長江流域能源綜合效率的時(shí)空演變與影響因素研究

關(guān) 偉，賀 凱

（1.遼寧師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116029；2.遼寧師范大學(xué) 海洋可持續(xù)發(fā)展研究院，遼寧 大連 116029）

一、引言

為響應(yīng)國家“長江流域要以生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展為引領(lǐng)”的要求，研究長江流域能源綜合效率的重要性逐漸凸顯。長江流域發(fā)源于青海省唐古拉山，注入東海，自西向東依次流經(jīng)青藏高原、云貴高原、四川盆地和長江中下游平原4 大地形區(qū)，涵蓋的省份有浙江、貴州、四川、云南、重慶、湖北、湖南、江西、安徽、江蘇、上海等，資源眾多且消費(fèi)量大，2017年長江流域能源消耗總量為171 679 萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，占全國的31.2%。由于長江流域面積廣、東西跨度大，對其上中下段的分段研究在一定程度也可反映出中國東部、中部、西部能源綜合效率的差異[1]。

目前，國內(nèi)針對能源利用方面的研究較為豐富，且選擇傳統(tǒng)指標(biāo)的研究較多。如王強(qiáng)等（2011）[2]從傳統(tǒng)指標(biāo)入手分析了中國區(qū)域能源效率，汪小英和李小漫（2020）[3]選取能源、資本、勞動力作為投入指標(biāo)對長江中下游能源效率進(jìn)行計(jì)算。由于傳統(tǒng)指標(biāo)在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，僅將能源要素與總體的產(chǎn)出性指標(biāo)進(jìn)行比較，缺少對其他能夠影響能源消費(fèi)總量的因素的考慮。因此，一些學(xué)者在傳統(tǒng)指標(biāo)的基礎(chǔ)上加入了環(huán)境要素，如趙楠等（2015）[4]將環(huán)境因素納入到全要素效率中，計(jì)算了30 個(gè)省級行政區(qū)的能源環(huán)境利用效率。但隨著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)、社會的高速發(fā)展，能源利用與經(jīng)濟(jì)增長、環(huán)境保護(hù)、社會福利間矛盾突出，單純的能源經(jīng)濟(jì)效益和能源環(huán)境效益的研究略顯單薄，為此，在原本經(jīng)濟(jì)、環(huán)境指標(biāo)的基礎(chǔ)上增加了社會指標(biāo)。如王騰等（2017）[5]將環(huán)境非期望產(chǎn)出和社會福利要素納入能源效率框架中，并對比分析了中國能源經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境效益和生態(tài)效益。

此外，當(dāng)前針對能源綜合利用效率的區(qū)域研究主要集中在國家[6]、省際尺度[7]，而關(guān)于流域尺度的研究少見報(bào)道。長江流域雖經(jīng)濟(jì)繁榮、資源相對豐富，但也存有人均能源量少、能源利用效率不高等問題[8]，其研究多以能源效率和能源環(huán)境利用效率為主[9]?；诖?，本研究利用DEA 算法中的超效率SBM 模型，分析1997—2017 年的長江流域11 個(gè)省份的能源綜合效益及其影響因素，以期為相關(guān)研究提供參考。

二、研究方法

（一）超效率SBM 模型

目前，對能源效率計(jì)算方法大體分為2 種，分別是基于單投入要素視角的偏要素能源效率指標(biāo)與全要素能源效率。全要素（參數(shù)法中的隨機(jī)前沿分析（SFA）和非參數(shù)方法中的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEM）[10]）效率評價(jià)應(yīng)用更為廣泛和成熟。相比SFA 算法（無法解決多產(chǎn)出問題，只能進(jìn)行單一產(chǎn)出運(yùn)算，且需要自設(shè)生產(chǎn)函數(shù)等參數(shù)，對結(jié)果值的估算會產(chǎn)生較大影響），DEM 算法應(yīng)用更為普遍，同時(shí)，DEM 算法可對生產(chǎn)率進(jìn)行分解且不需要假設(shè)函數(shù)形式[11]。為精確度及計(jì)算簡潔，本研究選用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析進(jìn)行效率計(jì)算。

Charnes 等（1985）[12]率先提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析這個(gè)基于線性規(guī)劃的多目標(biāo)決策模型，模型對多投入、多產(chǎn)出情況進(jìn)行計(jì)算，但是計(jì)算需要對模型的徑向和角度進(jìn)行討論，否則會造成投入要素的松弛[13]，使計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)“虛高”現(xiàn)象。為解決此問題，Tone 在2001 年對其進(jìn)行改進(jìn)，通過直接對投入產(chǎn)出的松弛量進(jìn)行改進(jìn)，提出了傳統(tǒng)SBM 模型，但模型結(jié)果的效率最優(yōu)評價(jià)為1，使得多個(gè)產(chǎn)出結(jié)果同時(shí)為1 時(shí)無法對模型結(jié)果進(jìn)行對比分析，造成結(jié)果分析困難，次年，Tone 繼改進(jìn)后的SBM 模型，提出Super-SBM模型，即超效率SBM 模型[14]以對效率結(jié)果進(jìn)行有效評價(jià)。

（二）地理探測器

地理探測器（風(fēng)險(xiǎn)探測器、因子探測器、生態(tài)探測器和交互作用探測器）大多用來分析各因子之間的交互作用，是一種探測地理要素空間分異性的分析模型[16-18]。研究借助因子探測器，探究影響長江流域能源綜合效率的主要因素以及各因素的相互作用。公式如式（2）所示：

式（2）中，h為因子X的分層；Nh和N分別為分層和全區(qū)的樣本數(shù)；和σ2分別是層h和全區(qū)的Y值的方差；SSW和SST分別為層內(nèi)方差之和和全區(qū)總方差。

（三）核密度估計(jì)法

核密度估計(jì)法是通過對空間數(shù)據(jù)分布的連續(xù)性進(jìn)行模擬，以空間格網(wǎng)中的核密度值來反映空間中點(diǎn)分布的一種空間統(tǒng)計(jì)方法[19]，核密度表達(dá)式如式（3）所示：

式（3）中，λ（t）表示位置t處的核密度估計(jì)值；r為核密度估計(jì)函數(shù)的搜索半徑（帶寬）；di為樣本點(diǎn)s與事件點(diǎn)i之間的距離；n為di≤r時(shí)的事件點(diǎn)數(shù)量；φ表示距離的權(quán)重[20]。

三、研究指標(biāo)與數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)域?yàn)殚L江流域經(jīng)濟(jì)帶，選擇的省份具體包含浙江、貴州、重慶、四川、云南、湖北、湖南、江西、安徽、江蘇、上海共11 個(gè)省份。數(shù)據(jù)年份選定1997—2017 年，主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》[21-22]。

研究能源綜合效率計(jì)算的投入指標(biāo)：勞動力要素（采集1998—2018 年中國統(tǒng)計(jì)年鑒的年末總?cè)丝跀?shù)據(jù)）；能源消費(fèi)（11 個(gè)省的能源消費(fèi)總量）；資本要素（選擇張軍等（2004）[23]算法下的資本存量）；技術(shù)要素（技術(shù)市場成交額）。產(chǎn)出指標(biāo)：經(jīng)濟(jì)效益（采用以1997 年為基期的不變價(jià)人均GDP 值）；社會效益（采用將1997—2017 年就業(yè)率、人均受教育年限、人均圖書印刷總量、社會保障參與率、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)和人均新增建筑面積進(jìn)行熵值計(jì)算的結(jié)果）。能源綜合效率考慮的環(huán)境指標(biāo)：工業(yè)二氧化碳、工業(yè)粉塵、工業(yè)二氧化硫、工業(yè)固體廢棄物、工業(yè)廢水排放總量。

表1 能源綜合效率評價(jià)指標(biāo)體系

能源綜合效率的影響因素選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資源水平、技術(shù)水平、財(cái)政分權(quán)和對外開放程度5個(gè)要素[24]，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)選取第二產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重，由于在計(jì)量模型中同時(shí)加入二、三產(chǎn)比重，會產(chǎn)生較為嚴(yán)重的共線性，并且能源效率與工業(yè)聯(lián)系緊密，故選取第二產(chǎn)業(yè)作為研究因素；人力資源水平選取平均教育年限；技術(shù)水平選取各省研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占地區(qū)GDP 的比重；財(cái)政分權(quán)數(shù)據(jù)選取地方財(cái)政支出占中央財(cái)政支出比重；對外開放程度數(shù)據(jù)選用地區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易總額與GDP 的比值。

四、長江流域能源綜合效率的時(shí)空演變

（一）長江流域能源綜合效率核密度分析

根據(jù)1997—2017 年長江流域地區(qū)能源綜合效率測度結(jié)果，選取1997 年、2007 年、2017 年的能源綜合效率值，運(yùn)用Eviews 8 軟件描繪出與之相對應(yīng)的核密度分布狀態(tài)（見圖1），以反映長江流域地區(qū)能源綜合效率的總體演變情況。由圖1 可見：1997—2017 年間長江流域能源綜合效率整體產(chǎn)出有較大提高，具體表現(xiàn)為效率值的曲線整體右移且低水平的密度分布有所下降，高效率密度提升；2017年能源效率值開口明顯大于1997 年與2007 年，高效率區(qū)與低效率區(qū)差距明顯擴(kuò)大，表明長江流域高效率地區(qū)與低效率地區(qū)差距擴(kuò)大，效率分布不平衡的狀態(tài)加劇，隨著年份的增加，兩極分化狀態(tài)明顯。

圖1 長江流域能源綜合效率的核密度分布

從形狀上看，1997 年呈明顯雙峰狀態(tài)，分別在低效區(qū)和高效區(qū)有所分布，有明顯拖尾現(xiàn)象，說明能源生態(tài)利用存在明顯不合理現(xiàn)象，對應(yīng)各省的效率值差距過大。2007 年能源綜合效率呈現(xiàn)正態(tài)分布趨勢，低效區(qū)核密度分布密集且默認(rèn)效率開口較小，表明長江流域能源利用效率不高。2017 年長江流域的默認(rèn)效率值開口較大，曲線距離較長，說明長江流域各省份能源綜合效率差距較大，呈現(xiàn)兩極分化態(tài)勢。

從峰度上看，1997 年核密度分為2 部分，左側(cè)曲線范圍為0.2～0.5，峰值為0.2，核密度值較高，說明1997 年中國能源綜合效率低效率區(qū)分布較多，能源利用率低下；中效區(qū)即0.5～1 區(qū)間能源綜合效率核密度值為0，表明沒有分布；0.1～1.4 效率區(qū)間有少量密度值，與左側(cè)曲線相比顯示出長江流域在1997年能源生態(tài)利用效率高低差距大，中效區(qū)缺失。1997 年由于能源利用相關(guān)技術(shù)不成熟，使得能源利用效率低，并且由于利用率不高產(chǎn)生的廢棄物相對較多，綜合起來使得能源生態(tài)利用效率低效區(qū)多。但某些省份地區(qū)（如滬寧杭工業(yè)區(qū)）由于資金較為充裕，建成歷史悠久使得能源利用效率相對較高，使得1997 年默認(rèn)高效區(qū)有所分布。2007 年相比較1997 年來說，0.0 以下的能源綜合效率低效區(qū)近乎消失，0.0～0.7 的效率區(qū)總體核密度分布明顯增加，在0.2 處達(dá)到第一個(gè)峰值，核密度值達(dá)到3.5，并且在0.4～0.5 之間達(dá)到第二個(gè)小高峰，0.7 以后的效率區(qū)沒有分布，對比1997 年能源綜合效率高效區(qū)缺失，由于社會大環(huán)境的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和結(jié)構(gòu)重組，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快省區(qū)最直觀的受到?jīng)_擊，提升能源綜合利用的腳步略有放緩。2017 年與前2 年有較大差異，峰度更低，核密度最高不超過0.9，效率值對應(yīng)的省份能源綜合效率分類不集中。核密度曲線右移且高效率密度有明顯增加，說明2007—2017 年長江流域積極采取措施來提高能源利用效率，對改善生態(tài)環(huán)境重視程度也逐步提高，特別是對廢氣、廢水、固體廢棄物等的綜合治理。

（二）長江流域階段變化特征

由圖2 可見，長江流域的能源綜合效率處于波動上升的總體趨勢，不同時(shí)期增速不同。1997—1998年呈明顯下降階段，1998—2002 年能源效率數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的M 形波動，2002—2006 年為緩慢上升階段，在2007—2014 年能源綜合效率呈現(xiàn)波動變化，并于2015 年后處于迅速提升的狀態(tài)。

圖2 中國長江流域能源綜合效率值

1997—1998 年數(shù)據(jù)有明顯的下降幅度，通過對數(shù)據(jù)指標(biāo)選取的數(shù)值進(jìn)行對比，在勞動力指標(biāo)與工業(yè)粉塵指標(biāo)上有明顯變動，勞動力要素即就業(yè)人口數(shù)有所減少；結(jié)合環(huán)境方面，工業(yè)粉塵指標(biāo)數(shù)據(jù)明顯增加，使得能源綜合效率值有較大幅度下降。

1998—2002 年呈M 型波動變化趨勢，能源綜合效率值先上升再下降繼續(xù)上升繼續(xù)下降。中國的能源消費(fèi)的主要能量來源是煤炭燃燒，1998 年針對國內(nèi)煤炭產(chǎn)業(yè)生存環(huán)境惡化，生產(chǎn)力落后的問題，中國對煤炭相關(guān)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷進(jìn)行宏觀政策調(diào)整。長江各省受到產(chǎn)業(yè)調(diào)整大環(huán)境影響，效率值數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波狀起伏。

2002—2006 年長江流域能源綜合效率處于緩慢上升階段。這一階段長江能源綜合效率增速緩慢可能與《能源節(jié)約與資源綜合利用“十五”規(guī)劃》發(fā)布的政策調(diào)整相關(guān)聯(lián)，文件中將節(jié)能減排作為重點(diǎn)，加強(qiáng)了對能源企業(yè)的生態(tài)管控。雖然長江總體能源效率增速較緩，但通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等措施，為之后的能源利用道路鋪墊了良好基礎(chǔ)。

2007—2014 年間經(jīng)歷了十一五、十二五時(shí)期，在此期間中國大陸地區(qū)大力發(fā)展產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級與轉(zhuǎn)型，提高能源相關(guān)的科技技術(shù)，技術(shù)水平飛速發(fā)展。提出單位能源生產(chǎn)總值能源消耗降低20%的目標(biāo)，各省能源效率總體得到了較快發(fā)展，在此背景下長江流域能源綜合效率對比之前階段也得到明顯提升。

2015 年后長江流域能源綜合效率得到飛速提升。中國能源戰(zhàn)略自2014 年進(jìn)入轉(zhuǎn)型加速時(shí)期，在這一變革過程中，相對于“總量趨勢”而言，“邊際增量”具有更重要的投資意義，包括：能源供給的低碳化、能源消費(fèi)的綠色化、以及能源系統(tǒng)的智能化。長江流域積極響應(yīng)號召，通過經(jīng)濟(jì)、技術(shù)的進(jìn)步拉動能源效率，針對不同流域采取不同的環(huán)境措施來實(shí)現(xiàn)綠色化能源消費(fèi)，使得能源綜合效率保持上升的趨勢，且提高的幅度不斷增加。

（三）長江流域能源綜合效率空間差異特征

圖3 為長江流域能源綜合效率的時(shí)空分異圖。按照長江沿岸各省能源綜合效率計(jì)算結(jié)果，將1997—2017 年劃分為3 個(gè)分段，選取1997 年、2003年、2009 年與2017 年的效率值數(shù)據(jù)代入ArcGIS 軟件中進(jìn)行繪制。長江是中國第一大長河，其流域橫跨中國東、中、西3 大區(qū)域。按分界點(diǎn)看長江上、中、下游所包含的省份是：上游包括西藏、四川、云南、重慶、貴州；中游包括湖北、湖南、江西；下游包括浙江、安徽、江蘇、上海。鑒于西藏?cái)?shù)據(jù)缺失，并且湖北大部分省份面積在宜昌與湖口間，所以上游統(tǒng)計(jì)四川、云南、重慶、貴州4 個(gè)省的數(shù)據(jù)。

由圖3 可知，1997—2017 年各省能源綜合效率值變動較大，總體來說，能源發(fā)展重心由西部地區(qū)向東部地區(qū)偏移。1997 年湖北、貴州、云南3 省能源綜合效率排名較為靠前，1997—2003 年能源排名靠前省份在流域內(nèi)分布更為平均，2003—2009 年干流南部省份能源效率值較干流北部省份高，2009—2017 年長江東部各省在能源綜合效率值排名中趕超西部。

圖3 長江流域能源綜合效率時(shí)空分異圖

1997 年上游4 省能源綜合效率在11 省中明顯占據(jù)較大比重，長江上游地區(qū)由于能源資源總量較為豐富，在早期憑借資源量的優(yōu)勢使得上游各省能源綜合效率較高。但隨著時(shí)間推移，上中游各省也得到發(fā)展。2003—2009 年中能源綜合效率值較高的省份分布較為分散，江西、浙江等省份的能源利用效率在總流域中比重提高，中下游地區(qū)憑借先進(jìn)的技術(shù)與雄厚的資本有效的彌補(bǔ)了資源量的不足。2017 年長江下游各省能源綜合效率值較之前明顯提升。下游地區(qū)由于有滬寧杭工業(yè)區(qū)良好的工業(yè)基礎(chǔ)，同時(shí)具有先進(jìn)的資金技術(shù)、高素質(zhì)人才以及政策的大力扶持，能源發(fā)展具備較好環(huán)境，上海、江蘇、浙江的能源排名上升最為明顯。

長江流域能源綜合效率的變動體現(xiàn)出20 年內(nèi)長江發(fā)展模式的變化。西部資源較多，能源發(fā)展基礎(chǔ)較好，早期能源綜合效率值高，但中、東部地區(qū)隨著經(jīng)濟(jì)與生態(tài)的不斷發(fā)展，能源綜合效率趕超西部，表明長江流域?qū)ι鷳B(tài)效率的重視程度不斷提升，有利于長江整體生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、能源協(xié)調(diào)發(fā)展。

五、長江流域能源綜合效率的影響因素

影響因素的計(jì)算首先需要對連續(xù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，利用ArcGIS 軟件的自然斷裂法對1997 年、2002 年、2007 年、2012 年、2017 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分級，在代入地理探測器進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果（見表2），X1 是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；X2 是人力資源水平；X3 是技術(shù)水平；X4 是財(cái)政分權(quán)；X5 代表對外開放程度。

表2 各影響因素因子探測及交互作用探測結(jié)果

（一）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響因子為0.074 5，對長江流域能源綜合效率的影響呈明顯正相關(guān)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)選取的指標(biāo)為第二產(chǎn)業(yè)占總產(chǎn)業(yè)的比重，這一影響數(shù)值較大說明長江流域能源利用中第二產(chǎn)業(yè)仍然占據(jù)較為重要的地位。從影響因素進(jìn)行離散化后的省排列等級來看，長江流域各省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)排序中，等級為1 的主要為上海、江蘇、浙江，主要分布在東部沿海地區(qū)，流域中中西部省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響力較弱。在國務(wù)院關(guān)于依托黃金水道推動長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的指導(dǎo)意見中提出，長江流域需要以創(chuàng)新驅(qū)動促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，推動信息化與產(chǎn)業(yè)融合的發(fā)展，打造沿江綠色產(chǎn)業(yè)能源帶。

（二）人力資源水平影響因子為0.027 4，對長江流域能源綜合效率呈正向的影響。當(dāng)今經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展越來越要求能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展向中高端產(chǎn)業(yè)升級，企業(yè)對科技與高新技術(shù)人才的需求越來越突出。先進(jìn)技術(shù)的創(chuàng)新都離不開高素質(zhì)人才的培養(yǎng)，長江流域師資力量雄厚，名校眾多，要制定相關(guān)政策吸引并引進(jìn)高素質(zhì)人才，鼓勵(lì)人才合理流動，促進(jìn)教育資源與人才資源的合理分配。加大對教育重要性的宣傳力度，注重保護(hù)個(gè)人和企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)。

（三）技術(shù)水平影響因子為0.088 3，技術(shù)發(fā)展水平對長江流域能源綜合效率呈正向的影響。技術(shù)進(jìn)步對中國能源效率空間分異的影響力較強(qiáng)，在5 個(gè)影響因子中位于前列。能源的發(fā)展對技術(shù)要求越來越高，太陽能、水能等新能源的出現(xiàn)打破了煤炭、石油為主的傳統(tǒng)能源利用觀念。推動技術(shù)要素的跨流域流動，積極引進(jìn)高新技術(shù)，不僅提高了能源利用的效率，同時(shí)對環(huán)境更加友好，可以減少污染物的排放。

（四）財(cái)政分權(quán)影響因子為0.149 1，對比其他因素來說對長江流域能源綜合效率的影響最深刻。長江經(jīng)濟(jì)帶可劃分為3 大區(qū)域，分別是成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)、中游城市群、長三角地區(qū)。將測度的各省能源效率值與其經(jīng)濟(jì)總量進(jìn)行比較分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國浙江、上海、江蘇等長三角區(qū)經(jīng)濟(jì)活力較強(qiáng)，發(fā)展水平較高，其地方財(cái)政等級與能源綜合效率值也一直處于前列，具有高度的正相關(guān)性。財(cái)政可以更加關(guān)注城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展，推進(jìn)沿江和港口建設(shè)，為長江經(jīng)濟(jì)帶的能源建設(shè)制定整體規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)各個(gè)區(qū)域互補(bǔ)。

（五）對外開放程度影響因子為0.025 2，對長江流域能源綜合效率具有正向作用。上海、江蘇、浙江等東部省份的ArcGIS 的離散數(shù)據(jù)在1997 年、2002年、2007 年、2012 年、2017 年中對外開放指數(shù)等級較高，體現(xiàn)出東部沿海對外有較大的開放優(yōu)勢。毋庸置疑優(yōu)越的地理位置給了對外開放很大便利，這種優(yōu)越性可以對周邊地區(qū)起到良好的帶動作用。能源經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅要立足于國內(nèi)市場，還需要積極開拓國外市場，參與國際競爭。長江流域可以充分發(fā)揮“黃金水道”的交通優(yōu)勢，改變企業(yè)的粗放經(jīng)營模式，降低成本的同時(shí)開展能源節(jié)約與資源綜合利用，增強(qiáng)相關(guān)企業(yè)的競爭力。

六、研究結(jié)論

（一）從時(shí)序演變角度，1997—2017 年間長江流域能源綜合效率整體有較大提高，隨時(shí)間推進(jìn)，能源效率的高值區(qū)數(shù)量明顯增加，但能源高值區(qū)與低值區(qū)的差距逐漸擴(kuò)大，兩極分化狀態(tài)明顯。

（二）從空間分異角度，各省流域能源綜合效率值變動較大。1997 年長江能源綜合效率高值區(qū)主要分布在西部區(qū)域，東部地區(qū)效率值較低。2009 年重心南移，流域內(nèi)南部省份效率值高。2009 年之后東部崛起，能源效率高值區(qū)向東部靠攏。隨著年份的增加，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的影響下，能源綜合效率高值區(qū)由西部向東部偏移。

（三）從驅(qū)動因素角度，各影響因子對長江流域能源綜合效率影響程度有所差異。影響程度較大的因素主要為財(cái)政分權(quán)、技術(shù)水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。財(cái)政分權(quán)作為最主要的影響因子，體現(xiàn)出政府財(cái)政經(jīng)濟(jì)支持對長江流域能源利用的重要影響。地方財(cái)政支出一定程度體現(xiàn)出了地方政府對當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)投入力度，給予部分資金支持，可以極大改善產(chǎn)業(yè)生存環(huán)境。

七、對策建議

（一）可以通過加大對貧困地區(qū)的扶持，統(tǒng)籌城鄉(xiāng)規(guī)劃，以促進(jìn)長江流域均衡發(fā)展。加快淘汰落后產(chǎn)能，促進(jìn)煤電清潔高效發(fā)展。采用煤炭深加工的方法與加強(qiáng)對長江全流域的生態(tài)環(huán)境監(jiān)管與綜合治理等措施以推動流域的綠色低碳發(fā)展。

（二）針對長江各省發(fā)展不平衡的情況，可以以沿江綜合運(yùn)輸大通道為支撐，促進(jìn)上中下游要素合理流動，利用高效區(qū)的輻射作用帶動低效區(qū)的能源綜合效率的提高。

（三）長江流域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍然以“二、三、一”為主要結(jié)構(gòu)，并且短期內(nèi)難以改變。第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以工業(yè)為主，工業(yè)的能耗量大，對原燃料的需求大。在這個(gè)大背景下，長江流域的能源來源仍舊主要靠煤、石油等化石燃料的燃燒，提高技術(shù)水平、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是提高長江流域能源綜合效率的關(guān)鍵。