城鎮(zhèn)化對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)影響研究

劉丙泉 程凱 馬占新 ??

摘要 通過(guò)對(duì)Kaya恒等式的擴(kuò)展，應(yīng)用LMDI將城鎮(zhèn)化對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響分解為人口城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化、收入城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化四種效應(yīng)，對(duì)我國(guó)29個(gè)省市2007-2013年物流業(yè)碳排放變動(dòng)的機(jī)理進(jìn)行分析。結(jié)果表明：考察期內(nèi)城鎮(zhèn)化對(duì)我國(guó)各省市物流業(yè)碳排放變動(dòng)的促進(jìn)作用遠(yuǎn)超非城鎮(zhèn)化要素，城鎮(zhèn)化已成為推動(dòng)各省市物流業(yè)碳排放的關(guān)鍵因素；且物流業(yè)各要素對(duì)處于不同城鎮(zhèn)化階段的省市影響并不一致。對(duì)成熟城鎮(zhèn)化省市而言，收入城鎮(zhèn)化和空間城鎮(zhèn)化是物流業(yè)碳排放的穩(wěn)定推動(dòng)因素，人口城鎮(zhèn)化則是穩(wěn)定的抑制因素，產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化剛剛由推動(dòng)因素轉(zhuǎn)變?yōu)橐种埔蛩?；?duì)初級(jí)和中級(jí)城鎮(zhèn)化省市而言，人口城鎮(zhèn)化的抑制作用和收入城鎮(zhèn)化的推動(dòng)作用依然顯著，但空間城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化的推動(dòng)作用正在增強(qiáng)。從城鎮(zhèn)化各要素對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的貢獻(xiàn)來(lái)看，收入城鎮(zhèn)化的推動(dòng)作用最大，且對(duì)廣東等經(jīng)濟(jì)大省的推動(dòng)作用更明顯；人口城鎮(zhèn)化的抑制作用最大，且對(duì)山東、四川等人口大省的抑制作用更顯著，但波動(dòng)劇烈；空間城鎮(zhèn)化對(duì)東部經(jīng)濟(jì)大省的推動(dòng)作用已趨穩(wěn)定，但對(duì)中西部省市的推動(dòng)作用持續(xù)增強(qiáng)；產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化對(duì)各省市的作用差異顯著，且均較小。研究認(rèn)為避免“一刀切”的物流業(yè)碳減排政策和城鎮(zhèn)化規(guī)劃、引導(dǎo)居民綠色生活和解決職住分離對(duì)我國(guó)實(shí)現(xiàn)物流業(yè)碳減排和新型城鎮(zhèn)化建設(shè)具有重要幫助。

關(guān)鍵詞物流業(yè)碳排放；城鎮(zhèn)化；因素分解；職住分離

中圖分類號(hào)X24；F503文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1002-2104（2016）03-0054-07

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.03.007

物流業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)和先導(dǎo)行業(yè)，也是僅次于能源和工業(yè)的CO2高排放行業(yè)。國(guó)際能源署（IEA）數(shù)據(jù)表明，全球CO2排放的25%左右來(lái)自于物流業(yè)的運(yùn)輸環(huán)節(jié)[1]。物流業(yè)為我國(guó)近30年的經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展做出了突出貢獻(xiàn)，但是由于專業(yè)化水平低、成本高、模式低效等原因，其碳排放一直居高不下。因此，推進(jìn)物流業(yè)碳減排不僅有助于兌現(xiàn)“2020年單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放量比2005年下降40%-50%”的承諾，同時(shí)也有助于緩解國(guó)際氣候博弈及國(guó)際貿(mào)易中的“低碳門檻”對(duì)我國(guó)國(guó)際政治、經(jīng)濟(jì)、外交產(chǎn)生的巨大壓力。

物流業(yè)碳排放受諸多因素的影響，伴隨我國(guó)新一輪城鎮(zhèn)化進(jìn)程，城鎮(zhèn)化勢(shì)必對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)產(chǎn)生重要影響。一方面，城鎮(zhèn)化導(dǎo)致的人口集中、企業(yè)集中能夠?qū)崿F(xiàn)物流業(yè)運(yùn)作的規(guī)模效應(yīng)，并有利于相關(guān)部門和企業(yè)優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)布局，降低運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送等環(huán)節(jié)能源消耗，從而降低同等業(yè)務(wù)規(guī)模的能源消耗和碳排放；同時(shí)，物流產(chǎn)業(yè)聚集產(chǎn)生的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和知識(shí)溢出效應(yīng)，也將推動(dòng)其節(jié)能降耗，加速相關(guān)創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化和擴(kuò)散，從而提高能源利用效率，降低碳排放。另一方面，城鎮(zhèn)化勢(shì)必?cái)U(kuò)大城鎮(zhèn)面積，進(jìn)一步導(dǎo)致“產(chǎn)城分離”，從而拉大生產(chǎn)物質(zhì)資料的供需距離，這將催生大量的城市物流、社區(qū)物流、工業(yè)物流等剛性服務(wù)需求，推動(dòng)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，物流網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化和服務(wù)空間進(jìn)一步拉大，從而提高能源消耗和碳排放。上述正反兩種力量的交織導(dǎo)致城鎮(zhèn)化與物流業(yè)碳排放之間的關(guān)系比較復(fù)雜。那么，中國(guó)物流業(yè)碳排放變動(dòng)主要受哪種力量主導(dǎo)？城鎮(zhèn)化各要素對(duì)不同省市物流業(yè)碳排放變動(dòng)影響機(jī)制是否一致？處在不同城鎮(zhèn)化階段的省市其物流業(yè)碳排放變動(dòng)的城鎮(zhèn)化效應(yīng)有何差異？上述問(wèn)題的回答對(duì)于我國(guó)各級(jí)政府因地制宜制定合理的物流業(yè)碳減排措施，并以此為基礎(chǔ)完善城鎮(zhèn)化規(guī)劃具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1文獻(xiàn)述評(píng)

城鎮(zhèn)化發(fā)展會(huì)對(duì)區(qū)域及行業(yè)碳排放產(chǎn)生顯著影響已成為學(xué)界共識(shí)。該問(wèn)題的研究始于對(duì)城鎮(zhèn)化和能源消費(fèi)關(guān)系的研究，Jones指出城鎮(zhèn)化導(dǎo)致的個(gè)人交通方式的改變推高了交通運(yùn)輸行業(yè)的能源消耗[2]；Wei則指出城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)能源消費(fèi)具有雙刃劍作用[3]；王曉玲等以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎睾饬砍擎?zhèn)化率，構(gòu)建了城鎮(zhèn)化率與能耗強(qiáng)度之間的向量自回歸模型，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化率能夠降低能耗強(qiáng)度[4]；而王蕾卻發(fā)現(xiàn)中國(guó)城鎮(zhèn)化、工業(yè)化對(duì)能源消費(fèi)產(chǎn)生正效應(yīng)，且城鎮(zhèn)化的作用更加顯著[5]。隨著城鎮(zhèn)化與能源消費(fèi)關(guān)系研究的不斷深入，以及CO2排放問(wèn)題日益嚴(yán)重，城鎮(zhèn)化對(duì)CO2排放有何影響自然成為學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)。從研究尺度看，涵蓋了國(guó)家、區(qū)域、省市等不同區(qū)域。Fan發(fā)現(xiàn)低收入國(guó)家城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)碳排放產(chǎn)生正向作用，而高收入國(guó)家恰恰相反[6]，楊文芳的研究也發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)城鎮(zhèn)化水平對(duì)碳排放影響差異明顯，發(fā)達(dá)地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)碳排放正向作用并不顯著[7]，而關(guān)海玲的研究卻證實(shí)中國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展與碳排放存在長(zhǎng)期穩(wěn)定正向關(guān)系[8]，Zhang對(duì)中國(guó)東中西三大區(qū)域的研究發(fā)現(xiàn)中部地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)碳排放正向作用更突出[9]；從研究方法看，應(yīng)用Kaya恒等式[10]、STIRPAT模型[11-12]、IPAT模型[13]等構(gòu)建碳排放量關(guān)于城鎮(zhèn)化水平的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，討論二者之間的關(guān)系成為研究的主流，其中城鎮(zhèn)化水平通常用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎剡@種總量形式來(lái)衡量。

綜上可見(jiàn)，當(dāng)前關(guān)于城鎮(zhèn)化影響碳排放的研究更多集中在國(guó)家、區(qū)域和省市層面，對(duì)物流業(yè)這一高耗能、高排放行業(yè)的關(guān)注還較少。且僅僅是從總量角度簡(jiǎn)單回答了城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)碳排放是否有正向/反向影響、影響強(qiáng)度有多大，實(shí)質(zhì)上，城鎮(zhèn)化的不同要素對(duì)碳排放的影響方式、影響強(qiáng)度存在顯著差異，這也是導(dǎo)致不同學(xué)者在研究城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)碳排放影響時(shí)，出現(xiàn)截然相反研究結(jié)論的原因之一。更進(jìn)一步，處于不同城鎮(zhèn)化水平的地區(qū)，相同城鎮(zhèn)化要素對(duì)碳排放的影響方式和影響強(qiáng)度也應(yīng)存在差異。鑒于此，文章聚焦于還沒(méi)有引起廣泛關(guān)注的物流業(yè)碳排放，探討城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響，擬在對(duì)中國(guó)省際物流業(yè)碳排放量進(jìn)行估算的基礎(chǔ)上，擴(kuò)展Kaya恒等式，應(yīng)用LMDI分解法探討城鎮(zhèn)化不同要素對(duì)物流業(yè)碳排放的影響機(jī)理。

2理論與建模

2.1城鎮(zhèn)化對(duì)物流業(yè)碳排放影響的機(jī)理分析

物流業(yè)碳排放變動(dòng)的城鎮(zhèn)化效應(yīng)是前述正向和反向兩種力量交織作用的綜合表現(xiàn)。微觀看來(lái)，這種綜合效應(yīng)主要通過(guò)城鎮(zhèn)化發(fā)展影響城市空間、居民收入、人口密度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)。原因如下：①城鎮(zhèn)化發(fā)展最顯著的表征就是城鎮(zhèn)人口規(guī)模增大、人口密度提高，人口數(shù)量的極速膨脹將顯著增加交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和交通工具數(shù)量，同時(shí)伴隨人口從農(nóng)村向城鎮(zhèn)的大規(guī)模涌入，與人生活相關(guān)的物流需求（如農(nóng)產(chǎn)品物流、日用消費(fèi)品物流等）也將顯著增加，這都將提高物流業(yè)碳排放；與此同時(shí)，人口密度的提高將能夠降低人均能源消費(fèi)量（如大規(guī)模公共交通的發(fā)展），從而降低人均生活碳排放。本文將城鎮(zhèn)化過(guò)程中由于人口規(guī)模和密度變化帶來(lái)的物流業(yè)碳排放變動(dòng)稱為人口城鎮(zhèn)化效應(yīng)。②城鎮(zhèn)化發(fā)展另一個(gè)顯著的表征就是城鎮(zhèn)面積的擴(kuò)張，這無(wú)疑提高了物流網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，拉大了運(yùn)輸、配送的距離，從而提高了物流業(yè)碳排放，并且，我國(guó)城鎮(zhèn)面積在不斷擴(kuò)張的過(guò)程中，還呈現(xiàn)出明顯的“鬼城”與“睡城”并存的現(xiàn)象，白天城鎮(zhèn)的工業(yè)集中區(qū)異常繁忙而商住區(qū)較安靜，夜晚工業(yè)集中區(qū)如無(wú)人居住的“鬼城”般異常冷清，而商住區(qū)異常熱鬧，這種“職住分離”（JobHousing Separation）就導(dǎo)致在某些相同的時(shí)段，大量人口從城市的商住區(qū)涌向工業(yè)區(qū)，或者從工業(yè)區(qū)涌向商住區(qū)，甚至出現(xiàn)大量人群的“雙城生活”，這無(wú)疑產(chǎn)生了大量家用汽車的需求，并引發(fā)嚴(yán)重的城市交通擁堵，導(dǎo)致物流業(yè)碳排放量激增。本文將城鎮(zhèn)化過(guò)程中由于城鎮(zhèn)面積變化帶來(lái)的物流業(yè)碳排放變動(dòng)稱為空間城鎮(zhèn)化效應(yīng)。③城鎮(zhèn)化發(fā)展絕不僅僅是簡(jiǎn)單的人口由農(nóng)村向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移和城鎮(zhèn)面積不斷擴(kuò)張的過(guò)程，同時(shí)也是大量農(nóng)業(yè)活動(dòng)向非農(nóng)活動(dòng)轉(zhuǎn)變的過(guò)程，這將導(dǎo)致區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)，而物流業(yè)作為各產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)行業(yè)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、運(yùn)作模式、服務(wù)規(guī)模勢(shì)必會(huì)受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的影響，進(jìn)而影響物流業(yè)碳排放。值得注意的是，城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響還表現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)組織由分散逐步走向集聚，物流業(yè)的集聚發(fā)展（如大量物流園區(qū)的出現(xiàn)）有利于節(jié)能降耗技術(shù)的快速應(yīng)用，促進(jìn)低碳創(chuàng)新成果在物流業(yè)的快速擴(kuò)散，從而影響物流業(yè)碳排放。本文將城鎮(zhèn)化過(guò)程中由于城鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化帶來(lái)的物流業(yè)碳排放變動(dòng)稱為產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化效應(yīng)。④城鎮(zhèn)化的發(fā)展往往能夠帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)和人均收入的提高，中國(guó)城鎮(zhèn)化十年居民人均收入就增長(zhǎng)了1.8倍，人均收入的增長(zhǎng)加之居民生活方式的轉(zhuǎn)變（如電子商務(wù)在城鎮(zhèn)的普及，城鎮(zhèn)居民小汽車保有量上升等），必然帶來(lái)大量新的物流需求，從而影響物流業(yè)碳排放。本文將城鎮(zhèn)化過(guò)程中由于居民收入變化和生活方式變化帶來(lái)的物流業(yè)碳排放變動(dòng)稱為收入城鎮(zhèn)化效應(yīng)。

由此，城鎮(zhèn)化對(duì)物流業(yè)碳排放的影響主要表現(xiàn)為間接作用，這種作用實(shí)質(zhì)上是由上述四種效應(yīng)相互耦合形成的綜合效應(yīng)，不同效應(yīng)對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響機(jī)理迥異，因而引致的碳減排措施也不同。因此，以總量形式刻畫(huà)城鎮(zhèn)化對(duì)物流業(yè)碳排放的影響，很難獲得有效的碳減排對(duì)策，也易誘發(fā)畸形的城鎮(zhèn)化發(fā)展。

3實(shí)證研究

3.1數(shù)據(jù)來(lái)源與計(jì)算結(jié)果

考慮數(shù)據(jù)可得性，并且交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、郵電業(yè)一直是我國(guó)物流業(yè)的主要構(gòu)成，因此，本研究所需數(shù)據(jù)由上述三個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)成，以2007-2013年為觀察期，以我國(guó)29個(gè)省市為研究對(duì)象（香港、澳門、臺(tái)灣、青海、西藏?cái)?shù)據(jù)不全，不在考察范圍），基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地市統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)等。本文根據(jù)《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》所附的各種能源折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)量折算，根據(jù)物流業(yè)碳足跡分析，選取煤炭、汽油、煤油、柴油四種物流業(yè)消耗量較大的能源為碳排放計(jì)算基礎(chǔ)，根據(jù)IPCC提供的碳排放參考方法計(jì)算各地區(qū)考察期各年度物流業(yè)碳排放量。城鎮(zhèn)人口對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響主要體現(xiàn)在生活方式變化和消費(fèi)方式變化方面，據(jù)此本文用年末城鎮(zhèn)常住人口表示城鎮(zhèn)人口總量，GDP數(shù)據(jù)統(tǒng)一根據(jù)2000年不變價(jià)格折算。

基于上述數(shù)據(jù)，應(yīng)用公式（4）-（11）進(jìn)行各省市物流業(yè)碳排放變動(dòng)驅(qū)動(dòng)因素分解，各省市物流業(yè)碳排放變動(dòng)的年度平均城鎮(zhèn)化效應(yīng)如圖1所示。

由計(jì)算結(jié)果可知，從全國(guó)各省市平均情況來(lái)看，本文所考察的城鎮(zhèn)化對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響綜合表現(xiàn)始終為正向效應(yīng)，且城鎮(zhèn)化對(duì)各省市物流業(yè)碳排放變動(dòng)的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)高于非城鎮(zhèn)化要素，平均達(dá)到34.5萬(wàn)t碳，可見(jiàn)，當(dāng)前城鎮(zhèn)化是驅(qū)動(dòng)我國(guó)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的主要力量。城鎮(zhèn)化各要素中收入城鎮(zhèn)化（平均貢獻(xiàn)58.6萬(wàn)t碳）、空間城鎮(zhèn)化（平均貢獻(xiàn)20.3萬(wàn)t碳）每年的貢獻(xiàn)均為正值，對(duì)我國(guó)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的推動(dòng)作用非常顯著。而人口城鎮(zhèn)化（平均貢獻(xiàn)-16.5萬(wàn)t碳）每年的貢獻(xiàn)均為負(fù)值，對(duì)物流業(yè)碳排放抑制作用明顯。產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化（平均貢獻(xiàn)1.59萬(wàn)t碳）每年的貢獻(xiàn)正負(fù)值均有，且對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響較小。除此之外，第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)（平均貢獻(xiàn)-12.8萬(wàn)t碳）、物流業(yè)能耗強(qiáng)度（平均貢獻(xiàn)-18.5萬(wàn)t碳）對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)均具有顯著的抑制作用，物流業(yè)能源消耗結(jié)構(gòu)變動(dòng)（平均貢獻(xiàn)-1.91萬(wàn)t碳）對(duì)碳排放變動(dòng)正由抑制作用轉(zhuǎn)向推動(dòng)作用。

3.2結(jié)果分析

3.2.1區(qū)域差異分析

本文結(jié)合美國(guó)地理學(xué)家R.諾瑟姆的三階段劃分標(biāo)準(zhǔn)，將上述29個(gè)省市分為初級(jí)城鎮(zhèn)化區(qū)域（城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎氐陀?0%）、中級(jí)城鎮(zhèn)化區(qū)域（城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎卮笥?0%而低于60%）、成熟城鎮(zhèn)化區(qū)域（城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎卮笥?0%）三類（見(jiàn)表1）。

城鎮(zhèn)化要素對(duì)不同類型區(qū)域物流業(yè)碳排放變動(dòng)的貢獻(xiàn)是有差異的。對(duì)成熟城鎮(zhèn)化區(qū)域而言，收入城鎮(zhèn)化具有顯著的推動(dòng)作用，貢獻(xiàn)遠(yuǎn)超過(guò)其他三要素，并遠(yuǎn)超該要素對(duì)對(duì)他類型區(qū)域的貢獻(xiàn)，對(duì)比表1，這些區(qū)域是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好、工資待遇較高、工作機(jī)會(huì)較多的省市，具有較大的人才吸引力，人口規(guī)模的增大加上生活方式的轉(zhuǎn)變，在收入水平提高的乘數(shù)效應(yīng)作用下，引發(fā)了大量剛性的物流需求，從而推高了物流業(yè)碳排放；空間城鎮(zhèn)化對(duì)該類型區(qū)域的貢獻(xiàn)相對(duì)較小，既遠(yuǎn)小于收入城鎮(zhèn)化，也小于該要素對(duì)其他類型區(qū)域的貢獻(xiàn)，觀察這些省市建成區(qū)面積變化可以發(fā)現(xiàn)，除江蘇、浙江外其他省市建成區(qū)面積近年來(lái)增長(zhǎng)不大，因此，空間城鎮(zhèn)化對(duì)成熟城鎮(zhèn)化區(qū)域的推動(dòng)作用主要源于城市職住分離，而我國(guó)城市道路交通建設(shè)通常滯后于城市發(fā)展，由此引發(fā)的擁堵、公共交通設(shè)施不足增加了物流業(yè)碳排放；人口城鎮(zhèn)化對(duì)該類型具有顯著的抑制作用，貢獻(xiàn)遠(yuǎn)超該要素對(duì)其他類型區(qū)域的抑制作用，這也符合這些區(qū)域城市面積慢增長(zhǎng)、人口快膨脹的事實(shí)，人口規(guī)模化效應(yīng)比較顯著；產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化對(duì)該類型區(qū)域呈現(xiàn)抑制作用，這與另外兩個(gè)類型區(qū)域不同，這與北上廣等省市向總部型經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化有關(guān)，隨著一大批生產(chǎn)制造型企業(yè)的遷出和人口的大量遷入，這些城市的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)導(dǎo)致物流業(yè)服務(wù)內(nèi)容變化，高耗能、高排放的服務(wù)內(nèi)容減少，從而對(duì)物流業(yè)碳排放產(chǎn)生抑制作用。

與成熟城鎮(zhèn)化區(qū)域相比，中級(jí)城鎮(zhèn)化區(qū)域空間城鎮(zhèn)化的推動(dòng)作用更加顯著，且這種作用基本呈現(xiàn)逐年增強(qiáng)的規(guī)律，而收入城鎮(zhèn)化的推動(dòng)貢獻(xiàn)和人口城鎮(zhèn)化的抑制貢獻(xiàn)均增長(zhǎng)緩慢，產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化雖然貢獻(xiàn)較小，但近三年增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)明顯。因此，中級(jí)城鎮(zhèn)化區(qū)域需特別關(guān)注空間城鎮(zhèn)化效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化效應(yīng)，然而根據(jù)城鎮(zhèn)化一般發(fā)展規(guī)律，城市處于中級(jí)城鎮(zhèn)化階段時(shí)，往往會(huì)產(chǎn)生轟轟烈烈的造城運(yùn)動(dòng)，并伴隨大量的產(chǎn)業(yè)承接，這就極容易導(dǎo)致城市空間肆意無(wú)序擴(kuò)張，城市功能區(qū)的大量新建，引發(fā)“鬼城”與“睡城”并存等結(jié)構(gòu)性問(wèn)題。集約節(jié)約利用土地，合理布局城市功能區(qū)，科學(xué)選擇產(chǎn)業(yè)承接是該類型區(qū)域需要特別關(guān)注的問(wèn)題。對(duì)比上述兩類區(qū)域，城鎮(zhèn)化各要素對(duì)初級(jí)城鎮(zhèn)化區(qū)域的貢獻(xiàn)均較小，但需要關(guān)注的是，空間城鎮(zhèn)化對(duì)該類型區(qū)域物流業(yè)碳排放的貢獻(xiàn)超過(guò)了成熟城鎮(zhèn)化區(qū)域，且呈現(xiàn)增強(qiáng)趨勢(shì)。

3.2.2要素差異分析

根據(jù)LMDI的分解結(jié)果，本文將每個(gè)城鎮(zhèn)化要素對(duì)每個(gè)省市物流業(yè)碳排放變動(dòng)影響進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，按貢獻(xiàn)絕對(duì)值大小排序，本文所考察的城鎮(zhèn)化四大要素對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的貢獻(xiàn)排序依次為：收入城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化、人口城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化。

圖3展示了收入城鎮(zhèn)化對(duì)各省市物流業(yè)碳排放的影響，可以看到收入城鎮(zhèn)化每年對(duì)每個(gè)省市均起到正向推動(dòng)作用，尤其對(duì)廣東、山東、江蘇等經(jīng)濟(jì)大省正向推動(dòng)作用明顯，相比較而言，對(duì)北京、上海、重慶、天津等直轄市正向推動(dòng)作用不大，而且，從時(shí)間序列上看，收入城鎮(zhèn)化對(duì)上述經(jīng)濟(jì)大省正向推動(dòng)作用波動(dòng)劇烈，而對(duì)直轄市的正向推動(dòng)作用波動(dòng)較小。這可能源于：第一，直轄市物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)比較完備，規(guī)模效應(yīng)突出，面對(duì)居民收入變動(dòng)有較強(qiáng)的應(yīng)對(duì)能力；第二，直轄市居民收入變動(dòng)相對(duì)較小，物流服務(wù)需求變動(dòng)也較小。一個(gè)有趣的現(xiàn)象是收入城鎮(zhèn)化對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)（如東部地區(qū)）省市的正向推動(dòng)作用大都在2009年達(dá)到高峰，進(jìn)而開(kāi)始下滑，而對(duì)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)（如西部地區(qū)）的正向推動(dòng)作用大都在2012年達(dá)到高峰，物流業(yè)碳排放變動(dòng)的收入城鎮(zhèn)化效應(yīng)存在“雁行模式”。

圖4表征的是人口城鎮(zhèn)化對(duì)各省市物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響。可以看到，人口城鎮(zhèn)化對(duì)絕大多數(shù)省市起到抑制作用。對(duì)廣東、山東、四川等人口大省抑制作用更為顯著，但這種作用波動(dòng)性也較大，而對(duì)北京、上海、天津等直轄市抑制作用比較穩(wěn)定。從時(shí)間序列上看，2007年有7個(gè)省市、2008年有3個(gè)省市的人口城鎮(zhèn)化對(duì)物流業(yè)碳排放起到推動(dòng)作用，但自2009年之后，絕大多數(shù)省份人口城鎮(zhèn)化對(duì)物流業(yè)碳排放保持為抑制作用，可以預(yù)見(jiàn)，未來(lái)人口集聚的規(guī)?；?yīng)對(duì)物流業(yè)碳排放抑制作用將日趨穩(wěn)定。

圖5描述的是空間城鎮(zhèn)化對(duì)各省市物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響?？梢园l(fā)現(xiàn)，空間城鎮(zhèn)化對(duì)絕大多數(shù)省市起到正向推動(dòng)作用，尤其對(duì)東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)大省的推動(dòng)作用非常顯著，直轄市中僅對(duì)重慶市正向推動(dòng)作用比較顯著。

一個(gè)有趣的現(xiàn)象是，空間城鎮(zhèn)化對(duì)東部地區(qū)省市物流業(yè)碳排放的推動(dòng)作用大都在2010年前后達(dá)到高峰，進(jìn)而回落，而對(duì)部分中西部地區(qū)省市物流業(yè)碳排放的推動(dòng)作用大都在2012年達(dá)到高峰，有些省市的高峰甚至出現(xiàn)在2013年，這說(shuō)明空間城鎮(zhèn)化對(duì)我國(guó)東部地區(qū)省市物流業(yè)碳排放的推動(dòng)作用已由增強(qiáng)轉(zhuǎn)向減弱，而對(duì)中西部地區(qū)的推動(dòng)作用仍處在持續(xù)增強(qiáng)的過(guò)程中。

圖6描述了產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化考察期內(nèi)對(duì)我國(guó)不同省市物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響?？傮w來(lái)看，產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化對(duì)不同省市不同時(shí)期物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響差異巨大，從省市差異上看，北京、上海、江蘇、福建等省市均經(jīng)歷了由正向促進(jìn)緩慢轉(zhuǎn)變?yōu)榉聪蛞种谱饔玫倪^(guò)程，轉(zhuǎn)折點(diǎn)大都在2011年左右，而像江西、河南、甘肅等省市則恰恰相反。與此同時(shí)，對(duì)浙江、山東等省市物流業(yè)碳排放則一直起到正向促進(jìn)作用，驅(qū)動(dòng)強(qiáng)度居高不下，而對(duì)陜西、寧夏等省市則一直起到反向抑制作用。從時(shí)序差異上看，產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化對(duì)全國(guó)多數(shù)省市的影響正在由反向抑制作用，轉(zhuǎn)向正向促進(jìn)作用，這種轉(zhuǎn)變?cè)谥形鞑渴∈斜憩F(xiàn)的更為明顯。

4研究結(jié)論與政策啟示

本研究首先從理論上分析了城鎮(zhèn)化各要素對(duì)省市物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響機(jī)理，然后通過(guò)收集我國(guó)2007-2013年29個(gè)省市的相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)證分析了城鎮(zhèn)化及其各要素對(duì)不同省市不同階段物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響。主要結(jié)論有：①?gòu)娜珖?guó)平均情況看，考察期內(nèi)城鎮(zhèn)化對(duì)我國(guó)物流業(yè)碳排放變動(dòng)呈正向促進(jìn)作用，且這種作用遠(yuǎn)高于其他影響因素，城鎮(zhèn)化已經(jīng)成為我國(guó)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的最重要驅(qū)動(dòng)因素，但其四大要素對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響并不一致。②收入城鎮(zhèn)化是各類型省市物流業(yè)碳排放變動(dòng)最大的正向促進(jìn)因素，人口城鎮(zhèn)化則是最大的反向抑制因素，空間城鎮(zhèn)化對(duì)中級(jí)城鎮(zhèn)化區(qū)域的正向促進(jìn)作用更為明顯，而產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化僅對(duì)成熟城鎮(zhèn)化區(qū)域起到反向抑制作用。③收入城鎮(zhèn)化始終對(duì)各省市物流業(yè)碳排放起正向促進(jìn)作用，但對(duì)直轄市的正向促進(jìn)作用在下降，而對(duì)廣東、山東等經(jīng)濟(jì)大省的正向促進(jìn)作用比較顯著，從全國(guó)看，收入城鎮(zhèn)化對(duì)各省市碳排放物流碳排放的影響呈現(xiàn)“雁行模式”；人口城鎮(zhèn)化對(duì)大多數(shù)省市物流業(yè)碳排放起反向抑制作用，且2009年后，這種抑制作用日趨顯著，但對(duì)廣東、山東等人口大省的抑制作用波動(dòng)比較劇烈；空間城鎮(zhèn)化對(duì)絕大多數(shù)省市物流業(yè)碳排放起正向促進(jìn)作用，但對(duì)東部地區(qū)省市的促進(jìn)作用已經(jīng)出現(xiàn)下滑趨勢(shì)，對(duì)中西部地區(qū)的促進(jìn)作用仍然很強(qiáng)；產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化對(duì)不同省市的影響均較小，但差異非常顯著。

上述結(jié)論為我國(guó)物流業(yè)碳減排和城鎮(zhèn)化發(fā)展提供了有益的政策啟示：①物流業(yè)碳排放與城鎮(zhèn)化之間并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，分處城鎮(zhèn)化不同階段的省市其物流業(yè)碳排放的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素并不相同，所以，各省市應(yīng)因地制宜的出臺(tái)城鎮(zhèn)化發(fā)展方案，以實(shí)現(xiàn)物流業(yè)碳減排和城鎮(zhèn)化的良性發(fā)展；②我國(guó)各省市人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)物流業(yè)碳排放的抑制作用是非常顯著的，但城鎮(zhèn)化發(fā)展勢(shì)必帶來(lái)居民收入的上漲，進(jìn)而促進(jìn)物流業(yè)碳排放，所以，在城鎮(zhèn)化過(guò)程中如何引導(dǎo)居民綠色生活方式，倡導(dǎo)低碳生活，引導(dǎo)居民在交通、飲食、服飾等方面的節(jié)儉，真正實(shí)現(xiàn)“人的城鎮(zhèn)化”，而不僅僅是“人數(shù)的城鎮(zhèn)化”，對(duì)物流業(yè)碳減排效果顯著；③在城鎮(zhèn)化過(guò)程中，政府統(tǒng)一規(guī)劃城鎮(zhèn)空間，無(wú)可厚非，但完善城鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施配套，避免出現(xiàn)出門必堵等現(xiàn)象對(duì)物流業(yè)碳減排有明顯作用，尤其身處中級(jí)城鎮(zhèn)化階段的省市，必須要合理規(guī)劃城鎮(zhèn)空間結(jié)構(gòu)，同時(shí)，職住空間的長(zhǎng)距離分離已經(jīng)成為成熟城鎮(zhèn)化省市物流業(yè)碳排放的重要驅(qū)動(dòng)力量，在新型城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中結(jié)合自身職住特點(diǎn)，適度引導(dǎo)職住結(jié)合組團(tuán)發(fā)展對(duì)物流業(yè)碳減排具有積極作用。

（編輯：劉照勝）

參考文獻(xiàn)（References）

[1]

莊貴陽(yáng)，謝海生.破解資源環(huán)境約束的城鎮(zhèn)化轉(zhuǎn)型路徑研究[J].中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版， 2015，15（2）：1-10. [Zhuang Guiyang， Xie Haisheng. Research on the Resourceenvironment Constraint Cracking Urbanization Transition Path [J]. Journal of China University of Geosciences：Social Sciences Edition， 2015， 15（2）：1-10.]

[2]Jones D W. How Urbanization Affects Energyuse in Developing Countries [J]. Energy Policy， 1991， 19（7）：621-630.

[3]Wei B R， Yagita H， Inaba A， et al. Urbanization Impact on Energy Demand and CO2 Emission in China [J]. Journal of Chongqing University：English Edtion， 2003， （2）：46-50.

[4]王曉玲，武春友，趙奧.中國(guó)城市化與能源強(qiáng)度關(guān)系的交互動(dòng)態(tài)響應(yīng)分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境， 2012， 22（5）：147-152. [Wang Xiaoling， Wu Chunyou，Zhao Ao. Interactive Dynamic Response Between Urbanization and Energy Intensity of China [J]. China Population， Resources and Environment，2012， 22（5）：147-152.]

[5]王蕾.中國(guó)城鎮(zhèn)化對(duì)能源消費(fèi)的影響研究[J].資源科學(xué)， 2014， 36（6）：1235-1243. [Wang Lei. The Impacts of Chinese Urbanization on Energy Consumption [J].Resources Science， 2014， 36（6）：1235-1243.]

[6]Fan Y， Liu L C， Wu G， et al. Analyzing Impact Factors of CO2 Emissions Using the STIRPAT Model [J]. Environmental Impact Assessment Review， 2006， 26（4）：337-395.

[7]楊文芳.人口增長(zhǎng)、城市化對(duì)CO2排放的影響[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境， 2012，22（S1）：284-288. [Yang Wenfang. Impact of Population Growth and Urbanization on CO2 Emissions [J]. China Population， Resources and Environment， 2012， 22（S1）：284-288.]

[8]關(guān)海玲，陳建成，曹文.碳排放與城市化關(guān)系的實(shí)證[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境， 2013，23（4）：111-116. [Guan Hailing， Chen Jiancheng， Cao Wen. Empirical Study on the Relationship Between Carbon Emission and Urbanization [J]. China Population， Resources and Environment， 2013， 23（4）：111-116.]

[9]Zhang C， Lin Y. Panel Estimation for Urbanization， Energy Consumption and CO2 Emissions： A Regional Analysis in China [J]. Energy Policy， 2012， 49（10）：488-498.

[10]林伯強(qiáng)，劉希穎.中國(guó)城市化階段的碳排放：影響因素和減排策略[J].經(jīng)濟(jì)研究， 2010， （8）：66-78.[Lin Boqiang， Liu Xiying. Chinas Carbon Dioxide Emissions under the Urbanization Process： Influence Factors and Abatement Policies [J].Economic Research Journal， 2010， （8）：66-78.]

[11]Poumanyvong P，Kaneko S. Does Urbanization Lead to Less Energy Use and Lower CO2 Emissions？ A Crosscountry Analysis [J].Ecological Economics， 2010，70：434-444.

[12]Dai D，Liu H. An Empirical Research and STIRPAT Model Analysis of Urbanization and CO2 Emissions in China [J]. Advances in Information Sciences and Service Sciences， 2011，3（11）：78-95.

[13]彭希哲，朱勤.我國(guó)人口態(tài)勢(shì)與消費(fèi)模式對(duì)碳排放的影響分析[J].人口研究，2010， 34（1）：48-58.[Peng Xizhe， Zhu Qin. Impacts of Population Dynamics and Consumption Pattern on Carbon Emission in China [J].Population Research， 2010， 34（1）：48-58.]

[14]Kaya Y. Impact of Carbon Dioxide Emission on CNP Growth： Interpretation of Proposed Scenarios [R].Presentation to the Energy and Industry Subgroup，Response Strategies Working Croup IPCC，Paris，1989.

[15]杜運(yùn)偉，黃濤珍，康國(guó)定. 基于Kaya模型的江蘇省人口城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放的影響[J].人口與社會(huì)， 2015，31（1）：33-41. [Du Yunwei， Huang Taozhen， Kang Guoding. the Impact of Population Urbanization on Carbon Emission in Jiangsu Province Based on Kaya Model[J]. Population and Society， 2015，31（1）：33-41.]

[16]Ang B W，Liu F L，CHEW E P. Perfect Decomposition Techniques in Energy and Environmental Analysis [J]. Energy Policy， 2003，31：1561-1566.