能源结构双重替代的时空特征及驱动因素分析

李 娜，李荣杰，赵康杰

（山西财经大学资源型经济转型发展研究院，太原 030006）

0 引言

在全球气候加速变暖的背景下，发展绿色低碳经济已成为各个国家和地区的共识。为积极应对气候变化以及更加主动地控制碳排放，中国正在加快推进“油气替代煤炭、非化石能源替代化石能源”的能源结构双重替代进程。但中国国土辽阔，不同省份资源禀赋、经济发展水平、产业结构、技术条件等方面都存在较大的差异[1]，导致能源结构转变程度及其驱动因素也存在显著的空间分异。因此，在全国能源转型框架下，阐明中国省级尺度能源结构转变程度的时空分布及演变特征，识别能源结构转变的主要驱动因素，对有效减少碳排放和推动地区能源结构优化具有重要意义。

近年来，为发展低碳经济，已有不少学者对能源结构转型问题展开了深入研究，研究内容大体可分为能源结构优化评价和驱动因素分析两个方面。关于能源结构优化评价，学者们多采用综合评价模型，从社会经济、能源、环境等多个方面构建指标评价体系[2]。其涵盖范围广泛，反映问题全面，但在指标选取方面具有较大的主观性，无法精确刻画地区能源结构转型程度。关于能源结构驱动因素的研究大都从定性分析的角度出发[3]，也有通过建立线性模型进行分析[4]。部分学者运用门限模型考察了单个因素对能源结构的非线性驱动效果[5]。但是，在多数情况下能源结构转型是多维驱动因素并行的[6]，现有研究较少从多维非线性角度对能源结构驱动因素的驱动效果进行探讨。

鉴于此，本文采用一种新的能源结构指数构建方法，将其应用于中国各省份的能源结构时空格局变化特征分析，并在此基础上，构建多元核心解释变量门限回归模型解析各地区能源结构转型与其主要驱动因素的门限效应，探讨区域能源结构转型对策。

1 能源结构双重替代指数测度及时空演变特征分析

1.1 能源结构双重替代指数测算

中国当前正在加快推进“油气替代煤炭、非化石能源替代化石能源”的能源结构双重替代进程，本文依此目标构建能源结构双重替代指数，能够有效服务于能源结构转型评价和相关研究。

用ec、ep、eg和eu分别表示煤炭、石油、天然气和非化石能源消费占能源消费总量的比重。

油气替代煤炭指数（FRI）。油气替代煤炭指数采用石油和天然气的消费占比与煤炭消费占比的比值表示，用来反映油气替代煤炭的水平，具体可以表示为：

非化石能源替代化石能源指数（SRI）。与油气替代煤炭指数类似，非化石能源替代化石能源指数用非化石能源消费占比与化石能源消费占比的比值表示，可以反映非化石能源对化石能源的替代水平，具体可以表示为：

能源结构双重替代指数（DRI）。对油气替代煤炭指数和非化石能源替代化石能源指数进行加权平均，综合考察油气替代煤炭和非化石能源替代化石能源两类能源替代过程，表示为：

其中，α和β均介于0到1之间，分别表示油气替代煤炭指数和非化石能源替代化石能源指数的权重系数。为避免主观赋权造成的人为干扰，本文基于熵权法确定权重系数值①经计算，本文中α 和β 分别为0.505和0.495。。能源结构双重替代指数能够综合考察油气替代煤炭、非化石能源替代化石能源两种能源结构清洁化路径，且易于分解得到指数变动的来源因素。

1.2 能源结构双重替代指数测度结果及时空演变特征

依据前文构建的能源结构双重替代指数，对中国30个省份（不含港澳台和西藏）2000—2019年的能源结构转变程度进行测度和时空分析。

表1 报告了2000—2019 年我国30 个省份及东部、中部、西部和东北四大经济区能源结构双重替代指数。总体来看，中国能源结构双重替代水平呈现较为平稳的上升趋势，指数值从2000 年的0.256 增长到2019 年的0.455。分区域来看，四大经济区的能源结构替代进程在时间顺序上呈现趋异的演化特征。2000 年东部、中部、西部、东北四大经济区的指数均值分别为0.307、0.132、0.275、0.260，除中部地区外，剩余区域间差距都较小。到2015年，东部地区指数迅速攀升，逐步拉大了与其他区域的差距。2019年东部地区能源结构双重替代指数值更是达到了0.733，是中部地区的近3.5倍。从各区域内部来看，2019年东部地区的最高值是北京的2.454，最低值是河北的0.098，中部地区的最高值为湖北的0.328，最低值为山西的0.036，西部地区最高和最低值分别为青海的0.855 和宁夏的0.063，区域内各省份间差距明显。东北地区由于仅有三个省份，因此差距相对较小。

进一步，本文利用标准差椭圆②标准差椭圆是ArcGIS软件中考察要素地理分布特征的统计工具，有助于直观了解研究对象在空间中分布方位、走向和离散程度。来分析2000—2019年中国能源结构双重替代水平的空间演化特征，结果见表2。可以看出，椭圆的扁率较小，表示各省份的能源结构双重替代数据值离散程度较大，与前文分析一致。从标准差椭圆的中心点位置来看，2000—2019 年能源结构双重替代水平的重心持续向东北方向偏移，重心位置由2000 年的（110.589°E，31.907°N）移动到2019 年的（112.237°E,33.087°N），迁移距离201.439千米。其中，2010—2015年，重心迁移距离最远，为116.495 千米。表明2010—2015年，东部地区能源消费结构优化速度已经开始加快。此外，能源结构双重替代水平的重心以向东移动为主，呈现面积缩小的态势，表明我国能源结构双重替代水平在椭圆内偏向东北位置的省份优化速度更快一些，即东部地区正在逐渐主导全国能源结构优化的空间发展进程。

表2 2000—2019年能源结构双重替代指数标准差椭圆分析

2 能源结构双重替代驱动因素分析

能源结构替代是一项复杂的系统工程，涉及政府、企业、居民等多元主体的不同价值诉求。依据各方主体的利益动机和行动方式，将能源结构双重替代的主要驱动因素总结为需求、创新、资本和政府引导四类。

2.1 四大驱动因素

（1）需求驱动。相较于传统的“理性经济人”假设，我国现阶段的居民消费更符合“生态经济人”假设，即居民在能源消费过程中，既会从经济理性出发考虑经济效益最大化，也会从生态理性角度权衡环境效益。在这种认知驱使下，居民的用能行为将产生对能源结构替代的驱动作用。Merk等（2019）[7]的研究证实，如果可以在不同可再生能源份额的电价中进行选择，大多数消费者就会选择可再生能源份额更高的电价。

（2）创新驱动。创新是能源结构转型的最主要驱动力。一方面，在“研中学”“干中学”“用中学”等机制下，技术创新能够对可再生能源的各个环节进行技术改进，降低发电成本，提升发电效率；另一方面，技术创新能够显著扩大新能源消费规模，从而取代旧能源的主导地位。此外，能源管理系统的创新也能够通过提升资源配置效率、健全市场机制等途径为新能源的消纳与替代提供保障。

（3）资本驱动。资本和能源是企业生产活动中的两类生产要素，且二者之间存在替代关系。依据要素市场替代理论，当化石能源价格上涨时，企业通常会淘汰高耗能资本设备并引进节能高效型资本设备以促进企业能源利用效率提升[8]，即以资本要素投入替代能源要素投入。此类企业行为最终将形成以增加资本要素投入的方式驱动企业用能结构转变。

（4）政策引导。政府引导是能源结构替代的重要“助推器”。相较于传统能源行业，新能源行业尚处于起步阶段，资金、人才、技术等存有较大缺口，企业进入门槛较高。政府利用税收、补贴等政策手段能够有效降低企业投资成本，减小企业经营风险，进而推动新能源产业持续稳定发展[9]。党的十八届五中全会提出，将能源消耗总量和强度“双控”纳入地方政府绩效考核，并一直持续至今。这一举措的实施，充分激发了地方政府推动能源结构替代的积极性和主动性。

2.2 模型设定与变量选取

2.2.1 模型设定

在测算驱动因素驱动能源结构更替的门限水平前，本文需要对驱动因素驱动能源结构更替的线性影响进行考察。基准线性回归模型设定如下：

其中，Yit为被解释变量，Xit为解释变量，Cit为控制变量，εit为随机扰动项，i表示省份，t表示年份。

进一步引入面板门限回归模型分析各驱动因素的非线性驱动效果。包含m个门限值的Hansen面板门限模型可表述为：

式（5）中，Kit为门槛变量；γ为门槛值；I(·)为指示函数，若满足括号中的条件，则I=1，否则I=0；εit为随机扰动项。

2.2.2 变量说明

（1）被解释变量。本文中被解释变量包括能源结构双重替代指数（DRI）、油气替代煤炭指数（FRI）和非化石能源替代化石能源指数（SRI）。

（2）核心解释变量。参照文献[10]设定多个核心解释变量的做法，将需求驱动、创新驱动、资本驱动和政府引导四种驱动因素均作为核心解释变量。其中，需求驱动因素（CPR）用人均居民消费占人均GDP的比重衡量；创新驱动因素（RD）用R&D经费内部支出占GDP的比重衡量；资本驱动因素（FI）用劳均资本投入表示，资本投入按照单豪杰（2008）[11]的永续盘存法进行估算；政府引导（GSR）采用政府财政支出占GDP的比重衡量。

（3）门限变量。能源与经济之间的紧密关系已经为诸多研究所验证。本文选取经济发展水平（PGDP）作为门限变量。具体地，经济发展水平采用人均地区生产总值表示，并以2000年为基期，利用人均地区生产总值指数将名义人均地区生产总值转换为可比较的实际人均地区生产总值。

（4）控制变量。参考文献[12,13]，本文选用市场化水平和能源积累度作为控制变量。其中，市场化水平（MAK）使用非国有企业固定资产投资占全社会固定资产投资的比重衡量；能源积累度（EA）以2000年为基期，采用历年能源消费量进行累加。

2.3 数据来源

驱动因素相关数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国科技统计年鉴》及各省份统计年鉴。基于数据的可得性，样本区间为2000—2019 年，分析对象为除港澳台和西藏外的30 个省份，缺失数据采用插值法补齐。同时，为保证变量平稳性，对三类能源结构替代指数、人均地区生产总值、能源积累度等分布较为离散的数据进行对数化处理。

2.4 结果分析

2.4.1 线性回归结果分析

下页表3 为基于式（4）的线性回归结果。可以看出，市场需求对能源结构双重替代指数和油气替代煤炭指数的估计系数均不显著，而对非化石能源替代化石能源有显著的正向影响，表明目前的市场需求正在逐步由传统的化石能源转向清洁高效的非化石能源，居民消费水平的提高能够有效推动清洁能源发展。技术创新对能源结构双重替代有显著的正向驱动作用，尤其表现在对油气替代煤炭过程的驱动上，即目前能源方面的技术创新主要侧重于石油和天然气能源的技术研发。资本投入对能源结构双重替代指数、油气替代煤炭指数和非化石能源替代化石能源指数均具有显著的正向影响，这体现在资本投入能够在现有技术水平下直接形成生产能力，扩大产业规模。政府引导对能源结构双重替代过程有显著的负向影响，这可能是因为当前清洁能源产业对政府扶持存在过度依赖。

表3 四种驱动因素对能源结构替代影响的估计结果

根据总体样本的回归结果，需求、创新、资本和政府引导四种因素对能源结构替代过程的确存在显著影响。进一步将30 个省份划分为东部、中部、西部和东北地区，检验四种因素对能源结构替代影响的区域差异。检验结果如下页表4所示。

表4 四种驱动因素对能源结构替代影响的区域差异结果

根据表4 检验结果可知，东部、中部和东北地区市场需求对能源结构双重替代指数的影响为正向不显著，西部地区影响系数为负向显著。这可能是因为近年来西部地区为谋求经济发展，对能源尤其是传统化石能源的消费需求逐渐增大，阻碍了地区能源结构的优化升级。技术创新对能源结构双重替代进程的驱动作用在中部、西部和东北地区均表现为正向显著，即增强R&D 经费的投入有利于推动地区能源结构替代。资本投入对能源结构双重替代的驱动作用在东部、西部和东北三大地区均显著为正，且在东北地区驱动效果最大。政府引导仅在东北地区存在显著的负向影响，表明当前的政府工作未能对地区能源结构优化产生有效的引导作用。

2.4.2 门限回归结果分析

门限自抽样检验结果（表5）显示，以能源结构双重替代指数和非化石能源替代化石能源指数为被解释变量时的经济发展水平在95%的置信度下通过了双重门限检验，但以油气替代煤炭指数为被解释变量时的经济发展水平未通过双重门限检验。说明在所研究的样本内，前两者存在两个门限值，而后者只存在一个门限值。

表5 门限模型参数估计结果

表5 报告了以经济发展水平作为门限变量的回归结果。从需求驱动的回归系数来看，当经济发展水平小于9.514 时，市场需求仅对非化石能源替代化石能源的单一过程存在显著的正向作用。当经济发展水平大于9.514时，市场需求对能源结构双重替代过程表现为正向显著，但仍然体现在非化石能源替代化石能源过程。但当经济发展水平大于10.544时，市场需求对能源结构双重替代指数的回归系数表现为负向不显著。这是因为需求规模扩张是能源消耗增长的主要因素[14]，当前化石能源尤其是煤炭仍然在中国能源消费中占据主导地位，从而影响能源结构调整。从创新驱动的估计结果来看，当经济发展水平处在9.514 以下时，技术创新对能源结构双重替代过程有显著的正向驱动作用。随着经济发展水平越过第一重门限值9.514 后，技术创新对能源结构双重替代过程的正向影响减弱，主要表现在非化石能源对化石能源的替代过程。这可能是化石能源为主导的能源回弹效应抑制了能源替代进程[15]。当经济发展水平超过第二重门限值10.544时，技术创新对能源结构双重替代的正向作用由弱变强，蕴含主导力量由“回弹效应”演变为“节能效应”[16]。

从资本驱动的估计系数可以看出，当经济发展水平处于9.514 以下时，资本投入对能源结构双重替代过程有显著的正向驱动作用；当经济发展水平超过9.514以后，资本投入对能源结构双重替代过程的驱动作用变弱；当经济发展水平超过10.544时，资本投入对能源结构双重替代过程的驱动作用略微增强；但达到10.656 以后，资本投入对非化石能源替代化石能源进程的影响不显著。这是因为，在经济发展初期，适度的资本投入有利于促进能源效率提升，进而实现能源结构的快速改进；而在经济发展的中后期，过度的资本投入反而会使能源相关部门形成严重路径依赖，地区发展陷入模式锁定，并最终阻碍能源结构的优化升级。

从政府引导的回归结果来看，当经济发展水平小于9.514 时，政府引导对能源结构双重替代进程发挥显著的负向作用。当经济发展水平超过9.514 时，政府引导对能源结构双重替代进程的作用为负向不显著。不过，当经济发展水平超过10.656时，政府引导对非化石能源替代化石能源的单一过程存在正向驱动作用，表明在经济发展水平较高地区，政府引导能够有效推动非化石能源的消费与利用。

考虑到四种驱动因素对能源结构双重替代过程的影响不仅存在空间差异，还存在时间差异。本文对进一步的实证研究作如下设计：考虑加入政策的冲击。自2006 年开始施行《中华人民共和国可再生能源法》以来，中国相继出台了一系列旨在推动能源结构转型的政策措施，如《中国应对气候变化国家方案》《中华人民共和国节约能源法》《中华人民共和国可再生能源法》（2009 年修改版），这些政策法规的施行有可能导致中国各地区的能源结构发生重大转变。为检验政策效应，并考察四类驱动因素的稳健性，以2011 年为时间节点，引入政策法规虚拟变量Y以及其与解释变量的交互项。回归结果（未列示）显示，虚拟变量Y对技术创新驱动能源结构双重替代进程的调节作用显著为正，即《中华人民共和国可再生能源法》等政策法规在一定程度上能够通过引导技术创新方向，推动能源结构双重替代进程。同时，其他变量估计系数的作用方向和显著性基本保持稳定，证明驱动因素模型设定及估计结果具有稳健性。

3 结论

本文基于2000—2019 年中国30 个省份的面板数据，分析了能源结构双重替代进程的时空演变特征，并进一步运用固定效应模型和门限检验方法对需求、创新、资本和政府引导四类驱动因素驱动能源结构双重替代进程的作用效果进行实证检验。结果表明：（1）中国能源结构双重替代进程总体上呈现上升趋势；东部、中部、西部和东北地区的能源结构更替进程在时间顺序上呈现趋异的演化特征，尤其是2015年以后，东部地区与其他三大地区的差距有扩大趋势；能源结构双重替代水平在四大经济区之间以及区域内部各省份之间发展都是不平衡的，能源结构双重替代水平较高的省份集中在经济较为发达的东部沿海地区。（2）需求、创新、资本和政府引导四类驱动因素对能源结构替代过程存在显著影响，但影响的作用方向和程度存在区域差异。同时，四种驱动因素对能源结构替代的驱动作用均存在门限效应。其中，市场需求在经济发展的中后期能够有效推动非化石能源替代化石能源；创新驱动作用在经济发展水平越过第二重门限值时最为有效；资本投入在经济发展初期有利于促进能源结构的快速优化；在经济发展水平较高地区，政府引导能够显著影响非化石能源的消费与利用。