劉華軍，劉傳明

（山東財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東濟(jì)南 250014）

中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異及分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)
——基于DAGUM基尼系數(shù)分解和非參數(shù)估計(jì)的實(shí)證研究

劉華軍，劉傳明

（山東財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東濟(jì)南 250014）

基于2000-2014年中國(guó)省際能源消費(fèi)數(shù)據(jù)測(cè)算了分省的能源強(qiáng)度，并將DAGUM基尼系數(shù)及其分解方法與非參數(shù)估計(jì)方法相結(jié)合對(duì)中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異及分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果顯示：ARCGIS繪制的能源強(qiáng)度的空間分布格局表明中國(guó)能源強(qiáng)度存在顯著的空間非均衡特征；基尼系數(shù)的測(cè)算及結(jié)果表明，考察期內(nèi)中國(guó)能源強(qiáng)度的總體差異呈現(xiàn)出逐漸擴(kuò)大的趨勢(shì)，其中，西部地區(qū)差異最大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于東部和中部地區(qū)，地區(qū)間差異是總體差異的主要來(lái)源；KERNEL密度的估計(jì)結(jié)果表明，中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異在樣本考察期內(nèi)呈現(xiàn)出逐年升高的趨勢(shì)。

能源強(qiáng)度；地區(qū)差異；DAGUM基尼系數(shù)；KERNEL核密度；分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)

0　引 言

伴隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨的資源環(huán)境約束日趨嚴(yán)峻，資源環(huán)境問(wèn)題越來(lái)越成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的制約因素。為此，十八屆五中全會(huì)將“綠色發(fā)展”作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的五大理念之一，融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的全過(guò)程，但是生態(tài)文明建設(shè)的總體水平卻仍滯后于經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，環(huán)境污染、生態(tài)退化、能源消費(fèi)逐年攀升等現(xiàn)象依然嚴(yán)峻，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源環(huán)境之間的矛盾日益突出。2015年5月中共中央國(guó)務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于加快推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的意見》指出：我國(guó)的生態(tài)文明建設(shè)要嚴(yán)守資源環(huán)境生態(tài)紅線，加強(qiáng)對(duì)能源等戰(zhàn)略性資源管控，強(qiáng)化對(duì)能源強(qiáng)度的控制。我國(guó)幅員遼闊各地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源資源稟賦等方面均存在較大的差異，因此各省的能源強(qiáng)度也存在較大差異。在此背景下，揭示能源強(qiáng)度的地區(qū)分布差異及其動(dòng)態(tài)分布演進(jìn)對(duì)于各省制定有區(qū)別的節(jié)能政策，以及將全國(guó)的節(jié)能任務(wù)合理的分解到各省具有重要參考價(jià)值。

已有對(duì)能源強(qiáng)度地區(qū)差異的研究，根據(jù)研究方法的不同主要分為三類：一是，運(yùn)用THEIL指數(shù)分解方法對(duì)中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異進(jìn)行分解，如李博［1］基于2000-2011年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用THEIL指數(shù)分解方法對(duì)能源強(qiáng)度進(jìn)行了差異測(cè)算與分解，研究發(fā)現(xiàn)省際能源強(qiáng)度的差異呈現(xiàn)出逐年擴(kuò)大趨勢(shì)，而區(qū)域間差異構(gòu)成能源強(qiáng)度地區(qū)差異的主要來(lái)源；康曉娟等［2］采用THEIL指數(shù)方法來(lái)測(cè)度中國(guó)區(qū)域能源消費(fèi)的差異，研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)區(qū)域能源消費(fèi)的總差異主要來(lái)源于區(qū)域內(nèi)差異；仲偉周等［3］基于1997-2011年能源強(qiáng)度數(shù)據(jù)從統(tǒng)計(jì)學(xué)視角分析了各省能源強(qiáng)度的差異，并采用THEIL指數(shù)分解方法對(duì)各省能源強(qiáng)度的差異進(jìn)行測(cè)度，研究結(jié)果顯示總體能源強(qiáng)度的差異主要由區(qū)域內(nèi)差異導(dǎo)致，區(qū)域間的差異則呈現(xiàn)出逐年下降趨勢(shì)。二是，采用結(jié)構(gòu)分解法對(duì)各地區(qū)能源強(qiáng)度的差異進(jìn)行分解，如李善同等［4］采用結(jié)構(gòu)分解法對(duì)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異進(jìn)行分解，研究發(fā)現(xiàn)各地區(qū)行業(yè)間能源強(qiáng)度的差異是導(dǎo)致各地區(qū)能源強(qiáng)度差異的主要原因。三是，采用變異系數(shù)來(lái)描述能源強(qiáng)度省際差異的演變趨勢(shì)，如周五七等［5］采用變異系數(shù)對(duì)中國(guó)三大地區(qū)能源強(qiáng)度演變趨勢(shì)進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)的能源強(qiáng)度明顯低于中西部地區(qū)，而東部地區(qū)能源強(qiáng)度的差異呈現(xiàn)出逐年收斂趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)，已有研究存在三方面的局限：第一，采用THEIL指數(shù)的方法來(lái)測(cè)度中國(guó)能源強(qiáng)度的差異僅考慮了子樣本的不同，但是沒(méi)有考慮子樣本的分布情況，故無(wú)法精確刻畫能源強(qiáng)度地區(qū)差異的來(lái)源及構(gòu)成。第二，僅揭示了省際或區(qū)域間能源強(qiáng)度差異的存在卻沒(méi)有選擇正確的方法對(duì)其差異性進(jìn)行分解，更不能準(zhǔn)確的考察這種差異的來(lái)源。第三，對(duì)能源強(qiáng)度動(dòng)態(tài)分布演進(jìn)的研究?jī)H停留在簡(jiǎn)單的描述上，而無(wú)法沒(méi)有采用更加準(zhǔn)確的方法進(jìn)行實(shí)證考察。

與其他方法相比，DAGUM基尼系數(shù)可以根據(jù)子群分解的方法將地區(qū)差異分解為地區(qū)內(nèi)差異、地區(qū)間差異、超變密度三個(gè)部分，有效解決了地區(qū)差異的來(lái)源問(wèn)題。DAGUM基尼系數(shù)方法已廣泛地應(yīng)用于二氧化碳排放強(qiáng)度差異［6］、農(nóng)業(yè)碳排放的地區(qū)差異［7］、高等教育差異［8］、人口老齡化的地區(qū)差異［9］等領(lǐng)域，而對(duì)于能源強(qiáng)度地區(qū)分布差異的研究卻鮮有涉及。本文將DAGUM基尼系數(shù)應(yīng)用于能源消費(fèi)領(lǐng)域，采用中國(guó)大陸30個(gè)省2000-2014年能源強(qiáng)度數(shù)據(jù)，利用DAGUM基尼系數(shù)及其分解方法對(duì)中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異及地區(qū)差異的來(lái)源進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)考察，這樣就克服了THEIL指數(shù)不考慮子樣本分布的缺陷。采用KERNEL核密度非參數(shù)估計(jì)方法實(shí)證考察能源強(qiáng)度動(dòng)態(tài)分布的演進(jìn)過(guò)程。

1　方法與數(shù)據(jù)

1.1DAGUM基尼系數(shù)及其分解方法

本文采用DAGUM基尼系數(shù)分解方法從整體上描述中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異。根據(jù)Dagum［10］提出的基尼系數(shù)及其按子群分解的方法，基尼系數(shù)的定義如（1）式所示：

其中yji（yhr）是j（h）地區(qū)內(nèi)任意一省份的能源強(qiáng)度，是各省能源強(qiáng)度的平均值，n是省份的個(gè)數(shù)，k是地區(qū)劃分的個(gè)數(shù)，nj（nh）是j（h）地區(qū)內(nèi)省份的個(gè)數(shù)，G是總體基尼系數(shù)，j、h為地區(qū)劃分個(gè)數(shù)，i、r為地區(qū)內(nèi)省份的個(gè)數(shù)。

在進(jìn)行基尼系數(shù)分解時(shí)，先要依據(jù)地區(qū)內(nèi)能源強(qiáng)度的均值對(duì)地區(qū)進(jìn)行排序，即（為地區(qū)內(nèi)能源強(qiáng)度的均值），然后將基尼系數(shù)分解為三個(gè)部分：地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)Gw、地區(qū)間凈值差異的貢獻(xiàn)Gnb、超變密度的貢獻(xiàn)Gt，它們之間的關(guān)系滿足G=Gw+Gnb+Gt。公式（2）（3）分別表示j地區(qū)的基尼系數(shù)Gjj和地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)Gw，公式（4）（5）分別表示j、h地區(qū)的地區(qū)間基尼系數(shù)Gjh和地區(qū)間凈值差異的貢獻(xiàn)Gnb，而公式（6）則表示超變密度的貢獻(xiàn)Gt。

其中，F(xiàn)j（Fh）為j（h）地區(qū)的累積密度分布函數(shù)。

1.2KERNEL核密度估計(jì)

核密度估計(jì)作為一種非參數(shù)估計(jì)方法，已經(jīng)成為研究不均衡分布的一種流行的方法。該方法主要用于對(duì)隨機(jī)變量的概率密度進(jìn)行估計(jì)，用連續(xù)的密度曲線描述隨機(jī)變量的分布形態(tài)。假設(shè)隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為f（x），在點(diǎn)x的概率密度可以由（10）式進(jìn)行估計(jì)。

其中，N為觀測(cè)值個(gè)數(shù)，h為帶寬，K（·）為核函數(shù)，Xi為獨(dú)立分布的觀測(cè)值，X為均值。

本文選擇比較常用的高斯核函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，其表達(dá)式如（11）式。

由于非參數(shù)估計(jì)沒(méi)有確定的函數(shù)表達(dá)式，我們需要通過(guò)圖形的對(duì)比來(lái)觀察分布的變化。一般來(lái)說(shuō)根據(jù)核密度估計(jì)結(jié)果的圖形，可以得到變量分布的位置、形態(tài)和延展性等三方面的信息。

1.3數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

能源強(qiáng)度是指單位產(chǎn)出所消耗的能源，通常用能源強(qiáng)度來(lái)表征一個(gè)地區(qū)的能源消費(fèi)情況。在綜合考慮各省份能源消費(fèi)總量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，本文選擇萬(wàn)元GDP能耗作為衡量能源強(qiáng)度的重要指標(biāo)。各省的能源消費(fèi)總量與該省的實(shí)際GDP之比便得到該省的能源強(qiáng)度，其中2000-2014年能源消費(fèi)總量數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，實(shí)際GDP按照2000年等于100的價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文的樣本數(shù)據(jù)不包括西藏和港澳臺(tái)地區(qū)。

2　中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異及其分解

2.1中國(guó)能源強(qiáng)度的空間分布特征

本文采用ARCGIS軟件分別繪制了2000年和2014年中國(guó)能源強(qiáng)度的空間分布圖，如圖1所示。根據(jù)圖1我們可以清晰地看出，中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)分布存在明顯空間差異性。從整體來(lái)看，無(wú)論2000年還是2014年我國(guó)能源強(qiáng)度的分布呈現(xiàn)出從東部到中、西部逐漸升高的趨勢(shì)，并且呈現(xiàn)出明顯的階梯狀的分布格局，特別注意的是西北內(nèi)陸地區(qū)的能源強(qiáng)度高度集中，而東部沿海地區(qū)則相對(duì)較低；從局部特征來(lái)看，山西、貴州、青海、寧夏的能源強(qiáng)度均高于3標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元，明顯高于其周邊地區(qū)。而福建、廣東、海南的能源強(qiáng)度低于1標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元；從時(shí)間演變趨勢(shì)來(lái)看，2014年全國(guó)能源強(qiáng)度較2000年明顯降低，2014年低于1標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元的省份由2000年的3個(gè)（福建、廣東、海南）上升至2014年的8個(gè)（北京、天津、上海、浙江、江蘇、安徽、福建、江西），低能源強(qiáng)度的地區(qū)已經(jīng)由東部少數(shù)幾個(gè)省份擴(kuò)展到整個(gè)沿海地區(qū)甚至中部地區(qū)。2014年能源強(qiáng)度高于3標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元的省份由2000年的山西、貴州、青海、寧夏下降至2014年的青海、寧夏2個(gè)省。

圖1　中國(guó)能源強(qiáng)度的空間分布圖（左為2000年，右為2014年）

2.2中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異分解

為進(jìn)一步揭示中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異及其動(dòng)態(tài)分布演進(jìn)，根據(jù)DAGUM基尼系數(shù)按子群分解的方法，分別計(jì)算了2000-2014年中國(guó)能源強(qiáng)度的G，并將全國(guó)30個(gè)省分解為東、中、西三大地區(qū)①東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南12個(gè)（自治區(qū)、直轄市，下同）；中部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、安徽、江西、河南、黑龍江、吉林、湖南和湖北等9個(gè)??；西部地區(qū)包括云南、四川、重慶、貴州、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆等9個(gè)省。進(jìn)行測(cè)算（見表1）。

表1　基尼系數(shù)及其分解

（續(xù)表1）

2.2.1中國(guó)能源強(qiáng)度的總體差異及其演變趨勢(shì)

圖2描述了中國(guó)能源強(qiáng)度地區(qū)分布差異的總體差異及演變趨勢(shì)。根據(jù)圖2我們可以清晰地看出，2000-2014年中國(guó)能源強(qiáng)度的總體地區(qū)差異呈現(xiàn)出波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)。能源強(qiáng)度的地區(qū)差異由2000年的0.253上升至2014年的0.296，這說(shuō)明考察期內(nèi)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異越來(lái)越明顯，能源強(qiáng)度的空間非均衡特征愈發(fā)突出。與此同時(shí)，考察期內(nèi)能源強(qiáng)度差異的演變趨勢(shì)并不平穩(wěn)，而是呈現(xiàn)出波動(dòng)式的反復(fù)上升下降的趨勢(shì)，比如能源強(qiáng)度的地區(qū)差異從2000年的0.253上升至2001年的0.258又下降至2002年的0.250達(dá)到最低點(diǎn)，經(jīng)過(guò)連續(xù)3年的上升之后，從2004年開始大幅下降至2005年的0.259，從2005年開始能源強(qiáng)度的差異開始緩慢上升達(dá)到2007年的0.265，在連續(xù)4年的下降之后，2010年以后能源強(qiáng)度的差異大幅上升，直至2014年的0.296達(dá)到最大值。經(jīng)過(guò)4次上升和3次下降之后，中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異在波動(dòng)中上升，這說(shuō)明能源強(qiáng)度的地區(qū)差異有擴(kuò)大的趨勢(shì)，近幾年差異拉大的趨勢(shì)愈發(fā)明顯。

圖2　能源強(qiáng)度總體地區(qū)差異的演變趨勢(shì)

2.2.2中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異

（1）中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)內(nèi)差異。三大地區(qū)能源強(qiáng)度差異的分解結(jié)果如表1所示。為了揭示考察期內(nèi)能源強(qiáng)度地區(qū)差異的演進(jìn)趨勢(shì)我們繪制了圖3。從數(shù)值大小看，三大地區(qū)中，西部地區(qū)能源強(qiáng)度的差異最大，且遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于中部和東部地區(qū)，而中部和東部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)則呈現(xiàn)出逐年下降趨勢(shì)，且中部地區(qū)能源強(qiáng)度的差異大于東部地區(qū)。從演變趨勢(shì)看，西部地區(qū)能源強(qiáng)度地區(qū)差異呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，與2000年相比，2014年西部地區(qū)能源強(qiáng)度地區(qū)差異年均上升0.275%。從演變過(guò)程看，能源強(qiáng)度地區(qū)差異的變化并不平穩(wěn)，出現(xiàn)反復(fù)的上升和下降，而近年來(lái)呈現(xiàn)出逐漸上升趨勢(shì)。具體來(lái)說(shuō)，西部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異由2000年的0.230下降到2002年的0.210，連續(xù)三年保持下降趨勢(shì)，2002-2004年又保持了三年的連續(xù)上升，由2002年的0.210上升到2004年的0.241，又下降至2005年的0.216，2005-2010年西部能源強(qiáng)度的差異平穩(wěn)的維持在0.21～0.24范圍內(nèi)，近年來(lái)呈現(xiàn)出逐年升高的態(tài)勢(shì)。2000-2014年?yáng)|部和中部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異的演變較為平穩(wěn)，中部地區(qū)能源強(qiáng)度的差異大于東部地區(qū)。中部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異除2001年短暫的上升外，整體上呈下降趨勢(shì)，中部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異由2001年的0.207下降到2014年的0.170，年均下降了0.281%。東部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異總體呈逐年下降趨勢(shì)，2000-2002年出現(xiàn)大幅下降趨勢(shì)，由2000年的0.189下降為2002年的0.164，2002年之后呈現(xiàn)出穩(wěn)定下降態(tài)勢(shì)，這說(shuō)明先進(jìn)的能源技術(shù)在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)逐步得到普及，在能源利用效率普遍提高的同時(shí)，能源強(qiáng)度的地區(qū)差異在逐步縮小。

（2）中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)間差異。為了展示能源強(qiáng)度的地區(qū)間差異我們繪制了圖4，如圖4所示，樣本考察期內(nèi)除東部-中部之間的差異呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)外，東部-西部與中部-西部之間能源強(qiáng)度的地區(qū)間差異均呈逐漸上升趨勢(shì)，東部-西部地區(qū)間差異遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于東部-中部、中部-西部之間的差異。以2000年為基期東部-西部、中部-西部能源強(qiáng)度的地區(qū)間差異年均上升了0.573%、0.477%。而東部-中部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異則年均下降了0.112%。從能源強(qiáng)度地區(qū)差異的演變過(guò)程看，東部-西部能源強(qiáng)度的地區(qū)差異在2000-2003年呈波動(dòng)變化趨勢(shì)，東部-西部的地區(qū)間基尼系數(shù)由2000年的0.325上升到2001年的0.340又下降到2002年的0.326，2002-2004年呈迅速上升趨勢(shì)，基尼系數(shù)由2002年的0.326上升到2004年的0.375達(dá)到最大值，2004-2014年呈緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)，增長(zhǎng)穩(wěn)定在0.360～0.400之間。樣本考察期內(nèi)，中部-西部的地區(qū)間差異總體上呈上升態(tài)勢(shì)，2000-2010年基尼系數(shù)的增長(zhǎng)穩(wěn)定在0.240～0.260之間，2010-2014年中部～西部的地區(qū)間差異呈迅速上升趨勢(shì)，基尼系數(shù)由2010年的0.257上升到2014年的0.316。樣本考察期內(nèi)，東部-中部的地區(qū)間差異呈逐年下降態(tài)勢(shì)，基尼系數(shù)由2000年的0.238下降到2014年的0.222，但是下降幅度不大基本穩(wěn)定在0.200～0.240之間。

圖3　能源強(qiáng)度地區(qū)內(nèi)差異的演變趨勢(shì)

圖4　能源強(qiáng)度地區(qū)間差異的演變

（3）能源強(qiáng)度地區(qū)差異的貢獻(xiàn)率。圖5清晰地展現(xiàn)了能源強(qiáng)度地區(qū)差異的來(lái)源以及貢獻(xiàn)率的演變趨勢(shì)，由圖5我們可以看出，考察期內(nèi)地區(qū)間差異的貢獻(xiàn)率始終高于地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率和超變密度的貢獻(xiàn)率，這說(shuō)明地區(qū)間差異是總體差異的主要來(lái)源。2000-2003年地區(qū)間差異的貢獻(xiàn)率呈緩慢上升態(tài)勢(shì)，由2000年的53.1%上升到2003年的58.7%，年均上升0.879%。2003-2014年為穩(wěn)定上升態(tài)勢(shì)，地區(qū)間差異的貢獻(xiàn)率基本穩(wěn)定在62%～64%之間。圖5所示，能源強(qiáng)度地區(qū)差異的來(lái)源依次是地區(qū)間差異、地區(qū)內(nèi)差異、超變密度，而地區(qū)內(nèi)差異是能源強(qiáng)度地區(qū)差異的第二來(lái)源，樣本考察期內(nèi)地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率無(wú)明顯變化，基本穩(wěn)定25%～28%之間。超變密度的貢獻(xiàn)率低于地區(qū)間差異的貢獻(xiàn)和地區(qū)內(nèi)地區(qū)差異的貢獻(xiàn)，是能源強(qiáng)度地區(qū)差異的第三來(lái)源，樣本考察期內(nèi)超變密度的貢獻(xiàn)率呈緩慢下降態(tài)勢(shì)，由2000年的18.7%下降到2014年的9.8%，相對(duì)于2000年，2014年超變密度對(duì)總體地區(qū)差異的貢獻(xiàn)率年均下降了0.64%。

圖5　地區(qū)差異貢獻(xiàn)率的演變趨勢(shì)

3　三大地區(qū)能源強(qiáng)度的分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)

3.1中國(guó)能源強(qiáng)度的KERNEL核密度分析

本文采用KERNEL核密度分析方法考察中國(guó)能源強(qiáng)度的分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)。選擇KERNEL核密度來(lái)分析乃是基于以下兩方面的考慮：其一，KERNEL核密度可以刻畫能源強(qiáng)度分布的整體形態(tài)，其二，通過(guò)對(duì)不同時(shí)間的對(duì)比分析，可以綜合考察能源強(qiáng)度分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征。

本文采用MATLAB軟件繪制了2000-2014年全國(guó)30個(gè)省份KERNEL核密度的三維透視圖（如圖6所示）。根據(jù)圖6我們可以看出，30個(gè)省份能源強(qiáng)度的分布動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)出以下特征：第一，從整體來(lái)看，2000-2014年能源強(qiáng)度KERNEL核密度函數(shù)的中心點(diǎn)明顯向左移動(dòng)，這意味著各省份能源強(qiáng)度在逐漸縮小，能源利用效率得到顯著改善；第二，樣本考察期內(nèi)KERNEL核密度函數(shù)的峰值不斷增大。具體而言，2004年30個(gè)省的能源強(qiáng)度主要分布在0.822～5.176之間，而2014年30個(gè)省的能源強(qiáng)度主要分布在0.566～3.862之間，這說(shuō)明2000-2014年全國(guó)30個(gè)省份的能源強(qiáng)度分布得越來(lái)越集中；第三，中國(guó)能源強(qiáng)度分布的拖尾越來(lái)越長(zhǎng)，這說(shuō)明中國(guó)能源強(qiáng)度的差異逐步擴(kuò)大，同時(shí)進(jìn)一步的說(shuō)明了一些省份的能源強(qiáng)度大的身份（寧夏、青海）與能源強(qiáng)度較小省份（北京、上海）之間的差異在擴(kuò)大；第四，2000-2003年核密度函數(shù)的波峰數(shù)量由一個(gè)主峰和一個(gè)側(cè)峰組成，而2004年前后出現(xiàn)了由一個(gè)主峰和兩個(gè)側(cè)峰，波峰數(shù)量的增加，具體而言，2000年核函數(shù)出現(xiàn)兩個(gè)波峰，說(shuō)明能源強(qiáng)度地區(qū)差異已經(jīng)存在，2004年主峰變化不大，但是出現(xiàn)較為平緩的三個(gè)小波峰，波峰寬度不斷擴(kuò)大，2008年主峰變得更加陡峭，峰值增加，三個(gè)比較平穩(wěn)的小波峰變得更加明顯。說(shuō)明能源強(qiáng)度的地區(qū)差異由以往的兩極分化特征逐漸演變成高、中、低三個(gè)層次并存的多級(jí)分化特征。

圖6　中國(guó)能源強(qiáng)度分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)（2000-2014年）

3.2三大地區(qū)能源強(qiáng)度的KERNEL核密度分析

3.2.1東部地區(qū)能源強(qiáng)度的KERNEL核密度分析為了考察東部地區(qū)能源強(qiáng)度地區(qū)的分布動(dòng)態(tài)的演變趨勢(shì)我們繪制了KERNEL核密度的三維透視圖（如圖7所示）。根據(jù)圖7，我們發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)能源強(qiáng)度的分布動(dòng)態(tài)存在以下特征：第一，從整體來(lái)看，核密度函數(shù)的中心呈明顯的向左移動(dòng)態(tài)勢(shì)，這意味著東部地區(qū)能源強(qiáng)度在逐漸縮??；第二，核密度函數(shù)的波峰高度的整體分布越來(lái)越陡峭，且波峰的寬度逐漸縮小。2000-2014年能源強(qiáng)度變得越來(lái)越集中。這說(shuō)明在東部能源強(qiáng)度地區(qū)差異越來(lái)越小。

圖7　東部地區(qū)能源強(qiáng)度分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

3.2.2中部地區(qū)能源強(qiáng)度的KERNEL核密度分析

為了考察中部地區(qū)能源強(qiáng)度地區(qū)的分布動(dòng)態(tài)的演變趨勢(shì)我們繪制了KERNEL核密度的三維透視圖（如圖8所示）。根據(jù)圖8，我們可以清晰地發(fā)現(xiàn)中部地區(qū)能源強(qiáng)度分布動(dòng)態(tài)的演進(jìn)規(guī)律：第一，從整體看，中部地區(qū)核密度函數(shù)的中心呈明顯向左移動(dòng)的態(tài)勢(shì)，且峰值逐漸增大，波峰更陡峭；第二，從演變趨勢(shì)來(lái)看，從2000年開始，核密度函數(shù)兩峰的中心開始向左移動(dòng)，且寬度縮小，兩峰峰值增大的同時(shí)，波峰之間的間距變小，小波峰的峰值變得更加平緩，這表明中部地區(qū)能源強(qiáng)度的差異逐漸縮小且兩極分化現(xiàn)象得到了顯著緩解。

3.2.3西部地區(qū)能源強(qiáng)度的KERNEL核密度分析

為了考察西部地區(qū)能源強(qiáng)度的分布動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)我們繪制了KERNEL核密度的三維透視圖（如圖9所示）。由圖9可以清晰地看出，西部地區(qū)能源強(qiáng)度的分布動(dòng)態(tài)存在以下特征：第一，2000-2014年能源強(qiáng)度的分布逐漸向左移動(dòng)，說(shuō)明西部地區(qū)能源強(qiáng)度在逐漸減少，能源利用效率得到改善；第二，從整體來(lái)看，KERNEL核密度函數(shù)分布呈扁平態(tài)勢(shì)，峰值寬度增大，這說(shuō)明西部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異呈逐漸擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，而圖9顯示2000-2014年西部地區(qū)能源強(qiáng)度變得越來(lái)越發(fā)散。2000年中國(guó)能源強(qiáng)度在1.28～4.15之間，而2014年在0.90～3.86之間，說(shuō)明西部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異在逐漸拉大；第三，西部地區(qū)能源強(qiáng)度的分布動(dòng)態(tài)在2000 -2014年右側(cè)拖尾現(xiàn)象較為明顯，這表明西部地區(qū)能源利用效率之間的差異在逐漸擴(kuò)大，進(jìn)一步說(shuō)明西部地區(qū)有些省能源利用效率較高（重慶），且與能源利用效率低（新疆）的省份之間的差異逐步擴(kuò)大。此外，考察期內(nèi)能源強(qiáng)度分布動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)出雙峰現(xiàn)象，這說(shuō)明2000-2004年西部地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度的差異在不斷地?cái)U(kuò)大的同時(shí)還出現(xiàn)了兩極分化現(xiàn)象。

圖8　中部地區(qū)能源強(qiáng)度分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

圖9　西部地區(qū)能源強(qiáng)度分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

4　結(jié)論與建議

4.1結(jié)論

本文基于2000-2014年中國(guó)30個(gè)省能源強(qiáng)度數(shù)據(jù)，借助ARCGIS平臺(tái)對(duì)中國(guó)能源強(qiáng)度的空間非均衡及其演變趨勢(shì)進(jìn)行可視化，并且采用DAGUM基尼系數(shù)和KERNEL核密度估計(jì)方法，對(duì)中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異及其分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)論如下：（1）利用ARCGIS平臺(tái)繪制的2000年和2014年中國(guó)能源強(qiáng)度的空間分布圖顯示我國(guó)能源強(qiáng)度空間分布存在著顯著的空間非均衡特征；（2）DAGUM基尼系數(shù)的分解結(jié)果顯示，2000-2014年中國(guó)能源強(qiáng)度的總體地區(qū)差異呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)。從地區(qū)層面看，西部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異呈逐漸上升趨勢(shì)，東部和中部地區(qū)則呈緩慢下降趨勢(shì)，且西部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異要遠(yuǎn)遠(yuǎn)的高于東部地區(qū)和西部地區(qū)。2000-2014年能源強(qiáng)度地區(qū)差異的貢獻(xiàn)率依次是地區(qū)間差異、地區(qū)內(nèi)差異、超變密度，而地區(qū)間差異是總體差異的主要來(lái)源；（3）KERNEL核密度估計(jì)表明，考察期內(nèi)能源強(qiáng)度的核密度函數(shù)的中心呈現(xiàn)出明顯向左移動(dòng)態(tài)勢(shì)，說(shuō)明省際能源強(qiáng)度在不斷縮小，總體能源利用效率在不斷提升。

4.2政策建議

首先，更加注重中國(guó)能源強(qiáng)度的空間非均衡特征，由于各省在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦、能源消費(fèi)等方面存在顯著的差異，因此地區(qū)間能源強(qiáng)度也存在顯著的差異，為了有效緩解資源環(huán)境約束，將能源任務(wù)合理地分配到各地區(qū)，各級(jí)政府在制定節(jié)能政策時(shí)，要針對(duì)各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素，因地制宜地制定能源政策。

其次，要加強(qiáng)東部地區(qū)與中部、西部地區(qū)的聯(lián)系，將東部地區(qū)豐裕的資金和先進(jìn)的技術(shù)轉(zhuǎn)移到中部和西部地區(qū)，降低中部和西部地區(qū)的能源強(qiáng)度，提高能源利用效率，從而縮小能源強(qiáng)度的總體差異。要建立健全能源管理體系促進(jìn)節(jié)能減排降本增效。西部地區(qū)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，實(shí)行供給側(cè)改革，提高能源利用效率，降低能源強(qiáng)度。

最后，在提高能源利用效率的同時(shí)要注重縮小中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異，由于地區(qū)間的差異是中國(guó)能源強(qiáng)度地區(qū)差異的主要來(lái)源，因此，政策制定過(guò)程中應(yīng)充分考慮中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。雖然中部地區(qū)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異低于西部地區(qū)，但是西部地區(qū)與東部地區(qū)還有較大差異。此外，要避免出現(xiàn)明顯的兩極分化和多級(jí)分化，促進(jìn)能源效率的協(xié)同提升。發(fā)揮東部地區(qū)在降低能源強(qiáng)度中的主導(dǎo)作用，同時(shí)給予中部和西部地區(qū)更多的資金和技術(shù)上的支持，縮小能源強(qiáng)度的地區(qū)差異。

［1］李博.中國(guó)能源強(qiáng)度差異與影響因素效應(yīng)的分解研究［J］.軟科學(xué)，2015，29（5）：130-134.

［2］康曉娟，楊冬民.基于泰爾指數(shù)法的中國(guó)能源消費(fèi)區(qū)域差異分析［J］.資源科學(xué)，2010，32（3）：485-490.

［3］仲偉周，任炳群.我國(guó)地區(qū)能源強(qiáng)度差異的統(tǒng)計(jì)特性及政策含義［J］.華東經(jīng)濟(jì)管理，2013，27（5）：56-60.

［4］李善同，許召元.中國(guó)各地區(qū)能源強(qiáng)度差異的因素分解［J］.中外能源，2009，14（8）：1-10.

［5］周五七，王幸.中國(guó)能源強(qiáng)度的地區(qū)差異及其原因分析［J］.現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2014（20）：5-6.

［6］劉華軍，趙浩.中國(guó)二氧化碳排放強(qiáng)度的地區(qū)差異分析［J］.統(tǒng)計(jì)研究，2012（6）：46-50.

［7］劉華軍，鮑振.中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的地區(qū)差距及其分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)［J］.農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2013（3）：72-82.

［8］劉華軍，張權(quán).中國(guó)高等教育資源空間非均衡研究［J］.中國(guó)人口科學(xué)，2013（3）：77-128.

［9］劉華軍，何禮偉.中國(guó)人口老齡化的空間非均衡及分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)［J］.人口研究，2014，38（2）：71-82.

［10］DAGUM C.A New Approach to the Decomposition of the Gini Income Inequality Ratio［J］.Empirical Economics，1997，22（4）：515-531.

Regional Difference and Dynamic Distribution Evolution of China Energy Intensity——An Empirical Study Based on DAGUM Gini Coefficient Decomposition and Non-parametric Estimation

LIU Huajun，LIU Chuanming
（School of Economics，Shandong University of Finance and Economics，Jinan 250014，China）

China provincial energy intensity is measured based on their energy consumption during 2000 to 2014，and an empirical study is conducted，through a combined DAGUM gini coefficient decomposition and nonparametric estimation method，of the regional difference and dynamic distribution evolution in terms of China energy intensity.The results show that the energy intensity spatial distribution pattern drawn by ARGIS visualization method presents a significant spatial non-balance in China energy intensity；Gini coefficient measurement and its results present a trend of increasing expansion in the overall difference in China energy intensity with the greastest difference in the western region，much greater than those in the eastern and central regions，regional differences being the main source of the overall difference；and that the KERNEL density estimation shows that the regional difference in China energy intensity presents a tendency of annual increase during the sample period.

energy intensity；regional difference；DAGUM gini coefficient；KERNEL density；dynamic distribution evolution

F206

A

2095-929X（2016）05-0054-09

（責(zé)任編輯 時(shí)明芝）

2016-04-30

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目“碳排放約束下我國(guó)能源效率的區(qū)域差異及節(jié)能指標(biāo)分解研究”（12CJL066）；本文得到山東財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生創(chuàng)新項(xiàng)目的資助。

劉華軍，男，山東廣饒人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，山東財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)、資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)，Email：huajun99382@163.com；劉傳明，男，山東茌平人，山東財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士生，研究方向：資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)。