電力需求分析

欲進行國家能源分析，需有詳細的電力資料，但國內的能源統計資料只能提 供直接的電力廠供給電量與產業需求電量，無法得知不同需求所誘發之電量，且 對於未來值的推估，多採用以過去歷史值回歸之，而較無納入政策考量之影響。

本研究為瞭解產業於滿足內需、出口等最終需求所誘發之電量，採用投入產出分 析法；另為瞭解何種產業為主要影響總用電量者，採用因素分解法分析之。

2.4.1 投入產出分析

投入產出分析（Input-Output analysis）亦稱產業關聯分析，為利用矩陣運算來 解構一個國家或是區域經濟體系內產品和勞務流量，可以用來預測某一產業對於 其他部門需求產生變動時所造成的影響。投入產出方法最初為 François Quesnay 於 1758 年所發表的 Tableau économique 中提出；而後於 1936 年 Wassily Leontief 加入 Léon Walras 所提出的一般均衡理論（general equilibrium），提出第一篇有關投入產 出的文章「美國經濟體系投入產出關係之量化」（Quantitative Input and Output Relations in the Economic System of the United States），以美國經濟為對象進行產業 關聯表之編表工作，使其得以應用於實證研究，從此奠定產業關聯分析之理論與 架構。

投入產出分析普遍應用於經濟預測與分析，然而也有許多研究將此工具應用 於其他領域，如能源、環境等（Mu et al., 2010）。Miller 及 Blair 於 1985 年以投入 產出分析為架構，應用能源乘數與污染乘數的觀念，探討產業活動對能源消耗、

環境污染的關係，擴大了投入產出分析的應用範疇。儘管投入產出分析存在著分 析上的限制，例如固定係數與固定比例的假設過於理想化，以及不考慮價格機能 等特性，但從經濟體系以及產業關聯的角度來解構環境議題，投入產出分析不失 為一有效的分析工具。

2.4.2 投入產出分析應用於電力消費

對於電力業而言，確定關鍵產業的電力消費量是非常重要的。（Mu et al., 2010）。

過去探討關鍵產業時，大多是以該產業的最終能源消費量決定、亦或是最終二氧 化碳排放量，但能源消耗與經濟體系結構之間存在著相互影響的關係。

Mu 等（Mu et al., 2010）利用投入產出分析解構中國的電力消費，並嘗試找出 影響全國電力消費的重要產業部門。在其研究中，利用投入產出表計算電力的投 入產出，進而計算電力需求乘數（Electricity demand multiplier, EDM），藉此找出 影響電力需求的關鍵產業部門。研究結果顯示，對於電力需求影響最大的產業部 門前三名分別是營建業、運輸與電子相關設備製造業以及金融保險不動產服務 業。

國內洪明龍等人（2008）嘗試以區域投入產出模型來分析台灣地區的電力結 構，利用區域投入產出分析結合電力乘數分析，將電力消費解構為供給端、中間 需求端與最終需求端，並探討中間需求之電力在台灣各區域的分配情況。根據洪 明龍等人的研究結果，台灣地區主要供電來源為火力發電，電力消耗總量最高的 產業是電子零組件業、其次分別是化工原料以及電力業，若以最終需求電力消耗 來計算，則自來水業最高，其次是電力業與塑、橡膠製品業。另外，從最終需求 端進行分析，目前台灣出口的耗電量大於國內的家戶直接用電，其中出口產業耗 電量最大的是電子零組件業，其次是紡織品與塑、橡膠製品。

呂奎宛（2010） 利用產業關聯程度表來分析 2008 年臺灣產業結構。分析結 果中，關鍵產業表示該產業電力耗用量容易受到其他產業影響，也容易影響其他 產業的電力耗用，如化學材料、紡織品產業等；但若將關鍵產業與產業直接用電 量的排序結果做比較，可發現用電量大的產業部門，例如電子零組件業以及批發 及零售業等並不屬於關鍵產業，推測此結果乃由於該產業部門與其他產業部門關 聯程度較低所致，因此若要了解電力耗用的關鍵部門，應同時將電力直接耗用量 與產業關聯分析結果納入考量。

從上述研究可知，針對電力消費議題，投入產出分析可以用於確認影響電力 消費的關鍵產業為何，儘管電力統計資料也可以看出各產業的用電量多寡，然而 投入產出分析卻能夠進一步的分析當消費行為產生時，隱含在商品內的電力消耗 量，以及當某一產業電力需求結構變動時，對於其他產業可能造成的影響，換言 之，投入產出分析可以詳細解構電力從供給到需求的每個環節中電力的分配與使 用狀況，更可檢討電力消耗關聯度高的產業，這也是傳統的電力統計資料無法解 析的部分（洪明龍，2008）。

2.4.3 因素分解法

因素分解法為利用數學恆等式，將影響研究主題的因素化為數個變數相乘，

如此可透過變數的數值瞭解對應因素對該主題的影響程度。如結果為正值，則代 表該因素對主題為增量因素，相反地結果為負值為減量因素，而值的大小則代表 該因素對主題的影響程度。

因素分解法常使用的有二種：拉式指標法（Laspeyres Index）及迪式指標法

（Divisia Index），兩者的差異在於基期選擇方式的不同。拉式指標法為固定權數，

採用固定基期，當某一變數變動時，其他變數因固定基期不變動，如此可檢視該 因素變動對主題所造成的影響，優點為各項因素含意明確且計算方便。迪式指標 法為固定權數，採用變動基期，各個變數因時間變動而有所改變，優點為其產生 的殘差效果相對於拉式指數之交叉效果小，主要原因是為迪氏指數是將交叉效果 分配至各個組成因素之故。

國內應用因素分解法較多於產業對能源需求或污染物排放變動的關鍵因素。

最早於于宗先等（1992）利用迪氏指標法探討我國於 1961 年至 1990 年間能源密 集度的變動趨勢。張子見（1993）對臺灣主要經濟部門能源投入藉由指標法探討 污染物（SO2、NO2、CO2）排放變動的關鍵因素。林佑蓉（2007）比較臺灣與日 本各國歷年的能源消費、經濟發展與 CO₂排放的變動趨勢，並應用因素分解法探 討影響各國 CO2變動的關鍵因素。廖慧嵐（2006）針對臺灣公路運輸部門，利用

因素分解迪氏指標法探討能源消費影響 CO2排放量變動之關鍵因素。

由上述可知，因素分解法可有效分析影響能源需求或污染物排放變動的關鍵 因素，並提供決策者制定政策之方向。