中国城市化与碳排放关系实证分析

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1、中国城市化与碳排放关系实证分析摘要:我国的城市化与碳排放量之间存在着高度的正相关性。在短期内,碳排放量与城市化水平之间的长期均衡关系对当前碳排放偏离均衡水平的调整力度较大;长期内,碳排放量的增加会伴随着短期城市化水平的提升;两者之间的相互作用还存在一定的时间延滞;城市化是碳排放量持续增长的Granger原因,但碳排放却不是城市化水平提升的Granger原因。因此,我国在推进城市化进程中必须注重环境保护,建设低碳城市。关键词:碳排放;城市化;城市的U型反转;能源消费;城市代谢;土地利用方式;低碳城市Empir

2、icalAnalysisofDynamicRelationshipbetweenUrbanizationandCarbonEmissionLevelinChinaHEJiduo(PartySchoolofChangshaYueluDistrictCommitteeofC.P.C,Changsha430013,China)Abstract:TheurbanizationandcarbonemissionsinChinahavegreatlypositivecorrelation.Intheshortterm,

3、thelong?runequilibriumrelationshipofcarbonemissionsandurbanizationlevelgreatlyinfluencesdeviationfromthecurrentequilibriumlevelofcarbonemissions;inthelong?term,theincreaseincarbonemissionsisassociatedwithshorttermurbanizationlevelupsurge.Theinteractionbetw

4、eenurbanizationandcarbonemissionsinChinahasaphenomenonoftimedelay.!AndurbanizationiscarbonemissionsGrangercausality,butcarbonemissionsarenoturbanizationGrangercausality.Therefore,thepushontheurbanizationinChinashouldconcernaboutcarbonemissions,focusonenvir

5、onmentalprotection,andbuildtheLow?carbonCity.Keywords:carbonemissions;urbanization;urbanU-shapereversion;energyconsumption;urbanmetabolism;landusemethod;lowcarboncity一、引言2009年12月的哥本哈根气候变化峰会再一次将全世界的目光聚焦到二氧化碳的排放和环境问题上。根据国际能源署(IEA)、世界资源研究所(WRI)、荷兰环境评估局(MNP)、英

6、国风险评估公司Maplecroft等多家研究机构的报告,2009年中国二氧化碳排放总量已超过美国,跃居世界第一。虽然中国的人均排放量(4.1吨),只占美国的1/5、英国的1/2,低于世界平均水平(4.3吨),但随着中国经济的快速发展,碳排放量不可避免地会持续增加。同时,随着中国的城市化进程的不断加快,农村人口持续向城市迁移,农村土地向城市用地转化,碳收支严重失衡,环境保护问题日益突出。因此分析碳排放的影响因素,进而扩大碳汇、减少碳源,实现碳循环的正常运转已经成为国内外讨论的热点问题之一。在国外,为了分析和表

7、达人类活动对环境的影响,Ehrlich等学者在1970年初先后提出了环境影响方程,即IPAT方程,把环境影响归结为人口、富裕度、技术三个关键驱动力乘积的结果,清晰而简洁地阐释环境影响如何随驱动力的变化而变化,因而在CO2减排上也得到广泛的应用。[1]1989年日本教授YoichiKaya在IPCC的一次研讨会上提出用Kaya恒等式反映出能源结构碳强度、单位GDP能源强度、人均国内生产总值对CO2排放量的影响程度。[2]1991年,美国经济学家G.Grossman和A.Kureger提出了环境库兹涅茨曲线,反

8、映出经济增长和环境污染之间存在倒U型的关系,成为分析CO2排放与经济增长关系的主要方法。[3]但是迄今为止尚未形成明确的定论。已有研究验证了CO2和人均收入之间分别存在着线性、二次和三次递减形式关系,其中以支持CO2的EKC曲线存在的有效证据居多,但是文献中EKC曲线峰值对应的人均收入差异却很大。[4]2008年,Svirejeva?Hopkin等提出了一个基于人口密度空间分布的双参数I分布!模型,该模型基于区域

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