新型城鎮化何以引致碳失衡？

關鍵詞：新型城鎮化；碳失衡；組態視角；fsQCA；城市群

能源消耗增加和人口不斷增長顯著加快了全球氣候變化的進程[1]。據預測，人為碳排放可能導致未來全球變暖1～5℃[2]。中國是人口大國，也是全球最大的化石燃料二氧化碳排放國[3]。盡管近年來中國碳排放速率明顯下降，但預計到2030年左右才能實現碳達峰，龐大的碳排放量遠超生態系統碳匯能力。據統計，中國陸地生態系統在20世紀80—90年代僅吸收了累積化石碳排放量的28%～37%[4]。近年來碳匯能力有所增強，但2010—2016年間年均吸收量僅為當期人為碳排放的45%[5]，意味著中國陸地生態系統存在巨大的碳失衡問題。在全球城鎮化進程持續快速推進的背景下[6]，城鎮化依舊是碳排放的重要驅動因素[7-8]。研究顯示，全球70%的能源消耗碳排放來自于城市，在中國這一比例高達85%[9-10]，且城鎮化進程每增加1%，與之相對應的碳排放量也會增加約1%[11]。中國正處于城鎮化加速發展[12]和中國式現代化進程轉型的關鍵時期[13]，未來30年城鎮化率仍有20%的增長空間，意味著還有將近一億人口涌入城鎮[14]。這不僅需要大量的能源支撐，也需要足夠的建設用地來滿足生活和生產需求。此過程終將引致更為頻繁的地表硬化和生態用地被侵占等現象[15]，進而降低生態系統碳匯能力，加劇碳失衡。然而，現有研究主要聚焦于城鎮化對碳排放的影響，尤其側重于碳源的作用，對碳匯功能變化的探討相對較少。這種單一視角難以全面揭示城鎮化對碳平衡的復雜作用機制，尤其是在快速城鎮化的城市群區域，碳源增加與碳匯能力下降可能同時發生，導致碳失衡加劇。因此，結合碳源和碳匯分析城鎮化如何引致碳失衡具有重要的現實意義。

在城鎮化對碳排放影響的相關研究中，學者們重點關注兩者之間的線性因果關系。但將自變量對因變量的影響理解為簡單的平均因果效應，忽略了復雜社會現象中多因并發的復雜因果關系[16-19]，是社會科學研究最常見的錯誤之一。這種簡單對稱的線性關系過于簡化[20]，且不可避免地存在一些內生性問題[21]，會對研究結果的準確性產生干擾。因此，能夠解釋因果復雜性的定性比較分析方法（QCA）被廣泛運用[22]。QCA不僅可以應對因果復雜性，還允許對多種條件的組合進行比較分析，且能識別不同路徑的異質性，結合了定性與定量研究的優勢。新型城鎮化作為一個復雜的社會經濟系統，涉及多維度因素，包括人口城鎮化（POP）、土地城鎮化（LND）、經濟城鎮化（ECO），社會城鎮化（SOC）和生態城鎮化（GRE）[23-25]等，傳統線性分析方法難以捕捉這些因素之間的復雜非線性關系。因此，從組態視角分析新型城鎮化引致碳失衡的影響機制，能夠有效應對新型城鎮化進程中多重因素的復雜交互作用。

2014年《國家新型城鎮化規劃（2014—2020年）》頒布，成為我國新型城鎮化全面實施的重要標志。2016年，十三五規劃（2016—2020年）將“新型城鎮化”作為國家發展戰略重點，明確提出要以都市圈、城市群為載體，推動大中小城市和小城鎮協調發展，自此，新型城鎮化的重點轉向都市圈和城市群建設。城市群作為我國新型城鎮化主要陣地，是碳排放的主要來源[26]。長江經濟帶三大城市群（長三角城市群、長江中游城市群和成渝城市群）橫跨我國東中西部，經濟發展呈現明顯的梯度差距，一定程度上是東中西部不同發展水平城市群的典范[27]。因此，以三大城市群作為典型代表，揭示新型城鎮化如何引致碳失衡，有助于為我國城市群制定差異化低碳可持續發展策略提供支撐。基于此，本文擬回答以下三個關鍵問題：（1）城市群新型城鎮化過程中哪些組態路徑引致碳失衡？（2）不同發展階段的城市群表現出怎樣的路徑空間分異？（3）如何根據不同的組態路徑，制定差異化的城市群低碳發展策略？

1理論闡述及分析框架

1.1理論分析

資源經濟學理論強調，資源的稀缺性決定了其必須通過最優配置實現有效和可持續利用[28]。中國的“傳統城鎮化”注重短期經濟利益，依賴于大規模建設用地擴張，這種無序擴張通常伴隨著大量人口涌入、土地消耗、交通依賴以及公共服務基礎設施延伸等[29]，導致更高的能源需求。此外，城市蔓延還會占用大量生態用地[15]，引起生態退化、碳匯能力下降等一系列生態環境問題[30]，削弱了城市對碳排放的抵消能力，從而引致碳失衡。因此，必須推動城市向緊湊、集約、低碳發展[31]。強調城鄉統籌、節約集約和生態宜居的新型城鎮化應運而生。新型城鎮化是注重人口、土地、經濟、社會、生態等多維度協同的城鎮化，強調以人為本也注重高效低碳[32]。在應對碳失衡的策略中，低碳城市理論為新型城鎮化發展指明了方向。低碳城市的建設旨在通過低碳技術和市場機制有效控制和減少碳排放，實現城市的可持續發展。這與生態現代化理論的論點不謀而合。然而，杰文斯悖論證明了單純依靠技術進步不足以確保碳平衡，還需要制度設計和政策引導[33]。而環境庫茲涅茨曲線揭示了環境污染與經濟發展之間存在倒“U”型關系，這意味著，新型城鎮化在不同發展階段對碳失衡的影響并不是恒定不變的。如果能實現經濟發展與環境保護的良性互動，碳排放終將進入“庫茲涅茨拐點”，從而實現經濟增長與碳排放脫鉤[34]。這也側面說明了對新型城鎮化影響碳平衡的簡單線性關系描述難以揭示其背后的復雜因果關系。

新型城鎮化影響碳失衡是一個多重子系統相互作用的復雜過程（圖1）。從人口角度來看，新型城鎮化通過人口集聚、結構優化和流動調整對碳平衡產生重要影響[35-36]。人口向城市集中增加了城市的能源消耗[6]，但相應減輕了農村碳排放壓力[4]。從土地視角來看，建設用地無序擴張通常會占用生態用地導致碳匯能力下降[15，37]。新型城鎮化則強調土地集約利用和空間結構優化，最大限度地保留生態用地碳匯功能。從經濟角度分析，新型城鎮化通過產業結構轉型、技術進步和消費模式變革對碳平衡產生深遠影響。經濟發展是經濟城鎮化的表現形式，最直接體現在GDP增長、消費水平提高和固定投資增長等，往往伴隨著產業發展和能源消耗增加。內生增長理論和熊彼特創新理論都指出，經濟水平提高往往伴隨著技術進步，為能源結構優化提供了契機。從社會維度來看，社會城鎮化表現為城市發展促進人類生活和生產水平整體提高，并促進城市空間形態進一步變化[38]。社會城鎮化是一個復雜而動態的過程，不僅是經濟和人口的集聚，也是社會結構、文化生活和生態環境的全面轉變[39]。頻繁的社會和經濟活動會導致城市建設用地和投資需求增加，從而增加能源消耗[40]。而生態城鎮化是城鎮化進程中通過科學規劃和管理，將生態保護與可持續發展有機協調起來[22]。這種模式強調生態優先，致力于減少城鎮化對自然環境的負面影響，促進人與自然和諧共生。

1.2研究框架

新型城鎮化各子系統影響碳平衡的理論分析揭示了因果變量之間的復雜非線性關系。各子系統通過不同途徑影響區域碳源和碳匯，從而形成空間關聯網絡[41]。但它們之間如何相互作用引致碳失衡，仍未得到解答。基于此，本文擬從組態視角出發，考慮新型城鎮化各子系統的相互作用對城市群碳失衡的影響，從復雜社會現象中剖析出多因并發的復雜因果關系，從而為低碳城市群發展提供新視角。首先，本文以長江經濟帶三大城市群為研究案例區，在市級層面從人口、土地、經濟、社會和生態5個維度構建新型城鎮化評價指標體系，然后基于土地利用類型測算碳源和碳匯并計算碳失衡狀況，最后運用QCA揭示新型城鎮化引致碳失衡的組態路徑及其空間分異性，從而提出差異化的城市群低碳發展策略。

2方法與數據

2.1新型城鎮化指標體系構建

結合理論分析并參考相關文獻[32，41]，本文構建了涵蓋16個指標的指標體系來衡量新型城鎮化的五大子系統，并基于CRITIC權重方法為指標分配權重[42-43]（表1）。

2.2碳源和碳匯測算

（1）碳源量估算。碳源量估算主要包括建設用地和耕地。建設用地碳源量（CE1）可以通過附著于其上的各種人類活動能源耗費來計算。能源消耗產生的碳排放量則通過IPCC法計算（表2），公式如下：

式（1）中：Ei是能源i的消耗量；Fi是能源i的標準煤換算系數；Ki為能源i的碳排放系數。由于中國的能源數據只記錄到省級，市級能源消耗數據通過夜間燈光數據反演獲得[44]。

耕地碳源（CE2）是指農業生產過程產生的碳排放，包括農田化肥生產、農業機械生產使用和灌溉過程等帶來的碳排放[45]。計算公式如下：

式（2）中：Gi為第i種生產過程的碳排量；gi為轉換系數。化肥使用量、農業機械總動力、灌溉過程、農藥使用量和農用塑料薄膜使用量的轉換系數分別為857.54kg/mg、16.47kg/hm2、266.48kg/hm2、5.18kgC/kg、4.93kgC/kg。

（2）碳匯量估算。本文采用IPCC碳核算系數法計算碳匯，主要包括耕地、林地、草地和水體[46]，計算公式如下：

2.3定性比較分析方法

QCA由RAGIN在1987年提出，因其具有能夠揭示條件多重并發但“殊途同歸”以及因果非對稱性等方面的獨特優勢，并能夠將定量和定性分析相結合，因而被廣泛運用到社會科學、管理學等研究領域以探索導致特定結果的條件組態。QCA既適用于案例數較少但復雜性較高的研究，也適合超過100個樣本的大規模研究[47]，其理想的條件變量為4～7個。本文旨從組態視角出發分析新型城鎮化5個子系統導致碳失衡的多元驅動機制。針對研究目的和不同類型QCA的特點，本文采用應用較為廣泛且能夠對變量更加精準賦值的模糊集定性比較方法（fsQCA）。

2.4研究區、數據及校準

受限于統計數據的可獲得性，同時考慮到2014年新型城鎮化才全面實施，本文選擇了2014—2021年作為研究期，并將2014—2017年劃分為前期（Q），2018—2021年劃分為后期（H）。研究案例區選擇了分別位于長江經濟帶上游、中游和下游的三大城市群，共72個城市。長江經濟帶在我國經濟發展和新型城鎮化建設中發揮著至關重要的戰略作用。盡管三大城市群緯度相似，但分別位于我國三大階梯，資源稟賦、地理區位和地形地貌的差異形成了資源要素的初始勢能差[48]，使其在人口流動、土地利用模式、經濟發展和氣候環境方面具有獨特性和代表性，反映了中國不同發展階段城市群的特點。長三角城市群是中國經濟最發達的區域之一，其經濟總量在全國占比最高，早在2010年之前城鎮化率已超過60%，現已進入高水平城鎮化階段；長江中游城市群和成渝城市群則分別在2018年和2020年城鎮化率才超60%，前者處于快速城鎮化向成熟階段過渡時期，后者則正處于快速城鎮化推進階段[26]。因此，以三大城市群為代表探究新型城鎮化對區域碳平衡的影響機制，可為中國城市群可持續發展和生態保護政策提供差異化戰略依據。

研究涉及到的案例數據主要來源于研究區各市的統計年鑒和EPS數據平臺（https：//www.epsnet.com.cn），同時還包括空間分辨率為30m的土地利用數據（http：//irsip.whu.edu.cn/resources），空間分辨率為500m的夜間燈光數據（https：//dataverse.harvard.edu/）以及來自OpenStreetMap（https：//www.openstreetmap.org/）的POI數據。這些數據共同用于計算2014—2021年新型城鎮化和碳失衡的變化狀況。在進行數據分析之前，需要對條件變量和結果變量進行校準以賦予案例集合隸屬[19，46]，使所有數值在0～1之間，保證數據的可比性。本研究基于直接校準法，將各變量的校準點設為：完全隸屬（95%分位點）、交叉點（中位數）和完全不隸屬（5%分位點）（表3）。為避免0.5的案例被剔除出分析案例行列導致數據偏差，本文將剛好為0.5的案例增加0.001以保證數據的完整性[49]。

3數據分析與實證結果

3.1必要條件分析

在進行條件組態分析前，需先對各個前因條件進行單獨的“必要性”檢驗。通常而言，前因條件的一致性大于0.9，則說明該條件為結果的必要條件。但本文研究結果表明（表4），單個前因條件均不構成碳失衡的必要條件（均＜0.9），即新型城鎮化任一子系統都不是導致碳失衡的必要條件。這說明，新型城鎮化引致碳失衡的機制是復雜多樣的，各子系統相互聯動共同作用影響區域碳失衡，因此有必要進行組態分析。

3.2條件組態分析

為清晰呈現不同條件在組態中的相對重要性，本文參考RAGIN等提出的QCA分析結果呈現形式[21]。這種呈現形式可以區分條件組態中的核心條件和邊緣條件。核心條件是同時出現在“簡約解”和“中間解”中的變量，重要性較大；邊緣條件則表示只出現在“中間解”中，重要性相對較小。以往研究傾向于基于單個年份的條件組合路徑來靜態分析因果復雜性，沒有考慮時間效應。動態系統學理論強調，任何系統狀態都是時間的函數。因此，復雜社會現象也是動態演化的過程，背后的因果關系同樣需要考慮事件之間的時間關聯性[49]。因此，本文基于2014—2021年的數據，選擇分時段揭示城鎮化發展導致碳失衡的不同驅動路徑。表5中的縱列表示可能存在的組態路徑，解的一致性均高于理論閾值0.8，表明這些條件組態均可以作為解釋新型城鎮化引致碳失衡的充分條件組合。

分時段來看，2014—2017年，解的覆蓋度為0.58，表明4類條件組態可以解釋58%的案例。其中，條件組態Q1a和Q1b來自同一簡單解，兩者核心條件一致，即LAND出現，SOC不出現。由此可見，LAND作為城市擴張的重要表征之一，對碳失衡影響巨大。而在Q1a中，POP不出現是邊緣條件，Q1b中，ECO出現是邊緣條件，因此POP不出現和ECO出現在兩組組態中具有可替代性。Q1a路徑解釋了35%的碳失衡案例，但僅1%能被該路徑所解釋，該路徑下的典型案例主要位于中游城市群（圖2）。而Q1b路徑解釋了44%的案例，有11%能被該路徑所解釋，該路徑下的典型案例集中在中游的湖北各市。條件組態Q2為POP、GRE、SOC、ECO不出現，前三者為核心條件，后者為邊緣條件，表明即使城鎮化所有方面都不推進，仍存在碳失衡的風險。該路徑解釋了31%的解釋案例，但僅有6%能被該路徑所解釋。典型案例也集中在中游的江西和湖南各市。條件組態Q3為POP、SOC不出現和ECO出現作為核心條件，GRE出現作為邊緣條件。該路徑表明，經濟城鎮化是導致碳失衡的基礎性條件，這與大部分關于經濟增長和碳排放關系研究的結論不謀而合，也為環境庫茲涅茨曲線（EKC）假說提供了實證支持[50]。典型案例主要集中在中下游。

2018—2021年共形成4種條件組態，解的一致性為0.88，覆蓋度為0.57。條件組態H1顯示，POP、LAND、SOC不出現，ECO出現，且都是核心條件時，會導致碳失衡。該路徑同樣證明了經濟增長對環境的負向影響。典型案例主要是杭州、紹興和南京（圖3）。條件組態H2顯示，POP、LAND不出現，ECO、SOC出現，且都是核心條件時，會導致碳失衡。該路徑表明，經濟發展帶動社會各方面的發展同樣對碳失衡產生了重要影響。典型案例包括南京和綿陽。條件組態H3顯示，LAND、GRE、SOC出現，POP、ECO不出現，且LAND、GRE、SOC出現，ECO不出現作為核心條件，POP不出現作為邊緣條件時，會導致碳失衡。該路徑表明，經濟和社會發展不僅會導致碳失衡，倡導的低碳城鎮化也可能起反向效果。典型案例包括黃岡、黃石和眉山。條件組態H4顯示，POP、LAND、GRE、ECO出現，SOC不出現，且LAND、GRE、ECO出現，SOC不出現作為核心條件，POP出現作為邊緣條件時，會導致碳失衡。該路徑同樣表明城市擴張和經濟發展對碳失衡產生的重要影響。典型案例上中下游均有分布。

兩期對比發現，2014—2017年，建設用地擴張和經濟發展成為碳失衡的主導因素，特別是發展較為迅速的長江中下流區域。而2018—2021年，建設用地擴張和經濟發展仍對碳失衡產生影響，但同時，社會發展中的基礎設施建設等也開始發揮重要影響。從全域來看，人口增長并不作為引致碳失衡的核心條件。但無論哪個時期，經濟發展都是引致碳失衡的關鍵條件，但到后期，其更多是與其他因素共同作用才引致碳失衡。可以認為，與經濟發展密切相關的社會發展同樣產生了重要作用。值得注意的是，GRE也在一定程度上引致碳失衡，但不會單獨作用，而是與其他因素共同作用導致碳失衡。可能是因為生態城鎮化更加強調城市發展的碳減排效果，容易忽略促進碳增匯的相關措施，抑或所采取的碳增匯措施遠不能抵消城市發展導致的大量碳排放。據以上分析，結合核心存在條件，本文將不同組態路徑劃分成以下幾大類型：城市擴張引致型（僅LAND為核心條件存在）、經濟發展引致型（僅ECO為核心條件存在）、雙元主導型（存在兩個核心條件）、多元混合主導型（存在超過兩個核心條件）、不相關型（所有條件都缺失）。

3.3空間異質性分析

復雜適應系統理論強調系統之間的差異如何影響系統的動態行為和演變過程，而復雜系統可以表現出非線性行為、涌現特征和自組織能力。不同的系統由于其組成、結構和環境條件的差異，表現出不同的動態過程和演變規律，難以通過簡單對單個系統的靜態分析概括出事物的一般變化規律，因此有必要進行空間異質性分析。

對于成渝城市群，2014—2017年主要形成3條組態路徑（表6）。其中，Q1表明人口和經濟發展是導致碳失衡的兩大主導因素，即雙元主導型。但在這期間也出現了另外兩大獨特的組態路徑，即Q2a和Q2b，分別表明POP和GRE單獨存在并且作為邊緣條件導致碳失衡。但該組態條件下僅極少數典型案例，并不具有普遍代表性。2018—2021年形成了10條組態路徑，但主要分成經濟發展引致型（H3）和雙元主導型（H2、H4）。雙元主導型主要是GRE、SOC存在，ECO、SOC存在并都作為核心條件。LAND出現在部分路徑中，但均以邊緣條件存在，但仍說明城市擴張在這一時期對于碳失衡有一定的影響。尤其需要關注的是，SOC出現在除了H1以外的所有組態路徑中，且大部分以核心條件存在，表明在該時期，社會發展是導致碳失衡的核心因素。而ECO則以核心存在條件出現在H3和H4組態路徑中，表明經濟發展在該時期仍發揮重要作用。此外，有幾組路徑的唯一覆蓋度為0（H3b，H4c，H4d），意味著這些路徑不能獨立解釋任何結果，它們與其他路徑的解釋完全重疊，沒有獨特的解釋力。但刨除這些路徑，以上分析仍成立。

2014—2017年，長江中游城市群主要形成3條組態路徑（表7），但主要表現為兩大類：ECO-SOC雙元主導型（Q1）和不相關型（Q2，Q3）。其中，ECO-SOC雙元主導型表明經濟和社會發展是導致碳失衡的主要驅動因素。2018—2021年則成了6條組態路徑，但不相關型在前期和后期都存在，也解釋了碳失衡并不全是新型城鎮化導致。此外，該時期還出現了獨特的社會發展引致型組態路徑，同樣表明，社會發展越來越成為導致碳失衡的關鍵因素。路徑H1c表明，在不受人口增長和低碳發展的影響下，其他邊緣條件的綜合作用也可能導致碳失衡，特別是建設用地擴張的影響。對比各組態覆蓋度發現，研究前期，ECO-SOC雙元主導型是引致碳失衡的主要組態構型，而后期主要是LAND-GRE雙元主導型。

2014—2017年，長三角城市群主要形成4條組態路徑（表8）。除了城市擴張引致型（Q2）、經濟發展引致型（Q4）和POP-LAND雙元主導型（Q3）外，還出現了獨特的人口引致型（Q1）。作為我國三大城市群之一以及世界級城市群，長三角城市群在2010年前人口城鎮化率就已達60%，是我國人口流動最活躍的地區之一。發達的經濟和優質的社會資源供給使得其人口吸引力持續增強，僅2023年就有100多萬人流入。人口流入帶來的用地需求也明顯增加，僅過去20年，該區域的城市擴張增加了3.25倍[51]，尤以后10年的增加更為迅猛。因而2018—2021年，LAND作為核心存在條件出現在多數組態路徑中，且多以唯一核心存在條件引致碳失衡（H2、H3）。但這一時期，組態路徑更為多元化，共形成了11條組態路徑。人口和經濟發展的影響開始削弱，生態城鎮化和社會發展導致碳失衡的影響開始顯現。在LAND和GRE不存在為核心條件下，POP、ECO和SOC存在且作為邊緣條件同樣引致碳失衡（H1b、H1c、H1d）。

4結論與討論

4.1結論

“雙碳”背景下，揭示新型城鎮化引致碳失衡機制，對于促進中國城市群的低碳轉型發展極為重要。本文利用fsQCA方法，從組態視角出發對長江經濟帶三大城市群72個城市2014—2021年面板數據進行實證分析，考察了人口、土地、經濟、社會和生態城鎮化五大子系統引致碳失衡的組態路徑及時空分異。研究發現：

（1）新型城鎮化任一子系統都不是導致碳失衡的必要條件，說明新型城鎮化各子系統相互聯動共同作用影響城市的碳失衡，揭示了引致碳失衡內在機制的復雜性。

（2）盡管城鎮化發展導致碳失衡的組態路徑存在明顯的時空分異，且導致碳失衡的條件組態在后期比前期更為多樣，但城市擴張和經濟增長都是導致碳失衡的兩大主導因素，社會發展則在后期發揮越來越重要的作用，人口城鎮化則更多以與其他子系統共同作用導致碳失衡。但新型城鎮化發展并不一定會引致碳失衡。

（3）區域差異分析表明，成渝城市群的碳失衡在前期主要以POP-ECO雙元主導型為主，后期則轉變為以ECO-SOC和GRE-SOC這兩大雙元主導型為主。長江中游城市群導致碳失衡的組態路徑在整個研究期間都相對其他兩個城市群少，前期以ECOSOC雙元主導型為主，后期則轉變為LAND-GRE雙元主導型。長三角城市群引致碳失衡的條件組態最為多樣，但多為單因素主導型，尤以城市擴張引致型最為突出。

4.2討論

研究結果揭示新型城鎮化引致碳失衡的組態路徑差異與三大城市群的具體實際相吻合。位于上游的成渝城市群隨著基建設施的加大投入，使得社會城鎮化愈加成為碳失衡的主要動因。而中下游的兩大城市群城鎮化進程飛速，建設用地擴張現象尤為突出，因而土地城鎮化不可避免地成為引致碳失衡的最主要因素。不同的組態路徑揭示了城鎮化發展過程中采取差異化措施促進碳平衡的重要性。

（1）對人口流入較大且城市擴張較為顯著的長三角城市群，前期人口因素通常與其他因素共同作用引致碳失衡，后期建設用地擴張的影響最為顯著。因此對于該區域控制碳失衡的關鍵在于控制建設用地擴張，推動緊湊型城市發展。通過設立城市增長邊界防止無序蔓延，保護周邊生態環境，提高碳匯能力。同時引導城市在現有邊界內進行優化開發，提高土地利用效率。促進城市高密度開發和多功能區劃，減少城市交通需求，降低因城市擴展帶來的能源消耗，從而減少碳排放。

（2）對于正處于快速城鎮化向成熟階段過渡的長江中游城市群，引致碳失衡的組態路徑較少，但經濟和社會發展是重要動因，生態城鎮化的作用也開始凸顯。因此需要通過技術創新來推動高污染、高能耗產業向綠色低碳產業轉型，提高能源利用效率，支持可再生能源技術、智能制造、節能減排等技術的發展，從根源上減少碳排放從而實現碳平衡。同時通過持續推進退耕還林還草、城市綠化和生態農業，遏制圍湖造田等破環生態環境行為，提升區域碳匯能力。

（3）對于正處于城鎮化加速階段的成渝城市群，經濟和社會發展的方方面面都是引致區域碳失衡的主要因素，因此應重點發展綠色交通、智能電網等低碳基礎設施，降低城市能源消耗和碳排放。同時引導社會發展向綠色低碳轉變，通過教育和宣傳提高公眾環保意識，鼓勵低碳消費模式，倡導綠色生活方式。

隨著城鎮化進程的推進，引致碳失衡組態路徑也會不斷演變。因此，政府也應定期評估城鎮化與碳排放之間的關系，及時調整政策方向，確保減碳增匯政策的長期有效性。本文仍存在一定的不足，受限于數據可獲得性，只選取了2014—2021年案例數據進行分析，且研究區只選擇了具有代表性的三大城市群，此外也未考慮2019年新冠疫情對結果可能存在的影響，后續將繼續在這些方面進行深化提升，以更好地揭示新型城鎮化引致碳失衡的內在機制。