新西兰居民电力需求估计：来自家庭经济调查的证据

《Energy Policy》：Estimating residential electricity demand in New Zealand: Evidence from a Household Economic Survey

　　

研究人员基于效用最大化理论构建家庭电力需求函数，将长期最优电力需求表示为自身价格、家庭收入及一系列控制变量的函数。在对数形式下，需求模型设定为：logElec_it^* = α₀ + α₁logPelec_it + α₂logInc_it + θ′X_it + μ_i + ε_it，其中Elec_it、Pelec_it、Inc_it和X_it分别表示家庭i在时间t的电力需求、电力价格、收入水平和控制变量向量；μ_i捕获不可观测的时间不变家庭特定效应，ε_it为误差项。为区分短期与长期弹性，研究人员引入部分调整模型：logElec_it ? logElec_it?1 = γ(logElec_it^* ? logElec_it?1)，其中γ为调整速度。将该式代入后可得动态需求模型：logElec_it = β_slogElec_it?1 + β₀ + β₁logPelec_it + β₂logInc_it + δ′X_it + μ_i + ε_it，其中β₁和β₂分别为短期自价格弹性和收入弹性，长期弹性可通过α₁ = β₁/(1?β_s)和α₂ = β₂/(1?β_s)恢复。由于真实面板数据不可得，研究人员将重复截面数据转换为伪面板数据，以队列均值替代个体观测值。方程(4)改写为：logElec?_ct = β_slogElec?_ct?1 + β₀ + β₁logPelec?_ct + β₂logInc?_ct + δ′X?_ct + μ?_c + ε?_ct，其中c为队列指数。控制变量X?_ct包括住宅特征（卧室数量、楼层数、所有权/抵押状态）、家庭构成（儿童数量）和气候指标（HDD和CDD）。方程采用固定效应（FE）、随机效应（RE）和Mundlak修正随机效应（REMC）模型估计。为解决潜在的内生性问题，研究人员采用两种方法：REMC估计和工具变量（IV）方法。REMC模型通过引入解释变量的时间均值作为额外回归变量，处理不可观测个体效应与协变量之间的相关性。IV分析中，研究人员以水文入流波动指数作为零售电价的工具变量，该指数基于新西兰交易所（NZX Hydro）发布的国家级水文数据构建。该工具变量的有效性在于：在水力发电主导系统中，水文入流波动通过影响发电可用性和边际供应成本而成为批发和零售电价的关键决定因素，同时与家庭能源消费决策无直接关联，满足相关性和排他性约束。

## 研究背景与问题

准确估计居民能源需求响应对设计有效的定价政策、增强电网稳定性及促进家庭能源高效利用至关重要。居民电力消费受价格信号、天气条件与家庭行为复杂交互作用的影响，是能源系统动态的核心驱动因素。Aotearoa新西兰电力部门在过去几十年经历了显著结构性变革，从垂直整合的国家管控系统转变为竞争性批发与零售市场。该国拥有经合组织（OECD）国家中最高的可再生能源发电占比之一，水力发电占约60%，地热占18%，风力占8%，2023年可再生能源发电占比达88.1%的历史新高。随着交通和工业 process 电气化，预计至2050年总电力需求将增长35.3%至82%。居民和工业部门各占国内用电量的约34%，商业占23.7%，农业占6.1%。

新西兰运营着全球最具竞争性的零售电力市场之一，截至2023年有39家全国性和区域性零售商。在电价政策方面，政府正逐步淘汰2004年引入的低固定收费（Low Fixed Charge, LFC）制度。该制度旨在为低用量、低收入家庭提供折扣收费，但因电力消费量被证明是收入的弱代理变量而靶向性不佳：大家庭低收入家庭常面临更高电费，而小规模高收入家庭却能享受低用量计划。LFC制度减少了低用量计划的固定收费但增加了标准计划的收费，形成了从大家庭低收入家庭向小家庭高收入家庭的交叉补贴，产生累退性分配后果，加剧了本已面临能源困难（energy hardship）的弱势家庭的能源贫困。这些关切促使新西兰重新审视居民需求响应并探索替代定价结构。

新西兰政府鼓励零售商设计更灵活、量身定制的计划以满足家庭多样化需求，特别是经历能源困难的家庭。电力管理局（Electricity Authority）已试行包括分时电价（Time-of-Use, ToU）和递增阶梯电价（Increasing Block Tariff, IBT）在内的新定价方案，并研究分布式能源资源（Distributed Energy Resources, DER）和双向计量等新技术。尽管国际经验表明此类定价方案可影响负荷转移和消费者行为，但针对新西兰的具体实证研究仍显不足。现有研究多依赖汇总宏观经济数据，忽视家庭行为细微差别和区域异质性；既往研究常在人口统计和社会经济群体间概括发现，未能捕捉不同收入水平家庭的 distinct 影响或考虑区域间季节性效应差异。本研究利用详细的微观国家级调查数据，分析新西兰居民电力需求响应的决定因素，以填补上述空白。

## 主要技术方法

研究人员采用伪面板（pseudo-panel）方法，基于家庭规模和居住地区构建384个队列，数据来源为新西兰统计局（StatsNZ）2006年至2023年六轮全国性家庭消费调查——家庭经济调查（Household Economic Survey, HES）。样本涵盖18,000多户家庭，将连续调查轮次之间的估计定义为短期，跨多轮的估计定义为长期。电价数据采用商业、创新与就业部（MBIE）发布的季度国内电价调查（QSDEP）中的地区零售电价，按季度平均至年度水平并与HES消费数据匹配。气候数据来自新西兰国家水与大气研究所（NIWA），基于全国30个站点的日温度计算采暖度日（Heating Degree Days, HDD）和制冷度日（Cooling Degree Days, CDD）。

估计方法上，研究人员采用固定效应（FE）、随机效应（RE）和Mundlak修正随机效应（REMC）模型进行基准估计，其中REMC作为混合模型在时期数较少时处理解释变量与未观测异质性之间的相关性。动态模型通过引入滞后电力需求变量，推导短期和长期弹性。为处理潜在的价格内生性，研究人员构建基于年度水文入流波动指数的工具变量（IV），采用两阶段最小二乘法（2SLS）进行稳健性检验，该工具变量通过弱工具变量检验。异质性分析采用分位数回归（quantile regression）框架，考察不同用电水平和收入水平家庭的需求响应差异，并通过引入低收入五分组（ILQ）和高收入五分组（IHQ）与电价、收入的交互项识别低收入效应。

## 研究结果

**静态模型估计结果**。表5报告了基于伪面板数据的静态模型估计结果。REMC估计显示，短期自价格弹性介于?0.192至?0.228之间，收入弹性介于0.197至0.280之间。控制变量中，卧室数量对电力需求有显著正向影响（扩展模型中为0.153），房屋所有权显著降低用电量，而有抵押贷款的房主则消耗显著更多能源。气候变量中，HDD显著正向影响需求（弹性0.152），CDD则不显著， reaffirms 冬季采暖需求是主导气候驱动因素。

**动态模型估计结果**。表6呈现了动态需求模型结果。REMC扩展模型中，调整速度为0.770，短期和长期自价格弹性分别为?0.205和?0.266，短期和长期收入弹性分别为0.168和0.218。长期弹性显著大于短期弹性，符合经济理论预期，表明家庭有足够时间调整电器存量和消费习惯后，需求响应更为充分。具体而言，短期价格弹性约?0.212意味着零售电价上涨10%仅使平均家庭需求减少约2.1%（约160千瓦时，相当于热泵冬季运行两周的电量），凸显电力作为近必需品的短期低替代性。

**分位数回归结果**。表7报告了不同用电水平家庭的分位数回归结果。研究发现家庭对电价变化的响应随用电量增加而递减：自价格弹性从10%分位数的?0.257下降至90%分位数的?0.139，降幅超过45%。收入弹性在低用量家庭中较高，从25%分位数的0.347递减至中位数的0.252。这一结果表明基于平均估计的统一定价政策可能对低用量和高用量家庭产生不均衡影响。

**收入异质性分析**。表8报告了纳入收入交互项的分位数回归结果。仅在最底层（10%）分位数中，"ILQ×电价"和"ILQ×收入"两项交互项统计显著。前者负系数（?0.187）表明低用量低收入家庭对电价变化显著更敏感；后者正系数（0.062）显示这些家庭在能源消费决策中存在更强的收入效应。这揭示了低用量低收入家庭对电价变化高度敏感且很可能消费不足能源服务，因其缺乏能效设备获取渠道且严重依赖电力满足基本需求。

**工具变量稳健性检验**。表9报告了以水文入流波动指数为工具变量的IV估计结果。动态模型REMC规格下，短期和长期自价格弹性分别为?0.344和?0.430，收入弹性分别为0.214和0.268，与基准估计一致，确认了主要发现的稳健性。研究人员还检验了区域收入与电力消费之间的潜在内生性，发现区域层面收入与用电量相关性微弱，纳入区域虚拟变量后均不显著，排除了未检测到的区域异质性影响。

## 讨论与政策含义

研究结果表明，新西兰居民电力需求对价格和收入变化的弹性相对较低，与近期该国家用电力部门发展一致。在LFC法规逐步取消和零售价格上涨期间，居民用电量总体保持稳定，大部分变动由天气条件和住宅效率改善驱动，而非价格诱导的节电行为。这提示新西兰家庭主要通过减少供暖时长或转移电器使用等轻微行为调整来响应价格变化，而非大幅削减户内能源服务。

定量回归揭示的需求响应异质性具有重要意义。高用量家庭对价格变化相对不敏感，表明IBT等定价方案难以在该群体中诱导显著需求响应；而低用量低收入家庭最为敏感，可能已因预算约束而消费不足。基于平均弹性的统一定价政策可能加剧最弱势家庭的能源可负担性担忧。政府报告显示，约6%的低用量低收入家庭因LFC取消面临可支配收入减少0.6%的风险。由于这些家庭基准消费较低且调整灵活性有限，价格上涨更可能转化为财务压力而非效率提升，极端情况下可能迫使家庭削减食品或交通等其他必要支出，导致"取暖还是吃饭"（heat or eat）困境及相关健康风险。

研究人员提出以下政策方向：其一，优先采用靶向定价工具而非统一定价结构，因高用量家庭价格敏感性低，IBT更可能增加收入而非节能激励；更有效的替代方案包括针对高峰期的分时电价、关键高峰回扣及奖励灵活性的需求响应合同。其二，非价格补充措施至关重要，如"更温暖的新西兰家庭"（Warmer Kiwi Homes）计划通过隔热升级、电器更换和改造服务直接降低结构性电力消费需求，这些措施比单纯涨价更可能产生持久需求削减。其三，公平导向的支持机制必要，包括收入测试回扣、社会电价和定向账单抵扣，可与现有社区服务卡（Community Services Card）和冬季能源补贴（Winter Energy Payment）等社会保障工具整合。其四，将智能家庭能源管理系统和分布式发电等 enabling 技术与定价改革结合，增强家庭在峰谷时段间转移消费的能力，重塑居民需求模式。

研究的局限性主要在于数据可用性约束：关键住宅指标建筑年代因早期HES轮次缺失而被排除；HES未能区分传统燃油车辆和电动汽车的消费；缺乏来自电力供应商的实时用电数据也限制了日常消费行为分析。未来研究可进一步考察电动汽车拥有量对家庭电力需求的影响，以及利用实时数据评估不同定价政策的日度效应。