中國低碳城市關(guān)注度研究

楊威杉+蔡博峰+王金南+曹麗斌+李棟

摘要 本文通過文獻計量和社交大數(shù)據(jù)挖掘的方法統(tǒng)計到包含“低碳”和“城市”的文獻共8 574篇，新浪微博51 081條。利用文獻代表學者對于低碳城市的觀點，利用新浪微博代表公眾對于低碳城市的關(guān)注度，分別統(tǒng)計文獻和新浪微博中城市出現(xiàn)頻率以及關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率并進行分析。結(jié)果表明與低碳城市相關(guān)的文獻和新浪微博從2010年開始增長，2013年達到峰值，2014年后略有回落。文獻和新浪微博中出現(xiàn)頻率最高的前30位城市基本一致，城市出現(xiàn)頻率與城市行政地位和政策支持力度高度相關(guān)，另外文獻和新浪微博中均未統(tǒng)計到的城市還有3個。詞頻統(tǒng)計結(jié)果表明：公眾和學者對于低碳城市認知相差較大，學者更關(guān)注低碳城市建設(shè)和經(jīng)濟之間的關(guān)系，以及低碳城市對環(huán)境的影響程度。公眾對于低碳城市的關(guān)注角度主要是從日常生活出發(fā)，更偏向于把低碳城市理解為低碳生活。建議政府進一步加大低碳城市的宣傳力度，通過調(diào)整政策加大對非低碳試點城市和欠發(fā)達城市的扶持力度。并出臺低碳城市的考核細則和評價標準，進一步理順低碳發(fā)展與經(jīng)濟建設(shè)和環(huán)境保護的關(guān)系。

關(guān)鍵詞 低碳；城市；文獻計量；社交網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號 X196 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2017）02-0022-06 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2017.02.005

由于近三十年經(jīng)濟的高速發(fā)展，中國目前已成為世界最大的碳排放國家[1]，到2016年，自1990年以來中國二氧化碳累計排放量將達到1 464億t，超過美國和歐盟的總和[2]。在目前嚴峻的氣候變化形勢的影響下，自然災害頻發(fā)、農(nóng)作物減產(chǎn)、水資源短缺等重大危機正在逐步改變著世界地緣政治格局，世界各國對于削減二氧化碳以應(yīng)對氣候變化已達成普遍共識[3]。為應(yīng)對氣候變化和削減二氧化碳排放，我國已制定和實施包括能源、工業(yè)、交通、建筑等一系列減排措施。根據(jù)世界銀行計算，城市中二氧化碳的排放量大約貢獻了中國二氧化碳排放總量的70%[4]。因此中國二氧化碳的減排重點應(yīng)集中在城市地區(qū)，發(fā)展低碳城市的建設(shè)成為控制二氧化碳排放的關(guān)鍵?！暗吞汲鞘小边@個概念表示的意思即城市在發(fā)展過程中既保持城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟發(fā)展的同時又削減二氧化碳排放以達到應(yīng)對氣候變化的目的。中國自2010年以來開始啟動低碳城市建設(shè)[5-6]，先后兩批共批準了6省36市作為低碳省區(qū)和低碳城市試點。試點地區(qū)的人口占全國總?cè)丝诘?0%，GDP占全國總量的60%左右[7]。另外，在2015年第一屆中美氣候智慧型/低碳城市峰會上發(fā)表的中美氣候領(lǐng)導宣言中指出中國將有北京、四川、海南、吉林，廣州、武漢、貴陽，深圳、鎮(zhèn)江、延安、金昌等11個省或地級市計入“率先達峰城市聯(lián)盟”。在2015年我國政府提交給聯(lián)合國的《強化應(yīng)對氣候變化行動——中國國家自主貢獻》中也強調(diào)要創(chuàng)新低碳發(fā)展模式，深化低碳省區(qū)和低碳城市試點工作。一系列的政策實施都標志著我國對于城市碳減排和發(fā)展低碳城市高度重視，并期望以此為抓手促進二氧化碳的全面減排來應(yīng)對氣候變化的影響。

正是由于政策的大力推動，我國學者近年來也開展了大量城市二氧化碳減排和低碳城市的研究。一部分研究主要關(guān)注的是以城市為單位的二氧化碳排放清單方法[8-10]。還有一部分研究從理論出發(fā)，主要是通過文獻梳理等方式界定低碳城市的內(nèi)涵、定義、發(fā)展理論等[11-13]。另外還有研究主要關(guān)注低碳城市的績效評估，例如Su等探討了低碳城市評價方法[14]，Zhou等利用DPSIR框架模型構(gòu)建了低碳城市的評價框架和指數(shù)[15]，Liu等以重慶為例對低碳發(fā)展情景下城市二氧化碳和經(jīng)濟增長進行了預測[16]等，這一類研究的內(nèi)容偏重于量化低碳城市發(fā)展實踐所帶來的環(huán)境和社會經(jīng)濟效益。

雖然國內(nèi)外特別是我國學者以低碳城市為研究方向開展了大量的研究工作，但是對于研究的內(nèi)容，關(guān)注的城市，學者與公眾對于低碳城市關(guān)注和理解的差異卻缺乏系統(tǒng)性的總結(jié)。本文通過采用文獻計量和社交網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘的方法對學者和公眾對于低碳城市認知和關(guān)注的角度進行系統(tǒng)梳理，從而了解學者和公眾對于低碳城市關(guān)注度和關(guān)注角度。

1 方法和數(shù)據(jù)

1.1 研究方法

本文嘗試采用文獻計量與社交網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合的方法，力求全面系統(tǒng)的通過對于城市名和高頻詞的使用，來分析學者和公眾對于低碳城市關(guān)注度的相似和差異，從而發(fā)現(xiàn)不同人群的關(guān)注規(guī)律。

文獻計量的研究方法起源于20世紀初，是圖書館學、情報學和信息學等領(lǐng)域交叉衍生出的一種方法學，用于處理文獻信息之間定量或定性關(guān)系，并總結(jié)出一定規(guī)律[17-18]。文獻計量的方法在許多領(lǐng)域都發(fā)揮著作用，例如田亞平等人利用文獻計量方法歸納總結(jié)了過去20年我國對生態(tài)脆弱性研究的三個階段及其特點[19]；高懋芳等人通過搜索國內(nèi)外主要期刊數(shù)據(jù)庫并根據(jù)發(fā)文量、發(fā)文期刊以及引用頻次等指標，分析了近30年來農(nóng)業(yè)面源污染研究的發(fā)展態(tài)勢、研究機構(gòu)等[20]；蘇燕等人利用文獻計量的方法和社交網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合，以生物醫(yī)藥研究為對象，提出了文獻計量的新評價方法-結(jié)合文獻計量和經(jīng)濟社會因素相結(jié)合[21]； Yeo等[22]通過文獻計量的方法研究了全球科技創(chuàng)新在文獻上的反映程度，通過文獻的搜索和整理觀察全球科技創(chuàng)新的發(fā)展趨勢和不確定性[22]。社交網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)挖掘有很多種類，除了挖掘文字信息外還可以挖掘圖片、音樂、視頻等多媒體信息。通過對關(guān)鍵字的索引可以在社交網(wǎng)絡(luò)的海量文字中挖掘出有價值的信息[23]?；谏缃痪W(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)挖掘方法與傳統(tǒng)的社會調(diào)查方法相比能在相對較小的成本下獲得更加多的樣本量，而且獲取速度和效率也遠遠高于社會調(diào)查[24]。目前已有部分學者利用社交網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘的方法對某一問題開展研究：例如Song等人利用與“自殺”相關(guān)的關(guān)鍵詞在社交網(wǎng)絡(luò)上進行檢索，以確定韓國青少年自殺傾向的比例，年齡、性別構(gòu)成，分布情況等[25]。作為海量數(shù)據(jù)檢索的方法，社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計精度和準確性不如社會調(diào)查，但是其反映的趨勢結(jié)果在樣本量較大時具有一定的參考價值。

本文研究方法的特點是將文獻計量和社交網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)相結(jié)合，針對不同的目標人群采用同樣的研究指標（城市頻率和實詞頻率）來進行研究并加以比較，從而充分反映學者和公眾對低碳城市的認知和關(guān)注度。這種研究方式具有獲取樣本量大、覆蓋范圍全面等特點。

1.2 研究數(shù)據(jù)

本文研究數(shù)據(jù)共包括三個部分：首先以“低碳”和“城市”作為關(guān)鍵詞，通過檢索萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺中的中文期刊數(shù)據(jù)庫和Scopus中的英文期刊數(shù)據(jù)庫的結(jié)果來總結(jié)和分析學者對低碳城市的認知和關(guān)注度；然后以同樣的關(guān)鍵詞檢索新浪微博，利用檢索結(jié)果來代表公眾對低碳城市的認知和關(guān)注度；最后采用基于中國高空間分辨率網(wǎng)格數(shù)據(jù)（CHRED）建立的中國地級市二氧化碳排放數(shù)據(jù)用以輔助檢驗典型城市低碳關(guān)注度差異原因。

由于新浪微博建立于2009年底，同時在專業(yè)期刊庫中的搜索結(jié)果顯示2009年之前也較少有與低碳城市相關(guān)的文獻發(fā)表，因此本研究將數(shù)據(jù)樣本獲取的時間范圍定為2010年1月1日至2016年5月16日期間。在這段時間范圍內(nèi)新浪微博累積共發(fā)布51 081條含有關(guān)鍵詞“低碳”和“城市”的微博；專業(yè)期刊數(shù)據(jù)庫的檢索結(jié)果顯示中文期刊庫中共有8 290篇文獻的摘要中包含有關(guān)鍵詞“低碳”和“城市”，英文期刊庫中共有284篇文獻的摘要中同時含有關(guān)鍵詞“低碳”、“城市”和“中國”；中國高空間分辨率網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫包含了288個地級市2012年的二氧化碳排放數(shù)據(jù)。

分年度的文獻和微博統(tǒng)計（見表1）表明與低碳城市相關(guān)的文獻和新浪微博從2010年開始逐年增長，并于2013年達到峰值，但自2014年起略有回落。由于文獻數(shù)量的增幅超過一倍，又由于文獻發(fā)表需要一定的周期，這一現(xiàn)象應(yīng)該是與2012年發(fā)布了與低碳城市影響較大的政策相關(guān)，而與此直接相關(guān)的政策就是發(fā)改委發(fā)布了第二批低碳試點省市的通知，與2010年第一批低碳試點的范圍相比，第二批獲得試點的地區(qū)范圍擴大了不少。從國際環(huán)境來看2012年6月在巴西里約召開的聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展大會也間接刺激了學者的研究興趣。

2 結(jié)果與分析

2.1 詞頻分析

除了對目標文獻和微博的城市頻次進行統(tǒng)計以獲得不同城市在低碳發(fā)展中被公眾與學者的關(guān)注程度外，本研究的另一個重點是通過對詞頻的統(tǒng)計來了解公眾和學者對低碳城市發(fā)展關(guān)注角度的相似和異同之處。

在對文獻的摘要進行詞頻統(tǒng)計后，全部8 290篇中文文獻摘要共統(tǒng)計到有效實詞32 800個。其中約有一半關(guān)鍵詞僅出現(xiàn)一次，除“低碳”和“城市”作為索引關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率最高以外，“發(fā)展”一詞共出現(xiàn)了16 078次為第一高頻詞，除此之外沒有實詞出現(xiàn)頻率超過10 000次。

在對微博的高頻詞統(tǒng)計中共得到有效實詞73 132個，其中同樣約有一半實詞僅出現(xiàn)一次。除“低碳”和“城市”外，“綠色”，“環(huán)保”和“出行”三個詞分別排在3—5位，這與文獻中排在3—5位的高頻詞差異較大。

除了了解學術(shù)界和公眾對于哪些城市的低碳發(fā)展具有較高的關(guān)注度外，為進一步了解我國學者與公眾對于低碳城市關(guān)注角度的差異性，通過將文獻和微博高引用頻率詞匯的前20位分別摘出進行分析比較（見圖1，圖2），發(fā)現(xiàn)排在文獻高頻引用詞匯的前5位詞匯分別是“發(fā)展”“經(jīng)濟”“建設(shè)”“生態(tài)”和“排放”，特別是“經(jīng)濟”和“建設(shè)”在8 000多篇文獻中出現(xiàn)了7 500次左右，可以看出學者對于低碳城市的建設(shè)，以及其對經(jīng)濟的影響關(guān)系最為關(guān)注，從側(cè)面也可以證明我國城市的低碳發(fā)展還處在初級階段，城市建設(shè)與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系依然處在低碳城市發(fā)展的首要考慮位置。

一個較有趣的現(xiàn)象是“生態(tài)”“綠色”和“環(huán)境”三個關(guān)鍵詞的使用頻率（三者相加為總使用頻率約為11 500次）遠遠高于“建筑”“能源”和“交通”（6 500次總使用頻率）這三個關(guān)鍵詞。而低碳發(fā)展的實踐證明后三者才是實現(xiàn)低碳的主要途徑，這一方面既說明了目前學者對于低碳發(fā)展的核心內(nèi)容關(guān)注度不足，同時也證明了環(huán)境問題被學者視為低碳發(fā)展主要解決的問題或是學者期待通過低碳發(fā)展帶來環(huán)境改善的協(xié)同效益。

微博高頻詞匯前五位分別是“綠色”“環(huán)?！薄俺鲂小薄鞍l(fā)展”和“生活”，這與文獻高頻詞的語境相比明顯帶有日常生活性，對低碳城市的關(guān)注偏向微觀和實用的角度。另外例如“生活”“方式”“自行車”等關(guān)鍵詞明顯帶有民眾對于低碳城市的生活化傾向，從側(cè)面反映出公眾對低碳城市發(fā)展的理解部分性的偏向于自身的低碳生活。另外在微博詞匯中“公交車”（第39位，引用3 801次）、“騎行”（第47位，引用3 371次）、“無車日”（第48位，引用3 274次）等詞匯的高引用率在文獻中也較少出現(xiàn)，一方面是因為這些詞匯屬于口頭用語較少在文獻中使用，另一方面也說明公眾對于低碳城市的理解和關(guān)注更傾向低碳生活或低碳出行相關(guān)。

2.2 城市出現(xiàn)頻率特征分析

對8 574篇文獻摘要中的城市名出現(xiàn)數(shù)量進行挖掘，結(jié)果顯示文獻摘要中至少出現(xiàn)一次城市名的城市數(shù)量有257個，占總城市數(shù)量的89%。其中文獻中城市出現(xiàn)頻次高于300的城市僅有兩個，分別是上海和北京，出現(xiàn)頻次介于100和200之間的城市有6個，分別是天津、深圳、杭州、廣州、武漢和重慶。

在對微博中對于城市名的出現(xiàn)頻次進行分析的結(jié)果顯示，出現(xiàn)頻次高于2 000的城市僅有北京和上海，出現(xiàn)頻次介于1 000和2 000之間的城市僅有深圳和廣州。微博中從未出現(xiàn)的城市僅有7個，而文獻中從未出現(xiàn)的城市有32個。通過比較統(tǒng)計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，仍然有3個城市在文獻和微博中均未出現(xiàn)，分別是崇左、固原和雙鴨山。根據(jù)二氧化碳排放數(shù)據(jù)來看，崇左和固原的二氧化碳排放量相對較低，但2012年雙鴨山市二氧化碳排放量達到了2 130萬t，在全國288個地級市中排在第166位，但城市低碳發(fā)展角度卻并未得到相應(yīng)的關(guān)注。

為了更好地研究低碳城市從學者角度的關(guān)注度情況，將257個出現(xiàn)在低碳城市文獻中的城市按照被引用頻率進行排序，本文僅列出最高引用率的前30位城市進行分析研究（見圖3）。

首先從行政劃分來看，除了保定、無錫、蘇州和唐山外，其余26個高引用城市均為直轄市、省會或副省級城市，充分說明城市的政治地位對于研究者來說具有較高吸引力。從經(jīng)濟總量來看，GDP最高的15個城市均在高低碳城市引用榜中，但GDP最高的30個城市里佛山、煙臺、東莞、濟南、泉州、南通、長春和福州等8個城市在文獻的引用數(shù)量均沒有超過25，證明學者對低碳城市的關(guān)注并不是完全集中在經(jīng)濟規(guī)模上。從地理位置來看，前30位高引用頻率低碳城市中有7個西部城市，6個中部城市，17個東部城市，由于低碳城市的發(fā)展對于城市發(fā)展階段和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有較高的要求，因此以東部城市為樣本研究低碳城市發(fā)展具有更好的示范作用。從城市人口數(shù)量方面（按照2010年第六次全國人口普查數(shù)據(jù)）來看，城市人口數(shù)量最多的前30位城市中有12個城市（南陽、臨沂、邯鄲、溫州、濰坊、周口、徐州、贛州、菏澤、東莞、泉州、濟寧）未在文獻中呈現(xiàn)較高的出現(xiàn)頻率，證明學者對于低碳城市的關(guān)注度與城市人口數(shù)量相關(guān)性并不高。

在比較了微博中引用頻率最高的前30位城市（見圖4）與文獻引用頻率最高的前30位城市后發(fā)現(xiàn)，首先微博與文獻中高引用城市的差異不大，其中微博高引用但未出現(xiàn)在文獻引用頻率最高的前30個城市中的城市僅有三個，分別是珠海、濟南和鎮(zhèn)江。排在微博和文獻中引用頻率最高的前五位的城市完全一致。這證明學者和公眾對于低碳城市關(guān)注的目標城市較為一致。合并文獻和微博引用頻率最高城市前30位的排名后，共得到33個城市，其中南京、長沙、鄭州、無錫、合肥、哈爾濱、蘭州、唐山、珠海和濟南共10座城市既不是發(fā)改委低碳試點市，也不是低碳試點省內(nèi)的城市。

通過對比發(fā)現(xiàn)，無論學者還是公眾對于低碳城市的關(guān)注度主要集中在政治地位較高、政策影響較大的城市。綜合比較發(fā)改委低碳試點政策和城市政治地位兩方面因素可以發(fā)現(xiàn)，僅有無錫和唐山既不是國家確定的低碳試點，也不是副省級以上級別城市。但是根據(jù)分析，二者之所以受到較高的關(guān)注度與其地理和戰(zhàn)略位置相關(guān)。首先河北省已經(jīng)確定的低碳試點包括省會石家莊、保定和秦皇島，但省內(nèi)GDP總量和人均GDP最高的城市卻是唐山，而且唐山的碳排放量在全國排第二位僅次于上海（2012年數(shù)據(jù)），充分說明唐山既是經(jīng)濟大市，又是碳排放量大市，因此在經(jīng)濟特別是工業(yè)未來的發(fā)展中需要格外的注意低碳轉(zhuǎn)型帶來的機遇與挑戰(zhàn)，關(guān)注低碳發(fā)展才能保持長久的城市競爭力。無錫與唐山的情況相似，雖然不像南京一樣既是副省級城市又是省會，也不像蘇州一樣成為國家低碳試點，但是在最近幾年無論是GDP總量還是人均GDP指標一直排在江蘇省前三名當中，在低碳發(fā)展成為一種趨勢時，被政府和社會所認可并且在省內(nèi)擁有強大競爭力的“對手”的同時，無錫從自身發(fā)展需要出發(fā)理應(yīng)關(guān)注其低碳城市發(fā)展的戰(zhàn)略和實施路徑。

3 結(jié)論與討論

研究結(jié)果表明，與低碳城市相關(guān)的文獻和新浪微博從2010年開始增長，于2013年達到峰值，2014年后略有回落。文獻和新浪微博中出現(xiàn)頻率最高的前30位城市基本一致，表明學者和公眾關(guān)注的城市基本相似。城市出現(xiàn)頻率與城市行政地位和政策支持力度高度相關(guān)，另外文獻和新浪微博中均未統(tǒng)計到的城市還有3個，證明一些城市的低碳發(fā)展還沒有被學者和公眾關(guān)注到。詞頻統(tǒng)計結(jié)果表明公眾和學者對于低碳城市認知相差較大，學者更關(guān)注低碳城市建設(shè)和經(jīng)濟之間的關(guān)系，以及低碳城市對環(huán)境的影響程度。公眾對于低碳城市的關(guān)注角度主要是從日常生活出發(fā)，更偏向于把低碳城市理解為低碳生活，這雖然也是建設(shè)低碳城市的重要部分，但是需要決策者從政策和宣傳角度引導公眾的積極性，以便更好地參與到服務(wù)低碳城市建設(shè)當中。通過低碳城市關(guān)注度研究發(fā)現(xiàn)，學者和公眾對于低碳城市的關(guān)注度主要集中在政治地位較高（省會，副省級城市）、政策影響較大（是否發(fā)改委低碳試點）的城市。

建議政府進一步加大低碳城市的宣傳力度，通過調(diào)整政策將扶持力度轉(zhuǎn)移到非低碳試點城市和欠發(fā)達城市。出臺低碳城市的考核細則和評價標準，進一步理順低碳發(fā)展與經(jīng)濟建設(shè)和環(huán)境保護的關(guān)系，對低碳城市建設(shè)形成可量化、可考核的標準，并通過制度建設(shè)保障起來，使全社會能更加透明地參與到低碳城市的監(jiān)督和建設(shè)當中。

參考文獻（References）

[1]QUR C L. Global carbon budget 2014[J]. Earth system science data discussion，2014 （6）： 1-90.

[2]JACKSON R B. Reaching peak emissions[J]. Nature climate change， 2016， 6（1）： 7-10.

[3]IPCC. Climate change 2014： impacts， adaptation， and vulnerability. part a： global and sectoral aspects. contribution of working group ii to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M]. Cambridge， United Kingdom and New York， NY， USA： Cambridge University Press， 2014.

[4]The World Bank. Sustainable lowcarbon city development in China[M]. Edited by BAEUMLER A， 2012.

[5]中華人民共和國發(fā)展與改革委員會. 關(guān)于開展低碳省區(qū)和低碳城市試點工作的通知[Z].發(fā)改氣候〔2010〕1587號，2010.[National Development and Reform Commission， Peoples Republic of China. Note on launch low carbon pilots provinces and cities[Z].NDRC Climate 〔2010〕No.1587，2010.]

[6]中華人民共和國發(fā)展與改革委員會.國家發(fā)展改革委關(guān)于開展第二批低碳省區(qū)和低碳城市試點工作的通知[Z].發(fā)改氣候〔2012〕3760號，2012.[National Development and Reform Commission， Peoples Republic of China. Note on launch the second batch low carbon pilots provinces and cities[Z]. NDRC Climate 〔2012〕No.3760，2012.]

[7]中華人民共和國國家統(tǒng)計局. 中國統(tǒng)計年鑒2012[M]. 北京：中國統(tǒng)計出版社，2012.[National Statistics Bureau， Peoples Republic of China. China statistics yearbook 2012[M]. Beijing： China Statistics Press， 2012.]

[8]婁偉. 城市碳排放量測算方法研究——以北京市為例[J]. 華中科技大學學報，2011，25（3）：104-110. [LOU Wei. Study on measurement methods of city carbon emissions：Beijing as a case[J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology， 2011， 25（3）： 104-110.]

[9]白衛(wèi)國，莊貴陽，朱守先，等. 中國城市溫室氣體清單核算研究——以廣元市為例[J]. 城市問題，2013（8）： 13-18.[BAI Weiguo， ZHUANG Guiyang， ZHU Shouxian， et al. Study on green house gas emission accounting of Chinas City ： Guangyuan as a case[J]. Urban problems， 2013（8）：13-18.]

[10]方齊云，吳光豪. 城市二氧化碳排放和經(jīng)濟增長的脫鉤分析——以武漢市為例[J]. 城市問題，2016（3）：56-61.[FANG Qiyun， WU Guanghao. Study on CO2 and economic growth decoupling analysis：Wuhan as a case[J]. Urban problems， 2016（3）： 56-61.]

[11]李迅，曹廣忠，徐文珍，等. 中國低碳生態(tài)城市發(fā)展戰(zhàn)略[J]. 城市發(fā)展研究，2010，17（1）：32-41.[LI Xun， CAO Guangzhong， XU Wenzhen， et al. Chinas lowcarbon ecocity development strategy[J]. Urban development studies， 2010， 17（1）： 32-41.]

[12]潘曉東. 中國低碳城市發(fā)展路線圖研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2010，20（10）：13-18.[PAN Xiaodong. Road map for Chinese lowcarbon city development[J]. China population， resources and environment， 2010， 20（10）： 13-18.]

[13]張貢生，李伯德. 低碳城市：一個關(guān)于國內(nèi)文獻的綜述[J]. 首都經(jīng)濟貿(mào)易大學學報，2011（1）：107-120.[ZHANG Gongsheng， LI Bode. Lowcarbon city： a comment about the domestic literature[J]. Journal of Capital University of Economics and Business， 2011 （1）： 107-120.]

[14]SU Meirong， LI Ronghua， LU Weiwei， et al. Evaluation of a lowcarbon city： method and application[J]. Entropy， 2013（15）： 1171-1185.

[15]ZHOU Guanghong， SINGH J， WU Jiechen， et al. Evaluating lowcarbon city initiatives from the DPSIR framework perspective[J]. Habitat international， 2015，50： 289-299.

[16]LIU Gengyuan， YANG Zhifeng， CHEN Bin， et al. A dynamic lowcarbon scenario analysis in case of Chongqing city[J]. Procedia environmental sciences， 2012（13）： 1189-1203.

[17]王日芬，路菲，吳小雷. 文獻計量和內(nèi)容分析的比較與綜合研究[J]. 圖書情報工作，2005，49（9）：70-73.[WANG Rifen， LU Fei， WU Xiaolei. Comparative and synthetic research on content analysis and bibliometrics[J]. Library and information service， 2005， 49（9）： 70-73.]