不同补贴机制下的农村清洁取暖价格政策分析

昌敦虎，刘昕雅，缪 琪，孙雅琪，武娟妮，董战峰*

1.中国人民大学环境学院,北京 100872

2.生态环境部环境规划院,北京 100012

2017 年起实施的北方农村清洁取暖价格政策采用了峰谷价格和阶梯价格推行气代煤、电代煤取暖.习近平总书记强调，推进北方地区冬季清洁取暖，关系北方地区广大群众温暖过冬，关系雾霾天能不能减少，是能源生产和消费革命、农村生活方式革命的重要内容.

冬季取暖易使环境污染问题凸显[1]，而清洁取暖为空气质量提供保障[2]，因此清洁取暖政策具有较大的环境效益[3-4].农村地区通常采用分散取暖的方式[5]，采取集中供暖则具备较低的技术可行性[6]和经济可行性[7].此外，由于农村居民经济承受能力弱，清洁取暖成本的升高[4]可能减少居民的能源消费，并降低居民的福利水平[8-9]，从而影响清洁取暖机制的可持续性.

参考芬兰[10]和美国[11]的经验，引入补贴能够显著提高农村居民对清洁取暖的接受度，能源价格优惠也能保证清洁供暖系统长期发挥作用.一般而言，存在一次性补贴和从量补贴两种补贴方式.一次性补贴即向被补贴者一次性支付一定数目的补助额，但是存在被补贴者将补贴用于其他用途的可能[12].从量补贴则是指基于一定的补贴率进行补贴，补贴率的高低会影响补助效果[13].合适的补贴机制需要基于具体的补贴目标、补贴主体以及所补贴的领域等综合选择[14]，以有效增加农村居民取暖福利.然而，仅仅靠补贴，会使政府在农村地区推行清洁取暖时面临较大的财政压力[7,15]，进而导致社会净成本增加[16].居民对补贴的依赖性甚至可能导致在补贴取消后散煤复燃.此外，农村居民的清洁取暖行为也受家庭收入[17]、家庭规模、受教育水平[18]以及气温[19]等因素影响.

该研究基于清洁取暖试点地区农村实地调研数据，比较以燃煤和天然气为能源的取暖支出和体感温度，分析清洁能源替代产生的福利变化，并利用多元回归方法识别福利变化的影响因素，利用费用效益分析揭示补贴带来的财政压力和空气质量改善收益，旨在探索政策的实施效果并提出可行的政策建议.

1 数据与方法

1.1 数据来源

问卷数据来自2018 年10 月在京津冀大气污染传输通道“2+26”城市中天津市、河北省衡水市、山东省德州市3 个试点地区气代煤农户的实地调研.涉及的时间段是2016−2017 年取暖季和2017−2018年取暖季，分别为燃煤取暖和天然气取暖.村落和农户的选择采用随机抽样法，总计获得8 个村落的80份问卷，回收75 份有效问卷.研究样本统计如表1所示.

表1 研究样本统计Table 1 The research sample statistics

1.2 研究方法

1.2.1 配对样本t检验

采用配对样本t检验，即对同一样本在2016−2017 年取暖季和2017−2018 年取暖季取暖时的体感温度、采暖开支、单位采暖成本进行配对t检验.对变量w而言，检验的原假设为

式中，w表示任意被调查变量，w2016表示2016−2017年取暖季的w值，w2017表示2017−2018 年取暖季的w值.

相应地，备择假设为

此时，t统计量为

式中，d为每组数据的差值，为差值的样本平均值，Sd为 差值的标准误，为差值样本平均值的标准误，n为对子数.

1.2.2 多元回归

采用多元回归分析方法探究清洁取暖价格政策对居民用能行为的影响.

价格政策对农村居民天然气消费量的影响的回归方程构建如下：

价格政策对农村居民体感温度的影响的回归方程构建如下：

式中，εi表示随机误差.相关变量的定义及描述性统计如表2 所示.需要说明的是，由于体感温度基于受访农户的主观感受，因此将2016−2017 年取暖季的体感温度tempi2016作为控制变量纳入方程，以消除农户个体对温度主观感受的差异性.由于体感温度更多地取决于居民的主观感受和生活习惯，与真实的室外温度没有明显关联[21]，因此 outsidetj2017未被纳入回归方程.GB/T 18883−2002《室内空气质量标准》也规定居民楼最低室内温度为18 ℃，而不区分气候差异性.

表2 回归变量的名称、定义及来源Table 2 Name,definition and sources of regression variables

回归结果输出的标准误为怀特异方差稳健标准误；VIF 检验则被用于防止共线性的影响[22].

1.2.3 费用效益分析

清洁取暖价格政策的成本包括：①政府对每个家庭的补贴；②相较于2016−2017 年取暖季，受访农户2017−2018 年取暖季取暖成本的变化.因此，每个农户的平均取暖成本表达为

式中：ACj表示城市j每个农户的平均取暖成本，元；ASj表示城市j每个农户所得到的平均补贴，元；ΔExpj表示城市j每个农户从2016−2017 年取暖季到2017−2018 年取暖季平均取暖成本的变化，元.

清洁取暖价格政策的效益来自环境质量改善，利用影子价格对污染物的减排成本货币化，通过每个农户清洁取暖带来的平均收益表达：

式中，k表示大气污染物（SO2、NOx、颗粒物等），ABj表示城市j每个农户实施清洁取暖带来的平均收益，GASj.2017表示城市j每个农户2017−2018 年取暖季平均天然气消费量，COALj.2016表示城市j每个农户2016−2017 年取暖季平均煤炭消费量，EMg.k表示农户天然气取暖每燃烧一单位天然气的污染物k排放量，EMc.k表示农户燃煤取暖每燃烧一单位煤炭的污染物k排放量，EPk表示污染物k的减排成本.

如果ABj>ACj，表示农村清洁取暖价格政策可行.

2 结果与讨论

2.1 描述性统计

各变量的描述性统计如表3 所示.可以看出，2017−2018 年取暖季受访农户平均体感温度为18.21 ℃，高于GB/T 33833−2017《城镇供热服务》中的取暖标准(18 ℃).但是，体感温度范围为12.5～24.5 ℃，存在较大差异.

表3 各变量描述性统计Table 3 Descriptive statistics of variables

价格政策方面，平均气价为2.57 元/m3.平均补贴额度为953.40 元，接近但低于天津市和衡水市的最高补贴限额，也低于德州市的一次性补贴额，说明补贴能够基本覆盖农户的取暖需求.补贴占农户总收入的比值平均为3%.

农户特征方面，家庭人口数为1～9，平均值为3.73，约44%的受访农户中有老人共同居住.

2.2 城市差异分析

各试点城市的农村清洁取暖价格政策和补贴如表4 所示.由表4 可见，各试点城市均采用了阶梯气价，以鼓励居民经济性的能源消费.相关研究[23-24]显示，阶梯气价能够显著减少能源浪费并提高居民福利.为了推行清洁取暖，满足居民的采暖用能需求，在2017−2018 年取暖季，天津市和衡水市对农村居民的家庭取暖仅保留了第一档阶梯气价，而取消了更高的阶梯.而德州市未取消阶梯气价，这可能对居民采暖用能造成一定压力.

表4 试点城市2017—2018 年取暖季农村清洁取暖价格政策Table 4 Pricing policies for clean heating during 2017-2018 heating season in rural areas of pilot cities

补贴方面，天津市和衡水市采取了从量补贴的形式，根据居民的用气量进行补贴.按补贴上限计算，从量补贴使天津市、衡水市的天然气取暖价格分别下降了50%和40%.而德州市采取了一次性补贴的形式，以每户1 000 元的标准进行发放，相当于增加农户家庭收入.

各城市受访农村居民取暖季各变量统计如表5所示.2017−2018 年取暖季，农户天然气消费量表现出显著差异.天津市户均天然气消费量为1 180 m3，是衡水的1.4 倍、德州市的2 倍.此外，天津市天然气消费量的平均值和中值均超过了补贴的最高上限，而在衡水市和德州市呈现出相反的情况.66.7%的天津市被调查农户天然气消费量超过了冬季取暖补贴的上限，而衡水仅有12.5%.即使在同一城市，农户的天然气消费量也存在较大差异，最大值是相应最小值的5～7.5 倍.

表5 不同城市取暖季各变量统计Table 5 Statistics of variables in different cities during heating seasons

天津市的平均体感温度最高，而衡水市最低.衡水市2017−2018 年取暖季的室内体感温度相较于2016−2017 年取暖季降低了1.16 °C，而天津市和德州市略有上升.

三地农村清洁取暖价格政策效果存在上述差异的原因分析如下：①补贴大小差异.被调查城市的天然气价格没有显著差异，然而德州市的平均补贴比衡水市高25%.此外，德州市22%的被调查居民天然气消费量低于373 m3，相当于1 000 元的一次性取暖补贴.因此，德州市补贴后的价格仅为原价格的28%，而天津市和衡水市约为60%.②补贴方式差异.由于引入补贴，天津市、衡水市、德州市的取暖支出分别下降了38%、39%和60%.由于德州市的平均家庭年收入略高于衡水市，可以推测一次性补贴倾向于鼓励农村居民减少取暖需求以利用补贴满足其他生活需求.相反，从量补贴可以通过降低取暖费用来保持甚至增加取暖需求.因此，一次性补贴有必要改为从量补贴，保证专款专用，使体感温度和天然气消费量一致.③家庭收入差异.引入补贴后，天津市和衡水市的清洁能源价格差异不大，但天津市受访农户家庭收入是衡水市的1.4 倍，因而后者的取暖福利相对较低.同样相较于衡水市，一次性补贴更多是在主观上增加了德州市受访农户的天然气取暖福利.

2.3 城市年际变化分析

各城市2016−2017 年取暖季和2017−2018 年取暖季农村居民体感温度、补贴前后取暖支出、补贴前后单位取暖成本的变化如表6 所示.

表6 各城市配对样本t 检验结果Table 6 t-test results of paired samples in each city

与清洁取暖政策实施前相比，天津市和德州市农户在2017−2018 年取暖季体感温度无明显差异，与衡水市略有下降.与燃煤取暖支出相比，天津市农户的清洁取暖支出基本持平，而衡水市和德州市清洁取暖支出略有下降.衡水市的情况说明了在清洁取暖价格政策中引入补贴机制的必要性，而德州市的情况则说明合理的补贴形式有助于促进清洁取暖支出和取暖福利之间的一致性.

单位取暖成本方面，无补贴情况下，各试点城市受访农户在2017−2018 年取暖季单位取暖成本均较2016−2017 年取暖季显著上升，这与已有的研究结论[4]相吻合.有补贴情况下，各城市2017−2018年取暖季单位取暖成本显著降低.因此，引入补贴的清洁取暖价格政策可显著提高农户的取暖用能效率.但为了降低对补贴的依赖性，应通过技术改进降低农村清洁能源取暖的成本，或者发展取暖成本更低的清洁能源.由于农村地区的日照条件较好，房屋遮挡较少，可以推广分布式光伏发电.农村生产的大量秸秆可用于沼气发电.与天然气和电力需要高成本的管道建设和电网容量改造相比，推广当地产生的可持续能源不仅可以降低供能成本，还能扩大农村就业和收入.

2.4 回归分析

对天然气消费量（gasi）的逐步回归结果及稳健性检验如表7 所示.在其他控制变量不变的情况下，价格政策显著影响农村居民冬季取暖的天然气消费量.相应地天然气消费价格弹性值为−6.886，其绝对值高于类似研究[25-27]得到的我国普通居民全年天然气的消费价格弹性值(−1.4～−0.78)，这与已有研究[28]结论相吻合，且进一步证实了引入补贴的必要性.补贴占家庭总收入的比例对农村居民的天然气消费量也有显著的正向影响.该比例每上升1%，天然气消费量将增加0.33%.

表7 天然气消费量回归结果和稳健性检验Table 7 Regression results and robustness test of natural gas consumption

对体感温度（tempi2017）的逐步回归结果及稳健性检验如表8 所示.可以看出，tempi2017与tempi2016呈显著正相关，这进一步证实了体感温度是一个高度主观性的变量，不能够简单地与室外温度相关联[29-30].天然气价格与体感温度无显著相关关系，但补贴占家庭年收入的比例与体感温度呈显著正相关，因此补贴比天然气价格对农户取暖福利的影响更关键.其原因在于，补贴使人们更关注主观感受[31]，作为相对主观变量的体感温度自然对补贴的敏感性更高.相关研究[32]也表明，农村居民对补贴的关注程度相对较高.分位数回归中，除sratei外，其余变量的回归结果均稳健，这是可以接受的[33]，并不影响模型的稳健性.

表8 体感温度回归结果和稳健性检验Table 8 Regression results and robustness test of self-reported apparent temperatures

此外，家庭收入对天然气消费量和体感温度均产生显著影响，说明提高农户收入可以鼓励农村地区以可持续的方式推行清洁取暖.可以聚焦重点产业，培育发展新动能，增加农民保持可接受收入水平的机会，逐步降低农村居民对清洁取暖补贴的依赖性.分位数回归结果显示，随着因变量增加，家庭收入的显著性增强，表明富裕家庭的天然气消费对收入的敏感性较低[34-35].因此，统一补贴水平下，低收入家庭反而不成比例地为相同的清洁取暖福利增加更多支出.可以考虑引入与家庭收入相联系的多样化补贴机制：一方面，针对低收入农户给予额外的补贴，使得补贴的重点向农村困难群众倾斜；另一方面，引入阶梯补贴机制，在促进能源节约同时保证取暖福利.

2.5 费用效益分析

天然气取暖和燃煤取暖的污染物排放[36]及影子价格[37]数据如表9 所示.计算得到各试点城市农村清洁取暖价格政策的费用和效益(见表10).

表9 各污染物的排放系数和减排成本Table 9 Pollutant discharge coefficients and emission reduction costs

表10 费用效益分析结果Table 10 Cost-benefit analysis results

由表10 可见，试点城市农村清洁取暖平均收益远大于平均成本，证实了清洁取暖价格政策的经济可行性[14,38].由于补贴使得农户平均支出下降，可以认为清洁取暖的成本主要由政府承担.

一般来说，政府财政赤字比例应控制在3%以内[39]，2017 年，天津市、衡水市、德州市的财政赤字比例分别为5.24%、6.90%和5.51%，均超过了此限值.随着清洁能源取暖的环境效益实现，财政压力需要被进一步缓解.可以基于财政转移支付体系，以各地区 ABj/ASj相等为原则，建立大气污染生态补偿机制，并适时引入社会资本作为财政资金的有益补充.

3 结论与建议

a） 清洁取暖价格政策会导致取暖成本增加，而补贴会显著提高用气量和体感温度，因此补贴是保证价格政策有效的必要手段.然而，由于样本城市面临着较大财政压力，应该通过改进清洁取暖技术来降低成本，同时开发多种形式的清洁能源.

b） 由于各地农村清洁取暖价格政策在对用能行为、污染减排效果的影响方面存在较大差异，可以考虑针对农村清洁取暖建立起区域大气污染补偿机制，从而推动各地建立起因地制宜的清洁取暖价格补贴机制.

c） 一次性补贴通过减少清洁能源消费量同时增加体感温度，提供了扭曲的价格信号，需要向从量补贴转变.可以考虑将补贴向低收入家庭倾斜或者实施阶梯化的补贴.

d） 家庭收入显著影响清洁取暖价格政策效果.可以聚焦重点产业，培育发展新动能，增加农民保持可接受的收入水平的机会.逐步降低农村居民对清洁取暖补贴的依赖性，在后补贴时代逐步建立起清洁取暖长效机制.