陳耕云 林 珊

一、引言

2020 年9 月22 日，習(xí)近平總書記在第75 屆聯(lián)合國大會(huì)一般性辯論上宣布中國二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。2021年10月24日，中國政府網(wǎng)發(fā)布的《中共中央國務(wù)院關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見》指出，實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和是以習(xí)近平同志為核心的黨中央統(tǒng)籌國內(nèi)國際兩個(gè)大局作出的重大戰(zhàn)略決策，是著力解決資源環(huán)境約束突出問題、實(shí)現(xiàn)中華民族永續(xù)發(fā)展的必然選擇，是構(gòu)建人類命運(yùn)共同體的莊嚴(yán)承諾。意見明確了堅(jiān)持“全國統(tǒng)籌、節(jié)約優(yōu)先、雙輪驅(qū)動(dòng)、內(nèi)外暢通、防范風(fēng)險(xiǎn)”的工作原則；明確了構(gòu)建綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系、提升能源利用效率、提高非化石能源消費(fèi)比重、降低二氧化碳排放水平、提升生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力等五方面主要目標(biāo)，確保如期實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和①。

香港作為國際化大城市，為保持和鞏固其國際金融中心地位，是最早采取行動(dòng)應(yīng)對(duì)氣候變化的亞洲城市之一。從2000年至今，相繼發(fā)布了相關(guān)的條例、計(jì)劃、藍(lán)圖等②，為香港的節(jié)能降耗、零碳生活等做出安排。其中：2017 年發(fā)布的《香港氣候行動(dòng)藍(lán)圖2030+》，擬通過低碳運(yùn)輸，低碳消費(fèi)措施，在2030 年將香港的碳排放總量降低至2005 年水平的26%～36%；2021 年發(fā)布的《香港氣候行動(dòng)藍(lán)圖2050》（下文簡稱《氣候行動(dòng)藍(lán)圖》）③，通過“凈零發(fā)電”“節(jié)能綠建”“綠色運(yùn)輸”“全民減廢”等措施，力爭2035年前將香港的碳排放總量降至2005 年水平的50%，并于2050 年前實(shí)現(xiàn)碳中和。目前，香港約66%的碳排放來自發(fā)電，為實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)，尋找綠色和低碳的電力供應(yīng)能源，以及降低或優(yōu)化能源消費(fèi)是其最主要的解決路徑?！稓夂蛐袆?dòng)藍(lán)圖》顯示，1997年香港已停止建設(shè)燃煤發(fā)電機(jī)組，并逐步淘汰現(xiàn)有的燃煤發(fā)電機(jī)組。香港特區(qū)政府在過去10年間投入470多億港元推行各項(xiàng)減碳措施已初見成效：2014年，香港的碳排放量達(dá)到峰值水平；2020年，香港的碳排放總量比2005 年水平減少約20%；2020 年，“節(jié)能綠建”建筑物的用電量與2015 年水平相比下降4.7%（約占當(dāng)年總用電量的5%）④；能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，石油、天然氣和煤炭的占比已由2018 年的70%、9%和21%，優(yōu)化為2020 年的62%、20%和17%⑤。香港特區(qū)政府還將在未來15～20 年間再投入2400億港元，推動(dòng)一系列節(jié)能減排工作。例如，在“凈零發(fā)電”方面，中期目標(biāo)是淘汰燃煤發(fā)電，發(fā)展可再生能源，長遠(yuǎn)目標(biāo)是2050年前達(dá)至凈零碳發(fā)電；在“節(jié)能綠建”方面，中期目標(biāo)是2035年或之前商業(yè)樓宇用電量減15%至20%、住宅樓宇用電量減10%至15%，長遠(yuǎn)目標(biāo)是2050年或之前商業(yè)樓宇用電量減30%至40%，住宅樓宇用電量減20%至30%⑥。由此可見，要在不到30 年的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，對(duì)香港來說既充滿挑戰(zhàn)也帶來新機(jī)遇。

本文以1990—2022年香港電力消費(fèi)特點(diǎn)及主要影響因素的多元回歸分析為基礎(chǔ)，預(yù)測(cè)了2023—2050年香港電力消費(fèi)及分布狀況。基于香港電力消費(fèi)的特點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)，一方面，應(yīng)進(jìn)一步深化與粵港澳大灣區(qū)的能源合作，另一方面，應(yīng)加大推進(jìn)“節(jié)能綠建”的力度，以期早日實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。

二、文獻(xiàn)回顧

就影響電力消費(fèi)的因素而言，張游國和高巖（2021）研究認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與電力消費(fèi)息息相關(guān)，而且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口數(shù)量以及氣溫也是決定電力消費(fèi)需求的主要因素，其他文獻(xiàn)研究也證實(shí)了這一點(diǎn)。黃晨宏（2011）研究指出，電力需求與宏觀經(jīng)濟(jì)和氣候因素息息相關(guān)。其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展決定了上海電力需求的主要趨勢(shì)，氣溫因素決定了上海尖峰負(fù)荷變化的增量幅度，在上海經(jīng)濟(jì)進(jìn)入以服務(wù)經(jīng)濟(jì)為主的發(fā)展階段后，隨著第三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，其電力需求增長要遠(yuǎn)快于第二產(chǎn)業(yè)。汪斌等（2018）研究指出，實(shí)際中，資源環(huán)境的約束、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化及節(jié)能減排政策的實(shí)施對(duì)電力消費(fèi)量的需求皆有重要的影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和外部環(huán)境的變化將引發(fā)中國電力需求增長的深刻變化。并從對(duì)北京1985—2014年的實(shí)證研究中得出，影響北京電力需求增長的因素主要包括GDP增長、電力需求在總電力需求中的占比、相對(duì)與絕對(duì)GDP電耗強(qiáng)度、居民電耗強(qiáng)度及混合彈性系數(shù)、人口數(shù)量等，其中GDP增長及其單耗強(qiáng)度是影響電力需求增長的主要原因。閆寧（2019）主要根據(jù)北京市2000—2017年GDP、城鎮(zhèn)化率、三次產(chǎn)業(yè)占比、全社會(huì)用電量等歷史數(shù)據(jù)，研究了GDP、城鎮(zhèn)化率、三次產(chǎn)業(yè)占比等3 個(gè)因素對(duì)于北京市全社會(huì)用電量的影響，并預(yù)測(cè)北京市2018—2030 年的全社會(huì)用電量。邱波等（2018）研究指出，典型發(fā)達(dá)國家隨著經(jīng)濟(jì)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大，電力消費(fèi)總量不斷增加。但隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高，電力消費(fèi)增速總體呈階段性遞減趨勢(shì)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的電力需求彈性不斷降低，經(jīng)濟(jì)增長與電力消費(fèi)逐步實(shí)現(xiàn)脫鉤。當(dāng)中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段，拉動(dòng)作用與抑制作用趨于平衡，經(jīng)濟(jì)增長與電力需求也將逐步脫鉤；此時(shí)影響居民用電量的主要因素是人口數(shù)量、城鎮(zhèn)化率和居民人均收入。劉洪久等（2015）研究認(rèn)為，影響蘇州電力需求的因素有：人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例、人口數(shù)量、城鄉(xiāng)居民人均收入、居民家用電器擁有量、城鄉(xiāng)居民人均住房使用面積、城市化率、電力消費(fèi)效率、氣溫變化等，但其中人均GDP 和第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例則是影響最顯著的兩個(gè)因素。蘇步蕓等（2022）研究認(rèn)為，中國的“雙碳”目標(biāo)正引起一場(chǎng)廣泛而深刻的經(jīng)濟(jì)社會(huì)變革，其影響將滲透至產(chǎn)業(yè)、能源、電力等各個(gè)方面。中央于2019年先后印發(fā)實(shí)施的《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》和《中共中央國務(wù)院關(guān)于支持深圳建設(shè)中國特色社會(huì)主義先行示范區(qū)的意見》，在“雙區(qū)”驅(qū)動(dòng)下，差異化產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略和新基建的要求將對(duì)深圳未來用電特性產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響?？讋俚龋?010）以遼寧省2002年1月至2009年8月的月售電量為原始數(shù)據(jù)，利用Excel、SPSS13.0軟件進(jìn)行深入分析得出，2008 年下半年爆發(fā)的經(jīng)濟(jì)危機(jī)對(duì)電力行業(yè)產(chǎn)生沖擊，導(dǎo)致月售電量出現(xiàn)下降。余瀟瀟等（2021）研究認(rèn)為，“新基建”中5G基站、大數(shù)據(jù)中心、電動(dòng)汽車等基礎(chǔ)設(shè)施布點(diǎn)密集，能耗密度大，大規(guī)模發(fā)展對(duì)電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行沖擊大。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)電力需求預(yù)測(cè)研究也較為豐富。主要有：張游國和高巖（2021）采用灰色關(guān)聯(lián)度、主成分分析以及多元回歸模型等方法，對(duì)上海市歷史用電量進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，且發(fā)現(xiàn)分析模型有一定的預(yù)測(cè)精度。張鵬飛等（2022）利用政府間氣候變化專門委員會(huì)溫室氣體清單編制、網(wǎng)絡(luò)模型分析法、對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)等方法，量化分析粵港澳大灣區(qū)電力生產(chǎn)和消費(fèi)導(dǎo)致的碳排放及社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)大灣區(qū)電力碳排放的影響。閆寧（2019）采用協(xié)整分析及情景分析方法，利用向量自回歸模型（VAR）進(jìn)行研究。邱波等（2018）利用協(xié)整和誤差修正模型建立居民用電量需求方程進(jìn)行研究。劉洪久等（2015）在比較了電力需求預(yù)測(cè)的經(jīng)典預(yù)測(cè)方法、傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法、現(xiàn)代預(yù)測(cè)方法后采用了逐步多元線性回歸分析，對(duì)蘇州電力需求進(jìn)行了五年的預(yù)測(cè)?？讋俚龋?010）利用比重法模型、一元線性回歸模型及月間增長率模型等多維分析的組合預(yù)測(cè)模型，擬合了經(jīng)濟(jì)危機(jī)對(duì)遼寧省電力負(fù)荷的影響，也得到了較好的預(yù)測(cè)效果。黃晨宏（2011）則分別采用了平均值法、單耗推算法以及增長率法預(yù)測(cè)了2011—2012年上海市的電力需求。蘇步蕓等（2022）以能源彈性系數(shù)法和產(chǎn)值單耗法等為基礎(chǔ)進(jìn)行各行業(yè)增加值預(yù)測(cè)，一方面，依據(jù)歷史發(fā)展規(guī)律；另一方面，結(jié)合“雙碳”下經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)、“雙區(qū)”下產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向等進(jìn)行趨勢(shì)外推，并引入不同的影響因素指標(biāo)，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)工具尋找指標(biāo)和影響因素之間的量化關(guān)系，即“雙碳”“雙區(qū)”下經(jīng)濟(jì)社會(huì)和電力發(fā)展之間的相關(guān)性，進(jìn)而預(yù)測(cè)了深圳“十四五”及中遠(yuǎn)期全社會(huì)用電需求。余瀟瀟等（2021）在對(duì)“新基建”各類基礎(chǔ)設(shè)施“十四五”期間發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望上，重點(diǎn)對(duì)5G基站、數(shù)據(jù)中心等“數(shù)字新基建”的能耗模型進(jìn)行分析建模，量化分析“十四五”期間“新基建”對(duì)中國電力需求影響。

三、香港電力消費(fèi)的特征與主要影響因素

（一）香港電力消費(fèi)與分布特點(diǎn)

本文根據(jù)香港的用電量統(tǒng)計(jì)方法，其電力消費(fèi)按照使用者類別分為住宅用電、商業(yè)用電、工業(yè)用電以及街燈用電四類進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。表1列出了1990—2022年香港電力消費(fèi)及分布（按照使用者類別分）情況。

隨著服務(wù)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展與人民生活水平的提升，除工業(yè)用電外，香港電力消費(fèi)總量及各類電力消費(fèi)在過去33年里大多數(shù)年份呈上升態(tài)勢(shì)，不同時(shí)期變動(dòng)幅度有一定差異。從表1可以看出香港電力消費(fèi)的總體特征：消費(fèi)總量上升，但行業(yè)差別較大。

香港電力消費(fèi)整體呈上升態(tài)勢(shì)。電力消費(fèi)總量從1990年的23.83太瓦時(shí)增加到2022年的44.77太瓦時(shí)，其中，最高的2021 年為45.72 太瓦時(shí)，最低為1990 年的23.83 太瓦時(shí)，年均電力消費(fèi)總量為38.10 太瓦時(shí)。從增長率看，33年間增長了87.82%，年平均增長率為1.99%，其間最高增長率為1998年的8.09%；2022年，受新冠疫情的嚴(yán)重影響則呈負(fù)增長。

商業(yè)電力消費(fèi)增長居各類電力消費(fèi)之首。從1990年的11.55太瓦時(shí)增加到2022年的28.99太瓦時(shí)；最高為2019 年的29.77 太瓦時(shí)，最低為1990 年，年均電力消費(fèi)量為23.94 太瓦時(shí)。從增長率看，33 年間增長了150.99%，年平均增長率為2.92%。最高增長率為1993年的10.76%，最低為2020年的-5.71%。商業(yè)電力消費(fèi)量占電力消費(fèi)總量的比重由1990 年的48.46%增加到2022 年的64.75%，33 年間占比提高了16.29 個(gè)百分點(diǎn)；其中占比最高的2019年達(dá)66.44%，最低的是1990年的48.46%。

住宅電力消費(fèi)增長居各類電力消費(fèi)第二。從1990 年的5.29 太瓦時(shí)增加到2022 年的12.62 太瓦時(shí)；最高為2021 年的13.18 太瓦時(shí)，最低為1990 年的數(shù)據(jù)，年均電力消費(fèi)量為9.82 太瓦時(shí)。從增長率看，33 年間增長了138.63%，年均增長率為2.76%，增長率最高的是1998年的13.33%，最低為2022年的-4.29%。住宅電力消費(fèi)量占電力消費(fèi)總量的比重由1990 年的22.19%增加到2022 年的28.19%，33 年間占比提高了6 個(gè)百分點(diǎn)；其中占比最高為2020年的29.40%，最低是1990年的22.19%。

街燈電力消費(fèi)較為穩(wěn)定且占比極小。33 年間，年消費(fèi)量介于0.07～0.11 太瓦時(shí)之間，年均電力消費(fèi)量為0.10 太瓦時(shí)，年均增長率為0.50%。街燈電力消費(fèi)量占電力消費(fèi)總量的比重由1990 年的0.29%減少到2022 年的0.18%，33年間占比下降了0.11個(gè)百分點(diǎn)。

工業(yè)電力消費(fèi)基本呈逐年下降態(tài)勢(shì)，波動(dòng)幅度較小。從1990 年的6.93 太瓦時(shí)下降到2022 年的3.08 太瓦時(shí)，最高為1991 年的6.96 太瓦時(shí)，最低為2020 年的2.96 太瓦時(shí)，年均電力消費(fèi)量為4.24 太瓦時(shí)；33 年間增長率為-55.54%，年均降幅為2.50%。工業(yè)電力消費(fèi)量占電力消費(fèi)總量的比重由1990 年的29.06%減少到2022年的6.88%，33年間占比下降了22.18個(gè)百分點(diǎn)；其中占比最高年份為1990年，最低的2019年占比僅6.71%。

（二）影響香港電力消費(fèi)的主要因素

1.人口數(shù)量

從圖1看，香港人口總量從1990年的575.20萬人增加到2022年的733.32萬人，其間人口數(shù)量增長波動(dòng)較大，年增長率最高為1996年的3.05%，最低為2020年的-1.25%，33年間年均增長率為0.74%。一般而言，人口數(shù)量變化對(duì)電力消費(fèi)尤其是服務(wù)類商業(yè)以及住宅電力消費(fèi)的影響較為明顯。

圖1 1990—2022年香港本地人口總量及其年增長率變動(dòng)

2.本地生產(chǎn)總值（GDP）

從圖2 看，香港經(jīng)濟(jì)總量整體呈逐年攀升態(tài)勢(shì)，本地生產(chǎn)總值由1990 年的5992.56 億港元逐步增加到2022 年的28270.09 億港元。33 年間，年增長率起伏較大，最高的1992 年達(dá)16.75%，最低的2020 年為-5.95%；年均增長率為1.05%。

圖2 香港1990—2022年本地生產(chǎn)總值及其年增長率變動(dòng)

3.三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

香港較早步入服務(wù)經(jīng)濟(jì)時(shí)代。圖3顯示，1990年，香港的第一產(chǎn)業(yè)已逐年式微，第一產(chǎn)業(yè)占GDP 的比重1990 年僅為0.29%，2022 年更低至0.08%；第二產(chǎn)業(yè)占比逐年下降，由1990 年的25.34%下降為2022 年的6.63%；2004 年后，第一、二產(chǎn)業(yè)合計(jì)產(chǎn)值占GDP 的比重少于10%；第三產(chǎn)業(yè)占GDP 的比重在1990 年已達(dá)74.37%，到2022年更高達(dá)93.29%。因此，第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)是影響香港電力消費(fèi)變化最為重要的因素。

圖3 香港1990—2022年三次產(chǎn)業(yè)占比變化情況

4.高溫天氣天數(shù)⑦

香港地處亞熱帶，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，常年氣溫較高。近年來，隨著全球氣候變化，出現(xiàn)了較多的極端天氣。極端天氣包括酷熱、寒冷、臺(tái)風(fēng)等，對(duì)香港而言，影響電力消費(fèi)較大的是酷熱天氣，因此，香港氣溫因素僅考慮高溫天氣出現(xiàn)的天數(shù)情況。據(jù)統(tǒng)計(jì)，20 世紀(jì)90 年代以來，香港的“高溫天氣”天數(shù)年平均達(dá)45天，中位數(shù)及眾數(shù)均為每年37天。從圖4看，香港高溫天氣天數(shù)基本上呈現(xiàn)階段性盤升走勢(shì)，對(duì)電力消費(fèi)的影響不斷加強(qiáng)。1990 年、1998 年、2007 年和2009 年相繼創(chuàng)下37 天、46 天、48 天和58 天的新高；2014 年起，高溫天氣天數(shù)，一是創(chuàng)新高天數(shù)均維持在60 以上，二是創(chuàng)新高頻率上升，9 年間有5 年突破前期高位；到2021年高溫天氣天數(shù)竟高達(dá)115天。

圖4 1990—2022年香港高溫天氣天數(shù)統(tǒng)計(jì)

5.《氣候行動(dòng)藍(lán)圖》等措施效應(yīng)

為了與國家落實(shí)《巴黎協(xié)定》的“雙碳”行動(dòng)承諾一致，2017年1月，香港出臺(tái)了《香港氣候行動(dòng)藍(lán)圖2030+》，提出香港社會(huì)在落實(shí)“雙碳”行動(dòng)承諾需采取的計(jì)劃、行動(dòng)，以及2030 年將香港的碳強(qiáng)度由2015年的水平降低65%至70%的目標(biāo)。2021年10月，香港進(jìn)一步出臺(tái)了《香港氣候行動(dòng)藍(lán)圖2050》，以“凈零發(fā)電”“節(jié)能綠建”“綠色運(yùn)輸”“全民減廢”四大減碳策略，提出“2035年碳排放總量與2005年相比下降50%，2050年實(shí)現(xiàn)碳中和”等新目標(biāo)，以期更圓滿完成國家的“雙碳”目標(biāo)。為此，香港特區(qū)政府在過去10年已撥款470多億港元，推行各項(xiàng)減碳措施，未來還會(huì)繼續(xù)投入約2400億港元，推動(dòng)一系列節(jié)能綠建工作。如，推行“強(qiáng)制性能源效益標(biāo)簽計(jì)劃”，涵蓋空調(diào)機(jī)、電視機(jī)等8 類電器產(chǎn)品，每年約可節(jié)約9.3 億千瓦時(shí)電，減少約65萬噸碳排放；實(shí)施“上網(wǎng)電價(jià)計(jì)劃”，市民和非政府機(jī)構(gòu)可以在其處所安裝太陽能光伏或風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)，以較一般電費(fèi)高的水平，向電力公司售賣所生產(chǎn)的可再生能源；推出“采電學(xué)社計(jì)劃”，為學(xué)校和社會(huì)福利機(jī)構(gòu)免費(fèi)安裝太陽能發(fā)電系統(tǒng)；推出“綠色校園2.0——智能慳電計(jì)劃”和“綠色社福機(jī)構(gòu)計(jì)劃”，為其處所進(jìn)行能源審核并安裝節(jié)能裝置等，預(yù)計(jì)該計(jì)劃實(shí)施每年可節(jié)省約4500 萬千瓦時(shí)電，相當(dāng)于減少約3.2 萬噸碳排放；等等。這些政策措施的實(shí)施對(duì)香港電力消費(fèi)及分布狀況已經(jīng)產(chǎn)生明顯的影響，我們將這些積極影響稱為藍(lán)圖效應(yīng)。當(dāng)藍(lán)圖效應(yīng)對(duì)電力消費(fèi)的影響為負(fù)時(shí)，表明《氣候行動(dòng)藍(lán)圖》的實(shí)施產(chǎn)生正面作用，使電力消費(fèi)科學(xué)下降。

6.新冠疫情的影響

自世界衛(wèi)生組織于2020年1月30日宣布新冠疫情構(gòu)成“國際關(guān)注的突發(fā)公共衛(wèi)生事件”起，至2023年5月5日宣布新冠疫情不構(gòu)成“國際關(guān)注的突發(fā)公共衛(wèi)生事件”的3年多時(shí)間里，新冠疫情對(duì)世界經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展影響巨大。對(duì)于一個(gè)高度開放的國際化城市，這場(chǎng)疫情同樣對(duì)香港社會(huì)、經(jīng)濟(jì)及個(gè)人行為等產(chǎn)生了重大影響。尤其是新冠疫情期間社會(huì)、組織及個(gè)人等已產(chǎn)生的各種新的行為方式、新的業(yè)態(tài)、新的消費(fèi)方式與消費(fèi)習(xí)慣，如線上會(huì)議、線上教學(xué)、電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、共享經(jīng)濟(jì)等。這些新業(yè)態(tài)及新消費(fèi)方式在后疫情時(shí)代仍會(huì)產(chǎn)生長期影響，也必然對(duì)電力消費(fèi)產(chǎn)生相應(yīng)作用。

四、香港電力消費(fèi)及分布的計(jì)量建模與結(jié)果檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步探討上述因素對(duì)香港電力消費(fèi)及分布的影響程度，本文在上述分析基礎(chǔ)上選取香港1990—2022年間的各類用電量、經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口數(shù)量以及高溫天氣天數(shù)等建立多元回歸模型分析，并考慮自2017年以來的藍(lán)圖效應(yīng)影響以及2020以來的新冠疫情影響。由于香港已進(jìn)入現(xiàn)代服務(wù)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變量僅選取第三產(chǎn)業(yè)占比。由于街燈在電力消費(fèi)總量中占比極低，因此，后續(xù)分析不再考慮這一部分。

1.變量相關(guān)性描述

各影響因素與各類電力消費(fèi)量的簡單相關(guān)可以看出變量選擇的合理性，結(jié)果見表2。從簡單相關(guān)來看：（1）各類電力消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及人口總量高度相關(guān)，各相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值均高達(dá)0.94以上，與GDP增速、高溫天氣相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值也在0.5以上；（2）香港電力消費(fèi)總量與總?cè)丝跀?shù)、第三產(chǎn)業(yè)占比及高溫天氣天數(shù)正相關(guān)，與GDP增速負(fù)相關(guān)；（3）工業(yè)電力消費(fèi)量與GDP增速正相關(guān)，與第三產(chǎn)業(yè)占比、人口數(shù)量及高溫天氣天數(shù)負(fù)相關(guān)；（4）商業(yè)、住宅電力消費(fèi)量與人口數(shù)量、第三產(chǎn)業(yè)占比及高溫天氣天數(shù)正相關(guān)，與GDP增速負(fù)相關(guān)。這說明，就氣溫及香港的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)看，氣溫升高將增加電力消費(fèi)總量、商業(yè)及住宅電力消費(fèi)量；而高溫天氣對(duì)工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)會(huì)有負(fù)的影響，這與酷熱天氣下往往減少一定的生產(chǎn)活動(dòng)有關(guān)。

表2 各類電力消費(fèi)量與主要因素相關(guān)矩陣

2.變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在建立實(shí)證模型之前，考慮到時(shí)間序列數(shù)據(jù)建?？赡艽嬖诘膫位貧w問題，應(yīng)先檢驗(yàn)各類電力消費(fèi)量、人口總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增速以及高溫天氣天數(shù)序列的平穩(wěn)性，其中，人口總量取對(duì)數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)（人口總量取對(duì)數(shù)不改變其性質(zhì)和關(guān)系，且易于消除異方差問題），結(jié)果如表3所示。

從表3 可以看出，各類電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增速、第三產(chǎn)業(yè)占比及人口數(shù)量等均為平穩(wěn)的時(shí)間序列，而高溫天氣天數(shù)是趨勢(shì)平穩(wěn)序列。

3.電力消費(fèi)影響因素多元回歸模型

根據(jù)上述變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果，特別地，本文在方程中考慮氣候藍(lán)圖的影響，同時(shí)考慮2020年開始的新冠疫情沖擊的影響，建立如下多元回歸模型：

Elec=α+β1lnPop+β2GDP_r+β3GDP_3p+β4Lantu+β5Yiqing+β6Day_hot+ε

被解釋變量Elec為電力消費(fèi)量，分別是電力消費(fèi)總量Elec_total、商業(yè)電力消費(fèi)量Elec_commer、住宅電力消費(fèi)量Elec_house、工業(yè)電力消費(fèi)量Elec_indus。

解釋變量：lnPop為人口總量的對(duì)數(shù)；GDP_r為GDP 增速；GDP_3p為第三產(chǎn)業(yè)占比；Lantu代表藍(lán)圖效應(yīng)，2017 年之后Lantu= 1，其余年份為0；Yiqing代表新冠疫情沖擊，2020—2022 年取1，其余年份為0；Day_hot為高溫天氣天數(shù)；t為時(shí)間趨勢(shì)?？紤]到上述平穩(wěn)性檢驗(yàn)表明GDP 增速、對(duì)數(shù)人口總量的數(shù)據(jù)生成過程有滯后效應(yīng)，因而模型使用Newey-West穩(wěn)健估計(jì)。表4列出了電力消費(fèi)的多元回歸模型估計(jì)結(jié)果。

表4 香港電力消費(fèi)對(duì)其影響因素的回歸結(jié)果

表4 的估計(jì)結(jié)果顯示印證了前一部分的理論分析。首先，人口總量對(duì)電力消費(fèi)總量以及商業(yè)、住宅電力消費(fèi)量存在顯著的正效應(yīng)；對(duì)工業(yè)電力消費(fèi)量影響為負(fù)，但不顯著。其次，第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)電力消費(fèi)總量和商業(yè)電力消費(fèi)量的影響為正。就系數(shù)估計(jì)值而言，第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)兩者的影響系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于住宅以及工業(yè)電力消費(fèi)量的系數(shù)絕對(duì)值，這也凸顯了香港以第三產(chǎn)業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)。再次，各類電力消費(fèi)均存在非常顯著的藍(lán)圖效應(yīng)以及新冠疫情效應(yīng)（除工業(yè)電力消費(fèi)量外）。前者對(duì)電力消費(fèi)總量、商業(yè)以及住宅電力消費(fèi)量的影響為負(fù)，存在顯著負(fù)相關(guān)效應(yīng)，證實(shí)《氣候行動(dòng)藍(lán)圖》相關(guān)措施的實(shí)施對(duì)節(jié)能有一定的效果；后者對(duì)電力消費(fèi)總量及商業(yè)電力消費(fèi)量的影響為負(fù)，對(duì)住宅電力消費(fèi)量為正，說明新冠疫情以來，商業(yè)活動(dòng)減少，居民居家辦公活動(dòng)增加，產(chǎn)生了相應(yīng)的電力消費(fèi)結(jié)果。最后，高溫天氣天數(shù)對(duì)電力消費(fèi)總量、住宅及工業(yè)電力消費(fèi)量的影響顯著，證實(shí)了高溫氣候?qū)﹄娏οM(fèi)的影響。

具體來看，表4列（1）表明，人口總量每增加1%、第三產(chǎn)業(yè)占比每增加1個(gè)百分點(diǎn)、GDP增速每減少1個(gè)百分點(diǎn)，電力消費(fèi)總量分別平均增加0.0477太瓦時(shí)和0.4710太瓦時(shí)、0.2866太瓦時(shí)；《氣候行動(dòng)藍(lán)圖》及新冠疫情的影響使其平均減少了1.2599 和1.6255 太瓦時(shí)；高溫天氣每增加1 天使得電力消耗總量平均增加0.0132太瓦時(shí)。列（2）顯示，人口總量、GDP增速、第三產(chǎn)業(yè)占比的單位變動(dòng)，會(huì)使其分別平均增加0.1901太瓦時(shí)、0.0527、0.4738太瓦時(shí)；藍(lán)圖效應(yīng)和新冠疫情效應(yīng)則使其平均減少1.1630太瓦時(shí)和2.0331太瓦時(shí)。

4.穩(wěn)健性檢查

考慮到歷年香港人口數(shù)量增長狀況，為了使實(shí)證結(jié)果更加穩(wěn)健，以人均電力消費(fèi)量（Elec_p，分別為人均電力消費(fèi)總量Elec_total_p、人均商業(yè)電力消費(fèi)量Elec_commer_p、人均住宅電力消費(fèi)量Elec_house_p、人均工業(yè)電力消費(fèi)量Elec_indus_p）作為被解釋變量再次進(jìn)行了多元回歸估計(jì)，結(jié)果見表5。

表5 香港人均電力消費(fèi)量對(duì)其影響因素的回歸結(jié)果

比較表4與表5的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，被解釋變量的改變對(duì)回歸結(jié)果的影響不大，除了人口數(shù)量的影響發(fā)生變化，其余結(jié)果十分接近，這表明本文構(gòu)建的多元回歸模型的結(jié)果是較為穩(wěn)健的。

再者，從表4回歸模型的擬合情況來看，可決系數(shù)R2和調(diào)整的可決系數(shù)R2都非常高，特別是調(diào)整的可決系數(shù)均在0.98以上，表明本文電力消費(fèi)需求模型擬合效果非常好，在上述各個(gè)變量的相關(guān)性較為穩(wěn)定的情況下，是非常適合進(jìn)行預(yù)測(cè)的。

五、香港電力消費(fèi)的發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)

在前述電力消費(fèi)影響因素實(shí)證分析基礎(chǔ)上，設(shè)定各影響因素的變化程度后，利用多元回歸模型，對(duì)2023—2050年香港電力消費(fèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

（一）相關(guān)假設(shè)條件

1.GDP增速設(shè)定

參考香港《2022 年經(jīng)濟(jì)發(fā)展及2023 年經(jīng)濟(jì)展望》中對(duì)“2024—2027 年”經(jīng)濟(jì)增速的預(yù)期，將未來GDP增速設(shè)定為3.7%⑧。

2.第三產(chǎn)業(yè)占比假定

由于香港經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以第三產(chǎn)業(yè)為主，香港特區(qū)政府不斷推出第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新舉措（如：設(shè)立家族辦公室、虛擬資產(chǎn)交易平臺(tái)業(yè)務(wù)的展開、促進(jìn)科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展、推進(jìn)文藝創(chuàng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展等），未來有可能繼續(xù)提高第三產(chǎn)業(yè)的占比。因此，本文一是按照第三產(chǎn)業(yè)占比逐年提高0.05 個(gè)百分點(diǎn)，至2050 年提高1.4 個(gè)百分點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)；二是采用近五年第三產(chǎn)業(yè)占比的平均值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.人口總量估算

根據(jù)香港特區(qū)政府統(tǒng)計(jì)處公布的“按性別及人口推算的年中人口數(shù)”進(jìn)行預(yù)測(cè)，2023—2050年間人口預(yù)估數(shù)呈拋物線走勢(shì)，其中2023—2040年間明顯呈逐年上升態(tài)勢(shì)，到2046年前后出現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)。

4.其他設(shè)定

預(yù)測(cè)中的高溫天氣天數(shù)設(shè)定為1990—2022年間的均值天數(shù)，同時(shí)考慮氣候藍(lán)圖效應(yīng)及新冠疫情影響。

（二）2023—2050年香港電力消費(fèi)及分布的預(yù)測(cè)

在上述各影響因素的設(shè)定條件下，利用表4 的估計(jì)結(jié)果對(duì)2023—2050 年香港的電力消費(fèi)及分布進(jìn)行了預(yù)測(cè)（表6），并據(jù)此預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算電力消費(fèi)的占比（表7）。

表6 2023—2050年香港電力消費(fèi)及分布的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù) 單位：太瓦時(shí)

表7 2023—2050年香港電力消費(fèi)及分布預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的占比情況 單位：%

從表6 的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)可知，香港電力消費(fèi)將延續(xù)之前用電趨勢(shì)。首先，無論第三產(chǎn)業(yè)占比采用五年均值還是逐年遞增方式，除工業(yè)電力消費(fèi)量逐步降低外，其他電力消費(fèi)量均呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢(shì)。其次，隨著時(shí)間的推移，第三產(chǎn)業(yè)占比的五年均值與逐年遞增方式所預(yù)測(cè)的電力消費(fèi)總量及分布數(shù)據(jù)逐漸產(chǎn)生差異，2024 年前，前者的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)大于后者，但2024年后，前者的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)逐漸小于后者。這也說明，香港特區(qū)政府在發(fā)力推動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展、逐年提高第三產(chǎn)業(yè)占比的過程中，也需關(guān)注對(duì)電力消費(fèi)需求產(chǎn)生的影響。最后，第三產(chǎn)業(yè)占比按五年均值方式的預(yù)測(cè)中，2030年、2035年及2050年電力消費(fèi)總量分別為：46.28太瓦時(shí)、47.59太瓦時(shí)以及50.02 太瓦時(shí)；商業(yè)及住宅電力消費(fèi)量2030 年分別為30.96 太瓦時(shí)、13.21 太瓦時(shí)，2035 年分別為32.25 太瓦時(shí)、13.66 太瓦時(shí)，2050 年分別為35.13 太瓦時(shí)、14.46 太瓦時(shí)；工業(yè)電力消費(fèi)量則從2025 年的2.44太瓦時(shí)下降為2050 年的0.32 太瓦時(shí)。據(jù)此預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算出2023—2050 年各電力消費(fèi)量的年均增長率分別為：電力消費(fèi)總量0.40%，商業(yè)與住宅電力消費(fèi)量0.69%和0.49%，工業(yè)電力消費(fèi)量-7.76%。由此可見，在電力消費(fèi)未來發(fā)展的上升趨勢(shì)中起主力作用的是商業(yè)及住宅電力消費(fèi)。

如表7 所示，商業(yè)及住宅電力消費(fèi)量的占比逐年提高，以第三產(chǎn)業(yè)占比采用五年均值推算結(jié)果看，二者占比2023 年分別為65.59%及28.26%，2050 年分別達(dá)70.23%和28.90%；二者占比2050 年較2023 年分別提高了4.64個(gè)百分點(diǎn)和0.64個(gè)百分點(diǎn)；工業(yè)電力消費(fèi)量的占比則是逐年減少，從2023年的5.91%下降至2050年的0.64%，下降了5.27 個(gè)百分點(diǎn)。以第三產(chǎn)業(yè)占比采用逐年提高0.05 個(gè)百分點(diǎn)推算結(jié)果看，二者占比2023 年分別為65.57%及28.26%，2050 年分別達(dá)70.60%和28.81%；二者占比2050 年較2023 年分別提高了5.03 個(gè)百分點(diǎn)和0.55 個(gè)百分點(diǎn)；工業(yè)電力消費(fèi)量的占比逐年下降，從2023 年的5.92%下降至2050 年的0.37%，下降了5.55個(gè)百分點(diǎn)。

由此可見，第三產(chǎn)業(yè)占比不論是采用五年均值推算，還是以逐年提高0.05個(gè)百分點(diǎn)推算，至2050年，商業(yè)及住宅的電力消費(fèi)基本占據(jù)了香港未來電力消費(fèi)的全部。因此，香港“節(jié)能綠建”的著力點(diǎn)應(yīng)圍繞在商業(yè)及住宅的電力消費(fèi)方面，尤其是商業(yè)的電力消費(fèi)方面。

與此同時(shí)，本文還對(duì)以人均電力消費(fèi)為被解釋變量的多元回歸方程按照上述設(shè)定條件進(jìn)行了預(yù)測(cè)。對(duì)比預(yù)測(cè)結(jié)果，二者差異基本在1%之內(nèi)；人均電力消費(fèi)模型測(cè)算的電力消費(fèi)總量在2046 年后趨于小幅度減少，這應(yīng)該與香港特區(qū)政府統(tǒng)計(jì)處公布的人口推算數(shù)據(jù)在2046年后出現(xiàn)下降趨勢(shì)有關(guān)，但香港未來電力消費(fèi)總量及商業(yè)、住宅電力消費(fèi)量依然呈現(xiàn)增長態(tài)勢(shì)。

六、結(jié)論與建議

（一）基本結(jié)論

1.在“雙碳”背景下，影響香港電力消費(fèi)的主要因素有人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)增速、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)尤其是第三產(chǎn)業(yè)占比以及氣溫因素，這些因素與電力消費(fèi)的相關(guān)性很高，相關(guān)度大于0.5；電力消費(fèi)及分布均存在非常顯著的藍(lán)圖效應(yīng)，影響系數(shù)較大；新冠疫情對(duì)電力消費(fèi)也有影響。

2.對(duì)2023—2050 年香港電力消費(fèi)及分布進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果表明：在人口數(shù)量、GDP 增速、第三產(chǎn)業(yè)占比、高溫天氣、氣候藍(lán)圖及新冠疫情的綜合影響下，如果香港的現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)模式與消費(fèi)服務(wù)模式不變，香港電力消費(fèi)總量、商業(yè)及住宅電力消費(fèi)量的未來發(fā)展趨勢(shì)呈不斷增長態(tài)勢(shì)。而且，未來推動(dòng)香港電力消費(fèi)量上升的主要因素是商業(yè)及住宅方面的電力消費(fèi)。

（二）政策建議

隨著現(xiàn)代科技的高速發(fā)展，社會(huì)電氣化水平的快速迭代更新，香港電力消費(fèi)呈逐年增長態(tài)勢(shì)。要保障和鞏固香港國際金融中心地位的穩(wěn)健高質(zhì)量發(fā)展，滿足綠色電力消費(fèi)需求特別是商業(yè)及住宅電力消費(fèi)需求，并在此基礎(chǔ)上早日實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，香港應(yīng)加大實(shí)施節(jié)能降耗與綠色能源的步伐。

1.加大“節(jié)能綠建”實(shí)施的力度與有效性

一是繼續(xù)推進(jìn)香港的《建筑物能源效益條例》《建筑物能源效益守則》以及“能源效益標(biāo)簽計(jì)劃”的實(shí)施，加大對(duì)舊建筑物節(jié)能改造力度，提高新建筑物的節(jié)能設(shè)計(jì)要求。二是加大力度推進(jìn)節(jié)能減排行動(dòng)的參與主體。充分發(fā)動(dòng)香港發(fā)展商、公共事業(yè)、金融機(jī)構(gòu)等界別的機(jī)構(gòu)參與香港環(huán)保署提出的“4T”伙伴活動(dòng)⑨，不斷為香港的綠色發(fā)展增加新動(dòng)力。

2.加大粵港澳大灣區(qū)發(fā)展綠色能源的合作力度

一是遵循《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》精神，在粵港澳大灣區(qū)合作框架下，落實(shí)“飛地經(jīng)濟(jì)”發(fā)展，由廣東省協(xié)調(diào)大灣區(qū)城市提供“飛地”用于建設(shè)電廠為香港供電。二是協(xié)調(diào)粵港澳大灣區(qū)相關(guān)城市及南方電網(wǎng)對(duì)香港的輸電網(wǎng)絡(luò)布局，進(jìn)一步推進(jìn)清潔低碳、安全可靠、智能高效、開放共享的區(qū)域能源體系協(xié)同發(fā)展規(guī)劃實(shí)施。

3.進(jìn)一步優(yōu)化綠色能源的競爭優(yōu)勢(shì)

一是積極發(fā)揮香港國際金融中心和國際國內(nèi)雙向交流的“超級(jí)聯(lián)絡(luò)人”優(yōu)勢(shì)。大力推動(dòng)綠色債券、綠色信貸等綠色金融產(chǎn)品規(guī)模快速增長，拓寬綠色產(chǎn)業(yè)和綠色項(xiàng)目融資渠道。深化廣州碳排放權(quán)交易中心有限公司（廣州碳交所）與香港交易及結(jié)算所有限公司（香港交易所）的合作，積極探索碳金融領(lǐng)域的合作項(xiàng)目。二是努力克服香港地理環(huán)境的限制，進(jìn)一步推進(jìn)香港“采電學(xué)社計(jì)劃”等清潔能源建設(shè)工程，因地制宜，大力推動(dòng)可再生能源的發(fā)展，拓展香港地區(qū)“凈零發(fā)電”來源。

注釋：

①參見新華社：《中共中央國務(wù)院關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見》發(fā)布，中國政府網(wǎng),https://www.gov.cn/xinwen/2021-10/25/content_5644687.htm。

②例如：《香港清新空氣藍(lán)圖》《香港資源循環(huán)藍(lán)圖2013—2022》《香港都市節(jié)能藍(lán)圖2015—2025+》《香港生物多樣性策略及行動(dòng)計(jì)劃2016—2021》《香港邁向可持續(xù)發(fā)展城市之路：環(huán)境報(bào)告2012—2017》《香港電動(dòng)車普及化路線圖》《香港清新空氣藍(lán)圖2035》《香港氣候行動(dòng)藍(lán)圖2030+》《香港氣候行動(dòng)藍(lán)圖2050》等。

③后文提到的《氣候行動(dòng)藍(lán)圖》影響、效應(yīng)等，均以《香港氣候行動(dòng)藍(lán)圖2050》內(nèi)容為準(zhǔn)。

④香港特區(qū)政府于2012年實(shí)施了《建筑物能源效率條例》，并為建筑業(yè)主和物業(yè)公司提供了專門的能效方面的財(cái)政補(bǔ)貼，鼓勵(lì)建筑改造。即要求新建和改建的建筑物必須遵從基本能效標(biāo)準(zhǔn)，安裝相關(guān)節(jié)能裝置。

⑤見BP Statistical Review of World Energy 2022,2020。

⑥均以2005年用電量為基數(shù)。

⑦“高溫天氣”天數(shù)本文指香港天文臺(tái)“特殊天氣現(xiàn)象統(tǒng)計(jì)資料”中“酷熱天氣日數(shù)”與“熱夜日數(shù)”合計(jì)數(shù)。其中“酷熱天氣”為日最高溫度≥33攝氏度，“熱夜天氣”為日最低溫度≥28攝氏度。

⑧參見香港《2022 年經(jīng)濟(jì)概況及2023 年展望》第32 頁。https:// www.hkeconomy.gov.hk/tc/pdf/er_c_22q4.pdf.訪問時(shí)間：2023-04-10。

⑨香港環(huán)保署提出的“4T”伙伴活動(dòng)即減碳目標(biāo)（Target）、制定時(shí)間表(Time-line)、開放透明原則（Transparency）、共同參與（Together），目前已有60個(gè)來自發(fā)展商、公共事業(yè)、金融機(jī)構(gòu)等界別的機(jī)構(gòu)參與。