長(zhǎng)三角地區(qū)縣域中小城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率影響研究*

袁 青 郭 冉 冷 紅 宋世一 YUAN Qing, GUO Ran, LENG Hong, SONG Shiyi

0 引言

為了實(shí)現(xiàn)我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展以及進(jìn)一步降低碳排放的雙重目標(biāo)，提高碳排放的使用價(jià)值和質(zhì)量至關(guān)重要[1]?！疤寂欧判省弊鳛楹饬刻寂欧刨|(zhì)量的重要概念及考察指標(biāo)，已逐漸成為低碳領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。與關(guān)注城市整體碳排放水平的指標(biāo)不同，碳排放效率指標(biāo)關(guān)注社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放間的關(guān)系，并由此判斷城市的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。較高的碳排放效率意味著城市處于較為理想的、高質(zhì)量的低碳發(fā)展階段。近十幾年來(lái)，快速的城鎮(zhèn)化進(jìn)程導(dǎo)致我國(guó)城市空間形態(tài)發(fā)生結(jié)構(gòu)性改變，空間形態(tài)對(duì)碳排放效率的影響機(jī)制引起學(xué)界廣泛關(guān)注。大量既有研究已表明，城市空間形態(tài)會(huì)藉由改變用地規(guī)模、類(lèi)型等方式影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的集聚效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)，影響城市經(jīng)濟(jì)收益水平[2-3]、醫(yī)院和學(xué)校的建設(shè)規(guī)模和布局方式及道路交通系統(tǒng)和城市管網(wǎng)建設(shè)等[4-5]，進(jìn)而作用于城市各類(lèi)碳排放總量[6-7]。但目前城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率影響研究主要集中于大中型城市，對(duì)于中小城市的研究尚未完全開(kāi)展。縣域作為中小城市的主要行政單元，容納了我國(guó)約75%的人口，創(chuàng)造了近60%的經(jīng)濟(jì)總量[8]，同時(shí)也產(chǎn)生了全國(guó)約半數(shù)的碳排放[9]，是我國(guó)實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展的重要支柱。近年來(lái)，我國(guó)縣域中小城市受快速城鎮(zhèn)化影響明顯，城市空間形態(tài)變化劇烈。因此，探究縣域中小城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率的影響，對(duì)明確中小城市低碳發(fā)展方向、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有極大的現(xiàn)實(shí)意義。

在既有研究中，以省域、城市群、地級(jí)市等尺度開(kāi)展的碳排放效率研究成果相對(duì)較為豐富，對(duì)于縣域中小城市碳排放效率研究具有重要的借鑒意義。碳排放效率是衡量碳排放價(jià)值的重要考察指標(biāo)，雖然其內(nèi)涵和測(cè)算方法因研究目的的不同存在差異，但可大致分為狹義碳排放效率和廣義碳排放效率兩類(lèi)。狹義碳排放效率主要通過(guò)碳排放所創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)收益情況對(duì)碳排放價(jià)值進(jìn)行衡量，多采用GDP與碳排放量的比值進(jìn)行量化[10-11]，在相關(guān)研究中也常使用碳生產(chǎn)率[12]、碳排放性能[13]等名稱(chēng)進(jìn)行表述。而廣義碳排放效率除根據(jù)經(jīng)濟(jì)收益對(duì)碳排放價(jià)值進(jìn)行衡量外，還會(huì)根據(jù)碳排放所創(chuàng)造的其他類(lèi)型收益對(duì)碳排放價(jià)值進(jìn)行評(píng)估[14-16]。目前，學(xué)界普遍認(rèn)可通過(guò)體現(xiàn)居民生活福祉水平的社會(huì)收益與碳排放的比值對(duì)碳排放價(jià)值進(jìn)行量化，通常采用由聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署構(gòu)建的人類(lèi)發(fā)展指數(shù)模型（HDI）對(duì)城市社會(huì)收益進(jìn)行評(píng)估。也就是說(shuō)城市碳排放收益可通過(guò)碳排放創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)收益和社會(huì)收益兩種角度進(jìn)行衡量。但進(jìn)一步分析不難發(fā)現(xiàn)，既有研究中的廣義碳排放效率測(cè)算方法具有一定的局限性，僅適用于部分省和直轄市，而我國(guó)縣域中小城市則很難直接采用既有方法開(kāi)展相關(guān)研究。

當(dāng)前學(xué)界針對(duì)城市空間形態(tài)與碳排放效率的關(guān)系已開(kāi)展了一定數(shù)量的實(shí)證研究，結(jié)果表明復(fù)雜度及緊湊度對(duì)碳排放效率具有明顯的作用效應(yīng)。相關(guān)研究認(rèn)為兩者主要是通過(guò)改變城市碳排放水平從而對(duì)碳排放效率產(chǎn)生影響。較為復(fù)雜且不規(guī)則的空間形態(tài)和邊界形態(tài)會(huì)顯著影響日常通勤距離[17]以及交通擁堵的可能性[18]；而緊湊的空間形態(tài)在影響城市交通部門(mén)碳排放的同時(shí)，也與建筑物采暖、制冷等能耗密切相關(guān)，進(jìn)而對(duì)建筑部門(mén)碳排放產(chǎn)生重要影響[19]。但目前的研究多集中在區(qū)域、省域和城市層面，對(duì)于規(guī)模等級(jí)相對(duì)較低的縣域中小城市的研究十分有限。同時(shí)，大城市的實(shí)證結(jié)論在縣域中小城市中是否適用，也值得進(jìn)一步的探討。

綜上，本文以探究縣域中小城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率的影響為主要目的，基于中小城市的特征改進(jìn)現(xiàn)有研究中的廣義碳排放效率測(cè)算方法，利用空間格局分析法度量城市空間形態(tài)，最終通過(guò)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型分析2005—2020年間長(zhǎng)三角地區(qū)44個(gè)縣域中小城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率的影響。研究結(jié)果以期為中小城市低碳發(fā)展方向提供指引，并為實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供抓手。

1 研究對(duì)象與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究對(duì)象

長(zhǎng)三角地區(qū)現(xiàn)轄上海、浙江、江蘇、安徽四省，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)最具活力、城鎮(zhèn)分布密度最高、吸納外來(lái)人口最多的地區(qū)之一[20]。近年來(lái)隨著城市化進(jìn)程的加快，長(zhǎng)三角地區(qū)縣域中小城市已聚集了相當(dāng)規(guī)模的人口，在基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)、居民生活方式等方面與大城市愈發(fā)相近，空間形態(tài)轉(zhuǎn)變現(xiàn)象明顯，地區(qū)能源消耗和碳排放強(qiáng)度逐年遞增。截至2017年，長(zhǎng)三角地區(qū)縣級(jí)中小城市共計(jì)166個(gè)[8]，考慮研究結(jié)果的普適性及數(shù)據(jù)的完備程度，本文采用分層抽樣法最終選定44個(gè)縣級(jí)行政單位作為長(zhǎng)三角地區(qū)縣域中小城市的代表，其中，浙江19個(gè)，江蘇15個(gè)，安徽10個(gè)。這些城市在研究周期內(nèi)總體上經(jīng)歷了由工業(yè)主導(dǎo)型城市向二三產(chǎn)均衡型城市轉(zhuǎn)變的過(guò)程，目前44個(gè)研究對(duì)象多為工業(yè)主導(dǎo)型城市。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究的核心數(shù)據(jù)包括2005—2020年長(zhǎng)三角地區(qū)44個(gè)縣域中小城市空間形態(tài)數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及碳排放總量數(shù)據(jù)。其中，城市空間形態(tài)數(shù)據(jù)采用中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的4期Landsant TM/ETM遙感影像解譯數(shù)據(jù)，經(jīng)裁剪、重分類(lèi)等處理后在FragStats 4.2軟件中計(jì)算獲得；社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于各省、市、縣歷年統(tǒng)計(jì)年鑒及國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。鑒于我國(guó)中小城市層面碳排放數(shù)據(jù)的缺乏，本研究結(jié)合既有研究中學(xué)者提出的相關(guān)方法進(jìn)行碳排放總量核算[21]，分別對(duì)工業(yè)部門(mén)、交通部門(mén)[22]和建筑部門(mén)[23]三個(gè)部門(mén)進(jìn)行碳排放量計(jì)算，最終取其總和獲得到研究所需的城市碳排放總量數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 碳排放效率指數(shù)測(cè)算

本研究根據(jù)城市能源消耗產(chǎn)生的期望收益類(lèi)型[24-25]以及現(xiàn)階段中國(guó)縣域中小城市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，改進(jìn)適用于縣域中小城市的碳排放效率測(cè)算方法。如前文所述，本研究采用廣義碳排放效率的概念，從碳排放創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)收益和社會(huì)收益兩個(gè)角度分別衡量碳排放價(jià)值，使用碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)和碳排放社會(huì)效率指數(shù)予以表征，可以表示為：

碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)=經(jīng)濟(jì)收益/碳排放總量

碳排放社會(huì)效率指數(shù)=社會(huì)收益/碳排放總量

具體而言，碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)以城市獲得的經(jīng)濟(jì)收益衡量碳排放價(jià)值，通過(guò)經(jīng)濟(jì)收益與碳排放總量之比進(jìn)行量化。本研究選擇GDP總量作為城市經(jīng)濟(jì)收益的評(píng)價(jià)指標(biāo)。碳排放社會(huì)效率指數(shù)以居民獲得的社會(huì)收益衡量碳排放價(jià)值，通過(guò)社會(huì)收益與碳排放總量之比進(jìn)行量化?；趪?guó)內(nèi)外相關(guān)研究，本文選擇聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署構(gòu)建的人類(lèi)發(fā)展指數(shù)模型（human development index，HDI）作為社會(huì)收益的計(jì)算模型，該模型由健康、教育及生活水平三個(gè)維度的單項(xiàng)指標(biāo)復(fù)合而成。然而，現(xiàn)階段我國(guó)縣域中小城市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)無(wú)法完全滿(mǎn)足HDI模型的數(shù)據(jù)要求。因此，考慮到數(shù)據(jù)的可得性及合理性，本文在既有研究的基礎(chǔ)上根據(jù)中小城市特征及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)體系現(xiàn)狀對(duì)碳排放社會(huì)效率測(cè)算方法進(jìn)行了改進(jìn)，對(duì)原模型中的三個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了替代選取[26-27]。具體而言，各類(lèi)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量、床位數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量作為評(píng)價(jià)地區(qū)醫(yī)療條件的代表指標(biāo)，可以綜合反映地區(qū)健康水平[16]；各類(lèi)學(xué)校數(shù)量、在校生數(shù)量、教師數(shù)量作為衡量教育資源的指標(biāo)，可以綜合反映地區(qū)教育水平[16]；公共設(shè)施用地占比體現(xiàn)了公共服務(wù)水平、公路總里程數(shù)體現(xiàn)了中小城市交通系統(tǒng)建設(shè)情況、居民人均住房建筑面積體現(xiàn)了生活條件，三個(gè)指標(biāo)可以綜合反映地區(qū)生活水平[28]。

根據(jù)上述公式進(jìn)行碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)和碳排放社會(huì)效率指數(shù)的計(jì)算。在計(jì)算前，首先采用中值法對(duì)所有樣本城市在統(tǒng)計(jì)年度的經(jīng)濟(jì)收益（BCE）、社會(huì)收益（BCS）及碳排放總量（TCE）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除不統(tǒng)一的量綱；其次，用熵值法計(jì)算各社會(huì)收益指標(biāo)（Ii）的權(quán)重（pi），消除人為因素對(duì)權(quán)重設(shè)定的影響，并將各收益指標(biāo)加權(quán)相加得到各樣本城市在統(tǒng)計(jì)年度的總社會(huì)收益。至此進(jìn)行碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)（ICEE）和碳排放社會(huì)效率指數(shù)（ICSE）的計(jì)算。

碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)（ICEE）計(jì)算公式如下：

式中，Ii為碳排放經(jīng)濟(jì)收益指標(biāo)GDP總量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值，ITCE為碳排放總量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值。

碳排放社會(huì)效率指數(shù)（ICSE）計(jì)算公式如下：

式中，Ii為碳排放社會(huì)收益指標(biāo)各類(lèi)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位總數(shù)、每千人衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量、各類(lèi)學(xué)校數(shù)量、每千人在校生數(shù)量、每千人教師數(shù)量、公共設(shè)施用地占比、每千人所擁有的公路總里程數(shù)、居民人均住房建筑面積的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值，Pi為各項(xiàng)指標(biāo)在社會(huì)收益中的權(quán)重。

2.2 城市空間形態(tài)量化

城市空間形態(tài)通常指城市內(nèi)部各實(shí)體要素通過(guò)多樣組合方式表現(xiàn)出來(lái)的差異化的空間狀態(tài)，常用容積率、街道高寬比、天空開(kāi)闊度等指標(biāo)量化[29-30]。然而，針對(duì)城市發(fā)展變化過(guò)程中，在更大規(guī)模尺度上城市的空間格局、結(jié)構(gòu)形式和發(fā)展模式等方面的特征，即宏觀層面的城市空間形態(tài)，既有研究多借助景觀生態(tài)學(xué)中的空間格局分析法（又稱(chēng)景觀格局分析法）進(jìn)行分析[31-33]。本研究中的城市空間形態(tài)即指宏觀層面的城市空間形態(tài)，使用空間格局分析法并選擇相應(yīng)指數(shù)對(duì)其進(jìn)行計(jì)算（表1）[23,33-34]，主要從聚集程度、復(fù)雜程度等方面分析城市發(fā)展過(guò)程中空間形態(tài)的變化特征。相應(yīng)指數(shù)采用圓形特征值法進(jìn)行定量分析[35-36]，即認(rèn)為圓形是最緊湊、最規(guī)則的形狀，通過(guò)比較城市形狀與相同面積的圓形之間的偏離程度來(lái)測(cè)量其緊湊程度和復(fù)雜程度，越接近圓形的緊湊度越高、復(fù)雜度越低，反之則緊湊度越低、復(fù)雜度越高。指數(shù)的具體計(jì)算過(guò)程在FragStats 4.2軟件中完成。

2.3 城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率影響判定

表1 城市空間形態(tài)指數(shù)及其描述Tab.1 description of urban form indexes

本研究采用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率影響的量化分析。以表1中的6個(gè)指數(shù)作為解釋變量，碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)和碳排放社會(huì)效率指數(shù)分別作為被解釋變量構(gòu)建模型。首先檢測(cè)解釋變量間是否存在多重共線性，這是模型進(jìn)行回歸估計(jì)的前提。進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行F檢驗(yàn)以確定模型是否選擇混合截面數(shù)據(jù)回歸。若檢驗(yàn)結(jié)果為不符合，則進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)，以確定模型為固定效應(yīng)模型或隨機(jī)效應(yīng)模型。至此確定面板數(shù)據(jù)模型的具體形式后，進(jìn)行城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率影響判定。

進(jìn)一步對(duì)具有相關(guān)關(guān)系的城市空間形態(tài)指數(shù)與各類(lèi)碳排放、經(jīng)濟(jì)收益、社會(huì)收益進(jìn)行回歸分析，通過(guò)擬合函數(shù)關(guān)系方程計(jì)算決定系數(shù)R2，以確定城市空間形態(tài)指數(shù)對(duì)碳排放效率的影響機(jī)理。相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析采用StataSE 15軟件完成。

3 結(jié)果與分析

3.1 碳排放效率與城市空間形態(tài)變化特征分析

樣本城市的碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)及碳排放社會(huì)效率指數(shù)的變化情況如圖1所示，兩個(gè)指數(shù)均呈上升的變化趨勢(shì)，表明同等量的碳排放對(duì)經(jīng)濟(jì)收益和社會(huì)收益的貢獻(xiàn)率逐漸提高，城市低碳發(fā)展?fàn)顟B(tài)向好。對(duì)比同一樣本城市兩種效率的變化情況發(fā)現(xiàn)，在研究周期內(nèi)，碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)的增長(zhǎng)幅度均大于碳排放社會(huì)效率指數(shù)的增長(zhǎng)幅度，說(shuō)明碳排放對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升效果，相較于提升公共服務(wù)水平和改善居民生活質(zhì)量而言更為顯著。

樣本城市空間形態(tài)變化情況如圖2所示。在研究周期內(nèi)，相較于2005年，2020年斑塊結(jié)合度（COHESION）升高以及斑塊數(shù)量（NP）降低，表明城市破碎化程度下降，空間發(fā)展的填充程度升高，城市經(jīng)歷了由破碎化分布向連片分布的演變過(guò)程。填充與合并促進(jìn)了更多連續(xù)斑塊的產(chǎn)生，空間形態(tài)更趨于聚集和緊湊，是較為理想的城市空間形態(tài)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。而周長(zhǎng)面積分形維數(shù)（PAFRAC）、景觀形狀指數(shù)（LSI）及平均形狀指數(shù)（SHAPE_MN）均不同程度升高，說(shuō)明樣本城市用地邊界形態(tài)愈來(lái)愈趨于不規(guī)則，總體上城市形狀與圓形的偏離程度增大，空間形態(tài)更趨于復(fù)雜，存在一定的形態(tài)缺陷。最大斑塊指數(shù)（LPI）降低，可能是受遙感解譯精度的影響，在斑塊不連通的情況下，導(dǎo)致值偏低[39]。

3.2 面板數(shù)據(jù)模型回歸結(jié)果分析

在確定模型的具體形式之前，首先需要計(jì)算解釋變量城市空間形態(tài)指數(shù)間的相關(guān)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)的P值，以判斷解釋變量間是否存在多重共線性。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，相關(guān)系數(shù)均小于0.8，表明解釋變量間不存在多重共線性問(wèn)題，可以進(jìn)行面板數(shù)據(jù)模型構(gòu)建。

圖1 2005—2020年碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)和碳排放社會(huì)效率指數(shù)變化情況Fig.1 changes in CO2 economic efficiency and CO2 social efficiency, 2005—2020

圖2 2005和2020年研究對(duì)象各城市空間形態(tài)指數(shù)情況（受篇幅所限僅展示起止年份）Fig.2 changes in landscape metrics of 44 cities in the Yangtze River Delta, 2005 and 2020

為確定模型形式和效應(yīng)形式，首先應(yīng)判別是否選擇混合截面數(shù)據(jù)模型。對(duì)碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)、碳排放社會(huì)效率指數(shù)兩個(gè)被解釋變量均進(jìn)行F檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果一致，均拒絕原假設(shè)混合截面模型（表3）。因此，需進(jìn)一步對(duì)兩個(gè)模型進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)以判別是否選擇隨機(jī)效應(yīng)模型，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，P統(tǒng)計(jì)量均未通過(guò)5%顯著性水平檢驗(yàn)，表明接受了模型為隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，故兩個(gè)模型均選擇隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸較為合適。

為使解釋變量對(duì)被解釋變量的影響更為直觀，等式兩端取自然對(duì)數(shù)建立模型，至此分別建立碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)、碳排放社會(huì)效率指數(shù)與城市空間形態(tài)指數(shù)間的面板數(shù)據(jù)模型。

其中，i為城市，t為時(shí)點(diǎn)，β0為常數(shù)，β1~β7為各變量的系數(shù)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

利用隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)本研究數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，表5給出了兩個(gè)模型的最終回歸結(jié)果。結(jié)果表明，在模型1中，斑塊的聚集程度、復(fù)雜程度以及破碎化程度會(huì)對(duì)城市碳排放經(jīng)濟(jì)效率造成顯著影響，碳排放經(jīng)濟(jì)效率指數(shù)會(huì)隨城市用地斑塊間連結(jié)度和聚集程度的升高、用地斑塊形狀復(fù)雜程度和用地斑塊破碎化程度的降低呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。在模型2中，碳排放社會(huì)效率受斑塊復(fù)雜程度和破碎化程度的影響顯著，用地斑塊形狀復(fù)雜程度和破碎化程度的降低會(huì)促進(jìn)碳排放社會(huì)效率指數(shù)的增長(zhǎng)，但同時(shí)碳排放社會(huì)效率也會(huì)在一定程度上受到最大斑塊面積的約束。

表2 解釋變量的相關(guān)系數(shù)Tab.2 correlation coefficients of the independent variables

表3 F檢驗(yàn)結(jié)果Tab.3 results of F-test

表4 豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 results of Hausman test

表5 面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)結(jié)果Tab.5 results of the panel data model estimation

表6 中小城市空間形態(tài)變量與各類(lèi)碳排放、經(jīng)濟(jì)收益、社會(huì)收益的非線性擬合決定系數(shù)R2Tab.6 determination coefficient of nonlinear fitting between urban form variables and indicators of small and mediumsized citiesz

3.3 城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率的影響機(jī)理分析

為進(jìn)一步分析城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率的影響機(jī)理，本文在上述研究的基礎(chǔ)上，嘗試擬合斑塊結(jié)合度（COHESION）、景觀形狀指數(shù)（LSI）和斑塊數(shù)（NP）三個(gè)城市空間形態(tài)變量與三類(lèi)碳排放及經(jīng)濟(jì)收益、社會(huì)收益的最優(yōu)函數(shù)關(guān)系方程，并通過(guò)比較決定系數(shù)R2值進(jìn)行影響機(jī)制分析。R2越大，則表明回歸方程擬合度越好。

由表6可知，斑塊的聚集程度（COHESION）會(huì)對(duì)三類(lèi)碳排放和經(jīng)濟(jì)收益產(chǎn)生影響，且對(duì)交通碳排放的影響最為顯著（R2為0.482），這表明斑塊的聚集程度對(duì)碳排放經(jīng)濟(jì)效率的影響主要是通過(guò)改變交通碳排放量這一途徑實(shí)現(xiàn)的。斑塊的復(fù)雜程度（LSI）和破碎化程度（NP）對(duì)三類(lèi)碳排放、經(jīng)濟(jì)收益和社會(huì)收益均會(huì)產(chǎn)生影響。就斑塊的復(fù)雜程度而言，分別比較三類(lèi)碳排放與經(jīng)濟(jì)收益和社會(huì)收益的R2，發(fā)現(xiàn)交通碳排放量的R2為0.475，明顯高于經(jīng)濟(jì)收益和社會(huì)收益的R2（0.215和0.395），表明斑塊復(fù)雜度對(duì)交通碳排放量具有較強(qiáng)的影響作用，并通過(guò)改變交通碳排放量的方式最終影響了碳排放經(jīng)濟(jì)效率和碳排放社會(huì)效率。對(duì)于斑塊的破碎化程度，同樣分別比較三類(lèi)碳排放與經(jīng)濟(jì)收益和社會(huì)收益的R2，發(fā)現(xiàn)破碎化程度對(duì)三類(lèi)碳排放、經(jīng)濟(jì)收益和社會(huì)收益的作用程度較為相近，無(wú)明顯差異。

4 結(jié)論與建議

縣域中小城市作為未來(lái)城鎮(zhèn)化發(fā)展的“主陣地”，開(kāi)展城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率影響研究，可為現(xiàn)階段中小城市低碳發(fā)展提供一種新的思路?；谏鲜鰧?duì)2005—2020年間長(zhǎng)三角地區(qū)44個(gè)縣域中小城市空間形態(tài)對(duì)碳排放效率影響的實(shí)證研究，本文得到如下結(jié)論并據(jù)此對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)縣域中小城市未來(lái)低碳發(fā)展提出相關(guān)建議。

高緊湊度的城市空間形態(tài)對(duì)提高中小城市碳排放經(jīng)濟(jì)效率具有促進(jìn)作用，影響機(jī)理分析表明趨于緊湊的空間形態(tài)主要通過(guò)改變交通部門(mén)碳排放這一方式影響碳排放經(jīng)濟(jì)效率，這與大城市層面研究結(jié)果相一致[26]。中小城市普遍具有行政、文化及商業(yè)娛樂(lè)中心布局相對(duì)集中的空間特征，因此，趨于緊湊的空間形態(tài)能夠更好地發(fā)揮空間集聚效應(yīng)和組合效應(yīng)，提升生產(chǎn)生活功能上的便利程度，減少居民日常出行產(chǎn)生的交通碳排放。因此，建議長(zhǎng)三角地區(qū)縣域中小城市通過(guò)強(qiáng)化結(jié)構(gòu)性填充式開(kāi)發(fā)的策略提高形態(tài)和功能兩方面的緊湊程度，以降低交通部門(mén)碳排放。構(gòu)建“街區(qū)—地塊—建筑”三個(gè)層級(jí)的填充式開(kāi)發(fā)策略，對(duì)未充分利用的土地及建筑進(jìn)行再開(kāi)發(fā)，重點(diǎn)關(guān)注具有一定基礎(chǔ)設(shè)施但開(kāi)發(fā)利用不充分的城市建成區(qū)域。兼顧長(zhǎng)三角地區(qū)縣域中小城市功能布局相對(duì)集中的空間特征，在填充開(kāi)發(fā)的功能選擇方面強(qiáng)化功能集聚效應(yīng)，滿(mǎn)足居民多樣化的生活需求，減少私家車(chē)出行頻率及相應(yīng)碳排放。

降低中小城市空間形態(tài)的復(fù)雜程度和破碎化程度有助于提高碳排放經(jīng)濟(jì)效率和碳排放社會(huì)效率。這主要是由于樣本城市中工業(yè)主導(dǎo)型城市較多，貨物運(yùn)輸量大，復(fù)雜程度越高、越趨于不規(guī)則的空間形態(tài)，機(jī)動(dòng)車(chē)輛的行駛時(shí)間和距離相對(duì)越多[27]。同時(shí)，城市用地被分割得越破碎的空間形態(tài)，居民生活被分散到不同斑塊的比例越高，交通活動(dòng)能耗相應(yīng)越高。此外，也有研究表明更高復(fù)雜度和破碎化的城市空間形態(tài)會(huì)加劇道路系統(tǒng)、供排水管網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)投入，增加碳排放[40]。研究建議調(diào)整空間組織模式以發(fā)揮空間形態(tài)在提升碳排放效率方面的積極作用效應(yīng)。由于空間形態(tài)的復(fù)雜程度和破碎化程度會(huì)受地塊劃分方式及街區(qū)形狀規(guī)則程度的影響，因此，密路網(wǎng)小街區(qū)的空間組織模式對(duì)于抑制中小城市交通碳排放，提高碳排放效率具有較大潛力。對(duì)于中心城區(qū)，既有的道路網(wǎng)密度和街區(qū)尺度雖較符合密路網(wǎng)小街區(qū)的低碳發(fā)展模式，但需警惕因地塊規(guī)模過(guò)小導(dǎo)致破碎化程度過(guò)高，進(jìn)而加劇交通碳排放的情況?？筛鶕?jù)中心城區(qū)地塊功能分布、空間使用特征及交通負(fù)荷等，調(diào)整道路等級(jí)確定慢行區(qū)域規(guī)模，改善支路以下等級(jí)道路機(jī)動(dòng)車(chē)通行能力低的情況，降低交通碳排放。對(duì)于新區(qū)建設(shè)，應(yīng)轉(zhuǎn)變“寬道路大街區(qū)”的道路體系構(gòu)建模式，在延續(xù)長(zhǎng)三角地區(qū)縣域中小城市空間形態(tài)肌理的同時(shí)，對(duì)地塊最小規(guī)模限制進(jìn)行調(diào)整，減少不必要的繞行，提升綠色出行可能性，以提高城市碳排放效率。