中國省際能源效率差異及其影響因素分析

胡宗義 劉 靜 劉亦文

(湖南大學金融與統計學院，湖南長沙410079)

中國省際能源效率差異及其影響因素分析

胡宗義 劉 靜 劉亦文

(湖南大學金融與統計學院，湖南長沙410079)

我國省際能源效率存在較大的差異。要進一步促進能源綜合利用，需要在區域層面對能源效率差異形成的因素作更加全面深入的研究，以尋求更加合理有效的促進宏觀能源效率改進的理論與方法。本文基于2007年的截面數據，運用能很好地消除各因素間多重共線性的偏最小二乘回歸建模，選取了14個變量來代表經濟發展水平、產業結構、工業結構、能源消費結構、對外開放程度、投資水平、政府影響力、制度因素、能源價格和地理因素這10個因素，分析了各因素對能源效率地區差異的影響方向和影響程度。研究結果表明，各地區固定資產投資中外商投資比重、工業增加值中高耗能產業比重以及煤炭消費比重的差異是造成能源效率地區差異顯著的主要原因。這說明投資水平、工業結構和能源消費結構是造成能源效率地區差異顯著的主要因素。要在短期內縮小地區間的能源效率差距，必須嚴格限制某些地區高耗能行業的過快發展，加強高耗能行業的結構調整，加快淘汰落后產能，大力提升煤炭的使用效率。

省際能源效率差異;多重共線性;影響因素;偏最小二乘回歸

近年來，中國高投入低產出的粗放型經濟增長方式使經濟發展與資源環境之間的矛盾愈發凸顯，能源短缺和環境污染已成為中國可持續發展的瓶頸。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十一個五年規劃綱要》提出了“十一五”期間單位國內生產總值能耗降低20%左右，主要污染物排放總量減少10%的約束性指標。這是貫徹落實科學發展觀，構建社會主義和諧社會的重大舉措;是建設資源節約型、環境友好型社會的必然選擇;是推進經濟結構調整，轉變增長方式的必由之路;是提高人民生活質量，維護中華民族長遠利益的必然要求。“十一五”前四年，經過各地區、各部門共同努力，節能減排工作取得重要進展，全國單位國內生產總值能耗累計下降14.38%，但與“十一五”降低20%左右的目標仍有較大差距，特別是2009年三季度以來，高耗能、高排放行業快速增長，一些淘汰的落后產能死灰復燃，能耗強度下降趨勢減緩甚至由降轉升，節能減排形勢十分嚴峻。《中國統計年鑒2008》顯示2007年中國省際能源效率差異十分顯著，能源效率最高的8個省市每萬元地區生產總值能耗已低于1 t標準煤，而能源效率最低的貴州、青海和寧夏3個省區每萬元地區生產總值能耗仍高于3 t標準煤。北京市能源效率最高，達到0.714 t標準煤/萬元，是能源效率最低的寧夏省的5.54倍。如果寧夏的能源效率能達到北京的1/4，就可以節約20%以上能源消費，完成國家提出的“十一五”節能目標。如何理解這種省份乃至更大區域范圍內的能源效率差異?又有哪些原因造成了能源效率的不同?如何縮小地區間巨大的能源效率差異?這些思考對于從整體上提高我國的能源效率，完成“十一五”提出的節能降耗指標具有重要的現實意義。

1 文獻綜述

近年來，能源效率的影響因素分析已經成為國內外學者探討研究的熱點。現有的研究按照分析方法的不同也大致可以分為兩類。

第一類的基本分析方法是指數分解法。大部分是對產業結構和生產技術影響的考察，主要集中于從產業結構升級和技術進步兩個角度來探索提高能源效率的途徑［1－4］。Hua Liao等［5］利用單要素能源效率指標研究了1997－2006年中國的能源消費強度，認為高耗能工業的大量投資所導致的工業結構轉換是能源強度提高的主要原因。李廉水、周勇［6］對35個工業行業進行DEA-Malmquist指數分解，并將分解后的技術進步、技術效率和規模效率作為解釋變量，去估算各因素對能源效率的關系，結果發現，技術效率而非技術進步是工業部門能源效率提高的主要原因，但后者的作用將逐漸增強。吳巧生等［7］運用Laspeyres指數及其分解模型，對中國單位GDP能耗進行分解，并對其影響因素進行研究，得出中國能源效率提高主要是各產業能源使用效率提高的結果。Zhang［8］利用改進的拉氏指數計算了中國工業部門1990－1997年的能源使用情況。他將工業能源消費分解為規模效應、實際的強度效應和結構效應，他發現實際的強度效應(即技術效應)是主導因素。

第二類是基于面板數據，主要采用變截距的固定效應模型，定量分析經濟發展水平、產業結構、工業結構、能源消費結構、對外開放程度、政府影響力、制度因素和能源價格等因素對我國能源效率的影響程度［9－15］。這方面的研究現在還處于比較混亂的狀況，首先各學者關注的角度不同，因此在模型中所包含的因素有一定差異，通常是某一學者考慮的因素而另一學者并沒有考慮;其次對于選取什么變量來代表這一因素的影響各位學者的研究中差異也較大，如制度因素中，屈小娥［10］選取的變量是地區進出口貿易總額與地區生產總值的比值，李世祥等［11］選取的是燃料動力類價格指數，而在屈小娥［12］另一篇文章中和魏楚等［15］的研究中選取的又是地區工業總產值中國有工業所占比重來表征制度因素。對于產業結構的描述，有些學者只選取了一個變量，如第二產業比重或者第三產業比重，而一些學者卻同時選取了第二和第三產業比重兩個變量。最后，在建模的過程中，很多學者沒有考慮到多重共線性問題，例如多個學者［10，14］都在回歸模型中同時采用了大陸30個省市第二產業和第三產業增加值占地區生產總值的比重兩個變量，而這兩個變量的負相關性非常強，因為我國大部分省市第二和第三產業的產值加總后幾乎占到了地區生產總值的90%左右。2006、2007、2008三年這兩個變量的的相關性分別為 －0.6，－0.65，－0.69，當去掉幾個第一產業比重較大的省份之后，相關性分別達到了－0.817，－0.843，－ 0.864。邱靈，申玉銘等［13］考慮到了第二產業和第三產業的高度相關性，為了避免共線性問題，他們對這兩個變量分別進行了估計，但是他們模型當中描述經濟發展水平的人均GDP與描述技術水平的全員勞動生產率之間的相關性更高。2007、2008兩年我國30個省市的這兩個變量的相關性分別為0.941和0.945。屈小娥，袁曉玲［12］的計量模型中用來描述工業化水平的地區工業增加值占當年地區生產總值的比重和描述產業結構特征的第二產業增加值占當年地區生產總值的比重相關性也很強，這兩個變量2006、2007、2008三年的相關性分別為0.977，0.608 和0.981。各數據都是從各年的統計年鑒上整理得到，結果由筆者計算所得。

指數分解法比較適合分析一個國家或地區的能源效率的變化趨勢，而不能很好解釋其能源效率水平的決定;變截距的固定效應模型中，個體之間的差異主要體現在截距項，解釋變量的系數更多的是體現時間維度上被解釋變量相對解釋變量的變動程度，因此并不適合考查造成截面個體差異的原因。如果要分析造成橫截面之間各樣本差異的原因，因為去除了時間維度上的干擾，截面數據所得出的結果更直觀，更清晰。

為定量分析是什么因素造成了中國各地區能源效率的巨大差異，以期為我國在短期內盡量縮小這種差距，提升總體的能源效率提供一點建議。本文將基于2007年中國30個省(自治區、直轄市)(由于數據的不可得性，不包括西藏、港澳臺地區)的截面數據，綜合考慮多種因素，運用能很好地解決自變量間多重共線性問題的偏最小二乘回歸方法來分析能源效率地區差異因素。王惠文對偏最小二乘回歸方法的原理及應用作了詳細介紹［16］。

表1 因素與所選變量說明Tab.1 Direction of factors and selected variables

2 模型檢驗

2.1 變量及數據說明

借鑒已有研究，綜合各位學者考慮的所有因素，兼顧數據的可得性，本文將分析10個因素對區域能源效率差異的影響方向和影響程度，對應這10個因素，選取了14個代表變量。各因素以及相應所選擇的代表變量如表1所示。

各變量都是以地區為單位，GRP表示地區生產總值。因為我國各省市規模不一樣，因此直接比較水平值會造成很大的誤差，為了去除規模效應，各變量中除了代表經濟發展水平的人均地區生產總值(PGDP)和代表能源價格的燃料動力類價格指數(FPI)為水平值外，其它變量都是除以地區生產總值后的比值。為了盡量使各變量的數量級一致，PGDP和FPI兩個變量取了對數值，因此這兩個變量的系數時彈性系數，反映地區能源效率變化對經濟發展水平和能源價格的敏感度。高耗能行業由《中國能源統計年鑒2008》中能源消費量排在前六位行業組成，這六個行業的能源消費量占了工業總能源消費量的72.4%，它們分別是:黑色金屬冶煉及壓延加工業，化學原料及化學制品制造業，非金屬礦物制品業，電力、熱力的生產和供應業，石油加工、煉焦及核燃料加工業，有色金屬冶煉及壓延加工業。在計算煤炭消費比重時，首先利用折算系數將煤炭消費量折算成萬噸標準煤以后才去除以地區能源消費總量的。由于東中西部地區市場化程度、人力資源質量以及國家政策方面存在差異，而這種差異不好量化，因此引入兩個虛擬變量ZH和XI，詳見表1。

各數據均來自于《中國統計年鑒2008》、《中國能源統計年鑒2008》和《中國工業經濟統計年鑒2008》，經筆者計算整理得到。限于篇幅，原始數據不再列出。

以EE代表能源效率，作為被解釋變量，表3中列出的14個變量作為解釋變量，構建如下偏最小二乘回歸分析模型。

α1－α14表示表3中14個變量的待估參數，其符號和數值分別描述各因素對能源效率的影響方向和影響程度;ε表示不可估計的隨機干擾項。

2.2 各因素多重共線性分析

運用SPSS17.0計算各變量的相關系數后，得出各變量之間的相關性較強，人均地區生產總值PGDP與第三產業比重TS、出口依存度ER、進口依存度IR的相關系數分別達到了0.645、0.822、0.898，第三產業比重 TS 與進口依存度IR的相關系數為0.779，還有很多變量之間的相關系數都在0.5以上。

為消除異方差，采用Eviews6.0進行加權最小二乘法回歸。回歸結果得到修正可決系數R2為0.998，F統計量為1 190.6，但只有5個變量的T檢驗在0.05的水平上顯著。修正R2值和F值大反映了模型中各解釋變量聯合對Y的影響力顯著，而t值小于臨界值恰好放映了由于解釋變量共線性的作用，使得不能分解出各個解釋變量對Y的獨立影響。且變量SS(第三產業增加值占地區生產總值的比重)的系數為負，這與實際不相符，因為第三產業是低耗能、高附加值產業，它們對地區GDP的貢獻越大，能源效率應越高。變量的回歸系數與實際意義的不一致進一步反映了變量之間的多重共線性。

2.3 PLS回歸結果

為了推動偏最小二乘回歸的應用發展，1987年伍德和他的合作者們創建了 UMETRICS公司，開發了在Windows下面運行的SIMCA－P數據分析軟件，用以支持偏最小二乘回歸的計算和結果解釋。本文所有的結果以及圖像，都是在SIMCA－P上實現的。

2.3.1 PLS 成分的確定

如前所述，我們運用交叉有效性系數Q2值來確定PLS成分，從表2計算結果發現，選取3個PLS成分即可滿足精度要求。

表2 PLS成分數Tab.2 Components of PLS

表2中符號RdX表示成分th(在這里h=1，2，3，4)對X的解釋能力，符號RdY表示成分th對Y的解釋能力，RdX(cum)與RdY(cum)分別表示各成分對X，Y的累計解釋能力。Q2表示交叉有效性系數，其臨界值為0.097 5。從表4可以看出，=0.112 ＞ 0.097 5，=0.011 9 ＜0.097 5，因此，提取 3 個 PLS 成分 t1，t2，t3。它們能解釋89.5%的因變量Y的變異信息，對自變量X的信息利用率達到81.3%。因為解釋變量數量很多，能提取這么多信息已經很難得。同時因為影響能源效率地區差異的因素很難考慮完全，所以對Y的解釋能力也很難達到非常高的程度。

2.3.2 模型結果

用偏最小二乘回歸方法進行計算，得到能源效率地區差異影響因素的回歸模型，模型結果見表3。

圖1是應用偏最小二乘回歸模型對各省市能源效率預測的結果與實際值的對比圖，從圖中可以看出，大部分的點都落在對角線附近，說明模型的擬合精度還是比較高的。

圖1 我國各省市能源效率預測圖Fig.1 Predicted value of each province’s energy consumption of China

2.4 結果分析

根據表3中列出來的標準化回歸系數，我們可以有如下發現:

人均地區生產總值、第三產業比重、進口依存度、固定資產投資中外商投資比重對地區能源效率的影響為正，工業增加值比重、重工業比重、煤炭消費比重、出口依存度、固定資產投資比重、財政支出比重、國有工業比重、燃料動力購進價格指數以及中部和西部的啞變量對地區能源效率的影響為負。

代表開放程度之一的固定資產投資中外商投資比重(FI)和代表工業結構的工業總產值中重工業比重(HCS)以及代表能源消費結構的煤炭消費比重(CS)是造成能源效率地區差異的最主要因素。代表開放程度之一的進口依存度(IE)、代表政府影響力的地區財政支出比重(GE)、代表制度因素的工業總產值中國有工業比重(GY)和中部地區啞變量對能源效率的地區差異所造成的影響非常小。

固定資產投資中外商投資比重的差異是造成能源效率地區差異的最重要因素。一方面國外投資的行業通常是勞動力密集型產業，能源消耗量不大，如電子及通信設備制造業、儀器儀表文化辦公用機械、服裝及其他纖維品制造業和食品制造業等，此外這些產業通常具有規模大、生產技術水平高、管理先進的特點，在極大地增加了地區生產總值的情況下卻相對地減少了能源消耗，自然會使該地區的能源效率提高。另一方面我國各地區固定資產投資中外商投資比重差異明顯，東部地區比重通常在10%以上，廣東更是達到了24.3%，中部地區大多在5%以上，而西部通常只有1% －2%。綜合以上兩方面的原因，也就不難理解為什么這一變量會對我國能源效率地區差異影響程度最深。

各地區工業總產值中高耗能行業比重的差異是造成能源效率地區差異的最主要因素之一。工業是我國的能源消耗大戶，2007年工業所消耗的能源占據了總能源消耗的73.3%，而六個高耗能行業所消耗的能源又占了工業總耗能中的72.4%，因為在得到同樣產出時對能源的消耗遠高于其它行業，因此高耗能行業在工業總產值中的比重差異會極大地影響各地區的能源效率，而我國各地區這個比重的差異是比較顯著的，像我國當前能源效率最低的寧夏和青海省這個比重分別達到了54.8%和52.4%，而能源效率較高的江蘇和福建這個比重只有13.4%和18.4%。事實上，各地區工業總產值中高耗能行業比重和固定資產投資中外商投資比重的差異反映的是我國各地區工業結構的差異;我國東部地區因其得天獨厚的地理位置和國家的開放政策，大量地吸引了國外投資，很多新技術和新設備隨之涌入，且由于技術的外溢效應，使得自主開發創新能力都大大得到提升，工業結構調整和升級較快。而中西部地區因為缺乏這些資源和設備，不得不走重型工業化道路。因此可以說對地區能源效率影響顯著的不是工業比重而是工業結構。

表3 能源效率地區差異因素的PLS回歸結果Tab.3 PLS results of factors of regional differences in energy efficiency

各地區的煤炭消費比重差異是造成能源效率地區差異的另一主要因素。由于中國的線條資源稟賦，煤炭消費一直是我國能源消費市場中的主角。如果按電熱當量計算法計算，2007年我國總的能源消費中，煤炭消費占72.8%。而據有關專家分析，在一次能源品種中，煤炭的利用效率約為27%;原油的利用效率約為50%;天然氣利用效率約為57%;電的利用效率約為85%。煤炭如此低的利用效率必然會極大地降低對以煤炭消費為主地區的能源效率。山西和內蒙古作為我國兩大主要產煤基地，煤炭消費比重都非常高(筆者嘗試用《中國能源統計年鑒》中提供的原煤的折算標準系數0.714 3把煤炭消費量由萬噸化為萬噸標準煤后來計算各地區的煤炭消費比重，結果山西和內蒙古兩省的比值都超過了1，也許是因為這兩個省份煤炭消費中折算系數較低的洗中煤和煤泥消費較其它省份要高，應該乘一個比較小的折算系數的原因，借鑒其他學者的數據，山西省的煤炭消費比重在98%左右而內蒙古的在95%左右)，這也許就是為什么作為中部省份而且經濟比較發達的山西能源效率卻處于全國末端的原因。

從全國來看，經濟發展水平與能源效率呈正向關系，但經濟發展水平的差異并不是造成能源效率地區差異的主要因素。本文的經濟發展水平僅為狹義概念，是經濟增長的量化指標。一方面，隨著經濟發展水平的提高，一些先進的知識、技術、管理經驗和現代化的節能設備會被逐漸應用于生產過程之中，從而有提高能源效率。同時由于“學習效應”的產生，同一生產過程中所使用的能源會相應下降，這兩方面的共同作用都會對提高能源效率產生積極的作用。但是考慮到我國正處在經濟增長方式從粗放型向集約型轉變的過程，許多中西部省市大批高耗能基礎設施建設項目和工業項目的盲目上馬雖然提高了各省份的人均地區生產總值，卻也降低了能源效率。

工業增加值比重對能源效率的影響為負，第三產業增加值比重的影響為正。但是各地區這兩個變量的差異都不是造成能源效率地區差異的主要因素。這可以理解為各地區所處的工業化水平不同以及我國各地區第三產業比重差異不大的原因。目前我國東部沿海經濟發達地區已經進入工業化的中后期階段，產品結構已經得到優化，主要生產低成本和高附加值產品，因此工業比重的加大也許并不一定使它們的能源效率下降。而中、西部地區大部分省區目前仍處于工業化的初、中期階段，能源消耗量大，工業比重越大，能源效率越低。此外，我國各地區第三產業比重差異不顯著，除北京和上海這個比重較其它地區高很多之外，其它省市基本上都在30% －40%之間，這也就使得這一比重差異對能源效率地區差異作用不明顯。

進口依存度對能源效率的影響為正，出口依存度對能源效率的影響為負，進口依存度對能源效率的地區差異影響很弱，出口依存度較進口依存度的影響強。進、出口依存度對能源效率的不同效應應與中國進出口商品結構有關，當前在國際貿易中，中國出口的商品相對來說基本上都是勞動、資源密集型產品，因此出口依存度高，相應會降低能源效率。而進口商品主要以資本、技術密集型商品為主，這些進口商品對于優化各地的工業結構有積極作用，因此能在一定程度上提升能源效率。

從全國來看，固定資產投資比重對能源效率的影響為負，但這個比重的差異對能源效率的地區差異作用并不明顯。一方面，投資行為往往伴隨著技術更新，因此成為能源效率提高的物質載體;另一方面，投資所使用的大量高能耗物品會使高能耗物品占當期產出的比重增加，導致能源效率下降。此外，我國當前粗放型經濟增長中，投資規模膨脹、盲目投資和低水平重復建設造成了資源浪費、利用率極低，因此也就降低了能源效率。

燃料、動力類價格指數與能源效率負相關。中國當前的經濟增長中，投資驅動型特征和重化工業態勢十分明顯，這就導致對資源型產品的需求旺盛，能源產品價格普遍上漲，尤其是燃料和動力購進價格指數大幅上漲。各地區燃料、動力類價格指數其實從另一方面反映了工業重型化和盲目投資對能源效率的負面作用。

各地區財政支出占地區生產總值的比重的差異對各地區能源效率的差異所造成的影響很弱。我國各地區財政支出比重西部最高，東部次之，中部最低。西部財政支出比重較大表明地區市場化程度不高，經濟活動的透明度不高，這對企業生產經營活動產生不利影響，也就不利于提高企業能源效率，因此 能源效率有負面作用。但東部地區較高的財政支出比重是由于政府的財政科技投入較大，對于新能源的開發，節能技術的開發投入較多，這些都對提高能源效率有積極作用，因此綜合來看，財政支出比例的差異對能源效率的地區差異影響程度不大。

地區工業總產值中國有工業所占比重對各地區能源效率的差異所造成的影響很小。這可以理解為雖然非國有企業減少能源投入的動力很強，但是很多規模較少的非國有企業由于資本、資金匱乏，技術設備以及技術改造的步伐跟不上大中型國有企業，因此能源效率反而可能落后于國有企業。因此對于企業的效率來說，國有還是非國有并不是最重要的因素。當然，如果國有企業能加強管理，避免浪費，那么地區工業總產值中國有工業所占比重越高，能源效率反而可能得到提升。

代表地理位置的虛擬變量的系數都為負，說明中部和西部相對東部來說，還有一些模型中沒有列出的因素對它們的能源效率起到抑制作用。我國現行的區域政策基本上是按照東、中、西三大地區區別對待，三個地區的經濟體制和市場化程度均存在一定差異，此外在我們的模型中沒有考慮各地區的人力資本差異，而事實上我們知道三大地區的人力資本質量是依次遞減的，高素質的人力資本質量對于消化和吸收外來技術以及自主創新起著非常重要的作用，這正是中部和西部，特別是西部所缺乏的，因此地理位置因素對西部的負向作用要強過中部。

3 結論與啟示

2007年我國各省市能源效率差異顯著，能源效率最高的東部五個省市北京、廣東、浙江、上海、江蘇，單位GDP能耗都在0.85 t標準煤以下，而中西部地區的山西、貴州、青海、寧夏，單位GDP能耗都在2.76 t標準煤以上，寧夏甚至達到了3.954 t標準煤，能源效率不到最高的北京的1/5。

基于2007年的截面數據，運用偏最小二乘回歸法建模的結果表明，各地區的工業結構和能源消費結構是造成能源效率地區差異顯著的主要因素。投資水平、第三產業比重以及地理位置差異對各地區的能源效率差異作用較明顯。

基于以上分析，本文認為我國若想在短期內盡快提高國家總體能源效率，應該把能源效率低且提升空間較大的中西部省區作為重點對象。盡快縮小它們與東部地區的能源效率差距，而這可以從三方面著手。

(1)嚴格限制高耗能行業的過快發展，加強高耗能行業的結構調整，加快淘汰落后生產能力，加大淘汰電力、鋼鐵、建材、電解鋁、鐵合金、電石、焦炭、煤炭、平板玻璃等高耗能行業落后產能的力度。推廣高新技術，大力提高能源利用效率和經濟效益，控制能源消費總量的增長。此外，應落實限制高耗能、高污染產品出口的各項政策。繼續運用調整出口退稅、加征出口關稅、削減出口配額、將部分產品列入加工貿易禁止類目錄等措施，控制高耗能、高污染產品出口。

(2)能源消費結構是造成中國能源效率地區差異的最主要因素之一，煤炭消費比重越高，能源效率越低。而由于中西部地區獨有的資源優勢，使得要改變它們當前以煤炭消費為主的能源消費結構非常困難，因此，國家應該完善煤炭產業政策、建立煤炭彈性價格機制，使資源配置得到優化;加強煤炭產品的宏觀調控力度，抑制煤炭的過度開采和消耗，促進資源合理利用;加大煤炭洗選比例，提高最終煤炭使用效率;進一步加強煤炭生產與加工的科技含量，提升煤炭的利用價值。

(3)由于目前東部沿海地區的生產加工費用在增加，一些外商已開始考慮把投資投向中國的中部，在東部沿海的一些企業，也在把一些加工的項目向中部轉移，這為中部地區的產業結構升級帶來了機會，中部崛起政策的出臺，更加強了中部地區的吸引力。中部應把握機遇，加強基礎設施建設以及自身消化吸收先進技術和管理經驗的能力，加快經濟結構轉型，從而達到節能降耗的目的。西部地區要挖掘本地區的產業優勢，大力發展西部旅游業，積極開展邊境貿易，加快第三產業的發展。通過能源項目與東、中部地區開展經濟合作，引進先進技術和管理經驗，以各種形式吸引人才到西部地區工作，提升西部的人力資源質量。

當然，從長遠來看，推動技術進步，加強我國的自主創新能力，從而實現經濟增長方式從粗放型向集約型的轉變，才能最終提升我國整體的能源效率，縮小與發達國家的差距。

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Research on Inter-provincial Differences in Energy Efficiency of China and Its Influencing Factors

HU Zong-yiLIU Jing LIU Yi-wen
(School of Finance and Statistics，Hunan University，Changsha Hunan 410079，China)

China’s provinces have a significant difference in energy efficiency.To further promote the comprehensive utilization of energy，we need to analyze the factors that cause this difference at the regional level so as to find more rational and effective theories and methods to promote macro-utilization of energy.Based on the 2007 cross-section data，using partial least-square regression model，which deals very well with the problem of multicollinearity，14 variables are selected to represent 10 factors，which include level of economic development，production structure，industrial structure，energy consumption structure，level of openness，investment level，government impact，institutional factor，energy price and geography factor.This paper analyzes different factors’influencing direction and degree on regional energy efficiency.Research results show that the difference of foreign investment proportion in fixed assets investment，high-energy consuming industries’proportion in industrial added-value and the proportion of coal consumption in areas are the main factors for the significant differences in regional energy efficiency.This means investment level，industrial structure and energy consumption structure are the main factors that lead to significant regional energy efficiency differences.To narrow the regional energy efficiency gap in the short term，we must strictly limit some districts’rapid development of high energy-consuming industries，strengthen structural adjustment process of energy-intensive industries，speed up eliminating backward production capacity，and greatly improve the efficiency of coal use.

differences in regional energy efficiency;multicollinearity;influence factors;partial least-squares regression

F127

A

1002－2104(2011)07－0033－07

10.3969/j.issn.1002－2104.2011.07.006

2011－01－04

胡宗義，教授，博導，主要研究方向為計量經濟模型。

教育部“新世紀優秀人才支持計劃”(編號:NCET－09－0329);國家社科基金項目(編號:09BJL014);高等學校博士學科點專項科研基金(編號:20100161110030)。

(編輯:劉呈慶)