中国城市化和工业化对能源消费的影响研究

马 珩

(南京航空航天大学经济与管理学院，江苏南京 210016)

中国城市化和工业化对能源消费的影响研究

马 珩

(南京航空航天大学经济与管理学院，江苏南京 210016)

中国是世界上第二大能源消费国。随着中国的城市化和工业化，中国的能源消费将会进一步增加。以能源消费为因变量，以城市化、工业化和能源价格为自变量，建立多元线性回归模型，估算中国城市化和工业化对能源消费的影响。研究结果表明，GDP，工业增加值占GDP比重，城镇人口比重都会增加中国的能源消费;第三产业比重则会降低中国能源消费;另外由于技术进步和节能政策的作用，中国能源消费还存在着一个负的时间趋势。采用回归方程以中国十二五规划中城市化和工业化的部分目标为依据，对中国2015年的能源消费进行了预测，预测结果表明十二五期间中国能源消费将维持6%左右的增长速度。在此基础上，从产业结构，能源价格和节能技术等方面对中国的节能政策进行分析。

城市化;工业化;能源消费;回归模型

一、引言

作为世界上最大的发展中国家，中国正处在工业化和城市化的进程中。自上个世纪90年代，中国的工业化进程加快，2009年工业增加值(可比价格)是1990的9.5倍，年均增长12.6%;与此同时，中国的城市化进程也在加速，城镇人口比重从1990年的26.41%提高到2009年的46.59%，增长了20.18个百分点。随着工业化和城市化，中国的能源消费总量迅速增加，从1990年的98703万吨标准煤增加到2009年的306647万吨标准煤，年均增长6.1%。尽管中国的经济发展取得了巨大成就，但是中国仍然是发展中国家，工业化和城市化仍然没有完成，尤其是中西部地区的工业化程度和城市化水平仍然较低。这意味着在今后相当长的一个时期内，中国工业化和城市化仍将继续，能源消费也将维持较快增加。充分认识城市化和工业化对能源消费的影响，是制定经济政策和能源政策的根本依据。

城市化和工业化对能源消费影响的研究受到了学者们的高度重视。

Phetkeo Poumanyvong和Shinji Kaneko(2010)通过可拓展的随机环境影响评估模型，采用1975－2005年99个国家的平衡面板数据集，对人口、富裕程度、技术三个自变量和因变量之间的关系进行研究，结果表明，城市化降低了低收入群体的能源消费，而中高收入群体反而随着城市化进程增加了能源消费［1］。Yimin Chen等(2011)经研究发现，城市规模、城市土地分块与其不规则性以及主城区与能源的消费相关［2］。Yaobin Liu(2009)发现，无论从长期看还是从短期来说，仅存在从城市化到能量消耗总量的单向因果关系［3］。Reinhard Madlener，Yasin Sunak(2011)研究指出，经济体内不同地区不同的城市化机制导致城市能源需求的大幅增加以及能源结构的改变［4］。Weijun Gao等(2004)研究结果显示，城市居民生活条件的逐步改善导致家庭能源使用的增加［5］。Lei Shen等(2005)则探讨了城市化与主要能源和煤炭资源的供求的关系以及GDP和中国城市化的关系［6］。梁朝晖(2010)研究表明了城市化进程中的不同阶段有着不同的能源消费需求，具体如下:在第一阶段能源消费增长主要是由工业化所引起的，第二阶段主要是受城市化的影响，第三阶段则是受到工业化和城市化的共同驱动［7］。陈军等 (2007)通过对两类非可再生能源(煤和石油)在地区工业发展的消耗进行判别分析，探讨了中国的地区工业化水平对于能源消费水平的影响［8］。吴巧生(2010)通过ARDL模型的应用，估计了中国工业化和不同能源消费的关系，并基于多因素分析方法讨论了自改革开放以来中国能源强度的驱动因素［9］。张欢等(2011)认为中国的工业化和能源需求增长之间存在长期稳定的均衡关系［10］。吴巧生等(2005)则发现工业化有助于提高能源效率［11］。王鹤(2009)的研究结果表明，在能源消费、劳动生产率和工业化之间存在着一个长期的均衡关系［12］。

以上研究表明，工业化和城市化不仅影响着能源消费，而且是能源消费增长的重要驱动因素，但目前的研究中很少同时考虑城市化和工业化对能源消费的影响;现有的研究以计量的方法为主，为了保证数据能有更好的平稳性，普遍采用的是对数模型，对数模型则意味着能源消费与城市化和工业化之间存在指数函数关系，但是这一点还缺乏足够的证据。因而本文以能源消费为因变量，以城市化、工业化和能源价格为自变量，建立多元线性回归模型，估算中国城市化和工业化对能源消费的影响。

二、工业化和城市化对能源消费影响的回归模型

本文将建立多元线性回归模型，研究工业化和城市化对能源消费的影响。

随着工业化的进程，工业自身迅速发展，工业增加值占国内生产总值(GDP)的比重会迅速增加，并推动经济的快速增长;但是工业化发展到一定阶段后，第三产业随之迅速发展，并且在国民经济中的比重也会逐步上升。因而本文选择工业增加值，国内生产总值，工业增加值占GDP比重和第三产业增加值占GDP比重来表征工业化程度。随着城市化的发展，城市规模不断扩大，城市人口比重不断提高。本文以城市人口数量来表示城市规模的扩大，以城市人口比重来表示城市化水平。能源价格对能源消费的影响也不能忽视。此外，本文还考虑一个时间趋势，这个时间趋势包含了技术进步、节能政策等综合影响。本文建立如下的线性回归模型:

其中:

EC:能源消费

GDP:国内生产总值

Industry:工业增加值

InduP:工业增加值占GDP比重

TERP:第三产业增加值占GDP比重

ENP:能源价格指数

Citypopu:城市人口数

CPP:城市人口占总人口的比重

t:时间趋势

三、工业化和城市化对能源消费影响的回归方程

(一)工业化和城市化和能源消费数据

能源消费采用能源消费总量来表示;为了保证可比性，国内生产总值和工业增加值采用不变价格，用国内生产总值指数和工业增加值指数进行换算;由于缺乏直接的能源价格数据，以燃料动力类购进价格指数代替;国内生产总值指数、工业增加值指数、工业增加值占GDP比重，第三产业占GDP比重，能源消费总量，燃料动力类购进价格指数、城镇人口数和城镇人口比重如表1所示。

2009年中国GDP为343464.7亿元，其他年份按照2009年价格计算，则有:GDPn=IGDPn/IGDP2009×GDP2009，其中GDPn表示n年的不变价格GDP，IGDPn表示 n年的 GDP指数，IGDP2009表示2009年的GDP指数，GDP2009表示2009年GDP。

表1 中国城市化、工业化和能源消费

2009年中国工业增加值为135239.9亿元，其他年份按照2009年价格计算，则有:Industryn=IIndustyn/IIndusty2009×Industy2009，其中Industryn表示n年的不变价格工业增加值，IIndustyn表示n年的工业增加值指数，IIndusty2009表示2009年的工业增加值指数，Industy2009表示2009年工业增加值。

表1中的燃料动力类购进指数是以上一年为基期的，所以将燃料动力类购进价格指数换算成以1990为基期，1990年取 100，则有:ENPn=ENPn－1×PPEn，其中ENPn表示 n 年的燃料动力类购进价格指数(1990年为基期)，ENPn－1表示n－1年的燃料动力类购进价格指数(1990年为基期)，ENPn表示n年的燃料动力类购进价格指数。

时间趋势t以1990年为基准，1990年取值为1，1991年取值为2，…，2009年取值为20。

不变价格GDP，不变价格工业增加值，燃料动力类购进价格指数(1990年为基期)，时间t如表2所示。

(二)回归方程

考虑到变量之间的多重共线问题，采用逐步回归的方法对变量进行筛选，并用SPSS对模型求解。求解结果如表3、表4和表5所示。

表2 不变价格GDP，不变价格工业增加值和价格指数

表3 模型整体显著性

表4 回归系数

表5 排除的变量

在表3中，Adjusted R Square为0.993，Sig.F Change为.000，模型在1%的置信水平下显著，说明模型很好地反映了工业化、城市化、能源价格和时间趋势对能源消费的影响。表5说明城镇人口数CityPopu由于共线从模型中剔除了。表4则给出了回归方程系数及其显著性。回归方程如下:

常数项小于零，但不显著。常数项小于零的原因是在国际分工体系中，中国处在产业链的低端，中国生产的同样的产品和服务，其附加值要远远低于发达国家，甚至低于印度等发展中国家，这导致了GDP对能耗的影响被高估。常数项的负值是对这种高估的一个调整。

GDP的系数为1.077，大于零，而且在1%的置信水平下显著。这说明，GDP平均每增长1亿元，能源消费增加1.007万吨标准煤，工业化导致的经济增长是能源消费增长的主要驱动因素。

工业增加值占GDP的比重 INDUP系数为6365.251，大于零，并在在10%的置信水平下显著。这说明，工业增加值占GDP的比重每提高一个百分点，能源消费平均增长6365.251万吨标准煤。第三产业占GDP比重的系数为－2163.676，小于零，但不显著。这说明第三产业占GDP的比重每提高一个百分点，能源消费平均减少2163.676万吨标准煤。中国处在工业化进程中，第二产业尤其是工业仍将是国民经济的主体，但是第三产业也获得了较快发展，占GDP的比重不断提高，其节能降耗的效果将会逐步显现。

能源价格的ENP的系数为－76.895，小于零，但是不显著。这说明能源价格上涨能在一定程度上抑制能源消费的过快增长，但是由于能源缺乏价格弹性，价格对能源消费的抑制作用有限。

城镇人口比重CPP系数为7743.360，大于零，并在在10%的置信水平下显著。这说明城镇人口比重没提高一个百分点，能源消费增长7743.360万吨标准煤。城镇居民生活水平要高于农村居民，城镇人口能耗要高于农村人口能耗。城市化水平的提高必将增加能源消费，尤其是生活能源消费。

时间趋势t的系数为－11613.905，小于零，但是不显著。这说明技术进步、节能政策等每年都会在一定程度上降低能源消费，但是这种作用的影响较为有限。

四、中国能源消费预测与政策建议

(一)中国能源消费预测

本文建立了多元线性回归模型，较好地揭示了工业化和城市化对中国能源消费的影响。可以利用该模型，对中国未来的能源消费进行预测。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》中提出的一些工业化和城市化的目标，是对中国十二五期间能源消费预测的重要依据，主要包括GDP，第三产业占GDP比重，城镇人口比重，如表6所示。计算1990－2009年的平均燃料动力类购进价格指数，并将其作为十二五的燃料能源购进价格指数，即109.7895，并计算得到2015年的燃料动力类购进价格指数(1990年基期)。三次产业中第三产业占GDP的比重如果上升4个百分点，那么第一产业和第二产业的比重将共下降4个百分点;十一五期间农业占GDP比重下降0.9个百分点，估计十二五期间农业占GDP比重下降的速度可能会进一步放缓，因而考虑2015年农业占GDP比重下降0.7个百分点，第二产业比重下降3.3个百分点;大多数年份，工业占第二产业比重大约为88%，如果按照这个比例，工业占GDP比重将下降2.9个百分点;因而将2015年工业占GDP的比重设为37%。时间趋势自然增加，2015年为26。

表6 2015年自变量的目标值或估计值

根据这些自变量的设定值，利用式(2)的回归方程，可以预测2015年中国能源消费，预测结果为43.8万亿吨标准煤，比2010年32.5万亿吨标准煤增长11.3万亿吨标准煤，年均大约增长6%。

(二)政策建议

GDP增长、工业增加值占GDP的比重增加及城镇人口提高都会增加能源消费。说明工业化和城市化都会加速能源消费的增长。2010年中国的城镇人口比重为47.5%，城市化仍将快速推进;中国区域经济发展不平衡，中西部地区的工业化程度仍然非常低，工业化进程还将持续很长时间。这说明，能源消费的快速增长仍将持续。对十二五末能源消费预测的结果也说明了这一点。这就要求中国政府始终要高度重视节能工作，充分认识节能的艰巨性和长期性，常抓不懈。基于本文建立的线性回归模型所得的结果，对中国的节能管理提供以下政策建议。

1.优化产业结构，提高第三产业比重。中国节能必须要加快第三产业发展，促进产业结构升级。但是在中西部地区工业化程度不高的情况下，提高第三产业比重是一个很大的挑战。因而在中国的东部沿海地区，工业化程度和城市化水平较高，应着力发展第三产业，从经济发展的龙头转变成全国经济结构调整的火车头。

2.引进新技术，应用新能源，调整能源消费结构。时间趋势说明了科技进步等可以减少能源消费。中国的科技水平与发达国家尚有较大差距，技术节能的空间也比较大。从长远看，依靠创新，发展节能技术和新能源，是中国节能工作的根本。

3.挖掘节能潜力，实施节能战略。在城市化和工业化的过程中，倡导能源节约型发展模式。通过制定节能规划、推广节能标准，对能源消费需求较大的领域有重点地开展节能专项工作。

4.强化能源价格调控，引导能源适度消费。能源价格上涨也能在一定程度上抑制能源消费。能源价格长期上涨趋势明显，在一定程度上将有利于中国的节能工作。另外，中国在煤炭等能源开采过程中，对环境保护和修复不够重视，应加大相关投入，并计入能源成本，最终加到能源价格中。

［1］Phetkeo Poumanyvong ，ShinjiKaneko.Does Urbanization Lead to Less Energy Use and Lower CO2Emissions?A Crosscountry Analysis［J］.Ecological Economics，2010，70:434－444．

［2］Yimin Chen，Xia Li，Yong Zheng，et al.Estimating the Relationship between Urban Forms and Energy Consumption:A Case Study in the Pearl River Delta，2005 － 2008［J］.Landscape and Urban Planning，2011，102:33 －42．

［3］Yaobin Liu.Exploring the Relationship between Urbanization and Energy Consumption in China Using ARDL(Autoregressive Distributed Lag)and FDM(Factor Decomposition Model)［J］.Energy，2009，34:1846 －1854．

［4］Reinhard Madlener，Yasin Sunak.Impacts of Urbanization on Urban Structures and Energy Eemand:What Can We Learn for Urban Energy Planning and Urbanization Management［J］.Sustainable Cities and Society，2011(1):45－53．

［5］Weijun Gao，Xingtian Wang，LiHai feng，et al.Living Environment and Energy Consumption in Cities of Yangtze Delta Area［J］.Energy and Buildings，2004，36:1241 －1246．

［6］Lei Shen，Shengkui Cheng，Aaron James Gunson，et al.Urbanization，Sustainability and the Utilization of Energy and Mineral Resources in China［J］.Cities，2005，22:287 －302．

［7］梁朝晖.城市化不同阶段能源消费的影响因素研究［J］.上海财经大学学报，2010(5):89－96.

［8］陈 军，成金华，吴巧生.工业化水平区域差异与中国能源消费［J］.中国人口·资源与环境，2007(17):59－64.

［9］吴巧生.理解中国工业化与能源消费:基于计量经济模型的实证检验［J］.中国地质大学学报:社会科学版，2010(10):49－55.

［10］张 欢，成金华，王来峰.中国工业化进程与能源矿产供需均衡的研究［J］.中国人口·资源与环境，2011，(21):165－170.

［11］吴巧生，成金华，王 华.中国工业化进程中的能源消费变动——基于计量模型的实证分析［J］.中国工业经济，2005，205:30 －37.

［12］王 鹤.中国工业化进程中能源消费变动的实证分析——基于协整检验与误差修正模型［J］.技术经济研究，2009(6):35－39.

Influence of Urbanization and Industrialization on China's Energy Consumption

MA Heng

(College of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing210016，China)

China is the second largest energy consuming country in the world.With industrialization and urbanization，energy consumption will increase further.By taking energy consumption as the dependent variable，urbanization and industrialization and energy prices as independent variables，a model of multivariate and linear regression is built to estimate the influence of urbanization and industrialization on energy consumption.The results show that，GDP，GDP proportion of industrial added value and town population proportion will increase China's energy consumption;the tertiary industry proportion will reduce the energy consumption;and as a result of technological progress and energy policy，there is a negative time trend of energy consuming.By using some targets of urbanization and industrialization during the 12th Five－Year Plan of China，the regression equation is used to predict energy consumption of 2015，the forecasting results show that energy consumption will maintain 6%growth rate during the 12th Five－Year Plan.At last，China's energy policy is analyzed from the industrial structure，energy price and energy saving technology and so on.

urbanization;industrialization;energy consumption;regression model

F4

A

1002－9753(2012)01－0176－07

2011－09－06

2011－12－20

南京航空航天大学科研项目(NR2010004);江苏高校哲学社会科学研究重点项目(2010ZDIXM028);国家教育部青年基金项目(10YJC630176)

马 珩(1972－)，女，江苏姜堰人，南京航空航天大学经济与管理学院副教授，博士生，研究方向:应用经济，能源政策。

(本文责编:海 洋)