全年 IOT 與夏季 IOT 使用之差異

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5.2.1 全年 IOT 與夏季 IOT 使用之差異

說明比較夏季IOT 與全年 IOT 中各部門的 VAEE 變動，在結果的比較上我 們利用情境A 進行不同資料的模擬，可以直觀地了解夏季 IOT 與全年 IOT 的變 化。並進一步觀察不同的 R 值所帶來的影響，以說明使用夏季 IOT 校準之模擬 較為貼近現實。

5.2.1.1 全年IOT 與夏季 IOT 的 VAEE 排序之差異

VAEE 的計算是透過 IOT 中的附加價值率與用電係數，結合 Leontief 逆矩陣 所得出，因此基於資料的改變，使用全年 IOT 的各部門 VAEE 排序與使用夏季 IOT 的排序是不相同的。以下分別以全年表與夏季表進行σ 的計算，並透過情境 A 模擬各部門的最終需求成長率，整理比較如圖 17。

由於夏季表中電力部門的產出值是比全年表中的要來的高，因此在面對5%

的電力缺口時，夏季表之電力缺口量會較多，而最後透過使用夏季表會發現受影 響的部門數會從 19 個增加至 21 個，且結果一律從 VAEE 低的最終產品開始限 制成長，因此在了解使用夏季表之後的變化後，再做更進一步的模擬。以下模擬 變數 R 皆給定為 85%進行討論，代表當電力成長不足而需要限制電力使用時，

電力部門分配給產業部門與家計部門的用電比例不會改變，而維持基期的產業與 家計部門的分配比例85%：15%。

表 5 整理出在 R=85%下全年表與夏季表各自受到影響的部門比較，在夏季 表使用之下的模擬結果會有額外的部門其最終產品受到影響，如漁產與加工食品 部門，原本在全年表下不會受到影響，但因為夏季表中的用電係數與附加價值率 改變，造成各部門VAEE 的排序改變，導致加工食品從 10%的成長降到 9%，而 機械設備與漁產的成長更是降至0%，連帶也影響產值的成長。

5.2.1.2 情境A 與 R 的關係圖

比較全年表與夏季表的差異時，亦比較不同的限電配置比例R 會對 GDP 有 什麼不同改變，如圖 18。可以發現若 R 越大，也就是部門間需要承擔的電力限

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制越多，則整體的 GDP 成長會逐漸下降，而夏季表的 GDP 成長在任一 R 值之 下皆小於用全年表的模擬。代表夏季當電力瓶頸出現，若使用全年表進行評估，

則會低估實際上電力對經濟所造成的影響損失。且由於在夏季IOT 中，各產業部 門對電力投入更為依賴，所以隨著產業所要面對的電力限制越多(R 值越大)，對 經濟的損失更會隨著提高，圖 18 亦可看出夏季 IOT 與全年 IOT 的差異隨之擴 大。

因此，本研究以夏季表上產業的投入產出關係呈現出在夏季電力不足時所帶 來更嚴重的影響，並進一步根據現實的考量加入民生用電與最終消費的比例，以 及政策的考量而加入特定部門優先出口的限制式，以評估對經濟產生的變化。

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