長三角地區建筑業碳排放變化的時空特征及影響因素分析

劉 穎,王 遠,4*,朱 琳

長三角地區建筑業碳排放變化的時空特征及影響因素分析

劉 穎1,2,3,王 遠1,2,3,4*,朱 琳5

(1.福建師范大學濕潤亞熱帶生態地理過程教育部重點實驗室,福建 福州 350108；2.福建師范大學地理科學學院,碳中和未來技術學院,福建 福州 350108；3.福建師范大學地理研究所,福建 福州 350108；4.南京大學環境學院,污染控制與資源化研究國家重點實驗室,江蘇 南京 210023；5.生態環境部南京環境科學研究所,江蘇 南京 210042)

采用碳排放系數法計算長三角地區建筑業碳排放量,運用slope指數、泰爾指數和對數平均迪氏指數法(LMDI)等方法分析長三角地區26市建筑業碳排放的空間差異、演變特征及驅動因素.結果表明: (1)2004～2020年間,長三角地區建筑業碳排放先增長后波浪式變化,整體呈東高西低的空間格局;(2)長三角建筑業碳排放總體差異有所減小,呈現出先波浪式上升后逐漸減小的趨勢,且長三角省域內差異大于省際間差異對總體的貢獻;(3)驅動因素中,經濟發展效應、房屋施工面積效應促進碳排放增加,人口密度效應、能源消費強度效應、能源結構強度效應則呈抑制作用.

建筑業碳排放；長三角；slope值；泰爾指數；影響因素

人類經濟社會快速發展的同時,化石能源的消耗產生了大量溫室氣體,世界各地極端天氣和氣候事件頻發.根據政府間氣候變化專門委員會(IPCC)發布的第六次評估報告(AR6)[1],2011～2020年間全球溫度比1850～1900年升高了1.1℃.建筑業作為三大能耗部門之一[2],在中國快速城鎮化進程中的碳排放不容忽視[3-4].《2022建筑能耗與碳排放研究報告》[5]顯示,2020年全國建筑業能源消費占全社會的45.5%.因此,建筑業作為高碳排放的代表,也是關系到我國“雙碳”目標能否達成的重要領域.

目前國內外關于建筑業碳排放的研究成果頗豐,主要包括建筑業碳排放測算[6-7]、碳排放變化特征分析[8-9]、影響因素分析[10-11]、碳排放預測[12-13]等.如Huo等[14]提出了一套中國建筑能耗計算方法,將《中國統計年鑒能源資產負債表》中混雜在其他部門內的建筑相關能耗拆分出來.該方法數據來源權威,計算過程簡潔,且易于獲取建筑業能源消耗的時間序列數據.Zhu等[15]采用投入產出模型估算中國建筑行業隱含CO2排放量,研究表明每年建筑行業隱含CO2占建筑部門CO2排放總量的一半.Wang等[16]指出降低碳排放系數和降低能源強度是抑制公共建筑碳排放增長的主要因素,且公共建筑的碳排放量將在2041年達到12.42億t的峰值.相較于國外地區,中國地區幅員遼闊,擁有34個下轄省級行政區,且由于社會、經濟、政策、人口、能源等方面的差異,不同區域碳排放差異顯著.項英輝等[17-18]采用超效率SBM模型對我國省域建筑業碳排放效率進行測算,并分析建筑業碳排放效率的影響因素,提出能源消費結構的調整、建筑業發展水平以及技術水平的提高有助于提升我國建筑業碳排放效率;曹君麗等[9]對我國東、中、西地區建筑業邊際減排成本的時空特征進行分析,認為我國東部建筑業邊際減排成本高于全國平均水平且呈下降趨勢,中、西部地區則呈上升趨勢.同樣在對我國中、東、西部地區建筑業碳排放的研究中,王幼松等[19]認為不同環境規制工具對建筑業碳排放的影響具有差異,且東部地區更容易發揮“創新補償”效應.無獨有偶,孔凡文等[20]也表示東部地區建筑業總體碳排放較高,且東西方向的空間分異程度大于南北方向.

建筑業是我國國民經濟的支柱產業,它與建材化工、電子冶金等上游行業及交通運輸、房地產和相關服務的下游行業緊密相連.在全球化不斷加深的背景下,各城市的建筑業之間的關系也日趨緊密.然而,現有研究主要聚焦于國家或省級的整體研究,未能深入探討城市間建筑業碳排放差異[21].因此,從地理學的視角,基于國家的發展戰略,選擇城市群作為研究對象顯得尤為重要.通過采用slope值、泰爾指數和標準差橢圓等方法,可以分析城市群建筑業碳排放的時空格局發展特點及其對整體區域的影響.這樣的研究有助于優化區域的協同機制,提高碳減排效果.同時,為了更全面理解建筑業碳排放的驅動因素,除了考慮傳統的人口、經濟和能源因子,研究還將能源細分為能源結構強度和能源消耗強度,并加入房屋施工面積作為考量,以為長三角地區制定有效的減排策略提供參考.

1 研究方法和數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 建筑業碳排放估算方法 建筑業碳排放包含兩方面,即直接碳排放與間接碳排放[22].直接碳排放指的是建筑業全生命周期消耗的各類能源所產生的碳排放;間接碳排放指的是建筑工程中所使用的建筑材料在生產、運輸過程中所產生的碳排放.參照前人研究[23–27],本文根據物料守恒原理,選取發展成熟的碳排放系數法[28]進行計算,將各類能源、材料使用所產生的碳排放加總得到該研究區域的建筑業碳排放量,具體公式如下:

式中:E,y表示地區第年的建筑業總碳排放, 萬t; DE,y、IE,y分別表示地區第年的建筑業直接碳排放(萬t)和間接碳排放(萬t);FU,y,k、BM,y,h分別表示地區第年能源和建筑材料的使用量;f、m、r分別表示能源和建筑材料的碳排放系數、回收系數.能源使用包括原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣、液化天然氣、熱力、電力等;建筑材料包括鋼材、木材、水泥、玻璃、鋁材等.

1.1.2 slope值 為進一步刻畫長三角地區各市建筑業碳排放的發展趨勢,本文在對其碳排放量進行核算的基礎上,計算長三角各地區建筑業碳排放的slope值[29],計算公式如下:

式中:17表示本文計算碳排放量的年數(即2004～ 2020年);x表示第幾年(2004年為第1年);E,i表示年地區的建筑業碳排放量(萬t).計算結果中,若slope>0,表明該地區建筑業碳排放隨時間推移而增加;若slope<0,則表示碳排放量隨時間表現出下降的趨勢,且slope值反映出該地區建筑業碳排放增加/減少的速率或傾向程度.為便于劃分各地區的排放程度類型,本文采用標準差劃分法將各地區碳排放量的變化趨勢分為4種類型,劃分標準如表1所示.

表1 變化趨勢類型劃分標準

1.1.3 泰爾指數 泰爾指數(Theil index)被用來衡量個人之間或者地區間收入差距(或者稱不平等度),能將總體差異性分為各部分之間與各部分內的差異性,后來被應用于分析區域間或區域內能源消耗的差異性[30].泰爾指數越小,各區域內或區域間差異程度越小,其取值范圍為[0,1].計算公式如下:

式中:N為26(即長三角地區包含的26個地級市行政單位);M為劃分的區域數量,本文綜合考慮地理因素與碳排放量級因素,將上海市與江蘇省地區劃分為同一區域,因此M取3,分別指江蘇區域(含上海)、浙江區域、安徽區域;i、j、t分別表示i市、j區域、年份;Pi、Pj、Pji、P分別表示i市、j區域、j區域i市、長三角區域的人口數量;Ci、Cj、Cji、C分別表示i市、j區域、j區域i市長三角區域的建筑業碳排放量;Tt、TW,j,t、TW,t、Tb,t分別表某年的整體、j區域、區域內、區域間泰爾指數;WW,t表示建筑業碳排放區域內差異對總體泰爾指數的貢獻率;Wb,t表示建筑業碳排放區域間差異對總體泰爾指數的貢獻率;Wj,t表示區域j的建筑業碳排放對整體泰爾指數的貢獻率水平.