河南省城鎮化、碳排放與“三生”空間交互機制分析

李效順 ，李志鑫 ，謝曉彤 ，劉希朝 ，陳姜全 ，李奕菲

（1. 中國礦業大學 中國資源型城市轉型發展與鄉村振興研究中心，徐州 221116；2. 中國礦業大學 公共管理學院，徐州 221116；3. 河南農業大學 資源與環境學院，鄭州 450046）

0 引 言

城鎮化是人類社會經濟發展的重要標志和必然趨勢，與碳排放密切相關[1-2]。《世界能源統計年鑒（第70 版）》指出，中國碳排放量占全球碳排放總量的30.7%，遠超其他地區。在高碳排放、高增長速率的背景下，平衡城鎮化發展和節能減排間的關系是城鎮化進程中亟待解決的重要現實問題，而城鎮化進程中人口和經濟等要素集聚，在空間上表現為生產、生活、生態空間的動態變化，這種動態變化會對環境產生不同程度的影響。因此，構建城鎮化、碳排放與“三生”空間交互模型，開展三者間交互機制分析，對實現新型城鎮化和雙碳戰略具有重要現實意義。

學術界對城鎮化與碳排放作用機制的研究相對成熟，如王志強等[3]首先構建了城鎮化碳排放核算體系；任曉松等[4-7]學者研究發現，城鎮化與碳排放之間存在交互關系，且城鎮化與居民消費、能源結構、人口規模、人口空間分布、產業結構等要素結合，共同影響碳排放，并形成長期均衡的關系。城鎮化可通過生產、生活、技術、貿易、行政管理嵌套的體系結構或空間關聯等途徑影響碳排放[8]。GUO 等[9-11]學者研究發現城鎮化水平是造成區域碳排放差異的重要因素，城鎮化對碳排放的影響程度隨城鎮化發展階段呈現“先增后減”的趨勢。目前學術界對“三生”空間與碳排放的研究，多以時空特征分析和耦合關系研究為主。黨的十八大報告中最早提出“三生”空間的概念，并依據生態文明建設要求對國土空間主體功能進行了定向劃分，用于分析城市空間結構失衡、規模等級不合理[12]等問題。杜金霜等[13]認為“碳”是區域水、土、能等資源耦合開發利用的重要體現形式，不僅統籌區域“三生”空間各種資源的利用以及組合關系，還引導和倒逼區域“三生”空間優化升級。林剛等[14]采用“碳流”模型和生態網絡分析方法，探究區域“三生”空間演進過程對碳代謝的影響，為區域“三生”空間統籌優化方法提供理論指導。

綜上所述，城鎮化進程中的碳排放通常基于產業、人口、經濟等因素進行分析，并強調“人”的作用，而忽視了“人-地-碳”耦合時空變化對碳排放的影響效應。鑒于此，本研究按照“理論分析-模型構建-實證研究”的邏輯思路，從DNA 模型三級結構視角切入，構建城鎮化、碳排放與“三生”空間耦合模型，揭示三者交互機制，并采用環境庫茲涅茨曲線、Logistic 方程和脫鉤分析方法，以河南省為例開展實證分析，以期為區域城鎮化建設中雙碳目標的實現提供科學依據和理論支持。

1 理論分析與研究方法

1.1 理論分析

為科學構建耦合模型并提升實證研究結果的可靠性，有必要加強理論分析并首先明確“三生”空間基本內涵。本文在現有土地利用分類體系的基礎上，將“三生”空間對應為不同土地利用類型，即參考國家土地利用分類方法，結合土地利用/土地覆蓋變化（land-use and landcover change，簡稱LUCC）遙感監測數據分類系統，將土地利用類型歸納為包括耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地在內的6 個一級類型和有林地、灌木林、疏林地、其他林地和草地等25 個二級類型[15]。基于此，遵循土地利用的多功能性，將“三生”功能與土地利用主導功能進行融合，歸并基礎數據中的各用地類型，進而構建基于土地利用類型的“三生”空間分類方案[16]，具體如表1 所示。

表1 “三生”空間分類與土地利用分類對應關系Table 1 Correspondence between spatial classification of production-living-ecological space and land use classification

通過總結城鎮化與“三生”空間格局的交互機制，城鎮化發展過程中人口向城市的遷移會影響“三生”空間分布格局，而“三生”空間結構變化又將對人口城鎮化產生不同效果[11,16-17]。城鎮化率的提高伴隨著人口向城市聚集，促進生活空間穩步擴張和農業生產空間不斷減少。“三生”空間格局是影響城鎮化進程的重要因素，生產、生活和生態空間的適宜程度越高，人口城鎮化的速度將會越快。因此，城鎮化與“三生”空間的交互作用存在類似DNA 雙螺旋結構的關系。

DNA 是一種包含生物遺傳信息的核酸，由2 條反向平行的螺旋狀多聚核苷酸鏈組成一個雙螺旋結構[18]。在空間上具有三級結構，一級結構指4 種堿基不同的脫氧核苷酸分子；二級結構指2 條反向平行的核苷酸鏈通過堿基對間的氫鍵作用形成的雙螺旋結構；三級結構（高級結構）指DNA 雙螺旋進一步扭曲盤繞所形成的更復雜的特定空間結構。類比DNA 模型的三級結構，對城鎮化、碳排放與“三生”空間交互機制進行分析（圖1）。一級結構：城鎮化率和“三生”空間的結構；二級結構：城鎮化與“三生”空間的交互關系，一方面城鎮化率的提高依賴于城鎮人口的增加，而城鎮人口增加導致生活空間增加，城鎮化率對“三生”空間的影響構成了模型的第一類“堿基對”。另一方面，“三生”空間結構變化又反作用于城鎮化率，生產空間和生活空間的變化對城鎮人口產生不同的影響，當生產和生活空間擴張時，城鎮空間對非城鎮人口的吸引作用增強，城鎮人口增長速率將增加，城鎮化率提高。

圖1 城鎮化、碳排放與“三生”空間交互模型的三級結構Fig.1 The three-level structure of the interaction model between urbanization, carbon emissions, and the production-livingecological space

因此，“三生”空間對城鎮化的影響構成此模型的第二類“堿基對”；高級結構：城鎮化與“三生”空間的相互作用在環境方面產生的影響構成了此模型的高級結構，表現為城鎮化與“三生”空間變化帶來的碳排放。在三級結構的基礎上，DNA 雙螺旋結構在空間中的回旋上升體現為城鎮化與“三生”空間共同影響下碳排放增加的過程。

1.2 模型構建

在理論分析基礎上，本文耦合Logistic（S 型）曲線方程、環境庫茲涅茨（environment Kuznets curve，EKC）曲線和脫鉤分析方法，構建城鎮化、碳排放與“三生”空間耦合模型，以揭示三者交互機制。

1.2.1 城鎮化趨勢曲線

美國城市地理學家Northam 將城市化過程所經歷的軌跡概括為生長理論曲線，該理論認為城鎮化發展是一個緩慢、加速、再減慢的過程，其全過程會呈現出一條被拉伸拉平的“S”型曲線。在該理論的指導下，Logistic曲線模型被廣泛應用于城鎮化發展趨勢研究中。Logistic模型最初用于描述生物種群增長規律，該模型在刻畫城鎮化發展規律中考慮了資源環境對人口的阻滯作用[19]，具有預測方法科學，預測結果誤差小的特點。Logistic 模型描述城鎮化發展趨勢如式（1）：

式中Ut表示t年城鎮化水平；K表示城鎮化水平飽和值，0＜K≤1，K值估算方法有3 種[20-22]；b表示增長參數，b＞0。

為便于確定模型回歸參數，本研究借鑒張樂勤等[23]對Logistic 曲線模型的處理方法，對式（1）變形，得到式（2）。

式中c表示模型回歸常數；d表示回歸系數；本研究借助SPSS，通過K值估算方法中的擬合優度最大估算法[24-25]計算城鎮化水平飽和值。

1.2.2 碳排放特征曲線

借鑒廉勇[26]在環境污染與經濟層次研究中，采用碳排放量作為環境庫茲涅茨曲線（EKC）中環境污染代理變量的思想，本研究選取城鎮化率為自變量，碳排放量作為環境影響的代理變量，以EKC 曲線表達碳排放量隨城鎮化率的時序變化特征。參考文獻[27-28] ，構建碳排放隨城鎮化率變化的曲線模型，如下式：

式中y為碳排放量；x為城鎮化率；A、B、C分別為模型的常數項、一次項和二次項待估系數；D為隨機誤差項。待估系數A、B、C的符號不同，y與x的關系也不同。當B＞0，C＜0 時，則y與x的關系曲線呈倒“U”型；當B＜0，C＞0 時，則y與x的關系曲線呈“U”型。

關于碳排放量的計算，考慮到數據的可獲取性以及研究可行性，本研究選取當前最主流的《IPCC 國家溫室氣體清單指南》中提供的能源碳排放系數估算方法[3-7]測算碳排放量。計算方法如式（4）：

式中Y代表總碳排放量；Ei表示能源i的消費量；Fi表示能源i的碳排放系數，即每單位能源消費的碳排放量。《綜合能耗計算通則》（GB/T 2 589-2008）和《省級溫室氣體編制指南》（發改辦氣候[2011] 1 041 號）中不同能源的標準煤折算系數和碳排放系數，如表2 所示。

表2 不同能源的碳排放系數Table 2 Carbon emission coefficients of different energy sources

1.2.3 城鎮化與碳排放耦合模型

為揭示碳排放壓力下的城鎮化發展質量，本研究擬采用脫鉤模型。目前測度脫鉤狀態的常用方法有脫鉤因子法、Tapio 脫鉤彈性系數法、IPAT 方程等。其中，Tapio脫鉤模型綜合了總量變化和相對量變化兩類指標，能夠客觀準確地測度和分析脫鉤關系。因此本研究選取Tapio脫鉤系數測度城鎮化率與碳排放的耦合關系，如式（5）：

式中It表示t年碳排放量與城鎮化率的脫鉤系數， Δyt為t年碳排放量的變化率，ΔUt為t年城鎮化率的變化率。yt和Ut分別指第t年的碳排放量和城鎮化率，yt-1和Ut-1分別指第t-1 年碳排放量和城鎮化率。根據It的大小及 Δyt、ΔUt的 取值狀況，形成8 種脫鉤狀態（表3）。

表3 脫鉤狀態判別標準Table 3 Criteria for distinguishing decoupling state

其中，強脫鉤是最理想的狀態，表明城鎮化程度提高，碳排放量下降，這也是城市經濟發展與生態環境建設的最終目標。強負脫鉤與強脫鉤狀態正好相反，是最不理想狀態，表明城鎮化進程出現倒退而碳排放壓力卻不斷增加。耦合則代表碳排放與城鎮化發展程度相對穩定，兩者變化速度基本持平。

1.2.4 城鎮化、碳排放與“三生”空間交互模型

基于上述理論分析，融合Logistic 曲線方程、環境庫茲涅茨曲線和脫鉤方法，本文構建城鎮化、碳排放與“三生”空間交互耦合模型（圖2）；其中，“三生”空間時序演變特征，采用生產、生活、生態空間的面積度量。縱觀中國城鎮化發展進程，“三生”空間在城鎮化各階段分布狀態不同。尤其是1980—2020 年期間，中國的相關政策發生了兩次重大變化。在20 世紀80 年代末90 年代初，中國改革開放政策的實行，使得農村人口開始大量向城市聚集，進而促進城鎮化率的迅速提高；2012 年后，國家首次提出鄉村振興戰略，國家政策和財政向農村逐漸傾斜，進而吸引了一部分人口從城市向農村回流。基于兩次政策變化對人口流動的影響，本研究擬將城鎮化率分為3 個發展階段（即城鎮化初期、中期和后期）[29]。城鎮化初期（城鎮化率≤30%），各類型空間由多到少依次為生產空間、生態空間、生活空間，生產空間粗放利用，生活空間零散分布，生態空間功能單一；城鎮化中期（30%＜城鎮化率≤70%），各類型空間由多到少依次為生產空間、生活空間、生態空間，生產空間利用效率緩慢提高但仍屬于低效利用，生活空間依舊無序分布，生態空間的破壞程度則加劇，環境污染、生態破壞等現象嚴重；城鎮化后期（城鎮化率＞70%），生產空間利用效率進一步提高，實現高效利用，生活空間集聚分布，生態空間得到重塑，三者間分布趨于協同。

圖2 城鎮化、碳排放與“三生”空間耦合交互模型Fig.2 Coupled interaction model of urbanization, carbon emission,and production-living-ecological space

將碳排放環境庫茲涅茨曲線及城鎮化率Logistic 曲線，耦合在以城鎮化發展時期為橫軸的坐標系中，“三生”空間的動態變化，采用圖形面積進行直觀表達（圖2）。依據城鎮化與碳排放Tapio 脫鉤系數的大小，將城鎮化與碳排放間的耦合關系分為3 種，分別為低度耦合區、適度耦合區和過度耦合區[30]，Tapio 脫鉤系數大于1.2 時，耦合關系處于低度耦合區；Tapio 脫鉤系數在[0.8，1.2] 區間時，耦合關系處于適度耦合區；Tapio 脫鉤系數小于0.8 時，耦合關系處于過度耦合區。Tapio 脫鉤系數變化趨勢與碳排放曲線基本相似，可采用碳排放曲線定性描述耦合關系變化，因此不再單獨作曲線描述耦合關系。

2 研究區與數據處理

2.1 研究區概況

河南省界于31°23'N～36°22'N，110°21'E～116°E，位于中國中部、黃河中下游，土地面積16.7 萬km2，地勢西高東低，氣候四季分明，植被類型豐富，自然稟賦優勢突出。截至2020 年，全省地區生產總值突破5.49 萬億元，城鎮化率達到54.43%，能源消費總量達到2.3 億t，而改革開放初，地區總產值僅為229 億元，城鎮化率為14%，能源消費總量僅有3 400 萬t。40 a 間，地區生產總值增加240 倍，城鎮化率提高40%，能源消費總量增長6.7 倍。作為中國的農業、人口和經濟大省，改革開放以來，河南省城鎮化和工業化快速推進，經濟發展取得矚目成績，與此同時，生態環境遭受的壓力不斷增大，國土空間格局亦受到較大影響。

2.2 數據來源與處理

根據《河南省統計年鑒》公布的城鎮化率和能源消費結構數據，采用式（4）計算得到1980—2020 年河南省年碳排放量。根據河南省1980—2020 年的Landsat 影像數據，通過監督分類形成LUCC 分類體系的土地利用現狀數據后，依據“三生”空間類型與土地利用分類的對應關系，利用ArcMap10.8 對土地利用類型重分類，得到河南省“三生”空間各空間類型的面積，如表4。

表4 河南省“三生”空間面積Table 4 The area of production-living-ecological space in Henan Provincekm2

3 結果與分析

3.1 城鎮化率、年碳排放量與“三生”空間變化趨勢

根據上文基本原理可得到1980—2020 年河南省城鎮化率、碳排放量和“三生”空間的變化趨勢（圖3）。

圖3 河南省1980—2020 年城鎮化率、年碳排放量與“三生”空間面積變化趨勢Fig.3 Trend of urbanization rate, annual carbon emissions and area of production-living-ecological space in Henan Province from 1980 to 2020

在2005 年之前，河南省處于城鎮化初期，城鎮化率與碳排放量增速基本同步，生活空間緩慢增加，生產空間在1995 年前經歷小幅增加后開始持續減少，生態空間逐漸縮小；2005 年之后，河南省進入城鎮化中期，生活空間持續擴大，生態空間基本保持不變，而生產空間持續減少，碳排放量增速劇增，城鎮化率增速依舊保持平穩。總體來看，研究期內河南省城鎮化率與碳排放量變化趨勢基本同步，呈上升態勢，碳排放量自2015 年開始增速放緩，并趨于穩定。研究期內河南省生產空間與生態空間的變化趨勢基本保持一致，2005 年之前，生產和生態空間持續減少，2005 年之后，生態空間變化幅度較小，生產空間仍存在波動減少的趨勢，而生活空間2000年之后不斷增長，到2018 年增速放緩，趨于穩定。

3.2 城鎮化Logistic 曲線分析

以河南省1980—2020 年城鎮化率數據作因變量，年份t作自變量（設1980 年t為1），運用SPSS 軟件，選擇曲線回歸分析方法，對Logistic 曲線飽和值進行賦值[23]，如表5 所示。

表5 Logistic 曲線飽和值與擬合效果Table 5 Logistic curve saturation value and fitting effect

當城鎮化率飽和值為93%時，Logistic 曲線的擬合優度最大（R2為0.949），且通過顯著性檢驗（P＜0.01），由此表明，93%為河南省城鎮化水平Logistic曲線理論飽和值。以93%作為河南省城鎮化水平Logistic模型上限，借助SPSS 軟件進行曲線回歸分析（圖4），回歸系數為0.945，將其代入式（2）可得1980—2020 年河南省城鎮化率的Logistic 模型，見式（6）。

圖4 河南省1980—2020 年城鎮化率Logistic 曲線擬合圖Fig.4 Logistic curve fitting diagram of urbanization rate in Henan Province from 1980 to 2020

依據式（6），可對河南省 2021—2030 年的城鎮化水平進行預測，結果如表6。分析表6 發現，Logistic 模型擬合的河南省1980—2020 年城鎮化水平值與觀測值的平均絕對百分比誤差為2.4%，模型擬合效果較好，并且Logistic 曲線模型通過顯著性檢驗（P＜0.01），可以認為河南省城鎮化率的變化規律符合Logistic 曲線。

表6 河南省城鎮化水平前景預測Table 6 The prospect prediction of urbanization level in Henan Province%

由表6 可知，2025 和2030 年河南省城鎮化水平將分別達58.42%和64.94%。通過計算，2021 年前，城鎮化年平均增速為1.04 個百分點，2021—2030 年，年平均增速為1.33 個百分點，由此表明，河南省城鎮化在2021 前保持較緩發展速度，2021—2030 年，河南省城鎮化速度提升，契合Logistic 增長軌跡。

3.3 城鎮化率與碳排放作用機制分析

繪制河南省1980—2020 年碳排放量與城鎮化率散點圖，對式（3）進行回歸曲線估算，如圖5 所示。二次模型的決定系數R2=0.973 8，線性模型的決定系數R2=0.949 1，表明二次模型比線性模型的擬合效果更好，更符合河南省碳排放量與城鎮化率之間的變化關系。

圖5 河南省1980—2020 年城鎮化率與碳排放量擬合曲線Fig.5 The fitting curve of urbanization rate and carbon emissions in Henan Province from 1980 to 2020

從圖5 可看出，河南省城鎮化率與碳排放量之間呈現倒“U”型關系，表明當河南省城鎮化率水平發展到一定程度后，對碳排放量的增長將起到抑制作用。截至2020 年，河南省尚未跨過環境庫茲涅茨曲線的拐點，結合上文對城鎮化發展水平的預測，當城鎮化率達到70%時，河南省環境庫茲涅茨曲線將到達拐點，即2026年河南省實現碳排放達峰，隨后將進入碳減排階段。

為揭示城鎮化水平在環境方面的影響，利用脫鉤模型計算得到河南省1980—2020 年的彈性脫鉤系數（表7），從而為河南省控制城鎮化水平進入碳減排階段提出可行性建議。

表7 河南省1980—2020 年城鎮化率與碳排放脫鉤系數Table 7 Decoupling coefficient between urbanization rate and carbon emissions in Henan Province from 1980 to 2020

從表7 看出，1980—2020 年期間，脫鉤系數表現出較強的階段性，整體呈現“增長負脫鉤向強脫鉤轉變，間歇性夾雜弱脫鉤與增長耦合”的特點。各級主管部門應不斷從體制、機制、政策等方面對城鎮化發展進行調控與修正。由于碳排放負面效應的完全消解需要緩沖和過渡期，因此，研究期內城鎮化發展依然伴隨較大規模的資源消耗和碳排放。隨著城鎮化的高質量發展，河南省碳減排技術和碳匯不斷提升，這在脫鉤狀態的演進過程中也有所體現。2008 年之前，增長負脫鉤狀態出現頻率較高，但2008 年之后，強脫鉤狀態逐漸占據主流。2019—2020 年，河南省城鎮化與碳排放呈增長耦合態勢，即城鎮化發展過程中能源消費持續增加。

碳排放是傳統城市人口城鎮化無法避免的結果，也是城市經濟發展內部各類要素不斷博弈并實現良性協調、系統優化的必經環節。1980—2020 年，河南省碳排放量由2 516.20 萬t 增長至15 998.77 萬t，區域環境面臨較大的碳排放壓力。但隨著“低碳”“綠色”等發展理念的不斷深化以及相關政策和技術的推進，區域城市低碳減排的潛力和空間將得到進一步釋放。整體來看，城鎮化初期，大量人口向城市聚集，使得能源消費量急劇上升，碳排放增加；城鎮化后期，技術進步、集聚效應和規模效應提升了能源利用效率，從而促進碳減排。

3.4 “三生”空間與碳排放關系分析

通過分析圖 3 可發現，生活空間面積與碳排放總量的變化呈現相同的趨勢，而生產空間和生態空間并不具備此特點，根據相關研究[31-35]經驗，“三生”空間格局的變化對碳排放的影響表現為生活空間擴張導致碳排放總量的增加。本研究對“生活”空間面積與碳排放量進行皮爾遜相關性檢驗發現，“生活”空間與碳排放量的皮爾遜相關系數為 0.976（P＜0.01），二者相關性顯著。在此前提下，參照式（5）計算“三生”空間面積與碳排放量間脫鉤系數，具體結果見圖 6。

圖6 “三生”空間與碳排放量脫鉤系數變化Fig.6 Changes in the decoupling coefficient between productionliving-ecological space and carbon emissions

從圖 6 可以發現，從 1980—2020 年的 40 年間，河南省生活空間面積與碳排放量脫鉤系數逐漸減小，脫鉤狀態以增長負脫鉤為主，并向弱脫鉤狀態轉變，這表明生活空間擴張對碳排放增加產生的貢獻逐漸減少，生活空間擴張帶來的環境壓力減小；生產空間減少對碳排放總量的貢獻增加，生產空間帶來的碳排放壓力相對增加；生態空間的變化對碳排放增加的貢獻在2010 年小幅減小后又在2015 年回調，總體基本保持平衡。

4 結 論

本研究按照“理論分析-模型構建-實證研究”的邏輯主線，改進生物學DNA 分子結構，探究城鎮化、碳排放與“三生”空間交互機制，并利用河南省1980—2020 年面板數據開展分析，得出以下主要結論：

1）城鎮化進程、碳排放與“三生”空間格局交互影響，人口與土地城鎮化導致“三生”空間結構失衡，進而影響生態環境，具體表現為城鎮化發展水平與碳排放水平嚴重負脫鉤。進入城鎮化后期，生產、生活、生態空間適宜程度提升，空間布局趨于協調，城鎮化水平與碳排放水平呈適度耦合關系，“人-地-碳”形成最佳發展關系。

2）河南省城鎮化率與碳排放量間存在顯著倒“U”型曲線關系，由此預測河南省將于2026 年出現碳達峰，隨后進入碳減排階段。分階段對比發現，河南省碳排放與城鎮化呈現“增長負脫鉤向強脫鉤轉變，間歇性夾雜弱脫鉤與增長耦合”的特點，且城鎮化快速發展過程中能源消費依然增加，伴隨節能減排工作的持續推進，兩者關系將會穩步進入適度耦合區間。

3）河南省“三生”空間總體呈現生產空間有序減少、生活空間逐步擴張、生態空間穩定發展的趨勢。“三生”空間變化與碳排放相關關系表現為生產空間對碳排放的貢獻增加，生活空間對碳排放的貢獻減小，生態空間對碳排放的基本穩定。未來空間布局優化中，應減緩生活空間擴張，提高生態空間占比增加碳匯，降低生產空間產生的碳排放，促進“三生”空間趨于共生協調。

本研究建立的交互模型中，城鎮化率僅代表人口城鎮化進程，尚未考慮到土地城鎮化、產業城鎮化等多要素對碳排放及“三生”空間布局產生的影響。同時，由于基礎數據的可獲取性，僅使用面積反映“三生”空間的變化不夠全面，后續研究中可以引入空間分布因素。另外，后續可通過建立“三生”空間的適宜度評價體系，量化“三生”空間分布優劣程度，以期為政府決策提供更詳細的行為指南。