中国居民家庭能源消费研究：基于LA-AIDS模型

刘子兰，姚 健

一、引 言

近年来，随着经济社会的发展，家庭部门已经成为继工业部门后第二大能源消费部门。同时，作为一个发展中大国，中国积极参与了联合国《2030可持续发展议程》，高度重视节能减排和生态环境建设。习近平在2018年4月2日主持召开的中央财经委员会第一次会议指出，“打好污染防治攻坚战，要明确目标任务，到2020年使主要污染物排放总量大幅减少，生态环境质量总体改善。”①要解决污染问题的根本之策是全面推动绿色发展。就能源消费领域而言，重点是调整能源结构，倡导简约适度、绿色低碳的生活方式，反对奢侈浪费和不合理消费②。根据《中国统计年鉴》(2018)数据显示，2016年，全国居民能源消费高达54 209万吨标准煤，约占能源消费总量的12.44%。为更加直观地反映居民能源消费情况，图1给出了1984—2016年全国居民人均生活能源消费及各项能源人均消费量的趋势图。

如图1所示，1984—1997年，居民人均生活能源消费处于平稳阶段。自1998年以后，人均能源消费量迅速增长，到2016年达到393.2千克标准煤。从各项能源人均消费情况来看，电力和天然气的人均消费量与人均能源消费保持相同趋势，尤其近几年增长迅猛；液化石油气则在波动中表现出增长趋势；而煤炭消费量在经历了1984—1988年的增长之后便明显下降，自2000年以来平稳略有下降趋势；煤气消费量表现出与煤炭相似的过程，在1984—2007年增长之后迅速下降。可见，居民生活能源消费正由煤炭、煤气等传统能源向电力、天然气等现代能源转变[1]。能源消费攸关国计民生，本文将从家庭层面分析能源消费结构的特征，并测算消费需求的支出弹性和价格弹性，为国家制定家庭能源消费政策提供一定的参考依据。

图1 人均生活能源消费量(数据来源：《中国统计年鉴》2018)

二、文献综述

部分学者采用宏观统计数据对居民能源消费结构和消费需求进行了研究。罗光华等(2010)研究了我国居民生活能源消费总量和消费结构的演变规律[2]；Wang等(2012)采用1994—2009年全国28个省市宏观数据估计了居民交通乘车能源消费的需求弹性[3]。然而，若对家庭能源消费的异质性进行分析，需要借助家户微观调查数据。本文主要整理了国内外使用微观数据研究家庭能源消费结构及需求弹性的相关文献。

部分学者采用了扩展线性支出系统(ELES)模型分析居民能源消费结构。张海鹏等(2010)基于双扩展的线性支出系统模型，采用全国8省的微观调查数据研究了林区农村家庭生活能源消费结构[4]；林晓珊(2018)采用CFPS2012数据实证分析了家庭老龄化与能源消费结构之间的关系[5];张馨和牛叔文(2013)采用黄土高原西部地区城乡家庭的生活能源消费调查数据，利用ELES模型分析了居民家庭能源消费需求[6]。

也有一些学者采用回归分析研究居民能源需求。秦萍等(2014)采用2010年北京市居民工作出行调研数据估算了居民交通需求弹性[7]；Akpalu等(2011)以加纳(Ghana)为例，使用家户调查数据研究了发展中国家家庭烹饪燃料的消费需求[8]；Shi等(2012)使用CFPS 2008、2009在北京、上海和广东三地的预调查数据对居民家庭电力需求弹性进行了分析[9]；Zhou & Teng(2013)使用2007—2009年四川省的城市住户调查数据分析居民家庭电力需求弹性，结果发现，居民电力需求的收入和价格缺乏弹性[10]；魏楚和韩晓(2018)基于已有文献采用Meta分析方法研究表明，我国农村家庭能源消费结构发生明显转变，薪柴/秸秆等生物质能消费量显著减少，电力等商品能源显著增加[11]；王利用等(2018)利用多值Logit模型重点分析了湖北省不同收入水平村镇居民家庭能源消费结构及选择偏好[12]；也有学者使用微观数据研究了阶梯电价下居民电力需求(张昕竹和刘自敏，2015)[13]。

还有学者采用近似理想需求系统模型(LA-AIDS)分析居民能源消费结构及需求弹性。Gundimeda & Köhlin(2008)基于LA-AIDS模型，使用印度住户调查数据分城乡和不同收入组研究了家庭电力、液化石油气、煤油和薪柴等燃料的消费需求弹性[14]；Ngui等(2011)使用LA-AIDS模型分析了肯尼亚(Kenya)3 665户家庭的能源需求弹性[15]；Arthur等(2012)使用2002—2003年家户调查数据分城乡估计了莫桑比亚(Mozambique)家庭能源消费弹性[16]；Guta(2012)使用埃塞俄比亚(Ethiopian)农村居民的追踪调查数据，运用LA-AIDS模型估计了家庭能源需求弹性[17]；Sun & Ouyang(2016)使用我国1 032户家庭调查数据研究了居民电力、天然气和交通能源需求价格和支出弹性，并分析了不同收入组之间的异质性[18]；Irfan等(2018)运用LA-AIDS模型分析了巴基斯坦(Pakistan)居民对天然气、液化石油气、薪柴、煤油和动植物残渣等能源的消费结构[19]。

通过以上分析可以发现，尽管很多学者研究了居民能源消费结构，但是采用LA-AIDS模型且使用微观调查数据对我国居民家庭能源消费结构进行研究的文献甚少。因此，本文采用中国人民大学“中国家庭能源消费调查(CRECS)”数据库，运用LA-AIDS模型和似不相关回归(Seemingly Unrelated Regression，简称SUR)对居民家庭能源消费结构及消费需求价格和支出弹性进行分析。

三、模型与数据说明

1.模型介绍

AIDS模型即近似理想的需求模型(Almost Ideal Demand System)，是Deaton & Muellbauer(1980)[20]提出的假设消费者行为满足价格独立广义对数偏好，求解如何以最小的支出达到给定的效用水平的模型，其基本形式如下：

(1)

其中，ωi为第i种能源的消费支出在总能源消费支出中所占比重，x为人均总消费支出，pj为第j种能源的价格，p为价格指数，其计算公式为：

(2)

然而，由于价格弹性p测算难度过大，多数学者采用Stone价格指数代替，Stone价格指数的计算公式为：

(3)

将其代入式(1)，得到的AIDS模型被称为LA-AIDS模型，其形式为：

(4)

就此，本文得到以下计量模型：

(5)

其中，ωi为第i种能源的消费支出在总能源消费支出中所占比重，pj为第j种能源的价格，x为人均总消费支出，p′为Stone价格指数，μi为误差项。

(6)

希克斯价格弹性系数(Green & Alston，1990)[20]：

(7)

2.数据说明

本文采用中国人民大学“中国家庭能源消费调查(CRECS)2012”数据对居民家庭能源消费结构以及需求支出和价格弹性进行估计。CRECS 2012年的数据于2016年10月15号正式公布。该数据通过 2012年12月至2013年3月在全国26个省市对1 542户家庭调查完成。之后再对每个调查员的问卷按照10%的比例进行随机抽样回访，在验证完问卷有效性和真实性后，最终形成1 450户家庭。其中，城市样本占64%，镇样本占16%，农村样本占20%。为了便于研究，将城市和镇合并为城镇组，城镇样本和农村样本占比分别为80%和20%。该调查包括了6个部分，分别是家庭特征、住宅特征、厨房和家用电器、供暖与制冷、居民交通以及燃料使用等(郑新业等，2014)[22]。调查涉及的能源包括煤、电力、天然气、液化石油气、薪柴/秸秆、集中供暖和太阳能7大类。同时，调查还涉及了家庭私人交通能源消费，主要包括柴油和其他燃料油等。然而，调查问卷中没有家庭太阳能消费支出的数据，但给出了柴油和其他燃料油的消费支出数据。因此，本文仅研究除太阳能外的其他8类能源消费需求。

需要说明的是，由于使用LA-AIDS模型需要各种能源的价格，而CRECS 2012并没有报告各项能源的价格，所以，本文使用各项能源的家庭年消费支出除以家庭年消费量表示各项能源价格，而集中供暖并没有家庭消费量的数据，因而其价格则用集中供暖消费支出除以住房建筑面积表示(由于大多数家庭的集中供暖支出都是以住房面积为单位进行支付)。此外，本文剔除了样本中家庭总能源及各项能源消费支出中1%最高和最低值的异常值，最终共得到1 306个观测值。表1、表2给出了相关能源消费量与消费支出的描述性统计。

表1 居民家庭能源消费量/年

表2 居民家庭能源消费支出/元

从描述性统计可以看出，居民家庭电力年消费量均值为1 677.9 kw/h，家庭电力年消费支出均值为886.1元；薪柴/秸秆的消费量为1 201.3 kg，消费支出均值为401.1元；煤炭消费量为917.5 kg，消费支出均值为724.5元；天然气消费量为246.9 m3，消费支出均值为516.2元；液化石油气的消费量为76.3 kg，消费支出均值为531.3元。就家庭私人交通能源消费而言，其他燃料油消费量多于柴油消费量，且平均消费支出也更多。

四、居民家庭能源消费结构分析

本文使用的LA-AIDS模型是由8个方程组成的线性回归系统，虽然各个方程的变量之间没有相互联系，但是其扰动项之间可能存在着相关性。而使用似不相关回归模型将这些方程同时进行联合估计可能提高估计的效率。因此，本文对式(5)采用似不相关回归进行估计。考虑到收支总和约束，为避免共线性问题，我们首先删去了最后一个方程，得到回归结果后，再通过可加性和齐次性等约束条件计算得到被删除方程的参数。表3给出了SUR回归结果。

通过回归估计结果可以发现：(1)由于公式(5)中x/p′表示家庭人均真实消费支出，所以，表3中ln(x/p′)的系数βi表示某一项能源消费占总支出比重随着支出增加而变动的份额。从上述估计结果来看，样本期内，随着人均真实支出的增加，居民会显著增加对电力、煤炭和薪柴/秸秆等能源消费支出比例，而显著降低对集中供暖、天然气、液化石油气及燃料油等能源消费支出比例。(2)公式(5)中的系数γij反映的是在能源支出不变的情况下，某一项能源价格的变动引起居民对各类能源的消费支出比例发生变化。具体而言，当电力价格升高时，居民会提高电力、煤炭和薪柴/秸秆的支出比例，降低集中供暖、天然气、液化石油气及燃料油的消费支出比例；当集中供暖价格提高时，居民会提高集中供暖消费支出比例，而降低电力、天然气、液化石油气、煤炭和燃料油的消费支出比例；当天然气价格升高时，居民会增加其消费支出的比例，而降低电力、集中供暖、液化石油气、煤炭及燃料油的消费支出比例；当液化石油气价格升高时，居民会增加液化石油气、煤炭、薪柴/秸秆的消费支出比例，而降低电力、集中供暖和天然气等能源消费支出比例；当柴油和其他燃料油价格上升时，居民会增加其消费支出比例，而降低对其他能源的消费支出比例；当煤炭价格升高时，居民会降低对煤炭的消费支出比例，而增加电力、液化石油气及薪柴/秸秆的消费支出比例；当薪柴/秸秆的价格升高时，居民会降低薪柴/秸秆和柴油的消费支出比例，而增加对电力、煤炭、天然气和液化石油气的消费支出比例。

表3 居民家庭能源消费LA-AIDS模型估计结果

注：表中 ***、**、* 分别表示1%、5%、10%的显著性水平，括号内为标准误；其中，lnpelec、lnpdist、lnpnatgas、lnpLPG、lnpcoal、lnpwood、lnpdiesel、lnpotherfuel分别为电力、集中供暖、天然气、液化石油气、煤炭、薪柴/秸秆、柴油、其他燃料油的价格对数项

五、居民家庭能源消费需求弹性分析

长期以来，学界普遍认为收入是影响家庭能源消费的最重要的因素。随着收入水平的提高，家庭能源消费逐渐从传统能源过渡为现代化能源。此外，价格也常被认为是影响家庭能源消费的重要因素。因此，本文根据上一节估计得到的系数和公式(6)、(7)进一步分析居民家庭能源需求的支出弹性、价格弹性。结果如表4、表5所示。

表4中，各项能源消费支出比重使用全体样本的均值表示，由居民各项能源消费支出弹性、支出比重可以得到以下结论：(1)全国居民8项能源消费的支出弹性均为正值，表明8项能源都随着家庭总能源消费支出的增加而增加。其中，电力、煤炭、薪柴/秸秆的支出弹性大于1，这意味着这3项能源消费支出的增加比例大于家庭总能源消费支出增加比例。例如，电力支出弹性为1.1871，意味着如果家庭能源消费支出增加10%，那么电力消费支出增加约11.9%。这可能是因为家庭照明、取暖、烹饪等多使用电能。(2)集中供暖、液化石油气、天然气、柴油及其他燃料油的支出弹性小于1。由于集中供暖、天然气的消费多集中在城镇家庭，一方面，集中供暖的支出相对稳定，另一方面，城镇家庭多依靠天然气烹饪，因而表现出“必需品”的特征，其支出弹性小于1。(3)从全国居民各项能源消费支出比重来看，电力、集中供暖、天然气和液化石油气4项消费占了总能源消费支出的近90%。可见，居民家庭在电力、天然气、液化气等现代能源上消费得更多。分城镇和农村来看，城镇居民集中供暖和天然气的支出比重明显大于农村居民，而液化石油气和煤炭的支出比重明显小于农村居民。此外，城乡居民集中供暖和柴油两项支出弹性表现出明显的差异，城镇居民集中供暖支出弹性为正值，表明城镇居民随总支出的增加会增加集中供暖的支出；农村居民集中供暖支出弹性为负值，表明农村居民随总支出的增加而减少集中供暖的支出。而柴油消费则表现相反。

表4 居民家庭能源消费支出弹性

表5 居民家庭能源消费自价格弹性和交叉价格弹性

从表5可知，电力、液化石油气、煤炭、薪柴/秸秆的自价格弹性为负值，表明这4种能源消费品价格的上涨(下降)会减少(增加)其消费需求量。值得注意的是，集中供暖、天然气、柴油和其他燃料油的自价格弹性为正值，表明这几项能源消费品的价格上涨(下降)反而会增加(减少)其消费需求量。这可能与消费者收入、能源消费用途、消费偏好及居住地域有关。从弹性系数值来看，集中供暖、电力和液化石油气的自价格弹性的绝对值小于1，表明这3项能源是缺乏弹性的，其对价格的反应欠敏感。而天然气、煤炭、薪柴/秸秆、柴油和其他燃料油的自价格弹性的绝对值均大于1，表明这些能源富有弹性，其需求量的变动率大于价格的变动率，即需求量对于价格变动的反应是敏感的。尤其薪柴/秸秆的自价格弹性达-20.504，表明薪柴/秸秆价格每提高1%，其需求量会下降20.5%。

从表5交叉价格弹性系数来看，各项能源的价格和需求量之间互相影响。主要表现在：(1)集中供暖的价格变动对薪柴/秸秆的影响最大，集中供暖价格上涨会使薪柴/秸秆的需求量增加，显然，集中供暖与薪柴/秸秆之间存在明显的替代关系；(2)液化石油气价格波动对电力、煤炭需求量的影响较大，煤炭价格波动对电力和薪柴/秸秆的需求量影响较大，薪柴/秸秆的价格波动对电力和煤炭的需求量影响较大，且均表现为前者价格上涨同时也会增加后者的需求量，即前者对后者存在替代关系；(3)柴油价格的上升会减少其他燃料油的需求量，其他燃料油价上升会减少柴油的需求量，二者之间表现出互补关系。

六、结论与政策建议

本文采用LA-AIDS模型分析了我国居民家庭能源消费结构，并对居民家庭能源的支出弹性和价格弹性进行了测算。研究表明：(1)样本期内，随着人均真实支出的增加，居民会显著增加对电力和煤炭等能源的消费支出比例，而显著降低对集中供暖、液化石油气及燃料油等能源的消费支出比例。(2)从支出弹性来看，在居民8项能源消费中，电力、煤炭、薪柴/秸秆的支出弹性大于1；集中供暖、天然气、液化石油气、柴油及其他燃料油的支出弹性小于1。(3)从各项能源消费支出比重来看，电力、集中供暖、天然气和液化石油气4项能源消费占了总能源消费支出的近90%，煤炭、薪柴/秸秆、柴油和其他燃料油消费支出约占总能源消费支出的10%。(4)从自价格弹性来看，电力、液化石油气、煤炭、薪柴/秸秆的自价格弹性为负值；集中供暖、天然气、柴油和其他燃料油的自价格弹性为正值，其中，集中供暖、电力和液化石油气的自价格弹性绝对值小于1，而天然气、煤炭、薪柴/秸秆、柴油和其他燃料油的自价格弹性的绝对值均大于1。(5)从互价格弹性系数来看，各项能源的价格和需求量之间互相影响，尤其表现在电力等现代能源和煤炭、薪柴/秸秆等传统能源之间的替代关系。针对实证结果，本文提出以下政策建议：

第一，由于居民各项能源消费的支出弹性均为正值，能源消费需求随着收入增加呈上升趋势，因此，应深化能源领域供给侧改革，提高生活能源供给质量，提升能源普遍服务水平，增强普遍服务能力以满足人们日益增长的能源消费需求。

第二，理顺居民用气门站价格，鼓励使用清洁能源。依据测算结果，天然气的自价格弹性为正值，且大于1，即居民天然气消费富有价格弹性，且天然气价格的上涨会增加其消费需求量。而天然气的支出弹性小于1，尤其农村地区仅为0.264 7，处于较低的水平，意味着居民天然气消费支出增加比例小于其总支出增加比例。因此，政府应理顺居民用气门站价格以合理引导天然气的消费③，逐步将天然气培育成为现代清洁能源体系的主体能源之一。

第三，由各项能源的交叉价格弹性可以反映出各项能源的价格和需求量之间相互影响，如电力对煤炭和薪柴/秸秆的替代关系，柴油对其他燃料油的互补关系等。基于此，未来相关部门应深化居民用能价格改革，逐步建立并完善反映供求变化的弹性价格机制，以优化居民能源消费结构，逐步实现家庭能源消费从传统能源向清洁高效现代化能源的转变。

本文基于截面数据分析了我国居民能源消费结构的特征及能源需求弹性，进行动态追踪研究并关注居民家庭能源消费结构的动态变化规律是未来进一步研究的方向。

注释：

① 习近平2018年4月2日主持召开中央财经委员会首次会议的讲话。

② 习近平在2018年5月18日至19日全国生态环境保护大会的讲话。

③ 2018年5月25日，国家发展改革委发布《关于理顺居民用气门站价格的通知》。