四　结论

本文从考察全国居民电力需求的价格和收入弹性出发，进而分别研究了不同收入阶层和不同地区城镇居民家庭电力需求的弹性。

利用ARDL（1，0，0，0）模型得到1980—2011年全国层面居民电力需求的价格弹性为-0.264，居民电力需求对价格是缺乏弹性的；然而，尽管居民电力需求的收入弹性仅为0.427，我国居民人均用电量增长幅度却远高于收入水平增长幅度。从图1可以看出，1980—1995年，我国实际居民电价水平一直呈下降趋势，近年来才有轻微的上升。这主要是长期以来，我国一直对居民用电实行低电价政策，昂贵的补贴政策导致电力的过度消费。

1995—2011年分收入等级居民家庭收入和消费数据的GLS回归结果显示，低收入居民家庭电力需求的价格弹性和收入弹性均显著高于中等收入户和高收入户。这一方面是因为中低收入户的电力支出占其可支配收入的比重要高于高收入户，因此，这部分人更清楚用电的边际价格，对价格更为敏感。另一方面，目前中低收入户生活用电的基数还比较低，随着收入水平的增长，会使用更多的电力来满足特定的需求，收入弹性较高；而高收入户由于收入增长的幅度远远大于电力需求增加的幅度，因此，收入弹性较低。此外，从数值上看，一方面，电力需求的价格弹性均小于1，最高为-0.373，这意味着直接提高电价能够增加电力企业的收入，但是对节约电力资源的作用有限；另一方面，中低收入户的收入弹性在0.7左右，而高收入户仅为0.5左右，鉴于我国中低收入户收入增长幅度远低于高收入户，因此，从电力支出占可支配收入的比重看[8]，直接提高电价会对中低收入户造成较大的影响，而对高收入户的影响不大。

我国地域辽阔，各地区经济发展水平、可支配收入、气候条件和生活习惯有较大的差异，因此，各地区之间居民电力需求的弹性也有一定的差异，利用2007—2011年各地区城镇居民家庭收入和消费的面板数据的GLS回归显示，分地区的居民电力需求对价格是较为敏感的，而对收入则不那么敏感，这反映了提高电价将会对各地区的居民特别是收入水平较低的地区造成较大的影响。将我国各地区按照纬度从北到南方进行排列，我们发现，北方冬季寒冷且持续时间较长的地区居民家庭用电量和地区呈负相关关系，且越往北这种关系越明显。这主要是因为一方面冬季北方通过集中供暖设施而无需使用大功率取暖电器如空调进行供暖；另一方面越往北的地区其夏季一般比较凉爽且持续时间较短；而南方夏季炎热且持续时间较长的地区居民家庭用电量和地区呈正相关关系，这主要是因为南方夏季大量使用空调制冷，但是这种正相关关系并不是越往南表现得越明显，这主要是因为南方并没有大面积的集中供暖设施，位于中部的地区除了夏季要使用空调制冷外，冬季也可能要使用大功率的取暖设备。根据我国供暖分界线即秦岭淮河分界线将我国划分为北方和南方，北方冬季室内有暖气供应，南方则没有，引入是否有暖气这一哑变量，发现居民用电量和是否有暖气设施之间呈负相关关系，和地区哑变量的回归结果一致。由于我国北方普遍实行4个月或6个月冬季供暖，引入供暖时长作为哑变量，发现居民家庭的电力需求和供暖时长之间呈现明显的负相关关系，且这种关系随着供暖时长的增加而增大。

因此，本文的研究有助于帮助深入我国居民和居民家庭的电力需求弹性，从而有助于对居民用电进行需求侧管理以及评估居民电价规制政策对于居民和居民家庭的影响。此外，近年来，极端天气的出现，导致南方特别是中部地区也在经历寒冬，百年分界线秦岭淮河受到质疑，也引起了对南方实行集中供暖的热议。实际上，对于居民家庭来说，暖气作为电力的替代品，是否选择冬季集中供暖要综合权衡两者带来的成本，本文的研究则有助于确定居民家庭冬季采用大功率家用电器供暖的支出和居民电价补贴的规模。

参考文献

［1］Lester D.Taylor，The Demand for Electricity：A Survey［J］，The Bell Journal of Economics，1975，Vol.6（1）：74-110.

［2］Theologos Dergiades，Lefteris Tsoulfidis，Estimating Residential Demand for Electricity in the United States，1965-2006［J］，Energy Economics，2008（30）：2722-2730.

［3］Emmanuel Ziramba，The Demand for Residential Electricity in South Africa［J］，Energy Policy，2008（36）：3460-3466.

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

［5］Holtedahl，P.and Joutz，F.L.，Residential Electricity Demand in Taiwan［J］，Energy Economics，2004（26）：201-204.

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

［7］De Vita，G.，Endresen，K.and Hunt，L.C.，An Empirical Analysis of Energy Demand in Namibia［J］，Energy Policy，2006（34）：3447-3463.

［8］Galindo，L.M.，Short- and Long- run Demand for Energy in Mexico：A Cointegration Aapproach［J］，Energy Policy，2005（33）：1179-1185.

［9］Hondroyiannis，G.and Estimating Residential Demand for Electricity in Greece［J］，Energy Economics，2004（26）：319- 334.

［10］Hunt，L.C.，Judge，G.and Ninomiya，Y.，Underlying Trends and Seasonality in UK Energy Demand：A Sectoral Analysis［J］，Energy Economics，2003（25）：93- 118.

［11］Nasr，G.E.，Badr，E.A.and Dibeh，G.，Econometric Modeling of Electricity Consumption in Post- war Lebanon［J］，Energy Economics，2000（22）：627-640.

［12］Bose，R.K.and Shukle，M.，Elasticities of Electricity Demand in India［J］，Energy Policy，1999（27）：137- 146.

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

［14］Pesaran，M.H.，Smith，R.and Akiyama，T.，Energy Demand in Asian Economies，Oxford University Press，1998，Oxford.

［15］Silk，J.I.and Joutz，F.L.，Short- and Long- run Elasticities in US Residential Electricity Demand：A Co- integration Approach［J］，Energy Economics，1997（19）：493- 513.

［16］Labenderia，X.，Labeaga，J.M.and Rodriguez，M.，A Residential Energy Demand System for Energy for Spain［J］，Energy Journal，2006（27）：87- 112.

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

［18］Larsen，B.and Nesbakken，R.，Household Electricity End- Use Consumption Results from Econometric and Engineering models［J］，Energy Economics，2004（26）：179- 200.

［19］Leth-Petersen，S.，Microeconometric Modeling of Household Energy Use：Testing for Dependence between Demand for Electricity and Natural Gas，Energy Journal，2002（23）：57-84.

［20］Filippini，M.，Swiss Residential Demand for Electricity［J］，Applied Economics Letters，1999（6）：533-538.

［21］Poyer，D.A.，Henderson，L.and Teotia，A.P.S.，Residential Energy Consumption across Different Population Groups：Comparative Analysis for Latino and Non- Latino Households in USA［J］，Energy Economics，1997（19）：445-463.

［22］Dergiades and Tsoulfidis，Revisiting Residential Demand for Electricity in Greece：New Evidence from the ARDL Approach to Cointergration Anlaysis［J］，Empirical Economics，2011 （41）：511-531.

［23］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》，《电网技术》2008年第32期。

［24］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》，《金融研究》2009年第11期。

［25］林伯强、蒋竺均：《中国能源补贴改革和设计》，科学出版社2012年版。

［26］阙光辉：《交叉补贴、国际比较与改革》，《电力技术经济》2003年第2期。

［27］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》，中国经济出版社2011年版。

［28］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》，《经济研究》2011年第2期。

---

[1]作者提到，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。

[2]该模型为Banks等（1997）在Deaton和Muellbauer（1980）“Almost ideal demand model”基础上的拓展模型。

[3]人均住宅面积根据城乡居民家庭住宅面积以城镇化率为权重计算得到。

[4]本文同时给出了仅含有收入和电价和包括收入、电价及城乡人均住宅建筑面积的协整检验。

[5]根据Akaike Information Criterion等统计变量选择ARDL（1，0，0，0）模型。

[6]根据《城市（镇）居民生活与价格年鉴》，城镇居民家庭购买液化石油气的量多于管道煤气的量，因此，选择液化石油气的价格作为电力替代品。

[7]也称为居民用电的承受力指数。

[8]也称为居民用电的承受力指数。