非线性定价组合与电力需求——基于中国居民微观数据的实证研究，本文主要内容关键词为：组合论文,微观论文,中国论文,居民论文,需求论文，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、引言
非线性定价下的电力需求分析是经济研究的热点和难点问题，电力用户的需求行为及影响因素是改革和优化电力定价机制的基础依据。国外长期以来都非常重视针对电力用户，特别是居民电力用户的需求分析，很早就已经积累了丰富的研究成果(Taylor,1975)。然而，国内由于电力产业市场化改革缓慢，理论界对居民电力需求的研究比较滞后，相关实证研究更是匮乏。随着20世纪90年代中后期全国性电力供需矛盾被局部“电荒”取代，许多地方开始探索居民电价改革，采取了峰谷定价和(递增)阶梯定价①等规制定价方法，一些地方甚至形成了峰谷加阶梯的非线性定价组合。随着2012年阶梯定价在全国推行，以及未来峰谷定价的广泛引入，更多地区的用户很可能将会面临复杂的定价组合。评估现有居民电价机制和确定未来改革方案，都需要我们准确理解居民用户在非线性定价，特别是定价组合下的需求行为，这就构成了本文的基本工作和主要创新。
消费者当面对非线性定价组合时，会像面对单一边际定价那样只对一个价格做出响应，还是会形成多个认知价格(Perceived Prices)，是估计居民电力需求函数首先要回答的问题。尽管Taylor(1975)指出消费者在非线性定价下不会只对单一价格(无论是平均的还是边际的)做出响应，但却从未被直接验证。本文首次提供了消费者形成多个认知价格的直接证据，利用Davidson and MacKinnon(1993)的包容性检验(Encompassing Test)证明居民用户在面临峰谷和阶梯定价组合时，会同时对总量平均价格和峰段边际价格做出响应，这为准确刻画和反映中国居民的电力需求行为奠定了基础。估计电力需求函数必须考虑电力消费的特殊性。作为引致性需求，电力消费受到用电模式和电器存量的关键影响(Dubin,McFadden,1984)，因此短期价格弹性往往指导作用不大(未考虑引致特征)，长期价格弹性才更具政策含义。本文在实证方面充分考虑了居民用户的家庭特征、用电模式、电器存量、收入层次和消费习惯等关键性控制变量，首次得到了中国居民电力需求的完整长期需求函数。考虑了主要关键性控制变量的影响后居民用户的长期总量平均价格弹性约为0.5，考虑了具有路径依赖特征的消费习惯效应(Habits Persistence)后达到0.625，所有结果均表明居民电力需求缺乏价格弹性或需求响应。得益于本文独有的数据集，相比其他同类研究，结论更加真实可靠。深入分析了各类关键性控制变量对电力需求的影响方式，并通过消费习惯效应发现学习和信息可能有利于提高用户的价格弹性。
本文提供了国内居民电力需求分析领域内最前沿、最全面的系统结论，为政府认清中国居民电力需求特征，完善居民电力定价机制，推动电力体制改革提供了理论基础和实证依据。本文指出，峰谷和阶梯定价组合的实际政策效果非常有限，并未根本增强居民用户的需求响应；潜在政策空间同样有限，因为政府面临两难困境；阶梯定价的推广客观上有利于扭转中国居民电价长期偏低的局面和解决补贴问题，但将是一个逐渐调整的过程；峰谷定价的引入可能会对阶梯定价的政策效果产生一定的抵消作用；政府缺乏实施有效规制定价的能力，在电价政策上还面临多种复杂权衡；非线性定价的政策效果最终取决于市场的形成和竞争的引入，要警惕以电价改革延缓电力市场化改革的风险。总之，只有具备了市场的土壤，非线性定价才能发挥出应有效果。
二、理论背景
1.非线性定价下的需求行为和价格认知
在标准的非线性定价需求理论中，消费者面临不连续的分段定价规则，要解决离散—连续选择(Discrete－Continuous Choice,DCC)问题，因而需在分段的预算约束线和拐点上优化消费行为(Hausman,1985; Moffitt,1990)。DCC路线假设消费者完全理解定价规则及其影响，但这一假设明显过强，且越来越多的实证研究发现消费者的认知价格并非边际价格。Taylor(1975)提出消费者面对阶梯定价时不会只对边际价格或平均价格响应，但这篇综述文献也仅提出了假设；Nordin(1976)修正了Taylor(1975)的建议，最早提出了在估计需求函数时除边际价格之外，还加入虚拟收入(Virtual Income)②变量的建议；Shin(1985)则认为虚拟收入实质上反映了消费者的价格认知行为，而非反映收入效应，从而率先从认知角度研究了当存在信息成本时虚拟收入对价格认知的影响，并发现消费者实际是对账单平均价格而非边际价格做出响应。Eosey et al.(1997)的元分析(Meta－Analysis)发现按Nordin(1976)③和Shin(1985)方法计算的价格弹性均高于边际价格弹性。Liebman and Zeckhauser(2004)指出由于认知成本高，消费者不可能准确理解复杂定价规则；相反“简化”(Schmeduling)却是常态，消费者对电力消费会直接用总支出除以总消费来“熨平”(Ironing)复杂定价规则；Borenstein(2009)针对递增阶梯定价指出，外生冲击的存在令消费者不可能实现完美优化而是建立自己的行为规则或认知价格曲线；近来的Ito(2012)更是直接验证消费者的认知价格只是平均价格而非边际价格。
非线性定价的认知问题也存在于其他领域，比如Liebman(1998)以及Fujii and Hawley(1988)对税率、Carter and Milon(2005)对水价的研究等。实验经济学也在佐证消费者的认知困难和对平均价格的响应，如De Bartolome(1995)对平均税率和边际税率之选，以及Wichman(2013)对水价的研究等。总之，非线性定价下的需求分析无法绕开消费者的价格认知问题，因为这直接关系到需求函数的设定是否合理。
需要注意的是，消费者不对(或不只对)边际价格做出响应并非否认标准的新古典研究范式，而是未将消费者的价格认知行为纳入优化过程。当然这并非易事，因为产生认知成本的原因众多且难以标准化、模型化。①非线性定价规则往往过于复杂，比如在放松规制的电力市场中，定价水平还会随时间变动，甚至波动频率很高，这使得消费者难以跟踪电力价格的实时变动情况并判断对自己产生的影响；②消费者无法精确控制自己的累积消费电量，目前来看这主要受技术因素影响，比如缺乏展示实时电量消费的智能电表，但即使技术条件允许，消费者也面临在不同用电行为之间的再优化难题，因为消费者必须知道哪些用途是必须用电的，哪些是可以替代的，哪些则是必须停止的，而这往往很难；③计费周期的长短也会增加消费者优化电力消费行为的难度，比如阶梯定价下，按年计费和按月计费就会产生明显差异，按年计费时，消费者更可能出现不理性的消费，比如在计费年度的前几个月过度消费，因为面临的边际价格很低，而在最后几个月则不得不紧缩消费，因为面临的边际价格极高。总之，目前的相关实证研究虽然大量证明了消费者的认知价格不同于标准理论中的边际价格，但是尚未在理论层次上给出深入解析，这也构成非线性定价下需求分析领域内的一个重要研究方向。
2.非线性定价组合产生的新问题
现有文献基本上以单一非线性定价(通常是阶梯定价)为研究对象，尚未见关于非线性定价组合，特别是峰谷和阶梯定价组合的研究。当消费者面临非线性定价组合时，需求分析会更加复杂。以最新的研究Ito(2012)为例，虽然其提供的直接证据表明消费者在面临阶梯定价时确实对平均价格而非边际价格做出响应，但其背景是单一产品的二级差别定价。如果加入另一种定价规则，比如峰谷定价，那么消费者面临的问题便截然不同，变成峰电和谷电两种产品各自的二级差别定价，同时两种产品的消费又是相关的，因此我们有理由相信消费者为实现效用最大化，会协调峰电和谷电的消费，从而可能形成多个认知价格。
政府在实行规制定价政策时一般都会设定明确的作用对象，比如实行的峰谷定价一般是要引导消费者调整用电时间分布，阶梯定价则是要抑制电量过度消费，反映在消费者行为上，即需要消费者同时调整峰谷用电比和控制用电总量，此时假设消费者能够利用单一认知价格来同时实现两个目标似乎过于牵强。“组合”的性质增加了消费者认知价格的数量，这是本文要检验的基本假设。假设若成立，也就为从Taylor(1975)开始的许多研究文献的多价格变量设定提供了有力依据，同时也代表消费者似乎不会完全无视复杂定价规则，而会尝试学习定价规则，并形成自己的认知规则。总之，消费者行为因峰谷和阶梯定价的组合而发生改变是我们关注的核心问题，同时也是问题的复杂性所在。
3.消费习惯效应
电力消费属于引致性需求，由电器存量和使用模式决定。由于电器存量和基于电器存量的生活习惯均难以改变，因此当前消费特点必然受历史消费模式影响，各时期电力消费之间往往具有明显的路径依赖特征，从而带来消费习惯效应。在管制定价下，形成消费习惯的原因还来自于价格的稳定性。理论上，(预期)电价水平是消费者购买和使用电器决策的关键因素之一(互补品价格)。当电价受到严格管制时，同一消费者在不同时期使用电器的决策，相比完全竞争环境，受价格的影响要小得多。在这种环境下，消费者往往将电力视为必需品，而非商品，因此电力消费更可能成为一种习惯性消费。总之，消费习惯效应是刻画严格管制条件下的电力需求必须关注的问题，而这恰恰是之前相关研究所忽略的。如果消费习惯效应确实存在，但却未在实证研究中考虑，那么模型的参数估计则会出现偏差，而这正是本文所要弥补的问题。
4.实证的难度
Dubin and McFadden(1984)指出，如果电力需求函数设定忽略用户的电器需求和使用模式，那么估计将是有偏的且不一致的。Reiss and White(2005)也强调了电力需求分析在实证方法上面临着诸多困难。定价规则的非线性结构，不同时点用电量和不同电器用电量的加总，边际价格和电力消费之间存在的同时决定性，用电量与电器的购电决策和居住条件之间的相互影响关系等均对居民微观数据提出了更高的要求。此外，电器性能的差异也会加剧不同用户在需求响应方面的异质性。忽略这些信息会使需求分析的结论不完整，不利于定价方式和水平的评估和优化。这就要求我们在建立居民电力需求模型时，既要尽可能地控制影响需求的各种变量，又要在数据条件允许时合理设定模型以充分利用现有信息。需要注意的是，利用中国微观数据进行实证研究还面临着另一个困难，即电价缺乏时序波动从而给模型识别带来一定限制。国外许多研究的数据来自于竞争性电力市场，电价往往随时间波动，能为识别关键变量提供足够的时序变化信息，而由于中国电价受到严格管制，价格波动无法体现在时间序列中，因此无法直接验证电价波动对需求行为的影响，而这恰恰是定价政策评估最基本的依据之一。尽管如此，丰富的个体数据却为我们从个体差异信息中发现有价值的结论提供了绝佳机会。
目前国内仍没有基于居民用户层面的完整需求分析，现有分析结果的可靠性也缺乏数据和方法的支撑。尽管本文的数据集仍无法提供Reiss and White(2005)所建议的完美信息，但却是国内目前最为完备和细致的数据集。本文在居民电力需求模型中除价格变量外，尽可能地加入了家庭信息、用电模式、电器存量和收入层次等变量，从而增强了结论的完整性和可靠性；同时我们也尽可能地通过最合理的设定来充分挖掘出有价值的信息。
三、模型设定
我们的实证方案是，首先利用固定面板模型和Davidson and MacKinnon(1993)包容性检验判断在峰谷和阶梯定价组合下消费者究竟是只对总量平均价格，还是分别对峰谷平均价格或峰谷边际价格，还是对某种价格组合做出响应；然后选择最佳模型估计长期需求函数。由于家户信息、用电模式、电器存量和收入层次等关键控制变量均属于时不变(Time－invariant)变量，我们采用了Hausman and Taylor(1981)提出的估计方法。
1.居民偏好和需求函数的基本假设
相关实证研究已经证明。居民电力需求的收入效应极低(Reiss,White,2005; Ito,2012)。因此这里假设居民用户消费电力的效用函数是拟线性的，即需求函数中没有收入效应④，
为居民(家庭)i在时期t的电力需求，
是居民i在时期t形成的认知价格，m分别代表总量平均价格、峰段边际和平均价格、谷段边际和平均价格这五个价格，
即电力需求对的价格弹性。所需估计的基本需求方程是：
由于关注个体需求行为，固定效应模型无疑是最理想的计量估计模型(Baltagi,2001)，而且Hausman检验也轻易地支持了固定效应设定，从而基本实证方程可以表示为：
其中，
代表居民之间异质性的固定效应，
表示随机扰动项，服从
。
通常这种设定会面临识别问题，因为价格是需求量的函数，未被观测的需求冲击会与价格存在相关性。为解决此内生性问题，通常需引入一个由外部政策导致的价格变动来做工具变量。这一工具变量计算的是在某个消费水平上的价格变动，同时该消费水平与不相关。但是本文的特殊背景决定我们能从设定上天然地避免内生性问题。由于样本期内的销售电价受到政府严格管制，没有任何波动，因此需求冲击不会与价格之间存在任何相关性。反之，假设存在相关性，并按如上方法对无论边际价格，还是平均价格选择工具变量，工具变量都为零。
2.确定消费者认知价格的方法
我们利用固定效应模型估计基本需求函数，根据估计结果构造Davidson and MacKinnon包容性F统计量，据此判断消费者对哪些价格做出响应。Davidson and MacKinnon包容性检验是将要检验的变量先用工具变量回归得到残差序列，再用固定面板模型回归增广模型，即加入了残差序列的模型。零假设是在增广模型中每个残差序列的系数都为零，意味着对应变量不应包括在模型中；拒绝原假设意味着模型中应包括这些变量，通过构造相应的F统计量可完成这一检验。
虽然我们的思路与Ito(2012)类似，但样本信息和预期目标均存在差异。Ito(2012)的样本有丰富的价格波动信息，而本文样本只有截面差异信息，即居民之间的异质性信息；Ito(2012)是在平均价格和边际价格中二选一，而我们要在多种价格组合中做出筛选。由于本文样本的谷段阶梯定价实际只按第一档(0.288元/KWh)执行，从而谷段边际价格与谷段平均价格相同，既不随时间变化也对所有用户都相同，因而无法通过模型识别。所以，我们只需考察峰段边际价格、峰段平均价格和总量平均价格，分别估计以下四组方程：
模型中还加入环境变量以控制电力需求的外部环境影响。
表示温度，
为温度n的参数，n代表“最高”、“最低”和“平均”三种情形；hum表示平均湿度，γ为其参数。
3.估计完整的长期需求函数
家庭特征、用电模式、电器存量、收入层次和消费习惯等关键控制变量，特别是用电模式和电器存量的加入使我们估计的需求函数本质上是长期需求函数，表示为：
其中，
表示各关键控制变量，l用来标识各个变量，
是关键变量l的参数；
代表消费习惯变量，φ是其参数。
由于家庭特征、用电模式、电器存量和收入层次等关键控制变量(来自一次性入户调查)均为时不变变量，其参数无法利用标准固定效应模型估计，因此我们选择Hausman－Taylor模型，一种固定效应模型和随机效应模型之间的折中模型。固定效应模型假设解释变量与不相关，能保证参数的一致性，但却无法估计时不变变量的参数；随机效应模型假设解释变量与相关，但却导致参数估计不一致。Hausman－aylor能够一致估计时不变变量的参数，可以看做是使用工具变量法的随机效应模型。采用这一模型的前提是，外生时变变量的个数不少于内生时不变变量的个数，而我们的设定和样本很容易满足这一条件。最后，模型加入了代表消费习惯的代理变量，即历史峰谷电量比；为考察消费习惯效应的时间跨度对需求的影响，我们分别加入了不同时间跨度(2个月、4个月、6个月)的峰谷电量比。
四、数据说明
本文使用的数据集来自国家电网浙江省公司在杭州市的抽样调查数据，样本结构为面板数据。样本期从2009年1月—2011年12月，共计36个月18个计费周期，包括69个双数月结算用户。杭州市居民用电从2001年开始实行峰谷定价，2004年加入阶梯定价，至今一直实行峰谷加阶梯的定价组合，基本定价信息如表1所示。样本期内的用户均面临这种稳定定价组合。
杭州市在样本期内每两月结算一次电费，因而样本的电力消费数据都是双月加总值，这使得我们无法将双月数据倒推回到单月数据(由于非线性的定价结构)，将单月电量与单月标准电价对应。要解决这一问题，有三种思路。一是根据双月电量反推单月电量，但这不可行，因为即使不考虑峰谷结构，在保持两月电费总支出不变的前提下，两个单月的电量组合也存在无数可能。二是将双月电量简单平均，得到近似单月电量。这样处理可以利用原始价格信息，但可能严重扭曲消费行为，尤其当跨季导致两月的用电差异很大时，用平均电量代替实际电量会产生更大扭曲。此外双月拆分后，是选择前个月、后个月，还是两个月都进入样本，这又是个新问题，相当于再造一个新样本。三是将标准价格乘以2，得到近似的双月电价。这样处理在一定程度上扭曲了真实价格，但却可以保留真实的消费信息，优于前一种思路之处在于不直接扭曲消费行为，不需要再造样本，而只是间接地扭曲了电量与价格的匹配。相比而言，这种处理思路产生的不利影响最小，也是我们所能采取的唯一可行办法。
该数据集尽管样本量不大，但信息极其丰富，除基本的居民峰、谷段的用电量、电价和电费信息外，还包括家庭信息、用电行为、电器存量和收入层次等信息。此外，我们还收集了杭州市在样本期内各月的温度数据和湿度数据，并计算得到了相应的双月值。样本的基本统计量如表2所示。
五、实证结果与分析
1.包容性检验结果
我们首先估计了包含四种不同价格组合的固定效应模型：①峰段边际价格、峰段平均价格和总量平均价格；②峰段边际价格和总量平均价格；③峰段平均价格和总量平均价格；④峰段边际价格和峰段平均价格。根据估计结果计算出Davidson－MacKinon包容性检验的F统计量后，我们对四种价格组合进行分别检验，检验结果如表3所示。
组①的结果表明，虽然可以接受三个价格并存，但却不能排除峰段平均价格和总量平均价格不显著的可能，因此排除。类似地，我们还可以排除组③和组④，从而只接受组②，即消费者同时对峰段边际价格和总量平均价格做出响应，且非常显著。组②的结果证明了Taylor(1975)的假设，即需求函数中除了边际价格之外，还可以包括总量平均价格；拓展了Ito(2012)等的研究，因为我们既验证了消费者确实会对“平均”的价格做出响应，同时也承认消费者会考虑“边际”的价格。
政府实行峰谷和阶梯定价组合时，消费者会感受到定价规则的影响。尽管面对复杂非线性定价组合的认知成本提高了，但提高认知水平的收益也同样提高了。消费者会根据两种定价政策的特点，重新设定优化目标，既调整用电时间分布又控制用电总量。消费者很可能会根据峰段边际价格调整峰谷时段的用电时间分布，而根据总量平均价格来控制用电总量，具体结论在下面的长期需求函数中得到更直接的说明。
2.长期需求函数的估计结果
假设所有解释变量都与不相关，同时家庭特征、用电模式、电器存量和收入层次等控制变量均与不相关，利用Hausman－Taylor估计法得到的需求函数估计结果如表4所示，其中，设定①中不包括消费习惯效应，设定②加入滞后1期的消费习惯变量，设定③加入滞后2期的消费习惯变量，设定④加入滞后3期的消费习惯变量。
根据以上估计结果，我们就可以分析居民长期电力需求函数的特点。从四种设定的比较来看，关键参数的估计值都比较显著，与理论预期一致，而且比较稳定，消费习惯效应的加入未导致关键参数出现异常变化，比如符号反转等，只是对总量平均价格的影响相对比较明显。下面我们来分别考察核心价格变量和关键控制变量的含义。
(1)核心变量——价格。可以看出，总量平均价格和峰段边际价格的系数都非常显著。总量平均价格系数的符号为负，与理论预期一致，所代表的总量平均价格弹性在0.501到0.625之间，也与直观相吻合，表明消费者在长期内确实通过平均价格来控制用电总量。与现有研究结论对比，本文的长期价格弹性大体处于一个折中的位置。根据Espey and Epsey(2004)的元分析结论，2004年之前各国的相关文献中居民电力需求的短期价格弹性均值约在0.35，长期价格弹性均值约在0.85。近年来主要研究计算的长期价格弹性则在0.3～0.8之间(Alberini,Filippini,2011)。Reiss and White(2005)计算的长期价格弹性约为0.4；Bernstein and Griffin(2005)约为0.32；Paul et al.(2009)约为0.36；Alberini and Filippini(2011)位于0.45～0.75之间，Fell et al.(2012)计算的长期价格弹性较高，约为1；同时也有弹性极低的结论，比如Ito(2012)计算的弹性就在0.1左右。据此本文的结果恰处于0.3～0.8的中间位置。此外，由于基于边际价格计算的弹性要低于基于平均价格计算的弹性(Epsey et al.,1997; Borenstein,2009; Fell et al.,2012)，而以上研究中既包括根据边际价格计算的弹性，比如Dubin and McFadden(1984)，以及Reiss and White(2005)等，也包括很多基于平均价格计算的弹性，因此我们可以推断，若均按平均价格计算弹性，本文的弹性很可能处于相对较低的位置。这表明，尽管消费者确实会依据总量平均价格来调整电力消费总量，但对价格的响应并不敏感，即长期电力需求缺乏弹性，甚至与国外整体相比，更加缺乏弹性。按样本期内用户双月平均电量430KWh计算，单月电量约为215KWh，如果平均价格提高1％，也就是说提高6.3厘，那么居民用户的月电费支出会增加1.35元，电量减少0.5％，约1KWh；如果价格提高1分，那么电费支出增加约2元，电量减少不到2KWh。按2008年杭州市最低工资标准960元(2011年提高到1310元)计，家庭最低月收入约2000元，很难想象价格波动带来的2元支出会刺激用户调整用电行为。杭州的标准定价规则中，正常电量(即前二档电量，200KWh)覆盖绝大多数用户的月用电量(峰段月均电量仅为113KWh)，同时谷段电价又极低。在这种定价特征下消费者之所以很难对电价变化做出多大响应，可能的原因就是电价水平太低，以及各档之间的价格差较小。
当然我们还注意到，价格弹性可能会随时间变化，比如Borenstein(2009)的研究表明，美国居民电力需求的平均价格弹性随样本时间段而存在明显差异，波动范围在0.18～0.43。中国居民电力定价机制具有高度稳定性，且样本中决定居民用电的关键性控制变量也均为时不变变量，从而可能影响弹性波动的因素主要是温度等环境变量，但这并非用户和政策所能控制。此外时间跨度(3年)较短也决定了我们难以有效识别这种时序上的差异。总之，尽管考察弹性的波动具有一定意义，但居民电力需求的总体特征才是最根本的问题。
峰段边际价格的结果比较有意思，系数显著为正，似乎与传统需求理论不符，不过在递增阶梯定价下，这恰恰反映了用户对定价规则的认知。实际上，阶梯定价下边际价格弹性难以定义和解释，因为价格变化背后的行为因素非常复杂，而且这种行为本身就受定价规则的影响。Olmstead et al.(2007)指出，阶梯定价下的价格弹性是定价规则的函数，弹性的符号和绝对值大小都不同于单一边际定价下的结论，弹性既可能是正的，也可能很大。之所以难以解释是因为研究人员很难将定价规则的影响完全分离出来。在本文的研究背景下，除阶梯的结构外，我们还要考虑峰谷的结构。当峰段边际价格提高时，消费者也会改变谷段消费，这无疑使弹性背后所代表的行为更加复杂。此外，渗透在定价规则中的另一个潜在因素——价格补贴也会使弹性难以解释。因为补贴会使消费者面对更低的实际价格从而过度消费，而阶梯定价结构的本意则是抑制过度消费，两种作用并存很难说会产生何种效果，而中国居民用户恰恰处于这样一种情况之下。无论如何，居民长期电力需求函数中的峰段边际价格弹性的含义不同于总量平均价格弹性，反映的不是对峰段电量的调节，而是根据定价规则对消费结构的调节。从计量角度，我们是把峰段边际价格当做长期需求函数的核心控制变量，以控制消费者理解定价规则并调整峰谷结构的行为，若不控制这一行为，便无法准确估计长期价格弹性。
同时，消费者调整峰谷结构的行为也隐含了峰谷定价与阶梯定价之间的潜在冲突。用户当面临更低的谷段价格时，对峰段定价的敏感性会更低，有可能在峰段价格上升时提高谷段电量而少降低甚至不降低峰段电量，从而造成峰段价格与总电量同时上升，即弹性值为正的情况，因此峰谷特征可能会抵消阶梯定价的政策效果。样本内用户的峰段小时用电量在三年间提高了不到2KWh，而谷段小时用电量却提高了2.24KWh，谷段用电量的相对快速增长，很可能使得阶梯定价无法有效实现控制总量的政策目标。
(2)关键控制变量。我们再来分别考察各关键控制变量系数的含义。①温度和湿度的系数均非常显著。最高温度越高或平均湿度越高，电力消费就越多，背后的原因在于，消费者无论是降温还是除湿都可能密集使用空调等电器。最低温度越高，电力需求越大，其原因在于，最低温度越低，居民越可能采用电力的替代方式，特别是集中供暖、天然气供暖等，因此电力需求就越小；最低温度越高，取暖需求变小，居民更可能选择电力供暖，比如只开某个房间的空调或使用电暖等，从而增加电力消费。②常住人口和人口结构的系数虽不显著。但却表现出与预期一致的结果。常住人口和65岁以下的成年人越多，用电机会越多，用电量自然越多；而65岁以上的老人越多，用电量就越少，原因可能在于老年人的生活往往简朴，注意节约。房间数量的系数与预期一致，且非常显著。房间数量越多，用电可能性越大，因为能容纳的电器更多，电器的耗电量也更大。③使用空调、风扇，用电做饭、烧水的系数为正，与预期一致，且非常显著，表明使用这些电器的行为都会显著增加电力需求。这也反映出杭州居民生活水平的提高和生活方式的变革：空调、风扇已经普及，做饭烧水也实现了从依靠传统能源向清洁电力的转变。其他用电模式变量的系数并不显著，表明家庭可能不常使用洗衣机、洗碗机、微波炉和用空调、电暖器取暖。由于洗衣、洗碗和加热饭菜等活动都存在多种实现手段，因此这些变量的系数不显著可能是因为存在替代选择；用空调、电暖取暖的系数不显著则是因为杭州属亚热带季风性气候，全年平均气温17.5℃，用电取暖并非主要选择。④冰箱数量的系数显著为正，与预期一致，原因在于现在家庭一般使用冰箱的方式非常明确，即让冰箱常年开启，因此冰箱存量与用电量紧密相关。而反过来，空调、电视机和台式机数量的系数却都不显著，原因在于这些电器的存量仅决定了家庭可用的潜在最大功率，实际用电量与具体使用方式相关，而这些电器的使用恰恰非常灵活，受多种因素影响：一是空调和电视都面临替代品的竞争，比如居民有可能使用风扇而非空调，看电脑而不是电视，但冰箱冰柜的替代品很少；二是空调和电视不同于电脑，常常是一机开启，多人受益；三是空调和电视的节能技术进步迅速，比如变频技术的逐渐普及，而家庭中一旦购买新机，往往就更多使用新机。⑤两个反映收入层次的系数均显著为负，表明与低收入水平(相对而言，低于0.8万元)相比，中高收入阶层的电力消费反而更低。背后的原因在于：收入水平越高的家庭，越有能力购置节能高效的电器；同时外出消费越多(替代家庭消费)，从而减少了家庭用电的机会。此外，这种情况也可能与中国整体电价偏低有关，由于长期以来电力都作为必需品进入人们的生活，因此即使相对贫穷的家庭，电力消费总量也很可观。当然，这里使用的是家庭总收入水平，与家庭富裕程度并不完全对应。⑥滞后1期和滞后3期的峰谷电量比的系数均显著为负，表明消费者确实会根据历史消费特点来调整当期消费。如果消费者发现之前时期的峰段用电过多，那么当期就会减少峰段消费。滞后2期的变量则并不显著，背后的原因可能在于滞后4个月，相当于跨越季节，用电模式会发生比较显著的变化。加入消费习惯会明显增大总量平均价格的弹性，加入滞后1、3期变量分别会提高0.124和0.1。这表明，熟悉自身用电特点的用户，往往会更加关注电价对自身用电的影响，这就表明学习和信息对增强消费者的需求响应有明显作用。
六、结论和政策含义
本文首次利用微观数据分析了中国居民的长期电力需求行为。为准确反映峰谷和阶梯定价组合给居民用户响应方式及需求函数设定的影响，我们利用Davidson and MacKinnon(1993)的包容性检验进行验证，发现消费者在峰谷和阶梯定价组合下，确实会形成峰段边际价格和总量平均价格2种认知价格。从计量角度而言，只有控制了由峰段边际价格所代表的价格认知和用电调整行为，才能得到长期平均价格弹性的准确估计。
居民电力需求的长期总量平均价格弹性大约在0.501，控制消费习惯效应后达到0.625，表明居民电力需求缺乏价格弹性或需求响应；从国际比较来看，中国的居民电力需求弹性也位于相对更低的位置，从而进一步佐证中国居民电力需求的特征。同时，峰段边际价格的系数表明峰谷结构可能会抑制阶梯定价的效果。本文还系统分析了温度湿度、家庭信息、用电模式、电器存量、收入层次和消费习惯等关键控制变量对需求的影响，消费习惯对价格弹性的影响表明学习和信息对于提升价格弹性有明显作用。
居民长期电力需求函数反映了居民用户在复杂政府管制定价组合下的需求行为，构成了我们评价政府管制定价，即峰谷和阶梯定价组合，以及近年来的电价政策动向和未来改革方向的基础。尽管只是根据地区数据得到的实证结论，但峰谷与阶梯定价组合的典型特征却得到了充分体现，将杭州视为试点和范本能够为我们评估未来全国范围内的可能状况提供巨大政策讨论空间。我们得到的主要政策含义包括以下几个方面。
(1)峰谷和阶梯定价组合的实际需求响应效果有限。居民用户的长期总量平均价格弹性大致位于0.6左右，即使无法确知用户在实行定价组合之前的价格弹性，也仍可以肯定这一政策的实施并未根本改变居民用户电力需求的本质特征，即缺乏价格弹性或需求响应。这种状况无疑削弱了政府利用峰谷和阶梯定价组合对居民电力需求进行管理的效率，此外需求响应效果有限还可能与整体价格水平偏低或不同档电价差幅较小有关。
(2)峰谷和阶梯定价组合的潜在政策空间有限。政府在推行这一政策时面临两种抉择：若在短期内大幅提高价格，需求响应必然增强，但也必然产生较大的利益再分配问题，特别会对低收入群体形成较大冲击，而这恰恰是政府最担心的问题；若要不牺牲分配效率，便只能维持低价水平和缺乏弹性的状况，采取缓慢提价策略。因此政府在实行非线性定价时处于“两难”境地——既想让峰谷和阶梯定价组合发挥作用，又无法承受其快速发挥作用所产生的后果，从而令这些非线性定价政策难以在政府手中充分释放出政策效果。
(3)阶梯定价的推广客观上有助于逐渐扭转中国电价偏低的局面。2012年，阶梯定价开始在全国推广后，政府的调价手段更加丰富，既可以调整档数，也可以调整各档或某一档的边际价格，由于消费者面临认知成本，提价的影响也很难被准确察觉，比如杭州市2012年将第三档电价大幅提高28％，就是这种效果。在逐渐调价的过程中，政府面临的利益再分配问题不会特别突出，从而有助于逐步扭转居民电价长期偏低的局面，为最终解决补贴问题(中华人民共和国国家发展和改革委员会，2010)创造条件。
(4)峰谷定价的推广会一定程度上抵消阶梯定价的政策效果。峰谷定价仅就本身而言，对提高电力系统的成本效率(提升谷段发电容量的利用率)和消费者福利都有明显促进作用，但与阶梯定价配合时也会抵消部分阶梯定价控制用电总量的政策效果，从而难以实现节能目标。另一方面，政府若要设定了节能目标，那么所需的提价力度就要更大，面临的压力也自然更大。
(5)政府实施有效非线性定价政策的能力有限。规制定价本身是对市场机制的替代，但政府由于面临信息不完备和不对称等问题，很难有效制定和执行合理的定价政策，并达到与市场引导相同的配置效率。相反，非线性定价政策却可能强化政府的垄断权力，并因定价方式的复杂性而产生更多腐败机会，为利益集团寻租提供更大空间，甚至阻碍改革进程。
(6)非线性定价政策的有效实施需要竞争环境的土壤。政府在推动居民电力定价机制改革时面临多个难解的权衡：想扭转不合理的电价结构，但却不敢提价过快；想提升系统利用效率，又想鼓励节能；想确定合理价格，但规制能力有限。要根本解决定价机制的问题，必须要跳出定价机制的窠臼，从整个电力体制改革入手。这一思路首先能够得到国际经验的佐证：①即使是实行零售竞争的电力市场，居民用户的电力需求也缺乏弹性，从这个意义上讲，在管制环境下利用非线性定价改善居民需求侧响应的空间确实有限，无法扭转居民电力需求缺乏价格弹性的本质特征；②竞争程度较高的国外电力市场往往不实行阶梯定价，被认为市场化程度最高的美国PJM电力市场已经向动态零售电价演进，即零售电价直接与竞争性批发电价挂钩。
总之，要让非线性定价政策发挥作用，我们面临的问题不是选择何种定价办法及如何确定价格水平，而是如何建立电力市场和引入竞争。我们应警惕一种风险：过分关注规制定价改革，是在以改革的名义延缓电力市场化进程。对于中国的电力体制改革而言，突破终究在于市场结构与市场模式之选，非线性定价政策的实施和完善仅能锦上添花而无法雪中送炭。唯有市场竞争得以有效开展，峰谷定价、阶梯定价及其他非线性定价方式的政策效果才能切实发挥，比如美国实行五级递增阶梯定价的加州电力市场。
最后我们需要指出，针对中国居民电力需求的分析还有许多问题有待深入。尽管本文对峰谷和阶梯定价组合下的需求行为做了全面分析，发现了中国居民电力需求的基本特征，并据此探讨分析了相关政策含义，但针对峰谷和阶梯定价组合的效果仍需更加直接细致的政策评估，关键是分析这一政策带来的成本效率和补贴问题，这对于完善中国居民电力定价机制和推进电力体制改革都具有重要意义。同时，我们也希望能够利用更丰富的数据，进一步完善研究方法，充实已有结论，特别充分挖掘各类控制因素对电力需求的影响等。
注释：
①本文中的阶梯定价均指递增阶梯定价。实际上，20世纪80年代之前，国外一些电力市场采取过递减的阶梯定价，目的是促进电力消费。当时的背景是污染问题并不严重，供给安全问题也不突出。
②Nordin(1976)并未明确提出“虚拟收入”的概念，但他提出的在递减阶梯定价下“为了能够按边际价格购买任意数量商品所付出的一次性支出”变量却与虚拟收入的含义完全一致。此外，这一概念也有其他称呼，比如Shin(1985)等将其称之为“价格结构溢金”(Rate Structure Premium)。
③Epsey et al.(1997)研究的是居民用水需求问题，在其之前Agthe and Billings(1980)已经利用Nordin(1976)建议的方法研究了居民用水需求。
④这并不意味着收入不是电力需求的显著解释变量，而仅仅表示需求函数是否包括收入变量并不会影响价格弹性的估计值。不过居民电力需求的收入弹性往往极低，比如根据Reiss and White(2005)，收入弹性为零。
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