結(jié)構(gòu)異質(zhì)性對中國能源高質(zhì)量發(fā)展的影響研究

周四軍　劉奧戀　胡銳玲　郭金琦

摘 要：基于結(jié)構(gòu)異質(zhì)性對能源高質(zhì)量發(fā)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(zhì)量發(fā)展水平，構(gòu)建中國和八大經(jīng)濟區(qū)域面板分位數(shù)回歸模型，實證研究了結(jié)構(gòu)異質(zhì)性對中國能源高質(zhì)量發(fā)展的影響。結(jié)果表明：2003—2020年中國能源高質(zhì)量發(fā)展水平有所提升，但仍存在明顯的區(qū)域發(fā)展不平衡問題，西部地區(qū)和北部沿海地區(qū)的能源高質(zhì)量發(fā)展水平更高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源高質(zhì)量發(fā)展水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，能源消費結(jié)構(gòu)、資本配置結(jié)構(gòu)與能源高質(zhì)量發(fā)展水平呈正相關(guān)關(guān)系。

關(guān)鍵詞： 結(jié)構(gòu)異質(zhì)性；能源高質(zhì)量發(fā)展；稀疏主成分分析；面板分位數(shù)回歸

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

一、引言與文獻(xiàn)綜述

中國是世界上經(jīng)濟發(fā)展速度最快的國家之一，也是能源消費量最高的國家，經(jīng)濟的快速增長及人口的壓力無疑給中國能源行業(yè)的健康發(fā)展帶來了壓力與挑戰(zhàn)，對應(yīng)產(chǎn)生的能源可持續(xù)發(fā)展與供需平衡問題也相對突出：（1）能源結(jié)構(gòu)不合理。此處能源結(jié)構(gòu)既指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，又指能源消費結(jié)構(gòu)。過去較長時間里，中國依靠重工業(yè)帶動經(jīng)濟的快速增長，煤炭、石油等化石能源投入消耗嚴(yán)重。據(jù)統(tǒng)計，近年來化石能源消費量占據(jù)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(yè)生產(chǎn)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(jīng)濟的發(fā)展長期處于持續(xù)增長的狀態(tài)。（2）能源利用效率低。長期粗放型的經(jīng)濟增長依靠大量的能源投入與擴張，導(dǎo)致絕大部分已使用能源的利用效率低下，能耗損失嚴(yán)重，且國內(nèi)的能源科技技術(shù)創(chuàng)新能力相對薄弱，創(chuàng)新機制尚不健全。（3）環(huán)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(huán)境負(fù)荷過重，且能源生產(chǎn)活動后期對于環(huán)境的修復(fù)不到位導(dǎo)致能源的綠色發(fā)展壓力增加。

2020年9月22日，中國在第七十五屆聯(lián)合國大會上提出，中國將努力爭取在2030年前實現(xiàn)“碳達(dá)峰”、2060年前實現(xiàn)“碳中和”的重大戰(zhàn)略目標(biāo)，堅定了全世界經(jīng)濟綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型升級的信心?！半p碳”目標(biāo)背景下，中國能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將會發(fā)生重大變革。因此，如何更有效地提高中國能源高質(zhì)量發(fā)展水平，在保障民生福祉的基礎(chǔ)上，促進(jìn)行業(yè)進(jìn)步與發(fā)展，是當(dāng)今亟待解決的重要問題之一。

目前國內(nèi)外關(guān)于能源高質(zhì)量發(fā)展的研究，主要包括能源高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵、測度和影響因素研究。在界定能源發(fā)展質(zhì)量內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，Wayan等通過實施可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)來預(yù)測印度尼西亞至2030年每個目標(biāo)的額外能源需求，評估了當(dāng)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(zhì)量發(fā)展方面，代紅才等構(gòu)建了能源分析模型體系，對中國中長期能源發(fā)展進(jìn)行情景設(shè)置，提出了主要的刻畫指標(biāo)[2]；趙劍波等從系統(tǒng)平衡觀、經(jīng)濟發(fā)展觀、民生指向觀三個視角明確高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，并提出了概念框架 [3]。綜合考慮經(jīng)濟社會、資源環(huán)境、技術(shù)進(jìn)步、政策影響等因素后，苗韌等對2000—2020年中國能源發(fā)展趨勢進(jìn)行了評價[4]?；谌袠I(yè)樣本的能源消耗數(shù)據(jù)，周倩玲和方時姣構(gòu)建了面板固定效應(yīng)模型，分析了地區(qū)能源稟賦、企業(yè)異質(zhì)性和能源效率三者之間的關(guān)系[5]。喻勝華和王婷婷認(rèn)為經(jīng)濟開放性、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)占比對能源利用效率有顯著的正影響，能源消費結(jié)構(gòu)、政府環(huán)境規(guī)制對能源利用效率有顯著的負(fù)影響[6]。王玲等運用序列DEA方法研究了中國制造業(yè)中28個行業(yè)基于節(jié)能減排的特征[7]。關(guān)于結(jié)構(gòu)異質(zhì)性對能源高質(zhì)量發(fā)展的影響研究，陳釗和陳喬伊使用企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)測算中國工業(yè)同行業(yè)內(nèi)企業(yè)能源效率的異質(zhì)性，認(rèn)為節(jié)能政策應(yīng)當(dāng)充分考慮各企業(yè)間能源效率的異質(zhì)性[8] ；周四軍和許伊婷分析了能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)以及資本配置結(jié)構(gòu)等五大結(jié)構(gòu)因素對能源發(fā)展的影響[9]。從能源消費的空間異質(zhì)性著手，姜磊與季民河基于資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步與市場調(diào)節(jié)機制的視角，研究了空間因素與能源消費強度的關(guān)系[10]。王韶華等認(rèn)為結(jié)構(gòu)與空間異質(zhì)性兩者均與能源發(fā)展存在關(guān)聯(lián) [11]。為了加快能源高質(zhì)量發(fā)展，一些學(xué)者提出了相關(guān)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(rèn)為中國能源要健康發(fā)展，應(yīng)從提高能源利用效率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與和能源利用結(jié)構(gòu)、加強政府宏觀調(diào)控等方面著手，持續(xù)推進(jìn)綠色能源發(fā)展。

本文在測度中國和八大經(jīng)濟區(qū)域的能源高質(zhì)量發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，從異質(zhì)性角度出發(fā)分析能源高質(zhì)量發(fā)展的影響因素。

二、能源高質(zhì)量發(fā)展水平的測度

（一）指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

本文根據(jù)能源高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵和標(biāo)準(zhǔn)選取測度中國能源高質(zhì)量發(fā)展水平的指標(biāo)，所有指標(biāo)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(huán)境、人口、經(jīng)濟社會具有密切的關(guān)系。對環(huán)境而言，能源資源取之于生態(tài)環(huán)境，又反作用于生態(tài)環(huán)境，因此在衡量能源高質(zhì)量發(fā)展水平時，需要考慮其與環(huán)境的協(xié)調(diào)能力。人類是能源行業(yè)發(fā)展中不可缺少的環(huán)節(jié)，關(guān)系到能源開采和能源消費，因此，人口與能源的協(xié)調(diào)也是測度中國能源高質(zhì)量發(fā)展水平的重要因素之一。能源消費的主要用途是促進(jìn)經(jīng)濟發(fā)展與社會進(jìn)步，因此，經(jīng)濟發(fā)展程度也可作為衡量目標(biāo)值的指標(biāo)。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(chǎn)生GDP”和“人均能源消費量”等指標(biāo)。

能源高質(zhì)量發(fā)展的目的是滿足經(jīng)濟發(fā)展和城鄉(xiāng)居民對能源的需求。從城鄉(xiāng)共享與能源共享角度來考慮，城鄉(xiāng)共享即指中國在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，各?。▍^(qū)、市）實現(xiàn)城鄉(xiāng)共享的程度，分別從政府投資與投資共享結(jié)果來分析，此處選取“電力城鄉(xiāng)共享”和“能源工業(yè)投資城鎮(zhèn)占比”作為代表城鄉(xiāng)共享的指標(biāo)；能源共享是從能源使用的覆蓋面上來考慮的，以中國總?cè)丝跒閰⒖蓟c，分析使用天然氣等能源的人口總數(shù)在總?cè)丝跀?shù)中的占比情況，選取“城市燃?xì)馄占奥省焙汀坝脷馊丝谡伎側(cè)丝诒戎亍眱身椫笜?biāo)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(biāo)，構(gòu)成指標(biāo)集，并以此指標(biāo)集作為測度中國2003—2020年間能源高質(zhì)量發(fā)展水平的指標(biāo)體系（見表1）。所選指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國煤炭年鑒》《中國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫》以及國家統(tǒng)計局官網(wǎng)公布的數(shù)據(jù)。

考慮到所選取各指標(biāo)對能源高質(zhì)量發(fā)展水平所產(chǎn)生效應(yīng)的差異，本文將“煤炭消費總量占能源消費總量比重”作為負(fù)向指標(biāo)，其余6個指標(biāo)視為正向指標(biāo)，并分別對其采用正向與負(fù)向方法以完成數(shù)據(jù)預(yù)處理。

（二）稀疏主成分分析法測度能源高質(zhì)量發(fā)展水平

計算后得到主成分的方差解釋程度數(shù)據(jù)為：PC1對應(yīng)方差解釋程度為34.6%， PC2對應(yīng)方差解釋程度為24.3%，PC3對應(yīng)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(shù)為0.995，0.165，0.485。因此，可認(rèn)為稀疏主成分分析得到的主成分對原指標(biāo)所涵蓋信息量的解釋程度較高，可以采取該結(jié)果進(jìn)行下一步分析。

獲取各主成分計算信息后，代入原始指標(biāo)集中預(yù)處理后的樣本數(shù)據(jù)集，可測得各?。▍^(qū)、市）（因數(shù)據(jù)缺失原因，未包含西藏自治區(qū)和港澳臺地區(qū)）2003—2020年間的能源高質(zhì)量發(fā)展水平。為了更直接地觀察中國各?。▍^(qū)、市）在此期間能源高質(zhì)量發(fā)展水平的變化趨勢，將所得數(shù)據(jù)結(jié)果繪制成折線圖。觀察圖形可發(fā)現(xiàn)，在2003—2020年間中國能源高質(zhì)量發(fā)展水平變化趨勢呈現(xiàn)較為明顯的階段性特征，如圖1所示。

（三） 結(jié)果分析

1．從橫向來看，在2003—2020年間，中國整體能源高質(zhì)量發(fā)展水平有所提升，且呈現(xiàn)出明顯的階段性特征。2020年各折線對應(yīng)點的數(shù)值相對2003年對應(yīng)點的數(shù)值均有不同程度的增加，表明在該時間段內(nèi)，中國各項政策與措施得以有效推進(jìn)。其中，2003—2010年各經(jīng)濟區(qū)域間的能源高質(zhì)量發(fā)展水平差異不大，發(fā)展水平的高低程度相近，在圖形上表現(xiàn)為有較多交點或重合部分；2011—2020年各經(jīng)濟區(qū)域間能源發(fā)展開始存在較大差異，各經(jīng)濟區(qū)域?qū)?yīng)發(fā)展水平折線重合的區(qū)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(jīng)濟區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展水平差距逐漸增大。圖1中2003年最高點為西北地區(qū)，對應(yīng)的高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)為0.168，最低點為南部沿海地區(qū)，對應(yīng)的高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)為0.040，兩經(jīng)濟區(qū)域在2003年高質(zhì)量發(fā)展水平的差距為0.128；到2020年西北地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)上升至0.349，最低點為長江中游地區(qū)，其高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)為0.084，兩經(jīng)濟區(qū)域間的差距上升至0.265，為2003年指數(shù)差距的兩倍多。該現(xiàn)象進(jìn)一步驗證了中國區(qū)域存在發(fā)展不平衡的問題。

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

三、實證分析

對于不同結(jié)構(gòu)異質(zhì)性因素，其指標(biāo)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(biāo)作為能源消費結(jié)構(gòu)的代表指標(biāo)，選取“第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重”指標(biāo)作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代表指標(biāo)，以“資本形成總額與工業(yè)企業(yè)總數(shù)比值”指標(biāo)作為資本配置結(jié)構(gòu)代表指標(biāo)，以中國30個?。▍^(qū)、市）測度得到的能源高質(zhì)量發(fā)展水平作為被解釋變量，對中國和八大經(jīng)濟區(qū)域分別構(gòu)建面板分位數(shù)回歸模型，研究不同分位數(shù)水平以及不同地域各結(jié)構(gòu)異質(zhì)性因素對能源高質(zhì)量發(fā)展的影響規(guī)律，分析不同因素在不同地區(qū)影響機制的差異。

（一）中國整體模型構(gòu)建及實證分析

利用中國各?。▍^(qū)、市）的面板數(shù)據(jù)集，在對其進(jìn)行面板分位數(shù)回歸前，先進(jìn)行一般面板回歸分析，并進(jìn)行Hausman檢驗，確認(rèn)樣本數(shù)據(jù)適用固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)回歸模型。因此，可構(gòu)建面板數(shù)據(jù)回歸模型如下：

devit=αi+β1xfit+β2cyit+β3zbit+μit （1）

同理，可在此基礎(chǔ)上建立面板分位數(shù)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(yīng)固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)回歸模型與面板分位數(shù)回歸模型中的被解釋變量，即能源高質(zhì)量發(fā)展水平，xf，cy，zb分別代表能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本配置結(jié)構(gòu)。

基于樣本數(shù)據(jù)集，分別對以上兩模型進(jìn)行參數(shù)估計，結(jié)果見表2和表3。

根據(jù)中國面板分位數(shù)回歸模型分析結(jié)果，得到以下結(jié)論：

1．能源消費結(jié)構(gòu)與中國能源高質(zhì)量發(fā)展水平呈正相關(guān)關(guān)系。隨著分位數(shù)水平的上升，能源消費結(jié)構(gòu)對中國能源高質(zhì)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(zhì)量發(fā)展水平的促進(jìn)水平將隨之降低，這一結(jié)論與中國的能源消費國情與政策導(dǎo)向吻合程度較高。因此，為尋求更高效的發(fā)展方式，需要促進(jìn)能源消費結(jié)構(gòu)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(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與中國能源高質(zhì)量發(fā)展水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。隨著分位數(shù)水平的上升，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對中國能源高質(zhì)量發(fā)展水平的影響逐漸增強，表明隨著能源高質(zhì)量發(fā)展水平的逐步提升，第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值在國內(nèi)生產(chǎn)總值占比的提升，對能源高質(zhì)量發(fā)展的抑制作用會逐漸增強，即能源高質(zhì)量發(fā)展更應(yīng)當(dāng)注重國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，以更好地支撐能源行業(yè)的發(fā)展。

3．資本配置結(jié)構(gòu)與中國能源高質(zhì)量發(fā)展水平呈正相關(guān)關(guān)系。隨著分位數(shù)水平的上升，投資結(jié)構(gòu)對能源高質(zhì)量發(fā)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(guān)系是提升能源高質(zhì)量發(fā)展水平的關(guān)鍵，資本配置較為集中、有效的地區(qū)，能源的利用效率與高質(zhì)量發(fā)展水平相對較高，而資本配置較為分散、匱乏的地區(qū)，能源的利用效率與高質(zhì)量發(fā)展水平相對較低。

（二）八大經(jīng)濟區(qū)域模型構(gòu)建與實證分析

針對前文所述發(fā)展不平衡不充分現(xiàn)象，本文建立中國八大經(jīng)濟區(qū)域模型。通過Hausman檢驗建立固定效應(yīng)模型：

devit=αi+β1xfit+β2cyit+β3zbit+μit（3）

進(jìn)而構(gòu)建中國八大經(jīng)濟區(qū)域面板分位數(shù)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(yīng)的字符含義相同。各經(jīng)濟區(qū)域分析結(jié)果見表4和表5。

根據(jù)中國八大經(jīng)濟區(qū)域面板分位數(shù)回歸模型分析結(jié)果，得到以下結(jié)論：

1．對能源消費結(jié)構(gòu)因素而言，所有經(jīng)濟區(qū)域的消費結(jié)構(gòu)均與能源高質(zhì)量發(fā)展水平呈正相關(guān)關(guān)系，從影響程度變化來看，所有經(jīng)濟區(qū)域呈現(xiàn)出與中國整體模型相同的規(guī)律，即能源消費結(jié)構(gòu)因素對能源高質(zhì)量發(fā)展水平存在促進(jìn)作用。但隨著分位數(shù)水平的增加，在北部沿海、東部沿海、南部沿海、西北地區(qū)、西南地區(qū)和長江中游等經(jīng)濟區(qū)域，該結(jié)構(gòu)的促進(jìn)作用逐漸減弱，而在東北地區(qū)和黃河中游等經(jīng)濟區(qū)域，該結(jié)構(gòu)的促進(jìn)作用逐漸增強。

2．對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)而言，在不同分位點，北部沿海、東部沿海、南部沿海等經(jīng)濟區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均與能源高質(zhì)量發(fā)展水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，東北地區(qū)、西南地區(qū)和長江中游等經(jīng)濟區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均與能源高質(zhì)量發(fā)展水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，黃河中游和西北地區(qū)等經(jīng)濟區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源高質(zhì)量發(fā)展水平的相關(guān)關(guān)系有正有負(fù)。從影響程度上來看，所有八大經(jīng)濟區(qū)域隨分位數(shù)水平上升，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對自身能源高質(zhì)量發(fā)展水平的影響程度逐漸減弱。

3．對資本配置結(jié)構(gòu)而言，東北地區(qū)、東部沿海、黃河中游和西北地區(qū)等經(jīng)濟區(qū)域的資本配置結(jié)構(gòu)均與能源高質(zhì)量發(fā)展呈正相關(guān)關(guān)系，北部沿海、南部沿海和西南地區(qū)等經(jīng)濟區(qū)域的資本配置結(jié)構(gòu)均與能源高質(zhì)量發(fā)展呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。從影響程度變化來看，隨著分位數(shù)水平的上升，在西北地區(qū)、西南地區(qū)和長江中游等經(jīng)濟區(qū)域，資本配置結(jié)構(gòu)因素對能源高質(zhì)量發(fā)展的影響逐漸增強。在北部沿海、東北地區(qū)、東部沿海、南部沿海和黃河中游等經(jīng)濟區(qū)域，資本配置結(jié)構(gòu)因素對能源高質(zhì)量發(fā)展的影響逐漸減弱。

四、結(jié)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(zhì)量發(fā)展水平，2003—2020年間中國能源高質(zhì)量發(fā)展水平有所提升，中國各項政策的實施得以有效推進(jìn)，取得了明顯成就，各階段呈現(xiàn)出較為明顯的發(fā)展特征：2003—2010年各經(jīng)濟區(qū)域的能源發(fā)展水平差異相對較小，2011—2020年各經(jīng)濟區(qū)域發(fā)展水平差異逐漸增加；2003-2020年，中國各區(qū)域能源高質(zhì)量發(fā)展水平差距增大，區(qū)域間存在發(fā)展不平衡、不協(xié)調(diào)的現(xiàn)象；從各大經(jīng)濟區(qū)域分布來看，西部地區(qū)和北部沿海地區(qū)的能源高質(zhì)量發(fā)展水平更高。不同結(jié)構(gòu)異質(zhì)性因素對中國能源高質(zhì)量發(fā)展水平影響不一。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源高質(zhì)量發(fā)展水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，能源消費結(jié)構(gòu)、資本配置結(jié)構(gòu)與能源高質(zhì)量發(fā)展水平呈正相關(guān)關(guān)系。隨著面板分位數(shù)水平上升，各結(jié)構(gòu)異質(zhì)性因素對能源發(fā)展水平的影響程度變化也不盡相同。對八大經(jīng)濟區(qū)域而言，不同結(jié)構(gòu)異質(zhì)性因素對于不同區(qū)域存在不同的影響機制。

能源高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程的推進(jìn)應(yīng)當(dāng)遵循因地制宜、因勢利導(dǎo)的原則。建立健全能源高質(zhì)量發(fā)展體系，不僅要從中國整體層面著手，更要從區(qū)域?qū)用孢M(jìn)行提升。從調(diào)整各結(jié)構(gòu)異質(zhì)性因素角度出發(fā)，提高區(qū)域能源高質(zhì)量發(fā)展水平需要結(jié)合區(qū)域自身實際情況，制定合適的能源高質(zhì)量發(fā)展對策。

1.合理調(diào)整中國能源消費結(jié)構(gòu)，逐步轉(zhuǎn)變能源消費模式。隨著國家能源高質(zhì)量發(fā)展水平的逐步提升，中國現(xiàn)有重煤重油的能源消費模式對能源高質(zhì)量發(fā)展的提升作用逐步減弱，該消費模式對于后期的持續(xù)發(fā)展成效微弱，應(yīng)當(dāng)調(diào)整中國能源消費模式，逐步轉(zhuǎn)移戰(zhàn)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(zhì)。

2.推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，改進(jìn)傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)模式。大量使用煤炭等一次能源確實使得中國的工業(yè)生產(chǎn)值得到較大幅度的增加，但隨著能源高質(zhì)量發(fā)展水平的提升，各方面的發(fā)展弊端也逐漸顯現(xiàn)，為適應(yīng)當(dāng)今社會經(jīng)濟的發(fā)展步伐，傳統(tǒng)的以第二產(chǎn)業(yè)為主的發(fā)展模式應(yīng)當(dāng)做出調(diào)整，產(chǎn)業(yè)重心轉(zhuǎn)移是形勢所趨，因此促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級將成為發(fā)展后期所需采用的必然舉措。

3．優(yōu)化資本配置結(jié)構(gòu)，使資本配置合理化。能源高質(zhì)量發(fā)展水平上升，資本配置結(jié)構(gòu)對其的影響越大，因此發(fā)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(jìn)行科學(xué)組合，合理安排各資本去向，將有限資本可產(chǎn)生的利益最大化。

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（責(zé)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 Chinas 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(xué)基金重點項目（19ATJ007）

作者簡介： 周四軍（1966—），男，湖南長沙人，經(jīng)濟學(xué)博士，湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計學(xué)院教授，研究方向：經(jīng)濟統(tǒng)計分析。