中国区域能源压力空间差异分析

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1、中国区域能源压力空间差异分析［内容摘要］改革开放以来，中国经济飞速发展，伴随而来则是每年能源消费量屡创新高，对能源生产和供给造成了巨大的压力。采用能源消费总量作为环境压力的衡量指标，以STIRPAT模型为基础，将能源消费的空间效应纳入到STIRPAT模型进行空间计量分析。由于各个地区对能源产生的压力不同，因此利用局域空间计量经济模型的方法――空间变系数的地理加权回归模型开展研究。结果发现：采用GWR模型进行估计各个地区人口、社会富裕度和第二产业对能源的弹性是有差异性的。各个地区针对本地区能源产生压力的三个因素制定差异化的调控措

2、施是有必要的。［关键词］能源消费；STIRPAT模型；地理加权回归模型一、引言13中国经济取得了举世的成就，近年来经济的迅猛发展也加大了对能源的需求量。目前中国已经成为世界上第二大能源消费国。能源消费量巨大，对能源的生产和供给产生了巨大的压力。我国经济已经表现出对能源的高消费和较强依赖等特点。能源问题一直都是学术界长期讨论的话题，今年来涌现出不少研究能源的文献。例如经济增长与能源消费的关系，［1-3］能源效率的影响因素的问题。［4-6］有的学者建立空间计量经济模型研究能源问题，［7］(93-98)有的学者利用“STIRPAT”

3、模型研究能源问题。［8］(1032-1037)“STIRPAT”模型是一个得到广泛应用的、非常成熟的模型。“STIRPAT”模型是一个得到广泛应用的、非常成熟的模型，王立猛等（2006）以能源消费总量作为环境压力的衡量指标，基于时间序列的数据角度来分析人口数量、富裕度、能源强度和能源消费的选择行为等人类驱动力对环境压力的影响。［9］(862-869)然而由于中国地理差异较大，存在着地理空间的非均质性和均衡性，并且从部分学者的研究来看，能源消费存在着地域空间差异的问题，依照传统的计量方法进行分析无法揭示空间差异所带来的影响，因此

4、，本文以“STIRPAT”模型为基础，采用地理加权回归（GeographicalWeightedRegression）并建立“STIRPAT”空间计量经济模型来分析中国30个省域人口、社会富裕度和第二产业对能源不同的空间作用机制和影响程度。二、STIRPAT模型和变量数据13Ehrlich和Holden（1971）、Ehrlich和Holden（1972）首次提出建立“IPAT”方程来反映人口对环境压力的影响，I是环境压力（Impact）、P是人口数量（Population）、A是富裕度（Affluence）、T为技术（Tec

5、hnology）。［10-11］由于该模型是一个被认可的模型，现在被广泛的用于分析环境等变化的决定因素。在本文中，借此模型来分析中国能源问题，即研究某些因素对能源消费的影响。Ｉ变量选用能源消费作为环境压力变量，P变量选用人口数量，A是富裕度变量，采用的是比较常用的人均GDP来衡量。本文将技术变量改为第二产业比重（SecondaryIndustry）。无疑，技术确实有可能改进能源消费的变化，按照实际情况来说，技术进步有利于降低能源消费，从而缓解能源的压力，这从很多文献已经得到了证实。但是本文没有考虑技术进步的原因主要是因为技术指

6、标难以刻画，国外文献一般采用从事研究的科学家、工程师的数量或者专利申请量、授权数来衡量，国内较多采用R&D比重、财政支出中的科技经费比重。国外研发机构大多基于企业，能够较好的描述技术水平，而国内研发主体是政府机构，大多是政府对技术的需求，不能真实的反应技术进步。在中国暂时没有一个很好的指标刻画技术进步。因而在本文中，将模型中的技术变量改为第二产业比重。这是由于，在中国，能源消费的主体是第二产业，所占比重在70%以上，第二产业受国家宏观调整影响比较明显，第二产业比重的变动对能源产生巨大的影响，估算第二产业对能源的压力，做出定量的

7、分析，为政府进行产业调整和规划提供了科学的判断。13“I=PAT”模型存在一些局限，无法改变一个因素同时保持其他固定不变来分析问题。因此，York等（2003）在IPAT的基础上，建立了STIRPAT（Stochasticimpactsbyregressiononpopulation,affluenceandtechnology）模型，［12］(351-365)即：I=cP��1�A��2�T��3�e（1）将模型取对数，模型可以写为：LnI=c+�1LnP+�2LnA+�3LnSI+e（2）式中，P代表人口、A代表社会富裕度

8、、SI表示第二产业比重。文用此模型来分析中国分省市人口、社会富裕度和第二产业比重对能源消费的影响。一般来说，人口越多对能源的需求就越旺盛，能源消费就越高，对能源的压力就越大。按照通常的情况来看，社会越富裕，能源的消耗也就越多，经济的发达伴生了诸多能源消耗的物品，例如汽车等。工