黃文婷 李小強(qiáng) 姜永

【摘 要】文章以西北五省區(qū)（新疆維吾爾自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、陜西省、甘肅省，青海?。┑哪茉辞闆r作為研究重點(diǎn)。利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，對各省區(qū)煤炭、石油、天然氣、可再生能源消費(fèi)情況繪制三維柱狀圖，并借此描述和分析五省區(qū)的能源概況;接著建立基于主成分分析的綜合評價模型，以2016年西北五省區(qū)的14個有關(guān)能源變量作為評價指標(biāo)，通過SPSS計算，得到綜合得分，結(jié)果表明：寧夏回族自治區(qū)是能源狀況使用“最佳”的省區(qū)。

【關(guān)鍵詞】能源概況;主成分分析;綜合評價;SPSS

【中圖分類號】F426.2;F123【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】1674-0688（2019）05-0116-03

0 引言

在新時代主導(dǎo)低碳經(jīng)濟(jì)優(yōu)先的理念之下，世界上的大多數(shù)國家逐漸將經(jīng)營理念的重心放在了低能耗、低污染及低排放的低碳經(jīng)營模式上[1]。中國作為發(fā)展中的大國，自然也不例外。隨著我國能源緊縮和不可再生資源的日益減少，制定行之有效的能源政策刻不容緩，能源建設(shè)問題被提到了客觀的發(fā)展高度[2]。一個國家能否長期生存和發(fā)展，與能源有著密不可分的關(guān)系。我們必須堅定不移地對中國能源發(fā)展戰(zhàn)略的構(gòu)建依據(jù)和基本構(gòu)想做出較為系統(tǒng)、深入和全面的研究[3]。西北地區(qū)作為中國的能源儲備重心，其能源的使用狀況關(guān)系著國家的生存與發(fā)展，因此對西北地區(qū)的能源使用建立系統(tǒng)的概況分析體系和評價指標(biāo)的研究具有重要意義。

1 描述能源演化概況

1.1 能源研究指標(biāo)

從地區(qū)使用的主要能源類型分析，以西北五省區(qū)在煤炭、石油、天然氣、水能和電力及可再生能源方面的消耗量占地區(qū)總能耗的比重作為描述能源演化的研究指標(biāo)。再由西北各省區(qū)的統(tǒng)計年鑒[4-8]整理出以下14個能源評價的指標(biāo)數(shù)據(jù)，見表1。

其中，X1表示煤炭生產(chǎn)量占比（%），X2表示石油生產(chǎn)量占比（%），X3表示天然氣生產(chǎn)量占比（%），X4表示水電及可再生能源生產(chǎn)量占比（%），X5表示煤炭消耗量占比（%），X6表示石油消耗量占比（%），X7表示天然氣消耗量占比（%），X8表示水電及可再生能源消耗量占比（%），X9表示能源消費(fèi)同比增長（%），X10表示電力消費(fèi)同比增長（%），X11表示地區(qū)消費(fèi)總值同比增長（%），X12表示能源生產(chǎn)同比增長（%），X13表示電力生產(chǎn)同比增長（%），X14表示GDP同比增長（%）。

1.2 能源演化概述

對各省區(qū)不同時間段的能源使用和演化情況，利用Python數(shù)據(jù)可視化繪制三維柱狀圖，綜合顯示各種主要能源消耗占能源總消耗的比重隨時間增長做出相應(yīng)的演化過程，圖1、圖2展示了新疆維吾爾自治區(qū)和陜西省的能源演化規(guī)律。

新疆維吾爾自治區(qū)：從2000年以來，新疆維吾爾自治區(qū)煤炭的消耗量一直占據(jù)著能源消耗總量的核心地位，其消耗量占比穩(wěn)定在63.23%左右。石油的平均能源消耗量略高于天然氣，緊隨煤炭之后，而消耗量由一開始的23.30%下降到2017年的13.30%，下降約10個百分點(diǎn)?？稍偕茉聪恼急茸钚?，但消耗量在2017年達(dá)11.50%，較2000年上升了7個百分點(diǎn)。

寧夏回族自治區(qū)：2000年開始煤炭消耗量穩(wěn)定在84.86%左右。天然氣表現(xiàn)趨勢相似，自2000年以來，其能源消耗量維持在4.38%左右，但是2004～2017年天然氣生產(chǎn)量為0，其消耗全部依靠進(jìn)口外來能源。水電等可再生能源消耗呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢，2000～2011年間消耗占比達(dá)最低，約2.33%。

陜西省：2005～2017年，與新疆維吾爾自治區(qū)相似，陜西省煤炭的消耗量一直穩(wěn)定在73.07%，并占據(jù)著總能耗的主要地位。次要能源由石油轉(zhuǎn)變?yōu)樘烊粴狻?2年間陜西省的可再生能源消耗占比趨于緩慢增長，到2017年，達(dá)5.77%。但可再生能源消耗占比仍然是最小。

甘肅?。?006年以來，甘肅省的煤炭消耗量持續(xù)下滑，到2016年達(dá)到59.35%，較2006年下降約10個百分點(diǎn)。從2006年開始，電力及可再生能源消耗占比穩(wěn)步上升，到2012年以后，電力及可再生能源等取代石油，成為次要能源，占比約20%。天然氣能源消耗最小，且石油和天然氣的消耗比重均較穩(wěn)定，分別在16%和3.67%附近小幅波動。

青海?。?995～2017年，青海省的煤炭和電力及可再生能源的消耗比重均出現(xiàn)過兩次下降低谷。2005～2009年的5年間，煤炭取代電力及可再生能源成為能源消耗比重第一，除此以外，電力及可再生能源等一直處在青海省能源消耗的核心地位。從2008年起，石油和天然氣的能源消耗占比趨于穩(wěn)定，約9.04%和13.54%。2005年至今，石油的消耗量達(dá)到最小。

2 基于主成分分析的綜合評價模型

為了研究2016年西北地區(qū)（新疆維吾爾自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、陜西省、甘肅省、青海?。白罴选笔褂媚茉吹氖^(qū)。這里定義的“最佳”是指在滿足本地區(qū)當(dāng)年能源消費(fèi)量和順應(yīng)低能耗、低污染的前提下，綜合考慮當(dāng)?shù)厣a(chǎn)總值、可再生能源生產(chǎn)和消費(fèi)情況等因素，保證最大限度地利用可再生能源，更加低碳環(huán)保。本文以西北五省區(qū)2016年的14個有關(guān)能源變量（分別是煤炭、石油、天然氣、水電能源消耗占比及生產(chǎn)占比，能源消費(fèi)、生產(chǎn)同比增長率，電力消費(fèi)、生產(chǎn)同比增長率，地區(qū)消費(fèi)總值同比增長率，GDP同比增長率）指標(biāo)進(jìn)行分析，建立基于主成分分析的綜合評價模型[9]，并指出綜合得分最高的即為“最佳”使用能源的省區(qū)。

綜合評價得分的值反映了各個省區(qū)使用能源的綜合情況的評估值，綜合得分越高，說明該省區(qū)在使用能源上的情況達(dá)到“最佳”的標(biāo)準(zhǔn)。表2是五省區(qū)的公因子和綜合得分結(jié)果，可知寧夏回族自治區(qū)的綜合得分為34.21，占據(jù)綜合排名第一的位置，所以寧夏回族自治區(qū)是“最佳”能源使用省區(qū)。而陜西省的綜合得分為24.67，僅次于寧夏回族自治區(qū)，緊隨其后，是次“最佳”能源使用省區(qū)。

3 結(jié)論

本文通過建立基于時間序列的能源概況分析模型，對2000～2016年間中國西北五省區(qū)的能源使用情況分別進(jìn)行了概況簡述，并且綜合考慮了影響地區(qū)能源使用的14個變量，建立基于主成分分析的綜合評價模型，采用特征值大于1的主成分對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重依據(jù)，得到相應(yīng)的綜合得分表達(dá)式，結(jié)果表明寧夏回族自治區(qū)的能源使用情況達(dá)到“最佳”。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]田琪.低碳經(jīng)濟(jì)與國際貿(mào)易規(guī)則的重塑[J].考試周刊，2017（40）：16.

[2]X F Wu，G Q Chen.Global primary energy use associated with production，consumption and international trade[J].Energy Policy，2017（12）：111-126.

[3]陳家斌，梁文.我國能源戰(zhàn)略選擇的一些思考[J].企業(yè)科技與發(fā)展，2008（2）：8-10.

[4]新疆維吾爾自治區(qū)計局.新疆統(tǒng)計年鑒[EB/OL].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx？dbcode=CYFD &filename=N2019010150000165&dbname=CYFDLM，2019-01-01.

[5]寧夏回族自治區(qū)統(tǒng)計局.寧夏2017統(tǒng)計年鑒[EB/OL].http：//nxdata.gov.cn/files_nx_pub/html/tjnj/2017/indexfiles/indexce.htm，2017-12-28.

[6]陜西省統(tǒng)計局.陜西2018統(tǒng)計年鑒[EB/OL].http：//www.shaanxitj.gov.cn/upload/201802/zk/indexch.htm，2018-02-14.

[7]甘肅省統(tǒng)計局.甘肅省統(tǒng)計年鑒（2010—2018）[EB/OL].http：//www.gstj.gov.cn/HdApp/HdBas/HdClsContentMain.asp？ClassId=70，2018-12-16.

[8]青海統(tǒng)計信息網(wǎng).青海省統(tǒng)計年鑒（2010—2018）[EB/OL].http：//www.qhtjj.gov.cn/tjData/qhtjnj/，2018-12-18.

[9]古麗尼沙·卡斯木，木合塔爾·扎熱，張東亞，等.基于因子分析的無花果引進(jìn)品種果實品質(zhì)性狀綜合評價[J].食品科學(xué)，2018，39（1）：99-104.

[責(zé)任編輯：陳澤琦]