周雨倩 李雪晴

摘 要：基于2010—2017年全國(guó)30個(gè)省區(qū)（西藏自治區(qū)、臺(tái)灣地區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門(mén)特別行政區(qū)除外）的面板數(shù)據(jù)，按照四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域進(jìn)行分析，通過(guò)時(shí)空演變特征分析以及面板數(shù)據(jù)回歸探究能源消費(fèi)強(qiáng)度的地區(qū)差異及其影響因素。結(jié)合研究結(jié)論，從外商投資、宏觀調(diào)控政策、科研投入角度提出相關(guān)建議，以期促進(jìn)區(qū)域間能源消費(fèi)強(qiáng)度的協(xié)調(diào)發(fā)展，加快從粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式向環(huán)境友好型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式的轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：能源消費(fèi)強(qiáng)度;區(qū)域差異;時(shí)空演變;固定效應(yīng)模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F205? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2020）16-0041-04

引言

2019年10月24日，“2019年太原能源低碳發(fā)展論壇”在太原煤炭交易中心舉行。此次論壇圍繞“能源革命，國(guó)際合作”這一主題，搭建共建、共商、共享交流合作平臺(tái)，向世界發(fā)出了能源革命的時(shí)代強(qiáng)音。許多學(xué)者針對(duì)區(qū)域間的能源差異進(jìn)行了研究分析，致力于推動(dòng)環(huán)境友好型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式的發(fā)展。

屈小娥和袁曉玲（2009）根據(jù)1998—2006年所得數(shù)據(jù)實(shí)證分析了中國(guó)地區(qū)能源強(qiáng)度的差異特征及其影響因素，得出區(qū)域差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)比重等結(jié)論。李虎威、孔曉妮（2016）等人通過(guò)采用2000—2014年30個(gè)省的相關(guān)數(shù)據(jù)，得出我國(guó)地區(qū)間能源強(qiáng)度差異顯著以及相關(guān)改進(jìn)建議。王東（2018）等人以廣東省為例，采用單位根檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)和面板回歸模型，實(shí)證研究了城市化水平、工業(yè)化、外商直接投資與能源強(qiáng)度的關(guān)系。孟望生（2019）從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)集約化角度分析地區(qū)能源消費(fèi)差異，得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源投資結(jié)構(gòu)和能源價(jià)格是影響能源消費(fèi)強(qiáng)度差異與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變差異關(guān)系的主要原因。吳建新（2018）等人采用加權(quán)的分布動(dòng)態(tài)方法，研究了1986—2014年中國(guó)30個(gè)省區(qū)能源強(qiáng)度的分布動(dòng)態(tài)及其收斂性。

綜上所述，本文將采用2010—2017年全國(guó)30個(gè)省市（西藏、臺(tái)灣、香港和澳門(mén)除外）的最新數(shù)據(jù)，對(duì)四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域①的能源消費(fèi)強(qiáng)度的時(shí)空演變特征進(jìn)行分析。建立面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型，進(jìn)一步探究造成我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度區(qū)域差異的影響因素。并結(jié)合已有的研究成果和數(shù)據(jù)可得性，特別添加政府宏觀調(diào)控這一指標(biāo)。

一、中國(guó)省際能源消費(fèi)調(diào)查與測(cè)度

本文以2010—2017年全國(guó)30個(gè)省份（除西藏、臺(tái)灣、香港和澳門(mén)外）為樣本量，所用數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

本文采用能源消費(fèi)強(qiáng)（EI）為調(diào)查測(cè)度，公式可表達(dá)為：EI=。我們對(duì)2010—2017年全國(guó)30個(gè)省份的能源消費(fèi)強(qiáng)度進(jìn)行計(jì)算，由于篇幅限制，在此展示2010年、2013年、2017年各省數(shù)據(jù)。

由表1可知，從各省份三年能源消費(fèi)強(qiáng)度來(lái)看，我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度呈總體下降趨勢(shì)，反映出我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源的依賴(lài)程度逐漸降低。

二、區(qū)域能源消費(fèi)強(qiáng)度時(shí)空演變特征——基于四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域視角

由表2可知，從均值來(lái)看，在東部、中部、西部、東北四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域中東部是能源消費(fèi)強(qiáng)度最低的地區(qū)，西部能源消費(fèi)強(qiáng)度最高的區(qū)域，其能源消費(fèi)強(qiáng)度均值是東部地區(qū)的兩倍。從標(biāo)準(zhǔn)偏差值來(lái)看，東部地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)偏差值最小，中部地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)偏差值最大，說(shuō)明東部地區(qū)區(qū)域內(nèi)能源消費(fèi)強(qiáng)度相較中部地區(qū)區(qū)域內(nèi)能源消費(fèi)強(qiáng)度差異較小，在落地節(jié)能減排理念時(shí)東部地區(qū)更為普及，當(dāng)然這一定程度上也與地區(qū)間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有關(guān)。

由上圖可知，東部、中部、西部和東北三省整體上能源強(qiáng)度呈下降趨勢(shì)，東部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度下降幅度在四大區(qū)域中最小，東北三省地區(qū)截至2015年經(jīng)歷過(guò)能源消費(fèi)強(qiáng)度的逐步下降后出現(xiàn)了小幅增長(zhǎng)的現(xiàn)象。

三、能源消費(fèi)強(qiáng)度影響因素分析

1.變量選取和數(shù)據(jù)處理。本文以2010—2017年全國(guó)30個(gè)省份為樣本量，采用面板數(shù)據(jù)多元線性回歸模型，探究影響全國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響因素。所用數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。我們將能源消耗強(qiáng)度作為被解釋變量，根據(jù)參考大量的文獻(xiàn)以及創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的發(fā)展戰(zhàn)略我們引入以下6個(gè)解釋變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放程度、政府宏觀調(diào)控、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、研發(fā)投入。一是經(jīng)濟(jì)發(fā)展展水平（EDL）：各地區(qū)人均生產(chǎn)總值，即各地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）與各地區(qū)年末總?cè)丝冢ㄈf(wàn)人）之比。二是對(duì)外開(kāi)放程度（OD）：外商投資（億元）占地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）的比重，從而間接衡量對(duì)外開(kāi)放程度。三是政府宏觀調(diào)控（GMC）：財(cái)政支出（億元）占地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）的比重。四是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（CY）：各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）占地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）的比重。五是能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ECS）：各地區(qū)的煤炭消費(fèi)總量（萬(wàn)t）占能源消費(fèi)總量（萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤）的比重。六是研發(fā)投入（R）：各地區(qū)R&D活動(dòng)中研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出（億元）占各地區(qū)財(cái)政收入（億元）的比重。

2.模型構(gòu)建及結(jié)果分析。通過(guò)計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量并且與顯著性水平的臨界值作比較，發(fā)現(xiàn)個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型優(yōu)于混合回歸模型。根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，P值為0.0014小于0.1，顯著性良好，所以選擇面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型中的固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。基本計(jì)量模型可設(shè)定為：

通過(guò)Eviews9.0進(jìn)行面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)多元回歸分析，結(jié)果（見(jiàn)表3）。

表3回歸結(jié)果顯示，各變量系數(shù)均通過(guò)1%、5%、10%顯著性檢驗(yàn)，可決系數(shù)較高，樣本回歸線對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合程度良好。

第一，變量EDL的回歸系數(shù)為-0.071，與EI呈負(fù)相關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高推動(dòng)國(guó)家能源消費(fèi)強(qiáng)度的降低，主要得易于經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)教育、科研的正向推動(dòng)，生產(chǎn)效率以及能源使用效率得到了穩(wěn)步改善。

第二，變量OD的回歸系數(shù)為-6.235，與EI呈顯著負(fù)相關(guān)。OD通過(guò)外商投資來(lái)間接衡量，從總體上說(shuō)外商投資不僅促進(jìn)了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展還對(duì)我國(guó)節(jié)能減排實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展大有裨益。

第三，變量GMC的回歸系數(shù)為2.877，與EI呈顯著正相關(guān)，此結(jié)果與研究預(yù)期截然不同。因此，我們從中國(guó)四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的角度，對(duì)政府宏觀政策與地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度進(jìn)行了一元線性回歸分析，東部、西部地區(qū)的EI與變量GMC呈正相關(guān)，中部、東北部地區(qū)的EI與變量GMC呈負(fù)相關(guān)，由此可見(jiàn)，政府的宏觀調(diào)控會(huì)對(duì)不同地區(qū)產(chǎn)生不同影響。

第四，變量CY的回歸系數(shù)為-0.833，與EI呈負(fù)相關(guān)，不難發(fā)現(xiàn)大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)有助于降低我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度。

第五，變量ECS的回歸系數(shù)為0.433，與EI呈正相關(guān)。說(shuō)明目前我國(guó)以煤炭、石油這一類(lèi)高能耗低效率的能源為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不合理，不符合人與自然和諧共生的生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展主旨。

第六，變量R回歸系數(shù)為-0.706，與EI呈負(fù)相關(guān)。研發(fā)投入有助于中國(guó)從粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式向環(huán)境友好型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式過(guò)渡。

四、結(jié)論與啟示

為實(shí)現(xiàn)東部率先、西部開(kāi)發(fā)、中部崛起、東北振興的戰(zhàn)略規(guī)劃，本文通過(guò)時(shí)空演變特征分析、實(shí)證分析等方法得出以下結(jié)論：一是我國(guó)東部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度最小，西部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度最大;東部區(qū)域內(nèi)能源消費(fèi)強(qiáng)度差異最小，中部區(qū)域內(nèi)能源消費(fèi)強(qiáng)度差異最大。二是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、研發(fā)投入的提升和改善有助于降低全國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度，其中對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)實(shí)現(xiàn)低能耗高效率的環(huán)境友好型經(jīng)濟(jì)影響程度最大。

針對(duì)上述結(jié)論，我們提出以下建議。

1.加大外商投資相關(guān)政策的優(yōu)惠力度，吸引更多外商在我國(guó)進(jìn)行商業(yè)活動(dòng)，尤其是外資低能耗高效率的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在我國(guó)的發(fā)展，從而提高我國(guó)的對(duì)外開(kāi)放程度，推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)促進(jìn)技術(shù)交流、科技創(chuàng)新。

2.采取因地制宜的宏觀調(diào)控政策，通過(guò)回歸分析我們可以發(fā)現(xiàn)，宏觀調(diào)控對(duì)中、東、西東北四大區(qū)域能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響作用截然不同。針對(duì)中部和東北地區(qū)，政府應(yīng)加大財(cái)政扶持力度，通過(guò)政策扶持來(lái)促進(jìn)地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度的降低。針對(duì)東部和西部地區(qū)，應(yīng)從地區(qū)自身角度探索降低能源消費(fèi)強(qiáng)度的方法，比如強(qiáng)化市場(chǎng)因素，通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，從而降低能耗。

3.加大科研投入，弱化能源稟賦、地理因素等客觀因素對(duì)地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響。中西部地區(qū)應(yīng)努力提高能源轉(zhuǎn)化效率以及使用效率，加大人才引進(jìn)力度，不盲目借鑒東部地區(qū)率先節(jié)能減排的經(jīng)驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]? 魏敏，李書(shū)昊.新時(shí)代中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的測(cè)度研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2018，（11）：3-20.

[2]? 屈小娥，袁曉玲.中國(guó)地區(qū)能源強(qiáng)度差異及影響因素分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2009，（9）：68-74.

[3]? 李虎威，孔曉妮，管偉明，趙紅超.中國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度地區(qū)差異分解及影響因素分析[J].中國(guó)礦業(yè)，2016，（8）：31-37.

[4]? 王東.廣東省能源強(qiáng)度影響因素研究——基于城市面板數(shù)據(jù)[C]//中國(guó)軟科學(xué)研究會(huì).第十四屆中國(guó)軟科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集，2018.

[5]? 孟望生.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變與能源消費(fèi)強(qiáng)度差異的收斂性——基于中國(guó)2001—2016年省級(jí)面板數(shù)據(jù)[J].資源科學(xué)，2019，（7）：1295-1305.

[6]? 吳建新，賀佳瑤，錢(qián)晶晶.中國(guó)省際能源強(qiáng)度的分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)及其成因[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2018，（2）：36-47.

[7]? 趙新剛，路凡，余新旋，李彥斌.產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移視角下中國(guó)能源強(qiáng)度的空間分布特征和收斂性研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2019，（1）：100-108.

Investigation，Measurement and Analysis of the Influence Factors of the Regional Energy Consumption Intensity in China

ZHOU Yu-qian，LI Xue-qing

（Nanjing University of Posts and Telecommunications，School of Management，Nanjing 210023，China）

Abstract：Based on the panel data of 30 provinces（excluding Tibet，Taiwan，Hong Kong and Macao）from 2010 to 2017，this paper analyzes the four economic regions，and explores the regional differences of energy consumption intensity and its influencing factors through the analysis of time-space evolution characteristics and panel data regression.Combined with the conclusions，this paper put forward relevant suggestions from the perspectives of foreign investment，macro-control policies and scientific research investment，so as to promote the coordinated development of energy consumption intensity among regions and accelerate the transformation from extensive economic growth mode to environment-friendly economic growth mode.

Key words：energyconsumption intensity;regional difference;Spatio-temporal evolution;fixed effect model

[責(zé)任編輯 辰 敏]