宋　煒

(西安建筑科技大學，西安　710055)

城鎮(zhèn)化、能源消費與工業(yè)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(shù)，利用2000～2014年間中國工業(yè)層面的數(shù)據(jù)估計了城鎮(zhèn)化、能源消費對工業(yè)全要素能源效率的效應。研究發(fā)現(xiàn)：當能源消費系數(shù)高于0.0587時，城鎮(zhèn)化、能源消費對工業(yè)全要素能源效率之間表現(xiàn)出顯著的非線性變化。城鎮(zhèn)化率每提高1%，會導致工業(yè)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(yè)全要素能源效率提高1.2132%。進一步納入城鄉(xiāng)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(zhèn)化戰(zhàn)略，善于利用城鎮(zhèn)化效應釋放新的制度紅利，才是中國經濟實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必由之路。

〔關鍵詞〕城鎮(zhèn)化能源消費城鄉(xiāng)收入差距工業(yè)全要素能源效率

引　言

文獻研究表明，城鎮(zhèn)化是推動經濟增長的重要引擎，而能源消費則是城鎮(zhèn)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(xù)增長。與此同時，我國的城鎮(zhèn)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(zhèn)化的快速發(fā)展與能源消費總量的持續(xù)提高對工業(yè)全要素能源效率具有怎樣的影響？新型城鎮(zhèn)化需要什么樣的能源消費結構作為發(fā)展支撐？很顯然，深入研究城鎮(zhèn)化進程中的能源消費對工業(yè)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(zhèn)化進程中能源消費對工業(yè)全要素能源效率的影響研究。Oh和Lee[2]利用生產函數(shù)研究了韓國城鎮(zhèn)化過程中能源消費對工業(yè)全要素能源效率的效應，發(fā)現(xiàn)能源消費不但對工業(yè)全要素能源效率的增長具有顯著的正向效應，而且工業(yè)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(yè)全要素能源效率的影響具有明顯的階段性特征，他們發(fā)現(xiàn)能源消費與工業(yè)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(shù)據(jù)考察了城鎮(zhèn)化的動力因素，發(fā)現(xiàn)能源消費是推動城鎮(zhèn)化發(fā)展的主要動力。(2)城鎮(zhèn)化與能源消費關系研究。劉耀彬[5]發(fā)現(xiàn)中國城鎮(zhèn)化水平的持續(xù)提高是導致工業(yè)全要素能源效率改善的格蘭杰因果原因，而工業(yè)全要素能源效率的增長卻不是城鎮(zhèn)化水平提高的直接推動原因。Poumanyvong和Kaneko[6]以不同地區(qū)城鎮(zhèn)化的橫截面數(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化優(yōu)化了高收入群體的能源消費結構，提升了工業(yè)全要素能源效率，而城鎮(zhèn)化抑制了低收入群體對能源消費結構的優(yōu)化，導致工業(yè)全要素能源效率不能得以有效提升。(3)城鎮(zhèn)化與經濟增長的關系研究。Moomaw和Shatter[7]利用英國城鎮(zhèn)化的面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化率與人均GDP之間呈現(xiàn)出顯著的正向關系，也就是說，城鎮(zhèn)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(zhèn)化的面板數(shù)據(jù)估計了城鎮(zhèn)化水平與人均產出之間的關系。結果表明，隨著中國城鎮(zhèn)化水平的大幅提高，人均產出也呈現(xiàn)出持續(xù)增長的趨勢，進一步印證了城鎮(zhèn)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(xiàn)有文獻均是基于雙變量的分析框架，單獨考察城鎮(zhèn)化過程中的能源消費與工業(yè)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(zhèn)化過程中的能源消費與工業(yè)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(yè)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(zhèn)化、能源消費與工業(yè)全要素能源效率之間的關系?？紤]到能源消費受到城鄉(xiāng)收入差距的影響，本文進一步將城鄉(xiāng)收入差距納入模型，考察工業(yè)全要素能源效率動態(tài)變化，為中國城鎮(zhèn)化、能源消費與工業(yè)全要素能源效率之間的可持續(xù)發(fā)展提供科學的理論支撐和政策參考。

1　模型、變量及數(shù)據(jù)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(xù)性轉換函數(shù)。γ、c、st分別為平滑參數(shù)、位置參數(shù)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(shù)，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(shù)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(shù)的標準STR模型的一般形式。在這也意義上，城鎮(zhèn)化、能源消費對工業(yè)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(yè)全要素能源效率，ur為城鎮(zhèn)化水平，ec為能源消費。p、q與m為滯后階數(shù)，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(shù)[10]。

1.2變量及數(shù)據(jù)來源

本文在基于投入導向的數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)的基礎上，利用各地區(qū)工業(yè)最優(yōu)能源強度與實際能源強度比值的自然對數(shù)作為工業(yè)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(shù)來表示能源消費(ec)?？紤]到我國人口城鎮(zhèn)化與空間城鎮(zhèn)化之間的非同步性以及各地區(qū)城鎮(zhèn)化率數(shù)據(jù)的可得性，本文將各地區(qū)人口城鎮(zhèn)化與空間城鎮(zhèn)化復合而成的城鎮(zhèn)人口密度作為城鎮(zhèn)化率指標。首先測算出各地區(qū)非農業(yè)人口，再測得各地區(qū)城鎮(zhèn)建設用地面積，二者相除并經Z-score標準化處理即為城鎮(zhèn)化率(ur)。D(·)代表相應變量的滯后階數(shù)。

本文采用2000～2014年間中國30個省、自治區(qū)和直轄市(西藏自治區(qū)部分數(shù)據(jù)缺失，且連續(xù)性較差，故予以剔除)的工業(yè)層面的面板數(shù)據(jù)作為樣本。所有數(shù)據(jù)均來源于相應年份的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》及各省、自治區(qū)和直轄市統(tǒng)計年鑒。若出現(xiàn)個別數(shù)據(jù)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(xié)整檢驗

考慮到IPS檢驗適用于獨立的異質面板數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。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(wěn)的，即I(1)序列?？梢圆捎脜f(xié)整分析方法來確定變量之間的長期穩(wěn)定關系。協(xié)整檢驗結果如表2所示。從表2的跡統(tǒng)計結果來看，城鎮(zhèn)化、能源消費與工業(yè)全要素能源效率之間在95%的置信水平上至少存在一個協(xié)整關系，因此可以進行回歸分析。

表1　IPS平穩(wěn)性檢驗結果

表2　Johansen協(xié)整檢驗

2.2滯后階數(shù)的確定

本文根據(jù)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(shù)。檢驗結果發(fā)現(xiàn)，當DTFEE、dur、dec均滯后1階時，DW統(tǒng)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(fā)現(xiàn)，γ和c的初始估計值均位于構造的區(qū)間內，且變化趨勢呈現(xiàn)出階段性穩(wěn)定狀態(tài)，因而可以進行模型的參數(shù)估計[12]。

2.4模型參數(shù)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(shù)，具體估計結果見表4：

表4　基本參數(shù)估計結果

從表4可以發(fā)現(xiàn)，最小信息準則AIC=-7.7651，施瓦茲準則SC=-7.1112，擬合優(yōu)度系數(shù)R2=0.9146，調整擬合優(yōu)度系數(shù)Adj-R2=0.9078。較高的擬合優(yōu)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(zhèn)化、能源消費與工業(yè)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(shù)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(zhèn)化、能源消費對工業(yè)全要素能源效率的影響具有高度的合意性?？梢钥闯?，當dect-1c=0.0587時，城鎮(zhèn)化、能源消費對工業(yè)全要素能源效率之間則表現(xiàn)出顯著的非線性變化。在這種情形下，當城鎮(zhèn)化率提高1%時，導致工業(yè)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(yè)全要素能源效率提高1.2132%?？梢?，在非線性情形下，城鎮(zhèn)化對工業(yè)全要素能源效率的貢獻遠遠高于能源消費對工業(yè)全要素能源效率的貢獻。

3　納入城鄉(xiāng)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(zhèn)化、能源消費對工業(yè)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(xiāng)收入差距的影響，正如Sami[13]所強調的那樣，處于城鎮(zhèn)化不同收入差距條件下的工業(yè)全要素能源效率是不同的，只有與特定城鄉(xiāng)收入差距相契合的能源消費才能夠有效提升工業(yè)全要素能源效率。基于此，本文進一步將城鄉(xiāng)收入差距引入模型，利用城鄉(xiāng)收入差距(GAPi)的泰爾指數(shù)作為度量指標，相應地，DGAPi為城鄉(xiāng)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(xiāng)收入差距后的城鎮(zhèn)化、能源消費對工業(yè)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(xiāng)收入差距變量后的設定檢驗結果

表6　納入城鄉(xiāng)收入差距變量后的參數(shù)估計值

從表6可以發(fā)現(xiàn)，最小信息準則AIC=-6.5487，施瓦茲準則SC=-5.8983，擬合優(yōu)度系數(shù)R2=0.9275，調整擬合優(yōu)度系數(shù)Adj-R2=0.9109。與表5相比，更高的擬合優(yōu)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(xiāng)收入差距的影響下，城鎮(zhèn)化、能源消費與工業(yè)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(shù)c=0.0354位于(-0.03，0.14)范圍內，意味著在城鄉(xiāng)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(zhèn)化、能源消費對工業(yè)全要素能源效率的影響具有高度的合意性?？梢钥闯?，當DGAPtc=0.0354時，受到城鄉(xiāng)收入差距的影響，城鎮(zhèn)化、能源消費對工業(yè)全要素能源效率之間則表現(xiàn)出更為顯著的非線性變化。在這種情形下，當城鎮(zhèn)化率提高1%時，導致工業(yè)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(yè)全要素能源效率提高1.7080%。這意味著在非線性條件下，城鄉(xiāng)收入差距有助于城鎮(zhèn)化、能源消費對工業(yè)全要素能源效率的改善。也就是說，城鄉(xiāng)收入差距的不斷縮小并不一定能夠實現(xiàn)工業(yè)全要素能源效率的可持續(xù)提高，保持適度的城鄉(xiāng)收入差距則是提高工業(yè)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(shù)，構建了一個中國城鎮(zhèn)化、能源消費與工業(yè)全要素能源效率的非線性平滑轉換回歸模型，并將城鄉(xiāng)收入差距納入其中，考察了城鎮(zhèn)化、能源消費對工業(yè)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(fā)現(xiàn)：

(1)當dect-1>c=0.0587時，非線性平滑轉換回歸(STR)模型擬合城鎮(zhèn)化、能源消費對工業(yè)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(zhèn)化率每提高1%，會導致工業(yè)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(yè)全要素能源效率提高1.2132%。也就是說，城鎮(zhèn)化對工業(yè)全要素能源效率的貢獻遠遠高于能源消費對工業(yè)全要素能源效率的貢獻。

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

4.2政策建議

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

(1)進一步完善城鎮(zhèn)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(yè)全要素能源效率的新型能源產業(yè)，充分發(fā)揮城鎮(zhèn)化進程中能源技術的溢出效應，利用城鎮(zhèn)化的要素稟賦優(yōu)勢和能源結構差異將優(yōu)勢能源資源轉移到具有比較優(yōu)勢的產業(yè)和地區(qū)，形成對城鎮(zhèn)化進程的高度牽引，不斷加強城鎮(zhèn)化對工業(yè)全要素能源效率提升的促進作用，進一步提升城鎮(zhèn)化發(fā)展的內生動力。

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

注釋：

①經過IPS平穩(wěn)性檢驗，城鄉(xiāng)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(shù)據(jù)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(tài)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(tǒng)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(yōu)智，黨興華．我國城市化與能源消費非線性動態(tài)關系研究[J]．城市問題，2013，(10)：20～26

[11]謝利平．能源消費與城鎮(zhèn)化、工業(yè)化[J]．工業(yè)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(zhàn)略與現(xiàn)代產業(yè)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