中国工业能源消费结构时空分异特征及其影响因素研究【字数：13979】
本文基于中国各省工业能源终端消费数据，测算2000-2016年煤炭、石油、天然气、电力与热力消费比重的基础上，采取K-means聚类法对该五类能源消费结构进行聚类分析、并概括其时空分异特征，进一步采用STIRPAT扩展面板数据模型，以煤炭比重为代表，对能源消费结构的影响因素展开实证分析。研究结果表明研究时期内，中国工业五类能源消费比重聚类为I、II、III、IV与V级五个等级；不同能源品种等级质心存在差异。其中，煤炭最大，热力、石油与电力次之。煤炭消费比重总体下降，地区差异明显；石油表现与之相似，但比重低于煤炭；西部地区天然气比重相对较大，2006年后总体小幅提升；电力比重提升，尤其是2011年后；热力与之相似，呈上升趋势，但幅度小、地区表现相似度高。能源消费结构回归分析发现，能源消费强度、工业化程度比重、资本要素投入水平和货物对外开放水平对煤炭消费比重存在显著的正向影响，且程度依次减弱；而城镇化水平、人均GDP与资本对外开放水平的影响却不显著。结合研究结论，提出继续优化能源消费结构的对策。
目录
1.绪论 1
1.1研究背景与意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2研究意义 1
1.2 文献综述 1
1.2.1国内相关研究 1
1.2.2国外相关研究 3
1.2.3评价? 3
1.3 研究思路与主要内容 4
1.3.1 研究思路 4
1.3.2 研究内容 4
2.中国工业能源消费结构测算、时空分异及其演变特征 5
2.1能源消费结构的测度与计算 5
2.1.1能源消费数据来源与整理 5
2.1.2能源消费结构计算 6
2.2能源消费结构及其时空分异 7
2.2.1比重分级方法——Kmeans聚类 7
2.2.2 Kmeans聚类结果分析 7
2.3能源消费结构的时空分异 9
2.3.1煤炭消费比重总体下降，但地区表现存在差异 11
2.3.2与煤炭相似，石油比重下降、地区差异显著，但低于煤炭占比 12
2.3.3 2006年后，天然气比重小 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
幅提升，且西部地区数值相对较大 13
2.3.4 电力比重呈上升趋势、且地区差异明显，电力比重仅次于煤炭 14
2.3.5 热力比重数值低，总体呈小幅上升趋势、地区表现相似度高 15
3.中国工业能源消费结构影响因素的面板计量分析 17
3.1 模型、变量与数据 17
3.1.1 STIRPAT模型 17
3.1.2 变量选择与数据来源 17
3.2面板回归模型估计及检验 19
3.2.1 Hausman 检验 19
3.2.2参数估计与模型评价 20
3.3 实证结果分析 21
3.3.1 直观分析 21
3.3.2 进一步分析 22
4.结论与建议 23
4.1结论 23
4.2建议 24
参考文献 25
附表 26
致谢 51
1绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
当前，中国已步入经济新常态。面对资源环境等多方面的约束，如何更好贯彻执行“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念，推动绿色低碳循环发展模式是一必然选择。工业，作为一个国家（地区）经济体系的中心，需更加注重绿色发展。那么，对其能源消费的研究尤为重要。工业能源的发展，不仅为生活、生产供给了重要的动力源泉，同时也提供了重要的工业材料，在推动技术进步、提升经济效益和促进整个地区经济发展等方面起着重要作用。因此，了解中国工业能源消费结构的地区与时间演变特征，并深入探究其背后的原因及其贡献程度，具有重要的现实意义。
1.1.2研究意义
中国工业能源消费结构存在地区差异吗？随着时间推移，地区能源消费结构会发生显著变化吗？这些特征主要由哪些因素驱动产生的？进一步，如何优化地区能源消费结构,推动地区工业经济高质量发展。由此可见，本课题的研究结论，可为中国工业绿色发展提供重要的参考价值。
同时，该课题的完成，囊括了从“海量”琐碎原始数据中查找、筛选、整理、折算所用数据，从纵向横向（面板）数据中挖掘概括变量的时空演变特征与探析了其现象背后的驱动因素等三方面的工作；有力地锻炼了学生数据搜集、整理和分析能力，对于经济统计学专业的一名学生，这是最本质且重要的一种能力。这也是，本课题意义所在。
1.2 文献综述
围绕“能源消费”的研究，主要集中于能源消费趋势、结构及其影响因素等方面。采用的方法主要有因素分解法与计量模型法两种。其中，计量模型的一般做法是：在具体理论框架指导下，选择某些关键变量和控制变量，并搜集特定时期某一国家（地区）相应数据，采用恰当方法进行计量分析。国内外相关文献均是如此。
1.2.1国内相关研究
运用的计量模型包括格兰杰因果分析法和时间序列分析等。如齐志新,陈文颖,吴宗鑫（2007）就工业轻重结构变化对能源消费的影响进行了定量研究。选取中国29个工业部门样本期为19942007年的数据组成面板数据进行研究,通过建立面板误差修正模型得出总能源消费与工业增长之间和力消费与工业增长之间都存在双向的Granger因果关系,而煤炭消费与工业增长之间不存在Granger因果关系[1]。郭彩霞,邵超峰,鞠美庭（2012）对天津市工业能源消费碳排放量核算及影响因素进行了分析。对天津市工业能源消费碳排放量的时间序列进行分析。结果表明，能源密集型行业严重影响了工业能源消费碳排放量的变化[2]。
选择指数因素分解法的文章较多，如杨威,王成金,金凤君,李玲玲（2013）定量分析中国工业能源消费强度的影响因素。通过距离指数数值将工业行业能源消费等级划分9个不同等级，并演示工业行业能源消费强势等级划分方法的应用，确定主要工业行业在能源消费方面强势等级,找出能源管理中值得特别关注的工业行业[3]。毛建素,马兰（2013）对城市工业行业能源消费强势等级划分方法及应用进行了探讨。采用因素分解方法，测算了1993—2005年工业部门内部轻重结构变化对能源消费和能源强度的影响。研究结果表明，样本期内，重工业比例的增加对工业能源强度的影响很大，如2003年工业能源强度反常上升,78%都可以归因于该因素[4]。高彩艳,连素琴,牛书文,阎春生,买超平（2014）采用同一方法，对中国西部西安、乌鲁木齐、西宁三城市20052011年期间工业能源消费与大气污染现状进行了统计分析。研究结果表明，三城市工业能源结构单一,均以煤炭尤其是原煤消费为主；工业原煤消费比重较高、但逐年有所减小；能源利用效率低、但逐年有所提高[5]。王强,伍世代,林羽珊（2015）对中国东南沿海地区工业能源消费碳排放的驱动因素进行因素分解。结果显示，东南沿海地区工业经济外向型特征显著，受国际市场需求和国家宏观政策调控影响较大[6]。马海良,王若梅,丁元卿,张红艳（2017）就城镇化对工业能源消费的门槛效应进行了研究。运用分解方法，把中国各省域1985—2008年间不同时期的工业能源消费强度变化分解为规模效应、结构效应和技术效应。结果表明，规模效应、技术效应和结构效应在不同省域及不同的时段内,强度和方向都有所不同[7]。
目录
1.绪论 1
1.1研究背景与意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2研究意义 1
1.2 文献综述 1
1.2.1国内相关研究 1
1.2.2国外相关研究 3
1.2.3评价? 3
1.3 研究思路与主要内容 4
1.3.1 研究思路 4
1.3.2 研究内容 4
2.中国工业能源消费结构测算、时空分异及其演变特征 5
2.1能源消费结构的测度与计算 5
2.1.1能源消费数据来源与整理 5
2.1.2能源消费结构计算 6
2.2能源消费结构及其时空分异 7
2.2.1比重分级方法——Kmeans聚类 7
2.2.2 Kmeans聚类结果分析 7
2.3能源消费结构的时空分异 9
2.3.1煤炭消费比重总体下降，但地区表现存在差异 11
2.3.2与煤炭相似，石油比重下降、地区差异显著，但低于煤炭占比 12
2.3.3 2006年后，天然气比重小 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
幅提升，且西部地区数值相对较大 13
2.3.4 电力比重呈上升趋势、且地区差异明显，电力比重仅次于煤炭 14
2.3.5 热力比重数值低，总体呈小幅上升趋势、地区表现相似度高 15
3.中国工业能源消费结构影响因素的面板计量分析 17
3.1 模型、变量与数据 17
3.1.1 STIRPAT模型 17
3.1.2 变量选择与数据来源 17
3.2面板回归模型估计及检验 19
3.2.1 Hausman 检验 19
3.2.2参数估计与模型评价 20
3.3 实证结果分析 21
3.3.1 直观分析 21
3.3.2 进一步分析 22
4.结论与建议 23
4.1结论 23
4.2建议 24
参考文献 25
附表 26
致谢 51
1绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
当前，中国已步入经济新常态。面对资源环境等多方面的约束，如何更好贯彻执行“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念，推动绿色低碳循环发展模式是一必然选择。工业，作为一个国家（地区）经济体系的中心，需更加注重绿色发展。那么，对其能源消费的研究尤为重要。工业能源的发展，不仅为生活、生产供给了重要的动力源泉，同时也提供了重要的工业材料，在推动技术进步、提升经济效益和促进整个地区经济发展等方面起着重要作用。因此，了解中国工业能源消费结构的地区与时间演变特征，并深入探究其背后的原因及其贡献程度，具有重要的现实意义。
1.1.2研究意义
中国工业能源消费结构存在地区差异吗？随着时间推移，地区能源消费结构会发生显著变化吗？这些特征主要由哪些因素驱动产生的？进一步，如何优化地区能源消费结构,推动地区工业经济高质量发展。由此可见，本课题的研究结论，可为中国工业绿色发展提供重要的参考价值。
同时，该课题的完成，囊括了从“海量”琐碎原始数据中查找、筛选、整理、折算所用数据，从纵向横向（面板）数据中挖掘概括变量的时空演变特征与探析了其现象背后的驱动因素等三方面的工作；有力地锻炼了学生数据搜集、整理和分析能力，对于经济统计学专业的一名学生，这是最本质且重要的一种能力。这也是，本课题意义所在。
1.2 文献综述
围绕“能源消费”的研究，主要集中于能源消费趋势、结构及其影响因素等方面。采用的方法主要有因素分解法与计量模型法两种。其中，计量模型的一般做法是：在具体理论框架指导下，选择某些关键变量和控制变量，并搜集特定时期某一国家（地区）相应数据，采用恰当方法进行计量分析。国内外相关文献均是如此。
1.2.1国内相关研究
运用的计量模型包括格兰杰因果分析法和时间序列分析等。如齐志新,陈文颖,吴宗鑫（2007）就工业轻重结构变化对能源消费的影响进行了定量研究。选取中国29个工业部门样本期为19942007年的数据组成面板数据进行研究,通过建立面板误差修正模型得出总能源消费与工业增长之间和力消费与工业增长之间都存在双向的Granger因果关系,而煤炭消费与工业增长之间不存在Granger因果关系[1]。郭彩霞,邵超峰,鞠美庭（2012）对天津市工业能源消费碳排放量核算及影响因素进行了分析。对天津市工业能源消费碳排放量的时间序列进行分析。结果表明，能源密集型行业严重影响了工业能源消费碳排放量的变化[2]。
选择指数因素分解法的文章较多，如杨威,王成金,金凤君,李玲玲（2013）定量分析中国工业能源消费强度的影响因素。通过距离指数数值将工业行业能源消费等级划分9个不同等级，并演示工业行业能源消费强势等级划分方法的应用，确定主要工业行业在能源消费方面强势等级,找出能源管理中值得特别关注的工业行业[3]。毛建素,马兰（2013）对城市工业行业能源消费强势等级划分方法及应用进行了探讨。采用因素分解方法，测算了1993—2005年工业部门内部轻重结构变化对能源消费和能源强度的影响。研究结果表明，样本期内，重工业比例的增加对工业能源强度的影响很大，如2003年工业能源强度反常上升,78%都可以归因于该因素[4]。高彩艳,连素琴,牛书文,阎春生,买超平（2014）采用同一方法，对中国西部西安、乌鲁木齐、西宁三城市20052011年期间工业能源消费与大气污染现状进行了统计分析。研究结果表明，三城市工业能源结构单一,均以煤炭尤其是原煤消费为主；工业原煤消费比重较高、但逐年有所减小；能源利用效率低、但逐年有所提高[5]。王强,伍世代,林羽珊（2015）对中国东南沿海地区工业能源消费碳排放的驱动因素进行因素分解。结果显示，东南沿海地区工业经济外向型特征显著，受国际市场需求和国家宏观政策调控影响较大[6]。马海良,王若梅,丁元卿,张红艳（2017）就城镇化对工业能源消费的门槛效应进行了研究。运用分解方法，把中国各省域1985—2008年间不同时期的工业能源消费强度变化分解为规模效应、结构效应和技术效应。结果表明，规模效应、技术效应和结构效应在不同省域及不同的时段内,强度和方向都有所不同[7]。
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