鄭瑞坤，袁 珍，孫 莉

（湖北工業(yè)大學(xué)理學(xué)院，武漢 430068）

0 引言

縱觀世界現(xiàn)代化史，工業(yè)化、城市化過程中對(duì)生態(tài)環(huán)境的破壞是一個(gè)通病，工業(yè)與城市也是二氧化碳排放的主體。在處理“雙碳”目標(biāo)與現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的關(guān)系時(shí)，以工業(yè)化、城鎮(zhèn)化為典型特征的產(chǎn)城發(fā)展如何自主行動(dòng)對(duì)“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有極為重要的意義。

目前，有關(guān)城市化、工業(yè)化對(duì)碳排放的影響取得的研究進(jìn)展為：（1）在城市化對(duì)碳排放的影響方面，學(xué)者們利用不同模型和方法大致獲得了三類結(jié)論：第一類結(jié)論是城市化與碳排放呈現(xiàn)線性關(guān)系，且城市化的發(fā)展加大了碳排放量[1—4]；第二類結(jié)論是城市化與碳排放呈現(xiàn)線性關(guān)系，但城市化抑制了碳排放[5—6]；第三類結(jié)論是城市化與碳排放呈現(xiàn)非線性關(guān)系，且表現(xiàn)為“倒U”型關(guān)系[7—10]。（2）在工業(yè)化對(duì)碳排放的影響方面，整體結(jié)論為工業(yè)化發(fā)展與碳排放間成正向驅(qū)動(dòng)關(guān)系[11—13]。

從現(xiàn)有研究來看，工業(yè)化對(duì)碳排放的影響在學(xué)術(shù)界基本形成共識(shí)，而城市化對(duì)碳排放的影響存在分歧，是什么原因?qū)е聦W(xué)者們?cè)诳疾熘袊鞘谢瘜?duì)碳排放的影響時(shí)出現(xiàn)了結(jié)論上的顯著差異？工業(yè)化與城市化既是現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)內(nèi)容，也是碳達(dá)峰行動(dòng)內(nèi)容，而從現(xiàn)有成果的結(jié)論判斷，推動(dòng)工業(yè)化、城市化與碳達(dá)峰行動(dòng)將會(huì)是一個(gè)兩難問題，那么，工業(yè)化、城市化與碳排放之間是否存在某種平衡關(guān)系能夠使得兩個(gè)目標(biāo)同時(shí)實(shí)現(xiàn)？另外，中國產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展過程中工業(yè)外移與城市擴(kuò)張形成了一定空間集聚，依據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)結(jié)論，碳排放是否隨產(chǎn)城空間集聚發(fā)生轉(zhuǎn)移而對(duì)鄰近地區(qū)造成影響？這些問題尚未在現(xiàn)有成果中討論，本文在提出相關(guān)假設(shè)的基礎(chǔ)上利用門檻回歸模型與空間效應(yīng)模型分析2005—2021年中國產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展時(shí)空演變對(duì)分類推進(jìn)碳排放的影響。

1 碳排放分類與數(shù)據(jù)特征

1.1 碳排放地區(qū)分類

2005年10月，“十一五”規(guī)劃首次對(duì)節(jié)能減排提出要求，到2021 年，中國碳排放強(qiáng)度較2005 年累計(jì)降低50.8%，故選取2005—2021年作為本文的樣本期。

關(guān)于碳排放量的測(cè)算，目前較常用的方法有三種：排放因子法、質(zhì)量平衡法、實(shí)測(cè)法。根據(jù)IPCC提供的碳核算基本方程，排放因子法的計(jì)算式為GHG=AD×EF，其中，GHG代表溫室氣體排放；AD是活動(dòng)數(shù)據(jù)，即導(dǎo)致溫室氣體排放的生產(chǎn)或消費(fèi)活動(dòng)的活動(dòng)量；EF為排放因子，是與活動(dòng)水平數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的系數(shù)。由上述計(jì)算式可知，排放因子法適用于國家、省份、城市等較為宏觀層面的碳排放核算，與本文分析對(duì)象一致，故選取MEIC排放清單數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

分析MEIC 排放清單數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，中國各地區(qū)碳排放特征存在較大差異。為更好地反映碳排放的分類推進(jìn)特征，本文對(duì)各地區(qū)的碳排放進(jìn)行分類。分類依據(jù)是：首先，計(jì)算各地區(qū)樣本期內(nèi)年均碳排放量以及年均增長率；然后，將其與全國相應(yīng)指標(biāo)的平均水平對(duì)比，最后，根據(jù)對(duì)比情況將中國30個(gè)省份（不含西藏與港澳臺(tái)）的碳排放狀況劃分為4類，即：年均碳排放量與年均增長率均高于全國平均水平的高排高增地區(qū)（包括內(nèi)蒙古、山西、安徽）、年均碳排放量高于全國平均水平而年均增長率低于全國平均水平的高排低增地區(qū)（包括山東、河北、江蘇、河南、廣東、遼寧、浙江）、年均碳排放量低于全國平均水平而年均增長率高于全國平均水平的低排高增地區(qū)（包括新疆、陜西、福建、廣西、江西、甘肅、寧夏、青海、海南）、年均碳排放量與年均增長率均低于全國平均水平的低排低增地區(qū)（包括湖北、四川、湖南、黑龍江、貴州、吉林、云南、上海、重慶、天津、北京）。

1.2 數(shù)據(jù)特征及研究假設(shè)

經(jīng)過分類，對(duì)樣本期內(nèi)的4類地區(qū)碳排放量及其增長速度進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)：

首先，碳排放量增長較快的地區(qū)，碳排放量整體呈現(xiàn)近似直線形式變化；而在低速增長地區(qū)，受排放的絕對(duì)量影響而呈現(xiàn)不同形式，在高增地區(qū)，碳排放量形成了類似“N”型的形態(tài)，在低增地區(qū)，整體上形成了相對(duì)明顯的“倒U”型形狀。不同類型地區(qū)的碳排放呈現(xiàn)了線性與非線性形態(tài)，與現(xiàn)有文獻(xiàn)在研究城市化對(duì)碳排放影響時(shí)的結(jié)論基本一致，這是否意味著中國產(chǎn)城發(fā)展過程中城市化、工業(yè)化對(duì)碳排放的影響呈現(xiàn)何種形態(tài)與碳排放的絕對(duì)量及速度有關(guān)。為驗(yàn)證這種猜想，提出本文的第一個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：在眾多因素影響下，中國各省份城市化、工業(yè)化對(duì)碳排放的絕對(duì)量與速度產(chǎn)生了分異功能，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展過程中城市化與碳排放之間形成了不同形態(tài)關(guān)系。

其次，作為《2030 年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案》中的兩大重點(diǎn)領(lǐng)域，工業(yè)與城市建設(shè)的協(xié)調(diào)狀態(tài)與碳排放及其地區(qū)差異之間形成了一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，但關(guān)系的隨機(jī)性較大。整體上判斷，城市化率與碳排放量之間存在正向變動(dòng)關(guān)系，工業(yè)化率與碳排放量之間呈現(xiàn)負(fù)向變動(dòng)關(guān)系。但二者又因?yàn)閰f(xié)調(diào)狀態(tài)不同而在不同地區(qū)形成了不同的變動(dòng)關(guān)系，在高排高增與高排低增地區(qū)，相應(yīng)于不斷上漲的城市化率，盡管工業(yè)化率不斷下降，但二差偏差較小，說明這類地區(qū)城市發(fā)展對(duì)工業(yè)的依賴程度相對(duì)較高，一些地區(qū)工業(yè)化率甚至高于城市化率，城市發(fā)展滯后于工業(yè)化；而在低排高增及低排低增地區(qū)，工業(yè)化率與城市化率的偏差逐漸擴(kuò)大，且從實(shí)際數(shù)據(jù)來看，這些地區(qū)大部分省份2021年城市化率與工業(yè)化率比值超過國際公認(rèn)的1.4～1.5的較合理水平范圍，反映出這些地區(qū)城市對(duì)工業(yè)的依賴程度下降。與假設(shè)1的單向連續(xù)性關(guān)系相比，產(chǎn)城協(xié)調(diào)狀態(tài)的交替變化似乎也在影響著碳排放類型，那么，產(chǎn)城協(xié)調(diào)狀態(tài)在不同階段出現(xiàn)的工業(yè)化與城市化交替變化是否能夠平衡現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系與碳達(dá)峰之間的矛盾值得進(jìn)一步考察，因而提出本文的第二個(gè)假設(shè)：

假設(shè)2：在眾多影響因素中，城市化與工業(yè)化協(xié)調(diào)狀態(tài)在不同階段的交替變化是平衡“現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系建立與碳達(dá)峰目標(biāo)實(shí)現(xiàn)”的重要力量，他們也是甄別不同地區(qū)碳排放目標(biāo)值的主要因素之一。

最后，自2005年以來，中國政府高度重視節(jié)能減排自主行動(dòng)，不斷提高碳排放強(qiáng)度削減幅度，形成了自上而下的節(jié)能減排行動(dòng)框架，隨著這種框架的不斷完善，理論上會(huì)在各地區(qū)間產(chǎn)生空間關(guān)聯(lián)性；同時(shí)，本文在計(jì)算碳排放絕對(duì)量與增長速度時(shí)也發(fā)現(xiàn)，4類碳排放地區(qū)中一些省份的碳排放量呈現(xiàn)了局部空間聚集。另外，中國城市發(fā)展的空間演化表現(xiàn)出集聚和集群兩種基本形態(tài)，無論是集聚還是集群都凸顯出城市發(fā)展過程中具備了相當(dāng)程度的空間關(guān)聯(lián)性；與此同時(shí)，中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中也出現(xiàn)了集群模式，產(chǎn)業(yè)間也表現(xiàn)出高度的空間相依性。通過采用莫蘭指數(shù)（Moran’s I）進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，碳排放的全局Moran’s I 值在樣本期前期均大于0 并通過了10%水平上的顯著性檢驗(yàn)，說明碳排放前期在地區(qū)間形成了空間相關(guān)性；其局部Moran’s I 值顯示，高排高增地區(qū)的山西，碳排放影響到了河南、安徽、浙江，而內(nèi)蒙古的碳排放則影響到了河北、山東；在低排低增地區(qū)也形成了一定空間聚集性。中國城市化的全局Moran’s I值均大于0并通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，說明城市化在地區(qū)間確實(shí)形成了空間相關(guān)性；其局部Moran’s I 值顯示，城市化也形成了比較明顯的“高-高”集聚與“低-低”集聚形式。工業(yè)化全局Moran’s I值在2010 年后的幾年呈現(xiàn)較高的空間關(guān)聯(lián)性，局部形成了“高-高”集聚發(fā)展模式。如果產(chǎn)城空間集聚產(chǎn)生了強(qiáng)空間效應(yīng)，那么，城市化、工業(yè)化對(duì)碳排放的影響就會(huì)產(chǎn)生空間轉(zhuǎn)移，并最終影響到碳排放量。因而，提出本文的第三個(gè)假設(shè)：

假設(shè)3：在中國產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展過程中，各地區(qū)的城市化、工業(yè)化在局部產(chǎn)生了空間效應(yīng)，進(jìn)一步推動(dòng)了不同地區(qū)碳排放的空間分異。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型方法

在大氣污染物與溫室氣體排放的研究中，STIRPAT模型被廣泛用于分析各種影響因素與環(huán)境負(fù)荷的關(guān)系[14,15]。該模型表達(dá)式為I=a×Pb×Ac×Td×e，其中，I表示環(huán)境負(fù)荷，P表示人口規(guī)模，A表示經(jīng)濟(jì)增長水平，T表示技術(shù)水平，a為常數(shù)項(xiàng)，b、c、d代表對(duì)應(yīng)解釋變量的彈性系數(shù)，e為誤差項(xiàng)。

本文對(duì)STIRPAT 模型進(jìn)行擴(kuò)展使之應(yīng)用于驗(yàn)證上述假設(shè)。擴(kuò)展表現(xiàn)在：首先，用該模型建立一個(gè)包含經(jīng)濟(jì)增長、人口城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化、工業(yè)化與工業(yè)能源消耗的產(chǎn)城發(fā)展系統(tǒng)；其次，用二氧化碳排放代表環(huán)境負(fù)荷，用城市化率代替人口規(guī)模，用工業(yè)化率代替技術(shù)水平，用城市建成區(qū)面積占比進(jìn)一步控制城市化對(duì)碳排放的影響，用工業(yè)能源強(qiáng)度進(jìn)一步控制工業(yè)化對(duì)碳排放的影響；最后，對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，進(jìn)而獲得碳排放影響因素的基準(zhǔn)模型，理論形式如式（1）所示：

式（1）中，CO2表示碳排放總量，URB表示城市化，AREA表示城市建成區(qū)面積占比，IND表示工業(yè)化，EN表示工業(yè)能源強(qiáng)度，PGDP表示人均GDP，α與β為待估參數(shù)，ε為誤差項(xiàng)，i與t分別為地區(qū)與年份。式（1）中，城市化與工業(yè)化是獨(dú)立變量，用于驗(yàn)證假設(shè)1。

式（1）是一個(gè)對(duì)數(shù)模型，呈現(xiàn)的是對(duì)數(shù)曲線，但前述碳排放地區(qū)分類顯示，不同地區(qū)碳排放呈現(xiàn)不同形態(tài)。為更好地體現(xiàn)不同地區(qū)碳排放量的形態(tài)特征，并驗(yàn)證假設(shè)2，對(duì)式（1）引入門檻變量使模型轉(zhuǎn)化成門檻回歸模型，通過不同門檻來識(shí)別產(chǎn)城協(xié)調(diào)狀態(tài)交替變化對(duì)碳排放分階段推進(jìn)的特征，門檻模型基本形式為：

式（2）中，DUI表示城市化率與工業(yè)化率的比值，通常用于表征產(chǎn)城發(fā)展過程中城市化與工業(yè)化的偏差；a1、a2、α3為單一門檻的待估門檻值，I為取值為0 或1 的示性函數(shù)；θ1、θ2表示工業(yè)化發(fā)展對(duì)城市化產(chǎn)生了門檻效應(yīng)，并最終影響到碳排放的程度；θ3、θ4表示城市化與工業(yè)化的差異對(duì)碳排放所產(chǎn)生的門檻效應(yīng)；θ5、θ6表示城市化發(fā)展對(duì)工業(yè)化產(chǎn)生了門檻效應(yīng)，并最終影響到碳排放的程度。顯然，θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6也分別表示了城市化、工業(yè)化在不同階段的相互匹配關(guān)系；其他變量與式（1）相同。需要說明的是，式（2）是單一門檻回歸模型，具體門檻數(shù)由實(shí)際數(shù)據(jù)確定。

依據(jù)前述數(shù)據(jù)特征的結(jié)論，中國各地區(qū)碳排放、城市化、工業(yè)化存在空間相關(guān)性，在局部地區(qū)形成了一定空間集聚。為驗(yàn)證本地區(qū)城鎮(zhèn)化、工業(yè)化發(fā)展是否對(duì)周邊地區(qū)碳排放形成空間溢出效應(yīng)，將式（1）擴(kuò)展為空間面板模型進(jìn)行空間效應(yīng)分析，其基本形式如式（3）所示：

式（3）中，ρ反映鄰近地區(qū)碳排放的變化對(duì)本地區(qū)碳排放的影響，β（包括β1，β2，β3，β4，β5）反映本地區(qū)影響碳排放的各因素變化對(duì)本地區(qū)碳排放量的影響，γ（包括γ1，γ2，γ3，γ4，γ5）為鄰近地區(qū)影響碳排放的各因素變化對(duì)本地區(qū)碳排放的空間溢出效應(yīng)，δi和μt分別為空間特質(zhì)效應(yīng)和時(shí)間特質(zhì)效應(yīng)，Wij為空間權(quán)重。W為空間權(quán)重矩陣，這里的W同時(shí)考慮地理距離與經(jīng)濟(jì)距離，具體方法為：將地理權(quán)重矩陣與經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣等比例相加得到地理經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣，其中，地理權(quán)重矩陣為兩地區(qū)間地理距離的倒數(shù)，經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣為兩地區(qū)人均GDP 平均值之差的絕對(duì)值的倒數(shù)[16]。公式如下：

式（4）中，Wij為地區(qū)i與地區(qū)j的空間權(quán)重值，dij為地區(qū)i與地區(qū)j的地理距離，xˉi與xˉj分別為地區(qū)i與地區(qū)j的2005—2021年人均GDP平均值。

2.2 變量說明

（1）被解釋變量。上述模型中的被解釋變量均為碳排放總量（CO2），來源于中國多尺度排放清單模型（MEIC），該數(shù)據(jù)是基于《省級(jí)溫室氣體清單編制指南》采用IPCC部門法進(jìn)行測(cè)算獲得的。

（2）核心解釋變量。上述模型中的核心解釋變量包括城市化（URB）與工業(yè)化（IND），城市化采用常住人口城鎮(zhèn)化率（城鎮(zhèn)常住人口占總?cè)丝诘谋戎兀┍硎?，工業(yè)化采用工業(yè)化率（工業(yè)增加值占GDP 的比重）表示，他們分別代表產(chǎn)、城發(fā)展水平。

（3）控制變量。依據(jù)STIRPAT 模型，選取人均GDP（PGDP）、城市建成區(qū)面積占比（AREA）與工業(yè)能源強(qiáng)度（EN）作為控制變量。人均GDP（以2005年為基期計(jì)算的GDP 與總?cè)丝诘谋戎担┍硎維TIRPAT 模型中的經(jīng)濟(jì)增長水平；城市建成區(qū)面積占比（城市行政區(qū)內(nèi)實(shí)際已成片開發(fā)建設(shè)、市政公用設(shè)施和公共設(shè)施基本具備的區(qū)域占城市總面積的比重）可體現(xiàn)城市規(guī)模的擴(kuò)張，比重越大，對(duì)生態(tài)資源的占用越多，破壞越大，因而是與人口規(guī)模對(duì)應(yīng)且對(duì)碳排放具有同等影響力的變量；工業(yè)能源強(qiáng)度（工業(yè)能源消費(fèi)總量與工業(yè)增加值的比值）與工業(yè)化水平對(duì)應(yīng)，共同影響工業(yè)碳排放。

2.3 數(shù)據(jù)來源

上述指標(biāo)原始數(shù)據(jù)主要來自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，碳排放總量來源于中國多尺度排放清單模型（MEIC）。在數(shù)據(jù)處理上，部分缺失值采用就近填充法與趨勢(shì)預(yù)測(cè)法進(jìn)行補(bǔ)齊。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

式（1）是本文的基準(zhǔn)回歸模型，也是驗(yàn)證假設(shè)1 的模型。在運(yùn)行基準(zhǔn)回歸模型前，為避免“偽回歸”，采用IPS、LLC 與Fisher-PP 三種檢驗(yàn)方法驗(yàn)證各變量的平穩(wěn)性，然后通過Pedroni、Kao 進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。結(jié)果表明，各變量均一階平穩(wěn)且解釋變量與被解釋變量間存在協(xié)整關(guān)系，說明可以進(jìn)行回歸分析。隨后根據(jù)F 檢驗(yàn)與Hausman 檢驗(yàn)判斷面板模型形式，經(jīng)檢驗(yàn)，在4 類碳排放地區(qū)均應(yīng)選取固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，模型估計(jì)結(jié)果見下頁表1。

表1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

從表1可以看出，在4類地區(qū)中，只有高排高增地區(qū)同時(shí)受到了城市化與工業(yè)化發(fā)展的影響，其他三類地區(qū)產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展只存在單方面的碳排放影響。具體來看，在高排低增與低排高增地區(qū)，主要受工業(yè)化影響，工業(yè)化率每提高1%，兩類地區(qū)的碳排放分別提升0.671%與0.153%，且隨著工業(yè)能源消耗量的增加，碳排放還會(huì)有較大幅度提升；而在低排低增地區(qū)，人口城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)碳排放產(chǎn)生了顯著的推動(dòng)作用，但隨著城市建成區(qū)面積的擴(kuò)大會(huì)抵消一部分因人口城鎮(zhèn)化而推動(dòng)的碳排放量。與高排高增地區(qū)城市化對(duì)碳排放影響不同，低排低增地區(qū)城市化將加大地區(qū)碳排放。從模型結(jié)果判斷，城市化發(fā)展主要是影響兩高、兩低地區(qū)碳排放，工業(yè)化則主要影響一高一低地區(qū)碳排放，說明城市化、工業(yè)化對(duì)碳排放的影響確實(shí)與其絕對(duì)量與速度有關(guān)，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

3.2 門檻回歸結(jié)果

為進(jìn)一步驗(yàn)證假設(shè)2，并探尋碳排放的階段分類特征，利用式（2）進(jìn)行門檻回歸模型估計(jì)，結(jié)果見表2和表3。

表2 門檻回歸模型估計(jì)結(jié)果（IND與DUI為門檻變量）

表3 門檻回歸模型估計(jì)結(jié)果（URB為門檻變量）

從表2和表3結(jié)果看，在高排高增地區(qū)，無論是城市化還是工業(yè)化，都形成了雙重門檻效應(yīng)，進(jìn)而影響了地區(qū)的碳排放。對(duì)于工業(yè)化而言，城市化在工業(yè)化的不同門檻值下形成了“反S”型的門檻效應(yīng)，當(dāng)工業(yè)化率高于0.324（lnIND＞-1.126）時(shí)，城市化率每提高1%，碳排放減少1.680%，當(dāng)工業(yè)化率位于（0.313，0.324）時(shí)，二者的彈性將降低至1.639，但當(dāng)工業(yè)化率下降至0.313及以下時(shí)，二者的彈性又上升到1.800，因此，當(dāng)工業(yè)化率不斷下降時(shí)，城市化率的提升對(duì)碳排放的影響將經(jīng)歷快速下降、下降速度減緩到更加快速下降的過程。而對(duì)于城市化而言，情況恰好相反，城市化處于不同門檻值下，工業(yè)化對(duì)碳排放形成了“反L”型的門檻效應(yīng)，當(dāng)城市化率由0.421（lnURB＞-0.865）提升至0.625 時(shí)，工業(yè)化率每下降1%，碳排放也將下降，但下降速率將由0.360%降至0.247%直至0.207%，說明當(dāng)城市化率經(jīng)歷不同門檻值時(shí)，工業(yè)化率的下降雖然也能減少碳排放量，但下降速度不斷減緩。由此推斷，在高排高增地區(qū)，盡管城市化與工業(yè)化水平的提升均能減少碳排放量，但城市化對(duì)工業(yè)化產(chǎn)生的門檻效應(yīng)與工業(yè)化對(duì)城市化產(chǎn)生的門檻效應(yīng)及其由此產(chǎn)生的碳減排速度存在差異，這種差異會(huì)導(dǎo)致高排高增地區(qū)各省份碳排放處于分異中，并最終實(shí)現(xiàn)產(chǎn)城發(fā)展與碳排放的平衡。

在高排低增地區(qū)，工業(yè)化作為門檻變量雖然也形成了雙重門檻，但與高排高增地區(qū)不同，工業(yè)化的不同門檻值下，城市化發(fā)展對(duì)碳排放產(chǎn)生了正向影響且影響力呈現(xiàn)幾何式增長。當(dāng)工業(yè)化率高于0.415（lnIND＞-0.880）時(shí)，城市化率每提升1%，碳排放將提升0.253%，隨著工業(yè)化率下降，達(dá)到門檻值0.368 時(shí)，城市化率的提升將加速碳排放，城市化率每提升1%，碳排放將由0.379%提升至0.581%。而城市化作為門檻變量在高排低增地區(qū)只形成了單一門檻效應(yīng)，當(dāng)城市化率突破0.565的門檻值時(shí)，工業(yè)化率的下降將推動(dòng)碳排放量下降，工業(yè)化率每下降1%，碳排放量的減少量將由0.743%下降至0.665%。顯然，城市化對(duì)工業(yè)化產(chǎn)生的門檻效應(yīng)在高排低增地區(qū)對(duì)減排放形成了更為顯著的影響。

在低排高增地區(qū)與低排低增地區(qū)，城市化未能對(duì)工業(yè)化形成門檻效應(yīng)。但城市化與工業(yè)化的發(fā)展偏差對(duì)低排高增地區(qū)的碳排放產(chǎn)生了門檻效應(yīng)，當(dāng)城市化率與工業(yè)化率之比達(dá)到1.518（lnDUI≤0.417）時(shí)，碳排放會(huì)產(chǎn)生方向門檻效應(yīng)，系數(shù)值由正向轉(zhuǎn)為負(fù)向，也就是說，當(dāng)城市化與工業(yè)化偏差越大時(shí)，即城市化漸漸脫離對(duì)工業(yè)化的依賴時(shí)產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展將有利于碳排放量的下降，2021 年低排高增地區(qū)的城市化率與工業(yè)化率之比均越過了1.518，因而，低排高增地區(qū)未來的產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展將有利于碳排放量的下降。而在低排低增地區(qū)，工業(yè)化對(duì)城市化發(fā)展產(chǎn)生了方向性門檻效應(yīng)，當(dāng)城市化率低于0.703，工業(yè)化率下降不利于碳減排放，但城市化率越過0.703的水平后，工業(yè)化率每下降1%，碳排放量將下降0.526%。具體到實(shí)踐中，2021年低排低增地區(qū)的上海、重慶、天津與北京的城市化率均超過了0.703，這些省份工業(yè)占比的不斷下降將有利于碳達(dá)峰的實(shí)現(xiàn)。

因而，綜合來看，自2005 年以來，由于中國產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展過程中城市化與工業(yè)化產(chǎn)生了交替變化，不同階段的交替變化產(chǎn)生了門檻效應(yīng)，使得產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展過程中城市化與工業(yè)化對(duì)碳排放速度產(chǎn)生了不同的影響，并進(jìn)一步使得碳排放在不同分類地區(qū)形成了分異特征，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

3.3 空間回歸結(jié)果

為驗(yàn)證假設(shè)3，采用式（3）進(jìn)行分析。式（3）要求對(duì)空間計(jì)量模型進(jìn)行選擇，首先，根據(jù)LM 檢驗(yàn)與R-LM 檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)4 類碳排放地區(qū)均存在空間誤差效應(yīng)與空間滯后效應(yīng)；其次，結(jié)合LR 與Wald 檢驗(yàn)得知4 類地區(qū)SDM 模型均不會(huì)退化為SAR 或SEM 模型；然后，進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn)，結(jié)果顯示4 類地區(qū)固定效應(yīng)均優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)；最后，根據(jù)固定效應(yīng)模型擬合優(yōu)度與聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)結(jié)果可知，擬合效果最好的均為個(gè)體固定效應(yīng)模型，最終選擇雙固定效應(yīng)的空間杜賓模型為實(shí)證模型，估計(jì)結(jié)果見表4。

表4 空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

由表4可知，在4類碳排放地區(qū)中，除高排低增地區(qū)的碳排放對(duì)鄰近地區(qū)的碳排放產(chǎn)生了顯著空間抑制作用（ρ為-0.284）外，其他地區(qū)未能形成空間溢出效應(yīng)，表明樣本期內(nèi)中國的碳排放僅在小區(qū)域范圍內(nèi)形成了空間聚集。但相應(yīng)于基準(zhǔn)模型結(jié)果，在空間關(guān)系作用下產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)碳排放的影響發(fā)生了較大的變化。

在高排高增地區(qū)，由于工業(yè)化、人均GDP、城市建成區(qū)面積占比以及工業(yè)能源強(qiáng)度對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生了空間效應(yīng)，因此產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)碳排放產(chǎn)生了同向關(guān)系，其系數(shù)絕對(duì)值均增大，說明如果不考慮空間關(guān)系，中國的產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)碳排放的影響被低估。分解空間效應(yīng)（結(jié)果見表5）發(fā)現(xiàn)，工業(yè)化對(duì)鄰近地區(qū)的碳排放影響產(chǎn)生了回流效應(yīng)，降低工業(yè)化水平能夠加速本地區(qū)碳減排進(jìn)程，同時(shí)如果鄰近地區(qū)也降低工業(yè)化水平，形成的空間溢出效應(yīng)就也會(huì)加速本地區(qū)碳減排，最終使本地區(qū)碳排放減少。城市建成區(qū)面積擴(kuò)大雖然對(duì)本地區(qū)的碳排放沒有顯著影響，但對(duì)鄰近地區(qū)碳排放產(chǎn)生了空間溢出效應(yīng)，其比重每提升1%，將提升鄰近地區(qū)碳排放量1.029%。正是基于鄰近地區(qū)與城市化有關(guān)的因素對(duì)碳排放產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)，高排高增地區(qū)的城市化在空間關(guān)系作用下對(duì)碳排放產(chǎn)生了強(qiáng)勁的拉動(dòng)作用，這可能是這些省份碳排放位于高水平的原因之一，也在一定程度上解釋了為何一些地區(qū)自身城鎮(zhèn)化發(fā)展能降低本地區(qū)碳排放的原因。

表5 空間杜賓模型分解結(jié)果

在高排低增地區(qū)，產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展過程中主要是工業(yè)化對(duì)碳排放產(chǎn)生顯著作用，工業(yè)化不僅影響本地區(qū)碳排放量，還對(duì)鄰近地區(qū)碳排放產(chǎn)生了顯著的空間效應(yīng)。從數(shù)據(jù)結(jié)果來看，工業(yè)化率每提升1%，將提升本地碳排放0.604%、鄰近地區(qū)碳排放提升1.042%。分解空間效應(yīng)可知，工業(yè)化發(fā)展影響鄰近地區(qū)的碳排放時(shí)產(chǎn)生了回流效應(yīng)與較高的空間溢出效應(yīng)，這可能與高排低增地區(qū)工業(yè)化占比較高且空間地理位置上與鄰近地區(qū)形成產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移有關(guān)，同時(shí)也說明，在高排低增地區(qū)需高度重視工業(yè)化在碳排放中的影響力。

在低排高增地區(qū)，碳排放除了主要受本地及鄰近地區(qū)城市化影響外，本地區(qū)工業(yè)化、人均GDP以及工業(yè)能源強(qiáng)度也產(chǎn)生了明顯的碳排放效應(yīng)。具體來看，在城市化對(duì)碳排放的影響上，低排高增地區(qū)的城市化對(duì)碳排放的影響系數(shù)達(dá)到1.943，受鄰近地區(qū)城市化影響還形成了空間碳排放影響效應(yīng)。分解空間效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，城市化對(duì)碳排放的影響除了形成回流效應(yīng)外，更為重要的是鄰近地區(qū)城市化產(chǎn)生的碳排放形成了強(qiáng)勁的空間外溢影響，二者共同作用，提升了低排高增地區(qū)碳排放。

在低排低增地區(qū)，產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)本地區(qū)碳排放影響并不顯著，其碳排放效應(yīng)主要體現(xiàn)在鄰近地區(qū)。鄰近地區(qū)的城市化率每提升1%，能夠促使本地區(qū)碳排放下降1.319%，從分解效應(yīng)結(jié)果可知，在城市化發(fā)展上，低排低增地區(qū)主要是受到了鄰近地區(qū)城市化的碳排放空間外溢影響。

故而綜合來看，樣本期內(nèi)中國的碳排放在局部地區(qū)形成了空間效應(yīng)。中國的城市化對(duì)低排高增及低排低增地區(qū)的碳排放產(chǎn)生了空間效應(yīng)，但不同的是，在低排高增地區(qū)，城市化會(huì)促使鄰近地區(qū)碳排放增加、而低排低增地區(qū)的城市化將減少鄰近地區(qū)的碳排放。工業(yè)化主要在高排高增與高排低增地區(qū)的碳排放形成了空間效應(yīng)，相比于高排高增地區(qū)，高排低增地區(qū)工業(yè)化對(duì)鄰近地區(qū)碳排放有更大的影響力。假設(shè)3得到驗(yàn)證。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文基于2005—2021年MEIC的碳排放數(shù)據(jù)，分析中國產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展時(shí)空演變對(duì)分類推進(jìn)碳排放的影響，研究發(fā)現(xiàn)，自2005年以來，中國30個(gè)省份城鎮(zhèn)化率與工業(yè)化率比值大多不在國際公認(rèn)的較合理水平范圍（1.4～1.5）內(nèi)，說明中國產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展過程中仍在經(jīng)歷滯后城市化或過度城市化的動(dòng)態(tài)調(diào)整，與此同時(shí)，城市的不斷擴(kuò)張以及工業(yè)的不斷轉(zhuǎn)移集聚，使得中國產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展還呈現(xiàn)空間關(guān)聯(lián)特征。利用門檻回歸模型與空間效應(yīng)模型分析中國產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展的時(shí)空效應(yīng)證實(shí)，相比于對(duì)數(shù)基準(zhǔn)模型，門檻回歸較好地捕捉了中國產(chǎn)城協(xié)調(diào)發(fā)展過程的階段特征對(duì)不同類型碳排放的影響效應(yīng)，而空間效應(yīng)模型也較好地挖掘了因忽略空間關(guān)系導(dǎo)致的被低估的碳排放量，為中國分類推進(jìn)碳達(dá)峰提供了有益的參考信息。

4.2 建議

基于上述研究結(jié)論，對(duì)分類推進(jìn)碳排放的建議如下：（1）在發(fā)展階段上，滯后城市化與過度城市化在中國并存，因而在分類推進(jìn)碳排放上需要甄別二者的階段特征。（2）在空間關(guān)系上，中國城市規(guī)模擴(kuò)大、工業(yè)外移集聚導(dǎo)致的碳排放影響是碳達(dá)峰過程中不可忽略的因素。由于工業(yè)化主要對(duì)高排地區(qū)產(chǎn)生空間效應(yīng)，城市化主要在低排地區(qū)產(chǎn)生空間影響，因而，在高排地區(qū)，主要考慮工業(yè)化對(duì)城市化的門檻效應(yīng)以推動(dòng)碳減排；對(duì)于低排地區(qū)，盡管城市化是主要空間效應(yīng)因素，但在低排高增地區(qū)，城市化發(fā)展會(huì)促使鄰近地區(qū)碳排放增加，而低排低增地區(qū)的城市化發(fā)展將減少鄰近地區(qū)的碳排放。由于在發(fā)展階段上，低排高增地區(qū)城市化率越高越有利于本地區(qū)碳減排，這會(huì)促使低排高增地區(qū)的城市化，因而，低排高增地區(qū)在城市化過程中需處理好碳排放的外移。