京津冀地區(qū)碳排放與土地集約利用關(guān)系演變及其影響因素分析

張清喜，葛京鳳，董 麗，張嘉哲

(1.河北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，河北 石家莊 050024；2.河北省煤田地質(zhì)勘查院，河北 邢臺(tái) 054000；3.河北省環(huán)境演變與生態(tài)建設(shè)實(shí)驗(yàn)室，河北 石家莊 050024；4.邢臺(tái)市第28中學(xué)，河北 邢臺(tái) 054000；5.廊坊師范學(xué)院外國(guó)語(yǔ)學(xué)院，河北 廊坊 065000)

在全球氣候變暖問(wèn)題日益嚴(yán)峻的今天，各國(guó)對(duì)低碳減排的重視程度逐漸提高。2022年1月27日，習(xí)近平主席提出要積極穩(wěn)妥推動(dòng)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)。為有效達(dá)到減碳目標(biāo)，相關(guān)學(xué)者已進(jìn)行一系列研究，BO等[1]、WANG等[2]、LUN等[3]、楊博宇等[4]分別從國(guó)家、省市及區(qū)縣級(jí)等多尺度對(duì)碳排放進(jìn)行了研究；周思宇等[5]、魏文棟等[6]、張洋等[7]從碳排放核算體系角度進(jìn)行了研究；李陽(yáng)等[8]、韓楠等[9]、吳賢榮等[10]從方法論上對(duì)碳排放進(jìn)行了一系列研究；查建平等[11]、李慧敏等[12]、鄧祥征等[13]從產(chǎn)業(yè)和土地利用角度對(duì)碳放研究?jī)?nèi)容進(jìn)行了豐富。IPCC對(duì)碳排放來(lái)源進(jìn)行了一系列分析，研究顯示，土地利用變化引起的碳排放量增加約占人類(lèi)活動(dòng)產(chǎn)生的碳排量的1/3[14]。因此，加強(qiáng)對(duì)土地利用方式與碳排放機(jī)理研究變得日益緊迫。盡管已有相當(dāng)數(shù)量的學(xué)者針對(duì)兩者關(guān)系進(jìn)行了一系列研究，但針對(duì)土地集約利用與碳排放關(guān)系的研究仍處于起步階段。京津冀地區(qū)作為我國(guó)重要的世界級(jí)城市群，近年來(lái)土地利用方式發(fā)生了較為劇烈的變化，土地集約利用水平位居全國(guó)前列，本文以標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、脫鉤理論、地理探測(cè)器等方法針對(duì)該地區(qū)進(jìn)行研究，以期為提高土地集約利用水平，優(yōu)化土地低碳利用方式提供借鑒和參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

基于土地集約利用內(nèi)涵，已有研究成果和指標(biāo)的可得性、可比性、科學(xué)性、全面性等原則，確定京津冀地區(qū)土地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系由經(jīng)濟(jì)投入水平(指單位土地面積上投入的經(jīng)濟(jì)價(jià)值)、勞動(dòng)力投入水平(指單位土地面積上各產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)勞動(dòng)力布局變化)、土地投入水平(指單位人口投入的設(shè)施用地面積)、土地產(chǎn)出效益(指土地集約利用后的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和生態(tài)效益)4大準(zhǔn)則層、12個(gè)指標(biāo)構(gòu)成[15-18](表1)。 各指標(biāo)權(quán)重運(yùn)用熵值法結(jié)合CRITIC法計(jì)算得到。

表1 京津冀地區(qū)土地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of intensive land usein Beijing-Tianjin-Hebei region

1.2 研究方法

1.2.1 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓通過(guò)重心位置、橢圓面積、長(zhǎng)短軸之比、方位角等核心要素揭示地理要素的空間分布特征[19-21]。 本文通過(guò)該方法探索京津冀地區(qū)近15年的土地集約利用和碳排放的空間分布特征及演變趨勢(shì)。

方位角計(jì)算見(jiàn)式(1)。

(1)

橢圓中心坐標(biāo)計(jì)算見(jiàn)式(2)。

(2)

x軸和y軸長(zhǎng)度計(jì)算見(jiàn)式(3)和式(4)。

(3)

(4)

1.2.2 “脫鉤”理論

“脫鉤”最初是OECD從物理學(xué)引進(jìn)的概念，本意指兩個(gè)或多個(gè)原本具有聯(lián)系的物理量因某種或多種原因不再存在?！懊撱^”在本文含義指保持土地集約利用水平提高的同時(shí)碳排放量呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，或者說(shuō)土地集約利用水平增長(zhǎng)率高于碳排放量增長(zhǎng)率[22]。模型見(jiàn)式(5)。

(5)

式中：D為脫鉤指數(shù)；ΔC為兩期的碳排放變化速率；ΔL為土地集約利用水平變化速率；t0和t1為起止年份。依據(jù)指數(shù)D將脫鉤狀態(tài)分為8種狀態(tài)，如圖1所示。

圖1 脫鉤指標(biāo)及狀態(tài)示意圖Fig.1 Schematic diagram of decouplingindicators and status

1.2.3 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器是用于探索事物空間異質(zhì)性及其驅(qū)動(dòng)力的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法[23-24]。本文利用因子探測(cè)器探索碳排放的空間分異性及土地集約利用各要素對(duì)其的解釋力，表達(dá)式為式(6)。

(6)

交互探測(cè)器用于探索兩個(gè)影響因子共同作用時(shí)對(duì)碳排放的解釋力的增減。交互類(lèi)型及判斷準(zhǔn)則見(jiàn)表2。

表2 兩因子交互影響類(lèi)型表Table 2 Types of two-factors interaction

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于2003年、2008年、2013年和2018年的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》《天津統(tǒng)計(jì)年鑒》《河北統(tǒng)計(jì)年鑒》和各市政府工作報(bào)告及公報(bào)，部分無(wú)法直接獲取的指標(biāo)通過(guò)計(jì)算得到。碳排放數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)(CEADs)，該數(shù)據(jù)庫(kù)是在國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)、科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃和英國(guó)研究理事會(huì)等機(jī)構(gòu)和項(xiàng)目支持下建立，數(shù)據(jù)可靠，已廣泛應(yīng)用于各類(lèi)學(xué)術(shù)研究，因該網(wǎng)站最新碳排放數(shù)據(jù)為2017年數(shù)據(jù)，為保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性，采用的社會(huì)數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)時(shí)間均截至2017年。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地集約利用與碳排放時(shí)空分布特征

通過(guò)多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法得到京津冀地區(qū)13市2002—2017年的土地集約利用水平值，如圖2所示。2002—2017年京津冀地區(qū)土地集約利用水平存在顯著的非均衡穩(wěn)步提高的特征，空間上呈現(xiàn)東高西低、南高北低、以京津?yàn)橹行沫h(huán)形向外降低的分布格局。北京市和天津市分別作為中國(guó)政治文化中心和北方最大的港口城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展上具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，在寸土寸金的大背景下加速促進(jìn)了兩市土地集約利用水平處于區(qū)域水平最高峰；石家莊市、廊坊市、邯鄲市、邢臺(tái)市、唐山市、秦皇島市、保定市、滄州市、衡水市等得益于良好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)和區(qū)位優(yōu)勢(shì)，土地集約利用水平逐年提高，構(gòu)成第二梯隊(duì)；張家口市和承德市作為北京市的綠色生態(tài)屏障和水源涵養(yǎng)地，土地集約利用水平呈現(xiàn)穩(wěn)健上升趨勢(shì)，為第三梯隊(duì)。

圖2 2002—2017年京津冀地區(qū)土地集約利用水平Fig.2 Land intensive use in Beijing-Tianjin-Hebei region from 2002 to 2017

2002—2017年京津冀地區(qū)碳排放量整體呈現(xiàn)區(qū)域非均衡性增長(zhǎng)特征。由圖3可知，天津市、唐山市、石家莊市受重工業(yè)、制造業(yè)等經(jīng)濟(jì)因素影響較大，15年間累計(jì)碳排放量分別為44 717.93萬(wàn)t、30 939.03萬(wàn)t和30 102.01萬(wàn)t，為區(qū)域碳排放量第一梯隊(duì)；北京市、保定市、邯鄲市、滄州市、廊坊市、邢臺(tái)市等地次之；張家口市、衡水市、秦皇島市、承德市作為典型的旅游城市，重工業(yè)較少，具有良好的生態(tài)環(huán)境優(yōu)勢(shì)，構(gòu)成第三梯隊(duì)。從時(shí)間序列上看，京津冀地區(qū)碳排放量整體呈現(xiàn)先升后降的趨勢(shì)，即2002—2012年逐年增長(zhǎng)，2012—2017年除天津市、保定市、廊坊市、滄州市、衡水市外均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

圖3 2002—2017年京津冀地區(qū)碳排放量變化Fig.3 Changes of carbon emissions in Beijing-Tianjin-Hebeiregion from 2002 to 2017

2002—2017年京津冀地區(qū)土地集約利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布格局為北偏東-南偏西，重心移動(dòng)位置向正北-東北-西北方向移動(dòng)。2002—2017年長(zhǎng)短軸之比由2.23減小到2.09(表3)，表明東西方向覆蓋面積更大，呈現(xiàn)擴(kuò)張趨勢(shì)，南北方向呈現(xiàn)收縮態(tài)勢(shì)，橢圓整體的方向性在減弱。方位角在2002—2012年沿順時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)0.63°，這與當(dāng)時(shí)東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速、土地利用率提高、集約化程度提高相一致；2012—2017年沿逆時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)1.05°，這是由于“十八大”后張家口市、承德市城市化進(jìn)程加快，土地利用率提高，進(jìn)而土地集約利用水平提高所致。

表3 土地集約利用與碳排放標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)表Table 3 Elliptic parameters of standard deviation of land intensive use and carbon emissions

2002—2017年碳排放標(biāo)準(zhǔn)差橢圓呈東北-西南走向的分布格局。 碳排放重心由38.90°N，116.23°E移動(dòng)至39.05°N，116.31°E。近15年長(zhǎng)短軸之比由2.04縮小至1.89，表明東北-西南方向的碳排放量呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后收縮的趨勢(shì)。方位角由50.61°增長(zhǎng)至52.22°后減小至48.07°，表明西北地區(qū)碳排放量呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

2.2 土地集約利用與碳排放脫鉤分析

根據(jù)脫鉤狀態(tài)評(píng)價(jià)方法，本文將2002—2017年京津冀地區(qū)土地集約利用與碳排放關(guān)系研究劃分為三個(gè)階段(2002—2007年、2007—2012年、2012—2017年)，將數(shù)據(jù)代入式(5)，測(cè)算得到京津冀地區(qū)土地集約利用與碳排放脫鉤關(guān)系(表4)。

表4 土地集約利用與碳排放脫鉤關(guān)系表Table 4 Decoupling relationship between land intensiveuse and carbon emissions

分階段來(lái)看， 2002—2007年京津冀地區(qū)土地集約利用與碳排放脫鉤關(guān)系共有三種狀態(tài)：增長(zhǎng)連結(jié)、擴(kuò)張負(fù)脫鉤、強(qiáng)負(fù)脫鉤。其中，處于擴(kuò)張負(fù)脫鉤狀態(tài)的城市占區(qū)域城市總數(shù)的76.92%，表明大部分城市碳排放量和土地集約利用水平分別處于快速增長(zhǎng)和迅速提高階段，且碳排放量的增長(zhǎng)率遠(yuǎn)超過(guò)土地集約利用水平的增長(zhǎng)率；北京市是唯一一個(gè)處于增長(zhǎng)連結(jié)的城市，曾經(jīng)作為全國(guó)的經(jīng)濟(jì)中心擁有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，盡管土地集約利用率處于全國(guó)前列，但由于高能耗產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展促使該階段碳排放量增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)大于土地集約利用水平增長(zhǎng)率；衡水市于1996年由縣級(jí)市改設(shè)為地級(jí)市，是京津冀地區(qū)歷史最短的地級(jí)市，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，在粗放的土地利用結(jié)構(gòu)和大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)背景下，土地集約利用與碳排放關(guān)系呈現(xiàn)強(qiáng)負(fù)脫鉤狀態(tài)。2007—2012年，邢臺(tái)市、保定市、張家口市、承德市、滄州市、廊坊市、衡水市、唐山市等脫鉤狀態(tài)為擴(kuò)張負(fù)脫鉤；石家莊市、秦皇島市、邯鄲市等脫鉤狀態(tài)轉(zhuǎn)為增長(zhǎng)連結(jié)，這得益于良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和發(fā)展戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)變，尤其是石家莊市將轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式作為“十一五”期間的突出任務(wù)，對(duì)高消耗、高污染產(chǎn)業(yè)的進(jìn)入進(jìn)行了嚴(yán)格限制，減緩了碳排放量的增長(zhǎng)速度，與此同時(shí)深挖存量建設(shè)用地的開(kāi)發(fā)力度，提高了研究期內(nèi)的土地集約利用程度，促使脫鉤關(guān)系向良性發(fā)展；北京市、天津市脫鉤狀態(tài)的變化受政策影響最為明顯，尤其是北京市，在“綠色奧運(yùn)”和“涉鋼系統(tǒng)全部遷出北京”政策的影響下，鋼鐵產(chǎn)能不斷壓縮，盡管碳排放量和土地集約利用率都處于增長(zhǎng)狀態(tài)，但碳排放量增長(zhǎng)速率已低于土地集約利用水平增長(zhǎng)速率，轉(zhuǎn)變?yōu)檩^理想的弱脫鉤狀態(tài)。2012—2017年，北京市、石家莊市、唐山市、邯鄲市、邢臺(tái)市、張家口市、承德市等已處于理想強(qiáng)脫鉤狀態(tài)(即碳排放量持續(xù)下降，土地集約利用率持續(xù)提高，土地集約利用率的增長(zhǎng)不會(huì)引起碳排放量的大幅增長(zhǎng))，尤其是唐山市、邯鄲市、邢臺(tái)市，作為老牌的重工業(yè)和資源型城市，在河北省政府“6643工程”的影響下，積極進(jìn)行供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，大幅壓減煉鋼、水泥、煤炭等高能耗產(chǎn)業(yè)，極大地減輕了碳排放壓力，實(shí)現(xiàn)了向強(qiáng)脫鉤狀態(tài)的飛躍；天津市、秦皇島市、保定市、滄州市、廊坊市、衡水市等處于較理想的弱脫鉤狀態(tài)。

整體來(lái)看，研究區(qū)土地集約利用與碳排放脫鉤關(guān)系大致經(jīng)歷了強(qiáng)負(fù)脫鉤→擴(kuò)張負(fù)脫鉤→增長(zhǎng)連結(jié)→弱脫鉤→強(qiáng)脫鉤五個(gè)狀態(tài)，刻畫(huà)了京津冀地區(qū)從以經(jīng)濟(jì)效益為中心到“綠水青山就是金山銀山”、從土地粗放擴(kuò)張利用到節(jié)約集約利用的執(zhí)政理念的變化。同時(shí)，地方政府宏觀調(diào)控、經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)、地理區(qū)位、公眾環(huán)保意識(shí)及生活方式等因素在客觀上促進(jìn)了研究區(qū)土地集約利用與碳排放脫鉤關(guān)系時(shí)空分異的呈現(xiàn)。

2.3 碳排放影響因素分析

為探索土地集約利用對(duì)碳排放量增加的驅(qū)動(dòng)作用，選取時(shí)效性最強(qiáng)的2017年為研究時(shí)間點(diǎn)。通過(guò)計(jì)算得到各影響因素解釋力q值，影響因素最大的是地均固定資產(chǎn)投資額(0.794)，表明該因素對(duì)區(qū)域碳排量增加起主導(dǎo)作用。這主要是由兩方面原因?qū)е拢浩湟痪┙蚣降貐^(qū)固定資產(chǎn)投資額中房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)占比在60%以上，在項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中會(huì)伴隨大量的能源消耗，而我國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以煤炭、石油等礦石燃料為主，高碳排放系數(shù)是其重要特征，在無(wú)形中導(dǎo)致碳排放量大幅增加；與此同時(shí)，項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中會(huì)引起土地利用類(lèi)型的變化，尤其是建設(shè)用地的不斷擴(kuò)張會(huì)導(dǎo)致碳源的大幅增加，而林地、草地的減少又會(huì)影響其碳匯功能的發(fā)揮，這均增加了碳減排壓力。地均二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(0.543)、地均GDP(0.543)、地均社會(huì)消費(fèi)品零售額(0.548)、地均財(cái)政收入(0.531)、地均財(cái)政支出(0.534)等因素的q值均大于0.5，這些因子涉及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政投入與效益等方面，能較全面反映碳排放來(lái)源，屬于重要影響因子。地均二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和地均GDP在重要影響因子中居同等重要地位，這是由于第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)中的煤炭開(kāi)采、鋼鐵、冶金、化纖制造、郵政業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)等均屬于高能耗行業(yè)，同時(shí)京津冀地區(qū)已基本形成“三二一”的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局。第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)比重、人口密度、城市人均擁有道路面積、建成區(qū)綠化覆蓋率、人均公園綠地面積、道路面積占比、人均建設(shè)用地面積等因素q值均低于0.5，這是由于不同城市在社會(huì)發(fā)展過(guò)程中對(duì)人口數(shù)量、從業(yè)結(jié)構(gòu)、土地利用方式、生態(tài)環(huán)境保護(hù)力度等方面?zhèn)戎亓Χ炔煌?，?dǎo)致對(duì)碳排放整體影響力相對(duì)較弱，屬于一般因素。

表6為碳排放影響因子交互探測(cè)分析情況。由表6可知，各驅(qū)動(dòng)因子交互作用較為顯著，且任意兩驅(qū)動(dòng)因子交互之后均大于交互前，具有典型的非線(xiàn)性增強(qiáng)或雙線(xiàn)性增強(qiáng)特性，表明經(jīng)濟(jì)投入水平、勞動(dòng)力投入水平、土地投入水平、土地產(chǎn)出效益等各方面的因素交互后的影響力要優(yōu)于交互前影響力。整體來(lái)看，經(jīng)濟(jì)投入水平與土地投入水平因素的交互影響程度最高。其中，地均固定資產(chǎn)投資額與人均建設(shè)用地面積的交互驅(qū)動(dòng)作用最大，影響值達(dá)到1.000，這是因?yàn)閮烧呓换ズ蠊餐赶蚍康禺a(chǎn)開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)顯示，全社會(huì)終端能耗的1/3被該行業(yè)所消耗。其次為土地產(chǎn)出效益內(nèi)部因素的交互作用，其中人均公園綠地面積分別和地均GDP、地均二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值交互后的影響值均為0.982。土地投入水平內(nèi)部因素交互后驅(qū)動(dòng)作用最弱，其中人均建設(shè)用地面積與道路面積占比交互值為0.424。

表5 碳排放驅(qū)動(dòng)因子q值表Table 5 q-values of driving factors concerning carbon emissions

表6 碳排放影響因子交互探測(cè)分析表Table 6 Interactive detection analysis of carbon emissions impact factors

綜上所述，土地集約利用各影響因子對(duì)碳排放量增加具有一定的驅(qū)動(dòng)作用，且各影響因子的驅(qū)動(dòng)作用存在較大差異，未來(lái)在土地開(kāi)發(fā)利用過(guò)程中應(yīng)高度關(guān)注高驅(qū)動(dòng)因子，尤其是交互作用顯著的因子，同時(shí)對(duì)于一般因子也應(yīng)給予足夠重視，以期通過(guò)土地集約優(yōu)化利用實(shí)現(xiàn)碳減排目的。

3 結(jié) 論

本文運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法、脫鉤理論、地理探測(cè)器等方法，探討了京津冀地區(qū)13市2002—2017年土地集約利用與碳排放的時(shí)空分異規(guī)律、脫鉤關(guān)系及其影響因素，結(jié)論如下所述。

1) 土地集約利用與碳排放標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布格局均為北偏東-南偏西的分布格局，其中土地集約利用空間上呈現(xiàn)東高西低、南高北低、以京津?yàn)橹行沫h(huán)形向外降低的分布格局；碳排放量整體呈現(xiàn)區(qū)域非均衡性增長(zhǎng)特征，大部分地區(qū)碳排放量已呈現(xiàn)環(huán)比下降的趨勢(shì)。

2) 15年間京津冀地區(qū)大部分城市土地集約利用與碳排放脫鉤關(guān)系已由早期的擴(kuò)張負(fù)脫鉤狀態(tài)轉(zhuǎn)為理想的強(qiáng)脫鉤和弱脫鉤狀態(tài)。

3) 碳排放量增加的主導(dǎo)因素為地均固定資產(chǎn)投資額；地均GDP、地均二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、地均社會(huì)消費(fèi)品零售額、地均財(cái)政收入、地均財(cái)政支出等；各驅(qū)動(dòng)因子交互作用較為顯著，交互后均優(yōu)于單因子影響力，其中經(jīng)濟(jì)投入水平與土地投入水平因素的交互影響程度最高，土地投入水平內(nèi)部因素交互后驅(qū)動(dòng)作用最弱。