无本文系统地分析了能源消耗、碳排放和经济增长对城市化、工业化、建筑业、金融发展和国际贸易等不同驱动和抑制因素的影响机制。为此,分析了能源、经济增长和碳排放之间的联系以及影响机制与驱动和抑制因素之间的关系。本文将建筑行业作为技术(T)成分的一个因素,从而改进了 STIRPAT模型。其次,基于改进的STIRPAT,建立了五个结构方程,能够同时分析本文变量之间的经验相互作用。第三,提出并验证了建筑部门-增强环境库兹涅茨曲线(EKC)假设。第四,应用了了动态共同相关效应均值群(DCCEMG)估计器,它能够处理具有同质性和异质性的面板数据,且内生性和横截面依赖性较为稳定。本文对能源消耗、地区生产总值(GRP)、城市化、建筑部门和二氧化碳排放建立了长期均衡关系。根据实证结果显示,能源消费增长和建筑业增长都对标有的二氧化碳排放产生了显著影响,且能源和建筑业驱动的排放起到推动作用;建筑部门增强的EKC假设被证明有效。此外,本文还提出了一种生产函数模型,它将金融发展作为增长的转移因素,贸易和排放作为全要素生产率的决定因素。其次,基于新增长模型,构建了一个由五个联立方程组成的系统,以同时检验本文涉及变量之间的影响。第三,本文将二次项引入模型,估计EKC的金融发展和国际贸易变量,同时运用DCCEMG估计器进行模型计算。根据实证结果显示,金融发展在其对能源消耗和碳排放的影响方面具有双重效应。基于银行业的金融发展对能源消耗和碳排放具有正向作用,而基于股票市场的金融发展减少了能源消耗及碳排放,改善了环境质量。此外,除西方经济区外,所有地区都存在传统的EKC以及基于EKC假设的国际贸易和金融发展特性,而传统的EKC和基于EKC的国际贸易特性目前缺乏实证研究。此外,本文将工业化作为转移因子,污染物排放作为全要素生产率的决定因素,从而扩展了基于生产函数的增长模型。其次,建立了由五个结构方程组成的系统来分析经验相关变量之间的五种因果关系。第三,为了防止面板数据异质性的问题的出现,本文做出了第二代增强平均组(AMG)估计器和共同相关效应平均组(CCEMG)估计器对横截面依赖性和协整问题较为稳定的可靠估计。根据实证结果,西部经济区、中央经济区和东部经济区的城市化对经济增长的影响分别从负面到中性变为正面,被称为“城市化阶梯效应”。此外,随着地区的发展,从西部到东部地区,产业扩张对经济增长的影响更大,因此,它被定义为“产业扩张效应”。在能源消费与经济增长之间的双向因果关系中,经济增长的“反馈效应”仍然是所有地区的主导。最后,本文通过构造方程,探讨了城市化、能源消耗、污染物排放与经济增长之间的动态因果关系,开发了考虑城市化、能源消耗和污染物排放的经济增长模型,并使用一步系统广义矩量法(GMM)以及一步差分GMM估计量进行了估算。经验表明:(1)城市化推动了能源消耗和污染物排放,但不是驱动效应有所差别;(2)能源消耗积极推动污染物排放;(3)污染物排放反向驱动经济增长;(4)城市化和能源消费对经济增长具有正向效应。这些结果在所有面板数据中有所体现。基于以上结果,本文提出的政策建议包括:(i)开发基于激励/补贴的城市化机制,以推进向中国西部经济区的迁移进程;(ii)制定有关能源价格的配给工具,根据城市化水平设定差异化的化石燃料价格机制;(iii)为进一步推进城市化,针对西部经济区等城市化程度较低的地区,重点关注低排放基础设施和交通系统,以维持较高的城市化增长率。