内容，国内外已进行较多研究。而针对用电效率的成果还不多，已提出的测度用电效率的指标有电力消费弹性系数、单位产值电耗比等。已有学者从技术效率视角研究用电效率。技术效率是在技术水平一定的条件下，经济主体产生最大产出的能力。但是，学术界已有的单一因素确定用电效率的方法未能充分体现出生产活动中投入多种要素的真实情况，对于生产要素资本、劳动的贡献以及要素之间的相互关系未能体现出来。用电量作为生产中重要的投入要素，其效率水平受生产的技术效率影响。水利、电力产业具有很强的公益性，是宏观经济社会的基础产业。水电产业固定资产投资对我国用电效率是否有显著影响？如何影响？本文将对此展开研究。

1用电效率的内涵与经典方法

1.1用电效率的内涵。用电效率指标是电力资源利用有效程度的综合反映，本文从产出的角度定义用电效率。在技术水平既定，电力资源等投入要素固定的前提下，实际单位用电量创造GDP与最大单位用电量创造GDP的比例。用电效率的值属于集合(0,1]，在该集合内，值越大反映了电力资源的利用程度越高，用电效率则越大；反之，用电效率的值越小，反映了电力资源的利用效率越低，电能浪费越多，用电效率则越小。科学客观地度量用电效率的意义主要在于制定有效的投资管理策略。对于用电技术效率小的地区，提升效率潜力巨大，对产业或者企业的投资要以提升用电效率为主导，推动经济主体采用高效率的生产与管理模式，避免粗放投资行为；对于用电技术效率大的地区，生产能力已充分利用，产出水平逼近生产可能性边界，此时经济主体应着力于促进产业结构优化、引进新技术、提高管理水平等。因我国在相当长时期内的低压配电网发展缓慢，自然功率因子较低，电能消耗重。近年来，电力需求侧管理（DSM）在我国理论研究与应用中取得较大进展，在削峰填谷、节约电力资源、能源替代上实施的途径和绩效，证明了需求侧管理在提高用电效率、节约能源、改善环境、减少污染等方面具有显著效果。我国区域间经济水平、产业结构存在较大差异，用电效率有所不同。对我国各地区用电效率进行科学测度，探究导致用电效率的主要影响因素，对于各地区制定有效的提高用电效率路径具有重要意义。由于电力资源是生产的一种重要投入，用电效率的水平与生产方式、投入要素的构成、管理水平等众多因素密切相关。因此，用电效率测度的研究应结合反映生产本质的生产函数。1.2用电效率的经典方法。本文从技术效率角度综合衡量用电效率。参数方法与非参数方法是测度技术效率的两类方法。SFA方法是参数方法的代表，DEA方法是非参数方法的代表。SFA与DEA方法不同于传统的经济分析方法，它们可以科学估测随机前沿面，是当前广泛应用于技术效率测度的技术。SFA与DEA方法具有各自的适用范围和特征，SFA的优点在于：第一，SFA适用于需要检验模型参数以及验证模型形式的情况，但DEA尚未解决随机误差干扰和结果的统计性检验等问题。第二，SFA易于解释企业（区域）间技术效率差异原因；第三，SFA具有经济理论基础；第四，SFA方法构造的生产前沿面是随机的，反映被外界随机冲击的情况。鉴于以上分析，本文采用SFA方法测度技术效率，从而测度用电效率。SFA法测度技术效率的一个重要内容是选择合适的生产函数形式。对于生产函数，广泛采用的是柯布－道格拉斯生产函数（C-D）以及其衍生的对数生产函数。C-D模型的测算简单，但要求满足技术中性等前提条件。而对数生产函数规避了上述条件，又鉴于本文度量的我国各区域用电效率的相关数据数值差异大，避免了对数生产函数的多重共线性。由此，本文对我国各区域用电效率通过构建对数生产函数进行测度。

2模型构建、变量选取和数据来源

2.1模型构建。本文依据林伯强（2003）提出的电力消费和中国经济增长之间的关系，将用电量这种投入要素列入生产函数，形式如下：GDP=β0Kβ1Lβ2Eβ3（1）其中，GDP为国内生产总值；K为资本；L为劳动；E为用电量；β0反映生产的技术水平，β1、β2、β3分别为资本、劳动、用电量的产出弹性。为体现单位用电量创造GDP的情况，式（1）两端同时除以E，得到式（2）：GDPE=β0Kβ1Lβ2Eβ3-1（2）对式（2）两端取对数函数，本文的随机前沿生产函数模型设定为：ln(GDPitEit)=β0+β1lnKit+β2lnLit+(β3-1)lnEit+vit-uit（3）其中，GDPit为第t个时期第i个省（市、自治区）的总产值；Kit是第i个地区在时期t的资本投入；Lit是第i个地区在时期t的劳动投入；Eit是第i个地区在时期t的用电量投入；uit是第i个地区在时期t的用电效率水平，满足非负断尾正态的分布，uit~N(mitσ2u)（mit与σ2u分别为uit的均值与方差），即uit³0；vit为随机误差项，满足对称的正态分布，呈现出产出受非可控因素的影响程度，即vit~N(0σ2V)（σ2v是vit的方差）。生产的用电效率EEit可表示为：EEit=E(GDPitEit|uitXit)E(GDPitEit|uit=0Xit)（4）其中，Xit=(KitLitEit)，为投入向量。从式（4）可以看出，用电效率EEitÎ(01]。根据B-C(1995)模型，通过构建回归模型分析用电效率受水电产业投资的影响程度，可由以下回归模型表示：mit=δ0+δ1z1it+δ2z2it（5）其中，δ0、δ1、δ2为待估参数向量；z1it、z2it是反映第i个地区t时期水电产业投资的两个指标。2.2变量选取和数据来源。各区域的产出采用生产总值（GDP）表示，资本表示为固定资本投资，劳动力投入表示为就业人数。用电量采用电力消费量表示。由于我国各省（市、自治区）GDP及固定资产投资总额差异较大，为客观比较分析区域间的水电产业固定资产投资，本文在考察水电产业投资对用电效率的影响时，通过构建水电产业投资对各地区GDP及固定资产投资总额比的相对指标来考察。同时，利用已有相关资料，本文研究水电产业投资对我国用电效率的影响采用两个指标来反映，其一是水电产业固定资产投资与当地固定资产总投资的比（以下简称水电产业固定资产投资比），其二是水电产业固定资产投资与当地GDP的比（以下简称单位产值的水电产业固定资产投资），分别记做z1it、z2it。水电产业固定资产投资比表示水电产业对固定资产的投资与其他产业比较而言的相对情况，反映出在地区各个产业固定资产投资中的相对地位，z1it越大体现了在所有产业固定资产投资中水电产业固定资产投资的地位越重要；水电产业固定资产投资与GDP的比例反映了单位产值的水电产业固定资产投资额，为水电产业固定资产投资效率的倒数，z2it越小体现了水电产业固定资产的投资效率越高。本文所选取的数据主要来源于《中国电力年鉴（2009—2016年）》与《中国统计年鉴(2009—2016年）》，选用2008—2015年我国31个省（市、自治区）的面板数据估测我国用电效率。

3实证分析

3.1水电产业投资对我国用电效率的影响评估。本文对2008—2015年我国水电投资根据东部、中部、西部三大地区，进行聚类比较分析，比较分析的结果如下页表1所示。由表1可知，从水电产业投资的全国平均情况看，总体而言，水电产业固定资产比例各年度逐渐降低，单位产值水电产业固定资产投资则呈现先增后减再增的趋势。从三大区域各年度的总体情况来看，这两个投资指标从高到低的排序依次为西部、中部、东部地区。从指标z1it的各年度逐渐减少趋势可见，虽然我国各地区的水电产业固定资产投资额提高，然而投资额提高的规模和速度落后于其他产业固定资产投资的平均水平。我国电力投资增长乏力，主要原因是火电连年亏损使电力企业的财务状况和盈利能力下降。虽然西部地区的水电产业固定资产投资总额远小于东部、中部地区，然而西部地区的固定资产总投资额基数很小，因此，水电产业固定资产投资指标西部地区最高。中部与西部地区的z1it差距具有逐年减少趋势，而东部与西部地区的z1it差距逐年增加。因此，为提升我国用电效率应增加水电产业的投资途径，提高水电产业的投资规模，尤其是东部地区与中部地区。指标z2it的倒数反映水电产业固定资产投资效率，我国的水电产业固定资产投资效率呈现出先下降，到2011年我国三大区域水电产业固定资产投资效率显著增长，达到近年来最高，而后又有所下降。事实上，2011年我国水电产业的投资成效显著。2011年我国建成国际上规模最大的风光储输示范工程，可实现储能、光伏发电、风电、智能输电综合利用。同年，上海的南汇风电场柔性直流输电工程作为亚洲第一个柔性直流输电示范工程开始运营；随着青藏的直流联网工程运行，我国内地电网实现了全面互联；国家电网陕西洛川变电站投入运行，它是目前世界上电压等级最高的变电站。2011年我国在上述方面的实践与成就有效提高了水电产业技术水平，促进新能源发展，降低了能耗，提高了水电产业固定资产投资效率。本文运用FRONTIE0.02R4.1软件，依据建立的生产前沿面随机模型（3）至模型（5），评估SFA模型及其影响因素模型，测度结果如下所示：β0=0.212，β1=0.580，β2=0.050，β3=0.304；δ0=0.242，δ1=-0.231，δ3=0.450资本的产出弹性为0.580，劳动的产出弹性为0.050，用电量的产出弹性为0.304。上述弹性结果意味着，固定资本存量每提高1%，将驱动单位用电量产生的GDP增加0.58%；从业人员每增加1%，将驱动单位用电量创造GDP增加0.05%；用电量增加1%，将驱动单位用电量创造GDP增加0.304%。根据对上述数据的比较看出，在推动我国各省（市、自治区）的经济增长要素中，资本投入的重要地位凸显，而用电量对经济发展的驱动作用也很显著。水电产业投资对我国用电效率影响的回归模型为：mit=0.242-0.231z1it+0.450z2it（6）参数δ1=-0.231，符号为负，表明水电产业固定资产投资比对我国用电效率的提高具有积极作用，即在其他条件不变时，水电产业固定资产投资比提高，则我国用电效率将提高。参数δ2=0.450，符号为正，表明我国各地区的用电效率受到单位产值水电产业固定资产投资的负影响，而水电产业固定资产投资效率对我国用电效率额提高具有积极作用。即在其他条件不变时，单位产值水电产业固定资产投资提高，而我国用电效率将降低。比较参数δ1与δ2二者的绝对值，δ2绝对值接近于δ1绝对值的两倍，这反映出水电产业固定资产投资效率对我国用电效率的影响程度大于水电产业固定资产投资比。该结果表明，对于提高我国用电效率而言，通过提高水电产业固定资产投资效率是比增加水电产业固定资产投资总额更有效的途径。3.2用电效率测度。本文构建的我国用电效率测度模型为：ln(GDPitEit)=0.212+0.580lnKit+0.050lnLit-0.696lnEit+vit-uit（7）本文整理与分析我国各区域用电效率的相关面板数据，编写入FRONTIER4.1程序，经测算得出2008—2015年我国各省（市、自治区）的用电效率值，结果如下页表2所示。与表1采用的东部地区、中部地区、西部地区划分标准相同，同样地，对本文测度得到的用电效率依据我国的三大经济带进行聚类分析，测算结果如下页表3所示。由表2和表3可知，从我国用电效率平均情况看，我国用电效率总体较低，发展潜力巨大；用电效率各年度的平均值在三大经济地带的情况是东部地区与中部地区相同，要高于西部地区。我国的用电效率与发达国家相比较有较大差距，主要在于电力输送环节较高的线损率，以及终端用户环节的低电效。对于低终端用户，设备的老化与管理水平的落后造成电能利用效率非常低，电效损失更是十分惊人，我国终端用电年浪费约1500亿千瓦时。2008—2015年我国用电效率平均值排名前十位的省（市、自治区）从前到后依次为北京、海南、江西、河北、重庆、湖南、上海、福建、安徽、陕西；排名后十位的省（市、自治区）从前到后依次为新疆、山西、江苏、广东、贵州、青海、云南、西藏、宁夏、内蒙古。用电效率高的前十位省（市、自治区）主要集中于我国的东部地区，水电产业固定资产投资效率也高；用电效率低的后十位省（市、自治区）主要集中于我国的西部地区，水电产业的投资效率总体较低，由此可见，增加用电效率应该提高水电产业固定资产投资效率。用电效率测度的大小对于制定有效措施具有重要意义。对于用电效率低下的区域，现有的投入要素与技术水平未能充分利用，上升与改进的空间较大，此时经济主体对产业或者企业的投入应致力于提高用电效率，特别要重视电力和资本投入的使用效率。对于用电效率较高的区域，已有的投入要素与技术水平已充分利用，产出接近于生产随机前沿面，此时经济主体对产业或者企业的投入应致力于提高技术水平和管理水平，优化产业结构等。

4结论

本文从技术效率视角出发，对用电效率进行界定，并分析其内涵，研究用电效率受水电产业投资的影响情况，引入两个地区水电产业投资相对指标，运用SFA方法建立我国用电效率模型。据此，对2008—2015年我国31个省（市、自治区）的用电效率进行测算分析。测算得到用电量的产出弹性为0.304，论证了用电量对经济发展的驱动作用显著。水电产业固定资产投资比与水电产业固定资产投资效率对用电效率具有正相关性，后者对用电效率的影响更为显著。我国的用电效率较低，发展潜力巨大。对于东部和中部地区，应提高水电产业的投资规模；而西部地区更应注重提高水电产业固定资产投资效率。

作者:陈洁 单位:南京工程学院