城市建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征及影響因素分析
——以山東省為例

張 苗，周 揚

（1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，山東 泰安 271018；2.濟南市勘察測繪研究院，山東 濟南 250101）

0 引言

黨的十九屆五中全會強調(diào)了推動綠色低碳發(fā)展、全面提高資源利用效率的發(fā)展目標(biāo)。以可持續(xù)的方式保護、恢復(fù)和管理土地，有助于實現(xiàn)凈零排放目標(biāo)以及適應(yīng)氣候變化的影響。低碳發(fā)展的實質(zhì)就是要提高資源和能源的利用效率［1］，土地具備資源和要素雙重屬性，是一種不可流動的資源要素，同時對于流動的資本和勞動力等生產(chǎn)要素會產(chǎn)生不同的“引力”，帶動了能源的傳遞和流通，在土地利用類型轉(zhuǎn)變和土地作為經(jīng)濟發(fā)展載體的過程中，帶來了大量的碳排放［2，3］，提高土地利用效率成為土地利用碳減排的重要途徑之一。研究表明，不考慮碳排放的土地利用效率測算會高估土地利用的實際生產(chǎn)率［4］，近年來關(guān)于土地利用效率的測算研究多將碳排放納入考慮，實現(xiàn)了將碳排放作為投入指標(biāo)［5］到非期望產(chǎn)出指標(biāo)［6］的轉(zhuǎn)換，測算方法也不斷改進，包括結(jié)合Bootstrap 技術(shù)的Malmquist 指數(shù)方法［7］、基于DEA模型改進的SBM模型［6，8］、Hicks-Moorsteen生產(chǎn)指數(shù)法［4，9］等非參數(shù)方法，研究對象聚焦到承載碳排放最大產(chǎn)出的建設(shè)用地上來［9，10］。相關(guān)基礎(chǔ)研究不斷完善的同時，土地利用碳排放效率的區(qū)域差異、動態(tài)演進及其影響因素成為探尋提升土地利用效率的主流研究，學(xué)者們采用核密度估計及空間計量［11］、空間相關(guān)性［10］、Tobit回歸模型法［8］等方法基于“屬性數(shù)據(jù)”對不同空間尺度的土地利用碳排放效率進行空間量化與表達，“屬性數(shù)據(jù)”是指反映每個研究單元自身性質(zhì)的數(shù)據(jù)，與其他研究單元的相應(yīng)數(shù)據(jù)無關(guān)。事實上不論是土地利用還是碳排放都存在較強的空間互動性，空間互動的結(jié)果是土地資源稟賦、政府政策調(diào)控以及市場化機制等因素的綜合作用，這也決定了“屬性數(shù)據(jù)”的數(shù)值，因此基于“屬性數(shù)據(jù)”的土地利用碳排放效率研究并不能從全局的視角來反映其空間分布特征以及尋求造成此特征的影響因素，基于此，本文采用能夠反映研究單元之間差異的“關(guān)系數(shù)據(jù)”來刻畫建設(shè)用地碳排放效率的整體網(wǎng)絡(luò)特征。雖然已有研究基于“關(guān)系數(shù)據(jù)”［12］對土地利用碳排放的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行分析［13］，但仍缺乏土地利用碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)及其影響因素的深化分析，難以為區(qū)域土地利用碳排放效率的協(xié)同提升提供決策支持。社會網(wǎng)絡(luò)分析法在能源消費［14］、經(jīng)濟增長［15］、碳排放［16］、綠色經(jīng)濟效率［17］、交通碳排放效率［18］等資源環(huán)境經(jīng)濟領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用，提供了基于“關(guān)系數(shù)據(jù)”的全局視角對某一研究對象空間網(wǎng)絡(luò)特征的刻畫方法。

山東省作為碳排放大省，碳排放總量穩(wěn)居全國前三，實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)面臨更大壓力。同時，作為全國首個以新舊動能轉(zhuǎn)換為主題的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略試點省份，在“騰籠換鳥”之際，面臨著優(yōu)化土地資源配置效率和提升建設(shè)用地利用效率的雙重難題。最后，山東省是以濟南和青島為雙核心發(fā)展的省份同時包含了一個山東半島城市群，城市的功能定位和資源獲取能力差異明顯，易導(dǎo)致城市之間顯著的溢出效應(yīng)，適合作為本文的研究樣本區(qū)域。綜上，本文建立以“土地利用效率經(jīng)典指標(biāo)＋非期望產(chǎn)出碳排放”的指標(biāo)體系，采用SBM模型測算了山東省17 個地市2003—2019 年的建設(shè)用地碳排放效率值，借助社會網(wǎng)絡(luò)分析法探討其空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征及影響因素。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 非期望產(chǎn)出模型

SBM（slack based measure）模型在碳排放作為非期望產(chǎn)出的建設(shè)用地效率測算中得到了廣泛運用［6，10］，主要優(yōu)點在于解決了徑向DEA模型對無效率的測量無法包含松弛變量的問題，同時能將碳排放作為非期望產(chǎn)出納入模型，SBM模型作為非導(dǎo)向模型，能夠滿足本文獲得各城市建設(shè)用地碳排放效率值的分析目的，故本文采用Tone 定義的［19］包含非期望產(chǎn)出的SBM模型［20］。

1.2 社會網(wǎng)絡(luò)分析法

社會網(wǎng)絡(luò)分析［12］（social network analysis，SNA）以關(guān)系數(shù)據(jù)為研究對象，采用圖論和矩陣方法描述關(guān)系模式并探究這些關(guān)系模式對結(jié)構(gòu)中成員或整體的影響。社會網(wǎng)絡(luò)分析法能夠滿足本文對“資本”和“勞動力”等流動性稀缺資源在非流動性稀缺資源“建設(shè)用地”上配置效率的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的研究需求，同時又能探究造成這種空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的影響因素，故本文采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，通過修正的引力模型構(gòu)建山東省建設(shè)用地碳排放效率二值矩陣，運用中心性分析描述山東省地級市建設(shè)用地碳排放效率的空間網(wǎng)絡(luò)特征，通過二次指派程序QAP（quardratic assignment procedure）探究形成空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響因素。

1.2.1 空間關(guān)聯(lián)矩陣構(gòu)建

關(guān)系的確定既是構(gòu)建山東省建設(shè)用地利用碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，也是量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的關(guān)鍵?？紤]到揭示山東省建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演進特征的研究目的，以及某個城市出現(xiàn)效率值連續(xù)為1 造成近奇異矩陣而無法建立正常二值矩陣的可能性，本文參考相關(guān)文獻［17］采用修正的引力模型構(gòu)建山東省建設(shè)用地碳排放效率的空間關(guān)聯(lián)矩陣，具體公式如下：

式中：Yij為城市i、j之間的建設(shè)用地碳排放效率的關(guān)聯(lián)強度；Ei和Ej分別為城市i、j 的建設(shè)用地碳排放效率值；Ei/（Ei＋Ej）為計算的引力系數(shù)；Dij為城市間的地理距離；gi和gj為城市i、j的人均GDP，兩者差值為城市i、j 間的經(jīng)濟距離。以矩陣的行均值作為閾值，若引力值大于閾值則取值為1，表示兩個城市之間存在建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)，反之取0，表示不存在關(guān)聯(lián)，最終得到建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)矩陣G。

1.2.2 基于QAP的回歸分析

QAP是一種用來檢驗關(guān)系矩陣之間關(guān)系的非參數(shù)檢驗方法，避免了常規(guī)參數(shù)檢驗法檢驗屬性變量之間的內(nèi)生性問題。本文主要采用QAP 的回歸分析研究自變量矩陣對建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)矩陣（因變量矩陣）的回歸關(guān)系，解讀自變量差異矩陣的顯著性，以此揭示山東省建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征的影響因素。

區(qū)域差異是影響空間關(guān)聯(lián)緊密程度的重要原因［15，21］，影響建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的自變量矩陣選取如下：①現(xiàn)有文獻中關(guān)于碳排放效率、碳排放的空間網(wǎng)絡(luò)分析［16，18］都將地理鄰近和經(jīng)濟發(fā)展水平差異納入首要影響因素，結(jié)合建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)的個體網(wǎng)絡(luò)特征和塊模型分析，將地理鄰近和經(jīng)濟發(fā)展水平差異作為檢驗的影響因素；②建設(shè)用地作為不可流動的“稀缺資源”，土地資源稟賦差異和建設(shè)用地配置差異可能是導(dǎo)致地區(qū)間建設(shè)用地碳排放效率差異的基礎(chǔ)因素，而資本、勞動力等“流動資源”在建設(shè)用地上的投入差異可能是影響建設(shè)用地碳排放效率差異的動態(tài)可控因素；③城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和環(huán)境規(guī)制等作為傳統(tǒng)而被廣泛證實的影響碳排放的主要因素，在對非期望產(chǎn)出約束的條件下，應(yīng)被考慮為影響建設(shè)用地碳排放效率差異的因素。因此，本文基于影響建設(shè)用地碳排放效率的因素差異關(guān)系作為自變量矩陣，檢驗其對建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響的顯著性。

綜上，建立以為地理鄰近（GN）、經(jīng)濟發(fā)展差異（GDP）、土地利用結(jié)構(gòu)差異（LS）、土地利用強度差異（LI）、城鎮(zhèn)化差異（CR）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異（IS）、環(huán)境規(guī)制差異（ER）等因素為自變量矩陣，以G為因變量矩陣的計量模型如下：

1.3 數(shù)據(jù)來源

1.3.1 指標(biāo)選取與指標(biāo)矩陣構(gòu)建

效率測度指標(biāo)。采用土地利用效率經(jīng)典指標(biāo)與非期望產(chǎn)出碳排放相結(jié)合作為構(gòu)建評價指標(biāo)體系思路，同時考慮到建設(shè)用地這一限定的土地利用類型，采用建設(shè)用地面積（市轄區(qū)）將指標(biāo)進行“地均化”，資本投入采用地均固定資本存量，勞動力投入采用二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)，期望產(chǎn)出采用地均二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，非期望產(chǎn)出采用地均碳排放。其中，固定資本存量的測算方法采用張軍的計算方法［22-23］，以2003年為基期。

網(wǎng)絡(luò)特征刻畫指標(biāo)。借鑒已有文獻［14，16，17］，采用網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)密度、關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)效率和網(wǎng)絡(luò)等級來刻畫山東省建設(shè)用地碳排放效率的整體網(wǎng)絡(luò)特征；采用點入度、點出度、度數(shù)中心度、中介中心度和接近中心度來刻畫其個體網(wǎng)絡(luò)特征；并采用塊模型分析對城市進行分類。限于篇幅，具體指標(biāo)含義參見文獻［12］。其中，本文建立的建設(shè)用地碳排放效率空間網(wǎng)絡(luò)是有向的，故度數(shù)中心度和接近中心度有入度和出度之分；塊模型的劃分借鑒沃瑟曼等開發(fā)的評價內(nèi)部關(guān)系的指標(biāo)體系［16］。

QAP回歸分析指標(biāo)矩陣。因變量矩陣G 的構(gòu)建同1.2.1 節(jié)所述，自變量指標(biāo)含義和矩陣構(gòu)建如表1 所示。

表1 山東城市建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)QAP回歸分析自變量指標(biāo)Table 1 Independent indicators of the QAP regression analysis of the spatial correlation of the CLCEE in Shandong Province

1.3.2 數(shù)據(jù)來源及說明 除碳排放和地理距離數(shù)據(jù)外，所有指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》（2004—2020）、《山東省統(tǒng)計年鑒》（2004—2020）等年鑒，根據(jù)指標(biāo)定義直接或間接測算獲得。2019 年1 月1 日，萊蕪劃歸濟南，2019 年萊蕪數(shù)據(jù)和其他缺省數(shù)據(jù)以插值法補齊，并將濟南市2019 年數(shù)據(jù)剔除萊蕪部分，以此保證研究時期內(nèi)樣本數(shù)量的一致性和數(shù)據(jù)的連續(xù)性。涉及資本和GDP產(chǎn)值的數(shù)據(jù)均以2003 年為基期進行修正，自變量矩陣數(shù)據(jù)的量綱不會對結(jié)果造成影響，故未進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。地理距離數(shù)據(jù)是根據(jù)城市經(jīng)緯度采用Matlab計算而得。

受制于原始數(shù)據(jù)的可得性以及碳排放系數(shù)法的簡單有效性，城市級的碳排放數(shù)據(jù)的獲取則無法用傳統(tǒng)的排放系數(shù)法計算。有學(xué)者嘗試使用夜間燈光數(shù)據(jù)進行反演模擬市級或其以下行政區(qū)的碳排放足跡［25-28］。但其方法過分依賴于燈光數(shù)據(jù)及其與CO2排放之間的相關(guān)性，還有燈光數(shù)據(jù)本身存在的固有缺陷（過飽和、背景噪聲和不連續(xù)等）導(dǎo)致其應(yīng)用場景無法被廣泛接受。本文采用由Oda 等團隊推演的開源人為碳排放空間網(wǎng)格月度數(shù)據(jù)集（ODIAC）［29］，在對其數(shù)據(jù)進行驗證比對之后，發(fā)現(xiàn)是目前為止國際上做的比較好的數(shù)據(jù)集之一。本研究對其裁剪、合成和抽取出中國碳排放年度Excel 和柵格數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集自動遵守CC BY 4.0 許可協(xié)議，官方網(wǎng)站（ODIAC Fossil fuel emission dataset），故本文采用的碳排放數(shù)據(jù)為化石燃料燃燒產(chǎn)生的CO2排放量的空間網(wǎng)格化數(shù)據(jù)。

2 結(jié)果及分析

2.1 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征

2.1.1 空間分布格局

基于SBM 模型采用Maxdea Ultra 軟件計算得出山東省17 個地市2003—2019 年建設(shè)用地碳排放效率值，從均值來看，效率值由2003 年的0.462 到2019 年的0.592，意味著山東省市域?qū)用娼ㄔO(shè)用地碳排放效率不斷提高優(yōu)化。限于篇幅，選取2003年、2009 年、2015 年和2019 年作為分析年份，將效率值分為有效（數(shù)值為1）、高效率值和低效率值（以0.5 為界）共計三類繪制空間分布格局圖（圖1）。

圖1 2003—2019 年山東省建設(shè)用地碳排放效率空間分布格局Figure 1 Spatial distribution of the CLCEE in Shandong Province，2003 -2019

由圖1 可知，效率時序變化視角，建設(shè)用地碳排放效率有效和高效城市的數(shù)量增加，2003—2019 年山東省建設(shè)用地碳排放效率呈現(xiàn)升高趨勢?？臻g方位變化視角，2003—2019 年建設(shè)用地碳排放效率有效和高效率值城市由西向東逐漸蔓延涵蓋山東半島城市群，除濰坊市外，2019 年山東半島城市群的城市全部為高效率城市，包括新舊動能轉(zhuǎn)換綜合試驗區(qū)的三大核心城市——濟南、青島和煙臺。值得關(guān)注的是，東營市是4 個年份中效率值均為1 的城市，意味著建設(shè)用地碳排放效率一直領(lǐng)先。

2.1.2 整體網(wǎng)絡(luò)特征

采用Ucinet 6.740 軟件計算得到網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)、關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)等級度和網(wǎng)絡(luò)效率等指標(biāo)，保持與空間分布格局年份分析的一致性，選取代表年份繪制空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖（圖2）和2003—2019 年整體網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)趨勢圖（圖3）。

圖2 2003—2019 年山東省建設(shè)用地碳排放效率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)Figure 2 Spatial correlation network of the CLCEE in Shandong Province，2003 -2019

圖3 2003—2019 年山東省建設(shè)用地碳排放效率的整體網(wǎng)絡(luò)特征Figure 3 Overall network characteristics of the CLCEE in Shandong Province，2003 -2019

其中，2003—2019 年山東省建設(shè)用地碳排放效率網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度均為1，表明山東省建設(shè)用地碳排放效率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有較好的聯(lián)通性和穩(wěn)健性，所有地級市均處于空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，存在明顯的空間關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)。由圖2 可知，山東省建設(shè)用地碳排放效率的空間關(guān)聯(lián)呈現(xiàn)出較為典型的日趨復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形態(tài)，非鄰近地市突破傳統(tǒng)的地理空間限制而產(chǎn)生跨區(qū)域聯(lián)動效應(yīng)，逐漸形成以濟南、東營、青島為核心點的核心—邊緣的空間結(jié)構(gòu)特征。

由圖3 可知：①網(wǎng)絡(luò)密度從2003 年的0.199 上升到2019 年的0.232，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)由2003 年的53個增加到2019 年的63 個，兩者總體上呈現(xiàn)波動上升趨勢，表明投入在建設(shè)用地上的資本、人才等要素的空間流動性不斷增強，城市之間建設(shè)用地產(chǎn)出的聯(lián)系日益緊密。但在樣本考察期內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)密度值相對較低，關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的緊密程度并不高，表明建設(shè)用地碳排放效率的空間互動和溢出效應(yīng)仍然薄弱，協(xié)同提高建設(shè)用地碳排放效率存在較大空間。②網(wǎng)絡(luò)等級度由2003 年的0.548 波動下降至2019 年0.222，表明山東省建設(shè)用地碳排放效率不存在等級森嚴的現(xiàn)象，呈現(xiàn)“扁平化”特征的等級結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逐步優(yōu)化，表現(xiàn)為多個城市在網(wǎng)絡(luò)中起到主導(dǎo)和支配地位，發(fā)揮出影響力。③網(wǎng)絡(luò)效率從2003 年的0.792略微降低到2019 年的0.758，反映出關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中存在較多的溢出渠道，建設(shè)用地碳排放效率網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性逐漸增強。

2.1.3 個體網(wǎng)絡(luò)特征

考慮到政策制定參考信息的時效性和個體網(wǎng)絡(luò)特征的相對穩(wěn)定性，以2019 年為例分析中心性指標(biāo)，以各個指標(biāo)均值作為評價標(biāo)準(zhǔn)，敘述順序體現(xiàn)排序（表2）。由度數(shù)中心度來看，東營、濟南、青島、棗莊和萊蕪等城市的點入度高于點出度，且點入度高于均值，表明這些城市具有較高的“聲望”和吸引力，集中接受其他城市的效率溢出?？傮w來看，東營、青島、棗莊、濟南、煙臺和萊蕪6 個城市具有較高的相對度數(shù)中心度，處于核心主導(dǎo)地位。具體來看，濟南和青島作為山東省的雙核心，經(jīng)濟發(fā)展并駕齊驅(qū)，東營作為國務(wù)院批復(fù)的黃河三角洲中心城市和中國重要的石油基地，煙臺作為國務(wù)院批復(fù)的山東半島中心城市，兩者都為環(huán)渤海經(jīng)濟區(qū)的重要節(jié)點，萊蕪歸屬濟南后，在經(jīng)濟地理位置上占據(jù)優(yōu)勢，而棗莊作為國務(wù)院批復(fù)確定的山東省重要的現(xiàn)代煤化工、能源、建材和機械制造基地，新興科技創(chuàng)新基地，是魯南地區(qū)中心城市之一，上述城市均有明確的經(jīng)濟發(fā)展和城市功能定位，能夠有效發(fā)揮資本、人才要素優(yōu)勢產(chǎn)生的“虹吸效應(yīng)”，同時產(chǎn)生低碳技術(shù)的溢出效應(yīng)，有效提高建設(shè)用地的利用效率，同時與其他城市保持較為緊密的聯(lián)系。濱州、聊城和德州的度數(shù)中心度較低，從地理位置來看，3 個城市毗鄰且都位于魯西北地區(qū)，說明這些城市與其他城市空間關(guān)聯(lián)關(guān)系較少，處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置，自身經(jīng)濟發(fā)展薄弱，加之缺乏與其他城市的聯(lián)系，導(dǎo)致建設(shè)用地碳排放效率較低，進一步地，需要加強與其他城市合作聯(lián)系，以增加受益和溢出渠道。

表2 2019 年山東省建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)Table 2 Network centrality of spatial correlation of the CLCEE in Shandong Province in 2019

從中介中心度來看，東營、青島、濟南、棗莊、日照、煙臺和萊蕪具有高于均值的中介中心度，在空間網(wǎng)絡(luò)中扮演著“中介”和“橋梁”的作用，對于資金、人才和技術(shù)等資源要素的流動具有較強的支配力和控制力，特別是東營、青島和濟南，在網(wǎng)絡(luò)中處于樞紐地位。而菏澤和聊城的中介中心度為0，意味著這些城市在山東省建設(shè)用地碳排放效率網(wǎng)絡(luò)中處于“被支配”的邊緣地位，對網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系的控制和影響能力較弱。

從接近中心度來看，東營、棗莊、濟南、萊蕪、青島、淄博、濰坊、臨沂、濱州等城市具有高于均值的入接近中心度，表明這些城市具有較強的吸引力，在網(wǎng)絡(luò)中扮演著中心行動者的角色，具有較強的資源獲得能力；煙臺、菏澤、聊城、威海、日照、青島、棗莊、萊蕪等城市具有高于均值的出接近中心度，反映了這些城市具有較大的輻射力；棗莊、青島和萊蕪3 個城市同時具有較高的入接近中心度和出接近中心度，表明這些城市在網(wǎng)絡(luò)中既具有對資源要素的吸引力又能夠體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中的溢出效應(yīng)；煙臺、菏澤、聊城、威海、日照5 個城市則是較低的入接近中心度和較高的出接近中心度，意味著這些城市在網(wǎng)絡(luò)中扮演著邊緣行動者的角色，非網(wǎng)絡(luò)的核心。

2.1.4 塊模型分析

運用Concor方法，選擇最大分割密度為2，收斂標(biāo)準(zhǔn)為0.2，將17 個地市劃分為4 個板塊，并根據(jù)表2 結(jié)果對板塊特征進行界定（表3），山東省建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)板塊主要劃分為凈受益板塊、凈溢出板塊和經(jīng)紀(jì)人板塊三大類，由成員數(shù)量來看，凈受益板塊和凈溢出板塊成員數(shù)量偏少，都只有兩個城市，而其他13 個城市均屬于經(jīng)紀(jì)人板塊，意味著山東省建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)溢出效應(yīng)更多的表現(xiàn)為間接而非直接效應(yīng)；通過內(nèi)部關(guān)系數(shù)來看，存在板塊內(nèi)部成員之間缺乏聯(lián)系的特征。

表3 2019 年山東省建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)的板塊劃分與特征Table 3 Plate division and characteristics of spatial correlation of the CLCEE in Shandong Province in 2019

為了更好地說明各板塊之間的聯(lián)系以及聯(lián)系的密切程度，以2019年整體網(wǎng)密度0.232 作為閾值，將板塊之間的密度矩陣轉(zhuǎn)化為像矩陣（表4），得到群體關(guān)聯(lián)圖像。像矩陣對角線均為0，與板塊內(nèi)部成員之間缺少聯(lián)系的結(jié)論相佐證，各板塊之間聯(lián)系更為緊密且呈現(xiàn)互動趨勢，主要表現(xiàn)為板塊Ⅰ和板塊Ⅲ、板塊Ⅰ和板塊Ⅳ、板塊Ⅱ和板塊Ⅲ三大互動方向。

表4 山東城市建設(shè)用地碳排放效率網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)像矩陣Table 4 Network structure matrix of the CLCEE in cities of Shandong Province

綜合個體網(wǎng)絡(luò)特征和塊模型分析，將2019 年山東省17 個地級市的空間網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系繪制為圖4，將各城市的地理位置、角色劃分、板塊歸屬進行直觀表達。

圖4 2019 年山東城市建設(shè)用地碳排放效率空間網(wǎng)絡(luò)群分塊及內(nèi)部聯(lián)系Figure 4 Segmentation and internal connection of spatial network groups of the CLCEE in cities of Shandong Province in 2019

從圖4 可見，板塊成員以地理鄰近抱團為主，如板塊Ⅱ、板塊Ⅲ和板塊Ⅳ，也存在非地理鄰近但建設(shè)用地碳排放效率較高而組團的板塊，如濟南和東營構(gòu)成板塊Ⅰ，再疊加經(jīng)濟發(fā)展水平差異來看，板塊的劃分也體現(xiàn)了強強聯(lián)合的“馬太效應(yīng)”特征，比如板塊Ⅰ和板塊Ⅱ。綜合板塊劃分和空間關(guān)聯(lián)線，將東營、濟南、棗莊、青島和煙臺等五個發(fā)送和接受關(guān)聯(lián)線最多區(qū)域的市政府所在地連起來可組成一個環(huán)形，可將17 個地市分為環(huán)線內(nèi)和環(huán)線外兩大區(qū)域，形成了以上述5 個城市為輻射點或引力點的中心點，與上述個體網(wǎng)絡(luò)特征城市分析相一致。接下來將分析造成上述空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征的影響因素。

2.2 QAP影響因素分析

依據(jù)上文構(gòu)建的計量模型，借助Ucinet 6.740軟件采用QAP 回歸分析法，對2003—2019 年的因變量矩陣和自變量矩陣逐年進行回歸，設(shè)置隨機置換次數(shù)為5 000，限于篇幅，本文只列2003 年、2009年、2015 年和2019 年的QAP回歸分析結(jié)果（表5）。

由表5 可知，環(huán)境規(guī)制因素在整個研究期內(nèi)并未表現(xiàn)出顯著性，除地理距離差異因素外，其他影響因素的顯著性隨時間呈現(xiàn)階段性變化。具體來看：

一是，影響因素顯著性隨研究期變化呈現(xiàn)不一致性。①經(jīng)濟發(fā)展差異和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異在研究期前期表現(xiàn)為顯著的負向影響，意味著地市之間經(jīng)濟發(fā)展差距縮小和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例趨同有利于建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成。兩者在研究后期影響不顯著，原因解釋為：相比于中西部省份集全省之力打造省會城市，作為東部沿海省份的山東，各地級市的經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)布局相對均衡，尤其是近五年來，多數(shù)城市有明確的城市定位，經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)布局差異逐年縮小，對建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成作用也逐步降低至后期不顯著。②土地利用強度差異和土地利用結(jié)構(gòu)差異分別在研究前期和研究后期表現(xiàn)為顯著的正向影響，兩者的接替同向影響也吻合土地報酬遞增遞減規(guī)律。研究前期，資本和勞動力等流動要素首先因“虹吸效應(yīng)”在某些城市快速集聚，帶來了城市間建設(shè)用地投入強度差異增大，促進了建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成。研究后期，隨著流動要素在某些城市建設(shè)用地上的投入趨于飽和，土地利用投入強度差異縮小，對建設(shè)用地空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的影響變得不再顯著，非流動要素建設(shè)用地的稀缺性導(dǎo)致具有建設(shè)用地區(qū)位熵優(yōu)勢的城市成為流動要素的“流向分配地”，城市之間建設(shè)用地區(qū)位熵差異越大則越有利于其空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成。

二是，同一影響因素隨研究期變化呈現(xiàn)不同作用方向。城市化進程差異在研究前期表現(xiàn)為顯著的正向影響而在研究后期表現(xiàn)為顯著的負向影響，意味著在城市化的初級階段，有些城市城市化起步較快，容易造成城市間的城市化差異增大，而城市化進程差異越大越有利于建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成，體現(xiàn)了流動要素資源的“虹吸效應(yīng)”對提高建設(shè)用地碳排放效率的正向影響，而隨著進入城市化后期，城市之間的城市化進程差異縮小，勞動力尤其是高素質(zhì)勞動力選擇城市的機會成本變小，城市化差異的縮小對于已經(jīng)形成的穩(wěn)定的建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)具有鞏固作用。

三是，地理距離越大則會加大形成建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的難度。印證了塊模型分析中板塊成員以地理鄰近抱團為主，反映了流動資源要素和“信息流”的傳遞隨著地理距離增加而衰減。

3 結(jié)論與啟示

3.1 結(jié)論

本文以山東省17 個地級市為研究樣本區(qū)域，以化石燃料燃燒產(chǎn)生的CO2排放量的空間網(wǎng)格化數(shù)據(jù)為建設(shè)用地的非期望產(chǎn)出，采用SBM模型測算了2003—2019 年研究樣本區(qū)域的建設(shè)用地碳排放效率值，基于修正的引力模型構(gòu)建了山東省建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)關(guān)系矩陣，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，基于“關(guān)系數(shù)據(jù)”的全局視角探討了山東省建設(shè)用地碳排放效率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征及其影響因素。主要結(jié)論如下：①從空間分布格局來看，2003—2019 年山東省建設(shè)用地碳排放效率不斷優(yōu)化，建設(shè)用地碳排放效率有效和高效城市呈現(xiàn)出由西向東逐漸蔓延覆蓋山東半島城市群，濟南、青島和煙臺等新舊動能轉(zhuǎn)換先行區(qū)及黃河三角洲中心城市東營包括在內(nèi)。②從整體網(wǎng)絡(luò)特征來看，17 個地市均處于空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，呈現(xiàn)出較為典型的日趨復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形態(tài)，形成以濟南、東營、青島為核心點的空間結(jié)構(gòu)特征。在樣本考察期內(nèi)，山東省建設(shè)用地碳排放效率空間網(wǎng)絡(luò)密度值相對較低，緊密程度不高，呈現(xiàn)“扁平化”特征的等級結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性逐漸增強，意味著山東省市域?qū)用鎱f(xié)同提高建設(shè)用地碳排放效率仍存在較大空間。③從個體網(wǎng)絡(luò)特征來看，城市在網(wǎng)絡(luò)中獲取資源要素的吸引力和輸出資源要素的輻射力存在顯著的差異性，導(dǎo)致了城市在網(wǎng)絡(luò)中扮演角色的差異性。東營、濟南、青島等城市具有較強的“引力”，享受其他城市對它們的效率溢出效應(yīng)，同時東營、青島和濟南在網(wǎng)絡(luò)中處扮演著“中介”和“橋梁”的作用，對資金、人才和技術(shù)等資源要素的流動具有較強的支配力和控制力，青島既具有對資源要素的吸引力又能夠體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中的溢出效應(yīng)；相對應(yīng)地，處于地理邊緣的濱州、聊城、德州等城市也處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置，缺乏效率受益和溢出渠道。④從塊模型分析來看，板塊與板塊之間聯(lián)系更為緊密且呈現(xiàn)互動趨勢，板塊成員以地理鄰近抱團為主，佐證了個體網(wǎng)絡(luò)特征，板塊的劃分體現(xiàn)了馬太效應(yīng)，呈現(xiàn)出受益和溢出板塊城市成員少而經(jīng)紀(jì)板塊城市成員多的非均衡特征。⑤從影響因素來看，研究區(qū)域建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成是流動要素資源在非流動建設(shè)用地上自上而下配置和市場供需流動的綜合結(jié)果。其中，地理鄰近對提高建設(shè)用地碳排放效率的空間關(guān)聯(lián)強度具有顯著正向作用，土地利用強度和結(jié)構(gòu)差異則接替表現(xiàn)為顯著的正向影響，經(jīng)濟發(fā)展差異的縮小和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例的趨同對空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的影響趨于減弱，而城市化進程的差異影響則具有一定的階段性。

3.2 啟示

提升建設(shè)用地碳排放效率是減少土地利用碳排放的重要途徑之一，而建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的緊密性和穩(wěn)定性是實現(xiàn)建設(shè)用地碳排放效率協(xié)同提升的前提。上述研究結(jié)論為山東省協(xié)同提升城市間建設(shè)用地碳排放效率帶來如下啟示：①推動四大板塊成員內(nèi)部間的資本、勞動力和技術(shù)等要素的流動，推動以受益為主的濟南東營板塊和溢出為主的青島煙臺板塊向雙向溢出板塊轉(zhuǎn)型，體現(xiàn)山東省兩大核心城市的吸引力和輻射力；打破區(qū)域間的條塊分割，促進經(jīng)紀(jì)板塊城市成員向受益和溢出板塊成員特征轉(zhuǎn)型，以此增加山東省建設(shè)用地碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。②協(xié)同提升城市間建設(shè)用地碳排放效率，優(yōu)先考慮濟南、青島、煙臺和東營等在網(wǎng)絡(luò)中處于主導(dǎo)地位同時又有明確城市功能定位的城市，加強與同時處于網(wǎng)絡(luò)邊緣和地理邊緣的濱州、聊城、德州、菏澤、威海、日照等城市的流動要素的互聯(lián)互通，打破馬太效應(yīng)，增加濟南和東營的溢出效應(yīng)渠道，推動建設(shè)用地低碳利用的區(qū)域均衡與協(xié)調(diào)發(fā)展。③重點關(guān)注地理鄰近、城市化進程相仿以及土地利用結(jié)構(gòu)差異大的城市間建設(shè)用地碳排放效率的協(xié)作提升，以保持山東省建設(shè)用地碳排放效率的穩(wěn)定增長。