基于能源消费特性的省域划分研究

陆宇海

(江西财经大学现代经济管理学院，江西 南昌 330013)



基于能源消费特性的省域划分研究

陆宇海

(江西财经大学现代经济管理学院，江西 南昌 330013)

鉴于我国地域的广泛性、异质性和能源管理的重要性，为进一步挖掘潜力，达成能源战略目标，深入区域进行研究是必不可少的前提。本文利用共词分析和统计聚类分析方法，系统研究了区域能源消费的研究核心和描述指标，并依此进行区域划分。通过共词分析表明，对区域能源消费的考察主要应集中于能源消费总量、能源利用效率和能源消费结构三个方面；从全国来看，按照拟定的三个指标进行聚类分析，可将30个省域划分为七个组别，组域间差异明显。因此，在继续制定和执行能源相关战略时，应该开始关注不同类别区域间的差距，向纵深方向推进；分别考虑能源消费优势区(3个省域)、能源消费较优区(15个省域)和能源消费较劣区(12个省域)的区域异质性，采取不同的能源政策工具体系，建立更为有效的激励和约束机制，以提升区域能源利用效率，优化能源消费结构，控制能源消费总量，因地制宜。

能源消费特性；共词分析；聚类分析方法

作为世界上最大的能源消费与生产国之一，中国能源安全问题是国家总体安全无可回避的重要课题和基本任务。要促进和维护国家的整体能源安全，相关理论和实践表明，鉴于我国地域广阔性和区域异质性，基于能源消费特性，对区域进行科学分类[1-5]，是有效揭示区域能源消费动态不平衡本质和机理的客观要求，也是科学制定国家能源安全发展规划和区域节能减排任务分派等相关政策的重要理论基础。

对于区域能源消费的研究，多数学者是基于常规地理区位划分方式，其中从东、中和西部三个区域进行研究的学者较多。如史丹(2006)从能源利用效率的三大区域差异出发，对节能潜力的研究[1]；张唯实(2010)、王维国等(2012)、赵楠等(2013)对三大区域全要素能源效率的测度及其产业结构、技术进步、对外开放度、政府支持力度和区域发展等影响因素的动态作用差异研究[2-4]；赵金楼等(2013)、齐绍洲等(2013)、郑丽琳等(2013)对三大区域能源效率随机收敛性和国际贸易技术溢出的影响研究[5-7]；张江山等(2014)对全国及三大区域能源回弹效应的测算[8]；王蕾、魏后凯(2014)和马晓钰、李强谊(2014)等对三大区域能源消费总量和消费结构等及其影响因素的研究[9-10]。其他，也有部分学者从四个区域(东、中、西和东北部)进行研究，如孟昌等(2012)和蔡晓春等(2012)对四大区域能源利用效率的测度与描述[11-12]；从五个区域(华北、东北、华东、中南部和西部)进行研究，如宋枫等(2012)对五大区域能源强度变动趋势和区域差异的分析[13]。从六个区域(华东、华中、华北、西北、华南和东北)进行研究，如原毅军等(2012)对六大区域长、短期能源利用效率及影响因素的研究[14]；从八个区域(东北、西北、华北、西部、中南部、华东、华中和华南)进行研究，如步瑞等(2013)、薛静静等(2013)、韩峰等(2014)等分别对八大区域能源消费总量、结构和时空差异、演变特征及其影响因素的深入分析[15-17]。也有小部分学者根据能源消费的特征进行区域聚类分析，如郭义强等(2008)通过对一次能源生产和消费情况分析，划分了低、中和高三个能源保障水平区[18]。袁晓玲等(2009)根据能源消费水平差异及特征，划分出能源高、中和低消费三类地区[19]；沈镭等(2012)从区域尺度系统地探讨了煤炭、石油、天然气、水能、太阳能、风能和生物质能等资源本底、区际流动及区划研究等[20]。也有先进行区域划分，再进行研究，如高振宇等(2006)基于1995～2003年的能源生产率数据进行了聚类分析，将全国29个省分为三类[21]。Yu等(2012)采用五个主要指标并基于模糊聚类分析，将中国30个地区划分为5类。以上研究成果，无论哪一种区域分类方式，均体现了具有针对性分组研究的优势，为进一步研究区域能源消费奠定了良好的基础[22]。但对区域能源消费的分组研究，应该依据的是区域能源消费的特征，而已有的成果却很少有系统地探讨区域能源消费特性的内涵、表征方式及对分组的详细阐述等。因此，为进一步针对区域能源消费特性，本文将利用共词分析和统计聚类分析方法系统研究我国30个省域能源消费的研究核心、描述指标及其区域划分，以期为国家区域能源政策的制定及能源消费行为模式的转变提供理论依据。

1 统计指标的确定

基于同一研究对象的比较计算不仅是区域管理和政策制定的保障，也是借鉴国内外先进经验和政策复制成功的关键。被各国政府、企业和学者广泛应用，但结论却差异较大。究其原因，该方法实施科学性和有效性的首要前提是同区域组内的显著收敛性，而这则依赖于分组标准的准确性。因此，关注哪些方面、选取哪些指标、采用哪些数据就显得尤为重要。

1.1 共词分析

为更好确定区域能源消费关注的焦点，集合多位专家学者的智慧，最后选择出真正具有代表性的指标。本文拟采用国外知识管理研究中，较为成功的共词分析的理念，即通过文献内容分析，判断学科领域的研究焦点与结构等[23-24]。

中英文文献检索，以1990年1月1日～2014年12月30日为时间段，检索主题为“区域”和“能源”(英文：region+energy)的文献[25]。中文文献以CNKI中文核心及以上学术期刊为检索数据库，检索到相关文献2718篇，对每一篇进行判断，去除以企业、产业、报道、会议、项目等并非以“区域能源消费”为研究主题的论文，得到相关文献1937篇、关键词126个。英文文献以Science Direct为检索数据库，检索到相关文献4843篇，对每一篇进行判断，去除以enterprises、industry、report、conference、project等并非以“区域能源消费”为研究主题的论文，得到相关文献1536篇、关键词86个。列示出现频次较高的10个关键词，如表1所示。中英文序号分别以VC和VE列出。

中英文在“区域能源消费”方面的研究热点基本均集中于能源消耗、能源效率、可再生能源、环境效应、影响因素和能源消费结构等。两者的差异是国内研究更加关注区域差异、能源合作和生态环境等，而国外研究则深入分析碳排放、能源系统和政策工具等。文献检索中出现频次较高的关键词，可以在很大程度上反映对象研究领域的研究热点、核心。仅从能源消费研究的本体而言，去除前后效应的研究(环境效应和影响因素)和可再生能源(主要是基于环境效应和优化能源消费结构角度考量)的研究，对“区域能源消费”的研究，主要应该选择的最受关注的三个方面，即能源消费总量、能源消费结构和能源利用效率[26]。

1.2 描述指标的确定

文献研究确定的“能源消费总量、能源消费结构和能源利用效率”，由于内涵的丰富性和衡量方法的多样性，所以，在比较分析之前，必须明确其描述指标和衡量方法[27]。

1.2.1 能源消费总量

能源消费总量是指区域单位时间内各个品类能源消耗数量的总和。一般从实物量和标准量两个方面进行汇总计量。按照《中国统计年鉴》的终端能源消耗统一粗分类为四个品类：原煤、原油、天然气、电力等，并分别按照其实际计量单位进行统计，即吨、立方米和千瓦时等。为资料的可获得性、科学性及可比性，本文采取标准计量单位，即将实物消费的各品类能源均按照统一的换算方式，折算为标准煤。

1.2.2 能源消费结构

能源消费结构是指各品类能源消费量占能源消费总量的比重。在统计年鉴中，是指在一次能源消费中各种一次能源(如煤炭、石油、天然气、水能和其他可再生能源，以及核能等)所占的比重，包括一次能源直接消费和一次能源转换为二次能源的消费。这主要是由于不同类型能源之间(包括煤炭、石油、天然气和电力)的替代关系或者互补关系形成的，并会引起能源需求总量发生变化，对能源市场和能源政策具有重要意义(Cho，2004；Soderholm，2000)。为对比各个省域能源消费结构的多样化程度，现借鉴中国科学院地理科学与资源研究所能源战略研究小组(2007)在《中国区域结构节能潜力分析》一书中，提出的计算公式见下式[28]。

ESD=∑(C/C，P/C，N/C，O/C)

式中：ESD为能源消费结构多元化指数；C为煤炭消费比例；P为石油消费比例；N为天然气消费比例；O为水电、核电等其它能源消费比例。值域可以从1到无穷大。

1.2.3 能源利用效率

在过去的几十年里，国际上UNEP、IEA、WEC和IIPS等许多进行能源与环境方面研究的专门性组织机构，在一致认同能源利用效率是指能源要素投入与相对应的产出之比，按照对投入和产出的不同界定，提出多种计算指标和方法[29]。实践中，利用最多的是能源消耗强度，又称为能源-GDP指标，即单位GDP能耗，如美国、英国等OECD国家和中国等多国的能源发展规划等官方文件中，均采用此指标[30]。由此，本文能源利用效率便以单位GDP能耗作为描述指标。

对以上三个指标，即标准价值量的能源消费总量、能源消费结构多元化指数和单位GDP能耗，进行计算时，数据主要来源于2012年和2013年的《中国能源统计年鉴》、《中国统计年鉴》和地区《统计年鉴》等官方公布资料。此外，为数据的可比性，将价值量指标全部折算为1980年可比价。

2 省域能源消费特性总体描述

依据选定的三个区域能源消费描述指标，对我国30个省市自治区能源消费总量、能源消费结构和能源利用效率进行描述，并以图表形式进行标示。

2.1 省域能源消费总量对比

中国幅员辽阔，能源消费情况具有明显的区域性和不协调性：能源匮乏的东部地区工业化程度较高，经济增长快，能源消费总量巨大；而能源丰富的中西部地区正处于工业化初级阶段，对能源需求量较小。以2011年为例，我国30个省区的能源消费总量依然差距较大。能源消费总量最低的是海南(1601万tce)，最高的是山东(37132万tce)，后者是前者的23.19倍；全国的平均水平为14076.83万tce，高于平均值的占40%(12个省份)，却消费了全国65.31%的能源，按照能源消费总量由低到高的顺序对30个省份进行排列，如图1所示。

图1 省域能源消费总量对比图(资料来源：中国能源统计年鉴2012)

如果按照5000万tce为一个阶段进行划分，我国处于5000万tce以下的只有海南、青海和宁夏3个省份，5000万tce至10000万tce之间的省份最多，有甘肃、江西、北京、天津、广西、重庆、贵州、吉林、云南、陕西和新疆11个省份，10000万tce至15000万tce之间的省份有安徽、福建、上海和黑龙江4个省份，15000万tce至20000万tce之间的省份有湖南、湖北、浙江、山西、内蒙古和四川6个省份，其余高于20000万tce的6个省份是辽宁、河南、江苏、广东、河北和山东，依次分别为2.27亿tce、2.31亿tce、2.76亿tce、2.85亿tce、2.95亿tce和3.71亿tce，总计占全国能源消费总量的39.89%。所以说，我国能源消费量的区域差异显著，能源消费超过亿tce有16个省份(占70%以上)。按能源消费比例进行对比，如图2所示。中国能源消费主要集中在东部经济发达地区和部分中部地区，而西部的青海、宁夏、甘肃、重庆、广西和中东部的天津、北京、江西、海南能源消费规模较小(比重均低于2.0%)。如按东、中、西部三个区域统计能源消费总量，东部11个省级行政区消费将近全国的一半(47.68%)，中西部的19个省级行政区消费全国的一半多一点(分别为26.72%和25.60%)。

2.2 省域能源消费结构对比

中国一次能源消费主要有煤炭、石油、天然气和电力等。长期以来，受国家能源资源赋存状况和能源政策影响，煤炭和石油一直占据主导地位。考虑到国内尚未统一公布各个地区的能源消费结构，在此采用《中国能源统计年鉴2012》附录中公布的折算系数，估算各个省域2011年能源消费结构，如图3所示。

图2 省域能源消费量比重分级对比图(资料来源：中国能源统计年鉴2012)

图3 省域能源消费结构对比图

由图可见，我国各个省域能源消费结构相差较大，如煤炭消费比例在90%左右的有：山西、宁夏、贵州、内蒙古和安徽等5个省份，超过全国平均水平(72%)的还有：云南、湖北、山东、陕西、甘肃、江苏、江西、吉林、河南和河北10个省份，因此，有一半省域的煤炭消费比例在平均值以上，另一半的省域在平均值以下。煤炭消费比例在50%以下的有：北京、上海、青海和海南等4个省份；全国也只有这四个省份的石油消费比例超过30%。而超过全国平均石油消费水平(19.5%)的还有：山东、福建、浙江、黑龙江和辽宁5个省份；石油消费比例在10%以下的有：宁夏、山西、内蒙古、河北、贵州、安徽和河南等7个省份；天然气消费比例普遍较低，超过全国平均水平(5.2%)的有：广东、上海、陕西、重庆、新疆、四川、北京、青海和海南9个省份，因此，石油和天然气消费比例在平均值以上的均有30%的省域；水电、核电等其它能源消费比例近年来虽基本一直处于上升的态势，但还是普遍较低，超过全国平均水平(3.3%)的有：河南、海南、河北、上海、江西、甘肃、福建、湖北、浙江、广东、重庆、云南、北京、广西、湖南、四川和青海17个省份，占比56.67%。

进一步计算能源消费结构多元化指数，更清晰表明各省域能源消费结构差异很大，如图4所示。最大的海南省已经接近于10，为9.28，最低的山西省几近于1，为1.097；系数大于2的省域只有4个，分别为上海(2.196)、青海(2.383)、北京(3.342)和海南(9.28)，其余的26个省域的能源消费结构系数均小于2。

图4 省域能源消费结构演进指数对比图

2.3 省域能源利用效率对比

以单位GDP能源消耗表示的能源利用效率显示，从时间维度考察，近32年来，我国能源利用效率基本一直是处于下降的趋势，且幅度较大(70.55%)，从1980年的13.20tce/万元下降到2011年的3.89tce/万元；从空间维度考察，对比各个省域能源利用效率，如图5所示。

由图可见，各个省域差异较大，指标值最大为2.279tce/万元(宁夏回族自治区)，最小为0.459tce/万元(北京市)，前者是后者的4.97倍；平均值为0.79tce/万元，低于平均水平的有10个省份，大约为三分之一，其余20个省都高于全国平均值。下降幅度最大的为6.94%(北京市)，最小为2.51%(内蒙古)，前者是后者的2.76倍。不降反升的有4个省域，分别为宁夏、海南、新疆和青海，上升的幅度也较大，分别为：4.60%、5.23%、6.96%和9.44%，上升幅度最大的青海是上升幅度最小的宁夏的2.05倍。通过以上的对比，又从另一个方面佐证了，我国能源利用效率和能源消费结构整体是逐步优化的。

图5 省域能源利用效率对比图

3 研究区域的划分

基于以上选定的三个衡量指标，对中国各地区进行更具有针对性的划分，力求使各地区的重新分组能够更具有收敛性。

3.1 区域分组

按照能源消费总量、能源消费结构和能源利用效率三个指标，对我国30个样本省域，利用SPSS20.0软件，进行聚类分析，结果如表2所示。

表2 区域划分结果对比表

由上表可见，将我国30个样本省域分别聚为五组、六组和七组，这与我国的五年规划等政策性文件的划分组数不谋而合。中国在分配地区的节能指标时，“十一五”时期分成了6个等级区间；“十二五”时期，中央政府综合考虑经济发展水平、产业结构、节能潜力、环境容量及国家产业布局等因素，分成了5个等级区间。三种组别的分类保持了较高的一致性。主要区别在于：五组情况下，北京、上海、重庆、吉林、陕西、广西、天津、江西、云南、黑龙江、安徽、福建、湖北、湖南14个省域被聚入第一组。从能源使用状况和经济发展以及地理区位来看，明显具有一定的不合理之处；进一步细化，六组情况下，黑龙江、安徽、福建、湖北、湖南5个省域独立成组，被聚入第二组，显得更为合理，组内可比性更强；再进一步细化，七组情况下，原五组划分情况下第一组中的重庆、吉林、陕西、广西、天津、江西、云南7个省域又独立成另一组，被聚为第三组。经对比分析，本研究倾向于七组的分类方案。聚类结果中，海南始终自成一组，与其他组相似性较差。通过分析来看，作为国际旅游岛的海南，聚类依据的三个指标，有两个，即能源消费总量和能源消费结构多元化演进指数达到了全国极值，前者为极小值(1601万tce)，后者为极大值(9.28)，而能源利用效率也处于较低值(0.69tce/万元)，为最低值(0.46tce/万元)的1.51倍，单独成为一组较为合理。北京和上海独立成组，对比所选的三个聚类指标可见，两者的能源特性虽然存在一定的差异，但同为直辖市，同属于中国最为发达地区之列，具有很强的相似性。将分组方式，在图形上进行标示，如图6所示。聚类结果与传统的地理区位划分方式相比，存在较大差异性。特别是第三组和第四组所涉及的省域，区域跨度较大，并未体现出较强的地域特征。说明仅按地理区位的划分方式，并不能很好地体现能源消费方面的特征，对于区域能源问题的研究可能是有偏的。同时，基于三个重要因素指标对区域进行聚类分析，结果会具有很强的综合性，可以避免单一指标分组的片面性，以保障更为科学合理的区域划分。

3.2 组别总体特征描述

下面按新划定的七组，分析组内区域的相似性，对每个组别的能源消费总量、能源消费结构和能源利用效率三个方面进行总体特征描述，如表3所示。

图6 区域划分结果空间列示图

表3 各组指标值统计描述对比表

组别个案数变量全距极小值极大值均值标准差ET4275.006995.0011270.009132.503022.88第1组2EE0.160.460.620.540.11ES1.152.203.342.770.81ET2833.006928.009761.008616.141026.26第2组7EE0.510.651.160.860.17ES0.361.241.601.400.13ET6009.0010570.0016579.0013216.402947.73第3组5EE0.400.641.040.850.15ES0.361.131.491.370.14ET23002.006496.0029498.0015340.178575.48第4组6EE0.461.301.761.540.19ES0.351.101.451.200.14ET19305.0017827.0037132.0025214.006509.65第5组7EE0.530.561.100.800.22ES0.691.191.881.510.28ET0.00160116011601第6组1EE0.000.690.690.69ES0.009.289.289.28ET1127.003189.004316.003752.50796.91第7组2EE0.202.082.282.180.14ES1.281.102.381.740.91ET35531.001601.0037132.0014076.838671.77总计30EE1.820.462.281.040.46ES8.181.109.281.761.49

注：ET代表区域能源消费总量(万tce)；EE代表区域单位GDP能耗(tce/万元)；ES代表区域能源消费结构多元化指数。

由表可见，全国30个省域能源消费总量极大值、极小值、平均值及其标准差分别为37132.00万tce、1601.00万tce、14076.83万tce和8671.77万tce，能源利用效率和能源消费结构多元化指数全国同期均值分别为1.04tce/万元和1.76。各组情况如下所述。

1)第一组。包括北京和上海两个直辖市，综合表现均优于其他地区。能源消费总量分别为6995万tce和11270万tce，在全国处于中等偏下水平；能源利用效率和能源消费结构多元化指数均值分别为0.54tce/万元和2.77，均远优于同期全国平均水平，而且两个地区的能源利用效率最优，能源消费结构多元化程度仅差于海南省，综合评价属能源消费优势区。

2)第二组。包括重庆、吉林、陕西、广西、天津、江西、云南七个省域，两个直辖市和五个省份。能源消费总量的极小值和极大值分别为6928万tce和9761万tce，平均值及其标准差分别为8616.14万tce和1026.26万tce；能源利用效率和能源消费结构多元化指数均值分别为0.86tce/万元和1.40，相比之下，只能源消费结构多元化程度稍显劣势，其余两项均稍优于同期全国平均水平，综合评价属能源消费较优区。

3)第三组。包括黑龙江、安徽、福建、湖北、湖南五个省域。能源消费总量的极大值和极小值分别为16579万tce和10570万tce，平均值及其标准差分别为13216.40万tce和2947.73万tce；能源利用效率和能源消费结构多元化指数均值分别为0.85tce/万元和1.37，相比之下，只能源消费结构多元化程度稍显劣势，其余两项均稍稍优于同期全国平均水平，与第二组情况较为相似，综合评价属能源消费较优区。

4)第四组。包括山西、内蒙古、贵州、新疆、甘肃、河北六个省域。能源消费总量的极大值和极小值分别为29498万tce和6496万tce，平均值及其标准差分别为15340.17万tce和8575.48万tce，高于同期全国平均水平，总体处于中等偏上水平；能源利用效率和能源消费结构多元化指数均值分别为1.54tce/万元和1.20，基本均稍稍劣于同期全国平均水平，综合评价属能源消费较劣区。

5)第五组。包括辽宁、江苏、浙江、四川、山东、广东、河南七个省域，能源消费总量的极大值和极小值分别为37132万tce和17827万tce，平均值及其标准差分别为25214.00万tce和6509.65万tce，均高于同期全国平均水平将近一倍；能源利用效率和能源消费结构多元化指数均值分别为0.80tce/万元和1.51，相比之下，前者稍稍优于同期全国平均水平，后者稍显劣势，综合评价属能源消费较劣区。

6)第六组。仅包括海南一个省域，能源消费总量为1601万tce，在全国处于最低水平；能源利用效率和能源消费结构多元化指数分别为0.69tce/万元和9.28，相比之下，均远优于同期全国平均水平，而且，能源利用效率仅次于第一组，能源消费结构多元化程度处于全国最优水平，综合评价属能源消费优势区。

7)第七组。包括青海、宁夏两个省域，同属西北地区。能源消费总量的极大值和极小值分别为4316万tce和3189万tce，在全国属于能源消费总量较少的省份；能源利用效率和能源消费结构多元化指数均值分别为2.18tce/万元和1.74，均劣于同期全国平均水平，而且两个地区的能源利用效率最低，能源消费结构多元化程度与全国基本持平，综合评价属能源消费较劣区。

4 结论及建议

通过文献研究表明，区域能源消费的异质性可以从三个方面并三个指标进行衡量，进而在计算能源消费总量、能源利用效率和能源消费结构的基础上，利用统计聚类分析，将全国30个样本区域划分为7个组别，为提出更具有操作性的政策建议，针对能源消费方面，结合各个组域的经济和社会发展等特性，因组而异，因地制宜，具体建议如下所述。

1)缔造能源消费示范区。在七组中，第一组(北京和上海两个直辖市)和第六组(海南省) 是能源消费优势区，前者属于经济社会等各个方面在国内均处于领先地位的直辖市，应该进一步优化产业结构，发展高端战略性新兴产业，发挥科学技术和人力资源优势，推进区域溢出效应，优先探索形成可持续发展的能源消费模式。而后者则属于经济欠发达的农业和旅游业优势区，在国内也较为独特，应进一步明晰发展定位，形成后发优势，警惕能源消费总量的增长。

2)构筑能源替代先行区。在七组中，第二组(重庆、吉林、陕西、广西、天津、江西、云南七个省域)和第三组(黑龙江、安徽、福建、湖北、湖南五个省域)，占全部样本区域的40%，属于能源消费较优区，总量相对较少，基本处于国内欠发达的中西部地区。在能源消费方面，主要应该在经济社会发展的同时，注意可再生能源与能源替代的推进和产业结构优化及区域合作等。

3)建设能源节约高效区。在七组中，第四组(山西、内蒙古、贵州、新疆、甘肃、河北六个省域)、第五组(辽宁、江苏、浙江、四川、山东、广东、河南七个省域)和第七组(青海、宁夏两个省域)，占全部样本区域的50%，属于能源消费较劣区，但三个组别之间差异明显。第四组的六个省份，能源资源储量丰富，具有能源禀赋优势，应重点加强节能管理和能源专项技术进步，尤其是清洁能源技术等；第五组的七个省份，基本处于东部发达地区，属于能源消费总量大、储量小的极不均衡区域，应该注重发挥技术优势和先发优势，重点强化节能考核，紧抓转型升级，调整能源结构，提高能源利用效率；第七组的两个省份，则地处欠发达的西部地区，且是我国的重要水源地，中央政府应大力推动生态激励政策，以环境优美为前提，促进社会进步和发展。

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Study on the classifying regions in China by the energy consumption characteristics

LU Yu-hai

(School of Modern Economics and Management，Jiangxi University of Finance and Economics，Nanchang 330013，China)

The study on the regions is essential to reach the strategic target through exploiting potentialities in view of the universality and difference of territories and the importance of energy management.The methods of co-word analysis and statistical cluster analysis were employed in this paper to analyze the study focuses，description index，regional differences and regional classification of the 30 provinces in china.The regional energy consumption should be investigated from three factors of total energy consumption，energy efficiency and energy structure；Two methods are applied to computed the energy equivalent value and there are the significant statistical difference between them，then the electrothermal equivalent method was choose for the paper，other than the consumption of coal equivalent for power；The thirty provinces were classified into seven groups according to the three indexes to calculate the above three factors through the statistical cluster analysis and there are the obvious differences among them.It is suggested that government should take the differences among the regions into account in making and carrying out the national energy strategies on the details.Meanwhile，the more effective incentive and restraint mechanisms to change the current regional unbalance with the energy consumption as well as to adjust measures to local conditions respect to the different groups that are the first-rate area (three provinces)，the excellent area (fifteen provinces) and the inferior area (twelve provinces) in order to enhance the efficiency，optimize the structure and control the quantity of energy use.

energy consumption characteristics；co-word analysis；region classification

2015-09-28

教育部人文社会科学研究基金项目资助(编号：13YJAZH060)；全国统计科学研究重点项目资助(编号：2015LZ37)；江西省教育厅科技项目资助(编号：GJJ151605)

陆宇海(1969-)，男，学士。1994年毕业于西安统计学院数理统计与计算机应用专业，现任副教授，主要从事能源经济和应用统计的教学与研究工作。E-mail：zou.yf @163.com。

F407.2

A

1004-4051(2016)11-035-08