王立平，魯東曉

(山東財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院，山東 濟南 250014)

一、引 言

城鎮(zhèn)化過程是農(nóng)村人口轉變?yōu)槌擎?zhèn)人口、傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)社會向工業(yè)社會轉變的歷史過程。改革開放以來，中國經(jīng)濟快速發(fā)展，城鎮(zhèn)化水平得到迅速提升。以城鎮(zhèn)人口比例衡量的城鎮(zhèn)化水平在1978年僅為17.92%，2000年達到了36.22%，2016年則達到了57.35%。改革開放的30多年間，中國的城鎮(zhèn)化水平實現(xiàn)了3倍的增長。經(jīng)驗研究表明，城鎮(zhèn)化能夠優(yōu)化資源配置、改善產(chǎn)業(yè)結構、提升企業(yè)生產(chǎn)率，有效促進經(jīng)濟增長[1-3]。但是，隨著城鎮(zhèn)化進程的加快，與之伴隨的其他經(jīng)濟問題也不容忽視，其中節(jié)約能源、實現(xiàn)能源的可持續(xù)利用已經(jīng)成為亟待解決的現(xiàn)實和戰(zhàn)略問題。2017年，黨的十九大明確提出要降低能源消耗，走綠色發(fā)展之路。

電力是促進經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要能源，在國民經(jīng)濟中起基礎性作用[4]。合理使用電力有助于提高資本生產(chǎn)率和勞動生產(chǎn)率[5]，創(chuàng)造就業(yè)[6]，最終會促進社會經(jīng)濟發(fā)展[7]。城鎮(zhèn)化和電力消費有著密切關系，一方面，城鎮(zhèn)化進程促進了經(jīng)濟增長，在規(guī)模效應和經(jīng)濟效應下提升了電力消費量，另一方面，城鎮(zhèn)化會促進技術進步和產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化，在集聚效應下，電力的利用效率上升，城鎮(zhèn)化對電力消費具有負效應。城鎮(zhèn)化與電力消費問題已經(jīng)受到學者們的高度關注，成為研究熱點。在國外關于城鎮(zhèn)化與電力消費的文獻中，協(xié)整理論、格蘭杰因果檢驗和誤差修正模型(ECM)應用最多。例如Solarin和Shahbaz[8]以安哥拉為考察對象，利用協(xié)整與格蘭杰因果分析方法研究了電力消費、城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟增長的關系，結果表明城鎮(zhèn)化和電力消費之間具有雙向格蘭杰因果關系。Karanfil和Li[9]利用1980～2010年160個國家的面板數(shù)據(jù)考察了電力消費與經(jīng)濟活動之間的關系，發(fā)現(xiàn)電力消費增長率對城鎮(zhèn)化率高度敏感。Liddlea和Lungb[10]利用1971～2009年105個國家的面板數(shù)據(jù)考察了城鎮(zhèn)化與電力消費的長期因果關系，研究結果無法拒絕城鎮(zhèn)化是電力消費的格蘭杰原因，同時長期格蘭杰因果檢驗表明電力消費有助于城鎮(zhèn)化。國內(nèi)學者從不同角度、采用多種方法對我國城鎮(zhèn)化與電力消費的關系進行了研究。何曉萍等[11]利用面板數(shù)據(jù)非線性模型和協(xié)整模型對中國電力需求做了對比研究和預測，兩種模型的結果都表明現(xiàn)階段電力消費與城鎮(zhèn)化高度相關。中國城鎮(zhèn)化發(fā)展階段所表現(xiàn)出的工業(yè)化特征推動了電力消費快速增長。謝品杰等[12]利用誤差修正模型分別從長期和短期分析了改革開放以來中國城鎮(zhèn)化與電力消費水平的相互影響。結果表明，中國城鎮(zhèn)化與電力消費水平之間存在長期穩(wěn)定的均衡關系。史丹和馮永晟[13]通過建立動態(tài)局部調(diào)整模型，分析了經(jīng)濟發(fā)展中的結構性因素對電力需求的影響，認為城鎮(zhèn)化水平是促進長期電力需求增長的重要因素。肖欣等[14]指出，城鎮(zhèn)化進程中的電力消費增長具有階段性特征，城鎮(zhèn)化與電力需求增長呈現(xiàn)高度正相關關系。樊靜麗等[15]發(fā)現(xiàn)提高城鎮(zhèn)化率對東部地區(qū)居民生活用電增量的貢獻小于3%，而對西部和中部地區(qū)生活用電增量的貢獻率則分別達到3.4%和15.1%。任正委和米紅[16]基于浙江省2000年和2010年兩期分縣數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)提高區(qū)域人口城鎮(zhèn)化水平對居民電力消費有著顯著影響。

根據(jù)上述分析，現(xiàn)有的經(jīng)驗研究表明城鎮(zhèn)化會促進電力消費。然而，這些研究存在一個共同的局限，即在考察城鎮(zhèn)化和電力消費的關系時，忽略了空間維度的影響。中國幅員遼闊，各地在自然條件、資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展水平上存在空間差異，城鎮(zhèn)化和電力消費體現(xiàn)了較強的空間相關性和空間非均衡性，區(qū)域發(fā)展不平衡是我國長期以來的社會經(jīng)濟發(fā)展特征[17]。由此，與已有研究不同，本文從空間維度分析城鎮(zhèn)化與電力消費的關系，利用空間回歸偏微分方法分解城鎮(zhèn)化對電力消費的空間效應。本文的研究有助于從空間維度豐富我們對于城鎮(zhèn)化與電力消費關系的認識，從而為政府制定城鎮(zhèn)化和電力能源政策提供參考。

本文后續(xù)結構安排如下：第二部分是計量模型與變量說明；第三部分基于中國省際面板數(shù)據(jù)和空間杜賓模型進行空間計量回歸分析，并利用偏微分方法將空間效應分解為直接效應、溢出效應和總效應；第四部分總結主要研究結論，并提出相應的政策建議。

二、計量模型與變量說明

(一)計量模型

1. 空間自相關分析

空間自相關分析是設定空間面板模型的前提條件[18]，本文采用Moran指數(shù)(Moran’s I)對電力消費的空間相關性進行檢驗，以此來反映省區(qū)電力消費空間關聯(lián)程度的總體特征。Moran指數(shù)的計算公式如下：

(1)

全域空間性反映了空間變量的整體空間相關狀況，但可能會忽略局部地區(qū)的非典型性特征，可以通過Moran散點圖來更直觀地反映局域空間集聚特征[19]。Moran散點圖分為四個象限，一、三象限表示變量間存在空間正相關，二、四象限表示變量間存在空間負相關。

2. 空間計量模型設定

在空間計量經(jīng)濟學中，最常見的有三種空間計量模型：空間自回歸模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)、空間杜賓模型(SDM)，其中，SAR和SEM模型只是SDM模型的特殊情況，采用SDM模型有助于防止遺漏變量偏誤[20]，因此，本文構建SDM模型進行空間回歸分析：

y=αln+ρWy+βX+θWX+ε

(2)

其中，y表示各地區(qū)的人均電力消費；X為解釋變量，包括城鎮(zhèn)化水平以及其他控制變量(經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構、固定資產(chǎn)投資、電力消費效率和城鄉(xiāng)消費水平差距)；a為常數(shù)項；ln為n×1階單位矩陣，n為地區(qū)個數(shù)；W為經(jīng)過標準化后的空間權重矩陣；Wy代表被解釋變量的空間交互效應；WX代表解釋變量的空間交互效應；ρ、β、θ為模型的回歸系數(shù)；ε為誤差項。為了合理解釋空間計量模型的回歸系數(shù)，LeSage 和 Pace(2009)[21]在橫截面空間計量模型的基礎上提出了利用偏微分來求解空間溢出效應的方法， Elhorst(2010)[22]將該方法拓展到對空間面板數(shù)據(jù)模型的計量分析中。

3. 空間效應的分解

根據(jù)空間回歸模型偏微分方法，整理式(2)，得到：

(3)

其中，

V(W)=(ln-ρW)-1=In+ρW+ρ2W2+ρ3W3+…

Sr(W)=V(W)(lnβr+Wθr)

xr表示第r個解釋變量，k為解釋變量個數(shù)，ln為n階單位矩陣；βr代表解釋變量向量X中第r個解釋變量的回歸系數(shù)，θr為WX的第r個變量的估計系數(shù)。對于第i個地區(qū)，可以得到：

(4)

將yi對其他區(qū)域j的第r個解釋變量xjr求偏導，得到式(5)：

(5)

這表明Sr(W)ij衡量了區(qū)域j的第r個解釋變量對區(qū)域i被解釋變量的影響，這被稱為直接效應。將yi對區(qū)域內(nèi)的第r個解釋變量xir求偏導，得到式(6)：

(6)

即Sr(W)ii衡量了區(qū)域i的第r個解釋變量對本區(qū)域被解釋變量的影響，這被稱為間接效應(溢出效應)。直接效應與間接效應(溢出效應)的總和就是總效應。

(二)變量說明

本文采用中國省域數(shù)據(jù)進行研究，由于數(shù)據(jù)缺失原因，樣本中不考慮香港、澳門、臺灣、西藏四個地區(qū)。全部樣本為大陸30個省、自治區(qū)、直轄市，即黑龍江、新疆、山西、寧夏、山東、河南、江蘇、安徽、湖北、浙江、江西、湖南、云南、貴州、福建、廣西、廣東、海南、吉林、遼寧、天津、青海、甘肅、陜西、內(nèi)蒙古、重慶、河北、上海、北京、四川。樣本區(qū)間為2000～2015年，為了消除經(jīng)驗估計中的多重共線性問題，對所有變量都取自然對數(shù)。

1. 人均電力消費

本文采用各地區(qū)的人均電力消費量代表電力消費水平，其計算方法為：人均電力消費量=電力消費總量/人口總數(shù)。其中，電力消費總量為各地區(qū)電力消費的實物量，人口總數(shù)為當?shù)氐某Ｗ∪丝跀?shù)。

2. 城鎮(zhèn)化水平

從狹義上講，城鎮(zhèn)化是農(nóng)業(yè)人口轉化為非農(nóng)業(yè)人口，城市人口規(guī)模不斷擴大的過程。城鎮(zhèn)化率(UR)是衡量一個國家或地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的重要指標，可以用非農(nóng)人口占總人口的比重來測算。

3. 控制變量

在實證檢驗城鎮(zhèn)化對電力消費的影響時，控制變量包括經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構、固定資產(chǎn)投資、電力消費效率和城鄉(xiāng)消費水平差距。經(jīng)濟發(fā)展水平用各地區(qū)實際生產(chǎn)總值(RGDP)表示，以2000年為基期進行平減處理；產(chǎn)業(yè)結構用第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重(SE)表示；固定資產(chǎn)投資用全社會固定資產(chǎn)投資完成額(GU)表示；用地區(qū)實際生產(chǎn)總值與地區(qū)電力消費總量的比值衡量電力消費效率(XL)；用城鄉(xiāng)消費比率(CX)表示城鄉(xiāng)消費水平差距。以上數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒(2001-2016)》。

三、實證分析

(一) 電力消費的空間相關性檢驗

根據(jù)“地理學第一定律”，各省、直轄市之間存在著廣泛聯(lián)系，距離越近的省份聯(lián)系越密切。本文分別構造鄰接空間權重矩陣、地理距離權重矩陣、經(jīng)濟距離空間權重矩陣，通過計算Moran 指數(shù)(Moran's I)對我國區(qū)域電力消費的全局空間相關性進行檢驗。表1報告了三種空間權重矩陣下的Moran指數(shù)檢驗結果，同時圖1繪制出三種空間權重矩陣下的Moran指數(shù)的變動情況。

表1 人均電力消費的Moran指數(shù)及顯著性檢驗

圖1 中國區(qū)域人均電力消費的Moran指數(shù)折線圖

以上檢驗結果表明：第一，在鄰接空間權重、地理距離權重、經(jīng)濟距離空間權重下，電力消費的Moran指數(shù)都顯著為正值，說明中國省域電力消費之間存在正向的空間相關性。第二，2012年以前，經(jīng)濟距離空間權重下Moran指數(shù)最大，地理距離權重下Moran指數(shù)最小，鄰接空間權重下Moran指數(shù)居中，表明地理距離會削弱各地區(qū)電力消費的空間依賴性，而經(jīng)濟因素則加深了這種空間依賴性。以北京和廣州為例，盡管遙遠的地理距離弱化了兩市間的空間依賴性，然而相似的經(jīng)濟發(fā)展水平會抵消地理距離的不利影響。2012年以后，鄰接空間權重下Moran指數(shù)最大，這表明相鄰地區(qū)的關系更加緊密，導致相鄰省域間的依賴性增大。第三，從Moran指數(shù)的演變趨勢來看，鄰接空間權重下Moran指數(shù)穩(wěn)中有升，地理距離權重和經(jīng)濟距離權重下Moran指數(shù)整體呈現(xiàn)下行趨勢。這說明鄰接空間權重下的人均電力消費將持續(xù)具有較強的空間依賴性，而地理距離和經(jīng)濟因素對空間依賴性的影響在逐漸減弱。

(1)鄰接空間權重

(2)地理距離權重

(3)經(jīng)濟距離權重圖2 2015年中國電力消費的Moran散點圖

全域空間相關性反映了人均電力消費的整體空間相關狀況，但可能會忽略局部地區(qū)的非典型特征，因而還需要分析人均電力消費的局域空間相關性。通過Moran散點圖可以精確地表示人均電力消費的局域空間相關性，鑒于篇幅所限，本文只報告2015年的Moran散點圖。如圖2所示，在三種空間權重下，大多數(shù)散點分布于第一象限和第三象限，表明人均電力消費呈正相關性，即中國電力消費的空間分布是非均質(zhì)的，具有空間集聚特征。以上分析表明，我國省域電力消費之間存在正向的空間相關性而非空間獨立性，電力消費存在空間集聚現(xiàn)象。換言之，我國的電力消費存在著空間效應，具有空間依賴性，因此在考察城鎮(zhèn)化與電力消費的關系時，不能忽視其空間集聚特征，否則會導致估計結果存在偏差。

(二) 經(jīng)典計量模型回歸分析

首先，使用非空間經(jīng)典計量模型實證檢驗我國城鎮(zhèn)化對電力消費的影響，回歸結果見表2。在混合估計、固定效應、隨機效應估計方法下，R2值較高，城鎮(zhèn)化的回歸系數(shù)均為正，且都通過了1%的顯著性水平檢驗，這表明城鎮(zhèn)化對電力消費具有顯著的正向影響。此外，實際GDP和全社會固定資產(chǎn)投資完成額的回歸系數(shù)均為正，且在統(tǒng)計上顯著，說明它們對電力消費具有拉動作用，而電力消費效率和城鄉(xiāng)消費差距的回歸系數(shù)均為負，表明提高電力消費效率和擴大城鄉(xiāng)消費差距對電力消費具有負向影響。

表2 非空間經(jīng)典計量模型回歸結果

注：括號中為T統(tǒng)計量；***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平.

(三) 空間面板模型回歸分析

傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟模型由于沒有考慮到空間交互效應，可能導致模型的設定與估計結果出現(xiàn)錯誤，所以有必要同時考慮時間效應和空間效應，建立空間面板數(shù)據(jù)模型進行分析。本文在三種空間權重下分別利用SDM模型進行固定效應和隨機效應檢驗，回歸結果報告見表3。

在鄰接空間權重矩陣、地理距離權重矩陣和經(jīng)濟距離權重矩陣下，Hausman檢驗的卡方值分別為20.26、30.39、33.62，P值分別為0.0889、0.0041和0.0014，在統(tǒng)計上顯著，表明應選擇固定效應模型。在三種空間矩陣設置下，回歸結果中的Rho值均顯著不為零，故不應直接使用回歸系數(shù)來解釋自變量對因變量的影響。為了對空間計量模型的回歸系數(shù)進行合理解釋，利用空間回歸模型偏微分方法進行分析，將城鎮(zhèn)化對電力消費的空間總效應分解為直接效應和間接效應(溢出效應)。表4報告了SDM模型在三種權重矩陣下的空間效應分解結果。

表3 三種空間權重下的SDM模型估計結果

注：括號中為T統(tǒng)計量；***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平.

表4 SDM模型空間效應分解結果

注：括號中為T統(tǒng)計量；***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平.

根據(jù)空間效應分解結果，在地理距離權重設置下，城鎮(zhèn)化對電力消費的直接效應為0.0731，通過了1%的顯著性水平檢驗。在鄰接空間權重設置下，城鎮(zhèn)化對電力消費的直接效應為0.0440，在1%水平上顯著。在經(jīng)濟距離權重設置下，城鎮(zhèn)化對電力消費的直接效應為0.0370，通過了1%的顯著性水平檢驗。三種空間權重設置下，城鎮(zhèn)化對電力消費的直接效應都為正數(shù)且在統(tǒng)計上顯著，說明一個地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平對本地區(qū)的人均電力消費具有顯著促進作用，在考慮了地理距離因素后，區(qū)域內(nèi)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平對本地區(qū)電力消費的促進作用會變大。這是由于在城鎮(zhèn)化進程中，一個地區(qū)的基礎設施建設、工業(yè)發(fā)展、居民購買能力提升會直接促進區(qū)域內(nèi)工業(yè)用電、居民生活用電的提高。

城鎮(zhèn)化對電力消費的溢出效應(間接效應)都為正數(shù)，在經(jīng)濟距離權重設置下的溢出效應最大，為0.0942，且通過了1%的顯著性水平檢驗。在地理距離權重設置下的溢出效應次之，為0.0726，在10%的水平上顯著。在鄰接空間權重設置下的溢出效應最小，為0.0648，通過了5%的顯著性水平檢驗。三種空間權重設置下的溢出效應都大于零且在統(tǒng)計上顯著，說明一個地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平對其他地區(qū)的人均電力消費具有顯著促進作用，在考慮了經(jīng)濟因素后，一個地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平對其他地區(qū)電力消費水平的促進作用會增強。在區(qū)域間經(jīng)濟交往日益密切的背景下，一個地區(qū)的城鎮(zhèn)化會釋放出更顯著的輻射效應，通過生產(chǎn)要素流動、產(chǎn)業(yè)鏈的延伸和資源優(yōu)化配置帶動其他地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展和電力消費增長。實證結果表明，一個地區(qū)的電力消費水平不但受到區(qū)域內(nèi)城鎮(zhèn)化水平的影響，而且受到其他地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的影響，城鎮(zhèn)化對電力消費的空間總效應顯著。

總體而言，根據(jù)偏微分分解結果，城鎮(zhèn)化水平對電力消費具有推動作用，這與經(jīng)典回歸模型的結果一致，因為城鎮(zhèn)化的飛速發(fā)展會帶動城市工業(yè)、基礎設施建設以及居民生活水平提高，進而拉升電力消費水平。但是，當考慮到空間因素時，三種空間權重矩陣設置下的空間回歸結果與非空間回歸結果有所差異，這說明如果忽略空間因素，估計結果會存在偏差。

三種空間權重下地區(qū)生產(chǎn)總值對電力消費具有顯著的正直接效應和負溢出效應，直接效應的強度更大，因而總體效應顯著為正。這說明一個地區(qū)的生產(chǎn)總值增加會促進區(qū)域內(nèi)的電力消費而抑制其他地區(qū)的電力消費。隨著一個地區(qū)經(jīng)濟的增長，工業(yè)用電和居民用電會隨之增加，在電力資源約束下，對其他地區(qū)的輸電量必然減少，從而導致其他地區(qū)的用電量降低。總體上看，電力消費隨著地區(qū)生產(chǎn)總值的提高而增加。第二產(chǎn)業(yè)增加值和固定資產(chǎn)投資完成額對電力消費的直接效應、溢出效應和總效應均為正值，且在1%的水平下顯著，即發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)、增加固定資產(chǎn)投資會促進本地區(qū)和區(qū)域外的電力消費。電力消費效率對電力消費的直接效應在統(tǒng)計上顯著為負，說明一個地區(qū)提高電力消費效率會降低本地區(qū)電力消費；從溢出效應來看，鄰接空間權重和地理距離權重下電力消費效率的回歸系數(shù)均為正值且在統(tǒng)計上顯著，說明區(qū)域內(nèi)電力消費效率的提高會促進其他地區(qū)電力消費。電能具有高流動性，區(qū)域內(nèi)電力消費效率的提高降低了電能消耗，從而可以通過電網(wǎng)將剩余電能輸送到其他地區(qū)。從總效應來看，三種空間權重下電力消費效率對電力消費量的總效應都為負，說明提升電力消費效率會減少電力消費量。同時，三種空間權重下城鄉(xiāng)消費差距的回歸系數(shù)都為負值且在統(tǒng)計上顯著，表明城鄉(xiāng)消費差距的擴大對電力消費具有抑制作用。

四、結論和政策建議

本文基于我國2000～2015年的面板數(shù)據(jù)，利用空間回歸模型偏微分方法分析了城鎮(zhèn)化對電力消費的空間效應。主要結論如下：(1)在不同的空間關聯(lián)模式下，中國區(qū)域電力消費均具有顯著的空間依賴性和空間集聚特征。(2)在三種空間權重矩陣下，城鎮(zhèn)化對電力消費的直接效應、溢出效應以及總效應都為正，且都通過了1%的顯著性檢驗。說明一個地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平不僅會提高區(qū)域內(nèi)的電力消費而且會通過經(jīng)濟輻射作用提高區(qū)域外的電力消費。(3)地區(qū)生產(chǎn)總值對電力消費具有正直接效應和負溢出效應，空間總效應為正；第二產(chǎn)業(yè)增加值對電力消費具有正溢出效應；固定資產(chǎn)投資對電力消費具有正直接效應；電力消費效率和城鄉(xiāng)消費差距對電力消費具有負的溢出效應，總效應為負。

我國的電力消費具有顯著的空間依賴性，在空間分布上不平衡，因此要全面認識電力消費的空間關聯(lián)關系，政府在制定電力能源消費政策和價格調(diào)控措施時，應充分考慮電力消費的空間非平衡性。城鎮(zhèn)化會促進電力消費的提高，它一方面帶動工業(yè)增長和提高人民生活水平，另一方面會促進城市電力設施的完善，便于居民獲取電力資源，這都將導致全社會用電量的不斷增加。此外，由于空間溢出效應的顯著存在，各省市之間存在緊密的空間聯(lián)系，因而要注重各地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展，建立有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展機制，協(xié)調(diào)好不同區(qū)域的城鎮(zhèn)化進程與電力消費政策，從而為電力消費的空間優(yōu)化配置創(chuàng)造有利條件。提高電力消費效率能降低電力消費，因此，推動科技創(chuàng)新，應用節(jié)能技術，提高電力消費效率是節(jié)約電力能源的有效措施。

本文在空間權重矩陣的設置上，主要依據(jù)已有研究成果分別構造鄰接空間權重矩陣、地理距離權重矩陣和經(jīng)濟距離權重矩陣，未能充分考慮其他因素對空間權重的影響。因此，如何構造更為科學的空間權重，是本文有待進一步解決的問題。