長江經濟帶新型城鎮化對碳排放的時空特征及影響
——基于空間溢出效應的視角

李如云，曹 燕，楊海軍

(南昌航空大學 經濟管理學院，江西 南昌 330063)

1 引言

長江經濟帶是“黃金水道”，流經地區人口基數大、經濟社會發展迅速、自然資源豐富，作為中央重點實施的“三大戰略”之一，長江經濟帶已成為我國城鎮化進程不斷推進的重要發力區[1]。然而，隨著城鎮化的持續推進，各種環境污染問題接踵而至，尤其是長期以來長江經濟帶沿江一帶城鎮化發展迅速，煤炭能源消耗量不斷增加，導致了嚴重的碳排放問題[2]。“十四五”時期，我國生態文明建設邁入了以降碳為重點戰略方向、以降污減排協同增效為任務、加速經濟社會向全面綠色發展轉型、實現生態環境質量由量變到質變的重要時期[3]。在此背景下，長江經濟帶作為“生態文明建設的先行示范帶”，應該如何實現經濟效益與環境效率雙贏、走好低碳發展之路，已經成為我們必須面對的選題。

隨著城鎮化的不斷發展，城市已逐步邁入成熟期，以往僅關注人口增長為主的城市化發展模式日漸暴露其缺陷。自黨的“十八大”報告明確新型城鎮化概念后，很多學者們開始基于經濟社會發展、公共服務水平、空間建設規劃、生態環境保護等綜合維度探討新型城鎮化發展。呂丹等首次在新型城鎮化評價過程中加入了公共服務均等化，為如何構建新型城鎮化質量評價指標體系拓展了新穎且更加完整的思路[4]。張引等為分析評價重慶市新型城鎮化的質量水平，更是從人口、土地、產業發展要素、資源利用方式、生態環境等多個角度進行其指標體系的構建[5]。因此，僅僅憑借表面上的人口增加和土地規模擴大是無法準確且完整地進行評價，新型城鎮化更強調內外結合，愈來愈關注與“人”息息相關的內在部分是否實現了“鄉村”到“城市”的轉變，比如居民生產形式、居民生活方式、居住環境及條件等，如此實現新型城鎮化建設遵循以人為本的原則。

從現有文獻來看，學者圍繞城鎮化與碳排放的關系已經展開了較為充分的探究，其主要存在4種觀點。首先，城市化可以通過規模效應或環境治理幫助減少碳排放[6～8]；其次，城市化通過人口和經濟等因素的聚集或通過土地利用的轉變，加劇了碳排放[9～12]；再次，城市化和碳排放之間沒有明顯的相關性[13,14]；最后，還有觀點為城市化對碳排放影響呈現倒U型的弧線軌跡[15]。Shah等研究了能源強度、碳排放和城市化之間的互動關系，其結果也同樣證實了碳排放與城市化之間存在動態“U”型影響[16]。這些研究成果為進一步研究新型城鎮化對碳排放的影響奠定了良好的基礎。

隨著新型城鎮化的出現，城鎮化在原有基礎上被賦予了新的內涵，因此現有文獻出現了一些不足之處：①現有文獻在新型城鎮化水平評價上僅僅以單一的人口城鎮化指標來衡量，缺少綜合角度的評價；②長江經濟帶作為新型城鎮化建設的主力軍，現階段文獻鮮少有把新型城鎮化作為解釋變量去研究地區碳排放的影響；③國內現有關于兩者的文獻使用的研究方法大多都局限于傳統計量，忽略了二氧化碳排放過程中出現的空間溢出效應，結果容易出現偏差。因此，本文利用長江經濟帶的省域面板數據做出的貢獻如下：①選用長江經濟帶沿線地區作為研究對象，從多維度構建長江經濟帶11個省(直轄市)新型城鎮發展水平的指標體系，并對其進行綜合測算；②基于空間視角，對省級新型城鎮化對碳排放空間效應的溢出性進行驗證和分析，并以其子維度下研究其對碳排放的作用。

2 理論機制及研究假設

新型城鎮化的衡量涉及層面繁多且復雜，若在衡量新型城鎮化時只考慮人口因素，那么是無法完整地反映社會經濟發展變遷的復雜性和難度。根據《國家新型城鎮化規劃(2014-2020年)》中的要求，城鎮化建設過程當中應體現“以人為本、四化同步、優化布局、生態文明、文化傳承”的發展理念[17]。新型城鎮化作為有機結合了各種發展要素的綜合體，其中包含人口增長、經濟水平、社會服務、空間布局、綠色生態和城鄉統籌度等方面。所以，接下來將基于以上6個維度闡述新型城鎮化對碳排放的理論機制。

首先，在城鎮化過程中，城市的環境污染現象大部分取決于該地區人口的快速增長，隨著大量農村人口流入城區，能源消費碳排放量不斷上升，這給城市環境帶來了沉重負擔[18]。其次，城鎮化過程，隨著城市擴張、經濟發展、社會進步、居民生活質量提升等各方面的變化，消費總量也隨之增加，最終導致煤炭消費量也會增加。如果一個城市的生態環境承載能力沒辦法跟上城市規模擴張的步伐時，就會出現嚴重的環境惡化現象。因此，新型城鎮化能夠從人口、經濟、社會、空間、綠色和城鄉統籌等6個維度對長江經濟帶碳排放水平產生正向影響。據此，本文提出以下假設：

假設1：新型城鎮化進程的不斷加快會加劇長江經濟帶沿線各省份碳排放水平。

地理學第一定律認為，地理表面上的所有物體之間都存在著聯系[19]，但是地理單元較近的事物會表現出更加明顯的關聯性，而地理單元較遠的事物間則表現出相對較弱的關聯性。由于地理單元更近的地區存在著相似的經濟條件、公共社會和文化環境，在人口流動、要素流通過程中會產生空間聚集效應，從而對鄰近地區發揮作用。空間集聚的過程中通常會發生外溢，此外溢作為區域經濟發展的關鍵推動力，能夠使長江經濟帶沿線地區在新型城鎮化發展過程中加快要素流通，加劇該地區碳排放量，與此同時其會產生空間聚集，增加相鄰地區的碳排放。據此，本文提出假設2。

假設2：長江經濟帶碳排放會呈現出明顯的空間集聚態勢。

溢出效應并不會被地理因素限制而局限于初始地，其能夠通過分散效應使得與之地理單元相近的地區的發展程度隨之波動[20]。長江經濟帶沿線碳排放高的地區最早嘗到本地區的城鎮化所帶來的結果，然后再對其距離近地區的碳排放發揮空間溢出作用。根據集聚—擴散理論，隨著新型城鎮化水平的提高，該地區的碳排放會加劇，而且當城鎮化發展水平無限接近于某個臨界值后，碳排放高的地區就會發揮擴散作用，加重周邊地區碳排放。據此，本文提出假設3。

假設3：新型城鎮化發展所產生的空間溢出效應會影響相鄰地區的碳排放量。

3 研究設計

3.1 研究方法

由以上分析可知，在分析新型城鎮化對碳排放影響時需要考慮空間溢出效應的存在，它主要體現為當地碳排放不僅直接受到本地新型城鎮化的影響，而且也會間接受到與之地理單元相近區域的影響。因此，本文將引入空間杜賓模型對其展開探究。其基本形式如下：

y=αln+ρWy+Xβ1+WXβ2+ε

(1)

式(1)中，y表示n×1列的被解釋變量觀測值向量；α為常數項；ρ為空間自相關系數；w表示n×n的空間權重矩陣；X表示新型城鎮化發展水平觀測值的n×k階矩陣；β1表示1×k階新型城鎮化發展水平的系數向量；β2是其系數向量；n表示n×1階單位矩陣；ε表示隨機誤差序列向量。

在該模型中，為深入分析新型城鎮化對碳排放空間效應異質性的具體影響，可以通過采用偏微分法將其分解為直接效應、間接效應和總效應。相關計算步驟如下：

將(1)式基本形式轉換為：

(In-ρW)y=αIn+Xβ1+WXβ2+ε

(2)

令：V(W)=(In-ρW)-1

Sr(W)=V(W)·(Inβ1k+Wβ2k)

則(2)式可以轉化為：

(3)

為了分析該模型中Sk(w)的作用，將式(3)轉化成矩陣形式，如下所示：

V(W)·(Inα+ε)

(4)

在式(4)中，等號右邊的第一個矩陣就是偏微分矩陣。此外，在該式中，用人均碳排放量分別對本區域的新型城鎮化發展水平xik和其他區域的新型城鎮化發展水平xjk求偏導，得出了下列式子：

(5)

(6)

式(5)表示直接效應，式(6)表示間接效應，兩者加起來為總效應。從以上分析來看，本文所采用的空間杜賓模型的具體形式如下所示：

yit=α0+ρWyit+β1xit+β2xit+εit

(7)

式(7)中：yit為各地區的人均碳排放，xit為各地的新型城鎮化發展水平，ρ為其他地區wyit對yit的影響，β1為xit對yit的影響系數，β2為其他地區wyit對yit的影響系數，εit為隨機擾動項。w為空間鄰接權重矩陣，該矩陣可以根據兩個地區的臨近關系反映出城市之間的空間聯系，并且該矩陣對稱和計算簡單最為常用。如果兩地區之間有公共邊界，則記為“1”，如果沒有公共邊界，則記為“0”。

3.2 變量選取和說明

3.2.1 被解釋變量

人均二氧化碳排放量(PCO2)。本文選取CEADs作為原始數據，其擁有中國30個省區的二氧化碳排放清單(2000～2019年)[21,22]。此排放清單中的碳排放量是根據IPCC行政區域核算范圍估算的，在核算過程中摒棄了原本IPCC建議使用的默認排放因子(該因子嚴重高估了中國的碳排放量)，轉而使用中國實際的排放系數和最新的能源消耗數據進行度量，不但有利于提高我國二氧化碳排放估算的準確性透明度，而且還彌補了其數據以往的空缺短板[23]。此外，本文從中選取原煤、其他洗煤、煤球、焦炭、焦爐煤氣、其他煤氣、汽油、煤油、柴油、液化石油氣和天然氣11種主要化石能源的排放量進行加總，估算各地區的人均碳排放，得到了長江經濟帶2000～2019年沿線地區人均碳排放量數據。

3.2.2 核心解釋變量

新型城鎮化發展水平(URB)。由于新型城鎮化涵蓋多個方面，采用單一指標來表示可能會造成結果的偏差。本文借鑒王玉娟等[24]、戴一鑫[25]等學者的方法，把新型城鎮化評價指標體系分為人口、經濟、社會、空間、綠色和城鄉統籌度這6個子維度，并選取了22個指標來對其進行評價，具體的指標體系見表1。

借鑒孫學濤[29]的做法，采用改進的熵值法測算長江經濟帶新型城鎮化子維度及新型城鎮化發展水平指數。

具體計算步驟如下：

①首先對新型城鎮化發展水平的各項指標進行標準化處理：

其中，Xij為正向指標。

其中，Xij為負向指標。

Xij(i=1,2，…，m；j=1,2，…，n)表示第i個地區j項指標的初始值。

②進行同度化處理，計算第j項指標下第i項指標的比重Yij：

③計算第項指標的信息熵：

④信息熵的冗余度：

aj=1-hj

⑤計算評價指標j的權重：

⑥計算綜合評價指數：

在上式中，Ui表示新型城鎮化發展水平(URB)。

表1 新型城鎮化發展水平評價指標體系

表2 變量描述性統計

3.2.3 控制變量

人口規模(POP)：本文采用長江經濟帶各省市常住人口的對數來衡量。經濟水平(PGDP)：采用長江經濟帶各省市人均GDP的對數來衡量。政府能力(GOV)：采用長江經濟帶各省市的人均地區財政支出的對數進行衡量。科技投入(TL)：采用長江經濟帶各省市的R&D經費內部支出額取對數來衡量。能源消費結構(STRU)：采用長江經濟帶各省市的煤炭消費量與能源總消費量之比來衡量。上述數據來自2000～2019年的長江經濟帶沿線各省(市)的官方統計年鑒和統計公報。描述性統計結果見表2。

4 長江經濟帶新型城鎮化碳排放時空特征分析

4.1 長江經濟帶新型城鎮化的時空演變

表3報告了2000～2019年長江經濟帶沿線省市新型城鎮化發展水平的測算結果。從長江經濟帶新型城鎮化發展水平的總體來看，其呈現出了一種“自東向西遞低”的趨勢，且浙江、江蘇、上海這三地一直保持前列位置。這是因為此三省市處于東部沿海區域內在城鎮化進程當中，無論是經濟社會發展水平，還是環境保護、土地資源利用水平，與其他城市相對比都擁有非常明顯的優勢。因此，在新型城鎮化發展程度上，東部沿海的水平高于中西部，這是毋庸置疑的。此外，位于中部的安徽、江西、湖北和湖南，西北部的四川、重慶，這些城市的新型城鎮化發展水平在此期間一直保持相對平穩的狀態，屬于中間范疇，較為穩定。其中需要指出的是一直位于末尾的西南部，究其原因，發現云南、貴州這兩個地區城鎮化建設相對緩慢，經濟社會發展水平低，新型城鎮化水平遠不及長江經濟帶及其他地區。

表3 2000～2019年長江經濟帶11個省市新型城鎮化發展水平指數

4.2 長江經濟帶碳排放時空演變

表4 報告了2000～2019年長江經濟帶沿線省區人均碳排放的計算結果。在長江經濟帶沿線的省市當中，東部沿海地區(浙江、江蘇、上海)和貴州省的人均碳排放量一直保持前列位置。其中需要指出的是貴州省，究其原因，發現貴州省位于中國西南部，是我國能源的主要來源，隨著城鎮化進程不斷推進，勞動力需求快速增長，能源的利用效率較低，因此人均碳排放量不斷加劇[30]。整體來看，東部沿海地區的人均碳排放整體相對于中西部地區依舊要高一些，這或許是因為東部沿海地區的自改革開放以來依靠沿海地區所擁有的貿易優勢，加快了城鎮化建設的步伐，建立了強大的資本基礎，因此高度發達的工業和高能源消耗導致人均碳排放量居高不下。而中西部地區城鎮化建設的進程相對而言要緩慢，尤其是四川，排放水平一直都處于最低，因為其主要以旅游業、農業和輕工業為主，煤炭能源消費量少，因此人均碳排放最低。

5 實證結果分析

5.1 長江經濟帶碳排放空間相關性檢驗

本文在進行空間計量分析前，第一步應驗證長江經濟帶省域人均碳排放水平空間相關性的存在。通過Moran’s I指數及其散點圖對長江經濟帶省域人均碳排放進行全局空間自先相關檢驗，檢驗結果見表5。

表4 2000～2019年長江經濟帶11個省市人均碳排放數據

在空間鄰接權重矩陣下，長江經濟帶沿線地區PCO2的全局Moran’s I值均為正數，且其對應顯著性P值通過了5%的顯著性水平檢驗，說明存在顯著的空間正自相關性。同時，也證實了本研究的假設2，說明了長江經濟帶的碳排放呈現出空間聚集趨勢，區域內的人均碳排放量上升不但會對本區域造成一定的影響，而且會對鄰近區域造成影響。這也充分說明了在研究新型城鎮化對碳排放影響的過程中需要把碳排放的空間相關性考慮進去。

表5 2000～2019年長江經濟帶沿線省域人均二氧化碳排放量的全局Moran’s I指數

5.2 長江經濟帶新型城鎮化碳排放空間計量分析

5.2.1 新型城鎮化影響碳排放的空間計量分析

空間計量模型種類多樣，篩選最適合本文研究需要的模型相當重要。因此，在進行空間數據的處理時，必須先考慮模型采用隨機效應還是固定效應。本文使用現有文獻中常用的方法進行確定，發現Hausman檢驗的結果為0.000，在1%的顯著性水平上通過了檢驗，拒絕了隨機效應的原假設，這說明應該選擇固定效應。隨后又在空間杜賓模型下繼續進行了Wald和LR檢驗，發現本文所選的空間杜賓模型不能退化為空間誤差模型以及空間滯后模型。其次，由于發現個體固定效應模型以及時間固定效應的LR檢驗證明原假設不成立，因此可以確定將該模型設定為雙固定效應的空間杜賓模型。空間杜賓模型回歸的具體結果見表6。

(1)新型城鎮化對碳排放的影響。長江經濟帶沿線各個地區新型城鎮化的發展對人均碳排放產生了顯著的正向作用。在空間杜賓計量模型中，新型城鎮化發展水平對人均碳排放的影響系數在1%的水平上顯著為正，這說明新型城鎮化發展水平每增加1%會導致居民人均碳排放增加0.0721%。

(2)新型城鎮化對碳排放的空間溢出效應。通過表6可以看出URB空間滯后項的系數為0.183，在1%的水平上顯著。人均碳排放的內生空間溢出效應顯著為正，這說明其他鄰近地區的新型城鎮化發展水平的提升會加劇本地區人均碳排放。而過去大部分關于城市化與碳排放的研究的理論依據主要以環境庫茲涅茨曲線(EKC曲線)為主，該曲線生動地呈現出了兩者之間的倒“U”型關系[31]，并指出城鎮化水平的提高會給環境質量帶來一定的的影響，這種影響先是惡化再是改善。而在這里，本文經研究發現長江經濟地區的帶新型城鎮化與人均碳排放之間的關系仍處在倒“U”型曲線的第一階段，尚未過拐點，呈現上升趨勢。

(3)新型城鎮化對碳排放的直接、間接效應和總效應分解。為了更加深入地分析該結果，本文采用求偏微分的方法對SDM模型中的系數進行分解，將各變量對人均碳排放的影響系數分解成直接效應與間接效應，直接效應是指該地區新型城鎮化對當地居民人均碳排放的影響，間接效應表示鄰近地區新型城鎮化對當地居民人均碳排放的影響。由表6可知，URB的直接效應顯著為正，這表明新型城鎮化進程的不斷加快會加劇長江經濟帶地區居民的人均碳排放水平，驗證了本文提出的假設1。同時，新型城鎮化水平的間接效應顯著也為正，說明長江經濟帶各省在城鎮化進程中，不僅能夠增加本地區PCO2的增加還會對鄰近地區的PCO2造成負擔，這也驗證了本文中提出的假設3，表明新型城鎮化的加快還會增加周邊地區的人均碳排放水平。這是因為城鎮人口的增加、經濟的發展、空間的擴張、社會的進步等都在影響與之地理單元相近地區的PCO2，又由于競爭投資，相近地區爭先恐后進行大規模建設基礎設施，建筑碳排放量增長不可避免，因此URB對其間接效應為正。其總效應的回歸系數為正且在1%的水平上通過顯著性檢驗，表明某地區新型城鎮化發展的凈效應表現為加劇長江經濟帶整體人均碳排放水平，這說明長江經濟帶新型城鎮化建設過程走向高速發展階段，為提高其發展質量加大了資源要素的投入力度，這必然會導致能源消費量增長，從而加劇碳排放。

表6 空間計量結果

表7 新型城鎮化子維度人均碳排放的直接效應、間接效應和總效應

5.2.2 新型城鎮化子維度分析

本文進一步分析6個子維度對碳排放的空間溢出效應，如表7所示。

在直接效應方面，各子維度的估計系數依次分別為0.046、0.072、0.016、0.012和-0.011，均通過了1%的顯著性檢驗。按照系數絕對值的大小排序可知，經濟城鎮化最大，城鄉統籌度最小，表明經濟發展是碳排放的主力軍，其通過拉動消費，提升居民生活水平，帶動社會經濟的一系列活動，從而提升該地區的居民人均碳排放水平。其中，唯一不顯著的是綠色城鎮化，盡管直接效應的估計系數為負，但對人均碳排放的影響并不明顯。同樣系數為負的還有城鄉統籌度，但不同的是其非常顯著，這說明城鄉統籌度在一定程度上有利于減輕該地區的人均碳排放。

在間接效應方面，人口城鎮化和經濟城鎮化均呈顯著的正相關，且人口城鎮化的系數為0.119，在6個子維度中最高，這表明人口城鎮化在加劇相鄰省份人均碳排放的隊伍中是主力軍，發揮的作用最大。除此之外，空間城鎮化和綠色城鎮化也呈正相關，且在10%的水平上顯著，這說明它們在一定程度上也會加劇鄰近地區的人均碳排放。

5.2.3 穩健性檢驗

為了增強結果的穩健性，本文通過重新構建空間權重的方法進行穩健性檢驗。由于不同的權重矩陣可能會對回歸結果產生不同的影響，因此本文將0-1矩陣替換為地理距離矩陣來考察新型城鎮化對碳排放的空間效應，該矩陣根據經緯度計算距離，然后取距離平方的倒數。表8為變換空間矩陣后的回歸結果，各解釋變量的符號與顯著性與前文總體上一致，且顯著性更強，進一步證實本文結果穩健。

表8 穩健性回歸結果

6 結論與政策建議

6.1 研究結論

本文從理論上系統梳理了新型城鎮化對碳排放影響的作用機制，基于新型城鎮化的內涵運用熵值法測算出其指數，利用2000～2019年我國長江經濟帶省域面板數據研究其時空演變格局及影響，并從子維度視角展開深入分析。我們的研究發現，長江經濟帶新型城鎮化發展水平對人均碳排放具有顯著的正向影響，兩者關系仍處在倒U型曲線的上升階段：

(1)從時空演變來看，長江經濟帶新型城鎮化發展水平呈現出“自東向西遞減”的趨勢，東部地區要明顯高于中西部地區，而西南地區一直處于最低位置；在碳排放方面，長江經濟帶呈現出東部沿海三省與貴州省較高，中西部地區相對較低的分布特征。

(2)從作用效果來看，在直接效應方面，長江經濟帶各省市的新型城鎮化水平對本省的人均碳排放水平具有顯著的正向影響；在間接效應方面，各地區在推進新型城鎮化發展過程中，既提高了本地區人均碳排放，也給與之地理單元相近地區的碳排放增加了負擔。

(3)從城鎮化子維度來看，經濟城鎮化是加劇本地區人均碳排放的主力軍，人口城鎮化是決定鄰近地區人均碳排放增加的主要因素，而城鄉統籌度在一定程度上有利于降低周邊地區的人均碳排放水平，除此之外，人口城鎮化作為加劇周邊地區人均碳排放的主要因素，其影響非常顯著。

6.2 政策建議

基于以上得到的研究結論，本文提出以下幾點政策建議：

(1)推進形成新型城鎮化協同發展新格局。因為我國長江經濟帶呈現出了“由東向西遞減”的趨勢，因此要彌補長江經濟帶西部地區新型城鎮化發展水平低的問題，促進其協同發展新格局的建設。長江經濟帶上中下游的三個地區各有千秋，各地區要取長補短，上游充分發揮保護生態環境的重要作用，下游沿海要充分利用交通樞紐等方面的優勢，而中游則要利用經濟、社會的顯著優勢來聚集生產資源，如此一來推動區域協調發展格局，綜合各流域為新型城鎮化發展形成協同發展新格局。

(2)構建區域合作與協同機制促進低碳發展。受空間溢出效應影響，我國長江經濟帶沿線各省市碳排放容易轉移和擴散到周邊地區，造成越界污染的嚴重現象，以往旨在使達到最佳環境管理方式的城市環境會面臨“公地悲劇”的窘境。所以，碳排放聯防聯控機制的構建更是新型城鎮化進程中的當務之急，加快長江經濟帶各地域之間、各部門之間的協同管理機制的建立，防止“單打獨斗”現象的出現以及減少碳排放“搭便車”行徑的存在[3]，堅持上下游地區彼此協調，加快實現信息及時流通、標準嚴格統一、法律嚴肅執行，提高整體協作水平。

(3)長江經濟帶沿線各地區城鎮的發展正在往提質增效的全新階段過渡，促進新型城鎮化和低碳發展協調共進更是重中之重。各地區應遵循低碳發展理念，在人與自然和平共處的前提下實現經濟社會發展與綠色生態環境的齊頭并進。政府也應重視現階段長江經濟帶新型城鎮化與低碳發展呈現出的矛盾，在人口快速增加和城市面積擴大的同時，提升能源資源的利用效率，尤其是化石燃料的利用率，促進倒“U”型曲線的下降階段的到來。