陕西省能源强度的动态变化及影响因素分析

李　琦，韩亚芬，张　强，2

(1.宿州学院 环境与测绘工程学院，宿州，234000;2.中山大学 水资源与环境系，广州 520275)



陕西省能源强度的动态变化及影响因素分析

李琦1，韩亚芬1，张强1，2

(1.宿州学院 环境与测绘工程学院，宿州，234000;2.中山大学 水资源与环境系，广州 520275)

摘要：从节能减耗的目标出发，依据陕西省1996-2012年的相关统计数据，对陕西省17年的能源强度变化进行分析，并探求影响能源强度变动的主要因素。采用Laspeyres因素分解模型，对陕西省能源消耗强度进行了分结构、分产业的分解，研究发现：陕西省近十几年来能源强度的变动主要取决于效率变动的驱动，尤其是第二产业的能源效率提高起主导作用。对第二产业内部能源结构进行关联度分析，通过4类能源比例与第二产业能源强度的相关性分析，为陕西省未来能源结构的调整提供参考依据。

关键词：陕西省；能源强度；动态变化；因素分解

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1415.C.20150107.1315.012.html

网络出版时间：2015-01-07 13:15

能源是人类社会形成和发展的重要条件之一，随着社会经济的日益发展，能源问题已经成为世界各国普遍关注的焦点[1]52-59[2]。能源强度的分析是反映能源利用效率的主要指标。国内外学者在能源强度方面进行了大量研究，主要集中在以下几个方面：一是能源强度的时空收敛性分析[3]，如魏巍贤等[4]对不同发展程度国家的能源强度进行分析研究，发现这些国家的能源强度存在某种趋同效应；二是能源强度的政策性研究，此类研究处于起步阶段，主要集中在财政和税收两方面[5,6]；三是能源强度的影响因素及其分解研究，这方面研究也是目前能源效率研究的热点问题，如史丹等[7]认为降低能源效率是一个综合性的问题，取决于产业结构、技术发展水平、能源消费结构及区位条件等多种因素的综合作用，ChunboMa等[8]利用多年的统计数据，结合完全因素分解法对中国能源强度进行分解研究，结果表明能源强度下降依赖于能源利用效率的提高。

陕西省作为中国能源生产和消耗大省，分析其能源强度的变动及影响因素对于陕西能源结构以及产业结构调整都将起到政策性的指导作用。为此，该文收集了陕西省1996-2012年的统计数据，利用因素分解模型对陕西省能源强度的动态变化规律及其影响因素进行分析，为陕西省未来制定相应的降能减排政策提供依据。

一、研究方法与数据来源

能源强度是反映区域能源利用效率的主要指标，而能源强度变动与产业结构、经济发展水平及能源消费结构等因素密切相关，该文选用Laspeyres因素分解模型对陕西省能源强度进行分解。

(一)构建模型

能源强度变动的研究多采用因素分解模型，在釆用指数分解方法分析时，首先根据研究对象确定一个总方程，再将研究对象分解为若干相关因素，最后确定研究公式。该文是运用经济投入产出分析原理，通过数学恒等变换，使计算公式经过变换仍具有物理意义，以此来构建拉氏结构分解模型对能源强度进行分析[9]。

根据能源强度(用符号e表示)计算公式，将e按3次产业分解，可变换为：

(1)

其中，ei指第i产业的能源强度，gi指第i产业的经济增加值占GDP的比例，Ei指第i产业的能源消费量，Gi指第i产业的经济增加值。

令et为第t期的能源强度,e0为基期的能源强度,可得如下公式：

由此，总能源强度的变化可表示为：

(3)

为了进一步分析能源强度受经济结构变化而引起变动的量和能源强度受能源利用效率变化而引起变动的量，可以考虑将总能源强度的变动(Δe)进行分解，分别得到能源强度变动的结构份额因素Δestr和能源强度变动的效率份额因素Δeeff，根据数学恒等变换的原理，将分解结果表示如下：

(4)

(5)

对上述变换得到的数据进行无量纲化处理，可分别得到经济结构调整对能源强度变动的贡献率(rstr)和能源利用效率变化对能源强度变动的贡献率(reff)，最终计算结果以正负值作为评价影响因素作用的参考值，若结果为正值，则说明经济结构调整(能源利用效率变化)的影响对能源强度下降起到一定的促进作用；反之，若结果为负值，则说明经济结构调整(能源利用效率变化)的影响对能源强度下降起到一定的阻碍作用。

具体计算方法由公式(4)-(5)变换所得，表示如下：

(6)

(7)

(二)数据来源

该文所使用的原始数据主要来自于《陕西省统计年鉴》(1997-2013)，相关概念参考《中国能源统计年鉴》。该文研究时段选择1996-2012年，该文在研究过程中所用的数据主要包括陕西省1996-2012年各时段的总产值、总能耗、各产业的总产值、总能耗及能源消耗结构变动的相关数据。

二、陕西省能源强度变动趋势分析

图1　1996-2012年陕西省能源强度变化趋势

能源强度反映了一个国家或地区能源消耗的利用效率，图1反映了1996-2012年陕西省总能源强度与3次产业能源强度的变动情况。由图可知：一是从总能耗强度的变化趋势来看，陕西省总的能源消耗呈现逐年下降的趋势，仅在1998年及2002-2005年出现较小的波动，说明陕西省近些年来能源利用效率逐年提高，经济增长速度快于能源消费的增长速度。1996年陕西省能源强度为1.254t标准煤/万元，2012年能源强度为0.762t标准煤/万元，与1996年的能源强度相比，下降了1.706t标准煤/万元，年平均下降率达10.04%。受国家宏观调控政策的影响，陕西省“九五”至“十一五”期间经济处于发展状态，能源消费量也大体处于增长状态，由于能源利用效率在逐年提高，经济增长速度快于能源消费增长速度。所以，人们可以看到1996-2000年和2006-2012年能源强度变动趋势呈现波动现象。可利用这种变动趋势对未来陕西省能源强度进行模拟[10]，预测“十二五”规划末的能源强度。模拟出的公式为：e=2.6415exp(-0.071t)，r2=0.9724。式中，t为年份序数。依据模拟公式可以前推3年的能源强度数据，得到2015年的能源强度约为0.638标准煤/万元。二是从分产业的角度分析，在3次产业中第二产业的能源强度下降幅度最大，且在2000-2004年出现了波动上升，2005年之后下降趋势和总能耗强度变动趋势大体一致；第一产业和第三产业变动趋势较为平缓，说明陕西省近年来能源强度的降低主要归功于第二产业。其中第三产业的能源强度变动趋势与总变动趋势较为接近，2004-2012年的能源强度曲线走势几乎与总变动曲线走势平行。在陕西省大力优化产业结构的大背景下，第三产业在整体经济格局中所占比重逐渐变大，在今后经济结构调整过程中，如何进行第三产业的调整具有参考意义。第一产业的能源强度在数值上略低于第三产业，但其能源强度变动曲线的走向与第三产业还是很相似的。

三、陕西省能源强度变动的因素分解

为研究陕西省能源强度变动的内部原因，该文采用Laspeyres因素分解模型，对陕西省能源消耗强度进行了分结构、分产业的因素分解，以便为陕西省产业结构调整提供理论借鉴。

(一)能源强度变动的结构份额因素和效率份额因素分析

根据公式(4)-(7)将陕西省能源强度变动的影响因素进行分年度分解，分解结果如表1。

由表1可以看出，效率份额与总变动的数值除2001年、2002年和2004年为正值，其余均为负值，两者的变动为同向，而结构份额的变动与总变动有所偏离。效率因素贡献率在1996-2012年大体呈现逐年上升的趋势，累计贡献率为1307.45%。结构份额贡献率在1996-2005年期间为正值，2006-2012年期间贡献值几乎为负值，累计贡献率为292.55%。可见陕西省能源强度变动的主导影响因素应为效率因素。因此，在未来陕西省经济结构调整过程中，应着重考虑各产业能源利用效率提高对能源强度降低的促进作用。

表1 　1996-2012年陕西省能源强度变动的因素分解情况

(二)分产业效率份额的贡献率分析

根据上文分析，陕西省能源强度降低的主导因素为产业能源利用效率提高，但是各产业对能源强度降低的影响情况稍有不同。因此，有必要探讨能源利用效率的变动在产业内部是如何变动的，进而分析各产业对能耗下降的贡献率。下面是第i产业效率份额的贡献率(ri)的计算公式：

(8)

图2清晰地反映了陕西省第一、二、三产业的效率份额贡献率，从各产业效率份额贡献率分布结果来看，1996-2005年期间第二产业的效率份额贡献率占据较高的比例。2006-2012年期间，第二产业效率份额贡献率所占比重虽有所下降，但其在整体效率份额中所占的比例基本都在60%以上，2010年甚至超过100%，可见其在整体产业格局中仍据主体位置。第一产业效率份额贡献率一直处于正负值逐年交替变换的状态，且其绝对值在多数年份都小于第三产业的贡献率，这说明第一产业效率份额的变动对总体能源强度变动的影响并不显著。第三产业效率份额贡献率的绝对值在多数年份都大于第一产业，这说明陕西省第三产业效率份额对能源强度降低的影响虽不如第二产业明显但还是起到了一定的推动作用，而且呈现逐年增强的趋势。

图2　1996-2012年3次产业效率份额贡献率情况

近年来，陕西省第二产业在总体经济格局中所占的比重逐渐增大，但省内工业化程度不高，相比国内一些发达省份而言还有很大差距。可见，提高第二产业的能源利用效率仍然是目前陕西省节能降耗的主要途经，而陕西省作为中国能源生产和消费大省，长期以来煤炭消费量一直在第二产业能源消费量中占较大比例。因此，寻求陕西省节能降耗途经的关键是分析其当前的能源消费结构。

四、陕西省第二产业能源强度与能源消费结构的相关性分析

灰色系统理论是邓聚龙教授在1982年提出的，灰色关联分析方法是灰色系统理论的一部分，基本原理是以因素的数据序列为依据，经过一系列数学方法变换研究，判断各因素之间的灰色关联度。该文根据陕西省统计数据特征及关于能源强度问题计算实现的可能性，选用邓氏关联度模型。

设系统特征行为序列为:

X0={x0(0),x0(0),…，x0(n)}

系统的相关因素行为序列为:

Xi={xi(1),xi(2),…，xi(n)}(i=1,2...m)

首先计算关联系数为：

为了避免分析的主观性，使关联度能更好地体现系统的整体性，使取值具有一定的客观性，取ρ=0.5。

为了深入了解能源强度与能源消费结构的关系，选取了陕西省1996-2012年第二产业中煤炭、石油、天然气、水电4类能源的使用量，分别计算出它们在能源消费总量中所占的比例，并用灰色关联度法计算出其与第二产业能源强度的相关性[11]，结果如下表所示：

表2陕西省第二产业能源强度与4类能源使用比例的相关系数

能源品种煤炭石油天然气水电相关系数(r)0.810.320.090.11

对陕西省能源消费结构与第二产业能源强度的相关性分析发现：相关程度由小到大依次为天然气(0.09)、水电(0.11)、石油(0.32)、煤炭(0.81)。煤炭、石油等化石能源的使用与能源强度的相关性较大，天然气、水电等清洁能源的使用与能源强度的相关性稍小。从提高第二产业能源效率的角度出发，应考虑减少煤炭等化石能源消费，增大天然气等清洁能源的消费量。因此，陕西省在今后第二产业内部能源结构调整时根据经济效应最大化的原则，可以优先选用天然气、水电等清洁能源。

通过上面分析，可以得出以下结论：

一是1996-2012年间陕西省能源强度呈现明显的下降趋势，其中，第二产业的能源强度下降幅度最大；说明能源利用效率在逐年提高。

二是从因素分解角度看，在能源强度的变动中，效率份额的贡献率较高，累计贡献率达到1 307.45%，说明近些年陕西省能源强度的降低主要归功于效率因素，而且第二产业的能源效率提高占到了绝对比重。所以，在陕西省节能降耗工作中第二产业能源效率的提高是其工作的重点。

三是从关联度分析角度看，陕西省能源消费构成与第二产业能源强度的相关性较强，从选择的4类能源来看，煤炭、石油等化石能源与第二产业能源强度的相关性比较大，天然气、水电等清洁能源与第二产业能源强度的相关性相对较小。因此，陕西省未来在进行能源结构调整时，应该优先考虑发展使用高产出率能源的行业，对能源利用效率低的行业进行生产工艺的改进，或淘汰一部分环境经济效益低下的行业发展低能耗产业。

通过上面分析，对陕西省降低能源强度提出如下建议：首先加快经济发展进程，调整产业结构，减少第二产业特别是高能耗行业在工业中的比重，增加第三产业比重，促进产业结构优化升级；其次，制定合理有效的能源管理政策，改善能源结构，减低传统能源比例，开发绿色的新能源，实现能源结构升级；另外，要逐步改善粗放型经营模式，通过集约化生产降低能源消耗强度。

参考文献：

[1]Agency I E.Indicators of Energy Use and Efficiency:Understanding the Link between Energy and Human Activity[M].Paris:OECD/IEA,1997.

[2]李国平,杨洋.我国能源强度区域差异影响因素的实证研究——以陕西和广东为例[J].人文地理,2009,05(109):61-65.

[3]宋枫,王丽丽.中国能源强度变动趋势及省际差异分析[J].资源科学,2012,34(1):13-19.

[4]魏巍贤,王锋.能源强度收敛:对发达国家与发展中国家的检验[J].中国人口·资源与环境,2010,20(1):4-10.

[5]彭青.湖北省能源强度变化因素研究[D].湖北:中南民族大学,2012.

[6]林伯强,姚昕,刘希颖.节能和碳排放约束下的中国能源结构战略调整[J].中国社会科学,2010,(1):58-71.

[7]史丹.中国能源效率的地区差异与节能潜力分析[J].中国工业经济,2006,(10):49-58.

[8]MaDIS C.China’s changing energy intensity trend:A decomposition analysis[J].Energy Economics,2008,30(3):1037-1053.

[9]Ang B W,Zhang F Q,Choi K H.Factorizing changes in energy and environmental indicators through decomposition[J].Energy,1998,23(6):489-495.

[10]韩亚芬,孙跟年,李琦.环境学习曲线建立的理论与实践意义[J].河北北方学院学报：自然科学版,2011,27(2):51-56.

[11]孙玉刚.灰色关联分析及其应用的研究[D].江苏:南京航空航天大学,2007.

(责任编辑治丹丹)

Influencing Factor Analysis and Dynamic Changes

of Energy Intensity in Shanxi Province

LI Qi1,HAN Ya-fen1,ZHANG Qiang1,2

(1.School of Environment and Survey Engineering,Suzhou University,Suzhou,Anhui 234000,China;

2.Department of Water Resources and Environment,Sun Yat-sen University,Guangzhou,Guangdong 510275,China)

Abstract:Starting from the goal of energy conservation and consumption reduction,and based on the related statistical data from 1996 to 2012 in Shaanxi Province,the paper analyzes the change of energy intensity in these years and explores the main factors influencing these changes.Through using Laspeyres,a factor decomposition model,the paper also decomposes energy intensity according their structures and industries with the findings that these changes have been mainly depending upon efficiency variation;especially the higher energy efficiency of the Second Industry has played a more important role in recent years.Finally the paper makes a correlation analysis between 4 kinds of energy ratio and the energy intensity of the Second Industry,and provides some reference for the future adjustment of energy structure in Shaanxi province.

Key words:energy intensity;dynamic change;factor decomposition;Shaanxi Province

中图分类号：F 2

文献标识码：A

文章编号：2095-462X(2015)01-0056-05

作者简介：李琦(1982-)，男，安徽宿州人，宿州学院讲师，环境科学硕士，主要研究方向为资源环境评价与管理。

基金项目：国家社会科学研究项目(08BJY074)；安徽省高校省级人文社科研究项目(SK2013B509)；安徽省领军人才专项项目(2014lj01)与宿州学院科研开放平台课题(2012YKF)联合资助成果

收稿日期：20141006