摘要：本文以電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化對(duì)區(qū)域能源強(qiáng)度的影響為例，揭示區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施連接緊密程度對(duì)空間相關(guān)性的影響和其變化的內(nèi)在機(jī)理。根據(jù)1998-2014年中國(guó)30個(gè)省份高壓電網(wǎng)建設(shè)的時(shí)序順序與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)設(shè)施動(dòng)態(tài)建設(shè)與空間權(quán)重矩陣常數(shù)元素賦值的對(duì)應(yīng)。使用SDM面板模型，并采用內(nèi)生變量的滯后一期值代替原變量克服內(nèi)生性偏誤，得到了更為穩(wěn)健的結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)：①考慮電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的空間溢出效應(yīng)后，電力占比與要素結(jié)構(gòu)提升對(duì)能源強(qiáng)度改善的影響得以體現(xiàn)，對(duì)外貿(mào)易的“污染天堂”效應(yīng)被發(fā)現(xiàn)。②

　　《大氣污染防治計(jì)劃》配套的12條高壓電力線(xiàn)路改變了中國(guó)各省份能源強(qiáng)度的空間同質(zhì)性，使得電力占比、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、R&D研發(fā)水平對(duì)能源強(qiáng)度的影響變大;人均FDI存量、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、要素結(jié)構(gòu)、城市化率對(duì)能源強(qiáng)度的影響變小。③基于電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的空間權(quán)重矩陣能反映區(qū)域能源強(qiáng)度地理空間鄰接關(guān)系的主要信息，通過(guò)強(qiáng)化和調(diào)整各省間的電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能夠改變其空間溢出關(guān)系，促進(jìn)政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。此方法實(shí)現(xiàn)了省間基礎(chǔ)設(shè)施連接緊密程度與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)空間相關(guān)性機(jī)理分析的計(jì)量方法應(yīng)用創(chuàng)新。

　　關(guān)鍵詞：電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);空間權(quán)重矩陣;空間杜賓模型;能源強(qiáng)度

　　加強(qiáng)省間交通、能源、通信等領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是中國(guó)政府宏觀管理的重要方向。2016年5月，國(guó)家8部委聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于推進(jìn)電能替代的指導(dǎo)意見(jiàn)》(發(fā)改能源[2016]1054號(hào))，提出了提高電力占比以提升能源利用效率的政策目標(biāo)。國(guó)家電網(wǎng)公司作為主要執(zhí)行者，大力推進(jìn)特高壓電網(wǎng)戰(zhàn)略，試圖通過(guò)加強(qiáng)省間的電網(wǎng)設(shè)施互聯(lián)強(qiáng)化電力占比提升對(duì)能源效率提高的政策效果，受到了廣泛的關(guān)注與討論。

　　那么，加強(qiáng)跨省高壓輸電通道的建設(shè)是否能改變能源強(qiáng)度的空間相關(guān)性，從而促進(jìn)能源效率的改善?本文以此為例，進(jìn)行空間權(quán)重矩陣的應(yīng)用創(chuàng)新，應(yīng)用空間計(jì)量方法量化分析省間基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)對(duì)政策目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的價(jià)值。關(guān)于能源強(qiáng)度的影響因素，國(guó)內(nèi)外學(xué)者作了大量的研究。早期學(xué)者的研究，如史丹[1]、Fisher-Vandenetal[2]、魏楚[3]、傅曉霞[4]、原毅軍[5]、林伯強(qiáng)[6]、張宇[7]、齊紹洲[8]等發(fā)現(xiàn)人均GDP、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、FDI流入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、R&D研發(fā)水平、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、要素結(jié)構(gòu)、城市化率、對(duì)外開(kāi)放程度、能源稟賦等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)均能影響能源強(qiáng)度。

　　但是，上述研究未考慮各省能源強(qiáng)度的空間相關(guān)性，Elhorst[9]系統(tǒng)地總結(jié)了空間計(jì)量的研究成果，指出從計(jì)量分析的角度看，如果經(jīng)濟(jì)指標(biāo)自身存在的空間相關(guān)性被忽略，則回歸結(jié)果是有偏的;Toblers[10]從地理經(jīng)濟(jì)學(xué)的角[度指出，區(qū)域間的地理位置越近，其經(jīng)濟(jì)聯(lián)系應(yīng)越緊密。隨著空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，學(xué)者們將其引入了區(qū)域能源強(qiáng)度的研究，孫慶剛等[11]采用最近K點(diǎn)賦值法，按省份間的地理鄰接關(guān)系劃分為一階、二階與三階相鄰，以此為依據(jù)對(duì)空間權(quán)重矩陣賦值計(jì)算全局Moran’I指數(shù)，發(fā)現(xiàn)中國(guó)省間的能源強(qiáng)度空間依賴(lài)性隨距離擴(kuò)展逐漸減弱，一階鄰接關(guān)系下空間正相關(guān)依賴(lài)性最強(qiáng)，二階鄰接關(guān)系下空間關(guān)聯(lián)性減弱，三階鄰接關(guān)系下已不存在統(tǒng)計(jì)上顯著的空間依賴(lài)性。

　　潘雄鋒等[12]采用DEA方法分析能源效率，采用Rook鄰近的空間權(quán)重矩陣方法使用SLM模型對(duì)其影響因素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)省域能源效率具有明顯的空間溢出效應(yīng)，且呈現(xiàn)出增強(qiáng)的趨勢(shì)。計(jì)及省域能源效率的空間相關(guān)性后，發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)占比上升、能源價(jià)格提升對(duì)能源效率有反向的影響，而技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源效率有顯著的促進(jìn)作用，能源結(jié)構(gòu)對(duì)能源效率的影響不顯著。

　　關(guān)偉等[13]采用非期望產(chǎn)出的SBM模型測(cè)試生態(tài)能源效率，采用Rook鄰近的空間權(quán)重矩陣方法使用SLM與SEM模型對(duì)其影響因素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)中國(guó)省域生態(tài)能源效率呈現(xiàn)出顯著的全局空間相關(guān)性與局部空間聚焦特征，地理空間相鄰省份的生態(tài)能源效率呈現(xiàn)顯著的正向空間依賴(lài)特性，第二產(chǎn)業(yè)占比提升、能源投資增加與交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不利于能源生態(tài)效率的提升，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展、外商投資與人口數(shù)量增加對(duì)生態(tài)能源效率的提升有正向的作用。

　　可見(jiàn)，考慮能源效率/強(qiáng)度的空間相關(guān)性后，研究結(jié)論有了明顯的變化，區(qū)域能源效率的空間相關(guān)性不能被忽略。但是上述研究還存在兩個(gè)問(wèn)題：一是模型選擇僅限于SLM與SEM的比較，缺乏對(duì)適用性更為普遍的SDM的分析與檢驗(yàn)，忽略了各自變量的空間溢出效應(yīng)的影響，導(dǎo)致忽略變量偏誤。二是簡(jiǎn)單地根據(jù)地理空間鄰接關(guān)系賦值空間權(quán)重矩陣，地理位置相鄰并不一定意味著兩省份之間的能源效率溢出關(guān)系顯著，尚需有效的基礎(chǔ)設(shè)施載體，否則無(wú)法對(duì)空間相關(guān)性變化的機(jī)理與改進(jìn)方式進(jìn)行探討，并提出通過(guò)調(diào)整空間相關(guān)性改善能源效率的政策措施。

　　Elhorst[9]闡明SLM模式是解釋變量空間相關(guān)項(xiàng)系數(shù)為零的SDM模型，SEM是被解釋變量空間相關(guān)項(xiàng)系數(shù)，與解釋變量空間系數(shù)和其空間相關(guān)項(xiàng)系數(shù)乘積項(xiàng)相反數(shù)相等的SDM模型，因此，SLM與SEM模型均嵌套于SDM模型。在計(jì)量分析上，空間面板模型相對(duì)于傳統(tǒng)面板模型加入了被解釋變量的空間相關(guān)項(xiàng)，帶來(lái)內(nèi)生性問(wèn)題。

　　Elhorst[14]提出采用最大似然法估算空間自相關(guān)項(xiàng)的系數(shù)以克服最小二乘法估算帶來(lái)的內(nèi)生性偏誤。但是Lee和Yu[15]指出對(duì)于大N小T型的面板數(shù)據(jù)，采用最大似然法估計(jì)空間自相關(guān)項(xiàng)的系數(shù)將產(chǎn)生一定的偏誤，并提出了誤差修正方法。此方法得到了Elhorst[16]的認(rèn)可，將其稱(chēng)為混合ML/BCLSDV方法。此外，ArrelanoandBond[17]用于動(dòng)態(tài)面板系數(shù)估算的GMM方法也可用于空間自相關(guān)項(xiàng)系數(shù)的估算，邵帥等[18]采用系統(tǒng)GMM方法對(duì)動(dòng)態(tài)空間面板的系數(shù)進(jìn)行估算，以克服解釋變量的內(nèi)生性問(wèn)題。

　　但此方法也存在一定的缺陷，Elhorst[16]比較了GMM、混合ML/BCLSDV與混合GMM/BCLSDV方法，指出GMM方法的估算結(jié)果在大N小T的面板模型中存在嚴(yán)重的偏誤，對(duì)于大N小T的面板模型，在N小于500的條件下建議采用混合ML/BCLSDV方法。

　　由于換流站(直流與交流轉(zhuǎn)化的設(shè)備)建設(shè)的成本較高，導(dǎo)致直流輸電線(xiàn)路為“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”的電力輸送方式，及電源端所在省份與負(fù)荷端所在省份各建設(shè)一座換流站進(jìn)行電力交換。如葛洲壩—上海±500kV直流輸電線(xiàn)路，直接從湖北葛洲壩水電站輸送電力到上海，途經(jīng)省份不落點(diǎn)。因此，直流輸電線(xiàn)路使得中國(guó)各省份實(shí)現(xiàn)了跨區(qū)域的電網(wǎng)連接，空間鄰接矩陣不再受限于省份間地理位置是否相鄰的影響，地理位置間隔較遠(yuǎn)的省份可以通過(guò)直流輸電線(xiàn)路建設(shè)，在業(yè)已形成的電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)空間權(quán)重矩陣賦值，以改變其空間相關(guān)性。

　　因此，通過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)改變空間權(quán)重矩陣從而調(diào)整經(jīng)濟(jì)變量的空間溢出關(guān)系有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本文的貢獻(xiàn)在以下三個(gè)方面：一是根據(jù)高壓交流/直流線(xiàn)路建設(shè)時(shí)序，提出了一種新的空間權(quán)重矩陣構(gòu)建方法，實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)設(shè)施動(dòng)態(tài)建設(shè)與空間權(quán)重矩陣常數(shù)元素賦值的對(duì)應(yīng);二是應(yīng)用適用性更強(qiáng)的SDM面板模型，對(duì)各省份能源強(qiáng)度與其影響因素進(jìn)行回歸分析，與SLM和SEM的回歸結(jié)果進(jìn)行比較，更全面地反映各影響因素對(duì)能源效率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng);三是在通過(guò)比較基于基礎(chǔ)設(shè)施的空間權(quán)重矩陣與基于地理鄰接關(guān)系的空間權(quán)重矩陣的SDM回歸結(jié)果，對(duì)前者進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)的同時(shí)，識(shí)別出省域能源強(qiáng)度空間溢出關(guān)系的變化機(jī)理。

　　傳統(tǒng)的空間權(quán)重矩陣根據(jù)研究對(duì)象的地理位置關(guān)系賦值，以反映其地理空間聯(lián)系的程度，有三種類(lèi)型：一是Rook鄰近空間權(quán)重矩陣法，研究對(duì)象在地理位置上有共同的邊界則在對(duì)應(yīng)位置賦值1，否則賦值0，此種方法在目前的研究中使用最為廣泛[11][12][13];二是最近K點(diǎn)賦值法，即距離關(guān)系閾值預(yù)先給定，研究對(duì)象之間的距離小于給定值則賦值1，否則賦值0;三是距離關(guān)系賦值法，按照研究對(duì)象歐氏距離的倒數(shù)賦值，距離越短賦值越大。

　　LeeandYu[19]總結(jié)了空間計(jì)量研究成果，指出空間權(quán)重矩陣必須為常數(shù)陣，Elhorst[9]也堅(jiān)持此觀點(diǎn)。由于空間權(quán)重矩陣W必須為常數(shù)陣。而基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與投運(yùn)具有時(shí)序性，使得各省間的基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出隨時(shí)間變化的特點(diǎn)，即新建基礎(chǔ)設(shè)施的投運(yùn)導(dǎo)致其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的改變。如果按傳統(tǒng)的方法對(duì)W進(jìn)行賦值，基礎(chǔ)設(shè)施投運(yùn)年前后會(huì)得到不同的空間權(quán)重矩陣值。為解決此問(wèn)題，采用基于基礎(chǔ)設(shè)施投運(yùn)時(shí)間的空間權(quán)重矩陣綜合賦值法，如t年m月有新的基礎(chǔ)設(shè)施投運(yùn)。

　　魏楚[3]通過(guò)能源效率的省級(jí)面板數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)“退二進(jìn)三”的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、微觀企業(yè)層面的產(chǎn)權(quán)制度、要素稟賦結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、R&D研發(fā)水平均對(duì)各地區(qū)能源強(qiáng)度有顯著的影響，通過(guò)地區(qū)控制變量可見(jiàn)東部、中部的能源效率遠(yuǎn)高于西部地區(qū)。孫慶剛等[11]采用反映各省地理位置空間鄰接程度的最近K點(diǎn)賦值法，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化率、對(duì)外開(kāi)放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)能源強(qiáng)度變動(dòng)有較強(qiáng)的解釋力度，而能源價(jià)格的解釋力度不顯著。潘雄鋒等[12]采用各省地理位置的空間鄰接矩陣，發(fā)現(xiàn)中國(guó)省域能源效率的空間溢出效應(yīng)顯著且逐年增強(qiáng)，能源效率、技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源效率有顯著影響。

　　關(guān)偉等[13]發(fā)現(xiàn)中國(guó)生態(tài)能源效率呈現(xiàn)全局與局部空間聚集特征，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)省域生態(tài)能源效率的影響最大。根據(jù)以上學(xué)者的研究成果，人均GDP、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、FDI流入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源價(jià)格①、R&D研發(fā)水平、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、要素結(jié)構(gòu)、城市化率、對(duì)外開(kāi)放程度、能源稟賦等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)均應(yīng)作為能源強(qiáng)度的解釋變量。同時(shí)，中國(guó)省域能源強(qiáng)度/效率地理位置上的空間溢出關(guān)系已得到廣泛的關(guān)注與研究，但是現(xiàn)有的研究?jī)H僅是發(fā)現(xiàn)與驗(yàn)證了這種空間溢出關(guān)系，而沒(méi)有對(duì)其產(chǎn)生與變化的機(jī)理作進(jìn)一步探討。

　　由于該矩陣各行/列的元素均不同，導(dǎo)致各省份的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均不相同，該文提出使用矩陣對(duì)角線(xiàn)元素的平均值表示直接效應(yīng)，非對(duì)角線(xiàn)元素的行/列元素之和表示間接效應(yīng)，二者之和表示總效應(yīng)，同時(shí)采用多變量正態(tài)分布模擬殘差項(xiàng)，以評(píng)估直接、間接與總效應(yīng)在統(tǒng)計(jì)上的顯著性。可見(jiàn)，能源強(qiáng)度的空間自相關(guān)項(xiàng)的系數(shù)導(dǎo)致解釋變量間接效應(yīng)的產(chǎn)生，某省份解釋變量的變化不僅影響自身的能源強(qiáng)度，還會(huì)影響空間相關(guān)省份的能源強(qiáng)度。

　　實(shí)證分析

　　數(shù)據(jù)來(lái)源及變量說(shuō)明

　　本文樣本為1998—2014年除西藏外的中國(guó)30個(gè)省市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)。選取的各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如下：(1)空間權(quán)重矩陣(W)：以國(guó)家電網(wǎng)公司和中國(guó)南方電網(wǎng)公司2014年《電網(wǎng)運(yùn)行方式報(bào)告》中的電網(wǎng)拓?fù)鋱D為基礎(chǔ)，找出省間500kV以上的電網(wǎng)連接線(xiàn)路。從歷年《中國(guó)電力統(tǒng)計(jì)年鑒》中的重大工程部分找出相應(yīng)線(xiàn)路的投運(yùn)時(shí)間，按照公式(2)對(duì)空間權(quán)重矩陣進(jìn)行賦值。(2)能源強(qiáng)度(EI)：用各省份能源消耗總量與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值表示，數(shù)據(jù)分別來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)折算為2014年價(jià)。

　　(3)人均GDP(PGDP)：用各省份的地區(qū)生產(chǎn)總值除以總?cè)丝跀?shù)表示。各省人口數(shù)取自wind數(shù)據(jù)庫(kù)。(4)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)(ECS)：能源分為一次能源和二次能源，一次能源指直接取自自然界沒(méi)有經(jīng)過(guò)加工轉(zhuǎn)換的各種能量和資源，包括：原煤、原油、天然氣等;二次能源是由一次能源經(jīng)過(guò)加工或轉(zhuǎn)換得到的其他種類(lèi)和形式的能源，包括煤氣、焦炭、汽油、煤油、電力等。而電力被認(rèn)為是清潔的二次能源，污染低能源利用率高。故采用電力在能源消費(fèi)中的占比表示能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，各種能源消費(fèi)數(shù)據(jù)取自《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，統(tǒng)一換算為標(biāo)準(zhǔn)煤。

　　(5)FDI流入(PFDIS)：用勞均FDI存量表示，即各省份FDI存量除以勞動(dòng)力。用永續(xù)盤(pán)存法估算各省份FDI存量：FDISit=(1-d)FDISit-1+FDIit/Iit，其中FDIS表示資本存量，F(xiàn)DI表示外商直接投資額，用當(dāng)年平均匯率轉(zhuǎn)換為人民幣計(jì)價(jià)。采用單豪杰[21]方法取折舊率d值為10.6%，Iit表示t年i省的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)。FDI數(shù)據(jù)來(lái)自各省統(tǒng)計(jì)年鑒，Iit數(shù)據(jù)取自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，統(tǒng)一折算為2014年價(jià)。

　　(6)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)：采用第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重表示，數(shù)據(jù)取自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。(7)R&D研發(fā)水平(RD)：用各省份歷年R&D投入占GDP比重表示。2000年及以后的R&D數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，1998-1999年的R&D數(shù)據(jù)用科技投入數(shù)據(jù)替代。(8)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)(OS)：采用各省歷年國(guó)有及國(guó)有控股企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值比重表示。2012年以前數(shù)據(jù)取自《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，2013年后《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》不再發(fā)布各省工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)，故采用各省歷年國(guó)有及國(guó)有控股企業(yè)工業(yè)銷(xiāo)售產(chǎn)值占工業(yè)銷(xiāo)售產(chǎn)值的比重代替。

　　(9)要素結(jié)構(gòu)(CL)：采用各省歷年勞均資本存量數(shù)據(jù)表示。各省歷年資本存量采用單豪杰[21]的方法估算，將重慶與四川資本存量分開(kāi)估算，并將數(shù)據(jù)拓展到2014年，利用估算的價(jià)格平減指數(shù)將資本存量數(shù)據(jù)統(tǒng)一折算為2014年價(jià)。(10)城市化率(UR)：2005-2014年數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，2001-2004數(shù)據(jù)參考周一星[22]的方法修訂得到,1998-2000數(shù)據(jù)則直接采用周一星[22]的修訂值。(11)對(duì)外貿(mào)易水平(TR)：采用各省歷年進(jìn)出口總額與GDP的比值表示，進(jìn)出口總額來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)。(12)能源稟賦(ED)：采用各省歷年勞均焦炭、原油、天然氣產(chǎn)量數(shù)據(jù)折算為標(biāo)準(zhǔn)煤之和表示，數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

　　能源強(qiáng)度的空間相關(guān)性分析

　　全局空間相關(guān)性：據(jù)方程(3)的方法分年度對(duì)空間權(quán)重矩陣賦值，以計(jì)算中國(guó)省際能源強(qiáng)度的全局Moran’sI指數(shù)。1998-2014年間中國(guó)省際能源強(qiáng)度的全局Moran’sI指數(shù)除1998年為零的顯著性水平大于10%外，其余年份均為正值，顯著性水平低于10%。全局Moran’sI指數(shù)總體上呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢(shì)，說(shuō)明中國(guó)各省間的電力線(xiàn)路是一種有效的能源強(qiáng)度溢出渠道。由于各年份的全局Moran’sI指數(shù)均為正，說(shuō)明省間高壓電力線(xiàn)路的連接對(duì)能源強(qiáng)度的空間分布格局有很強(qiáng)的影響，有電力線(xiàn)路連接的省份，總體上能源強(qiáng)度趨于一致。

　　隨著電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的加強(qiáng)，落于第一、三象限，呈現(xiàn)空間同質(zhì)性的省份越來(lái)越多。1998年，由于新疆、青海、山東、海南和福建電網(wǎng)為孤網(wǎng)運(yùn)行(電網(wǎng)與其他省份不相聯(lián))，故其Moran散點(diǎn)圖位于橫坐標(biāo)軸上(空間相關(guān)性為0);到了2006年，只剩新疆、海南電網(wǎng)呈現(xiàn)孤網(wǎng)運(yùn)行，故橫坐標(biāo)上只剩下兩個(gè)點(diǎn);到2014年初，所有省份的電網(wǎng)均與其他省份相聯(lián)，不再有省份落于橫坐標(biāo)軸上，除個(gè)別省份表現(xiàn)為空間異質(zhì)性的特征外，大部分省份均呈現(xiàn)空間同質(zhì)性的特征。

　　可見(jiàn)，電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)各省份的局部空間相關(guān)性有顯著的影響，隨著時(shí)間的推移，電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)加強(qiáng)，能源強(qiáng)度呈現(xiàn)空間同質(zhì)性的省份越多，將一次能源豐富且能源強(qiáng)度較高的西部地區(qū)與一次能源相對(duì)匱乏且能源強(qiáng)度較低的東部負(fù)荷中心省份相連，可以通過(guò)空間同質(zhì)性控制西部省份的能源強(qiáng)度。

　　為避免偽回歸，增強(qiáng)回歸結(jié)果的可信性，須對(duì)各變量進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)。面板單位根檢驗(yàn)常用的方法有MADF(multivariateaugmentedDickey-Fuller)、Im,PesaranandShin檢驗(yàn)與Maddala,andWu,Shaowen等檢驗(yàn)方法，但是上述方法均只適用于小N大T型的面板數(shù)據(jù)。由于本文采用1998-2014年30個(gè)省份17年的面板數(shù)據(jù)，屬于大N小T型的面板數(shù)據(jù)，故采用Levin,LinandChu(2002)[23]提出的面板單位根檢驗(yàn)方法，判斷解釋變量的穩(wěn)定性。

　　電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能在多大程度上體現(xiàn)各省份之間能源強(qiáng)度的地理空間溢出關(guān)系?是否與目前研究中廣泛采用的地理鄰接空間權(quán)重矩陣[11][12][13]所反映的空間溢出信息一致?為驗(yàn)證基于電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)而設(shè)置的空間權(quán)重矩陣的穩(wěn)健性，采用除西藏外的30個(gè)省份的地理空間鄰接關(guān)系建立空間權(quán)重矩陣，再采用SDM面板模型進(jìn)行回歸分析。

　　(1)電力占比的直接效應(yīng)絕對(duì)值變大，總效應(yīng)變得不顯著。表明電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣能反映本省份電力占比變大，能源強(qiáng)度變小的信息，但反映幅度較小。(2)人均GDP的直接效應(yīng)絕對(duì)值變小，間接效應(yīng)變得不顯著，總效應(yīng)不變。表明電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣能反映本省份人均GDP上升，能源強(qiáng)度變小的信息。

　　(3)人均FDI存量的直接效應(yīng)變得顯著，間接效應(yīng)與總效應(yīng)變大。表明電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣能反映人均FDI存量上升，能源強(qiáng)度變小的信息，但反映幅度較小。(4)對(duì)外貿(mào)易水平的直接效應(yīng)變得顯著，總效應(yīng)變大。表明電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣能反映對(duì)外貿(mào)易總額占比上升，能源強(qiáng)度變大的信息，但反映幅度較小。

　　(5)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)變得不顯著，間接效應(yīng)、總效應(yīng)變小。表明電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣能反映的對(duì)第二產(chǎn)業(yè)占比上升，能源強(qiáng)度變大的信息，但反映幅度較小。(6)R&D研發(fā)水平的直接效應(yīng)與總效應(yīng)變大，間接效應(yīng)變得顯著。表明電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣能反映R&D研發(fā)支出占比上升，能源強(qiáng)度變大的信息，但反映幅度較小。

　　(7)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)符號(hào)相反，間接效應(yīng)與總效應(yīng)相同。表明電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣能反映國(guó)有企業(yè)產(chǎn)值占比上升能源強(qiáng)度增大的信息，但對(duì)本省份直接效應(yīng)的反映較差。(8)要素結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)變得顯著，但間接效應(yīng)與總效應(yīng)的符號(hào)相反。表明電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣能反映的要素結(jié)構(gòu)對(duì)能源強(qiáng)度的影響，與地理鄰接空間權(quán)重矩陣不一致。按照產(chǎn)業(yè)資本密集程度越高，能源強(qiáng)度應(yīng)降低的現(xiàn)象，電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣的結(jié)果較為可信。

　　(9)城市化率的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)變得不顯著。表明電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣反映的城市化率與能源強(qiáng)度的關(guān)系較為明確。(10)能源稟賦的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)的依然不顯著。表明電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣反映的能源稟賦與能源強(qiáng)度的關(guān)系，與地理鄰接空間權(quán)重矩陣一致。

　　結(jié)論

　　本文以電網(wǎng)建設(shè)時(shí)序?yàn)槔�，提出了一種基于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)時(shí)序的空間權(quán)重矩陣構(gòu)建方法，實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)設(shè)施動(dòng)態(tài)建設(shè)與空間權(quán)重矩陣常數(shù)元素賦值的對(duì)應(yīng)。采用內(nèi)生變量的滯后一期代替原變量，克服了空間面板分析不注重解釋變量?jī)?nèi)生性的問(wèn)題，得到了更為穩(wěn)健的結(jié)果。采用反事實(shí)計(jì)量的方法，根據(jù)擬建高壓電力線(xiàn)路修改空間權(quán)重矩陣，識(shí)別出空間溢出關(guān)系的變化對(duì)能源強(qiáng)度的影響。

　　將基于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)時(shí)序的空間權(quán)重矩陣SDM回歸結(jié)果與傳統(tǒng)的地理鄰接空間權(quán)重矩陣SDM回歸結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析以檢驗(yàn)其穩(wěn)健性，主要研究結(jié)論如下：一是考慮電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的空間溢出效應(yīng)后，電力占比與要素結(jié)構(gòu)提升對(duì)能源強(qiáng)度改善的影響得以體現(xiàn)。對(duì)外貿(mào)易的“污染天堂”效應(yīng)被發(fā)現(xiàn)。二是《大氣污染防治計(jì)劃》配套的12條高壓電力線(xiàn)路改變了中國(guó)各省份之間的空間同質(zhì)性，使得電力占比、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、R&D研發(fā)水平對(duì)能源強(qiáng)度的影響變大;人均FDI存量、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、要素結(jié)構(gòu)、城市化率對(duì)能源強(qiáng)度的影響變小。三是電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣能反映地理鄰接空間權(quán)重矩陣的主要空間溢出信息，通過(guò)強(qiáng)化和調(diào)整各省間的電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以改變變量間的空間溢出關(guān)系，為通過(guò)強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)而減少能源強(qiáng)度的政策措施提供了理論依據(jù)。

　　本文的實(shí)用意義在于：本文提出的基于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的空間權(quán)重矩陣方法實(shí)現(xiàn)了省間基礎(chǔ)設(shè)施連接緊密程度與研究指標(biāo)空間相關(guān)性變化機(jī)理分析的計(jì)量方法應(yīng)用創(chuàng)新。

　　環(huán)境方向論文范文閱讀：雙柏縣基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與生態(tài)環(huán)境保護(hù)初探

　　下面文章研究主要是為了提升雙柏縣人居生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展環(huán)境，從而可以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，文章中對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的必要性，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)帶來(lái)的負(fù)面影響進(jìn)行闡述，并提出了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的新理念和建設(shè)與保護(hù)并重的對(duì)策措施。

　　關(guān)鍵詞：基礎(chǔ)設(shè)施,生態(tài)保護(hù),可持續(xù)發(fā)展,對(duì)策措施