城市化水平與能源消費的動態(tài)均衡關(guān)系實證研究

張優(yōu)智，黨興華

(1.西安理工大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，陜西 西安 710054;2.西安石油大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，陜西 西安 710065)

城市化水平與能源消費之間的關(guān)系一直是能源經(jīng)濟學(xué)研究的重要問題。Poumanyvong等通過對1975～2005年99個國家的面板數(shù)據(jù)，對人口、富裕程度、技術(shù)3個自變量和因變量之間的關(guān)系進行了研究，研究發(fā)現(xiàn):城市化降低了低收入群體的能源消費，而中高收入群體卻隨著城市化進程增加了能源消費［1］。Liu研究發(fā)現(xiàn)，不管是長期還是短期，只存在從城市化到能量消耗總量的單向因果關(guān)系［2］。Wei等指出城市化對能源消費具有雙刃劍的作用:一方面，城市化進程的推進導(dǎo)致了經(jīng)濟的增長和人們生活水平的提高，從而加大了能源消費的數(shù)量;另一方面，正是由于城市化程度的不斷提高，產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)、技術(shù)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等得到更合理的調(diào)整、各種配置得到進一步的優(yōu)化、各種資源得到更合理的利用，又使得能源消耗具有下降的趨勢［3］。IMAI利用多個國家1980～1993年的數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)城市人口比例和人均能源消費的對數(shù)存在正相關(guān)關(guān)系［4］。Shen等認為中國的城市化水平與能源需求之間存在較強的相關(guān)關(guān)系［5］。耿海青對1953～2002年中國的煤炭、石油、天然氣消費量和城市化率進行擬合，發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)都在0.9以上，城市化水平與人均能源消費也存在高度的相關(guān)性，隨著城市化水平的提高，人均能源消費水平上升［6］;梁朝暉采用1953～2007年的時間序列數(shù)據(jù)研究城市人口與能源消費之間的因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者之間存在雙向因果關(guān)系［7］;劉耀彬?qū)?978～2005年間的中國城市化與能源消費之間的動態(tài)關(guān)系進行分析，發(fā)現(xiàn)中國城市化水平提高是能源消費量增長的原因，而中國能源消費增長卻不是城市化水平提高的直接推動原因［8］;許冬蘭等研究發(fā)現(xiàn)山東省城市化和能源消耗量之間不僅存在著單向的因果聯(lián)系，并且存在著協(xié)整關(guān)系［9］;袁曉玲等構(gòu)建了測度城市化水平的綜合指標，基于1990～2009年關(guān)中城市群的時間序列數(shù)據(jù)，定量分析了陜西省不同區(qū)域城市化水平與能源消費之間具有不同的因果關(guān)系［10］;楊肅昌等研究發(fā)現(xiàn):甘肅省城市化水平提高是導(dǎo)致能源消費增長的原因，而能源消費增長卻不是城市化水平提高的原因［11］。

各國城市化發(fā)展的規(guī)律由諾瑟姆(Northam)1975年總結(jié)為城市化發(fā)展曲線，即S型曲線。世界城市化可以分為3個階段:第一階段城市化水平小于30%。此時城市人口增長緩慢，當(dāng)城市人口比重超過10%以后城市化水平才略微加快。該階段人們的生產(chǎn)和生活方式以農(nóng)業(yè)和農(nóng)村為主，以城市的生產(chǎn)和生活方式為輔。第二階段城市化水平在30%～70%之間。當(dāng)城市人口比重超過30%，城市化進程出現(xiàn)加快趨勢，這種趨勢一直持續(xù)到城市化水平達到70%才會穩(wěn)定下來。該階段人們的生產(chǎn)和生活方式也在發(fā)生深刻的變化，主要表現(xiàn)為由農(nóng)業(yè)和農(nóng)村轉(zhuǎn)變?yōu)楣I(yè)和城市。第三階段城市化水平大于70%。此時社會經(jīng)濟發(fā)展?jié)u趨成熟，城市人口保持平穩(wěn)。該階段人們生產(chǎn)方式由工業(yè)向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)變，生活方式由追求數(shù)量向提高生活質(zhì)量轉(zhuǎn)變［12］。

眾所周知，1978年中國城市化率只有17.92%，而2010年城市化率上升到49.95%，農(nóng)村人口和城市人口基本相當(dāng)，城市化進程處于加速發(fā)展期。在這一階段，經(jīng)濟發(fā)展對工業(yè)特別是資源型工業(yè)的依賴要高于城市化初級階段，這會增加能源消費量。所以城市化進程的推進所帶來的生產(chǎn)和生活方式的改變將會導(dǎo)致總體能源消費水平的上升。考慮到數(shù)據(jù)獲得的便利性，本文主要采用城鎮(zhèn)人口比重來衡量城市化水平。本文將對中國1978～2010年城市化水平和能源消費的問題進行實證研究，分析兩個變量之間是否存在因果關(guān)系，研究結(jié)論可以為建立節(jié)能型城市提供決策依據(jù)。

一、研究方法、變量及數(shù)據(jù)來源

(一)研究方法

為了驗證城市化水平和能源消費之間的關(guān)系，本文采用Engle和Granger提出的協(xié)整檢驗方法(以下簡稱為E-G兩步法)進行兩者間的協(xié)整關(guān)系檢驗。將協(xié)整定義為

k 維向量時間序列 Yt=(y1t，y2t，…，ykt)'(t=1，2，…，T)的分量序列間被稱為d、b階協(xié)整，(1)若滿足Yt～I(d)，要求Yt的每個分量都是d階單整的向量;則記為Yt～CI(d，b);(2)若存在非零向量β=(β1，β2，…，βk)，使得 β'Yt～ I(d-b)，0 ＜ b≤d，簡稱Yt是協(xié)整的向量，向量β又稱為協(xié)整向量。

E-G兩步法檢驗的主要步驟如下:

(1)若 k 個序列 y1t，y2t，…，ykt都是 1 階單整序列，則建立回歸方程:

該模型估計的殘差序列^ut為

(2)檢驗殘差序列 ^ut是否平穩(wěn)，也就是判斷殘差序列^ut是否含有單位根。通常用ADF檢驗來判斷殘差序列^ut是否平穩(wěn)。

(3)如果殘差序列 ^ut是平穩(wěn)的，則可以確定回歸方程中的k個變量(y1t，y2t，…，ykt)之間存在協(xié)整關(guān)系，并且協(xié)整向量為(1，-^β2，…，-^βk)';否則(y1t，y2t，…，ykt)'之間不存在協(xié)整關(guān)系［13］。

(二)變量選取及數(shù)據(jù)來源

用城鎮(zhèn)人口比重來衡量城市化水平，記為U。能源消費總量(萬噸標準煤)作為能源消費的測度指標，記為E。為了消除時間序列數(shù)據(jù)中存在的異方差現(xiàn)象，對兩個變量分別取自然對數(shù)，記為ln(U)、ln(E)，其相應(yīng)的1階差分序列記為Δln(U)、Δln(E)，其 2 階差分序列記為 Δ2ln(U)、Δ2ln(E)，Δ、Δ2分別表示1、2階差分。本研究采用的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒(2010)》，相關(guān)數(shù)據(jù)見表1。

表1 1978～2010年中國城市化水平與能源消費相關(guān)數(shù)據(jù)

二、城市化水平與能源消費的實證分析

(一)單位根檢驗

首先要對城市化水平與能源消費進行平穩(wěn)性檢驗，以確定其平穩(wěn)性及單整階數(shù)，檢驗結(jié)果見表2。其中檢驗形式(C，T，K)中的 C、T、K分別表示單位根檢驗方程包括常數(shù)項、時間趨勢項和滯后階數(shù)。0表示檢驗方差不包括常數(shù)項或時間趨勢項。由表2可知，城市化水平與能源消費2階差分序列的ADF檢驗值都小于臨界值，表明城市化水平與能源消費在經(jīng)過2階差分后平穩(wěn)，所以有l(wèi)n(U)～I(2)，又有l(wèi)n(E)～I(2)。

表2 ln(U)和ln(E)單位根的ADF檢驗表

(二)協(xié)整檢驗和誤差修正模型

1.協(xié)整檢驗

在時間序列數(shù)據(jù)分析中，每一個序列單獨來說可能是非平穩(wěn)的，但序列的線性組合可能有不隨時間變化的性質(zhì)，這種平穩(wěn)的線性組合可以說明變量間是協(xié)整的，即這些非平穩(wěn)變量之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。因為ln(U)～I(2)，ln(E)～I(2)，滿足協(xié)整檢驗的前提，可以用E-G兩步法檢驗這兩個變量之間協(xié)整關(guān)系。協(xié)整回歸方程為

式中:R2是擬合優(yōu)度檢驗，其數(shù)值越接近1，表示樣本方程對總體方程擬合程度越好;F為統(tǒng)計量，F(xiàn)值越大，表示回歸方程的整體顯著性越好。

從協(xié)整回歸方程可以發(fā)現(xiàn)，中國城市化水平每提高1%，能源消費量將增加1.734%，說明中國隨著城市化水平的提高，能源消費量也增加了。回歸方程的殘差為:ln(E)-5.812-1.734ln(U)。殘差序列的 ADF檢驗結(jié)果見表3，可以發(fā)現(xiàn) ln(U)和ln(E)之間存在協(xié)整關(guān)系。圖1分別顯示了殘差值、實際值與擬合值的線性趨勢，也說明了兩個變量之間存在協(xié)整關(guān)系。協(xié)整回歸方程表明兩者之間存在長期的均衡關(guān)系。

表3 殘差序列的ADF檢驗結(jié)果

圖1 殘差趨勢圖

2.誤差修正模型

描述樣本期內(nèi)城市化水平與能源消費的短期波動向長期均衡調(diào)整的誤差修正模型(以下簡稱ECM)為

其中，IAIC為 AIC的值;IECM為 ECM的值;IAIC=-3.936;IECMt-1=ln(E)-5.812-1.734ln(U);εt為隨機誤差項。AIC信息準則是衡量統(tǒng)計模型擬合優(yōu)良性的一種標準，它為日本統(tǒng)計學(xué)家赤池弘次創(chuàng)立和發(fā)展的，因此又稱赤池信息量準則。這里IAIC=-3.936，說明模型擬合較好。

從誤差修正模型來看，兩者的短期動態(tài)均衡關(guān)系是，短期內(nèi)城市化水平每提高1%，能源消費將反方向變動0.513%。這一數(shù)值比長期協(xié)整回歸方程的要小，且為反方向變動，這說明城市化對能源消費的長期影響更為顯著。IECMt-1的系數(shù)為-0.165，也說明能源消費變動受到多種其他因素的影響，城市化水平與能源消費之間的均衡關(guān)系對當(dāng)期非均衡誤差調(diào)整的自身修正能力并不是很強。

3.因果關(guān)系檢驗

城市化水平與能源消費之間的因果關(guān)系檢驗見表4，其中P值為結(jié)果可信程度的一個遞減指標。由表4可以觀察到:滯后期數(shù)為1、2、3、4年的城市化均是引起能源消費的原因;而能源消費構(gòu)成城市化的原因并不顯著，即能源消費不是城市化進程的制約因素。

4.向量自回歸模型

可以用序列Δ2ln(U)、Δ2ln(E)的數(shù)據(jù)來建立自回歸模型(以下簡稱VAR)模型，并利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解對其進行解釋。根據(jù)AIC和SC(SC是施瓦茨準則，其數(shù)值越小，就代表模型擬合得越好)取值最小的準則，變量的滯后區(qū)間定為1階到2階。將Δ2ln(U)、Δ2ln(E)滯后1～2期的值作為內(nèi)生變量，采用最小二乘法來估計該模型［14］。方程如下:

表4 城市化水平與能源消費之間的因果關(guān)系檢驗表

表5說明了方程的整體擬合度較好。式(5)表明當(dāng)前的Δ2ln(E)與其自身的滯后值和Δ2ln(U)的滯后值均有較大的關(guān)聯(lián)度。式(6)表明當(dāng)前的Δ2ln(U)與其自身的滯后值和Δ2ln(E)的滯后值均有較大的關(guān)聯(lián)度。

表5 VAR模型整體檢驗結(jié)果

5.脈沖響應(yīng)函數(shù)

根據(jù)向量回歸模型具有的特殊動態(tài)結(jié)構(gòu)性質(zhì)，脈沖響應(yīng)函數(shù)可以很好地識別一個變量的擾動是如何通過模型影響其他所有變量，最終又反饋到變量自身上來的［15-17］。圖2是基于VAR(2)和漸近解析法模擬的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線(在模型中把響應(yīng)函數(shù)的追蹤期設(shè)定為10年)。從圖2可以看出，城市化對能源消費信息的一個標準差擾動的響應(yīng)呈現(xiàn)出比較穩(wěn)定的響應(yīng)并且持續(xù)時間也比較長。這說明了城市化水平與能源消費之間存在著緊密的聯(lián)系，并且

圖2 脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線

三、結(jié) 語

(1)非平穩(wěn)序列l(wèi)n(U)、ln(E)在經(jīng)過2階差分后平穩(wěn)，所以，ln(U)、ln(E)均為2階單整，即ln(U)～I(2)，ln(E)～I(2)。協(xié)整檢驗結(jié)果表明城市化水平與能源消費之間存在長期的均衡關(guān)系，中國城市化水平每提高1%，能源消費量將增加1.734%，說明隨著城市化水平的提高，中國能源消費量也增加了。這是因為城市是中國能源消費的主體，再加之城市化使得現(xiàn)代城市交通運輸體系的能耗不斷增加，還有農(nóng)村人口的快速城市化也會帶來能源消費量的相應(yīng)增長。

(2)從誤差修正模型來看，誤差修正系數(shù)為-0.165，符合相反修正機制，兩者的短期動態(tài)均衡關(guān)系是，短期內(nèi)城市化水平每提高1%，能源消費將反方向變動0.513%。

(3)因果關(guān)系檢驗表明，滯后期數(shù)為 1、2、3、4年的城市化均是引起能源消費的原因，而能源消費構(gòu)成城市化的原因并不顯著，即能源消費不是城市化進程的制約因素。

(4)基于VAR(2)的模型表明，城市化水平與能源消費之間存在著緊密的聯(lián)系，城市化水平的提高帶動能源消費的增加，而且這種聯(lián)系具有長期性。

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