汪澤波

(北京大學 政府管理學院，北京 100871)

城鎮(zhèn)化過程中能源消費空間格局異質(zhì)性

汪澤波

(北京大學 政府管理學院，北京 100871)

隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)快速發(fā)展，中國人均能源消費持續(xù)長，從2000年到2013年的13年間增長了2.4倍。利用2005—2012年省級面板數(shù)據(jù)，將空間計量與普通面板計量對比分析，發(fā)現(xiàn)省級人均能源費量存在著較強的空間相關(guān)性，人均能源消費表現(xiàn)為空間格局不均衡，且相對于人口城鎮(zhèn)化率、人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重呈現(xiàn)倒U型增長，即隨著三者的增加人均能源消費會出現(xiàn)一個峰值拐點?？臻g杜賓隨機效應模型分析結(jié)果顯示人口城鎮(zhèn)化率達到55.19%、人均GDP達到85 234.90元、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重66.13%時，人均能源消費會達到峰值。

能源消費；面板數(shù)據(jù)；空間計量；倒U型

2014年國務院發(fā)布《能源發(fā)展戰(zhàn)略行動計劃(2014—2020年)》，提出要著力優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，“以開源、節(jié)流、減排為重點，確保能源安全供應，轉(zhuǎn)變能源發(fā)展方式，調(diào)整優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，創(chuàng)新能源體制機制，著力提高能源效率，嚴格控制能源消費過快增長”[1]。2000年以來，中國城鎮(zhèn)人口比重從36.22%增加到2013年的53.73%，城鎮(zhèn)化發(fā)展快速推進，人均GDP從2000年7 858元增加到2013年41 907.59元，10余年間增長5倍多。隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，中國人均能源消費持續(xù)增加，從2000年1 148.24千克標準煤增加到2013年2 755.90千克標準煤，增加了1.4倍(如圖1)。能源消費與工業(yè)化、城鎮(zhèn)化發(fā)展之間的作用機制是什么？本文嘗試著從這樣一個角度做實證分析。

圖1 2000—2013年中國人均能源消費與人口城鎮(zhèn)化率

一、文獻回顧

梳理文獻發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)關(guān)于能源消費的研究主要集中于能源消費與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系及影響因素的分析。林伯強(2001，2003，2014)研究了中國能源消費與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系，尤其關(guān)注電力和煤炭部門對經(jīng)濟發(fā)展的影響，研究方法主要采用時間序列、面板數(shù)據(jù)計量分析[2-4]。韓智勇等(2005)在國內(nèi)首次分析了能源與經(jīng)濟之間的協(xié)整性和因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)能源消費與經(jīng)濟增長之間存在雙向因果關(guān)系，但不具有長期的協(xié)整性[5]。汪旭暉和劉勇(2007)、尹建華和王兆華(2011)利用不同年份數(shù)據(jù)做了類似分析[6-7]。馬超群等(2005)研究了能源消費中煤炭、石油、天然氣和水電與GDP關(guān)系，發(fā)現(xiàn)能源總消費和煤炭消費之間存在協(xié)整關(guān)系，而GDP與石油、天然氣和水電之間不存在協(xié)整關(guān)系[8]。吳巧生等(2008)利用面板單位根、異質(zhì)面板協(xié)整和基于面板的誤差修正模型重新檢驗能源消費和GDP的關(guān)系[9]。齊紹洲等(2009)認為能源消費強度隨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改善、能源價格的提高、技術(shù)進步和固定資產(chǎn)投資的擴大而降低[10]。

從全國范圍看，不同地區(qū)能源消費狀況存在明顯的地區(qū)差異，因而對能源消費的研究在方法上逐漸引入空間因素。趙進文和范繼濤(2007)利用非線性STR模型技術(shù)分析，認為中國經(jīng)濟增長對能源消費的影響具有非對稱性和階段性[11]。齊紹洲和羅威(2007)檢驗了西部與東部地區(qū)的能源消費強度差異與西部與東部地區(qū)人均GDP差異收斂性的關(guān)聯(lián)度[12]。鄒艷芬和陸宇海(2006)首次使用空間計量的方法分析了能源利用效率的空間屬性[13]。王火根和沈利生(2007)、趙湘蓮等(2012)認為空間面板回歸模型較比傳統(tǒng)面板回歸模型在研究中國各省市區(qū)經(jīng)濟增長和能源消費的空間關(guān)系方面更加合適[14-15]。吳玉鳴和李建霞(2008)運用空間面板數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)省域能源消費在空間上存在依賴性，能源消費行為受到本地能源消費和相鄰省域的能源消費的共同影響[16]。吳玉鳴(2012)應用空間滯后面板計量經(jīng)濟模型和空間誤差面板計量經(jīng)濟模型對區(qū)域能源消費行為的空間溢出效應進行分析，發(fā)現(xiàn)能源利用效率對鄰近區(qū)域的能源消費行為具有很強的溢出效應[17]。周肖肖等(2015)用雙門限模型分析，認為能源效率與經(jīng)濟增長關(guān)系并非單調(diào)遞增的，處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高區(qū)位的省市能源效率對經(jīng)濟增長具有最高的溢出效應[18]。

近幾年來，從城鎮(zhèn)化角度分析能源消費的文獻也比較多。王蕾和魏后凱(2014)認為城鎮(zhèn)化、工業(yè)化對能源消費的凈效應為正，并且城鎮(zhèn)化的影響作用更加明顯，中部地區(qū)城鎮(zhèn)化轉(zhuǎn)型面臨的能源消費壓力最大[19]。王文蝶等(2014)分析了城鎮(zhèn)化進程中生活能源消費與收入的關(guān)聯(lián)及其空間差異[20]。關(guān)雪凌和周敏(2015)發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化對能源消費產(chǎn)生刺激和抑制雙向的作用[21]。也有對城鎮(zhèn)化是否影響能源消費持不同觀點，謝利平(2015)認為中國的能源消費最大的決定因素不是城鎮(zhèn)化，而是工業(yè)化，工業(yè)和其中的制造業(yè)是中國能源消費的主導因素。城鎮(zhèn)化不僅不會帶來能源消耗的大幅上升，反而能夠促使能源效率的提升，提高能源消費的質(zhì)量[22]。

二、數(shù)據(jù)來源與實證模型

本文研究參照一般文獻對城鎮(zhèn)化發(fā)展與能源消費之間關(guān)系的假設(shè)。王蕾和魏后凱(2014)認為城鎮(zhèn)化對能源消費的影響效應“主要通過投資拉動、人力資本積累、技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進步以及能源消費結(jié)構(gòu)的改善等途徑來影響能源消費”[19]。城鎮(zhèn)化建設(shè)對能源消費的影響機制主要有兩個方面：一方面，在城鎮(zhèn)化發(fā)展的初期，由于大量的農(nóng)村人員涌向城市，加速城市工業(yè)化發(fā)展，“在這一過程中，城鎮(zhèn)化對建筑、交通、道路等城市建設(shè)方面產(chǎn)生了巨大的投資需求，從而帶動水泥、鋼材、能源、汽車等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展”，需要消耗更多的能源。另一方面，城鎮(zhèn)化發(fā)展使得更多的人享受更好的教育醫(yī)療條件，打破了城鄉(xiāng)二元社會結(jié)構(gòu)差異，社會更加均等發(fā)展，提高全社會勞動力的生產(chǎn)效率和創(chuàng)造力。隨著經(jīng)濟社會發(fā)展，人們會研發(fā)出更加高效的能源使用技術(shù)，降低能源的消耗。由于能源的高消耗會造成污染物高排放破壞環(huán)境，影響居民的生活質(zhì)量。隨著城鎮(zhèn)化率的提高，人們更加注重環(huán)境保護，提高生活的質(zhì)量，經(jīng)濟發(fā)展也逐漸從粗放式發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)楣?jié)約化、精細化發(fā)展，從而降低了發(fā)展中的能源消耗成本。

本文選取2005—2012年省、市、自治區(qū)(不包括西藏自治區(qū)、香港、澳門和臺灣)面板數(shù)據(jù)，以省級人均能源消費量為因變量，以人口城鎮(zhèn)化率、人均GDP和第二、第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重為自變量，選取人口城鎮(zhèn)化率、人均GDP和第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重的平方作為自變量以探尋人均能源消耗峰值拐點。所有數(shù)據(jù)均來自于各年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》及各省省級統(tǒng)計年鑒。

表1 本文所用主要指標的描述性統(tǒng)計結(jié)果

本文模型形式為：

lgenergyit=αi+γt+β1urbanit+β2(urbanit)2+β3gdpit+β4(gdpit)2+β5indu_2it+β6(indu_2it)2+β7indu_3it+εit

(1)

其中，lgenergyit表示對數(shù)化的i個省在第t年的人均能源消費量，urbanit表示i省在第t年的人口城鎮(zhèn)化率，gdpit表示表示i省在第t年的人均GDP，indu_2it、indu_3it表示表示i省在第t年的第二、第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重。αi表示不隨時間變化的省級截面效應，γt表示時序效應，εit為服從經(jīng)典計量經(jīng)濟學假設(shè)的獨立同分布(i.i.d)的隨機擾動項。采用對數(shù)形式的回歸可以降低數(shù)據(jù)的波動程度以及減少可能存在的異方差問題[23]。

方程(1)是未考慮空間效應的普通面板分析模型，可以在此基礎(chǔ)上引入空間自相關(guān)因素建立空間計量經(jīng)濟學分析模型。目前，常用的空間計量經(jīng)濟學模型包括空間滯后模型(spatiallagmodel，SLM)和空間誤差模型(spatialerrormodel，SEM)。勒沙杰(LeSage，2008)建議采用一個綜合的空間杜賓(Durbin)模型將SLM和SEM兩模型的特點整合起來[24]。本文建立空間杜賓模型如下：

(2)

其中，Xjt為方程(1)中等式右側(cè)的所有解釋變量構(gòu)成的向量，β為這些解釋變量的系數(shù)構(gòu)成的向量。因而，若θ=0，則空間杜賓模型退化為SLM；若θ=-ρβ，則空間杜賓模型簡化為SEM。本文再基于地理空間臨近與否構(gòu)建所需的空間權(quán)重矩陣ωij。

三、空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析，即探索性空間數(shù)據(jù)分析(exploratoryspatialdataanalysis，ESDA)，用以分析空間位置臨近區(qū)域間的相關(guān)性。測度空間自相關(guān)的統(tǒng)計量有莫蘭指數(shù)(Moran’sI)、吉爾里指數(shù)(Geary’sC)和Getis-Ord指數(shù)(Getis-OrdGeneralG)等，主要用來描述整個研究區(qū)域上所有空間單元之間的平均關(guān)聯(lián)度及其顯著性。其中莫蘭指數(shù)統(tǒng)計量是應用最為廣泛的全局空間相關(guān)統(tǒng)計量，其計算公式為：

(3)

從2005年和2012年中國人均能源消費分布圖比較看(如圖2)，人均能源消費表現(xiàn)為空間格局不均衡狀態(tài)，和經(jīng)濟發(fā)展水平不是完全的對應。人均能源消費較高地區(qū)不僅有天津、上海這樣發(fā)達東部地區(qū)，也有青海、寧夏這樣欠發(fā)達的西部省份，其中值得注意的是山西這樣的產(chǎn)煤大省，人均能源消費量一直排在全國的前列。

圖2 2005 年(左)和2012年(右)人均能源消費分布圖

從圖3到圖6的莫蘭散點圖分析看，人均能源總消費量表現(xiàn)出明顯的空間相關(guān)性，但空間相關(guān)性有所減弱，2005年莫蘭指數(shù)I為0.325 6，到2012年有所下降為0.220 3。人均柴汽油、煤炭消費量莫蘭I指數(shù)從2005年到2012年均下降。從人均天然氣莫蘭散點圖看，多數(shù)省份處于第三象限，表現(xiàn)出明顯的低值與低值集聚的正向空間自相關(guān)性。

圖3 2005 年(左)和2012年(右)人均能源消費量的莫蘭散點圖

圖4 2005 年(左)和2012年(右)人均柴汽油消費量的莫蘭散點圖

圖5 2005 年(左)和2012年(右)人均天然氣消費量的莫蘭散點圖

圖6 2005年(左)和2012年(右)人均煤炭消費量的莫蘭散點圖

四、計量模型實證分析

首先，本文用以各省份為聚類變量的聚類穩(wěn)健標準差對人均能源消費量對數(shù)做混合OLS估計，利用空間權(quán)重矩陣對結(jié)果進行診斷發(fā)現(xiàn)，從空間誤差、滯后LM和穩(wěn)健的LM檢驗角度，1‰顯著拒絕上述變量“無空間自相關(guān)”的原假定，再次證明需要在分析中考慮引入空間因素，否則結(jié)果不可靠。

然后，對空間面板杜賓模型與普通面板模型分析做比較(結(jié)果參見表2)。對普通面板做空間固定效應回歸，人均能源消費對數(shù)對城鎮(zhèn)化率和城鎮(zhèn)化率平方，人均GDP和人均GDP的平方、第二產(chǎn)業(yè)增加值的占比和其平方以及第三產(chǎn)業(yè)增加值的占比的回歸十分顯著。符號也符合預期，隨著城鎮(zhèn)化率的提高、人均GDP的增加，第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重增加，人均能源消費量不斷提高。同時，第三產(chǎn)業(yè)增加值比重增加也會促使均人能源消費的增加。

表2 不同模型計量回歸結(jié)果比較

表2(續(xù))

本文在普通固定面板模型的基礎(chǔ)上考慮時間因素，得到時空雙固定效應模型，城鎮(zhèn)化率對人均能源消費的影響變得不顯著。對時間做顯著性檢驗，發(fā)現(xiàn)結(jié)果顯著拒絕原假定，說明若用普通面板固定效應模型分析需要考慮時間因素。之所以出現(xiàn)城鎮(zhèn)化率系數(shù)不顯著的情況，可能一方面是沒有考慮地區(qū)差異，另一方面是用固定效應分析不是十分合適。故再做面板效應和隨機效應模型，用Hausman檢驗，結(jié)果顯示Prob= 0.867 1，因此可以認為使用隨機效應模型更加合適。

接下來，本文考慮空間區(qū)域差異，在普通面板分析的基礎(chǔ)上引入空間杜賓(Durbin)模型分析，分別考慮空間固定、時間固定、時空雙固定以及隨機效應模型4種情況。其中時間固定效應模型顯示城鎮(zhèn)化率對人均能源消費的影響是負向的，這個和實際不符，故而排除。相比較普通面板模型結(jié)果，空間面板模型反映了城鎮(zhèn)化率、人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)增加值占比對人均能源消費影響系數(shù)均有所降低，說明空間因素確實影響到分析結(jié)果的可靠性判斷。

對固定效應和隨機效應模型用Hausman檢驗，拒絕了固定效應模型，采用隨機效應解釋比較好。人均能源消費滯后項的系數(shù)為0.355，說明區(qū)域間的能源消費呈現(xiàn)正向集聚的特征，即，某地區(qū)較高的能源消費需求可能會導致臨近區(qū)域的能源消費的增長?？臻g杜賓模型中的解釋變量與空間權(quán)重矩陣W的乘積項反映的是相鄰區(qū)域的這些解釋變量對該區(qū)域解釋變量的影響。只有W×urban和W×urbansq的系數(shù)是顯著的，W×urban符號為負數(shù)，說明臨近區(qū)域加快城鎮(zhèn)化發(fā)展可能通過吸引外來人口流入以及工業(yè)企業(yè)向該區(qū)域集中，從而減少或者抑制本地區(qū)能源的消費。

無論是普通面板分析，還是空間面板分析，從回歸結(jié)果系數(shù)符號上可以清楚地發(fā)現(xiàn)，人均能源消費和城鎮(zhèn)化率、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重、人均GDP之間呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，即能源消費隨著城鎮(zhèn)化率、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重、人均GDP增加而增加，但會出現(xiàn)一個峰值拐點。這可能一方面由于人們節(jié)能意識增強，更加注重能源節(jié)約使用，另一方面隨著城鎮(zhèn)化率發(fā)展，能源大量消耗影響到環(huán)境質(zhì)量，人們在生產(chǎn)生活中更新能源使用技術(shù)，采用更高效能源利用方式，提高了能源利用效率。據(jù)此可以求出不同模型下人均能源消費拐點出現(xiàn)的時機。普通面板隨機效應模型顯示城鎮(zhèn)化率55.37%、人均GDP達到85 161.29元、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重66.72%時，人均消費會達到峰值。空間面板隨機效應模型估計結(jié)果顯示城鎮(zhèn)化率達到55.19%，人均GDP達到85 234.90元、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重66.13%人均消費才會會達到峰值，這和不考慮空間區(qū)域差異影響得到的結(jié)果有一定的差異，顯得更加合理。

為了考察相鄰省份對本地區(qū)的影響，本文繼續(xù)考察了空間模型中直接效應和間接效應(限于篇幅，結(jié)果略)。直接效應不僅包括相鄰省份對該地區(qū)的影響，還包括從本地區(qū)到相鄰地區(qū)最后再返回本地區(qū)的這樣一種反饋效應。這些空間因素的影響既通過空間滯后因變量 W×lgener產(chǎn)生作用，也通過空間滯后自變量自身發(fā)生作用。

五、結(jié)論

本文選取30個省(直轄市、自治區(qū))2005—2012年的面板數(shù)據(jù)，通過普通面板模型和空間杜賓模型分析城鎮(zhèn)化率，人均GDP，第二、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)增加值占GDP比重對人均能源消費量影響。結(jié)果顯示：(1)省級人均能源費量存在著較強的空間相關(guān)性，表現(xiàn)為人均能源消費空間格局不均衡，且4個解釋變量的空間滯后性對人均能源也有一定的影響；(2)人均能源消費對城鎮(zhèn)化率、人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重表現(xiàn)為倒U型增長，即隨著三者的增加人均能源消費會出現(xiàn)一個峰值。空間杜賓隨機效應模型分析結(jié)果顯示人口城鎮(zhèn)化率達到55.19%，人均GDP達到85 234.90元、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重66.13%時人均消費會達到峰值。

為爭取2020年實現(xiàn)全國同步建成小康社會的目標，中國需要加快城鎮(zhèn)化發(fā)展的步伐，提高國民的人均收入水平，加快工業(yè)技術(shù)革新，從而有效控制人均能源消費量的增長，同時緩解經(jīng)濟發(fā)展中的能源制約壓力。由于能源消費空間的格局不均衡性，中國在制定能源政策措施時需要因時、因地制宜。另外，要鼓勵企業(yè)發(fā)展高效能源利用技術(shù)，積極向大眾宣傳節(jié)能知識、提高公眾的環(huán)保意識顯得十分必要。

[1]國務院辦公廳.國務院辦公廳關(guān)于印發(fā)能源發(fā)展戰(zhàn)略行動計劃(2014-2020年)的通知[EB/OL].(2014-11-19)[2015-06-29].http://www.gov.cn/zhengce/content/2014-11/19/content_9222.htm.

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(責任編輯：周 斌)

The Spatial Pattern of China’s Energy Consumption in the Process of Urbanization

WANG Zebo

(School of Government,Peking University,Beijing 100871,China)

With the rapid development of urbanization in China,per capita energy consumption continues to grow,and has increased 2.4 times from 2000 to 2013.The article uses the provincial panel data from 2005 to 2012,compares the analysis of the spatial econometrics with the ordinary econometrics,finds that China’s provincial per capita energy consumption has a strong spatial correlation,the per capita energy consumption for the spatial pattern is not balanced.The relative population urbanization rate,per capita GDP and secondary industrial added value accounted for the proportion of GDP show an inverted “U” type growth,which means the increase in per capita energy consumption will appear a peak inflection point.Space Durbin random effects model analysis results show that per capita energy consumption will reach a peak when population urbanization rate reaches 55.19%,per capita GDP reaches 85 234.90 yuan,and the secondary industrial added value accounts for 66.13% of GDP.

energy consumption;panel data;spatial econometrics;inverted U type

2015-06-29

國家社會科學基金項目“中國城市公共產(chǎn)品空間失配的紓解策略研究”(11BJY055)； 國家社會科學基金項目“高鐵時代區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展重點與支撐政策研究”(11AZD093)

汪澤波(1986—)，男，北京大學政府管理學院博士研究生，研究方向為能源、環(huán)境政策與區(qū)域發(fā)展。

F062.1

A

1008-2700(2015)06-0003-09