京津冀农村生活能源消费结构与相关因素探究

时间：2015-12-21 00:28:15 所属分类：农业基础科学 浏览量:

0 引言 农村能源是保障农民生活、发展农业生产的重要资源。随着工业化和城镇化的快速发展，农村能源消费量快速增长，能源消费的增长对环境造成了重大的影响。近年来，京津冀地区已经成为空气污染和雾霾的重灾区，严重影响了人民的生活和生产活动[1].研究京津

　　0 引言

　　农村能源是保障农民生活、发展农业生产的重要资源。随着工业化和城镇化的快速发展，农村能源消费量快速增长，能源消费的增长对环境造成了重大的影响。近年来，京津冀地区已经成为空气污染和雾霾的重灾区，严重影响了人民的生活和生产活动[1].研究京津冀农村生活能源消费结构及影响因素，优化京津冀农村生活能源消费结构，对于改善京津冀地区的环境污染状况具有重要的意义。　　　　国内学者对农村能源消费结构和影响因素方面的研究已有不少研究成果，近些年，中国农村能源消费存在较多问题，如能源利用效率低、能源供应紧张、能源结构不合理、能源储备不足、能源依存度高等[2].所以，中国农村能源消费需要向优质化、商品化发展，合理开发可再生能源、转变能源利用结构是今后较长时期解决农村能源消费问题的重要途径[3],同时节能减排是实现由于工业增长引起的能源需求大幅增加，但有限的能源供应限制其快速发展之间矛盾的重要手段[4].

　　对全国农村能源消费影响因素的研究指出，中国大量、分散的农村人口以及各地不同的自然条件和经济发展水平使得农村的能源问题愈加复杂[5],其中城市化水平变动和GDP对能源消费产生正向影响[6],且对能源消费的影响路径最为复杂，均通过多个途径对能源消费有着直接或间接的影响机制[7].对城镇化发展因素而言，中国中部地区农村的城镇化水平对能源消费的影响最大[8],但是城镇规模的扩大会反过来造成对农村环境的污染[9].对于经济发展因素而言，在经济发达地区，对电力和石油制品的消费量较高，并且能源利用效率相对较高[10],农户的收入越高，对能源的舒适性、便利性、卫生特性的要求越高[11],所以北京和天津地区人均商品能、人均电力消费均较高，而河北地区生人均物质能消费较大，但能源利用率较低[12].在农村环境污染治理方面需要提出针对性的对策，不能较多地关注造成农村环境污染的显性影响因子，需要关注大量限制因子[13],并且要明确农村环境污染治理中政府、市场和社群组织三者的角色[14],要求各国政府支持以市场为导向的方法，使能源市场同样可以访问和本地投资者，才能持续的以一个理想的成本改善农村能源消费情况[15].

　　对京津冀农村地区的能源消费结构和方向，各学者也进行了一定研究，指出可以把北京农村建设成为全国可再生能源利用的高水平示范区[16],对于河北和天津地区，可以把生物质固体成型燃料作为重要的可再生能源，可直接用于河北省和天津居民炊事采暖、区域供热和工农业生产[17-18].从新农村建设与能源规划的角度统筹考虑，生物质固化能够在新农村建设中能够起到较大的积极作用。

　　笔者对京津冀地区农村生活能源消费结构及影响因素进行调查分析，旨在为优化对京津冀地区农村能源消费结构，改变环境污染状况，制定相关政策与措施提供参考依据。

　　1 研究方法

　　首先用问卷调查法对京津冀农村地区农村生活能源消费状况进行了问卷调查。于2014年6-10月分别在北京门头沟区和大兴区、天津武清区和中旺区、河北省保定市、唐山市、沧州市和廊坊市共发放问卷1000份，回收有效调查问卷784份。问卷内容涉及家庭生活能源消费量、使用种类、家庭状况（包括收入、人口、年龄和受教育程度等）、未来能源需求种类及程度等。

　　通过对这些问卷进行统计分析，研究京津冀农村生活能源消费结构特点与影响因素。然后采用Tobit模型对京津冀农村生活能源消费结构的影响因素进行分析，引入家庭年纯收入、人口数量和种植面积3个变量来解释京津冀地区农村生活能源消费结构特点及成因。

　　2 京津冀农村生活能源消费结构特点分析

　　2.1 京津冀农村生活能源消费总量结构分析

　　将收回的调查问卷数据进行整理得出京津冀农村生活能源消费结构，具体数值见表1.　　　　根据表1所显示的数据可得以下结论。

　　（1）北京市农村生活能源消费主要以电能和煤炭为主，两者之和占家庭生活能源消费总量的82.17%.

　　尤其是电能所占比例最大，达到59.15%,远远大于全国平均水平39.8%,也大于此次调查对象中天津市和河北省两地的电能消耗所占比例 ,二者分别为44.38%、21.63%.生物质能中的薪柴和秸秆的消费量较少，只占总消耗量的3.84%.北京市农村生活能源中生物质能所占较低，远低于全国农村生活能源消生物质量所占比例。从全国范围上看，生物质能是中国农村生活能源消费最主要的组成部分，约占到总能源消费量的72%[19].

　　（2）天津市农村生活能源消费结构主要以电为主，电能所占比例达到44.38%.但油的消耗所占比例高达21.30%,这一点与北京市和河北省2个地区存在较大差异，说明天津市农村私家机动车辆（包括汽车、摩托车等）的人均占有率非常高。天津市农村秸秆消耗占农村能源消费比例为11.61%,虽然远远低于全国水平，但高于北京市和河北省。

　　（3）河北省农村生活能源消费结构与北京市和天津市农村不同。河北省农村生活能源消费结构中煤炭消耗所占比例最大，达到总能源消耗量的41.19%.排在第二位的是电能，达到21.63%,约是煤炭的一半，与北京市和天津市农村能源消耗以电为主的特点有较大的差异。排在第三位的是油，达到18.30%,这一特点与天津相似；秸秆和薪柴的消耗所占比例明显大于北京，但略低于天津。

　　北京、天津和河北3个地区的农村生活能源消费结构有一些共同点，即商品能的消耗比例较大，而生物质能的消耗比例非常小，与全国范围内的农村生活能源消费结构特点正好相反，这主要与京津冀地区的经济发展水平、地形地貌和气候等因素有相当大的关系。北京和天津农村生活能源消费特征较为相似，主要以电为主，而河北省则以煤炭为主，同时电能的消费比例也较大。

　　2.2 京津冀农村人均生活能源消费量分析

　　北京、天津和河北3个地区的有效调查表数量各不相同，而且在同一地区中，随着每一户常驻人口数量的不同，其能源消费量也不同，所以分析京津冀农村生活能源结构不仅需要从能源消费总量方面比较分析3个地区的能源消费特点，而且应将人口因素考虑在内，即采用人均生活能源消耗指标，以准确的反映3个地区农村生活能源消耗结构的特点。通过整理调查问卷中的数据，经过计算得出了3个地区的人均生活能源消耗量，见表2.

　　从表2中可知从农村人均消耗量衡量京津冀地区的生活能源消费结构具有以下特点。

　　（1）北京市农村生活能源消费特点是人均耗电量较大，是河北省农村人均耗电量的3倍多，比天津市农村地区人均耗电量约多200 kgce;北京市人均液化气的消耗量也比较大，大于天津市和河北省2个地区的人均液化气消耗量之和。但是北京农村人均秸秆消耗量非常少，在所有调查对象中，只有2%的家庭使用秸秆。

　　（2）天津市农村地区人均秸秆消耗量最大，是北京市农村的50倍和河北省农村的2倍多，天津市农村地区的人均耗油量是北京市农村地区人均油耗量的10倍多，也大于河北省农村地区。

　　（3）河北省农村人均消耗量最大的是煤炭，是天津市农村地区人均耗煤量的2倍多，也大于北京市农村的人均煤炭消耗量。

　　以上数据反映出，在商品能消耗方面，电能是北京和天津地区农村的主要生活用能，远远大于河北省各农村地区；除电能外，煤炭和液化气也是北京农村地区主要的生活用能，远远高于天津市农村地区。对于天津市农村地区，除了电能外，秸秆也是天津市农村地区主要的生活用能；而对于河北省农村地区，煤炭则是其主要生活用能。在生物质能消耗方面，3个地区的人均生物质能均小于全国平均水平，以2007年全国农村地区人均生物质能消耗量为例，其值为447.8 kgce/（人·a），而京津冀地区的农村人均消耗量最高的是天津市农村地区，达到142.15 kgce/（人·a），最少的是北京农村地区，值仅为37.87 kgce/（人·a）。

　　这些数据表明：京津冀地区的农村生活用能多以电能和煤炭2种商品能为主，而生物质能的消耗量相对较少。每年京津冀农村地区生物质能的产量不低，以河北为例，河北地区平均每家产量大约1500 kg,但由于其利用方式不当，多是选择在地里烧掉或者任其腐蚀掉，生物质能浪费严重，很少用于家庭炊事或取暖。例如在唐山的乐亭县调查问卷显示的情况可知，乐亭县是传统的农业大县，耕地面积62800 hm2,人口50 万，其中农业人口约 37 万，玉米秸秆产量非常大，几年前对于大部分居民而言，除了将一部分秸秆打碎成沫喂家禽、拉回家烧等，大部分都会在地里烧掉，既污染环境又浪费能源。近年来，虽然采用了疏导利用的方法，但费用较大。在天津市农村地区的调查对象中，有84%的居民希望将更少的将秸秆作为家庭消费能源，更多的补充电和太阳能等更加清洁的能源。

　　京津冀地区农村生活能源消费结构特点受多种因素共同影响，对其能源消费结构进行优化需要找出根源，通过调控各因素来改变 3 个地区的能源消费结构。接下来，通过Tobit模型可以准确的分析出影响3个地区能源消费结构的因素。

　　3 影响因素分析模型的建立与运行结果分析

　　3.1 建立模型

　　调查问卷中显示了一种情况，即部分问卷中某种能源消费调查结果为0,其他问卷显示为连续数据，这一特点一方面显示了地域性差异，另一方面也体现了由于调查者和调查对象的主、客观因素，而导致数据缺失的情况。如果用OLS估计这种具有断尾形式的数据，会使估计量出现偏误，不能准确的衡量各种因素对能源消费结构的影响，而Tobit模型可以有效估计这种因变量受到限制而不连续的截尾数据。Tobit模型是Logit 模型的多元扩展模型，也称为因变量受限模型，Tobit 模型可以使左、右截尾不出现超域值，而且 Tobit模型中因变量与自变量的关系是S型的，不是线性关系，只是通过一个连接函数转换成线性关系来处理，可以很好地反映边际变化的规律，所以笔者采用Tobit模型对京津冀农村生活能源消耗结构及影响因素进行回归分析比较合适。

　　对电能、煤炭、液化气和油4种商品性能源和薪柴、秸秆2种非商品性能源进行回归分析。将各种能源消费量和相关影响因素放入Tobit模型的一般表达式[20]中，得到了回归模型表达式见式（1）~（2）。

　　【公式2】

　　式中：α为常数项；βj（j=1,2,3）为待估参数；i 代表能源种类；ε为误差项，服从标准正态分布；Yi*表示潜在的因变量，Yi为Yi*在不同条件下的值，当Yi*>0时，Y=Yi*,当Yi*≤0 时，Yi=0;A 代表家庭年纯收入；E 代表家庭人口数量；F代表家庭种植面积。

　　京津冀地区农村生活能源消费特点是由多方面的因素影响而成的，且各因素对每个地区各种能源消费的影响程度不同，需要区别分析。笔者选择eviews 6.0软件中的Tobit模型分析京津冀农村用能特点和各因素之间的关系，如果运行结果显着，则表明该因素对能源消费量影响显着，如果不显着则表明影响不大。

　　3.2 运行结果分析

　　全部样本的Tobit模型的估计结果见表3.

　　从表3可以看出，家庭年纯收入、家庭人口数量和种植面积与各能源消耗的回归结果具有差异性，即每个影响因素影响能源消费的种类各不相同，具体如下。

　　（1）家庭年纯收入。家庭年纯收入在5%的检验水平下对解释变量电能、煤炭、秸秆、液化气和油的影响存在显着性，而对变量薪柴的影响不大。解释变量电能、煤炭和油的系数估计值为正，分别表明，就平均而言，家庭年平均纯收入每增加10000元，电能、煤炭、液化气和油的消耗量分别增加141.4252 kgce、44.3886 kgce、4.5428 kgce 和 78.3187 kgce;解释变量秸秆的系数估计值为负，说明家庭年收入每增加10000元，秸秆的消耗量就会分别减少59.0075 kgce.在数量上，家庭年纯收入对电能、煤炭、秸秆和油的消耗量影响最大，对家庭液化气消耗量的影响略小，而对薪柴消耗的影响不大。

　　（2）家庭人口数量。家庭人口数对解释变量煤炭、液化气和油的影响在5%的检验水平下存在显着性，且所有解释变量的系数估计值都为正，而对其他变量的影响不大，其中对煤炭和油的影响最大，家庭每多1口人，煤炭和油的消耗量就会分别增加79.1324 kgce和203.9431 kgce,而液化气只增加约 18 kgce,影响程度略小。综上所述，家庭人口数与收入相比对农村能源消费种类的影响较小，只有3种且都是商品能。

　　（3）种植面积。种植面积对解释变量包括煤炭、秸秆、薪柴和液化气的消耗量的影响在5%的检验水平下存在显着性，在这些变量中，解释变量煤炭和液化气的系数估计值为负，与解释变量秸秆和薪柴的系数估计值为正。家里的种植面积每增加1 hm2,薪柴和秸秆的消耗量就会分别增加575.3880 kgce和308.5515 kgce,煤炭和液化气的消耗量分别减少 468.9945 kgce 和54.2235 kgce,分析结果与实际情况相符，耕种面积的增加会提高薪柴和秸秆的产量，这些生物质能燃烧成本（包括运输和劳动力付出等）较低，所以消耗量自然会提高，而煤炭和液化气的燃烧成本较高，消耗量自然会降低。

　　4 讨论

　　通过以上分析可知，煤炭和液化气这2种使用较为普遍的商品能受外界影响的敏感性较强，家庭年纯收入、人口数量和种植面积都会影响煤炭和液化气的消费量，而电能主要受家庭年纯收入影响，敏感性较差。秸秆主要受家庭年纯收入和种植面积的影响，且其中家庭年纯收入影响较大，年纯收入多的家庭自然会对生活质量的要求较高，包括生活环境、舒适度和便捷性等，所以即使种植面积大的家庭，由于其对生活质量的要求，秸秆这种排放较大、使用繁琐的能源消耗量也会变小。

　　通过以上分析可知，影响农村各能源消费量的因素不同，需要详细的调查和分析当地居民的实际情况。只有综合考虑当地居民的能源消费结构，家庭年纯收入、人口数量和种植面积等影响因素后才能制定出科学合理的能源消费与控制雾霾的政策建议。

　　参考文献：　　[1] 赵记伟。中科院专家：京津冀何以成雾霾重灾区[J].法人，2014（4）：24-26.　　[2] 王芳。我国能源发展的严峻形势及对策[J].应用能源技术，2005（4）：1-4.　　[3] 罗国亮，张媛敏。中国农村能源消费分析[J].中国农学通报，2008,24（12）：535-540.　　[4] Xiaohua W, Zhenming F. A survey of rural energy in the developedregion of China[J]. Energy,1997,22（5）：511-514.　　[5] 王效华，冯祯民。中国农村家庭能源消费的回顾与展望[J].农业机械学报，2002,33（3）：125-128.　　[6] 张传平，周倩倩。我国能源消费影响因素研究[J].中国能源，2013,35（3）：35-39.　　[7] 贾江涛，李雷鸣。我国能源消费影响因素分析：基于路径分析的实证研究[J].节能技术，2011,29（169）：462-466.　　[8] 王蕾，魏后凯。中国城镇化对能源消费影响的实证研究[J].资源科学，2014,36（6）：1235-1243.

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