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    基于LMDI 模型和K-means 聚類的中國電力消費因素分解

    2021-01-09 07:53:28
    浙江電力 2020年12期
    關鍵詞:省域變動省份

    (華北電力大學 經(jīng)濟與管理學院,北京 102206)

    0 引言

    經(jīng)濟的發(fā)展離不開能源的支持,而在中國終端能源消耗中電力的占比越來越大,2019 年中國全社會用電量達72 255.4 億kWh,是2006 年全社會用電的2.55 倍。當前中國經(jīng)濟進入“新常態(tài)”發(fā)展階段,經(jīng)濟增速放緩,電力消費增速顯著下降,GDP 的增長與電力的增長逐漸脫離[1]。雖然中國已經(jīng)控制了電力消費的過快增長,但近幾年的電力增長波動較大。因此,定量探尋中國電力消費的影響因素,在保證經(jīng)濟平穩(wěn)的前提下,對實現(xiàn)節(jié)能減排目標具有重要意義。

    對于電力消費的影響因素,國內(nèi)外學者已經(jīng)進行了很多研究,最常見的是從耗電強度、產(chǎn)業(yè)結構和經(jīng)濟規(guī)模3 個因素對電力消費增量進行分解[2-3]。王海林等[4]選取經(jīng)濟、強度、人口和活動4 個因素進行電力增長分解。王凌誼等[5]從人口、規(guī)模、結構、部門和強度5 個效應進行電力增長分解。

    還有部分學者從不同的層面對電力消費增長進行分析。孫祥棟等[6]分行業(yè)對工業(yè)部門電力消費進行分解。郭麗萍等[7]采用空間計量經(jīng)濟學方法對省域電力需求進行空間相關性及其驅動因素分析。黃天明等[8]從全國-地區(qū)-省/市3 個層面分析居民電力消費量增長的動因。

    國內(nèi)外學者進行電力消費增長研究時,研究方法主要包括:PLS(偏最小二乘回歸)[9]、多元回歸模型[10]、GDIM(廣義迪氏指數(shù)分解法)[11]、ISM模型[12]和LMDI 模型[13-14]等。

    綜上所述,多數(shù)學者從全國、省域、產(chǎn)業(yè)或行業(yè)角度進行電力消費分解,無論是使用時間序列數(shù)據(jù)還是面板數(shù)據(jù),一次都只對一個對象進行分解和分析,即使是全國性的省域研究,也只是對不同省份逐一分解,使得分解結果只適用于省份內(nèi)部,而不能有效地對比不同省份。此外,基于多個層面分解的文獻較少,且部分文獻僅以省域、省域組合為不同分解單元進行多層面比較分析。因此,本文集成空間數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)和時間數(shù)據(jù),從省域層面和產(chǎn)業(yè)層面分別對全國(不含港、澳、臺地區(qū))電力消費進行分解,結合LMDI模型將電力消費影響因素分為經(jīng)濟效應、結構效應和強度效應,并從省域和產(chǎn)業(yè)角度比較分析時間跨度下各因素的影響情況。對分解結果進行Kmeans 聚類分析,并給出優(yōu)化中國電力消費結構的建議。

    1 電力消費因素分解模型建立

    1.1 LMDI 模型

    LMDI 分解法是基于目標變量進行分解的,在分解過程中不會產(chǎn)生殘差。本文通過該方法將電力消費進行因素分解,可以精確衡量各分解因素對電力消費的影響程度。綜合國內(nèi)外學者的相關研究,本文將電力消費的影響因素歸納為經(jīng)濟效應、結構效應和強度效應[15]。將總的電力消費量變動分解為:

    式中:E 為總電力消費;Ei為因素i 的電力消費總量;為經(jīng)濟產(chǎn)出;Qi為因素i 的經(jīng)濟產(chǎn)出;Si=Qi/Q 為因素i 的產(chǎn)出份額;Ii=(Ei/Qi)為因素i 的電力強度。

    乘法分解和加法分解可表示為:

    式中:E0為初始時間的電力消費總量;ET為時間T 的電力消費總量;Dtot為從初始時間到時間T 電力消費的變動比率;Dact為經(jīng)濟效應變動比率;Dstr為結構效應變動比率;Dint為強度效應變動比率;ΔEtot為從初始時間到時間T 電力消費的總變動量;ΔEact為經(jīng)濟效應變動量;ΔEstr為結構效應變動量;ΔEint為強度效應變動量。

    各效應變動比率和變動量的詳細計算方法如表1 所示。

    表1 各效應變動比率及變動量計算公式

    1.2 K-means 聚類

    為簡化分析31 個省份的電力消費情況,提出具有針對性的政策建議,本文選用比較經(jīng)典的K-means 聚類算法,對31 個省份的電力消費分解結果進行分類。由于31 個省份對全國電力消費總量的影響差異較大,故本文以經(jīng)濟效應、結構效應和強度效應為劃分依據(jù),采用K-means 聚類法將31 個省劃分為4 類,以探究各省份電力消費的相似性與差異性。

    K-means 算法為比較經(jīng)典的聚類方法,應用范圍較廣,其輸入包括聚類數(shù)目k,n 個對象對應的屬性值;輸出包括最終迭代的k 個聚類中心及劃分的k 個聚類。

    K-means 的計算步驟為:

    (1)在給定的n 組數(shù)據(jù)集中,隨機選取k 個研究對象作為劃分初始狀態(tài)時的中心點。

    (2)根據(jù)選取的中心點計算其他對象到各中心點的距離,將對象劃分到距離最近的中心點。

    (3)迭代更新中心點。根據(jù)平方差值減少原則更新中心點。

    (4)重復執(zhí)行步驟(2)和(3),直到聚類中心不再發(fā)生改變。

    2 省域層面和產(chǎn)業(yè)層面電力消費因素分解

    本文分別從省域層面和產(chǎn)業(yè)層面對電力消費進行分解,探尋電力消費總量變動的影響因素。為方便分析各因素對電力消費的影響情況,將分解結果分為促進電力消費增長、基本無影響和抑制電力消費增長3 種情況。選取2006—2019 年電力消費相關數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,其中,分省份的GDP 和用電量源于各省、市歷年的統(tǒng)計年鑒,分產(chǎn)業(yè)的GDP 和用電量來自歷年中國統(tǒng)計年鑒,部分數(shù)據(jù)源于國家統(tǒng)計局和國家能源局。

    2.1 省域層面分解

    根據(jù)表1 中的效應變動比率計算公式,以31個省份作為分解的單元,進行2006—2019 年全國電力消費變動的乘法分解,計算結果如表2 所示。表2 為電力消費變動率(ET/E0)的分解結果,若要計算電力消費增長率(ET/E0-100%)的分解結果,需要在表2 結果的基礎上統(tǒng)一減去100%,表3、表4 和表5 同理。

    由表2 可知,2006—2019 年,經(jīng)濟效應均促進全國電力消費的增長。其中廣東、江蘇和山東的經(jīng)濟效應對全國電力增長的促進效應最大,在11%以上;青海、海南和西藏的經(jīng)濟效應對全國電力增長的促進效應最低,西藏僅有0.09%。各省份結構效應對全國電力消費的影響有促進也有抑制,19 個省份為促進作用,12 個省份為抑制作用,其中湖北、貴州和安徽的促進作用最大,河北、遼寧、山東的抑制作用最大。大多數(shù)省份的強度效應抑制電力消費的增長,僅有內(nèi)蒙古、西藏和新疆的強度效應促進電力消費的增長,說明中國多數(shù)省份的電力消費效率均在提高,電力消費較高的省份應注重科技引進和科技創(chuàng)新,降低電力消耗強度。2006—2019 年,31 個省份中,廣東、江蘇和山東3 個省份對全國電力消費的增長促進作用最大。

    表2 全國電力消費在省域層面上的分解 %

    圖1 為2006—2019 年分省份的經(jīng)濟效應對全國電力消費增量的影響情況,其中,東部地區(qū)和北部的新疆、內(nèi)蒙古對全國電力消費增長量的促進作用較大。

    由圖2 可知,由于省域經(jīng)濟結構的變動,全國電力消費量也會發(fā)生改變,整體的影響量比較弱。其中,南部和東北地區(qū)的影響差異較為明顯,南部多數(shù)省份的結構效應促進電力消費的增長,而東北地區(qū)多數(shù)省份的結構效應抑制電力消費的增長。

    由圖3 可知,除內(nèi)蒙古、西藏和新疆的強度效應為促進作用外,其他省份的強度效應均為負值,中部地區(qū)和東部地區(qū)的抑制效應最強。

    2.2 產(chǎn)業(yè)層面分解

    圖1 2006—2019 年分省份經(jīng)濟效應變動量

    圖2 2006—2019 年分省份結構效應變動量

    圖3 2006—2019 年分省份強度效應變動量

    根據(jù)表1 中的效應變動比率計算公式,以3個產(chǎn)業(yè)作為分解的單元,進行2006—2019 年全國產(chǎn)業(yè)電力消費變動的乘法分解,計算結果如表3 所示。

    表3 全國電力消費在產(chǎn)業(yè)層面上的分解 %

    整體來看,第二產(chǎn)業(yè)對全國電力消費總量的促進作用最大,達到200%以上;第一產(chǎn)業(yè)作用最小,2019 年與2006 年的電力消費水平基本一致。2006—2019 年全國第二產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展,促進電力需求增長達256.42%;近幾年,第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟占比在逐漸降低,促使全國電力消費總量下降15.39%;與此同時,第二產(chǎn)業(yè)也在提升用電效率,效果較其他產(chǎn)業(yè)更加明顯。

    3 全國電力消費分解比較分析

    以31 個省份為單位,計算每年各省份對全國電力消費的影響之和,將全國電力消費分解為省域經(jīng)濟效應、省域結構效應和省域強度效應,根據(jù)表1 中的效應變動比率計算公式,進行全國電力消費變動的乘法分解,計算結果如表4 所示。

    表4 分年度全國電力消費變動分解 %

    由表4 可知,2006—2019 年全國電力消費總量一直在增長,2007 年、2010 年和2011 年快速增長,年增長率均在11%以上,其中2007 年最高,達14.80%;其余各年增長率均在9%以下;2015 年增長率最低,僅有2.33%;2014—2017 年增長率逐漸提升,但2019 年又下降到4.47%。經(jīng)濟效應是電力消費總量增加的主要促進因素,2006—2019 年均促進電力消費增長,近幾年促進作用有所降低。2006—2012 年結構效應以促進電力消費增長為主,2013—2019 年以抑制電力消費增長為主,整體的影響很微弱。強度效應對電力增長的抑制作用在2008 年最為明顯,除了2018年,其余各年均是抑制電力消費增長。

    以3 個產(chǎn)業(yè)為單位,計算每年各產(chǎn)業(yè)對全國電力消費影響之和,將全國電力消費分解為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟效應、產(chǎn)業(yè)結構效應和產(chǎn)業(yè)強度效應,根據(jù)表1 中的效應變動比率計算公式,進行全國產(chǎn)業(yè)電力消費變動的乘法分解,計算結果如表5 所示。

    表5 分年度全國產(chǎn)業(yè)電力消費變動分解 %

    由表5 可知,2006—2019 年全國產(chǎn)業(yè)電力消費總量一直在增加,2007 年、2010 年和2011 年的電力消費增速在12%以上,其中2007 年最高,達13.52%;其余各年增長率均在9%以下;2015年增長率最低,僅有2.53%;2017—2019 年產(chǎn)業(yè)耗電量穩(wěn)步增長,波動較小。產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟效應一直在促進電力消費的增長,2012 年之后促進比率在10%左右。產(chǎn)業(yè)結構效應對電力消費的影響較為復雜,大多年份為抑制效應,只有2007 年、2009年、2011 年和2001 年為促進作用。產(chǎn)業(yè)強度效應對電力消費起到抑制作用,除2013 年外,其余均起到了節(jié)能的作用,其中2008 年最為明顯。

    如圖4 所示,基于全國消費總量(省域匯總)和產(chǎn)業(yè)因素分解的經(jīng)濟效應影響比較相近,2006—2019 年,產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟效應對電力消費增長量的影響比省域匯總經(jīng)濟效應略高。

    圖4 經(jīng)濟效應的乘法分解累積值比較

    對于結構效應的影響,2 個層次的結果差異性較大。國家整體(省域匯總)經(jīng)濟結構的改變對電力消費的影響不大;產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟結構的改變對節(jié)能的作用很大,具體如圖5 所示。

    圖5 結構效應的乘法分解累積值比較

    國家整體(省域匯總)強度效應對電力增長的抑制作用持續(xù)增加,但在近幾年出現(xiàn)波動。而產(chǎn)業(yè)層面電力消費強度對電力消費的累積影響在2012—2016 年基本不變,在2017 年擴大抑制作用,與國家整體(省域匯總)層面的強度效應影響逐漸接近,如圖6 所示。

    通過對比分析可知,國家整體(省域匯總)經(jīng)濟效應和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟效應都會促進電力消費的增長;國家整體(省域匯總)結構效應對電力消費的影響較小,產(chǎn)業(yè)結構效應對電力消費具有抑制作用;國家整體(省域匯總)強度效應和產(chǎn)業(yè)強度效應對電力消費的抑制作用顯著。為實現(xiàn)節(jié)能減排的可持續(xù)性發(fā)展目標,并保證經(jīng)濟的平穩(wěn)發(fā)展,當前節(jié)能可行的方法包括調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構、降低產(chǎn)業(yè)電力消費強度和降低省域電力消費強度。

    圖6 強度效應的乘法分解累積值比較

    4 省域聚類分析

    由于31 個省份對全國電力消費總量的影響差異較大,本文以經(jīng)濟效應、結構效應和強度效應為劃分依據(jù),采用K-means 聚類法將31 個省劃分為4 類,以便提出具有針對性的節(jié)能建議。劃分的聚類中心如表6 所示,劃分的聚類結果如表7 所示。

    表6 中國31 個省份電力消費聚類中心 %

    表7 中國31 個省份電力消費聚類結果

    由表7 可知,第1 類的省份最多,這一類區(qū)域的特點是經(jīng)濟效應、結構效應以及強度效應對全國電力消費的影響均較小;第2 類區(qū)域經(jīng)濟效應和結構效應促進全國電力消費增長,強度效應為中等抑制作用;第3 類區(qū)域的經(jīng)濟效應對電力消費的促進作用較高,結構效應和強度效應對電力消費的抑制作用顯著;第4 類區(qū)域其經(jīng)濟效應達到超高水平,強度效應對節(jié)能的作用十分顯著。

    5 結論及建議

    本文運用LMDI 模型從省域層面和產(chǎn)業(yè)層面分別對全國2006—2019 年的電力消費總量進行分解,量化了經(jīng)濟效應、結構效應和強度效應對電力消費的影響,主要結論如下:

    (1)從省域層面來看,經(jīng)濟效應均促進全國電力消費的增長;各省份結構效應對全國電力消費的影響有促進也有抑制;大多數(shù)省份的強度效應抑制電力消費的增長,僅有內(nèi)蒙古、西藏和新疆的強度效應促進電力消費的增長。

    (2)從產(chǎn)業(yè)層面來看,第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的增長對電力消費的促進作用明顯;第二產(chǎn)業(yè)在三產(chǎn)中的比重降低時,可實現(xiàn)節(jié)能;第二產(chǎn)業(yè)的用電效率提升較第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)顯著。

    (3)比較分析省域層面分解和產(chǎn)業(yè)層面分解結果發(fā)現(xiàn):省域經(jīng)濟效應和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟效應都會促進全國電力消費的增長;省域結構效應對全國電力消費的影響較小,產(chǎn)業(yè)結構效應對全國電力消費具有抑制作用;省域強度效應和產(chǎn)業(yè)強度效應對全國電力消費的抑制作用顯著。

    (4)為實現(xiàn)節(jié)能減排的可持續(xù)性發(fā)展目標,并保證經(jīng)濟的平穩(wěn)發(fā)展,當前節(jié)能比較有效的方法包括調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構、降低產(chǎn)業(yè)電力消費強度和省域電力消費強度。

    (5)從聚類分析結果來看,第1 類區(qū)域為經(jīng)濟效應較弱或強度效應較弱的省份,部分省份經(jīng)濟效應較弱是由于其GDP 占全國GDP 比重較小。此外,北京和西藏電力消費強度已經(jīng)達到較低水平,下降程度有限,應重點關注此區(qū)域中電力消耗強度較大的省份,出臺相應政策,提升電力利用效率;第2 類區(qū)域的經(jīng)濟效應和強度效應均處于中等水平,應從兩方面同時優(yōu)化;第3 類區(qū)域的經(jīng)濟效應已經(jīng)到了較高水平,需要通過繼續(xù)降低強度效應來實現(xiàn)節(jié)能目標;第4 類區(qū)域在全國電力消耗中起到重要作用,在經(jīng)濟效用促進電力消費增長的同時,強度效應不斷抑制電力增長,優(yōu)化了電力消費結構,應鼓勵其保持當前發(fā)展態(tài)勢。

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