長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展的測度與聚類分析

（湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，長沙 410079）

引 言

長江經(jīng)濟(jì)帶橫跨我國東中西三大區(qū)域，經(jīng)濟(jì)密度高、發(fā)展?jié)摿Υ?、影響范圍廣，是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)區(qū)域。長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展是黨的十九大報(bào)告中提出的國家級三大戰(zhàn)略之一，起到開拓“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”道路的示范性作用。能源不僅是我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，也是協(xié)調(diào)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。推動能源高質(zhì)量發(fā)展是推動生態(tài)文明建設(shè)、建設(shè)綠色發(fā)展體系的決定性力量，是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中重要一環(huán)。研究長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展問題具有重要理論和實(shí)踐指導(dǎo)意義。

能源高質(zhì)量發(fā)展問題得到許多學(xué)者的關(guān)注。國外能源發(fā)展評價問題的研究主要集中于評價方法創(chuàng)新，Tolga Kaya和 Cengiz Kahraman（2011）結(jié)合TOPSIS法和模糊層次分析法提出修正模糊TOP?SIS法，發(fā)現(xiàn)風(fēng)能是最佳替代能源［1］。Mayuresh Patole等（2017）使用加權(quán)線性函數(shù)，提出多指標(biāo)夾點(diǎn)分析方法，應(yīng)用于印度電力行業(yè)的能源規(guī)劃研究［2］。國內(nèi)研究中，許多學(xué)者從理論角度論述了我國能源高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵和目標(biāo)，并給出對策和路徑，如加大清潔能源比重、提高科技創(chuàng)新水平、完善能源發(fā)展政治機(jī)制等［3，4］。 在能源質(zhì)量發(fā)展評價的實(shí)證研究方面，大多數(shù)主題是“能源可持續(xù)發(fā)展”，如陳海燕等（2010）使用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價我國能源可持續(xù)發(fā)展能力，認(rèn)為能源貧乏地區(qū)比豐富地區(qū)的能源可持續(xù)發(fā)展能力高［5］；向錚等（2016）運(yùn)用主成分分析法評價能源可持續(xù)發(fā)展，得到我國能源行業(yè)短期內(nèi)無法規(guī)避高能耗推動發(fā)展的模式的結(jié)論［6］；許姍等（2016）基于廣義粗糙集理論對我國能源結(jié)構(gòu)進(jìn)行低碳評價，得到社會經(jīng)濟(jì)效益、能源規(guī)劃和環(huán)境效益得分［7］。此類研究大多采用能源強(qiáng)度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)產(chǎn)生的廢棄物等指標(biāo)，在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和能源高質(zhì)量發(fā)展背景下，應(yīng)對能源發(fā)展評價加入更多因素，如陳黎明等（2015）建立能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境（3E）系統(tǒng)協(xié)調(diào)性綜合評價模型進(jìn)行綜合評價，得出各省市3E協(xié)調(diào)程度整體上升但橫向差異較大的結(jié)論［8］

國內(nèi)外現(xiàn)有的能源高質(zhì)量發(fā)展研究仍較為缺乏，且多關(guān)注我國整體能源發(fā)展情況在時間維度上的變化，對區(qū)域能源高質(zhì)量發(fā)展的差異分析不足。本文擬利用稀疏主成分綜合評價方法和TOWA算子加權(quán)法測度和評價長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展問題。

1 能源高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系與方法研究

根據(jù)能源高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，從能源高質(zhì)量發(fā)展條件和能源高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r出發(fā)，構(gòu)建能源高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系，利用稀疏主成分分析方法測度和評價能源高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r。

1.1 能源高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系

能源高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵：（1）構(gòu)建安全可靠的能源供應(yīng)體系，立足國內(nèi)且堅(jiān)持改革開放，增強(qiáng)能源供應(yīng)能力，保障國家能源安全；（2）以科技和管理創(chuàng)新等途徑提高能源生產(chǎn)和消費(fèi)的效率，依托經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展擴(kuò)大能源消費(fèi)空間；（3）建成以清潔低碳能源為主體的能源生產(chǎn)和消費(fèi)體系［9］。

高質(zhì)量發(fā)展是可持續(xù)發(fā)展，評價能源高質(zhì)量發(fā)展不僅要評估當(dāng)下發(fā)展的真實(shí)狀況，還要考慮為長期發(fā)展提供條件的因素。因此，本文從能源高質(zhì)量發(fā)展條件和能源高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r兩個子系統(tǒng)出發(fā)構(gòu)建能源高質(zhì)量發(fā)展綜合評價指標(biāo)體系。

能源高質(zhì)量發(fā)展條件子系統(tǒng)包含長期為能源高質(zhì)量發(fā)展提供支持的因素——“科技創(chuàng)新”、“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)”和“對外開放”?！翱萍紕?chuàng)新”準(zhǔn)則要求提升科技水平以推動能源技術(shù)革命，轉(zhuǎn)變能源粗放型發(fā)展方式，釋放科技創(chuàng)新對能源發(fā)展的促進(jìn)作用，選取研究與試驗(yàn)發(fā)展R&D總支出占GDP比重、R&D人員全時當(dāng)量占總?cè)丝诒戎亍⒚咳f人發(fā)明專利申請授權(quán)件數(shù)和科學(xué)技術(shù)支出占一般預(yù)算支出比重衡量。“結(jié)構(gòu)優(yōu)化”準(zhǔn)則要求經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化以創(chuàng)造能源需求新空間，選取第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重表示?！皩ν忾_放”準(zhǔn)則要求為能源發(fā)展開拓國際空間，積極參與國際能源合作，構(gòu)建開放競爭的能源市場，采用進(jìn)出口貿(mào)易額占GDP比重衡量。

能源高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r子系統(tǒng)評估能源使用狀況，考慮能源使用的“生態(tài)環(huán)保”、“協(xié)調(diào)發(fā)展”和“清潔低碳”?！吧鷳B(tài)環(huán)?！表憫?yīng)綠色發(fā)展理念，要求降低能源消費(fèi)污染物的排放，減少對生態(tài)環(huán)境的破壞，采用單位GDP工業(yè)二氧化硫排放量和單位GDP工業(yè)煙（粉）塵排放量衡量?！皡f(xié)調(diào)發(fā)展”從經(jīng)濟(jì)-能源和人口-能源的協(xié)調(diào)發(fā)展考慮，分別采用單位GDP能源消耗量和人均能源消耗量衡量。“清潔低碳”要求加大清潔能源消費(fèi)的占比，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。天然氣是目前清潔能源的首選，用天然氣消耗量占總能源消耗量比重和天然氣用氣人口占總?cè)丝诒戎乇硎灸茉辞鍧嵉吞妓健?/p>

基于以上目標(biāo)和準(zhǔn)則，構(gòu)建長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展評價體系，見表1。

表1 能源高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系

1.2 稀疏主成分分析方法

稀疏主成分分析的優(yōu)勢在于使各主成分的載荷分明，將無關(guān)變量載荷壓縮至趨于零，主要解釋變量載荷的絕對值大。稀疏主成分綜合評價方法克服傳統(tǒng)主成分分析解釋性不足的問題，提高了主成分的解釋性和評價結(jié)果的合理性。

稀疏主成分的算法步驟如下：

（1）計(jì)算前k個主成分對應(yīng)的系數(shù)向量αj，j＝1，2，…，k。

（2）給定 A＝（α1，α2，…，αk），求解彈性網(wǎng)回歸問題①：

（3）記 B＝（β1，β2，…，βk），對 XTXβ 進(jìn)行奇異值分解：XTXβ＝UDVT，令 A＝UVT。

（4）重復(fù)步驟（2）、（3）至B收斂。

在懲罰系數(shù)選擇上，2-范數(shù)懲罰系數(shù)一般為默認(rèn)值10-6，1-范數(shù)懲罰系數(shù)的選擇需平衡解釋程度和稀疏性。懲罰系數(shù)過小，主成分的意義仍不明確，與一般主成分分析無異。懲罰系數(shù)過大，主成分解釋程度不足，主成分分析失去意義。采用方差貢獻(xiàn)率作為解釋程度（PEV），采用零載荷變量數(shù)與總變量數(shù)之比衡量稀疏性（Sparse）。

2 長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展測度與評價

長江經(jīng)濟(jì)帶包括11個省市：上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州和云南。數(shù)據(jù)取自2008～2019年 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市統(tǒng)計(jì)年鑒，個別省市未公布2018年的能源使用和工業(yè)二氧化硫和工業(yè)煙塵的排放數(shù)據(jù)，采用指數(shù)平滑法預(yù)測（表略）。

2.1 長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展測度

據(jù)如上步驟，得到3個稀疏主成分不同懲罰系數(shù)與解釋程度（PEV）和稀疏性（Sparse）見圖1。

圖1 長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展測度的稀疏主成分懲罰系數(shù)選擇

考慮平衡解釋程度和稀疏性，選定懲罰系數(shù)向量為（0.04，0.1，0.02），稀疏主成分上各變量載荷見表2。

表2 稀疏主成分載荷

由表2可知，變量的載荷幾乎都為負(fù)數(shù)，但變量都為正向化的指標(biāo)，應(yīng)對稀疏主成分進(jìn)行取負(fù)號的正向化處理［10］。正向化調(diào)整后稀疏主成分如下：

Y1＝0.356X1＋0.338X2＋0.337X3＋0.410X4＋0.339X5＋0.393X6＋0.428X10＋0.173X12

Y2＝0.663X7＋0.413X8＋0.625X9

Y3＝0.115X3-0.201X4＋0.088X5-0.130X6＋0.058X8＋0.858X11＋0.427X12

（1）Y1對應(yīng)指標(biāo) X1～X6及 X10和 X12。 指標(biāo)X1～X6的載荷絕對值接近，正負(fù)號一致，反映了促進(jìn)能源高質(zhì)量發(fā)展的三方面條件。指標(biāo)X10（人均能源消耗量）和X12（天然氣用氣人口占總?cè)丝诒戎兀┚c居民能源消費(fèi)和生活有關(guān)，居民生活和能源消費(fèi)水平的提高將倒逼能源發(fā)展轉(zhuǎn)型。因此，第一稀疏主成分可視為能源發(fā)展條件主成分。

（2）Y2對應(yīng)指標(biāo)均反映生產(chǎn)中的能源使用情況，載荷絕對值接近，正負(fù)號一致。X7和X8衡量工業(yè)生產(chǎn)中能源使用產(chǎn)生的有害污染，X9衡量國民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)的能源利用效率。理想狀態(tài)下，生產(chǎn)中能源使用所帶來的環(huán)境污染小且單位能源所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益大。因此，第二稀疏主成分可視為能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)主成分。

（3）Y3對應(yīng)指標(biāo)載荷的大小和正負(fù)號不一。載荷絕對值較大的指標(biāo)為X11和X12，反映“清潔低碳”準(zhǔn)則，因此，第三稀疏主成分可視為能源清潔低碳主成分。但由于指標(biāo)X4和X6在該主成分上有一定大小的負(fù)向載荷，在第三稀疏主成分上得分較高的地區(qū)可能存在科技創(chuàng)新預(yù)算和對外貿(mào)易發(fā)展不足的問題。

利用方差貢獻(xiàn)度Vi計(jì)算各稀疏主成分的權(quán)重：

構(gòu)造主成分綜合評價指數(shù)：

Y＝0.241X1＋0.229X2＋0.242X3＋0.254X4＋0.240X5＋0.251X6＋0.136X7＋0.094X8＋0.128X9＋0.287X10＋0.100X11＋0.173X12

從能源高質(zhì)量發(fā)展綜合評價指數(shù)可以看到，人均能源消耗量指標(biāo)（X10）的貢獻(xiàn)度最高，說明我國雖為能源消費(fèi)大國，但人均能源消費(fèi)量低于世界平均水平，應(yīng)該提高能源供應(yīng)服務(wù)水平以滿足人民用能需求。貢獻(xiàn)度次高的是進(jìn)出口貿(mào)易總額占比（X6），反映出對外開放水平對能源高質(zhì)量發(fā)展的重要性。科學(xué)技術(shù)支出占一般預(yù)算支出比重指標(biāo)（X4）的貢獻(xiàn)度排在第3位，體現(xiàn)科技創(chuàng)新準(zhǔn)則的其余指標(biāo)X3、X1、X2的貢獻(xiàn)度依次排第4、5、6位，表明科技創(chuàng)新水平對能源高質(zhì)量發(fā)展的重要性。

以綜合評價指數(shù)計(jì)算長江經(jīng)濟(jì)帶2007～2018年能源高質(zhì)量發(fā)展綜合得分，變化趨勢見圖2。

圖2 長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)變化趨勢

長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展總體呈上升趨勢，各省市能源高質(zhì)量發(fā)展水平有一定差距。上海保持領(lǐng)先，能源高質(zhì)量發(fā)展水平遠(yuǎn)高于其他省市，江蘇和浙江緊隨其后，2010年后，江蘇超越了浙江。重慶、湖北、安徽和四川都位于能源高質(zhì)量發(fā)展水平的第二梯隊(duì)，安徽的能源高質(zhì)量發(fā)展突出，在2014年和2016年后分別超過四川和湖北。湖南、江西、云南和貴州能源高質(zhì)量發(fā)展水平位于第三梯隊(duì)，湖南能源高質(zhì)量發(fā)展水平增速在2011年后放緩，貴州在2007～2012年增長較快，但仍與云南同屬能源高質(zhì)量發(fā)展水平的最末位。

2.2 能源高質(zhì)量發(fā)展評價

為探究地區(qū)間能源高質(zhì)量發(fā)展差異的成因和變動，利用方差分析研究長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展及能源發(fā)展條件、能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)和能源清潔低碳的地區(qū)差異和動態(tài)趨勢。

圖3 長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展差異變動趨勢

從圖3可知，長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展地區(qū)差異總體緩慢上升，2007～2011年增幅較2012～2018年大，說明長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展的地區(qū)不均衡近年逐漸改善。能源發(fā)展條件和能源清潔低碳地區(qū)差異呈上升趨勢且前者上升幅度更大，能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)地區(qū)差異呈下降趨勢且降幅較大。2007年，能源發(fā)展條件地區(qū)差異較大，能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)地區(qū)差異最大，能源清潔低碳地區(qū)差異最小。能源發(fā)展條件地區(qū)差異在2007～2011年快速上升，2012～2018年保持穩(wěn)定；能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)地區(qū)差異持續(xù)下降，2012年后降速轉(zhuǎn)緩；能源清潔低碳地區(qū)差異2011年后穩(wěn)步上升。2018年，能源發(fā)展條件地區(qū)差異仍很大，能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)的地區(qū)差異降至較小，低于能源清潔低碳地區(qū)差異。

2007～2011年各省市能源發(fā)展條件、能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)和能源清潔低碳的地區(qū)差異均有波動且變化幅度較大，2012～2018年的地區(qū)差異變動無明顯波動且變化平緩，因此可分2007～2011年和2012～2018年兩個階段來研究長江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)3個方面發(fā)展?fàn)顩r，如圖4～6。

（1）能源發(fā)展條件。2007～2018年，長江經(jīng)濟(jì)帶總體能源發(fā)展條件呈緩慢上升趨勢。2007～2011年，上海、浙江和江蘇領(lǐng)先于其他地區(qū)，領(lǐng)先優(yōu)勢逐年上升。大部分時間里江蘇超過浙江，近年差距逐年減小。湖北和重慶位隨其后，四川、湖南、安徽和貴州的水平相近且差距逐年減小，安徽發(fā)展表現(xiàn)突出，逐漸趕上湖北和重慶；四川和湖南的發(fā)展條件水平雖在上升，但與領(lǐng)先地區(qū)差距仍在增大。2012～2018年，湖北、重慶和安徽能源發(fā)展條件水平持續(xù)上升，拉開與湖南、四川、江西、貴州和云南的差距。貴州由前階段的提升較快轉(zhuǎn)為平緩，與領(lǐng)先地區(qū)的差距仍在擴(kuò)大。江西有所進(jìn)步，超越了貴州和云南，保持平穩(wěn)上升趨勢。云南能源發(fā)展條件落后，與其他省市的差距仍較大。

圖4 長江經(jīng)濟(jì)帶能源發(fā)展條件的變化趨勢

（2）能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)發(fā)展。從圖5可知，2007～2018年，長江經(jīng)濟(jì)帶總體能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)發(fā)展水平呈上升趨勢，2012～2018年的上升幅度較2007～2011年平緩。除云南外，領(lǐng)先地區(qū)間（上海、浙江和江蘇）和其他地區(qū)間的組間和組內(nèi)差距不斷縮小，且2007～2011年降幅大于2012～2018年。2018年，除安徽、云南和貴州外所有地區(qū)的能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)水平都非常相近。云南在2007～2010年與重慶、四川等省市接近，經(jīng)2010～2011年下降后緩慢上升，與領(lǐng)先地區(qū)的差距緩慢減小。貴州在2012年后逐漸縮小與其他省市差距。安徽的能源生產(chǎn)-協(xié)調(diào)水平在2017～2018年降幅明顯，下降至長江經(jīng)濟(jì)帶最末位。

（3）能源清潔低碳發(fā)展。2007～2018年，長江經(jīng)濟(jì)帶總體能源清潔低碳發(fā)展呈緩慢上升趨勢。2007～2011年，重慶和四川的能源清潔低碳水平明顯高于其他省市，上海排在第3，其他省市間差距較小但逐年增大。其間，除四川經(jīng)先升后降的波動及貴州和云南呈下降趨勢外，其他省市均呈上升趨勢，上海、浙江、江蘇和安徽的增速較快。

圖5 長江經(jīng)濟(jì)帶能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)發(fā)展的變化趨勢

2012～2018年，重慶仍領(lǐng)先，上海逐漸超過四川且增速與重慶相近。其他省市間能源清潔低碳水平差距不斷增大，是由于浙江、安徽和湖北的水平增速較大，湖南、江西和貴州的水平則停滯或下降。

圖6 長江經(jīng)濟(jì)帶能源清潔低碳發(fā)展的變化趨勢

3 長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展聚類分析

為體現(xiàn)時序?qū)υu價的影響，引入時序加權(quán)平均（TOWA）算子對數(shù)據(jù)進(jìn)行時間維度上的綜合，并進(jìn)行聚類分析。

3.1 TOWA算子加權(quán)動態(tài)評價

令 N ＝ ｛1，2，…，n｝，稱〈ui，ai〉（i∈N）為TOWA對，ui為時間誘導(dǎo)分量，ai為數(shù)據(jù)分量，TOWA算子定義的最終評價結(jié)果函數(shù)F可表示為：

其中，WT＝（w1，w2，…，wn）為時間權(quán)向量，bj是對應(yīng)時刻的第j個TOWA對的數(shù)據(jù)分量。在計(jì)算時間權(quán)向量 WT＝（w1，w2，…，wn）之前，給出其的熵I和時間度λt的定義。時間權(quán)向量的熵I度量信息量的大小，熵值與信息量大小成反比，定義為：

時間度λt的大小體現(xiàn)了時序在算子集結(jié)過程中的重要程度，λt的定義為：

λt越接近0，表明越重視最近時刻的信息，適用于評價“已發(fā)生”的動態(tài)綜合評價問題。

時間權(quán)向量 WT＝（w1，w2，…，wn）的求解轉(zhuǎn)化為以下形式：

根據(jù)重視近期的“厚今薄古”思想，取λt＝0.1。 本文中，n＝12。

使用LINGO求解時間權(quán)向量，對3個稀疏主成分和能源高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)評分從時間維度上再次集結(jié)，最終評價結(jié)果見表3。

3.2 聚類分析

為了反映長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)各省市能源高質(zhì)量發(fā)展差異，使用K均值聚類按各稀疏主成分得分和綜合得分聚成4類，按得分高低給類別命名，從高到低依次為最高水平、較高水平、較低水平、最低水平地區(qū)。得分分區(qū)區(qū)間見表4，聚類結(jié)果見圖7～10，按得分從高到低使地圖顏色由深到淺。

表3 長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展動態(tài)評價指數(shù)

表4 長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展得分分區(qū)

圖7 長江經(jīng)濟(jì)帶能源發(fā)展條件聚類分析

圖8 長江經(jīng)濟(jì)帶能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)發(fā)展聚類分析

圖9 長江經(jīng)濟(jì)帶能源清潔低碳發(fā)展聚類分析

圖10 長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展聚類分析

（1）能源發(fā)展條件方面，在長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)表現(xiàn)出明顯區(qū)域不均衡，呈“東北部高，西南部低”的分布特點(diǎn)，且多數(shù)省市能源發(fā)展條件水平低下。僅上海、江蘇和浙江東部省市處在最高水平和較高水平區(qū)。較低水平區(qū)包括重慶、湖北和安徽3個中部省市，最低水平地區(qū)包括江西、湖南、四川、貴州和云南5個南部和西部省份，處在較低水平和最低水平地區(qū)的省市占絕大多數(shù)。

（2）能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)方面，在長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)區(qū)域均衡性較高，大部分省市間能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)水平差距不大。最高水平地區(qū)包括上海、浙江和江蘇，大多數(shù)省市被聚至較高水平區(qū)，包括湖北、湖南、安徽、江西、重慶和四川，僅云南和貴州分屬于較低水平地區(qū)和最低水平地區(qū)。

（3）能源清潔低碳方面，長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)北部省市明顯高于南部省市，大部分省市水平較低。上海、重慶和四川屬于最高水平地區(qū)，江蘇屬于較高水平地區(qū)，湖北、安徽和浙江屬于較低水平地區(qū)，云南、貴州、江西和湖南屬于最低水平地區(qū)。

（4）能源高質(zhì)量發(fā)展方面，長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)能源高質(zhì)量發(fā)展區(qū)域不均衡明顯，北部水平普遍高于南部，東部水平普遍高于西部。上海屬于最高水平地區(qū)，江蘇和浙江屬于較高水平地區(qū)，湖北、安徽、重慶和四川屬于較低水平地區(qū)，最低水平地區(qū)包括云南、貴州、江西和湖南。在綜合得分中能源發(fā)展條件主成分對應(yīng)的權(quán)重最大，能源質(zhì)量發(fā)展綜合得分的聚類結(jié)果與能源發(fā)展條件主成分得分較一致，僅四川省情況不同，它處于能源發(fā)展條件最低水平地區(qū)但同時處于能源高質(zhì)量發(fā)展較低水平地區(qū)。

綜合來看：在長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)，上海在能源高質(zhì)量發(fā)展三方面擁有絕對領(lǐng)先的優(yōu)勢，與其經(jīng)濟(jì)地位相符。江蘇和浙江位于能源高質(zhì)量發(fā)展較高水平區(qū)域，能源發(fā)展條件和能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)得分也高于其他省市，但清潔低碳能源使用情況并未取得領(lǐng)先地位，是“隱藏”的短板。安徽處于能源高質(zhì)量發(fā)展中游，發(fā)展速度快，與其毗鄰“長三角”的地理優(yōu)勢相符。重慶和四川的清潔低碳能源使用情況領(lǐng)先于其他省市，是其能源發(fā)展優(yōu)勢所在，但能源發(fā)展條件屬于較低水平和最低水平，導(dǎo)致綜合得分較低，應(yīng)加大科技投入、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并擴(kuò)大對外開放以改善能源發(fā)展條件。江西、湖南、貴州和云南的能源高質(zhì)量發(fā)展水平低下，發(fā)展速度緩慢。貴州和云南的能源高質(zhì)量水平處于落后狀態(tài)，尤其是在能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)方面與其他地區(qū)差距最大。

4 結(jié)論與政策建議

4.1 主要結(jié)論

本文選取能源高質(zhì)量發(fā)展條件和發(fā)展?fàn)顩r兩個子系統(tǒng)構(gòu)建能源高質(zhì)量發(fā)展綜合評價指標(biāo)體系，以2007～2018年長江經(jīng)濟(jì)帶為樣本，通過稀疏主成分分析得到反映能源發(fā)展條件、能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)、能源清潔低碳的3個稀疏主成分，測算能源高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)。使用TOWA算子二次加權(quán)，并根據(jù)聚類分析進(jìn)行地理分區(qū)。結(jié)論如下：（1）長江經(jīng)濟(jì)帶能源高質(zhì)量發(fā)展整體呈上升趨勢，各省市有一定差距，存在明顯區(qū)域不平衡。能源高質(zhì)量發(fā)展地區(qū)差異總體緩慢上升，地區(qū)不均衡狀況近年來有改善。能源發(fā)展條件和能源清潔低碳的地區(qū)差異呈上升趨勢且前者上升幅度更大，而能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)的地區(qū)差異呈下降趨勢且降幅較大；（2）能源高質(zhì)量發(fā)展區(qū)域不均衡呈“東北部高，西南部低”格局，上海能源高質(zhì)量發(fā)展水平最高，江蘇、浙江、重慶和四川水平一般，而湖南、江西、貴州和云南水平較低。能源發(fā)展三方面不平衡較明顯的省市有：重慶和四川清潔低碳能源發(fā)展水平較高，但能源發(fā)展條件較低；江蘇和浙江能源發(fā)展條件和能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)水平較高，但能源清潔低碳水平較低。

4.2 政策建議

基于上述結(jié)論，為長江經(jīng)濟(jì)帶能源發(fā)展提出以下政策建議：

（1）能源發(fā)展條件。長江經(jīng)濟(jì)帶大多數(shù)省市的能源發(fā)展條件落后，能源高質(zhì)量發(fā)展條件較低水平區(qū)域的重慶、湖北和安徽和最低水平區(qū)域的湖南、江西、云南和貴州需重視科研創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級和對外開放等外部條件對能源發(fā)展的作用，加大創(chuàng)新力度，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級。即使科研經(jīng)費(fèi)投入短時間內(nèi)不會呈現(xiàn)明顯成效，也要堅(jiān)持把科技創(chuàng)新作為能源高質(zhì)量發(fā)展的第一動力，改變能源粗放發(fā)展的“老路子”。

（2）能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)。長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)除云南和貴州外的其他省市的能源-生產(chǎn)都較為協(xié)調(diào)，生產(chǎn)高能耗和高污染的情況得到改善，地區(qū)不均衡狀況逐年減小，需繼續(xù)保持低能耗、低污染的生產(chǎn)方式。貴州和云南能源-生產(chǎn)協(xié)調(diào)劣勢十分突出，作為長江上游地區(qū)，其高耗能和高污染工業(yè)生產(chǎn)活動會對整個長江流域的水質(zhì)和生態(tài)環(huán)境造成極大的負(fù)面影響，應(yīng)加快能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整的進(jìn)程，充分利用云貴地區(qū)水電能和太陽能豐富的自然優(yōu)勢。

（3）能源清潔低碳。重慶、四川和上海應(yīng)保持優(yōu)勢，其他方面表現(xiàn)優(yōu)秀但能源清潔低碳發(fā)展水平一般的浙江和江蘇以及能源清潔低碳水平出現(xiàn)下降趨勢的湖南、江西和貴州更應(yīng)警惕在這一方面與其他地區(qū)的差距，應(yīng)加大天然氣在工業(yè)生產(chǎn)和人民生活中對高污染化石能源的替代力度。

注釋：

①稀疏主成分分析方法SPCA采用彈性網(wǎng)（Elastic Net）方法篩選變量，在Lasso方法的1-范數(shù)懲罰項(xiàng)基礎(chǔ)上添加嶺回歸方法的2-范數(shù)懲罰項(xiàng)，結(jié)合兩種方法的優(yōu)勢，既能實(shí)現(xiàn)變量篩選和參數(shù)估計(jì)，又能實(shí)現(xiàn)連續(xù)收縮。