一、管理现状与研究方向
　　 电力作为电网企业最主要的产品，对利润的影响举足轻重，电量作为衡量电力供给量的指标，是电网企业的生命线，主要受宏观经济面的影响，企业的控制力度有限，目前对电量的预测主要是通过经济形势、负荷预测等因素分析进行估算，缺少量化模型，缺乏规律性。同时，由于电网企业的购、售电价均受政府严格管制，电网企业本身并无定价权，而且目前缺乏量化的议价标准，进一步削弱了议价能力。笔者拟通过对东莞供电局的电网经营历史数据进行统计分析，根据经济学和统计学理论，探究电量的运行规律，建立电量需求函数、利润最大化下的电量电价模型以及大工业两部制收费下的电价模型，通过建立上述三大模型，运用科学理论指导电网企业经营，为广东电网公司提供参考，以期增强电网企业的经营预判能力与议价能力。
　　 二、电力产品的价格构成
　　 （一）电价构成
　　我国电价（售电价，下同）目前采取的是政府定价，只有省级物价局才有定价权。就广东省而言，在用电价格方面按不同类别用电进行定价，主要用电类别有大工业、非工业和普通工业、商业、居民生活、稻田排灌脱粒和农业生产等。电价价目主要包括电价以及其他附加费用，其中大工业用电采用了两部制定价，分别为基本电价和电度电价，基本电价征收的依据是变压器容量（或最大需量），大工业、非工业和普通工业以及商业三类用电的电度电价按不同电压等级划分不同的价目，形成各市的电价价目表。
　　（二）东莞市的用电类别现状
　　受各地区产业结构不同影响，各用电类别所占比重存在较大差异，现对东莞供电局2010年的各用电类别进行简要介绍：大工业用电比例为63.17%，非普工业、住宅、商业和其他类别用电比例分别为16.94%、10.71%、8.99%、0.19%。由此可见，东莞市的用电类别中工业（含大工业、非普工业）用电比例已超过80%，其中两部制收费的大工业用电占比超过60%。
　　
　　 三、电量需求函数
　　 （一）定性分析
　　 1.影响供电量的变量分析。以2010年数据为例，东莞市工业GDP占全市GDP约51%，而工业用电占总用电量超过80%，从电量分析的角度看，“工业GDP”比“GDP”更有代表性，现将“工业GDP”作为影响电量一个重要变量。通过定性分析可知，影响供电量的变量主要有五个，分别为工业GDP、气温、用户数、用电容量、售电单价。
　　 2.电量、成本与收入的趋势分析。以2005年到2010年每季度的历史经营数据作为分析对象，由图1可见，在过去的24个季度里，电量、成本与收入的趋势曲线呈现平滑的吻合状态，而特殊样本只有2009年第一季度的电量与成本稍微偏离了收入曲线当期的谷值，这将不会对总体趋势造成较大影响，其中电量为供电量，成本为购电成本，收入为售电净收入。
　　 3.各变量间的关系。在可能影响供电量的五个变量中，工业GDP、气温、用户数、用电容量与供电量应呈正向关系。而售电单价与供电量呈负向关系，主要原因有两个方面：一是占比较大的大工业用电采用两部制定价，其基本电费固定收取，不随电量的变化而变化，因而用电量越大，基本电费分摊影响使电价越低，售电单价越低；二是根据市场供需规律，量价呈反向变动，即价格越高，销量越小。
　　 （二）定量分析
　　 1.数据基础。笔者收集了东莞市从2005年第一季度至2010年第四季度共24期的相关历史数据，包括每季度的供电量、东莞市工业GDP、平均气温、售电净单价、用电容量、用户数，其中工业GDP从市统计局公布的数据中获取，平均气温从市气象局获取，其他数据来自东莞供电局财务及营销报表。由于GDP的数据仅公布季度数，因而以季度作为统计期间。
　　 2.电量回归分析统计。通过对上述五个变量作线性回归分析，发现“用户数”与“电量”的关系不明显（T值小于2），因而把该变量去掉后再进行回归统计（置信度95%），结果如表1。
　　 3.回归统计结果分析。（1）残差分析：所谓残差，是指观察值与回归估计值的差，根据残差所提供的信息，分析出数据的可靠性与周期性。通过直方图分析，直观反映出残差在各数据段中的分布，24个观察值的残差服从正态分布（见图2）。也就是说，大部分的观察值落在一个中间区域内，并随着该区域向两边的扩散而减少，说明数据具有一定的线性规律。（2）R2分析：观测值共有24个，R2为95.58%，也就意味着在过去的24个季度，上述四变量（G、T、P、C）对供电量（Q）的影响度高达95.58%，已经远远高于线性回归分析中的常规值（80%）。从R2分析结果判断，该回归分析有很高的拟合度，是有效的。（3）T值分析：四个要素的T值绝对值均大于2，上下限之间不含零值，说明各变量在95%的置信度内不可能取到零值，均对因变量产生影响，都属于有效变量。
　　 4.线性回归函数。通过上述线性回归运算与分析，可以得到电量（Q）与四变量之间的线性函数，即：Q=123.42
　　＋0.09G＋2.68T－228.63P＋0.02C。
　　 从上述函数可以看出，工业GDP、气温、用电容量与电量呈正向关系，而售电净单价与电量则呈负向关系，这与定性分析结果吻合。
　　 为建立电量与售电净单价的一元一次函数关系，需将工业GDP、气温、用电容量三个变量设为常数值，取24个样本的算术平均数代入上述函数，可以得出以下函数，即电量需求函数：
　　Q=-228.63P+270.57或P =-0.00437Q +1.18
　　 四、利润最大化下的电量电价分析
　　 （一）边际收益
　　电量需求函数中的Q为供电量，由于电网企业的供、售电量不同，供、售电量之差为线损电量，根据以往经验，东莞地区的理论线损率一般为3%左右，设Q*为售电量，可得Q* = 97%Q，同时设R为售电净收入（扣除电费附加与增值税），可以得到：
　　R = Q*P = 97%QP= -0.00424Q2+1.14Q
　　对R求关于Q的导数，可以得出：MR=DR/DQ =-0.00848Q+1.14
　　（二）边际成本
　　取东莞供电局2005年第一季度至2010年第四季度共24期的样本数据，横轴为电量，纵轴为成本（购电成本），可得电量与成本散点图如图3。
　　 从图3中可以看出，供电量与总成本呈线性关系，现对电量与成本进行线性回归统计，结果见表2。
　　 从上述线性回归分析可以看出，R2达到99.43%，电量（Q）的T值为62.11，线性回归有效，设C为成本，Q为电量，可以得出以下函数关系：C = 1.72 + 0.50Q。C对Q求导，得到：MC = DC/DQ = 0.50。
　　 （三）利润最大化
　　 根据微观经济学关于利润最大化的基本理论，在边际收益大于边际成本时，每多生产一个单位产品，增加的收入大于成本，利润是上升的，而当边际收益小于边际成本时，每多生产一个单位产品，增加的成本则大于收入，从而使利润下降。因而，在边际收益等于边际成本时，企业利润实现最大化。







　　 根据上述边际收益和边际成本曲线，当MR = MC时，利润（毛利）实现最大化，即- 0.00848Q + 1.14 = 0.50，可得Q = 75.47，P = 0.8502。设π为利润（毛利），此时π=22.43（亿元）。
　　 如图4所示，D为电量需求曲线，是一条向右下方倾斜的曲线，销量随着价格的降低而升高，MR、MC分别为边际收益和边际成本曲线，其交点向X轴垂直划线与D曲线的交点A（Q*，P*）为利润最大化时的坐标，Q*、P*分别为利润最大化下的销量与价格，B（Q0，P0）为过去24期平均电价下对应的坐标。
　　 可以看出，当电量为75.47亿千瓦时，可以获得利润（毛利）最大化，此时的售电净单价为0.8502元/千瓦时，而由于电价受政府管制，在过去24个季度以来，平均售电净单价为0.6475元/千瓦时，远低于利润最大化下的价格。可以说明，电网企业在运行过程中并非只追求利润最大化，它更多地承担着保证供电的社会责任；同时政府通过价格管制降低了电网企业的利润，电网企业远未实现利润最大化经营。
　　 五、大工业两部制收费下的价格厘定
　　前已述及，大工业用电采用两部制的收费方式，分别是按容量（或最大需量）收取的基本电费以及按电量收取的电度电价，下面笔者就如何厘定大工业两部制电价进行研究。
　　 （一）工业电量的需求函数
　　 根据上述计算电量需求曲线的回归分析方法，将过去24个季度的工业电量、工业GDP、气温、电价及容量进行回归统计，并已验证其合理性，可得工业电量（Q′）与四要素间的线性函数关系：Q′= 77.75 + 0.05G + 1.69T - 144.03P + 0.01C。
　　 取工业GDP、气温以及容量三个因素过去24个样本数据的平均值分别代入上述函数，可得工业电量需求函数：Q′= - 144.04P′+ 170.46。
　　 按上述边际成本的计算方法，可得边际成本函数：MC′= 0.5。
　　 （二）利润最大化下的两部制电价厘定
　　为获取最大利润，即获取消费者的全部剩余，根据工业电量的需求曲线与边际成本可得图5。
　　 图中D′为工业电量需求曲线，MC′为边际成本曲线，设T′为基本电费（按容量），即阴影三角形的面积，P′为电度电价，π′为工业电量销售利润（毛利），可得以下方程式：
　　 π′= T′+（P′-MC）×Q′
　　 T′=1/2×（1.18- P′）×Q′
　　 将Q′=-144.04P′+ 170.46代入上式，可得：T′=72.02 P′2-170.22 P′+100.57，从而可得利润（π′）与电度电价（P′）的一元二次函数方程式：π′=-72.02 P′2+72.26 P′+15.34。
　　 求π′对P′的导数，Dπ′/DP′=-144.04P′+ 72.26。
　　 在Dπ′/D P′=0时，利润最大化，可得P′=0.5017（元 /千瓦时），T′=33.3（亿元），此时π′=33.46（亿元）。
　　 2010年第四季度末累计用电容量为3 447.62万KVA，假设该季度每月用电容量保持一致，则第四季度应收基本电费的用电容量为10 342.86万KVA，根据上述每季度收取基本电费为33.3亿元的计算结果，则基本电费收费标准应为32.2元/KVA・月。
　　 由此可以看出，π′为工业电量能够贡献的最大利润，鉴于以往经验，其他类别的用电（即非普、商业及其他）的销售毛利均为正数，因此企业在实行两部制收费下的最大利润比一部制（22.43亿元）大。
　　 经过上述的计算与分析，当大工业的电度电价为0.5017元/千瓦时，基本电价为32.2元/KVA・月时，企业实现利润最大化。
　　 六、研究结论与应用
　　 本文以东莞供电局为例，运用经济学、统计学等理论学科的方法论对该企业的历史经营数据进行统计分析，归纳了电网企业的经济规律：一是电量与GDP、气温等客观变量密切相关，并存在线性函数关系；二是边际收益等于边际成本时电网企业实现利润最大化，而政府通过价格管制降低了电网企业的利润，因而利润最大化并非电网企业的经营目标；三是合理厘定两部制收费可以增加电网公司的利润。同时构建了三个模型，分别是电量需求函数、利润最大化下的电量电价模型、大工业两部制收费下的电价模型。
　　 通过线性回归方法与统计学基础理论，将电量变化的规律性转变为其与客观要素之间的线性关系，根据回归统计建立了电量需求函数，该函数可以作为电网企业的电量预测模型，对经营成果进行测算，增强电网企业对经济环境的应变能力；通过应用经济学基础理论，模拟了利润最大化下的电量电价模型，尽管追逐利润最大化并非电网企业的经营目标，但有助于企业的自我认知与定位，通过量化测算增加社会认同度；结合两部制定价理论，建立了大工业电价模型，测算了基本电价与电度电价标准，为电网企业在议价时提供量化依据，从而更加合理地引导电量消费与电网投资，增强电网企业的经营效益。
　　 上述模型是基于东莞供电局数据建立，其结论与应用面有一定的针对性。由于各地区经济形势及产业结构不尽相同，从而会存在地区性差异。上述研究成果为电网企业在电量、电价以及利润等方面的经济运行规律提供了研究方法与研究思路，为电网企业在经营预判、议价等方面提供量化依据与参考，有助于提高电网企业科学经营水平。