王萱 崔佳

(哈爾濱師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150025)

生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)社會是人類生存與發(fā)展聯(lián)系最為緊密的2個系統(tǒng)[1]，作為人地關(guān)系的表現(xiàn)形式之一[2]，2大系統(tǒng)間存在彼此影響的耦合關(guān)系。二十大報告指出“推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展綠色化、低碳化是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)”[3]，表明我國將持續(xù)以綠色低碳驅(qū)動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。土地承載著人類的一切經(jīng)濟(jì)社會活動，探究土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系，對于進(jìn)一步促進(jìn)節(jié)能減排、實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要現(xiàn)實意義。

當(dāng)前對于土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究主要涉及以下2個方面。土地利用碳排放核算及影響因素分析。主要采用LMDI、STIRPAT模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PVAR模型等研究土地利用碳排放的影響因素[4，5]。經(jīng)濟(jì)發(fā)展多以GDP、人均GDP等指標(biāo)形式，或以經(jīng)濟(jì)發(fā)展的某一維度，如城鎮(zhèn)化、生態(tài)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域創(chuàng)新等，探究經(jīng)濟(jì)發(fā)展對土地利用碳排放中的效用。土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究。引入EKC模型、耦合、脫鉤[6，7]及Granger關(guān)系探究土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，其中耦合與解耦的廣泛運(yùn)用為本文提供理論基礎(chǔ)。

梳理相關(guān)研究成果發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究主要集中于土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展某一維度的影響，以及土地利用碳排放同經(jīng)濟(jì)增長的解耦關(guān)系，鮮少引入經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展這一綜合體系?；诖耍疚臉?gòu)建土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展綜合評價體系，研究東北三省地市間土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展2大體系的時空耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，為東北地區(qū)新發(fā)展格局下實現(xiàn)碳減排與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供一定的科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

東北地區(qū)幅員遼闊、資源豐富，包括黑龍江、吉林、遼寧3個省級行政區(qū)，下轄36個地級市，面積78.73萬km2，煤礦、石油等化石能源豐富，耕地、林地、草地覆蓋率較高。國務(wù)院確定的69個資源枯竭城市中東北地區(qū)高達(dá)20個，占比28.99%。東北地區(qū)作為傳統(tǒng)工業(yè)發(fā)展地區(qū)，長期對土地的不合理利用和對資源的過度消耗，建設(shè)用地利用效率普遍較低，能源消耗和碳排放問題嚴(yán)重，區(qū)域經(jīng)濟(jì)體系面臨結(jié)構(gòu)性、體制性問題，經(jīng)濟(jì)發(fā)展停滯不前。因此，把握土地利用碳排放和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系，及時調(diào)整區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，是實現(xiàn)區(qū)域綠色低碳轉(zhuǎn)型及高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。

土地利用相關(guān)數(shù)據(jù)來源于武漢大學(xué)[8]，選取2005—2020年土地利用遙感數(shù)據(jù)。社會經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)來源《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒，主要采用插值法和臨近年份補(bǔ)齊法填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)。

2 指標(biāo)體系構(gòu)建與研究方法

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1.1 土地利用碳排放

參考國內(nèi)外土地利用碳排放相關(guān)研究，基于東北三省土地利用現(xiàn)狀，運(yùn)用直接碳排放因子法和間接碳排放因子法核算包括耕地、林地、草地、水域、未利用地和建設(shè)用地6類土地利用類型的碳排放量。

耕地、林地、草地、水域、未利用地采用直接碳排放因子法，公式：

Et1=∑en=∑sn×δn

(1)

式中，Et1為土地利用碳排放總量；en為各類土地利用類型產(chǎn)生的碳排放量；Sn為各類土地利用類型的面積；δn為各類土地利用類型的碳排放系數(shù)，正數(shù)代表碳排放(碳源)，負(fù)數(shù)代表碳吸收(碳匯)。

建設(shè)用地碳排放主要是人類生產(chǎn)生活中的能源消耗活動所產(chǎn)生的碳排放量。由于地級市能源消費相關(guān)數(shù)據(jù)難以獲取，利用各省單位建設(shè)用地面積碳排放量，進(jìn)一步核算出各地級市建設(shè)用地碳排放量[9]。

Et2=∑Ei=∑Eni×θi×fi

(2)

式中，Et2為建設(shè)用地碳排放量；Ei為各類能源的碳排放量；Eni為各類能源的消費量；θi為各類能源轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)；fi為各類能源的碳排放系數(shù)。

我國碳排放總量持續(xù)上升，為有效衡量土地利用碳排放現(xiàn)狀，選取人均碳排放量、碳排放密度、碳排放強(qiáng)度3個指標(biāo)反映土地利用碳排放水平。

表1 土地利用碳排放系數(shù)表

2.1.2 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平評價體系

近年來，構(gòu)建科學(xué)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展多維度評價指標(biāo)體系成為研究熱點[10]。本文遵循新發(fā)展理念，構(gòu)建“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”5個維度的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價體系，運(yùn)用熵權(quán)-TOPSIS法評估東北地區(qū)各地級市高質(zhì)量發(fā)展水平[11]。

表2 各類能源折合標(biāo)煤系數(shù)和碳排放系數(shù)表

2.2 研究方法

2.2.1 熵權(quán)-TOPSIS

熵權(quán)-TOPSIS法是對傳統(tǒng)TOPSIS的改進(jìn)，熵權(quán)法的客觀賦值性能夠有效規(guī)避TOPSIS法加權(quán)規(guī)范矩陣構(gòu)造的權(quán)重缺陷，能夠?qū)崿F(xiàn)對于多目標(biāo)、多因素指標(biāo)體系的科學(xué)評價。

2.2.2 耦合協(xié)調(diào)度模型

“耦合”最早用于物理學(xué)領(lǐng)域，指系統(tǒng)間發(fā)生相互作用造成一定的影響，后廣泛用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域。耦合協(xié)調(diào)度模型可以用來量化并評估系統(tǒng)之間是否形成良好互動和健康發(fā)展。

(3)

(4)

式中，C表示系統(tǒng)間的耦合度；D為耦合協(xié)調(diào)度；T為土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展2個系統(tǒng)的綜合協(xié)調(diào)指數(shù)；U1、U2分別代表土地利用碳排放和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展2個子系統(tǒng)。參考相關(guān)研究劃分標(biāo)準(zhǔn)，將土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度D值劃分為(0.00～0.45]嚴(yán)重失調(diào)，(0.45～0.55]中度失調(diào)，(0.55～0.65]瀕臨失調(diào)，(0.65～0.75]初級協(xié)調(diào)，(0.75～0.85]良好協(xié)調(diào)，(0.85～1.00]優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)6個等級。

2.2.3 探索性空間數(shù)據(jù)分析

運(yùn)用Geoda對于耦合協(xié)調(diào)度D值進(jìn)行空間自相關(guān)和關(guān)檢驗，利用莫蘭指數(shù)(Moran’s I)探究東北地區(qū)市際間的土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)性的空間相關(guān)關(guān)系與空間集聚情況。

公式：

(5)

式中，I為莫蘭指數(shù)，通常I∈[-1，1]，I>0時表明地區(qū)間的土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度D值存在正相關(guān)性，存在空間集聚現(xiàn)象，I<0時則存在負(fù)相關(guān)性，空間上存在顯著差異，I=0即不存在空間相關(guān)性，空間上呈現(xiàn)隨機(jī)分布狀態(tài)。

表3 土地利用碳排放—經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系構(gòu)建

3 結(jié)果分析

3.1 土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的時空耦合分析

3.1.1 時序動態(tài)演進(jìn)

運(yùn)用核密度估計分析東北地區(qū)34個地市土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度的時序動態(tài)演進(jìn)特征，選用高斯核密度函數(shù)，選取2005年、2010年、2015年、2020年4個時間的截面數(shù)據(jù)，繪制核密度曲線圖。如圖1所示，核密度曲線明顯在x軸上向右移動，說明東北地區(qū)各市的耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)上升趨勢，土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)性增加。從分布態(tài)勢來看，曲線波峰高度持續(xù)升高，波峰寬度不斷縮小，無明顯拖尾，表明東北地區(qū)市際間差異呈收斂態(tài)勢。

圖1 2005—2020年土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度時序演變

3.1.2 空間格局演變

將東北34個地級市的2005年、2010年、2015年、2020年土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度D值結(jié)果，根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度類型劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行空間可視化，見圖2。從耦合協(xié)調(diào)度的時間變化來看，整體上，2005—2020年東北三省各市耦合協(xié)調(diào)平均水平明顯提高，從中度失調(diào)階段升級到初級協(xié)調(diào)階段，東北地級市土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)性呈現(xiàn)上升趨勢。

圖2 2005—2020年土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度空間演變格局

從耦合協(xié)調(diào)度的空間分布變化來看，2005—2020年市際間耦合協(xié)調(diào)度D值存在明顯差異，但區(qū)域差異逐漸縮小。其中，哈爾濱、長春處于較高的耦合協(xié)調(diào)水平，但盤錦一直處于失調(diào)狀態(tài)。2005年，東北三省土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度D值空間分布差異明顯。耦合協(xié)調(diào)度低值區(qū)以嚴(yán)重失調(diào)與瀕臨失調(diào)階段為主，主要分布于研究區(qū)西南部和東部，耦合協(xié)調(diào)度高值區(qū)分布于研究區(qū)的中部，其中，哈爾濱、沈陽、大連、長春、牡丹江等重要城市已實現(xiàn)初步協(xié)調(diào)。2010年，東北三省地市間的耦合協(xié)調(diào)度差異有所縮小，耦合協(xié)調(diào)度高值范圍向南北進(jìn)一步擴(kuò)大，形成以哈爾濱為中心，南北縱向的條狀高值區(qū)。嚴(yán)重失調(diào)范圍明顯縮小，僅剩松原、白城市，哈爾濱、長春、松花江從初級協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)橹屑墔f(xié)調(diào)。整體來看，耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)中部>東部>西部的分布態(tài)勢。2015年，松原、白城市從嚴(yán)重失調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)橹卸仁д{(diào)，哈爾濱、長春已經(jīng)上升至優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段，但松花江由中度協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)為初級協(xié)調(diào)。初級協(xié)調(diào)范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，處于初級協(xié)調(diào)及其以上等級的地級市達(dá)到15個，占比44.1%。2020年，耦合協(xié)調(diào)度地市間差異進(jìn)一步縮小，初級協(xié)調(diào)及其以上范圍覆蓋67.6%，以哈爾濱、長春為優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)中心帶動中部條狀高值地區(qū)耦合協(xié)調(diào)性進(jìn)一步加強(qiáng)，耦合協(xié)調(diào)低值區(qū)零星分布于研究區(qū)的西部以及西南部。

3.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析

為進(jìn)一步分析東北地區(qū)34個城市土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度空間集聚特征，計算全局Moran’s I值全局空間自相關(guān)情況。如表4所示，2005—2020年全局Moran’s I指數(shù)均為正值并呈現(xiàn)上升趨勢，通過10%水平上的顯著性檢驗，表明土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的耦合協(xié)調(diào)度D值存在明顯的空間正自相關(guān)性。

表4 2005—2020年耦合協(xié)調(diào)度空間集聚性

運(yùn)用局部空間自相關(guān)進(jìn)一步探究2005年、2020年土地利用碳排放—經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的空間集聚效應(yīng)。

如圖3所示，2020年相較于2005年空間集聚效應(yīng)加強(qiáng)，“高高”、“低低”型城市顯著增多。從空間分布上，“高高”型主要圍繞哈爾濱周邊地區(qū)，并呈現(xiàn)擴(kuò)散趨勢；“低低”型主要是鞍山、盤錦、營口等地市，集聚于研究區(qū)西南部。該地區(qū)為傳統(tǒng)老工業(yè)基地集中區(qū)，近年來由于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)化調(diào)整具有漸進(jìn)性與階段性，成為兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的低值區(qū)。

圖3 2005—2020年土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度空間集聚格局

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文通過構(gòu)建土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)分析框架，從時空演化視角探究2005—2020年東北地區(qū)土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平的時空演變格局與空間集聚狀況。研究發(fā)現(xiàn)：從耦合協(xié)調(diào)水平的總體演變特征來看，2005—2020年東北地區(qū)土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平隨時間推移明顯提升，整體趨于協(xié)調(diào)發(fā)展，但以初級協(xié)調(diào)階段為主。從時空動態(tài)特征來看，始終呈現(xiàn)相對集聚的空間分異特征，空間正相關(guān)性2013—2020年持續(xù)增強(qiáng)，空間集聚趨勢明顯增強(qiáng)。耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)中部>東部>西部>西南的空間分布態(tài)勢，且差距不斷縮小。

4.2 建議

東北三省各地市土地利用碳排放與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)存在較大發(fā)展空間，為進(jìn)一步提升區(qū)域發(fā)展的協(xié)調(diào)性與持續(xù)性，提出以下政策建議。因地制宜，統(tǒng)籌全局，構(gòu)建區(qū)域協(xié)同共治機(jī)制。發(fā)揮哈爾濱、長春、沈陽、大連等優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)城市的引擎作用，依托遼中南、哈長兩大城市群，進(jìn)一步推進(jìn)低碳發(fā)展戰(zhàn)略。求“質(zhì)”而非追“量”。抓住碳排放、碳中和發(fā)展機(jī)遇，推動區(qū)域綠色低碳化與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。深化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與結(jié)構(gòu)優(yōu)化，持續(xù)實施供給側(cè)漸進(jìn)式調(diào)整，支持新興綠色低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展，降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展對化石能源的依賴。嚴(yán)格管控土地利用，提高城市建設(shè)用地效率，保護(hù)林地、草地、濕地，保證碳匯用地的質(zhì)量與穩(wěn)定性，提升生態(tài)系統(tǒng)的固碳增匯作用。