张昕竹+田露露

摘要：本文使用39个国家和地区的数据，利用选择模型与计数模型，对影响阶梯电价采纳和设计的因素进行了经验分析。结果显示，较高的基尼系数会增加实施阶梯电价的可能性，但较高的居民平均用电价格会阻碍阶梯电价的引入；在阶梯电价设计方面，较高的全社会人均用电量、平均温度、最高档对最低档的电价倍数倾向于引入较高阶梯数的阶梯电价，但是较高的居民平均用电价格会促使选择较低档数的阶梯电价，并且发达国家引入的阶梯电价的阶梯数一般会低于发展中国家的阶梯数。最后，本文检验了我国阶梯电价实施及结构设计的合理性。

关键词：阶梯电价；分档档数；结构设计

中图分类号：F4037文献标识码：A

文章编号：1000176X（2014）07002307

一、引言

为了消除扭曲的电价机制带来的不良影响，逐步减少电价的交叉补贴，促进社会公平，同时，也为了引导居民合理用电、节约用电，2011年在浙江、福建和四川三个试点地区运行阶梯电价经验的基础上，我国下发了《关于居民生活用电试行阶梯电价的指导意见》，开始在全国范围内实行阶梯电价。决策出台后，引起了社会的广泛讨论，其中不乏质疑与反对的声音，其焦点在于是否应该采纳阶梯定价以及阶梯定价结构设计的合理性等。

实际上，阶梯定价

阶梯定价，指的是价格随消费量的变化而变化。其定价特点是将消费量分成若干档，每一档的价格随着档次的变化而变化。阶梯定价可分为递增式与递减式两种。递增式阶梯定价是指对未超过某一值的消费量收取一个较低的费率，当超过这个值时，将会收取一个较高的费率，而递减式阶梯定价则相反，当超过某一值时，价格反而下降。现有的阶梯定价一般实行递增式。如不做特殊说明，本文余下部分所指的阶梯定价也指递增式阶梯定价。

收稿日期：20140406

基金项目：国家自然科学基金项目“利用非线性定价促进能源节约的基础理论和实证研究”（G030602）

作者简介：张昕竹（1964-），男，辽宁建平人，东北财经大学特聘教授，博士生导师，中国社会科学院规制与竞争研究中心主任，研究员，主要从事机制设计、规制与竞争研究。Email：xzzhang@publicbtanetcn

田露露（1987-），女，山东汶上人，博士研究生，主要从事规制与竞争研究。Email：tian1929@163com 在许多国家的供电和供水等公共事业中得到了广泛的应用。作为一种非线性定价方式，阶梯定价相对于线性定价而言，不仅能够更好地提供价格信号，提高电力资源的配置效率，促进成本的回收与改进厂商效率，同时还起到一定程度的收入再分配作用，以保证社会的公平。在国外电力市场中，虽然对居民用电实行阶梯定价的情况非常普遍，但并不是所有的国家都采纳了这种定价方式，而同样采纳的地区在实施的时期上也有先后。目前，国际上尚没有一个衡量是否采纳或何时采纳这种定价方式的标准。另外，由于国情不同，不同国家或地区的电价结构设计也大不相同。以档数为例，一般分布在2—8档，大部分在2—6档比较集中，7、8档的情况虽有但比较少见。各国档数不一的原因，主要是由于没有一个统一的档数设计标准。各地的档数一般由当地的管制机构根据自身的情况与经验制定，缺乏相应的理论背景与实证分析。因此，在阶梯电价是否采纳以及结构设计方面，需要学术界给出一个合理的衡量标准并提供相关的理论依据。

二、文献综述

国外有关阶梯电价的文献主要围绕结构设计和效果评估两方面进行。在结构设计方面，为了平衡收益，低档的电价经常低于成本制定，高档的电价一般基于现有成本（平均成本）或未来成本（长期边际成本LRMC）制定。各国电价结构的设计过程一般首先是确定收益率，然后是档数选择，最后是每档电量与电价的制定[1]。因此，在收益率受政府管制的情况下，档数的设计比较重要，只有在档数确定的情况下，才能对每档的电价与电量进行设计。

Borenstein[2]指出阶梯电价之所以流行，不仅因其能正确反映市场信息，还因其能够作为一种协调经济性目标与收入再分配的社会性目标之间相互冲突的工具。Lim和Ho[3]认为，相对单一制电价来说，分档的电价结构更能促进生产效率的提高，并使厂商的利润有一定的增加。同时，相对于许多其他先进的定价机制，阶梯电价能够以最小的成本解决交叉补贴与价格信号问题。但Whittington[4]认为，阶梯电价要实现满足低收入者基本用电需求的目标，其前提必须是低收入用户同时也是低用电量的使用者，贫困用户特别是发展中国家的贫困用户由于家庭人口数较多或无法接入电力网络，这种定价方式会使他们的境况变得更糟。Dahan 和Nisan[5]也指出，家庭人口数较多的低收入者比高收入者面临更高的阶梯税率。在再分配效应方面，阶梯电价确实对低收入群体起到了补贴作用，但效果不是特别明显，且大部分来源于对高收入家庭征收的高电价，只有少部分来源于对中等收入者的电价征收[2]。在阶梯电价实施与效果评估中，消费者需求价格弹性的测算是非常重要的，测算前需要确定消费者对哪种价格做出反应。Ito[6]指出，消费者并非对实际的边际价格做出反应，而主要基于预期的边际价格或平均价格做出反应，且相对于边际价格，平均价格更能减少消费者福利的损失。Herriges和King[7]通过对照实验的方法估计阶梯电价下的电力需求，并采用修正的结构最大似然法估计需求价格弹性。Renzetti[8] 使用拉姆塞定价法对非线性定价的福利效应进行了测定，但更多的文献则使用补偿变化或等价变化来度量消费者的福利损失。

由于国内阶梯电价起步较晚，因此相关的文献更多的是关于结构设计方面。杨娟和刘树杰[9]指出，国内电价结构设计遵循的基本原则是“预算平衡约束下的社会福利最大化”。朱柯丁等[10]认为对于档数的选取可利用秩和比法确定地区最适合的阶梯档数。李媛等[11]认为也可以利用 Stone-Geary 效用函数对用户的价格弹性进行差异化分析，以最大化节约电量为目标，电力公司的电费收益和档位覆盖率为约束条件来计算最优阶梯档数。对于每档电量的确定，黄海涛等[12]运用密度聚类分析技术分析用户种类，运用家用电器设备估算法和概率统计法确定各档电量。冯永晟[13]根据上海和杭州的微观数据，运用包容性检验法发现在阶梯与峰谷两种电价下，居民会对峰段的边际价格和总量的平均价格做出反应。

纵观现有的理论文献，大部分是对单个国家或地区的电价结构和实施效果进行研究，而同时将多个国家的经验综合起来进行分析的很少，即便有也只是简单的资料总结，对其进一步做实证分析的文献几乎没有。以电价档数为例，上文指出，电价结构设计中档数的设计比较重要，然而，至今没有文献将多个国家的档数设计综合起来分析，这使得阶梯电价在设计的过程中没有相关的国际经验做参考。另外，虽然大部分文献证明了阶梯电价的实施是合理且有效的，但在阶梯电价的采纳或引入的时机方面，没有相关文献进行具体论证。

三、模型设定

1二元选择模型

本文首先对各国阶梯电价采纳的问题进行研究，同时分析影响阶梯电价实施的因素。由于因变量的取值只有采纳与不采纳两种结果，我们选取二元选择模型进行回归分析。由于因变量y的预测值总介于[0，1]之间，故y的两点分布概率：

通过选择合适的分布函数形式F（x，β），来求得y=1时发生的概率。常用的函数形式有符合标准正态分布的Probit模型和符合逻辑分布的Logit模型。

由于样本个数与模型要求的限制，我们将重点选取5个解释变量，分别利用Probit与Logit二元选择模型，建立度量影响因变量Opt（是否采纳阶梯电价）的估计方程：

其中，Opt*是Opt不可观测的潜变量，Xi为各解释变量，βi为解释变量的系数，度量了相应解释变量的值变动一个单位（其他回归元不变）所引起的估计值（潜在变量的值）的变化，也即引起的对数几率比的边际变化。ε表示误差项。根据此模型，可以分析影响阶梯电价实施的因素，同时也可以得出某一地区阶梯电价实施的几率比。

2计数模型

本文的第二个模型是对档数设计问题进行研究，并分析影响档数设计的因素。由于不同国家或地区的档数不同且均为离散值，我们选取计数模型进行经验分析。计数模型的一般形式为：

四、数据描述

本文使用的数据为位于欧洲、亚洲、美洲和大洋洲的39个国家与地区2008年的横截面数据。其中，包括23个实行阶梯电价的国家和地区，分别是日本、印度、澳大利亚、韩国、马来西亚、菲律宾、泰国、埃及、也门、沙特阿拉伯、叙利亚、摩纳哥、伊拉克、加拿大、美国的加州、美国的德克萨斯州、美国的新泽西州、美国的新墨西哥州、美国的爱荷华州、美国的纽约州、美国的佛罗里达州、中国香港和中国台湾，阶梯档数2—8档不等；16个未实行阶梯电价的国家，分别是法国、芬兰、英国、奥地利、比利时、丹麦、捷克、德国、爱尔兰、卢森堡、西班牙、瑞典、葡萄牙、波兰、匈牙利和斯洛伐克。

对于阶梯电价的采纳和设计，不同国家或地区依据各自的经济与社会条件进行决策。一般会考虑到当地居民的用电情况和承受能力等因素。例如，美国纽约州会着重考虑居民的用电量、收入和气候的影响。另外，原有的电价水平对阶梯电价的实施与档数的设计也有重要影响。当电价能够满足厂商正常收益时，厂商实施阶梯电价的动机较小，即便实施，管制者也倾向于设计较低的电价与档数以防止厂商收益过高。由于阶梯电价具有一定程度的收入再分配作用，当社会收入分配不公平时，管制者倾向于设计多档数的电价结构，使其保障低收入居民用电的同时也调节高收入者的用电量与收入。因此，反映收入分配状况的因素也应考虑在内。

基于上述考虑，本文重点选取反映国家或地区之间差别、居民承受能力、电力消费情况、当地气候状况和收入分配状况的指标。其中，反映国别的变量用虚拟变量（1或0，1代表发达国家，0代表发展中国家）和人口密度表示；反映居民承受能力的指标用人均国民总收入表示，一般来说，人均国民总收入越高，居民对电价的承受能力越强，从而使得需求弹性较低，电价变化对用电量的影响越不明显，反之，则较明显；反映电力消费情况的指标用居民平均用电价格和全社会人均用电量由于一些国家居民用电量数据的缺失，本文用全社会人均用电量来代替居民平均用电量。表示；反映当地气候状况的指标用平均温度表示，平均温度越高的地区用电量也相对较高；反映收入分配状况的指标用各国的基尼系数表示，基尼系数越高，表明收入分配越不公，更能促进实施高档数的阶梯电价；最后，再加入与档数有较强关联性的最高档电价对最低档电价的倍数。

数据来源方面，美国的新墨西哥州、爱荷华州、纽约州、佛罗里达州以及加拿大的阶梯电价结构数据来源于当地的电力公司网站，其余国家和地区的电价数据均由国家电网提供；人口密度、人均国民总收入数据来源于《美国统计年鉴》和《世界统计年鉴》；全社会人均用电量数据来源于《美国统计年鉴》和IEA统计数据库；基尼系数由于基尼系数几年之内不会发生太大变化，对于一些地区缺失的基尼系数，本文用与2008年前后相差不过3年的基尼系数代替。数据来源于《世界统计年鉴》和《世界各国概况》；平均温度数据由旅游天气网站提供的月度温度加权平均得来。

五、估计结果与分析

1阶梯定价的引入

对于阶梯定价的引入，本文将同时给出OLS、Probit和Logit三个估计方法对式（2）的回归结果进行估计，并从中选取最优的估计结果。

Probit估计与Logit估计的显著性相对于OLS更强一些。而对于Probit估计与Logit模型来说，由于参数估计值不能直接可比，通过进一步计算二者的边际效应，得出其边际效应几乎相同（结果略去），并无太大差别。因此，本文得出的结论有：

基尼系数和居民平均用电价格对阶梯电价政策的采纳起着显著的作用。其中，一个国家或地区的基尼系数越高，实施阶梯电价政策的几率越大。基尼系数越高，表明收入分配越不公，社会贫富差距越大，较低的线性电价费率不仅起不到缩小贫富差距的目的，还会因其对高收入、高用电量住户的过度补贴而使基尼系数在一定程度上呈扩大的趋势。因此，在其他条件相同的情况下，基尼系数越大，一个国家或地区更有动力通过实施阶梯电价进行收入再分配，以维护社会公平。而居民平均用电价格越高，阶梯电价的采纳几率越小，主要是由于用电价格越高，越能接近或覆盖电厂的成本，厂商在原有电价下的损失不大或能够收回利润，从而主动实施阶梯电价的动机不是特别强。

而人均用电量、平均温度和人均总收入在影响阶梯电价政策采纳的作用上并不显著，特别是人均用电量的系数还与平均温度和人均总收入的系数方向相反，呈现负值。出现这种现象的原因，首先，与样本数据不是特别多，导致估计存在一定程度的偏差，5个解释变量不能同时显著有关；其次，与一些数据因缺失而用相关变量代替有关，本文居民人均用电量用全社会人均用电量代替，全社会用电量不仅包括居民用电，还包括商业、农业和大工业用电等，数据相对不是特别准确。根据IEA2010年电力统计中的数据，2008年OECD国家的居民用电量仅占全社会用电量的3120%。另外，与不能无限制地加入太多解释变量及变量存在缺失有关。因此，多种因素导致一些解释变量的系数不显著。

由此看来，在阶梯电价采纳方面，影响作用最大的是居民用电价格和基尼系数。即大多数国家在考虑阶梯电价是否采纳时，应当更多地根据居民平均电价和基尼系数的高低来判断，对于居民平均电价水平过低以及基尼系数较高的地区，应该通过实施阶梯电价来调整扭曲的电价机制，缓解电厂亏损的状况，并利用各个收入阶层不同的价格弹性进行一定程度的收入再分配。

2阶梯档数设计

对于档数设计的模型，本文将选取8个解释变量进行估计，并同时给出OLS、泊松分布、负二项分布三种方法的估计结果。

与OLS相比，泊松分布和负二项分布的结果更显著一些。而对于泊松分布与负二项分布来说，负二项回归中各变量系数的显著性相对更强一些，加之泊松分布的一个最重要的限制就是因变量的均值和方差相等，而因变量（STEP）的均值与方差在表1中显示是不相等的，适用条件不能得到满足，同时负二项估计的结果给出了在5%的水平上拒绝泊松回归的原假设。故综合来说，负二项分布的估计方法更适用于对阶梯档数的分析。根据估计结果得出以下结论：

第一，在档数设置上，发达国家要比发展中国家低。由于发达国家居民总体的生活水平更高一些，虽然同属低收入用户，但发达国家低收入群体的承受能力仍比发展中国家强，因此，发达国家的电价设置也相对偏高。对本文的电价结构数据进行统计发现，发达国家或地区的平均居民电价为018美元，而发展中国家或地区则为010美元。这使得发达国家或地区在实施阶梯电价时不需要设置过高的档数和电价就能收回全部成本，而发展中国家更需要通过设置较高的档数与电价倍数向需求弹性较低的居民征收高电价，以此来获取正常利润。本文实行阶梯电价的14个发达国家和地区中，12个的档数分布在2—4档，5、6档的分别只有1个，而其他9个发展中国家中，拥有5档及以上档次的就有5个，4档的2个，这也进一步说明了发展中国家的档数设置相对较高。

第二，人均用电量、平均温度和电价倍数越高，阶梯档数就越高。其中，人均用电量越高，在一定程度上会促使设置更多的档数来节约电力能源的使用；平均温度对档数的设计也起正向的作用，温度越高，用电量越高，从而档数也越高。在23个国家和地区中，拥有较高温度的国家同时也拥有着较高的标数。

另外，最高档对最低档的电价倍数越高的地区，档数也越高。在电价结构设计的过程中，要使最高档对最低档的电价倍数较高，则档数设计也应较高，反之，档数较高的地区，电价倍数也较高。本文14个档数较低的发达国家和地区中，最高档对最低档的电价倍数取值在108—1160之间，平均值为230倍，而其他9个档数较高的发展中国家，电价倍数的取值在117—3760之间，平均值为793倍。由此也可看出，档数较低的地区，电价倍数设置也较低。

第三，居民平均用电价格越高，档数设计越低。此结论与阶梯电价引入模型中居民平均用电价格对阶梯电价的采纳起阻碍作用的效果是一致的。由于阶梯电价的设置是基于原有居民用电价格，对于平均用电价格较高的地区，为避免电价上升太多而超出居民承受能力或使厂商利润太高，档数设计会相对偏低。

由此来看，档数设计受居民用电情况、气候、电价倍数和平均用电价格这四个因素的影响，对于用电量较多、平均温度较高和预期电价倍数较高的地区，档数设计也相对较高，而对于平均用电价格较高的地区，档数设计相对较低。另外，发展中国家的档数相对发达国家或地区的更高一些。

3我国阶梯电价的实证检验

我国于2012年7月正式在居民用电领域实施阶梯定价机制。将居民每月用电量按照满足基本用电需求、正常合理用电需求和较高生活质量用电需求划分为三档。虽然划分方法较合理，但仍然缺乏相应的实证支持。面对一些质疑与讨论，有必要通过本文的方法来验证我国阶梯电价实施与设计的合理性。

正整数，故其最优取值应该为3，而这也与我国2012年实际实施的电价档数一致。因此，我国阶梯电价的实施及结构设计是比较合理的，这不仅为我国居民电价的改革提供了经验支持，同时，也表明我国在居民电价上的改革方向是正确的，在此基础上可进行深化改革。

六、结论

阶梯电价的实施在解决低电价造成的交叉补贴，保证电力工业发展所需的资金，促进电力市场化改革等方面起到了重要的作用。诸多的优点使得其在国内外的电力机构中得到了广泛的应用，取得了线性定价无法取得的效果。有关阶梯电价研究的文献主要集中于结构设计与效果评估，但结构设计方面更多的是针对单个国家或地区而言，同时将多个国家的设计经验综合起来进行实证分析的很少。加之，2011年我国提出居民用电实施阶梯电价的政策之后，遭致许多反对与质疑的声音，更需要学术界提供理论支持与实证依据，给出合理的解释并消除人们心中的疑虑。因此，为了解决上述问题，本文使用跨国的年度横截面数据，利用选择模型和计数模型，经验分析了影响阶梯电价采纳及档数选择的因素，并在此基础上进一步验证了我国阶梯电价政策的实施与设计的合理性。

本文得出的结论如下：基尼系数和居民平均用电价格在阶梯电价的引入方面起显著的作用，基尼系数越高，阶梯电价实施的几率越大，而居民平均用电价格的作用则相反，平均用电价格越高，阶梯电价实施的几率就越小；在结构设计方面，全社会人均用电量、平均温度、电价倍数越高，越能提高档数的设计，而居民平均用电价格越高，越降低档数的设计；另外，发达国家引入的阶梯电价档数一般低于发展中国家的档数设置。在此基础上，本文对我国阶梯电价的引入及档数的设计进行了检验，结果显示我国在居民电价方面的改革是正确且合理的。

参考文献：

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[2]Borenstein， SThe Redistributional Impact of Nonlinear Electricity Pricing [J]American Economic Journal： Economic Policy， 2012， 4（3）： 56-90

[3]Lim， N， Ho， THDesigning Price Contracts for Boundedly Rational Customers： Does the Number of Blocks Matter？ [J]Marketing Science， 2007， 26（3）： 312-326

[4]Whittington， DPossible Adverse Effects of Increasing Block Water Tariffs in Developing Countries [J]Economic Development and Cultural Change， 1992， 41（1）： 75-87

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[6]Ito， KDo Consumers Respond to Marginal or Average Price？ Evidence from Nonlinear Electricity Pricing [J]The American Economic Review， 2014， 104（2）： 537-563

[7]Herriges， JA， King， KKResidential Demand for Electricity under Inverted Block Rates： Evidence from a Controlled Experiment [J]Journal of Business & Economic Statistics， 1994， 12（4）： 419-430

[8]Renzetti， SEvaluating the Welfare Effects of Reforming Municipal Water Prices [J]Journal of Environmental Economics and Management， 1992， 22（2）： 147-163

[9]杨娟，刘树杰阶梯电价的国际实践[J]中国经贸导刊，2010，（10）： 27-28

[10]朱柯丁，宋艺航，谭忠富，吴海林居民生活阶梯电价设计优化模型[J]华东电力，2011，39（6）： 862-867

[11]李媛，罗琴，宋依群，徐剑，蔡磊，顾俊基于需求响应的居民分时阶梯电价档位制定方法研究[J]电力系统保护与控制，2012，40（18）： 65-68

[12]黄海涛，张粒子，乔慧婷，杜宁基于变密度聚类的居民阶梯分段电量制定方法[J]电网技术，2010，34（11）： 111-116

[13]冯永晟非线性定价组合与电力需求[J]中国工业经济，2014，（2）：45-57

The Implementation and Structural Design of Electricity Increasing Block Pricing：An Empirical Analysis Based on Transnational Data

ZHANG Xin-zhu1，2，TIAN Lu-lu1

（1Center for Industry and Business Organization， Dongbei University of Finance and Economics， Dalian 116025， China；2Center for Regulation and Competition， Chinese Academy of Social Sciences ，Beijing 100732， China）

Abstract：

Taking advantages of Selection Model and Counting Model， We make an empirical analysis on the influencing factors on Increasing Block Pricing（IBP） design based datas from thirty-nine countries and areasWe find that higher Gini coefficient could increasing the implement possibility of IBP， while higher residential average electricity price hind the introduction of IBPDesigning a respect， higher electricity consumption per capita， average temperatures and multiple （divide highest price by lowest price） could raise the number of blocks on IBP， but higher residential average electricity price urge to choose less numberIn addition， the number of blocks in developed countries and areas are less than the developing countriesIn the end， we verify that the implement and structure of IBP in China is rational

Key Words：electricity increasing block pricing；number of blocks；structural design

（责任编辑：巴红静）

参考文献：

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The Implementation and Structural Design of Electricity Increasing Block Pricing：An Empirical Analysis Based on Transnational Data

ZHANG Xin-zhu1，2，TIAN Lu-lu1

（1Center for Industry and Business Organization， Dongbei University of Finance and Economics， Dalian 116025， China；2Center for Regulation and Competition， Chinese Academy of Social Sciences ，Beijing 100732， China）

Abstract：

Taking advantages of Selection Model and Counting Model， We make an empirical analysis on the influencing factors on Increasing Block Pricing（IBP） design based datas from thirty-nine countries and areasWe find that higher Gini coefficient could increasing the implement possibility of IBP， while higher residential average electricity price hind the introduction of IBPDesigning a respect， higher electricity consumption per capita， average temperatures and multiple （divide highest price by lowest price） could raise the number of blocks on IBP， but higher residential average electricity price urge to choose less numberIn addition， the number of blocks in developed countries and areas are less than the developing countriesIn the end， we verify that the implement and structure of IBP in China is rational

Key Words：electricity increasing block pricing；number of blocks；structural design

（责任编辑：巴红静）

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[11]李媛，罗琴，宋依群，徐剑，蔡磊，顾俊基于需求响应的居民分时阶梯电价档位制定方法研究[J]电力系统保护与控制，2012，40（18）： 65-68

[12]黄海涛，张粒子，乔慧婷，杜宁基于变密度聚类的居民阶梯分段电量制定方法[J]电网技术，2010，34（11）： 111-116

[13]冯永晟非线性定价组合与电力需求[J]中国工业经济，2014，（2）：45-57

The Implementation and Structural Design of Electricity Increasing Block Pricing：An Empirical Analysis Based on Transnational Data

ZHANG Xin-zhu1，2，TIAN Lu-lu1

（1Center for Industry and Business Organization， Dongbei University of Finance and Economics， Dalian 116025， China；2Center for Regulation and Competition， Chinese Academy of Social Sciences ，Beijing 100732， China）

Abstract：

Taking advantages of Selection Model and Counting Model， We make an empirical analysis on the influencing factors on Increasing Block Pricing（IBP） design based datas from thirty-nine countries and areasWe find that higher Gini coefficient could increasing the implement possibility of IBP， while higher residential average electricity price hind the introduction of IBPDesigning a respect， higher electricity consumption per capita， average temperatures and multiple （divide highest price by lowest price） could raise the number of blocks on IBP， but higher residential average electricity price urge to choose less numberIn addition， the number of blocks in developed countries and areas are less than the developing countriesIn the end， we verify that the implement and structure of IBP in China is rational

Key Words：electricity increasing block pricing；number of blocks；structural design

（责任编辑：巴红静）