新型城镇化建设对城市能源利用效率的影响研究

樊学瑞 张珂涵 赵兴罗

1（兰州大学经济学院，兰州 730000） 2（中南财经政法大学财政税务学院，武汉 430073）

长期以来，规模驱动型增长增强了中国对于高能耗模式的路径依赖，形成了能源总量消耗快速扩张的局面，发展过程中也存在着单要素能耗水平偏高、多供能体系尚未形成互补等诸多不足。同时，我国也面临着在2035年实现 “双碳目标”的外部压力，这对中国兼顾经济效益与生态效益提出了严峻挑战。因此，探索绿色可持续发展道路，优化能源资源配置、提升能源利用效率，对实现高质量发展目标有着重要意义。

城市是能源消耗的主体，全球约80%的能源消耗集中在城市，而中国城市能源消耗占到总能耗的75%［1］，城市也是能源和环境问题频发的集中地。因此，提升能源使用效率要从城市着手。新型城镇化是中国为了提升城镇化质量和缓解城镇化负面问题所提出的发展战略，其对能源消耗和环境保护提出了新的发展要求：要着力推进绿色发展、循环发展、低碳发展，节约集约利用土地、水、能源等资源，推动形成绿色低碳的生产生活方式和城市建设运营模式。“十四五”规划纲要对新型城镇化提出了更高要求。那么，新型城镇化建设模式是否适应了新发展格局下对传统城镇化转型的迫切需求？在该模式下，能源要素是否得到了集约高效利用，又以何种途径实现了效率提升，最终作用于经济高质量发展的实现进程？这种发展路径能否为未来实现绿色协调可持续的城镇化发展模式提供经验借鉴？都是需要检验和回应的问题。

已有研究探究过以上问题，但多围绕一般城镇化与能源效率展开，主要集中在三大主题：第一类是围绕城镇化与能源使用总量之间的关系。彭希哲等 （2010）从人口城镇化视角切入，发现居民消费水平提高会提升能源消费，现代燃料对传统燃料的替代、商品和服务的大规模增加以及家庭能源消费和能源运输的增加，使一般城镇化加剧能源消耗［2］；
第二类则关注城市结构对能源使用的影响，包括城市规模结构［3］、城市空间结构与产业结构［4，5］，研究发现上述结构显著影响了城市内部的要素分布与资源配置，进而对能源使用结构和总量产生影响；
第三类研究探讨了城镇化和能源强度之间的关系，这类文献相对较少，共性的结论是由于回弹效应（Rebound Effect）的存在，城镇化和能源强度之间的关系可能是非线性的［6］。

从研究视角来看，现有文献鲜有从我国新型城镇化战略实施切入去研究城镇化对能源利用效率的影响，即使存在也多为定性分析。本文以2015年中国推行的 “新型城镇化”试点政策为准实验研究了新型城镇化建设对城市能源利用效率的影响。本文使用了近期城市相关数据，有助于廓清当前中国新型城镇化建设对能源利用效益影响的全貌，为进一步推进新型城镇化建设提供经验支撑。同时，本文还研究了新型城镇化影响城市能源利用效率的作用机制，能够为中国新型城镇化建设和 “双碳”目标实现提供理论依据。进一步，本文探讨了在不同城市特征维度下，新型城镇化建设对城市能源利用效率的异质性影响，能够为差别化制定城市发展政策提供政策启示。

1.1 战略与政策背景

进入新发展阶段，“高能耗，低产出”的传统城镇化发展道路与新发展阶段高质量发展主题间的矛盾日益突出，对集约高效的新型城镇化道路探寻愈加迫切。本着 “先试点，后推广”的原则，国务院于2015年印发了 《国家新型城镇化综合试点方案》，首批试点城市（镇）有62个。围绕 “资源节约，环境友好”的新型城镇化要求，各试点地区把提高能源利用效率作为重要内容，发展模式向提质增效积极转变。江苏省印发了 《江苏省新型城镇化与城乡发展一体化规划（2014～2020）》，要求逐步形成绿色低碳的生产生活方式；
而广州市则以制造业龙头企业为切入点，培育国家级循环经济标准化试点，探索循环经济发展模式，着力提升能源利用效率。综合来看，促进能源高效利用，推动能源利用模式朝着低碳低能耗方向发展是 “新型城镇化”建设的一个重要政策着力点。

1.2 理论机制

根据 《国家新型城镇规划》，新型城镇化的重心是全面提高城镇化质量。本文将根据新型城镇化内涵和规划内容梳理新型城镇化提升能源利用效率的理论机制。具体而言，新型城镇化将通过产业结构升级效应、市场整合效应以及创新激励效应提升能源利用效率。

（1）产业结构升级效应。新型城镇化明确提出要改造提升传统产业，淘汰落后产能，壮大战略性新兴产业。这种产业发展思路实际上加强了产业环境规制以及形成了事实上的产业筛选机制，会推动试点地区产业结构升级。①产业环境规制促使环境成本内部化。对传统产业内企业而言，需要从分散生产转向集约化生产以提升生产效率，降低单位能耗，来应对环境规制过程中上升的内部环境成本，保留盈利空间，最终实现传统产业的改造升级；
②面对较强的产业规制，一些传统产业企业可能在调整生产方式上面临困难，较高的转型成本可能促使企业迁往环境规制压力较小的地区，实现试点地区产业的淘汰式或转移式升级［7］，进而提升试点地区的能源使用效率；
③政府对传统产业的环境规制和对新兴产业的鼓励提升了传统产业生产要素成本和降低了新兴产业的要素使用成本，会促使生产要素向新兴产业或政府培育产业梯度转移，实现要素推动式和政府引导式的产业结构升级。与传统产业相比，新兴产业有较高的能源使用效率。生产要素向新兴产业的转移和集中，有助于提升能源使用效率。综上，对试点地区而言，新型城镇化的产业发展思路会从以上3个途径推动该地区产业结构升级。

（2）市场整合效应。新型城镇化是以需求与市场为导向推进的城镇化。从具体政策措施来看，新型城镇化要求深化户籍制度改革和提升城乡基本公共服务。这两项措施实际上降低了劳动力流动障碍，能有效促进城乡间、地区间的劳动力流动，推动要素市场整合。在这一过程中通过市场机制引导劳动力供给匹配需求缺口，在试点地区集聚并形成 “劳动力蓄水池”效应，推动相关产业的规模化与专业化进程。规模效应和专业生产能够降低能源使用效率［8］。同时，劳动力集聚还能带来人力资本的积累效应，通过中介机制将人力资本的积累效应传递至产业结构的调整过程之中，进一步提升能源使用效率［9］。新型城镇化还要求改善和升级地区交通条件，并以城市群和城市间协调发展为发展方向。交通条件改善有助于降低市场分割，促进产品市场整合和市场一体化过程［10］，而城市群和城市间协调发展的城镇化发展思路能直接促进区域产品市场整合。区域产品市场整合能降低产品运输和流通时间，节省能源使用，从而提升能源使用效率。

（3）创新激励效应。新型城镇化建设强调发挥城市创新载体作用，增强城市创新能力。这要求政府将创新发展理念融入新型城镇化建设之中，通过改造营商环境等公共政策形成知识、技术、资本运作模式的多元创新环境，便利要素之间的互动与联系，推动良好创新氛围的形成，诱导创新行为发生，激励创新成果应用，提高经济体运转效率；
另外，新型城镇化带来了人才集聚，人才集聚往往伴随着人才环境的多样化过程，进而带来了知识的共享、溢出与创新效应［11］。新型城镇化还要求试点地区综合运用财政支持、税费减免、创业投资引导、政策性金融服务等手段缓解企业融资约束，有助于民营企业获取资金来源，释放企业创新与成果转化，为创新创业活动增添动力［12］。因此，新型城镇化的创新激励效应既能够带来总产出的扩张，又在生产环节削减了能源使用量，并能进一步提升能源效率［13］。

2.1 模型设定

本文以 “新型城镇化”试点政策为研究对象，首先构建包含个体固定效应与年份固定效应的基准DID回归模型：

其中，EAPit表示i城市t年的能源利用效率，DIDit表示i城市t年是否为 “新型城镇化”试点城市，它由 “新型城镇化”试点城市的政策变量treated与 “新型城镇化”试点城市的时间虚拟变量poli的交乘积构成；
系数β1能够反映 “新型城镇化”试点政策对能源利用效率的影响；
而controlit则表示控制变量；
μi和γt分别表示个体固定效应与年份固定效应；
εit为随机误差项。

2.2 变量说明

2.2.1 被解释变量

本文的被解释变量为能源利用效率（EAP）。一般而言，直接能源、电能和热能是城市系统中能源消耗的主要构成，而能源总消耗可以反映在其释放的二氧化碳上。本文参照吴建新和郭智勇（2016）［14］的测算方法构建能源利用效率指标。

2.2.2 机制变量

（1）产业结构调整。产业结构调整包含高级化（hind）与合理化（rind）两种方向。产业结构高级化突出表现为地区产业结构从第一产业向二、三产业提升。产业高级化的测度，本文参考付凌晖 （2011）［15］的做法，使用向量夹角法进行计算。产业结构合理化主要表现为劳动力投入与产出的适配性，借鉴袁航和朱承亮 （2018）［16］的做法，利用泰尔指数测算产业结构与最佳投入产出的偏移程度，以此表征产业结构的合理化水平。

（2）创新活力（tscore）。本文采用北京大学企业大数据研究中心主导开发的中国创新创业区域指数来衡量区域创新创业水平，该指数关注创新创业产出，涵盖不同规模企业，较为客观的反映了城市经济体的创新创业水平。

（3）市场化指数（market）。樊纲等构建的市场化评估指标是反映体制变革在中国经济绩效改进中的良好工具，本文参考逯进等 （2020）［17］的做法，将省级指标在地市一级匹配，从而得到各地市的市场化指数。

2.2.3 控制变量

考虑到城市经济体的能源效率受到多重因素影响，本文分别选取控制变量如下：科研投入（intechg），用城市科学技术支出占GDP比重表征；
人口密度（areap），用城市常住人口除以区域总面积衡量；
财政收入（ig），用年度财政收入占GDP比重衡量；
教育支出（edug），用教育支出占GDP比重衡量；
城市气温水平（temp），用城市1年的平均气温（摄氏度）表示。

2.3 样本与数据选择

本文舍弃了数据不完整的城市：如三沙市、海东市等，并去除了行政区域发生较大变化的城市，如巢湖市。参照2015年国家发改委公布 《国家新型城镇化综合试点方案》中的新型城镇化试点区域，最终得到共计58个试点城市作为实验组，其余220个城市作为控制组。由于后续第二、三批新型城镇化试点多在县、镇一级开展，对城市整体影响有限，且本文的平行趋势检验发现新型城镇化政策的能源利用提升效应具有滞后特征。故本文只将第一批 “新型城镇化”试点城市作为研究重点。本文之所以未使用2020年及之后的数据，是由于以新型城镇化建设为外生政策冲击，需要同时剔除掉其它可能对结果造成影响的外生性因素，新冠肺炎疫情冲击会对能源利用效率产生影响，使得回归结果识别出现偏差，故本文研究的时间范围为2008～2019年。本文所使用的数据主要来源于 《中国城市统计年鉴》、《中国城市建设统计年鉴》和 《中国区域统计年鉴》等统计资料。

3.1 平行趋势检验

在评估 “新型城镇化”试点政策对能源利用效率的提升效应之前，首先进行平行趋势检验，本文采用Beck等 （2010）［18］的方法进行平行趋势检验，检验结果如图1所示。观察图1可知，policy的估计系数在 “新型城镇化”试点政策开始前均不显著，能源利用效率满足平行趋势假设。直至t＋2期，“新型城镇化试点”政策作用得到强化，表明该政策存在时滞效应，也符合新型城镇化建设是一个长期过程的现实。policy的估计系数在试点政策开始后，呈现明显的逐级下降态势，这也说明了政策实施使得能源消耗得到了削减。

图1 平行趋势检验

3.2 基准回归分析

表1汇报了基准回归模型的回归结果，模型（1）～（6）的DID项估计系数均为负值，且至少在5%的水平上显著，这说明了 “新型城镇化”试点政策的实施对于提升能源利用效率卓有成效。为控制混杂因素并缓解相应的内生性问题以及异方差问题，本文进一步加入了高维固定和稳健标准误。采取上述做法后，政策效果依然显著，这说明 “新型城镇化”提高能源利用效率的结果是稳健的。

表1 基准回归模型

3.3 稳健性检验

（1）安慰剂检验

考虑到 “新型城镇化”试点政策实施以后，实验组与控制组亦有可能受到其他外生政策冲击与混杂因素的影响，需要进一步对 “新型城镇化”试点政策进行安慰剂检验。本文随机化设置了实验组与对照组，并保持了政策冲击的时点不变，在此基础上重新对基准回归模型进行估计，重复进行500次，并得到DID估计系数。图2汇报了估计系数与对应的p值的分布，多数估计结果的p值大于0.05，且偏离原模型的估计系数，基准回归结果相较于安慰剂检验结果而言是异常值，证明了其并非不可观测因素的估计结果。

图2 安慰剂检验

（2）基于PSM-DID的稳健性检验

本文通过使用PSM-DID方法来解决样本的选择性偏误①。表2的前两列汇报了PSM-DID方法下满足共同支撑条件的样本回归结果，DID项依然显著为负，因此政策实施对于能源利用效率提升的作用依然存在。

（3）替换被解释变量

考虑到夜间灯光亮度也能在一定程度上反映地区能源消耗，本文选取美国国家地理数据中心（NGDC）卫星监测数据，使用城市夜间灯光亮度总值除以人均GDP构成新的能源效率变量（LAP）作为代理指标，并在基准模型下进行回归检验，表2的列 （3）、（4）汇报了替换被解释变量的回归结果，DID变量的估计系数为-0.002，且在1%的水平上高度显著，“新型城镇化”试点对于能源利用效率提升依然有效。

（4） 缩尾检验

为剔除极端值对于基准回归结果的影响，本文进一步剔除了因变量前后各2%的样本观测值进行缩尾检验，回归结果汇报在表2列 （5）、（6），DID变量亦与基准回归结果保持一致。

表2 稳健性检验结果

表3汇报了新型城镇化试点对多种机制的影响，其中产业结构高级化、市场化以及创新活力受到了政策的明显影响，可能进一步成为影响能源利用效率提升的潜在动力；
而新型城镇化对产业结构的合理化进程未能起到显著影响，进而也很难对能源利用效率提升产生调节作用。产业结构合理化机制不显著，可能是由于在此过程中劳动力流动的壁垒被打破，部分产业伴随劳动力的快速涌入出现了劳动力的过剩现象，边际产出呈现递减趋势，需要长期调整以实现产业间的投入产出最佳配置，提高经济体的整体运行效率。

表3 机制检验回归结果

5.1 城市规模异质性

表4汇报了依据国务院印发的 《关于调整城市规模划分标准的通知》将样本城市按照常住人口总量划分为5种类型的回归结果。超大城市发育成熟，伴随内部功能不断协调完善，能源利用的效率提升呈现边际递减趋势，城市内部能源利用已经达到较高水平，外在政策冲击所带来的改善作用有限；
而小城市的状况则恰恰相反，由于小城市的发育程度较低，内部的基础设施与协调机制尚不成熟，其自生能力无法匹配新型城镇化试点政策的要求，因而政策冲击未能带来相应的能源效率提升；
中等城市多数处于快速城镇化阶段，在外在政策冲击的作用下，对于经济效益 “量”的扩张大于 “质”的追求，所带来的结果反而是能源利用效率的下降。反观特大城市与大城市，其内在结构存在改善空间，同时，向城市化后期演进也需要解决其内部矛盾，注重效率提升与区域公平，能源利用效率伴随两类城市的内部结构协同调整的过程得到了有效提升。

表4 划分城市规模的回归结果

5.2 经济地理区域异质性

由于区域发展的空间异质性，新型城镇化政策的能源利用效率改进存在区域差异。西部地区与东北地区的资源型城市更多，同时也是重工业的集中分布地区，政策实施过程中倒逼传统工业转型升级，并促使资源型城市摆脱依赖，发展新型产业，从而使新型城镇化政策的能源利用提升效应得到充分发挥。而东部与中部地区的政策实施的效果差异则与产业梯度转移密切相关。2010年国家通过设立产业转移示范区促进传统产业从东部地区转移，中部地区是承接该类产业转移的主要区域。2015年跨区域产业转移进入中期阶段，对于转出区与接收区的影响也进一步得到释放，东部地区受传统产业转出影响，内部经济结构得到进一步优化，区域内城市能源利用效率得到有效提升，而中部地区相关城市则由于承接原因，“新型城镇化”政策所带来的对能源利用效率的改善被承接传统产业转移的负面影响所抵消，因此政策作用不再显著。

本文基于2008-2019年我国地级市的数据，评估了 “新型城镇化”试点对能源利用效率的影响。研究发现：“新型城镇化”试点政策能够通过产业结构高级化、营造市场化环境、培育创新活力带来能源利用效率的提升。异质性分析表明：
“新型城镇化”政策试点效果受到城市规模和地理区位的影响。上述研究结论具有如下政策启示：推动 “新型城镇化”试点城市建设经验推广，鼓励地市通过内部经济结构优化调整与政策扶持形成合力。推动城市产业结构的调整与升级，加大力度发展第三产业；
打造良好的营商环境，营造良好的创新创业氛围。不同规模、区域城市要因地施策，完善 “新型城镇化”政策配套设施建设，加速新老产业交替与城市转型，实现城市经济体的能源集约化、高效化利用。

表5 区域异质性回归结果

注释：

①篇幅原因，匹配过程和匹配结果未显示，已留存备索。

②该部分回归均加入了控制变量与稳健标准误，且控制了个体与时间效应。

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