空間互動視角下的土地集約利用碳排放效應分析

張 苗，彭山桂，劉 璇

（1.山東農業大學 經濟管理學院，山東 泰安 271018；2.天津大學 管理與經濟學部，天津 300072）

0 引言

碳達峰與碳中和“雙碳”目標和2℃控溫目標的設定，從研究問題來看是全球性的氣候應對挑戰，從實踐手段來看需要各行各業共同努力。這意味著不論是全球的不同國家，還是一個國家的不同行政單元，需要打破空間限制與行業隔閡，共促“雙碳”和控溫目標的實現。

土地作為最重要的自然資源之一，同時又是一切經濟社會活動的載體，發揮著重要的經濟效應、社會效應和環境效應。RCP2.6 情境［1］中，土地將成為21世紀的碳源，如何更好地開發利用土地成為減緩碳排放的突破口之一。土地集約利用作為增加土地經濟供給的主要手段和經濟社會可持續發展的重要途徑，由其帶來的碳排放效應更值得關注。研究表明，土地集約利用和碳排放之間存在著長期均衡關系，明確兩者之間的關系有助于實現土地集約利用與碳排放的解耦發展，準確解讀土地集約利用碳排放效應特征可為建設零碳生態文明［2］和發展生態彈性提供科學依據。

土地利用碳排放效應是指受人類社會干預以實現生產、生態或社會功能的土地向大氣中釋放產生碳的過程、活動和機制［3］。從現有研究來看，土地利用碳排放效應分為自然碳排放效應、經濟社會碳排放效應和綜合碳排放效應。其中：自然碳排放效應聚焦于土地利用變化對土壤碳儲量和植被碳儲量的影響探討［4］；經濟社會碳排放效應包含但不限于城市用地擴張［5］、土地集約利用［6］、土地利用結構變化［7］、土地利用強度差異［8］、土地城鎮化和土地財政［9］等土地利用過程對碳排放的影響；綜合碳排放效應則是指以土地為載體產生的自然源和人為源碳排放總和［10］與土地利用的關系。社會經濟系統下的土地利用碳排放過程和機制更加復雜。從廣義分類來看，土地集約利用碳排放效應屬于土地利用的經濟社會碳排放效應。現有關于土地集約利用碳排放效應的文獻主要集中于兩者關系的探討。從研究區域來看，以城市、城市群為主，如湖北省中心城市［6］、關中城市群［11］、京津冀城市群［12］等；從研究指標來看，土地集約利用以建立綜合評價指標體系為主，碳排放的測度則包括人均碳排放、地均碳排放和碳排放強度等代表指標［12］；從研究方法來看，主要采用傳統計量分析方法檢驗兩者之間的線性或非線性關系［11］；從研究結論來看，相對一致地認為土地集約利用與碳排放之間存在長期均衡關系及EKC曲線關系，但由于碳排放選用的測度指標差異，兩者之間的EKC曲線關系存在“倒U 型”和“倒N 型”的區別［12］。另外，已有研究表明土地集約利用和碳排放均具有較強的空間相關性［13］，但現有文獻存在未考慮兩者空間互動影響和研究區域樣本量較小導致研究結論的規律普適性較差等不足。本文的邊際貢獻主要有：一是采用1995—2018 年我國30 個省份的面板數據為樣本，基于空間互動視角構建空間面板模型，減少傳統計量分析結果的偏誤，以此得到更具有普適性的規律和全面的經驗證據；二是借助空間模型有效區分土地集約利用對碳排放影響的直接效應、溢出效應和總效應，準確解讀兩者之間關系變化的內在機制。

1 理論分析與研究假設

土地集約利用碳排放效應具有增加碳源用地碳排放和維持碳匯用地碳吸收的雙重性。一是增加碳源用地碳排放。土地集約利用是指通過在單位土地面積上合理增加物資和勞動投入，以提高土地收益的經營方式［14］。實踐中，勞動資本等要素主要投入在作為碳源用地的建設用地上，表現為容積率變大、人口密度增加等，促進了建設用地碳排放。二是維持碳匯用地碳吸收。作為滿足經濟發展對建設用地需求的第二條路徑，土地集約利用有效減少了經濟發展對農用地的占用，避免了農地非農化，降低了生態系統內部變化所導致的碳排放，抑制了作為碳匯的農用地向建設用地的轉換［6］。同時，隨著經濟發展水平和結構變化，土地集約利用依次會經歷勞動資本、資本技術、結構型和生態型集約類型的過渡轉變［6］。在資本集約階段，提升土地集約利用水平會引起建設物資和能源投入的增加，促進碳源用地碳排放效應更明顯；當土地集約利用過渡到結構型甚至生態型集約階段時，勞動和資本等邊際報酬遞減要素不再追加，維持碳匯用地碳吸收效應占主導，土地集約利用和碳排放將實現脫鉤發展。

在考慮土地集約利用體現土地資源所需要素規模變化的同時，還應考慮到空間相關性引發的區域間知識、技術、資本和勞動力等要素流動產生的集聚現狀［15］。土地集約利用可通過要素的集聚對相鄰空間單元產生虹吸效應和溢出效應，進而影響相鄰空間單元的碳排放。其中：虹吸效應表現為減少相鄰空間單元勞動資本等要素在建設用地上的投入，減少碳源用地碳排放；溢出效應表現為同相鄰空間單元分享知識技術進步，推進碳減排進程。需要說明的是，虹吸效應帶來的相鄰空間單元的碳排放減少只是碳排放在不同區域間的轉移，從全局來看碳排放總量并未減少；知識技術溢出效應帶來的碳排放減少是真正意義上的碳排放總量減少，能夠有效服務于雙碳目標和控溫目標。上述分析表明，土地集約利用對相鄰空間單元碳排放總體上表現為抑制效應，且抑制效應大小與土地集約利用所處階段有關。基于土地集約利用碳排放效應的雙重性、土地集約利用水平的動態變化特征，以及存在空間要素聚集效應和溢出效應的可能性，本文提出以下研究假設：土地集約利用與碳排放之間存在“倒U 型”曲線關系。即，隨著土地集約利用水平提高，碳排放表現出先上升后下降的變化趨勢；同時，土地集約利用對碳排放的影響存在空間溢出效應。

2 研究設計與變量說明

2.1 模型設計與檢驗

傳統計量模型忽略了用來識別空間單元之間交互關系的空間效應，因此本文選擇空間計量面板模型。常用的空間面板模型有空間杜賓模型（SDM）、空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SLX），而空間杜賓模型可以在不同系數設定條件下變形為上述模型，能夠同時考慮空間滯后被解釋變量和空間滯后解釋變量對被解釋變量的影響，有效捕捉不同來源所產生的外部性和溢出效應［16］。因此，本文通過構建空間杜賓模型來進行檢驗與分析：

式中：Y 為被解釋變量，即碳排放；X 為解釋變量，包括核心解釋變量土地集約利用和所有控制變量；W 為空間權重矩陣；c 為常數項；ρ為空間回歸系數；β和γ為待估計的常數回歸參數向量；δ為地區固定效應；θ為時間固定效應；ε為存在空間相關性的誤差項；λ為系數。不同模型間的轉換參考Lesage等［17］的相關研究。

根據Tobler 地理學第一定律，任何事物與周圍事物之間均存在聯系，而距離較近的事物總比距離較遠的事物聯系更為緊密［18］。由于地理相鄰權重矩陣假定相鄰兩個地區的關聯程度相同，因此難以反映不同地區間碳排放競爭的空間依賴程度。基于空間不相鄰地區也存在要素流動的客觀情況，本文根據經緯度坐標計算的各省會城市的地理距離平方的倒數構建空間權重矩陣，以此反映鄰近關系隨距離衰減的本質屬性。地理距離空間權重矩陣為：

式中：dij表示基于經緯度坐標計算的各省會城市的地理距離。

本文采用極大似然估計方法對空間計量模型進行估計［19］，同時根據Lesage等［17］的偏微分方法將解釋變量對被解釋變量的空間效應分解成直接效應、間接效應和總效應，具體可用以下公式推導：

式中：（I -ρW）-1＝ I ＋ρW ＋ρ2W2＋ρ3W3＋…；I 為n × n 的單位陣；其他變量含義同式（1）。進一步，X 的偏導數表示如下：

對公式（4）求對角線元素均值，可測度土地集約利用水平變化導致的平均直接效應，用于反映土地集約利用水平變化對本省碳排放的影響；對公式（4）求非對角線元素均值，可測度土地集約利用水平變化導致的平均間接效應，用于反映土地集約利用水平變化對鄰省碳排放的影響，即溢出（間接）效應。總效應則由直接效應與間接效應之和來表示。

2.2 變量選取與數據說明

采用地均碳排放量（CE）作為被解釋變量碳排放的量化指標，具體含義為：碳排放總量與建成區面積之比（單位：萬t/km2）。其中，碳排放總量根據能源標準煤折算系數和IPCC提供的碳排放系數，利用煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣8 種能源消費量來計算［20］，計算公式為：

式中：TCE 為碳排放總量；k 為各能源種類；Ek為能源的消費量；SCCk為各種能源的折標煤系數；CEFk為《IPCC（2006）》提供的碳排放系數。

以土地集約利用水平作為核心解釋變量。土地集約利用評價不僅是土地集約利用研究領域的核心問題，也是政府部門對土地利用效益進行評估的重要手段。從學術研究來看，以建立綜合評價指標體系評價為主［21］；從國家出臺的相關政策及規程來看，主要通過極值法或理想值法對評價指標進行標準化計算集約利用指數［22］。土地集約利用內涵在不同經濟發展階段具有異質性，難以遵循統一標準，本文借鑒已有研究［23-26］，從投入強度和產出效益兩個方面構建綜合指標體系來測算土地集約利用水平。采用MATLAB 軟件（1—9 尺度成對比較法）計算權向量并作一致性檢驗（CR ＝0.0959≤0.1），確定11 個指標的權重，具體見表1。

表1 土地集約利用評價指標體系Table 1 Evaluation index system of intensive land use

采用極差標準化法消除上述指標量綱、數量級和正負作用的關系，將各指標數據值量化在0—1 之間，計算公式如下：

式中：LUIP為省份P 的土地集約利用水平；Wi為第i 個指標的權重；Sip為省份P 的第i 個指標標準值；I 為總指標數。

由表2 可知：①從時序看，2013—2015 年為一個時間段節點，節點之前各省級地區土地集約利用水平呈增長趨勢，節點之后增長不明顯甚至出現下降，這與2014 年來我國經濟增長速度放緩至2015 年提出供給側改革，對經濟增長“軟著陸”以實現經濟結構調整，造成土地集約利用水平評價相關的資本、勞動力、土地、技術等要素指標變動有關，意味著調整階段結束后，土地集約利用水平會有階段變化和結構提升。②從均值和中位數看，31 個省份1995—2018年土地集約利用水平均值為0.277，中位數為0.276，而中部、西部和東北地區共計21 個省份的土地集約利用水平均值小于等于全國水平和中位數值，表明我國多數省份的土地集約利用水平較低。③從地區差異看，土地集約利用水平排名由高到低依次為：東部＞中部＞西部＞東北，且僅有東部地區省份高于全國平均水平。

表2 土地集約利用水平測度值Table 2 Calculation results of intensive landuse

（續表2）

就控制變量而言，Aller等［27］綜合了近期大量關于CO2排放決定因素文獻的研究結果，利用貝葉斯模型平均法識別出模型不確定性中最穩健的人均CO2排放決定因素，主要包括人均GDP、化石燃料在能源消耗中的比重、城市化、工業化、民主化、貿易的間接效應和政治極化等。在現有的碳排放影響因素的研究中，幾乎國內外所有學者都將產業結構納入碳排放影響因素的考慮之中，并認為產業結構升級是減少碳排放的有效措施之一［28］。以上述結果為參照，選取經濟水平、城市化水平、產業結構、對外開放程度、能源強度、能源消費結構、技術進步、市場化程度8 個變量作為影響碳排放的控制變量，避免因遺漏變量導致參數估計偏差問題。具體變量說明及指標設計如表3 所示。

表3 控制變量說明及指標設計Table 3 Indicator description and design of control variables

數據來源主要包括《中國統計年鑒》（1996—2019）、《中國能源統計年鑒》（1996—2019）、《中國國土資源年鑒》（1996—2012）、《中國國土資源統計年鑒》（2013—2018）、《中 國 環 境 統 計 年 鑒》（1998—2018）、《中國城市統計年鑒》（1996—2019）、《中國城市建設統計年鑒》（2006—2018）和各省份《土地利用總體規劃（1997—2010、2006—2020）等。個別指標存在少數年份數據缺失情況，采用移動平均法補齊缺失值。以貨幣計量的變量均以1995 年價格指數為基期進行可比化處理，以消除價格影響。由于西藏自治區、香港特別行政區、澳門特別行政區和臺灣地區能源平衡表缺失，導致碳排放數據無法測算，因此本文以我國30 個省份為研究區域。上述各變量描述性統計值見表4。

表4 各變量的描述性統計值Table 4 Descriptive statistics of variables

3 結果及分析

3.1 模型設定與檢驗

在對上述空間面板模型進行參數估計之前，首先根據表5 中LM統計檢驗量來判斷是否選擇空間模型［31］，4 組統計量有3 組顯著性拒絕原假設，表明空間滯后模型和空間誤差模型可能同時存在［17］；其次，根據Wald和LR統計量來選擇合適的空間模型形式，第一組Wald test（SAR）、LR test（SAR）和第二組Wald test（SEM）、LR test（SEM）檢驗統計量同時拒絕原假設，確定空間模型形式為空間杜賓模型；最后，Hausman 檢驗在1%水平上顯著拒絕原假設，選擇固定效應模型的參數估計。綜上，本文采用固定效應的空間面板杜賓模型進行分析。

表5 空間計量模型設定檢驗結果Table 5 Test results of spatial econometric model

3.2 模型結果估計與空間效應分解

根據模型設定檢驗結果，構建空間杜賓模型，并具體分為空間固定效應、時間固定效應和時空雙固定效應3 種參數估計形式，具體參數估計結果如表6所示。

在3 種固定效應估計下：一是被解釋變量地均碳排放空間滯后項ρCE均顯著為負；二是核心解釋變量土地集約利用水平一次項和二次項系數均在1%水平上通過顯著性檢驗且系數方向未發生明顯的改變，同時其他變量系數與顯著性檢驗均未發生明顯改變，說明模型的參數估計結果具備一定的穩健性。在3 種固定效應估計中，時空雙固定效應模型擬合優度（R2）和對數似然值（log - likelihood）最大，且Sigma2也最小［19］，故應選擇時空雙固定效應空間杜賓模型作為最終分析模型。考慮到基于原始數據中心化的極大似然估計結果可能存在偏誤，采用轉換估計法對時空雙固定效應的初始估計結果進行偏誤矯正［32］。由表6 可知，地均碳排放的空間滯后項系數顯著為負，碳排放的空間溢出效應表現為抑制鄰省碳排放，從滯后項系數來看，鄰省的地均碳排放下降每1 個百分點，將導致本省地均碳排放上升0.232個百分點。因此，各省份之間碳排放存在顯著的負向互動影響，未能表現出協同碳減排的良性循環格局，反而呈現“零和博弈”的特點。原因解釋為：要素聚集效應導致生產要素在某一省份的高度集中引發了本省更多的碳排放，但對鄰近省份來說則起到了減少生產要素投入而帶來的碳減排效應。地均碳排放增減是碳排放量在不同省份之間轉移的結果，目前我國各個省份還處于實現碳達峰階段進程中。

表6 空間杜賓模型估計結果Table 6 Estimation results of the spatial Durbin model

空間計量模型估計結果表明省際之間碳排放存在顯著的互動影響，且本省的碳排放影響因素會通過空間溢出效應影響鄰省的碳排放，打破了個體相互獨立的研究假設，因此解釋變量系數并不直接表示邊際效應，傳統的非空間模型解釋系數的方法不適用。本文通過空間計量分析中的直接效應、間接效應、總效應來定量分析土地集約利用與碳排放的關系，具體空間效應分解結果如表7 所示。從表7可知：①從直接效應來看，土地集約利用水平的一次項和二次項均在1%水平上通過顯著性檢驗，前者系數為正，后者系數為負，驗證了土地集約利用與地均碳排放之間存在“倒U 型”曲線關系。拐點閾值為0.721，結合表2 土地集約利用水平值可知，所有省份均低于0.721，表明當前階段我國省級層面土地集約利用直接碳排放效應表現為土地集約利用水平提升會促進本省的地均碳排放量增加。②從間接效應來看，土地集約利用水平的一次項和二次項未通過顯著性檢驗，但一次項系數為負，意味著土地集約利用還未對鄰近省份的碳排放表現出顯著的抑制效應，土地集約利用的碳減排溢出效應不明顯。上述結果應考慮到目前我國省級層面土地集約利用水平整體偏低，土地集約利用因勞動資本要素虹吸效應和技術知識溢出效應帶來的抑制鄰近空間單元碳排放的效果并不明顯，進一步地提高土地集約利用水平，有利于發揮土地集約利用碳減排的空間溢出效應。③從總效應來看，土地集約利用水平的一次項和二次項均在1%水平上通過顯著性檢驗，前者系數為正，后者系數為負，表明土地集約利用與地均碳排放之間存在“倒U 型”曲線關系具備一定的穩健性。拐點閾值為0.573，多數省份低于這個閾值，表明當前階段我國省級層面土地集約利用總碳排放效應表現為提升土地集約利用水平會促進全域碳排放總量的增加。

表7 空間效應分解結果Table 7 Decomposition of spatial effect

控制變量：①城市化直接效應和溢出效應在1%水平上分別顯著為正和負，意味著城市化的提升能夠促進本省碳排放和通過空間溢出效應抑制鄰省碳排放。②產業結構升級直接效應和溢出效應均在1%水平上顯著為負，表明產業結構升級既表現出對本省碳排放的抑制效應也表現出促進鄰省碳減排的正向溢出效應。③經濟發展水平的直接效應一次項和二次項分別顯著為正和負，表明經濟發展與碳排放之間同樣存在“倒U 型”曲線關系。④對外開放程度的直接效應和溢出效應分別在1%和10%水平上顯著為正和負，表明本省對外開放程度的提升促進了本省的碳排放，但發揮了抑制鄰省碳排放的正向溢出效應。⑤能源強度的直接效應在1%水平上顯著為正，溢出效應不明顯，表明降低本省的能源強度有利于促進本省碳減排。⑥能源結構、技術進步、市場化程度的直接效應均顯著為負，溢出效應不明顯，表明上述因素的改進均有利于促進本省碳減排。總體來說，控制變量對碳排放的影響作用與已有研究結論［27］基本一致。

同時，比較土地集約利用與地均碳排放“倒U型”曲線關系的兩個拐點閾值，總效應的拐點閾值小于直接效應，表明土地集約利用水平提升到一定程度會首先表現出對全域碳排放的抑制效應，繼續提升才能實現本省土地集約利用與地均碳排放的解耦發展。拐點值出現大小差異的原因主要在于：某省土地集約利用水平提升過程中對本省碳排放的促進效應和鄰省碳排放的抑制效應，兩者的正負綜合效應即為土地集約利用對全域碳排放的總效應。因此，總效應先于直接效應到達“倒U 型”曲線的拐點，也反映出土地集約利用的溢出效應不能忽略。總體上來說，上述結果驗證了本文的研究假設：土地集約利用與碳排放之間存在著“倒U 型”曲線關系，隨著土地集約利用水平提高，表現出碳減排的空間溢出效應。

最后，本文采用最常用的二值空間權重矩陣替代采用的地理距離矩陣進行穩健性檢驗。即，當兩地區地理鄰接時，Wij＝1；非地理鄰接時，Wij＝0。研究結果均未發生明顯改變，驗證了本模型研究結果的穩健性。

4 結論與啟示

4.1 結論

本文采用1995—2018 年我國30 個省份數據，在綜合測度土地集約利用水平基礎上建立了空間面板模型，基于空間互動視角分析了土地集約利用的碳排放效應。主要結論如下：①我國省際之間地均碳排放存在顯著負向互動影響，表現為鄰省的地均碳排放每下降1 個百分點，將導致本省份地均碳排放上升0.232 個百分點。省際之間未表現出協同碳減排的良性循環格局，而是因要素集聚效應導致的碳排放在不同省份之間轉移帶來的省際之間碳排放增減的表象。從全局來看，碳排放總量并未減少，我國仍處于實現“碳達峰”階段進程中。②我國省際層面土地集約利用與地均碳排放之間存在“倒U 型”曲線關系，隨著土地集約利用水平提升和階段變化，兩者之間將實現解耦發展。當前，我國多數省份土地集約利用水平較低，從空間效應來看，土地集約利用直接效應表現為土地集約利用水平提升會促進本省的地均碳排放量增加，土地集約利用總效應表現為土地集約利用水平的提升會導致全域碳排放總量的增加。同時，考慮到土地集約利用碳排放直接效應“倒U型”拐點閾值大于總效應“倒U 型”拐點閾值，提升土地集約利用水平將有利于發揮土地集約利用碳減排的空間溢出效應。

4.2 啟示

基于上述結論，為政府通過土地調控來促進碳減排本文提出以下政策啟示：①土地集約利用碳排放的直接效應和總效應均表明土地集約利用與碳排放之間存在“倒U型”曲線關系，在當前多數省份土地集約利用水平較低的情形下，大力挖潛各省份土地集約利用潛力，促進土地集約利用階段轉型，將有利于跨越“倒U型”曲線拐點，發揮土地集約利用碳減排效應。建議政府部門將土地集約利用水平拐點閾值作為確定近遠期國土空間開發強度的參考依據之一，以助力各省份碳達峰目標的實現。②提高土地集約利用水平和減少碳排放應采取區域聯動機制。地均碳排放的空間溢出效應表明一個省份地均碳排放的增加會導致鄰省的碳排放減少，鄰近省份間競合關系帶來的集聚、虹吸、溢出等空間效應使得每個省份都不是孤立的單元，各省份在發揮本地優勢積極減排的同時不能不顧實際情況盲目攀比，更不能以鄰為壑，而各省份之間協調出臺提升土地集約利用水平和碳減排舉措將起到事半功倍的效果，有利于鄰近空間單元聯手加快實現碳減排和提高土地集約利用水平，助推我國力爭2060 年前實現“碳中和”的總目標和土地資源的可持續利用。