摘 要：城市體系規(guī)模結構對工業(yè)碳排放強度具有重要影響。運用2006-2013年的中國省際數據，通過動態(tài)面板數據模型系統(tǒng)GMM估計方法進行實證分析表明：隨著城市體系規(guī)模結構的集中程度不斷提高，工業(yè)碳排放強度呈現“U型”變化。與過度分散或過度集中的城市體系相比，大中小城市協(xié)調發(fā)展的城市體系更有利于工業(yè)碳排放強度的降低。而且，隨著經濟發(fā)展水平的提高，城市體系規(guī)模結構集中度對工業(yè)碳排放強度的“U型”影響將會進一步強化。這反映出城市體系結構失調對工業(yè)碳排放降低的制約作用不會隨著經濟發(fā)展而自動緩解，因而需要通過政策引導城市體系結構優(yōu)化來促進減排。

關鍵詞：城市體系規(guī)模結構；經濟發(fā)展；工業(yè)碳排放

文章編號：2095-5960（2016）04-0077-09；中圖分類號：F290；文獻標識碼：A

一、引言與文獻綜述

改革開放以來，我國經濟發(fā)展和城鎮(zhèn)化都取得了舉世矚目的成就，我國經濟總量穩(wěn)居世界第二位，城鎮(zhèn)化率從1978年的17.92%增長到2014年的54.77%。與此同時，能源高消耗和碳排放的迅速增加也成為我國發(fā)展中無法回避的問題。根據世界能源所（WRI）的數據顯示，2009年我國超過美國成為世界第一大碳排放國家（許士春，龍如銀，2014）[1]，目前，我國每年碳排放超過 60億噸。面對日益突出的資源和環(huán)境壓力，綠色發(fā)展成為我國“十三五”時期的五大發(fā)展理念之一。為了進一步控制和減少碳排放，落實綠色發(fā)展目標，探討如何在經濟發(fā)展和城鎮(zhèn)化進程中降低碳排放強度就成為一個十分重要的問題。

城鎮(zhèn)化過程不僅包括人口身份和就業(yè)的轉換、產業(yè)結構的升級，同時也離不開城市體系規(guī)模結構的調整。城市體系規(guī)模結構是指一定地域內一系列規(guī)模大小不等的城市在不同規(guī)模等級上的分布特征。城市體系規(guī)模結構在很大程度上受到城鎮(zhèn)化發(fā)展戰(zhàn)略的影響。因此，分析和檢驗經濟發(fā)展過程中城市體系規(guī)模結構與碳排放之間的關系，對于制定降低碳排放強度的城鎮(zhèn)化發(fā)展戰(zhàn)略具有重要意義。

近年來，我國碳排放問題已得到研究者的廣泛關注。對于影響碳排放的因素，研究表明經濟增長、產業(yè)結構、技術進步、宏觀經濟環(huán)境、政府環(huán)境規(guī)制政策、人口規(guī)模、能源強度、能源結構、貿易開放等都有顯著影響（國涓等，2011[2]；李鍇，齊紹洲，2011[3]；何小鋼，張耀輝，2012[4]；孫欣，張可蒙，2014[5]）。城市化對碳排放也具有重要影響，但在影響方向存在不同觀點：林伯強和劉希穎（2010）通過中國1978—2008年的數據實證發(fā)現城市化水平與二氧化碳排放總量之間具有同向變化關系[6]；而趙紅和陳雨蒙（2013）的研究則表明城市化對二氧化碳排放存在負向影響[7]。許士春和龍如銀（2014）的研究則發(fā)現城市化與二氧化碳排放的關系在不同地區(qū)間存在差異，東部地區(qū)為線性遞增關系，而在中西部地區(qū)兩者呈現“倒U型”關系。[1]此外，城市化對碳排放的影響程度也與經濟發(fā)展水平相關，孫輝煌（2012）研究表明在經濟發(fā)展水平不同的地區(qū)，城市化對碳排放的影響也有明顯差異[8]；王娟等（2013）發(fā)現經濟發(fā)展水平的提升會弱化城市化對二氧化碳排放的影響[9]。

對于我國城市體系規(guī)模結構的研究，在城市地理學視角下，周一星、楊齊（1986）分析了到1980年代中期我國城鎮(zhèn)等級體系的結構特征、演變過程以及省區(qū)地域類型。[10]顧朝林（1992）系統(tǒng)研究了中國城鎮(zhèn)體系的起源、產生、發(fā)展以及城鎮(zhèn)體系的地域空間結構、等級規(guī)模結構、職能類型結構和網絡系統(tǒng)結構等特征，并就我國城鎮(zhèn)體系發(fā)展條件、城鎮(zhèn)化水平及城鎮(zhèn)人口增長、國家地域開發(fā)等對城鎮(zhèn)體系發(fā)展的影響進行了討論。[11]王放（2001）[12]、高鴻鷹和武康平（2007）[13]、程開明和莊燕杰（2013）[14]等也對我國城市規(guī)模分布特征、區(qū)域差異及演變機制等進行了測算和分析。近年來，城市體系的結構特征對經濟績效的影響也開始受到關注，謝小平和王賢彬（2012）討論了城市規(guī)模分布對經濟增長的影響，發(fā)現更為“均勻”的城市規(guī)模分布有利于經濟增長。[15]陸銘和馮皓（2014）采用級行政區(qū)內部地級市之間的人口規(guī)模差距來反映空間集聚水平，發(fā)現人口和經濟活動的集聚度提高有利于降低單位工業(yè)增加值的污染物質的排放強度。[16]李順毅（2015）認為城市體系規(guī)模結構對城鄉(xiāng)收入差距會產生顯著影響，城市體系協(xié)調發(fā)展，促進中、小城市充分發(fā)育，有助于縮小城鄉(xiāng)收入差距。[17]

從現有文獻看，盡管城市化對我國碳排放的影響已經得到一定程度的討論，但城市體系規(guī)模結構的影響作用還沒有研究涉及。研究表明城市規(guī)模對碳排放也具有重要影響，王欽池（2015）利用1960—2009年161個國家的面板數據實證發(fā)現，碳排放壓力最小的是人口規(guī)模100—500萬的城市，規(guī)模更小或更大的城市的碳排放壓力都會增大[18]。城市體系規(guī)模結構反映的是各級城市在規(guī)模上的分布特征，因此，城市體系的規(guī)模結構也會對區(qū)域內的碳排放產生影響。相關研究表明，碳排放主要來自工業(yè)、電力和熱力生產、交通運輸及居民生活等方面，其中工業(yè)所排放的二氧化碳占比較高，工業(yè)部門碳排量的減少已成為我國碳減排的關鍵（卓德保等，2015[19]），因此，本文將關注的焦點集中于工業(yè)碳排放。

本文將運用2006—2013年的中國省際數據，采用動態(tài)面板數據模型和系統(tǒng)GMM估計方法，實證分析城市體系規(guī)模結構與工業(yè)碳排放強度之間的關系，以及經濟發(fā)展水平的提高將會對上述兩個變量的關系產生怎樣的影響。

二、計量模型與估計方法

（一）計量模型的設定

為了確定回歸模型的設定形式，首先需要對城市體系規(guī)模結構與工業(yè)碳排放強度的關系進行理論分析。

根據王欽池（2015）的實證研究，對于不同規(guī)模的城市，碳排放壓力最小的是100—500萬人規(guī)模城市，其次是50—100萬人規(guī)模城市，1000萬以上人口規(guī)模城市的碳排放壓力最大。[18]這表明隨著城市規(guī)模的擴大，碳排放強度呈現先降低后升高的“U型”變化。這是由于不同規(guī)模的城市具有不同程度的聚集效應和外部成本（王小魯，夏小林，1999[20]；Henderson，2002[21]），隨著城市規(guī)模擴大，集聚帶來的正外部性會促使能源利用效率的提升，從而降低碳排放強度；但城市規(guī)模也不是越大越好，過度集聚會帶來高昂的成本，出現規(guī)模收益遞減和負外部性問題，由此降低能源利用效率，從而使碳排放強度上升。

城市體系的規(guī)模結構不同表現為各規(guī)模等級上的城市數量分布不同，在分散型結構中，大城市規(guī)模不足，中小城市數量較多；在協(xié)調型結構中，大、中、小城市的規(guī)模和數量適當，形成較均勻的金字塔層級結構，大城市達到較大規(guī)模且不過大，人口向大、中城市的聚集程度高于分散型城市體系；在集中型結構中，處于城市體系頂端的大城市規(guī)模偏大，人口向大城市集中，中小城市普遍規(guī)模偏小，城市間規(guī)模差距較大。與協(xié)調型結構相比，分散型城市體系中，大城市規(guī)模不足，城市規(guī)模普遍偏小，能源利用的規(guī)模效益不能充分發(fā)揮出來，導致工業(yè)碳排放強度較高。因此，分散型城市體系下工業(yè)碳排放強度比協(xié)調型城市體系更高。對于集中型城市體系來說，規(guī)模過大的頂層城市由于規(guī)模收益遞減和負外部性會提高工業(yè)碳排放強度，同時，這種體系中城市規(guī)模差距較大，除過大的頂層城市外，其他城市規(guī)模則偏小，也導致其余城市的工業(yè)碳排放強度較高。因此，集中型城市體系下的工業(yè)碳排放強度與協(xié)調型城市體系相比也會更高。根據上述分析，隨著城市體系規(guī)模結構的集中程度不斷提高，工業(yè)碳排放強度可能呈現“U型”變化。

為了檢驗上述分析，本文設定一個包含城市體系規(guī)模結構指標一次項和二次項的回歸模型。此外，當期碳排放強度可能還會受到過去狀態(tài)的影響，因此，本文在解釋變量中引入被解釋變量的一階滯后項，構建動態(tài)面板數據模型：

（二）估計方法

在選擇計量模型估計方法時，本文考慮到可能存在內生性問題：一是在動態(tài)面板數據模型中，由于在解釋變量中加入了被解釋變量的一階滯后項，往往導致被解釋變量的滯后項與不可觀測的截面異質性效應產生相關性，從而產生內生性問題；二是工業(yè)碳排放強調可能受到多方面因素的影響，由于控制變量有限，可能遺漏重要解釋變量。如果采用普通的面板數據估計方法，內生性問題將會導致估計結果是有偏且不一致的。因此，本文選擇系統(tǒng)GMM方法進行估計，盡量減小內生性問題產生的不利影響。系統(tǒng)GMM方法的特點是同時對水平方程和差分方程進行估計，并以差分變量的滯后項作為水平方程的工具變量，以水平方程的滯后項作為差分方程的工具變量，從而使估計量具有更好的有限樣本性質，提高了估計結果的有效性（Blundell，Bond，1998[23]）。此外，系統(tǒng)GMM分為一步法和兩步法兩種估計方法，相比而言，兩步法不易受到異方差的干擾，因此本文使用兩步法進行估計。

三、變量與數據說明

對于工業(yè)碳排放強度（ce），本文采用單位工業(yè)增加值的工業(yè)碳排放量（噸/萬元）來度量，由工業(yè)碳排放總量除以工業(yè)增加值來計算。其中工業(yè)碳排放總量的測算，本文采用卓德保等（2015）的方法[19]，從工業(yè)消耗燃料角度入手，使用《IPCC溫室氣體排放清單指南》中的“參考方法”，計算公式為：

四、估計結果分析

為檢驗城市體系規(guī)模結構對工業(yè)碳排放強度的影響，表2報告了回歸模型（1）的估計結果，Wald檢驗表明模型的設定整體上具有顯著性；Sargan檢驗接受原假設，即工具變量為過度識別；AR（1）和AR（2）檢驗表明不存在二階序列相關。因此，這里用兩步法系統(tǒng)GMM估計動態(tài)面板模型是合理的。

表2中第（1）列回歸沒有包含控制變量，空間基尼系數的一次項顯著為負、二次項顯著為正。在第（2）列中加入了各控制變量后，空間基尼系數的一次項仍為負、二次項仍為正，而且都在統(tǒng)計上顯著。這反映出城市體系規(guī)模結構的集中程度與工業(yè)碳排放強度之間具有“U型”關系，驗證了前文對城市體系規(guī)模結構與工業(yè)碳排放強度之間關系的理論分析。根據表2中第（2）列的估計結果，當空間基尼系數為0.483時，為城市體系規(guī)模結構與工業(yè)碳排放強度“U型”關系的拐點。該拐點處于空間基尼系數從0.1732—0.6245的樣本值范圍內。當空間基尼系數小于0.483時，隨著城市規(guī)模分布從分散逐漸向適度集中轉變，空間基尼系數提高，工業(yè)碳排放強度會降低；但當空間基尼系數超過0.483后，城市體系的規(guī)模結構進一步集中，則會使工業(yè)碳排放強度轉而上升。由此說明，過度分散和過度集中的城市體系結構都不利于減少碳排放，大中小城市協(xié)調發(fā)展的城市體系對于降低工業(yè)碳排放具有更加積極的作用。

對于各控制變量，從表2第（2）列的估計結果看，人均實際GDP的系數顯著為負，說明經濟發(fā)展水平的提高有利于降低工業(yè)碳排放強度，其原因是經濟發(fā)展有利于提高工業(yè)企業(yè)的技術水平和能源利用效率，從而降低工業(yè)碳排放強度。第三產業(yè)產值占GDP比重的系數顯著為正，反映出第三產業(yè)比重的提高在樣本時期內并沒有起到降低工業(yè)碳排放強度的作用，韓堅和盛培宏（2014）[30]的研究也得到類似的結果。其原因可能是樣本時期內我國服務業(yè)的層次還較低，以低端產業(yè)為主的服務業(yè)發(fā)展產生了對高能耗工業(yè)品的大量需求，從而增加了工業(yè)碳排放強度；同時，由于生產性服務業(yè)發(fā)展較為滯后，制約了其提升工業(yè)能源利用效率的作用，難以充分發(fā)揮出生產性服務業(yè)降低工業(yè)碳排放強度的積極效應。城市化率的系數為顯著為正，與郭郡郡和劉成玉（2012）[31]的實證結果類似，其原因主要與以往城市化過程中的高投入、高能耗增長模式有關。外商直接投資的系數顯著為負，說明對外開放可以促進工業(yè)碳排放強度降低，這與畢克新和楊朝均（2012）[32]的研究結果是一致的，反映出FDI的溢出效應對我國工業(yè)碳排放強度的降低產生了積極影響。國有經濟比重的系數為正，但不顯著。正如張志輝（2015）研究發(fā)現國有及國有控股工業(yè)產值比重對能源效率具有不顯著的負面影響[33]，使國有經濟比重對碳排放強度的影響也具有不顯著的正向關系。財政出占GDP比重的系數為正，也不顯著，反映出樣本時期內政府在經濟中的影響力并沒有對工業(yè)碳排放強度產生顯著影響。這是由于政府行為對碳排放強度具有正、負雙向作用：一方面，政府支出可以通過支持企業(yè)技術升級和節(jié)能改造降低碳排放強度；但另一方面，由于信息不對稱、保護地方納稅大戶等原因，政府也可能維持一部分技術含量低、能耗較高企業(yè)長期不被淘汰，從而增加碳排放強度。政府的這種雙向作用可能導致其綜合效應不顯著。此外，工業(yè)碳排放強度的一階滯后項顯著為正，說明工業(yè)碳排放強度會受到以往的影響，這也表明采用動態(tài)模型進行估計是必要的。

為檢驗經濟發(fā)展水平提高會對城市體系規(guī)模結構與工業(yè)碳排放強度的關系產生怎樣的影響，表3報告了采用交互項的回歸模型（2）的估計結果，其中Wald檢驗、Sargan檢驗、AR（1）和AR（2）檢驗都表明使用系統(tǒng)GMM兩步法估計的動態(tài)面板模型是合理的。

表3中，經濟發(fā)展水平與空間基尼系數的交互項是我們關注的重點。第（1）列沒有考慮控制變量，經濟發(fā)展水平與空間基尼系數一次項的交互項系數為負、與空間基尼系數二次項的交互項系數為正，而且都是顯著的。第（2）列加入各控制變量后，經濟發(fā)展水平與空間基尼系數一次項的交互項系數仍顯著為負、與空間基尼系數二次項的交互項系數仍顯著為正。與回歸方程（1）的估計結果相比，增加了經濟發(fā)展水平的交互后，空間基尼系數一次項和二次項的系數符號均沒有改變，這反映出隨著經濟發(fā)展水平的提高，城市體系規(guī)模結構集中度對工業(yè)碳排放強度的“U型”影響將會進一步強化。由此說明，經濟發(fā)展不會自動緩解城市體系結構失調對降低工業(yè)碳排放產生的制約作用。

從表3第（2）列的各控制變量來看，估計系數的符號和顯著性與回歸模型（1）的估計結果基本是一致的。人均實際GDP和外商直接投資的系數均顯著為負，說明經濟發(fā)展水平的提高和對外開放有利于降低工業(yè)碳排放強度。第三產業(yè)產值占GDP比重和城市化率的系數均顯著為正，反映出樣本時期內第三產業(yè)比重的提高和城市化與工業(yè)碳排放強度的上升正相關。國有經濟比重的系數顯著為正，反映出國有經濟比重過高不利于降低工業(yè)碳排放強度。財政支出占GDP比重的系數為正，但不顯著。此外，工業(yè)碳排放強度的一階滯后項顯著為正，說明采用動態(tài)模型進行估計是必要的。

為進一步檢驗城市化過程中城市體系規(guī)模結構對土地集約利用影響的穩(wěn)健性，本文使用兩步法系統(tǒng)GMM估計方法，采用位序-規(guī)模模型的冪律指數ζ代替空間基尼系數作為反映城市體系規(guī)模結構的指標對回歸模型（1）和回歸模型（2）進行估計。如表2第（3）、（4）列所示，冪律指數ζ的一次項均顯著為負、二次項均顯著為正。而且，根據表2中第（4）列的估計結果，當冪律指數為1.013時，城市體系規(guī)模結構與工業(yè)碳排放強度“U型”關系出現拐點。該拐點也處于冪律指數從0.3921—1.1756的樣本值范圍內。說明替換了測度指標后，城市體系規(guī)模結構集中度對工業(yè)碳排放強度的影響為“U型”關系這一結論仍然成立。

從表3的第（3）、（4）列估計結果也可以看到，經濟發(fā)展水平與冪律指數ζ一次項的交互項均顯著為負，經濟發(fā)展水平與冪律指數ζ二次項的交互項均顯著為正，這也表明替換了測度指標后，經濟發(fā)展水平提高將進一步強化城市體系集中度與工業(yè)碳排放強度的“U型”關系這一結果仍保持不變。此外，各控制變量的系數和顯著性與前面的估計結果基本也是一致的。這表明上述實證檢驗的結果具有一定穩(wěn)健性。

五、結論與建議

本文運用2006—2013年的中國省際數據，通過動態(tài)面板數據模型系統(tǒng)GMM估計方法進行實證分析表明：隨著城市體系規(guī)模結構的集中程度不斷提高，工業(yè)碳排放強度呈現“U型”變化。即隨著城市規(guī)模分布從分散逐漸向適度集中轉變，工業(yè)碳排放強度有所降低；但當城市規(guī)模分布的集中程度超越一定水平，在過度集中的城市體系結構下，工業(yè)碳排放強度將轉而上升。而且，隨著經濟發(fā)展水平的提高，城市體系規(guī)模結構集中度對工業(yè)碳排放強度的“U型”影響將會進一步強化。這反映出經濟發(fā)展不會自動緩解城市體系結構失調對工業(yè)碳排放降低產生的制約作用。與過度分散或過度集中的城市體系相比，大中小城市協(xié)調發(fā)展的城市體系更有利于降低工業(yè)碳排放強度。

綠色發(fā)展不僅是我國“十三五”時期的重要發(fā)展理念，也是我國新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的基本目標之一。本文發(fā)現城市體系規(guī)模結構與工業(yè)碳排放強度之間存在密切關系，優(yōu)化城市體系的規(guī)模結構，避免城市體系過度分散或過度集中，對于降低工業(yè)碳排放強度具有積極作用。近年來，我國城鎮(zhèn)化過程中出現了特大城市規(guī)模迅速膨脹、中小城市和小城鎮(zhèn)相對萎縮的兩極化傾向（魏后凱，2014）[34]，失衡的城市體系結構在某種程度上制約了我國工業(yè)碳排放的減少。在現實中，一個區(qū)域的城市體系必然是一個規(guī)模從大到小的層級結構，因此，城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的著眼點不僅需要關注單個城市，同時也需要關注區(qū)域城市體系的結構優(yōu)化，強調大中小城市和小城鎮(zhèn)在等級有序、分工合理、協(xié)調發(fā)展中形成的綜合優(yōu)勢。本文的實證分析還發(fā)現，隨著經濟發(fā)展水平提高，城市體系結構失衡制約工業(yè)碳排放降低的作用不會自動得到緩解。因此，需要在經濟發(fā)展過程中通過合理的規(guī)劃和政策引導來優(yōu)化城市體系的結構。在新型城鎮(zhèn)化過程中，應更加注重城市體系規(guī)模結構的協(xié)調程度，避免城市規(guī)模分布過度分散或過度集中。合理疏解已經進入規(guī)模收益遞減階段的巨型城市；積極促進一批有條件的中小城市向大中城市發(fā)展；對于不具備規(guī)模大幅度增加條件的中小城市和小城鎮(zhèn)，著力提升城市的經濟社會功能和綜合承載能力，進一步完善公共設施、增強產業(yè)支撐和人口吸納能力。

參考文獻：

[1]許士春，龍如銀.經濟增長、城市化與二氧化碳排放[J].廣東財經大學學報，2014（6）：23-31.

[2]國涓，劉長信，孫平.中國工業(yè)部門的碳排放：影響因素及減排潛力[J].資源科學，2011（9）： 1630-1640.

[3]李鍇，齊紹洲.貿易開放、經濟增長與中國二氧化碳排放[J].經濟研究，2011（11）：60-72.

[4]何小鋼，張耀輝.中國工業(yè)碳排放影響因素與CKC重組效應[J].中國工業(yè)經濟，2012（1）：26-35.

[5]孫欣，張可蒙.中國碳排放強度影響因素實證分析[J].統(tǒng)計研究，2014（2）：61-67.

[6]林伯強，劉希穎.中國城市化階段的碳排放：影響因素和減排策略[J].經濟研究，2010（8）：66-78.

[7]趙紅，陳雨蒙.我國城市化進程與減少碳排放的關系研究[J].中國軟科學，2013（3）：184-192.

[8]孫輝煌.我國城市化、經濟發(fā)展水平與二氧化碳排放[J].華東經濟管理，2012（10）：69-74.

[9]王娟，魏瑋，馬松昌.中國的經濟發(fā)展、城市化與二氧化碳排放[J].經濟經緯，2013（6）：18-24.

[10]周一星，楊齊.我國城鎮(zhèn)等級體系變動的回顧及其省區(qū)地域類型[J].地理學報， 1986（2）：97-111.

[11]顧朝林. 中國城鎮(zhèn)體系——歷史、現狀、展望[M].北京：商務印書館，1992.

[12]王放.論中國城市規(guī)模分布的區(qū)域差異[J].人口與經濟，2001（4）：9-14.

[13]高鴻鷹，武康平.我國城市規(guī)模分布Pareto指數測算及影響因素分析[J].數量經濟技術經濟研究， 2007（4）：43-52.

[14]程開明，莊燕杰.中國中部地區(qū)城市體系規(guī)模分布及演進機制探析[J].地理科學， 2013（12）：1421-1427.

[15]謝小平，王賢彬.城市規(guī)模分布演進與經濟增長[J].南方經濟， 2012（6）：58-73.

[16]陸銘，馮皓.集聚與減排：城市規(guī)模差距影響工業(yè)污染強度的經驗研究[J].世界經濟，2014（7）：86-114.

[17]李順毅.城市體系規(guī)模結構與城鄉(xiāng)收入差距[J].財貿研究，2015（1）：9-17.

[18]王欽池.城市規(guī)模、城市化率與碳排放關系研究[J].西北人口，2015（3）：1-5.

[19]卓德保，吳玉海，潘植強.中國工業(yè)碳排放的特征及影響因素[J].經濟縱橫，2015（4）：47-53.

[20]王小魯，夏小林.優(yōu)化城市規(guī)模，推動經濟增長[J].經濟研究，1999（9）：22-29.

[21]Henderson J V. Urban Primacy， External Costs，and Quality of Life，Resource and Energy Economics， 2002，24（1-2）：95-106.

[22]Rajan R， Zingales L. Financial dependence and growth [J]. American Economic Review， 1998，88 （3）：559-586.

[23]Blundell R， Bond S R.Initial conditions and moment restrictions in dyanmic panel data models[J]. Journal of Econometrics，1998， 87（1）：115-143.

[24]朱順娟，鄭伯紅.從基尼系數看中國城市規(guī)模分布的區(qū)域差異[J].統(tǒng)計與決策，2015（8）：127-129.

[25]許學強，周一星，寧越敏. 城市地理學[M].北京：高等教育出版社，1997：123-147.

[26]梁琦，陳強遠，王如玉.戶籍改革、勞動力流動與城市層級體系優(yōu)化[J].中國社會科學，2013（12）：36-59.

[27]Gabaix X， Ibragimov R. Rank-1/2 ：A Simple Way to Improve the OLS Estimation of Tail Exponent. Journal of Business and Economic Statistics， 2011，29（1）：24-29.

[28]沈體雁，勞昕.國外城市規(guī)模分布研究進展及理論前瞻——基于齊普夫定律的分析[J].世界經濟文匯， 2012（5）：95-111.

[29]陳斌開，林毅夫. 發(fā)展戰(zhàn)略、城市化與中國城鄉(xiāng)收入差距[J].中國社會科學，2013（4）：81-102

[30]韓堅，盛培宏.產業(yè)結構、技術創(chuàng)新與碳排放實證研究[J].上海經濟研究，2014（8）：67-74.

[31]郭郡郡，劉成玉.城市化對碳排放量及強度的影響[J].城市問題，2012（5）：21-28.

[32]畢克新，楊朝均.FDI 溢出效應對我國工業(yè)碳排放強度的影響[J].經濟管理，2012（8）：31-39.

[33]張志輝.中國區(qū)域能源效率演變及其影響因素[J].數量經濟技術經濟研究，2015（8）：73-88.

[34]魏后凱.中國城鎮(zhèn)化：和諧與繁榮之路[M].北京：社會科學文獻出版社，2014.