趙晶　錢秋桐 盧娜

【摘要】 對(duì)比分析處于不同城鎮(zhèn)化發(fā)展階段區(qū)域的碳排放量變化的影響因素具有現(xiàn)實(shí)的指導(dǎo)意義。本文以處于城鎮(zhèn)化發(fā)展不同階段的蘇南、蘇中和蘇北三個(gè)地區(qū)為例，利用STIRPAT模型對(duì)比分析城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同對(duì)碳排放量的影響。研究結(jié)果表明：城鎮(zhèn)化發(fā)展是碳排放的主要影響因素之一，且現(xiàn)階段城鎮(zhèn)化發(fā)展并不利于實(shí)現(xiàn)碳減排；工業(yè)發(fā)展對(duì)碳排放量的影響較大，工業(yè)能源消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的70%以上；無論城鎮(zhèn)化發(fā)展處于哪個(gè)階段，改善能源消費(fèi)模式，均有利于減少碳排放量。

【關(guān)鍵詞】 城鎮(zhèn)化 碳排放 STIRPAT模型 地區(qū)差異

一、引言

如今，自然資源日趨緊張，生態(tài)環(huán)境日趨惡劣，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)已成為全世界人民關(guān)注的焦點(diǎn)。加速城鎮(zhèn)化和促進(jìn)低碳發(fā)展是我國目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)。城鎮(zhèn)化不同階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下的能源消費(fèi)對(duì)碳排放量的影響也不同。江蘇省不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異顯著，蘇南、蘇中、蘇北目前正處于不同的城鎮(zhèn)化階段，因此對(duì)比研究具有代表性的三個(gè)區(qū)域的能源消費(fèi)碳排放量對(duì)我國在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)具有現(xiàn)實(shí)的指導(dǎo)意義。

已有學(xué)者對(duì)城鎮(zhèn)化和碳排放之間的關(guān)系做了相關(guān)研究。盧祖丹基于1995—2008年省域面板數(shù)據(jù)，通過建立STIRPAT模型對(duì)城鎮(zhèn)化和碳排放之間的關(guān)系進(jìn)行了相關(guān)研究，得出城鎮(zhèn)化發(fā)展有利于實(shí)現(xiàn)碳減排，但未探討不同的城鎮(zhèn)化水平對(duì)碳排放的影響因素。林伯強(qiáng)、劉希穎用協(xié)整法探討城市化對(duì)碳排放的影響程度，但只針對(duì)中國這一主體進(jìn)行研究，并未對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行對(duì)比分析。宋德勇、徐安采用STIRPAT模型分析了區(qū)域差異對(duì)碳排放的影響，并未對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和碳排放的內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行探討。

二、研究方法

經(jīng)濟(jì)發(fā)展是碳排放增長的首要因素，本文結(jié)合York等提出的STIRPAT隨機(jī)回歸模型，來分析研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的影響。該模型主要分析P（人口）、A（富裕度）、T（技術(shù)）、I（環(huán)境影響）之間的關(guān)系，公式為：

I■=？琢P■■A■■T■■e■ （1）

其中：？琢是常數(shù)項(xiàng)，b、c、d是人口、富裕度、技術(shù)的指數(shù)，e是誤差項(xiàng)。

在實(shí)際分析時(shí)，將模型先進(jìn)性對(duì)數(shù)化處理：

lnIi=ln？琢+blnPi+clnAi+dlnTi+lnei （2）

式（2）中，P代表城鎮(zhèn)化水平，用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎乇硎荆?），用來反映人口向城鎮(zhèn)聚集的程度；A代表人均工業(yè)生產(chǎn)總值，用工業(yè)生產(chǎn)總值與常住人口的比值表示（元/人）；T代表工業(yè)能耗強(qiáng)度，選取工業(yè)能源消費(fèi)量與工業(yè)生產(chǎn)總值的比重即工業(yè)能耗強(qiáng)度來表示（噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元）；I表示工業(yè)碳排放量（噸）。相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均以2000年為基期做了不變價(jià)處理。

根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局編制的《能源統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度》，本文的能源消費(fèi)指能源的終端消費(fèi)量。在計(jì)算碳排放量時(shí)，首先將能源消費(fèi)量折算成標(biāo)準(zhǔn)煤，然后根據(jù)國家發(fā)改委能源研究所給出的標(biāo)準(zhǔn)煤的碳排放系數(shù)為2.4567噸CO2/噸標(biāo)準(zhǔn)煤進(jìn)行計(jì)算。

文中的能源數(shù)據(jù)來自江蘇省13市各自歷年的《統(tǒng)計(jì)年鑒》；經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)來自歷年《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

三、結(jié)果與分析

1、研究區(qū)域

江蘇省位于我國大陸東部沿海中心，地處長江三角洲，經(jīng)濟(jì)發(fā)展位于全國前列，地區(qū)生產(chǎn)總值占全國10%以上。江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域差異大，蘇南、蘇中、蘇北的城鎮(zhèn)化發(fā)展處于不同的發(fā)展階段，因此選擇江蘇省為研究樣本，研究其城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)碳排放的影響，探究城鎮(zhèn)化進(jìn)程中碳排放的影響因素具有很好的代表性。

蘇南地區(qū)（南京、蘇州、無錫、鎮(zhèn)江、常州）與上海相鄰，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，是江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力，城鎮(zhèn)化發(fā)展水平較高，2013年城鎮(zhèn)化率已達(dá)到73.5%；蘇中地區(qū)（揚(yáng)州、泰州、南通）與蘇南地區(qū)隔江相望，位于長江中下游，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度適中，城鎮(zhèn)化發(fā)展水平較落后，2013年城鎮(zhèn)化率為59.7%；蘇北地區(qū)（徐州、宿遷、淮安、連云港、淮安）相對(duì)蘇南和蘇中雖然自然資源豐富，但是接近內(nèi)陸，經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后，城鎮(zhèn)化水平與蘇中地區(qū)較接近，城鎮(zhèn)化率在2013年已達(dá)到56.1%。

2、模型回歸結(jié)果

由于蘇中和蘇北地區(qū)2006年以前能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)缺失，故本文將主要研究2006—2013年間各區(qū)域的碳排放量。對(duì)式（2）利用SPSS進(jìn)行線性回歸分析時(shí)，首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行Zscore一致性處理，避免各變量數(shù)量級(jí)不同對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響，然后將處理后的數(shù)據(jù)帶入模型進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，模型整體通過了一致性檢驗(yàn)，但是在95%的置信區(qū)間，所有變量的t值都不顯著。進(jìn)一步計(jì)算各變量的方差膨脹因子（VIF），三個(gè)變量的VIF均遠(yuǎn)大于10，證明模型中的城鎮(zhèn)化水平、人均工業(yè)生產(chǎn)總值和工業(yè)能耗強(qiáng)度三個(gè)變量之間存在嚴(yán)重的多重共線性，因此不適合運(yùn)用最小二乘法進(jìn)行無偏估計(jì)。

為克服自變量之間的多重共線性問題，本文采用SPSS軟件中的有偏估計(jì)嶺回歸函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行擬合。嶺回歸是一種改良的最小二乘估計(jì)法，通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息、降低精度為代價(jià)獲得回歸系數(shù)更為符合實(shí)際、更可靠的回歸方法。其中k=0時(shí)，即為普通最小二乘估計(jì)。將式（2）進(jìn)行嶺回歸分析，當(dāng)k=0.1時(shí)，蘇南模型中各自變量回歸系數(shù)變化趨于穩(wěn)定，當(dāng)k=0.2時(shí)，蘇中和蘇北的模型中各自變量回歸系數(shù)變化趨于穩(wěn)定，從而擬合方程分別為：

蘇南：lnI=0.2813lnP+0.4407lnA-0.2424lnT （3）

蘇中：lnI=0.4607lnP+0.2379lnA-0.2074lnT （4）

蘇北：lnI=0.1846lnP+0.3516lnA+0.4007lnT （5）

對(duì)嶺回歸擬合結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)（見表1），結(jié)果顯示擬合結(jié)果能夠通過顯著性檢驗(yàn)。

根據(jù)模擬結(jié)果可以看出，蘇南、蘇中和蘇北的模型在5%的置信區(qū)間都能通過顯著性檢驗(yàn)，所有變量的t值都大于1.96，R2值和調(diào)整的R2值都大于86%，說明P（人口）、A（富裕度）、T（技術(shù)）三個(gè)變量解釋了86%以上的碳排放量變動(dòng)。

3、結(jié)果分析

（1）工業(yè)能耗對(duì)碳排放的影響。根據(jù)回歸方程可以看出，城鎮(zhèn)化水平和工業(yè)生產(chǎn)總值與碳排放量都呈正相關(guān)，與實(shí)際相符合。工業(yè)發(fā)展越快，能源消耗越多，碳排放量越大。而城鎮(zhèn)化水平的提高并沒有導(dǎo)致碳排放的減少，很大程度上是因?yàn)槌擎?zhèn)化發(fā)展仍然離不開工業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

蘇南是江蘇省經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)地區(qū)，是江蘇地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力。結(jié)合表2和圖1可以看出，2006年以來，蘇南地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平較高，至2013年城鎮(zhèn)化水平已達(dá)到73.50%，且一直持續(xù)穩(wěn)步增長。蘇南城鎮(zhèn)化水平對(duì)碳排放影響的彈性系數(shù)為0.28，說明該地區(qū)較高水平的城鎮(zhèn)化并沒有使碳排放量得到減少。相比蘇中和蘇北地區(qū)，蘇南地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)對(duì)碳排放的影響更大，彈性系數(shù)達(dá)0.44，說明該地區(qū)在發(fā)展工業(yè)的同時(shí)應(yīng)提高生產(chǎn)技術(shù)水平，提高能源利用效率。

蘇中地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較慢，城鎮(zhèn)化水平由2006年的47.3%增長為2013年的59.7%，變動(dòng)幅度是三個(gè)區(qū)域中最小的。回歸結(jié)果顯示，蘇中地區(qū)工業(yè)發(fā)展對(duì)碳排放量的影響較小，彈性系數(shù)為0.24，說明該地區(qū)工業(yè)發(fā)展并未造成碳排放量的大幅度增加。但是城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放量影響較大，彈性系數(shù)達(dá)到0.46，說明該地區(qū)在大力發(fā)展城鎮(zhèn)化的同時(shí)必須注重減少碳排放量。

蘇北地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展較快，至2013年，蘇北地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平已達(dá)到56.1%，超過蘇中地區(qū)。相對(duì)而言，蘇北地區(qū)的生產(chǎn)力水平較低，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿^大。對(duì)蘇北地區(qū)碳排放量影響較顯著的因素是工業(yè)能耗強(qiáng)度，彈性系數(shù)為0.40，說明該地區(qū)節(jié)能減排的關(guān)鍵是降低工業(yè)能耗強(qiáng)度。城鎮(zhèn)化水平彈性系數(shù)為0.18，對(duì)碳排放影響較弱，說明該地區(qū)大力提高城鎮(zhèn)化水平不會(huì)造成碳排放量的大量增加。

對(duì)比三個(gè)回歸方程，蘇南和蘇中的能耗強(qiáng)度與碳排放呈負(fù)相關(guān)，而蘇北地區(qū)能耗強(qiáng)度與碳排放呈正相關(guān)，且能耗強(qiáng)度每增加1%，碳排放量將增加0.4007%，比人均工業(yè)生產(chǎn)總值對(duì)碳排放量的影響更大，原因在于，蘇南和蘇中地區(qū)的工業(yè)技術(shù)先進(jìn)，能源利用效率高，而蘇北地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后，對(duì)傳統(tǒng)化石能源的依賴性較強(qiáng)，能源利用效率較低。

（2）能源消費(fèi)模式。2010年之前江蘇省的家庭能源消費(fèi)主要是煤氣和液化石油氣，從2010年開始其家庭能源消費(fèi)主要是天然氣。到2013年，除蘇州地區(qū)，全省其他12個(gè)市都已經(jīng)不使用煤氣。根據(jù)IPCC《國家溫室氣體排放清單指南》提供的碳排放系數(shù)可知，天然氣的碳排放系數(shù)為0.4483×104，煤氣的碳排放系數(shù)為0.3548×104，液化石油氣的碳排放系數(shù)為0.5042×104。

由圖2可知，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，蘇南、蘇中、蘇北城鎮(zhèn)居民家庭消費(fèi)的碳排放強(qiáng)度都在逐步減弱，且變動(dòng)趨勢(shì)接近一致。這主要是由于煤氣和液化石油氣消費(fèi)量的減少和天然氣消費(fèi)量的增加，使得能源消耗導(dǎo)致的碳排放增長速度小于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增長速度。2006—2013年，僅家庭能源消費(fèi)，蘇南地區(qū)的碳排放強(qiáng)度下降38.27%，蘇中地區(qū)的碳排放強(qiáng)度下降38.04%，蘇北地區(qū)的碳排放強(qiáng)度下降50.46%。

至2007年，天然氣還尚未投入使用，而江蘇省13市中除蘇北的連云港和宿遷兩地外，其它各市氣化率均達(dá)到90%以上。到2013年，江蘇省13市的燃?xì)馄占奥室呀?jīng)達(dá)到95%以上，天然氣的使用使三大地區(qū)家庭能源消費(fèi)模式趨于一致。不同的城鎮(zhèn)化發(fā)展水平對(duì)于家庭能源消費(fèi)模式的影響并不顯著，從2007年開始，三大地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度就逐漸接近，因此改善能源消費(fèi)模式也可以大大減少碳排放量。

（3）能源政策。應(yīng)綜合考慮三個(gè)地區(qū)不同城鎮(zhèn)化發(fā)展水平下的能源政策對(duì)碳排放的影響。從三個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和資源稟賦可以看出，蘇南地區(qū)的能源主要依靠進(jìn)口，但蘇南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快，蘇中、蘇北地區(qū)較多人口流入蘇南地區(qū)，推動(dòng)蘇南地區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展。在“十二五”期間，蘇南地區(qū)基本已經(jīng)實(shí)現(xiàn)能源消耗增長速度低于經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度。蘇南地區(qū)對(duì)于新能源產(chǎn)品和技術(shù)的研究和開發(fā)，使得蘇南地區(qū)的碳排放量基本得到了控制。相對(duì)于蘇南地區(qū)，蘇中地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展速度較慢，且正處于工業(yè)化中期向后期過渡階段，高耗能產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快，在推動(dòng)新能源發(fā)展的同時(shí)，重點(diǎn)發(fā)展石油化工產(chǎn)業(yè)的衍生產(chǎn)品，能源消耗高出全省平均水平，碳排放量持續(xù)增長。蘇北地區(qū)雖然城鎮(zhèn)化水平超過蘇中地區(qū)，但卻是江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展最落后的地區(qū)，能源消耗高，對(duì)煤炭等傳統(tǒng)能源的依賴性高。但是蘇北地區(qū)利用自身的地理優(yōu)勢(shì)，致力于新能源開發(fā)，主要研發(fā)太陽能和風(fēng)能，在大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)注重減少碳排放量。獨(dú)特的地理優(yōu)勢(shì)和能源優(yōu)勢(shì)，使蘇北地區(qū)的城鎮(zhèn)化建設(shè)發(fā)展較快，但同時(shí)也抑制了蘇北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促使蘇北地區(qū)仍停留在重工業(yè)為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。

四、結(jié)論和建議

1、結(jié)論

本文以處于城鎮(zhèn)化發(fā)展不同階段的蘇南、蘇中和蘇北三個(gè)地區(qū)為例，利用STIRPAT模型探討城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)碳排放量的影響因素，研究結(jié)果表明，不同的城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)碳排放量的影響不同。城鎮(zhèn)化發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度均較快的蘇南地區(qū)，碳排放量的增長速度（25.8%）已經(jīng)低于工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長速度（156%），碳排放量基本得到了控制；城鎮(zhèn)化發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度適中平穩(wěn)的蘇中地區(qū)，城鎮(zhèn)化發(fā)展是現(xiàn)階段的發(fā)展重點(diǎn)，碳排放量增長速度與經(jīng)濟(jì)增長速度一致，持續(xù)穩(wěn)步增長；城鎮(zhèn)化發(fā)展速度較快但經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的蘇北地區(qū)，對(duì)傳統(tǒng)能源依賴性大，碳排放量增長速度超過經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度。

蘇南地區(qū)，城鎮(zhèn)化水平由2006年的67.1%增長為2013年的73.5%，工業(yè)生產(chǎn)對(duì)碳排放的影響最大，彈性系數(shù)達(dá)0.44；城鎮(zhèn)化水平對(duì)碳排放影響的彈性系數(shù)僅為0.28，城鎮(zhèn)化建設(shè)的推動(dòng)對(duì)碳排放量影響較小。蘇中地區(qū)，城鎮(zhèn)化水平由2006年的47.3%增長為2013年的59.7%，與蘇南地區(qū)相反，工業(yè)發(fā)展對(duì)碳排放量的影響較小，彈性系數(shù)為0.24，工業(yè)發(fā)展并未造成碳排放量的大幅度增加。但是城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放量影響較大，彈性系數(shù)達(dá)到0.46，推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)蘇中地區(qū)的碳排放影響較大。蘇北地區(qū)，雖然經(jīng)濟(jì)增長速度是三個(gè)地區(qū)中最快的，2013年蘇北地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)總值是2006年的6.31倍，但是蘇北地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平和工業(yè)生產(chǎn)的彈性系數(shù)分別只有0.18和0.35，而能耗強(qiáng)度對(duì)碳排放的影響最大，彈性系數(shù)為0.40，提高能源利用效率、降低能耗強(qiáng)度才是蘇北地區(qū)節(jié)能減排的關(guān)鍵。

2、政策建議

（1）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)。雖然蘇南地區(qū)正在逐步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，但是蘇中和蘇北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍舊以重工業(yè)為主，而且江蘇新能源資源匱乏，對(duì)傳統(tǒng)能源依賴程度大，僅鹽城地區(qū)風(fēng)能資源較為豐富。因此加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，是減少碳排放量最直接的方法。

（2）提高能源利用效率，優(yōu)化能源消費(fèi)模式。提高能源利用效率、降低能耗強(qiáng)度有助于節(jié)能減排。家庭能源消費(fèi)對(duì)碳排放的影響體現(xiàn)在衣食住行各方面，應(yīng)改變能源結(jié)構(gòu)，使用碳排放量較少的新能源替代傳統(tǒng)能源。例如，大力發(fā)展太陽能、風(fēng)能發(fā)電，減少火力發(fā)電；早日實(shí)現(xiàn)江蘇省13市100%的燃?xì)馄占奥?，減少煤氣和液化石油氣的使用。

（3）大力實(shí)施節(jié)能減排政策。政策與實(shí)踐相結(jié)合，在接下來的“十三五”期間，進(jìn)一步降低碳排放強(qiáng)度，努力實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與碳減排的同步發(fā)展。結(jié)合蘇南、蘇中和蘇北地區(qū)不同的地理優(yōu)勢(shì)和資源稟賦，制定不同的發(fā)展政策，因地制宜，使地區(qū)在經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展的同時(shí)減少碳排放。

（注：基金項(xiàng)目：江蘇省實(shí)踐創(chuàng)新指導(dǎo)項(xiàng)目“城鎮(zhèn)化不同階段對(duì)區(qū)域碳排放影響研究——以江蘇省為例”201410299088X。）

【參考文獻(xiàn)】

[1] 盧祖丹：我國城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放的影響研究[J].中國科技論壇，2011（7）.

[2] 林伯強(qiáng)、劉希穎：中國城市化階段的碳排放：影響因素和減排策略[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（8）.

[3] 宋德勇、徐安：中國城鎮(zhèn)碳排放的區(qū)域差異和影響因素[J].中國人口·資源與環(huán)境，2011（11）.

[4] York R，Rosa E A，Dietz T.STIRPAT，IPAT and ImPACT；Analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts[J]. Ecological Economics，2003（23）.

[5] 盧娜、曲福田、馮淑怡、邵雪蘭：基于STIRPAT模型的能源消費(fèi)碳足跡變化及影響因素——以江蘇省蘇錫常地區(qū)為例[J].自然資源學(xué)報(bào)，2011（5）.

[6] 馬珩：中國城市化和工業(yè)化對(duì)能源消費(fèi)的影響研究[J].中國軟科學(xué)，2012（1）.

（責(zé)任編輯：張瓊芳）