（3）
　　其中，S2=（yj-y），y=yj，
　　yi表示第i个地区的观察值，n是地区总数，Wij是二进制的空间相邻权重矩阵的任一元素。
　　Geary 指数C计算公式如下：
　　C=（4）
　　式中：C为Geary指数，其他变量同上式。
　　Moran指数I的取值一般在[-1，1]之间，小于0表示负相关，等于0表示不相关，大于0表示正相关；Geary指数C的取值一般在[0，2]之间，大于1表示负相关，等于1表示不相关，而小于1表示正相关。
　　空间权重矩阵W采用邻近标准的空间权重矩阵，其元素Wij为：
　　Wij=1，当区域i和j相邻0， 其他（5）
　　邻近标准的空间权重矩阵比较简单，容易计算。这种矩阵假定两个区域有共同边界时，空间效应才存在，当地区i与地区j有共同边界时，Wij取1，否则取0。如北京与河北省拥有共同的边界，则北京和河北关联关系对应的值就为1，而北京与上海不相邻，对应的值就为0。以此类推，则可得到表示全国30个省的30×30阶的邻近标准的二元权重矩阵。
　　2.空间自相关性检验结果分析
　　根据式（3）、（4）、（5），对各年度的节能率进行空间相关检验（2），得到结果见表2，发现“十一五”期间中国节能率均通过显著性检验，反映中国各省域节能率存在较强的空间相关性，具有集聚效应和相似性。这与中国的省域能源效率具有集聚效应和相关性相类似。
　　从Moran指数值来看，2006年节能率为0.251，2007年的为0.198，2008年的为0.240，2009年的为0.186，2010年的为0.178，反映节能率的空间相关程度存在一定波动，呈下降趋势，2006年空间相关程度最高。Geary 指数C值呈上升趋势，向1靠近，也反映空间相关程度呈现波动下降。因此，中国省域的节能率具有正空间相关性。节能率空间集聚和差异存在的原因主要是，中国省域本身的空间相关性以及由此带来的省域间频繁的经济活动、节能科技交流、节能政策影响等，对中国节能产生了较为深远的影响，在一定程度上带来了中国省域节能率的空间集聚和差异，弱化了节能率受本区域各种因素影响，从而使节能率受到本地的因素和相邻区域的因素的共同影响。但随着时间的推移，空间相关程度越来越低，表明我国省域节能工作之间内在作用机制存在比较短期的相互影响效应，当然这也与各省市节能工作的效应短期性与不稳定有关。
　　四、省域节能效率影响因素的空间计量分析
　　1.空间计量经济模型
　　传统计量方法并未考虑观测值之间的空间关联，在研究区域相关问题时，存在一定局限性。由于能源具有稀缺性，区域之间的能源利用会相互影响和制约。考虑到能源使用中节能技术溢出与节能技术扩散效应，能源与节能不仅受本地经济发展状态、政策、技术进步等因素的影响，而且还受周边地区这些行为影响。因此，可以将空间效应纳入到模型中来验证这种观点。
　　空间计量模型在模型中考虑到空间效应，基本思想是将地区间的空间相互作用效应引入模型，对经典线性回归模型y=X+通过一个二元空间权重矩阵进行修正。它可分为空间常系数计量模型与空间变系数计量模型两种，而空间常系数计量模型则包括空间滞后模型（SLM：Spatial Lag Model）与空间误差模型（SEM：Spatial Error Model）两种[8]。
　　（1）空间滞后模型（SLM）
　　空间滞后模型，也称为空间自回归模型（SAR），主要是用于研究变量在一个区域是否有扩散现象（溢出效应）。其模型表达式为：
　　y=Wy+X+（6）
　　式中：y是因变量，X为n×k阶的外生解释变量矩阵，为空间回归系数，反映了样本观察值中的空间依赖作用，即相邻区域的观察值Wy对本地区观察值y的影响，W是n×n阶二元空间权重矩阵，Wy是空间滞后因变量，反映了空间效应对区域行为的作用，是随机误差项。
　　（2）空间误差模型（SEM）
　　空间误差模型是误差项具有相关性的回归的特例，其协方差矩阵的非对角线元素表示空间相关的结构。可以用不同方式来制定空间结构，并产生误差协方差矩阵：E[ij]=（），是一个参数向量。当误差项遵循一个空间自回归过程，即每个位置上的随机误差为所有其他位置上的随机误差函数，则随机误差项i是一个空间自回归过程的形式，将空间自回归纳入模型中，即：
　　i=wiji+i
　　式中：为自回归参数，wij为空间权重矩阵，i服从标准正态分布。
　　则空间误差模型表达式为：
　　y=X+，=W+（7）
　　式中：是随机误差项向量，是n×1阶因变量空间误差系数，服从标准正态分布。
　　参数反映了自变量X对因变量y的影响。参数衡量了样本观测值中的空间依赖作用，即相邻区域的观测值y对本地区观测值y的影响，存在于扰动误差项中空间依赖作用，度量了邻接地区关于因变量的误差冲击对本地区观测值的影响程度。 　2.变量说明及模型构造
　　省域节能率变动，是多种因素综合作用的结果。节能率是由能源效率变动引起的，因此可以借助于能源效率的影响因素，来找出节能效率的影响因素。但是节能率的影响因素与能源效率的影响因素却不一定相同。因为有的因素虽然影响能源效率，但由于某种原因处于不变状况，所以就无法影响节能率。而且影响能源效率的因素，在不同国家或不同时期也不尽相同，并没有一个定论。此外，能源效率与节能率的表现形式不同，因此同一个影响因素，选择的变量形式也不尽相同。究竟哪些是中国省域节能率的因素，则需要通过实证研究来发现。综合国内外已有的文献，能源效率主要影响因素有经济发展水平、产业结构、技术进步、能源价格、市场化水平等[3][6][7]。
　　省域节能率究竟受到哪些因素影响？根据相关参考文献中关于节能减排机制与能源效率影响因素，考虑数据的可获取性，这里选取了以下因素变量。
　　经济发展速度（gdpsdit）。改革开放以来，中国不同地区经济发展速度并不一致，总体态势是东部地区经济发展速度高于中部地区，中部地区高于西部地区。相对来说，东部地区的GDP增长速度快，意味着它在将来的经济发展中有可能更容易实现单位GDP能耗的下降。[2]因此，根据年鉴数据，选取中国i省市的经济发展速度。总体上，各省市经济发展速度会对其节能效率产生什么影响（正或负），还是不确定的。
　　三产比重（scbzit）。用i省市按当年价格计算的第三产业增加值占国内生产总值的比重表示。相对来说，第三产业能源消耗较小，而且单位GDP能耗较小。若第三产业在产业中比重较大，有利于节能。随着我国经济不断发展，第三产业所占的比重逐步加大。这也是代表产业结构指标，预计第三产业结构变动给节能率带来正的影响。(责任编辑：南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(南粤论文中心__代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网）