工业化水平区域差异与中国能源消费

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摘要 在对30个省区工业化水平进行了聚类分析的基础上，描述了工业化水平的区域差异。通过对中国煤炭、石油两类非可再生能源的消费在区域工业增长中的判别分析，探讨了区域工业化水平对能源消费水平的影响。这种影响以工业能源密度为动因，促成了区域工业化水平与能源消费总量水平的一致性和差异性。研究结果表明：工业能源密度的降低和能源效率的改进有利于工业化水平提高。

关键词 能源消费；工业化水平；区域差异；聚类分析；判别分析

中图分类号 D922.68 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2007)05-0059-06

早期的新古典经济学家认为，能源在生产中占有的地位并不突出，并把它看作由资本、劳动和土地这些主要的生产要素所产生的一个中间变量。这种理解被当作是计量经济分析的基本前提，并以CobbDouglas的资本和劳动力的双变量生产函数为其表现形式。人们分析能源对经济增长的影响，都是在这个框架内进行的［1］。西方经济学家在20世纪70年代开始关注能源要素对其关联产业和区域的影响。瑞西和塔特（Rashe and Tatom，1977）还首次将能源使用引入CobbDouglas生产函数，他们力图寻求能源利用和经济增长之间更符合实际过程的基本规律［2］。随着能源作为生产要素不断被投入到生产领域，其价值也不断体现出来――在不同的产业或者相同产业不同的产业链上，其以互补品或者替代品的形式进入相关产业，决定和影响产业的产品结构和区域层面的分布与组合。能源要素的利用数量和利用效率不断演进，成为其相关产业的行业绩效和所在区域经济发展水平的重要因素。因此，无论能源要素在新古典经济学被重视到什么程度，还是被引入到生产函数且其消费的效率和总量在经济增长和产业发展中如何发挥作用，都不可回避地成为能源生产相关产业研究重点。本文试图对30个省区工业化水平进行聚类分析，解释中国工业化水平的区域差异，并在此基础上，通过对中国煤炭、石油两类非可再生能源的消费在区域工业增长中的判别分析，探讨区域工业化水平对能源消费水平的影响，评价中国能源消费的区域特征，为寻求区域范围内的能源消费效率调整、实现区域工业可持续发展寻找决策依据。

1 工业化水平的区域差异

区域经济差异通常是在一定时期内全国各区域之间人均意义上的经济发展总体水平非均等化现象。根据这个定义，我们把人均国内生产总值当作测度区域经济差异的重要指标［3］。然而，区域范围内的人均生产总值往往受到产业结构、工业化水平等诸多因素的制约。我们把这些具有不同特征的区域产业结构高度化及其所引致的工业化水平界定为工业化水平的区域差异。

区域经济的发展受到了产业结构高度化的影响，但其所具有的工业发展特征却表现出了工业化水平的区域差异性。为了解释工业化水平的区域差异，本文以农业生产总值、工业生产总值和第三产业生产总值、人均GDP为变量，运用SPSS软件提供的聚类分析程序，采用组建连接的方法，用皮尔逊相关系数，对2004年中国31个省区的区域经济发展水平进行了系统聚类，并将数据标准化到〔-1，1〕对数据进行聚类分析，并给出了聚类分析的合并过程（见图1）。根据欧氏距离系数的大小，作如下分类:上海为第一类，北京、天津为第二类，江苏、广东、山东、浙江为第三类，辽宁、河北、福建和黑龙江为第四类，甘肃及其它20个省（区）为第五类。作者以此阐述中国工业化水平的区域差异。

第一类区域为上海，其人均GDP已经分别达到55 307元，根据钱纳里经济结构转变的时期划分，上海已经进入了发达经济的高级阶段，即钱纳里标准的第六阶段。这一阶段的上海产业结构表现出如下特征：农业生产总值9671亿元，在GDP中的比重显著下降，其比重为1.2%，工业生产总值为3 788.22亿元，占GDP的50%左右，第三产业生产总值3 565.34亿元，占GDP的48%。

第二类区域为北京、天津两个直辖市，其人均GDP已经分别达到37 058元、31 550元，进入了钱纳里意义上的高收入国家的发展水平。在这两个区域，农业生产占GDP的比重分别为2%、3.4%，工业生产总值分别达到1 610.37亿元、1 560.16亿元，占GDP的比重分别为38%、53%，第三产业生产总值分别为2 570.04亿元、1 269.43亿元，占GDP的比重分别为60%、43%。

第三类区域为广东、山东、江苏、浙江四个省份，其人均GDP已经分别达到19 707元、16 925元、20 705元、23 942元。按照钱纳里的标准，这四个省份已进入发达经济初级阶段（第五阶段）。在产业结构上，四省农业生产总值在816.00亿～1 778.30亿元之间，占GDP的比重分别为7.8%、11.45、8.5%、7.2%；工业生产总值在6045.00亿～8890.29亿元之间，占GDP的比重分别为55.4%、56.3%、57%、54%；第三产业生产总值在4382.00亿～5903.75亿元之间，占GDP的比重分别为36.8%、32%、34.9%、39%。显然，在这一类省份里，农业生产总值比重很小，工业生产总值比重最大，第三产业生产总值比重也较大。

第四类区域为辽宁、河北、福建和黑龙江四个省份，其人均GDP分别为16 297、17 218、12 918、13 897元，进入了工业化的高级阶段。在产业结构上，四省农业生产总值在587.76亿～1 370.40亿元之间，占GDP的比重分别为11.2%、15.6%、12.9%、11.1%；工业生产总值为4 635.23亿～2 950.33亿元，占GDP的比重分别为47.7%、52.9%、48.7%、59.5%；第三产业生产总值在1 559.92亿～2 823.87亿元之间，占GDP的比重分别为41%、40.2%、384%、29.4%。我们可以发现，四个省份的农业生产总值在GDP的比重处于较低的水平，而工业生产是区域经发展的主导力量，第三产业比重也较高，但是还没有赶上工业的发展水平。

第五类区域为甘肃及其它20个省（区）。这一类区域包含了湖南、湖北、江西、安徽、河南等中部省份，也包括了新疆、陕西、内蒙古、宁夏、青海、云南、贵州、重庆、、四川、广西、甘肃等所有西部省市区，另外还包括了海南省。在这一类区域内，中部省区（含吉林和山西）人均GDP在7 768～10 500元之间，处于工业化的中期阶段，三个产业生产总值占GDP的比重分别在8.3%～20%、39.5%～59.4%、29.8%～39.5%之间。可见，农业在这些省份GDP中占据一定的比重。工业是GDP的主要增长来源，第三产业有较大的贡献，但是相对工业的贡献就有一定的差距。对于新疆（除外）等11个西部省区而言，其人均GDP在4 215～11 199元之间，除了贵州处于工业化的初级阶段（人均GDP为4 215元）外，其余都处于工业化的中期阶段，三个产业生产总值在GDP中的比重分别处于12.4%～24.4%、37%～49%、31.5%～49.5%之间。在这些省份中我们可以发现，农业占有GDP一定的比重，工业总体上是GDP的主要贡献力量，但是工业和第三产业之间的比重差别不大。

陈 军等：工业化水平区域差异与中国能源消费需要强调的是自治区也属于这一类别的省区，但作为我国最边远的西部省份，其恶劣的自然环境使其经济发展水平较低，人均国内生产总值为7 779元，已经进入工业化中期阶段，但其产业结构为20%、27.3%、52.7%，处于较低的状态，特别是工业经济比较落后。海南省也是一个比较特殊的省份，虽处于东部沿海地区，但受自然环境和经济基础的影响，其经济发展水平较低，人均国内生产总值为9 450元，其产业结构中第一产业比重很高，为36.9%，第二产业相当落后，其比重仅为23.4%，第三产业的比重较高，达39.7%。

2 工业化水平与能源消费区域差异

工业生产是人为改变物质形态的过程，因此，大量采用自然资源作为工业原料和开发能源提供工业动力是工业发展的一个重要产业特征。然而，在既定的时间范围内，自然资源和能源是不可再生的，大规模的现代工业生产受到了自然资源和能源供应边界的制约，这是工业化国家经济增长不可避免的障碍。在中国，经济增长方式由粗放型向集约型转变的演进过程，就是自然资源要素在不同产业部门与其它生产要素进行替代和互补的数量转化过程。能源作为自然资源的重要组成部分，作为生产要素投入生产过程，并被分配到各个行业。能源分配和消费的密度与强度成为工业化水平区域差距的内在动因。在不同的区域范围内，产业结构的特征和由此决定的工业生产方式在影响区域经济发展的同时，也给自然资源和能源资源的消耗赋予了不同的区域特点。这些特点以能源消费的结构、能源品种的数量以及单位能源的产值等多项指标表现出来。在明确区域经济发展水平和工业化水平的情况下，通过研究能源消费构成以及主要类别能源要素的消费总量在区域范围内的分布规律，发掘能源消费结构与工业化水平区域差异的内在关系，这是区域工业化水平在既定的能源约束边界下实现转变的切入点。

在前文对中国各省区工业化水平区域差异聚类分析的基础上，以2003年各省区煤炭和石油的消费总量的截面数据作为依据，运用SPSS软件提供的判别分析程序来研究能源消费的区域类型和特征，并以此对比工业化水平区域类别和差异，来阐释能源消费对工业化水平区域差异的影响。

2.1 样本数据的说明

本文选择2003年中国30个省区的煤炭和石油消费总量作为样本数据。其中，煤炭消费总量由原煤和焦炭两类能源消费量构成；石油消费总量由原油、燃料油、汽油、煤油、柴油等五类能源消费量构成。数据主要来源于《中国能源统计年鉴2003》。

2.2 判别分析的过程与结果

本文收集整理了2003年全国各省区煤炭和石油消费量2个方面的内容作为预测变量，因变量为区域工业化水平。为了研究问题的需要，联系前文各省区工业发展差异聚类分析的结果，将各省区工业发展水平加以整理后分为四组，即：高水平（第一组，包含北京、天津和上海），中高水平（第二组，包含广东、山东、江苏、浙江、河北、辽宁、福建、黑龙江），中等水平（第三组，包含山西、吉林、安徽、江西、河南、湖北、湖南）以及落后水平（第四组，包含内蒙古和除之外的中国西部省区）。通过整理和加工后的样本数据和对应工业化水平分组如表1所示。

注：*《中国能源统计年鉴2003》没有列出该省原油消费量，作者取华北地区北京、天津、河北、内蒙古四省市2003原煤消费的平均值作为2003年原煤消费总量，然后与其它油品消费量加总求和得出其年度石油消费总量。**《中国能源统计年鉴2003》没有列出两省的原油消费量。作者分别取两省燃料油、汽油、煤油、柴油消费量的平均值作为原油消费量，然后与其它油品消费量加总求和得出其年度石油消费总量。***《中国能源统计年鉴2003》没有列出两省的煤油消费量，作者分别取两省原油、燃料油、汽油、柴油消费量的平均值作为原油消费量，然后与其它油品消费量加总求和得出其年度石油消费总量。

（1）判别计算结果。根据列表数据建立的与表形式完全相同的数据文件，本文采用自变量全进入模型来进行判别分析。参加判别分析的观测量总数为31，而有效观测数量为30，占96.8%。包含缺失值或者分类变量范围之外的观测量为1，占3.2%。各个自变量按照工业发展水平的差异，显示为四个组别。其中，第一组3例，第二组8例，第三组7例，第四组12例。本文的判别分析是以组变量为自变量，以煤炭消费和石油消费为因变量，来分析预测变量在4个不同组中的平均数差异。通过计算发现，煤炭和石油两个变量类均值检验的显著性概率都小于0.05，可以断定两个变量在不同组中的平均值都达到了显著水平，判别分析可以进行。然而，在判别分析中，各变量的线性相关程度会影响判别结果。然而，通过计算自变量间合并的相关性矩阵相关系数为0.071可以得知，可知各变量的线性相关关系皆不显著。因此，判别分析具有较好的拟合效果。

（2）协差阵相等的Box检验。本文还计算了按各类和按合并的类内协方差矩阵的秩以及对应的行列式的自然对数值。与其对应的检验协方差矩阵相等的Box's M统计量值为38.510＞0.05，从而在显著性水平0.05下认为各类协方差矩阵相等。F检验的显著性概率Sig.=0 .001＜0.05，从而认为判别分析是显著的，其判错率很小。

（3）判别函数描述。通过协差阵相等的Box检验，本文求出了判别函数特征值。由于文中预测变量为煤炭消费总量和石油消费总量两个预测变量，组别数为4，因此，判别函数的个数为2。一般而言，判别函数的特征值越大，表明该函数越具有区别力。计算结果显示，第一个判别函数的特征值为1.461，第二个判别函数特征值为0.244，典型相关系分别为0.77、0.44，它表示判别函数与组别间的关联程度。表2给出了两个判别函数的显著性检验。虽然第二个函数的显著性概率Sig.=0 .059略微大于005，但是，我们仍然判定两个判别函数均达到了显著性水平。在这一表中，“1 through 2”描述了两个判别函数的平均数在4个组别间的差异情况。另外，通过计算λ值，得出Wilks'λ值为0.327，卡方值为29.081，相伴的显著性概率为0.000，表明达到了显著性水平。“2”表示在排除第一个判别函数之后，第二个函数在4个组别之间的差异情况，相伴概率为0.059略大于0.05，也基本达到显著性水平。因此，判别函数是有效的

表3列出了两个判别函数的标准化系数，由此可以得出两个判别函数分别为：

第一个判别函数：F1=0.358×煤炭消费总量+0.909×石油消费总量

第二个判别函数：F2=0.937×煤炭消费总量－0.423×石油消费总量

从中可以看出，石油消费总量与第一个判别函数关系密切，而煤炭消费总量与第二个判别函数关系密切。

通过考察变量和判别函数的组内相关矩阵，可以发现石油消费和煤炭消费两个变量和对应的标准化判别函数的相关性系数分别为0.9234和0.907，均达到了相关显著性水平。相关系数越大，表明该变量对判别函数的影响越大。所得出的相关系数计算结果显示，石油消费总量对第一个判别函数影响较大，而煤炭消费总量对第二个判别函数影响较大。这和标准化判别函数系数表的分析结果一致。

（4）分类统计。表4给出了分类函数的系数，即Fisher线性判别函数系数。据此建立各类线性判别模型。

将各变量值代入以上4个Fisher判别函数模型，比较函数的数值，若函数值最大，则表明该观测值属于该组。因此，通过将2003年中国主要省区的煤炭消费和石油消费代入各类线性判别模型，我们可以得出各省区工业化水平分组和实际能源消费分组的统一性和差异性。判别分析的结果显示，工业化水平分组和实际能源消费分组存在的差异：上海的工业化水平组别处于第一组，而能源消费组别却归类为第二组；河北的工业化水平组别处于第二组，而能源消费组别却归类为第三组；福建、江西、吉林、湖南的工业化水平组别处于第三组，而能源消费组别却归类为第四组；黑龙江的工业化水平组别处于第二组，而能源消费组别却归类为第一组；四川、内蒙古的工业化水平组别处于第四组，而能源消费组别却归类为第三组；陕西、甘肃和新疆工业化水平组别处于第四组，而能源消费组别处于第一组。

（5）分类统计结果的解释。表5列举了各省区能源消费分类的结果矩阵。在该表中，对角线显示的为准确预测的个数，其余为错误预测的个数。从该表中可以看出，30个个案通过判别分析，18个通过了判别分析，准确分类率达到了60%。判别分析的结果证实了工业化水平与煤炭、石油能源消费水平的统一性和差异性。在北京、天津、山西、辽宁、江苏、浙江、安徽、山东、河南、湖北、广东、广西、海南、重庆、贵州、云南、青海、宁夏这18个省区，其工业化水平与煤炭、石油能源消费具有统一性。在这些省区，工业化水平所依靠的煤炭和石油消费总量总体水平在全国范围内趋于一致，即工业化的进程拉动了与之对应的煤炭、石油能源消费，而煤炭和石油的消费总量能够支持这些区域的工业化水平。而上海等12个省市工业化水平与煤炭、石油能源消费却存在着差异性。这种差异性体现为工业化水平领先或者落后于煤炭、石油能源消费的水平。在工业化水平领先于煤炭、石油能源消费的水平的省区，其工业化的进程突破了煤炭、石油能源消费的限制与约束，即以较少的煤炭、石油能源获得了较快的工业化水平。这些省区主要包括上海、河北、福建、江西、吉林、湖南。而在工业化水平落后于煤炭、石油能源消费的水平的省区如四川、内蒙古、陕西、甘肃和新疆等省区，其工业化的进程受制于煤炭和石油能源的消费，以较高的煤炭和石油消费获取了较低的工业化水平。

区域范围内的工业化水平以及由此导致的区域经济增长，和特定区域内的工业经济总量及其所依靠的能源消费联系在一起的。李俊（1993）［4］、SUN（1998）［5］、韩智勇、魏一鸣（2004）［6］等学者的研究表明，能源强度降低的主要原因在于产业能源效率的提高。从社会经济发展的历史看，不同区域工业经济增长的质和量差别很大，而产生这种差别最直接的原因就是既定的经济结构下单位能源效率水平和工业能源密度的不同。能源要素的凝聚状态、组合方式是各个区域工业化水平的制约条件。就全国各个区域工业化水平与主要能源资源的消费水平关联来看，60%左右的省区工业化水平的发展等级与其煤炭、石油能源消费的等级具备着一致性。这些省区在区域工业化的过程中，既依赖于能源的消费总量与结构，又通过工业化水平的速度与总量促进了主要能源资源消费数量、结构水平的适度。并且，这两个不同内容的水平等级与其它区域的水平等级相比具有同级性，这意味着这些省区的能源消费与工业化水平呈现相互适应、相互协调的趋势。

通过对2003年中国各省区单位工业能源密度的比较（图2）可以发现，对于工业化水平组别领先于煤炭、石油能源消费水平组别的省区，除个别省区（吉林）外，其工业能源密度都低于全国水平，而对于工业化水平组别落后于煤炭、石油消费水平组别的省区除个别省区（陕西）外，其工业能源密度基本上都高于全国水平。可见，工业能源密度的差异与各省区工业化水平以及能源消费水平组别差异呈现一致性。工业能源密度越高，该区域的工业化水平效率就越低，能源消费的强度与要求就越高。这为我们分析区域工业化水平的差异提供了来自能源要素的视角与依据。

3 结 论

中国各省区的区域经济得到了长足的发展，工业化水平也得到了不断的提高，这些成就令世界瞩目。然而，中国已经成为世界第二大能源消费国。依靠大量消费能源，推动了中国经济的高速增长，但也使中国经济增长越来越接近了资源和环境条件的约束边界。许多省区工业的高速发展在很大程度上经历了粗放式增长的过程，为此也付出了很大的资源和环境代价。工业能源密度的降低和能源效率的改进是工业化水平提高的根本出路。

随着区域经济发展水平的不断提高，社会对于资源和环境的关注越来越强，标准越来越高，继续大量耗费能源和环境，走粗放式工业化发展的道路，已经不可能支持工业的持续发展。因此，区域工业化必然面临着从主要依靠耗费能源技术来支撑工业化水平的阶段向主要依靠节约能源技术来支持工业化水平的阶段转变。这是一个区域工业化水平提高的重要突变。在当前这一时期，区域工业结构的升级，工业技术水平的提高，国家有关能源资源开发利用和环境保护管制制度的完善和技术标准的提高，直至接近和达到发达国家的水平，将成为区域工业化水平提升的基本方向。在这样的大趋势下，中国区域工业经济增长模式将发生重大变化，主要能源资源的消费总量、结构和工业能源密度等与工业化水平相协同的因素，将随经济和社会发展的基本观念和价值取向的变化经历由低水平向高水平演进的显著变化。这种变化正是国家能源发展和提高工业化水平的政策诉求，也是中国未来发展的战略选择。(编辑：徐天祥)

参考文献(References)

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［4］李俊.中国区域能源供求及其因素分析［J］.资源科学，1994，(11)：34～41.［Li Jun. The Spatial Patern of Energy Demand and Supply and Its Factors Anaysis［J］. Resource Science, 1994，(11). 34～41.］

［5］Sun J W. Changes in Energy Consumption and Energy Intensity: A Complete Decomposition Model［J］. Energy Economics，1998，（20）：85～100.

［6］韩智勇，魏一鸣，范英.中国能源强度与经济结构变化特征研究［J］.数理统计与管理，2004，(11)：1～7.［Han Zhiyong, Wei Yiming, FAN Ying, Research on Change Features of Chinese Energy Intensity and Economic Structure［J］. Application of Statistics and Management, 2004,(11): 1～7］