我國超大城市碳排放與經濟增長關系的實證研究

李云燕　趙國龍

(北京工業大學，北京　100124)

我國超大城市碳排放與經濟增長關系的實證研究

李云燕趙國龍

(北京工業大學，北京100124)

〔摘要〕城市經濟發展離不開能源消費，而能源消費直接導致大量的碳排放，深入研究碳排放與經濟增長之間關系對超大城市實施節能減排、發展低碳經濟具有重要意義。本文分別選取了上海市、北京市、天津市和重慶市1995～2014年碳排放和經濟增長的相關數據，對兩者的脫鉤關系和格蘭杰因果關系進行實證研究，得出長期內實施碳減排政策不會阻礙超大城市經濟增長的結論。因此，超大城市應該積極推動低碳城市建設，不斷推動產業結構升級，改善能源消費結構，積極實施節能減排政策和倡導低碳生活。

〔關鍵詞〕超大城市碳排放經濟增長脫鉤狀態格蘭杰因果檢驗

引　言

全球氣候變暖問題已引起國際社會的廣泛關注，《聯合國氣候變化框架公約》第21次締約方會議于2015年11月在法國巴黎舉行，順利達成全球氣候變化新協定——《巴黎協定》(近200個締約方一致同意通過)，并對2020年后全球應對氣候變化行動作出安排。該協定主要包括目標、適應、減緩、技術、資金、透明度、損失損害、能力建設、全球盤點等29條內容，與會各國均作出碳減排目標的承諾。

自改革開放30多年來，中國城市化和工業化的快速推進，造成能源大量消耗和污染物過度排放，中國經濟社會發展與資源環境約束之間的矛盾愈發顯現，生態環境問題突出。城市能源消費量占到全球能源消耗的75%以上，溫室氣體排放量也占到全球近80%。國務院在2014年11月印發《關于調整城市規模劃分標準的通知》，將城市劃分為5類7檔，其中超大城市劃分的依據是指城區常住人口1000萬以上(注：城區包括市轄區、不設區的市，以及區、市政府連接到的居民委員會所轄區域等)。根據新標準，人口在1000萬以上的城市有6個(即北京、上海、天津、重慶、廣州、深圳)。這類城市對城市建設要求很高，其發展水平基本達到國際化水準，不僅在區域經濟增長方面發揮引擎作用，而且在控制碳排放方面發揮突出作用。在超大城市范圍內，推行清潔生產、循環經濟、節能減排、低碳城市建設等低碳發展路徑，有助于解決當前城市面臨的能源危機、環境危機，顯著提高超大城市的國際影響力和競爭力。目前，我國經濟社會發展已進入新常態，呈現出經濟增長速度適宜、結構優化、社會和諧等趨勢。超大城市在保持城市經濟社會發展的同時，提出一系列減碳政策并制定行動計劃，在碳排放方面也取得了卓有成效的成果。本文研究超大城市碳排放與經濟增長內在關系，主要考慮到低碳經濟未來國際發展新趨勢，以及超大城市在目前中國經濟社會發展中扮演的重要角色，加強低碳城市建設，實現經濟社會的可持續發展。

1　碳排放與經濟增長關系研究綜述

20世紀70年代發生的石油危機引起專家學者對能源消費與經濟增長關系的研究，隨著環境污染問題突出和公眾環保意識增強，碳排放引起國內外專家學者的關注，能源消費、碳排放與經濟增長三者之間的關系受到重視。

1.1理論研究方面

Galeottia和Lanza在內生技術進步的經濟增長框架下研究了100多個國家近25年的統計數據，探究技術進步、生態污染與經濟增長三者之間的關系，得到二氧化碳排放與經濟增長兩者之間的環境庫茲涅茨曲線，根據曲線特征并提出了經濟增長的最優路徑[1]。20世紀90年代，Grossman，Kruege最早提出經濟增長對環境效益影響的3種路徑，即規模效應、結構效應和技術效應。其中，規模效應是指隨著經濟增長要求各類能源、資源的大量投入，但化石能源的大量消耗導致污染物的過度排放；結構效應是指經濟持續增長將促使產業結構和能源消費結構發生變化，而不同的產業結構和能源消費結構對環境影響差別很大；技術效應是指環境保護產業將吸收更多的資源來促進經濟增長，同時污染處理的技術水平得到提高[2]。

1.2實證研究方面

受計量經濟學的發展局限，各階段實證研究所采用的方法有所不同：最初，在VAR研究模型基礎上，運用傳統格蘭杰Granger和質譜分析Sims等因果檢驗方法，例如Kraft等學者采用雙變量Sims因果檢驗方法[3]，結果表明美國(1947～1974)存在從經濟增長到能源消費單向因果關系，即經濟增長可能導致碳排放量增加。之后，協整理論和誤差糾正模型被應用到能源消費和經濟增長關系的實證檢驗。例如，Yu和Jin研究美國1974～1990年間兩者能源消費和經濟增長關系時采用季度數據，運用E-G兩步法，結果表明兩者之間不存在任何方向因果關系[4]；Glasure等選取韓國和新加坡1961～1990年的年度數據，運用了雙變量誤差糾正模型，最終表明兩國能源消費和經濟增長兩者具有雙向因果關系[5]；Soytas和Sari[6]構建了能源消費和生產總值雙變量誤差糾正模型，結果發現16個國家的能源消費和生產總值之間具有非固定性關系，但也表現出顯著差異性，有7個國家具有固定線性協整關系，各國碳排放與經濟增長之間格蘭杰因果關系檢驗結果并不一致。Asafu-Adjaye研究了亞洲部分發展中國家的能源價格、能源消費量和經濟增長三者之間的關系，得出印度和印尼兩國能源消費到經濟增長存在單向因果關系，但泰國和菲律賓兩者具有雙向因果關系[7]。2005年之后，面板單位根檢驗、協整檢驗和因果關系檢驗等方法被采用。面板數據計量方法不僅提高樣本數據容量和自由度，還能減輕異方差和共線性等影響，提高數據估計有效性。Lee根據18個發展中國家1975～2001年的統計數據，采用異質面板協整和因果檢驗方法，研究得出：無論從長期還是短期考慮，這些發展中國家的能源消費到經濟增長都具有單向因果關系[8]。

國內外研究碳排放與經濟增長關系大都基于一個國家或特定地區，但不同國家或地區經濟總量和經濟社會發展水平差異性較大，同樣的研究思路和方法可能得出相反的研究結論。Richmond、Marzio Galeotti等均采用CKC曲線模擬、檢驗和分析了經濟合作發展組織(OECD)國家。Soytas等研究美國能源消費、收入和碳排放之間的關系，得出能源消費直接導致了二氧化碳碳排放增加，但經濟增長不一定引起二氧化碳碳排放增加[9]。基于某個國家的實證研究，由于統計數據便利性、一致性，很多學者主要選取一個國家進行經濟計量統計研究。由于各個國家有不同的經濟發展特征，也會造成碳排放與經濟增長關系之間不同的研究結論，甚至處于同一經濟發展水平的國家，長期來看兩者之間也會有不同的經濟動態作用。

2　超大城市碳排放與經濟增長關系研究模型構建

2.1碳排放與經濟增長脫鉤模型構建

2.1.1脫鉤模型的構建

常見的兩種脫鉤模型：Tapio模型和OECD模型。Tapio模型有關彈性指數的劃分更為精細，更清晰地反映經濟增長與碳排放在不同地區不同時間或同一地區不同時間表現的脫鉤狀態，且Tapio模型對時間基期選擇要求低，且不易受指標量綱的影響。因此，本文構建Tapio模型研究4個超大城市碳排放和經濟增長之間的脫鉤關系，即：

(1)

該式中，wn是脫鉤彈性指數，RΔC是碳排放量增長率，即碳排放水平第n年相對于第n-1年的變化率，RΔGDP則指某超大城市第n年的地區生產總值相對第n-1年的變化率。

2.1.2脫鉤狀態的表示

根據脫鉤彈性指數的不同特征，Tapio將脫鉤狀態劃分為8種類型[10]，如表1，轉化到空間直角坐標為圖1。我國正處于經濟快速發展過程中，經濟增長率一定大于零，因此脫鉤只會位于第一、四象限，存在強脫鉤、弱脫鉤、增長連結和擴張負脫鉤4種脫鉤狀態。

圖1　經濟增長與碳排放的脫鉤狀態

2.2格蘭杰因果關系檢驗模型

2.2.1單位根檢驗

單位根檢驗的目的是檢查時間序列的平穩性，避免分析中偽回歸發生，它也是分析各變量之間是否存在協整關系和進行格蘭杰因果關系的前提。本論文采用ADF檢驗方法，該方法是由DF檢驗(Dickey-Fuller檢驗)基礎上發展而來，DF檢驗僅適用于1階自回歸過程的檢驗，ADF檢驗能夠適用于多階AR(p)過程的平穩性檢驗。

ADF檢驗原理，以1階自回歸序列為例：xt=φxt-1+αt

該序列特征方程為：λ-φ1=0

當特征根φ1在單位圓內時，該序列是平穩的；反之，則說明該序列是非平穩的。

原假設H0：序列xt是非平穩的；備澤假設H1：序列xt是平穩的。

(2)

在進行ADF檢驗之前，可先對時間序列進行初步判斷，可用時序圖初步判斷時間序列是否不平穩，為避免數據較大程度的波動性，容易得出平穩序列，本論文可以將生產總值GDP和二氧化碳排放CO2分別取對數，可分別記為LNCO2和LNGDP。本論文采用Eviews 8軟件進行ADF檢驗。

2.2.2協整檢驗

協整檢驗是對非平穩序列的因果關系檢驗，協整即存在共同隨機性趨勢，對序列進行協整處理主要是檢驗變量之間是否存在穩定的關系，防止非平穩序列引起的偽回歸。1978年，Engle和Granger提出協整理論[11]，如果兩個隨機游走的變量序列的某個線性組合為穩定的，則這兩序列是協整的，兩個序列單整階數相同，是兩序列之間存在協整性的必要條件。

若已知兩個序列xt和yt為非平穩的，但都是d階單整序列，那么就可以用協整回歸方程(OLS)：xt=α+βyt+εt的殘差εt是否存在平穩的檢驗判斷xt和yt協整性，若xt和yt不存在協整，則其任意一個線性組合均為非平穩，即殘差εt必然也是非平穩。所以，若檢驗表明殘差εt為平穩的，那么我們可以認為xt和yt之間具有協整關系。

2.2.3格蘭杰因果關系檢驗

格蘭杰檢驗僅是對平穩時間序列的一種預測，假設有兩個經濟變量C(碳排放量)和G(GDP)，在同時包含兩者信息的條件下，對于變量C的預測效果，一般優于僅單獨由C過去信息來對C的預測效果，即變量G有助于改善對變量C的解釋和預測準確性，那么則認為變量X和Y之間存在格蘭杰因果關系。兩變量的自回歸模型為：

(3)

(4)

要對βi(i=1，2，…，m)=0進行檢驗，即“G不是導致C變化的原因”，同樣拒絕βi(i=1，2，…，m)=0原假設，也就是肯定了從G到C的格蘭杰因果關系；同理，βj(j=1，2，…，m)=0假設則是驗證Y到X的格蘭杰因果關系。

此外，我們必須注意到格蘭杰因果關系檢驗僅僅是進行統計意義上的判斷，并不代表真正意義上的因果關系，因此不是簡單地肯定或否定最終因果關系的依據[12]。格蘭杰因果關系檢驗的前提是只能用于平穩序列的檢驗，其結論并非保證實際存在的因果關系，但仍有重要參考價值，尤其在與經濟預測方面起到很大的作用。

2.3二氧化碳碳排放測算方法

基于能源消費的碳排放核算方法有很多，常用的有3類：基于能源平衡表、基于一次能源消費量和基于終端能源消費量的能源消費碳排放核算方法，不同的能源碳排放方法將導致最終的核算結果出現很大差異，主要原因在于排放因子選擇、碳氧化水平及加工轉換過程的不確定性影響[13]。

根據IPCC提供的碳排放計算公式，并結合超大城市能源統計數據特點，本文基于一次能源消費量的碳排放核算方法，采用以下公式計算碳排放量：

(5)

式中，C代表碳排放總量，單位104t；Ei代表能源i的消費量，根據不同能源計量標準核算，Ci為能源i的二氧化碳排放系數(表略)；i為能源種類。本論文在計算碳排放時不將電力、熱力納入核算范圍，只考慮一次能源的碳排放。

3　超大城市碳排放與經濟增長的比較分析

3.1超大城市經濟增長比較分析

本文選取上海、北京、天津、重慶4個超大城市作為研究對象，如圖2，各城市之間地區GDP差距較大，2014年上海市GDP是重慶市的近2倍，而上海市和北京市總量相當，天津市和重慶市總量相當。如圖3，各城市歷年GDP增長率，總體處于較高水平，但各年增長率都處于較大波動，自2010年開始4個城市增長率均出現不同程度下降，上海市和北京市自2012年開始增長率進入8%以下，但經濟增量依然很大；相比，天津市和重慶市增長率仍然處于高位，大大高于全國平均水平。

圖2　超大城市地區GDP趨勢(1995～2014)

3.2超大城市碳排放比較分析

本文采用一致的碳排放測算方法，主要基于一次能源中主要能源消費品種的碳排放系數換算得來。如圖4，上海市二氧化碳排放量最高，這與能源消費總量變化趨勢基本一致，而北京市二氧化碳排放量整體變化不大，主要源于能源結構的改善，二氧化碳排放系數較高的煤炭、焦炭、燃料油消費量下降明顯，天然氣消費量上升明顯(約是天津的2.5倍)；天津市二氧化碳排放水平高于北京、重慶的原因，在于以煤炭、焦炭、原油等高排放為主的能源消費結構；重慶市二氧化碳排放低于天津市的原因，在于焦炭使用量不高，由于統計口徑或數據缺陷原因，重慶市原油使用量極其少，這是造成其二氧化碳排放水平較低的主要原因。如圖5，4個城市單位GDP碳排放量逐年減少，北京市下降幅度最為明顯，由1995年6.45噸/萬元下降到2014年的1.28噸/萬元，是目前單位GDP碳排放最小的城市，其次是上海市、重慶市和天津市，其中天津市單位GDP碳排放一直處于較高水平。

圖4　超大城市歷年二氧化碳排放量變化趨勢(1995～2014)

圖5　超大城市單位GDP碳排放變化趨勢(1995～2014)

基于統一的碳排放計算公式和各城市常住人口總數可以得出人均二氧化碳排放量，如圖6，重慶市人均二氧化碳排放量最低，但近幾年呈現不斷上漲趨勢，(1)重慶市常住人口基數大，近20年變化不明顯；(2)總體經濟體量近幾年增長速度快，帶動能源消費量不斷攀高，但碳排放水平仍處于較低水平，若考慮重慶市森林碳匯，其人均二氧化碳排放量還會更低；近年來，天津市人均二氧化碳排放量處于較高水平，主要在于煤炭、焦炭等碳排放系數較高的能源消費增長過快，這與天津市三次產業中第二產業比重近50%有關，而能源消費占比中第二產業超過70%。

圖6　超大城市人均二氧化碳排放量變化趨勢比較(1995～2014)

4　超大城市碳排放與經濟增長關系的實證分析

4.1碳排放與經濟增長脫鉤分析

根據上述脫鉤模型分別計算得到上海市、北京市、天津市和重慶市1995～2014年間碳排放與經濟增長脫鉤狀態圖7～10，4個超大城市大部分年份位于弱脫鉤狀態，表示經濟增長的速度明顯快于碳排放增加速度。其中，北京市脫鉤狀態最好，強脫鉤年份較多，且其脫鉤彈性系數較小，從時間序列來看，脫鉤呈現良好勢頭發展，自2008年以來強脫鉤年份增加，說明北京市節能減排政策取得良好效果。而上海市的脫鉤狀態與北京市類似，歷年脫鉤狀態均位于弱脫鉤和強脫鉤區域，說明經濟的高速增長并未帶來碳排放量的過快增長。

圖7　上海市1995～2014年碳排放與經濟增長脫鉤狀態

圖8　北京市1996～2014年碳排放與經濟增長脫鉤狀態

圖9　天津市1994～2014年碳排放與經濟增長脫鉤狀態

天津市和重慶市的脫鉤狀態較為一致，從時間序列上看脫鉤狀態年際變化大；從整體分布上看，大部分年份弱脫鉤狀態表現并不明顯，脫鉤系數值較大，說明經濟增長同時伴隨碳排放量增加。這與兩座城市正處于快速發展的時期有關，也與三次產業中第二產業比重占有重要位置有關，而第二產業是能源消費的主要來源，也是導致碳排放增加的根源。

4.2格蘭杰檢驗

4.2.1單位根檢驗(ADF檢驗)——以上海市為例

(1)根據4個超大城市碳排放與經濟增長時間序列數據得到各城市GDP與CO2時間序列圖，可以看出1995～2014年間各城市經濟均處于高速增長水平，但碳排放年際變化差異較大，其中北京市碳排放量波動較小，且處于下降趨勢。

(2)為保證時間序列數據的平穩性，分別對4個超大城市LNCO2和LNGDP進行平穩性檢驗，本文采用ADF檢驗方法，滯后期數為2，檢驗原理參照前述要求。例如表2為上海市ADF單位根檢驗結果，在5%的顯著水平下t統計量為0.992746，其P值大于顯著性水平α，所以接受原假設，即GDP時間序列數據為非平穩序列，且LNGDP一階差分后仍然接受原假設。當對LNGDP進行二階差分時，5%顯著水平下的t統計量為-5.647835，小于顯著性水平α，拒絕原假設，即LNGDP為二階單整序列，顯著性水平為1%。同理，LNCO2為二階單整序列，顯著性水平為1%。

續　　表

同理，得到北京市在1%顯著水平下，LNGDP和LNCO2均為二階單整序列。天津市在1%的顯著水平下，兩者均為二階單整序列。重慶市LNGDP為二階單整序列，LNCO2為一階單整序列。

4.2.2協整檢驗分析——以上海市為例

根據ADF檢驗結果，若LNGDP和LNCO2在不同顯著性水平下為平穩時間序列，說明可能存在協整的長期穩定均衡關系，因此可以對其進行協整檢驗分析。其中上海市協整回歸結果如表3，用Eviews軟件對LNGDP和LNCO2時間序列數據做協整分析，以為LNCO2因變量，LNGDP為自變量，進行OLS(最小二乘估計)回歸分析得到協整回歸方程為：

LNCO2=6.845602+0.348285LNgdp+ut

R2=0.96，F=416.84，DW=0.875660，自變量的系數通過檢驗，說明回歸方程具有較高的顯著性。從協整方程來看，經濟總值GDP增長的估計系數是0.348285，表示GDP每增加一個單位，二氧化碳CO2排放會增加0.348285。對殘差進行ADF檢驗，結果表明殘差序列 為平穩序列，Eviews軟件操作結果如表3和表4。

表3　上海市碳排放量與GDP協整回歸結果

表4　上海市碳排放量與GDP協整回歸殘差的ADF檢驗結果

4.2.3格蘭杰因果關系檢驗

根據前述原理，分別對4個城市LNCO2和LNGDP進行格蘭杰因果性檢驗，遵從SC和AIC最小化準則，我們確定格蘭杰因果性檢驗的滯后期為2，檢驗結果如表5所示，上海市的兩個假設的顯著性概率均大于0.05，接受原假設，即上海市經濟增長GDP和二氧化碳排放之間不具有因果關系。同時，反映出上海市經濟增長處于可持續發展路徑上，經濟的持續增長不會引起二氧化碳排放量的增加，二氧化碳的排放也不會導致經濟增長。北京市檢驗結果與上海市類似，而天津市和重慶市檢驗結果一致，即存在經濟增長到碳排放的單向格蘭杰因果關系，經濟增長是二氧化碳排放的格蘭杰原因，反之則不成立，實施碳減排措施，長期來看并不會阻礙經濟的增長。

表5　格蘭杰因果關系檢驗結果

5　結論及建議

(1)通過比較分析和實證研究，4個超大城市的碳排放與經濟增長脫鉤狀態以弱脫鉤為主，其中北京市脫鉤狀態最佳，脫鉤趨勢逐漸由弱脫鉤向強脫鉤轉變，天津市和重慶市各年脫鉤狀態變化較大。通過格蘭杰因果關系檢驗發現，上海市和北京市檢驗結果較為一致，表明碳排放和經濟增長兩者不具有格蘭杰因果關系，而天津市和重慶市表現出經濟增長到碳排放的單向格蘭杰因果關系，說明長期來看，碳排放的增長并不會導致經濟的增長，即實施強有力的節能減排措施，長期內不會導致經濟下滑。

(2)通過超大城市內部經濟結構和碳排放的差異分析，經濟的快速增長并不一定引起能源消費量的增加，主要在于產業結構是否合理、能源效用效率是否不斷提高，上海市和北京市經濟發展水平較高，更加注重經濟發展質量。能源消費量的增加并不一定導致碳排放增加，主要在于能源消費結構是否改善，天津市和重慶市以煤炭為主的能源消費結構，勢必導致碳排放的大量增加。

(3)城市是中國經濟發展和人們生活最為集中的區域，同樣也是能源消費和污染物排放最為集中的區域，因此，發展低碳經濟就需要重視低碳城市建設。其中，政府在低碳城市建設中起到主體作用，也是經濟結構轉型推廣低碳經濟的推動者。實現城市的低碳化，必須努力從推行低碳經濟和實現低碳生活這兩個方面入手。實現城市經濟發展的低碳化，可以從經濟發展方式轉變、經濟發展結構調整、經濟發展能源以及節能減排新技術的政策扶持等4個方面進行努力；實現城市社會生活的低碳化，必須要積極宣傳普及低碳生活的理念，實現低碳城市規劃，推廣建筑節能實現綠色建筑，加強城市的綠化建設來提高城市森林覆蓋率[15]。

(4)我國超大城市在引領區域經濟社會發展中起到風向標的導向作用，建設低碳城市是一項系統性工程，需要政府、企業和公眾的廣泛深層次參與。超大城市應明確自身經濟發展總體定位，構建完善的城市發展體系，科學規劃城市發展路線，積極合理建設超大城市交通體系，實現與周邊地區的良性經濟互動，引領周邊城市群的低碳建設之路。通過調整能源消費結構、優化產業結構、提高資源使用效率，能夠最大限度的降低碳排放水平。要不斷加強新能源開發利用，提高可再生能源的比率，例如推進供熱煤改氣等清潔轉型，鼓勵可再生能源技術研發和應用[16]。同時，完善節能減排相關政策法規和標準，建立健全超大城市調控和決策機制，例如加強節能減排目標的考核和監督力度，建立區域能源管理聯動機制和消費總量預測預警機制。

參考文獻

[1]Galeotti M,Lanza A.Desperately Seeking Environmental Kuznets[J].Environmental Modelling & Software.2005,20(11):1379～1388

[3]Kraft J,Kraft A.On the Relationship Between Energy and GNP[J].Journal of Energy and Development，1978，(3):401～403

[4]Yu,H E S,Choi,et al.The Causal Relationship Between Energy and GNP:An International Comparison[J].Journal of Energy and Development，1985,10(2):249～272

[5]Glasure,U.Y,Lee,et al.Cointegration,Error-correction,and the Relationship Between GDP and Electricity:The Case of South Korea and Singapore[J].Resource and Energy Economics，1997,20:17～25

[6]Soytas U,Sari R.Energy Consumption and GDP:Causality Relationship in G-7 Countries and Emerging Markets[J].Energy Economics，2003,25(1):33～37

[7]Asafu-Adjaye J.The Relationship Between Energy Consumption,Energy Prices and Economic Growth:Time Series Evidence from Asian Developing Countries[J].Energy Economics，2000,22(6):615～625

[8]Lee C.Energy Consumption and GDP in Developing Countries:A Cointegrated Panel Analysis[J].Energy Economics，2005,27(3):415～427

[9]Soytas U,Sari R,Ewing B T.Energy Consumption,Income,and Carbon Emissions in the United States[J].Ecological Economics，2007,62(3-4):482～489

[10]Tapio P.Towards a Theory of Decoupling:Degrees of Decoupling in the EU and the Case of Road Traffic in Finland Between 1970 and 2001[J].Transport Policy，2005,12(2):137～151

[11]Engle R F,J G C.Cointegration and Error Correct Ion:Representation,Estimation,and Testing[J].Econometria，1987,55:251～276

[12]武紅，谷樹忠，關興良，等.中國化石能源消費碳排放與經濟增長關系研究[J].自然資源學報，2013,(3):381～390

[13]劉竹，耿涌，薛冰，等.城市能源消費碳排放核算方法[J].資源科學，2011，(7):1325～1330

[14]王小斌，邵燕斐．中國城鎮化、能源消耗與二氧化碳排放研究——基于1995～2011省級面板數據[J]．工業技術經濟，2014，(4)：115～123

[15]李云燕，趙國龍.中國低碳城市建設研究綜述[J].生態經濟，2015，(2):36～43

[16]吳振信，萬埠磊.基于環境庫茲涅茨曲線的北京市碳排放與經濟增長相關性研究[J].經濟研究導刊，2012，(14):61～64

(責任編輯：史琳)

The Empirical Study on the Relationship between Carbon Emissions and Economic Growth in Megacity Behemoths

Li YunyanZhao Guolong

(Beijing University of Technology，Beijing 100124，China)

〔Abstract〕The development of city economy depends on huge exhaustion of energy,but it can directly lead to the increase of carbon emissions.The empirical study on the relationship between carbon emissions and economic growth is of great significance for megacity behemoths to implement energy conservation and emissions reduction,development of low carbon economy.This paper selects the Shanghai-Beijing-Tianjin-Chongqing data on carbon emissions and economic growth from 1995 to 2014,to study their decoupling relations and granger causality.It is concluded that implementation of carbon reduction policy will not hinder economic growth of the megacity behemoths in the long term.Therefore,megacity behemoths should actively promote low-carbon urban construction,constantly promote the upgrading of industrial structure,improve energy consumption structure,active implementation of energy conservation and emissions reduction policy and advocate low carbon life.

〔Key words〕megacity behemoths;carbon emission;economic growth;decoupling relations;Granger causality test

〔中圖分類號〕F290

〔文獻標識碼〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．10．018

作者簡介：李云燕，北京工業大學循環經濟研究院教授，博士，博士生導師。研究方向：環境經濟學、環境管理與規劃。趙國龍，通訊作者，北京工業大學循環經濟研究院碩士研究生。研究方向：環境經濟學。

基金項目：國家社科基金項目“基于DPSIR模型框架的京津冀霧霾成因分析及綜合治理對策研究”(項目編號：15BJY059)；北京市社科基金項目“京津冀地區PM2.5污染控制政府績效評估模式的構建”(項目編號：14JGB036)。

收稿日期：2016—05—15