Az elmúlt napokban kibontakozó energiavészhelyzet miatt a gazdasági szereplők részéről széles körben és önkéntesen vállalt fogyasztáscsökkentés a villamosenergia hálózat számára kezelhetőbbé teszi a Paksi Atomerőmű szinte teljes kiesése miatti roppant feszült helyzetet. Egyes fogyasztók hálózatról történő egyoldalú leválasztását (és természetesen a teljes rendszerleállást) jobb elkerülni, így az önkéntesen vállalt és be is tartott korlátozások nagyon fontosak. Ugyanakkor nincsenek ingyen – a kényelmetlenség és a kényszerű alkalmazkodás mellett mindez sajnos a gazdasági növekedésre is negatívan hat. Ennek számszerűsítése azonban nem olyan könnyű: egyrészt meg kell becsülni, hogy az áramfogyasztás mekkora lenne önkorlátozások nélkül, amit bonyolít, hogy a nagy meleg, az ipari üzemek szokásos nyári leállásai, és a hétvégék is befolyásolják az áramfogyasztást nyáron. Ugyanakkor arra mindenképpen kell egy becslést alkalmaznunk, hogy mekkora lenne az áramfelhasználás, ha nem lennének az önkéntes fogyasztásvisszafogások, és arra is, hogy ennek mekkora negatív GDP hatása lehet.
Ami az áramfogyasztást illeti, gyors megközelítésben lehet készíteni egy olyan hipotetikus pályát, hogy mennyi lenne az áramfogyasztás akkor, ha eltekintenénk a szereplők alkalmazkodásától, és csak a hőmérsékletet, valamint azt vennénk figyelembe, hogy éppen munkanap van-e, vagy hétvége. Bár a hivatalos országos középhőmérsékleti adatok június 1-je óta egyelőre nem érhetőek el, a megjelent napi riportok és az ország egyes térségeire vonatkozó mérési eredmények alapján a mesterséges intelligencia segítségével az elemzők előállítottak egy idősort, ami napi bontásban igyekszik a megvalósult középhőmérsékleti adatokat bemutatni. Ezen jól kirajzolódik a június végén tapasztalt, és az elmúlt napokban ismét megjelenő hőkupola erőteljes hatása. Emellett a MAVIR oldaláról elérhetőek a napi rendszerterhelés adatok GWh-ban mérve. Ezeket az adatokat az elemzők augusztus 3-ig bezárólag töltötték le, illetve állították elő, tehát már a most hétfői munkanap adatai is látszódnak benne. Az alábbi modell alapján[1] az látszik, hogy a 21 Celsius fokos küszöbérték[2] felett minden egyes Celsius foknyi melegedés körülbelül 3 GWh-val növeli a napi áramfogyasztást, míg a hétvégi napok 15 GWh-val csökkentik azt. A július 28-i naptól kezdődő héT nap fogyasztása aktuális naptól függően az így becsült fogyasztási görbétől 4,9-10,6%-kal marad el.
A kérdés most már az, hogy egy ilyen mértékű fogyasztáscsökkenés az elektromos energiát tekintve milyen mértékű GDP csökkenést jelenthet. Ezzel kapcsolatban egy 2010-es évek közepén készült magyar kutatás[3] úgy találta, hogy az elektromos energia kínálatában bekövetkező 1%-os csökkenés 0,25-0,43%-kal mérsékelheti a GDP-t. A tanulmány szerint a hatás a GDP-re akkor kisebb, ha a villamosenergia fogyasztás visszafogása inkább a háztartások oldaláról jelentkezik, és akkor nagyobb, ha az alkalmazkodás inkább a vállalatok oldaláról történik. Mivel a kormányzati bejelentések alapján a vállalatok részéről egészen nagy mértékű, a 600 megawattot is meghaladó önkéntes vállalás érkezhetett[4], ezért a GDP hatás vélhetően az erőteljesebb oldalon érvényesülne, hiszen döntően a vállalatok oldaláról kerül sor alkalmazkodásra. Így, amennyiben egy éven keresztül lenne szükség az elmúlt napokban látott fogyasztásvisszafogásra, úgy a GDP 1,4-4,6%-kal lenne alacsonyabb annál, mint ami akkor következne be, ha nem lennének önkéntes visszafogások az elektromos áram fogyasztásában. Mindez egy hétre lebontva rossz esetben megközelíti a 0,1%-os negatív GDP hatást.
Ezeket az eredményeket természetesen érdemes bizonyos mértékig fenntartásokkal kezelni. A fenti, hipotetikus áramfogyasztási pálya egy nagyon egyszerű modell alapján áll elő, ami például nem számol a július-augusztusban általában alacsonyabb ipari termelési aktivitással (ami valószínűleg szerepet játszik abban, hogy július második felében, de még az energiavészhelyzet előtt is már láthatóan alacsonyabb a tényleges áramfogyasztás a hipotetikus pályánál). Ez önmagában mérsékli a negatív hatást a gazdaságra, hiszen augusztusban általában is vannak leállások, nehéz kiszűrni ennek a hatását az áramfogyasztási adatokban. Ugyanakkor a június végi hőkupola idején látott napi fogyasztás a most hétfőinél 15-20 GWh-val volt magasabb, ami erőteljes és szignifikáns visszafogásra utal. Az is igaz, hogy az idézett tanulmány vélhetően nem tudott számolni azzal a speciális helyzettel, hogy az atomerőmű alacsony költségű termelését kell felváltani jóval drágább áramimporttal, ami megintcsak növeli a költségeket és a negatív GDP-hatást. Ezen túl bele lehetne menni egyéb faktorokba is (például a vasúti teherszállítás esti leállásának hatásaiba, bár ezek rövid távon vélhetően nem okoznak drasztikus negatív ipari termelési hatást). Az idézett tanulmány a teljes nemzetgazdaság alkalmazkodását feltételezi, így a különböző faktorokat nem veszem külön számításba. Az azonban többlet negatív hatást jelent a gazdaságra az, hogy a szárazság a mezőgazdaságot (alacsonyabb termés), de akár a turizmust is (elmaradó városnézések, alacsonyabb vízszint) negatívan érintheti. Mindezeket figyelembe véve, valószínűleg nem járunk messze az igazságtól, ha az áramhiány és a szárazság együttes negatív hatását a gazdaságra hetente a GDP 0,1% környékére becsüljük.
A fentiek értelmében jelenleg nagymértékben a következő hetekben várható időjárás és a Duna várható vízszintje határozza meg a GDP előrejelzésünket. Várakozásunkat egyelőre 1,6%-on tartjuk, ami talán valamivel alacsonyabb még az aktuális elemzői konszenzusnál. Ugyanakkor, ha az áramhelyzet nem oldódik meg heteken belül, akkor több tized százalékponttal leszünk kénytelenek csökkenteni idei GDP várakozásunkat.
Készítette:
- Árokszállási Zoltán, Elemzési Centrum igazgató
[1] Becsült modell (OLS): Napi áramfogyasztás GWh-ban = 117,395 + 3,083*T_21 – 15,081*W_d + hibatag, minta: 2026.06.01-2026.07.27 (57 megfigyelés). T_21: napi középhőmérsékleti többlet 21 Celsius fokos küszöbérték felett, W_d: hétvége-dummy. A napi fogyasztás és T_21 I(1)-es folyamat (előbbi 10%-os, utóbbi 1%-os szignifikanciaszint mellett), a becsült modell hibatagja pedig stacioner (az ADF tesztstatisztika -3,598). A napi fogyasztás és a hőmérsékleti adatok idősora így kointegráltnak tekinthető. Hibakorrekciós modellt azonban nem becsültünk, az ábrán az előrejelzést a hosszú-távú modell alapján adtuk meg.
[2] Az az érték, ami felett (vagy más esetekben alatt) megváltozik egy becsült változó érzékenysége az adott független változó módosulására. A 21 Celsius fokos küszöbértéket alkalmazta Sugár András: A hőmérséklet hatásáról a villamosenergia és gázfogyasztás magyarországi példáján. Statisztikai Szemle, 89. évfolyam 4. szám. Letöltés dátuma: 2026.08.04. Letölthető: https://www.ksh.hu/statszemle_archive/all/2011/2011_04/2011_04_379.pdf.
[3] Major Klára, Drucker Luca Flóra: Macroeconomic impact of electric power outage – simulation results from a CGE modelling experiment for Hungary (2015, HÉTFA Research Institute). Letöltés dátuma: 2026.08.04. Letölthető: https://hetfa.hu/wp-content/uploads/H%C3%A9tfa_WP_2015_12_web.pdf
[4] https://www.portfolio.hu/gazdasag/20260803/figyelmeztet-magyar-peter-kritikus-orak-jonnek-magyarorszagon-a-rendkivuli-hoseg-miatt-853848
