南京市主要商圈餐饮业碳排放及空间分布研究

黄一馨，耿 陆，夏祥晨，杨 莉

(南京邮电大学 地理与生物信息学院，江苏 南京 210023)

1 引言

“民以食为天”，餐饮业对城市经济发展和社会繁荣起重要作用。目前，南京市主要分布五大商圈：新街口、夫子庙、湖南路-山西路、河西以及中央门商圈。这五大商圈是南京商业贸易的主体，各商圈凭自身特色在所属区域内承担重要的经济、娱乐、休憩、通勤职能[1]。秦萧、甄峰等[2]学者利用大众点评网站数据对南京城区内餐饮业的空间分布格局进行研究，结果表明南京市餐饮业的空间分布以新街口为核心，其他多个较低等级的商圈共同发展。规模较大的高档餐饮业主要在主城区集聚，主要商圈的餐饮业店铺呈现沿交通网发展的特征。

中国作为一个碳排放大国，在人居环境日益受到重视的大环境下，第三产业的碳排放成为学者们研究的焦点。董良[3]学者认为长三角服务业与其激增的碳排有较大关联，尤其是以传统服务业为主的行业(比如餐饮业等)具有相对较高的碳排放水平。目前很多学者主要是在省域及国家层面对餐饮业的空间分布或碳排放测度展开分析，而本文选择从南京市餐饮方面入手，就其碳排放测算及空间分布两方面进行更细致的研究。

2 空间特征与碳排放测算研究

2.1 南京市主要商圈餐饮业碳排放量测算

2.1.1 数据基础

本文对南京市五大主要商圈，采用等级选取方法，确定新街口、夫子庙、湖南路3个商圈为调研地点。通过7月份的实地考察，综合问卷与深度访谈两种方式，共发放问卷218份，回收有效问卷178份，有效问卷占比81.7%，整理后得到南京市主要商圈餐饮业碳排放测算研究指标的基本数据。

(1)燃气使用量模型的建立。

本文利用SPSS进行数据预处理，利用各项指标值完整的112份问卷数据，进行线性拟合，以燃气使用量作为因变量，店铺占地面积、员工人数、用水量、用电量作为自变量，得到燃气使用量的计算公式，如下所示：

y=0.107x1+5.469x2+0.687x3-2.775x4+119.061

(1)

式(1)中，y为燃气使用量；x1为店铺耗电量；x2为店铺水使用量；x3为店铺占地面积；x4为店铺员工数量。

所得公式的R2计算值为0.866，调整R2为0.832，接近值1，拟合结果较好，能够较准确地用计算所得值，填补部分店铺调查中燃气使用量的缺失值，最终得到178组完整的数据进行碳排放测算。

(2)燃气使用量模型的显著性检验。

利用SPSS对所建模型进行显著性检验。在置信水平95%的条件下，P<α=0.05，认为多元线性回归方程式是显著的，所建模型具有一定科学性(表1)。

表1 多元线性回归模型系数a分析

注：a.因变量:燃气量

2.1.2 碳排放量测算模型

餐饮业碳排放测算使用的是基于计算的方法，通过代表餐饮业生产活动水平的指标数据与相关参数之间的计算来获取温室气体排放量的方法[4]。计算方法如下：

碳排放量=∑(活动水平数据i,j×排放因子i,j)

(2)

式(2)中，活动水平数据包括餐饮业各类能源消耗使用量；i指燃料使用类型，j此处专指餐饮服务行业，根据各燃料的活动水平与碳排放因子数据，估算南京市主要商圈餐饮业碳排放量。

各类能源消耗的碳排放因子根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中推荐方法计算所得，具体数值如表2所示[5]。

表2 碳核算中不同类型能源的碳排放因子

电能为二次能源，不会直接产生温室气体。此处，将电转化为标准煤，再据标准煤碳排系数每一吨标准煤可排放2.54 t二氧化碳的标准[6]对其进行转换，得到餐饮业碳排放测算公式：

C=20.928×α+3.029×β+2.54×γ

(3)

式(3)中，C为碳排放量；α为天然气使用量；β为液化石油气使用量；γ指电量转化为标准煤炭量。

2.1.3 测算结果

本文应用上述模型，对调查的各家店铺进行碳排放量计算，可以精确得知各家店铺每月碳排放量的具体数值。通过对各商圈调查店铺碳排放量进行累加，可知调查范围内新街口、湖南路与夫子庙商圈各餐饮业月碳排放总量情况(表3)。

表3 南京市三大商圈餐饮业每月碳排放总量情况

由表3可知，新街口月碳排放总量为331.58 t，湖南路为2018.03 t，夫子庙为13322.38 t，共计月碳排放总量为15671.99 t。其中，新街口月碳排放总量仅占总碳排放量的2.1%，而夫子庙占比高达85%。

由于新街口餐饮业集中发展，碳排放管理标准较高；而夫子庙地区店铺呈点状与带状分布，管理不到位，用能存在液化石油气使用量较多的情况，个别餐饮店铺规模较大，用电量多，并消耗大量的液化石油气，使夫子庙商圈月碳排放总量为新街口的近40倍。此现象的出现与不同地块经济发展水平和餐饮业用能情况密不可分。

2.2 餐饮业碳排放量空间分布特征研究

本文将调研所得各家餐饮店铺的碳排放量作为插值，应用样条函数空间插值方法，清晰地展示餐饮业碳排放空间分布特征。

图1结果显示，新街口商圈规模以上的店铺碳排放较为集中，呈双核聚集点状分布。图中，不同颜色反映不同范围内餐饮业店铺的碳排放量值的大小，绿色表示商圈内部店铺碳排放量最少，红色表示商圈内部店铺碳排放量最大。除两个主要聚集中心碳排放量值较大外，从两中心向外由餐饮业店铺产生碳排放量值不断减小；大部分地区餐饮业碳排放量较小呈黄色或绿色。

如图1所示，夫子庙商圈内规模以上的店铺碳排放呈由中心向外围均匀递减的空间分布。其碳排放量由高点向外围递减，在较大区域范围内，碳排放量基本在同一水平；因夫子庙作为南京市的旅游观光处，其特殊职能使夫子庙内部以小规模零售业态为主，未达到调查规模口径，碳排放量予以忽略，所以绝大部分地区碳排放量值较低。

从图1可看出，湖南路商圈规模以上的店铺碳排放呈带状分布。其排放集中地点以狮子桥步行街为主；另外，在步行街周围也有少量规模以上的店铺分布，在图上也有较为明显的碳排放量高值显示。

由于在调研时湖南路餐饮店铺开放较少，与新街口、夫子庙两个商圈相比，调研数据相对较少，样条函数插值法估计值会在一定程度上存在误差。

图1 南京市不同商圈餐饮业碳排放空间插值

3 结论及建议

本文基于南京市新街口、夫子庙及湖南路三大商圈餐饮业规模及用能情况数据进行小范围碳排放总量测算，根据研究结果建议如下。

(1)从碳排放总量测算结果来看，新街口月碳排放量占总碳排放量比例最低，夫子庙占比最高。针对碳排放量较高的区域，可选择使用电、天然气等清洁能源。相关部门也可加强宣传教育，适当提高餐饮行业碳排放标准，实行相应奖惩措施。

(2)从碳排放空间分布特征来看，新街口、夫子庙商圈餐饮业碳排放情况在空间主要以点状形式集中，湖南路则是呈现带状空间分布特征。同时，三大商圈内碳氧失衡，开发强度高，不宜设置片带状绿地，应发展屋顶绿化、立体绿化等点状碳汇，以增加城市绿视率。