电力消费、产业高级化对人口城镇化的影响——基于全国省级面板数据的分析

张梦飞，文成业

(广西师范学院，广西南宁 530299)

电力消费、产业高级化对人口城镇化的影响
——基于全国省级面板数据的分析

张梦飞，文成业

(广西师范学院，广西南宁 530299)

电力消费量和产业高级化反映着经济发展水平，进而对人口城镇化率产生重大影响。本文从理论研究出发，对全国电力消费量、产业结构及人口城镇化率变化情况进行统计分析，利用2005—2015年省级面板数据开展回归分析，得出相关结论。

电力消费；三产/二产；人口城镇化率

近年来，我国城镇化进程加快，推动产业升级的力度增强。同时，经济发展进入新常态，产业结构升级开始对人口城镇化发展呈现出不同影响，研究电力消费、产业高级化对人口城镇化的作用具有重大意义。国内关于人口城镇化的影响因素研究日渐完善，对其背后的推动力研究更是如此。其中，电力消费量的增长反映着经济发展的水平，进而对人口城镇化产生作用。已有研究表明，2010年以前我国工业化发展领先于城镇化[1]。但国内各地城镇化发展路径不一，表现出来的特征各异。当前总体上人口城镇化速度比较合适，应注重城镇化进程中的产业结构问题[2]，逐步完善城市基础设施建设，大力发展第三产业[3]，加快改善产业发展与城镇发展的协调机制，加快转变城镇化发展模式，尽快实现产业结构升级与新型城镇化发展的有机结合[4]，走出一条人口城镇化和产业结构优化升级相结合的新型城镇化之路[5]。在相关研究的基础之上，本文拟用省级面板数据实证分析电力消费、产业高级化对人口城镇化的影响机制，统计数据均来自2006—2016年的《中国统计年鉴》。

一、统计分析

近年来，我国的城镇化进程不断加快[6]，城镇化发展水平不断提升。全国常住人口城镇化率从2005年的43%，增长到2015年的56.1%，增长了13.1个百分点。与此同时，我国产业结构优化升级速度加快，产业高级化发展趋势特征明显(见图1)，第二产业占GDP比重从2005年的48.9%，波动上升到2011年50.5%的最高水平，之后出现拐点、下滑，到2015年降低到44.4%。第三产业占GDP比重由2005年的39.7%一路波动上升到2015年的47.2%，但在2005—2011年间，第三产业占比增长趋势不明显，仅增长0.7个百分点，之后增速加快，并在2015年成功超过第二产业。我国二三产业的占比变化过程，反映出产业高级化的趋势特征，第三产业逐渐超过第二产业，成为国民经济的第一大产业，由此带来了人口城镇化动能的转换，第三产业对带动就业、促进人口城镇化的作用越来越明显。

二、模型设定与数据描述

(一)模型设定

电力消费量与城镇化水平保持着长期均衡关系，电力消费对人口城镇化发展起着促进作用，第三产业增加值/第二产业增加值(简称“三产/二产”)的提高代表着产业高级化的过程，第三产业增加值占GDP比重也是产业结构优化升级的重要标志。本文基于全国30个省级面板数据，分别对人口城镇化率、电力消费量、第三产业增加值/第二产业增加值、第三产业增加值占GDP比重取对数，建立如下的计量模型。

图1 2005—2015年全国电力消费量、第二产业及第三产业占比情况

Indit=α0+α1Inait+ αiInbit+βiIncit+γiXit+εt

其中，Indit表示人口城镇化率，Inait表示电力消费量，Inbit表示第三产业增加值/第二产业增加值，Incit表示第三产业增加值占GDP比重，Xit为控制变量，α0、α1、 αi、βi、γi为系数，εt为误差扰动项，i代表地区，t代表时间。

(二)统计描述

对各解释变量进行统计性描述分析，结果如表1所示。

表1 变量统计性描述

为方便确认电力消费量、三产增加值/二产增加值、第三产业占比分别与人口城镇化之间存在的关系，分别对各解释变量进行散点图描述，以分析其趋势性特征。运用Stata软件，将模型中解释变量与被解释变量之间关系绘制成散点图，如图2所示。

从散点分布特征来看，电力消费量与人口城镇化率之间趋势性特征比较明显，电力消费量的增长对人口城镇化率的提升具有轻微的正向影响，三产/二产对人口城镇化率存在比较显著的负面作用，而第三产业占比的提高对人口城镇化率却有着比较显著的正面影响。

图2 散点图

三、回归分析

首先分别用固定效应模型、随机效应模型对样本进行回归，并通过豪斯曼检验，发现采用固定效应模型回归拟合程度较好。因此，采用固定效应回归对东、中、西部地区分别进行回归分析，并将样本按照2005—2010年和2011—2015年两个时间段作比较回归分析。

(一)固定效应模型、随机效应模型回归分析

分别对样本数据进行固定效应、随机效应估计，如表2所示。

表2 固定效应、随机效应估计回归结果

注:括号内为t统计值和z统计值；“***”、“**”、“*”分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。

从回归分析结果看，固定效应回归和随机效应回归结果同样显著，这说明模型拟合程度较好，证实了电力消费量对人口城镇化率有着轻微的正向影响，三产/二产对人口城镇化率有显著的负面作用，但由于模型控制了三产增加值这一变量，也就是二产发展对城镇化有正面作用，而第三产业占比对人口城镇化率有着比较显著的正面影响。从两种方法回归的系数对比来看，采用固定效应模型回归的电力消费量对人口城镇化率的正向调节作用略大于随机效应模型，而三产/二产对人口城镇化率的反向作用小于随机效应模型，第三产业占比对人口城镇化率的正向调节作用同样小于随机效应模型的回归结果。总之，两种回归结果与散点图表现的特征相似，电力消费量的增加反映了产业发展的繁荣，而产业发展主要集中在城镇，城镇产业发展繁荣对促进人口向城镇集聚起到重大促进作用，因此回归系数为正。模型控制了第三产值增加值这一变量，导致三产/二产对人口城镇化率的发展表现出负面调节作用，这可能与我国在2005到2015年之间正处在工业化中期向后期过渡的阶段，第二产业是拉动经济增长和城镇化的主要动力，城镇人口的增加主要来自第二产业带动。第三产业占比对人口城镇化率起着促进作用，随着我国经济发展进入新常态，第二产业对经济发展和人口城镇化的拉动作用将减弱，而日益完善和发达的第三产业将成为拉动经济增长和人口城镇化的主要引擎。

(二)豪斯曼检验

豪斯曼检验P值等于0，也就是说用固定效应模型回归效果更好，更符合实际。因此，下面将采用规定效应模型分别开展分区域、分时间节点的进一步讨论。

(三)区域回归分析

结合回归分析结果，选用固定效应模型进行分区域回归，按照传统的东、中、西部区域分别做回归分析，结果如表4所示。

表3 豪斯曼检验结果

表4 分区域固定效应模型回归结果

模型在东、中、西部分区域回归的拟合程度整体较好。从东部地区样本回归结果来看，电力消费量对人口城镇化率的正向影响较中西部地区偏弱，这可能由于东部地区用电结构、用电效益较中西部优。东部第三产业占比回归系数最高，这说明东部地区第三产业发展对带动人口向城镇流动作用最为显著，这可能由于东部地区第三产业发展层次、水平都较中西部高，对人口城镇化的带动作用也最强。

从中部地区样本回归结果看，电力消费量回归系数在三区域中最高，电力消费对人口城镇化进程的促进作用最为显著。中部地区三产/二产回归系数的绝对值最小，这说明三产/二产对人口城镇化率的负向条件作用最小。

从西部地区样本回归结果看，三产/二产和第三产业占比回归系数的绝对值大于东、中部地区，西部省份工业化和第三产业发展速度较快，而工业化、第三产业发展对新型城镇化具有明显的促进作用[7]。

(四)分年度回归分析

为动态分析不同时间段模型拟合的情况，将样本分成2005—2010年和2011—2015年分别作固定效应模型回归分析，回归结果如表5所示。

从不同年份回归结果看，2005—2010年模型回归拟合程度不好，电力消费量增长对城镇人口集聚呈现微弱的正向影响。2010—2015年模型回归拟合程度较好，电力消费量对人口城镇化率呈现较前期更加微弱的影响，三产/二产对人口城镇化率则起着微小的负面影响，第三产业占比对人口城镇化率起着正向促进作用。

表5 分年份固定效应模型回归结果

注:括号内为t统计值；“***”、“**”、“*”分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。

四、分位数回归分析

分别设定0.1、0.25、0.5、0.75、0.9四个分位数点，经过400次抽样，对样本进行分位数回归，结果如表6、图3所示。

表6 分位数回归结果

图3 分位数回归结果

从电力消费量对人口城镇化率的回归结果来看，随着分位数的增加，电力消费量的分位数回归系数呈现下降特征。在0.1分位数点，电力消费对人口城镇化具有正向促进作用，这可能由于电力消耗的增长促进了经济发展，从而带动了人口集聚。而到0.25分位数点，电力消费对人口城镇化的正面影响呈现下降趋势。进而到0.5分位数点，电力消费对人口城镇化呈现出负面影响，这说明较高的电力消耗对经济增长呈现出反面的抑制作用，很多人不愿离开生态环境相对较好的农村。到0.75分位数点，这种抑制作用进一步扩大。到0.9分位数点，对人口城镇化的抑制作用逐步趋于稳定。

从三产/二产对人口城镇化率的回归结果来看，随着分位数的增加，三产/二产的分位数回归系数呈现增长态势。在0.1分位数点，三产/二产对人口城镇化率有负面影响，而随着分位数点向高分位数发展，反映到我国城镇化进程中，第二产业的发展对推动人口城镇化发展起着重要的作用[8]。但随着分位数的提高，到0.25、0.5分位数点，这种正向促进作用逐渐减小，当我国第二产业仍以数量扩张时，其对人口城镇化的促进作用比较显著，但扩张到一定程度，导致第二产业部分行业产能过剩严重，对城镇化的推动作用也逐渐减弱。到0.75分位数点，这种负面影响逐渐趋于平稳。到0.9分位数点，三产/二产对人口城镇化率的负面影响较0.75分位数点又有了微小的减弱，这说明二产对人口城镇化驱动力已日趋微弱，这说明我国城镇化的发展急需寻找新的动能，新的动能可能来自第三产业的发展和三次产业的进一步融合。

从第三产业占比对人口城镇化率的回归结果来看，随着分位数的增加，第三产业占比的分位数回归系数呈现先增后减趋势。在0.1分位数点，第三产业占比对人口城镇化起着正向推动作用。在0.25分位数点，这种推动力有了轻微的加强，这说明第三产业发展对人口城镇化的正向促进作用有所加强。可能由于近年来电子商务、物流运输、信息服务、包装设计等新兴服务业的发展在短期内创造了无数工作岗位，加速了农村人口向城镇集聚。在0.5分位数点，对人口城镇化呈现正向促进作用，只是这种作用具有比较明显的下降特征，这说明第三产业驱动人口向城镇集聚的能力减弱，这一方面来自于第三产业发展的日益完善，所提供的城镇就业岗位趋于饱和，难以再大规模带动农村人口进城。在0.75分位数点，第三产业占比对人口城镇化的驱动作用仍为正，如0.5分位数点一样，这种正向作用逐渐减弱，但减弱的速度比0.5分位数点较慢。同样，在0.9分位数点，这种正向作用的减弱趋势更加微小，但总的来说，第三产业对城镇化的发展仍有强大的驱动力。

五、结论与反思

通过上述实证分析结果可知，电力消费对人口城镇化具有轻微的促进作用，第二、第三产业发展对人口城镇化起着正向影响，随着时间的推移，第二、第三产业对人口城镇化的拉动作用逐渐减弱，未来第三产业发展和三次产业高水平融合很有可能成为人口向城镇集聚的新动能。

本文在指标选取上存在一定欠缺，选取电力消费量来解释人口城镇化率，用固定效应模型回归发现，电力消费对人口城镇化有轻微的正向影响，而用分位数回归结果发现，仅在0.1分位数点电力消费对人口城镇化是微小的正向影响，而随着分位数的提高，则呈现出负面影响，这种回归结果不太稳健。在表示产业高级化时，本文用三产/二产和第三产业占比两项指标，但控制了第三产业占比，发现三产/二产对人口城镇化呈现负面影响，只能解释成第二产业的发展对人口城镇化具有正向促进作用。

[1]简新华,黄锟.中国城镇化水平和速度的实证分析与前景预测[J].经济研究,2010,(3).

[2]王锐,朱显平.产业结构、城镇化与经济增长——基于省际面板数据的经验分析[J].中国流通经济,2016,(4).

[3]杨文举.中国城镇化与产业结构关系的实证分析[J].经济经纬,2007,(1).

[4]杜传忠,刘英基,郑丽.基于系统耦合视角的中国工业化与城镇化协调发展实证研究[J].江淮论坛,2013,(1).

[5]冯尚春.中国特色城镇化道路与产业结构升级[J].吉林大学社会科学学报,2005,(5).

[6]杨兰锦.人口城镇化与经济城镇化的协调与互动关系研究[J].时代金融,2013,(7).

[7]马远,陈军.城镇化与产业发展的动态关联效应研究——以新疆为例[J].管理现代化,2012,(5).

[8]龚新蜀,许文倩.新疆城镇化发展的区域差异及决定因素分析[J].小城镇建设,2009,(11).

OntheInfluenceofElectricityConsumptionandUpgradingIndustriesTowardstheUrbanizationofPopulation

ZHANG Meng-fei,WEN Cheng-ye

Electricity consumption and upgrading industries reflect the level of economic development,and have a significant impact on the population urbanization rate. Starting from the theoretical research,this paper explores the country's electricity consumption,industrial structure and change of the population urbanization rate so as to get some relevant conclusions.

electricity consumption; tertiary industry/secundiparity; population urbanization rate

2017-03-27

张梦飞(1992— )，男，广西师范学院研究生。文成业(1995— )，男，广西师范学院研究生。

F124

：A

：1009-5152(2017)02-0067-06