2.3　我国能源、环境、经济增长协调度实证研究

本书首先选取我国2017年各省份能源、环境、经济增长指标，采用主成分分析法确定指标权重，计算出综合发展值；其次采用耦合协调度模型，进行协调度模型构建，计算两系统与三系统之间协调度，作为评价我国能源、环境与经济协调发展的依据；最后，选取2003—2017年时间序列数据，进行纵向协调度趋势分析。

2.3.1　方法介绍及模型推导

2.3.1.1　主成分分析法

主成分分析法是最常用的降维方法，能够将多个指标转化为几个少数综合指标，简化后的综合指标即主成分，若干主成分能反映原始信息的大部分信息且所含信息不重复。这一方法能够很好地将复杂的问题简单化，同时也能够得到科学有效的数据信息。其主要有六个步骤，详见图2.11。

具体的实施步骤在后文中将会详细介绍。

2.3.1.2　耦合协调度模型

数据耦合可以将不相关的系统数据联合在一起，系统的耦合度可用来度量能源、环境与经济增长相互耦合的关联程度，其具体计算步骤如下。

步骤一：确定耦合协调度模型。

运用多系统耦合协调度模型一般表达式为 C _n = ｛（ u ₁ ×u ₂ × … ×u _n ） / ，按照具体的变量个数构造相应的耦合协调度模型。

步骤二：确定耦合度协调模型。

其中

2.3.2　指标体系建立与数据预处理

“能源-经济-环境”（Energy-Economy-Environment，3E）系统的指标选择必须遵循指标构建的科学原则、客观性原则、可比性原则、完备性原则等，构建3E系统指标体系。我国3E系统指标体系借鉴了诸多学者已有的研究成果，包括9个二级指标，24个三级指标，具体内容如表2.1所示。

由于 X ₄ 、 X ₈ 、 X ₁₆ 、 X ₁₇ 为逆指标，所以必须进行归一化处理。归一化又叫标准化处理，标准化处理之后的数据其值都处于［0，1］区间。标准化处理过程如下。

原始数据用 X _i 表示，标准化后的值用 Z _i 表示，标准化后指标项最大值用 Z _max 表示，最小值用 Z _min 表示。

正向指标： Z _i （数值大则优），其标准化公式为：

逆向指标： Z _i （数值小则优），其标准化公式为：

通过计算得到一组可以直接比较、更直观反映数据间关系的标准化后的数据。以2017年截面指标数据为基础，利用标准化公式进行标准化处理。

2.3.3　KMO检验与主成分运算

KMO检验是主成分运算前的必需步骤之一，它能够表明变量间的相关性，如果相关性越强其结果系数越接近于1，则越适合做主成分分析；只要KMO检验系数大于0.5，数据就达到了做主成分分析的要求。

由于影响我国3E各子系统协调度水平的因素过多，故不能直接对3E系统进行分析，需要对我国3E各子系统变量指标分别进行主成分分析，对我国各子系统进行数据降维处理，先打开SPSS软件，在因子分析的描述选项中选择KMO检验和巴特利特（Bartlett）球形检验，默认提取特征值大于1，包含90%以上信息的前2～3个主成分因子。

巴特利特球形检验也是主成分前的必要步骤，它能够判断相关矩阵是否是单位矩阵。当 p ＜0.05时，拒绝原假设，说明相关矩阵不是单位矩阵，各变量间具有相关性，主成分分析的结果有效。

为了验证数据能否进行主成分分析，利用SPSS软件进行数据分析，验证各个子系统同时满足两个条件：第一，KMO检验系数的值大于0.5；第二，巴特利特球形检验 p ＜0.05。可见，上述3个子系统的变量指标满足提取主成分要求，可以分别对其进行主成分分析，如表2.2所示。

2.3.3.1　特征值、方差贡献率与累计贡献率计算

利用SPSS软件，选择因子分析中的主成分分析法分别对能源、环境、经济子系统进行主成分分析，其总方差解释见表2.3。

由表2.3可知，3个子系统前3个组件的累计贡献率已经分别达到了90.538%、90.752%和90.643%。因此，3个子系统前3因子（经济子系统2个）中已经包含了基本信息，符合统计学标准。3E子系统的特征值如表2.4所示。

2.3.3.2　标准化指标转换主成分得分

主成分公式的一般形式为：

其中， F ₁ 称为第一主成分， F ₂ 称为第二主成分， F _p 称为第 p 个主成分，SPSS分析的各系统结果如表2.5所示。

基于全国各省份各子系统标准化数据的主成分分析，由累计贡献率得到贡献率，作为因子的综合评分权重。

能源子系统得分表达式即为：

对各主成分进行命名： F ₁ —能源规模， F ₂ —能源结构， F ₃ —能源经济效益。

对各主成分进行命名： F ₁ —居民经济水平， F ₂ —国家经济规模。

对各主成分进行命名： F ₁ —自然环境水平， F ₂ —环境治理投入， F ₃ —污染排放总量。（注： X ₁ ～ X ₂₂ 对应表2.5中的 Z ₁ ～ Z ₂₂ ）

通过各子系统得分表达式计算可以得出2017年我国各省份与全国平均3E子系统水平值，如表2.6所示。

2.3.4　3E系统耦合度模型构建与测度

2.3.4.1　建立3E系统增长耦合评价模型

设 f （ x ）为包含 x ₁ ， x ₂ ，…， x _p 各指标的能源系统评价方程， g （ y ）为经济系统评价方程， h （ x ）为环境系统评价方程。

由此：“能源-经济”耦合度计算模型为：

“经济-环境”耦合度计算模型为：

“能源-环境”耦合度计算模型为：

又由前文中定义的耦合协调发展系统：

其中

设其中 α =0.5， β =0.5，计算结果如表2.7所示。

运用 计算综合协调度， D ₁ 、 D ₂ 、 D ₃ 分别为各省份的“能源-经济”“经济-环境”“能源-环境”耦合协调发展系数。最终结果如表2.8所示。

对我国2003—2017年3E系统时间序列数据进行主成分分析，可以观测出我国历年来的耦合协调度变化趋势。其主要部分结果如表2.9至表2.11所示。

再根据各自的成分矩阵计算得出各子系统协调度得分的表达式，代入标准化数值后求得全国历年3E子系统耦合协调度水平。

2.3.4.2　各子系统协调度变化趋势

分析我国2003—2017年各子系统协调度变化趋势，除2007年各系统协调水平有所下降外，其余年份都呈现逐年增长的趋势，如图2.12所示。

根据30个省份的能源、环境、经济水平值以及耦合协调度4个指标进行聚类。通过聚类分析各省份的特征，以便找出各省份存在的问题，结果如图2.13所示。

根据聚类结果可以将各省份大致分为7类，其具体特征见表2.12。

2.3.5　实证结果分析

根据聚类分析的结果，将各省份分为7类。

第一类是江苏、广东和山东，它们经济水平值和综合协调度都非常高，并且远远高于能源、环境水平值。这类省份应当注重提高能源和环境的水平，在发展经济的同时反哺环境，发展清洁能源。

第二类是浙江、四川、福建和湖南，其特点是经济与环境水平值接近，且经济水平值较高，但能源水平值较低，总体综合协调度排名较靠前。这类省份应该大力发展清洁能源，并保持经济与环境的协调发展。

第三类是上海、北京、天津、湖北、河南、河北，这类省份经济水平值较高，但环境或能源水平值较低，综合协调度排名一般。其中，上海、北京、天津的能源主要依赖从其他省份输入，因此，能源发展潜力较小，要大力推动经济与环境的协调发展。河南、河北应该大力改善环境，使得三系统协调度上升。

第四类是安徽、辽宁、重庆、吉林、黑龙江、云南、贵州，它们能源、环境、经济水平值相近但较低。因此，协调度排名也不算靠前，需要各方面共同努力，协调发展。只有三系统同时作出突破与改变，才能提升各自水平与协调度水平。

第五类是广西、江西，其特点是环境水平值较高，但经济和能源水平值与总体协调度低，但由于广西的能源发展水平值潜力有限，因此可以通过大力发展旅游业，推动经济发展。

第六类是山西、陕西、新疆、内蒙古，这类省份普遍分布在我国的西北地区，它们的共同特点是能源水平值较高，但经济和环境水平值较低，总体协调度排名靠后。这类省份拥有丰富的能源资源，因此能源水平值较高，但由于地理位置的原因，经济发展水平不高，在开发能源的过程中，也造成了巨大的污染。因此，这类省份是进行改革的重点地区，需要转变能源结构，大力提高能源技术水平，减少排放量，提高能效。

第七类是甘肃、宁夏、海南、青海，它们都位于边远地区。能源、环境、经济水平值极低，且综合协调度水平极低。由于地域原因，其在历史上长期处于地广人稀的状态，经济发展水平不高，此类省份需要政策的扶持，并依靠国家的大力支持，因地制宜地发展。

将能源子系统水平值与全国水平作比较，全国普遍水平不高，个别省份水平值明显偏低，如吉林、黑龙江、安徽、湖北等7省份。究其原因，吉林是因为能源的生产量与消费量水平不高，且能源生产量逐年下降，能源产业发展缓慢；黑龙江也存在着能源生产和消费水平不断下降的情况；安徽则是能源需求不断上升而供给不断下降导致了能源系统不平衡；湖北的能源产业规模较小，发展需求大。

将经济子系统水平值与全国水平作比较，最明显的特点就是各省份之间差距较大，经济协调度相对较好的省份有广东、湖南、河南等。经济协调度相对较差的省份是山西、吉林、江西和黑龙江等。其中，山西经济结构单一，社会固定投资总额和社会零售商品总额偏低；吉林则是人均收入水平较低，民生问题制约了社会经济发展。且吉林、黑龙江两省份近年GDP增长率不高，已进入低增长率阶段。

相较于经济协调度而言，我国的总体环境协调度高于全国平均水平。例如，山西、河南等省份环境协调度水平远远低于全国平均水平。山西作为产煤大省，在能源生产与消耗的过程中产生了大量污染是主要原因。其污染处理率水平也较低，虽然近年来减排措施已见成效，但仍需要长久努力。河南则是因为是一个工业大省，工业排放总量较大，在减排方面和提高工业效率方面还需要作出突破。

2.3.6　问题及影响因素分析

测度出我国2017年各省份能源、环境、经济发展协调度后，得出了各省的系统发展水平值以及综合协调度，从中不难发现一些问题及其影响因素，有以下3点。

（1）总体能源发展水平低，能源结构单一。

实证结果显示，我国的总体能源发展水平较低。从全国各省份能源发展水平值的情况来看，全国平均能源水平值为0.36，处于较低水平，仅有8个省份位于平均值之上。除个别省份外，我国大多数省份能源发展程度较小，一部分原因是当地的能源资源稀缺，另一部分原因则是新型能源发展较慢。

当前，我国主要能源生产形式还是原煤生产，单一化的能源结构使得较多省份能源发展水平停滞不前。山西等能源生产大省过度依赖原煤生产这一形式，能源结构调整较慢。而新兴能源产业的发展才刚刚开始，还未形成较大规模。总之，传统能源大省面临的问题是能源结构单一且转型困难，而其他省份面临的问题则是能源资源稀缺，能源规模难以扩大。

（2）各省份环境发展水平差异较大，环境治理投入较少。

与我国能源发展水平两极分化严重的情况相比，我国各省份的环境发展水平差异也较大：东部地区的浙江、福建、广东，中部地区的湖南、江西以及西部地区的广西环境发展水平较高，这些地区自然条件较好，经济与环境双系统的发展协调程度也较大，政府重视环境治理与保护。

但大多数省份的环境发展仍处于偏低的水平。而像山西、天津这样的省份由于前期的工业及能源业发展，造成了巨大的环境污染，环境发展水平极低。新疆、青海等偏远地区环境发展水平也较低，一方面是因为本身的自然条件较差；另一方面是因为这些省份经济实力较差，优先考虑的是怎样改善经济状况，在环境治理方面的投入较少。

（3）区域经济发展不平衡，产业结构不合理。

就经济发展而言，我国不同省份呈现出明显的区域差异，即东部地区的省份高于中部地区的省份，中部地区的省份高于西部地区的省份。总体而言，我国平均经济发展水平较高，浙江、山东等12个省份的经济发展水平超过或接近全国平均水平。与此同时，也有许多省份经济发展水平较低，集中在西部地区的偏远省份以及中部地区的个别省份，这也就意味着我国区域经济发展的极度不平衡。

目前，我国经济发展存在的问题主要是结构，特别是中、西部地区产业结构不合理：第一，工业结构内部重工业发展速度快，重工业所占比重也很大，主要在重工业领域加快推动产能过剩行业调整；第二，服务业发展速度较慢，部分省份服务业比重偏低。简言之，就是第二产业发展不平衡，第三产业发展不优质。 rMwpe2NHfRJMqVZyNBl25HamYo5Vu/r960PCCV6td+PFQl8bh7Pxtg5yn3bZRJGO