常住人口家庭規模與年齡結構對城市居民用電的影響*

胡 振 龔 薛

(西安建筑科技大學管理學院，陜西 西安 710055)

工業化國家的電力高消費水平和對化石燃料的高度依賴是全球可持續發展的主要挑戰之一[1]。聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第4次報告指出，如果化石燃料使用增加的長期趨勢得不到顯著改善，氣候變化將導致嚴重的社會、經濟和生態后果[2]。電力行業是對化石燃料高度依賴的行業，提高化石能源的使用效率、降低電力碳排放是許多國家節能減排的關鍵舉措[3]。然而，隨著世界范圍內能源利用效率的提高，人類用電及其碳排放量卻不降反升。一方面，能源效率的提高引起能源價格的下降，從而導致人們對能源的消費增加，這在一定程度上抵消了能效提高所降低的碳排放[4]；另一方面，單純的技術手段對人類高碳排放的生活方式和不可持續的電力消費模式束手無策[5]。隨著應對全球氣候變化的研究不斷深入，人們逐漸認識到家庭具有巨大的節能潛力。家庭作為居民生活能源消費的基本單位，可成為節能的重要驅動力量[6]。

近年來，中國城鎮居民用電量迅速增長，從2009年的3.66萬億kW·h增加到2016年的6.02萬億kW·h，年平均增長率為7.36%。根據國際能源署(IEA)的數據，2016年中國化石燃料發電量的份額為72%，比世界平均水平高出6%。2016年，中國加入了《巴黎氣候變化協定》，作為對該協定承諾的一部分，中國制定了二氧化碳排放的國家目標，即到2030年單位國內生產總值(GDP)的二氧化碳排放要比2005年下降60%～65%，高度依賴化石燃料的電力行業顯然將為實現這一目標承擔重大責任[7]。隨著居民消費水平的提高，家庭用電消費所引起的碳排放已取代工業部門成為導致中國用電碳排放上升的主要原因[8]，降低家庭用電已成為當下亟待解決的問題。

目前，關于居民用電的研究多傾向于部門一級或特定群體一級的整體用電情況[9]和特定的空間消費形成因素[10]，忽視了作為生產生活終端需求的家庭電力消費。與一般個人消費品不同，居民用電消費往往以家庭為基本單位，具有高度的共享性[11]，這意味著隨著家庭規模的擴大，在保證家庭成員原有電力消費水平的情況下，家庭人均用電量會下降，即產生了居民用電的家庭規模經濟效應[12]。LEAHY等[13]研究了愛爾蘭單人和雙人公寓的電力消費情況，指出雙人公寓每周的用電量僅比單人公寓高19%。SANQUIST等[14]研究指出，無論居住在何種氣候區，較大的居住密度和較小的生活空間與降低的家庭電力消耗顯著相關。DAMARI等[15]進一步指出，產生家庭規模經濟的根源在于家庭中廣泛存在的公共物品，這些公共物品在消費上相對來說是非競爭性的。除家庭規模外，已有學者開始研究家庭成員的年齡結構對居民用電的影響。ZHOU等[16]分析了不同年齡結構下中國家庭的用電情況，指出戶主年齡超過50歲的家庭約比中年家庭多3%的電力消耗。文獻[8]發現，與只有成年人的家庭相比，瑞典有青少年的家庭其年耗電量顯著增加。FAKHRI等[17]根據年齡對家庭成員進行分組，利用可拓展的隨機性環境影響評估(STIRPAT)模型估計了阿塞拜疆家庭用電相對于0～14歲、15～64歲和65歲以上常住人口的彈性，指出15～64歲年齡組的用電量具有最大的人口彈性。

對文獻進行梳理發現，針對居民家庭用電的研究較少，且研究變量較單一：有的文獻分析了常住人口規模對家庭用電的影響，但沒有結合人口年齡結構進行深入研究；有的文獻研究了常住人口年齡結構對家庭用電的影響，但忽視了居民用電的家庭規模經濟效應。鮮見同時將家庭規模和年齡結構納入居民用電研究模型。鑒于此，本研究從居民入戶調查的微觀視角出發，建立基于STIRPAT模型的家庭用電模型，研究常住人口家庭規模和年齡結構對城市居民用電的影響，得出居民用電相對于不同年齡組人口的彈性系數，并結合家庭收入和地理情況分析不同年齡結構下城市家庭用電的規模經濟效應差異。相關結論對城市居民家庭用電情況具有較強的解釋力度，可為制定有效的城市居民節能用電措施、推動低碳城市的建設提供參考。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

IPAT模型又名環境壓力模型，該模型作為能源研究的經典模型之一，最早由ENRLICH和HOLDREN于1971年提出，用于衡量各人類學因素的環境影響[18]。IPAT模型使研究人員能在一個統一的框架內分析人口、經濟和技術變量對環境的影響，因而廣泛應用于環境與能源消費等研究領域。IPAT模型的函數形式見式(1)：

I=P×A×T

(1)

式中：I為環境壓力；P為人口；A為富裕程度；T為社會技術水平。各變量單位根據實際情況而定。

現實中，各國的能源使用，環境、人口和經濟特征等有很大的不同，而IPAT模型的函數形式是一個自變量與因變量成比例變動的等式，它假設P、A、T變量對I的影響彈性均為單位彈性，這顯然與實際情況不符[19]。IPAT模型的這一缺點限制了其在實證研究中的應用。為增加模型的實用性，DIETZ和ROSA加入隨機項將IPAT模型擴展為STIRPAT模型[20]。STIRPAT模型的標準形式見式(2)：

I=a×Pb×Ac×Td×e

(2)

式中：a為常數項；b、c、d分別為人口、富裕程度和社會技術水平的指數項；e為殘差項。各變量單位根據實際情況而定。

STIRPAT模型的標準形式描述了各人文因素與環境壓力之間的非線性關系，從而克服了IPAT模型的局限，更貼近研究實際[21]。進一步在式(2)等號兩邊同時取對數，可得到STIRPAT模型的對數函數形式(見式(3))，這一形式簡化了每個自變量對因變量的彈性計算。為在統一的框架內分析家庭用電消費相對于不同年齡常住人口的彈性，首先在STIRPAT模型中將常住人口年齡結構體現出來，同時將代表家庭富裕與技術的變量納入模型[22-23]，于是式(3)進一步擴展為式(4)。

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne

(3)

lnE=a+β1lnC+β2K+β3L+β4Y+β5M+β6O+β7lnD+e

(4)

式中：E為家庭人均用電，kW·h/人；C為家庭人均支出，元/人；K、L、Y、M、O分別為家庭中兒童(0～6歲)、少年(7～17歲)、青年(18～40歲)、中年(41～65歲)和老年(66歲以上)常住人口數，人；D為制冷度日數，℃·d；β1～β7分別為C、K、L、Y、M、O、D的系數。

由于本研究使用的數據為全國性數據，考慮到北方各省份冬季存在集中供暖，采暖度日數與家庭用電表現出更復雜的關系，因此用D作為影響居民用電的技術因素。

用解釋變量的相關系數矩陣(見表1)檢驗各解釋變量的共線性情況。除O與Y之間的相關系數外，所有解釋變量相關系數的絕對值均不高于0.4；各解釋變量的VIF均小于2，說明解釋變量之間不存在影響回歸結果的共線性問題。

1.2 數據來源與處理

本研究采用2016年“中國家庭追蹤調查”(CFPS)數據，研究城市居民家庭用電情況。CFPS由北京大學中國社會科學調查中心(ISSS)實施，是一項全國性、大規模、多學科的社會跟蹤調查項目，在全國范圍內具有較強的代表性。與其他社會調查數據相比，CFPS不僅提供了每戶家庭月均支付的電費金額，還涵蓋了各種家庭人口特征因素(如年齡、性別和婚姻狀況等)，指標較全面，可研究性較高。此外，CFPS數據庫中關鍵變量“居民用電消費支出”缺失值較少，能滿足本研究將家庭人口因素與家庭用電相結合的研究要求。

基于可得性與一致性原則，本研究對數據進行如下處理：(1)去除數據明顯錯誤的樣本；(2)剔除含部分變量缺失值的樣本。最終得到有效數據6 498組，涵蓋了東部、中部和西部大部分地區的省份(本研究未統計新疆、西藏、中國臺灣、中國香港和中國澳門)，各省份的分布較均勻。

2 階梯電價下居民家庭用電的核算

為體現資源稀缺狀況，理順電價關系，引導居民合理、節約用電，中國于2012年開始對各省份的居民生活用電執行階梯電價制度。在這個新的收費制度下，居民生活用電繳費以家庭為單位，根據用電量分為3級，價格逐級遞增，分別用于滿足居民家庭的基本用電需求、正常合理用電需求和較高生活質量用電需求[24]。中國地域遼闊，各省市自然條件和發展情況各不相同，雖然國家按照居民用電需求將收費制度統一劃分為3級階梯，但地方政府有權根據各地的季節性用電差異、居民承受能力等因地制宜地制定分級電價，具體見表2。這種做法既不同于美國各州獨立制定階梯電價的方式，也與韓國全國統一制定階梯級數和分級電價的做法有所區別[25]。

本研究采用的CFPS數據庫提供了每戶家庭月均支付的電費數據，為進行城市居民家庭用電量的分析，需要根據各省份分級電價標準的制定情況，利用式(5)將家庭電費數據轉換成用電量數據。

表1 解釋變量的相關系數矩陣

表2 各省份分級電價標準制定情況1)

(5)

式中：Eij為i省份j戶居民家庭的用電量，kW·h；Wij為i省份j戶居民家庭繳納的電費，元；p1i、p2i、p3i分別為i省份1、2、3級階梯的居民用電單價，元/(kW·h)；e1i、e2i、e3i分別為i省份階梯電價的1、2、3級階梯用電量的上限值，kW·h；x1i、x2i、x3i分別為i省份階梯電價的1、2、3級階梯電價的上限值，元。

3 結果與分析

3.1 城市居民用電家庭規模經濟效應的測算

全國和分收入組居民家庭用電的回歸結果見表3。C、常住人口和D對家庭人均用電的影響均在1%的水平上顯著。模型(1)為基準模型，僅按C計算人均用電，C對人均用電有顯著的正向影響，C每增長10%，人均用電增加3.91%。這種模式表現了居民用電與家庭消費水平的關系，忽視了家庭常住人口之間共享用電的可能性。

模型(2)在基準模型的基礎上引入兒童、少年、青年、中年和老年常住人口，用于研究常住人口規模和年齡結構對城市家庭用電的影響。常住人口規模對家庭用電的影響主要源于家庭成員之間的共享用電行為，同時這種影響又與家庭常住人口的年齡構成密切相關。模型(2)中各年齡組的人口彈性系數均為負值，表明居民用電存在顯著的家庭規模經濟效應，在保證家庭成員原有的電力消費水平下，每增加一名家庭成員將使城市家庭人均用電量降低10%～20%。5個年齡組人口彈性系數的回歸結果表明，城市家庭中不同年齡常住人口的彈性系數具有顯著的差異，其中兒童>少年>中年>老年>青年。兒童對居民用電的家庭規模經濟效應的貢獻最大，其人口彈性系數為-0.208，且在1%的水平上顯著，因此居民用電消費的家庭規模經濟效應值為20.8%，表明當家庭中增加一名兒童常住人口時，預期新增用電量的20.8%被家庭內部的共享用電行為所抵消，這在一定程度上抵消了居民家庭電力消費對環境的不利影響。一方面，兒童在家庭電力消費方面的自主選擇空間較小，他們的用電行為(如使用電子設備的時長)更多受到成年父母的管制；另一方面，兒童幾乎沒有獨立的烹飪、洗滌等用電行為，與成年父母共享用電在其電力消耗行為中占有的比例較高。青年對家庭人均用電的削減作用最小。有研究指出，青年經常購買電子設備會導致更高的家庭用電量，而這些電子設備(如電腦)在使用時往往難以共享[26]。需要注意的是，模型(2)的回歸結果表明，老年人口對居民家庭人均用電的削減作用小于成年人口，這可能是因為與成年人相比，老年人具有更復雜的用電模式，如在家的時間更長、家用電器為多年前購入的高耗能型號等。此外，老年人與年輕人的作息習慣與用電需求差異也降低了家庭共享用電的效率。

表3 全國和分收入組居民家庭用電的回歸結果1)

為增加模型的穩健性，模型(3)將房屋所有權情況作為控制變量。本研究對家庭用電量的估計是由家庭電力消費支出衍生出來的，然而現實中許多租房者并不直接支付電費，有的家庭實際上消費了電力，但繳納電費為零，在此基礎上計算出的用電量也為零，這顯然與實際情況不符。模型(3)的回歸結果表明，所有權異質性在本研究的估計中并沒有產生明顯的偏差。

3.2 收入對居民用電家庭規模經濟效應的影響

居民收入層面，根據ISSS的統計，將樣本中的6 498戶家庭劃分為3個收入組：低、中等和高收入組。模型(4)～(6)的回歸結果表明，無論是低、中等還是高收入家庭，其用電都存在顯著的家庭規模經濟效應，各年齡段家庭常住人口對這種規模經濟的貢獻度為兒童>少年>中年>老年>青年，與模型(2)結果一致。

隨著家庭人均收入水平的提高，不同年齡組的人口彈性系數絕對值均呈“U”形變化趨勢，這意味著居民用電的家庭規模經濟效應先降低后升高。其中，低收入組居民家庭用電的規模經濟效應較大，這是因為低收入家庭用電受到其家用電器數量的限制。低收入家庭的家用電器擁有量較少且對價格因素較敏感，用電需求受到抑制，即使家庭成員的人數增加，較少的耗電設備數量注定其家庭總用電量的增長空間有限，因此低收入組居民用電呈現出較大的家庭規模經濟效應。而隨著家庭收入水平的提高，進入中等收入組的居民逐漸擺脫了收入對其家電擁有量的限制。一方面，快速增加的耗電設備導致其家庭總體用電量具有很大的增長空間；另一方面，收入增加使得居民家庭對價格因素的敏感度降低，從而不再壓抑自己的用電需求。因此，隨著家庭常住人口數量的增加，即使在家庭內部存在共享用電行為，快速增加的耗電設備數量和降低的價格敏感度仍導致其家庭總體用電水平迅速提高，這使得中等收入組居民通過家庭規模效應節省的用電量在很大程度上被總體用電量的增長所抵消，這種由分享引起的回彈效應有待進一步研究。高收入組居民用電的家庭規模經濟效應也較大，雖然與中等收入組相比，高收入組家庭的家用電器擁有量較多，但正因為高收入組家庭的耗電設備數量和日常用電量趨于飽和，其家庭人口數量的增加不會帶來較高的額外用電消費，所以隨著人口數量的增加，高收入組家庭的人均用電不會明顯增加。

3.3 城市居民家庭用電的地域差異

中國幅員遼闊，居民家庭用電存在地域差異，如北方冬季供暖而較少用電，南方則夏季電力制冷較多。由于居住在不同區域的居民家庭具有不同的用電習慣，因此可能會表現出不同的家庭用電規模經濟效應。本研究根據《建筑氣候區劃標準》(GB 50178-93)將樣本中的6 498戶家庭劃分為嚴寒、寒冷、夏熱冬冷、夏熱冬暖和溫帶地區，以揭示中國居民家庭用電的地域差異。由表4可看出，不同氣候區的城市家庭用電消費相對于家庭常住人口的彈性不同，無論居住在何種氣候區，城市居民用電均存在顯著的家庭規模經濟效應。

4 結論與建議

(1) 不同年齡常住人口對城市家庭人均用電的影響彈性均為負彈性，城市居民用電具有顯著的家庭規模經濟效應，在保證家庭成員原有的電力消費水平下，每增加一名家庭成員將使城市家庭人均用電量降低10%～20%。

(2) 不同年齡常住人口對城市居民用電的家庭規模經濟效應具有不同的貢獻，其中兒童>少年>中年>老年>青年，低齡人群對家庭規模經濟有較大的貢獻度，老年和青年人口對家庭人均用電的削減作用較小。

(3)D、收入水平對家庭人均用電均存在顯著的正彈性影響；隨著家庭收入水平的提高，居民用電的家庭規模經濟效應整體呈“U”形變化趨勢。

(4) 不同氣候區的城市家庭用電消費具有不同的人口彈性，無論居住在何種氣候區，城市居民用電均存在顯著的家庭規模經濟效應。

(5) 中國要實現國際氣候目標，完成對《巴黎氣候變化協定》的承諾，需要充分發揮家庭的節能潛力，在保證居民生活質量的基礎上削減家庭能源消費。這些削減中的一部分無疑可通過在家庭內部共享電力消費來實現。建議從以下方面降低日益增長的居民家庭用電：

表4 分地區居民家庭用電的回歸結果

① 在制定節能減排政策時，不能僅把目光放在提高化石能源的使用效率上，因為只靠技術因素無法解決由人類不可持續的能源消費行為所引發的高碳排放問題，只有結合居民家庭人口特征的差異，將家庭規模經濟效應對居民用電的削弱作用考慮在內，提高家庭內部共享用電的效率，才能提高居民用戶的實際節電效果。

② 充分考慮不同收入水平的城市居民家庭在電力消費方面的差異，優化階梯電價體系。研究發現，中低收入家庭擁有較大的家庭規模和較高的用電需求，因此政府在居民用電價格改革中應充分考慮到中低收入家庭的電力消費需求，制定有利于較大規模家庭的政策，此舉一方面可保證中低收入家庭的用電水平和生活質量，另一方面鼓勵個人在大型家庭中共享用電形式。

③ 充分考慮城市居民家庭用電的地域差異，引導居民家庭合理節約用電。在開展節能減排工作時應充分考慮地域差異對家庭電力消費的影響，制定有針對性的區域節電政策。如針對嚴寒地區，鼓勵家庭中的中青年主動影響和引導老年人的電力消費習慣；針對夏熱冬冷地區，則鼓勵家庭中的老年人主動影響中年人的電力消費習慣等。在實現家庭節能用電的基礎上，進一步引導發展生活能源消費領域的家庭共享模式，鼓勵低碳、共享、可持續的生活方式，從而推動低碳城市的建設。