電力短缺與動態定價模型

摘要隨著經濟發展和人口增長，廣西作為一個水利資源豐富的地區卻正面臨著日益嚴重的 電力短缺問題。針對這種情形，政策制定者和當地政府采取了一系列措施來緩解電力短缺， 例如取消對用電大戶的價格折扣、分時分地區限制用電、限制空調取暖等設備的使用等，但 這些措施并非長久之計。我們認為廣西現行的政府單一定價并不能反映電力市場的真實供求 狀況，也是造成電力短缺的重要原因。因此，根據電力市場實際的供求狀況對電價進行重構 仍然是一種非常必要的手段。本文擴展了Frsund（2005）的動態定價模型，分析結果顯示 重構的電力價格將隨水價值的變化而波動。此外，我們比較了社會最優和自然壟斷情況下的 定價機制，發現社會最優價格與壟斷價格的差異有可能加劇電力短缺。

關鍵詞 電力短缺；動態定價；社會最優；自然壟斷

中圖分類號 F407 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104(2008)03-0143-04

自新中國成立以來，我國曾經歷幾次大規模的電力短缺。20世紀50年代，電力供求基本平衡 。到60年代，中國開始經歷長期的電力短缺，至1986年短缺量超過總發電量的20％。1997年 ，中國的電力供求再次達到平衡。從1998年起電力短缺開始緩解，到1999年，電力過剩約10 ％。從2002年開始，全國22個省區又開始出現電力短缺，即使是水利資源豐富的廣西，也面 臨電力供不應求的尷尬局面。近幾年連續的電力短缺，不僅影響人民正常生活，也給地方經 濟帶來巨大損失，已成為制約社會發展的瓶頸。迄今為止，已經有許多文獻對合理制定電價進行了研究，而這些研究大多都是單一從用電 需求的角度進行分析（例如峰谷分時定價機制），未能綜合考慮電力市場的供給方面。本文 將以Frsund （2005）的動態定價模型為基礎，結合廣西以水力為主以熱力為輔的電力生 產 現實，根據雨季和枯水期的季節性變化，分析在社會最優和自然壟斷兩種不同情況下的定價 機制。

1 廣西電力短缺的現狀

1.1 電力產業

廣西地處山區，多河流、湖泊，亞熱帶氣候給廣西帶來年均1 250～1 750 mm的降水量。每 年的 水利資源理論發電量和實際發電量分別名列全國第五和第六位。紅河被譽為中國水利資源的 “富礦”，每年的流量是黃河的2.8倍，廣西境內的幾個最大的水電站都建設在紅河流域之 上，如龍灘、橋鞏、大化、巖灘、大騰峽水電站等，其中龍灘水電站的規模位居國內第二。 因此，水力資源在廣西的電力生產中扮演了非常重要的角色，政府也頒布了一系列的政策支 持水電事業的發展。到2005年底，電力總裝機容量已經達到1 094萬kw，16個主要的水電站 裝機容量占總裝機容量的55.2％。

從全國的總體情況來看，熱電仍然是電力產業的主要部分。相比之下，廣西的熱電是水電的 重要補充，占總裝機容量的44.8％（見圖1）。

1.2 電力短缺狀況

盡管水利資源豐富，從2003年開始，廣西也面臨越來越嚴重的電力短缺問題。從表1可以看 到，雖然電力供應逐年上升，但電力需求上升的幅度更快。

在電力供應方面，首先，在廣西占主導的水力發電很容易受氣候和季節影響，降水量的波動 進而導致水庫儲量的連年變化（見表2）。受季節影響，降水量在一年中的分布極不均衡，4 ～8月占總降水量的72％，9～12月占21％，1～3月僅占7％。每當枯水期來臨，建設 在紅河流域的幾大水電站都同時面臨電力生產萎縮。其次，作為水電的補充，熱電廠的運作 將隨水電生產的季節變化而發生劇烈波動。為了保證枯水期的電力供應，熱電廠的生產設備 容易因超負荷運轉而損毀。同時，熱電產量對煤炭燃料的供應有很強的依賴性。今年來，廣 西主要的煤炭輸入地貴州對外供應量有所下降，進而煤炭價格上升增加了熱電的生產成本。 此外，煤炭的主要運輸線路南昆鐵路和黔貴鐵路常常因為運載量過高而阻礙廣西的熱電高峰 期生產。第三，國家電網的電力調配功能減弱。廣西所屬的南方電網包括廣東、廣西、云南 、貴州和湖南5個省區，但是當其他省區同時出現電力短缺的情況時，國家電網也無能為力 。

需求曲線（較粗的實線）分別從代表熱電產能極限的垂直線a1和d1開始向下傾斜；假定 在社會最 優選擇的情況下，相鄰兩個時期的熱電廠產能完全發揮，則熱電的影子價格大于零，并有a 1A=Dd1； 市場價格等于水價值也等于熱電廠的邊際成本。在壟斷的情況下，熱電產能沒有完全發揮， 即熱電產量相對較低；需求曲線（平行于粗斜線的粗虛線）從a和d對應的兩條垂線 開始向下 傾斜；相鄰兩個時期的輔助熱電產量相等aA=Dd；壟斷市場的邊際收益曲線（細虛 線）決定水電產 量從而決定市場價格。我們發現，第一期的水電產量比第二期高，壟斷價格卻比社會最優價 格低，從而刺激用電需求導致電力短缺；第二期的壟斷價格比社會最優價格高，導致用電需 求較低。

從圖3的分析我們知道，盡管自然壟斷的存在可能導致市場非完美，但是最優的定價 首先應 該是富有彈性的。廣西現行的電力定價實際上是有季節差別的，但是每段差別定價的時間相 對固定且持續時間較長，相對滯后于真實市場反映的供求狀況。例如，按照5～10月、11 ～4月的粗略模式制定差別價格，如果6月雨季來臨水資源豐富，則定價應該比后續幾個月份 低，而現實中的定價沒有發生相應變化。

3 結論與討論

本文結合現實，描述了廣西的水電產業概況和國內普遍存在的電力供求不均衡狀況。我們認 為，通過增加電力生產投資的方式鼓勵電力供給周期較長，不能解燃眉之急；通過行政手段 限制用電實際上扭曲了電力市場的需求行為。因此，不論是在短期還是長期，基于市場的定 價機制仍然非常重要。

運用擴展的Frsund（2005）動態定價模型，我們發現市場化的電力價格實際上決定于水力 資源的充足狀況和熱電廠的運行成本。水力資源充足度的季節性、水庫儲量的上限以及熱電 產業的產能極限等因素都會影響電力價格。在案例分析中我們總結了三種不同的市場價格： ①政府的單一定價缺乏足夠的彈性，存在改革的必要；②社會最優價格能夠實現社會 總體效用的最大化，是最優選擇（first best）；③自然壟斷廠商價格能夠實現壟斷廠 商的利潤最大化，并且可能實現電力供求平衡。如果政府規定的價格高于壟斷廠商的利潤最 大化價格，則會抑制用電需求，進而導致產能縮減造成水資源利用率低下；如果政府規定的 價格低于利潤最大化價格，則會刺激用電需求，進一步惡化電力短缺狀況。此外，模型的成 本函數設定沒有考慮電力生產對自然環境造成的負外部性，例如修建水庫造成的生態惡化和 化石原料燃燒釋放的有害氣體。如果將這些因素加入成本方程，則均衡價格同時能夠反映電 力生產的環境成本，這是我們在后續研究中將重點關注的問題。

（編輯：田 紅）

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Power Shortage and Dynamic Pricing Model: the Case of Guangxi

CHEN Yan XU Fei

(School of Social Development and Public Policy， Fudan University，Shanghai 20 0433，China)

Abstract With the rapid economic growth and the increase of pop ulation， Guangxi ， a province with abundant hydropower resource， is facing sever power shortage.In response， the decision makers and local government has taken some measures， s uch as canceling the discount for main customers， power cutting in certain timeor area， limiting the use of air conditioning and heating systems. However， thes e measures are shortrun remedies that might lighten the scarcity in a sh o rt time span. We think that the present pricing system controlled by governmen t is not able to reflect the real demand and supply in power market， which is animportant cause of power shortage. Therefore， it is sill a necessary and propermethod to reprice electricity. Extending the dynamic pricing model by Frsun d( 2005)， the results show that the resetting prices vary with the change of thew ater value. Moreover， we compared different pricing mechanisms of social optimal ity with natural monopoly， and found that the difference between social opt imal price with monopoly price may result in severer power shortage.

Key words power shortage; dynamic pricing; social optimal; natu ral monopoly