摘要：从居民生活水平对城镇建筑能耗影响的视角，以重庆市为例，搜集相关数据，基于回归分析法建立城镇住宅建筑能耗与居民生活水平评价参数的回归模型。研究表明：城镇住宅建筑能耗主要与城镇居民家庭人均可支配收入和城镇居民家庭人均消费支出等参数相关，通过政策、技术等措施来控制这两项参数，对控制住宅建筑能耗的增长有积极作用。

关键词：城镇住宅；建筑能耗；居民生活水平；相关性；回归分析

Abstract：From the perspective of urban residential buildings energy consumption that impacted by reidents living standards，takes chongqing as an example，collects the data of relevant parameters. Then，establishes a regression model to present the relation between the energy consumption on urban residential buildings and living standards indicated by the selected parameters. Research results show that the energy consumption on urban residential buildings are correlated with the living standard parameters such as per capita disposable income and per capita consumer-spending. Therefore，controlling these two parameters from the perspective of policy and technology has positive effect on reducing residential building energy consumption.

Keywords：urban residential；building energy consumption；residents living standards；correlation；regression analysis

参考文献

[1] Lenzen M，Wier M，Cohen C，etal. A comparative multivariate analysis of household energy requirements in Australia，Brazil，Denmark，India and Japan[J]. Energy，2006，31（2）：181-207.

[2] Lu H，Liu G. Spatial effects of carbon dioxide emissions from residential energy consumption：A county-level study using enhanced nocturnal lighting[J]. Applied Energy，2014（131）：297-306.

[3] Kelly S，Shipworth M，Shipworth D，et al. Predicting the diversity of internal temperatures from the English residential sector using panel methods[J]. Applied Energy，2013（102）：601-621.

[4] 孙海玲，王红平.基于岭回归的城市建筑能耗增长驱动因素研究[J].城市发展研究，2013，20（5）：I0021-I0024.

[5] 计永毅，郭霞.国外零能耗建筑的发展状况分析[J].建筑经济，2013（5）：89-93.

[6] 胡振，张卫华，刘加平.建筑能耗控制标准研究——基于社会公平视角[J].建筑经济，2013（9）：12-15.

[7] Signor R，Westphal F S，Lamberts R. Regression analysis of electric energy consumption and architectural variables of conditioned commercial buildings in 14 Brazilian cities[C]//Seventh International IBPSA Conference，2001：1373-1379.

[8] 杨秀，魏庆芃，江亿.建筑能耗统计方法探讨[J].建筑节能，2007，35（1）：7-10. 

[9] 庄智，徐强，谭洪卫，等.基于能源统计的城镇民用建筑能耗计算方法研究[J].建筑科学，2011，27（4）：19-22.

[10] Keng K A，Hooi W S. Assessing quality of life in Singapore：An exploratory study[J]. Social Indicators Research，1995，35（1）：71-91.

[11] 邓翔，张思元.中国居民生活水平的估计与调整[J].云南财经大学学报，2008，24（1）：16-23.

[12] 何仁伟，刘邵权，刘运伟.典型山区居民生活水平评价及空间差异——以四川省凉山州为例[J].山地学报，2012，30（3）：264-275.

[13] 朱芬华.基于SPSS的城市化与我国城镇居民生活水平互动关系的统计分析[J]. 河西学院学报，2013，29（4）：72-76. 

[14] 李春霄，贾金荣.陕西省城乡居民生活水平差异研究[J].西安财经学院学报，2011，4（2）：5-10.

[15] 蒲清平，李百战，喻伟.重庆城市居住建筑能耗预测模型[J].中南大学学报：自然科学版，2012，43（4）：1552.

建筑经济，2015（07）：116-120