陳衛(wèi)東，吳 丹

（天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072）

能源產(chǎn)業(yè)布局是指根據(jù)資源分布、生產(chǎn)技術(shù)、費(fèi)用利潤(rùn)等因素等對(duì)能源生產(chǎn)各部門、各要素、各鏈環(huán)在空間上和地域上進(jìn)行動(dòng)態(tài)組合和優(yōu)化配置[1]。能源產(chǎn)業(yè)的合理布局有助于推動(dòng)能源產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，推動(dòng)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展。目前能源產(chǎn)業(yè)相關(guān)研究主要集中于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，Miller和 Blair[2]（1985）通過(guò)能源投入和污染排放關(guān)系的定量分析和能源利用對(duì)環(huán)境影響的投入產(chǎn)出分析，奠定了能源產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整相關(guān)依據(jù)和理論基礎(chǔ)；沙景華等[3]（2005）簡(jiǎn)要分析我國(guó)能源產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題，提出建立起多元化的能源產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)體系的構(gòu)想。產(chǎn)業(yè)布局的研究側(cè)重于產(chǎn)業(yè)布局優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)方法方面，Gouimaraes P，F(xiàn)igueiredo O.和Woodward D.[4]（2009）在美國(guó)當(dāng)前產(chǎn)業(yè)布局集聚程度評(píng)價(jià)分析中注重強(qiáng)調(diào)了區(qū)位商指標(biāo)；王維等[5]（2010）將研究產(chǎn)業(yè)布局建立在成都市行政區(qū)縣生態(tài)承載力的綜合評(píng)價(jià)上。從兩方面來(lái)看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)能源產(chǎn)業(yè)區(qū)域布局的研究相對(duì)欠缺。鑒此，本文以產(chǎn)業(yè)布局優(yōu)化的Weaver-Thomas數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)影響我國(guó)能源產(chǎn)業(yè)布局的相關(guān)指標(biāo)，確定我國(guó)能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)區(qū)域。

1 Weaver-Thomas模型

設(shè)ENik為第i地區(qū)能源產(chǎn)業(yè)第k項(xiàng)的指標(biāo)值，i=1，2，3，…，m；k=1，2，N。m 為地區(qū)總個(gè)數(shù)，N 為指標(biāo)總個(gè)數(shù)，則對(duì)于按第k項(xiàng)指標(biāo)重新排序后的第n地區(qū)的Weaver-Thomas組合；能源產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)發(fā)展地區(qū)個(gè)數(shù)（1/n）∑nqk。其中，nqk=M，nqk表示第k項(xiàng)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的地區(qū)個(gè)數(shù)，M為第k項(xiàng)指標(biāo)的最小WT組合指數(shù)的序列數(shù)，即有WTnk=min WTMk，k=1，2，…，m；nq為全部指標(biāo)對(duì)應(yīng)的地區(qū)總個(gè)數(shù)。

Aik表示第i地區(qū)相對(duì)于第k項(xiàng)指標(biāo)的排序值，其值可正可負(fù)，ek表示第k項(xiàng)指標(biāo)的賦權(quán)值，Bi為第i地區(qū)綜合排序值。

2 能源產(chǎn)業(yè)指標(biāo)

能源產(chǎn)業(yè)指標(biāo)，如表 1 所示。 其中，Yj，Pi，Ci，Δci，ci，Ki，Li，αi，NMi，WMi分別是第 i地區(qū)能源產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值、 利潤(rùn)總額、成本費(fèi)用總額、銷售收入增加額、銷售收入、資金總額，等于當(dāng)年固定資產(chǎn)凈值和流動(dòng)資金平均余額之和、從業(yè)人員平均人數(shù)、資金產(chǎn)值彈性、綜合能源消耗量、污水排放量；GDPi，ΔYMi，YMi，∑Li分別是第i地區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增加額、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、全國(guó)所有能源產(chǎn)業(yè)的職工平均人數(shù)之和；GDP為國(guó)民生產(chǎn)總值；t1，t0分別表示為當(dāng)年和前一年。

表1 能源產(chǎn)業(yè)指標(biāo)Tab.1 Energy industry indicators

3 Weaver-Thomas模型求解

3.1 組合指數(shù)

在MATLAB軟件[8]界面上編寫源代碼程序計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的組合指數(shù)，基本步驟如下：1）將第k個(gè)指標(biāo)數(shù)組EN即作為初始值，即輸入代碼EN；2）計(jì)算EN數(shù)組的長(zhǎng)度N，即輸入代碼 N=length（EN）；3）利用 for循環(huán)計(jì)算 WT，如圖 1 所示。

圖1 for循環(huán)代碼Fig.1 For cyclic sentence

3.2 nq的確定

根據(jù)各個(gè)指標(biāo)的組合指數(shù)WT的最小值求出各個(gè)指標(biāo)的地區(qū)分布個(gè)數(shù)，從而確定能源產(chǎn)業(yè)主要分布地區(qū)個(gè)數(shù)nq。如表2所示，nq=21。

表2 能源產(chǎn)業(yè)地區(qū)分布個(gè)數(shù)的確定Tab.2 The number of regional distribution of energy industry

3.3 綜合排序矩陣A

根據(jù)各指標(biāo)值對(duì)地區(qū)進(jìn)行排序的情況，依次對(duì)各地區(qū)按照15到-15的數(shù)值予以賦值，由各個(gè)指標(biāo)值的得分，即可得到綜合排序矩陣。

3.4 指標(biāo)賦權(quán)值ek

根據(jù)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、解決就業(yè)以及可持續(xù)發(fā)展原則，得出權(quán)重系數(shù)表。

表3 權(quán)重系數(shù)表Tab.3 Weight coefficient

3.5 綜合排序值Bi

計(jì)算綜合排序矩陣與指標(biāo)賦權(quán)值的加權(quán)平均數(shù)，得到最后的總體得分；然后根據(jù)總體得分的大小進(jìn)行排序，便得出了各個(gè)地區(qū)的綜合排名。

表4 能源產(chǎn)業(yè)地區(qū)布局的選擇Tab.4 The choice of the energy industry area layout

3.6 模型修正

根據(jù)模型結(jié)果修正：由于廣東、浙江、安徽和吉林四省的總體得分小于0，低于各指標(biāo)得分平均值的加權(quán)平均數(shù)，于是將這4個(gè)地區(qū)剔除出重點(diǎn)發(fā)展地區(qū)的范疇。

4 能源產(chǎn)業(yè)布局分析

4.1 等級(jí)劃分

在Weaver-Thomas模型中的總體得分越大，地區(qū)能源產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略重要性越強(qiáng)，根據(jù)總體得分的大小，將重點(diǎn)發(fā)展地區(qū)按重要性程度進(jìn)行劃分為4個(gè)等級(jí)，如表5所示。

表5 重點(diǎn)發(fā)展地區(qū)等級(jí)劃分Tab.5 The ranked distribution of key development areas

4.2 區(qū)域劃分

由表6可以看出，在區(qū)域總體得分方面西部、中部、東部分布為76.1、39.8、32.2，西部得分最大；在區(qū)域平均得分上西部、中部、東部分別為 9.512 5、9.95、6.44，中部第一。由此可以看出，西部地區(qū)是能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心主導(dǎo)區(qū)域；中部地區(qū)的能源產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略性地位較高，具有較強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

表6 重點(diǎn)發(fā)展地區(qū)的區(qū)域分布Tab.6 Areal distribution of key development areas

4.3 地區(qū)發(fā)展關(guān)聯(lián)性分析

把一個(gè)重點(diǎn)發(fā)展地區(qū)記作節(jié)點(diǎn)vi或者簡(jiǎn)單的記作i，產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)集則表示為 V={v1，v2，…，vN}，N=17為地區(qū)的總數(shù)，即N=|V|。若i，j兩個(gè)地區(qū)等級(jí)屬性和區(qū)域?qū)傩远枷嗤瑒t這兩個(gè)地區(qū)強(qiáng)相關(guān)，邊權(quán)wij=2；若i，j兩個(gè)地區(qū)只有一種屬性相同，則這兩個(gè)地區(qū)弱相關(guān)，wij=1；若i，j兩個(gè)地區(qū)兩種屬性都不相同，wij=0。因此，通過(guò)Excel和UCINET軟件該能源產(chǎn)業(yè)布局復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以用圖G={V，E，W}表示，如圖2所示。

圖2 能源產(chǎn)業(yè)布局的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖Fig.2 Complex network diagram of energy industry layout

4.3.1 度分布規(guī)律

網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度分布用分布函數(shù)p（k）來(lái)表示，表示為一個(gè)隨機(jī)選定的地區(qū)節(jié)點(diǎn)恰好有k條邊的概率[9]。通過(guò)UCINET軟件對(duì)產(chǎn)業(yè)布局的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行度及其相關(guān)分布分析，可得到度分布統(tǒng)計(jì)表和度分布圖如表7所示。

表7 度數(shù)分布統(tǒng)計(jì)表Tab.7 Degree distribution

由表7可以看出，度數(shù)13的地區(qū)有5個(gè)，分別是甘肅、貴州、青海、寧夏和四川，這表明存在著較大的關(guān)聯(lián)性，而且數(shù)量超過(guò)了其他度的頻數(shù)。從整體上看，如果根據(jù)度數(shù)的大小將節(jié)點(diǎn)大致分為兩類，度數(shù)在7及7以上的地區(qū)屬于強(qiáng)關(guān)聯(lián)性地區(qū)，在7以下的地區(qū)屬于弱關(guān)聯(lián)性地區(qū)，那么在能源產(chǎn)業(yè)布局的選擇中應(yīng)當(dāng)注意這些強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的地區(qū)，特別是關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)的5個(gè)地區(qū)，以利于能源產(chǎn)業(yè)整體的發(fā)展。

由圖3得冪律分布如下擬合曲線：y=0.002x4-0.003 9x3+0.028 2x2-0.038 3x。根據(jù)節(jié)點(diǎn)度的分布服從冪律分布，產(chǎn)業(yè)布局網(wǎng)絡(luò)具有無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)特性：網(wǎng)絡(luò)中少數(shù)稱之為Hub點(diǎn)（具有最大度的節(jié)點(diǎn)）的節(jié)點(diǎn)擁有極多的連接，而大多數(shù)節(jié)點(diǎn)只有很少量的連接。少數(shù)Hub點(diǎn)對(duì)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行起著主導(dǎo)的作用。如果一個(gè)破壞是隨機(jī)發(fā)生的，遇上Hub點(diǎn)的可能性不大，破壞力相對(duì)較小，而蓄意攻擊Hub點(diǎn)會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。由此可見(jiàn)，Hub節(jié)點(diǎn)代表的地區(qū)（甘肅、貴州、青海、寧夏、四川）既是強(qiáng)關(guān)聯(lián)性地區(qū)，又對(duì)能源產(chǎn)業(yè)布局網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行起著主導(dǎo)作用，對(duì)能源產(chǎn)業(yè)布局起著支撐性作用。

4.3.2 聚類系數(shù)

通過(guò)UCINET軟件進(jìn)行聚類系數(shù)分析，由表8可以看出網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)地區(qū)的聚類系數(shù)都比較大，幾乎全部的聚類系數(shù)都在0.5以上，甚至有7個(gè)地區(qū)的聚類系數(shù)超過(guò)了1，說(shuō)明每個(gè)地區(qū)與其有等級(jí)屬性或區(qū)域?qū)傩躁P(guān)聯(lián)的地區(qū)構(gòu)成關(guān)聯(lián)三角形的概率都比較大。產(chǎn)業(yè)布局網(wǎng)絡(luò)的平均加權(quán)聚類系數(shù)為0.893，而聚類系數(shù)較大的前7名全都屬于西部地區(qū)，這表明西部地區(qū)在能源產(chǎn)業(yè)方面具有輻射作用，與其他地區(qū)的關(guān)聯(lián)性比較集中。

圖3 度分布圖Fig.3 Degree distribution

表8 產(chǎn)業(yè)布局網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)表Tab.8 Network clustering coefficient of Industry layout

5 結(jié) 論

文中構(gòu)建了能源產(chǎn)業(yè)布局指標(biāo)體系，并采用Weaver-Thomas模型對(duì)2011年我國(guó)31個(gè)省市的能源產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了重點(diǎn)發(fā)展地區(qū)的優(yōu)選計(jì)算和分析，獲得了重點(diǎn)發(fā)展地區(qū)的優(yōu)選結(jié)果。該優(yōu)選結(jié)果符合“十二五”能源規(guī)劃中重點(diǎn)發(fā)展西部地區(qū)的戰(zhàn)略，因此基于Weaver-Thomas模型和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的能源產(chǎn)業(yè)布局分析具有較好的效果。

[1]李悅.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].1版.北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社，2004.

[2]Miller R E，Blair P D.Input-output Analysis:Foundations and Extensions[J].Englewood Cliffs，1985：200-227.

[3]沙景華，于寧.淺論中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題——由“缺電”引發(fā)的思考[J].資源與產(chǎn)業(yè)，2005，7（5）:75-78.SHA Jing-hua，YU Ning.Primary analysis on optimization of the structure of energy industry in china-thought on the phenomenon of electricity deficiency [J].Resources&Industries，2005，7（5） :75-78.

[4]Guimaraes P，F(xiàn)igueiredo O，Woodward D.dartboard tests for thelocationquotient[J].Regional Scienceand Urban Eeonomies，2009，（39）:360-364.

[5]王維，江源，張林波，等.基于生態(tài)承載力的成都產(chǎn)業(yè)空間布局研究[J].環(huán)境科學(xué)研究，2010，23 （3）:333-339.WANG Wei，JIANG Yuan，ZHANG Lin-bo，et al.Study on chengdu industrial spatial distribution based on ecological carrying capacity[J].Research of Environmental Sciences，2010，23 （3）:333-339.

[6]吳偉.陜西能源產(chǎn)業(yè)實(shí)證分析[J].陜西經(jīng)貿(mào)學(xué)院學(xué)報(bào)，2001，14（6）:36-41.WU Wei.Descriptive analysis of shaanxi energy sources industry[J].Journal of Shaanxi Economics and Trade Institute，2001，14（6）:36-41.

[7]東方社奇.技術(shù)進(jìn)步的指標(biāo)評(píng)價(jià)與因素分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策，1996（3）:9-10.DONGFANG She-qi.Technological progress index evaluation and factor analysis[J].Statistics and Decision，1996（3）:9-10.

[8]魏壽邦，王姝.Weaver-Thomas模型MATLAB語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2006（20）:86-92.WEI Shou-bang，WANG Shu.Reality of weaver-thomas model with MATLAB [J].Computer Knowledge and Technology，2006（20）:86-92.

[9]趙月，杜文，陳爽.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在城市交通網(wǎng)絡(luò)分析中的應(yīng)用[J].城市交通，2009，7（1）:57-62.ZHAOYue，DU Wen，CHEN Shuang.Application of complex network theory in the analysis of urban traffic network[J].Urban Transport of China，2009，7（1）:57-62.