中國城市化與碳排放關(guān)系實證分析

中國城市化與碳排放關(guān)系實證分析摘要:我國的城市化與碳排放量之間存在著高度的正相關(guān)性。在短期內(nèi),碳排放量與城市化水平之間的長期均衡關(guān)系對當前碳排放偏離均衡水平的調(diào)整力度較大;長期內(nèi),碳排放量的增加會伴隨著短期城市化水平的提升；兩者之間的相互作用還存在一定的時間延滯;城市化是碳排放量持續(xù)增長的Ｇrangｅr原因,但碳排放卻不是城市化水平提升的Grangeｒ原因。因此，我國在推進城市化進程中必須注重環(huán)境保護，建設(shè)低碳城市.關(guān)鍵詞：碳排放;城市化；城市的Ｕ型反轉(zhuǎn)；能源消費；城市代謝;土地利用方式；低碳城市ＥｍpiriｃａlAnalysisofＤynamｉcRｅlａt(yī)ｉonshipbetｗeeｎUrｂanｉzatiｏnａnｄCarbonEmｉssioｎLeｖｅｌiｎChｉｎaHEJiduo(PartySchoｏｌofＣhangｓhａYueluＤisｔrictＣoｍｍｉｔｔeeofC。Ｐ．Ｃ，Cｈanｇsha43０0１3,Cｈiｎａ）Abstrａct：Theuｒbaｎｉｚａt(yī)ionanｄcaｒbonｅmissｉｏnsinCｈinahaｖeｇreaｔlypｏsｉｔivecoｒrｅlaｔion.Iｎｔｈeshoｒtｔerm,ｔｈelｏngruneqｕiｌibｒｉumｒeｌaｔionsｈiｐofcaｒｂｏｎｅmｉssiｏnｓaｎduｒbanizaｔionｌeｖelgreａt(yī)lyinfｌueｎcesｄeｖｉaｔiｏnｆroｍｔｈecurrｅntｅｑｕｉliｂriｕmｌｅｖｅlｏfcarbｏnemissｉons；ｉｎthelonｇterm，ｔheincreasｅｉｎcarｂｏneｍisｓiｏnｓiｓasｓocｉａｔedwｉｔｈshortteｒｍｕrbanizaｔioｎleveluｐｓurｇe。ＴheintｅrａcｔionbｅtｗｅenurbanｉzaｔｉonanｄｃarbｏｎemissiｏnsｉnChｉｎaｈasａpｈeｎomｅnonofｔimｅdelay.！AｎｄurｂanizａｔｉｏniscarbｏnｅｍｉｓｓioｎｓＧrangercausaｌｉty，buｔcaｒbonｅｍiｓsｉoｎsａrｅnｏtｕrbaｎｉzationGrangerｃausality.Ｔhｅｒeｆore,tｈepｕsｈｏnｔhｅuｒｂaniｚａt(yī)ioｎｉnＣhinashouｌdｃoｎｃerｎabｏutcａrbonｅmissiｏｎs，focusonenvｉｒｏnmeｎtaｌproｔｅcｔioｎ,andｂuildｔheLowｃａrboｎＣity.Keyｗｏrｄs：ｃarbｏnｅmisｓｉoｎs；urｂaniｚatiｏｎ；urbａｎＵ—ｓhapereｖｅrsiｏｎ；eneｒｇyconｓuｍｐｔｉｏn;urｂａnmetaｂolｉｓm;laｎｄuｓｅｍｅthod;ｌｏｗｃarboncｉtｙ一、引言20０9年1２月的哥本哈根氣候變化峰會再一次將全世界的目光聚焦到二氧化碳的排放和環(huán)境問題上.根據(jù)國際能源署（IEA)、世界資源研究所（WRI）、荷蘭環(huán)境評估局（ＭNP)、英國風險評估公司Maｐlecrｏft等多家研究機構(gòu)的報告,2009年中國二氧化碳排放總量已超過美國,躍居世界第一.雖然中國的人均排放量(４。１噸)，只占美國的１／5、英國的1/2，低于世界平均水平(４。3噸），但隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展，碳排放量不可避免地會持續(xù)增加。同時，隨著中國的城市化進程的不斷加快，農(nóng)村人口持續(xù)向城市遷移，農(nóng)村土地向城市用地轉(zhuǎn)化，碳收支嚴重失衡，環(huán)境保護問題日益突出。因此分析碳排放的影響因素,進而擴大碳匯、減少碳源，實現(xiàn)碳循環(huán)的正常運轉(zhuǎn)已經(jīng)成為國內(nèi)外討論的熱點問題之一.在國外，為了分析和表達人類活動對環(huán)境的影響，Ehrlich等學者在１970年初先后提出了環(huán)境影響方程，即IＰＡT方程,把環(huán)境影響歸結(jié)為人口、富裕度、技術(shù)三個關(guān)鍵驅(qū)動力乘積的結(jié)果,清晰而簡潔地闡釋環(huán)境影響如何隨驅(qū)動力的變化而變化，因而在CO2減排上也得到廣泛的應用。［１]1989年日本教授YoichｉＫaya在IPCC的一次研討會上提出用Kaya恒等式反映出能源結(jié)構(gòu)碳強度、單位ＧDＰ能源強度、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值對CO2排放量的影響程度.［2]1991年,美國經(jīng)濟學家Ｇ．Ｇrossmaｎ和Ａ．Ｋureger提出了環(huán)境庫茲涅茨曲線，反映出經(jīng)濟增長和環(huán)境污染之間存在倒Ｕ型的關(guān)系，成為分析CＯ２排放與經(jīng)濟增長關(guān)系的主要方法。［３]但是迄今為止尚未形成明確的定論。已有研究驗證了CO2和人均收入之間分別存在著線性、二次和三次遞減形式關(guān)系，其中以支持CＯ２的EＫＣ曲線存在的有效證據(jù)居多,但是文獻中EKC曲線峰值對應的人均收入差異卻很大。[4］２０08年,SｖｉrｅjevaHopkin等提出了一個基于人口密度空間分布的雙參數(shù)I分布!模型，該模型基于區(qū)域和世界碳排放和城市碳輸出的動態(tài)對城市化進行了情景預測，并對城市年碳平衡進行了估算。［5]在國內(nèi)，徐國泉等（2００６)基于碳排放量的基本等式，采用對數(shù)平均權(quán)重Divisia分解法，定量分析了１９95?2004年間,能源結(jié)構(gòu)、能源效率和經(jīng)濟發(fā)展等因素的變化對中國人均碳排放的影響。結(jié)果顯示經(jīng)濟發(fā)展對拉動中國人均碳排放的貢獻率呈指數(shù)增長,而能源效率和能源結(jié)構(gòu)對抑制中國人均碳排放的貢獻率都呈倒U!型。這說明能源效率對抑制中國碳排放的作用在減弱,以煤為主的能源結(jié)構(gòu)未發(fā)生根本性變化,能源效率和能源結(jié)構(gòu)的抑制作用難以抵銷由經(jīng)濟發(fā)展拉動的中國碳排放量增長。［６］胡初枝、黃賢金等（2０08)運用ＥＫC模型,采用平均分配余量的分解方法，利用我國1９9０?２０05年經(jīng)濟規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放強度的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長與碳排放之間呈現(xiàn)出N！型關(guān)系，經(jīng)濟規(guī)模對碳排放變動具有增量效應；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對碳排放具有一定的減量效應,但抑制作用并不明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍有待優(yōu)化;技術(shù)效應波動性較大，總體上具有正的效應，從減少碳排放角度來看，現(xiàn)行技術(shù)對降低碳排放并未發(fā)揮優(yōu)勢.[7］林伯強、蔣竺均（2009）采用對數(shù)平均迪式分解法（LＭDＩ)和STＩRPA模型，分析影響中國人均二氧化碳排放的主要因素,解析差異原因。其主要結(jié)論是中國二氧化碳庫茲涅茨曲線的理論拐點對應的人均收入是37170元(即2020年左右).除了人均收入外，能源強度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)都對二氧化碳排放有顯著影響。［８］而宋德勇等（2０09)則認為有效控制和減少碳排放的根本途徑在于切實轉(zhuǎn)變增長方式.[9］上述的研究各具特色,著重分析了能源消費與經(jīng)濟發(fā)展對碳排放的影響,但很少涉及城市化與碳排放的相關(guān)動態(tài)研究。本文正是從這一角度，試圖分析碳排放與城市化這兩種重要的現(xiàn)代化！特征之間短期、長期的動態(tài)關(guān)系.具體方法是采用中國1978?2０0８年城市化與碳排放量的年度時間序列，借助協(xié)整理論考察我國碳排放與城市化水平的長期均衡關(guān)系,進而利用誤差修正模型分析二者之間的短期動態(tài)關(guān)系，并運用Grａngｅr檢驗分析二者因果關(guān)系，最后提出相應的政策建議。二、城市化影響CＯ２排放量的理論分析從社會發(fā)展過程看，由于工業(yè)革命導致大規(guī)模地使用化石燃料，在過去的２０0年間，全球CO２排放量和城市化水平一直在同步穩(wěn)定增長,目前均有加快的趨勢。在工業(yè)革命前夕，全球的城市化水平在6%左右,CＯ２濃度為280ppｍ左右。到了2007年，全球的城市化水平達到了5０％，CO2濃度為383.1pｐｍ（而危險值為3８5ｐｐm)，全球平均氣溫也比工業(yè)革命時期上升了０．74＃.［10］城市作為人口、建筑、工業(yè)、交通、消費的集中地，一直是高耗能、高碳排放的重災區(qū)!.據(jù)統(tǒng)計,全世界城市消耗的能源占全球的７5%,溫室氣體排放量占全球的8０%.根據(jù)已有的理論成果,城市化主要在以下方面對CＯ2排放量產(chǎn)生影響:1。能源消費增加２0世紀全球的能源消耗量增加了16倍，CＯ２的排放量增加了10倍.全世界大部分高碳排放國家的能源消費量與CO2的排放量增加趨勢顯著相關(guān)。城市能源消費帶來的碳排放主要來源于以下方面：(1）工業(yè)生產(chǎn)、電力生產(chǎn)中的化石燃料燃燒;(2)燃料加工、運輸以及工業(yè)使用過程中的泄漏和揮發(fā);（3）交通工具帶來的碳排放;（4）居民獨立采暖和生活爐灶中化石燃料的使用.［1１12]根據(jù)美國資料，由建筑物排放的CＯ２約占３9%,交通工具排放的CＯ2約占３3％,工業(yè)排放的ＣＯ２約占２8%（Bｒoｏｋｉngs,２008)。因此，改變能源消費結(jié)構(gòu)、提高能源利用效率是減少城市碳排放量的主要途徑之一。2．土地利用方式變化城市的迅速擴張會導致土地利用方式或覆蓋面遭受重大的變化，進而從以下兩個方面影響碳排放：一是城市擴張會帶來更多的工業(yè)及服務(wù)業(yè)碳排放、產(chǎn)品消費碳排放及使用原材料帶來的間接碳排放；二是城市擴張還會促進地類轉(zhuǎn)化帶來非工業(yè)化碳排放，如森林或草地轉(zhuǎn)化為城市建筑用地,而建筑用地是重要的碳排放來源之一。李穎、黃賢金等（２０08）對江蘇省不同土地利用方式的碳排放效應的研究發(fā)現(xiàn),建設(shè)用地產(chǎn)生的ＣO2排放量占總排放的5０％以上,而且隨著建設(shè)用地的擴展，碳排放強度有逐年增加的趨勢。[13]3.植被和土壤變化植被和土壤是城市系統(tǒng)的重要碳匯和碳庫.雖然它們不能直接減少或增加CＯ2排放量，但是能吸收一部分ＣO2,間接減少CＯ2的排放量。而不少地區(qū)的城市擴張是以農(nóng)田、森林、草地、濕地的破壞為代價的，這在一定程度上損害了大自然對ＣO2的吸收能力，間接增加了ＣＯ2排放量。因此,城市植被在降低大氣CO２濃度方面起著重要作用,但另一方面城市樹木、草地的維護也會帶來的一部分ＣO2排放。而城市土壤大部分長期被硬化的地面覆蓋,既不能生長植被,也不能接收雨水下滲,因此非城市景觀向城市景觀的轉(zhuǎn)化會強烈改變土壤碳庫和碳通量。４。城市代謝的增加城市代謝是將物質(zhì)、能量、食物等輸入城市系統(tǒng)，并將產(chǎn)品和廢物從城市系統(tǒng)中輸出的過程(Woｌmaｎ，1９６5)。［14]Ｋennｅdy等對世界五大洲8個都市區(qū)的城市代謝過程進行了宏觀研究，發(fā)現(xiàn)大部分城市的污水、能源和原料等代謝量都呈明顯增加的趨勢。城市代謝的增加意味著城市足跡區(qū)面臨著較大的環(huán)境資源負擔，即ＣO2排放量在不斷增加.另外,從人口消費角度來看，城市家庭的碳排放要高于農(nóng)村家庭。［1５］羅婷文（2005）的研究發(fā)現(xiàn),隨著城市化進程的加速，1９93年以來，北京城市家庭食物人均及戶均碳消費量呈明顯增加趨勢，主要原因是食物消費結(jié)構(gòu)的變化。食物碳消費量與家庭收入、年齡結(jié)構(gòu)和教育水平等有一定的關(guān)系。這都是城市化水平提高引發(fā)的物質(zhì)代謝加快帶來的碳排放量增加。[１６］三、中國城市化與碳排放的關(guān)系實證１。變量及數(shù)據(jù)說明(1)城市化水平.由于城市化是一個涉及人口、空間、經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)換等的動態(tài)過程，目前,學術(shù)界尚未就其衡量標準達成一致.比較常用的測算方法有：人口比重指標法、調(diào)整系數(shù)法、農(nóng)村城鎮(zhèn)化指標法、城鎮(zhèn)土地利用指標法和現(xiàn)代城市化指標法等5種,但是后4種方法在操作層面存在一些困難。[1７］因此,學界普遍采用人口比重指標法，即用城市人口占總?cè)丝诘谋戎?％)！來衡量城市化水平.本文也將采用這一指標來衡量我國的城市化水平，記為U。(２)碳排放量。對碳排放量本文采用以下公式進行估算：其中,Ｃ為碳排放量，mｉ為i類能源的消費量，Ｅ表示能源消費總量，Ｆi表示ｉ類能源消費量占總消費量中的比重，Ｅ和Ｆi在%中國統(tǒng)計年鑒＆中均可查到（見表1），為i類能源的碳排放系數(shù)。通過查閱有關(guān)文獻,收集有關(guān)能源消耗的碳排放系數(shù)并進行比較計算,最終取平均值確定為各能源消耗碳排放系數(shù)(見表２)。通過計算得到我國19７8?200８年的碳排放量（見表3)。表3說明我國１９78-２0０8年的城市化水平和碳排放量都呈增長趨勢。城市化水平1９７8年只有17．９2%，至２00８年達到了4５.６8％，年均增長5%左右；而碳排放量，1978年為３7612.９4萬噸，20０８年為16837０。１萬噸,年均增長11．2%。為了消除原始數(shù)據(jù)可能存在的異方差，對城市化水平和碳排放數(shù)據(jù)均做了取對數(shù)處理，分別記為lnU和ｌｎC。通過相關(guān)檢驗，發(fā)現(xiàn)兩者相關(guān)系數(shù)為０。９731,說明兩者之間存在很強的正相關(guān)性,當然其具體經(jīng)濟關(guān)系尚需借助計量方法進行更為嚴密的檢驗.2．單位根檢驗在設(shè)定模型形式和對模型進行估計之前,首先對lnC和ｌｎU數(shù)據(jù)序列及其差分序列進行平穩(wěn)性檢驗，其差分序列分別記為（ｌnＵ）和（lｎＣ）。ADＦ（ＡｕgmｅｎtｅdＤｉｃkｅyFulleｒ）單位根檢驗的檢驗結(jié)果如表3:檢驗結(jié)果顯示，lnU以較大Ｐ值，即98％的概率接受原假設(shè)，存在單位根，說明該時間序列不平穩(wěn)。對lnU進行一階差分，然后對?（lnＵ）進行ＡＤＦ檢驗，得出在5%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，即為一階單整序列。同樣,ｌnＣ以較大P值,即98。9２％的概率接受原假設(shè),存在單位根，說明該時間序列不平穩(wěn)。對lｎC進行一階差分，然后對?（lｎC）進行ADF檢驗，得出在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，即為一階單整序列。此時，即可對lnU、lnC進行協(xié)整分析.3．協(xié)整檢驗協(xié)整專門用來描述時間序列之間長期趨同發(fā)展的關(guān)系。假定有兩個或多個I（ｎ）序列,如果存在某個線性組合,使得新得到的序列是平穩(wěn)的,那么這幾個時間序列之間是協(xié)整的，它們之間存在一種長期的均衡關(guān)系。反之,如果這些變量不是協(xié)整的，則它們之間不存在長期的均衡關(guān)系。其常用的方法有２種：一種是基于回歸殘差的Ｅnｇle-Gｒａngｅr兩步法協(xié)整檢驗；另一種是基于回歸系數(shù)的Johanseｎ檢驗方法,包括Tｒace統(tǒng)計量和Max—Eｉｇeｎ統(tǒng)計量。本文采用后者進行分析，由于該方法基于向量自回歸（ｖectorautｏｒｅgrｅssiｏn,VAR)模型，因此首先需要確定ＶAＲ模型的滯后階數(shù)。本文將利用ＡIC(Akaikeiｎｆｏrmａｔionｃｒiｔerion）和ＬR（ｌikｅlｉhoodrａt(yī)io）檢驗方法來確定,檢驗結(jié)果如表4所示.由表4可知，根據(jù)AＩC準則確定的最優(yōu)滯后階數(shù)為8,而根據(jù)LR統(tǒng)計量確定的最優(yōu)滯后階數(shù)為2。由于本文所用樣本期較短,若滯后項過大，會導致自由度大量減小,直接影響到模型參數(shù)估計量的有效性，不宜選取過大的階數(shù),因此依據(jù)LＲ檢驗方法確定滯后階數(shù)為２.在VAＲ（２）的基礎(chǔ)上,得出Ｊohaｎsen協(xié)整檢驗的具體結(jié)果，如表５所示，其中趨勢假設(shè)為：時間序列數(shù)據(jù)存在線性確定性趨勢，協(xié)整等式只有截距項。由表5可知，Ｔｒaｃe統(tǒng)計量和MａxEigeｎ統(tǒng)計量均在5%的顯著性水平下拒絕不存在協(xié)整方程的原假設(shè)，而接受了存在一個協(xié)整方程的原假設(shè)，即ｌｎE與ｌｎＵ之間存在一個協(xié)整方程，其標準化協(xié)整方程為：回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，Ｒ２為0．９４６９19，調(diào)整后的R２為0.9４50８９，表明模型能解釋度達到9４%左右；Lｏglikelｉｈｏod(對數(shù)似然比檢驗值）為２6.68１４,其絕對值較大，說明模型較為精確；DＷ統(tǒng)計量為2.10６０89,接近２，說明模型不存在自相關(guān)現(xiàn)象;Ｆ檢驗統(tǒng)計量為517．３３75,其概率為0，通過F檢驗，結(jié)果較為理想。由此可知，我國碳排放量與城市化水平之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，且從長期來看，改革開放以來我國城市化水平對碳排放水平的彈性系數(shù)為1。５８０4,即城市化水平每增長1%,碳排放量將相應的增長1.580４%,說明城市化是導致我國碳排放量增長的一個重要因素。4。向量誤差修正模型協(xié)整分析表明,我國碳排放量與城市化水平之間存在長期均衡關(guān)系,但不能確定二者之間的短期動態(tài)關(guān)系，向量誤差修正模型(Vｅctｏrerrorｃorreｃtｉｏnmｏｄｅ，lVECM)可以解決這一問題。根據(jù)從一般到特殊的檢驗準則，逐步剔除t統(tǒng)計量未通過10％顯著性水平的解釋變量,模型最終估計結(jié)果見表７.其中向量誤差修正項為：調(diào)整后R2分別０.66464３和0。７１８5０5,說明回歸方程的擬合優(yōu)度較好；t統(tǒng)計值的絕對值都大于2，說明各項系數(shù)均通過ｔ檢驗。同時，經(jīng)過遞歸殘差累積和檢驗與遞歸殘差累積平方和檢驗,統(tǒng)計量均落在２倍標準差范圍內(nèi)，表明在樣本期內(nèi)上述向量誤差修正模型的系數(shù)是穩(wěn)定的.由表7可知：(1）在短期內(nèi)碳排放的波動Ｄ（lnC)受到自身和城市化水平波動的影響,其中滯后1期的碳排放變動和滯后1、２期的城市化水平變動對當期的碳排放有較大影響，且滯后2期的碳排放對當期的碳排放有抑制作用,也就是說一旦碳排放達到一定的限量,就會引起社會和政府的高度關(guān)注，繼而采取措施阻止碳排放的持續(xù)快速增長。向量誤差修正項Et－1系數(shù)比較顯著,表明在短期內(nèi)，碳排放和城市化水平之間的長期均衡關(guān)系對當前碳排放量偏離均衡水平的調(diào)整力度較大，這說明城市化是導致碳排放不斷增加的重要因素之一。（2)影響城市化水平的短期波動D（lｎU)的較明顯的因素有滯后1、2期的城市化增長變動,而滯后1、2期的碳排放對其影響較小。另外可知，在長期內(nèi)碳排放和城市化水平之間存在正向相關(guān),但在短期內(nèi)，滯后1、2期的碳排放與城市化水平成負相關(guān),也就是說碳排放在短期內(nèi)的迅速提高會抑制城市化進程。這在現(xiàn)實生活中也能找到根據(jù)。當碳排放持續(xù)增加，導致空氣污染，環(huán)境惡化,且超出一定的界限,就會導致社會認真審視城市化的利弊，且出現(xiàn)反城市化的現(xiàn)象。但從長期來看，特別是從中國的國情來看,城市化是一個不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。5．格蘭杰因果檢驗上述協(xié)整檢驗及誤差修正模型分別揭示了我國碳排放與城市化水平之間的長期均衡和短期動態(tài)關(guān)系,但它們是否具有經(jīng)濟意義還需借助Grａｎｇer因果檢驗（Grangeｒ,１969,Ｓiｍs,197２）.［１8］本文在向量誤差修正模型的基礎(chǔ)上運用Ｇｒanｇｅｒ檢驗來論證碳排放與城市化水平之間的因果關(guān)系,檢驗結(jié)果見表8。結(jié)果表明：lｎＵ不是lnＣ的Granger原因，通過了F檢驗，顯著水平為０.0０36，低于0．0５，即拒絕了原假設(shè)，也就是說城市化是碳排放持續(xù)增長的原因；而原假設(shè)：ｌｎC不是lnU的Granger原因，沒有通過Ｆ檢驗，所以碳排放不是城市化的推動因素.四、主要結(jié)論及政策建議通過以上分析,本文形成以下研究結(jié)論:（１）城市化水平與碳排放量成正相關(guān),兩者的相關(guān)系數(shù)為0．9731.協(xié)整檢驗結(jié)果表明，我國碳排放與城市化水平之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，且從長期來看，改革開放以來我國城市化水平對碳排放水平的彈性系數(shù)為１。５8０4,說明城市化是導致我國碳排放量增長的一個重要因素.（２）誤差修正模型表明，在短期內(nèi)碳排放量是關(guān)于長期參數(shù)的強外生變量，即碳排放量與城市化水平之間的長期均衡關(guān)系對當前碳排放偏離均衡水平的調(diào)整力度較大;在長期內(nèi)，碳排放量的增加會伴隨著短期城市化水平的提升.上述結(jié)論從長短期角度論證了在我國推進城市化進程中必須關(guān)注碳排放，注重環(huán)境保護，實行良性擴展。當然，由于兩者之間的相互作用還存在一定的時間延滯!，因此相關(guān)部門進行決策時,既要有短期措施,更要站在戰(zhàn)略高度進行長期規(guī)劃。(3）基于誤差修正模型的Ｇraｎｇｅｒ因果檢驗表明，城市化是碳排放持續(xù)增長的原因，而碳排放不是城市化的推動因素。這一結(jié)論說明,在城市化進程中，應注重轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),大力發(fā)展服務(wù)業(yè)等低碳產(chǎn)業(yè),強力推進資源節(jié)約型和環(huán)境友好型社會建設(shè),在推進城市化的同時達到節(jié)能減排的戰(zhàn)略目標，實現(xiàn)我國城市經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。(4)鑒于碳排放量和全球平均氣溫不斷增加的事實，建設(shè)低碳城市、促進城市發(fā)展和環(huán)境保護的和諧共進已經(jīng)日益成為全世界發(fā)展模式轉(zhuǎn)變的迫切選擇。降低碳排放,加強碳管理不一定會阻礙經(jīng)濟發(fā)展,［1９］完全可以在提高人們生活水平的同時通過采用低碳強度的交通系統(tǒng)、使用清潔能源和新能源、調(diào)節(jié)城市規(guī)劃、土地和交通基礎(chǔ)設(shè)施、塑造健康文明的消費文化等措施來實現(xiàn)城市的Ｕ型反轉(zhuǎn),即從城市發(fā)展初期的低碳到現(xiàn)在的高碳,再到未來的去碳,[2０］最終實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,緩解城市化對全球變暖的影響.參考文獻：［1］EhrlichＰＲ，EｈrlichAH．Ｐopulaｔｉon，Rｅsourcｅs,Ｅnvirｏnｍent：IssuesinHumanEcoｌｏｇy[M]。SａnFranciｓｃo：Ｆｒeeman,1970.［２]KayaYｏiｃh。iImpａctｏfＣaｒboｎDiｏｘｉdeEmｉssｉonoｎＧNＰＧrowth：InterpretatioｎofPｒｏpｏsｅdＳcｅnarｉoｓ[R］.ＰｒｅsｅnｔatioｎtoｔheEｎergyandInｄuｓtｒySuｂgroup,ＲesponｓeStrategieｓWorｋiｎgGｒoｕp，ＩＰＣC，Ｐａriｓ，1989.［3］GrｏｓsmａｎＧ,KuergerA.Ecｏnoｍｉｃ，GrｏwｔhaｎｄｔhｅEnviroｎmeｎｔ［Ｊ］．ＱｕartｅrlyJｏurnａloｆＥconoｍｉｃs,１９9５，１10（2）：３5３－37７．［4]陳劭鋒，劉揚，等．二氧化碳排放演變驅(qū)動力的理論與實證研究［J]．科學管理研究，201０（2)：４4－４8．[５]SvｉrejｅvaHopkｉnｓA，SｃｈｅllｎhubｅrHJ．Uｒbanｅxpaｎsｉｏnandｉtｓｃｏｎｔribuｔｉonｔothｅregiｏｎalｃaｒｂonｅmiｓsｉons:Uｓｉngthemoｄｅｌbaseｄontheｐoｐulatiｏnｄeｎsityｄistribuｔion[J］。ＥcｏloｇiｃalＭodeｌiｎg，２0０8，２16(2)：20８－２1６．［６]徐國泉，劉則淵，姜照華．中國碳排放的因素分解模型及實證分析：1９95－20０4［J].中國人口—資源與環(huán)境,2006（6）：1５8－16１．[7］胡初枝,黃賢金，鐘太洋，譚丹．中國碳排放特征及其動態(tài)演進分析[Ｊ］。中國人口資源與環(huán)境，２00８（３)：３8-４２.[8］林伯強，蔣竺均。中國二氧化碳的環(huán)境庫茲涅茨曲線預測及影響因素分析[Ｊ]。管理世界，2０0９（4）:２7－３6.[9]宋德勇，盧忠寶.中國碳排放影響因素分解及其周期性波動研究［J]．中國人口資源與環(huán)境，2０09（3）：19—２4．［１０］中國科學院國家科學圖書館科學研究動態(tài)監(jiān)測快報[R]。２0０８（17）：1１．[１１]齊玉春，董云社。中國能源領(lǐng)域溫室氣體排放現(xiàn)狀及減排對策研究［J］．地理科學，200４，24（5)：528—５３4[12］趙榮欽，等．城市系統(tǒng)碳循環(huán)與碳管理研究進展［Ｊ]．自然資源學報，２009(10）：18４7-185９。［１３]李穎,黃賢金，甄峰.區(qū)域不同土地利用方式的碳排放效應分析：以江蘇省為例［J]．江蘇土地,2008，1６（４）.［1４］ＷｏlｍanA．Theｍeｔabolｉｓmoｆcitiｅs［Ｊ］.ScienｔiｆicＡmｅrican，1９65，213：17919０。[１5］ＫｅｎｎedｙC，