城镇化进程对内蒙古碳排放量的影响研究

赵文宇，刘 菁，杨天娇

（北京交通大学经济管理学院，北京 100044）

城镇化是一种以农业为主的传统型社会向以工业和服务业等为主的现代型社会过渡的历史过程，是社会发展的必经阶段和必然趋势.目前我国整体城镇化具有起点低、速度快的特点，随着工业水平不断增加，能源消耗不断加快，城镇化不可避免地带来了一系列环境问题.IPCC在第五次评估报告中明确指出，21世纪末期及以后时期的全球平均地表变暖主要取决于累计CO2的排放，而人类活动有95%以上的可能是20世纪中期以来全球气候变暖的主要原因，因此如何平衡城镇化和低碳协调发展，成为一项重要问题.

随着经济社会的发展，内蒙古城镇化速度不断加快，至2017年，该地区城镇人口已达1 568.2万人，常住人口城镇化率62.0%，高于全国平均水平3.48个百分点.作为资源依赖型地区，缓解内蒙古煤电、煤制油、煤制气、煤化工等高能耗产业的消极影响，积极开展节能减排工作至关重要，为了寻找影响内蒙古城镇化进程中碳排放的影响因素，本文引入STIRPAT模型进行岭回归分析，并在此基础上提出政策建议.

1 文献综述

李卫东和余晶晶［1］将城镇化水平引入STIRPAT模型进行分析，表明目前中国城镇化的总体发展有助于碳减排，但是城镇化对二氧化碳排放的影响存在区域差异；王世进［2］通过STIRPAT模型选取城镇化水平等5项指标分析碳排放的区域差异，研究表明不同因素对新型城镇化发展程度不同的区域具有不同影响；王星［3］利用STIRPAT模型考察不同地区的碳排放影响因素，其中城镇化质量低的地区与碳排放之间呈“N”形关系，城镇化质量高、中的地区与碳排放之间呈倒“N”形关系；张乐勤［4］对碳排放与城镇化水平进行关联分析，发现安徽省城镇化演进是导致碳排放持续增加的重要因素；梁雪石和贾利［5］利用岭回归方法证明人口增加、经济增长和城镇化率是导致黑龙江省碳排放持续增加的主要因素；王世进等［6］利用STIRPAT模型与最小二乘法分析了人口城镇化等6项因素对江苏省区域碳排放的影响，认为产业城镇化是影响江苏省及各区域的最主要因素；冯冬和李健［7］利用STIRPAT模型分析了三大城市群城镇化水平与碳排放之间的关系；陶良虎等［8］通过STIRPAT模型从产业城镇化等6个方面研究了城镇化对广东省碳排放量的影响，发现产业城镇化和能源消费结构对碳排放量的影响最为显著.

整体来看，目前城镇化对碳排放的影响研究主要集中在国家层面，区域及省份研究较少，在选取研究指标上多侧重城镇化水平和经济发展水平.考虑到近年来新型城镇化要求，本文基于STIRPAT模型和岭回归方法，结合内蒙古的地域特点和行业特色，分析城镇化进程对碳排放量的影响，为内蒙古统筹城镇化和低碳协调发展提供理论依据，同时为其他地区新型城镇化发展提供借鉴思路.

2 城镇化对碳排放的影响因素研究

2.1 碳排放量的测算

《2006年IPCC国家温室气体指南》［9］是温室气体排放核算的重要依据，为测算温室气体排放量提供了一种很好的方法，也称为IPCC清单法，是目前世界上最常用的碳排放计算方法之一.本文选择内蒙古2004—2017年原煤、洗精煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、天然气和焦炉煤气12种能源信息对碳排放量进行计算.具体计算公式为：

式中：C为能源消费CO2排放总量，t；E为能源消费量，t；NCV为能源低位发热量，亿J/t；CEC为单位热量的含碳水平，t/万亿J；COF为碳氧化因子，即能源燃烧时的碳氧化率.以上能源数据和计算指标来自《综合能源计算通则》（GBT 2589—2008）和2004—2017年《中国能源统计年鉴》.

2.2 模型的确定与指标的选取

2.2.1 模型的确定 IPAT模型认为，人口规模（P）、富裕程度（A）和技术水平（T）是决定环境状况（I）的主要因素，其基本公式为I=P×A×T.为了研究多个变量对环境因素的影响，Dietz和Rosa［10］提出IPAT模型的随机形式，得到更为灵活的STIRPAT模型，STIRPAT模型允许添加和修改相关影响因素，更加适用于目前复杂的社会环境.

基于可拓展的STIRPAT模型，依据新型城镇化和地区特点，参考文献［11-22］，建立城镇化水平、城镇人口密度、经济发展水平、工业和服务业发展水平、生态建设、基础设施建设的综合影响因素指标体系，引入城镇化水平（U）、城镇人口密度（P）、人均GDP（G）、第二产业产值（T）、第三产业产值（S）、人均公共绿地面积（E）、人均拥有道路面积（I）（数据来源于2004—2017年《中国统计年鉴》），其中人均GDP代表经济水平，第二、三产业产值分别代表工业和服务业发展水平，人均公共绿地面积代表生态建设，人均拥有道路面积代表基础设施建设，具体表达式为：

lnC=u+alnU+blnP+clnG+dlnT+elnS+flnE+glnI.

式中：u为随机误差项.

2.2.2 指标的选取

1）城镇化水平.我国的城市化水平测算方法主要有单一指标法和综合指标法两种方式［23］.单一指标法包括人口城市化和土地城镇化两种，为了更好地获取数据并具有准确性和代表性，选择城镇人口与总人口之比代表城镇化水平.

2）城镇人口密度.内蒙古地域东西跨度大，城镇化呈现出多板块的特点，因此采用城镇人口密度来分析人口结构对碳排放的影响.

3）经济发展水平.环境库兹涅茨曲线假说认为，在经济快速发展初期，环境污染会随之加重，而当经济发展到一定阶段时，环境污染则会趋于好转.这里选择人均生产总值来表示经济发展水平，分析内蒙古经济发展对碳排放量的影响.

4）工业和服务业发展水平.从工业发展情况看，近年来内蒙古自治区经济结构逐渐由第一、二产业向第三产业转变，2019年第一、二、三产业对生产总值的贡献率分别为5.4%、43.9%、50.7%，因此选取第二产业总值占比和第三产业总值占比作为两项研究指标进行分析.

5）生态建设.在城镇化发展的进程中，生态环境也是一个重要问题.事实上在我国城镇化的发展过程中，传统的资源开发利用方式仍未从根本上改变，必然在一定程度上影响着城镇的生态环境，这里采用人均公共绿地面积考察内蒙古环境建设对碳排放的影响.

6）基础设施建设.城镇基础设施也是考察社会经济活动的必要条件.它一方面决定着工业的发展水平，另一方面也是资源消耗的重要部分.本文选择人均拥有道路面积考察城市基础设施建设对碳排放的影响.

2.3 模型的共线性检验

对碳排放量和解释变量进行多元回归分析，得到表1中的结果，可以看出变量t检验对应的Sig.均大于0.05，说明解释能力不显著，可能存在多重共线性.因此借助SPSS软件，通过比较VIF值的大小进行诊断，诊断结果如表2.虽然检验过程中R2=0.977，DW为2.957，模型较为理想，但事实上各个变量VIF值均大于10，自变量之间存在着严重的多重共线性.

表1 多元回归分析Tab.1 Multiple regression analysis

表2 共线性检验Tab.2 Collinearity test

2.4 模型的构建与结果分析

2.4.1 模型的构建 通过上述分析结果可知，该模型的多重共线性未通过诊断.因此，普通最小二乘法不适合对该模型进行无偏估计.岭回归可以显著改善设计矩阵多重共线性时最小二乘估计的均方误差，增强估计的稳定性，故下面利用岭回归方法解决自变量之间的多重共线性问题.当岭参数k=0.24时，各自变量回归系数变化趋于稳定，如表3所示.

表3 岭回归系数Tab.3 Ridge regression coefficient

当k=0.24时，进行岭回归分析，得到R2=0.960，调整后R2=0.912，意味着城镇化水平、城镇人口密度、人均GDP、第二产业产值、第三产业产值、人均公共绿地面积、人均拥有道路面积可以解释CO2排放量的90%以上变化原因，结果如表4所示.

表4 岭回归分析Tab.4 Ridge regression analysis

根据上述结果可知，各指标的标准化系数分别为0.219、0.086、0.276、0.124、0.001、0.196、0.170，意味着城镇化水平、城镇人口密度、人均GDP、第二产业产值、第三产业产值、人均公共绿地面积、人均拥有道路面积每增加1%时，CO2排放量分别增加0.219%、0.086%、0.276%、0.124%、0.001%、0.196%、0.170%，说明内蒙古城镇化进程对碳排放量具有正向影响，各因素影响序列依次为人均GDP、城镇化水平、人均公共绿地面积、人均拥有道路面积、第二产业产值、城镇人口密度、第三产业产值.

2.4.2 结果分析

1）城镇化水平和人均GDP对内蒙古CO2排放量的影响相对最高，属于主要驱动因素.一般来说，某个地区的城镇化水平较高也就意味着该地区经济发展水平较高，内蒙古作为我国重点开发和建设地区之一，城镇化进程较快，随着城镇服务人数的增加，资源消费也增加，同时拓展的城镇设施建设使得CO2排放量增加.

2）人均公共绿地面积和人均拥有道路面积对内蒙古CO2排放量的影响相对较高，说明内蒙古的生态建设和基础设施建设都会对CO2排放带来正向影响.内蒙古地域辽阔，是中国第三大省区，但是在推进城镇化的过程中环境建设和基础设施建设并未达到理想状态，城镇化质量偏低.

3）城镇人口密度对内蒙古CO2排放量的影响相对较低.城镇人口密度大，生活资源消费增加，必然会导致碳排放量的增加.同时，城镇人口密度增加可以通过集中消费提高能源的利用效率，从而抑制碳排放的增加，由此可以说明内蒙古城镇人口密度增长的负面影响更为突出，但这种突出相对不明显.

4）第二产业和第三产业的发展对内蒙古CO2排放量均有一定正向影响，但第三产业的影响很小，约为0.001，几乎可以忽略.事实上，近年来内蒙古依托自身资源优势，迎来了产业的快速发展，但其仍属于欠发达地区，技术方面仍有很大进步空间，且第三产业的发展并不明朗，急需实现产业结构调整，加快第三产业发展.

3 政策建议

基于上述研究，内蒙古整体城镇化质量偏低，城镇化进程对碳排放具有正向影响.考虑到内蒙古地域辽阔且具有民族特色，优化空间布局，提高新型城镇化质量，创造投资环境，加大基础设施建设，推动产业改革，加快第三产业发展，成为内蒙古城镇化进程中的迫切要求.

3.1 提高新型城镇化质量

内蒙古虽然整体城镇化率处于全国领先水平，但是城镇化质量偏低，存在虚高问题.要结合地域特色和民族特色，坚持以人为本，坚持可持续发展，坚持城镇化的协调性发展.要拓宽现有城镇的生态承载力，积极引导城镇居民的低碳生活模式.合理统筹城镇化建设，优化城镇体系空间布局，强化城镇发展规划的约束力，拒绝盲目扩张.积极推进东西部产业优势互补，有效利用内蒙古地区优越的风能、太阳能等清洁能源，改变以煤炭为主的能源生产和消费结构，提高能源利用效率，改善生态环境.

3.2 加大基础设施建设

由于内蒙古地广人稀，资源分布不均，基础设施建设受到制约，不利于城镇化的健康发展.要提高基础设施建设的前提是要创造良好的投资环境，健全投资融资体制.可以将政府投资与市场推动相结合，采用政府和社会资本方合作的方式，在政府引导扶持下，由市场机制和社会力量共同推进内蒙古基础设施建设，提升基础设施的建设活力.同时，在基础设施的建设过程中还需要注意污染物的处理，提高相关技术水平，塑造良好城市形象，实现基础设施建设的良性发展.

3.3 推动第三产业发展

政府应加强对高耗能产业的管制，提高节能环保标准，提升技术水平，推进低碳产业的发展，通过开拓新兴市场，鼓励与其他多省合作优化产业结构，并逐步破除资源密集型工业的依赖.同时，相对于第一产业和第二产业，内蒙古第三产业的发展还有待进一步完善.在发展传统产业的同时，要大力发展信息服务、教育服务、涉农服务等新型服务业，尤其是以草原文化为代表的旅游业，积极利用地域特色，推动主要区域尽快形成以服务经济为主的产业结构.一方面政府要积极给予资金支持，同时加大人力资本投入，提高专业化水平，另一方面要加紧产业结构调整，改善行业环境，真正提高第三产业的市场竞争力.