中國城鎮(zhèn)居民生活完全能源消費(fèi)影響因素的實(shí)證研究

孫　涵,王洪健,彭麗思,郭海湘

(中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)1. 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 2. 數(shù)字化商務(wù)管理研究中心，湖北 武漢　430074)

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中國城鎮(zhèn)居民生活完全能源消費(fèi)影響因素的實(shí)證研究

孫涵1,2,王洪健1,彭麗思1,郭海湘1,2

(中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)1. 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 2. 數(shù)字化商務(wù)管理研究中心，湖北 武漢430074)

摘要：本文在對中國城鎮(zhèn)居民生活完全能源消費(fèi)的變化規(guī)律進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,針對中國現(xiàn)階段能源消費(fèi)特征，引入城市化因素，分析中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)的影響因素。運(yùn)用協(xié)整方法分析我國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)量與主要變量之間長期均衡關(guān)系，發(fā)現(xiàn)居民消費(fèi)支出對能源消費(fèi)影響更大，其次是能源消費(fèi)強(qiáng)度，影響最小的是人口因素；最后采用蒙特卡洛方法動態(tài)地解釋和預(yù)測在各解釋變量服從既定概率分布的前提下城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)變動情況。研究結(jié)果表明：在2020年，中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)的變動情況，超過70%的概率在76340.97到89039.33萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤之間，而過高或過低的增長都會帶來經(jīng)濟(jì)社會成本。

關(guān)鍵詞：中國城鎮(zhèn)居民;完全能源消費(fèi)；蒙特卡洛方法；協(xié)整模型；城市化

引言

能源緊缺及溫室氣體排放已成為世界各國關(guān)注的焦點(diǎn)，作為世界上第一大能源消費(fèi)國的中國，節(jié)能降耗的任務(wù)尤為緊迫而艱巨。長期以來，人們更多地關(guān)注工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的節(jié)能減排，對居民生活能源消費(fèi)領(lǐng)域的節(jié)能減排關(guān)注較少。然而，隨著中國城市化進(jìn)程進(jìn)一步推動，大批農(nóng)村人口向城市轉(zhuǎn)移，極大地增加了能源消費(fèi)量。據(jù)統(tǒng)計(jì)，近五年來，每年有大約2000萬人口向城市轉(zhuǎn)移。保守地估計(jì)，中國城鎮(zhèn)人口人均能源消費(fèi)是農(nóng)村人口人均能源消費(fèi)量的3.5到4倍[1]。而且，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城鎮(zhèn)居民生活水平的提高，以家用電器普及為主的消費(fèi)結(jié)構(gòu)再次升級，住房消費(fèi)、汽車消費(fèi)、通信及電子產(chǎn)品的消費(fèi)和旅游等消費(fèi)將會成為人們新的消費(fèi)熱點(diǎn)。城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)行為變遷將會直接或間接地推動能源消費(fèi)不斷增長。目前，我國人均能耗還不及世界平均水平，只有發(fā)達(dá)國家的一半。因此，可以說，從現(xiàn)在到2020年，中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)快速增長的趨勢不會改變，未來節(jié)能減排的任務(wù)依然非常艱巨。因此，對居民生活能源消費(fèi)的研究越來越受到人們的關(guān)注。

國內(nèi)外對居民生活能源消費(fèi)影響因素的研究始于上世紀(jì)70年代，多集中于歐美發(fā)達(dá)國家。主要是從人口、經(jīng)濟(jì)、生活方式以及政策等方面對能源消費(fèi)的影響機(jī)理進(jìn)行了理論闡釋和實(shí)證分析。從人口因素進(jìn)行研究，包括人口、家庭規(guī)模、家庭人口結(jié)構(gòu)、年齡和教育程度等方面對能源消費(fèi)的影響[2]；從經(jīng)濟(jì)因素進(jìn)行研究，包括宏觀經(jīng)濟(jì)增長、微觀家庭收入及居民消費(fèi)支出等方面對能源消費(fèi)的影響[3-5]；從生活方式進(jìn)行研究，包括消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級和居民出行特征(休閑、旅游等行為)等方面對能源消費(fèi)的直接或間接的影響[6-7]；從政策方面進(jìn)行研究，著眼于考察西方國家從補(bǔ)貼、減免稅收以及價(jià)格等方面推動居民節(jié)約能源[8-9],等等?，F(xiàn)在，更多的學(xué)者是根據(jù)研究的需要，從上述不同的影響因素中選取具有代表性的影響因素，對能源的消耗進(jìn)行研究[6][10]?？傊?，國外基本上涵蓋了現(xiàn)有研究中主要涉及到的各類影響因素,國內(nèi)的研究大多從經(jīng)濟(jì)水平、人口和生活條件改善等方面對居民生活能源消費(fèi)影響因素進(jìn)行定性分析[11]，近幾年來也有學(xué)者從居民能源消費(fèi)行為、公共場所行為、交通能源行為和選擇性能源消費(fèi)行為等方面對城鎮(zhèn)居民能源消費(fèi)的影響因素進(jìn)行定量(回歸)分析[12-15]，但這方面的研究成果有限，且未深入分析中國現(xiàn)階段居民能源消費(fèi)特征對能源消費(fèi)的影響。

由此可見，國外學(xué)者對居民能源消費(fèi)做了大量的理論和實(shí)證研究，這對我國居民低碳生活政策的制定提供了依據(jù)和參考。然而，對待能源消費(fèi)問題要結(jié)合本國的實(shí)際。綜觀國內(nèi)學(xué)者對居民生活能源消費(fèi)關(guān)注不多,現(xiàn)有的研究仍有很大的改進(jìn)和深入空間，主要表現(xiàn)為以下兩點(diǎn)不足：一是大多數(shù)文獻(xiàn)都沒有考慮到中國現(xiàn)階段城市化的特征，即大量農(nóng)村人口向城市轉(zhuǎn)移對能源消費(fèi)的影響;二是對于城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)的影響因素及影響程度研究不足，有待進(jìn)行深入的分析。

因此，本文針對中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)的特征，對城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)現(xiàn)狀及趨勢進(jìn)行比較分析，為我國城鎮(zhèn)居民的節(jié)能生活提出政策建議，對政府和產(chǎn)業(yè)界的節(jié)能政策制定具有一定的參考價(jià)值。

一、 變量與數(shù)據(jù)

(一) 變量的選取

影響中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)的因素很多，在這里本文借鑒著名的日本學(xué)者Yoichi Kaya提出的Kaya恒等式。于是城鎮(zhèn)居民能源消費(fèi)的因素分解模型表示為：

(1)

1． 能源強(qiáng)度。在宏觀經(jīng)濟(jì)中我們可以用單位GDP能耗來表示能源利用效率。目前就中國市場而言,更多的技術(shù)進(jìn)步是來自于生產(chǎn)領(lǐng)域，因此，與人們生活衣、食、住、行相關(guān)的產(chǎn)業(yè)，單位GDP能耗的降低將會減少能源的消費(fèi)。同時，能源強(qiáng)度也是衡量能源利用效率的重要指標(biāo)。根據(jù)國內(nèi)外諸多專家學(xué)者多方面的研究分析，能源強(qiáng)度變動是影響能源消耗總量變動的一個重要因素。借鑒能源強(qiáng)度的定義，本文將單位居民消費(fèi)支出的完全能源消費(fèi)量定義為完全能源消費(fèi)強(qiáng)度，作為技術(shù)因素的重要指標(biāo)具有合理性。

2． 居民消費(fèi)支出。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)的需求理論，收入是商品需求的主要因素。隨著，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和人們收入的增加，居民的消費(fèi)支出也會越來越多。這不僅體現(xiàn)在我國城鎮(zhèn)居民以家用電器普及為主的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，而且體現(xiàn)在住房消費(fèi)、通信及電子產(chǎn)品的消費(fèi)、文化教育消費(fèi)、節(jié)假日及旅游消費(fèi)等新的消費(fèi)熱點(diǎn)上，這或多或少增加了能源消費(fèi)。同時許多學(xué)者的研究也表明居民生活消費(fèi)支出是能源消費(fèi)的重要影響因素[9][16][17]。又由于消費(fèi)支出才是當(dāng)期實(shí)際發(fā)生的貨幣支出，所以選擇居民消費(fèi)支出更合理?？梢哉f，在中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)的影響因素中，選擇居民消費(fèi)支出這項(xiàng)指標(biāo)是具有代表性的。

3． 人口。人口總量直接影響著城鎮(zhèn)居民能源消費(fèi)總量。由于中國的人口控制，在數(shù)據(jù)期間的人口總量是一個相對穩(wěn)定的值，但是隨著中國工業(yè)化、城市化的發(fā)展，我國城鎮(zhèn)的數(shù)量和城鎮(zhèn)規(guī)模也在不斷變大，城鎮(zhèn)人口不斷增加，將直接拉動對能源消費(fèi)需求的增長?！笆濉逼陂g，我國城市化仍將處于快速發(fā)展階段，預(yù)計(jì)到2015年達(dá)到58%左右，所以未來居民生活能源消費(fèi)還會不斷增長。為了揭示城市化人口轉(zhuǎn)移帶來的能源影響,本文用人口轉(zhuǎn)移的數(shù)量(城市人口增長數(shù)量)進(jìn)行代替。

除了以上主要影響因素外，價(jià)格也是一個重要因素。由于中國居民生活消費(fèi)的能源價(jià)格基本上是由政府定價(jià)，能源價(jià)格的市場化程度不高，現(xiàn)有的能源價(jià)格體系并不能夠準(zhǔn)確反映市場現(xiàn)實(shí)，因此本文放棄研究價(jià)格因素對生活能源消費(fèi)的影響。此外,諸如氣候、國家的宏觀政策和生活方式等因素也會對能源消費(fèi)需求產(chǎn)生影響，但這些因素難以量化或沒有相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此這些因素也不在本文考慮范圍內(nèi)。

4. 居民完全能源消費(fèi)

作為經(jīng)濟(jì)活動不斷“循環(huán)”過程中的一個組成部分,消費(fèi)者無疑是生產(chǎn)的主要驅(qū)動因素。從能源角度看，居民生活中除了照明、取暖、加熱、電器使用等直接的能源消耗, 對其他商品( 食品、衣服、家電等) 或其他服務(wù)( 如商業(yè)、休閑娛樂、醫(yī)療、教育等) 的需求也會間接地影響能源消耗[18]。因此，居民生活方式會直接或間接地影響能源消費(fèi)。因此，中國城鎮(zhèn)居民完全能源消費(fèi)就是直接能源消費(fèi)與間接能源消費(fèi)之和。具體表達(dá)式如(2)所示：

自20世紀(jì)90年代以來，網(wǎng)絡(luò)作為區(qū)別于報(bào)紙、廣播、電視三大傳統(tǒng)媒體(官方文化)的新媒體，以創(chuàng)新的傳播方式與傳播樣態(tài)在人類社會震撼登場。它為人類生活開辟了“第二世界”，正如一位國外學(xué)者所說：“我們正進(jìn)入一個新的時代，在這個時代里，得到電子化延伸的身體居住在物理世界和虛擬世界的交匯點(diǎn)上……”。[4]

E=E1+E2

(2)

式中：E為城鎮(zhèn)居民完全能源消費(fèi)量；E1為居民生活一次能源的直接消費(fèi)；E2為間接的能源消費(fèi)。城鎮(zhèn)居民生活直接能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。本文借鑒生活方式分析(CLA)法來計(jì)量家庭活動中的間接能耗[18]。該方法建立在投入產(chǎn)出-生命周期評價(jià)(EID-LCA)分析法的基礎(chǔ)上，分析消費(fèi)品在生產(chǎn)過程中各個產(chǎn)品部分對能源投入的綜合影響，根據(jù)家庭消費(fèi)支出數(shù)據(jù)計(jì)算出每類消費(fèi)活動的能源強(qiáng)度，并將其與生活方式相聯(lián)系。具體模型表達(dá)式如(3)：

(3)

其中，城鎮(zhèn)居民生活間接能源消費(fèi)主要考慮與人民生活相關(guān)的8個行業(yè)部門來計(jì)算，如表1所示。i指第i種消費(fèi)；EIi指第i種消費(fèi)所對應(yīng)行業(yè)的能源強(qiáng)度；Xi指第i種消費(fèi)的消費(fèi)支出；TP指城鎮(zhèn)人口。

表1　城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)分類

(二) 數(shù)據(jù)的來源與處理

本文所涉及的城鎮(zhèn)居民生活直接能源消費(fèi)及各行業(yè)各類能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(1991～2012)，其中少量數(shù)據(jù)由于行業(yè)的劃分不同導(dǎo)致缺失，本文運(yùn)用MATLAB7.2版本進(jìn)行插值計(jì)算而來。各行業(yè)各類工業(yè)產(chǎn)值來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》(1991-2012)；城鎮(zhèn)居民八項(xiàng)消費(fèi)支出數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(1991～2012)；城鎮(zhèn)居民國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(1991～2012)；城鎮(zhèn)居民人口總數(shù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2012)。由于各行業(yè)各類和居民消費(fèi)支出是基于當(dāng)年價(jià)格編制的，將1990-2011年間的各行業(yè)各類產(chǎn)值和居民消費(fèi)支出額折算成1990年不變價(jià)。為了減少數(shù)據(jù)處理中的誤差,對原始數(shù)據(jù)分別取對數(shù)處理。

二、居民生活能源消費(fèi)影響因素的長期均衡關(guān)系：協(xié)整分析

現(xiàn)實(shí)中大多數(shù)的經(jīng)濟(jì)時間序列都是非平穩(wěn)的，從而導(dǎo)致傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)得出的結(jié)論會存在嚴(yán)重的偏差，因此需要對時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上通過格蘭杰檢驗(yàn)界定時間序列之間的因果關(guān)系，并利用誤差修正模型(ECM) 確定時間序列之間的均衡關(guān)系。

為了驗(yàn)證文中關(guān)鍵影響因素LEC、LCEI、LACE和LTP原始樣本數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)，我們采用ADF方法對其進(jìn)行單方根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。 當(dāng)ADF值小于1%、5%和10%顯著性水平臨界值時，表示在對應(yīng)的顯著性水平下拒絕有單位根的原假設(shè)，即認(rèn)為相應(yīng)的顯著性水平下變量是穩(wěn)定的。由表2可知，在各顯著性水平下，我國城鎮(zhèn)居民能源消費(fèi)總量(LEC)、城鎮(zhèn)居民完全能源消費(fèi)強(qiáng)度(CEI)、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出(ACE)、城市人口增長數(shù)(TP)水平值取對數(shù)后檢驗(yàn)結(jié)果均為非平穩(wěn)過程，但其一階差分結(jié)果在5%的顯著性水平下，滿足協(xié)整檢驗(yàn)的條件，說明各變量之間可能存在著一個長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

表2　ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注：表中的△表示一階差分；檢驗(yàn)形式(C, T, K)中的C、T和K分別表示單位根檢驗(yàn)方程的常數(shù)項(xiàng)、時間趨勢項(xiàng)和滯后階數(shù)；0是指檢驗(yàn)方程不包括常數(shù)項(xiàng)或時間趨勢項(xiàng)，其中滯后階數(shù)根據(jù)SIC最小原則選定。

本文選擇Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)方法。根據(jù)Lag Length Criteria(滯后長度準(zhǔn)則)統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果，在5%的顯著性水平下，確定滯后階數(shù)為2時模型最優(yōu)，且有四個協(xié)整關(guān)系?？紤]存在協(xié)整關(guān)系假定下經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整系數(shù), 提取一個協(xié)整方程如下：

LEC=2.303757LCEI+2.538374LACE+

0.121477LTP-12.59362

(4)

(4) 式亦可表述為：

ecm=LEC-2.303757LCEI-2.538374LACE-

0.121477LTP+12.59362

(5)

其中ecm為誤差修正項(xiàng)，它表述了LEC、LCEI、LACE和LTP這四個時間序列之間的長期均衡關(guān)系。

從公式(4)可知，能源消費(fèi)強(qiáng)度、居民消費(fèi)支出和人口增長數(shù)量與能源消費(fèi)量之間呈相同方向變化，這符合經(jīng)濟(jì)意義，表示它們每提高1%水平就能使得能源消費(fèi)量分別提高2.303757、2.538374和0.121477個單位，說明對能源消費(fèi)的影響因素中居民消費(fèi)支出對能源消費(fèi)影響最大，其次是能源消費(fèi)強(qiáng)度，最后是人口因素。

三、 居民生活能源消費(fèi)變動的動態(tài)分析

本部分運(yùn)用蒙特卡洛方法動態(tài)預(yù)測不同影響因素對居民能源消費(fèi)量變動的影響,其目的在于揭示未來我國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)的概率分布情況。

該方法的優(yōu)勢在于:首先，根據(jù)前人研究和相關(guān)文獻(xiàn)設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)變量可能取值及概率分布，而不是敏感性分析中固定幅度變化的靜態(tài)局限；其次，考慮到各變量的設(shè)置及各自的概率分布，分析更為合理；于此同時隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展它能處理一些其他方法不能處理的復(fù)雜問題。所以，本文選擇此方法更為科學(xué)合理。

(一) 模擬變量的分布假設(shè)

在蒙特卡洛模擬中，對模型變量的分布假設(shè)很重要。本文研究2012-2020年影響中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)各變量(因素)的變化趨勢及概率分布情況，主要從兩個方面進(jìn)行研究，一是對一些變量(城市化率等因素),前人研究比較深入，我們可以在此基礎(chǔ)上提煉變量的概率分布情況；二是對另外一些變量，現(xiàn)有的研究有限(如居民消費(fèi)支出情況)，本文借鑒林伯強(qiáng)[1]的方法，并參考西方學(xué)者Greene & Ahmad(2005) 的思想，設(shè)定相應(yīng)規(guī)則以確定變量的概率分布?；驹瓌t為：(1) 假設(shè)各風(fēng)險(xiǎn)變量服從離散的概率分布，為每個風(fēng)險(xiǎn)變量分別設(shè)立5個離散取值及相應(yīng)的分布概率；(2)概率分布的設(shè)置，是基于情景分析進(jìn)行設(shè)定，并賦予基本情景最高的概率取值，其它情況概率分布的取值則相應(yīng)變少；(3)概率分布基本取對稱設(shè)定，除非有文獻(xiàn)證明是分布非對稱以及有文獻(xiàn)支持極端值存在，否則5%的概率分布，表明取到該值的概率很??；(4)變量取值及概率分布的選擇是根據(jù)前人的研究獲取，再結(jié)合現(xiàn)有研究及歷史數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進(jìn)行推算。因此, 本文動態(tài)分析旨在揭示城鎮(zhèn)居民生活完全能源消費(fèi)的的概率分布狀況，而非具體的能源消費(fèi)預(yù)測。

1. 居民生活人均消費(fèi)支出。這不僅受經(jīng)濟(jì)增長的影響，而且受到政府和居民行為偏好等因素的影響，變動較為復(fù)雜。因此，本文主要從兩個方面進(jìn)行推算并綜合考慮。首先，根據(jù)《中國城市(鎮(zhèn))生活與價(jià)格年鑒2012》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，按可比價(jià)格計(jì)算，中國城鎮(zhèn)居民生活消費(fèi)支出從1980年到2011年人均消費(fèi)支出增長率為6.35%，其中2003-2011年平均增長率為8.90%，低于國家人均GDP增長率。第二，大量的研究證明人均居民消費(fèi)支出跟人均GDP 的增長率有著緊密的關(guān)系，從中長期來看，發(fā)達(dá)國家兩者增長率接近，而發(fā)展中國家人均居民消費(fèi)支出增長率則低于經(jīng)濟(jì)增長率。本文綜合考慮王小魯?shù)群土植畯?qiáng)等對中國經(jīng)濟(jì)增長的研究，分時段預(yù)測2010-2015 年增速為8%，2016-2020 則為7.5%，為基準(zhǔn)情形的GDP總量年均增長率。中國社科院亞太與全球戰(zhàn)略研究院發(fā)布2014年《亞太藍(lán)皮書》指出，結(jié)合供給面與需求面的分析，未來10年中國經(jīng)濟(jì)增長率將可能由7.5%的水平逐漸下降至6.0%左右。綜合以上分析，在基準(zhǔn)情景中假設(shè)人均消費(fèi)支出的年均增長率為6.80%。在此基礎(chǔ)上, 分別上下浮動0.5個百分點(diǎn)，得到其他情景的增長率，如表3所示。

2. 人口轉(zhuǎn)移的數(shù)量。隨著中國工業(yè)化和城市化的發(fā)展，大量的人口向城鎮(zhèn)遷移。人口遷移的增長率可以通過數(shù)學(xué)公式計(jì)算表示為城市化增長率與人口增長率之積。由于許多學(xué)者對城市化率和人口增長率進(jìn)行了大量的分析，所以，本文通過城市化率和人口增長率進(jìn)行計(jì)算。根據(jù)國家人口發(fā)展研究戰(zhàn)略課題組發(fā)布的國家人口發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告可知國家人口發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)是到2020 年人口總量控制在14.5 億人。許多學(xué)者認(rèn)為到2020年中國城市化水平將達(dá)到57%-63%(中國經(jīng)濟(jì)增長與宏觀穩(wěn)定課題組, 2009；王小魯?shù)? 2009)。從近十年歷史數(shù)據(jù)(2001-2011年)來看，平均每年提高1.2個百分點(diǎn)以上，到2011年城市化率將達(dá)到51.27%。除此之外，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為我國城市化水平嚴(yán)重滯后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。考慮到中國正處在急速工業(yè)化城市化發(fā)展時期，因此，我們假設(shè)中國城市化水平應(yīng)該達(dá)到63%，并以此為基準(zhǔn)情景，那么從2012到2020年中國每年城鎮(zhèn)人口增加的數(shù)量大約2100萬。據(jù)此，我們可以推測整個區(qū)間內(nèi)城市化人口轉(zhuǎn)移的數(shù)量及概率，如表3所示。

表3　各個解釋變量的增長率及概率分布設(shè)定

圖1　居民能源消費(fèi)量的直方圖

3. 居民生活能源消費(fèi)強(qiáng)度。對居民生活能源消費(fèi)強(qiáng)度前人研究甚少，因此，在這里假定居民生活能源消費(fèi)強(qiáng)度下降目標(biāo)跟國家能源消費(fèi)強(qiáng)度一致。居民生活能源消費(fèi)強(qiáng)度不僅受到經(jīng)濟(jì)增長的影響，而且受到政府政策等各因素的影響，變動較為復(fù)雜。因此，本文主要從兩個方面進(jìn)行推算并綜合考慮。首先, 根據(jù)前人的研究(林伯強(qiáng)等，2010)，中國能源強(qiáng)度年均下降率在2010-2015 年為5%，在2016-2020 年為4.6%。其次，中國“十二五”規(guī)劃中提出，2015年能源強(qiáng)度將在2010年的基礎(chǔ)上下降16%, 年均下降3.43%。隨著人們對環(huán)境污染，尤其是近幾年人們對霧霾天氣的擔(dān)憂，促使政府和企業(yè)加大環(huán)境的治理，因此，本文把基準(zhǔn)情景目標(biāo)調(diào)高到4.0%(2012-2020年)。由于受到科技進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)增長和人們消費(fèi)觀念的影響，居民能源消費(fèi)下降的強(qiáng)度存在不確定性，在基準(zhǔn)情景基礎(chǔ)上分別向上、向下調(diào)整0.5 個百分點(diǎn)得到，如表3所示。

(二) 基于蒙特卡洛方法的能源消費(fèi)量動態(tài)分析

本文根據(jù)上述的協(xié)整分析結(jié)果，及根據(jù)表1 中各變量增長率及概率分布，運(yùn)用Oracle Crystal Ball軟件，進(jìn)行1萬次模擬產(chǎn)生一系列的隨機(jī)數(shù)據(jù)，得到城市居民生活完全能源消費(fèi)變動的分布直方圖(圖1)。中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)的平均值是80948.08萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，超過70%的概率在76340.97到89039.33萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤之間。

從圖2可以看出，居民生活能源消費(fèi)在虛線的左邊的概率是15%，說明這種可能性不大。如果要達(dá)到虛線左邊的居民生活能源預(yù)期消費(fèi)量目標(biāo)，則需要人均消費(fèi)支出的增長速度較顯著地放慢，或通過放慢人口向城鎮(zhèn)遷移的速度，這些都會影響到經(jīng)濟(jì)發(fā)展；最行之有效的方法是降低能源強(qiáng)度或者大幅度提高清潔能源在能源結(jié)構(gòu)中的比重，而這則需要付出高昂的代價(jià)，不具有現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)可行性。因此，對于這一約束要求高，所帶來的經(jīng)濟(jì)成本可能是無法接受的。另一方面，居民能源消費(fèi)大于90100萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤的概率大約是15%，這說明將來居民生活能源消費(fèi)量的可能性也比較小，但這種情況仍然存在，如高速的經(jīng)濟(jì)增長或節(jié)能減排以及調(diào)整能源結(jié)構(gòu)、發(fā)展清潔能源的政策實(shí)施不力，能源強(qiáng)度和能源消費(fèi)碳強(qiáng)度的降低就較難實(shí)現(xiàn)，會導(dǎo)致能源消費(fèi)的較快增長。

因此，我們在保證經(jīng)濟(jì)增長的前提下，可以通過政策引導(dǎo)、科技進(jìn)步，以及增加可再生能源的消費(fèi)比例，以及改變居民生活能源消費(fèi)的習(xí)慣，使居民生活能源消費(fèi)在合理的范圍內(nèi)。

四、 主要結(jié)論與政策建議

本文研究了2012-2020 年中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)的靜態(tài)與動態(tài)變動情況，并指出中國低碳轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略和路徑，研究結(jié)果和政策建議均具有現(xiàn)實(shí)的政策意義。本文的研究結(jié)果表明：

(一) 在2012-2020 年間，中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)的總量年均增長率在2.2%左右，到2020年居民生活能源消費(fèi)總量最大可能是80948.08萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。若采取更積極的節(jié)能減排政策，可以使中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)總量降低，到2020年甚至達(dá)到61642.61萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤或更少，若不加以控制，則反之。但過高或過低的能源消費(fèi)都要付出沉重的代價(jià)。為了保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)健轉(zhuǎn)型，節(jié)能減排應(yīng)該是一個緩慢漸進(jìn)的過程，要適當(dāng)控制與居民生活衣、食、住、行等消費(fèi)相關(guān)的能源消費(fèi)強(qiáng)度高的行業(yè)。

(二) 在解釋變量中人均消費(fèi)支出是影響居民生活能源消費(fèi)的最主要的因素。隨著人民生活水平的提高，到2020年將達(dá)到或接近中等發(fā)達(dá)國家的水平，從而使城鎮(zhèn)消費(fèi)群體不斷擴(kuò)大、消費(fèi)結(jié)構(gòu)不斷升級，從而吃、穿、用等消費(fèi)資料支出降低，居住、交通通訊、文化娛樂等享受型消費(fèi)的比重提高，會促使城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)不斷增加。因此，我們認(rèn)為政府在調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)時，采取適宜的政策引導(dǎo)消費(fèi)行為，既保證經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，又保證居民生活節(jié)能消費(fèi)模式的發(fā)展，是大家值得關(guān)注的問題。

(三) 加入城市化變量更好地反應(yīng)了中國階段性特征對能源需求的影響。未來中國城市化率還會不斷提高，在國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014—2020年)中指出，擴(kuò)大內(nèi)需的最大潛力在于城鎮(zhèn)化。《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014-2020年)》指出，目前我國城市中常住人口為53.7%，戶籍人口只有36%左右，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家80%的平均水平，城市化還有較大的發(fā)展空間。因而中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)還會不斷增長，是以保證現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)增長和城市化進(jìn)程。因此每年將會有大量的人口向城市遷移，而城市人均能源消費(fèi)是農(nóng)村人均消費(fèi)的3-4倍。因此，除了適當(dāng)控制城市化的速度外，還應(yīng)積極引導(dǎo)人們轉(zhuǎn)變生活方式，由奢侈型向節(jié)約型轉(zhuǎn)變，也是中國可持續(xù)發(fā)展的一個重要方面。 因此，我們不能忽視人口的增長對能源消費(fèi)產(chǎn)生的影響。

除此之外，政府還可以通過大力發(fā)展環(huán)保產(chǎn)業(yè)，提高科技進(jìn)步，調(diào)整能源消費(fèi)的結(jié)構(gòu)等積極政策，提高能源效率，降低能源消費(fèi)。

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Empirical Study of Influence Factors of

Total Energy Consumption in Urban Residents' Life in China

SUN Han1,2, WANG Hong-jian1, PENG Li-si1, GUO Hai-xiang1,2

(1. School of Economics and Management, China University of Geosciences, Wuhan 430074,China;

2. Digital Business Management Research Center, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China )

Abstract：Based on the thorough analysis of the change law of complete energy consumption in urban residents' life, the present paper discusses the influence factors of energy consumption in China's urban residents' life by taking into account the energy consumption characteristics at present in China and by introducing urban factors. The paper analyses the long-term equilibrium relationship between China's urban household energy consumption and the main explanatory variables by using the method of co-integration. Consumer spending influences the energy consumption the most. The energy consumption intensity ranks the second and the demographic factors influence the least. Finally by applying Monte Carlo simulation, we provide a dynamic explanation and forecast the development trend of China's household energy consumption as well as its distribution based on the assumed probability distributions for each explanatory variable. These findings suggest the possible future changes in China's urban household energy consumption in 2020. Over 70% probability is between 890.3933 to 763.4097 million tons of standard coal. Too low or too high growth will bring about social and economic costs.

Key Words：China's urban residents; total energy consumption; Monte Carlo; co-integration model; urbanization

基金項(xiàng)目：國家社科基金項(xiàng)目(項(xiàng)目編號：13BJY069)。

收稿日期：2014 - 10 - 28

中圖分類號：F426.2

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-105X(2015)03-0053-07

作者簡介：孫涵，男，博士，副教授，主要研究方向?yàn)橘Y源管理工程和能源系統(tǒng)模型。