基于STIRPAT模型的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放驅(qū)動(dòng)因素研究

朱冬元，紀(jì) 磊

（中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，武漢 430074）

隨著全球氣候的惡化，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)已成為各國(guó)協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的重要途徑。中國(guó)作為最大的發(fā)展中國(guó)家，既是世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎，也是最大的CO2排放國(guó)，在未來(lái)10～15年內(nèi)減排壓力是巨大的。2015年中國(guó)承諾將于2030年左右使CO2排放達(dá)到峰值并爭(zhēng)取盡早實(shí)現(xiàn)?！笆濉币?guī)劃提出今后5年CO2排放量下降18%，十九大報(bào)告指出要推進(jìn)綠色發(fā)展，建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)體系。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶幾乎覆蓋整個(gè)長(zhǎng)江流域，跨越11個(gè)省、市，面積達(dá)205.24萬(wàn)km2，占全國(guó)國(guó)土面積的21.4%，人口與經(jīng)濟(jì)總量均超過(guò)全國(guó)40%，處于貫通東西的區(qū)域范圍與連接南北的中間位置，“國(guó)家腹部”的戰(zhàn)略地位尤為突出?，F(xiàn)今長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略已上升為國(guó)家戰(zhàn)略，與京津冀一體化、“一帶一路”倡議并稱為中國(guó)三大經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略規(guī)劃。習(xí)近平總書(shū)記視察時(shí)提出的“共抓大保護(hù)，不搞大開(kāi)發(fā)”方針為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展指明了方向，堅(jiān)持走綠色發(fā)展道路，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源環(huán)境的相適應(yīng)。減少碳排放既是堅(jiān)持綠色低碳發(fā)展道路的基本要求，又是實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展的重要標(biāo)志，是實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展的重要途徑。

碳排放問(wèn)題在中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中尤為重要，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染之間關(guān)系的研究集中于二者之間是否遵循庫(kù)茲涅茨曲線。1991年，美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Grossman等［1］提出的庫(kù)茲涅茨曲線描述了以下現(xiàn)象：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初始階段，環(huán)境質(zhì)量（用污染物排放水平來(lái)衡量）隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而惡化，當(dāng)代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的人均收入到達(dá)某個(gè)臨界點(diǎn)后，環(huán)境質(zhì)量隨著收入的提高而得到好轉(zhuǎn)。根據(jù)目前的研究結(jié)果來(lái)看，庫(kù)茲涅茨曲線的倒U型尚未得到強(qiáng)有力的實(shí)證檢驗(yàn)。Narayan等［2］調(diào)查了181個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和CO2排放的動(dòng)態(tài)關(guān)系后指出，只有12%的國(guó)家符合庫(kù)茲涅茨曲線。另一方面，也有大量研究顯示經(jīng)濟(jì)和環(huán)境之間關(guān)系并非呈倒U型，而是出現(xiàn)N型、同步型、U型等多種類型［3］。僅有的CO2庫(kù)茲涅茨曲線研究只限于簡(jiǎn)單地檢驗(yàn)CO2排放與人均收入的關(guān)系，未考慮其他經(jīng)濟(jì)因素與排放之間的關(guān)系。深入研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展中CO2排放量的驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)有的放矢地制定減排政策、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)、應(yīng)對(duì)氣候變化有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了相關(guān)研究。Yi等［4］探討了城鎮(zhèn)化與碳排放的關(guān)系，實(shí)證檢驗(yàn)得出城鎮(zhèn)化的集聚會(huì)導(dǎo)致溫室氣體過(guò)量排放，二者存在正相關(guān)關(guān)系；姚亮等［5］使用綜合生命周期分析法算得2007年中國(guó)城鎮(zhèn)居民碳排放量達(dá)到碳排放總量的76.44%；在不考慮其他因素的前提下，一個(gè)農(nóng)村居民轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)居民能源消費(fèi)量將會(huì)增加1 085.26 kg標(biāo)準(zhǔn)煤［6］。譚飛燕等［7］通過(guò)設(shè)定不同模型形式考察了各種因素特別是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的碳排放效應(yīng)，結(jié)果顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)是碳排放增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)因素之一，工業(yè)化進(jìn)程加劇了CO2的排放；鄭長(zhǎng)德等［8］利用省域面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析了中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)對(duì)碳排放影響力最大，第一、第三產(chǎn)業(yè)的影響較小。多數(shù)研究結(jié)果指出，技術(shù)進(jìn)步通過(guò)能源效率或能源強(qiáng)度的改善節(jié)約了能源，對(duì)碳排放起著積極作用。Ang等［9］基于Divisia分解法對(duì)中國(guó)和韓國(guó)制造業(yè)的CO2排放進(jìn)行了比較研究，結(jié)果顯示產(chǎn)業(yè)部門能源強(qiáng)度的下降是CO2排放下降的主要原因；朱勤等［10］、史安娜等［11］、仲云云等［12］的研究也均證實(shí)了通過(guò)技術(shù)進(jìn)步而降低的能源強(qiáng)度對(duì)碳排放具有明顯的拉動(dòng)作用。人口規(guī)模對(duì)整個(gè)國(guó)家或者地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、能源、社會(huì)乃至生態(tài)環(huán)境均有很大的影響。該影響主要體現(xiàn)在人口總量及增長(zhǎng)對(duì)碳排放所起到的驅(qū)動(dòng)作用［13］。隨著全球化的加強(qiáng)，外商直接投資（FDI）也成為地區(qū)碳排放值得考慮的因素。Pao等［14］運(yùn)用面板數(shù)據(jù)協(xié)整方法進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)金磚國(guó)家的外商直接投資增加了碳排放。Lee［15］檢驗(yàn)了FDI、碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的長(zhǎng)短期關(guān)系，運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI和碳排放對(duì)產(chǎn)出有短期的因果關(guān)系。從學(xué)者們的研究可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)類因素的變化對(duì)CO2排放產(chǎn)生的正效應(yīng)最大，其他因素變化對(duì)CO2排放產(chǎn)生的影響相對(duì)較小。

中國(guó)碳排放省域研究一般集中在以省級(jí)面板數(shù)據(jù)對(duì)假說(shuō)做實(shí)證研究。孫耀華等［16］基于IPAT公式對(duì)1999—2008年中國(guó)各省區(qū)碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，顯示該時(shí)段各省區(qū)碳排放量均有增加，不同省區(qū)驅(qū)動(dòng)因素的作用不同，多數(shù)省區(qū)能源強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度都出現(xiàn)下降趨勢(shì)，但單位能源的碳排放有增長(zhǎng)趨勢(shì)。在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略上升為國(guó)家戰(zhàn)略及長(zhǎng)江大保護(hù)的背景下，本研究利用STIRPAT模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶CO2排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析，可以很好地反映長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶環(huán)境壓力的變化，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供決策依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

采用CEADs（中國(guó)碳排放數(shù)據(jù)庫(kù)團(tuán)隊(duì)）所測(cè)量的CO2排放量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。CEADs研究團(tuán)隊(duì)采用的核算方法以能源平衡表和工業(yè)分部門能源消費(fèi)量為基礎(chǔ)，統(tǒng)計(jì)口徑涵蓋17種化石能源、47個(gè)社會(huì)部門以及9種工業(yè)過(guò)程，測(cè)算結(jié)果可靠性較強(qiáng)，被研究機(jī)構(gòu)廣泛采用。

采用2008—2016年中國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來(lái)自2008—2016年的國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、CEADs及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒等，模型中各相關(guān)指標(biāo)見(jiàn)表1。

為了消除不同量綱帶來(lái)的影響，采用總和標(biāo)準(zhǔn)化的方法對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶CO2排放量以及各影響要素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行處理，分別求出各類要素所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)的總和，以各要素?cái)?shù)據(jù)除以該要素?cái)?shù)據(jù)的總和。

這種標(biāo)準(zhǔn)化方法所得到的新數(shù)據(jù)為：

1.2 研究方法

1.2.1 STIRPAT模型介紹 20世紀(jì)末期，Ehrlich等［17］率先提出IPAT模型，該模型主要用來(lái)解釋人口對(duì)環(huán)境壓力的影響。此后，由于該模型在考察解釋變量與環(huán)境后果間的非比例影響等方面存在局限，York等［18］在此基礎(chǔ)上又進(jìn)一步發(fā)展出STIRPAT模型，即：

式（3）中，I反映環(huán)境壓力，P反映人口數(shù)量，A反映富裕程度，T反映技術(shù)水平。a為模型系數(shù)，b、c、d分別為人口、財(cái)富和技術(shù)因素的系數(shù)，e為隨機(jī)誤差項(xiàng)。STIRPAT模型是一個(gè)多自變量的非線性模型，將模型兩邊取對(duì)數(shù)，可寫為：

式（4）中，lnI為因變量，lnP、lnA、lnT為自變量，lna為常數(shù)項(xiàng)，lne為誤差項(xiàng)。

根據(jù)彈性系數(shù)概念，P、A、T每發(fā)生1%的變化，將分別引起I發(fā)生b%、c%、d%的變化。

1.2.2 模型擴(kuò)展及變量說(shuō)明 STIRPAT模型作為研究碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間關(guān)系的經(jīng)典理論，被廣泛用于實(shí)際環(huán)境問(wèn)題分析，已經(jīng)得到學(xué)術(shù)界的普遍認(rèn)可。黃蕊等［19］利用STIRPAT模型定量分析江蘇省能源消費(fèi)碳排放量與人口、富裕度、技術(shù)進(jìn)步和城鎮(zhèn)化水平之間的關(guān)系；張麗峰［20］基于STIRPAT模型構(gòu)建狀態(tài)空間模型，定量分析了北京市1980—2011年人口規(guī)模、人口城市化結(jié)構(gòu)、居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)規(guī)模多個(gè)變量對(duì)碳排放隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)影響；朱勤等［21］從消費(fèi)壓力人口因素出發(fā)探討碳排放，利用擴(kuò)展后的STIRPAT模型分析居民消費(fèi)水平、城鎮(zhèn)化率、人口規(guī)模3個(gè)因素對(duì)中國(guó)碳排放的影響。

在STIRPAT模型原式的基礎(chǔ)上，可以根據(jù)研究需要增加其他變量來(lái)進(jìn)行相關(guān)分析，但要求增加的解釋變量應(yīng)與公式（3）的乘積形式保持一致。因此，結(jié)合長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶實(shí)際情況，對(duì)原式進(jìn)行了拓展，建立的碳排放經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型如下。

式（5）中，I為能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放量；P為人口數(shù)量；A為富裕程度，以人均GDP表示；T為能源強(qiáng)度，即能源消費(fèi)量與GDP的比值；X為環(huán)境治理強(qiáng)度，以環(huán)境污染治理投資額表示；U為城市化水平，以城鎮(zhèn)人口與常住人口的比值表示；F為外資的投入情況，以實(shí)際利用外資額表示；ε為模型隨機(jī)干擾項(xiàng)。為了通過(guò)回歸分析確定有關(guān)參數(shù)，對(duì)式（5）兩邊取對(duì)數(shù)，得：

式中，β1、β2、β3、β4、β5、β6為彈性系數(shù)，表示當(dāng)P、A、T、X、U、F每變化1%時(shí)，分別引起I發(fā)生β1%、β2%、β3%、β4%、β5%、β6%的變化。

比起傳統(tǒng)意義上的STIRPAT模型，本研究通過(guò)對(duì)現(xiàn)有傳統(tǒng)模型的分析及改進(jìn)，將人口變量用地區(qū)年末人口數(shù)量表示，將富裕程度變量用人均GDP表示，將技術(shù)變量用單位GDP能耗表示。同時(shí)在此基礎(chǔ)上引入城鎮(zhèn)化率、環(huán)境污染治理投資、FDI等多個(gè)變量，以此觀測(cè)區(qū)域要素對(duì)碳排放的影響。

1.2.3 計(jì)量方法 在前文理論分析的基礎(chǔ)上，依據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)，選用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。運(yùn)用Stata 14.0軟件對(duì)整體面板數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了ADF檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果都顯著支持固定效應(yīng)。綜合國(guó)內(nèi)外研究和現(xiàn)實(shí)情況，本研究在利用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行STIRPAT建模時(shí)選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行拓展。

2 實(shí)證分析

2.1 描述性統(tǒng)計(jì)

由各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果（表2）可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市產(chǎn)生的CO2總量差異明顯，反映出各地區(qū)面臨的環(huán)境壓力不同，且各省市之間在人口數(shù)量、富裕程度、技術(shù)水平等各方面也有所差異。

表2 2008—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

2.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

建立模型前，首先需對(duì)各變量的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。利用Stata 14.0軟件對(duì)各變量序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，再用ADF方法對(duì)各變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)lnI、lnP、lnA、lnT等變量單位根的檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示?？梢钥闯觯袝r(shí)間序列變量的ADF統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值小于5%臨界值水平。因此，所有變量序列都是平穩(wěn)的。

表3 變量數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

2.3 CO 2排放量時(shí)空演變

根據(jù)2008—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶CO2排放量得到在這一時(shí)期內(nèi)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶CO2排放量時(shí)空演化過(guò)程，如圖1至圖4所示。可以發(fā)現(xiàn)，2008—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整個(gè)區(qū)域內(nèi)碳排放量總體呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，其中下游地區(qū)的江蘇省、浙江省的CO2排放量在整個(gè)區(qū)域內(nèi)保持前列，上游地區(qū)的貴州省碳排放量在這一時(shí)期內(nèi)顯著增長(zhǎng)。

圖1 2008年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶CO2排放量空間分布

圖4 2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶CO2排放量空間分布

2.4 CO 2排放量影響因素分析

從回歸分析結(jié)果（表4）可以看出，各因素對(duì)CO2排放量影響大小分別為城鎮(zhèn)化水平（0.765 0）、人口數(shù)量（0.424 5）、能源強(qiáng)度（0.202 7）、人均GDP（0.085 6）、環(huán)境污染治理投資（0.085 3）、實(shí)際利用外資（0.057 5），這些變量與CO2排放量之間均存在正相關(guān)關(guān)系。

表4 CO2排放量影響因素分析

城鎮(zhèn)化水平是影響長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放量最重要的因素。城鎮(zhèn)化率每提高1%，就會(huì)使區(qū)域內(nèi)碳排放量增加0.765 0%。2008年以后，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，從空間上看中西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平顯著提高。城鎮(zhèn)化過(guò)程中城市建設(shè)加快，基礎(chǔ)設(shè)施、住宅、交通等需求大量增加，人口在城鎮(zhèn)集聚，對(duì)能源的消耗增加，從而導(dǎo)致碳排放量大幅增加。下游地區(qū)城鎮(zhèn)化率處于全國(guó)前列，但中上游地區(qū)城鎮(zhèn)化水平處于或低于全國(guó)平均水平，所以城鎮(zhèn)化水平這一驅(qū)動(dòng)因素將繼續(xù)對(duì)區(qū)域內(nèi)碳排放產(chǎn)生顯著影響。

圖2 2011年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶CO2排放量空間分布

圖3 2014年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶CO2排放量空間分布

人口數(shù)量是影響長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放量的另一重要因素，人口數(shù)量每增加1%，就會(huì)導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)碳排放量增加0.424 5%。人口數(shù)量的系數(shù)并不是最大的，但本研究認(rèn)為它是造成碳排放增長(zhǎng)的主要因素。人們的生產(chǎn)生活都會(huì)消耗能源并產(chǎn)生CO2，區(qū)域人口數(shù)量的增長(zhǎng)必然導(dǎo)致碳排放量的剛性增長(zhǎng)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶目前處于發(fā)展的黃金時(shí)期，是全國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要增長(zhǎng)極，吸引了大量的優(yōu)秀人才，同時(shí)隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高，能源消耗也將不斷增加，人口這一因素將進(jìn)一步影響著區(qū)域內(nèi)的碳排放。

能源強(qiáng)度也對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排量產(chǎn)生了重要影響，單位GDP能耗每增加1%，就會(huì)使區(qū)域內(nèi)碳排放量增加0.202 7%。區(qū)域內(nèi)能源強(qiáng)度是不斷下降的，即各省份單位GDP能耗是下降的，但碳排放量是上升的，表明目前區(qū)域內(nèi)能源強(qiáng)度的降低并沒(méi)有起到足夠減少碳排放的作用，這與區(qū)域內(nèi)的能源結(jié)構(gòu)有關(guān)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶大部分地區(qū)的能源消費(fèi)以煤炭為主，且大多為原煤直接燃燒，雖然技術(shù)進(jìn)步提高了能源的利用效率，但仍未達(dá)到降低能源消費(fèi)量的程度。

人均GDP的變化同樣影響了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的碳排放量，人均GDP每增加1%，就會(huì)使區(qū)域內(nèi)碳排放量增加0.085 6%。人均GDP增長(zhǎng)使得人均收入提高，生活水平和質(zhì)量也不斷改善，消費(fèi)能力和水平逐步增強(qiáng)。但個(gè)人消費(fèi)并不是完全消費(fèi)高耗能和高排放產(chǎn)品，因此，由人均GDP所造成的碳排放總量增長(zhǎng)并不十分明顯，其影響程度相對(duì)較低。

環(huán)境污染治理投資同樣對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的碳排放量產(chǎn)生了一定影響，環(huán)境污染治理投資每增加1%，區(qū)域內(nèi)碳排放量將增加0.085 3%。在環(huán)境污染治理的過(guò)程中盡管對(duì)環(huán)境有所改善，但其環(huán)境治理活動(dòng)受到技術(shù)等因素的限制，對(duì)環(huán)境的治理效率并不高，對(duì)碳排放量的影響較小。環(huán)境污染治理投資的增長(zhǎng)與碳排量是相互影響的，碳排放量的增長(zhǎng)反而會(huì)影響環(huán)境污染治理投資額的增加，故二者呈現(xiàn)同向增長(zhǎng)。

實(shí)際利用外資對(duì)碳排放量的影響較弱，其每增加1%，將會(huì)使區(qū)域內(nèi)CO2排放量增加0.057 5%。資本的投入帶來(lái)了更多的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，會(huì)對(duì)地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到促進(jìn)作用，但在這一過(guò)程中帶來(lái)了能源消耗的增長(zhǎng)，碳排放量的增加也是不可避免的。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為重要的戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域，對(duì)外資的吸引力必將逐漸增加，尤其是上中游地區(qū)，有很大引進(jìn)外資的空間，預(yù)計(jì)外資這一驅(qū)動(dòng)因素的影響力將會(huì)提高。

3 小結(jié)與建議

本研究基于STIRPAT模型理論，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶環(huán)境壓力因素（碳排放）與人口、財(cái)富、技術(shù)等因素的關(guān)系進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，各指標(biāo)因素對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶CO2排放總量影響各有不同，其驅(qū)動(dòng)因素從大到小為城鎮(zhèn)化水平（0.765 0）、人口數(shù)量（0.424 5）、能源強(qiáng)度（0.202 7）、人均GDP（0.085 6）、環(huán)境污染治理投資（0.085 3）、實(shí)際利用外資（0.057 5）。其中，城鎮(zhèn)化水平、人口、能源強(qiáng)度對(duì)區(qū)域內(nèi)CO2排放量有著較為顯著的影響。從區(qū)域發(fā)展態(tài)勢(shì)及能源消耗來(lái)看，未來(lái)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放量仍將繼續(xù)增加，這不僅會(huì)進(jìn)一步加劇生態(tài)環(huán)境壓力，也使得區(qū)域面臨較大的減排壓力。

本研究提出如下建議：①城鎮(zhèn)化過(guò)程中新增的建筑將產(chǎn)生大量的CO2，同時(shí)拆除舊建筑也產(chǎn)生了大量建筑垃圾，因此政府應(yīng)倡導(dǎo)使用更為環(huán)保的材料代替?zhèn)鹘y(tǒng)水泥，并且增加建筑壽命，提高建筑質(zhì)量，減少由此產(chǎn)生的建筑垃圾；②發(fā)展公共交通，大力發(fā)展新能源汽車行業(yè)并推廣使用，減少交通對(duì)傳統(tǒng)能源的消耗；③大力發(fā)展節(jié)能減排技術(shù)，提高技術(shù)利用率，并將其轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力，提高能源使用效率，降低能源強(qiáng)度，并加大技術(shù)創(chuàng)新力度，提高環(huán)境治理效率；④調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，利用地理優(yōu)勢(shì)，以三峽建設(shè)為基礎(chǔ)，積極發(fā)展水力發(fā)電，深入開(kāi)發(fā)風(fēng)能、太陽(yáng)能和生物質(zhì)能等清潔能源和可再生能源，提高非碳能源在能源消費(fèi)中的比例，減少對(duì)傳統(tǒng)能源如煤和石油的使用；⑤規(guī)范外商行為，對(duì)外國(guó)資本的投入使用決不能以犧牲環(huán)境為代價(jià)，高質(zhì)量利用外資幫助實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展；⑥充分發(fā)揮媒體的優(yōu)勢(shì)與作用，廣泛宣傳綠色生活理念，倡導(dǎo)低碳的居民生活方式和消費(fèi)方式，減少居民生活產(chǎn)生的碳排放。