中国能源强度的空间特征及供给侧影响因素分析

王韶华，张 伟

（1.燕山大学 经济管理学院，河北 秦皇岛 066004；2.燕山大学 区域经济发展研究中心，河北 秦皇岛 066004）

一、引言

2010年以来，中国经济开始出现疲软，“三期叠加”问题逐渐显现，工业部门产能过剩严重，对此，2015年中国政府提出供给侧结构性改革构想，指明了供给侧结构性改革是引领经济新常态的重要举措。“十四五”规划特别强调中国到2030年实现“碳达峰”，2060年实现“碳中和”，为实现这一目标，中国迫切需要落实供给侧结构性改革，提高能源利用效率，减少碳排放。

供给侧结构性改革作为高质量发展的必然要求，势必会对中国能源强度产生重要的影响。罗良文、梁圣蓉(2016)[1]认为供给侧结构性改革通过对劳动力、资本、科技创新、制度等供给侧要素的调整促进经济结构升级。已有研究分析了个别供给侧要素对能源强度的影响，如，张伟与朱启贵(2012)[2]、Sun等(2020)[3]认为技术进步是降低中国能源强度的最主要因素；吴建新等(2018)[4]的研究发现资本密集度在不同时期对省区能源强度分布的影响均较大；安超、雷明(2019)[5]的研究通过稳态分析和数值模拟实证了人力资本通过克服二氧化碳的负效应降低能源强度；张志强、刘金平(2021)[6]研究发现产业结构高级化与能源强度存在倒“U”型关系。与此同时，现有研究认为中国能源消费具有空间异质性（姜磊、季民河，2011）[7]，李荣杰等(2020)[8]研究发现技术创新、市场化、经济开放对能源强度的影响具有地区差异性。但由于供给侧结构性改革的概念逻辑与分析框架还不完善，因此已有成果从空间相关性出发实证研究供给侧结构性改革与能源强度互动机制的较少。文章基于已有研究成果，立足节能减排、供给侧结构性改革等现实背景，考虑中国能源强度的空间特征，在揭示供给侧要素对能源强度影响关系的基础上，构建面板回归模型和空间计量模型，探讨影响因素的空间效应，以期通过节能减排与供给侧结构性改革的深度融合切实降低中国能源强度，推动中国区域绿色发展取得新的更大进展。

二、中国能源强度的空间分布特征

为了揭示中国各省域能源强度的空间分布特征，文章利用探索性空间数据分析方法描述中国能源强度整体和局部的空间相关性及集聚特征。基于科学性、数据可获得性等原则，选取2008—2018年中国30个省（区、市）的数据（不包含西藏和港澳台地区）。能源强度采用能源消费量与地区生产总值的比值进行计算，能源消费量数据来源于2009—2019年的《中国能源统计年鉴》，地区生产总值数据可分别通过各地区统计年鉴获取，为剔除价格变动的影响，地区生产总值以2008年不变价进行折算。

1.全局空间相关性检验

文章运用全局莫兰指数计算中国能源强度整体的空间相关性，公式为：

式中，yi表示区域i的能源强度，y¯、s2分别为能源强度的均值与方差，Wij为空间权重距离矩阵元素。由于中国国土面积广，0～1矩阵无法准确反映地理相对距离，文章采用空间距离权重矩阵，反映中国30个省（区、市）之间的地理距离关系。

利用Geoda软件计算的2008—2018年中国30个省份能源强度的莫兰指数如表1所示。中国能源强度的莫兰指数全部为正，均通过1%的显著性水平检验，测算出莫兰指数的最小值为0.143，总体趋势在波动中逐渐变大，说明中国能源强度具有显著的正空间相关性，并在逐渐增强。

表1 2008—2018年中国能源强度全局莫兰指数及检验结果

2.局部空间相关性检验

全局空间相关性检验可以从整体上描述中国能源强度的空间相关性及集聚特征，但无法反映中国能源强度在省域上的局部空间特征，因此借助Geoda软件运用Moran散点图（如图1所示），并进一步揭示中国省域能源强度的局部空间相关性及集聚特征（见表2）。

表2 中国能源强度局部空间集聚状况

由图1可知，处于第一象限的省（区、市）能源强度具有高值被高值包围的特征，处于第三象限的省（区、市）能源强度具有低值被低值包围的特征，处于第二、四象限的省（区、市）能源强度具有高值与低值交错分布的特征。2008—2018年中国能源强度Moran散点图省域分布较稳定。新疆、内蒙古、青海、甘肃、宁夏始终位于第一象限，黑龙江、海南、广东、广西、湖南、江西、福建、重庆、湖北、河南、安徽、江苏、上海、浙江始终位于第三象限，北京、陕西、四川、贵州、河北、山东、山西始终位于第二、四象限。天津2009年进入第三象限；云南2013年进入第三象限；辽宁2009—2010年位于第四象限，其余年份位于第三象限；吉林2014年、2016—2018年位于第三象限，其余年份位于第二象限。新疆、内蒙古、青海、甘肃、宁夏地处西部地区，经济相对落后，地区生产总值和能源利用效率相对较低，因此长期处于第一象限。黑龙江、海南、广东、广西、湖南、江西、福建、重庆、湖北、河南、安徽、江苏、上海、浙江主要分布于东南部地区，经济相对发达，地区生产总值和能源利用效率相对较高，因此长期处于第三象限。北京、陕西、四川、贵州、河北、山东、山西因其所在省域的发展水平极不平衡，北京和四川的工业化进程领先于周边地区，因此位于第二、四象限。天津、云南、辽宁、吉林位于中东西交界地带，受地理位置影响，出现不稳定情况。总体而言，中国东南部省（区、市）属于高值地区，西北部省（区、市）属于低值地区，而中部和东北部省（区、市）能源强度具有较大差异。

图1 2008—2018年中国能源强度Moran散点图

结合Moran散点图，2008年以来，处于第一象限（高-高）的新疆、青海、甘肃、宁夏具有显著的高值集聚趋势，处于第三象限（低-低）的江苏、安徽、湖北、上海、浙江、湖南、江西、福建、广东、广西、海南具有显著的低值集聚趋势，其余省（区、市）能源强度的集聚现象不显著。宁夏虽然没有始终处于高值集聚区，但是考虑宁夏与甘肃的接壤面积大、经济结构相似、生活习惯相似，将其归为高值集聚区。海南、湖南、江西虽然没有始终处于低值集聚区，但是考虑湖南、江西与江苏、安徽、湖北、上海、浙江同处于长江中上游经济带，海南与粤港澳大湾区联动发展，将该三省区归为低值集聚区。综合以上分析，中国能源强度具有较强的空间相关性和空间集聚现象，呈东中西三种态势，因此新疆、青海、甘肃、宁夏是西部高值集聚区，江苏、安徽、湖北、上海、浙江、湖南、江西、福建、广东、广西、海南是东部低值集聚区，北京、天津、陕西、四川、贵州、河北、山东、山西、黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、贵州、四川、重庆是中部差异区。

三、中国能源强度的供给侧影响因素

供给侧结构性改革是涉及要素、产业和制度三个层面的经济变革，对中国能源强度具有深远影响。黄群慧(2016)[9]基于“问题—原因—对策”梳理出了一个关于供给侧结构性改革的概念逻辑和分析框架；楚明钦(2016)[10]认为供给侧结构性改革要重视创新要素来化解产能过剩问题，提高能源利用效率；魏鹏(2016)[11]认为供给侧结构性改革需要合理的制度保障劳动力、资本要素使用效率；高培勇等(2020)[12]认为社会高质量和制度高质量是高质量发展的重要保障；奚剑明、吴瀚然(2021)[13]认为供给侧结构性改革中的去产能政策能够有效减少化石能源的使用，优化能源结构。综合以上分析，中国供给侧结构性改革的经济机制是激发要素活力、优化产业结构和发挥制度优势，因此文章梳理出有关“要素—产业—制度”的供给侧结构性改革逻辑框架，主要分析资本、劳动力、科技创新、产业、制度五大供给侧要素对中国能源强度的影响。

（1）资本

投资的高速增长会带来经济扩张，往往体现在地区生产总值的增加，但是在不同的工业化发展时期，对能源消费量的影响不同。工业化前期，投资偏向于重化工业，能源消费旺盛；工业化后期，投资逐渐转向服务业，能源消费降低[14]。

（2）劳动力

劳动力数量的增长一方面会增加地区生产总值，另一方面由于人口集聚会增加能源消费，特别是家庭能源消费。劳动力的质量体现在劳动力的受教育程度上，即人力资本，在物质资本边际报酬递减的约束下，人力资本可以在稳态时实现经济增长并减少碳排放[5]。

（3）科技创新

科技创新促进经济增长，被看作是促使能源强度下降的重要因素[16]，不同的技术进步对能源消费的影响不同，江洪、纪成君(2020)[17]研究发现对外直接投资逆向技术溢出提高能源利用效率；钱娟(2020)[18]研究发现能源消耗与能源节约技术进步呈倒“U”型关系。

（4）产业

产业结构被认为是影响能源强度的重要因素，存在四种观点：一是产业结构促进能源强度下降[19]，二是产业结构抑制能源强度下降[20]，三是能源强度受产业结构的影响微弱，四是产业结构在不同时期对能源强度的影响是不同的[6]。

（5）制度

供给侧结构性改革需要向全社会提供有效的制度供给，涉及到一系列体制机制改革。王赫奕、王义保(2018)指出，供给侧结构性改革最关键的是处理好市场与政府的关系，深化市场制度改革[21]。

四、中国能源强度供给侧影响因素的计量分析

基于中国能源强度的供给侧影响因素分析，构建中国能源强度与资本、劳动力、科技创新、创新、产业与制度的计量模型。由于中国能源强度的影响因素具有地区差异性[8]，但依照行政划分的区域分割方法忽略了省（区、市）之间的经济联系，从行政和经济两方面考虑，结合上文的中国能源强度空间集聚特征分析结果，文章将新疆、青海、甘肃、宁夏划分为西部地区，江苏、安徽、湖北、上海、浙江、湖南、江西、福建、广东、广西、海南划分为东部地区，北京、天津、陕西、四川、贵州、河北、山东、山西、黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、贵州、四川、重庆划分为中部地区。

1.数据来源与变量说明

基于科学性、数据可获性等原则，文章选取2008—2018年中国30个省（区、市）的面板数据估计以上未知参数，其中，能源强度的来源和处理方法与前文相同。

资本，采用全社会固定资产投资增长率反映资本情况；劳动力使用人力资本指标衡量，假定未上过小学、小学、初中、高中、大学及以上学历的受教育年份分别为0、6、9、12和16，将就业人员各学历受教育总人数占全部就业人员的比重与对应的受教育年份相乘后得到劳动力数据；科技创新，利用专利申请授权量反映科技创新情况；产业，利用第二产业产值占地区生产总值的比重反映产业结构情况；制度，利用城镇国有经济就业人数与城镇就业人数的比值反映市场经济体制改革情况。相关数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》及各地区统计年鉴。

2.面板回归模型拟合

为验证资本、劳动力、科技创新、产业、制度等供给侧要素对中国能源强度的影响，建立各要素与能源强度的数量关系：

式(2)中，i分别表示30个省（区、市），t表示时间，energy、invest、human、patent、industry、system分别表示能源强度、资本、劳动力、科技创新、产业、制度等，αi(i=1，2，…，5)表示各自变量的系数，δ表示随机误差项，反映了除以上影响因素外，其他因素对能源强度的影响。

考虑中国能源强度的供给侧影响因素的地区差异性，利用Stata软件拟合全国计量模型后，对东、中、西部地区分别进行拟合，结果如表3所示。

表3 面板回归模型结果

在全国的面板回归模型结果中，所有系数均通过了显著性水平检验，说明实证研究选择的供给侧指标对能源强度具有影响；东、中、西部地区的面板回归模型中的部分系数的方向与显著性发生改变，供给侧影响因素的地区差异性具体分析如下。

（1）资本

在全国、东部地区、中部地区、西部地区的模型中，资本均与能源强度呈负相关关系，除西部地区模型外，其余系数均通过显著性检验。对于全国总体而言，投资增速越大越能抑制能源强度。东、中、西部地区与全国的影响方向一致，但西部地区的抑制作用不显著，可能的原因在于西部地区的投资主要集中于第一产业，且由于投资环境较差，投资增长缓慢，与能源消费的关联性较低。

（2）劳动力

在全国、东部地区、中部地区的模型中，劳动力与能源强度呈负相关关系；在西部地区模型中，劳动力与能源强度呈正相关关系；除东部地区模型外，其余系数均通过显著性检验。对于全国总体而言，劳动力的受教育程度越高越能抑制能源强度。东部地区、中部地区与全国的影响方向一致，但东部地区的抑制作用不显著，可能的原因是东部地区人才集聚显著，造成人力资本边际效应降低。西部地区与全国的影响方向不一致，可能原因是西部地区人力资本水平的上升得益于工业化进程的加快，造成较高的能源消费。

（3）科技创新

在全国、东部地区、西部地区的模型中，科技创新与能源强度呈负相关关系；在中部地区模型中，科技创新与能源强度呈正相关关系；全部系数均通过显著性检验。东部地区、西部地区与全国的影响方向一致，科技创新能够有效抑制能源强度。中部地区与全国的影响方向不一致，可能的原因是中部地区的地区差异性大，在不同技术进步的综合作用下，促进了能源强度的增长。

（4）产业

在全国、东部地区、中部地区的模型中，第二产业比重与能源强度呈正相关关系；在西部地区模型中，第二产业比重与能源强度呈负相关关系；除东部地区模型外，其余系数均通过显著性检验。东部地区、中部地区与全国的影响方向一致，第二产业比重的上升能够有效抑制能源强度，可能的原因一方面在于重化工业的规模经济效益显著，对能源消费的增速低于产值增速；另一方面在于第二产业内部结构的优化，资源密集型产业比重下降，高新技术产业比重上升。西部地区与全国的影响方向不一致，可能的原因是西部地区较其他地区而言工业化进程落后，资源密集型产业比重较大。

（5）制度

在全国、东部地区、中部地区、西部地区的模型中，制度均与能源强度呈正相关关系，除西部地区模型外，其余系数均通过显著性检验。对于全国总体而言，市场改革程度越大越能抑制能源强度。东部地区、中部地区、西部地区与全国的影响方向一致，但西部地区的抑制作用不显著，可能的原因是西部地区市场化体制不完善，改革进程较缓慢。

3.空间计量模型拟合

通过以上研究发现中国能源效应具有显著的空间特性，为了更加深入地研究供给侧因素的影响，引入能源强度的空间滞后项，构建能源强度的空间滞后项、资本、劳动力、科技创新、产业、制度与能源强度的数量关系如下：

式(3)中，ρ为空间滞后系数，反映相邻区域单元的工业绿色发展水平对本区域单元的影响；w为空间权重矩阵，仍采用空间距离权重矩阵；其他符号含义与前文相同。

考虑能源强度具有显著的区域差异，利用Stata软件只对东部地区、中部地区、西部地区分别进行拟合，结果如表4所示。

表4 空间计量模型结果

东部地区、中部地区，西部地区空间计量模型中的系数与面板回归模型中的系数影响方向一致，进一步检验了供给侧影响因素的地区差异性的有效性。

东部地区、西部地区的空间滞后系数显著为正，结合前述分析，虽然这两个地区的空间滞后系数均为正，但是东部地区和西部地区的能源强度空间溢出的效果不同。东部地区是低值聚集区，东部地区某一省（区、市）的能源强度降低会抑制其他省（区、市）的能源强度；西部地区是高值聚集区，西部地区某一省（区、市）的能源强度上升会促进其他省（区、市）的能源强度。单从能源强度的影响效果来看，东部地区处于良性循环之中，而西部地区处于恶性循环之中，可能的原因是工业化程度不同，西部地区仍处于工业集聚阶段。

中部地区的空间滞后系数为负，结合前文分析结果，说明中部地区各省（区、市）的能源强度差异较大，并且相互抑制，可能的原因在于，研究中的黑吉辽地区、京津冀地区和川渝地区均划归为中部地区，地区发展不均衡但是联系密切，产业转移较频繁。

4.空间溢出效应分析

某一省（区、市）的自变量除了会影响本地区的因变量外，还有可能会对邻近省（区、市）的因变量产生影响，这种空间影响被称为空间溢出效应；某一省（区、市）的自变量与邻近省（区、市）的因变量具有正相关关系是正空间溢出效应，具有负相关关系是负空间溢出效应。为了进一步探究中国能源强度的供给侧因素影响的空间特征，利用Stata软件在空间计量模型的基础上，进一步计算东部地区、中部地区、西部地区的空间溢出效应，结果如表5所示。

表5 空间溢出效应

结果显示，东部地区的供给侧影响因素均未形成空间溢出效应；中部地区的供给侧影响因素均具有显著的空间溢出效应，其中资本、劳动力具有正空间溢出效应，科技创新、产业、制度具有负空间溢出效应；西部地区只有劳动力具有正空间溢出效应，其他供给侧影响因素均未形成空间溢出效应。中部地区具有如此显著的空间溢出效应，是由于地区发展极不平衡，处于协调发展的过渡阶段。中部地区受供给侧因素的影响会产生不同的溢出效应，针对资本、劳动力要素，中部的邻近地区存在竞争关系，往往会产生能源强度的正空间溢出效应；针对科技创新、产业、制度因素，中部的邻近地区存在互助关系，这些因素存在扩散效应，往往会产生能源强度的负空间溢出效应。而东部地区经济水平高，各个省（区、市）的供给侧因素供给较为充沛，既不存在竞争也不产生互助；而西部经济水平低，各个省（区、市）的供给侧因素供给较为贫乏，大多数供给侧因素尚未形成竞争，各个省（区、市）的水平相近却不产生互助，从数据结果来看，劳动力在西部地区开始活跃。

五、结论与建议

1.结论

文章选取2008—2018年30个省（区、市）的面板数据，对中国能源强度进行空间探索性分析，遵循“要素—产业—制度”的逻辑框架梳理供给侧结构性改革影响因素，构建计量模型分析供给侧结构性改革因素的影响效应及其地区差异性。

第一，中国能源强度具有显著的空间集聚特征，并且空间集聚趋势不断增强，同时呈现出显著的地区差异性，东部地区是低值集聚区，中部地区是差异区，西部地区是高值集聚区。

第二，投资增速、劳动力质量提高、科技创新、产业结构优化、市场体制改革均能有效抑制能源强度，但具有地区差异性。东部地区的投资增速、劳动力质量提高、科技创新、市场体制改革能有效抑制能源强度，产业结构优化的抑制作用不显著。中部地区的投资增速、劳动力质量提高、产业结构优化、市场体制改革能有效抑制能源强度，科技创新促进能源强度。西部地区的投资增速、科技创新、市场体制改革能有效抑制能源强度，投资增速、市场体制改革的抑制作用不显著，劳动力质量提高、产业结构优化促进能源强度。

第三，对于能源强度，东部地区和西部地区具有显著的正空间滞后系数，中部地区具有显著的负空间滞后系数。对于供给侧影响因素，东部地区未形成显著的空间溢出效应；中部地区的资本、劳动力具有显著的正空间溢出效应，科技创新、产业、制度具有显著的负空间溢出效应；西部地区的劳动力具有显著的正空间溢出效应，其余供给侧影响因素未形成显著的空间溢出效应。

2.建议

降低能源强度既是中国摆脱能源依赖、促进物质增长的经济要求，也是爱护环境、构建美丽中国的生态要求，供给侧结构性改革意义重大。供给侧结构性改革的目标是“三去一降一补”，从研究结果来看，供给侧结构性改革取得初步成效，但是中国幅员辽阔，经济发展阶段呈阶梯式分布，解决中国问题必须在厘清东部地区、中部地区、西部地区差异性的基础上，统筹全局，“政策合力”实现“协同发展”。具体的政策建议如下：

第一，东部地区供给侧要素供给充沛，想要进一步提高能源利用效率，突破经济瓶颈，需立足中国与国际的双重视角，深化供给侧结构性改革。对内，供给侧要素需依靠政策扶持向中西部地区迁移，鼓励人才支援、企业合作和政府互助；对外，需进一步提升开放水平，在提供全球服务的同时吸引全球范围内的高质量要素和人才，注重技术创新与制度供给，成为国际经济循环中的重要一环。

第二，中部地区能源强度的较大差异源于中部地区经济发展的不平衡。应在合理分析中部经济增长极和东部发达地区的辐射作用和范围的前提下，制定产业联动政策，促进经济协同发展。从研究结果来看，中部地区的供给侧因素对能源强度的空间效应极为活跃，在政策制定的过程中需重点考虑供给侧结构性改革对邻近地区能源强度的影响，因此政府需要通过依靠网络信息技术构建联动与对话平台，以克服要素、产业、制度方面的信息不对称性。

第三，西部地区供给侧要素供给贫乏，经济结构较为落后，但西部地区既是中国重要的石油、天然气等能源的产地，也是中国与亚洲国家的重要连接。政府需要重点开发能源偏向型技术进步、加大人才引进力度，积极建设中国与亚洲国家的陆路交通枢纽，进而吸引资本，引进人才，开发相关产业，激发经济活力。