博碩士論文 106454028 詳細資訊




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姓名 陳靜航(Jing-Harng Chern)  查詢紙本館藏   畢業系所 產業經濟研究所
論文名稱 家戶用電需求分析 -以桃園市為例
(The Analysis of Household Electricity Demand - The Case of Taoyuan City)
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摘要(中) 摘 要

本研究根據105年家庭收支調查報告中桃園市有效抽樣戶1,495戶,以用電量為應變數進行迴歸分析。在實證模型上,採行兩種方式,一種是使用全部受調查戶數總計1,495戶;另一種則是將用電量大小排序後,依低中高用電量戶各別分析;此外,本研究亦使用分量迴歸進行分析。實證結果顯示,高耗電高使用率電器數量及水費及垃圾清潔費對於全體樣本及高、中、低用電群組各別一般線性迴歸分析(OLS)及分量迴歸(Quantile Regression)分析中,皆顯示對於用電量有顯著正向關係,表示高耗能高使用率電器汰舊換新應為較有效益之節電措施,呼應政府辦理節能家電補助之立意;再者,水費及垃圾清潔費之高低隱含家庭成員居家時間之長短,表示戶外共餐或夏日酷涼分享活動等相關鼓勵民眾外出之措施亦可有節電成效。最後,本研究之結果應可提供政府推動住宅節電政策規劃之參考。
摘要(英) The Analysis of Household Electricity Demand
- The Case of Taoyuan City
ABSTRACT
According to the Taiwan Household Income and Expenditure Survey of Directorate General of Budget, Accounting and Statistics, Executive Yuan, there are 1,495 effective observations in the survey of 105-year for the Taoyuan city. In this study, we used the electricity consumption as a dependent variable for regression analysis. Two methods are adopted one the empirical models, one is using all of 1,495 households; the other is sorting the electricity consumption by the low-to-medium-high to analyze individually. Furthermore, this study also used quantile regression for analysis.
According to the generally linear regression analysis and quantile regression analysis, the number of high electricity consumption and usage rate appliances, as well as water and garbage cleaning fees show that there is a significant positive relationship with the electricity consumption from the generally linear regression analysis and quantile regression analysis, which means that the replacement of high electricity consumption and usage rate appliances should be a more effective measure for energy-saving. It also responds to the intention of energy-saving appliances subsidies by government; Besides, the amount of the water and garbage cleaning fees implies Besides, the amount of the water and garbage cleaning fees implies the length of staying home time, which indicates that outdoor food sharing or summer cool sharing activities are able to save energy as well. In conclude, the results of this study can provide a reference to the household energy saving policy planning for government.
關鍵字(中) ★ 桃園市
★ 家戶用電需求
關鍵字(英) ★ Taoyuan City
★ Household Electricity Demand
論文目次 目 錄

摘 要 i
ABSTRACT ii
誌 謝 iii
目 錄 iv
圖目錄 v
表目錄 vi
一、緒論 - 1 -
1.1研究動機 - 1 -
1.2研究目的 - 5 -
1.3研究方法 - 5 -
1.4章節安排 - 6 -
二、家戶用電概況分析 - 7 -
2.1 台灣家戶用電概況分析 - 7 -
2.2 桃園市家戶用電概況分析 - 9 -
三、文獻探討 - 12 -
四、研究方法 - 16 -
4.1 家戶用電需求實證模型 - 16 -
4.2 基本統計分析 - 18 -
五、實證結果與分析 - 23 -
5.1 家戶用電需求OLS實證模型 - 23 -
5.2 家戶用電需求分量迴歸(Quantile Regression)實證模型 - 26 -
六、結論與建議 - 29 -
6.1 研究結論 - 29 -
6.2 研究建議 - 30 -
參考文獻 - 31 -

圖目錄
圖 1、2015年智慧節電計畫規劃 - 3 -
圖 2、縣市共推住商節電行動規劃 - 4 -
圖 3、桃園市13區之樣本數 - 20 -
圖 4、桃園市13區之戶均年用電量 - 20 -
圖 5、桃園市住宅用電量低中高群組之樣本數 - 22 -
圖 6、桃園市住宅用電量低中高群組之年均用電量 - 22 -


表目錄
表 1、2017年各國平均電價比較 - 2 -
表 2、全國2012至2018年住商部門及工業部門用電情形 - 8 -
表 3、全國2012至2018年住宅、服務業、機關學校及農業部門用電情形 - 8 -
表 4、2015至2018年6都人口淨遷入數(單位:人) - 9 -
表 5、2018及2017年桃園市住宅部門總用電量比較(單位:度、戶) - 10 -
表 6、2018及2017年桃園市住宅部門戶均用電量比較(單位:度) - 10 -
表 7、2018年桃園市各行政區住宅部門用電量(單位:度) - 10 -
表 8、迴歸變數說明 - 17 -
表 9、實證資料分析表 - 19 -
表 10、桃園市住宅用電量低中高群組之資料分析表 - 21 -
表 11、不同樣本數下一般線性迴歸分析結果 - 25 -
表 12、分量迴歸分析結果 - 28 -
參考文獻 參考文獻
一、英文部分:
[1] Anderson, Ben, and Jacopo Torriti. (2018) “Explaining shifts in UK electricity demand using time use data from 1974 to 2014,” Energy Policy, 123:544-557.
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[3] Blasch, J., N. Boogen, M. Filippini and N. Kumar. (2017). The Role of Energy and Investment Literacy for Residential Electricity Demand and End-use Efficiency, CER-ETH Working Paper 17/269.
[4] Boogen, Nina, Souvik Datta, and Massimo Filippini. (2017) “Dynamic models of residential electricity demand: Evidence from Switzerland,” Energy Strategy Reviews, 18:85-92.
[5] Koenker, Roger, and Kevin F. Hallock. (2001). "Quantile Regression." Journal of Economic Perspectives, 15 (4): 143-156.
[6] Romero-Jordán, Desiderio, Cristina Peñasco, and Pablo del Río. (2014) “Analysing the determinants of household electricity demand in Spain. An econometric study,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 63: 950-961.
[7] Xie, Qing, Hongbing Ouyang, and Xiang Gao. (2016) “Estimation of electricity demand in the residential buildings of China based on household survey data,” International Journal of Hydrogen Energy, 41(35):15879-15886.
二、中文部分:
[1] 林子婷 (2017),氣候因素、所得和人口特徵對電力需求之影響-台北市為例,國立中央大學產業經濟研究所碩士論文。
[2] 林素琴、林志勳 (2017),我國住宅部門電力使用研究,臺灣能源期刊,4:3,頁285-302。
[3] 彭開琼、傅孟臺、蘇娟儀、黃宗煌(2013),五都能源效率、指標與不均度比較:以家庭用電為例,都市與計劃,第40卷第2期,頁135-156。
[4] 潘淑琴、傅孟臺、陳志堅、彭開琼(2014),影響家庭空調用電因素探討,全球管理與經濟,第10卷第2期,頁1-17。
指導教授 劉錦龍 審核日期 2019-7-15
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