论我国能源强度区域差异及影响因素
中国能源效率地区差异分析
以资本 、能 源和劳 动 力作 为投入 要素 ，以Ｇ 作 为产 出 ＤＰ
要 素 ，以２ ０ 年￣ ２ ０ 年 的 《中国统计年鉴 》作 为初始 资料 ０８ ｎ０９
进 行ＤＥ 计 量 分析 。同时 ，以２ 个省份 划 分为沿 海工业 区、 Ａ ９ 东北 重 工业 基地 、 中部 地 区以及 西部地 区 ，根据 能源消 费 总 量 ＝地 区ＧＤ 区单 位生 产总 能耗这 一公 式计 算得 出能源 ＰＸ地 效率 。
第 三 产 业 仅 占１ ．８ 。 一 个 地 区 产 业 结 构 是 否 合 理 ，在 很 ６ ％ ３
基于Ｄ Ａ的实证分 析 Ｅ
（ ） 本及数据 一 样
大程度 上取决 于该 地 区第三产 业 的发展水 平。 因此 ，本文 以 各地 区第 三 产业增 加值在 ＧＤ 中所 占的比重来 分析各 省产 业 Ｐ 结构 的 发展 水平 。根据 ２ ０ 年 统计 资 料 ，２ ０ 年 各省 三 产 ０９ ０８ 增 加 值 占 ＧＤＰ 重 前 几 位 是 北 京 （７ ．５ ）、 西 藏 比 ３２ ％ （ ５３ ％ ）、上海 （ ３６ ％ ）、贵 州 （ １３ ％ ），后几位 ５ ．８ ５． ６ ４ ．０
（ ） 证 结 果 二 实
按地 区汇 总得 出 ，沿海 地区 比重最 高 ，占４ ．４ ，其 他地 区 ３６ ％ 比重都 在３ ％左右 ，其 中西部地 区为３ ．６ ，东 北重工业基 ５ ６９ ％
计 算结 果 表 明 ，２ ０ 年 中国 能 源效 率 的地 区性 差 异较 ０８
大 。 其 中 ： 北 京 、 天 津 、 上 海 、 广 东 、 江 苏 较 高 （１ — ０９ ３） ， 而 宁 夏 、 云 南 、 青 海 、 贵 州 较 低 （０４ ５— ．５ ．５
中国城镇碳排放的区域差异和影响因素
中国城镇碳排放的区域差异和影响因素宋德勇;徐安【摘要】This paper amends IPCC's carbon emission coefficient of the electricity in 2006. Based on China's energy balance table, this paper calculates the urban carbon emissions in China's 30 provinces during 1995 and 2008. The regional difference of carbon emission is analyzed by the division of high, medium and low carbon emission zones, while the STIRPAT model is employed to its influential factors analysis. The results showed that urban emission, featured in rapid growth since 2001 particularly, played the dominant role of the total carbon emission. There is a strong regional difference of urban carbon emissions in China, for eight provinces of high-emission accounted for more than 50% of China's total urban carbon emissions in 2008. The per capita income of urban residents exerted the greatest impact on urban carbon emissions, followed by the urbanization rate and energy intensity. The population had relatively little influence on carbon emissions. There are differences among the influence on carbon emission as a result of urban average income increase, the progress of urbanization and energy intensity reduce. The intensity-affected difference constructs the main reason of regional difference in urban carbon emission. On the one hand, China's rising urban incomes and urbanization need some space for carbon emissions, while on the other hand, towns need to follow sustainable low-carbon development path.%修正了IPCC关于电力碳排放系数的计算方法,根据中国(省市)能源平衡表估算了1995-2008年中国30个省市的城镇碳排放,划分了高、中、低三个不同排放区域,分析城镇碳排放的区域差异,采用STIRPAT模型分析城镇碳排放及区域差异的影响因素.结果表明,城镇碳排放是中国碳排放的主体；城镇碳排放总体快速增长趋势,2001年后表现尤为明显;中国城镇碳排放存在很强的区域差异,2008年高排放区域的八个省市城镇碳排放总量占全国城镇碳排放总量的50％以上；城镇居民人均收入对城镇碳排放影响最大,然后是城镇化率和能源强度,人口总量对碳排放影响较小；城镇居民人均收入增加、城市化进程不断推进、能源强度降低对城镇碳排放的影响存在区域差异,这种影响强度的差异是导致城镇碳排放存在区域差异的主要原因.一方面,我国城镇居民收入的不断提高和城市化进程的推进决定了城镇发展需要一定的碳排放空间,另一方面,城镇需要走可持续的低碳发展道路.【期刊名称】《中国人口·资源与环境》【年(卷),期】2011(021)011【总页数】7页(P8-14)【关键词】城镇碳排放;区域差异;影响因素;STIRPAT模型【作者】宋德勇;徐安【作者单位】华中科技大学经济学院,湖北武汉430074;华中科技大学经济学院,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】X2;F29当前中国处于城市化快速发展时期，据统计，1995年中国城镇化率为29．04%，2008年中国城镇化率达到45．68%，增长了16．64%，年均增长1．28%。
中国地区能源强度差异及影响因素分析
中国地区能源强度差异及影响因素分析本文基于1998―2006年全国30个省市自治区的面板数据，实证分析了中国地区能源强度的差异特征及其影响因素。
结论认为，东、中、西三大地区能源强度差异较大并呈进一步扩大的态势；经济发展水平、第三产业增加值比重、制度因素对三大地区能源强度降低起积极作用，政府干预则起阻碍作用；工业化水平、第二产业增加值比重对东部地区降低能源强度起积极作用，对中西部地区正好相反。
针对不同地区制定不同的能源、经济与产业政策，降低政府对市场经济的干预。
对各地区降低能耗强度将会起到积极的作用。
关键词：能源消耗强度；地区差异；影响因素一、引言1978-2000年，中国能源消费平均增长率(3.82％)不到GDP平均增长率(9.52％)的一半，能源消费弹性系数小于1。
而自2001年后，中国能源消费需求大幅度增加，2003-2005年中国能源消费弹性系数大于1，能源消费增长速度超过GDP增长速度，平均增速达到13.31％，经济增长表现为以较高的资源消耗为代价，对能源消费的依赖性不断增加。
今后几十年将是我国经济快速增长的黄金时期，即使未来若干年内我国经济平均增长速度只有7％，能源消耗增长速度也在3％以上，如何以较低的资源消耗为代价换取较高的经济增长，已经成为目前及未来需要迫切解决的重要问题。
近年来，能源强度和能源效率问题已经成为国内外学者探讨研究的热点。
Hua Liao(廖华，2007)等研究了1997--2006年中国的能源消费强度，认为高耗能工业的大量投资所引致的工业结构转换是能源强度提高的主要原因。
孙鹏(2005)等分析了中国1978-2003年经济增长和能源消耗强度对能源消耗量的影响，认为中国的能源生产率在提高，但2001-2003年能源生产效率体现了一定的下降。
周鸿、林凌(2005)对1993-2002年能源使用效率变化的研究认为，我国的能耗效率在1993年以后有一定的提高，但能源使用并没有明显的从能耗高的产业向能耗低的产业流动。
中国能源利用效率省际分异与影响因素的实证研究
一
、
Байду номын сангаас
问题 的 提 出 及 文 献 综 述
素 ， 行差 异 化 的 节 能 政 策 ， 尽 可 能 减 少 节 能 成 实 以
本 ， 少对 区域 经 济发展 的不利影 响 。 减 目前 ， 能源 强 度 和 能源 效 率 问题 已经 成 为 国 内
能 源 作 为 支 撑 经济 增 长 的基 本 要 素 ， 现 代社 是 会 生存 和发 展 的基 础 。近 几 十 年 来 ， 界 经 济 总 量 世 有 了显 著增 长 ， 时也 消耗 了相 当可 观 的能源 ， 同 由此
但 ２０ ＂ ２０ ０ １ － ０ ３年能 源效 率存 在一 定 的下 降 。Ｒｅ － ＇ ］ —
ｂ ｃａ和 Ｄ ｖｄ考 察 了发 展 中国家 能源 转轨 的情形 ， ｅｃ ａｉ
能源 利用 效 率相 对较 高 的发 达 地 区进一 步发 挥竞 争
优 势 。因此 ， 要根 据 我 国 区域发 展 的不平 衡性 ， 分 充
大力 提 升 煤 炭 的使 用 效 率 。
关 键 词 ：能 源效 率 ； 最 小 二 乘 回 归 ； 面 数 据 偏 截 中 图分 类 号 ：４ ７ ２ Ｆ ０ ． 文 献标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：Ｏ ３ ２ ７ ２ １ ） ５ Ｏ ４ Ｏ １ Ｏ —７ １ （０ １ ０ 一Ｏ ８ 一 ６
源 效 率常 被定 义 为一个 经济 体 的有效 产 出和 能源 投
带 来 的二氧 化碳 排放 以及二 氧化 碳 为主 的温 室气体
造成 的全球 气候 变 化 ， 已经 成 为 影 响 人 类 社会 发展
全 局和 全球 政治 经 济格 局 的重大 战 略问题 。 中 国是能 源生 产 和 能 源 消费 大 国 ， 源 效 率存 能
中国三大经济区域全要素能源效率研究基于超效率DEA模型和Malmquist指数
中国三大经济区域全要素能源效率研究基于超效率DEA模型和Malmquist指数一、本文概述本文旨在全面研究中国三大经济区域——东部、中部和西部地区的全要素能源效率。
通过运用超效率DEA模型和Malmquist指数方法，本文深入探讨了各区域能源利用效率的现状、动态变化及其影响因素，以期为中国能源政策的制定和实施提供科学依据。
本文明确了全要素能源效率的概念，它是指在给定投入要素条件下，能源投入与实际产出之间的比率。
这一比率反映了能源利用的经济效果和技术水平，是衡量一个国家或地区能源利用效率的重要指标。
本文介绍了超效率DEA模型和Malmquist指数方法的基本原理和应用优势。
超效率DEA模型能够克服传统DEA模型在评价效率时的局限性，更准确地反映各决策单元的效率水平。
而Malmquist指数方法则能够动态地分析各区域能源效率的变化趋势，揭示效率提升的源泉。
本文详细阐述了研究内容和方法。
通过对中国三大经济区域的能源利用数据进行收集和处理，运用超效率DEA模型和Malmquist指数方法对各区域的能源效率进行测算和分析。
结合区域经济、产业结构、技术进步等因素，探讨各区域能源效率差异的原因，并提出相应的政策建议。
本文的研究不仅有助于深入了解中国各区域的能源利用效率及其动态变化，还能为政府制定针对性的能源政策提供决策支持，推动中国能源利用效率的整体提升。
二、文献综述全要素能源效率（Total Factor Energy Efficiency, TFEE）作为一种评估能源使用效率和经济增长之间关系的重要工具，近年来在学术界和政策制定者中引起了广泛关注。
中国作为一个经济快速增长的发展中大国，其能源使用效率和经济增长之间的关系更是成为了研究的热点。
特别是对于中国的三大经济区域——东部、中部和西部，其经济发展水平、产业结构、能源结构等方面存在显著差异，因此，对这些区域的全要素能源效率进行研究具有重要的现实意义。
国内外学者在全要素能源效率的研究上已取得了一系列成果。
中国东中西部地区能源消费强度差异研究
关 键词 ：能源 消费强度 ；协整 ； 区差 异 地
中图分 类号 ： ６ ． Ｆ０ ３ ２ 文 献标 志码 ： Ａ
０ 引 言
能 源消费 强度 （ 常量化 为单位 生产 总 值 的 能源 消 费 总量 ） 征 经 济发 展对 能源 的利 用 效率 。近年 通 表
来， 在节 能减排 的约束下 ， 高能 源效率 一直 是学术 界 关 注 的焦 点 。据 统 计 资料分 析 ， 年 中 国大 陆 能源 提 近 消费强度 虽具 有下 降 的趋 势 （ １ ， 与 中国香港 及其 他 国家相 比 ， 能 源效 率 仍 旧很低 。据联 合 国《 图 ）但 其 能 源统 计年 鉴》 世界银 行 ＷＤ 数 据库 的数 据分析 ，０６年 ， 国大 陆能 源消 费 强度 是 世 界平 均水 平 的 ２ 及 Ｉ ２０ 中 ．
源价 格开放 及 企业改 制是 中东 欧转 型 国家 １９ —１ ９ ９２ ９ ８年 间能 源 消费强度 差异及 其影 响 因 素研 究 方 面 。文献 ［ ５ ， 能源 强 度 的高 低 ， 中 国划分 为 高 、 低 ４— ］ 按 将 中、
收 稿 日期 ： ００— ９一 ｌ ２ １ ０ Ｏ
基 金 项 目 ： 西 省 科 技 厅 软 科 学 研 究计 刊 资助 项 目（０ ０ Ｒ ４ ０ ） 陕 西 省 教 育 厅 科 研计 划 资助 项 目 （０ ０Ｋ１３ 陕 ２ １ Ｋ Ｍ ９— １ ； ２ １Ｊ ７ ）
通讯作者 ：尚
梅 （９ ６一） 女 ， １６ ， 陕西临潼人 ， 副教授 ， 主要从事能源经济与项 目管理工作 ．
２ ２倍 ， 国香 港 的 ６ ２ 中 ． ９倍 ， 国的 ４ ２ 英 ． ３倍 ， 日本 的 ３ ９ ．５倍 ， 国的 ２ ４ 美 ． ６倍 ； 即使 与一些 发展 中 国家 相 比 ， 其 能源 消费强 度也较 高 ， 巴西的 ３ ６ 是 ． ７倍 ， 国的 ２ ０ 韩 ．９倍 ， 度 的 １ ０ 印 ． ５倍 （ ２ 。 同时 ， 图 ） 一个 不 容忽 视 的问题是 ， 国幅员 辽 阔 ， 我 各地 区 的能源 消 费强 度存 在显 著 的差异 （ ３ 。因此 ， 图 ） 在有 限 的资 源约束 下 ， 各 个地 区如何结 合 自身 的特征 ， 提高 能源利 用效 率 ， 己成 为 当前 经济 发展 的重要 课题 。
中国地区碳不平等测度及影响因素
在数据来源方面，本研究主 要采用统计数据和碳排放数 据，未来可结合遥感技术、 GIS等手段获取更精确的碳 排放数据，提高研究的准确 性。
本研究主要关注碳排放权分 配、能源消费结构调整和碳 市场建设等方面的影响因素 ，未来可进一步拓展研究领 域，探讨其他可能的影响因 素，如国际贸易、产业结构 调整等。
在研究方法上，未来可尝试 采用更多元的方法和模型， 深入探究碳不平等及其影响 因素之间的复杂关系，为政 策制定提供更有力的科学依 据。
THANKS
谢谢您的观看
02
中国地区碳排放现状
碳排放总量与趋势
总结词
中国是全球碳排放量最大的国家，近年来碳排放总量呈上升趋势，但增速有所放 缓。
详细描述
中国是全球最大的碳排放国，其碳排放量占全球总量的比例较大。近年来，随着 中国经济的快速发展和工业化进程的加速，碳排放总量不断攀升。然而，由于政 府对环保政策的重视和技术的进步，碳排放的增速逐渐减缓。
产业结构
总结词
产业结构对碳不平等具有显著影响，第二产业占比高的地区碳排放量较高，导致碳不平 等程度加剧。
详细描述
第二产业是碳排放的主要来源，如制造业、建筑业等，这些行业对能源需求量大，碳排 放量相对较高。因此，产业结构的不同会导致碳排放量的差异，进一步影响碳不平等程
度。
技术进步
总结词
技术进步对碳不平等具有显著影响， 技术水平的提高有助于降低碳排放强 度，减少碳不平等程度。
碳排放权分配是影响碳不平等的重要因素。合理 的碳排放权分配能够降低碳不平等程度，促进地 区间的公平和可持续发展。
碳市场建设对碳不平等具有重要影响。通过建立 全国统一的碳市场，能够促进碳排放权交易，降 低碳不平等程度。
研究不足与展望
中国能源消费强度影响因素分析
中国能源消费强度影响因素分析作者：李倩于婧洋来源：《合作经济与科技》2015年第17期[提要] 本文基于2012年我国30个省市的截面数据，运用空间计量方法研究我国能源消费强度的影响因素，研究结果表明：空间滞后模型中空间滞后效应明显，能源消费强度在省域之间形成显著空间扩散效应。
第二产业比重、煤炭消费所占比重、R&D经费支出以及政府财政支出是影响我国能源消费强度的主要因素。
能源消费结构、产业结构是能源消费强度难以降低的重要原因；技术进步可以显著降低能源消费强度；适当减少政府财政支出有利于降低能源消费强度。
关键词：能源消费强度；影响因素；空间计量模型中图分类号：F063.2 文献标识码：A收录日期：2015年7月21日一、问题提出改革开放以来，我国经济得到了全面、高速、持续发展，GDP以年均9.8%的增长率增长，成为世界上发展最快的国家。
随着经济的发展，我国的能源消耗量也大幅度提升，2010年已成为全球第一大能源消费国。
我国在“十二五”规划中明确提出了节能减排的具体目标。
国外学者对能源消费的研究起步较早，由于经济体制的限制，国内学者在改革开放后才逐步开始对能源问题的研究。
目前，学术界主要从以下几个方面研究能源消费强度问题：（一）能源消费强度总体趋势研究。
由于数据和研究方法的选取不同，因此国内外学者对于我国能源消费强度的趋势存在不同的判断。
Ma and Stern（2008）利用中国1980～2003年的经济数据考察了我国能源消费强度的变化趋势，发现1978～2000年之间呈现下降趋势，2000年后又开始回升。
但是，对于2000年是否是我国能源消费强度变化的拐点，依然存在争议。
Liao et al.（2007）通过实证研究发现从2003年起我国的能源消费强度才开始上升，章爽（2013）也持相同观点。
王安建和王高尚（2010）的研究表明各国能源消费强度在每个国家经济发展的不同阶段呈现不同的变化趋势，但是随着工业化进程的不断推进，每个国家能源消费强度的变化基本上都呈现“U”形分布。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
论我国能源强度区域差异及影响因素选取2006年我国各地区的统计数据，通过对能源强度区域划分和多元回归分析，对我国能源强度区域差异的影响因素进行实证分析。
通过实证分析发现，能源强度区域差异的主要影响因素是地区经济发展水平和能源消费结构。
前者与能源强度呈负相关关系，煤炭消费总量占能源总消费量的比重与能源强度呈正相关的关系。
在实证分析的基础上提出了降低能源强度，缩小我国能源能强度区域差异的几点建议，以供参考。
标签：能源强度；区域差异；影响因素；实证分析1 引言根据能源强度的大小对各地区进行划分，然后在对我国能源强度区域差异的影响因素进行定性分析的基础上，采用2006年的各地区的截面数据进行实证分析，找出影响能源强度区域差异的因素，为因地制宜制定降低能源强度的政策提供依据。
2 能源强度区域划分根绝2007年《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》的数据，整理计算得出我国30个省市（西藏除外）能源强度，各地区能源强度大小见表1：为了更直观的看出各地区的能源强度的差异，我们用给出了30个省市自治区能源强度变化曲线图（图1）。
图1 各地区能源强度比较全国能源强度的平均水平为1.564，我们根据能源强度的高低，对各地区进行区域划分，划分标准为：低于1的称为低能耗区域，1－1.564之间的称为中能耗区域，高于1.564的称为高能耗区域。
具体情况如下：低能耗区域：北京、广东、浙江、上海、海南、江苏、福建和江西共8个省市；中能耗区域：天津、广西、安徽、山东、河南、湖南、陕西、重庆、黑龙江、湖北、四川和吉林共12个省市区；高能耗区域：云南、辽宁、河北、新疆、甘肃、内蒙古、山西、青海、贵州和宁夏共10个省市区。
从能源强度划分的区域来看，低能耗地区主要集中在经济发达的东部沿海地区；中能耗地区主要集中于我国中部地区；高能耗区主要集中与我国西部地区。
能源强度的总体趋势表明，随着地区经济发展水平的提高，能源消费强度呈下降趋势。
上海、北京、广东三市人均收入水平位居全国前列，其能源消费强度远低于全国平均水平；人均地区生产总值较高的广东、江苏、浙江等省的能源消费强度也处于相对较低群组；人均收入水平处于较低群组的贵州、青海、宁夏等地区，其能源消费强度处于较高群组。
这一结论与韩亚芬等人研究结论吻合。
但与此同时，我们注意到，人均地区生产总值相近的地区之间，在能源消费强度上存在显著的差异，例如宁夏（10239元/人）的能源消费强度是海南（10871元/人）的4.56倍、辽宁（18939元/人）是福建（18646元/人）的1.91倍。
因此，还需要进一步讨论能源强度与地区经济结构、能源消费结构等等之间的相互关系。
3 能源强度区域差异的影响因素定性分析未来20年是中国工业化发展的关键时期，全面建设小康社会的发展目标也将使地区经济发展跃上新的台阶。
随着地区经济发展水平的提高，能源消费强度是否会降低？经济结构转换对地区能源消费强度的作用方向如何等等，对这些问题的回答将有助于制定全国的能源发展战略。
3.1 经济发展水平由前面对能源经济区域的划分我们可以看出来，经济发展水平与地区能源强度呈现出负相关的关系，经济发展水平的提高，能源轻度呈下降的趋势。
沿海地区的市场化进程起步比较早，经济发展速度一直较快。
而原有的一些老工业基地和中西部的一些省区，由于产业结构老化，市场建立较迟，因而经济增长速度低于东部沿海诸省。
改革开放以来，尽管各地区GDP均以较快的速度增长，但它们之间的差距却在持续扩大。
经济发展水平的差异导致了能源消费总量的差异，能源强度的差异就显现出来了。
3.2 产业结构理论和实践证明，产业结构是影响能源消费的基本因素和长期因素。
经济活动（GDP）可以分解为产业增加值之和，因此能源强度可以看成是各个产业源强度的加权平均，如式（1）EI=EGDP=∑ni=1X iGDP*EI i（1）E Ii是商品或服务i的能源强度，X i表示产业i的增加值。
式（1）表明若产业i的能源强度高于总能源强度，则产业i所占比重的增加将导致总能源强的上升，即如果能耗水平高的产业或行业比重大，则整个国民经济的能源消量就会提高。
不同产业的能源强度是不同的，第三产业附加值较高，尤其是一些新技为基础的高科技产业，能源消费较低，能源强度较小，因此增加第三产业在民经济中的比重将降低能源强度。
工业部门的能源消费较高，其能源消费量占中国能源消费总量的70%，在工业内部，重工业企业单位增加值的能源消费远高于轻纺工业，是中国能源消费的最大户。
3.3 投资水平2002年以来，中国能源消费总量迅速增长，一个主要原因是投资增长过快。
2002－2006年，全社会固定资产投资分别增长16.9%、27.7%、26.6%、26%和24%，年均增长24.24%，增长速度为1995年以来的最高水平。
投资的高速增长拉动了对高耗能产品的需求，导致钢铁、水泥、电解铝、石化等高耗能产业迅速扩张，高耗能产业的过度发展不仅仅造成电力消费增长加快，而且使中国的煤炭消费增长也全面加速。
2002－2006年成品钢材产量年均增长29.2%，水泥产量年均增长14.1%。
这些产业的单位产出能耗过高，加剧了中国单位GDP能耗的升高。
近年来，工业化的演进和服务业的发展带动了中国的城市化程度的提高，城市化的发展要求增加住房和城市基础设施的投入力度，也促进了高耗能产业的扩张。
各地区的投资水平及城市化进程的差异也是造成了地区能源消费总量有很大的差异。
3.4 能源消费结构能源消费结构的变化影响能源强度。
目前我国的能源种类主要有煤炭、石油、天然气、水电、核电和风电等，各种能源的利用效率和对环境的污染程度都不一样。
煤炭在中国的能源消费结构中一直居主导地位，以煤为主的能源结构不仅造成严重的环境污染，而且煤炭的利用效率也远远低于油气和电能，同时资源的开发和供应也成为严重的瓶颈。
电能是清洁、高效的二次能源，是最理想的能源种类。
我国地区间资源禀赋差异很大，能源消费结构差异也很大，这也是导致了我国能源强度差异的重要因素之一。
4 实证分析4.1 变量选取及样本数据的来源基于以上定性分析的基础上，我们选择了经济发展水平、产业结构、投资水平、重工业比重和能源消费结构作为自变量，能源强度作为因变量。
具体的变量定义见表2。
对上述变量进行多元回归，建立的回归方程如下：ln EI=β0+β1ln X1+β2ln X2+β3ln X3+β4 ln X4+β5ln X5+ε（2）模型中，β0是常数项，β1-β5是回归系数，其意义是：当自变量每变动一个单位时所引起的因变量的该变量，ε是随机误差项。
4.2 回归分析过程及结果采用样本数据采用最小二乘法估算回归系数，以t统计量检验回归系数的显著性，以F统计量检验模型的显著性，以R2检验模型的拟合精度，以VIF（方差膨胀因子）检验多重共线性。
用spss13.0进行数据处理，得出的结果如下表3。
在回归过中，模型的拟合优度R2=0.704，F=11.421，Sig.=0.000a，说明模型通过了显著行检验，且模型显著效果比较好。
从tolerance和VIF我们可以看出，模型不存在多重共线性问题。
除Ln X1和Ln X5外，其他变量的系数都没有通过显著性检验，说明它们对因变量没有影响。
因此，我们得到的非标准化回归模型如下：由模型我们可以得出，能源强度与地区经济发展水平呈负相关关系，说明地区经济发展水平越高，能源强度会越低，这与我们划分的能源区域相符合。
能源消费结构与能源强度呈正相关关系，即煤炭消费总量占能源总消费量的比重越高，能源强度就越大。
而且将两个变量的系数的绝对值进行对比得出能源消费结构对地区能源差异的影响比经济发展水平对其影响要大。
产业结构、投资水平和重工业比重对能源强度地区差异没有多大的影响。
5 结论与建议本文首先选取了2006年各地区的统计数据对能源强度进行区域划分，通过划分的结果我们可以看出，我国能源强度区域差异很大，且具有一定的规律：低能耗地区主要集中在经济发达的东部沿海地区，中能耗地区主要集中于我国中部地区，高能耗区主要集中与我国西部地区。
为了进一步分析能源强度区域差异的原因，我们选取相关变量对能源强度做多元回归分析，我们得出了主要影响因素是地区经济发展水平和能源消费结构。
地区经济发展水平与能源强度呈负相关关系，煤炭消费总量占能源总消费量的比重与能源强度呈正相关的关系。
根据以上分析，我们提出了降低能源强度，缩小我国能源能强度区域差异的几点建议。
第一，增强人们节能减排的意识，从我做起，从小事做起，全社会投入到节能减排的行动中，以缓解日趋严重的能源资源紧缺和环境污染的压力。
减低能源强度，即减低单位GDP的能耗，需要我们整个社会的努力，作为个人，应该树立从我做起，节约能源的观念，在现实生活中形成良好的节能习惯；作为企业，应该在生产前做好用能规划，在生产过程中要使得每一种能源发挥其最大的效用，在生产之后要对没有使用完全的能源进行回收利用；作为科研单位，应该尽快设计出新设备，新技术和新方法以开发清洁能源，提高能源的使用效率。
第二，针对各地区间能源强度的差异，我们要从根本抓起，从其影响因素着手，制定出具体的方针。
经济发展水平的地域差异性，要求我国能源战略的推进与实施必须制定相应的地区政策。
加强能源消费与能源开发的区域利益协调机制。
对于能源禀赋条件好、人均收入水平低中西部地区，建议中央加大对相关地区的财政转移支付力度，避免这些地区依靠高能耗来换取经济总量的增长。
能源消费结构的地域差异性，要求我们依据各地区的能源禀赋调整能源的消费结构，利用污染小的能源代替煤炭，如电能，油气等。
对于煤炭消费量占能源消费总量比例较大的地区，国家应给予其科研投入，促进其开发清洁能源。
第三，国家的节能目标应在有效的制度约束下展开，关键是政府绩效考核指标的转变。
摒弃用经济增长总量、增长速度等经济考核指标组成的传统绩效考核体系，把资源环境行政管理纳入政府部门不可或缺的责任。
“节能减排”目标的落实必须与相关的体制环境和制度安排相协调和匹配，这样才可能真正落实为各级地方政府的自觉行动。
参考文献［1］陈秀山，徐瑛.中国区域差距影响因素的实证研究［J］.中国社会科学，2004，（5）.［2］吴巧生，成金华，王华.中国工业化进程中的能源消费变动［J］.中国工业经济，2005，（4）.［3］韩亚芬，孙根年，李琦.资源经济贡献与发展诅咒的互逆关研究［J］.资源科学，2007，（6）.［4］崔艳红.中国能源强度区域差异的实证分析［D］.中国优秀硕士学位论文全文数据库，2007［5］张晓平. 中国能源消费强度的区域差异及影响因素分析［J］. 资源科学，2008，（6）.。