結構異質性對中國能源高質量發展的影響研究

摘 要：基于結構異質性對能源高質量發展影響的理論分析，使用稀疏主成分分析方法測度中國能源高質量發展水平，構建中國和八大經濟區域面板分位數回歸模型，實證研究了結構異質性對中國能源高質量發展的影響。結果表明：2003—2020年中國能源高質量發展水平有所提升，但仍存在明顯的區域發展不平衡問題，西部地區和北部沿海地區的能源高質量發展水平更高。產業結構與能源高質量發展水平呈負相關關系，能源消費結構、資本配置結構與能源高質量發展水平呈正相關關系。

關鍵詞： 結構異質性；能源高質量發展；稀疏主成分分析；面板分位數回歸

中圖分類號：F124 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2023）01-0086-06

一、引言與文獻綜述

中國是世界上經濟發展速度最快的國家之一，也是能源消費量最高的國家，經濟的快速增長及人口的壓力無疑給中國能源行業的健康發展帶來了壓力與挑戰，對應產生的能源可持續發展與供需平衡問題也相對突出：（1）能源結構不合理。此處能源結構既指產業結構，又指能源消費結構。過去較長時間里，中國依靠重工業帶動經濟的快速增長，煤炭、石油等化石能源投入消耗嚴重。據統計，近年來化石能源消費量占據能源消費總量中的近80%，且長時間居高不下。一次能源在工業生產活動中的大量投入，不僅使得能源儲備緊張，同時也使得人均能源占有量比重降低，而中國能源需求將隨經濟的發展長期處于持續增長的狀態。（2）能源利用效率低。長期粗放型的經濟增長依靠大量的能源投入與擴張，導致絕大部分已使用能源的利用效率低下，能耗損失嚴重，且國內的能源科技技術創新能力相對薄弱，創新機制尚不健全。（3）環境所承載壓力過重。一次能源以及高能耗能源消費強度過高，環境負荷過重，且能源生產活動后期對于環境的修復不到位導致能源的綠色發展壓力增加。

2020年9月22日，中國在第七十五屆聯合國大會上提出，中國將努力爭取在2030年前實現“碳達峰”、2060年前實現“碳中和”的重大戰略目標，堅定了全世界經濟綠色發展轉型升級的信心。“雙碳”目標背景下，中國能源結構和產業結構將會發生重大變革。因此，如何更有效地提高中國能源高質量發展水平，在保障民生福祉的基礎上，促進行業進步與發展，是當今亟待解決的重要問題之一。

目前國內外關于能源高質量發展的研究，主要包括能源高質量發展的內涵、測度和影響因素研究。在界定能源發展質量內涵的基礎上，Wayan等通過實施可持續發展目標來預測印度尼西亞至2030年每個目標的額外能源需求，評估了當時的能源政策是否滿足能源需求[1]。在測度和評價中國能源高質量發展方面，代紅才等構建了能源分析模型體系，對中國中長期能源發展進行情景設置，提出了主要的刻畫指標[2]；趙劍波等從系統平衡觀、經濟發展觀、民生指向觀三個視角明確高質量發展的內涵，并提出了概念框架 [3]。綜合考慮經濟社會、資源環境、技術進步、政策影響等因素后，苗韌等對2000—2020年中國能源發展趨勢進行了評價[4]。基于全行業樣本的能源消耗數據，周倩玲和方時姣構建了面板固定效應模型，分析了地區能源稟賦、企業異質性和能源效率三者之間的關系[5]。喻勝華和王婷婷認為經濟開放性、人均GDP、第三產業占比對能源利用效率有顯著的正影響，能源消費結構、政府環境規制對能源利用效率有顯著的負影響[6]。王玲等運用序列DEA方法研究了中國制造業中28個行業基于節能減排的特征[7]。關于結構異質性對能源高質量發展的影響研究，陳釗和陳喬伊使用企業層面的微觀數據測算中國工業同行業內企業能源效率的異質性，認為節能政策應當充分考慮各企業間能源效率的異質性[8] ；周四軍和許伊婷分析了能源消費結構、產業結構、工業結構、產權結構以及資本配置結構等五大結構因素對能源發展的影響[9]。從能源消費的空間異質性著手，姜磊與季民河基于資源稟賦、產業結構、技術進步與市場調節機制的視角，研究了空間因素與能源消費強度的關系[10]。王韶華等認為結構與空間異質性兩者均與能源發展存在關聯 [11]。為了加快能源高質量發展，一些學者提出了相關政策建議，如付全高[12] 、郭豐源等[13] 、鎖箭和湯瑞豐[14]與Erin等[15]，認為中國能源要健康發展，應從提高能源利用效率、優化產業結構與和能源利用結構、加強政府宏觀調控等方面著手，持續推進綠色能源發展。

本文在測度中國和八大經濟區域的能源高質量發展水平的基礎上，從異質性角度出發分析能源高質量發展的影響因素。

二、能源高質量發展水平的測度

（一）指標選取及數據來源

本文根據能源高質量發展內涵和標準選取測度中國能源高質量發展水平的指標，所有指標選取遵循目的明確、選取全面、切實可行的原則。

能源與資源環境、人口、經濟社會具有密切的關系。對環境而言，能源資源取之于生態環境，又反作用于生態環境，因此在衡量能源高質量發展水平時，需要考慮其與環境的協調能力。人類是能源行業發展中不可缺少的環節，關系到能源開采和能源消費，因此，人口與能源的協調也是測度中國能源高質量發展水平的重要因素之一。能源消費的主要用途是促進經濟發展與社會進步，因此，經濟發展程度也可作為衡量目標值的指標。因此，選取“煤炭消費總量占能源消費總量比重（%）”“每消耗一單位能源可產生GDP”和“人均能源消費量”等指標。

能源高質量發展的目的是滿足經濟發展和城鄉居民對能源的需求。從城鄉共享與能源共享角度來考慮，城鄉共享即指中國在城鎮化進程中，各省（區、市）實現城鄉共享的程度，分別從政府投資與投資共享結果來分析，此處選取“電力城鄉共享”和“能源工業投資城鎮占比”作為代表城鄉共享的指標；能源共享是從能源使用的覆蓋面上來考慮的，以中國總人口為參考基點，分析使用天然氣等能源的人口總數在總人口數中的占比情況，選取“城市燃氣普及率”和“用氣人口占總人口比重”兩項指標反映能源共享程度。

本文選取“煤炭消費總量占能源消費總量比重”等7項指標，構成指標集，并以此指標集作為測度中國2003—2020年間能源高質量發展水平的指標體系（見表1）。所選指標相關數據來源于《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國煤炭年鑒》《中國宏觀經濟數據庫》以及國家統計局官網公布的數據。

考慮到所選取各指標對能源高質量發展水平所產生效應的差異，本文將“煤炭消費總量占能源消費總量比重”作為負向指標，其余6個指標視為正向指標，并分別對其采用正向與負向方法以完成數據預處理。

（二）稀疏主成分分析法測度能源高質量發展水平

計算后得到主成分的方差解釋程度數據為：PC1對應方差解釋程度為34.6%， PC2對應方差解釋程度為24.3%，PC3對應解釋程度為18.3%，累計解釋程度之和為77.2%。三個主成分的懲罰系數為0.995，0.165，0.485。因此，可認為稀疏主成分分析得到的主成分對原指標所涵蓋信息量的解釋程度較高，可以采取該結果進行下一步分析。

獲取各主成分計算信息后，代入原始指標集中預處理后的樣本數據集，可測得各省（區、市）（因數據缺失原因，未包含西藏自治區和港澳臺地區）2003—2020年間的能源高質量發展水平。為了更直接地觀察中國各省（區、市）在此期間能源高質量發展水平的變化趨勢，將所得數據結果繪制成折線圖。觀察圖形可發現，在2003—2020年間中國能源高質量發展水平變化趨勢呈現較為明顯的階段性特征，如圖1所示。

（三） 結果分析

1．從橫向來看，在2003—2020年間，中國整體能源高質量發展水平有所提升，且呈現出明顯的階段性特征。2020年各折線對應點的數值相對2003年對應點的數值均有不同程度的增加，表明在該時間段內，中國各項政策與措施得以有效推進。其中，2003—2010年各經濟區域間的能源高質量發展水平差異不大，發展水平的高低程度相近，在圖形上表現為有較多交點或重合部分；2011—2020年各經濟區域間能源發展開始存在較大差異，各經濟區域對應發展水平折線重合的區域相對前一階段大幅度減少，曲線整體較為分散。

2．從縱向來看， 2003—2020年中國各經濟區域高質量發展水平差距逐漸增大。圖1中2003年最高點為西北地區，對應的高質量發展指數為0.168，最低點為南部沿海地區，對應的高質量發展指數為0.040，兩經濟區域在2003年高質量發展水平的差距為0.128；到2020年西北地區高質量發展指數上升至0.349，最低點為長江中游地區，其高質量發展指數為0.084，兩經濟區域間的差距上升至0.265，為2003年指數差距的兩倍多。該現象進一步驗證了中國區域存在發展不平衡的問題。

3．從區域間來看，相對內陸地區，西部地區和北部沿海地區的能源高質量發展水平更高。觀察圖1可知，八大經濟區域中，位于最上方的四條折線分別為西北地區、北部沿海、東部沿海地區和黃河中游地區，且西北地區和北部沿海地區對應折線高出其余經濟區域較大數值，西北地區大力發展清潔能源提高了能源發展質量。位于最下方的折線為南部沿海和長江中游地區。

三、實證分析

對于不同結構異質性因素，其指標選取須具有代表性。本文選取“電力消費量占能源消費總量比重

”指標作為能源消費結構的代表指標，選取“第二產業生產總值占國內生產總值比重”指標作為產業結構的代表指標，以“資本形成總額與工業企業總數比值”指標作為資本配置結構代表指標，以中國30個省（區、市）測度得到的能源高質量發展水平作為被解釋變量，對中國和八大經濟區域分別構建面板分位數回歸模型，研究不同分位數水平以及不同地域各結構異質性因素對能源高質量發展的影響規律，分析不同因素在不同地區影響機制的差異。

（一）中國整體模型構建及實證分析

利用中國各省（區、市）的面板數據集，在對其進行面板分位數回歸前，先進行一般面板回歸分析，并進行Hausman檢驗，確認樣本數據適用固定效應面板數據回歸模型。因此，可構建面板數據回歸模型如下：

devit=αi+β1xfit+β2cyit+β3zbit+μit （1）

同理，可在此基礎上建立面板分位數回歸模型，其基本形式為：

Qdevit=α′i+β′1xfit+β′2cyit+β′3zbit+μit（2）

式（1）和式（2）中dev與Qdev分別對應固定效應面板數據回歸模型與面板分位數回歸模型中的被解釋變量，即能源高質量發展水平，xf，cy，zb分別代表能源消費結構、產業結構、資本配置結構。

基于樣本數據集，分別對以上兩模型進行參數估計，結果見表2和表3。

根據中國面板分位數回歸模型分析結果，得到以下結論：

1．能源消費結構與中國能源高質量發展水平呈正相關關系。隨著分位數水平的上升，能源消費結構對中國能源高質量水平的影響強度逐漸減弱，表明電力消費總量占中國能源消費總量比例越高，對能源高質量發展水平的促進水平將隨之降低，這一結論與中國的能源消費國情與政策導向吻合程度較高。因此，為尋求更高效的發展方式，需要促進能源消費結構升級，提高清潔能源消費比重，逐步減小化石能源消費比重。

2．產業結構與中國能源高質量發展水平呈負相關關系。隨著分位數水平的上升，產業結構對中國能源高質量發展水平的影響逐漸增強，表明隨著能源高質量發展水平的逐步提升，第二產業生產總值在國內生產總值占比的提升，對能源高質量發展的抑制作用會逐漸增強，即能源高質量發展更應當注重國家產業結構的調整，以更好地支撐能源行業的發展。

3．資本配置結構與中國能源高質量發展水平呈正相關關系。隨著分位數水平的上升，投資結構對能源高質量發展水平的影響略微加強。資本、能源、勞動力三者之間的均衡關系是提升能源高質量發展水平的關鍵，資本配置較為集中、有效的地區，能源的利用效率與高質量發展水平相對較高，而資本配置較為分散、匱乏的地區，能源的利用效率與高質量發展水平相對較低。

（二）八大經濟區域模型構建與實證分析

針對前文所述發展不平衡不充分現象，本文建立中國八大經濟區域模型。通過Hausman檢驗建立固定效應模型：

devit=αi+β1xfit+β2cyit+β3zbit+μit（3）

進而構建中國八大經濟區域面板分位數模型：

Qdevit=α′i+β′1xfit+β′2cyit+β′3zbit+μit （4）

其中，式（3）和式（4）各字符的含義均與式（1）和式（2）中對應的字符含義相同。各經濟區域分析結果見表4和表5。

根據中國八大經濟區域面板分位數回歸模型分析結果，得到以下結論：

1．對能源消費結構因素而言，所有經濟區域的消費結構均與能源高質量發展水平呈正相關關系，從影響程度變化來看，所有經濟區域呈現出與中國整體模型相同的規律，即能源消費結構因素對能源高質量發展水平存在促進作用。但隨著分位數水平的增加，在北部沿海、東部沿海、南部沿海、西北地區、西南地區和長江中游等經濟區域，該結構的促進作用逐漸減弱，而在東北地區和黃河中游等經濟區域，該結構的促進作用逐漸增強。

2．對產業結構而言，在不同分位點，北部沿海、東部沿海、南部沿海等經濟區域的產業結構均與能源高質量發展水平呈負相關關系，東北地區、西南地區和長江中游等經濟區域的產業結構均與能源高質量發展水平呈負相關關系，黃河中游和西北地區等經濟區域的產業結構與能源高質量發展水平的相關關系有正有負。從影響程度上來看，所有八大經濟區域隨分位數水平上升，產業結構對自身能源高質量發展水平的影響程度逐漸減弱。

3．對資本配置結構而言，東北地區、東部沿海、黃河中游和西北地區等經濟區域的資本配置結構均與能源高質量發展呈正相關關系，北部沿海、南部沿海和西南地區等經濟區域的資本配置結構均與能源高質量發展呈負相關關系。從影響程度變化來看，隨著分位數水平的上升，在西北地區、西南地區和長江中游等經濟區域，資本配置結構因素對能源高質量發展的影響逐漸增強。在北部沿海、東北地區、東部沿海、南部沿海和黃河中游等經濟區域，資本配置結構因素對能源高質量發展的影響逐漸減弱。

四、結論與啟示

本文利用稀疏主成分分析方法測度了中國能源高質量發展水平，2003—2020年間中國能源高質量發展水平有所提升，中國各項政策的實施得以有效推進，取得了明顯成就，各階段呈現出較為明顯的發展特征：2003—2010年各經濟區域的能源發展水平差異相對較小，2011—2020年各經濟區域發展水平差異逐漸增加；2003-2020年，中國各區域能源高質量發展水平差距增大，區域間存在發展不平衡、不協調的現象；從各大經濟區域分布來看，西部地區和北部沿海地區的能源高質量發展水平更高。不同結構異質性因素對中國能源高質量發展水平影響不一。產業結構與能源高質量發展水平呈負相關關系，能源消費結構、資本配置結構與能源高質量發展水平呈正相關關系。隨著面板分位數水平上升，各結構異質性因素對能源發展水平的影響程度變化也不盡相同。對八大經濟區域而言，不同結構異質性因素對于不同區域存在不同的影響機制。

能源高質量發展進程的推進應當遵循因地制宜、因勢利導的原則。建立健全能源高質量發展體系，不僅要從中國整體層面著手，更要從區域層面進行提升。從調整各結構異質性因素角度出發，提高區域能源高質量發展水平需要結合區域自身實際情況，制定合適的能源高質量發展對策。

1.合理調整中國能源消費結構，逐步轉變能源消費模式。隨著國家能源高質量發展水平的逐步提升，中國現有重煤重油的能源消費模式對能源高質量發展的提升作用逐步減弱，該消費模式對于后期的持續發展成效微弱，應當調整中國能源消費模式，逐步轉移戰略重心，提升新能源使用比重，增強煤炭等一次能源的儲備性質。

2.推進產業結構升級，改進傳統工業生產模式。大量使用煤炭等一次能源確實使得中國的工業生產值得到較大幅度的增加，但隨著能源高質量發展水平的提升，各方面的發展弊端也逐漸顯現，為適應當今社會經濟的發展步伐，傳統的以第二產業為主的發展模式應當做出調整，產業重心轉移是形勢所趨，因此促進產業結構升級將成為發展后期所需采用的必然舉措。

3．優化資本配置結構，使資本配置合理化。能源高質量發展水平上升，資本配置結構對其的影響越大，因此發展過程中要時刻注意資本配置合理化，盡力在資本稀缺的情形下，將不同用途之間的資本進行科學組合，合理安排各資本去向，將有限資本可產生的利益最大化。

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（責任編輯：厲 亞）

Research on the Impact of Structural Heterogeneity

on the High Quality Development of Energy in China

Zhou Sijun， Liu Aolian， Hu Ruiling， GUO" Jinqi

（College of Finance and Statistics， Hunan University， Changsha，Hunan 410079，China）

Abstract：Based on the theoretical analysis of the impact of structural heterogeneity on the high quality development of energy， the sparse principal component analysis method is used to measure the high quality development of energy in China， and the panel quantile regression model of China and eight major economic regions is constructed to empirically study the impact of structural heterogeneity on the high quality development of energy in China. The results show that the high quality development level of China’s energy has improved from 2003 to 2020， but there is still an obvious imbalance in regional development. The high quality development level of energy in the western region and the northern coastal region is higher. The industrial structure has a negative correlation with the high quality development level of energy， and the energy consumption structure and capital allocation structure have a positive correlation with the high quality development level of energy.

Key words：structural heterogeneity; high quality development of energy; sparse principal component analysis; panel quantile regression

收稿日期： 2022-05-25； 修回日期： 2022-10-13

基金項目： 國家社會科學基金重點項目（19ATJ007）

作者簡介： 周四軍（1966—），男，湖南長沙人，經濟學博士，湖南大學金融與統計學院教授，研究方向：經濟統計分析。