李嘉浩

摘 要：中國的居民能源消費(fèi)占據(jù)了總能源消費(fèi)的10.97%，并且這一數(shù)字正在不斷上升。但是各種政策比如改變房屋類型、提高能源價(jià)格等對(duì)家庭能源消耗的影響還沒有達(dá)成一致的結(jié)論。文章使用美國能源情報(bào)署的家庭能源消耗調(diào)查的數(shù)據(jù)，應(yīng)用分位數(shù)回歸的研究方法，分析對(duì)不同分布（分位點(diǎn)）家庭能源消耗的影響因素，而不僅僅是對(duì)能源消耗整體的平均影響。通過對(duì)不同分布家庭能源消耗的影響因素的分析，可以為針對(duì)高能耗的消費(fèi)者采取合理措施以達(dá)到更有效率的節(jié)能目的的政策提供建議。

關(guān)鍵詞：分位數(shù)回歸 居民能源消費(fèi) 影響因素

中圖分類號(hào)：F014.32 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2017）06-021-02

一、研究背景

根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，2012年中國能源消費(fèi)總量為361732.01萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，其中工業(yè)消費(fèi)為252462.78萬噸，占比69.79%；居民生活消費(fèi)39666.09萬噸，占比10.97%。目前的能源需求與能源供給不匹配，亟需改變高能耗高排放的生產(chǎn)模式，提高能源利用效率。工業(yè)減排將是降低能耗的重點(diǎn)工作。而居民能源消費(fèi)是除了工業(yè)能源消費(fèi)外第二大能源消耗領(lǐng)域。根據(jù)發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗(yàn)，即使完成了工業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，節(jié)能形勢也依舊嚴(yán)峻，而這主要是由居民能源消費(fèi)的不斷增長導(dǎo)致的。房屋的例如大小、種類、建筑密度以及墻壁材料等因素都會(huì)影響能源的消耗。本文將研究能源消耗的分位數(shù)分布與平均分布是否存在不同，如果存在，公共政策重心可以側(cè)重于高能耗者（右側(cè)尾部）的行為規(guī)范，高效地降低居民能源消耗。

二、研究方法

本節(jié)將介紹實(shí)證分析部分所應(yīng)用的分位數(shù)回歸方法模型，回歸系數(shù)的估計(jì)方法、分位數(shù)回歸方法的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)以及在本文實(shí)證分析中的舉例說明。

這里我們首先給出下節(jié)實(shí)證分析中使用的分位數(shù)回歸的模型：

三、實(shí)證分析

1.數(shù)據(jù)說明。居民能源消費(fèi)調(diào)查（The Residential Energy Consumption Survey，RECS）公用微數(shù)據(jù)庫由美國能源情報(bào)署（EIA）發(fā)布，這項(xiàng)調(diào)查是橫跨1987-2009年全國有代表性的數(shù)據(jù)調(diào)查。本文主要對(duì)2009年的數(shù)據(jù)庫作出分析，得到能源消費(fèi)模式的決定性因素。

RECS數(shù)據(jù)有以下三個(gè)來源：對(duì)家庭做出的訪問，郵件發(fā)出的問卷調(diào)查以及從相關(guān)部門獲得的能源賬單、消費(fèi)數(shù)據(jù)等。2009年，該調(diào)查收集了10838個(gè)家庭的數(shù)據(jù)作為樣本。

本文中使用2009年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析。在接下來的分析中相關(guān)的數(shù)據(jù)包括被解釋變量：總家庭能源消耗（單位：kWh）。自變量包括房屋年齡，住宅面積，采暖度日，制冷度日，以及房屋類型（單家獨(dú)戶分離型、獨(dú)戶式聯(lián)排住宅、2～4單元公寓、5單元以上公寓、移動(dòng)房屋），房屋墻壁類型（磚瓦、木頭、混凝土、復(fù)合材料、石頭、壁板、水泥、茅草以及其他）。這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布見表1。

2.實(shí)證分析結(jié)果。當(dāng)其他變量不變時(shí)，采暖度日（HDD）每變化1，會(huì)使10%分位點(diǎn)的熱能源消耗改變1.09KWh，而會(huì)使90%分位點(diǎn)的消耗改變2.95kWh，對(duì)右尾部的影響基本上是對(duì)左尾部影響的3倍。制冷度日（CDD）對(duì)能源消耗的影響也類似這樣的模式。在10%分位點(diǎn)，CDD變化會(huì)導(dǎo)致能源消耗變化0.6kWh，90%分位點(diǎn)處CDD變化會(huì)導(dǎo)致能源消耗變化1.25kWh，CDD對(duì)右尾部的影響是對(duì)左尾部影響的兩倍。將CDD與HDD數(shù)據(jù)對(duì)比，我們發(fā)現(xiàn)HDD對(duì)能源消耗在左尾部的影響是CDD的接近2倍，在右尾部接近3倍。這可能是由于在家庭能源消費(fèi)中，冬天暖氣等的使用率要高于夏天空調(diào)的使用率。

房屋年齡在10%分位點(diǎn)每增加1年都會(huì)令能源消耗增加30.2kWh，而在90%分位點(diǎn)這項(xiàng)數(shù)據(jù)達(dá)到了143.71kWh，對(duì)右尾部的影響是左尾部的幾乎四倍。而這項(xiàng)差距可能是由新建住房的設(shè)施居然更高的能源節(jié)省效率或者房屋結(jié)構(gòu)新技術(shù)的應(yīng)用導(dǎo)致的。這項(xiàng)結(jié)果顯示，如果政策針對(duì)房屋年齡作出規(guī)范可能會(huì)達(dá)到較好的節(jié)能效果。

家庭住宅總面積每增加1平方米，在左尾部會(huì)使能源消費(fèi)增加2.36kWh，在右尾部則是使家庭能源消費(fèi)增加6.24kWh。家庭住宅面積對(duì)能源總消費(fèi)的影響可以從以下一些因素得來。住宅面積的增加首先帶來的就是空調(diào)系統(tǒng)或者熱暖系統(tǒng)需作用面積的增大，而高能耗的消費(fèi)者由于節(jié)能意識(shí)較為淡薄，可能會(huì)對(duì)熱暖系統(tǒng)或者空調(diào)系統(tǒng)的開關(guān)機(jī)狀態(tài)不夠關(guān)注，因此帶來的能源浪費(fèi)相對(duì)于低能耗者來說要多。其次，住宅面積的增加也意味著相應(yīng)能源消耗的設(shè)施數(shù)量的增加，這也會(huì)間接增加家庭住宅能源消耗。

此外，從單家獨(dú)戶分離型或移動(dòng)式住宅遷移到多戶住宅公寓中一般會(huì)減少家庭能源的消耗。但這些都與單相連式獨(dú)棟住宅沒有明顯的差異。而較大的公寓住宅區(qū)一般會(huì)節(jié)省大量的家庭能源消耗（4163.5-6335.62kWh）。從整個(gè)家庭能源分布來看，除了5單元以上的公寓外，其他房屋類型對(duì)家庭能源消耗的影響在整個(gè)分布上從左到右資源節(jié)省是越來越少的。但5單元以上公寓在10%分布相比移動(dòng)式住宅可節(jié)省4163.05kWh，90%分布上節(jié)省6335.62kWh能源。

在研究墻壁類型對(duì)能源消耗的影響時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)與磚瓦墻相比，除了茅草房之外的其他墻壁類型都要比磚瓦墻具有更高的節(jié)能功能。相比之下，復(fù)合類型材料和混凝土材料節(jié)省的相對(duì)更多，復(fù)合材料在10%分位點(diǎn)相比磚瓦墻節(jié)省2496.04kWh，90%分位點(diǎn)節(jié)省2570.88kWh?；炷敛牧显?0%分位點(diǎn)相比磚瓦墻節(jié)省1776.54kWh，在90%分位點(diǎn)節(jié)省3138.24kWh。

圖1顯示了因變量在各個(gè)分位點(diǎn)回歸系數(shù)的估計(jì)量。我們將OLS回歸得到的變量估計(jì)系數(shù)作為中軸標(biāo)為紅色虛線。在該水平線上方的點(diǎn)說明，該分位點(diǎn)自變量導(dǎo)致的能源消費(fèi)增加量大于平均水平，反之則說明其導(dǎo)致的能源消費(fèi)增加量小于平均水平。如果使用分位數(shù)回歸方法估計(jì)得到某變量在不同分布（分位點(diǎn)）上系數(shù)估計(jì)值連線接近一條直線，則說明對(duì)于該變量而言，使用OLS回歸方法已足夠。

摘 要：中國的居民能源消費(fèi)占據(jù)了總能源消費(fèi)的10.97%，并且這一數(shù)字正在不斷上升。但是各種政策比如改變房屋類型、提高能源價(jià)格等對(duì)家庭能源消耗的影響還沒有達(dá)成一致的結(jié)論。文章使用美國能源情報(bào)署的家庭能源消耗調(diào)查的數(shù)據(jù)，應(yīng)用分位數(shù)回歸的研究方法，分析對(duì)不同分布（分位點(diǎn)）家庭能源消耗的影響因素，而不僅僅是對(duì)能源消耗整體的平均影響。通過對(duì)不同分布家庭能源消耗的影響因素的分析，可以為針對(duì)高能耗的消費(fèi)者采取合理措施以達(dá)到更有效率的節(jié)能目的的政策提供建議。

關(guān)鍵詞：分位數(shù)回歸 居民能源消費(fèi) 影響因素

中圖分類號(hào)：F014.32 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2017）06-021-02

一、研究背景

根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，2012年中國能源消費(fèi)總量為361732.01萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，其中工業(yè)消費(fèi)為252462.78萬噸，占比69.79%；居民生活消費(fèi)39666.09萬噸，占比10.97%。目前的能源需求與能源供給不匹配，亟需改變高能耗高排放的生產(chǎn)模式，提高能源利用效率。工業(yè)減排將是降低能耗的重點(diǎn)工作。而居民能源消費(fèi)是除了工業(yè)能源消費(fèi)外第二大能源消耗領(lǐng)域。根據(jù)發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗(yàn)，即使完成了工業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，節(jié)能形勢也依舊嚴(yán)峻，而這主要是由居民能源消費(fèi)的不斷增長導(dǎo)致的。房屋的例如大小、種類、建筑密度以及墻壁材料等因素都會(huì)影響能源的消耗。本文將研究能源消耗的分位數(shù)分布與平均分布是否存在不同，如果存在，公共政策重心可以側(cè)重于高能耗者（右側(cè)尾部）的行為規(guī)范，高效地降低居民能源消耗。

二、研究方法

本節(jié)將介紹實(shí)證分析部分所應(yīng)用的分位數(shù)回歸方法模型，回歸系數(shù)的估計(jì)方法、分位數(shù)回歸方法的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)以及在本文實(shí)證分析中的舉例說明。

這里我們首先給出下節(jié)實(shí)證分析中使用的分位數(shù)回歸的模型：

三、實(shí)證分析

1.數(shù)據(jù)說明。居民能源消費(fèi)調(diào)查（The Residential Energy Consumption Survey，RECS）公用微數(shù)據(jù)庫由美國能源情報(bào)署（EIA）發(fā)布，這項(xiàng)調(diào)查是橫跨1987-2009年全國有代表性的數(shù)據(jù)調(diào)查。本文主要對(duì)2009年的數(shù)據(jù)庫作出分析，得到能源消費(fèi)模式的決定性因素。

RECS數(shù)據(jù)有以下三個(gè)來源：對(duì)家庭做出的訪問，郵件發(fā)出的問卷調(diào)查以及從相關(guān)部門獲得的能源賬單、消費(fèi)數(shù)據(jù)等。2009年，該調(diào)查收集了10838個(gè)家庭的數(shù)據(jù)作為樣本。

本文中使用2009年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析。在接下來的分析中相關(guān)的數(shù)據(jù)包括被解釋變量：總家庭能源消耗（單位：kWh）。自變量包括房屋年齡，住宅面積，采暖度日，制冷度日，以及房屋類型（單家獨(dú)戶分離型、獨(dú)戶式聯(lián)排住宅、2～4單元公寓、5單元以上公寓、移動(dòng)房屋），房屋墻壁類型（磚瓦、木頭、混凝土、復(fù)合材料、石頭、壁板、水泥、茅草以及其他）。這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布見表1。

2.實(shí)證分析結(jié)果。當(dāng)其他變量不變時(shí)，采暖度日（HDD）每變化1，會(huì)使10%分位點(diǎn)的熱能源消耗改變1.09KWh，而會(huì)使90%分位點(diǎn)的消耗改變2.95kWh，對(duì)右尾部的影響基本上是對(duì)左尾部影響的3倍。制冷度日（CDD）對(duì)能源消耗的影響也類似這樣的模式。在10%分位點(diǎn)，CDD變化會(huì)導(dǎo)致能源消耗變化0.6kWh，90%分位點(diǎn)處CDD變化會(huì)導(dǎo)致能源消耗變化1.25kWh，CDD對(duì)右尾部的影響是對(duì)左尾部影響的兩倍。將CDD與HDD數(shù)據(jù)對(duì)比，我們發(fā)現(xiàn)HDD對(duì)能源消耗在左尾部的影響是CDD的接近2倍，在右尾部接近3倍。這可能是由于在家庭能源消費(fèi)中，冬天暖氣等的使用率要高于夏天空調(diào)的使用率。

房屋年齡在10%分位點(diǎn)每增加1年都會(huì)令能源消耗增加30.2kWh，而在90%分位點(diǎn)這項(xiàng)數(shù)據(jù)達(dá)到了143.71kWh，對(duì)右尾部的影響是左尾部的幾乎四倍。而這項(xiàng)差距可能是由新建住房的設(shè)施居然更高的能源節(jié)省效率或者房屋結(jié)構(gòu)新技術(shù)的應(yīng)用導(dǎo)致的。這項(xiàng)結(jié)果顯示，如果政策針對(duì)房屋年齡作出規(guī)范可能會(huì)達(dá)到較好的節(jié)能效果。

家庭住宅總面積每增加1平方米，在左尾部會(huì)使能源消費(fèi)增加2.36kWh，在右尾部則是使家庭能源消費(fèi)增加6.24kWh。家庭住宅面積對(duì)能源總消費(fèi)的影響可以從以下一些因素得來。住宅面積的增加首先帶來的就是空調(diào)系統(tǒng)或者熱暖系統(tǒng)需作用面積的增大，而高能耗的消費(fèi)者由于節(jié)能意識(shí)較為淡薄，可能會(huì)對(duì)熱暖系統(tǒng)或者空調(diào)系統(tǒng)的開關(guān)機(jī)狀態(tài)不夠關(guān)注，因此帶來的能源浪費(fèi)相對(duì)于低能耗者來說要多。其次，住宅面積的增加也意味著相應(yīng)能源消耗的設(shè)施數(shù)量的增加，這也會(huì)間接增加家庭住宅能源消耗。

此外，從單家獨(dú)戶分離型或移動(dòng)式住宅遷移到多戶住宅公寓中一般會(huì)減少家庭能源的消耗。但這些都與單相連式獨(dú)棟住宅沒有明顯的差異。而較大的公寓住宅區(qū)一般會(huì)節(jié)省大量的家庭能源消耗（4163.5-6335.62kWh）。從整個(gè)家庭能源分布來看，除了5單元以上的公寓外，其他房屋類型對(duì)家庭能源消耗的影響在整個(gè)分布上從左到右資源節(jié)省是越來越少的。但5單元以上公寓在10%分布相比移動(dòng)式住宅可節(jié)省4163.05kWh，90%分布上節(jié)省6335.62kWh能源。

在研究墻壁類型對(duì)能源消耗的影響時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)與磚瓦墻相比，除了茅草房之外的其他墻壁類型都要比磚瓦墻具有更高的節(jié)能功能。相比之下，復(fù)合類型材料和混凝土材料節(jié)省的相對(duì)更多，復(fù)合材料在10%分位點(diǎn)相比磚瓦墻節(jié)省2496.04kWh，90%分位點(diǎn)節(jié)省2570.88kWh?；炷敛牧显?0%分位點(diǎn)相比磚瓦墻節(jié)省1776.54kWh，在90%分位點(diǎn)節(jié)省3138.24kWh。

圖1顯示了因變量在各個(gè)分位點(diǎn)回歸系數(shù)的估計(jì)量。我們將OLS回歸得到的變量估計(jì)系數(shù)作為中軸標(biāo)為紅色虛線。在該水平線上方的點(diǎn)說明，該分位點(diǎn)自變量導(dǎo)致的能源消費(fèi)增加量大于平均水平，反之則說明其導(dǎo)致的能源消費(fèi)增加量小于平均水平。如果使用分位數(shù)回歸方法估計(jì)得到某變量在不同分布（分位點(diǎn)）上系數(shù)估計(jì)值連線接近一條直線，則說明對(duì)于該變量而言，使用OLS回歸方法已足夠。