碳中和目標(biāo)下土地利用碳排放效率及其時(shí)空格局

馮薇 趙榮欽 謝志祥 丁明磊 肖連剛 孫錦 楊青林 劉天昊 尤增濤

摘要：研究目的：構(gòu)建面向碳中和的土地利用碳排放效率測(cè)度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，揭示黃河流域土地利用碳排放效率時(shí)空格局，為面向碳中和目標(biāo)的土地利用管制和國(guó)土空間優(yōu)化調(diào)控提供實(shí)踐指導(dǎo)。研究方法：碳收支核算、非期望產(chǎn)出SBM模型和探索性空間數(shù)據(jù)分析。研究結(jié)果：（1）黃河流域碳收支時(shí)空差異明顯，碳匯量相對(duì)穩(wěn)定，凈碳排放量呈明顯上升態(tài)勢(shì)，這表明區(qū)域碳排放壓力不斷增加；（2）黃河流域土地利用碳排放效率總體呈上升趨勢(shì)，在空間上表現(xiàn)出“東南高、西北低”的特征，中游碳排放效率明顯高于上游與下游；（3）碳排放效率空間集聚特征明顯，主要包括4種集聚類型，其中低—低集聚和高—低集聚區(qū)面積呈擴(kuò)張態(tài)勢(shì)。研究結(jié)論：黃河流域碳收支狀況和土地利用碳排放效率區(qū)域差異明顯，未來應(yīng)以“碳中和”目標(biāo)為導(dǎo)向，因地制宜優(yōu)化國(guó)土空間格局，加強(qiáng)土地利用管制，推動(dòng)流域協(xié)同減排和高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：土地利用；碳排放效率；碳中和；黃河流域

中圖分類號(hào)：F301.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1001-8158（2023）01-0102-12

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41971241）；河南省高?？萍紕?chuàng)新人才項(xiàng)目（人文社科類）（2021-CX-011）；河南省留學(xué)人員科研擇優(yōu)資助項(xiàng)目；河南省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃決策咨詢項(xiàng)目（2022JC44）；黃河中下游數(shù)字地理技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目（GTYR202201）。

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展和城市化進(jìn)程加快，土地利用變化劇烈，能源消費(fèi)和碳排放持續(xù)增長(zhǎng)。如何實(shí)現(xiàn)碳減排、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展成為全球普遍關(guān)注的熱點(diǎn)話題[1]。其中，作為從基礎(chǔ)層面引導(dǎo)空間格局優(yōu)化、能源和產(chǎn)業(yè)布局，推動(dòng)碳減排的重要調(diào)控手段，土地利用的碳減排效應(yīng)長(zhǎng)期以來得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[2-4]。作為全球最大的碳排放國(guó)，中國(guó)向世界許諾“力爭(zhēng)于2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”，這既是中國(guó)向國(guó)際社會(huì)的莊嚴(yán)承諾，也是中國(guó)未來高質(zhì)量發(fā)展的迫切需求[5]。黃河流域是中國(guó)重要的能源基地和經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶，同時(shí)也是人地矛盾突出、資源約束趨緊和生態(tài)退化明顯的區(qū)域[6]。當(dāng)前，黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展已上升為國(guó)家重大戰(zhàn)略[7]，如何實(shí)現(xiàn)破解資源環(huán)境約束、提升土地利用效率和推動(dòng)碳減排成為亟待解決的重大現(xiàn)實(shí)問題。因此，面向碳中和目標(biāo)開展土地利用碳排放效率測(cè)度及其時(shí)空演變特征分析，有助于揭示土地利用的碳排放效應(yīng)及其區(qū)域差異，對(duì)于構(gòu)建科學(xué)合理的土地利用碳評(píng)估體系、提升資源承載能力、優(yōu)化國(guó)土空間格局和實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)等具有重要的理論和實(shí)踐意義。

“雙碳”行動(dòng)是長(zhǎng)期的系統(tǒng)工程[8]，不僅需要生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和能源技術(shù)的革新，也需要土地利用效率的提升和國(guó)土空間格局的優(yōu)化。土地利用通過改變土地覆被狀況及其承載的人類活動(dòng)進(jìn)而影響陸地生態(tài)系統(tǒng)碳收支[9-10]，被認(rèn)為是影響區(qū)域碳源/碳匯格局的重要因素[11-12]。近年來，不少學(xué)者圍繞土地利用和碳排放的關(guān)系開展了大量研究，主要包括土地利用碳排放的影響機(jī)理[9，13]、土地利用碳儲(chǔ)量[14]與碳通量核算[15-16]、土地利用低碳優(yōu)化[2]、土地利用碳排放強(qiáng)度評(píng)價(jià)[17-18]和土地利用碳排放效率測(cè)度[19-20]等方面。研究表明，土地利用結(jié)構(gòu)、方式、規(guī)模和強(qiáng)度等均為影響碳排放強(qiáng)度因素，通過土地利用格局優(yōu)化和土地利用效率提升可起到顯著的碳減排效果[21-22]。在土地利用碳排放效率研究方面，國(guó)外學(xué)者選取歐盟[23]、經(jīng)合組織[24]、意大利[25]和英國(guó)[26]等作為案例區(qū)開展溫室氣體排放和能源效率[27]等研究，而國(guó)內(nèi)主要從國(guó)家[28-29]、省級(jí)[30-31]、市級(jí)[32-33]和城市群[34]等不同尺度開展了土地利用效率[35]、生態(tài)環(huán)境效率[36]和碳排放效率[37]評(píng)價(jià)研究，采用的研究方法主要包括Malmquist指數(shù)模型[23，38]、隨機(jī)前沿分析[39-40]和SBM[41-42]模型等。此外，區(qū)域自然稟賦、土地利用結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素的差異，導(dǎo)致不同區(qū)域土地利用碳排放效率表現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性特征[29，43]。

總體而言，前期研究主要集中在國(guó)家和省級(jí)尺度，針對(duì)流域城市尺度土地利用碳排放效率的研究還需要進(jìn)一步加強(qiáng)。同時(shí)，大部分碳排放效率研究主要考慮期望產(chǎn)出指標(biāo)，在當(dāng)前“雙碳”背景下，如何綜合考慮區(qū)域碳收支平衡及碳中和目標(biāo)開展土地利用碳排放效率評(píng)價(jià)是一個(gè)值得深入探索的科學(xué)問題。因此，本文基于市域行政單元尺度，以人地矛盾突出和生態(tài)環(huán)境脆弱的黃河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，在碳收支平衡核算的基礎(chǔ)上，將不同地級(jí)市的凈碳排放量作為非期望產(chǎn)出納入土地利用碳排放效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用SBM模型分析各地級(jí)市的土地利用碳排放效率，并探討其時(shí)空演變規(guī)律及空間關(guān)聯(lián)特征，在此基礎(chǔ)上提出未來黃河流域土地利用碳減排的對(duì)策建議。本文可為面向碳中和目標(biāo)的黃河流域土地集約利用、國(guó)土空間低碳優(yōu)化配置及碳排放效率提升提供參考和實(shí)踐指導(dǎo)。

1 理論框架、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 理論框架

土地利用碳排放效率是表征與區(qū)域土地利用碳排放相關(guān)的投入產(chǎn)出效益指標(biāo)。一方面，土地利用活動(dòng)需要資本、技術(shù)和勞動(dòng)力等要素的投入；另一方面，土地利用活動(dòng)會(huì)帶來一定的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益等期望產(chǎn)出以及碳排放與環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出。因此，從碳排放效率評(píng)估的視角來看，既要考慮引起碳排放的各項(xiàng)與土地利用相關(guān)要素的投入，又要考慮土地利用的碳排放效應(yīng)及其經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。碳中和是指區(qū)域碳吸收與碳排放的平衡，即區(qū)域自然植被的碳吸收能夠完全消納人類活動(dòng)的碳排放。因此，作為碳吸收和碳排放差額的凈碳排放是區(qū)域碳收支平衡的重要表征，可以直觀反映區(qū)域碳中和狀況。基于以上考慮，構(gòu)建了面向碳中和的土地利用碳排放效率評(píng)價(jià)的理論框架（圖1），將固定資產(chǎn)投資、從業(yè)人數(shù)和研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)支出分別作為資本、勞動(dòng)力和技術(shù)投入指標(biāo)，將國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和凈碳排放分別作為期望和非期望產(chǎn)出指標(biāo)，以黃河流域?yàn)槔龑?duì)區(qū)域土地利用碳排放效率進(jìn)行評(píng)估，并探討其時(shí)空格局和空間關(guān)聯(lián)特征。需要說明的是，本文僅考慮土地利用的碳排放效率，而未將其他環(huán)境污染等指標(biāo)作為非期望產(chǎn)出進(jìn)行分析。

1.2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.2.1 研究區(qū)概況

黃河流經(jīng)青藏高原、內(nèi)蒙古高原、黃土高原和華北平原4大地貌單元，擁有多個(gè)重要生態(tài)功能區(qū)，更是國(guó)家生態(tài)安全的重要屏障和“一帶一路”、新型城鎮(zhèn)化推進(jìn)的戰(zhàn)略區(qū)域，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和可持續(xù)建設(shè)方面具有十分重要的地位[44]。目前，黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展已上升為國(guó)家重大戰(zhàn)略，而黃河流域人地矛盾突出、生態(tài)系統(tǒng)脆弱、區(qū)域發(fā)展不均衡，面臨著環(huán)境污染、生態(tài)退化、水土流失和濕地萎縮等諸多問題[45]，且流域內(nèi)自然稟賦、氣候特征和土地利用開發(fā)模式均存在顯著的空間差異。因此，面向碳中和目標(biāo)從土地利用視角評(píng)估黃河流域碳排放效率及其空間格局，對(duì)于揭示黃河流域城市尺度碳排放差異的影響機(jī)制，推動(dòng)綠色發(fā)展、優(yōu)化國(guó)土空間格局和提升碳排放效率具有重要現(xiàn)實(shí)意義。本文參照黃河流域界限的自然范圍，以市級(jí)行政區(qū)為研究單元，考慮地級(jí)市（或自治州或盟）的完整性，參考相關(guān)研究[46-47]對(duì)黃河流域研究范圍的界定，選取黃河流經(jīng)的72個(gè)市級(jí)行政區(qū)為研究區(qū)（圖2），其中包括青海省、山西省和寧夏回族自治區(qū)的全部地級(jí)市以及黃河流經(jīng)的其他6個(gè)省區(qū)的部分地級(jí)市。

1.2.2 數(shù)據(jù)來源

本文采用2005年、2010年、2015年和2020年4個(gè)截面年份黃河流域72個(gè)地級(jí)市的土地利用數(shù)據(jù)和相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括固定資產(chǎn)投資、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)、從業(yè)人員和城市面積等，主要來源于相應(yīng)年份的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)民族統(tǒng)計(jì)年鑒》、《全國(guó)科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、黃河流域各省、各市級(jí)行政區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒和國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)等。為消除通貨膨脹影響，固定資產(chǎn)投資、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值等指標(biāo)以2005年為基期年進(jìn)行數(shù)據(jù)平減計(jì)算得到其他年份的實(shí)際值。土地利用數(shù)據(jù)是通過ArcGIS軟件對(duì)中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https：//www.resdc.cn/）中分辨率為1 km的土地利用遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪和掩膜等處理得到。碳排放數(shù)據(jù)來源于中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)（CEADs）（https：//www.ceads.net/data/county/）。需要說明的是：（1）2019年國(guó)務(wù)院撤銷萊蕪市，將其并入到濟(jì)南市，為保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和時(shí)間尺度上的可比性，將濟(jì)南和萊蕪合并作為一個(gè)地級(jí)市進(jìn)行計(jì)算。（2）部分城市存在個(gè)別數(shù)據(jù)缺失的情況，采用滑動(dòng)平均法對(duì)其進(jìn)行插補(bǔ)處理；個(gè)別城市的R&D經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)缺失，本文通過該城市所處省區(qū)R&D經(jīng)費(fèi)占GDP的比重進(jìn)行推算得到。

1.3 研究方法

1.3.1 碳收支核算方法

1.3.2 土地利用碳排放效率評(píng)價(jià)方法

本文采用非期望產(chǎn)出SBM模型評(píng)估黃河流域地級(jí)市土地利用碳排放效率。圍繞圖1構(gòu)建的碳排放效率評(píng)價(jià)的研究框架，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)[30，37，51]和SBM模型[52]的要求，本文選取分別代表資本、勞動(dòng)力和技術(shù)投入的地均固定資產(chǎn)投資、地均從業(yè)人數(shù)和地均R&D經(jīng)費(fèi)支出作為土地投入指標(biāo)（均表示相應(yīng)指標(biāo)總量與區(qū)域土地面積之比），選取地均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為期望產(chǎn)出指標(biāo)、地均凈碳排放為非期望產(chǎn)出指標(biāo)（表1）。需要說明的是：?jiǎn)挝幻娣e資本、勞動(dòng)力和技術(shù)投入強(qiáng)度的增加能夠顯著提升土地集約利用水平和增加土地利用的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，并在一定程度上影響區(qū)域的碳收支狀況。比如：地均固定資產(chǎn)投資的增加會(huì)提升單位用地投資強(qiáng)度，進(jìn)而提升土地利用的產(chǎn)出效益，同時(shí)也會(huì)提高單位用地的能源消耗強(qiáng)度從而增加碳排放；地均從業(yè)人數(shù)表示單位用地的勞動(dòng)力水平，勞動(dòng)力投入增加能夠提高土地利用集約水平并增加土地收益；地均R&D經(jīng)費(fèi)支出代表土地利用的技術(shù)水平，技術(shù)進(jìn)步能提高生產(chǎn)效率，在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)降低碳排放強(qiáng)度，從而在一定程度上降低單位面積的非期望產(chǎn)出。基于上述考慮，本文選取以上指標(biāo)作為土地利用碳排放效率的評(píng)價(jià)依據(jù)。

2 結(jié)果分析

2.1 黃河流域碳收支狀況及其時(shí)空特征分析

黃河流域碳排放和碳吸收時(shí)空分布格局特征顯著（圖3）。就碳吸收而言，黃河流域碳吸收量時(shí)序變化相對(duì)穩(wěn)定，總體呈上升趨勢(shì)，2020年碳吸收總量為5.76×108 t，比2005年增加6.85×106 t，這表明黃河流域碳匯能力有所提升?？臻g分布特征方面，黃河流域碳吸收呈現(xiàn)西高東低態(tài)勢(shì)，高碳吸收量地市分布在黃河流域西部生態(tài)資源豐富和林草地面積相對(duì)較遼闊的上游地區(qū)如海西州、果洛州和甘南州等，低碳吸收量地市主要分布于黃河下游人口較為密集的河南省和山東省等快速城市化地區(qū)，其中2020年黃河流域玉樹州碳吸收量最多為5.71×107 t，占總量的9.9%，濮陽市和德州市碳吸收量較少，不足總量的1%。就碳排放而言，黃河流域碳排放總量從2005年的1.23×109 t增長(zhǎng)至2020年的2.59×109 t，總體呈持續(xù)上升態(tài)勢(shì)但增速有所放緩，這歸因于各地市能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與能源利用效率的提升。從空間格局來看，碳排放呈現(xiàn)東高西低態(tài)勢(shì)，中下游碳排放明顯高于上游。2020年鄂爾多斯市碳排放量最高，占總碳排放量5.5%，果洛州和玉樹州碳排放量較少，分別為1.24×106 t和1.87×106 t，均未達(dá)到碳排放總量1%。

黃河流域凈碳排放時(shí)空差異明顯（圖4）。2005—2020年黃河流域凈碳排放總量持續(xù)上升，從2005年的6.66×108 t增長(zhǎng)至2020年的20.14×108 t，凈碳排放增長(zhǎng)速度放緩，這表明近年來黃河流域節(jié)能減排取得了一定成效。黃河流域凈碳排放空間分布呈現(xiàn)東高西低態(tài)勢(shì)，東部?jī)籼寂欧帕可仙^快，高凈碳排放量地市主要分布在人口集中和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的黃河中下游地區(qū)。通過對(duì)各地市的碳收支平衡差異分析發(fā)現(xiàn)，4個(gè)研究年份中共有55個(gè)地級(jí)市凈碳排放量均表現(xiàn)為正值，10個(gè)地級(jí)市均表現(xiàn)為負(fù)值，7個(gè)地級(jí)市實(shí)現(xiàn)了凈碳排放量負(fù)值到正值的轉(zhuǎn)變。2020年青島市和鄂爾多斯市的凈碳排放總量分別為7.50×107 t和1.21×108 t，其中鄂爾多斯市凈碳排放量最高，占黃河流域凈碳排放量6%，玉樹州、阿壩州和海西州的凈碳排放總量均為負(fù)值。從區(qū)域碳中和狀況來看，2020年僅有隴南市、商洛市、甘南州和玉樹州等10個(gè)地級(jí)市可以實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)，城市數(shù)量與2005年相比減少了6個(gè)，這表明黃河流域碳排放還處于快速增長(zhǎng)階段，從流域分布來看，黃河流域下游凈碳排放總量明顯高于上游與中游，這也表明黃河下游地區(qū)具有較大的碳排放壓力。因此，開展面向碳中和的土地利用碳排放效率評(píng)估，對(duì)于揭示土地利用碳排放的區(qū)域差異、制定差別化的黃河流域低碳發(fā)展策略具有重要實(shí)踐意義。

2.2 黃河流域碳排放效率的時(shí)空差異分析

采用前文的非期望產(chǎn)出SBM模型對(duì)黃河流域土地利用碳排放效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，黃河流域碳排放效率表現(xiàn)出明顯的時(shí)空異質(zhì)性特征（圖5）。2005—2020年黃河流域土地利用碳排放效率整體呈上升趨勢(shì)，2020年碳排放效率均值為0.57，與2005年均值相比提升0.14。在研究時(shí)段內(nèi)，青島市、東營(yíng)市和淄博市等地市的碳排放效率明顯上升，表明碳減排措施取得了顯著成效，并推動(dòng)了碳排放效率的提升。玉樹州、固原市和銀川市等碳排放效率呈下降趨勢(shì)，面臨較大的碳減排壓力。個(gè)別地市如黃南州、海西州和石嘴山市等碳排放效率出現(xiàn)波動(dòng)現(xiàn)象，未來應(yīng)充分考慮區(qū)域自然條件、資源稟賦和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展程度的差異，制定相應(yīng)政策時(shí)要平衡好發(fā)展與減碳的關(guān)系。碳排放效率在空間上呈現(xiàn)向“東南高，西北低”的變化趨勢(shì)。高碳排放效率地區(qū)主要集中在黃河中下游，低碳排放效率地區(qū)主要位于黃河上游。2005—2020年黃河流域土地利用碳排放效率位于前沿面的地市逐漸增多，城市數(shù)量由4個(gè)增加至12個(gè)，這反映了黃河流域碳排放效率總體呈上升態(tài)勢(shì)。2020年巴彥淖爾市、包頭市、商洛市、淄博市和青島市等共12個(gè)地市達(dá)到碳排放效率前沿，而果洛州、玉樹州、中衛(wèi)市和銀川市等碳排放效率相對(duì)較低。

為進(jìn)一步剖析黃河流域地級(jí)市土地利用碳排放效率與凈碳排放之間的關(guān)系，這里重點(diǎn)對(duì)已實(shí)現(xiàn)碳中和的10個(gè)地級(jí)市進(jìn)行分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，黃河流域?qū)崿F(xiàn)碳中和目標(biāo)的10個(gè)地級(jí)市中，僅有商洛市處在土地利用碳排放效率前沿，這歸因于商洛市生態(tài)狀況良好，且該地區(qū)工業(yè)相對(duì)較少，主要以生態(tài)旅游業(yè)為主，因此，以較少的非期望產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。阿壩州和隴南市碳排放效率較高，但未達(dá)到碳排放效率前沿，究其原因發(fā)現(xiàn)阿壩州與隴南市的自然環(huán)境較好、非期望產(chǎn)出較小，但是其資本、勞動(dòng)力投入相對(duì)較少，其應(yīng)在保護(hù)區(qū)域環(huán)境的基礎(chǔ)上擴(kuò)大就業(yè)規(guī)模，加大投資力度，穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，通過提高期望產(chǎn)出來提升碳排放效率。海北州、黃南州和海南州等碳排放效率較低，這是由于區(qū)域的技術(shù)、勞動(dòng)力和資本投入相對(duì)較少，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后，這些地區(qū)應(yīng)一方面推進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)與修復(fù)、合理利用土地資源來推動(dòng)經(jīng)濟(jì)綠色高速發(fā)展，另一方面應(yīng)穩(wěn)步擴(kuò)大固定資產(chǎn)投資力度和推進(jìn)新型工業(yè)化，通過合理配置投入與期望產(chǎn)出指標(biāo)來提高土地利用碳排放效率。

2005—2020年黃河流域碳排放綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均有所提升。其中綜合效率表示土地利用中資本、技術(shù)和勞動(dòng)力投入所實(shí)現(xiàn)產(chǎn)出的效率高低，而純技術(shù)效率與規(guī)模效率分別代表在當(dāng)前投入組合下獲得的最大產(chǎn)出與在一定的技術(shù)水平下現(xiàn)有規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模之間差異。研究結(jié)果表明黃河流域資源利用效率在不斷提升且現(xiàn)有規(guī)模向最優(yōu)規(guī)模趨近。從流域分布來看，2005—2020年碳排放綜合效率均值呈現(xiàn)中游>下游>上游（圖6）。其中，上游地市的純技術(shù)效率、規(guī)模效率均與綜合效率相差較為明顯，因此，規(guī)模效率和純技術(shù)效率不足是導(dǎo)致上游綜合效率偏低的主要原因，這表明上游地市應(yīng)合理利用土地資源，平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境之間關(guān)系，以土地整治為核心加強(qiáng)生態(tài)修復(fù)，采取植樹造林和植被恢復(fù)等措施提升生態(tài)碳匯，以此提高能源利用效率，縮小與最優(yōu)規(guī)模之間差異，通過提升純技術(shù)效率與規(guī)模效率來提升綜合效率。中游與下游綜合效率與純技術(shù)效率值高低相近，純技術(shù)效率不足是導(dǎo)致中下游綜合效率偏低的主要原因，因此中下游地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化人地關(guān)系，合理布局三生空間，通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置，減少或轉(zhuǎn)移土地利用的冗余投入，通過提高純技術(shù)效率來實(shí)現(xiàn)綜合效率的提升。

從黃河流域碳排放效率時(shí)空分布特征可見，碳排放效率的中高和高值區(qū)越來越集中在省會(huì)城市和發(fā)達(dá)城市，這與WU等[6]基于低碳排放約束條件下城市土地利用效率的研究結(jié)論較為一致。此外，黃河流域中的陜西省和山東省碳排放效率較高于其他省份，這與ZHANG等[41]基于SBM-DDF模型的黃河流域省域碳排放效率狀況，徐維祥等[56]關(guān)于城市生態(tài)效率演化的研究結(jié)果一致。

2.3 黃河流域碳排放效率的空間關(guān)聯(lián)分析

研究發(fā)現(xiàn)4個(gè)典型年份黃河流域碳排放效率全局Morans I值均為正值，表明碳排放效率呈現(xiàn)正自相關(guān)性，即表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征。2005—2020年全局Morans I指數(shù)Z值均大于2.58且P值均小于0.01，表明黃河流域各地級(jí)市碳排放效率空間分布在1%臨界值水平上顯著，表現(xiàn)出集聚發(fā)展的勢(shì)頭。其中2020年黃河流域土地利用碳排放效率全局Morans I值最大，空間自相關(guān)性最為明顯，2015年全局Morans I值最小，碳排放效率空間分布的集聚發(fā)展態(tài)勢(shì)最弱（表2）。

局域空間自相關(guān)分析結(jié)果表明，黃河流域各地市土地利用碳排放效率呈現(xiàn)高—高集聚、低—低集聚、高—低集聚和低—高集聚4種類型（圖7）。2005—2020年黃河流域4種集聚類型區(qū)域均有所擴(kuò)張，低—低集聚區(qū)變化最為明顯，高—低集聚區(qū)變化較小。低—低集聚區(qū)主要分布在黃河流域上游海西州、玉樹州和果洛州附近，該類區(qū)域表現(xiàn)為低碳排放效率的集中地帶，未來應(yīng)加強(qiáng)生態(tài)保護(hù)和修復(fù)，推動(dòng)碳匯產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并進(jìn)一步通過土地利用優(yōu)化提升碳排放效率。高—高集聚區(qū)域分布在黃河流域東部巴彥淖爾市、包頭市和烏蘭察布市附近，這些地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步發(fā)揮集聚效應(yīng)，帶動(dòng)黃河流域碳排放效率的持續(xù)提升。高—低集聚區(qū)主要分布在阿壩州、平?jīng)鍪泻臀鲗幨?，該類地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城市化進(jìn)程較鄰域地區(qū)處于領(lǐng)先位置，未來應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)與周邊城市的深度合作，帶動(dòng)區(qū)域共同發(fā)展和協(xié)同減排。需要說明的是：2005—2015年低—高集聚區(qū)分布在商洛市和渭南市，而2020年則不存在低—高集聚區(qū)域。核密度曲線（圖8）表明，2005—2020年核密度曲線雙峰向多峰變化，黃河流域土地利用碳排放效率兩極分化現(xiàn)象減弱向多極分化過渡。從曲線峰值來看，在研究時(shí)段內(nèi)曲線最高峰值位于0.3～0.4處，其高度隨時(shí)間變化不斷下降，表明黃河流域碳排放效率在此處聚集態(tài)勢(shì)減弱，曲線峰值在0.9～1.0處高度不斷上升，此處數(shù)據(jù)越來越密集。通過核密度曲線波峰移動(dòng)情況發(fā)現(xiàn)，核密度曲線趨于向數(shù)值增大的方向移動(dòng)，黃河流域碳排放效率整體水平顯著上升。其中2020年核密度曲線波峰右移最為明顯且0.9～1.0處峰值遠(yuǎn)高于2005年，表明其土地利用碳排放效率整體水平上升最快，且達(dá)到碳排放效率前沿的城市明顯增多。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

本文構(gòu)建了碳中和目標(biāo)下土地利用碳排放效率的研究框架，以黃河流域?yàn)槔?，?duì)72個(gè)地級(jí)市的碳收支進(jìn)行了核算，采用非期望SBM模型對(duì)土地利用碳排放效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并分析了其時(shí)空演化格局及空間集聚特征。

（1）黃河流域碳收支時(shí)空差異特征明顯，碳排放和凈碳排放量均呈上升態(tài)勢(shì)，而碳吸收量總體保持穩(wěn)定。2005—2020年凈碳排放增長(zhǎng)了1.35×109 t，黃河流域凈碳排放呈現(xiàn)東高西低的空間分布態(tài)勢(shì)，下游地區(qū)凈碳排放明顯高于上游與中游。目前，僅有隴南市、商洛市、甘南州和玉樹州等10個(gè)地級(jí)市可以實(shí)現(xiàn)碳中和。

（2）黃河流域土地利用碳排放效率呈上升態(tài)勢(shì)，在空間上呈現(xiàn)出向“東南高、西北低”的演變格局。 2020年黃河流域碳排放效率達(dá)到0.57，處于中等水平，其中烏海市、巴彥淖爾市、包頭市和阿壩州等地區(qū)的碳排放效率較高，而玉樹州和果洛州等地區(qū)的碳排放效率較低。

（3）黃河流域土地利用碳排放效率空間差異顯著，中游碳排放效率明顯高于上游和下游地區(qū)。上游地區(qū)效率較低主要由純技術(shù)效率和規(guī)模效率不足所致，中下游地區(qū)效率低下的主要原因是由于純技術(shù)效率較低所引起的。

（4）黃河流域碳排放效率的空間集聚態(tài)勢(shì)明顯?？傮w來看，流域內(nèi)存在高—高集聚、低—低集聚、高—低集聚和低—高集聚4種類型。其中，2005—2020年低—低集聚和高—低聚集區(qū)面積有所擴(kuò)張，各地級(jí)市碳排放效率在空間上呈正自相關(guān)性，碳排放效率值相似的鄰近地市聚集明顯。

3.2 政策建議

根據(jù)本文研究，提出以下建議：（1）構(gòu)建面向碳中和目標(biāo)的土地利用管制策略。充分考慮黃河流域自然資源、特色優(yōu)勢(shì)和土地利用類型等的區(qū)域差異，將雙碳目標(biāo)納入國(guó)土空間規(guī)劃體系，強(qiáng)化土地利用管制，因地制宜制定出臺(tái)土地低碳利用和管制的策略，推動(dòng)土地利用碳排放效率的不斷提升。（2）針對(duì)不同區(qū)域特點(diǎn)制定差異化的碳減排策略。綜合考慮區(qū)域自然和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展實(shí)際制定差異化的區(qū)域碳增匯/減排策略。比如：對(duì)于上游地區(qū)，應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)生態(tài)管護(hù)和修復(fù)，避免高強(qiáng)度的土地利用活動(dòng)，提升生態(tài)碳匯功能；中游地區(qū)則要綜合考慮水土資源的優(yōu)化開發(fā)和利用，大力實(shí)施退耕還林還草，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和土地開發(fā)模式，提升資源承載能力；下游地區(qū)應(yīng)以優(yōu)化人地關(guān)系為主線，嚴(yán)格劃定三區(qū)三線，避免城市過度擴(kuò)張，通過國(guó)土空間格局優(yōu)化不斷提升土地利用效率。（3）基于土地利用碳排放效率建立黃河流域碳補(bǔ)償?shù)捏w制機(jī)制。以碳收支和碳排放效率評(píng)價(jià)結(jié)果為依據(jù)，面向碳中和目標(biāo)，開展黃河流域不同省份、不同城市之間的橫向碳補(bǔ)償，推動(dòng)土地利用碳匯價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，助推區(qū)域之間的協(xié)同發(fā)展和黃河流域的長(zhǎng)期低碳轉(zhuǎn)型。

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Land Use Carbon Emission Efficiency and Its Spatial-temporal Pattern under Carbon Neutral Target： A Case Study of 72 Cities in the Yellow River Basin

FENG Wei1， ZHAO Rongqin1， XIE Zhixiang1，2， DING Minglei1， XIAO Liangang1， SUN Jin1， YANG Qinglin1， LIU Tianhao1， YOU Zengtao1

（1. College of Surveying and Geo-Informatics， North China University of Water Resources and Electric Power， Zhengzhou 450046， China； 2. Key Laboratory of Geospatial Technology for the Middle and Lower Yellow River Regions （Henan University） ， Ministry of Education， Kaifeng 475004， China）

Abstract： The purposes of this study are to construct an evaluation index system of land use carbon emission efficiency oriented to carbon neutrality， to reveal the spatial-temporal pattern of land use carbon emission efficiency in the Yellow River Basin， and to provide practical guidance for land use regulation and land space optimization regulation oriented to carbon neutrality. The research methods include carbon accounting， undesirable output SBM model and exploratory spatial data analysis. The results show that： 1） there has obvious spatial-temporal differences in carbon budget in the Yellow River Basin. The carbon sinks are relatively stable during study period， while the net carbon emissions show a significant increasing trend. It indicates that the regional carbon emission pressure is increasing. 2） The carbon emission efficiency of land use in the Yellow River Basin is increasing， which exhibits the spatial characteristics of higher in southeast and lower in northwest， and the carbon emission efficiency in the middle reaches is significantly higher than that in the upstream and downstream. 3） The carbon emissions of Yellow River Basin show obvious spatial agglomeration pattern， including four types of agglomeration. The area of low-low agglomeration and high-low agglomeration is expanding. It is concluded that there are obvious regional differences in carbon budget and carbon emission efficiency of land use in the Yellow River Basin. In the future， carbon neutral target should be taken as the constraint to optimize the spatial pattern of land use in consistent with context-specific conditions to strengthen land use control and promote cooperative emission reduction and high-quality development of the Yellow River Basin.

Key words： land use； carbon emission efficiency； carbon neutral target； the Yellow River Basin

（本文責(zé)編：陳美景）