中国建设用地增长对碳排放的影响

毛熙彦 林 坚 蒙吉军，3

(1.北京大学城市与环境学院，北京100871;2.北京大学深圳研究生院，广东深圳518055;3.教育部地表过程分析与模拟重点实验室，北京100871)

中国建设用地增长对碳排放的影响

毛熙彦1，2，3林 坚1蒙吉军1，3

(1.北京大学城市与环境学院，北京100871;2.北京大学深圳研究生院，广东深圳518055;3.教育部地表过程分析与模拟重点实验室，北京100871)

碳排放是一个受多因素综合影响的过程，受人类活动影响较大的建设用地亦是因素之一。本文通过分析中国1996－2007年建设用地与碳排放的变化，在扩展KAYA恒等式的基础上，基于LMDI分解法，探讨了12年间中国建设用地对碳排放增长的影响，以及不同省份间所存在的差异。结果表明:中国的碳排放以2001年为拐点，呈现稳中有降到快速增长的两阶段变化，空间上则呈现出东高西低格局，环渤海地区为全国碳排放高值地区。LMDI分解结果显示建设用地对碳排放增长存在正向影响，且省际间差异突出，影响较为显著的地区集中在东部、南部沿海地区，新疆和青海也较为明显，其他地区普遍较弱;导致上述差异的主要原因在于各省份经济发展、建设用地的正向作用和能源强度的负向作用之间存在贡献程度的强弱差异及抵消效应。从建设用地控制角度开展碳减排，不同地区将存在效率差异，对于能源强度的抑制作用相对饱和的省份可能有效。

碳排放;建设用地;LMDI分解法;省际差异

工业革命以来，随着现代工业的迅速发展、化石燃料的大量消耗、城市化进程的不断推进、人类生活方式与观念的改变等都迅速地改变着自然界原本的平衡。人类活动强度的骤然改变致使碳排放量的迅速变化，打破了碳循环原有的平衡，成为气候变化的重要原因之一。碳排放是一个受多因素综合影响的过程。在影响碳排放的众多因素中，如太阳活动变化和海洋的作用等是人类无法干预的部分，而土地利用和大气气溶胶浓度变化与人类活动密切相关，且二者与城市化的过程密切交织［1］。站在人类活动的视角，不同学者从经济［2－8］、能源［3，8－11］、人口［5，12］、产业［4，13］、土地利用［16－17］等方面进行研究。其中，有关经济、人口、产业影响的研究结论比较一致，即认为:经济增长是碳排放总量增加的关键因素;人口规模的扩张对于碳排放也有正向影响;产业结构调整现阶段对我国的影响还不明显;而能源角度的研究量多面广，样本选择也存在差异，结论呈多样化，但较多结论趋向于能源结构调整、能源效率提高对碳排放有不同程度的抑制作用。从已有的研究看，结合经济、能源和人口因素的讨论较为深入，而基于土地利用角度的探讨较少。改革开放以来，我国城市化与工业化进程的快速推进，基础设施建设和城乡经济发展的用地需求日益上升，建设用地总量呈现出快速增长的态势。由于建设用地是承载各类社会、经济活动的最主要用地，因此建设用地增长意味着其所承载的各类生产建设活动的增加，也暗含着不同土地利用方式的相互转变，二者均直接或间接影响碳排放变化。因此，在考虑碳排放的影响因素中，建设用地的变化是重要的影响因素之一，且与经济、人口等因素相互作用、相互联系，不能忽视其作用。

由于碳排放问题的综合性和复杂性，加之中国区域差异显著，不同地区所面临的碳排放问题与适合的应对措施也不尽相同，研究中国的碳排放问题不仅要从全国层面进行分析，也需要重视区域间的差异化特征，为合理实现低碳提供依据。因此，本文以中国1996－2007年间的碳排放和建设用地变化状况作为样本，分析12年间的建设用地变化对碳排放的具体影响以及不同省份间的差异，力求从时间和空间、整体和局部等角度探讨中国建设用地增长对碳排放所产生的影响。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本文研究时间尺度为1996－2007年，空间单元为中国内地的30个省、市、自治区(未含西藏①)。数据主要来源于《中国统计年鉴》(1997－2008)和《中国能源统计年鉴》(1997－2008)，建设用地相关数据来源于国土资源部历年全国土地利用变更调查数据②。

1.2 研究方法

目前，碳排放影响因素研究的方法可分为两类:一是分解分析，通过结构分解或指数分解确定各指标的增量份额，以解释碳排放的变化特征与作用机理;二是回归分析，利用各类模型与分析方法，对碳排放与影响因素进行比较，探讨碳排放与影响因素之间的相互作用。分解分析其实质是将碳排放表达为各影响因素的乘积，然后根据不同的权重确定方法，将碳排放的变化分解到各个不同的因素中去。

1.2.1 基于能源的碳排放量估算

本文对CO2排放总量的估算基于各种能源消费所导致的CO2排放量之和。其基本公式为:

C= δf·Ef+ δ0·E0+ δg·Eg

其中，δf、δ0、δg分别表示煤炭、石油、天然气的排放系数;Ef、E0、Eg则分别表示煤炭、石油、天然气消费的标准煤量;C表示碳排放总量。其中，煤炭、石油、天然气消费的标准煤当量采用了《中国能源统计年鉴》(1997－2008)中的数据，而煤炭(0.747 6)、石油(0.582 5)、天然气(0.443 5)的碳排放系数来自国家发展和改革委员会能源研究所2003年发布的《中国可持续发展能源暨碳排放情景分析综合报告》［18］。

1.2.2 对KAYA恒等式的扩展及LMDI分解

1989年，Yoichi Kaya提出了结构简单、便于操作的KAYA恒等式，将碳排放与能源、经济和人口三个因素联系在一起［19］。随着分解研究的不断发展，KAYA恒等式也相应地进行了扩展，将碳排放依次分解为了碳排放系数、能源比重、单位GDP能耗、人均GDP以及人口总量5个方面，即:

其中，C代表碳排放量;i代表不同类型的能源;E代表能源消费量;Y代表国内生产总值;P则代表人口总量。由此将碳排放的影响因素纳入到统一的式子中，并将碳排放分解为能源碳排放因子、能源结构、能源强度、经济发展和人口总量5个方面。

为考察建设用地总量的变化对碳排放的影响，将建设用地纳入整体影响因素体系中，对式(1)进行扩展，引入建设用地，如下式所示:

其中，L代表建设用地总量;e代表能源碳排放因子;S代表能源结构;I代表能源强度;G代表经济发展;ρ代表人口密度变化;其余的变量涵义均如式(1)。因此，式(2)将碳排放分解为能源碳排放因子、能源结构、能源强度、经济发展、人口密度以及建设用地总量6个方面的影响。

在分解分析的过程中，时间序列尺度上各因素的权重确定的方法有Laspeyres指数法、简单平均迪氏分解法(SAD)、对数平均权重迪氏分解法(LMDI)和适应性权重迪氏分解法(AWD)等［20］。由于 LMDI分解法较之Laspeyres指数法和简单平均迪氏分解法(SAD)其分解没有残差，而与AWD相比相对简单易行，为此，本文选择LMDI分解法对两期之间的碳排放变化进行分解。

首先根据扩展后的恒等式，考虑将碳排放变化分解为形如式(3)的形式:

ΔC=Ct2－Ct1

=ΔCe+ΔCS+ΔCI+ΔCG+ΔCρ+ΔCL(3)

其中，ΔCe表示排放因子变化产生的碳排放量变化;ΔCS表示能源结构变化产生的碳排量变化;ΔCI表示能源强度变化产生的碳排放量变化;ΔCG表示经济总量变化产生的碳排放量变化;ΔCρ表示人口密度变化产生的碳排放量变化;ΔCL表示建设用地总量变化产生的碳排放量变化。为实现形如式(3)的分解方式，先假设:

其中，由于e为排放因子为常数，因而ΔCe=0。ΔCt代表的是在两期碳排放变化中，不同影响因素引发的变化量。

根据以上各式，不但可以分析建设用地对于碳排放过程的作用强度，同时还能够与其他影响因素进行量化比较，全面考虑建设用地对于碳排放的作用。而要比较不同省区之间建设用地对碳排放的作用，则需要消除省际碳排放变化的差异，为此进行归一化处理，定义影响因素贡献率为:

其中，rt表示某影响因素对碳排放变化的贡献率;ΔCt表示基于LMDI分解的某影响因素对碳排放变化的贡献部分;t包括能源结构S、建设用地L、经济发展G、人口密度ρ和能源强度I。

2 结果与分析

2.1 中国1996－2007年碳排放与建设用地总量变化

1996－2007年期间，中国碳排放总量呈现出两个显著的特点:一是总体呈现上扬态势，二是阶段性特征显著(图1)。碳排放总量由1996年的9.35×108t增长到2007年的2.04×109t，增长了2.14倍，年平均增长率达到7.2%。其中，以2001年为拐点，1996－2001年为相对平稳阶段，碳排放总量呈现稳中有降、平稳推进的态势，年变化率保持在0.1%左右;2001－2007年为快速增长阶段，碳排放总量突破1×109t，年均增长率迅速增大，至2004年碳排放总量年增长率高达16.3%，为期间最大值。虽在2004之后年增长率有所降低，但仍然保持以高于10%的速率增长。

图1 中国1996－2007年碳排放总量与建设用地总量变化Fig．1 Change of carbon dioxide emissions and construction land in China during 1996－2007

对比1996－2007年中国碳排放总量与建设用地总量的变化，可以发现二者均呈现总体上扬的趋势。建设用地总量从1996年的2.91×105km2增长到2007年的3.26×105km2，增长了1.12倍，年均增长率约为1%。不过，碳排放总量的变化呈现出显著的阶段性特征，而建设用地总量的变化则较为均匀，呈现持续增长的态势，且增长幅度较为平稳。考察二者之间的相关性，发现碳排放总量与建设用地总量之间的Pearson相关系数①为0.958，表现出高度的正相关关系，建设用地总量的变化极有可能影响着碳排放总量的变化。

从各省份的变化情况来看，所有的省份都表现出了不同幅度的上扬趋势。从绝对数量来看，1996年全国仅有4个省份的碳排放总量超过0.5×108t，而到2007年已有17个省份的碳排放总量超过0.5×108t，其中更有7个省份的碳排放总量高于1×108t，山东以2.04×108t的碳排放总量远超其他各省区。具体到年均增长率上，内蒙古、宁夏、山东、海南、浙江和福建等省份年均增长率均高于10%。其中，内蒙古的年均增长率最高(12.8%)，是年均增长率最低的北京的5倍。从增长过程来看，各省份增长率最大值相对集中出现在2003－2005年期间，如湖南2005年碳排放总量增长率高达39.7%，内蒙古2004年的碳排放增长率达到36.1%，山东2005年碳排放增长率也达到了30.8%。

根据碳排放总量的变化过程中的阶段性特征，选取1996、2001以及2007年的截面数据对碳排放总量的空间格局进行分析。利用Jenks优化方法②，将30个省区市的碳排放总量相对划分为高、中、低三组(图2)。

如图2所示，碳排放总量的相对高值地区集中在环渤海地区及其周边省份。1996年，碳排放总量以环渤海地区为中心，包括山东、辽宁、河北、江苏，外加山西组成了高值地区，中值水平的省份为高值地区周边的内蒙古、吉林、黑龙江、上海、浙江、安徽、河南、湖北、湖南、广东、贵州，其余的省份则为碳排放总量水平较低的地区;2001年，整体格局未发生较大变动，只有河南和新疆的碳排放总量相对升高，分别成为相对高值地区和相对中值地区，其余省份的相对水平均未发生变动;2007年，相对全国而言，上海与新疆均转变为低值地区，而陕西的碳排放总量则相对升高，转变为中值地区。

总体而言，1996－2007年间，各省区市碳排放总量总体处在增长之中，其空间相对格局基本上保持稳定。环渤海地区(北京、天津除外)及周边省份的碳排放总量始终处于全国的较高水平，而四个直辖市、西北五省、福建、江西、广西、云南、海南等省份则始终保持在全国相对较低水平。

图2 中国1996(a)、2001(b)和2007年(c)碳排放总量空间格局对比Fig．2 Comparison of carbon dioxide emissions’spatial structure of China among the year of 1996(a)，2001(b)and 2007(c)

2.2 中国建设用地增长对碳排放变化的影响

根据扩展LMDI分解模型，对中国1996－2007年间的碳排放过程进行分解分析。结果表明(图3)，经济增长与建设用地增长对碳排放的影响是正向的，且作用强度持续增加。其中，经济增长的作用强度显著高于其他各因素，印证了先前同类研究中提出“经济增长是碳排放量增长显著的驱动力”［3］的观点。此外，建设用地增长同样是造成中国碳排放量快速增长的重要因素，建设用地对于碳排放量的作用强度不断在增大，尤其是在2001年之后强度快速增大。

从全国来看，五个因素在影响程度和作用方向上存在差异。就影响程度看，经济发展和能源强度影响最为显著，建设用地影响居中，能源结构和人口密度相对较弱;从作用方向上看，经济发展和建设用地总量增长具有正向影响，能源结构调整和能源强度提高具有负向影响，人口密度的影响则呈现出由正向逐渐转变为负向的过程，这种转变体现出了人口密度的下降对碳排放的抑制作用。考虑到模型中的人口密度为单位建设用地人口密度，侧面反映出了建设用地增长所带来的影响逐渐超过了人口规模上升所产生的影响。

图3 中国1996与2007年间各分解要素对碳排放的贡献值变化Fig．3 Decomposition of carbon dioxide emissions of China between 1996＆2007

据此，可以解释中国1996－2007年碳排放总量呈现出显著的阶段性特征的原因。1996－2001年间，经济增长和建设用地增长的作用强度都相对平稳，而能源强度的提高所带来的负向影响则非常明显，足以抵消大部分由于经济增长和建设用地增长所带来的正向影响，因此，中国碳排放量总体呈现出稳重有降，平稳推进的态势;2001－2007年间，经济增长和建设用地增长的作用强度都呈现出明显的指数增长态势，而能源强度的负向影响则遭遇瓶颈，呈现波动态势，能源强度的负向影响已远不能抵消由于经济和建设用地快速增长所带来的正向影响，因而表现出碳排放总量快速增长的态势。

2.3 建设用地对碳排放变化作用强度的省际差异

考察1996－2007年各省建设用地总量变化对碳排放的贡献，利用引入建设用地的碳排放分解模型，对其进行LMDI分解，并计算得到各省(区、市)建设用地对碳排放增长的贡献率(图4)。

从全国总量上看，建设用地对碳排放增长的贡献为1.45×108t，贡献率为17.61%。但是，各省份建设用地对碳排放增长的影响存在着比较明显的差异。如:北京市最高，其贡献率达48.33%;天津、浙江的贡献率也相对较高，达到30%左右;上海的贡献率为25%，而福建、广东、重庆、江苏等省市的贡献率则十分接近，保持在20%左右;相比之下，海南和河南两省的贡献率则较低，尚不到5%。因而，建设用地对碳排放增长贡献率的空间分布呈现出一种类圈层的结构。相对高值地区集中在东部、南部沿海省份，加上新疆、贵州两省区，形成外围相对高值地区，这些省份的建设用地对碳排放增加存在显著的影响，而中部省份和部分西部省份，其贡献率则处在相对中等或较低的水平上。

综合考虑不同省份五个因素对碳排放的贡献率，经济发展对碳排放增长的贡献率是所有因素中最高的，全国有23个省区的经济发展贡献率高于100%，其中安徽省该项指标达到200．12%，即便最低省区宁夏也有69.87%。相比之下，能源结构和人口密度对碳排放增长的贡献率则相对较小，大部分省份的人口密度贡献率数值未超过10%，而能源结构贡献率数值未达到5%。因此，省际差异显著的影响因素主要是经济发展、建设用地和能源强度，前两者具有推动作用，能源强度具有抑制作用。若以三者的全国总体水平作为划分标准，将不同省区的经济发展、建设用地和能源强度的贡献率划分为高、低两级，可以对各省区进行分类(表1)。

在类型Ⅰ、Ⅵ的省份中，各因素的贡献率比较平均，在全国处在同等水平，总体特点与全国特点一致，即以经济发展的正向影响为主，能源强度对碳排放具有一定的抑制作用，建设用地也在一定程度上推动了碳排放的增长，可作为其他特殊类型的比较参照。

在类型Ⅱ、Ⅳ的省份中，建设用地的贡献率均是低于全国总体水平的。其中，类型Ⅱ的省份具有较高的能源强度和经济发展的贡献率。但与类型Ⅰ相比，其建设用地的作用表现不明显;类型Ⅳ的省份经济发展的贡献率低于全国水平，但与类型Ⅵ相比，其能源强度贡献率却高于全国水平，表明其能源强度的提高对抑制碳排放量增长具有十分重要的作用。

图4 1996－2007年各省的建设用地变化对碳排放增长的贡献率排序图Fig．4 Ratio of carbon dioxide emissions lead by the change of construction land growth in each provinces between 1996 and 2007(Descending order)

表1 基于经济发展、能源强度和建设用地对碳排放贡献率的省区分类Tab．1 Classification of provinces based on the ratio of carbon emissions lead by economic development，energy consumption per GDP and the amount of construction land

在类型Ⅲ、Ⅴ的省份中，建设用地的贡献率是高于全国总体水平的。其中，类型Ⅲ的上海市，与类型Ⅰ的北京和天津相比，其经济发展的碳排放贡献率要低，且低于全国总体水平，但建设用地和能源强度的贡献率均高于全国总体水平。类型Ⅴ的省份，与类型Ⅵ的省份相似，经济增长和能源强度的贡献率都低于全国平均水平。差别在于，类型Ⅴ的省份建设用地的作用要显著许多。

因而，从各省份情况分析，经济发展、建设用地以及能源强度构成影响碳排放增长的最主要力量。但是，不同省份之间三股力量的配比是不同的，这也给碳减排提供了不同的思路。若从建设用地的角度来控制碳排放，放置在类型Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ的省份，其效果可能好于类型Ⅱ、Ⅳ、Ⅵ的省份，特别是对于类型Ⅰ、Ⅲ这类能源强度的抑制作用相对饱和的省份，控制建设用地总量应是可行的途径。而对于类型Ⅴ和类型Ⅵ的省份，若能够有效地提高能源强度的抑制作用，同样能够有效控制碳排放。

2.4 建设用地增长对碳排放的影响机理

碳排放是一个受多因素综合影响的过程，且多因素之间并非互斥，而是存在相互联系与作用关系。因此，建设用地对碳排放的影响是多元的，存在直接影响与间接影响。综合上述基于建设用地总量变化的分析，概括建设用地总量增长对碳排放总量的影响作用主要包含以下两点:

(1)建设用地总量增加对碳排放的直接影响在于建设用地对人为活动的承载力。建设用地总量增长，意味着人类活动影响的增加，包括工业生产、居住生活、交通出行等各类行为的增加，导致碳排放的快速上升。

(2)建设用地总量增加对碳排放的间接影响在于建设用地对其他碳排放影响因素的影响。建设用地的总量增长与经济增长显著相关［21］，二者同在碳排放影响因素的框架中，就导致了建设用地的变化将通过影响经济增长而产生其影响作用的放大效应。

3 结论与讨论

本文在论证建设用地与碳排放之间相关性的基础上，对KAYA恒等式进行了扩展，引入建设用地这一影响因素，利用LMDI分解法分析了中国及各省区市建设用地增长对碳排放的影响。基本结论如下:

(1)中国的碳排放在时间和空间尺度上存在显著的差异。1996－2007年，全国碳排放总量呈现两阶段变化，2001年之前为稳中有降阶段，之后为快速增长阶段。从省际空间看，各省不同时期的碳排放都呈现明显的梯度差异，表现为东高西低的格局，且全国的高值地区集中在环渤海地区周边。

(2)针对全国的LMDI分解结果显示，中国碳排放的两阶段变化诱因在于影响碳排放的不同因素之间存在强度变化上的差异。在主要影响因素中，建设用地与经济增长同属于正向影响因素，建设用地增长对碳排放增加有显著的影响，但作用强度不如经济增长大。

(3)根据各省份LMDI的分解结果，各省份建设用地对碳排放贡献率存在显著的差异，呈现出一种类圈层的结构。相对高值地区集中在东部、南部沿海省份，另外还有新疆和青海;而中部省区和部分西部省区，其贡献率则处在相对中等或较低的水平上。导致上述差异的主要原因在于各省份经济发展、建设用地的正向作用和能源强度的负向作用之间存在贡献程度的强弱差异及抵消效应。

(4)控制建设用地增长是减少碳排放的有效途径之一。实现建设用地增长总量控制，一方面有利于避免建设用地对其他具有碳汇功能的用地类型的占用，另一方面能够在一定程度上约束不必要的生产建设活动的增加。但依靠控制建设用地总量在不同地区效率不同。对建设用地贡献率高的地区，或能源强度抑制作用相对饱和的区域，其效果应比较显著。因此，建议在进行碳减排时，应结合地区差异，充分发挥建设用地总量控制的调节作用。

此外，本文分析主要是基于建设用地的总量，通过将建设用地引入碳排放的分解恒等式中，利用LMDI分解的结果来讨论建设用地对于碳排放的影响程度及其在不同区域间存在的差异。但是，建设用地内部类型多样，建设用地结构差异对碳排放会产生不同的影响，同样，建设用地强度的差异也可能导致不同的影响。这些都属于本文未涉及但值得进一步讨论的问题。

(编辑:王爱萍)

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Effects of Construction Land Expansion on Carbon Dioxide Em issions in China

MAO Xi-yan1，2，3LIN Jian1MENG Ji-jun1，3
(1.School of Urban and Environmental Sciences，Peking University，Beijing 100871，China;2.Shenzhen Graduate School，Peking University，Shenzhen Guangdong 518055，China;3.Laboratory for Earth Surface Processes，Beijing 100871，China)

Carbon dioxide emission(CDE)is a complicated procedure influenced bymultiple factors.As a type of land use which is affected mostly by human beings，the expansion of construction land is also amajor factor of CDE increasing.This study examines how the expansion of construction land affects CDE in China by analyzing the changes of CDE and construction land in China of the period from 1996 to 2007 by the employment of KAYA equation and LMDIdecompositionmethod.Several findings have been reached:First，CDE in China during this period has experienced two stageswith significantgradient differences.Second，the expansion of construction land affects the CDE growth positively，and the regional differences are significant.Generally，most provinces in the southeast China havemore significant effects and provinces in central regions have less on the opposite.Third，as the result，the efficiency of CDE controlling by the restriction of expansion of construction land varies obviously among different provinces.

carbon dioxide emissions;construction land expansion;LMDI;provincial differences

P467

A

1002－2104(2011)12－0034－07

10．3969/j．issn．1002－2104．2011．12．006

2011－06－12

毛熙彦，硕士生，主要研究方向资源环境管理和土地变化科学。

林坚，博士，副教授，主要研究方向为土地利用、城市与区域规划研究。

国家自然科学基金项目(编号:40971093);国家“十一五”科技支撑计划重点课题(编号:2006BAJ14B04)。