陳 磊,徐琳瑜

基于行業(yè)關聯(lián)研究的廣東省能源消費分析

陳 磊,徐琳瑜*

(北京師范大學環(huán)境學院,水環(huán)境模擬國家重點實驗室,北京100875)

基于改進的假設抽取模型,構建能源在行業(yè)間關聯(lián)模型,分析供給側、需求側角度行業(yè)部門之間隱含在經(jīng)濟活動中能源轉移效應.根據(jù)廣東省的能源需求特征分析,非能源工業(yè)部門能源直接消費量最多,其中2012年消費量占總經(jīng)濟部門總消費量的57.2%,是社會經(jīng)濟生產(chǎn)過程是能源資源供給中的關鍵部門.而對行業(yè)間能源關聯(lián)研究表明,能源部門、交通運輸倉儲及郵政業(yè)是凈輸出部門,而建筑業(yè)、其他服務業(yè)是能源凈輸入部門.農(nóng)業(yè)部門、批發(fā)零售住宿餐飲供給側與需求側能源消費量大致持平,且在能源轉移過程中與其他行業(yè)關聯(lián)較小.從年際間動態(tài)變化分析,廣東省能源部門供應于自身行業(yè)內部隱含能源轉移增多,從2002年的8.55%升至2012年的24.67%,說明用于能源部門加工利用的能源更多,也從側面印證了廣東省能源利用更加有效與清潔.

供給側；需求側；能源關聯(lián)；假設抽取法；投入產(chǎn)出表；廣東省

我國能源供給體系存在著高消耗、產(chǎn)業(yè)結構重工化和產(chǎn)能過剩等資源不平衡等諸多問題[1],隨著國家層面供給側改革的提出與進一步推廣,能源領域的供給側改革已經(jīng)刻不容緩[2],相關理論研究,政策工具與效應研究逐步開展[3-4].按方法不同主要包括統(tǒng)計學模型、數(shù)學模型和經(jīng)濟學模型三大類.而投入產(chǎn)出法集成了3類模型的優(yōu)點,能克服主觀性強,權重難以確定等不足,對于資源消耗與經(jīng)濟發(fā)展的內在聯(lián)系達到較好的展示,因此在經(jīng)濟系統(tǒng)宏觀評價方面具有較強的說服力[5-10].

基于投入產(chǎn)出表的產(chǎn)業(yè)關聯(lián),能夠表示國民經(jīng)濟系統(tǒng)各部門在社會再生產(chǎn)過程中所形成的直接和間接經(jīng)濟聯(lián)系,可以有效的核算經(jīng)濟系統(tǒng)中相互依存,相互制約的聯(lián)系[11-12].利用產(chǎn)業(yè)關聯(lián)來定量分析行業(yè)間能源消費影響,能從區(qū)域經(jīng)濟均衡發(fā)展這一戰(zhàn)略性角度出發(fā),對能源依賴與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的關聯(lián)有效探討,量化部門間能源的關聯(lián)影響,明確系統(tǒng)中各部門隱含能源轉移量和具體轉移方向,有非常重要的理論探索價值和現(xiàn)實指導意義[13].

假設抽取法(Hypothetical Extraction Method, HEM)[14]以投入產(chǎn)出模型為基礎,假設將某部門從經(jīng)濟系統(tǒng)中分離,比較前后經(jīng)濟系統(tǒng)總產(chǎn)出的變化,從而分析該部門對整個經(jīng)濟系統(tǒng)造成的影響[15-17].Duarte等[18]改進的假設抽取法將部門用水關聯(lián)影響效應分解為內部效應、混合效應、凈前向效應、凈后向效應,測算產(chǎn)業(yè)部門間的用水關聯(lián)特性.借鑒這一思路,國內外學者將水資源[19-21],能源[22-23],碳排放[24-27]和土地利用[28-29]等要素納入到經(jīng)濟活動核算中,明確各種資源或者環(huán)境要素在各部門間的關聯(lián)效應.這些研究探究了能源消費和經(jīng)濟變量間的互動影響,而較少從需求、供給兩個角度完整衡量能源需求狀況,且對行業(yè)能源需求、供給界定相對不足,缺乏時間變化研究.本文以改進的假設抽取法為基礎,以廣東省經(jīng)濟系統(tǒng)各產(chǎn)業(yè)部門為研究對象,獨立出能源部門,依托多年度投入產(chǎn)出表,分析各部門經(jīng)濟活動中隱含在部門經(jīng)濟活動之間的能源轉移量,比較分析能源利用關聯(lián)效應,為廣東省能源供給側改革、調整產(chǎn)業(yè)布局等提供科學依據(jù).

1 研究方法

1.1 假設抽取模型

首先核算各部門單位產(chǎn)品能源投入矩陣,也就是直接能源利用系數(shù)行向量,

式中:表示部門能源消費總量,x表示相對應部門的總產(chǎn)出表示該產(chǎn)業(yè)部門,則表示扣除外剩余產(chǎn)業(yè)部門.

則有,

借鑒其研究思路,產(chǎn)業(yè)部門能源關聯(lián)的4個關聯(lián)效應如下,

(1)內部效應(internal effect, IE):內部效應是指該產(chǎn)業(yè)部門在生產(chǎn)過程中不與外界聯(lián)系所消費的能源量,即能源在本產(chǎn)業(yè)部門內部消費自身提供的生產(chǎn)資料的消費量.

(2)混合效應(mixed effect, ME):混合效應是該產(chǎn)業(yè)部門的一部分產(chǎn)品被其他部門購買作為投入生產(chǎn)產(chǎn)品,又被該產(chǎn)業(yè)部門購買回來而形成的最終消費品所消費的能源.

(3)凈后向關聯(lián)(net backward linkage, NBL):凈后向關聯(lián)是表示該產(chǎn)業(yè)部門通過使用其它部門提供的中間產(chǎn)品和服務為獲得最終需求品所帶來的能源消費,反映出該部門能源凈輸入.

(4)凈前向關聯(lián)(net forward linkage, NFL):凈前向關聯(lián)是該產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)品被其他部門購買且不會返回的用來生產(chǎn)產(chǎn)品所帶來的能源消費,反映出該部門能源凈輸出.

1.2 供給側與需求側分析模型

從能源視角看,供給體系主要包含兩個方面,一是能源部門自身的生產(chǎn)環(huán)節(jié)對工業(yè)部門直接供給能源,二是各行業(yè)經(jīng)濟活動過程中對能源直接消耗或間接消耗使用[30].前者需要從能源供給部門獨立研究,能源的提取和加工方面,能源部門對其他部門直接供給配置之外,也不可避免涉及到了能源的進一步消耗,以電力、熱力等非化石能源方式供應經(jīng)濟社會的發(fā)展當中.后者需要判斷各行業(yè)間貿(mào)易隱含能源轉移[31].對經(jīng)濟部門各生產(chǎn)者之間貿(mào)易隱含能源間接消費量進行分析,供給側能源消費與需求側能源消費,篩選出能源輸入部門,能源輸出部門,從直接能源消費、間接能源消費兩方面探求經(jīng)濟系統(tǒng)內在聯(lián)系.

行業(yè)部門能源凈轉移推算:通過凈轉移量推算可知能源在該生產(chǎn)部門的轉移流動,明確該部門與其他部門的依賴性,辨明能源利用中的關鍵部門[21].

式中:NT為部門凈轉移到部門的能源量.若NT為正值,表示部門向部門凈輸出能量,則部門為凈輸出部門;若NT為負值,表示能源部門從部門向部門凈輸入能源,則部門為凈輸入部門.

行業(yè)部門間能源關聯(lián):通過行業(yè)部門間能源關聯(lián)研究可以從供給、需求兩部分探究部門能源需求,科學地剖析和界定產(chǎn)業(yè)部門的碳排放責任[32].需求側能源消費量(DS),也稱之為縱向集成消費,是為滿足該產(chǎn)業(yè)部門生產(chǎn)與服務的所需求的直接能源需求量和間接能源需求量之和,即包括產(chǎn)業(yè)部門內部效應(IE)、混合效應(ME)與凈后向效應(NBL).供給側消費量(SS),也稱為直接消費,不僅包括滿足該產(chǎn)業(yè)部門最終消費的生產(chǎn)過程中消費的能源,還包含了滿足生產(chǎn)和消費活動而購買的商品中隱含的能源消費量,為內部效應(IE)、混合效應(ME)與凈前項關聯(lián)(NFL)之和.

2 案例研究

2.1 案例區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

廣東省傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉型升級與現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得顯著成效,基本改變了以加工貿(mào)易為主的產(chǎn)業(yè)結構,逐漸發(fā)展成為世界重要的制造業(yè)基地和高技術產(chǎn)品生產(chǎn)基地.作為經(jīng)濟大省和能源消費大省,廣東省今后的經(jīng)濟增長對能源的需求更高,經(jīng)濟增長對能源供給已經(jīng)產(chǎn)生了高依賴性[33].廣東省經(jīng)濟發(fā)展的大部分能源消費來自省外調入或進口,使得廣東省能源供應安全問題較為突出[34].

表1 行業(yè)分類

因為國內投入產(chǎn)出表5年編制1次,因此本文對廣東省2002,2007,2012年各行業(yè)能源需求部門間轉移進行研究,進而從供給側與需求側角度分析經(jīng)濟部門間能源關聯(lián).其中,各部門的最終需求,中間投入和總產(chǎn)出,來源于2002、2007、2012年廣東省投入產(chǎn)出表,以2002年為基期;各類能源綜合利用量數(shù)據(jù)分別來自2003、2008、2013年廣東省統(tǒng)計年鑒.由于投入產(chǎn)出表和統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)的行業(yè)部門分類存在著一些差異,需要形成統(tǒng)一行業(yè)分類.本文將工業(yè)部門分為能源部門和非能源工業(yè)部門[35].將部門指標根據(jù)口徑統(tǒng)一,對相關部門整體合并,分類為農(nóng)業(yè)部門、非能源工業(yè)部門、能源部門、建筑業(yè)、交通運輸倉儲和郵政、批發(fā)零售住宿餐飲和其他服務業(yè)7個大類,如表1.

2.2 廣東市能源需求特征分析

2.2.1 廣東省經(jīng)濟部門能源消費 通過核算廣東省經(jīng)濟部門能源消費量分析(圖1),2012年, 非能源工業(yè)部門是廣東省能源消費最多的行業(yè),綜合能源消費量為14492.28萬tce,約占全行業(yè)能源總消費量的57.2%.交通運輸倉儲和郵政業(yè)約占總消費量量11.7%.農(nóng)業(yè)部門為各部門中能源消費量最少的部門,463.4萬tce,其次為建筑業(yè),約占總量的2.8%.從萬元產(chǎn)值消費量進行分析,交通運輸倉儲和郵政業(yè)能源強度為0.48tce/萬元,高于所有行業(yè)能源消費平均強度0.15tce/萬元,能源部門的能源強度為0.35tce/萬元.非能源工業(yè)部門、批發(fā)零售住宿餐飲略低于平均水平,而農(nóng)業(yè)部門、建筑業(yè)、其他服務業(yè)等能源強度低過0.10tce/萬元.由此可見,能源部門、交通運輸倉儲和郵政業(yè)能源強度較高,直接導致廣東省能源消費量的攀升.

圖1 2012年廣東省各行業(yè)部門能源消費量分析

表2 2002、2007、2012年廣東省各行業(yè)能源消費表

分析2002年、2007年、2012年能源消費情況(表2),可見近10年來,廣東省綜合能元消費量持續(xù)增加,而能源效率持續(xù)上升,能源強度從2002年0.26tce/萬元降至2012年0.15tce/萬元,降幅達到42.3%.其中非能源工業(yè)部門降幅最大,達到50.0%,其綜合能源消費量所占總產(chǎn)業(yè)能源消費量比重從59.2%略降低至57.3%,非能源工業(yè)部門能源效率的提高從而促進了近10年來廣東省能源強度下降.而與其他行業(yè)能源強度降低幅度不同,建筑業(yè)的能源強度呈逐漸增加趨勢,能源強度由2002年0.05tce/萬元上升至2012年0.08tce/萬元,表明在此期間,建筑業(yè)能源需求量變化率超過產(chǎn)值增加量,而由于建筑業(yè)整體處于能源消費較小部門(約占能源總消費量1%),且能源利用強度處于最小水平,故可以說近年來廣東省節(jié)能減排力度的加大,能源使用效率大大增加.

2.2.2 廣東省行業(yè)間隱含能源凈轉移 根據(jù)公式(7),以2012年為例,據(jù)可明確表示廣東省能源在各行業(yè)部門間隱含能源凈轉移的數(shù)量和具體方向(圖2).其中能源部門屬于能源凈輸出部門,這其中凈轉移到非能源工業(yè)部門的能源最多,為8153.9萬tce,其次是非能源工業(yè)部門轉移至建筑業(yè)的能源,為3427.1萬tce,非能源工業(yè)部門為建筑業(yè)提供一系列材料產(chǎn)品,導致之間能源轉移量較大.建筑業(yè)是能源凈輸入部門,除能源部門、非能源工業(yè)部門貢獻較多外,隱含能源從能源部門轉移至交通運輸倉儲及郵政業(yè)較多,為612.6萬tce.交通運輸倉儲及郵政業(yè)除來自能源部門的輸入之外,能源凈轉移值小于零,屬于能源凈輸出部門.農(nóng)業(yè)部門由于自身能源消費較少,與剩余行業(yè)部門(除能源部門外)行業(yè)間能源轉移較少,在能源轉移方面表現(xiàn)出一定的獨立性.

圖2 2012年廣東省能源行業(yè)間隱含能源凈轉移

2.3 廣東省經(jīng)濟部門能源關聯(lián)

2.3.1 廣東省各行業(yè)間的能源關聯(lián)度 根據(jù)公式(3)~(6),可得廣東省2012年產(chǎn)業(yè)部門能源消費的內部效應、復合效應、凈后向關聯(lián)和凈前向關聯(lián)(表3).其中農(nóng)業(yè)部門內部效應消費能源為350.8萬tce,而作為原材料供應部門,而混合效應消費能源不足總需求量的不足0.6%,表明農(nóng)業(yè)部門轉移至其他部門并回收的產(chǎn)品所隱含能源量較少,其用于與其他部門產(chǎn)品交換輸入隱含能源為638.5萬tce,輸出且不往返隱含能源610.8萬tce,多數(shù)轉移至其他部門并沒有返回.

非能源工業(yè)部門的內部效應排名第一,為25696.7萬tce,約占需求側能源消費的62.8%,表明非能源工業(yè)部門為滿足自身最終需求所需的能源中,大部分來自于行業(yè)內部的產(chǎn)品交換.非能源工業(yè)部門的凈后向效應在所有產(chǎn)業(yè)中最多,為13212.1萬tce.

能源部門作為能源直接供給部門,其能源凈前向效應為所有行業(yè)中最多為12744.7萬tce,約占供給側能源消費的75.3%,及約四分之三的能源部門轉移至其他部門的產(chǎn)品并不返回.

建筑業(yè)作為能源凈輸入部門,混合效應所占不足0.1%,其隱含能源需求主要來自于凈后向效應,為6028.9萬tce,說明建筑業(yè)對剩余部門的依賴性極強.

交通運輸倉儲和郵政業(yè)作為能源凈輸出部門,其能源凈前向效應占供給側能源消費中比重最多,為77.5%,即交通運輸倉儲和郵政業(yè)較多隱含能源轉移至剩余行業(yè)并返回,只有不足0.8%的隱含能源轉移至剩余行業(yè)并往返至本行業(yè).

表3 2012年廣東能源產(chǎn)業(yè)關聯(lián)分解結果

批發(fā)零售住宿餐飲與農(nóng)業(yè)部門,凈后向效應與凈前向效應相比差異較小,表現(xiàn)了一定的均衡性.其他服務業(yè)凈轉移隱含能源量(凈轉出能源量減去凈轉入能源量)為-4120萬tce,屬于凈輸入能源部門.

2.3.2 廣東省能源部門隱含能源供應變化 從表4中可見,能源部門向各部門隱含能源輸出整體呈增加趨勢.供應非能源工業(yè)部門的隱含能源呈先增長后減小趨勢,且所占能源輸出的比重從2002年的71.06%降至2012年的49.68%,與之相對的是,能源部門間隱含能源的輸入(包括內部效應與混合效應)比重不斷增加,從2002年的8.55%升至2012年的24.67%,表明能源在各能源部門中消費增多,更多的能源用于能源部門生產(chǎn)、加工環(huán)節(jié).廣東省自2005年關閉煤礦,退出煤礦產(chǎn)業(yè),煤炭供給完全依靠省外調入及海外進口,電力等二次能源比重增多,能源減排成效顯著[36].能源部門凈轉移至包括教育、醫(yī)療等其他服務業(yè)中隱含能源年際比重增多,說明為滿足此類非物質生產(chǎn)部門最終需求所需的隱含能源依賴性變高.

表4 2002、2007、2012年廣東省能源部門凈轉移至各行業(yè)隱含能源量

2.3.3 廣東省產(chǎn)業(yè)部門能源供給側、需求側 圖4可見,各行業(yè)部門能源消費量持續(xù)增加,且增加幅度普遍放緩.能源部門、交通運輸倉儲和郵政的供給側能源消費比需求側能源消費較多,屬于能源輸出部門.非能源工業(yè)部門、建筑業(yè)、其他服務業(yè)的供給側能源消費比需求側能源消費較少,屬于能源輸入部門.農(nóng)業(yè)部門、批發(fā)零售住宿餐飲供給側與需求側能源消費量大致持平,處于較為均衡模式.2012年,農(nóng)業(yè)部門需求側能源消費量為995.3萬tce,稍多于供給側能源消費量的967.6萬tce.農(nóng)業(yè)部門的隱含能源需求主要是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入,農(nóng)業(yè)機械設備投入等,隱含能源供給主要是農(nóng)產(chǎn)品的輸出[37].從時間尺度上看,從2002年至2012年,廣東省農(nóng)業(yè)供給側能源消費先升后降,而需求側能源消費先降后升.廣東省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展處于全國的中上游水平,農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)效率較高.

非能源工業(yè)部門作為能源主要的能源輸入部門,是所有行業(yè)中能源需求最多,且需求側能源消費多于供給側能源消費,工業(yè)部門作為能源主要消費大戶的狀況依然顯著[38];根據(jù)圖4,能源供給側和需求側消費成倍增長,分別從由2002年的13687.9萬tce和18948.0萬tce上升至2007年的32414.4萬tce和35771.1萬tce,其后,放緩增長趨勢.廣東省工業(yè)化進程方興未艾,生產(chǎn)、需求規(guī)?？焖僭鲩L對部門隱含碳排放的促進作用不斷增強[39].

能源部門屬于直接能源輸出行業(yè),2012年其供給側能源需求量為1691.8萬tce,是所有行業(yè)能源需求直接供給命脈,對國民經(jīng)濟其他部門的發(fā)展起到了較強的制約作用.同時,各類能源加工生產(chǎn)過程不可避免需要大量的能源投入,對能源的高度依賴性導致了廣東省能源部門需求側能源消費量也處于較高水平.

圖3 基于供給側與需求側角度各部門2012年能源利用情況

圖4 廣東省各部門能源消費動態(tài)變化

建筑業(yè)中隱含能源需求量比隱含能源供給量高出516.4%,這說明為滿足自身生產(chǎn),建筑業(yè)對外能源消費依賴程度最高.從時間適度上,2002年至2007年,建筑業(yè)能源需求側能源消費增長尤為迅猛,增長332.5%,而相對的供給側能源增長了115.8%.2007年至2012年,增長放緩,分別增長7.7%和42.3%.建筑行業(yè)能源需求側能源消費大于供給側趨勢日趨增多,對外能源依賴性增強.建筑業(yè)在生產(chǎn)產(chǎn)品過程中本身直接需求能源相對較低,但通過經(jīng)濟間接拉動,產(chǎn)生了大量的需求側能源消費.

2012年,交通運輸倉儲和郵政業(yè)能源需求側能源消費量為2042.9萬tce,供給側能源消費為5098.3萬tce.隱含能源輸出主要用于為其他行業(yè)配送物資,原材料等,為下游產(chǎn)業(yè)提供大量產(chǎn)品或服務的過程中能源輸出較多.

2012年,批發(fā)零售住宿餐飲業(yè)需求側能源消費量為2156.4萬tce,略少于2012年供給側能源消費量的2216.8萬tce.從增長趨勢看,2012年需求側能源消費較2007年增長71.3%,需求側增加了46%.批發(fā)零售住宿餐飲業(yè)需求側能源消費量維持著略高于能源供給側局面.

其他服務業(yè)包含信息傳輸、軟件和信息技術服務,金融,房地產(chǎn)等的,作為非物質生產(chǎn)部門,也屬于能源輸入部門,其供給側能源消費不足需求側能源消費一半.

4 結語

本文從經(jīng)濟系統(tǒng)內部分析各部門內部及各部門間的能源消費狀況,利用改進的假設抽取法,從供給側與需求側視角,探究各行業(yè)的能源直接需求和對其他部門的隱含能源間接需求,解析各行業(yè)之間的隱含能源消費的關聯(lián)效應.通過計算可見,廣東省能源部門凈轉移到非能源工業(yè)部門的能源在行業(yè)間轉移最多, 而其所占能源輸出的比重從2002年的71.06%降至2012年的49.68%,表現(xiàn)出非能源工業(yè)部門從能源部門隱含能源所占比重減少.產(chǎn)業(yè)部門間能源消耗的關聯(lián)性復雜,各自的供給側能源消耗和需求側能源消耗各有差異.其中2012年,農(nóng)業(yè)部門多數(shù)隱含能源轉移至其他部門并沒有返回；非能源工業(yè)部門的內部效應排名最高，能源消耗大部分來自于行業(yè)內部的產(chǎn)品交換生產(chǎn)所致.能源部門凈前向效應為所有行業(yè)中最多的12744.7萬噸tce,約占供給側能源消費的75.3%，及約四分之三的能源部門轉移至其他部門的產(chǎn)品并不返回.建筑業(yè)混合效應所占不足0.1%，屬于能源凈輸入部門,對其他部門的隱含能源依賴性極強。交通運輸倉儲和郵政業(yè)較多隱含能源轉移至剩余行業(yè)并返回。批發(fā)零售住宿餐飲與農(nóng)業(yè)部門相似，表現(xiàn)了一定的均衡性。其他服務業(yè)屬于典型凈輸入能源部門.

方法適用于經(jīng)濟高速發(fā)展地區(qū)辨明能源利用中的關鍵部門識別以及隱含能源流動規(guī)律,同時可推廣至其他區(qū)域,明確了經(jīng)濟系統(tǒng)中的能源消費關鍵部門,從而承擔更多的社會節(jié)能減排責任.

新形勢下,開展能源供給側改革,不僅需要在能源部門提高供給能源供給效率,從根源上解決能源行業(yè)現(xiàn)存的結構性失衡問題,還需要針對各行業(yè)能源消費特點、能源使用效率以及社會經(jīng)濟狀況,提高各行業(yè)特別是工業(yè)行業(yè)能源利用效率,協(xié)調供給側、需求側能源需求,把能源供給與經(jīng)濟、社會、環(huán)境的發(fā)展統(tǒng)籌規(guī)劃,實現(xiàn)能源供給結構的調整和發(fā)展模式的變革.

[1] 孫傳旺,朱悉婷.“新常態(tài)”下中國化石能源生態(tài)價值與代際補償核算[J]. 統(tǒng)計研究, 2016,(5):60-68.

[2] 岳 立,楊 帆.新常態(tài)下中國能源供給側改革的路徑探析——基于產(chǎn)能、結構和消費模式的視角[J]. 經(jīng)濟問題, 2016, (10):1-6.

[3] 柳亞琴,趙國浩.新常態(tài)下中國能源供給側結構性改革困境與對策[J]. 現(xiàn)代經(jīng)濟探討, 2016,(6):25-29.

[4] 肖興志,李少林.能源供給側改革:實踐反思、國際鏡鑒與動力找尋[J]. 價格理論與實踐, 2016,(2):23-28.

[5] Zhang Y, Wang H, Liang S, et al. Temporal and spatial variations in consumption-based carbon dioxide emissions in China [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014,40:60-68.

[6] Rodrigues J O, Marques A, Wood R, et al. A network approach for assembling and linking input-output models [J]. 2016,28(4): 518-538.

[7] 劉巧玲,王 奇.我國省際貿(mào)易隱含污染核算方法的比較研究[J]. 統(tǒng)計研究, 2016,(10):12-20.

[8] 趙玉煥,劉 月.基于投入產(chǎn)出法的中國出口產(chǎn)品隱含碳測算[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2011,21(12):8-14.

[9] 胡 萌,喬 晗,趙 震.中國省際貿(mào)易的能源流動分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2012,(S1):253-256.

[10] 金繼紅,毛顯強.中國產(chǎn)業(yè)增長與能源效率變化的共軛因素分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2013,23(5):52-57.

[11] 胡大立.產(chǎn)業(yè)關聯(lián)、產(chǎn)業(yè)協(xié)同與集群競爭優(yōu)勢的關聯(lián)機理[J]. 管理學報, 2006,3(6):709-713.

[12] 鄭正喜.開放經(jīng)濟下的產(chǎn)業(yè)關聯(lián)效應測度——基于非競爭型和區(qū)域間產(chǎn)業(yè)關聯(lián)理論的改進認識[J]. 統(tǒng)計研究, 2015,(8): 27-36.

[13] 楊莉莉.能源依賴與區(qū)域經(jīng)濟增長的關聯(lián)效應研究:理論模型與中國經(jīng)驗[D]. 上海:上海財經(jīng)大學, 2014.

[14] Schultz S. Approaches to identifying key sectors empirically by means of input-output analysis [J]. Journal of Development Studies, 1977,14(1):77-96.

[15] 余 勁,任洪浩.我國房地產(chǎn)業(yè)縮減對實體經(jīng)濟的影響[J]. 商業(yè)研究, 2010,(12):102-106.

[16] 黃素心,王春雷.產(chǎn)業(yè)部門重要性測算:基于假設抽取法的實證[J]. 統(tǒng)計與決策, 2011,(9):4-6.

[17] 張同斌,高鐵梅.高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增長與關聯(lián)效應的國際比較——基于美、英、日、中、印、巴六國投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的實證研究[J]. 經(jīng)濟學:季刊, 2013,12(2):847-868.

[18] Duarte R, Sánchez-Chóliz J, Bielsa J. Water use in the Spanish economy: an input–output approach [J]. Ecological Economics, 2002,43(1):71-85.

[19] 和夏冰,王 媛,張宏偉,等.我國行業(yè)水資源消耗的關聯(lián)度分析[J]. 中國環(huán)境科學, 2012,32(4):762-768.

[20] 馬 忠,石培基,胡 科.張掖市產(chǎn)業(yè)部門用水關聯(lián)分析[J]. 地球科學進展, 2010,(6):666-672.

[21] 蔡國英,趙繼榮.基于假設抽取法的黑河流域中游行業(yè)用水關聯(lián)分析[J]. 生態(tài)學報, 2015,(12):4215-4223.

[22] Fang D, Chen B. Linkage analysis for the water-energy nexus of city [J]. Applied Energy, 2016,189:770-779..

[23] 程 曦.行業(yè)層面與區(qū)域層面的能源消費和碳排放研究[D]. 天津:天津大學, 2014.

[24] 錢明霞,路正南,王 健.基于假設抽取法的產(chǎn)業(yè)部門碳排放關聯(lián)分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2013,(9):34-41.

[25] Wang Y, Wang W, Mao G, et al. Industrial CO2emissions in China based on the hypothetical extraction method: Linkage analysis [J]. Energy Policy, 2013,62:1238-1244.

[26] Zhao Y, Zhang Z, Wang S, et al. Linkage analysis of sectoral CO2emissions based on the hypothetical extraction method in South Africa [J]. Journal of Cleaner Production, 2015,103:916-924.

[27] Ali Y. Measuring CO2emission linkages with the hypothetical extraction method (HEM) [J]. Ecological Indicators, 2015,54: 171-183.

[28] 楊向飛,蘇 芳,尚海洋.基于HEM的甘肅省2002年土地資源的部門關聯(lián)效應分析[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2010,(12):22-27.

[29] 王亞菲.北京市生產(chǎn)性土地的部門關聯(lián)效應分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2011,21(5):56-60.

[30] 林衛(wèi)斌,蘇 劍.理解供給側改革:能源視角[J]. 價格理論與實踐, 2015,(12):8-11.

[31] 安琪兒,安海忠,王 朗.中國產(chǎn)業(yè)間隱含能源流動網(wǎng)絡分析[J]. 系統(tǒng)工程學報, 2014,29(6):754-762.

[32] 錢明霞.產(chǎn)業(yè)部門關聯(lián)碳排放及責任的實證研究[D]. 鎮(zhèn)江:江蘇大學, 2015.

[33] 周軼昆.廣東能源消費與能源供給狀況分析[J]. 工業(yè)技術經(jīng)濟, 2006,(8):49-52.

[34] 楊 蕾,許 軍.基于能流圖的廣東能源供應安全分析[J]. 生態(tài)經(jīng)濟, 2013,(5):86-91.

[35] 中國投入產(chǎn)出學會課題組.我國能源部門產(chǎn)業(yè)關聯(lián)分析——2002年投入產(chǎn)出表系列分析報告之六[J]. 統(tǒng)計研究, 2007, 24(5):3-6.

[36] 田中華,楊澤亮,蔡睿賢.廣東省能源消費碳排放分析及碳排放強度影響因素研究[J]. 中國環(huán)境科學, 2015,35(6):1885-1891.

[37] Yue W, Cai Y, Xu L, et al. Adaptation strategies for mitigating agricultural GHG emissions under dual-level uncertainties with the consideration of global warming impacts [J]. Stochastic Environmental Research & Risk Assessment, 2016:1-19.

[38] 溫宗國.工業(yè)部門的碳減排潛力及發(fā)展戰(zhàn)略[J]. 中國國情國力, 2015,(12):14-16.

[39] 宋佩珊,計軍平,馬曉明.廣東省能源消費碳排放增長的結構分解分析[J]. 資源科學, 2012,34(3):551-558.

Energy consumption of Guangdong based on the industry linkage analysis.

CHEN Lei, XU Lin-yu*

(State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)., 2017,37(10)：3972~3980

Based on the hypothetical extraction model, this paper divided the economic activities into several types and explored the transfers of energy embodied in the inter-industry from the supply side and demand side. Taking Guangdong Province as an example, this paper built the energy linkage model, and evaluated the differences of industrial energy consumption between supply side and demand side. According to the results of characteristic analysis, there were more energy consumed in Non-Energy Industrial Sectors, which were the main contributors of the enormous industrial energy consumptions of Guangdong, accounting 57.2% of the total energy consumption of the economic activities in 2012. As for the linkage analysis, the energy industries and the transport sectors, the storage and post sectors were net energy suppliers, while the construction sectors and other service sectors were net energy demanders. The agriculture sectors and wholesale, retail trade and hotel, restaurants sectors show relatively balanced according to the supply side and demand side. From the dynamic analysis of annual changes, the proportion of embodied energy within the energy industries increased from 8.55% in 2002 to 24.67% in 2012 of the total embodied energy transferred, indicating of more efficient use of energy in Guangdong Province during last decade.

supply side；demand side；energy linkage；hypothetical extraction method；input-output table；Guangdong

X32

A

1000-6923(2017)10-3972-09

陳 磊(1989-),男,山東日照人,北京師范大學博士研究生,研究方向為人口、資源與環(huán)境經(jīng)濟學.發(fā)表論文4篇.

2017-04-12

國家重點研發(fā)計劃(2016YFC0502802);國家創(chuàng)新研究群體項目(51421065)

* 責任作者, 教授, xly@bnu.edu.cn