中国能源高质量发展的随机性收敛研究*

周四军，胡锐玲

(湖南大学 金融与统计学院，湖南 长沙 410079)

一 引 言

能源是人类文明进步的基础和动力，关系国计民生和国家安全，关系人类生存和发展，对于促进经济社会发展、增进人民福祉至关重要。中共十八大以来，中国发展进入新时代，中国的能源发展也进入新时代。党的十九大报告中，以习近平同志为核心的党中央提出坚持能源高质量发展的战略总目标，做好新时代的能源工作，这一工作任务为新时代中国能源发展指明了方向，开辟了中国特色能源发展新道路。为贯彻能源高质量发展这一总目标，中国能源以推动高质量发展为主题，以深化供给侧结构性改革为主线，全面推进能源消费方式变革，构建清洁的能源供应体系，实施创新驱动发展战略，并不断深化能源体制改革，持续推进能源领域国际合作。

在现实环境中，可以看到过去传统的能源经济时代，粗放型的能源产业结构虽然确实促进了我国经济的飞速发展，但造成了严重的环境污染。且化石能源的有限性也促使着我国能源产业必须加快改革步伐，转向新的可持续发展道路。随着经济逐步地走向高质量发展阶段，人民日益增长的美好生活需求反映在能源方面：对清新空气、清洁用水、美丽生态环境的需求会逐渐增加，对燃气、电力、热力等高品质清洁型能源服务的需求将越来越大。因此，为推动社会经济发展，满足人民对美好生活的需求，必须加快推进我国能源高质量发展水平提高。

二 文献综述

(一)国外关于能源高质量发展收敛性问题的研究

国外关于能源问题的研究文献较为充足，其研究重点主要是结合当前国家能源环境状况和研究目标进行实证建模，为政策出台提供科学依据。

Karimu等[1]分析了瑞典14个工业部门能源强度的决定因素并检验了能源强度趋同。基于构建的强度指数以及从该指数分解而构建的指数进行非参数回归分析，得到能源强度和趋同模式变化的两个关键决定因素。实证结果显示了能源强度的收敛性。Burnett等[2]扩展了新古典主义增长模型，将美国50个州(加上哥伦比亚特区)的物质资本积累和能源消耗包括在内，检验了经济增长对能源强度的收敛的影响。结果表明了能源强度存在收敛性。Awaworyi Churchill等[3]利用LM和rls -LM单位根检验，研究了1921 - 2014年新兴市场经济均衡相对人均二氧化碳排放的随机收敛性。结果表明在调查的17个国家中有11个实现了随机收敛。除此以外，Kaya、Kahraman[4]利用了修正TOPSIS法对能源结构进行研究，而关于评价指标的选取， Amer[5]将人类发展指数纳入能源效率的研究中，分析了两者之间的内在联系，结果表明能源发展与人类活动息息相关。

(二)国内关于能源高质量发展收敛性问题的研究

1.能源高质量发展内涵及测度

能源高质量发展的概念提出后，目前能源高质量发展的研究重点在于“高质量发展”的内涵剖析和测度分析。胡宗义等[6]利用1980-2013年的样本数据,运用自回归分布滞后(ARDL)模型对我国金融发展、对外贸易与能源消费三者间的关系进行实证研究。研究结果表明：金融发展对能源消费具有长期显著的负向效应,能源消费对金融发展的长短期影响显著为负；能源消费对对外贸易具有长期显著的促进作用,节能计划的实施,会降低贸易发展水平。基于此,认为我国应充分发挥金融在经济系统中的作用,在促进对外贸易发展的同时减少能源消费,实现经济社会的可持续发展。张强等[7]认为能源是国民经济发展的重要支撑,能源安全直接影响国家安全。能源供给需求缺口持续扩大、能源消费结构优化进展缓慢、能源进口来源集中程度提高等因素使得中国能源安全形势不容乐观。“一带一路”沿线国家油气资源禀赋优异,为能源高质量国际合作提供了重大契机,也为中国能源供给安全提供了坚实保障。新时代推进中国与“一带一路”沿线国家能源合作迈向高质量发展,迫切需要政府、企业、金融机构和社会组织精准聚焦、协同发力,政府应持续发挥顶层设计作用,企业应积极发挥合作主体作用,金融机构应主动发挥助推支撑作用,社会组织应善于发挥纽带桥梁作用。

现有文献关于能源高质量发展水平测度所构建的评价指标体系主要立足于经济高质量发展评价体系并进行了一定的内涵拓展。李金昌等[8]在现阶段我国的主要社会背景和全面建设小康社会的目标下，从“人民美好生活需要”和“不平衡不充分发展”的主要社会矛盾着手，从经济、创新、绿色、生活、和谐五个维度选取了27个指标来构建我国高质量发展的评价体系，代表性较强，且对于评价指标体系的构建具有一定的借鉴意义。锁箭等[9]对我国绿色能源高质量发展水平进行了测度，从绿色生产、绿色消费、绿色投资、污染减排四个子系统选取了9个具体的测度指标构建了指标体系，运用熵值TOPSIS法测度了2017年中国绿色能源高质量发展水平，得到了综合水平总体呈现“东中部高、西部偏低”的结论。韩军等[10]从清洁低碳、经济高效、安全可靠三个维度挖掘新时代能源高质量发展的内涵，从以上三个维度选取了20个指标，运用熵权TOPSIS法进行测度，结果表明能源高质量发展综合水平及清洁低碳、经济高效维度得分呈现“东高、中西低”的分布特征，而安全可靠维度呈现“西部高、中东低”的特征。王亚男等[11]基于八大区域视角对中国经济高质量发展水平进行了测度研究，从经济发展、创新发展等六个维度构建的指标体系，代表性较强，且客观全面。在测度方法上，作者提出了PCA-EM二次加权评价模型，结合变异系数法、地理探测器对我国区域的经济高质量发展水平进行测度研究，并分析了各个区域内部的差异程度，结果表明综合水平呈现“沿海地区—东北西北地区—其他地区”递减的分布特征。

2.收敛性方法研究

收敛性分析是研究不同评价体系间评价指标差距随时间变化的发展趋势，按照其分析方法和假设的不同可以分为σ收敛、β收敛、俱乐部收敛和随机性收敛。前三者都属于经典收敛性分析方法，它们都关注不同体系之间的绝对差距随时间推移的变化趋势。与传统收敛概念不同的是，随机性收敛分析不强调体系之间的绝对差异，而是通过判断不同体系之间的评价指标的差距是否保持一个相对平稳的变化路径，如果评价体系之间评价指标的差距形成了一个不随时间变化的差异均衡，就可以认定其是随机性收敛的，不过分关注评价指标的绝对值走向。

关于能源高质量发展收敛性研究主要基于其他能源指标(如能源效率)的收敛性研究。赵金楼等[12]运用随机前沿分析测算了1980-2010年29个省(自治区、直辖市)的能源效率，发现我国能源效率地区差异呈现先扩大后缩小的趋势，在测度基础上运用面板单位根法对我国地区能源效率进行随机收敛分析，结果表明东部区域不存在随机性收敛，而中西部地区则出现较低的收敛水平。他们得出结论：因地制宜、制定差别化的能源政策和产权结构有利于缩小区域差距，提高收敛水平。吴昊玥等[13]将研究视角聚集到农业碳排放方面，运用SBM-Undesirable模型对我国30个省区市2000-2014年的农业碳排放总量和绩效进行测度并利用面板单位根检验方法对碳排放总量和绩效进行随机性收敛分析。结果表明，在碳排放总量方面，全国、中部、西部呈发散状态，仅东部地区出现随机性收敛特征；在绩效的收敛性检验结果中，全国呈发散状态，东、中、西部呈现俱乐部式随机性收敛特征。宋金昭等[14]基于我国30个省区市建筑业碳排放量的面板数据，利用SBM模型测算了各省区市建筑业的碳排放效率，发现各地区碳排放效率差距较大，呈现“东—中—西”部递减的趋势。在测度基础上，通过面板单位根检验方法对全国及三大区域的碳排放效率进行随机性收敛建模分析，结果表明：全国层面和东、中部地区碳排放效率均存在随机性收敛，而西部地区则呈现发散状态。李荣杰等[15]利用改进的加权多维向量夹角法，测算了我国30个省区市的能源结构低碳化指数，结果发现总体呈上升趋势，且东部地区能源结构低碳化水平远高于中西部地区，并检验了各地区的收敛机制和影响收敛的因素，研究表明能源结构低碳化转型应重点加强经济发展和产业结构升级，走技术驱动经济的路径。

现有文献对能源高质量发展的内涵剖析不够深刻，大多从“绿色”角度出发进行评价体系的构建，评价指标有待进一步充实和完善。因此，本文在高质量发展的背景下，充分理解中国能源高质量发展的内涵，拟构建我国能源高质量发展的综合评价指标体系，采用熵权TOPSIS法对我国30个省(自治区、直辖市)能源高质量发展水平进行测算，并进行区域差异分析，对东部地区、中部地区和西部地区的能源高质量发展水平进行随机性收敛研究。

三 理论与方法研究

(一)理论分析

收敛性研究针对经济增长理论中关于不同经济体间的收入差距随时间变化的趋势，若不同国家或地区的经济发展随着时间推进差异逐渐缩小则认为经济发展具有收敛性(趋同性)。收敛性对于多个总体某一指标发展水平的趋势进行了研究，在研究中，我们关注总体的水平值随着时间的推移是否具有趋同性，总体之间的差距是否会消除。在能源高质量发展水平的测算中，评价体系指标选取的不同、样本年份不一样会导致测算出的各省区市能源高质量发展水平出现差异。对于其收敛性的研究过程，我们把各区域省区市能源高质量发展水平的收敛值视为“稳态水平”，我们希望看到的结果是：一定区域内各省区市能源发展水平的差异不断缩小，并向着高水平的稳态收敛。但在现实情况中，由于地理环境差异、经济差距、政策体制等因素会导致区域内各省区市的能源高质量发展水平参差不齐，因地制宜，采取不同的能源政策才有利于能源高质量发展水平差距的缩小。此外，在缩小差距的同时，我们也要兼顾发展的过程，低水平的收敛或趋同并不是国家发展追求的主旨。

(二)熵权TOPSIS法与能源高质量发展水平测度

熵值赋权法中，熵值反映的是指标信息的效用价值，是对一个不确定的随机事件的度量，一个事件的随机性越强，对应的熵值就越大；反之，事件的确定性越强，直到成为必然事件，则熵值越小直到为零。熵值赋权法是对于给定的评价指标，不同样本的数据差异越大，则该项指标对评价结果的影响作用就越大，被赋予的权重应该越大。熵值赋权反映了指标数据本身的特征，避免了人为赋权的主观性。而运用TOPSIS法进行综合评价的原理是：通过测度各评价对象的指标值向量与理想解和负理想解的相对距离来确定评价对象的综合得分，距离的计算方法通常采用欧几里得距离法，如评价对象越接近理想解同时又越远离负理想解，则评价对象的综合评价得分越高，反之越低。

首先建立全国各省区市能源高质量发展水平评价指标初始矩阵X，其矩阵中每个元素Xij(i=1,2,…，n;j=1,2,…，m)表示第i个省区市第j个指标的观测数值：

首先对初始矩阵X中的各指标元素Xij进行指标标准化处理，经极差法离差标准化对初始矩阵进行运算得到矩阵Y=(yij)nm,具体的计算公式如下：

其次利用熵值赋权法计算第i个省区市第j个指标上的指标相对比值zij与每个指标的熵值ej大小(其中0≤ej≤1，∑ej=1)，以及每个指标的权重Wj，具体计算方法如下式所示：

在指标权重确立之后进而可以确立基于熵权的能源高质量发展水平评价矩阵U=(uij)nm=Wj(yij)nm。

接下来，分别求得加权规范化矩阵U的正、负理想解(O+、O-)，其中：

O+={maxuij|j=1,2,…，m}

O-={minuij|j=1,2,…，m}

再者计算30个省区市评价指标与其正负理想解的欧式距离Di+、Di-，计算方式如下式所示：

最后，分别计算30个省区市的TOPSIS相对贴近度Ci：

上式中，相对贴近度有0≤Ci≤1。Ci越小，表示该省区市的能源高质量发展综合水平越低，反之Ci越大则表示该省区市的能源高质量发展水平越高。

(三)能源高质量发展的随机性收敛分析方法

随机性收敛要求下式成立：

在测度得到全国各省区市能源高质量发展水平(记为{yit})的基础上，为了检验{yit}是否包含单位根，考虑如下面板自回归模型：

(1)

(2)

相应地原假设与备择假设变为：

H0:δi=0,∀i↔H1:δi<0

因此面板单位根的检验等价于面板自回归方程系数的显著性检验。

1. LLC检验

在实际经济问题中，方程(2)的扰动项可能存在自相关，LLC检验在方程(2)的基础上引入高阶差分滞后项：

(3)

其中，δ为共同的自回归系数，不同个体的滞后阶数p可以不同，引入足够高的高阶差分滞后项保证扰动项εit为白噪声。但(3)式存在动态面板偏差，传统的OLS回归和系数t检验会对结果产生偏差，因此需要对t统计量进行矫正。

第二步，考虑到不同面板单位可能存在异方差，将残差标准化：

其中，σεi为εit的标准误，通过两个残差的回归可得。

第三步，使用标准化后的全部数据进行混合回归：

即通过回归系数的t检验统计量对原序列面板单位根进行检验。

2. HT检验

HT检验针对方程(1)，在H0成立的情况下给出了OLS法ρ估计值的期望μ与方差σ2的表达式，并证明了当T固定，大样本情况下有：

基于大样本分布，结合软件可以对方程(1)的回归系数进行检验，即对原序列面板单位根进行检验。

3. IPS检验

前两种检验要求每个个体的自回归系数相等，此假设在实践中要求过高，对于本文研究问题，不同地区的区域差异和政治政策可能导致内在规律不一样。IPS检验则允许每个个体的自回归系数不同，考虑方程(2)对每个个体的回归系数进行t检验。

综上，根据以上三种面板单位根检验的方法利用Stata软件可以对各省区市能源高质量发展水平的收敛性进行研究。

四 实证分析

(一)能源高质量发展内涵及指标体系构建

通过对新发展理念内涵的理解和相关文献的梳理和总结，本文归纳出新时代发展理念下能源高质量发展内涵应该涵盖以下四个维度：

1.绿色发展

绿色发展是能源行业发展的总目标，在实际生产过程中，能源作为消耗型原材料，其勘测、生产、运输、使用等整个投入经济活动中的过程都会造成原料冗余和环境污染。清洁意味着在能源高质量发展的理念下能源的整个生命周期要尽量保证低排放、低污染，减少污染物的排放，提高清洁度。因此本文从生态环保、清洁低碳、绿色投资三个方面衡量绿色发展。在生态环保方面，采用工业二废：废水、废气的排放作为指标来对能源生态环保进行衡量。清洁低碳则意味着能源的使用过程中尽量减少碳的排放，二氧化碳造成的全球变暖等环境问题可见一斑，而能源工业的推进产生的碳排放不可避免，因此，低碳也是能源高质量发展内涵的主要方面，而新兴能源的崛起则会大量减少碳排放。因此本文采取的是天然气消耗量占能源消耗总量比重、天然气用气人口占地区人口比重对低碳水平进行衡量。绿色投资则是推动绿色发展的重头，对于能源带来的不可逆的环境污染，绿色防护以及绿色能源的使用情况是能源高质量发展理念里的重要内涵。加大绿色投资、扩充绿色植被面积、加大环境治理力度等措施都是对现有能源环境污染的控制和治理，而开发绿色清洁能源，如风能、太阳能等则是从根源上解决能源问题。本文选取绿色能源投资占比、环保投资强度两个指标。

2.协调节能

能源工业作为一条完整的产业链，在能源工业经济运行过程中，经济增长的能源消耗代价要尽量减少，能源的整个生命周期推动的经济效益要尽量达到最大化，使其经济结构合理化，能够与经济增长和人口发展协调进步，因此本文将协调发展分为经济协调和人口协调两个专题层。能源经济结构主要包含能源生产结构、能源消费结构，因此本文对经济协调选取了能源效率、能源自给率两个指标。而对人口协调本文则采用人均能源消费量对其进行衡量。

3.技术创新

高质量发展就是使创新成为推动发展的第一动力，创新驱动发展，是发展的动力源泉，是行业发展的必要支撑。信息时代能源行业的发展离不开技术创新，创新可以分为技术创新与产业创新，技术创新主要是高新技术产业以及研究与试验发展(R&D)方面的指标，能源行业的进步与发展，都需要依托强大的技术支撑，在产业创新上，经济发展过程中产业结构的调整与创新是必不可少的，而第三产业在我国国内生产总值(GDP)中的占比，则可以较为明显地体现产业结构的创新程度。因此，本文选取R&D 人员全时当量、科学技术支出、第三产业增加值占 GDP 比重三个指标。

4.开放共享

开放发展是准确把握国际国内发展大势的先进理念，对提高我国能源质量发展水平提供了行动方向，把握省内外、国内外的联动，随着改革开放和进出口贸易发展，通过地区间的联系使得生产要素和技术资源之间相互流通，可以通过引进外国先进的技术设施提高我国能源发展水平，提升能源发展质量。本文选取进出口贸易总额指标来衡量各地区的开放程度。共享发展理念则体现了以人民为中心的发展理念，在能源开发分配使用的过程中，应该充分考虑到地区间发展不平衡、城乡发展不平衡的特点，照顾到偏远地区以及农村地区的利益。加快能源基础建设，提升能源民生共享能力也是能源高质量发展内涵之一，因此本文选择了城镇居民用电生活消费占城乡用电消费比重这一指标。

基于对能源高质量发展内涵的理解，本文构建了包括绿色发展、协调节能、技术创新和开放共享4个维度的中国能源高质量发展评价指标体系(表1)。

表1 能源高质量发展评价指标体系

根据上述评价体系及熵值TOPSIS测算方法，选取我国2003-2019年30个省区市的评价指标，对能源高质量发展综合水平进行测算。

(二)能源高质量发展水平测算

根据能源高质量发展评价指标体系及TOPSIS测算方法，测算得到2003-2019年30个省区市的能源高质量发展综合水平(因数据未获取的原因，未包含西藏自治区、港澳台地区)，所选指标相关数据来自《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国宏观经济数据库》，以及国家统计局官网公开发布的数据，结果如表2、表3所示：

表2 2003-2019年中国省际能源高质量发展水平表(1)

由表2、表3结果分析如下：

1. 横向分析

2003-2019年，我国能源高质量发展水平呈现上升状态，尤其是中西部部分省区市2017年能源高质量发展水平值相较于2003年增幅较大，说明样本期间内，我国的各项能源政策落实到位，取得了一定显著的效果。但大部分省区市能源高质量发展水平值在0.2～0.6之间，说明我国能源高质量发展水平综合来看普遍偏低，距离理想状态较远，绝大部分省区市能源发展水平提升空间都很大。

2. 纵向分析

纵观17年间的能源高质量发展综合水平，处于全国前列的省区市主要有广东、北京、上海、浙江 、江苏等，处于末位的省区市主要有辽宁、黑龙江、吉林、新疆等。从增长速度来看，东部地区各省区市增速较大，17年间能源高质量发展取得了明显进步，中西部省区市的能源发展水平则参差不齐，在全国范围内均处于较低水平。而从全国能源高质量发展整体水平来看，2019年的能源高质量发展水平平均值较2003年增加了约7个百分点，说明我国整体的能源高质量发展水平提高较为缓慢。由于我国资源禀赋和地理差距较大，地区间发展不平衡，全国的能源高质量发展水平值代表性不强，用其概括中国的能源高质量发展水平有失偏颇，下面将我国分为东、中、西三大地区分析能源高质量发展水平的地区差异。

表3 2003-2019年中国省际能源高质量发展水平表(2)

图1显示，在样本期间，全国与东、中部能源高质量发展水平呈现波动上升的趋势，而西部地区能源高质量发展则推进速度缓慢，三大地区间，中部和西部的能源高质量发展水平值接近，而东部的能源高质量发展水平则明显高于中西部，从而拉高了能源高质量发展的平均水平，使得中西部的能源高质量发展水平低于平均值。为此接下来，本文将对全国、三大地区以及地区内能源高质量发展水平进行收敛性的研究。

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(三)随机性收敛分析

以全国30个省区市的收敛性研究为例，将测度得到的30个省区市17年的能源高质量发展水平记作yit(i=1，…，30,t=1,…，17)，进行面板自回归，据前文介绍的检验方法的思想对回归系数进行检验，利用Stata软件进行实现，结果如表3所示。(注:分区域的能源质量发展水平取区域内所有省区市的平均)

表4 随机性收敛检验结果

1.全国和三大地区的随机性收敛分析

表3中全国各省区市能源高质量发展水平的LLC、IPS检验在5%的显著性水平下拒绝原假设，而HT检验则在10%的显著性水平下也无法拒绝原假设。从上述三种检验结果来看，可以认为我国30个省区市之间存在随机性收敛。但我国幅员辽阔，各省区市之间地理差异过大，通过分析表2、表3中17年中各个地区省区市的能源高质量发展水平值，可以发现东部地区的省区市(如北京、浙江等)能源高质量发展水平远高于中西部地区的省区市(如新疆、贵州等)，而中西部地区的省区市能源高质量发展水平值相近。在差距存在的同时，全国30个省区市仍存在随机性收敛现象的机理值得我们关注。由17年中各省区市的能源高质量发展水平值可以看出，东部地区与中西部地区的省区市间差距发展趋势较为平稳，因此使全国大部分省区市的能源高质量发展水平差距保持相对平稳的变化路径，大部分省区市之间的差距形成了一个不随时间变化的差异均衡，因而存在随机性收敛。

而对于三大地区的能源高质量发展水平值的LLC、IPS检验在5%的显著性水平下都通过了检验，即面板数据不存在异质单位根，三大地区存在随机性趋同。从图1可以看到，从2003年至2009年，三大区域能源高质量发展水平均值都在上升，但东部地区增幅远高于中西部。但从2009年开始至2019年的这10年内，东部地区与中西部地区间的差距没有再扩大，而是一直保持在0.2左右的差值。因此三大区域间的能源高质量发展随机性收敛现象是区域间发展水平的差距路径走势较为平稳所影响的结果，但随之存在的现象是区域差距显著存在，鸿沟无法缩小。因而三大区域存在随机性收敛的结果表明区域间能源高质量发展水平的差距在一段时间内可能会保持平稳发展，短期内无法消除。且通过对比LLC、IPS检验结果，三大地区随机性收敛检验的显著性水平稍低于全国，说明在划分区域后，区域间各省区市能源高质量发展水平存在较大差距。这与我国幅员辽阔，自治区发展差距过大有关，不同的自治区之间能源推进经济发展的效率不同、各地能源政策也不尽相同，因而能源高质量发展水平参差不齐。

2.三大地区内部的随机性收敛分析

表3中三大地区内部随机性收敛检验结果显示：东部和西部的能源发展水平不存在随机性收敛，而中部地区则存在随机性收敛。

(1)东部地区结果分析：从表3可以看到，只有LLC检验在5%的显著性水平下拒绝了原假设，HT、IPS检验均在5%的显著性水平下均无法拒绝原假设，基本可以说明东部地区省市存在异质面板单位根，没有随机性趋同效应。东部地区由于大部分省区市城市发展在全国范围内位置都比较靠前，相对于中西部地区的发展都较为成熟，基础设施和城市建设水平较高，且基本以第三产业为主，能源发展水平也位居全国前列，如北京、江苏、广东17年中的能源发展水平均位于全国前三，且水平值基本都在0.550以上。但东部地区的内部差异也十分显著，像河北、辽宁等省份，其能源高质量发展水平样本期内，增幅较小且水平值在0.2左右波动(见图2)。2003-2005年样本初期，各省区市能源高质量发展水平差距不明显，从2005年开始，内部差异开始明显拉大。至2019年，可以明显看到，东部地区的各省区市可以被分为两类，省区市间的能源高质量发展差值极值扩大到约0.49。原因在于河北和辽宁等省份的能源高质量发展水平较低，2003-2019年间河北能源高质量发展水平虽然增长55%，但大部分年份其能源发展水平值都低于0.300，且大都为东部地区的最低值，逐渐拉大了与其他先进省区市的差距。辽宁则呈现波动下降的趋势，且大部分年份能源高质量发展水平值也低于0.3。辽宁和河北属于重工业发展省区市，经济发展归属于粗犷型能耗产业经济，会造成许多的能源冗余以及能源环境问题，可见，辽宁、河北等省份的能源高质量发展水平还需要很大提高。

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(2)中部地区结果分析：中部地区的LLC、IPS检验都在5%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设，由此可见，我国中部地区内部存在随机性收敛现象。由图1可以看出，中部地区省区市的能源高质量发展水平均值最低，因此中部地区的随机性趋同并不意味着能源质量发展水平的提高，而是低水平的收敛。如图3所示。中部地区各省区市的能源高质量发展水平大都在0.1～0.3内波动，且各省区市发展水平差距较为稳定。2003年最高与最低能源高质量发展水平差距为0.174，到2019年增长为0.2，增幅微小，东部地区能源高质量发展水平呈现随机性收敛。

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(3)西部地区结果分析：表3中可以看出，HT、IPS检验统计量在5%的显著性水平下都不能通过检验，说明西部地区的能源发展水平不存在随机性趋同。如图4所示：西部地区各省区市的能源发展质量水平值普遍较低，基本都在0.25左右。且西部地区的省区市可以分为两类，以宁夏、贵州为代表的省区市在样本年份期内能源质量发展水平处于波动下降的趋势，宁夏的能源高质量发展水平由2003年的0.416下降到2019年的0.292，贵州也由2003年的0.407下降到0.145。而以新疆、青海为代表的省区市是我国能源质量发展水平较低的地区，但17年内其能源发展质量水平一直在上升状态，新疆从2003年的0.148上升至2019年的0.381，说明西部大开发等政策的出台，对西部地区的发展有一定的效果，但在全国范围来看还是位于末端水平。由图4可以看到，西部地区各省区市之间的差距有缩小的趋势，没有保持平稳的路径，因此西部地区不存在随机性趋同，但有满足σ收敛的可能性，可以进一步展开研究。

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五 结论与政策建议

(一)主要结论

为了加快能源改革，促进能源高质量发展，本文针对现有研究的不足，从“新发展理念”的角度出发，完善了能源高质量发展的综合评价体系，利用熵权TOPSIS法科学客观地测度了我国30个省(自治区、直辖市)的能源高质量发展水平，对我国2003-2019年30个省区市的能源高质量发展综合水平进行了随机性收敛性分析，采用IPS、HT、LLC三种面板单位根检验的方法进行收敛性检验。具体的结论如下：

第一，全国各省区市以及区域间的能源高质量发展水平总体呈现波动上升的趋势，且整体水平值呈东部—中部—西部阶梯下降的趋势。在2011年左右各省区市的能源高质量发展水平达到最高状态，区域间能源高质量发展水平差异较大，呈现东部—中部—西部递减的趋势，东部地区的能源高质量发展水平远远高于中、西部地区。而各省区市的能源高质量发展水平也参差不齐，其中以北京、天津、上海、广东、浙江等省区市的能源高质量发展水平位居全国前列，辽宁、甘肃、青海、新疆等省区市大部分年份的能源高质量发展水平都在0.3左右。

第二，在随机性收敛的实证研究中，发现全国能源高质量发展水平和三大区域整体上都存在随机性收敛。分地区来看，东部和西部地区不存在随机性收敛，中部地区存在随机性收敛。其中，东部地区的各省区市发展比较成熟，但内部差异也较大，相反地，西部地区的内部差异逐渐缩小，但这并不意味着能源质量发展状况的改善，而表明西部地区能源高质量发展水平仍居于全国末端。中部地区的各省区市差异存在，但走势较为平稳，存在随机性收敛，但低水平的收敛只会加大和东部地区的差距，因而我国区域间能源高质量发展水平的差距短时间内并不会消除。

(二)政策建议

从整体上看，我国各省区市能源高质量发展都有很大的提升空间，对全国或者是三大区域来说，要加强宏观上的交流，出台合理的能源政策，以先进带后进。而基于各省区市在各个维度上的基础不同，因此各省区市可以根据自身发展状况和条件因地制宜，确定适合自身发展的道路。

第一，对于东部地区能源高质量发展水平稍高的省区市，应该提高能源清洁低碳使用。以北京、上海为例，自身能源贮存量较少，重点应该改善其能源消费和产业结构，积极发展清洁型能源，降低对传统型能源的依赖，利于自身经济科技先进优势促进高科技、低能耗型产业发展。东部地区省区市在清洁低碳维度上的差别较为悬殊，以辽宁和上海为例，辽宁作为工业大省，经济发展的环境代价较为严重，上海地区以第三产业为主，能源清洁居于全国前列，应当以先进带后进，减小东部地区能源清洁低碳这一维度的差距。

第二，对于中部地区能源高质量发展水平中等的省区市，区域内部各省区市发展水平良莠不齐，应该缩小差距。以安徽省为例，其能源高质量发展水平在中部地区居于前列，且走势良好，而山西、黑龙江等省区市能源高质量发展水平则比较落后。反映在各维度上，差别最为明显的为经济节能，安徽省能耗型GDP占比较少，而山西、黑龙江则是明显的粗犷型能源经济，单位GDP的能耗较高，政府宏观调控十分重要，促进高低水平省区市的融合，进一步重视能源绿色可持续发展。

第三，对于西部地区能源综合发展水平较低的省区市，在经济节能维度上亟待改进。区别于东部地区，西部地区由于自身省区市科技和发展的落后，经济水平远低于全国，能源效率也远低于东、中部地区，如：贵州、甘肃、青海等，需要加大和其他先进省区市的省际交流，引进先进的人才和科技，大力发展经济，加大西部开发，利用自身能源优势，提高能源效率，并多多进行绿色合理的能源开发。