中国城市化与能源强度关系的交互动态响应分析

王晓岭 武春友 赵 奥

(大连理工大学管理与经济学部，辽宁大连116023)

中国城市化与能源强度关系的交互动态响应分析

王晓岭 武春友 赵 奥

(大连理工大学管理与经济学部，辽宁大连116023)

基于1990－2009年的统计数据，建立城市化率和能源强度间的向量自回归模型，运用协整分析、脉冲响应函数和动态方差分解法，从不同视角对两组变量的交互动态响应关系进行分析和预测，旨在揭示我国城市化水平与能源利用效率的内在联系、互动机制与发展趋势。分析结果表明:尽管在短期内呈现波动态势，我国城市化水平与能源强度之间存在长期均衡关系;两组变量的动态脉冲响应为负，体现出城市化率和能源强度之间的反向变动走势;与城市化相比，能源强度的脉冲曲线波动剧烈，说明单纯依靠能源系统内部来改善能源效率缺乏可持续性;方差分解时序值显示，能源强度对城市化变动因素的累计贡献较低，而城市化水平对能源强度变动的影响显著且增长迅速，说明能源强度的降低并不是城市化率提高的主要动力，反之城市化水平的提高对能源强度的下降具有较强的促进作用。由此可见，通过城市的优化开发与系统建设，能够有效促进能源的可持续利用，实现能源消费与经济增长间的均衡发展。

城市化;能源强度;向量自回归模型;脉冲响应;方差分解

作为世界新兴经济体之一的中国正处于城市化、工业化快速发展的时期，具有经济增长迅速、能源需求旺盛、碳排量居高不下的阶段特征。随着城市化进程的快速推进，经济增长与能源需求间的矛盾不断凸显。在此背景下，明确城市化水平与经济发展、能源需求间的互动关系、动态响应机制与未来发展趋势就变得日渐迫切。然而，目前相关学者与科研机构的研究基本局限于对城市化水平与能源需求(消费)总量间相互关系和影响机理的分析探讨，不能全面地反映出城市化与能源利用效率的内在关系与走势。为此，本文基于向量自回归模型的脉冲响应与方差分解法，对我国近20年来的城市化水平与能源强度进行动态分析，揭示出其内在关联与互动机制，并对其发展的动态趋势进行预测。

1 文献综述

作为学术界与相关机构的关注热点领域，城市化与能源需求间的相互关系及互动机制在近年得到广泛而深入的研究，其主要结论包括以下几点:一是城市化与能源需求之间存在较强的相关关系。随着城市化进程的推进，能源消费总量及人均能耗均有上升，并且人口规模扩大和年龄结构的变化，将会给能源消费的可持续性带来挑战［1－5］。但与大部分学者观点不同的是，Wei等研究指出，城市化对能源消耗具有双刃剑的作用，尽管城市化进程导致经济增长和人们生活水平的提高，从而加大能源消费总量，但正是由于城市化水平不断提高，产业组织结构、技术结构、产品结构等得到合理调整，资源配置得到进一步优化与合理使用，又使得能源消耗具有下降的趋势［6］。此外，郑云鹤也通过建立中国能源消费与工业化、城市化与市场化之间的回归模型，指出目前工业化与城市化进程加快会导致能源消耗的增加，而市场化进程的推进则会导致能源消耗的降低［7］;二是城市化与能源消费量之间存在着长期均衡关系，城市化水平提高与能源消费量增长存在因果联系。多数研究结果表明我国城市化水平的提高是导致能源消费量增长的格兰杰原因，而能源消费额的增长却不是城市化水平提高的直接动因，二者之间存在着单项格兰杰因果联系［8－11］。但是也有研究结果显示，对不同区域具体情况各异，一部分区域存在从能源消费的变化到城市化水平变化的单向格兰杰联系［12］;此外，城市化还会对能源消费结构提出新的要求并产生明显影响［13－17］。例如，Sathayo和Meyers观察发现，随着城市化发展，发展中国家用石油替代煤炭消费的过程正在加速。Gates和 Yin研究了中国城市化与商业能源之间的关系，发现城市化对电力的需求大大提高，能源消费结构由直接燃烧煤炭和有机物而转向使用电力、石油、天然气等较清洁的能源。梁进社等对1985－2006年间中国能源消费量的变化进行分解和时序比较分析表明，近20年中国的城市化进程中生产能源消费始终占据支配地位，但生活能源消费的上升逐步加快。

由此可见，目前学术界对城市化与能源关系的研究，在研究对象上，以城市化水平与能源消费总量为主;在分析方法上，以相关分析、协整检验与格兰杰因果检验为主;在发展趋势上，以能源需求总量及结构的预测为主。整个研究体系缺乏对能源利用水平和综合效益的比较分析，更罕有对城市化水平与能源利用效率间动态响应机制及未来发展趋势的互动预测。

作为衡量能源利用效率最为重要的核心指标之一，能源强度集中反映出一国(或地区)单位产出所消耗的能源量，体现了经济系统对能源的依赖程度和使用效率［18］。为此，本文以我国近二十年的统计数据为基础，以反映城市化水平的城市化率和体现能源利用效率的能源强度为研究变量，建立二者间的向量自回归模型(VAR模型)，分析城市化水平与能源强度间的短期动态与长期均衡关系。并进一步以脉冲响应函数与方差分解法，对变量间的相互作用机制及未来发展态势进行分析预测，进而从根本上揭示我国城市化进程与能源消耗、经济发展之间的内在关联机制与未来走向。

2 实证研究

2.1 变量选取与数据整理

城市化率(Urbanization Rate)与能源强度(Energy Intensity)分别是衡量某时期一国或地区城市化水平与能源利用经济效果的重要指标。为了对中国城市化发展水平与能源利用效益之间关系进行分析，本文选取城市化率和能源强度作为研究对象，构建向量自回归模型(VAR)，运用Eviews6.0计量软件进行两者间协整与脉冲响应的实证检验。

其中，对城市化率指标的计算，本文选取城镇人口占总人口比重作为数据模型中城市化水平衡量指标，记为UR。

能源强度指标以能源消费总量与国内生产总值的比重计算，记为EI。

在基础数据方面，根据国家统计局1991－2010年《中国统计年鉴》与《中国能源统计年鉴》选取1990－2009年的中国城镇人口比重、国内生产总值和能源消费总量作为数据来源。其中，国内生产总值根据以1990年为基期的GDP指数和1990年GDP数据计算获得，以此类推，得到1991－2009年以1990年为不变价格的实际GDP。原始数据及指标整理如表1所示。

表1 模型数据Tab.1 Data of model

2.2 平稳性检验

传统的经济计量方法在进行回归分析时，要求时间序列必须是平稳的，即没有随机趋势或确定性趋势，否则在进行最小二乘回归时会产生“伪回归”现象并导致谬论。因此，在运用协整理论进行时间序列分析之前，需要对时间序列进行平稳性检验。本文采用ADF检验法，检验过程中的滞后项采用SC准则确定，具体的平稳性检验结果如表2所示。

表2 序列平稳性检验结果Tab.2 Test results of sequences stationary

表2中的数据可知，在5%的显著水平上，时间序列非平稳的零假设被拒绝，Prob值远小于0.05，可以说明UR，EI两个时间序列都是平稳的。既城市化率和能源强度两个变量虽然在1990－2009年间发生数据波动变化，但变化幅度和趋势是平稳有效的。

2.3 协整关系分析

Johansen和Juselius［19］以VAR模型为基础首次提出了协整检验方法论，目的是决定一组序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，即存在共同的随机性趋势。由于本文两个变量是同阶单整的，符合协整检验的前提，因此采用Johansen极大似然法来检验变量之间的协整关系，结果如表3所示。

表3 Johansen协整检验结果Tab.3 Johansen co-integration test results

结果显示:第一，本文所建立的关于中国城市化与能源强度之间的回归模型是真实的;第二，虽然在短时间内城市化与能源强度之间呈现出波动态势，但二者存在着长期均衡的关系，即城市化率变化的短期影响会使能源强度暂时偏离平衡位置，但从长期趋势来看，协整变量会趋于平衡。

2.4 模型构建及检验

向量自回归模型(VAR模型)由西姆斯(C.A.Sims)首次提出，采用多方程联立形式，各方程中内生变量对模型的全部内生变量滞后项进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。它不仅能考察各变量来自于自身的影响，也能考察来自于其他变量的影响，在VAR的系统下可详细分析各变量之间的长期均衡和短期动态关系，是处理多个相关经济指标的分析与预测的常用模型之一。对于任何一个VAR模型都可以表示成为一个无限的向量MA过程。

为了检验变量间变动的长期均衡与短期动态关系，本文采用p阶向量自回归模型(VAR)。运用Eviews 6.0软件对城市化率(UR)、能源强度(EI)数据进行整理分析，其检验结果如表4所示。其中，UR，EI方差调整后的R2值分别为0.999 368和0.988 048，说明此向量回归模型方程具有较强的解释力。此外，F检验及其他统计量数值均在合理区间，可以判定VAR模型在理论上成立。

表4 UR，EI互动关系的VAR模型及检验结果Tab.4 VAR model and test results of UR and EI

由此构建城市化率UR与能源强度EI向量自回归方程为:

由方程(1)，(2)可知，城市化率(UR)受自身滞后一阶变化影响较大，能源消耗强度(EI)受城市化率(UR)滞后一阶变化影响较大，但这种影响关系无法反映未来变化时期内UR，EI两变量的冲击影响。因而在VAR模型AR根检验的基础上，通过脉冲响应函数对UR与EI进行脉冲响应分析，以准确判断UR与EI间的冲击影响与长期动态趋势。

但在对模型进行脉冲响应函数分析之前，需要进一步对VAR模型平稳性进行检验，如果全部根的倒数值都在单位圆之内，VAR模型是稳定的，否则是不稳定的。对本研究的VAR模型进行检验，其AR根图如图1所示，所有的单位根倒数均在单位圆之内，可以证明VAR模型整体拟合情况较好，解释力强。

2.5 脉冲响应分析

脉冲响应函数可以显示出变量对来自系统中任何一个变量产生的新信息的响应程度，以衡量来自随即扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响，具有较强的时间特性。

本文在对VAR模型进行合理性与平稳性检验的基础上，运用脉冲响应函数对变量UR，EI进行动态响应分析，结果如图2、图3所示。

图2体现了城市化率在受到自身变量和能源强度一个标准差单位冲击后的脉冲响应函数。由图中曲线走势可知，城市化率对自身的脉冲响应是正向的。在第1－6期这种正向效应是不断增强的，但变化较为平缓，第7－9期城市化率对自身冲击的反应速度加快，并在第9期达到最高值。但从第10期开始，随着时间的推移正向效应的冲击不断减弱;城市化率对能源强度的脉冲响应在第1期为零，即无响应，到第2期时，响应为正向，但冲击较弱。随后脉冲响应转为负向，且冲击影响不断增强，到第9期时达到最低值。由此可见，城市化率的脉冲响应具有滞后性，且脉冲响应较为平缓，分别呈现出“倒U型”与“U型”的发展趋势。

这种冲击结果的出现与中国城市化发展路径和模式具有密切联系。一方面，随着基础设施建设的完善以及经济增长刺激的影响，城市化水平表现为倍增型提高，即对自身冲击影响的加强;另一方面，我国的城市化进程伴随着大量资源消耗，受制于能源刚性约束与环境保护压力，在城市化进程后期将出现发展增速回落的现象。

图3体现了能源强度在受到自身和城市化率一个标准单位冲击后的脉冲响应函数。由图中曲线走势可知，能源强度对自身的脉冲响应为正向，冲击效果剧烈，在第2期即达到顶峰，但从第3期开始这种正效应迅速衰减，到第8期降速趋于平缓;能源强度对城市化率的脉冲响应是负向的，在第3期时负效应达到最低值，第4－10期负向冲击效应开始迅速减弱，从第11期开始，负向冲击效应趋于平缓。由此可见，能源强度的脉冲响应在短时间内变化剧烈，但在长期变化中脉冲响应逐渐减弱，分别呈现出“倒V型”与“V型”的发展趋势。

冲击结果表明，单纯依靠能源系统内部来达到改善能源效率的目的是具有短暂性的，不具有长远性。而随着城市化水平的提高，产业组织结构、技术结构、产品结构等得到合理调整，资源配置得到进一步优化与合理使用，使得能源消耗具有下降的趋势，对能源的综合利用效率的提高起到积极推动作用。

2.6 动态方差分解分析

为了进一步了解不同变量对内生变量的重要性，并体现出模型中各个变量的动态发展特征，本文在VAR模型的基础上，利用Cholesky分解法，对城市化水平变量UR及能源消耗强度变量EI进行动态方差分解，结果如表5所示。

表5结果给出了城市化率和能源强度的方差分解值。方差分解的数据结果，体现了冲击变量对内生变量波动的影响程度及变化趋势。

图1 VAR模型特征方程的根的倒数值Fig.1 Inverse roots of VAR model characteristic polynomial

图2 UR的脉冲响应曲线Fig.2 The impulsion curve of UR(one S.D.)

图3 EI的脉冲响应曲线Fig.3 The impulsion curve of EI(one S.D.)

表5 UR、EI的方差分解结果Tab.5 Variance decomposition of UR，EI

从表中数据可知，在城市化水平的变动中，城市化率对自身的贡献率在第1期为100%，并呈逐渐下降趋势，到第20期的影响下降至71.81602%;能源强度对城市化变动的贡献率在0－28.18398%之间。能源强度对城市化率波动影响虽然呈现持续增长态势，但增幅较小，速度缓慢，到第20期时方差分解值仍低于30%。可见，在城市化率的变动因素中，能源强度的改变对其贡献率较低。

在能源强度的变动中，城市化水平对能源强度的贡献率出现了快速增长的态势，从第1期开始即达到了34.92560%，并逐渐增加到第20期的52.34336%，但是其影响的增幅在不断放缓;能源强度对自身贡献率由第1期65%逐期下降至第20期的47%，下降趋势较为平缓，且从第6期开始，能源强度的Cholesky分解出现拐点，即城市化水平的变动对能源强度的贡献率达到50.17786%，首次超过了能源强度对自身的影响。可见，在能源强度变动的影响因素中，城市化率的贡献十分显著。

3 结论与启示

与已有的对城市化水平与能源需求的研究不同，本文以反映能源综合利用效率的能源强度指标代替传统的能源消费总量，并以我国近20年来统计数据为基础，对城市化率与能源强度的动态交互响应关系进行分析预测。研究结果表明:虽然在短时间内城市化与能源强度之间呈现出波动态势，但二者存在着长期均衡的关系。城市化率与能源强度的交互脉冲响应为负向，即城市化水平与能源强度的变化是反向的。其中，能源强度的变化对城市化率的变动影响具有滞后性，冲击效应较为平缓，而城市化水平的改变对能源强度的影响较大，在短期内的负向冲击尤其明显，即随着城市化率的提高，能源强度不断的降低。这种冲击具有明显的时效性和波动性，但从长期来看，城市化率对能源强度的冲击效应减弱并趋于平缓。动态方差分解的结果显示，能源强度对城市化率的贡献份额是逐期增加的，但其总体比重始终低于30%。而城市化率对能源强度变化的方差贡献率不但日益显著，且比重较大。

由此可见，我国城市化的发展能够对能源强度的降低起到积极的推动作用。随着循环经济的发展与低碳城市建设的推进，以清洁、可再生替代能源的规模化利用和传统能源的减量化、集约化、循环利用为特征的城市能源系统将逐步形成与完善，进而不断促进能源强度的下降和能源利用综合效益的上升，在更大程度上降低经济社会发展对能源的依赖程度。但与此同时，当城市化率上升至某一范围，其对能源强度的影响力将不断减弱，并最终趋于平稳。这意味着，当城市化水平发展到一定阶段后，整个社会处于良性循环的状态中，能源消耗与经济发展之间实现新的均衡。

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Interactive Dynamic Response Between Urbanization and Energy Intensity of China

WANG Xiao-ling WU Chun-you ZHAO Ao
(Faculty of Management and Economics，Dalian University of Technology，Dalian Liaoning 116024，China)

Based on statistics from 1990 to 2009，the Vector Auto-Regression model is established between urbanization rate and energy intensity.The paper analyzes and forecasts the relationship of interact dynamic response of two sets variables by using cointegration，impulse response function and dynamic variance decomposition analysis in order to reveal the inherent interaction mechanisms and trends between the level of urbanization and the energy efficiency.The result shows that there exists a long-term equilibrium between two variables;the dynamic response between urbanization rate and energy intensity is negative reflecting their reverse movement;compared with urbanization rate，the impulse response curve of energy intensity fluctuates violently，indicating that it lack of sustainability relies solely on energy system itself to improve energy efficiency;variance decomposition of timing values shows lower cumulative contribution of energy intensity to changes in urbanization rate while the influence on changes of energy intensity caused by urbanization rate is notable and grows rapidly，indicating that reduction in energy intensity is not the main driver of increase in urbanization while the increase of urbanization rate has more significant impact on the decline in energy intensity.Thus，with the optimization of city development and system construction，sustainable use of energy can be achieved as well as the balance between energy consumption and economic growth.

urbanization;energy consumption intensity;Vector Auto-Regression model;impulse response;variance decomposition

F061.5:F062.1

A

1002－2104(2012)05－0147－06

10.3969/j.issn.1002－2104.2012.05.024

2012－02－07

王晓岭，博士生，主要研究方向为发展决策管理。

武春友，教授，博导，主要研究方向为可持续发展与资源生态化管理、生态规划与环境管理。

国家自然科学基金面上项目(编号:71073016)。

(编辑:李 琪)