能源補貼政策對居民能源選擇影響的實證研究

(湖南商學院 湖南 長沙 410205)

一、引言

作為全球最大的能源消費國及碳排放國，中國的能源補貼改革備受關注(林伯強和劉暢，2016)，現有文獻多從宏觀層面構建模型，測算能源補貼的變動對能源使用量的影響，但缺少對其他影響因素的控制，往往導致結論有偏。因此，本文將基于CHNS微觀調查數據，通過控制居民個體因素及社區因素，實證分析化石能源補貼對能源使用的影響。

二、模型、方法與數據

(一)估計方法介紹

本段被解釋變量為“能源類型”，其中定義污染型能源為1，非污染型能源為0。此外，為避免遺漏變量問題，本文采用面板數據進行分析。因此，本文設定“面板二值選擇模型”對居民化石能源選擇行為進行分析。假設面板二值選擇模型為：

(1)

其中，是被解釋變量，表示家庭能源使用類型。下標i和t分別表示第i個個體和第t年。為本文關鍵解釋變量，即“能源補貼強度”。是不隨個體變動的社區特征，在本文中表示為城鎮化指數、人口密度、經濟狀況及衛生條件。是不隨時間而變的個體特征，在本章中表示為性別、戶籍屬性、最高受教育程度。代表每個個體的個體固定效應，表示時間固定效應。

(二)數據來源、變量及描述性統計

本文數據來自中國營養健康與調查(CHNS)，由中國疾病預防控制中心和美國北卡羅來納大學人口研究說共同發起，該調查旨在從社區、家庭、個人三個層面深入了解威脅公共衛生的主要因素、健康狀況以及人口、社會和經濟因素。本文用家庭序號(HHID)、行號(LINE)以及調查年份(WAVE)三個選項即可確定同一個調查主體。重點考察不同類型的能源補貼對居民化石能源選擇的影響，除此之外，考慮到社區及居民個體因素也會影響居民對化石能源的選擇，本文還引入了其他控制變量，詳細的變量描述性統計見表1。

表1 變量描述性統計

三、實證分析

(一)基本結果

本文分別估計化石能源補貼、清潔能源補貼對居民能源選擇的直接影響。基本回歸結果報告在表2中。

表2 基本回歸結果

注：*、**、***分別表示顯著性水平為10%、5%和1%，括號中為標準誤。

表2中，第1-3列是沒有加入其他控制變量時的估計結果，第4-6列是加入其他控制變量的結果。可以發現，除第一列外，無論是否加入其他控制變量，本文重點關注的解釋變量“化石能源補貼強度”及“清潔能源補貼強度”的回歸系數均顯著，且“化石能源補貼強度”的系數顯著為正，“清潔能源補貼強度”的系數顯著為負，這表明提高化石能源的補貼強度居民更傾向于選擇化石能源，而提高對清潔能源的補貼力度，居民則更傾向于選擇清潔能源。從系數上看，這種影響是非常明顯的，平均意義上化石能源補貼強度每上升一個單位，居民對化石能源的選擇傾向將上升1.09個單位，清潔能源補貼強度每上升一個單位，居民對化石能源的選擇傾向將下降1.17個單位。因此從系數上看，國家應大力提高對清潔能源的補貼強度，相應地，盡快減少對化石能源的補貼，以此調整能源結構，進而達到保護環境的目的。

四、結論

本文利用中國營養健康與調查數據，構建模型，實證分析能源補貼對能源選擇的影響。結果表明，國家對于能源的補貼政策的確能在很大程度上影響居民個人的能源選擇行為，并且同樣的能源補貼力度，對清潔能源的補貼將會收到更好的效果。

本文的探索發現為有關能源補貼方面的新政治經濟學提供了新的證據。大量學術研究發現中國政府在能源結構調整中扮演著重要角色，但缺乏對于不同類型能源補貼及其帶來的效果之間的比較。本文的發現為國家進一步加大對清潔能源的補貼力度，優化能源結構，改善環境質量等均具有重要意義。

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