中国城市群“圈层”结构对能源强度影响实证

李治　郭菊娥　李培

摘要：借助于经济地理学的理论视角，利用2000-2011年十大城市群99个城市数据，首先结合城市引力模型来计算中心城市与腹地城市引力强度与中心城市自身引力强度之比来描述城市群中心城市与腹地城市经济联系转化的相对程度，通过给出设定的0.4-0.6之间的边界标准并使获得的比值与之相比较，比较结果可以描述中心城市规模密度及中心城市与腹地城市规模密度转换差异并对城市群“圈层”结构进行测度；其次在城市层面建立实证模型对城市群“圈层”结构降低能源强度的影响程度及作用机制进行分析，在控制了一系列能源强度影响因素后，回归结果显示，城市群由于集聚程度的饱和而出现向外扩张的趋势，随着次一级经济发展带的不断形成，这种循环运动增强了中心城市的影响力，从而使得中心城市和周围城市所在区域形成了表征区域集聚的城市群“圈层”结构，该圈层结构是在聚集效应和拥挤效应共同作用下通过合理布局从而最终达到降低能源强度的目标。但随着集聚程度的饱和，在0.45边界标准之后，拥挤效应的约束性作用显现，降低能源强度程度显著变小，在0.6边界标准降低能源强度程度达到了最低，控制政府干预的核心影响因素城市市区个数变量发现，“行政区经济”会间接通过增强行政成本而提高了能源强度，最后对研究结论进行了一系列的稳健性检验。这些实证研究结果具有显著的政策含义，通过进一步探寻空间和市场力量共同降低能源强度的可行选择，推动空间节约式的布局道路，使得城市群的层级形成为提升能源效率提供了一个合理的实现途径。

关键词 经济集聚；拥挤效应；圈层经济结构；能源强度；城市群

中图分类号 F206

文献标识码 A

文章编号 1002-2104（2014）11-0026-07 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2014.11.004

经济集聚通过规模报酬递增和不完全竞争所形成的向心力会吸引要素和经济活动在空间上的因果循环集聚，从而推动经济在区域上的持续增长。一般而言，经济集聚对降低能源强度在三个方面会产生较为积极的效应。首先，能源强度的变化取决于技术进步与技术溢出[1]，经济集聚所形成的分享技术溢出效应会造成对降低能源强度的推动。其次，规模效应有助于降低企业平均成本，而伴随着集聚程度的提高会使得能源在内的各类要素的单位产出消耗量显著下降。最后，当能源价格持续高涨，经济集聚下的不完全竞争会使得厂商在价格和质量竞争中降低成本，从而也形成有效地节能激励机制。与此同时，由于经济集聚和城市的出现及发展是同一互相强化的过程，新经济地理学认为为了获取更高的收益率以及共享基础设施和信息、技术，大量企业、产品和要素向城市集中，最终构成了区域层面经济集聚—城市群[2-3]。吴小波等认为当集聚在中心城市发展到一定程度，由于聚集程度的饱和而出现向外扩张的趋势，随着次一级经济发展带的不断形成，这种循环运动增强了中心城市的影响力，并覆盖整个区域达到稳态，就形成了城市群内的“圈层”结构[4]。另一方面，伴随着城市群经济规模的持续扩大，要素密度过度集中，容易导致生产率下降，产生重复建设、产业结构趋同和产能过剩，这种拥挤效应使得能源的过度消耗难以避免。基于此，我们提出本文的研究假设，城市群“圈层”结构会对降低能源强度产生正向影响，而伴随出现的拥挤效应则会产生负向影响，城市群内中心城市与腹地城市经济联系强度的转换差异是城市群能源强度呈现差异的重要原因。本文试图通过捕捉城市群内能源强度的变化特征，以“圈层”结构的视角来解读经济集聚与拥挤效应对降低能源强度的作用机制及影响程度，从而探寻空间和市场力量共同提升能源效率的可行选择，为后续的节能减排研究提供理论铺垫。

1 文献综述

理论上，能源利用效率或强度的变化取决于结构变化与技术进步。在区域范畴内，经济集聚对能源效率也会产生重要影响。Hansen认为大型研发中心多集中于大城市，大城市能够为厂商提供更为优良的商业和生产服务，并且通过基础设施共享、城市化水平的提高增进效率[5]。Cingano and Schivaridi研究发现意大利制造业集聚对全要素生产率有着显著的提高效应[6]。李思慧利用企业微观数据研究发现产业集聚会产生外部经济效应，企业通过成本节约和学习与创新能力的增强可以获得较高的能源效率[7]。孙广生等考察了1986-2010年间我国各地区能源效率及其影响因素的变化情况，结果发现尽管地区间“能源效率缺口”绝对量在逐年扩大，但表现出一定的追赶与收敛趋势，能源效率的地区结构差异表现出一定的地带性[8]。师博、沈坤荣研究发现能源效率与城市化水平呈现出U型变动特征，并且城市化率达到55.46%门限值将为工业企业的产业集聚创造条件，进而可以通过规模经济提升能源利用效率[9]。王晓岭、武春友等发现城市化水平的提升对能源强度的下降具有较强的促进作用[10]。林伯强、刘希颖认为城市化不仅能够成功捕获未来中国能源消费的阶段性特征，而且对碳排放也有显著影响[11]。可以看出，区域经济集聚与城市化互动发展通过市场机制引导企业在空间布局上更为接近，形成经济集聚诱发技术外溢，最终产生规模经济带动能源强度下降。

伴随经济集聚而产生的拥挤效应也可能会对能源强度产生影响。在新经济地理学出现之前，传统城市经济理论以马歇尔的外部经济概念为基础，认为集聚力来自厂商之间的外部规模经济，分散力来自城市拥挤和环境污染等外部不经济[12]。这之后，Henderson等认为城镇化的发展会产生“拥挤效应”，因此城市密度与能源强度间可能存在非线性关系[13]。周圣强等认为规模效应与拥挤效应是产业集聚“一枚硬币的两面”，实证研究发现2003年以前我国的经济集聚以规模效应为主，2003年后随着经济集聚度的提升，就业密度、企业密度的拥挤效应的约束性作用越来越凸显，经济效率与集聚度存在着倒U型的关系[14]。师博、沈坤荣通过实证研究验证“拥挤效应”与能源效率的关系，结果发现能源效率与表征区域集聚的城市密度呈U型变动特征。城市密度上升初期，内嵌于基础设施的能源利用效率得以提升。当城市密度进一步提高，由于“拥挤效应 ”的作用，城市将不得不扩容，新建大规模基础设施带动能源消耗快速攀升，能源效率反转下降。这些分析表明，地区“拥挤效应”容易提高能源强度[15]。

值得追问能源强度与表征区域集聚的城市密度在城市群范围内表现如何？孟晓等提供了部分证据，长三角和珠三角城市群工业能源效率均不高，而长三角地区的能源效率略高于珠三角地区，仅有上海、无锡、舟山等城市能源效率处在生产前沿面上；各城市具有不同程度上的要素节约空间，同等规模等级的城市的能源效率存在明显的差异。不过，这项研究还很难对城市群圈层结构中所蕴含的经济集聚与拥挤效应的作用和能源强度的关系做出结论[16]。孙久文、肖春梅发现长三角地区全要素能源效率主要依赖予技术进步驱动，并且表现为阶段性波动，这与国家加大节能减排力度、区域产业结构调整、经济发展方式转变有关。从区域看，上海全要素能源效率指数最高，浙江次之；江苏全要素能源效率表现为负增长[17]。张亚斌等则发现在城市群“圈层”经济内部通过实现产业企业的合理转移、分工和技术扩散来提升“圈层”经济内部产业结构，再通过产业在全国不同区域的合理布局实现不同“圈层”经济间的产业结构协同升级[18]。由于产业结构升级会对降低能源强度产生正向影响[19]，说明城市群“圈层结构”可以通过合理布局从而最终达到降低能源强度的目标，但城市群圈层结构能否降低能源强度最终结果还有待检验。

综上所述，对比现有文献，本文具有以下特点。其一，本文以能源强度作为被解释变量，而将城市群“圈层”结构作为解释变量。经典理论认为经济集聚能够降低能源强度，要检验该理论在我国城市群的适用性，需要控制住地区间影响因素差异后，再考察经济集聚对能源强度的影响。其二，本文通过描述中心城市规模密度及中心城市与腹地城市规模密度的转换差异来反映城市群“圈层”结构特征，由于层级之间的形成是按照由近到远梯度推移进行的，可以依照与中心城市的关联紧密程度在提升能源效率的作用实现不同经济圈层的定位。

2 计量模型、 指标选择与数据说明

2.1 城市群圈层经济结构的测度

本文面临的第一个难题就是对城市群“圈层”结构进行测度。一般城市群圈层经济结构可分为两个层次。一是表征区域集聚的中心城市的规模密度。中心城市在城市群的形成过程中起着至关重要的辐射和扩散作用。只有中心城市达到相当规模或密度时，其城市功能才有可能满足供给区域服务的需求，城市群所“圈定”的广域地区才会努力去建立与中心城市的紧密联系和合作。二是圈域整体的规模密度。城市群整体规模密度的增加将有利于促进劳动分工和区域内地区之间的横向联系和合作，一个具有较高效能的城市群，不仅具有发达的中心城市作为中枢核心，而且也必须同时具有较高规模密度的城市群外围作为区域整合发展的支撑，两者相互促进、互为补充才能促进城市群经济的整体高效能发展。城市群内部要素的密度格局反映着城市群空间集聚效应的强弱和对外界辐射的强度，包括中心城市在内的重要节点城市之间的空间联系成为衡量城市群内部空间联系状况与效益的关键。借鉴钟业喜、文玉钊的研究[20]，采用引力模型测算中心城市及圈层内城市经济紧密联系程度，计算公式如下：

其中Yi表示城市群中腹地城市i和中心城市j的GDP，YiYj表示两个城市的GDP的乘积，D表示腹地城市i与中心城市j之间的实际交通距离。

为了描述中心城市与腹地城市经济联系转化的相对程度，首先分别计算中心城市对外辐射强度以及中心城市与腹地城市的经济联系强度gcity和gregion，在此基础上构建用于中心城市与腹地城市规模密度转换差异的经济联系强度比GRC，即

的引力强度的比值，其中中心城市半径r2j=Aj/π，A=中心城市行政区划面积。

GRC反映出中心城市规模密度及中心城市与腹地城市规模密度的转换差异，该值越大说明中心城市与腹地城市经济联系程度要高于中心城市自身对外辐射强度，而该值越小说明中心城市对外辐射强度越高。通过计算发现，GRC为一个大于0小于1的值，为了进一步描述城市群“圈层”经济结构并考虑到GRC进入到设定值范围内的城市数量对后续实证研究稳定性的影响，这里给出0.4-0.6之间的设定值并令GRC与之分别比较，然后设定一个虚拟变量T，GRC大于等于每类设定值则虚拟变量T赋值为1，否则为0，我们可以看到选取与之比较的设定值越大，说明中心城市与腹地城市经济联系程度越高，反之则说明中心城市与腹地经济联系程度在逐步递减。

其中，表1是我们选取的研究对象城市群。对于我国而言，一般中心城市在行政区划上都具有较高的行政级别，是一个省（区）域内的省会城市或计划单列市。本文选取我国十大城市群，10个中心城市以及所对应的腹地城市（共89个城市）作为研究对象，探讨中心城市与腹地城市经济联系强度演变的关系，从而反映城市“圈层结构”与能源强度之间的关系。

最后，为了保持数据的一致性，本文中的城市GDP 来源于《中国城市统计年鉴》，考虑到不同城市群交通基础设施发展水平的差异，本文选取了城市间公路交通距离进行考察，实际公路距离数据来源为《中国公路运营里程地图册》，主要变量的描述如表2。

2.2 实证模型

基于以上考虑，并参考师博、沈坤荣[15]，魏楚、沈满洪[21]的工作，本文构建回归模型如下：

其中，s表示为城市群，i表示城市群内的城市，t表示为年份。lnEIist为第s城市群内第i城市的第t年的能源强度（城市能源消费量与国内生产总值之比）并取对数，Tist为城市群内中心城市与腹地城市紧密联系强度的虚拟变量，ε为扰动项。β1是我们关心的系数，如果β1小于0，那么表示城市群降低能源强度，否则表示提高能源强度，我们称其为城市群效应。

此外，参考能源强度影响因素的主要代表性文献，考虑控制以下变量。首先考虑资源禀赋（Endow），资源禀赋度与能源强度显著正相关，即不考虑其他影响因素，资源越充裕的地区能源强度越高[22]，由于无法获得城市煤炭消费量等数据，这里我们使用采掘业从业人员占城市总从

业人员比重来近似替代；其次考察产业结构调整，王强等认为我国经济发展仍然需经历较强一段时间的粗放、耗能工业拉动，因此产业结构调整对能源强度具有拉动效应[23]，由于本文仅能获得城市限额工业总产值，所以我们使用城市限额工业总产值占GDP比值来表示；第三为对外开放程度（Open），陈媛媛、李坤望研究发现，对外开放使要素的国际流动性有所增强，并通过强化资源配置效率降低了能源强度[24]，这里我们使用城市外商实际投资额（FDI）与GDP的比值来衡量；第四考虑要素市场扭曲，我们分别加入政府支配力（Gov）、行政分割（Adm）两个变量。一方面，虽然改革开放以来，政府支配力对能源强度的降低影响程度在逐渐减少，但仍然会产生部分能源效率损失[21]，这里以各城市财政支出占GDP的比重来反映城市政府支配力。另一方面，地方政府数目不是一个简单数字，它实际上反映了政府分权的多少，行政分割会造成资源配置扭曲，从而使能源效率受损[25]，本文采用各城市市区个数来表示城市行政分割变量。第五考察能源价格（Price）。能源价格的上升可以有利于提高人们的节能意识，进而减少能源的过度消费及浪费，从而提升能源效率[26]，由于原材料、燃料、动力价格指数更多衡量的是生产资料价格水平，所以这里使用燃料、动力价格指数更为合适。最后本文考虑了科技进步水平（Tech）。科技进步可以使得在相同产出下节约能源投入或者相同投入下扩张产出，从而达到提高能源使用效率的目的[27]，这里我们使用科研综合技术服务业从业人员在城市总从业人员中所占比重来替代。

地方政府数目来源《中华人民共和国行政区划简册》以及中国行政区划网，部分缺失数据通过省级年鉴补充。城市燃料、动力价格指数来自于历年省级统计年鉴。计算城市能源强度指标过程中，由于缺乏城市能源消费量统计数据，其折算方法来源于李治与李国平的工作[28]，其他控制变量的主要数据来自于历年《中国城市统计年鉴》（2001-2012）。

3 实证结果

对于时期较短而横截面单位较多的样本数据，地区间能源效率的差异主要表现在横截面的不同个体之间，参数不随时间变化或者变动较小，因此首先考虑变截距模型。对于在固定效应与随机效应模型间进行选择，通过hausman检验，结果显示p值为0.000，强烈拒绝“个体效应与自变量无关”，所以固定效应模型更加适合。为了减少误差项中存在的异方差性和序列相关性影响，使用可行广义最小二乘法（GLS） 来进行参数估计。

估计结果如表3所示。从结果可以看到，在2000-2011年间城市群效应显著地降低了能源强度。在第1列为0.4的边界标准下，可以看到我们关心的系数β1=-0.11，并且在10%的显著性水平上通过检验。这表明，在0.4的边界标准下的城市群效应可以让边界范围内城市能源强度降低0.11%。在第2列为0.45的边界标准下，这时β1= -0.13，降低能源强度程度达到了最大值，并且显著性水平提高到5%。随着边界标准不断增大，城市群内中心城市与腹地城市经济联系强度不断增加，其降低能源强度程度却出现轻微下降，最后处于城市群0.6的边界标准时，其降低能源强度的程度明显下降，说明了降低能源强度的压力加大，这时β1=-0.108，并通过了1%显著性水平检验。这说明表征区域集聚的“圈层”结构可以显著提升降低能源强度，但从0.45边界标准之后，拥挤效应逐渐开始快于集聚效应，最终在0.6边界标准降低能源强度的程度出现了显著地下降，说明城市间拥挤度已然较高，拥挤效应已被凸显出来。回归结果说明我国目前的城市群规模一旦达到较为拥挤的状态，城市经济性无法弥补过度拥挤所引起提升能源强度的负效应。过于紧密的“圈层”结构由于要素密度过度集中，容易造成基础设施超负荷运营以及要素相对稀缺性等问题，导致能源消耗加快以及要素价格上升，从而出现要素配置扭曲，包括能源在内的各类要素的利用效率下滑。

从控制变量我们可以看到，各种变量对能源强度影响方向和目前代表性文献结论基本一致。仅从三次产业结构之间的比重来看，目前我国城市群中大多城市以工业为主，对降低能源强度的作用仍然为负面影响。要素市场扭曲确实阻碍了城市群能源效率的提升，尤其是行政分割提高能源强度程度要明显高于政府支配力，说明在城市群内逐渐形成区域经济一体化态势的同时，内部会遭遇到一定行政区划的障碍，表现为“行政区经济”，即由于行政区划形成的行政壁垒对区域经济的刚性约束而产生的一种与区域经济一体化相悖的经济现象，并也引发了一系列相关问题，比如企业竞争寻租化，资源配置等级化等，而这些问题会间接通过增强行政成本而提高了能源强度。

统计检验。

最后，我们通过分地区和分时间段进行稳健性检验。首先，考虑到三大城市群在我国特殊的经济和政治地位以及部分城市群城市数量较少的现实，我们将十个城市群分为长三角、珠三角、京津冀城市群及其他七个城市群共四个群体分别进行回归，从结果来看，各变量的作用方向均未发生变化，仅七个城市群整体回归结果显示降低能源强度大小及显著性检验有微小的差异。其次，2006年中央政府首次将节能减排目标纳入国民经济发展规划纲要，我们将时间段分为2000-2005年和2006-2011年两个样本区间，通过分析发现各变量的作用方向也均未发生变化，但是2006-2010年的回归结果中在0.4，0.55和0.6边界标准下不再显著。由于我国在应对2008年金融危机中相机选择地以大量基础设施投资刺激经济，这种前后不一致的做法导致2006年推出的节能减排政策不仅未能发挥应有作用，反而造成过松或过紧的圈层结构降低能源强度不再显著。以上检验表明原始的回归结果是比较可靠的。

4 结 论

借助新经济地理学的相关知识，本文认为在理论上城市群“圈层”结构有利于降低能源强度，并从区域层面经验分析城市群“圈层”结构对降低能源强度的影响与作用机制。研究的主要结论有：

城市群“圈层”结构是降低能源强度的重要原因，即在城市群范围内规模密度的不断增强可以达到降低能源强度的效果但城市群过度拥挤会导致能源强度上升，0.45边界标准是拥挤效应快于集聚效应的“分水岭”，这也说明适度的“圈层”结构更有利于降低能源强度。中国城市群建设在提升现有基础设施利用效率的同时，既要防止盲目追求城市群规模扩张的“摊大饼”现象，还要防止可能会产生更大拥挤效应，应切实贯彻节能减排战略实施。

本文试图从另外一个角度引起我国节能政策的思考，随着城市群已成为我国城镇化发展的战略依托，通过进一步推动空间节约式的布局道路，使得城市群的层级形成为降低能源强度提供了一个合理的实现途径。特别是十八届三中全会以来中央政府提出优化城市空间结构和管理格局，推动大中小城市和小城镇协调发展，这都为进一步发挥城市群“圈层”经济实现产业企业的合理转移、分工和技术扩散提供了方向，从而更系统性考虑能源效率问题，有效地激发节能潜力，实现节能目标。

当然，本文对“圈层”结构对提升能源效率的作用仅限于经济联系强度，没有对相关产业在空间的集聚下可能引起的产业结构升级，从而对能源强度产生重要影响进行更为深入分析是本文不足之处，如何构建一个中心城市与腹地城市产业结构演变的能源效应理论模型，对能源强度变化的作用机理进行分析，仍然是一项非常值得探索的工作。

（编辑：李 琪）

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