張鴻武 王珂英項(xiàng)本武

(1.財(cái)政部財(cái)政科學(xué)研究所博士后流動(dòng)站，北京100142;2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢，430073)

大量研究表明，人口和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是化石能源使用和CO2排放的主因，而城市化也被認(rèn)為是影響能源使用和CO2排放的重要因素。人口和生產(chǎn)活動(dòng)在城市區(qū)域的高度集中，伴隨著更高水平的能源使用，成為CO2排放的主要驅(qū)動(dòng)因素。IEA的研究表明，2006年占全部人口不到50%的城市區(qū)域，消費(fèi)了全球主要能源的67%，排放了CO2為主的溫室氣體總量的71%。改革開放以來(lái)，中國(guó)的城市化進(jìn)程也在不斷加快，城市化率由1978年的17.9%上升到2011年的51.3%，且仍以每年1－2個(gè)百分點(diǎn)的速度在上升，與之相伴隨的是能源消費(fèi)和CO2排放量的急劇增加，對(duì)政府節(jié)能減排任務(wù)的完成和經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展形成了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，但這同時(shí)也意味著在確保經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)時(shí)，城市區(qū)域能發(fā)揮更為重要的作用。正是由于城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)及其在節(jié)能減排和確保經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)中的重要作用，吸引國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者研究了城市化對(duì)能源消費(fèi)、CO2排放的影響，但現(xiàn)有多數(shù)研究中忽略了一點(diǎn):即在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段(以收入水平來(lái)衡量)，城市化對(duì)CO2排放的影響可能會(huì)存在差異。因?yàn)?，城市化水平并不是與收入水平完全正相關(guān)，如收入水平較低的發(fā)展中國(guó)家巴西、阿根廷2011年的城市化水平分別為86.53%、92.93%，高于收入水平較高的發(fā)達(dá)國(guó)家美國(guó)、英國(guó)、日本的城市化水平82.29%，79.64%，66.83%[1]。本文的主要目的在于研究隨著居民收入水平的提高，城市化與CO2排放之間的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系，從而為我國(guó)政府有效實(shí)施CO2減排戰(zhàn)略提供理論基礎(chǔ)。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外眾多學(xué)者探討了城市化與能源消費(fèi)及CO2排放之間的關(guān)系。根據(jù)研究方法的不同，我們將其歸為四類:

第一類是定性分析。Sathaye ＆ Meyers 通過分析中國(guó)、泰國(guó)等國(guó)能源消費(fèi)調(diào)查數(shù)據(jù)，注意到城市化影響了能源配置、分配和消費(fèi)的方式。城市化帶來(lái)了居民收入增加和生活方式的改變，使得居民實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)能源向現(xiàn)代化能源的轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致能源使用效率提高并降低了能源消費(fèi)總量，而電器的增多卻增加了能源消費(fèi)總量[1]。Pachauri ＆Jiang 對(duì)中國(guó)和印度的能源消費(fèi)作了描述性分析，發(fā)現(xiàn)由于居民由低效固態(tài)燃料(如生物質(zhì)和原煤)向清潔、高效能源(如煤油、液化石油氣、電力)的轉(zhuǎn)變，使得城市的人均能源消費(fèi)比農(nóng)村的要低[2]。

第二類是采用截面數(shù)據(jù)的分析。Pachauri 發(fā)現(xiàn)在控制家庭支出、家庭規(guī)模等變量后，由于商業(yè)性燃料使用的增加，印度城市居民的人均能源消費(fèi)比農(nóng)村居民的要低[3]。Heltberg、DeFries ＆ Pandey 發(fā)現(xiàn)，除了收入外，城市化在能源消費(fèi)轉(zhuǎn)變的過程中也起到了重要作用，它限制了傳統(tǒng)能源的收集、儲(chǔ)存，便利了替代性能源的使用，從而使能源使用更為有效，產(chǎn)生的空氣污染也更少[4－5]。

第三類是使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)。Holtedahl ＆ Joutz 通過使用臺(tái)灣1955－1995年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用協(xié)整分析發(fā)現(xiàn)城市化與人均能源消費(fèi)之間存在正相關(guān)[6]。Halicioglu分析土耳其1968－2005年的數(shù)據(jù)也得出了城市化增加了人均電力消費(fèi)和CO2排放的結(jié)論[7]。

第四類是使用面板數(shù)據(jù)，這也是目前應(yīng)用最廣泛的方法。Cole ＆ Neumayerc 使用全球86個(gè)國(guó)家1975－1998年數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)高城市化率會(huì)增加CO2的排放[8]。Liddle ＆Lung 使用STIRPAT模型，發(fā)現(xiàn)17個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家樣本在1960－2005年間的城市化與居民生活能源消費(fèi)之間存在正相關(guān)[9]。與城市化增加 CO2排放的結(jié)論相異，Poumanyvong ＆ Kaneko 使用99個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)城市化對(duì)能源利用和CO2排放的影響隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的不同呈現(xiàn)不同特征[10]。Martinez-Zarzos ＆ Maruotti 使用發(fā)展中國(guó)家數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)城市化與CO2排放之間呈倒U形關(guān)系[11]。

1.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的高速推進(jìn)和CO2排放的急劇增加，國(guó)內(nèi)外出現(xiàn)了不少以中國(guó)為對(duì)象來(lái)研究城市化對(duì)CO2排放影響的相關(guān)文獻(xiàn)，主要是使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)分析方法展開的。

在使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面，Wei et al 認(rèn)為中國(guó)城市化率每增加1%將引起CO2排放增加1.2%[12]。Liu表明能源消費(fèi)與城市化水平之間存在穩(wěn)定的長(zhǎng)期關(guān)系[13]。肖周燕發(fā)現(xiàn)CO2排放隨城市化水平的提高而提高，但城市化對(duì)CO2排放的影響存在一定的滯后性[14]。林伯強(qiáng)和劉希穎認(rèn)為城市化對(duì)CO2排放產(chǎn)生了比較顯著的影響[15]。

在面板數(shù)據(jù)的使用上，杜立民、聶華林等的研究顯示城市化水平對(duì)CO2排放有正的影響[16－17]。金洪認(rèn)為城市化過程中的碳排放存在區(qū)域性的差異[18]。許泱和周少甫的研究發(fā)現(xiàn)城市化的推進(jìn)會(huì)導(dǎo)致CO2排放的增加，且CO2排放的增加速度高于城市化率的增加速度;地區(qū)的城市化水平基數(shù)越低，城市化進(jìn)程對(duì)CO2排放的影響就越大[19]。

1.3 簡(jiǎn)要評(píng)論

綜觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，主要有以下特點(diǎn):一是在研究方法上，國(guó)外學(xué)者研究所使用的大多為跨國(guó)面板數(shù)據(jù)，但該類經(jīng)驗(yàn)研究并不能為單個(gè)國(guó)家提供更多的支持，因而研究單個(gè)國(guó)家城市化與CO2排放之間關(guān)系可能更具應(yīng)用價(jià)值;二是在被解釋變量的選取上，目前國(guó)內(nèi)外的大部分文獻(xiàn)都使用了人均CO2排放指標(biāo)，隱性假定CO2排放的人口彈性為1，但研究表明CO2的人口彈性隨收入水平變化而變化[10－11]，并非恒為常數(shù)1，因而如果將人口總量引入作為解釋變量可能會(huì)更加合適;三是在研究結(jié)論上，城市化對(duì)CO2排放的影響并不統(tǒng)一，會(huì)隨收入水平的變化而變化，但國(guó)內(nèi)大多數(shù)研究沒有考慮這一點(diǎn)。有鑒于此，論文擬采用中國(guó)1995－2010年的省際面板數(shù)據(jù)，使用各省CO2排放總量而非人均CO2排放量作為被解釋變量，并將樣本省份按收入大小分為低、中、高三組，系統(tǒng)考察中國(guó)城市化對(duì)CO2排放的影響。

2 實(shí)證分析

2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

論文使用國(guó)內(nèi)外研究中廣泛使用的STIRPAT(Stochastic Impacts by Regression on Population，Affluence and Technology)模型來(lái)研究城市化對(duì)CO2排放的影響，但與國(guó)內(nèi)現(xiàn)有使用人均CO2排放量不同，論文使用各省CO2排放總量作為被解釋變量，而將人口總量作為解釋變量之一，模型的初始形式如下:

式中CO2排放總量I 受人口數(shù)量(P)、人均GDP(A)及技術(shù)和其它經(jīng)濟(jì)活動(dòng)(T)的影響，下標(biāo)i代表分析單位，a為常數(shù)項(xiàng)，u為誤差項(xiàng)。

根據(jù)式(1)，將城市化引入模型中，我們有模型:

式中CO2為CO2排放量、URB為城市化指標(biāo)，由于各變量均為對(duì)數(shù)形式，因而系數(shù)a1、a2、a3可以解釋為彈性。虛擬變量C為個(gè)體虛擬變量，不隨時(shí)間變化而變化，包含除變量P、A、URB 之外各省的地理位置、氣候條件和文化偏好等因素對(duì)CO2排放的影響;Y為時(shí)期虛擬變量，對(duì)各省是相同的，但隨時(shí)間變化而變化，可用于解釋能源價(jià)格變化、技術(shù)進(jìn)步和其它共同沖擊對(duì)CO2排放的可能影響。個(gè)體虛擬變量和時(shí)期虛擬變量的引入不僅有利于避免模型設(shè)定中可能的變量遺漏問題，還有助于消除截面相關(guān)和虛假回歸等問題，但其是否引入，取決于回歸模型中變量的顯著性。

由式(2)，我們進(jìn)一步引入人均GDP 和城市化指標(biāo)的二次項(xiàng)，用以討論CO2排放與人均GDP、城市化之間是否分別存在倒U形變化關(guān)系，同樣，如果二次項(xiàng)在模型中如果統(tǒng)計(jì)上不顯著，會(huì)被從模型中剔除。

2.2 數(shù)據(jù)與方法

(1)樣本與分組?；跀?shù)據(jù)可得性，我們選取中國(guó)大陸1995－2010年29個(gè)省(直轄市、自治區(qū)，以下簡(jiǎn)稱為省)作為分析樣本，沒有包含西藏自治區(qū);由于1997年重慶直轄市才成立，出于統(tǒng)計(jì)口徑的一致性考慮，因而將重慶的數(shù)據(jù)并入四川省統(tǒng)一計(jì)算。進(jìn)一步，根據(jù)以1995年為基期的2010年各省人均實(shí)際GDP 數(shù)據(jù)，我們采取較為簡(jiǎn)單的收入分組方法進(jìn)行分組:即將人均實(shí)際GDP 低于15 000元的省份作為低收入組，包含江西、廣西、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏、新疆8省，人均實(shí)際GDP 處于15 000－30 000元之間的省份作為中等收入組，含河北、山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、河南、湖北、湖南、海南、四川、陜西12省，而將人均實(shí)際GDP 高于30 000元的省份作為高收入組，有北京、天津、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東9省。與研究中通常使用的區(qū)域分組法相比，依據(jù)收入高低分組法更能反映各省實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)瞵F(xiàn)狀，從結(jié)果上看，我們所采用的分組法所得到的各省的收入分組狀況與各省的實(shí)際發(fā)展情況是相符合的。

(2)CO2排放量(CO2)。我國(guó)目前沒有公布CO2排放的數(shù)據(jù)，因而需要對(duì)各省CO2排放量進(jìn)行核算?？紤]到CO2排放量與各種碳能源的消費(fèi)和水泥生產(chǎn)過程密切相關(guān)，因而我們不但估算了化石能源燃燒產(chǎn)生的CO2排放量，而且也估算了水泥生產(chǎn)過程中的排放量;進(jìn)一步，我們將化石能源細(xì)分為煤炭消費(fèi)、焦炭消費(fèi)、石油消費(fèi)(包含汽油、煤油、柴油、燃料油四類)和天然氣消費(fèi)。所有化石能源消費(fèi)數(shù)據(jù)取自歷年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中分地區(qū)能源消費(fèi)總量，水泥生產(chǎn)數(shù)據(jù)來(lái)自于《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

各省CO2排放總量計(jì)算公式如下:

式中EC為各省CO2排放總量，ECi為第i種能源(或水泥)的消費(fèi)(或生產(chǎn))中的CO2排放量，Ei為第i種能源(或水泥)的消費(fèi)量(或生產(chǎn)量)，EFi為CO2排放系數(shù)。參照IPCC[20]以及國(guó)家氣候變化協(xié)調(diào)小組辦公室和國(guó)家發(fā)改委能源研究所提出的方法[21]，計(jì)算出各類能源和水泥的CO2排放系數(shù)如表1所示。

(3)人口數(shù)量(P)。由于并沒有證據(jù)表明CO2排放的人口彈性為1，因而我們將各省人口總量引入作為解釋變量之一。由于統(tǒng)計(jì)年鑒中提供的人口數(shù)指標(biāo)為年末人口數(shù)，因而我們通過將上年年末的人口數(shù)與本年年末的人口數(shù)加總并除以2 得到的人口數(shù)作為本年的人口數(shù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表1 CO2排放系數(shù)Tab.1 Coefficient of CO2 emissions

(4)人均GDP(A)。大量實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，CO2排放量與人均GDP之間存在非線性關(guān)系，主要是由于在不同的收入階段，人們對(duì)環(huán)境的要求會(huì)存在不同從而導(dǎo)致能源消費(fèi)數(shù)量和結(jié)構(gòu)上存在差異，因而CO2排放與人均GDP之間可能存在倒U形關(guān)系。與以往大多數(shù)研究類似，我們?cè)谑?2)中加入人均GDP的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)?？紤]價(jià)格因素的影響，我們以1995年為基期，該年的人均GDP 數(shù)據(jù)來(lái)自于《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》，而1996－2010年各省的人均GDP指數(shù)來(lái)自于《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，從而得到以1995年為基期的1995－2010年各省的人均實(shí)際GDP。

(5)城市化(URB)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)中關(guān)于城市化水平的測(cè)量指標(biāo)較多，但考慮到數(shù)據(jù)的可得性，我們采用的是現(xiàn)有研究中普遍使用的人口比重指標(biāo)法，即用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋?lái)衡量城市化水平，各省的數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和各省的統(tǒng)計(jì)年鑒。

城市化的推進(jìn)需要進(jìn)行大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，需要消耗大量的鋼鐵和水泥，從而產(chǎn)生大量的CO2排放。此外，考慮到不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段意味著居民不同的消費(fèi)承受能力、不同的電器化水平、不同的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、不同的能源使用效率，這些不同會(huì)導(dǎo)致城市化對(duì)居民能源消費(fèi)上存在差異，從而導(dǎo)致城市化對(duì)不同收入群體CO2排放的影響存在區(qū)別，因而與以往研究不同，我們?cè)谑?2)中引入城市化的二次項(xiàng)作為解釋變量，分析CO2排放總量與城市化之間是否存在倒U形變化關(guān)系。

2.3 實(shí)證結(jié)果與討論

2.3.1 描述性分析

為直觀反映各收入組CO2排放量隨收入高低和時(shí)間變化的趨勢(shì)，我們將全國(guó)以及低、中、高收入組人均CO2排放量計(jì)算出，具體結(jié)果見圖1。

圖1 全國(guó)及各收入組人均二氧化碳排放量(1995－2010)Fig.1 Per capita CO2 emissions of the country and all income groups(1995－2010)

由圖(1)我們可觀察到以下幾點(diǎn):首先，全國(guó)及各收入組人均CO2排放量大體保持同步性的變化。自1995年以來(lái)，無(wú)論是全國(guó)還是低、中、高收入組，人均CO2排放量都呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì);分時(shí)間段來(lái)看，2001年之前，各類人均CO2排放量的增加都較少，而2001年之后，全國(guó)以及低、中、高收入組的人均CO2排放量呈加速上升態(tài)勢(shì)，目前還沒有放慢速度的跡象。其次，各收入組人均CO2排放量存在明顯的差異。低收入組的人均CO2排放量低于中等收入組的數(shù)值，而后者又低于高收入組的人均CO2排放量，且高收入組與中等收入組之間人均CO2排放量的差異小于中等收入組與低收入組人均CO2排放量之間的差異。再次，中等收入組的人均CO2排放量已逐步趕上并超過高收入組。2007年之前，高收入組和中等收入組人均CO2排放量增長(zhǎng)的速度大致相似，但隨后，中等收入組的人均CO2排放量增長(zhǎng)速度加快，在2010年時(shí)超過高收入組的人均CO2排放量。

2.3.2 計(jì)量分析結(jié)果與討論

在數(shù)據(jù)處理和描述性分析的基礎(chǔ)上，我們使用面板數(shù)據(jù)分別對(duì)全國(guó)以及低、中、高收入組CO2排放總量與解釋變量之間的回歸模型進(jìn)行分析，具體結(jié)果見表2。

從表2的回歸結(jié)果來(lái)看，在控制個(gè)體效應(yīng)和時(shí)期效應(yīng)的基礎(chǔ)上，四個(gè)模型的調(diào)整后的AR2均比較高，表明模型的擬合程度比較好，而且所有系數(shù)均在1%的顯著性水平上成立，因而回歸模型可應(yīng)用于下一步的分析。

(1)各省CO2排放量隨著人口總量的增加而增加，同時(shí)CO2排放的人口彈性隨收入增加而增大，且并不等于常數(shù)1。無(wú)論是基于全國(guó)的樣本，還是基于低、中、高收入分組的樣本，CO2排放的人口彈性都大于1，意味著人口數(shù)量的增加，會(huì)導(dǎo)致CO2排放量成倍數(shù)增加。平均來(lái)看，1995－2010年間，人口數(shù)量每增長(zhǎng)1%，會(huì)導(dǎo)致CO2排放量增長(zhǎng)2.70%;就具體收入組而言，CO2排放的人口彈性隨收入的增加而增大，由低收入組中的1.60%上升到中等收入組、高收入組的2.75%、3.14%，意味著在保持其他條件不變的情況下，當(dāng)收入越高時(shí)，高收入者電器化程度和消費(fèi)水平越高，消費(fèi)的能源越多，從而排放的CO2數(shù)量相應(yīng)增加。

表2 城市化對(duì)CO2排放的影響估計(jì)結(jié)果Tab.2 Estimation results for the impacts of urbanization on CO2 emissions

(2)CO2的排放量會(huì)隨著收入的增加而增加。無(wú)論是全樣本還是低、中、高收入分組數(shù)據(jù)，CO2排放的收入彈性都大于0，但其彈性大小對(duì)不同的收入分組而言存在差異;平均而言，收入每增長(zhǎng)1%，會(huì)導(dǎo)致CO2的排放增長(zhǎng)2.37%;而對(duì)高收入組來(lái)說，收入每增長(zhǎng)1%，會(huì)導(dǎo)致CO2排放增長(zhǎng)3.61%;中、低收入組中收入每增長(zhǎng)1%，CO2排放量增長(zhǎng)分別為0.39%、1.43%?？梢娙珖?guó)樣本CO2排放的收入彈性主要是由高收入組的彈性系數(shù)決定的，且收入越高，高收入組居民CO2排放量增加的幅度較大。

(3)全樣本和高收入組存在環(huán)境庫(kù)茲涅茲曲線。由表2第2列和第5列可知，人均實(shí)際GDP的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)都在1%的顯著性水平上成立，且二次項(xiàng)的系數(shù)為0，說明環(huán)境庫(kù)茲涅茲假說在我國(guó)是成立的，人均CO2排放量和人均收入之間呈現(xiàn)出倒U形關(guān)系。按收入分組來(lái)看，中等收入組和低收入組的二次項(xiàng)不顯著，高收入組的二次項(xiàng)顯著，實(shí)際上表明全國(guó)樣本環(huán)境庫(kù)茲涅茲曲線假說的成立主要是由高收入組環(huán)境庫(kù)茲涅茲曲線所致，從另一側(cè)面證明收入需要達(dá)到一定的水平時(shí)，環(huán)境庫(kù)茲涅茲假說才會(huì)成立，也說明了與平常所用數(shù)據(jù)相比，通過收入分組數(shù)據(jù)所帶來(lái)的結(jié)論更加豐富和具啟發(fā)性。

(4)城市化水平對(duì)不同收入組CO2的排放影響存在較大差異。由表1第2列全樣本數(shù)據(jù)可看到，平均而言，城市化水平每上升1%，CO2排放量會(huì)增長(zhǎng)0.31%，表明城市化水平的上升增加了CO2的排放量，然而，就不同的收入分組校本而言，城市化水平對(duì)CO2排放的影響卻是截然不同的。對(duì)中等收入組來(lái)說，城市化水平每上升1%，會(huì)導(dǎo)致CO2排放量增長(zhǎng)0.21%;對(duì)低收入組來(lái)說，CO2排放的城市化率平均彈性系數(shù)為－3.92%，表明低收入組的城市化水平每上升1%，CO2排放量會(huì)降低3.92%;對(duì)高收入組而言，CO2排放的城市化率彈性系數(shù)為1.66%，表明高收入組的城市化水平每上升1%，CO2排放量會(huì)平均增長(zhǎng)1.66%。從城市化水平一次項(xiàng)和二次項(xiàng)的符號(hào)來(lái)看，低收入組與高收入組呈現(xiàn)截然相反的結(jié)果，低收入組為U形變化，而高收入組卻為倒U形變化。隨城市化水平上升，低收入組CO2排放呈現(xiàn)U形變化的可能原因在于對(duì)低收入組而言，城市化改變了人們的生活習(xí)慣和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，減少了居民儲(chǔ)存?zhèn)鹘y(tǒng)能源(如生物質(zhì)能源、煤炭)的空間，使得居民更多的使用商業(yè)化的能源，實(shí)現(xiàn)了能源消費(fèi)由效率較低的傳統(tǒng)能源向現(xiàn)代化高效能源(石油、天然氣、電力等)的轉(zhuǎn)變，降低了CO2的排放量。高收入組的倒U形變化的原因在于隨著城市化程度的進(jìn)一步提高，居民傾向于具有更高的電器化程度和更多的能源使用，但在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)上更多的會(huì)使用核電、水電、風(fēng)電、太陽(yáng)能等清潔能源，因而雖然城市化水平在上升，但帶來(lái)的CO2排放量的增加幅度卻會(huì)放緩。

3 結(jié)論與思考

論文在較為準(zhǔn)確地估算了1995－2010年我國(guó)29省CO2排放量的基礎(chǔ)上，依據(jù)收入高低對(duì)各省進(jìn)行分組，考察了城市化對(duì)不同收入組CO2排放量的影響。通過使用STIRPAT模型控制人口數(shù)量和人均實(shí)際GDP 進(jìn)行分析，研究結(jié)果表明城市化對(duì)不同收入組CO2排放的影響是不同的。對(duì)低收入組而言，城市化水平的上升傾向于首先降低CO2排放量，然后增加CO2排放量;同時(shí)，城市化水平上升導(dǎo)致中等收入組CO2排放量單調(diào)增加;對(duì)高收入組而言，城市化水平的上升首先會(huì)增加CO2的排放量，當(dāng)城市化水平達(dá)到一定程度后，城市化水平的繼續(xù)上升會(huì)降低CO2的排放量。綜合來(lái)看，城市化對(duì)CO2排放的影響是由于能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變和技術(shù)進(jìn)步所導(dǎo)致的。

從政策含義上來(lái)看，由于城市化對(duì)不同收入組CO2排放的影響是不同的，考慮到目前我國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中煤炭所占的比重超過了70%，占到了CO2總排放量的75%以上，因而對(duì)低收入組省份而言，繼續(xù)推進(jìn)城市化進(jìn)程有利于提高能源使用效率，降低CO2排放量，而對(duì)高收入組省份來(lái)說，控制高能耗產(chǎn)業(yè)發(fā)展，大力發(fā)展太陽(yáng)能、核能、風(fēng)能等清潔能源以降低煤炭在一次能源消費(fèi)中的比重，加快節(jié)能技術(shù)和低碳技術(shù)的研究、應(yīng)用和普及，是政府實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)的有效手段。中等收入組而言，由于其CO2排放與城市化水平是單調(diào)變化的，因而推進(jìn)城市化的過程中，應(yīng)注意節(jié)約使用能源，努力提高能源使用和轉(zhuǎn)換的效率。

當(dāng)然，本研究仍然比較初步，在諸多方面值得討論。如在收入分組標(biāo)準(zhǔn)上可以更為細(xì)致，在對(duì)CO2排放的影響因素分析后，考慮到城市化水平對(duì)CO2排放的影響主要是通過能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化產(chǎn)生的，可緊密聯(lián)系能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析，這些問題都值得下一步深入探討。

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