中國(guó)生活能源消費(fèi)密度的影響因素分解、空間差異和情景預(yù)測(cè)

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中國(guó)生活能源消費(fèi)密度的影響因素分解、空間差異和情景預(yù)測(cè)

劉滿芝，徐悅，劉賢賢，姚舜禹

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 徐州221116)

摘要：僅次于工業(yè)能源消費(fèi)總量的生活消費(fèi)用能作為第二用能部門(mén)，日益受到廣泛關(guān)注。探究生活能源消費(fèi)變化及其影響因素，并比較各區(qū)域的空間差異是預(yù)測(cè)生活能源消費(fèi)趨勢(shì)、制定居民節(jié)能措施的前提。本文運(yùn)用LMDI分解模型，對(duì)全國(guó)和29個(gè)省份的2000~2012年間的生活能源消費(fèi)密度變化進(jìn)行因素分解，分解成能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平三個(gè)影響因素，分別表示結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，并通過(guò)構(gòu)建四象限法評(píng)價(jià)空間差異，在此基礎(chǔ)上，基于影響因素未來(lái)發(fā)展的兩種情景，預(yù)測(cè)組合的8種情景下2016~2030年間區(qū)域生活能源消費(fèi)密度的變化趨勢(shì)。研究結(jié)果顯示，“十五”時(shí)期和“十一五”時(shí)期，全國(guó)生活能源消費(fèi)密度變化率由52.43%降為43.71%。在影響各地區(qū)生活能源消費(fèi)密度的三因素中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)生活能源消費(fèi)密度變化產(chǎn)生較大的正向經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，對(duì)各區(qū)域的貢獻(xiàn)度均值由63.47%上升為67.28%，能源強(qiáng)度產(chǎn)生由正轉(zhuǎn)負(fù)的技術(shù)效應(yīng)，對(duì)各區(qū)域貢獻(xiàn)度均值由4.19%降為-24.89%，能源結(jié)構(gòu)產(chǎn)生負(fù)向結(jié)構(gòu)效應(yīng)，對(duì)各區(qū)域貢獻(xiàn)度均值由-20.36%變?yōu)?0.83%。文章表明中國(guó)各區(qū)域的生活能源消費(fèi)密度增長(zhǎng)趨勢(shì)放緩，且密度變化由經(jīng)濟(jì)和技術(shù)拉動(dòng)型變?yōu)榻?jīng)濟(jì)和結(jié)構(gòu)拉動(dòng)型。各區(qū)域間經(jīng)濟(jì)效應(yīng)差異變小且比較穩(wěn)定，而技術(shù)效應(yīng)差異縮小，結(jié)構(gòu)效應(yīng)差異變大。8種情景預(yù)測(cè)結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)因素仍然是導(dǎo)致居民生活能源消費(fèi)密度增加的主要驅(qū)動(dòng)因素。

關(guān)鍵詞：生活能源消費(fèi)密度；因素分解；LMDI；空間差異；四象限法；情景預(yù)測(cè)

引言

生活能源消費(fèi)規(guī)模、結(jié)構(gòu)與方式是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和社會(huì)生活方式的反映[1]。居民能源消耗是重要的能源消耗部門(mén)，研究區(qū)域生活能源消費(fèi)差異及其影響因素，對(duì)于因地制宜制定各區(qū)域居民能源消費(fèi)戰(zhàn)略具有重要意義。近年來(lái)我國(guó)居民生活能源消費(fèi)量快速增長(zhǎng)，已經(jīng)成為能源消耗的主要增長(zhǎng)點(diǎn)[2]。全球看，能源消費(fèi)總量的20%~30%為生活能源消費(fèi)[3]。2010年美國(guó)居民能耗占比22.6%，工業(yè)能耗占比卻下降到30.7%，居民家庭能源消費(fèi)正在成為能源消耗的主要增長(zhǎng)源。2010年，歐盟27國(guó)生活服務(wù)類能耗占一次能源消耗總量的比重為28.22%，工業(yè)能耗占比為16.58%，生活服務(wù)類能耗遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)工業(yè)能耗。中國(guó)生活能源消費(fèi)呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)，占能源消費(fèi)總量比重為11%左右，IEA統(tǒng)計(jì)該比重為22%。中國(guó)人均生活消費(fèi)用能從1980年的0.0977tce上升到2012年的0.28999tce，增長(zhǎng)2.96倍。另一方面，中國(guó)正處于城鎮(zhèn)化進(jìn)程快速發(fā)展時(shí)期，1990年到2014年城鎮(zhèn)化率從26.41%上升到54.77%，城鎮(zhèn)居民生活用能結(jié)構(gòu)的改變也使能源消費(fèi)需求大幅上升?！赌茉窗l(fā)展戰(zhàn)略行動(dòng)計(jì)劃(2014-2020年)》提出要重視生活節(jié)能，開(kāi)展全民節(jié)能行動(dòng)。處理好生活能源消費(fèi)增長(zhǎng)與生活節(jié)能的關(guān)系，把控生活能源消費(fèi)變化趨勢(shì)至關(guān)重要。探究生活能源消費(fèi)變化的影響因素是預(yù)測(cè)生活能源消費(fèi)趨勢(shì)、制定居民節(jié)能措施的前提。國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)者運(yùn)用分解技術(shù)或者計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，探究生活能源消費(fèi)的主要影響因素。

很多學(xué)者運(yùn)用分解技術(shù)對(duì)生活能源消費(fèi)密度或能源強(qiáng)度的影響因素進(jìn)行分解。González等[4]對(duì)歐盟27國(guó)2001~2008的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用LMDI模型將能源總消費(fèi)分解為能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)水平三個(gè)因素，研究表明能源強(qiáng)度改善并不能抵消經(jīng)濟(jì)發(fā)展和結(jié)構(gòu)調(diào)整帶來(lái)的能源消費(fèi)增長(zhǎng)。孫涵等[5]對(duì)中國(guó)1991~2012年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用Kaya恒等式將城鎮(zhèn)居民生活能源消費(fèi)總量分解為完全能源消費(fèi)強(qiáng)度、居民消費(fèi)支出和人口數(shù)三個(gè)因素，研究表明居民消費(fèi)支出對(duì)能源消費(fèi)影響最大，其次是能源消費(fèi)強(qiáng)度，最后是人口因素。Greening 等[6]研究了OECD國(guó)家的收入和價(jià)格對(duì)居民能源需求量的影響。Xu等[7]構(gòu)建包括人口、結(jié)構(gòu)、房屋面積、生活方式和強(qiáng)度等五因素的混合分解模型，研究新加坡居民能源消費(fèi)的影響因素。針對(duì)中國(guó)狀況，Zhao等[8]將中國(guó)城市居民能源消費(fèi)影響因素分解為人口、人均消費(fèi)支出、能源支出占總消費(fèi)支出比重、各類能源支出比重、各類能源消費(fèi)強(qiáng)度五個(gè)因素。秦翊[2]運(yùn)用LMDI分解模型，對(duì)中國(guó)居民直接生活能源消費(fèi)變化的影響因素分解為人口、經(jīng)濟(jì)水平、能源強(qiáng)度和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。Zhang[9]將中國(guó)農(nóng)村居民能源消費(fèi)的影響因素分解為能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、人均收入和人口數(shù)量。Nie等[10]將居民能源消費(fèi)量影響因素分解為能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、單位居住建筑面積能源消費(fèi)量、人均居住建筑面積、人口數(shù)量。

部分學(xué)者運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法探究生活能源消費(fèi)的影響因素，數(shù)據(jù)主要為統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)或者問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)。我國(guó)正處于城鎮(zhèn)化中期階段，居民生活水平不斷提高，消費(fèi)結(jié)構(gòu)日益升級(jí)，對(duì)居民能源消費(fèi)的拉動(dòng)作用不斷增強(qiáng)。丁永霞[1]采用分層聚類法和面板模型檢驗(yàn)對(duì)我國(guó)30省(除西藏?cái)?shù)據(jù)缺失)的分析得出，我國(guó)生活能源消費(fèi)模式空間格局呈現(xiàn)從東北向西南遞減的變化趨勢(shì)，反映溫度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為主導(dǎo)指向的規(guī)律；長(zhǎng)期來(lái)看，收入水平是生活能源消費(fèi)增加的原因，而短期不存在因果關(guān)系。Tso 等[11]運(yùn)用多層回歸方法，研究環(huán)境因素和家庭特征因素對(duì)居民能源消費(fèi)量的影響。Estiri[3]運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型和調(diào)查數(shù)據(jù)，分析家庭特征對(duì)美國(guó)居民能源消費(fèi)量的直接、間接和綜合效應(yīng)。張馨等[12]運(yùn)用問(wèn)卷調(diào)查和線性支出系統(tǒng)模型，得出黃土高原西部地區(qū)城鄉(xiāng)家庭的生活能源邊際消費(fèi)傾向分別為0.044 和0.065。岳婷等[13]認(rèn)為人均消費(fèi)支出的增長(zhǎng)、人均生活能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化與生活能源消費(fèi)量之間存在長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系，并且二者均是人均生活能源消費(fèi)量變化的格蘭杰原因。

關(guān)于居民生活能源消費(fèi)預(yù)測(cè)，邢璐等[14]從居民的基本需求著手，運(yùn)用混合能源投入產(chǎn)出模型，預(yù)測(cè)中國(guó)在2020 年全面實(shí)現(xiàn)小康社會(huì)條件下，由居民最終消費(fèi)引起的能源直接和間接需求。

綜觀生活能源消費(fèi)密度影響因素的研究，得出主要影響因素有能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和生活水平。但綜合從地區(qū)空間差異視角和時(shí)間縱向比較視角，分解生活能源消費(fèi)密度變化及其影響因素的研究較少，且研究中欠缺結(jié)構(gòu)效應(yīng)因素。生活能源消費(fèi)密度變化的主要影響因素有哪些，各因素的貢獻(xiàn)度如何等問(wèn)題，都有待研究分析。本文主要研究生活能源消費(fèi)密度，從空間差異與縱向差異結(jié)合的視角，分解比較中國(guó)省級(jí)層面生活能源消費(fèi)密度變化差異及其各影響因素的貢獻(xiàn)度，并運(yùn)用構(gòu)建的四象限法評(píng)價(jià)生活能源消費(fèi)密度的空間差異，針對(duì)主要影響因素進(jìn)行深度分解，以評(píng)價(jià)各地區(qū)消費(fèi)密度的時(shí)空間差異。在此基礎(chǔ)上，基于影響因素的情景預(yù)測(cè)，研究8種情景下生活能源消費(fèi)密度變化趨勢(shì)。

一、 生活能源消費(fèi)密度分解模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一) 生活能源消費(fèi)密度LMDI分解模型構(gòu)建

因素分解法由Ang等[15]在1998年建立，通過(guò)將研究對(duì)象拆分成若干個(gè)相關(guān)因子，分析不同因子對(duì)研究對(duì)象的影響程度。因素分解法主要有拉氏指數(shù)分解法和迪氏指數(shù)分解法，后者又包括數(shù)學(xué)平均迪氏分解(AMDI)法和對(duì)數(shù)平均迪氏分解(LMDI)法，LMDI法在分解過(guò)程中不產(chǎn)生殘差項(xiàng)，更適于進(jìn)行影響因素分解研究[16]，目前被廣泛應(yīng)用于能源、環(huán)境等多個(gè)研究領(lǐng)域。

生活能源消費(fèi)密度受能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等因素的綜合影響。采用LMDI分解模型，構(gòu)建的生活能源消費(fèi)密度影響因素模型如下。

(1)

FOP=FOE|EOG|GOP

(2)

式中F為生活能源消費(fèi)量，P為人口數(shù)，E為能源消費(fèi)總量，G為經(jīng)濟(jì)規(guī)模，用GDP(地區(qū)用GRP)表示。模型中其它指標(biāo)解釋如下：

(1)FOP為生活能源消費(fèi)密度，用生活能源消費(fèi)量除以人口數(shù)表示。

(2)FOE為能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，表示生活能源消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的比重。如果生活能源消費(fèi)量增長(zhǎng)率(下降)慢(快)于能源消費(fèi)總量，則該指標(biāo)下降。

(3)EOG為能源強(qiáng)度，該指標(biāo)反映產(chǎn)出過(guò)程的能源效率，用能源消費(fèi)總量除以總產(chǎn)出表示。保持產(chǎn)出不變降低總能源消費(fèi)量或者總能源消費(fèi)量不變?cè)黾赢a(chǎn)出，都可以降低該指標(biāo)數(shù)值。

(4)GOP為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值除以人口數(shù)表示。如果經(jīng)濟(jì)規(guī)模增長(zhǎng)率(下降)快(慢)于人口數(shù)，則該指標(biāo)上升。

依據(jù)公式(2)，生活能源消費(fèi)密度從t-1年(FOPt-1)至t年(FOPt)的變化趨勢(shì)可表示為：

(3)

FOPt,t-1=FOPt-FOPt-1

(4)

因此，生活能源消費(fèi)密度變化可分解為FOE、EOG、GOP引起的變化。公式(4)兩端各除以Pt-1，可得到3個(gè)因素對(duì)生活能源消費(fèi)密度變化率的貢獻(xiàn)度。

(二) 數(shù)據(jù)來(lái)源

為對(duì)比我國(guó)“十五”和“十一五”時(shí)期的生活能源消費(fèi)變化，本文以省為單位表征空間狀況，以生活能源消費(fèi)密度作為因變量，經(jīng)濟(jì)規(guī)模用地區(qū)生產(chǎn)總值GRP表示。所用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)自2001~2013年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。主要分析全國(guó)(不含港澳臺(tái))以及29個(gè)省市區(qū)共計(jì)30個(gè)樣本的數(shù)據(jù)(其中西藏、寧夏數(shù)據(jù)缺失)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)以2000年為基期，采用GDP和GRP發(fā)展指數(shù)將名義數(shù)據(jù)調(diào)整為實(shí)際數(shù)據(jù)。生活能源消費(fèi)總量數(shù)據(jù)依據(jù)《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》能源平衡表中各類生活能源消費(fèi)量折標(biāo)煤后求和而得，單位為萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤(10000 tce)。

二、 生活能源消費(fèi)密度變化的時(shí)空差異分析

(一) 生活能源消費(fèi)密度變化趨勢(shì)

不同地區(qū)在2000~2005年、2005~2010年的生活能源消費(fèi)密度變化絕對(duì)量和變化率如圖1所示。從圖1可看出，全國(guó)2010年相對(duì)于2005年生活能源消費(fèi)密度增長(zhǎng)量大于2005年相對(duì)于2000年的增長(zhǎng)量，但增長(zhǎng)率整體低于2005年相對(duì)于2000年的增長(zhǎng)率，表明“十一五”時(shí)期比“十五”時(shí)期生活能源消費(fèi)密度總量增加，但增速放緩?！笆濉睍r(shí)期，全國(guó)生活能源消費(fèi)密度變化量增加0.0617 tce/人，增長(zhǎng)率達(dá)52.43%，用能增長(zhǎng)量排前5位的省份有內(nèi)蒙古、青海、吉林、山東、湖南，其中內(nèi)蒙古高達(dá)0.2291 tce/人，青海0.1491 tce/人；有13個(gè)省份增長(zhǎng)率超過(guò)全國(guó)平均水平，其中，內(nèi)蒙古、山東、湖南的增長(zhǎng)率最高，均超過(guò)100%；有6個(gè)省份呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，其中海南、河北增長(zhǎng)率最低，分別為-17.87%、-13.66%。

圖1　生活能源消費(fèi)密度變化趨勢(shì)

“十一五”時(shí)期，2010年相對(duì)于2005年，全國(guó)生活能源消費(fèi)密度變化量增加0.0784 tce/人，增長(zhǎng)率為43.71%，用能增長(zhǎng)量排前5位的省份有內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、天津、北京，其中內(nèi)蒙古高達(dá)0.2962 tce/人，黑龍江0.2360 tce/人。增長(zhǎng)率高于全國(guó)平均水平有12個(gè)省份，其中，海南省高達(dá)178.42%；貴州負(fù)增長(zhǎng)率最高，為-22.78%；變化率低于0%的有3個(gè)省份，表明“十一五”時(shí)期各省份生活能源消費(fèi)密度變化的差異較大。

(二) 生活能源消費(fèi)密度變化的空間差異分析

以2005年相對(duì)于2000年生活能源消費(fèi)密度變化率為橫軸、2010年相對(duì)于2005年變化率為縱軸，以“十五”時(shí)期和“十一五”時(shí)期全國(guó)生活能源消費(fèi)密度變化率作為橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)的交叉點(diǎn)(52.43%，43.71%)，將各省份生活能源消費(fèi)密度變化率的表現(xiàn)分成(高，高)、(低，高)、(低，低)和(高，低)4個(gè)象限，得出29個(gè)省份生活能源消費(fèi)密度變化率所屬的象限(圖2所示)。每個(gè)省份的表現(xiàn)用散點(diǎn)表示，如內(nèi)蒙古落在第I象限(高、高)，其2010年相對(duì)于2005年、2005年相對(duì)于2000年，生活能源消費(fèi)密度變化率分別為93.32%、259.43%，表示“十五”和“十一五”期間生活能源消費(fèi)密度增長(zhǎng)率均高于全國(guó)平均水平。第Ⅲ象限為(低，低)象限，表示“十五”和“十一五”期間生活能源消費(fèi)密度增長(zhǎng)率均低于全國(guó)平均水平，落入該象限的省份有京、津、滬、等。第Ⅳ象限(高，低)表示“十五”期間表現(xiàn)低于全國(guó)平均水平，但“十一五”好于全國(guó)平均水平，落入該象限的省份有吉、遼、閩、粵等；第Ⅱ象限(低、高)表示“十五”期間低于全國(guó)平均水平、但“十一五”期間高于全國(guó)平均水平，落在該象限的省份有黑、瓊、鄂、川、渝。落在第Ⅲ象限的有11個(gè)省份，反映這些省份生活用能變化率低于全國(guó)平均水平；落在第Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ象限的分別有7、5、6個(gè)，表明這些省份不同時(shí)期變化較大，尤其是落在第Ⅰ象限的7個(gè)省份在“十五”和“十一五”時(shí)期的表現(xiàn)均高于于全國(guó)平均水平。

圖2　生活能源消費(fèi)密度變化率的空間分布差異

三、 生活能源消費(fèi)密度的影響因素分解

(一) 生活能源消費(fèi)密度影響效應(yīng)的縱向變化

圖3所示為2000~2012年全國(guó)生活能源消費(fèi)密度變化率及其三因素貢獻(xiàn)度的縱向變化。全國(guó)生活能源消費(fèi)密度總量增加，但增長(zhǎng)率呈現(xiàn)先升后降的波動(dòng)態(tài)勢(shì)，根據(jù)“峰—峰”劃分周期方法，可分成2003~2008年、2008~2011年兩個(gè)完整的周期。生活能源消費(fèi)密度在2008年出現(xiàn)異常波動(dòng)，主要是受國(guó)際金融危機(jī)的影響，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速下滑，同時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也發(fā)生了較大調(diào)整，工業(yè)用能量下降，生活能源消費(fèi)比重上升。結(jié)構(gòu)因素FOE、技術(shù)因素EOG和經(jīng)濟(jì)因素GOP對(duì)生活能源消費(fèi)密度變化率的貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)不同的正負(fù)效應(yīng)：結(jié)構(gòu)因素方面，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)度表現(xiàn)為波動(dòng)態(tài)勢(shì)，由正效應(yīng)轉(zhuǎn)為2003~2007年的負(fù)效應(yīng)又變?yōu)檎?yīng)，2010年轉(zhuǎn)為負(fù)效應(yīng)之后變回正效應(yīng)，如2008年其貢獻(xiàn)度高達(dá)14.85 %；技術(shù)因素方面，能源強(qiáng)度2003~2005年呈現(xiàn)正效應(yīng)而2006~2012年呈現(xiàn)為負(fù)的貢獻(xiàn)度，如2012年貢獻(xiàn)度為-3.60%；經(jīng)濟(jì)因素方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)生活能源消費(fèi)密度變化率呈現(xiàn)持續(xù)的正向效應(yīng)，貢獻(xiàn)度表現(xiàn)均勻，均值為9.47 %，最大值為2007 年13.04 %，最小值為2012年的7.07 %?？傮w看，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)表現(xiàn)正向穩(wěn)定態(tài)勢(shì)；技術(shù)效應(yīng)為由正向轉(zhuǎn)負(fù)向態(tài)勢(shì)，但強(qiáng)度轉(zhuǎn)弱；結(jié)構(gòu)效應(yīng)由負(fù)轉(zhuǎn)正，且正向強(qiáng)度增加。從全國(guó)范圍看，以2005年相對(duì)于2000年、2010年相對(duì)于2005年兩個(gè)時(shí)間段為例，生活能源消費(fèi)密度增長(zhǎng)率分別為52.43%、43.71%，結(jié)構(gòu)、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)3個(gè)因素對(duì)生活能源消費(fèi)密度增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)度分別為-9.93%∶8.35%∶54.01%和8.19%∶-25.49%∶61.00%，反映出結(jié)構(gòu)、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)的效應(yīng)分別呈現(xiàn)由負(fù)轉(zhuǎn)正、由正轉(zhuǎn)負(fù)、正向穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)。表明生活用能比重的不斷提高對(duì)生活能源消費(fèi)密度貢獻(xiàn)增大、能源強(qiáng)度下降產(chǎn)生的負(fù)向貢獻(xiàn)增大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r提高支撐人均生活用能的增加。在一定程度上顯示了中國(guó)生活能源消費(fèi)密度變化由經(jīng)濟(jì)和技術(shù)拉動(dòng)型轉(zhuǎn)為經(jīng)濟(jì)和結(jié)構(gòu)拉動(dòng)型。

圖3　全國(guó)生活能源消費(fèi)密度變化率及三因素貢獻(xiàn)度趨勢(shì)

(二) 生活能源消費(fèi)密度變化影響效應(yīng)的空間差異分析

全國(guó)和29個(gè)省份的2010年相對(duì)于2005年各個(gè)因素對(duì)生活能源消費(fèi)密度變化率的貢獻(xiàn)度見(jiàn)圖4所示。2005年相對(duì)于2000年、2010年相對(duì)于2005年的生活能源消費(fèi)密度增長(zhǎng)率顯示，全國(guó)及其14個(gè)省份2010年相對(duì)于2005年的生活能源消費(fèi)密度增長(zhǎng)率低于2005年相對(duì)于2000年的增長(zhǎng)率，表明生活能源消費(fèi)密度呈下降趨勢(shì)。而15個(gè)省份如北京、河北、黑龍江等生活能源消費(fèi)密度變化率呈上升趨勢(shì)。2010年相對(duì)于2005年的生活能源消費(fèi)密度增長(zhǎng)率中，大于全國(guó)平均水平43.71 %的有12個(gè)省份。

圖4　區(qū)域生活能源消費(fèi)密度變化率及三個(gè)因素貢獻(xiàn)度的空間差異

從2010年相對(duì)于2005年各因素對(duì)生活能源消費(fèi)密度變化率的貢獻(xiàn)度看出，結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)度有正有負(fù)，均值為-0.83%，有12個(gè)省份表現(xiàn)為正貢獻(xiàn)；效率貢獻(xiàn)度均為負(fù)向，表明能源強(qiáng)度下降拉低了生活能源消費(fèi)密度變化率；經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度均為正向，均值為67.28%，貢獻(xiàn)度最大為109.72%，最小為31.08%。

(三) 生活能源消費(fèi)密度變化率影響因素的差異程度比較

運(yùn)用全距、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)，反映各省份生活能源消費(fèi)密度變化影響因素的差異程度。計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1所示。

表1中29個(gè)省份的生活能源消費(fèi)密度變化率的三因素貢獻(xiàn)度顯示，“十五”時(shí)期(2005年相對(duì)于2000年)和“十一五”時(shí)期(2010年相對(duì)于2005年)，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)FOE貢獻(xiàn)度的均值分別為-20.36%和-0.83%，表明能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)生活能源消費(fèi)密度的負(fù)向效應(yīng)減弱，而全距和標(biāo)準(zhǔn)差指標(biāo)增大，表明各省間仍然存在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)差異，且差異顯著；能源強(qiáng)度EOG對(duì)生活能源消費(fèi)密度的貢獻(xiàn)效果顯著，貢獻(xiàn)度均值從4.19%變化為-24.89%，表明“十一五”時(shí)期各省份注重能源效率的提升，全距和標(biāo)準(zhǔn)差指標(biāo)減小，表明各省間能源強(qiáng)度差異縮小；經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩rGOP呈現(xiàn)較大的正向經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，貢獻(xiàn)度由63.47%上升到67.28%，表明正向經(jīng)濟(jì)效應(yīng)上升，而各省間該指標(biāo)的貢獻(xiàn)度差異縮小。以北京為例，2005年相對(duì)于2000年生活能源消費(fèi)密度變化率為-4.53%，其中三個(gè)因素貢獻(xiàn)度分別為-20.54%、-27.31%、43.32%，2010年相對(duì)于2005年生活能源消費(fèi)密度變化率為20.11%，其中三個(gè)因素貢獻(xiàn)度分別為21.52%、-32.49%、31.08%，反映出北京“十一五”相比“十五”期間，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r對(duì)生活能源消費(fèi)密度呈現(xiàn)正向效應(yīng)，能源效率提高在一定程度上降低了生活能源消費(fèi)密度。表明，北京更加注重關(guān)注民生的能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、提升能源效率等措施。

表1　中國(guó)29個(gè)省份的生活能源消費(fèi)密度變化率的三因素貢獻(xiàn)度(%)

注:兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差不帶“%”。

總體看，能源強(qiáng)度對(duì)生活能源消費(fèi)密度的影響較大且為負(fù)向效應(yīng)，即能源效率對(duì)生活能源消費(fèi)密度呈現(xiàn)較大的負(fù)向技術(shù)效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r呈現(xiàn)較大的正向經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，各省份能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)生活能源消費(fèi)密度的影響不一致且差距較大。

四、 生活能源消費(fèi)密度變化的情景預(yù)測(cè)

(一) 情景描述及參數(shù)設(shè)定

根據(jù)LMDI因素分解結(jié)果，未來(lái)影響生活能源消費(fèi)密度的因素主要包括能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。在我國(guó)用能部門(mén)中，居民能源消耗已成為繼工業(yè)部門(mén)外的第二大能源消耗部門(mén)，占所有終端能源消費(fèi)的11%[17]，在中國(guó)，隨著人民生活水平和城鎮(zhèn)化水平的提高，中國(guó)未來(lái)的生活能源消費(fèi)量將大幅增加，比重也會(huì)相應(yīng)提高。考慮節(jié)能減排等因素，中國(guó)不可能達(dá)到美歐的23%~30%，因此將能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中生活能源消費(fèi)所占比重設(shè)為年均增加0.5個(gè)百分點(diǎn)和0.8個(gè)百分點(diǎn)兩種情景。依據(jù)中國(guó)“十二五”規(guī)劃并考慮能耗實(shí)際降低情況以及《2009中國(guó)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略報(bào)告》[18]和中國(guó)政府相關(guān)報(bào)告將能源強(qiáng)度設(shè)為年降低3.2%和年降低4%兩種情景。到2030年之前，中國(guó)年經(jīng)濟(jì)增速預(yù)計(jì)會(huì)從30年來(lái)的平均10%降至3.5%至6.9%，其主要原因是人口步入老齡化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式更加注重質(zhì)量而不是速度[19]；因此，設(shè)定GDP年均增長(zhǎng)3.5%和6.9%兩種情景，GDP與預(yù)測(cè)人口數(shù)[20,21]相比得到高低兩種情景的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?；谟绊懸蛩匚磥?lái)發(fā)展情景的判斷，將三個(gè)因素各分為兩種情景，預(yù)測(cè)組合的8種情景下2016~2030年間區(qū)域生活能源消費(fèi)密度的變化趨勢(shì)。8種預(yù)測(cè)情景設(shè)定如表2所示。

表2　生活能源消費(fèi)密度預(yù)測(cè)的影響因素情景設(shè)定

(二) 預(yù)測(cè)結(jié)果與分析

結(jié)合8種情況下的參數(shù)設(shè)置，由LMDI模型預(yù)測(cè)出2016~2030年生活能源消費(fèi)密度變化趨勢(shì)，生活能源消費(fèi)密度年變化趨勢(shì)如圖5所示，2016~2030年生活能源消費(fèi)密度變化量、年均變化率以及三因素貢獻(xiàn)度均值如表3所示。

圖5　8種情景下生活能源消費(fèi)密度變化趨勢(shì)

FOP年均總增量(tce/人)FOP年均變化率FOE貢獻(xiàn)度EOG貢獻(xiàn)度GOP貢獻(xiàn)度情景10.22874.00%3.20%-2.58%3.38%情景20.58647.41%3.25%-2.62%6.79%情景30.18953.46%3.19%-3.10%3.38%情景40.51766.86%3.24%-3.15%6.77%情景50.34705.18%4.37%-2.60%3.40%情景60.80518.64%4.45%-2.64%6.83%情景70.29704.64%4.36%-3.12%3.39%情境80.71748.08%4.43%-3.17%6.81%

8種情景中，考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)生活能源消費(fèi)密度變化呈正向效應(yīng)、而能源強(qiáng)度呈負(fù)向效應(yīng)，因此，2030年時(shí)，情景6(高、低、高)下的生活能源消費(fèi)密度最大，達(dá)到1.1319 tce/人，年均增加8.64%，即在生活用能比重增加、居民生活生平提高、能源效率控制較差的情景下，人均生活能耗呈增大趨勢(shì)；相反，情景3(低、高、低)狀態(tài)下的生活能源消費(fèi)密度增速最慢，2030年生活能源消費(fèi)密度僅為0.4739 tce/人，年均增加-0.1895 tce/人。

圖5中曲線按生活能源消費(fèi)密度的高低分為4組，情景6與情景8為最高組、情景2與情景4為較高組、情景5與情景7為較低組、情景1與情景3為最低組。每組中能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r相同，能源強(qiáng)度不同，即能源強(qiáng)度變動(dòng)對(duì)居民用能有一定的負(fù)向作用，但作用效果差距不大，組間差異主要是由經(jīng)濟(jì)因素和結(jié)構(gòu)因素引起。

情景1與情景7的結(jié)果較為相似，二者經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r設(shè)定相同，情景1中能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)較低，能源強(qiáng)度較高，情景7與之相反，能源效率的提高降低了居民能耗，這與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化的正向作用相抵消，導(dǎo)致二者預(yù)測(cè)結(jié)果相似。情景2與情景8的結(jié)果類似也是這個(gè)原因。

在上述8種情景中，生活能源消費(fèi)密度均呈上升趨勢(shì)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r即經(jīng)濟(jì)因素仍是生活能源消費(fèi)密度增加的主要促進(jìn)因素，其貢獻(xiàn)度較高，正向強(qiáng)度逐年增加；結(jié)構(gòu)效應(yīng)在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)時(shí)貢獻(xiàn)度為正，但影響較?。恍室蛩刎暙I(xiàn)度為負(fù)值，是導(dǎo)致生活能源消費(fèi)密度降低的關(guān)鍵因素。這表明我國(guó)生活能源消費(fèi)密度控制為結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)型。

五、 結(jié)論

探究生活能源消費(fèi)變化的影響因素是預(yù)測(cè)生活能源消費(fèi)趨勢(shì)、制定居民節(jié)能措施的前提。本文運(yùn)用LMDI方法構(gòu)建了生活能源消費(fèi)密度的分解模型，運(yùn)用2000~2012年數(shù)據(jù)測(cè)度分析全國(guó)和29個(gè)省份的生活能源消費(fèi)密度變化及其主要影響因素的貢獻(xiàn)度。得出如下結(jié)論和建議：

全國(guó)和29個(gè)省份“十一五”時(shí)期比“十五”時(shí)期人均生活用能增速放緩，表明國(guó)家日益重視生活用能縮減和能效提升。運(yùn)用四象限法評(píng)價(jià)各省份生活能源消費(fèi)密度變化所處象限，得出各省份變化量和變化率差異較大，分別分布在4個(gè)象限。

將生活能源消費(fèi)密度變化的影響因素分解為結(jié)構(gòu)因素、技術(shù)因素和經(jīng)濟(jì)因素，各自體現(xiàn)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。三個(gè)因素的貢獻(xiàn)度分解結(jié)果顯示，全國(guó)層面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平GOP代表的經(jīng)濟(jì)因素表現(xiàn)正向穩(wěn)定態(tài)勢(shì)，能源強(qiáng)度EOG代表的技術(shù)因素為負(fù)向態(tài)勢(shì)、并且由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)FOE代表的結(jié)構(gòu)因素由負(fù)轉(zhuǎn)正，且正向強(qiáng)度增加。在一定程度上顯示了中國(guó)生活能源消費(fèi)密度控制由效率和經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)型轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)型。省級(jí)層面，各因素對(duì)2010年對(duì)2005年生活能源消費(fèi)密度變化率的貢獻(xiàn)度顯示，各省間技術(shù)因素和經(jīng)濟(jì)因素差別較小，結(jié)構(gòu)因素差異較大。

對(duì)2016~2030年生活能源消費(fèi)密度及分解因素的預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)，在8種情景下，經(jīng)濟(jì)因素仍然是導(dǎo)致居民生活能源消費(fèi)密度增加的主要驅(qū)動(dòng)因素，能源強(qiáng)度的降低是導(dǎo)致居民用能降低的關(guān)鍵因素，結(jié)構(gòu)因素影響不大但仍要重視。要實(shí)現(xiàn)不同情景下的節(jié)能目標(biāo)，可以在經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度、調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)技術(shù)革新、降低能源強(qiáng)度等方面制定具體的政策措施。

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LIU Man-zhi, XU Yue, LIU Xian-xian, YAO Shun-yu

(School of Management, China University of Mining & Technology, Xuzhou 221116, China)

Abstract：As the second largest energy-consuming sector after industry, residential energy consumption has received increasing attention in China. To predict the consumption trend and develop residential energy-saving measures, the variation of residential energy consumption and its influence factors were explored, and the spatial differences among regions were contrastively analyzed. According to Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) model, the variation of energy consumption density in the whole nation and 29 provinces from 2000 to 2012 was decomposed into three influence factors, which include energy consumption structure, energy intensity and economic level, respectively representing structure effect, technology effect and economy effect. The four-quadrant method was employed to evaluate the provincial spatial disparities. Variation tendency of residential energy consumption density over the period 2016-2030 were predicted as eight scenarios. Research results show that throughout the implementation process of 10th and 11th Five-year Plan, the national residential energy consumption density change rate decreased from 52.43% to 43.71%. Among the three factors influencing the regional residential energy consumption density, economic level exerted the largest positive economy effect, and its average contribution to the change rate increased from 63.47% to 67.28% during this period. By contrast, energy intensity produced first positive and then negative technology effects, whose average contribution degree decreased from 4.19% to -24.89%. Energy structure negatively affected the consumption density, and its average contribution rate changed from -20.36% to -0.83%. Decomposition results suggest that the increasing trend of residential energy consumption density in different regions of China is slowing down, and the driving factors of density change is transferring from economy and technology to economy and structure. The spatial disparity analysis results indicate that among the 29 provinces the economic difference is small and stable, while the discrepancy in technology is shrinking and in structure is broadening. Eight kinds of scenarios forecast results reveal that the economy is still the main driving factor for density increase of residential energy consumption.

Key Words：residential energy consumption density; factors decomposition; LMDI; spatial difference; four-quadrant method; scenario forecast

中圖分類號(hào)：F206

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-105X(2016)02-0048-09

作者簡(jiǎn)介：劉滿芝(1978-)，女，中國(guó)礦業(yè)大學(xué)管理學(xué)院副教授，博士，主要研究能源經(jīng)濟(jì)與管理、營(yíng)銷工程。

基金項(xiàng)目：中國(guó)博士后科學(xué)基金面上資助項(xiàng)目“福利損失補(bǔ)償視角下供運(yùn)需協(xié)同的電煤應(yīng)急儲(chǔ)備規(guī)模研究”(項(xiàng)目編號(hào)：2014M551708);;江蘇省博士后科研資助計(jì)劃“國(guó)家煤炭應(yīng)急儲(chǔ)備最優(yōu)規(guī)模的決策模型研究”(項(xiàng)目編號(hào)：1302079B); 國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目“中國(guó)城市居民綠色消費(fèi)的現(xiàn)狀、行為阻隔和引導(dǎo)政策研究”(項(xiàng)目編號(hào)：201410290046)。

收稿日期：2015 - 10 - 10修回日期： 2015 - 12 - 21