劉修巖，王利敏，朱淑文

（1.東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇南京210096；2.青海大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，青海西寧810016）

城市蔓延提高了家庭的居住碳排放水平嗎？
——來自中國南方城市面板數(shù)據(jù)的證據(jù)

劉修巖1，王利敏1，朱淑文2

（1.東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇南京210096；2.青海大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，青海西寧810016）

基于2004—2013年中國南方城市的面板數(shù)據(jù)，對(duì)城市蔓延影響城市家庭居住碳排放的方向和強(qiáng)度進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明：城市蔓延的確顯著地提高了城市家庭的居住碳排放水平，而且這種碳排放的提高效應(yīng)在小城市表現(xiàn)得更為明顯。因此，城市空間結(jié)構(gòu)的緊湊化和土地利用的集約化是實(shí)現(xiàn)城市低碳化發(fā)展的有效途徑。

城市蔓延；碳排放；南方城市；面板數(shù)據(jù)

一、引言

工業(yè)生產(chǎn)對(duì)能源的消耗一直是碳排放的最主要來源，但是近年來，城市居民生活碳排放問題日益凸顯出來，逐漸成為人類碳排放的核心組成部分。有研究表明，中國城市家庭生活碳排放占總碳排放量的比重由1995年的19%上升至2004年的30%，而且這一增長趨勢(shì)隨著家庭消費(fèi)水平的日益提高，將在未來很長一段時(shí)期內(nèi)持續(xù)存在［1］。作為低碳革命的重要組成部分，低碳城市建設(shè)目前已成為世界各地共同追求的目標(biāo)。因此，城市碳排放，尤其是城市家庭生活碳排放影響因素的研究已成為城市經(jīng)濟(jì)學(xué)和環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)共同關(guān)注的熱點(diǎn)話題。

我國城市化發(fā)展中存在的另一個(gè)典型性事實(shí)是：伴隨著城市化的快速提高，許多城市出現(xiàn)了極為嚴(yán)重的城市蔓延與空間開發(fā)無序現(xiàn)象［2-3］。大量文獻(xiàn)研究表明，城市蔓延會(huì)對(duì)城市家庭的居住碳排放帶來不可忽視的影響：一方面城市蔓延會(huì)影響到居民的交通選擇和住宅選擇，進(jìn)而會(huì)直接影響到居民的能源消耗，另一方面，城市蔓延所導(dǎo)致的土地利用類型的變化，會(huì)通過“城市熱島效應(yīng)”間接影響城市居民的二氧化碳排放強(qiáng)度［4-5］。但現(xiàn)有研究大多關(guān)注于單個(gè)城市蔓延程度的測(cè)度及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，缺少來自于大樣本實(shí)證研究的檢驗(yàn)。鑒于此，本文采用2004—2013年間中國161個(gè)南方城市的面板數(shù)據(jù)，采用一個(gè)在時(shí)間和空間上可比的蔓延指標(biāo)，對(duì)城市蔓延影響家庭居住碳排放的方向和強(qiáng)度進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。

二、文獻(xiàn)綜述

在城市空間形態(tài)與居民碳排放關(guān)系研究中，城市形態(tài)對(duì)能源消耗的中介因素是主要研究對(duì)象之一。Ewing［6］提出城市空間形態(tài)可以通過三個(gè)途徑（中介要素）影響城市居民的能源使用：一是電力傳送和電力分配過程中的損失；二是對(duì)住房市場(chǎng)的影響；三是形成城市熱島效應(yīng)，進(jìn)而影響城市居民的能源使用。Owens［7］將城市空間形態(tài)影響城市能源消耗的重要原因歸結(jié)為城市規(guī)模、城市擴(kuò)展、城市形狀、土地利用方式和交通模式等多個(gè)方面。Wilson和Chakraborty［8］在城市蔓延對(duì)大氣的環(huán)境影響的討論中，考慮了空氣質(zhì)量、城市熱島效應(yīng)、地表溫度、極端熱現(xiàn)象等指標(biāo)。雖然不同的學(xué)者考慮的中介因素不盡相同，但得出的結(jié)論卻有較高的一致性。大部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)高密度、緊湊的城市發(fā)展模式可以提高能源利用效率，大幅降低城市居民的能源消耗，從而有利于減少碳排放［9-12］。

家庭居住是城市碳排放的重要組成部分。美國目前住宅排放占二氧化碳排放總量的39%，交通排放占33%，英國80%的化學(xué)燃料是由住宅和交通消耗的［13］。城市蔓延影響家庭居住碳排放的一個(gè)機(jī)制在于，它通過影響城市居民的居住選擇，從而影響家庭的能源消耗模式。市中心的房價(jià)往往因其優(yōu)越的地理位置、便利性等因素而十分高昂，但郊區(qū)地理位置偏遠(yuǎn)，因此房價(jià)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于城市地區(qū)，處于城市蔓延區(qū)的居民或因想要享受鄉(xiāng)村生活，或者想要舒適的生活空間，加之其一般都具有一定的經(jīng)濟(jì)能力，在房屋購買時(shí)，其傾向于購買較大的房屋，以獲得更高的效用。Holden［4］在對(duì)大奧斯陸地區(qū)的研究中，主要考慮了影響家庭能源使用的三個(gè)主要因素：土地利用特征（如房屋類型、面積），居住區(qū)的物理參數(shù)（如區(qū)位、密度以及到公共交通站的距離等）和家庭個(gè)體特征（構(gòu)成、教育、收入、個(gè)人偏好）等，研究發(fā)現(xiàn)獨(dú)立式住宅的能源使用效率要低于聯(lián)排住宅；居住面積越大，人均能源使用量越多；居住密度越高，能源使用量越少。而半獨(dú)立式住房效率水平位于兩者中間［14］。自1980年以來，獨(dú)立式住宅的人均能源使用量高于聯(lián)排住宅20%［15］。Ewing［16］則發(fā)現(xiàn)美國非蔓延型的社區(qū)比蔓延型社區(qū)的戶均能耗要低20%。并指出如果這種趨勢(shì)繼續(xù)保持下去，緊湊發(fā)展型城市或蔓延型城市將成為影響能源消耗的重要因素。Makido等［17］選取緊湊度和復(fù)雜度指數(shù)分析了日本50個(gè)城市的空間形態(tài)與碳排放的關(guān)系，結(jié)果表明住宅和交通部門的人均碳排放與緊湊度指數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)。秦波，戚斌［18］以北京為例，發(fā)現(xiàn)人均住房面積每增加1%，建筑碳排放增加0.48%；家庭每增加1人，建筑碳排放量增加27.54%；家庭人均收入對(duì)建筑碳排放有階段性影響，呈曲線關(guān)系；人口密度與碳排放呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系。

除對(duì)家庭能源消耗的直接影響外，越來越多的學(xué)者開始考慮城市蔓延導(dǎo)致的城市熱島效應(yīng)對(duì)城市碳排放的間接影響機(jī)制。城市熱島效應(yīng)是城市微氣候中最重要的一種，它主要影響到城市夏季的制冷能耗和冬季供熱能耗，從而對(duì)家庭的居住碳排放帶來影響。大部分學(xué)者認(rèn)為城市蔓延會(huì)加劇城市的熱島效應(yīng)［5，19］。因?yàn)?，城市蔓延帶來了建筑物和道路等高蓄熱體的增加，以及綠地的減少，從而導(dǎo)致了城市的“高溫化”，而且，低密度蔓延式城市區(qū)域的熱源相對(duì)分散，但卻產(chǎn)生了更多的機(jī)動(dòng)車燃料熱源［20］。城市熱島效應(yīng)的存在顯著提高城市夏季空調(diào)的能耗，增加了城市碳排放［21］。但也有學(xué)者提出了不同的意見，他們認(rèn)為適當(dāng)分散的城市布局更加有利于交通的疏導(dǎo)和降低城市熱島效應(yīng)［7］。

通過對(duì)以上文獻(xiàn)的梳理，我們可以看出，國際上關(guān)于城市空間形態(tài)與居民生活碳排放關(guān)系的研究成果眾多。但無論是對(duì)城市化背景的定性分析還是定量分析，都證明國內(nèi)城市空間形態(tài)與發(fā)達(dá)國家存在較大差異，因此基于歐美國家數(shù)據(jù)的城市空間形態(tài)與碳排放關(guān)系研究的結(jié)論難以在國內(nèi)簡單套用。另一方面，與西方學(xué)者對(duì)城市空間形態(tài)與碳排放關(guān)系的研究相比，國內(nèi)學(xué)者的相關(guān)研究尚處于初級(jí)階段，目前還缺少基于大樣本的計(jì)量分析，特別是對(duì)城市蔓延與居民家庭碳排放關(guān)系的研究更不多見。

三、中國南方城市家庭居住碳排放的測(cè)算

1.測(cè)算方法

根據(jù)IPCC（Intergovernmental Panel On Climate Change）第四次評(píng)估報(bào)告，人類過于密集的活動(dòng)是造成全球變暖的主要原因，特別是城市作為人類活動(dòng)的主要集中區(qū)域所面臨的環(huán)境壓力。國內(nèi)目前的研究對(duì)碳排放的測(cè)算主要使用的是IPCC的碳排放系數(shù)法。碳排放系數(shù)法的基本原理是以家庭為單位，將居民的家庭能源消耗乘以轉(zhuǎn)換系數(shù)化為碳排放量，基本的方程是：碳排放=EF·AD。其中AD被定義為活動(dòng)數(shù)據(jù)，即人類活動(dòng)發(fā)生程度的信息；EF為排放因子，是與量化單位活動(dòng)的排放量或清除量的系數(shù)，不同能源的CO2排放因子主要通IPCC的推薦方法計(jì)算。CO2排放因子主要取決于不同能源的碳含量、氧化碳因子以及凈發(fā)熱值。1996年IPCC首次公布了《國家溫室氣體清單指南》，為各國進(jìn)行碳排放估算與審計(jì)提供了標(biāo)準(zhǔn)的算法與可參照的標(biāo)準(zhǔn)。之后，IPCC根據(jù)《國家溫室氣體清單指南》工作情況及全球氣候變化新發(fā)展對(duì)1996年的指南進(jìn)行了修訂，形成了《2006年國家溫室氣體清單指南》，成為各國碳排放量算的新標(biāo)準(zhǔn)，本文采用的就是此標(biāo)準(zhǔn)。

在城市居民能源消耗領(lǐng)域，燃料消費(fèi)量可構(gòu)成活動(dòng)數(shù)據(jù)，每單位被消耗的燃料排放的二氧化碳的質(zhì)量是一個(gè)排放因子，兩者相結(jié)合構(gòu)成了居民燃料消耗的二氧化碳排放量。我們主要考慮了家庭直接消耗能源載體（包括供暖；空調(diào)設(shè)備；用水加熱；制冷設(shè)備；照明與其他電器；炊事；電力）在對(duì)電力、天然氣和液化石油氣等能源消耗中產(chǎn)生的碳排放①家庭碳排放主要分為直接碳排放和間接碳排放兩部分。直接碳排放是指家庭直接消耗的能源產(chǎn)品產(chǎn)生的二氧化碳排放量，例如供暖、空調(diào)設(shè)備、用水加熱、制冷設(shè)備、照明與其他電器、炊事、電力等；間接碳排放是指家庭使用的某種商品在生產(chǎn)過程中或服務(wù)在被使用之前發(fā)生的二氧化碳排放量。。家庭用電需要我們通過使用與全國不同地區(qū)電力生產(chǎn)相關(guān)的二氧化碳排放的信息將兆瓦時(shí)轉(zhuǎn)化為二氧化碳排放量。居住供暖是從能源消耗到二氧化碳排放的簡單轉(zhuǎn)換?？紤]到中國南北方城市在供暖方面存在著巨大差異，南方城市家庭的冬季供暖主要消耗電能和燃?xì)?，而北方城市冬季供暖需要消耗大量煤炭，其人均居住碳排放也明顯高于南方城市。但家庭層面的煤炭消耗數(shù)據(jù)無法公開獲得，這對(duì)我們研究家庭居住碳排放造成了巨大的困難。因此，為了保證樣本的一致性，本文只針對(duì)中國秦嶺—淮河沿線以南的南方城市進(jìn)行研究，由于南方城市不存在冬季集中供暖，因此也就不存在冬季供暖的煤炭消耗問題。

一些學(xué)者對(duì)我國城市居民生活碳排放的測(cè)算方法進(jìn)行了研究，如邢芳芳［22］測(cè)算了中國所有城市居民的生活碳排放量，趙敏等［23］也對(duì)上海居民的交通碳排放進(jìn)行了測(cè)算。和他們的研究不同，我們借鑒霍燚等［24］的方法，用一個(gè)更為簡潔的方式來計(jì)算南方地級(jí)市層面的家庭居住直接二氧化碳排放量，具體的計(jì)算公式為：為i市在t年所產(chǎn)生的家庭居住直接碳總排放量。代表i市在t年化石燃料j的總消耗量。EFj（kt/TJ）是化石燃料j的排放因子。Kj（kgCal/ton）為化石燃料j的凈熱值。M代表CO2分子重量與C分子重量之間的比率（44/12）。A是kgCal/ton和kt/TJ之間的轉(zhuǎn)換率。我們的計(jì)算中既有一次能源（液化石油氣和天然氣）的化石燃料消耗，也包含二次能源（電力）的化石燃料消耗，其中液化石油氣和天然氣的排放因子數(shù)據(jù)來自于2006年IPCC國家溫室氣體清單指，電力碳排放因子采用華東區(qū)域電網(wǎng)、華中區(qū)域電網(wǎng)和南方區(qū)域電網(wǎng)2010年平均排放因子的均值。對(duì)三個(gè)區(qū)域電網(wǎng)的排放因子進(jìn)行簡單的平均，可能會(huì)導(dǎo)致排放因子并不能完全準(zhǔn)確代表各城市的實(shí)際碳排放水平，但由于我們無法獲得各個(gè)城市電力消耗的精確來源和相應(yīng)的數(shù)量，故只能作此簡化處理。而且，所有南方城市使用同一個(gè)電力排放因子，可以排除電力生產(chǎn)過程中技術(shù)因素的影響，便于橫向?qū)Ρ?。鑒于以上考慮，最終選擇上述方法②電力使用的化石燃料消耗的計(jì)算比較復(fù)雜。從地區(qū)上看，中國的電網(wǎng)一共分為六個(gè)亞國家集團(tuán)電網(wǎng)：華北區(qū)域電網(wǎng)，東北區(qū)域電網(wǎng)，華東區(qū)域電網(wǎng)，華中區(qū)域電網(wǎng)，西北區(qū)域電網(wǎng)和南方區(qū)域電網(wǎng)。每一個(gè)電網(wǎng)都覆蓋了多個(gè)省份，同一個(gè)省份也有可能消費(fèi)來自不同電網(wǎng)的電力。由于本研究是來自中國南方城市的數(shù)據(jù)，所以從地理上我們簡單地對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行劃分，分別對(duì)應(yīng)于華東、華中和南方區(qū)域電網(wǎng)。各電網(wǎng)平均二氧化碳排放因子來自于國家發(fā)展和改革委員會(huì)應(yīng)對(duì)氣候變化司提供的2010年中國區(qū)域及省級(jí)電網(wǎng)平均二氧化碳排放因子數(shù)據(jù)。。

2.中國南方城市居住碳排放水平分析

本文的研究對(duì)象為我國南方161個(gè)地級(jí)及以上城市的市轄區(qū)，時(shí)間跨度為2004—2013年。這里以2013年為例，給出測(cè)算結(jié)果的若干統(tǒng)計(jì)量表（表1）。從城市碳排放總量的構(gòu)成來看，2013年我國南方城市居民的居住碳排放主要由日常炊事構(gòu)成，占到了總的碳排放的71.8%。不同規(guī)模城市的人均碳排放也存在較為明顯的差異，總體來看城市規(guī)模越大，人均碳排放水平越高，而且大城市在生活用電上的碳排放越多。

表1 2013年南方城市居住碳排放測(cè)算結(jié)果統(tǒng)計(jì)

圖1顯示了2004年至2013年中國南方城市人均居住二氧化碳排放量水平及其變化。2004年南方城市居民家庭人均居住碳排放量為0.13噸/人，2013年人均居住碳排放量為0.15噸/人，相較于2004年增加了15%。2004年到2013年中國南方城市人均居住碳排放量整體呈現(xiàn)增長趨勢(shì)，但變化平穩(wěn)且幅度不大，這意味著近年來中國城市節(jié)能減排起到了一定作用，部分抵消了近年來城市化過程中其他原因（本文主要考慮為城市蔓延）造成的人均居住碳排放增加，使得增長幅度并不大。此外，我們還考慮到不同城市由于城市規(guī)模、城市結(jié)構(gòu)及城市發(fā)展水平不同，人均居住碳排放量也會(huì)有所不同。為了證實(shí)這一猜想，我們將南方城市按人口標(biāo)準(zhǔn)劃分成小城市、中等城市、大型城市和特大城市四個(gè)等級(jí)①國務(wù)院最新出臺(tái)的城市規(guī)模按照人口劃分標(biāo)準(zhǔn)為：50萬以下為小型城市；50萬—100萬為中等城市；100萬—500萬為大型城市；500萬以上為特大城市；1000萬以上的城市為超大城市。鑒于超大城市數(shù)據(jù)較少，我們將特大和超大城市劃歸為1類，通稱為特大城市。。由于不同等級(jí)的城市數(shù)量不同，同一個(gè)城市有可能隨著時(shí)間的變化城市規(guī)模劃分也發(fā)生了變化，我們劃分時(shí)以2013年人口作為標(biāo)準(zhǔn)。圖中四條虛線顯示了不同規(guī)模城市2004年到2013年人均居住碳排放的變化及水平。首先，小城市和中等城市在2004年到2013年期間人均居住碳排放整體呈現(xiàn)增長趨勢(shì)，而大城市和特大城市的增長趨勢(shì)則沒有很明顯；這一不同點(diǎn)的原因可能與城市規(guī)模大小有密切聯(lián)系，也是本文的研究出發(fā)點(diǎn)之一。其次，整體來看，中小城市的人均居住碳排放水平低于大型及特大城市，但其與大型城市的差距逐年縮??；從某種程度上來看，中小城市目前所處的發(fā)展階段正是大型城市初期經(jīng)歷過并且現(xiàn)在已經(jīng)完成的階段，大城市較高的碳排放水平很有可能是伴隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大而增長的；而當(dāng)城市規(guī)模擴(kuò)大到一定程度，其對(duì)居住碳排放的影響將變小，其他因素（如科學(xué)技術(shù)、教育及政策等）對(duì)居住碳排放的影響將變大。如此一來，考慮不同城市規(guī)模下城市蔓延對(duì)居住碳排放的影響將對(duì)解釋這一現(xiàn)象起到重要作用。

圖1 2004—2013年不同規(guī)模城市人均居住碳排放量

四、計(jì)量模型設(shè)定、變量介紹與數(shù)據(jù)來源

1.模型設(shè)定

本文構(gòu)建了161個(gè)南方城市的2004年到2013年的面板數(shù)據(jù)，建立對(duì)城市居住碳排放的回歸模型，公式如下：

式中，AVC為人均碳排放量，本研究中人均碳排放量為前文提到的城市居住電力、天然氣、液化石油氣排放的人均二氧化碳量；sprawl為城市蔓延指數(shù)；pop為城市人口總量，代表城市規(guī)模；edu為在校大學(xué)生人數(shù)，代表受教育水平；pgdp為人均國民生產(chǎn)總值，代表城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；ε為隨機(jī)變量。

2.變量介紹

地區(qū)碳排放和空間利用效率與城市空間結(jié)構(gòu)息息相關(guān)，對(duì)城市蔓延的合理測(cè)度是本文實(shí)證分析的基礎(chǔ)。近年來，有研究［25-26］采用如下的公式來計(jì)算蔓延：SP=0.5?（L%-H%）+0.5，SP代表一個(gè)城市的蔓延程度，L%為該市區(qū)內(nèi)人口密度低于全國平均值的地區(qū)的人口，占全市人口的比重；H%為城市內(nèi)高于全國平均人口密度的區(qū)域所占人口比重。雖然相比此前的測(cè)度方法，這一指數(shù)更為精確，但也存在一個(gè)弱點(diǎn)：它不能告訴我們高密度區(qū)域“高”的程度，難以反映其比平均密度高了多少。對(duì)此，我們采用劉修巖和艾剛［27］構(gòu)造的如下指數(shù)來測(cè)度城市蔓延：

其中，SAi=0.5?（LPi-HPi）+0.5，LP為該市區(qū)中人口密度低于全國平均值的區(qū)域面積，占市區(qū)總面積的比重，HP則為一個(gè)城市內(nèi)高于全國平均密度的區(qū)域所占的面積比重。

表2各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響城市空間效率與碳排放強(qiáng)度的重要因素。宏觀上，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?jīng)Q定了城市的發(fā)展速度和規(guī)模；微觀上，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平通過影響居民的生活水平和消費(fèi)選擇來對(duì)城市居民的住宅選址和能源消費(fèi)產(chǎn)生影響。一個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出能力代表了這個(gè)城市的存在價(jià)值和發(fā)展?jié)摿?。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也是決定城市向外擴(kuò)張的內(nèi)在動(dòng)因。人均GDP是衡量城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代表指標(biāo)之一。數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。城市規(guī)模同居民碳排放間同樣存在著聯(lián)系。城市規(guī)?？梢詮娜丝诳偭?、土地面積、總產(chǎn)出等方面衡量。城市規(guī)模越大，城市規(guī)模經(jīng)濟(jì)的效益就越明顯，從而會(huì)對(duì)城市居民的住址選擇、燃料消費(fèi)和出行方式都產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響碳排放強(qiáng)度。城市人口數(shù)量是城市規(guī)模的衡量指標(biāo)之一。教育水平也會(huì)影響居民居住選擇和能源消耗，本文選取每萬人高校在校生人數(shù)作為教育水平變量。

3.數(shù)據(jù)來源

計(jì)算市轄區(qū)層面的郊區(qū)化指數(shù)和城市蔓延指數(shù)，需要掌握細(xì)分尺度的人口數(shù)據(jù)。本文先借助全球夜間燈光數(shù)據(jù)，用Arcgis軟件提取出以燈光閾值為判斷標(biāo)準(zhǔn)的、較為粗略的城市區(qū)域輪廓，運(yùn)用Landscan全球人口動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)庫進(jìn)一步提取同時(shí)滿足燈光和人口密度標(biāo)準(zhǔn)的、較精確的城市區(qū)域①在判定城市化區(qū)域時(shí)，燈光亮度和人口密度閾值的選取分別參考了Yi等人（2014）和毛其智等人（2015）的研究。，分別計(jì)算了2003—2013年中國地級(jí)及以上城市市轄區(qū)的蔓延指數(shù)②計(jì)算2003—2013年的蔓延指數(shù)時(shí)，使用2001年全國城市區(qū)域的平均人口密度作為劃定高、低密度區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)，之所以選擇一個(gè)固定而非逐年變化的臨界值，是為了更好地突出我國城市蔓延的變化趨勢(shì)。與此同時(shí)剔除市轄區(qū)面積變化較大的城市。。全球夜間燈光數(shù)據(jù)由隸屬于美國國防氣象衛(wèi)星計(jì)劃（Defense Meteorological Satellite Program，DMSP）的一系列衛(wèi)星觀測(cè)所得。夜間燈光數(shù)據(jù)來源可靠，可作為研究人類活動(dòng)（如GDP、人口規(guī)模與分布、城市化水平等）的代理變量。近年來，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開始利用這一數(shù)據(jù)來研究經(jīng)濟(jì)增長和城市發(fā)展問題［28-29］。LandScan全球人口動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)是一個(gè)全球范圍的30"分辨率人口數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集作為美國國家橡樹嶺實(shí)驗(yàn)室全球人口項(xiàng)目的一部分，采用地理信息系統(tǒng)、遙感影像與多元分區(qū)密度模型相結(jié)合的方法，使用人口普查數(shù)據(jù)、行政區(qū)劃資料、整合了來源于Landsat TM的土地覆蓋數(shù)據(jù)、道路、高程、坡度、海岸線數(shù)據(jù)和QuickBird、IKONOS等高分辨率衛(wèi)星影像及夜間燈光影像，并對(duì)數(shù)據(jù)與模型算法進(jìn)行年度更新，產(chǎn)生了前所未有的高質(zhì)量、高精度全球人口數(shù)據(jù)。

控制變量中的市轄區(qū)人口、人均國民生產(chǎn)總值和受教育人數(shù)來源于2004年—2008年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》③實(shí)證檢驗(yàn)中我們還采用由全球人口動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)提取的人口作為城市人口規(guī)模的測(cè)度進(jìn)行性了相應(yīng)的估計(jì)，結(jié)果證實(shí)，各變量的系數(shù)和顯著性基本沒有變化。限于篇幅，我們并未報(bào)告。；計(jì)算人均居住碳排放所需的家庭電力消耗、家庭天然氣消耗和家庭液化石油氣消耗也來源于2004年—2008年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

五、實(shí)證分析

表3全部樣本的回歸結(jié)果

1.全部樣本的估計(jì)結(jié)果分析

本文以方程（1）為基礎(chǔ)，運(yùn)用計(jì)量軟件STA?TA，建立2004—2013年南方城市的面板數(shù)據(jù)，同時(shí)做了固定效應(yīng)回歸和隨機(jī)效應(yīng)回歸，并進(jìn)行了HAUSMAN檢驗(yàn)，結(jié)果顯示應(yīng)該接受固定效應(yīng)的結(jié)果（見表3）。表3的第2、3列沒有包含年份固定效應(yīng)，第4、5列控制了年份固定效應(yīng)。同時(shí)，為了盡量消除多重共線性可能造成的影響，我們還對(duì)僅包含城市蔓延和城市規(guī)模變量的方程進(jìn)行了估計(jì)，結(jié)果見表3的第3、5列。可以看出，在四個(gè)回歸中，城市蔓延指標(biāo)的符號(hào)和顯著性都沒有發(fā)生變化，其他變量的符號(hào)和顯著性也沒有發(fā)生明顯的變化，這也證實(shí)了估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。下面我們基于第5列的結(jié)果展開分析。

城市蔓延在5%的顯著水平下對(duì)居住碳排放有正向影響，在其他條件不變的情況下，城市蔓延指標(biāo)每增加1%，造成人均居住碳排放增加0.34%，這意味著城市呈現(xiàn)蔓延形式時(shí)將增加城市居住碳排放量，不利于節(jié)能減排。人均居民收入（lnpgdp）一次項(xiàng)和二次項(xiàng)符號(hào)在5%的顯著水平下分別為正和負(fù)，證明了人均居民收入和人均居民碳排放之間呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系；城市發(fā)展初期，人均居住碳排放隨著人均居民收入的增加而增加，當(dāng)人均居民收入增加到一定水平時(shí)，人均居住碳排放將隨著人均居民收入的增加而減少；這與“環(huán)境庫茲涅茨曲線”的結(jié)果也是一致的，環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系。人口在1%顯著水平下對(duì)人均居住碳排放的影響為負(fù)，相同條件下，人口每增加1%，人均居住碳排放減少0.78%；這意味著邊際人均居住碳排放是遞減的，在節(jié)能減排方面存在“城市規(guī)模經(jīng)濟(jì)”，即在城市面積保持不變時(shí)，人口增加意味著城市人口密度增加，緊湊型城市有利于降低居住碳排放，呼應(yīng)了秦波、戚斌［18］和鄭思奇［24］的觀點(diǎn)。教育的系數(shù)為負(fù)，但未通過顯著性檢驗(yàn)。

2.不同規(guī)模城市分樣本的實(shí)證結(jié)果分析

為了更精確地分析城市蔓延與居住碳排放的關(guān)系，研究不同規(guī)模的城市中城市蔓延對(duì)居住碳排放影響的大小，在實(shí)證部分，我們同時(shí)建立了兩類城市的面板數(shù)據(jù)①此處城市規(guī)模的劃分用樣本城市2004年—2013年的人口均值為劃分標(biāo)準(zhǔn)，市轄區(qū)人口均值139萬，大于均值的城市稱之為大城市，這與國務(wù)院發(fā)布的城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)并不完全一致。，時(shí)間跨度為2004年到2013年，并進(jìn)行了HAUSMAN檢驗(yàn)。表4顯示了兩種規(guī)模城市的實(shí)證結(jié)果對(duì)比。

回歸結(jié)果顯示，不同城市規(guī)模下的回歸結(jié)果中，變量的符號(hào)和顯著性都沒有發(fā)生明顯變化。中小城市的結(jié)果顯示，城市蔓延指數(shù)（lnsprawl）在1%水平下顯著正向影響人均居住碳排放；相同條件下，城市蔓延指數(shù)每提高1%，人均居住碳排放提高0.68%，這和全部樣本的結(jié)果相一致，再次印證了城市蔓延對(duì)居住碳排放的正向影響；此外，這一結(jié)果同時(shí)顯示了在中小城市中城市蔓延對(duì)居住碳排放的影響更大。人均居民收入（lnpgdp）一次項(xiàng)和二次項(xiàng)符號(hào)在1%的顯著水平下分別為正和負(fù)，再次證明了人均居民收入和人均居民碳排放之間呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系。人口在1%顯著水平下對(duì)人均居住碳排放的影響為負(fù)，相同條件下，市轄區(qū)人口每增加1%，人均居住碳排放減少0.92%；這與前面邊際人均居住碳排放是遞減的相一致。教育水平對(duì)人均居住碳排放的影響為負(fù)但不顯著，結(jié)果與全樣本分析結(jié)果一致。大型城市的回歸結(jié)果顯示，城市蔓延系數(shù)并不顯著。人均居民收入一次項(xiàng)和二次項(xiàng)也不顯著。人口規(guī)模在1%顯著水平下對(duì)人均居住碳排放的影響為負(fù)，相同條件下，市轄區(qū)人口每增加1%，人均居住碳排放減少1.27%；在大城市中人口對(duì)居住碳排放的影響更大，人均居住碳排放的邊際遞減效應(yīng)更明顯；無論是全樣本還是分樣本結(jié)果，都證明了節(jié)能減排方面確實(shí)存在“城市規(guī)模經(jīng)濟(jì)”。教育水平在1%顯著水平下影響居住碳排放，相同條件下，每萬人高校在校生人數(shù)每提高1%，人均居住碳排放增加0.16%；考慮到全樣本分析結(jié)果和中小城市這一系數(shù)為負(fù)但不顯著，可能是大城市的平均受教育水平普遍較高，其在對(duì)人均居住碳排放的影響較明顯，可能是受教育程度高帶來的人均收入提高產(chǎn)生的影響。

六、結(jié)論與政策建議

表4按城市規(guī)模劃分的回歸結(jié)果

我國正處于高速城市化的階段，城市人口數(shù)量、城市空間規(guī)模在短期內(nèi)還會(huì)繼續(xù)快速上升和擴(kuò)張。在我國經(jīng)濟(jì)總量不斷增大的過程中，如果城市空間規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)張、城市蔓延程度不斷加深，而城市空間結(jié)構(gòu)沒有得到合理調(diào)整，以致于空間利用率下降的話，這種粗放式經(jīng)濟(jì)增長方式必然導(dǎo)致我國城市畸形發(fā)展，導(dǎo)致我國城市碳排放不可控制地上升。隨著我國城市化進(jìn)程不斷加深，城市居住碳排放在我國二氧化碳排放總量中所占的比重也會(huì)越來越大。由此看來，在降低我國城市居住碳排放的同時(shí)，以合理、健康的方式保證經(jīng)濟(jì)繼續(xù)增長、城市化水平不斷提高，成為我國當(dāng)前乃至未來必須解決的問題。我們建立了2004—2013年南方城市的面板數(shù)據(jù)，利用全球燈光數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)并計(jì)算了全新的城市蔓延指數(shù)，使用年份固定效應(yīng)和工具變量，綜合考慮了城市蔓延對(duì)居住碳排放的影響；為了更加細(xì)致地研究不同城市規(guī)模下城市蔓延對(duì)居住碳排放的影響，本文也對(duì)不同規(guī)模的南方城市進(jìn)行了分樣本實(shí)證檢驗(yàn)。最終我們得出結(jié)論：在中國南方城市，城市蔓延指數(shù)對(duì)家庭居住碳排放有顯著正向影響。

本文從實(shí)證角度說明了南方城市蔓延過程中造成了家庭居住碳排放的提升，也給政府做好城市規(guī)劃方案、科學(xué)合理完成城市化進(jìn)程提供了一些政策方面的啟示。首先，提高城市空間的利用率。政府應(yīng)該積極推動(dòng)城市土地利用類型的改善，優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)，合理配置土地資源和人口密度，追求高密度、集約化的城市空間發(fā)展模式；其次，增強(qiáng)全民環(huán)保意識(shí)。從政策的制定到實(shí)施，都應(yīng)該提倡環(huán)保低碳概念；最后，加強(qiáng)城市自然生態(tài)的保護(hù)工作，合理安排足量的綠化區(qū)域，提高城市生態(tài)環(huán)境對(duì)溫室氣體的吸收降解能力，在實(shí)現(xiàn)城市規(guī)模擴(kuò)張的同時(shí)降低生活碳排放。本文肯定了教育對(duì)居住碳排放的影響。城市居民環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)，也將對(duì)他們的居住選擇、能源消費(fèi)選擇產(chǎn)生影響。不再一味追求住宅面積，而是合理選擇住宅類型，充分高效利用土地資源。因此提高整個(gè)社會(huì)的環(huán)保意識(shí)，將從最基礎(chǔ)的層面減少城市居民生活碳排放，構(gòu)建環(huán)境友好型社會(huì)。

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（責(zé)任編輯 余敏）

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1671-511X（2016）05-0101-08

2016-03-08

國家社科基金重大招標(biāo)項(xiàng)目“新常態(tài)下產(chǎn)業(yè)集聚的環(huán)境效應(yīng)與調(diào)控政策研究”（15ZDA053）、“我國產(chǎn)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)優(yōu)化及運(yùn)行機(jī)制研究”（12&ZD207）的階段性研究成果，中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目（2242014R30015；2242015S30002），江蘇省社科研究基地項(xiàng)目（13JDB024），教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)發(fā)展報(bào)告項(xiàng)目《中國制造業(yè)發(fā)展研究報(bào)告》（13JBG004）成果之一。

劉修巖（1979-），男，山東濟(jì)寧人，東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師；南京信息工程大學(xué)中國制造業(yè)發(fā)展研究院兼職研究員，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)，國際貿(mào)易。