中國(guó)能源消費(fèi)區(qū)域差異分析及成因分解
——基于Shapley值分解方法

朱文濤（福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福州 350116）

中國(guó)能源消費(fèi)區(qū)域差異分析及成因分解
——基于Shapley值分解方法

朱文濤
（福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福州 350116）

本文選取2007～2012年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，利用泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)及對(duì)數(shù)離差均值等指標(biāo)對(duì)中國(guó)能源消費(fèi)區(qū)域差異進(jìn)行測(cè)度，并基于Shapley值分解方法，對(duì)中國(guó)能源消費(fèi)差異的成因進(jìn)行分解。實(shí)證結(jié)果表明，中國(guó)能源消費(fèi)區(qū)域差異呈現(xiàn)逐年縮小的特征，且東部地區(qū)能源消費(fèi)區(qū)域差異最為明顯，西部次之，中部地區(qū)能源消費(fèi)區(qū)域差異最小。Shapley值分解結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)能源消費(fèi)區(qū)域差異的貢獻(xiàn)最大，城市化次之，政府干預(yù)是能源消費(fèi)區(qū)域差異的第三大貢獻(xiàn)因素，且貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)逐年遞增特點(diǎn)，研發(fā)投入及對(duì)外開(kāi)放水平的提高有助于縮小能源消費(fèi)的區(qū)域差異。

能源消費(fèi)；區(qū)域差異；成因分解；Shapley值

1　研究背景與文獻(xiàn)綜述

伴隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)高速增長(zhǎng)，能源需求日益增加，中國(guó)已成為繼美國(guó)之后的全球第二大能源消費(fèi)國(guó)。當(dāng)前，我國(guó)能源供需矛盾日益突出，降低能源消耗，緩解能源供需矛盾，已經(jīng)成為我國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要議題。探究我國(guó)能源消費(fèi)的區(qū)域差異特征，明確我國(guó)能源消費(fèi)區(qū)域差異的成因，從而為制定節(jié)能措施提供參考，有助于更為科學(xué)的制定區(qū)域能源發(fā)展規(guī)劃和發(fā)展戰(zhàn)略，提高能源利用效率。

全球化的深入發(fā)展以及綠色經(jīng)濟(jì)理念在全球的興起，降低能源消耗，實(shí)現(xiàn)節(jié)約、清潔生產(chǎn)已日益成為人們的共識(shí)。近年來(lái)，學(xué)術(shù)界對(duì)能源消費(fèi)的研究日益增多。Guerra （2012）研究了荷蘭能耗法規(guī)對(duì)住宅能耗的影響，其研究認(rèn)為荷蘭能耗法規(guī)的公布確實(shí)有效降低了住宅能耗［1］。Zhou.et al（2012）研究了中國(guó)城市化中的能源消費(fèi)模式，其研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、外貿(mào)出口及中國(guó)國(guó)內(nèi)需求是能源消費(fèi)增長(zhǎng)的最重要驅(qū)動(dòng)因素［2］。Liddle（2015）實(shí)證分析了人口、年齡結(jié)構(gòu)、家庭規(guī)模、城市化及人口密度對(duì)能耗與碳排放的影響，研究結(jié)果表明，平均家庭規(guī)模大小與交通能源使用、碳排放呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，城市化與能源消耗呈正相關(guān)關(guān)系，較高的人口密度與較低水平的能源消耗、碳排放有關(guān)［3］。Abid et al（2014）以突尼斯為例考察了能源消費(fèi)與工業(yè)生產(chǎn)的關(guān)系，研究結(jié)果表明工業(yè)生產(chǎn)是引起石油消費(fèi)的格蘭杰原因，然而石油消費(fèi)與工業(yè)產(chǎn)值并不存在直接的格蘭杰因果關(guān)系，從短期來(lái)看，工業(yè)產(chǎn)值的增長(zhǎng)與能源消費(fèi)存在格蘭杰因果關(guān)系［4］。熊妍婷（2011）研究了對(duì)外貿(mào)易與能源消費(fèi)的關(guān)系，其研究表明中國(guó)出口與能耗，進(jìn)口與能耗均存在雙向正向作用［5］。馬珩（2012）、王蕾和魏后凱（2014），就工業(yè)化、城鎮(zhèn)化對(duì)能源消費(fèi)的影響進(jìn)行研究，結(jié)果表明，城鎮(zhèn)化、工業(yè)化均對(duì)中國(guó)能源消費(fèi)有正向影響［6，7］。趙愛(ài)文等（2014）的研究認(rèn)為人均GDP的增加是能源消費(fèi)增加的驅(qū)動(dòng)力，能源強(qiáng)度的下降對(duì)能源消費(fèi)增長(zhǎng)具有抑制作用，而工業(yè)能源強(qiáng)度對(duì)能源強(qiáng)度影響最大［8］。曹翠珍和趙國(guó)浩（2015）研究了區(qū)域物流發(fā)展、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源消費(fèi)的關(guān)系，其研究認(rèn)為中國(guó)能源強(qiáng)度與物流發(fā)展呈反向關(guān)系，物流的發(fā)展能有效的降低能源強(qiáng)度［9］。但從文獻(xiàn)分析中發(fā)現(xiàn)，關(guān)于能源消費(fèi)的區(qū)域差異特征及影響因素的研究文獻(xiàn)卻較少，在少量的研究中，康曉娟和楊冬民（2008）利用泰爾指數(shù)測(cè)度了中國(guó)能源消耗的區(qū)域差異特征，研究結(jié)果表明中國(guó)區(qū)域能源消費(fèi)的總差異主要源于區(qū)域內(nèi)差異，且無(wú)論是從全國(guó)層面還是東中西部層面，能源消耗的區(qū)域差異均呈現(xiàn)縮小的趨勢(shì)［10］。

本文對(duì)于能源消費(fèi)區(qū)域差異問(wèn)題的研究可能的創(chuàng)新在于：（1）綜合利用了基尼系數(shù)、對(duì)數(shù)離差均值和泰爾指數(shù)對(duì)能源消費(fèi)區(qū)域差異進(jìn)行測(cè)度，從而更能準(zhǔn)確的測(cè)度能源消費(fèi)的區(qū)域差異特征，而在以往的研究中，較多的采用單一指標(biāo)測(cè)度；（2）利用Shapley值分解方法，對(duì)能源消費(fèi)區(qū)域差異成因進(jìn)行分解，對(duì)影響能源消費(fèi)區(qū)域差異的各因素進(jìn)行貢獻(xiàn)測(cè)度和排序，能夠甄別出各影響因素的相對(duì)重要性，從而明確區(qū)域差異形成的根源，這對(duì)于更好的制定能源消費(fèi)政策和發(fā)展戰(zhàn)略具有重要意義，而在國(guó)內(nèi)能源研究領(lǐng)域，這種分析方法卻較為罕見(jiàn)，因此在研究方法上，彌補(bǔ)了已有研究的不足。

2　中國(guó)能源消費(fèi)的區(qū)域差異測(cè)度

在衡量區(qū)域差異的指標(biāo)中，基尼系數(shù)對(duì)變量數(shù)據(jù)中處于中等水平的數(shù)據(jù)變化較為敏感，泰爾指數(shù)對(duì)處于較高水平的數(shù)據(jù)變動(dòng)較為敏感，對(duì)數(shù)離差系數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)中處于較低水平數(shù)據(jù)變動(dòng)較為敏感，為了更為科學(xué)的反映差異狀況，本文分別利用以上3種指標(biāo)對(duì)能源消費(fèi)區(qū)域差異進(jìn)行測(cè)度，這些指標(biāo)數(shù)值越大表示差異越大?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性及保持統(tǒng)計(jì)口徑的異質(zhì)性，考察時(shí)間跨度為2007～2012年，由于可獲得的數(shù)據(jù)中，西藏自治區(qū)數(shù)據(jù)不全，因此本文對(duì)能源消耗的研究對(duì)象僅包含除西藏外的中國(guó)大陸30省市數(shù)據(jù)。

2.1全國(guó)30省市能源消耗差異測(cè)度

2007～2012年，中國(guó)能源消費(fèi)逐年增加，由2007年的31.90億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，逐步上升至2012年的44.32億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，年均增長(zhǎng)6.81%。能源消費(fèi)逐年上升的同時(shí)，區(qū)域差異呈現(xiàn)日益縮小的特征。相應(yīng)指標(biāo)測(cè)度結(jié)果如表1所示，從基尼系數(shù)（GINI）看，2007～2012年，我國(guó)能源消費(fèi)基尼系數(shù)由2007年的0.345下降至2012年的0.323，基本呈逐年下降趨勢(shì)，對(duì)數(shù)離差均值（GE0）由0.222降至0.194，泰爾指數(shù)（GE1）由0.193降至0.170，可以看出無(wú)論從基尼系數(shù)、對(duì)數(shù)離差均值還是泰爾指數(shù)，中國(guó)能源消費(fèi)的區(qū)域差異均呈現(xiàn)逐年縮小的特點(diǎn)。從能源消費(fèi)的區(qū)域分布看，山東、河北、廣東、江蘇等省份能源消耗量居于30省份前列，而甘肅、寧夏、青海、海南等省份能源消費(fèi)則較低。

表1　中國(guó)能源消費(fèi)的省域差異狀況

2.2東、中西部能源消耗差異測(cè)度

根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)3大經(jīng)濟(jì)帶的區(qū)域劃分， 將所考察的中國(guó)大陸30省份劃分為東部、中部和西部，其中東部包括北京、天津、遼寧、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南12個(gè)省份； 中部包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南9個(gè)省份； 西部包括云南、四川、重慶、貴州、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆9個(gè)省份。

2007～2012年，我國(guó)東、中西部省份能源消費(fèi)均呈上升特點(diǎn)，東部12省份能源消費(fèi)均值由13545萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤上升至18127萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤，年均增長(zhǎng)6.02%，中部9省份能源消費(fèi)均值由10968萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤上升為15331萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤，年均增長(zhǎng)6.94%，西部9省份能源消費(fèi)均值由6414萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤上升至9746萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤，年均增長(zhǎng)8.75%，從東、中西部能源消費(fèi)可以看出，東部為我國(guó)能源消費(fèi)最高區(qū)域，中部次之，而西部最低，而從能源消耗增長(zhǎng)速度來(lái)看則正好相反，西部能源消費(fèi)增長(zhǎng)速度高于中部，而東部能源消費(fèi)增長(zhǎng)速度最低。

圖1　不同區(qū)域能源消費(fèi)差異的基尼系數(shù)動(dòng)態(tài)變動(dòng)情況

圖1所示的是2007～2012年，東、中西部地區(qū)能源消費(fèi)區(qū)域差異及動(dòng)態(tài)變化情況。東部地區(qū)能源消耗區(qū)域差異最大，基尼系數(shù)保持在0.34～0.35之間，2010年以前東部地區(qū)能源消費(fèi)基尼系數(shù)略高于全國(guó)水平，而2010年后東部地區(qū)能源消費(fèi)基尼系數(shù)由0.35下降至0.33，且低于全國(guó)水平。西部地區(qū)能源消費(fèi)區(qū)域差異小于東部地區(qū)，基尼系數(shù)維持在0.24～0.25，低于同期全國(guó)水平。而中部地區(qū)能源消費(fèi)區(qū)域差異最小，基尼系數(shù)維持在0.18～0.20，且有逐年下降特點(diǎn)。綜合來(lái)看，我國(guó)能源消費(fèi)呈現(xiàn)由沿海向內(nèi)陸遞減的態(tài)勢(shì)，而能源消費(fèi)增速則表現(xiàn)為從內(nèi)陸向沿海遞增特點(diǎn)，東部省份能源消費(fèi)的省域差異最大，西部次之而中部地區(qū)差異最小。

3　能源消費(fèi)區(qū)域差異影響因素及實(shí)證檢驗(yàn)

3.1能源消費(fèi)區(qū)域差異的影響因素分析

一個(gè)地區(qū)的能源消費(fèi)受諸多因素影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口特征等均有可能對(duì)能源消費(fèi)區(qū)域差異的形成產(chǎn)生影響。本文僅考察經(jīng)濟(jì)發(fā)展、研發(fā)投入、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度、城市化水平及政府干預(yù)等因素在能源消費(fèi)區(qū)域差異形成中的機(jī)制及影響路徑。

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)經(jīng)濟(jì)部門(mén)的擴(kuò)張，特別是工業(yè)部門(mén)的擴(kuò)張，引起能源需求的快速增長(zhǎng)，在能源技術(shù)效率不能迅速提高的情況下，工業(yè)部門(mén)的擴(kuò)張必然帶來(lái)能源消費(fèi)的持續(xù)增長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)也使居民收入得到提高，根據(jù)收入消費(fèi)理論，居民收入的增長(zhǎng)必然帶來(lái)消費(fèi)支出的增長(zhǎng)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，特別是居民將增加家電、汽車(chē)等消費(fèi)品的支出，進(jìn)而引起能源消費(fèi)需求的持續(xù)增長(zhǎng)。

（2）研發(fā)投入（RD）。研發(fā)投入的增加通過(guò)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而提高能源利用效率，降低能源消耗。技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源的影響是通過(guò)兩種路徑實(shí)現(xiàn)的，技術(shù)進(jìn)步通過(guò)提高能源的邊際生產(chǎn)率進(jìn)而提高能源利用效率，降低能源消耗，技術(shù)進(jìn)步也通過(guò)改變能源與其他要素的邊際替代率而影響能源的邊際產(chǎn)出（王班班和齊紹洲，2014）［11］。

（3）經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度（OPEN）。經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度越高，越有利于要素的國(guó)際流動(dòng)，國(guó)際間的商品、技術(shù)貿(mào)易將有利于技術(shù)傳播，國(guó)際貿(mào)易通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)，對(duì)能源效率的提高產(chǎn)生積極影響。因此經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度的提高將有利于能源利用的節(jié)約。

（4）城市化水平（URB）。城市化對(duì)能源消費(fèi)的影響效應(yīng)具有兩面性，城市化水平的提高，促進(jìn)了居民收入的增長(zhǎng)，提高居民的消費(fèi)層次，并且改變居民的消費(fèi)支出結(jié)構(gòu)，特別是汽車(chē)、家電及相關(guān)耗能產(chǎn)品的消費(fèi)將大幅提高，這將提高整個(gè)社會(huì)的能源需求，另一方面，城市化過(guò)程也是要素向城市集中過(guò)程，這個(gè)過(guò)程使得要素利用效率得到提高，特別是城市化水平的提高將有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而有利于節(jié)約能源。城市化對(duì)能源消費(fèi)的影響將取決于城市化對(duì)能源消費(fèi)的正負(fù)效應(yīng)的大小。

（5）政府干預(yù)（EXP）。政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)將通過(guò)影響資源配置效率而對(duì)能源消費(fèi)的節(jié)約產(chǎn)生負(fù)面影響，這種負(fù)面影響，可能由于地方政府的政績(jī)沖動(dòng)和道德風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生而得到加強(qiáng)。政府干預(yù)，不利于市場(chǎng)的有效競(jìng)爭(zhēng)，影響企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)改造活動(dòng)，從而不利于能源消費(fèi)的節(jié)約。地方政府的政績(jī)沖動(dòng)，易使其保持一些高耗能企業(yè)的存在，如本不該獲得補(bǔ)貼的企業(yè)獲得能源補(bǔ)貼，使得企業(yè)缺乏降低包括能源消耗在內(nèi)的各項(xiàng)成本的激勵(lì)，而一些應(yīng)該獲得補(bǔ)貼的企業(yè)卻得不到政府的有效支持。

3.2能源消費(fèi)區(qū)域差異影響因素的實(shí)證檢驗(yàn)

3.2.1變量的選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取中國(guó)各地區(qū)能源消費(fèi)量作為被解釋變量，并記為ED。分別選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）、研發(fā)投入（RD）、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度（OPEN）、城市化水平（URB）、政府干預(yù)狀況（EXP）等作為解釋變量?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性及保證統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，將考察的時(shí)間跨度設(shè)定為2007～2012年，在地區(qū)選擇上，由于西藏地區(qū)數(shù)據(jù)不全，且其數(shù)據(jù)與其他地區(qū)數(shù)據(jù)相比差異較大，因此將西藏排除在考察范圍之外，如此我們僅選擇2007～2012年中國(guó)大陸30省份、直轄市、自治區(qū)面板數(shù)據(jù)作為變量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)來(lái)源于各年《中國(guó)能源年鑒》及EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

3.2模型的設(shè)定與估計(jì)方法

以上分析了各因素對(duì)能源消費(fèi)可能產(chǎn)生的影響，我們進(jìn)一步通過(guò)構(gòu)建計(jì)量模型對(duì)這些因素實(shí)際影響能源消費(fèi)情況進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，根據(jù)以上分析，我們將模型設(shè)定如下：

表2　模型變量的描述性統(tǒng)計(jì)

為了選擇合適的估計(jì)方法，我們利用F統(tǒng)計(jì)量、LM檢驗(yàn)及Hausman檢驗(yàn)，選擇靜態(tài)面板估計(jì)方法。F統(tǒng)計(jì)量所對(duì)應(yīng)的p=0.0000說(shuō)明FE明顯優(yōu)于混合回歸，而LM檢驗(yàn)所對(duì)應(yīng)的p=0.0000，說(shuō)明RE也明顯優(yōu)于混合回歸，進(jìn)一步利用Hausman檢驗(yàn)對(duì)隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)做出選擇，Hausman檢驗(yàn)所對(duì)應(yīng)的p=0.0000，說(shuō)明在固定效應(yīng)（FE）和隨機(jī)效應(yīng)（RE）中應(yīng)該選擇FE，F(xiàn)E效應(yīng)模型組內(nèi)R2=0.94，且各變量均較為顯著。然而，如果存在組內(nèi)自相關(guān)、組間異方差和組間同期相關(guān)的情況下，則不能簡(jiǎn)單的使用固定效應(yīng)模型，因此需要進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)，我們利用Wooldridge檢驗(yàn)方法對(duì)是否存在組內(nèi)自相關(guān)進(jìn)行檢驗(yàn)，同時(shí)利用Pesaran檢驗(yàn)方法對(duì)是否存在組間同期相關(guān)情況進(jìn)行檢驗(yàn)，利用Greene所提供的檢驗(yàn)異方差的沃爾德檢驗(yàn)，對(duì)是否存在組間異方差進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明同時(shí)存在組間異方差、組內(nèi)自相關(guān)及同期相關(guān)情況，基于此，我們利用全面廣義最小二乘法（FGLS）對(duì)計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)，以下表4的模型（4）為考慮同時(shí)存在組間異方差、同期相關(guān)及組內(nèi)自相關(guān)情形，利用廣義最小二乘法（FGLS）的估計(jì)結(jié)果，同時(shí)為了便于比較，表4中分別列出了各種回歸結(jié)果，模型（5）為僅考慮組內(nèi)自相關(guān)的FGLS的估計(jì)結(jié)果?；谝陨蠙z驗(yàn)分析，最終選擇模型（4）作為我們的估計(jì)方程。

3.3回歸模型的結(jié)果解釋

表3報(bào)告了模型回歸的結(jié)果，模型（4）的回歸結(jié)果中，我們發(fā)現(xiàn)各變量系數(shù)均在1%或5%水平上顯著，且GDP、EXP及URB系數(shù)符號(hào)顯著為正，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高、政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)的加強(qiáng)及城市化的推進(jìn)，均對(duì)能源消費(fèi)有顯著的正向影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)居民收入增長(zhǎng)，將提高居民消費(fèi)層次和引起消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變革，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，居民收入水平通常也較低，此時(shí)居民更多的關(guān)注于食物消費(fèi)，而在其他消費(fèi)物品支出較少，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，居民收入增長(zhǎng)，居民消費(fèi)能力得到增強(qiáng)，消費(fèi)層次得以提高，消費(fèi)結(jié)構(gòu)得到改善，居民將更多的消費(fèi)工業(yè)產(chǎn)品如：購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)和家電，這種消費(fèi)支出的增長(zhǎng)，對(duì)能源消耗產(chǎn)生顯著的正向影響。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)使工業(yè)部門(mén)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)張，增加了能源消費(fèi)需求，對(duì)能源消費(fèi)產(chǎn)生顯著的正向影響。政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)的后果易引起資源配置的扭曲，政府可能迫于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)壓力，而保留了本應(yīng)該淘汰的落后產(chǎn)能，進(jìn)而限制了新技術(shù)的運(yùn)用，使得能源效率得不到有效提高。政府干預(yù)導(dǎo)致市場(chǎng)無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效競(jìng)爭(zhēng)，使得企業(yè)缺乏進(jìn)行技術(shù)改造和技術(shù)革新的激勵(lì)，限制了能源利用效率的提高，因此政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)對(duì)能源消費(fèi)的下降起到阻滯作用，提高了能源消費(fèi)水平。城市化對(duì)能源消費(fèi)具有正向影響，主要原因在于城市化與工業(yè)化是相輔相生的，城市化過(guò)程也是工業(yè)化過(guò)程，農(nóng)村人口向城市集中，為工業(yè)部門(mén)的發(fā)展提供了充裕的勞動(dòng)力資源，這使得企業(yè)更傾向于雇傭勞動(dòng)，而不是進(jìn)行技術(shù)改造，用技術(shù)和資本替代勞動(dòng)，企業(yè)的技術(shù)改造惰性將影響企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的提高和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。同時(shí)城市化的推進(jìn)，也通過(guò)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和提高居民收入影響能源消費(fèi)，我國(guó)城市化過(guò)程中，居民收入水平實(shí)現(xiàn)了較高增長(zhǎng)，隨著居民在汽車(chē)、家電、住宅等方面的消費(fèi)支出增長(zhǎng)，勢(shì)必提高我國(guó)整個(gè)社會(huì)的能源消耗水平。RD和OPEN的符號(hào)顯著為負(fù)，說(shuō)明研發(fā)投入所帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新有利于能源消費(fèi)的節(jié)約，對(duì)降低能源消費(fèi)具有積極的影響。經(jīng)濟(jì)開(kāi)放水平的提高有助于降低能源消費(fèi)水平，主要原因在于經(jīng)濟(jì)開(kāi)放水平的提高，促進(jìn)了國(guó)際要素流動(dòng)，特別是國(guó)際貿(mào)易的開(kāi)展，帶來(lái)了技術(shù)溢出和技術(shù)傳播，這將有利于能源利用效率的提高，進(jìn)而降低了能源消耗。 模型（4）回歸結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府干預(yù)、對(duì)外開(kāi)放水平、研發(fā)投入及城市化均對(duì)能源消費(fèi)有顯著影響。由于我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府干預(yù)、對(duì)外開(kāi)放水平、研發(fā)投入狀況均有較大差異，這成為各地區(qū)能源消費(fèi)差異的重要原因。那么這些因素對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)區(qū)域差異貢獻(xiàn)如何，這需要借助于Shapley值分解，做進(jìn)一步分析。

表3　模型估計(jì)結(jié)果

3.4基于Shapley值分解結(jié)果

Shapley值分解方法是Shorrocks（1999）提出的一種分解不平等的方法，是一種基于回歸方程的分解方法，能夠克服簡(jiǎn)單回歸分析和常規(guī)指數(shù)分解的局限性，得到影響因素對(duì)被解釋變量貢獻(xiàn)度和排序（孫曉華，2014）。這種方法相對(duì)于其他不平等分解方法具有許多優(yōu)勢(shì)，如它對(duì)不平等指標(biāo)的使用沒(méi)有任何限制，它不需要預(yù)先設(shè)定等式只需要估算出回歸方程即可，而且對(duì)回歸方程也沒(méi)有什么限制（萬(wàn)廣華，2009）。Shapley值分解方法具有的優(yōu)勢(shì)，本文將其運(yùn)用于分解中國(guó)能源消費(fèi)區(qū)域差異的影響因素，計(jì)算出各個(gè)變量的貢獻(xiàn)率及排序，從而明確各因素在影響能源消耗區(qū)域差異方面的相對(duì)重要性。在利用Shapley值進(jìn)行分解之前，需要明確用于分解的回歸方程，我們?cè)谝陨喜糠忠呀?jīng)估算出以下回歸方程：

基于以上回歸方程，利用聯(lián)合國(guó)發(fā)展研究院開(kāi)發(fā)的java軟件，對(duì)各影響因素進(jìn)行Shapley值分解。衡量區(qū)域差異有多種指標(biāo)，為了更為準(zhǔn)確的分解各變量的貢獻(xiàn)度及排序，本文綜合使用基尼系數(shù)（GINI）、對(duì)數(shù)離差均值（GE0）和泰爾指數(shù)（GE1）等指標(biāo)計(jì)算出個(gè)影響因素的貢獻(xiàn)率后，進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算出三個(gè)指標(biāo)的平均貢獻(xiàn)率，并按照平均貢獻(xiàn)率對(duì)各變量的貢獻(xiàn)度進(jìn)行排序。分解結(jié)果見(jiàn)表4。

分解結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)能源消費(fèi)區(qū)域差異的貢獻(xiàn)最大，平均貢獻(xiàn)率由2007年的56.86%，逐年上升至2012年的68.58%，這說(shuō)明我國(guó)能源消費(fèi)區(qū)域差異問(wèn)題的產(chǎn)生，很大程度上可以歸結(jié)為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度越高的地區(qū)其能源消費(fèi)需求越大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度越低地區(qū)能源消費(fèi)需求越小。城市化是導(dǎo)致能源消費(fèi)區(qū)域差異的第2大貢獻(xiàn)因素，然而，平均貢獻(xiàn)率已由2007年的46.69%下降至2012年的35.05%，這反映出隨著城市化水平的提高，城市化對(duì)能源消費(fèi)區(qū)域差異的影響將逐步下降的趨勢(shì)，政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)是影響能源消費(fèi)區(qū)域差異的第3大貢獻(xiàn)因素，且貢獻(xiàn)度呈逐年上升特點(diǎn)，平均貢獻(xiàn)率由2007年的10.43%上升至2012年的16.37%，這說(shuō)明政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)，對(duì)能源消費(fèi)區(qū)域差異的影響逐年顯現(xiàn)，對(duì)能源消費(fèi)差異擴(kuò)大有負(fù)面影響。研發(fā)投入對(duì)能源消費(fèi)的省域差異的貢獻(xiàn)率為負(fù)，且平均貢獻(xiàn)率逐年上升，這說(shuō)明我國(guó)對(duì)研發(fā)投入，對(duì)縮小地區(qū)能耗差異作用日益顯現(xiàn)，成為縮小地區(qū)能耗的重要因素，對(duì)外開(kāi)放水水平的提高對(duì)縮小能源消費(fèi)的區(qū)域差異有積極影響，然而貢獻(xiàn)率處于較低水平。

表4　各變量分解結(jié)果

5　結(jié)論與啟示

本文選取2007～2012年全國(guó)30省份面板數(shù)據(jù)，利用基尼系數(shù)、對(duì)數(shù)離差均值及泰爾指數(shù)，對(duì)中國(guó)能源消費(fèi)區(qū)域差異情況進(jìn)行測(cè)度，發(fā)現(xiàn)我國(guó)能源消耗區(qū)域差異呈逐年縮小趨勢(shì)，從東、中西部來(lái)看，東部地區(qū)省份能源消費(fèi)區(qū)域差異最大，西部次之，而中部地區(qū)省份能源消費(fèi)差異最小。實(shí)證分析結(jié)果表明，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府干預(yù)、研發(fā)投入、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度及城市化進(jìn)程差異均為影響能源消費(fèi)區(qū)域差異的重要因素，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高、政府對(duì)經(jīng)濟(jì)干預(yù)的加強(qiáng)及城市化水平的提高，對(duì)能源消費(fèi)的增長(zhǎng)具有顯著的正向影響，而研發(fā)投入的增加及經(jīng)濟(jì)開(kāi)放水平的提高，有助于降低能源消費(fèi)。Shapley值分解結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展是造成能源消費(fèi)區(qū)域差異的最主要因素，其貢獻(xiàn)率從2007年的56.86%上升至2012年的68.58%，城市化是能源消費(fèi)區(qū)域差異的第2大影響因素，但貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)逐年下降態(tài)勢(shì)，貢獻(xiàn)率由46.69%，降至35.05%。政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)是能源消費(fèi)區(qū)域差異的第3大影響因素，且影響效應(yīng)逐年顯現(xiàn)。研發(fā)投入及經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度的提高有助于縮小能源消耗的區(qū)域差異，且貢獻(xiàn)率呈逐年上升的特點(diǎn)。

基于以上結(jié)論，我們提出如下政策啟示：

要降低能源消耗，實(shí)現(xiàn)能源消費(fèi)由粗放型向節(jié)約型轉(zhuǎn)變，需要在以下幾方面加強(qiáng)關(guān)注：（1）提高市場(chǎng)化水平，充分利用市場(chǎng)機(jī)制對(duì)資源配置的決定性作用，通過(guò)創(chuàng)造公平、平等的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)企業(yè)間的公平有效競(jìng)爭(zhēng)，通過(guò)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)淘汰落后產(chǎn)能，實(shí)現(xiàn)資源利用效率的提高；（2）加大技術(shù)研發(fā)投入力度，讓企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)有充足的政策支持，加大對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的財(cái)政支持力度，使創(chuàng)新活動(dòng)成為企業(yè)的一種自覺(jué)行為；（3）不斷提高對(duì)外開(kāi)放水平，擴(kuò)大國(guó)際交流，繼續(xù)實(shí)行引進(jìn)來(lái)和走出去戰(zhàn)略，鼓勵(lì)引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)的技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)限制引進(jìn)國(guó)外落后產(chǎn)能和高耗能產(chǎn)業(yè)；（4）要在城市化過(guò)程中，提高整體國(guó)民科學(xué)文化素質(zhì)，加快城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，以便為節(jié)約能源消耗提供良好的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和勞動(dòng)力基礎(chǔ)。

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（責(zé)任編輯：張 萌）

Research on Provincial Difference and Influential Factors of the China's Energy Consumption

ZHU Wentao
（Fuzhou university，F(xiàn)uzhou 350116）

An empirical research on the provincial differences of china's energy consumption and its influencing factors was conducted by using the provincial panel data during 2007 to 2012.The empirical results showed that the provincial differences of China's energy consumption presented a feature of shrinking year by year， and the differences in eastern provinces are most obvious， then western provinces， central regions least. The level of economic development， government intervention and the level of urbanization have a significant positive impact on energy consumption， R & D investment and the improvement level of economic openness help to reduce energy consumption. The decomposition of Shapley value indicated the level of economic development is the first most important factor to affect the Provincial Differences of China's energy consumption， the level of urbanization is the second， and government intervention is the third. R&D investment and improving the level of economic openness helped to narrow the provincial difference of energy consumption.

Energy consumption； Provincial differences； Factors decomposition； Shapley value

F062.1

A

10.3969/j.issn.1003-8256.2016.01.008

福建省軟科學(xué)計(jì)劃項(xiàng)目（2015R0046）

朱文濤（1988-），男，福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院研究生，研究方向?yàn)槟茉唇?jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。