中国能源高质量发展水平的测度及空间非均衡分析

闫庆友，魏琪峰

（华北电力大学 经济与管理学院，北京 102206）

党的十八大以来，中国坚定不移推进能源革命，能源发展迈入高质量发展阶段[1]。研究能源高质量发展水平的测度与空间非均衡，对于能源统筹发展，因地制宜推进能源革命，应对能源安全新形势新挑战，保障经济社会高质量发展具有重要的理论价值与现实意义。

如何实现能源高质量发展，一直是学术界关注和思考的热点[2]。在能源高质量发展路径研究方面，文献[3]分析了我国2017年的能源供需情况，认为能源价格出现上涨势头，能源结构调整进一步优化，能源体制改革取得重要进展，提出2018年要加快推动能源发展质量、效率、动力"三大变革"，全力推动能源进入高质量发展的新时代。文献[4]分析总结了我国新能源发展现状和面临的挑战，进一步明确了我国新能源高质量发展应当遵循的基本原则和关键问题。文献[5]运用主成分分析法评价了我国能源可持续发展水平，认为我国能源行业短期内无法规避高能耗推动发展的模式。文献[6]构建了中国能源中长期展望分析的模型体系，剖析了能源高质量发展的内涵并提出刻画指标。在能源发展水平评价研究方面，文献[7]重点研究了绿色能源的发展水平，为统筹推进提升中国各省区绿色能源发展水平提供较为可靠的依据；文献[8]分析了工业转型绿色发展的态势及其对能源绿色发展的驱动作用并提出对推进我国工业转型和绿色发展的政策措施；文献[9]基于PMC指数模型建立了绿色能源产业创新政策的评价体系，对绿色能源产业的创新政策进行了评价；文献[10]构建了长江经济带能源高质量发展综合评价指标体系，评价认为长江经济带能源高质量发展逐年上升,但区域发展不均衡明显,呈"东北部高,西南部低"格局；文献[11]使用遗传神经网络评价我国能源可持续发展能力，认为能源贫乏地区比丰富地区的能源可持续发展能力高；文献[12]构建了资源消耗、废物排放和工业转型3方面的工业绿色化评价指标体系对中国工业绿色化水平进行评价，认为地区内的省际工业绿色化空间差异性不断变小，而地区间的省际工业绿色化空间差异性小幅变大。

综上，目前能源高质量发展水平相关研究的能源样本还不够全面[7]或局限于某一区域[10]、行业[12]，评价指标也需要进一步完善，而对我国总体能源高质量发展水平的综合评价研究极少见，特别是对区域差距及其来源的分解分析更是鲜有研究。本文的边际贡献主要体现在四个方面：第一，以构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系为导向，建立了能源高质量发展水平综合评价指标体系。第二，运用投影寻踪模型测度了2010—2017年我国省域能源高质量发展水平。第三，运用Dagum基尼系数及其分解方法对我国能源高质量发展水平空间非均衡来源进行了分解分析。第四，运用系统聚类方法对我国各省能源高质量发展水平进行了空间分类。

一、评价指标体系和研究方法

（一） 评价指标体系及研究对象

本文的研究对象为中国29个省份的能源高质量发展水平（港澳台地区及海南、西藏两省数据缺失，不做考虑），依据国家统计局的区域划分，将研究对象分为东部、中部、西部和东北地区。基于数据可得性和准确性的原则，构建包含能源生产和消费结构、清洁电能替代、环境协调性、能源安全与高效4个方面共38项指标的评价体系（见表1），作为能源高质量发展的显性指标。研究原始数据选取自2018年《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国价格统计年鉴》和各省地方统计年鉴、生态环境质量统计公报，时间跨度为2010—2017年。

表1 能源高质量发展综合评价指标体系

（二） 研究方法

1.投影寻踪评价模型

投影寻踪评价模型主要用于多因素影响问题的综合评价[13]，其基本原理是进行数据降维，并找出能反映高维数据结构和特征的投影[14]。其原理和具体步骤如下：

第一，采用极值归一化方法对指标数据进行处理。对于第i(i=1,2,···,m)个样本的第j(j=1,2,···,n)个 指标xij有

第二，线性投影，构造目标函数。将标准化后的数据yij变 换为一维投影值zi j，投影目标函数为

其中

式中：a={a1,a2,···,am}为 投影方向向量；s(a)为 投影值的标准差；g(a) 为 投影值的类内密度；z为zi的均值；rk=|zi-zk|(k=1,2,···,m)为 两个投影特征值间的距离；l为 密度窗宽；I(t)为单位阶跃函数。

第三，求解最优投影方向。求解最优投影方向与求解函数Z(a)的最大值等价，本文采用梯度下降算法求解最优投影方向向量（见表1“权重”列）。

2.Dagum基尼系数分解

为研究各区域能源高质量发展差距的来源，以及分析组间的交叉项问题，可对测度结果进行Dagum基尼系数分解，Dagum基尼系数G可分解为区域内差距的贡献Gin、 区域间差距的净贡献Gamg和超变密度的贡献Gove三个部分[13]。

定义如下：

式中：其中vi j、vd f分别为i区域j省份和d区域f省份的能源高质量发展水平；C为省份的个数;v¯为所有参与评价省份能源高质量发展水平的平均值；D为划分区域的个数;Ei、Ed分 别为i区 域和d区域内的省份个数。

二、能源高质量发展水平的测度及分析

（一） 能源高质量发展的时序演进

基于上述方法对我国29个省份2010—2017年能源高质量发展水平进行测度（见表2），评价结果范围在2.01~6.13。从区域水平的角度看，我国能源高质量发展水平呈现出东部较高、西部次之，中部和东北相对落后的差异性。从发展水平均值来看，2010—2017年能源高质量发展水平均值最高的省份为江苏（5.85），最低的省份为黑龙江（2.33），发展水平居于前6位的省份分别为江苏、浙江、安徽、四川、上海和广东。从发展态势看，东部地区和东北地区的能源高质量发展水平继续呈现出上升态势，但两者发展水平差距较大；中部和西部地区态势平稳趋缓（见图1）。这是由于东部省份的产业结构持续调整优化，化石能源高效利用，分布式风光装机不断推进，能源高质量发展向好；东北地区化石能源消耗存量比重高，可再生能源增量建设潜力巨大，但能源高质量发展水平均值仍低于全国均值；西部省份地区受益于大力发展可再生能源，水电开发和大规模风光建设发展最为迅速，2016年西部地区依旧是全国新增风电装机容量最多的地区，新增装机容量占比40%，但可再生能源的消纳问题亟待解决，可再生能源装机容量需要进一步优化；中部地区省份去煤炭产能成效明显，分布式可再生资源建设渐起。

图1 2010—2017年中国能源高质量发展水平变化趋势

表2 中国29个省份能源高质量发展水平

（二） 能源高质量发展空间非均衡的测度与分解

1. 总体地区差距及其演变态势

图2 为能源高质量发展水平地区差距基尼系数，表示总体的能源高质量发展水平地区差距及其演变态势。能源高质量发展水平基尼系数始终位于0.3至0.4之间，表示总体能源高质量发展水平地区差距处于相对合理区间。具体来看，总体差距由 2010 年的0.34上升到 2012 年的0.37 达到阶段高点，转为下降趋势，在2015—2016年略有上升，之后从2016年的区间高点0.39继续下降到2017年0.38，基尼系数大体呈“M”型变化态势。

图2 能源高质量发展水平地区差距基尼系数

2. 空间结构分解及其贡献率

为进一步研究能源高质量发展水平地区差距的空间来源，本文从空间结构视角，应用Dagum基尼系数及其分解方法，将能源高质量发展水平总体基尼系数分解为区域内基尼系数、区域间基尼系数和超变密度，分别代表地区内差距、地区间差距和跨群交叉程度。

图3 为总体能源高质量发展水平地区差距的空间来源及其演变态势，以及分解后各部分对总体能源高质量发展水平地区差距的贡献率。从能源高质量发展的区域差距贡献率分解来看，贡献率从高到低依次是区域间差距、区域内差距和超变密度。其中，地区内基尼系数贡献率基本保持在 30%~40%。表明能源高质量发展水平地区内差距虽表现出一定的波动性，但其对总体能源高质量发展水平地区差距的影响比较稳定。地区间基尼系数表现出上升的态势，其贡献率处于45% 左右，是三类分解基尼系数中对总体能源高质量发展水平地区差距影响最大的指数，说明能源高质量发展水平地区间差距增幅较大，是能源高质量发展水平地区差距的主要来源，能源高质量发展水平的区域异质性仍然突出。超变密度统一表现出一定的波动性，但整体上变化幅度不大，其贡献率呈下降的变化态势，但在2017年又有反弹。表明能源高质量发展水平整体水平较低 (高) 地区中出现了能源高质量发展水平高 ( 低) 的省份，导致超变密度对总体能源高质量发展水平地区差距的影响增加。

图3 空间来源基尼系数(线形)及其贡献率(柱形)

3. 地区内差距及其演变态势

图4为能源高质量发展水平地区内差距基尼系数，代表着样本考察期地区内的能源高质量发展水平差距及其演变态势。综合来看，东北地区的能源高质量发展水平地区内差距较小，西部地区发展水平地区内差距较大，中东部地区内差距基尼系数波动幅度较大。结果反映了我国区域能源高质量发展水平差异显著，这是由于能源发展往往与区域发展联系紧密，河北、山西、河南等省份和东北地区三省的能源消费总量中煤炭消费占比超过70%，而且存在能源利用方式粗放、清洁高效利用水平较低、单位能源产出效率不高等问题，转型任务艰巨。长三角、珠三角是我国经济发展的重要引擎，生态环境质量以优良为主，但是地区能源强度低，能源保障面临较大压力；中部地区是能源输送通道，但区内能源资源分布极不平衡，能源供应小于能源需求，对外依存度较高，能源与经济结构亟需优化；西部地区能源安全保障作用突出，能源资源总量丰富，但有效利用不足，亟需加强消纳与共享发展。

图4 能源高质量发展水平地区内差距基尼系数

4. 地区间差距及其演变态势

图5为能源高质量发展水平地区间差距基尼系数，代表着地区间的能源高质量发展水平差距及其演变态势。东部－东北地区间基尼系数稳中有升，说明两地区间的能源高质量发展水平差距在逐步扩大，中部－西部地区间基尼系数呈“U”型上升趋势，西部－东北地区、东部－中部、中部－东北区域间差距基尼系数在考察时间跨度内呈波动增加态势，西部－东部区域间差距基尼系数波动最小。这与我国的能源发展格局对应，我国中东部地区传统能源资源匮乏，能源自给率低，因此中东部地区作为我国新能源发展的重点区域，以提高能源自给率，降低对外部能源的依赖度；西部地区新能源消纳问题较为突出，应适当控制开发规模；东北地区能源生产和消费以高碳化石能源为主，生态环境问题严重，转型任务艰巨。

图5 能源高质量发展水平地区间差距基尼系数

（三） 能源高质量发展的空间分类

能源高质量发展水平差距较大的的省份不仅加剧地区间的水平差异，进而影响着我国总体的发展水平差异。基于以上研究，我国能源高质量发展水平不仅具有明显的地区异质性，还可能存在地区内的极化现象。因此，为进一步研究考察我国能源高质量发展水平的空间依赖群集情况，采用系统聚类分析方法，对各省份的2017年能源高质量发展水平进行空间分类研究，生成的聚类树图显示我国2017年各省份能源高质量发展水平分为5类（见表3），进一步体现了能源高质量发展水平的空间不平衡。

表3 能源高质量发展水平类型划分结果

结果中，江苏为唯一的能源高质量发展超高水平省份，能源高质量发展呈现高水平的省份有浙江、上海、广东、天津、安徽、湖北、北京、四川、青海，其中大部分是东部地区省份；能源高质量发展呈现较高水平的省份有辽宁、甘肃、新疆、云南、重庆、内蒙古，其中以西部省份居多；而能源高质量发展呈现中等水平和较低水平的省份有福建、山东、湖南、河南、宁夏、贵州、陕西、广西、黑龙江、吉林、河北、江西、山西，主要是中西部地区省份。

三、结论

立足于中国能源发展现状，本文应用Dagum分解方法，基于2010—2017年29个省份的相关数据，考察了能源高质量发展水平的演变态势和空间分类，得到如下主要结论：

（1）从时序演变来看，中国能源高质量发展水平总体上呈现出小幅波动稳健上升的特点。（2）从区域来看，中国能源高质量发展水平表现出东西部领跑，中部、东北跟跑。2017年各区域能源高质量发展水平都维持上升态势。（3）从空间分布格局来看，各区域能源高质量发展存在明显的空间自相关性，发展水平高值地区与低值地区在空间上集聚效应显著。（4）从区域差距来看，能源高质量发展水平呈现出空间分布和演变的不均衡，总体区域差距在缩小。区域内差距则各有不同，中东部地区区域内差距呈下降势，而西部地区区域内差距呈上升势，东北地区区域内差距未有明显趋势。对于区域间而言，东部和东北地区区域间差距最大，而中部和东北地区区域间差距最小。东部和其他三个区域间的差距是目前能源高质量发展空间非均衡的主要来源。未来随着我国碳市场建设逐渐成熟，可在能源高质量发展评价中考虑能源行业参与碳市场的影响，为实现能源又好又快可持续发展提供参考。