鄒艷芬，黃美娟

（江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院，江西 南昌 330003）

2020 年9 月22 日，習(xí)近平總書記在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上首次提出碳達(dá)峰、碳中和的“30/60”目標(biāo)，即二氧化碳排放力爭(zhēng)2030 年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和①中華人民共和國(guó)中央人民政府. 在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論上的講話. https://www.gov.cn/gongbao/content/2020/content_5549875.htm。。黨的十九屆五中全會(huì)更是把碳達(dá)峰、碳中和作為“十四五”規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)②中華人民共和國(guó)中央人民政府. 開創(chuàng)合作共贏的氣候治理新局面. https://www.gov.cn/xinwen/2021-11/03/content_5648497.htm。。然而，改革開放40 多年來，隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的日益加快及經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，以重化工為主的工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和以煤等化石能源為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)使得中國(guó)碳減排的壓力凸顯。黨的十九大報(bào)告指出，城市群是應(yīng)對(duì)氣候變化和踐行低碳經(jīng)濟(jì)的主要陣地③中華人民共和國(guó)中央人民政府. 加強(qiáng)協(xié)同創(chuàng)新 推進(jìn)城市群發(fā)展. https://www.gov.cn/xinwen/2018-12/27/content_5352589.htm。。黨的二十大報(bào)告則強(qiáng)調(diào)了城市群在構(gòu)建區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展格局中的牽引帶動(dòng)功能，指出實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和是一場(chǎng)廣泛而深刻的經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)性變革，要積極穩(wěn)妥地推進(jìn)碳達(dá)峰碳中和④中共中央黨校. 以協(xié)同創(chuàng)新引領(lǐng)城市群發(fā)展. https://www.ccps.gov.cn/xxsxk/xzx/202304/t20230412_157599.shtml。。實(shí)際上，城市群是在工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程中出現(xiàn)的區(qū)域空間形態(tài)的高級(jí)現(xiàn)象，作為城市發(fā)展到成熟階段的集群組織形式，也是眾多城市的空間集聚形態(tài)，具有經(jīng)濟(jì)高度密集、城鎮(zhèn)人口集聚的特征。城市群作為未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要載體，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、現(xiàn)代化水平不斷提高的標(biāo)志之一[1]，隨著城市化進(jìn)程的快速發(fā)展，城市群已成為中國(guó)碳排放高度集聚的空間區(qū)域，中國(guó)以超大、特大都市圈范圍形成的城市群貢獻(xiàn)了近70%的碳排放。截至2021 年，中國(guó)現(xiàn)有獲批的19 個(gè)國(guó)家級(jí)城市群以25%的土地集聚了75%的人口，創(chuàng)造了80%以上的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，但同時(shí)也造成了生態(tài)環(huán)境的退化和高碳排放。受傳統(tǒng)能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型難度大的影響，中國(guó)城市群碳排放占全國(guó)總排放量的75%以上，成為碳排放的主體區(qū)和碳中和的責(zé)任區(qū)[2]。作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力軍，城市群碳排放量仍在爬坡，預(yù)期達(dá)峰時(shí)的碳排放規(guī)模將會(huì)很大，達(dá)峰后仍有可能在一段較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)維持高強(qiáng)度排放。這些排放趨勢(shì)與發(fā)展因素將會(huì)給城市群“雙碳”目標(biāo)帶來重大挑戰(zhàn)。因此，研究中國(guó)城市群碳排放的特征挖掘、形成機(jī)理及達(dá)峰干預(yù)政策組合是“雙碳”目標(biāo)達(dá)成的前提和關(guān)鍵基礎(chǔ)。

鑒于此，本文采用文獻(xiàn)計(jì)量法和內(nèi)容分析法對(duì)已有研究進(jìn)行較系統(tǒng)的分析，考慮到CNKI 中的CSSCI、CSCD 和WOS（Web of Science）具有較強(qiáng)的可靠性和權(quán)威性，以“城市群碳排放”“城市群碳減排”“城市群碳達(dá)峰”（“Carbon emission of Urban Agglomeration”“Carbon emission reduction of Urban Agglomeration”“Carbon peak of Urban Agglomeration”）為主題進(jìn)行檢索，設(shè)置年限為：2009 年1 月1 日—2022 年10 月1 日。CNKI 共檢索到395 篇符合要求的文獻(xiàn)，Web of Science 核心合集則檢索到256 篇文獻(xiàn)。進(jìn)一步地，借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件CiteSpace 對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行量化分析，重點(diǎn)聚焦厘清城市群的碳排放的現(xiàn)狀，分析其碳排放的特征及演變規(guī)律，剖析其碳排放格局的形成機(jī)理，在此基礎(chǔ)上提出優(yōu)化城市群碳達(dá)峰的路徑及干預(yù)政策工具組合。

一、文獻(xiàn)的結(jié)構(gòu)特征

（一）時(shí)間分布特征

分析已有研究成果的時(shí)間分布特征有助于明確相對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)體系。如圖1 所示，已有研究成果大致經(jīng)歷了兩個(gè)發(fā)展階段：2009—2017 年的緩慢探索期；2018—2022 年的迅猛發(fā)展期。2009—2017 年，高質(zhì)量論文成果相對(duì)較少，該期間共發(fā)表高質(zhì)量論文187 篇，占總發(fā)文量的28.72%，平均每年發(fā)文量為9 篇。究其原因，其一可能是全球氣候問題被認(rèn)為是外交事務(wù)領(lǐng)域的問題，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)此缺乏必要的關(guān)注；其二可能是由于碳排放的問題關(guān)注點(diǎn)在國(guó)家、區(qū)域及省域等層面，學(xué)術(shù)界較少關(guān)注到城市群層面。

圖1 時(shí)間分布特征圖譜

2018 年至今，高質(zhì)量論文成果增速迅猛，期間共發(fā)文464 篇，占總發(fā)文量的71.28%，平均每年發(fā)文量為31 篇。究其原因，2017 年世界氣象組織發(fā)布的年度《溫室氣體公報(bào)》中稱二氧化碳平均水平為工業(yè)化前的146%，全球二氧化碳平均濃度達(dá)到405.5ppm，再度刷新了歷史記錄，將二氧化碳為主的溫室氣體減排推向全球各國(guó)亟待解決的重大問題。同時(shí)，黨的十九大報(bào)告指出，“城市群發(fā)展是破解區(qū)域發(fā)展難題的重要實(shí)踐”①人民政協(xié)網(wǎng). 打造“反磁力中心”是“大城市病”的治本之策. http://www.rmzxb.com.cn/c/2017-04-11/1472606.shtml。，因此，城市群被重視為中國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化和踐行低碳經(jīng)濟(jì)的主要陣地。然而，2020 年的發(fā)文數(shù)量略有回落，究其原因，可能受全球新冠疫情的影響，學(xué)術(shù)和科研項(xiàng)目被擱置等。

（二）空間分布特征

利用CiteSpace 對(duì)已有研究進(jìn)行作者與機(jī)構(gòu)分布分析有助于識(shí)別合作交流空間及研究力量。其中，CiteSpace 設(shè)置為時(shí)間切割為二，節(jié)點(diǎn)類型分別為作者和機(jī)構(gòu)，閾值選擇為TOP35。圖2 反映了國(guó)內(nèi)外作者分布的基本特征，國(guó)內(nèi)高質(zhì)量論文發(fā)文量分別集中在崔瑋、王少劍、秦耀辰、張麗君等幾位作者，而國(guó)外高質(zhì)量論文發(fā)文量分別集中在10 幾位作者。不難看出，國(guó)內(nèi)外已有研究的合作團(tuán)隊(duì)規(guī)模較小，絕大多數(shù)的合作關(guān)系呈現(xiàn)出“導(dǎo)師與研究生”的特征，這從另一方面說明作者之間的合作交流比較欠缺，知識(shí)流互動(dòng)程度可能較低，進(jìn)一步造成研究體系相互之間相對(duì)獨(dú)立的狀態(tài)。

圖2 國(guó)內(nèi)外作者分布特征圖譜

圖3 反映了國(guó)內(nèi)外機(jī)構(gòu)分布的基本特征。一方面，國(guó)內(nèi)高質(zhì)量論文成果分別集中在北京大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)、南京大學(xué)和南京航空航天大學(xué)，國(guó)外高質(zhì)量論文成果分別集中在中國(guó)科學(xué)院、北京師范大學(xué)、清華大學(xué)、中山大學(xué)、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)和北京大學(xué)。另一方面，這九大研究機(jī)構(gòu)之間聯(lián)系密切，形成了以這九大研究機(jī)構(gòu)為核心的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，但它們之間的連線較細(xì)，表明研究機(jī)構(gòu)呈現(xiàn)空間非均衡的特征。究其原因，城市群碳排放的相關(guān)研究屬于跨學(xué)科研究，不同學(xué)科對(duì)此問題的邏輯思維、應(yīng)用方法等存在差異性，這在很大程度上決定了學(xué)科之間的協(xié)調(diào)不足。

圖3 國(guó)內(nèi)外機(jī)構(gòu)分布特征圖譜

（三）知識(shí)結(jié)構(gòu)分析

關(guān)鍵詞是已有研究主題的精確體現(xiàn)，在很大程度上能夠反映出已有研究成果的演進(jìn)路徑。圖4 反映了國(guó)內(nèi)外高頻關(guān)鍵詞的分布特征，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中“碳排放”出現(xiàn)144 次，關(guān)鍵詞圖譜中的節(jié)點(diǎn)面積最大，次核心關(guān)鍵詞分別為“碳達(dá)峰”“碳中和”“影響因素”，這些節(jié)點(diǎn)的面積分別次之。國(guó)外文獻(xiàn)中“CO2emission”和“carbon emission”都是“二氧化碳（CO2）排放”，分別出現(xiàn)111 次和89 次，關(guān)鍵詞圖譜中的節(jié)點(diǎn)面積最大和次大，說明“CO2排放”關(guān)鍵詞的頻次出現(xiàn)最多；次核心關(guān)鍵詞分別為“energy consumption”“impact”“China”，這些節(jié)點(diǎn)的面積也較大，且與“CO2排放”關(guān)鍵詞之間聯(lián)系緊密，說明已有研究的成果體系。而中英文文獻(xiàn)中“城市群”“urban agglomeration”“urbanization”等關(guān)鍵詞圖譜的節(jié)點(diǎn)面積更小，另外研究“城市群”的年度數(shù)據(jù)逐年遞增，由于城市集群化發(fā)展的趨勢(shì)顯現(xiàn)，城市群作為未來的發(fā)展單元，城市群層面的CO2排放成為未來研究的熱點(diǎn)。

圖4 國(guó)內(nèi)外高頻關(guān)鍵詞圖譜

二、文獻(xiàn)的內(nèi)容分析

（一）城市群碳排放及特征研究

1. 城市群碳排放的研究

通過梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，在有關(guān)城市群相關(guān)研究中，國(guó)外側(cè)重于節(jié)能減排效率的評(píng)價(jià)，國(guó)內(nèi)則側(cè)重于空間格局的特征及其影響因素，且較多都圍繞著長(zhǎng)三角、珠三角和京津冀城市群中的單一城市群展開，如表1 所示。張雪華和董會(huì)忠[3]、臧宏寬等[4]以京津冀城市群作為研究對(duì)象，分別闡述了碳排放時(shí)空演變特征及其驅(qū)動(dòng)因素、碳排放達(dá)峰情況的判斷、碳中和的實(shí)現(xiàn)路徑。王兆峰和汪倩[5]、曹麗斌等[6]、王素鳳和趙嘉欣[7]、岳書敬[8]以長(zhǎng)三角城市群為研究對(duì)象，分別研究了碳排放效率的影響因素、碳排放的時(shí)空演變及其影響因素、CO2排放總量及達(dá)峰判斷、居民家庭直接能耗碳排放空間特征及影響因素。鄭航和葉阿忠[9]、王少劍等[10]以珠三角城市群為例，分別分析了碳排放空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其影響因素、碳排放的演化路徑等。而Bai 等[11]采用可拓展的隨機(jī)性環(huán)境影響評(píng)估模型(STIRPAT)估算了2006—2013 年中國(guó)四個(gè)大型城市群（珠三角、長(zhǎng)三角、京津冀、成渝城市群）64 個(gè)城市家庭住宅能源相關(guān)的二氧化碳排放。李愛等[12]則基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)中國(guó)三大城市群（京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角城市群）的碳排放空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征及其影響因素進(jìn)行分析。

表1 城市群碳排放的相關(guān)研究匯總

2. 城市群碳排放特征的研究

1）碳排放特征相關(guān)研究

目前，關(guān)于碳排放的研究已經(jīng)全面展開，從最初對(duì)地區(qū)或國(guó)家碳排放的簡(jiǎn)單特征描述，到各種碳指標(biāo)變化的深入分析。通過對(duì)已有研究進(jìn)行歸納發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)研究是從不同視角和地理尺度來描述或測(cè)算碳排放的總量、足跡、強(qiáng)度等，并揭示碳排放的時(shí)空格局演變特征等[13-15]。學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)不僅集中于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)、交通、建筑等不同行業(yè)部門[16-17]，而且逐漸聚焦于能源消費(fèi)碳排放、土地利用碳排放、貿(mào)易隱含碳排放等領(lǐng)域[18]。

2）區(qū)域碳排放特征相關(guān)研究

現(xiàn)有關(guān)于區(qū)域碳排放特征的研究主要從全國(guó)、傳統(tǒng)次級(jí)行政區(qū)域（三大區(qū)到八大區(qū)）、省域、縣域等不同空間尺度展開[19-20]。其一，不同學(xué)者從時(shí)空差異的角度分析了碳排放區(qū)域時(shí)空演變規(guī)律的異質(zhì)性，如呂倩和劉海濱[13]基于空間數(shù)據(jù)分析方法研究了京津冀地區(qū)縣域二氧化碳排放時(shí)空演變特征等。其二，也有一些學(xué)者對(duì)不同尺度的經(jīng)濟(jì)發(fā)展及其碳排放水平的異質(zhì)性、變化趨勢(shì)、脫鉤彈性及其穩(wěn)定性等作出分析，如邵桂蘭和陳令杰[21]、蓋美等[22]分別分析了山東及遼寧經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放的脫鉤關(guān)系；而齊靜和陳彬[23]采用脫鉤指數(shù)研究了重慶市工業(yè)部門經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗和碳排放之間的關(guān)聯(lián)特征，并構(gòu)建了脫鉤穩(wěn)定性指標(biāo)對(duì)脫鉤狀態(tài)的波動(dòng)情況進(jìn)行評(píng)價(jià)；劉博文等[24]則分析了中國(guó)西部與東部省份碳排放的差異性等。

3）城市群碳排放特征相關(guān)研究

城市群由至少一個(gè)中心城市伴生大型都市區(qū)（圈）和眾多的中小城市區(qū)域聚合而成，人口和經(jīng)濟(jì)密度較高，內(nèi)部要素流動(dòng)性較強(qiáng)，商務(wù)、休閑旅游、醫(yī)療服務(wù)一體化，城市區(qū)域之間具有較強(qiáng)的分工效應(yīng)、集聚效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)、溢出效應(yīng)等。有關(guān)城市群碳排放特征挖掘相關(guān)的文獻(xiàn)比較缺乏，且主要集中在國(guó)內(nèi)。故以“城市群+碳排放”為主題在中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，時(shí)間不限，并對(duì)收集到的文獻(xiàn)進(jìn)行篩選：（1）剔除綜述及定性研究，僅保留定量研究文獻(xiàn)；（2）剔除學(xué)位論文，僅保留核心或CSSCI 來源期刊；（3）剔除其他文獻(xiàn)，僅保留內(nèi)容與城市群碳排放特征相關(guān)的文獻(xiàn)等，總共得到10 篇文獻(xiàn)。鄭航和葉阿忠[8]、王素鳳和趙嘉欣[7]、蔡博峰和王金南[25]、許燕燕等[26]、李愛等[12]分別研究了珠三角城市群、長(zhǎng)三角城市居民家庭直接能耗、長(zhǎng)江三角洲地區(qū)城市、成渝城市群、中國(guó)三大城市群碳排放的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征及變化規(guī)律；吾買爾艾力等[27]、邱立新和徐海濤[28]、呂倩和劉海濱[13]、張雪華和董會(huì)忠[3]則從時(shí)間和空間兩個(gè)維度分別探索了環(huán)鄱陽湖生態(tài)城市群、中國(guó)八個(gè)城市群不同類型的代表性城市、京津冀縣域尺度及其周邊地區(qū)能源碳排放的演變規(guī)律；王利偉等[29]從空間、交通、產(chǎn)業(yè)、生態(tài)四個(gè)維度提出了中國(guó)14 個(gè)低碳城市群的基本特征。

（二）城市群碳排放的影響因素及形成機(jī)理研究

1. 碳排放的影響因素研究

探索研究碳排放的影響因素是減少碳排放量的重要前提。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)碳排放的影響因素做了大量研究，研究成果比較豐富，可從以下幾個(gè)維度進(jìn)行分類總結(jié)。

1）從研究尺度來看，目前主要涉及全國(guó)層面、省際層面、縣域?qū)用妫踔潦侨驅(qū)用娴?。如王凱等[30]從全國(guó)層面對(duì)碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了分解分析；馬曉明等[31]從省際層面分析了碳排放的主要影響因素；王少劍等[32]從縣域視角解釋了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的動(dòng)態(tài)影響等。

2）從研究方法來看，現(xiàn)有主流的碳排放影響因素的方法可以分為三類：（1）通過環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）模型刻畫碳排放的變化趨勢(shì)，測(cè)算碳排放拐點(diǎn)的到達(dá)時(shí)間[33]。（2）在明確碳排放影響因素的基礎(chǔ)上結(jié)合情景分析法對(duì)碳排放未來變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，常用的碳排放的因素分解模型有LMDI、IPAT 模型以及由此衍生的STIRPAT 模型等[34-35]；（3）通過系統(tǒng)建模直接對(duì)碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)，這類方法包括CGE 模型和灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)模型等[36-37]。

3）從碳排放的具體影響因素來看，已有相關(guān)研究成果比較豐碩，通過梳理大致可將其分為直接影響因素和間接影響因素兩類。直接影響因素主要從經(jīng)濟(jì)、人口和科技三個(gè)角度分析各影響因子的作用強(qiáng)度。（1）經(jīng)濟(jì)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的關(guān)系是最早被關(guān)注的領(lǐng)域。Krueger 和Grossman[38]最早正式提出環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）假說，認(rèn)為環(huán)境污染首先會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸加重，當(dāng)經(jīng)濟(jì)水平達(dá)到某一轉(zhuǎn)折點(diǎn)時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展則會(huì)使環(huán)境狀況開始改善，隨后EKC 的適用性逐漸得到了廣泛的證實(shí)[39-40]。但也有一些學(xué)者的研究中并未發(fā)現(xiàn)EKC 曲線存在的證據(jù)，如Destek 等[41]對(duì)1 800—2010 年G7 國(guó)家碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)具有“M 形”“N 形”“倒U 形”“倒M 形”等多種模式。（2）人口。隨著全球人口數(shù)量的增長(zhǎng)和城市化水平的不斷提高，人口對(duì)地區(qū)碳排放的影響開始得到學(xué)者的重視。人口規(guī)模與地區(qū)碳排放之間存在顯著的雙向關(guān)系，首先人口數(shù)量的增長(zhǎng)不可避免地會(huì)導(dǎo)致地區(qū)碳排放的增加[34]，尤其是在城市化進(jìn)程加快的情況下，但二者的關(guān)系并不穩(wěn)定，存在明顯的空間和時(shí)間異質(zhì)性[41]。不過有學(xué)者認(rèn)為，相對(duì)于人口規(guī)模的增長(zhǎng)，人口結(jié)構(gòu)方面的因素對(duì)碳排放的影響更大，如城市人口占比、年齡結(jié)構(gòu)、家庭規(guī)模、收入階層等[42-44]。已有研究證實(shí)，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看人口密度每增加1%會(huì)使地區(qū)CO2排放增加5.48%[45]。總之，人口數(shù)量、年齡構(gòu)成、家庭規(guī)模、人均消費(fèi)等因素與碳排放具有內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，碳排放主要受人口規(guī)模和人口密度的影響[46-47]，不同年齡組家庭能源消費(fèi)存在較大差異，14 歲以下和60 歲以上年齡段人群對(duì)碳排放影響較大[48]。（3）科技?？萍歼M(jìn)步是實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力這一觀點(diǎn)已被廣泛接受。科技進(jìn)步主要從技術(shù)效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三個(gè)方面對(duì)碳排放產(chǎn)生影響，其中，技術(shù)效應(yīng)屬于直接影響，規(guī)模效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)屬于間接影響[49]。已有研究證實(shí)，在部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間的關(guān)系符合環(huán)境庫茲涅茨曲線的假設(shè)，隨著技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)逐漸與碳排放脫鉤[50]。但Huntington[51]和Gillingham 等[52]認(rèn)為，科技進(jìn)步提高了能源的使用效率，同時(shí)短時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)成本的下降反而會(huì)促使產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，導(dǎo)致科技進(jìn)步帶來的減排效果可能被經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)抵消?？萍歼M(jìn)步既可以減少碳排放也可以增加碳排放，因?yàn)榭萍歼M(jìn)步往往存在成果轉(zhuǎn)化的時(shí)間滯后性，所以具體的影響效果更加復(fù)雜多變，單純依賴科技投入實(shí)現(xiàn)減排存在多方面困難。間接影響因素則主要從國(guó)際貿(mào)易和投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化進(jìn)程、能源強(qiáng)度等展開。（1）國(guó)際貿(mào)易和投資。它們對(duì)碳排放的影響具有明顯的雙向性，一方面，因?yàn)槲廴咎焯眉僬f的存在，國(guó)際貿(mào)易和外商投資對(duì)碳排放的正負(fù)向作用主要取決于行業(yè)差異，當(dāng)貿(mào)易和投資集中在能源密集型行業(yè)時(shí)，這種關(guān)系呈現(xiàn)正相關(guān)[53]。另一方面，國(guó)際貿(mào)易和投資也是落后地區(qū)學(xué)習(xí)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)的重要渠道，當(dāng)外商投資帶來更多的低碳技術(shù)或偏向能耗較低的服務(wù)業(yè)時(shí)，有利于本地減排，產(chǎn)生光環(huán)效應(yīng)[54]。（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。Zhang 等[55]構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳強(qiáng)度影響的綜合框架，并以2006—2016 年中國(guó)281 個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)通過促進(jìn)技術(shù)變革間接提高碳強(qiáng)度。（3）城市化進(jìn)程。Ou 等[56]在獲得1995—2015 年五個(gè)城市層次的平衡數(shù)據(jù)集后，應(yīng)用面板數(shù)據(jù)評(píng)估了不同發(fā)展階段的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和城市形態(tài)對(duì)CO2排放的影響，估算結(jié)果表明，城市土地?cái)U(kuò)張是各城市層面加速CO2排放的重要因素等。（4）能源強(qiáng)度。付華等[57]分析了中國(guó)制造業(yè)28 個(gè)子行業(yè)，認(rèn)為能源強(qiáng)度是影響制造業(yè)子行業(yè)碳排放差異的關(guān)鍵因素等。

2. 城市群碳排放的形成機(jī)理研究

城市群不但是中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要載體，也是新發(fā)展階段實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展全局工作的關(guān)鍵支點(diǎn)。規(guī)模龐大的城市群已成為能源消費(fèi)和碳排放高度集中的區(qū)域，是中國(guó)未來推動(dòng)減污降碳的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和重點(diǎn)領(lǐng)域。目前國(guó)內(nèi)外有關(guān)城市群碳排放形成機(jī)理的研究主要從城鎮(zhèn)化發(fā)展[58-59]、技術(shù)進(jìn)步[49][60]、人口[61-62]、交通[63]和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[64-65]等方面探討對(duì)城市群碳排放的影響，重點(diǎn)關(guān)注如何通過這些因素的關(guān)系及機(jī)理剖析促進(jìn)城市群實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。近年來，越來越多的學(xué)者綜合多個(gè)影響因素來剖析城市群碳排放的作用機(jī)理，如表2 所示。通過梳理發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者綜合分析城鎮(zhèn)化率/城市化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口（人口規(guī)模、人口增長(zhǎng)或人口密度）、能源結(jié)構(gòu)/能源效率或技術(shù)進(jìn)步/技術(shù)水平等因素對(duì)城市群碳排放的影響程度。如邱立新和徐海濤[28]以中國(guó)八個(gè)城市群中具有代表性的13 個(gè)城市作為樣本，分析了工業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化水平、能源強(qiáng)度、外貿(mào)程度等對(duì)城市群碳排放的影響及形成機(jī)理；鄭航、葉阿忠[9]則以珠三角城市群為研究對(duì)象，探索了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源利用效率、技術(shù)水平和環(huán)保力度差異對(duì)其碳排放的關(guān)系形成及影響；王兆峰和汪倩[5]剖釋了人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率、科學(xué)技術(shù)水平和環(huán)境規(guī)制對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放的影響；張雪華和董會(huì)忠[3]闡明了人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、煤炭清潔利用技術(shù)對(duì)京津冀及其周邊地區(qū)能源碳排放的作用機(jī)理；李愛等[12]以中國(guó)三大城市群為例，闡述了地理位置、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度、城鎮(zhèn)化水平和技術(shù)創(chuàng)新對(duì)其碳排放的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的影響；吾買爾艾力等[27]分析了人口增長(zhǎng)、人口規(guī)模、收入水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)鄱陽湖生態(tài)城市群碳排放的變化影響程度；曹麗斌等[6]測(cè)定了城市化率、人口增長(zhǎng)、GDP 對(duì)于長(zhǎng)三角城市群碳排放增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率；而王素鳳和趙嘉欣[7]則論述了戶均人口數(shù)、家庭可支配收入、戶均建筑面積、戶均就業(yè)面、戶均汽車擁有量、戶均擁有城市道路面積對(duì)長(zhǎng)三角城市居民家庭直接耗能碳排放的影響。

表2 有關(guān)城市群碳排放影響因素的匯總

（三）城市群碳排放的達(dá)峰預(yù)測(cè)及干預(yù)研究

1. 城市群碳達(dá)峰預(yù)測(cè)相關(guān)研究

城市群是由幾個(gè)城市所構(gòu)成的一個(gè)龐大的城市化區(qū)域[66]，目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于城市碳達(dá)峰方面的研究較多。部分學(xué)者運(yùn)用傳統(tǒng)的環(huán)境庫茲涅茨（EKC）曲線，認(rèn)為碳排放總量會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)“倒U 形”趨勢(shì)，使用EKC 模型并加入其他固定效應(yīng)的擴(kuò)展模型，再通過城市碳排放拐點(diǎn)分析計(jì)算出其達(dá)峰時(shí)間[33][67]。也有學(xué)者使用評(píng)估未來CO2排放的LEAP 模型預(yù)測(cè)城市或部門的未來CO2排放量。還有一些學(xué)者利用IPAT 模型，它雖能有效揭示環(huán)境壓力與人類活動(dòng)的各種驅(qū)動(dòng)因素之間的關(guān)系，但各驅(qū)動(dòng)因素的彈性是相同的，因而其隨機(jī)形式STIRPAT 模型隨之被開發(fā)并廣泛應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，不少學(xué)者在STIRPAT 模型中加入了其他排放因子，并用于度量城市碳排放和各驅(qū)動(dòng)因素之間的關(guān)系[68]，以進(jìn)行城市碳達(dá)峰預(yù)測(cè)[69]，但其驅(qū)動(dòng)因素彈性是固定的。因此，有一些學(xué)者將靜態(tài)面板門限模型（the Static Panel Threshold Model）和STIRPAT 擴(kuò)展模型結(jié)合，構(gòu)成了門限-STIRPAT 擴(kuò)展模型[70]來對(duì)城市碳達(dá)峰進(jìn)行預(yù)測(cè)，等等。

然而，對(duì)城市群碳達(dá)峰預(yù)測(cè)方面的研究較缺乏，比較經(jīng)典的有4 篇：臧宏寬等[4]以京津冀城市群為對(duì)象，對(duì)其地級(jí)以上城市碳排放達(dá)峰情況進(jìn)行了研判；岳書敬[8]和曹麗斌等[6]以長(zhǎng)三角城市群為對(duì)象，分別利用情景分析法、柯布-道格拉斯函數(shù)對(duì)其41 個(gè)城市碳達(dá)峰情況進(jìn)行了預(yù)測(cè)和判斷；王少劍等[10]則以珠三角城市群為對(duì)象，結(jié)合多種方法預(yù)測(cè)了珠三角9 個(gè)城市的碳排放量，并分析其碳達(dá)峰狀況、碳減排潛力等。

2. 城市群碳排放的干預(yù)路徑研究

有關(guān)碳排放的減排路徑研究大致可分為兩種情況。其一，從國(guó)家整體或區(qū)域宏觀層面分析其實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的可行性和相關(guān)路徑[71-72]。如，Niu 等[73]認(rèn)為，在現(xiàn)行政策下中國(guó)難以實(shí)現(xiàn)2030 年碳達(dá)峰目標(biāo)，需要進(jìn)一步采取強(qiáng)化的政策措施等；Su 和Lee[74]運(yùn)用最優(yōu)控制和STIRPAT 模型分析了中國(guó)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的相關(guān)路徑；Ding 等[75]分析了在不同碳稅情景下中國(guó)的碳達(dá)峰問題；林伯強(qiáng)和李江龍[76]認(rèn)為在一般強(qiáng)度的環(huán)境規(guī)制下，中國(guó)將在2028 年出現(xiàn)碳排放峰值，而在更加嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制下，碳排放、碳達(dá)峰將提前至2023 年；張友國(guó)和白羽潔[77]從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、碳排放趨勢(shì)及構(gòu)成、碳脫鉤態(tài)勢(shì)、碳排放影響因素及潛力等方面對(duì)中國(guó)各省份“雙碳”面臨的形勢(shì)進(jìn)行了詳細(xì)分析，在此基礎(chǔ)上將各省份進(jìn)行科學(xué)分類，繼而根據(jù)不同地區(qū)類型的共性和特征，提出了相應(yīng)的“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)路徑?；蛘邚目臻g視角展開研究，如李炫榆和宋海清[78]釋清了中國(guó)省域?qū)用娑趸寂欧诺目臻g分布格局，利用熵值法構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化綜合指數(shù)，設(shè)置了不同的空間權(quán)重矩陣，采用空間回歸模型偏微分方法，揭示了中國(guó)省域二氧化碳排放水平的影響效應(yīng)差異，并有針對(duì)性地提出了差異化的區(qū)域合作路徑，等等。其二，從重點(diǎn)行業(yè)或居民生活等微觀層面運(yùn)用能源系統(tǒng)優(yōu)化或蒙特卡洛模擬等方法，結(jié)合情景預(yù)測(cè)分析其實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的相關(guān)方案[79-80]。如邵帥等[81]對(duì)中國(guó)制造業(yè)碳排放的影響因素進(jìn)行分析，并利用蒙特卡洛模擬方法分析了制造業(yè)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的相關(guān)路徑；楊冕等[82]研究了中國(guó)高耗能行業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素，并通過情景分析方法研究了高耗能行業(yè)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的行動(dòng)方案；袁曉玲等[83]指出在基準(zhǔn)情景下只有石油業(yè)和輕工業(yè)可以在2030 年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，在低碳情景下八大細(xì)分行業(yè)均有望在2030 年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，而在高能耗情景下，碳達(dá)峰時(shí)間將推后至2040 年左右。

然而，有關(guān)城市群碳達(dá)峰干預(yù)路徑方面的研究較少，比較經(jīng)典的有3 篇，王少劍和莫惠斌等[10]探討了珠三角城市群碳排放的可能路徑、碳減排和碳達(dá)峰潛力；曹麗斌等[6]則對(duì)長(zhǎng)三角城市群碳達(dá)峰進(jìn)行了判斷，并提出了具體的達(dá)峰行動(dòng)方案；臧宏寬等[4]提出了京津冀城市群碳達(dá)峰的判別方法，對(duì)其地級(jí)以上城市的碳達(dá)峰情況進(jìn)行了判斷，并制定了相應(yīng)的政策建議。

三、研究述評(píng)與發(fā)展趨勢(shì)

（一）相關(guān)研究評(píng)述

關(guān)鍵詞聚類是分析某一領(lǐng)域主要研究熱點(diǎn)和研究方向的重要手段，有利于觀察國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)的分布情況。表3 為國(guó)內(nèi)外已有相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞的聚類結(jié)果。

表3 國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類對(duì)比表

由表3 可知，中英文有代表性的聚類各有6 個(gè)，其中，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞劃分所代表的研究領(lǐng)域主要有：#0“碳排放”聚類中包含的主要關(guān)鍵詞有城市群、氣候變化、影響因素、碳減排等；#1“影響因素”聚類中包含的主要關(guān)鍵詞有城市化、開封市、環(huán)境規(guī)制、中介效應(yīng)等；#2“碳達(dá)峰”聚類中包含主要關(guān)鍵詞有碳中和、城市群、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳排放等；#3“城市交通”聚類中包含主要關(guān)鍵詞有北京、上海、測(cè)度、交通工程等；#4“碳減排”聚類中包含的主要關(guān)鍵詞有碳排放、生態(tài)保護(hù)、無廢城市、碳達(dá)峰碳中和等；#5“低碳交通”聚類中包含的主要關(guān)鍵詞有城市化、能源消費(fèi)、能源消耗、支撐產(chǎn)業(yè)等。國(guó)外文獻(xiàn)關(guān)鍵詞劃分所代表的研究領(lǐng)域主要有：#0“data envelopment analysis（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）”聚類中包含urban agglomeration、 decomposition analysis、 decoupling analysis、 optimal model 等主要關(guān)鍵 詞； #1“ carbon emissions（碳排放）”聚類中包 含spatial spillover effect、carbon emission intensity、city size、ecological urbanization 等主要關(guān)鍵詞；#2“CO2emissions（二氧化碳排放）”聚類中包含air quality、transport、urban、uncertainty 等主要關(guān)鍵詞； #3“ carbon emission efficiency（碳排放效率）” 聚類中包 含emissions、rationalization of industrial structure、impact mechanism 等主要關(guān)鍵詞；#4“ecological network analysis（生態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析）”聚類中包含regional input-output analysis、emission mitigation、carbon emissions 等主要關(guān)鍵詞；#5“carbon dioxide（二 氧 化 碳）”包 含land use efficiency、yangtze river economic belt、carbon emission reduction 等主要關(guān)鍵詞。

綜上所述，通過中英文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類分析，發(fā)現(xiàn)已有文獻(xiàn)關(guān)于碳排放的影響因素（從不同的研究方法、研究尺度等視角出發(fā)）、碳排放效率、城市碳達(dá)峰預(yù)測(cè)、碳減排路徑等方面的研究較為豐富，但仍不夠深入與全面，還存在一些不足之處，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

第一，從城市群碳排放特征挖掘方面看，已有文獻(xiàn)較多剖析了城市群碳排放空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征及變化規(guī)律，較少?gòu)臅r(shí)間和空間兩個(gè)維度，以及城市群異質(zhì)性視角分析碳排放的變化特征，再加上不同城市群的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等存在差異性，因此有必要從這些維度和視角來剖析城市群碳排放的演變特征及規(guī)律。且從數(shù)據(jù)使用方面看，國(guó)內(nèi)外已有的相關(guān)研究大多側(cè)重于從國(guó)家層面和省級(jí)層面的數(shù)據(jù)展開分析，較少細(xì)化到城市層面，但碳排放直接來源于城市層，采用國(guó)家及省級(jí)數(shù)據(jù)有一定的偏頗。

第二，從城市群碳達(dá)峰方面看，以往有關(guān)中國(guó)整體或區(qū)域碳排放達(dá)峰預(yù)測(cè)方面的研究成果較多，當(dāng)前對(duì)城市群碳達(dá)峰方面的研究較缺乏，且往往以京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角等單個(gè)城市群作為研究對(duì)象，現(xiàn)有關(guān)于三大城市群（京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角城市群）的相關(guān)文獻(xiàn)中，國(guó)外研究側(cè)重于節(jié)能減排效率的評(píng)價(jià)，國(guó)內(nèi)則側(cè)重于空間格局的特征及其影響因素，而針對(duì)中國(guó)城市群達(dá)峰干預(yù)路徑等的差異性有待進(jìn)一步補(bǔ)充完善。

第三，從城市群碳達(dá)峰路徑及政策效果方面看，現(xiàn)有文獻(xiàn)的路徑研究較為籠統(tǒng)，缺乏全面而細(xì)致地對(duì)城市群碳排放的各影響因素的深入分析，有必要對(duì)形成機(jī)理進(jìn)行系統(tǒng)的梳理與驗(yàn)證。且不同碳達(dá)峰干預(yù)政策工具的效果不盡相同，往往需要不同政策工具相互配合、協(xié)同發(fā)力，現(xiàn)有文獻(xiàn)往往考慮單一政策的單一效應(yīng)，忽略了政策工具組合的協(xié)同效應(yīng)。

（二）未來研究方向

城市群是經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快、二氧化碳排放最集中的區(qū)域，是未來“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的重點(diǎn)責(zé)任區(qū)，所以對(duì)城市群碳排放相關(guān)問題的研究是大勢(shì)所趨，也是政策制定的關(guān)鍵依據(jù)和參考基礎(chǔ)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)城市群碳排放的相關(guān)研究主題有了一些新的進(jìn)展，未來的研究新方向主要從以下幾個(gè)方面展開：

一方面，由于自然狀況、資源稟賦、發(fā)展階段等不同，我國(guó)中西部城市群相較于東部城市群在區(qū)位優(yōu)勢(shì)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模上更弱，不同城市群的發(fā)展存在明顯的地域差異。首先，站在城市群發(fā)展全局，科學(xué)謀劃城市碳達(dá)峰行動(dòng)。一方面，由于自然狀況、資源稟賦、發(fā)展階段等不同，我國(guó)中西部城市群相較于東部城市群在區(qū)位優(yōu)勢(shì)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模上更弱，不同城市群的發(fā)展存在明顯的地域差異。因此，在推動(dòng)城市群碳達(dá)峰的行動(dòng)時(shí)要考慮不同城市群的發(fā)展階段和外部環(huán)境。另一方面，在城市群內(nèi)部，不同城市間的經(jīng)濟(jì)、人口、資源因素也有較大差異，有的城市群有工業(yè)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，有的城市群有能源優(yōu)勢(shì)等。因此，要站在城市群發(fā)展全局，充分利用好不同城市的技術(shù)、工業(yè)和能源等條件，科學(xué)謀劃城市碳達(dá)峰行動(dòng)。

其次，合理做好城市群碳達(dá)峰的頂層設(shè)計(jì)。現(xiàn)有文獻(xiàn)多從單一城市群自身?xiàng)l件和資源稟賦出發(fā)，這并不利于跨越行政界線、資源界線、地理界線，從城市群全局層面來系統(tǒng)謀劃碳達(dá)峰行動(dòng)。當(dāng)前缺乏一個(gè)全局性的城市群碳達(dá)峰頂層設(shè)計(jì)，這將導(dǎo)致無法銜接國(guó)家“雙碳”目標(biāo)行動(dòng)，也加大了城市“雙碳”行動(dòng)的實(shí)施難度。要站在國(guó)家“雙碳”行動(dòng)的大局中，盡快制定出各城市群碳達(dá)峰規(guī)劃方案、行動(dòng)路線等，協(xié)調(diào)好碳達(dá)峰、碳中和與城市群高質(zhì)量發(fā)展的互通、互促關(guān)系，根據(jù)城市群資源稟賦、發(fā)展特點(diǎn)等，科學(xué)、合理地研究并繪圖中國(guó)城市群碳達(dá)峰的頂層設(shè)計(jì)。

再次，重視優(yōu)化城市群碳達(dá)峰干預(yù)政策工具的組合。不同城市群碳達(dá)峰干預(yù)政策工具的效果不盡相同，現(xiàn)有文獻(xiàn)往往只考慮單一政策的單一效應(yīng)，忽略了城市群政策工具組合的協(xié)同效應(yīng)。應(yīng)盡快研究制定出中國(guó)城市群碳達(dá)峰的時(shí)間表、路線圖和施工圖等，充分協(xié)調(diào)好單一城市發(fā)展與城市群發(fā)展的關(guān)系，堅(jiān)決摒棄脫離城市群整體的發(fā)展路徑去談城市自身碳達(dá)峰行動(dòng)的思維方式。