城鎮(zhèn)化背景下江蘇省區(qū)域碳排放的影響因素研究

(江蘇師范大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 徐州 221116)

城鎮(zhèn)化背景下江蘇省區(qū)域碳排放的影響因素研究

王世進(jìn),馬妍妍,耿夢(mèng)雯
(江蘇師范大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 徐州 221116)

城鎮(zhèn)化與碳排放問(wèn)題關(guān)系到我國(guó)人口、經(jīng)濟(jì)與資源的協(xié)調(diào)發(fā)展。從衡量城鎮(zhèn)化的影響因素出發(fā),研究了城鎮(zhèn)化對(duì)江蘇省及各區(qū)域碳排放的影響,利用STIRPAT模型與面板數(shù)據(jù)廣義最小二乘法(GLS)計(jì)算分析了城鎮(zhèn)化進(jìn)程中人口城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化、研發(fā)強(qiáng)度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、FDI等因素對(duì)江蘇省及蘇南、蘇中、蘇北的影響程度。結(jié)果發(fā)現(xiàn),人口城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、研發(fā)強(qiáng)度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、FDI與城鎮(zhèn)碳排放呈正相關(guān)關(guān)系,土地城鎮(zhèn)化與城鎮(zhèn)碳排放呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化是影響江蘇省及各區(qū)域的最主要因素,不同地區(qū)不同因素對(duì)碳排放的影響程度也存在差異,據(jù)此提出城鎮(zhèn)化背景下江蘇省碳減排的對(duì)策。

碳排放;城鎮(zhèn)化;STIRPAT 模型;影響因素;區(qū)域

1 引言

隨著城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展,江蘇省城市人口數(shù)量持續(xù)上升,且增長(zhǎng)速度較快,由2000年的3040.81萬(wàn)人增加到2014年的5190.76萬(wàn)人,年均增加了143.33萬(wàn)人。同時(shí),城鎮(zhèn)化水平也在不斷提高,2000年江蘇城鎮(zhèn)化率為41.50%,到2014年城鎮(zhèn)化率達(dá)到65.2%,15年上升了23.8%,年均增長(zhǎng)率為1.5%。2000年江蘇省城鎮(zhèn)化發(fā)展水平首次趕超全國(guó)平均水平,基本形成了以工業(yè)為基礎(chǔ)、大城市為先導(dǎo)的發(fā)展模式,蘇南占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì),且發(fā)展成熟,蘇中與蘇北地區(qū)相對(duì)薄弱。15年間江蘇省城鎮(zhèn)化率增長(zhǎng)速度明顯提升,但距離中等發(fā)達(dá)國(guó)家的80%水平還差14.8%。礙于江蘇省人口多、面積小等原因,在發(fā)展城鎮(zhèn)化的同時(shí)面臨著能源緊缺和環(huán)境惡化問(wèn)題,化石能源的開發(fā)過(guò)度和利用不合理導(dǎo)致環(huán)境污染嚴(yán)重、生態(tài)破壞和碳排放增加。一直以來(lái),江蘇省城鎮(zhèn)化發(fā)展中第二產(chǎn)業(yè)所占比重較大,居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)不合理,高能耗產(chǎn)品需求增多,以煤炭一次性能源為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和低效率的能源利用率都使碳排放量不斷增加,嚴(yán)重影響著人們的健康生活及生態(tài)環(huán)境。通過(guò)探索城鎮(zhèn)化進(jìn)程中各因素對(duì)江蘇區(qū)域碳排放的影響程度有利于針對(duì)性的提出碳減排建議,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展,該研究對(duì)江蘇省乃至全國(guó)城鎮(zhèn)化建設(shè)都具有重要的借鑒意義。

目前學(xué)術(shù)界對(duì)城鎮(zhèn)碳排放的研究主要集中在影響因素與模型上。York[1]分析了歐盟國(guó)家城鎮(zhèn)化與碳排放的關(guān)系,得出城鎮(zhèn)化是導(dǎo)致碳排放增長(zhǎng)主要原因的結(jié)論;Liddle[2]利用SPIRPAT模型對(duì)城鎮(zhèn)化與居民能源消費(fèi)進(jìn)行了正向關(guān)系的驗(yàn)證;Richard等[3]認(rèn)為人口因素對(duì)碳排放量有一定影響,且兩者之間的關(guān)系系數(shù)與1接近;林伯強(qiáng)[4]認(rèn)為城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放的影響具有正負(fù)效應(yīng),且不平衡,中國(guó)東部城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)碳排放的正向效應(yīng)低于其他地區(qū);宋德勇[5]按照碳排放的聚集程度將中國(guó)分為高、中、低三大區(qū)域,解析了城鎮(zhèn)化進(jìn)程中人口、收入、能源強(qiáng)度等因素對(duì)碳排放的影響程度;李國(guó)志[6]則選擇不同的碳排放臨界點(diǎn)驗(yàn)證了我國(guó)東中西部碳排放量不斷擴(kuò)大的趨勢(shì);盧祖丹[7]利用1995—2008年中國(guó)區(qū)域面板數(shù)據(jù),認(rèn)為城鎮(zhèn)化高階段的發(fā)展有利于碳減排,在中西部這一特征尤為明顯;孫輝煌[8]利用面板協(xié)整分析方法得出城鎮(zhèn)化與碳排放之間不契合倒“U”型EKC曲線的結(jié)論;孫昌龍[9]對(duì)全球76個(gè)國(guó)家(地區(qū))的城鎮(zhèn)化分階段進(jìn)行研究,認(rèn)為城鎮(zhèn)化中期,碳排放將迅速增長(zhǎng),并達(dá)到峰值;張鴻武[10]從城鎮(zhèn)化、收入視角分析了兩者關(guān)系,結(jié)論顯示城鎮(zhèn)化程度高的高收入地區(qū)與碳排放之間存在著倒“U”型的關(guān)系；楊曉軍、陳浩[11]結(jié)合EKC曲線,證明我國(guó)城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放的影響存在地區(qū)差異,東部地區(qū)呈現(xiàn)倒“N”型,中部呈現(xiàn)正“N”型,西部的倒“N”型不顯著。此外,劉華軍[12]、趙紅[13]、郭郡郡[14]等人都證明了城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放有負(fù)影響的結(jié)論。

基于區(qū)域省份,學(xué)者們對(duì)城鎮(zhèn)化與碳排放兩者的關(guān)系進(jìn)行了研究。涂正革[15]基于區(qū)域省份對(duì)我國(guó)城鎮(zhèn)化影響碳排放的因素進(jìn)行了分解,結(jié)論顯示經(jīng)濟(jì)規(guī)模與能源強(qiáng)度是影響碳排放和造成區(qū)域差異的主因;張勇等[16]基于STIRPAT模型對(duì)安徽省2000—2011年的碳排放量及碳排放強(qiáng)度進(jìn)行了測(cè)算,用因子分析構(gòu)建碳排放增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)因子模型,研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)人口比重、第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、城鎮(zhèn)建成區(qū)面積,城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)碳排放的影響成正相關(guān)關(guān)系;杜運(yùn)偉等[17]基于Kaya模型研究了江蘇人口城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)人口城鎮(zhèn)化水平與碳排放呈倒“U”型曲線關(guān)系,但未能達(dá)到倒“U”型的拐點(diǎn),除此之外他提出人均GDP與能源強(qiáng)度是影響碳排放的關(guān)鍵因素;張樂(lè)勤[18]引入城鎮(zhèn)化綜合指數(shù)二次項(xiàng),通過(guò)STIRPAT模型驗(yàn)證了安徽省城鎮(zhèn)化演進(jìn)與碳排放之間滿足和存在庫(kù)茲涅茨曲線假說(shuō)的結(jié)論;榮培君[19]選取1978—2013年的數(shù)據(jù)利用嶺回歸研究了河南省城鎮(zhèn)化發(fā)展演變與碳排放效應(yīng)之間的關(guān)系,研究表明碳排放量與城鎮(zhèn)化率趨于一致,人口城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化、第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平對(duì)碳排放的影響呈正相關(guān)關(guān)系,其中人口大規(guī)模的增加對(duì)碳排放的影響最大,而技術(shù)水平的提高會(huì)抑制碳排放量的增長(zhǎng);梁雪石等[20]運(yùn)用嶺回歸對(duì)黑龍江省的城鎮(zhèn)化與碳排放進(jìn)行分析,人口增加、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城鎮(zhèn)化率的提高會(huì)在一定程度上增加黑龍江的二氧化碳排放量,而能源強(qiáng)度在一定程度上會(huì)抑制碳排放量。

綜上所述,學(xué)者們已經(jīng)開始關(guān)注到城鎮(zhèn)化與碳排放關(guān)系的研究,但基于對(duì)具體省域及各市的研究相對(duì)較少。此外,從現(xiàn)有研究選取的指標(biāo)來(lái)看,對(duì)城鎮(zhèn)化水平這個(gè)指標(biāo),部分學(xué)者使用單一的人口城鎮(zhèn)化來(lái)衡量。根據(jù)城鎮(zhèn)化內(nèi)涵和STIRPAT模型公式可以發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化是人口、空間、產(chǎn)業(yè)升級(jí)的動(dòng)態(tài)過(guò)程,與技術(shù)、能源消費(fèi)特征與外商直接投資有著密切的關(guān)系,所以本文選用人口城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、研發(fā)強(qiáng)度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、FDI等多個(gè)影響碳排放的因素來(lái)闡述兩者之間的關(guān)系。

2 城鎮(zhèn)化背景下江蘇省區(qū)域碳排放的特征

江蘇省城鎮(zhèn)化發(fā)展具有鮮明的區(qū)域特征,城鎮(zhèn)多集中于蘇南且發(fā)展成熟,蘇中與蘇北的基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)薄弱。2000年以來(lái),隨著第二產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級(jí)與第三產(chǎn)業(yè)地位的提升,江蘇省城鎮(zhèn)化發(fā)展水平開始超越全國(guó)發(fā)展水平,由過(guò)去的以工業(yè)為基礎(chǔ)、大城市為動(dòng)力的發(fā)展模式轉(zhuǎn)變?yōu)閰^(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展、空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化的發(fā)展模式,盡管如此,由于面積小、人口多的特點(diǎn),江蘇省仍然面對(duì)較大的資源與生態(tài)環(huán)境壓力。

在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中,江蘇省各區(qū)域引致的碳排放也呈現(xiàn)出不同的特征,通過(guò)對(duì)2000—2014年江蘇、蘇南、蘇中及蘇北地區(qū)的碳排放分析,江蘇省碳排放各區(qū)域呈現(xiàn)增加的特征,考慮到數(shù)據(jù)的可得性,本文基于能源消費(fèi)總量來(lái)計(jì)算江蘇省各區(qū)域的碳排放總量與碳強(qiáng)度,計(jì)算公式為:

(1)

式中,C為CO2排放量;Ei為第i種能源,i=1,2…8,包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣8種;Ki為第i中能源對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù),本文采用IPCC2006公布的數(shù)據(jù)[21]。其中,蘇南地區(qū)包括南京、蘇州、常州、無(wú)錫和鎮(zhèn)江5市；蘇中地區(qū)包括南通、泰州和揚(yáng)州3市；蘇北地區(qū)包括徐州、鹽城、淮安、連云港和宿遷5市。

經(jīng)測(cè)算,由圖1可知2000—2014年江蘇省碳排放總量從6143.91萬(wàn)t增長(zhǎng)到22368.18萬(wàn)t,年均增長(zhǎng)率為10.5%。從區(qū)域?qū)用嫔峡?江蘇省蘇南的碳排放總量增長(zhǎng)最快,從3642.33萬(wàn)t增長(zhǎng)到14115.60萬(wàn)t,增長(zhǎng)了2.88倍,平均增長(zhǎng)率占江蘇碳排放量的62.48%;蘇北碳排放量其次,從2000年的1630.20萬(wàn)t增長(zhǎng)到2014年的5153.28萬(wàn)t,增長(zhǎng)了2.14倍,占江蘇省碳排放總量的22.65%;蘇中碳排放量15年間從871.38萬(wàn)t增長(zhǎng)到3778.73萬(wàn)t,增長(zhǎng)了2.88倍,占全省碳排放總量的14.97%。

圖1 江蘇省及區(qū)域CO2排放量

從碳排放強(qiáng)度即單位GDP的CO2排放量(圖2)可知,江蘇省碳排放強(qiáng)度從0.72萬(wàn)t/億元增長(zhǎng)到0.82萬(wàn)t/億元,平均碳排放強(qiáng)度為0.79萬(wàn)t/億元。蘇北的碳排放強(qiáng)度最高,是蘇南地區(qū)的兩倍。蘇北的碳排放強(qiáng)度以2005年為分界線,2005年蘇北的碳排放強(qiáng)度達(dá)到1.81萬(wàn)t/億元的峰值,2014年已經(jīng)下降到1.02萬(wàn)t/億元,平均下降速度為43.6%;蘇南地區(qū)的碳排放強(qiáng)度保持平穩(wěn)增長(zhǎng)的趨勢(shì),從2000年的0.72萬(wàn)t/億元上升到2014年的0.85萬(wàn)t/億元;蘇中地區(qū)的碳排放強(qiáng)度則以2003年的0.80萬(wàn)t/億元為峰值,之后一直保持平穩(wěn)狀態(tài)。

圖2 江蘇省及區(qū)域碳排放強(qiáng)度

3 模型構(gòu)建與變量說(shuō)明

城鎮(zhèn)化進(jìn)程是人口、土地、產(chǎn)業(yè)集聚的過(guò)程,農(nóng)村人口的大量涌入與城市基礎(chǔ)建設(shè)的加快會(huì)增加水泥、鋼鐵、能源、交通等高碳排放產(chǎn)業(yè)的需求,人口城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化與產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化是影響碳排放的內(nèi)在因素。此外,長(zhǎng)期以來(lái)江蘇省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)決定煤炭、石油等高耗能源在江蘇能源消費(fèi)中占有較大比重,這種結(jié)構(gòu)短期之內(nèi)較難改變,加上江蘇省外貿(mào)出口結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期以高新技術(shù)產(chǎn)品、機(jī)電產(chǎn)品、紡織服裝和農(nóng)產(chǎn)品為主,前兩種產(chǎn)品也是典型的高耗能產(chǎn)業(yè),需要大量鋼鐵與能源的投入,顯然能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與FDI是影響江蘇省碳排放的重要外在因素。因此，引進(jìn)消化先進(jìn)的節(jié)能技術(shù)、提高能效技術(shù)、可再生能源技術(shù)以及其他低碳技術(shù)是降低碳排放的重要手段?；谝陨戏治?本文選擇人口城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化、研發(fā)強(qiáng)度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、FDI等變量作為本文影響碳排放的主要因素。

霍爾頓將人口規(guī)模(P)、人均財(cái)富(A)、技術(shù)水平(T)三個(gè)主要影響環(huán)境的因素聯(lián)系起來(lái),構(gòu)建了具有廣泛影響的IPAT模型。該模型將分解的方法運(yùn)用到環(huán)境分析中,得到了學(xué)者的認(rèn)可,但該模型只能分析各因素之間的線性關(guān)系,不能將更多的影響因素容納其中。Dieta與Rosa[22]認(rèn)為因素P、A、T均可分解;York等人在IPAT基礎(chǔ)上,建立了STIRPAT模型,該模型可根據(jù)研究對(duì)象的特點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行拓展增加或改變某個(gè)影響因素,也可引入無(wú)量綱變量,直接對(duì)模型進(jìn)行擴(kuò)展,通過(guò)系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)進(jìn)行修正。

本文根據(jù)江蘇城鎮(zhèn)化進(jìn)程中各因素對(duì)碳排放量的影響,運(yùn)用Eviews7.2建立STIRPAT模型,同時(shí)對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,公式為:

lnTCit=C+α1lnPUit+α2lnIUit+α3lnLUit+α4lnRamp;Dit+α5lnECit+α6lnFDIit+μit

(2)

式中,i代表江蘇13個(gè)市;t代表年份;TCit為碳排放總量;PUit為人口城鎮(zhèn)化,該因素反映江蘇省人口規(guī)模對(duì)CO2的影響程度;IUit為產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化,從產(chǎn)業(yè)層面分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與優(yōu)化升級(jí)對(duì)CO2的影響程度;LUit為土地城鎮(zhèn)化,從空間層面解析城鎮(zhèn)化對(duì)CO2的影響程度;Ramp;Dit為研發(fā)強(qiáng)度,從技術(shù)創(chuàng)新層面反映對(duì)CO2的影響程度;ECit為能源消費(fèi)結(jié)構(gòu);FDIit為實(shí)際利用外資,從外資層面分析其對(duì)CO2的影響程度；C為常數(shù)項(xiàng)；μit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

各變量的數(shù)據(jù)來(lái)源主要來(lái)源于2001—2015年的《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》與各市統(tǒng)計(jì)年鑒,具體的變量說(shuō)明見表1,其中碳排放量根據(jù)式(1)計(jì)算得到。

表1 碳排放影響因素的變量說(shuō)明

4 實(shí)證研究

利用STIRPAT模型,本文首先對(duì)江蘇省各變量進(jìn)行了分解計(jì)算,結(jié)果見表2。為了更好地分析各因素對(duì)江蘇省內(nèi)各區(qū)域的影響程度,本文建立了面板模型。鑒于本文的時(shí)間跨度為15年,跨度較大,利用LLC檢驗(yàn)與ADF-Fisher檢驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果見表3。

表2 江蘇碳排放量及各分解因素

表3 面板單位根檢驗(yàn)

注:括號(hào)內(nèi)為T統(tǒng)計(jì)量的P值。

由表3結(jié)果可知,在5%的顯著水平下,本文所有一階差分變量的LLC檢驗(yàn)與ADF-Fisher檢驗(yàn)均拒絕原假設(shè),證明江蘇省13個(gè)省市變量均為一階平穩(wěn)序列,可繼續(xù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),協(xié)整檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)變量之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系,本文采用Kao檢驗(yàn)方法,結(jié)果見表4。

表4 面板協(xié)整檢驗(yàn)

由表4可知,模型中的6個(gè)變量之間存在協(xié)整關(guān)系,進(jìn)而對(duì)面板數(shù)據(jù)的類型進(jìn)一步選擇,選擇的方法多采用Hausman檢驗(yàn),這種方法可確定面板數(shù)據(jù)模型的類型是固定效應(yīng)還是截距效應(yīng),經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)可知,本文的模型采用固定效應(yīng),具體檢驗(yàn)結(jié)果見表5。由于江蘇13個(gè)省市的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù),為了避免出現(xiàn)異方差與序列自相關(guān),本文采用廣義的最小二乘估計(jì)(GLS)進(jìn)行分析,具體分析結(jié)果見表6。由表6測(cè)算可知,無(wú)論是在江蘇全省還是在蘇南、蘇中、蘇北,C、PU、IU、LU、Ramp;D、EC 、FDI等因素均在1%、5%或10%的顯著水平下通過(guò)了檢驗(yàn),模型擬合效果有效,F統(tǒng)計(jì)量通過(guò)檢驗(yàn),確定模型設(shè)定較合理。

表5 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

表6 城鎮(zhèn)化背景下江蘇省區(qū)域碳排放的影響因素GLS回歸結(jié)果

注:*、**、***分別代表T統(tǒng)計(jì)量在10%、5%、1%的顯著水平,括號(hào)內(nèi)為F統(tǒng)計(jì)量的P值。

江蘇省的lnIU回歸系數(shù)為10.73,在所有回歸系數(shù)中最大,可得出江蘇省15年來(lái)產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放具有較大的正向影響作用,產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化率每增加1%,碳排放量將增加10.73%。對(duì)比江蘇省各區(qū)域可見,蘇北產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放的影響程度最大,這與蘇北產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理,長(zhǎng)期以來(lái)以化工、煤炭、機(jī)械等重工業(yè)為主的結(jié)構(gòu)特征不無(wú)關(guān)系,工業(yè)部門是三大產(chǎn)業(yè)中消耗能源最多的,碳排放量也最多,尤其是徐州作為蘇北經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的城市,一直是江蘇省重要的工業(yè)基地與能源基地,盡管蘇南蘇中地區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)以輕工業(yè)為主,但自2000年以來(lái)受上海的經(jīng)濟(jì)輻射,蘇州、無(wú)錫、南通等地已經(jīng)成為國(guó)際工業(yè)與上海工業(yè)的重要承接地,重工業(yè)比重不斷加強(qiáng),傳統(tǒng)工業(yè)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)并存,給當(dāng)?shù)丨h(huán)境帶來(lái)了較為惡劣的影響。江蘇省城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快是以產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化加快為載體,產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化的推進(jìn)不可避免地是碳排放增長(zhǎng)的過(guò)程,為保證經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展,實(shí)現(xiàn)減排的規(guī)劃目標(biāo),高耗能行業(yè)的減排問(wèn)題當(dāng)居首位。

農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)的大量集聚是造成碳排放增長(zhǎng)的主要原因。經(jīng)測(cè)算,江蘇省人口城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放的影響系數(shù)為1.8,蘇南的影響系數(shù)為3.07。農(nóng)村人口大量涌入城鎮(zhèn),大量基礎(chǔ)設(shè)施待建,工業(yè)品消費(fèi)及終端品消耗增加,導(dǎo)致碳排放量增加。第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口集中趨勢(shì)較相似,都以長(zhǎng)江為界向南集中在“蘇錫?！薄ⅰ澳暇?zhèn)江—揚(yáng)州”兩個(gè)區(qū)域上,尤以“蘇錫?！睘樽?2015年蘇南年末常住人口達(dá)到3324.08萬(wàn)人,占全省總數(shù)的40%以上。蘇南地區(qū)尤其是蘇錫常地區(qū)是我國(guó)吸納勞動(dòng)力的重要集聚地,較之蘇中和蘇北地區(qū),城鎮(zhèn)化程度也最高。不難發(fā)現(xiàn),這一地區(qū)的人口城鎮(zhèn)化因素對(duì)碳排放影響程度也最高。而蘇北地區(qū)農(nóng)業(yè)的勞動(dòng)人口主要分布在“徐州—宿遷—淮安”一線并以市轄區(qū)為中心聚集,屬于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)區(qū),城鎮(zhèn)化程度不高,對(duì)碳排放的影響程度不如蘇南地區(qū)明顯。

從江蘇土地城鎮(zhèn)化的彈性系數(shù)(-1.5)來(lái)看,土地城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放量的影響呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。即土地城鎮(zhèn)化每提高1%,碳排放量將降低1.5%。城鎮(zhèn)土地面積的拓展與集聚,優(yōu)化了土地利用結(jié)構(gòu)的合理布局,有利于城鎮(zhèn)土地的可持續(xù)利用,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的和諧發(fā)展,加快土地城鎮(zhèn)化有利于碳減排工作的開展。江蘇省城鎮(zhèn)化發(fā)展必然會(huì)導(dǎo)致城市增修公路將增加與擴(kuò)建城市道路,大量的農(nóng)村用地將轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘杏玫?同時(shí)也增加城市建成區(qū)綠化覆蓋率。2015年,南京綠化覆蓋率已經(jīng)達(dá)到45%,這一指標(biāo)的提升有效地改善了城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放的積極效應(yīng),彌補(bǔ)了土地利用不合理帶來(lái)的負(fù)效應(yīng),證明江蘇省近年來(lái)認(rèn)真貫徹了“生態(tài)興則文明興”、“綠水青山就是金山銀山”等思想,取得了一定的效果。

從江蘇、蘇中、蘇北研發(fā)強(qiáng)度的彈性系數(shù)來(lái)看,研發(fā)強(qiáng)度影響效果不明顯,但蘇南地區(qū)則相反,這主要是由于蘇南地區(qū)長(zhǎng)期吸納國(guó)外先進(jìn)企業(yè)的管理經(jīng)驗(yàn)與快速接受新技術(shù)的結(jié)果。例如，蘇州常年以機(jī)電產(chǎn)品、高新技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)為主,這些研發(fā)與傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型產(chǎn)品相關(guān),對(duì)化石能源的消耗較少。而蘇中、蘇北的城鎮(zhèn)化程度不如蘇南高,投入研發(fā)成本較高,企業(yè)用于研發(fā)的經(jīng)費(fèi)較少,未能彌補(bǔ)碳排放所帶來(lái)的損失。以徐州為例,徐州常年以工程機(jī)械產(chǎn)業(yè)為主,此類產(chǎn)品的研發(fā)屬于典型的重工業(yè)產(chǎn)品研發(fā),不僅需要投入大量的勞動(dòng)力資源,更需要化石能源的投入,碳排放程度較高,隨著城鎮(zhèn)化階段的深入,這一影響因素的影響程度也會(huì)發(fā)生變化。

江蘇省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的彈性系數(shù)為1.41,表明江蘇省能源結(jié)構(gòu)與碳排放量呈正相關(guān)關(guān)系。能源結(jié)構(gòu)每提高1%,碳排放量將提高1.41%。蘇北的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)彈性系數(shù)為1.81,原煤、焦炭、原油是江蘇省的主要能源消費(fèi)。蘇北超過(guò)其他地區(qū),尤其是徐州長(zhǎng)期以來(lái)作為江蘇省重要的能源基地,原煤消耗一直居全省第一位；蘇中地區(qū)隨著近年來(lái)產(chǎn)能結(jié)構(gòu)調(diào)整與過(guò)剩產(chǎn)能改造,已經(jīng)出現(xiàn)了波動(dòng)下降的趨勢(shì)；蘇南地區(qū)是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)基地,注重能源高效利用,碳排放一直處于平緩的下降趨勢(shì),尤其是常州、南通、徐州、連云港等地尚未實(shí)現(xiàn)碳排放的經(jīng)濟(jì)效益。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放的影響主要?dú)w因于煤炭是江蘇省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的主要組成部分,煤炭消費(fèi)占總能耗的比重越大,其碳排放量也越大。

江蘇省FDI與碳排放的影響程度為0.05,是我國(guó)引進(jìn)外商直接投資的重要省份,尤其是蘇州已經(jīng)成為世界著名跨國(guó)公司的集聚地,也是生產(chǎn)附屬產(chǎn)物遺留地。盡管蘇州已經(jīng)依托吸引外資創(chuàng)造了較高的GDP與稅收,但是絕大部分利潤(rùn)為國(guó)外企業(yè),并且在環(huán)境方面帶來(lái)了較大的負(fù)效應(yīng),江蘇省不可避免地正逐步淪為全球公司的“污染避難所”。

5 結(jié)論與政策建議

5.1 結(jié)論

本文利用STIRPAT模型與面板數(shù)據(jù)廣義最小二乘法對(duì)城鎮(zhèn)化背景下江蘇省區(qū)域碳排放的影響因素進(jìn)行了分析。研究結(jié)果表明,人口城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、研發(fā)強(qiáng)度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、FDI的彈性系數(shù)均為正,說(shuō)明人口城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)城鎮(zhèn)化、研發(fā)強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、FDI對(duì)碳排放量的影響呈正相關(guān)關(guān)系；土地城鎮(zhèn)化的彈性系數(shù)為負(fù)數(shù),說(shuō)明土地城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放量的影響呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；從影響程度上來(lái)看,無(wú)論是對(duì)江蘇還是蘇南、蘇中、蘇北地區(qū),產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化是影響碳排放的最主要因素。

5.2 政策建議

江蘇省的工業(yè)發(fā)展速度快于經(jīng)濟(jì)整體增長(zhǎng)速度,且高耗能行業(yè)比重過(guò)高。在未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中,政府一方面要綜合利用經(jīng)濟(jì)手段與行政手段,對(duì)重化工領(lǐng)域的資源進(jìn)行整合,嚴(yán)格控制高碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展,如強(qiáng)制淘汰落后產(chǎn)能,改進(jìn)主要的工業(yè)耗能設(shè)備，嚴(yán)格規(guī)定機(jī)動(dòng)車能效標(biāo)準(zhǔn)等;另一方面要嚴(yán)格控制市場(chǎng)準(zhǔn)入條件,對(duì)冶金、化工、建材等高耗能行業(yè)實(shí)施嚴(yán)格監(jiān)控,對(duì)耗能情況達(dá)不到標(biāo)準(zhǔn)的項(xiàng)目,不予批準(zhǔn)。在能源結(jié)構(gòu)方面,江蘇省應(yīng)不斷更新、改造落后生產(chǎn)工藝,使能源效率得以提升;控制城鎮(zhèn)人口數(shù)量,積極引導(dǎo)居民的生產(chǎn)、生活、消費(fèi)方式朝著可持續(xù)與健康方向發(fā)展,樹立低碳消費(fèi)意識(shí),改善生活行為方式。江蘇省應(yīng)加強(qiáng)政策引導(dǎo)作用,注重利用外資的質(zhì)量和效益,積極引導(dǎo)外資進(jìn)入技術(shù)和資本密集型產(chǎn)業(yè)和部門,引導(dǎo)外資投向高新技術(shù)領(lǐng)域,特別是信息通訊、生物制藥、精細(xì)化工與研發(fā)創(chuàng)新工作;提高自主研發(fā)水平,結(jié)合江蘇省具體能源消費(fèi)特點(diǎn),研發(fā)特色減排技術(shù),以達(dá)到長(zhǎng)期節(jié)約能源的目的。

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StudyonImpactFactorsofRegionalCarbonEmissionsUnderBackgroundofUrbanizationinJiangsuProvince

WANG Shi-jin,MA Yan-yan,GENG Meng-wen
(School of Business,Jiangsu Normal University,Xuzhou 221116,China)

Relationship between urbanization and carbon emissions concerned development of population,economy and resource in China.This paper studied the effects on carbon emissions of Jiangsu Province and all regions caused by the urbanization based on the analysis of impact factors.STIRPAT modelling and GLS method were conducted to analyze and explore the impact factors among Jiangsu,Southern Jiangsu,Central Jiangsu and Northern Jiangsu such as population urbanization,industrial urbanization,land urbanization,intensity of research and development(Ramp;D),energy consumption structure and FDI in the process of urbanization.The results showed that there was a positive correlation between urban carbon emissions and impact factors including population urbanization,industrial urbanization,energy consumption structure,intensity of Ramp;D and FDI,while land urbanization had a negative correlation.Industrial urbanization was the most important factor affecting Jiangsu Province and regions,the influence degree of carbon emissions varied because of various regions and factors.As a result,the proper development countermeasures for Jiangsu′s carbon reduction were put forward.

carbon emissions;urbanization;STIRPAT model;impact factors;regions

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.12.007

X823.3

A

1005-8141(2017)12-1444-05

2017-10-23；

2017-11-15

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“碳排放峰值約束下區(qū)域協(xié)同減排的調(diào)控政策研究”(編號(hào):16BGL140);全國(guó)統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究項(xiàng)目“城鎮(zhèn)化與區(qū)域碳減排協(xié)調(diào)發(fā)展的評(píng)價(jià)及減排路徑研究”(編號(hào):2015537);江蘇省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“江蘇城鎮(zhèn)化與區(qū)域碳減排的協(xié)同發(fā)展研究”(編號(hào):15EYC003)。

及通訊作者簡(jiǎn)介：王世進(jìn)(1980-),男,河北省衡水人,博士,副教授,碩士生導(dǎo)師,香港中文大學(xué)訪問(wèn)學(xué)者,研究方向?yàn)槟茉唇Y(jié)構(gòu)優(yōu)化與碳排放研究。