近年来，城市在推动全球气候治理与低碳发展的过程中发挥着愈发重要的作用。然而，作为全球最大的二氧化碳排放国，中国面临着在经济增长、污染治理与碳减排之间实现平衡的复杂挑战。

近日，经济管理学院何忠伟教授团队在Sustainable Cities and Society（中科院1区，IF=12.0）在线发表了题为“SHAP-ing urban sustainability: Integrating NDDF and lightGBM to uncover coordinated pollution and carbon abatement costs in Chinese cities”的研究论文，创新性地运用了融合非径向方向性距离函数（NDDF）与LightGBM模型的综合分析框架，辅以SHAP（Shapley加法解释）方法，系统揭示了中国287个城市在2006—2019年期间污染与碳减排的协同成本及其影响机制。

该研究发现，中国城市PM2.5与CO₂的协同减排成本在时间上呈现出明显的阶段性变化趋势，其中经济发达地区如长三角、珠三角与成渝城市群的协同减排成本显著高于其他区域。

该研究还发现，劳动力就业和金融活动是PM2.5减排成本的核心影响因素，产业结构与工业SO₂排放是影响CO₂减排成本的关键因素。此外，大城市中能源消耗的作用较为突出，而中小城市中人口与经济变量的重要性更为显著。

基于上述发现，该研究提出了经济发达地区应加大清洁技术与绿色金融投入，推动产业升级与能源结构优化；中小城市则需聚焦于教育、科研投入与农业污染治理，提升本地绿色发展能力。同时，推动区域差异化、规模敏感型的政策改革，也是降低减排成本、促进城市可持续发展的关键路径。

北京农学院经济管理学院青年教师张强强为该论文的第一作者，北京农学院何忠伟教授为该论文的通讯作者。本课题的研究得到了国家自然科学基金青年项目（72303201）、北京社会科学基金重点项目（23JCB027）、北京市教育科学“十四五”规划2024年度青年专项课题（BCDA24141）、北京农学院繁荣社科行动计划人文社科专项（FRSK-2024-005）和山东省高等学校青年创新团队（2024KJL029）的资助。在全球气候变化加剧与中国“双碳”目标战略深入推进的背景下，该研究不仅拓展了城市层面污染与碳减排协同治理的理论视角，也为中国乃至其他发展中国家制定科学、有效的低碳绿色发展路径提供了重要的实证参考。

全文链接：https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106542