河南省能源消費空間分異及人文因素驅動力研究

焦文獻+翟嫚嫚+張莉莉+張佳田

摘 要：能源消費是人類活動直接影響全球氣候變化的主要行為之一，以能源消費數量為環境壓力指標分析其時空變化特征，并辨明重要影響因素的作用具有較強的現實意義。該文首先應用年鑒統計數據簡要分析了河南省1995—2014年能源消費總量和部門結構變化特征；然后利用探索性空間統計分析方法識別了河南省18個省轄市能源消費數量的空間分布和集聚特征；最后應用STIRPAT模型分析了近20年河南省人口規模、富裕程度和產業結構等因素對環境壓力的作用，并驗證了環境庫茲涅茨曲線的存在性、特別是注重討論了居民消費模式和技術生態效率變化對能源消費的影響。結果表明：河南省能源消費逐漸進入快速增長階段，第二產業消費能源所占比重最高且工業能源消費起著絕對控制作用。各省轄市的能源消費在空間分布上已經呈現出一定的異質性，表現出以鄭州為核心進行空間集聚的特點但并不顯著。富裕程度的提高和工業化的推進都導致河南省環境壓力增加，但其作用程度存在明顯差異，第二產業比重增加1%引起的能源消費增加程度為富裕水平的1.96倍；驗證發現河南省能源消費量和富裕水平之間存在EKC曲線關系，但是即使按照近年的平均增長速度，仍需要55.25年才能達到拐點。由于經濟發展水平提高之后居民高耗能活動的增加，居民消費多樣性指數增加1%，將導致能源消費增加3.127%，會明顯加大環境壓力。

關鍵詞：能源消費；環境壓力；空間自相關；STIRPAT模型；消費模式

中圖分類號 X24 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2017）21-0077-06

Study on the Spatial Differentiation of Energy Consumption and the Driving Forces of Human Factors in Henan Province

Jiao Wenxian1 et al.

（1College of Environment and Planning，Henan University，Kaifeng 475004，China）

Abstract：Energy consumption is one of the main behaviors of human activities directly affecting global climate change. It is of great practical significance to analyze the temporal and spatial variation characteristics of energy consumption as an indicator of environmental pressure and to identify the important influencing factors. This paper first analyzed the total energy consumption and the sector structure change of Henan Province from 1995 to 2014 by using the yearbook statistical data，and then used the exploratory spatial statistical analysis method to identify the spatial distribution and agglomeration characteristics of energy consumption in 18 cities in Henan Province. Finally，the effect of environmental factors such as population size，wealth and industry structure on environmental pressure was analyzed by STIRPAT model，and the existence of environmental Kuznets curve was validated，especially the affect of change of consumption patterns and technical energy efficiency on energy consumption was analyzed. The results showed that：the secondary industry accounted for the highest share of energy consumption and industrial energy consumption played an absolute control. The spatial distribution of energy consumption in each city has a certain heterogeneity，showing the characteristics of spatial clustering with Zhengzhou as the core area，but not significant. The increase of affluence and the advance of industrialization all lead to the increase of the environmental pressure in Henan Province，but the degree of its effect was obviously different. The increase of energy consumption caused by the increase of 1% in the secondary industry is 1.96 times of the rich level. It was found that there exists EKC curve relationship between energy consumption and wealth level in Henan Province，but it still takes 55.25 years to reach the inflection point，even at the average growth rate in recent years. Due to the increase of high energy consumption activities after the increase of economic development level，the consumption diversity index increases by 1% will lead to an increase of energy consumption by 3.127%，which will obviously increase the environmental pressure.endprint

Key words：Energy consumption；Environmental pressure；Spatial autocorrelation；STIRPAT model；Consumption pattern

1 引言

近20年來，河南省經濟發展迅速，GDP由1995年的2988.4億元增加到2014年的34938.2億元，年均增長率高達13.8%。在河南省經濟持續快速發展的同時，能源消費總量也由1995年的6473×104tce增加到2014年的22890×104tce，年均增長6.9%。而且其能源消費結構主要以煤炭和石油等一次能源為主，盡管其所占比重已由1995年的97.2%下降為2014年的90.3%，但仍占據絕對優勢地位。過度依賴化石能源的消費結構給河南省造成了諸多環境問題。隨著中原經濟區建設上升為國家戰略，河南省將成為全國經濟建設大局中的一個戰略支點，而且“三化”協調發展的大力推進必將導致更大的能源消費需求。研究當前河南發展過程中由能源消費造成的環境壓力，辨明其時空變化特征并識別關鍵影響因素的具體作用，具有重要的現實指導意義。

選取什么指標才能合理反映人類活動對環境造成的壓力，目前還缺乏統一的衡量標準。物質流分析方法可以對經濟活動中的物質投入和流出進行量化分析，常被用作環境壓力的指示指標[1-2]。利用足跡家族建立的資源環境壓力評價體系，可以對生態足跡、碳足跡、水足跡及資源環境壓力等進行有效評測[3-4]。SO2排放量[5]、水資源利用量[6]、能源消費量[7-8]、CO2[9]或碳排放量[10]在實證研究中也常被選作環境壓力指標。在選用合適指標定量評價環境壓力的基礎上，如何進一步深入探討環境壓力的影響因素已引起了廣泛關注。鹿晨昱[11]等利用結構分解分析模型并結合修正的Laspeyres方法，將污染物環境壓力指標分解為人口、經濟、技術等3種因素的作用，研究了慶陽市環境壓力的時間變化特征和驅動因素的影響。張夢琳等[12]結合協整分析和Granger因果檢驗法，定量分析了江蘇省耕地數量與經濟發展之間的關系。焦文獻等以IPAT等式[13]和STIRPAT模型[14]為分析工具考察了人類活動對環境壓力的作用，并驗證了環境庫茲涅茨曲線的存在性。分析環境壓力動態變化特征及其影響因素的同時，準確識別其空間差異和分布規律同樣不容忽視。孫克和徐中民[15]利用空間自相關模型探討了中國水足跡的空間分布格局。范俊韜等[16]通過系統聚類分析揭示了不同類別中各?。▍^、市）環境污染和經濟發展的空間相關性。侯彩霞等[17]利用生態足跡指標研究了張掖市農戶生活消費模式、家庭規模、人均年收入等因素如何影響環境壓力的空間分布特征。

盡管使用單一指標表征復雜的環境系統存在欠缺，但是目前仍缺乏公認的復合指標或建立復合指標的方法來解決該問題，因此本研究仍采用單一指標法。在眾多單一指標中，能源消費數據易于獲取，而且消費的能源數量越多，在一定程度上意味著經濟生產過程中投入的物質和能源越多，相應地產生的廢棄物也越多，因此可以較為簡單明確地表征環境壓力。識別影響環境壓力的關鍵因素，有助于人們有針對性地采取措施實現節能減排、改善環境質量。使用SITRPAT模型可以從人地關系定量研究的框架體系內理清影響環境壓力的關鍵因素，并識別其作用大小，而且可以驗證環境庫茲涅茨曲線的存在性，較適合本研究。另外，以往研究較少從消費的角度分析影響因素的作用程度[8]；本文嘗試選用合適指標從消費視角研究消費模式變化對環境壓力的影響。盡管環境壓力的空間分異特征已經引起了部分研究人員的注意，但研究的廣度和深度仍有待加強，而且已有成果可以直接服務于政策制定目的的仍然較少。本文以河南省18個省轄市市為研究單位，注重探討其環境壓力的空間分異規律，以利于結合各地市發展條件和現狀分解、制定和落實節能減排政策和目標。

2 研究方法

2.1 空間統計分析 空間自相關包括全局自相關和局部自相關，常被用于判別某單元觀測值與周圍臨近單元觀測值的關聯性。本文使用Moran指數I作為度量空間自相關的全局指數，并用標準化統計量Z來檢驗n個區域是否存在空間自相關關系。為了分析觀測值是否存在高值或低值的局部空間集聚現象，同時使用Moran散點圖和LISA集聚圖進行了局部空間自相關分析。涉及的具體公式和參數意義詳見參考文獻[18]。

2.2 STIRPAT模型 STIRPAT模型公式的具體表達形式為[19]：

[Ii=aPbiAciTdiei] （1）

式（1）中I、P、A和T分別表示環境指標、人口規模、富裕程度和技術水平；a、b、c和d分別是模型和自變量的系數；e為隨機項；下標i對應各觀測單元的時間值[8，14]。已有實證研究常把T歸為殘差項而沒有進行單獨估計[20]。對于多元非線性模型，為便于估計其參數值和解決模型的異方差性問題，通常將式（1）兩邊同時取對數，并加入富裕指標對數形式的二次項，以此驗證富裕程度與環境壓力之間的倒“U”型曲線規律：

[ln（I）=a+bln（P）+cln（A）+dln2（A）+e] （2）

只需在式（2）中對[ln（A）]求一階偏導數：

[EEIA=c+2dln（A）] （3）

已知[ln（A）]的值，代入式（3）即可得到富裕程度對環境壓力的彈性值。

本文擬用STIRPAT模型分析人口規模、人均GDP（以1978年不變價計）、現代化水平（通常采用城市人口占總人口的比重，即城市化率表示）和產業結構（第二產業產值占國內生產總值的比重）等因素對環境壓力的作用。人類消費的各種產品和服務均間接消費能源，刻畫出消費模式變化反映的偏好作用程度，則能夠為節能降耗提供科學參考。借鑒經濟系統多樣性指數概念，測度8類居民消費性支出結構的多樣性[8]，并以此量化消費模式的作用大小。具體通過Shannon-Weaver公式計算[22]。endprint

3 結果與分析

3.1 能源消費總量和部門結構變化特征 1995年以來河南省的能源消費總量呈現出較明顯的階段變化特征。分別經歷了1995—2002年的緩慢增長階段（4.8%/a），2002—2012年的快速增長階段（10.1%/a）和2012—2014年先下降后上升的階段。河南省能源消費主要集中在第二產業，既是能源消費的主要部門，又是控制能源消費量的潛力部門，且工業能源消費比重在98%以上。

3.2 能源消費空間分布變化特征 考慮到數據的易獲取性，選取2005年和2014年為時間節點對河南省能源消費的空間變化特征進行分析（圖1）。對比分析發現，河南省能源消費的空間分布狀態出現了較大變化。具體表現為，在2005年的18個省轄市中，只有鄭州是高能源消費類型區，2014年高能源消費區進一步擴大，包括了鄭州和洛陽。較高能源消費區則由2005年的3個省轄市發展為2014年的4個。能源消費的空間分布狀態較過去顯得更為集中，分布在高能源消費區的東北部和南部，高能源消費區與較高能源消費區連成一片。從2005年到2014年，較低能源消費區的數量由5個增到9個，且由鄭州外圍轉移向豫東南。2005年的低能源消費區均發展為2014年的較低能源消費區。在研究期內，河南省各省轄市的能源消費量在空間分布上表現出西北高-東南低的特點。

3.3 能源消費空間相關和異質性特征 采用空間自相關方法，進一步研究河南省能源消費的區域差異，并識別其在空間分布上的集聚特征。將河南省18個省轄市的能源消費量作為變量，利用GeaDA軟件計算得到2005年的全局莫蘭指數值為-0.046，呈現出空間負相關性；2014年為0.023，體現出空間正相關性。但是這種空間相關性并不是特別顯著，表明空間的集聚性也不太強。為揭示出河南省能源消費的空間異質性特征，采用局部空間自相關分析方法反映空間局域關聯的程度。通過GeoDa軟件計算得到河南省2005和2014年能源消費量的LISA值，然后根據LISA值繪制出Moran散點圖（圖2）和LISA聚類圖（圖3）。由圖2可知，研究期限內樣點的分布并不集中，按城市數量多少進行排序，依次是第二象限、第一象限、第三象限和第四象限。盡管2014年的樣點分布比2005年的集中性更強，但體現的相關性也不十分顯著。

源消費量相對較高的地區。2014年，與鄭州（3906×104tce）相鄰的新鄉（1601×104tce）、焦作（1712×104tce）、洛陽（2431×104tce）、平頂山（1467×104tce）和許昌（1323×104tce）發展為高與較高能源消費類型區。但是由于與鄭州能源消費量的差距進一步擴大，最終只形成了鄭州這一“高—高”集聚類型區。對比這兩個時間節點上的“高—高”集聚類型區可以發現，除了鄭州之外，其他各省轄市幾乎都為集聚類型不顯著的地區。

3.4 能源消費影響因素分析 實證分析中，富裕指標（人均真實GDP）與結構性指標（第二產業產值的比重）的相關系數高達0.874。為了避免多重共線性問題，分模型進行了回歸方程的建立和分析（表1）。模型1、2和4包含了人均GDP指標，模型3和5包含了結構化指標。人口規模和城市化的系數由于在0.1的水平上不顯著而被排除在模型之外。模型1的擬合優度為0.984，說明富裕指標可以解釋河南省1995—2014年環境壓力的98.4%，而且各系數都在0.001的水平上顯著。方程中富裕程度的回歸系數為0.773，說明該指標對環境壓力具有0.773%的正向作用。模型2加入了人均GDP的平方項，應用強行進入法進行回歸模擬得到的系數為負（-0.095，在0.1的水平上顯著），說明河南省環境壓力和富裕指標之間存在倒U型環境庫茲涅茨曲線關系。根據公式（3）計算出人均收入的拐點為15.28萬元，為2014年的23.62倍，若按照河南省2011—2014年年均5.89%的增速，達到拐點水平還需要55年多。模型3中，第二產業占的比重每增加1%將使能源消費增加5.355%，說明過去河南省工業的發展是以能源的高度消耗為代價的。為了更準確地度量富裕和結構性指標對河南省能源消費的差異，模型4中同時引進了人均收入和結構性指標，得出人均真實GDP的系數為0.629，第二產業比重的系數為1.232，二者均在0.001的水平上顯著。這說明第二次產業對河南省能源消費量的影響程度遠大于人均收入的作用。

模型5加入了多樣性指數變量，用于體現居民消費模式變化對環境的影響。由表2可知在研究期限內多樣性指數從1.59逐漸提高到了1.88，然后維持在1.90左右，最終上升為1.92。其中1995年的食品和衣著支出占了多數，兩者高達66.43%；2002年則降為46.34%。而交通出行和娛樂保健等的消費性支出則提高了22.01%，表現出交通出行和娛樂保健等非物質消費支出日益提高的趨勢。模型5中，多樣性指數的回歸系數為3.127，表明居民消費的多樣性每增加1%，會使能源消費量提高3.127%。居民消費結構的多樣化，特別是交通出行和娛樂保健活動的增加不利于降低能源消費量，而且其作用較為突出。

4 結論與討論

本文以河南省能源消費為例，在簡要分析河南省能源消費總量和部門結構變化特征的基礎上，應用空間自相關分析和STIRPAT模型，分別探討了河南省環境壓力的空間集聚特征和富裕程度、產業結構等因素的作用大小，驗證了EKC曲線的存在性，并注重引入居民消費性支出多樣性指數分析居民消費結構變化對環境壓力的影響。主要結論如下：

（1）隨著河南省經濟的持續快速增長，河南省能源消費也逐漸進入快速增長階段。能源消費的部門結構組成中，第一產業能源消費量最低；第二產業消費能源最多且其比重一直保持在70%以上，但已呈現出緩慢下降的態勢；而第三產業的能源消費比重呈加快增加的態勢。在第二產業中，工業能源消費起著絕對控制作用，也是將來節能降耗的核心潛力部門。endprint

（2）全局空間自相關分析表明，河南省的能源消費在空間上具有一定的異質性特點，但由于集聚性不明顯，所以其空間相關性并不顯著。進一步進行局部空間自相關分析，發現低值區域單元被高值區域單元包圍的空間作用形式最多，相對來說2014年比2005年空間分布的集中性較強，但這種空間相關性仍然不顯著。具體而言，兩個年份的集聚都是以鄭州為核心，只是集聚類型區由鄭州-洛陽轉變為鄭州，其他地區幾乎都是集聚類型不顯著的地區。

（3）富裕程度的提高和工業化的推進都導致河南省環境壓力增加，但在保持其他條件不變的情況下，第二產業比重增加1%引起的能源消費增加程度為富裕水平的1.96倍，說明其作用程度存在明顯差異。驗證發現河南省能源消費量和富裕水平之間存在EKC曲線關系，但是即使按照5.89%的增長速度，仍需要55.25年才能達到拐點水平。

（4）1995—2014年，河南省居民的消費結構逐漸由滿足基本生活為主轉為以滿足精神方面的消費需求為主，直到2003年之后各類居民消費性支出的變化才趨于穩定。由于近年交通出行和娛樂保健等高耗能活動的增加，在其他條件不變時，居民消費多樣性指數增加1%，將導致能源消費增加3.127%，對加大環境壓力作用顯著。

綜上所述，作為人地關系分析的實用工具，STIRPAT模型能夠定量地評價人類活動對能源消費量的影響程度，但他基于賬戶恒等式分解人文因素的建模方式，使得自變量的選擇具有一定的局限性。而且人口規模、富裕水平、城市化水平和產業結構等指標之間通常存在較高的相關性，這也為變量選擇和模型參數估計造成了一定困難。盡管采用嶺回歸等估計方式可以解決回歸模型的共線性問題，但得到的結果是一種有偏估計，而且難以保證其中的k值是小于0.1的理想值。同時，STIRPAT模型過于注重技術進步對于減少能源消費的作用，對于主要相關影響因素作用機理的探討難以發揮作用，而且人類活動各因素之間復雜的相互作用關系，也沒能在模型中予以體現。單一要素代表的環境壓力指標具有一定的局限性和片面性，如何在人類活動的環境影響研究中建立多要素指標有待進一步深化和完善。雖然本研究嘗試分析了消費模式變化對環境壓力的作用，但是在保障人民生活消費需求的情況下，具體什么樣的消費結構最有利于降低能源消費，某類消費支出的變化對能源消費總量能起到什么樣的作用，還需進行深入分析研究。另外，對于河南省能源消費空間特征的分析，只是衡量了各省轄市能源消費量的空間分異和集聚特征，考慮到各市人口規模、經濟增長和技術水平的差異，以人均能源消費或能源強度指標進行分析或許更具有說服力。在把握人文因素對環境壓力作用的時間動態基礎上，如何利用空間計量模型深入揭示其空間分異規律也應該是今后研究的重要方面。

參考文獻

[1]牛子寧，王衛，成賀璽.河北省人類活動環境壓力的定量分析[J].環境科學學報，2014，31（10）：2693-2700.

[2]吳開亞，劉曉薇，朱勤，等.安徽省經濟增長與環境壓力的脫鉤關系研究——基于物質流分析[J].地域研究與開發，2012，31（4）：29-33.

[3]馬彩虹，趙晶.基于足跡家族的青海省資源環境壓力定量評估[J].應用生態學報，2016，27（4）：1248-1256.

[4]趙先貴，趙晶，馬彩虹，等.基于足跡家族的云南省資源與環境壓力評價[J].生態學報，2016，36（12）：3714-3722.

[5]汪克亮，孟祥瑞，楊寶臣.基于環境壓力的長江經濟帶工業生態效率研究[J].資源科學，2015，37（7）：1491-1501.

[6]袁正，閔慶文，焦雯珺.城鄉居民食物消費的水生態占用分析——以太湖流域上游常州市為例[J].資源科學，2012，34（1）：98-104.

[7]張靜，魯春霞，謝高地.北京城市能源消費的生態與環境壓力研究[J].資源科學，2015，37（6）：1133-1140.

[8]焦文獻，陳興鵬.基于STIRPAT模型的甘肅省環境影響分析——以1991-2009年能源消費為例.長江流域資源與環境[J].2012，21（1）：106-110.

[9]謝園方，趙媛.長三角地區旅游業能源消耗的CO2排放測度研究[J].地理研究，2012，31（3）：429-438.

[10]盧俊宇，黃賢金，陳逸.基于能源消費的中國省級區域碳足跡時空演變分析[J].地理研究，2013，32（2）：326-336.

[11]鹿晨昱，王春娟，張子龍.慶陽市污染型環境壓力的變化趨勢及其驅動因素分析[J].干旱區地理，2015，38（3）：618-625.

[12]張夢琳，陳利根，龍開勝.江蘇省耕地資源與經濟發展計量與協調性分析[J].中國人口·資源與環境，2009，19（3）：82-86.

[13]焦文獻，陳興鵬. 基于IPAT等式的甘肅省能源消費碳排放特征分析及情景預測[J].干旱區資源與環境，2012，26（10）：180-184.

[14]焦文獻，陳興鵬，賈卓.甘肅省能源消費碳足跡變化及影響因素分析[J].資源科學，2012，34（3）：559-565.

[15]孫克，徐中民.環境影響評價中人文因素作用的空間計量[J].生態學報，2009，29（3）：1563-1570.

[16]范俊韜，李俊生，羅建武，等.我國環境污染與經濟發展空間格局分析[J].環境科學研究，2009，22（6）：742-746.

[17]侯彩霞，趙雪雁，文巖等.農戶生活消費對環境影響的空間差異及其原因——基于張掖市2010年調查數據[J].生態學報，2015，35（6）：2013-2019.

[18]徐建華.計量地理學（第二版）[M].北京：高等教育出版社，2015：158-164.

[19]York R，Rosa E A.，Dietz T.STIRPAT，IPAT and ImPACT：analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts[J].Ecological Economics 2003，46：351-365.

[20]York R，Rosa E A，Dietz T.Bridging environmental science with environmental policy：Plasticity of population，affluence and technology[J].Social Science Quarterly，2002，83（1）：18-34.

[21]徐中民，程國棟.中國人口和富裕對環境的影響[J].冰川凍土，2005，27（5）：767-773.

[22]Shannon CE，Weaver W.The Mathematical Theory of Communication[M].Urbana，IL：University of Illinos Press，1949.

（責編：張宏民）endprint