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    基于夜間燈光數(shù)據(jù)的京津冀地區(qū)碳排放的時空演化特征及影響因素*

    2019-08-12 09:03:12蘇旭冉藺雪芹
    關(guān)鍵詞:區(qū)縣排放量京津冀

    蘇旭冉 藺雪芹

    (首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院,北京 100048)

    0 引 言

    中國自改革開放以來,伴隨經(jīng)濟的快速增長,碳排放量迅速增加.2010年中國超過日本成為世界第二大經(jīng)濟體,2013年中國超過美國成為世界第一大貨物貿(mào)易國,同時中國CO2排放量由1980年的14.7億噸增加到2013年的104億噸,達到全球碳排放總量的29%,超過歐盟和美國碳排放量的總和,成為世界第一大碳排放國[1].巨大的碳排放量及較高的增速,使得中國經(jīng)濟發(fā)展面臨巨大的減排壓力.京津冀地區(qū)是中國經(jīng)濟增長的三大引擎之一,是中國重要的人口密集地區(qū)及能源消耗和工業(yè)集聚地.2012年京津冀地區(qū)能源消費總量4.56億噸標(biāo)煤,占全國能源消費量的12.6%.2015年4月,中央政治局會議審議通過了《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》,綱要指出,要將推動京津冀地區(qū)環(huán)境保護一體化作為實現(xiàn)京津冀協(xié)同發(fā)展的重要突破口.為此,積極探索低碳經(jīng)濟發(fā)展模式是京津冀地區(qū)發(fā)展的必經(jīng)之路,是我國應(yīng)對國際壓力、承擔(dān)大國責(zé)任的體現(xiàn),也是實現(xiàn)節(jié)能減排降碳目標(biāo)、減輕生態(tài)環(huán)境壓力的唯一出路.

    目前,關(guān)于碳排放的研究主要集中在以下幾方面:(1)基于不同方法對碳排放進行的相關(guān)研究.主要方法有結(jié)構(gòu)分解方法[2-3]、指數(shù)分解方法[4-6]、環(huán)境壓力等式[7]、STIRPAT模型[8]、時空地理加權(quán)回歸模型[9]、多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)聚類分析[10]、極值邊界分析[11].(2)不同空間尺度的研究.就全國層面而言,鄧吉祥等[12],程葉青等[13],孫赫等[14]分別采用不同的方法與模型研究了中國碳排放的時空差異與演變規(guī)律;在省級層面陶玉國等[15],高彩玲等[16]分別針對江蘇省旅游業(yè)、河南省能源消費的碳排放進行測度及影響因素解析;在城市層面張麗峰[17],王莉雯和衛(wèi)亞星[18]分別以北京、沈陽為研究區(qū)域,探討了碳排放與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系.(3)碳排放影響因素的研究.秦耀辰等[19],孫昌龍等[20]對城鎮(zhèn)化影響碳排放的研究進行了系統(tǒng)研究與梳理,雖然研究區(qū)域,研究方法各異,但均表明城鎮(zhèn)化與碳排放之間存在一定的相關(guān)關(guān)系;郭朝先[21],Tian和Zhang[22]認為現(xiàn)階段的中國,經(jīng)濟總量的增長會導(dǎo)致碳排放的增加;張小平和方婷[23],Birdsall[24]研究了人口數(shù)量與碳排放之間的關(guān)系,表明人口總量的增長會導(dǎo)致溫室氣體的增加;還有研究認為,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決定CO2排放的基本走向,剛性的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)使得單位CO2排放居高不下,以第二產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對我國CO2排放產(chǎn)生了明顯的增速效應(yīng),延緩了CO2排放倒“U”型變化過程[25-26];張曉平和孫磊認為提高能源效率對碳排放的升高具有抑制作用[27];張雷認為多元化的能源消費結(jié)構(gòu)可以有效地減少碳排放[28];(4)碳減排策略的研究.黃玲和張映紅[29],朱永彬等[30],方愷等[31],蘇杭和孫健[32]分別從立法,發(fā)展清潔能源,開發(fā)低碳技術(shù),政府提供資金和政策支持等方面提出了降低碳排放的措施.

    目前對于碳排放的研究較為全面,但基于地理學(xué)視角,從區(qū)縣微觀尺度單元,對京津冀地區(qū)碳排放時空演化特征和影響機理的系統(tǒng)研究尚不多見.基于此,本文采用1992—2012年京津冀地區(qū)160個區(qū)縣的DMSP/OLS夜間燈光影像數(shù)據(jù),利用ArcGIS空間分析方法和空間計量模型,分析了京津冀地區(qū)碳排放的時空演化特征,并剖析了其主要影響因素.研究對于推動京津冀地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展的低碳轉(zhuǎn)型,為區(qū)域差異化碳減排政策的制定提供了重要的參考依據(jù).

    1 研究方法和數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究方法

    1.1.1夜間燈光數(shù)據(jù)值與CO2排放量的擬合關(guān)系

    蘇泳嫻等[33]基于市級單元夜間燈光數(shù)據(jù),建立了夜間燈光數(shù)值與CO2排放量之間的關(guān)系方程,認為CO2排放與夜間燈光數(shù)據(jù)(night-time satellite data, SDN)具有較好的線性相關(guān)關(guān)系,在0.01水平上顯著相關(guān),模擬的碳排放量與統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算值的相對誤差為7.65%.具體關(guān)系如公式(1)所示.本文采用上述方法,基于夜間燈光數(shù)據(jù)對京津冀地區(qū)碳排放進行估算.

    CO2=SDN/0.041.

    (1)

    為了驗證夜間燈光數(shù)據(jù)估算的碳排放量的可信度,基于數(shù)據(jù)可獲性,本文選取2012年北京、天津、河北省11市的能源消費數(shù)據(jù),根據(jù)IPCC公布的《2006溫室氣體排放清單》,公式(2)所示[34],計算出13市分類別的能源消耗產(chǎn)生的實際碳排放量,經(jīng)比較發(fā)現(xiàn)夜間燈光數(shù)據(jù)估算的碳排放精確度高達90.3%,相對誤差絕對值在0.8%~3.5%之間(表1),在可接受范圍之內(nèi).由此可見,基于夜間燈光數(shù)據(jù)估算的碳排放量的精度良好,可用于開展京津冀地區(qū)碳排放的時空演化機理及影響因素研究.

    (2)

    式中Ki為能源i碳排放系數(shù)(萬噸碳)/(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤);i為能源種類,Ei為能源i消費量,按標(biāo)準(zhǔn)煤計算,單位為萬噸;各種能源的標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)和碳排放系數(shù)見表2.

    表1 2012年夜間燈光數(shù)據(jù)估算所得碳排放量與能源消費碳排放量

    表2 能源碳排放系數(shù)表

    1.1.2核密度分析法

    核密度分析是運用 ArcGIS 空間平滑技術(shù),對點狀數(shù)據(jù)進行平滑處理[35],進而得到數(shù)據(jù)的聚類特征.其原理是以P點為圓心,以閾值h為半徑,統(tǒng)計以P、h為圓的范圍內(nèi)要素點的數(shù)量并除以圓的面積[36].以P點為圓心的碳排放量的核密度方程為:

    (3)

    式中,n表示距離尺度范圍內(nèi)所包含的區(qū)縣數(shù)量;k表示核密度函數(shù);h表示距離閾值,即核密度估計法的尺度;d(x,xi) 表示兩點之間的歐式距離.

    1.1.3空間自相關(guān)檢驗

    Moran′sI包括全局Moran′sI和局部Moran′sI[37].全局Moran′sI能有效反映區(qū)域整體碳排放集聚情況,值介于-1~1之間,大于0為正相關(guān),且越接近1,正相關(guān)性越強,即鄰接空間單元之間具有很強的集聚性;小于0為負相關(guān),且越接近-1,負相關(guān)性越強,即鄰接空間單元之間具有很強的差異性,接近0則表示鄰接空間單元不相關(guān).局部Moran′sI能識別局部區(qū)域碳排放的空間集聚特性.

    (1)全局自相關(guān)檢驗.

    (4)

    (2)局部自相關(guān)檢驗.

    (5)

    其中,xi、xj分別代表i、j區(qū)(縣)的碳排放觀測值;n為樣本總數(shù),代表被觀測的160個區(qū)縣;Wij為空間權(quán)重矩陣,本文采用鄰接標(biāo)準(zhǔn)來定義,當(dāng)區(qū)(縣)i與區(qū)(縣)j相鄰時,Wij=1,否則,Wij=0,i=1,2,…,n,j=1,2,…,m.

    1.1.4碳排放影響因素與模型選擇

    碳排放受眾多因素的影響.參照已有研究[2,4,6,11,16],考慮京津冀地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展特征及區(qū)縣尺度數(shù)據(jù)的可獲性,選取碳排放量(CO2)作為因變量,人口規(guī)模(POP)、人均GDP(PGDP)、城市化水平(URB)、第二產(chǎn)業(yè)比重(IND)、固定資產(chǎn)投資(FAI)、社會勞動生產(chǎn)率(LAB)作為自變量構(gòu)建碳排放影響因素的分析模型來分析京津冀地區(qū)社會經(jīng)濟要素對區(qū)域碳排放的影響.

    一般情況下,碳排放并不是一個完全獨立的觀測值,其變化要受到周邊區(qū)域一系列因素的影響[38],因此,不能忽視空間效應(yīng).考慮空間效應(yīng)的空間計量回歸模型一般有空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型(SEM).選擇空間模型時,需要根據(jù)普通最小二乘法(OLS)的拉格朗日乘數(shù)的顯著性確定模型選擇.若拉格朗日乘數(shù)LM(lag)比LM(error)在統(tǒng)計上顯著,且 R-LM(lag)比R-LM(error)顯著,則選擇空間滯后模型進行分析,其一般形式為:

    Y=c+ρWY+Xβ+ε,

    (6)

    式中:c為常數(shù)項,ρ是空間自回歸系數(shù),W為空間權(quán)重矩陣,Y表示被解釋變量的觀測值;X為自變量,β是k維列向量,表示相應(yīng)解釋變量的系數(shù);ε為隨機誤差項.

    若拉格朗日乘數(shù) LM(error)比LM(lag)在統(tǒng)計上顯著,且R-LM(error)比R-LM(lag)顯著,則選擇空間誤差模型進行分析,其一般形式為:

    Y=C+Xβ+μ,μ=λWμ+ε,

    (7)

    式中:μ為n×1維殘差矩陣,λ為殘差自相關(guān)系數(shù).

    為反映影響碳排放影響因素的變化,基于數(shù)據(jù)可獲性,選取京津冀2000年與2012年的數(shù)據(jù),經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn)空間滯后模型通過顯著性檢驗且擬合程度較好(表3),因此選用空間滯后模型驗證影響京津冀地區(qū)碳排放的影響因素.具體模型設(shè)定如下:

    lnCO2=c+ρWlnCO2+β1lnPOP+β2lnPGDP+
    β3lnFAI+β4lnLAB+β5URB+β6IND+ε,

    (8)

    式中,lnCO2,lnPOP,lnPGDP,lnFAI,lnLAB分別是碳排放,人口規(guī)模,人均GDP,人均固定資產(chǎn)投資,勞動生產(chǎn)率的自然對數(shù)值,以減少異方差對模型估計的影響.

    表3 SLM模型和SEM模型估計結(jié)果

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    本文使用的京津冀地區(qū)DMSP/OLS城市夜間燈光影像數(shù)據(jù)來自于密歇根大學(xué)中國信息研究中心的中國空間信息系統(tǒng)(China geo-explorer)數(shù)據(jù)庫.數(shù)據(jù)來源于2000與2012年的《中國能源統(tǒng)計年鑒》《河北省統(tǒng)計年鑒》、北京、天津、石家莊、唐山、保定、廊坊、滄州、秦皇島、衡水、邯鄲、承德、邢臺、張家口13市統(tǒng)計年鑒、中國縣域統(tǒng)計年鑒、中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒.

    2 結(jié)果與分析

    2.1 京津冀地區(qū)碳排放的時空演化特征

    本部分主要對京津冀地區(qū)碳排放的時空演化特征進行了深入分析,旨在探究京津冀地區(qū)碳排放隨時間與空間變化的演化特征,對于明確京津冀地區(qū)各區(qū)縣碳排放的時間與空間演化趨勢具有重要意義.

    2.1.1京津冀地區(qū)碳排放的時間演化特征

    從碳排放體量看(圖1),1992—2012年京津冀地區(qū)碳排放量隨時間推移大致呈波動上升的趨勢,碳排放在2010年達到峰值,之后碳排放量與增速有所緩和.2012年碳排放量比1992年增長27 150萬噸.分地區(qū)來看,碳排放量居前三位的依次為天津、北京、廊坊.天津CO2排放量最高,2012年碳排放量達9 120萬噸,比1992年增加5 291萬噸.北京市2012年碳排放量為7 390萬噸,比1992年增加3 683萬噸.廊坊2012年碳排放量為5 200萬噸,較1992年增加3 566萬噸,與此同時,廊坊市也是河北省CO2排放最多的地區(qū).京津冀地區(qū)CO2排放量最少,增速最慢的為承德,2012年碳排放量為420萬噸,較1992年增長347萬噸.碳排放位居倒數(shù)第二位的為張家口.整個河北省呈現(xiàn)廊坊>唐山>邯鄲>石家莊>滄州>邢臺>衡水>保定>秦皇島>張家口>承德的格局.

    圖1 1992—2012年京津冀地區(qū)碳排放量時間變化趨勢圖

    從各城市碳排放占京津冀地區(qū)碳排放總量的比重看(圖2),21年間京津廊碳排放量約占京津冀地區(qū)碳排放總量的一半,其中北京,天津兩市所占比重的變化走勢大致相同,除2003年有大幅提高達到峰值之外,基本呈波動下降的趨勢,尤以北京碳排放比重下降幅度最大.廊坊碳排放比重則大致呈現(xiàn)出逐年遞增的態(tài)勢;此外唐山,邯鄲,石家莊的碳排放量也位居前列.唐山所占比重的變化趨勢大致為波動上升;邯鄲碳排放比重大致呈波動下降的趨勢;石家莊碳排放比重變化則表現(xiàn)的較為穩(wěn)定;碳排放比重最小的仍然為承德與張家口.

    圖2 1992—2012年京津冀地區(qū)分城市CO2排放量比重圖

    2.1.2京津冀地區(qū)碳排放的空間演化特征

    ArcGIS空間統(tǒng)計圖(見圖3)顯示,京津冀地區(qū)碳排放存在顯著的時空分異特征,且呈明顯的圈層分化格局.將碳排放量分為3個類型區(qū),即低值區(qū)(<3 000萬噸)、中值區(qū)(3 000~5 000萬噸)及高值區(qū)(>5 000萬噸).從1992、2000、2008和2012年碳排放的時空分布及體量來看,京津冀地區(qū)CO2排放量呈現(xiàn)持續(xù)增長的態(tài)勢.具體可分析出如下3個特征:

    圖3 京津冀地區(qū)碳排放量空間分布

    (1)高值區(qū)空間分布較為穩(wěn)定,主要集中在城市的中心市區(qū).

    碳排放高值區(qū)主要集中在北京、天津主城區(qū)及石家莊、唐山、秦皇島、保定、邢臺、邯鄲、滄州市7個市轄區(qū),長期以來基本沒有變化.究其原因中心市區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施完善,人口集聚程度高,交通路網(wǎng)更為通暢,城市運轉(zhuǎn)、人口活動時間較長,人口對資源能源的消耗力度較大.因此決定了碳排放量高值區(qū)主要集中在中心市區(qū).

    (2)中值區(qū)緊湊高值區(qū)出現(xiàn)且范圍逐年增大,大都集中于各大城市的近郊區(qū).

    1992年中值區(qū)主要分布在張家口,秦皇島市轄區(qū);2000年秦皇島市轄區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)楦咧祬^(qū),中值區(qū)在張家口市轄區(qū)的基礎(chǔ)上范圍進一步擴大,廊坊市轄區(qū)、承德市轄區(qū)及北京的順義-通州-大興也位列其中;2008年又增加了昌平,霸州,正定,欒城,邯鄲縣;2012年衡水市轄區(qū),廊坊香河縣,天津武清縣、靜??h,石家莊鹿泉區(qū),井陘礦區(qū),唐山豐潤縣,遷安也步入中值區(qū).包圍城市的近郊區(qū)是城市空間及人口擴張的主陣地,受城市中心區(qū)的輻射帶動作用較強.因此中值區(qū)就會首先出現(xiàn)在緊鄰城市中心區(qū)的近郊區(qū),由此范圍逐漸擴大.

    圖4 京津冀地區(qū)碳排放核密度分析

    (3)隨著時間推移低值區(qū)碳排放量整體在逐漸增多,低值區(qū)有向中值區(qū)轉(zhuǎn)化的傾向.

    京津冀地區(qū)西北部(張家口,承德及保定市西部縣域)和衡水碳排放量一直居于整個研究區(qū)域的最低值.西北部地區(qū)及衡水受城市功能定位影響,產(chǎn)業(yè)多以第一產(chǎn)業(yè)及相關(guān)延伸產(chǎn)業(yè)為主,經(jīng)濟開發(fā),工業(yè)化與城鎮(zhèn)化建設(shè)強度低,因此碳排放最少;河北省中南部及沿海城市區(qū)縣的碳排放呈逐漸增多的趨勢.該區(qū)域區(qū)位條件優(yōu)越,積極承接京津地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,工業(yè)基礎(chǔ)較好,經(jīng)濟發(fā)展模式具有一定的外向型特征,工業(yè)化發(fā)展水平較高,耗能力度大,碳排放也相對較高.

    2.1.3京津冀地區(qū)碳排放的空間結(jié)構(gòu)演化特征

    經(jīng)核密度分析法得到京津冀地區(qū)碳排放核密度(圖4).1992年碳排放空間格局呈“一主一副雙核”結(jié)構(gòu),分別為以天津市區(qū)及周邊區(qū)縣為主核心,以北京市區(qū)及周邊區(qū)縣為副核心.2000年,碳排放的“一主一副雙核”結(jié)構(gòu)繼續(xù)強化,空間范圍略有擴大,同時在石家莊、邯鄲、唐山出現(xiàn)碳排放較高的集聚區(qū)域.2008年由于北京奧運會的舉辦,為保證空氣質(zhì)量,京津冀地區(qū)實行協(xié)同減排,碳排放得到有效控制,京津冀大部分地區(qū)碳排放量下降,空間結(jié)構(gòu)由“雙核”轉(zhuǎn)變?yōu)橐员本?、天津、唐山、邯鄲、保定、滄州、石家莊、秦皇島、張家口等為中心的“低密度多片區(qū)結(jié)構(gòu)”.2012年,“一主一副雙核”結(jié)構(gòu)持續(xù)增強,空間范圍基本不變,同時在石保唐邯等地形成潛在的碳排放核密度高值區(qū).

    2.1.4京津冀地區(qū)碳排放的空間相關(guān)性分析

    為進一步揭示京津冀地區(qū)區(qū)縣尺度CO2排放量的空間集聚特征,對1992、2000、2008及2012年京津冀地區(qū)碳排放量進行全局與局部自相關(guān)分析(見圖5).結(jié)果顯示京津冀地區(qū)160 個區(qū)縣四年間全局Moran’sI分別為0.497 8、0.615 9、0.431 8、0.627 0,呈現(xiàn)顯著正相關(guān)的發(fā)展態(tài)勢.

    高高聚集區(qū)的分布經(jīng)歷了從無到有,且范圍不斷擴大.2000年主要分布于廊坊市區(qū)、北京大興縣,2008年范圍南移,主要分布在石家莊鹿泉、欒城,邯鄲市轄區(qū),2012年范圍北移,且空間范圍擴大,在2008年基礎(chǔ)上增加了北京昌平,廊坊霸州;高低集聚區(qū)空間分布較為穩(wěn)定,主要分布于張家口市區(qū)、承德市區(qū);低高聚集區(qū)主要集中在冀中地區(qū)環(huán)京津區(qū)縣帶;低低聚集區(qū)的空間分布相對也較穩(wěn)定,主要分布在張家口北部,西部,承德北部,保定西部,衡水市區(qū).

    圖5 京津冀地區(qū)CO2排放的局部空間自相關(guān)分析

    2.2 京津冀地區(qū)碳排放的影響因素分析

    從空間滯后模型下2000和2012年碳排放的影響因素分析(表4)可以看出,2000年城鎮(zhèn)化水平、第二產(chǎn)業(yè)增加值占比、人口規(guī)模、人均GDP對京津冀地區(qū)碳排放呈顯著正向影響,并且這些指標(biāo)對區(qū)域碳排放的帶動作用依次減小.城鎮(zhèn)化水平提高實質(zhì)是城鎮(zhèn)人口的迅速增長及與之配套的基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè).人口規(guī)模對碳排放的影響可歸結(jié)為對物資能源的消費與需求體量、鄉(xiāng)村人口轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)人口過程中在生活方式、土地利用方式的變化上;第二產(chǎn)業(yè)是能源消耗的主要部門,工業(yè)能源利用效率不高,且以煤炭為主的單一能源消費結(jié)構(gòu)促使了碳排放的增加;2000年京津冀地區(qū)人均GDP雖然有了顯著增長,但經(jīng)濟發(fā)展結(jié)構(gòu)尚未改變,經(jīng)濟發(fā)展方式仍較為粗放,形成了較高的碳排放,造成了經(jīng)濟發(fā)展的不可持續(xù)[39].

    表4 空間滯后模型下2000和2012年碳排放的影響因素分析

    注:*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著

    2012年對京津冀地區(qū)碳排放具有正向影響的因素由大到小依次為人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化水平、固定資產(chǎn)投資、勞動生產(chǎn)率.與2000年相比,人口規(guī)模碳排放貢獻率成為最顯著影響因素,固定資產(chǎn)投資和勞動生產(chǎn)率也由2000年不顯著轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著影響因素.我國固定資產(chǎn)投資較大比重都投放在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上[40],基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)過程中必不可少的要消耗大量化石能源,由此加劇了碳排放;勞動生產(chǎn)率提高使得商品價格下降,刺激了消費造成了碳排放的增長;2012年人均GDP與碳排放的關(guān)系發(fā)生顯著變化,轉(zhuǎn)變?yōu)樨撓嚓P(guān),即隨著人均GDP的提高,京津冀地區(qū)碳排放量下降,即對于京津冀地區(qū)而言,經(jīng)濟發(fā)展的同時,碳排放有望逐步減小.

    3 結(jié)論與建議

    3.1 結(jié)論

    本文采用1992—2012年京津冀地區(qū)分區(qū)縣的夜光燈數(shù)據(jù)值,定量分析了京津冀地區(qū)區(qū)縣尺度碳排放的時空演化特征,并對碳排放的影響因素進行了分析.研究表明:

    (1)從時間變化來看,1992—2012年京津冀地區(qū)13市碳排放大體上呈逐漸增長的趨勢,碳排放量位居前三的依次為天津、北京、廊坊,約占整個京津冀地區(qū)碳排放總量的一半.CO2排放量最少,增速最慢的為承德.

    (2)碳排放空間分布呈明顯的圈層結(jié)構(gòu),高、中、低值區(qū)由中心市區(qū)-近郊區(qū)-遠郊縣依次分布,高值區(qū)空間分布較為穩(wěn)定,低值區(qū)有向中值區(qū)轉(zhuǎn)化的傾向且以津京為中心的“一主一副雙核”結(jié)構(gòu)持續(xù)增強,空間范圍基本不變,同時石保唐邯形成潛在的核密度高值區(qū);碳排放呈顯著空間自相關(guān),呈正相關(guān)模式的區(qū)域主要集中在自身及鄰近發(fā)展水平相似的區(qū)縣,負相關(guān)的區(qū)域主要出現(xiàn)在經(jīng)濟水平差異較大的相鄰區(qū)縣.

    (3)社會經(jīng)濟要素對碳排放呈現(xiàn)階段性的影響.城鎮(zhèn)化水平,人口規(guī)模一直是京津冀地區(qū)碳排放的正向推動因素,固定資產(chǎn)投資與社會勞動生產(chǎn)率對碳排放的正向推動作用逐漸凸顯,經(jīng)濟發(fā)展水平與碳排放的關(guān)系由正相關(guān)轉(zhuǎn)變?yōu)樨撓嚓P(guān),表明經(jīng)濟發(fā)展水平對于碳排放的遏制作用日益顯著.

    3.2 建議

    從本文的研究結(jié)論來看,城鎮(zhèn)化、人口規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展水平是碳排放的重要影響因素.需要指出的是,以上因素對碳排放的影響呈顯著的階段性特征,碳排放要受到諸多因素復(fù)雜作用的影響,相關(guān)要素對碳排放的方向與強度存在質(zhì)與量的差異.為此,本文提出如下建議.

    (1)十三五規(guī)劃綱要提出:要全面推進以人為核心的新型城鎮(zhèn)化建設(shè)目標(biāo),加快農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化.因此,在探討遏制碳排放的手段時,要避免完全否定城鎮(zhèn)化與人口規(guī)模的擴張,應(yīng)找準(zhǔn)經(jīng)濟發(fā)展、城鎮(zhèn)化建設(shè)與生態(tài)環(huán)境保護之間的平衡點,合理控制人口規(guī)模,避免人口過度膨脹給資源環(huán)境帶來的負面影響.

    (2)京津冀三地要共同落實協(xié)同減排目標(biāo)以增強經(jīng)濟發(fā)展的可持續(xù)性.具體要做到:合理調(diào)整三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),積極開發(fā)利用清潔能源,減少化石能源的使用,改進工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)以提高能源利用效率,降低固定資產(chǎn)投資的能耗強度,樹立全民綠色消費理念,促使經(jīng)濟向低能耗、低排放的新路子發(fā)展.

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