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    城市更新的碳排放效益評價
    ——以合肥為例

    2023-10-31 07:29:10葉劍鳴李志偉侯怡仕
    咸陽師范學院學報 2023年4期
    關鍵詞:城市更新合肥效益

    葉劍鳴,李志偉,侯怡仕

    (安徽建筑大學 經(jīng)濟與管理學院,安徽 合肥 230601)

    伴隨城鎮(zhèn)化進程的大幅推進,城市規(guī)模得到了極大的擴張,但是由于城市發(fā)展初期規(guī)劃的不合理、材料局限或功能設計的不足等原因,導致城市發(fā)展呈現(xiàn)“野蠻式”的擴張,出現(xiàn)城區(qū)內老舊小區(qū)和老式街道環(huán)境陳舊、衛(wèi)生現(xiàn)狀不理想、基礎設施缺乏、功能不完善、部分區(qū)域活力較低等問題。隨著“美麗中國”建設和“十四五”規(guī)劃的推進,2020 年9月我國在聯(lián)合國代表大會上做出承諾,提出在2030 年前實現(xiàn)碳達峰及2060 年前實現(xiàn)碳中和的“雙碳”戰(zhàn)略目標[1]。低碳、環(huán)保、可持續(xù)成為主旋律,在由“存量房”向“減量房”轉變的新形勢下,城市更新應運而生。

    1 研究現(xiàn)狀

    1.1 人口角度

    人口既是城市發(fā)展的主體,又是資源消耗,環(huán)境污染的源頭。在國外,Muniz 等通過研究西班牙1996—2006 年城市交通與城市規(guī)模,發(fā)現(xiàn)巴塞羅那城市內平均通勤距離和汽車通勤比重均大幅增加,人均碳排放也大幅增長[2];Zheng 等提出了低碳出行、低碳消費、低碳工作等十項低碳社區(qū)原則[3]。而在國內,席艷玲等通過研究68個國家1996—2019年的數(shù)據(jù),結果發(fā)現(xiàn),發(fā)達國家的碳排放已達到峰值,發(fā)展中國家依舊處于上升趨勢,人均國民收入與人均CO2呈“N型”關系[4]。

    1.2 經(jīng)濟角度

    碳的大量排放造成的環(huán)境污染問題是制約經(jīng)濟高質量發(fā)展的關鍵因素。Grossman等通過研究人均收入水平對環(huán)境污染的影響,結果發(fā)現(xiàn),在收入水平相對較低的時候,環(huán)境的污染程度會隨著收入的增加而上升,而在高收入水平下會隨著人均收入的增加而降低,整體變化趨勢呈現(xiàn)“倒U 型”變化,俗稱環(huán)境庫茲涅茲曲線[5];Yang 運用擴展的Kaya 恒等式與LMDI相結合,研究發(fā)現(xiàn)碳排放的最主要因素之一是經(jīng)濟活動[6]。朱磊等基于2000—2014 年的數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn),目前我國還處于相對脫鉤階段,且現(xiàn)階段并非所有的地區(qū)碳排放量與經(jīng)濟增長之間都滿足庫茲涅茲曲線[7];王利兵等研究認為經(jīng)濟增長是碳排放增長的首要驅動力,而技術進步帶來的能源強度下降、產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化和能源消費結構改善呈現(xiàn)負效應[8]。

    1.3 科技創(chuàng)新角度

    一個地區(qū)的研發(fā)水平對低碳發(fā)展起到至關重要的作用。在國外,He研究表明可再生能源技術創(chuàng)新能夠有效提高碳排放效率,但這種影響受到市場因素的影響,隨著市場細分的減少或市場潛力的增加,可再生能源技術創(chuàng)新對碳排放效率的提升效果顯著增強[9];Xie 指出持續(xù)的技術進步是推動提高二氧化碳排放效率的主要原因[10]。而在國內,蔡露露研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結構調整和區(qū)域創(chuàng)新對區(qū)域的碳排放效率均存在顯著的積極作用[11];李金鎧等指出技術進步是碳排放效率改善的主要原因[12]。

    1.4 環(huán)境綠化角度

    城市綠化是城市空氣質量調節(jié)的最重要的資源,能夠直接降低城市的碳排放水平。David等提出城市綠地凈吸收二氧化碳最多的最佳管理方式[13];Vaccari等發(fā)現(xiàn)城市綠地抵消直接碳排放的效果與城市人口數(shù)量呈反相關關系[14]。趙彩君等分析和挖掘城市綠地系統(tǒng)對低碳城市的作用不僅有利于減緩氣候變化,還有利于營造可持續(xù)發(fā)展的人居環(huán)境[15];王敏等研究發(fā)現(xiàn)綠地率、類型、植被配植對綠地增匯效能影響較大,綠地率、附屬綠地占比、綠網(wǎng)建設、綠地分布均衡性及濱水綠地建設對綠地減排效能影響較大[16]。

    建筑的全過程碳排放量每年都在大幅增長,2019年排放總量為49.3億Tce(ton of standard coal equivalent,Tce)占全國碳排放總量比重為45.9%,其中建筑運行階段碳排放22.8億Tce,占比46.3%[17]。既有建筑物在運行階段會排放大量的“碳”,甚至會超過建筑物建設階段的排放,所以對既有建筑物的節(jié)能改造是降碳減排的有效手段,對于“碳達峰”,乃至后面的“碳中和”都有深遠的意義。城市更新對于減排降碳有積極效應,但有哪些方面的影響?有多大的影響?多數(shù)學者從國家政策、城市治理等方面對城市更新的積極影響進行定性或定量分析,鮮有學者對城市更新的碳排放效益進行全面定量分析,本文則從城市更新的碳排放效益角度采用數(shù)據(jù)包絡分析法DEA(Data Envelopment Analysis,DEA)模型進行分析。

    2 模型建立

    2.1 城市更新的降碳效應影響機制分析

    2.1.1 人口因素

    城市更新對流動人口居留意愿的影響具有顯著的異質性特征,棚戶區(qū)改造規(guī)模每增加1%,流動人口的長期居留的概率將提高0.352 個百分點[18]。人口的增加會給城市資源帶來壓力,會增加能源消耗,進而增加碳排放[19]。

    2.1.2 經(jīng)濟因素

    城市更新項目的推進是為了城市健康綠色的發(fā)展,其性質多數(shù)是惠民性項目,項目資金多數(shù)是由政府財政撥款參與其中,針對不同的項目,所占比重有所不同。城市的經(jīng)濟發(fā)展水平和財政城市更新專項撥款額度對城市更新項目的推進有直接的影響。有序的城市更新避免了“大拆大建”工程中高碳排的建材生產(chǎn)及運輸,減少了不必要的浪費。

    2.1.3 技術因素

    由住建部等國家六大部門于2020年7月22日聯(lián)合發(fā)布的《綠色社區(qū)方案》中明確提出:“除了重建城市和改善現(xiàn)有住房外,還應對城市老舊住宅區(qū)、市政基礎設施、公共服務設施的維護以及積極修復和改善結構的基本服務,如供水、衛(wèi)生、社區(qū)能源供應、節(jié)能照明、節(jié)水設備以及綠色產(chǎn)品和材料的使用?!盵20-21]

    2.1.4 環(huán)境因素

    不同區(qū)域的文化有各自的特點,而中華傳統(tǒng)文化正是各區(qū)域文化精髓的融合體[22]。經(jīng)研究城市碳排放效益與城市綠化率呈明顯的正相關性,其中城市文化環(huán)境公園數(shù)量和面積貢獻率尤為突出,城市更新改造完成后,社區(qū)空間得到合理的設計,內部環(huán)境大幅提升;公園的新建、交通環(huán)境的提升、衛(wèi)生環(huán)境等方面的改善提升都是有助于節(jié)能減排[23]。盡管文化創(chuàng)意園區(qū)與旅游業(yè)的融合在實踐中已經(jīng)涌現(xiàn)了諸多案例,然而現(xiàn)有關于文化創(chuàng)意園區(qū)的研究較多停留在自身發(fā)展方面,包括發(fā)展歷史、規(guī)劃建設等方面[24]。城市更新下文化創(chuàng)意園區(qū)的融合有了新的發(fā)展,既能給文化創(chuàng)意園區(qū)創(chuàng)造經(jīng)濟效益,又能給老舊城區(qū)帶來新的活力。

    2.2 要素確定及模型選取

    城市更新項目主要從人口、經(jīng)濟、科技和環(huán)境四個方面影響城市碳排放。以合肥為例,采用DEA方法中典型的C2R模型對城市更新進行評估[25]。數(shù)據(jù)包絡分析法DEA(Data Envelopment Analysis,DEA)由美國著名的運籌學家Charnes、Cooper、Rhodes 在1978 年首次提出,該方法稱為DEA-CCR 模型,主要用來評價多投入與多產(chǎn)出的相同經(jīng)濟體的相對有效性[26]?;竟饺缦拢?/p>

    設有n個決策單元DMUj(1≤j≤n),每個單元DMUj有m項輸入x1j,x2j,…,xmj,和S項輸出y1j,y2j,…,ysj(其中xmj,ysj>0)。為方便,記Xj和Yj分別為DMUj的輸入向量和輸出向量:

    在評價決策單元是否為DEA 有效時,用規(guī)劃(Pc3R)的對偶規(guī)劃模型D[27]:

    2.3 結果預測

    城市更新項目依據(jù)普通樸素的常識判斷,對城市的節(jié)能減排是有正向促進作用的,其排放的效益就會相對較高;但具體從哪些方面影響碳排放效益,有多大的影響,需要一個定量分析。從人口、經(jīng)濟、科技和環(huán)境四個維度考察合肥城市更新項目的碳排放效益,而且四個維度中,經(jīng)濟、科技和環(huán)境都會正向促進碳排放效益的提升,人口很大程度上是碳排放效益的負面因素,但人口又是經(jīng)濟和科技發(fā)展的重要因素,所以人口的碳排放效益負面影響需要辯證對待。

    3 實證分析

    3.1 指標建立

    根據(jù)上文影響機制,城市更新項目主要從人口、經(jīng)濟、科技、環(huán)境四個方面影響建筑降碳效應。參考王萌、李燕等《基于DEA方法的城市更新評價》和何春、劉榮增《城市更新的減貧效應研究》指標建立的方法和原則建立本文指標體系。如表1所示。

    表1 城市更新降碳效應指標體系

    3.1.1 投入

    人口:人的生產(chǎn)生活活動是城市碳排放的重要因素之一,生活垃圾的產(chǎn)生、吃飯洗澡等化石能源的消耗、開車出行等,人生活的方方面面都在產(chǎn)生碳排放。選取城市人口凈增長率(x1)作為具體指標。

    經(jīng)濟:一個城市經(jīng)濟的發(fā)展對城市更新水平具有決定性作用,城市GDP高,財政收入多,用于城市更新的專項財政撥款就多,城市更新項目開展的就多。選取城市人均GDP(x2)和城市更新專項財政撥款(x3)作為具體指標。

    科技:城市更新是對既有建筑進行節(jié)能改造,比如,小區(qū)路燈改為太陽能電池板儲電,小區(qū)屋頂上安裝光伏板,使用清潔能源等。本文選取城市發(fā)明專利(x4)作為技術進步的因素的具體指標。

    環(huán)境:主要指綠化環(huán)境,選取城市更新后小區(qū)綠化面積和新增城市公園面積(x5)。

    3.1.2 產(chǎn)出碳排放效益:

    單位碳排放GDP 為城市建筑業(yè)GDP 與城市建筑二氧化碳排放量的比值(y)。

    3.2 數(shù)據(jù)處理

    依據(jù)表1 建立的指標體系尋找相關原始數(shù)據(jù)并加工數(shù)據(jù),利用Spssau采用CCR模型進行DEA數(shù)據(jù)包絡分析,如表2。

    表2 有效性分析

    由表2 有效性分析可以看出在規(guī)模報酬可變的情況下,合肥城市更新投入的降碳效應分別在2011、2013—2014、2018—2019 年均DEA 強有效,表明這幾年合肥城市更新投入達到最優(yōu),無需調整;對于2010、2012、2015—2017 年均非DEA 有效且松弛變量S-均不為0,表明這幾年的投入中有投入過剩,需要減少相應的投入,以達到目標效率。

    由表3投入冗余度分析可以看出:

    表3 投入冗余分析

    (1)城市人口凈增長率指標2010、2015、2016 三年的冗余度值不為0,且2010年的值較大,說明當年的人口增加幅度較大,查詢原始數(shù)據(jù)了解到2010年人口凈增長11.92%,人口的大量增加導致交通、生活壓力增加,對建筑碳排放的量也會有較大幅度的提升,2015、2016年人口增幅影響則較小。

    (2)城市人均GDP 指標2010 年和2012 年的冗余度值不為0,但值較小,所以影響較小。

    (3)城市更新財政撥款指標2012年和2017年的冗余度值不為0,說明當年城市更新財政撥款較多分別多投入7.6%和16.8%,需要減少財政撥款的額度89 871.033萬元和471 689.91萬元。

    (4)發(fā)明專利申請受理數(shù)量指標2015—2017 三年的冗余度值不為0,且值都比較大,是由于這幾年的發(fā)明專利對于建筑碳排放效益的貢獻較小,查詢合肥發(fā)明專利平臺相關資料了解到2015—2017年的發(fā)明專利類型主要是計算機等高科技類型,建筑節(jié)能方面的發(fā)明專利較少。

    (5)更新后新增綠化面積指標2015、2017四年的冗余度值不為0,這兩年的城市綠化建設投入較大,綠化面積增長明顯,但是對于建筑碳排放效益的作用是處于投入過剩的狀態(tài),尤其是2017年,冗余度達到17.528。在2010—2019 年十年間,2011、2013—2014、2018—2019 這五年的要素匯總值均為0,已達到投入的最優(yōu)狀態(tài)。

    3.3 結果分析

    對2010—2019年十年間合肥城市更新投入的各項指標的降碳效應進行DEA效率分析,通過橫向和縱向對比結果分析得出合肥城市更新2010—2019年,總體成效非常顯著,其中2011、2013—2014、2018—2019這五年的要素匯總值均為0,達到投入的最優(yōu)投入狀態(tài)。其余幾年雖然均非DEA強有效,但都是投入過剩的狀態(tài),其中城市更新財政投入指標只有2012年和2017年投入過剩,但投入冗余度均不高,只有10%左右。對于城市人口凈增長率、城市人均GDP、發(fā)明專利申請受理數(shù)和更新后新增綠化面積的投入過剩,按分析結果顯示是需要減少投入以達到最優(yōu),但這些指標又是城市發(fā)展的重要指標,城市要發(fā)展,肯定希望這些指標越大越好。但這些指標增長過快,會使城市壓力急劇上升,比如:醫(yī)療、教育、交通、就業(yè)、資源環(huán)境等。所以DEA分析城市更新降碳效應表中才會出現(xiàn)城市人口凈增長率、城市人均GDP、發(fā)明專利申請受理數(shù)和更新后新增綠化面積的投入過剩,需要減少投入才能達到投入最優(yōu)。所以,城市發(fā)展要避免這種人口等指標激增后,由于應對不及時帶來的連鎖反應。

    4 政策建議

    以合肥為具體實證,分析2010—2019 十年的城市更新相關投入與建筑碳排放效益產(chǎn)出之間的效率關系,發(fā)現(xiàn)合肥這十年間的城市更新投入相對于建筑碳排放效益產(chǎn)出的效率之間呈現(xiàn)DEA有效,治理效果十分顯著。僅僅是在建筑碳排放的目標效率下,個別指標投入是過剩的,需要相對減少投入。但從城市發(fā)展的角度看,這些指標的增長又是城市發(fā)展必須的,對城市發(fā)展有著極大的促進作用。在結果分析的基礎上,本文就城市更新的碳排放效益給出如下政策建議:

    4.1 優(yōu)化人口結構

    人口因素是一個辯證的因素,一方面人口的增加會給城市資源環(huán)境帶來壓力,提高城市碳排放;另一方面城市的發(fā)展又離不開人口,城市的經(jīng)濟和科技等方面的發(fā)展需要人才。目前,我國只有一小部分城市人口呈現(xiàn)凈流入的狀態(tài),大部分城市人口每年都在負增長,城市人口保衛(wèi)戰(zhàn)正在悄然打響。

    一方面,合肥作為新一線城市和全國科教城市,擁有眾多科學技術研究院和高等院校,合肥市政府應從人才培養(yǎng)、人才落戶政策、高層次人才發(fā)展前景等方面,加大政策宣傳、拓寬就業(yè)渠道,使眾多合肥培養(yǎng)的高素質人才,愿意留在合肥,增強對于合肥這座城市的歸屬感。另一方面,合肥目前擁有新一代信息技術、人工智能、新能源汽車等新興產(chǎn)業(yè),對于高層次、專業(yè)化的人才需求較大,對于人才的需求,不僅要“留”,還要“引”,從頂層設計到基層落實,通過諸如人才引進計劃、購房補貼、子女入學等優(yōu)惠政策,吸引高學歷、專業(yè)化、年輕化的人才落戶。

    4.2 促進科技轉化

    科學技術是第一生產(chǎn)力,新型技術、環(huán)保建材和“零排放”功能設計的使用都可以極大的降低城市更新的后的碳排放。

    一方面,建筑類企業(yè)作為城市更新的直接參與主體,其新型技術、環(huán)保建材和“零排放”功能設計在城市更新項目的應用能夠直接顯出成效,合肥政府應做好引導作用,從稅收、獎勵等方面支持、促進企業(yè)的研發(fā)和使用。另一方面,高校是城市更新的重要有生力量,合肥的教育資源十分豐富,不管是高等教育,還是職業(yè)教育都能夠為社會輸送城市更新的專業(yè)化人才;同時高校擁有豐碩的節(jié)能減排科技成果,加強校企合作、融合發(fā)展,將高校的科技成果迅速轉化為生產(chǎn)力,為城市更新的節(jié)能減排作出貢獻。

    4.3 增加城市綠化覆蓋

    城市綠化是“城市的肺”,汽車尾氣排放、工廠排放、居民生活排放等在城市內部集聚,易產(chǎn)生“熱島效應”,所以城市綠化尤為重要。

    合肥作為一座“新”城,其基礎設施規(guī)劃和空間布局相對較為合理。在提升城市綠化覆蓋方面,第一,優(yōu)化城市內小塊土地資源的利用,建設“街角公園”;第二,對老舊小區(qū)和老舊街區(qū)的更新改造,重置其內部綠化,提升綠化品質;第三,合肥擁有“五大淡水湖”之一的巢湖,濕地資源富饒,做好環(huán)巢湖濕地生態(tài)的保護。優(yōu)化“城市的肺”,保護“城市的腎”,雙管齊下提升合肥的碳排放效益。

    城市發(fā)展兼顧資源環(huán)境,才是發(fā)展之道,才能發(fā)揮出經(jīng)濟建設和資源環(huán)境的乘數(shù)效應。

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