張 旺，鄒 毓

(1．湖南工業(yè)大學(xué)全球低碳城市聯(lián)合研究中心，湖南株洲412007;2．湖南工業(yè)大學(xué)建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，湖南株洲412007)

目前，我國(guó)單位GDP的 CO2排放量降低至17%，已成為“十二五”規(guī)劃約束性的硬指標(biāo)，將和節(jié)能減排一樣被分解到各個(gè)地區(qū)。世界能源機(jī)構(gòu)(IEA)研究表明:未來(lái)與能源有關(guān)的CO2排放量的增長(zhǎng)主要來(lái)自城市。為此，2010年8月，國(guó)家發(fā)改委下發(fā)通知:廣東、遼寧、湖北、陜西、云南五省和天津、重慶、深圳、廈門、杭州、南昌、貴陽(yáng)、保定八市被列為低碳試點(diǎn)省市。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，國(guó)內(nèi)共有200多個(gè)地級(jí)以上城市制定了建設(shè)低碳城市的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃，沒(méi)有一個(gè)省份例外。由于城市的自然條件、資源稟賦、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平等存在區(qū)域差異性和不平衡性，因而分解減排指標(biāo)不宜“一刀切”，低碳城市建設(shè)也要避免“千城一面”，要按照“因城而異，分類指導(dǎo)”的原則進(jìn)行。因此，在計(jì)算城市碳排放量的基礎(chǔ)上，測(cè)度相關(guān)有可比性指標(biāo)的空間分異狀況并分析其影響因素，為我國(guó)城市節(jié)能減碳提供科學(xué)基礎(chǔ)和路徑參考，成為一個(gè)現(xiàn)實(shí)而緊迫的課題。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)碳排放空間分異的研究已陸續(xù)展開(kāi)，如:利用Theil指數(shù)的分解形式來(lái)度量人均CO2排放的不平等［1－2］;中國(guó)大多數(shù)研究者將各省區(qū)按傳統(tǒng)的東、中、西三大地帶劃分，對(duì)碳排放的區(qū)域差異進(jìn)行了分析［3－5］;也有學(xué)者按各省區(qū)碳排放量大小劃分為高、中、低三類區(qū)域開(kāi)展比較［6－8］;還有的則直接分析各省區(qū)碳排放的區(qū)域差異及影響因素［9］。牛文元領(lǐng)銜的中國(guó)科學(xué)院可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略研究組探討了2006年GDP排名前100強(qiáng)的城市經(jīng)濟(jì)和碳排放的脫鉤狀態(tài)，并分析了三類城市的脫鉤類別［10］。而對(duì)于分析CO2排放量影響因素的研究，基本上都考慮了人口總量、人均GDP、城市化率和人類消費(fèi)行為等經(jīng)濟(jì)、技術(shù)類人文驅(qū)動(dòng)因子［11－16］。以上研究用多個(gè)國(guó)家、不同地理區(qū)域、各個(gè)省(市、區(qū))等的截面數(shù)據(jù)或單個(gè)城市的時(shí)序數(shù)據(jù)來(lái)開(kāi)展。而我國(guó)每個(gè)省區(qū)各城市的自然、人文條件差異也很顯著，碳排放又主要集中在城市。因此，從這一角度而言，研究尺度還應(yīng)縮小，以便開(kāi)展更為深入細(xì)致的研究。

目前，學(xué)界對(duì)于大樣本城市碳排放指標(biāo)的測(cè)算、比較和空間差異及碳排放影響因素等方面的研究尚不多見(jiàn)。基于此，本研究考慮到城市碳排放水平的區(qū)域差異性，運(yùn)用Theil指數(shù)，就碳排放強(qiáng)度、人均碳排放和單位碳排放提供就業(yè)崗位數(shù)三大指標(biāo)，來(lái)測(cè)度大樣本城市的空間分異，并引入STIRPAT模型定量分析不同區(qū)域影響碳排放量的因素、大小及差別，旨在為差異化的推動(dòng)我國(guó)各地城市節(jié)能減碳提供理論依據(jù)和定量信息。

一 研究對(duì)象、數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

(一)研究對(duì)象

選擇中國(guó)2009年GDP排名前110強(qiáng)的地級(jí)以上城市(包括市轄區(qū)和下轄縣市)為樣本，按照傳統(tǒng)的東、中、西三大地帶劃分，東部54座城市，中部34座城市，西部22座城市(見(jiàn)表1)。

表1 作為研究對(duì)象的樣本城市

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本次研究的數(shù)據(jù)分別來(lái)自:《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2010》、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2010》、《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒2010》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2010》、各省(自治區(qū)、直轄市)統(tǒng)計(jì)年鑒2010、各省(自治區(qū)、直轄市)2009年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、各城市統(tǒng)計(jì)年鑒2010、各城市2009年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)等。

以2005年為基點(diǎn)，將受價(jià)格影響的數(shù)據(jù)處理成可比價(jià)數(shù)據(jù)。人口為包括:戶籍人口、暫住半年以上的常住人口。能源消費(fèi)包括:能源生產(chǎn)、加工轉(zhuǎn)換中的能源使用，工業(yè)、農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)，城鄉(xiāng)居民生活能源消費(fèi)。關(guān)于各城市CO2排放總量的計(jì)算，參考《IPCC國(guó)家溫室氣體排放清單指南2006》［17］，采用二次能源消費(fèi)量換算回一次能源消費(fèi)量的方法，即:CO2排放總量=一次化石能源消費(fèi)碳排放+二次化石能源消費(fèi)碳排放(換算回一次能源消費(fèi)量計(jì)算)=全社會(huì)煤炭消費(fèi)量×煤炭的CO2排放系數(shù)+全社會(huì)石油消費(fèi)量×石油的CO2排放系數(shù)+全社會(huì)天然氣消費(fèi)量×天然氣的CO2排放系數(shù)。

(三)研究方法

1．空間分異測(cè)度——Theil指數(shù)分解法。對(duì)Theil指數(shù)進(jìn)行一階分解，就可以將中國(guó)城市碳排放的總體差異，分解為東、中、西三大地帶間的差異和三大地帶內(nèi)各城市之間的差異，計(jì)算公式為:

上式中，T(I)為Theil指數(shù)，TB(I)為各地帶間指標(biāo)I的差異，TW(I)為每個(gè)地帶內(nèi)各城市間的差距;Pi為第i區(qū)域GDP(或人口)在總GDP(或總?cè)丝?中的比重，Pij表示i區(qū)域j城市GDP占區(qū)域GDP總量(或人口總量)的比重，Ii表示i區(qū)域所評(píng)價(jià)指標(biāo)的平均值，Iij表示i區(qū)域j城市所評(píng)價(jià)指標(biāo)的值;TB(I)、TW(I)之和即為總差異T(I)，T值越大表示區(qū)域或城市之間的差異越大。

2．碳排放影響因素分析——STIRPAT模型。本研究選擇Dietz等提出的STIRPAT(Stochastic Impacts by Regression on population，Affluence，and Technology)模型［18］，即:

式中，下標(biāo)i表示城市/區(qū)域，P代表常住人口，A代表財(cái)富，一般用人均GDP值表示，T代表技術(shù)，e代表模型誤差，因變量I代表CO2排放總量。在對(duì)模型取對(duì)數(shù)后，(2)變?yōu)?

其中因素 P、A可以分解［19］，而且 T也可以分解［13］。所以，為了便于更全面地分析問(wèn)題，我們將T分解為能源強(qiáng)度E(即單位GDP的能耗)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化演進(jìn)水平D(D=∑(P/P+S/P+T/P)，式中:P為第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值;S為第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值;T為第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值)，于是(3)又變?yōu)?

由于因變量和自變量都是自然對(duì)數(shù)形式，所以模型系數(shù)所表示的含義是百分比的變化。

二 結(jié)果與分析

(一)城市碳排放的空間分異特征

從分析空間分異角度，選擇3個(gè)衡量城市碳排放水平的核心指標(biāo):一是單位GDP的CO2排放量，評(píng)價(jià)生產(chǎn)系統(tǒng)的碳排放強(qiáng)度;二是人均CO2排放量，評(píng)價(jià)人均碳排放水平的高低;三是單位碳排放提供的就業(yè)崗位數(shù)，評(píng)價(jià)碳排放的崗位產(chǎn)出，關(guān)注社會(huì)勞動(dòng)階層的民生問(wèn)題。

首先計(jì)算出110座樣本城市整體、東、中、西部城市各個(gè)指標(biāo)的平均值(見(jiàn)表2)，再分別用式(1)對(duì)各類城市的空間差異進(jìn)行測(cè)度，并按東、中、西三大地帶實(shí)施一階分解(見(jiàn)表3)。

表2 城市碳排放指標(biāo)的比較

從上表城市碳排放指標(biāo)的比較結(jié)果來(lái)看:碳排放強(qiáng)度的差異最大，西部和中部城市超出樣本城市整體分別為1．167 6和0．479 7噸/萬(wàn)元，但東部城市卻低于樣本城市整體0．777 5噸/萬(wàn)元;人均碳排放的差異在西部與東、中部城市之間也較為明顯，西部城市超出樣本城市整體1．550 7噸/人，而東、中部城市卻分別低于樣本城市整體0．581 1和0．080 4噸/人;碳排放就業(yè)崗位貢獻(xiàn)數(shù)的差異也較大，東部城市超過(guò)樣本城市整體14個(gè)/萬(wàn)噸，而中、西部城市則低于樣本城市整體分別是22．2個(gè)/萬(wàn)噸?？偠灾?，西部城市的碳排放水平整體上低于東、中部城市，究其原因除自然條件、能源稟賦外，主要由于它們所處的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段不同所造成的。

表3顯示:碳排放強(qiáng)度、人均碳排放量和單位碳排放提供的就業(yè)崗位數(shù)三個(gè)指標(biāo)之間的總體指數(shù)值也表現(xiàn)出不平衡性，即 T碳排放強(qiáng)度=0．383 4＞T人均碳排放=0．259 8 ＞ T單位碳排放提供的就業(yè)崗位數(shù)=0．0338，說(shuō)明三者之間的空間差異大小依次遞減。

表3 城市碳排放的空間分異

1．碳排放強(qiáng)度空間差異最大，以內(nèi)部差異為主，排序?yàn)闁|部＞西部＞中部。從表3可知，地帶內(nèi)部差異是碳排放空間總差異的主要原因，其貢獻(xiàn)度達(dá)到了66．59%;而三大地帶內(nèi)部的空間差異則表現(xiàn)為東部＞西部＞中部，東部?jī)?nèi)部差異對(duì)該區(qū)域的貢獻(xiàn)度為65．69%，其指數(shù)值0．167 7，甚至還超過(guò)了地帶間的0．128 1。由此說(shuō)明，我國(guó)城市碳排放強(qiáng)度的差異主要是由地帶內(nèi)部差異引起的，即:在我國(guó)各區(qū)域內(nèi)部的城市之間碳排放強(qiáng)度仍然存在巨大的空間差異，其中差異最為明顯，即Theil指數(shù)值最大的為東部城市，它對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)度超過(guò)了40%。

東部城市碳排放強(qiáng)度的平均值為2．520 2噸/萬(wàn)元，最低的兩座城市分別為深圳(1．216 7噸/萬(wàn)元)和臺(tái)州(1．231 4噸/萬(wàn)元)，不到平均值的1/2;最高兩座城市撫順和唐山的相應(yīng)指標(biāo)值則分別達(dá)到了7．163 7 噸/萬(wàn)元、6．340 1 噸/萬(wàn)元，為平均水平的1．5倍以上，是最低兩座城市相應(yīng)指標(biāo)值的5倍多。以撫順、唐山、邯鄲、日照、柳州和鞍山為首的碳排放強(qiáng)度大的、資源性或重化工業(yè)城市，與以深圳、臺(tái)州、珠海、廈門和湛江為首的碳排放強(qiáng)度小的、商業(yè)性或輕工業(yè)城市，及更多的交通樞紐或綜合性城市在東部共存，是導(dǎo)致東部城市碳排放強(qiáng)度極大不均衡的內(nèi)在原因。盡管這樣的“極端”情況也可見(jiàn)于中西部城市，但只是個(gè)別現(xiàn)象，如中部的臨汾碳排放強(qiáng)度是 8．941 9噸/萬(wàn)元、長(zhǎng)春為1．621 2 噸/萬(wàn)元，西部的石嘴山是 17．330 4 噸/萬(wàn)元、延安為1．426 6噸/萬(wàn)元。上述典型城市正是拉大城市間、地帶間區(qū)域分異的主要貢獻(xiàn)者。

2．人均碳排放量空間差異較大，以內(nèi)部差異為主，排序?yàn)槲鞑浚緰|部＞中部。如表3所示，地帶內(nèi)差異也是人均碳排放空間總差異的主要原因，其貢獻(xiàn)度更是達(dá)到了97．02%;而三大地帶內(nèi)部的空間差異卻表現(xiàn)為西部＞東部＞中部，西部?jī)?nèi)部差異對(duì)該區(qū)域的貢獻(xiàn)度為 50．71%，其指數(shù)值0．127 8，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了地帶間的0．007 8，這說(shuō)明我國(guó)城市人均碳排放量的差異主要是由地帶內(nèi)差異引起的，即在我國(guó)各區(qū)域內(nèi)部的城市之間人均碳排放強(qiáng)度更存在極大的空間差異，其中Theil指數(shù)值最大的卻是西部地區(qū)，它對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)度也超過(guò)了40%。

西部城市人均碳排放量的平均值為12．249 2噸/人，最低的兩座城市分別為瀘州(3．808 9噸/人)和遵義(3．908 8噸/人)，均不到平均值的1/3;最高兩座城市克拉瑪依和石嘴山的相應(yīng)指標(biāo)值則分別達(dá)到了 49．580 5 噸/人、44．043 0 噸/人，是平均水平的3．5倍多，是最低兩座城市相應(yīng)指標(biāo)值的13倍多。西部既有以克拉瑪依、石嘴山、烏魯木齊和金昌等人均碳排放量大的礦業(yè)城市，也有以瀘州、遵義、延安和咸陽(yáng)等人均碳排放量小的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展落后城市，兩極分化的情況導(dǎo)致了西部地區(qū)內(nèi)部城市人均碳排放的極大不均衡。雖然這樣的“極端”情況也可見(jiàn)于東、中部地區(qū)，但也只是個(gè)別情況，如東部的唐山為28．558 1噸/人、湛江是2．105 4噸/人和中部的包頭是36．764 5噸/人、張家界為2．459 9噸/人，上述城市間的差距導(dǎo)致地帶間、地帶內(nèi)人均碳排放總體指數(shù)值較大。

3．單位碳排放提供就業(yè)崗位數(shù)空間差異最小，以內(nèi)部差異為主，排序?yàn)闁|部＞中部＞西部。各城市單位碳排放提供就業(yè)崗位數(shù)的 Theil指數(shù)僅0．033 8，在三大碳排放指標(biāo)空間差異值中最小。地帶間的貢獻(xiàn)度為－43．38%，這說(shuō)明東、中、西部地區(qū)城市通過(guò)生產(chǎn)、生活造成碳排放而提供就業(yè)崗位的地帶間差異很小。而地帶內(nèi)差異是造成空間總差異的最主要原因，其指數(shù)值為東部＞中部＞西部，東部?jī)?nèi)部差異對(duì)該地帶的貢獻(xiàn)度為129．07%。

東部城市單位碳排放提供就業(yè)崗位數(shù)的平均值為163個(gè)/萬(wàn)噸，最低的兩座城市分別是唐山(38個(gè)/萬(wàn)噸)、鞍山(40個(gè)/萬(wàn)噸)，不到平均值的1/4;最高兩座城市即北京和珠海的相應(yīng)指標(biāo)值則分別達(dá)到了457個(gè)/萬(wàn)噸、414個(gè)/萬(wàn)噸，超過(guò)了平均水平的1．5倍以上，是最低兩座城市相應(yīng)指標(biāo)值的10倍以上。東部既有北京、珠海、海口和廈門等單位碳排放提供就業(yè)崗位數(shù)多的服務(wù)業(yè)發(fā)達(dá)城市，也有唐山、鞍山、邯鄲、撫順等單位碳排放提供就業(yè)崗位數(shù)少的重化型老工業(yè)城市，城市之間相差甚大的資源稟賦、能源效率、勞動(dòng)生產(chǎn)率和職能分工等綜合因素導(dǎo)致導(dǎo)致它們單位碳排放提供就業(yè)崗位數(shù)的分異顯著。

(二)碳排放的主要影響因素分析

根據(jù)(4)式，運(yùn)用SPSS19．0軟件的嶺回歸函數(shù)分別對(duì)樣本城市整體及東、中、西部各市進(jìn)行擬合回歸。設(shè) K 值取值為［0，1］，步長(zhǎng)為0．01，得到嶺回歸的嶺跡圖。從各嶺跡圖看出，當(dāng) K＞0．07時(shí)，嶺跡圖變化趨于平穩(wěn)，自變量回歸系數(shù)也趨于穩(wěn)定，因而文中取k=0．08時(shí)的嶺回歸擬合結(jié)果確定隨機(jī)模型。再對(duì)回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)，調(diào)整后 R2、F檢驗(yàn)值均通過(guò)了相應(yīng)的檢驗(yàn)，嶺回歸方程中全部自變量的參數(shù)t也基本上通過(guò)了顯著性為5%的t檢驗(yàn)，說(shuō)明四個(gè)截面模型的嶺回歸方程擬合較好，具體擬合結(jié)果如表4所示。

表4 k=0．08時(shí)嶺回歸的擬合結(jié)果

各指標(biāo)非標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程系數(shù)即B值表明常住人口數(shù)、人均GDP、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化演進(jìn)水平每發(fā)生1%的變化，將引起CO2排放總量相應(yīng)發(fā)生b、c、d1、d2所指代數(shù)值的百分?jǐn)?shù)變化。

1．樣本城市整體情況。表4第二行顯示，碳排放量的影響因素按顯著程度大小排序，常住人口數(shù)、能源強(qiáng)度、人均GDP值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化水平每增加1%，導(dǎo)致碳排放總量分別增加0．880 6%、0．864 7%、0．821 8%、0．045 2%，樣本城市碳排放對(duì)常住人口數(shù)、能源強(qiáng)度、人均GDP值比較敏感，表明這三者是城市碳排放的決定性因素。其原因解釋如下:人口增長(zhǎng)對(duì)能源、土地和水等資源產(chǎn)生了更大的需求，特別是化石能耗增加導(dǎo)致CO2排放量的增長(zhǎng)，對(duì)環(huán)境造成了壓力;而以能源強(qiáng)度為代表的技術(shù)水平提高則在一定程度上抑制了碳排放的過(guò)快增長(zhǎng);以人均GDP值為代表的財(cái)富增長(zhǎng)引致生產(chǎn)能力提高、生活水平進(jìn)步，均增加了資源環(huán)境的負(fù)荷，這與我國(guó)廣大城市大多還處于工業(yè)化中期的發(fā)展階段是相適應(yīng)的;而廣大城市還是“三高一低(高投入、高消耗、高污染、低效益)”的粗放式發(fā)展模式，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整步伐不快，從而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化演進(jìn)水平對(duì)碳排放增長(zhǎng)的緩解作用不夠明顯。

2．三大地帶城市差異。從東、中、西三大地帶城市來(lái)看，各變量對(duì)碳排放量的影響大小存在差異:首先，東部城市的能源強(qiáng)度、常住人口數(shù)、人均GDP值的估計(jì)系數(shù)最大，它們每增加1%，將引起碳排放量分別增長(zhǎng) 0．944 9%、0．919 6%、0．865 9%;其次，中部城市估計(jì)系數(shù)按大小排序依次是常住人口數(shù)＞能源強(qiáng)度＞人均GDP值，它們每各增加1%，將引起碳排放量分別增長(zhǎng)0．880 8%、0．844 3%、0．832 5%;第三，最低的西部城市估計(jì)系數(shù)按大小排序依次為能源強(qiáng)度＞常住人口數(shù)＞人均GDP值，它們每各增加1%，將引起碳排放量分別增長(zhǎng)0．818 7%、0．780 9%、0．560 0%。以上說(shuō)明能源強(qiáng)度、常住人口數(shù)、人均GDP值對(duì)東部城市碳排放量的影響因素最顯著，而對(duì)西部城市的敏感性最低，對(duì)中部城市的顯著性居中。這主要還是它們所處經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展階段的不同所造成的，東、西部城市的技術(shù)狀況、人口密度和財(cái)富水平剛好是一高一低兩個(gè)極端，因而其對(duì)碳排放的影響因素也是一大一小。另外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化演進(jìn)水平對(duì)碳排放的影響雖不如其它三個(gè)因素顯著，但在三大地帶城市之間也存在差異:西部城市最大，東部次之，中部最小。原因主要在于西部城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平最低，第三產(chǎn)業(yè)比重較低，碳排放對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的敏感性最大;而東部城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平最好，大都由“二三一”結(jié)構(gòu)向“三二一”轉(zhuǎn)變過(guò)程中，碳排放對(duì)其的敏感性也較大。

本文通過(guò)運(yùn)用Theil指數(shù)，測(cè)度我國(guó)地級(jí)以上城市GDP值前110強(qiáng)城市碳排放的區(qū)域差異，并采用STIRPAT模型分析碳排放量的影響因素，最后得到以下結(jié)論:

1．中國(guó)城市碳排放的空間分異較為明顯，西部城市的碳排放水平整體上落后于東、中部城市?？傮w差異值按碳排放強(qiáng)度＞人均碳排放＞單位碳排放提供就業(yè)崗位數(shù)的順序遞減，地帶內(nèi)差異遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于地帶間差異。

2．一階分解各指標(biāo)的Theil指數(shù)，發(fā)現(xiàn)均是以地帶內(nèi)差異為主。地帶內(nèi)差異值按大小排序，碳排放強(qiáng)度為東部＞西部＞中部;人均碳排放為西部＞東部＞中部;單位碳排放提供就業(yè)崗位數(shù)為東部＞中部＞西部。

3．常住人口數(shù)、能源強(qiáng)度、人均GDP值是影響樣本城市整體碳排放量的主導(dǎo)因素，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化演進(jìn)水平對(duì)碳排放增長(zhǎng)的緩解作用不甚明顯。東、西部城市碳排放量的影響因素按能源強(qiáng)度＞常住人口數(shù)＞人均GDP值的順序遞減，而中部城市則是常住人口數(shù)＞能源強(qiáng)度＞人均GDP值的排序。各因素對(duì)城市碳排放的影響存在區(qū)域差異，也直接導(dǎo)致城市間碳排放存在較大的空間分異。

本文研究的不足之處在于:因收集全部城市、較長(zhǎng)時(shí)期、較多指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在較大困難，本文一方面只對(duì)2009年110座城市的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，基于碳排放還受路徑依賴影響，今后還要加強(qiáng)時(shí)序動(dòng)態(tài)變化方面的研究;二是對(duì)樣本城市只按東、中、西部進(jìn)行分類，未能更加細(xì)致深入地研究各種職能類型城市低碳發(fā)展的差異，以及交通和建筑部門、各細(xì)分行業(yè)、生活消費(fèi)等碳排放的不同。

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