城镇空间紧凑度对碳排放的影响研究*——以长兴县为例

郭 嵘 吴晓晨 瑞 芳 GUO Rong, WU Xiaochen, RUI Fang

0 引言

全球气候变暖逐渐对城市社会、经济、环境等各方面产生不同程度的威胁[1]，在一定程度制约城市可持续发展。基于《巴黎协定》设立的“把全球平均温度较工业化前水平升高控制在2 ℃以内，同时努力争取把升温控制在1.5 ℃以内”的目标，各国以全球协约的方式减排温室气体。我国2021年发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出要制定2030年前碳排放达峰行动方案，并推进低碳城市建设。

县域是中国的基本经济单元，2015年中国县域GDP总量达60%以上，人口占比达到73%，碳排放总量高达50%以上[2-3]，未来县域碳排放将会给中国带来新的增长点。县域城镇空间承载城镇居民重要的生产生活活动，是城镇经济发展与空间建设的重点区域，也是碳排放的主要来源。在“碳达峰”和“碳中和”的背景下，国家提出以绿色低碳理念引领县城高质量发展的目标，低碳化也成为城镇建设的主要发展方向[4-5]。将城镇空间作为低碳规划的基本单元不仅有利于全面布局低碳规划工作，还能高效完成控碳减排的目标。本研究旨在揭示城镇空间紧凑度与碳排放的关系，探究紧凑发展对于城镇空间低碳减排的可行性。

1 既有研究综述

既有研究发现，碳排放不仅受到经济发展、能源强度、产业结构等因素的影响，还受到城市紧凑布局、土地混合利用、城市空间结构等空间因素的影响。随着碳排放与空间形态相关研究的深入，紧凑度对碳排放的影响已逐渐成为学者们关注的焦点。紧凑的城市形态意味着更高的密度，表现为高密度开发和土地混合利用。高强度的开发带来人口聚集、人口密度增加。土地混合利用能够促进居民短距离出行，有利于减小基础设施的投资建设，提高设施的使用效率[6-8]；高密度的建设提高城市道路密度并提高公共交通的客流量与使用频率，进而降低交通能耗[9-13]。人口与建筑的集中布局能实现街区集中供热或热电联供系统，降低建筑能耗[14-18]。也有学者认为对于中小城市，紧凑布局会提高二氧化碳的经济效率[19]，但如果紧凑度过高，则会导致二氧化碳的社会效率降低[20]。也有研究结果表明城市紧凑度与碳排放正相关，但随着未来城市发展，能源利用效率和生产技术的提高，紧凑度增加则会降低碳排放[21-22]。目前对碳排放的研究内容丰富、方法多样，研究尺度从大尺度的地级市及以上城市到县级城市等中小尺度转变，为县级层面的相关研究提供了参考。

综上所述，城镇空间紧凑度与碳排放之间的关系对于县级城市低碳发展至关重要。本研究以长兴县城镇空间为例，构建城镇空间紧凑度测度评价体系，运用熵值法确定权重，测算长兴县的城镇空间紧凑度及碳排放量，利用相关分析法和回归分析法探讨城镇空间紧凑度对碳排放的影响，为低碳城镇建设提供借鉴和参考。

2 数据来源与研究方法

2.1 研究区域与数据来源

2.1.1 研究区域

长兴县位于浙江省湖州市，地处苏浙皖三省交界地区，是浙江省典型的工业主导型城镇。2020年，长兴县全年地区生产总值为702.39亿元，其中第二产业比重为51.3%，是中国工业百强县（市）之一，也是浙江省工业强县建设实施试点县。长兴县城镇空间的总用地面积为194 km2，由雉城街道、太湖街道、画溪街道、龙山街道四个街道组成（图1）。

图1 长兴县城镇空间示意图Fig.1 town space map of Changxing County

2.1.2 数据来源

本研究以2009—2018年长兴县城镇空间社会、经济、能源消耗等数据为样本，来源于对应年份的《长兴县统计年鉴》和《长兴县国民经济和社会发展统计公报》，能源折标准煤系数和碳排放系数来源于《中国能源统计年鉴》《2006 IPCC国家温室气体清单指南》。

2.2 研究方法

2.2.1 城镇空间紧凑度测度方法

根据已有研究成果，城镇空间的紧凑程度可以从形态紧凑与功能紧凑两方面进行解读。功能紧凑强调要素集聚和提高密度；形态紧凑着重于边缘形态，避免无序扩张[23]。本研究从多维度构建紧凑度评价体系，并将形态紧凑作为其中一个指标综合测度。选择熵值法确定指标权重，与层次分析法和德尔菲法等方法相比，熵值法能够有效避免人为因素干扰，减少主观随意性，保证评价结果的客观性和真实性[24-25]，最后根据指标权重以及标准化后的各指标值计算紧凑度综合得分。计算步骤如下：

第一，构建原始数据矩阵Y。

式中，xij表示第i年份下第j项指标的数值。

第二，各项指标数据标准化。

各项指标在单位和量纲上存在差异，为了使各指标间具有可比性，通过离差标准化剔除指标间的差异，得到最终的单一测度指标[26]。由于计算过程中会用到每个指标值与极小值求差的形式，会有零值存在。为保证取值有意义，进行数据平移处理，最终形成的数据在1～2之间[27]。计算公式如下：

且xij*是各个指标标准化后得到的数据，xij为指标的原始数据。

第三，各项指标同度量化。

根据标准化数据矩阵，计算第j项指标下第i年份指标值比重Pij:

第五，计算第j项指标的信息效用价值，即差异性系数gj:

某项指标的差异性系数取决于该指标的熵与1之间的差值，差异性系数越大，对评价的重要性就越大，权重也就越大，在出现某项指标下的数据完全相等时，差异性系数最小为0。

第六，计算第j项指标的权重wj:

利用熵值法估算各指标的权重，其本质是利用该指标信息的价值系数来计算，其差异系数越高，对评价的重要性就越大，即对评价结果的贡献越大。

第j项指标的权重为：

2.2.2 碳排放量测算方法

本研究的碳排放是指能源消费过程中产生的碳排放，采用《IPCC国家温室气体清单指南》中能源部分所提供的基准方法计算[28]。既有碳排放量的测算方法以全域为主要研究对象，较少有针对城镇空间碳排放量进行研究。有学者对比人均碳排放法、地均碳排放法、产业比重法得到的碳排放量，最终将人均碳排放法计算出的碳排放量作为研究结果[29]。结合相关研究及长兴县的具体情况，本研究将人均碳排放法和产业比重法测算出碳排放量的平均值作为城镇空间碳排放量进行后续研究。

县域碳排放总量计算公式如下：

式中，CT为县域碳排放各种能源消费的碳排放总量；ENa为第a类能源经过折算后的标准煤消费量；EFa为第a类能源的碳排放系数；a表示能源种类数目。各种化石能源的折标煤系数与碳排放系数如表1所示。

表1 不同能源的折标准煤系数及碳排放系数表Tab.1 table of standard coal coefficient and carbon emission coefficient of different energysources

城镇空间碳排放量计算公式如下：

式中，CE为城镇空间碳排放量，β为城镇空间人口占县域人口的比重，γ为二三产业比重之和。

3 长兴县城镇空间紧凑度与碳排放测度

3.1 城镇空间紧凑度评价

3.1.1 城镇空间紧凑度评价指标体系构建

本研究以功能紧凑为主，结合形态紧凑，将人口紧凑度、经济紧凑度、土地利用紧凑度、基础设施紧凑度、生态环境协同度5个维度作为评价体系的一级指标。二级指标结合既有研究[30-35]，遵循可比性、可获取性和可行性的原则，确定了人口密度、人口聚集度等共13项指标，通过计算指标权重，得到长兴县城镇空间紧凑度评价指标体系（表2）。

表2 长兴县城镇空间紧凑度评价指标体系Tab.2 evaluation indicator system of town space compactness in Changxing County

3.1.2 城镇空间紧凑度测度

长兴县城镇空间紧凑度呈现增长的趋势（图2），2009—2015年是紧凑度快速增长的阶段，人口不断向城镇空间聚集，基础设施、生态环境也在不断完善，土地利用紧凑度也随之提高，各类要素的聚集与经济发展同时加速，紧凑度随之快速增长。在2015年之后，人口向城镇空间聚集的速度趋于平稳；土地利用和基础设施建设达到一定规模后，这两类要素聚集的速度减缓，但经济持续发展，紧凑度持续增加，增速逐渐减缓。

图2 2009—2018年长兴县城镇空间紧凑度变化图Fig.2 changes in town spaces compactness in Changxing County, 2009-2018

经济紧凑度、土地利用紧凑度与基础设施紧凑度在城镇空间紧凑度变化的过程中，贡献度均大于17%（图3），表明这三个要素对于紧凑度提升起较大的作用。人口紧凑度与生态环境协同度的变化对于紧凑度的影响相对较小，贡献度在11%～18%之间。

图3 一级指标贡献度Fig.3 contribution of first-level indicators

3.2 城镇空间碳排放测度

根据公式计算出长兴县全域碳排放量、城镇空间碳排放量（图4）。可以看出，长兴县城镇空间碳排放在2009—2018年间呈现先降低后升高的趋势，增长速度逐渐减缓。非城镇空间的碳排放量与城镇空间碳排放量的增长趋势保持一致，但整体水平低于城镇空间水平。人均碳排放量也呈现出先下降后上升的趋势（图5），在2016年之后增速减缓，呈现出较为平稳的状态。碳排放强度呈现“下降—平稳—下降”的趋势，表明随着技术进步与能源结构调整，经济不断发展，产生单位GDP排放的二氧化碳量在逐年减少。

图4 2009—2018年长兴县碳排放量Fig.4 carbon emissions in Changxing County, 2009-2018

图5 2009—2018年长兴县人均碳排放量与碳排放强度Fig.5 per capita carbon emissions and carbon intensity in Changxing County, 2009-2018

长兴县对重点行业和重点污染企业，采取企业兼并重组、产业集中布局、升级生产设备和淘汰落后设备等措施。非城镇空间内的部分产业通过不同组织形式或被取缔或被转移到城镇空间，人口随之转移。基础设施的规模和服务范围随之提升，土地不断被开发利用，外来资本的引入提高城镇空间的经济产出，非城镇空间的碳排放与城镇空间碳排放的差值逐渐增大，长兴县的碳排放主要集中于城镇空间。

4 长兴县城镇空间紧凑度对碳排放的影响分析

4.1 城镇空间紧凑度与碳排放的相关性分析

利用SPSS对城镇空间紧凑度和碳排放量、人均碳排放量、碳排放强度进行相关性分析（表3），结果表明城镇空间紧凑度与三个碳排放度量指标均有较高的相关性。随着人口、经济、土地利用、基础设施等要素不断向城镇空间聚集，紧凑度也不断提升，城镇空间的经济活动、居民生活等各类活动强度增大，碳排放量、人均碳排放量也随之升高；经济的增长速度大于碳排放的增长速度，碳排放强度逐年降低，碳排放产生的经济效益逐年增加。

表3 城镇空间紧凑度与碳排放量的相关性Tab.3 correlation between town space compactness and carbon emissions

4.2 城镇空间紧凑度与碳排放的回归分析

4.2.1 模型检验

为进一步验证城镇空间紧凑度对碳排放的影响，构建归回模型，将影响碳排放的其他因素作为控制变量，再通过回归分析，判断控制变量的情况下，城镇空间紧凑度是否影响碳排放。结合Kaya恒等式改进后的计算模型[36]及对碳排放影响因素的研究[37-38]，将能源强度、人口规模、经济发展作为控制变量。

由表4可知，当前模型复相关系数为0.997，即因变量实际值与预测值间的Pearson相关系数为0.997，呈显著相关性，表明模型中所有自变量与因变量之间的线性关系密切，适合采用线性回归拟合模型，各变量拟合情况优秀，当前模型具有统计学意义。

表4 模型摘要Tab.4 summary of model

4.2.2 结果分析

通过回归分析得出在控制能源强度、人口规模、经济发展三个变量的情况下（表5），城镇空间紧凑度作为自变量，对其回归系数进行显著性检验，p=0.029＜0.05，显示城镇空间紧凑度在0.05水平上对因变量存在显著性影响。即在能源强度、人口规模、经济发展不变的情况下，城镇空间紧凑度对碳排放产生正向影响。

表5 回归分析各变量系数Tab.5 regression analysis of variable coefficients

碳排放变化是由社会经济等多要素共同作用的结果，但长兴县的研究结果表明城镇空间紧凑度会对城镇空间碳排放产生独立作用，随着城镇空间要素的集聚，紧凑度增加，城镇空间内生产活动、居民生活、城镇建设的强度都在增大，高品质生活及高速经济发展以碳排放为支撑，城镇空间紧凑度的增加会促进城镇空间碳排放的升高。

4.3 碳排放的影响因素分析

为进一步了解城镇空间紧凑度测度对碳排放的影响因素，将城镇空间紧凑度的一级指标与碳排放量、人均碳排放量、碳排放强度进行相关分析，结果如下所示（表6）。

表6 城镇空间紧凑度一级指标与碳排放的相关性分析Tab.6 correlation analysis between first-level indicators of town space compactness andcarbon emissions

根据分析结果可知，人口紧凑度、生态环境协同度与碳排放强度相关性较强，且呈负相关；经济紧凑度和基础设施紧凑度对于碳排放的3个度量指标量均存在较大影响，经济和基础设施越紧凑，碳排放量与人均碳排放量越大，碳排放强度则越小；土地利用紧凑度的提升促进碳排放量和人均碳排放量的增加。经济越紧凑，碳排放量越大，表明长兴县城镇空间的经济发展是以碳排放为代价，经济发展与碳排放未进入到脱钩状态；碳排放强度降低，可以看出通过技术进步和产业结构调整后，产生单位GDP所产生的碳排放在减少，低碳经济逐步发展。城镇空间土地开发强度和利用程度越高，在土地上产生的活动强度越大，碳排放量也随之增加。城镇空间人口规模、密度增加，居民对于交通和设施的需求随之增加，增加的人口产生更多的生活能耗，基础设施在建设与完善中也产生相应碳排放。

5 结论

本研究以浙江省工业主导型城镇长兴县城镇空间为研究对象，基于城镇空间紧凑度与碳排放测算，分析二者的相关性及作用关系，并得出如下结论。

首先，长兴县城镇空间紧凑度整体上呈现增长的趋势，在2015年之后增速减缓。在2009—2015年之间，是长兴县各类要素快速向城镇空间聚集的阶段。此后，人口增长趋于稳定，基础设施和土地利用达到一定规模，要素的聚集速度减缓，经济紧凑度不断增加，城镇空间紧凑度的增长速度出现减缓趋势。

其次，长兴县城镇空间碳排放整体上呈现先下降后上升的趋势，且增速逐渐减缓，非城镇空间的碳排放与城镇空间碳排放的增长趋势保持一致，但整体水平低于城镇空间水平。要素的集聚作用将非城镇空间与城镇空间碳排放的差值逐渐拉大，城镇空间成为县域的主要碳排放源。但碳排放强度逐年降低，表明通过技术进步和产业结构调整后，产生单位GDP所产生的碳排放在减少，低碳建设取得一定成效。

最后，城镇空间紧凑度对碳排放存在正向作用，将能源强度、人口规模、经济发展三个影响碳排放的因素作为控制变量的情况下，城镇空间紧凑度依然与碳排放正向相关。经济、土地利用、基础设施紧凑度的增加使碳排放增加，人口、经济、基础设施紧凑度和生态环境协同度增加会降低碳排放强度。

长兴县正处于快速城镇化和经济发展阶段，需要通过能源消耗支撑城镇建设。要素的聚集使城镇空间紧凑度增加，促进碳排放的产生，而碳排放强度的降低表明碳排放产生了更高的经济效益，符合长兴县未来的发展战略。结合大城市的发展规律，在长兴县的各项建设基本完成、城镇空间有序运行之后，要素的聚集将起到减少碳排放的作用。长兴县当前发展阶段应采用兼顾功能紧凑和形态紧凑的规划策略，主要的第二产业和第三产业应集中布局在城镇空间，提高运输效率降低交通碳排放，通过集聚效应促进城镇空间经济发展。应提高土地利用强度和产出效率，优先盘活存量用地与低效用地；提高土地利用均衡度，丰富地块功能与业态，实现功能和设施公平布局；结合人口聚集趋势及未来城镇发展定位，进行基础设施建设并预留相关用地，在短距离出行范围内满足居民多种需求。加强城镇空间生态环境建设，完善公园绿地体系，提高居民公共空间可达性，增加城镇碳汇，从而降低城镇净碳排放。

本研究基于理论分析与量化研究得出了以上结论。但由于我国县级城市数量较多，地理位置和发展阶段差异较大，紧凑发展是否适用于其他类型县级城市的低碳建设有待进一步验证。此外，碳排放受到多维度多因素的影响，在低碳建设中不宜一味追求紧凑布局，应综合考虑城镇发展特征，因地制宜地制订低碳规划策略。未来研究中应选取处于不同发展阶段的对象进行补充研究，深入挖掘多样性和差异性的影响因素，为中小城市低碳发展提供更为有力的支撑。

图表来源：

图1-5：作者绘制

表1：作者根据《中国能源统计年鉴》《国家温室气体排放清单》《IPCC国家温室气体清单指南》绘制

表2-6：作者绘制