宋國君 國瀟丹

摘要 本文提出一個新的評估城市生活能耗管理水平的方法，使用影響城市生活能耗的客觀因素對城市進(jìn)行分類，并為不同類型城市設(shè)計(jì)能耗標(biāo)桿體系，以解決城市間能效可比性及能效目標(biāo)針對性問題。地區(qū)自然條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、城市化程度、科技水平均為影響城市人均生活能耗的客觀因素。本文運(yùn)用單因素多階段及AdaBoost分類兩種方法將全國城市分為：采暖-高產(chǎn)值、采暖-低產(chǎn)值、非采暖-高產(chǎn)值、非采暖-低產(chǎn)值四類。全國地級以上城市生活能效評估結(jié)果表明：兩類高產(chǎn)值地區(qū)的人均生活能耗水平顯著高于兩類低產(chǎn)值地區(qū)，而采暖地區(qū)人均生活能耗由于快速增加的住宅供熱能耗而逐年攀升。2006—2015年全國地級以上城市人均生活能耗均值年均增幅為7.08%。在四類城市中，采暖-高產(chǎn)值地區(qū)由于更高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及供熱需求，生活能耗水平穩(wěn)居各類城市首位，超過全國平均水平約110%；非采暖-高產(chǎn)值地區(qū)增速平緩，且自2014年起出現(xiàn)下降趨勢；采暖-低產(chǎn)值地區(qū)目前生活能耗總量較低，但巨大的供熱能耗需求導(dǎo)致其年均能耗上升速度高達(dá)10.19%；非采暖-低產(chǎn)值地區(qū)能耗持續(xù)處于最低位置，僅為全國平均水平的約30%。在生活能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)方面，不斷增長的住宅供熱面積導(dǎo)致集中供熱能耗占生活能耗總量的比例于2015年上升至44.90%，已成為限制生活能耗管理水平提高的首要因素。

關(guān)鍵詞 城市能效管理；人均生活能耗；AdaBoost分類法；標(biāo)桿管理

中圖分類號 F206文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1002-2104（2018）06-0001-10DOI：10.12062/cpre.20180111

近年來，居民生活能耗水平快速增加，已成為能源消耗的主要增長點(diǎn)[1]。評估生活能源消費(fèi)對提高居民節(jié)能減排意識、促進(jìn)居民生活能耗方式轉(zhuǎn)變、提高生活能源使用效率具有十分重要的意義。居民生活能耗可分為照明、炊事等引起的直接能耗和由于居民購買產(chǎn)品和服務(wù)所誘發(fā)的間接能耗[2]。本文所研究的為直接能耗。受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理區(qū)位等客觀因素的影響，中國城市人均生活能耗水平差異顯著[3]。高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)的人均生活能耗水平顯著高于低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)[4]。然而我國在進(jìn)行能效評估及管理時，并未考慮氣候、經(jīng)濟(jì)等因素的影響，使用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)評判不同客觀條件城市的能效管理水平，完全忽略了經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市對更高能耗的硬性需求，為城市設(shè)定或難以達(dá)到或過于寬松的能耗目標(biāo)。在進(jìn)行管理手段設(shè)計(jì)時，對不同收入水平的城市均給出加大節(jié)能宣傳力度、優(yōu)化城鎮(zhèn)居民生活用能結(jié)構(gòu)、加快節(jié)能產(chǎn)品開發(fā)等粗糙的生活能效管理手段，未對不同地理區(qū)位及經(jīng)濟(jì)特征的城市制定不同的節(jié)能減排措施，給出可操作性強(qiáng)的家庭消費(fèi)模式轉(zhuǎn)變引導(dǎo)建議。

國內(nèi)外對生活能耗的研究主要集中在生活能耗的影響因素分析方面，根據(jù)能耗與影響因素間的數(shù)量關(guān)系提出調(diào)整能源價(jià)格、提高城市城鎮(zhèn)化水平等提高能效的建議[1-3，5]。然而站在管理學(xué)角度，經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境等客觀原因確實(shí)會對城市人均生活能耗產(chǎn)生顯著影響，但屬于城市能效管理活動中的不可控或弱可控的因素，無法進(jìn)行逆向管理。應(yīng)將可控與不可控因素區(qū)分開，在人均生活能效評估之初按照客觀影響因素對城市進(jìn)行分類，剔除管理不可控因素對城市生活能耗的影響，以保證同類城市內(nèi)部的可比性。在研究對象范圍方面，現(xiàn)有的能源效率研究多集中在國家整體、大區(qū)域、省級行政區(qū)層次，針對城市層次的能效研究較少[6-7]。然而城市之間客觀條件差異顯著，即使是相同區(qū)域類型的城市之間，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展及城鎮(zhèn)化水平方面也存在很大不同。因此，全國及省際尺度的能效分析，無法滿足進(jìn)行城市生活能效管理的需求。宋國君等曾使用地理區(qū)位、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等對全國地級以上城市進(jìn)行分類，并為各類城市制定人均生活能耗標(biāo)桿，為城市能效管理提出全新的思路[2，8-10]。

隨著時間的推移，各城市的客觀條件及其與生活能耗水平間的相關(guān)關(guān)系均出現(xiàn)明顯變化。而且城市人均生活能耗水平之間的差距也隨著全國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及城鎮(zhèn)化工作的推進(jìn)而越拉越大。因此，需要對城市生活能耗的分類依據(jù)進(jìn)行及時更新，以保證城市分類結(jié)果的合理性；并判斷生活能耗水平變動原因及趨勢，為制定針對性、可操作性強(qiáng)的城市生活能耗管理手段提供有力建議。本文在識別城市人均生活能耗客觀影響因素的基礎(chǔ)上，對2006—2015年全國地級以上城市進(jìn)行分類，在同類型城市中剔除造成人均生活能耗差異的管理不可控因素，分類后同類型城市間客觀條件類似可直接進(jìn)行比較，橫向?qū)Ρ冉Y(jié)果能夠更加貼近生活能效管理主觀差異。本文設(shè)計(jì)出能耗標(biāo)桿體系，使得城市可通過同類型對標(biāo)比較，判斷能耗水平先進(jìn)程度，確定切實(shí)可行的能效管理方向。本文將對最佳的城市人均生活能耗分類方法進(jìn)行研究，給出考慮因素全面、類型數(shù)量適宜、正確且穩(wěn)定的分類結(jié)果，對全面了解中國城市人均生活能耗的現(xiàn)狀、制定有差異的城市生活能耗控制手段具有重要意義。

1 影響城市生活能耗的客觀因素分析

1.1 影響因素識別

目前已有多位學(xué)者證明了人均生活能耗受到自然條件、城市化程度、交通狀況、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、收入水平、科技水平、節(jié)能意識等多種因素的影響，具體包括：

（1）自然條件：城市平均溫度等自然條件的差異會通過改變居民取暖降溫方式的途徑影響人均生活能耗[11-12]。

（2）城市化程度：城市化進(jìn)程的推進(jìn)會提高城市人口密度，一方面會提高住宅能效[13]，另一方面會造成熱島效應(yīng)，增加室內(nèi)降溫能耗[14]，也會造成交通擁堵，導(dǎo)致交通燃油消耗增加[15]。城鎮(zhèn)人口數(shù)量比例的上升也會引起居民生活能耗的大幅提高[16]。

（3）交通情況：人均城市交通道路設(shè)施越多，交通能耗水平越低，公共交通設(shè)施相對于私人交通設(shè)施而言能源效率較高[17]。

（4）經(jīng)濟(jì)發(fā)展：隨著經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，居民家庭能耗由炊事消耗逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樾蓍e娛樂消耗[18]。居民居住條件的改善將大幅提升居民采暖和制冷用能[19]。

（5）收入水平：收入水平代表了居民生活水平，高收入人群會更多的選擇私家車出行并擁有更多的家用電器，使得居民用電量快速增長[20]。

（6）科技水平：高能效標(biāo)準(zhǔn)空調(diào)及節(jié)能汽車等節(jié)能技術(shù)的應(yīng)用在很大程度上抑制了生活能耗的上漲[2，21]。

（7）能源價(jià)格：能源價(jià)格的提高會促進(jìn)居民減少不必要的能源消耗[22]。同時，不同能源類型之間的價(jià)格差異會促進(jìn)居民使用低價(jià)格能源替代高價(jià)格能源。

（8）節(jié)能意識：節(jié)能意識的提升可促使居民減少不必要的生活能源消費(fèi)，選擇能效更高的家用電器、建筑設(shè)施及生活方式等[23]。

（9）節(jié)能政策：政策手段可通過外部調(diào)控和內(nèi)部引導(dǎo)兩個方面影響居民能源消費(fèi)觀念繼而影響居民生活能耗[24]。

（10）回彈效應(yīng)：指能源效率的提高降低了能源服務(wù)的有效價(jià)格，進(jìn)而抵消了預(yù)期能源效率提高所導(dǎo)致的能源消費(fèi)的減少[25]。已有學(xué)者發(fā)現(xiàn)在家用電器、私家車的的使用中存在回彈效應(yīng)，但目前就回彈效應(yīng)的產(chǎn)生原因、強(qiáng)度計(jì)算、引導(dǎo)政策等尚無統(tǒng)一結(jié)論[26]。

（11）社會網(wǎng)絡(luò)：社會網(wǎng)絡(luò)會影響日常交通需求，例如個體社會關(guān)系網(wǎng)中其他成員的電動汽車所有情況會對個體電動汽車的選擇傾向產(chǎn)生積極影響[25，27]。

在上述影響城市人均生活能耗的因素中，前六類可全面反應(yīng)城市的環(huán)境、人口、經(jīng)濟(jì)狀況，屬于短期內(nèi)難以調(diào)節(jié)的客觀因素，無法進(jìn)行逆向管理，因此應(yīng)將其視為不可控因素，在人均生活能效評估之初就按這些因素對城市進(jìn)行分類，剔除客觀因素對能源效率的影響。而節(jié)能意識可通過節(jié)能教育等政策手段進(jìn)行調(diào)節(jié)，屬于對人均生活能耗造成影響的主觀因素?；貜椥?yīng)及社會網(wǎng)絡(luò)的影響強(qiáng)度同樣可通過經(jīng)濟(jì)型及信息型政策手段加以調(diào)整和引導(dǎo)，且二者難以在城市尺度進(jìn)行量化，故暫不列入本文研究范圍?？紤]到數(shù)據(jù)的代表性及可得性，本文對上述人均能耗的客觀影響因素進(jìn)行細(xì)分，最終確定：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）、全年平均氣溫（℃）、采暖與否、城市建設(shè)用地占市區(qū)面積比重（%）、人口密度（萬人/km2）、第二產(chǎn)業(yè)占比（%）、地區(qū)生產(chǎn)總值（萬元）、科學(xué)技術(shù)支出（萬元）、每萬人擁有公共汽車（輛）、采礦從業(yè)人員比例（%）、人均地區(qū)生產(chǎn)總值（元）、人均城市道路面積（m2）、城鎮(zhèn)人口比例（%）十三項(xiàng)城市人均生活能耗（kgce/人）潛在客觀影響因素[28-29]。

以影響人均生活能耗的客觀因素作為分類指標(biāo)對城市進(jìn)行研究，便于對同類型城市的人均能耗水平進(jìn)行橫向比較，可以更加公平地反映城市能耗總量控制水平。

1.2 生活能耗核算

居民生活能耗從用途的角度包括采暖、降溫、炊事、照明、交通等用能，從能源種類角度包括煤炭、電力、液化石油氣、人工煤氣等類型消耗[2]，其中用于家用電器及炊事的城市電力、人工煤氣、天然氣及液化石油氣供應(yīng)屬于市政公用事業(yè)，這類能源的地級以上城市居民使用量易于統(tǒng)計(jì)，可從《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲得，但居民生活中使用的汽油、柴油、煤炭及煤油數(shù)據(jù)難以直接獲得城市尺度數(shù)據(jù)。因此，受數(shù)據(jù)可得性的限制，本文所使用的城市生活能耗數(shù)據(jù)由城市家庭用電量、城市家庭煤氣（人工、天然氣）供氣總量及城市家庭液化石油氣總量與相應(yīng)的標(biāo)煤折算系數(shù)相乘后加總得到?！吨袊茉唇y(tǒng)計(jì)年鑒》中分行業(yè)能源消費(fèi)總量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)給出了全國居民生活能耗中煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、天然氣、電力消耗量的占比。可使用此比例粗略估計(jì)地級以上城市的生活能耗總量，為保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性本文不進(jìn)行此項(xiàng)估算。

北方集中供暖地區(qū)供暖需要消耗大量能源，占據(jù)生活能耗總量的很大比重，但這部分能耗量并未進(jìn)行單獨(dú)統(tǒng)計(jì)。若不將集中供暖用能計(jì)入居民家庭生活能耗中，將導(dǎo)致生活能耗水平的嚴(yán)重低估。本文使用《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中的城市住宅供熱面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與各省集中供熱單位面積耗煤量的統(tǒng)計(jì)及計(jì)算值估算城市集中供暖能耗量[30]。忽略各省內(nèi)部城市之間在平均氣溫、供暖時長、供暖效率方面的差異，假設(shè)同一省份內(nèi)城市集中供熱單位面積耗煤量相等，使用城市住宅供熱面積與集中供熱單位面積耗煤量的乘積估算供暖地區(qū)城市的住宅供熱能耗。

本文使用住宅集中供熱能耗對采暖地區(qū)的生活能耗水平進(jìn)行調(diào)整。調(diào)整后的采暖地區(qū)城市生活能耗由城市家庭用電量標(biāo)煤折算量、城市家庭煤氣（人工、天然氣）用量標(biāo)煤折算量、城市家庭液化石油氣用量標(biāo)煤折算量與住宅供熱標(biāo)煤能耗四部分共同組成。

1.3 相關(guān)性分析

以2013年全國287座地級以上城市實(shí)際數(shù)據(jù)為研究對象，通過相關(guān)性分析方法判斷人均生活能耗與上述十三項(xiàng)影響因素之間是否具有顯著的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)性系數(shù)如表1所示。

由相關(guān)性系數(shù)表可知，調(diào)整后的人均生活能耗與平均氣溫、采暖與否、城鎮(zhèn)人口比例、萬人擁有公共汽車數(shù)量、人均城市道路面積、人均可支配收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、科學(xué)技術(shù)支出具有高度相關(guān)關(guān)系，與采礦從業(yè)人員比例具有一定的相關(guān)關(guān)系，與城市建設(shè)用地面積占比、人口密度、二產(chǎn)占比之間并不具有顯著的相關(guān)關(guān)系。由此可知城市人均生活能耗水平主要受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、城鎮(zhèn)化程度及自然條件的影響。部分顯著影響人均生活能耗水平的因素之間同樣存在著相關(guān)關(guān)系，例如人均產(chǎn)值與人均可支配收入高度正相關(guān)。

2 基于客觀因素的生活能耗城市分類

2.1 分類方法研究

在明確了人均生活能耗的顯著影響因素后，本文首先使用上述單一因素對城市進(jìn)行逐級劃分，作為城市單因素多階段分類結(jié)果。此種方法的分類過程及原則為：

（1）按照相關(guān)性系數(shù)由高到低的次序逐步使用單一客觀影響因素進(jìn)行多階段城市分類，在選擇后續(xù)分類因素時不選擇與已使用的分類因素高度相關(guān)的客觀因素，以免造成類型間能耗均值差異不顯著，及城市數(shù)量分布不均；

（2）在每一步分類過程中均以方差分析結(jié)果作為判斷分類結(jié)果是否合理的依據(jù)，若組間差異顯著則可進(jìn)一步分類，若不顯著則更換分類指標(biāo)或停止分類，直至完成對全部因素的判別；

（3）以未參與城市分類但高度相關(guān)的因素為指標(biāo)，進(jìn)行城市間方差分析，若全部分析結(jié)果顯著，則認(rèn)為分類依據(jù)全面；

（4）進(jìn)一步使用AdaBoost方法對城市進(jìn)行劃分，將分類結(jié)果與單因素多階段分類結(jié)果進(jìn)行對比，當(dāng)分類結(jié)果一致率超過95%認(rèn)為分類結(jié)果可靠；

（5）最終通過方差分析及LSD對比分析證明城市分類結(jié)果的合理性。

上述城市分類方法可使得組內(nèi)城市客觀條件類似，人均生活能耗具有直接可比性，而組間城市經(jīng)濟(jì)社會狀況及人均生活能耗差異顯著。

2.2 單因素多階段分類分析

在對城市人均生活能耗產(chǎn)生顯著影響的客觀因素中，采暖與否本身即為分類變量，用其進(jìn)行城市分類可避免使用連續(xù)變量依照等樣本量原則進(jìn)行分類帶來的不確定性，因此將其定為首要分類依據(jù)。2015年全國地級以上城市方差分析結(jié)果表明：組間差異F檢驗(yàn)的sig值為0.000，在99%的置信度下，采暖地區(qū)與非采暖地區(qū)的人均能耗均值存在顯著差異，分類方式合理。

人均地區(qū)生產(chǎn)總值與人均生活能耗之間相關(guān)性系數(shù)最高。以此標(biāo)準(zhǔn)依照等樣本量法則（分界點(diǎn)為36 650元）分別對采暖及非采暖城市進(jìn)行第二階段劃分。方差分析結(jié)果顯示：在采暖及采暖地區(qū)，99%的置信區(qū)間下，高人均產(chǎn)值與低人均產(chǎn)值城市間能耗均值差異顯著，適合使用人均產(chǎn)值進(jìn)一步分類。

在剩余的影響因素中，平均氣溫、采礦從業(yè)人員比例與采暖情況存在高度相關(guān)關(guān)系，城鎮(zhèn)人口比例、每萬人擁有公共汽車數(shù)量、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均可支配收入、科學(xué)技術(shù)支出、人均城市道路面積與人均地區(qū)生產(chǎn)總值存在高度正相關(guān)關(guān)系。若使用上述因素進(jìn)行第三階段的城市分類，會造成類型間能耗均值差異不顯著及城市數(shù)量分布不均。經(jīng)過嘗試后發(fā)現(xiàn)，使用上述任何一項(xiàng)因素對城市類型進(jìn)行第三階段的劃分，均不能滿足組間人均生活能耗均值差異顯著的要求，因此不適合進(jìn)行進(jìn)一步分類。至此，對城市人均生活能耗造成顯著影響的客觀因素中已無與已確定的兩項(xiàng)分類因素——采暖與否及人均地區(qū)生產(chǎn)總值完全獨(dú)立的因素。最終將全部城市劃分為：采暖高-人均產(chǎn)值、采暖-低人均產(chǎn)值、非采暖-高人均產(chǎn)值、非采暖-低人均產(chǎn)值四類地區(qū)。

為進(jìn)一步證明分類方式的合理性及客觀因素考慮的全面性，對剩余的具有顯著相關(guān)關(guān)系但未作為城市分類依據(jù)的因素進(jìn)行城市類型間均值對比。由如表2所示的方差分析結(jié)果可知：在采暖及非采暖地區(qū)，高人均產(chǎn)值城市的生產(chǎn)總值、可支配收入、城鎮(zhèn)化比例、道路出行條件、科技支出均顯著高于低產(chǎn)值地區(qū)，說明不同城市類型具有鮮明的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平、交通條件特性。

2.3 AdaBoost分類分析

我國地級以上城市數(shù)量較大，且與人均生活能耗相關(guān)的客觀因素?cái)?shù)量較多，導(dǎo)致城市樣本點(diǎn)間分類邊界較為模糊。上述單因素多階段分類方法具有可操作性、解釋性強(qiáng)的突出優(yōu)點(diǎn)，但對于高度重疊的樣本點(diǎn)易造成錯分?？紤]到AdaBoost分類法在處理樣本點(diǎn)距離較近問題時的突出優(yōu)勢，本文使用該方法以全部客觀影響因素作為機(jī)器學(xué)習(xí)對象，對城市類別進(jìn)行劃分。綜合運(yùn)用上述兩種分類方式可同時保證分類結(jié)果的可解釋性及準(zhǔn)確性。

由R程序給出的變量重要性圖可知：人均地區(qū)生產(chǎn)總值對城市類型的決定性最強(qiáng)，其次為采暖與否，二產(chǎn)占比及采礦從業(yè)人員比例等其他變量的重要性很小。這與單因素多階段分類法中使用采暖與否及人均地區(qū)生產(chǎn)總值進(jìn)行分類的方式完全一致。兩種方法得到的城市分類結(jié)果相互驗(yàn)證一致率為100%，可認(rèn)為城市分類結(jié)果可靠。

2.4 分類結(jié)果方差分析

總體方差分析結(jié)果顯示，F(xiàn)檢驗(yàn)sig值為0.000，說明在99%的置信區(qū)間下，上述城市分類結(jié)果滿足不同城市類型之間人均能耗均值整體差異顯著的要求。LSD對比結(jié)果顯示，在95%的置信區(qū)間下，除采暖-低產(chǎn)值與非采暖-高產(chǎn)值地區(qū)外，全部城市類型兩兩之間的組間差異顯著，整體分類效果良好。采暖-低產(chǎn)值地區(qū)的城市樣本較為離散，與非采暖-高產(chǎn)值地區(qū)城市之間存在一定重疊，導(dǎo)致sig值為0.199，組間差異并不顯著，但這驗(yàn)證了使用Adaboost分類法進(jìn)行城市類型劃分的合理性和必要性。

3 人均生活能耗分類別分析

3.1 時間序列分析

使用上述城市分類方法，以2006—2015年全國地級以上城市為研究對象進(jìn)行實(shí)證分析，得到如圖1所示的城市人均生活能耗均值時間序列對比情況。

全國各類城市人均能耗均值時間序列表明：

（1）全國人均生活能耗均值逐年上升，年均上升幅度為7.08%。2006年全國人均生活能耗均值為66.218 kgce/人，2015年達(dá)到121.794 kgce/人。

（2）兩類高產(chǎn)值地區(qū)的人均生活能耗著高于兩類低產(chǎn)值地區(qū)，而采暖地區(qū)人均生活能耗則由于逐年上升的集中供熱煤耗而快速上升，非采暖地區(qū)人均生活能耗相比之下較為平緩。

（3）“采暖-高產(chǎn)值”地區(qū)的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、居民生活、城鎮(zhèn)化水平高，使用家用電器及交通工具的頻率高，所消耗的生活能源更高，居民的生活能源消耗由基本生活需求更多轉(zhuǎn)向文化娛樂等高端消費(fèi)方式。雖然采暖地區(qū)的集中供熱單位面積煤耗率持續(xù)下降，但由于城市住宅供熱面積逐年快速增加，城市集中供熱耗煤量隨之快速增加。以北京市為例，2006—2015年間城市單位面積供熱煤耗年均下降幅度為2.34%，但住宅供熱面積由2006年的23 157.7萬m2快速上升至2015年的39 031萬m2，年均上升幅度為6.85%，導(dǎo)致城市住宅供熱能耗由2006年的273 801.2萬kgce上升到2015年的372 485.8萬kgce。北京市自2017年起供暖城區(qū)熱原全部使用天然氣，天然氣供熱占比超過97%。按照上述住宅供熱能耗年增速計(jì)算，北京市2017年居民供暖需消耗天然氣約31億m3，而北京市天然氣日應(yīng)急儲備能力僅為450萬m3，相當(dāng)于采暖期居民供暖天然氣日平均用量的20%，若缺乏完善的天然氣供應(yīng)及應(yīng)急儲備機(jī)制，“氣荒”現(xiàn)象難以避免。2006—2015年間，“采暖-高產(chǎn)值”地區(qū)的人均生活能耗均值年均增長率為7.63%，上升趨勢明顯。2015年“采暖-高產(chǎn)值”地區(qū)人均生活能耗均值達(dá)到266.069 kgce/人，高出全國平均水平118.46%。

（4）“非采暖-高產(chǎn)值”地區(qū)的人均生活能耗均值水平基本與全國平均水平一致。2006—2015年間，“非采暖-高產(chǎn)值”區(qū)的人均生活能耗均值年均增長率為5.01%，上升速度為四類城市中的最低水平。自2014年開始，隨著電能使用效率的提高，該類城市的能耗水平開始出現(xiàn)下降趨勢，2015年人均生活能耗均值為111.883 kgce/人，比全國平均水平低8.26%。

（5）“采暖-低產(chǎn)值”地區(qū)人均生活能耗年均上升速度達(dá)到10.19%，顯著高于其他三類地區(qū)。該類型城市多為低人口密度的北方城市，這類城市集中供暖管網(wǎng)長度較長且設(shè)施相對落后，供熱管網(wǎng)損失更高。以雞西市為例，2006—2015年間城市單位面積供熱煤耗年均上升幅度為0.24%。住宅供熱面積由2006年的383萬m2快速上升至2015年的1 330萬m2，年均上升幅度為24.73%。導(dǎo)致城市供熱能耗由2006年的9 257.4萬kgce快速上升到2015年的32 833.3萬kgce。2006年“采暖-低產(chǎn)值”類型城市的人均生活能耗均值僅為全國平均水平的64.95%。經(jīng)過多年能耗水平的穩(wěn)步上升，2015年該類城市人均生活能耗水平達(dá)到102.569 kgce/人，上升至全國平均水平的84.29%。

（6）“非采暖-低產(chǎn)值”地區(qū)的人均生活能耗均值持續(xù)處于四類城市中的最低水平，且上升趨勢平緩。該類城市由于受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素的限制，家用電器的使用頻率較低，且無過多的采暖需求。2006—2015年間，“非采暖-低產(chǎn)值”地區(qū)人均生活能耗均值年均增長率為8.68%。2015年能耗均值為35.484 kgce/人，僅為全國平均水平的29.13%。

3.2 標(biāo)桿體系確立

本文進(jìn)一步為各類城市構(gòu)建人均生活能耗標(biāo)桿體系，通過與相應(yīng)類型標(biāo)桿進(jìn)行對標(biāo)分析，即可判斷城市生活能效水平的先進(jìn)程度，明確管理可操作的能效改進(jìn)方向。

建立標(biāo)桿體系的前提條件是變量需服從正態(tài)分布。假定人均生活能耗ei（i=1，2，…，4）服從對數(shù)正態(tài)分布ln（ei）～N（μi，σ2i）。運(yùn)用單樣本的Kolmogorov-Smirnov（K-S）檢驗(yàn)方法來檢驗(yàn)總體分布。假設(shè)F0（X）為正態(tài)分布，則K-S檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：

式中S（x）為樣本的累積經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)，通過Z統(tǒng)計(jì)量可判斷假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果。0.05顯著性水平下，當(dāng)P值≤0.05（雙尾P值≤0.1）時，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)拒絕服從正態(tài)分布的零假設(shè)，反之樣本總體分布可以認(rèn)為是正態(tài)分布。

由K-S檢驗(yàn)結(jié)果可知，在0.05的顯著性水平下，2006—2015年全部城市的人均生活能耗在部分年份不服從對數(shù)正態(tài)分布，而將城市分為四類后，各類城市的漸進(jìn)顯著性顯著提升，全部城市類型的人均生活能耗服從對數(shù)正態(tài)分布。

在確定人均生活能耗變量滿足正態(tài)分布后，即可利用總體均值及方差構(gòu)建標(biāo)桿體系。人均生活能耗先進(jìn)上臨界水平滿足等式（2），落后下臨界水平滿足等式（3）。

人均生活能耗的對數(shù)落在以均值為中心寬度為一個方差的區(qū)間內(nèi)時，城市生活能效水平被判定為正常；高于該區(qū)間時判定為落后；低于該區(qū)間時判定為先進(jìn)。各類城市人均生活能耗標(biāo)桿體系如表3所示。

由上表可以看出：各類地區(qū)的人均生活能耗上下臨界值整體上均呈上升狀態(tài)，采暖地區(qū)上下臨界值之間的跨度明顯高于非采暖地區(qū)。使用上述標(biāo)桿體系可在四類城市中繼續(xù)按照人均生活能耗水平高低分為先進(jìn)、普通、落后三類。以2015年為例進(jìn)行城市類型劃分，分類結(jié)果如表4所示。受篇幅限制表中只列出各類型中能耗水平最高及最低的五個城市，按照人均生活能耗水平由高到低排序。

4 生活能耗結(jié)構(gòu)分析

有學(xué)者預(yù)測到2020年左右，我國的生活能耗總量將會達(dá)到社會總耗能的1/3以上，而供熱采暖耗能約占生活總耗能量的65%[31]。分析城市生活能耗結(jié)構(gòu)，可識別出能耗水平上升的主要原因，明確能效管理方向。本文將城市生活能耗總量組成成分進(jìn)行分解，繪制出如圖2所示的全國生活能耗結(jié)構(gòu)圖。

住宅供熱用能由2006年的264.038億kgce，上升至2015年的638.192億kgce。集中供暖耗煤總量的增加是造成生活能耗水平持續(xù)攀升的重要原因。采暖用能占全國生活能耗的比例由2006年的30.65%上升至2015年的44.90%。

我國生活能耗存在顯著的南北差異。非采暖地區(qū)生活用電標(biāo)煤折算量由2006年的197.026億kgce，上升至2015年的255.363億kgce。雖然非采暖地區(qū)生活用電標(biāo)煤折算量的絕對值明顯上升，但占全國生活能耗總量的比重由22.87%下降至17.97%，說明提高電力消費(fèi)比例有助于降低整體生活能耗，占非采暖區(qū)生活能耗量的比重則由53.62%逐步上升至57.02%。單位地區(qū)生產(chǎn)總值生活電耗標(biāo)煤折算值由2006年的149.44 kgce/萬元，下降至2015年的60.15 kgce/萬元。而采暖地區(qū)的生活用電標(biāo)煤折算量占比保持在13%左右。

隨著家庭用瓶裝液化石油氣逐步被管道天然氣替代，其使用量標(biāo)煤折算值逐年降低。2015年采暖地區(qū)折算量占比僅為1.45%，非采暖地區(qū)為4.40%。家庭煤氣標(biāo)煤折算量在2006—2015年間保持快速增長，在采暖地區(qū)折算量由77.442億kgce上升至2015年的131.120億kgce，使用量占比由8.99%上升至9.22%。

對于本文由于數(shù)據(jù)不足而未納入地級以上城市生活能耗中的汽油、煤油、柴油、焦炭部分，其所占比重可由《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒中》給出的全國生活能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)近似替代。經(jīng)統(tǒng)計(jì)得到：2006年生活能耗中焦炭、汽油、煤油、柴油四類能源的占比分別為0.67%、6.90%、0.25%、5.21%，2015年比例相應(yīng)調(diào)整為0.14%、17.51%、0.20%、6.63%。其中，居民生活汽油消費(fèi)量隨著私人交通工具的普遍使用而逐年攀升，由2005年77.076億kgce上升至2015年381.550億kgce，年均增幅達(dá)到17.45%。對比私家車保有量情況，單位私家車年均汽油消耗量由2005年的417.062 kgce/輛下降到2016年的262.046 kgce/輛，說明私家車燃油效率明顯提升。

5 結(jié)論及建議

本文加入集中供暖地區(qū)住宅供熱能耗對生活能耗水平進(jìn)行了調(diào)整，并使用影響人均生活能耗的客觀因素將全國地級以上城市劃分為“采暖-高產(chǎn)值”、“采暖-低產(chǎn)值”、“非采暖-高產(chǎn)值”、“非采暖-低產(chǎn)值”四類，可保證同類城市之間具有可比性，避免對客觀條件不同的城市進(jìn)行直接比較。研究結(jié)果顯示：2006—2015年全國地級以上城市人均生活能耗均值年均增幅為7.08%。其中，兩類高產(chǎn)值地區(qū)的人均生活能耗水平高于低產(chǎn)值地區(qū)，而兩類采暖地區(qū)由于快速增加的住宅供熱能耗而擁有更高的增長幅度?！安膳?高產(chǎn)值”地區(qū)由于更高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及供熱需求，其生活能耗水平穩(wěn)居各類城市首位。采暖地區(qū)住宅集中供熱能耗占生活能耗的比例由2006年的30.65%快速上升至2015年的44.90%。在非采暖地區(qū)，生活用電標(biāo)煤折算量占非采暖區(qū)生活能耗量的比重超過50%，用量絕對值逐年上升，但生活用電效率逐漸提升。

針對上述研究結(jié)果，本文認(rèn)為在進(jìn)行城市生活能效管理時應(yīng)：①正視城市生活能耗快速增長對城市能源供應(yīng)帶來的巨大挑戰(zhàn)，建設(shè)完善的冬季煤炭、天然氣等能源儲備和應(yīng)急體系，保障采暖地區(qū)冬季集中供暖對多種類型能源的需求。②在“國家生態(tài)文明建設(shè)示范縣、市”等城市資源節(jié)約評價(jià)指標(biāo)中，不應(yīng)為不同客觀條件的城市劃定統(tǒng)一的指標(biāo)值，導(dǎo)致高產(chǎn)值北方城市由于環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求等難以逆向管理的因素，難以達(dá)到能耗目標(biāo)；而低產(chǎn)值城市由于發(fā)展及城鎮(zhèn)化水平低，能耗目標(biāo)過于寬松，無法對能源消耗起到應(yīng)有的限制作用。③在評估城市生活能效水平時，應(yīng)在確定城市分類后，根據(jù)統(tǒng)計(jì)分布原理，在人均生活能效標(biāo)桿體系中判斷城市處于先進(jìn)或落后地位。通過與先進(jìn)型城市進(jìn)行橫向?qū)Ρ鹊姆绞?，識別出在能源供給及消費(fèi)方式等主觀因素方面降低城市人均生活能耗的方法。④遏制集中供暖地區(qū)生活能耗快速攀升的主要方式是降低采暖能耗。應(yīng)通過熱電聯(lián)產(chǎn)、建筑節(jié)能等方式提高熱效率，推進(jìn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的老舊熱網(wǎng)改造工程，合理布設(shè)管網(wǎng)，減少公共部分長度和熱量損失。⑤在高產(chǎn)值地區(qū)推廣電能替代從而提高能源使用效率和經(jīng)濟(jì)性。我國尤其是北方地區(qū)，在分散式電采暖、電鍋爐采暖等煤改電技術(shù)方面發(fā)展?jié)摿薮?。各級政府可通過財(cái)稅補(bǔ)貼政策推進(jìn)電能替代，在提高生活能效的同時獲得調(diào)整能源結(jié)構(gòu)、提高空氣質(zhì)量的效用。⑥加大政府對節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新的財(cái)政支持和引導(dǎo)作用，培養(yǎng)節(jié)能創(chuàng)新人才，通過推廣建筑節(jié)能、家電節(jié)能、汽車節(jié)油技術(shù)應(yīng)用的方式，為城市人均生活能耗的降低提供保障。

參考文獻(xiàn)（References）

[1]王妍， 石敏俊. 中國城鎮(zhèn)居民生活消費(fèi)誘發(fā)的完全能源消耗[J]. 資源科學(xué)， 2009， 31（12）： 2093-2100. [WANG Yan， SHI Minjun. Total energy consumption induced by urban residents living consumption in China[J]. Resources science， 2009， 31（12）： 2093-2100.]

[2]馮玲， 吝濤， 趙千鈞. 城鎮(zhèn)居民生活能耗與碳排放動態(tài)特征分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2011， 21（5）： 93-100. [FENG Ling， LIN Tao， ZHAO Qianjun. Analysis on dynamic characteristics of urban residents energy consumption and carbon emissions[J]. Chinas population， resources and environment， 2011， 21（5）： 93-100.]

[3]王子敏， 楊小軍. 居民生活能耗增長的分解與影響因素研究-基于習(xí)慣形成視角[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版）， 2013， 15（5）： 36-42. [WANG Zimin， YANG Xiaojun. Study on the decomposition and influencing factors of energy consumption growth of residents： based on the perspective of habit formation[J]. Journal of Beijing Institute of Technology （social sciences edition）， 2013， 15（5）： 36-42.]

[4]宋國君. 中國城市能源效率評估研究[M]. 北京：化學(xué)工業(yè)出版社， 2013： 1-4. [SONG Guojun. Research on urban energy efficiency of China [M]. Beijing： Chemical Industry Press， 2013： 1-4.]

[5]李治， 李國平. 城市能源效率分布特征影響因素研究——基于空間計(jì)量模型[J]. 城市發(fā)展研究， 2010（6）： 22-26. [LI Zhi， LI Guoping. Research on the influence factors of urban energy efficiency distribution characteristics：based on the spatial econometric model [J]. Urban development research， 2010 （6）： 22-26.]

[6]方國斌， 馬慧敏， 宋國君. 基于氣候區(qū)劃的城市能源效率分類研究[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策， 2016（18）： 125-130. [FANG Guobin， MA Huimin， SONG Guojun. Classification of urban energy efficiency based on climate zoning [J]. Statistics and decision making， 2016 （18）： 125-130.]

[7]趙先超， 宋麗美， 朱翔. 湖南省城鄉(xiāng)居民生活能耗測算及節(jié)能思路研究[J]. 科技與經(jīng)濟(jì)， 2016， 29（1）： 77-81. [ZHAO Xianchao， SONG Limei， ZHU Xiang. Study on energy consumption and energy saving of urban and rural residents in Hunan Province[J]. Science and technology and economy， 2016， 29 （1）： 77-81.]

[8]宋國君， 馬本. 基于能效標(biāo)桿的城市節(jié)能管理新思路[J]. 環(huán)境經(jīng)濟(jì)， 2011（8）： 22-30. [SONG Guojun， MA Ben. New idea of urban energy saving management based on energy efficiency benchmarking[J]. Environment economy， 2011（8）： 22-30.]

[9]宋國君， 傅毅明， 馬本， 等. 中國地區(qū)能源利用效率評估指數(shù)體系設(shè)計(jì)及實(shí)證探討[J]. 環(huán)境污染與防治， 2010（10）： 91-96. [SONG Guojun， FU Yiming， MA Ben. Design and demonstration of energy efficiency evaluation index system in China[J]. Environmental pollution and prevention and control， 2010（10）： 91-96.]

[10]傅毅明， 宋國君， 陳德良， 等. 中國地區(qū)能效分布函數(shù)與標(biāo)桿研究[J]. 中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版）， 2010， 10（5）： 17-21. [FU Yiming， SONG Guojun， CHEN Deliang， et al. Research on energy efficiency distribution function and benchmarking in China[J]. Journal of China University of Geosciences （social sciences edition）， 2010， 10（5）： 17-21.]

[11]羅光華，牛叔文. 氣候變化、收入增長和能源消耗之間的關(guān)聯(lián)分析——基于面板數(shù)據(jù)的省際居民生活能源消耗實(shí)證研究[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2012，26（2）：20-24. [LUO Guanghua， NIU Shuwen. Correlation analysis between climate change， income growth and energy consumption： an empirical study on inter provincial residents life energy consumption based on panel data[J]. Resources and environment in arid area， 2012，26（2）： 20-24.]

[12]孫欣. 省際節(jié)能減排效率變動及收斂性研究——基于指數(shù)[J]. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇， 2010， 25（6）： 101-107. [SUN Xin. Research on the efficiency and convergence of inter provincial energy saving and emission reduction： based on the index [J]. Statistics and information forum， 2010， 25（6）： 101-107.]

[13]姚永玲. 北京城市發(fā)展中的能耗影響因素分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2011（7）： 40-45. [YAO Yongling. Analysis of the influence factors of energy consumption in Beijings urban development [J]. China population，resources and environment， 2011（7）： 40-45.]

[14]謝旭軒， 張世秋， 易如， 等. 北京市交通擁堵的社會成本分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2011（1）： 28-32. [XIE Xuxuan， ZHANG Shiqiu， YI Ru. The social cost analysis of traffic congestion in Beijing [J]. China population， resources and environment， 2011（1）： 28-32.]

[15]張弛， 束炯， 陳姍姍. 城市人為熱排放分類研究及其對氣溫的影響[J]. 長江流域資源與環(huán)境， 2011（2）： 232-238. [ZHANG Chi， SHU Jiong， CHEN Shanshan. Classification of urban anthropogenic heat emission and its impact on temperature [J]. Resources and environment in the Yangtze River Basin， 2011（2）： 232-238.]

[16]李怡涵，牛叔文，沈義，等. 中國人口發(fā)展對家庭生活基本能耗及碳排放的影響分析[J]. 資源科學(xué)，2014，36（5）： 988-997. [LI Yihan， NIU Shuwen， SHEN Yi， et al. The impact of population development on the basic energy consumption and carbon emissions of family life in China [J]. Resources science， 2014，36（5）： 988-997.]

[17]陳婧. 上海高能耗群體的生活方式研究[D]. 上海：復(fù)旦大學(xué)， 2012： 23-25. [CHEN Jing. A study on the lifestyle of high energy consumption groups in Shanghai [D]. Shanghai： Fudan University， 2012： 23-25.]

[18]STREIMIKIENE D， KASPEROWICZ R. Review of economic growth and energy consumption： a panel cointegration analysis for EU countries[J]. Renewable and sustainable energy reviews， 2016， 59： 1545-1549.

[19]陸歆弘. 我國城市人居環(huán)境改善與能耗關(guān)系研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2010（4）： 23-28. [LU Xinhong. Research on the relationship between urban human living environment improvement and energy consumption in China [J]. China population， resources and environment， 2010（4）： 23-28.]

[20]劉滿芝，劉賢賢. 基于STIRPAT模型的中國城鎮(zhèn)生活能源消費(fèi)影響因素研究[J]. 長江流域資源與環(huán)境， 2017， 26（8）： 1111-1122. [LIU Manzhi， LIU Xianxian. Research on the influence factors of urban energy consumption in Chinas towns based on STIRPAT model[J]. Resources and environment in the Yangtze River Basin， 2017， 26（8）： 1111-1122.]

[21]傅春， 巫錫金. 中部地區(qū)能源效率影響因素的分析模型與案例研究[J]. 長江流域資源與環(huán)境， 2010， 19（10）： 1107-1110. [FU Chun， WU Xijin. Analysis model and case study of the factors affecting energy efficiency in the central region [J]. Resources and environment in the Yangtze River Basin， 2010， 19（10）： 1107-1110.]

[22]劉滿芝， 劉賢賢. 中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)影響因素及其效應(yīng)分析——基于八區(qū)域的靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型[J]. 資源科學(xué)， 2016， 38（12）： 2295-2306. [LIU Manzhi， LIU Xianxian. The influencing factors and effects of urban household energy consumption in China：based on the eight area static panel data model[J]. Resources science， 2016， 38（12）： 2295-2306.]

[23]楊冰，王繼龍，左曉利，等. 北京市居民節(jié)能意識調(diào)查及潛力分析[J]. 中外能源，2017，22（10）：92-97. [YANG Bing， WANG Jilong， ZUO Xiaoli， et al. Investigation and potential analysis of energy saving consciousness of Beijing residents [J]. Chinese and foreign energy， 2017，22（10）： 92-97.]

[24]劉滿芝，劉賢賢，陳夢. 中國城鎮(zhèn)生活能源消費(fèi)：影響因素分解及空間差異分析[J]. 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，19（5）：13-20. [LIU Manzhi， LIU Xianxian， CHEN Meng. Urban living energy consumption in China： analysis of influencing factors and spatial difference analysis [J]. Journal of Capital University of Economics and Business， 2017，19（5）： 13-20.]

[25]崔一瀾，劉毅，諸葛承祥. 城市居民生活能源消費(fèi)研究進(jìn)展綜述[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2016，26（12）：117-124. [CUI Yilan， LIU Yi， ZHUGE Chengxiang. A review of the research progress on energy consumption of urban residents [J]. China population， resources and environment， 2016，26（12）： 117-124.]

[26]YU B， ZHANG J， FUJIWARA A. Evaluating the direct and indirect rebound effects in household energy consumption behavior：a case study of Beijing[J]. Energy policy， 2013， 57： 441-453.

[27]SIRIWARDENA S， HUNT G， TEISL M F， et al. Effective environmental marketing of green cars： a nestedlogit approach[J]. Transportation research part D transport environment， 2012， 17（3）： 237-242.

[28]GUO W， ZHAO T Y， DAI H J. Calculation and decomposition of regional household energy consumption in China： based on perspectives of urbanization and residents consumption [J]. Chinese journal of population， resources and environment， 2017，15（2）：132-141.

[29]DU D， LEI H Y. Energy intercity and its determinants in China： an empirical study based on ARDLVECM approach [J]. Chinese journal of population， resources and environment，2017，15（3）：226-238.

[30]李銀玲. 中國城市集中供熱能耗分析及節(jié)能減排控制策略研究[D]. 北京：華北電力大學(xué)， 2016： 20-22. [LI Yinling. Energy consumption analysis and control strategy of energy saving and emission reduction in urban central heating in China [D]. Beijing： North China Electric Power University， 2016： 20-22.]

[31]王悅， 趙鵬軍. 我國居民住宅建筑生活能耗差異性調(diào)查研究[J]. 北京大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018（1）：1-3，6-8. [WANG Yue， ZHAO Pengjun. Investigation and study on energy consumption difference of residential buildings in China [J]. Acta scientiarum naturalium universitatis pekinesis， 2018（1）： 1-3，6-8.]