城镇化下的生活碳排放论文范文

1文献评述与理论假说

1．1文献评述碳排放与城镇化之间的关系研究始于20世纪90年代，早期的研究大多基于截面数据展开。PARIKH等［1］采用83个发展中国家的截面样本数据进行研究，发现城镇化对碳排放具有显著正影响。YORK等［2］在截面计量模型中引入城镇化的二次项，利用137个国家1995年的数据研究了碳排放与城镇化之间的非线性关系，研究发现二次项的估计系数为正，但不显著。由于截面模型无法对个体异质性进行控制，因此学者们逐渐转为利用面板数据模型对该议题进行研究。面板数据的显著优点在于能够控制个体异质性对变量之间关系的影响，并且能够起到增加样本容量、降低多重共线性和克服部分内生性等作用。COLE等［3］采用面板数据模型研究了86个样本国家城镇化对碳排放的影响，发现碳排放与城镇化之间存在显著的正相关关系。FAN等［4］认为，收入水平会对碳排放与城镇化之间的关系造成影响，他按照世界银行的收入分组标准将198个国家的研究样本分组，发现只有低收入组中的城镇化水平对碳排放的影响是正向的，其他收入组的城镇化对碳排放的影响则是负向的，但只有高收入组的估计系数统计显著。此后，MARTNEZ－ZARZOSO等［5］将88个发展中国家分成3个收入水平组分别进行研究，发现在低收入组中，城镇化对碳排放具有显著正向促进作用，而在高收入组则具有显著负向抑制作用。即当经济发展达到一定水平时，城镇化发展会促进环境质量的改善。目前，我国正处于经济快速发展、城镇化进程加速推进、居民消费增长和升级的重要阶段，部分学者以我国作为研究对象，对我国碳排放与城镇化之间的关系进行了探讨。ZHANG等［6］研究发现，我国中部地区城镇化进程对碳排放的冲击效用大于东部。关海玲等［7］研究发现，我国城镇化水平与碳排放量之间存在长期稳定的均衡关系，城镇化水平每增长1％，碳排放量将相应地增长1．643％。杨文芳［8］认为，不同地区城镇化水平对碳排放的影响不同，发达地区的城镇化水平提高对二氧化碳排放的影响不明显。周五七等［9］研究发现碳排放与城镇化显著正相关，而赵红等［10］研究表明城镇化对碳排放的影响是负向的。由此可见，就我国碳排放与城镇化之间关系的研究尚未达成共识性结论。相比于国家整体层面碳排放的研究，对于生活碳排放与城镇化之间关系的研究还极为少见，且大部分都集中于研究城镇化对居民生活能源消费的影响。此类研究发现，全样本和低收入组条件下，城镇化与生活碳排放之间呈现U型曲线关系，中等收入组条件下为正相关关系，而高收入组条件下则为倒U型曲线关系［11～14］。另外，虽然也有部分研究探讨了生活碳排放问题，但仅仅涉及到生活碳排放的规模及其影响因素的指数分解等方面［15～18］。综上可见，关于城镇化与碳排放之间关系的研究还有进一步深入的空间：①考察视角多基于跨国数据或国别个案整体数据，忽略了不同国家之间因资源禀赋差异导致的碳排放与城镇化之间关系的差异，而国内研究仅限于讨论城镇化与碳排放之间的线性关系，对非线性关系鲜有探讨。②研究内容集中于探讨整体碳排放与城镇化之间的因果关系，至于城镇化对碳排放的影响具有什么样的特征以及具体如何实现等方面的探讨很少涉及，并且基于中国数据的经验研究还相当缺乏。③既有文献在采用收入分组来表征城镇化水平时，要么假设不同收入组别的国家（或地区）中的城镇化对碳排放具有相同的影响效用；要么按照一定分组准则将收入进行分组。前者没有考虑异质性对研究结论的影响，后者虽然考虑了收入水平差异对研究结论的影响，但收入分组是基于一定的主观条件得到，可能无法准确识别碳排放与城镇化之间真实的非线性关系。鉴于此，本研究将视角聚焦于还没有唤起人们应有关注和重视的生活碳排放，探讨城镇化与生活碳排放之间的关系，拟在对我国各地区生活碳排放进行估算的基础上，引入数据分组机制，在非线性框架下探讨生活碳排放与不同收入组别条件下的城镇化之间的互动机制。

1．2理论假说城镇化进程通过影响生产生活方式和土地利用类型，进而影响生活碳排放的变化，原因如下：①城镇化粗放型扩张导致大量农村人口向城市迁移，城市人口密度增大，新增加的城市人口在改善环境的同时因自身生活方式和消费方式（如住宅、交通、娱乐等）发生改变而消耗掉了更多的化石能源，这将带来更高的生活碳排放水平；但同时人口集聚又使得人均化石能源利用效率提高，进而影响生活碳排放。如家用小汽车的普及无疑将造成碳排放的增加，而大规模公共交通的发展也将大大降低人均生活碳排放量［19］。②城镇化进程始终伴随着农村地域向非农村地域转化、农业活动向非农业活动转化。随着城市规模的扩张，一方面，非农活动增加、大量城市建筑与公共基础设施建设都将带来大量的碳排放；另一方面，城镇化产生的规模经济效应将促进产业、要素等快速集聚，有利于知识溢出和技术进步，这些进步与创新会促进清洁技术和新能源的发明和应用，从而为生活碳排放的集中控制和治理提供了方便和可能。③城镇化意味着由农业为主的传统乡村社会向以现代工业和服务业为主的高质量城市社会转变，随着城镇化的深层次演进，城市多元化的劳动力市场有利于降低长期的人口膨胀速度，城市文明将更广泛传播，技术水平将进一步提高，这些也将对生活碳排放产生抑制作用。通过以上分析，可以看出城镇化对生活碳排放的影响是双重的，即城镇化“规模效应”所带来的促进作用和城镇化“质量效应”所带来的抑制作用。城镇化过程中，当“质量效应”占主导时，城市的生活能源消耗与生活碳排放将随之降低，促进城市朝着更加“绿色”的方向发展；反之，当“规模效应”占主导时，城市生活能源消耗与生活碳排放将不断增加。因此，城镇化对生活碳排放的影响取决于两者共同作用的结果。城镇化水平低，经济发展水平低，意味着较低的生产率水平，粗放型生产方式占主导，对应的城镇化可能只是简单的人口集聚，从而在促进了居民各项能源消费的同时，增加了生活碳排放；高城镇化水平所带来的高经济社会发展水平意味着较高的生产率水平、资源利用水平和城市居民更加绿色、低碳的生活方式和消费方式，城市集约发展模式将得到较好体现，从而实现生活碳排放下降。基于此，提出如下假设：假设1城镇化对生活碳排放的影响存在门槛效应，当城镇化水平处于较低水平区间时，其对生活碳排放的影响主要表现为促进作用；当城镇化水平越过发展门槛，向较高水平区间迈进时，其对生活碳排放的影响主要表现为抑制作用。此外，宏观经济变量往往都具有不同程度的路径依赖特征，当期生活碳排放也可能会受到前期生活碳排放的影响，为此，提出假设：假设2城镇化进程引致的居民生活碳排放具有路径依赖特性，前期生活碳排放显著影响当期生活碳排放。

2实证模型构建与数据说明

2．1实证模型构建本研究以环境经济领域广泛应用的STIR－PAT模型［20］为基础，构建检验城镇化与生活碳排放之间关系的实证模型。STIRPAT模型的基本形式。由于碳排放具有路径依赖的惯性特征，是一个连续的动态调整过程［21］，即上期生活碳排放将会显著影响本期生活碳排放，模型中应反映这个动态调整过程。此外，式（2）中的自变量与因变量之间的关系是线性的，而环境库兹涅茨假说认为经济发展与环境污染之间存在倒U型的非线性关系，因此本研究借鉴YORK等［2］的做法，进一步对STIRPAT模型进行拓展，在考虑动态调整过程的式（2）基础上中加入收入的二次项（lnP2git），以检验生活碳排放与收入是否存在环境库兹涅茨曲线关系。

2．2数据来源与处理（1）生活碳排放量测算世界银行报告指出，化石能源消费产生的碳排放占主要碳排放源燃烧产生的碳排放总量的70％以上；而我国对煤炭资源依赖性很大，煤炭燃烧产生的碳排放总量占总排放的85％以上［25］。因此本研究的生活碳排放依据化石能源消费估算得到，不包括其他有机植物燃烧所产生的二氧化碳。具体依据IPCC提供的计算方法估算《中国能源统计年鉴》的能源消费分类在煤炭、石油和天然气栏目仅对各二次能源的消费量进行了简单加总，并未做相应的等量调整，因此无法依据3种汇总能源的消费量准确估算生活碳排放，应依据对应的二次能源的具体分类按各自的碳排放系数计算碳排放量。为确保尽可能准确估算生活碳排放，选取原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、液化天然气等19种化石能源计算生活碳排放，对应的碳排放系数来自于相应的文献和机构给出的参数值。其中，原煤、洗精煤、其他洗煤的碳排放系数参考财政部财政科学研究所课题组［26］，并依据《中国温室气体清单研究》对碳氧化率进行相应调整；转炉煤气的碳排放系数以焦炉煤气的碳排放系数代替；其他煤气的碳排放系数以《中国温室气体清单研究》中“其他气体”的碳排放系数代替；其他化石能源的碳排放系数结合IPCC和《中国温室气体清单研究》计算得到［27］。本研究估算了1997～2011年除西藏以外的30个省市的生活碳排放，个别省份缺失的能源消费数据用插值填补。图1为各地区生活碳排放的时间趋势图。由图1可见，大部分的省市生活碳排放总量均有增长，其中广东、内蒙古、山东的增长幅度较为明显，说明这些地区居民生活较为依赖化石能源；宁夏、青海、海南等地区的生活碳排放量增长则较为平缓，说明这些地区的居民生活对化石能源的依赖程度较低。（2）其他变量选取及来源本研究所涉及的变量共4个，其中因变量为生活碳排放，自变量为城镇化水平（C）、人口总量（Po）和人均地区生产总值（Pg）。其中Ci采用非农业人口占总人口比重计算得到，数据来源于历年《中国统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》和各地区统计年鉴，Po和地区生产总值（G）数据来源于历年《中国统计年鉴》，GDP以2000年为基期进行价格调整。各指标的描述性统计见表1。

3参数估计与结果分析

3．1动态面板门槛模型估计结果由于大多数回归模型中的收入分组基于特定分组条件得到，具有一定的主观性，可能导致系数估计结果产生偏误；而收入分组门槛值由样本数据决定，可以内生的决定存在异质性差异的“高收入”和“低收入”组别，且相比于按一定标准的收入分组，其对异质性的识别更有效，再加上宏观变量多具有时间依赖性，因此，本研究最终在动态面板门槛模型框架下估计碳排放与城镇化之间的非线性关系。估计结果见表2，其中模型1并未加入收入二次项，模型2则考虑了收入的二次项影响。两个模型的估计均显示，城镇化对生活碳排放的影响存在门槛效应：当收入低于门槛值时，影响为正，城镇化发展将促进生活碳排放增加；当收入越过门槛值时，影响为负，城镇化发展对生活碳排放具有负向抑制作用，两个模型的估计结果均验证了假设2。按照模型设定从一般到特殊的准则，本研究仅就模型2的估计结果进行解释。模型2中的收入门槛值为25720．098，说明在这个门槛值区分的两个收入水平区间中，城镇化对生活碳排放的影响存在显著差异，具体表现为：①当收入水平小于门槛值时，城镇化与生活碳排放之间的关系为正，系数估计大小为0．146，说明城镇化上升1个百分点时，平均而言会使得生活碳排放减少约0．15个百分点，低收入地区城镇化的集聚效应所产生的生活碳增排效应大于资源利用效率提高所带来的减排效应，城镇化发展并不能抑制生活碳排放；②当收入水平越过门槛值时，城镇化对生活碳排放的影响效应显著为负，具体表现为当城镇化上升一个百分点时，平均而言碳排放减少约0．5个百分点，高收入条件下城镇化的集聚效应所产生的碳增排效应小于资源利用效率提高所带来的减排效应，城镇化发展的同时能够抑制生活碳排放。此外，其他系数中，生活碳排放滞后项的系数估计结果显著为正，表明生活碳排放具有显著的时间依赖性，支持假设1。人口变量的系数估计结果不显著，人均GDP及其二次项系数估计表明，碳排放与收入之间存在正U型关系曲线。本研究还基于全国样本条件和世界银行收入分组①标准条件分别对城镇化与生活碳排放之间的关系进行了估计，以便与本研究的估计结果进行对比。表3为对应的估计结果，其中第1～3列为全样本条件下的估计结果，后6列为收入分组条件下的估计结果；OLS为混合最小二乘估计，FE为固定效应的估计结果，IV为工具变量估计结果。全样本条件下的估计结果显示城镇化对生活碳排放的影响效应为正，城镇化进程将会对生活碳排放产生正的冲击效应，但只有OLS估计框架下显著，说明这种正向冲击效应并不明显。在收入分组条件下，城镇化对生活碳排放的冲击效应正负交替，且多数不显著，说明主观收入分组并不能识别城镇化与生活碳排放之间的非线性关系，甚至可能出现参数估计偏误。此外，在全样本和收入分组条件下，人均GDP的二次项均显著为正，说明生活碳排放与收入之间的U型曲线关系比较稳健。人口变量的参数估计在OLS估计框架下显著为正，而在固定效应和IV估计框架下并不显著，说明人口变量对应的参数估计结果并不稳健，这可能是多重共线性所引起的②。

3．2门槛效应地区差异统计分析表4为1997～2011年全国30个省市每年的人均GDP大于门槛值的省市与地区门槛越过率（越过门槛的省市数／总数）。由表4可知，1997年没有一个省份的人均GDP超过门槛值（25720元），说明就当年的样本而言，所有省市的城镇化发展对生活碳排放均具有促进作用，城镇化发展的集聚效应所产生的巨大增排效应大于资源利用效率提高所带来的减排效应，所以，城镇化在发展的同时伴随着生活碳排放的增加。此后，随着上海率先于1998年跨越门槛值，北京于2001年跨越门槛值，接下来的年份均有部分省市相继跨越门槛值，进入城镇化发展质量提升行列，这些省市由于资源利用效率提高所带来的减排效应大于城镇化聚集效应所引起的增排效应，使得城镇化对生活碳排放产生抑制作用，即城镇化发展伴随碳排放减少。但截至到2011年，全国跨越门槛值的省市还只有12个，仅占考察地区总数的40％，这一方面表明我国生活碳排放还有很大的抑制空间；另一方面，也意味着我国各地区城镇化进程大部分还处于规模粗放型扩张阶段。因此，可以预见的是，在当前或今后相当长的一段时期内，我国城镇化的快速发展还将伴随着生活碳排放的增长。进一步比较发现，跨过门槛值的省市多分布在东部地区，说明城镇化发展的减排效应最先从东部地区开始，这也符合我国经济发展特点，即东部经济发展水平普遍高于中西部，从而最先跨过门槛值。

4结论与政策建议

本研究首先对我国各省市居民生活能源消费产生的碳排放进行了估算，然后采用动态面板门槛模型就城镇化对生活碳排放的非线性影响效应进行了估计。实证检验结果均支持本研究提出的两个研究假设。具体的研究结论为：①城镇化与生活碳排放之间关系存在门槛效应，这种门槛效应依据收入水平的差异来体现，当收入水平小于门槛值时，城镇化对生活碳排放的影响表现为促进，属于不可持续的城镇化发展模式；当收入越过门槛值时，城镇化对生活碳排放的影响表现为抑制，为可持续的城镇化发展模式。②当期生活碳排放受上期生活碳排放的影响，具有显著的时间依赖性。生活碳排放与收入之间存在正U型曲线关系，而人口变量对生活碳排放的影响不显著。③各地区城镇化发展对生活碳排放影响的地区差异显著。考察期间，我国东部地区部分省市城镇化发展因受限于经济发展水平跨越了门槛值而对生活碳排放产生抑制作用，但其他大部分省市城镇化发展因经济发展水平无法实现对相应门槛值的跨越，从而未能对居民生活碳排放产生抑制作用。上述结论，为推动我国城镇化质量提升进而促进生活碳减排提供了有益的政策启示：①对城镇化与生活碳排放之间关系的认识应跳出线性分析范式，关注它们之间的“门槛效应”，适当根据城镇化发展的不同阶段来合理制定生活碳减排政策，使城镇化进程中的生活碳减排更具针对性；同时高收入水平下的城镇化发展属于质的发展，能够对生活碳排放产生抑制作用。由此，维持经济的稳定强劲发展，促使收入跨越门槛值，实现城镇化发展从“量”到“质”的跨越，无疑是实现生活碳减排的重要一环，也将为总体碳减排目标的实现做出积极贡献。②实现城镇化进程中的节能减排，转变经济发展方式固然是其重要的一面，但是也离不开居民生活方式和消费模式的低碳转型。由此，城镇化过程中，更应该注重积极倡导居民生态文明、低碳生活理念，积极探寻低碳经济融入平常百姓家的各种途径，注重引导居民在饮食、服饰、日用品、建筑、交通、心理、行为等方面抵制奢侈浪费和旧有生活陋习，改变居民过度追求物质享受的消费理念和高碳消费方式，从绿色、低碳角度把人们对提高生活质量的需求引向正确的方向，从根本上实现“人的城镇化”。③鉴于各地区城镇化发展对生活碳排放的影响差异，有必要实行地区生活碳排放平衡与监督机制，将生活碳减排目标具体分解落实到各地区，鼓励各地区积极探寻自身城镇化建设与生活碳减排的平衡点，切实降低城镇化进程中的生活碳排放。④由政府统一规划所控制的城市空间结构，无疑也是影响居民行为、改变生活碳排放水平的一条重要途径。

我国正处于工业化和新型城镇化的全力推进阶段，发展不容间断，但与此同时“人的城镇化”也不容忽视。当前，我国大部分省市还没有跨越城镇化发展质量提升的门槛，在当前或今后相当长的一段时期内，我国城镇化的快速发展还将伴随有生活碳排放的增长，但随着城镇化发展质量提升阶段的到来，居民生活中资源合理、高效利用所产生的碳减排效应将最终战胜城镇化规模效应带来的碳增排效应，从而实现经济社会的可持续发展。需要指出的是，本研究得到的门槛值，只是针对特定的样本而言，只能起到参考作用。今后的研究还有待将深度和广度做进一步拓展，研究方法上探究是否可将模型进一步拓展，以使得在现有统一分析框架下能得到省市各自的门槛值；同时，在生活碳排放的估计上也可以进一步将生活间接碳排放量一并统计进来，并分别分析城镇化对生活直接碳排放与生活间接碳排放影响的异同，这都是此议题今后还有待进一步深入探讨的地方。

作者：唐李伟胡宗义苏静肖攀单位：湖南大学金融与统计学院湖南文理学院经济与管理学院