城市增長與生活碳排放的理論研究

◎張英杰 霍

一、引言

中國是全球二氧化碳（CO2）排放大國①。最新數(shù)據(jù)顯示，2008年中國碳排放總量達到75.46億噸，約占全世界碳排放的24%，已經(jīng)超過美國成為全球第一；盡管中國人口基數(shù)較大，其人均碳排放量也已于2008年超過世界平均水平②（圖1、圖2）。這一事實對我國的碳減排計劃形成巨大壓力。

圖1 2008年全球主要國家碳排放比重

圖2 2008年主要國家人均碳排放量（噸/人）

城市是人口、建筑、交通、工業(yè)和物流的集中地，也自然成為高耗能和高碳排放的集中地。第二屆全球大城市氣候峰會公布，全球大城市消耗的能源和溫室氣體排放量分別占全球總量的75%和80%③。因此，推動城市的低碳發(fā)展有利于實現(xiàn)全球范圍內(nèi)的節(jié)能減排。我國正處于快速城市化發(fā)展的關(guān)鍵時期，宏觀經(jīng)濟與能源消耗及碳排放都保持著高速增長，如何促進二者的協(xié)調(diào)發(fā)展，是我國實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的核心問題。在這樣的背景下，“低碳經(jīng)濟”與“低碳城市”的理念逐漸興起，并成為社會各界關(guān)注的熱點。

國內(nèi)很多學(xué)者已經(jīng)對“低碳城市”的理念與內(nèi)涵進行了探討與研究，并從“低碳城市”的發(fā)展方式、方法、路徑與治理模式等方面，提出了許多有利于中國城市低碳發(fā)展的建議（莊貴陽，2007；付允等，2008；辛章平等，2008；吳曉青，2008；劉志林等，2009；戴亦欣，2009）[1]-[6]。相比之下，從經(jīng)濟學(xué)的角度，建立計量經(jīng)濟模型探索城市增長的碳排放影響的研究相對較少。此外，從最終消費的角度，城市碳排放可以分為產(chǎn)業(yè)和生活兩大部分，而目前國內(nèi)的研究主要集中在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，針對居民生活碳排放的研究也有所不足。盡管生活碳排放占城市碳排放總量的比重相對較小（美國為40%，而中國僅為20%④），但隨著第三產(chǎn)業(yè)比重的增加與人均收入水平的提高，生活能源消耗與碳排放量也會隨之上升；更為重要的是，城市居民的消費模式與生活能源需求的改變，會間接影響產(chǎn)業(yè)部門產(chǎn)品與服務(wù)的供給，并最終改變產(chǎn)業(yè)的能源消耗與碳排放。因此，探究城市的低碳生活模式，不僅有利于減少生活能源消耗與碳排放，更能夠推動整個城市的低碳發(fā)展。

本文從經(jīng)濟學(xué)的研究角度，綜述國內(nèi)外有關(guān)城市增長（主要體現(xiàn)為經(jīng)濟增長、人口增長與空間蔓延三個基本特征）與生活碳排放的理論研究成果；并簡要介紹當(dāng)前中國城市生活碳排放的構(gòu)成及空間分布特點。

二、城市增長與生活碳排放

城市增長往往伴隨著經(jīng)濟增長、人口增長和空間蔓延三個基本特征，每一方面都會對城市的能源消耗與碳排放水平產(chǎn)生重要影響。但這種影響并非單方面，而是同時存在著兩種相互對沖的作用效果——即規(guī)模效應(yīng)（size effect）和質(zhì)量效應(yīng)（quality effect），兩種效應(yīng)的相對強弱，最終決定城市增長對能源消耗與碳排放的綜合影響結(jié)果（Pfaff,Chaudhuri,Nye，2004[7]）。

城市增長會推動生產(chǎn)和消費規(guī)模的擴大，并隨之帶來更多的能源消耗與碳排放，我們將其稱為“規(guī)模效應(yīng)”；與此同時，人們對環(huán)境的偏好逐漸上升，加之公共政策激勵，生產(chǎn)者和消費者都會更偏好“綠色”的技術(shù)、設(shè)備和產(chǎn)品，這又會減少能源消耗與碳排放，我們將其稱為“質(zhì)量效應(yīng)”。在城市增長過程中，質(zhì)量效應(yīng)占主導(dǎo)時，城市的能源消耗與碳排放將隨之降低，促進城市朝著更加“綠色”的方面發(fā)展；反之，當(dāng)規(guī)模效應(yīng)占主導(dǎo)時，城市的能源消耗與碳排放將不斷增加。這種相互對沖的作用效果在城市增長的三個基本特征中均得到充分體現(xiàn)，我們將在后文逐一展開分析。

三、城市經(jīng)濟增長對生活碳排放的影響

1.城市經(jīng)濟增長與生活碳排放的總體關(guān)系

描述城市增長與環(huán)境質(zhì)量的經(jīng)典理論就是“環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）⑤”——圖3中的倒U型曲線。該理論在描述經(jīng)濟增長與空氣污染等城市環(huán)境問題的關(guān)系時有很好的解釋：在城市經(jīng)濟發(fā)展的過程中，將由規(guī)模效應(yīng)占主導(dǎo)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橘|(zhì)量效應(yīng)占主導(dǎo)——曲線存在拐點，城市的環(huán)境質(zhì)量隨著經(jīng)濟的增長將經(jīng)歷先惡化再改善的過程。

盡管一些國外學(xué)者通過實證研究證明了EKC的存在，但該理論在分析碳排放問題時卻存在著一定的局限：首先，EKC假設(shè)過去的污染物在未來可以消除，但以碳排放為代表的溫室氣體所產(chǎn)生的環(huán)境影響可能是不可逆轉(zhuǎn)的（如大規(guī)模的海平面上升而淹沒陸地等）；其次，EKC沒有考慮酸雨、溫室氣體等污染物的跨境外部性影響，這些污染物相對于城市內(nèi)部的空氣污染而言，對政府并不具有足夠的激勵作用。

圖3 環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）

部分國內(nèi)學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn)：在中國，經(jīng)濟增長與碳排放之間可能并不存在顯著的類似于EKC的二次曲線關(guān)系，而是存在S型三次曲線關(guān)系（李稻葵等，2009[8]；鄭思齊等，2010[9]）。這表明當(dāng)居民收入較低時，碳排放增長緩慢；在收入水平得到一定程度提高后，碳排放迅速增長直至收入達到較高水平后再逐漸下降（圖4）。其中，鄭思齊等（2010）發(fā)現(xiàn)：目前中國城市幾乎全部處于居住碳排放隨著收入水平的提高而快速增長的發(fā)展階段（圖4中的第二階段），且造成S型三次曲線關(guān)系可能的原因是二氧化碳排放具有較強的全球負外部性，居民對本地二氧化碳排放的感知程度很低。

2.城市經(jīng)濟增長對生活碳排放的增加作用

首先，在微觀家庭層面，家庭收入的增加將提高居住和交通碳排放水平。

在居住碳排放方面，鄭思齊等（2010）運用計量經(jīng)濟學(xué)的方法估計了人均生活用電碳排放的多元線性回歸方程，研究發(fā)現(xiàn)人均生活用電碳排放的收入彈性是1.447，即人均收入增加10%，人均用電碳排放會增加14.5%——生活用電碳排放要比收入增長更快。這表明家庭收入的增長會提高家庭的居住能耗及相應(yīng)的碳排放水平。

圖4 經(jīng)濟增長與碳排放的S型曲線

在交通碳排放方面，Kahn（2008）[10]針對1996年158個國家的數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，汽車擁有量的收入彈性為0.91——人均收入增長10%，汽車擁有率則增長9%以上。一項針對美國都市區(qū)家庭的研究同時顯示，家庭收入每上漲10%，其年均駕駛里程就會上升14%[10]。這表明，隨著家庭收入的增長，私家車的擁有和使用會顯著提高，并且表現(xiàn)在私家車擁有率的快速上升和私家車行駛里程的迅速增加兩個方面。

其次，在宏觀的城市經(jīng)濟層面，Zheng等（2009）[11]針對中國74個主要城市的家庭生活碳排放的研究表明，城市收入水平和碳排放之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系——富裕的城市在用電、私家車、地鐵上的碳排放量較高而在出租車上的碳排放量較低。一個可能的解釋是在某種能源的使用上存在社會乘數(shù)（Social Multiplier）；另外一種解釋是富裕的城市建造了需要消耗更多能源的基礎(chǔ)設(shè)施。

3.城市經(jīng)濟增長對生活碳排放的降低作用

首先，居民在收入不斷增加的同時，受教育程度的提高也會促使其更多地關(guān)注城市的環(huán)境質(zhì)量——受教育程度越高的人更有耐心和意愿進行有益于環(huán)境的長期投資[12]，主動增加對綠色產(chǎn)品的消費，進而刺激產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)更多的綠色產(chǎn)品，降低城市的整體碳排放水平。

其次，城市經(jīng)濟的增長會保障政府有更充足的資金投入到環(huán)保領(lǐng)域，加強對環(huán)境的監(jiān)管與治理。Portney（2003）[13]通過建立一系列的評價指標(biāo)（包括是否對環(huán)保交通措施給予補貼、是否限制停車場的面積等），對比了美國采取不同發(fā)展模式的城市數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)富裕城市的政府采取環(huán)保措施的可能性更大；La Porta（1999）[14]的跨國研究也證實，富裕國家的環(huán)境監(jiān)管制度質(zhì)量更高。

四、城市人口增長對生活碳排放的影響

城市人口增長對生活碳排放的影響同樣是雙方面的，二者的相對效應(yīng)強弱決定著最終的效果。多數(shù)的學(xué)者更加支持人口增長會導(dǎo)致生活碳排放的增加，而忽視了其可能的對碳排放的降低作用。

1.城市人口增長對生活碳排放的增加作用

第一，城市新增的外來人口在改善自身環(huán)境的同時也消耗掉了更多的資源，增加了生活碳排放。Glaeser和Kahn（2008）[15]對美國66個大都市區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)，隨著城市人口的不斷增加，新增人口的人均碳排放量要高于存量人口，因此城市人口的增加會導(dǎo)致更高的碳排放水平。Zheng等（2009）以國家統(tǒng)計局“2006年中國城市住戶調(diào)查”（含中國74個主要城市中的25,300個家庭微觀樣本）的數(shù)據(jù)為主要基礎(chǔ)，估算得出了中國主要城市的家庭生活碳排放水平并且分析了各種影響因素；發(fā)現(xiàn)城市人口與用電碳排放、出租車碳排放、公交車碳排放呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。

第二，人口增長導(dǎo)致的多樣化使城市難以實行環(huán)境治理。城市人口的增長不僅增加了城市的規(guī)模，也導(dǎo)致了城市文化的多樣化。大城市的多元化特征使其更加難于治理，Alesina等人（2003）[16]針對美國城市區(qū)域的研究發(fā)現(xiàn)：在民族成分復(fù)雜的區(qū)域，政府對教育、道路和排水系統(tǒng)等的投資較少。

2.城市人口增長對生活碳排放的降低作用

城市人口的增長在一定程度上對生活碳排放有降低作用，主要有得益于大城市的規(guī)模經(jīng)濟、集聚優(yōu)勢和多元化的勞動力市場。

第一，大城市可以利用規(guī)模經(jīng)濟的優(yōu)勢發(fā)展更有利于降低碳排放的“綠色”環(huán)保投資（如交通、排水和供水系統(tǒng)）。城市中的許多基礎(chǔ)設(shè)施工程需要大量的前期投資，其對于新增居民提供服務(wù)的邊際成本卻很低——相比人口散居在許多小城市，人口聚集的大城市的基礎(chǔ)設(shè)施平均成本更低。

第二，大規(guī)模人口的聚集有利于知識溢出和技術(shù)進步。大城市作為人口的聚集地，一個突出的優(yōu)勢是借助集聚優(yōu)勢促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)進步，產(chǎn)生更多的科技和政策創(chuàng)新。這些進步與創(chuàng)新會促進清潔技術(shù)和新能源的發(fā)明和應(yīng)用，從而有助于降低城市碳排放。

第三，大城市多元化的勞動力市場有利于控制人口的長期增長。多元化經(jīng)濟有利于婦女參加工作，有助于減小家庭規(guī)模（Ofek等，1997[17]；Costa等，2000[18]）。從長遠角度看來，城市的人口聚集會降低長期的人口膨脹速度——實證研究表明，城市化和人口增長之間存在負相關(guān)關(guān)系：Arzaghi和Henderson（2005）[19]對110個國家的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，國家1965年城市居民占總?cè)丝诘谋壤ū碚鞒鞘谢潭鹊闹笜?biāo)），和1965-1995年該國人口增長的百分比之間的相關(guān)系數(shù)為-0.64。

五、城市空間蔓延對生活碳排放的影響

城市蔓延（urban sprawl）是指居住和就業(yè)都向人口密度低的區(qū)域轉(zhuǎn)移——正如美國大都市區(qū)在二戰(zhàn)以后主要的發(fā)展都集中在郊區(qū)（Pickrell等，1999[20]；Kahn，2000[21]）；1990年，已有78%的美國人口居住在大都市區(qū)，而僅有40%的人口居住在都市區(qū)的中心城市[22]。城市蔓延對生活碳排放同樣有著兩種相對的作用效果：在交通和居住兩方面都會顯著增加生活碳排放；僅在交通方面通過減緩擁堵而降低碳排放。大多數(shù)的研究證實，城市蔓延的總體效果將增加城市的生活碳排放。

1.城市空間蔓延對生活碳排放的增加作用

（1）城市空間蔓延對交通碳排放的增加作用

第一，蔓延發(fā)展的城市中，私家車的擁有率更高。霍燚等（2010）[23]通過估算北京市38個社區(qū)826個居民家庭生活碳排放，并建立計量經(jīng)濟學(xué)模型進行影響因素分析，發(fā)現(xiàn)家庭隨著距城市主中心（天安門）距離的增加，其擁有私家車的可能性顯著提高。

第二，蔓延的城市空間會增加私人汽車出行。Bento等（2005）[24]通過建立非集成模型分析城市結(jié)構(gòu)與公共交通的供給對美國114個城市的家庭通勤方式選擇與私家車年出行距離的影響，發(fā)現(xiàn)城市人口密度越大，居民選擇駕車通勤的概率就越低——如果亞特蘭大的城市布局可以像波士頓那樣緊湊，那么其每年的駕駛量將會減少25%。而從居民出行行為角度，Kahn（2000）[25]的研究發(fā)現(xiàn)，規(guī)模和收入水平相當(dāng)?shù)募彝?，住在郊區(qū)的年均駕駛量比住在中心城市的多31%。

第三，蔓延的城市中居民選擇高能耗汽車的可能性更大。美國2001年進行的針對全國家庭旅行調(diào)查顯示，郊區(qū)家庭擁有SUV的比例為19.1%，但中心城市家庭中這一比例為12.1%——即使控制收入水平，郊區(qū)居民擁有高耗能和高碳排放水平的SUV汽車的可能性依然高于居住在中心城市的家庭；Fang（2008）[26]的研究也發(fā)現(xiàn)居住在高密度地區(qū)的居民會更少地選擇貨車而更多選擇小型汽車。

就總體影響效果而言，David Brownstone等（2009）[27]通過建立集成居住密度、車輛使用與燃料消耗的三方面聯(lián)合模型，利用來自2001年全美家庭出行調(diào)查的加州數(shù)據(jù)，得出了更加嚴謹?shù)睦碚摲治鼋Y(jié)果——居住密度上每平方英里減少1000人（其研究樣本均值的40%左右），家庭就會增加1200英里的車輛出行距離（4.8%）以及65加侖的燃料消耗（5.5%）——其中45加侖是因為出行距離的增加所致，而額外的20加侖油耗是因為居住密度對所選擇車輛類型的間接影響。在國內(nèi)，Zheng（2009）對中國城市的研究也發(fā)現(xiàn)人口密度與出租車碳排放、公交車碳排放呈顯著負相關(guān)關(guān)系：平均每平方公里增加1000人，會減少家庭出租車碳排放0.424噸，減少公交車碳排放0.837噸。

總之，城市空間蔓延總體將增加交通碳排放；如果能夠更加傾向于高密度的緊湊發(fā)展，就會減少更多的交通碳排放。但要注意的是這種作用效果可能并不顯著——居住密度提高40%，也只能降低大約5.8%的交通燃料消耗。而且，提高居住密度40%的情況本身也較難實現(xiàn)——在Bryan等（2007）[28]針對美國建立的歷史數(shù)據(jù)庫中可以發(fā)現(xiàn)，1950到1990年間，美國456座城市中只有30個人口密度增長超過了40%。但是，對于正在快速城市化的中國而言，注重城市的高密度發(fā)展十分必要——目前中國城市總數(shù)為661個，城鎮(zhèn)人口5.6億；根據(jù)預(yù)測，到2020年，中國的城市化率將到達58%-60%，屆時中國的城市人口將到達8億到9億[29]；如果能夠抓住我國當(dāng)今這一關(guān)鍵的機遇期，提前規(guī)劃，用“緊湊發(fā)展”取代“蔓延”，依然能夠降低可觀的潛在碳排放。

（2）城市空間蔓延對居住碳排放的增加作用

城市空間蔓延對居住碳排放的影響主要通過影響居民的住宅選擇（類型與面積）行為以及城市“熱島效應(yīng)”改變城市溫度而實現(xiàn)的——兩種途徑作用方向一致，都會增加居住碳排放，但前者的影響作用更大（房屋因素的影響達到了20%，而熱島效應(yīng)則不足2%）[30]。

首先，城市空間結(jié)構(gòu)影響居民對住宅面積和類型的選擇行為。第一，在住宅的面積方面，蔓延的城市中人們更傾向于居住更大面積的住宅，進而導(dǎo)致人均土地消耗量增加。美國房地產(chǎn)專題數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)顯示，在同一個都市區(qū)且收入相同的人群中，郊區(qū)業(yè)主比中心城市業(yè)主的外部空間大35%，室內(nèi)空間大6%；Glaeser和Kahn（2008）的研究也證實，同樣收入水平的家庭在郊區(qū)會擁有更大面積的住房，并由此消耗更多的生活能源而產(chǎn)生更多的碳排放。第二，在住宅的類型方面，蔓延的城市空間會促進人們選擇獨立的房屋（比如郊區(qū)別墅）而非單元房，獨立住宅更大的暴露面積，就意味著與外界有更多的熱交換，導(dǎo)致消耗更多能源以維持其內(nèi)部溫度。二者都會導(dǎo)致居住碳排放的增加。

Reid Ewing和Fang Rong（2008）[30]針對美國城市的實證研究表明，蔓延的城市中房屋面積要多出23%；在房屋類型的選擇上，密集的城市中居民選擇連體式住宅的概率是蔓延發(fā)展城市中的7倍。同時，大而獨立的房屋比連體房屋更耗能——夏季制冷多耗能54%，冬季取暖多耗能26%；面積越大，耗能越大——2000平方英尺的房屋比1000平方英尺夏季多耗能16%，冬季采暖多耗能13%。所以城市蔓延將促使居民選擇更大而獨立的住宅，大幅度提高了居住碳排放。

其次，城市空間結(jié)構(gòu)通過改變“熱島效應(yīng)”影響城市溫度。

城市“熱島效應(yīng)”（Urban Heat Islands）是指因為城市大規(guī)模人口與活動的聚集將會造成城市地區(qū)的溫度比周邊郊區(qū)高出1°C到3°C（Rosenfeld等，1995[31]）。而且，城市規(guī)模和密度越大，這種城市和周邊郊區(qū)之間的溫差就會越大（Hogan等，1998；Park，1986；Torok等，2001）[32]-[34]。城市的溫度正是影響居住碳排放的一個非常重要的因素：對中國城市而言，一月溫度上升8.66度會減少家庭0.29噸二氧化碳排放，且氣候條件越適宜的城市（表現(xiàn)為一月氣溫較高而七月氣溫較低），其居民生活能耗與碳排放越少。

“熱島效應(yīng)”對城市溫度的提升意味著夏季制冷能耗和碳排放的增加，而冬季采暖能耗和碳排放相對自然情況則有所降低。Reid Ewing和Fang Rong（2008）的實證研究發(fā)現(xiàn)，這種升溫的總體效果是降低了居住碳排放（所節(jié)約的冬季取暖能耗是增加的夏季制冷能耗的兩倍以上）；所以，緊湊型城市的“熱島效應(yīng)”有助于降低居住碳排放。

2.城市空間蔓延對生活碳排放的降低作用

相對于城市蔓延對交通和居住碳排放的增加而言，城市空間的蔓延對生活碳排放的降低作用非常有限，僅僅體現(xiàn)為郊區(qū)化發(fā)展減緩了原本單中心城市中的交通擁堵情況，減少了擁堵產(chǎn)生的碳排放。Kahn（2009）[35]利用美國100個都市區(qū)的居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)研究了美國城市居民的平均通勤時間與距離CBD距離之間的關(guān)系，對比100個都市區(qū)的平均情況與主要三個大城市（芝加哥、洛杉磯、紐約）之間的差異，發(fā)現(xiàn)居住和就業(yè)的郊區(qū)化讓大城市居民的通勤時間不再像城市平均水平那樣隨著距CBD距離的增加而單調(diào)增加，而是在距離CBD 8到20英里的范圍內(nèi)通勤時間變短。

六、中國城市生活碳排放構(gòu)成及空間分布特點

1.中國城市生活碳排放的構(gòu)成

從最終使用的角度看，碳排放可以分為產(chǎn)業(yè)、居住和交通（含產(chǎn)業(yè)交通和居民交通）三個主要組成部分。而城市居民生活碳排放主要包括居住與居民交通兩部分：其中，居住碳排放主要包括生活用電、冬季供暖和日常炊事（包括三種主要燃料：煤炭，煤氣和液化石油氣）所產(chǎn)生的碳排放；居民交通碳排放包括私人交通（私家車、出租車）和公共交通（公共汽車、軌道交通），如圖5所示。

圖5 城市居民生活碳排放構(gòu)成

鄭思齊等（2010）對1999－2006年我國254個地級及地級以上城市（市轄區(qū)部分）的居住碳排放進行了測算⑥。在居住碳排放總量的構(gòu)成方面，我國北方城市和南方城市差異較大。北方城市居住碳排放主要由生活用電與冬季供暖兩個部分組成，分別占居住碳排放總量的46.0%和47.2%，而日常炊事產(chǎn)生的碳排放僅占14.5%，比重較?。荒戏匠鞘杏捎谙募緶囟绕?，因此居民往往更多使用空調(diào)進行制冷，故生活用電產(chǎn)生的碳排放量較大，占居住碳排放總量的84.9%，而南方城市不存在冬季集中供暖，因此該項數(shù)值為零，南方城市日常炊事產(chǎn)生的碳排放僅占15.1%，比重較小。

圖6 2006年中國北方城市（左）及南方城市（右）居住碳排放構(gòu)成

2.中國城市生活碳排放的空間分布特點

圖7 顯示了我國城市在居住碳排放方面的空間分布特點。從人均值來看，由于北方城市冬季供暖，其人均居住碳排放要略高于南方城市（北方城市人均居住碳排放為0.642噸/人，是南方城市人均居住碳排放的1.7倍）。另外，沿海城市的人均居住碳排放也明顯高于內(nèi)陸城市，這是因為沿海城市經(jīng)濟較為發(fā)達，人均收入水平較高，因此人均能源消耗量也比較高。

圖7 2006年中國城市居民人均居住碳排放空間分布

七、結(jié)語

在全球氣候變暖的大背景下，中國城市增長的模式亟需從高污染、高能耗的高碳方式向環(huán)?？沙掷m(xù)的低碳方式轉(zhuǎn)變。對于正處于快速城市化關(guān)鍵時期的中國而言，城市的經(jīng)濟增長與人口的不斷增加是現(xiàn)階段的客觀現(xiàn)實和突出特點。但由政府規(guī)劃所控制的城市的空間結(jié)構(gòu)，則能夠通過影響居民的行為，顯著地改變城市的生活碳排放水平。因此，對于國內(nèi)研究者而言，從城市空間的角度研究城市居民的生活碳排放問題也有著十分突出的現(xiàn)實意義：緊湊型的低碳城市空間的構(gòu)建，必將成為我國發(fā)展低碳城市、降低城市生活碳排放水平的有效措施和關(guān)鍵手段。

注釋：

① 碳排放包括二氧化碳和其他碳化物，其中二氧化碳占主體，也是導(dǎo)致全球變暖的主要成分。故本文中的“碳排放”主要指二氧化碳。

② 中國政府目前尚未公布2008年的二氧化碳排放量數(shù)據(jù)，但已經(jīng)有許多國際機構(gòu)對此進行了估算。從歷史數(shù)據(jù)來看，其估算結(jié)果與中國政府公布的結(jié)果相差不大，因此本文引用了BP（英國石油公司）、USGS（美國地質(zhì)勘探局）和WTA（世界鋼鐵協(xié)會）的二氧化碳估算數(shù)據(jù)。

③ 2007年5月14日，第二屆全球大城市氣候峰會在美國紐約舉行，全球46個大城市的市長或市長代表參加峰會，討論應(yīng)對全球氣候變化的舉措，并同時公布上述數(shù)據(jù)。

④ Glaeser和Kahn（2008）的研究顯示，美國城市居民生活碳排放已經(jīng)占城市碳排放的40%。鄭思齊，王銳，Kahn和Glaeser（2009）的林肯土地政策研究院工作報告“The Greeness of China:Household Carbon Dioxide Emissions and Urban Development”中表明：中國城市居民生活碳排放占城市碳排放總量的20%。

⑤ 1995年，格羅斯曼和克魯格利利用全球環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中二氧化硫和懸浮顆粒的跨國數(shù)據(jù)，回歸得到了EKC的倒U型形狀；他們指明，倒U型曲線的頂點——即環(huán)境改善的收入拐點——應(yīng)該在6000～8000美元之間，這一數(shù)據(jù)也成為了后來的研究者衡量環(huán)境污染的基礎(chǔ)。

⑥ 限于數(shù)據(jù)所得，該研究中沒有測算城市居民的交通碳排放。但考慮到：1.交通碳排放占我國城市居民生活碳排放的比重較低，約9%（Zheng,2009）；2.該研究的樣本城市數(shù)量眾多，能夠更加全面地展現(xiàn)我國城市的生活碳排放現(xiàn)狀，所以選擇該研究的結(jié)論進行簡介。

[1]莊貴陽.氣候變化挑戰(zhàn)與中國經(jīng)濟低碳發(fā)展.國際經(jīng)濟評論,2007,(9-10):50-52.

[2]辛章平,張銀太.低碳經(jīng)濟與低碳城市.城市發(fā)展研究,2008,(04):98-102.

[3]付允,馬永歡,劉怡君,牛文元.低碳經(jīng)濟的發(fā)展模式研究.中國人口·資源與環(huán)境,2008,18(3):14-19.

[4]吳曉青.關(guān)于中國發(fā)展低碳經(jīng)濟的若干建議.環(huán)境保護,2008,(3):22-23.

[5]劉志林,戴亦欣,董長貴,齊曄.低碳城市理念與國際經(jīng)驗.城市發(fā)展研究,2009(6):1-7.

[6]戴亦欣.中國低碳城市發(fā)展的必要性和治理模式分析.中國人口·資源與環(huán)境,2009,19(3):12-17.

[7]Pfaff, Alexander.S.P., Shubham.Chaudhuri, and H.Nye.2004.“Household Production and Environmental Kuznets Curves: Examining the Desirability and Feasibility of Substitution.” Environmental and Resource Economics 27.2: 187-200.

[8]李稻葵,汪進.中國的二氧化碳排放的經(jīng)濟學(xué)分析與預(yù)測.研究報告,2008.

[10]Matthew E.Kahn.2006.Green Cities: Urban Growth and the Environment.The Brookings Institution.

[11]Siqi Zheng, Rui Wang, Edward L.Glaeser and Matthew E.Kahn.The Greenness of China: Household Carbon Emissions and Urban Development.NBER Working Paper 15621.Available at: http://www.nber.org/papers/w15621.

[12]Becker, Gary, and Casey Mulligan.1997.The Endogenous Determination of Time Preference.Quarterly Journal of Economics 112,no.3:729-58.

[13]Portney, Kent.2003.Taking Sustainable Cities Seriously: Economic Development, the Environment and Quality of Life in American Cities.MIT Press.

[14]La Porta, Tafael, and others.1999.The Quality of Government.Journal of Law, Economics, and Organization 15, no.1:222-79.

[15]Glaeser, Edward L., and Matthew E.Kahn.The Greenness of Cities.Journal of Urban Economics,Forthcoming.(NBER Working Paper #14238, 2008.)

[16]Alsina, Alberto and others.2003.Fractionalization.Journal of Economic Growth 8, no.2:155-94.

[17]Ofek, Haim, and Yesook Merrill.1997.Labor Immobility and the Formation of Gender Wage Gaps in Local Markets.Economic Inquiry 35,no.1:28-47.

[18]Costa, Dora L., and Matthew E.Kahn.2000.Power Couples: The Locational Choice of the College Educated,1940-1990.Quarterly Journal of Economist’s Perspective.Perspective on Politics 1,no.1:103-12.

[19]Arzaghi, Mohammad, and Vernon Henderson.2005.Why Countries Are Fiscally Decentralizing.Journal of Public Economics 89, no.7:1157-89.

[20]Pickrell, Don and Paul Schimek.Growth in Motor Vehicle Ownership and Use: Evidence from the Nationwide Personal Transportation Survey.Journal of Transportation and Statistics.1999,2(1): 1-17.

[21]Kahn, M.E., 2000.The environmental impact of suburbanization.Journal of Policy Analysis and Management 19, 569-586.

[22]馬修·卡恩著,孟凡玲譯.綠色城市:城市發(fā)展與環(huán)境,中信出版社,2008.

[24]Bento, Antonio M., Maureen L.Cropper, Ahmed M.Mobarak, Katja Vinha.The Impact of Urban Spatial Structure on Travel Demand in the United States.The Review of Economics and Statistics, August 2005, 87(3): 466-478.

[25]Matthew E.Kahn, The Environmental Impact of Suburbanization, Journal of Policy Analysis and Management, Vol.19, No.4, 569-586 (2000).

[26]Fang, A., 2008.A discrete-continuous model of households’ vehicle choice and usage, with an application to the effects of residential density.Transportation Research B 42, 736-758.

[27]David Brownstone, Thomas F.Golob., The impact of residential density on vehicle usage and energy consumption, Journal of Urban Economics 65 (2009) 91-98.

[28]Bryan, K.A., Minton, B.D., Sarte, P.G., 2007.The evolution of city population density in the United States.Federal Reserve Bank of Richmond Economic Quarterly 93, 341-360.

[29]夏 堡.發(fā)展低碳經(jīng)濟, 實現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展.環(huán)境保護, 2008( 2A) : 33-35.

[30]Ewing Reid and Fang Rong.The Impact of Urban Form on U.S.Residential Energy Use.Housing Policy Debate, 2008, 19(1):1-29.

[31]Rosenfeld, Arthur H., Hashem Akbari, Sarah Bretz, Beth L.Fishman, Dan M.Kurn, David J.Sailor,and Haider Taha.1995.Mitigation of Urban Heat Islands: Materials, Utility Programs, Updates.Energy and Buildings 22:255-65.

[32]Hogan, Austin W., and Michael G.Ferrick.1998.Observations in Non-Urban Heat Islands.Journal of Applied Meteorology 37:232-36.

[33]Park, Hye-Sook.1986.Features of the Heat Island in Seoul and Its Surrounding Cities.Atmospheric Environment 20:1859-66.

[34]Torok, Simon J., Christopher J.G.Morris, Carol Skinner, and Neil Plummer.2001.Urban Heat Island Features of Southeast Australian Towns.Australian Meteorological Magazine 50(1):1-13.

[35]Matthew E.Kahn, New Evidence on Trends in the Cost of Urban Agglomeration, http://www.nber.org/chapters/c7988.