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user: 3. 能源效率时空分异 3.1. 云南省各地州能源效率时间分异特征 核密度估计(Kernel Density Estimation)是一种在概率论中用于估计随机变量概率密度函数的非参数方法。本文将采用核密度估计法探讨云南省16个地州能源效率的时间分异特性。其具体方程如下： f h ( x ) = 1 n ∑ i = 1 n K h ( x − x i ) = 1 n h ∑ i = 1 n K ( x − x i h ) 其中， x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 为独立同分布F的n个样本点， f ( x ) 为概率密度函数， K ( x − x i h ) 代表核密度函数，h代表窗宽，本文的窗宽等均运用EVIEWS软件中的默认值。 本文运用EVIEWS 2.1软件计算了2005~2014年云南省16个地州能源效率的核密度。同时，本文选取了具有代表性的2005年、2008年、2011年和2014年共4个等距年的数据，制作出云南省16个地州能源效率的核密度分布图，其分布图可充分反映2005~2014年云南省各地州能源效率变动情况(如图1)。 图1. 云南省4年能源效率的核密度分布图 首先，从曲线总体形状来看，从2005~2014年间，共出现了一次双峰和两次单峰状态。具体来看，从2005年的双峰变为2008年的单峰状态，2011年和2014年均呈现单峰状态。这反映了云南省16个地州能源效率极化程度表现为先缩小后扩大最后趋向平稳的趋势；同时也说明云南省地州间能源效率在2005年出现不同程度的两极分化态势。 其次，从曲线位置来看，从2005年到2014年间，曲线整体表现为向右侧偏移的变化特征，表明云南省16个地州在2005~2014年间能源效率总体呈现不断提升的态势。 最后，从曲线的峰度上来看，从2005年到2014年间，峰值逐渐向右移动，且右端拖尾部分越来越大，反映出云南省各地州能源效率均迅速提升。 3.2. 云南省各地州能源效率空间格局探索及演变规律 3.2.1. 云南省各地州能源效率空间格局探索 空间自相关研究同一变量在不同空间位置上的相关性，是对空间单元属性值集聚程度的度量。全局空间相关测度整个研究区域内所有空间对象的总体关联程度、空间分布模式及其显著性，全局Moran’s I指数定义为： M o r a n ′ s I = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W i j ( X i − X ¯ ) ( X j − X ¯ ) S 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W i j 其中， S 2 = ∑ i = 1 n ( X I − X ¯ ) 2 ， W i j 为空间权重矩阵，当 i ≠ j 时且i、j地理相邻，则 W i j = 1 ，其他情况下 W i j = 0 。将空间权重矩阵进行标准化处理，即每一行的元素和为1。 以2005~2014年数据为例，云南省全局空间莫兰指数及能源效率空间自相关分析结果如表2所示。 Table 2 Global Moran’s I index of energy efficienc 年份 I Z P 2005 0.123 1.257 0.209 2006 0.071 0.892 0.373 2007 0.070 0.888 0.374 2008 0.075 0.941 0.347 2009 0.067 0.885 0.376 2010 0.039 0.704 0.481 2011 0.064 0.885 0.393 2012 0.053 0.779 0.436 2013 0.077 0.918 0.359 2014 0.103 1.074 0.283 表2. 能源效率全局Moran’s I指数 注：数据来源于Stata软件计算结果整理所得。 全局空间自相关反映的是云南省能源效率的整体集聚特征，表2为2005~2014年云南省各地州能源效率的全局Moran’s I指数值。从整体来看，云南省能源效率呈现并不显著的集聚性。Moran’s I指数在2005至2014年的P值均大于0.05，没有通过假设检验，这说明2005~2014年能源效率没有显著的整体聚聚特征。 3.2.2. 云南省各地州能源效率空间格局演变 全局Moran’s I指数为总体统计量，并不能表明具体区域的空间集聚特征，要研究云南省地州能源效率高低的局部空间集聚特征，以及哪些区域对全局自相关的贡献较大，需要对局部集聚特征进行分析。从2005、2008、2011和2014年份中云南省各地州能源效率的LISA集聚地图来看(如图2)，不难发现： 1) 云南省能源效率总体并没有呈现显著的HH型和LL型的空间俱乐部现象，处于低低集聚的地区最多，高低集聚的地区几乎没有，而高高集聚的地区没有。 2) 低低集聚的地区主要分布在东部和南部地区，其他地区能源效率集聚类型不太稳定，其中能源效率集聚格局的变化主要为低高集聚区和高低集聚区的变化。在2005、2008、2011、2014年四个时间点上，集聚类型转移显著的为昆明，经历高低集聚类型向低低集聚类型的演变，能源效率的集聚类型在某一时刻发生重大转变的有大理和文山。 图2. 能源效率的局部空间关联格局演变 结合Moran散点图和局部Moran’s I指数给出云南省各地州能源效率的LISA集聚图，LISA集聚地图反映能源效率值相似的地区在空间上集聚分布情况。如图2所示，云南省能源效率局部空间关联呈现不显著的空间俱乐部现象。从各类型的空间分布来看，大多数地区类型均不太稳定，最多的集聚类型是低低集聚，这些也从侧面反映了云南省能源效率不存在显著的空间溢出效应，因此本文并没有进一步对云南省效率进行详细的空间演变分析。 3.3. 云南省各地州能源效率差异性趋势 变异系数和基尼系数是衡量数据离散程度的物理量，均能够反映某一经济现象或经济活动的空间差异特性。因此，本文选用变异系数和基尼系数对云南省能源效率的空间差异性进行分析。其中，变异系数的计算公式： C V = S x ¯ = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 n x ¯ 其中，CV表示变异系数，S表示地州能源效率的标准差， 表示地州能源效率的平均值，x i 表示地州i的能源效率，n表示地州个数，本文n为16。 本文主要采用1991年由克鲁格曼所提出的区位基尼系数计算公式，具体公式如下： G i n i = 1 2 n 2 x ¯ ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n | x i − x j | 其中， G i n i 为基尼系数， x i 和 x j 代表地州i和地州j的能源效率值， x ¯ 代表地州能源效率的平均值，n表示地州个数，本文n为16。 本文运用基尼系数和变异系数计算了2005~2014年云南省各地州能源效率差异，并得到了空间差异性趋势特征图(如图3)。 图3. 2005~2014年云南省各地州能源效率的基尼系数及变异系数 2005~2014年间，云南省各地州能源效率基尼系数在0.09~0.13之间徘徊，整体呈现较小幅度的波动上升态势(如图3)。具体而言就是基尼系数由2005年0.098波动上升至2014年的0.115，10年间各地州能源效率年均值差异扩大1.6%，这说明云南省各地州能源效率差距有扩大趋势。 云南省2005~2014年地州间能源效率的变异系数动态变化趋势与基尼系数测算结果类似，相较于基尼系数而言，变异系数变现出来的地州间能源效率差异更为明显。具体而言，云南省各地州能源效率的变异系数波动幅度相对较大，变异系数在0.18~0.22之间波动，变异系数由2005年的0.182增加至2014年的0.207，十年间年均增加率达到1.3%，且在2013年和基尼系数一同达到最大，这再次说明了云南省地州间能源效率差异随时间推移呈现波动扩大趋势。