不同補貼機制下的農(nóng)村清潔取暖價格政策分析

昌敦虎，劉昕雅，繆 琪，孫雅琪，武娟妮，董戰(zhàn)峰*

1.中國人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100872

2.生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院,北京 100012

2017 年起實施的北方農(nóng)村清潔取暖價格政策采用了峰谷價格和階梯價格推行氣代煤、電代煤取暖.習(xí)近平總書記強調(diào)，推進(jìn)北方地區(qū)冬季清潔取暖，關(guān)系北方地區(qū)廣大群眾溫暖過冬，關(guān)系霧霾天能不能減少，是能源生產(chǎn)和消費革命、農(nóng)村生活方式革命的重要內(nèi)容.

冬季取暖易使環(huán)境污染問題凸顯[1]，而清潔取暖為空氣質(zhì)量提供保障[2]，因此清潔取暖政策具有較大的環(huán)境效益[3-4].農(nóng)村地區(qū)通常采用分散取暖的方式[5]，采取集中供暖則具備較低的技術(shù)可行性[6]和經(jīng)濟可行性[7].此外，由于農(nóng)村居民經(jīng)濟承受能力弱，清潔取暖成本的升高[4]可能減少居民的能源消費，并降低居民的福利水平[8-9]，從而影響清潔取暖機制的可持續(xù)性.

參考芬蘭[10]和美國[11]的經(jīng)驗，引入補貼能夠顯著提高農(nóng)村居民對清潔取暖的接受度，能源價格優(yōu)惠也能保證清潔供暖系統(tǒng)長期發(fā)揮作用.一般而言，存在一次性補貼和從量補貼兩種補貼方式.一次性補貼即向被補貼者一次性支付一定數(shù)目的補助額，但是存在被補貼者將補貼用于其他用途的可能[12].從量補貼則是指基于一定的補貼率進(jìn)行補貼，補貼率的高低會影響補助效果[13].合適的補貼機制需要基于具體的補貼目標(biāo)、補貼主體以及所補貼的領(lǐng)域等綜合選擇[14]，以有效增加農(nóng)村居民取暖福利.然而，僅僅靠補貼，會使政府在農(nóng)村地區(qū)推行清潔取暖時面臨較大的財政壓力[7,15]，進(jìn)而導(dǎo)致社會凈成本增加[16].居民對補貼的依賴性甚至可能導(dǎo)致在補貼取消后散煤復(fù)燃.此外，農(nóng)村居民的清潔取暖行為也受家庭收入[17]、家庭規(guī)模、受教育水平[18]以及氣溫[19]等因素影響.

該研究基于清潔取暖試點地區(qū)農(nóng)村實地調(diào)研數(shù)據(jù)，比較以燃煤和天然氣為能源的取暖支出和體感溫度，分析清潔能源替代產(chǎn)生的福利變化，并利用多元回歸方法識別福利變化的影響因素，利用費用效益分析揭示補貼帶來的財政壓力和空氣質(zhì)量改善收益，旨在探索政策的實施效果并提出可行的政策建議.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

問卷數(shù)據(jù)來自2018 年10 月在京津冀大氣污染傳輸通道“2+26”城市中天津市、河北省衡水市、山東省德州市3 個試點地區(qū)氣代煤農(nóng)戶的實地調(diào)研.涉及的時間段是2016?2017 年取暖季和2017?2018年取暖季，分別為燃煤取暖和天然氣取暖.村落和農(nóng)戶的選擇采用隨機抽樣法，總計獲得8 個村落的80份問卷，回收75 份有效問卷.研究樣本統(tǒng)計如表1所示.

表1 研究樣本統(tǒng)計Table 1 The research sample statistics

1.2 研究方法

1.2.1 配對樣本t檢驗

采用配對樣本t檢驗，即對同一樣本在2016?2017 年取暖季和2017?2018 年取暖季取暖時的體感溫度、采暖開支、單位采暖成本進(jìn)行配對t檢驗.對變量w而言，檢驗的原假設(shè)為

式中，w表示任意被調(diào)查變量，w2016表示2016?2017年取暖季的w值，w2017表示2017?2018 年取暖季的w值.

相應(yīng)地，備擇假設(shè)為

此時，t統(tǒng)計量為

式中，d為每組數(shù)據(jù)的差值，為差值的樣本平均值，Sd為 差值的標(biāo)準(zhǔn)誤，為差值樣本平均值的標(biāo)準(zhǔn)誤，n為對子數(shù).

1.2.2 多元回歸

采用多元回歸分析方法探究清潔取暖價格政策對居民用能行為的影響.

價格政策對農(nóng)村居民天然氣消費量的影響的回歸方程構(gòu)建如下：

價格政策對農(nóng)村居民體感溫度的影響的回歸方程構(gòu)建如下：

式中，εi表示隨機誤差.相關(guān)變量的定義及描述性統(tǒng)計如表2 所示.需要說明的是，由于體感溫度基于受訪農(nóng)戶的主觀感受，因此將2016?2017 年取暖季的體感溫度tempi2016作為控制變量納入方程，以消除農(nóng)戶個體對溫度主觀感受的差異性.由于體感溫度更多地取決于居民的主觀感受和生活習(xí)慣，與真實的室外溫度沒有明顯關(guān)聯(lián)[21]，因此 outsidetj2017未被納入回歸方程.GB/T 18883?2002《室內(nèi)空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》也規(guī)定居民樓最低室內(nèi)溫度為18 ℃，而不區(qū)分氣候差異性.

表2 回歸變量的名稱、定義及來源Table 2 Name,definition and sources of regression variables

回歸結(jié)果輸出的標(biāo)準(zhǔn)誤為懷特異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；VIF 檢驗則被用于防止共線性的影響[22].

1.2.3 費用效益分析

清潔取暖價格政策的成本包括：①政府對每個家庭的補貼；②相較于2016?2017 年取暖季，受訪農(nóng)戶2017?2018 年取暖季取暖成本的變化.因此，每個農(nóng)戶的平均取暖成本表達(dá)為

式中：ACj表示城市j每個農(nóng)戶的平均取暖成本，元；ASj表示城市j每個農(nóng)戶所得到的平均補貼，元；ΔExpj表示城市j每個農(nóng)戶從2016?2017 年取暖季到2017?2018 年取暖季平均取暖成本的變化，元.

清潔取暖價格政策的效益來自環(huán)境質(zhì)量改善，利用影子價格對污染物的減排成本貨幣化，通過每個農(nóng)戶清潔取暖帶來的平均收益表達(dá)：

式中，k表示大氣污染物（SO2、NOx、顆粒物等），ABj表示城市j每個農(nóng)戶實施清潔取暖帶來的平均收益，GASj.2017表示城市j每個農(nóng)戶2017?2018 年取暖季平均天然氣消費量，COALj.2016表示城市j每個農(nóng)戶2016?2017 年取暖季平均煤炭消費量，EMg.k表示農(nóng)戶天然氣取暖每燃燒一單位天然氣的污染物k排放量，EMc.k表示農(nóng)戶燃煤取暖每燃燒一單位煤炭的污染物k排放量，EPk表示污染物k的減排成本.

如果ABj>ACj，表示農(nóng)村清潔取暖價格政策可行.

2 結(jié)果與討論

2.1 描述性統(tǒng)計

各變量的描述性統(tǒng)計如表3 所示.可以看出，2017?2018 年取暖季受訪農(nóng)戶平均體感溫度為18.21 ℃，高于GB/T 33833?2017《城鎮(zhèn)供熱服務(wù)》中的取暖標(biāo)準(zhǔn)(18 ℃).但是，體感溫度范圍為12.5～24.5 ℃，存在較大差異.

表3 各變量描述性統(tǒng)計Table 3 Descriptive statistics of variables

價格政策方面，平均氣價為2.57 元/m3.平均補貼額度為953.40 元，接近但低于天津市和衡水市的最高補貼限額，也低于德州市的一次性補貼額，說明補貼能夠基本覆蓋農(nóng)戶的取暖需求.補貼占農(nóng)戶總收入的比值平均為3%.

農(nóng)戶特征方面，家庭人口數(shù)為1～9，平均值為3.73，約44%的受訪農(nóng)戶中有老人共同居住.

2.2 城市差異分析

各試點城市的農(nóng)村清潔取暖價格政策和補貼如表4 所示.由表4 可見，各試點城市均采用了階梯氣價，以鼓勵居民經(jīng)濟性的能源消費.相關(guān)研究[23-24]顯示，階梯氣價能夠顯著減少能源浪費并提高居民福利.為了推行清潔取暖，滿足居民的采暖用能需求，在2017?2018 年取暖季，天津市和衡水市對農(nóng)村居民的家庭取暖僅保留了第一檔階梯氣價，而取消了更高的階梯.而德州市未取消階梯氣價，這可能對居民采暖用能造成一定壓力.

表4 試點城市2017—2018 年取暖季農(nóng)村清潔取暖價格政策Table 4 Pricing policies for clean heating during 2017-2018 heating season in rural areas of pilot cities

補貼方面，天津市和衡水市采取了從量補貼的形式，根據(jù)居民的用氣量進(jìn)行補貼.按補貼上限計算，從量補貼使天津市、衡水市的天然氣取暖價格分別下降了50%和40%.而德州市采取了一次性補貼的形式，以每戶1 000 元的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行發(fā)放，相當(dāng)于增加農(nóng)戶家庭收入.

各城市受訪農(nóng)村居民取暖季各變量統(tǒng)計如表5所示.2017?2018 年取暖季，農(nóng)戶天然氣消費量表現(xiàn)出顯著差異.天津市戶均天然氣消費量為1 180 m3，是衡水的1.4 倍、德州市的2 倍.此外，天津市天然氣消費量的平均值和中值均超過了補貼的最高上限，而在衡水市和德州市呈現(xiàn)出相反的情況.66.7%的天津市被調(diào)查農(nóng)戶天然氣消費量超過了冬季取暖補貼的上限，而衡水僅有12.5%.即使在同一城市，農(nóng)戶的天然氣消費量也存在較大差異，最大值是相應(yīng)最小值的5～7.5 倍.

表5 不同城市取暖季各變量統(tǒng)計Table 5 Statistics of variables in different cities during heating seasons

天津市的平均體感溫度最高，而衡水市最低.衡水市2017?2018 年取暖季的室內(nèi)體感溫度相較于2016?2017 年取暖季降低了1.16 °C，而天津市和德州市略有上升.

三地農(nóng)村清潔取暖價格政策效果存在上述差異的原因分析如下：①補貼大小差異.被調(diào)查城市的天然氣價格沒有顯著差異，然而德州市的平均補貼比衡水市高25%.此外，德州市22%的被調(diào)查居民天然氣消費量低于373 m3，相當(dāng)于1 000 元的一次性取暖補貼.因此，德州市補貼后的價格僅為原價格的28%，而天津市和衡水市約為60%.②補貼方式差異.由于引入補貼，天津市、衡水市、德州市的取暖支出分別下降了38%、39%和60%.由于德州市的平均家庭年收入略高于衡水市，可以推測一次性補貼傾向于鼓勵農(nóng)村居民減少取暖需求以利用補貼滿足其他生活需求.相反，從量補貼可以通過降低取暖費用來保持甚至增加取暖需求.因此，一次性補貼有必要改為從量補貼，保證?？顚Ｓ?，使體感溫度和天然氣消費量一致.③家庭收入差異.引入補貼后，天津市和衡水市的清潔能源價格差異不大，但天津市受訪農(nóng)戶家庭收入是衡水市的1.4 倍，因而后者的取暖福利相對較低.同樣相較于衡水市，一次性補貼更多是在主觀上增加了德州市受訪農(nóng)戶的天然氣取暖福利.

2.3 城市年際變化分析

各城市2016?2017 年取暖季和2017?2018 年取暖季農(nóng)村居民體感溫度、補貼前后取暖支出、補貼前后單位取暖成本的變化如表6 所示.

表6 各城市配對樣本t 檢驗結(jié)果Table 6 t-test results of paired samples in each city

與清潔取暖政策實施前相比，天津市和德州市農(nóng)戶在2017?2018 年取暖季體感溫度無明顯差異，與衡水市略有下降.與燃煤取暖支出相比，天津市農(nóng)戶的清潔取暖支出基本持平，而衡水市和德州市清潔取暖支出略有下降.衡水市的情況說明了在清潔取暖價格政策中引入補貼機制的必要性，而德州市的情況則說明合理的補貼形式有助于促進(jìn)清潔取暖支出和取暖福利之間的一致性.

單位取暖成本方面，無補貼情況下，各試點城市受訪農(nóng)戶在2017?2018 年取暖季單位取暖成本均較2016?2017 年取暖季顯著上升，這與已有的研究結(jié)論[4]相吻合.有補貼情況下，各城市2017?2018年取暖季單位取暖成本顯著降低.因此，引入補貼的清潔取暖價格政策可顯著提高農(nóng)戶的取暖用能效率.但為了降低對補貼的依賴性，應(yīng)通過技術(shù)改進(jìn)降低農(nóng)村清潔能源取暖的成本，或者發(fā)展取暖成本更低的清潔能源.由于農(nóng)村地區(qū)的日照條件較好，房屋遮擋較少，可以推廣分布式光伏發(fā)電.農(nóng)村生產(chǎn)的大量秸稈可用于沼氣發(fā)電.與天然氣和電力需要高成本的管道建設(shè)和電網(wǎng)容量改造相比，推廣當(dāng)?shù)禺a(chǎn)生的可持續(xù)能源不僅可以降低供能成本，還能擴大農(nóng)村就業(yè)和收入.

2.4 回歸分析

對天然氣消費量（gasi）的逐步回歸結(jié)果及穩(wěn)健性檢驗如表7 所示.在其他控制變量不變的情況下，價格政策顯著影響農(nóng)村居民冬季取暖的天然氣消費量.相應(yīng)地天然氣消費價格彈性值為?6.886，其絕對值高于類似研究[25-27]得到的我國普通居民全年天然氣的消費價格彈性值(?1.4～?0.78)，這與已有研究[28]結(jié)論相吻合，且進(jìn)一步證實了引入補貼的必要性.補貼占家庭總收入的比例對農(nóng)村居民的天然氣消費量也有顯著的正向影響.該比例每上升1%，天然氣消費量將增加0.33%.

表7 天然氣消費量回歸結(jié)果和穩(wěn)健性檢驗Table 7 Regression results and robustness test of natural gas consumption

對體感溫度（tempi2017）的逐步回歸結(jié)果及穩(wěn)健性檢驗如表8 所示.可以看出，tempi2017與tempi2016呈顯著正相關(guān)，這進(jìn)一步證實了體感溫度是一個高度主觀性的變量，不能夠簡單地與室外溫度相關(guān)聯(lián)[29-30].天然氣價格與體感溫度無顯著相關(guān)關(guān)系，但補貼占家庭年收入的比例與體感溫度呈顯著正相關(guān)，因此補貼比天然氣價格對農(nóng)戶取暖福利的影響更關(guān)鍵.其原因在于，補貼使人們更關(guān)注主觀感受[31]，作為相對主觀變量的體感溫度自然對補貼的敏感性更高.相關(guān)研究[32]也表明，農(nóng)村居民對補貼的關(guān)注程度相對較高.分位數(shù)回歸中，除sratei外，其余變量的回歸結(jié)果均穩(wěn)健，這是可以接受的[33]，并不影響模型的穩(wěn)健性.

表8 體感溫度回歸結(jié)果和穩(wěn)健性檢驗Table 8 Regression results and robustness test of self-reported apparent temperatures

此外，家庭收入對天然氣消費量和體感溫度均產(chǎn)生顯著影響，說明提高農(nóng)戶收入可以鼓勵農(nóng)村地區(qū)以可持續(xù)的方式推行清潔取暖.可以聚焦重點產(chǎn)業(yè)，培育發(fā)展新動能，增加農(nóng)民保持可接受收入水平的機會，逐步降低農(nóng)村居民對清潔取暖補貼的依賴性.分位數(shù)回歸結(jié)果顯示，隨著因變量增加，家庭收入的顯著性增強，表明富裕家庭的天然氣消費對收入的敏感性較低[34-35].因此，統(tǒng)一補貼水平下，低收入家庭反而不成比例地為相同的清潔取暖福利增加更多支出.可以考慮引入與家庭收入相聯(lián)系的多樣化補貼機制：一方面，針對低收入農(nóng)戶給予額外的補貼，使得補貼的重點向農(nóng)村困難群眾傾斜；另一方面，引入階梯補貼機制，在促進(jìn)能源節(jié)約同時保證取暖福利.

2.5 費用效益分析

天然氣取暖和燃煤取暖的污染物排放[36]及影子價格[37]數(shù)據(jù)如表9 所示.計算得到各試點城市農(nóng)村清潔取暖價格政策的費用和效益(見表10).

表9 各污染物的排放系數(shù)和減排成本Table 9 Pollutant discharge coefficients and emission reduction costs

表10 費用效益分析結(jié)果Table 10 Cost-benefit analysis results

由表10 可見，試點城市農(nóng)村清潔取暖平均收益遠(yuǎn)大于平均成本，證實了清潔取暖價格政策的經(jīng)濟可行性[14,38].由于補貼使得農(nóng)戶平均支出下降，可以認(rèn)為清潔取暖的成本主要由政府承擔(dān).

一般來說，政府財政赤字比例應(yīng)控制在3%以內(nèi)[39]，2017 年，天津市、衡水市、德州市的財政赤字比例分別為5.24%、6.90%和5.51%，均超過了此限值.隨著清潔能源取暖的環(huán)境效益實現(xiàn)，財政壓力需要被進(jìn)一步緩解.可以基于財政轉(zhuǎn)移支付體系，以各地區(qū) ABj/ASj相等為原則，建立大氣污染生態(tài)補償機制，并適時引入社會資本作為財政資金的有益補充.

3 結(jié)論與建議

a） 清潔取暖價格政策會導(dǎo)致取暖成本增加，而補貼會顯著提高用氣量和體感溫度，因此補貼是保證價格政策有效的必要手段.然而，由于樣本城市面臨著較大財政壓力，應(yīng)該通過改進(jìn)清潔取暖技術(shù)來降低成本，同時開發(fā)多種形式的清潔能源.

b） 由于各地農(nóng)村清潔取暖價格政策在對用能行為、污染減排效果的影響方面存在較大差異，可以考慮針對農(nóng)村清潔取暖建立起區(qū)域大氣污染補償機制，從而推動各地建立起因地制宜的清潔取暖價格補貼機制.

c） 一次性補貼通過減少清潔能源消費量同時增加體感溫度，提供了扭曲的價格信號，需要向從量補貼轉(zhuǎn)變.可以考慮將補貼向低收入家庭傾斜或者實施階梯化的補貼.

d） 家庭收入顯著影響清潔取暖價格政策效果.可以聚焦重點產(chǎn)業(yè)，培育發(fā)展新動能，增加農(nóng)民保持可接受的收入水平的機會.逐步降低農(nóng)村居民對清潔取暖補貼的依賴性，在后補貼時代逐步建立起清潔取暖長效機制.