中国城镇碳排放的区域差异和影响因素

修正了IPCC关于电力碳排放系数的计算方法,根据中国(省市)能源平衡表估算了1995-2008年中国30个省市的城镇碳排放,划分了高、中、低三个不同排放区域,分析城镇碳排放的区域差异,采用STIRPAT模型分析城镇碳排放及区域差异的影响因素.结果表明,城镇碳排放是中国碳排放的主体；城镇碳排放总体快速增长趋势,2001年后表现尤为明显;中国城镇碳排放存在很强的区域差异,2008年高排放区域的八个省市城镇碳排放总量占全国城镇碳排放总量的50％以上；城镇居民人均收入对城镇碳排放影响最大,然后是城镇化率和能源强度,人口总量对碳排放影响较小；城镇居民人均收入增加、城市化进程不断推进、能源强度降低对城镇碳排放的影响存在区域差异,这种影响强度的差异是导致城镇碳排放存在区域差异的主要原因.一方面,我国城镇居民收入的不断提高和城市化进程的推进决定了城镇发展需要一定的碳排放空间,另一方面,城镇需要走可持续的低碳发展道路.     

河南省农村劳动力转移、第三产业发展与城市化关系分析

有效推进城市化进程是实现城乡协调发展的重要途径。城市化的实质是农村劳动力及其供养人口向非农产业转移并向城市（镇）集聚的过程。在欠发达地区。城市化进程在很大程度上取决于农村剩余劳动力的转移空间．转移空间越大。农村劳动力转移的拉力就越大．城市化进程的速度也就越快。据此。将农村劳动力转移作为城市化的一个主导过程，并基于河南城市化水平较低与第三产业就业比重严重偏低的事实．提出“第三产业内部构成不合理所导致的对农村劳动力转移拉力不足．是制约河南城市化进提的量主要因素”这个假设。通过构建农村劳动力转移模型．对河南农村劳动力转移的影响要素进行定量分析。结果显示该假设是成立的。以此为依据．最后提出河南省通过合理发展第三产业。推进城市化的政策建议。     

安徽省城市化进程中的碳排放影响因素研究——基于STIRPAT模型

通过对安徽省2000~2011年能源消费碳排放量及碳排放强度进行了测算分析，并基于STIRPAT模型，运用因子主成分回归方法，构建影响城市化进程中碳排放增长的驱动因子模型，对城市化进程中碳排放影响因子进行定量分析研究。研究表明：安徽省2000~2011年能源消费碳排放量呈逐年递增态势，碳排放强度和能源强度均逐年递减态势；安徽省在城市化快速进程中，第二产业产值、第三产业产值、城镇人口比重、城镇建成区面积、城镇居民人均可支配收入每增加1%时，碳排放总量将增加1.208 8%、0.202 0%、0.502 3%、4.793 8%、1.066 0%；当能源强度每下降1%时，碳排放总量将减少0.120 2%；城镇建成区面积扩张、工业化水平提升促进了能源的消耗，成为碳排放的主要驱动因素。鉴于此，提出严格控制城市发展用地规模、通过科技创新推动能源利用效率提高及开发利用新能源、优化产业结构及提高三次产业占GDP比重、建设紧凑型低碳城市、倡导低碳绿色生态的生产消费模式等政策建议，为实现建设生态文明以及实现“生态安徽”与“美丽安徽”目标提供科学依据，也可为中尺度（省级行政区）城市化进程中碳排放的研究提供示范     

中部六省低碳发展水平测度及发展潜力分析

人为的碳排放导致气候变化的加剧，低碳经济已成为人类的共识，向低能耗、低污染、低排放的低碳发展模式转型已成为世界各国可持续发展的必经之路。以我国中部六省作为研究区域，通过碳排放总量、人均碳排放量、地均碳排放量、碳生产率、碳能源排放系数等一系列指标对中部地区的低碳发展水平进行测度，对比各指标空间差异，认为中部地区目前还处于高碳发展阶段，碳排放总量大，碳生产率低，碳能源排放系数高，山西、河南尤为严重；在此基础上，采用产业 能源关联模型和能源 碳排放关联模型分析中部地区的低碳发展潜力，认为中部地区产业结构多元化水平和能源结构多元化水平低，且演化速率极其缓慢，致使碳排放增长速率无法减缓；中部地区虽然碳减排难度大，但减排潜力也大。〖     

我国三大城市群城镇化水平对碳排放的影响

在新型城镇化进程深入推进的背景下，选择我国城镇化发展水平较高的京津冀、长三角和珠三角三大城市群为研究对象，利用STIRPAT模型分析了三大城市群城镇化水平与碳排放之间的关系。结果表明：三大城市群城镇化水平与碳排放之间呈现出先下降后上升的“正U型”曲线关系；经济发展与碳排放之间存在着“倒U型”的曲线关系；人口总量和能源强度对碳排放存在显著的正向影响，产业结构对碳排放影响较小。在城镇化发展早期加快城镇化发展速度，而在城镇化发展到一定阶段后，控制人口规模，降低能源强度，均可实现减少二氧化碳排放的目标。     

长三角地区城市形态对区域碳排放影响的时空分异研究

以我国城市化快速发展和高强度人类扰动的长三角地区作为研究区域,以区域土地利用状况和碳排放量信息为关键数据源,利用景观格局指数定量分析长三角地区1990-2010年城市斑块大小、形状、规则性、破碎化程度、交通耦合度等城市形态特征对区域碳排放的影响。研究结果表明长三角地区碳排放存在明显的空间分异性,总体呈现中东南和西北部高、东北部次之、西南部最低的特征。1990-2010年区域碳排放量均呈快速增长趋势,其中1990-1995、1995-2000、2000-2005和2005-2010的平均增长率分别为40.55%、24.47%、70.71%和51.43%。研究时段内,道路密度(RD)、交通耦合度(CF)和最大斑块指数(LPI)对区域碳排放一直存在显著影响,表明长三角地区城市形态主要通过路网交通产生作用,进而影响碳排放。不同时间段,城市形态对碳排放的影响不尽一致,这可能与城市化的不同阶段经济发展水平存在差异有关。城市化初级阶段,区域碳排放量随着用地面积和道路密度的增加呈增加的趋势,而随着城市斑块数量、斑块聚合度和道路缓冲区的增加,碳排放量呈现减少的趋势。和1990、2000年相比,2010年增加了平均城市斑块最近邻距离(ENN_MN)对碳排放的影响,并且呈负相关,说明增加城市斑块最近邻距离有利于减少碳排放。就当前来看,增加道路缓冲区面积和斑块临近距离,减少城市最大斑块面积是当前从城市形态角度减少碳排放的有效途径。研究结果可加深对城市形态与区域碳排放的客观认识,对于优化城市形态、控制区域碳排放具有实证案例和借鉴意义。     

中国旅游业碳排放效率及其空间关联特征

科学测度与分析中国旅游业碳排放效率及其空间关联特征，对于推动旅游业可持续发展具有重要意义。借助SBM模型测算2000~2015年中国省际旅游业碳排放效率，并运用Kernel密度估计法刻画其动态演进过程。结果发现：中国旅游业碳排放效率存在显著的区域差异性，东高西低是发展常态，且目前多数省区仍处于非效率水平；核密度曲线显示我国旅游业碳排放效率处于增长态势，随着时间推进呈现由“单峰”到“三峰”再到“双峰”分布的动态演进过程，面临着发展不协调的问题。最后，构建空间Durbin模型探讨中国省域旅游业碳排放效率的空间关联特征，结果表明各省旅游业碳排放效率存在显著的空间溢出效应，一省的旅游业碳排放效率不仅受本省自身特点的影响，还与其邻近省区的发展情况相关联，具体表现为：各省旅游业技术水平、经济发展水平、产业结构和对外开放程度显著促进本省及邻近省的旅游业碳排放效率；旅游业产权结构对本省的旅游业碳排放效率有显著负向影响，但对邻近省的影响不明显；旅游业经济规模和城市化水平对邻近省旅游业碳排放效率产生负外部性；受教育程度对旅游业碳排放效率的作用不显著。 关键词： 旅游业碳排放效率；SBM模型；Kernel密度估计；空间Durbin模型；中国     

城镇化对中国碳排放的影响及作用渠道

在新型城镇化进程不断推进的背景下,研究城镇化对碳排放的影响及作用渠道具有较强的现实意义。本研究依托Black、Henderson城市化模型和Stokey污染模型,在最优化框架下推导城镇化、人力资本积累、清洁生产和碳排放之间的作用机制。理论分析表明,人力资本积累和清洁生产都是城镇化影响碳排放的作用渠道,城镇化可以通过对人力资本积累和清洁生产等渠道来抑制地区碳排放。基于2000-2012年的中国省际面板数据,构建常住人口城镇化率、户籍人口城镇化率和半城镇化率三个城镇化指标,使用固定效应模型、考虑异方差和序列相关因素的固定效应模型和动态面板数据模型三种估计方法,实证分析城镇化通过人力资本积累和清洁生产对我国碳排放的影响机制。研究结果表明:首先,样本期间内,中国的城镇化进程对碳排放存在正向影响,但是城镇化会通过人力资本积累和清洁生产技术推广来抑制这种不利影响;其次,在控制其他变量的情况下,人力资本积累有利于我国碳减排进程,人力资本积累渠道会弱化城镇化对碳排放的正向作用,也即人力资本积累会降低城镇化对碳排放的边际影响;最后,在控制其他变量的情况下,清洁生产也有利于我国碳减排进程,清洁生产渠道也会弱化城镇化对碳排放的正向作用,和人力资本积累渠道相比,清洁生产渠道对城镇化和碳排放之间关系的边际影响显著性降低。因此,在我国新型城镇化背景下如何强化城镇化对人力资本积累和清洁生产技术推广的作用是避免城镇化进程中出现"高碳锁定"的关键路径。     

财政分权、地方政府竞争和碳排放空间溢出效应分析

财政分权和地方政府竞争深刻影响了我国的经济增长、产业结构、技术水平、城市化进程等领域,而这些领域又同碳排放紧密相连。通过理论分析财政分权、地方政府竞争同碳排放的关系,进一步利用空间溢出效应理论进行了实证分析,研究发现:(1)财政分权同碳排放总量水平正相关,财政分权的空间溢出效应为正。某地区财政分权的提高不仅会带来本地区碳排放水平的提高,同时,也会提高周边地区碳排放水平;(2)地方政府竞争在碳排放问题上存在"趋良效应"。某地区地方政府竞争不仅可以降低本地碳排放水平,还可以降低周围地区碳排放水平;(3)财政分权和地方政府竞争的空间溢出效应具有相似性,两者都是主要通过空间溢出效应来影响碳排放总量水平。建议:(1)适当改善财政分权,加快推进财权和事权的统一。(2)充分利用地方政府的"趋良竞争"。中央政府需给出足够强烈的信号促使地方政府维持"趋良竞争"。(3)鉴于财政分权和地方政府竞争都是主要通过空间溢出效应来影响碳排放总量水平,因此,需要重视空间的溢出作用,强化区域合作。(4)充分利用技术水平的空间溢出效应为负的特点,提高技术水平,强化技术水平的空间溢出效应,降低周围地区碳排放水平。     

中国城市化发展决定因素的地区差异

城市化的发展与地方经济发展水平和劳动力迁移密切相关，中重城市化进程中的一个显著特征是区域差异非常明显，其根源是在国内经济发展水平不同的各地区，影响城市化发展的诸因素之发育程度及所起作用不同。本文运用平行数据《panal》模型，对影响中国各省、直辖市和自治区城市化发展的请因素进行了实证分析。主要结论为：①各地区之间，特别是沿海与内地之间。城市化进程的差异非常显著。②在中部地区，第二产业的发展对当地城市化水平的提高起推动作用；而在沿海地区，则由第三产业扮演着更为重要的角色。③对外开放政策对推动中国的城市化发展起了显著作用，在沿海省份表现尤为突出。由此可以推断。中、西部开放力度的加大将推动当地城市化的发展。④农村非农产业的发展在城市化进程中发挥着双重作用：在沿海和西部地区，农村非农产业对城市化起补充作用；而在中部地区，则起替代作用。     

多维度城镇化视角下的碳排放影响因素研究——基于中国省域数据的空间杜宾面板模型

城镇化与碳排放是当代中国经济社会发展的两大特征,中国的新型城镇化不仅要求实现人口、土地、经济城镇化的协调统一,还要求在城镇化的进程中注重生态环境的保护,实现绿色低碳发展。因此,从不同维度城镇化视角探讨碳排放的影响因素并对比其差异具有重要的理论与现实意义。本文根据2008—2014年中国30个省份的面板数据测算了各省的碳排放量,运用熵权法对表征土地城镇化、经济城镇化的相关指标进行了整组变量压缩,然后运用ESDA方法分析了省域间碳排放的空间相关性,基于STIRPAT模型分别构建了人口城镇化、土地城镇化、经济城镇化三个维度下的碳排放影响因子空间杜宾面板模型并进行了实证分析。研究结果表明,各省份的碳排放存在正的空间相关性,并且经济因素助长了这种空间相关性。在各城镇化维度下,人口规模、人均可支配收入、碳强度对本省份及相邻省份的碳排放均具有显著的影响,其中:人口规模是最主要的影响因素;人均可支配收入具有显著的正向作用,中国正处于环境库兹涅茨曲线的上升阶段;在经济水平相近的情况下,各省份间的碳排放具有"逐顶竞争"的特征。不同城镇化维度下,各因素对碳排放的影响存在明显的差异:从直接效应来看,经济城镇化维度下各影响因素的弹性系数最大,土地城镇化维度下的人口规模对碳排放的影响最小;从反馈效应来看,在人口城镇化维度下省份间碳排放的"逐顶竞争"特征最为明显;从间接效应来看,经济城镇化维度下的人均可支配收入对相邻省份的碳排放量存在显著的负向影响。     

江苏省人口规模、结构对碳排放的影响分析

将人口结构因素纳入STIRPAT模型,利用江苏省1982~2010年的相关数据运用统计和计量方法对影响碳排放的人口总量、人口城市化、老龄人口比重、家庭规模、人均消费额、碳排放强度等相关因素进行实证分析。结果表明：家庭规模具有显著的负效应;在显著的正向影响因素中,老龄人口比重弹性最大,其它依次为人均消费额、人口总量、人口城市化水平、碳排放强度。在考虑人口结构情况下,碳排放的人口规模弹性小于1,缺乏弹性,说明人口总量对江苏碳排放的影响开始放缓;人口年龄结构对碳排放的影响逐渐显现,特别是老龄人口比重已经超过人口规模,成为促进碳排放的第一驱动因素;人口城市化进程和人均消费额直接加剧了碳排放,以碳排放强度表示技术进步对抑制碳排放有一定的作用,但不显著。针对分析结果,探讨了江苏省未来低碳发展的应对之策     

中国城市化进程中的城市道路交通碳排放研究

探讨了中国城市化、经济发展、技术进步等与城市道路交通碳排放之间的长期均衡关系与动态作用机制,并对中国城市道路交通碳排放进行了预测和情景分析。结果表明:①城市化率、交通能源强度、城市居民消费水平和人均GDP对城市道路交通碳排放的长期均衡弹性分别为0.93、0.73、0.68、0.44;②城市道路交通碳排放的最大贡献者在中短期内是交通能源强度,长期内是城市化率;③人均GDP增长率的提高,短期内会促使城市道路交通碳排放增长率提高,而长期又有助于使之降低;④中国城市道路交通碳排放持续增长的趋势在相当长时期内不可避免;⑤不同的发展理念和政策与技术的组合,可以使城市道路交通碳排放发生重大变化。基于研究,提出了中国城市道路交通碳减排的政策取向。     

基于空间面板模型的碳排放影响因素分析——以长江经济带为例

随着全球变暖问题的日益严峻,气候问题引起了国际社会的广泛关注。长江经济带作为中国区域发展"三大战略"之一,面临着严峻的碳减排压力。为此,以二氧化碳排放为测度指标,定量分析了1998~2012年长江经济带二氧化碳的时空格局特征,并构建碳排放影响因素的空间面板模型,分析了产业结构、人口总量、经济水平、技术水平与城市化水平对长江经济带碳排放的影响。研究结果表明:1碳排放的绝对差异呈增大趋势,相对差异呈波动变化趋势;碳排放与人均GDP(1997年不变价)的相关性较弱;2碳排放空间格局相对稳定,高碳排放区域以江苏为中心,逐渐向四周扩散;3空间面板模型结果表明:人口总量是影响长江经济带碳排放时空格局演化的决定性因素,其次依次为经济水平、技术水平和城市化水平。     

中国城市化发展阶段与CO2排放的关系研究

目前节能减排已经成为中国“十二五”规划面临的主要任务之一,相关部门在进行决策时不能不考虑城市发展水平与CO2排放的关系.通过协整理论及修正误差模型分析结果表明,由于中国经历着经济转轨和社会转型,虽然1949-2007年城市化与CO2排放并不存在长期均衡关系,但改革开放前后城市化和CO2排放量都呈现出长期稳定的比例关系,即CO2排放随着城市化水平的提高而不断提高,且改革开放前后城市化水平对CO2排放影响存在差异.另外,尽管从短期来看,CO2排放不受当年城市化变动的影响,但从长期来看,不论改革开放前还是改革开放以后,城市化与CO2排放之间具有长期的稳定关系.城市化对CO2排放的影响存在一定的滞后性.因此,相关政府部门在进行决算时不能脱离城市化发展阶段,即要考虑短期影响,更要在战略高度进行长期规划,可通过把握城市化的进程来控制CO2排放增长的速度.     

Exploring the causal relationship between carbon emissions and land urbanization quality in China using a panel data analysis

Land use and carbon emissions have long been a heated topic in China as well as developing countries. This paper contributes to the study of the related area as to investigate the causal relationship between the land urbanization quality and carbon emissions using panel data from 30 provinces in China over the period of 2004–2013. The empirical results show that: There exists bidirectional causality between land urbanization quality and carbon emissions across the country; land urbanization quality has negative effects on carbon emissions in all areas, with its effects largest in the Central region, followed by the Eastern, and the Western ranked at last; causal relationship exists in all regions, in addition to Eastern China; Central region has the highest potential of energy conservation. These findings provide new insights and valuable information for optimizing land use and urban development in China. In particular, to actively adjust the industrial structure, innovation in science and technology, and separate policy focus can contribute to energy conservation and urban land use.     

Impacts of economic growth and urbanization on CO<Subscript>2</Subscript> emissions: regional differences in China based on panel estimation

This study analyzed the impact of urbanization and the level of economic development on CO₂ emissions using the STIRPAT model and provincial panel data for China. This study classified the 29 provinces of China into three groups (eastern, central, and western regions) and examined regional differences in the environmental impacts of urbanization and economic development levels. The results demonstrated that there was an inverted U-shaped relationship between urbanization and CO₂ emissions in the central and western regions of China. However, we did not confirm the environmental Kuznets curve relationship between urbanization and CO₂ emissions in eastern China, where CO₂ emissions increase monotonically with urbanization. This study showed that the impacts of urbanization differ considerably. There was a U-shaped relationship between economic growth and CO₂ emissions. However, the point of inflexion was very low, which indicates that economic growth will promote CO₂ emissions in China. The share of the industry output value had a marginal incremental effect on CO₂ emissions. There was a decreasing effect of population scale on CO₂ emissions. Energy efficiency is the main factor that restrains CO₂ emissions, and the effect was higher in regions with low energy efficiency.     

基于城镇化的居民生活能源消费碳排放门限效应分析

正确认识城镇化发展中碳减排的阶段性特征和应对我国城镇化进程中的碳排放挑战,具有重要的理论参考价值和现实指导意义。现有研究较少关注城镇化发展对居民生活能源消费碳排放的影响,未能将城镇化自身阶段性变化对生活碳排放的影响联系起来。基于此,本文以城镇化率作为门限变量,以生活能源结构、居民消费率、产业结构分别作为解释变量,构建多个不同视角的门限-STIRPAT扩展模型,深入分析城镇化水平处于不同阶段时,居民生活能源消费碳排放所受影响的差异性。研究表明,城市化率分别处于门限值(0.250、0.325和0.457)前后时,居民生活能源消费碳排放所受影响出现了阶段性的变化。当城镇化率低于0.250时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放均呈负向弹性关系,分别为-0.688、-0.570、-0.570;当城市化率低于0.457时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放的负向弹性关系仍然存在,但相关关系明显减弱,能源结构负向弹性关系介于(-0.338,-0.019),居民消费率和产业结构负向弹性关系为-0.251。当城市化率超过0.457时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放已逐步显现或转变为正向弹性关系。基于上述研究结果提出相应建议:区域城镇化发展介于(0.250,0.457]这一阶段的进程中,应把握住能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放影响效应转变之前的阶段,鼓励居民生活消费,但进行节能低碳生活方式的引导,大力发展第三产业,满足居民对生活商品及服务的需求。当区域城镇化提升至0.457以上时,应合理优化能源结构,提高非化石能源比重,通过财政政策等对居民生活消费进行调控和引导,注重第三产业中的科技、金融等技术密集型的行业发展。