城镇化碳排放论文

1技术路线与方法

1.1技术路径

①从碳源与碳汇两层面对安徽省1995—2011年碳排放进行测算；②运用因素分解模型，考察城镇化演进产生的碳排放量；③基于经济学边际理论，以城镇化演进产生的碳排放量作因变量，城镇化水平变化值作自变量，借助SPSS软件，采用最小二乘回归（OLS）分析方法，构建城镇化演进对碳排放影响的边际模型，对该模型求导，构建边际碳排放变化率测度模型，并据此测算出研究时序边际碳排放变化率；④借助Excel软件，对边际碳排放变化率时序数据作散点图，构建边际碳排放变化率多项式拟合曲线，运用二次曲线求极值方法，可对城镇化演进的碳排放极限影响进行判别。

1.2研究方法

1.2.1碳排放测算方法碳排放包括人为碳排放和自然碳排放，本文仅考察人为因素产生的碳排放。能源消耗及农作物生产为主要碳源，而林地和草地则为主要碳汇，其中，能源消费碳排放可通过能源消耗的碳排放系数计算，农作物生产的碳排放量及林地和草地的碳吸收量可以通过土地利用的碳排放及吸收系数计算1.2.2城镇化演进对碳排放贡献测度方法1）扩展Kaya恒等式构建Kaya于1989年提出了将碳排放与能源、经济和人口三个因素联系在一起的的Kaya恒等式。2）LMDI分解方法Ang等提出的对数平均权重Divisia分解法，是针对一段时期内能源需求或气体排放的因素分解方法，该方法具有技术成熟、形式多样、计算简单方便、分解无残差等优点，因而在能源消费及碳排放测算中得到了广泛应用，为此，本文采用LMDI分解法对碳排放变化进行分解，以揭示出城镇化演进对碳排放的贡献份额。1.2.3城镇化演进对碳排放影响极限测度方法1）边际模型构建经济学边际理论是指：假设在其他条件不变的情况下，每增加或减少一个单位数量产生的效应，将经济学边际理论引入城镇化演进的碳排放效应研究中，可界定为：城镇化水平每增加1个百分点所导致的碳排放量，以MCE表示，借鉴李效顺等研究方法，构建安徽省城镇化演进对碳排放影响的边际模型：LnΔCU=α+βLnΔU（8）式中：ΔU表示城镇化水平的变化量；α、β为待估参数。2）边际碳排放变化率测度对式（8）求导可得城镇化演进的边际碳排放影响表达式：MCE=d(ΔCU)d(ΔU)（3）碳排放影响极限测度依据式（10），可测算研究时序边际碳排放效应变化率，以此作因变量，时间序列作自变量，借助Excel软件，通过作散点图，添加趋势线，选取多项式类型进行拟合，可获取城镇化演进边际碳排放效应变化率拟合曲线，若该曲线二次项系数大于零，则该曲线为开口向上的U形抛物线，表明边际碳排放变化率存在极小值，依据二次曲线求极值方法，可测算出城镇化演进碳排放效应影响最小的极限时刻。

2数据来源与说明

为了保证数据可获取性与完整性，本研究选取安徽省1995—2011年数据考察城镇化演进对碳排放极限影响，数据来源及说明如下：（1）能源消费界定为：物质生产部门、非物质生产部门和生活消费的各种能源总和，包括原煤和原油及其制品、天然气，不包括低热值燃料、生物质能和太阳能等。能源消费数据来源于《中国能源统计年鉴》。（2）城镇化涉及人口、土地、产业、社会多方面因素[17]，表征城镇化水平有综合指标法、单一指标法两种[37]，单一指标度量方法，数据易取，计算简洁，得到了国际上大多数国家和地区的认同[17]，也为中国学者普遍采用[7-17,22-25,37]，因此，本文使用单一指标法来测度城市化水平，即用年末城镇人口占总人口比例表征，其数据来源于《安徽统计年鉴》。（3）GDP总量及人均GDP采用不变价格进行调整，方法为：实际指标=当年指标×100÷CPI价格指数（以1990年为100），数据来源于《安徽统计年鉴》。（4）耕地面积、林地面积来源于《安徽统计年鉴》，草地面积数据来源于《中国草地资源数据》。

3结果与分析

3.1碳排放分析

依据公式（1），运用《中国能源统计年鉴》、《安徽统计年鉴》及《中国草地资源数据》中原始数据及表1中碳排放与吸收系数，可得1995—2011年安徽省碳排放（图1），图1表明，安徽省碳排放量由1995年的2182.39×104t增至2011年的10120.20×104t，年平均增幅为10.06%，城镇化水平由1995年的19.09%提升至2011年的44.8%，年均增幅为5.48%，碳排放与城镇化水平均呈增长态势，但碳排放增幅快于城镇化水平升幅。将图1中碳排放与城镇化水平时序数据输入SPSS17.0软件进行关联分析，结果显示，在0.01水平（双侧）上，两者关联系数达0.945，由此表明，研究时序内，安徽省城镇化演进是导致碳排放持续增加的重要因素。

3.2城镇化演进对碳排放贡献测度

依据式（8），可对安徽省1995—2011年城镇化演进过程产生的碳排放进行测算，结果如表2。由表2可知，1995—2011年，安徽省城镇化产生的碳排放总量为3602.78×104t，年均225.17×104t，城镇化演进的碳排放增量效应明显，但不同年份间波动性较大，表明城镇化发展是导致安徽省碳排放持续增加的重要因素，究其原因，首先，城镇化发展驱动了工业经济腾飞，也加大了基础建设投资，从而带动了能源消费数量的增加；其次，农村人口迁移至城镇后生活水平得到了提升，也相应地提高了人均能源消费量；再次，城镇化演进意味着土地利用类型变化，当林地、草地转变为建设用地后，必然引致从“碳汇”到“碳源”的转变，由此也导致了碳排放量的增加。

3.3城镇化演进对碳排放影响极限探索

3.3.1关联分析将表2中ΔCU与ΔU时序数据输入SPSS17.0中进行双相关分析，结果显示，ΔCU与ΔU间相关系数为0.842，且在0.01水平上通过显著性检验（双侧），表明城镇化演进产生的碳排放与城镇化水平时序数据间具有较高相关性，具备进行回归分析的条件。3.3.2城镇化演进对碳排放影响模型构建以表2中1995—2011年ΔCU时序数据作被解释变量，ΔU时序数据作解释变量，将其输入SPSS17.0中进行最小二乘回归分析，所得结果如表3。由表3可知，模型回归的R2为0.892，F值为115.771，Sig值为0.000，表明模型拟合较好，由模型回归系数可得安徽省1995—2011年城镇化演进对碳排放影响模型：LnΔCU=4.908+1.05LnΔU（11）3.3.3城镇化演进边际碳排放变化率测算对式（11）两边求导，可得城镇化演进边际碳排放影响表达式：由图2可知，1995—2011年，安徽省城镇化演进边际碳排放变化率整体呈不规整、波动性较大的特征，其变异系数（标准差与均值的百分比）达79.18%，究其原因，与安徽省城镇化发展速度有关，2000年前，安徽省城镇化发展速度波动性较大（如1996、1999年分别净提升2.62、3.67个百分点，而1997、1998年仅年提升0.31个百分点），而2000年后，城镇化发展速度保持在年均提升1~2个百分点区间内，变化较平稳，城镇化演进速度的快慢导致了碳排放量增幅多少的同向变化，进而引致了边际碳排放变化率变化明显。3.3.4城镇化演进对碳排放影响极限探索以图2中边际碳排放变化率时序数据为因变量，时间为自变量，在Excel2003软件中作散点图（图3），通过对图3的边际碳排放变化率曲线添加趋势线，选取多项式类型进行拟合，所得拟合方程的R2为0.186，表明边际碳排放变化率在时间维度上变化不规整（即变化轨迹既非U型也非倒U型，可能为N型），显示出边际碳排放变化率与时间变量间不构成依存关系，即不存在边际碳排放变化率极限时刻，这表明，安徽省城镇化演进对碳排放极限影响未能显现。为了进一步考察安徽省城镇化发展对碳排放影响的趋势，以表2中1995—2011年ΔU数据作自变量，ΔCU数据作因变量，将其输入SPSS17.0软件中进行曲线回归分析，通过选择不同拟合类型的多次试验，结果以乘冪函数拟合最优，所得R2为0.892，F值为115.778，且在0.01水平上通过显著性检验（Sig值为0.000），回归所得系数如表4，拟合曲线如图4。

4结论与建议

运用Kaya恒等式及因素分解模型，对安徽省城镇化演进产生的碳排放量进行了测度，运用边际模型及求导方法，考察了城镇化演进对碳排放影响的极限，得到如下结论：城镇化是导致安徽省碳排放增加的重要因素；城镇化演进对碳排放影响的极限时刻不存在（即城镇化继续发展，碳排放不再增加的时刻），而表现为正向乘幂关系；随着安徽省城镇化进程不断推进，碳排放还将继续增加，城镇化发展与碳减排矛盾将日渐突出。鉴于上述研究结论，提出如下政策建议：①以创新发展理念引领低碳城镇化。安徽省为国家技术创新工程试点省，未来城镇化建设中，应以创新驱动为平台，依靠科技创新，促进发展方式及经济结构转型升级，积极淘汰高耗能落后产业，优先发展低耗能、高附加值的战略性新兴产业（如电子信息、节能环保、新材料、生物、新能源汽车、高端装备制造等），以降低城镇化发展中碳排放。②以优化能源结构支撑低碳城镇化。安徽省为传统煤炭大省，未来城镇化进程中，应以建设生态安徽、美丽安徽为目标，不断优化能源结构，大幅提高天然气使用比例，积极开发太阳能、生物质能源、沼气等清洁新能源，以减少城镇化演进中碳排放。③以制度建设保障低碳城镇化。安徽省提出了构建“一带一圈一群”（皖江城市带、合肥经济圈及皖北城市群）城镇化发展战略格局，在推进城镇化建设中，应严格执行基本环境保护法律制度，严把“环评”、“节能”、“土地”闸门，以刚性制度约束城镇化演进中碳排放行为。④以内涵建设促进低碳城镇化。未来城镇化建设不仅要关注人口城镇化，更要关注以提高城镇人口生活质量为核心的社会城镇化，政府可通过发展公共交通、增加城镇居民住房建筑高度、引导居民低碳消费等举措，降低人均能源消费量，以此达到减少碳排放目的。本文采用组合模型，揭示了安徽省城镇化演进对碳排放具有驱动影响，与Holtedahl和Joutz、Cole和Neumayer、Liddle和Lung、Wei等、刘耀彬、林伯强和刘希颖、杜立民、樊杰和李平星、许泱和周少甫、肖周燕、孙辉煌、王建增、杨晓军和陈浩等国内外学者研究结果基本一致，而与Fan等、Pachauri和Jiang、Poumanyvong和Kaneko、Martinez-Zarzoso和Maruotti、郭郡郡等、卢祖丹、孙昌龙等、张鸿武等研究结果相悖，笔者认为：研究时序内，安徽省城镇化发展速度快于全国平均水平，快速城镇化背景下，工业为驱动其经济增长主导产业，且工业结构多为电力、水泥、钢铁、有色冶炼、石油、化工等传统高耗能产业，再加上以工业园区建设、旧城区改造、房地产、道路建设为主的固定资产投资规模不断扩大，带动了能源消费不断攀升，致使碳排放呈持续增长态势。

作者：张乐勤单位：池州学院资源环境与旅游系