长江经济带新型城镇化对碳排放的时空特征及影响——基于空间溢出效应的视角

李如云，曹 燕，杨海军

(南昌航空大学 经济管理学院，江西 南昌 330063)

1 引言

长江经济带是“黄金水道”，流经地区人口基数大、经济社会发展迅速、自然资源丰富，作为中央重点实施的“三大战略”之一，长江经济带已成为我国城镇化进程不断推进的重要发力区[1]。然而，随着城镇化的持续推进，各种环境污染问题接踵而至，尤其是长期以来长江经济带沿江一带城镇化发展迅速，煤炭能源消耗量不断增加，导致了严重的碳排放问题[2]。“十四五”时期，我国生态文明建设迈入了以降碳为重点战略方向、以降污减排协同增效为任务、加速经济社会向全面绿色发展转型、实现生态环境质量由量变到质变的重要时期[3]。在此背景下，长江经济带作为“生态文明建设的先行示范带”，应该如何实现经济效益与环境效率双赢、走好低碳发展之路，已经成为我们必须面对的选题。

随着城镇化的不断发展，城市已逐步迈入成熟期，以往仅关注人口增长为主的城市化发展模式日渐暴露其缺陷。自党的“十八大”报告明确新型城镇化概念后，很多学者们开始基于经济社会发展、公共服务水平、空间建设规划、生态环境保护等综合维度探讨新型城镇化发展。吕丹等首次在新型城镇化评价过程中加入了公共服务均等化，为如何构建新型城镇化质量评价指标体系拓展了新颖且更加完整的思路[4]。张引等为分析评价重庆市新型城镇化的质量水平，更是从人口、土地、产业发展要素、资源利用方式、生态环境等多个角度进行其指标体系的构建[5]。因此，仅仅凭借表面上的人口增加和土地规模扩大是无法准确且完整地进行评价，新型城镇化更强调内外结合，愈来愈关注与“人”息息相关的内在部分是否实现了“乡村”到“城市”的转变，比如居民生产形式、居民生活方式、居住环境及条件等，如此实现新型城镇化建设遵循以人为本的原则。

从现有文献来看，学者围绕城镇化与碳排放的关系已经展开了较为充分的探究，其主要存在4种观点。首先，城市化可以通过规模效应或环境治理帮助减少碳排放[6～8]；其次，城市化通过人口和经济等因素的聚集或通过土地利用的转变，加剧了碳排放[9～12]；再次，城市化和碳排放之间没有明显的相关性[13,14]；最后，还有观点为城市化对碳排放影响呈现倒U型的弧线轨迹[15]。Shah等研究了能源强度、碳排放和城市化之间的互动关系，其结果也同样证实了碳排放与城市化之间存在动态“U”型影响[16]。这些研究成果为进一步研究新型城镇化对碳排放的影响奠定了良好的基础。

随着新型城镇化的出现，城镇化在原有基础上被赋予了新的内涵，因此现有文献出现了一些不足之处：①现有文献在新型城镇化水平评价上仅仅以单一的人口城镇化指标来衡量，缺少综合角度的评价；②长江经济带作为新型城镇化建设的主力军，现阶段文献鲜少有把新型城镇化作为解释变量去研究地区碳排放的影响；③国内现有关于两者的文献使用的研究方法大多都局限于传统计量，忽略了二氧化碳排放过程中出现的空间溢出效应，结果容易出现偏差。因此，本文利用长江经济带的省域面板数据做出的贡献如下：①选用长江经济带沿线地区作为研究对象，从多维度构建长江经济带11个省(直辖市)新型城镇发展水平的指标体系，并对其进行综合测算；②基于空间视角，对省级新型城镇化对碳排放空间效应的溢出性进行验证和分析，并以其子维度下研究其对碳排放的作用。

2 理论机制及研究假设

新型城镇化的衡量涉及层面繁多且复杂，若在衡量新型城镇化时只考虑人口因素，那么是无法完整地反映社会经济发展变迁的复杂性和难度。根据《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》中的要求，城镇化建设过程当中应体现“以人为本、四化同步、优化布局、生态文明、文化传承”的发展理念[17]。新型城镇化作为有机结合了各种发展要素的综合体，其中包含人口增长、经济水平、社会服务、空间布局、绿色生态和城乡统筹度等方面。所以，接下来将基于以上6个维度阐述新型城镇化对碳排放的理论机制。

首先，在城镇化过程中，城市的环境污染现象大部分取决于该地区人口的快速增长，随着大量农村人口流入城区，能源消费碳排放量不断上升，这给城市环境带来了沉重负担[18]。其次，城镇化过程，随着城市扩张、经济发展、社会进步、居民生活质量提升等各方面的变化，消费总量也随之增加，最终导致煤炭消费量也会增加。如果一个城市的生态环境承载能力没办法跟上城市规模扩张的步伐时，就会出现严重的环境恶化现象。因此，新型城镇化能够从人口、经济、社会、空间、绿色和城乡统筹等6个维度对长江经济带碳排放水平产生正向影响。据此，本文提出以下假设：

假设1：新型城镇化进程的不断加快会加剧长江经济带沿线各省份碳排放水平。

地理学第一定律认为，地理表面上的所有物体之间都存在着联系[19]，但是地理单元较近的事物会表现出更加明显的关联性，而地理单元较远的事物间则表现出相对较弱的关联性。由于地理单元更近的地区存在着相似的经济条件、公共社会和文化环境，在人口流动、要素流通过程中会产生空间聚集效应，从而对邻近地区发挥作用。空间集聚的过程中通常会发生外溢，此外溢作为区域经济发展的关键推动力，能够使长江经济带沿线地区在新型城镇化发展过程中加快要素流通，加剧该地区碳排放量，与此同时其会产生空间聚集，增加相邻地区的碳排放。据此，本文提出假设2。

假设2：长江经济带碳排放会呈现出明显的空间集聚态势。

溢出效应并不会被地理因素限制而局限于初始地，其能够通过分散效应使得与之地理单元相近的地区的发展程度随之波动[20]。长江经济带沿线碳排放高的地区最早尝到本地区的城镇化所带来的结果，然后再对其距离近地区的碳排放发挥空间溢出作用。根据集聚—扩散理论，随着新型城镇化水平的提高，该地区的碳排放会加剧，而且当城镇化发展水平无限接近于某个临界值后，碳排放高的地区就会发挥扩散作用，加重周边地区碳排放。据此，本文提出假设3。

假设3：新型城镇化发展所产生的空间溢出效应会影响相邻地区的碳排放量。

3 研究设计

3.1 研究方法

由以上分析可知，在分析新型城镇化对碳排放影响时需要考虑空间溢出效应的存在，它主要体现为当地碳排放不仅直接受到本地新型城镇化的影响，而且也会间接受到与之地理单元相近区域的影响。因此，本文将引入空间杜宾模型对其展开探究。其基本形式如下：

y=αln+ρWy+Xβ1+WXβ2+ε

(1)

式(1)中，y表示n×1列的被解释变量观测值向量；α为常数项；ρ为空间自相关系数；w表示n×n的空间权重矩阵；X表示新型城镇化发展水平观测值的n×k阶矩阵；β1表示1×k阶新型城镇化发展水平的系数向量；β2是其系数向量；n表示n×1阶单位矩阵；ε表示随机误差序列向量。

在该模型中，为深入分析新型城镇化对碳排放空间效应异质性的具体影响，可以通过采用偏微分法将其分解为直接效应、间接效应和总效应。相关计算步骤如下：

将(1)式基本形式转换为：

(In-ρW)y=αIn+Xβ1+WXβ2+ε

(2)

令：V(W)=(In-ρW)-1

Sr(W)=V(W)·(Inβ1k+Wβ2k)

则(2)式可以转化为：

(3)

为了分析该模型中Sk(w)的作用，将式(3)转化成矩阵形式，如下所示：

V(W)·(Inα+ε)

(4)

在式(4)中，等号右边的第一个矩阵就是偏微分矩阵。此外，在该式中，用人均碳排放量分别对本区域的新型城镇化发展水平xik和其他区域的新型城镇化发展水平xjk求偏导，得出了下列式子：

(5)

(6)

式(5)表示直接效应，式(6)表示间接效应，两者加起来为总效应。从以上分析来看，本文所采用的空间杜宾模型的具体形式如下所示：

yit=α0+ρWyit+β1xit+β2xit+εit

(7)

式(7)中：yit为各地区的人均碳排放，xit为各地的新型城镇化发展水平，ρ为其他地区wyit对yit的影响，β1为xit对yit的影响系数，β2为其他地区wyit对yit的影响系数，εit为随机扰动项。w为空间邻接权重矩阵，该矩阵可以根据两个地区的临近关系反映出城市之间的空间联系，并且该矩阵对称和计算简单最为常用。如果两地区之间有公共边界，则记为“1”，如果没有公共边界，则记为“0”。

3.2 变量选取和说明

3.2.1 被解释变量

人均二氧化碳排放量(PCO2)。本文选取CEADs作为原始数据，其拥有中国30个省区的二氧化碳排放清单(2000～2019年)[21,22]。此排放清单中的碳排放量是根据IPCC行政区域核算范围估算的，在核算过程中摒弃了原本IPCC建议使用的默认排放因子(该因子严重高估了中国的碳排放量)，转而使用中国实际的排放系数和最新的能源消耗数据进行度量，不但有利于提高我国二氧化碳排放估算的准确性透明度，而且还弥补了其数据以往的空缺短板[23]。此外，本文从中选取原煤、其他洗煤、煤球、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、汽油、煤油、柴油、液化石油气和天然气11种主要化石能源的排放量进行加总，估算各地区的人均碳排放，得到了长江经济带2000～2019年沿线地区人均碳排放量数据。

3.2.2 核心解释变量

新型城镇化发展水平(URB)。由于新型城镇化涵盖多个方面，采用单一指标来表示可能会造成结果的偏差。本文借鉴王玉娟等[24]、戴一鑫[25]等学者的方法，把新型城镇化评价指标体系分为人口、经济、社会、空间、绿色和城乡统筹度这6个子维度，并选取了22个指标来对其进行评价，具体的指标体系见表1。

借鉴孙学涛[29]的做法，采用改进的熵值法测算长江经济带新型城镇化子维度及新型城镇化发展水平指数。

具体计算步骤如下：

①首先对新型城镇化发展水平的各项指标进行标准化处理：

其中，Xij为正向指标。

其中，Xij为负向指标。

Xij(i=1,2，…，m；j=1,2，…，n)表示第i个地区j项指标的初始值。

②进行同度化处理，计算第j项指标下第i项指标的比重Yij：

③计算第项指标的信息熵：

④信息熵的冗余度：

aj=1-hj

⑤计算评价指标j的权重：

⑥计算综合评价指数：

在上式中，Ui表示新型城镇化发展水平(URB)。

表1 新型城镇化发展水平评价指标体系

表2 变量描述性统计

3.2.3 控制变量

人口规模(POP)：本文采用长江经济带各省市常住人口的对数来衡量。经济水平(PGDP)：采用长江经济带各省市人均GDP的对数来衡量。政府能力(GOV)：采用长江经济带各省市的人均地区财政支出的对数进行衡量。科技投入(TL)：采用长江经济带各省市的R&D经费内部支出额取对数来衡量。能源消费结构(STRU)：采用长江经济带各省市的煤炭消费量与能源总消费量之比来衡量。上述数据来自2000～2019年的长江经济带沿线各省(市)的官方统计年鉴和统计公报。描述性统计结果见表2。

4 长江经济带新型城镇化碳排放时空特征分析

4.1 长江经济带新型城镇化的时空演变

表3报告了2000～2019年长江经济带沿线省市新型城镇化发展水平的测算结果。从长江经济带新型城镇化发展水平的总体来看，其呈现出了一种“自东向西递低”的趋势，且浙江、江苏、上海这三地一直保持前列位置。这是因为此三省市处于东部沿海区域内在城镇化进程当中，无论是经济社会发展水平，还是环境保护、土地资源利用水平，与其他城市相对比都拥有非常明显的优势。因此，在新型城镇化发展程度上，东部沿海的水平高于中西部，这是毋庸置疑的。此外，位于中部的安徽、江西、湖北和湖南，西北部的四川、重庆，这些城市的新型城镇化发展水平在此期间一直保持相对平稳的状态，属于中间范畴，较为稳定。其中需要指出的是一直位于末尾的西南部，究其原因，发现云南、贵州这两个地区城镇化建设相对缓慢，经济社会发展水平低，新型城镇化水平远不及长江经济带及其他地区。

表3 2000～2019年长江经济带11个省市新型城镇化发展水平指数

4.2 长江经济带碳排放时空演变

表4 报告了2000～2019年长江经济带沿线省区人均碳排放的计算结果。在长江经济带沿线的省市当中，东部沿海地区(浙江、江苏、上海)和贵州省的人均碳排放量一直保持前列位置。其中需要指出的是贵州省，究其原因，发现贵州省位于中国西南部，是我国能源的主要来源，随着城镇化进程不断推进，劳动力需求快速增长，能源的利用效率较低，因此人均碳排放量不断加剧[30]。整体来看，东部沿海地区的人均碳排放整体相对于中西部地区依旧要高一些，这或许是因为东部沿海地区的自改革开放以来依靠沿海地区所拥有的贸易优势，加快了城镇化建设的步伐，建立了强大的资本基础，因此高度发达的工业和高能源消耗导致人均碳排放量居高不下。而中西部地区城镇化建设的进程相对而言要缓慢，尤其是四川，排放水平一直都处于最低，因为其主要以旅游业、农业和轻工业为主，煤炭能源消费量少，因此人均碳排放最低。

5 实证结果分析

5.1 长江经济带碳排放空间相关性检验

本文在进行空间计量分析前，第一步应验证长江经济带省域人均碳排放水平空间相关性的存在。通过Moran’s I指数及其散点图对长江经济带省域人均碳排放进行全局空间自先相关检验，检验结果见表5。

表4 2000～2019年长江经济带11个省市人均碳排放数据

在空间邻接权重矩阵下，长江经济带沿线地区PCO2的全局Moran’s I值均为正数，且其对应显著性P值通过了5%的显著性水平检验，说明存在显著的空间正自相关性。同时，也证实了本研究的假设2，说明了长江经济带的碳排放呈现出空间聚集趋势，区域内的人均碳排放量上升不但会对本区域造成一定的影响，而且会对邻近区域造成影响。这也充分说明了在研究新型城镇化对碳排放影响的过程中需要把碳排放的空间相关性考虑进去。

表5 2000～2019年长江经济带沿线省域人均二氧化碳排放量的全局Moran’s I指数

5.2 长江经济带新型城镇化碳排放空间计量分析

5.2.1 新型城镇化影响碳排放的空间计量分析

空间计量模型种类多样，筛选最适合本文研究需要的模型相当重要。因此，在进行空间数据的处理时，必须先考虑模型采用随机效应还是固定效应。本文使用现有文献中常用的方法进行确定，发现Hausman检验的结果为0.000，在1%的显著性水平上通过了检验，拒绝了随机效应的原假设，这说明应该选择固定效应。随后又在空间杜宾模型下继续进行了Wald和LR检验，发现本文所选的空间杜宾模型不能退化为空间误差模型以及空间滞后模型。其次，由于发现个体固定效应模型以及时间固定效应的LR检验证明原假设不成立，因此可以确定将该模型设定为双固定效应的空间杜宾模型。空间杜宾模型回归的具体结果见表6。

(1)新型城镇化对碳排放的影响。长江经济带沿线各个地区新型城镇化的发展对人均碳排放产生了显著的正向作用。在空间杜宾计量模型中，新型城镇化发展水平对人均碳排放的影响系数在1%的水平上显著为正，这说明新型城镇化发展水平每增加1%会导致居民人均碳排放增加0.0721%。

(2)新型城镇化对碳排放的空间溢出效应。通过表6可以看出URB空间滞后项的系数为0.183，在1%的水平上显著。人均碳排放的内生空间溢出效应显著为正，这说明其他邻近地区的新型城镇化发展水平的提升会加剧本地区人均碳排放。而过去大部分关于城市化与碳排放的研究的理论依据主要以环境库兹涅茨曲线(EKC曲线)为主，该曲线生动地呈现出了两者之间的倒“U”型关系[31]，并指出城镇化水平的提高会给环境质量带来一定的的影响，这种影响先是恶化再是改善。而在这里，本文经研究发现长江经济地区的带新型城镇化与人均碳排放之间的关系仍处在倒“U”型曲线的第一阶段，尚未过拐点，呈现上升趋势。

(3)新型城镇化对碳排放的直接、间接效应和总效应分解。为了更加深入地分析该结果，本文采用求偏微分的方法对SDM模型中的系数进行分解，将各变量对人均碳排放的影响系数分解成直接效应与间接效应，直接效应是指该地区新型城镇化对当地居民人均碳排放的影响，间接效应表示邻近地区新型城镇化对当地居民人均碳排放的影响。由表6可知，URB的直接效应显著为正，这表明新型城镇化进程的不断加快会加剧长江经济带地区居民的人均碳排放水平，验证了本文提出的假设1。同时，新型城镇化水平的间接效应显著也为正，说明长江经济带各省在城镇化进程中，不仅能够增加本地区PCO2的增加还会对邻近地区的PCO2造成负担，这也验证了本文中提出的假设3，表明新型城镇化的加快还会增加周边地区的人均碳排放水平。这是因为城镇人口的增加、经济的发展、空间的扩张、社会的进步等都在影响与之地理单元相近地区的PCO2，又由于竞争投资，相近地区争先恐后进行大规模建设基础设施，建筑碳排放量增长不可避免，因此URB对其间接效应为正。其总效应的回归系数为正且在1%的水平上通过显著性检验，表明某地区新型城镇化发展的净效应表现为加剧长江经济带整体人均碳排放水平，这说明长江经济带新型城镇化建设过程走向高速发展阶段，为提高其发展质量加大了资源要素的投入力度，这必然会导致能源消费量增长，从而加剧碳排放。

表6 空间计量结果

表7 新型城镇化子维度人均碳排放的直接效应、间接效应和总效应

5.2.2 新型城镇化子维度分析

本文进一步分析6个子维度对碳排放的空间溢出效应，如表7所示。

在直接效应方面，各子维度的估计系数依次分别为0.046、0.072、0.016、0.012和-0.011，均通过了1%的显著性检验。按照系数绝对值的大小排序可知，经济城镇化最大，城乡统筹度最小，表明经济发展是碳排放的主力军，其通过拉动消费，提升居民生活水平，带动社会经济的一系列活动，从而提升该地区的居民人均碳排放水平。其中，唯一不显著的是绿色城镇化，尽管直接效应的估计系数为负，但对人均碳排放的影响并不明显。同样系数为负的还有城乡统筹度，但不同的是其非常显著，这说明城乡统筹度在一定程度上有利于减轻该地区的人均碳排放。

在间接效应方面，人口城镇化和经济城镇化均呈显著的正相关，且人口城镇化的系数为0.119，在6个子维度中最高，这表明人口城镇化在加剧相邻省份人均碳排放的队伍中是主力军，发挥的作用最大。除此之外，空间城镇化和绿色城镇化也呈正相关，且在10%的水平上显著，这说明它们在一定程度上也会加剧邻近地区的人均碳排放。

5.2.3 稳健性检验

为了增强结果的稳健性，本文通过重新构建空间权重的方法进行稳健性检验。由于不同的权重矩阵可能会对回归结果产生不同的影响，因此本文将0-1矩阵替换为地理距离矩阵来考察新型城镇化对碳排放的空间效应，该矩阵根据经纬度计算距离，然后取距离平方的倒数。表8为变换空间矩阵后的回归结果，各解释变量的符号与显著性与前文总体上一致，且显著性更强，进一步证实本文结果稳健。

表8 稳健性回归结果

6 结论与政策建议

6.1 研究结论

本文从理论上系统梳理了新型城镇化对碳排放影响的作用机制，基于新型城镇化的内涵运用熵值法测算出其指数，利用2000～2019年我国长江经济带省域面板数据研究其时空演变格局及影响，并从子维度视角展开深入分析。我们的研究发现，长江经济带新型城镇化发展水平对人均碳排放具有显著的正向影响，两者关系仍处在倒U型曲线的上升阶段：

(1)从时空演变来看，长江经济带新型城镇化发展水平呈现出“自东向西递减”的趋势，东部地区要明显高于中西部地区，而西南地区一直处于最低位置；在碳排放方面，长江经济带呈现出东部沿海三省与贵州省较高，中西部地区相对较低的分布特征。

(2)从作用效果来看，在直接效应方面，长江经济带各省市的新型城镇化水平对本省的人均碳排放水平具有显著的正向影响；在间接效应方面，各地区在推进新型城镇化发展过程中，既提高了本地区人均碳排放，也给与之地理单元相近地区的碳排放增加了负担。

(3)从城镇化子维度来看，经济城镇化是加剧本地区人均碳排放的主力军，人口城镇化是决定邻近地区人均碳排放增加的主要因素，而城乡统筹度在一定程度上有利于降低周边地区的人均碳排放水平，除此之外，人口城镇化作为加剧周边地区人均碳排放的主要因素，其影响非常显著。

6.2 政策建议

基于以上得到的研究结论，本文提出以下几点政策建议：

(1)推进形成新型城镇化协同发展新格局。因为我国长江经济带呈现出了“由东向西递减”的趋势，因此要弥补长江经济带西部地区新型城镇化发展水平低的问题，促进其协同发展新格局的建设。长江经济带上中下游的三个地区各有千秋，各地区要取长补短，上游充分发挥保护生态环境的重要作用，下游沿海要充分利用交通枢纽等方面的优势，而中游则要利用经济、社会的显著优势来聚集生产资源，如此一来推动区域协调发展格局，综合各流域为新型城镇化发展形成协同发展新格局。

(2)构建区域合作与协同机制促进低碳发展。受空间溢出效应影响，我国长江经济带沿线各省市碳排放容易转移和扩散到周边地区，造成越界污染的严重现象，以往旨在使达到最佳环境管理方式的城市环境会面临“公地悲剧”的窘境。所以，碳排放联防联控机制的构建更是新型城镇化进程中的当务之急，加快长江经济带各地域之间、各部门之间的协同管理机制的建立，防止“单打独斗”现象的出现以及减少碳排放“搭便车”行径的存在[3]，坚持上下游地区彼此协调，加快实现信息及时流通、标准严格统一、法律严肃执行，提高整体协作水平。

(3)长江经济带沿线各地区城镇的发展正在往提质增效的全新阶段过渡，促进新型城镇化和低碳发展协调共进更是重中之重。各地区应遵循低碳发展理念，在人与自然和平共处的前提下实现经济社会发展与绿色生态环境的齐头并进。政府也应重视现阶段长江经济带新型城镇化与低碳发展呈现出的矛盾，在人口快速增加和城市面积扩大的同时，提升能源资源的利用效率，尤其是化石燃料的利用率，促进倒“U”型曲线的下降阶段的到来。