王雅晴,譚德明,張佳田,孟 楠,韓寶龍,*,歐陽志云

1 中國科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,北京 100049 2 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100085 3 南華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 衡陽 421001

我國進(jìn)入經(jīng)濟(jì)新常態(tài)后,為了維持經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長,需要快速城市化作為動(dòng)力支撐;同時(shí),在巴黎氣候協(xié)定的約束下,我國面臨碳減排的巨大挑戰(zhàn)。前者由快速城市化帶來對能源消費(fèi)增長的剛性拉動(dòng);后者由政府承諾帶來對能源消費(fèi)碳減排的硬性約束。緩和或破解二者矛盾具有極強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義,而此項(xiàng)工作的關(guān)鍵恰在于厘清城市能源消費(fèi)的碳排放特征與驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

城市化推動(dòng)能耗,能耗推動(dòng)城市碳排放。圍繞城市化與城市能源消費(fèi)的關(guān)系與機(jī)理,國內(nèi)外學(xué)者開展了一系列研究,形成一系列典型結(jié)論。Zhang和Lin[1]等利用我國省級面板數(shù)據(jù)建立柯步道格勞斯模型,發(fā)現(xiàn)城市化對城市碳排放和能源消耗的影響,發(fā)現(xiàn)城市化推動(dòng)了能源消耗的上升,但其影響效應(yīng)在東、中、西部存在顯著差異。王海鯤等[2]在對無錫市多年碳排放的核算研究中發(fā)現(xiàn),城市能源消費(fèi)的平均年度碳排放占平均年度總體碳排放的80%。Wang等[3]對170個(gè)國家1980—2011的城市化、經(jīng)濟(jì)增長、能源消費(fèi)和碳排放的研究發(fā)現(xiàn)各個(gè)變量存在不同程度的Granger因果關(guān)系.Bilgili等[4]對亞洲10個(gè)國家1990—2014年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)城市化對能源密度長期有重要的影響。

城市第二產(chǎn)業(yè)是影響能源碳排放密度與效率的主要原因。Lin和Zhu[5]對我國30個(gè)省工業(yè)化與能源強(qiáng)度的研究表明,二產(chǎn)結(jié)構(gòu)和比例對能源密度有重要影響,能源密度隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整下降。張偉等[6]借助 Kaya 恒等式對產(chǎn)業(yè)體系的碳排放量因素分解建立產(chǎn)業(yè)體系碳排放模型,對我國29個(gè)省區(qū)產(chǎn)業(yè)體系及其三次產(chǎn)業(yè)1995—2014年間的碳排放強(qiáng)度、能源碳排放密度和能源消費(fèi)強(qiáng)度進(jìn)行測度,研究發(fā)現(xiàn)：我國產(chǎn)業(yè)體系低碳化發(fā)展是由能源結(jié)構(gòu)的變化所驅(qū)動(dòng),屬于能源結(jié)構(gòu)變化型; 由于產(chǎn)出占比和能源消費(fèi)占比較大,導(dǎo)致我國產(chǎn)業(yè)體系能源消費(fèi)強(qiáng)度,即能源使用效率主要受二次產(chǎn)業(yè)的影響。

我國經(jīng)濟(jì)增長、能源消費(fèi)、碳排放間具有耦合特征,但存在解耦可能。Asumadu-Sarkodie和Dwusu[7]利用電力消耗表征了城市發(fā)展,并發(fā)現(xiàn)電力消耗與碳排放呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)相關(guān),在不同階段耦合特征不一致。仇婷婷[8]利用面板Granger因果檢驗(yàn)分析經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)增長與碳排放的相互影響關(guān)系,實(shí)證結(jié)果顯示,經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)增長與碳排放之間均存在雙向的因果關(guān)系。王凱等[9]基于IPCC溫室氣體排放清單指南中的碳排放因子與核算方法,核算了1995—2010年中國服務(wù)業(yè)能源消費(fèi)和CO2排放量,并發(fā)現(xiàn)服務(wù)業(yè)能源消費(fèi)、CO2排放量與增加值之間的脫鉤狀況總體上呈現(xiàn)出逐步好轉(zhuǎn)的態(tài)勢;服務(wù)業(yè)存在從經(jīng)濟(jì)增長到能源消費(fèi)、CO2排放的單向Granger因果關(guān)系。杜祥琬等[10]在研究發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源消費(fèi)、能源消費(fèi)與二氧化碳排放解耦規(guī)律的基礎(chǔ)上,提出我國未來發(fā)展的3種情景假設(shè),即慣性情景、低碳情景和綜合情景。如按假設(shè)的低碳情景發(fā)展,中國發(fā)展進(jìn)入新常態(tài),GDP預(yù)期增速雖有所下降,但經(jīng)濟(jì)總量仍保持良好增長態(tài)勢,2020年后我國經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)開始呈現(xiàn)逐步解耦的趨勢。

人均GDP、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是影響碳排放效率的主要原因。Asumadu-Sarkodie等[11]研究了能源消耗、二氧化碳排放、GDP、工業(yè)化、金融發(fā)展和人口之間的因果關(guān)系,通過ARDL回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測及格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)表明能源使用和二氧化碳排放之間存在單向的因果關(guān)系,工業(yè)化和能源使用之間的雙向因果關(guān)系。查建平等[12]利用相對“脫鉤”、“復(fù)鉤”的理論與測度模型,對2000—2009年我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)和碳排放之間的脫鉤關(guān)系進(jìn)行研究,認(rèn)為能源效率是實(shí)現(xiàn)碳排放與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間弱“脫鉤”的主要拉升因素,能源排放強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等是脫鉤工作中的薄弱環(huán)節(jié)。張慶民等[13]基于我國 1995—2009 年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了分析,結(jié)果表明,第一產(chǎn)業(yè)碳排放總量與碳排放強(qiáng)度遠(yuǎn)低于其他產(chǎn)業(yè),但碳排放量增長率高于其 GDP 增長率; 第二產(chǎn)業(yè)碳排量總量最高,碳排放增長率一直在高位運(yùn)行且波動(dòng)幅度較大,碳排放強(qiáng)度呈現(xiàn)明顯下降趨勢; 第三產(chǎn)業(yè)碳排放總量卻遠(yuǎn)低于第二產(chǎn)業(yè),碳排放強(qiáng)度與第一產(chǎn)業(yè)相似,但其碳排放增長率較高。蓋美等[14]選取遼寧沿海經(jīng)濟(jì)帶為研究對象,構(gòu)建Tobit多元線性回歸模型對碳排放效率的影響因素進(jìn)行詳細(xì)分析,研究表明：人均GDP與碳排放效率呈顯著正相關(guān),而能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及政府干預(yù)與碳排放效率呈顯著負(fù)相關(guān)。

在文獻(xiàn)綜述過程中發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有全國范圍的城市能源碳排放研究多是以省級或全國尺度為數(shù)據(jù)最小單元,城市數(shù)據(jù)單元的研究多出現(xiàn)在分省或分區(qū)域的研究中;數(shù)據(jù)采集多是單樣本區(qū)域的時(shí)間序列或多樣本區(qū)域的截面數(shù)據(jù),少有面板數(shù)據(jù)。分析其原因,可能是長時(shí)間序列數(shù)據(jù)收集中,行政區(qū)劃調(diào)整、統(tǒng)計(jì)口徑、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)調(diào)整導(dǎo)致數(shù)據(jù)可獲得性不高。因此,本文通過簡化城市發(fā)展指標(biāo),及重新核算城市能源碳排放數(shù)據(jù)的方式,開展10年158個(gè)地級城市的面板數(shù)據(jù)分析,以期對我國城市發(fā)展與城市能源碳排放關(guān)系有更全面和動(dòng)態(tài)的認(rèn)識;同時(shí),采用空間中心模型,刻畫各類指標(biāo)的空間中心變化,以彌補(bǔ)當(dāng)前研究中空間分析的不足。

2 案例與數(shù)據(jù)方法

2.1 研究對象與數(shù)據(jù)來源

本研究中使用到的數(shù)據(jù)包括：(1)各城市年末總?cè)丝跀?shù)據(jù)及城市年末非農(nóng)業(yè)總?cè)丝跀?shù)據(jù);(2)各城市地區(qū)生產(chǎn)總值及三次產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù);(3)各城市能源消費(fèi)總量及各類型能源消費(fèi)量等。主要來自于歷年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,此外各類能源碳排放換算參數(shù)主要來自于《綜合能耗計(jì)算通則》(GB/T 2589—2008)和《省級溫室氣體清單編制指南》(發(fā)改辦氣候[2011]1041號)。上述數(shù)據(jù)的研究分析時(shí)間跨度為2006年至2015年,涉及貨幣單位的指標(biāo),統(tǒng)一利用歷年CPI值轉(zhuǎn)化為2015年價(jià)格表示。在對所有空值樣本和0值樣本篩除后,剩余完整分析樣本158個(gè),占全國地級城市總數(shù)的一半以上,多數(shù)分布在漠河-騰沖線東部,認(rèn)為能夠反映我國城市的總體情況,具有較強(qiáng)代表性。樣本城市的空間分布如圖1所示。

圖1 研究對象與總體實(shí)驗(yàn)樣本分布Fig.1 Research object and distribution of total experimental samples

2.2 變量與面板數(shù)據(jù)分析

本文研究城市化水平、三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與能源消耗、能源碳排放及單位能耗的碳排放強(qiáng)度之間的關(guān)系。建立柯布道格勞斯方程模型如下：

Y=URα1×FIα2×SIα3×TIα4×ε

式中,UR為城市化率、FI為第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、SI為第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、TI為第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、ε為擾動(dòng)項(xiàng)。Y在三個(gè)不同的面板分析中分別為總能耗(Y1)、總能源碳排放(Y2)以及單位能耗的碳排放強(qiáng)度(Y3)。為了消除原始數(shù)據(jù)中存在的異方差和不同變量之間的數(shù)量級差異,且假設(shè)柯步道格勞斯函數(shù)模式符合本文變量之間關(guān)系,因此,在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析之前,對各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行自然底對數(shù)處理：

Yit=α1ln(URit)+α2ln(FIit)+α3ln(SIit)+α4ln(TIit)+μi+εit

式中,i表示各樣本城市,t表示時(shí)間年份,αi表示各變量的回歸系數(shù),ui表示各城市的個(gè)體差異,it表示模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。下表給出了模型中各個(gè)對數(shù)序列的描述性統(tǒng)計(jì)量。

表1 各變量的描述統(tǒng)計(jì)量

在對一般面板模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí),先用個(gè)體效應(yīng)F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖趥€(gè)體效應(yīng),若存在則選擇變截距模型估計(jì),若不存在則采用混合最小二乘法估計(jì)。為了進(jìn)一步確定是固定影響模型還是隨機(jī)影響模型,需要進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),由于固定效應(yīng)模型比隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)條件更寬松,如果Hausman檢驗(yàn)拒絕原假設(shè),則應(yīng)該接受假設(shè)條件更寬松的模型,即應(yīng)該采用固定效應(yīng)模型,否則應(yīng)該采用隨機(jī)效應(yīng)模型。

固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型最大的不同就在于其基本假設(shè),即個(gè)體不隨時(shí)間改變的變量是否與自變量有關(guān),固定效應(yīng)模型認(rèn)為不隨時(shí)間改變的變量是內(nèi)生的,與解釋變量相關(guān),隨機(jī)效應(yīng)模型認(rèn)為不隨時(shí)間改變的變量是外生的,與解釋變量不相關(guān)。在模型變量的引入上,固定效應(yīng)模型默認(rèn)了那些不隨時(shí)間變化的自變量不會對因變量造成影響,因而不允許這類變量出現(xiàn)在模型之中,而隨機(jī)效應(yīng)模型則認(rèn)為表示某些個(gè)體特征的但不隨時(shí)間變化而變化的自變量能夠?qū)σ蜃兞吭斐捎绊?允許這類變量引入到模型之中。

2.3 能源消費(fèi)碳足跡核算

本文整合2007—2016年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)能源消費(fèi)碳足跡核算。考慮到以化石能源為代表的傳統(tǒng)能源是造成碳排放的主要原因,因此僅計(jì)算包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力等九類能源的碳排放。

基于2007—2016年能源消費(fèi)原始數(shù)據(jù),結(jié)合煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣等八類能源二氧化碳排放系數(shù),將各類型能源消費(fèi)碳排放量折算為國際統(tǒng)一單位(t),具體折算方法采用如下公式：

式中,E1表示能源消費(fèi)碳排放量,單位噸;n表示不同類型的能源;e表示能源消費(fèi)量,單位噸;A表示二氧化碳排放系數(shù),各類能源具體系數(shù)見表2。

表2 各類能源二氧化碳排放系數(shù)

電力能源消費(fèi)碳排放量采用如下公式進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算后折算為國際統(tǒng)一單位(t)：

式中,E2表示電力能源消費(fèi)碳排放量,單位t;n表示不同地區(qū);e表示能源消費(fèi)量,單位萬千瓦小時(shí);B表示二氧化碳排放系數(shù),各地區(qū)能源具體系數(shù)見表3。

表3 我國區(qū)域電網(wǎng)單位供電平均二氧化碳排放

2.4 城市化率缺失處理

為了科學(xué)、真實(shí)地反映我國各城市不同階段城鄉(xiāng)人口、社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,準(zhǔn)確評價(jià)城市化水平,本文通過對2007年到2016年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中地級及以上城市全市年末總?cè)丝跀?shù)量和非農(nóng)業(yè)人口數(shù)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,采用城鄉(xiāng)劃分中的非農(nóng)人口占總?cè)丝?包括農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè))比重進(jìn)行計(jì)算,其結(jié)果用百分比(%)來表示。

但由于部分年鑒中非農(nóng)業(yè)人口數(shù)量數(shù)據(jù)缺失,導(dǎo)致上述辦法無法計(jì)算出全國各省市的城市化率。可綜合2007—2016年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中各個(gè)省份真實(shí)城市率(全省城鎮(zhèn)人口比總?cè)丝?,并根據(jù)各個(gè)省市某一年份城市化率比重比值及需要計(jì)算年份各個(gè)省市城市化率比重比值來進(jìn)行推算,方法如下：

q=Q×a/A

式中，q為需計(jì)算年份各城市的城市化率;Q為需計(jì)算年份各省份的城市化率;a為各城市的城市化率;A為各省份的城市化率。2007—2009年年鑒中城市化率的計(jì)算(山東省除外),是采用城非農(nóng)人口占總?cè)丝?包括農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè))比重來進(jìn)行計(jì)算;山東省2008—2016年年鑒中城市化率是根據(jù)2007年年鑒中山東省和省內(nèi)各個(gè)城市的城市化率及需計(jì)算年份山東省城市化率比重采用上述公式推算得出;其他各城市2010年到2016年年鑒中的城市化率均是根據(jù)2009年鑒中各個(gè)省市城市化率比重的比值及當(dāng)年個(gè)省份城市化率比值采用上述公式推算得出。

2.5 空間重心計(jì)算

地理研究中,可用重心移動(dòng)反映地理事物和現(xiàn)象空間分布的變化。將其用在本文的研究中用于體現(xiàn)相關(guān)指標(biāo)近十年在空間上的變化情況,下面以某指標(biāo)A為例,說明其空間重心的計(jì)算方式。

式中,(AC,X,AC,Y)為該指標(biāo)的全國重心經(jīng)緯度坐標(biāo),(IX,IY)為第I城市的經(jīng)緯度坐標(biāo),Ai為第I城市的該指標(biāo)得分。

3 結(jié)果

3.1 中國城市能源消費(fèi)動(dòng)態(tài)特征

本文選取典型城市來構(gòu)建2006—2015年中國各城市能源碳排放變化曲線,并分別利用城市的總能源消耗、能源消耗的總二氧化碳排放量和能源二氧化碳排放逆效率(單位能耗的二氧化碳排放量)三項(xiàng)指標(biāo)來分析中國各城市能源碳排放總體變化趨勢,從總能源消耗重心轉(zhuǎn)移和總能源消耗二氧化碳排放重心轉(zhuǎn)移兩項(xiàng)指標(biāo)來分析其時(shí)空變化趨勢。 樣本城市能源碳排放總體變化趨勢。從2006—2015年,三項(xiàng)指標(biāo)總體趨勢有顯著差別：總能源消耗量總體呈現(xiàn)逐年平穩(wěn)下降趨勢能源消耗造成的二氧化碳排放量則呈現(xiàn)2006—2012年先快速下降,2013—2015年后緩慢上升的趨勢;而二氧化碳排放逆效率則呈現(xiàn)逐年勻速增長的趨勢(圖2,圖3)

圖2 樣本城市總能源消耗Fig.2 Total energy consumption in sample cities

圖3 樣本城市單位能源消耗二氧化碳排放量和總能源消耗二氧化碳排放量排放量Fig.3 CO2 emission for unit energy consumption & CO2 emission for total energy consumption

樣本城市能源碳排放的空間重心轉(zhuǎn)移趨勢。根據(jù)樣本城市總能源消耗重心轉(zhuǎn)移曲線和二氧化碳排放重心轉(zhuǎn)移曲線,可以發(fā)現(xiàn),二者在時(shí)空演變范圍上具有顯著的一致性,其中經(jīng)度變化范圍為116°05′—118°00′E,緯度變化范圍為36°06′—39°02′N。具體表現(xiàn)為： 2006—2011年期間,經(jīng)、緯度變化都較為明顯,且無規(guī)律性;2012—2015年期間,經(jīng)、緯度基本保持不變;總體來說二者重心都向我國西北地區(qū)轉(zhuǎn)移(圖4)。而二氧化碳排放逆效率重心呈現(xiàn)波動(dòng)無規(guī)律性轉(zhuǎn)移(圖5)。

圖4 樣本城市總能源消耗和能耗二氧化碳排放重心轉(zhuǎn)移Fig.4 The shift of spatial weight for total energy consumption(a) and its CO2 emission(b)

圖5 樣本城市能源消耗二氧化碳排放逆效率重心轉(zhuǎn)移Fig.5 The shift of spatial weight for the efficiency of CO2 emission

3.2 中國城市發(fā)展動(dòng)態(tài)特征

中國城市化率自2006年起呈穩(wěn)步遞增趨勢,截至2015年城市化率已達(dá)57%。總體而言,2006—2008年城鎮(zhèn)化率空間重心轉(zhuǎn)移以向西的單向轉(zhuǎn)移為主,2008—2015年則是東、南方向上的兩向轉(zhuǎn)移(圖6)。

圖6 中國城市化率的重心轉(zhuǎn)移Fig.6 The shift of spatial weight for Chinese urbanization rate

中國國內(nèi)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)增加值、第二產(chǎn)業(yè)增加值和第三產(chǎn)業(yè)增加值自1990年來總體均呈現(xiàn)增長趨勢。第一產(chǎn)業(yè)增加值自1990—2005年以來發(fā)展平穩(wěn), 2006—2011年出現(xiàn)短時(shí)間微弱增長趨勢,2012年后又趨于平穩(wěn);第二產(chǎn)業(yè)增加值1990—2000年10年間穩(wěn)步增長,2001—2011年10年間快速增長,2012年后增長速率出現(xiàn)浮動(dòng)但總體仍是增長趨勢;第三產(chǎn)業(yè)增加值自1990年起,就以增加速率不斷提高的形勢發(fā)展;需要特別說明的是,在1990—2009年年間、2010年和2011年第二產(chǎn)業(yè)增加值總是高于第三產(chǎn)業(yè),于2009年和2012年先后兩次相交后第三產(chǎn)業(yè)增加值遠(yuǎn)超出第二產(chǎn)業(yè)增加值(圖7)。

圖7 中國國內(nèi)生產(chǎn)總值及結(jié)構(gòu)變化Fig.7 The change of Chinese GDP and its structure

圖8 中國GDP的重心轉(zhuǎn)移Fig.8 The shift of spatial weight for Chinese GDP

我國城市地區(qū)生產(chǎn)總值重心是沿東南方向遷移(圖8)。這一現(xiàn)象說明東南部區(qū)域的地區(qū)生產(chǎn)總值增速較其他地區(qū)更高。第一產(chǎn)業(yè)增加值空間重心在2006—2015年期間出現(xiàn)東、西和南、北反復(fù)遷移,但無明顯規(guī)律。第二產(chǎn)業(yè)增加值空間重心自2006—2015年總體沿東南方向轉(zhuǎn)移,規(guī)律明顯。第三產(chǎn)業(yè)增加值空間重心在2006—2015年總體沿東南方向小范圍遷移(圖9)。

圖9 中國三次產(chǎn)業(yè)增加值的重心轉(zhuǎn)移Fig.9 The shift of spatial weight for the value-added of Chinese three industries

3.3 城市發(fā)展對城市總能耗的影響特征

運(yùn)用F檢驗(yàn)對面板模型是否存在個(gè)體效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明拒絕采用混合面板模型,說明模型中確實(shí)存在個(gè)體效應(yīng)。為了進(jìn)一步確定是固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型,對模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),結(jié)果表明,在5%的顯著水平下,拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型,故選用固定效應(yīng)模型。

表4 總能耗固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

從上表可知,模型的擬合優(yōu)度R2為0.986,方程的F檢驗(yàn)P值小于0.05,說明回歸方程顯著具有統(tǒng)計(jì)意義。各個(gè)變量的回歸系數(shù)均滿足5%顯著性水平。城市化水平UR的回歸系數(shù)為0.095,顯著性水平為4%,說明城市化水平與總能耗之間存在正相關(guān),即城市化水平每增加1個(gè)百分點(diǎn),總能耗會相應(yīng)增加0.095個(gè)百分點(diǎn)。第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值FI的回歸系數(shù)為-0.260,顯著性水平為0%,說明第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與總能耗之間存在負(fù)相關(guān),即第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值每增加1個(gè)百分點(diǎn),總能耗相應(yīng)減少0.260個(gè)百分點(diǎn)。第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的回歸系數(shù)分別為0.132和0.307,顯著性水平均為0%,說明第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與總能耗之間存在顯著正相關(guān),即第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加會導(dǎo)致總能耗的增加。

3.4 城市發(fā)展對城市總能耗碳排放的影響特征

首先運(yùn)用F檢驗(yàn)對面板模型是否存在個(gè)體效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明拒絕采用混合面板模型,說明模型中確實(shí)存在個(gè)體效應(yīng)為了進(jìn)一步確定是固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型,對模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明,在5%的顯著水平下,拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型,故選用固定效應(yīng)模型。

表5 能耗碳排放固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

從上表可知,模型的擬合優(yōu)度R2為0.989,方程的F檢驗(yàn)P值小于0.05,說明回歸方程具有顯著統(tǒng)計(jì)意義。城市化水平UR的回歸系數(shù)為0.043,顯著性水平為13.7%(大于5%),說明城市化水平不是碳排放的顯著影響因素。第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值FI的回歸系數(shù)為-0.222,顯著性水平為0%,說明第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與碳排放之間顯著負(fù)相關(guān),即第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值每增加1個(gè)百分點(diǎn),碳排放相應(yīng)減少0.222個(gè)百分點(diǎn)。第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的回歸系數(shù)分別為0.135和0.384,顯著性水平均為0%,說明第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與碳排放之間顯著正相關(guān),即第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加會導(dǎo)致能源碳排放的增加。

3.5 城市發(fā)展對城市單位能耗碳排放的影響特征

首先運(yùn)用F檢驗(yàn)對面板模型是否存在個(gè)體效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明拒絕采用混合面板模型,模型中確實(shí)存在個(gè)體效應(yīng)。為了進(jìn)一步確定是固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型,對模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)。結(jié)果表明,在5%的顯著水平下,拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型,故選用固定效應(yīng)模型。根據(jù)F和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行固定效應(yīng)模型擬合,結(jié)果如下(表6)。

表6 能耗碳排放逆效率固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

從上表可知,模型的擬合優(yōu)度R2為0.903,方程的F檢驗(yàn)P值小于0.05,說明回歸方程具有顯著統(tǒng)計(jì)意義。城市化水平UR和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的回歸系數(shù)在5% 的顯著水平下均不顯著,說明城市化水平和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值都不是影響能源效率的顯著因素。第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值FI的回歸系數(shù)為0.065,顯著性水平為0%,說明第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與能源效率之間顯著正相關(guān),第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值每增加1個(gè)百分點(diǎn),能源效率相應(yīng)增加0.065個(gè)百分點(diǎn)。第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的回歸系數(shù)為0.069,顯著性水平為0%,說明第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與能源效率之間顯著正相關(guān),即第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值每增加1個(gè)百分點(diǎn),能源效率相應(yīng)增加0.065個(gè)百分點(diǎn)。

4 研究發(fā)現(xiàn)

4.1 城市能源消費(fèi)與能源碳排放變化趨勢

研究期內(nèi)城市總體能源消費(fèi)及能源消耗產(chǎn)生的二氧化碳排放均呈現(xiàn)下降趨勢;但是單位能源消費(fèi)引起的二氧化碳排放呈現(xiàn)上升趨勢。能源消費(fèi)與能源二氧化碳排放空間重心呈現(xiàn)沿向北方向遷移的特征;而能源二氧化碳排放逆效率則沒有發(fā)生重心轉(zhuǎn)移。上述趨勢說明,能源消費(fèi)總量、能源碳排放都在逐步降低,但是后者下降速度慢于前者,即單位能源消耗的碳排放量增加?？梢娢覈档湍茉刺寂欧诺年P(guān)鍵在于提升清潔能源比例。

4.2 城市化與城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展變化趨勢

研究期內(nèi)全國城市的城市化水平呈現(xiàn)出南方城市城市化速度高于北方城市的特征;第三產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)的比重及增長速度遠(yuǎn)高于第一產(chǎn)業(yè);且第三產(chǎn)業(yè)增速高于第二產(chǎn)業(yè)。東南部地區(qū)生產(chǎn)總值增速略高于其他區(qū)域;第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度基本在空間上維持不變;而第三產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)在東南地區(qū)的發(fā)展速度略高于其他地區(qū)。

4.3 城市發(fā)展與能源消耗的耦合關(guān)系

以總能耗為被解釋變量,發(fā)現(xiàn)城市化水平、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與總能耗之間存在正相關(guān)關(guān)系;而第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與總能耗之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。然后以能源碳排放為被解釋變量,發(fā)現(xiàn)城市化水平不是影響碳排放的顯著因素;第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與碳排放之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系;第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與碳排放之間存在正相關(guān)關(guān)系。最后以能耗碳排放逆效率(單位能耗碳排放)為被解釋變量,得出城市化水平和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值都不是影響單位能耗二氧化碳排放量的顯著因素;第一產(chǎn)業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與能耗二氧化碳排放量之間存在正相關(guān)關(guān)系。結(jié)合第二產(chǎn)業(yè)對能源消耗影響的重要性,說明能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,在第二產(chǎn)業(yè)中遇到瓶頸期;鼓勵(lì)城市發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)有利于單位能源碳排放降低,且第三產(chǎn)業(yè)中開展能源結(jié)構(gòu)調(diào)整,提升清潔能源比例更易實(shí)現(xiàn)。

5 政策建議

(1)城市應(yīng)加速發(fā)展高技術(shù)服務(wù)業(yè)以提高能源碳排放效率

由于第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值每增加1個(gè)百分點(diǎn),能源效率相應(yīng)增加0.065個(gè)百分點(diǎn),所以城市應(yīng)當(dāng)加速第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展;但另一方面城市化水平提升會增加總能耗,第三產(chǎn)業(yè)往往是人力資源依托型產(chǎn)業(yè),會增加城市總能耗,因此,只有重點(diǎn)增加高技術(shù)服務(wù)業(yè)(非低端勞動(dòng)力依賴)才能在控制總能耗的同時(shí),減少能源總體碳排放。城市需要采取第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級,通過“騰籠換鳥”的方式開展第三次產(chǎn)業(yè)替代。

(2)城市應(yīng)重點(diǎn)提升二三產(chǎn)業(yè)的能源利用效率

由于二三產(chǎn)業(yè)耗能比重大,能源消耗及能耗碳排放與產(chǎn)值呈現(xiàn)正相關(guān),建議通過二三產(chǎn)業(yè)供給側(cè)改革配套制度來提高高耗能企業(yè)的能源消耗成本,用制度推進(jìn)企業(yè)節(jié)能;注重發(fā)展民營經(jīng)濟(jì),民營企業(yè)對成本的敏感性更高;鼓勵(lì)二三產(chǎn)業(yè)淘汰落后技術(shù),開展技術(shù)創(chuàng)新;鼓勵(lì)二三產(chǎn)業(yè)及跨產(chǎn)業(yè)間的產(chǎn)業(yè)鏈合作,尤其是循環(huán)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈合作,以達(dá)到能源梯級利用目的。

(3)城市應(yīng)有區(qū)別的優(yōu)化三大產(chǎn)業(yè)能源結(jié)構(gòu)

由于第二產(chǎn)業(yè)設(shè)備類固定資產(chǎn)投入大,發(fā)展路徑粘性明顯,所以第二產(chǎn)業(yè)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整難度大,對第二產(chǎn)業(yè)用能結(jié)構(gòu)調(diào)整,可采用技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)勵(lì)、以獎(jiǎng)代補(bǔ)等技術(shù)補(bǔ)貼等方式,扶植企業(yè)開展用能替代,從單位熱含碳量高的能源向含碳量低的能源替換。對于第一產(chǎn)業(yè)一方面鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營,以提高先進(jìn)農(nóng)機(jī)使用率;另一方面對于驅(qū)蟲補(bǔ)光等低電壓用能設(shè)備,鼓勵(lì)采用風(fēng)能、太陽能等可分布式利用能源替換。對于第三產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)關(guān)注城市服務(wù)業(yè)的用能結(jié)構(gòu)調(diào)整,餐飲業(yè)減少煤炭使用,替換為天然氣等單位熱含碳量低的能源;旅游業(yè)多使用電動(dòng)汽車、風(fēng)能路燈、太陽能路燈等新能源技術(shù)。