清洁能源消费占比

字段字典

• Province [省份名称] — 省份的中文名称.
• ProvinceCode [省份代码] — 省份的相关统计部门代码 (6 位字符串).
• Year [年份] — 统计年份.
• CoalConsump [煤炭消费量(万吨)] — 煤炭消费量指报告期内本地区各行业及居民生活实际消费的煤炭总量，单位为万吨。统计范围包括原煤、洗精煤等，反映煤炭终端消费水平。
• CokeConsump [焦炭消费量(万吨)] — 焦炭消费量指报告期内本地区各行业及居民生活实际消费的焦炭总量，单位为万吨。统计范围包括冶金、化工等行业用焦，反映焦炭消费规模。
• CrudeOilConsump [原油消费量(万吨)] — 原油消费量指报告期内本地区炼油及化工等行业实际消费的原油总量，单位为万吨。统计范围包括用于加工和直接燃烧的原油，反映原油消费水平。
• GasolineConsump [汽油消费量(万吨)] — 汽油消费量指报告期内本地区各行业及居民生活实际消费的汽油总量，单位为万吨。统计范围包括交通运输、工业等用油，反映汽油消费规模。
• KeroseneConsump [煤油消费量(万吨)] — 煤油消费量指报告期内本地区各行业及居民生活实际消费的煤油总量，单位为万吨。统计范围包括航空、照明等用油，反映煤油消费水平。
• DieselConsump [柴油消费量(万吨)] — 柴油消费量指报告期内本地区各行业及居民生活实际消费的柴油总量，单位为万吨。统计范围包括交通运输、农业、工业等用油，反映柴油消费规模。
• FuelOilConsump [燃料油消费量(万吨)] — 燃料油消费量指报告期内本地区各行业实际消费的燃料油总量，单位为万吨。统计范围包括发电、船舶、工业锅炉等用油，反映燃料油消费水平。
• NatGasConsump [天然气消费量(亿立方米)] — 天然气消费量指报告期内本地区各行业及居民生活实际消费的天然气总量，单位为亿立方米。统计范围包括工业、商业、居民等用气，反映天然气消费规模。
• ElecConsump [电力消费量(亿千瓦小时)] — 电力消费量指报告期内本地区各行业及居民生活实际消费的电力总量，单位为亿千瓦小时。统计范围包括全行业用电和城乡居民用电，反映电力消费水平。
• CleanEnergyShare [清洁能源消费占比] — 清洁能源消费占比。计算公式：1 - CoalConsump * 0.7143 / TotalEnergyEquivalent。

常见问题

「清洁能源消费占比」是什么数据集？

清洁能源消费占比，隶属资源与环境。衡量各省清洁能源在能源消费总量中的占比，反映能源结构转型程度。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1990-2024 年。

包含哪些变量/指标？

共 13 个变量。核心指标包括：煤炭消费量(万吨)、焦炭消费量(万吨)、原油消费量(万吨)、汽油消费量(万吨)、煤油消费量(万吨)、柴油消费量(万吨)、燃料油消费量(万吨)、天然气消费量(亿立方米)、电力消费量(亿千瓦小时)、清洁能源消费占比。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

数据频率和层级是怎样的？

频率为年度，省级层级。

样本量有多大？

约 948 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 清洁能源消费占比（CleanEnergyShare）衡量一次能源消费总量中，除煤炭及其制品外，其他能源品种（包括原油、汽油、煤油、柴油、燃油、天然气、电力等）所占的比重。该指标是反映能源结构转型进程的核心监测指标，被纳入中国“十四五”规划纲要的约束性指标体系。其引入动机在于：煤炭消费占比过高是中国碳排放的主要来源，通过追踪清洁能源占比的变化，可有效评估能源替代政策效果与低碳转型进展。数据来源为相关统计部门年度公开数据中的“能源消费总量”及分品种消费量（字段CoalConsump至ElecConsump）。完整计算公式如下： $$ \text{CleanEnergyShare} = \left(1 - \frac{CoalConsump \times 0.7143}{\text{TotalEnergyEquivalent}}\right) \times 100\% $$ 其中，\(CoalConsump\) 为煤炭消费量（单位：万吨），乘以折标煤系数 \(0.7143\)（吨标煤/吨煤）得到煤炭折标煤量。分母 \(\text{TotalEnergyEquivalent}\) 为能源消费总量（折标煤），由各品种消费量乘以对应折标煤系数后加总得到： $$ \text{TotalEnergyEquivalent} = CoalConsump \times 0.7143 + CokeConsump \times 0.7143 + CrudeOilConsump \times 1.4286 + GasolineConsump \times 1.4714 + KeroseneConsump \times 1.4714 + DieselConsump \times 1.4714 + FuelOilConsump \times 1.4714 + NatGasConsump \times 1.3300 + ElecConsump \times 0.1229 $$ 各折标煤系数依据相关统计部门与IEA标准设定：焦炭（CokeConsump）0.7143，原油（CrudeOilConsump）1.4286，汽油（GasolineConsump）1.4714，煤油（KeroseneConsump）1.4714，柴油（DieselConsump）1.4714，燃油（FuelOilConsump）1.4714，天然气（NatGasConsump）1.3300，电力（ElecConsump）0.1229（吨标煤/万千瓦时）。指标取值范围为0%至100%，典型量级：中国全国层面约15%-25%（2020年前后），各省份差异显著（如山西低于10%，云南、四川可超过50%）。 补充说明 本指标基于简化假设：所有煤炭消费均视为非清洁能源，未区分煤炭洗选、型煤等加工形态的能效差异；各折标煤系数采用固定值，未考虑不同年份、不同煤种热值波动。边界条件：年份覆盖范围为1990年至2023年（相关统计部门公开数据起始年）；缺失处理：若某省份某年份分品种数据缺失，则采用相邻年份线性插值或全国平均系数替代；单位换算：电力消费量原始单位为亿千瓦时，需转换为万千瓦时（乘以10000）后再乘以折标煤系数。计算粒度为省级（Province），主键为ProvinceCode与Year。已知限制：折标煤系数为行业标准值，实际热值可能偏离；电力折标系数采用当量值（0.1229），若采用等价值（约0.3-0.4）则结果差异较大；未考虑生物质能、太阳能等非商品能源的贡献，可能低估实际清洁能源占比。 参考文献 [1] Lin, B.Q. & Liu, X.Y. (2010). Exploring the relationship between energy consumption and economic growth in China: A multivariate cointegration analysis. Energy Policy, 38(10): 5796-5804. [2] Zhang, K., Wang, Q., & Li, Y. (2017). The impact of energy structure on carbon emissions in China: A spatial econometric analysis. Energy Economics, 64: 1-11.

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