中国矿业区域城镇化进程中能源消费的研究

关雪凌+周敏

摘要：矿业城市在中国的一次能源供给和工艺原材料提供方面起到重要的作用，在国家的经济发展和能源体系中扮演着不可或缺的角色。和中国的其他地区一样，矿业区域正经历着城镇化大潮。选用STIRPAT模型，研究2005—2011年矿业区域城镇化和其他因素对能源消费及其引起的碳排放的影响，发现城镇化是影响能源消费的重要因素。

关键词：城镇化；能源消费；STIRPAT模型；矿业区域；碳排放；低碳经济；矿产资源；一次能源；工业原材料

中图分类号：F291.1 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2015）01-0052-05

一、引言

中国是全球少数矿产资源种类齐备且储量丰富的国家之一。已发现的171种矿产资源中包括原油、天然气、煤等能源矿产，铁、矿、铝等金属矿产，以及石墨、磷、硫等非金属矿产。这些矿产资源提供了中国近90%的一次能源和近80%的工业原材料，在国家的经济和社会发展中起着不可替代的作用[1]。

中国的矿产资源分布广泛但所在区域相对集中。煤炭主要集中于山西、陕西、内蒙古、吉林等省份；陆地石油主要分布在新疆、黑龙江、陕西、山东、四川等省份；铁和铜主要分布在辽宁、河北、江西、云南、甘肃和安徽等省份。结合主要矿产资源的地区分布，本文按照国家计委宏观经济委员会给出的界定方法，根据各省采矿业从业人数占全部从业人数的比重划定了省级的矿业区域。

与中国其他地区一样，矿业区域正处在强劲的城镇化进程中。城镇化是实现经济增长和工业化的重要因素，加快城镇化已成为我国确保经济持续发展的优先国策，中国目前正处于城镇化快速发育时期。据预测，到2025年中国95%的国内生产总值将由城镇经济产生[2]；到2025年城市化率将快速攀升至65.4%，城市人口将增至9.1亿[3]。城镇化不仅意味着劳动力从农村向城镇的转移，更意味着经济活动和生活方式的改变。这些变化对能源消费以及碳排放产生着巨大的影响。一方面，城镇化带动的基础设施建设、交通运输增长以及家庭消费增长可能引起能源消费及相应环境排放的增加；另一方面，城镇化带来的先进生产方式可能带来规模经济效应，而减少能源消费，进一步减少负面环境影响。近年来，很多国外学者对城镇化与能源消费及其产生的环境影响间的关系作出了研究。一些学者发现城镇化导致能源消费增加，产生更多排放[Cole和Neumayer（2004）[4]；Jones（1991）[5]；York（2007）[6]；Holtedahl和Joutz（2004）[7]]。相反的，另外一些学者认为城镇化和城镇密度改进了公共基础设施的效率，进而降低了能源消费、减少了排放[Chen等（2008）[8]；Liddle（2004）[9]]。还有学者认为二者之间的关系在不同国家会有不同的反映：Poumanyvong和Kaneko（2010）[10]发现城镇化对能源消费的影响在经济水平不同的地区有所不同；Liu（2009）[11]发现城镇化对能源消费有正向影响，但影响的重要性递减，他将这种减少归结于产业和技术结构的改进以及对资源更为高效的利用。

国内的学者也进行了不少相应研究：张晓平（2005）[12]在分析20世纪90年代以来中国能源消费时空特征的基础上，认为城市化是影响我国能源消费总量增长和能源消费区域差异的主要因素之一。郑云鹤（2006）[13]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会导致能源消耗的增加，为市场进程的推进则会导致能源消耗的降低。刘耀彬（2007）[14]在向量自回归模型的基础上，运用Granger因果关系和协整分析，分析了我国1978—2005年城市化与能源消费之间的关系，并利用因素分解模型定量测算出城市化对中国能源消费的贡献份额。

二、城镇化对能源消费及碳排放影响的模型

（一）STIRPAT模型

STIRPAT模型由等式I=PAT演化而来。IPAT模型由Ehrlich和Holdren（1971）[15]在20世纪70年代的初期最早提出，用于描述人口增长对环境的影响，式中I表示环境影响、P代表人口规模、A代表富裕程度、T代表技术水平。此模型是研究环境影响的影响因素和人口效应的有效工具，但该模型只适用于分析单位弹性的影响因素，局限性较大。Dietz和Rosa（1994）[16]对IPAT模型改进为随机模型——STRIPAT模型，克服了上述缺陷。模型的表达形式如式（1）：

Ii=aPibAicTidei（1）

改进后的模型保留了原IPAT等式的乘法框架，加入了常数项a，随机干扰项e和人口规模、富裕程度、技术水平对环境影响的弹性系数b、c、d，使模型适用于影响因素非单位弹性的情况，大大拓展了模型的适用范围。取对数后，模型如式（2）：

InIit=a+b（lnPit）+c（lnAit）+d（lnTit）+ei（2）

碳排放是测度影响环境的最常用的指标，而碳排放主要来源于一次能源消费，因此STRIPAT模型常用于分析不同因素对能源消费及其产生的碳排放的影响。Fan等（2006）[17]、Martinez-Zarzoso和Maruotti（2011）[18]等许多学者采用此模型分析城镇化等人口因素、经济发展情况等变量对能源消费及其相应碳排放的影响。不同的学者在研究过程中对模型中的变量做出了不同的界定：卢祖丹（2011）[19]将人口因素分解为总人口数和城镇化水平，Shi（2003）[20]用制造业产出占GDP的比重表示技术水平；Bongaarts证明在不同的经济结构下技术水平应取不同的变量；一些学者，尤其是研究中国问题时直接用能源强度表示技术水平；同时，产业结构也常用于描述技术水平。

本文将STIRPAT模型扩展如下：将人口规模P分解为总人口（P）和城镇化率（R），用人均GDP表示富裕程度A，技术水平T分解为能源强度（T）和产业结构（IS）。各变量含义见表1。

根据式（2）和表1，本文的模型形式如式（3）：

1nIit=a+b1（1nPit）+b2（1nRit）+c（1nAit）+d1（1nTit）+d2（1nISit）+ei（3）

式（3）中，i表示不同的省份；t表示年份；b1、b2、c、d1和d2分别表示P、R、A、T和IS；e是随机误差项；a是常数项。根据弹性的定义，系数表示各因素对碳排放的影响程度。

（二）碳排放的计算

CO2排放量可以通过一次能源消费量乘以各自碳排放系数并加总求得，计算公式如式（4）：

CE=■（Ei×Fi×■）（4）

式（4）中，CE表示CO2的排放量，单位为万吨；i是能源种类；Ei是第i种能源转化为标准煤的量，单位为万吨标准煤；Fi是第i种能源的碳排放系数；22/6是碳和CO2的转换系数。本文选择了三种一次能源——煤、石油和天然气，对应的碳排放系数分别为0.7329，0.565和0.445[21]。

（三）数据

2011年底，全国采掘业（主要是煤炭、石油天然气等金属及非金属矿物采选）从业人数占全部就业人数的比例为4.18%。参考国家计委宏观经济课题组（2002）[22]对中国资源型城市界定的方法，采掘业从业人数占全部从业人员比重超过6%的省份在本文中被划为矿业区域。另外，河北、辽宁、吉林和甘肃4个省份由于其采矿业在全省中地位重要，尽管其采掘业从业人数占全部从业人员比重在5%～6%之间，仍把这4个省份列入矿业区域。因此，河北、山西、内蒙古、辽宁、黑龙江、吉林、河南、山东、安徽、贵州、陕西、甘肃、宁夏、云南和新疆总计15个省份在本文中被界定为矿业区域。

选取2005—2011年15个省份的数据进行研究，样本总计105个。其中2005—2009年及2011年各省份总人口、城镇化率来源于《中国统计年鉴》（2006—2012年）；2010年各省城镇化率来源于各省统计年鉴及第六次人口普查报告；2005—2011年GDP来自于《中国统计年鉴》（2006—2012年）；2005—2011年能源消耗总量来源于《中国能源年鉴》；各省碳排放量根据《中国能源年鉴》中各省份能源消费平衡表中给出的数据计算得出。由于2010年部分省份城镇化率数据的缺失，文中采用了非平衡面板模型。

三、矿业区域城镇化对能源消费影响的实证分析

根据STIRPAT模型，对矿业区域城镇化进程中的环境影响进行实证研究。表2列出了根据式（2）计算出的2005—2011年中国矿业区域CO2排放的影响因素。模型整体通过了显著性检验，但lnR（城镇化水平）没有通过t检验，即对环境因素的影响不显著。然而，由于多重共线性的存在这并不意味此区域城镇化率对CO2排放的影响不显著。城镇化率与代表富裕程度的人均GDP高度相关，因本文重点研究城镇化进程中的环境影响，故去除变量人均GDP[23]。

删除变量lnA（富裕程度——人均GDP）后，模型修正为如式（5）形式：

1nIit=a+b1（1nPit）+b2（1nRit）+d1（1nTit）+d2（1nSit）+ei（5）

对修正模型式（5）进行估计，结果如表3。

在修正模型中，模型整体回归效果好，各变量的回归结果均在1%水平上显著。在中国矿业区域，人口总量、城镇化水平和产业结构对能源消费影响为正，即人口增加、城镇化水平提高、第二产业比重增加时能源消费增加；技术水平对能源消费影响为负，即在技术水平提高1%时能源消费减少0.42%。总人口的变化对环境影响最大，影响率达到1.81，表明能源消费相关的碳排放在人口总量增加1%时增加1.81%。在中国矿业区域碳排放量的增长速度远大于人口总量的增长速度。人口规模在其他条件不变的情况下必然会引起能源消费的增加，然而人口不应被简单地视为环境恶化的罪魁祸首，不能过高地或简单地评价人口绝对数量对碳排放的影响。与人口总数增加同步推进的城镇化及其带来的生活水平提高及生活方式改变在对能源消费方面的影响应受到密切关注。

城镇化水平、产业结构对碳排放影响为正向，弹性系数分别为0.92和0.65，表示在城镇化水平提高1%时提高0.92%，在第二产业比重提高增加1%时增加0.62%。说明在中国矿业区域，城镇化和工业化的推进都导致了能源消费增加，较工业化而言，城镇化进程引致的碳排放及环境污染更为严重。在矿业区域，城镇化带动的基础设施建设、居民消费增加的能源拉动作用大于生产方式改进带来的抑制作用，可见目前中国矿业区域的城镇化仍处在粗放、非集约的阶段。

健康的城镇化应该促进包括能源在内的各类资源发挥集聚作用，即能源消费的集约效率提高。据王家庭（2010）[24]对资源集约效率的定义，能源集约效率（IE，Intensive Efficiency）可以表述为目标能源消耗（Target Energy Consumption）与实际能源消耗的比值（Actual Energy Consumption）的比值，见式（6）：

IEi=■（6）

采用CRS假设下基于投入法的DEA模型，以2011年各省份能源消费为投入变量，GDP为产出要素，对比矿业地区和其他地区的能源集约效率，结果如表4。可以看出，中国矿业地区的平均能源集约效率为0.402，明显低于非矿业地区的0.642，且各矿业地区的能源集约效率普遍较低。说明在城镇化过程中，矿业地区在能源使用方面未能有效发挥集聚效应。

四、结论及政策建议

（一）结论

矿业地区在中国所占人口比重不足50%，而其排放的CO2已经超过全国的60%。在2005—2011年，矿业区域碳排放年均增长率为8.71%，比全国平均水平高出0.2%，在碳排放的总量和增长速度上都高于全国平均水平。然而，矿业地区的城镇化水平和年均增长率分别为46.97%和2.93%，均低于全国水平的51.27%和2.98%。在中国城镇化整体推进的背景下，矿业区域将会经历更为强劲的城镇化过程，在此过程中面临的能源、环境约束将更为严峻。

在矿业区域中，城镇化水平是影响区域能源消费及其产生的碳排放的第二大影响因素。城镇化过程中农业人口向城市聚集，生活方式的改变和生活水平的提高导致居民能源消费的提高；城镇的建设带动大量基础设施建设和交通网络的扩展，导致能源消费的增加；产业结构由农业向二、三产业转化也导致能源消费的增长。但伴随城镇化的技术水平提高和集约效应仍未充分发挥作用。目前，从整体角度看来，城镇化引致了矿业区域更大的能源消费量和碳排放量，对区域环境产生了消极影响。

（二）政策建议

1. 质量与速度并重。与其他发展中国家相对于经济发展水平来说的“过度城镇化”现象不同，中国被普遍认为是“低城镇化”国家，矿业区域的城镇化水平更是低于全国整体。而加快新型城镇化是“十二五”期间我国政府协调发展、扩大内需和推进城乡一体化的一项重大战略，也是新一轮经济增长的重要动力。对矿业区域而言，较低的城镇化水平意味着更大的发展空间和潜力。

全面推进矿业区域城镇化的发展，既要有量的扩张，更要注重质的提高。要从产业结构、基础设施、市场构架、生活环境和城镇管理等各个方面，全方位提升矿业区域城镇化的水平。同时要改善现有的城乡二元结构，构建新型的城乡关系。根据矿业区域自身特点合理确定城市开发边界，发挥城镇在生产、消费各环节应有的集聚效应，以有序的发展取代盲目扩张。

2. 选择低碳节能路径。矿业区域应通过合理的总体规划，建立全面合理的引导与评估体系，增强现有城镇的环境容量和生态承载力，改进城市能源系统效率。在城市发展方面，贯彻低碳发展的思路，通过政策引导和市场激励影响企业和居民的能源消费行为：鼓励企业进行低碳技术开发、购置节能设备和推行低碳管理实践；积极推动公共交通网络建设，倡导绿色出行；合理引导和鼓励居民采用低碳生活模式，使用节能环保产品。

同时，矿业区域还需着力改善能源结构。受到能源赋存条件以及资金和技术的限制，矿业区域，尤其是煤炭型矿业区域很难尽快改变以煤为主的能源消费格局。积极增加油气比重，下大力气开发新能源和可再生能源，逐步减少煤炭在能源消费中的比重，是矿业区域乃至全国改善能源结构的长期任务和目标。对水能、太阳能、生物质能等可再生能源，政府应该在财税政策等方面大力扶植，以应对目前成本和技术问题的制约，提高利用范围和利用能力。此外，在加强能源结构调整、增加清洁能源消费量的同时，矿业区域必须根据自身能源特点，加速发展煤炭清洁利用技术，实现煤炭的清洁、高效利用，减少碳排放。

3. 优化产业结构。矿业区域中高耗能高排放的产业比重高。目前，包括石油加工、炼焦及核燃料加工业，化学原料及化学制品制造业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼及压延加工业，有色金属冶炼及压延加工业，电力、热力的生产和供应业在内的六大产业耗能占全国能耗的51%；而且这些产业也是煤炭和石油等高碳能源使用最为集中的产业，六大产业占我国煤炭消费总量的82%，综合起来看，六行业碳排放量占排放总量的比重超过50%（2010）[25]。这些高能耗高排放产业在矿业区域内尤为集中，甚至是区域内的支柱产业。

逐渐限制高能耗产业的发展，由“高耗能、高排放、高污染”的经济增长方式转变为“低耗能、低排放、低污染”的模式，积极加强与各类科研院所和企业的低碳技术交流和项目合作，积极推动原有高耗能产业的清洁化发展。同时，支持新型服务业的发展，实现由“制造经济”向“服务经济”的转变，推动矿业区域尽快摆脱对高耗能、高排放产业的依赖，形成以服务经济为主的产业结构。

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