基于泰尔指数的中国城镇生活能源消费区域差异及贡献度研究

基于泰尔指数的中国城镇生活能源消费区域差异及贡献度研究

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时间:2018-10-29

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1、基于泰尔指数的中国城镇生活能源消费区域差异及贡献度研究  摘要:运用泰尔指数法,在八区域分区方式下对中国城镇生活能源消费的区域总差异进行测度,并比较八大区域内部省际差异及其变动趋势,同时分析区域间差异和区域内差异对总差异的贡献程度。将以城镇居民收入和城镇人口为权重的两种泰尔指数进行比较,研究居民生活水平及人口因素对生活能源消费区域差异的影响。结果显示:2000年至今,中国城镇生活能源消费的总体差异呈不断缩小趋势,而以城镇居民收入为权重计算的泰尔指数更能揭示区域能源消费的差异,以人口为权重则部分掩盖了这种差异;中国城镇生活能源消费总体差异主要来自于区域间差异,

2、其贡献率始终维持在60%―70%之间;区域内差异主要是由南部沿海、东部沿海和中部区域内部的省际差异造成的。应转变城镇化推进方式,并制定更具针对性的区域协调发展政策,以减小生活能源消费差异、促进区域协调发展。  关键词:城镇生活能源消费;泰尔指数;区域差异;贡献度  文章编号:2095-5960(2017)02-0001-09;中图分类号:F062.1;文献标识码:A  能源是社会发展及人类生存所依赖的重要物质基础,与人类生活的各个方面息息相关[1]。在一些发达国家,居民生活能源消费已经超过工业能源消费,并随着人口与居民收入水平的增长而不断增加,成为能源消费与

3、碳排放的重要贡献者[2],而居民生活能源消费中城镇居民生活能源消费量远高于农村[3]。我国疆域辽阔,各区域资源禀赋与自然条件的不同造成了区域间发展的差异性与不平衡性,区域发展不平衡问题在我国经济社会发展过程中日益突出[4]。研究城镇生活能源消费区域差异性对于我国制定更具针对性的区域能源消费政策和居民节能政策,实现各区域协调发展,降低城镇生活能源消费量具有重要意义。  目前我国对于生活能源消费的研究较少,对于城镇生活能源消费区域差异性问题的探讨更是鲜见,大多数学者主要考察了中国能源消费区域差异问题。张艳东、赵涛(2015)[5]运用泰尔指数法在三大地区与富裕度

4、分区两种方式下对中国能源消费区域差异问题进行分析,并考察了区域间差异与区域内差异对总差异的影响程度;马晓钰和李强谊(2014)[6]对中国能源消费区域差异进行了分解并进一步考察了其影响因素。从分区方式来看,大多数学者采用传统的东、中、西三区域分区方式或直接以省域为研究单元[7][8],邓吉祥等(2014)[9]根据《中国区域间投入产出表》的区域划分方法,将中国划分为八大区域,此分区方式有利于进行详细的区域经济统计、研究和区域发展政策分析。在对区域差异问题进行研究时,国内学者大多采用基尼系数、极差和变异系数等方法,使用泰尔指数的较少[5][10][11][12

5、],泰尔指数的优势在于不仅可以度量整体差异水平,还可将总体差异分解为区域间差异和区域内差异[13]。  为了测量中国各区域城镇生活能源消费空间差异及其变动趋势,本文选择八大区域分区方式,采用泰尔指数法,并以收入和城镇人口为权重的泰尔指数进行对比,研究城镇居民生活水平和城镇人口对中国城镇生活能源消费区域差异的影响。同时,本文考察了区域内差异和区域间差异对总体差异的贡献程度,并据此对不同区域实施因地制宜的能源政策提供借鉴与参考。这对我国制定符合各地区实际的节能目标、切实提高能源利用效率具有重要的现实意义。  一、城镇生活能源消费区域差异测度方法与指标选择  (一

6、)测度方法  本文采用泰尔指数法对我国不同区域间以及区域内各省、市之间城镇生活能源消费区域差异[17]进行测度。泰尔指数最初由泰尔(Theil)用来计算区域间收入的差异性与不平等性[14][15][16],借鉴泰尔(Theil)、考埃尔(1980)[18]、彭定?S和陈玮仪(2014)[19]关于泰尔指数的研究成果,构建城镇生活能源消费泰尔指数计算公式如下:  式中:T为反映中国区域城镇生活能源消费差异的总体泰尔指数;i表示第i省份;N表示省份总数;马晓钰和李强谊(2014)[6]、康晓娟和杨冬民(2010)[13]等学者运用泰尔指数测度中国能源消费区域差异

7、时,运用能源总量数据进行计算,本文借鉴他们的研究成果,用E表示中国城镇生活能源消费总量,X表示计算泰尔指数的权重变量。在总结相关研究的基础上[13][20][21],本文以某年中国城镇居民总收入(或中国城镇总人口)作为权重;Xi、Ei分别表示第i省份的城镇收入(或城镇人口)、城镇能源消费量。将以城镇居民收入、城镇人口作为权重计算的城镇生活能源消费泰尔指数分别记为T(UI)、T(P)。根据泰尔指数计算公式可知,当某地区变量Xi占全国比例与该地区城镇生活能源消费量Ei占全国比例越接近时,泰尔指数越小,此时表明城镇生活能源消费量与该变量的发展更具有相似性,匹配程度

8、更高。  式(2)、(3)和(4)中:Tw、Tb分别

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