新型城鎮化背景下云南省建筑業碳排放特征及影響因素研究

徐堅 張藍天 錢宇佳

收稿日期：2023-08-16

基金項目：國家自然科學基金項目“基于適應性的高原山地民族傳統人居環境空間格局及文化景觀特征研究”（51878591）。

作者簡介：徐堅（1969-），女，教授，博士，主要從事高原山地人居環境綠色發展研究。

摘 要：對云南省建筑業碳排放進行測算，分析建筑全生命周期各階段碳排放特征，并利用STIRPAT模型從人口、經濟、技術、城鎮化四個方面對分析影響云南省建筑碳排放的因素。結果表明：云南建筑業碳排放量總體呈現增長趨勢，碳排放主要來自建材準備階段與建筑運行階段兩個階段；導致云南省建筑業碳排放量增加的主要因素按影響程度大小排序：人口密度、人均生產總值、城鎮化率、建筑業發展水平。基于此結合現有政策分析和專家訪談結果，總結云南省建筑生命周期各階段的減碳措施。

關鍵詞：建筑碳排放；城鎮化；STIRPAT模型；影響因素；云南省

中圖分類號：X38文獻標志碼：A文章編號：1673-9655（2024）03-00-08

0 引言

隨著城市化快速推進，城市人口增加，建筑規模、居民能耗增大，碳排放量隨之增大。從《中國建筑能耗研究報告（2022）》中看出，2020年我國的建筑業碳排放總量為50.8億t，占比達到了全國總碳排放量的50.9%。建筑業碳排放必須引起重視。

目前，針對建筑碳排放量估算以及相關影響因素的分析與研究，大多是從微觀尺度對單體建筑或單個建設項目通過構建評價模型對建筑全生命周期或特定階段進行碳排放核算[1]，或基于國家宏觀尺度展開研究[2，3]，中觀省域、市域層面研究相對較少[4，5]，且大多以中東部經濟發達地區為對象，少有研究關注西部欠發達地區的碳排放情況。西部欠發達地區生態基礎較好，但需加快城市化、工業化進程，其建筑業碳排放特點以及減排策略有別于經濟發達地區。因此，以自然生態良好但又欠發達的云南省為研究對象，深入探討云南建筑碳排放現狀及其影響因素，以期明確碳減排工作的著力點和有效途徑，針對性的為減少欠發達地區建筑碳排放量提供理論依據和減排建議。

目前對于建筑業碳排放影響因素，有單一因素研究，包括城市規模[6]、減排技術[7]、建筑自身因素[8]等；也有多因素研究，大多數以人口規模、經濟發展水平[13]、能源結構、能源強度[9]、科技進步[10]等方面為主，忽略了城鎮化帶來的影響。《國家新型城鎮化規劃（2021—2015）年》提出新型城鎮化要堅持生態文明，推進低碳發展。少數研究將人口城鎮化率作為影響碳排放的人口因素的一部分[11，12]，僅以人口城鎮化率來表征新型城鎮化，忽略了其豐富內涵。

關于碳排放宏觀影響因素分析的模型方法主要有 IPAT 系列識別模型、指數分解分析方法和結構分解分析方法。其中IPAT可以考慮多方面各因素的共同影響，并且可拓展性較強[13]，STIRPAT模型是在基礎的IPAT模型基礎上改進而成的，是一個多自變量的非線性模型，它的優點是可以克服模型中各因素對環境改變結果一致的情況，以探索關鍵影響因素，已被多個學者用來構建碳排放影響機理分析模型。因此，擴展現有多因素研究，以STIRPAT 模型的人口、經濟、技術水平 3個維度指標為基礎，增加城鎮化維度的因素，將新型城鎮化給建筑業碳排放帶來的影響納入考慮，以期提出建筑業碳減排策略，使得云南省在推進城鎮化的同時更好的實現低碳發展。

1 研究區域介紹

據統計，云南省人均碳排放水平僅為中國人均碳排放的一半[14]，進一步說明云南省低碳發展潛力較大。針對云南省碳排放現狀，李經路[15]利用kaya恒等式與LMDI方法，探究云南省能源使用強度和碳排放的影響因素，劉紅琴[16]分析了云南省四大高耗能行業碳排放受不同因素影響敏感程度，曹成[14]對云南省能源結構、碳排放重點行業現狀等進行了分析，提出減碳行動方案，并指出云南建筑業直接碳排放量位列13，但是與碳排放量超過一千萬噸的有六大領域具有較強關聯性。

在新型城鎮化背景下，“后發展”和“欠發達”仍是云南的基本省情，經濟社會發展不充分、不平衡問題較為突出，作為面向南亞東南亞輻射中心，云南省綠色低碳發展任重道遠。因此，對云南省建筑業碳排放特征以及影響因素進行深入分析，將有助于云南省建筑業的低碳發展，促進雙碳目標的實現。

2 研究方法

2.1 建筑業碳排放核算

當前碳排放的核算方法主要有排放系數法、實測法、物料衡算法[6]，其中IPCC提供的排放系數法適用范圍最廣、應用最普遍。宏觀層面的建筑碳排放核算基于排放系數法，通過投入產出表[17]，對建筑碳排放進行核算[18，19]。此外，蔡偉光等[20]通過研究能源平衡表中各種信息的來源和口徑，給出了基于建筑能源平衡表為依據的建筑能源拆分模型，并根據對比測算結果驗證了模型的準確性。因此，考慮到數據的可獲取性與權威性，采用排放系數法和基于能源平衡表的拆分模型，測算云南省建筑業碳排放，進而分析碳排放現狀。

核算范圍方面，目前學者對于建筑業碳排放的核算范圍沒有統一的界定。微觀層面，對于建筑單體或單個項目，研究多針對建筑物化階段；在宏觀的對區域建筑碳排放研究時，多聚焦于建筑運行階段，未考慮建筑材料準備階段、拆除階段。但是建筑建成各階段涉及多個行業、部門，張智慧等[17]通過研究發現建筑業對其他行業碳排放相關性巨大。建筑業碳排放總量應包括建筑業全生命周期各階段產生碳排放量，核算體系應具有系統性和整體性。因此，本文基于建筑全生命周期理論，并根據國家標準《GB/T 51366—2019建筑碳排放計算標準》中的計算邊界，將建筑業碳排放劃分為4個階段：建材準備、建造、運行和拆除階段。建筑業碳排放總量的計算公式為：

（1）

式中：C—建筑業碳排放總量；Cjc—建材準備階段的碳排放量；Cjz—建造階段的碳排放量；CM—運行階段的碳排放量；Ccc—建筑拆除階段的碳排放量。總體計算過程如圖1。

圖1 總體計算過程及數據來源

現有研究建筑業能源碳排放因子來源不統一，大多來源于政府間氣候變化專門委員會（IPCC）發布的《IPCC 2006年國家溫室氣體清單指南》以及國內機構發布的《省級溫室氣體清單編制指南》，但是二者適用于國家層面的區域碳排放核算，并且更新較慢，不能較好地反映各地區各行業真實碳排放情況。為了確保研究數據的權威和實時性，能源消耗量根據最新發布的

《GB/T 2589—2020綜合能耗計算通則》中平均低位發熱量進行單位換算。為充分結合建筑業的特點，本文碳排放因子主要來源于《GB/T 51366—2019建筑碳排放計算標準》，其中缺少的參數從《省級溫室氣體清單編制指南》以及最新的高校研究機構中獲得。此外，云南省電力屬于南方區域電網，電力采用國家公布的南方電網的電力排放因子計算。

化石燃料碳排放因子計算公式如下：

（2）

式中：Fi—第i類能源碳排放因子；Vlci—第i類能源的平均低位發熱量；Vuci—單位熱值含碳量；RCO—碳氧化率。

由公式（2）計算出各類能源的碳排放因子，如表1。

2.1.1 建材準備階段

根據《中國建筑業統計年鑒》各地區建筑業建材消耗情況，主要包括鋼材、水泥、木材、玻璃和鋁材 5 種建材。此外，考慮到在建筑拆除后，鋼材、木材、鋁材可以回收利用，引入現有研究得出的建材回收系數。計算公式如下：

（3）

式中：Cjc—建材準備階段碳排放；Mi—第i種主要建材消耗量；Fi—第i種主要建材的碳排放因子；εi—回收系數。

2.1.2 建造階段

建造階段的碳排放是建筑工程項目在施工過程中由于能源消耗而產生的二氧化碳總量，將能源平衡表中建筑行業的能源消耗作為建筑建造階段能耗總量。

（4）

式中：Cjz—建筑建造階段碳排放；Ejz，i—建造階段第i類能源消耗量；EFi—第i類能源的碳排放因子。

2.1.3 建筑運行階段

將民用建筑分為公共建筑、城鎮居住建筑、鄉村居住建筑，參考[20]基于能源平衡表的建筑業能耗與碳排放拆分方法，對能源平衡表中的終端消費量各部分能源拆分：“交通、倉儲和郵政”中煤耗以及電耗的40%、“批發、零售業和住宿、餐飲業”、“其他”能耗屬于公共建筑能耗；“居民生活消費”能耗屬于住宅建筑能耗。計算原煤、其他洗煤、型煤、焦炭、天然氣、電力等十一種能源的消耗量，分別得出三類民用建筑的運行階段能耗。

（5）

（6）

式中：CM—建筑運行階段碳排放；Ci—第i類民用建筑；Ei， j—第i類建筑第j類能源消耗量；Fi， ，j—第i類建筑第j類能源的碳排放因子。

2.1.4 建筑拆除階段

由于云南省建筑拆除階段的統計數據不足，根據現有研究估算結果，通常建筑拆除階段的能耗約為建造階段能耗的90%，考慮到我國每年建筑業施工面積遠多于拆除面積，根據現有研究的做法[21]，建筑拆除階段的碳排放量取建造階段碳排放量的9%。

（7）

式中：Ccc—拆除階段碳排放；Cjz—建造階段碳排放。

2.2 STIRPAT模型

STIRPAT模型是Dietz & Rose[22]在 IPAT 模型—由Ehrlich & Holdren[23]針對分析國家環境污染與經濟發展的關系問題提出，在此基礎上進行擴展的隨機形式，其表達式為：。式中：I—環境因素；P—人口；A—富裕程度；T—技術；a—模型系數；b，c，d—分別對應驅動因素的影響指數；e—模型的誤差。

基于STIRPAT模型人口、經濟、技術三個維度進行擴展，將新型城鎮化維度納入考慮。由于居民低碳行為選擇會受到低碳認知和低碳理念的指導，受教育程度顯著影響居民低碳消費[24]。其次，人口和產業的聚集使得城市更加高效、舒適，建筑規模與基礎設施建隨之增加。此外，新型城鎮化推進生態文明建設，城市綠地具有固碳作用，并且現有標準對住宅項目的綠化面積也做出了規定。因此，城鎮化指標應考慮受教育程度、基礎設施建設、生態文明建設、建筑規模方面。

通過研讀文獻、參考低碳建筑相關標準，篩選出了云南建筑業碳排放的影響因素指標體系[25-27]。

對STIRPAT模型兩端取對數，此外，Zhang S[28]發現人均生產總值與建筑業碳排放之間的關系符合環境庫茲涅茨曲線，因此引入項來探索云南經濟增長與建筑碳排放之間是否存在非線性關系。

為了消除不同量綱帶來的影響，本文采用總和標準化法對云南建筑業碳排放及其影響要素的指標數據進行處理[29]。選擇建筑業總碳排放量作為控制變量，應用SPSS軟件做偏相關分析，最終得到的結果是城鎮人口比重、人口密度、低碳意識、人均生產總值、人均生產總值平方項、建筑業發展水平、人均公園綠地面積的相關系數分別為0.992、0.992、0.924、0.992、0.99、0.989、0.95，具有較好的相關性，單位GDP能耗相關系數為-0.982，具有較高的負相關性，而人均道路交通用地、建筑業發展度和建筑業房屋竣工面積為0.155、0032和0.124，相關性較低，故刪除這三個變量。因此本文主要選取城鎮人口比重、人口密度、低碳意識、人均生產總值、人均生產總值平方項、建筑業發展水平、人均公園綠地面積和單位GDP能耗8個因子作為建筑業總碳排放影響因子進行分析，模型如下式：

（8）

式中：β1～8—彈性系數，表示當第i項指標每變化 1% 時，將引起C的βi1%變化。

3 計算結果分析

3.1 云南省建筑業碳排放現狀分析

經過計算，2020年云南省建筑業全生命周期碳排放總量為9654.05萬t，其中建材準備階段5053.63萬t，

建造階段302.43萬t，建筑運行階段4270.78萬t，拆除階段27.22萬t。各階段占比如圖2所示，碳排放主要來自建材準備階段與建筑運行階段兩個階段。

云南省建筑業不同階段的碳排放變化趨勢存在一定差異。如圖3所示，2011—2020年云南建筑業全生命周期碳排放量總體呈現增長趨勢，從2011年約3千萬t，增長到2020年9.65千萬t，“十二五”期間增幅劇烈，“十三五”期間增速顯著放緩。由于城鎮化推進須依賴房地產，“十二五”期間云南全省房地產開發投資保持快速增長態勢，尤其是2013年

房地產投資增速在全國的排名上升為第一位；之后由于供大于求，新建建筑減少，加上技術不斷進步，碳排放量增速放緩。

圖2 2020年云南建筑業全生命周期碳排放

3.1.1 建材準備階段

根據式（3）計算云南省建材準備階段各類主要材料的碳排放，如表4所示。云南省建材準備階段碳排放主要來源鋼材和水泥，其次是鋁材。這是因為建筑主體修建需要大量的鋼材和水泥，作為主要的建筑材料消耗量巨大。此外，鋼筋和水泥的生產能耗大導致材料的CO2排放因子大，所以碳排放占比較大。

由圖4可見，建材準備階段碳排放呈現波動態勢，在2013年、2014年出現成倍增長的情況。這是由于云南省政府提出：“十二五”期間，云南省房地產開發投資額年均增長控制在20%左右，將增加150萬套城鎮保障房建設，使得建筑業房屋施工面積在2011—2013年快速增加，建筑開工率高，建材需求則更大。

云南省水泥產業的發展變動也是導致這一變化的原因。“十二五”期間云南水泥產能增長迅速，2014年新增規模居全國第二位，但是新型干法水泥比重依舊遠低于全國平均水平，產能發揮率也遠落后于全國平均水平，產業技術不夠先進，才導致水泥生產碳排放量占比大增速大。之后，云南省不斷加強新型干法建設、淘汰落后技術、調整產業技術結構，能源利用效率增加水泥的碳排放量增速放緩。

3.1.2 建造階段

通過式（4）計算得到云南省2011—2020年建造階段的碳排放量如圖5所示。建造階段碳排放量逐漸增加，從2011年的139.2萬t增加到2020年的302.32萬t，增長2.17倍，與建筑業房屋施工面積增加速度相當。但是建造階段碳排放強度與單位建筑業產值施工階段碳排放均呈下降趨勢，在2011—2013年大幅下降。建造階段碳排放強度從2011年71.23 kgCO2/㎡，下降到2020年22.34 kgCO2/㎡，下降68.63%；2020年單位建筑業產值施工階段碳排放較2011年下降39.60%，2011—2013年大幅下降，2013年后在450～500 tCO2/億元波動。

3.1.3 建筑運行階段

通過式（5）、（6）計算得到云南省2011—2020年建筑運行階段公共建筑、城鎮住宅、鄉村住宅三部分的碳排放量如圖6所示。建筑運行階段碳排放量從2011年2468.78萬t增加到2020年的4270.78 萬t，呈現上升趨勢，但增速明顯放緩。公共建筑與鄉村住宅碳排放量占比較大。其中，公共建筑由于空調、電梯和照明等設備耗能巨大，以電力主要消費能源，并且普遍存在高能耗和低能效問題。住宅方面，鄉村住宅原煤消耗量大，是城市居民原煤消耗量的十幾倍。這是由于煤價格較便宜，是鄉村居民日常取暖等的主要燃料，而城鎮居民以碳排放較低的天然氣、電力為主要能源。

3.1.4 建筑拆除階段

建筑拆除階段的碳排放核算根據式（7）計算出，如圖4所示，云南省 2011—2020年建筑拆除階段的碳排放變化趨勢與建造階段的相同。

3.2 基于STIRPAT模型的影響因素分析

根據偏相關分析后所確定的碳排放影響因子，以線性STIRPAT方程為模型，通過SPSS軟件進行多元回歸分析，結果見表5，R?的值為0.884，說明模型的擬合度較高。計算結果中方差膨脹因子遠高于10，說明變量之間存在嚴重的多重共線性。因此，不能根據普通最小二乘法擬合的結果進行判斷，為解決模型中的多重共線性問題，采用嶺回歸方法對模型進行回歸分析，以損失部分信息為代價獲得更適合的回歸模型[30]。

表5 模型多元回歸分析結果

變量 t值 容差 VIF

（常量） -0.31

lnURB -0.54 0.001 1398.05

lnPD 0.31 0 3870.57

lnLA -0.87 0.021 48.57

lnPGDP 1.53 0.004 259.91

lnDC -0.06 0.004 262.67

lnEI 0.38 0.008 131.30

lnPPG -0.47 0.002 410.2

注：R?=0.884

利用 SPSS軟件中的嶺回歸函數對式（8）模型方程做擬合，嶺跡圖如圖8所示。由于較小的K值會導致模型過擬合，較大的K值會導致模型過于簡化。根據決定系數R2與K相關性圖可選擇最佳的正則化參數K，從而找到一個平衡擬合度和模型復雜度的點，如圖9所示。當K = 0.10 時，嶺跡圖變化趨勢逐漸平穩，故取K值為0.10，R2為0.643，整體擬合較好。

具體的嶺回歸估計結果如表6所示，嶺回歸所得剩余標準差比最小二乘法回歸要大，R2值會稍低于普通回歸分析，但對病態數據的耐受性遠遠強于最小二乘法[30]。因此，模型能較好地解釋云南省建筑業碳排放量與其影響因素之間的關系，具體形式如下：

（9）

從嶺回歸的結果來看，模型模擬效果較好。從系數來看，城鎮人口比重、人口密度、人均生產總值和建筑與發展水平的增加都會導致云南省建筑業碳排放量增加；人們的低碳意識的增強、人均公園綠地面積和單位GDP能耗的增加則會減少云南省建筑業碳排放量。

從系數大小來看，人口密度是云南省建筑業碳排放量的最重要的影響因素，人口密度每提高1%，就使得云南省建筑業碳排放量提高0.718%。隨著人口城鎮化的進程不斷加快，人口紛紛匯集于城市，人口密度越大，不僅如此，人們對于生存空間和就業機會的要求也越大，從而引發的對建筑的需求，隨之帶來的后果是建筑業碳排放的激增。

人均生產總值和城鎮人口比重是影響云南省建筑業碳排放量的另外兩個重要因素，人均生產總值和城鎮人口比重每提高1%，云南省建筑業碳排放量將增加0.366%和0.163%，這是人口對能源的絕對需求決定的。云南省近些年的人口城鎮化率不斷攀升，而人口的激增也將進一步增加對能源的需求。

人均公園綠地面積是減少云南建筑業碳排放量的最重要因素，人均公園綠地面積比重每提高1%，

云南省建筑業碳排放量將減少0.797%。豐富多樣的景觀植被配置，與周邊山體的緊密聯系，能為云南省提供了規模更大的碳匯基地，降低云南省建筑業總碳排放量。

人們低碳意識的提高和單位GDP能耗的增長也是減少云南省建筑業碳排放量的重要因素。云南省受地理和全國戰略地位影響，正在逐步改善生態環境的多樣性并促進建筑行業朝著綠色低碳轉型升級，如2022年召開的COP15國際會議，云南省能以此發揮自身優勢，提高人們生態環保意識，實現生態城鎮化的高質量發展。而單位GDP能耗的增長會讓企業的成本有所增長，從而促使著企業轉型升級，朝著綠色低碳等低成本的技術層面發展。

4 碳減排措施分析

4.1 建材準備階段

建筑碳減排的途徑，首先應從建筑材料供給側入手。根據上文核算結果看出建材準備階段的碳排放占比最大，特別是水泥和鋼材的碳排放，因此重點控制鋼鐵、水泥等行業的碳排放，加強新型技術研發使用、淘汰落后技術、調整產業技術結構，以提高能源消耗效率。其次，研發使用能夠有效減少碳排放的綠色建材，如通過使用外加劑提高性能、通過回收處理建筑垃圾生產再生混凝土、將工業廢料回收用作建材生產等。

4.2 規劃設計階段

在該階段做好碳減排工作對減少建筑碳排放量有重要作用，因為建筑規劃設計決定了建筑朝向布局、建筑結構、建筑材料的類型，也對運行階段的能耗有巨大影響，合理的規劃設計還可以避免“大拆大建”、減少建材垃圾的產生。上述分析結果顯示人均公園綠地面積是減少云南省建筑業碳排放量的最重要因素，綠植碳匯對固碳減排有重要作用，綠化率也是綠色建筑評價標準的評價指標之一，因此在規劃設計階段合理增加綠化面積，也有利于建筑碳減排。

4.3 施工階段

在工程建設過程中，以成本、質量、工期三大目標的實現為重點，常常忽視建筑碳排放的問題。因此，施工單位要按照建筑節能標準與規范編制建筑節能施工方案，對施工作流程進行優化，并嚴格實施，以提高機械設備使用效率，減少能源消耗。此外，建筑工業化的推廣也有利于建筑碳減排，王廣明等[31]從工程案例的宏觀角度，通過比較預制和現澆施工的碳排放，發現與傳統現澆施工方式相比，預制裝配式可以減少施工階段單位面積的二氧化碳排放。

4.4 建筑運行階段

云南省地處氣候溫和地區，對空調的需求小，建筑應更多的依靠自然以及水能、風能及太陽能等豐富的可再生能源。政府要采取各項措施大力推廣太陽能建筑利用，提高太陽能光伏使用率；企業、社區要對已有建筑進行節能改造，以降低運行階段的碳排放量。其次，上述影響因素分析得出人們的低碳意識增加有利減少建筑碳排放，因此公眾也要參與其中，政策可通過消費引導，強化公眾對節能減排低碳生活、綠色建筑的認知。

4.5 建筑拆除回收階段

嚴格管理建筑拆除程序可減少盲目拆除，減少建筑廢料的產生。推進建筑廢料資源化利用，將大量減少碳排放量。

5 結論

（1）近十年來，云南建筑業碳排放量總體呈現增長趨勢，碳排放主要來自建材準備階段與建筑運行階段兩個階段。

（2）鋼材和水泥是云南省建材準備階段碳排放主要來源，其次是鋁材；建造階段碳排放量逐漸增加，與建筑業房屋施工面積增加速度相當，但是建造階段碳排放強度與單位建筑業產值施工階段碳排放均呈波動下降趨勢；建筑運行階段的碳排放量逐年增大，但是增長速率波動下降，公共建筑和鄉村住宅建筑運行能耗高，碳排放占比較大。

（3）導致云南省建筑業碳排放量的增加的因素按影響程度大小排序：人口密度、人均生產總值、城鎮化率、建筑業發展水平；人們低碳意識的增強、人均公園綠地面積和單位GDP能耗的增加則會減少云南省建筑業碳排放量。

參考文獻：

[1] 鄭曉云，徐金秀.基于LCA的裝配式建筑全生命周期碳排放研究——以重慶市某輕鋼裝配式集成別墅為例[J].建筑經濟，2019，40（1）：107-111.

[2] 金柏輝，李瑋，張榮霞，等.中國建筑業碳排放影響因素空間效應分析[J].科技管理研究，2018，38（24）：238-245.

[3] 牛鴻蕾，劉志勇.基于動態空間杜賓面板模型中國建筑業碳排放的影響因素研究[J].生態經濟，2017，33（8）：74-80.

[4] 蘇凱，陳毅輝，范水生，等.市域能源碳排放影響因素分析及減碳機制研究——以福建省為例[J].中國環境科學，2019，39（2）：859-867.

[5] 吳長蘭，王東，蘇彥濤.廣東省市域碳排放時空分異特征及影響因素——基于EDGAR數據的分析[J].地域研究與開發，2020，39（1）：127-132，151.

[6] 張赫，亞萌，王睿，等.不同規模城市居住建筑碳排放及影響因素比較研究[J].建筑節能（中英文），2021，49（3）：1-8.

[7] 楊璐，楊秀，劉惠，等.中國建筑部門二氧化碳減排技術及成本研究[J].環境工程，2021，39（10）：41-49.

[8] 高宇，李政道，張慧，等.基于LCA的裝配式建筑建造全過程的碳排放分析[J].工程管理學報，2018，32（2）：30-34.

[9] 祁神軍，張云波.中國建筑業碳排放的影響因素分解及減排策略研究[J].軟科學，2013，27（6）：39-43.

[10] 楊艷芳，李慧鳳，鄭海霞.北京市建筑碳排放影響因素研究[J].生態經濟，2016，32（1）：72-75.

[11] 王喜，張艷，秦耀辰，等.我國碳排放變化影響因素的時空分異與調控[J].經濟地理， 2016， 36（8）： 158-165.

[12] 黃振華.基于STIRPAT模型的重慶市建筑碳排放影響因素研究[J].項目管理技術，2018，16（5）：55-60.

[13] 李小冬，朱辰.我國建筑碳排放核算及影響因素研究綜述[J].安全與環境學報，2020，20（1）：317-327.

[14] 曹成，侯正猛，熊鷹，等.云南省碳中和技術路線與行動方案[J].工程科學與技術， 2022， 54（1）： 37-46.

[15] 李經路，曾天.基于Kaya方法的云南碳排放因素分析[J].科技管理研究，2016，36（19）：260-266.

[16] 劉紅琴，譚麗峰，楊紅娟.貢獻量和敏感度雙視角下云南省高耗能行業碳排放控制研究[J].生態經濟，2020，36（10）：41-47.

[17] 張智慧，劉睿劼.基于投入產出分析的建筑業碳排放核算[J].清華大學學報（自然科學版），2013，53（1）：53-57.

[18] Dezhi Li et al. Driving factors of total carbon emissions from the construction industry in Jiangsu Province， China[J]. Journal of Cleaner Production， 2020（276）.

[19] 杜強，馮新宇，孫強.市域建筑業碳排放與經濟發展關系及影響因素研究——以西安市為例[J].環境工程，2017，35（2）：174-179.

[20] 蔡偉光，李曉輝，王霞，等.基于能源平衡表的建筑能耗拆分模型及應用[J].暖通空調，2017，47（11）：27-34.

[21] 王幼松，石惠萌，閆輝，等.基于SDM的中國建筑業碳排放強度分布及空間效應分析[J].工程管理學報，2021，35（5）：1-6.

[22] Dietz T，Rosa E A .Rethinking the environmental impacts of population[J].Affluence and technology，1994（1）：277-300.

[23] Ehrlich P R，Holdren J P.Impact of Population Growth[J].Science，1971， 171（3977）：1212-1217.

[24] 蔣長流，江成濤.新型城鎮化對城鎮居民低碳行為的驅動效應——基于2682份實地調查問卷數據的實證研究[J].廣西社會科學，2020（9）：45-54.

[25] 鄧宗兵，宗樹偉，蘇聰文，等.長江經濟帶生態文明建設與新型城鎮化耦合協調發展及動力因素研究[J].經濟地理，2019，39（10）：78-86.

[26] 蔣博雅，黃寶麟，張宏.基于LMDI模型的江蘇省建筑業碳排放影響因素研究[J].環境科學與技術，2021，44（10）：202-212.

[27] 何文舉，張華峰，陳雄超，等.中國省域人口密度、產業集聚與碳排放的實證研究——基于集聚經濟、擁擠效應及空間效應的視角[J].南開經濟研究，2019（2）：207-225.

[28] Zhang S ， Li Z ， Ning X ， et al. Gauging the impacts of urbanization on CO2 emissions from the construction industry： Evidence from China[J]. Journal of Environmental Management， 2021（288）：112440.

[29] 黃蕊，王錚.基于STIRPAT模型的重慶市能源消費碳排放影響因素研究[J].環境科學學報，2013，33（2）：602-608.

[30] 姜磊，季民河.技術進步、產業結構、能源消費結構與中國能源效率——基于嶺回歸的分析[J].當代經濟管理，2011，33（5）：13-16.

[31] 王廣明，劉美霞.裝配式混凝土建筑綜合效益實證分析研究[J].建筑結構，2017（10）：32-38．

Study on the Carbon Emission Characteristics and Influencing Factors of the Construction Industry in Yunnan Province under the Background of New Urbanization

XU Jian， ZHANG Lan-tian， QIAN Yu-jia

（School of Architecture and Planning， Yunnan University， Kunming Yunnan 650404， China）

Abstract： The carbon emissions of the construction industry in Yunnan Province were calculated and analyzed as well as the carbon emission characteristics of each stage of the entire life cycle of buildings. The STIRPAT model was used to analyze the factors that affected the carbon emissions of buildings from four aspects involving in population， economy， technology， and urbanization. The results showed that the overall carbon emissions of Yunnan's construction industry were increasing with carbon emissions mainly coming from two stages： the preparation stage of building materials and the operation stage of buildings. The main factors leading to the increase in carbon emissions from the construction industry were ranked according to the degree of impact as population density， per capita GDP， urbanization rate， and development level of the construction industry. Finally， through literature review and expert interviews， combined with the analysis of carbon emissions characteristics and influencing factors in Yunnan's construction industry， the carbon reduction measures for each stage of the construction lifecycle were summarized.

Key words： building carbon emissions; urbanization; STIRPAT model; influencing factors; Yunnan Province