改革开放40年经济的飞速发展在带来荣耀的同时也让我国付出了沉重的能源和环境代价。自2000年起, 中国年均能源消费一直以高于10%的速度迅速增长, 预计2035年中国能源消费总量将比第二大能源消费国高出近70%。

为解决我国这一日益尖锐的矛盾, 国家相关部门提出要大力推进能源生产和消费革命, 而提高能源利用效率则是其中至为关键的一环, 如何贯彻落实这一方针政策成为国内讨论的焦点。本文对新世纪以来中国能源利用效率时空演化规律进行深入研究, 通过科学的数学模型为我国能源利用改革提供一定参考, 具有较高的实用价值。

1 文献综述

目前国内外众多学者已经对能源利用效率问题进行了较为深入的研究。Bosseboueuf等(1997)^[1]从经济与技术角度重新诠释了能源效率的定义, 为后人的研究提供了良好的标准尺度；薛静静等(2013)^[2]借助ArcGIS空间分析技术和协调发展评价模型对两者发展过程中的时空差异、演变特征及协调关系进行深入分析；罗会军等(2015)^[3]在考虑能源反弹效应的前提下, 结合时空加权回归模型探究了我国能源利用效率的局部演化规律。从已有研究成果来看, 对能源利用效率问题的研究多集中于某一单独领域, 缺乏对综合的、完整的时空演化规律的研究。为此, 本文对相关数据进行深入挖掘, 采用主成分分析法研究新世纪以来中国能源利用效率的变化特征, 并运用k-means聚类方法对新世纪中国各省份利用能源效率的空间分异情况进行描述, 最后根据研究结果提出解决能源利用效率问题的发展策略。

2 数据来源与研究假设 2.1 数据来源

1) 2000-2018年中国能源利用指标, 数据来源:《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》。

2) 2007-2018年中国30个省级行政区能源利用指标(不含西藏、香港、澳门与台湾), 数据来源:《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》。

2.2 研究假设

1) 能源利用效率只受能源系统、经济系统、环境系统的影响；

2) 未来几年无重大自然灾害且社会稳定；

3) 所有统计数据记录无误, 真实可靠。

3 基于主成分分析法的能源利用效率变化特征研究 3.1 研究思路

首先确定影响能源利用效率综合评价的各个指标, 通过查阅资料获取2000-2018年中国能源利用的相应指标值, 再采用主成分分析法确定各个指标的信息贡献率, 选出贡献率大的主成分为代表, 得出拟合公式并计算出综合得分即能源利用效率, 最后以2000-2018年中国能源利用效率得分为基础对未来我国能源利用效率趋势进行预测。

3.2 研究方法

1) 指标的选取

由于能源利用效率很难通过已知数据进行计算量化得出, 本题采用主成分分析的方法对其进行研究, 从而得出客观的结果。通过查阅相关资料, 得知能源利用效率受能源系统、经济系统、环境系统的影响, 各系统下又分别存在着数个指标^[4], 具体评价指标见表 1^[5]。

2) 数据的预处理

对原始指标进行标准化处理。10项原始指标中, 天然气消耗量占能源消费量的比重、电力消耗量占能源消费量的比重、第三产业占GDP的比重、能源工业固体废弃物综合利用率这4项为效益型指标, 其余6项为成本型指标, 处理公式如下:

$ {x_{ij}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {\frac{{{x_{i\;j}}^* - \min {x_{ij}}^*}}{{\mathop {\max {x_{ij}}^*}\limits_j - \mathop {\min {x_{ij}}^*}\limits_j }}, {x_{ij}}^* \in {I_1}}\\ {\frac{{\min {x_{ij}}^* - {x_{i\;j}}^*}}{{\mathop {\max {x_{ij}}^*}\limits_j - \mathop {\min {x_{ij}}^*}\limits_j }}, {x_{ij}}^* \in {I_2}}\\ {\frac{{\min \left| {\;{x_{i\;j}}^* - {a_j}\;} \right| - \left| {\;{x_{ij}}^* - {a_j}\;} \right|}}{{\mathop {\max \left| {\;{x_{ij}}^* - {a_j}\;} \right|}\limits_j - \mathop {\min \left| {\;{x_{ij}}^* - {a_j}\;} \right|}\limits_j }}, }\\ {{x_{ij}}^* \in {I_3}} \end{array}} \right. $

(1)

x_ij为标准化处理后的指标值, I₁为效益型指标, I₂为成本性指标, I₃为固定型指标。

3) 模型的求解

(1) 提取主成分

利用Excel将原始数据正向化后归一化, 将处理过的数据利用Matlab软件求解, 由所得碎石图(图 1)可以进行直观分析, 前三个主成分的特征差值比较大, 其他主成分特征差值很小, 且前三个主成分的解释能力明显强于其他主成分^[6], 因此选取前三个主成分就可以概括绝大部分信息。

利用Matlab软件求出特征值、每个主成分信息贡献率及累积贡献率, 见表 2。前三个主成分旋转后累积方差解释率为97.27%, 即前三个主成分的方差变化能够解释全体变量97.27%的方差波动特征, 各主成分的信息贡献率分别为80.03%, 11.49%和5.75%。根据因子变量提取原则, 可以选择保留前三个主成分。

(2) 计算综合得分

上述信息表明主成分分析效果非常好, 能很好地反映整体信息, 结合特征向量矩阵, 可以得到主成分的表达式:

$ {y_1} = 0.314\;7{x_1} + 0.347\;0{x_2} + \cdots + 0.182\;2{x_{10}} $

(2)

$ {y_2} = 0.352\;2{x_1} + 0.073\;7{x_2} + \cdots - 0.776\;0{x_{10}} $

(3)

$ {y_3} = - 0.274\;3{x_1} + 0.147\;5{x_2} + \cdots - 0.029\;4{x_{10}} $

(4)

式中y₁, y₂, y₃分别为3个主成分, x₁, x₂, …, x₁₀表示10个标准化后的原始指标, 据此得到综合得分表达式:

$ Z = 0.900\;3{y_1} + 0.114\;9{y_2} + 0.057\;5{y_3} $

(5)

3.3 结果分析

根据综合得分表达式及正向归一化处理过的数据, 利用Matlab软件求解得出2000-2018各年中国能源利用效率得分(分值越小越优), 具体见表 3。

利用线性拟合得出2000-2018年得分之间存在着较强的线性关系, 按照拟合的公式预测未来几年的结果可信度较高。2006年-2009年能源利用效率得分下降幅度比较大, 得益于“十一五”计划的实施, 2011年以后我国的能源利用效率提升相对稳定。按照此趋势, 未来几年我国的能源利用效率应匀速稳定提高。

4 基于k-means聚类的能源利用效率空间分异研究 4.1 研究思路

通过查阅资料获取2007-2018年各省份的能源利用效率数据, 采用k-means聚类法对我国能源利用效率进行地域划分, 进而分析我国能源利用效率空间分异规律。

4.2 研究方法

数据包含30个省、直辖市、自治区12年来的能源利用效率状况, 数据量较大, 因此选用K-means均值聚类法^[7]。

根据收集到的数据, 计算各省份2007-2018年间能源利用效率的平均值, 并用能源效率指数θ(0 < θ≤1)表示。θ的值越大表示能源利用效率越高, 反之则越低；θ=1表示该区域能源利用效率是全国最优水平。

4.3 结果分析

查阅相关资料后选取k=5, 将我国30个省(区、市)2007-2018年按平均能源利用效率高低划分为高效区、中高效区、中效区、中低效区、低效区五种类型^[8]。其中高效区能源利用效率指数为0.87~1.00, 集中在东部沿海经济发达地区；中高效区能源利用效率为0.74~0.87, 多位于高效区的周边地区；中效区能源利用效率为0.61~0.74, 集中在我国中东部地区；中低效区能源利用效率为0.48~0.61, 集中在我国中西部地区；低效区能源利用效率指数为0.37~0.48, 多为西部少数民族地区。

根据以上数据及图表进行分析, 能源利用效率的空间分异情况有以下特征:

1) 中国各地区的能源利用效率普遍较低, 能源效率总体处于中等效率发展水平。高效率地区约占17%, 中高效率地区约占13%, 中效率地区占20%, 中低效率地区占40%, 低效率地区占10%。

2) 中国能源生态效率存在区域内的集聚性和区域间的差异性^[9]。高效率区主要分布在东南部沿海地区, 该区域经济最为发达；中效率区主要分布在中部地区；低效率区主要分布在我国西部广大地区。

3) 能源大省的能源利用效率普遍偏低。山西、陕西和内蒙古等省份, 能源储藏量丰富, 素有“能源大省”之名, 但在能源利用效率划分中, 均属于中低效区和低效区, 这说明所谓的能源大省在能源利用方面存在能源利用率低、能源浪费等问题, 能源利用效率与能源总量严重不符。

4) 各地区能源利用效率指数的变化轨迹主要有增长型、波动型、平稳型3种演变类型^[10]。增长型地区的效率值持续增长, 主要有山西、内蒙古、辽宁、黑龙江、湖北、贵州、甘肃、青海等地区(见图 2)；波动型地区的效率值呈曲折波动演变状态, 主要有山东、河南、湖南、四川、云南等地区(见图 3)；平稳型地区的效率值在研究期内基本处于稳定状态, 波动幅度较小, 主要有北京、天津、吉林、河北等地区, 此外福建、海南两省能源利用效率指数有所下降。

5 提升能源利用效率的对策措施

结合上文确定的能源利用效率影响因素, 从能源系统指标、经济系统指标、环境系统指标三大部分入手, 分别提出改进措施, 旨在降低能源消耗、提升能源效率, 为解决政府所关心的节能降耗、国民经济从要素投资驱动向创新驱动的转型、走新型工业化道路等问题提供科学依据。

1) 优化能源技术。大力发展能源科技, 提高对能源的处理和清洁水平, 尽可能地减少对环境的污染；同时通过技术进步, 降低能源消耗, 提升能源效率, 达到节能、降耗、减缓排放增长率的目的。

2) 合理调整产业结构和工业行业内部结构。在产业结构方面, 第二产业平稳运行, 第三产业加速发展, 使整个产业结构趋向合理。在工业行业内部, 要合理发展重工业, 控制重工业的比重, 降低能耗；同时大力发展高新技术等高科技、低能耗产业, 提高市场竞争力, 促进新型工业化建设^[11]。

3) 优化能源结构, 大力开发利用清洁能源。一要控制煤炭使用量, 我国目前仍是煤炭使用大国, 应不断推进煤炭清洁进程, 减少原煤、劣质煤的直接使用, 进而减轻煤炭焚烧带来的环境污染和能源浪费^[12]；二要大力推广使用太阳能、地热能等清洁能源, 在一定程度上减少二氧化硫等有害气体的排放；三要根据各地区优势, 选择合适的优质能源, 例如风能资源丰富的地区可以大力发展风力发电, 广大沿海地区应尽可能利用潮汐能的资源。