城市规模城市化率与碳排放关系论文

城市规模城市化率与碳排放关系论文（精选5篇）

篇1：城市规模城市化率与碳排放关系论文

一、引言

联合国政府间气候变化委员会(IPCC)最新发布的第五次气候变化评估报告认为，人类活动“极其可能”是20 世纪中期以来观测到的全球气候变暖的主要原因。城市是人口、建筑、交通、工业、物流的集中地，其面积只占地球表面面积的2%，人口占总人口的50%，但温室气体排放却占总量的70%。因此，城市化和碳排放关系引起了广泛关注。相关文献对城市化和碳排放关系的研究主要有两条线索：一是围绕城市化率和环境的关系，考察人口城乡分布对人均碳排放的影响，二是围绕城市规模和环境的关系，探寻对环境最有利的城市规模。

从城市化率的角度，多数文献认为城市化率与碳排放有较强的相关关系。针对中国的研究发现，城市化水平在碳排放影响因素中处于主导地位。薛冰等利用112 个国家和地区的数据发现，随着城市化率上升，人均碳排放量逐步增加。城市化对温室气体排放的影响是人口城乡结构变化所引发的生产与消费行为变化对碳排放的影响，从这个角度看，城市化带来了高能耗和相应的高碳排放。但是，城市化也可能有利于减少温室气体排放。其可能的途径是：城市化使产业组织结构、技术结构、产品结构得到更合理调整，资源得到更合理的利用;城市高度集中的人口和经济活动形成能源消费的规模效应，降低人均能源需求;城市化有利于环保科技创新，为减少温室气体排放提供了可能。王子敏和范从来利用中国的省级面板数据，发现城市化和能耗之间符合倒N 形曲线，城市化所导致的能耗由降到升的拐点出现在城市化率为27.3%，能耗由升到降的拐点在城市化率为76.2%。王钦池和王芳也注意到了城市化率和碳排放之间的非线性关系。

对于城市规模和碳排放关系的研究是在最优城市规模理论上发展起来的。传统的最优城市规模理论主要是基于城市成本—收益的理论和经验研究。20 世纪90 年代以来，最佳城市规模理论的研究重点从成本收益的经济角度转移到城市规模和环境质量的关系。Capelb 和Canagni 从人均能源使用和污染物排放的角度探讨了最优城市化规模问题，认为城市负荷效应与城市规模呈正U 型曲线关系。王桂新和武俊奎基于中国地级市数据发现城市规模的扩张使得碳排放强度上升。许抄军认为中国的城市规模和资源消耗之间的经验模型为正N 型曲线，最优城市规模为1060 万人。随着全球环境的恶化，过大规模的城市对环境的不利影响受到了越来越多的重视。大城市乃至特大城市不断涌现，给生态环境造成了沉重的负担。

可见，已有文献对于城市化和碳排放(环境质量)关系的研究是从城市化率或者城市规模的角度分别展开的。基于城市化率的研究为从宏观角度认识城市化对环境的影响提供了有益启示，基于城市规模的研究则为认识城市影响环境的微观机制提供了依据。然而，城市化是一个城市规模不断扩大和城市化率不断提高的相互作用过程，仅仅从城市化率或者城市规模一个角度难以完整揭示城市化过程对碳排放的影响。本文的目的是把城市化对碳排放的影响分解为城市化率和城市规模两个因素，从而更全面地认识城市化和环境的关系，并在此基础上从城市规模和城市化率相互协调的角度提出推进城市化的政策建议。

二、模型和数据

1.模型设计

城市规模和城市化率是衡量城市化进程的两个基本指标。大量研究证实，城市规模与能源消费和碳排放有密切关系，在既定的城市化水平下，城市资源过于分散或者过于集中都会导致效率损失。而城市化率是对城市化总体水平的衡量，可以反映不同规模城市对碳排放的综合影响。因此，有必要从城市规模和城市化率两个维度考察城市化和碳排放的关系。假设某个地区的总人口为p，有a 和b 两个代表性城市，规模分别为sa和sb，城市化率为u。容易理解，城市a 和b 对该地区人均碳排放量的“贡献”是城市规模及其占全国人口总量比例的函数。

模型的因变量是人均CO2排放量，用以衡量城市化对环境的影响。自变量包括城市规模和城市化率。其中，城市化率是城市人口占总人口的百分比。根据数据的可得性，采用不同规模等级的城市人口占城市总人口的百分比作为衡量城市规模的指标。本文把城市分为5 个规模等级，分别为1000 万人以上、500 万-1000 万人、100 万-500 万人、50 万-100万人、50 万人以下。除了上述自变量外，已有研究认为经济发展水平、能源利用技术、人口密度等对碳排放有重要影响，本文把上述变量作为控制变量。经济发展水平的衡量指标是人均国民收入。考虑到城市化、城市规模和人均国民收入的相关性，当仅把人均国民收入的一次项纳入模型时，可能把人均GDP和碳排放之间的曲线关系“转嫁”给城市化因素，从而无法体现城市和碳排放之间的关系。作为对比，在模型中分别对人均GDP 的一次项和二次项进行回归。技术因素用单位GDP 的CO2排放量表示。所有原始数据均以自然对数的形式纳入模型。

2.数据来源和描述

本文的数据来自联合国和世界银行数据库。样本期为1960—2009 年。其中，城市化相关数据来自联合国数据库，其他数据来自世界银行数据库。人均GDP 和人均国民收入以2000 年不变价格美元表示。剔除有缺失值的样本后，最终包括161 个国家的6361 个观测值。其中，高收入国家44 个，中等收入国家85 个，低收入国家32 个。

3.模型形式确定

本文使用的是面板数据，同时具有截面维度和时序维度的特征，包含了个体、时间和指标三个方向的信息。因此需要对模型设定形式进行假设检验，以确定其属于不变截距模型、变截距模型还是变系数模型。本文考察的是161 个国家的数据，各国的碳排放水平和城市化水平、城市规模都有差异，理论上选择回归模型时应体现个体差异。样本期较长(50 年)，时期变更所产生的影响应予考虑。因此，构建同时含有个体和时期效应的双向效应模型是理想的选择。经F 检验，证实选择双向固定效应变截距模型是合适的。

三、结果和分析

为了比较不同因素对人均碳排放的影响，在基准模型的基础上，本文构建了不同的模型。模型①和②考察城市化率和城市规模两个因素对人均碳排放的影响;模型③和④考察城市规模对人均碳排放的影响;模型⑤和⑥考察城市化率对人均碳排放的影响。为了考察收入水平对碳排放的非线性影响，模型①③⑤含有人均国民收入的二次项和三次项;模型②④⑥中只含有人均国民收入的一次项。所用软件为Eviews 7.2，结果见表2。

1.城市规模对人均碳排放的影响

模型①和②的结果均显示，城市规模对人均碳排放有显著影响。以50 万人以下规模的城市作为参照组，500-1000 万以及1000 万人口以上规模城市占城市人口比重的回归系数均为正值，这说明500 万人口以上规模城市的碳排放压力大于参照组;而50-100 万以及100-500 万人口规模城市的回归系数为负值，说明其碳排放压力小于参照组。进一步对比，人均碳排放压力最小的是100-500 万人规模城市，其次是50-100 万人规模城市，1000 万以上人口规模城市的碳排放压力最大。

对比模型①和②以及模型③和④结果发现，收入水平以一次项形式还是多次项形式纳入模型，城市规模的回归系数的符号没有变化，但是回归系数的大小发生了变化，人均收入水平以一次项进入模型时的系数的绝对值大于以三次项形式纳入的模型。其原因在于，城市规模和经济发展水平有明显关系，经济发展水平越高，城市规模也越大。当考虑经济水平对碳排放的非线性影响时，城市规模的系数反映的是城市规模本身对碳排放的净影响。因此，本文主要以有人均国民收入三次项的模型结果作为分析依据。

进一步，为了估计对环境最优的城市规模，取不同规模等级城市的均值作为城市规模的近似值。根据样本计算得到，50-100 万的城市平均规模为68.8万人，100-500 万的城市平均规模为196 万人，500-1000 万城市的平均规模为720 万人，1000 万人以上的城市的平均规模为1650 万人。规模在50 万以下城市的平均规模取25 万人。

基于模型①(考虑城市规模和城市化率两个因素)和模型③只考虑城市规模因素)的不同等级城市规模与碳排放系数的关系曲线。结果显示，三次曲线的拟合效果优于一次和二次曲线。这表明，城市规模和碳排放呈倒N 型曲线关系，人均碳排放量最低的城市规模为300 万人，人均碳排放最高的城市规模为1300 万人左右。这与许抄军的结果接近。

2.城市化率对人均碳排放的影响

模型①②⑤⑥的结果显示，城市化率对人均碳排放有显著影响。模型①和②同时把城市化率和城市规模纳入模型，城市化率的二次项的回归系数是正值，这说明城市化率和人均碳排放量的关系是U型曲线。

3.控制变量对碳排放的影响

所有模型的回归结果均显示，劳动年龄人口比重和碳排放强度与人均碳排放量都显著正相关，而人口密度与人均碳排放量显著负相关，这与已有文献是一致的。根据模型①的结果，劳动年龄人口比重和碳排放强度每变动1%，人均碳排放量同向变动0.844%和0.936%。人口密度每变动1%，人均碳排放量反向变动0.279%。

收入水平对碳排放的影响相对复杂。在模型②④⑥中，人均国民收入的一次项与人均碳排放量显著正相关;在模型①③⑤中，人均国民收入对数的三次项系数均为负值，二次项的系数为正值，因此理论上人均碳排放和人均国民收入之间为倒N 型曲线关系。

随着人均收入的增加，人均碳排放是单调递增的。对比看，当模型中只含有人均收入的一次项时，人均收入对碳排放的影响明显大于含有三次项时的影响。上述结果说明，在非线性假设下，经济水平对环境的影响小于线性假设。这也从一个角度说明，已有文献在讨论经济发展水平和人均碳排放关系时，有的认为二者是倒U 型曲线，有的认为是N 型曲线，或者是其他形式的曲线，实际上都是涵盖了城市化和技术创新等多种因素的综合结果，并没有清晰地表明经济发展水平(或者消费水平)如何影响碳排放量。

四、基于碳排放约束的最优城市化路径

前面的分析表明，城市化对碳排放的影响是城市规模和城市化率两个因素的综合效应。理论上把城市化水平控制在较低的水平对环境是有利的，但是现实中城市化还承载着经济和社会发展的多重功能，因此推进城市化仍然是一个现实的理性选择。既然城市化对环境的负面影响难以避免，如何实现城市规模和城市化水平之间的均衡，从而把城市化对环境的负面影响控制在最小程度，就具有重要的现实意义。

为了减少人均碳排放量，可行的路径是把城市规模扩大，但是其扩大程度是有上限值的，并非城市规模越大越好。换言之，在既定的城市化状态下，城市规模的扩大是有条件的。显然，由于城市规模、城市化率、总人口之间是密切相关的，因此，基于人均碳排放最小化的目标，需要在城市规模和城市化率之间寻求平衡。

五、总结和讨论

人类活动对气候变化具有重要影响，这种认识已经成为共识。然而，对于人类最重要的活动之一——城市化影响气候变化的机制，已有研究尚存在明显不足。特别的，城市化的环境效应是城市规模扩大和城市化率提高的综合结果，仅以城市化率或者城市规模都不能完整揭示城市化过程影响环境的内在机制。基于上述背景，本文利用近半世纪(1960—2009 年)161 个国家的面板数据，构建双向固定效应模型，把城市化对碳排放的影响分解为城市化率和城市规模两个因素，揭示了城市化过程中人口城乡分布和城市内部结构变化对环境的影响。理论上存在对环境最有利的城市规模和城市化率，基于碳排放约束的城市化路径应该实现城市规模和城市化率的相互平衡。

本文的结论具有重要的现实意义。作为发展中国家，中国的城镇化进程远未完成。中国已经明确把城镇化作为未来经济发展的主要动力之一。但是对于城镇化的发展模式，究竟是优先发展小城镇还是发展大城市，长期以来都存在较大分歧。本文的结论显示，从减少碳排放的角度，城镇化发展不能简单地说优先发展中小城镇，或者优先发展大城市，而是应该统筹考虑城市规模和城市化总体水平两个因素，这为城镇化发展提供了一个重要原则。

篇2：城市规模城市化率与碳排放关系论文

自xxxx年国家实施分税财政体制以来，地方政府土地财政模式在全国范围内迅速推广，此过程中产生了诸多负效应。由此，土地财政问题成为了当前政府管理中的热点问题，并引起学术界广泛关注。已有研究大多将“土地财政”视为贬义词，文献主要集中在土地财政的形成动因、负向效应及治理改革方面，取得了大量、具有重要价值学术科研成果。

一、文献综述。

未来时期完全摒弃土地财政是不可行的，刘志彪认为中国现代化(城市化)过程中所需的资源和资金，不可能完全来源于工业体系和城市居民，因此，还需土地财政继续发挥正向历史功效川。关于土地财政对于城市化的正向功效，樊继达论述为地方政府以“经营城市+招商引资”双轮驱动发展模式，对经济社会发展起到推动作用。

张晓玲认为土地财政在中国快速城市化进程中扮演重要“助推器”角色，其作用机理是：地方政府垄断城镇国有土地市场，低成本征地为城市化发展空间拓展提供条件，土地高价出让与抵押融资为城市基础设施建设供给资金来源。刘守英阐述为，土地财政模式从中国东部快速地照搬移植到了中部、西部地区，是当前中国城市化的直接动力源泉 已有关于城市用地规模研究多集中在城市土地集约利用、城市用地规模影响因素、城市用地规模扩张等方面，关于土地财政与城市用地规模之间的系统关系研究还比较缺少。周听浩指出随着城市扩张，土地财政收人呈下降趋势并最终导致地方财政支出加大。武彦民验证了中国存在城市面积的扩张与人口的增加不协调发展的.情况，根源是地方政府热衷于土地财政扩大城市面积，致使全国26个省低于估算的最优城市人口密度

二、土地财政与城市用地规模关系理论框架。

中国经济社会转型时期城市化是经济增长的重要载体，在这一时期党和国家(中央政府)致力于经济建设，并建立政治集权、以经济增长指标为主的地方官员政绩考评体系。在此背景下，地方政府为推动经济快速增长并获得政绩收益(职位晋升)，其行为策略首选就是以快于周围同级别行政辖区的城市化速度来发展地方经济，由此，地方政府具有典型的“经济人”行为特征，表现为以“经营城市”名誉来行“经营土地”之实践。

原因是要启动城市化就要扩张城市的外延和投资规模，而国有土地征收与出让解决了城市空间拓展成本高昂与城市基础设施建设地方财政资金短缺问题。为继续彰显政绩，地方政府作为“理性经济人”继续圈占郊区农地用于扩大城市用地规模，且源于“路径依赖”作用使得历届地方政府对于土地财政模式的热衷之情有增无减。土地财政收人与城市用地规模相互助力、缠缚，难解难分。随着土地出让面积的增加土地财政收人更是快速增长，20xx年土地出让面积是20xx年的xx倍，而土地资产价值增长速度更是迅猛，如20xx年土地财政收人是20xx年得xx倍，城市建成区则扩大了一倍，城市化水平提升了xx个百分点。即从全国实践情况上也反映了土地财政与城市用地规模关系。

三、土地财政与城市用地规模祸合协调度及地域差异。

1、土地财政与城市用地规模祸合协调因素选取。

现有研究中绝大多数认为土地财政收人包括土地出让金、土地房产税收、土地房产税费收人及土地抵押融资收人等4个方面。其中，各省市土地房产收费情况差异较大，没有全国的统一标准及统一口径的统计数据;土地抵押融资本质上是一种“借债、虚拟”性收人，虽然在土地财政收人中占有较大比重，但这个收人在借贷年限之内是必须偿还的，且同样缺少统一的统计数据。通过以上分析，基本上可以印证经济发达省(市)城市化进程中的原始资本(土地资源与资金)积累很大程度上是依赖地土地财政模式完成的;同理，经济发展水平相对较低省份，在未来时期的城市化进程中也还同样需要土地财政发挥正向历史功效。

2、土地财政与城市用地规模祸合协调度测算分析。

为进一步验证以上分析出的土地财政与城市用地规模之间基本规律，继续测算土地财政与城市用地规模祸合协调度。充分考虑31省(市)20xx一20xx年时间序列上土地财政与城市用地规模总体情况，土地财政与城市用地规模祸合协调度测算指标体系为获取更多地财税收益，在买方激烈竞争背景下，这些区域地方政府行为策略是采用“招拍挂”供地，由此，即便是城市用地规模快速扩张的情况下，也还是没有土地财政发展速度快。经济不发达地域常以低廉的土地价格吸引投资，地方政府行为策略大多是低价出让工业用地，是因制造业发展能够推动地方基础设施完善，集聚外来务工人口，从而进为下一步土地价格提升奠定基础。由此，使得土地财政的各项指标很低，即便是城市用地规模扩展速度很慢的情况下，也还是没有土地财政慢。

3、土地财政与城市用地规模关系聚类分区。

为进步一呈现出以上土地财政与城市用地规模关系之间的地域规律，对31省(市)指标所对应数据进行聚类分析，该过程与结果完全基于各省(市)土地财政与城市用地规模的指标数据结构本身所特有的性质。

四、土地财政与城市用地规模关系优化政策建议。

未来新型城镇化过程中，除国家层面上完善财政税收制度、政绩考核体系、土地征收补偿制度外，建议不同地域采取如下对策推动土地财政转型及优化其与城市用地规模关系。

第I地域：

①建立驱动存量建设用地盘活利用激励机制，改变城市建设对新增土地出让收益的过度依赖。

②以科学的土地规划与集约评判规制，促进制城市土地集约、高效利用。

③通过城乡统一的建设用地市场建设为城市增加用地指标。

④征收房地产税，抑制城市外延扩张，促使房地产市场健康发展，为城市建设提供可持续税收来源。

第II地域：

①北京、上海可供城市空间扩张的土地资源较为有限，应留给高附加值的公共文化与创意产业等高端服务业，以便创造丰厚税收。

②发展实体经济与战略新兴产业，摒弃经济对房地产支柱产业地位。

③政策引导城市基础设施建设鼓励民间资本参与融资，建立公私合营融资模式。

④类似于第I地域，集约、高效利用城市土地，不再因获取土地财收人而大规模出让土地，且对存量房产征收房地产税。

第111地域：

①改变“以地引资”为动力的城市化发展模式，严格执行工业用地“招拍挂”出让制度，避免“地毯式”厂房浪费土地资源。

②集中城市周边分散、低效利用的土地资源继续发挥其财政功效。

③土地财政收人除用于城市公共设施建设外，应更多用于外来人口市民化方面，使土地财政成为推动人口城市化的重要资金支持。

第W地域：

①在国家发展战略背景下，使土地财政为市场因素推动的城市化提供资源与资金支持;相反，严格控制因获取土地财政收人的城市用地低效扩张。

②该地域多为“限制开发区”与“禁止开发区”，城市用地规模扩张过程中，以制度、法规激励约束实现生态保护外部性的内部化，形成社会化的生态补偿机制。

篇3：城市化进程与碳排放关系研究

一、中国城市化与碳排放现状

(一) 城市化水平

城市化水平的测度按照不同标准一般分为人口比重法、系数调整法、农村城镇化指标法、城镇土地利用指标法和现代城市化指标法, 但目前所普遍采用城市人口占总人口比重来衡量。本文研究考虑到数据获得的便利性及与其他研究有所对比, 仍选用城市人口比重法衡量城市化率。我国城市化水平从新中国1949年建国的10.64%到1978年的17.92%经历了漫长的30年, 而从1978年到2009年的30年间城市化率从17.92%提高到了46.59%, 城市化速度明显提高。结合图1中所呈现的曲线可以看出, 改革开放后中国的城市化进入快速上升的阶段。

(二) 碳排放量

本文通过公式对碳排放量进行测算。Ni=E×Fi。C为碳排放总量, Ni为第i类能源消费总量, E为能源消费总量, Fi为第i类能源消费量占总消费量比重。δi代表第i类能源的碳排放系数。碳排放系数根据《IPCC国家温室气体清单指南》中能源部分所提供的基准方法由δ=C×CEF×COR×CCF计算所得。其中δ代表碳排放系数, C代表低位发热量, CEF代表碳排放因子, COR代表碳氧化率, CCF代表碳转换系数。

为了统一计量单位, 将能量单位转换为标准煤并按照《IPCC国家温室气体清单指南》中标注的碳排放系数计算我国1978-2009年的碳排放量。根据所得碳排放量数据绘制1978-2009年中国城市化率与碳排放总量的关系图如下。由图可见, 我国城市化率与碳排放总量依年份逐年递增, 且城市化率与碳排放总量变化方向一致。在2002年以后, 碳排放总量增长速度激增, 明显快于城市化速度。说明城市化与碳排放之间存在相关关系。

二、中国1978-2009年城市化水平与碳排放总量关系的定量分析

(一) 研究方法与数据处理

本研究根据中国1978-2009年间城市化与碳排放总量的变化情况, 使用协整分析和Granger因果检验法对二者之间的相互关系和相互影响进行定量分析。所有数据来自《中国统计年鉴2009》。为了尽量避免政策等因素干扰使数据发生突变, 故选取1978年以后的数据作为样本数据。本文研究变量符号如下:UR代表城市化率, CE代表碳排放总量, 为了消除原始数据可能存在的异方差, 对城市化水平和碳排放总量数据均做对数化处理, 分别记作ln UR和ln CE。

(二) 单位根检验及协整性检验

在设定模型形式和对模型估计之前对ln CE和ln UR数据序列机器差分序列进行平稳性检验, 其差分序列分别记为△ln CE和△ln UR。二阶差分序列记为△2ln C和△2ln UR。考虑到碳排放量与当年消耗能源有关, 且能源消耗依照消费习惯存在一定滞后效应, 而城市化率指标仅表示当年城市人口占总人口数量, 故本研究认为在进行单位根检验时对碳排放指标按照SC原则最大滞后期定义为1期, 对城市化率指标则滞后影响, 在进行单位根检验时按照SC原则选择滞后期数为0期。同时, 由图1趋势图可以认为在进行单位根检验时需要考虑截距项和时间趋势, 但在进行对数化处理以后对数据进行了平滑性处理, 因此在选择是否选择带截距项或者趋势项进行检验时选择不带截距项和趋势项。ADF单位根检验结果如表1显示:ln UR与ln CE的P很大且自身值都大于临界值, 因此接受原假设, 即存在单位根, 说明该时间序列不平稳。对ln CE进行一阶差分后再进行ADF检验, 其值仍大于所有临界值, 但P值显示仅有18.97%的概率接受原假设, 该序列仍存在单位根。一阶差分后△ln UR仅在10%的水平上通过检验, 拒绝原假设。因此需要对ln CE和ln UR进行二阶差分, 再进行ADF检验。检验结果得出结论, 所有变量均在1%的显著水平下满足二阶平稳, 利用PP检验得出同样结论, 所有变量符合I (2) , 满足构造协整方程的条件。

以ln CE为被解释变量ln UR为解释变量建立一元线性回归模型, 并对残差进行单位根检验, 其结果如表2所示。

表2显示的检验结果表明, 残差序列t=-5.590769在所有的显著水平上平稳的, 可以认为碳排放总量与城市化水平存在长期稳定的“均衡”关系。利用OLS得到如下估计模型:

根据显示结果, 解释变量ln UR通过了T检验, 并且拟合优度较好。但值得注意的是DW值很小。对于样本容量为32, k=1, 在5%的显著水平下查DW统计量表可知, dL=1.373, du=1.502, 显然DW<dL, 说明模型存在自相关。利用科克伦—奥科特迭代法对原模型进行修正。再加入2个滞后变量后, 模型DW值得到改善并得到拒绝存在自相关假设的DW值。修正后模型表达式如下:

修正后的模型显示, 回归方程可绝系数与修正的可绝系数都很高, 回归系数均符合经济意义且显著。DW=2.206已落入拒绝方程存在自相关的区域。模型表明城市化水平与碳排放呈正相关关系, 且存在城市化率每上升1%, 碳排放总量就上升1.61%的水平增加。同时说明碳排放总量除了受到当期城市化率的影响以外, 也受到前两期城市化率因素的影响。

(三) Granger因果检验

协整检验表明变量之间存在长期均衡关系, 但尚不能确认变量之间是否具有因果关系, 仍需要进一步进行检验。利用Granger因果检验对碳排放总量与城市化率进行因果检验, 分别选取滞后期为1至4。结果如下:

检验结果显示, 原假设“ln UR不是ln CE的格兰杰原因”通过了F检验, 三期滞后所得P值均小于0.05的显著水平, 即认为城市化是引起碳排放的格兰杰原因。

三、结论与政策建议

(一) 结论

1.分析结果表明, 在长期, 城市化率与碳排放之间存在均衡关系, 且城市化水平变化引起碳排放量的变化。通过模拟的变量模型可以看出, 当城市化水平每增加1%, 碳排放量以高于1%的1.6%增加, 这印证了图1所显示的自2002年以后, 碳排放量增加速度超过城市化率的增长速度。

2.在长期, 如果继续将高城市化率作为中国现代化标志, “大跃进”式地进行城市化运动, 相对于城市化率而倍增的碳排放将造成我国碳排放总量随城市化率的逐年提高而急剧增加, 有悖于我国目前大力倡导的建设低碳城市的目标, 阻碍可持续发展战略的实施和实现真正的现代化。

3.碳排放量除了受到当期城市化率水平的影响, 还受到来自前期城市化率水平的累积影响。即前期城市化率水平体现了城市化进程, 而城市化进程的加快势必引起能源消耗的增加, 而就目前中国以煤炭为主要能源结构的情况来看, 能源消耗的增加又与碳排放密切相关, 因此前期城市化率对当期碳排放量水平的影响通过能源消耗的惯性体现出来。

(二) 主要政策建议

1. 理性对待城市化及城市化水平。

发达国家的高城市化率源于长达百年的积累, 若盲目以其为标准“大跃进”式地提高我国的城市化率, 在没有雄厚经济基础和先进技术的条件下可能在世界环境保护问题上陷于被动局面。因此将城市化率作为重要参考指标, 在充分发挥中国资源优势, 将经济软实力上升到一定水平之后, 在能源利用效率、环境治理水平都有显著提升以后再谈城市化水平向发达国家看齐。

2. 充分考虑国情, 合理做出碳减排承诺。

中国的能源消费结构与传统能源利用效率短期内难以提高。考虑到中国近14亿人口的生活耗能实际和中国在经济发展过程中遇到的实际困难, 在承担起大国环境道德责任前提下中国不应不轻易承诺放弃自己发展的权利。

3. 改变能源结构, 开发新能源。

篇4：城市规模城市化率与碳排放关系论文

城市化中期是城市化率30%～70%的阶段。文章通过比较世界主要发达国家与中国，发现城市化中期的年碳排放量与年人均碳排放量将继续保持上升态势。虽然各国的增长速度存在较大差异，但所有对象均不会在城市化中期出现碳排放的峰值，碳排放下降拐点的出现应在城市化后期。再通过格兰杰因果检验，证明各国在碳排放总量与城市化之间未必存在因果关系，但人均碳排放与城市化之间基本存在因果关系。

关键词：中期城市化；碳排放；格兰杰因果检验

中图分类号：F2911，F0622文献标志码：A文章编号：

10085831（2015）01004605

2009年9月，联合国气候变化框架公约第5次会议在丹麦哥本哈根召开，中国政府提出2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%～45%的减排目标。在中国快速城市化与工业化的背景下，这一目标的实现承载着巨大的压力与挑战。截至2011年底，中国城市化率已达到51.3%，城镇人口6.9亿，城市的“能源消耗”和“碳排放”达到全国总消耗和总排放的85%。

对于碳排放与城市化进程之间存在怎样的作用机制，城市化发展到哪个阶段会出现碳排放的峰值等问题，一直是气候变化研究中的热点问题。因此，本研究利用1800年以来的世界主要国家的城市化与碳排放数据，论证城市化中期阶段与碳排放的联系，为进一步的研究与决策提供借鉴。

一、文献综述

对于世界不同地区城市化与碳排放的关系，特别是人口、社会发展阶段与能源结构在其中的作用，学者从不同角度进行了大量研究。Mishra运用1980-2005年太平洋岛屿国家的面板数据研究显示，“在短期内城市化是能源消费的格兰杰原因”。Halicioglu使用1968-2005年土耳其的数据研究认为“长期中城市化、GDP和能源价格是能源消费的格兰杰原因，但在短期中未通过格兰杰因果检验”。Inma Martinez Zarzos则更为直接地讨论了城市化与碳排放的关系，他利用人口预测模型，采用Dietz&Rosa的计算公式，以1975-2005年不同收入水平国家的GDP、人口数量等为变量，发现城市化与碳排放的弹性系数在不同国家是不同的，发展中国家受到碳排放的冲击更大，其弹性系数达到0.72，而发达国家则较小，甚至是负数。当城市化率较低时城市化率与排放量具有正相关性，当城市化率较高时表现为负相关性，且这个分界点在城市化率60%左右。而薛冰等则以1970-2007年112个国家的面板数据为对象，认为城市化率40%是人均碳排放实现快速增长的拐点。

作为新兴经济体的中国，其碳排放与城市化的关系同样引人关注，包括对中国不同地区在同一时间段内二者的关系，以及同一城市在某一时间序列中二者的变化让许多研究者感兴趣。Shobhakar通过对1985-2006年的数据分析，归纳了中国城市化对碳排放的贡献率。Zhang等则采用更长时间段，即1960-2007年的数据，利用VCR与ECM模型，证明中国的碳排放与固定资产投资、城市人口正相关，与GDP增长符合单向格兰杰因果关系。Zhang等研究者在对不同时期中国30个省区的类似研究中，发现中国东西部地区由于发展阶段的不同，其增长相同GDP的碳排放存在差异。对此，中国科学院将中国城市化进程中的碳排放基本划分为4个阶段：第一阶段，碳排放强度不断上升阶段；第二阶段，碳排放强度高峰到人均碳排放量高峰阶段；第三阶段，人均碳排放量高峰到碳排放总量高峰阶段；第四阶段，碳排放总量稳定下降阶段。

以上研究中，研究者多倾向于选择同一时段内的不同国家或地区来进行比较，但在这一时间段内的国家与地区却并不处于相同发展阶段，所以造成诸多研究结果往往与EKC假说 EKC假设又称环境库兹涅茨曲线，该假说没有给出明确的时间长度或者阶段划分的标准，而是反映在一个较长时间段内，某些经济、社会要素经历不同阶段的发展轨迹，对环境质量的动态影响过程的总结，即在经济发展的最初阶段，环境污染上升，当到达一定拐点后，则随之下降。的倒U形曲线相悖。对此，Chimeli认为更好的研究途径是采用时间序列的方法，采用计量与定性分析的方式对各个国家或地区的历史经验单独检验，或对同一发展阶段横向比较，才会更接近于EKC的假设状态。对此，本次研究选择对中国等国家的相同城市化阶段进行比较研究，在更长的时间尺度考察不同国家在加速城市化阶段与碳排放之间的关系。

二、数据来源与分析

（一）数据来源

本研究利用美国橡树岭国家实验室二氧化碳信息分析中心（Carbon Dioxide Information Analysis Center，CDIAC）提供的1850-2006年世界各国化石燃料CO2排放数据，并以联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）2006年提供的技术报告和方法指南，计算2006年以后的碳排放数据作为补充。城市化数据来源于联合国经济与社会事务部（Department of Economic and Social Affairs，DESA），结合美国人口调查局与Populstat人口统计网，并对1900年前缺失的数据作拉格朗日插值处理得出。

（二）碳排放指标的选取

为分析中期城市化与碳排放的关系，主要选择碳排放总量与人均碳排放量指标来衡量CO2的变化。碳排放总量是指某国或某一地区所有人为的二氧化碳排放源和碳汇。人均排放量是指一国人口（生产和消费）活动排放的二氧化碳总量除以该国人口。本文中碳排放相关数据均为单纯的碳分子的数值，即等于二氧化碳重量的12/44。另外，未选择排放强度指标（即单位GDP的碳排放量）的原因在于，相比于前两个指标的绝对性，碳排放强度指标受到产业结构、汇率、一次能源品种构成等多方面的影响，不同国家之间有很大的不可比性，难以完全反映不同国家在经济效益与碳排放关系上的差异。

对于碳排放总量与强度指标的演变，一般认为其部分遵循库兹涅兹的倒U形曲线的规律，即图1中S1—S2—S3构成的三个阶段，S1为人均碳排放强度高峰期，S2为碳排放总量高峰期，S3为二者同时下降期。对于中期城市化中碳排放的发展趋势，是否会出现指标下降拐点，将在下文中分析。

图1碳排放指标的阶段划分

（三）数据分析

1.各国中期城市化的时间跨度

由于各国的中期城市化经历的时间跨度与所处时代不同，需要对其时间起止点加以说明（表1）。从中可以发现，英、法、德等西欧国家的中期城市化均历时百年以上，较完整地经历了第一次与第二次工业革命，是一个长期积累与发展的过程。美国的中期城市化与第二次工业革命时间上一致，而日本则与其战后工商业的“黄金十年（1960-1970年）”基本同步，且耗时最短。中国的中期城市化尚在进行中，但通过比较可以发现，从城市化率30%到50%的耗时相对较短，英法德都在60年以上，美国40年，日本历时最短为10年。

2.中期城市化阶段的碳排放指标的变化

图2给出了各国城市化中期阶段的年碳排放总量与年人均碳排放量，从图中可以看出以下特点。

城市化中期阶段碳排放保持持续增长的态势，未出现碳排放总量或人均碳排放量的下降拐点，即未达到上文所提到的倒U形曲线中的峰值。从年度碳排放总量看，西欧国家中英国增长18.79倍，法国增长22.36倍，德国增长72.74倍。但由于西欧三国的碳排放起点低，且城市化中期完整地经历了两次工业革命，所以其增长倍数较大，但绝对数量比美国小。美国城市化中期与二次工业革命紧密相连，年碳排放总量从0.54PgC增长到7.97PgC，虽然仅增长14.69倍，但其从1890年起一直保持年碳排放总量世界第一的位置，直到2007年被中国超过。人均碳排放则从1900年前后位居世界第一，直到现在。日本城市化中期历时最短，碳排放总量增长9.87倍。中国碳排放总量在城市化率接近40%（2002年）时，增速明显加快，在城市化率40%～50%阶段，平均增速达到9.6%，但近年来增速有逐步放缓的趋势。

对于碳排放峰值的出现，发达国家是在1980年后才出现人均碳排放的峰值，然后呈现出缓慢下降的态势，接近1990年才出现碳排放总量的峰值。而在这两个时间点，发达国家均已进入城市化后期。因此，在城市化中期阶段，碳排放总量与人均碳排放量呈现出双增长的态势。

同时，各国的碳排放量明显受到某时间段政治经济环境的影响。如图2所示，英国、美国、德国、法国在

1915-1920年受第一次世界大战战后衰退，1929-1932年时受大萧条，德国、日本在1945-1948受第二次世界大战战后衰退，中国在1998-2000年受亚洲金融危机等影响，碳排放指标都呈现出急剧下降的趋势。但暂时性影响消退以后，碳排放量会恢复到正常水平。

对于城市化中期碳排放的增速变化，在排除异常时间段的情况下，英国与德国的年碳排放总量增长速率平稳，保持在年1.17%的水平；法国在城市化率40%以前较慢，增长速率为年0.66%，后期（1946年以后）较快，为年2.6%；日本、美国、中国增长速率较快，日本为年6.6%，美国为9.04%，中国为9.54%。西欧国家增长速率较低与其城市化中期时间段较长有直接关系，而中、日、美三国的城市化中期历时相比西欧国家较短，也使其增长速率能保持较高水平。

三、城市化与碳排放的格兰杰因果关系分析

（一）方法选择

由于时间序列数据往往都是非平稳的，如果直接对非平稳的时间序列数据进行回归分析，会产生“伪回归”问题。第一步需判断序列的平稳，常用的方法是进行单位根检验，来考察时间序列是否为单整序列。如果一个时间序列均值随时间而变化，要么方差随时间而变化或二者同时发生变化则称之为非平稳时间序列，如果序列为非平稳时间序列，可通过差分的方式检验其是否为单整序列。

其次，进行协整性检验。如果变量之间存在协整关系，进行回归，并保留残差，同时对残差进行单位根检验，如残差是单整的则证明二者存在协整关系。协整检验把时间序列分析中短期动态模型与长期均衡模型的优点结合起来，探求非平稳经济变量间蕴含的长期均衡关系，避免了用差分后的序列进行建模时产生的长期调整信息丢失的问题。本文采用Engle-Granger两步检验法。

最后，对于通过协整检验检测变量的长期均衡关系中变量在波动中到底孰因孰果的问题，采用Granger因果关系检验，目的在于当两个变量之间暂时存在先导和滞后关系时，是否能从统计上查明其因果关系。

（二）结果分析

在对6个国家城市化率、年碳排放量与年人均碳排放量取自然对数后，根据上述步骤，运用EVIEW5.0软件，显示结果如下。

第一，平稳性检验。利用单位根（ADF）检验，在城市化中期阶段，6个国家的城市化率与年碳排放量及年人均碳排放量都是I（1）序列，即均为一阶单整序列，表明城市化水平与碳排放总量及年人均碳排放量，可能存在长期稳定的比例关系，且可进行协整检验。

第二，协整检验结果显示，从城市化中期的时间段看，6个国家碳排放及城市化之间均存在协整关系。

第三，格兰杰因果检验结果见表2。从结果中可以看出，在城市化中期阶段，没有国家呈现出城市化与碳排放的双向因果关系。在碳排放总量方面，法国、日本、中国表现为城市化是碳排放的影响因素，但后者不是前者的原因。英国存在碳排放总量对城市化的单向因果关系，美国与德国的碳排放总量与城市化没有因果关系。在年人均碳排放方面，美国、德国表现为人均碳排放的增长是城市化的原因，其他国家则是相反。

四、结论与展望

第一，中期城市化是碳排放持续增长的过程。无论各国中期城市化时间长短和增长量的差异，碳排放量均保持增长。中期城市化与碳排放之间存在稳定的关系，虽然会受到短期冲击的影响，但从长期看将很快回复到正常位置。在中国中期城市化完成以前，实现总量与人均碳排放的数量降低，是不符合发展规律的，这也是中国承诺降低碳排放强度，而不是其他碳排放指标的原因。

第二，不同国家在城市化中期阶段表现出碳排放与城市化的不同关系。通过格兰杰因果检验的结果看出，中期城市化阶段，不同国家不存在单一、精准的因果关系，即使是同一地区的国家，如英国、法国、德国同属于西欧地区，经济结构、资源禀赋等的差异使城市化与碳排放之间的关系也存在较大不同。

第三，中国正处于城市化中期阶段，中国的城市化发展与二氧化碳排放量之间不具有理论上的双向因果关系，只存在城市化对碳排放的单向影响，城市化的发展对于碳排放量具有一定的滞后性。主要原因在于中国城市化的发展并未实现与主要碳排放源，即工业的同步协调发展的状态。特别是本文研究的1996年以来，虽然由于户籍制度与行政建制的改变，有大量农村人口变为城市人口，但由于国内产业结构中第二产业所占比值一直保持在40%以上的水平，所以吸纳新增城市人口的工业所消耗的能源增长迅速，其速度超过了城市人口增长的速度。从其他国家的发展历程看，进入城市化40%以后，人均碳排放将呈现更高的排放水平，从而促使总量进一步上升，这对中国下一步的减排带来更大的压力与挑战。

本研究由于数据来源的限制，没有剔除两次世界大战对6国的影响，同时人均碳排放也并非基于城市人口的人均碳排放，因此并不能完全反映城市化与碳排放之间的关系，这在一定程度上影响了检验的结果。如何将各国的发展模式、能源结构、城乡差距等因素考虑进去，将是下一步研究的重点。参考文献：

MISHRA S， SHARMA S.The energy GDP nexus： Evidence from a panel of Pacific island countries.Resource and Energy Economics，2009，31：210-220.

HALICIOGLU F.Residential electricity demand dynamics in Turkey.Energy Economics，2007，29：199-210.

ZARZOSO I M.The impact of urbanization on CO2 emissions： Evidence from developing countries. Berkeley：The Berkeley Electronic Press，2008.

薛冰，李春荣，刘竹，等.全球1970-2007年碳排放与城市化关联机理分析.气候变化研究进展，2011，7（6）：423-427.

DHAKAL S.Urban energy use and carbon emissions from cities in China and policy implications.Energy Policy，2009，37：4208-4219.

ZHANG X P， CHENG X M.Energy consumption， carbon emissions， and economic growth in China.Ecological Economics，2009，68：2706-2712.

LI F， DONG S C， LI X，et al.Energy consumption-economic growth relationship and carbon dioxide emissions in China.Energy Policy，2011，39：568-574.

中国科学院可持续发展战略研究组.2009中国可持续发展战略报告——探索中国特色的低碳道路.北京：科学出版社，2009：37-45.

CHIMELI A B， BRADEN J B.Total factor productivity and the environmental Kuznets curve.Journal of Environmental Economics and Management，2005，49（2）：366-380.

何建坤，刘滨.作为温室气体排放衡量指标的碳排放强度分析.清华大学学报：自然科学版，2004，44（6）：741.

Comparative Study of Relationship between Carbon Emission and Mediumterm Urbanization in Different Countries

ZENG Deheng， WANG Xia

（School of Construction Management and Real Estate， Chongqing University， Chongqing 400044， P. R. China）

Abstract：

The mediumterm urbanization stage means the urbanization rate between 30% to 70%.Comparing with the worlds major developed countries and China during this stage， the annual carbon emissions and carbon emissions per capita will keep rising trend， but national growth rate has huge difference. The peak of carbon emissions will not appear in stage of mediumterm urbanization， but in its maturity period. The results based on Granger Causality Test show that corelation Granger causality between urbanization rate and carbon emission may not exist in all countries， but which between carbon emissions per capita and urbanization rate exists.

Key words： mediumterm urbanization； carbon emission； Granger Causality test

篇5：浙江省城市化与碳排放关系研究

1文献回顾

碳排放问题最初并未存在于经济学的研究视野中。20世纪70年代末,在日内瓦召开的第一次世界气候大会上,科学家们警告说,大气中二氧化碳浓度持续增加将导致地球升温,气候变化问题这才开始引起国际社会各界的关注。20世纪90年代,关乎温室气体排放的《联合国气候变化框架公约》与 《京都议定书》先后达成,主要发达国家承诺2008— 2012年实现温室气体排放相比1990年平均减少5. 2% 的目标,碳减排问题从此成为国际社会的重要议题。近些年,随着各国城市化进程的不断推进,环境保护问题日益突出,有关城市化与碳排放两者之间的关系引起学者们的关注与研究。国外研究方面,Jorgrnson[1]选取39个不发达国家1975—2000年间的数据,运用固定效应模型实证分析了碳排放与城市化发展之间的关系,结果表明城市化水平的推进对碳排放量具有显著正相关的影响。Parikh等[2]选取43个发展中国家的面板数据,研究能源消耗、城市化进程与温室气体排放问题,发现发展中国家城市化进程的推进致使能源消耗增加、温室气体排放上升。Phetkeo等[3]通过搜集1975— 2005年99个国家的面板数据,使用STIRPAT模型对不同发展阶段的国家进行分组,得出了城市化水平对不同收入水平国家的碳排放均产生正方向的影响,尤其是对 于中等收 入的国家 影响最为 显著。

国内学者对于我国城市化进程与碳排放问题的相关研究,主要集中于碳排放的影响因素、城市化阶段碳排放增长现状及低碳经济选择路径等的分析上。林伯强等[4]选用1978—2008年的相关数据,针对中国当前经济增长与能源消费的特征,对Kaya恒等式做出修正并引入城市化因素,探究了中国城市化发展不同阶段碳排放的影响因素与减排策略,结果表明,城市化的推进导致中国碳排放总量增长; 中国在推进城市化发展的同时应控制碳排放增量,实现低碳转型要做到节能为主,发展清洁能源为辅。 赵志耘[5]等利用LMDI分解法对2000—2009年中国碳排放影响因素进行研究,结果发现,能源效率则对碳排放有负向影响,而经济发展与城市化因素对碳排放的增加产生正向影响。刘梦琴[6]等采用中国29个省份1995—2008年间的面板数据,实证研究了城市化发展水平和碳排放的关系,发现城市化水平的提高直接加剧了碳排放,其中,产业结构是导致碳排放增加的重要因素。佟新华等[7]对中国城市化水平与碳排放进行了相关性分析,验证了两者之间具有较强的相关性,并指出中国在城市化发展进程中低碳经济的路径选择。

总的来说,现有学者对城市化与碳排放的关系方面做了一定研究,但也存在一些不足之处。现有研究主要是基于国家层面的面板数据或时间序列数据对城市化与碳排放之间关系进行研究,而对一国内部不同地区层面的微观研究比较少。此外,较少涉及城市化发展与碳排放之间关系的相关动态研究。基于此,本文试图利用浙江省2000年—2012年的城市化水平与碳排放的年度时间序列数据,探讨其城市化发展与碳排放两者之间的短期及长期动态关系。

2浙江省城市化发展现状

城市化水平即指城市化发展的程度,是衡量一个地区经济、社会发展水平的重要指标,城市化水平的衡量因指标选取上的差异而存在多种不同的方法。本文考虑到数据获得的便利性,将采用人口比重法来衡量浙江省的城市化水平,即用城市人口占总人口的比重计算得到浙江省城市化率,计算结果如表1所示。

数据来源: 由 2001 - 2013《浙江省统计年鉴》相关数据计算。

由表1可以看到,浙江省城市化进程发展迅速, 一直领先于全国平均水平。2000年浙江省城市化率为48. 7% ,2012年城市化率已达到63. 20% ,领先于全国10. 63个百分比。在城市化发展进程中, 浙江省政府针对浙江省城市化发展现状及问题统筹规划,提出前瞻性的城市化发展战略,比如2006年提出的“新型城市化”发展战略,有效引导了浙江城市化的健康发展; 同时在推动城市化建设进程中,统筹城乡基础设施与社会设施等的建设,并利用城镇空间资源的优化组合有序推进城市群与中心城市建设,这些都有力地促进了浙江省城市化的发展。

3浙江省碳排放量的变化

日本学者Yoichi Kaya提出了Kaya恒等式[8], 将碳排放量分解为与人类生活相关的4个要素,用来解释人类活动与温室气体排放之间的关系。基本公式如下:

其中: C代表二氧化碳排放量,Ci为第i种能源的碳排放量,E为一次能源消费量,Ei为第i种能源消费量,Y代表国内生产总值( GDP) ,P代表人口。根据该恒等式,碳排放量主要是由能源消费碳强度、能源强度、生活水平( 人均GDP) 和人口决定的。

本文借助于上述计算方法,计算2000年—2012年浙江省的碳排放总量,并在此基础上得出2000年—2012年浙江省人均碳排放量与单位产值碳排量,结果如表2所示。

数据来源: 根据 2001 - 2013《浙江省统计年鉴》有关数据整理计

由表2可知,2000年以来,浙江省年度碳排放规模与人均碳排放均呈逐年增长的趋势,单位产值碳排放量则呈下降趋势。其中,浙江省年度碳排放量由2000年的4 395. 51万t增加到2012年的12 604. 91万t。这主要是由于进入21世纪后,经济高速发展,人民生活水平不断提高,导致能源消耗与生活能耗等都大量增加,从而碳排放总量随之增长,人均碳排放量也由2000年的0. 98t/人上升到2012年的2. 63t/人。而随着经济不断发展,省内GDP快速上升,浙江省单位产值碳排放量由2000年的0. 72t/ 万元下降至2012年的0. 36t/万元。

4浙江省城市化与碳排放关系的计量分析

根据浙江省2000年—2012年间城市化水平与碳排放量的变化情况,选用2000年—2012年浙江省城市化率作为自变量,2000年—2012年浙江省年度碳排放量作为因变量展开分析。为了消除初始数据中可能存在的异方差,分别对2个变量取自然对数,记作ln U和ln T,如表3所示。以下均采用Eviews7. 0计量软件进行分析。

数据来源: 根据 2001—2013《浙江省统计年鉴》有关数据整理计

( 1) 相关性分析。目前,浙江省正处于经济快速发展、城市化进程加速的时期,城市化是浙江省碳排放量增加的重要因素。2000—2012年浙江省城市化水平与碳排放量的数据制作散点图,如图1所示,从图中可以发现它们两者之间具有相同的变化趋势,且都呈增长趋势。为了定量分析浙江省城市化与碳排放的关系,使用Eviews7. 0计量软件对浙江省城市化率与碳排放量进行了相关分析,发现两者的相关系数R2为0. 9549,F统计量为232. 652 5, 且系数通过了t检验,这说明浙江省城市化水平与碳排放两者之间具有很高的正相关性。

( 2) 序列平稳性检验。由于本文的实证分析采用的是时间序列数据,而时间序列数据计量分析的有效性以时间序列的平稳性为基础,否则可能会出现“伪回归”现象。在实践中遇到的经济和金融数据大都是非平稳的时间序列,因此有必要先对时间序列进行平稳性检验,本文拟用ADF检验对ln U和ln T进行单位根检验,据此判断2个变量的平稳性。

通过时间序列图可以发现ln T和ln U2个序列都有明显的趋势,由此判断ln T和ln U两者均为非平稳序列。分别对两变量的一阶差分ln T和ln U序列进行单位根检验,结果显示ln T和ln U序列存在单位根,是非平稳的。接着再分别对ln T和ln U序列做差分并进行ADF检验,其结果如表4和表5所示。

表4与表5的检验结果显示,ln U和ln T2个变量均在1% 的显著性水平下达到了二阶平稳,均为二阶单整序列。两变量具备相同的单整阶数,因而可以进一步对ln U和ln T进行协整关系分析。

( 3) 协整关系检验。运用Engle-Granger两步法对ln U和ln T进行协整检验。先利用计量工具建立回归方程并估计得到残差序列; 再使用ADF检验对所得残差序列进行单位根检验以判断残差序列的平稳性。若残差序列平稳,则说明变量间存在协整关系,否则变量间不存在协整关系。按照这个步骤, 先利用Eviews7. 0软件对ln U和ln T进行回归分析,其中,以ln T为因变量,ln U为自变量,回归结果,如表6所示。

由表6可得,ln T和ln U之间的回归方程为

由回归方程( 1) 式可以得出残差序列的表达式为

采用ADF检验法对上式的残差序列进行单位根检验,结果如表7所示。

由表7可得,残差序列的ADF统计量为3. 717535,小于显著水平1% 、5% 、和10% 的临界值,因此可以判断残差序列e是平稳的。该结果表明,ln T与ln U之间存在协整关系,也就是说浙江省城市化与碳排放之间存在着长期的均衡关系。相应的协整方程: ln T = - 8. 1883 + 4. 2699ln U。由协整方程可知,从长期来看,浙江省城市化水平每变动一个百分比,会引起碳排放总量4. 2699个百分点的同方向变动,说明城市化水平对浙江省碳排放量的增长具有重要影响。

( 4) 误差修正模型。协整方程的建立反映了浙江省城市化与碳排放两变量之间的长期均衡关系, 误差修正模型( ECM) 则通过建立短期的动态模型, 可以弥补长期模型的不足。现通过误差修正模型 ( ECM) 来考察浙江省城市化与碳排放之间的短期动态关系。

建立如下 误差修正 模型,其中误差 修正项ECMt= e,

或写为

利用Eviews 7. 0对其进行估计得到:

由误差修正模型的估计结果可知,ln T关于ln U的长期弹性为4. 269 9,ln T关于ln U的短期弹性为0. 872 7。此外,式中差分项反映了短期城市化波动对浙江省碳排放的影响,误差修正项ECMt - 1的系数( - 0. 262 6) 反映了在短期内,城市化与碳排放两变量之间的长期均衡关系对当前碳排放偏离其均衡水平的调整力度。

( 5) 因果关系分析。为检验浙江省城市化水平与碳排放之间的因果方向,本文通过Eviews7. 0软件,采用格兰杰因果检验法,对ln U与ln T之间的因果关系进行探究,结果如表8所示。

根据表8可知,当滞后期分别为2时,在5% 的显著性水平下,ln U是ln T的格兰杰原因( P值为0. 0447 < 0. 05,可以拒绝原假设) ,而ln T不是ln U的格兰杰原因( ( P值为0. 1606 > 0. 05,接受原假设) ) 。 该结论说明浙江省城市化与碳排放两变量间存在单向的格兰杰因果关系,即浙江省城市化水平的提高是引起其碳排放量增长的格兰杰原因,反之则不然。

5结论与建议

研究结论为: 浙江省城市化水平与碳排放之间具有协整关系; 浙江省城市化进程不仅对碳排放具有长期的影响,也具有短期动态的影响,但短期的影响要小于长期的影响; 浙江省城市化是导致碳排放量不断增加的格兰杰因果原因,但碳排放不是推动浙江省城市化进程的原因。

基于上述研究结果,针对如何降低浙江省碳排放,提出以下主要政策建议:

( 1) 城市化进程中注重调整能源消费结构,提高能源利用效率。浙江省本身就是一个“缺煤少油”的地区,在采取碳减排措施时,应该认识到其在城市化进程中的能源需求快速增长和刚性问题,必须改变浙江省以煤炭为主的能源结构,同时采用新的节能减排技术,从而降低城市化进程中的碳排放量。首先,应提倡资源节约型的经济发展方式,在城市化发展的过程中,加大投入研发先进低碳技术,努力提高能源的利用效率,以降低单位产值及单位城市化率的碳排放水平; 其次,要开拓新能源渠道,积极开发和利用可再生能源与清洁能源,加大水电、天然气的开发力度,逐步改变过去以煤炭为主的能源消耗结构; 此外,应利用市场机制引导企业进行低碳生产,转变那种高资源能源消耗、高排放、高污染的生产经营模式,实行低消耗、低排放、低污染的生产经营模式。

( 2) 开启政府、企业及社会公众的多方合作,加快推进低碳城市化发展。发展低碳经济需要构建政府、企业及社会公众多方合作的低碳经济治理结构。 在实现低碳城市化发展的过程中,政府应起引导作用,积极推进城市能源系统、消费和交通运行等方面的低碳化,通过大力发展轻轨等绿色交通构建低碳城市化网络系统,减少交通运输产生的大量温室气体。同时,政府部门应制定相应的政策制度,如在浙江省内建立碳排放账户,对浙江省的碳排放情况给予规划、分配与监测,并建立浙江省地方性的碳交易市场、采取征收碳税等措施,从而有效地控制碳排放量; 作为企业,应努力研发先进低碳技术,发展低碳产业,减少生产过程中的碳排放,同时推动传统产业的优化升级,发展低碳产业; 而社会公众则应树立低碳消费、绿色消费的意识,在日常生活中自愿节能减排,倡导低碳生活方式,以提升全社会的节能水平, 构建集约型、生态型的低碳经济发展模式。

( 3) 积极引进和开发低碳技术,构建低碳城市的金融支持体系。实现低碳城市化离不开低碳技术的使用与金融体系的支持。浙江省低碳排放技术的水平还比较低,所以,为早日实现低碳经济目标,浙江省应致力于低碳技术的开发,同时引进国际上创新先进的降低碳排放的技术,如二氧化碳的捕获封存,页岩气的勘探开发等成熟的低碳技术。另外,金融体系的支持是实现低碳城市化的重要条件之一。 未来需要在金融业树立起低碳经济服务的新理念,参考英国设立“碳基金”等机构以促进节能减排,并培育碳交易多层次市场体系,实现低碳城市化建设和金融创新的双赢。

参考文献

[1]JORGENSON ANDERW K.Does foreign investment harm the air we breathe and the water we drink[J].Organization Environment,2007(20):137-156.

[2]PARIKH J,SHUKLA V.Urbanization,energy use and greenhouse effects in economic development:results from a cross-national study of developing countries[J].Global Environmental Change,1995(2):87-103.

[3]PHETKEO P Y,SHINJI K.Does Urbanization Lead to Less Energy Use and Lower CO2emissions:a cross-country analysis[J].Ecological Economics,2010(2):434-444.

[4]刘伯强,林希颖.中国城市化阶段的碳排放:影响因素和减排策略[J].经济研究,2010(8):66-78.

[5]赵志耘,杨朝峰.中国碳排放驱动因素分解分析[J].软科学,2012(6):175-183.

[6]刘梦琴,刘轶俊.中国城市化发展与碳排放关系:基于30个省区数据的实证研究[J].城市发展研究,2011(18):27-32.

[7]佟新华,孙猛.中国城市化进程中的低碳经济发展路径选择[J].人口学刊,2010(6):60-63.

[8]KAYA Y,Impact of carbon dioxide emission control on GNP growth:interpretation of proposed sacenarios[R].Paris:IPCC Energy and Industry Subgroup,Response Strategies Working Group,1990:10-16.

[9]EWING R,RONG F.The impact of urban form on U.S.residential energy use[J].Housing Policy Debate,2008,19(1):67-75.