多维视角下新型城市化对中国二氧化碳排放影响的时空变化特征

　　摘要：城市化和碳排放之间关系密切，现有研究多从单一维度来衡量城市化，而忽略了城市化的多维性.本文从人口、经济、社会、空间和生态5个维度建立了新型城市化的评价体系，利用中国30个省、自治区和直辖市2004—2016年的面板数据，基于熵值法和地理加权回归(GWR)模型，从多维视角下研究了新型城市化对中国二氧化碳排放影响的时空变化特征，结果表明：①北京的新型城市化水平最高，东部沿海地区的新型城市化水平高于西部、西南和东北地区.②新型城市化对碳排放有显著促进作用.人口城市化、社会城市化和生态城市化对碳排放的影响存在明显的区域差异，在不同地区分别表现出促进作用和抑制作用，经济城市化和空间城市化对碳排放有显著促进作用.③人口城市化对碳排放影响的空间集聚性呈现出从西南、南部及东部地区往北部、东北部转移的特征.经济城市化对碳排放影响的空间集聚性呈现出从南部往东部沿海及东北地区逆时针转移的特征.社会城市化对碳排放影响的空间集聚性呈现出从南部、西南地区往西部及东北部顺时针转移的特征.空间城市化对碳排放影响的空间集聚性呈现出从北部、东北部地区往西部、西南地区逆时针转移的特征.生态城市化对碳排放影响的空间集聚性呈现出从东部往中西部转移的特征.

　　关键词：新型城市化;二氧化碳;地理加权回归模型;时空变化;区域差异

　　1引言(Introduction)

　　近年来，由于温室效应的影响，出现了全球变暖、冰川退缩、海平面上升等一系列自然环境问题.温室效应的出现主要是由大量的二氧化碳排放造成的.其中城市是二氧化碳排放的主要贡献者之一，二氧化碳排放占全球70%以上(Wangetal.，2019a).

　　中国是世界上最大的二氧化碳排放国，为积极推进全球气候的良性变化，中国政府在2015年巴黎气候大会上承诺，到2030年碳排放在2005年的基础上下降60%～65%，二氧化碳排放到2030年左右达到峰值并尽早达到峰值.然而这些目标对于正处在快速城市化进程的中国是否能够实现?1978—2018年的改革开放四十年，中国的城市化率从17.9%增加到59.58%，年均增长率为1.04%.Northam(1979)将城市化进程划分为初期、中期和后期三阶段，初期阶段城市人口占比30%以下，中期城市人口占比30%～70%，后期城市人口占比70%以上.

　　地理论文投稿刊物：《经济地理》(月刊)创刊于1981年，是由中国地理学会、湖南省经济地理所联合主办的专业学术性刊物。办刊宗旨：服务于广大地理科研工作者和高等院校地理教学。重点反映经济地理学研究的前沿理论、区域经济开发以及与国民经济相关的工业、农业、交通、旅游、生态环境等方面的最新科研成果和研究动态。

　　中国目前处于城市化的中期阶段，雄厚的工业基础吸引大批农业人口，高速的工业化进程导致城市化和碳减排出现极大的矛盾.中国政府于2014年提出建设中国特色的新型城市化，新型城市化是以城乡统筹、城乡一体、产业互动、节约集约、生态宜居、和谐发展为基本特征的城市化.相比于以城市人口的持续增加和城市规模不断扩张为目标的粗放式发展的传统城市化，新型城市化则不以牺牲资源和环境为代价，坚持城市化发展的可持续性，强调走集约型发展道路，进而推动新时期中国城市化的更高质量更高效率的发展，传统城市化和新型城市化的对比.

　　新型城市化具体“新”在哪些地方，对二氧化碳排放的影响呈现出怎么样的区域差异和时空变化特征?对以上问题更加准确的分析有助于协调新型城市发展模式和绿色低碳经济的目标，为助力中国政府兑现国际承诺提供一定的思路参考.许多学者对城市化与二氧化碳排放的关系进行探讨，但目前尚未得出统一的研究结论.已有研究多从人口的角度对城市化进行界定，利用城市人口占总人口的比例表示城市化水平，研究其对二氧化碳排放的影响.多数学者研究发现，城市化率与二氧化碳排放之间存在线性影响关系.中国各省及长江三角洲和珠江三角洲等城市群城市化率与二氧化碳排放均呈显著正相关(Liuetal.，2018;Baietal.

　　2019;Wangetal.，2019b;2019c).以44个撒哈拉以南非洲国家及全球170个国家为例的城市化率与二氧化碳排放关系研究得到了相同的结论(Wangetal.，2018a;Salahuddinetal.，2019).城市化率对建筑业、工业等部门的二氧化碳排放也呈现显著的正相关(Wangetal.，2019e).此外，城市化率对二氧化碳排放的线性影响关系存在着显著的区域差异(Wangetal.，2018b;Wangetal.，2019d).部分学者认为城市化率和二氧化碳排放之间存在着非线性的影响关系.城市化率和二氧化碳排放之间存在三阶段动态非线性关系及阈值效应(Martinez⁃Zarzosoetal.，2011;Caoetal.，2016;Shietal.，2018;Dongetal.，2019).

　　城市化率对不同城市群的阈值效应存在显著差异(Shengetal.，2019).而后，学者们逐渐提出更加丰富的指标去衡量城市化水平，并研究其对二氧化碳排放的影响.如利用人口规模、人口年龄结构等指标衡量人口城市化水平，研究发现其对二氧化碳排放有显著的正向影响(Yangetal.，2015;Wangetal.，2017;Zhaoetal.，2017).Xu等(2016)和Zhang等(2017)从土地城市化的适度效益、城市土地利用的经济效益、社会效益和生态效益4个方面构建了土地城市化质量评价体系，研究发现土地城市化质量的碳减排作用.部分学者则从建成区扩张和土地利用面积维度构建土地城市化指标体系，发现其对二氧化碳排放有显著的正向影响(Taoetal.，2015;Xuaetal.，2016).

　　近年来，学者们尝试构建城市化的综合指标体系，研究其对二氧化碳排放的影响.Zhou等(2019)从经济、人口、空间和社会4个维度构建城市化指标体系，发现经济城市化与二氧碳排放呈正相关，人口密度和城市人口比例对二氧化碳排放分别有负向和正向影响，空间城市化与二氧化碳排放呈正相关，社会城市化与二氧化碳排放呈负相关.

　　Wang等(2018c)从土地、经济、人口和社会4个角度构建城市化指标体系，研究发现不同角度的城市化对珠江三角洲城市群二氧化碳的排放存在显著的差异.已有文献对城市化和二氧化碳排放之间的关系做出了大量的研究和贡献，但仍存在一些不足.首先，新型城市化最重要的理念之一是生态文明，然而鲜少有研究将这一维度纳入城市化综合评价体系中.其次，已有对关注于新型城市化指数的计算，缺乏对新型城市化空间分布特征的关注.

　　最后，现有研究缺乏新型城市化各个维度对碳排放影响的区域差异和时空变化特征.基于此，本研究的创新贡献如下：①通过加入生态城市化这一维度构建新型城市化指标体系，以更全面的体现新型城市化内涵特征.②在新型城市化指数测算的基础上，利用ArcGIS制图可视化新型城市化及各维度城市化的空间分布特征.③利用地理加权回归(GWR)模型更好的反映出新型城市化和碳排放之间关系随局部地理位置变化呈现的区域差异.④深入研究了新型城市化及各维度城市化对碳排放影响的时空变化特征.

　　2材料与方法(Materialsandmethods)

　　2.1二氧化碳排放量计算

　　本文基于政府间气候变化专门委员会提出的二氧化碳排放量计算公式(IPCC，2006)，选取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气8种主要能源品种进行测算.其中，CO2为碳排放总量，k为能源品种，E为能源消费量，SC为标准煤折算系数，CF为碳排放系数，44/12是二氧化碳分子量.由于目前中国城市尺度的碳排放核算方法和体系并不完善，故本文采用统一的碳排放折算系数(李建豹等，2015;沈杨等，2020).

　　2.2新型城市化指标体系构建

　　传统城市化的核心是人口城市化，没有考虑城市化的质量，在快速城市化过程中造成了资源枯竭、交通拥堵、环境恶化等一系列负面后果，而新型城市化对缓解我国经济社会发展中的问题具有重要意义(Wangetal.，2015).本研究对新型城市化指标体系的设计主要考虑4个方面：

　　一是客观性，本研究借鉴前人的思路(熊湘辉等，2018;常新锋等，2020;徐维祥等，2020)，同时结合中国政府提出的城乡统筹、城乡一体、产业互动、节约集约、生态宜居、和谐发展的城市化基本特征构建新型城市化(NU)的测评维度，以期更加客观地反映新型城市化的特征.二是全面性，指标体系要尽可能全面反映新型城市化的各个方面.生态文明程度是城市化持续发展的保障(俞云峰，2019)，生态宜居是新型城市化的基本特征之一，生态文明建设也符合新型城市化“以人为本”的核心，因此本研究在人口城市化(PU)、经济城市化(EU)、社会城市化(SU)和空间城市化(SPU)的基础上引入生态城市化(ECU)维度，旨在体现人们对生态友好的新型城市化追求.

　　其中，人口维度包含人口规模和人口结构的变化，经济维度包含经济规模、经济结构和经济活力，社会维度主要体现在教育、医疗、公共交通和社会保障，空间维度涵盖土地扩增和道路铺设方面，生态维度考虑城市绿化和污染治理两个方面.三是可操作性，本研究选取相对核心的维度和指标，避免由于指标内容庞杂冗长造成实际操作难度的增加.四是数据可得性，在综合考虑客观性、全面性和可操作性的基础上，基于数据的可获得性，最终确定各维度和指标.

　　3结果与讨论(Resultsanddiscussion)

　　3.1碳排放测算结果

　　中国每年各省的碳排放量及碳排放总量.从碳排放总量来看，中国从2004年的6652.37×106t增长到2016年的13132.81×106t，碳排放总量增长一倍，年均增长率8.12%.从增长速度来看，从2011年开始碳排放增长速率明显放缓，碳减排政策实施效果显著.从省级视角来看，各地区碳排放量差异较大，山东、河北、江苏、内蒙古、山西和辽宁的碳排放量较高，青海和海南的碳排放最少.

　　3.2新型城市化空间分布

　　基于熵值法计算的新型城市化各维度权重经济城市化维度的权重最高，在新型城市化综合指数中占比最大，其余各维度城市化的权重差别不大.中国30个省、自治区和直辖市2016年新型城市化(NU)及人口城市化(PU)、经济城市化(EU)、社会城市化(SU)、空间城市化(SPU)和生态城市化(ECU)各维度指数的空间分布图，呈现出明显的空间分布特征.

　　总体来看，中国的新型城市化水平指数主要分布于0.25以下和0.25～0.5两个区间中，只有北京的新型城市化指数位于0.75以上.东部沿海地区的新型城市化水平高于西部、西南和东北地区.从各维度城市化水平的空间分布来看，各维度城市化水平的空间分布差异明显.人口城市化方面，北京、天津和上海的人口城市化水平较高，人口城市化指数大于0.75.

　　东南沿海地区的人口城市化指数多位于0.5以上，北部和东北地区的人口城市化指数高于中西部地区.经济城市化方面，北京和上海的经济高度发达，经济城市化指数高于0.75，绝大部分地区的经济城市化指数位于0.5以下，西部和西南地区的经济城市化指数最低.社会城市化方面，北京的社会城市化指数高于0.75，绝大部分省份的社会城市化指数均分布于0.5以下，中国的社会城市化水平相对较低.空间城市化方面，上海的空间城市化指数位于0.75以上，中部和东南沿海地区的空间城市化指数为0.25～0.5，部分西部和东北地区的空间城市化指数较低.生态城市化方面，陕西和宁夏的生态城市化指数最高，这与其环境污染治理投资额占比较高有很大的关系.生态城市化指数没有表现出明显的空间分布特征.

　　4结论(Conclusions)

　　1)北京的新型城市化水平最高，东部沿海地区的新型城市化水平高于西部、西南和东北地区，各维度城市化空间分布呈现出明显的区域差异.2)新型城市化对碳排放有显著促进作用，人口城市化、社会城市化和生态城市化对碳排放的影响存在明显的区域差异，在不同地区分别表现出促进作用和抑制作用，经济城市化和空间城市化对碳排放有显著促进作用.3)2004—2016年，人口城市化、经济城市化和生态城市化对碳排放的影响程度增加，社会城市化和空间城市化对碳排放的影响程度降低.各维度城市化对碳排放的影响呈现出明显的时空变化特征.

　　参考文献(References)：

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　　EcologicalIndicators，61(2)：193⁃201常新锋，管鑫.2020.新型城镇化进程中长三角城市群生态效率的时空演变及影响因素[J].

　　经济地理，40(3)：185⁃195DongF，WangY，SuB，etal.2019.TheprocessofpeakCO2emissionsindevelopedeconomies：Aperspectiveofindustrializationandurbanization[J].

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　　EcologicalIndicators，88：305⁃321IPCC.2006.IPCCThirdAssessmentReport：ClimateChange2006[M].

　　Cambridge：CambridgeUniversityPress

　　作者：马明义1，郑君薇1，马涛1，2

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