中國能源消費(fèi)強(qiáng)度地區(qū)差異分解及影響因素分析

李虎威，孔曉妮，管偉明，趙紅超

(1.新疆大學(xué)地質(zhì)與礦業(yè)工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046；2.新疆大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046)

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經(jīng)濟(jì)研究

中國能源消費(fèi)強(qiáng)度地區(qū)差異分解及影響因素分析

李虎威1，孔曉妮2，管偉明1，趙紅超1

(1.新疆大學(xué)地質(zhì)與礦業(yè)工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046；2.新疆大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046)

本文旨在探討我國能源消費(fèi)強(qiáng)度地區(qū)差異的變動趨勢以及影響能源消費(fèi)強(qiáng)度差異的因素。首先，采用泰爾指數(shù)法測算了2000～2014年中國30個省區(qū)(臺灣省、西藏除外)能源消費(fèi)強(qiáng)度的地區(qū)差異，并按照三大區(qū)域進(jìn)行結(jié)構(gòu)分解。在此基礎(chǔ)上利用空間面板數(shù)據(jù)模型對影響能源消費(fèi)強(qiáng)度的5個主控因素進(jìn)行實(shí)證分析。研究結(jié)果表明：①我國能源消費(fèi)強(qiáng)度地區(qū)差異明顯，呈現(xiàn)西高東低的基本特征，區(qū)域內(nèi)差異大于區(qū)域間差異(即能源消費(fèi)的總體差異是由區(qū)域內(nèi)差異引起的)；②加大技術(shù)創(chuàng)新投入和第三產(chǎn)業(yè)增加值比重以及提高能源的價格可以顯著降低各區(qū)域能源消費(fèi)強(qiáng)度，加大外商投資水平可顯著的降低西部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度，降低煤炭消費(fèi)比重可顯著降低東部與西部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度。

能源消費(fèi)強(qiáng)度；泰爾指數(shù)法；影響因素；空間面板數(shù)據(jù)模型

我國各省區(qū)資源稟賦、對外開放程度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平的不均衡性客觀上造成我國能源消費(fèi)強(qiáng)度的區(qū)域差異性。就三大區(qū)域①而言，我國的能源消費(fèi)強(qiáng)度(即能源消費(fèi)總量與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值)呈現(xiàn)出“西高東低”的基本特征。同時，各區(qū)域內(nèi)部差異亦十分顯著，如2014年東部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度最低的上海(0.618萬t標(biāo)準(zhǔn)煤/億元)僅為該區(qū)域內(nèi)能源消費(fèi)強(qiáng)度最高的河北(1.389萬t標(biāo)準(zhǔn)煤/億元)的44%左右，中部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度最低的湖北(0.802萬t標(biāo)準(zhǔn)煤/億元)僅為該區(qū)域內(nèi)能源消費(fèi)強(qiáng)度最高的山西(2.794萬t標(biāo)準(zhǔn)煤/億元)的29%左右，西部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度最低的廣西(0.972萬t標(biāo)準(zhǔn)煤/億元)僅為該區(qū)域內(nèi)能源消費(fèi)強(qiáng)度最高的寧夏(4.127萬t標(biāo)準(zhǔn)煤/億元)的24%左右。區(qū)域能源消費(fèi)強(qiáng)度差距過大，勢必影響我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展。為此，深入探討造成我國能源消費(fèi)強(qiáng)度地區(qū)差異的影響因素，對制定符合地區(qū)實(shí)際情況的節(jié)能目標(biāo)以及切實(shí)提高能源的使用效率具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

國內(nèi)外的學(xué)者關(guān)于影響能源消費(fèi)強(qiáng)度因素的定量研究大多數(shù)是從單一要素出發(fā)的。如原毅軍等(2012)探討了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源效率的關(guān)系。得出，短期內(nèi)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對能源效率具有促進(jìn)作用。而長期內(nèi)，其作用不顯著；余泳澤等(2011)探討了TFP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對能源效率的影響，認(rèn)為我國的工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對能源消費(fèi)效率的提升作用有限；沈坤榮等(2009)探討了R&D對能源效率的影響，結(jié)果表明，R&D帶動了節(jié)能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，從而提高了能源效率；孫慶剛等(2013)的結(jié)論表明對外開放度對能源強(qiáng)度的降低具有顯著的作用，而能源價格的變動作用不顯著。

本文考慮到能源消費(fèi)強(qiáng)度的區(qū)域差異是受到多種因素共同作用的結(jié)果。但由于傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)忽視變量存在的異質(zhì)性以及依賴性，其研究的結(jié)果會出現(xiàn)與現(xiàn)實(shí)不符的情況。基于此，本文選取2000～2014年間我國30個省區(qū)(除臺灣、西藏外)的面板數(shù)據(jù)作為研究對象，首先采用泰爾指數(shù)法對中國能源消費(fèi)強(qiáng)度的地區(qū)差異進(jìn)行測算；其次，運(yùn)用空間面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證分析了技術(shù)創(chuàng)新投入、外商直接投資總額、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)及能源價格5個關(guān)鍵因素對區(qū)域能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響程度，在此基礎(chǔ)上提出縮小區(qū)域間能源消費(fèi)強(qiáng)度差異的技術(shù)措施。

1　能源消費(fèi)強(qiáng)度地區(qū)差異及結(jié)構(gòu)分解

1.1泰爾指數(shù)法

本文采用以GRP為權(quán)重的泰爾指數(shù)法測算中國區(qū)域能源強(qiáng)度差異，該指標(biāo)反映能源消費(fèi)與地區(qū)生產(chǎn)總值的匹配程度，即泰爾指數(shù)的值越大，表明地區(qū)差異越大。其計算公式見式(1)～(6)。

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

式中：i代表省份，j=1，2，3分別代表東、中、西部地區(qū)；R代表能源消費(fèi)強(qiáng)度的總泰爾指數(shù)；Rai為各省份能源消費(fèi)強(qiáng)度的泰爾指數(shù)；Ra、Rb分別代表能源消費(fèi)強(qiáng)度的區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間差異的泰爾指數(shù)；Za(b)、Zj分別代表區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異以及各區(qū)域差異對總體差異的貢獻(xiàn)率。

1.2結(jié)果分析

以2000～2013年間的面板數(shù)據(jù)為計算依據(jù)，按照式(1)～(6)進(jìn)行計算，得出反映我國能源消費(fèi)強(qiáng)度差異的總體泰爾指數(shù)，并按照三大區(qū)域進(jìn)行分解(表1)。

由表1可知：①我國各省區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度(R)存在明顯的地區(qū)差異。能源消費(fèi)強(qiáng)度最小、最大地區(qū)差異分別出現(xiàn)在2010年(6.3%) 和 2001年(7.8%)；②總體來看，我國能源消費(fèi)強(qiáng)度的變化趨勢較不穩(wěn)定，呈現(xiàn)出反復(fù)上升、下降的波動態(tài)勢。東部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度差異(R東)除2011年有小幅度上升外，其余年份均呈現(xiàn)出收斂態(tài)勢，且其泰爾指數(shù)值均小于中、西部地區(qū)的值。中、西部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度差異始終處于比較高的水平上；③從東、中、西部地區(qū)泰爾指數(shù)對總泰爾指數(shù)的貢獻(xiàn)率看，東部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度變動對總體能源消費(fèi)強(qiáng)度變動的貢獻(xiàn)率(Z東)最大(在22.1%～39.8%)，中部(Z中)次之(17.9%～26.9%)，西部(Z西)最低(12.6%～19.5%)，說明東部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度差異對總體差異的影響是最大的，其次為中部地區(qū)，西部地區(qū)的影響最小；④從區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)的能源消費(fèi)強(qiáng)度泰爾指數(shù)以及兩者對總體的貢獻(xiàn)率看，區(qū)域間的值(Rb)均小于區(qū)域內(nèi)的值(Ra)，說明能源消費(fèi)強(qiáng)度地區(qū)差異主要是由區(qū)域內(nèi)差異因素造成的。

表1　能源消費(fèi)強(qiáng)度泰爾指數(shù)(分區(qū)域)

注：R、R東、R中、R西、Ra、Rb分別為全國、東部、中部、西部地區(qū)、區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間的能源消費(fèi)強(qiáng)度的泰爾指數(shù)；Za、Zb、Z東、Z中、Z西分別為區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間、東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度差異對總體差異的貢獻(xiàn)率。

2　能源消費(fèi)強(qiáng)度影響因素分析

2.1變量選取和數(shù)據(jù)處理

本文在綜合相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，歸納出包括技術(shù)創(chuàng)新的投入水平、外商直接投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和能源的價格在內(nèi)的5個因素作為影響能源消費(fèi)強(qiáng)度變動的關(guān)鍵因素。

1)能源消費(fèi)強(qiáng)度(EI)：各省區(qū)能源消費(fèi)總量(萬t標(biāo)準(zhǔn)煤)除以地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)。其中，地區(qū)生產(chǎn)總值是以2000年為基期的實(shí)際值。

2)技術(shù)創(chuàng)新投入(R)：選取各地區(qū)R&D活動中的研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出作為衡量地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新投入的指標(biāo)(單位：億元)，對技術(shù)創(chuàng)新的投入能夠促使企業(yè)致力于使用和研發(fā)更加節(jié)能的技術(shù)，以降低對能源的消耗，有利于降低各省份的能源消費(fèi)強(qiáng)度。

3)外商投資總額(FDI)：各地區(qū)外商投資企業(yè)的投資總額(單位：億美元)。外商投資對東道國的影響具有兩面性，一方面，外商直接投資可能給東道國帶來了新進(jìn)的清潔技術(shù)，其技術(shù)溢出效應(yīng)不僅可以促進(jìn)東道國的技術(shù)進(jìn)步，也可以在提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的同時，降低對能源的過度消費(fèi)，從而可能有利于降低東道國的能源消費(fèi)強(qiáng)度。另一方面，外商投資若是看重東道國豐富的能源資源，可能將一些高耗能、低產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到東道國，雖然也加速了東道國的經(jīng)濟(jì)增長，但是以對能源的大量消耗為代價的，因此，外商投資可能提高了東道國的能源消費(fèi)強(qiáng)度。綜合考慮，外商投資對能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響方向可能因地區(qū)以及外商投資的原始動機(jī)不同而存在差異。

4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(STR)：各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比值作為衡量該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的間接變量。與第二產(chǎn)業(yè)相比，第三產(chǎn)業(yè)的能源消耗強(qiáng)度較低，能源的使用彈性對第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的影響較小。因此，從理論上講，第三產(chǎn)業(yè)的比值越大，能源的利用效率越高，從而有利于降低能源消費(fèi)強(qiáng)度。

5)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)(ECS)：各地區(qū)的煤炭消費(fèi)總量(萬t)占能源消費(fèi)總量(萬t標(biāo)準(zhǔn)煤)的比值作為衡量該地區(qū)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的間接變量。由于煤炭屬于能耗大、利用率低的能源，與新能源、清潔能源等相比，其占比越大，能源的效率越低。因此，降低煤炭消費(fèi)量占比可以提高能源使用效率，有利于降低能源的消費(fèi)強(qiáng)度。

6)能源消費(fèi)價格(COST)：各地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)者購進(jìn)價格指數(shù)(上一年=100)。理論上講，能源價格的上升有助于企業(yè)尋找替代品，提高節(jié)能的意識，采用新進(jìn)的節(jié)能技術(shù)，減少對能源的消耗，有利于降低能源的消費(fèi)強(qiáng)度。但是，新技術(shù)的引進(jìn)需要成本，此時企業(yè)往往會衡量其經(jīng)濟(jì)利益。因此，如果是小幅度的提高能源的價格可能對能源消費(fèi)強(qiáng)度的降低不會產(chǎn)生明顯的促進(jìn)作用。

為避免量綱不同對分析計算結(jié)果產(chǎn)生影響，將上述變量均做取對數(shù)處理。同時，為避免統(tǒng)計口徑不同而對結(jié)果的真實(shí)性產(chǎn)生影響，本文在分析能源消費(fèi)強(qiáng)度影響因素時，各樣本的數(shù)據(jù)區(qū)間設(shè)定為2005～2014年。各變量的原始數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國價格統(tǒng)計年鑒》。

2.2模型構(gòu)建及說明

2.2.1能源消費(fèi)強(qiáng)度的空間依賴性檢驗(yàn)

空間自相關(guān)指數(shù)Moran’sI是檢驗(yàn)空間依賴性比較常用的指標(biāo)。其計算公式見式(7)。

(7)

對于Moran’sI的計算結(jié)果的顯著性檢驗(yàn)，通常采用標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)計量Z進(jìn)行檢驗(yàn)，其具體的公式見式(8)。

(8)

利用式(7)、式(8)計算出2000～2014年能源消費(fèi)強(qiáng)度的Moran’sI的值及其顯著性檢驗(yàn)的值Z(表2)。

表2　能源消費(fèi)強(qiáng)度的Moran’s I值

表2的結(jié)果顯示，2000～2014年間能源消費(fèi)強(qiáng)度的Moran’sI值均至少通過5%的顯著性檢驗(yàn)(Z>1.96)，即證明能源消費(fèi)強(qiáng)度存在正的空間溢出效應(yīng)。如果采用傳統(tǒng)的計量方法研究能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響因素時，勢必影響結(jié)論的真實(shí)性。因此，對模型納入空間計量的方法進(jìn)行研究是非常必要的。

2.2.2能源消費(fèi)強(qiáng)度影響因素的空間計量分析

2.2.2.1空間面板數(shù)據(jù)模型

由于我國省市之間的能源消費(fèi)強(qiáng)度存在顯著的空間自相關(guān)性(表2)，所以在研究能源消費(fèi)強(qiáng)度影響因素的模型中必須納入控制了空間自相關(guān)性變量進(jìn)行分析，從而得到回歸系數(shù)的無偏估計量。基于此，本文采用Anselin提出的空間計量方法進(jìn)行研究，公式見式(9)。

(9)

式中：X為解釋變量；Y為因變量；W為n*n的空間權(quán)重矩陣；wij表示矩陣中的各元素，如果省份i和j相鄰，則wij的值為1，否則為0，且對角線上的值為0，最后將其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得各行元素之和為1。ρ、λ的大小分別表示本省的能源消費(fèi)強(qiáng)度受到其相鄰省份能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響(SLM)和受到相鄰省份能源消費(fèi)強(qiáng)度隨機(jī)沖擊影響(SEM)的程度。

2.2.2.2本文構(gòu)造的空間計量模型

根據(jù)研究的內(nèi)容，選取能源的消費(fèi)強(qiáng)度為被解釋變量，以本文所設(shè)定的5個影響因素變量即技術(shù)創(chuàng)新投入、外商直接投資總額、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源價格為解釋變量，引入控制了空間自相關(guān)性的空間計量模型，構(gòu)建如下空間面板數(shù)據(jù)模型。空間滯后模型見式(10)， 空間誤差模型見式(11)。

lnEIit=β1lnRit+β2lnFDIit+β3lnSTRit

+β4lnMCSit+β5lnCOSTit

(10)

lnEIit=β1lnRit+β2lnFDIit+β3lnSTRit

(11)

式中：βi(i=1，2，3，4，5)為各變量的待估參數(shù)，βi的符號及大小分別表示為各因素對能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響方向以及影響程度；μ為隨機(jī)干擾項；λ為空間相關(guān)性系數(shù)。

2.2.2.3模型的選擇及估計結(jié)果

本文首先采用一般多元回歸模型對系數(shù)進(jìn)行估計，然后根據(jù)Anselin等(1995)提出的判別準(zhǔn)則②進(jìn)行空間關(guān)系的確定即空間滯后模型和空間誤差模型的選擇。具體結(jié)果見表3。

表3　空間面板數(shù)據(jù)模型的選擇

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。對于各影響因素變量，括號內(nèi)數(shù)值為t統(tǒng)計量；對于LM統(tǒng)計量，其括號內(nèi)的值為p值。

由表3中的LM統(tǒng)計量及其顯著性水平可以看出，無論以哪個層次為研究對象，LMLAG比LMERR在統(tǒng)計上更顯著，因此，均采用空間滯后模型進(jìn)行研究，其回歸的結(jié)果見表4。

由表4可以看出，以全國和東部地區(qū)為研究對象時，hausman檢驗(yàn)③(H)值通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，因此采用具有固定效應(yīng)的空間滯后模型進(jìn)行分析。中、西部地區(qū)應(yīng)采用具有隨機(jī)效應(yīng)的空間滯后模型進(jìn)行分析。

由相應(yīng)模型的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，以全國、東部地區(qū)為研究對象時，能源消費(fèi)強(qiáng)度具有正空間依賴性；而以中部地區(qū)、西部地區(qū)為研究對象時，能源消費(fèi)強(qiáng)度在地理空間上呈現(xiàn)出了相異的分布特征。從空間關(guān)系的顯著性檢驗(yàn)上看，均至少通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)。進(jìn)一步說明考慮空間溢出效應(yīng)的空間計量模型估計結(jié)果的解釋能力更強(qiáng)。從各因素對能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響方向看，技術(shù)創(chuàng)新投入水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(第三產(chǎn)業(yè)增加值占比)提高能源的價格可以降低能源的消費(fèi)強(qiáng)度；外商直接投資提高了中部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度，降低了西部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度；能源的消費(fèi)結(jié)構(gòu)即煤炭消費(fèi)占比可以降低東、西部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度，而對中部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響未通過顯著性檢驗(yàn)。從各因素對區(qū)域能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響程度看，技術(shù)創(chuàng)新投入對中部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響程度最大，其次為西部地區(qū)、東部地區(qū)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對中部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響程度最大，其次為西部地區(qū)、東部地區(qū)；能源的消費(fèi)結(jié)構(gòu)對西部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響程度最大，其次為東部地區(qū)，對中部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響不顯著。

②如果LMLAG較之LMERR在統(tǒng)計上更顯著，且R-LMLAG顯著而R-LMERR不顯著，則可以斷定空間滯后模型較為恰當(dāng)；相反，如果LMERR比LMLAG在統(tǒng)計上更加顯著，且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著，則可以斷定空間誤差模型。

③如果Hausman的值通過顯著性檢驗(yàn)，采用的是固定效應(yīng)，否則采用的是隨機(jī)效應(yīng)。

3　研究結(jié)論與啟示

本文運(yùn)用泰爾指數(shù)對以地區(qū)生產(chǎn)總值為權(quán)重的能源消費(fèi)強(qiáng)度地區(qū)差異進(jìn)行測算，并按照三大區(qū)域進(jìn)行分解。進(jìn)而利用空間計量的方法對影響能源消費(fèi)強(qiáng)度變動的因素進(jìn)行實(shí)證研究，得到如下的結(jié)論與啟示。

第一，我國能源消費(fèi)強(qiáng)度具有非均衡的空間分布特征，區(qū)域差異明顯，且變化趨勢不穩(wěn)定。其中，東部地區(qū)的區(qū)域差異在三大區(qū)域中是最小的。中、西部地區(qū)的區(qū)域差異始終處于較高的水平。相反，對總體差異的貢獻(xiàn)率，雖然東部地區(qū)的貢獻(xiàn)率一直是最大的，但是其對總體差異的貢獻(xiàn)程度有下降的趨勢，而中、西部地區(qū)的影響程度越來越大。因此，解決中、西部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度的區(qū)域差異是極其重要的。從區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間能源消費(fèi)強(qiáng)度的差異值以及其對總差異的貢獻(xiàn)率可以看出，區(qū)域內(nèi)差異是導(dǎo)致總體差異的主要原因。制定節(jié)能政策時，要同時考慮區(qū)域間差異以及區(qū)域內(nèi)的省際之間的差異。由于省際間或區(qū)域間存在對技術(shù)創(chuàng)新的投入、外商直接投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等差異，能源消費(fèi)強(qiáng)度存在地區(qū)差異是一種必然趨勢。

表4　能源消費(fèi)強(qiáng)度影響因素的SLM回歸結(jié)果

注：同表3。

第二，無論是以全國為研究對象還是分區(qū)域進(jìn)行研究，能源消費(fèi)強(qiáng)度的空間溢出效應(yīng)以及地理位置的依賴性都是影響能源消費(fèi)強(qiáng)度差異的不可忽略的關(guān)鍵因素。除此之外，可以以改善能源消費(fèi)強(qiáng)度高的中、西部地區(qū)的能源效率為著手點(diǎn)，減小其與東部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度的差距，從而降低國家總體的能源消費(fèi)強(qiáng)度，具體的措施如下。

1)中、西地區(qū)應(yīng)加大對技術(shù)創(chuàng)新的資金投入力度，鼓勵企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新活動，減少對能源消費(fèi)的依賴。加大引進(jìn)和培養(yǎng)高科技人才的力度，做好人力資源的儲備工作，以提高對新技術(shù)的吸收能力，為承接?xùn)|部發(fā)達(dá)地區(qū)的技術(shù)轉(zhuǎn)移做好充分的準(zhǔn)備。

2)調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)(即降低煤炭消費(fèi)在能源消費(fèi)中的比重)對中部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度的作用不明顯，卻可以顯著降低西部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度。為此，西部地區(qū)可以從改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)為切入點(diǎn)，開發(fā)風(fēng)能等清潔高效能源，以提高能源效率，降低能源消費(fèi)強(qiáng)度。

3)FDI對中部、西部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度存在明顯的差異，增加FDI可以顯著提高中部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度，而降低西部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度。表明外商在投資時，更加看重中部地區(qū)豐富的能源資源，往往布局高能耗的產(chǎn)業(yè)，從而提高了中部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度，成為外商投資的“污染天堂”。西部地區(qū)，外商投資帶來的知識溢出效應(yīng)相對于本土企業(yè)來說，提高了當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)進(jìn)步水平，從而提高該地區(qū)的能源效率。因此，中、西部地區(qū)在引進(jìn)外資時，應(yīng)加強(qiáng)對其性質(zhì)的衡量，積極引進(jìn)一些技術(shù)含量高、能耗低的企業(yè)進(jìn)行投資。

4)近年來，由于東部地區(qū)的勞動力成本上升，一些外商已經(jīng)著手將東部地區(qū)的加工貿(mào)易項目轉(zhuǎn)移到地理位置較好的中部地區(qū)的部分省市，為中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級帶來了不可多得的機(jī)會，中部地區(qū)應(yīng)抓住機(jī)遇，利用政策紅利，進(jìn)一步加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。同時，對一些高耗能、高污染的行業(yè)進(jìn)行整頓，建立市場退出機(jī)制，有計劃地關(guān)閉一些高耗能、低產(chǎn)值的企業(yè)達(dá)到節(jié)能降耗的目的。與中部地區(qū)相比，西部地區(qū)在旅游資源方面更具有優(yōu)勢，因此，西部地區(qū)應(yīng)加大發(fā)展旅游業(yè)，大力宣傳西部的文化產(chǎn)業(yè)，以帶動其他服務(wù)行業(yè)的發(fā)展，降低西部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度與東部地區(qū)的差異。

5)能源的價格對能源消費(fèi)的調(diào)節(jié)作用可以從兩方面分析，首先能源價格的上升有助于企業(yè)尋找替代品，提高節(jié)能的意識，采用新進(jìn)的節(jié)能技術(shù)，減少對能源的消耗，從而有利于降低能源的消費(fèi)強(qiáng)度。其次，得出能源的消費(fèi)結(jié)構(gòu)可以顯著降低東、西部地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度，可考慮通過調(diào)整不同能源的價格結(jié)構(gòu)以改變能源的消費(fèi)結(jié)構(gòu)。即適當(dāng)?shù)奶岣呙禾康雀吆哪堋⒌彤a(chǎn)出的能源價格，使能源的價格能真正體現(xiàn)出能源具有的稀缺性、安全性以及環(huán)境外部性等特征，實(shí)現(xiàn)能源的全面有償使用；而對一些新能源采取財政貼補(bǔ)以及稅收優(yōu)惠等方式，給風(fēng)能、電能以及生物質(zhì)能源等高效清潔能源得以生存發(fā)展的空間，加快新能源的推廣與使用。從企業(yè)的角度，當(dāng)能源價格上升到一定的程度時，一些高耗能、低產(chǎn)出的企業(yè)要么被淘汰，要么減少能源的消費(fèi)或者尋找替代消費(fèi)，實(shí)現(xiàn)節(jié)約能源提高使用效率的目的。因此，調(diào)整不同能源之間的價格，可通過調(diào)整企業(yè)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，而有利于降低區(qū)域的能源消費(fèi)強(qiáng)度。

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Analysis of regional difference decomposition and the influence factors of the energy consumption intensity

LI Hu-wei1，KONG Xiao-ni2，GUAN Wei-ming1，ZHAO Hong-chao1

(1.School of Geology and Exploration Engineering，Xinjiang University，Urumqi 830046，China；2.School of Economics and Management，Xinjiang University，Urumqi 830046，China)

Aimed to further explore the trends for regional differences in energy consumption and analysis the factors of the differences in intensity of energy consumption.This article calculates the regional difference of the energy consumption intensity based on the panel data of 30 provincial regions (except Tibet、Taiwan) from 2000 to 2014 using the Theil index，and do structural decomposition to the three regional areas.Then research the six factors of the energy consumption intensity using the spatial panel data model.The results show that regional difference of the energy consumption intensity is significantly，The regional differences showing the characteristics of west to east，the difference from the region is greater than the interregional，that the difference in overall energy consumption is caused by the difference from the region.R&D,tertiary industry and improve the price of the energy can significantly reduce energy consumption intensity to all areas.FDI can significantly reduce consumption intensity in western region.A lower proportion of coal consumption can significantly reduce energy consumption intensity in eastern and western regions.

energy consumption intensity；Theil index influence factor；spatial panel data model

2015-11-13

新疆維吾爾自治區(qū)高校科研計劃項目資助(編號：XJEDU2014S011)；新疆維吾爾自治區(qū)自然科學(xué)基金項目資助(編號：2014211B005)

李虎威(1980-)，男，漢族，河南駐馬店人，博士研究生，現(xiàn)工作于新疆大學(xué)地礦學(xué)院采礦工程系,講師，主要從事綠色開采、智能監(jiān)測等方面的教學(xué)與研究工作。

孔曉妮(1981-)，女，山東威海人，博士研究生，研究方向?yàn)榭沙掷m(xù)發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新 。

F407.2

A

1004-4051(2016)08-031-07

①東部地區(qū)：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省市；中部地區(qū)：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省市；西部地區(qū)：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、陜西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆11個省市。