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    中國化石能源消費的區(qū)域差異及影響因素

    2022-08-31 04:53:52朱婧涵韋金萍屈筱青
    中國市場 2022年23期
    關(guān)鍵詞:化石能源消費

    朱婧涵,楊 彬,韋金萍,屈筱青

    (中國礦業(yè)大學(xué)(北京),北京 100083)

    1 引言

    化石能源是我國社會發(fā)展的基礎(chǔ)動力,處于能源消費結(jié)構(gòu)的主導(dǎo)地位。根據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計數(shù)據(jù),2019年,化石能源占全國能源消費總量的比重為84.7%。雖然新能源消費在穩(wěn)健低速增長,正成為一股能源消費的勢力,但短時間內(nèi)無法取代化石能源的主導(dǎo)地位?;茉聪M不均會對居民生活方式與質(zhì)量產(chǎn)生影響,對化石能源區(qū)域差異和影響因素進行深入分析對中國能源形式的發(fā)展有重要意義。

    本文以現(xiàn)有文獻為基礎(chǔ),運用因子分析和聚類分析對我國化石能源消費現(xiàn)狀和區(qū)域差異進行分析;比較全面地梳理了化石能源消費的影響因素,并運用逐步回歸方法分析了化石能源消費的主要影響因素。

    2 化石能源消費的區(qū)域差異

    2.1 研究方法

    測量并分析能源消費區(qū)域差異的方法很多,如泰爾指數(shù)、IPAT等。本文采取因子分析法研究化石能源的區(qū)域差異,并運用聚類分析法對各省市進行分類。

    2.2 指標與數(shù)據(jù)來源

    本文將化石能源消費區(qū)域差異的測量指標以總體消費、工業(yè)消費、人均消費和相對與絕對指標相結(jié)合的方式,綜合其他文獻研究,得出以下8個指標。選取我國30個省市區(qū)(西藏自治區(qū)數(shù)據(jù)缺失;中國香港特區(qū)、中國澳門特區(qū)、中國臺灣地區(qū)除外)2017年化石能源消費作為研究對象。數(shù)據(jù)主要來源于《全國統(tǒng)計年鑒2017》(2016)、國家統(tǒng)計局分省年度數(shù)據(jù)和各省統(tǒng)計年鑒2016及2017。

    為保證數(shù)據(jù)的可比性、科學(xué)性和準確性,本文采取標準計量單位,根據(jù)國家標準(GB2589-81)將各化石能源產(chǎn)品折算為萬噸標準煤。化石能源消費份額指地區(qū)化石能源消費總量占全國化石能源消費總量的比例。本文以2016年為基期,計算2017年各省市化石能源增速。見表1。

    表1 我國化石能源消費評價指標

    續(xù)表

    2.3 分析結(jié)果

    2.3.1 因子分析

    本文采用因子分析,其模型為:

    =+

    (1)

    模型(1)中,=(1,2,…,8)代表原8個消費評價指標;表示因子載荷矩陣;表示各公共因子;表示特殊因子,其均值為0。

    第一,因子釋義。首先,由SPSS 21.0軟件對各變量進行相關(guān)性檢驗,發(fā)現(xiàn)各指標相關(guān)性系數(shù)大多大于0.3,說明適合進行因子分析;其次,對數(shù)據(jù)進行因子分析,結(jié)果見表2;最后,抽取3個相互獨立的因子集的特征值、方差百分比。特征值貢獻率分別為35.248%、35.129%和26.413%,總共解釋了上述8個指標96.789%的基本信息,代記為因子、、。

    表2 矩陣特殊值與累計貢獻率

    用最大方差法,最大收斂性迭代次數(shù)25次得到旋轉(zhuǎn)成分矩陣表3,根據(jù)表示的系數(shù)大小分別得出表示指標1、2,表示指標3、4、5,表示指標6、7、8。根據(jù)各指標特性,本文將3個因子定義為總量因子、強度因子和速度因子。

    表3 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

    續(xù)表

    第二,綜合評分。將、、三種因子根據(jù)各成分方差貢獻率及因子得分,計算綜合因子分數(shù)。評價模型為:

    =∑

    (2)

    模型(2)中代表各省綜合得分;代表各成分方差貢獻率;=(,,)代表三種因子得分。

    2.3.2 聚類分析

    本文運用SPSS系統(tǒng)聚類方法,以三種因子為指標,對30個省市化石能源消費情況進行類型劃分?;赪ard聚類方法,平方Euclidean定義距離統(tǒng)計量,分為3類區(qū)域。如表4所示。

    表4 各省市化石能源消費得分

    續(xù)表

    Ⅰ類地區(qū):包括北京、天津、吉林等15個省市。廣東、浙江消費總量高、增速快,但強度因子得分處于末位,單位GDP化石能源消耗低。安徽、福建、上海速度因子得分較高,強度因子得分低,說明經(jīng)濟的迅速發(fā)展拉動了化石能源消費增長。北京、吉林強度、速度、總量因子皆為負數(shù),說明兩地化石能源消耗量低、增速慢。湖南、湖北、云南、廣西消費速度均在全國前十,但消費總量較低,尤其是天然氣消費量極少。消費強度也較低,能源效率較高。江西、天津、重慶速度因子略高,人均及化石能源消費總量均為正值,處于緩慢增長階段。

    Ⅱ類地區(qū):包括河北、內(nèi)蒙古、遼寧、黑龍江等13個省市自治區(qū)。內(nèi)蒙古、新疆、海南的強度因子得分較高,體現(xiàn)億元GDP的化石能源消費量較高,經(jīng)濟發(fā)展非常依賴能源。但化石能源效率低,能源利用水平有待提升。新疆、青海、甘肅、黑龍江、遼寧總量因子得分較低。陜西、江蘇、河北、河南的消費特征體現(xiàn)在總量因子上,且四省消費結(jié)構(gòu)在向提高油氣比重的方向改變。13個地區(qū)的速度因子得分都是負得分,說明本地區(qū)并沒有大量快速消耗化石能源。

    Ⅲ類地區(qū):包括山西省和寧夏回族自治區(qū)。山西和寧夏兩省區(qū)的速度因子得分均較高,說明化石能源消費迅速。其中山西省的總量因子得分較高,化石能源消費總量高。山西省的煤炭高消費量主要取決于其較高的生產(chǎn)量。而寧夏的強度因子得分最高,說明該地區(qū)的能源利用效率較低。

    最終得出,我國化石能源消費存在較大差異。北部地區(qū)能源消費程度高,如寧夏、內(nèi)蒙古等地,總體位于一二類地區(qū)。但普遍存在強度因子分數(shù)高的問題;東南及中部地區(qū)化石能源消費程度較低,能源消費水平趨于穩(wěn)定,整體消費水平位于第三類地區(qū)。

    3 化石能源消費區(qū)域差異的實證分析

    3.1 研究方法

    本文采用SPSS 21.0軟件對綜合得分與9個影響因素進行回歸分析,結(jié)果如表5所示。其中,Sig.為顯著性,其值為值。其中,≤0.05表示影響因素與綜合得分線性相關(guān)較為顯著,>0.05即為不顯著。

    3.2 數(shù)據(jù)來源

    化石能源區(qū)域差異由多種綜合因素引起。為了研究化石能源消費區(qū)域差異的影響因素,本文選擇了9個因素作為可能的差異因素研究。包括:①人口因素。由各省市年末人口總數(shù)表示;②居民收入。由各省市居民人均可支配收入表示;③化石能源生產(chǎn)量。由焦煤、原油、天然氣生產(chǎn)量加和表示;④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。由第三產(chǎn)業(yè)貢獻率表示,公式為:第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/;⑤能源價格。由燃料、動力類工業(yè)生產(chǎn)者購進價格指數(shù)(上年=100)表示;⑥城市化水平。由城市化率表示;⑦技術(shù)進步與科技創(chuàng)新。由各省市億元能耗表示,能耗越高,技術(shù)進步與科技創(chuàng)新越低;⑧第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值;⑨固定資產(chǎn)投資額。由固定資產(chǎn)投資/得出。

    本文根據(jù)2015—2019年30個省市的面板數(shù)據(jù)進行分析。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局及各省市2015—2019年統(tǒng)計年鑒。

    3.3 實證檢驗

    數(shù)據(jù)模型為:

    =+++++

    ++++

    (3)

    模型(3)中,為綜合得分,代表化石能源的消費水平,代表各變量待估參數(shù),用以描述各因素的影響程度和方向。

    表5表明,能源價格、技術(shù)進步與科技創(chuàng)新P值<0.05,說明很顯著;而人口因素、居民收入、化石能源生產(chǎn)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化水平、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、全社會固定資產(chǎn)投資的P值均高于0.1,說明其因素與綜合得分不相關(guān)。

    由系數(shù)Beta可知,化石能源消費情況與人口數(shù)量、居民收入、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值呈正比例關(guān)系;與化石能源生產(chǎn)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等其他因素呈反比例關(guān)系。

    表5 回歸分析結(jié)果

    因?qū)δP瓦M行直接回歸得到的結(jié)果并不理想,筆者采用了逐步回歸分析法。

    逐步回歸分析即將變量一個一個引入,本文引入的條件為F概率小于0.05進入變量。本文引入條件為F概論大于0.1刪除變量,以保證所得自變量子集中每一個變量都是顯著的。

    表6和表7表明,模型Z3的相關(guān)系數(shù)R=0.945,調(diào)整R=0.877,擬合程度在三個模型中最好,因此本文根據(jù)模型Z3進行深入分析。

    表6 模型相關(guān)數(shù)據(jù)

    表7 模型相關(guān)數(shù)據(jù)

    Z3的模型公式為:

    =-0802+1058+2010×10-0328

    由表7逐步回歸的最終模型Z3可以看出,相關(guān)系數(shù)R=0.945,表明模型擬合很好。由模型Z3自變量的T檢驗可知:各變量系數(shù)P值均小于0.05,說明上述三個因素對化石能源消費現(xiàn)狀水平的綜合得分均有顯著影響;其均小于10,說明三個自變量之間已不存在多重共線性。Beta(標準化系數(shù))顯示,第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與化石能源消費現(xiàn)狀水平綜合得分呈正相關(guān)關(guān)系。在影響因素上,對比三個自變量對應(yīng)的Beta的絕對值可知,我國化石能源消費現(xiàn)狀水平區(qū)域差異的主要影響因素為技術(shù)進步與科技創(chuàng)新,其次為第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值,全社會固定資產(chǎn)投資對我國化石能源消費綜合水平的影響最小。

    4 結(jié)論

    全國范圍內(nèi)化石能源消費存在較大差異。西北、華北地區(qū)化石能源消費高,而東南地區(qū)較低。根據(jù)逐步回歸分析,得到化石能源消費與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值呈正比例關(guān)系,與技術(shù)進步與科技創(chuàng)新、全社會固定資產(chǎn)投資呈反比例關(guān)系。我國地域遼闊,地區(qū)間化石能源分布嚴重不均,盡可能消除地域間化石能源消費差異應(yīng)成為重要彌補方法。

    首先,能耗對化石能源消費現(xiàn)狀水平有較大的反向影響,億元能耗每增加1,化石能源消費綜合得分變動781.007。全國億元能耗地區(qū)由高到低為西北、華北、東北、西南、華南、華東、華中,體現(xiàn)為中國能耗以北地區(qū)高,中部南部地區(qū)低。與經(jīng)濟發(fā)展狀況和化石能源消費分布狀況一致。據(jù)此,一是各地應(yīng)優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu),降低煤炭消費,提高低能耗的天然氣的消費份額;二是加強省際能源利用技術(shù)交流,降低億元能耗,提高技術(shù)與科技創(chuàng)新水平。平衡各省市化石能源消費不均的問題。

    其次,第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對化石能源消費現(xiàn)狀水平僅次于技術(shù)進步與科技創(chuàng)新因素的正向影響。第二產(chǎn)業(yè)屬于化石能源高消費行業(yè)。一是走新型工業(yè)化道路,對于傳統(tǒng)高能耗行業(yè)進行改造轉(zhuǎn)型,重點發(fā)展具有成長性、低能耗和高附加值的新興產(chǎn)業(yè);二是不斷提高第二產(chǎn)業(yè)的能源利用效率。堅持循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展道路,實現(xiàn)少投入、多產(chǎn)出、低能耗、高效率的經(jīng)濟模式;三是調(diào)整能源內(nèi)部結(jié)構(gòu),降低煤炭在能源消費中的比重。

    最后,全社會固定資產(chǎn)投資量對我國能源消費有較小的負影響。這與我國近年來大力提倡發(fā)展環(huán)保能源以及減少碳排放有關(guān)。但介于能源調(diào)用的需求,能源運輸業(yè)(鐵路、道路、水上、管道)固定資產(chǎn)投資呈上升趨勢。據(jù)此,應(yīng)降低煤炭及石油新建固定投資量,適當加大對天然氣運輸方式——管道運輸業(yè)的投資?;茉丛谖磥砗荛L一段時間內(nèi)仍會是我國的主要能源,天然氣由于更加清潔環(huán)保,且介于我國天然氣生產(chǎn)和消費區(qū)域差異也較大、管道投資較小,可以加大對天然氣管道運輸?shù)耐顿Y。

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