中国区域能源消费强度调查、测度及影响因素分析
来源:用户上传
作者:周雨倩 李雪晴
摘 要：基于2010—2017年全国30个省区（西藏自治区、台湾地区、香港特别行政区、澳门特别行政区除外）的面板数据，按照四大经济区域进行分析，通过时空演变特征分析以及面板数据回归探究能源消费强度的地区差异及其影响因素。结合研究结论，从外商投资、宏观调控政策、科研投入角度提出相关建议，以期促进区域间能源消费强度的协调发展，加快从粗放型经济增长模式向环境友好型经济增长模式的转型。
关键词：能源消费强度;区域差异;时空演变;固定效应模型
中图分类号：F205 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2020）16-0041-04
引言
2019年10月24日，“2019年太原能源低碳发展论坛”在太原煤炭交易中心举行。此次论坛围绕“能源革命，国际合作”这一主题，搭建共建、共商、共享交流合作平台，向世界发出了能源革命的时代强音。许多学者针对区域间的能源差异进行了研究分析，致力于推动环境友好型经济增长模式的发展。
屈小娥和袁晓玲（2009）根据1998—2006年所得数据实证分析了中国地区能源强度的差异特征及其影响因素，得出区域差异、产业结构相关比重等结论。李虎威、孔晓妮（2016）等人通过采用2000—2014年30个省的相关数据，得出我国地区间能源强度差异显著以及相关改进建议。王东（2018）等人以广东省为例，采用单位根检验、格兰杰因果检验和面板回归模型，实证研究了城市化水平、工业化、外商直接投资与能源强度的关系。孟望生（2019）从经济增长集约化角度分析地区能源消费差异，得出产业结构、能源投资结构和能源价格是影响能源消费强度差异与经济增长方式转变差异关系的主要原因。吴建新（2018）等人采用加权的分布动态方法，研究了1986—2014年中国30个省区能源强度的分布动态及其收敛性。
综上所述，本文将采用2010—2017年全国30个省市（西藏、台湾、香港和澳门除外）的最新数据，对四大经济区域①的能源消费强度的时空演变特征进行分析。建立面板数据计量模型，进一步探究造成我国能源消费强度区域差异的影响因素。并结合已有的研究成果和数据可得性，特别添加政府宏观调控这一指标。
一、中国省际能源消费调查与测度
本文以2010—2017年全国30个省份（除西藏、台湾、香港和澳门外）为样本量，所用数据来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》。
本文采用能源消费强（EI）为调查测度，公式可表达为：EI=。我们对2010—2017年全国30个省份的能源消费强度进行计算，由于篇幅限制，在此展示2010年、2013年、2017年各省数据。
由表1可知，从各省份三年能源消费强度来看，我国能源消费强度呈总体下降趋势，反映出我国经济发展对能源的依赖程度逐渐降低。
二、区域能源消费强度时空演变特征——基于四大经济区域视角
由表2可知，从均值来看，在东部、中部、西部、东北四大经济区域中东部是能源消费强度最低的地区，西部能源消费强度最高的区域，其能源消费强度均值是东部地区的两倍。从标准偏差值来看，东部地区标准偏差值最小，中部地区标准偏差值最大，说明东部地区区域内能源消费强度相较中部地区区域内能源消费强度差异较小，在落地节能减排理念时东部地区更为普及，当然这一定程度上也与地区间的产业结构有关。
由上图可知，东部、中部、西部和东北三省整体上能源强度呈下降趋势，东部地区能源消费强度下降幅度在四大区域中最小，东北三省地区截至2015年经历过能源消费强度的逐步下降后出现了小幅增长的现象。
三、能源消费强度影响因素分析
1.变量选取和数据处理。本文以2010—2017年全国30个省份为样本量，采用面板数据多元线性回归模型，探究影响全国能源消费强度的影响因素。所用数据来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》。我们将能源消耗强度作为被解释变量，根据参考大量的文献以及创新驱动的发展战略我们引入以下6个解释变量：经济发展水平、对外开放程度、政府宏观调控、产业结构、能源消费结构、研发投入。一是经济发展展水平（EDL）：各地区人均生产总值，即各地区生产总值（亿元）与各地区年末总人口（万人）之比。二是对外开放程度（OD）：外商投資（亿元）占地区生产总值（亿元）的比重，从而间接衡量对外开放程度。三是政府宏观调控（GMC）：财政支出（亿元）占地区生产总值（亿元）的比重。四是产业结构（CY）：各地区第三产业增加值（亿元）占地区生产总值（亿元）的比重。五是能源消费结构（ECS）：各地区的煤炭消费总量（万t）占能源消费总量（万t标准煤）的比重。六是研发投入（R）：各地区R&D活动中研发经费支出（亿元）占各地区财政收入（亿元）的比重。
2.模型构建及结果分析。通过计算F统计量并且与显著性水平的临界值作比较，发现个体固定效应回归模型优于混合回归模型。根据Hausman检验结果，P值为0.0014小于0.1，显著性良好，所以选择面板数据计量模型中的固定效应模型进行回归。基本计量模型可设定为：
通过Eviews9.0进行面板数据固定效应多元回归分析，结果（见表3）。
表3回归结果显示，各变量系数均通过1%、5%、10%显著性检验，可决系数较高，样本回归线对样本观测值的拟合程度良好。
第一，变量EDL的回归系数为-0.071，与EI呈负相关，经济发展水平的提高推动国家能源消费强度的降低，主要得易于经济发展对教育、科研的正向推动，生产效率以及能源使用效率得到了稳步改善。
第二，变量OD的回归系数为-6.235，与EI呈显著负相关。OD通过外商投资来间接衡量，从总体上说外商投资不仅促进了我国的经济发展还对我国节能减排实现可持续发展大有裨益。 第三，变量GMC的回归系数为2.877，与EI呈显著正相关，此结果与研究预期截然不同。因此，我们从中国四大经济区域的角度，对政府宏观政策与地区能源消费强度进行了一元线性回归分析，东部、西部地区的EI与变量GMC呈正相关，中部、东北部地区的EI与变量GMC呈负相关，由此可见，政府的宏观调控会对不同地区产生不同影响。
第四，变量CY的回归系数为-0.833，与EI呈负相关，不难发现大力发展第三产业有助于降低我国能源消费强度。
第五，变量ECS的回归系数为0.433，与EI呈正相关。说明目前我国以煤炭、石油这一类高能耗低效率的能源为主的能源消费结构不合理，不符合人与自然和谐共生的生态经济发展主旨。
第六，变量R回归系数为-0.706，与EI呈负相关。研发投入有助于中国从粗放型经济增长模式向环境友好型经济增长模式过渡。
四、结论与启示
为实现东部率先、西部开发、中部崛起、东北振兴的战略规划，本文通过时空演变特征分析、实证分析等方法得出以下结论：一是我国东部地区能源消费强度最小，西部地区能源消费强度最大;东部区域内能源消费强度差异最小，中部区域内能源消费强度差异最大。二是经济发展水平、对外开放程度、产业结构、研发投入的提升和改善有助于降低全国能源消费强度，其中对外开放程度对实现低能耗高效率的环境友好型经济影响程度最大。
针对上述结论，我们提出以下建议。
1.加大外商投资相关政策的优惠力度，吸引更多外商在我国进行商业活动，尤其是外资低能耗高效率的高新技术产业在我国的发展，从而提高我国的对外开放程度，推动我国经济发展的同时促进技术交流、科技创新。
2.采取因地制宜的宏观调控政策，通过回归分析我们可以发现，宏观调控对中、东、西东北四大区域能源消费强度的影响作用截然不同。针对中部和东北地区，政府应加大财政扶持力度，通过政策扶持来促进地区能源消费强度的降低。针对东部和西部地区，应从地区自身角度探索降低能源消费强度的方法，比如强化市场因素，通过竞争机制促进企业技术创新，从而降低能耗。
3.加大科研投入，弱化能源禀赋、地理因素等客观因素对地区能源消费强度的影响。中西部地区应努力提高能源转化效率以及使用效率，加大人才引进力度，不盲目借鉴东部地区率先节能减排的经验。
参考文献：
[1] 魏敏，李书昊.新时代中国经济高质量发展水平的测度研究[J].数量经济技术经济研究，2018，（11）：3-20.
[2] 屈小娥，袁晓玲.中国地区能源强度差异及影响因素分析[J].经济学家，2009，（9）：68-74.
[3] 李虎威，孔晓妮，管伟明，赵红超.中国能源消费强度地区差异分解及影响因素分析[J].中国矿业，2016，（8）：31-37.
[4] 王东.广东省能源强度影响因素研究——基于城市面板数据[C]//中国软科学研究会.第十四届中国软科学学术年会论文集，2018.
[5] 孟望生.经济增长方式转变与能源消费强度差异的收敛性——基于中国2001—2016年省级面板数据[J].资源科学，2019，（7）：1295-1305.
[6] 吴建新，贺佳瑶，钱晶晶.中国省际能源强度的分布动态演进及其成因[J].中国人口·资源与环境，2018，（2）：36-47.
[7] 赵新刚，路凡，余新旋，李彦斌.产业转移视角下中国能源强度的空间分布特征和收敛性研究[J].工业技术经济，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
[責任编辑 辰 敏]
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-15285608.htm
