中國城鎮(zhèn)居民用水需求研究

張巍　韓軍　周紹杰

摘要 中國超過60%的城市不同程度上存在水資源短缺問題，其中約一半的缺水城市嚴(yán)重缺水。城市水資源供給將成為制約部分城市人口承載力的重要因素。本文基于11萬戶中國城鎮(zhèn)家庭調(diào)查（UHS）的微觀數(shù)據(jù)對城鎮(zhèn)居民家庭的用水需求進(jìn)行實(shí)證分析。主要的研究發(fā)現(xiàn)如下：①城鎮(zhèn)居民家庭用水的價格彈性在-0.4～-0.5之間，收入彈性大約為0.2～0.3之間，為缺乏價格彈性和收入彈性，意味著按照“拉姆齊”原理，開征水資源稅是具有效率的。價格彈性的絕對值在總體上高于收入彈性，也意味著只要城鎮(zhèn)用水價格的平均上調(diào)幅度不低于城鎮(zhèn)居民家庭實(shí)際收入增長幅度，城市居民的平均直接用水量將不會提高。②城鎮(zhèn)居民生活方式的轉(zhuǎn)變也是家庭水消費(fèi)的重要影響因素，外出就餐和服務(wù)類支出比重顯著降低家庭的直接用水量，家庭外出就餐每增加1%，會減少直接用水0.3%左右，而家庭購買服務(wù)會減少直接用水0.2～0.3個百分點(diǎn)，意味著存在“虛擬水”轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。③異質(zhì)性分析方面，價格彈性和收入彈性在不同的收入階層之間并無統(tǒng)計(jì)上的顯著差異，這意味著不同收入家庭用水的不平等性不受收入彈性值的差異影響，因此旨在促進(jìn)家庭用水節(jié)約的政策設(shè)計(jì)上，可以不把家庭收入作為政策設(shè)定的參考變量。④對上述結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)定性檢驗(yàn)，通過逐步縮小樣本范圍，盡量確保進(jìn)入回歸的樣本都是單一水價以及在當(dāng)年未經(jīng)歷水價調(diào)整。其結(jié)果表明本文主要實(shí)證結(jié)果穩(wěn)健可靠。本文的實(shí)證研究對未來城市居民家庭用水模式進(jìn)行了定量評估，為未來城市水資源管理方面的政策制定提供了微觀層面的理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞 城鎮(zhèn)居民;用水需求;價格彈性;收入彈性;生活方式

中圖分類號 TV213.4

文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A文章編號 1002-2104（2019）03-0099-11DOI：10.12062/cpre.20180912

中國是一個水資源嚴(yán)重短缺的國家，人均水資源僅為世界平均水平的28%。根據(jù)《中國水資源公報(bào)》數(shù)據(jù)，中國在2010—2016年期間的居民用水增長了7.3%，明顯高于用水總量的增幅（0.3%）。隨著中國的城鎮(zhèn)化發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的持續(xù)調(diào)整，城鎮(zhèn)居民用水比重有望繼續(xù)提高。從城市水資源供給與需求狀況來看，全國655個城市中有近400個存在不同程度的水資源短缺問題，其中約200個城市處于嚴(yán)重缺水狀態(tài)。隨著中國城鎮(zhèn)化水平的不斷提高，城市水資源供應(yīng)緊張局面勢必進(jìn)一步加劇，并在一定程度上制約著部分城市的可持續(xù)發(fā)展。

現(xiàn)行按照用途實(shí)施價格分類的水資源管理模式存在一定的問題。各地城市的用水價格由當(dāng)?shù)刂鞴懿块T負(fù)責(zé)制定，按不同類別對生活用水、工業(yè)用水、行政事業(yè)用水、經(jīng)營服務(wù)用水和特種行業(yè)用水等實(shí)施差異化定價。這種價格分類管理模式通過準(zhǔn)計(jì)劃價格手段激勵用水密集型行業(yè)節(jié)約水，同時維持城市家庭用水的低定價以保障城市家庭基本生活用水需求。然而，該定價體系往往對家庭用水定價偏低（有些地方甚至低于成本），并且價格調(diào)整周期往往過長（有些地方甚至長達(dá)十年都未進(jìn)行過調(diào)整），使得財(cái)政補(bǔ)貼負(fù)擔(dān)沉重。為緩解城市用水緊張以及降低財(cái)政補(bǔ)貼壓力，基于價格手段調(diào)節(jié)城市居民家庭用水需求成為重要的政策工具，例如推廣階梯水價（Block Rates）和征收水資源稅。

我國自1998年提出要實(shí)施階梯水價政策，雖然前期推廣從總體上看并不理想，但在近年來得到大力的推進(jìn)。而水資源稅政策改革，也于2016年7月開始在河北省試點(diǎn)，并在2017年12月1日起擴(kuò)圍至北京等9個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）。這些基于價格工具的改革政策的有效性在很大程度上取決于城鎮(zhèn)居民用水的價格彈性和收入彈性，但是已有研究對關(guān)鍵參數(shù)的估計(jì)尚存爭議。此外，隨著中國城鎮(zhèn)居民家庭收入水平的提高，居民生活方式的改變也將成為影響家庭用水需求的重要因素，而對此進(jìn)行實(shí)證分析的相關(guān)研究也非常缺乏。

本文利用9個省161個縣市2002—2009年間共11萬戶微觀家庭的調(diào)查數(shù)據(jù)對城鎮(zhèn)居民家庭的用水需求函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，除了估計(jì)我們所關(guān)注的價格彈性和收入彈性外，還考慮生活方式對于城鎮(zhèn)居民用水的影響。本文的實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國城鎮(zhèn)家庭用水需求的價格彈性在-0.4～-0.5之間，收入彈性大約為0.2～0.3之間，均顯示了低彈性的特征，且兩個彈性值均不存在收入組間的差異。城鎮(zhèn)居民家庭的人口特征、住房特征、生活方式對家庭用水需求具有明顯的影響。特別是家庭服務(wù)性消費(fèi)和在外就餐支出占總消費(fèi)的比重會降低家庭直接用水，即存在“虛擬水”轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象。本文的實(shí)證研究結(jié)果深化了對城市居民家庭用水行為的理解，對具體的城鎮(zhèn)居民用水定價政策安排提供了實(shí)證支撐。

1 文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有對居民水需求的實(shí)證文獻(xiàn)按照被研究對象可以分為發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家兩類，但是主要集中于前者。其中，Arbués et al.[1]和Worthington and Hoffmann[2]對發(fā)達(dá)國家的居民用水需求進(jìn)行了研究綜述，Nauges and Whittington[3]對發(fā)展中國家進(jìn)行了研究綜述。然而中國城鎮(zhèn)住戶用水需求研究不能直接套用這些研究：中國城鎮(zhèn)家庭的生活用水主要是室內(nèi)用水，與家庭私人泳池和花園用水占比較高的發(fā)達(dá)國家模式有著顯著區(qū)別;而與發(fā)展中國家相比，我國城鎮(zhèn)又具有極高的自來水普及率（據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，2002年中國城市自來水普及率為77.9%，2003年為86.2%，2005年為91.1%，2009年已經(jīng)達(dá)到96.1%），城鎮(zhèn)住戶很少會面臨在多種水源（如河水、地下水）的選擇問題，而很多發(fā)展中國家則存在多水源情況[4-6]。同時，我國不同地區(qū)生活方式和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有較大差異，用水需求也因此存在顯著的區(qū)域差異。本文結(jié)合中國國情和當(dāng)前水資源公共管理改革關(guān)注的重點(diǎn)，將已有文獻(xiàn)研究重點(diǎn)梳理如下。

1.1 價格設(shè)定

大多數(shù)發(fā)達(dá)國家已經(jīng)實(shí)施階梯水價制度，對這些國家居民用水需求的實(shí)證分析中，采用哪種價格設(shè)定更好始終是爭論焦點(diǎn)。已有文獻(xiàn)對于水價變量的設(shè)定包括邊際價格、平均價格以及其他模式（比如Nordin模式或Shin模式）。一般來說，理性消費(fèi)者會對邊際價格作出反應(yīng)，因此很多研究建議采用邊際價格[7-10]。然而，Nieswiadomy and Molina[11]基于價格感知模型的研究發(fā)現(xiàn)，用戶在面臨遞增價格階梯時對邊際價格做出反應(yīng)，而面臨遞減價格階梯時對平均價格敏感。Frondel and Messner[12]也發(fā)現(xiàn)用戶對于價格反應(yīng)取決于對價格的認(rèn)知，設(shè)計(jì)復(fù)雜的階梯水價則會降低用戶對邊際價格的敏感性。由此，許多研究認(rèn)為平均價格更適合作為解釋家庭用水需求的價格變量[3，13-15]。此外，價格變量選擇直接影響參數(shù)估計(jì)。例如，Olmstead et al.[16]與Baerenklau et al.[17]發(fā)現(xiàn)使用平均價格估計(jì)的彈性往往比使用邊際價格的結(jié)果要大，這意味著選擇合適的價格設(shè)定模式是保證參數(shù)估計(jì)精準(zhǔn)的重要前提;最后，在不同的階梯結(jié)構(gòu)下，居民用水需求對價格反應(yīng)程度也有所不同[18-20]，也意味著在階梯水價下，可能還需要探討諸如階梯長度、高度、階數(shù)、各自比率等階梯結(jié)構(gòu)的設(shè)定問題。

1.2 估計(jì)偏誤的處理

內(nèi)生性問題也是用水需求估計(jì)時常面臨的問題。例如，由于價格與用水量可視為被消費(fèi)者同時決定，從而存在“同時性問題”（simultaneity problem），這將導(dǎo)致OLS估計(jì)存在估計(jì)偏差[21]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)采用多種方法處理內(nèi)生性問題。一是使用工具變量估計(jì)[9，21-24]。二是借鑒Billings[25]的方法，構(gòu)造一個線性近似的總水費(fèi)支出，利用它計(jì)算出恒定的邊際價格以及與每種費(fèi)率結(jié)構(gòu)的恒定差異來克服“同時性問題”[26-28]。三是借鑒Taylor[29]采用多個價格變量設(shè)定的思路。例如，引入Nordin[30]的D變量作為價格修正項(xiàng)或作為工具變量[9，13，31-33]。四是通過聯(lián)立方程組來克服宏觀層面數(shù)據(jù)雙向因果的內(nèi)生性問題[34]。

1.3 價格彈性與收入彈性

在家庭資源類產(chǎn)品（例如，水、電等）的消費(fèi)需求研究中，一個主要的研究視角是估計(jì)家庭消費(fèi)的需求彈性，主要包括價格彈性和收入彈性。關(guān)于用水需求，大多數(shù)以國外為研究對象的實(shí)證研究的結(jié)論基本一致，即價格彈性為負(fù)且缺乏彈性，大多處于-0.25～-0.75區(qū)間中。然而，針對中國城鎮(zhèn)住戶用水需求的價格彈性存在較大差異。例如，Zhang and Brown[35]基于357個北京家庭和363個天津家庭的調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明，價格、收入和一些家庭特征變量對家庭用水需求并無顯著影響;鄭新業(yè)等[34]采用中國2008年222個地級市數(shù)據(jù)基于聯(lián)立方程組模型估計(jì)出的價格彈性為-2.43，表明價格彈性非常高;而大多數(shù)研究發(fā)現(xiàn)用水需求缺乏價格彈性[24，36-41]。毫無疑問，研究結(jié)論的差異往往源于使用的數(shù)據(jù)和計(jì)量模型的差異性。收入彈性是與價格彈性同等重要的需求變量，絕大多數(shù)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)收入彈性為正的，但同樣缺乏價格彈性[23，28，42-46]。

1.4 家庭特征

基于微觀數(shù)據(jù)的實(shí)證研究，往往還會考察住戶家庭特征對于家庭用水需求的影響。例如，家庭用水量通常與家庭人口規(guī)模呈正向關(guān)系，但幅度并不隨家庭人口增長等比例增長，表明家庭用水需求存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)[23-24，47]。此外，教育水平對于家庭用水需求也存在影響。例如，Lam[48]發(fā)現(xiàn)正規(guī)教育對于節(jié)水行為和意圖沒有任何影響;Martínez-Espi〖AKn～D〗eira and García-Vali〖AKn～D〗as[49]則發(fā)現(xiàn)較低的正規(guī)教育水平與采用節(jié)水技術(shù)呈負(fù)相關(guān)?？傮w而言，反映家庭生活方式的特征在現(xiàn)有家庭水需求的研究中并不充分，這也是本文所重點(diǎn)關(guān)注的一個方面。

1.5 現(xiàn)有研究問題

綜上，對于我國城鎮(zhèn)住戶用水需求情況的實(shí)證研究，尤其是基于微觀數(shù)據(jù)的實(shí)證研究仍然缺乏。而且就價格彈性等關(guān)鍵參數(shù)的結(jié)論尚存有爭議。同時，鮮有實(shí)證論文就中國城鎮(zhèn)住戶家庭特征和生活方式對用水需求的影響方面展開詳細(xì)分析?？紤]到我國水資源區(qū)域分布的不平衡性和居民生活方式的顯著區(qū)域差異性，對這些影響因素的研究是非常必要的。盡管Zhang et al.[24]基于微觀家庭數(shù)據(jù)重點(diǎn)分析了階梯水價制度及其價格結(jié)構(gòu)（如階梯的數(shù)量、長度和幅度）的影響，但并未分析非價格因素（尤其是家庭生活方式）的影響。

基于對已有文獻(xiàn)的分析和梳理，本文可能的貢獻(xiàn)有以下幾點(diǎn)：

（1）本文對中國城鎮(zhèn)居民的用水需求的基本事實(shí)進(jìn)行了更好的探索。第一，本文使用9個省161個縣市2002—2009年間共11萬戶微觀家庭的調(diào)查數(shù)據(jù)，樣本的地區(qū)分布具有代表性。第二，使用家庭層面的微觀數(shù)據(jù)降低了內(nèi)生性導(dǎo)致估計(jì)偏誤的風(fēng)險(xiǎn)。如前文所述，宏觀層面數(shù)據(jù)很可能存在雙向因果的內(nèi)生性問題，但對微觀家庭而言，他們是價格的接受者。利用城市層面數(shù)據(jù)解釋微觀家庭用水量，從邏輯上避免了雙向因果影響。第三，我們使用樣本中的絕大多數(shù)家庭面臨的都是單一水價（uniform pricing）——水價固定，與用量無關(guān)——這意味著在該模式下邊際價格與平均價格一致，也避免了價格變量設(shè)定方面的爭議。

（2）本文在城鎮(zhèn)住戶的消費(fèi)和生活習(xí)慣對其用水需求影響方面做了有益的補(bǔ)充。我們發(fā)現(xiàn)了一些關(guān)于“虛擬水”轉(zhuǎn)移的證據(jù)，比如家庭購買服務(wù)性消費(fèi)和在外就餐均會顯著降低家庭的用水量?，F(xiàn)有文獻(xiàn)在這一領(lǐng)域的研究并不多，據(jù)我們所知，僅有Hajispyrou[50]等少數(shù)學(xué)者在這領(lǐng)域進(jìn)行了研究。

2 數(shù)據(jù)與模型

本文使用國家統(tǒng)計(jì)局2002—2009年中國城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)（UHS），數(shù)據(jù)范圍包括北京市、遼寧省、浙江省、安徽省、湖北省、廣東省、四川省、陜西省和甘肅省9個?。ㄖ陛犑校?61個縣市。分布在中國的華北、東北、華東、華中、華南、西南和西北地區(qū)，從地理位置上具有比較廣泛的代表性。該數(shù)據(jù)由國家統(tǒng)計(jì)局城調(diào)隊(duì)執(zhí)行調(diào)查，使用分層隨機(jī)抽樣的方法從城鎮(zhèn)家庭中獲得代表性樣本。被調(diào)查住戶通過記賬方式，詳細(xì)記錄了家庭特征、家庭收支明細(xì)情況，其中包括本文計(jì)量分析所使用的與家庭用水相關(guān)的變量。此外，我們還從中國水網(wǎng)獲取了樣本地區(qū)的居民生活用水和工業(yè)用水價格數(shù)據(jù)，以及從中國氣象局國家級氣象站歷史數(shù)據(jù)庫獲取了樣本所在縣市2002—2009年的降雨和溫度等氣象數(shù)據(jù)。

考慮到家庭用水的不可分割性，我們更傾向于將家庭視為一個整體，將家庭用水總量作為被解釋變量，并基于家庭自來水實(shí)際消費(fèi)額除以家庭總用水量計(jì)算出該家庭的全年平均用水價格?？紤]到家庭記錄用水量和用水支出金額可能存在測量誤差，以及一個地區(qū)的居民用水價格是統(tǒng)一的，我們將所計(jì)算出的該地區(qū)所有家庭的平均價格作為該地區(qū)居民的用水價格。此外，我們使用中國水網(wǎng)提供的水價數(shù)據(jù)和所采用的地區(qū)平均水價進(jìn)行T檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)兩者并不存在統(tǒng)計(jì)上的差異，進(jìn)一步佐證我們使用地區(qū)家庭平均水價的合理性。

雖然政府沒有公布執(zhí)行階梯水價的全部城市名單，但基于以下理由，我們認(rèn)為大多數(shù)樣本所在城市在2002—2009年間都始終在實(shí)施單一水價：①據(jù)發(fā)改委統(tǒng)計(jì)，到2008年，全國661個城市中只有不到80個城市在部分居民中實(shí)施了階梯水價，該數(shù)值可能存在一定程度的高估。比如《中國物價年鑒（2009）》和《中國物價年鑒（2013）》在統(tǒng)計(jì)上一年36個大中城市供水價格時，均把沈陽包括在已實(shí)施階梯水價的城市內(nèi)。但事實(shí)上沈陽的階梯水價只在若干小區(qū)試行，且只抄表計(jì)水量，并未真正按照階梯水價實(shí)施收費(fèi)[51]。②鄭新業(yè)等[34]指出，到2008年全國實(shí)際執(zhí)行階梯水價的城市有15個。③在2008年8月29日通過的《循環(huán)經(jīng)濟(jì)促進(jìn)法》甚至刪除了存在較大爭議的“對城市居民生活用水、電、氣等資源性產(chǎn)品實(shí)施累進(jìn)加價收費(fèi)制度”內(nèi)容。因此，可以認(rèn)為在2009年之前，單一水價模式在全國占據(jù)絕對主流的地位。在本文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分，我們還將進(jìn)一步剔除執(zhí)行階梯水價的樣本。因?yàn)樵趩我凰畠r模式下，居民用水價格既是平均水價也是邊際水價，避免了價格設(shè)定的爭議。

本文借鑒文獻(xiàn)[8][16][24][43]的做法，采用（1）式的模型設(shè)定：

lnQs，i，t=β0+β1lnPs，t+β2lnYs，i，t+γXs，i，t+θZs，t+∑δsRs+∑ηtTt+μs，i，t（1）

其中，s代表地區(qū);t代表年度;i代表家庭。lnQs，i，t是家庭年用水量的對數(shù)。lnPs，t是地區(qū)用水平均價格的對數(shù)。lnYs，i，t是家庭可支配收入的對數(shù)。Xs，i，t是s地區(qū)i家庭第t年的一些特征變量，包括家庭人口結(jié)構(gòu)、居住條件、生活和消費(fèi)習(xí)慣等。Zs，t是s地區(qū)第t年的地區(qū)降雨和溫度有關(guān)的氣候特征。Rs和Tt分別是區(qū)域和年度虛擬變量，μs，i，t是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

所有變量的定義以及描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。除了水價和收入外，本文的解釋變量還包括家庭人口學(xué)變量〖CM（81.5mm〗（戶主年齡、戶主性別、戶主教育程度、家庭人口規(guī)模、老年人口占比和幼年人口占比）、家庭住房（房屋面積、房屋年齡、房屋類型、是否有獨(dú)立衛(wèi)?。┖图彝ツ陀闷窊碛星闆r（淋浴熱水器數(shù)量、洗衣機(jī)數(shù)量、汽車數(shù)量和摩托車數(shù)量）、家庭生活方式變量（購買服務(wù)性支出占總消費(fèi)支出比重、外出就餐支出占總消費(fèi)支出的比重）和當(dāng)?shù)氐臍夂蜃兞浚ń涤晏鞌?shù)和夏季平均氣溫）等可能對家庭用水產(chǎn)生影響的變量。

除了價格彈性和收入彈性外，我們還非常關(guān)注家庭生活方式對于家庭用水需求的影響。具體而言，本文所指家庭生活方式包括家庭耐用品（淋浴器、洗衣機(jī)、汽車、摩托車）擁有情況、家庭的服務(wù)性支出占總消費(fèi)的比重和在外就餐支出占總消費(fèi)之比等變量。其中，服務(wù)性支出在中國城鎮(zhèn)住戶調(diào)查中有明確定義，由一系列消費(fèi)子項(xiàng)構(gòu)成。在外就餐支出則是指在家庭以外地點(diǎn)的自費(fèi)用餐支出，包括在單位食堂、餐飲業(yè)、親友家的用餐支出。隨著中國逐步進(jìn)入后工業(yè)化時代，家庭生活方式中購買服務(wù)和外出就餐等與服務(wù)業(yè)密切相關(guān)的變量更是我們觀察的重點(diǎn)。

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 基準(zhǔn)估計(jì)

基準(zhǔn)回歸結(jié)果匯報(bào)在表2。被解釋變量為家庭年用水量（ln_family_water），關(guān)鍵解釋變量水價方面：奇數(shù)列使用當(dāng)?shù)厮畠r的均值（ln_meanprice），偶數(shù)列使用當(dāng)?shù)厮畠r的中位數(shù)（ln_medianprice），由于家庭用水量和水價都做了取對數(shù)處理，因此其估計(jì)系數(shù)就是價格彈性。第（1）列和第（2）列除水價外還控制了一系列家庭人口特征（家庭可支配收入、戶主年齡和年齡的平方、老年人口占比、幼兒人口占比、男性人口占比、家庭人口規(guī)模、戶主教育程度）、當(dāng)?shù)亟涤晏鞌?shù)、當(dāng)?shù)叵募酒骄鶞囟?、省級啞變量和年份啞變量。第?）列和第（4）列則增加了一系列刻畫家庭居住條件變量：家庭的住房類型（以中國城鎮(zhèn)居民最普遍的單元房dummy_housetype2作為基準(zhǔn)組）、住房面積、房屋年齡和房齡的平方項(xiàng)、是否有獨(dú)立衛(wèi)浴、淋浴熱水器數(shù)量、洗衣機(jī)數(shù)量、汽車和摩托車數(shù)量。第（5）列和第（6）列進(jìn)一步增加刻畫家庭生活方式和消費(fèi)習(xí)慣變量：家庭購買的服務(wù)性支出占總消費(fèi)支出的比重（service）、家庭外出就餐占總消費(fèi)的比重（eat_out）。第（7）列和第（8）列則是將省級層面固定效應(yīng)替換為城市層面的固定效應(yīng)，以進(jìn)一步控制地區(qū)層面不隨時間變化的異質(zhì)性。需要說明的是，本研究的數(shù)據(jù)樣本所包括的161個縣市中只有155個有國家級氣象站，因此少數(shù)地區(qū)存在氣象數(shù)據(jù)缺失。具體而言，廣東省肇慶、惠州、梅州，四川省的瀘州、內(nèi)江和甘肅的嘉峪關(guān)因當(dāng)年沒有設(shè)立國家級氣象站，所以氣象數(shù)據(jù)完全缺失。此外，遼寧北票和陜西三原、西安（涇河）氣象站的部分年度氣象數(shù)據(jù)缺漏。我們也在不控制氣候變量的全樣本數(shù)據(jù)下做了回歸，結(jié)論依舊穩(wěn)健。

分析表2的回歸結(jié)果可知，城鎮(zhèn)居民用水的價格彈性都顯著為負(fù)且缺乏彈性，范圍在-0.4～-0.5之間;收入彈性顯著為正，同樣缺乏彈性，范圍在-0.2～-0.3之間。這與大多數(shù)文獻(xiàn)的結(jié)論一致。水價變量無論采用地區(qū)平均價格還是采用中位數(shù)價格，估計(jì)系數(shù)的差異性很小，因此可認(rèn)為價格彈性的估計(jì)結(jié)果比較穩(wěn)健。與其他采用微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析文獻(xiàn)的估計(jì)結(jié)果相比（見表3），中國城鎮(zhèn)住戶的價格彈性居于中間位置，尚未落入-0.1～-0.2等價格極度不敏感區(qū)間，因此階梯水價政策仍有較大的效力空間。

反映家庭人口的特征變量顯著地影響家庭用水需求。從戶主年齡（headage）和戶主年齡平方（headage_square）的系數(shù)及其符號可知，家庭用水與戶主年齡呈現(xiàn)出倒“U”字結(jié)構(gòu)。同時，家庭人口規(guī)模的回歸系數(shù)顯著小于1，說明規(guī)模經(jīng)濟(jì)的效應(yīng)顯著存在。這與Martins and Fortunato[23]、Zhang et al.[24]等的結(jié)論一致。此外，家庭年齡結(jié)構(gòu)，例如老年人口比重和幼年人口比重均對家庭用水需求產(chǎn)生負(fù)面影響，但在控制家庭生活方式變量后，戶主受教育水平對家庭用水需求并無顯著影響。家庭住房特征顯著影響家庭用水需求：房屋類型對家庭用水產(chǎn)生顯著的影響，居住在獨(dú)棟住宅和普通樓房的家庭用水量均顯著高于作為參照組的單元房家庭。房屋面積和擁有獨(dú)立衛(wèi)浴均顯著提高家庭用水量，房齡則對用水需求沒有影響。還需強(qiáng)調(diào)的是，2009年以后中國在城市用水管理方面出臺了一系列政策，以上實(shí)證結(jié)論在2009年之后是否發(fā)生改變以及發(fā)生多大程度的改變，因受數(shù)據(jù)制約是本文目前暫時無法回答的問題，也是未來可進(jìn)一步改進(jìn)和探索的方向。

3.2 “虛擬水”轉(zhuǎn)移現(xiàn)象

在反映家庭生活方式的變量上，我們主要選取了與用水相關(guān)的耐用品擁有情況（淋浴器、洗衣機(jī)、汽車、摩托車）和家庭服務(wù)支出和在外就餐支出占消費(fèi)比重進(jìn)行衡量，用以反映家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化?？傮w來看，家庭耐用品擁有情況顯著提高家庭用水消費(fèi)，而家庭外出就餐和服務(wù)性消費(fèi)支出占總消費(fèi)支出的比重對于家庭用水需求的影響顯著為負(fù)。受Chenoweth J.[52]認(rèn)為進(jìn)口糧食等價于進(jìn)口虛擬水（virtual water）的觀點(diǎn)啟發(fā)，我們認(rèn)為導(dǎo)致用水顯著變化的家庭生活和消費(fèi)行為亦屬于虛擬水轉(zhuǎn)移，即中國城市家庭生活和消費(fèi)活動存在著“虛擬水”轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。這是因?yàn)?，無論是服務(wù)性支出活動還是在外就餐，這些消費(fèi)活動也伴隨水資源的消耗，只不過未體現(xiàn)在家庭直接用水上。事實(shí)上，家庭購買服務(wù)性支出中所涉及的部分行業(yè)還屬于用水密集型行業(yè)，例如洗浴、洗車等。

3.3 地區(qū)差異

基于方程（5）列的回歸結(jié)果，我們用省級虛擬變量的回歸系數(shù)來衡量家庭用水的地區(qū)間差異（回歸系數(shù)并未在表2匯報(bào)）。由于地區(qū)虛擬變量以北京作為參照組，回歸系數(shù)的數(shù)值就是各地區(qū)家庭的平均用水規(guī)模高于或低于北京家庭平均用水規(guī)模的百分比。由圖1可知，不同地區(qū)的家庭用水存在顯著的地區(qū)差異，南方地區(qū)（包括樣本地區(qū)的浙江、湖北、廣東、四川）的家庭用水量顯著高于北方地區(qū)。樣本省份中用水最多的廣東家庭用水量平均而言比北京家庭用水量多出65.37%，而用水最少的甘肅家庭平均而言比北京家庭用水少了28.75%。此外，遼寧和安徽家庭的用水量與作為參照組的北京在統(tǒng)計(jì)上無顯著差異，故未在圖中匯報(bào)數(shù)值。

3.4 異質(zhì)性分析

考慮到家庭收入的異質(zhì)性可能導(dǎo)致收入彈性和價格彈性的差異，本研究將按照不同收入組分別進(jìn)行家庭用水需求估計(jì)，以檢驗(yàn)家庭用水需求是否存在價格彈性和收入彈性的差異。受制于微觀數(shù)據(jù)的可得性，目前僅有少數(shù)文獻(xiàn)對此進(jìn)行檢驗(yàn)[50，53-55]。這些研究的結(jié)論比較一致，即越富裕的收入組自來水的價格彈性（絕對值）越低。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，對某種商品需求的價格彈性和收入彈性受到諸多因素影響，例如消費(fèi)者偏好、可替代程度、消費(fèi)預(yù)算等多個因素的影響。由于家庭用水需求屬于家庭最基本的消費(fèi)需求，精準(zhǔn)識別不同收入組家庭用水需求的價格彈性和收入彈性對于制定城市居民水價政策設(shè)定具有重要意義，即一方面要滿足低收入家庭人群的基本用水需求，保障公平性;另一方面要激勵高收入家庭有動力采取節(jié)水型消費(fèi)，保障水資源的集約使用。

本文在同時考慮城市家庭收入隨時間增長，以及地區(qū)間的收入差異的情況下，把所有樣本分為高收入、中收入、低收入三組家庭。我們先分別對各收入組進(jìn)行用水需求估計(jì)，然后在解釋變量中加入收入變量與收入分組虛擬變量的交叉項(xiàng)，并使用全樣本估計(jì)以檢驗(yàn)價格彈性和收入彈性的組間差異。從表4的結(jié)果來看，三個收入組的價格彈性和收入彈性比較接近，而且從第（4）列和第（5）列交叉項(xiàng)的回歸系數(shù)均不顯著，表明三組的價格彈性和收入彈性無顯著差異。這說明家庭水需求的價格彈性和收入彈性在不同收入階層之間基本一致，這也意味著不同收入家庭用水的不平等性不受收入彈性值的差異影響。從政策含義角度講，旨在促進(jìn)家庭用水節(jié)約的政策設(shè)計(jì)上，可以不把家庭收入作為政策設(shè)定的參考變量。

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文基于變量替換和子樣本回歸的思路進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，但把子樣本回歸作為側(cè)重點(diǎn)。在變量替換中，我們對部分控制變量的設(shè)定進(jìn)行了替換，例如，我們將戶主年齡替換為家庭平均年齡;將戶主性別替換為家庭性別比率;增加0到3歲嬰幼兒占家庭人口比重的變量;將淋浴熱水器、洗衣機(jī)、汽車和摩托車的數(shù)量變量替換為是否有淋浴熱水器、洗衣機(jī)、汽車和摩托車的虛擬變量;將年降雨天數(shù)替換為年降雨量;將夏季平均溫度替換為一年中平均溫度超過22℃的天數(shù)占比，以及這些變化的若干組合，實(shí)證估計(jì)的結(jié)果依舊穩(wěn)健。為節(jié)約篇幅，表4中只匯報(bào)了基于子樣本回歸思路的結(jié)果。這是由于部分地區(qū)在樣本的時間跨度內(nèi)引入階梯水價或在某年進(jìn)行價格調(diào)整，若不剔除這些樣本會可能對價格設(shè)定的精準(zhǔn)性產(chǎn)生干擾。為此，我們將采用逐步縮小樣本范圍的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（見表5），目標(biāo)是盡可能確保樣本家庭面對單一水價且在當(dāng)年未進(jìn)行水價調(diào)整，以確保估計(jì)結(jié)果的精確性。表5第（1）列和第（2）列使用了全樣本，但是增加了是否執(zhí)行階梯水價的虛擬變量D。第（3）列到第（8）列均為逐步刪除樣本后的結(jié)果，具體而言：第（3）列和第（4）列刪除是大連、寧波、武漢、深圳、湛江和德陽這6座已知執(zhí)行了階梯水價或進(jìn)行階梯水價試點(diǎn)的城市樣本，以及2008和2009年的全部樣本后的結(jié)果。因?yàn)?008年實(shí)施階梯水價的太原稱自己是中國最早實(shí)施階梯水價的城市之一。第（5）列和第（6）列是在之前基礎(chǔ)上再進(jìn)一步刪除2007年所有樣本后的估計(jì)，因?yàn)榇蠖鄶?shù)城市從2007年開始逐步調(diào)整居民生活用水價格，價格調(diào)整會導(dǎo)致當(dāng)年均價并不是用戶面臨的真實(shí)價格。最后兩列是在第（5）列和第（6）列的基礎(chǔ)上再刪除了2006年所有樣本后的結(jié)果，理由是寧波、武漢、湛江和德陽都從2006年執(zhí)行階梯水價。

由結(jié)果可知，在盡可能剔除階梯水價的影響和單一水價價格調(diào)整的影響后，價格彈性和收入彈性仍然顯著，且缺乏彈性。正如前文所述，單一水價下邊際價格等于平均價格，能回避掉學(xué)術(shù)界關(guān)于價格設(shè)定的爭議，因此樣本調(diào)整的穩(wěn)健性檢驗(yàn)進(jìn)一步佐證了前文實(shí)證結(jié)果的可信度。同時家庭購買服務(wù)性消費(fèi)和外出就餐依舊與家庭人均用水顯著負(fù)相關(guān)。這表明表2基準(zhǔn)回歸的主要結(jié)論均穩(wěn)健。

4 結(jié)論與政策建議

本文基于大樣本的微觀家庭數(shù)據(jù)，對中國城鎮(zhèn)住戶用水需求的價格彈性和收入彈性進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果顯示價格彈性值大約為-0.4～-0.5之間，收入彈性值大約為0.2～0.3之間。本文還發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)居民家庭水需求存在“虛擬水”轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，家庭在外就餐和購買服務(wù)的支出顯著降低了家庭的直接用水量，相當(dāng)于把直接用水向間接用水轉(zhuǎn)移?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)論，本文從如下三個方面提出政策建議。

（1）由于城鎮(zhèn)居民用水需求的價格彈性的絕對值高于收入彈性，也就意味著只要城鎮(zhèn)用水價格的平均上調(diào)幅度不低于（或略低于）城鎮(zhèn)居民家庭實(shí)際收入增長幅度，城市居民家庭的平均直接用水量將不會提高。如果能夠滿足該條件，則給定城市的居民用水總量的增長將主要受該城市人口規(guī)模增長的影響。在我國仍處于城鎮(zhèn)化快速發(fā)展的大趨勢下，城市管理者必須充分重視水資源的稀缺性，充分利用價格手段實(shí)現(xiàn)居民用水的節(jié)約化。

（2）價格缺乏彈性不僅意味著我國開征的水資源稅具備高效率前提，也意味著階梯水價制度在設(shè)計(jì)方面應(yīng)擴(kuò)大各級價格階梯的差異，進(jìn)一步增強(qiáng)階梯水價機(jī)制的調(diào)控有效性。此外，異質(zhì)性分析也表明，不同收入組的價格彈性和收入彈性不具有統(tǒng)計(jì)性質(zhì)上的差異，因此在設(shè)計(jì)水資源稅和階梯水價等以價格為傳導(dǎo)的政策工具時，可實(shí)行無差別的統(tǒng)一政策，而不必分人群制定不同的水價政策。

（3）未來中國水資源公共管理政策和規(guī)劃應(yīng)當(dāng)充分重視虛擬水轉(zhuǎn)嫁和由此產(chǎn)生的間接用水，并對用水密集型服務(wù)業(yè)做好節(jié)水政策設(shè)計(jì)，各級政府應(yīng)積極探索將“萬元第三產(chǎn)業(yè)增加值用水量”作為約束性指標(biāo)，納入五年規(guī)劃和中長期規(guī)劃指標(biāo)體系中，并完善相應(yīng)的政府績效考核機(jī)制，更加全面地推進(jìn)節(jié)水型社會建設(shè)。

參考文獻(xiàn)

[1]ARBUS F， GARCIA-VALI〖AKN～〗AS M ， MARTINEZ-ESPI〖AKN～〗EIRA R. Estimation of residential water demand： a state-of-the-art review[J]. The journal of socio-economics， 2003， 32（1）： 81-102.

[2]WORTHINGTON A C， HOFFMAN M. An empirical survey of residential water demand modelling[J]. Journal of economic surveys， 2008， 22（5）： 842-871.

[3]NAUGES C， WHITTINGTON D. Estimation of water demand in developing countries： an overview[J]. The World Bank research observer， 2010， 25（2）： 263-294.

[4]ACHARYA G， BARBIER E. Using domestic water analysis to value groundwater recharge in the Hadejia‘Jamaare Floodplain， Northern Nigeria[J]. American journal of agricultural economics， 2002， 84（2）： 415-426.

[5]CHEESMAN J， BENNETT J， SON T V H. Estimating household water demand using revealed and contingent behaviors： evidence from Vietnam[J]. Water resources research， 2008， 44（11）： W11428.

[6]COULIBALY L， JAKUS P M， KEITH J E. Modeling water demand when households have multiple sources of water[J]. Water resources research， 2014， 50（7）： 6002-6014.

[7]NIESWIADOMY M L. Estimating urban residential water demand： effects of price structure， conservation， and education[J]. Water resources research， 1992， 28（3）： 609-615.

[8]GARCIA S， REYNAUD A. Estimating the benefits of efficient water pricing in France[J]. Resource and energy economics， 2004， 26（1）： 1-25.

[9]RUIJS A， ZIMMERMANN A， VAN DEN BERG M. Demand and distributional effects of water pricing policies[J]. Ecological economics， 2008， 66（2）： 506-516.

[10]NATARAJS， HANEMANN W M. Does marginal price matter？ a regression discontinuity approach to estimating water demand[J]. Journal of environmental economics and management， 2011， 61（2）： 198-212.

[11]NIESWIADOMY M L， MOLINA D J. A note on price perception in water demand models[J]. Land economics， 1991， 67（3）： 352-359.

[12]FRONDEL M， MESSNER M. Price perception and residential water demand： evidence from a German household panel[C]//16th Annual Conference of the European Association of Environmental and Resource Economists in Gothenburg. 2008： 25-28.

[13]STRAND J， WALKER I. Water markets and demand in Central American cities[J]. Environment and development economics， 2005， 10（3）： 313-335.

[14]BINET M E， CARLEVARO F， Paul M. Estimation of residential water demand with imperfect price perception[J]. Environmental and resource economics， 2014， 59（4）： 561-581.

[15]WICHMAN C J. Perceived price in residential water demand： Evidence from a natural experiment[J]. Journal of economic behavior & organization， 2014， 107： 308-323.

[16]OLMSTEAD S M， HANEMANN W M， STAVINS R N. Water demand under alternative price structures[J]. Journal of environmental economics and management， 2007， 54（2）： 181-198.

[17]BAERENKLAU K A， SCHWABE K A， DINAR A. The residential water demand effect of increasing block rate water budgets[J]. Land economics， 2014， 90（4）： 683-699.

[18]ESPEY M， ESPEY J， SHAW W D. Price elasticity of residential demand for water： a meta-analysis[J]. Water resources research， 1997， 33（6）： 1369-1374.

[19]DALHUISEN J M， FLORAX R J G M， DE GROOT H L F， et al. Price and income elasticities of residential water demand： a meta-analysis[J]. Land economics， 2003， 79（2）： 292-308.

[20]REYNAUD A， RENZETTI S， VILLENEUVE M. Residential water demand with endogenous pricing： the Canadian case[J]. Water resources research， 2005， 41（11）： W11409.

[21]NIESWIADOMY M L， MOLINA D J. Comparing residential water demand estimates under decreasing and increasing block rates using household data[J]. Land economics， 1989， 65（3）： 280-289.

[22]RENWICK M E， GREEN R D. Do residential water demand side management policies measure up？ an analysis of eight California water agencies[J]. Journal of environmental economics and management， 2000， 40（1）： 37-55.

[23]MARTINS R， FORTUNATO A. Residential water demand under block rates： a Portuguese case study[J]. Water policy， 2007， 9（2）： 217-230.

[24]ZHANG B， FANG K H， BAERENKLAU K A. Have Chinese water pricing reforms reduced urban residential water demand？[J]. Water resources research， 2017， 53（6）： 5057-5069.

[25]BILLINGS R B. Specification of block rate price variables in demand models[J]. Land economics， 1982， 58（3）： 386-394.

[26]AGTHE D E， BILLINGS R B. Water-price effect on residential and apartment low-flow fixtures[J]. Journal of water resources planning and management， 1996， 122（1）： 20-23.

[27]MARTNEZ-ESPIEIRA R. Estimating water demand under increasing-block tariffs using aggregate data and proportions of users per block[J]. Environmental and resource economics， 2003， 26（1）： 5-23.

[28]MARTNEZ-ESPIEIRA R， NAUGES C. Is all domestic water consumption sensitive to price control？[J]. Applied economics， 2004， 36（15）： 1697-1703.

[29]TAYLOR L D. The demand for electricity： a survey[J]. Bell journal of economics， 1975， 6（1）： 74-110.

[30]NORDIN J A. A proposed modification of Taylors demand analysis： comment[J]. Bell journal of economics， 1976， 7（2）： 719-721.

[31]AGTHE D E， BILLINGS R B. Dynamic models of residential water demand[J]. Water resources research， 1980， 16（3）： 476-480.

[32]FOSTER H S， BEATTIE B R. On the specification of price in studies of consumer demand under block price scheduling[J]. Land economics， 1981， 57（4）： 624-629.

[33]CHICOINE D L， DELLER S C， RAMAMURTHY G. Water demand estimation under block rate pricing： a simultaneous equation approach[J]. Water resources research， 1986， 22（6）： 859-863.

[34]鄭新業(yè)， 李芳華， 李夕璐， 等. 水價提升是有效的政策工具嗎？[J]. 管理世界， 2012（4）： 47-59.

[35]ZHANG H H， BROWN D F. Understanding urban residential water use in Beijing and Tianjin， China[J]. Habitat international， 2005， 29（3）： 469-491.

[36]胡峰. 城市居民生活用水需求影響因素研究——以南通市為例[D]. 杭州： 浙江大學(xué)， 2006.

[37]陳曉光， 徐晉濤， 季永杰. 華北地區(qū)城市居民用水需求影響因素分析[J]. 自然資源學(xué)報(bào)， 2007（2）：275-280.

[38]李眺. 我國城市供水需求側(cè)管理與水價體系研究[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2007 （2）： 43-51.

[39]馬訓(xùn)舟， 張世秋， 穆泉. 二次近似完美需求體系的應(yīng)用研究——以北京市城市居民用水需求彈性分析為例[J]. 北京大學(xué)學(xué)報(bào)： 自然科學(xué)版， 2012，（3）： 483-490.

[40]馬訓(xùn)舟， 張世秋. 成都城市居民累進(jìn)階梯式水價結(jié)構(gòu)與政策效果分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，? 2014 （11）： 168-175.

[41]廖顯春， 夏恩龍， 王自鋒. 階梯水價對城市居民用水量及低收入家庭福利的影響[J]. 資源科學(xué)，2016（10）： 1935-1947.

[42]BARTCZAK A， KOPANSKA A， RACZKA J. Residential water demand in a transition economy： evidence from Poland[J]. Water science and technology： water supply， 2009， 9（5）： 509-516.

[43]SCHLEICH J， HILLENBRAND T. Determinants of residential water demand in Germany[J]. Ecological economics， 2009， 68（6）： 1756-1769.

[44]MARCH H， SAUR D. The suburbanization of water scarcity in the Barcelona metropolitan region： sociodemographic and urban changes influencing domestic water consumption[J]. The professional geographer， 2010， 62（1）： 32-45.

[45]MARCH H， PERARNAU J， SAUR D. Exploring the links between immigration， ageing and domestic water consumption： the case of the Metropolitan Area of Barcelona[J]. Regional studies， 2012， 46（2）： 229-244.

[46]ROMANO G， SALVATI N， GUERRINI A. An empirical analysis of the determinants of water demand in Italy[J]. Journal of cleaner production， 2016， 130： 74-81.

[47]HGLUND L. Household demand for water in Sweden with implications of a potential tax on water use[J]. Water resources research， 1999， 35（12）： 3853-3863.

[48]LAM S P. Predicting intention to save water： theory of planned behavior， response efficacy， vulnerability， and perceived efficiency of alternative solutions[J]. Journal of applied social psychology， 2006， 36（11）： 2803-2824.

[49]MARTNEZ-ESPIEIRA R， GARCA-VALIAS M . Adopting versus adapting： adoption of water-saving technology versus water conservation habits in Spain[J]. International journal of water resources development， 2013， 29（3）： 400-414.

[50]HAJISPYROU S， KOUNDOURI P， Pashardes P. Household demand and welfare： implications of water pricing in Cyprus[J]. Environment and development economics， 2002， 7（4）： 659-685.

[51]沈陽市物價局解疑階梯水價方案擬將水價分三檔[EB/OL].（2012-08-07）[2018-02-06]. http：//finance.sina.com.cn/china/dfjj/20120807/160512782294.shtml.

[52]CHENOWETH J. Minimum water requirement for social and economic development[J]. Desalination， 2008， 229（1-3）： 245-256.

[53]AGTHE D E， BILLINGS R B. Equity， price elasticity， and household income under increasing block rates for water[J]. American journal of economics and sociology， 1987， 46（3）： 273-286.

[54]THOMAS J F， SYME G J. Estimating residential price elasticity of demand for water： a contingent valuation approach[J]. Water resources research， 1988， 24（11）： 1847-1857.

[55]RENWICK M E， ARCHIBALD S O. Demand side management policies for residential water use： who bears the conservation burden？[J]. Land economics， 1997， 73（3）： 343-359.

Water consumption of Chinese urban residents： from perspectives of micro data

ZHANG Wei1 HAN Jun2 ZHOU Shao-jie1

（1.School of Public Policy & Management/ Institute of Contemporary China Studies，

Tsinghua University， Beijing 100084， China; 2.School of Labor and Human Resources，

Renmin University of China， Beijing 100872， China）

Abstract

More than 60% of cities in China face water shortages to varying degrees， and around half of these cities are hit by severe water shortage. Water resource supply has become one important restriction factor of population carrying capacity in parts of Chinese cities. Based on extensive data of 110，000 households collected by the Chinese Urban Household Surveys （UHS）， this research empirically analyzes the demand of water for urban households. The main findings are as follows： First， the price elasticity of urban household water consumption （between -0.4 and -0.5） and the income elasticity （between 0.2 and 0.3） are both at a relatively low level， which means that， according to the principle of Ramsey， levying water tax will be efficient. The absolute value of price elasticity is higher than that of income elasticity， and this implies that as long as the average increase in urban water price is higher than the actual income growth of urban households， the average direct water consumption of urban residents will not increase. Second， the lifestyle transformation for urban residents is also a significant factor in affecting the household water consumption. The amount of eating out and the proportion of expenditures on services influence the water consumption of households. For instance， every 1% increase in the amount of eating out will reduce 0.3% in water consumption directly， and that of household service expenditure will reduce 0.2%～0.3% in water consumption directly. This reveals the presence of ‘virtual water transfer effect. Third， in the analysis of heterogeneity， there is no statistically significant difference between price elasticity and income elasticity for different income classes. This demonstrates that the inequality of water consumption for different income households is not affected by the income elasticity， and， therefore， household income may not be considered as a reference variable for designing the policy of promoting water conservation. Lastly， by gradually reducing the sample size and thus largely ensuring that the regressed samples are all under uniform pricing and have not experienced water price adjustment in that year， the robustness of these empirical results are tested and verified. More broadly， this research provides a quantitative evaluation of water consumption for urban households in the future， and also builds a micro-level theoretical basis for future policies of urban water management.

Key words urban household; water demand; price elasticity; income elasticity; lifestyle