京津冀人口对碳排放的压力：空间格局及变动分析

宫倩楠，王莹莹，童玉芬

(1. 首都经济贸易大学 人口经济研究所，北京 100070；2.广东财经大学 经济学院，广东 广州 510000)

一、问题提出

京津冀地区是中国北方经济发展最快、人口规模最大、城市群和产业群最为密集的区域。以北京、天津和河北的石家庄、保定等13个城市组成的京津冀地区面积达到216 000平方公里，2018年末常住人口1.13亿，实现生产总值8.51万亿元。该区域以全国2.25%的地域面积承载了全国8.08%的人口，提供了全国9.46%的经济总量。近年来，随着京津冀经济发展水平的提高和人口的快速集聚，交通日益拥堵，环境持续恶化，资源加速枯竭。《京津冀协同发展规划纲要》明确提出：到2030年，京津冀区域一体化格局基本形成，区域经济结构更加合理，生态环境质量总体良好，公共服务水平趋于均衡，成为具有较强国际竞争力、影响力的重要区域。因此，缓解京津冀地区较为紧张的人口资源环境压力、发展低碳经济成为当前实现京津冀协同发展的重要任务。

由于自然禀赋、经济发展水平、产业结构、人口要素、消费水平以及能源利用效率等存在较大的空间差异，因此区域内部不同城市地区的碳排放水平也存在较大差异。人口规模的扩张以及由于生活水平提高导致的居民能源消费模式的改变，使得京津冀地区实现碳减排目标面临巨大压力，测算人口规模变动对碳排放的压力并分析其空间分布格局的特征具有重要的理论和实践意义。开展京津冀地区人口碳排放压力空间分布格局的研究可以深入了解京津冀地区的人均碳排放状况，揭示当前人口给京津冀地区节能减排带来的压力，从而为差别化的低碳城市建设、人口规模调控、碳排放峰值控制提供数据支撑，并提高政策制定的针对性和可操作性，为探索不同类型的低碳发展道路和模式提供指导。

二、文献综述

温室气体排放带来全球气候变暖等一系列的气候异常问题，在全球范围内给生态安全、粮食安全和水资源安全等均造成巨大的压力，严重影响人类社会经济发展，节能减排的低碳经济成为实现全球可持续发展的必然选择。国内外学术界纷纷对低碳经济开展研究，碳排放成为研究重点，其中对碳排放的影响因素的研究较多。学者们主要关注经济增长、人口因素、产业结构、能源结构和效率、国际贸易、外商直接投资等要素的影响，研究方法多是基于IPAT模型、STIRPAT模型等进行相关性分析，测算各个要素对碳排放规模的影响程度。其中，经济要素对碳排放的影响研究，尤其是库兹涅兹曲线研究较多，如张庆宇等(2019)运用环境库兹涅茨模型和STIRPAT模型分析了中国人均GDP和人均碳排放的关系以及影响碳排放的因素，指出中国人均GDP和人均碳排放的关系符合环境库兹涅茨曲线“倒U型”的规律，经济增长是影响中国碳排放的最大要素，其后依次是化石燃料使用、城镇人口、可替代能源与核使用、人口总数等[1]。人口要素对碳排放的影响同样引发关注[2-4]，有学者指出过去20年全球人口变化与二氧化碳排放增长之间存在着较大关联，而且人口变化对发展中国家碳排放的影响比对发达国家更为明显[5]。朱勤和彭希哲(2010)研究发现居民消费水平、人口城市化率和人口规模会显著影响中国的碳排放总量[6]。余明成(2018)等研究发现人口对山西的CO2排放影响最大，其次是城镇化率和第二产业占GDP比重[7]。总的来说，当前研究主要侧重各要素与碳排放的关系，其中人口也是影响碳排放的重要因素之一，但关于人口对碳排放压力的测定研究相对较少。

分区域来看，近年来，随着北京非首都功能疏解、京津冀一体化和生态文明建设的推进，关于京津冀地区碳排放研究的内容逐渐增多，主要集中在京津冀地区碳排放的区域差异和时空特征、碳排放足迹和强度分析、碳排放的分解及影响因素等方面。具体来看，京津冀地区碳排放的区域差异和时空特征方面，汪浩等(2013)基于县域尺度运用比较统计地图和空间自相关分析方法对1990—2009年京津冀都市圈的碳排放空间格局和空间依赖性进行研究，发现京津冀都市圈CO2排放量逐年增加，CO2排放格局呈现较明显的分层聚集现象，高值区域空间分布由“双中心”发展至“四中心，大部分区域基本保持不变或减弱，唐山等地CO2排放增强[8]。孙雷刚等(2016)采用碳排放系数法对2000—2013年环京津区域5个城市的碳排放效应及时空格局进行测算分析，结果显示环京津区域的城市净碳排放总量逐年递增，唐山的净碳排放总量仍然最高，其次为石家庄、张家口、保定和廊坊[9]。赵玉焕等(2018)也分析了京津冀地区碳排放的时空特性，发现河北对京津冀CO2排放的贡献最大[10]。也有学者对京津冀地区部分重点行业部门的碳排放空间格局进行分析，如张克勇(2019)等对2000—2015年京津冀交通部门CO2排放的时空特征进行分析，发现京津冀交通部门CO2增长较快，其中北京对京津冀CO2排放贡献最大，河北和天津贡献较小，京津冀各地区CO2排放差异不断扩大[11]。

碳排放足迹和强度分析方面，闫云凤(2016)构建多区域投入产出-结构分解分析(MRIO-SDA)模型测度京津冀碳足迹的演变趋势及影响因素，发现京津冀碳足迹整体呈现增加趋势，人口增长、人均消费量增加和消费结构变化是主要的驱动因素[12]。孙丽文等(2019)利用IPCC法测算了京津冀工业部门六大高耗能行业的碳足迹值，并从经济规模、产业结构、能源强度和能源结构四方面对其整体及各行业进行时空差异分析，发现河北近年碳足迹促增趋势上升，成为降低碳足迹的重点控制地区，其中经济规模效应是首要促增因素[13]。

碳排放的分解及影响因素方面，学者主要从经济增长、人口增长、能源消费、产业转移等不同角度分解碳排放的驱动因素。如宗刚等(2016)[14]、宋健和赵怡芳(2018)[15]运用对数平均迪氏指数法(LMDI)将京津冀三地区的能源消耗碳排放分解为人口、经济、产业结构、能源强度、能耗结构五方面原因，其中人口和经济对京津冀地区碳排放均具有拉动作用。闫庆友和尹洁婷(2017)则利用广义迪氏指数分解法(GDIM)对京津冀地区的相关碳排放数据进行分析，研究结果表明经济发展对京津冀地区碳排放的促进作用最大，人口增长对碳排放具有拉动作用，但由于人口城镇化比率和消费习惯不同，人均碳排放在北京表现为抑制作用，在天津和河北表现为拉动作用[16]。也有学者基于STIRPAT模型采用回归等方法对人口要素对碳排放的影响进行研究，如赵涛等(2017)研究了1997—2012年京津冀经济圈人口规模、人口结构、经济水平及技术水平对碳排放的影响，发现人口规模、人口年龄结构和人口就业结构均会促进碳排放增加[17]。于洋(2017)则引入人口结构要素，对京津冀城镇化、人口老龄化与碳排放关系进行实证研究，发现人口规模与碳排放呈正相关关系，老龄化与碳排放呈显著的倒U型关系[18]。

总体来看，关于人口与碳排放的关系，现有研究主要将人口要素作为京津冀地区碳排放影响因素的一方面进行分析，虽然也有学者研究京津冀地区人口与资源环境压力的关系，但并未将碳排放纳入考虑[19]，目前对于京津冀地区人口对碳排放压力的直接测定仍然较少。此外，当前空间视角下京津冀地区的碳排放研究仍停留在碳排放规模的时空变动层面，人口对碳排放压力的空间格局变动分析较为缺乏。因此，本文将在既有研究的基础上，计算京津冀地区各城市区域的碳排放规模、测定京津冀地区面临的人口碳排放压力，并基于空间视角分析京津冀地区人口碳排放压力的空间格局，进一步丰富对京津冀地区碳排放的相关研究。

三、研究方法与数据处理

(一)京津冀地区人口碳排放压力指标的构建

人口变化对碳排放产生压力已经成为不争的事实。然而如何衡量人口对碳排放的压力，学术界没有统一的方法，目前这方面的研究方法主要有以下几种：

一是因素分解法。采用基于投入产出表的结构分解方法SDA(structural decomposition analysis)和基于扩展和改进的Kaya恒等式的指数分解方法IDA(index decomposition analysis)对碳排放进行分解，测度人口要素包括人口规模和结构等对碳排放的贡献度，其中对数平均迪氏指数法(LMDI)使用较多。该类方法可以用来测定人口要素对碳排放值变化的具体贡献度，但人口被作为社会经济要素之一进行分解研究，并非是对人口碳排放压力的单独测算。

二是基于STIRPAT模型，采用面板数据回归估计法、最小二乘法和状态空间模型方法等进行回归分析研究人口对碳排放的影响。该类方法虽然可以采用时间序列动态考察要素变动的影响，仍停留在研究人口要素对碳排放的影响程度上，不能反映对碳排放量变化的具体贡献，也忽视了不同碳排放单元的空间联系和相关性[20]。

三是采用情景分析方法对不同人口规模、经济发展程度、产业结构、技术水平和不同减排政策下的碳排放量进行组合，该方法可以在一般均衡条件下模拟各社会经济要素与碳排放之间的关系，虽然人口变动也会对不同的碳减排目标产生影响，但该方法以模拟预测为主，参数设定具有较大的动态变化性，并不能实际测量人口对碳排放的压力。

本文认为，构建人口碳排放压力指数应该遵循如下几个基本原则：(1)简洁；(2)数据易得而准确；(3)直接反映人口与资源环境尤其是碳排放的对比关系；(4)不仅能够反映人口与资源环境因素的对比关系，而且能够衡量压力是否存在及其相对大小。鉴于此，本文在已有研究的基础上，考虑将某地实际的人均碳排放与碳排放的某一个人均标准值进行比较，来反映人口对碳排放的压力。具体测算公式为：

人口碳排放压力指标=(碳排放实际占有量/实际人口规模)/碳排放的标准人均值

(1)

这里涉及的标准人均值，可以是可利用的人均标准或公认的国际或国内标准，也可以是全国或地区的平均值。本文根据碳排放的自身特点，选取全国平均的人均碳排放量作为标准，京津冀各城市区域的人均碳排放量越大，其人口碳排放压力也就越大。

(二)数据来源及处理

本文数据均来自2005—2015年北京、天津、河北11个城市的城市统计年鉴。

关于碳排放的计算，主要采用IPCC排放系数计算，其中河北11个地级市由于缺少分品种能源消耗数据，无法采用一般的碳排放计算方法，因此本文通过对2005—2015年河北的能源消耗总量和碳排放总量关系拟合，估算出二者之间的拟合方程，从而利用河北省11个地级市2005—2015年的能源消耗量估算出其碳排放量。而北京和天津则根据煤品、油品以及天然气的消耗量乘以IPCC排放系数加总得到。

图1 河北碳排放两种计算方法对比

从图1可以看出，根据IPCC排放系数计算的河北碳排放数量与根据能源消费估算出的碳排放数据极为接近，而河北能源消费总量等于各个地级市的能源消费量之和，河北碳排放总量等于各个地级市的碳排放量的加总，因此通过拟合得到河北总能源消费与碳排放之间的数量关系，可以推导出各个地级市能源消费量与碳排放量之间的数量关系，即通过上述拟合得到河北总的能源消费与碳排放之间的数量关系为：

C=0.729 5E+85.497

(2)

(3)

由此得到每个城市的能源消费与碳排放之间的数量关系式ci=0.729 5ei+85.497,从而估算出的各地级市各年份碳排放数据，由于篇幅有限，仅列出部分年份数据，如表1所示。

表1 2005—2015年京津冀各城市区域碳排放规模 单位：万吨标准煤

注：资料来自《北京统计年鉴2016》《天津统计年鉴2016》《河北经济统计年鉴2016》;其中北京市和天津市数据根据IPCC系数计算。

四、京津冀地区人口规模对碳排放压力的空间格局分析

本文依据上文计算得出的京津冀13个城市2005—2015年的碳排放量、常住人口规模以及中国人均碳排放量的标准值，采用式(1)进一步测算出京津冀地区的人均碳排放压力状况如表2所示。图2和图3分别表示2005—2015年京津冀地区人口碳排放压力和2015年京津冀地区人碳排放压力排序。

表2 2005—2015年京津冀地区人口碳排放压力值

图2 2005—2015年京津冀地区人口碳排放压力

图3 2015年京津冀地区人口碳排放压力排序

(一)京津冀地区内部人口碳排放压力的时空演变分析

首先，总体变化状况显示，2005—2015年京津冀地区长期面临人口碳排放压力，但压力程度近年来呈下降趋势。2005—2015年京津冀地区的人口碳排放压力值始终大于1，长期高于全国人均碳排放水平，说明京津冀地区仍面临着一定程度的人口碳排放压力。但从变动上看，从2005—2015年，京津冀整体的人口碳排放压力值从1.670下降至1.336，下降幅度达到25%。内部各区域人口碳排放压力的最大极值也从2005年的5.111下降至3.839。此外，与2005年相比，2015年京津冀人口碳排放压力值低于1(即低于全国人均碳排放水平)的城市数量由4个增加至6个。虽然大多数区域仍面临着人口碳排放压力，但京津冀地区人口碳排放压力相对来说已经得到缓解。

与全国水平相比，2005年、2010年和2015年京津冀人均碳排放量分别为2.23吨标准煤、2.56吨标准煤和2.63吨标准煤，2005—2015年人均碳排放量的增幅为18%，而全国2005年和2015年的人均碳排放规模分别为1.34吨标准煤和1.97吨标准煤，增幅达到47%，京津冀地区人均碳排放规模的增长幅度远低于全国增长幅度，说明近年来京津冀地区的节能减排工作取得了一定的进展。京津冀地区作为中国北方最大的城市群，始终面临着严重的环境问题，为了有效推进生态环境建设，京津冀地区推动区域产业结构和能源结构的优化调整，调控人口规模、控制温室气体排放，协同推进区域大气污染治理，从多角度出发实现京津冀地区的生态环境保护，京津冀地区面临的人口碳排放压力逐步得到缓解。

其次，从京津冀内部看，2005—2015年京津冀地区的人口碳排放压力存在较大的空间差异性。图3显示，当前2015年京津冀地区人口碳排放压力值超过1的城市地区共计7个，分别为唐山、邯郸、天津、承德、秦皇岛、张家口和石家庄，其中唐山的人口碳排放压力值最大，达到3.839，远高于排名第二和第三的邯郸与天津。唐山2016年常住总人口规模为784.36万人，人口密度达到582人/平方公里；地区生产总值居全省首位，为6 354.87亿元；虽然单位GDP能耗从2010年的1.638吨标准煤/万元下降至2016年的1.252 9万吨标准煤/万元，但全社会能源消费量从2010年的7 320.93万吨标准煤上升至8 163.4万吨标准煤，较大的人口规模和较高的能源消费量使得唐山面临着巨大的人口碳排放压力。其他存在人口碳排放压力的城市压力值相差不大，基本分布在[1，2]的区间内。整体来看，当前面临人口碳排放压力的城市区域除邯郸外，其他主要集中在京津冀地区的东北部。而目前压力值小于1的城市地区共计6个，分别为沧州、邢台、廊坊、北京、衡水和保定，主要集中在京津冀地区的中南部。其中保定的人口碳排放压力最小，虽然人口规模较大，但保定较早成为中国低碳城市发展的试点城市，新能源产业发展迅速，以“中国电谷”和“太阳能之城”享誉海外，逐渐走上了生态文明建设下的绿色发展道路。

最后，从京津冀内部人口碳排放压力变化来看，也呈现出明显的差异特征。2005—2015年，承德、廊坊以及沧州人口碳排放压力上升，但其他多数城市的人口碳排放压力呈现持续下降的趋势。2005—2015年以来，京津冀地区人口碳排放压力的变化趋势主要存在两种类型：

一种是持续上升型，如承德、廊坊和沧州的人口碳排放压力均在2015年有明显增加，增长幅度分别约为27.41%、24.12%和51.65%。其中承德的人口碳排放压力值从2015年的1.222上升至1.557，人均碳排放量达到全国人均水平的1.5倍，承德近年来人口规模相对变动不大，这主要与当前承德产业结构比重不合理、能源消费结构仍以高污染的煤炭为主、高耗能行业较多有关，如果继续提高的话，承德将面临较大的碳排放压力，因此提高能源资源利用效率、降低碳强度成为发展方向。而廊坊和沧州两个城市的人口碳排放压力尽管也在持续上升，但目前仍低于1，处于相对无压区。

另一种是持续下降型。2005—2015年北京、天津、石家庄、张家口、秦皇岛、唐山、保定、衡水、邢台和邯郸呈下降态势，其中北京、衡水和石家庄年均下降率较高，分别为8.5%、4.76%和4.31%。尤其北京成为重要的人口碳排放压力下降拉动区，人口碳排放压力值已持续下降到1以下，这主要与北京开展人口规模调控、非首都功能疏解和生态文明城市建设等有关。此外，唐山、天津和邯郸的人口碳排放压力也得到较为明显的缓解，人口碳排放压力值均在原来基础上下降1～2个等级，如唐山由2005年的5.21下降到2015年的3.84，天津和邯郸压力值也由大于2下降到2以下，这表明随着京津冀地区社会经济发展水平的提高、技术的改进、产业结构和能耗结构日趋合理化以及对节能减排的重视，碳排放得到一定程度的抑制。

本文借鉴王韶华(2018)[21]等对于降耗核心-外围区的分析思路，进一步将京津冀各城市区域划分为降压拉动区、降压中间区和降压滞后区。其中降压拉动区为人口碳排放压力明显低于京津冀地区整体人口碳排放压力、对京津冀地区人口碳排放压力的下降起帮助作用的地区；降压滞后区为人口碳排放压力大于京津冀地区整体人口碳排放压力、对京津冀地区人口碳排放压力起明显抑制作用的地区；处于两者之间的地区称为降压中间区。降压拉动区、中间区和滞后区的判断用人口碳排放压力的标准化值为标准，计算公式为：

(4)

依照式(4)可分别得到2005年、2010年和2015年京津冀13个城市区域人口碳排放压力的标准化值，按照降压拉动区、降压中间区和降压滞后区的标准进行聚类分析，如表3所示。2005—2015年，降压拉动区的城市数量不断减少，只有保定、衡水、北京和廊坊的人口碳排放压力标准化值始终稳定在0.5以上，成为京津冀地区的降压拉动区。降压滞后区则较为稳定，唐山、天津和邯郸长期处于降压滞后区，尤其是唐山和天津人口碳排放压力标准值均在-2以上，可见对缓解京津冀人口碳排放压力产生较大的负向作用的区域主要位于京津冀东北部地区。降压中间区则由2005年的3个城市增加到2015年的6个城市，包括邢台、沧州、石家庄、张家口、秦皇岛、承德，其中沧州、邢台和廊坊从降压拉动区落至降压中间区，各区域人口碳排放压力的差距整体呈缩小态势。

表3 京津冀地区人口碳排放降压聚类分析

(二)京津冀地区人口碳排放压力的空间相关性分析

地理学第一定律认为任何空间事物及其属性都相关，在分析京津冀地区人口碳排放压力空间格局演化的过程中，如果忽略空间自相关性，将碳排放单元视为相互独立的均质个体，势必会对研究结果造成影响或偏差。许多学者认为空间差异和地理邻近是决定区域碳排放的重要因素，碳排放存在空间溢出性，人口碳排放压力的变动也应考虑人口规模变动和碳减排活动对其的直接影响以及对邻近区域的空间溢出影响。因此，本文根据2005—2015年京津冀各城市区域的统计年鉴，利用GeoDA空间计量软件使用一阶Rook’s准则构建空间权重矩阵，绘制出莫兰(Moran)散点图和LISA集聚图，对京津冀地区人口碳排放压力进行空间相关性分析，并将空间集聚格局可视化，进一步检测京津冀地区人口碳排放压力的“热点”区和“冷点”区，从而结合当前京津冀协同发展问题，为指导京津冀地区发展低碳经济、科学制定节能减排政策、实现各城市区域人口分布与功能布局的优化、推动京津冀一体化提供依据。

本文采用的空间自相关分析方法根据研究范围的大小，可具体划分为全局空间自相关和局部空间自相关。其中全局指标用于反映整个京津冀地区人口碳排放压力的空间关联模式；局部指标则有助于研究京津冀内部局部地区的非典型性特征。

1.全局空间自相关

本研究采用莫兰指数(Moran’sI)来衡量全局空间相关性，可用式(5)表示：

(5)

式(5)中，n为研究区域的空间样本个数，xi和xj表示空间样本单元的相应属性值，Wij是空间权重系数矩阵，表示空间单元的邻近关系，本研究采用基于共同边界的一阶Rook权重矩阵。Moran’sI的值集中在[-1,1]区间内，值越接近1，则表明具有相似属性的空间单元产生集聚；值越接近-1，则表明产生集聚的空间单元具有相异属性；如果值接近或等于0，则表明空间单元属性处于随机分布状态。此外，对全局空间自相关分析的结果需要进行Z值显著性检验，根据Z值大小，在设定显著性水平下做出接受或拒绝零假设的判断[22]。

全局自相关分析结果显示，2005年、2010年和2015年京津冀地区人口碳排放压力的全局莫兰指数分别为0.089 7,0.163 7,0.200 2，总体来看，有所增加，空间“集中”的趋势逐渐加强。莫兰散点图中的“高-高”(HH)和“低-低”(LL)象限表明人口碳排放压力的观测值存在较强的空间正相关，即存在均质性；“低-高”(LH)和“高-低”(HL)关联表示存在较强的空间负相关，即空间单元存在异质性。结合人口碳排放压力的莫兰散点图来看，2005年和2010年京津冀仍有部分地区位于第二和第四象限，呈现高低、低高集聚现象；2015年，京津冀人口碳排放压力的空间正相关性明显增强，绝大多数区域均处于第一和第三象限，呈现出显著的低低和高高集聚态势。当前京津冀区域人口碳排放压力存在明显的空间正相关关系，并且这种空间正相关关系随着年份的推移不断增强，人口碳排放压力的空间集聚性愈发显著。2005—2015年京津冀区域人口碳排放压力的全局莫兰散点图如图4所示。

图4 2005年、2010年和2015年京津冀地区人口碳排放压力的莫兰散点图

2.局部空间自相关

(6)

京津冀地区人口碳排放压力的局部自相关结果(见表4)表明，2005年京津冀人口碳排放压力的空间集聚状况不太明显，13个城市区域中仅有1个地区呈现低高集聚现象。承德2005年人口碳排放压力值为1.222，位于京津冀人口碳排放压力的低值区，周边的张家口、北京、唐山和秦皇岛的人口碳排放压力均高于承德市。承德位于京津冀北部的水源涵养区，以山地地形为主，森林覆盖率较高，人口密度相对较低，产业占比第一产业较高，自然禀赋和经济禀赋均区别于紧邻的北京、天津和唐山等大城市地区，这也反映出2005年京津冀地区的核心城市如北京、天津等均处于人口碳排放压力的集聚中心。2010年京津冀人口碳排放压力的低值集聚区增加为2个，除承德外，保定也处于人口碳排放压力的“冷点”区域，而邻近的石家则处于人口碳排放压力的“热点”区域，呈现高低集聚态势。这说明河北中部城市如保定、衡水和邢台的人口碳排放压力在下降，人口碳排放压力向省会城市集聚。2015年京津冀的人口碳排放压力空间集聚模式以高高集聚和低低稀疏为主。东北部的唐山和秦皇岛两个区域呈现高高集聚态势，说明人口碳排放压力正在向东北地区集聚，唐山、天津、承德和秦皇岛面临的人口碳排放压力较大；而西南地区的保定、石家庄呈现出低低集聚态势。这说明石家庄、保定、衡水和邢台等河北中部地区以及廊坊、北京等面临的人口碳排放压力整体有所缓解。

表4 2005年、2010年、2015年京津冀人口碳排放压力局域空间自相关显著性结果

(三)京津冀地区人口碳排放压力的重心演变及空间分布

标准差椭圆(standard deviational ellipse，SDE)是空间分析中解释地理要素空间分布特征的有效方法，该方法可以从重心、展布范围、密集性、方向和形状等多角度解释地理要素的空间分布整体特征及其时空演化过程。具体来看，标准差椭圆中心反映经济要素空间分布整体在二维空间上的相对位置(重心)；长轴的方向(方位角，即正北方向与顺时针旋转的长轴之间的夹角)反映其在二维空间上展布的主趋势方向；长、短轴的比值可以体现要素空间分布的形态，单位标准差椭圆上分布的空间要素总量体现其在二维空间上展布的密集程度。基于地理信息的标准差椭圆已经成为ArcGIS空间统计模块的常规统计工具[23]。由于京津冀地区经济发展不平衡、资源分布差异大，人口规模变动与流动状况存在差别，人口对碳排放压力处于不对称状态。采用标准差椭圆方法的重心、椭圆范围和长短轴等工具，能够明确当前京津冀地区人口碳排放压力的重心分布，并有效说明京津冀地区人口碳排放压力集聚重心趋势的变化，为推动京津冀地区一体化和低碳化发展提供帮助。

表5 2005—2015年京津冀人口碳排放压力的重心坐标

年份经度X纬度Y2005116.62639.1542010116.62739.1662015116.69339.181

本文采用ArcGIS软件，基于京津冀13个城市的空间区位(经纬度)，用各城市区域的人口碳排放压力表示相应的权重，计算京津冀人口碳排放压力的标准差椭圆，制得表5和表6。表5显示，2005—2015年京津冀地区人口碳排放压力重心的空间轨迹位移不大，缓慢向东北方向移动。在南-北方向上，2005—2010年，京津冀地区压力重心呈现明显的向北移动趋势；2010—2015年，压力重心继续向北移动；在东-西方向上，京津冀地区人口碳排放圧力重心基本保持向东移动的趋势，且2010—2015年向东位移最大。最终，京津冀地区人口碳排放压力的重心从2005年的(39.154N,116.626E)移动至2015年的(39.181N,116.693E)，位置落在河北霸州。总体来看，京津冀地区人口碳排放的压力逐渐向东北部方向偏移，东北方向的人口碳排放压力在逐渐增强。

表6 2005—2015年京津冀地区人口碳排放压力空间分布的椭圆特征值

结合表6数值来看，2015年，京津冀人口碳排放压力标准差椭圆的方位角(北方向与顺时针旋转的长轴之间的夹角)为51.129度，长轴标准距离远大于短轴，表明京津冀人口碳排放压力的空间分布趋势整体呈现为东北-西南方向。

从时间尺度上看，2005年以来京津冀人口碳排放压力的空间分布形状呈扁化趋势，人口碳排放压力逐渐向东北地区集中。表6人口碳排放压力空间分布的椭圆在京津冀区域的空间覆盖面积标准值显示， 2005—2015年，人口碳排放压力的空间覆盖面积整体上保持缩减趋势，京津冀人口碳排放压力的空间分布在椭圆范围内逐渐集中。进一步分析长短轴距离，2005—2015年，京津冀人口碳排放压力空间分布标准差椭圆的长轴距离在增加，短轴距离在缩短，长轴和短轴的比值不断增大。这表明，京津冀地区的人口碳排放压力在东北-西南方向上呈扩张状态，在西北-东南方向上呈收缩状态，且东北-西南向的扩张趋势强于西北-东南方向的收缩。此外，标准差椭圆的方位角呈现逆时针转动，方位角的度数由2005年的53.385度缩小到2015年的51.129度，表明相对于西南部地地区，位于东北部地区的城市区域对人口碳排放压力的拉动作用增强。

最后，结合城市区域看，人口碳排放压力的重心向东北地区移动、标准差椭圆呈现东北-西南方向的收缩，唐山和天津发挥了重要的拉动作用。尤其唐山2005年、2010年和2015年人口碳排放压力值分别达到5.111、4.102和3.839，虽然整体呈下降趋势，但历年来均是京津冀地区人口碳排放压力最大的城市区域，这主要与唐山产业结构偏向于重工业、高污染高耗能企业多、能源消费结构不合理、科技水平相对落后有关。天津2015年人口碳排放压力值为1.835，仅次于唐山，天津作为京津冀地区仅次于北京的特大城市，经济发展主要依靠工业带动，能源结构优化和产业结构的转型升级还在进行，人口规模较大，面临的人口碳排放压力仍较为严重。此外，北部承德人口碳排放压力2015年超过张家口，达到1.5以上，面临的压力在逐渐增大。相对应地，京津冀西南区域的人口碳排放压力在缓解，石家庄的人口碳排放压力值从1.968下降至1.291，长期处于人口碳排放高压力区的邯郸2015年人口碳排放压力值也下降至2以下，西南地区的人口碳排放压力整体呈现下降趋势，人口碳排放压力总体向东北地区集中。

五、结论及建议

本文在构建人口碳排放压力指标的基础上，进一步采用聚类分析、空间相关性分析和标准差椭圆等方法，研究了京津冀地区人口对碳排放压力的空间格局及变动，在此基础上提出以下结论及相应的政策建议：

第一，当前京津冀地区内部人口碳排放压力存在较大的空间差异性，唐山、天津和邯郸面临着较为严重的人口碳排放压力，北京、衡水和保定的人口碳排放压力值较低，处于无压区。总体来看，人口碳排放压力的整体空间分布呈东北-西南主体方向，压力重心进一步向东北方向集聚。

针对当前人口碳排放压力水平较高的地区如唐山、天津和邯郸等，应当调整能源消费结构，增加清洁能源和新能源的使用，减少对传统能源的依赖程度；积极转变经济发展方式、优化产业结构，降低高能耗产业的比重；加大科技创新投入，提高能源资源的利用效率，促进城市发展向绿色低碳方向转型。尤其天津作为京津冀城市群的双核之一，应当利用制造业优势与北京形成研发和人力资本对接，向上延伸制造业产业链，提高制造业的附加价值，推动制造业的精细化、高端化和创新化，并大力发展第三产业，促进产业结构转型。而北京、衡水和保定等虽然处于无压区，但距离低碳城市仍有较大发展空间，这些地区应当进一步加大节能减排力度，继续淘汰过剩产能，提高全民节能意识。尤其北京要加强与京津冀其他区域的协作，充分利用自身优势，包括充足的资金投入、较强的技术创新能力和丰富的科研单位、高校和企业资源等，推进节能和减排技术的研发推广。

第二，京津冀目前人口碳排放压力普遍减弱，但从时间尺度上看内部变动趋势存在差异，一些生态比较脆弱或者碳排放比较严重的城市如承德、廊坊和沧州等人口碳排放压力不降反升，应该引起高度重视。具体来看，张家口、承德、秦皇岛等作为京津冀水源涵养功能区，应当依托自身地理位置和丰富的资源优势，推进新能源尤其是可再生能源的开发和利用，构建安全清洁高效的能源供应和消费体系。打造绿色低碳循环型的经济发展方式，实现经济集聚区内产业间的生态链接，并结合当前实现京津冀协同发展规划的政策优势，建设国家生态文明先行示范区，拓展生态内涵，延展生态效益，走绿色低碳的发展道路。此外，河北其他城市也应进一步减少煤炭消费，提高能源利用效率，严格开展节能减排工作，淘汰落后产能，改善当前资源型传统产业占据主导地位，高耗能行业主导工业能源消费的格局。

第三，京津冀地区人口碳排放压力的空间相关性逐渐增强，当前呈现出显著的高高、低低集聚态势。碳排放存在空间溢出效应，人口也具有集聚效应，当前人口碳排放压力的空间集聚状况要求加强京津冀地区尤其是人口碳排放压力较大地区的内部协作，建立区域减排责任分摊机制和减排补偿制度，并结合当前京津冀亟待解决的大城市病包括人口规模分布不合理等问题 ,通过区域合作与城市功能布局优化和人口空间格局优化,实现京津冀不同等级规模城市的分工合作与资源优化组合,并积极应用低碳技术,对京津冀内部人口碳排放压力的溢出热点进行控制，强化碳排放的发散效应,促进京津冀一体化和低碳化发展,实现区域人口碳排放压力的平衡。