家庭能耗行为对能效异质的影响机理与路径优化研究

The household energy consumption behavior energy saving transform is a key part of national energy saving and emission reduction strategy, so the government makes many policies to lead the behavior to save energy, such as peak-valley prices, new energy vehicles subsidies and energy saving logos etc. As different income, education and career form different energy consumption model which leading energy effectiveness heterogeneity and make the behavior leading policies less even no effect on different households. The project focuses on household energy consumption behavior and energy efficiency heterogeneity. The project gets the actual data of income, education, career, people, energy using amount and behavior characteristics by household survey, and evaluates household energy effectiveness by DEA method; Then, evaluate technology, scale and structure effect on energy consumption behavior based on structure equation model, calculate household energy effectiveness heterogeneity and its technology, scale and structure effect based on spatial econometric model; Lastly, set up several policy mix and simulate behavior lead effect to “experimental group” on energy consumption technology, scale and structure path optimization based RCTs. After compared to “controlled group” and experts consultation, the project makes suggestions based on incentive-restraint.

家庭能耗行为节能转型是我国节能减排战略的重要组成部分，对此政府出台如峰谷电价、新能源汽车补贴、家电能耗标识等多项节能行为引导政策。然而由于家庭的收入、教育及职业不同形成不同能耗行为模式，导致家庭能效呈现空间异质特点，使同一行为引导政策对不同家庭的影响程度不同甚至失效。本课题紧密围绕家庭能耗行为和能效异质，首先通过入户调查获得家庭的收入、教育、职业、人数、用能的总量和行为特征等实际数据，运用DEA方法评价家庭能效；运用结构方程模型验证家庭能耗行为影响路径的技术、规模和结构效应客观存在，构建空间计量模型测算家庭能效的异质性，及技术、规模和结构效应对能效异质的影响；最终设计多重政策工具组合，对不同能效类型家庭的“实验组”进行随机干预实验，模拟能耗技术、规模及结构路径优化的行为引导绩效并与“控制组”对比，将结果呈送专家咨询修正后，提出基于激励-约束的家庭能耗行为节能转型的引导政策建议。

家庭能耗行为对能效异质的影响机理与路径优化研究，涉及两个方面：家庭能耗行为，以及能效异质的相关研究。为了解我国能效异质的基本情况，本课题先从城市层面和省域层面分析了能效和碳排放的异质性特征。通过运用莫兰指数和DEA方法，发现异质性不仅存在于省域层面，也存在于城市层面，能效集聚呈现出高高集聚和低低集聚的特征，这与城市的产业特征密切相关。. 据此，课题对15个副省级城市300名制造业企业员工进行的问卷调查。在收回问卷的基础上，通过结构方程分析发现，领导层与员工交互能够促进企业采取节能行为，而员工也会因此提升绿色素质，采取家庭能耗行为节能转型。另一个方面，产业结构调整也能提升能效，然而在调整过程中容易出现调整滞后以及过度调整的现象。因此，课题运用机器学习方法，通过观测产业的利润水平、能耗和就业水平，提出及时调整产业的应对思路，既保证经济有序增长，也防止产业发展过热而破坏环境。. 对于能效异质性，课题组提出是资源集聚的结果，并且该集聚抑制了中国经济的低碳转型。为验证该假设，课题以低碳技术创新资源为例，以碳排放表征低碳转型水平。通过构建STIRPAT模型，测算区域低碳技术创新对碳排放的空间溢出效应。模型实证验证了课题的假设，少数地区资源集聚，促进本地区减少碳排放时，会导致相邻区域的碳排放上升，抑制全国整体减排。在此基础上，课题提出对创新资源均衡配置政策建议，并提出如何优化产业结构和能源结构是课题的下一个研究方向。