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美国住宅天然气需求的价格响应能力
抽象 虽然住宅对天然气需求的价格响应性对资源规划和能源建模具有重要影响，但其先前研究的估计非常多样化。通过将面板数据分析和五个参数规范应用于 1990-2019 年较低 48 个州的月度数据，我们估计了美国（US）住宅天然气需求的自有价格弹性。使用横截面依赖性（CD）测试，面板单元根测试，面板时间序列估计器和滚动窗口分析的结果，我们记录了：（1）统计显着性（p 值≤0.05）静态自有价格弹性估计为-0.271 至-0.486，短期−0.238 至−0.555 和长期−0.323 至−0.796;（2）这些估计值因弹性类型，样本期，参数规格，CD 处理和部分调整假设而异;（3）错误地忽略了高度显着（p 值<0.01）CD 缩小了这些估计的大小，这些估计值随季节，区域和非线性变化;（4）住宅天然气短缺成本随自身价格弹性估计的大小而下降。这些发现表明，实现深度脱碳可能需要不仅仅依靠价格的战略，例如能源效率标准和需求侧管理计划。需求响应计划可能被证明对管理天然气短缺有用。
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住宅天然气需求; 价格弹性; 截面依赖性; 面板数据分析 1. 引言 天然气在美国（US）的低碳未来中发挥着关键作用，美国是仅次于中国的世界第二大能源消费和一氧化碳国家 2 排放 [1]。具体而言，它通常被视为在美国深度脱碳路径中取代煤炭和石油的桥梁燃料[2，3][4，5]。此外，电网可靠整合无排放但间歇性的太阳能和风能资源可能受益于天然气发电的灵活容量，具有快速启动和快速爬坡能力[6]（EIA 的 2021 年年度能源展望新闻稿提供了可再生能源容量扩张的图形描述。请参阅：图 图 1 显示，1990-2019 年美国住宅天然气消费量停滞不前。2019 年，住宅客户阶层的消费份额约为 30%，介于商业客户阶层的约 20%和工业客户阶层的约 50%之间。（虽然人们可能预计住宅类的天然气总消费量将随着美国人口每年约 0.94%的增长而增长，但这一预期忽略了（1）耐用品能源效率的提高;（2）用电力替代天然气，用于烹饪（如微波炉和咖啡/茶壶）和空间加热（如室内电加热器和热泵）等最终用途;（3）家庭行为改变（如空间温控器设置较低，以天然气为燃料的热水器）;（4）由于隔热和防风雨条的改善，空间加热要求降低）。因此，住宅天然气保护有助于美国在 2021 年 10 月举行的 G-20 罗马峰会上重申的脱碳承诺，以应对气候变化的紧迫威胁。如果住宅天然气消费被发现对价格不敏感，其价格诱导的下降可能是 微不足道 的，这意味着非基于价格的计划，如能源效率标准和需求侧管理在美国深度脱碳的道路上是有用的（[5]）。
图 图 1.1991-2019 年，美国按最终用途客户类别划分的年度天然气消费量，认识到 1997 年之前的年度工业消费数据不可用（数据来源：美国能源信息署）。
在上述讨论的推动下，我们估计了美国住宅天然气需求的价格响应能力。根据下面回顾的 13 项选定研究，我们的面板数据分析使用了五种参数规范：双对数，线性，替换的恒定弹性（CES），广义 Leontief（GL）和超越对数（TL）[7]。这些模型在计算住宅天然气需求自身价格弹性时得出了截然不同的公式，这可能是表 表 1 和表 A1 中报告的弹性估计值不同的原因。（由于我们的目的是研究这些规范如何影响自有价格弹性的计算，因此我们不执行统计测试来确定哪个规范可以产生最符合能源成本函数理论性质的经验结果[8]）。
表 表 1.关于住宅天然气需求自有价格弹性估计的选定调查。
我们的论文在学术上很有趣，政策也很重要，因为准确的价格弹性估计对于能源政策建模[12，13]，资源规划[14 ，15，16，17]和需求预测[18，19，20]是必要的。它们还可用于分析碳税引起的需求减少效应[21]，价格诱发的需求减少的规模[22]，能源系统对价格冲击的反应[23]，最优定价[24]以及市场自由化的福利评估[25]。此外，天然气短缺对经济产生不利影响[26，27]。如下图所示，高价格响应性意味着低天然气短缺成本。因此，准确的价格弹性估计有助于有效管理天然气短缺（例如，新英格兰的短缺是由于没有足够的能力来满足该地区的冬季高峰需求）（有关新英格兰冬季天然气短缺的说明，见[28]）。有关新英格兰天然气困境的最新信息，请访问 为了提供我们论文的背景背景，我们回顾了 13 项关于美国住宅天然气需求的选定研究（无意中是详尽无遗的，选定的研究是通过两步过程发现的：（1）使用 scholar.google.com 找到具有关键字“价格弹性”，“住宅天然气需求”和“美国”的初始列表;（2）通过考虑每项研究与本分析的相关性来缩短列表）。我们的文献综述有意简短，这要归功于对天然气需求[10]和能源需求[11，29，30 ，31 ，32 ，33 ，34 ，35]的先验调查。
表 表 A1 总结了各种研究的自有价格弹性估计，得出以下结论。首先，这些研究具有从单个州到整个国家的地理覆盖范围。其次，十项研究使用年度数据，其余研究使用月度数据来更好地模拟价格和天气对住宅天然气消费的影响。第三，在 12 项研究中，住宅客户的燃料间替代被燃料油和电价作为额外的回归因素（虽然住宅客户可能使用天然气作为烹饪，空间供暖和水加热的主要燃料，但燃料间替代仍然可以发生。很好的例子包括天然气烤箱与微波炉，中央燃气空间加热器与便携式电室加热器，中央燃气热水器与电热水壶）。第四，双对数规范最受欢迎，在 11 项研究中使用。其余两个研究使用线性和 GL 规范。没有一
个使用 CES 和 TL 规范，尽管它们在能源需求分析中很受欢迎[7]。第五，使用了广泛的计量经济学估计方法。第六，所有研究都依赖于平均价格数据。最后，最后三列中的弹性估计值表明了高度多样化的价格响应能力。
我们的文献综述提出了以下知识差距（KG）：
KG1：没有一项研究考虑价格响应性如何随时间变化。
KG2：没有一项研究调查价格响应性如何因季节而异。
KG3：关于研究中使用的参数化规范如何产生不同的结果，人们知之甚少。虽然参数化规范的关键问题已有数十年的历史[36]，但所有 13 项研究都假定特定规范（例如，双对数或 GL）
没有 考虑线性，CES 和 TL 等已知替代方案。
KG4：没有一项研究估计横截面依赖性（CD）对由此产生的价格弹性估计的影响。
KG5：天然气对价格变化的反应的区域差异最近没有更新，因为[37]的研究已经有 35 年的历史了。
KG6：没有一项研究使用自有价格弹性估计来量化天然气短缺成本，从而忽视了有效短缺管理的需求响应（DR）计划。
我们的论文具有表 表 A1 中列出的现有美国研究未发现的显着特征。首先，它使用 17，280 个月度观察结果的大量最新样本（= 48 个州×30 年×每年 12 个月）来估计美国住宅天然气需求的静态，短期和长期自有价格弹性。其次，它记录了 CD 的非常重要的存在，这可能是由联邦政府政策和区域天气模式等因素引起的常见冲击引起的，以及各州之间回归误差项的相互依赖性[38]。第三，它报告说，错误地忽视 CD 的存在往往会缩小自身价格弹性估计的规模。第四，其每月自有价格弹性估计有助于确定价格响应性的季节性。第五，其区域自有价格弹性估计更新了 35 年前的估计。第六，其滚动窗口方法记录了美国住宅天然气需求适度价格响应的非线性时间趋势。这为继续执行能效标准和需求侧管理计划提供了支持，因为仅通过碳税和其他手段进行价格诱导的保护可能不足以诱导深度脱碳[4，5]。第七，它应用自有价格弹性估计来计算天然气短缺成本，强调了智能计量实现的住宅需求响应计划对有效管理天然气短缺的有用性。
我们论文新发现的经验为能源建模者，需求预测者和能源政策制定者提供了有用的输入。它们代表了对住宅天然气需求文献的六项贡献：
(1) 美国住宅对天然气的需求是价格无弹性的，具有统计学意义（ p 值≤0.05）估计静态自身价格弹性为-0.271 至-0.486，短期自有价格弹性为-0.238 至-0.555，长期自身价格弹性为-0.323 至-0.796，与表 表 1 A1 所列研究的中档估计值相匹配。
(2) 参数化规格、CD 存在和部分调整对美国住宅天然气需求的自有价格弹性估计具有统计学上显著的影响。
(3) 错误地忽视 CD 的高度重视往往会缩小美国住宅天然气需求自有价格弹性估计的规模。
(4)
美国住宅天然气需求本身的价格弹性估计因季节和区域而异。
(5) 美国住宅天然气需求的价格响应能力表现出非线性时间趋势。
(6) 假设的一天天然气短缺导致 10%的住宅需求减少，导致住宅能源成本增加不到1%。
我们论文的其余部分如下。第 第 2 部分讨论了住宅天然气消费的非线性定价和我们的实证方法。第 第 3 部分介绍了我们的实证发现。第 第 4 节包含结论，政策影响和警告。
2. 材料和方法 住宅天然气消费量的非线性定价
住宅客户通常面临两部分关税，包括固定的客户费用（$/客户月）和体积费用（$/Mcf），这可能遵循倾斜块设计[39]。如果体积费用是线性的，则每月平均价格（通过将每月账单除以每月使用量获得）会随着使用量的增加而下降，因为固定的客户费用。当体积电荷具有倾斜块结构时，观察到的平均价格数据和使用数据之间的关系是正数，即使客户具有向下倾斜的需求曲线。
EIA 的月平均价格数据用于我们的面板数据分析，因为如果没有客户层面的分类消费数据和关税信息，就无法获得准确的边际价格，例如[39]使用的边际价格。此外，如果发现平均价格数据导致估计偏差，则可使用工具变量（IV）估计来获得需求曲线的一致系数估计[40]。
2.2. 五种参数化规范
住宅天然气需求是从家庭生产理论相关的两阶段成本最小化中确定的衍生投入[41，42]。以在第 1 阶段使用耐用品的已安装能源存量为条件，家庭消耗天然气 Y 1 （Mcf）
价格 P 1
($/Mcf），以及燃油 Y 2 P 时（ 加仑）
2
($/加仑）
（我们不考虑丙烷有两个原因。首先，没有一项研究使用丙烷价格作为回归因子。其次，美国住宅丙烷消耗量相对较小），电力 Y 3 （千瓦时）
按价格 P 3
($/kWh）
以最大限度地降低其每月生产中间输出的能源成本 Z = 增加空间加热、水加热、烹饪等最终用途要求的功能：
C = P 1
Y 1
+ P 2
Y 2
+ P 3
Y 3 . (1) 由此产生的天然气需求是由能源价格比率而不是价格水平决定的，基于成本二元性理论[42，43]（作为我们最终检查的一部分，我们记录使用价格水平数据未能实质性地改变双对数规范的自身价格弹性估计）。在第 2 阶段，家庭选择 Z 的最佳组合，以最大限度地提高其效用，同时满足每月预算限制。
为了清晰和完整，我们重现了最近用于分析美国工业天然气需求的五个规范[7]。如果按规格估计的弹性在数值上接近，则对于第 第 1 节中列出的应用，它们将被视为健壮。
双对数需求方程为：
lnY 1
= β 0
+ β 1 ln（P 1 /P 3 ) + β 2 ln（P 2 /P 3 ) + β Z lnZ. (2) 自有价格弹性，ε=β 1 ，不因消费水平或时间和状态而异。由于 Z 的数据是不可观察的，我们假设 lnZ 是就业 X，冷却度天 数 CDD 和加热度天 数 HDD 的线性函数。这一假设是有道理的，因为就业率上升意味着在家的时间减少，但更高的收入反过来又会影响最终用途的要求。此外，在温暖的天气里，空间和水加热要求低于寒冷的天气。
线性需求方程为：
Y 1
= α 0
+ α 1
(P 1 /P 3 ) + α 2
(P 2 /P 3 ) + α Z
Z. (3) 假设不可观测的 Z 是变量 X、CDD 和 HDD 的线性函数。自身的价格弹性是：
ε = α 1
(P 1 /P 3 )/Y 1 . (4) 由于 ε 非线性依赖于（P 1 /P 3 ）
和 Y 1 ，它因消费水平，价格比率以及州和时间而异。因此，整个美国的估计 ε 值是面板的州和月份特定估计值的算术平均值。
根据 CES 规范，天然气 - 电力消耗比率方程为：
ln（Y 1 /Y 3 ) = φ 0
+ φ 1 ln（P 1 /P 3 ), (5) 我们假设 φ 0 是变量 X、CDD 和 HDD 的线性函数，用于解释 ln（Y ）
的可能依赖关系 1/ Y 3 ）关于非价格因素。自身价格弹性为：
ε = φ 1 （1 − S）， (6) 其中 S = P 1
Y 1 /C 是天然气的成本份额（[3]）。由于 ε 因州和时间而异，因此总体国家值是面板的州和月特定估计值的算术平均值。
当根据等式（6）计算 ε 时，我们遇到了数据不匹配问题。具体而言，等式（6）需要州级住宅燃料油价格和消耗量的月度数据。但是，EIA 不会按客户类别按月周期发布数据。我们遵循[7]中详述的程序来克服这种数据不匹配。
GL 需求方程为：
Y 1
= b 11
+ b 12
(P 2 /P 1 ) 1/2
+ b 13
(P 3 /P 1 ) 1/2
+ b 1Z
Z. (7) 估计公式 （7）
假设 Z 是变量 X、CDD 和 HDD 的简单线性函数。自有价格弹性的计算公式为：
ε = −1/2 [b 12
(P 2 /P 1 ) 1/2
+ b 13
(P 3 /P 1 ) 1/2 ]/Y 1 . (8) 由于 ε 因消费水平，价格比率以及州和时间而异，因此其对美国的估计值是该小组的州和月份特定估计值的算术平均值。
用于估计 TL 模型的天然气成本份额方程为：
S = a 1
+ 一个 11 ln（P 1 /P 3 ) + 一个 12 ln（P 2 /P 3 ) + 一个 1Z lnZ， (9) 其中 S = P 1
Y 1 /C = 天然气成本份额。等式 （9）
假设 lnZ 是变量 X、CDD 和 HDD 的简单线性函数。自身价格弹性为：
ε = （a 11
+ S 2 − S）/S. (10) 国家的估计值再次是面板的州和月份特定估计值的算术平均值。
2.3. 长期弹性
一个家庭目前的消费量可能取决于过去的消费量，因为一个家庭使用天然气的设备库存可能会随着时间的推移而缓慢变化。因此，我们将滞后因变量作为附加回归量来表征部分调整过程，如表 表 A1 中的一些研究所做的那样。
让 φ 表示滞后因变量的系数。如下文 第 3 节所示，φ 的估计值介于 0.263 和 0.344 之间（p 值≤ 0.05）。在使用自价弹性公式计算本文中使用的五个参数规范中每个规范的短期弹性（ε-sr）后，我们计算长期弹性（ε-lr），如下所示：ε-lr = ε-sr/（1−φ）。
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