城鎮化、能源消費與工業全要素能源效率——基于非線性平滑轉換回歸模型的分析

宋　煒

(西安建筑科技大學，西安　710055)

城鎮化、能源消費與工業全要素能源效率
——基于非線性平滑轉換回歸模型的分析

宋煒

(西安建筑科技大學，西安710055)

〔摘要〕本文在標準平滑轉換模型的基礎上引入轉換參數，利用2000～2014年間中國工業層面的數據估計了城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率的效應。研究發現：當能源消費系數高于0.0587時，城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率之間表現出顯著的非線性變化。城鎮化率每提高1%，會導致工業全要素能源效率提高7.5667%；而能源消費每提高1%，則會導致工業全要素能源效率提高1.2132%。進一步納入城鄉收入差距因素后，上述結論依然成立。本文的結論具有深刻的政策含義：只有積極推進城鎮化戰略，善于利用城鎮化效應釋放新的制度紅利，才是中國經濟實現可持續發展的必由之路。

〔關鍵詞〕城鎮化能源消費城鄉收入差距工業全要素能源效率

引　言

文獻研究表明，城鎮化是推動經濟增長的重要引擎，而能源消費則是城鎮化進程中不可或缺的組成部分[1]。1978年中國的能源消費總量為57144萬噸標準煤，而2013年則達到了348002萬噸標準煤，增長了6.09倍。國內生產總值從1978年的3565.1億元(不變價格)增長到2013年的519454.6億元(不變價格)，增漲了145.7倍。可見，伴隨著中國經濟的高速增長，能源消耗量在持續增長。與此同時，我國的城鎮化率也由1978年的17.9%上升到了2013年的53.7%。我們急需知道，城鎮化的快速發展與能源消費總量的持續提高對工業全要素能源效率具有怎樣的影響？新型城鎮化需要什么樣的能源消費結構作為發展支撐？很顯然，深入研究城鎮化進程中的能源消費對工業全要素能源效率影響具有重要的理論價值和實踐意義。

國內外學者的相關研究主要集中在3個方面：(1)城鎮化進程中能源消費對工業全要素能源效率的影響研究。Oh和Lee[2]利用生產函數研究了韓國城鎮化過程中能源消費對工業全要素能源效率的效應，發現能源消費不但對工業全要素能源效率的增長具有顯著的正向效應，而且工業全要素能源效率的改善還反作用于能源的消費，二者之間存在著顯著的雙向因果關系。更進一步的，尹建華和王兆華[3]考察了能源消費對工業全要素能源效率的影響具有明顯的階段性特征，他們發現能源消費與工業全要素能源效率之間存在著長期的均衡關系。在此基礎上，李鵬[4]采用1995～2008年中國能源消費與經濟增長的面板數據考察了城鎮化的動力因素，發現能源消費是推動城鎮化發展的主要動力。(2)城鎮化與能源消費關系研究。劉耀彬[5]發現中國城鎮化水平的持續提高是導致工業全要素能源效率改善的格蘭杰因果原因，而工業全要素能源效率的增長卻不是城鎮化水平提高的直接推動原因。Poumanyvong和Kaneko[6]以不同地區城鎮化的橫截面數據為樣本，將人口密度、貧富差距和技術來源3個變量納入模型后發現，城鎮化優化了高收入群體的能源消費結構，提升了工業全要素能源效率，而城鎮化抑制了低收入群體對能源消費結構的優化，導致工業全要素能源效率不能得以有效提升。(3)城鎮化與經濟增長的關系研究。Moomaw和Shatter[7]利用英國城鎮化的面板數據發現，城鎮化率與人均GDP之間呈現出顯著的正向關系，也就是說，城鎮化率的提高是人均GDP重要驅動因素之一。沈坤榮和蔣銳[8]利用中國城鎮化的面板數據估計了城鎮化水平與人均產出之間的關系。結果表明，隨著中國城鎮化水平的大幅提高，人均產出也呈現出持續增長的趨勢，進一步印證了城鎮化水平與經濟增長之間具有相互促進關系。

從上述分析不難看出，現有文獻均是基于雙變量的分析框架，單獨考察城鎮化過程中的能源消費與工業全要素能源效率關系可能會導致遺漏變量與模型錯誤設定問題的產生[9]。已有文獻主要以城鎮化過程中的能源消費與工業全要素能源效率之間的線性假設為前提，不能有效揭示影響工業全要素能源效率的內在機理。基于此，本文將標準的線性平滑轉換回歸模型(Smooth Transition Regression Model，STR)進一步擴展為非線性的平滑轉換回歸模型，用以揭示城鎮化、能源消費與工業全要素能源效率之間的關系。考慮到能源消費受到城鄉收入差距的影響，本文進一步將城鄉收入差距納入模型，考察工業全要素能源效率動態變化，為中國城鎮化、能源消費與工業全要素能源效率之間的可持續發展提供科學的理論支撐和政策參考。

1　模型、變量及數據來源

1.1模型的設定

標準的STR模型形式如下：

(1)

其中，φ=(φ0，φ1，…，φp)′和θ=(θ0，θ1，…，θm)′分別是線性與非線性解釋變量，{ut}為殘差。G(γ，c，st)為取值為[0，1]的有界、連續性轉換函數。γ、c、st分別為平滑參數、位置參數和轉換變量。借鑒泰雷斯維爾塔的做法，令：

G(γ，c，st)=[1+exp(-γ(st-c))]-1，?γ>0

(2)

式(2)中，G(γ，c，st)為st的單調遞增函數，γ>0為平滑性約束變量。反映了由線性化向非線性化過度的速度，c為過渡時刻。不失一般性，假設式(2)以c點為線性化向非線性化過度的轉折點，則有：

G(γ，c，st)={1+exp[-γ(st-c1)(st-c2)]}-1，?γ>0，?c1≤c2

(3)

式(3)中，當st→±∞時，轉換函數G(γ，c，st)→1；對于一切c1≤st

(4)

式(4)表明，非標準的STR模型則是具有k個位置參數的標準STR模型的一般形式。在這也意義上，城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率的影響可以構建如下非線性平滑轉換回歸(STR)模型：

(5)

式(5)中，TFEE為工業全要素能源效率，ur為城鎮化水平，ec為能源消費。p、q與m為滯后階數，εt為殘差。實證檢驗中，利用最小信息準則(AIC)、施瓦茲準則(SC)和杜賓——瓦特森檢驗(DW)檢驗逐一剔除冗余滯后階數[10]。

1.2變量及數據來源

本文在基于投入導向的數據包絡分析(DEA)的基礎上，利用各地區工業最優能源強度與實際能源強度比值的自然對數作為工業全要素能源效率(TFEE)的度量指標。利用人均能源消費量的自然對數來表示能源消費(ec)。考慮到我國人口城鎮化與空間城鎮化之間的非同步性以及各地區城鎮化率數據的可得性，本文將各地區人口城鎮化與空間城鎮化復合而成的城鎮人口密度作為城鎮化率指標。首先測算出各地區非農業人口，再測得各地區城鎮建設用地面積，二者相除并經Z-score標準化處理即為城鎮化率(ur)。D(·)代表相應變量的滯后階數。

本文采用2000～2014年間中國30個省、自治區和直轄市(西藏自治區部分數據缺失，且連續性較差，故予以剔除)的工業層面的面板數據作為樣本。所有數據均來源于相應年份的《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《新中國60年統計資料匯編》及各省、自治區和直轄市統計年鑒。若出現個別數據缺失的，采用相鄰年份指標平均值的做法加以處理。

2　實證結果及分析

2.1單位根與協整檢驗

考慮到IPS檢驗適用于獨立的異質面板數據結構，其假設所有縱剖面時間序列具有相同長度的觀測期，并且所有的各縱剖面時間序列也具有相同的滯后期，適用于平衡面板數據。因而本文選取IPS檢驗作為單位根檢驗的方法。檢驗結果如表1所示。可以看出，變量的一階差分值都是平穩的，即I(1)序列。可以采用協整分析方法來確定變量之間的長期穩定關系。協整檢驗結果如表2所示。從表2的跡統計結果來看，城鎮化、能源消費與工業全要素能源效率之間在95%的置信水平上至少存在一個協整關系，因此可以進行回歸分析。

表1　IPS平穩性檢驗結果

表2　Johansen協整檢驗

2.2滯后階數的確定

本文根據利用最小信息準則(AIC)、施瓦茲準則(SC)和杜賓——瓦特森檢驗(DW)檢驗逐一剔除冗余滯后階數。檢驗結果發現，當DTFEE、dur、dec均滯后1階時，DW統計量為2.12，在各變量值顯著的條件下，最小信息準則(AIC)和施瓦茲準則(SC)為最小值。

2.3γ與c初始值的確定

本文使用二維格點搜索方法(Two Dimension Grid Search)來確定γ和c的初始估計值，結果如表3所示。

表3　γ和c的初始估計值

從表3不難發現，γ和c的初始估計值均位于構造的區間內，且變化趨勢呈現出階段性穩定狀態，因而可以進行模型的參數估計[12]。

2.4模型參數的估計

將γ和c帶入方程(5)中，運用牛頓——拉夫遜法求解最大似然函數，具體估計結果見表4：

表4　基本參數估計結果

從表4可以發現，最小信息準則AIC=-7.7651，施瓦茲準則SC=-7.1112，擬合優度系數R2=0.9146，調整擬合優度系數Adj-R2=0.9078。較高的擬合優度R2和較小的最小信息準則AIC與施瓦茲準則SC說明了模型(5)具有較高的擬合程度，意味著城鎮化、能源消費與工業全要素能源效率之間存在著顯著的非線性關系。

在表4的估計結果中，位置參數c=0.0587位于(-0.03，0.14)范圍內，意味著采用非線性平滑轉換回歸(STR)模型擬合城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率的影響具有高度的合意性。可以看出，當dect-1c=0.0587時，城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率之間則表現出顯著的非線性變化。在這種情形下，當城鎮化率提高1%時，導致工業全要素能源效率提高7.5667%。而能源消費提高1%時，將會導致工業全要素能源效率提高1.2132%。可見，在非線性情形下，城鎮化對工業全要素能源效率的貢獻遠遠高于能源消費對工業全要素能源效率的貢獻。

3　納入城鄉收入差距變量后的進一步檢驗

上述分析表明，在非線性情形下，城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率的提升具有顯著的正向效應。值得注意的是，這一效應受到城鄉收入差距的影響，正如Sami[13]所強調的那樣，處于城鎮化不同收入差距條件下的工業全要素能源效率是不同的，只有與特定城鄉收入差距相契合的能源消費才能夠有效提升工業全要素能源效率。基于此，本文進一步將城鄉收入差距引入模型，利用城鄉收入差距(GAPi)的泰爾指數作為度量指標，相應地，DGAPi為城鄉收入差距的滯后一期項①。擴展后的模型可以表示為：

(6)

式(6)的轉換變量估計如表5所示。從表5可以看出，式(6)的轉換變量與式(5)相比具有高度的一致性特征，采用非線性平滑轉換回歸(STR)模型能夠充分解釋納入城鄉收入差距后的城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率的改善作用。式(6)的估計結果如表6所示。

表5　納入城鄉收入差距變量后的設定檢驗結果

表6　納入城鄉收入差距變量后的參數估計值

從表6可以發現，最小信息準則AIC=-6.5487，施瓦茲準則SC=-5.8983，擬合優度系數R2=0.9275，調整擬合優度系數Adj-R2=0.9109。與表5相比，更高的擬合優度R2和更小的最小信息準則AIC與施瓦茲準則SC說明了模型(6)具有更高的擬合程度，意味著在城鄉收入差距的影響下，城鎮化、能源消費與工業全要素能源效率之間存在著更為顯著的非線性關系。

在表6的估計結果中，位置參數c=0.0354位于(-0.03，0.14)范圍內，意味著在城鄉收入差距的影響下采用非線性平滑轉換回歸(STR)模型擬合城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率的影響具有高度的合意性。可以看出，當DGAPtc=0.0354時，受到城鄉收入差距的影響，城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率之間則表現出更為顯著的非線性變化。在這種情形下，當城鎮化率提高1%時，導致工業全要素能源效率提高6.9087%。而能源消費提高1%時，將會導致工業全要素能源效率提高1.7080%。這意味著在非線性條件下，城鄉收入差距有助于城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率的改善。也就是說，城鄉收入差距的不斷縮小并不一定能夠實現工業全要素能源效率的可持續提高，保持適度的城鄉收入差距則是提高工業全要素能源效率的重要前提。

4　結論與政策建議

4.1結論

本文在標準平滑轉換模型的基礎上引入轉換參數，構建了一個中國城鎮化、能源消費與工業全要素能源效率的非線性平滑轉換回歸模型，并將城鄉收入差距納入其中，考察了城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率的效應。通過最小信息準則(AIC)、施瓦茲準則(SC)和杜賓——瓦特森檢驗(DW)檢驗后發現：

(1)當dect-1>c=0.0587時，非線性平滑轉換回歸(STR)模型擬合城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率的影響具有高度的合意性。在這種情形下，城鎮化率每提高1%，會導致工業全要素能源效率提高7.5667%。而能源消費每提高1%，則會導致工業全要素能源效率提高1.2132%。也就是說，城鎮化對工業全要素能源效率的貢獻遠遠高于能源消費對工業全要素能源效率的貢獻。

(2)考慮城鄉收入差距因素后，城鎮化、能源消費與工業全要素能源效率之間依然呈現出顯著的非線性變化關系。此時，城鎮化率每提高1%，會導致工業全要素能源效率提高1.5981%；而能源消費每提高1%，則會導致工業全要素能源效率提高0.3418%；城鄉收入差距每提高1%，將會導致工業全要素能源效率提高0.0798%。也就是說，在非線性條件下，城鄉收入差距有助于城鎮化、能源消費對工業全要素能源效率的改善。

4.2政策建議

新常態下的城鎮化是中國經濟社會發展的動力源泉。只有積極推進城鎮化戰略，善于利用城鎮化效應釋放新的制度紅利，才是中國產業升級轉型的必由之路，也是今后一個時期利用城鎮化推動和實現國家可持續發展的基本出發點。本文的政策含義是：

(1)進一步完善城鎮化與能源消費的市場導向作用，利用彼此之間在能源結構和能源市場等方面的互補性，培育能夠大幅提升工業全要素能源效率的新型能源產業，充分發揮城鎮化進程中能源技術的溢出效應，利用城鎮化的要素稟賦優勢和能源結構差異將優勢能源資源轉移到具有比較優勢的產業和地區，形成對城鎮化進程的高度牽引，不斷加強城鎮化對工業全要素能源效率提升的促進作用，進一步提升城鎮化發展的內生動力。

(2)保持適度的城鄉收入差距，充分利用城鄉收入差距的地域優勢差異，引進優質能源，促進高端能源要素流動和聚集，提高城鎮化的能源配置效率和規模效率，利用技術擴散和溢出的方式推動先進節能技術與節能方法的學習與擴散，實現以資源開發為基礎的城鎮化向以中高端產業發展為特征的城鎮化轉變，有效促進城鎮化與工業全要素能源效率之間的協調發展。

注釋：

①經過IPS平穩性檢驗，城鄉收入差距變量為 序列。

參考文獻

[1]趙進文，范繼濤．經濟增長與能源消費內在依從關系的實證研究[J]．經濟研究，2007，(8)：31～41

[2]Oh W,.Lee K.Causal Relationship between Energy Consumption and GDP Revisited:The Case of Korea 1970-1999[J].Energy Economics,2004,26(1):1～177

[3]尹建華，王兆華．中國能源消費與經濟增長間關系的實證研究——基于1953～2008年數據的分析[J]．科研管理，2011，(7)：122～129

[4]李鵬．能源消費與我國的經濟增長[J]．經濟管理，2013，(1)：1～10

[5]劉耀彬．中國城市化與能源消費關系的動態計量分析[J]．財經研究，2007，(11)：72～81

[6]Phetkeo Poumanyvong,Shinji Kaneko.Does Urbanization Lead to Less Energy Use and Lower CO2Emissions?A Cross-country Analysis[J].Ecological Economics,2010,70(2):434～444

[7]Ronald L Moomaw,Ali M Shatter.Urbanization and Economic Development:A Bias Toward Large Cities[J].Journal of Urban Economics,1996,4(1):13～37

[8]沈坤榮，蔣銳．中國城市化對經濟增長影響機制的實證研究[J]．統計研究，2007，(6)：9～15

[9]梁朝暉．城市化不同階段能源消費的影響因素研究[J]．上海財經大學學報，2010，(5)：89～96

[10]張優智，黨興華．我國城市化與能源消費非線性動態關系研究[J]．城市問題，2013，(10)：20～26

[11]謝利平．能源消費與城鎮化、工業化[J]．工業技術經濟，2015，(5)：95～100

[13]Karjalainen Sami.Consumer Preferences for Feedback on Household Electricity Consumption[J].Energy & Buildings,2011,43(2-3):458～467

(責任編輯：王平)

Urbanization,Energy Consumption and Industrial Total Factor Energy Efficiency——Analysis Based on Nonlinear Smooth Transition Regression Model

Song Wei

(Xi’an University of Architecture and Technology，Xi’an 710055，China)

〔Abstract〕Based on the standard smooth transition model,the conversion parameters are introduced,and the effects of urbanization and energy consumption on the total factor energy efficiency are estimated using the data from China’s industrial level during the period of 2000-2014.The study finds that:when the energy consumption coefficient is higher than 0.0587,the urbanization,energy consumption of industrial total factor energy efficiency shows a significant nonlinear change.Urbanization rate increased by 1%,will lead to total factor energy efficiency of industrial energy efficiency increased by 7.5667%;while energy consumption increased by 1%,which will lead to the total factor energy efficiency of industrial energy efficiency increased by 1.2132%.Further into the urban-rural income gap,the above conclusions are still set up.The conclusion of this paper has profound policy implications:only actively promote the urbanization strategy,and good at using the urbanization effect of the release of the new system bonus,is the only way to achieve sustainable development of China’s economy.

〔Key words〕urbanization;energy consumption;income gap between urban and rural areas;industrial total factor energy efficiency

〔中圖分類號〕F299.21

〔文獻標識碼〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．10．019

作者簡介：宋煒，西安建筑科技大學管理學院講師，博士，管理科學與工程博士后流動站研究員。研究方向：公司戰略與現代產業演進。

基金項目：國家社會科學基金項目(項目編號：11BJY006)；中國博士后科學基金面上項目(項目編號：2015M582623)。

收稿日期：2016—07—13