西宁市城市建设用地扩张与碳排放关系探究

摘要：利用西宁市2006—2019年城市建设用地数据和天然气总量、液化石油气供气总量、全社会用电量、城市供热总量等数据折算的碳排放量建立VAR模型，分析西宁市建设用地扩张与碳排放之间的关系。结果表明：西宁市建设用地在14年间呈扩张趋势，以2011年为节点，2011年以前增长缓慢，之后则呈现快速增长态势，年平均增长率为4.07%；西宁市碳排放总体呈“凹”字形增长，在多个年段出现一定幅度地降低；西宁市建设用地扩张和碳排放间仅存在单项因果关系，即城市建设用地的扩张致使碳排放量增长；西宁城市建设用地扩张对碳排放的初期影响较大，但随着经济的发展、技术水平的进步，碳排放量逐渐减少并趋于稳定；城市建设用地扩张对碳排放的贡献率逐渐升高并超过碳排放对自身的贡献率，贡献率稳定在54%以上。

关键词：建设用地扩张；碳排放；VAR模型；西宁市

中图分类号：F299.23;X321文献标识码：A文章编号：2095-6916（2023）07-0005-05

由于中国特色社会主义具有的强大生机活力，改革开放以来，我国经历了全球规模最大、速度最快的城镇化过程［1］。截至2021年年末，我国城镇化率已达64.72%［2］。伴随着城市化、工业化进程的推进，环境污染、交通拥堵、人口拥挤、耕地被侵蚀等问题越来越突出［3］，其中所产生的生态环境问题尤其引人关注。孙慧宗等［4］在研究中发现，城市化和碳排放之间表现为长期稳定的均衡关系，而城市作为人类活动、经济发展的密集区，成为碳排放的主要来源［5］。虽然全球城市建设用地面积仅占陆地总面积的2.4%，但却承载了全球80%的碳排放量［6］。且随着城市建设用地的迅速扩张，农用地加速转化为非农用地，致使园地、草地、林地、水域等具有较强碳汇能力的土地转化为碳源类的建设用地，使得这一比例持续增长。

世界气象组织2021年的报告显示，2020年以前，全球正在经历着有史以来最为炎热的六年［7］；照此情形下去，如若不采取任何节能减排措施，全球气温在未来的百年间将持续走高［8］。国际能源署（International Energy Agency，IEA）发布的相关数据表明，中国在二十一世纪初期成为全球第一大碳排放国［9］。《中国温室气体公报》资料显示，2019年我国年均二氧化碳浓度为411.4±0.2ppm，且其中约70%的碳排放来源于城市［10］。习近平主席在第75届联合国大会一般性辩论会上正式提出，中国将在2030年前实现碳达峰，并力争在2060年实现碳中和［11］。青海省对国家生态安全、民族永续发展负有重大责任，青海最大的价值在生态，最大的责任在生态，最大的潜力也在生态。所以，从城市化与碳排放的视角出发探究青海省会城市西宁建设用地扩张与碳排放之间的耦合关系，以期可以为西宁市建设可持续发展的“低碳城市”和实现“新型城镇化”发展提供参考。

国内外有关城市碳排放的研究主要集中于探讨碳排放与城市规划、城市规模、城市形状、城市交通、土地利用方式等之间的关系［12-15］，也运用生命周期法、CEG（Computable General Equilibrium，CGE）模型、库兹涅茨曲线、灰色关联度和LMDI（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI）分解法等不同的方法对两者之间的关系展开研究［16-19］。虽然有关城市化和碳排放的研究较为广泛，但城市化发展对于碳排放是负相关效应还是正相关效应，学界还没有达成共识，而且对于我国西部地区城市化和碳排放之间的研究较少。所以，本文借助建设用地表征建设用地扩张量与碳排放量两个变量，探究西宁市建设用地扩張与碳排放之间的关系，并提供实证检验。

一、研究方法和数据来源

（一）研究概况

作为青海省省会城市，西宁是我国西北地区重要的中心城市，是青藏高原上的东方古城，还是国务院《兰州—西宁城市群发展规划》兰西城市群具有发展潜力的亮点城市。西宁地理位置处于青海省东部，东西向呈条带状走向，地势西南高、东北低。截至2021年，全市下辖5个区、2个县，总面积7660平方千米，常住人口为246.7965万人，地区生产总值1548.8亿元。截至2019年，西宁市建设用地总面积为94.57平方千米，折算的碳排放量为4009.707万吨。

（二）数据来源

研究西宁市碳排放的统计数据（人工煤气和天然气供气量，全年用电总量，液化石油气、蒸汽供热量，热水供热量）和相应碳排放因子数据主要来自文献、2007—2020年的《青海省统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国城市统计年鉴》及《2006年国家温室气体排放清单指南》；城市建设用地数据、GDP（Gross Domestic Product，GDP）数据来自2007—2020年《中国城市统计年鉴》《西宁统计年鉴》。

（三）研究方法

1.碳排放量测算

城市碳排放的测算，即能源消耗的碳排放根据IPCC（CIntergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）温室气体排放清单指南中的碳排放系数进行测算。也可以通过测算电能和热能消耗得出碳排放量，其中包括液化石油气、天然气、电力消费等。因数据收集的限制，借鉴吴建新等［20］和任晓松等［21］对碳排放量的测算，本文采用供气总量（人工煤气、天然气）、液化石油气供气总量、全社会用电量、城市供热总量来折算西宁市2006—2019年碳排放总量，其中城市供热主要包含热电厂和锅炉房两种供热方式，且多以原煤为主要原料，本文根据原煤量折算热能，碳排放量计算公式如下：

CO2=C1+C2+C3+C4+αE1+βE2+γnE3+εE4（1）

式中C1、C2、C3、C4分别表示供气量、液化石油气、全社会用电量、城市供热量所产生的二氧化碳排放量，α、β、γn、ε分别表示天然气、液化石油气、电能消耗、原煤的CO2折算系数如表1所示。E1、E2、E3、E4分别表示天然气消耗量、液化石油气消耗量、电能消耗量、原煤的消耗量。其中电能消耗的CO2折算系数，因由我国地理位置、社会经济等要素划分的6大区域均有不同的排放因子，所以根据研究年份和研究区域不同，CO2折算系数会有不同。西宁市按照区域划分属于西北地区，其研究年份内的系数值如表2所示。另外对于原煤的碳排放量测算，参考吴建新等［20］研究中的供热量、平均低位发热量20908 J/kg，以及70%的热效率值来计算的原煤数量并折算为供热消耗的能源数量，再根据原煤碳排放系数得出供热量产生的碳排放。

2.向量自回归模型

为探究西宁市建设用地扩张与碳排放水平之间的关系，建立城市建设用地扩张和碳排放水平之间的向量自回归模型（Vector autoregression，VAR）。该模型在二十世纪八十年代由西姆斯（Sims）引入，它是一种常用的非结构化的多方程计量经济模型，其基本原理是在研究变量平稳和模型稳定的前提下，对所有内生变量的若干滞后变量进行回归，分析相关联的时间序列及随机扰动项对各个变量的动态影响［22］。VAR（p）模型数学表达公式如下：

Yt=α1yt-1+α2yt-2+…+αpyt-p+βxt+εt；t=1，2，...，T（2）

式中Yt是指内生变量列向量，本文则为建设用地面积和碳排放水平两组列向量；α1、α2、…、αp、β是指待估计的系数矩阵；P表示内生变量滞后阶数；εt为随机扰动向量；t指样本个数。另外构建VAR模型时最重要的确定最佳滞后阶数（P），本文采用信息准则对模型进行检验并确认。

二、西宁市城市建设用地扩张和碳排放分析

（一）西宁市城市建设用地扩张分析

对2006—2019年西宁市城市建设用地数据进行分析（见图1）。西宁市城市建设用地从2006年的63.94平方千米增长到2019年的94.57平方千米，扩张量达30.63平方千米，扩张率达47.90%。这14年间建设用地总体呈现稳步增长的扩张态势，除2008年、2012年较上一年度无增长，2019较上一年出现少量缩减。以2011年和2018年为节点，在2006—2010年间，西宁市城市建设用地增长缓慢，平均增长率为1.09%。2011年增长率达研究年份最值，为12.33%，这主要是因为《中共中央国务院关于深入实施西部大开发战略的若干意见》和《国务院关于支持青海等省藏区经济社会发展的若干意见》等文件出台，以及对西部大开发和西部城市发展的重视，海湖新区等建设项目落实落地，西宁市城市建设用地面积迅速增长。2013—2018年西宁市城市建设用地呈快速增长，平均增长率达4.07%。

（二）西宁市碳排放分析

根据前文中各统计量折算得出的西宁市碳排放总量，得到如图2柱状图所示的2006—2019年西宁市碳排放量。可以发现，在研究期内，西宁市碳排放量总体呈“凹”字形增长，主要体现在研究前期三年即2006、2007、2008，以及研究后期三年2017、2018、2019较其他居于中间的8年有更多的碳排放量，且后三年的碳排放量要远高于前三年的碳排放量，平均高出2001.182万吨，并在2019年达到研究期内的峰值，碳排放总值达到4009.707万吨。2009—2016年呈现小幅增长和小幅缩减趋势，平均碳排放量保持在745.163万吨。西宁市碳排放量虽在多个年段出现一定幅度的减少，但总体呈波动增长，这与西宁市的发展息息相关，也与青海省节能减排、保护生态的政策是相一致的。

图2折线图是西宁市2006—2019年的碳排放强度，碳排放强度是指单位GDP的二氧化碳排放量，一般而言，该指标会随着技术进步和经济增长而趋于下降。西宁市近14年的碳排放强度波动与碳排放波动相似，但2017、2018、2019这三年的碳排放强度远低于2006、2007、2008三年的碳排放强度，这也说明随着西宁经济的发展、技术的进步、节能减排力度的加大，碳排放強度有所降低。

三、模型结果分析

（一）平稳性检验

对于VAR模型而言，为避免在建模过程中由时间序列数据非平稳出现伪回归现象，需要对研究中用到的时间序列数据进行平稳性检验，确定单阶整数，本文采用ADF（Augmented Dickey-Fuller Tested，ADF）单位根检验法进行检验。

对西宁市城市建设用地扩张和碳排放两个研究变量进行对数处理，分别记为ΔLNL和ΔLNC。根据表3显示，水平情况下，p值分别为0.1449和0.2178，ADF统计量值对于任意临界值均小于其绝对值，即不能拒绝原假设并存在单位根，时间序列数据为非平稳。随后，对水平情况下的时间序列数据分别进行一阶差分，其P值分别为0.0109和0.0010，ΔLNL的ADF统计量绝对值大于5%临界值的绝对值，ΔLNC的ADF统计量绝对值大于任意临界值的绝对值，即拒绝原假设并通过了平稳性检验。所以一阶差分后的序列不存在单位根，时间序列数据为平稳，得出研究变量为一阶单整序列。

（二）构建VAR模型

在平稳性检验的基础上，进行模型滞后阶数的确定。根据表4中LR、FPE、AIC、SC和HQ标准准则中的集中选择，确定本研究的最优滞后阶数为1，即最终需要建立VAR（1）模型。

为保证后续的建模和分析过程具有实际意义，还需要对VAR模型进行稳定性检验，主要通过观察其特征根是否均小于1或是否均落在单位圆内进行判别。研究发现其特征根均落在单位圆内，即单位根都小于1，表明该模型通过稳定性检验。综上，可以进行模型构建。

1.Granger因果关系检验。需要通过Granger因果检验来确定研究变量之间的因果关系，如表5所示，对于LNL不是LNC的Granger原因的原假设下，P值为0.0422，即拒绝原假设，说明城市建设用地扩张是碳排放的Granger原因，即城市建设用地对碳排放有预测能力，可以解释为城市建设用地的扩张在一定程度上导致了碳排放的增加。相应地，碳排放不是城市建设用地扩张的Granger原因，碳排放对城市建设用地扩张没有预测能力，碳排放的增长不能成为建设用地无序扩张的理由。所以，探究的两个变量之间仅存在单项因果关系。

2.脉冲分析。为探究内生变量短期冲击对其他内生变量的冲击程度、冲击大小以及其他冲击特征，即对一个变量进行干扰，观察该变量是如何影响其他变量以及变量本身。本研究在基于城市建设用地扩张是碳排放的Granger原因下，继续对变量进行脉冲响应分析。得到（图3所示）相应变量的脉冲响应函数，其中滞后阶数最大为20，实线代表脉冲响应函数曲线，虚线代表双侧正负2倍标准差下的置信区域。

图3（a）可以看出，在对城市建设用地进行一个正冲击后，碳排放量呈现快速上升的增长态势，并且在第6期达到最高值0.158468后开始缓慢下降，影响周期比较长。这表明西宁市在经济发展水平较低、技术手段薄弱时期碳排放随着城市建设用地扩张而升高，在经济发展水平较高、技术水平增长时期碳排放随着城市建设用地的扩张而减小。所以在城市化快速发展进程中，如何控制城市建设用地扩张成为一个重要的问题。由于其造成碳排放的不稳定变化，且影响周期比较长，说明西宁市城市建设用地的控制发挥明显效果需要较长时间。图3（b）中碳排放对自身的反应比较敏感，在对碳排放进行一个正冲击后，碳排放量开始缓慢下降，并在第6期以后保持低位的负效应，总体而言影响周期较短。

3.方差分解分析。方差分解主要是在脉冲分析的基础上来探讨城市建设用地扩张该变量的结构冲击对碳排放以及碳排放自身冲击对本身变化的贡献率，即在总贡献中变量冲击所占比例大小。从图4可以看出，初期阶段，对西宁市碳排放的贡献率主要来源于其自身，并且随着期数的增加呈现大幅下落。但另一方面随着期数的增加，城市建设用地扩张对碳排放的贡献率逐步上升。两曲线在11期处交汇并趋于平缓，交汇后城市建设用地的扩张量对碳排放的贡献率高于其自身，贡献率稳定在54%以上。该结果也进一步验证了前期的研究，说明西宁市城市建设用地的扩张很大程度上影响着碳排放的产生，所以从城市化角度出发，控制西宁市城市建设用地向内填型方向扩张，避免外延型、飞地型的扩张方式，有利于碳减排事业的发展。

四、结论

通过建立西宁市2006—2019年城市建设用地扩张和碳排放两变量的VAR模型，分析西宁市碳排放和城市建设用地的因果关系及相互影响，得出如下结论：（1）西宁市城市建设用地在14年间呈现增长趋势，2011年以前增长缓慢，2011年后则呈现快速增长态势，平均增长率为4.07%。（2）西宁市碳排放总体呈“凹”字形增长，并在多个年份有一定程度的减少，2019年达到研究期内的峰值，碳排放总值达到4009.707万吨。（3）两个变量之间仅存在单项因果关系，说明西宁市城市建设用地的无序扩张在一定程度上导致了碳排放量的升高。（4）在初期阶段，西宁市城市建设用地的扩张对碳排放的影响较大且迅速，但在后期阶段影响趋于平稳，但总的影响周期比较长。（5）城市建设用地扩张对碳排放的贡献率逐渐升高并超过碳排放对自身的贡献率，贡献率稳定在54%以上。

研究结果表明，西宁市城市建设用地扩张会促使碳排放量呈现上升趋势。西宁市在承担青海省作为国家重要的生态安全屏障中起着举足轻重的作用，应在碳减排方面做出重要贡献，因此根据本文研究结论提出如下建议：（1）控制城市建设用地无序扩张。应当坚持走低碳城市化道路，严格控制城镇开发边界，控制边缘型和飞地型土地扩张方式，加大内填型城市扩张模式，实现城市土地集约利用。（2）优化产业结构和布局。以绿色GDP为发展目标，大力推推动产业升级转型，推进技术发展，扶持电力、煤炭、石油、天然气等重点领域利用可再生能源，从源头降低碳排放量。

参考文献：

［1］尹上岗，杨山，李在军.长三角地区生态城镇化空间格局及影响因素［J］.自然资源学报，2022（6）.

［2］李迅.“双碳”战略下的城市发展路径思考［J］.城市发展研究，2022（8）.

［3］YANG Z S，YANG H，WANG H.Evaluating urban sustainability under different development pathways：A case study of the Beijing-Tianjin-Hebei region［J］.Sustainable Cities and Society，2020（61）.

［4］孙慧宗，李久明.中国城市化与二氧化碳排放量的协整分析［J］.人口学刊，2010（5）.

［5］杨青林，赵荣钦，丁明磊，等.中国城市碳排放的空间格局及影响机制——基于285个地级市截面数据的分析［J］.资源开发与市场，2018（9）.

［6］ZENG L，SHI T M，HU Y M，et al.Change of construction land and trend prediction of carbon emission effect based on STIRPAT model［J］.Journal of Computational and Theoretical Nanoscience，2016（5）.

［7］余丽，周旭磊.碳达峰目标实现的国际经验及中国路径［J］.大连理工大学学报（社会科学版），2022（3）.

［8］崔学勤，王克，傅莎，等.2℃和1.5℃目标下全球碳预算及排放路径［J］.中国环境科学，2017（11）.

［9］董文超，赵健艾，张泽宜.最终需求拉动下的中国碳排放研究［J］.自然资源学报，2014（5）.

［10］SULLIVAN R，GOULDSON A，WEBBER P.Funding low carbon cities：local perspectives on opportunities and risks［J］.Climate Policy，2013（4）.

［11］陈迎.碳中和概念再辨析［J］.中国人口·资源与环境，2022（4）.

［12］郑德高，吴浩，林辰辉，等.基于碳核算的城市减碳单元构建与规划技术集成研究［J］.城市规划学刊，2021（4）.

［13］范秋芳，王劲草，王杰.城市空间结构演化的减排效应：内在机制与中国经验［J］.城市问题，2021（12）.

［14］舒心，夏楚瑜，李艷，等.长三角城市群碳排放与城市用地增长及形态的关系［J］.生态学报，2018（17）.

［15］金昱.国际大城市交通碳排放特征及减碳策略比较研究［J］.国际城市规划，2022（2）.

［16］COLLINS F.Inclusion of carbonation during the life cycle of built and recycled concrete：influence on their carbon footprint［J］.The International Journal of Life Cycle Assessment，2010（6）.

［17］AYDIN L，ACAR M.Economic impact of oil price shocks on the Turkish economy in the coming decades：A dynamic CGE analysis［J］.Energy Policy，2011（3）.

［18］张润森，濮励杰，文继群，等.建设用地扩张与碳排放效应的库兹涅茨曲线假说及验证［J］.自然资源学报，2012（5）.

［19］张思齐，陈银蓉.城市建设用地扩张与能源消耗碳排放相关效应［J］.水土保持研究，2017（1）.

［20］吴建新，郭智勇.基于连续性动态分布方法的中国碳排放收敛分析［J］.统计研究，2016（1）.

［21］任晓松，刘宇佳，赵国浩.经济集聚对碳排放强度的影响及传导机制［J］.中国人口·资源与环境，2020（4）.

［22］MARTíNEZ-ZARZOSO I，MARUOTTI A.The impact of urbanization on CO2 emissions：evidence from developing countries［J］.Ecological Economics，2011（7）.

作者简介：才仁卓玛（1996—），女，藏族，青海海晏人，青海民族大学经济与管理学院助教，研究方向为城市化与碳排放。

（责任编辑：王宝林）