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電力資源是經濟發展的基本保障。根據可再生能源“十二五”規劃，我國對電力能源結構進行相應調整，因為風力發電、光伏發電等新能源發電形式難于并網，因此難以解決供需矛盾的缺口。《電力發展“十三五”規劃》預測，到2020年我國全社會用電量將高達6.8~7.2萬億千瓦時。由此，在電力供應增長能力有限的情況下，從需求側考慮提高我國用電的效率尤為重要。效率作為經濟領域的重要研究內容，國內外已進行較多研究。而針對用電效率的成果還不多，已提出的測度用電效率的指標有電力消費彈性系數、單位產值電耗比等。已有學者從技術效率視角研究用電效率。技術效率是在技術水平一定的條件下，經濟主體產生最大產出的能力。但是，學術界已有的單一因素確定用電效率的方法未能充分體現出生產活動中投入多種要素的真實情況，對于生產要素資本、勞動的貢獻以及要素之間的相互關系未能體現出來。用電量作為生產中重要的投入要素，其效率水平受生產的技術效率影響。水利、電力產業具有很強的公益性，是宏觀經濟社會的基礎產業。水電產業固定資產投資對我國用電效率是否有顯著影響？如何影響？本文將對此展開研究。

1用電效率的內涵與經典方法

1.1用電效率的內涵。用電效率指標是電力資源利用有效程度的綜合反映，本文從產出的角度定義用電效率。在技術水平既定，電力資源等投入要素固定的前提下，實際單位用電量創造GDP與最大單位用電量創造GDP的比例。用電效率的值屬于集合(0,1]，在該集合內，值越大反映了電力資源的利用程度越高，用電效率則越大；反之，用電效率的值越小，反映了電力資源的利用效率越低，電能浪費越多，用電效率則越小。科學客觀地度量用電效率的意義主要在于制定有效的投資管理策略。對于用電技術效率小的地區，提升效率潛力巨大，對產業或者企業的投資要以提升用電效率為主導，推動經濟主體采用高效率的生產與管理模式，避免粗放投資行為；對于用電技術效率大的地區，生產能力已充分利用，產出水平逼近生產可能性邊界，此時經濟主體應著力于促進產業結構優化、引進新技術、提高管理水平等。因我國在相當長時期內的低壓配電網發展緩慢，自然功率因子較低，電能消耗重。近年來，電力需求側管理（DSM）在我國理論研究與應用中取得較大進展，在削峰填谷、節約電力資源、能源替代上實施的途徑和績效，證明了需求側管理在提高用電效率、節約能源、改善環境、減少污染等方面具有顯著效果。我國區域間經濟水平、產業結構存在較大差異，用電效率有所不同。對我國各地區用電效率進行科學測度，探究導致用電效率的主要影響因素，對于各地區制定有效的提高用電效率路徑具有重要意義。由于電力資源是生產的一種重要投入，用電效率的水平與生產方式、投入要素的構成、管理水平等眾多因素密切相關。因此，用電效率測度的研究應結合反映生產本質的生產函數。1.2用電效率的經典方法。本文從技術效率角度綜合衡量用電效率。參數方法與非參數方法是測度技術效率的兩類方法。SFA方法是參數方法的代表，DEA方法是非參數方法的代表。SFA與DEA方法不同于傳統的經濟分析方法，它們可以科學估測隨機前沿面，是當前廣泛應用于技術效率測度的技術。SFA與DEA方法具有各自的適用范圍和特征，SFA的優點在于：第一，SFA適用于需要檢驗模型參數以及驗證模型形式的情況，但DEA尚未解決隨機誤差干擾和結果的統計性檢驗等問題。第二，SFA易于解釋企業（區域）間技術效率差異原因；第三，SFA具有經濟理論基礎；第四，SFA方法構造的生產前沿面是隨機的，反映被外界隨機沖擊的情況。鑒于以上分析，本文采用SFA方法測度技術效率，從而測度用電效率。SFA法測度技術效率的一個重要內容是選擇合適的生產函數形式。對于生產函數，廣泛采用的是柯布－道格拉斯生產函數（C-D）以及其衍生的對數生產函數。C-D模型的測算簡單，但要求滿足技術中性等前提條件。而對數生產函數規避了上述條件，又鑒于本文度量的我國各區域用電效率的相關數據數值差異大，避免了對數生產函數的多重共線性。由此，本文對我國各區域用電效率通過構建對數生產函數進行測度。

2模型構建、變量選取和數據來源

2.1模型構建。本文依據林伯強（2003）提出的電力消費和中國經濟增長之間的關系，將用電量這種投入要素列入生產函數，形式如下：GDP=β0Kβ1Lβ2Eβ3（1）其中，GDP為國內生產總值；K為資本；L為勞動；E為用電量；β0反映生產的技術水平，β1、β2、β3分別為資本、勞動、用電量的產出彈性。為體現單位用電量創造GDP的情況，式（1）兩端同時除以E，得到式（2）：GDPE=β0Kβ1Lβ2Eβ3-1（2）對式（2）兩端取對數函數，本文的隨機前沿生產函數模型設定為：ln(GDPitEit)=β0+β1lnKit+β2lnLit+(β3-1)lnEit+vit-uit（3）其中，GDPit為第t個時期第i個省（市、自治區）的總產值；Kit是第i個地區在時期t的資本投入；Lit是第i個地區在時期t的勞動投入；Eit是第i個地區在時期t的用電量投入；uit是第i個地區在時期t的用電效率水平，滿足非負斷尾正態的分布，uit~N(mitσ2u)（mit與σ2u分別為uit的均值與方差），即uit³0；vit為隨機誤差項，滿足對稱的正態分布，呈現出產出受非可控因素的影響程度，即vit~N(0σ2V)（σ2v是vit的方差）。生產的用電效率EEit可表示為：EEit=E(GDPitEit|uitXit)E(GDPitEit|uit=0Xit)（4）其中，Xit=(KitLitEit)，為投入向量。從式（4）可以看出，用電效率EEitÎ(01]。根據B-C(1995)模型，通過構建回歸模型分析用電效率受水電產業投資的影響程度，可由以下回歸模型表示：mit=δ0+δ1z1it+δ2z2it（5）其中，δ0、δ1、δ2為待估參數向量；z1it、z2it是反映第i個地區t時期水電產業投資的兩個指標。2.2變量選取和數據來源。各區域的產出采用生產總值（GDP）表示，資本表示為固定資本投資，勞動力投入表示為就業人數。用電量采用電力消費量表示。由于我國各省（市、自治區）GDP及固定資產投資總額差異較大，為客觀比較分析區域間的水電產業固定資產投資，本文在考察水電產業投資對用電效率的影響時，通過構建水電產業投資對各地區GDP及固定資產投資總額比的相對指標來考察。同時，利用已有相關資料，本文研究水電產業投資對我國用電效率的影響采用兩個指標來反映，其一是水電產業固定資產投資與當地固定資產總投資的比（以下簡稱水電產業固定資產投資比），其二是水電產業固定資產投資與當地GDP的比（以下簡稱單位產值的水電產業固定資產投資），分別記做z1it、z2it。水電產業固定資產投資比表示水電產業對固定資產的投資與其他產業比較而言的相對情況，反映出在地區各個產業固定資產投資中的相對地位，z1it越大體現了在所有產業固定資產投資中水電產業固定資產投資的地位越重要；水電產業固定資產投資與GDP的比例反映了單位產值的水電產業固定資產投資額，為水電產業固定資產投資效率的倒數，z2it越小體現了水電產業固定資產的投資效率越高。本文所選取的數據主要來源于《中國電力年鑒（2009—2016年）》與《中國統計年鑒(2009—2016年）》，選用2008—2015年我國31個省（市、自治區）的面板數據估測我國用電效率。

3實證分析

3.1水電產業投資對我國用電效率的影響評估。本文對2008—2015年我國水電投資根據東部、中部、西部三大地區，進行聚類比較分析，比較分析的結果如下頁表1所示。由表1可知，從水電產業投資的全國平均情況看，總體而言，水電產業固定資產比例各年度逐漸降低，單位產值水電產業固定資產投資則呈現先增后減再增的趨勢。從三大區域各年度的總體情況來看，這兩個投資指標從高到低的排序依次為西部、中部、東部地區。從指標z1it的各年度逐漸減少趨勢可見，雖然我國各地區的水電產業固定資產投資額提高，然而投資額提高的規模和速度落后于其他產業固定資產投資的平均水平。我國電力投資增長乏力，主要原因是火電連年虧損使電力企業的財務狀況和盈利能力下降。雖然西部地區的水電產業固定資產投資總額遠小于東部、中部地區，然而西部地區的固定資產總投資額基數很小，因此，水電產業固定資產投資指標西部地區最高。中部與西部地區的z1it差距具有逐年減少趨勢，而東部與西部地區的z1it差距逐年增加。因此，為提升我國用電效率應增加水電產業的投資途徑，提高水電產業的投資規模，尤其是東部地區與中部地區。指標z2it的倒數反映水電產業固定資產投資效率，我國的水電產業固定資產投資效率呈現出先下降，到2011年我國三大區域水電產業固定資產投資效率顯著增長，達到近年來最高，而后又有所下降。事實上，2011年我國水電產業的投資成效顯著。2011年我國建成國際上規模最大的風光儲輸示范工程，可實現儲能、光伏發電、風電、智能輸電綜合利用。同年，上海的南匯風電場柔性直流輸電工程作為亞洲第一個柔性直流輸電示范工程開始運營；隨著青藏的直流聯網工程運行，我國內地電網實現了全面互聯；國家電網陜西洛川變電站投入運行，它是目前世界上電壓等級最高的變電站。2011年我國在上述方面的實踐與成就有效提高了水電產業技術水平，促進新能源發展，降低了能耗，提高了水電產業固定資產投資效率。本文運用FRONTIE0.02R4.1軟件，依據建立的生產前沿面隨機模型（3）至模型（5），評估SFA模型及其影響因素模型，測度結果如下所示：β0=0.212，β1=0.580，β2=0.050，β3=0.304；δ0=0.242，δ1=-0.231，δ3=0.450資本的產出彈性為0.580，勞動的產出彈性為0.050，用電量的產出彈性為0.304。上述彈性結果意味著，固定資本存量每提高1%，將驅動單位用電量產生的GDP增加0.58%；從業人員每增加1%，將驅動單位用電量創造GDP增加0.05%；用電量增加1%，將驅動單位用電量創造GDP增加0.304%。根據對上述數據的比較看出，在推動我國各省（市、自治區）的經濟增長要素中，資本投入的重要地位凸顯，而用電量對經濟發展的驅動作用也很顯著。水電產業投資對我國用電效率影響的回歸模型為：mit=0.242-0.231z1it+0.450z2it（6）參數δ1=-0.231，符號為負，表明水電產業固定資產投資比對我國用電效率的提高具有積極作用，即在其他條件不變時，水電產業固定資產投資比提高，則我國用電效率將提高。參數δ2=0.450，符號為正，表明我國各地區的用電效率受到單位產值水電產業固定資產投資的負影響，而水電產業固定資產投資效率對我國用電效率額提高具有積極作用。即在其他條件不變時，單位產值水電產業固定資產投資提高，而我國用電效率將降低。比較參數δ1與δ2二者的絕對值，δ2絕對值接近于δ1絕對值的兩倍，這反映出水電產業固定資產投資效率對我國用電效率的影響程度大于水電產業固定資產投資比。該結果表明，對于提高我國用電效率而言，通過提高水電產業固定資產投資效率是比增加水電產業固定資產投資總額更有效的途徑。3.2用電效率測度。本文構建的我國用電效率測度模型為：ln(GDPitEit)=0.212+0.580lnKit+0.050lnLit-0.696lnEit+vit-uit（7）本文整理與分析我國各區域用電效率的相關面板數據，編寫入FRONTIER4.1程序，經測算得出2008—2015年我國各省（市、自治區）的用電效率值，結果如下頁表2所示。與表1采用的東部地區、中部地區、西部地區劃分標準相同，同樣地，對本文測度得到的用電效率依據我國的三大經濟帶進行聚類分析，測算結果如下頁表3所示。由表2和表3可知，從我國用電效率平均情況看，我國用電效率總體較低，發展潛力巨大；用電效率各年度的平均值在三大經濟地帶的情況是東部地區與中部地區相同，要高于西部地區。我國的用電效率與發達國家相比較有較大差距，主要在于電力輸送環節較高的線損率，以及終端用戶環節的低電效。對于低終端用戶，設備的老化與管理水平的落后造成電能利用效率非常低，電效損失更是十分驚人，我國終端用電年浪費約1500億千瓦時。2008—2015年我國用電效率平均值排名前十位的省（市、自治區）從前到后依次為北京、海南、江西、河北、重慶、湖南、上海、福建、安徽、陜西；排名后十位的省（市、自治區）從前到后依次為新疆、山西、江蘇、廣東、貴州、青海、云南、西藏、寧夏、內蒙古。用電效率高的前十位省（市、自治區）主要集中于我國的東部地區，水電產業固定資產投資效率也高；用電效率低的后十位省（市、自治區）主要集中于我國的西部地區，水電產業的投資效率總體較低，由此可見，增加用電效率應該提高水電產業固定資產投資效率。用電效率測度的大小對于制定有效措施具有重要意義。對于用電效率低下的區域，現有的投入要素與技術水平未能充分利用，上升與改進的空間較大，此時經濟主體對產業或者企業的投入應致力于提高用電效率，特別要重視電力和資本投入的使用效率。對于用電效率較高的區域，已有的投入要素與技術水平已充分利用，產出接近于生產隨機前沿面，此時經濟主體對產業或者企業的投入應致力于提高技術水平和管理水平，優化產業結構等。

4結論

本文從技術效率視角出發，對用電效率進行界定，并分析其內涵，研究用電效率受水電產業投資的影響情況，引入兩個地區水電產業投資相對指標，運用SFA方法建立我國用電效率模型。據此，對2008—2015年我國31個省（市、自治區）的用電效率進行測算分析。測算得到用電量的產出彈性為0.304，論證了用電量對經濟發展的驅動作用顯著。水電產業固定資產投資比與水電產業固定資產投資效率對用電效率具有正相關性，后者對用電效率的影響更為顯著。我國的用電效率較低，發展潛力巨大。對于東部和中部地區，應提高水電產業的投資規模；而西部地區更應注重提高水電產業固定資產投資效率。

作者:陳潔 單位:南京工程學院