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目前学界针对城市化对碳排放的影响的研究已经取得了丰富的成果。但通过梳理这些研究发现，由于研究选取的样本数据和研究方法各有不同，因此尚未取得一致的研究结论。本书通过梳理和归纳现有研究，发现有关城市化对碳排放影响方面大致形成了以下三种观点：第一种，城市化会驱动碳排放；第二种，城市化会抑制碳排放；第三种，城市化与碳排放之间关系并不确定。
国外学者对有关城市化与碳排放关系的研究从20世纪90年代就已经开始，Satterthwaite（2009）以全球为研究对象、Parikh和Shukla（1995）以43个发展中国家为研究样本、York（2007）以欧盟14国1960—2000年的数据为样本、Sadorsky（2014）以16个新兴国家为研究样本考察城市化与碳排放的关系问题，他们的研究结果均表明，城市化会导致碳排放增加。Li和Yao（2009）认为在中国由于缺乏技术创新和人们环保意识的缺失，导致城市化是能源消费和碳排放增加的最主要因素。林伯强等（2010）利用修正的Kaya的恒等式，用城市化变量替代了人口变量，研究显示城市化增长1%，碳排放将会增加0.22%。周葵等（2013）、谢守红等（2013）的研究显示当期城市化率对碳排放有正向的驱动作用。肖周燕（2011）以1978年为时间分割点，分别考察了1949—1978年与1979—2007年两个时间段内城市化率与碳排放之间的关系，结论显示，1949—1978年的城市化对碳排放的影响较小，只能解释碳排放20%左右的原因。而1979—2007年的城市化对碳排放的解释能力却大大提高，达到60%以上。曾德珩等（2015）选取1800年以来世界主要国家为研究样本，研究了城市化中期阶段城市化对碳排放的影响，结果显示，各个国家无论城市化中期阶段的时间多长，这个阶段碳排放随着城市化而增加。中国目前城市化中期阶段尚未完成，城市化对碳排放具有单向的驱动作用，因此不可能实现碳排放总量的降低。王薇（2014）利用1978—2011年的时间序列数据，采用协整检验等方法研究表明，城市化和碳排放之间存在长期的稳定关系，城市化对碳排放的单向驱动作用具有滞后性。郭郡郡等（2012）选取1995—2009年我国29个省份的数据进行研究，结果表明城市化对碳排放具有明显的驱动作用，但这种驱动作用小于城市化对碳排放强度的影响。具体到每个省份而言，由于人口数量、人均GDP和产业结构存在差异，因此城市化对碳排放的影响在各个省份的表现也不尽相同。乌力吉图等（2012）改进了表征城市化水平的指标，运用熵值法构建了城市化水平综合指数，据此来研究城市化与碳排放的关系，结果表明，城市化对碳排放存在明显的驱动作用。卫平等（2014）以亚太经合组织的17个国家为研究样本，研究表明城市化水平提高会增加碳排放量。方齐云等（2017）采用LMDI分解法研究，结果显示城市化率的提高不可避免的会增加碳排放，但综合考虑城市化率、城市人口就业率等变量后，城市化率的提高与温室气体减排存在双赢空间。孙叶飞等（2016）认为城镇化对碳排放的影响存在“扩张效应”与“质量效应”，在当前阶段，“扩张效应”占据主导地位，“质量效应”对碳排放的抑制作用尚不明显，因此城镇化显著地促进了碳排放。陶良虎等（2020）以广东省为样本，选取1996—2015年的数据，分别以人口城镇化、产业城镇化和土地城镇化衡量城镇化水平，结果显示，广东省产业城镇化对碳排放具有显著的正向影响，人口城镇化与土地城镇化对碳排放没有显著影响。赵玉焕等（2018）以2000—2014年京津冀为研究样本，利用LMDI分解方法，研究发现，研究期内城镇化会导致京津冀碳排放增加，但相比其他因素，城镇化的贡献度较小。
还有研究表明城市化的规模和集聚效应会减少能源消耗，进而减少碳排放。Susan（2011）利用69个国家1985—2005年的相关数据，借助动态面板模型实证研究认为，城市化与碳排放之间呈现负相关关系。进一步将这69个国家根据收入水平高低不同分为三组，研究同样显示，在高中低三组城市化对碳排放均为负向影响。臧良震等（2015）利用向量自回归模型，选取1952—2008年的数据，研究发现从长期来看，城市化对碳排放为负向作用。赵红等（2013）选取城市化水平、经济增长、人均能源消耗和贸易开放四个自变量。研究认为，无论从长期看还是从短期看，城市化对碳排放均呈现抑制作用。胡雷等（2016）根据中国1978—2012年时间序列，利用误差修正模型研究认为城市化、工业化和能源利用效率在短期内均能抑制碳排放。徐丽杰（2014）以中国1953—2012年的时间序列为样本，研究城市化与碳排放的关系，结果显示，从长远来看，随着城市化规模效应和集聚效应的作用不断增强，城市化最终会抑制碳排放。肖宏伟（2013）利用空间计量模型研究显示，大力推进城市化有利于降低碳排放强度。白孝忠等（2016）选取反映城镇化经济发展的七个指标，利用主成分分析法合成两个指标表征经济城镇化，利用29个省份的面板数据研究显示，经济城镇化中的两个综合因子对碳排放的影响分别为促进和抑制作用，并且其中抑制作用大于促进作用，因此总体上看，经济城镇化对碳排放的影响为抑制作用。吴婵丹等（2014）通过梳理城市化影响碳排放的相关文献发现，人口在农村与城市间的流动与地理空间分布的差异的确会显著影响碳排放，但人口向城市的集聚并不必然带来碳排放的增加，事实上北美与拉美大部分国家城市人均碳排放量远远低于全国人均值。范建双等（2019）对1997—2015年中国30个省份的碳排放变化进行了因素分解，研究结果表明，城市化进程对本地区碳排放具有显著的促减效应。冯宗宪等（2019）运用扩展的STIRPAT模型，选取1995—2016年中国四大地区为样本，结果显示，城镇化抑制碳排放。葛翔宇等（2020）利用空间面板模型，以1995—2015年30个省市为研究样本，结果显示，从长期和短期看，提高城市化水平均能降低碳排放水平。牛鸿蕾（2019）以2002—2016年中国省级数据为样本，利用动态空间面板模型，研究显示，城镇化对碳排放存在多角度影响且其方向不尽相同，目前总效应显现为城镇化能够抑制碳排放的增长，这可能是各方力量相互强化或抵消的结果。
还有一类研究认为城市化对碳排放的影响关系不确定。Liddle（2010）的研究认为城市化水平和碳排放之间并不存在显著关系。Dodman（2009）认为城市化与碳排放之间的关系并非线性的。Martínez-Zarzoso等（2007）以发展中国家为研究样本，选取1975—2003年数据，研究结论显示城市化与碳排放之间的关系为倒“U”形。王娟等（2013）利用我国30个省份的面板数据，同时使用静态面板和动态面板两种估计方法，研究结论认为城市化与碳排放之间存在倒“U”形曲线关系，同时人均GDP的提高会减轻城市化对碳排放的影响。武力超等（2014）利用平滑转换模型，选取99个国家2005—2012年的面板数据为研究样本，结果表明，城市化对碳排放的影响随着选取的转化变量不同则出现不同的结果，因此两者之间为非线性关系。刘华军（2012）利用27个省份1995—2009年数据，选取了人口总量、人均GDP和技术水平因素，分别使用静态面板和动态面板两种方法研究了城市化与碳排放之间的具体关系。静态面板的估计结果显示随着城市化水平的提高，碳排量会降低，到达最低点之后，碳排放量又会随着城市化水平的提高不断增加，即两者之间呈现“U”形曲线关系。李卫东等（2017）利用全国30个省区15年的面板数据研究城市化与碳排放的关系，结果表明城市化与碳排放之间为倒“U”形曲线关系，拐点处于城市化水平63.57%处。宋海云等（2016）以金砖国家为研究样本，研究发现，对于总体样本而言，城镇化是所有研究变量中导致碳排放增加的最主要因素，理论上两者存在倒“U”形曲线关系。具体到各个国家，城镇化与碳排放则呈现不同的关系。邱立新等（2019）以中国8个城市群中的13个城市为样本，研究显示，城市化对碳排放的影响呈现由正到负，再由负到正的“V”形变化。蒋金荷（2018）以2000—2015年全国及30个省份为研究样本，结果显示，城镇化率对碳排放的影响在统计意义上并不显著。陈占明等（2018）考察了中国地级以上城市二氧化碳排放的影响因素，结果表明，城镇化率对碳排放的影响具有不确定性。邱强等（2017）基于Tapio脱钩模型，研究发现，城市化与碳排放之间呈现倒“N”形关系。冯东等（2018）以京津冀、长三角和珠三角三大城市群为研究对象，利用STIRPAT模型，结果表明，三大城市群城市化水平与碳排放之间呈现正“U”形曲线关系。张玉华等（2019）以2005—2015年省级数据为样本，构建面板门槛模型，研究表明，城镇化对碳排放的影响具有双重门槛效应，城镇化水平较低时，提升城镇化水平不利于绿色低碳发展，但当城镇化水平跨越第二个门槛值对应的水平时，城镇化水平的提高将会抑制碳排放。姬世东等（2013）等以中国32个城市为研究样本，通过构建面板协整模型研究了城市化与碳排放的关系，结果表明，城市化水平并不影响碳排放。
除此之外，还有部分学者关注到城市化进程中城市化水平对某一类产业碳排放的影响问题。刘丙泉等（2016）以物流业碳排放为研究的关注点，认为城镇化通过人口、空间、收入、产业四方面间接影响碳排放。利用Kaya恒等式，以29个省份为研究样本，结果表明，城市化明显促进了物流业碳排放。其中收入因素对物流业碳排放贡献最大，人口因素则起到抑制作用。根据城市化水平高低将研究样本划分为三个组别，不同类型的区域城市化对物流业碳排放作用有所不同。武春桃（2015）则以农业碳排放为关注点，选取户籍标准、就业结构和建成区面积分别表征城市化，结果显示，城市化抑制了农业碳排放。张陶新（2012）以城市道路交通的碳排放为关注点，利用向量自回归模型，研究表明，从长期来看，城市化水平提高1%，城市交通碳排放将会增加0.928个百分点。胡婉玲等（2020）同样以农业碳排放为关注点，研究表明，城市化为碳排放的增排因素。卢娜等（2018）以建筑业碳排放为研究对象，认为城镇化发展的不同阶段，城镇化的各项因素对建筑业碳排放的作用程度和方向不尽相同，最终的总效应是各种因素综合作用的结果。高文静等（2017）以工业碳生产率为考察对象，研究表明城镇化对工业碳生产率存在门槛效应，在城镇化水平较低时，工业的发展显著促进了工业碳生产率的提高；而城镇化水平较高阶段，城镇化对工业碳生产率为明显的负向影响。齐绍洲等（2016）以长江经济带电力行业为样本，研究发现，域内城镇化水平有利于电力行业的碳减排。
通过对国内外有关城市化对碳排放影响的文献梳理发现，学者们由于研究视角、研究方法等的不同，尚未对此问题形成一致的结论。本书认为无论研究结论是城市化驱动了碳排放还是城市化抑制了碳排放，都说明城市化对碳排放确实存在着现实影响。城市化与碳排放之间的关系到底如何仍需做进一步的研究。以上丰富的理论研究和实证分析为本书后面分析城市化对碳排放的影响提供了参考，同时也拓展了思路。
部分学者关注到由于地域差异的不同、经济发展阶段不同导致研究结论的不同，因此将研究对象依照地理区域划分为东部、中部和西部地区分别研究。易艳春等（2013）将我国28个省份作为研究样本进行研究，发现全国总体与三个区域样本的城市化对碳排放均呈现正向驱动作用，但这种驱动力作用不大。胡雷等（2015）利用全国30个省份1998—2010的数据为样本，研究显示东部地区与中部地区城镇化对碳排放并未产生影响，西部地区城镇化发展则会增加排放量。徐丽杰（2014）利用省级面板数据研究的结论认为，城市化对东部地区的碳排放为显著的驱动作用，在城市化、人口规模、人均GDP和技术要素四个变量中，城市化是影响碳排放的最主要原因；中部地区城市化与碳排放两者之间呈现倒“U”形曲线关系；而在西部地区城市化对碳排放为负向影响。王小斌等（2014）利用动态面板的研究结果显示，中部、西部地区的城镇化水平会抑制碳排放量，而在东部地区，碳排放量随着城镇化水平的提高而不断增加。许士春等（2014）利用我国1995—2011年省级面板数据研究认为，在全国范围和东部地区，城市化对碳排放的影响为驱动效应；而在中西部地区，碳排放量随着城市化的不断提高而不断增加，到达峰值之后，又会随着城市化水平的提高而下降，两者呈现倒“U”形曲线关系。中西部省份中很大一部分样本城市化水平已经到达甚至越过了倒“U”形的拐点，因此城市化水平提高不会增加碳排放量。孙辉煌（2012）利用2000—2010年的面板数据，首先以全国总体为样本进行研究，结果显示城市化水平对碳排放的影响为正向驱动作用，在现阶段城市化与碳排放之间并不存在倒“U”形的库兹涅茨曲线。但城市化水平的提高却能减少经济发展对碳排放的作用。其次将研究样本根据地理位置区分为东部地区和非东部地区，研究显示，无论在东部或是非东部地区，城市化对碳排放的影响仍然为正向驱动作用，但这种驱动作用在非东部地区要大于东部地区。方齐云等（2016）通过构建城市化、产业结构与碳排放的模型，通过数理表达式推导出只有在产业结构调整至一定水平时，城市化水平的提高才能抑制人均碳排放。在理论分析的基础上，利用面板模型进行了实证检验，结果表明，城市化与碳排放之间并非线性关系，两者之间存在库兹涅茨倒“U”形曲线关系。在此基础上计算了全国22个省份人均碳排放拐点的时间，研究表明，东部地区除了辽宁、福建、河北和海南之外，其余省份的人均碳排放拐点时间均已到达。而中部地区和西部地区的省份至少还需要15年左右的时间才能达到人均碳排放的拐点。林基等（2013）将30个省份分为东部、中部和西部地区研究了城市化、经济发展与碳排放的关系。研究显示，东部和中部地区城市化发展对碳排放和人均碳排放均为驱动作用，并且这两个地区存在碳排放库兹涅茨曲线。而西部地区情况却有所不同，西部地区城市化对碳排放并未产生影响，经济发展与碳排放之间也不存在碳排放库兹涅茨曲线，而是正向的线性关系。杨晓军等（2013）分别以全国总体和东、中、西部地区为研究样本，结果表明，在全国整体和东部地区城市化与碳排放之间均呈现倒“N”形关系。而在中部地区和西部地区城市化对碳排放影响分别表现为“N”形关系和没有影响。沈杨等（2020）以浙江省湾区经济带面板数据为样本，研究表明，舟山、宁波、嘉兴城市化进程会加剧碳排放强度，而杭州、温州、绍兴的城市化发展对碳排放为抑制作用。
还有学者根据收入水平、城市化发展阶段不同等特征对样本进行了分组。Madlener（2011）指出，各个国家城市化和经济发展水平会影响城市化与碳排放之间的关系。Poumanyvong（2010）以99个国家为样本，根据收入水平高低将样本分为三组，利用1975—2005年面板数据进行实证分析，结论表明，城市化对所有国家的碳排放均为驱动作用，这种驱动力在中等收入国家表现得尤为突出。同样是根据收入水平分组，Fan（2006）以149个国家为样本，研究却发现，高收入组城市化对碳排放的正向驱动力最大，中等收入组国家城市化对碳排放的驱动力最小。Zhang（2012）考察了中国城市化与碳排放的关系，研究发现，城市化对经济发达的东部地区的正向作用最小，对西部和中部地区人均碳排放和碳排放总量的正向影响比较大。孙昌龙等（2013）选取1980—2007年数据，根据城市化水平将全球76个国家划分为城市化初期组、城市化中期组与城市化后期组，研究认为，处于城市化初期、中期和后期阶段的国家，城市化对碳排放的影响分别为不显著、较大驱动作用和较小驱动作用。岳立等（2014）运用聚类分析法将全国30个地区分为城市化高水平、中等水平和低水平，利用2000—2011年面板数据研究发现，在所有组别城市化对碳排放均为驱动作用。任海军等（2014）利用我国30个省份1996—2011年的面板数据，将样本划分为城市化初期、中期和后期三组省份，研究表明，城市化对碳排放在所有样本地区都呈现驱动作用，然而，这种驱动作用随着城市化水平的不断提高在不断减弱。石芳芳等（2017）以中国30个省份2005—2014年的面板数据为研究样本，按照城市化水平高低将30个省分为三个区域，研究结果显示，一线地区和三线地区城市化与碳排放之间为倒“U”形关系，二线地区的城市化与碳排放之间为“U”形关系。张鸿武等（2013）选取1995—2010年的面板数据，根据人均收入水平将中国29省份划分为高收入、低收入和中等收入三组。研究结果显示，高收入组城市化与碳排放之间呈现倒“U”形关系，低收入组城市化与碳排放之间为“U”形曲线关系，中等收入组城市化与碳排放之间为线性关系。庄颖等（2017）选取1993—2014年数据，根据全国27个省份的人均GDP水平将研究样本分为高收入、中等收入和低收入三个地区。研究显示，高收入地区城市化对碳排放为正向促进作用，中等收入地区城市化会抑制碳排放，而低收入地区城市化对碳排放的影响并不明显。原嫄等（2020）选取2002—2016年数据，将中国30个省份划分为四个不同收入水平，研究显示，收入水平较高的省份城市化已经产生显著的减排效应，而对于中低和低收入水平省份，城市化会促进碳排放。郭郡郡等（2013）利用跨国面板数据，将研究样本划分为城镇化地区和大城市化地区，研究发现城镇化和大城市化地区城市化与碳排放均呈现倒“U”形关系，但相比而言，大城市化地区城市化对碳排放的负向作用更为突出。许泱等（2011）利用STIRPAT模型，采用中国30个省1995—2008年的面板数据，首先以全国整体为研究样本，结论表明，城市化与碳排放之间不存在倒“U”形的库兹涅茨曲线，为正向线性关系。其次根据城市化水平和城市化发展速度将30个省份划分为4个组别，研究发现，在城市化水平越低和城市化发展速度越快的两组区域，城市化对碳排放的驱动力也越大。四个组别中城市化水平最高的区域城市化与碳排放之间存在库兹涅茨曲线。胡建辉等（2015）以我国三大城市群32个城市为研究样本，从总体和分区域两方面研究了城市化对碳排放的影响，结果显示，从城市群总体来看，城市化与碳排放之间呈现倒“U”形关系，经济发展与碳排放的碳排放库兹涅茨曲线也成立。分区域来看，长三角地区城市群集聚效应和规模效应作用明显，服务业在国民经济中占据了主导地位，因此这个地区城市化水平的提高能够抑制碳排放的增加。珠三角城市群和京津冀城市群城市化与碳排放分别为“U”形关系和正向线性关系。王钦池（2015）认为城市化过程应该包括城市规模和城市化率两方面，以161个国家1960—2009年为研究样本，研究了城市化率和城市规模对碳排放的影响，结果表明城市化率和城市规模与碳排放之间分别为倒“N”形关系和“U”形关系。在碳排放约束下，理论上能找寻到最有利于节能减排的城市化率和城市规模。周少甫等（2017）以中国30个省份1995—2014年的数据为研究样本，利用门槛模型将30个省份分为低城市化率地区、中等城市化率地区和高城市化率地区。研究发现，在城市化水平处于45.86%以下以及城市化水平处于45.86%—66.78%的地区，经济增长与碳排放正相关，当城市化水平处于66.78%以上时，经济增长与碳排放呈现倒“U”形关系。徐丽娜等（2014）以省会城市和直辖市为研究样本，首先研究了城市化对所有样本的影响，结论显示城市化对所有地区的碳排放均为促进作用。其次根据城市化水平高低将所有样本分为四组，研究显示，城市化对碳排放的影响在城市化水平越高的地区会越小。城市化对碳排放的影响在城市化速度越快的地区会越大。
值得注意的是，多数学者在进行城市化与碳排放关系的研究中只关注了城市化发展水平，而忽视了城镇化发展质量。陶爱萍等（2016）以长三角地区为研究样本，构建了16个城市的城镇化质量核算体系，研究显示，城镇化质量的提升对碳排放有显著的抑制作用。王星（2016）利用城镇化发展质量对30个省份进行分组研究，结果表明，城镇化在全国范围和城镇化质量低的地区与碳排放都为“N”形关系，而在城镇化质量高和城镇化质量中等的地区城镇化与碳排放呈现倒“N”形关系。
有关城市化与碳排放关系的内在原因，学者们由于研究视角不同，给出了不同的解释。根据Poumanyvong和Kaneko（2010）的梳理和总结，归纳出生态现代化理论、城市环境转变理论和紧凑城市理论，这三种理论是用来解释城市化与环境质量关系的，也同样适用于阐释城市化对碳排放的影响机制。
生态现代化理论是由Mol和Sonnenfeld（2000）在《全球生态现代化问题：观点和争论》一文中系统完整提出的。生态现代化理论基于西欧发达社会的实践，给出了应对生态危机的一种路径。该理论认为经济发展与能源问题是能够协调相容发展的，因而得到政府和工商界的广泛认可。生态现代化理论的发展有两个阶段，第一阶段主要关注发达国家的环境污染和生态转型问题，认为科学技术的进步与创新能够解决发达国家的环境问题，其中市场在解决环境问题中发挥核心作用。第二阶段为理论大发展阶段，将研究范围拓展到全球范围，应用领域也拓展到了消费领域。生态现代化理论认为城市化是经济社会发展到现代化阶段的重要标志。能源问题和环境危机一般更多地出现在中低收入发展阶段的国家，伴随着科技水平的提升和大众对环境质量要求的提高，城市经济发展与环境污染之间会出现“脱钩”效应。生态现代化理论认为城市化进程中技术、制度和市场是生态化转型的动力。在环境和能源消费问题上，该理论的态度是乐观的。
城市环境转变理论由Mcranahan等（2001）和Barnes等（2005）提出，该理论从城市自身发展的角度解释城市化与环境的关系，强调城市发展的阶段性特征，认为在一个城市的不同发展阶段将会出现不同的能源环境问题。城市发展的初期阶段，城市面临的主要问题是增加城市财富总量，因此面临更多与贫困相关的环境问题，如缺乏安全的饮用水和没有良好的卫生条件。随着经济加速发展，城市化与工业化叠加之下会产生更为严重的工业污染与环境问题，如水污染、二氧化硫污染及雾霾污染等。当居民收入达到一定程度后，城市面临的问题变成与消费直接相关的环境问题了。城市环境转变理论认为城市与工业的发展对环境的影响呈现阶段性特征。环境质量将呈现改善—恶化—改善的倒“U”形特征。环境库兹涅茨曲线就是这种理论的经验证据。城市环境的研究重点在于针对城市的不同生命周期发展阶段，消除城市发展的不利因素，促进城市的持续繁荣。城市转型过程本质是在自然资源开发周期的基础上，将传统的粗放型经济增长方式转变为集约型、高附加值和朝高科技方向演变的经济增长方式。
Burton（2000）和Capello（2000）提出紧凑城市理论，该理论在城市规划领域非常流行。紧凑城市理论以规模经济与集聚效应理论为基础，认为城市的紧凑型发展是实现城市可持续发展的重要形式，城市的高密度发展能够节约空间，提升公共设施的利用效率，进而减少能源消耗与碳排放。紧凑城市理论主要提倡高密度开发、混合的土地利用及优先发展公共交通三个观点。主要目标是防止城市发展“摊大饼”造成资源和能源的不必要浪费，从保护资源的角度遏制城市的无序扩张。另外，该理论也关注城市密度与城市规模的内容。紧凑型城市理论推崇城市形态紧凑与城市功能紧凑的有机结合，对城市的可持续发展具有重要意义。
在能源消耗与温室气体排放日益严重的今天，研究城市化进程与碳排放的关系并缓解两者之间的矛盾已经成为各界关注的重要问题。生态现代化理论、城市环境转变理论以及紧凑城市理论分别从不同角度考察了城市化进程中经济发展与能源消耗如何平衡的问题。
城市化对环境质量的影响机制也适用于解释城市化对碳排放的影响。因此本节首先回顾城市化对环境质量的影响机制，国内有关城市化与环境质量关系的研究已经形成一定的理论成果。杨文芳等（2012）认为城市化对环境的影响通过宏观和微观两个方面发生作用。宏观方面，城市化进程必然带来产业结构的变化，城市化前期工业发展迅猛，对环境的破坏比较严重。城市化后期第三产业成为主导产业，此时城市化水平的提高会减少对环境的破坏；微观方面，城市化主要通过改变人们的交通方式和消费结构来影响能源消耗量，进而影响环境质量。但最终城市化是会改善环境质量还是会恶化环境质量，理论上并没有明确的结论。李静萍等（2017）的研究认为城市化进程并不会直接影响空气质量，而是通过影响能源消耗和废气排放，从而间接影响空气质量。穆怀中等（2016）认为城市化初期，由于轻工业为主导产业，污染物尚未超过环境容量，因此污染水平并不明显；城市化中期，由于重工业发展迅速导致产业污染加剧，城市人口规模、消费模式和生活方式的改变产生大量生活污染，因此这一阶段环境质量恶化明显；当城市化进入发展成熟期，第三产业成为主导产业，政府与居民对环境问题不断重视，产业公害型污染与生活型污染均不断下降，环境质量改善明显，这一阶段为环境质量改善期。具体到城市化对碳排放的影响机制，国内这方面的研究不是很多。毕晓航（2015）以人口为视角，认为城市化与碳排放的关系为间接关系和调节关系。间接关系中通过产业结构、消费方式和人口空间分布间接影响碳排放，调节关系主要是城市化的不同发展阶段对碳排放会产生不同的影响。张腾飞等（2016）在最优化框架下，利用城市化模型和Stokey污染模型，通过理论分析认为人力资本和清洁生产是城镇化影响碳排放的两个传导渠道。实证分析显示，城镇化进程会增加碳排放。人力资本积累能够抑制碳排放，并且人力资本能够减轻城镇化对碳排放影响的程度。清洁生产对碳排放的影响并不明显，但清洁生产能降低城镇化对碳排放的作用。徐安（2011）认为城市化对碳排放的影响基本是通过中间变量传导产生的间接影响，中间传导变量包括经济增长、产业结构演进和居民消费。城市化对这三个变量产生了影响，这三者又进而对碳排放产生了作用。胡雷（2016）认为城镇化影响碳排放的机理可以从经济规模、结构效应和技术效应三方面解释。研究表明，城市化导致的经济发展是碳排放的主要驱动因素，而结构效用与技术升级是抑制碳排放的主要因素。蒋俊文（2017）认为城市化一方面通过经济增长、产业结构和技术创新三方面影响了“碳源”，另一方面城市化会改变土地利用方式和城市代谢影响“碳汇”，最终城市化对碳排放的影响取决于“碳源”和“碳汇”两种影响的对比。王桂新等（2012）认为城市化通过改变人口生活行动、人口生产活动和人口空间分布三方面进而影响了碳排放。林美顺（2016）认为城市化水平的提高会对碳排放产生直接影响，同时城市化过程将通过包括经济规模、产业结构、能源消费强度以及环境规制在内的因素间接影响碳排放。郭炳南等（2013）认为城市化伴随着人口、资本等生产要素的集聚，在此过程中经济发展、基础设施建设以及生活水平的提高都会使得能源消耗大幅增加，进而产生更多的碳排放；另外，城市化的集聚效应带来的外部经济、规模效应以及人口空间布局的改变，又降低了能源消耗，减少了碳排放。因此，城市化对碳排放的影响比较复杂。黄芳等（2017）认为城市化并不会直接影响碳排放，而是通过影响居民消费间接影响碳排放。刘明达等（2018）以市级数据为样本，研究结果发现城市化通过产业结构、城市建设和交通运输间接影响碳排放。
梳理相关文献可以看到，城市化对碳排放的影响学者们已经形成了不少研究成果，对城市化与碳排放之间的关系做了诸多有意义的探讨，给未来的研究奠定了坚实的基础。然而，目前已有的研究成果在理论和实证研究方面还存在进一步拓展的空间：
第一，城市化影响碳排放的机制研究不够深入。城市化是会促进碳排放还是抑制碳排放，学界目前尚未达成共识，可见城市化影响碳排放的复杂性。目前对于城市化与碳排放的关系，大多研究都是集中在城市化对碳排放影响研究，对于城市化影响碳排放的机理重视不够，这样往往导致估计结果含糊不清。也就是说，城市化影响碳排放大多集中于实证研究，两者间的内在机制的探讨不够充分，尚未形成相关理论体系。因此难以科学地回答“城市化通过哪些途径影响碳排放”“不同途径影响力的大小与有效性如何”等对城市化与碳排放具有重要指导意义的问题。
第二，对城市化与碳排放的非线性研究分析不够。对于城市化驱动碳排放和抑制碳排放并存的现象无法解释。
鉴于此，本书在借鉴现有研究的基础上，首先，从理论上分析了城市化影响碳排放的作用机制。其次，在此基础上利用向量自回归模型、空间面板模型和分步回归法从全国层面和区域层面验证了城市化对碳排放影响和传导渠道。最后，利用面板门槛模型对城市化与碳排放之间的非线性关系进行了进一步的探讨。