“一带一路”沿线国家间跨境电力贸易的主要影响因素研究

顾欣1,吴嘉贤1,王蓓蓓2,刘贞瑶3,陈轩3  

(1.东南大学经济管理学院,江苏省 南京市 211189;2.东南大学电气工程学院,江苏省 南京市 210096;3.国网江苏省电力有限公司检修分公司运维检修部,江苏省 南京市 211102)

摘要

在“一带一路”设施联通背景下,中国与“一带一路”沿线国家间的跨境电力贸易日益受到关注。首先分析了电力贸易的价格形成机制及其主要影响因素,其次,利用2001至2014年“一带一路”沿线66个国家(含中国)间跨境电力贸易的数据进行实证检验,研究结果表明,出口国的电力总需求增长显著阻碍了电力贸易的形成,反之,进口国的电力总需求则显著促进电力贸易形成。此外,电力贸易与贸易成本显著负相关,与双边电力需求差异、是否接壤和工业发展水平显著正相关。最后,提出了有助于促进“一带一路”区域电力互联和贸易发展的政策建议。

关键词 : 一带一路;电力贸易;价格机制

基金项目:国家电网公司总部科技项目(“一带一路”背景下我国跨境电力贸易格局与建设时序研究);国家自然科学基金面上项目(71873029)。

0 引言

全球能源互联网(global energy interconnection)[1] 旨在通过跨境电网互联互通,实现区域内的能源优化配置,缓解全球范围内日益严峻的能源紧张问题和供需矛盾。“一带一路”倡议是中国开辟合作新起点、应对世界经济挑战的国家战略构想。“一带一路”倡议提出六年来,已经进入全面务实合作的新阶段,电网等基础设施的联通成为推进“一带一路”建设的重要组成部分。电力需求也是“一带一路”沿线国家 “一带一路”倡议主张的是一个开放包容的合作平台,主要以亚欧大陆为重点,并不划定范围。1国民经济发展最重要的基础能源需求。

“一带一路”沿线的部分亚非国家及新兴国家,处于缺乏生产资本积累、技术基础较弱的发展阶段,对电力的跨国投资和贸易合作需求强烈。同时,这些国家能源资源丰富,通过开发可再生能源和电力互联,可以实现资源优势互补,开展跨境电力贸易潜力巨大。

从各国实践看,发展较为成熟的欧洲电力市场现阶段一体化成果显著[2],该市场主要依靠北海超级电网计划[3-4]和区域价格耦合(price coupling of regions, PCR)项目[5]来实现不同电力市场的融合,构成统一市场。大湄公河次区域(Great Mekong Subregion,GMS)国家间的电力贸易多为电力流的单向或双边交易,制度成本和交易费用被认为是该区域电力市场一体化的主要制约因素[6-7]。在理论研究方面,跨境远距离电力交易不同于一般商品贸易,具有实时平衡、地缘性差异等特征[8],在电力流的贸易方向上也存在不确定性。文献[9]沿用Brander处理产业内双向贸易的方法,将双方供需能力和贸易成本纳入分析框架,构建了动态的双向贸易模型,模拟电力交易的不对称性和反复性。文献[10]根据激励相容、市场规制等理论,提出了跨国跨洲电力交易机制的设计思路,强调了跨境电力互联中由土地征用、线路建设、运营维护引起的“过境费”对电力交易的影响。文献[11]考察新加坡电力市场价格机制,指出竞争性电力市场价格受到供求关系变化、燃料价格、电力输送成本以及市场支持服务费用的影响。

“一带一路”国家间的跨境远距离电力交易具有市场规模大、网架复杂和传输距离长的特点。不同区域或国家的电能供需情况、市场间不同的交易成本等都会导致电力价格的波动。此外,制度差异或政治因素也增加了跨国电力贸易的交易风险。然而当前对电力市场交易机制的研究大多是针对简单的跨区市场或单一市场环境,缺乏针对“一带一路”区域跨国跨州电力贸易的深入研究。

基于此,本文首先分析现阶段“一带一路”沿线区域跨境电力贸易的特征事实,其次借鉴相互负荷平滑双向电力贸易模型[9],将供给、需求和贸易条件等因素纳入分析框架,实证测度这些因素对跨境电力贸易的影响程度,以期推进“一带一路”沿线电力贸易合作的区域性制度安排和交易机制建设。

1 “一带一路”沿线国家间跨境电力贸易概况

近年来许多区域和国家已发展了不同程度的跨境电力交易市场,主要活跃在欧洲与美洲地区,比如欧盟国家间广泛的跨国电力交换,美国、加拿大和墨西哥三国间的长期电力交换。本文主要关注“一带一路”沿线国家间跨境电力贸易发展情况,选取了沿线区域的72个国家进行考察。

就贸易规模而言,“一带一路”沿线国家与OECD国家间的电力贸易在大部分年份都存在较大差距,如图1所示。但随着近年带路国家经济水平的发展和电力建设的推进,与OECD国家的规模差异越来越小。就增长趋势而言,相比OECD国家规模的逐年稳步上升,“一带一路”沿线区域的电力贸易阶段性特征明显,2004、2007及2015年哈萨克斯坦、马来西亚和印度出现偶发性的大规模电力贸易,在区域分布上存在明显的非均衡特征。由此可见,“一带一路”沿线区域的电力贸易正处于发展初期,还没有形成成熟的电力贸易网络。这与目前大部分带路国家所处的经济发展水平和发展阶段直接相关。

图1 2001至2015年“一带一路”沿线国家与OECD成员国的电力总贸易量比对
Fig.1 Comparison of total electricity trade among countries along the Belt and Road and OECD countries in 2001-2015

注:柱形从左到右按年份排列,以五年为节点(2001—2005,2006—2010,2011— 2015)进行分组比较
数据来源:联合国商品贸易数据库、国际能源署

由图2可知,电力贸易网络呈现地区网络性,欧亚大陆拥有最多的电力交易参与国和最密集的电力交易活动,国家间在形成完整子网络的基础上,更倾向于集聚在一起并形成紧密的组织。在带路区域的网络中,贸易伙伴较多的国家为俄罗斯、泰国、捷克,其中捷克和俄罗斯分别拥有最多的进口和出口伙伴。交易总量最大的国家为马来西亚,在网络中的地位非常突出,印度和马来西亚拥有最大的电力贸易进口和出口总量。

图2 2015年“一带一路”沿线国家电力贸易网络
Fig.2 Electricity trade network among countries along the Belt and Road area in 2015

总的来说,“一带一路”沿线国家电力贸易呈现出以下特点:①随着参与电力贸易的沿线国家逐渐增多,区域内部的贸易通道和连线的数量快速增长,孤立的、分散的节点在不断减少,俄罗斯等能源禀赋丰富的国家表现尤其活跃;②“一带一路”沿线国家电力贸易的网络聚集性开始增强,在网络内部,日益分化出4个较为突出的局部贸易网络,包括东欧独联体贸易区、东南亚贸易区、西亚贸易区和以中国为核心的贸易区;③“一带一路”国家的经济增长高于世界平均水平,电力需求增长潜力较大,跨境电力贸易将是解决供需不平衡的可行方式。

2 电力贸易价格机制分析

发展跨境电力贸易,通过电价能有效对接各国电力供需、实现电力产能优化配置。一国电力产出多于国内需求的部分可用于出口,反之则可能需要进口电力。

次区域的电力贸易,区别于国内市场交易,由于“边境效应”[12]的存在,会产生额外的交易成本。在利润最大化条件下,只有当出口收入大于出口电力的生产成本及跨境贸易交易成本时,电力丰裕国才会生产用于出口的电力商品;同理,只有当进口支出加上交易成本小于进口电量国内生产成本时,电力稀缺国才会进口短缺的电力商品。借鉴Antweiler提出的相互负荷平滑双向电力贸易模型[9],电力市场均衡时的贸易价格形成机制可以表述为:贸易均衡价格与双边贸易国国内电力总需求成正比,电力出口国国内总需求越大,电力贸易价格越高;反之,电力进口国国内总需求越大,电力贸易价格也越高;贸易均衡价格与贸易成本成正比。此外考虑到空间地理位置、国内经济发展水平等因素对贸易决策和电力需求供给能力的影响,是否接壤、工业发展水平等变量也应列入影响电力贸易价格的影响因素范畴。

3 电力贸易模型及影响因素

3.1 模型设计

为从实证层面探讨影响电力贸易的潜在因素及其作用效果,本文分两步来搭建计量模型。

首先,借助Antweiler提出的相互负荷平滑双向电力贸易模型[9]构建基本回归方程,检验贸易双边电力需求、电力需求差异以及贸易成本对电力贸易的影响。相较过往文献中讨论贸易潜在影响因素所常用的引力模型,相互负荷平滑电力贸易模型考虑电力贸易实时平衡特点,采用一段时间内的最终贸易量(双向贸易)来解释由实时平衡引起的一国电力贸易方向在进口和出口之间反复变动现象,并沿用Brander处理产业内双向贸易的方法[13]将双向贸易纳入理论模型中,可有效体现电力贸易的特殊性。本文选取相互负荷平滑双向电力贸易模型作为基准计量模型,其基本形式为:

式中:Xijt表示i国出口到 j 国的电力贸易量;分别表示i国和 j国t时间段内的平均电力需求;Dij表示双边电力贸易的贸易成本;双边贸易国间的需求差异由国内需求波动sit、sjt和国家间需求相关系数ρijt计算所得;Git和Gjt分别表示i国和 j国的电力供给能力;Gijt为双边电力供给能力的调和平均值;θ0为常数项,可以捕捉不同国家间的比较优势特征,但方向是不确定的;θ1、θ2分别为需求变量的影响系数;θ3为贸易成本变量的影响系数;θ4为需求波动差异变量的影响系数;εijt表示误差项。

其次,在基本计量模型的基础上引入潜在影响电力贸易的变量构建扩展计量模型,进一步考察影响电力贸易的其他因素,主要包括平均线损率、是否接壤和工业发展水平。平均线损率是针对电力贸易特点设计的贸易成本另一代理变量;是否接壤是考察电力双边贸易国是否拥有共同边界的空间地理虚拟变量;工业发展水平是考察贸易双边经济发展水平的宏观变量。扩展回归方程可以表述为:

式中:trij表示平均线损率;Border表示是否接壤,为虚拟变量,1表示贸易双边存在共同边界,0表示不存在共同边界;Industryi和Industryj分别表示i国和 j国的工业发展水平;θ5为平均线损率的影响系数;θ6为是否接壤变量的影响系数;θ7、θ8分别为i国和 j国工业发展水平的影响系数。

3.2 变量说明和数据来源

考虑数据的可得性,本文选取“一带一路”官网2017年发布的72个沿线国家(包含中国在内)为研究对象,样本时间跨度为2001至2014年,剔除无电力贸易合作的国家,筛选后样本国家数量为66个,收集整理一条以上电力贸易流记录的双边贸易国家共有278对。模型分别选取电力贸易总贸易量、出口贸易量和进口贸易量作为被解释变量,原始数据来源于联合国商品贸易数据库(UNCOMTRADE),电力贸易HS编码为271600。在数据筛选方面,本文根据原始数据情况,选取样本量至少3条数据量以上的国家作为初步回归的实证样本数据集。

模型的6个主要解释变量(详见表1和表2):①外 国需求产能比使用外国“电力总需求/电力供给能力”度量,其中电力供给能力采用贸易国电力总供给以3年为窗口期进行滚动平滑计算所得,电力总需求和电力总供给数据源于联合国能源数据库(energy statistics database);②本国需求产能比使用本国“电力总需求/电力供给能力”计算所得。 ③贸易成本,使用地理距离Dij和平均线损率trij为度量指标,2个指标分别源于CEPII数据库的地理双边距离和Worldbank数据库的电力输配电损失占供给的比率,平均线损率是对双边贸易国的线损率采用“算术平均法”计算得到。④双边需求差异Vij,使用双边国内电力需求标准差和双边需求相关系数按矩阵方差公式计算所得,用以表示双边贸易国的电力需求波动水平,以上数据均采用样本各国电力总需求为原始数据计算。⑤是否接壤虚拟变量Border,使用1、0分别表示邻国和非邻国,用以表示样本国的空间地理位置,数据来源于CEPII数据库。⑥工业发展水平Industry,由第二产业产值与国民生产总值GDP之比计算所得,一定程度上代表了一国的经济发展水平,数据来源于Worldbank数据库。

表1 解释变量的定义、预期符号
Table 1 Definition of the independent variables and expectation of symbols

表2 解释变量的理论含义和数据来源
Table 2 Theoretical implications of the independent variables and data sources

3.3 描述性统计

表3为本文主要变量的描述性统计结果。

表3 主要变量的描述性统计
Table 3 Descriptive statistics of major variables

数据来源:联合国商品贸易数据库、世界银行、CEPII数据库

4 回归结果分析

本文应用混合OLS模型对 2001至2014年“一带一路”沿线66个国家(含中国在内)的双边电力总贸易、出口和进口贸易进行回归。根据已设定的计量模型,采用贸易量作为被解释变量检验,分别检验基本回归方程和扩展回归方程。对比本文表4、表5和表6的估计结果可知,回归结果中各项变量均符合理论模型中分析的预期方向,且均具有较高的显著性水平。

4.1 总贸易模型分析

带路区域国家间的双边电力总贸易量回归结果见表4。由基本回归方程结果可知(列1),基本模型中的主要变量如进口国需求产能比、出口国需求产能比、地理距离、双边需求差异皆与Antweiler[16]的理论模型预期结果吻合。本文除了采用地理距离这一传统代理变量来考察模型中的贸易成本因素,还引入了电力特殊变量—平均线损率作为贸易成本的另一代理变量,因此列2为在基本回归方程基础上加入了平均线损率变量后的估计结果。列3为扩展回归方程估计结果,新加入的考察变量回归系数与预期也大体一致。由于平均线损率在列3中不显著,本文剔除该变量后形成了最终估计结果(见列4)。

从表4的第(4)列可以看出,“一带一路”沿线国家间的电力贸易量与进口国的国内总需求与总供给之比正相关、出口国的国内总需求与总供给之比负相关、地理距离负相关、双边需求差异正相关、是否接壤正相关、工业发展水平正相关,表明进口国的国内电力需求上升(或对电力进口贸易需求量越大)、出口国的国内电力需求下降(或可供出口的电力供给量越大)、贸易双边国间地理距离越近、双边电力需求波动同步率越低、双边国存在共同边界、工业发展水平越高,越有利于扩大电力双边贸易量。对比各变量的系数可知,贸易双边国的国内电力需求供给能力、地理距离以及是否接壤为影响电力贸易量的主要因素,其中电力需求供给能力每变化1%,将平均带动电力贸易量变化2.06% ~ 2.24%。同时,贸易双边国的电力需求波动和工业发展水平对电力贸易量也存在显著影响,但影响系数较小。

表4 “一带一路”沿线国家间电力总贸易量影响因素的 实证结果
Table 4 Empirical results of factors affecting total electricity trade along the Belt and Road countries

注:括号内为t值(显著性检验t检验的结果),*、** 、***分别表示通过10%、5%和1%水平下的显著性检验。R2为回归平方和与总离差平方和的比值,表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例;调整R2同时考虑了样本量和回归中自变量的个数的影响,可与R2共同表示变量拟合效果评价。

4.2 出口贸易模型与进口贸易模型分析

为了考察各变量对电力出口贸易和进口贸易的影响,本文对进口贸易样本与出口贸易样本分别进行了估计(结果见表5、表6)。由表5和表6的第(4)列可知,本文假设的各因素对电力进口和出口贸易的作用方向与总贸易模型估计结果大体不差,不再赘述。值得注意的是,进口贸易更容易受地理距离的影响,究其原因是电力进口国由于迫切的电力需求,在贸易决策时相比出口国更在意贸易成本带来的影响;出口贸易更容易受双边国是否有共同边界影响,考虑到电力贸易属于能源贸易的范畴,不可避免地涉及到国家间战略合作计划,因此该结果可能是由于出口国在贸易决策时优先考虑周边邻国所致。此外,无论出口贸易还是进口贸易,电力贸易量都主要受到进口国的国内工业水平影响,即进口国的工业水平越高,电力贸易量越高。

表5 “一带一路”沿线国家间电力出口贸易影响因素的 实证结果
Table 5 Empirical results of factors affecting electricity export along the Belt and Road countries

续表

表6 “一带一路”沿线国家间电力进口贸易影响因素的 实证结果
Table 6 Empirical results of factors affecting electricity import along the Belt and Road countries

4.3 稳健性检验

尽管在上述回归结果中,本文验证了目标因素对“一带一路”沿线区域电力贸易的影响,但仍然存在不足:由于样本集为非平衡面板数据,在对原始数据的初步处理中仅对数据量少于2条的样本进行剔除,造成实证检验样本数据缺失较为严重,可能会影响上文结果的可靠性。因此,本文进一步将数据量少于10条的样本进行剔除,尽最大可能地保证样本数据的完整性,对结果进行稳健性检验(结果见表7)。表7的第(1)至第(3)列分别汇报了总贸易模型、出口贸易模型和进口贸易模型的估计结果,在缩小样本观测值、提高样本质量后,各变量的估计结果与上文结论一致。

表7 稳健性检验
Table 7 Robustness test

4.4 以“一带一路”倡议为节点的分阶段模型分析

基于中国2013年提出“一带一路”倡议这一事实,本文最后尝试讨论该倡议的提出对“一带一路”沿线国家间电力贸易的影响,以进口贸易为例构建了倡议提出前(2001至2012年)和倡议提出后(2013至2014年)两个分样本进行检验(结果见表8)。从进口贸易看,倡议提出后,电力进口国更倾向于与地理距离更近的国家进行贸易,形成局部集聚,符合区域电力贸易网络发展的初期特征;而是否接壤变量的系数值略微下降,说明倡议提出后一定程度上促进了电力进口国与非接壤国家的更多电力贸易合作,初步显现出倡议所带来的平台效应。

表8 2001—2012年、2013—2014年分阶段模型实证结果
Table 8 Phased model empirical results for 2001-2012, 2013-2014

5 结论与政策建议

本研究引入平均线损率、是否接壤、工业发展水平等变量构建计量模型,以“一带一路”沿线66个国家(含中国在内)为研究对象,实证测度了这些因素对电力贸易的影响程度。研究结果表明,虽然贸易成本与电力贸易量成反比,但双边电力需求差异越大、工业发展水平越高越能促进电力贸易的增长;相对贸易交易成本、双边电力需求差异、双边电力总需求和双边是否存在共同边界是影响电力贸易的最主要因素。在“一带一路”倡议背景下,借助中国与沿线国家的双边和多边合作机制,推进电力互联须重点关注:沿线国家现有的电力贸易规模和流向,及未来可能出现电力需求大幅增长、出现供需不平衡的国家或地区;识别适合开展跨境电力贸易的潜在国家,以邻国为首要目标,选取重点国家,考察目标国工业发展水平,遵循贸易网络发展规律,刻画电力互联贸易的连接路径,确定互联的空间和网络组合模式;降低贸易交易成本,推进标准化体系建设,优化电网结构、提高基建工程质量和电网运行管理水平;同时促进区域电力贸易调度中心建设,利用平台效应,实现贸易供需双边有效对接。在未来进一步研究中,将考虑在“一带一路”沿线不同国家间的差异,把中国置于电力贸易系统中考察互联格局,评估完善中国与“一带一路”国家的双边和多边合作机制以推动可持续发展。

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The Determinants of Cross-border Electricity Trade Among Countries Along the Belt and Road Area

GU Xin1, WU Jiaxian1, WANG Beibei2, LIU Zhenyao3, CHEN Xuan3
(1.School of Economics and Management, Southeast University, Nanjing 211189, Jiangsu Province, China; 2.School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, Jiangsu Province, China; 3.Department of Operation and Maintenance, State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd., Nanjing 211102, Jiangsu Province, China)

Abstract: In the background of facility interconnection of the Belt and Road initiative, cross-border electricity trade along the Belt and Road area has received increasing attention.This paper firstly analyses the price formation mechanism of electricity trade and its main influencing factors.Secondly, it uses the data of cross-border electricity trade among 66 countries (including China) along the Belt and Road area over the period of 2001-2014 to estimate the impact of those factors on electricity trade.The results show that the growth of total electricity demand in exporting countries has significantly hindered the electricity trade whereas the total electricity demand of importing countries has opposite effects.In addition, trade costs are found to be negatively correlated with electricity trade, while bilateral power demand differences, whether bordering and industrial development level are significantly positively correlated with electricity trade.Finally, this paper proposes policy recommendations that help promote the power interconnection and trade development of the Belt and Road area.

Keywords: the Belt and Road; electricity trade; price mechanism

Science and Technology Foundation of SGCC (Research on China's Cross-border Electricity Trade Pattern and Construction Sequence Under the ‘Belt and Road’ Initiative); National Natural Science Foundation of China (71873029).


顾欣

作者简介:

顾欣(1982),女,博士,副教授,研究方向为宏观经济、发展经济学和国际经济学,E-mail:guxin@seu.edu.cn。

吴嘉贤(1992),女,硕士,研究方向为宏观经济、发展经济学和国际经济学,E-mail:ann_seu@163.com。

王蓓蓓(1979),女,博士,副教授,研究方向为电力市场、电力优化调度、智能用电、新能源接入系统运行控制,E-mail:wangbeibei@seu.edu.cn。

刘贞瑶(1979),男,硕士,高级工程师,研究方向为输电线路运检管理,E-mail:liuzhenyaolzy@163.com。

陈轩(1989),男,学士,国网江苏省电力有限公司检修分公司运维检修部,科技信息管理专职工程师,研究方向为高电压技术,E-mail:269257464@qq.com。

(责任编辑 张宇)

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    图1