考虑气候差异的区域居民能源消费不平等问题研究

韩竺蔓

（北京科技大学马克思主义学院，北京 100083）

引言

随着改革开放的深入，一方面中国经济快速增长，到2020 年中国GDP 总量已经突破百万亿元人民币，居世界第二位；另一方面，区域经济发展不均衡问题日趋明显，东部地区发展迅速，经济总量不断攀升，而中西部地区的经济增长则相对缓慢。中国不同区域经济发展水平的差异也导致了居民能源消费的不均衡，这种不均衡近年来越来越明显。

目前全球范围内存在明显的能源消费不平等问题，主要表现为发达国家消费更多的能源，而发展中国家的能源消费则少得多。不同国家或地区之间的能源消费水平在一定程度上可以反映出该国家或地区的经济发展水平，近年来伴随着发展中国家能源消费的快速增加，全球区域之间的能源消费不平等程度已经有所减小，但到目前为止依然较为明显[1]。

从全球范围来看，近年来无论是能源消费，还是二氧化碳排放，区域之间的不平等程度都有了明显下降。即便如此，目前的全球能源消费不平等程度依然严峻，最富裕的三分之一的人口消费了全球三分之二的能源[2]。洛伦兹曲线和基尼系数是测量居民能源消费不平等的重要方法。有学者通过测算挪威、美国、萨尔瓦多、泰国和肯尼亚五个国家的能源基尼系数发现：挪威、美国等发达国家的能源基尼系数较小；相反，泰国、肯尼亚等发展中国家的能源基尼系数则较大。这说明能源不平等程度与区域经济发展水平有直接关系，经济越发达的区域能源消费越均衡，而经济越不发达的区域能源消费越不均衡[3]。还有学者从能源强度的视角，应用能源转移指数和单位GDP能源消费数据分析了不同国家之间和国家内部的能源消费不平等的情况，结果表明：研究期间大多数国家内部的能源强度不均衡的情况已经有所下降，部分原因在于区域内部各部门之间的能源效率差异正在缩小；同时，不同国家之间的能源强度不均衡情况也有所下降，原因在于多数发展中国家的能源转换系数有了明显提升，从而使其能源强度明显下降，缩小了与发达国家之间能源强度的差距[4]。

还有一些学者研究一个国家或地区内部的能源消费不平等问题。来自印度农村地区的研究表明：印度农村不同类型家庭之间存在明显的能源消费不平等问题，而总体样本的能源消费不平等问题并不显著[5]。来自中国农村的研究为能源消费不平等问题的研究作出了新贡献，该研究基于中国12个省份的3404个样本，应用基尼系数分析了中国居民能源消费的不平等程度。研究结果表明：居民能源消费的不平等程度受多种因素的影响，其中样本所在区域和温度情况对其影响较大[6]。针对中国居民能源消费不平等原因的研究表明：家庭所在区域和户口类型是造成中国居民部门能源消费不平等的主要原因，也就是说，中国目前居民能源消费的不平等主要表现在区域不平等和城乡不平等两种类型[7]。此外，还有一些学者应用空间分解分析的方法研究中国各省（市）居民能源消费不平等问题，并指出中国居民能源消费存在明显的不平等问题，而在各种不平等问题中，区域能源消费的不平等问题最为显著[8-10]。

以上研究表明，区域能源消费不平等是中国居民部门面临的重要问题，然而，目前针对此类问题的研究还非常有限。本文通过比较中国区域能源消费与经济发展水平，发现中国各省（市）的居民能源消费存在较大差异，表现出“北高南低”的分布特点。然而，这种“北高南低”区域能源消费分布特点与“东中西”的区域经济梯度分布特点并不一致。这与之前学者将能源消费不平等归因为居民收入水平差异的研究不符[2,6]，因此，很有必要对中国区域能源消费不平等问题进行深入研究，从而探寻中国居民部门能源消费的区域差异的主要驱动因素。基于此，本文拟应用洛伦兹曲线和基尼系数测量中国居民部门区域能源消费的不平等程度，并进一步分析中国居民部门区域能源消费不平等的主要驱动因素。

针对以色列和希腊的研究表明：温度对电力和热力等居民能源消费有显著影响，温度升高会增加制冷需求，进而增加电力消费，但同时，也会因为减少供暖需求而减少热力消费[11-12]。同样，针对美国的研究表明：温度对商业和居民部门的能源消费具有显著的影响，冬季温度升高可以减少热力消费从而减少美国商业和居民部门的能源消费[13-16]。基于此，我们有理由相信温度差异是造成区域居民能源消费差异的主要原因，并希望通过测算温度差异对中国不同区域居民能源消费差异的影响来解释中国区域能源消费分布与经济发展水平不一致的问题。不难理解，温度对居民能源消费的影响主要体现在对供暖和制冷活动的影响，已有研究表明HDD（Heating Degree Days，供暖温度天数）和CDD（Cooling Degree Days，制冷温度天数）可以分别体现供暖和制冷所需的能源数量[17-18]，而在中国供暖能源消费已经超过供暖和制冷能源消费总和的95%，占绝对优势，而制冷能源消费占比还不到5%，几乎可以忽略不计[19]。因此，本文用各区域供暖能源消费的差异来反映温度对中国各地区居民能源消费的影响，这种处理方式在针对相似纬度国家的研究中是一种常用的方法[20]。

为了能够更客观地反映中国各地区居民能源消费的不平等水平，本文首先应用区域能源基尼系数测算区域居民能源消费不平等程度；然后，在各地区总体居民能源消费中剔除受温度直接影响的供暖能源消费，从而得到不受温度影响的居民能源消费水平；再通过计算剔除供暖能源消费后的区域能源基尼系数来体现中国各地区居民能源消费不平等的真实水平；最后探寻除温度以外，是什么因素决定了中国区域居民能源消费不平等。

本文第一部分介绍本研究采用的方法，第二部分介绍数据来源；第三部分则对计算结果进行分析和讨论；最后一部分对文章进行了总结。

一、研究方法

（一）城镇居民生活能源消费不平衡水平测度方法

洛伦兹曲线和基尼系数是用于度量和分析收入不平等的常用方法，优点在于计算简便且易于理解[3,21]。自从该方法被引入到能源消费相关分析中以后[3]，很多学者将这种方法运用到能源不平等相关的定量研究中，例如研究不同国家能源消费不平等的程度[8]、研究各国资源消费的不平等[18]、城乡居民能源消费不平等[6]。应用能源基尼系数可以清楚地解释能源消费的公平程度并支撑相关能源政策的制定[3]。本文通过构建区域能源洛伦兹曲线和区域能源基尼系数来测算中国30 个省（市）城镇居民能源消费不平等程度。通过借鉴已有文献的研究成果[3,6]，本文构建了用于分析中国区域居民能源消费不平等的区域能源基尼系数，具体计算表达式如下：

其中，pi表示地区i 城镇居民人口数；eci表示地区i城镇居民能源消费量；Pi表示地区i城镇人口占中国总城镇人口的比重；ECi表示地区i 的城镇居民能源消费占中国城镇居民能源消费总量的比重；GEC表示区域能源基尼系数；n表示本文所计算的中国大陆省（市）数（这里n取值为30，由于缺少数据，西藏没有包括在内）。在计算过程中，30个省（市）按照居民能源消费量大小由小到大排序。

区域能源洛伦兹曲线和基尼系数的构建基于收入基尼系数原理，应用中国30 个省（市）的居民能源消费和各省（市）人口数据来反映各区域人均居民能源消费的不平等程度，洛伦茨曲线是横坐标上各省（市）人口累积百分比与纵坐标上各省（市）居民能源消费累积百分比的排列分布。这条曲线与从原点出发到坐标x=1 （或100%）、y=1（或100%）的点的对角线的距离越大，表明区域居民能源消费的不平等程度越大。区域能源基尼系数则是用来定量说明各省（市）居民能源消费不平等的程度，当所有的居民能源消费都集中在一个省（市）时，即区域居民能源消费绝对不平等时，区域能源基尼系数等于1；而当所有的居民能源消费按照各省（市）的人口数量平均分配到各个省（市）时，即区域居民能源消费绝对平等时，区域能源基尼系数则等于0。

居民能源消费是居民生活的一种必要消费活动，当居民收入水平较低时，居民能源消费会随着居民收入的增加而增加，但当居民能源需求达到饱和状态以后，其增加速度就会逐渐放缓甚至停止增加。需要说明的是，相对于居民收入水平持续增加的特点，居民能源消费是有上限的，因此，居民能源消费的不平等程度会远远小于收入的不平等程度。

（二）供暖能源消费测度方法

本文用供暖能源消费来反映温度差异对区域居民能源消费不平等的作用。供暖能源消费的测度方法通常包括工程测量方法和相关估计方法[22]。工程测量方法多为自下而上法，即从用能终端或单个个体的角度出发，将每种能源类型、能源使用设备、能源使用者的能耗进行加总求得最终能源消费。这种方法的优点在于数据来源可靠，准确性高；缺点在于工作量大，统计过程不易控制。相关估计方法则是通过分析能源消费与其影响因素之间的相关关系，来估计最终能源消费。其中，HDD 法是目前用来估计空间供暖能源消费的最常用方法[23-25]。这种方法虽然难以区分个体差异[26]，但适用于本研究所需要的区域供暖能源消费的估计。目前已经有多位学者研究HDD 与供暖能源消费之间的相关关系，研究表明HDD 与供暖能源消费存在显著的正向相关关系[20,27-28]。

秦岭-淮河线是中国公认的南北分界线，即秦岭-淮河以北为北方，冬季寒冷干燥，需要大范围供暖，而且大部分建筑采用集中供暖的方式，容易获得供暖能源消费的数据；秦岭-淮河以南为南方，冬季相对温暖，一般不采取集中供暖方式，居民根据需要采用电力或天然气等能源形式进行分散供暖，因此不易获得其供暖能源消费的数据。本文首先应用中国北方省（市）2010—2016年的HDD 与供暖能源消费数据进行回归分析，再进一步应用北方省（市）估计得到的HDD 与供暖能源消费的回归系数，以及南方省（市） 的HDD，对中国南方省（市）的供暖能源消费进行估算，从而可以得到本文研究所需要的中国大陆30个省（市）的供暖能源消费数据。

（三）HDD测算方法

HDD 是目前比较常用的温度效应测算方法，也是本文用于估算南方省（市）供暖能源消费的主要依据。某一地区的供暖或制冷的温度天数可以用来衡量该区域由于供暖或制冷所需要的能源[15-16]。由于各个省（市）每个月的温度不同，使用全年的平均温度来计算是不准确的，因此本文挑选了中国30个省（市）的30个城市，计算每个城市每个月的HDD 并将其加总之后来计算这些城市全年的HDD。为了更好地代表每个省的温度，我们尽可能选择每个省中部的城市。当然，一个省（市）不同城市仍然存在温度差异，但这个误差非常有限。根据亚太能源研究中心的报告，中国各省（市）的HDD计算公式如下：

二、数据来源

如表1 所示，本文所用到的数据包括2010—2017 年各省会（直辖市）城市的温度数据、2017年中国大陆30 个省（市）（考虑到数据的可获得性，西藏及港、澳、台地区除外）的城镇人口数，以上数据均来源于2011—2018 年《中国统计年鉴》（国家统计局，2011—2018）。2010—2017年秦岭-淮河以北11个集中供暖省（市）的热力消费数据来源于2011—2018 年《中国能源统计年鉴》，2017年城镇居民能源消费数据来源于《中国能源统计年鉴》。本文根据研究需要对以上数据进行了必要的计算和处理。

表1 本文所使用的数据来源情况

三、研究结果分析

（一）HDD与城镇居民供暖能源消费的关系

为了定量分析HDD 与城镇居民供暖能源消费的关系，本文应用2010—2016 年中国北方11 个省（市）的HDD与城镇居民供暖能源消费数据画出散点图（图1），可以发现HDD 与城镇居民供暖能源消费之间存在明显的正向相关关系，且接近于二次非线性的相关关系。

应用EViews 9.0 对HDD 与城镇居民供暖能源消费进行回归分析，得到回归结果如下：

回归结果表明中国各省（市）HDD 与供暖能源消费呈现显著二次非线性正向相关关系。本文认为这样的研究结果更符合温度变化对供暖能源消费影响的现实规律，随着室外温度的降低（HDD增加），通过供暖能源消费来提升1℃所需要的能源就会越多。本文的研究结果与来自美国马萨诸塞州的研究结果基本一致[16]，这个研究用美国马萨诸塞州的温度和供暖能源消费数据证明了温度与供暖能源消费之间是非线性负相关的，当温度下降时，供暖能源消费的增长速度明显大于温度的下降速度。

（二）中国南方省（市）供暖能源消费估算

本文应用中国各省、自治区、直辖市2017 年HDD数据（图2）和以上回归结果，估算中国南方非集中供暖省（市）的城镇居民供暖能源消费量，再结合中国北方省（市）的城镇供暖能源消费情况，最终得到全国各省（市）的2017 年城镇居民供暖能源消费情况，为了便于比较，本文进一步计算了中国大陆各省、自治区、直辖市的人均供暖能源消费情况（图3）。比较中国大陆各省、自治区、直辖市的人均供暖能源消费情况可以发现，中国北方的人均供暖能源消费量远远高于中国南方各地，特别是西北地区和东北地区的人均供暖能源消费在全国各省、自治区、直辖市中遥遥领先。这说明温度对中国区域居民能源消费产生了重要影响，通过在区域居民能源消费中剔除供暖能源消费的影响，对比剔除温度影响前后的情况，可以进一步确定温度对中国区域能源消费不平等的驱动作用。本文将在接下来的部分通过测算剔除温度影响前后的区域能源基尼系数来测算温度对区域居民能源消费不平等的影响。

图2 2017年中国各省（市）连续12个月的HDD变化情况

图3 2017年中国各省（市）城镇居民人均供暖能源消费情况

（三）温度对中国区域居民能源消费不平等的驱动作用

本文应用中国各省（市）居民能源消费数据和人口数据（图4）绘制区域能源消费洛伦兹曲线，再应用区域能源基尼系数计算公式进一步计算区域能源基尼系数得到GEC=0.268，可以看出中国各省（市）能源消费情况差距依然明显。

图4 2017年中国各省（市）城镇居民人均能源消费情况

在各地区的城镇居民能源消费量中剔除城镇居民供暖能源消费，也就是剔除了区域温度差异的影响；再进一步应用各地区剔除供暖能源消费的城镇居民能源消费和城镇人口数据绘制洛伦兹曲线（图5），进一步计算其基尼系数得到GEC'=0.155，显著小于中国区域能源基尼系数的GEC=0.268。

图5 剔除供暖前后的中国区域居民能源消费洛伦兹曲线

计算结果表明：目前中国各省（市）之间的居民能源消费分布呈现出明显的南北方差异，然而这种区域居民能源消费的不平等并不能说明南北方生活水平的差距。区域温度差异是造成这种不平等的主要原因，北方地区居民部门消费更多能源的主要原因是冬天较为寒冷、供暖需求较大，而并不是为了获得更高的生活品质。因此，目前测算的中国居民部门区域能源消费不平等水平无法真实体现各区域之间的能源消费能力和生活品质。通过将供暖能源消费在各省（市）的居民部门能源消费总量中剔除，可以更为真实地体现中国各区域的居民能源消费能力。各省（市）剔除供暖能源消费以后的区域能源基尼系数明显减少，这表明，中国各省（市）之间的实际居民能源消费能力不平等水平并没有看上去那么严重。近年来，随着中国经济的快速发展和居民收入水平的明显提升，中国绝大部分省（市）的城镇能源消费需求都已经得到满足，当然，收入水平较高的区域由于居民对高品质生活的追求，其能源消费水平也会相应较高，但因为能源消费为基本生活消费，因此不同收入水平区域不太可能出现明显的差距，这也是中国区域居民能源消费相对均衡的主要原因。

居民能源消费水平是中国政府制定节能减排政策和进行区域减排责任划分时的一个重要指标，根据这一指标，中国北方省（市）的减排责任要明显高于南方地区的减排责任。然而，剔除供暖能源消费之后，北方省（市）的居民能源消费并没有明显高于南方省（市），甚至对于经济相对落后的大部分北方省（市），其居民能源消费水平反而低于经济相对发达的南方省（市）。因此，仅根据区域居民能源消费统计量来确定区域减排责任显然是不合理的，未来在划分区域减排责任时，应充分考虑区域温度差异的影响。

本文研究结果与国内已有研究结果有所不同，目前多数国内学者将中国区域能源消费不平等解释为区域经济发展水平或居民收入水平的不平等造成的[27-29]，然而本文的研究结果表明，温度是造成中国区域能源消费不平等的最主要的驱动因素，剔除温度的影响之后，中国真实的区域能源消费基尼系数减小了近一半，仅为0.155。针对日本、美国、加拿大等纬度相似国家的研究同样认为温度对区域能源消费不平等具有显著影响，可以支持本研究的结果，但他们的研究并没有定量测度区域居民能源消费的不平等水平[16,20]。

一项同样应用能源消费和人口数据的全球能源消费不平等的研究表明：2007 年全球各国家之间能源消费基尼系数为0.39[1]，高于本研究的0.268。这说明中国区域能源消费不平等水平已经低于国家之间的能源消费不平等水平，如果再进一步剔除温度的影响，那么中国的区域能源消费不平等水平已经处于理想水平。另外，已有研究表明：一个国家或地区的能源不平等水平与这个国家或地区的经济发展水平直接相关，经济发展水平越高的国家，能源不平等水平最低。中国目前的区域能源消费不平等水平已经达到发达国家21世纪初的水平[30]，区域能源消费不平等已经得到非常有效的控制。

（四）剔除温度影响后的区域居民能源消费不平等的驱动因素分析

本文已经证实了温度对中国区域居民能源消费不平等的巨大影响，那么接下来需要考虑的问题是：剔除温度影响之后，中国的区域居民能源消费不平等是否由经济发展水平决定。比较中国各省（市）剔除供暖能源消费前后的居民能源消费水平可以发现，剔除供暖能源消费之前，北方省（市）的居民能源消费明显高于南方省（市），居民能源消费密集的省（市）绝大部分都位于北方。居民能源消费最高的三个省（市）是辽宁、山东和广东，其中两个省（市）位于北方。居民能源消费次高的省（市）有黑龙江、内蒙古、北京、天津、河北、四川和江苏，其中大部分地区位于北方地区，南方仅有的几个能源消费较高的省（市）均为经济高度发达省（市）。相反，居民能源消费水平最低和次低的省（市）有海南、西藏、云南、贵州、重庆、广西、江西、福建、青海和宁夏，其中绝大部分省（市）都位于中国南方，只有青海和宁夏位于中国北方，究其原因，经济发展水平较低可能是其居民能源消费低下的主要原因。

剔除供暖能源消费之后，中国各省（市）的居民能源消费不再表现出北高南低的特点。居民能源消费高的省（市）主要集中在广东、浙江、江苏、山东、河北、辽宁、上海、北京、天津和四川，其中绝大多数省份位于东部发达地区，四川虽然不在东部地区，但其2018 年GDP 排名为全国第六位，也属于发达省（市）。相反，居民能源消费最低的省（市）主要集中在西藏、青海、宁夏、海南、新疆、内蒙古、吉林、甘肃、云南、江西、福建、贵州和广西，这些省（市）绝大多数属于中国西部区域，经济发展水平相对滞后。其余省（市）的居民能源消费适中，主要集中在中国的中部地区，这些省（市）的经济发展水平也处于中游水平。综上所述，如果不考虑温度差异对区域居民能源消费的巨大影响，区域经济发展水平在一定程度上可以决定一个省（市）的居民能源消费水平，而中国北方地区的虽然表面上居民能源消费较高，但高出的部分主要源于供暖需求。

通过比较剔除供暖能源消费以后的居民能源消费省域分布情况和GDP 的省域分布情况，我们发现两者分布非常相似，经济发达地区剔除供暖能源消费以后的居民能源消费也相应较高，反之亦然。这说明如果不考虑区域温度差异，区域能源消费水平受区域经济发展水平的影响非常显著。

为了印证剔除供暖能源消费之后的区域居民能源消费水平与GDP 之间的相关关系，本文又进一步绘制了区域生产总值与剔除供暖能源消费之后的区域居民能源消费量的散点图（图6），剔除供暖之后的区域居民能源消费与区域生产总值之间表现出显著的线性相关关系。

图6 剔除供暖后的区域居民能源消费与生产总值散点图

通过构建剔除供暖能源消费之后的区域居民能源消费与区域生产总值之间的线性回归方程，并将其标准化，可以得到区域生产总值对剔除供暖能源消费之后的区域居民能源消费的解释能力。回归结果表明：剔除供暖能源消费之后的区域居民能源消费与区域生产总值之间存在非常显著的正向线性相关关系，回归方程可以解释因变量变化的77.8%，方程解释效果较好。

其中ECi'表示剔除供暖能源消费之后的第i 个区域的居民能源消费，GDPi表示第i个区域的国内生产总值。

中国的这种区域居民能源消费与区域生产总值之间的强相关关系与发达国家的情况有较大差异，在部分发达国家，由于居民的能源需求已经完全被满足，经济发展水平对居民能源消费的影响已经不那么显著[30]。而中国居民能源消费受区域经济发展水平显著影响的事实也说明，目前中国居民的能源需求还没有完全被满足，经济发达区域居民相对于经济欠发达区域居民高出的收入会继续增加其能源消费。另外，中国居民能源消费占全国能源消费比重相对于发达国家明显偏低这一事实也可以佐证这一问题[31]。但是，本文关于剔除温度影响之后的区域能源基尼系数的计算结果表明：虽然中国区域居民能源消费水平还受经济发展水平影响，但其影响已经较为有限。这也说明中国与发达国家居民能源消费水平的差距正在缩小。

四、结论

本文应用区域能源洛伦兹曲线和区域能源基尼系数测算了中国各区域之间居民能源消费的不平等程度，并在考虑区域气候差异影响的基础上，探索了区域居民能源消费不平等的原因。研究结果表明：中国目前区域能源消费不平等现象比较明显，居民能源消费表现出北高南低的区域分布特点，而这种区域能源消费的不平等现象的主要原因是区域温度差异。当剔除区域温度差异影响之后，中国区域能源消费不平等程度明显下降，且原来的北高南低的特征也不再存在，区域能源消费水平与区域经济发展水平表现出协同分布的特点。进一步的回归分析表明，区域居民能源消费受区域经济发展水平的影响非常显著，如果不考虑区域温度差异的客观影响，区域经济发展水平是决定区域居民能源消费差异的最主要原因。剔除区域温度差异影响之后，中国区域经济与居民能源消费的协同分布的特点进一步表明：中国目前的区域居民能源消费水平仍然是由区域经济发展水平决定的，也就是说，随着经济的增长，居民能源消费需求也会随之增长，目前还没有达到饱和状态。在发达国家，居民能源消费需求基本饱和，经济增长对居民能源消费的影响已经很小，两者不再存在线性关系。对比中国与发达国家居民能源消费与经济发展的区域协同分布水平可以得出结论，中国目前的居民能源消费需求还没有达到饱和状态，未来较长一段时间，伴随着中国经济发展，居民能源消费仍然会保持增长态势，而这种增长态势与中国经济目前所处的发展阶段直接相关，有效的节能减排政策可以在一定程度上减缓中国居民能源消费的增加速度，但无法改变居民能源消费增长的态势。

本文的结论对于中国政府制定节能减排政策具有借鉴意义。居民能源消费统计量受区域温度等因素影响，无法准确体现一个区域的真实能源消费能力。因此，未来制定节能减排政策，进行区域节能减排责任划分时应充分考虑区域温度差异的影响，应根据剔除区域温度差异影响以后的区域居民能源消费水平确定各个区域的节能减排责任。此外，应进一步探索区域经济发展水平与居民能源消费的相关关系，在划分减排责任时充分考虑区域经济发展水平和真实能源消费能力，确定合理的区域节能减排责任。