家庭能源消費的調查方法及實證研究

姜 璐，薛 冰，劉惠玉

（1.廣東省科學院 廣州地理研究所，廣東省遙感與地理信息系統應用重點實驗室，廣東省地理空間信息技術與應用公共實驗室，廣東 廣州 510070；2.青海師范大學 地理科學學院，青海 西寧 810000；3.中國科學院 沈陽應用生態研究所，遼寧 沈陽 110016；4.青海大學 基礎部，青海 西寧 810016）

0 引言

能源是連接全球氣候變化、地方環境治理和區域可持續發展等議題的關鍵樞紐。促進能源轉型已成為人類共同面對的核心議題[1]，[2]。長期以來，能源轉型研究集中于產業經濟等部門，涉及生活部門的研究較少[3]。隨著后工業化時代的到來，生活部門的能耗增速占全球能耗增速的比重持續高于工業部門。家庭已成為全球能源需求和碳排放的主要貢獻方，面向家庭的精準能源政策也成為全球能源轉型的重要調控工具[4]。為推動全球能源治理改革和能源轉型，中國政府明確把“推動能源生產和消費革命”作為長期戰略，其中，“推動能源消費革命、抑制不合理能源消費”是五大要求之首。在生活能耗增速連續8年超工業能耗增速的現實情況下，改變家庭能源消費模式已成為能源消費革命的基本任務和要求，家庭尺度的能源消費研究也逐步成為前沿研究熱點[5]。

精準的能源消費數據是家庭能源研究的基礎，然而，家庭能源調查統計卻是當前中國能源統計工作的薄弱環節[6]～[8]。家庭尺度的數據缺失是目前面臨的共性問題。既有的統計數據主要是省域尺度的數據，僅包含用于炊事和取暖能源消費的宏觀經濟數據。在數據類型上，中國能源平衡表屬于行業能源消費統計，仍采用“工廠法”，即按照行業所屬企業法人統計能源消費量，而非按照產業活動分類統計，使得部分行業和能源消費量“失真”。例如，公路運輸只統計交通部門運營車輛用油，未計其他部門和私人車輛用油，也就是說無法從運輸部門分類下獲取與家庭交通出行相關的能源統計數據。綜上所述，受微觀數據匱乏的限制，大部分研究只從整體考察生活用能狀況，而不能區分內在和結構差異，無法精準識別出具體影響因素來源，從而影響了研究的連貫性和政策建議的可靠性[8]。

實際上，實地調查具有經濟性、準確性、時效性和可量化等多種優勢，可有效地彌補統計數據中家庭能源數據的空白，也能實現大數據和小數據的綜合利用，進而深刻地解釋家庭能源活動規律與機理[9]～[11]。目前，美國、加拿大、英國等發達國家已普遍開展家庭能源消費調查研究[7]，[12]～[14]。以上成果積累也促進了中國家庭能源消費調查研究的興起，較早開展調查的是中國人民大學組織的中國家庭能源消費調查（CRCES），從2012年起共調研了26個省級行政區域的3萬余戶家庭[15]。北京大學組織的大陸農村家庭能源消費調研的時間跨度較長，共收集了1992-2012年近20年34 489戶家庭的能源消費結構數據[16]。此外，諸多學者從區域和地方尺度上開展了相關調查研究。甘肅、吉林、陜西、山東、浙江和云南等省圍繞能源消費結構、用途以及影響因素等主題獲得了一系列有價值的研究成果[17]～[19]。已有研究結論顯示，不同地域類型所具有的獨特地理環境與資源稟賦狀況，影響了家庭能源的利用方式與時間分配，進而產生了能源消費的地域空間差異，地域類型間存在著能源活動與人文-自然要素的動態和靜態交互作用[20]。然而，已有的調查研究側重于能源類型、數量和用途維度，較少關注地理環境因素與家庭能源活動的互動性。在能源用途上，也更側重于室內能源消費，由居民出行半徑提升帶來的交通能源尚未引起足夠關注。

盡管國內家庭能源消費調查方法應用持續優化，但整體看，傳統的入戶調查面對復雜的地域系統顯得力所不及。已有研究對于如何科學開展問卷調查方法的論述涉及較少，在一定程度上限制了調查方法在能源乃至資源地理研究的廣泛應用[11]，[21]。本文基于兩年調研工作經驗，借鑒已有研究成果，提出了全景式四維調查框架，構建了家庭能源消費調查的集成方法，以期系統地、全面地刻畫家庭能源消費水平。通過建立協調一致、時空可比較的數據庫，提升研究的跨區域集成及增值效應，促進調查方法在資源地理研究中的科學規范應用。

1 總體視角與思路

全景視角（Panoramic View）可以從特殊中抽象出一般規律來全面地看問題。這一概念也可以從萬花筒中直觀體現，在千變萬化的景觀圖中，所有圖景和邊界盡在視野之中，而其中不可忽略的是空間的全景化維度——地域類型[22]，[23]。地域類型是由若干發展條件、生產結構、發展特點和發展方向相類似的地區或單位組成，并具有相對穩定性的地域單元[24]。本文在已有研究基礎上，試圖將地域類型與能源類型、數量、用途一起納入調查的視域，建立全景視域下四維家庭能源消費調查框架，以提升地學數據的采集和事實提煉的貢獻（圖1）[10]。更具體地講，在區域和地方尺度上，區分農村和城市家庭能源數據獲取方法，明確數據獲取重點和優先次序。例如，農村地區的能源類型多樣，但能源用途相對單一，而城市家庭的能源類型較少，但能源用途多元。此外，充分考慮不同鄉村地域類型的區域差異，劃分如青藏高原區、東北區、東南沿海區和長江中下游區等[25]，有區別地設計調查測度項。在此基礎上，運用家電物理參數法與生物質能源估算法，核算家庭各項活動的各類能源消費量，并結合能源物質流模型，可視化表達從能源選擇、消費到廢棄中價值和形態轉換的動態過程。

圖1 家庭能源消費調查四維示意圖Fig.1 Four dimensions of household energy consumption survey

2 全景式家庭能源消費調查方法

在全景式家庭能源消費調查框架中，問卷設計關注地域類型中的人文-自然要素，被訪者的地理空間位置和地理環境要素是調查的重要特色。圖2概括了調查流程，主要通過問卷調查形式獲取家庭基本信息、能源消費情況、能源管理、政策含義和消費心理等基礎數據。其次，使用家庭能源數據核算法，將kW等表象化的數據轉換為能源數據，探索建立微觀家庭能源消費基礎數據庫。在此基礎上，開展半結構式訪談，辨識能源消費的細部運作機制，并從企業、政府等相關單位獲取宏觀信息來驗證和補充調研數據。

圖2 全景式家庭能源消費調查框架Fig.2 The panoramic view of household energy consumption survey

2.1 問卷設計與數據獲取

圖2所示的全景式四維家庭能源調查框架中，每個維度下面又分解為若干個更為具體的指標。①能源類型維度與能源可得性密切相關，以能否進入能源市場作為商品銷售為標準，分解為商品能源和非商品能源。在此基礎上，再根據能源的形態特征與轉換，將非商品能源分為清潔能源和傳統能源，將商品能源分為高質商品能源和低質商品能源[26]。②能源數量維度與能源管理、能源重要性認知直接相關，可分解為節能意識與行為、能源偏好。③能源用途維度可分解為家電、炊事、取暖/制冷和交通用途。以上述3個維度的分解指標對于城鎮和農村家庭均適用。④地域類型維度與自然-人文地理要素密切相關，將其分解為家庭基本屬性和重大政策。家庭屬性包括家庭規模、家庭收入、生計方式、受教育水平以及戶主年齡。重大政策可針對階梯電價、“煤改氣”等對城市居民用能以及“退耕還林”、“退牧還草”等對農村居民用能具有重大政策含義的問題進行詢問。

問卷設計遵循“設計問卷初稿-預調研-修改定稿”的步驟。問卷總體以主觀封閉式問題為主，盡可能識別受訪者實際偏好，避免因受訪者的異質性和不確定信息對其產生不恰當誘導[9]。在初步歸納出問卷草案后，即可開展實地預調查，將問卷分別發給能源管理有關人員、資源領域的專家以及典型的受訪者，邀請他們分析問卷初稿，并提出建議。根據預調查情況對問卷初稿中存在問題進行修正定稿，形成最終版本的問卷。

問卷調查獲取能源消費數據的方式主要有兩類:一是自我報告法；二是賬單法。自我報告法被廣泛使用，即受訪者自行報告使用能源的類型、數量及用途。該方法直接且成本低，但受被調查者知識缺乏、回憶困難或者不愿意準確回答問題而限制，數據準確性較差[27]，[28]。為彌補這一不足，學者常結合賬單法一起使用[29]，[30]。然而，賬單法只能收集電力、天然氣等商品能源信息，無法獲取在農村被廣泛使用的秸稈、薪柴、畜糞等傳統生物質能源數據，依然存在信息獲取困難和數據不完整性等問題。家用電器的物理參數法與生物質能源估算法可以有效彌補上述研究方法的不足[15]。家用電器的物理參數法主要調動受訪者的記憶獲取家電使用時間、使用模式、使用頻率的信息，并利用電表數據收集能源使用設備的物理參數。以電力消費調查為例，利用電器的輸出功率容量、能效等級、日使用頻率和持續時間等參數，可以收集各電器的日能耗數據，并根據給定年份的日消費量和活動天數得出年能源消費量[15]。盡管這一方法也可能存在誤差，但回憶日常行為比回憶年能源消費量更為容易，且物理參數可通過電器的標簽收集，無須通過受訪者回憶[15]。

農村地區生物質能源數據的收集與核算是調查的重點與難點，筆者總結實踐經驗發現，可通過生物質能源的消費時長和頻率估算所耗牛、羊糞的重量，薪柴、秸稈的體積，并將各類能源消費量折算成標準煤。計算薪柴的年使用量時，可根據農戶砍柴的頻率、數量、地點和薪柴品種進行換算。

2.2 訪談問題與應對方式

半結構式訪談可觸及受訪者非理性的經驗層面（感情、感官），彌補問卷量化調查的諸多缺陷。通過訪談，可以理解受訪者對于能源類型意義的賦予以及該意義賦予的變動性與情境性，揭示能源消費行為細部運作的機制[31]。實際上，獲準進入實地研究是首要環節，正式合法的個人身份以及權威的官方介紹信，并非獲準進入的充分條件。調查者要深入家庭日常生活，還常常需要某些“關鍵人物”或“中間人”（村政府工作人員、大學生或扶貧工作人員）的幫忙。獲準進入僅完成了進入實地的表面程序，盡快取得當地人的信任，建立友善關系，是調查者面臨的更重要的任務。在一定意義上，能否取得受訪者的信任，決定著從研究對象那里得到真實資料可能性的大小。建立信任需要一個過程，也需要一定的機會，如果在訪問時可以邀請當地人員陪同，并在提問時盡量用當地方言，則可加速這一過程。

在訪談進行時，適當運用提問技巧有利于話題的開展[32]。例如，與“家庭年總收入多少？”等直接詢問相比，間接分步驟詢問“家庭有幾口人？”，“幾個人掙錢？”，“每個月掙多少錢？”得到的數據真實度更高。隨著訪談時間增加，受訪者易感到疲勞和無聊，使得訪談質量降低。此時嘗試跳出訪談提綱，可以根據受訪者偏好，進一步探索個體異質性與能源消費的互動關系。此外，為了保證對研究區域的經濟社會情況有更深入和直觀的了解，有必要對受訪者以及政府主管部門、企業相關負責人開展深入訪談，自上而下地獲取區域能源供給、清潔能源消費和能源政策響應等信息，驗證核實量化數據。

2.3 數據核算與能源流建模

家庭活動產生了能源消費量，不同活動對應著不同能源種類，即使同一活動，所使用能源的種類亦可能并不唯一。不同地區家庭獲取能源的便捷性和經濟性存在差異，且不同家庭的活動頻率存在差異，相應地能源消費量也有區別[8]。因此，在核算家庭能源消費時，須具體至每個家庭在每項能源消費活動中所使用的能源種類，根據其使用頻率、使用時長等活動特征得出該能源的實際消費量，核算家庭各項活動的各類能源消耗量，從而得出該家庭的能源消費總量。在具體操作中，核算炊事設備的能源消費量時，如果無法獲得設備對應的能源類型，可以根據設備類型對所用能源進行假設。例如，假設柴火灶以薪柴和秸稈為主要能源；煤爐以煤炭為主要能源；煤氣灶以液化氣、管道天然氣為主要能源；電磁爐、電飯鍋、微波爐以電力為主要能源。計算炊事能耗時，主要考慮設備的單位小時能耗、每天使用頻率、每次平均使用時間、每年使用天數。家用電器的能源均為電力，核算家用電器用能時，主要考慮設備的容量、輸出功率、每天使用頻率、每次平均工作時間、每年使用天數和能源效率等。計算取暖能耗時，除了考慮設備每天使用頻率、每次平均使用時間、每年使用天數和能源效率外，還須考慮供熱有效面積等因素 [33]。

假設有w個家庭，使用了電力、煤炭、生物質能等n類能源（共有N類能源）；能源用于炊事、取暖等m類消費用途（共有M類用途）。對于第w個家庭，以Energywmn表示第n種能源用于第m類能源用途的消費量，同時，根據每項能源品種的折算標煤系數coefn換算為標準煤（kg）[8]。

記a=Energy，b=coef，則第w個家庭全年的能源消費量為

另外，能源流模型可精細化分析家庭能源消費的異質性，在更小的時間和空間尺度上估計家庭能耗特征基礎性參數。這一環節可以借助e!Sankey pro軟件開展分組分析。例如，探討不同收入家庭的能源消費特征，基于各家庭分組的能源消費平均值，依次在不同收入分組家庭中選取一個能源消費量最接近本分組能源消費平均值的家庭，構建家庭能源消費物質流模型；計算能源投入-消耗-產出等流動節點上能源形態、價值轉換效率，評估家庭能源效率及產出效應[34]。

3 青海省家庭能源消費調查實證

3.1 調研區域與問卷設計

青海位于青藏高原東北緣，家庭能源消費活動是影響地區生態文明建設和可持續發展的重要因素之一[35]?；谌笆郊彝ツ茉聪M調查框架，筆者開展了為期兩年的實地調研。調查實施之前，在總結研究進展的基礎上，初步歸納了問卷草案。于2017年4月開展實地預調查，累計走訪10余個家庭。經焦點小組討論，對測度項的措辭和個數進行調整。預調研發現，“退牧還草”和“退耕還林”政策的實施，使農戶的耕地面積和牧民的草場面積均有所減少，進而減少了秸稈和畜糞等生物質能源來源，影響了家庭能源消費結構。于是，在正式調研中增加了“耕地面積和草場面積”和“牲畜數量”等測度項。同時，拜訪了高原科學與可持續發展研究院專家和西北師范大學可持續生計研究領域專家，補充了清潔能源等測度項，調整了問卷前后邏輯。最后形成由家庭基本信息、能源消費情況、能源消費心理和政策機制4大板塊的86個具體問題組成的問卷內容。家庭基本信息包括家庭地址、民族、收入來源、人口規模、耕地（草場）面積；能源消費情況包括能源來源、數量、用途；能源消費心理包括能源偏好、清潔能源接受度、節能意識；政策機制包括退耕還林、退牧還草、生態移民、禁燒秸稈與薪柴。

3.2 實地調研與數據獲取

研究的關注點為農區、牧區、農牧區3個地域類型的家庭能源消費，類型劃分參考青海省縣（市）域農牧業經濟的SOMF分析，并根據實地情況調整而得[36]。采用分層隨機法抽樣，分別在農區、牧區和農牧交錯區抽取了3～4個鄉，每個鄉選擇5個村，每個村抽取10～20戶家庭，共獲樣本810份，其中有效樣本440份，樣本結構見表1[20]。由于農區、農牧交錯區和牧區的人口密度差別較大，每個村抽樣數量有所差異。為補充量化數據的不足，于2017年，2018年和2019年先后3次開展半結構式訪談，獲取了受訪者對太陽能賦予的意義；探索了3個地域類型中的情景差異及形成機制；發現牧民煤炭可獲得性較差的原因是高海拔地區交通不便，且遠離煤炭產地，使得購買成本較高。在訪談進行中觀察家庭成員的用能行為，獲取了能源消費的細部運作機制。

表1 青海省調研區家庭情況Table 1 The household information in the survey area of Qinghai Province

調查問卷均為紙質中文問卷。由于調研區涉及藏語、土語以及撒拉語等多民族語言地區，為確保調研信息完整、準確地傳達給受訪者，我們發放的每一份問卷均邀請了掌握藏族、蒙古族與土族語言的當地學生陪同翻譯。每一份問卷均有獨立標號，問卷內的問題和答案被錄入到電子表格。對數據進行隨機抽樣交叉核對，以確保錄入準確無誤。將樣本信息與青海省本地高校專家，政府部門、國家電網和中廣核新能源集團工作人員等進行了交流，并將之與青海省統計數據進行比對，認為問卷基本信息較為符合調研區域乃至青海省實際情況，可用于下一步深度分析。

3.3 數據核算與實證結果

運用家庭能源消費數據核算方法，分析不同地域類型家庭能源消費類型、數量、用途以及能源重要性與可得性，總結了家庭能源消費結構的地域特征[20]，[37]～[39]。從家庭能源消費總量來看，農區家庭的能源消費明顯低于該區平均消費水平，牧區偏高，農牧交錯區與平均水平一致。從分區來看，農區家庭依然依賴固體燃料，以秸稈、薪柴和畜糞為主的傳統生物質能源占能源消費總量的41.4%；牧區家庭的畜糞消費占能源消費的48.7%，并用于炊事和取暖；農牧交錯區家庭的煤炭消費（38.4%）替代了生物質能源，并成為家庭消費的主要能源來源（表2）[20]。

表2 青海省調研區家庭能源消費結構Table 2 The structure of household energy consumption in Qinghai province%

基于家庭能源消費情況，進一步評估了能源貧困現狀，將能源份額對家庭收入影響的敏感性作為評價指標確定能源貧困線，制定了基于環境差異性的能源貧困評估方案。結果顯示，盡管農村家庭不存在獲得能源的基本問題，但根據2018年青海省依然有超過50%農村人口為能源貧困人口。這意味著在保持家庭生活水平的同時，引導農牧民向高效、清潔能源的轉變是能源扶貧政策的關鍵。另外，考慮到目前一部分群體可能存在收入小康但能源貧困現象，須要調整一些以低收入家庭為主要目標的傳統能源政策[40]。能源燃料產生的環境健康效應是家庭能源消費關注的重點，為此計算了煤炭、秸稈/薪柴以及畜糞燃燒產生的溫室氣體和污染物排量，并通過建立典型家庭的能源流模型，評估了能源效率及環境效應[41]?；趯嵶C研究結果，研究團隊向當地政府提交了決策建議報告。

4 結論與討論

家庭是未來中國終端能源消費的主要增量部門，其用能方式正處在快速轉型中。建立家庭能源消費的基礎數據庫，并將研究結果應用于中國能源決策管理，不僅有助于減緩居民能源消費量的增長、優化生活用能結構，還可通過居民對于能源消費的選擇，引領生產領域的節能低碳趨勢。

已有研究表明，家庭數據的建立是未來加強自然與社會交跨學科研究的基礎。本文引入地理學地域類型和圖形學全景視角的概念，提出了應用于中、小尺度空間的全景式四維家庭能源消費調查方法。一方面，將生物質能源等統計數據無法計算的能源類型，納入到同一計算框架進行核算，擴展了數據采集的覆蓋面；另一方面，綜合運用家庭能源核算法與物質流分析法，提高了微觀數據的可量化和準確性。該方法能夠彌補能源統計工作中縣級及以下數據缺失的弊端，讓資源能源研究結果具有比較及可重復價值，拓展家庭能源消費活動數據的跨區域集成及增值效應，對于完善總結中國家庭能源消費特征、過程與機制具有較強的學術意義。

本文尚存在兩方面局限性。一、盡管采用全景式視角，但仍不能代表全部，能源基礎設施與家庭能源消費的關系也不可忽視。未來須增加對基礎設施因素的分析，科學定量評估基礎設施建設對家庭能源消費的影響效果。二、從能源活動分析和時間利用角度提出的全景式調查視角，可能會增加能源調查管理的成本，因此在調查過程中須做好統一規劃。