中国居民天然气消费重心迁移路径及增长动因分解
收稿日期: 2016-04-26
修回日期: 2016-08-16
网络出版日期: 2017-04-20
基金资助
国家自然科学基金面上项目（71271074）; 国家自然科学基金青年基金项目（71503065）; 教育部人文社会科学青年基金项目（14YJC630061）; 中央高校基本科研业务费专项基金（JZ2014HGBZ0027）
Gravity Center Evolution Paths and Growth Factor Decomposition of Residential Natural Gas Consumption in China
Received date: 2016-04-26
Revised date: 2016-08-16
Online published: 2017-04-20
Supported by
National Natural Science Foundation of China, No.71271074 and 71503065; Social Science Foundation of Ministry of Education, No.14YJC630061; the Central University Basic Scientific Research Business Expenses Special Fund of China, No.JZ2014HGBZ0027
在研究2000—2014年中国居民天然气消费重心迁移路径及其变化特征的基础上,首先运用夏普利值分解八大经济区域对重心迁移的贡献率,然后采用LMDI分解方法,将天然气消费增量分解为基础设施效应、服务效率效应、需求效应,探讨各区域对重心迁移贡献大小的原因与规律。结果显示：2000—2014年居民天然气消费重心经历了向西北、东南、东北方向迁移的三个阶段;2000—2003年西北、西南和东北地区,2003—2008年东部沿海、南部沿海地区,2008—2014年北部沿海、东部沿海和长江中游地区是居民消费重心迁移的主要推力;2000—2014年,基础设施效应一直是促进中国及各区域居民天然气增长的主要动因,而未来效率效应和需求效应将会逐步成为大部分区域的主要驱动因素。
李兰兰, 徐婷婷, 李方一, 焦建玲 . 中国居民天然气消费重心迁移路径及增长动因分解[J]. 自然资源学报, 2017 , 32(4) : 606 -619 . DOI: 10.11849/zrzyxb.20160432
Based on the research and analysis about the characteristics of the evolution path of China’s residential natural gas consumption during 2000-2014, we calculated the contribution rate of China’s eight regions to the evolution of the gravity center with Shapley value. Then, using the method of LMDI decomposition, the growth of China’s residential natural gas consumption was decomposed into three influencing factors, which were infrastructure, service efficiency and demand, and the reasons and rules of regional contribution to the gravity center evolution were discussed. The results show that: the migration of the gravity center has undergone three stages: to northwest, to southeast and to northeast during 2000-2014. The main forces of gravity center migration of residential natural gas consumption were the northwest, the southwest and the northeast during 2000-2003, the east coast and the southern coast during 2003-2008, the east coast, the northern coast and the middle reach of Yangtze River during 2008-2014. During 2000-2014, infrastructure factor was always the main driving force of the growth of residential natural gas consumption in China and in each region, while service efficiency and demand factor will gradually become the main driving forces in most regions in the future.
Key words： gravity center of natural gas consumption; LMDI; resident; Shapley value
[1] 国家统计局能源统计司. 中国能源统计年鉴2015 [M]. 北京: 中国统计出版社, 2015.
[2] 国家统计局. 中国统计年鉴2015 [M]. 北京: 中国统计出版社, 2015.
[3] 徐建华, 岳文泽. 近20年来中国人口重心与经济重心的演变及其对比分析 [J]. 地理科学, 2001, 21(5): 385-389.
[4] 李仪俊. 我国的人口重心及其移动轨迹 [J]. 人口研究, 1983(1): 28-32.
[5] 李在军, 管卫华, 柯文前. 中国区域消费与经济、人口重心演变的时间多尺度研究 [J]. 经济地理, 2014, 34(1): 7-14.
[6] 叶明确. 1978—2008年中国经济重心迁移的特征与影响因素 [J]. 经济地理, 2012, 32(4): 12-18.
[7] 黄建山, 冯宗宪. 我国产业经济重心演变路径及其影响因素分析 [J]. 地理与地理信息科学, 2005, 21(5): 49-54.
[8] ZHANG Y, ZHANG J, YANG Z, et al. Analysis of the distribution and evolution of energy supply and demand centers of gravity in China [J]. Energy Policy, 2012, 49: 695-706.
[9] 王倩倩, 黄贤金, 陈志刚, 等. 我国一次能源消费的人均碳排放重心移动及原因分析 [J]. 自然资源学报, 2009, 24(5): 833-841.
[10] 赵媛, 杨足膺, 郝丽莎, 等. 中国石油资源流动源-汇系统空间格局特征 [J]. 地理学报, 2012, 67(4): 455-466.
[11] 张露, 龚承柱, 李兰兰, 等. 中国天然气供需重心迁移路径及贡献度分解 [J]. 中国人口·资源与环境, 2013, 23(12): 90-97.
[12] 潘竟虎, 张建辉, 胡艳兴. 近20 a来甘肃省县域人均粮食占有量时空格局及其驱动力研究 [J]. 自然资源学报, 2016, 31(1): 124-134.
[13] 申俊, 孙涵, 成金华. 中国城镇居民能源消费及其影响因素 [J]. 北京理工大学学报(社会科学版), 2016, 18(1): 45-53.
[14] 付立东, 张金锁, 冯雪. GA-SA模型预测中国能源需求 [J]. 系统工程理论与实践, 2015, 35(3): 780-789.
[15] 袁鹏. 中国能源需求增长的因素分解 [J]. 数量经济技术经济研究, 2014(11): 70-85.
[16] 刘东霖, 张俊瑞. 我国能源消费需求的时变弹性分析 [J]. 中国人口·资源与环境, 2010, 20(2): 92-97.
[17] WANG T, LIN B Q. China's natural gas consumption and subsidies—From a sector perspective [J]. Energy Policy, 2014, 65: 541-551, doi:10.1016/j.enpol.2013.10.065.
[18] WANG T, LIN B Q. China's natural gas consumption peak and factors analysis: A regional perspective [J]. Journal of Cleaner Production, 2016, doi:10.1016/j.jclepro.2016.04.095.
[19] 何立华, 徐钰, 许永祥, 等. 中国天然气消费需求与输气管网关系实证分析 [J]. 经济问题探索, 2013(4): 70-73.
[20] 卢全莹, 柴建, 朱青, 等. 天然气消费需求分析及预测 [J]. 中国管理科学, 2015, 23(S1): 823-829.
[21] ZHANG M, SONG Y, LI P, et al. Study on affecting factors of residential energy consumption in urban and rural Jiangsu [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 53(1): 330-337.
[22] ACHÃO C, SCHAEFFER R. Decomposition analysis of the variations in residential electricity consumption in Brazil for the 1980-2007 period: Measuring the activity, intensity and structure effects [J]. Energy Policy, 2009, 37(12): 5208-5220.
[23] XU X Y, ANG B W. Analyzing residential energy consumption using index decomposition analysis [J]. Applied Energy, 2014, 113: 342-351.
[24] 赵晓丽, 李娜. 中国居民能源消费结构变化分析 [J]. 中国软科学, 2011(11): 40-51.
[25] 郭文, 孙涛. 城镇化对中国区域能源消费及居民生活能源消费的影响 [J]. 中国环境科学, 2015, 35(10): 3166-3176.
[26] 国务院发展研究中心. 中国拟定八大经济区域,今后制定政策统一考虑 [EB/OL]. http://www.chinathinktanks.org.cn/content/detail/id/2869008, 2004.
[27] 胡艳兴, 潘竟虎, 王怡睿. 基于ESDA-GWR的1997—2012年中国省域能源消费碳排放时空演变特征 [J]. 环境科学学报, 2015, 35(6): 1896-1906.
[28] 叶明确. 系统重心迁移的贡献度分解方法 [J]. 系统管理学报, 2012, 21(4): 559-563, 570.
[29] SHORROCKS A F. Decomposition Procedures for Distributional Analysis: A Unified Framework Based on the Shapley Value [D]. Mimeo: Department of Economics, University of Essex, 1999.
[30] 万广华. 解释中国农村区域间的收入不平等: 一种基于回归方程的分解方法 [J]. 经济研究, 2004(8): 117-127.
[31] ANG B W, LIU F L. A new energy decomposition method: Perfect in decomposition and consistent in aggregation [J]. Energy, 2001, 26(6): 537-548.
[32] ANG B W, ZHANG F Q, CHOI K. Factorizing changes in energy and environmental indicators through decomposition [J]. Energy, 1998, 23(6): 489-495.
[33] 邓吉祥, 刘晓, 王铮. 中国碳排放的区域差异及演变特征分析与因素分解 [J]. 自然资源学报, 2014, 29(2): 189-200.
[34] 宗刚, 牛钦玺, 迟远英. 京津冀地区能源消费碳排放因素分解分析 [J]. 生态科学, 2016, 35(2): 111-117.
[35] 张伟, 张金锁, 孙再罗. 基于LMDI指数分析的中国煤炭消费增长分解研究 [J]. 中国矿业, 2014(8): 42-45.
[36] 王双英, 李东, 王群伟. 基于LMDI指数分解的中国石油消费影响因素分析 [J]. 资源科学, 2011, 33(4): 759-765.
[37] 朱凯. 中国居民生活电力消费的影响因素和干预手段研究 [D]. 上海: 上海交通大学, 2014.
[38] YU Y H, ZHENG X Y, HAN Y. On the demand for natural gas in urban China [J]. Energy Policy, 2014, 70: 57-63.
[39] KHAN M A. Modelling and forecasting the demand for natural gas in Pakistan [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2015, 49: 1145-1159.
[40] DAGHER L. Natural gas demand at the utility level: An application of dynamic elasticities [J]. Energy Economics, 2012, 34(4): 961-969.
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