中国城镇化率影响全要素碳排...率的空间效应和传导机制研究_刘林杰.pdf

中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应和传导机制研究刘林杰（中国地质大学（武汉）经济管理学院，湖北 武汉 ）摘要伴随中国经济社会进入新发展阶段，新型城镇化建设和绿色低碳发展面临新要求和新挑战，促进城镇碳减排是我国实现碳达峰、碳中和目标的关键。本文选取 年中国省际面板数据，基于全要素碳排放效率角度，考察中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应和传导机制，对协同推进中国城镇化建设和“双碳”目标实现的路径进行探索。研究结果表明，中国城镇化率对全要素碳排放效率提升具有正向促进作用，且存在正向空间溢出效应，产业结构、技术创新、人力资本和生活消费在影响产生过程中表现出差异化中介效应。在全要素碳排放效率约束下，加快推进中国新型城镇化进程，应深入贯彻落实新发展理念，尊重区域发展差异，提升政策举措的科学性和针对性，加快产业结构优化升级、促进绿色低碳技术创新研究应用、不断优化人力资本结构、积极倡导绿色低碳生活。关键词全要素碳排放效率；城镇化率；空间效应；传导机制 中图分类号 文献标识码 文章编号 （）引言深入推进新型城镇化建设，既是“十四五”时期我国现代化经济体系建设的重要内容，也是 年远景目标的重要内容。伴随我国经济社会不断发展，中国共产党人从中国基本国情出发不断赋予新型城镇化发展战略的新内涵，新型城镇化战略纵深推进，我国城镇化水平和质量也呈现出快速提升趋势。新时代背景下加快推进新型城镇化建设，是加快畅通国内大循环、激发内需潜力、促进经济高质量发展的强大引擎，是对加快促进我国经济社会全面转型、优化区域经济布局、促进区域协调发展的重要抓手和有力支撑。科学研判推进中国新型城镇化建设的有效路径，对加快现代经济体系建设具有重要现实意义。加快推进城镇碳减排，尽早实现碳达峰、碳中和，是我国经济社会全面绿色低碳转型的标志和必然要求。围绕加快碳减排，实现碳达峰、推进碳中和，习近平总书记亲自部署，碳达峰、碳中和“”政策体系明确了我国碳达峰、碳中和的重点任务，擘画了我国经济社会绿色低碳转型的发展蓝图。我国能源消费总量长期持续增长、化石能源占比持续稳居高位，碳排放总量基数较大、效率有待提升，加快推进碳减排、尽早实现碳达峰、碳中和面临较大压力和挑战。着力提升全要素碳排放效率是协调推进经济社会发展和双碳目标实现的必由之路，本文从全要素碳排放效率角度出发考察碳达峰、碳中和问题，探索提升全要素碳排放效率的路径。城镇化过程既是产业和人口不断集聚、经济社会快速发展的过程，也是能源大量消耗、碳排放高度集中的过程。城镇化地区一般也是经济社会全面绿色低碳转型、绿色低碳技术创新与推广的引领者，是促进碳减排，提升碳排放效率的关键一环和首善之地。城镇地区逐步成为我国经济发展方式转变的 年月第 卷第期云南师范大学学报（哲学社会科学版），作者简介 刘林杰，男，云南昆明人，中国地质大学（武汉）在读博士研究生，研究方向为区域经济、资源环境经济。基金项目 教育部人文社会科学研究项目“后京都时代国际碳市场复杂系统的结构与演化研究”（）。黄茂兴，张建威 中国推动城镇化发展：历程、成就与启示 数量经济技术经济研究，（）杨美成城镇化对经济增长和碳排放的时变影响技术经济与管理研究，（）重心和关键，新型城镇化建设和绿色低碳发展，在新时代背景下面临新要求和新挑战，加快促进城镇地区率先实现“双碳”目标，是我国实现碳达峰、碳中和目标的关键所在。本文的价值和意义在于：第一，从全要素碳排放效率角度出发，为双碳目标和经济社会高质量发展问题提供新的研究视角，厘清中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应和传导机制，有助于进一步丰富中国新型城镇化率与碳排放效率问题的相关理论，对后续城镇化绿色低碳转型相关研究具有一定参考价值；第二，厘清城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应，有助于高质量推进新型城镇化建设，推进城镇体系协调发展；第三，探索城镇化率影响全要素碳排放效率的传导机制，有助于更好地发挥中国城镇化建设正向效用，实现城镇化建设推进和全要素碳排放效率提升的有效衔接和相互协调。一、文献综述与问题提出在应对全球气候变化过程中，碳达峰、碳中和是对温室气体排放增量和存量的调控，碳减排是推进碳达峰实现碳中和的必由之路。基于学术界现有关于碳排放效率的界定和研究，为综合考察碳排放过程中能源消耗、经济产出等多方面因素，本文选取经济社会发展过程中的全要素碳排放效率概念，表示在降低各类要素投入、增加期望产出的同时，尽可能减少碳排放规模。在城镇化快速推进过程中，产业集聚和人口集中同时也导致温室气体大规模排放。关于城镇化影响碳排放的方式和类型，现有相关研究主要涉及总效应、直接效应、间接效应和空间效应等。综合来看，现有研究一方面着重运用双变量分析和联合分析方法考察城镇化影响碳排放的总效应和直接效应，关于城镇化影响碳排放的间接效应研究仍有待进一步深入；另一方面，关于空间效应的研究聚焦于单一空间尺度分析，对于多尺度空间关联的研究相对少见，有待进一步完善。关于城镇化影响碳排放的结果主要包括驱动、制动和条件性种观点，尚未形成一致研究结论。第一种观点认为城镇化对碳排放具有正向驱动作用，加剧了碳排放强度的增长，如曾珍等在研究中提出人口城镇化和土地城镇化能够对农业碳排放产生驱动作用。第二种观点则认为城镇化对碳排放的影响呈现出负向制动效应，一定程度上抑制了碳排放总量的增加，如牛鸿蕾城镇化率提升抑制碳排放增加的原因在于不同因素的相互强化和抵消。第三种观点则认为城镇化对碳排放的影响存在条件性，往往表现出非线性特征，如冯冬等?10研究认为城镇化对碳排放的影响表现出先降后升的“正型”曲线关系，范建双等?11则基于空间效应分析提出城镇化对碳排放的直接影响表现出负向制动效应，而空间溢出影响则为正向驱动效应。由于研究尺度、研究样本、研究方法、时序长短存在差异，国内外学术界关于城第期刘林杰：中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应和传导机制研究?10?11王国刚城镇化：中国经济发展方式转变的重心所在经济研究，（）庄贵阳，窦晓铭新发展格局下碳排放达峰的政策内涵与实现路径新疆师范大学学报（哲学社会科学版），（）孙艺璇，程钰，张含朔城市工业土地集约利用对碳排放效率的影响研究 以中国 个副省级城市为例长江流域资源与环境，（），：，（）李金铠，马静静，魏伟 中国八大综合经济区能源碳排放效率的区域差异研究 数量经济技术经济研究，（）王锋，林翔燕，刘娟，等 城镇化对区域碳排放效应的研究综述 生态环境学报，（）程琳琳，张俊飚，何可多尺度城镇化对农业碳生产率的影响及其区域分异特征研究 基于 、指数与 的实证 中南大学学报（社会科学版），（）曾珍，韩纪琴，吴义根 基于面板数据的 模型分析安徽省城镇化对农业碳排放的影响 中国农业大学学报，（）牛鸿蕾 中国城镇化碳排放效应的实证检验 统计与决策，（）冯冬，李健 我国三大城市群城镇化水平对碳排放的影响 长江流域资源与环境，（）范建双，周琳城镇化及房地产投资对中国碳排放的影响机制及效应研究地理科学，（）镇化与碳排放效率的关系问题尚未达成共识，城镇化影响碳排放的路径和机制仍需进一步拓展和探索。尽管国内外学术界已开始关注城镇化与碳排放效率的关系问题，但现有相关研究成果相对较少，有待进一步丰富。一种观点认为城镇化能够促进碳排放效率提升，如范晓莉基于 模型碳生产率的研究中提出，新型城镇化率提升能够有效促进碳生产率增长，但城镇化并非主要驱动因素。另一种观点则认为城镇化不利于碳排放效率提升，如王鑫静等通过考察不同国家城镇化，研究提出城镇化对碳排放效率提升表现出显著负向抑制效应。第三种观点认为城镇化与碳排放效率的关系存在不确定性，如高文静等提出城镇化水平较低时对工业碳生产率的影响并不显著，伴随城镇化水平提升，逐步显示负向抑制作用；王怡维等认为土地城镇化过程对碳排放效率的影响效应并非一成不变，并进一步提出土地城镇化对碳生产率的影响呈现出单向非线性特征。纵观现有研究成果，一方面，现有研究直接针对城镇化与碳排放效率关系的研究相对较少；另一方面，关于城镇化与碳排放效率的关系问题，尚未形成统一的观点和解释。借鉴学术界现有研究成果，本文首先采用三阶段超效率 模型测算全要素碳排放效率，然后综合运用空间计量模型、中介效应模型全面考察中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应和传导机制。深入探讨城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应如何？中国城镇化率影响全要素碳排放效率的传导路径有哪些？存在何种差异？通过探讨上述问题，厘清中国城镇化率与全要素碳排放效率的关系问题，助力新型城镇化建设促进经济社会绿色低碳转型。二、理论机制与研究假设（一）理论机制城镇化率影响全要素碳排放效率的作用机制，是城镇化建设过程中直接作用于全要素碳排放效率，以及通过产业结构、空间关联等其他因素间接作用于全要素碳排放效率的所有路径和机制总和。在城镇化影响全要素碳排放效率过程中，直接作用和各类间接作用共同构成一个有机整体，各类效应相互加强、抵消，最终形成城镇化率综合影响全要素碳排放效率的总效应。图城镇化率影响全要素碳排放效率的分析框架在构建城镇化率影响全要素碳排放效率作用机制分析框架过程中，借鉴现有研究成果，在分析城镇化率直接影响全要素碳排放效率的同时，将产业结构、技术创新、人力资本、生活消费纳入分析框架，在实证研究过程中运用中介效应模型考察城镇化率影响全要素碳排放效率的间接作用路径。基于经济云南师范大学学报（哲学社会科学版）第 卷范晓莉新型城镇化视角下中国碳生产率影响因素研究 基于 模型的动态关系分析管理现代化，（）王鑫静，程钰 城镇化对碳排放效率的影响机制研究 基于全球 个国家面板数据的实证分析 世界地理研究，（）高文静，柳亚琴，潘明清 工业化、城镇化对工业碳生产率的门槛效应分析 宏观经济研究，（）王怡维，杨树旺，田梦，等 土地城镇化与碳生产率的非线性影响关系研究 生态经济，（）刘林杰，杨树旺中国城镇化进程影响全要素碳排放效率的区域异质性研究云南社会科学，（）社会发展差异、区域分工和要素流动等考虑，城镇化过程中不同方向的要素流动对全要素碳排放效率的影响也同样存在较大差异，因此在考察城镇化率影响全要素碳排放效率作用机制过程中，将空间因素也纳入分析框架，运用空间计量模型考察城镇化率影响全要素碳排放效率过程中的空间效应（见图）。（二）研究假设城镇化是各类生产要素在一定空间范围的集聚，城镇化的空间效应集中体现在不同城镇之间要素的相互流动和城镇空间结构的不断演化。碳排放和碳流动是城镇化影响全要素碳排放效率过程中产生空间效应的具体表现。一方面，生产要素的跨区域流动，对不同城镇能源消费规模和效率产生影响，并最终影响到与之高度关联的全要素碳排放效率；另一方面，碳因子伴随空气流通和挤压扩散在空间上的转移，造成碳因子密度的空间溢出，并最终形成碳因子密度和全要素碳排放效率“高高”“低低”相邻的空间特征。基于此，本文提出假设：城镇化率在影响全要素碳排放效率过程中存在空间溢出效应。城镇化的不断推进过程，也是产业结构不断演进的过程，城镇化水平提升能有效促进产业结构优化升级。在城镇化过程中的消费需求、要素供给、基础设施调整促进了产业结构从初期第二产业占比不断增加到后期第三产业占比不断增加的演进。配第克拉克定律表明，产业结构调整呈现出从“一、二、三”顺次演化特征，产业结构调整能否有效促进全要素碳排放效率的提升主要取决于产业结构调整所处的阶段，只有当产业结构升级进入以第三产业为主或第二产业绿色化转型阶段，产业结构调整才能有效促进全要素碳排放效率提升。基于此，本文提出假设：城镇化率能够通过产业结构调整间接影响全要素碳排放效率。城镇化对技术创新的影响作用主要体现在科学技术的需求刺激、技术集聚和知识溢出等方面，但不同类型的技术创新对全要素碳排放效率的影响存在较大差异。?10可见，城镇化通过技术创新对全要素碳排放效率影响效应并非一成不变，只有当低碳技术创新在创新效应发挥中占主导作用、减碳效应大于能源需求扩大效应时，城镇化推进才能通过技术创新有效促进全要素碳排放效率的提升。?11基于此，本文提出假设：第期刘林杰：中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应和传导机制研究?10?11严丹，吴江秋，于霞新型城镇化、资源和环境耦合协调发展研究 以广东为例 湖南财政经济学院学报，（）刘降斌，刘秋明空间视角下经济增长、城镇化与二氧化碳排放强度关系研究商业经济研究，（）黄晓慧，杨飞，陆迁城镇化、空间溢出效应与农业碳排放 基于 年省级面板数据的实证分析华东经济管理，（）程琳琳，张俊飚，何可多尺度城镇化对农业碳生产率的影响及其区域分异特征研究 基于 、指数与 的实证中南大学学报（社会科学版），（）王睿，张赫，强文丽，等基于城镇化的中国县级城市碳排放空间分布特征及影响因素地理科学进展，（）赵巧芝，闫庆友，赵海蕊 中国省域碳排放的空间特征及影响因素 北京理工大学学报（社会科学版），（）裴潇，胡晓双 城镇化、环境规制对产业结构升级影响的实证 统计与决策，（）王淑英，卫朝蓉，寇晶晶产业结构调整与碳生产率的空间溢出效应 基于金融发展的调节作用研究工业技术经济，（）刘畅，田晓丽 地区环保投资、城镇化与绿色技术创新 基于空间杜宾模型及中介效应的实证研究 科技管理研究，（）王淑英，程南皓，卫朝蓉 绿色技术创新与碳生产率的空间溢出效应 基于政府支持的调节作用研究 管理现代化，（）孙丽文，李翼凡，任相伟产业结构升级、技术创新与碳排放 一个有调节的中介模型技术经济，（）：城镇化率能够通过技术创新间接影响全要素碳排放效率。城镇化能够通过需求、供给、学习和知识溢出等效应的发挥，促进人力资本的积累。城镇化既是人口数量规模的扩大过程，也是人口素质的提升过程。人口数量和质量的提升是人力资本不断累积的重要表现，城镇化是促进我国人力资本水平提升的重要驱动力。人力资本对全要素碳排放效率的影响效应取决于经济社会发展所处阶段和方式，人力资本对碳排放的增加和降低效应同时存在，当经济社会发展阶段不断推进和方式逐步优化，碳排放增加效应和降低效应达到均衡状态，人力资本累积将有利于全要素碳排放效率提升。基于此，本文提出假设：城镇化率能够通过人力资本积累间接影响全要素碳排放效率。规模效应和示范效应是城镇化影响生活消费的集中表现，城镇化是人口和产业的不断集聚的过程，也是消费需求和消费结构演变的过程，往往对生活消费表现出显著正向促进效应。生活消费影响全要素碳排放效率的效应主要取决于生活消费结构的变化，居民生活消费是否能够有效促进全要素碳排放效率提升，最终取决于城镇居民生活消费所处阶段，只有当城镇居民生活方面全面绿色低碳转型，绿色低碳消费在城镇居民生活消费中占主导地位，居民生活消费才能在全要素碳排放效率提升过程中表现出正向促进特征。基于此，本文提出假设：城镇化率能够通过生活消费间接影响全要素碳排放效率。三、研究设计（一）指标选取 被解释变量：全要素碳排放效率（）。鉴于经典 模型运用过程中存在的误差，采用三阶段超效率 模型对外部环境、随机误差对决策单元产生的影响进行处理，提升各省份全要素碳排放效率测算的稳健性和区分度。投入指标主要包括资本存量（）、人口总数（）、能源消费量（）个指标。期望产出指标选取地区生产总值（）衡量、非期望产出指标选取二氧化碳排放（）表示。环境类指标主要包括城镇化水平、产业结构、技术创新、人力资本、生活消费、经济发展水平、环境规制、对外开放、城市人口密度、森林资源等指标。核心解释变量：中国城镇化率（），通过中国 个省区市城镇常住人口占总人口比重计算。中介变量：产业结构（）采用第二产业增加值占 比重进行表征，技术创新（）采用各省份技术市场成交额占 比重表征，人力资本（）采用各地区就业人员受教育程度表征，生活消费（）采用居民消费支出反映。控制变量：经济发展水平（）采用人均 表征，环境规制（）采用各省份工业污染治理项目本年完成投资占 比重表征，对外开放（）选取各省份当年利用外资金额占 比重表征，云南师范大学学报（哲学社会科学版）第 卷陈湘满，陈瑶城镇化质量、人力资本聚集及产业结构升级的动态关系 基于 模型的实证分析湘潭大学学报（哲学社会科学版），（）郭炳南，卜亚 人力资本、产业结构与中国碳排放效率 基于 与 模型的实证研究 当代经济管理，（）陈兵，乌静，王伟龙新型城镇化、城乡收入差距对居民消费的影响及区域差异商业经济研究，（）罗栋燊，沈维萍，胡雷 城镇化、消费结构升级对碳排放的影响 基于省级面板数据的分析 统计与决策，（）李建豹，黄贤金，揣小伟，等 江苏省人口城镇化与能源消费 排放耦合协调度时空格局及影响因素 经济地理，（）罗栋消费结构升级对二氧化碳排放影响的实证分析商业经济研究，（），（）贺勇，傅飞飞，廖诺基于 模型的工业研发投入对碳排放影响效应分析科技管理研究，（）城市人口密度（）选取城市人口密度反映人口集聚程度，森林资源（）采用森林覆盖率表征。（二）数据来源本文选取 年中国 个省区市（西藏自治区数据缺失）面板数据，相关数据整理自 中国统计年鉴 新中国六十年统计资料汇编 中国能源统计年鉴 中国环境数据库 中国林业统计年鉴 中国劳动统计年鉴 中国城市建设统计年鉴 等，采用移动平均法补齐部分缺失数据，价格类数据以 年为基期进行平减。以纵轴表示全要素碳排放效率，横轴表示城镇化率，城镇化率与全要素碳排放效率的散点图表明（见图），城镇化率和全要素碳排放效率水平总体上呈现出正向相关系，但城镇化率影响全要素碳排放效率的具体路径和效应水平，仍需通过实证模型完成进一步检验估计。图城镇化率与全要素碳排放效率的散点图（三）空间计量模型设定在空间计量模型设定的过程中，首先对 模型进行拓展，构建普通面板线性基准回归模型。然后在 此 基 础 上，将 空 间 交 互 变 量 纳 入 基 准 模 型，进 一 步 构 建 空 间 面 板 计 量 模 型。对 传 统 模型等式两端同时取对数，重新定义等式两边各因素含义并引入城镇化率等因素，由此得到不考虑空间交互效应的普通面板线性基准回归模型。全要素碳排放效率（）为被解释变量，核心解释变量为城镇化水平（），为控制变量，、和 分别表示地区固定效应、时间固定效应和误差项。在传统面板线性回归模型的基础上，将内生空间交互效应和外生交互效应同时纳入传统面板线性回归模型，进一步构建面板空间杜宾模型。全要素碳排放效率在受当地相关因素影响的同时，还受相邻地区全要素碳排放效率和相关因素的共同影响。（四）中介效应模型设定借鉴学术界现有传导机制研究方法，以 拓展模型为基础，进一步构建中国城镇化率影响全要素碳排放效率的中介效应检验模型。基于逐步回归法完成中介效应检验，核心解释变量城镇化率作用于全要素碳排放效率的作用路径系数为，反映了城镇化率影响全要素碳排放效率的总效应；系数表示城镇化率影响中介变量的效应；系数表示中介变量作用于全要素碳排放效率的效应，系数和的乘积能够反映城镇化率影响全要素碳排放效率的间接效应；系数 是引入中介变量后，核心解释变量城镇化率对全要素碳排放效率的影响系数，是城镇化率影响全要素碳排放效率的直接效应。第期刘林杰：中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应和传导机制研究李华，马进 环境规制对碳排放影响的实证研究 基于扩展 模型 工业技术经济，（），（）温忠麟，张雷，侯杰泰，等中介效应检验程序及其应用心理学报，（）四、实证检验结果分析（一）空间相关性检验基于邻阶和反距离两种空间权重矩阵，计算全要素碳排放效率的全局 指数和 指数，检验其空间相关性。邻接空间权重矩阵下，全局 指数测算结果均显著大于，且从 年的 增长到 年的 ，指数结果均显著小于，且从 年的 下降到 年的 ，全要素碳排放效率在空间上的正向相关关系得到进一步强化，全要素碳排放效率在空间分布上呈现出“高高”“低低”集聚趋势，即在较高全要素碳排放效率城市周边的城市往往也拥有较高全要素碳排放效率，在较低全要素碳排放效率城市周边的城市往往也拥有较低全要素碳排放效率。反距离空间权重矩阵下，全局 指数测算结果均大于，指数结果均小于，与邻接空间权重矩阵下的测算结果相似，可见中国全要素碳排放效率在空间上的空间正相关性检验稳健可信（结果见图）。图全要素碳排放效率空间相关性检验结果（二）中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应检验结果在邻阶空间权重矩阵下的检验结果显示，空间误差（）和空间滞后（）统计量显著为正，不能拒绝存在内生空间交互效应和误差项空间交互效应的假设。检验统计量均通过显著性检验，可见 模型不能退化为 和 模型。检验结果显示，统计值分别为 和 ，且均通过的显著性检验，与 检验结果一致，可以拒绝 模型退化为 和 模型的原假设。检验统计量为 且通过显著性检验，在模型估计中应选用固定效应模型。固定效应类型 检验统计量分别为 和 ，且通过显著性检验，选取时空双固定的空间杜宾模型完成相关估计。全要素碳排放效率空间自回归系数为正，且在的水平下通过显著性检验，可见全要素碳排放效率在空间上呈现出正向空间依赖性，相邻地区全要素碳排放效率的提升能够发挥空间溢出效应，加速资源要素空间流动和共享，促进本地全要素碳排放效率进一步改善。普通面板估计模型和时空双固定 模型的城镇化率估计系数显著为正，可见中国城镇化已进入高质量发展阶段，新型城镇化的纵深推进与全要素碳排放效率的提升能够实现协调有序，推进城镇化有可能促进全要素碳排放效率的提升。城镇化率的空间滞后项估计系数显著为正，相邻地区城镇化率的提升能够有效带动周边地区经济社会绿色低碳发展，充分发挥集聚效应、规模效应和学习效应，形成正向空间溢出效应，有效促进本地区全要云南师范大学学报（哲学社会科学版）第 卷王玉娟，江成涛，蒋长流新型城镇化与低碳发展能够协调推进吗？基于 个地级及以上城市的实证研究财贸研究，（），：，（）素碳排放效率的提升（结果见表）。表中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间计量回归结果变量 空间固定时间固定时空双固定 （）（）（）（）（）（）（）（）（）（）控制变量 （）（）（）注：括号内为值，、分别表示在、和的水平下显著。根据偏导数矩阵对估计结果进行分解，得到城镇化率影响全要素碳排放效率的直接效应、间接效应和总效应。估计结果显示，直接效应、间接效应和总效应系数分别为 、和 ，且在和的水平下通过显著性检验，可见城镇化率能够在全要素碳排放效率提升过程中产生正向促进作用。（三）稳健性检验为验证前文实证结果的稳健性和可靠性，本文采用调整空间权重矩阵和改变核心解释变量两种方法进行稳健性检验。在空间效应检验模型中选用反距离空间权重矩阵得到模型（）估计结果；基于邻接空间权重矩阵，采用城镇建成区面积占比度量城镇化率得到模型（）估计结果。通过更换空间权重矩阵和城镇化率度量方法，城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应稳健性检验结果（结果见表），空间效应估计系数为正且通过显著性检验，稳健性检验结果与前文实证结果基本一致，可见城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应研究结论较为稳健。表城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应稳健性检验变量 控制变量（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）注：括号内为值，、分别表示在、和的水平下显著。五、城镇化率影响全要素碳排放效率的传导机制分析（一）城镇化率通过产业结构影响全要素碳排放效率城镇化率能够通过产业结构调整对全要素碳排放效率产生影响，且表现出显著地区差异。从全国来看，城镇化率影响全要素碳排放效率的总效应系数（）为 、城镇化率对产业结构的影响系数（）为 、产业结构对全要素碳排放效率的影响系数（）为 、城镇化率影响全要素碳排放效率的直接效应系数（）为 ，均通过显著性检验。由 与直接效应系数（）可知，产业结构能够在城镇化率影响全要素碳排放效率过程中发挥部分中介效应，且中介效应占比为 。从四大板块来看，在城镇化率影响全要素碳排放效率过程中，产业结构能够在东部、中部、西部地区发挥部分中介效应，但中介效应占比分别为 、和，呈现出较大地区差异；与此同时，东北地区城镇化率对全要素碳排放效率的影响过程中，产业结构变化尚未发挥显著中介效应。综上所述，城镇化率对全要素碳排放效率的影响，部分是通过产业结构绿色低碳化调整实现的，伴随城镇化率不断提升，能够有效促进产业结构绿色低碳转型，促进能源消费规模降低和能源利用效率提升，进而促进全要第期刘林杰：中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应和传导机制研究素碳排放效率提升（结果见表）。表城镇化率产业结构全要素碳排放效率检验结果地区 全国范围 （）（）（）（）东部地区 （）（）（）（）东北地区 （）（）（）（）中部地区 （）（）（）（）西部地区 （）（）（）（）注：括号内为值，、分别表示在、和的水平下显著。产业结构优化是提升全要素碳排放效率，促进碳达峰、碳中和的重要途径。以东北地区辽宁省沈阳市为例，作为我国重要的老工业基地，传统重工业在沈阳市城镇化、工业化发展过程中发挥了重要作用。沈阳城镇化率不断提升的过程，也是工业产业不断发展的过程，以第二产业为主的产业结构促进了沈阳城镇化水平不断提升，也在新时期一定程度上制约了沈阳市绿色低碳转型发展。当前，沈阳市已经高度重视在城镇化过程中，以产业结构转型，促进经济社会绿色低碳转型发展，提升全要素碳排放效率，促进碳达峰、碳中和。一方面，沈阳市立足制造业传统优势，将节能增效作为工业发展中的重要方向，控制工业领域排放，着力推动传统工业能效提升；另一方面，加快培育战略新兴产业、现代服务业，逐步形成以服务经济为主导的产业结构。（二）城镇化率通过技术创新影响全要素碳排放效率技术创新能够在城镇化率影响全要素碳排放效率过程中发挥差异性中介效应。在全国样本中，城镇化率影响全要素碳排放效率的总效应系数（）为 、城镇化率影响技术创新的系数（）为 、技术创新作用于全要素碳排放效率的系数（）为 、引入技术创新后城镇化率间接作用于全要素碳排放效率的直接效应系数（）为 ，均通过显著性检验，此时技术创新在城镇化率影响全要素碳排放效率过程中表现出部分中介效应，中介效应占比为。从四大板块来看，技术创新在东部地区表现出完全中介效应，检验表明技术创新能够在西部地区表现出部分中介效应，但技术创新在东北地区、中部地区城镇化率影响全要素碳排放效率过程中尚未表现出显著中介效应（结果见表）。表城镇化率技术创新全要素碳排放效率检验结果作用路径 全国范围 （）（）（）（）东部地区 （）（）（）（）东北地区 （）（）（）（）中部地区 （）（）（）（）西部地区 （）（）（）（）注：括号内为值，、分别表示在、和的水平下显著。技术创新是城镇化过程中推进生产生活绿色低碳转型的重要支撑。我国东部地区科教资源集聚，云南师范大学学报（哲学社会科学版）第 卷技术创新水平领先，在城镇化建设与全要素碳排放效率提升过程中技术创新发挥了重要作用。以上海市为例，改革开放以来上海市城镇化率快速提升并进入内涵式发展阶段。在上海市协调推进城镇化和全要素碳排放效率提升过程中，一方面上海市印发“十四五”新型城镇化实施方案 等规范性文件，明确提出在新型城镇化建设中着力增强创新创业能力、推进智慧化改造，以技术创新全面支撑上海市新型城镇化水平提升；另一方面，在 上海市碳达峰实施方案 中要求开展绿色低碳科技创新行动，聚焦重点领域低碳转型关键技术，全面提升低碳零碳负碳科技创新能力和水平，在新型城镇化建设中以绿色低碳技术创新支撑全市全要素碳排放效率提升，促进碳达峰、碳中和目标实现。（三）城镇化率通过人力资本影响全要素碳排放效率人力资本在城镇化率影响全要素碳排放效率过程中的传导作用表现为一定遮掩效应。从全国层面来看，城镇化率影响全要素碳排放效率的总效应系数（）为 、直接效应系数（）为 、城镇化率影响人力资本的系数（）为 ，基于 检验调节测试结果，尽管人力资本对全要素碳排放效率的影响系数（）未通过显著性检验，但人力资本仍存在一定中介效应。由于 与城镇化率直接效应系数 异号，且，表明在城镇化率影响全要素碳排放效率过程中，人力资本的中介效应表现为遮掩作用，占比为 ，人力资本积累不足一定程度上制约了城镇化率对全要素碳排放效率提升。从四大板块来看，人力资本在城镇化率影响全要素碳排放效率过程中的中介效应表现出显著空间差异，人力资本在东部地区表现出完全中介效应，在中部地区、西部地区则表现为遮掩效应，在东北地区的中介效应尚不显著（结果见表）。表城镇化率人力资本全要素碳排放效率检验结果作用路径 全国范围 （）（）（）（）东部地区 （）（）（）（）东北地区 （）（）（）（）中部地区 （）（）（）（）西部地区 （）（）（）（）注：括号内为值，、分别表示在、和的水平下显著。人才是城镇化进程的核心要素，也是加快提升全要素碳排放效率的关键。城镇化率提升是人在空间上的集聚，全要素碳排放效率提升是人在生产生活方式上转变的结果。以中部地区武汉市为例，中新网数据显示截至 年月武汉市拥有 所高校、家科研院所、位院士和 个国家级创新平台，余万大学生为武汉市城镇化发展注入了新鲜血液和活力，为武汉市人力资本积累奠定了坚实基础。为进一步加快人力资本积累，武汉市先后出台 关于进一步做好高校毕业生留汉就业创业工作的通知 等针对性政策，吸引人才留汉到汉、支持在汉人才成长，促进武汉市人力资本积累。与此同时，为充分发挥人力资本和科教资源优势，武汉市成立“低碳经济”学院低碳研究中心，开设低碳专业，培养新型低碳科技人才，以“碳达峰、碳中和”专门人才助力全要素碳排放效率提升。（四）城镇化率通过生活消费影响全要素碳排放效率城镇化率对全要素碳排放效率的部分影响是通过生活消费绿色低碳转型产生的，且不同区域呈现出显著差异。在全国层面，城镇化率影响全要素碳排放效率的总效应系数（）为 、直接效应系数（）为 、城镇化率对生活消费的影响系数（）为 、生活消费对全要素碳排放效率的影响系数（）为 ，且均通过显著性检验，可见城镇化率能够通过生活消费影响全要素碳排放效率提升，中介效应占比达到 。从四大板块来看，在城镇化率影响全要素碳排放效率过程中，东部地区生活消费指标表现出完全中介效应，在西部地区表现为部分中介效应；在中部地区则表现为遮掩效应，第期刘林杰：中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应和传导机制研究生活消费的转型速度一定程度上制约了中部地区全要素碳排放效率提升；此外，在东北地区城镇化率影响全要素碳排放效率过程中，生活消费的传导作用尚不显著（结果见表）。表城镇化率生活消费全要素碳排放效率检验结果作用路径 全国范围 （）（）（）（）东部地区 （）（）（）（）东北地区 （）（）（）（）中部地区 （）（）（）（）西部地区 （）（）（）（）注：括号内为值，、分别表示在、和的水平下显著。生活消费是城镇化进程中推进经济社会全面绿色低碳转型的重要抓手。西部地区青海省西宁市 年城镇人口 万人、常住人口城镇化率达到 ，作为国家“低碳城市”试点城市，西宁市绿色建筑占新建比重超过、绿色公交覆盖率达到 、绿色通道新建里程超过 公里，在新型城镇化建设、绿色低碳生活方式推广等方面积累了系列经验做法，成为绿色发展样板城市。一方面，在西宁市新型城镇化建设和城市管理过程中高度关注生活消费的绿色低碳转型，在 西宁市“十四五”城市管理发展规划 西宁市“十四五”城市环境卫生基础设施建设规划 西宁市“十四五”城市生活垃圾分类规划 西宁市城市环境总体规划（）等规划中，围绕加快推动生活方式绿色革命、基础设施建设绿色转型，降低城市生活消费碳排放，助力碳达峰、碳中和，作出一系列重要部署和工作安排；另一方面，为落实碳达峰目标和碳中和愿景，西宁市在 西宁市“十四五”生态环境保护规划 等规划中，明确提出开展二氧化碳达峰行动、制定实施碳达峰行动方案，以居民生活、交通和建筑等领域碳排放强度对标活动为重点，在西宁市城镇建设中突出生活消费低碳发展。六、研究结论与政策启示为实证检验我国城镇化率对全要素碳排放效率提升的影响，本文基于拓展的 模型，综合运用空间计量模型和中介效应模型，实证检验中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应和传导机制。研究结果表明，中国城镇化率能够有效促进全要素碳排放效率提升，且存在一定正向空间溢出效应，推进城镇化建设与全要素碳排放效率并不矛盾。进一步研究表明，城镇化率能够通过产业结构、技术创新、人力资本和生活消费对全要素碳排放效率产生影响，但中介效应大小和形式存在一定差异性。基于研究结论，本文得出的启示是：其一，贯彻新发展理念，深入推进新型城镇化建设。锚定碳达峰、碳中和目标，在全要素碳排放效率约束下推进中国城镇化建设，必须深入贯彻新发展理念，将生态文明理念贯彻到新型城镇化建设始终，全面提升城镇化建设过程中的能源资源利用效率。促进城镇建设和管理过程绿色低碳转型，推进低碳城市建设，促进城镇建设和管理各环节符合绿色低碳要求。促进城镇生态环境保护，全面改善城镇绿色低碳生态环境。积极推广节能低碳建筑，着力提升城镇绿色低碳建筑普及率和能源利用效率，减少城镇碳排放规模。其二，深度调整产业结构，构建绿色低碳产业体系。城镇地区也是产业发展核心区，城镇化能够通过产业结构对全要素碳排放效率提升产生影响，应不断促进产业结构深度调整，加快构建绿色低碳产业体系。以服务业升级促进新型城镇化高质量发展，加快第二产业内部结构优化，支持绿色低碳产业发展，全面提升城镇经济发展规模和质量，促进经济社会发展与碳排放的脱钩，助力全要素碳排放效率的提升。其三，推进低碳技术创新，着力提升能源利用效率。技术创新在城镇化建设作用于全要素碳排放效云南师范大学学报（哲学社会科学版）第 卷率过程中，表现出显著间接效应，必须加快推进绿色低碳技术创新，促进城镇化建设和运营管理过程中经济社会全面绿色转型。既要加大力度促进绿色低碳基础研究和创新，也要积极促进各类绿色低碳技术在城镇化建设中的应用和推广。其四，优化人力资本结构，充分激发人力资本潜力。人口素质的提升和生产生活观念的转变，是城镇化建设治理提升的重要标志，人力资本在城镇化影响全要素碳排放效率过程中发挥显著间接效应，能够在全要素碳排放效率提升过程中发挥正向促进作用。既要增加人力资本积累规模，提升人力资本质量，也要优化人力资本空间布局，促进人力资本区域均衡发展，协调推进各地区人力资本积累。其五，倡导绿色低碳生活，促进全面绿色低碳转型。生活消费是能源消费和碳排放的重要来源，生活消费规模的扩张是城镇化建设的标志和必然趋势，城镇化建设过程能够通过生活消费对全要素碳排放效率产生间接作用。既要积极开展绿色低碳生活创建，加快形成绿色低碳生活方式，也要凝聚绿色低碳生活共识，形成全民参与良好格局，建立健全城镇居民碳普惠机制和路径，促进全要素碳排放效率提升。其六，注重区域空间差异，科学制定发展政策举措。中国幅员辽阔，东部、中部、西部、东北四大板块城镇化率差异显著，经济社会生态基底和发展趋势各有特点，在城镇化进程和绿色低碳发展过程中面临不同基础和条件。东部地区城镇化率相对领先，产业结构、技术创新、人力资本、生活消费水平均领先于其他地区，在协调推进新型城镇化建设与全要素碳排放效率提升过程中，应充分发挥直接效应和间接效应，激发城镇化对全要素碳排放效率的影响效应；中西部地区城镇化水平相对靠后，产业结构、技术创新、人力资本、生活消费等因素水平正快速提升，应有效发挥中西部地区城镇化后发优势，充分吸收借鉴东部地区先进经验，合理规避简单粗放式发展模式；东北地区作为我国老工业基地，产业基础好，城镇化进程中应加快产业结构优化升级，以产业节能降碳为重点，促进碳排放强度和规模双控双降低，有效推进新型城镇化建设，提升全要素碳排放效率。（，（），）：，：，：；责任编辑：乔小洺第期刘林杰：中国城镇化率影响全要素碳排放效率的空间效应和传导机制研究