空间视角下电能替代对能源强度的影响及其机制研究

刘自敏， 张 娅

（西南大学 经济管理学院， 重庆 400716）

一、问题提出与文献概述

改革开放以来， 中国经济高速发展， 在短时期内集中出现了发达国家百年工业化过程中分阶段出现的环境污染与能源刚性需求等问题。 现阶段中国能源消耗强度虽逐年降低， 但仍远高于世界平均水平，甚至高于一些发展中国家， 主要原因在于能源消耗增速高于经济增速， 能源消耗总量大， 能源发展陷入瓶颈之中。 而电能在能源消费中极具经济性与便捷性， 以电为核心的能源转换成为控制能源消费、 降低能源强度的重要突破口。 因此， 将单位GDP 能耗作为能源强度的现实指标以考察中国电能替代对能源强度的具体影响是实现节能降耗需要重点关注的核心问题。

为缓解中国生态能源矛盾、 降低单位GDP 能耗， 国家电网公司于2013 年8 月印发了《电能替代实施方案》， 在经营区域内全面启动电能替代工作， 积极倡导“以电代煤、 以电代油、 电从远方来” 的能源消费新模式， 不断提高电能占终端能源消费比重。 2016 年， 国家发展改革委等八部委联合印发了《关于推进电能替代的指导意见》， 部署了居民电取暖、 生产制造、 交通运输、 电力供应与消费四大重点领域相关任务， 从具体着力点深化电能替代。 2018 年中国政府发布了《打赢蓝天保卫战三年行动计划》， 对地区电能替代提出具体要求， 政策措施从全局逐步落实到细节。 然而截至2018 年， 中国电能占终端能源消费比重仅为25.5%， 其中煤电占比为75%。 这表明当前中国电能占比较低， 电能替代有待深化， 能源结构还需改善。 基于此， 在测算能源强度和电能替代空间关联的基础上， 本文考察电能替代对能源强度的具体影响， 为实现有效控制煤炭消费总量、 助力打赢污染防治攻坚战提供切实可行的政策建议。

电能替代作为控制能源消费总量的重点突破口， 是学术界与实务界关注的重点问题， 相关研究主要集中在以下三个方面：

第一， 电能替代的成本效益。 现有国内外研究主要集中在对电能替代进行效益分析［1］。 电能替代是在终端能源消费环节使用电能替代燃煤、 燃油的能源消费方式［2］。 针对电能替代的衡量指标主要为电能替代量和电能占比， 常用的电能替代量定义方法主要为终端化石能源的转换量和基于基准年消除能源消费总量影响后的电能增加量［3-4］。 就电能替代方式而言， 中国主要以煤炭发电为主， 煤炭发电是中国环境污染和碳排放的重要来源［5］。 有学者认为火力发电能降低发电煤耗， 比煤电更具经济效益［6］， 还有学者认为生物质能源作为重要可再生能源［7］， 其低碳、 低硫、 少氮的环境特性为适量补充或替代燃煤发电带来可行性。 但总体上， 电能替代能够显著改善能源结构， 提高能源利用效率和生态环境效率能增加公众福利和社会效益［8-9］。

第二， 能源强度的影响因素。 国外相关研究主要是通过对数平均迪氏指数（LMDI） 等方法对能源强度及其影响因素进行分析， 研究结果表明， 产业结构、 能源结构、 经济增长、 交通结构和研发等因素均会对能耗产生影响［10-16］。 根据国内相关研究， 技术创新、 产业结构、 能源消费结构、 城镇化水平、 对外开放程度和环境规制等因素能够影响能耗［17-20］， 其中， 科技进步、 产业结构和能源消费结构对能耗的影响更为显著。 同时， 宋跃刚和吴耀国（2016） 认为， 普通回归模型会忽略经济要素间的个体效应和交互效应［19］， 实证考察中必须考虑经济要素的地理空间效应。

第三， 电能替代和能源强度的联系。 国内外相关研究鲜有直接考察电能替代和能源强度间的关系。就两者的直接联系而言， 郭菊娥等（2008） 认为在技术可行和能源价格合理的基础上， 实现1 单位的以油代煤可使单位GDP 能耗降低0.605 4%， 实现1 单位的以气代煤可降低单位GDP 能耗0.651 5%， 水电使用比例提高1%有利于降低单位GDP 能耗0.9%［21］。 宋卫东和王乾坤（2013） 通过多元回归得到电力消费比例增加会降低单位GDP 能耗的结论［22］。 就间接联系而言， 大多是分析电能替代对能源结构、 能源利用效率和生态环境效率等因素的影响［7-8］。 电力资源对其他化石能源有较强的替代效应［23］， 深化电能替代有助于加快节能减排工作的推进， 优化企业的能源生产与消费结构， 提升能源利用效率， 电能替代有利于降低能源强度。

通过梳理上述文献发现： 首先， 孙毅等（2017） 对电能替代的定义削弱了能源消耗总量不断增长所带来的影响， 量化结果更加准确［4］。 其次， 能源强度影响因素除能源、 资本等基本要素外， 产业结构、对外开放程度、 环境规制等因素都能对能耗产生较大影响。 最后， 现有研究少用空间计量方法研究能源强度问题， 而空间角度下能够充分考虑研究要素间的地理空间效应， 使估计结果更加准确。

本文首先测算分析中国电能替代和能源强度的空间相关性， 在此基础上， 通过空间计量模型分层面考察电能替代对能源强度的具体影响， 并借助实证结果提出相应的政策建议。 本文的贡献和可能存在的创新点主要有以下四点： 第一， 利用莫兰指数（Moran's I） 测算全局及局部电能替代和能源强度的空间相关性， 既考虑了全局相关性， 也统筹了局部关联。 第二， 利用空间计量模型考察电能替代对能源强度的影响， 考虑了各要素的空间效应， 并对效应进行了分解， 使分析结果更加透彻清楚。 第三， 分层面考察了电能替代对能源强度的影响， 考虑了地区差异， 结果更具有针对性。 第四， 对电能替代如何影响能源强度进行了传导机制分析， 分析了内部机理。

本文后续部分内容安排如下： 第二部分为理论分析， 首先从理论角度进行分析， 再对所用模型进行简要说明； 第三部分为数据说明及变量定义， 对本文所设定的权重指标及应用数据进行说明； 第四部分为实证结果及分析， 首先对电能替代和能源强度的空间相关性以及两者的空间关联进行分析， 再通过空间计量方法分层面考察电能替代对能源强度的影响； 第五部分为机制分析， 采用中介效应模型来识别电能替代对能源强度影响的机制； 第六部分基于结论提出相应政策建议。

二、理论分析

能源强度也称为单位产值能耗， 是衡量能源消费水平和节能降耗状况的主要指标， 反映经济结构和能源利用效率的变化， 一般采用单位GDP 能耗进行衡量， 其基本内涵分为两个方面： 一是能源消耗， 二是经济产出。 因此， 降低能源强度也应遵循上述结构， 从能源消费角度和经济产出角度出发， 实现节能降耗［24-25］。 一是提高能源生产、 能源消费、 能源转换等环节的能源技术效率， 减少满足经济社会发展对能源生产消费的边际需求量， 即技术节能。 二是通过转变经济发展方式与产业生产方式， 优化产业结构从而达到从源头优化能源消费结构的目的， 进而减少终端能源服务需求， 即结构节能。

电能替代具体是指在终端能源消费环节， 使用电能替代散烧煤、 燃油的能源消费方式， 提高电能占终端能源消费的比重。 当前， 中国电气化水平偏低， 大量的散烧煤与燃油消费是造成严重雾霾的主要因素之一， 与其他能源发电相比， 煤电的经济效益相对较低。 杨书娴等（2017） 认为提高火力发电能降低发电煤耗， 能有效控制煤炭消费总量和降低CO2及污染物排放［6］。 郭菊娥等（2008） 通过通径分析发现降低煤炭消费比例可以使能源强度有效降低［20］。 王斯一（2018） 认为， 在纳入环境效益和经济发展因素后， 生物质发电比传统能源更具优势， 因此在电能替代中， 应以可再生、 低污染的能源作为优先发电能源［26］。 同时， 电能替代作为一种相对清洁的能源消费方式， 虽然能增加公众福利和社会效益， 但其成本较高， 投资回报也和一般衡量方式有所不同， 必须有政策支持才能实施。 总体来讲， 电能具有清洁、 安全、 便捷等优势， 还可通过科技等禀赋改善发电结构， 故实施电能替代对落实国家能源战略、 促进能源清洁化发展有着重要意义。 电能替代不仅有利于构建层次更高、 范围更广的新型电力消费市场， 提升中国电气化水平， 提高人民群众生活质量， 还能带动相关设备制造行业发展， 拓展新经济增长点。

单位产值能耗一般计算公式为： 单位产值能耗=能源消费总量／总产值， 电能替代有利于提升能源利用效率、 促进经济增长［9］， 但电能转换需要高额经济成本和环境治理成本， 对经济发展的作用是双向的。一方面， 通过技术实现终端化石能源的转换， 减缓能源消费增长， 控制能源消费总量， 通过提高能源利用效率拉动经济发展， 进而降低能源强度。 另一方面， 电能较高的利用效率有助于促进经济持续稳定增长， 但同时转换成本较高， 不仅是经济成本， 还有转换过程中形成的二氧化碳等排放造成的环境治理成本， 导致环境污染会反向制约经济增长。 因此， 电能替代对能源强度的影响是复杂的， 必须进行定量研究才能得出具体的影响关系。

三、数据说明及变量定义

（一） 权重定义及莫兰指数

普通回归并未考虑要素空间效应以及要素间的空间关联， 因此往往会导致估计结果产生偏误［27-29］。空间计量模型充分考虑了地理空间效应所带来的影响， 但采用该方法必须确认要素具有空间效应， 并度量区域之间的空间距离。 地理特征与社会经济特征都是影响能源强度及其变动的重要因素［30］， 本文借鉴杜江等（2017）［31］的方式分别构建了（0-1） 空间邻近权重矩阵（W1）、 空间地理权重矩阵（W2） 和空间经济地理权重矩阵（W3）。 地理和经济地理权重具体定义如下：

其中，dij表示地区间省会的球面距离，diag表示对角矩阵，为省份i经过调整之后的人均实际GDP平均值，为所有省份GDP 的平均值。

在考察电能替代对能源强度是否具有空间效应时， 先要分析变量之间是否具有空间关联。 本文借鉴陆远权等（2016）［32］的方法， 采取莫兰指数、 莫兰散点图和LISA 聚集图来进行具体的分析判断。 全局莫兰指数主要用于探索整个研究区域的空间关联性， 取值范围皆为［-1， 1］。 其公式为：

其中，n为研究对象数目，xi表示区域单元i的属性值，wij是二元对称空间权重矩阵。 采用统计量来检验莫兰指数显著性， 其中E（I） 为指数均值，V（I） 为指数方差。

（二） 数据及变量定义

限于数据可得性， 本文选取1998—2017 年除西藏、 香港、 澳门和台湾之外的30 个省份作为样本， 指标数据主要来源于《中国统计年鉴》 《中国能源统计年鉴》。 本文选取能源强度作为反映能源消费水平和节能降耗的主要指标， 用于考察经济结构和能源利用效率的变化， 本文借鉴徐阳和何永秀（2016）［33］的研究思路， 采用单位GDP 能耗， 即全年能源消耗总量与实际GDP 的比值来衡量能源强度。 电能替代量的增加会对能源消费总量及结构产生影响， 进而影响能源强度。 本文借鉴孙毅等（2017）［34］对电能替代的量化计算， 设定基准年为TB， 在减弱能源消费总量不断增长这一因素的影响下， 如果终端用能格局依然维持基准年的消费水平， 则电能所占终端能源比重与基准年相同。 将第t年电能消耗相比基准电能消耗增加量定义为电能替代：

De，t= Ce，t- CtCe，TB／CTB（3）

其中，De，t为电能替代量，Ce，t为第t年实际电能消费量，TB为基准年，Ct为第t年终端能源消费总量。

重要控制变量定义： 产业结构调整会致使三大产业比重发生变化， 以第二产业增加值占国内生产总值的比重来衡量产业结构； 通过各地区治理工业污染的总投资与规模以上工业企业的主营成本的比值来表示环境规制； 采用化石燃料能源消耗占比来度量能源消费结构［35］； 以外贸依存度（进出口贸易总额与国内生产总值之比） 来表示对外开放程度； 选取实用新型专利和发明专利实际授权量来衡量科技进步水平； 通过人口城镇化指标， 即某地区城镇常住人口占该地区常住总人口的比例来度量城镇化。 以基于上一年实际GDP 的增长率来表示经济增长水平。

有关各项指标的描述性统计如表1 所示。

表1 变量描述性统计分析

四、电能替代与能源强度空间计量分析

（一） 电能替代与能源强度空间自相关分析

分别测算电能替代与能源强度的莫兰指数并分析其空间相关性与空间关联［36-38］， 考察和电能替代与能源强度的时空动态分布特征。

1. 全局空间自相关检验

电能替代与能源强度各年份全局莫兰指数结果如表2 所示。 在正态分布的假设之上， 空间邻近权重下仅2009 年的电能替代具有显著的正向空间自相关性， 各省份电力体制及制度具有一定自主性和差异性，对相邻地区电能替代的相关性有所削弱； 空间地理权重矩阵下的空间自相关性具有间断性。 2008 年中国经济发展迈入新阶段， 随着经济发展水平提高， 电能替代能力和要求显著提高。 这表明电能替代空间自相关性在时间上具有非连续的特点， 总体上电能替代存在正向空间发展水平的提升。

采用相同的方法考察能源强度是否存在空间相关性， 结果显示能源强度全局莫兰指数均大于0，能源强度具有显著空间正相关性。 且能源强度的全局莫兰指数在时间维度上总体呈现上升趋势， 并且相同时间点上W1（I） ＞W2（I） ＞W3（I）， 这表明三种权重矩阵下中国能源强度在省际空间集聚效应随着时间的推移呈现分异变化， 产业集聚到分散的分布变化与能源供给多元化会削弱能源强度的集聚性。

表2 电能替代与能源强度全局莫兰指数

2. 局部空间自相关检验

全局空间自相关的前提假设是空间要素均质性， 空间异质性在区域分析中经常出现。 本文用局部莫兰指数进一步揭示电能替代在邻域空间的自相关性。 根据测算结果， 1998 年和2017 年电能替代的相关程度虽然较低， 但总体上仍呈现正的相关性。 同样地， 1998 年与2017 年能源强度总体上也呈现正的空间相关性， 这表明1998—2017 年中国地区电能替代与能源强度与相邻地区存在显著的空间关联。 在此基础上借助地区电能替代与能源强度局部莫兰指数在时间趋势上的变化考察电能替代与能源强度是否存在空间关联。 通过对比电能替代与能源强度的空间分布可以发现， 中国省域电能替代与能源强度存在着显著的空间关联性， 二者在地理分布上具有明显的反向“路径依赖” 特性， 并在绝大部分区域形成了反向聚集区域。 电能替代在除东北地区外的东部沿海及偏西部地区分别形成了H-H 聚集区和L-L 聚集区， 这说明东部沿海地区电能替代成效和力度更加明显， 而以四川为中心的低值地区电能替代力度还有待提高。 能源强度在东南沿海、 贵州以及北部地区分别形成了L-L 聚集区、 H-L 聚集区和H-H 聚集区，这说明东南沿海虽属于经济高速发展区域， 但能耗增速低于经济增长速度， 因此能源强度较低， 而贵州和北部地区能耗较高， 这可能是由于能源利用效率较低造成的。 对比发现， 电能替代与能源强度的空间分布有一定程度上的重合， 因而可以推断出， 区域性深化电能替代可以在该区域展开， 从而降低能源强度。

（二） 电能替代与能源强度的空间效应分析

1. 空间计量模型设定

为了进一步验证电能替代对降低能源强度的作用， 本文将采用空间计量方法实证考察电能替代对能源强度的影响。 在考虑地理空间相互作用的基础上， 建立如下模型：

其中，EI为能源强度；EES为电能替代，Xit为控制变量；W为n×n阶的空间权重矩阵；i、t代表地区与年份；ρ为空间相关系数；λ为空间误差系数；ω和τ分别是能源强度滞后一期及其空间滞后项的系数；ε和π为随机误差向量， 且服从正态分布，μi、εt为个体和时间固定效应。 空间依赖关系的产生源于不同区位间能源强度的内生交互效应、 某一区位电能替代对另一区位能源强度的外生交互效应以及不同区位间误差项的交互效应。 按照交互效应的不同， 对式（4） 进行拆分①若λ=0 则为空间杜宾模型（spatial Dubin model， SDM）， 主要关注自变量与因变量之间的外生性空间关联；λ=0 且θ1=0 时为空间滞后模型（spatial lag model， SLM）， 主要考察各变量在某一地区是否存在滞后效应；ρ=λ=0 且θ1=0 则为空间误差模型（spatial error model， SEM）， 主要度量临近地区变量所产生的误差或随机冲击对本地区变量的影响。。 若ω = τ =0， 对三种空间计量模型进行分步判别， 最终采用SDM 模型。

2. 全样本电能替代与能源强度的空间效应分析

根据上述检验结果， 采用SDM 模型进行后续分析， 即式（3） 中λ =0。 为克服传统普通最小二乘估计中变量的内生性问题和由此产生的估计偏误， 从而科学反映变量间的空间依赖性， 使用极大似然估计（MLE） 法来估计SDM 模型的参数。

根据表3 中的估计结果， 能源强度的时间滞后效应系数均在1% 水平上显著为正， 表明各地区的能源强度变化存在明显的动态持续变化特征， 当期能源强度的优化降低将导致下一期能源强度优化水平继续提高。 这一结果说明当期改善能源强度所做出的努力将对后续节能减排产生深远的积极影响， 反之亦然。同时能源强度的短期空间滞后效应为负， 长期空间滞后效应显著为正， 这说明省级能源强度存在明显的空间集聚特征， 能源强度在长期发展过程中受到产业结构、 科技进步与能源消费结构等因素的驱动呈现关联的空间分布特征。 此外， 能源强度的时空滞后系数亦均显著为正， 说明上一期地理或经济上相邻地区的能源强度优化促进了目标地区当期能源强度的降低， 这意味着邻近地区能源强度优化对目标地区产生了“示范效应”， 即面对之前邻近地区能源强度降低的成果， 本地区出于舆论压力及政绩考核等因素的考虑， 会采取措施不断促进节能降耗。 此外， 空间、 时间以及时空效应的系数满足ω +τ +ρ ＜1， 因而动态SDM 面板估计是稳健的［39］。

对比发现， 空间经济地理权重下SDM 回归更具解释力。 目标地区电能替代均能显著降低该地区的能源强度， 并且深化电能替代不仅可以显著降低当期的能源强度， 还会对下一期能源强度的降低产生深远影响。 此外， 相邻地区短期电能替代会提高本地区的能源强度， 却会在长期降低本地区的能源强度， 这可能是由于能源的有限性导致电能资源短期的竞争性， 电能替代降低能源强度的作用需要在长期才能发挥出来。 普通面板模型的系数明显大于空间计量模型的系数， 由于忽略了地理空间效应带来的影响， 严重高估电能替代对能源强度的影响。

表3 全国层面电能替代对能源强度的空间效应

当空间溢出效应存在时， 电能替代会同时对本地区能源强度及相邻地区的能源强度产生影响， 表3 中的估计结果只能确定存在空间效应， 却无法确定是否存在空间溢出效应。 本文利用勒沙杰和佩斯（LeSage＆ Pace， 2009）［40］提出的方法， 通过动态空间杜宾模型进一步估计电能替代及其他控制变量对能源强度影响的直接效应和间接效应， 具体估计结果如表4 所示①空间邻近权重下的面板模型须采用随机效应估计， 无法进行空间效应的长短期分解， 故采用空间地理权重与空间经济地理权重进行后续的空间效应分解。。

由于本文所采用的空间经济地理权重与空间地理权重相比综合考虑到了经济因素的影响， 故主要关注空间经济地理权重下的估计结果。 根据估计结果， 从长短期来看， 电能替代的系数均为负， 且长期效应系数均大于短期效应系数， 表明电能替代对能源强度具有更加深远的长期影响。 从直接效应与间接效应来看， 电能替代与能源强度均呈现负相关关系， 电能替代直接效应系数均为负， 表明本地区电能替代深化可以降低该地区的能源强度或通过影响相邻地区的能源强度进而有助于该地区的能源强度降低， 即空间反馈效应。 电能替代间接效应系数均为负， 这说明本地区优化电能替代对促进相邻地区能源强度降低有明显作用， 相邻地区增加电能替代也会促进本地区节能降耗， 即电能替代存在空间溢出效应。 电能替代所产生的直接效应均大于间接效应， 表明若想要实现节能降耗， 不能依赖相邻地区的外部效应， 而是采取措施促进本地区电能消费量增加。

表4 电能替代对能源强度影响的空间效应分解

3. 分地区样本电能替代与能源强度的空间效应分析

电能替代和能源强度的空间相关性表明， 两者在地理空间上形成了不同的集聚区， 这说明了分地区考察电能替代对能源强度影响的必要性。 基于空间经济地理权重对中、 东、 西部地区样本分别进行回归①东部地区包括海南、 福建、 上海、 天津、 江苏、 河北、 北京、 辽宁、 浙江、 山东和广东； 中部地区包括河南、 湖北、 湖南、 山西、吉林、 安徽、 江西和黑龙江； 西部地区包括广西、 陕西、 四川、 青海、 贵州、 云南、 甘肃、 重庆、 宁夏、 新疆、 内蒙古。， 具体结果如表5 所示。

从能源强度自身效应来看， 中、 西部地区能源强度的时间滞后效应显著为正， 而东部地区能源强度的时间滞后效应显著为负， 且系数绝对值与中、 西部存在明显差异。 这表明各地区的能源强度呈现明显的路径依赖特征， 中、 西部地区当期降低能源强度将导致下一期能源强度的优化降低持续深化， 而东部地区正好相反， 这可能是因为东部地区主要能源消费是由中、 西部提供的。 同时， 东部地区能源强度的长短期空间滞后效应均显著为正， 中、 西部地区能源强度的短期空间滞后效应显著为负， 而长期空间滞后效应显著为正， 这表明东、 中、 西部地区能源强度均在空间上呈现明显的空间集聚特征， 虽然中、 西部地区在短期受限于能源总量约束， 省际竞争导致能源强度的空间溢出效应不能有效地发挥出来， 但能源强度在长期发展过程中仍然呈现相互关联的空间分布特征。 此外， 东、 中部地区能源强度的时空滞后系数均显著为正， 说明东、 中部地区上一期相邻省份的能源强度优化促进了目标省份当期能源强度的降低， 这意味着邻近省份能源强度优化成果具有显著“示范效应”， 即面对之前邻近省份能源强度降低的成果， 目标省份政府会不断采取措施追赶， 如此循环往复， 从而提高节能降耗水平。

从能源强度影响因素估计结果来看， 东、 中、 西部动态SDM 的结果更具说服力。 东、 中、 西部地区电能替代均对能源强度存在显著的负向影响， 但存在差异， 东部最大， 西部次之， 中部最小。 对于各因素的空间滞后效应， 东部地区周边省份电能替代对本地区的能源强度存在显著正向影响， 中部地区周边省份电能替代对本地区的能源强度存在显著负向影响， 表明中部地区周边省份的“示范效应” 更强， 周边地区电能替代措施的实施具有显著的正外部性。

表5 分地区层面电能替代对能源强度的空间效应

表5（续）

对各区域能源强度空间效应进行效应分解， 具体结果如表6 所示。 首先， 东部地区省份电能替代的直接效应显著为负， 其中， 短期间接效应显著为负， 长期间接效应显著为正， 表明东部地区省份电能替代深化可以降低该地区的能源强度， 或通过影响相邻省份的能源强度进而有助于该省的能源强度降低， 存在显著的空间反馈效应。 值得注意的是， 电能替代的长期间接效应与长期总效应显著为正，与短期效应相反， 省际出现负的空间溢出效应， 东部地区各省份能源缺口较大， 长期发展过程中容易受制于能源刚性需求。 其次， 中部地区省份电能替代的短期直接效应、 长期总效应与短期总效应显著为负， 可以判断时间趋势上电能替代政策的实施能显著降低该省份能源强度。 分解效应存在， 但不具有统计意义， 这表明中部地区电能替代的道路还任重而道远， 并未在省际形成示范效应。 最后， 西部地区省份总体上电能替代的长短期直接效应与间接效应均为负， 但不具有统计意义。 原因可能在于，一是中国西部地区经济地理情况与能源消费方式存在特殊性， 二是效应分解太过细致， 当前数据呈现的空间效应不明显。

表6 分地区层面电能替代对能源强度影响的效应分解

五、机制分析

通过理论和实证分析可知， 电能替代能显著降低能源强度， 并分为直接影响和间接影响， 但是在上述实证中是无法提出电能替代具体是通过何种路径来影响能源强度的。 为此， 本文采用中介效应模型来识别电能替代对能源强度影响的机制。

（一） 传导机制分析

已有的大量研究表明， 电能替代能显著改善能源结构进而弥补能源缺口［41］， 电能替代能通过技术条件提高能源利用效率， 抑制能源需求增长速度， 进而降低能源缺口［42］。 本文借鉴王玉梅等（2016）［43］的“能源要素—能源结构—碳强度” 传导机制分析方法， 分析了“电能替代—能源缺口／科技进步—能源强度” 的传导机制， 具体如图1 所示。 一方面， 通过煤等化石能源转化形成的电能比原油等能源更加清洁、便捷与高效。 但现阶段电能的转换、 配送以及利用都需要科学技术支撑， 电能替代会驱动科学技术提高，进而降低在电能生产、 消费以及配送环节所产生的生产成本、 交易成本与环境治理成本， 在此基础上所得到的经济产出更加可观， 更有利于实现能耗的降低。 另一方面， 与其他终端化石能源相比， 电能在实现能源转换、 配送以及利用时的效率更高， 各省份能源自给率提高， 相对降低能源消耗需求量， 并且能源供应得以保障， 能源缺口在供需共同作用下得以减小， 从而缓解能源消费总量的增长， 扩大经济产出，实现节能降耗的目标。

图1 “电能替代—能源缺口／科技进步—能源强度”传导机制

（二） 中介效应检验

中介效应是指以相关变量为链接点的间接因果链分析， 在检验电能替代是否通过影响科技进步和能源缺口对能源强度产生影响的中介效应分析过程中， 鉴于研究方法的局限， 并没有考虑中介变量间的相关性， 即单独考察每个变量的中介效应。 本文借鉴温忠麟等（2004）［44］的方法， 依次构建两个模型分析其传导机制。 其一是检验电能替代是否通过影响能源缺口来影响能源强度， 如式（5） 所示； 其二是检验电能替代是否通过影响科技进步来影响能源强度， 如式（6） 所示。 本文分别选取发明专利审核通过量（ST） 和人均能源供需缺口（AEG） 作为科技进步和能源缺口的衡量指标， 在控制经济增长、 产业结构和环境规制等变量的基础上， 将其作为中介变量进行中介效应检验。

其中，α、α′是电能替代对能源强度的总效应和直接效应，λθ是中介变量能源缺口／科技进步对能源强度的中介效应， 效应间的关系为α = α′ + λθ， 中介效应在总效应中所占比例为λθ／α， 最终选用索贝尔（Sobel） 检验①索贝尔检验统计量与正态分布时的统计量有所差别， 因此对应显著性水平下的临界值也不同。进行估计， 其中， 统计量为估计量）， 具体估计结果如表7 所示。

表7 电能替代对能源强度的中介效应分析

根据表7 的回归结果， 检验一的结果表明， 在以科技进步作为中介变量考察电能替代对能源强度影响的机制分析中， 通过了显著性水平为1%的检验， 故以能源结构作为中介变量的中介效应显著存在， 该中介效应在总效应中所占比例为36.23%。 同样地， 检验二的结果显示， 通过了显著性水平为5%的检验，在以能源缺口作为中介变量考察电能替代对能源强度影响的机制分析中， 存在以能源缺口作为中介变量的中介效应， 在总效应中的占比为12.60%。 上述结果表明， 在电能替代降低能源强度的过程中， 科技进步和能源缺口是重要的中间桥梁， 在电能替代逐步深化的过程中， 能源转换、 配送以及终端利用都对科学技术有着较高的要求， 科学技术的提高对能源强度的降低作用非常明显， 生产、 消费以及运输和环境治理成本都能得以降低。 同理， 能源缺口减小对于降低能源强度的成效也是显著的， 电能替代能够提高各省份的能源自给率， 提高能源利用、 配送效率， 通过保障能源供给和缓解能源消费总量进而降低能源强度。

上述中介效应检验反映了中国电能替代在降低能源强度的过程中存在“电能替代—科技进步／能源缺口—降低能源强度” 传导机制， 根据中介效应占比可以看出以科技进步和能源缺口为中介变量的中介效应效果显著， 应将能源缺口和科技进步作为电能替代深化的关键点， 借助科学技术和能源缺口情况的改善强化电能替代降低能源强度的力度。

六、研究结论与政策建议

本文利用ESDA 方法分析能源强度在地理空间上的自相关性和集聚性， 在此基础上， 通过SDM 模型分层面考察电能替代对能源强度的影响， 进而为节能降耗提出相关政策建议。

本文的研究结论和政策建议主要包括以下四个方面：

首先， 中国电能替代和能源强度存在空间关联， 形成了集聚区， 这表明应充分利用两者的空间特性，重视分布的差异性， 针对聚集地区制定专项能源政策。 电能替代在除东北地区外的东部沿海及偏西部地区分别形成了H-H 聚集区和L-L 聚集区， 这说明东部沿海地区电能替代成效和力度更加明显， 以四川为中心的低值地区电能替代力度还有待提高； 能源强度在东南沿海、 贵州以及北部地区分别形成了L-L 聚集区、 H-L 聚集区和H-H 聚集区， 中、 西部能源强度虽然普遍低于东部地区， 但经济发展水平也明显落后于东部地区。 研究结论表明， 应注重电能替代高集聚区的作用， 加强地区间的经济联系与互动， 拓宽合作渠道， 削弱地理空间约束， 以高替代区域带动低替代区域发展。 同时， 对于以贵州、 青海为中心的能源强度集聚区， 应采取重点突破的差异化措施， 通过专项能源政策拉动经济增长以促进能耗强度降低。

其次， 全国层面， 能源强度存在时间、 空间及时空滞后效应， 本省份及相邻省份的电能替代均能显著降低该省份能源强度， 且电能替代的长期效应明显大于短期效应， 这说明降低能源强度的政策特别是电能替代政策应该长时间、 大范围、 全方位的落实。 从能源强度的空间效应看， 当期能源强度的增加将导致下一期能源强度继续提高， 能源强度在长期经济发展过程中呈现关联的空间集聚特征， 邻近地区的能源强度优化能够对目标地区产生良好的“示范效应”。 降低能源强度政策需要大范围长期实行更见成效， 应强化政府对电能替代政策的引导， 加强宣传示范带动作用。 根据具体结果， 中国电能替代量每增加1 标准煤， 这说明万元GDP 所需的能耗将降低0.76 标准煤， 电能替代对降低能源强度的作用突出， 应增加电力资源在生活和工业方面的使用， 改善能源结构。 此外， 在进行城镇化建设， 促进经济发展和外贸水平提高时， 需要重点关注能耗， 转变经济发展方式以促进经济集约式增长。

再次， 分地区层面， 各地区能源强度的空间效应依然存在， 电能替代对能源强度的影响及直接效应和间接效应均存在差异， 其中东部最大， 西部次之， 中部最小， 这说明各地区现实情况存在差异， 必须因地制宜， 实行差异化政策。 对于电能替代的空间效应， 东部地区电能替代的长短期直接效应和间接效应均显著存在， 中部地区的短期效应更为显著。 经济发展水平较高的东部地区应该充分发挥经济优势，促进东部地区再电气化， 从而降低能源强度。 中、 西部地区能源消费总量较大， 但电力消费量较少， 电能占比较低， 因此必须强化电力配套服务， 推行激励政策， 助力电力资源代替其他终端化石能源， 发挥各地区电能替代的最大潜力。 值得注意的是， 西部地区电能替代对于降低能源强度的成效是优于中部地区的， 中、 西部地区对自然资源和能源依赖程度较高， 且东部地区的“三高” 产业多数转移到了中部地区， 中部地区正处于工业发展阶段， 能源消费总量高速增长， 故电能替代对降低能源强度的成效低于西部地区。 所以应准确把握各地区发展的阶段性特征， 将高速发展和高质量发展相结合， 从源头降低能源强度。

最后， 能源缺口与科技进步是电能替代降低能源强度的重要手段， 这说明在全局提高电能替代力度时应该充分利用科技进步和能源缺口的桥梁作用。 以科技进步作为中介变量的中介效应在总效应中所占比例为36.23%， 以能源缺口作为中介变量的中介效应在总效应中的占比为12.60%， 电能替代可以通过驱动科学技术进步和减小能源缺口进而缓解能源消费总量的增长速度， 增加同等资源消耗下的经济产出，进而有效降低能源强度。 根据之前的分析， 中国各地区电能替代的现状及现实情况均存在着较大的差异，电能替代对能源强度的影响也各不相同， 在中、 西部地区， 应该充实技术力量并充分利用科技等禀赋带来的正外部性， 加速高能耗工业企业产品升级换代。 同时， 强化大容量输送能力， 缓和能源缺口， 实现能源大范围优化配置， 为实现经济稳步发展、 增加经济总量奠定良好的能源基础。 例如东部地区的能源消费大部分来自中、 西部的能源输送， 因此， 降低东部各省份的能源缺口是电能替代深化降低能源强度的重要突破点。 总之， 应充分重视科技进步和能源缺口的桥梁作用， 发挥电能替代的时空效应， 进而构建一个清洁低碳、 安全高效的能源体系。