王理峰

（南京鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院 社科部，江蘇 南京 210031）

基于 STIRPAT 模型的建設(shè)用地變化對碳排放效應(yīng)測度*
——以江蘇省為例

王理峰

（南京鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院 社科部，江蘇 南京 210031）

文章研究了江蘇省2000-2010年建設(shè)用地變化與碳排放的關(guān)系，運用STIRPAT 模型估算人口規(guī)模、人均GDP、能耗強度、建設(shè)用地面積對碳排放量的效應(yīng)．借助SPASS軟件，采用回歸分析方法測算出4種驅(qū)動因素對碳排放量的邊際彈性系數(shù)．研究表明，建設(shè)用地是碳排放的主要驅(qū)動因素之一，建設(shè)用地面積每增加1%，碳排放量將增加4.05%；能耗強度對碳排放的彈性系數(shù)為-2.09，表明能耗強度下降對碳排放具有減量效應(yīng)．最后從碳減排角度提出土地利用的相關(guān)政策建議．

碳排放；建設(shè)用地；驅(qū)動因素；STIRPAT模型

經(jīng)濟活動與能源消費等人類活動對碳排放量的影響已成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點問題．目前有關(guān)碳排放問題多集中在研究碳排放與經(jīng)濟增長的關(guān)系，也有側(cè)重研究碳排放機理方面的．研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長、能源利用效率及能源結(jié)構(gòu)等對碳排放量有重要的影響．而建設(shè)用地是人類社會經(jīng)濟活動的主要載體，人類活動對碳排放量的影響實質(zhì)就是通過改變土地利用方式進而改變能源消費格局，從而影響到碳排放的速率及數(shù)量．肖紅艷等[1]對重慶市1997-2008 年土地利用變化對碳排放效應(yīng)的研究發(fā)現(xiàn)，建設(shè)用地面積增加是導(dǎo)致碳排放總量急劇增加的原因．毛熙彥等[2]認為建設(shè)用地的擴展會導(dǎo)致能源消費的持續(xù)攀升，且與人口、經(jīng)濟等因素相互關(guān)聯(lián)作用，深刻影響著碳排放量．

STIRPAT模型是定量分析人文因素對環(huán)境壓力影響的一種有效方法，已被廣泛應(yīng)用于土資源、水地資源及能源消費研究領(lǐng)域．杜官印[3]利用該模型分析過全國建設(shè)用地對碳排放的影響，得出人口、人均 GDP和建設(shè)用地擴張是碳排放量的主要驅(qū)動因素．江蘇省建設(shè)用地擴張對碳排放量的影響效應(yīng)已引起政府、公眾的廣泛關(guān)注，但迄今為止還沒有學(xué)者運用 STIRPAT 模型綜合考慮人文因素及建設(shè)土地變化對江蘇省近年來碳排放影響測度的研究．

本文主要研究建設(shè)用地變化與碳排放的關(guān)系，首先對江蘇省2000-2010年建設(shè)用地與碳排放動態(tài)變化特征進行分析，運用 STIRPAT模型對人口、GDP、能耗、建設(shè)用地對碳排放效應(yīng)進行計算分析，提出一些土地利用的相關(guān)政策建議．

1 建設(shè)用地變化動態(tài)度及現(xiàn)狀

土地利用動態(tài)度可以定量描述土地利用變化的速度，它對比較土地利用變化的區(qū)域差異有積極作用，建設(shè)用地動態(tài)度公式如下[4]：

式中，v表示建設(shè)用地擴展年均變化率；s1，s2分別表示為研究時段初期、末期建設(shè)用地面積（km2）；T為研究時間段長度（年）．

根據(jù)《江蘇統(tǒng)計年鑒》、江蘇國土資源廳相關(guān)數(shù)據(jù)整理，可得到江蘇省2000-2010年建設(shè)用地動態(tài)變化情況，見表1．

表1可知，2000-2010年，建設(shè)用地增幅達29.86%，年均增加規(guī)模為4.96萬公頃，年均變化率為2.99%，表明隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展江蘇省建設(shè)用地逐年在加快擴展．

表1 江蘇省2000-2010年建設(shè)用地動態(tài)變化情況

2 江蘇省碳排放的估算

對一個地區(qū)化石能源的碳排放量通常采用不同化石能源的消費量及其碳排放系數(shù)進行測算．本文在江蘇省近年來的碳排放量估算中， 以能源消費產(chǎn)生的碳排放量作為區(qū)域碳排放量，計算公式如下：

式中C為碳排放量；m1，m2，m3為煤炭、石油、天然氣消耗的標(biāo)準(zhǔn)煤量；k1，k2，k3為煤炭、石油、天然氣消耗的碳排放轉(zhuǎn)換系數(shù)．

碳排放系數(shù)依據(jù)國家發(fā)展和改革委員會能源研究所編著的《中國可持續(xù)發(fā)展能源暨碳排放情景分析》[5]中的有關(guān)數(shù)據(jù)確定，有關(guān)化石能源數(shù)據(jù)來自2000-2010 年《中國能源統(tǒng)計年鑒》和《江蘇省統(tǒng)計年鑒》．根據(jù)公式（2），計算出2000-2010年江蘇省碳排放量的相關(guān)數(shù)據(jù)，見表2．

表2 2000-2010年江蘇省相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)

3 碳排放與建設(shè)用地等驅(qū)動因子的關(guān)聯(lián)

依據(jù)表2中數(shù)據(jù)整理出碳排放量、建設(shè)用地、能耗強度的變化情況，如圖1、圖2所示．

從圖2可看出2000年以來，江蘇省碳排放總量以年均14.9 %的增速逐年遞增，并以2005、2009年為分界點經(jīng)歷3個增長階段：2005年以前以年均增長率16%，快速增長；2005-2009年排放量下降，以4.4%的年均增長率增長；2009-2010年，年均增長率為12.9%．另一方面，江蘇省單位GDP能耗持續(xù)下降，由2000年單位GDP能耗1.01（噸標(biāo)準(zhǔn)煤每萬元）下降到2010年的0.62（噸標(biāo)準(zhǔn)煤每萬元），降幅達38.6%．

圖1 2000-2010年江蘇省歷年碳排放量與建設(shè)土地面積變化圖

圖2 碳排放量、建設(shè)用地、單位GDP能耗的變化情況

從圖 1，2可看出建設(shè)用地與碳排放均呈增長態(tài)勢，碳排量年增幅與建設(shè)用地年擴展率、單位 GDP能耗年增幅正向效應(yīng)顯著，表現(xiàn)為同上升，同下降，說明碳排放量與建設(shè)用地、單位GDP能耗有密切關(guān)聯(lián)．

4 STIRPAT 模型的構(gòu)造與求解

采用dictz等（1945年）提出的STIRPAT模型（環(huán)境壓力相關(guān)模型）為研究工具，其具體形式為：

其中，I，P，A，T分別表示環(huán)境壓力、人口數(shù)量、富裕度和技術(shù)；a為模型的系數(shù)；b，c，d為各自變量指數(shù)；e為誤差．

運用 STIRPAT 模型對建設(shè)用地與碳排放效應(yīng)進行研究分析，將人口、人均GDP、能耗強度、建設(shè)用地面積作為碳排放量驅(qū)動影響因子．選擇碳排放量度量環(huán)境壓力，以2000年可比價格單位人均GDP度量富裕度，以能耗強度、建設(shè)用地面積表征技術(shù)因素，構(gòu)造STIRPAT模型如下：

其中，I，P，A，T，D分別表示碳排放量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）、人口數(shù)量（萬）、人均 GDP（元）、能耗強度（噸標(biāo)準(zhǔn)煤每萬元）、建設(shè)用地面積（萬公頃）；a為模型的系數(shù)；b，c，d，h為各自變量指數(shù)；e為誤差．

對公式（4）兩邊取自然對數(shù)，得到如下方程：

其中b，c，d，h為彈性系數(shù)；表示當(dāng)P，A，T，D每變化1% 時，分別引起I b%，c%，d%，h%變化；1ne為模型隨機項，表示影響碳排放的其它因素，如經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化等因素．

結(jié)合表2相關(guān)數(shù)據(jù)，對（5）采用回歸分析，測算碳排放量對4種驅(qū)動因素的彈性系數(shù)，從而具體分析出各種驅(qū)動因素對碳排量影響測度．

4.1 備選驅(qū)動因子偏相關(guān)分析

將驅(qū)動因子與碳排放量時間序列數(shù)據(jù)輸入SPSS軟件做偏相關(guān)分析，以判別所選取的4種驅(qū)動因子與碳排放量的關(guān)聯(lián)度．

計算的結(jié)果為：P，A，T，D與 I 的偏相關(guān)系數(shù)分別為0.932，0.984，-0.772，0.941，相應(yīng)的顯著性（雙側(cè)）檢驗概率均在1%以下，這說明能耗強度與碳排放量間呈顯著負相關(guān)，其余驅(qū)動因素與碳排放量間呈顯著正相關(guān)．

4.2 驅(qū)動因子彈性系數(shù)確定

對驅(qū)動影響因子數(shù)據(jù)采用主成分分析法進行分析和篩選，提取出對驅(qū)動因子解釋性最強的綜合變量，然后對綜合變量與碳排放量的時間序列數(shù)據(jù)進行最小二乘回歸，推算出碳排放量與驅(qū)動因子間的關(guān)系式，關(guān)系式中的系數(shù)即為彈性系數(shù)，即表示驅(qū)動影響因子對碳排放量的邊際貢獻．

4.2.1 驅(qū)動因子主成分分析

先對各因素的原始數(shù)據(jù)取對數(shù)，記為1n I，1n P，1n A，1n T，1n D．為了消除驅(qū)動影響因子間的量綱關(guān)系，使這些數(shù)據(jù)具有可比性，再標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)記為 ZI，ZP，ZA，ZT，ZD，結(jié)果見表3．

將ZI，ZP，ZA，ZT，ZD相應(yīng)數(shù)據(jù)輸入SPSS 17.0軟件中進行主成分分析，結(jié)果見表4．

由表4可知，對自變量ZI，ZP，ZA，ZT，ZD進行分析與篩選后，可提取1個主成分（即綜合變量），用 ZY表示，該綜合變量可以解釋原變量的95.185%．綜合變量ZY與原變量間的關(guān)系如下：

4.2.2 對被解釋變量與綜合變量做二階最小二乘回歸分析

將變量ZC作為被解釋變量，綜合變量ZY作為解釋量輸入SPSS 17.0軟件中進行二階最小二乘回歸分析，結(jié)果見表5，6．

表3 標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)

表4 主成分分析解釋的總方差

表5 方差分析結(jié)果

表6 模型系數(shù)

由表 5、6可知，模型 F值為 60.34364，t檢驗的sig值小于0.01，說明模型擬合非常好．根據(jù)表6模型系數(shù)，得到綜合變量ZY與因變量ZI的方程式如下

將（6）代入（7），整理得：

由（8）式進一步整理，可得2000-2010年江蘇省碳排放量驅(qū)動因子計量模型如下：

由（9）式中各因素指數(shù)的大小可看出人口、建設(shè)用地、能耗強度是碳排放的主要驅(qū)動因素．由彈性系數(shù)的含義知，在其他條件不變的情況下，人口每增加1%，碳排放量將增加13.74%；建設(shè)用地面積每增加1%，碳排放量將增加4.05%；人均GDP對碳排放的驅(qū)動作用比較微弱，人均GDP每增加1%時，碳排放量增加僅為0.59%；而能耗強度對碳排放彈性系數(shù)為-2.09，表明能耗強度下降對碳排放具有減量效應(yīng)．

5 對策與建議

5.1 提高能源利用率，降低單位GDP能耗強度

STIRPAT模型計算出能耗強度對碳排放彈性系數(shù)為-2.09，表明能耗強度效應(yīng)起到了抑制碳排放的作用,即能耗強度下降有效促進了碳排放的“脫鉤”．建議優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，充分挖掘節(jié)能減排潛力；優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，大力開發(fā)可再生能源和新能源；技術(shù)進步和創(chuàng)新是節(jié)能減排的重要途徑，應(yīng)不斷增強節(jié)能減排的技術(shù)支撐能力，為實現(xiàn)經(jīng)濟增長與碳排放的“脫鉤”提供有力的技術(shù)支持．

5.2 限制建設(shè)用地規(guī)模過度擴張，合理配置各類建設(shè)用地

研究發(fā)現(xiàn)，建設(shè)用地變化與碳排放關(guān)聯(lián)度高，建設(shè)用地面積每增加1%，碳排放量將增加4.05%．因此，合理配置建設(shè)用地是減少碳排放的重要途徑．首先，要有計劃的控制建設(shè)用地的供給規(guī)模，防止過度擴張，提高建設(shè)用地的集約利用水平及效率；另一方面，通過建設(shè)用地的內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整及優(yōu)化配置降低高碳排放地類的碳排放污染，保證低排放、低能耗、高技術(shù)含量、高附加值的新興產(chǎn)業(yè)項目供地，逐步限制并減少“兩高一低”（高排放、高能耗與低效益）的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)項目供地，并結(jié)合改善能源結(jié)構(gòu)、提高能源效率等措施盡可能降低各類建設(shè)用地的碳排放強度．

[1] 肖紅艷，袁興中，李波，等．土地利用變化碳排放效應(yīng)研究—以重慶市為例[J]．重慶師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）2012，29（1）：38-42．

[2] 毛熙彥，林堅，蒙吉軍．中國建設(shè)用地增長對碳排放的影響[J]．中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（12）：34-40．

[3] 杜官?。ㄔO(shè)用地對碳排放的影響關(guān)系研究[J].中國土地科學(xué)，2010，24（5）：32-36．

[4] 孫雁，劉志強，王秋兵，等．百年沈陽城市土地利用空間擴展及其驅(qū)動力分析[J]．資源科學(xué)，2011，33（11）：2022-2029．

[5] 國家發(fā)展和改革委員會能源研究所．中國可持續(xù)發(fā)展能源暨碳排放情景分析[R]．2003．

[6] 張樂勤，陳素平，王文琴，等．安徽省近15年建設(shè)用地變化對碳排放效應(yīng)測度及趨勢預(yù)測—基于STIRPAT 模型[J]．環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2013，33（3）：950-958．

[7] 張樂勤，李榮富，陳素平，等．安徽省1995-2009年能源消費碳排放驅(qū)動因子分析及趨勢預(yù)測——基于 STIRPAT模型[J]．資源科學(xué)，2012，34（2）：316-327．

[8] 蘇雅麗，張艷芳．陜西省土地利用變化的碳排放效益研究[J]．水土保持學(xué)報，2011，25（1）：152-156．

[9] 李穎，黃賢金，甄峰．江蘇省區(qū)域不同土地利用方式的碳排放效應(yīng)分析[J]．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2008，24（9）：102-107．

[10] 江蘇省加強土地產(chǎn)權(quán)管理和地籍基礎(chǔ)業(yè)務(wù)建設(shè)的做法和體會[R/OL]．江蘇省國土資源廳地籍處，2005-09-18 http://www.diji.com.cn/xl-16-18-77.html．

Measurement Analysis of Carbon Emissions from the Perspective of Construction Land Changes Based on STIRPAT Model: A Case Study of Jiangsu Province.

WANG Lifeng

（Department of Social science, Nanjing Railway Vocational and Technical College, Nanjing, Jiangsu 210031, China）

This paper mainly studies the effects of construction land changes on carbon emission in Jiangsu province from 2000 to 2010. STIRPAT model is adopted to estimate the effects of population size, per capita GDP, energy intensity, construction land area on carbon emission. Based on SPSS software and regression analysis method, the marginal elasticity coefficient of four driving factors on carbon emissions is calculated. Research results show that construction land is one of the main driving factors of carbon emissions, 1% increase of construction land will bring about 4.05% increase in carbon emissions, and the elastic coefficient of energy consumption intensity of carbon emissions is -2.09, which shows that energy intensity reduction has effects on carbon emissions reduction. Finally, the paper puts forward some suggestions on land use from the angle of carbon emission reduction.

carbon emissions; construction land; driving factors; STIRPAT model

X171

A

1672-0318（2014）05-0049-05

10.13899/j.cnki.szptxb.2014·05, 010

2014-06-02

*項目來源：南京鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院院級課題“基于STIRPAT模型的建設(shè)用地變化對碳排放的影響”（Y13044）階段成果

王理峰（1981-），女，河南平頂山人，碩士研究生，講師，研究方向：多元統(tǒng)計分析、數(shù)學(xué)模型．