中国省域能源—经济—环境系统协调性实证研究

陈黎明+王颖+田建芳

摘 要：3E系统协调是系统内和系统间同时达到协调的一种均衡状态。结合系统内协调和系统间协调，建立3E系统协调性综合评价模型，对中国30个省份（西藏除外）3E系统协调性进行综合评价实证研究。总体来看，各省份3E系统均处在勉强协调状态以上，个别省份达到优质协调状态。2002～2012年，各省份协调程度整体呈现上升态势，同时各省份之间横向差异较大，各地区面临不同程度的经济结构转型和提高发展效率压力。

关键词： 3E系统;协调性;灰色关联分析;典型相关分析

中图分类号：F22   文献标识码： A    文章编号：1003-7217（2015）01-0105-06

一、文献述评

自加入WTO以来，中国经济步入新一轮快速增长期，2002～2013年GDP年均增长率达到10.2%;占世界经济的比重由2000年的3.7%上升至2012年的11%。然而，在中国经济获得高速发展，规模日益扩大的同时，能源、经济和环境（Energy，Economy&Environment，简称3E）协调发展问题已成为实现可持续发展所面临的重要问题。3E系统协调性综合评价，对了解3E系统发展状态，促进能源、经济和环境系统协调稳定发展，具有十分重要的意义。

国内外相关文献对3E系统协调性的研究重点集中在经济增长、能源消费与环境保护两两之间的因果关系上。Nick D. Hanley，Peter G. McGregor，J. Kim Swales et.al（2006）以英国为例建立一般均衡模型，研究能源效率对环境的影响。结果表明：一刀切的能源刺激政策，会刺激能源的生产和消费，从而导致环境的恶化^[1]。魏巍贤（2009）将环境系统的反馈作用引入了一般均衡模型，分析当税收和经济结构发生变化时，环境系统的反馈作用对整个宏观经济系统产生的影响^[2]。宁泽逵（2010）在比较分析中国GDP和能源消费统计数据的基础上发现：中国GDP和能源消费存在协整关系，且从经济增长到能源消费是一种单向的因果关系，而能源消费并不是经济增长的强外生变量^[3]。对3E系统之间关系的研究，Oliveira，Henggeler Antuners（2004）考虑了能源、经济、环境等一系列因素，建立一个基于I-O系统的多目标线性规划模型^[4]。随后又将研究投入产出分析的区间系数多目标线性规划模型发展到研究3E之间的相互作用上，结果显示：经济增长、社会福利和环境之间存在强烈的对立性^[5]。崔和瑞和王娣（2010）建立了向量自回归（VAR）模型，对3E系统的动态关系进行了实证分析^[6]。陈黎明和邓玲玲（2012）在典型相关分析的基础上建立3E系统协调度评价模型，并利用其对中国29个省份的3E系统协调度进行了综合评价^[7]。

以往文献对3E系统协调性的研究，只考虑了各个子系统之间的关系，而3E系统的协调性以及协调性的省域差异并没有得到深入的研究。本文充分考虑了子系统内部各因素之间以及子系统相互之间的交互效应，将协调性划分为3E系统内协调性（即各子系统内部的协调）和3E系统间协调性（即各子系统与其他子系统间的协调），从3E系统整体的角度，对系统内协调性和系统间协调性的信息进行整合，建立3E系统协调性综合评价模型。

二、3E系统协调性评价指标体系构建

（一）3E系统协调性评价的理论基础

已有研究突出了3E系统中某两个子系统之间或三个子系统之间的动态关系，但3E系统是一个复杂系统，其构成是分层次的，3E系统协调不仅包括能源、经济和环境三者之间的协调，而且包括能源、经济和环境三个子系统内部的协调，即3E系统的协调性包括系统内的协调性和系统间的协调性。

系统内协调性是指能源、经济和环境分别单独作为一个复杂系统，其发展需要保持内部协调。能源系统的内部协调是指能源在总量的产销存过程中保持动态的平衡协调，在结构和效益上保持合理发展。而能源总量的产销存保持动态的内部协调主要依赖于能源的生产和消费。经济系统的内部协调是指经济系统在生产过程中既要求总量与结构相互协调，也要求经济增长的数量与质量相互协调。通过对经济系统总量与结构进行调整，以促进经济增长数量与效益的相互协调。环境系统的内部协调是指环境系统的运行应以人居为最终目标，保持环境的不断优化，即由已有的环境状态，通过环境污染和环境治理相互排斥的行为过程，逐步使已有状态过渡到优化后的最佳人居环境状态。系统内部协调性可以利用系统内部各评价序列指标与理想状态指标的相似程度来反映，当系统实际状态越接近于理想状态，即系统指标实际状态序列与理想状态序列越相似，系统内部的协调程度就越高，系统发展越协调。

财经理论与实践（双月刊）2015年第1期2015年第1期（总第193期）陈黎明，王 颖等：中国省域能源-经济-环境系统协调性实证研究

系统间协调性是指3E系统中，各子系统与其他子系统之间的协调程度。系统间的协调性是通过各子系统与其他子系统之间的相互作用实现的，当其他子系统对该子系统作用力较大时，说明两个系统之间相互协调。其他子系统对该子系统共同作用力的大小，反映该子系统与其他子系统之间协调程度的高低。例如考察3E系统中经济子系统的系统间协调性，就是将能源和环境两个子系统对经济子系统的作用程度汇总，在统计上体现为能源子系统和环境子系统对经济子系统的贡献度。

（二）3E系统协调性评价指标体系

根据对3E系统内协调性和系统间协调性的界定，并结合3E系统各子系统的特征，设计出一套由3个子系统构成，且每个子系统包含4个要素、10个指标（共30个指标）的3E系统协调性综合评价指标体系，具体如表1所示①。

三、3E系统协调性评价模型构建

（一）3E系统协调性评价思路、模型与标准

3E系统协调性综合评价的目标是各省域3E系统的协调程度，基本思路如下：3E系统的综合协调度由3个子系统协调度的几何平均数求得，各个子系统综合协调度由系统内协调度和系统间协调度平均求得。各个子系统的系统内协调度通过关联分析，对比满意值求得;系统间协调度由其他子系统对该子系统共同的作用力大小，即贡献度加权求得。

综上，计算3E系统综合协调度的基本模型为：

C=（C1×C2×C3）1/3（1）

式（1）中，C为3E系统综合协调度，C1、C2和C3分别表示能源、经济和环境子系统的综合协调度，它们分别由系统内协调度和系统间协调度加权求得，计算式如式（2）所示②。

C1=0.5×γ1+0.5×β1

C2=0.5×γ2+0.5×β2

C3=0.5×γ3+0.5×β3 （2）

式（2）中，γ1、γ2和γ3分别表示能源、经济和环境子系统的系统内协调度，β1、β2和β3分别表示能源、经济和环境子系统的系统间协调度。从经济意义上看，在3E系统协调发展中，系统内协调和系统间协调同等重要，结合实验结论，给系统内协调度和系统间协调度赋予相等的权数P=0.5。

3E系统协调度C的取值在0-1之间（1为最佳协调状态），C越高说明协调程度越高。参照相关文献对协调程度等级的划分以及本文对中国30个省份（西藏除外）协调性实证测评的结果，将3E系统协调程度划分为四个等级，如表2所示。

式（3）中，X0（k）为评价指标体系中对应第k个指标的理想解。为区别指标体系中指标性质的差异，本文对所有正指标选择最大值，逆指标选择最小值，适度指标选择平均值，以最大值、最小值和平均值的组合作为理想解。X1（k）为评价指标体系第k个指标的观测值。min minX0（k）-X1（k）为两级最小差;max maxX0（k）-X1（k）为两级最大差;ρ为分辨系数，ρ∈[0，1]，本文取0.5。

对3E系统间协调性的评价，文章采用典型相关分析法，测算子系统之间的匹配程度，用典型相关中的贡献度来分析。如经济子系统间协调性通过经济与环境、经济与能源的典型相关程度加权求得，而其中的典型相关程度表现为环境和能源二者对经济的贡献度。具体计算式如式（4）所示。

β1=0.5×J+0.5×M

β2=0.5×P+0.5×K

β3=0.5×N+0.5×Q（4）

式（4）中，J和M分别为能源和环境对经济子系统的贡献度;P和K分别为经济和环境对能源子系统的贡献度;N和Q分别为经济和能源对环境子系统的贡献度。而贡献度的求得，是依赖系统间相互的典型相关状态，以经济—能源二元系统中J、K为例，计算式如式（5）所示。

J=（λ1J1+λ2J2）/∑2i=1λi

K=（λ1K1+λ2K2）/∑2i=1λi（5）

式（5）中，J1、J2表示提取出的与经济子系统相对应的典型相关变量，K1、K2表示提取出的与能源子系统相对应的典型相关变量，λ1是衡量变量对J1、K1重要程度的有效特征值，λ2是衡量变量对J2、K2重要程度的有效特征值。同理可得M、N和P、Q。

四、省域3E系统协调性实证分析

（一）数据来源与预处理

本文的研究对象是中国30个省份（西藏除外），选取30个省份2002～2012年的年度数据作为分析样本。数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》和《中国贸易外经统计年鉴》。对于个别不可得数据，采用三次样条插值法等方法对缺失年份数据进行推算。

在综合评价中，由于各指标计量单位和属性不一致，往往存在不可公度性，使得各指标不能直接用于计算和比较，因此，本文采用极差化方法对指标数据进行处理。对于正指标，令x′=x-xminxmax-xmin;对于逆指标，令 x′=xmax-xxmax-xmin;对于适度指标，令 x′=11+x-M，其中xmax、xmin分别表示指标的最大值、最小值，M表示指标的平均值。

极差化方法能够将数据转换为0～1之间，消除了量纲的影响，为协调性的评价创造了基础。但是，极差化方法在数据的处理中，存在两大明显缺陷。第一，极差化方法在对变量进行处理的过程中，仅考虑变量的最大值与最小值，倘若有极端值存在，则会对变量的权重产生影响^[8]。第二，极差化方法能够保留变量的动态增量信息（横向信息），却没有反映变量间的差异信息（纵向信息）[9，10]，这就意味着，在用极差法对30个省份数据进行处理时，各省份之间的水平差异被人为缩小了。鉴于上述两大缺陷，本文对无量纲化处理后的数据进行了相应调整。首先，采用3倍标准差法对处理后的各指标数据进行极端值检验。由于本文选取的是各省份的时间序列数据，各指标值具有一定的连贯性与延续性，因此有极端值存在的情况较少。经检验，除了失业率（天津）、能源消费弹性系数（福建）和单位GDP工业废气排放量（宁夏）这三个指标，其他指标值均在3倍标准差以内。对于上述三个指标，本文使用其3倍标准差临界值替代其极端值进行调整。另外，为了使各省份之间发展水平的差异能够在数据上有所体现，本文拟在无量纲化处理后，将各省份指标分别乘以一个调整系数δ。令ij表示第i个省份第j个指标的平均值，j表示所有省份第j个指标的平均值，对于正指标和适度指标，无量纲化处理后的数据趋势与原始数据趋势相同，取δ=ij/j，对于逆指标，由于经过正向化处理，处理后数据趋势与原始数据趋势相反，故取δ=1/（ij/j）。

（二）实证分析

根据前文所构建的3E系统协调性综合评价模型，对中国大陆30个省份（西藏除外）2002～2012年3E系统协调性进行实证测评（结果见表3）。总体来看，各省份3E系统协调度得分整体呈上升趋势，略有波动，发展态势良好。各省份2002～2012年协调度得分在0.5～0.85之间，根据表2所示3E系统协调程度等级划分标准，均处在勉强协调状态以上，大部分省份处于良好协调状态，仅个别省份部分年份达到了优质协调状态。分别来看，广东、北京得分一直处于领先地位，保持较高的水平（广东2009～2012年连续四年处于优质协调状态）;青海前期得分较高，2002～2003年均处于良好协调状态，但近两年得分略显疲软;陕西、重庆得分较低，2002～2007年连续六年处在勉强协调状态，落后于其他省份。

根据表3所示3E系统协调程度等级划分标准，位于第一档的省份，3E系统协调状况均处于良好协调状态以上，个别年份甚至达到了优质协调状态;位于第二档的省份，大部分处于良好协调状态，只有少数省份的个别年份处于勉强协调状态;位于第三档的省份，大部分年份仅为勉强协调状态，协调程度较低。

具体而言，第一档包括广东、北京、青海和宁夏4个省份。广东和北京处于我国东部地区，青海和宁夏处于西部地区，它们的3E系统协调状况领先于其他省份，3E系统的发展各有特点。（1）广东是我国首批实行改革开放政策的省份之一，经济发展水平较高，现已成为中国第一经济大省。水土资源、海洋资源以及金属资源丰富，风能、潮汐等可再生能源具有极大的开发潜力，3E系统总体协调程度处于全国领先水平。（2）北京政治地位的独特性令其具备其他省份难以匹及的发展优势，但作为常住人口超过2100万的特大城市，能源、环境系统面临着巨大的压力，不堪重负。最近提出的 “去功能化”策略，即保留北京中心城区的首都核心功能，将部分城市功能进行疏散，有利于部分缓解能源、环境系统压力。（3）青海、宁夏两个省份，处于西部欠发达地区，却跻身第一集团，这不禁让人产生疑问，是否经济的发展会导致协调状况的倒退。观察两个省份子系统得分发现，经济子系统的得分均较低，能源、环境子系统得分均较高。虽然这两个省份经济发展水平较低，但丰富的资源能源足以支撑其经济的较快发展，且由于工业化进程落后于东部地区，环境系统尚未遭到严重破坏，从而3E系统协调状况较好。

第二档包括广西、上海等21个省份，其中东部省份8个（上海、海南、山东、天津、江苏、河北、浙江和福建），中部省份5个（江西、湖南、山西、河南和安徽），西部省份7个（广西、贵州、内蒙古、云南、四川、新疆和甘肃），东北部省份1个（辽宁）。总体来看，上述省份3E系统的发展较为协调，个别的子系统能够达到优质协调状态，但是仍存在一定的问题。不同于传统的综合评价结果，第二档包含的东、中、西部省份数量几乎相等，东部地区省份得分并不占优，这说明了片面地追求经济发展，忽视对能源和环境的保护，很可能会导致整个3E系统的失衡，无法达到高水平的协调状态。对于上述各省的优势及存在的问题，根据其所属区域的特点，进行综合分析。（1）对于上海等东部地区省份而言，均不同程度地面临能源短缺的压力，能源已不足以满足经济发展的需求，制约着社会经济发展。早期粗放型经济发展模式所带来的环境问题也不容乐观，2013年以来持续出现的大范围雾霾等极端天气，已经对生产生活造成了严重的影响，环境污染程度逼近临界水平。（2）对于江西等中部地区省份而言，其经济发展的总体水平与东部地区有较大的差距，经济发展结构失衡，缺乏新的着力点与增长点，存在劳动力与其他生产要素外流的现象。各省份能源丰富，条件较好，便于开采，但受技术水平的制约，利用效率偏低，无法有效支撑经济系统的持续发展。（3）对于广西等西部地区省份而言，贫困仍是困扰人们最主要的问题。随着东部地区经济的快速发展，贫富差距进一步拉大，既不利于西部的发展，也不利于民族的团结和稳定。同时，“未富先荒”现象也十分严重，土地荒漠化、盐碱化的治理远远落后于经济社会发展的需要。

第三档包括吉林、黑龙江、重庆、陕西和湖北5个省份。（1）吉林、黑龙江以及处于第二档末位的辽宁同属东北部地区，可以看出，东北部地区3E系统协调程度总体落后于其他地区。东北部地区工业基础雄厚，但工业转型发展较为迟缓，缺乏新的增长动力，经济下行压力较大。同时，随着经济的发展，对能源的需求也不断增加，由原来的能源自给地区转变为能源输入地区。在环境方面，也面临着森林资源锐减，草地退化、水污染严重等一系列问题。（2）重庆和陕西3E系统协调程度较低，落后于其他省份。重庆是我国西部唯一的直辖市，但其发展总体呈现西高东低的态势，存在严重的不均质性。2007年以前，其协调度得分均处在0.6以下，3E系统仅处于勉强协调状态，根据测算结果，在其3E系统中，经济子系统得分相对偏低。如何发挥直辖市的政治优势，打破区域发展的壁垒，走出一条适合自身发展的道路，对重庆3E系统的协调发展具有重要意义。陕西位于中部地区，是我国重要的老工业基地，能源储量丰富，目前面临着产业结构扭曲、发展效率偏低、缺乏高新产业技术支撑等一系列问题，水土流失、地表水污染、地势塌陷等一系列生态问题所带来的压力也越来越大。

五、结 论

根据上述研究，可得到以下结论：

1.国省域3E系统协调性发展具有阶段性特征。总体来看，各省份3E系统均处在勉强协调状态以上，没有省份处于失调状态，个别省份达到了优质协调状态。2002～2012年，各省份协调程度整体呈现上升态势，尤其是2006年以后，大部分省份协调状况出现明显改善。

2.国省域3E系统协调发展状况具有明显的差异性。通过对中国省域3E系统协调性进行综合评价看出，各省份之间横向差异较大，广东等省份达到了优质协调状态，东北部与西部个别省份仅处于勉强协调状态。然而，协调程度的高低与东、中、西和东北部的行政区域划分并不完全一致，广东、北京协调程度虽然处于领先地位，但总体而言东部地区并不占优，相反，西部地区的青海、宁夏却跻身第一集团，3E系统协调状况较好。

3.响省域3E系统协调发展状况的原因具有差异性。对东部地区而言，能源和环境系统对经济系统的发展产生了极大的制约，无法达到高水平的协调;对中部地区而言，经济发展总体水平与东部地区有较大的差距，且能源使用效率偏低，无法有效支撑经济系统的发展;对西部地区而言，丰富的资源由于受资金、技术和人才等因素的制约没有得到有效利用;对东北部地区而言，传统工业的衰退以及资源能源状况的恶化，严重制约了该地区3E系统的发展。

注释：

①

在构造综合评价指标体系框架时，初选指标应尽可能全面。文章首先从理论角度对每个子系统从4个纬度分别选取了20个指标，共计60个指标，以能够从各领域、各角度全面系统地反映3E系统的情况。考虑到指标间的多重共线性，遂采用极大不相关法则对指标进行筛选，使指标体系同时具有完备性和精简性两大特征，最后得到如表1所示指标体系。

②

本文计算子系统综合协调度、子系统的系统间协调度时，通过实验对各种加权方式进行对比，发现加权方式对结果不存在显著性影响，结合经济意义，在这两处计算平均数的过程中，均采用简单算术平均数计算。

参考文献：

[1]Nick D. Hanley， Peter G. McGregor， J. Kim Swales， Karen Turner， The impact of a stimulus to energy efficiency on the economy and the environment： A regional computable general equilibrium analysis[J]. Renewable Energy，2006，31（2）：161-171.

[2]魏巍贤.基于CGE模型的中国能源环境政策分析[J].统计研究，2009，（7）：3-13.

[3]宁泽逵.能源消费与经济增长协整分析：基于宏观数据的比较分析[J].统计与信息论坛，2010，（3）：81-85.

[4]Carla Oliveira， Carlos Henggeler Antunes， A multiple objective model to deal with economyenergyenvironment interactions[J]. European Journal of Operational Research，2004，153（2）：370-385.

[5]Carla Oliveira， Carlos Henggeler Antuners， A multiobjective multisectoral economyenergyenvironment model：application to portugal[J]. Energy，2011，36（5）：2856-2866.

[6]崔和瑞，王娣.基于VAR模型的我国能源经济环境（3E）系统研究[J].北京理工大学学报（社会科学版），2010，（1）：23-28.

[7]陈黎明，邓玲玲.基于典型相关分析的3E系统协调度评价研究[J].统计与信息论坛，2012，（5）：24-29.

[8]韩胜娟.SPSS聚类分析中数据无量纲化方法比较[J].科技广场，2008，（3）：229-232.

[9]易平涛，张丹宁.动态综合评价中的无量纲化方法[J].东北大学学报，2009，（6）：889-893.

[10]许涤龙，钟雄，欧阳胜银.经济发展阶段对能源消耗与经济增长的协同影响分析[J].湖湘论坛，2012，（2）：85-89.

（责任编辑：钟 瑶）

An Empirical Study on the Energy-EconomyEnvironment

Systems' Coordination of Chinese Provinces

CHEN Liming1，WANG Ying1，TIAN Jianfang2

（1.College of Finance and Statistics， Hunan University， Changsha 410079， China;

2. Department of Finance， Hunan First Normal University， Changsha 410205， China）

Abstract：The 3E system's coordination is an equilibrium state that both within the subsystems and between the subsystems achieve coordination. Combined both of these， this paper establishes a comprehensive evaluation model to evaluate the 3E system's coordination degree of China's 30 provinces （excluding Tibet）. Overall， 3E system's coordination degree of each province is above near coordination state， and individual provinces even achieve highquality coordination state. In 2002～2012， the coordination degree scores of each province are on the rise， but the horizontal differences among different provinces are still existed. All the provinces are facing the pressure of economic structure transformation and development efficiency improvement in different degrees.

Key words：3E system; Coordination degree; Grey relational analysis; Canonical correlation analysis