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摘要：如何减缓能源消费的过快增长是应对能源安全和气候变化的重要课题。通过对投入产出分析原理和无残差的完全结构分解法（MRCI）量化分析发现，产出规模效应和生产结构效应对中国能源消费增长起到主导作用，是主要驱动因素，而中国能源强度效应能有效抑制中国能源消费的增长；人口规模效应和人均生活能耗效应对中国能源消费增长的影响相对较小，但也有一定的促进作用。因此，依靠技术创新、提高能源使用效率，控制人口增长、引导居民向低能耗方向发展有利于减少中国能源消费水平。
关键词：能源消费；完全结构分解；驱动因素；结构变动
中图分类号：F424.7 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2013）12-0069-04
一、引言
在全球气候变化日益严峻的背景下，中国能源消费问题已经引起我国各界的广泛关注，成为我国经济、环境、政治等领域备受关注的热点问题。中国已经成为继美国后的世界第二大能源消费国，中国在保障能源安全供给、应对气候变化等方面的压力逐渐增大，中国的能源消费问题已经成为国际社会关注的焦点。随着我国经济的快速发展，尤其随着我国经济的快速发展和工业化、城镇化进程的推进，我国能源消费面临着严峻挑战，我国石油、煤炭等资源对外依存度不断提高，能源供需矛盾成为影响我国经济、社会健康发展的障碍。中国政府为实现经济、社会的可持续发展、环境保护、资源节约、能源资源合理利用，在“十一五”、“十二五”发展规划中分别明确提出降低单位GDP能耗的目标，并提出控制能源消费总量的能源战略。因而减少能源消费进行节能减排已成为中国全社会关注的焦点和各级政府的重要工作。深入分析中国能源消费变动情况，研究能源消费增长的原因，探讨主要驱动因素，对我国制定科学合理的节能降耗、减少能源消费政策，实现可持续发展战略具有重要的意义。因此本文在对能源消费、经济增长、分解模型等相关文献分析研究的基础上，利用无残差的完全结构分解法（MRCI）分析中国能源消费变动的原因、驱动因素、各因素量化的贡献度，为中国制定节能降耗、应对气候变化政策提供科学依据。
国内外对经济增长与能源消费的研究文献较多，起步较早。20世纪30年代美国哈佛大学教授列昂惕夫（Leontief）提出用于反应经济系统中产业间关系的投入产出分析思想，成为产业间关系所产生的能源消费的进一步研究提供了有效的方法[1]。列昂惕夫（Leontief）和Ford创新性地将投入产出模型应用于美国能源消费研究[2]。在1983年，Jenne与Cattell研究能源消费与经济增长之间的关系，分解模型受到关注并得到广泛应用[3]。然后在此基础上Hankinson等（1983）又将分解模型用于研究电力等能源问题[4]。Boyd（1988）与Howarth（1991）应用分解方法研究能源消费变动的影响因素[5-6]。早期的分解模型是Laspeyres，但该分解模型的分解结果有残差，而且残差较大。后来有些学者提出了降低残差的方法。Sun（2001）在分解模型应用研究的基础上提出了能消除分解过程中残差的影响，使因素分解的结果更加精确的方法，此方法被Ang称为改进拉式分解法[7]。Ang B.W.等人提出对数平均分解法（LMDI），该方法有效解决了分解中的剩余问题[8]。Chung和Rhee提出了分解结果不存在残差项的平均变化率指数分解法（mean rate of change index，MRCI），上述两种方法为“完全结构分解法”[9]。成金华（2006）与余甫功[10]、吴巧生（2007）[11]利用完全分解的Laspeyres模型分解我国能源强度，并对影响因素进行分析。综合上述文献，本文以Leontief的投入产出表为基础，选用Chung和Rhee提出的MRCI方法深入探讨中国能源消费增长的驱动因素和量化的贡献度。
二、中国能源消费变动的结构分解模型构建
（一）投入产出分析
本文根据美国哈佛大学教授列昂揭夫（Leontief）提出的投入产出分析原理为基础进行分析。投入产出表如表1所示。
根据投入产出理论有：
X=（I-A）-1Y=LY（1）
其中：L=（I-A）-1—技术系数矩阵；X—总产出；Y—最终使用；ei=■，ei—能源强度。
Ep=eTLY（2）
TE=eTLY+Eres（3）
其中：Ep—生产用能；Eres—居民生活用能；eT—完全能源消费强度；TE—能源消费总量。由于
Y=Yrc+Yuc+Ygc+Ycf+Yex+Yim=UVyP（4）
其中，U—最终使用结构；V—最终使用分配结构；P—人口；y—人均最终使用；Yrc—农村居民消费；Yuc—城镇居民消费；Ygc—政府消费；Ycf—资本形成总额；Yex—出口额；Yim—进口额。
U=■，■，■，■，■，■
V=■，■，■，■，■，■
y=■
TE=eTLUVyP+eresP（5）
（二）结构分解模型
根据SDA的基本思路，能源消费增量为：
VTE=TE1-TE0=（e1TL1U1V1y1P1+eres1P1）-（e0TL0U0V0y0P0+eres0P0）
=VTEe+VTEL+VTEU+VTEV+VTEY+VTEres+VTEP（6）
其中，VTEe—能源强度效应；VTEL—生产结构效应；VTEU—最终使用结构效应；VTEV—最终使用分配结构效应；VTEY—产出效应；VTEres—居民生活能耗效应；VTEP—人口规模效应。
由式（5）得：
TE=■eilijUjkVkyP+eresP（6）
本文选用Chung和Rhee提出的平均变化率指数分解法（MRCI）进行结构分解得： VTEe=■Mijk（*）■（7）
VTEL=■Mijk（*）■（8）
VTEU=■Mijk（*）■（9）
VTEV=■Mijk（*）■（10）
VTEy=■Mijk（*）■（11）
VTEres=■=■（12）
其中：■i=■，■ij=■，■jk=■，■k=■，■=■，■=■，■res=■，Mijk（*）=■，Eijk=eiLijUjkVkyP，Qijk（*）=■+■+■+■+■+■
三、数据来源与整理
本文数据来自国家统计局网站和《中国统计年鉴》。最新统计年鉴的经济数据和能源消费数据有较大调整，所以本文以最新的统计年鉴为准。本文选取1999—2009年能源消费变化为研究对象[12]，如表2所示。
四、实证检验及结果分析
本文以投入产出分析原理为基础，用MRCI完全结构分解法进行分解，研究1997—2007年中国能源消费增长的主要驱动因素。表2中，2009年与1999年相比，中国能源消费总量增加了约1 632.9Mtce，增幅达120.73%。其中资本形成总额和出口贸易占中国能源消费总额的比重从1999年到2009年分别增长52.69%、47.82%，增长速度太快，是中国能源消费的主题，而且呈增长趋势。而进口商品和其它服务抑制中国能源消费增长。各驱动因素消费变动及贡献率如表3所示。
从表3可以看出，产出规模效应贡献率达100.99%，生产结构效应贡献率达38.16%，因而中国能源消费增加主要是由产出规模效应和生产结构效应引起的，尤其产出规模效应的影响更大；人均生活能耗效应达9.05%，人口规模效应贡献率达12.11%，二者对中国能源消费增长的影响也不容忽视；使用结构效应达6.09%，分配结构效应达5.83%，二者也起着推动中国能源消费增长的作用；只有能源强度效应贡献率达-72.23%，抑制中国能源消费的增长，对我国节能降耗起着重要作用。如图1所示，可以看出经济增长和人们的使用结构都增加中国的能源消费，不利于节能降耗，是由于人们对密集型产品的使用比例提高，而居民消费在总使用结构的比重降低，出口份额增加等原因引起的。
分阶段分析，1999—2004年，中国能源消费增长的主要驱动因素是产出规模和生产结构效应，然后是人口规模效应、人均生活能耗效应、使用结构效应和分配结构效应。分配结构效应贡献率只有2.89%，对中国消费增长影响比较小，原因是农村居民消费、政府消费的比例下降，进口商品比重上升导致的能源节约与最终使用部门分配结构变化所带来的能源消费增长规模基本保持平衡。2004—2009年，中国能源消费增长的主要驱动因素仍然是产出规模效应和生产结构效应，与上一阶段相比贡献率都有所下降，人均生活能耗效应成为中国能源消费增长的第三大驱动因素，而使用结构效应和分配结构效应的贡献率都明显增加，同样驱动中国能源消费增长。两阶段中能源强度都有效抑制了中国能源消费增长。
五、结论
根据以上分析，结合中国能源消费的现状，可以得到如下结论：
1. 1999—2009年，由于受产出规模效应、生产结构效应、人口规模效应、人均生活能耗效应、使用结构效应和分配机构效应的变动及影响，使中国能源消费量持续增长。而能源强度效应的变化使中国能源消费量降低。
2. 产出规模效应是驱动中国能源消费增长的最重要的因素。产出规模效应主要是指人均GDP的增长已经成为中国能源消费增长的主要驱动因素，而国家经济发展水平主要通过人均GDP来体现，伴随着国家经济增长和社会发展，人均GDP将进一步提高，因而由此所带来的能源消费增长是不可避免的。因此如何保证不断提高人均GDP的同时尽量减少能源消费成为重要研究内容，就需要从人均GDP的本质着手，不仅提高人均GDP的量，更要努力提高人均GDP的质，降低GDP增长对能源消费的依赖性。因此，提高经济增长质量成为节能降耗的迫切需要。
3. 能源强度的下降可以抑制中国能源消费的增长，能源消费效应是唯一对中国能源消费负影响的因素。通过技术创新，提高能源利用效率，降低能源强度是减少能源消费的关键因素。我国能源效率提高的幅度较大，能源强度下降的空间较大，因此我国可以依靠技术创新、技术进步、降低能源强度，挖掘节能潜力，抑制中国能源消费的快速增长。
参考文献：
[1]Leontief W，Ford D. Air Pollution and the Economic Structure：Empirical Results of Input-output Computations [C]//Input-Output Techniques. Brody A and Carter A. NewYork：American Elsevier，1972：9-30.
[2]Lenzen M. Decomposition Analysis and the Mean-rate_of-change Index[J]. Applied Energy，2006，83（3）：185-198.
[3]Jenne C A，Cattell R K. Structural Change and Energy Efficiency in Industry[J]. Energy Economics，1983，5（2）：114-123.
[4]Hankinson G A，Rhys J M N. Electricity Consumption，Electricity and Industrial Structure[J]. Energy Economics，1983，5（3）：146-152.
[5]Boyd G A，Hanson D A，Sterner T. Decomposition of Changes in Energy Intensity：a Comparison of the Divisia Index and Other Methods[J].Energy Economics，1988，10（4）：309-312. [6]Howarth R B. Energy Use in U. S. Manufacturing：the Impacts of the Energy Shocks on Output，Industry Structure，and Energy Intensity[J]. The Journal of Energy and Development，1991，（14）：175-191.
[7]Sun J W. Energy Demand in the Fifteen European Union Countries by A Forecasting Model Based on the Decomposition Approach[J].Energy，2001，（26）：549-560.
[8]Ang B.W.，Zhang F.Q.，Choi K.H.. Factorizing Changes in Energy and Environmental Indicators Through Decomposition[J].Energy，1998，23（6）：489-495.
[9]Chung HS，Rhee H C. A Residual-free Decomposition of the Sources of Carbon Dioxide Emissions：a Case of the Korean Industries[J]. Energy，2001，26（1）：15-30.
[10]余甫功.我国能源强度变化因素分析——以广东作为案例[J].学术研究，2007，（2）：74-79.
[11]吴巧生，成金华.中国能源消耗强度变动及因素分解：1980—2004[J].经济理论与经济管理，2006，（10）：34-40.
[12]王文超.中国省区能源消费与二氧化碳排放驱动因素分析及预测研究[D].大连理工大学，2013：60-64.
责任编辑、校对：许永兵
Analysis of energy consumption in China and the driving factors based on MRCI
Wang Yanqiu1， Chang Zhigang2， Yao Lixia1， Xue Hongyan1
（1. Economic Management Institute， Northeast Petroleum University， Daqing 163318， China；
2. College of Electronic Science， Northeast Petroleum University， Daqing 163318， China）
Abstract： How to slow down the excessive growth of energy consumption is an important issue to deal with energy security and climate change. The complete structure without residual on the input output analysis theory and the decomposition method （MRCI） quantitative analysis， Scale effect and structure effect on the production of Chinese energy consumption growth will play a leading role is the main driving factor， the effect Chinese energy intensity can effectively inhibit the growth of energy consumption China； The influence of population size effect and per capita energy consumption effect on Chinese energy consumption growth is relatively small， but also have a certain role in promoting. Therefore， rely on technological innovation， improve energy efficiency， control population growth， to guide residents to low power consumption direction to reduce the energy consumption level China.
Key words： Energy consumption； Structural decomposition； Driving factor； Structural change
关键词：能源消费；完全结构分解；驱动因素；结构变动
中图分类号：F424.7 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2013）12-0069-04
一、引言
在全球气候变化日益严峻的背景下，中国能源消费问题已经引起我国各界的广泛关注，成为我国经济、环境、政治等领域备受关注的热点问题。中国已经成为继美国后的世界第二大能源消费国，中国在保障能源安全供给、应对气候变化等方面的压力逐渐增大，中国的能源消费问题已经成为国际社会关注的焦点。随着我国经济的快速发展，尤其随着我国经济的快速发展和工业化、城镇化进程的推进，我国能源消费面临着严峻挑战，我国石油、煤炭等资源对外依存度不断提高，能源供需矛盾成为影响我国经济、社会健康发展的障碍。中国政府为实现经济、社会的可持续发展、环境保护、资源节约、能源资源合理利用，在“十一五”、“十二五”发展规划中分别明确提出降低单位GDP能耗的目标，并提出控制能源消费总量的能源战略。因而减少能源消费进行节能减排已成为中国全社会关注的焦点和各级政府的重要工作。深入分析中国能源消费变动情况，研究能源消费增长的原因，探讨主要驱动因素，对我国制定科学合理的节能降耗、减少能源消费政策，实现可持续发展战略具有重要的意义。因此本文在对能源消费、经济增长、分解模型等相关文献分析研究的基础上，利用无残差的完全结构分解法（MRCI）分析中国能源消费变动的原因、驱动因素、各因素量化的贡献度，为中国制定节能降耗、应对气候变化政策提供科学依据。
国内外对经济增长与能源消费的研究文献较多，起步较早。20世纪30年代美国哈佛大学教授列昂惕夫（Leontief）提出用于反应经济系统中产业间关系的投入产出分析思想，成为产业间关系所产生的能源消费的进一步研究提供了有效的方法[1]。列昂惕夫（Leontief）和Ford创新性地将投入产出模型应用于美国能源消费研究[2]。在1983年，Jenne与Cattell研究能源消费与经济增长之间的关系，分解模型受到关注并得到广泛应用[3]。然后在此基础上Hankinson等（1983）又将分解模型用于研究电力等能源问题[4]。Boyd（1988）与Howarth（1991）应用分解方法研究能源消费变动的影响因素[5-6]。早期的分解模型是Laspeyres，但该分解模型的分解结果有残差，而且残差较大。后来有些学者提出了降低残差的方法。Sun（2001）在分解模型应用研究的基础上提出了能消除分解过程中残差的影响，使因素分解的结果更加精确的方法，此方法被Ang称为改进拉式分解法[7]。Ang B.W.等人提出对数平均分解法（LMDI），该方法有效解决了分解中的剩余问题[8]。Chung和Rhee提出了分解结果不存在残差项的平均变化率指数分解法（mean rate of change index，MRCI），上述两种方法为“完全结构分解法”[9]。成金华（2006）与余甫功[10]、吴巧生（2007）[11]利用完全分解的Laspeyres模型分解我国能源强度，并对影响因素进行分析。综合上述文献，本文以Leontief的投入产出表为基础，选用Chung和Rhee提出的MRCI方法深入探讨中国能源消费增长的驱动因素和量化的贡献度。
二、中国能源消费变动的结构分解模型构建
（一）投入产出分析
本文根据美国哈佛大学教授列昂揭夫（Leontief）提出的投入产出分析原理为基础进行分析。投入产出表如表1所示。
根据投入产出理论有：
X=（I-A）-1Y=LY（1）
其中：L=（I-A）-1—技术系数矩阵；X—总产出；Y—最终使用；ei=■，ei—能源强度。
Ep=eTLY（2）
TE=eTLY+Eres（3）
其中：Ep—生产用能；Eres—居民生活用能；eT—完全能源消费强度；TE—能源消费总量。由于
Y=Yrc+Yuc+Ygc+Ycf+Yex+Yim=UVyP（4）
其中，U—最终使用结构；V—最终使用分配结构；P—人口；y—人均最终使用；Yrc—农村居民消费；Yuc—城镇居民消费；Ygc—政府消费；Ycf—资本形成总额；Yex—出口额；Yim—进口额。
U=■，■，■，■，■，■
V=■，■，■，■，■，■
y=■
TE=eTLUVyP+eresP（5）
（二）结构分解模型
根据SDA的基本思路，能源消费增量为：
VTE=TE1-TE0=（e1TL1U1V1y1P1+eres1P1）-（e0TL0U0V0y0P0+eres0P0）
=VTEe+VTEL+VTEU+VTEV+VTEY+VTEres+VTEP（6）
其中，VTEe—能源强度效应；VTEL—生产结构效应；VTEU—最终使用结构效应；VTEV—最终使用分配结构效应；VTEY—产出效应；VTEres—居民生活能耗效应；VTEP—人口规模效应。
由式（5）得：
TE=■eilijUjkVkyP+eresP（6）
本文选用Chung和Rhee提出的平均变化率指数分解法（MRCI）进行结构分解得： VTEe=■Mijk（*）■（7）
VTEL=■Mijk（*）■（8）
VTEU=■Mijk（*）■（9）
VTEV=■Mijk（*）■（10）
VTEy=■Mijk（*）■（11）
VTEres=■=■（12）
其中：■i=■，■ij=■，■jk=■，■k=■，■=■，■=■，■res=■，Mijk（*）=■，Eijk=eiLijUjkVkyP，Qijk（*）=■+■+■+■+■+■
三、数据来源与整理
本文数据来自国家统计局网站和《中国统计年鉴》。最新统计年鉴的经济数据和能源消费数据有较大调整，所以本文以最新的统计年鉴为准。本文选取1999—2009年能源消费变化为研究对象[12]，如表2所示。
四、实证检验及结果分析
本文以投入产出分析原理为基础，用MRCI完全结构分解法进行分解，研究1997—2007年中国能源消费增长的主要驱动因素。表2中，2009年与1999年相比，中国能源消费总量增加了约1 632.9Mtce，增幅达120.73%。其中资本形成总额和出口贸易占中国能源消费总额的比重从1999年到2009年分别增长52.69%、47.82%，增长速度太快，是中国能源消费的主题，而且呈增长趋势。而进口商品和其它服务抑制中国能源消费增长。各驱动因素消费变动及贡献率如表3所示。
从表3可以看出，产出规模效应贡献率达100.99%，生产结构效应贡献率达38.16%，因而中国能源消费增加主要是由产出规模效应和生产结构效应引起的，尤其产出规模效应的影响更大；人均生活能耗效应达9.05%，人口规模效应贡献率达12.11%，二者对中国能源消费增长的影响也不容忽视；使用结构效应达6.09%，分配结构效应达5.83%，二者也起着推动中国能源消费增长的作用；只有能源强度效应贡献率达-72.23%，抑制中国能源消费的增长，对我国节能降耗起着重要作用。如图1所示，可以看出经济增长和人们的使用结构都增加中国的能源消费，不利于节能降耗，是由于人们对密集型产品的使用比例提高，而居民消费在总使用结构的比重降低，出口份额增加等原因引起的。
分阶段分析，1999—2004年，中国能源消费增长的主要驱动因素是产出规模和生产结构效应，然后是人口规模效应、人均生活能耗效应、使用结构效应和分配结构效应。分配结构效应贡献率只有2.89%，对中国消费增长影响比较小，原因是农村居民消费、政府消费的比例下降，进口商品比重上升导致的能源节约与最终使用部门分配结构变化所带来的能源消费增长规模基本保持平衡。2004—2009年，中国能源消费增长的主要驱动因素仍然是产出规模效应和生产结构效应，与上一阶段相比贡献率都有所下降，人均生活能耗效应成为中国能源消费增长的第三大驱动因素，而使用结构效应和分配结构效应的贡献率都明显增加，同样驱动中国能源消费增长。两阶段中能源强度都有效抑制了中国能源消费增长。
五、结论
根据以上分析，结合中国能源消费的现状，可以得到如下结论：
1. 1999—2009年，由于受产出规模效应、生产结构效应、人口规模效应、人均生活能耗效应、使用结构效应和分配机构效应的变动及影响，使中国能源消费量持续增长。而能源强度效应的变化使中国能源消费量降低。
2. 产出规模效应是驱动中国能源消费增长的最重要的因素。产出规模效应主要是指人均GDP的增长已经成为中国能源消费增长的主要驱动因素，而国家经济发展水平主要通过人均GDP来体现，伴随着国家经济增长和社会发展，人均GDP将进一步提高，因而由此所带来的能源消费增长是不可避免的。因此如何保证不断提高人均GDP的同时尽量减少能源消费成为重要研究内容，就需要从人均GDP的本质着手，不仅提高人均GDP的量，更要努力提高人均GDP的质，降低GDP增长对能源消费的依赖性。因此，提高经济增长质量成为节能降耗的迫切需要。
3. 能源强度的下降可以抑制中国能源消费的增长，能源消费效应是唯一对中国能源消费负影响的因素。通过技术创新，提高能源利用效率，降低能源强度是减少能源消费的关键因素。我国能源效率提高的幅度较大，能源强度下降的空间较大，因此我国可以依靠技术创新、技术进步、降低能源强度，挖掘节能潜力，抑制中国能源消费的快速增长。
参考文献：
[1]Leontief W，Ford D. Air Pollution and the Economic Structure：Empirical Results of Input-output Computations [C]//Input-Output Techniques. Brody A and Carter A. NewYork：American Elsevier，1972：9-30.
[2]Lenzen M. Decomposition Analysis and the Mean-rate_of-change Index[J]. Applied Energy，2006，83（3）：185-198.
[3]Jenne C A，Cattell R K. Structural Change and Energy Efficiency in Industry[J]. Energy Economics，1983，5（2）：114-123.
[4]Hankinson G A，Rhys J M N. Electricity Consumption，Electricity and Industrial Structure[J]. Energy Economics，1983，5（3）：146-152.
[5]Boyd G A，Hanson D A，Sterner T. Decomposition of Changes in Energy Intensity：a Comparison of the Divisia Index and Other Methods[J].Energy Economics，1988，10（4）：309-312. [6]Howarth R B. Energy Use in U. S. Manufacturing：the Impacts of the Energy Shocks on Output，Industry Structure，and Energy Intensity[J]. The Journal of Energy and Development，1991，（14）：175-191.
[7]Sun J W. Energy Demand in the Fifteen European Union Countries by A Forecasting Model Based on the Decomposition Approach[J].Energy，2001，（26）：549-560.
[8]Ang B.W.，Zhang F.Q.，Choi K.H.. Factorizing Changes in Energy and Environmental Indicators Through Decomposition[J].Energy，1998，23（6）：489-495.
[9]Chung HS，Rhee H C. A Residual-free Decomposition of the Sources of Carbon Dioxide Emissions：a Case of the Korean Industries[J]. Energy，2001，26（1）：15-30.
[10]余甫功.我国能源强度变化因素分析——以广东作为案例[J].学术研究，2007，（2）：74-79.
[11]吴巧生，成金华.中国能源消耗强度变动及因素分解：1980—2004[J].经济理论与经济管理，2006，（10）：34-40.
[12]王文超.中国省区能源消费与二氧化碳排放驱动因素分析及预测研究[D].大连理工大学，2013：60-64.
责任编辑、校对：许永兵
Analysis of energy consumption in China and the driving factors based on MRCI
Wang Yanqiu1， Chang Zhigang2， Yao Lixia1， Xue Hongyan1
（1. Economic Management Institute， Northeast Petroleum University， Daqing 163318， China；
2. College of Electronic Science， Northeast Petroleum University， Daqing 163318， China）
Abstract： How to slow down the excessive growth of energy consumption is an important issue to deal with energy security and climate change. The complete structure without residual on the input output analysis theory and the decomposition method （MRCI） quantitative analysis， Scale effect and structure effect on the production of Chinese energy consumption growth will play a leading role is the main driving factor， the effect Chinese energy intensity can effectively inhibit the growth of energy consumption China； The influence of population size effect and per capita energy consumption effect on Chinese energy consumption growth is relatively small， but also have a certain role in promoting. Therefore， rely on technological innovation， improve energy efficiency， control population growth， to guide residents to low power consumption direction to reduce the energy consumption level China.
Key words： Energy consumption； Structural decomposition； Driving factor； Structural change