O Consumo de Eletricidade do Setor Residencial em Portugal: Fatores Explicativos.

O CONSUMO DE ELETRICIDADE DO SETOR RESIDENCIAL EM PORTUGAL: FATORES EXPLICATIVOS. por João Tiago Fernandes Ferreira Dissertação de Mestrado em Economia e Gestão do Ambiente Orientada por Prof. Dra. Maria Isabel Rebelo Teixeira Soares 2015 Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. ii Nota Biográfica João Tiago Fernandes Ferreira nasceu em Braga a 25 de Julho de 1992. Completou a licenciatura em Economia pela Universidade do Minho, em 2013. Durante os três anos de licenciatura, adquiriu especial interesse pelas áreas do ambiente e da energia, sob o ponto de vista económico, o que o levou a candidatar-me ao Mestrado em Economia e Gestão do Ambiente, na Faculdade de Economia do Porto. Nessa mesma instituição, realizou a presente dissertação sobre o consumo de eletricidade no setor residencial, sob a tutoria da Prof.ª Dr.ª Isabel Soares. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. iii Agradecimentos À Prof.ª Isabel Soares, pela sua disponibilidade em acompanhar este trabalho, pelos seus conselhos valiosos e pelo entusiasmo. À minha família, especialmente aos meus pais, pela paciência, pela confiança depositada em mim e por todo o apoio que, felizmente, sempre obtive da sua parte. Aos meus bons amigos, que, vivamente, sempre me incentivaram a realizar a dissertação. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. iv Resumo A eletricidade tornou-se imprescindível no quotidiano das famílias. Sem eletricidade, a qualidade de vida das famílias diminuiria drasticamente. Contudo, o consumo de eletricidade no setor residencial não é uniforme, o que revela a existência de fatores que afetam de forma distinta a procura desse setor. Com este trabalho, pretende-se explorar os principais determinantes do consumo de eletricidade no setor residencial, utilizando dados para Portugal no período 1991-2013. Os resultados indicam que o preço da eletricidade sem impostos e a taxa de fertilidade têm um impacto positivo e significativo sobre o consumo residencial de eletricidade. O preço da eletricidade com impostos e a distribuição de gás natural influenciam negativamente o consumo. Por sua vez, as temperaturas baixas, o indicador de rendimento, o número de indivíduos por alojamento e a penetração de um tipo de eletrodoméstico considerado essencial tanto em termos de qualidade de vida como de consumo de energia não têm impacto significativo na variável dependente. Palavras-chave Consumo de eletricidade; setor residencial; séries temporais; método dos mínimos quadrados. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. v Abstract Electricity has become indispensable in the daily lives of families. Without electricity the quality of life would decrease dramatically. However, residential electricity consumption is not uniform between dwellings which reveals the existence of forces that affect the consumption of this type of energy. This research intends to explore the main drivers of residential electricity consumption, using data from Portugal for the years between 1991 and 2013. The results indicate that the price of electricity without taxes and the fertility rate have a positive and significant impact on the residential electricity consumption. The price of electricity with all taxes and levies included and the distribution of natural gas negatively influence consumption. In turn, low temperatures, a measure of income, the number of individuals per household and the penetration of a kind of appliance have no significant impact on the dependent variable. Keywords Residential electricity consumption; time series; ordinary least squares. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. vi Índice Capítulo 1. Introdução ................................................................................................................ 1 1.1 – Segurança Energética .................................................................................................... 1 1.2 – Eficiência Energética ..................................................................................................... 2 1.3 – Comportamento dos consumidores .............................................................................. 4 1.4 – Contexto português ........................................................................................................ 5 Capítulo 2. Revisão de Literatura ............................................................................................ 10 2.1 – Sobre o caso de Portugal.............................................................................................. 10 2.2 – Na Europa ..................................................................................................................... 11 2.3 – Nos Estados Unidos ...................................................................................................... 13 2.4 – Outros estudos .............................................................................................................. 15 2.5 – Conjuntos de países ...................................................................................................... 16 Capítulo 3. Metodologia ........................................................................................................... 18 3.1 - Seleção das variáveis explicativas ................................................................................ 18 3.2 - Período temporal .......................................................................................................... 25 3.3 - Modelo ........................................................................................................................... 25 Capítulo 4. Análise dos Resultados .......................................................................................... 33 Capítulo 5. Conclusão ............................................................................................................... 38 5.1 – Futuros Desenvolvimentos........................................................................................... 39 Apêndices ................................................................................................................................... 41 Referências ................................................................................................................................. 43 Anexos ........................................................................................................................................ 47 Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. vii Índice de Figuras Figura 1. Saldo importador de energia e dependência energética de Portugal no período 1995-2013..........................................................................................................................2 Figura 2. Evolução do PIB per capita (a preços constantes) entre 1991 e 2013, em euros…………………………………………………………………………….………..6 Figura 3. Evolução do consumo de eletricidade no setor residencial em Portugal entre 1991 e 2013, em kWh…………………………………………………………………....8 Figura 4. Variáveis explicativas. …………………...…………………………………28 Figura 5: Variáveis explicativas depois de derivado o seu logaritmo natural…………29 Figura 6. Comparação entre os preços da eletricidade, com e sem impostos, no período 1991-2013, em euros por quilowatt-hora………………………………………………34 Figura 7. Temperatura média anual de Portugal Continenta baseada na normais de 1961/90…………………………………………………………………………………36 Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. viii Índice de Tabelas Tabela 1. Designação das variáveis e fontes dos seus dados.. ....................................... 26 Tabela 2. Teste de significância individual e coeficientes das variáveis explicativas.. . 32 Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 1 Capítulo 1. Introdução Neste trabalho procura-se identificar o efeito de variáveis explicativas sobre o consumo de eletricidade no setor residencial, de maneira a facilitar a tomada de decisões, no futuro, pelos agentes responsáveis pela política energética, no sentido não só do aumento da eficiência energética no setor residencial, como também da segurança energética. Aliás, políticas tomadas no âmbito da promoção da eficiência energética apontam para a segurança no fornecimento de energia (Kanellakis, Martinopoulos, & Zachariadis, 2013). Melhores práticas de política energética têm sido perseguidas em Portugal nos últimos anos. Para a além das estratégias definidas para a eficiência energética (Plano Nacional de Ação para a Eficiência Energética) e para as energias renováveis (Plano Nacional de Ação para as Energias Renováveis), pretende-se a plena liberalização dos mercados energéticos e o cumprimento dos objetivos de redução das emissões de gases de efeito de estufa (DGEG, 2015). 1.1 – Segurança Energética Sendo Portugal um país importador de combustíveis fósseis, esta análise torna-se indubitavelmente importante (Umbach, 2010). Portugal é um país pobre no que respeita a recursos energéticos. Para colmatar esta carência foi delineada uma estratégia que inclui uma série de políticas energéticas, no sentido da diversificação de fontes energéticas, da utilização de energias renováveis e da independência energética. A produção de eletricidade a partir da introdução de centrais de gás natural intensificou-se, bem como a produção a partir de novas centrais hidroelétricas e de energia eólica, o que foi possível devido ao aumento da capacidade instalada (Wiesmann, Lima Azevedo, Ferrão, & Fernández, 2011). A forte aposta nas energias renováveis, sobretudo na energia eólica, levou Portugal a um lugar de destaque no âmbito do desenvolvimento de energias renováveis (Shahbaz, Tang, & Shahbaz Shabbir, 2011). O gráfico da figura 1 mostra a evolução do saldo importador e da dependência energética em Portugal. Depois de 2005, ambos os indicadores apresentam uma descida, que vai ao encontro dos Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 8 Figura 3. Evolução do consumo de eletricidade no setor residencial em Portugal entre 1991 e 2013, em kWh 3 . 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 14,000 15,000 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 REC Fonte: Eurostat Contudo, em 2008 verifica-se uma quebra no consumo de eletricidade no setor residencial, o que pode ter sido motivado pelo início da crise financeira global, que se refletiu severamente em Portugal (IEA, 2009). A esta quebra seguiu-se um aumento no consumo de eletricidade nos dois anos seguintes. A partir de 2011, o consumo voltou a cair. Esta queda no consumo pode ser vista como um reflexo das medidas de austeridade tomadas pelo executivo eleito em 2011. Nesse ano, foi aplicada a taxa normal de IVA (23%) sobre a eletricidade e o gás natural. Até então, tinha sido aplicada a taxa reduzida de IVA (6%). Com esta medida, o governo pretendeu controlar a despesa do Estado. A maior parte dos consumidores sentiu o aumento do preço dos dois tipos de energia, no entanto o impacto desta medida sobre os consumidores de menores de recursos é atenuado pela tarifa social 4 . Assim, a questão central desta dissertação pode ser resumida da seguinte forma: “Quais os drivers do consumo residencial de eletricidade em Portugal?” Após esta introdução em que se procurou explorar as motivações que tornam o consumo de eletricidade no setor residencial em Portugal num objeto de estudo importante do 3 Quilowatt-hora. 4 Mecanismo de proteção aos consumidores economicamente vulneráveis, criado pelo Governo, decorrente do processo de liberalização dos mercados e da extinção das tarifas reguladas. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 9 ponto de vista económico e de política energética, segue-se a revisão da literatura existente sobre o tema, realizada no capítulo 2. No capítulo 3, é explanada a metodologia aplicada ao problema de investigação. Os resultados do modelo de análise são expostos no capítulo 4. Por fim, no capítulo 5, são debatidas as principais conclusões e lançadas algumas sugestões para trabalhos futuros. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 10 Capítulo 2. Revisão de Literatura A literatura sobre o consumo de energia no setor residencial é extensa. Na segunda metade da última década até à atualidade, estudos sobre esta matéria tornaram-se mais frequentes. A crise global e os objetivos de eficiência são responsáveis pelo aumento da investigação nesta área. No primeiro capítulo deste trabalho foram já apontadas as razões que justificam a investigação do consumo de energia no setor residencial. Generalizando, existem dois tipos de análise ao consumo de energia no setor residencial. Muitos autores procuram explicar o consumo de acordo com dados relacionados com as características do alojamento, tais como o isolamento, o ano de construção ou a área total do alojamento e a utilização de eletrodomésticos, algumas vezes mesmo com especificações técnicas. A outra corrente de análise foca-se primariamente em indicadores económicos, climáticos e demográficos, onde também se insere este trabalho. Nesta secção, são destacados os autores que contribuíram para o desenvolvimento do conhecimento nesta área. São mencionadas as metodologias seguidas, os países ou conjuntos de países estudados, e as principais conclusões da literatura. A revisão de literatura incide essencialmente sobre a literatura mais recente, isto é artigos publicados a partir de 2008. 2.1 – Sobre o caso de Portugal O consumo de eletricidade no setor residencial português não é um assunto muito explorado, em comparação com outros países. Para melhor compreensão, interessa rever o estudo de Wiesmann et al. (2011) sobre o consumo de eletricidade no setor residencial português, o qual revela que as características dos alojamentos, como a área total, têm influência no consumo de eletricidade. Os autores concluíram que o efeito direto do rendimento sobre o consumo de eletricidade no setor residencial é fraco e tende a ser menos significante, quando mais variáveis explicativas relevantes são adicionadas à análise. Concluíram também que o consumo de eletricidade diminui quando o agregado Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 11 familiar aumenta, e que famílias que vivem em zonas com mais heating degree days (HDD 5 ) tendem a consumir menos eletricidade do que famílias que vivem em zonas temperadas, sendo que este último resultado contraria a lógica dessa variável. Estes autores recorreram a dois tipos de dados: dados agregados de 2001 ao nível municipal e dados obtidos a partir de um inquérito realizado em 2005 e 2006, aos consumidores a nível nacional, a que tiveram acesso. A partir daí, os autores utilizaram o método dos mínimos quadrados para determinarem os coeficientes das suas variáveis explicativas. Shahbaz et al. (2011) examinaram a relação entre o consumo de eletricidade total, o crescimento económico e o emprego em Portugal. Fazendo uso do teste de causalidade de Granger 6 , concluíram que as três variáveis são cointegradas 7 no longo prazo, ou seja, existe uma relação de longo prazo entre as três. No curto prazo, concluíram existir uma relação unidirecional entre o crescimento económico e o consumo de eletricidade. Por outras palavras, o crescimento económico acarreta mais consumo de eletricidade, no curto prazo. 2.2 – Na Europa Em Espanha, a procura de eletricidade no setor residencial aumentou significativamente entre 2000 e 2007, porém diminuiu entre 2008 e 2010 devido à crise financeira. Neste país, o setor residencial consome cerca de 17% do total de energia consumida e 25% do total de eletricidade consumida. O artigo de Romero-Jordán, Peñasco, & del Río (2014) identifica o impacto que uma série de variáveis, entre as quais estão o hábito, o preço da eletricidade, o preço do gás natural, o rendimento, heating degree days e o número de indivíduos por alojamento, tem sobre a procura residencial de eletricidade. É utilizado o modelo de ajustamento parcial 8 , para estimar as elasticidades do preço e rendimento de curto e longo prazo. Os resultados obtidos, como seria expetável, mostram que a procura de eletricidade é influenciada positivamente pela procura do ano anterior, pelo 5 Graus diários em que se torna necessário aquecimento. 6 O teste de causalidade de Granger serve para determinar o sentido causal entre duas variáveis. 7 A cointegração é uma propriedade estatística das séries temporais. 8 Modelo econométrico, segundo o qual se formam expectativas sobre o que acontecerá no futuro, baseando-se em eventos passados. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 12 rendimento e pela amplitude térmica, e negativamente influenciada pelo preço da eletricidade. Contrariamente ao que era esperado, o preço do gás natural influencia negativamente a procura de eletricidade. As elasticidades do preço são -0,26 e -0,37, no curto e longo prazo, respetivamente. As elasticidades do rendimento são 0,31 e 0,43 no curto e longo prazo, respetivamente, o que demonstra que o consumo de eletricidade no setor residencial espanhol reage mais a variações no rendimento do que a variações no preço. Blázquez, Boogen, & Filippini (2013), que estudaram o consumo de eletricidade no setor residencial de Espanha, no período compreendido entre 1998 e 2009, em 47 províncias espanholas, encontraram resultados semelhantes aos resultados encontrados no artigo supracitado. As elasticidades do preço, no curto e no longo prazo, são menores que 1, e são menores, em valor absoluto, do que as elasticidades de rendimento. Os seus resultados ditaram que as variáveis climáticas são determinantes na explicação do consumo, sendo que este reage positivamente à variável HDD e à variável CDD 9 . O hábito de consumo, o rendimento e a população são outras variáveis que influenciam positivamente o consumo. Em contrapartida, o preço da eletricidade, o tamanho do agregado familiar e a penetração do gás no setor residencial conduzem a menores valores do consumo de eletricidade. Também à semelhança de Romero-Jordán et al. (2014), estes autores utilizaram o modelo de ajustamento parcial. Labandeira, Labeaga, & López-Otero (2012), que também estudaram o consumo de eletricidade no setor residencial espanhol, estimam que, por um lado, a elasticidade do preço seja -0,25 no curto prazo, o que comprova novamente a rigidez da procura de eletricidade em relação à variação no seu preço. Por outro lado, a procura de eletricidade torna-se mais elástica, à medida que o rendimento aumenta. Estes autores sugerem que o aumento no preço da eletricidade levaria a que o setor residencial fizesse um uso mais eficiente desse tipo de energia. Em Itália, o consumo de eletricidade foi analisado no setor doméstico e não-doméstico (Bianco, Manca, & Nardini, 2009). Utilizando modelos de predição e regressões lineares, os autores descobriram que a elasticidade do preço é, no curto prazo, igual a - 9 Cooling degree days (em português, “graus diários em que é necessário arrefecimento”). Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 13 0,06, e no longo prazo é igual a -0,24. Os resultados deste estudo convergem com os resultados dos estudos realizados em Espanha, visto que a procura de eletricidade no setor residencial responde mais facilmente a variações no rendimento. As variáveis explicativas utilizadas foram o PIB, o PIB per capita, a população e o preço da eletricidade. Como recomendação para futuros trabalhos, Bianco et al. (2009) sugerem a não utilização do preço da eletricidade em modelos de predição para o consumo de eletricidade em Itália, visto que a elasticidade do preço é limitada, e por isso mesmo, também desaconselham políticas energéticas baseadas nos preços da eletricidade para aumentar o uso eficiente da eletricidade. McLoughlin, Duffy, & Conlon (2012) recolheram dados sobre consumo de eletricidade no setor residencial irlandês, em 2010, através de contadores inteligentes. A partir desses dados, realizaram um estudo sobre este tema, recorrendo exclusivamente a características relacionadas com a habitação (tipo de habitação, agregado familiar, eletrodomésticos, etc.). Para interesse deste trabalho, destacam-se as duas seguintes conclusões: o número de indivíduos por alojamentos tem um efeito positivo no consumo de eletricidade e o facto da pessoa mais velha do alojamento ter entre 36 e 55 anos também incrementa o consumo. Esta última conclusão pode ser interpretada como um indicador da presença de crianças na habitação. 2.3 – Nos Estados Unidos O consumo residencial de energia é 22% do consumo final de energia nos Estados Unidos da América (Kaza, 2010). O crescente consumo de energia neste país é explicado pelo fraco desenvolvimento da densidade, pelo aumento da área das habitações, pela diminuição do agregado familiar nas habitações e pelo aumento do uso de eletrodomésticos, apesar dos padrões cada vez mais apertados de eficiência energética. Kaza (2010) sugere que os agentes responsáveis pela execução da política energética, nos Estados Unidos, devem concentrar os seus esforços nas habitações ineficientes a nível energético. Neste sentido, foi aplicado o método da regressão por Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 14 quantis 10 , de modo a conseguir observar os efeitos de vários fatores, em toda a distribuição do espetro do consumo de energia, em vez de se focar apenas em médias, procurando-se especialmente o efeito na cauda inferior (low energy users) e na cauda superior (high energy users). Na cauda inferior, é esperado que o clima, o tamanho da habitação e o agregado familiar tenham um impacto positivo sobre o consumo de energia, se bem que esta última variável pode não ter qualquer efeito, assim como se espera não o terem a idade da habitação, a densidade da vizinhança, o rendimento e a propriedade (se se é proprietário, se se é arrendatário ou se não se paga). O preço tem um impacto negativo sobre o consumo de energia na cauda inferior. Na cauda superior, espera-se que o clima, o tamanho, a idade, rendimento e a propriedade influenciem positivamente o consumo de energia, ao passo que o preço e o tipo de casa o influenciem negativamente. O efeito do agregado familiar e da densidade da vizinhança pode ser positivo e negativo, respetivamente. No seu artigo, Nakajima & Hamori (2010) utilizam técnicas de cointegração para estimar as elasticidades de preço e rendimento, antes e depois da desregulação dos mercados de eletricidade, em muitos dos estados dos Estados Unidos. As variáveis explicativas são o preço da eletricidade, o rendimento real per capita e temperatura. A principal descoberta deste trabalho é o facto de não haver uma diferença significativa na elasticidade do preço entre estados que desregularam o seu mercado elétrico e estados que mantiveram o mercado regulado, havendo pouca sensibilidade a variações no preço, em ambos os casos. Alberini & Filippini (2011), através do modelo dinâmico de ajustamento parcial, concluíram que, à semelhança de outros estudos, o preço da eletricidade, preço do gás natural e o tamanho médio de um agregado familiar têm impactos negativos na procura de eletricidade no setor residencial. Temperaturas altas e temperaturas baixas e a presença do hábito fazem variar positivamente o consumo de eletricidade. O rendimento é irrelevante na explicação do consumo residencial de eletricidade. Corroborando a literatura, existe mais sensibilidade ao preço da eletricidade no longo prazo do que no curto prazo. 10 A regressão por quantis é um tipo de regressão que procura estimar a mediana ou outros quantis da variável dependente. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 15 Apesar de muitos estudos convergirem no que diz respeito à pouca sensibilidade dos consumidores domésticos face ao preço da eletricidade, Alberini, Gans, & Velez-Lopez (2011) obtiveram valores elevados de elasticidade do preço da eletricidade, pelo que sugerem medidas de políticas energéticas relacionadas com o preço. Utilizam modelos estáticos e modelos dinâmicos, como o modelo do ajustamento parcial. Leighty & Meier (2011) descrevem uma interrupção inesperada no fornecimento de eletricidade, numa cidade do Alasca. O preço da eletricidade aumentou repentinamente, tendo os seus habitantes diminuído o consumo de eletricidade em 25%, em apenas poucos dias. Além disso, os habitantes de Juneau mantiveram o baixo consumo nas semanas que sucederam a interrupção, o que, segundo os autores, comprova que o preço é um forte motivador para a conservação de energia. O artigo de Song, Aguilar, Shifley, & Goerndt (2012) foi especialmente útil para a proposta das variáveis explicativas do consumo de eletricidade no setor residencial português, apesar do tema do artigo em causa ser o consumo de madeira como fonte energética no setor residencial dos Estados Unidos. As variáveis que Song et al. (2012) propõem são: preço das energias exceto o preço da madeira, o número de casas ocupadas, rendimento per capita, o salário médio, heating degree days e uma variável tendência, as quais são inseridas num modelo de cointegração. 2.4 – Outros estudos Países em vias de desenvolvimento também têm sido utilizados como objeto de estudo. Adom, Bekoe, & Akoena (2012) utilizaram dados do Gana para estimar as elasticidades de rendimento de curto e longo prazo, através do modelo ARDL 11 , as quais são, respetivamente, 0,837 e 1,591, revelando extrema sensibilidade por parte dos consumidores face ao seu rendimento. No curto e longo prazo, o PIB per capita e o grau de urbanização influenciam positivamente o consumo de eletricidade no setor residencial, ao passo que a eficiência da indústria o influencia negativamente. 11 Autoregressive Distributed Lag Model. Este modelo tem o objetivo de determinar a existência de uma relação de longo prazo entre variáveis que se apresentam sob a forma de séries temporais. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 16 Dados de Singapura foram utilizados por Xu & Ang (2014). No seu artigo expõem as principais questões de se utilizar o método da análise por decomposição de índices 12 para analisar as variações no consumo de energia no setor residencial. Este método decompõe as variações no consumo em três efeitos: atividade, estrutura e intensidade, fornecendo informação útil para a política energética. Os autores apontaram 12 indicadores capazes de criar impactos significativos no consumo de energia no setor residencial, o que constitui uma informação crucial para o meu estudo. Estes são colocados dentro de sete diferentes categorias. Existem, então, drivers demográficos que são o número de habitações e a população; drivers climáticos que são o número de dias em que é necessário aquecimento ou arrefecimento; drivers estruturais que podem ser grupos de rendimento, idade dos residentes e tipo de habitação; drivers relacionados com o estilo de vida, podendo ser o tamanho da habitação, número de residentes e a presença de aparelhos eletrónicos e eletrodomésticos; drivers tecnológicos, destacandose a eficiência energética. Os drivers económicos (preços da energia e rendimento) e os drivers individuais (consciência e atitude do consumidor) são forças indiretas na medida em que interagem com os outros drivers. 2.5 – Conjuntos de países Houve ainda autores que recentemente estudaram blocos de países em vez de selecionarem apenas um país para ser analisado como fizeram os autores supracitados. Através de um modelo de dados em painel, dados estes relativos aos estados dos Estados Unidos e aos países da União Europeia para o período compreendido entre 1990 e 2004 (dados disponíveis até 2003 no caso da União Europeia), Azevedo, Morgan, & Lave (2011) concluíram que a elasticidade do preço situa-se entre os valores -0,20 e -0,21 na União Europeia e entre os valores -0,21 e -0,25 nos Estados Unidos. A elasticidade do rendimento varia entre -0,157 e -0,381 para as duas áreas, conjuntamente. Como variáveis estatisticamente significativas, os autores constataram que o preço da eletricidade provoca variações negativas no consumo de eletricidade em 12 A decomposição de índices é uma técnica utilizada para estudar alterações no consumo de energia dentro dos grandes setores consumidores. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 17 ambas as áreas, a temperatura é responsável pelo aumento do consumo de eletricidade nos Estados Unidos e as despesas de consumo provocam uma variação negativa do consumo de eletricidade nos Estados Unidos, no setor residencial. No seu artigo sobre consumo de energia, Kumar & Smyth (2008) verificaram uma relação de longo prazo entre a formação de capital, o consumo de energia e o PIB real. Um aumento de 1 ponto percentual no consumo de energia tem um impacto positivo no PIB real correspondente ao intervalo compreendido entre 0,12 e 0,39 pontos percentuais, enquanto um aumento de 1 ponto percentual na formação de capital tem um impacto positivo no PIB real correspondente ao intervalo compreendido entre 0,1 e 0,28 pontos percentuais. Lee & Chiu (2011) estudaram 24 países da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE) no período compreendido entre 1978 e 2004. Verificaram que o PIB real per capita tem impacto significativo e positivo no consumo residencial de eletricidade e a temperatura tem impacto significativo e negativo no consumo residencial de eletricidade, ao passo que o preço da eletricidade não tem significância estatística. Identificaram também uma elevada elasticidade de rendimento variando entre os valores 0,919 e 1,685, e uma baixa elasticidade de preço que varia entre os valores -0.233 e 0,065, o que corresponde à grande parte dos resultados dos diferentes artigos realizados neste âmbito. Revista a literatura, é legítimo concluir que não existe uma unanimidade clara entre os resultados dos diferentes estudos. A existência de unanimidade entre os resultados seria, à partida, muito difícil de observar, uma vez que foram estudadas amostras de países diferentes, a nível económico e de política energética. A seleção das variáveis explicativas também varia, à exceção do preço, do indicador de rendimento e de uma variável climática, que estão presentes em quase todos os trabalhos. Mesmo a seleção dos métodos de análise não foi igual em todos os estudos. Contudo, quando foram recolhidos dados em painel, observa-se uma predisposição para a utilização do modelo de ajustamento parcial. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 24  Emissões per capita Os valores para esta variável são obtidos através da divisão do número total de emissões de gases de efeito de estufa para a atmosfera pelo total de população anual residente. É considerada uma proxy da consciência dos consumidores, pretendendo-se estudar se o consumo de eletricidade no setor residencial responde a variações no total de gases de efeitos estufa emitidos (Mattinen et al., 2014).  Taxa de fertilidade Segundo o artigo de Bladh & Krantz (2008), o consumo de eletricidade no setor residencial aumenta na presença de indivíduos jovens nas casas. O artigo de McLoughlin et al. (2012) refere que o consumo residencial de eletricidade aumenta na presença de indivíduos com uma idade compreendida entre 36 e 55 anos, o que poderá indicar a presença de crianças no alojamento. No entanto, não existe na literatura nenhum artigo que relacione esta variável com o consumo de eletricidade no setor residencial, pelo que é justo afirmar que a introdução desta variável é uma inovação naquilo que diz respeito à explicação do consumo de eletricidade no setor residencial. A taxa de fertilidade consiste no número médio de filhos por mulher. Portanto, esta variável é uma proxy do número de indivíduos jovens em casa.  Grau de urbanização O grau de urbanização é obtido através da divisão do número total de população a viver em centros urbanos pelo número total de população. Esta variável apresenta uma tendência ascendente entre 1991 e 2013, o que em muito se relaciona com a migração da população para os centros urbanos. O grau de urbanização é proposto como um indicador do desenvolvimento económico (Wiesmann et al., 2011). É esperado que o aumento no grau de urbanização conduza a um aumento no consumo de eletricidade.  Penetração da máquina de lavar roupa nos alojamentos A máquina de lavar roupa é um dos eletrodomésticos fundamentais de uma habitação. Apesar da utilização deste eletrodoméstico ter aumentado em Portugal, sendo que Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 25 grande parte das habitações possui hoje em dia uma máquina de lavar roupa, uma pequena parte ainda não tem este equipamento. A máquina de lavar roupa é responsável por uma parte considerável do consumo de energia numa habitação, pelo que a sua inclusão no modelo reflete o aumento de aparelhos consumidores de eletricidade nas habitações. Devido à dificuldade em encontrar valores absolutos, foi introduzida uma variável dummy tendo em consideração as recolhas de dados dos anos 1995, 2000, 2005 e 2010. Dado que a máquina de lavar roupa é um dos eletrodomésticos que mais cedo penetrou no setor residencial, assume-se que esta variável toma valor 0, quando menos de 86% dos alojamentos possuíam máquina de lavar roupa, e toma valor 1, quando mais de 86% dos alojamentos possuíam máquina de lavar roupa. 3.2 - Período temporal Este estudo incide sobre o intervalo compreendido entre 1991 e 2013. Aquilo que era pretendido no plano da dissertação era um espaço temporal mais alargado, para que fosse possível uma análise mais extensiva e completa. A disponibilidade de dados para anos anteriores a 1991, contudo, está limitada. Por exemplo, os valores para a variável Alojamentos Familiares Clássicos têm precisamente início em 1991. Assim, para uma análise mais consistente, a análise dos dados começa nesse ano. Da mesma forma, o último ano analisado é o ano 2013, já que a maior parte da informação disponível termina nesse ano. 3.3 - Modelo De modo a observar o impacto das variáveis independentes sobre a variável dependente no período compreendido entre 1991 e 2013, foi construída uma regressão através da estimação do modelo dos mínimos quadrados 16 , tendo em conta que os dados são apresentados sob a forma de séries temporais. Apesar de não ser um modelo de 16 A estimação do modelo foi realizada recorrendo ao programa Econometric Views 8. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 26 referência para este tipo de estudo, é um modelo que permite analisar a força e o sinal das variáveis explicativas, o que é pretendido para uma melhor análise dos resultados. Além disso, modelos tradicionalmente utilizados para tratamento de séries temporais (ARMA, ARIMA, VAR, ARCH, etc.) apresentam um grau de complexidade que, no tempo subjacente à elaboração da dissertação de mestrado, não permitiu a formação exigida. A forma reduzida do Consumo de Eletricidade no Setor Residencial foi a seguinte: 𝑅𝐸𝐶_𝑃𝐶 = 𝑓(𝑃_𝐸𝐿𝐸𝐶, 𝑃_𝐸𝐿𝐸𝐶_𝑇, 𝑃𝐼𝐵_𝑃𝐶,𝐺𝑁_𝐷𝐼𝑆𝑇, 𝐻𝐷𝐷, 𝑃𝑂𝑃𝐴𝐿𝑂𝐽, 𝐺𝑅𝐴𝑈_𝑈𝑅𝐵, 𝑇𝑋_𝐹𝐸𝑅𝑇𝐼𝐿, 𝑀𝐴𝑄𝑅𝑂𝑈𝑃𝐴), em que REC_PC é o consumo de eletricidade no setor residencial per capita e f(.) indica que REC_PC é uma função das variáveis explicativas incluídas entre parêntesis. A Tabela 1 apresenta a designação das variáveis e as fontes dos seus dados. Tabela 1. Designação das variáveis e fontes dos seus dados. Variáveis Definição Fontes REC_PC Consumo de eletricidade no setor residencial per capita, expresso em kWh Eurostat P_ELEC Preço da eletricidade, expresso em euros por kWh Eurostat P_ELEC_T Preço da eletricidade com impostos, expresso em euros por kWh Eurostat PIB_PC Produto Interno Bruto per capita a preços constantes (base 2011), expresso em euros Pordata GN_DIST Distribuição de gás natural (variável dummy) HDD Heating Degree Days Eurostat e WeatherOnline POPALOJ Número médio de indivíduos por alojamento Pordata e Eurostat GRAU_URB Grau de urbanização WorldBank e Eurostat TX_FERTIL Taxa de fertilidade Eurostat MAQROUPA Penetração da máquina de lavar roupa em mais de dos alojamentos (variável dummy) Pordata Fonte: Autor. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 27 A equação anterior exclui a variável EMISS_PC, devido à falta de informação para o ano 2013, o que facilitou a estimação do modelo empírico. O mesmo se aplica ao preço do gás natural. O Eurostat e a DGEG apenas providenciam informação sobre o preço do gás natural a partir de 2002, pois é preciso ter em consideração que o gás natural foi apenas em introduzido em Portugal no ano 1997, numa altura em que sua rede de distribuição ainda não estava maturada. Contudo, dado o caráter essencial de uma variável associada ao gás natural, foi construída uma variável binária, a qual tem apresenta valor 0 quando o gás natural ainda não era distribuído, e toma valor 1 a partir do momento em que o gás natural começou a ser distribuído. Song et al. (2012), no seu artigo sobre o consumo de energia derivada da combustão de madeira no setor residencial dos Estados Unidos, propõem a utilização de um modelo de cointegração que incorpora um modelo de correção de erros. Porém, apesar da maioria das variáveis utilizadas neste estudo terem fundamento teórico no artigo supracitado, o seu método de análise requer a utilização de algumas variáveis, nomeadamente a variável tendência, que inclui o progresso tecnológico, o acesso a energias alternativas e os efeitos da urbanização, para as quais não foi possível encontrar dados. Em vez disso, recorreu-se à variável grau de urbanização como proxy do desenvolvimento económico. Do mesmo modo, Romero-Jordán et al. (2014) utilizam o modelo do ajustamento parcial para analisar o consumo de eletricidade no setor residencial espanhol, o qual inclui informação sobre a utilização de equipamentos elétricos. Infelizmente, os dados sobre a utilização de equipamentos elétricos em Portugal são oferecidos inteiramente pelos censos, que se realizam de 10 em 10 anos. Para colmatar esta dificuldade, foi construída a variável binária relativa à penetração da máquina de lavar roupa no setor residencial. Kaza (2010), que também influenciou a metodologia deste estudo, constrói uma regressão por quantis para explicar o consumo de eletricidade no setor residencial dos Estados Unidos, mas, à semelhança dos outros artigos, introduz variáveis para as quais a existência de dados é limitada. Foi proposta a utilização do método dos mínimos quadrados, o qual obedecendo a todas suas premissas, é capaz de oferecer resultados fiáveis. A principal limitação identificada, no âmbito deste estudo, consiste no facto de variáveis não estacionárias criarem autocorrelação dos resíduos, o que pode distorcer os resultados. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 28 Variáveis estacionárias Na construção do modelo, em primeiro lugar, deve ter-se em atenção o facto de os dados serem apresentados sob a forma de séries temporais. Isto significa que as variáveis podem apresentar uma tendência, ascendente ou descendente, ao longo do tempo, ou sazonalidade. Figura 4. Variáveis explicativas. 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 POPALOJ .48 .52 .56 .60 .64 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 GRAU_URB 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 HDD .10 .11 .12 .13 .14 .15 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 P_ELEC .10 .12 .14 .16 .18 .20 .22 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 P_ELEC_T 12,000 13,000 14,000 15,000 16,000 17,000 18,000 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 PIB_PC 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 TX_FERTIL Fonte: ver Tabela 1. À exceção do preço da eletricidade sem impostos e dos HDD, todas as outras variáveis explicativas mostram uma tendência, ascendente ou descendente, e por isso são classificadas como variáveis não estacionárias (ver Figura 4). Caso estas variáveis se mantenham na sua presente forma e fossem inseridas no modelo, o mais certo seria obter um R2 elevado, contudo artificial. O método dos mínimos quadrados requer que as variáveis sejam estacionárias. Uma das maneiras de torná-las variáveis estacionárias é obter as suas taxas de crescimento. Isto pode ser conseguido derivando o logaritmo das variáveis. Observe-se agora o comportamento gráfico das variáveis na figura 5. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 29 Figura 5. Variáveis explicativas depois de derivado o seu logaritmo natural. -.07 -.06 -.05 -.04 -.03 -.02 -.01 .00 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 DLPOPALOJ .008 .009 .010 .011 .012 .013 .014 .015 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 DLGRAU_URB -.4 -.2 .0 .2 .4 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 DLHDD -.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 DLP_ELEC -.10 -.05 .00 .05 .10 .15 .20 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 DLP_ELEC_T -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 DLPIB_PC -.08 -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 DLTX_FERTIL Fonte: ver Tabela 1. Todas as variáveis parecem agora ser estacionárias, excetuando DLOG(GRAU_URB) que continua a apresentar uma tendência, pelo que foi retirada do modelo, pois, caso contrário, poderia ser responsável por uma má estimação. Multicolinearidade Antes de serem obtidos os resultados da regressão, é fundamental verificar se existe multicolinearidade entre as variáveis explicativas. O problema da multicolinearidade pode causar resultados falsos. Para verificar a existência de multicolinearidade, é necessário analisar uma tabela de correlações entre as variáveis explicativas, excetuando para este efeito as variáveis binárias. Correlações muito elevadas, ou seja, quando o seu valor absoluto está próximo de 1, conduzem ao problema de multicolinearidade. Através da análise da tabela de correlações (ver Apêndice I), conclui-se que não existem correlações muito altas, pelo que é válido assumir que o problema da multicolinearidade é inexistente. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 30 A equação representativa do modelo é a seguinte: 𝑅𝐸𝐶𝑃𝐶𝑡= 𝛽0+ 𝛽1𝐷𝐿𝑂𝐺(𝐻𝐷𝐷)𝑡+ 𝛽2𝐷𝐿𝑂𝐺(𝑃_𝐸𝐿𝐸𝐶)𝑡+ 𝛽3𝐷𝐿𝑂𝐺(𝑃_𝐸𝐿𝐸𝐶_𝑇)𝑡 + 𝛽4𝐷𝐿𝑂𝐺(𝑃𝐼𝐵_𝑃𝐶)𝑡+ 𝛽5𝐷𝐿𝑂𝐺(𝑃𝑂𝑃𝐴𝐿𝑂𝐽)𝑡+ 𝛽6𝐷𝐿𝑂𝐺(𝑇𝑋_𝐹𝐸𝑅𝑇𝐼𝐿)𝑡 + 𝛽7𝐺𝑁_𝐷𝐼𝑆𝑇𝑡+ 𝛽8𝑀𝐴𝑄𝑅𝑂𝑈𝑃𝐴𝑡+ 𝜇𝑡 Para determinar a validade do modelo, é necessário recorrer a testes de inferência estatística. Todos os testes são realizados para um nível de significância de 5%. Os três primeiros testes terão por fim traçar o diagnóstico dos resíduos. Foi testada a autocorrelação dos resíduos, a qual não é desejável; foi testada a heteroscedasticidade dos resíduos, o que não é desejável; e foi testada a distribuição normal dos resíduos, o que é desejável. Autocorrelação dos resíduos Para verificar a autocorrelação dos resíduos, recorreu-se ao teste Durbin-Watson. Neste teste, a hipótese nula é a de que os resíduos não apresentam correlação, enquanto a hipótese alternativa é a de que os resíduos apresentam autocorrelação. O output do teste presenteia-nos a estatística Durbin-Watson. É seguro concluir que os resíduos não apresentam correlação, o que é desejável para que o modelo seja consistente. Heteroscedasticidade Pretende-se que os resíduos sejam homoscedásticos, porém existe o risco de estes sofrerem de heteroscedasticidade. O teste Breusch-Pagan-Godfrey coloca em confronto a hipótese nula, que significa que os resíduos são homoscedásticos, com a hipótese alternativa que significa que os resíduos são heteroscedásticos. Conserva-se a hipótese nula de que os resíduos não sofrem de heteroscedasticidade, o que era pretendido (ver Apêndice II). Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 31 Distribuição normal dos resíduos O último teste realizado no diagnóstico dos resíduos é o teste Jarque-Bera. Este teste avalia a distribuição normal dos resíduos. Pretende-se conservar a hipótese nula, que significa que os resíduos são distribuídos normalmente. Conserva-se a hipótese nula, pelo que se conclui que os resíduos são distribuídos normalmente (ver Apêndice III). Obtiveram-se resultados positivos e a partir dos três testes realizados aos resíduos. Para além disso, o coeficiente de determinação é relativamente elevado. Neste caso, é possível afirmar que 74% da variação total de DLOG(REC_PC) é explicada pelas oito variáveis explicativas propostas. Teste de significância global O modelo foi também submetido ao teste de significância global, em que a hipótese nula quer dizer que nenhuma das variáveis explicativas tem influência sobre a variável dependente, ao passo que a hipótese alternativa significa que pelo menos uma das variáveis explicativas tem influência sobre DLOG(REC_PC). Analisando o output da regressão (ver Apêndice 4), através da estatística F, conclui-se então que pelo menos uma das variáveis explicativas tem influência sobre a avariável explicada. Seguem-se os testes de significância individual, os quais têm por objetivo determinar a significância estatística das variáveis explicativas. Significância individual Neste teste, a hipótese nula significa que determinada variável explicativa não é estatisticamente significativa e a hipótese alternativa significa que a mesma variável explicativa é estatisticamente significativa. A tabela 2 apresenta as variáveis explicativas que têm significância estatística e aquelas que não têm, depois de analisado o output da regressão, através da estatística t. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 32 Tabela 2. Teste de significância individual e coeficientes das variáveis explicativas. H0 Decisão Significância estatística Coeficiente β1=0 Conservar Não 0,025311 β2=0 Rejeitar Sim 0,301550 β3=0 Rejeitar Sim -0,468163 β4=0 Conservar Não 0,236168 β5=0 Conservar Não -0,942483 β6=0 Rejeitar Sim 0,722736 β7=0 Rejeitar Sim -0,047994 β8=0 Conservar Não 0,035632 Fonte: Autor. Quatro das oito variáveis têm significância estatística, o que é aceitável. Dentro das variáveis estatisticamente significativas encontram-se os dois tipos de preços da eletricidade, o que não deixa de ser curioso, ao passo que o indicador de rendimento não tem um efeito significativo. De notar também o facto da taxa de fertilidade, tão discutida atualmente em Portugal, ter impacto sobre a variável explicada. Os resultados mostram que a penetração de gás natural em Portugal também teve impacto sobre o consumo residencial de eletricidade. As restantes variáveis – heating degree days, o número de indivíduos por alojamento e a penetração da máquina de lavar roupa – não apresentam significância estatística, o que será discutido mais detalhadamente no capítulo seguinte. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 33 Capítulo 4. Análise dos Resultados A análise dos resultados diz-nos que apenas quatro das oito variáveis são estatisticamente significativas. Estas são o preço da eletricidade, o preço da eletricidade com impostos, a taxa de fertilidade e a distribuição de gás natural. Todas as outras não têm impacto significativo sobre a taxa de crescimento do consumo de eletricidade per capita do setor residencial. Era expectável que a variação do preço da eletricidade influenciasse negativamente a taxa de crescimento do consumo de eletricidade per capita, o que apenas acontece com o preço da eletricidade com impostos, aquele que os consumidores realmente sentem. O preço da eletricidade sem impostos, por outro lado, influencia positivamente o consumo. Porque será que isto acontece? De acordo com a teoria económica, o consumo de um bem diminui quando o seu preço aumenta. Pode verificar-se um efeito de rendimento ao observar esta variável, pois se o preço aumenta, mantendo tudo o resto constante, os consumidores terão menos rendimento ao seu dispor para consumir eletricidade, o que os leva a consumir menos. Os resultados da regressão corroboram a teoria económica. Neste caso, os consumidores portugueses de eletricidade no setor residencial são sensíveis às variações do preço da eletricidade acrescido de impostos, algo que o capítulo 2, concernente à revisão à literatura, já vinha sugerindo. Menos evidente é o facto da taxa de crescimento do preço da eletricidade sem impostos influenciar positivamente a taxa de crescimento do consumo de eletricidade, visto que este resultado contraria a lógica económica. A explicação proposta tem que ver, em primeiro lugar, com a metodologia de cálculo do preço, que foi alterada durante o ano 2007, devido à crescente liberalização dos mercados de energia na Europa. Note-se que a taxa de crescimento deste preço entre 2007 e 2008 foi -28%, ao passo que a taxa de crescimento do preço com impostos foi -1%, entre os mesmos anos. Como já tinha sido referido no Capítulo 1, a liberalização do mercado de eletricidade português aconteceu, em termos práticos, em 2006 (Ferreira et al., 2007). Antes da liberalização, o imposto manteve-se praticamente igual, como mostra a figura 6. Porém, depois da liberalização, o preço da eletricidade caiu, enquanto os impostos aumentaram, para compensar o Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 40 Por fim, pensamos também na inclusão de mais variáveis climáticas, tais como os graus diários que exigem arrefecimento. Nesta investigação, observou-se que temperaturas baixas não influenciam o consumo de eletricidade, por isso seria pertinente observar que efeito provocam as temperaturas altas. De qualquer modo, queremos aumentar a nossa capacidade de análise com a formação complementar em modelização, nomeadamente nos modelos referidos na literatura. Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 41 Apêndices Apêndice I: Tabela de Correlações Apêndice II: Teste Breush-Pagan-Godfrey Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 42 Apêndice III: Teste Jarque-Bera 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -0.05 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02 0.03 Series: Residuals Sample 1992 2013 Observations 22 Mean 5.05e-18 Median 0.003655 Maximum 0.026967 Minimum -0.048885 Std. Dev. 0.020296 Skewness -0.738160 Kurtosis 2.876519 Jarque-Bera 2.011870 Probability 0.365703 Apêndice IV: OLS Output Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 43 Referências Adom, P. K., Bekoe, W., & Akoena, S. K. K. (2012). Modelling aggregate domestic electricity demand in Ghana: An autoregressive distributed lag bounds cointegration approach. Energy Policy, 42, 530–537. doi:10.1016/j.enpol.2011.12.019 Alberini, A., & Filippini, M. (2011). Response of residential electricity demand to price: The effect of measurement error. Energy Economics, 33(5), 889–895. doi:10.1016/j.eneco.2011.03.009 Alberini, A., Gans, W., & Velez-Lopez, D. (2011). Residential consumption of gas and electricity in the U.S.: The role of prices and income. Energy Economics, 33(5), 870–881. doi:10.1016/j.eneco.2011.01.015 Amorim, F., Vasconcelos, J., Abreu, I. C., Silva, P. P., & Martins, V. (2013). 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Caso português. 47 Anexos Dados estatísticos recolhidos Ano Hdd p_elec p_elec_t pib_pc popaloj tx_fertil rec_pc aloj 1991 1493,247 0,1036 0,1120 12884,50 2,364602 1,56 661,843 4216541 1992 1279,754 0,1190 0,1287 13298,20 2,325906 1,54 683,071 4277916 1993 1405,150 0,1358 0,1428 13190,60 2,287631 1,52 714,860 4351645 1994 1121,930 0,1256 0,1321 13351,10 2,254908 1,45 741,917 4423414 1995 917,991 0,1257 0,1322 13614,80 2,222502 1,41 785,740 4503329 1996 1250,276 0,1259 0,1324 14038,00 2,19127 1,44 840,318 4583503 1997 891,151 0,1278 0,1343 14594,10 2,16018 1,47 835,212 4668220 1998 1166,836 0,1250 0,1315 15216,30 2,124131 1,47 866,819 4770778 1999 1294,515 0,1201 0,1263 15718,80 2,08155 1,5 934,818 4893773 2000 1267,807 0,1194 0,1256 16199,80 2,046898 1,55 981,212 5007100 2001 1256,727 0,1200 0,1262 16398,60 1,928139 1,45 1028,497 5357900 2002 1159,654 0,1223 0,1286 16434,40 1,886557 1,46 1095,011 5509863 2003 1248,074 0,1257 0,1322 16219,90 1,874395 1,44 1133,092 5572247 2004 1379,995 0,1283 0,1350 16474,30 1,863434 1,4 1187,092 5620296 2005 1360,332 0,1313 0,1381 16569,80 1,850391 1,41 1261,775 5671596 2006 1197,027 0,1340 0,1410 16796,80 1,84242 1,37 1275,296 5705534 2007 1258,079 0,1420 0,1500 17181,70 1,833761 1,35 1316,197 5743708 2008 1298,769 0,1074 0,1482 17191,10 1,821753 1,39 1273,936 5792957 2009 1165,898 0,1264 0,1508 16663,20 1,813034 1,34 1343,344 5826152 2010 949,267 0,1093 0,1584 16971,80 1,806757 1,39 1373,472 5852186 2011 758,717 0,1015 0,1654 16686,30 1,798664 1,35 1300,751 5878096 2012 854,900 0,1105 0,1993 16079,20 1,78504 1,28 1223,410 5905973 2013 942,583 0,1210 0,2081 15908,20 1,769969 1,21 1174,168 5925125 (continuação) Ano Emiss emiss_pc grau_urb p_gn p_gn_t pop Rec urb 1991 62683 0,006287 0,484194 9970441 6598,862 4827626 1992 67105 0,006744 0,491422 9950029 6796,572 4889660 1993 65821 0,006612 0,498376 9954958 7116,397 4961312 1994 66890 0,006706 0,505357 9974391 7400,169 5040624 1995 71399 0,007134 0,511984 10008659 7864,206 5124278 1996 69096 0,00688 0,518744 10043693 8439,891 5210104 1997 72159 0,007156 0,525568 10084196 8422,446 5299934 1998 77107 0,007609 0,532245 10133758 8784,139 5393642 1999 85224 0,008366 0,539076 10186634 9522,644 5491367 2000 84100 0,008206 0,54616 10249022 10056,461 5597602 Fatores explicativos do consumo de eletricidade no setor residencial. Caso português. 48 2001 83872 0,008119 0,552142 10330774 10625,168 5704057 2002 88038 0,00847 0,557997 0,0571 0,0600 10394669 11382,281 5800192 2003 82328 0,007882 0,563637 0,0580 0,0609 10444592 11834,688 5886957 2004 85299 0,008145 0,569657 0,0590 0,0620 10473050 12432,470 5966051 2005 87686 0,008355 0,575695 0,0604 0,0634 10494672 13241,918 6041725 2006 82647 0,007862 0,58194 0,0687 0,0721 10511988 13405,901 6117343 2007 80269 0,007621 0,588069 0,0639 0,0671 10532588 13862,960 6193886 2008 78032 0,007394 0,593862 0,0595 0,0625 10553339 13444,280 6267228 2009 74854 0,007086 0,599937 0,0564 0,0604 10563014 14189,763 6337144 2010 70634 0,00668 0,605648 0,0565 0,0594 10573479 14522,381 6403809 2011 69317 0,006556 0,610793 0,0567 0,0610 10572721 13752,475 6457743 2012 68752 0,006521 0,615966 0,0588 0,0739 10542398 12897,670 6493757 2013 0,621746 0,0657 0,0836 10487289 12313,844 6520434 Nota: aloj: alojamentos familiares clássicos; emiss: emissões; emiss_pc: emissões per capita; p_gn: preço do gás natural sem impostos; p_gn_t: preço do gás natural com impostos; pop: população total; rec: consumo de eletricidade no setor residencial; urb: urbanização. As restantes variáveis estão especificadas na Tabela 1.