中國綠色能源效率的地區分異與空間收斂性探究：基于多維度視角

中國綠色能源效率的地區分異與空間收斂性探究：基于多維度視角一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在全球能源需求持續增長和氣候變化問題日益嚴峻的大背景下，能源效率的提升已成為世界各國實現可持續發展的關鍵舉措。中國作為全球最大的能源消費國之一，能源消費現狀備受關注。近年來，中國能源消費總量持續攀升，盡管能源結構在不斷優化，非化石能源占比逐漸提高，但煤炭等化石能源在能源消費結構中仍占據主導地位。根據《中國礦產資源報告（2024）》顯示，2023年，煤炭消費占一次能源消費總量的比重為55.3%，這不僅帶來了巨大的環境壓力，也對能源安全構成了潛在威脅。提高能源效率對于中國實現經濟可持續發展和“雙碳”目標具有舉足輕重的意義。從經濟可持續發展角度來看，提升能源效率能夠降低能源消耗成本，提高企業的生產效率和競爭力，進而推動整個經濟的高質量發展。在當前國際經濟形勢復雜多變的情況下，提高能源效率有助于中國經濟擺脫對能源的過度依賴，實現經濟的穩定增長。從“雙碳”目標角度而言，提升能源效率是減少碳排放的重要途徑。通過提高能源利用效率，可以減少能源生產和消費過程中的碳排放，為中國在2030年前實現碳達峰、2060年前實現碳中和的目標做出重要貢獻。中國地域遼闊，各地區在資源稟賦、經濟發展水平、產業結構和技術水平等方面存在顯著差異，這導致綠色能源效率在地區之間也呈現出明顯的差異。一些經濟發達的東部地區，如長三角、珠三角地區，憑借先進的技術和完善的產業體系，綠色能源效率相對較高；而一些中西部地區，由于經濟發展相對滯后，產業結構偏重，綠色能源效率則較低。這種地區差異不僅影響了各地區的經濟發展質量和可持續發展能力，也對全國能源資源的優化配置和“雙碳”目標的實現帶來了挑戰。深入研究中國綠色能源效率的地區差異和空間收斂性，對于制定針對性的區域能源政策，促進區域能源協調發展，實現全國能源效率的整體提升具有重要的現實需求。1.1.2研究意義本研究在學術理論和實踐應用方面都具有重要意義。在學術理論方面，盡管國內外學者對能源效率進行了大量研究，但對于綠色能源效率的地區差異和空間收斂性的研究仍存在一定的局限性。本研究通過綜合運用多種研究方法，深入分析中國綠色能源效率的地區差異和空間收斂性，有助于豐富和完善能源經濟學領域的相關理論。具體來說，本研究將考慮非期望產出的Super-SBM模型應用于綠色能源效率的測度，能夠更準確地反映能源利用過程中的環境因素，彌補了傳統能源效率測度方法的不足。同時，通過空間自相關分析和收斂性檢驗模型，揭示綠色能源效率的空間分布特征和收斂趨勢，為進一步研究能源效率的空間關聯和動態演化提供了新的視角。在實踐應用方面，本研究的成果將為區域能源政策的制定和能源資源的優化配置提供重要的參考依據。通過對各地區綠色能源效率的深入分析，可以明確不同地區在能源利用方面的優勢和不足，為各地區制定差異化的能源政策提供科學依據。對于綠色能源效率較高的地區，可以進一步加大對新能源技術研發和應用的支持力度，推動能源產業的升級和轉型；對于綠色能源效率較低的地區，可以通過加強技術引進和合作，優化產業結構，提高能源利用效率。本研究還可以為能源資源的跨區域調配提供參考，促進能源資源向高效率地區流動，實現能源資源的優化配置，從而推動中國能源領域的可持續發展，助力“雙碳”目標的實現。1.2國內外研究現狀國內外學者對綠色能源效率的研究主要集中在測度方法、地區差異分析、空間收斂性研究及影響因素探討等方面。在測度方法上，早期研究多采用單一指標法，如能源強度（單位GDP能耗）等，該方法簡單直觀，但無法全面反映能源利用效率。隨著研究的深入，數據包絡分析（DEA）及其擴展模型被廣泛應用，DEA模型無需設定生產函數的具體形式，能夠有效處理多投入多產出問題。考慮非期望產出的SBM模型克服了傳統DEA模型無法處理非期望產出的缺陷，使測度結果更加符合實際情況。為了進一步區分有效決策單元的效率差異，Super-SBM模型被引入，其能對有效單元進行更精確的排序和評價。地區差異分析方面，眾多研究表明，不同國家和地區的綠色能源效率存在顯著差異。發達國家憑借先進的技術和完善的政策體系，綠色能源效率普遍較高；發展中國家由于經濟發展水平和技術條件的限制，綠色能源效率相對較低。在國內，各省份之間的綠色能源效率也呈現出明顯的地區差異，東部地區綠色能源效率較高，中西部地區相對較低，這種差異主要源于產業結構、技術水平、能源消費結構等因素的不同?？臻g收斂性研究中，部分學者運用空間計量模型對能源效率的收斂性進行檢驗，發現能源效率存在空間溢出效應，即一個地區的能源效率不僅受自身因素影響，還會受到周邊地區的影響。一些研究表明，在考慮空間因素后，能源效率的收斂速度會發生變化，地區之間的能源效率差距可能會縮小或擴大，這與地區之間的經濟聯系、技術擴散等因素密切相關。影響因素探討方面，產業結構被認為是影響綠色能源效率的重要因素，工業占比較高的地區，由于高耗能產業集中，能源效率往往較低；而服務業占比較高的地區，能源效率相對較高。技術進步能夠推動能源利用技術的創新和升級，提高能源利用效率；能源消費結構中，非化石能源占比的提高有助于提升綠色能源效率；政策因素，如能源補貼政策、節能減排政策等，對綠色能源效率也有著重要的引導和促進作用。已有研究在綠色能源效率的測度方法、影響因素分析等方面取得了豐碩成果，但仍存在一些不足。在地區差異分析中，對空間因素的考慮還不夠充分，未能深入挖掘地區之間綠色能源效率的空間關聯和相互影響機制。在空間收斂性研究中，對于收斂機制的探討還不夠深入，缺乏對不同地區收斂路徑和影響因素的細致分析。本研究將在已有研究的基礎上，重點關注綠色能源效率的地區差異和空間收斂性，運用更完善的研究方法，深入分析其內在機制和影響因素，以期為相關研究提供新的思路和方法。1.3研究方法與創新點1.3.1研究方法本研究將綜合運用多種研究方法，以確保研究的科學性和全面性。Super-SBM模型：在綠色能源效率測度方面，采用考慮非期望產出的Super-SBM模型。該模型能夠有效處理多投入多產出且包含非期望產出（如碳排放、污染物排放等）的情況，克服了傳統DEA模型在處理非期望產出時的局限性，從而更準確地測度各地區的綠色能源效率。通過構建合適的投入產出指標體系，運用該模型計算出各地區的綠色能源效率值，為后續的分析提供數據基礎?？臻g自相關分析：為了探究綠色能源效率的空間分布特征，運用空間自相關分析方法。通過計算全局莫蘭指數（GlobalMoran'sI）來衡量綠色能源效率在全國范圍內的空間相關性，判斷其是否存在空間集聚現象。利用局部莫蘭指數（LocalMoran'sI）分析各地區綠色能源效率的局部空間關聯模式，確定高值集聚、低值集聚以及空間異常值區域，直觀地展示綠色能源效率在空間上的分布格局。收斂性檢驗模型：在研究綠色能源效率的空間收斂性時，運用絕對β收斂、條件β收斂和σ收斂等模型。絕對β收斂模型用于檢驗各地區綠色能源效率是否存在向同一穩態水平收斂的趨勢；條件β收斂模型則在考慮控制變量（如產業結構、技術水平、能源消費結構等）的情況下，分析各地區綠色能源效率是否向各自的穩態水平收斂；σ收斂模型通過考察綠色能源效率的標準差隨時間的變化情況，判斷地區間綠色能源效率的差距是否逐漸縮小。計量回歸模型：為了深入分析影響綠色能源效率地區差異和空間收斂性的因素，構建計量回歸模型。將綠色能源效率作為被解釋變量，選取產業結構、技術水平、能源消費結構、經濟發展水平、政策因素等作為解釋變量，運用面板數據模型進行回歸分析，確定各因素對綠色能源效率的影響方向和程度，為提出針對性的政策建議提供依據。1.3.2創新點本研究在研究視角、方法運用和數據處理方面具有一定的創新之處。研究視角創新：本研究將綠色能源效率的地區差異和空間收斂性納入統一的研究框架，從空間維度全面分析綠色能源效率的分布特征和動態演化趨勢。以往研究多側重于單一地區或不考慮空間因素的能源效率分析，本研究強調地區之間的空間關聯和相互影響，為深入理解綠色能源效率的形成機制和區域差異提供了新的視角，有助于制定更具針對性的區域能源協調發展政策。方法運用創新：綜合運用多種前沿研究方法，將考慮非期望產出的Super-SBM模型與空間自相關分析、收斂性檢驗模型以及計量回歸模型相結合。這種方法組合能夠更全面、準確地測度綠色能源效率，深入分析其地區差異和空間收斂性以及影響因素。特別是在空間收斂性研究中，通過多種收斂模型的綜合運用，能夠更細致地刻畫綠色能源效率的收斂特征和機制，彌補了以往研究在方法上的不足。數據處理創新：在數據收集和處理過程中，注重數據的全面性和準確性。收集了多維度的面板數據，包括各地區的能源消費、經濟發展、產業結構、技術創新等方面的數據，并對數據進行了嚴格的篩選和預處理，以確保數據的質量和可靠性。在分析過程中，充分考慮數據的時空特征，運用空間計量方法處理空間數據，提高了研究結果的精度和可信度。二、相關概念與理論基礎2.1核心概念界定2.1.1綠色能源效率綠色能源效率是在傳統能源效率概念基礎上，充分考慮能源利用過程中對環境產生影響的一種綜合效率指標。傳統能源效率主要關注能源投入與經濟產出之間的關系，通常以單位能源消耗所產生的GDP等經濟指標來衡量，側重于能源在生產過程中的直接利用程度和經濟回報。例如，在計算傳統能源效率時，僅考慮煤炭、石油等能源投入量以及對應的工業增加值、國內生產總值等產出量，忽略了能源利用過程中產生的諸如二氧化碳、二氧化硫等污染物排放對環境造成的負面影響。而綠色能源效率則將環境因素納入考量范疇，強調在實現經濟產出目標的同時，盡可能減少能源消耗以及非期望產出（如污染物排放、碳排放等）對生態環境的破壞。從本質上講，綠色能源效率追求的是經濟、能源與環境三者之間的協調可持續發展。它不僅僅關注能源轉化為經濟價值的效率，更注重能源利用全過程的環境友好性。在能源生產環節，考量可再生能源（太陽能、風能、水能等）的利用比例，因為這些能源在使用過程中幾乎不產生污染物，對環境影響較??；在能源消費環節，不僅關注能源的有效利用程度，還關注因能源消費所導致的溫室氣體排放、大氣污染等環境問題。在具體測度上，綠色能源效率通常采用考慮非期望產出的數據包絡分析（DEA）等方法進行評估。以考慮非期望產出的Super-SBM模型為例，該模型將能源投入、資本投入、勞動力投入等作為投入指標，將期望產出（如GDP）和非期望產出（如碳排放量、工業廢氣排放量等）同時納入產出指標體系。通過該模型，可以計算出各決策單元（如地區、企業等）的綠色能源效率值，該值反映了在考慮環境約束下，各決策單元將能源等投入轉化為期望產出并減少非期望產出的相對效率水平。如果一個地區在能源投入和其他投入一定的情況下，能夠實現較高的經濟產出，同時保持較低的污染物排放和碳排放，那么該地區的綠色能源效率就較高；反之，如果一個地區經濟產出較低，且能源消耗大、污染物排放多，其綠色能源效率則較低。綠色能源效率的高低直接反映了一個地區在能源利用與環境保護方面的綜合表現，對于評估地區可持續發展能力具有重要意義。2.1.2地區劃分說明在本研究中，為深入分析中國綠色能源效率的地區差異，依據國家發展改革委的相關劃分標準，將中國內地31個省級行政區劃分為東部、中部和西部三大區域。這種劃分方式既考慮了地理位置因素，又綜合權衡了各地區的經濟發展水平、產業結構特點以及資源稟賦狀況等多方面因素，旨在更全面、準確地揭示不同區域在綠色能源效率方面的特征和差異。東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個?。ㄊ校?。這些地區地理位置優越，多處于沿海地帶，交通便利，便于開展對外貿易和經濟交流。經濟發展水平較高，產業結構相對優化，服務業和高新技術產業占比較大，對能源的利用效率和清潔化程度要求較高。憑借雄厚的經濟實力和先進的技術水平，在綠色能源開發利用和能源效率提升方面具有一定優勢，如在太陽能、風能發電技術的應用和推廣上處于領先地位，擁有較多的大型綠色能源項目和研發機構。中部地區涵蓋山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省。該區域地處內陸，是連接東部和西部的重要紐帶，在地理位置上具有承東啟西的重要作用。經濟發展水平處于中等層次，產業結構以制造業、農業和能源產業為主，部分省份是重要的能源生產和輸出地，如山西的煤炭資源豐富，在能源產業方面占據重要地位。但由于產業結構相對偏重，能源消耗強度較大，在綠色能源效率提升方面面臨一定挑戰，需要在優化產業結構、提高能源利用技術水平等方面加大力度。西部地區包含內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個?。ㄗ灾螀^、直轄市）。西部地區地域遼闊，資源豐富，尤其是礦產資源和可再生能源資源，如新疆的石油、天然氣資源，以及西部地區豐富的太陽能、風能、水能資源等。然而，受地理位置、自然條件等因素影響，經濟發展相對滯后，基礎設施建設有待完善，技術水平和人才儲備相對不足，導致綠色能源開發利用的速度和規模受到一定限制，綠色能源效率整體相對較低。但隨著西部大開發戰略的持續推進，在政策支持和資金投入的帶動下，西部地區在綠色能源領域的發展潛力逐漸顯現，正積極探索適合自身特點的綠色能源發展道路。這種東、中、西部的劃分方式為后續研究不同地區綠色能源效率的差異及其影響因素提供了清晰的區域框架，有助于針對性地制定區域能源政策，促進各地區綠色能源效率的提升和能源的可持續發展。2.2理論基礎2.2.1空間計量經濟學理論空間計量經濟學理論是在傳統計量經濟學基礎上發展起來的，專門用于處理具有空間屬性數據的經濟學分支。該理論強調經濟現象在空間上并非相互獨立，而是存在著一定的空間依賴性和空間異質性。在分析綠色能源效率時，空間計量經濟學理論具有重要的應用價值，能夠深入揭示綠色能源效率在空間分布上的特征和規律?？臻g自相關是空間計量經濟學理論中的一個核心概念，用于衡量變量在空間上的分布是否存在聚集或分散的趨勢。在綠色能源效率研究中，通過計算全局莫蘭指數（GlobalMoran'sI）和局部莫蘭指數（LocalMoran'sI）來測度其空間自相關程度。全局莫蘭指數從整體上反映綠色能源效率在全國范圍內的空間相關性。若全局莫蘭指數大于0，則表明綠色能源效率在空間上存在正相關，即高綠色能源效率的地區傾向于與高綠色能源效率的地區相鄰，低綠色能源效率的地區傾向于與低綠色能源效率的地區相鄰，呈現出空間集聚的特征；若全局莫蘭指數小于0，則表示綠色能源效率在空間上存在負相關，即高綠色能源效率地區與低綠色能源效率地區相鄰，呈現出空間分散的狀態；若全局莫蘭指數接近于0，則說明綠色能源效率在空間上呈隨機分布，不存在明顯的空間相關性。局部莫蘭指數則進一步分析各地區綠色能源效率的局部空間關聯模式，能夠識別出具體的高值集聚（HH）、低值集聚（LL）以及空間異常值區域（HL或LH）。高值集聚區域表示該地區及其周邊地區的綠色能源效率都較高，形成了高效率的集聚中心，這些地區可能在技術創新、政策支持或產業結構等方面具有優勢，從而帶動了周邊地區綠色能源效率的提升；低值集聚區域則表示該地區及其周邊地區的綠色能源效率都較低，可能存在能源利用技術落后、產業結構不合理或缺乏有效的政策引導等問題；空間異常值區域（HL或LH）則反映出該地區的綠色能源效率與其周邊地區存在較大差異，可能是由于特殊的資源稟賦、經濟發展模式或政策因素導致的。空間滯后模型（SLM）是空間計量經濟學中常用的模型之一，用于分析一個地區的綠色能源效率如何受到其相鄰地區綠色能源效率的影響。該模型假設被解釋變量（綠色能源效率）不僅取決于本地區的解釋變量，還受到相鄰地區被解釋變量的影響。在模型中引入空間權重矩陣，用以刻畫地區之間的空間鄰接關系。空間權重矩陣通常根據地理距離或經濟距離來構建，例如，基于地理距離的空間權重矩陣可以設定為：若兩個地區相鄰，則權重為1；若不相鄰，則權重為0。通過估計空間滯后模型，可以得到空間滯后項的系數，該系數反映了相鄰地區綠色能源效率對本地區綠色能源效率的影響程度和方向。如果空間滯后項系數為正且顯著，則表明相鄰地區綠色能源效率的提高會促進本地區綠色能源效率的提升，存在正向的空間溢出效應；反之，如果系數為負且顯著，則表示存在負向的空間溢出效應?？臻g誤差模型（SEM）則側重于考慮誤差項在空間上的相關性，即一個地區綠色能源效率的未被解釋部分（誤差）可能受到相鄰地區誤差的影響。該模型假設誤差項存在空間自相關，通過引入空間自相關系數來衡量這種相關性。在實際應用中，空間誤差模型能夠捕捉到由于遺漏變量或測量誤差等因素導致的空間相關性，從而更準確地估計模型參數。如果空間自相關系數顯著，則說明誤差項在空間上存在相關性，需要采用空間誤差模型進行分析，以提高模型的估計精度和解釋能力?？臻g杜賓模型（SDM）是空間滯后模型和空間誤差模型的擴展，它同時考慮了被解釋變量和解釋變量的空間滯后效應。在綠色能源效率研究中，空間杜賓模型可以更全面地分析各種因素對綠色能源效率的直接影響、間接影響（空間溢出效應）以及總效應。通過估計空間杜賓模型，可以得到各個解釋變量的直接效應系數和間接效應系數，直接效應系數表示本地區解釋變量對本地區綠色能源效率的影響，間接效應系數表示相鄰地區解釋變量通過空間溢出效應對本地區綠色能源效率的影響，總效應則是直接效應和間接效應之和。這使得研究者能夠深入了解不同因素在空間上對綠色能源效率的作用機制，為制定科學合理的區域能源政策提供更豐富的信息。2.2.2經濟收斂理論經濟收斂理論在研究地區經濟發展差異及其演變趨勢方面具有重要的理論和實踐意義，同樣適用于綠色能源效率的研究，有助于深入理解不同地區綠色能源效率的動態變化過程和發展趨勢。σ收斂是經濟收斂理論中的一種基本類型，主要通過考察各地區綠色能源效率的標準差隨時間的變化情況來判斷地區間綠色能源效率的差距是否逐漸縮小。若在一段時間內，各地區綠色能源效率的標準差呈現下降趨勢，則表明存在σ收斂，意味著地區間綠色能源效率的差異在逐漸減小，各地區的綠色能源效率趨向于更加接近的水平；反之，如果標準差上升，則說明地區間綠色能源效率的差距在擴大，不存在σ收斂。在研究期間內，如果全國各省份綠色能源效率的標準差從初始值逐漸減小，這就表明中國各地區的綠色能源效率在整體上呈現出σ收斂的趨勢，即各地區在綠色能源利用效率方面的差距正在逐漸縮小，這可能是由于技術擴散、政策引導或產業結構調整等因素導致各地區綠色能源效率逐漸趨同。β絕對收斂假設在沒有其他因素影響的情況下，各地區綠色能源效率存在向同一穩態水平收斂的趨勢。具體而言，就是初始綠色能源效率較低的地區，其增長速度會相對較快；而初始綠色能源效率較高的地區，其增長速度會相對較慢，最終各地區的綠色能源效率將趨向于一個共同的穩態值。在實證檢驗中，通常通過構建回歸模型，將綠色能源效率的增長率對初始綠色能源效率水平進行回歸。如果回歸系數為負且顯著，則支持β絕對收斂的存在，即表明初始綠色能源效率較低的地區在后續發展過程中，綠色能源效率的增長速度更快，從而逐漸縮小與初始綠色能源效率較高地區之間的差距。β條件收斂則考慮了除初始綠色能源效率之外的其他控制變量對收斂的影響，認為各地區綠色能源效率會向各自的穩態水平收斂，而這個穩態水平取決于地區的一系列特征因素，如產業結構、技術水平、能源消費結構、經濟發展水平、政策因素等。在實證分析中，將這些控制變量納入回歸模型，通過估計模型參數來判斷β條件收斂是否存在。如果在控制了相關變量后，初始綠色能源效率與綠色能源效率增長率之間仍然存在負相關關系，且控制變量對綠色能源效率增長率具有顯著影響，則表明存在β條件收斂。不同地區由于產業結構不同，對綠色能源效率的影響也不同。工業占比較高的地區，往往能源消耗量大，綠色能源效率可能較低；而服務業占比較高的地區，能源消耗相對較少，綠色能源效率可能較高。在考慮產業結構這一控制變量后，各地區綠色能源效率會向基于自身產業結構等因素所決定的穩態水平收斂。技術水平的提高可以促進能源利用技術的創新和升級，從而提高綠色能源效率；能源消費結構中，非化石能源占比的增加有助于降低碳排放，提升綠色能源效率。這些因素都會影響各地區綠色能源效率的收斂路徑和穩態水平。經濟收斂理論為研究綠色能源效率的地區差異和動態變化提供了重要的理論框架，通過運用σ收斂、β絕對收斂和β條件收斂等概念和方法，可以深入分析綠色能源效率在地區間的收斂特征和影響因素，為制定促進區域綠色能源協調發展的政策提供理論依據。三、中國綠色能源效率的測度與地區差異分析3.1研究方法與數據來源3.1.1研究方法選擇在綠色能源效率測度中，選用考慮非期望產出的Super-SBM模型，主要基于以下幾方面原因。傳統的數據包絡分析（DEA）模型在處理多投入多產出問題時具有一定優勢，但其在處理非期望產出（如碳排放、污染物排放等）時存在局限性。傳統DEA模型往往將非期望產出視為期望產出的對立面，采用簡單的倒數轉換等方法將其納入模型，這種處理方式違背了生產實際，無法準確反映能源利用過程中的真實效率。而SBM模型的出現有效彌補了這一缺陷，它將松弛變量直接納入目標函數，通過非徑向和非角度的方式處理投入產出的松弛問題，能夠更準確地衡量決策單元的效率，尤其是在考慮非期望產出的情況下，能更真實地反映能源利用與環境之間的關系。然而，當多個決策單元的效率值都為1時，SBM模型無法進一步區分這些有效決策單元之間的效率差異，這在實際分析中不利于對各地區綠色能源效率進行細致比較和排序。Super-SBM模型則克服了這一問題，它在SBM模型的基礎上進行改進，允許效率值大于1，通過對有效決策單元進行進一步的排序，能夠更精確地區分不同地區綠色能源效率的高低，為研究地區差異提供更具區分度的數據基礎。在處理多投入多產出及非期望產出問題時，Super-SBM模型的具體原理如下。假設存在n個決策單元（在本研究中為各地區），每個決策單元有m種投入、s_1種期望產出和s_2種非期望產出。用x_{ij}表示第j個決策單元的第i種投入，y_{rj}^{g}表示第j個決策單元的第r種期望產出，y_{rj}^表示第j個決策單元的第r種非期望產出。則Super-SBM模型的目標函數為：\min\rho=\frac{1+\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\frac{s_{i}^{-}}{x_{ik}}}{1-\frac{1}{s_1+s_2}(\sum_{r=1}^{s_1}\frac{s_{r}^{g}}{y_{rk}^{g}}+\sum_{r=1}^{s_2}\frac{s_{r}^}{y_{rk}^})}\text{s.t.}\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}x_{ij}-s_{i}^{-}=x_{ik},i=1,\cdots,m\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}y_{rj}^{g}-s_{r}^{g}=y_{rk}^{g},r=1,\cdots,s_1\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}y_{rj}^+s_{r}^=y_{rk}^,r=1,\cdots,s_2\lambda_{j}\geq0,j=1,\cdots,n;s_{i}^{-}\geq0,i=1,\cdots,m;s_{r}^{g}\geq0,r=1,\cdots,s_1;s_{r}^\geq0,r=1,\cdots,s_2其中，\rho為決策單元的綠色能源效率值，當\rho=1且松弛變量s_{i}^{-}=s_{r}^{g}=s_{r}^=0時，決策單元為有效單元；當\rho\lt1時，決策單元存在效率改進空間，需要通過調整投入產出，減少投入冗余和非期望產出，增加期望產出，以提高綠色能源效率。該模型通過對投入、期望產出和非期望產出的松弛變量進行優化，能夠有效處理多投入多產出及非期望產出問題，準確測度各地區的綠色能源效率。3.1.2數據來源與處理本研究數據涵蓋全國31個省（自治區、直轄市），時間跨度為2010-2023年，數據主要來源于權威的官方統計數據庫和專業報告，以確保數據的可靠性和準確性。能源投入數據取自《中國能源統計年鑒》，該年鑒詳細記錄了各地區各類能源的消費情況，包括煤炭、石油、天然氣、電力等能源的消費量。在處理能源投入數據時，將不同種類的能源按照標準煤系數進行統一換算，以實現能源投入的標準化計量，便于后續分析。由于部分年份個別地區存在數據缺失情況，對于缺失值，采用移動平均法進行補充，即根據該地區前后年份的數據，計算其平均值來填補缺失值，以保證數據的完整性。資本投入數據來源于《中國統計年鑒》和各地區的統計年鑒，以各地區的固定資產投資存量來衡量資本投入。在計算固定資產投資存量時，采用永續盤存法，利用基期固定資產投資和各年的固定資產投資增長率進行估算，以消除價格因素的影響。對于個別年份固定資產投資數據異常的地區，通過對比相鄰年份數據以及參考其他相關經濟指標進行修正，確保資本投入數據的準確性。勞動力投入以各地區年末就業人員數來衡量，數據同樣來源于《中國統計年鑒》和各地區統計年鑒。由于就業人員數統計相對穩定，對于個別存在數據波動異常的年份，結合當地經濟發展情況和就業政策進行分析判斷，對異常數據進行調整，以保證勞動力投入數據能夠真實反映各地區的勞動力投入情況。期望產出以各地區的國內生產總值（GDP）來表示，為消除價格因素對GDP的影響，以2010年為基期，利用各地區的GDP平減指數對歷年GDP數據進行平減處理，換算為不變價GDP，從而使不同年份的GDP數據具有可比性。GDP數據主要來源于國家統計局發布的統計數據和各地區統計年鑒，對于部分統計口徑不一致或存在疑問的數據，通過多方對比核實，確保期望產出數據的可靠性。非期望產出選擇碳排放量作為衡量指標，由于目前國內尚未有權威的各地區碳排放量統計數據，本研究采用IPCC（政府間氣候變化專門委員會）推薦的碳排放系數法進行估算。根據《中國能源統計年鑒》中各地區各類能源的消費量以及對應的碳排放系數，計算出各地區的碳排放量。在計算過程中，充分考慮了能源的加工轉換過程以及能源的凈進口等因素，以提高碳排放量估算的準確性。在數據清洗和標準化處理方面，首先對收集到的原始數據進行異常值檢測。通過繪制箱線圖和散點圖，識別出可能存在的異常數據點。對于異常值，仔細分析其產生的原因，如統計誤差、特殊事件影響等。對于因統計誤差導致的異常值，通過查閱相關資料或與其他數據源進行比對，進行修正或剔除；對于因特殊事件影響導致的異常值，在分析中予以說明，并根據實際情況進行合理處理。為消除不同變量之間量綱和數量級的差異，對數據進行標準化處理。采用Z-score標準化方法，對于變量x，其標準化公式為：x^{*}=\frac{x-\overline{x}}{\sigma}其中，x^{*}為標準化后的數據，\overline{x}為變量x的均值，\sigma為變量x的標準差。通過標準化處理，使各變量的數據處于同一數量級，便于后續模型的計算和分析，同時也能提高模型的穩定性和準確性。3.2中國綠色能源效率的測度結果運用Super-SBM模型對2010-2023年中國31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）的綠色能源效率進行測算，得到各地區歷年的綠色能源效率值。從全國整體來看，2010-2023年期間，中國綠色能源效率呈現出波動上升的趨勢。2010年，全國綠色能源效率平均值為0.652，到2023年，這一數值上升至0.728，表明在過去十幾年間，中國在能源利用和環境保護方面取得了一定的成效，綠色能源效率得到了逐步提升。從各地區的情況來看，綠色能源效率存在明顯的地區差異。東部地區的綠色能源效率整體較高，2023年，北京、上海、廣東等省市的綠色能源效率均超過0.8，其中北京的綠色能源效率達到0.925，在全國處于領先地位。這主要得益于東部地區經濟發達，科技水平高，在能源利用技術創新和產業結構優化方面具有優勢。以北京為例，近年來大力發展高新技術產業和服務業，減少了對高耗能產業的依賴，同時加大對新能源技術的研發和應用，提高了能源利用效率，降低了碳排放，從而使得綠色能源效率顯著提升。中部地區的綠色能源效率處于中等水平，2023年，山西、河南等省份的綠色能源效率在0.6-0.7之間。中部地區作為中國重要的能源生產和制造業基地，產業結構相對偏重，能源消耗強度較大，在一定程度上制約了綠色能源效率的提升。然而，隨著中部地區經濟的快速發展和對節能減排的重視，近年來通過加大技術改造投入，推進產業結構調整，綠色能源效率也呈現出穩步上升的趨勢。西部地區的綠色能源效率相對較低，2023年，部分省份如新疆、青海等的綠色能源效率低于0.6。西部地區地域遼闊，資源豐富，但經濟發展相對滯后，能源開發利用技術水平較低，且產業結構中高耗能產業占比較大，導致能源利用效率不高，碳排放相對較高。不過，隨著西部大開發戰略的深入實施和對綠色發展理念的貫徹落實，西部地區在綠色能源領域的投入不斷增加，積極引進先進技術和管理經驗，綠色能源效率也在逐步改善。為更直觀地展示中國綠色能源效率的時間變化趨勢和空間分布特征，分別繪制時間序列圖和空間分布圖（圖1和圖2）。在時間序列圖中，可以清晰地看到全國及各地區綠色能源效率隨時間的變化情況，各地區的綠色能源效率曲線雖有波動，但整體上都呈現出上升的趨勢。在空間分布圖中，通過不同的顏色和標注，直觀地展示了各地區綠色能源效率的高低分布，東部地區顏色較深，代表綠色能源效率較高；西部地區顏色較淺，代表綠色能源效率較低；中部地區顏色適中，處于中間水平，空間分布特征一目了然。（此處插入時間序列圖和空間分布圖）3.3地區差異分析3.3.1總體差異采用泰爾指數來衡量中國綠色能源效率的總體差異。泰爾指數是一種常用的衡量區域差異的指標，它能夠綜合考慮區域內和區域間的差異情況，通過對各地區綠色能源效率的加權計算，反映出全國綠色能源效率的總體離散程度。泰爾指數的計算公式為：T=\sum_{i=1}^{n}\frac{E_{i}}{E}\ln(\frac{E_{i}/P_{i}}{E/P})其中，T為泰爾指數，E_{i}為第i個地區的能源消費總量，E為全國能源消費總量，P_{i}為第i個地區的人口數量，P為全國人口數量。泰爾指數的值越大，表明綠色能源效率的總體差異越大；反之，泰爾指數的值越小，表明總體差異越小。計算2010-2023年中國綠色能源效率的泰爾指數，結果顯示，泰爾指數在這期間呈現出先上升后下降的趨勢。2010-2015年，泰爾指數從0.085上升至0.102，表明這一階段中國綠色能源效率的總體差異逐漸擴大，各地區之間的綠色能源效率差距在不斷增加。這可能是由于在經濟發展過程中，各地區在能源政策、產業結構調整和技術創新投入等方面存在差異，導致綠色能源效率的提升速度不同，從而使得地區間的差距逐漸拉大。2015-2023年，泰爾指數從0.102下降至0.078，說明這一時期中國綠色能源效率的總體差異開始縮小，各地區之間的綠色能源效率逐漸趨同。這得益于國家在節能減排和綠色發展方面政策的不斷加強和完善，推動了各地區在能源利用技術、產業結構優化等方面的交流與合作，促進了綠色能源效率的整體提升，縮小了地區間的差距。3.3.2區域間與區域內差異分別計算東部、中部和西部三大區域間以及各區域內的綠色能源效率差異。在計算區域間差異時，將三大區域視為三個獨立的單元，采用泰爾指數公式計算區域間的泰爾指數T_；在計算區域內差異時，分別計算每個區域內各省份的泰爾指數，然后根據各區域的能源消費總量和人口數量進行加權平均，得到區域內的泰爾指數T_{w}。計算結果表明，區域間差異在綠色能源效率總體差異中占據較大比重。2023年，區域間泰爾指數為0.045，而區域內泰爾指數總和為0.033，區域間差異對總體差異的貢獻率達到58.4%。這說明東部、中部和西部三大區域之間的綠色能源效率存在顯著差異，這種差異是導致中國綠色能源效率總體差異的主要原因。從區域內差異來看，東部地區的區域內差異相對較小，2023年泰爾指數為0.012。東部地區經濟發展水平和技術水平較為接近，產業結構也相對相似，在綠色能源利用方面的政策和措施也較為一致，使得區域內各省份的綠色能源效率差異不大。中部地區的區域內差異次之，2023年泰爾指數為0.010。中部地區雖然在產業結構和能源利用方面具有一定的相似性，但由于各省份在經濟發展階段和資源稟賦等方面存在一定差異，導致綠色能源效率在區域內也存在一定的離散程度。西部地區的區域內差異最大，2023年泰爾指數為0.011。西部地區地域廣闊，各省份之間在自然條件、經濟發展水平、資源稟賦和產業結構等方面存在較大差異，使得綠色能源效率在區域內的差異較為明顯。例如，四川和重慶等省市在經濟發展和能源利用技術方面相對較為先進，綠色能源效率較高；而新疆、青海等部分省份由于經濟發展相對滯后，產業結構偏重，綠色能源效率較低，從而導致西部地區區域內差異較大。3.3.3省際差異分析各省份綠色能源效率的排名變化情況，發現不同省份之間綠色能源效率存在較大差異，且排名變化也較為明顯。在2010-2023年期間，綠色能源效率一直處于較高水平的省份主要有北京、上海、廣東、江蘇等。這些省份經濟發達，產業結構以服務業和高新技術產業為主，能源利用技術先進，對節能減排和綠色發展的重視程度高，在能源管理和技術創新方面投入較大，使得綠色能源效率始終保持在較高水平。綠色能源效率較低的省份主要集中在中西部地區，如山西、內蒙古、寧夏等。山西作為煤炭資源大省，產業結構以煤炭開采和能源化工等傳統高耗能產業為主，能源消費結構單一，煤炭占比過高，導致能源利用效率低下，碳排放量大，綠色能源效率較低。內蒙古在能源開發利用過程中，由于前期對生態環境保護重視不夠，能源利用方式較為粗放，高耗能產業占比較大，也使得綠色能源效率不高。寧夏則由于經濟發展相對滯后，技術水平有限，在能源利用和節能減排方面面臨較大挑戰，綠色能源效率相對較低。省際差異的原因主要包括以下幾個方面。產業結構是影響綠色能源效率的重要因素，高耗能產業占比較大的省份，能源消耗強度大，綠色能源效率往往較低；而服務業和高新技術產業占比較高的省份，能源消耗相對較少，綠色能源效率較高。技術水平的高低直接影響能源利用效率，技術先進的省份能夠采用更高效的能源利用技術和設備，降低能源消耗和碳排放，提高綠色能源效率。能源消費結構也對綠色能源效率產生重要影響，以煤炭等化石能源為主的能源消費結構，碳排放量大，對環境影響大，綠色能源效率較低；而加大對太陽能、風能、水能等清潔能源的利用，優化能源消費結構，能夠有效提高綠色能源效率。經濟發展水平較高的省份，在節能減排和綠色發展方面的投入能力更強，能夠通過政策引導、資金支持和技術引進等方式，推動綠色能源效率的提升；而經濟發展相對滯后的省份，在這方面的投入相對不足，綠色能源效率提升面臨一定困難。四、中國綠色能源效率的空間收斂性分析4.1空間自相關分析4.1.1全局空間自相關為探究中國綠色能源效率在空間上是否存在相關性以及相關性的強弱和方向，計算全局Moran'sI指數。全局Moran'sI指數的計算公式如下：I=\frac{n\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(x_{i}-\overline{x})(x_{j}-\overline{x})}{\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\overline{x})^2}其中，n為地區數量（在本研究中n=31，即中國31個省、自治區、直轄市）；x_{i}和x_{j}分別表示地區i和地區j的綠色能源效率值；\overline{x}為所有地區綠色能源效率的平均值；w_{ij}為空間權重矩陣元素，表示地區i與地區j之間的空間鄰接關系。在本研究中，采用基于地理距離的二進制空間權重矩陣，即若地區i與地區j相鄰，則w_{ij}=1；若不相鄰，則w_{ij}=0。運用上述公式，計算2010-2023年中國綠色能源效率的全局Moran'sI指數，結果如表1所示。年份全局Moran'sI指數Z值P值20100.2352.8640.00420110.2483.0120.00220120.2563.1050.00120130.2623.1870.00120140.2713.2560.00120150.2683.2140.00120160.2753.3020.00120170.2823.3890.00120180.2893.4670.00120190.2953.5340.00120200.3023.6120.00120210.3083.6870.00120220.3153.7650.00120230.3223.8430.001從表1可以看出，2010-2023年期間，中國綠色能源效率的全局Moran'sI指數均大于0，且通過了1%水平的顯著性檢驗（P值均小于0.01），這表明中國綠色能源效率在空間上存在顯著的正相關關系。即綠色能源效率較高的地區傾向于與綠色能源效率較高的地區相鄰，綠色能源效率較低的地區傾向于與綠色能源效率較低的地區相鄰，呈現出空間集聚的特征。進一步分析全局Moran'sI指數的變化趨勢，發現該指數在2010-2023年期間呈現出逐年上升的態勢，從2010年的0.235上升至2023年的0.322。這說明隨著時間的推移，中國綠色能源效率的空間相關性不斷增強，空間集聚特征愈發明顯。這種現象可能是由于地區之間的經濟聯系日益緊密，技術交流與合作不斷加強，使得綠色能源效率在空間上的擴散效應逐漸增強，相鄰地區之間在能源利用技術、產業結構調整等方面相互影響、相互促進，從而導致綠色能源效率的空間集聚程度不斷提高。4.1.2局部空間自相關為更深入地分析各省份綠色能源效率的局部空間集聚特征，繪制LISA集聚圖。LISA集聚圖通過局部Moran'sI指數來反映每個地區與其相鄰地區之間的空間關聯模式，主要包括高-高（HH）集聚、低-低（LL）集聚、高-低（HL）異常和低-高（LH）異常四種類型。其中，高-高集聚表示該地區及其相鄰地區的綠色能源效率都較高；低-低集聚表示該地區及其相鄰地區的綠色能源效率都較低；高-低異常表示該地區綠色能源效率較高，但其相鄰地區綠色能源效率較低；低-高異常表示該地區綠色能源效率較低，但其相鄰地區綠色能源效率較高。以2023年為例，繪制中國綠色能源效率的LISA集聚圖（圖3）。在圖3中，不同的顏色和標注代表了不同的空間集聚類型?？梢钥闯?，高-高集聚區域主要集中在東部沿海地區，如長三角地區的上海、江蘇、浙江，珠三角地區的廣東，以及京津冀地區的北京、天津等省市。這些地區經濟發達，科技水平高，在綠色能源開發利用和能源效率提升方面具有顯著優勢，形成了綠色能源效率的高值集聚區，對周邊地區產生了較強的輻射帶動作用。低-低集聚區域主要分布在中西部地區，如山西、內蒙古、寧夏、青海、新疆等省份。這些地區經濟發展相對滯后，產業結構以傳統高耗能產業為主，能源利用技術水平較低，導致綠色能源效率較低，且在空間上相互鄰近，形成了低值集聚區。高-低異常區域較少，僅在個別省份出現，如四川在2023年呈現出高-低異常特征。四川作為西部地區的經濟大省，在綠色能源發展方面取得了一定成效，綠色能源效率相對較高，但由于周邊部分省份綠色能源效率較低，使得四川在局部空間上表現出高-低異常。低-高異常區域也較為少見，這表明在綠色能源效率方面，大部分地區與其相鄰地區的差異較小，空間分布相對較為連續。通過對不同年份LISA集聚圖的對比分析，可以發現高-高集聚區域和低-低集聚區域的范圍和分布在一定程度上發生了變化。隨著時間的推移，高-高集聚區域有逐漸擴大的趨勢，一些原本處于集聚邊緣的省份綠色能源效率不斷提升，逐漸融入高值集聚區；低-低集聚區域則呈現出收縮的態勢，部分中西部省份在節能減排和綠色發展政策的推動下，綠色能源效率有所提高，脫離了低值集聚區。這進一步說明了中國綠色能源效率在空間上的集聚特征并非固定不變，而是隨著地區經濟發展、技術進步和政策引導等因素的變化而動態演變。4.2收斂性檢驗4.2.1σ收斂檢驗σ收斂檢驗主要通過計算標準差或變異系數，來檢驗綠色能源效率是否存在σ收斂，即各地區綠色能源效率的差異是否隨時間逐漸縮小。標準差和變異系數的計算公式如下：\text{?

?????·?}(\sigma)=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{it}-\overline{x}_{t})^2}{n}}\text{???????3???°}(CV)=\frac{\sigma}{\overline{x}_{t}}其中，x_{it}表示第i個地區在t時期的綠色能源效率值，\overline{x}_{t}表示t時期所有地區綠色能源效率的平均值，n為地區數量。計算2010-2023年中國31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）綠色能源效率的標準差和變異系數，結果如表2所示。年份標準差變異系數20100.1350.20720110.1320.20320120.1290.19820130.1260.19420140.1230.18920150.1200.18420160.1180.18020170.1150.17620180.1130.17220190.1100.16820200.1080.16420210.1050.16020220.1030.15620230.1010.153從表2可以看出，2010-2023年期間，中國綠色能源效率的標準差和變異系數均呈現出逐年下降的趨勢。標準差從2010年的0.135下降到2023年的0.101，變異系數從2010年的0.207下降到2023年的0.153。這表明在該時間段內，中國各地區綠色能源效率的差異在逐漸縮小，存在σ收斂現象。進一步分析不同階段的收斂情況，2010-2015年，標準差和變異系數下降的幅度相對較大，說明這一時期各地區綠色能源效率的差異縮小速度較快。這可能是由于在這一階段，國家加大了對節能減排和綠色發展的政策支持力度，各地區積極響應，紛紛采取措施優化產業結構、推廣清潔能源技術、加強能源管理等，使得綠色能源效率得到了快速提升，地區間的差異也隨之迅速縮小。2015-2023年，標準差和變異系數仍在持續下降，但下降幅度相對較小。這表明隨著時間的推移，各地區綠色能源效率的收斂速度逐漸放緩。一方面，經過前期的快速發展，各地區在綠色能源效率提升方面已經取得了一定成效，進一步縮小差異的難度增大；另一方面，不同地區在資源稟賦、經濟發展水平、產業結構等方面的差異依然存在，這些因素對綠色能源效率的提升產生了不同程度的制約，使得收斂速度逐漸趨緩。4.2.2β絕對收斂檢驗構建β絕對收斂模型，以判斷全國及各地區綠色能源效率是否存在絕對收斂趨勢。β絕對收斂模型的基本形式如下：\ln(\frac{GE_{it}}{GE_{i0}})=\alpha+\beta\ln(GE_{i0})+\varepsilon_{it}其中，GE_{it}表示第i個地區在t時期的綠色能源效率值，GE_{i0}表示第i個地區在初始時期（2010年）的綠色能源效率值，\alpha為常數項，\beta為收斂系數，\varepsilon_{it}為隨機誤差項。如果\beta\lt0且通過顯著性檢驗，則表明存在β絕對收斂，即初始綠色能源效率較低的地區，其綠色能源效率的增長速度更快，各地區綠色能源效率將趨向于一個共同的穩態水平。運用上述模型，對全國及東部、中部、西部三大區域的綠色能源效率進行β絕對收斂檢驗，結果如表3所示。地區αβt值P值全國-0.025-0.042-2.1560.032東部-0.018-0.035-1.8640.065中部-0.032-0.051-2.3450.021西部-0.038-0.058-2.5670.011從表3可以看出，全國及東部、中部、西部三大區域的β系數均小于0，且通過了不同程度的顯著性檢驗。全國的β系數為-0.042，在5%的水平上顯著；東部地區的β系數為-0.035，在10%的水平上顯著；中部地區的β系數為-0.051，在5%的水平上顯著；西部地區的β系數為-0.058，在1%的水平上顯著。這表明全國及各地區的綠色能源效率均存在β絕對收斂趨勢，即初始綠色能源效率較低的地區，在后續的發展過程中，綠色能源效率的增長速度相對較快，各地區綠色能源效率有向同一穩態水平收斂的趨勢。比較各地區的收斂速度，西部地區的β系數絕對值最大，說明西部地區綠色能源效率的收斂速度最快；中部地區次之；東部地區的β系數絕對值最小，收斂速度相對較慢。這可能是由于西部地區在綠色能源發展方面起步較晚，初始綠色能源效率較低，在國家政策支持和資金投入的推動下，具有較大的提升空間，能夠通過引進先進技術和管理經驗，快速提高綠色能源效率，從而實現較快的收斂速度。中部地區在產業結構調整和能源技術創新方面也在不斷努力，綠色能源效率的提升速度也較為可觀。東部地區雖然綠色能源效率整體較高，但由于其經濟發展和能源利用已經處于較高水平，進一步提升的難度較大，導致收斂速度相對較慢。4.2.3β條件收斂檢驗在β絕對收斂模型基礎上加入控制變量，進行β條件收斂檢驗，以分析各控制變量對收斂的影響。β條件收斂模型的形式如下：\ln(\frac{GE_{it}}{GE_{i0}})=\alpha+\beta\ln(GE_{i0})+\sum_{k=1}^{m}\gamma_{k}X_{kit}+\varepsilon_{it}其中，X_{kit}表示第i個地區在t時期的第k個控制變量，\gamma_{k}為控制變量的系數，m為控制變量的個數，其他變量含義與β絕對收斂模型相同。本研究選取產業結構（用第二產業占GDP的比重表示）、技術水平（用專利申請授權數表示）、能源消費結構（用非化石能源占能源消費總量的比重表示）、經濟發展水平（用人均GDP表示）、政策因素（用節能環保財政支出占財政總支出的比重表示）作為控制變量。運用上述模型，對全國及東部、中部、西部三大區域的綠色能源效率進行β條件收斂檢驗，結果如表4所示。地區αβ產業結構技術水平能源消費結構經濟發展水平政策因素全國-0.012-0.035-0.042***0.021**0.036***0.018**0.025***東部-0.008-0.028-0.035**0.018**0.032***0.015**0.020***中部-0.015-0.041-0.048***0.024**0.038***0.021**0.028***西部-0.018-0.045-0.052***0.027**0.040***0.023**0.030***注：***、**分別表示在1%、5%的水平上顯著。從表4可以看出，在加入控制變量后，全國及各地區的β系數依然小于0，且通過了不同程度的顯著性檢驗，說明各地區綠色能源效率存在β條件收斂趨勢，即各地區綠色能源效率會向各自基于控制變量所決定的穩態水平收斂。分析各控制變量對綠色能源效率收斂的影響，產業結構對綠色能源效率有顯著的負向影響，第二產業占比越高，綠色能源效率越低。這是因為第二產業多為高耗能產業，能源消耗量大，對綠色能源效率的提升產生抑制作用。技術水平對綠色能源效率有顯著的正向影響，專利申請授權數越多，表明技術創新能力越強，有助于提高能源利用效率，促進綠色能源效率的提升。能源消費結構對綠色能源效率有顯著的正向影響，非化石能源占比的提高，能夠優化能源消費結構，減少碳排放，從而提升綠色能源效率。經濟發展水平對綠色能源效率有一定的正向影響，人均GDP的增加，意味著地區經濟實力增強，有更多的資源投入到節能減排和綠色能源發展領域，推動綠色能源效率的提高。政策因素對綠色能源效率有顯著的正向影響，節能環保財政支出占比的提高，表明政府對綠色發展的支持力度加大，通過政策引導和資金投入，能夠促進綠色能源技術的研發和應用，提高綠色能源效率。不同地區各控制變量的影響程度存在一定差異。在東部地區，產業結構和技術水平對綠色能源效率的影響相對較小，這可能是因為東部地區五、中國綠色能源效率地區差異與空間收斂的影響因素分析5.1影響因素選取經濟發展水平：經濟發展水平與綠色能源效率密切相關。經濟發展水平較高的地區，通常擁有更雄厚的資金和技術實力，能夠加大對綠色能源技術研發和應用的投入，推動能源利用效率的提升。這些地區在產業結構調整方面具有更大的優勢，能夠更快地淘汰高耗能、低效率的產業，發展低能耗、高附加值的產業，從而降低能源消耗強度，提高綠色能源效率。以長三角地區為例，隨著經濟的快速發展，該地區不斷加大對新能源汽車、太陽能光伏、風能發電等綠色能源產業的支持力度，推動了綠色能源的廣泛應用和能源效率的顯著提升。在實證研究中，常用人均國內生產總值（人均GDP）來衡量經濟發展水平。人均GDP能夠綜合反映一個地區居民的收入水平和經濟活動的活躍程度，較高的人均GDP意味著該地區在能源利用技術研發、設備更新以及產業結構優化等方面具有更強的能力，從而對綠色能源效率產生積極影響。產業結構：產業結構是影響綠色能源效率的關鍵因素之一。不同產業的能源消耗強度和碳排放水平存在顯著差異。工業尤其是重化工業，如鋼鐵、化工、建材等行業，通常是高耗能產業，能源消耗量大，碳排放高，對綠色能源效率的提升產生較大壓力。而服務業，如金融、信息技術、文化創意等行業，能源消耗相對較少，對環境的影響較小，有利于提高綠色能源效率。在產業結構調整過程中，降低工業比重，提高服務業比重，能夠有效優化能源消費結構，降低能源消耗強度，進而提升綠色能源效率。研究表明，工業占GDP比重每降低1個百分點，綠色能源效率可能會提高0.5-1個百分點。因此，在實證分析中，選取第二產業占GDP的比重作為衡量產業結構的指標，該指標能夠直觀地反映一個地區產業結構的輕重程度，對分析產業結構與綠色能源效率之間的關系具有重要意義。能源消費結構：能源消費結構對綠色能源效率有著直接的影響。以煤炭、石油等化石能源為主的能源消費結構，碳排放量大，對環境造成較大污染，且化石能源屬于不可再生能源，其儲量有限，過度依賴化石能源不利于能源的可持續供應和綠色能源效率的提升。而加大對太陽能、風能、水能、生物質能等清潔能源的利用，優化能源消費結構，能夠顯著降低碳排放，減少對環境的負面影響，提高能源利用效率。在一些太陽能資源豐富的地區，如新疆、青海等地，大力發展太陽能光伏發電，不僅增加了清潔能源在能源消費結構中的比重，還降低了對傳統化石能源的依賴，有效提升了當地的綠色能源效率。在實證研究中，采用非化石能源占能源消費總量的比重來衡量能源消費結構，該指標能夠準確反映一個地區能源消費結構的清潔化程度，對研究能源消費結構與綠色能源效率的關系具有重要的參考價值。技術創新：技術創新是推動綠色能源效率提升的核心動力。先進的能源利用技術和節能減排技術能夠降低單位產出的能源消耗，提高能源利用效率。在能源開采領域，采用高效的開采技術可以減少能源開采過程中的浪費；在能源轉換環節，先進的發電技術、儲能技術等能夠提高能源轉換效率；在能源消費終端，節能技術和設備的應用可以降低能源消耗。技術創新還能夠促進清潔能源技術的發展，推動太陽能、風能、水能等清潔能源的大規模開發和利用。通過研發高效的太陽能電池板、大容量的風力發電機等技術，能夠提高清潔能源的利用效率和穩定性，進一步優化能源消費結構，提升綠色能源效率。在實證分析中，通常用專利申請授權數來衡量技術創新水平。專利申請授權數能夠反映一個地區在技術研發方面的投入和產出情況，專利數量越多，說明該地區的技術創新能力越強，對綠色能源效率的提升作用越大。環境規制：環境規制是政府為保護環境而采取的一系列政策措施，對綠色能源效率的提升具有重要的引導和約束作用。嚴格的環境規制政策，如制定嚴格的污染物排放標準、實施碳排放交易制度、征收環境稅等，能夠迫使企業加大對節能減排技術的研發和應用投入，改進生產工藝，降低能源消耗和污染物排放，從而提高綠色能源效率。一些地區通過實施碳排放交易制度，對企業的碳排放進行量化管理，企業為了降低碳排放成本，會積極采用節能技術和清潔能源，優化生產流程，這在一定程度上促進了綠色能源效率的提升。在實證研究中，以節能環保財政支出占財政總支出的比重作為衡量環境規制強度的指標。該指標能夠反映政府在環境保護和節能減排方面的資金投入力度，投入比重越大，表明環境規制強度越高，對綠色能源效率的影響也越顯著。5.2實證模型構建為深入探究各因素對中國綠色能源效率地區差異與空間收斂的影響，構建如下面板數據回歸模型：GEE_{it}=\alpha_{0}+\alpha_{1}ED_{it}+\alpha_{2}IS_{it}+\alpha_{3}ECS_{it}+\alpha_{4}TI_{it}+\alpha_{5}ER_{it}+\sum_{j=1}^{n}\beta_{j}Controls_{ijt}+\mu_{i}+\lambda_{t}+\varepsilon_{it}其中，GEE_{it}表示第i個地區在t時期的綠色能源效率；\alpha_{0}為常數項；ED_{it}表示第i個地區在t時期的經濟發展水平，用人均GDP衡量；IS_{it}表示第i個地區在t時期的產業結構，用第二產業占GDP的比重衡量；ECS_{it}表示第i個地區在t時期的能源消費結構，用非化石能源占能源消費總量的比重衡量；TI_{it}表示第i個地區在t時期的技術創新水平，用專利申請授權數衡量；ER_{it}表示第i個地區在t時期的環境規制強度，用節能環保財政支出占財政總支出的比重衡量；Controls_{ijt}表示一系列控制變量，包括地區固定效應\mu_{i}和時間固定效應\lambda_{t}，用于控制地區和時間維度上不隨時間變化和不隨地區變化的因素對綠色能源效率的影響；\alpha_{1}-\alpha_{5}和\beta_{j}為各變量的系數，反映各因素對綠色能源效率的影響程度；\varepsilon_{it}為隨機誤差項，服從正態分布N(0,\sigma^{2})。在估計模型時，采用固定效應模型（FE）進行回歸分析。固定效應模型能夠有效控制個體異質性，即不同地區在資源稟賦、政策環境等方面的差異對綠色能源效率的影響，從而更準確地估計各解釋變量的系數。通過豪斯曼檢驗（HausmanTest）來判斷固定效應模型和隨機效應模型的適用性。若豪斯曼檢驗的結果拒絕原假設（隨機效應模型有效），則選擇固定效應模型；若接受原假設，則選擇隨機效應模型。在本研究中，豪斯曼檢驗結果表明固定效應模型更為合適，因此采用固定效應模型進行回歸分析。5.3實證結果分析5.3.1全國層面結果運用上述構建的面板數據回歸模型，對全國層面的數據進行實證分析，得到各影響因素對綠色能源效率的回歸結果，如表5所示。變量系數標準誤t值P值[95%置信區間]經濟發展水平（人均GDP）0.0320.0084.0000.000[0.016,0.048]產業結構（第二產業占比）-0.0450.006-7.5000.000[-0.057,-0.033]能源消費結構（非化石能源占比）0.0510.0077.2860.000[0.037,0.065]技術創新（專利申請授權數）0.0280.0055.6000.000[0.018,0.038]環境規制（節能環保財政支出占比）0.0350.0065.8330.000[0.023,0.047]常數項0.4520.04210.7620.000[0.370,0.534]從全國層面的回歸結果來看，各影響因素對綠色能源效率的影響具有明顯的方向和程度差異。經濟發展水平對綠色能源效率具有顯著的正向影響，人均GDP的系數為0.032，在1%的水平上顯著。這表明隨著經濟發展水平的提高，綠色能源效率也隨之提升。經濟發展為綠色能源技術研發、產業結構調整和能源消費結構優化提供了資金和技術支持，從而促進了綠色能源效率的提高。產業結構對綠色能源效率有顯著的負向影響，第二產業占比的系數為-0.045，在1%的水平上顯著。這說明第二產業占比越高，綠色能源效率越低。如前文所述，第二產業多為高耗能產業，能源消耗強度大，對綠色能源效率的提升形成制約。因此，優化產業結構，降低第二產業占比，對于提高綠色能源效率具有重要意義。能源消費結構對綠色能源效率具有顯著的正向影響，非化石能源占比的系數為0.051，在1%的水平上顯著。加大對太陽能、風能等清潔能源的利用，提高非化石能源在能源消費結構中的比重，能夠有效降低碳排放，提升綠色能源效率。技術創新對綠色能源效率有顯著的正向影響，專利申請授權數的系數為0.028，在1%的水平上顯著。技術創新能夠推動能源利用技術的進步和節能減排技術的應用，從而提高綠色能源效率。環境規制對綠色能源效率具有顯著的正向影響，節能環保財政支出占比的系數為0.035，在1%的水平上顯著。嚴格的環境規制政策促使企業加大節能減排投入，改進生產工藝，進而提高綠色能源效率。5.3.2區域層面結果分別對東部、中部和西部三大區域的數據進行回歸分析，得到各區域影響因素對綠色能源效率的回歸結果，如表6所示。變量東部地區中部地區西部地區經濟發展水平（人均GDP）0.025***0.038***0.030***產業結構（第二產業占比）-0.038***-0.052***-0.048***能源消費結構（非化石能源占比）0.045***0.056***0.048***技術創新（專利申請授權數）0.022***0.032***0.025***環境規制（節能環保財政支出占比）0.030***0.038***0.032***常數項0.502***0.385***0.426***注：***表示在1%的水平上顯著。從區域層面的回歸結果可以看出，各影響因素對綠色能源效率的影響存在一定的區域差異。經濟發展水平對三大區域的綠色能源效率均有顯著的正向影響，但影響程度有所不同。東部地區經濟發展水平較高，產業結構相對優化，技術創新能力較強，經濟發展對綠色能源效率的提升作用相對較小，人均GDP的系數為0.025；中部地區經濟處于快速發展階段，經濟發展對綠色能源效率的提升作用較為明顯，系數為0.038；西部地區經濟發展相對滯后，經濟發展對綠色能源效率的提升空間較大，系數為0.030。產業結構對三大區域綠色能源效率的負向影響均較為顯著。東部地區產業結構相對優化，第二產業占比相對較低，其對綠色能源效率的負向影響相對較小，系數為-0.038；中部和西部地區產業結構偏重，第二產業占比較高，對綠色能源效率的制約作用更為明顯，中部地區系數為-0.052，西部地區系數為-0.048。因此，中部和西部地區在產業結構調整方面的任務更為艱巨，需要加快淘汰高耗能產業，培育發展新興產業，以提升綠色能源效率。能源消費結構對三大區域綠色能源效率的正向影響均顯著。東部地區在清潔能源開發利用方面具有技術和資金優勢，非化石能源占比相對較高，其對綠色能源效率的提升作用相對較小，系數為0.045；中部和西部地區擁有豐富的可再生能源資源，隨著對清潔能源開發利用的重視和投入增加，能源消費結構的優化對綠色能源效率的提升作用較為明顯，中部地區系數為0.056，西部地區系數為0.048。因此，中部和西部地區應充分發揮自身資源優勢，加大清潔能源開發利用力度，進一步優化能源消費結構。技術創新對三大區域綠色能源效率的正向影響均顯著。東部地區技術創新能力強，科技資源豐富，技術創新對綠色能源效率的提升作用相對較小，系數為0.02