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摘要：在测定中国200卜2016年地区工业煤消费结构上，选择K-means集群法，概括其分类和时间和空间的不同特征，采用扩展的sTIRPAT模式讨论其背景原因。根据研究，工业用煤的比重整体减少，地域差异显著。
能源的消费强度是其变化的第一因素，工业化程度、资本要素的投入水平和货物对外开放水平的影响效果逐渐减弱。在此基础上，提出优化地区工业能源消费结构的对策。关键词：煤炭消费结构，时空不同；sTIRPAT面板模式目前，中国已步入人经济新常态。
党18届5中全会明确提出了“创新、协调、绿色、开放、共享”五个发展理念。面对资源环境等多方面的制约，推动绿色低碳循环发展模式是执行绿色发展理念的必然选择。
工业作为区域经济系统的中心，应当优化其能耗结构，更注重绿色发展。因此，探索中国工业能源消费结构的区域差和时间发展的特点，深入探究其背后的原因，对推动新常态绿色发展具有重要的现实意义。
1、文献总结围绕“能源消费”的研究，集中在能源消费动向、结构及影响因素等方面。采用的方法主要有因子分解和测量模型两种。在
中，计量模型的一般方法：在具体理论框架的指导下，选择特定的重要变量和控制变量，收集特定时期某个国家（地区）的相应数据，并以适当的方法定量分析。xiaffeiYan（2009）等通过合作检查等分析了中国三次产业的增加值和能源消费之间的数量关系，但是其长时间的关系根据产业的不同而不同。
齐志新等（2007）“Dipingzhang（2011）《31和XindongHao（2012）H1》对不同时期工业部门的能源消耗进行了定量分析。其中，齐志新等采用了时间序列分析方法，发现了能源消费总量和工业增长问题的因果关系。DipingZhang使用灰色相关分析，循环工业和电力的关联度最强，天然气最弱，其次是煤炭。xindongHao用同样的方法进行了研究，发现中国工业对化石燃料的依赖性很强，有必要优化工业能源消耗结构。在
相比较中，在更多文献中选择了指数函数分解法。例如，0larewaju、O.A.etc.（2012）分解南非工业能源消费的主要驱动因素的H。
杨威等（2013）四、毛建素等（2013）【61】分解不同时期中国工业能源消费强度发展的主要原因。结果一致支持，研究期间重工业比率的增加是能源消耗强度增加的主要原因。也有选择地区进行的学者。例如，高彩艳等（2014）对中国西部的西安、乌鲁木齐、西宁工业的能源消耗和大气污染的现状进行了实证分析。王强等（2015）将分解中国东南沿海地区工业能耗碳排放驱动因素。与技术效果分解的【9】。从数据的选择来看，可以看出先行文献倾向于短期、地域性的工业能源消费数据，缺乏长期的全国性数据。
从研究方法来看，主要有格兰杰的因果检查等计量模型法和要素分解法两种。另外，部分文献中对影响因素进行了分析，但结合理论和实证的系统分析不足，对工业界的分析较少。在此基础上，本文选取2000～2016年中国地区的工业能源消费数据，研究煤炭消费结构的时空变化特征和影响因素，为优化工业能源消费结构提供经验性实证。
二、煤炭消费结构测算、集群和时空特征（一）测算以2000年为例，调查30个省、直辖市或自治区，包括原煤等23种能源消耗数据，根据折算系数换算成标准量的消费数据。求包括原煤在内的10种煤的标准消费数据，计算煤的消费量E。对23种能源消耗求E。
把煤炭的消费量除以工业能源的消费总量，以煤炭能源的消费结构，写作Es。具体计算公式：同样，在2001～2016年之间计算30个地区的工业用煤消费结构数据。（二）聚类分析1.K-means聚类使用K-means聚类进行分类。
首先，分为2000、2001、2005、2006-2010、2011-2015、2016期间，计算各期间的煤炭消费比重的平均值。接着，对各地区的平均值进行K-means聚类。2.根据聚类的结果分析，关于煤炭的消费比重，请参照K-means聚类的结果及其聚类的质心表1。从表1可以看出，煤炭比重分级聚类中心由低到高分别为21.9%、41.58%、55.5%、67.69%和77.67%，种类差异较大。
（三）时空异变按照表1的分类标准，对30个地区5个期间的煤炭消费比重进行分类汇总。具体结果请参照表2。1.煤炭比重的总体下降由表2可知。随着时间的推移，V级的地区数整体减少。其中，低水平的III、II和I地区数增加。
在2000年只有海南属于I级，但2016年除海南外，北京和浙江的工业煤消费达到了最低水平。因此，在工业能源消费方面，煤炭的比重整体减少。
2.地区差异显著的煤炭消费比重地区变动呈现显著差异。研究期间，河北、山西、辽宁、阿穆尔河、广东、海南、青海、甘肃、新疆九个地区的煤炭比重等级一直不变。13个地区下降了。北京、天津、吉林、上海、浙江、安徽、福建、山东、河南、广西、重庆、贵州、陕西。
，它们的减少幅度与发生时间不同。内蒙古、江西、山东、湖北、湖南、西川、云南、宁夏属于第三种情况。可以看出这个时期煤炭的比重地区差异显著。
，其特征与东、中、西部的区分不一致。三、工业煤消费结构影响因素面板计量分析，是什么原因导致煤炭消费比重整体下降，且区域差显著？我会进一步研究那个影响因素。（一）模型、变量和数据1.变量和模型考虑到能源终端的消费结构和社会经济发展状态，在此选择五种影响因素。①城市化水平是城市人口比重（Pup）度量。②工业化水平包括人均GDP（Pgdp）和工业增加值比重（Is）。③对外开放水平包括进出口贸易总额（Tr）和实际外国投资者。投资总额（Fdi）；④资本投资者是工业全社会固定资产投资总额（Fa）的度量；⑤技术进步是工业能源消耗强度（Ei）的度量。
采用扩大的STIREPAT面板模型，分析中国地区工业能源消费结构的因素。2.准备了数据和处理数据Es。
引数数据来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《新中国六十年统一资料集篇》、《中国城市统计年鉴》、《中国科学技术年鉴》和《中国对外经济统计年鉴》等。指标主要涉及年底总人口、国内总产值、固定资产投资、能源消费总量、进出口总额、实际外国投资者直接投资等。由于区域总生产是价值量的数据，为了避免价格因素的影响，本文采用价格指数换算成2000年的不变价格数据。与
同样道理，固定资产投资用生产者物价削减指数换算。进出口总额，实际利用外国投资者直接投资数据，首先将当年的汇率统一换算成人民币，然后分别以GDP削减指数和生产者价格指数换算。
另外，个别数据不足。用旁边两个平均值补充。将所有变量数据数字化。
（二）面板回归模型估计及检查1.Hausm船尾检查估计方程式（2）的情况下，首先使用H筋sm犁检查进行类型判别。结果，x2=32.542的伴随概率p=0.000，显著的水平口=