趙曉麗，張鈺琛，楊 曦

（1.中國石油大學(xué)（北京）經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100083；2.中國石油大學(xué)（北京）低碳經(jīng)濟與政策研究中心，北京 100083；3.對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)國際經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院，北京 100029）

一、引言

城市是能源消費的中心，城市的面積占地球表面不到1%，卻消耗了全球76%的煤炭、63%的石油和82%的天然氣（徐科等，2017）。中國城市的能源消耗占全部能源消耗比例為85%，超出世界67%平均水平近20個百分點①數(shù)據(jù)來源：國家電網(wǎng)、國網(wǎng)（蘇州）城市能源研究院、中國城市能源報告總體特征與樣本發(fā)現(xiàn)，2018。。因此，解決能源消費面臨的巨大環(huán)境壓力，實現(xiàn)2060 年“碳中和”目標，研究中國城市能源轉(zhuǎn)型的特征及影響因素，促進中國城市能源轉(zhuǎn)型尤為重要。

現(xiàn)有關(guān)于城市能源轉(zhuǎn)型的研究主要集中在能源轉(zhuǎn)型技術(shù)和能源轉(zhuǎn)型影響因素兩個方面。在能源轉(zhuǎn)型技術(shù)方面，現(xiàn)有研究認為城市能源轉(zhuǎn)型主要通過加強對可再生能源的利用、改善用能設(shè)施來實現(xiàn)。以太陽能、風(fēng)能、電動汽車和氫能為代表的城市能源轉(zhuǎn)型技術(shù)得到了眾多學(xué)者的關(guān)注（Morlet 和Keirstead，2013；Yuan et al，2018；Li et al 2016；何建坤，2014）。改善用能設(shè)施大致可以分為建筑能效改造和市政設(shè)施改造。在一些大型城市，建筑能效改造已經(jīng)出具成效。Hou et al（2016）的研究指出上海、天津、深圳、重慶的部分商業(yè)建筑進行用能設(shè)施改造，可以達到20%左右的能效優(yōu)化。市政設(shè)施的改造最典型的技術(shù)應(yīng)用是太陽能路燈，在日照、釜山等城市都有體現(xiàn)（Huang et al，2018；Beak et al，2016）。但是應(yīng)該看到，改善用能設(shè)施往往涉及城市更深層次的改造，和城市整體的發(fā)展規(guī)劃息息相關(guān)。

能源轉(zhuǎn)型的影響因素是城市能源轉(zhuǎn)型領(lǐng)域研究的另一個熱點問題，相關(guān)研究主要包括技術(shù)因素的影響（Kim et al，2017），經(jīng)濟因素的影響（林伯強和杜之利，2018），制度因素的影響（Polemis，2016），以及政策因素的影響（Mamounakis et al，2019）。這些研究對揭示城市能源轉(zhuǎn)型的推動力發(fā)揮了重要作用，但還存在以下三點需要進一步改進之處：第一，現(xiàn)有研究主要集中于對國外技術(shù)因素的分析，缺少對中國技術(shù)進步對城市能源轉(zhuǎn)型影響的定量化分析。第二，關(guān)于政策實施效果的研究多集中于對單一政策效果，比如，可再生能源配額（RPS）政策、固定上網(wǎng)電價（FIT）政策，財政補貼政策的影響等，缺少對各種政策綜合效果的分析。第三，根據(jù)中國不同城市能源轉(zhuǎn)型的差異化特征和資源稟賦的差異化特征，分區(qū)域研究城市能源轉(zhuǎn)型影響因素的文獻還比較少。

與已有文獻相比，本文的貢獻在于：①通過國內(nèi)外對比的方法及重力模型方法等對中國城市能源轉(zhuǎn)型的技術(shù)特征、空間特征，以及不同城市能源轉(zhuǎn)型的差異化特征進行了分析，從而從橫向和縱向兩個角度揭示了中國城市能源轉(zhuǎn)型的特征；②通過文本挖掘技術(shù)構(gòu)造了“政策積極性”變量，對影響能源轉(zhuǎn)型的多種政策作用效果進行了綜合性、系統(tǒng)性、全面性的分析，為更好地理解城市能源轉(zhuǎn)型中的政策作用提供了比較可靠的參考和借鑒；③通過構(gòu)建相關(guān)隨機效應(yīng)模型，利用中國地級市能源消費數(shù)據(jù)，揭示了不同地區(qū)影響能源轉(zhuǎn)型關(guān)鍵因素的差異性，并對這種差異性原因進行了分析，從而為適應(yīng)不同地區(qū)的差異性特征、更有針對性地推進中國城市能源轉(zhuǎn)型產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的制定提供了理論參考。

二、中國城市能源轉(zhuǎn)型的特征分析

（一）中國城市能源轉(zhuǎn)型的技術(shù)特征

為了分析中國能源轉(zhuǎn)型的技術(shù)特征，主要采用國內(nèi)外對比方法進行研究。通過對Web of Science 數(shù)據(jù)庫中的文獻進行檢索［關(guān)鍵詞為能源轉(zhuǎn)型（energy transition）、可持續(xù)發(fā)展（sustainable development）、低碳轉(zhuǎn)型（low-carbon transition）、城市（city/urban/cities）］、時間設(shè)定為2010 年以后②中國2010 年啟動低碳城市試點項目，中央文件中明確提出“積極運用低碳技術(shù)改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)”，這是國家首次將能源轉(zhuǎn)型技術(shù)放在較高的戰(zhàn)略地位。請見《關(guān)于開展低碳省區(qū)和低碳城市試點工作的通知》，國家發(fā)展改革委，2010。，共搜集到相關(guān)文獻406 篇，在406篇文獻中選擇研究具體城市轉(zhuǎn)型案例的文獻共178 篇，從這些符合條件的文獻中提煉出每個目標城市的能源轉(zhuǎn)型技術(shù)變革的特征。

現(xiàn)有文獻研究顯示，國內(nèi)和國外城市在能源轉(zhuǎn)型技術(shù)推廣方面有著明顯的差異性。國內(nèi)城市重視太陽能、風(fēng)能、電動汽車的發(fā)展；相比之下，國外城市更加重視生物質(zhì)、天然氣等方面的發(fā)展。同時還發(fā)現(xiàn)，在11 種能源轉(zhuǎn)型技術(shù)中，太陽能光伏發(fā)電、太陽能熱水器和風(fēng)力發(fā)電技術(shù)受到了極大的關(guān)注（圖1）。

圖1 能源轉(zhuǎn)型技術(shù)相關(guān)文獻頻數(shù)統(tǒng)計

本文根據(jù)城市名稱在文獻中出現(xiàn)的詞頻，篩選出8 個出現(xiàn)次數(shù)達10 個以上的城市，如圖2 所示，并根據(jù)文獻中描述的對各城市的能源轉(zhuǎn)型技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀、發(fā)展情況進行打分。在對各城市的不同轉(zhuǎn)型技術(shù)的得分進行加總后，以4 分為劃分檔次的界限，將城市分為五檔，即0～3 分為最低一檔，4～7 分為第二檔，8～11分為第三檔，12～15 分為第四檔，高于15 分為第五檔。圖3 是對典型城市各種轉(zhuǎn)型技術(shù)發(fā)展熱度的描述。

圖2 能源轉(zhuǎn)型文獻中提到相關(guān)城市的頻率

圖3 中每個雷達圖中的5 個同心圓代表五檔分值。圓面被均分為8 個扇形，代表7 種主要的能源轉(zhuǎn)型技術(shù)（太陽能光伏發(fā)電、太陽能熱水器、風(fēng)力發(fā)電、建筑改造、電動汽車、生物質(zhì)、天然氣）和其他能源轉(zhuǎn)型技術(shù)，用不同大小的涂色面積代表能源轉(zhuǎn)型技術(shù)的分值檔次，涂色面積是成比例的，用最小、次小、中等、次大、最大代表5 種分值檔次。如北京的電動汽車技術(shù)得分屬于第四檔。由圖3 可知，中國城市和國外城市的能源轉(zhuǎn)型技術(shù)發(fā)展熱度不同，生物質(zhì)在倫敦和首爾均得到了比較大的重視，而在中國的城市中只有在南寧得到了比較大的重視；同時，電動汽車在中國的大城市北京、深圳得到了極大的重視，而在國外的大城市首爾、倫敦受到的重視程度則相對較低。

圖3 典型城市的能源轉(zhuǎn)型技術(shù)熱度

（二）中國城市能源轉(zhuǎn)型的時間和空間特征

1.中國城市能源轉(zhuǎn)型的時間特征

中國的煤炭消費占一次能源比例從2008 年的72.6%下降到2018 年的58%③資料來源：國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒.2019。，城市煤炭消費占比自2010年以來也呈現(xiàn)出快速下降趨勢；與此相對應(yīng)的是，電力消費占比顯著增加。圖4 顯示，與2001 年相比，2016年城市統(tǒng)計圖中左上區(qū)域的圓圈明顯增多④既包含2001 年又包含2016 年能源消費數(shù)據(jù)的城市共有70 個。，說明電力消費占比提升顯著；另外，從圓圈的大小來看，許多城市在電力消費增加的同時，能源消費總量也在增加。電力消費增加表明電能取代化石能源，逐漸成為工業(yè)設(shè)備的主要能源。因此，電力消費占比的增加體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)的不斷升級，而能源消費總量的增加則是經(jīng)濟發(fā)展的表現(xiàn)。

圖4 2001 年和2016 年城市能源消費結(jié)構(gòu)

2.中國城市能源轉(zhuǎn)型的空間特征

中國城市能源轉(zhuǎn)型的空間重心總體呈“從東南向西北”的變化趨勢。為研究城市能源轉(zhuǎn)型在地理空間上的變化特征，本文引入城市能源結(jié)構(gòu)的空間重心。采用區(qū)域經(jīng)濟學(xué)研究中常用的重力模型，來描繪中國城市能源消費結(jié)構(gòu)的時空分布特征。重力模型又稱為引力模型，由牛頓萬有引力定律衍生而來，是指區(qū)域空間的某一點，該點是變量在空間中的“均衡”（李創(chuàng)新等，2010）。在經(jīng)濟學(xué)研究中，重力模型被廣泛應(yīng)用于工業(yè)化、產(chǎn)業(yè)演變、環(huán)境污染等領(lǐng)域（樊杰等，2013；馮宗憲和蔣偉杰，2017；丁煥峰和李佩儀，2012）。

在物理學(xué)中重心的改變反映了物體的密度分布變化。與之相似的是，空間重心是地圖上假想的一點，該點的煤炭消費占比取值，是所有城市能源結(jié)構(gòu)的“濃縮”和“代表”；如果中國城市的能源結(jié)構(gòu)發(fā)生動態(tài)變化，空間重心必然會向能源結(jié)構(gòu)的高值區(qū)偏移。

重力模型的參數(shù)計算如下：

圖5 是中國城市能源結(jié)構(gòu)空間重心的變化軌跡?？梢园l(fā)現(xiàn)，中國城市能源轉(zhuǎn)型空間重心大體上呈“從東南向西北”的變化趨勢。這種空間上的變化反映了現(xiàn)實中不同地理區(qū)域用能行為的差異，東部、南部地區(qū)的能源轉(zhuǎn)型變化可能比西部、北部更早，或者更明顯。

圖5 中國城市能源結(jié)構(gòu)空間重心的變化軌跡

（三）中國城市能源轉(zhuǎn)型的差異性特征

1.大型城市能源轉(zhuǎn)型速度快于中、小型城市

表1 顯示，大型城市煤炭消費比例下降速度遠遠高于小型城市和中型城市；相對應(yīng)的是大型城市天然氣和電力消費增加比例遠遠高于小型城市和中型城市。這些差異的深層次原因可能是：體量小的城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不足，同時自身產(chǎn)業(yè)可能相對落后、經(jīng)濟實力有限，這些因素對能源轉(zhuǎn)型產(chǎn)生了不利影響。

表1 不同規(guī)模城市的能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型特征

2.不同地區(qū)的城市能源轉(zhuǎn)型具有較大差異

對于地理位置的劃分方法有很多，結(jié)合張彩云和蘇丹妮（2020）、田青等（2008）學(xué)者的研究，本文根據(jù)國家統(tǒng)計局2011 年6 月13 號的劃分辦法，將中國劃分為4 個經(jīng)濟地理區(qū)域：東北、中部、東部和西部。與之前的處理類似，求各組城市各種能源占比的平均值。表2 顯示了四個區(qū)域內(nèi)城市能源結(jié)構(gòu)變化的統(tǒng)計結(jié)果。

由表2 可知，與2001 年相比，4 個區(qū)域的煤炭消費占比下降，而石油、天然氣、電力消費占比上升。但是，不同地區(qū)間能源結(jié)構(gòu)差距在2016 年變得更大：對煤炭來說，東部地區(qū)消費占比下降明顯，中部、西部地區(qū)次之，而東北地區(qū)則不明顯；對石油來說，各地區(qū)消費占比均有小幅上漲，西部地區(qū)漲幅較小；對天然氣來說，東部地區(qū)消費占比漲幅最大，明顯高于其他三個地區(qū)；對電力來說，依然是東部地區(qū)消費占比漲幅最大，中部、西部次之，東北地區(qū)最小?？傮w看來，東部地區(qū)能源轉(zhuǎn)型速度最快，而東北部地區(qū)能源轉(zhuǎn)型則相對最慢。

表2 東西部城市的能源結(jié)構(gòu)變化

另外，結(jié)合地理學(xué)中的“秦嶺-淮河線”，本文還將城市樣本劃分為“南方城市”和“北方城市”。對各組城市樣本數(shù)據(jù)求均值后，匯總得到表3。

由表3 可知，無論是在2001 年還是2016 年，南方城市的煤炭消費占比均小于北方城市，而石油、天然氣、電力消費占比均大于北方城市，說明南方城市的能源轉(zhuǎn)型比北方城市發(fā)展更快。對煤炭消費占比來說，南方城市的下降幅度大于北方城市；而對石油、天然氣、電力的消費占比來說，南方城市的下降幅度和北方城市接近，但消費占比基數(shù)更大。這些現(xiàn)象的原因可能涉及資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地方差異等，根本上來說仍是經(jīng)濟社會發(fā)展的差距。

表3 南北方城市的能源結(jié)構(gòu)變化

3.不同資源稟賦條件的城市能源轉(zhuǎn)型具有較大差異

資源型城市是世界城市發(fā)展史上的一類典型城市，一般指以礦產(chǎn)、森林等不可再生資源的開采和加工為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的城市。根據(jù)國務(wù)院于2013 年發(fā)布的《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013—2020）》，將城市樣本劃分為“資源型城市”和“非資源型城市”，規(guī)劃范圍包括262 個資源型城市，其中地級行政區(qū)（包括地級市、地區(qū)、自治州、盟等）126 個。本文選取了上述126 個資源型城市，同時選取了169 個非資源型城市，通過對兩種類別城市集合的統(tǒng)計分析，所得結(jié)果見表4。

表4 顯示，非資源型城市的煤炭消費占比下降速度快于資源型城市，天然氣消費占比增長速度明顯快于資源型城市，電力消費占比增長速度略高于資源型城市?？傮w上看，非資源型城市轉(zhuǎn)型速度快于資源型城市。這表明“資源詛咒”很可能存在，初步判斷資源稟賦對城市能源轉(zhuǎn)型有負面影響，對此問題將在后面的實證分析中進行進一步分析。

表4 資源型、非資源型城市能源結(jié)構(gòu)變化

三、中國城市能源轉(zhuǎn)型的影響因素分析

（一）變量定義與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

被解釋變量為能源結(jié)構(gòu)，采用煤炭消費量與總能源消費量的比例衡量城市能源結(jié)構(gòu)。煤炭消費量和總能源消費量已經(jīng)進行標準煤折算處理，主要能源品類的折標系數(shù)見表5。變量代號為ES_Coal。

表5 主要能源品類折標系數(shù)

2.解釋變量

（1）政策積極性（Pol）。為研究政策對城市能源轉(zhuǎn)型的影響，本文從不同城市發(fā)改委官方網(wǎng)站的能源板塊抓取與能源轉(zhuǎn)型相關(guān)的政府文件、公告，然后使用文本挖掘工具（ROST-CM）進行詞頻分析?！罢叻e極性”是指地方政府對于推動能源轉(zhuǎn)型所作的努力，用“與城市能源轉(zhuǎn)型政策相關(guān)的新聞”中獲取數(shù)據(jù)。出現(xiàn)詞頻數(shù)量排在前五位的分別是：補貼、光伏、電動汽車、基礎(chǔ)設(shè)施、財政支出。

（2）資源稟賦（Res）。前面的分析顯示，資源型城市能源轉(zhuǎn)型進程慢于非資源型城市。由于“資源詛咒”現(xiàn)象，資源型城市往往存在貿(mào)易條件惡化、荷蘭病或人力資本的投資不足等問題（Gylfason 和Hochreiter，2009），因而會導(dǎo)致資源稟賦越豐富的地方越不利于能源轉(zhuǎn)型。但另一方面，與傳統(tǒng)化石能源所代表的資源稟賦不同的是，在風(fēng)能和太陽能豐富的地區(qū)，可再生能源可能會得到更快速的發(fā)展，由此會促進能源轉(zhuǎn)型。因此，本文將資源稟賦分為兩個方面：一是化石能源資源稟賦，本文用煤炭資源稟賦Res_Coal代表；二是風(fēng)能和太陽能資源稟賦，分別用Res_Wind、Res_Solar代表⑤煤炭資源稟賦和風(fēng)能和太陽能資源稟賦的測度方法見后面“數(shù)據(jù)來源”部分的說明。。

（3）技術(shù)進步（Tech）。劉平闊等（2019）認為隨著經(jīng)濟社會持續(xù)發(fā)展和體制改革不斷深化，兼顧經(jīng)濟社會發(fā)展、能源安全和環(huán)境保護等多層目標，能源發(fā)展需要從“資源依賴型”轉(zhuǎn)變?yōu)椤凹夹g(shù)依賴型”，走出一條出一條符合中國特色社會主義市場經(jīng)濟規(guī)律的可持續(xù)轉(zhuǎn)型之路。馬麗梅等（2018）指出的一種能源轉(zhuǎn)型模式強調(diào)通過科學(xué)產(chǎn)能和用能對能源消費總量進行控制，大力發(fā)展化石能源的清潔高效利用技術(shù)（如煤基多聯(lián)產(chǎn)能源系統(tǒng)技術(shù)、碳捕獲、利用與封存技術(shù)等）。綜合上述研究，我們可以看出未來能源轉(zhuǎn)型離不開技術(shù)的支持。技術(shù)進步不但可以推動用能設(shè)備升級換代，向清潔、節(jié)能的方向發(fā)展，還可以帶動勞動生產(chǎn)率和能源效率的提高；更重要的是，技術(shù)進步可以推動新型能源的勘探、開發(fā)與利用，從而促進能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級。本文參考白雪潔等（2014）33的研究，采用預(yù)算內(nèi)科學(xué)技術(shù)支出和教育事業(yè)支出之和占總預(yù)算內(nèi)支出的比值，作為衡量城市技術(shù)進步的指標。

3.控制變量

（1）經(jīng)濟水平（Eco）。本文選擇居民人均收入作為衡量城市經(jīng)濟水平的指標。為保證數(shù)據(jù)的科學(xué)性，采用2001 年不變值進行平減。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）⑥在絕大部分城市生產(chǎn)用能遠高于生活用能的情況下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是影響城市能源轉(zhuǎn)型的重要變量，應(yīng)該作為核心解釋變量。但是，現(xiàn)有不少文獻中已經(jīng)重點研究了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對能源轉(zhuǎn)型的影響（張雷和黃園浙，2008；范德成等，2012；唐曉華和劉相峰，2016；Deng et al，2014），研究基本已得到一致的結(jié)論，即產(chǎn)業(yè)之間的比例均衡和關(guān)聯(lián)協(xié)調(diào)程度的提高，以及產(chǎn)業(yè)比例關(guān)系的改進和勞動生產(chǎn)率的提高能夠帶動能源消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，同時產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級能夠提高能源效率，實現(xiàn)節(jié)能減排。因此，本文將關(guān)注的重點問題是政策、資源稟賦以及技術(shù)進步對能源轉(zhuǎn)型的影響，并由此將政策、資源稟賦以及技術(shù)進步作為解釋變量，將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為控制變量。。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的過程往往伴隨著宏觀經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型和升級。因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也有可能對能源結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。本文用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比例來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

（3）城市集聚水平（Agglo）。對于城市集聚水平的研究非常豐富，一部分學(xué)者認為集聚水平影響能源利用效率，從而對能源結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響（姚昕等，2017）。本文選擇人口密度（年末總?cè)丝跀?shù)除以城市面積）來控制集聚水平對城市用能行為的影響。

（4）基礎(chǔ)設(shè)施水平（Infra）。為控制基礎(chǔ)設(shè)施水平對能源轉(zhuǎn)型可能產(chǎn)生的影響，本文參考白雪潔等（2014）37的研究，選取國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)作為基礎(chǔ)設(shè)施水平的替代變量。為避免可能存在的異方差問題，對數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。

（5）教育水平（Stu）。教育水平可能從以下幾個方面影響能源結(jié)構(gòu)：教育水平影響城市居民的環(huán)保意識，進而影響了他們對能源轉(zhuǎn)型的接受和支持程度，從而影響能源結(jié)構(gòu)。由于教育水平難以準確衡量，本文使用高校在校學(xué)生數(shù)作為替代變量，來控制教育對能源結(jié)構(gòu)的可能影響。

（6）環(huán)境污染（Envir）。能源的粗放利用是環(huán)境污染的主要推手，為控制環(huán)境污染和能源結(jié)構(gòu)可能存在的影響關(guān)系，本文采用工業(yè)生產(chǎn)中的三種污染物排放量（二氧化硫、氮氧化物、煙塵）之和作為環(huán)境污染的替代指標。為避免可能存在的異方差問題，對數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。

由于相關(guān)隨機效應(yīng)需要加入必要的固定效應(yīng)，以得到準確的估計結(jié)果，本文還設(shè)置了兩個固定效應(yīng)變量：

（7）城市區(qū)塊（Area）。中央政府已經(jīng)提出了“西部大開發(fā)”“東北振興”“中部崛起”的國家戰(zhàn)略，在經(jīng)濟地理的角度來看，中國可以被劃分為東北、中部、東部、西部四大區(qū)塊，區(qū)塊內(nèi)的城市有相似性，區(qū)塊之間有差異性。本文沿用這種經(jīng)驗上的劃分方法，并對各個區(qū)塊內(nèi)的城市依次賦值為0、1、2、3。

（8）城市等級（Rank）。作為中國最具影響力的財經(jīng)媒體，《第一財經(jīng)》每年都會發(fā)布中國城市等級的劃分名單，其權(quán)威性和客觀性得到社會的認可。本文采用《第一財經(jīng)》對2016 年中國城市等級的劃分（主要參考商業(yè)資源集聚度、城市樞紐性、城市人活躍度、生活方式多樣性和未來可塑性五個維度），將中國城市分為一線、二線、三線、四線、五線五個等級，依次賦值為0、1、2、3、4。

4.數(shù)據(jù)來源

目前中國共有295 個地級市⑦數(shù)據(jù)來源：中國城市統(tǒng)計年鑒（2018）.中國統(tǒng)計出版社，2018。，由于一些城市的能源消費數(shù)據(jù)無法獲得，本文基于中國131 個城市2001—2016 年的能源消費數(shù)據(jù)，對相關(guān)問題展開研究。

煤炭資源稟賦Res_Coal：本文采用國土資源部于2016 年發(fā)布的《全國礦產(chǎn)資源規(guī)劃》中對中國162 個國家規(guī)劃煤炭礦區(qū)的定義，通過在國家及企業(yè)相關(guān)網(wǎng)站上獲取各個煤礦的探明儲量。由于數(shù)據(jù)可得性的限制，舍棄掉一部分沒有儲量數(shù)據(jù)的煤礦，共保留96 個礦區(qū)。然后，用地理信息系統(tǒng)軟件ArcGIS對這些礦區(qū)進行地理定位，同時求得本文所用能源數(shù)據(jù)中131 個城市與各個礦區(qū)的反距離矩陣。最后，用礦區(qū)探明儲量矩陣與反距離矩陣相乘，再對結(jié)果進行標準化處理，得到各城市煤炭資源稟賦的相對值。

風(fēng)資源Res_Wind：從NASA 的數(shù)據(jù)庫中獲取各城市在不同高度（50 米、100 米、150 米、300 米）的大氣中每個月份的平均風(fēng)速。對各個月份數(shù)據(jù)求平均值，再對不同高度求平均值，最后將數(shù)據(jù)進行標準化，得到各城市風(fēng)能資源稟賦的相對值。

太陽能資源Res_Solar：從美國國家航空航天局（NASA）的數(shù)據(jù)庫中獲取各城市每個月份單位面積的日發(fā)電量（kW·h/m2/d）。與風(fēng)能數(shù)據(jù)的處理方式類似，本文對各個月份數(shù)據(jù)求平均值，再將數(shù)據(jù)進行標準化，得到各城市太陽能資源稟賦的相對值。

政策變量Pol：本文要測算的政策指數(shù)參考Baker 和Fradkin（2013）的方法，將各城市的發(fā)改委官方網(wǎng)站作為新聞來源。發(fā)改委官方網(wǎng)站中有“政務(wù)信息”板塊，本文對這一板塊所有涉及能源的新聞進行了抓取，共抓取到約20000條新聞。參考Baker et al（2016）的方法，對各個城市能源轉(zhuǎn)型相關(guān)的政策進行計算，得到本文中的政策積極性綜合指數(shù)。

本文其他變量所需數(shù)據(jù)均來自于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》和各城市獨立的統(tǒng)計年鑒。各變量的定義和數(shù)據(jù)來源見表6。

表6 變量定義及數(shù)據(jù)來源

（二）模型構(gòu)建與統(tǒng)計分析

本文選取從2001 年到2016 年131 個城市的非平衡面板數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)特征看，城市數(shù)據(jù)樣本量足夠大，且研究旨在分析城市總體的特征。因此更適合選擇固定效應(yīng)模型；但由于關(guān)鍵解釋變量，城市所處的區(qū)域位置（Area）是不隨時間變化的常量，該變量在使用固定效應(yīng)模型的時候會因多重共線性而被剔除掉。因此，本文同時給出了固定效應(yīng)結(jié)果和隨機效應(yīng)結(jié)果；其中，隨機效應(yīng)分析中選擇相關(guān)隨機效應(yīng)（CRE）模型，該模型更有利于解決不隨時間變化的變量估計問題。本文的基準模型構(gòu)建為

其中：ES_Coalit為第i個城市在第t年的能源結(jié)構(gòu)；Resi、Polit、Techit分別為資源稟賦、政策積極性、技術(shù)水平，是本文的核心解釋變量，其中Res具體分為Res_Coal、Res_Wind、Res_Solar；Xit為控制變量；Xit中部分變量已經(jīng)進行對數(shù)化處理，消除可能存在的異方差和內(nèi)生性問題；ai為不隨時間變化的固定效應(yīng)；εit為白噪聲，用以反映不可觀測的特征和內(nèi)在隨機性；β、γ為估計參數(shù)。使用聚類穩(wěn)健標準誤。

變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表7。

表7 變量描述性統(tǒng)計

（三）計算結(jié)果及分析

1.政策對城市能源轉(zhuǎn)型的影響

表8 報告了基準模型回歸的結(jié)果。其中，（1）、（3）、（5）是沒有加入城市類型固定效應(yīng)的混合OLS，作為對照；（2）、（4）、（6）是相關(guān)隨機效應(yīng)模型，加入了城市類型固定效應(yīng)。

表8 顯示，政策對城市能源轉(zhuǎn)型具有促進作用；但是，政策在不同地區(qū)對能源轉(zhuǎn)型作用強度不同。表9 顯示，對政策作用來說，中部地區(qū)回歸結(jié)果最顯著，其次是東北、西部，最后是東部。也就是說，政策對不同地區(qū)城市能源轉(zhuǎn)型的影響程度按“東北、東部、中部、西部”逐漸降低。可能的原因是：東北是中國老工業(yè)基地，國有企業(yè)比例較高，對能源轉(zhuǎn)型政策執(zhí)行力度往往更大；而東部地區(qū)由于經(jīng)濟發(fā)展水平高，人們對環(huán)境改善的意愿強，進而帶動了能源轉(zhuǎn)型政策的實施效果。

表9 不同地區(qū)城市能源轉(zhuǎn)型影響因素回歸結(jié)果

對于不同規(guī)模的城市而言，政策對能源轉(zhuǎn)型的影響也存在差異。本文將城市分為了五個等級，分別是一線至五線城市，研究發(fā)現(xiàn)政策在四線城市中表現(xiàn)出了對能源轉(zhuǎn)型的最強的影響作用，見表10。這可能是由于四線城市多屬于資源密集型城市，這些城市受能源轉(zhuǎn)型政策的影響更為敏感。

2.資源稟賦對能源轉(zhuǎn)型的影響

表8 顯示煤炭資源與能源轉(zhuǎn)型表現(xiàn)為顯著正相關(guān)，說明化石資源稟賦對城市能源轉(zhuǎn)型有抑制作用，再次驗證了“資源詛咒”問題的存在；風(fēng)力資源與能源轉(zhuǎn)型表現(xiàn)為顯著負相關(guān)，說明可再生能源稟賦和城市能源轉(zhuǎn)型呈正相關(guān)；以上兩種結(jié)果與本文的預(yù)期相吻合。但是，太陽能資源與能源轉(zhuǎn)型關(guān)系的估計系數(shù)不顯著，一個可能的解釋是：中國城市的太陽能潛力并沒有得到充分釋放，一些太陽能潛力大的城市并沒有利用好這種稟賦的優(yōu)勢。

表8 基準回歸結(jié)果

由表10 可知，對于不同規(guī)模的城市，資源稟賦對能源轉(zhuǎn)型的影響也有一定差異。煤炭資源稟賦對一線城市能源轉(zhuǎn)型不再具有抑制作用，這表明在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，“資源詛咒”問題存在的可能性大大降低，主要是因為一線城市有著發(fā)達的第三產(chǎn)業(yè)，對資源稟賦的依賴已經(jīng)不明顯。而四線城市和五線城市的“資源詛咒”效果則明顯高于二線城市和三線城市，四線城市效果最為突出，這可能是因為四線城市普遍處在能源密集型產(chǎn)業(yè)刺激經(jīng)濟增長的階段，對資源稟賦依賴大。

表10 不同規(guī)模城市能源轉(zhuǎn)型影響因素回歸結(jié)果

3.技術(shù)進步對能源轉(zhuǎn)型的影響

技術(shù)進步與能源轉(zhuǎn)型顯著負相關(guān)，說明技術(shù)水平的提高可以刺激能源轉(zhuǎn)型的發(fā)展，這也符合本文的預(yù)期。此外，與政策和資源稟賦對能源轉(zhuǎn)型的影響對比可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進步對能源轉(zhuǎn)型的影響作用要大于政策與資源稟賦對能源轉(zhuǎn)型的影響作用。根據(jù)社會-技術(shù)轉(zhuǎn)型理論，技術(shù)創(chuàng)新作為一種利基（Niche）因素，會形成激進創(chuàng)新軌跡，打破舊有的穩(wěn)定社會技術(shù)制度，進而促進能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型（Geels 和Schot，2007）。Milliman 和Prince（1989）的研究進一步指出，技術(shù)進步主要通過三個階段，革新、擴散、最優(yōu)主體響應(yīng)（optimal agency response）對能源轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響。其中，最優(yōu)主體相應(yīng)是指技術(shù)進步擴散后導(dǎo)致政府對相關(guān)政策進行了調(diào)整，進而激勵了能源轉(zhuǎn)型。例如，成本降低的酸雨減排的技術(shù)進步極大地激勵了對這項污染進行管制的努力。從實際情況看，技術(shù)進步主要通過降低新能源價格促進能源轉(zhuǎn)型。《2018 年可再生能源發(fā)電成本報告》顯示，與2010 年相比，截止2017 年陸上風(fēng)電成本下降25%，大型地面光伏發(fā)電成本下降72%；《2020 年可再生能源發(fā)電成本報告》進一步顯示，公用事業(yè)規(guī)模太陽能光伏發(fā)電成本從2010 年到2020 年下降了85%；正是可再生能源的技術(shù)進步導(dǎo)致的成本降低使風(fēng)電和光伏發(fā)電規(guī)?？焖僭黾印Ｒ虼?，技術(shù)進步對能源轉(zhuǎn)型發(fā)揮著十分重要的作用。

考察不同地區(qū)技術(shù)進步對能源轉(zhuǎn)型的差異性影響結(jié)果（表9）可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進步在東部地區(qū)和中部地區(qū)對能源轉(zhuǎn)型的影響很顯著；而在東北部和西部地區(qū)，則沒有發(fā)現(xiàn)顯著的影響。這可能是由于科技水平對能源轉(zhuǎn)型的影響程度與社會對科技和知識的接納程度有關(guān)，或者可能是當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平限制了技術(shù)的推廣應(yīng)用。東部地區(qū)高校、科研院所實力雄厚，而且高素質(zhì)人才儲備豐富。因此科技水平的提高會迅速“落地”，推動社會生活的進步。而東北、西部地區(qū)科教水平薄弱，高新產(chǎn)業(yè)稀缺，一方面是科技創(chuàng)新較少；另一方面是科技水平的提高得不到應(yīng)有的重視。

4.其他因素對能源轉(zhuǎn)型的影響

（1）經(jīng)濟因素對能源轉(zhuǎn)型的影響。表8 表明經(jīng)濟發(fā)展水平有利于促進能源轉(zhuǎn)型，這是由于一方面，隨著人均收入水平的提高，人們更有可能負擔(dān)得起相對更高成本的清潔能源；另一方面，伴隨著經(jīng)濟水平的提高，人們對環(huán)境質(zhì)量要求提高，這也將有利于促進能源轉(zhuǎn)型。但是，與經(jīng)濟發(fā)展對能源轉(zhuǎn)型影響不同的是，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對能源轉(zhuǎn)型的影響結(jié)果并不顯著。主要原因是本文僅用第三產(chǎn)業(yè)增加值的比例變化代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，而對第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部各部門生產(chǎn)結(jié)構(gòu)變化的影響沒有進行分析，可能存在著第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部各部門產(chǎn)值變化對能源消費影響的相互抵消作用。

（2）教育水平對能源轉(zhuǎn)型的影響。表8 顯示，教育水平的提高對于能源轉(zhuǎn)型具有顯著的影響作用。這主要是由于：第一，教育水平高的地區(qū)往往經(jīng)濟和技術(shù)都比較先進，有利于實現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型；第二，教育水平高的地區(qū)，文化氛圍往往更加開放包容，有利于吸納新鮮事物，進而有利于促進新能源技術(shù)對傳統(tǒng)能源技術(shù)的替代。

（3）環(huán)境因素對能源轉(zhuǎn)型的影響。表8 的結(jié)果表明環(huán)境污染越嚴重的地區(qū)，能源轉(zhuǎn)型的進程越慢。這一結(jié)論與前面的資源稟賦對能源轉(zhuǎn)型的影響結(jié)果相同。這是由于在煤炭資源豐富的地區(qū)，污染情況往往也比較嚴重。因此，前面結(jié)果表明的“資源詛咒”效應(yīng)與這里的環(huán)境因素對能源轉(zhuǎn)型的影響結(jié)果的一致性，也在一定程度上驗證了本文結(jié)果的可靠性。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了驗證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用替換被解釋變量的方法進行穩(wěn)健性檢驗。結(jié)合已有文獻使用新能源消費占一次能源消費量的比例代表能源結(jié)構(gòu)，其中新能源主要指風(fēng)電、核能等一次電力（鄒璇和王盼，2019）。本文采用一次電力消費量與總消費量的比值作為能源結(jié)構(gòu)的替代變量，利用模型（2）進行回歸，結(jié)果見表11?？梢园l(fā)現(xiàn)，煤炭資源與能源轉(zhuǎn)型表現(xiàn)為顯著負相關(guān)，說明化石資源稟賦對城市能源轉(zhuǎn)型有抑制作用；風(fēng)力資源與能源轉(zhuǎn)型表現(xiàn)為顯著正相關(guān)，太陽能資源與能源轉(zhuǎn)型表現(xiàn)為呈顯著負相關(guān)；技術(shù)進步與能源轉(zhuǎn)型顯著正相關(guān)，說明技術(shù)水平的提高對城市能源轉(zhuǎn)型具有促進作用。這表明，資源稟賦、政策及技術(shù)進步的估計結(jié)果與表8 中的結(jié)果的顯著性基本一致，且估計系數(shù)符號均與基準回歸結(jié)果相反。說明前文構(gòu)建的中國城市能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素對能源轉(zhuǎn)型影響模型回歸結(jié)果穩(wěn)健。

表11 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

四、結(jié)論及政策建議

中國正在全力推動能源清潔低碳化轉(zhuǎn)型，以在2060 年實現(xiàn)“碳中和”的目標。本文基于131 個地級城市的相關(guān)數(shù)據(jù)，從能源的需求側(cè)入手，運用文本挖掘、統(tǒng)計分析、計量回歸分析等方法，分析得出中國城市能源轉(zhuǎn)型的特征與影響因素。研究發(fā)現(xiàn)從能源轉(zhuǎn)型技術(shù)發(fā)展的角度來說，中國城市在太陽能光伏、太陽能熱水器、風(fēng)力發(fā)電和電動汽車等新能源技術(shù)上發(fā)展迅速。從時間尺度上看，中國城市的煤炭消費占比不斷降低，石油消費占比穩(wěn)中有增，天然氣、可再生能源消費占比迅速增加。從空間尺度上看，中國城市能源轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)出由東南部向西北部推進的特征，由東向西轉(zhuǎn)移的趨勢要快于由南向北轉(zhuǎn)移的趨勢。同時，不同類型的城市表現(xiàn)出了能源轉(zhuǎn)型發(fā)展的差異性特征：大、中、小型城市轉(zhuǎn)型進程依次減緩；南方城市能源轉(zhuǎn)型成效優(yōu)于北方城市，東部城市能源轉(zhuǎn)型成效優(yōu)于西部城市；非資源型城市轉(zhuǎn)型速度快于資源型城市。

在影響中國城市能源轉(zhuǎn)型的主要因素方面，研究發(fā)現(xiàn)：煤炭資源稟賦與城市能源轉(zhuǎn)型負相關(guān)，而可再生能源稟賦則和城市能源轉(zhuǎn)型呈正相關(guān)。技術(shù)水平和政策因素均有利于促進能源轉(zhuǎn)型，技術(shù)進步的促進作用要高于政策性因素的影響作用。

本文研究進一步顯示：對不同地區(qū)（東北、西部、中部、東部）的城市來說，資源稟賦、技術(shù)水平和政策因素對城市能源轉(zhuǎn)型的影響效果不同。資源稟賦對西部地區(qū)的能源轉(zhuǎn)型的影響最大，技術(shù)水平對東部地區(qū)能源轉(zhuǎn)型影響統(tǒng)計意義上的顯著性水平最大，政策因素則對東北地區(qū)的能源轉(zhuǎn)型的影響最強。同時，資源稟賦、技術(shù)水平和政策因素對不同規(guī)模的城市能源轉(zhuǎn)型影響效果也不同：煤炭資源稟賦條件和政策性因素對四線城市（以資源密集型產(chǎn)業(yè)為主）影響效果最明顯，技術(shù)進步因素則對一線城市的能源轉(zhuǎn)型影響效果最明顯。通過以上結(jié)果，研究得到的進一步結(jié)論是：①經(jīng)濟水平發(fā)達的地區(qū)，技術(shù)進步對城市能源轉(zhuǎn)型的作用效果最強；②老工業(yè)基地等國有企業(yè)占有主要地位的地區(qū)，政策性因素對城市能源轉(zhuǎn)型的影響最大；③更多依賴資源型產(chǎn)業(yè)的地區(qū)，資源稟賦條件對城市能源轉(zhuǎn)型的影響效果最大。

綜上，為更有效地促進中國城市能源轉(zhuǎn)型，提出如下政策建議：第一，促進中國城市能源轉(zhuǎn)型政策實施的重點地區(qū)應(yīng)該是西部地區(qū)、北部地區(qū)（尤其是東北地區(qū)），以及資源密集型地區(qū)；第二，在不同地區(qū)推動城市能源轉(zhuǎn)型的主要措施應(yīng)該有所不同。東部地區(qū)和其他經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，應(yīng)該以推動技術(shù)進步為主的城市能源轉(zhuǎn)型措施為核心；東部三省及其他國有企業(yè)為主、市場經(jīng)濟相對不夠活躍的地區(qū)，應(yīng)該更加注重發(fā)揮能源轉(zhuǎn)型政策的推動作用；西部地區(qū)等資源密集型地區(qū)應(yīng)該更多考慮如何減少資源密集型產(chǎn)業(yè)對能源轉(zhuǎn)型的阻礙作用。