家庭结构转变与生活能源消费——基于粤港澳大湾区的经验研究

傅崇辉，傅 愈，焦桂花

(1. 广东医科大学人文与管理学院，广东 东莞，5230802. 深圳市云天统计科学研究所，广东 深圳，518000)

家庭结构直接体现家庭成员关系、生存方式和家庭功能，反映人口的居住偏好和趋向[1]，家庭成员共享生活空间、能源、水、耐用消费品等，形成家庭内部的规模效应[2]，家庭结构变化导致消费模式和家庭数量的变化，使得家庭消费的规模效应增加或降低，从而对社会、经济和环境产生深刻的影响。比如，家庭年龄结构变化导致老年家庭比重上升，则会增加对社会养老支持的需求[3]；家庭规模结构变化导致小规模家庭比重上升，则会增加生活能源消费量[4]；平均家庭规模的变化对资源环境形成挑战[5]，甚至对宏观经济产生影响[6]。

粤港澳大湾区是我国开放程度最高、经济活力最强的区域之一，在国家发展大局中具有重要战略地位。粤港澳大湾区既包括香港、澳门、广州、深圳这样的国际化大都市，也包括珠海、佛山、中山、东莞、肇庆、江门和惠州等二、三线城市，社会经济和制度文化方面存在显著差异。粤港澳大湾区的能源消费结构中，生活能源消费占整个大湾区总能源消费量的17.45%，(1)数据为作者根据粤港澳大湾区“9+2”城市的能源消费结构估算得来。仅次于工业部门能源消费。粤港澳大湾区的能源对外依存度高，易受到各种外部环境的影响，随着民众生活水平的提高，生活能源消费处于上升趋势。

本文从粤港澳大湾区未来家庭结构转变对区域能源安全的战略意义出发，在构建平均家庭规模演化模型和家庭规模结构演化模型的基础上，预测大湾区家庭规模结构变化的未来趋势，及其在生活能源消费变动中的作用和地位，为家庭发展与能源安全良性互动提供理论支撑。

一、文献回顾

家庭不仅是构成社会的基本单元，也是社会产品和服务的主要消费单元，家庭、家庭结构的变化及其对消费的影响成为社会科学研究的重要内容，家庭与社会经济发展之间的关系、家庭结构变动和家庭预测方面的相关研究成果相对丰富。

(一)家庭结构的理论与实证研究

西方国家较早开始经历人口转变和进入人口老龄化社会，社会家庭结构也相应发生重大变化，相关的理论研究和逻辑阐述应运而生。西方学者通过研究现代化、工业化过程中家庭规模和家庭结构的长期变化趋势，形成并发展了家庭转变理论[7]。家庭转变理论较好地解释了西方社会家庭规模下降、家庭结构趋同的现实，并归纳出影响家庭转变的人口、社会经济及文化观念等因素[8]，这些理论成果对于解释发展中国家的家庭转变有借鉴价值，但也存在争议[9]。家庭生命周期理论将家庭从形成到解体的过程分为不同的阶段，每一特定阶段的家庭都会经历社会经济特征的变化，这些变化将影响消费、储蓄和经济参与等家庭行为模式[10]。家庭生命周期理论是一个被广泛认可的理论范式，能清楚地反映居民收入、耐用消费品、住房等的社会经济差异和量变关系[11]。同期还有从经济学、社会学、心理学角度对家庭决策、家庭结构及其变化引发的经济后果等方面进行的理论分析[12]，至今仍在丰富和发展相关理论逻辑[13]。

随着理论逻辑的逐渐清晰，相关的分析模型和统计方法也日益完善丰富。一类是关于家庭结构的描述性统计，包括家庭类型结构、家庭规模结构、家庭性别年龄结构、家庭社会经济结构等[14-15]，为家庭领域相关研究提供了多角度的工具指标；另一类是关于家庭结构的分析和预测模型，如稳定人口亲属分析模型、家庭状态生命表模型、户主率模型、概率模型等[16-18]。

(二)家庭与生活能源消费关系研究

一般认为，与能源消费模式密切相关的人口因素主要包括家庭规模、城乡分布、年龄结构等[19]，其中家庭因素的作用越来越明显[20]。家庭因素对生活能源消费的作用机制在于家庭的规模效应[21]，由于生活能源为家庭内部共同消费，大家庭的人均消费水平通常低于小家庭的人均消费水平，且通过实证研究得到验证[22]。

在研究方法和研究视角方面，有从宏观角度采用家庭环境压力模型对生活能源消费进行的实证分析[23]，也有从微观角度采用人口要素模型对生活能源消费变化影响因素进行的分解分析[20，24]。

大量研究表明，从家庭维度分析生活能源消费或家庭碳排放情况比从人口维度分析更具优越性[25]。比如，以人口规模作为分析单位，只有约1/3的生活能源消费增长归因于人口因素，但以家庭规模作为分析单位，76%能源消费的增长可以归因为家庭规模因素[22]。

综上所述，关于家庭结构转变的理论和方法，以及家庭结构、规模、类型等与生活能源消费的关系研究涉及面广、方法多样、紧贴实际，很多学者从宏观和微观角度做出了深入细致的研究，为本研究提供了理论基础和实证依据。粤港澳大湾区的家庭结构变动与生活能源消费主要有以下两个值得深入分析的方面：一是粤港澳大湾区作为一个全新的区域共同体，其家庭规模结构的变动趋势尚属全新研究领域，需要在研究方法上有所突破，才能克服家庭结构分析数据不便获得的困难[26]；二是以往研究多从历史变化过程分析家庭结构与生活能源消费的关系，比如，沈可等利用2005—2015年的省级面板数据分析生活能源消费的影响因素，认为家庭规模小型化对生活能源消费具有正向影响[27-29]，较少将家庭结构变化的未来趋势用于分析生活能源消费，然而这对粤港澳大湾区的能源战略和能源安全研究具有借鉴意义。

二、数据和方法

(一)概念界定

家庭结构是指家庭中成员的构成及其相互作用、相互影响的状态，以及由这种状态形成的相对稳定的联系模式。家庭结构包括家庭类型结构、家庭(户主)年龄结构和家庭规模结构等。在不同的社会文化环境中，家庭类型结构没有统一的标准，比如西方国家的同居家庭、同性伴侣家庭等在中国社会非常少，且家庭类型无法准确反映家庭规模的数量关系。在家庭调查中，户主的认定存在不确定性，家庭(户主)年龄结构也存在不确定性，直接对家庭年龄结构进行模拟也无法消除这种不确定性。

因此，本文以家庭规模结构作为家庭结构的操作化定义。家庭规模结构是具有确定性的概念，通过简单的换算即可得到家庭类型结构、家庭年龄结构[30]，家庭规模结构也可以直接反映家庭消费的规模效应[31]。以家庭的人口数量为标准，可以分为1人户，2人户等，不同规模的家庭数量占所有家庭数量的比例集合即为家庭规模结构。其数学表达式为：

(1)

其中，h(t,x)为t年家庭人数为x人的家庭数量。因此，家庭规模结构H(t)是不同规模的家庭数量h(t,x)的函数。

(二)数据说明

本文参考的数据主要包括：香港的平均家庭规模、家庭结构数据和生活能源消费的时间序列数据(2000—2019年)；(2)来自香港特别行政区政府统计处网站，网址为：www.censtatd.gov.hk澳门的平均家庭规模、家庭规模结构和生活能源消费的时间序列数据(2000—2019年)；(3)来自澳门特別行政区政府统计暨普查局网站，网址为：https://www.dsec.gov.mo/ts/#!/step1/zh-MO粤港澳大湾区的9个内地城市的平均家庭规模、家庭规模结构和生活能源消费的时间序列数据(2000—2019年)。(4)各城市的统计局官网可以下载历年电子版统计年鉴，本文均采用电子版统计资料另外，各普查年份或人口抽样调查年份(1990、1995、2000、2005、2010和2015年)的广东省人口普查情况和广东1‰人口抽样调查资料可以提供广东省各城市家庭结构的时点数据。(5)http://tongji.cnki.net/kns55/Navi/HomePage.aspx?id=N2008050166&name=YWJDD&floor=1

由相关数据可知，大湾区各城市的平均家庭规模在3人/户左右，澳门、肇庆、江门和惠州的平均家庭规模大于3人/户，其他城市的平均家庭规模小于3人/户，大湾区各城市的平均家庭规模存在明显的差异。

从家庭规模结构看，大湾区各城市以2～4人户为主；深圳、东莞和中山这类流动人口占比较大的城市1人户的比例也较高，达到近30%或更高的水平；除肇庆、江门和惠州外，其他城市的大家庭(6人及以上户)占比都在10%以下。总之，粤港澳大湾区家庭结构的现状符合中国家庭转变的特点[31]，也与家庭转变理论[32]相契合。

大湾区的生活能源消费水平为517.40千克标准煤/人，高于广东省的491.13千克标准煤/人；生活能源消费量占整个大湾区能源消费总量的17.45%。生活能源消费水平与经济发展水平密切相关，香港、广州、深圳、东莞等经济发展水平较高城市的生活能源消费水平也相对较高。受人口数量的影响，广州、深圳的生活能源消费量明显高于其他城市。

(三)研究方法(6)本文的数据分析采用R软件。

平均家庭规模是家庭规模结构的函数(加权平均)，本文利用两者之间的函数关系进行预测。

1.家庭转变阶段判断

家庭转变理论和不同国家或地区的家庭结构变化历程表明，伴随着城市化、工业化和人口转变，家庭类型结构趋于核心化、家庭规模结构趋于小型化。这种变化表现在平均家庭规模上，呈现为初期的高水平(约5人/户)小幅扩张(第一阶段)，中期的快速下降(第二阶段)，后期的低水平(约2.5～3人/户)波动(第三阶段)。

由于不同阶段的平均家庭规模变化趋势完全不同，首先需要对各城市所处的家庭转变阶段进行判断。根据家庭结构变化的收敛理论，当平均家庭规模处于持续下降的状态，则判断为家庭转变的第二阶段，见式(2)。当平均家庭规模小于3人/户，且近期出现过上升状态，则判断为家庭转变的第三阶段，见式(3)。

(2)

其中，F为平均家庭规模，t为年份，c为地区。

式(2)的含义是：在观测时点，当平均家庭规模大于3人/户，且连续5年下降，则可判定其处于家庭转变的第二阶段。在进入家庭转变的第三阶段之前，还有一个下降的过程，可以采用Bi-logistic曲线模型进行预测[33-34]。根据上述准则，澳门、江门、肇庆和惠州的家庭转变处于第二阶段(I类城市)。

(3)

式(3)的含义是：在观测时点，当平均家庭规模小于3人/户，且过去5年至少出现过1次平均家庭规模上升的情况，则可以判定其处于家庭转变的第三阶段。在进入家庭转变的第三阶段之后，平均家庭规模围绕某一水平波动，可采用自回归模型进行预测[35]。根据上述准则，香港、广州、深圳、珠海、佛山、东莞和中山的家庭转变处于第三阶段(II类城市)。

2.平均家庭规模演化方程

对于I类城市，每年平均家庭规模下降幅度(以下称为家庭规模减量，用ΔF表示)用平均家庭规模的函数表示为：

ΔF(t,c)=F(t,c)-F(t+1,c)=f(F(t,c))

(4)

将大湾区I类城市(澳门、江门、肇庆和惠州)汇总后计算得出家庭规模减量观测曲线，见图1，平均家庭规模变化过程经历了早期的快速下降和后期的慢速下降，可以采用Bi-logistic函数模拟这两个过程的不同下降速率[33，36]，见式(5)、式(6)。

图1 家庭规模减量观测曲线(I类城市)

(5)

式(5)中，θc= (Δ1,Δ2,Δ3,Δ4,dc)，为5个待估参数。

根据式(4)和式(5)，可以预测下一时间点的平均家庭规模：

F(t+1,c)=F(t,c)-ΔF(t,c)

(6)

家庭是人类社会的基本构成单元，平均家庭规模不可能无限下降或出现负值，合理的假设是当平均家庭规模下降到较低的水平时，将围绕一个值在一定区间内波动。故对于 II类城市，采用自回归模型[37]拟合这种波动过程：

F(t+1,c)=F(t,c)+(1-φ)(μ-F(t,c))+εt,c

(7)

式(7)中，φ是模型参数，μ是波动中心，ε是均值为0的正态误差项。

根据自回归的性质，式(7)的含义是：当平均家庭规模小于波动中心μ的值时，下一个时点将上升，反之亦然，从而实现平均家庭规模围绕μ进行波动。

3.家庭规模结构演化方程

家庭规模结构与平均家庭规模具有内在的联系，可以在平均家庭规模和家庭规模结构之间建立函数关系，也就是假设家庭规模结构是平均家庭规模的函数[38]。

家庭规模结构演化方程为：

f(t,x)=a(x)+b(x)k(t)+ε

(8)

式中，x～(1,…6+人);f(t,x)为t年家庭人数为x人的家庭数占总家庭数的比例,H～{f(t,1) …f(t,6+)}，即为家庭规模结构。

b(x)k(t)为f(t,x)相对于a(x)的偏离值，b(x)为f(t,x)在x维度的偏离度；k(t)为f(t,x)在t维度的偏离度；ε为误差项，服从均值为0的正态分布。

家庭规模结构方程式(8)包含3个参数(a、b、k)，需要通过历史数据估计。

将式(8)两边乘x，再对x求和可得：

(9)

4.生活能源消费影响因素分解

生活能源消费变动的影响因素为人口规模、消费水平和家庭结构等[39]，本文的目标是考察家庭结构变化对生活能源消费的影响程度，将生活能源消费分为个人消费部分(个人交通能源消费等)和家庭消费部分(家庭照明能源消费等)，可以表示为：

(10)

式(10)中，S为生活能源消费总量，p为人口规模，H为家庭总量；Sp为个人消费总量，Sh为家庭消费总量；sp为个人消费部分的人均消费水平，sh为家庭消费部分的人均消费水平；Hn为家庭人数为n人的家庭数量，hn为家庭人数为n人的家庭数量占家庭总量的比例，即家庭规模结构。

通过式(10)的数学转换，生活能源消费量是消费水平(s)、人口规模(p)、家庭规模结构(hn)的函数，可以用函数形式表示：

S～f(s,p,h1,h2,h3,h4,h5,h6,h6+)

(11)

半参数因素分解法(DFL)通过构建反事实分布将影响因素(观测特征)的效应分解出来[40]。本文的DFL因素分解模型包括8组生活能源消费的影响因素(观测特征)：人口规模(p)、消费水平(s)、1人户占比(h1)、2人户占比(h2)、3人户占比(h3)、4人户占比(h4)、5人户占比(h5)以及6+人户占比(h6+)。

首先，不同时点(t=0，1)的生活能源消费分布可以表示为：

(12)

式(12)由9个密度函数构成：

①全部观测特征在时点t的条件生活能源消费分布f；

②给定消费水平(s)、1人户占比(h1)、2人户占比(h2)、3人户占比(h3)、4人户占比(h4)、5人户占比(h5)以及6+人户占比(h6+)和时点的人口规模条件分布fp/s,h1,h2,h3,h4,h5,h6+；

③给定1人户占比(h1)、2人户占比(h2)、3人户占比(h3)、4人户占比(h4)、5人户占比(h5)以及6+人户占比(h6+)和时点的消费水平条件分布fs/h1,h2,h3,h4,h5,h6+；

④给定2人户占比(h2)、3人户占比(h3)、4人户占比(h4)、5人户占比(h5)以及6+人户占比(h6+)和时点的1人户占比条件分布fh1/h2,h3,h4,h5,h6+；

⑤给定3人户占比(h3)、4人户占比(h4)、5人户占比(h5)以及6+人户占比(h6+)和时点的2人户占比条件分布fh2/h3,h4,h5,h6+；

⑥给定4人户占比(h4)、5人户占比(h5)以及6+人户占比(h6+)和时点的3人户占比条件分布fh3/h4,h5,h6+；

⑦给定5人户占比(h5)以及6+人户占比(h6+)和时点的4人户占比条件分布fh4/h5,h6+；

⑧给定6+人户占比(h6+)和时点的5人户占比条件分布fh5/h6+；

⑨给定时点的6+人户占比条件分布fh6+。

c为城市，t为时点(0，1)。

其次，采用再加权方法构建反事实生活能源消费分布。比如，假设时点(t=1)的人口规模的反事实生活能源消费分布与时点(t=0)的条件分布相同，其他观测特征的条件分布为时点(t=1)的条件分布，可以表示如下：

(13)

通过实际和反事实的人口规模条件分布，可以将时点(t=0-1)的生活能源消费变化分别分解为条件人口规模分布、条件消费水平分布、条件1～6+人户占比分布导致的变化部分，以及无法解释的部分。依次类推，可以分别构建消费水平、1～6+人户占比的反事实生活能源消费分布fs、fh1、fh2、fh3、fh4、fh5、fh6+。具体来说，分解方程可以写成：

(14)

式(14)左边(记为T(c))为时点t=0至时点t=1期间生活能源消费量的变化；右边第1项和(记为t1(c))为人口规模变化导致的生活能源消费量变化；右边第2项(记为t2(c))为消费水平变化导致的生活能源消费量变化；右边第3～8项(分别记为t3(c)、t4(c)、t5(c)、t6(c)、t7(c)、t8(c))分别为1～6+人户占比变化导致的生活能源消费量变化；最后部分(记为t9(c))为无法解释的部分。

将时点t=0设置为2020年，时点t=1设置为2050年，则可汇总得到整个大湾区生活能源消费变化的各因素贡献度向量：

(15)

三、研究结果

(一)模型检验

平均家庭规模演化方程中的Bi-logistic模型采用非线性最小二乘估计，一阶自回归模型采用极大似然法估计，家庭规模结构演化方程采用最小二乘估计。通过决定系数(R2)和F检验(P-value)判定方程的稳健性。表1的检验结果显示，F检验的P-value值都远小于0.05，表明模型具有显著性意义；R2都在70%以上，表明各个模型解释了整体离差平方和的70%～98%，模型较好地拟合了平均家庭规模和家庭规模结构的历史数据。

表1 模型的拟合优度

(二)误差检验

为了检验模型的精度，本文采用事后检验的方法对模型进行误差检验。为了避免事后解释的谬误，用于检验模型参数估计的数据不能用于事后检验。为此，用1990—2010年的时间序列数据进行检验模型的参数估计，由此得出的预测结果本身没有包括2015年和2019年的数据信息，这两年数据的预测值和实际值之差反映了真实的模型误差程度。

考虑到2010年人口普查可以提供相对准确的平均家庭规模和家庭规模结构的数据，假定2010年为起始时点，通过1990—2010年的时间序列数据拟合检验模型的参数，将其用于预测2015年和2019年的平均家庭规模和家庭规模结构，并将预测结果与实际数值进行比较，从而得到模型的预测精度。

平均家庭规模演化方程检验结果显示，2015年相关数值的估计误差在3%～5%之间，2019年相关数值的估计误差在10%以内。相对来说，预测时期越远、估计的误差越大，这也符合预测的普遍规律。总体上看，本文平均家庭规模演化方程计算得出的5年期的估计误差小于5%，9年期的估计误差小于10%，模型具有较好的精度。

同样以2010年为起始时点，分别预测2015和2019年的家庭规模结构。受篇幅的限制，本文只报告根据各城市预测结果汇总的整个大湾区的相关事后检验情况。

从家庭规模结构估计值看，由于2015—2019年大湾区平均家庭规模由3.25人/户下降到3.08人/户，对应的家庭规模结构也发生了变化：小家庭(1～3人户)的占比上升，大家庭(4～6+人户)的占比下降，家庭规模结构演化方程的估计结果与这种变化趋势相吻合，说明估计值是有效的。

检验结果显示，家庭规模结构演化方程的估计误差(绝对值)在2%以下，2019年相关数值的误差普遍大于2015年；2015年1人户和3人户相关数据的估计值与实际值误差相对较大，在1%～2%之间，其它误差都在1%以下；2019年1人户、3人户、4人户和5人户相关数值的误差都大于1%，2人户和6+人户的误差小于1%。

总体上看，5年期的家庭规模结构演化方程的估计误差约在1.5%以下，9年期的估计误差在2%以下，预测精度在合理范围内。

(三)预测结果

根据平均家庭规模演化方程、家庭规模结构演化方程和生活能源消费的半参数因素分解模型，对2020—2050年平均家庭规模的变化情况进行预测。

1.平均家庭规模预测结果

从表2的预测结果看，大湾区的平均家庭规模将保持温和下降的态势，到预测期末将为2.687人/户。对于II类城市，尽管起始平均家庭规模已经小于3人/户，但还是有一定程度的下降，并于2050年处于2.2～2.5人/户的区间；对于I类城市，平均家庭规模继续保持下降趋势的同时，到2050年为2.6～2.8人/户，如果参照II类城市的变动趋势，这些城市的家庭规模还有进一步小幅下降的可能性。总体上看，平均家庭规模将维持下降的趋势，并在2.5人/户左右的水平上小幅波动，(7)比如，在总体下降趋势下，香港2035—2040年的平均家庭规模由2.56人/户上升到2.59人/户。其他城市也有类似的情况。其特征符合中国发达地区家庭转变的特征[31]。

表2 平均家庭规模预测结果 单位：人/户

2.家庭规模结构预测

有两种途径可以得到整个大湾区家庭规模结构的预测结果，一是直接用整体指标进行计算，二是分别计算各城市的预测值，然后汇总得到整个大湾区的预测结果。本文认为，上述两种途径的统计方法是相同的，不同途径得到的结果不会有本质上的差异。第一种途径对数据的要求更低，在没有分城市数据的条件下是一种可行的办法；第二种途径对提高估计的精度有一定的帮助。如果数据不存在系统误差，则统计模型产生的估计误差是随机误差，采用分城市汇总的方法可以利用随机误差的抵偿效应改善估计精度[41]。实际上，汇总估计值的精度总体上略高于直接估计值，故后续因素分解过程中涉及整个大湾区家庭规模结构的预测值将使用汇总估计结果。

表3是整个大湾区家庭规模结构的汇总预测结果，(8)各城市的预测结果篇幅太大，如有需要可向作者咨询。在大湾区“9+2”城市家庭结构变化的共同作用下，主要表现为三个趋势：

第一，1人户和2人户的比例上升，其中1人户的比例由2020年的15.1%上升到2050年的19.0%，2人户的比例由2020年的28.2%上升到2050年的32.0%，占比分别上升3.9%和3.8%。小家庭的占比上升是大湾区平均家庭规模下降的原因之一，符合中国的家庭结构变化趋势[15]，也与西方国家的家庭转变过程相吻合[42]。

第二，3人户和4人户的占比略有下降，分别由2020年的29.5%和12.7%下降到2050年的27.2%和10.6%，占比的降幅分别为2.3%和2.1%。核心家庭、直系家庭和单人户是中国家庭的三种基本类型[43]，当代中国家庭结构受到现代趋向和传统习俗的双重作用，家庭规模小型化的趋势非常明显。受生育政策的影响，由夫妇加子女构成的2～4人户核心家庭是大湾区的主要家庭规模类型。

第三，5人户和6+人户的大家庭占比较低，且持续下降。到2050年，5人户和6+人户的占比分别只有5.9%和5.4%。伴随着工业化和城市化的进程，传统的大家庭已经不适应现代经济组织形式和生活方式，大湾区内地城市大量流动人口的存在，进一步限制了大家庭的占比，家庭转变及其长期变化趋势是家庭规模缩小、大家庭比例下降。这种趋势既反映了人口转变对家庭结构的影响，也体现了家庭结构对社会经济环境变化的反应[44]。家庭规模小型化的特征[1]在粤港澳大湾区也得到了印证。

总之，2050年大湾区将全面进入家庭转变的第三阶段，平均家庭规模在2.5人/户左右波动，形成了1、2人户占比上升，3、4人户为主，5、6人户占比下降的家庭结构变化特征，这与中国发达地区的家庭规模结构比较相似[31]。

表3 大湾区家庭规模结构预测结果

3.生活能源消费的因素分解

生活能源具有典型的家庭公共消费品特征，家庭结构变化导致规模效应损失或提高[2]，从而改变全社会生活能源消费总量。为了分析生活能源消费变动的家庭因素贡献率，需要对各种影响生活能源消费的因素进行情景设定。首先是人口规模，引用《粤港澳大湾区人口预测技术报告》中的预测结果[45]，大湾区人口规模由2020年的7344万人，增长到2050年的11 144万人，年均增长率约为1.4%。其次是消费水平(人均生活能源消费量)，消费水平易受众多因素的影响而在短期内发生波动，所以对消费水平的中长期预测具有很大的不确定性。因此，本文采用情景设定的方法对未来消费水平的变动范围进行设定，以分析在特定的消费水平情景下，家庭规模结构变化可能对生活能源消费产生的影响。从某种意义上说，本文的消费水平情景设定不是对其进行预测，而是一种服务于研究目标的假设。本文设置两种消费水平变化情景：一是静态情景，即假设消费水平保持不变。虽然这种情景在现实中不太可能出现，但它可以消除消费水平的影响，单独比较人口规模和家庭规模结构变动对生活能源消费的影响。二是动态情景，即假设未来消费水平按照2008—2019年间消费水平的变动过程而发生变化并进行ARMA外推[46]。另外，生活能源消费研究的相关技术水平具有很大的不确定性，也超出了本文的研究范围，因此将其归入不可解释的部分，即假定技术水平不变，详情见表4。

表4 生活能源消费变动的因素分解结果(2020—2050年) %

由表4可见：(1)按照本文的情景设定，2020—2050年，大湾区的生活能源消费量将增长约30%～ 60%。因素分解模型解释了生活能源消费变动的70%～80%左右，即人口规模、消费水平和家庭规模结构的变化是导致生活能源消费变动的主要因素。

(2)从各因素的贡献度变动趋势上看，人口规模的影响从初期的约25%～38%逐年下降到末期的约15%～20%，预测期内人口规模增长速度放缓将逐渐削弱人口规模对生活能源消费的拉动作用。尽管消费水平一直是影响生活能源消费的最主要因素，但其贡献率却逐年下降，从初期的约36%下降到末期的约28%。与人口规模和消费水平的贡献度动态变化正好相反，家庭规模结构变动对消费的影响作用持续增强，从初期的约24%～38%逐年上升到末期的约38%～50%。

(3)在静态情景下，剔除了消费水平因素变动的影响，单独比较人口因素和家庭因素对生活能源消费的影响强度。2020年，人口规模因素解释了生活能源消费变动的37.84%，而家庭规模结构变化解释了38.32%，略高于人口规模的贡献度；2050年，人口规模因素只解释了生活能源消费变动的20.12%，而家庭规模结构变化却解释了49.24%，其作用强度已经远远超过了人口规模。仅从人口与家庭因素的比较看，未来将出现人口规模作用下降、家庭结构变化作用上升的趋势。

(4)在动态情景下，消费水平始终是影响生活能源消费的主要因素之一，其贡献度一直高于28%，但从2040年开始，家庭规模结构变动对生活能源消费的影响(9)即1～6+人户的贡献率之和。超过消费水平对其的影响，成为生活能源消费增长的首要因素。这一结果进一步验证了静态情景下家庭规模因素对生活能源消费的促进作用不断增强的结论，形成了相互印证的逻辑关系。

(5)家庭规模结构变动对生活能源消费增长保持持续促进作用，2020—2050年小家庭(1、2人户)的占比上升，大家庭(4～6+人户)的占比下降，共同推动生活能源消费的增长。相对来说，由于3人户的占比下降幅度较小，其影响作用也较小。

四、结论与讨论

本文利用公开数据，对粤港澳大湾区的平均家庭规模和家庭规模结构的变动趋势进行预测，并将预测结果用于生活能源消费变动影响因素的分解分析。家庭结构研究普遍面临数据可获得性的限制[47]，特别是小区域的家庭结构时间序列数据较难获得，成为限制家庭相关研究的主要障碍[26]，本文采用的技术方法一定程度上克服了这种困难。

粤港澳大湾区是中国最具活力和经济最发达的地区之一，其平均家庭规模和家庭规模结构的变动趋势具有内在规律性，家庭规模小型化的家庭转变特征在粤港澳大湾区也得到验证。大湾区的平均家庭规模将维持下降的趋势，并在2.5人/户左右的水平上波动。对应于家庭规模结构的变化，1人户和2人户的占比将维持上升的态势；3人户和4人户的占比小幅下降，但仍是家庭结构类型的主要构成；5人户和6+人户的占比将进一步减少。

需要指出的是，珠三角地区1人户和2人户占比较高与大量流动人口的存在有明显的关系，在预测家庭结构变动时需要充分考虑流动人口的影响。本文的预测方法是基于平均家庭规模和家庭规模结构的历史变化趋势，也就是说历史数据中包含了流动人口对家庭结构产生影响的信息。事实上，本文所采用的平均家庭规模演化方程正好可以反映人口迁移流动对平均家庭规模变动的影响[38]，并且在家庭规模结构演化方程中得到体现[34]。

目前正值粤港澳大湾区战略落地实施的初期阶段，社会经济一体化的政策效应将逐渐显现，从而全面影响家庭转变的制度文化和社会环境，未来大湾区政府部门的家庭结构变化将更为复杂。基于长远发展目标，大湾区政府部门不能只是被动地解决当前的问题, 还要有一定的预见性。鉴于家庭结构变化对社会、经济和环境的深刻影响，大湾区的各要素互通、创新发展、技术进步、生活方式等因素未来将对家庭结构产生怎么样的影响，值得学界进行跟踪观察。

在生活能源消费的众多影响因素中，消费水平可以通过技术进步和环保措施加以调节，但人口因素和家庭因素的变化有其自身的惯性，对于生活能源消费增长具有刚性作用，在本文的趋势估计情景下，人口因素和家庭因素的贡献率之和已经超过了消费水平的贡献率。因此，大湾区能源安全和能源转型相关政策的制定，应该充分考虑家庭结构变化的潜在影响，这也是本研究的意义所在。