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| 经济/产业 |
| 京津冀城镇化水平对碳排放量影响分析 |
| 第731期 作者：□文/张楠楠 时间：2024/6/16 14:40:23 浏览：47次 |
［提要］ 通过梳理城镇化水平与碳排放之间的关系，基于京津冀地区面板数据，利用拓展的STIRPAT模型研究城镇化水平对地区碳排放量的影响。结果表明在京津冀地区，随着城镇化水平的提高，碳排放量也会随之增加。因此，在推进城镇化不断发展进程中，应当制定相应的碳减排政策，推动碳减排工作持续有效推进。
关键词：城镇化水平；STIRPAT模型；碳排放量
中图分类号：F29 文献标识码：A
收录日期：2023年10月21日
近年来，全球气候变化和环境污染问题日益突出，碳排放成为全球关注的焦点。作为中国的经济中心和人口密集区域，京津冀地区的城镇化进程日益加快，城市化水平与碳排放之间的关系备受学术界关注。城镇化作为一种全面的社会变革过程，对能源需求、产业结构和交通方式等方面产生深远影响，从而对碳排放产生重要影响。根据国家统计局数据，京津冀地区的城镇化水平在过去几十年中快速提升，城市化率呈现出持续上升的趋势。这种快速的城镇化进程带来一系列的社会经济变化，同时也伴随着能源消费结构的转变和碳排放的增加。尽管已经有一些研究关注城镇化与碳排放之间的关系，但在京津冀这一典型地区的研究仍然相对有限。特别是针对城镇化水平与碳排放之间的定量关系和影响机制，仍需进一步深入探讨。
一、文献综述
从研究内容来看，关于城镇化水平对碳排放的影响，各学者持不同意见。张帅（2023）基于我国2010～2019年的面板数据，借助空间计量等模型研究新型城镇化对低碳交通的影响，发现各地城镇化水平对碳排放起到明显的促进作用；田丽等（2023）选取2011～2020年我国30个省份的面板数据，对全国三大地区城镇化对区域碳排放绩效的独立效应以及协同效应进行检验，研究发现城镇化对全国以及中西部地区碳排放效率促进作用明显；时朋飞等（2023）以长江经济带2003～2021年的面板数据为基础，运用拓展的STIRPAT模型分析旅游业碳排放影响因素，结果发现随着城镇化水平的推进，碳排放量也在增加；李孝顺等（2023）基于DNA等模型对城镇化、碳排放、“三生”空间三者之间存在的关系进行分析，结果发现河南省城镇化率与碳排放之间呈现出显著的倒“U”型曲线关系；王凯等（2023）通过构建空间杜宾模型对我国30个省市的面板数据进行分析研究，发现城镇化水平对旅游业碳排放效率具有正向溢出效应；方舟等（2023）基于我国2000～2020年19个城市群面板数据，通过建立空间计量模型对城市群发展与碳减排的关系进行分析，结果表明构建城市群有助于推进碳减排工作；吴晓旭（2023）基于NCSE-EBM模型对我国30个省份城镇化的碳排放时空效应进行实证研究，结果发现碳排放效应随着区域城镇化水平上升而下降。
综合来看，城镇化水平对于碳排放的影响是显著的，但是城镇化水平与碳排放之间的关系是一个复杂的课题，目前还没有达成具体的定论。这是因为城镇化水平和碳排放受到多种因素的影响，并且在不同地区和时间段可能存在差异。
二、实证分析
（一）数据来源。选取京津冀地区2003～2021年的相关数据进行实证分析。城镇化水平、人均GDP、能源消费量、分产业增加值均来自三地历年统计年鉴；有关计算碳排放量涉及到的折标准煤系数来自《中国能源统计年鉴》附件。碳排放量的计算采用碳排放系数法，计算三地的汽油、燃料油、柴油、煤油、焦炭、煤炭和天然气七类能源消费量之和作为京津冀地区能源消费总量，并且结合二氧化碳排放系数计算碳排放总量。各变量的描述性统计见表1。（表1）
（二）模型选取与建立。考虑城镇化水平对碳排放量的影响，可以选择STIRPAT模型：
I=aPbAcTdε （1）
式中，I、P、A、T分别表示环境、人口、经济、技术因素，a为常数，b、c、d分别为对应因素的估计指数，ε为随机误差项。STIRPAT模型可以通过构建回归方程，将人口、富裕度、技术等因素与碳排放进行定量分析。城镇化水平这一变量作为“人口”中的一环，使用该模型可以解释城镇化水平对碳排放的影响。基于STIRPAT模型并对其进行对数处理后，城镇化水平对碳排放的影响为：
lnI=alnU+blnES+clnG+dlnS+lnε （2）
其中，I以二氧化碳的排放量作为环境因素的衡量指标；U为城镇化水平，作为人口因素的指标；G表示GDP水平，以此作为经济因素的衡量指标；ES、S分别表示能源消费结构与产业结构，作为技术因素的衡量指标。
在进行回归分析之前，进行单位根检验是一种常用的方法，特别是在时间序列数据分析中。单位根检验的目的是确定所使用的变量是否具有单位根（非平稳性），因为非平稳性的变量可能会导致回归结果的无效性。ADF检验是最常用的单位根检验方法之一，在ADF检验中，如果p-value小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为序列是平稳的。通过对各变量进行ADF检验，发现均在5%的显著性水平下通过了检验，说明可以进行随后的回归分析。
（三）结果分析。公式（2）为回归分析后的结果，并且R2=0.974761，调整后的R2为0.967549，这表示模型对观察到的数据拟合得很好。城镇化水平前的系数为3.47，表明随着城镇化水平的提高，会促进碳排放。
lnI＝3.47lnU+0.99lnES+0.12lnG+0.43lnS+11.74 （3）
1、京津冀地区城镇化水平对于碳排放具有促进作用，即城镇化水平的提高伴随着碳排放量的增加。变量前的弹性系数为3.47。这说明城镇化水平每提高1%，京津冀地区的碳排放量便随之上升3.47%。该弹性系数的值表明京津冀地区的城镇化水平对碳排放的影响程度较高。京津冀地区的城镇化水平由2003年的0.44上升至2021年的0.68，增长幅度较大，城镇化推进速度较快。这个结果表明，在京津冀地区，城镇化的推进可能会导致碳排放量的增加。城镇化过程中的城市建设、交通运输、工业生产等活动往往需要大量的能源消耗，从而带来碳排放的增加。这一结论强调了在城镇化过程中应重视碳排放控制和低碳发展的重要性，以平衡经济发展和环境可持续性。
2、城镇化水平前的弹性系数和具体的碳排放增加量可能会受到其他因素的影响。在实际分析中，对于控制变量，能源消费结构即煤炭的消费量越高所带来的碳排放量也越高，该弹性系数为0.99，表明煤炭的消费在增加1%时随着带来的是0.99%的碳排放增加量。该弹性系数的值表明煤炭消费对碳排放的影响程度较高，即煤炭的消费量增加对碳排放的增加具有较为显著的正向影响。这强调了煤炭消费的重要性，因为煤炭的燃烧会释放大量的二氧化碳等温室气体，对气候变化产生负面影响。GDP前系数为正，表明经济发展水平的提高导致碳排放量的增加。随着经济发展，能源需求增加，工业生产和制造业的增长以及交通需求的增加导致碳排放量增长。虽然经济发展与碳排放之间存在正向关系，但随着技术进步和政策措施的推动，可以采取一系列措施来促进低碳发展和可持续发展。产业结构即第二产业占比的提高会引起碳排放量的增加，工业部门通常涉及制造业、建筑业、采矿业等，这些行业对能源的需求很高。在传统工业生产过程中，煤炭和石油等化石燃料被广泛使用作为能源来源，而这些燃料的燃烧会释放大量的二氧化碳等温室气体，从而产生大量的碳排放。
三、结论及建议
基于拓展的STIRPAT模型，对京津冀地区2003～2021年的面板数据进行处理，分析该地区城镇化水平对碳排放量的影响，发现城镇化水平对于碳排放具有促进作用。这可能是由于：（一）城市人口增长和聚集效应。城镇化过程中，人口从农村迁往城市，导致城市人口的增长和聚集效应。这会带来更多的能源需求和资源消耗，包括建筑、交通、供水、供电等方面。这些活动通常依赖于化石燃料，如煤炭和石油，这些燃料的燃烧会释放大量的二氧化碳。（二）城市建设和基础设施需求。城镇化过程中，城市的建设和基础设施需求增加。大规模的建筑活动、道路和交通网络的扩展、水电站和能源设施的建设等都需要大量的能源消耗，并且往往伴随着高碳排放的过程，如混凝土生产、建筑材料的制造等。（三）工业化和城市化的关联。城镇化过程通常伴随着工业化的推进。工业活动是碳排放的主要来源之一，工业部门通常需要大量的能源供应和高碳能源的使用。随着城市人口和经济规模的增长，工业活动也会相应扩大，使碳排放量增加。（四）交通需求增加。城镇化过程中，交通需求显著增加。人口集中和城市扩张导致私人车辆、公共交通工具和货物运输的增加，这些都需要大量的能源供应和高碳燃料的使用。交通运输是碳排放的重要来源之一，特别是以化石燃料为能源的交通方式。（五）能源效率和环境保护挑战。城镇化快速发展的地区往往面临能源效率和环境保护的挑战。城市规模扩大和能源消耗增加，要实现高效能源利用和减少碳排放的目标，需要引入更清洁和可持续的能源技术，如可再生能源和能源节约技术。然而，在城镇化快速发展的地区，这些技术的普及和应用可能存在一定的困难。
基于此，提出以下建议：（一）促进低碳城市规划：在城镇化进程中，政府和城市规划者应采取措施促进低碳城市规划。这包括合理布局城市功能区域、推动紧凑城市设计、提高建筑能效标准、鼓励可持续交通发展等。通过优化城市结构和布局，可以减少人们的通勤需求、节约能源消耗，并降低碳排放。（二）推广清洁能源和能源转型：城市应推广清洁能源的使用，如太阳能、风能和地热能等可再生能源。鼓励城市居民和企业采用清洁能源技术，减少对化石燃料的依赖。此外，推动能源转型，逐步减少高碳能源的使用，增加低碳和零碳能源的比重，有助于降低城市的碳排放。（三）发展可持续交通系统：城市应发展可持续交通系统，鼓励公共交通、步行和骑行等低碳出行方式。提供高效便捷的公共交通网络，并改善步行和骑行的条件，可以减少私人车辆的使用，从而减少交通引起的碳排放。此外，推广电动车辆和建设充电设施，促进电动交通的发展也是一项重要举措。（四）加强能源效率和节能措施：城市应加强能源效率和节能措施，包括改善建筑能效、推广节能家电、推动工业过程优化和能源管理等。通过提高能源利用效率，可以减少能源消耗和碳排放。政府应制定并执行相关标准和政策，鼓励企业和居民采用节能技术和措施。（五）强化环境管理和监管：政府应加强环境管理和监管，制定和执行严格的环境标准和准则，对高碳行业和污染源进行监管和控制。建立健全环境监测体系，提高数据收集和分析能力，及时发现和解决碳排放问题。（六）提高公众意识和参与度：加强公众对碳排放和气候变化问题的认识和理解，鼓励公众采取低碳生活方式和行为。政府可以开展宣传教育活动，提供相关信息和指导，引导公众减少碳足迹，如节约能源、减少废物和回收利用等。
综上所述，城镇化对碳排放的影响是复杂而重要的。通过合理的城市规划、清洁能源推广、可持续交通发展、能源效率提升、环境管理加强以及公众参与等综合措施，可以减少城镇化过程中的碳排放，实现经济发展和环境可持续性的双赢。
（作者单位：华北理工大学经济管理学院）
主要参考文献：
［1］张帅.中国新型城镇化与低碳交通耦合协调时空格局及其驱动因素［J］.生态经济，2023.39（10）.
［2］田丽，吴旭晓.城镇化、技术创新与区域碳排放绩效［J］.技术经济与管理研究，2023（08）.
［3］时朋飞，王梦君，陶春艳，等.长江经济带旅游业碳排放影响因素与峰值预测［J］.统计与决策，2023.39（12）.
［4］李效顺，李志鑫，谢晓彤，等.河南省城镇化、碳排放与“三生”空间交互机制分析［J］.农业工程学报，2023.39（11）.
［5］王凯，关锐，甘畅，等.中国新型城镇化水平对旅游业碳排放效率的空间效应［J］.长江流域资源与环境，2023.32（03）.
［6］方丹，杨谨，陈绍晴.城市群多中心发展的碳减排效应及其作用机制［J］.中国人口·资源与环境，2023.33（09）.
［7］吴旭晓.我国区域城镇化的碳排放效率时空动态效应研究［J］.区域经济评论，2023（01）.
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