城鎮化水平對能源消費結構的作用機制研究

李小軍

（中國地質大學（武漢）經濟管理學院，武漢 430074）

國內外研究一般認為影響能源消費結構的因素主要包括區域能源稟賦、經濟增長、能源價格、能源政策、技術進步、產業結構等［1-6］。目前，國內外關于城鎮化對能源消費結構轉型作用的研究較多，許多研究認為二者之間存在著密切的聯系。周彥楠等［7］認為土地城鎮化對能源消費結構的優化具有促進作用，即隨著土地城鎮化的提高，煤炭在能源消費結構中的比重會隨之下降。Chen 等［8］認為東部地區的天然氣份額隨城鎮化進程而增加，而中西部地區的天然氣份額隨城鎮化進程而下降，煤炭份額隨城鎮化進程而增加。

但已有研究存在一些不足，如學界對城鎮化的研究多以人口城鎮化表示，但城鎮化進程不僅包括人口的遷移，土地用途的改變也會對能源消費結構轉型產生影響。此外，目前學界對能源消費結構的研究多沒有考慮空間因素。事實上，隨著城鎮化進程的加快，各生產要素的流動加快，且彼此之間可能存在空間溢出效應。因此，本研究在已有研究的基礎上，將人口城鎮化水平與土地城鎮化水平納入城鎮化指標，進一步闡述人口城鎮化水平與土地城鎮化水平對能源消費結構轉型的影響機制。同時，本研究利用空間杜賓模型對全國30 個省份的數據進行實證分析，測算城鎮化水平對能源消費結構的影響及空間效應。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

1）K-means 聚類分析。為更直觀地觀測各省份能源消費結構的時空演變過程及能源消費結構與城鎮化水平的地域特征，本研究引入K-means 聚類分析進行測算。雖然K-means 聚類分析存在對初始點敏感度低的問題，但因其聚類結構明確而被廣泛使用。

2）空間杜賓模型。為考察變量在地區之間的溢出效應、遺漏變量和不可觀測效應的空間溢出影響，本研究構建空間杜賓模型（SDM）進行實證分析。

1.2 變量與數據來源

本研究選取的各變量及解釋說明如表1 所示。

本研究基于全國30 個省份2004—2016 年的面板數據，數據來源于國家統計局、各省統計年鑒、《中國能源統計年鑒》及EPS 數據庫等。各變量的描述性統計結果如表2 所示。

表1 各變量及解釋說明

表2 各變量的描述性統計結果

2 能源消費結構的時空演變及K-means 聚類分析

2.1 能源消費結構的時空演變過程

為更直觀地觀測各省份能源消費結構的時空演變過程，本研究將時間范圍劃分為2004—2010 年和2011—2016 年2 個時間段。根據2004—2016 年全國30 個省份平均能源消費結構（圖1）可知，總體而言，中國的能源消費結構呈一定的地域特征，在這一時間段，山西、內蒙古、貴州等省份的能源消費結構中煤制品比重較高，而浙江、上海、廣東、海南等省份的能源消費結構中煤制品比重較低。對比2004—2010 年全國30 個省份平均能源消費結構（圖2）和2011—2016 年全國30 個省份平均能源消費結構（圖3）可知，2004—2010 年和2011—2016 年2 個時間段能源消費結構的地域分布變化主要集中在東部省份的能源消費結構呈低碳化特征，而中西部省份的能源消費結構沒有明顯的變化。

圖1 2004—2016 年全國30 個省份平均能源消費結構

圖2 2004—2010 年全國30 個省份平均能源消費結構

圖3 2011—2016 年全國30 個省份平均能源消費結構

2.2 能源消費結構與城鎮化水平的聚類分析

為更直觀地觀測各省份能源消費結構與城鎮化水平的地域特征，本研究利用2004—2016 年的相關數據，分別對能源消費結構與人口城鎮化水平、能源消費結構與土地城鎮化水平進行聚類分析。

2.2.1 能源消費結構與人口城鎮化水平的聚類分析 利用2004—2016 年能源消費結構與人口城鎮化水平的數據進行聚類分析。其中，能源消費結構指標用2004—2016 年各地區能源消費結構均值表示，人口城鎮化水平用2004—2016 年各地區人口城鎮化水平均值表示。

研究樣本的30 個省份可以分成5 類：①人口城鎮化水平較高、能源消費結構中煤制品比重較低，即高城鎮化與低碳型；②人口城鎮化水平較高、能源消費結構中煤制品比重處于中等，即高城鎮化與中碳型；③人口城鎮化水平與能源消費結構中煤制品比重均處于中等，即中等城鎮化與中碳型；④人口城鎮化水平處于中等、能源消費結構中煤制品比重較高，即中等城鎮化與高碳型；⑤人口城鎮化處水平于中等、能源消費結構中煤制品比重較低，即中等城鎮化與低碳型。具體分類結果如表3 所示，地域分布如圖4 所示。

表3 全國30 個省份能源消費結構與人口城鎮化水平的聚類分析結果

圖4 2004—2016 年全國30 個省份能源消費結構與人口城鎮化水平聚類分析的地域分布

由表3 可知，第一類主要包括北京、上海，主要特征為人口城鎮化水平較高、能源消費結構中煤制品比重較低。兩地的人口城鎮化水平都在80% 以上，已進入較高水平，而兩地的能源消費結構中煤制品比重都在50% 以下。實際上，隨著兩地人口城鎮化水平的提高，傳統的農村分散式、高碳化的能源消費結構逐漸向集中式、低碳化的能源消費結構轉變。

第二類主要包括天津、江蘇、浙江、福建、廣東、遼寧，以東部省份為主，主要特征表現為人口城鎮化水平較高、能源消費結構中煤制品比重處于中等。這些地區以勞動密集型產業和資源密集型產業為主，盡管人口城鎮化水平在一定程度上促進了能源消費結構的優化，但由于產業升級尚未完成，能源需求依舊持續增長，因此這類地區的能源消費結構優化仍需時日。

第三類主要包括吉林、黑龍江、江西、山東、湖北、湖南、廣西、四川、陜西、甘肅、青海、新疆，以中部省份為主，主要特征表現為人口城鎮化水平與能源消費結構中煤制品比重均處于中等。相較于東部地區而言，這些地區的產業結構較不發達，但人口城鎮化水平處于中等，使得這些地區對煤制品等能源的需求相對增長緩慢。

第四類主要包括河北、山西、內蒙古、安徽、河南、重慶、貴州、云南、寧夏，以中西部省份為主，主要特征為人口城鎮化水平處于中等、能源消費結構中煤制品比重較高。事實上，這些地區的能源稟賦（一次能源生產量占全國總生產量的比重）多以煤炭為主，影響其能源消費結構的最主要因素也是能源稟賦。盡管在人口城鎮化水平、產業發展水平方面，第三類與第四類差距不大，但由于能源稟賦存在較大差異，使得其能源消費結構中煤制品比重較高。

第五類主要包括海南，主要特征為人口城鎮化水平處于中等、能源消費結構中煤制品比重較低。海南省的人口城鎮化水平較低，但其產業結構呈低碳化的特點。2016 年，海南省的第三產業增加值與第二產業增加值的比重為2.43，僅次于北京市。盡管海南省人口城鎮化水平不高，但由于旅游業等第三產業迅速發展，第三產業從業人數迅速增加，因此，其能源消費結構呈低碳化特點。

2.2.2 能源消費結構與土地城鎮化水平的聚類分析 利用2004—2016 年能源消費結構與土地城鎮化水平的數據進行聚類分析。其中，能源消費結構指標用2004—2016 年各地區能源消費結構均值表示，土地城鎮化水平用2004—2016 年各地區土地城鎮化水平均值表示。

研究樣本的30 個省份可以分成5 類：①土地城鎮化水平較高、能源消費結構中煤制品比重較低，即高城鎮化與低碳型；②土地城鎮化水平較低、能源消費結構中煤制品比重處于中等，即較低城鎮化與中碳型；③土地城鎮化水平處于中等、能源消費結構中煤制品比重較低，即中等城鎮化與低碳型；④土地城鎮化水平較低、能源消費結構中煤制品比重較高，即較低城鎮化與高碳型；⑤土地城鎮化水平與能源消費結構中煤制品比重均處于中等，即中等城鎮化與中碳型。具體分類結果如表4 所示，地域分布如圖5 所示。

表4 全國30 個省份能源消費結構與土地城鎮化水平的聚類分析結果

圖5 2004—2016 年全國30 個省份能源消費結構與土地城鎮化水平聚類分析的地域分布

由表4 可知，第一類主要包括北京、上海、浙江、廣東、天津、江蘇，以東部省份為主，主要特征為土地城鎮化水平較高、能源消費結構中煤制品比重較低。這些地區城鎮化過程中農業用地逐漸轉變為工業、商業、居住用地等，土地開發利用程度較高，加上大規模的市政、交通建設等使得城鎮能源消費迅速增加，但隨著產業結構的優化升級，這些地區產業用能方式逐漸轉變，促進了能源消費結構的轉型。

第二類主要包括遼寧、吉林、黑龍江、福建、山東、湖北、廣西、甘肅、青海、新疆，以中西部省份為主，主要特征為土地城鎮化水平較低、能源消費結構中煤制品比重處于中等。盡管目前這些地區城鎮化水平有限，但相對于長期以來的低城鎮化水平，仍有著較大程度的提高。這些地區在今后一段時期內隨著城鎮化建設的不斷推進，人口向城鎮聚集，城鎮建成區不斷拓展，能源需求也隨之較快增長，同時其產業結構的升級進程較慢，使得能源消費結構的轉型遲緩。

第三類主要包括海南，主要特征為土地城鎮化處于中等、能源消費結構中煤制品比重較低。對海南而言，土地城鎮化水平與第三產業發展是相輔相成的，因此，其能源消費結構必然呈低碳化的特點。

第四類主要包括山西、內蒙古，主要特征為土地城鎮化水平較低、能源消費結構中煤制品比重較高。2016 年，山西和內蒙古的能源稟賦分別為20% 和16.7%，煤炭資源十分豐富，煤制品始終在其能源消費結構中占據主導地位。在這些地區城鎮化進程中，如何基于其能源稟賦現狀，制定行之有效的能源轉型策略是急需解決的問題

第五類主要包括河北、安徽、江西、河南、湖南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、寧夏，以中西部省份為主，主要特征為土地城鎮化水平與能源消費結構中煤制品比重均處于中等。這些地區的能源稟賦、產業結構等均處于中等，能源消費結構中對煤制品的依賴也處于中等。

3 空間計量模型實證檢驗與結果分析

3.1 空間自相關檢驗

本研究采用全域空間相關性指數Moran’s I 對能源消費結構進行空間自相關檢驗，結果如表4 所示。檢驗發現，中國的能源消費結構具有一定的空間相關性，因此在考慮空間因素的基礎上，圍繞城鎮化水平對能源消費結構的作用機制進行實證檢驗。

表4 能源消費結構ES 全域Moran’s I值

3.2 空間模型選擇及實證分析

目前，有關空間計量模型的應用主要有空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SAR）和空間杜賓模型（SDM）。本研究采用地理距離矩陣下的LR 統計量進行檢驗，最終結果顯示，空間杜賓模型（SDM）效果較好。在此基礎上，本研究進一步對其進行了Hausman 檢驗，結果顯示采用固定效應形式更合理。考慮到時間和空間在現實中的實際影響，本研究采用空間杜賓模型進行分析。

為進一步驗證城鎮化水平對能源消費結構影響的穩定性，在雙重固定的面板模型中引入解釋變量并進行逐步回歸。模型中，核心解釋變量的系數與顯著性并沒有發生太大變化，與此同時，R2逐漸增大，說明隨著控制變量的增加，模型擬合程度不斷提高，模型設定更加趨于合理。在此基礎上，本研究采用空間杜賓模型，使用地理矩陣進行估計，回歸結果如表5 顯示。

由表5 可知，模型7 和模型8 的估計結果的系數符號方向一致，說明估計結果基本穩健。人口城鎮化水平與土地城鎮化水平都顯著為負，說明人口城鎮化水平與土地城鎮化水平都對能源消費結構具有顯著的負向影響，人口城鎮化水平與土地城鎮化水平的提高有利于能源消費結構的優化。能源稟賦對能源消費結構具有顯著的正向影響，說明能源稟賦對能源消費結構的優化具有抑制作用，如山西等能源稟賦較為優越的省份，其能源消費結構轉型反而受傳統化石能源的約束。經濟發展水平對能源消費結構具有顯著的正向影響，說明隨著經濟發展，煤制品在能源消費結構中的比重會提高。能源價格對能源消費結構具有顯著的正向影響，說明隨著能源價格的提高，煤制品在能源消費結構中的比重也進一步提高。產業結構對能源消費結構具有顯著的負向影響，說明隨著產業結構的優化升級，煤制品在能源消費結構中的比重下降。能源技術對能源消費結構的影響并不顯著。被解釋變量能源消費結構的空間滯后系數顯著為負，說明省份之間的能源消費結構具有負的空間外溢性，即周邊省份能源消費結構的優化有利于本省能源消費結構的優化。

表5 面板回歸結果

由于被解釋變量能源消費結構的空間滯后系數結果顯著且不為零，因此，進一步對空間效應進行分解，其中直接效應表示地區內溢出效應，間接效應表示空間溢出效應，空間效應分解結果如表6 所示。

表6 空間效應分解結果

由表6 可知，人口城鎮化水平的直接效應顯著為負，說明人口城鎮化水平的提高存在明顯的地區內溢出效應，即人口城鎮化水平的提高有利于當地能源消費結構的優化。土地城鎮化水平、能源稟賦的直接效應都為負但并不顯著，說明區域內土地城鎮化水平和能源稟賦對當地能源消費結構的優化作用并不顯著。經濟發展水平、能源價格的直接效應都顯著為正，說明經濟發展水平、能源價格的提高存在明顯的地區內溢出效應，即區域內經濟發展水平與能源價格的提高不利于當地能源消費結構的優化。技術水平的直接效應為正但不顯著，說明區域內技術水平的提高不利于當地能源消費結構的優化，優化作用并不顯著。產業結構的直接效應顯著為負，說明區域內產業結構的升級有利于能源消費結構的優化。

4 小結與建議

本研究利用空間杜賓模型探索了城鎮化水平對能源消費結構的作用機制，基于2004—2016 年中國30 個省份的面板數據，實證分析人口城鎮化水平、土地城鎮化水平對能源消費結構的影響及空間效應。結果表明，整體而言，人口城鎮化水平與土地城鎮化水平均對能源消費結構優化具有正向效應；對區域內部而言，人口城鎮化水平的提高有利于本地能源消費結構的優化；能源消費結構具有明顯的正向溢出效應。

基于K-means 聚類分析結果，結合空間杜賓模型得出的結論，提出以下建議。

1）政府在制定能源消費結構轉型的相關政策時，應注重各省份相關能源政策的協同制定。

2）從人口城鎮化水平與能源結構類別來看，中等人口城鎮化水平與高碳型省份能源消費轉型政策的制定，不能簡單地強調城鎮化水平的提高，也應當注重產業結構升級、經濟發展水平及能源稟賦的作用。

3）從土地城鎮化水平與能源消費結構類別看，較低土地城鎮化水平與高碳型省份，如山西、內蒙古等地區，其能源消費轉型政策的制定應當因地制宜，重視能源稟賦的約束作用，以實現能源供應與能源消費結構的優化這一雙重目標。

4）在制定能源消費結構轉型的相關政策時，應注意將全局與區域相結合、動態和靜態相結合。