中国电力发展：提高电价和限电的经济影响，本文主要内容关键词为：电价论文,中国电力论文,经济论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、前言
在过去20年里，生产过程的现代化使中国对电力愈加倚重。因此，电力供应的可靠性和质量从2002年以来已成为一个重要的经济问题。根据国家电网公司统计，2002年全国12个省份出现轻微的缺电，2003年供电形势更加紧张，21个省份遭遇电力短缺，到了2004年，缺电省份扩大到24个。2005年上半年约26个省面临着电力短缺。究其原因，现代工业活动对电力有更大的依赖性，对电力供应的可靠性有更高的要求，受电力资源的约束也更强。同时，电力企业投资和经营决策所面临的大环境也具有更大的不确定性。
电力短缺的直接影响是：电价提高和限电。理解电力短缺如何影响经济极为重要。为了保持经济社会稳步发展，政府稳定了居民、农业和中小化肥厂的电价。① 由于工业用电占中国电力总消费的比重达75％，因此理解电力短缺影响中国经济的关键在于，电价提高和限电是如何影响工业生产过程的。
迄今，关于能源（电力）消费和经济增长之间因果关系的大量文献所得出的结论相互矛盾，无法统一。究其原因，第一，电力部门与其他经济部门在体制和结构框架上可能存在差异，所考察的各个国家实行的政策也不同。第二，研究方法各异。Granger检验和Sim检验被很多研究者广泛采用以检验因果性，而这两种方法都因其敏感性受时间序列的影响而受到重大质疑。此外，多数研究假定时间序列数据是平稳的，从而使用了不正确的估计技术。这些研究包括Kraft等（1978）、Akarca 和Long（1980）、Yu和Hwang（1984）、Yu和Choi（1985）、Erol和Yu（1987）、Hwang和Gum（1992）、Masih等（1996，1997）、Yu和Jin（1992）以及Stern（1993）。林伯强（2003）使用宏观经济方法建立了一个长期电力需求模型来分析影响中国电力需求的主要因素。上述研究主要关注电力需求和经济增长之间的关系，但没有直接估计电价提高对工业活动的影响。
学术界对考察供电质量的经济意义及其对需求方的效应，极少引起重视，其主要原因是，在测量电力服务质量的提高方面存在困难。更近的一段时期里，有学者指出，量化供电质量对工业的影响有一个重要指数，即限电成本，它表示当电力需求超过可用供电能力时削减对消费者的服务的经济后果（Munasinghe和Sanghvi，1988）。对消费者来说，电力短缺表现在几个方面：限电、供电完全中断、频率和电压降低以及频率或电压发生突然急剧波动（或突变）。这些现象都将对工业企业带来成本。限电的不可避免的后果是高额的限电成本。企业备有一定发电能力以应对未预期到的限电，也是电力短缺的成本。
本文的文献评述还包括供电质量方面的研究（Eto,2004; Lehtonen和Lemstrom,1995）。但这不是本研究的重点，因为目前电力短缺主要体现为限电。2004年，中国大约有88％的电力用于生产性消费，其中工业耗电比重高达75％。 2002年到2004年持续的电力短缺对中国经济造成了严重影响。电力是一种敏感性商品，对社会稳定和商业环境都有影响。为应对短缺，政府已经采取措施来加强电力供应。然而，电厂从建设到投产最短也需要三年时间，短缺的影响不可能通过短期措施来避免。对一个快速增长的经济来说，理解电力短缺的具体影响显得更为重要。
作者回顾现有的文献后发现，国际上关于电价变动对某一特定工业的影响的研究极少，尤其是在中国还没有这方面的研究。本研究利用一个简单模型来估计以产出价格度量的电价提高对不同工业的影响，研究还使用调查数据和六个受调查省份的其他数据对限电的影响进行了实证分析。
二、模型设定
（一）电价影响
提高电价对工业用户的影响决定于三个因素：（1）电力在生产过程中的重要性，以成本份额度量；（2）电力与其他投入品之间的替代性；（3）生产者将上涨的能源成本转嫁给消费者的能力，以产出的需求弹性度量。这些因素因生产活动和地点而异。规模报酬不变的生产函数在经济分析中有重要作用。但当规模报酬不变时，无法用通常的利润最大化分析来推导要素需求函数。Samuelson（1974）早就清楚地指出：当要素i与j互为替代品时，需要注意这一问题。当投入品价格提高一单位时，投入品需求量的变化决定于三个参数，即该投入品在生产中的重要性，以成本份额来表示；产出的需求价格弹性；可找到其他替代投入品的难易程度，以产出的不变替代弹性来表示。
企业为实现既定产出水平所做的投入组合决策可在对偶框架中讨论。在该框架中，在某些特定条件下，由成本最小化得出的成本比例方程中暗含了最优投入组合。本文所采用的超越对数模型（translog model）来源于Shephard（1953）的研究，特别是Christensen、Jorgenson和Lau（1973）的研究， 后者的模型形式所需要的初始条件很少。对于一个性质良好的生产函数，总存在一个对偶的成本函数，其中包含了原来生产函数的所有技术信息。本节所建立的电力供需影响模型中，电价在供给函数中作为投入品的价格，而在需求函数中作为替代（互补）品的价格。
既然本研究的重点是从经验上确定电价变动的影响，理想的函数形式应尽可能少地对所关心的参数施加先验的约束条件。我们首先用一个灵活的函数形式作为实际生产结构的二阶近似，按照Christensen等（1973）提出的超越对数成本函数来设定。由于投入品价格是外生的，而需求量是内生的，我们估计成本函数而不是相应的生产函数，然后考察这些函数之间存在的对偶性。首先，设定最终产品的超越对数供给函数，它是超越对数函数的一阶导数（一定条件下），如下所示：
（1）
其中，P是最终产品价格，Q是最终产品数量，P[,i]或P[,j]是投入品价格（其中P[,ES]是投入品之一电力的价格），α[,i]、β[,i,j]是系数。超越对数函数的主要优点是对偏替代弹性没有限制。这些弹性可以从回归系数中很容易地得到。我们用最终产品的C-D型需求函数来估计。
（2）
其中，Q是需求量，P[,ED]是电价，X[,r]是影响需求的其他因素。利用上述供需模型可以方便地计算出预期的影响。② 为了得到提高电价对中国工业均衡值的影响，联立式（2）与式（1）并求导，得到：
（3）
如果需求式（2）中的电价改变，可类似得到
（4）
若规模报酬不变，a[,Q]＝0，式（3）、式（4）分别变为
和
类似地，联立式（2）与式（1），还可得
和
。若规模报酬不变，结果将大为简化，可得
上述讨论隐含了估计电价变动对工业的影响的两种经验性方法。第一，利用式（1）和式（2）估计出的供给和需求关系可以更深入地考察市场运行，然后依据生成的方程做进一步推导；第二，当变量是对数形式时，仅利用简化方程就能直接得到弹性系数。如果参数估计没有误差，两种方法的结果必然一致，否则结果将有所不同。我们采用2SLS（两阶段最小二乘法）来估计供需联立方程组（结构方程）。第一步还可以得到简约式模型。其中滞后变量表示需求方或供给方刚性（如电力成本上升时调整生产要素所需的时间）可能引起的滞后效应。
（二）供电质量（限电）的影响
对消费者关于供电可靠性的成本的考察一般基于事故的大小、发生时间、持续时间、频率，以及提前通知的能力。我们有必要对成本做初步的分类，但同时要把各类成本联合起来考虑。限电给工业用户带来的成本很高，而且复杂。例如，由于重新启动设备或生产流程需要一定时间，工业用户在恢复供电（电压）之后的很长时间内还可能停产。企业的直接成本可能包括：产量减少、要素闲置成本、停工成本、重新启动成本、原材料和设备损坏、备用品成本、健康和安全成本。成本应该是扣除了停电期间节约的能源、材料和劳动后的净值。有些情况下，生产损失可以补偿，但企业可能发生额外开支，例如额外工作时间。间接成本包括下游企业和最终用户的成本。采用Sullivan等（1997）的分类，表1对工业及商业用户承担的成本做了总结与归类。
估计供电质量的影响时通常使用的方法大致分为三类：替代变量法、市场评估法、调查法。替代变量法使用宏观经济数据或可观测的支出数据作为消费者对服务可靠性的支付意愿的代理变量，这种方法得到的是加总的供电可靠性的估计值。常见的例子是，计算因一次停电而损失的生产价值，以单位耗电量生产的GDP 来衡量（GDP／千瓦时）。备用系统开支也可作为代理变量来估计停电成本的下限。 市场评估法以观察到的消费者行为来推断供电可靠性的成本。例如，在停电频率或限电频率可知的情况下，消费者的购买行为可用来估计服务可靠性的市场价值。同样，对备用电源或其他预防办法的投资也可以表明对可靠供电的偏好。另一个方法是，把供电可靠性成本视为由可靠性事故引起的消费者剩余的减少，这要求已知事故期间的电力需求曲线，该曲线表示了对于给定的购电量消费者对最后一度电的评价。只要该评价高于价格，消费者就会继续购买电力。价值与价格之间的差异代表消费者剩余。停电时，将会有部分剩余损失。调查法，即直接向消费者询问他们关于供电可靠性的经历和意见。可以让消费者确定他们在某次实际停电期间的成本或估计假设停电时的成本。调查可以有两种方法：直接成本法（也指列举或成本分解）与条件评价法。直接成本法要求消费者对产量损失、设备损耗等各部分支出进行估计。这种方法一般更适用于商业及工业用户，他们的大部分成本以货币衡量，而居民用户的大部分成本通常难以计量。
表1 工业用户的限电成本
生产损失 事故引起的企业收入的变动。生产损失是净值，可由企业采取的弥补措施（例如通过加班加
点）估计
损耗损失 设备损耗、原材料损耗和材料成本
劳动成本 重新开工期间补偿生产的劳动成本（例如加班成本）
备用品成本运行备用电源的成本，包括燃料成本
重新启动成本 重新启动电气设备的成本以及其他重新启动成本
节约成本 事故期间因未使用原材料、燃料、电力，未支付工资而节约的成本，以及受损材料的残余价值
这三种方法中，几种工具可以用来量化限电的影响，包括直接成本法、价格弹性法、生产增加值法、建模法、支付意愿法和接受意愿法。直接成本法是估计限电成本的最费时费力的一种方法。消费者领到一张工作表，该表要求消费者确认停电的影响并估计各类停电的成本。价格弹性法以估算消费者从用电中获得的剩余为基础，它同时考虑到了停电的直接成本和间接成本，并且很好地结合了消费者对供电可靠性的支付意愿。不足之处在于，它是对在非断电状态下消费者行为的直接推断，不一定考虑到了停电期间的所有不便。因此，这一方法容易低估未预期到的限电的真实成本。限电成本建模法采用了一个会计方法，需要从企业管理层收集关于所考察的各企业产品的市场价值和生产成本的详细信息。生产损失价值③ 与停电相关成本④ 之和减去停电相关节约⑤，即停电成本。
估计成本时，要确保只计算因限电带来的成本，即只包括正常生产成本以外的或超出的部分。⑥ 这一点很重要。但是，如果由于某些原因，利润可以在以后补偿一部分生产损失（例如，运行正常情况下闲置的生产设备），那么限电成本不应该包括最初生产损失的全部价值，而只能包括得不到补偿的生产价值和弥补生产所需的额外劳动及材料的成本。任何情况下都不该把生产损失的全部成本和恢复这部分生产的全部成本都包括进来，否则有重复计算问题，会高估企业损失。
虽然估计企业限电成本的方法不一，本研究考虑的方法集中于消费者对避免停电的支付意愿和遭遇停电时接受补偿的意愿。考虑消费者因限电而承担的成本时，重要的是，首先要把限电对用电设备的影响和消费者因这些影响而承担的成本区别开。即使企业的生产过程和设备相似，停产的影响也可能有显著差异。例如，超前于生产计划的企业与落后于计划的企业相比，停电对前者的财务影响可能很小。因此，为减少估计误差，本研究综合使用了支付意愿、接受意愿和调查分析方法。支付意愿法要求消费者回答他们准备为避免停电而支付多少，其难点在于，消费者通常不能觉察出受停电影响的所有活动或功能。他们还倾向于考虑计划限电，从而低估未预期停电带来的成本。另一个方法是询问消费者的接受意愿。
三、数据和变量
本研究使用的基础数据是2003年针对六省（江苏、辽宁、河北、河南、广东和云南）的实地工业调查得到的合并数据。该问卷调查用了900份问卷。调查使用的工业分类和样本量见表2。调查运用随机抽样并结合适当的工业分类。 问卷调查收集了代表性工业的相关资料，其他数据来源于各类统计年鉴的省级时间序列数据。供给方程（1）的变量大多来源于调查：数量数据按实物形态计算； 电价单位是分／千瓦时；劳动和资本（投入要素）的价格按工资和利率计算。工业部门按照电力消费水平分为三类（表2）：高耗电工业（机械和冶金）、一般耗电工业（化工和纺织）以及低耗电工业（食品和电信）。
表2
类别工业 省份 总计
江苏辽宁河北河南广东云南
冶金 1
26 25 24 6
1395
高耗电机械 43 24 26 28 35 38194
合计 44 50 51 52 41 51289
化工 23 25 26 25 11 22132
一般耗电 纺织 47 25 23 24 38 13170
合计 70 50 49 49 49 25302
食品 25 28 25 24 11 42155
低耗电电信 11 22 25 25 49 22154
合计 36 50 50 49 60 64309
总计
150 150 150 150 150 150900
问卷调查表明，工业生产高度依赖电力。关于被调查工业企业每年总能源消耗中四类能源各自的比重，统计结果显示这些企业的平均能源投入高度集中于电力，电力消耗比重达到82％，煤炭和石油分别占17％和1％，天然气利用量很小。 这与日常观察是一致的。
研究还使用了六个被调查省的电力公司提供的2002年省分类电价数据。⑦ 表3中的电价是各类消费者的终端用户电价。尽管电价水平在各省之间有差异，其中广东最高，而云南最低，但各省的电价结构极为相似。电价差异主要反映了电力供应成本的差异。例如，云南主要利用水电，所以电价最低。在各类消费者的终端用户电价中，趸售用户电价最低，而商业用户电价最高。
表3 2002年各类终端用户的实际电价（单位：分／千瓦时）
河南 辽宁 江苏 河北 云南广东
居民 33.4535.3440.9437.4933.264.4
非居民照明40.4463.4773.3255.9841.6未获得
大工业35.0140.2745.7539.9629.561.6
小工业及非工业41.9562.0361.9951.3 41 71.9
商业 55.7174.4885.3170.6962.997.2
农业 32.4336.3636.9934.6222.859.2
趸售 32.1736.2924.1232.2325 未获得
销往其他省48.5319.8213.56未获得
22 未获得
资料来源：各省电力工业数据。
表4是2002年6省的终端用户平均电价、估计的支付意愿（WTPe）和长期边际成本（LRMC）。WTPe根据最佳备择供电成本来估算。LRMC根据省级最小成本电力规划估计。表4表明，除了河南和广东以外，各省工业电价都接近于长期边际成本。 河南的工业电价比LRMC低10.3％，而广东的工业电价却比LRMC高16.5％。如果向边际成本调整，广东的工业电价将降低而河南的工业电价需要提高。
表4 2002年6省电价有关数据（单位：分／千瓦时）
河南 辽宁 江苏 河北 云南 广东
工业电价
35.01 40.2745.7539.96 29.51
61.55
52.87 49.4549.4344.09 38.994.58
38.61 38.5845.7639.68 30.851.4
151.01122.8108.04
110.34131.83 153.66
110.28 95.8100.0299.3 104.38 83.51
资料来源：电力工业数据和作者估计。
为便于估计限电的影响， 本调查询问了工业用户避免一次停电的支付意愿（WTP[,s]）或一次停电发生后愿意接受多少补偿，也就是接受意愿（WTA）。虽然理论上采用两个概念的结果应该相同，但其他报告的数据显示WTP通常低于WTA。因此，本调查对两种数据都进行调查，并假定实际限电成本介于这两者之间。值得注意的是，在估计电力短缺的影响时，调查法经常被批评是不可靠的，其中一个担心是，消费者可能有策略地谎报成本。例如，消费者可能认为夸大成本将促使电力企业提高可靠性，或者可能担心其支付意愿被用来作为提高电价的理由。消费者通常对本文研究的限电缺乏近期经验，从而降低了回答的可信度。此外，有近期停电经历的消费者所报的断电成本有时低于那些没有此类经历的消费者，当然相反的情况也有。从有利的方面看，调查法被认为是解决全国性数据的质量和不可得性问题的最有效方法。调查数据也必须与实证估计的数据相对照。此外，解析调查数据时应小心谨慎。
四、实证结果
（一）提高电价的影响
三种不同设定的供给和需求函数的参数都做了估计。结果显示，在首先使用的超越对数设定中，多数供给变量在10％的水平上不显著；在5 ％的水平上交叉积项都不显著。因此，我们决定使用简化的对数形式的C—D供给函数，结果拟合得更好。产量（Q）在两种设定中的估计系数均为负，并且基本不显著， 这似乎说明规模报酬不变。这正是人们在对相对竞争行业的时间序列分析中期望发现的结果（Arbel和Ravid，1983）。这里也考虑到了时滞问题。具体地，我们希望发现，供给函数中要素价格变动的影响的滞后结构，或均衡点随需求函数和供给函数波动发生的变化的滞后结构。在各种变量组合中引入一年和两年滞后项的所有尝试的拟合结果都变差，还出现了高度的序列相关性。因为没有得到供给变量和各省价格的月度数据，我们无法直接对含有短于一年的滞后结构的假设进行检验。所有需求和供给变量的符号与预期一致。最终产品价格对电价的弹性如表5所示。
表5 最终产品价格对电价的弹性
类别高耗电
一般耗电低耗电
省 冶金机械化工纺织和服装
食品和饮料 电信与设备
江苏0.190.230.150.16
0.08
0.09
辽宁0.210.230.120.09
0.09
0.06
河北0.170.190.100.08
0.06
0.06
河南0.200.200.120.09
0.07
0.07
广东0.240.260.210.22
0.16
0.11
云南0.180.190.080.08
0.07
0.06
表5显示，在不同省份同类工业对电价变动的反应不同。例如，冶金工业在江苏的弹性系数是0.24，而在河北只有0.17。从各省的情况看，广东的平均反应强度高于其他省，原因是广东的电价较高，工业环境的竞争性更强。在同一省份，机械工业对电价最为敏感。以江苏为例，与食品工业相比，机械工业对电价的敏感性要高2倍。总体上看，高耗电工业比低耗电工业对电价更加敏感。
本研究的核心目标之一是估计电价改变对工业产品价格的影响（竞争性最重要的一个方面）。以表5中最终产品价格关于电价的弹性为基础，我们可以估计出6省电价变动对工业竞争性的影响。另外，如果实际电价调为WTPe和LRMC，会发生什么情况？这些结果在表6和表7给出，即电价调成WTPe和LRMC后对6省的工业产品价格有何种影响。总体上看，电价向WTPe变动对各类工业都有很大影响，工业产品价格平均上涨4.3％，其中广东涨幅最高，达到10.8％。
表6采用WTPe电价对产品价格的影响（单位：％）
类别 工业省份
江苏辽宁河北河南广东云南
高耗电冶金 1.524.711.799.9812.73
5.83
机械 1.865.141.9310.14
14.19
6.19
一般耗电 化工 1.182.841.005.9911.13
2.65
纺织 1.262.070.824.6411.72
2.41
低耗电食品饮料 0.651.940.663.808.752.10
电信 0.731.390.603.376.071.87
如果根据供电经济成本或长期边际成本（LRMC）调整电价，结果显示，广东、辽宁、河北的工业产品价格将下降，而河南和云南的价格有所提高。江苏工业电价接近于LRMC，因此受电价调整的影响不大。从2001年的平均情况看，除河南以外，电价向经济成本的变动可以提高所有工业的竞争性。这说明，就当时的投入品价格水平（如煤价）而言，中国的电价水平从经济学角度看是合理的。
表7 使用LRMC电价对产品价格的影响（单位：％）
类别 工业省份
江苏辽宁河北河南广东云南
高耗电冶金 0.00-0.87
-0.12
2.01-3.91
0.80
机械 0.01-0.95
-0.13
2.04-4.36
0.85
一般耗电 化工 0.00-0.52
-0.07
1.21-3.42
0.36
纺织 0.00-0.38
-0.06
0.94-3.60
0.33
低耗电食品饮料 0.00-0.36
-0.04
0.77-2.69
0.29
通信 0.00-0.26
-0.04
0.68-1.87
0.26
资料来源：根据调查数据估计。
电力短缺影响的一个重要方面是电价上涨。对不同电价涨幅对工业产品价格的影响进行模拟，表8a到表8f列出了6省受影响的模拟结果。 提高电价对各省以及各省的不同耗电工业有不同幅度的影响，但总趋势是一致的。总体而言，电价变动对工业产品价格的影响不仅决定于电价变动本身，还决定于耗电量。同预期的一样，同等幅度的电价变动对高耗电工业的影响大于低耗电工业。所有工业对电价变动都敏感。较大的电价变动导致工业产品价格上涨得较高。如果电价提高5％，广东的工业产品的平均价格需要提高1％。意料之中的还有， 电价上涨对用电大户和电价较高的省份影响更大。
自从2002年出现电力短缺以来，政府已经提高了工业电价。如果电价上涨负担被转嫁给终端消费者，可能出现通货膨胀压力。如果不能转嫁给消费者，则企业的财务状况将受到影响。对于收益率达到10％的工业来说，电价提高5 ％或许还可以承受。但是，工业收益率一般在6％左右，那么5％的电价涨幅将使它们损失15％到20％的利润。2003年以来，很多工业产品的价格已经上涨，但由于其他工业的产能普遍过剩，电价上涨对通货膨胀的影响还不明显。
表8a江苏省电价影响模拟（％）
类别工业电价涨幅（%）
5
10 15 20 30 40 50
高耗电工业产品的价格变动冶金0.95
1.892.84
3.78
5.677.569.46
机械1.16
2.313.47
4.62
6.939.2411.56
一般耗电工业产品的价格变动 化工0.73
1.462.19
2.92
4.395.857.31
纺织0.78
1.572.35
3.14
4.706.277.84
低耗电工业产品的价格变动食品0.41
0.811.22
1.63
2.443.254.07
电信0.46
0.911.37
1.83
2.743.654.57
表8b辽宁省电价影响模拟（％）
类别工业电价涨幅（%）
5
10
15
20
30
40 50
高耗电工业产品的价格变动冶金1.032.07 3.10 4.14 6.20 8.27
10.34
机械1.132.25 3.38 4.51 6.76 9.02
11.27
一般耗电工业产品的价格变动 化工0.621.25 1.87 2.49 3.74 4.98
6.23
纺织0.460.91 1.37 1.82 2.73 3.64
4.55
低耗电工业产品的价格变动食品0.430.85 1.28 1.71 2.56 3.41
4.26
电信0.310.61 0.92 1.22 1.83 2.45
3.06
表8c河北省电价影响模拟（％）
类别工业电价涨幅（%）
5
10
15
20
30
40
50
高耗电工业产品的价格变动冶金0.861.73 2.59 3.46 5.19 6.92 8.65
机械0.931.87 2.80 3.73 5.60 7.46 9.33
一般耗电工业产品的价格变动 化工0.480.97 1.45 1.93 2.90 3.86 4.83
纺织0.390.79 1.18 1.58 2.37 3.16 3.95
低耗电工业产品的价格变动食品0.320.64 0.95 1.27 1.91 2.54 3.18
电信0.290.58 0.88 1.17 1.75 2.34 2.92
表8d河南省电价影响模拟（％）
类别工业电价涨幅（%）
5
10
15
20
30
40
50
高耗电工业产品的价格变动冶金0.981.96 2.93 3.91 5.87 7.82 9.78
机械0.991.99 2.98 3.97 5.96 7.95 9.94
一般耗电工业产品的价格变动 化工0.591.17 1.76 2.35 3.52 4.70 5.87
纺织0.460.91 1.37 1.82 2.73 3.64 4.55
低耗电工业产品的价格变动食品0.370.74 1.12 1.49 2.23 2.98 3.72
电信0.330.66 0.99 1.32 1.98 2.64 3.30
表8e广东省电价影响模拟（％）
类别工业电价涨幅（%）
5
10
15
20
30
40
50
高耗电工业产品的价格变动冶金1.192.37 3.56 4.75 7.12 9.49 11.87
机械1.322.64 3.97 5.29 7.93 10.5813.22
一般耗电工业产品的价格变动 化工1.042.07 3.11 4.15 6.22 8.30 10.37
纺织1.092.19 3.28 4.37 6.56 8.74 10.93
低耗电工业产品的价格变动食品0.821.63 2.45 3.26 4.89 6.52 8.15
电信0.571.13 1.70 2.26 3.40 4.53 5.66
表8f云南省电价影响模拟（％）
类别工业电价涨幅（%）
5
10
15
20
30
40
50
高耗电工业产品的价格变动冶金0.921.83 2.75 3.66 5.50 7.33 9.16
机械0.971.95 2.92 3.89 5.84 7.78 9.73
一般耗电工业产品的价格变动 化工0.420.83 1.25 1.67 2.50 3.33 4.16
纺织0.380.76 1.14 1.52 2.27 3.03 3.79
低耗电工业产品的价格变动食品0.330.66 0.99 1.32 1.98 2.64 3.30
电信0.290.59 0.88 1.17 1.76 2.35 2.94
（二）供电质量下降的影响
现场调查中，我们向工业用户直接询问了他们对电力的支付意愿（WTP[,S]）和为避免一次停电愿意支付多少（WTA）。根据这些数据，我们估计了供电质量对工业竞争性的影响。表9是各工业和各省的WTP[,S]和WTA数据汇总。在没有扭曲的市场条件下，WTA和WTP[,S]的结果应一致（Billinton等，1991）。但是，与以往WTA一般大于相应的WTP的经验结果不同（Billinton、Ollefson和Wacker，1991），本调查得到的WTP[,S]比WTA大。一种可能的解释是，电力供给在中国更可能被当作一种社会福利而不是市场商品，这一点与电力分配（首次接入）比以后充足的电力供应更加重要的事实相一致。垄断行业中常见的一种扭曲是消费者必须为其接入服务支付额外费用。一旦接入服务后，工业消费者会期待政府确保电力供应充足，从而降低了WTA。
表9 避免停电的WTP[,S]值和WTA值（单位：元／千瓦时）
WTP[,s] WTA WTP[,s] WTA
冶金 0.510.42江苏 0.590.49
机械 0.630.66辽宁 0.610.52
化工 0.590.50河北 0.560.51
纺织和服装0.680.63河南 0.460.39
食品和饮料0.580.51广东 1.011.05
电信和设备0.710.66云南 0.460.40
资料来源：作者计算。
表10 各省及各工业行业的停电影响（元／千瓦时）
省份 2000 2001 2002 工业 2000 2001 2002
江苏 1.35 1.80 3.48 冶金 1.05 1.60 2.06
辽宁 0.79 0.86 1.04 化工 0.77 0.83 0.94
河北 1.36 1.47 2.07 服装 0.87 0.99 1.01
河南 0.71 1.02 1.37 食品 0.50 0.53 0.54
广东 1.35 1.35 1.54 电信 0.91 0.96 1.06
云南 0.93 1.29 1.45 机械 0.64 0.69 1.01
我们首先注意到，表9中的WTPs和WTA具有一致性。例如，电信虽然属于低耗电行业，但它的WTA和WTPs均值分别是0.66元／千瓦时和0.71元／千瓦时，这说明停电对于电信行业的副作用最大。省归类的结果说明，越发达的省份充足供电越重要。例如广东省具有最大的WTPs值和WTA值，而云南省两个值都最小。这也清楚地说明充足供电对广东来说比云南更为重要。通过对表9的WTPs值和WTA值与表4用最佳备择供电成本法估计的WTPe进行比较，我们发现，WTPe与WTA的数值比较接近，这也说明了工业用户的WTA的数值主要根据供电成本。
根据表9的WTPs和WTA来估计停电成本的上下限，再结合其他调查数据就可以进一步计算出各省和各工业的停电成本。表10列出了6省在2000年、2001年和2002年各工业分别停电1小时的成本。总体上看，电力短缺的影响逐年扩大， 对电力短缺的预期也在强化。这也和中国经济由于快速工业化对电力的依赖性增强相一致。在大部分省份，工业限电成本从2000年到2002年基本翻了一番。结果还表明，高能耗工业比低能耗工业受停电的影响更大。2001年的工业停电成本至少是电价的2.1倍，在云南甚至达到4.4倍。2002年真正出现电力短缺时，高耗电工业用户的反应是低耗电用户的两倍以上。一般耗电工业和低耗电工业对电力短缺的反应逐年增强，但变动非常小。
对表10的断电成本进行比较的结果显示，电力短缺对工业的直接影响远大于供电成本的影响；还显示，电力短缺在工业化水平较高、较为发达的省份并不一定有更大的影响。这是因为决定短缺影响程度的因素包括：工业构成、对电力的依赖性和可用的替代品。例如，广东更有能力自供电力或选择其他替代品。
最后，表10中估计的影响只包含对各工业的直接影响，注意到这一点也很重要。电力短缺对经济的间接影响远大于直接影响。林伯强（2004）使用ADF 检验和Phillips-Person检验对变量水平值及一阶差分的平稳性进行了单位根检验，并采用Johansen-Juselius迹检验确定了模型中的协整向量数， 其结论是变量之间存在稳定的长期关系，从而支持了电力消费和GDP的内生性。 结论也是短缺的经济成本远大于供电成本。以2004年为例，7％的电力短缺导致当年GDP大约减少1210—1810亿美元，远远高于解决7％的短缺所需的230亿美元的投资增量。这1210—1810亿美元的电力短缺成本还不包括对社会稳定和投资环境造成的不利影响，而人们却能从230亿美元的电力投资中受益25—30年。
五、结论
研究中国电力短缺的影响的必要性，促成了本文的写作动机。本研究和调查范围仅限于工业用户。尽管在中国电力总消费中工业用户消费的比重高达75％，具有代表性，但是做研究结果说明时仍须谨慎。主要结论如下：
（1）平均而言，电价向经济价格变动能够提高所有工业的竞争性。这说明， 按照当时的投入品价格（如煤炭价格），中国在2001年的电价水平从经济学角度看是合理的。
（2）所有工业对电价上涨都是敏感的。 电价大幅变动导致工业产品价格上涨。如果电价提高的影响被传递到终端消费者，将出现很大的通货膨胀压力。如果涨价没有传递到消费者，则企业的财务状况将受到影响。
（3）工业生产高度依赖电力。工业用户对电力短缺的反应强烈，而且逐年增强。当电力短缺在2002年真正出现时，高耗电用户的反应是低耗电用户的两倍以上。一般耗电工业和低耗电工业对缺电的反应逐年增强，但变动较小。
（4）电力短缺对工业的直接影响远大于电力供应成本。 电力短缺在工业化水平较高、较为发达的省份并不一定有更大的影响。这是因为决定短缺影响程度的因素包括：工业构成、对电力的依赖性和可用替代品。
（5）最后，表10中所估计的影响仅包括对工业的直接影响。这一点很重要， 因为对经济的间接影响远大于表10中所估计的影响。
注释：
① 国家发改委2004年12月15日发布《关于建立煤电价格联动机制的意见的通知》，对煤电联动计算方法、联动的计算基准、电价调整周期、销售电价与上网电价联动等重要问题予以明确。各类用户中居民电价、农业电价、中小化肥厂电价保持稳定。
② 该函数形式不排除工业中存在不完全竞争的可能性。由于模型采用弹性不变的需求函数，需求的对数和边际收益的对数之间只相差一个常数。
③ 生产损失价值等于没有停电时消费者的预期收益减去停电时的收益。简单地说，该值就是停电导致的企业收益的减少量。标准地说，该值等于因停电而不能生产的产品的价值减去通过加班加点得以弥补的价值。
④ 停电相关成本指停电直接造成的成本，包括：（1）重新开工的劳动成本；（2）弥补生产的劳动成本；（3）恢复生产的材料成本；（4）材料损坏成本；（5）实物损坏成本；（6）材料再加工成本；（7）备用电源设备运行成本。
⑤ 停电相关节约指停电引起的成本节约。停电引起的成本节约包括：（1）停电期间未向工人支付的工资成本；（2）因停电而未使用的原材料成本；（3）未使用的燃料成本；（4）受损材料的价值。
⑥ 例如，假设在下午四小时停电期间，一台制造设备的生产损失价值估计为x，即停电期间工厂如果能运转的话可以生产出的产品的总经济价值，它包括所有生产投入品的成本（如原材料、劳动、能源和管理费用）和利润。如果停电期间设备没有损坏，没有重新启动成本，从残值中得到的节约最小，则用户的停电成本将大约等于其生产损失价值（x）。
⑦ 虽然受政府调控，考虑到2002年电价比较接近均衡水平，因而其更有代表性。电价在短缺时由于政府调控会受到扭曲，如采用近期电价，则研究结果可能受到影响。
标签：电费论文; 企业经济论文; 电力论文; 河南经济论文; 能源论文; 江苏经济论文; 可靠性分析论文; 经济学论文;