【精彩论文】中国电力消费（1997-2017年）驱动因素分析

中国电力消费（1997-2017年）驱动因素分析

王海林¹, 翁玉艳^1,2, 张成龙²

（1. 清华大学 能源环境经济研究所，北京 100084; 2. 国网能源研究院有限公司，北京 102209）

摘要：采用对数平均迪式指数（logarithmic mean divisia index, LMDI）因素分解法，分析经济因素、技术因素、结构因素、人口因素和居民活动因素对中国1997―2017年电力消费增长的驱动作用。研究结果表明，经济因素在新增电力消费中的贡献最大，技术因素和结构因素减缓了电力消费的快速增长，人口因素和居民活动因素对电力消费增长的贡献逐渐增加。建议要继续保持经济高质量增长，制定更为科学合理的电力发展目标和针对性政策措施，合理引导家庭电力消费模式转变，以电力高质量发展满足居民高品质生活需求。

引文信息

王海林, 翁玉艳, 张成龙. 中国电力消费（1997-2017年）驱动因素分析[J]. 中国电力, 2022, 55(7): 74-80.

WANG Hailin, WENG Yuyan, ZHANG Chenglong. An analysis of the driving factors of chinese electricity consumption from 1997 to 2017[J]. Electric Power, 2022, 55(7): 74-80.

引言电力是国民经济社会发展的重要支撑性行业。目前电力已经成为重要的能源供应方式之一，在实现经济“高质量”发展和居民生活质量显著提高方面发挥了作用^[1-3]。近20年来，中国电力消费总量从1997年的1.1万亿kW·h增长到2017年的6.4万亿kW·h，年均增速超过9%^[4-6]。电力消费为经济持续高速发展提供动力的同时，电力系统面临着向清洁、低碳、安全、高效和可持续转型的内在需求^[7-9]。识别和量化分析影响中国电力消费增长的驱动因素，有利于采取针对性措施，推动电力系统的转型升级和高质量发展。本文采用对数平均迪氏指数（logarithmic mean divisia index, LMDI）方法对电力消费进行因素分解分析。LMDI方法在能源和碳排放领域有很多应用，其可针对研究对象的范围和时间跨度开展影响因素的贡献分析^[10-15]。文献[16-17]对指数分解分析方法进行了综述回顾。文献[18-22]运用LMDI方法对中国电力消费影响因素进行分析，但缺少对能源生产侧和消费侧的分析研究。文献[23]运用LMDI分解方法分析中国电力消费强度，发现了产业结构的调整是促进电力消费强度下降的主要因素。文献[24]从经济规模、技术进步、收入等维度分析影响中国电力消费的增长因素，并得出经济规模效应是促进电力消费增长的主要因素。文献[25]基于LMDI分解方法开展中国工业电力需求因素分析，认为结构效应和强度效应能够明显促进工业部门的电力需求增长。

本文从生产侧和居民消费侧逐层分析相关因素对电力消费总量的影响。根据数据的可获得性和经济发展特征，选用1997―2017年的电力消费数据，时间跨度方面既包含了中国快速工业化进程的时间段，也涉及2012年年底以来的经济新常态转型。

1  方法学和数据

根据统计数据，中国电力消费分为行业电力消费和居民电力消费，其计算公式为

式中： Q_T 为总电力消费； Q_I 为行业电力消费； Q_H 为居民电力消费。电力消费变化情况可分解为式中： ΔQ_T 为总电力消费的变化量； ΔQ_I 为行业电力消费的变化量； ΔQ_H 为居民电力消费变化量。本文分别将行业电力消费和居民电力消费进行分解。行业电力消费可分解为国内生产总值（GDP）和单位GDP电力消费。居民电力消费可分解为人口和人均居民电力消费，即式中： G 为不变价的国内生产总值； P 为总人口数。运用LMDI分解法，对式（3）进行分解可得式中： ΔQ_I1 为行业中经济的影响部分，即经济因素； ΔQ_I2 为行业中电力消费强度的影响部分，即强度因素。同理，对式（4）进行LMDI分解，即式中： ΔQ_H1 为人口的影响部分，即人口因素； ΔQ_H2 为人均居民用电的影响部分，即活动因素。结合中国对行业统计数据的实际情况，进一步对电力消费强度进行分解。根据数据的可获得性，中国行业电力消费可从6个行业来开展分析。行业具体为：（1）农林牧渔业；（2）工业；（3）建筑业；（4）交通运输，仓储和邮政业；（5）批发、零售业和住宿、餐饮业；（6）其他。在考虑电力消费强度的贡献中，引入6个行业的增加值进行分析，即式中： E 为行业电力消费强度； i 为上文中6个行业的编号，i=1, 2, 3, ···, 6； S_i 为行业i的增加值； Q_i 为行业i的电力消费量。对行业电力消费强度的变化∆E进行LMDI分解，可分解为与技术进步和效率提升相关的因素 ΔE₁ 和与产业结构变化相关的因素 ΔE₂ ，即若要计算两者对整个电力消费的影响，需按比例进行折算，计算公式为

式中：M为技术进步和效率提升因素对总电力消费的影响，即技术因素；N为结构变化因素对总电力消费的影响，即结构因素。

2  因素分析

运用LMDI方法对中国电力消费进行因素分解，得到各要素对电力消费增长的驱动作用，如表1所示。从表1中可以看出，1997―2017年经济因素、强度因素、人口因素和活动因素对电力消费增长的驱动作用分别为92.2%、–6.8%、0.9%和13.8%。总体而言，经济的增长对电力消费增长的驱动作用最大。单位GDP电量消费包括技术进步和结构优化2个方面的叠加。用电效率的提升一定程度上抵消了部分电力消费增长。人口增长与电力消费增长呈现正相关关系，对1997―2017年间电力消费增长的贡献在1%左右。人均居民用电量的变化对电力消费增长的贡献达到13.8%，这一结果与中国居民生活水平日益提高的情况相一致。

表1  影响电力消费因素的LMDI分解结果Table 1  The LMDI decomposition result of electricity consumption factors

上述4个因素在1997―2017年间对电力消费增长的年贡献率分布箱线如图1所示。从图1中可以看出这20年间各要素对中国电力消费增长贡献的分布情况。其中经济因素对电力消费增长的贡献率主要集中在72.1%~108.3%，强度因素对电力消费增长的贡献率在–30.8%~18.0%，人口因素对电力消费增长的贡献率在0.5%~1.3%，活动因素对电力消费增长的贡献率在8.6%~18.8%。

图1  1997―2017年间各因素对电力消费增长的年贡献率分布

Fig.1  The distribution of annual contribution rate of each factor to electricity consumption from 1997 to 2017

（1）经济因素。1997―2017年，经济效应对电力消费增长的累计贡献率为92.2%，各年贡献率的平均值为105.1%，各年经济因素带来的电力消费变化平均值为2469亿kW·h。1997以来，中国经济保持持续高速增长态势，在经历了“十五”和“十一五”粗放式高增长阶段之后，在“十二五”和“十三五”逐渐向高质量增长方式转变。在经济呈现中高速增长的宏观趋势下，GDP增长仍将是中国近中期电力需求增长的最主要驱动力。（2）强度因素。本文的“强度因素”是指单位GDP的行业电力消费。强度因素对电力消费增长的驱动作用变化、反映了中国近20年来经济发展转型、节能节电、电气化水平提升等一系列措施的综合结果。随着中国持续推动经济结构转型升级，高耗能产业需求逐步饱和并开始下降，中高端价值链的产业呈现出快速增长的势头，结构调整有利于减少对电力消费的需求。随着行业日益对节能和提高能源使用效率的重视，中国GDP电力消费强度整体呈现下降态势，在相当程度抵消了GDP增长对电力消费的驱动。

强度因素可进一步分解为2个因素：结构因素（行业增加值在GDP中的占比）和技术因素（单位行业增加值的电力消费）。基于已有数据，对6个行业从结构因素和技术因素角度进行电力消费影响的LMDI分解，分解结果如表2所示。

表2  GDP电耗强度对电力消费增长的LMDI分解Table 2  The LMDI decomposition result of the electricity consumption intensity per GDP to the growth of electricity consumption从表2中可以看出，1997―2017年间强度因素对电力消费增长的累计贡献率为–6.8%，其中结构因素为2.2%，技术因素为–9.0%。6个行业20年累计贡献数据显示，结构因素方面，除了农林业和交通运输仓储业外，其他4个行业对电力消费增长仍然呈拉动作用。技术因素方面，农林业、工业和建筑业的技术进步整体上抵消了部分电力消费增长，其中工业的抵消作用最大。特别是2012年以来，不论是结构因素还是技术因素，均在一定程度上抵消了电力消费的增长。这与中国近年来工业行业采取节能提效的措施分不开。经济因素和强度因素二者之和在电力消费增长中的绝对贡献呈下降趋势。特别是2012年之后经济步入新常态、向高质量发展转型加速，2013―2017年间整个行业促使电力消费平均增长2134亿kW·h，比2005―2012年间的电力消费平均增长水平下降了30.3%。（3）人口因素。1997―2017年，人口增长对电力消费增长的累计贡献率为0.9%，各年贡献率平均值为1.1%。该期间，中国人口年增长速度处于较低水平，总人口从1997年的12.36亿人增长到2017年的13.90亿人，年均增速仅为0.59%。尽管新的人口政策下中国人口年均增速有可能会有所提高，但随着中国人口峰值的到来，未来人口因素对电力消费增长的拉动作用预期将会减弱。（4）活动因素。1997―2017年，人均居民用电量变化对电力消费增长的累计贡献率为13.8%，这与中国居民生活水平持续提高相一致。从历年的分解数据来看，中国人均居民用电量对总电力消费增长的拉动作用逐渐增强，近5年数据显示其对电力消费增长的贡献达到20%左右。若按照中国当前人均居民用电水平仅为发达国家的1/6~1/3的水平来看，随着中国居民生活条件的日益改善，其未来还将进一步促进电力消费的增长。3  累计贡献率变化趋势

基于LMDI分解和影响因素的分析，对1997年、2007年以及2012年以来经济、结构、技术、人口和活动等方面因素对电力消费增长的累计贡献进行对比，如图2所示。影响中国电力消费增长的主要驱动因素在近20年、10年和5年间表现出如下的变化趋势。

图2   1997、2007和2012年以来各因素对电力消费增长累计贡献率Fig.2  Cumulative contribution of each factor to the growth of electricity consumption since 1997, 2007and 2012
（1）经济因素在电力消费增长驱动中的贡献占比仍然很大。近年来，随着经济结构调整、技术进步的加快以及节能提效工作的不断推进，技术和结构效应对电力消费增长的抵消作用越发加强，这也进一步放大了LMDI分解中经济因素对电力消费增长的贡献。（2）技术因素和结构因素对电力消费增长的抵消作用日益显著。从图2中的对比可以看出，近年来技术的持续进步使得其对电力消费增长的抵消作用不断增强，由于结构转型所需要的时间周期一般较长，其对电力消费增长由拉动作用转为抵消作用开始逐渐显现。（3）从整个行业来看（经济因素、技术因素和结构因素之和），其在电力消费增长中的贡献份额呈下降趋势，从近20年的累计85.4%下降到近10年的累计83.0%以及近5年的累计81.1%，下降的效果较为确定和显著。这表明在经济高质量转型的过程中，产业结构的转型升级和技术效率的提升，会较为显著地减缓电力消费增长的速度，预计未来这种趋势将越发明显。（4）人口因素在整个电力消费增长中的贡献为“正”，均为1%左右，这与中国近年来呈现出来的较缓慢的人口增长趋势相一致。未来随着中国人口增速进一步趋缓并达到峰值，人口因素对电力消费增长的驱动作用将会逐渐趋弱。

（5）人均居民用电量对电力消费增长的贡献占比呈上升趋势。居民收入水平提高带来的生活改善型、智能型家用用电设备增加，推动了人均居民电力消费的增长。同时，近年来在空气质量提升政策的影响下，“煤改电”等电能替代项目在居民消费领域积极推进，电能在终端居民用能中的占比不断提升。但同期家用设备能源效率也有较大的提升，一定程度上抵消了活动因素对电力消费增长的贡献。综合来看，随着中国城市化和工业化的进一步推进，未来相当长一段时期内，活动因素在电力消费增长中的贡献份额将进一步提升。

4  结语本文采用LMDI方法对中国1997―2017年间电力消费增长进行了因素分解分析，分别量化了产业（经济因素、技术因素和结构因素）和家庭（人口因素和居民活动因素）对该期间电力消费增长的贡献。主要结论如下。1997―2017年，整个产业对电力消费增长的贡献下降，特别是2012年之后，技术进步和产业结构调整减缓了电力消费增长的速度，二者对新增电力消费的作用也越发显著。随着城市化、工业化的推进以及空气质量改善的要求，家庭电力消费呈现快速增长趋势，居民活动因素在新增电力消费中的贡献也有显著提高。根据上述各因素在电力消费增长中的贡献特征，中国未来发展应从2方面考虑。（1）继续保持经济高质量发展的趋势，进一步发挥技术进步和结构调整在优化电力消费结构中的作用，并以此来制定科学合理的电力发展目标和针对性政策措施，实现以经济高质量发展倒逼电力高质量发展；（2）合理引导家庭电力消费模式转变，在满足家庭合理电力需求的同时，着力提升家用设备的能效水平，并通过宣传、教育和培训进一步提升居民勤俭节约的用电意识，以电力高质量发展满足居民高品质生活需求。

（责任编辑　杨彪）

作者介绍

王海林（1981—），男，博士，从事能源与气候变化政策研究，E-mail：[e-mail];

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翁玉艳（1990—），女，通信作者，博士，从事能源经济系统建模、气候变化政策研究，E-mail：[e-mail].

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编辑：于静茹

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