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我国超大型城市碳达峰碳中和发展模式比较研究_周会祥.pdf
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1、2023 年 3 月第 21 卷第 2 期总 80 期北京联合大学学报(人文社会科学版)Journal of Beijing Union University(Humanities and Social Sciences)Mar.2023Vol.21 No.2 Sum No.80收稿日期2022-12-05基金项目深圳市建设中国特色社会主义先行示范区研究中心 2021 年度重大研究课题“深圳碳达峰碳中和先行示范研究”(项目编号:SFQYJ2105)。作者简介周会祥(1983),男,湖北仙桃人,深圳行政学院决策咨询部讲师。我国超大型城市碳达峰碳中和发展模式比较研究周会祥(深圳行政学院,广东 深圳
2、518034)摘要我国超大型城市相比其他城市面临着更大的碳减排压力,近年来这些城市均在“碳达峰、碳中和”上做出了有益探索。本文以我国超大型城市 20072020 年面板数据为基础,采用STIRPAT 模型就城市生产、技术、生活因素对碳排放的影响作用进行了实证研究,并经过比较分析总结出了四种“双碳”发展模式。结果表明:在整体层面,产业结构变动、绿色专利比重、建筑能耗比重对超大型城市碳排放有显著负向影响,城市能耗强度、人均 GDP 水平对超大型城市碳排放有显著正向影响,高碳能源比重、交通能耗比重的影响则不显著。在超大型城市个体层面,碳排放影响因素对不同城市具有不同程度的影响作用,经过多维比较分析发
3、现北京、深圳为综合低碳模式,而其他城市则相对侧重于低碳生产模式、低碳科技模式或低碳生活模式。基于模式比较分析,提出了增进超大型城市“双碳”发展效能的启示。关键词超大型城市;碳达峰碳中和;生态文明;低碳发展;碳排放中图分类号X511文献标志码A文章编号 1672-4917(2023)02-0114-11一、引言2020 年 9 月 22 日,习近平主席在第 75 届联合国大会一般性辩论上首次就中国碳达峰碳中和目标作出了郑重宣示,即“中国力争 2030 年前二氧化碳排放达到峰值,努力争取 2060 年前实现碳 中和”1(以下简称“双碳”或“双碳”目标)。党的二十大报告也明确提出,“要积极稳妥推进碳
4、达峰碳中和,立足我国能源资源禀赋,坚持先立后破,有计划分步骤实施碳达峰行动。”2党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央将生态文明建设提高到了中国特色社会主义事业“五位一体”总体布局层面,提出了一系列原创性的新思想、新理念、新战略,擘画美丽中国宏伟蓝图,形成并确立了习近平生态文明思想,推动我国低碳发展发生了历史性、转折性、全局性的变化。推行“双碳”目标的重大决策部署,彰显了我们党一以贯之加快经济社会绿色转型发展的雄心和决心,有利于加快形成绿色低碳生产方式和生活方式,再次展现了人类命运共同体的发展理念与大国担当。两百多年的世界工业革命和社会化大生产在大幅增强财富创造力的同时,排放的大量温室气体
5、已打破了原有碳循环系统中碳源和碳汇平衡,造成全球气候环境逐渐恶化,如地表气温升高、极端天气频发等。就气候变化问题,联合国政府间气候变化委员会(IPCC)发布的第五次气候变化评估研究报告(2014 年)明确指出,人类活动极有可能是 20世纪中期以来全球气候变暖的主要原因。城市是全球人口、工业、建筑、交通、消费的集中承载地,虽其面积仅占地表面积的 2%,其人口占世界总量的50%以上,温室气体排放却占总量的 70%。3超大型城市是我国新型城镇化进程中出现的超大规模人口集聚在少数几个城市的特殊现象,从现有迹象看,超大型城市容易出现在先进制造业与现代服务业集中度、开放水平、信息化、交通运输基础设施高度发
6、达的区域,人口规模的快速扩张会带来更加集中的城市生产生活行为,进而对城市的碳循环系统发生持续影响,超大型城市的产业结构、科技创新等因素与碳排放的关系问题值得深入关注。因此,从我国超大型城市绿色发展模式的角度比较研究“双碳”问题,不仅有利于探究我国各大城市“双碳”创新实践的内在规律,而且能进一步丰富关于经济、社会、环境三者协调发展的城市生态经济理DOI:10.16255/ki.11-5117c.2023.0024第 21 卷第 2 期周会祥:我国超大型城市碳达峰碳中和发展模式比较研究115 论体系,具有重要的现实价值和理论价值。二、相关文献综述国内有关城市碳排放问题的研究近十余年才兴起,国内外学
7、界对碳排放控制与经济社会发展要素之间的相互作用机理的研究并未达到成熟境地。目前,国内外学者对碳排放控制相关的研究可集中梳理为以下几个方面:第一,关于区域碳排放计量方法的研究。Dietz等(1997 年)对 IPAT 模型进行了改进,提出了人类经济活动因素对环境影响是非等比例关系的碳排放 STIRPAT 模型计算方法。4Houghton(1999 年)通过调查统计因植被减少而释放的碳与植被增加吸收的碳所引起的变化量提出了碳排放量测算的经验空间模型。5Weber(2008 年)重构了投入产出关系模型,提出了测算家庭碳足迹的方法。6郝千婷等(2011 年)综述了国内外学者为解释碳排放量与各类影响因素
8、的关系规律而构建出的 IPAT 模型、STIRPAT 模型、Kara 模型、LMDI、Lespeyres 等因素分解方法。7刘明达等(2014 年)在 IPCC 和我国碳排放项目清单核算框架下,评述了目前用于碳排放量核算的排放因子法、质量平衡法和实测估算法三种方法的优劣点以及适用面,提出了国家、省、城市、区、单体建筑及家庭六个空间尺度单元的碳核算研究范式。胡建辉(2015 年)参照 IPCC 公布的碳排放分类核算公式,采取综合汇总各种温室气体生产或消费活动量乘以活动种类排放因子系数之积来测算国家、省、城市等宏观层面的碳排放量,也是目前学界使用最为普遍的核算方法。8第二,关 于 城 市 碳 排
9、放 影 响 因 素 的 研 究。Ehrhardt-Martinez(2002 年)经实证分析认为人口城市化是影响环境的重要因素,其对碳排放的影响大于人均 GDP 等其他发展指标。9Cole 等(2004年)选取了 86 个国家 19751998 年的碳排放数据,对人口规模结构因素对环境污染的影响程度进行了研究,认为城镇化率提高会造成碳排放量的增长。10Bin 等(2005 年)分析发现发达国家城镇居民的直接、间接的能源消费已经超越了产业部门,生活碳排放成为主要增长点。11Thompson(2006年)经实证研究认为能源对劳动力、资本等生产要素的替代关系决定了碳减排的经济效益,如替代效应较 小,
10、则 加 强 节 能 技 术 研 发 必 要 性 增 加。12Liddle(2010 年)等运用 IPAT 模型发现近半个世纪以来全球发达国家的城镇化在整体上与碳排放量呈现出正相关关系。13Martinez-Zarzoso 等(2011年)对处于不同收入组群国家的城镇化水平与碳排放的关系进行了研究,认为高收入水平国家的城镇化对碳排放的正向影响程度要大于中等收入水平国家,在高、低收入水平国家中,城镇化与碳排放呈现出倒 U 型的关系,但在中等收入水平国家中此规律不明显。14Henriques(2017 年)运用 Kaya 模型对欧洲、北美、日本的碳排放影响因素进行了分析,认为短期内规模效应影响成为主
11、导,但在长期上技术变革是主要的抵消因素。15Tan 等(2018 年)构建了建筑行业碳排放的情景分析模型,提出要强化建筑业对碳减排的积极作用。16孙贵艳等(2018 年)采用 LMDI 因素分解法对 19972016 年重庆市的人口、经济增长、能源结构等对碳排放量的影响进行了分析,提出经济增长是增进人均碳排放量的主要因素,能源强度是控制人均碳排放量的主要因素。17王爱国等(2019 年)对政府绿色政策与企业的投资生产行为进行了相关性研究,认为绿色鼓励扶持型政策对民营企业投资降碳具有显著的正向作用,而对国有企业无明显影响;绿色规制型政策能促进国有企业投资降碳,对民营企业政策作用不大。18Lias
12、kas(2020 年)对碳排放变化进行了指数分解解析,认为产出水平、能耗强度、能源结构因素是工业碳排放的主要影响因素。19梁赛等(2022年)通过对比分析 20152017 年和 20172020 年我国生产结构和需求结构数据的变化,认为能源利用效率与碳排放量显著相关,产业结构不合理也将带动碳排放增加,我国具有结构性碳减排空间。20刘峰等(2022 年)经过对我国 282 个城市近 10 年的面板数据进行分析后认为,我国城市绿色金融壮大发展显著地抑制了碳排放。21第三,关于碳排放区域间差异的研究。Padilla等(2006 年)基于多个国家的基尼系数变动与碳排放之间的不平等影响关系进行了研究,
13、认为区域间收入水平的不均衡与碳排放的不均衡情况有着非常紧密的联系。22胡建辉等(2015 年)从城镇化对碳排放的影响效应视角对京津冀、长三角、珠三角三大城市群进行了比较研究,认为在三大区域中人均收入水平与碳排放均存在倒 U 型关系,城镇化对长三角城市群碳排放有明显抑制作用,对京津冀城市群 碳 排 放 具 有 显 著 的 正 向 作 用。8Mulali 等(2016 年)对欠发达区域与发达区域进行了比较分析后认为,欠发达区域经济增长与碳排放关系现象不符合 EKC 假说。23唐晓灵等(2020 年)对上海和116 北京联合大学学报(人文社会科学版)2023 年 3 月西安 20052018 年的碳
14、排放因素进行了比较研究,发现城镇化水平对西安市碳排放贡献有正向影响,对上海有负向影响,西安市能源强度对碳排放的贡献程度远大于上海市。24第四,关于城市低碳治理路径的研究。陈彦希等(2021 年)认为 ESG 企业投资与碳中和密切相关,ESG 评级能促使企业比以往更加关注对环境、社会的影响,进入持续投资环境治理的正循环,有效缩减碳排放。25刘海英等(2022 年)对我国 287个地级以上城市 20072018 年的碳排放权交易政策试点效果进行了评估,发现碳排放权交易政策的控碳作用易受到城市要素市场成熟度、产业结构、创新强度等因素的约束,碳交易政策的环境提质效果对老工业基地城市、人口规模较大城市更
15、为明显。26薛飞等(2022 年)借助双重差分法对绿色财政政策的节碳减碳效应进行了研究,发现绿色财政政策控碳作用机理主要是通过减少单位 GDP 能耗、降低能耗、产业低碳化和推动技术创新等路径实现减碳。27孙哲远等(2022 年)对我国 283 个城市新能源汽车试点对碳排放的影响机制进行了分析,认为新能源车试点政策对城市碳减排作用显著,应重点从能源结构、技术创新、公众参与、环境投资四个方面深化交通对促进城市碳减排的传导作用。28王敏等(2022 年)从绿地总体规模、分布格局等 5 个维度对城市绿地的空间特征与碳中和的关系进行了实证研究,认为城市绿地空间特征对碳排放有显著影响,并提出了对城市绿地空
16、间实施精细化管控的建议。29综合上述相关研究成果来看,城市的碳减排效果与城市的产业形态、能源形态、技术水平、能耗水平、建筑低碳程度、交通低碳程度、居民收入水平、绿色政策、企业行为等有着复杂的关联,上述研究均从不同时空角度对样本城市的碳排放与单个或多个排放因素进行了影响机理分析,取得了丰富的成果,但关于“双碳”发展模式的研究较为稀少。超大型城市是基于我国基本国情发展起来的特殊城市形态,具有因超大人口规模带来的集中生产、生活、治理等特征,为此,本文侧重于从超大型城市“双碳”发展模式视角展开对比分析,以期探索超大型城市“双碳”探索实践中的异质性与发展规律。三、超大型城市“双碳”相关影响因素分析(一)
17、我国超大型城市的概念与特征我国超大型城市是主要依据人口迁移的数量规模作出的概念界定,2014 年 11 月,国务院发布的关于调整城市规模划分标准的通知明确指出,超大型城市是城区常住人口为 1000 万人以上的城市,城区是指在市辖区和不设区的市,区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会所辖区域和其他区域,不包括镇区和乡村。30根据2020 中国人口普查分县资料显示,成都于 2020 年正式升级为7 座超大型城市之一,2021 年 9 月,国家统计局发布的经济社会发展统计图表:第七次全国人口普查超大、特大城市人口基本情况 再次明确了当前城市的规模划分,指出连续两年符合超大型城市标准的城市分别为上
18、海、北京、深圳、重庆、广州、成都、天津 7 座城市。改革开放后,随着越来越多的农村人口选择向城市转移并融入当地发展,带动了部分城市人口比重的持续提升和经济的快速发展,进而产生了超大型城市、特大城市、大城市、中等城市和小城市等不同城区人口规模的梯队格局。相对于常规城市来讲,超大型城市通常都具备以下几点重要特征:一是工业化与城镇化高度发达,城市拥有相对完整的工业基础与产业链体系,常住人口体量大,经济总量位居全国前列。二是产业结构现代化水平更为合理,追求更高的产业层级,先进制造业和高端服务业高度集中。三是资源承载压力巨大,超大规模的人口巨大的用地、用水、用电等能耗需求对有限的城市空间形成持续考验。四
19、是对外开放水平高,城市多领域对外合作交流和服务贸易更加频繁。五是交通运输网络、信息传输等基础设施供应相对完善。超大型城市的典型特征会对碳排放变化有着深远影响。(二)我国超大型城市碳排放控制差异分析目前,我国超大型城市城区人口总量已占到全国城镇人口数量的 15.8%,城市经济总量近年来也均位居全国前 15 位次内。在“双碳”发展目标导向下,这些超大型城市基于不同的市情形成了各有特色的低碳发展组织模式,因当前绿色碳汇技术暂未获得实质性进展,碳排放量核算暂未考虑碳汇核减额度,故暂不考虑各城市的碳汇作用,见图 1,其具体模式主要可从城市生产形态、科技形态、生活形态三大维度予以分析考量。在低碳发展进程中
20、,超大型城市生产控碳、科技控碳和生活控碳是实现绿色低碳发展的三个相对独立而又相互影响的终端表现领域,生活控碳通过绿色消费等需求侧因素对生产控碳、科技控碳产生导向作用;科技控碳通过第 21 卷第 2 期周会祥:我国超大型城市碳达峰碳中和发展模式比较研究117 工艺改造、技术创新等手段提升生产控碳、生活控碳的能级;生产控碳又通过产业结构、能源结构优化等途径催生科技控碳、生活控碳升级;三个领域中的各种二级因素对彼此产生交叉作用,从而构成生产、科技、生活协同控碳的统一体。不同城市的产业结构、科技层级、收入水平等二级因素状况有着较大差异,所产生的节碳降碳效果会有一定的差别,故超大型城市的碳排放控制异质性
21、也归结为以下三方面:一是城市生态形态不同。我国超大型城市的经济地理条件、人文环境等存在客观差异,在不同的基础上经长期发展形成了自身的能源结构、产业结构、产业规模和技术水平,城市经济体产生了相应不同的结构效应、规模效应和技术效应,因而各超大型城市的能耗和碳排放状况不尽相同。二是城市科技形态不同。低碳技术创新应用和工艺设备的更新升级能整体提升城市的资源集约循环利用水平,有效降低能耗总量和强度,缩减碳排放。受城市研发投入、技术进步以及人才集聚水平等资源分布差异的影响,各大城市的节碳降碳技术水平各不相同。三是城市生活形态不同。随着社会生产和居民收入水平的逐步提高,居民在用水用电等日常生活消费方面的内容
22、和方式发生了重大转变,具有不同消费方式、交通方式、治理手段等方式差异的超大型城市所产生的生活碳排放量也存在一定差别。图 1我国超大型城市节碳降碳的主要领域(三)“双碳”影响因素分析本文在前人研究的基础上,增加了建筑能耗、交通能耗影响因素分析,超大型城市的“双碳”主要影响因素可概括为:1.结构变动影响。产业结构变动状况、能耗结构与整体碳排放有着密切的关联,产业结构升级程度越高,所对应的碳排放量越低,反之亦然。另城市能源结构中高碳能源比重越高,所形成的碳排放量越高,反之亦然。2.技术水平影响。技术进步既可推动生产工艺环节和设备设施进行升级改造,又可开辟消碳减碳新技术路径,从而有效抑制碳排放。3.经
23、济收入影响。城市人均 GDP 收入的快速增加会造成消费规模、内容和方式的新变化,进而对生活碳排放带来影响。4.建筑能耗影响。城市建筑科技、运营管理水平等直接关系到建筑总体能耗情况,绿色建筑占比越高通常节碳效果更优。5.交通能耗影响。交通工具绿色升级、公交路网设计等因素对城市通勤碳排放会造成持续的影响。6.绿色治理影响。有差异的城市绿色产业扶持政策、金融政策、财政政策、规制政策会引导各类市场主体转变生产生活行为,进而会形成不同的碳治理效果。四、研究设计(一)变量选取与模型设定1.因变量。本文选取二氧化碳排放量来衡量城市各种经济社会活动和能源消耗带来的环境影响。因我国碳排放量核算尚未建立统一的统计
24、口径,同时 IPCC 提供的能源燃烧排放值计算方法需分类统计多种类化石能耗量,获取各地多种类能源明细数据十分困难,考虑数据来源的可得一致性,故本文选用学界普遍采用的 BP 中国碳排放计算器提供的系数法进行估算,对碳排放量的估算如下:Cit=gdpit eit 2.493。其中,Cit是第 i 个超大型城市在第 t 年的碳排放总量;gdpit是第 i 个超大型城市在第 t 年度的区域生产总值;eit是第 i 个超大型城市在第 t 年的标准煤消耗强度;2.493 是 BP 中国碳排放计算器提供的标准煤对碳排放的换算系数。2.解释变量。产业结构变动(Pit)是某个超大型城市第二产业产值相对第三产业产
25、值的比重,用以表示城市工业产值相对于服务业产值的结构情况。王韶华等认为各地区第二产业增加值与第三产业增加值之比能在一定程度上反映产业结构升级协同度。31高碳能源比重(Sit)是某个超大型城市当年煤炭与石油消耗量之和与能源消耗总量的118 北京联合大学学报(人文社会科学版)2023 年 3 月比值,用以表示具有高碳密度排放的能源相对其他低碳以及可再生能源的结构情况。绿色专利比重(Rit)是某个超大型城市的绿色专利申请量与城市专利申请总量之比。能耗强度(Eit)是某个超大型城市当年工业标准煤消耗总量与城市 GDP 的比值。人均 GDP 水平(Iit)是某个超大型城市当年 GDP 总量与常住人口数量
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