長株潭城市群產業碳排放預測與情景分析

張陶新，曾熬志

（湖南工業大學建筑與城鄉規劃學院，湖南株洲412007）

長株潭城市群產業碳排放預測與情景分析

張陶新，曾熬志

（湖南工業大學建筑與城鄉規劃學院，湖南株洲412007）

以2005—2010年長株潭城市群產業碳排放的有關數據為基礎，基于灰色系統理論，對長株潭城市群2005—2030年的產業碳排放進行了模擬和預測，并設定4種情景，對長株潭城市群2011—2030年產業碳排放進行了情景分析。研究結果表明：2010—2030年，長株潭城市群如果保持2010年以前的產業結構、能源結構不變，其產業碳排放量將以年均15.99%的增長速度快速上升；在1%的顯著性水平上，碳排放、人均GDP、人口、單位GDP能耗強度、碳排放強度之間存在著雙向因果關系；長株潭城市群產業碳排放與體現經濟增長的人均GDP之間具有長期均衡關系；BAU、節能、低碳和強化低碳情景下，長株潭城市群產業碳排放、人均GDP均呈上升趨勢。

長株潭城市群；碳排放；灰色計量經濟學模型；情景分析

0 引言

城市低碳發展是應對資源環境壓力、提高能源供應、保障安全和減少碳排放的基本前提和必要條件。城市產業低碳轉型已成為國際社會現代化發展的主旋律，同時也是中國現代化的重要主題之一。自2010年國家發展與改革委員會確定首先在天津、重慶、深圳、廈門、杭州、南昌、貴陽、保定8市開展低碳城市試點工作以來，中國許多城市紛紛提出發展低碳產業、建設低碳城市。長株潭城市群作為湖南的“金三角”及國家“兩型社會”建設綜合配套改革試驗區，是湖南省經濟發展的核心增長極，也是中國典型的城市群之一。在進行“兩型社會”建設過程中，長株潭城市群經過幾年的建設試驗，現已進入攻堅克難的階段，面臨著產業轉型、節能減排與環境改造任務繁重的嚴峻現實。為破解發展難題，長株潭城市群必須徹底摒棄傳統粗放型的城市發展模式，實現低碳發展。本文基于灰色系統理論，對長株潭城市群產業2011—2030年的碳排放進行預測，并采用情景分析方法，對不同情景下長株潭城市群產業發展的碳排放進行分析，為長株潭城市群編制科學合理的產業低碳發展規劃提供依據，也為中國其他城市群產業低碳發展提供參考。

計量經濟學模型是一種綜合考慮了系統各種影響因素、較為成熟的中長期預測方法，但是使用計量經濟學模型需要有較長的歷史數據資料。灰色系統理論處理樣本量小和信息貧乏的不確定性系統具有明顯的優越性[1]。GM(1,1)灰色預測模型是灰色系統理論中常用的對系統未來發展變化趨勢進行預測的模型，其對數據資料要求較低。通過灰色預測模型所得到的預測數據，能夠解決計量經濟學模型需要大樣本的問題。將灰色預測模型和計量經濟學模型進行結合，能有效改善傳統計量經濟學模型的缺陷，其主要通過對部分己知信息的生成、開發，提取有價值的信息，以實現對系統運行行為的正確認識和有效控制[2]。綜合運用灰色預測模型和計量經濟學模型，可以很好地實現對長株潭城市群產業碳排放的影響因素分析及其中長期預測。

情景分析法最初出現于20世紀40年代末的軍事應用上，1972年逐漸成形[3]，隨后開始受到歐美政府與跨國企業的重視。情景分析法通過描繪未來多種可能的情景，為制定規劃和政策提供科學支撐，現已在許多領域得到了廣泛的應用[4]，如已應用于中國能源需求與碳排放[5]、能源科技發展[6]、碳排放情景預測[7]、交通碳排放[8]、城市低碳發展[9]等方面的研究中。

迄今為止，有關長株潭城市群碳排放的研究主要集中在交通碳排放[10]、工業碳排放[11]和建筑碳排放[13]等現狀研究方面，缺乏對長株潭城市群未來一個時期產業碳排放的預測和情景分析，本文的研究正可彌補這一欠缺。

1 基本模型

1.1 GM(1,1)模型

1.1.1 GM(1,1)模型的基本形式

GM(1,1)模型的基本形式為：

給定p0＞0，若p＞p0成立，則模型（1）以概率p0通過小誤差概率檢驗。

表1 灰色預測模型（1）精度等級Table1Precision level of grey prediction model(1)

1.2 灰色計量經濟學模型

1）多元線性回歸模型

本文主要考慮長株潭城市群產業能源消費碳排放的有關問題。根據Kaya恒等式[12]，產業能源消費碳排放量可以分解為人均GDP、人口、單位GDP能耗強度、碳排放強度（即每噸標準煤所產生的二氧化碳排放量）4個要素，以解釋人類活動與碳排放的關系。本文借助于Kaya恒等式，建立式（2）所示碳排放模型：

式中，LT, LG, LP, LN, LC分別表示碳排放量、人均GDP、人口、單位GDP能耗強度、碳排放強度的自然對數。

2）灰色計量經濟學模型

灰色GM(1,1)模型（1）與線性回歸模型（2）的有機耦合，即為灰色多元線性計量經濟模型。根據灰色系統理論[1]，建立灰色多元線性計量經濟模型，其步驟如下：

第一步，設計理論模型。進行長株潭城市群產業碳排放研究，需要確定模型所包含的變量及函數形式，如式（2），然后收集和整理統計數據。

第二步，建立灰色GM(1,1)模型（1）并獲得模擬值。為了消除模型各變量原始統計數據的隨機波動或誤差，采用各變量的原始統計數據，分別建立GM (1,1)模型（1），然后運用各變量的GM(1,1)模擬值作為建立灰色多元線性計量經濟模型的基礎序列。多元線性回歸模型（2）中，2005—2011年的值為原始統計數據，2012—2030年的數據值來源于GM(1,1)模型（1）的預測值。

第三步，參數估計。根據由灰色GM(1,1)模型（1）模擬得到的模擬序列，選擇適當的方法（本文采用最小二乘法），求出灰色多元線性計量經濟模型參數的估計值。

第四步，模型檢驗。參數估計出來之后，模型雖已確定，但還需通過經濟意義檢驗和統計檢驗。本文對各變量2005—2030年的值進行計量經濟學分析之后，建立LT與LG, LP, LN, LC之間的長期協整關系，并且以此進行長株潭城市群產業碳排放的情景分析。

第五步，應用模型。

2 碳排放及其影響因素的模擬和預測

2.1 數據時期、數據來源與碳排放量的計算方法

本文所使用的碳排放及人均GDP、人口、萬元GDP能耗和碳排放強度各變量數據的時期為2005—2010年。

能源數據來源于長沙市、株洲市、湘潭市歷年統計年鑒和《2005—2010湖南能源統計年鑒》；人均地區生產總值（人均GDP）和地區生產總值（GDP）數據來源于2006—2012年《湖南統計年鑒》，經過折算后，以2005年不變價表示；2005—2008年的萬元GDP能耗數據來源于湖南省根據第二次經濟普查結果修訂的《2005—2008年各市州單位GDP能耗》（湘統[2010] 58號文件），2009年與2010年的萬元GDP能耗數據來源于2010年與2011年《湖南統計年鑒》。由于人口有戶籍人口和常住人口之分，從已有的統計數據來看，各地的人口數據較為混亂，長株潭也不例外。為了與有關GDP的數據保持統一的統計口徑，本文所使用的長株潭人口數是根據長株潭人均地區生產總值（現價）和地區生產總值（現價）折算得出的。

本文對2005—2010年碳排放相關數據的計算方法為：

首先，根據長沙市、株洲市、湘潭市的產業所消費的煤炭、石油、天然氣占一次能源消費的比例，按式（3）分別估算出長沙市、株洲市、湘潭市的單位能耗二氧化碳排放（即碳排放強度）：

式中，a, b, c分別為煤炭、石油、天然氣占一次能源消費的比例。個別缺失的碳排放強度數據采用灰色系統理論中的級比生成法補齊。

然后，分別估算出長沙市、株洲市、湘潭市產業碳排放T：

式中，E表示長沙市或株洲市或湘潭市產業的一次能源消費總量。

長沙市、株洲市、湘潭市產業碳排放之和即為長株潭城市群碳排放量。

2.2 碳排放及其影響因素的模擬和預測

根據GM(1,1)模型的基本形式與應用步驟，利用Matlab軟件，編程實現GM(1,1)模型的求解與應用，從而得到如表2所示的預測結果，其預測模型的檢驗結果見表3。

由表3分析可知：

1）從碳排放的相對誤差值小于0.05來看，碳排放預測模型的預測精度為二級；從碳排放均方差比C值（為0.0644）小于0.35，以及小誤差概率P值（為1）大于0.95來看，碳排放預測模型的預測精度為一級。因此，總體來看，長株潭城市群產業部門碳排放模型的預測精度較好。

2）人均GDP、人口、碳排放強度的相對誤差值都小于0.01，其均方差比C值都小于0.35，而且小誤差概率P值都大于0.95。因此，人均GDP、人口、碳排放強度預測模型的預測精度為一級。因此，長株潭城市群人均GDP、人口、碳排放強度預測模型的預測精度非常好。

3）萬元GDP能耗的相對誤差值小于0.1，其均方差比C值小于0.35，而且小誤差概率P值大于0.95。因此，萬元GDP能耗預測模型的預測精度好。

從預測結果可以看出，如果保持原有產業結構、能源結構不變的話，長株潭城市群未來20 a內的產業部門碳排放量將呈快速上升的趨勢，以年均15.99%的增長速度，從2010年的約17.4億t上升到2030年的約291.0億t，這對于長株潭城市群的碳減排來說將是嚴峻的挑戰。

表2 產業碳排放及其影響因素的模擬預測結果Table2Simulating and forecasting results of industrial carbon emissions and its influencing factors

表3 產業碳排放及其影響因素預測模型檢驗結果Table3Test results of forecasting models of industrial carbon emissions and its influencing factors

3 灰色計量經濟模型估計

運用Eviews6.0軟件進行Granger因果關系檢驗，檢驗結果見表4。由表4分析可知，在1%的顯著性水平上，碳排放、人均GDP、人口、單位GDP能耗強度、碳排放強度之間存在著雙向因果關系。

表4 Granger因果關系檢驗結果（滯后階數為3）Table4Results of Granger causality tests（lags：3）

利用Eviews6.0軟件，采用單位根檢驗法，對LT, LG, LP, LN, LC各變量進行一階平穩性檢驗，檢驗結果見表5。由表5分析可知，在1%的顯著水平下，LT, LG, LP, LN, LC都是一階單整的。

表5 各變量一階差分的單位根檢驗結果Table5Results of unit root test for variables 1st difference

使用SPSS19.0統計軟件，對自變量LT, LG, LP, LN, LC進行共線性診斷，診斷結果見表6。由表6分析可知，自變量存在嚴重的共線性（條件指數為10349.16），常數項與LP的VP值都很大（都是0.99）。因此，自變量LP與常數項是極度相關的。

表6 共線性診斷結果Table6Collinearity diagnosis results

為了解決變量之間共線性問題，采用Eviews6.0軟件，通過逐步回歸消除多重共線性，得到式（5）所示結果：

R2=0.99995，調整的R2=0.99995，F=480690.4，方差分析P=0.0000，D.W.=2.2648。

因此，式（5）整體擬合很好，不存在自相關，具有統計學意義，其中u為擾動項。對序列LG和LN以及式（5）的殘差用Eniews6.0進行單位根檢驗，檢驗結果見表7。由表7分析可知，在1%的檢驗水平下，序列LG和LN以及式（5）的殘差是平穩的，模擬結果很好。

表7 模型參數估計及其假設檢驗結果Table7The model parameter estimation and its hypothesis test results

綜上可知，式（5）中各自變量回歸系數均通過了統計檢驗經濟學檢驗，能夠比較客觀地反映長株潭城市群產業部門碳排放與人均GDP之間的長期均衡關系。

4 情景分析

通過對長株潭城市群產業未來各種發展情景的分析，以期發現未來長株潭城市群產業部門碳排放的某些變化趨勢，避免過高或者過低地估計未來事物相關參數及其本身的變化，以及這些變化將帶來的影響。

4.1 情景定義

本文將長株潭城市群產業發展情景設為BAU、節能、低碳、強化低碳4種情景。

BAU情景：經濟結構、能效水平、能源結構均保持現狀不變，該情景反映的是不作任何努力下，經濟、人口增長的二氧化碳排放增長趨勢，是一種凍結的產業發展情景。在BAU情景下，長株潭如果繼續延續2010年以前的經濟社會發展模式，不充分考慮節能減排對經濟社會發展的作用，缺乏針對氣候變化的政策措施，產業結構、能效水平、能源結構均保持現狀不變，第一產業和第三產業發展緩慢，第二產業發展快速，長株潭的經濟將主要由工業，特別是高能耗工業發展來帶動，而技術水平與清潔能源沒有得到進一步的發展，那么未來的一次能源需求量和碳排放量如前面所預測的將隨著產業發展而迅速增長，將使長株潭城市群的發展面臨嚴峻的能源供給與碳減排挑戰，顯然，這將使得長株潭城市群的發展不可持續。

節能情景：當前節能減排政策繼續實施，經濟社會穩步發展。考慮長株潭資源環境承載能力、能源安全、社會經濟發展、環境保護等需求，且在提高能效、改善產業結構和能源結構的基礎上，假定宏觀調控和推動可持續發展的政策效果較為明顯，但無應對氣候變化的特別政策措施，此時，經濟發展方式轉型受到重視，技術特別是能源開發利用技術得到發展，技術的推廣速度較為理想，能源結構將得到一定優化。

低碳情景：當前的節能減排政策繼續延續下去，進一步考慮全球減緩溫室氣體排放的努力，長株潭城市群充分利用國際國內兩個市場，增加對發展低碳經濟的投入；技術進步發展較快，推動低碳與環保技術進步方面有重大舉措。低碳情景代表了低碳發展未來的一種趨勢。

強化低碳情景：反映了以內涵式增長為主的發展方式，科技進步進一步強化，低碳政策實施的內外部環境理想，地區生產總值增長較緩，其代表了長株潭城市群應對氣候變化為國家和全球碳減排所作出的貢獻。

4.2 參數設定

發展經濟學理論表明，經濟發展速度與工業化程度是基本同步的。我國正處于工業化加速發展的進程中，中國經濟發展速度保持在一個較高水平上，符合經濟發展規律。中國人均GDP雖然在2010年已經達到2870美元（2005年不變價美元），株洲市、湘潭市人均GDP也分別達到了3216美元、3091美元，但仍不及美國、英國、法國、德國等國家2010年人均GDP的10%。長沙市2010年人均GDP雖然達到了6360美元，但與發達國家相比相距甚遠。因此，未來若干年仍然需要大力發展經濟。

根據國家新型城鎮化規劃（2014—2020年）、《國家重點節能技術推廣目錄》《可再生能源中長期發展規劃》等相關文件報告中對城市發展和低碳技術的應用研究情況，結合《湖南省天然氣利用中長期規劃》《湖南省新能源產業振興實施規劃（2010—2020年）》《湖南省推進新型城鎮化實施綱要（2012—2020）》《長株潭城市群區域規劃》《湘潭市建設國家新能源示范城市規劃》等相關長株潭政策文件中擬定的目標，參考文獻[10]，設定BAU、節能、低碳、強化低碳4種情景下的技術參數，4種情景下的技術參數如表8所示。

表8 BAU、節能、低碳、強化低碳情景下的技術參數Table8The technical parameters for BAU, energy saving, low carbon and enhanced low-carbon scenario

4.3 各情景下的碳排放

根據表8所示的技術參數設定，以及公式（5），運用Matlab數學計算軟件，編寫相應的程序，計算得到4種情景下的二氧化碳排放量。2011—2030年，長株潭城市群產業二氧化碳排放量見圖1。

圖1 4種情景下的二氧化碳排放量Fig.1Carbon dioxide emissions in four scenario

由圖1可看出，2011—2030年，BAU、節能、低碳和強化低碳情景下長株潭城市群產業碳排放都呈上升趨勢。在BAU、節能、低碳和強化低碳情景下，2011—2030年，長株潭城市群產業部門碳排放量整體上分別增加14.50, 6.95, 4.85, 4.00倍，年均增長率分別為15.11%, 10.74%, 8.67%, 7.57%。在BAU、節能、低碳和強化低碳情景下，2030年碳排放量分別達到約29.0, 13.6, 9.3, 7.6億t。2030年，與BAU情景相比，節能、低碳和強化低碳情景下的碳排放量分別減少53.36%, 68.07%, 73.92%。

2010—2030年，4種情景下的人均GDP如圖2所示。由圖2可看出，2010—2030年，BAU、節能、低碳和強化低碳情景下長株潭城市群人均GDP都呈上升趨勢。雖然節能、低碳和強化低碳情景下，長株潭城市群人均GDP增長速度比BAU情景要慢，但到2030年，節能、低碳和強化低碳情景下的長株潭城市群人均GDP分別將達到236 365, 166789, 138 471元人民幣（2005年不變價），分別是2010年的6.7, 4.7, 3.9倍，并且分別折合288 22, 203 37, 168 84美元（2005年不變價美元），與2010年世界各個國家和地區的人均GDP相比較，節能、低碳和強化低碳情景下的長株潭城市群人均GDP將分別達到世界第24, 35, 37位的水平。

圖2 4種情景下的人均GDPFig.2Per capita GDP in four scenarios

5 結論

本文基于2005—2010年長株潭城市群產業二氧化碳排放量，及其影響因素人均GDP、總人口、萬元GDP能耗和碳排放強度的數據，運用灰色系統理論，對2005—2030年長株潭城市群產業部門碳排放以及人均GDP、人口、萬元GDP能耗和碳排放強度進行了模擬和預測，并運用灰色計量經濟學方法，得出了長株潭城市群產業碳排放及其影響因素之間的長期均衡關系，最后設定BAU、節能、低碳和強化低碳4種情景，對長株潭城市群2011—2030年產業部門的碳排放進行了情景分析，得出如下結論：

1）長株潭城市群如果保持2010年以前的產業結構、能源結構不變，那么，未來20a內，其產業碳排放量將呈快速上升的趨勢，以年均15.99%的增長速度，從2010年的約17400萬t上升到2030年的約291 000萬t，這對于長株潭城市群的碳減排來說將是嚴峻的挑戰。

2）Granger因果關系檢驗結果表明，在1%的顯著性水平上，碳排放、人均GDP、人口、單位GDP能耗強度、碳排放強度之間存在著雙向因果關系。

3）長株潭城市群產業碳排放最重要的影響因素是經濟增長，長株潭城市群產業碳排放與體現經濟增長的人均GDP之間具有長期均衡關系，人均GDP每變動1%，長株潭城市群產業碳排放將增加約1.1%。

4）2011—2030年，BAU、節能、低碳和強化低碳情景下長株潭城市群產業碳排放都呈上升趨勢。但節能、低碳和強化低碳情景下，長株潭城市群產業部門碳排放量的年均增長速度將比BAU情景分別降低4.4, 6.4, 7.5個百分點，與BAU情景相比，節能、低碳和強化低碳情景下2030年的碳排放量分別減少53.36%, 68.07%, 73.92%。

5）2011—2030年，BAU、節能、低碳和強化低碳情景下長株潭城市群人均GDP都呈上升趨勢。雖然節能、低碳和強化低碳情景下，長株潭城市群人均GDP增長速度比BAU情景要慢一些，但到2030年，節能、低碳和強化低碳情景下長株潭城市群人均GDP分別將達236365, 166789, 138471元人民幣（2005年不變價），分別是2010年的6.7, 4.7, 3.9倍，且分別折合28 822, 20 337, 16 884美元（2005年不變價美元），與2010年世界各個國家和地區的人均GDP相比，節能、低碳和強化低碳情景下的長株潭城市群人均GDP將分別達世界第24, 35, 37位的水平，可實現長株潭城市群產業低碳發展和經濟發展的雙贏。

[1]劉思峰，謝乃明. 灰色系統理論及其應用[M]. 4版. 北京：科學出版社，2008：1-5. Liu Sifeng，Xi Naiming. Grey Systems Theory and Applications[M]. 4th ed. Beijing：Science Press，2008：1-5.

[2]王文靜，馬軍海. 基于灰色經濟計量模型的我國股市波動率實證研究[J]. 統計與決策，2009(18)：135-136. Wang Wenjing，Ma Junhai. Empirical Study on the Volatility of China’s Stock Market Based on the Grey Econometric Model[J]. Statistics and Decision， 2009(18)：135-136.

[3]婁偉. 情景分析理論研究[J]. 未來與發展，2013(8)：30-37. Lou Wei. The Study on Scenario Analysis Theory[J]. Future and Development，2013(8)：30-37.

[4]Celeste Amorim Varum，Carla Melo. Directions in Scenario Planning Literature：A Review of the Past Decades[J]. Futures，2010，42(4)：3556-3699.

[5]國家發展和改革委員會能源研究所課題組. 中國2050年低碳發展之路：能源需求暨碳排放情景分析[M]. 北京：科學出版社，2009：35-88. Energy Research Institute of National Dvelepment and Reform Commission. China’s Low Carbon Developmemt Road by 2050：Scenario Analysis of Energy Demand and Carbon Emissions[M]. Beijing：Scienc Press，2009：35-88.

[6]中國科學院能源領域戰略研究組. 中國至2050年能源科技發展路線圖[M]. 北京：科學出版社，2009：1-120. Energy Strategy Research Group of China Academy of Sciences. China’s Energy Technology Development Road Map by 2050[M]. Beijing：Science Press，2009：1-120.

[7]岳超，王少鵬，朱江玲，等. 2050年中國碳排放量的情景預測：碳排放與社會發展IV[J]. 北京大學學報：自然科學版，2010，46(4)：517-524. Yue Chao，Wang Shaopeng，Zhu Jiangling，et al. 2050 Carbon Emissions Projection for China：Carbon Emissions and Social Development, IV[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatiis Pekinensis，2010，46(4)：517-524.

[8]張陶新. 中國城市化進程中的城市道路交通碳排放研究[J]. 中國人口·資源與環境，2012，22(8)：3-9. Zhang Taoxin. Research on China’s Urban Road Transport Carbon Emissions Under Urbanization Process[J]. China Population，Resources and Environment，2012，22(8)：3-9.

[9]黃宇，吳曉煦，朱志超. 武漢市低碳化發展的情景分析[J]. 環境科學與技術，2014 (1)：195-200. Huang Yu，Wu Xiaoxu，Zhu Zhichao. Scenario Analysis of Low Carbon Development in Wuhan[J]. Environmental Science & Technology，2014 (1)：195-200.

[10]張陶新，鄒毓，謝世雄. 長株潭城市群低碳交通建設現狀與對策分析[J]. 湖南工業大學學報：社會科學版，2013，18(1)：12-17. Zhang Taoxin，Zou Yu，Xie Shixiong. Analysis on the Status and Countermeasures of Low-CarbonTransport on the Chang-Zhu-Tan Urban Agglomeration[J]. Journal of Hunan University of Technology：Social Scince Edition，2013，18(1)：12-17.

[11]張陶新. 科技投入與碳排放的灰色關聯度分析：以株洲市工業企業為例[J]. 湖南工業大學學報，2011，25(5)：42-46. Zhang Taoxin. Analysis on the Degree of Grey Incidence Between Science & Technology Input and Carbon Emissions：A Case Study of Industrial Enterprises in Zhuzhou City[J]. Journal of Hunan University of Technology，2011，25(5)：42-46.

[12]Kaya Y. Impact of Carbon Dioxide L，Mission on GNP Growth：Interpretation of Proposed Scenarios[R]. Paris：Presentation to the Energy and lndustry Subgroup，Response Strategies Working Group，IPCC，1989.

[13]張陶新，周躍云，蘆鵬. 中國城市低碳建筑的內涵與碳排放量的估算模型[J]. 湖南工業大學學報，2011，25 (1)：77-80. Zhang Taoxin，Zhou Yueyun，Lu Peng. Estimation Model of Carbon Emission and Connotation of China’s Urban Low-Carbon Building[J]. Journal of Hunan University of Technology， 2011，25(1)：77-80.

（責任編輯：徐海燕）

Scenario Analysis and Forecast of Industrial Carbon Emissions in Chang-Zhu-Tan Urban Agglomerations

Zhang Taoxin，Zeng Aozhi
（School of Building and Urban & Rual Planning, Hunan University of Technology, Zhuzhou Hunan 412007, China)

Based on the data of industrial carbon emissions in Chang-Zhu-Tan urban agglomerations during 2005 to 2010, simulates and forecasts industrial carbon emissions in Chang-Zhu-Tan urban agglomerations from 2005 to 2030 by grey system theory, and analyzes the industrial carbon emissions under four set scenarios from 2011 to 2030. The results indicate that: if the city group keeps the industrial structure before 2010 and the energy structure maintains unchanged from 2010 to 2030, the industrial carbon emissions will increase at an annual growth rate of 15.99%. On the significant level of 1%, there exists a bidirectional cause-effect relationship between carbon emission, GDP per capita, population, per unit GDP energy intensity and the carbon emission intensity; There is a long-term equilibrium relationship between Chang-Zhu-Tan industrial carbon emission and economic growth-indicated per capita GDP. Under the situation of BAU, energy saving, lowcarbon and stressed low-carbon, both the industrial carbon emissions and GDP per capita of Chang-Zhu-Tan urban agglomerations are increasing.

Chang-Zhu-Tan urban agglomerations；carbon emissions；gray econometric model；scenario analysis

F290；F224.0

A

1673-9833(2014)05-0098-07

10.3969/j.issn.1673-9833.2014.05.020

2014-07-19

中國清潔發展機制基金資助項目（10C0612）

張陶新（1964-），男，湖南華容人，湖南工業大學研究員，主要從事低碳經濟，綠色低碳交通及可持續發展方面的教學與研究，E-mail：Taoxinzhang108@sina.com