水力发电量（占总发电电量的比例）
Electricity production from hydroelectric sources (% of total)
下载数据指标解释
World Bank official description / 世界银行官方说明
The share of electricity production from hydroelectric sources of total electricity production. Sources of electricity refer to the inputs used to generate electricity. Hydropower refers to electricity produced by hydroelectric power plants.
可供参考的中文翻译：水力发电量占总发电量的比例。电力来源指用于发电的各种投入来源。水力发电指由水力发电站所生产的电力。
数据口径与风险提示
- 该指标为比例指标，不反映水力发电的绝对装机容量或发电量绝对值，仅反映水电在总发电结构中的相对占比
- 水电占比下降可能源于水电本身发电量减少，也可能源于火电、核电、风电、光伏等非水电电源的快速扩张导致分母增大
- 水电发电量受降水量、来水量的季节性波动影响显著，单一年份数据难以反映长期趋势
- 不同国家的水电资源禀赋差异极大，高比例并不等同于能源结构更优，需结合绝对发电量和资源条件综合判断
- 世界银行数据中部分年份存在缺失，不同来源数据可能存在口径差异，跨国比较时需注意数据一致性
- 水电占比与能源安全、水资源利用、生态保护之间存在复杂权衡关系，高占比并不必然代表更高的可持续发展水平
中国趋势
中国水力发电占总发电量的比例从1990年起呈长期下降趋势。1990年该比例为20.4%，为有记录以来的最高值，此后逐步波动下行，2023年降至13.47%，为有数据以来的最低点。2000年代至2010年代初期，该比例在14%-19%区间反复波动，未能恢复1990年代初期水平；2015年前后曾短暂回升至19%以上，随后再度回落。2021年以来下降速度加快，2023年数据较2022年下降约1.6个百分点。整体而言，中国水电占比在约34年的观测期内下降了约6.9个百分点，最新值仅为1990年水平的约66%，反映出同期总发电量的快速增长主要来自非水电电源，水电在发电结构中的相对地位持续弱化。
- 1990年中国水电占比为20.4%，为有记录最高值，此后整体呈下降趋势
- 2003年该比例降至14.85%，为当时的历史低点
- 2015年一度回升至19.3%，为2000年代后的相对高点
- 2023年降至13.47%，为有数据以来的最低值
- 1990年至2023年，水电占比从约20.4%下降至约13.5%，降幅约6.9个百分点
- 最新值与最高值之比约为0.66，反映水电相对地位下降至约六成
- 该比例下降不等于水电绝对发电量减少，总发电量扩张可能导致分母增速超过水电增速
- 水电占比受来水丰枯年份影响波动，短期内不宜直接解读为结构性恶化
全球趋势
全球水力发电占总发电量的比例在过去三十余年间呈现稳中有降的态势。1990年全球水电占比约为18.4%，1995年升至19.2%的有记录最高值，此后缓慢波动下行，2023年降至14.5%，为有数据以来的最低点，2024年小幅回升至16.1%。整体下降幅度相对平缓，从1990年到2024年仅下降约2.3个百分点，最新值约为1990年水平的87.5%。1990年代中期至2010年代初期下降较快，2000年代后趋于平稳，在15%-17%区间窄幅波动。与中国相比，全球水电占比的下降速度和幅度均较为温和，反映出全球范围内总发电量的增长主要由多种电源共同驱动，水电虽相对地位略有下降，但仍维持相对稳定的占比水平。
- 1990年全球水电占比约为18.4%，1995年升至约19.2%的高点
- 2007年后全球水电占比基本维持在15%-17%区间窄幅波动
- 2023年全球水电占比降至约14.5%，为有数据以来的最低值
- 2024年小幅回升至约16.1%
- 1990年至2024年，全球水电占比下降约2.3个百分点
- 最新值约为1990年水平的87.5%，下降幅度相对平缓
- 全球数据为各上报国家的加权平均值，各国数据完整性和口径可能存在差异
- 全球水电占比的平稳变化掩盖了不同国家间的显著差异，如挪威接近90%而部分国家不足5%
每十年变化摘要
| 十年区间 | 中国变化 | 世界变化 | 提示 |
|---|---|---|---|
| 1960-1969 | - | - | 该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。 |
| 1970-1979 | - | - | 该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。 |
| 1980-1989 | - | - | 该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。 |
| 1990-1999 | 0.8x | 1.0x | 中国的阶段变化率低于世界，可能意味着本国分母项相对分子项改善更快，或净进口依赖、国内供需结构与全球平均出现分化。 该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。 |
| 2000-2009 | 1.0x | 1.0x | 该十年期间中国水电占比基本持平（期末为期初的约1.01倍），而世界同期下降至期初的约0.95倍。这可能意味着中国在世纪初水电保持相对稳定增长，而世界范围内非水电电源扩张导致水电占比下降；但中国2003年前后曾出现明显下滑，两者走势存在阶段性差异。 |
| 2010-2019 | 1.0x | 1.0x | 该十年期间中国和世界的变化倍数均接近1（分别为约1.01和约0.98），水电占比相对稳定。可能反映双方在该阶段均处于总发电量结构相对平衡期，水电和非水电电源增速大体匹配。 |
| 2020-2029 | 0.8x | 1.0x | 中国的阶段变化率低于世界，可能意味着本国分母项相对分子项改善更快，或净进口依赖、国内供需结构与全球平均出现分化。 该判断仍应结合指标定义、相关变量和缺失年份理解，避免把单一比例变化写成确定因果。 |
2024 年全部国家排名
排名已尽量排除 World、地区组和收入组，仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。
| 排名 | 国家 | 代码 | 数值 |
|---|---|---|---|
| 1 | Norway 挪威 | NOR | 88.9 |
| 2 | Iceland 冰岛 | ISL | 68.2 |
| 3 | Costa Rica 哥斯达黎加 | CRI | 66.6 |
| 4 | Austria 奥地利 | AUT | 59.9 |
| 5 | Switzerland 瑞士 | CHE | 59.1 |
| 6 | Colombia 哥伦比亚 | COL | 58.3 |
| 7 | Brazil 巴西 | BRA | 56.1 |
| 8 | Canada 加拿大 | CAN | 55.4 |
| 9 | New Zealand 新西兰 | NZL | 52.6 |
| 10 | Latvia 拉脱维亚 | LVA | 50.8 |
| 11 | Luxembourg 卢森堡 | LUX | 48.9 |
| 12 | Sweden 瑞典 | SWE | 37.7 |
| 13 | Portugal 葡萄牙 | PRT | 36.4 |
| 14 | Slovenia 斯洛文尼亚 | SVN | 33.1 |
| 15 | Chile 智利 | CHL | 29.6 |
| 16 | Kenya 肯尼亚 | KEN | 28.3 |
| 17 | Argentina 阿根廷 | ARG | 24.5 |
| 18 | Turkiye 土耳其 | TUR | 21.5 |
| 19 | Italy 意大利 | ITA | 20.2 |
| 20 | Slovak Republic 斯洛伐克 | SVK | 18.0 |
| 21 | Finland 芬兰 | FIN | 17.2 |
| 22 | Spain 西班牙 | ESP | 14.2 |
| 23 | France 法国 | FRA | 13.6 |
| 24 | Lithuania 立陶宛 | LTU | 12.5 |
| 25 | Japan 日本 | JPN | 8.69 |
| 26 | Greece 希腊 | GRC | 7.39 |
| 27 | Mexico 墨西哥 | MEX | 6.20 |
| 28 | United States 美国 | USA | 5.83 |
| 29 | Germany 德国 | DEU | 5.66 |
| 30 | Australia 澳大利亚 | AUS | 5.35 |
| 31 | Czechia 捷克 | CZE | 4.85 |
| 32 | Ireland 爱尔兰 | IRL | 3.49 |
| 33 | United Kingdom 英国 | GBR | 2.75 |
| 34 | Belgium 比利时 | BEL | 2.09 |
| 35 | Poland 波兰 | POL | 1.85 |
| 36 | Korea, Rep. 韩国 | KOR | 1.48 |
| 37 | Hungary 匈牙利 | HUN | 0.61 |
| 38 | Estonia 爱沙尼亚 | EST | 0.53 |
| 39 | Netherlands 荷兰 | NLD | 0.07 |
| 40 | Denmark 丹麦 | DNK | 0.06 |
使用建议、常见误用与研究场景
数值较高通常意味着什么
水电占比较高通常意味着该国或地区的水电资源开发程度较高，且在总发电量中水电贡献相对突出，可能反映了较强的水资源禀赋或较成熟的水电开发体系；在能源结构层面，相对较低比例的化石能源发电有助于减少碳排放
数值较低通常意味着什么
水电占比较低可能意味着该地区水电资源有限或尚未充分开发，也可能是其他电源（煤电、气电、核电、风电、光伏等）增长更快，导致水电的相对地位被稀释；在能源转型语境下，水电占比低不等于清洁化程度低，需结合其他电源结构综合判断
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- 该指标为比例而非绝对量，分子分母同时变化时可能导致误解，需结合水电发电量绝对值和总发电量绝对值共同分析
- 水电占比受自然来水条件影响存在年度波动，短期内数据变化不宜直接解读为结构性趋势
- 不同国家资源禀赋差异极大，高比例与低比例国家的可比性有限，不宜进行简单的横向排名比较
- 水电开发涉及生态保护、移民安置等社会成本，仅凭占比指标无法全面评估水电开发的综合效益
- 该指标不反映电力系统灵活性、供电可靠性或能源系统整体低碳水平
使用建议
- 使用时优先观察较长时期的趋势数据，减少单一年份波动带来的误判
- 结合水电发电量（千瓦时）的绝对值数据，分析分子端的实际变化情况
- 结合总发电量和各类电源的发电量结构数据，全面理解水电占比变化的驱动因素
- 对比不同电源（水电、煤电、气电、核电、风电、光伏）的占比变化，判断水电下降是由自身发电量减少还是其他电源快速增长所致
- 关注水电占比与其他能源指标（如化石能源占比、可再生能源占比、能源净进口等）的联合变化趋势
- 在进行跨国比较时，优先选取资源禀赋和发展阶段相似的国家进行对标
常见错误用法
错误做法：认为水电占比越高就代表该国能源结构越清洁越环保
正确做法：综合评估能源清洁程度时，需要同时考虑化石能源占比、可再生能源总占比、核电占比等多个维度，水电占比高不等于清洁电力占比必然高
水电开发涉及大坝建设、库区淹没、生态流量等环境和社会问题，其清洁性需要结合具体项目的水电建设条件、运行方式和生态补偿措施综合判断，不宜仅凭占比高低定性
错误做法：认为水电占比下降代表水电发电量在减少，水电绝对产量下降了
正确做法：分析水电占比变化时，需要结合水电发电量绝对值和总发电量数据，判断是水电本身发电量减少，还是火电、核电、风电、光伏等非水电电源快速增长导致分母（总发电量）扩大，从而使水电占比相对降低
该指标为比例指标，分子（水电发电量）和分母（总发电量）同时变化可能导致比例朝不同方向变动。举例而言，若水电发电量年年增长但其他电源增长更快，占比仍可能下降。因此不宜仅凭占比下降直接推断水电绝对产量减少，需要结合分子分母的绝对值数据综合判断
错误做法：将水电占比高的国家视为能源结构更清洁、更环保的国家，直接进行优劣排名比较
正确做法：评估能源结构优劣需要综合考虑化石能源占比、可再生能源总占比（含水电和不含水电）、核电占比、碳排放强度等多个维度，水电占比仅为其中一项参考指标；同时应优先选择资源禀赋和发展阶段相似的国家进行对标
水电开发涉及大坝建设、库区淹没、生态流量等环境和社会问题，清洁性需要结合具体项目的水电建设条件、运行方式和生态补偿措施综合判断；此外，挪威水电占比接近90%主要源于其独特的水资源禀赋（多山地形、河流落差大、水资源丰富），而煤、气资源匮乏，不同国家间自然条件差异巨大，不宜仅凭占比高低定性能源结构优劣
错误做法：根据某一年的水电占比数据直接判断该国能源结构变化趋势或进行年度间的直接比较
正确做法：使用时优先观察较长时期的趋势数据，建议至少对比五年以上的变化情况；同时关注水电发电量（千瓦时）的绝对值数据，分析分子端的实际变化情况；进行跨国比较时注意数据完整性和口径一致性
水电发电量受降水量、来水量的季节性和年际波动影响显著，厄尔尼诺等气象因素可能导致相邻年份数据出现较大波动，单一年份数据难以反映长期趋势；此外该指标为比例指标，不同时期数据可能受总发电量基数变化、统计口径调整等因素影响，短期波动不宜直接解读为结构性变化
错误做法：将水电占比下降解读为该国能源转型进展缓慢或清洁能源发展不足的负面信号
正确做法：水电占比下降可能反映多种情形，需要结合可再生能源总占比、化石能源占比等指标联合判断；若可再生能源总占比持续提升，则水电占比下降可能是风电、光伏等新能源快速扩张导致总发电量分母增大，水电相对地位被稀释的结果，可能属于积极的能源结构多元化
在总发电量结构层面，水电占比下降可能同时伴随其他清洁电源的快速增长，不一定意味着清洁化进程受阻；例如中国2020年代水电占比明显下降，但同期风电、光伏发电量大幅增长，可再生能源总占比可能仍在提升，需结合更全面的能源结构数据进行综合判断
实际应用场景
- 能源转型路径比较研究：比较不同国家或地区在能源结构转型过程中的水电角色变化，分析水电在转型期的支撑或过渡作用 被解释变量或比较对象 可将该指标与化石能源占比、可再生能源占比等指标联合构建能源结构转型指数，分析水电相对地位变化与整体转型节奏的关系；同时注意区分水电占比下降是源于自身增长放缓还是其他电源快速扩张
- 跨国水电占比长期趋势与资源禀赋差异比较研究：比较不同发展阶段国家（如中国、巴西、挪威等）水电占比的历史变化轨迹，分析资源禀赋差异对水电开发潜力与实际占比的影响，用于探讨能源结构多样性与发展阶段的关系 被解释变量或比较核心指标，用于衡量不同国家水电在总发电结构中的相对地位变化 跨国比较时需注意数据起始年份和完整性差异，CHN数据起始于1990年而WLD数据覆盖更广；建议优先选取资源禀赋和发展阶段相似的国家进行对标；水电占比受来水丰枯年份影响存在较大年际波动，单独一年数据不宜直接比较，建议使用5年以上移动平均或多年均值进行跨国横向对比；可结合EG.ELC.HYRO.ZS的时间序列方差分析评估不同国家水电占比的波动幅度差异
- 中国能源转型期水电占比下行因素的分解分析：分析中国2020年代以来水电占比显著下降的驱动因素，区分是水电发电量绝对下降还是其他电源（风、光）快速增长导致分母扩大，用于评估中国清洁电力发展的实际进程 被解释变量，需要结合水电发电量绝对值（EG.ELC.HYRO.ZS对应的绝对发电量数据）和总发电量结构数据联合分析 该指标为比例指标，分子分母同时变化可能导致比例朝不同方向变动，需要构建分解模型（如LMDI分解）将占比变化归因于水电自身增量和其他电源增量；建议同时引入EG.ELC.RNWX.ZS（不含水电可再生占比）、EG.ELC.COAL.ZS（煤电占比）等变量进行联合回归或协整分析，以区分水电占比下降是正向的能源多元化还是负向的清洁化滞后；注意2020年代数据仅有期初期末值，中期变化过程未知，趋势判断需谨慎
- 全球水电占比与能源系统低碳化程度的关联性检验：将全球水电占比作为解释变量或控制变量，分析其与碳排放强度、可再生能源总占比等指标的相关性，用于检验水电在能源系统低碳转型中的实际贡献 解释变量或控制变量，视研究假设而定；若研究水电对低碳转型的贡献则为解释变量，若控制能源结构差异则为控制变量 需要明确该指标反映的是水电的相对地位而非绝对贡献，高占比不等于高低碳贡献，因为水电开发涉及大坝生态影响、移民安置等社会成本；建议同时引入可再生能源总占比（含水电和不含水电）、化石能源占比等变量构建能源结构综合评价体系；跨国面板数据回归需处理数据缺失问题（如1960-1989年CHN数据缺失），可采用插值法或仅使用数据完整区间；注意内生性问题，水电占比与碳排放可能存在双向因果，需使用工具变量或滞后项等方法处理
- 水电占比波动性与气象因子的相关性研究：研究厄尔尼诺/拉尼娜等气象现象对水电发电量的影响，分析水电占比年际波动的气象驱动因素，用于预测水电年度变化及评估能源供应稳定性 被解释变量，其波动性反映来水条件变化对电力结构的冲击程度 需要收集降水数据、来水量数据或ENSO指数等气象变量作为解释变量；由于水电占比的波动可能同时源于水电自身波动和分母（其他电源）波动，建议同时分析水电发电量绝对值的波动以分离气象效应；该研究需要高频（月度或季度）数据支撑，世界银行年度数据可能不足以精确识别气象影响，可考虑结合各国能源部门发布的高频数据；注意使用多年数据计算气候态基准，排除长期趋势后分析异常年份的占比偏离
- 课程作业：能源结构变化趋势的描述性统计与可视化：针对本科或研究生课程中的能源经济学、环境统计或数据分析作业，使用该指标演示如何分析一个比例指标的时间序列变化特征，包括趋势识别、阶段划分和跨国比较 核心分析对象，用于演示比例指标的时间序列分析方法 需明确向学生说明该指标作为比例指标的局限性——下降不一定意味着水电绝对发电量减少；作业中应包含数据预处理步骤（如处理缺失值、检查异常值）、描述性统计（均值、标准差、极值）、可视化（折线图展示CHN和WLD趋势对比）以及趋势解读；建议引导学生发现中国与全球下降幅度和时序特征的差异，激发对背后驱动因素的好奇心；可布置开放性问题引导学生进一步探索EG.ELC.COAL.ZS等关联指标
水力发电量（占总发电电量的比例）常见问题
中国水电占比为什么越来越低
水电占比下降不一定意味着水电发电量减少，更可能是由于煤电、风电、光伏等其他电源的发电量增长更快，导致总发电量分母扩大，水电相对占比被稀释。近年来中国风电、光伏装机和发电量快速扩张，是水电占比下降的主要原因之一，但具体原因需要结合总发电量和各类电源发电量数据进一步验证。
水电占比和水电发电量有什么区别
水电发电量是水电站实际发出的电量绝对值（通常以亿千瓦时为单位），而水电占比是该电量除以总发电量的比例。例如，即使水电发电量年年增长，只要其他电源增长更快，水电占比仍可能下降。因此分析能源结构时，最好同时关注占比和绝对量两个维度。
水电占比低是不是说明这个国家的能源结构不好
不一定。能源结构优劣需要综合评估多种因素，水电占比高低主要反映水能资源的利用程度。水电资源匮乏的国家水电占比自然较低，但可能通过发展风、光、核等其他清洁电源实现低碳化。评价能源结构应结合该国的资源禀赋、发展阶段和实际条件，不宜用单一比例指标简单判断。
水电占比高是不是说明这个国家更环保
水电的环保性需要辩证看待。水电在运行阶段不直接排放污染物，但水库蓄水可能影响库区生态和流域生物多样性，建设阶段涉及移民安置等社会问题。大规模水电开发还可能改变河流的水温、水质和水文过程。因此水电的环境影响需要结合具体项目条件评估，水电占比高不等于环保问题少。
为什么挪威水电占比能接近90%
挪威水电占比接近90%主要源于其自然禀赋——该国地形多山、河流众多且落差大、水资源丰富，非常适宜建设水电站，且该国煤、气等化石能源资源相对匮乏。丰富的资源条件使水电开发成本低、经济性好，形成了以水电为主的电力结构。资源禀赋差异是大国之间水电占比差异巨大的根本原因。
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