国内外研究现状

很多学者调研了居民生活消费情况，如一份1450户的居民能源消费入户调查发现制冷、取暖、炊事等是能耗消耗占比最大的生活活动。^[6]Lin和Liu^[7]等人认为居民生活习惯、经济水平、能源价格显著影响了居民能耗。2015年一项4964户调研显示城镇化率提高、家庭规模减小以及住房面积增大都会提高家庭能源消费。另外，还有许多学者专注于研究居民交通能源消费。

在居民能源消费计算方法方面，Weber^[8]、Kok^[9]、Reinders^[10]、张艳^[11]、冯玲^[12]等利用碳排放系数法计算居民交通产生的碳排放。万文玉等^[13]也利用了碳排放系数法、泰尔指数、空间自相关等方法进行研究。

在对居民碳排放影响因素的研究中，很多学者探讨了居民碳排放的驱动因素及空间异质性。如胡宇娜等^[14]首次运用GWR模型与GIS空间表达相结合的方法研究碳排放的影响因素以及异质性；陈志建等^[15]将视角扩大到全国范围，在空间上利用地理加权回归方法进行影响因素分析。袁长伟等^[16]针对交通碳排放进行影响因素分析，刘亚丽等^[17]利用STIRPAT模型分析人均家庭碳排放的影响因素及空间差异性分析。

中国居民碳排放预测是目前学者们的研究热点，STIRPAT模型、灰色预测模型和ARIMA模型是主要的预测方法。如Weber和Perrels等^[18]从消费者的角度出发研究居民生活对能源消费及碳排放的影响。邓荣荣等^[19]基于灰色预测模型GM（1，1）和情景分析法研究湖南省的达峰时间，并对其达峰路径进行建议。常亮等^[20]利用ARIMA模型研究电力系统碳排放，在此基础上进行预测分析。肖枝洪和王明浩^[21]模拟仿真研究中国碳排放，并对未来的碳排放走势进行了预测。