張 苗，彭山桂，劉 璇

（1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 泰安 271018；2.天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072）

0 引言

碳達(dá)峰與碳中和“雙碳”目標(biāo)和2℃控溫目標(biāo)的設(shè)定，從研究問題來看是全球性的氣候應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，從實(shí)踐手段來看需要各行各業(yè)共同努力。這意味著不論是全球的不同國家，還是一個(gè)國家的不同行政單元，需要打破空間限制與行業(yè)隔閡，共促“雙碳”和控溫目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

土地作為最重要的自然資源之一，同時(shí)又是一切經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)的載體，發(fā)揮著重要的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、社會(huì)效應(yīng)和環(huán)境效應(yīng)。RCP2.6 情境［1］中，土地將成為21世紀(jì)的碳源，如何更好地開發(fā)利用土地成為減緩碳排放的突破口之一。土地集約利用作為增加土地經(jīng)濟(jì)供給的主要手段和經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑，由其帶來的碳排放效應(yīng)更值得關(guān)注。研究表明，土地集約利用和碳排放之間存在著長期均衡關(guān)系，明確兩者之間的關(guān)系有助于實(shí)現(xiàn)土地集約利用與碳排放的解耦發(fā)展，準(zhǔn)確解讀土地集約利用碳排放效應(yīng)特征可為建設(shè)零碳生態(tài)文明［2］和發(fā)展生態(tài)彈性提供科學(xué)依據(jù)。

土地利用碳排放效應(yīng)是指受人類社會(huì)干預(yù)以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、生態(tài)或社會(huì)功能的土地向大氣中釋放產(chǎn)生碳的過程、活動(dòng)和機(jī)制［3］。從現(xiàn)有研究來看，土地利用碳排放效應(yīng)分為自然碳排放效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)碳排放效應(yīng)和綜合碳排放效應(yīng)。其中：自然碳排放效應(yīng)聚焦于土地利用變化對(duì)土壤碳儲(chǔ)量和植被碳儲(chǔ)量的影響探討［4］；經(jīng)濟(jì)社會(huì)碳排放效應(yīng)包含但不限于城市用地?cái)U(kuò)張［5］、土地集約利用［6］、土地利用結(jié)構(gòu)變化［7］、土地利用強(qiáng)度差異［8］、土地城鎮(zhèn)化和土地財(cái)政［9］等土地利用過程對(duì)碳排放的影響；綜合碳排放效應(yīng)則是指以土地為載體產(chǎn)生的自然源和人為源碳排放總和［10］與土地利用的關(guān)系。社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)下的土地利用碳排放過程和機(jī)制更加復(fù)雜。從廣義分類來看，土地集約利用碳排放效應(yīng)屬于土地利用的經(jīng)濟(jì)社會(huì)碳排放效應(yīng)?，F(xiàn)有關(guān)于土地集約利用碳排放效應(yīng)的文獻(xiàn)主要集中于兩者關(guān)系的探討。從研究區(qū)域來看，以城市、城市群為主，如湖北省中心城市［6］、關(guān)中城市群［11］、京津冀城市群［12］等；從研究指標(biāo)來看，土地集約利用以建立綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為主，碳排放的測(cè)度則包括人均碳排放、地均碳排放和碳排放強(qiáng)度等代表指標(biāo)［12］；從研究方法來看，主要采用傳統(tǒng)計(jì)量分析方法檢驗(yàn)兩者之間的線性或非線性關(guān)系［11］；從研究結(jié)論來看，相對(duì)一致地認(rèn)為土地集約利用與碳排放之間存在長期均衡關(guān)系及EKC曲線關(guān)系，但由于碳排放選用的測(cè)度指標(biāo)差異，兩者之間的EKC曲線關(guān)系存在“倒U 型”和“倒N 型”的區(qū)別［12］。另外，已有研究表明土地集約利用和碳排放均具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性［13］，但現(xiàn)有文獻(xiàn)存在未考慮兩者空間互動(dòng)影響和研究區(qū)域樣本量較小導(dǎo)致研究結(jié)論的規(guī)律普適性較差等不足。本文的邊際貢獻(xiàn)主要有：一是采用1995—2018 年我國30 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)為樣本，基于空間互動(dòng)視角構(gòu)建空間面板模型，減少傳統(tǒng)計(jì)量分析結(jié)果的偏誤，以此得到更具有普適性的規(guī)律和全面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；二是借助空間模型有效區(qū)分土地集約利用對(duì)碳排放影響的直接效應(yīng)、溢出效應(yīng)和總效應(yīng)，準(zhǔn)確解讀兩者之間關(guān)系變化的內(nèi)在機(jī)制。

1 理論分析與研究假設(shè)

土地集約利用碳排放效應(yīng)具有增加碳源用地碳排放和維持碳匯用地碳吸收的雙重性。一是增加碳源用地碳排放。土地集約利用是指通過在單位土地面積上合理增加物資和勞動(dòng)投入，以提高土地收益的經(jīng)營方式［14］。實(shí)踐中，勞動(dòng)資本等要素主要投入在作為碳源用地的建設(shè)用地上，表現(xiàn)為容積率變大、人口密度增加等，促進(jìn)了建設(shè)用地碳排放。二是維持碳匯用地碳吸收。作為滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)建設(shè)用地需求的第二條路徑，土地集約利用有效減少了經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)用地的占用，避免了農(nóng)地非農(nóng)化，降低了生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部變化所導(dǎo)致的碳排放，抑制了作為碳匯的農(nóng)用地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)換［6］。同時(shí)，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和結(jié)構(gòu)變化，土地集約利用依次會(huì)經(jīng)歷勞動(dòng)資本、資本技術(shù)、結(jié)構(gòu)型和生態(tài)型集約類型的過渡轉(zhuǎn)變［6］。在資本集約階段，提升土地集約利用水平會(huì)引起建設(shè)物資和能源投入的增加，促進(jìn)碳源用地碳排放效應(yīng)更明顯；當(dāng)土地集約利用過渡到結(jié)構(gòu)型甚至生態(tài)型集約階段時(shí)，勞動(dòng)和資本等邊際報(bào)酬遞減要素不再追加，維持碳匯用地碳吸收效應(yīng)占主導(dǎo)，土地集約利用和碳排放將實(shí)現(xiàn)脫鉤發(fā)展。

在考慮土地集約利用體現(xiàn)土地資源所需要素規(guī)模變化的同時(shí)，還應(yīng)考慮到空間相關(guān)性引發(fā)的區(qū)域間知識(shí)、技術(shù)、資本和勞動(dòng)力等要素流動(dòng)產(chǎn)生的集聚現(xiàn)狀［15］。土地集約利用可通過要素的集聚對(duì)相鄰空間單元產(chǎn)生虹吸效應(yīng)和溢出效應(yīng)，進(jìn)而影響相鄰空間單元的碳排放。其中：虹吸效應(yīng)表現(xiàn)為減少相鄰空間單元?jiǎng)趧?dòng)資本等要素在建設(shè)用地上的投入，減少碳源用地碳排放；溢出效應(yīng)表現(xiàn)為同相鄰空間單元分享知識(shí)技術(shù)進(jìn)步，推進(jìn)碳減排進(jìn)程。需要說明的是，虹吸效應(yīng)帶來的相鄰空間單元的碳排放減少只是碳排放在不同區(qū)域間的轉(zhuǎn)移，從全局來看碳排放總量并未減少；知識(shí)技術(shù)溢出效應(yīng)帶來的碳排放減少是真正意義上的碳排放總量減少，能夠有效服務(wù)于雙碳目標(biāo)和控溫目標(biāo)。上述分析表明，土地集約利用對(duì)相鄰空間單元碳排放總體上表現(xiàn)為抑制效應(yīng)，且抑制效應(yīng)大小與土地集約利用所處階段有關(guān)?；谕恋丶s利用碳排放效應(yīng)的雙重性、土地集約利用水平的動(dòng)態(tài)變化特征，以及存在空間要素聚集效應(yīng)和溢出效應(yīng)的可能性，本文提出以下研究假設(shè)：土地集約利用與碳排放之間存在“倒U 型”曲線關(guān)系。即，隨著土地集約利用水平提高，碳排放表現(xiàn)出先上升后下降的變化趨勢(shì)；同時(shí)，土地集約利用對(duì)碳排放的影響存在空間溢出效應(yīng)。

2 研究設(shè)計(jì)與變量說明

2.1 模型設(shè)計(jì)與檢驗(yàn)

傳統(tǒng)計(jì)量模型忽略了用來識(shí)別空間單元之間交互關(guān)系的空間效應(yīng)，因此本文選擇空間計(jì)量面板模型。常用的空間面板模型有空間杜賓模型（SDM）、空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SLX），而空間杜賓模型可以在不同系數(shù)設(shè)定條件下變形為上述模型，能夠同時(shí)考慮空間滯后被解釋變量和空間滯后解釋變量對(duì)被解釋變量的影響，有效捕捉不同來源所產(chǎn)生的外部性和溢出效應(yīng)［16］。因此，本文通過構(gòu)建空間杜賓模型來進(jìn)行檢驗(yàn)與分析：

式中：Y 為被解釋變量，即碳排放；X 為解釋變量，包括核心解釋變量土地集約利用和所有控制變量；W 為空間權(quán)重矩陣；c 為常數(shù)項(xiàng)；ρ為空間回歸系數(shù)；β和γ為待估計(jì)的常數(shù)回歸參數(shù)向量；δ為地區(qū)固定效應(yīng)；θ為時(shí)間固定效應(yīng)；ε為存在空間相關(guān)性的誤差項(xiàng)；λ為系數(shù)。不同模型間的轉(zhuǎn)換參考Lesage等［17］的相關(guān)研究。

根據(jù)Tobler 地理學(xué)第一定律，任何事物與周圍事物之間均存在聯(lián)系，而距離較近的事物總比距離較遠(yuǎn)的事物聯(lián)系更為緊密［18］。由于地理相鄰權(quán)重矩陣假定相鄰兩個(gè)地區(qū)的關(guān)聯(lián)程度相同，因此難以反映不同地區(qū)間碳排放競(jìng)爭的空間依賴程度?；诳臻g不相鄰地區(qū)也存在要素流動(dòng)的客觀情況，本文根據(jù)經(jīng)緯度坐標(biāo)計(jì)算的各省會(huì)城市的地理距離平方的倒數(shù)構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，以此反映鄰近關(guān)系隨距離衰減的本質(zhì)屬性。地理距離空間權(quán)重矩陣為：

式中：dij表示基于經(jīng)緯度坐標(biāo)計(jì)算的各省會(huì)城市的地理距離。

本文采用極大似然估計(jì)方法對(duì)空間計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)［19］，同時(shí)根據(jù)Lesage等［17］的偏微分方法將解釋變量對(duì)被解釋變量的空間效應(yīng)分解成直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，具體可用以下公式推導(dǎo)：

式中：（I -ρW）-1＝ I ＋ρW ＋ρ2W2＋ρ3W3＋…；I 為n × n 的單位陣；其他變量含義同式（1）。進(jìn)一步，X 的偏導(dǎo)數(shù)表示如下：

對(duì)公式（4）求對(duì)角線元素均值，可測(cè)度土地集約利用水平變化導(dǎo)致的平均直接效應(yīng)，用于反映土地集約利用水平變化對(duì)本省碳排放的影響；對(duì)公式（4）求非對(duì)角線元素均值，可測(cè)度土地集約利用水平變化導(dǎo)致的平均間接效應(yīng)，用于反映土地集約利用水平變化對(duì)鄰省碳排放的影響，即溢出（間接）效應(yīng)?？傂?yīng)則由直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和來表示。

2.2 變量選取與數(shù)據(jù)說明

采用地均碳排放量（CE）作為被解釋變量碳排放的量化指標(biāo)，具體含義為：碳排放總量與建成區(qū)面積之比（單位：萬t/km2）。其中，碳排放總量根據(jù)能源標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)和IPCC提供的碳排放系數(shù)，利用煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣8 種能源消費(fèi)量來計(jì)算［20］，計(jì)算公式為：

式中：TCE 為碳排放總量；k 為各能源種類；Ek為能源的消費(fèi)量；SCCk為各種能源的折標(biāo)煤系數(shù)；CEFk為《IPCC（2006）》提供的碳排放系數(shù)。

以土地集約利用水平作為核心解釋變量。土地集約利用評(píng)價(jià)不僅是土地集約利用研究領(lǐng)域的核心問題，也是政府部門對(duì)土地利用效益進(jìn)行評(píng)估的重要手段。從學(xué)術(shù)研究來看，以建立綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系評(píng)價(jià)為主［21］；從國家出臺(tái)的相關(guān)政策及規(guī)程來看，主要通過極值法或理想值法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算集約利用指數(shù)［22］。土地集約利用內(nèi)涵在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段具有異質(zhì)性，難以遵循統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，本文借鑒已有研究［23-26］，從投入強(qiáng)度和產(chǎn)出效益兩個(gè)方面構(gòu)建綜合指標(biāo)體系來測(cè)算土地集約利用水平。采用MATLAB 軟件（1—9 尺度成對(duì)比較法）計(jì)算權(quán)向量并作一致性檢驗(yàn)（CR ＝0.0959≤0.1），確定11 個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，具體見表1。

表1 土地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of intensive land use

采用極差標(biāo)準(zhǔn)化法消除上述指標(biāo)量綱、數(shù)量級(jí)和正負(fù)作用的關(guān)系，將各指標(biāo)數(shù)據(jù)值量化在0—1 之間，計(jì)算公式如下：

式中：LUIP為省份P 的土地集約利用水平；Wi為第i 個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；Sip為省份P 的第i 個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值；I 為總指標(biāo)數(shù)。

由表2 可知：①從時(shí)序看，2013—2015 年為一個(gè)時(shí)間段節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之前各省級(jí)地區(qū)土地集約利用水平呈增長趨勢(shì)，節(jié)點(diǎn)之后增長不明顯甚至出現(xiàn)下降，這與2014 年來我國經(jīng)濟(jì)增長速度放緩至2015 年提出供給側(cè)改革，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長“軟著陸”以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，造成土地集約利用水平評(píng)價(jià)相關(guān)的資本、勞動(dòng)力、土地、技術(shù)等要素指標(biāo)變動(dòng)有關(guān)，意味著調(diào)整階段結(jié)束后，土地集約利用水平會(huì)有階段變化和結(jié)構(gòu)提升。②從均值和中位數(shù)看，31 個(gè)省份1995—2018年土地集約利用水平均值為0.277，中位數(shù)為0.276，而中部、西部和東北地區(qū)共計(jì)21 個(gè)省份的土地集約利用水平均值小于等于全國水平和中位數(shù)值，表明我國多數(shù)省份的土地集約利用水平較低。③從地區(qū)差異看，土地集約利用水平排名由高到低依次為：東部＞中部＞西部＞東北，且僅有東部地區(qū)省份高于全國平均水平。

表2 土地集約利用水平測(cè)度值Table 2 Calculation results of intensive landuse

（續(xù)表2）

就控制變量而言，Aller等［27］綜合了近期大量關(guān)于CO2排放決定因素文獻(xiàn)的研究結(jié)果，利用貝葉斯模型平均法識(shí)別出模型不確定性中最穩(wěn)健的人均CO2排放決定因素，主要包括人均GDP、化石燃料在能源消耗中的比重、城市化、工業(yè)化、民主化、貿(mào)易的間接效應(yīng)和政治極化等。在現(xiàn)有的碳排放影響因素的研究中，幾乎國內(nèi)外所有學(xué)者都將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)納入碳排放影響因素的考慮之中，并認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是減少碳排放的有效措施之一［28］。以上述結(jié)果為參照，選取經(jīng)濟(jì)水平、城市化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開放程度、能源強(qiáng)度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、市場(chǎng)化程度8 個(gè)變量作為影響碳排放的控制變量，避免因遺漏變量導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)偏差問題。具體變量說明及指標(biāo)設(shè)計(jì)如表3 所示。

表3 控制變量說明及指標(biāo)設(shè)計(jì)Table 3 Indicator description and design of control variables

數(shù)據(jù)來源主要包括《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（1996—2019）、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》（1996—2019）、《中國國土資源年鑒》（1996—2012）、《中國國土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》（2013—2018）、《中 國 環(huán) 境 統(tǒng) 計(jì) 年 鑒》（1998—2018）、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（1996—2019）、《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2006—2018）和各省份《土地利用總體規(guī)劃（1997—2010、2006—2020）等。個(gè)別指標(biāo)存在少數(shù)年份數(shù)據(jù)缺失情況，采用移動(dòng)平均法補(bǔ)齊缺失值。以貨幣計(jì)量的變量均以1995 年價(jià)格指數(shù)為基期進(jìn)行可比化處理，以消除價(jià)格影響。由于西藏自治區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺(tái)灣地區(qū)能源平衡表缺失，導(dǎo)致碳排放數(shù)據(jù)無法測(cè)算，因此本文以我國30 個(gè)省份為研究區(qū)域。上述各變量描述性統(tǒng)計(jì)值見表4。

表4 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)值Table 4 Descriptive statistics of variables

3 結(jié)果及分析

3.1 模型設(shè)定與檢驗(yàn)

在對(duì)上述空間面板模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)之前，首先根據(jù)表5 中LM統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量來判斷是否選擇空間模型［31］，4 組統(tǒng)計(jì)量有3 組顯著性拒絕原假設(shè)，表明空間滯后模型和空間誤差模型可能同時(shí)存在［17］；其次，根據(jù)Wald和LR統(tǒng)計(jì)量來選擇合適的空間模型形式，第一組Wald test（SAR）、LR test（SAR）和第二組Wald test（SEM）、LR test（SEM）檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量同時(shí)拒絕原假設(shè)，確定空間模型形式為空間杜賓模型；最后，Hausman 檢驗(yàn)在1%水平上顯著拒絕原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型的參數(shù)估計(jì)。綜上，本文采用固定效應(yīng)的空間面板杜賓模型進(jìn)行分析。

表5 空間計(jì)量模型設(shè)定檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 Test results of spatial econometric model

3.2 模型結(jié)果估計(jì)與空間效應(yīng)分解

根據(jù)模型設(shè)定檢驗(yàn)結(jié)果，構(gòu)建空間杜賓模型，并具體分為空間固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和時(shí)空雙固定效應(yīng)3 種參數(shù)估計(jì)形式，具體參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表6所示。

在3 種固定效應(yīng)估計(jì)下：一是被解釋變量地均碳排放空間滯后項(xiàng)ρCE均顯著為負(fù)；二是核心解釋變量土地集約利用水平一次項(xiàng)和二次項(xiàng)系數(shù)均在1%水平上通過顯著性檢驗(yàn)且系數(shù)方向未發(fā)生明顯的改變，同時(shí)其他變量系數(shù)與顯著性檢驗(yàn)均未發(fā)生明顯改變，說明模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果具備一定的穩(wěn)健性。在3 種固定效應(yīng)估計(jì)中，時(shí)空雙固定效應(yīng)模型擬合優(yōu)度（R2）和對(duì)數(shù)似然值（log - likelihood）最大，且Sigma2也最?。?9］，故應(yīng)選擇時(shí)空雙固定效應(yīng)空間杜賓模型作為最終分析模型?？紤]到基于原始數(shù)據(jù)中心化的極大似然估計(jì)結(jié)果可能存在偏誤，采用轉(zhuǎn)換估計(jì)法對(duì)時(shí)空雙固定效應(yīng)的初始估計(jì)結(jié)果進(jìn)行偏誤矯正［32］。由表6 可知，地均碳排放的空間滯后項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，碳排放的空間溢出效應(yīng)表現(xiàn)為抑制鄰省碳排放，從滯后項(xiàng)系數(shù)來看，鄰省的地均碳排放下降每1 個(gè)百分點(diǎn)，將導(dǎo)致本省地均碳排放上升0.232個(gè)百分點(diǎn)。因此，各省份之間碳排放存在顯著的負(fù)向互動(dòng)影響，未能表現(xiàn)出協(xié)同碳減排的良性循環(huán)格局，反而呈現(xiàn)“零和博弈”的特點(diǎn)。原因解釋為：要素聚集效應(yīng)導(dǎo)致生產(chǎn)要素在某一省份的高度集中引發(fā)了本省更多的碳排放，但對(duì)鄰近省份來說則起到了減少生產(chǎn)要素投入而帶來的碳減排效應(yīng)。地均碳排放增減是碳排放量在不同省份之間轉(zhuǎn)移的結(jié)果，目前我國各個(gè)省份還處于實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰階段進(jìn)程中。

表6 空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果Table 6 Estimation results of the spatial Durbin model

空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果表明省際之間碳排放存在顯著的互動(dòng)影響，且本省的碳排放影響因素會(huì)通過空間溢出效應(yīng)影響鄰省的碳排放，打破了個(gè)體相互獨(dú)立的研究假設(shè)，因此解釋變量系數(shù)并不直接表示邊際效應(yīng)，傳統(tǒng)的非空間模型解釋系數(shù)的方法不適用。本文通過空間計(jì)量分析中的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)來定量分析土地集約利用與碳排放的關(guān)系，具體空間效應(yīng)分解結(jié)果如表7 所示。從表7可知：①從直接效應(yīng)來看，土地集約利用水平的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)均在1%水平上通過顯著性檢驗(yàn)，前者系數(shù)為正，后者系數(shù)為負(fù)，驗(yàn)證了土地集約利用與地均碳排放之間存在“倒U 型”曲線關(guān)系。拐點(diǎn)閾值為0.721，結(jié)合表2 土地集約利用水平值可知，所有省份均低于0.721，表明當(dāng)前階段我國省級(jí)層面土地集約利用直接碳排放效應(yīng)表現(xiàn)為土地集約利用水平提升會(huì)促進(jìn)本省的地均碳排放量增加。②從間接效應(yīng)來看，土地集約利用水平的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)未通過顯著性檢驗(yàn)，但一次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，意味著土地集約利用還未對(duì)鄰近省份的碳排放表現(xiàn)出顯著的抑制效應(yīng)，土地集約利用的碳減排溢出效應(yīng)不明顯。上述結(jié)果應(yīng)考慮到目前我國省級(jí)層面土地集約利用水平整體偏低，土地集約利用因勞動(dòng)資本要素虹吸效應(yīng)和技術(shù)知識(shí)溢出效應(yīng)帶來的抑制鄰近空間單元碳排放的效果并不明顯，進(jìn)一步地提高土地集約利用水平，有利于發(fā)揮土地集約利用碳減排的空間溢出效應(yīng)。③從總效應(yīng)來看，土地集約利用水平的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)均在1%水平上通過顯著性檢驗(yàn)，前者系數(shù)為正，后者系數(shù)為負(fù)，表明土地集約利用與地均碳排放之間存在“倒U 型”曲線關(guān)系具備一定的穩(wěn)健性。拐點(diǎn)閾值為0.573，多數(shù)省份低于這個(gè)閾值，表明當(dāng)前階段我國省級(jí)層面土地集約利用總碳排放效應(yīng)表現(xiàn)為提升土地集約利用水平會(huì)促進(jìn)全域碳排放總量的增加。

表7 空間效應(yīng)分解結(jié)果Table 7 Decomposition of spatial effect

控制變量：①城市化直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)在1%水平上分別顯著為正和負(fù)，意味著城市化的提升能夠促進(jìn)本省碳排放和通過空間溢出效應(yīng)抑制鄰省碳排放。②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)均在1%水平上顯著為負(fù)，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)既表現(xiàn)出對(duì)本省碳排放的抑制效應(yīng)也表現(xiàn)出促進(jìn)鄰省碳減排的正向溢出效應(yīng)。③經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的直接效應(yīng)一次項(xiàng)和二次項(xiàng)分別顯著為正和負(fù)，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間同樣存在“倒U 型”曲線關(guān)系。④對(duì)外開放程度的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)分別在1%和10%水平上顯著為正和負(fù)，表明本省對(duì)外開放程度的提升促進(jìn)了本省的碳排放，但發(fā)揮了抑制鄰省碳排放的正向溢出效應(yīng)。⑤能源強(qiáng)度的直接效應(yīng)在1%水平上顯著為正，溢出效應(yīng)不明顯，表明降低本省的能源強(qiáng)度有利于促進(jìn)本省碳減排。⑥能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、市場(chǎng)化程度的直接效應(yīng)均顯著為負(fù)，溢出效應(yīng)不明顯，表明上述因素的改進(jìn)均有利于促進(jìn)本省碳減排?？傮w來說，控制變量對(duì)碳排放的影響作用與已有研究結(jié)論［27］基本一致。

同時(shí)，比較土地集約利用與地均碳排放“倒U型”曲線關(guān)系的兩個(gè)拐點(diǎn)閾值，總效應(yīng)的拐點(diǎn)閾值小于直接效應(yīng)，表明土地集約利用水平提升到一定程度會(huì)首先表現(xiàn)出對(duì)全域碳排放的抑制效應(yīng)，繼續(xù)提升才能實(shí)現(xiàn)本省土地集約利用與地均碳排放的解耦發(fā)展。拐點(diǎn)值出現(xiàn)大小差異的原因主要在于：某省土地集約利用水平提升過程中對(duì)本省碳排放的促進(jìn)效應(yīng)和鄰省碳排放的抑制效應(yīng)，兩者的正負(fù)綜合效應(yīng)即為土地集約利用對(duì)全域碳排放的總效應(yīng)。因此，總效應(yīng)先于直接效應(yīng)到達(dá)“倒U 型”曲線的拐點(diǎn)，也反映出土地集約利用的溢出效應(yīng)不能忽略。總體上來說，上述結(jié)果驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)：土地集約利用與碳排放之間存在著“倒U 型”曲線關(guān)系，隨著土地集約利用水平提高，表現(xiàn)出碳減排的空間溢出效應(yīng)。

最后，本文采用最常用的二值空間權(quán)重矩陣替代采用的地理距離矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。即，當(dāng)兩地區(qū)地理鄰接時(shí)，Wij＝1；非地理鄰接時(shí)，Wij＝0。研究結(jié)果均未發(fā)生明顯改變，驗(yàn)證了本模型研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

本文采用1995—2018 年我國30 個(gè)省份數(shù)據(jù)，在綜合測(cè)度土地集約利用水平基礎(chǔ)上建立了空間面板模型，基于空間互動(dòng)視角分析了土地集約利用的碳排放效應(yīng)。主要結(jié)論如下：①我國省際之間地均碳排放存在顯著負(fù)向互動(dòng)影響，表現(xiàn)為鄰省的地均碳排放每下降1 個(gè)百分點(diǎn)，將導(dǎo)致本省份地均碳排放上升0.232 個(gè)百分點(diǎn)。省際之間未表現(xiàn)出協(xié)同碳減排的良性循環(huán)格局，而是因要素集聚效應(yīng)導(dǎo)致的碳排放在不同省份之間轉(zhuǎn)移帶來的省際之間碳排放增減的表象。從全局來看，碳排放總量并未減少，我國仍處于實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”階段進(jìn)程中。②我國省際層面土地集約利用與地均碳排放之間存在“倒U 型”曲線關(guān)系，隨著土地集約利用水平提升和階段變化，兩者之間將實(shí)現(xiàn)解耦發(fā)展。當(dāng)前，我國多數(shù)省份土地集約利用水平較低，從空間效應(yīng)來看，土地集約利用直接效應(yīng)表現(xiàn)為土地集約利用水平提升會(huì)促進(jìn)本省的地均碳排放量增加，土地集約利用總效應(yīng)表現(xiàn)為土地集約利用水平的提升會(huì)導(dǎo)致全域碳排放總量的增加。同時(shí)，考慮到土地集約利用碳排放直接效應(yīng)“倒U型”拐點(diǎn)閾值大于總效應(yīng)“倒U 型”拐點(diǎn)閾值，提升土地集約利用水平將有利于發(fā)揮土地集約利用碳減排的空間溢出效應(yīng)。

4.2 啟示

基于上述結(jié)論，為政府通過土地調(diào)控來促進(jìn)碳減排本文提出以下政策啟示：①土地集約利用碳排放的直接效應(yīng)和總效應(yīng)均表明土地集約利用與碳排放之間存在“倒U型”曲線關(guān)系，在當(dāng)前多數(shù)省份土地集約利用水平較低的情形下，大力挖潛各省份土地集約利用潛力，促進(jìn)土地集約利用階段轉(zhuǎn)型，將有利于跨越“倒U型”曲線拐點(diǎn)，發(fā)揮土地集約利用碳減排效應(yīng)。建議政府部門將土地集約利用水平拐點(diǎn)閾值作為確定近遠(yuǎn)期國土空間開發(fā)強(qiáng)度的參考依據(jù)之一，以助力各省份碳達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。②提高土地集約利用水平和減少碳排放應(yīng)采取區(qū)域聯(lián)動(dòng)機(jī)制。地均碳排放的空間溢出效應(yīng)表明一個(gè)省份地均碳排放的增加會(huì)導(dǎo)致鄰省的碳排放減少，鄰近省份間競(jìng)合關(guān)系帶來的集聚、虹吸、溢出等空間效應(yīng)使得每個(gè)省份都不是孤立的單元，各省份在發(fā)揮本地優(yōu)勢(shì)積極減排的同時(shí)不能不顧實(shí)際情況盲目攀比，更不能以鄰為壑，而各省份之間協(xié)調(diào)出臺(tái)提升土地集約利用水平和碳減排舉措將起到事半功倍的效果，有利于鄰近空間單元聯(lián)手加快實(shí)現(xiàn)碳減排和提高土地集約利用水平，助推我國力爭2060 年前實(shí)現(xiàn)“碳中和”的總目標(biāo)和土地資源的可持續(xù)利用。