碳减排对城市韧性的影响机制研究

1.研究背景及意义

了解土地利用变化对生态系统服务价值的影响，将为生态恢复计划和土地利用政策的制定和实施提供有价值的参考。贵州省是中国西南部典型的喀斯特地区，生态系统脆弱。在过去的几十年里，该地区实施了多个生态恢复计划，特别是退耕还林工程(GFGP)，其导致了土地利用的巨大变化。然而，贵州省土地利用变化对生态系统服务价值的影响机制尚不明晰。且少有研究涉及生态系统服务价值对不同强度生态恢复计划的响应。本文采用效益转移方法定量评价了2000 - 2020年贵州省不同土地利用转型对ESV变化的贡献。

2.摘要

在应对气候变化和促进可持续发展方面，通过清洁生产、循环经济、生态创新等方式减少碳排放，可以提高城市系统的韧性。本研究以2006-2019年中国267个地级市为样本，探讨碳减排对城市韧性的影响及其时空特征。首先，将城市韧性概念化为经济发展、社会福祉、环境清洁，并分析了碳减排对城市韧性这三个维度的影响机制。在实证分析中，构建了城市韧性评价指标，定量评价了中国城市韧性及其时空特征。随后，通过地统计学分析，研究了碳排放对城市韧性的影响。结果表明，中国城市韧性水平表现出显著的时空异质性。高韧性城市集中在京津冀、长三角和珠三角地区，低韧性城市集中在东北、西北和西南地区。此外，中国城市韧性主要由经济韧性子系统贡献。研究期间，碳减排量与城市韧性呈正相关，高城市韧性和高碳减排量在空间上有集聚效应。此外，2006-2019年，这一聚集效应增加。这表明，在过去的15年里，中国城市的城市韧性是高度依赖于区域经济发展，而区域经济发展仍然依赖于碳排放密集型产业。该研究为中国碳减排和城市韧性建设政策提供了重要参考，同时需要认识到空间异质性，以便在决策和执行中注重减排和提高韧性的关键领域。

3. 研究背景及意义

了解土地利用变化对生态系统服务价值的影响，将为生态恢复计划和土地利用政策的制定和实施提供有价值的参考。贵州省是中国西南部典型的喀斯特地区，生态系统脆弱。在过去的几十年里，该地区实施了多个生态恢复计划，特别是退耕还林工程(GFGP)，其导致了土地利用的巨大变化。然而，贵州省土地利用变化对生态系统服务价值的影响机制尚不明晰。且少有研究涉及生态系统服务价值对不同强度生态恢复计划的响应。本文采用效益转移方法定量评价了2000 - 2020年贵州省不同土地利用转型对ESV变化的贡献。

气候变化作为城市系统面临的风险之一，带来了强降雨、城市洪水、城市热岛等自然灾害，造成人员伤亡和财产损失，威胁城市可持续发展。气候变化适应与减缓研究对提升城市韧性具有重要意义，也是当前的一个研究前沿。碳排放是气候变化的加速器，碳减排是减缓气候风险的主要途径之一。中国作为作为全球最大的排放国之一，中国致力于应对气候变化，减少碳排放，提高城市韧性，这可以在其各种环境政策和计划中体现出来。研究时间范围涵盖了中国三个五年计划（FYP）时期，即“十一五”（2006-2010年）、“十二五”（2011-2015年）和“十三五”（2016-2020年），中国在“十一五”期间首次提出节能减排措施。从2005-2019年在中国进行这项研究，可以实证评估中国在减排方面的表现以及政策期间对城市韧性的影响。中国的二氧化碳排放主要来自工业制造、建筑和交通运输。包括火电、石化、煤化工、钢铁、水泥和有色金属冶炼行业在内的行业碳排放量增加超过全国二氧化碳排放总量的一半。据统计，炼油、钢铁、水泥、有色金属冶炼、煤化工、火电等行业的二氧化硫、氮氧化物和颗粒物排放量分别占全国工业污染物排放量的86.5%、44.5%和22.7%。这些重点行业的低碳发展对于实现中国双碳目标以及减少环境污染至关重要。中国在应对气候变化的同时，也迫切需要提高城市的抵御能力。在“十四五”规划中，“推进以人为本的新型城镇化”首次将“建设韧性城市”纳入国家战略规划体系。此前，北京、上海等城市已将建设韧性城市的任务纳入城市总体规划。2020年爆发的COVID-19疫情和2021年河南省郑州市的城市洪涝灾害，让城市管理者重新思考城市规划建设、应急管理、可持续发展以及增强城市科普风险能力的重要性。因此，中国为研究城市韧性及其与减排的相互作用提供了一个生动的案例。

4.研究亮点

在研究中，首先提出了碳减排中城市韧性要素的概念模型（图1），作为本研究的理论基础。然后介绍了研究地区、数据来源和数据处理方法，为研究奠定方法论基础。再次对本研究进行了实证研究，在这个研究中，对城市韧性的时空格局进行了分析，并进一步分析了人为碳排放对城市韧性的影响。最后总结了本研究的潜在实践和理论贡献的讨论。

本研究所构建的指标体系的一个优点是所有指标均来自于《中国城市统计年鉴》，该年鉴是公开可得的，统计口径相同。该模型可以方便地应用于中国的韧性评价研究。本研究的另一个方法学亮点是，通过跨空间的样本数据，结果可以用来识别空间异质性，并提供特定区域的减排和增强韧性的参考。

5.研究结果

（1）.中国城市韧性评价结果

A.城市韧性指数

本研究从经济发展、社会福祉和环境清洁三个韧性城市维度构建评价指标（图2）。评估指标包括21个城市指标。

熵权法计算城市韧性指数和指标权重见表1。2006-2019年中国城市的实证案例研究中，三个韧性维度的总权重分别为0.5943、0.2859和0.1198。采用熵权法作为客观赋权方法，数据的离散度越大，权重越大。这说明中国城市间的城市经济指标差异很大，这与中国目前区域经济不均衡的发展阶段相吻合。此外，经济发展是通过公共财政支出实现社会福祉和清洁环境的基础。在韧性的经济学维度中，“科技支出”和“实际利用外资额”是最具影响力的代表性区域经济内生驱动力和意向驱动力。在社会层面，“每万人营运公共汽电车数目”是衡量公共服务提供水平的最重要指标。而在环境维度上，人均绿色面积比其他环境因子更能体现生态系统服务功能的提供水平。

B.城市韧性及其时空特征

中国城市韧性评价结果表现出显著的时空异质性。韧性评价结果采用自然断点法进行分类（图3）。中国城市韧性水平表现出显著的时空异质性，2006-2019年的三个五年计划期间，总体韧性不断提高，而从“十一五”到“十三五”期间，韧性增长速度放缓（图3-4）。城市韧性较高的城市主要集中在京津冀地区、长三角地区和珠三角地区，韧性较低的城市一般集中在东北、西北和西南地区（图3）。此外，韧性的区域差异也变得更大（图4）。

具体而言，2019年，深圳、上海、北京、广州、东莞、武汉、南京、成都、杭州、苏州等10个城市韧性较高（韧性得分高于0.3）。具有高韧性的城市数量从2006年的1个（深圳）增加到2010年的3个（深圳、上海、北京）和2015年的6个。其中，深圳市在研究期内的城市韧性表现较好，这得益于深圳作为经济特区之一，其社会经济发展水平较高。它也是中国生态文明示范城市之一，表现出相对较高的环境韧性。而韧性较低（韧性得分低于0.05）的城市数量变化剧烈。2006年有160个低韧性城市，超过样本城市的一半。2010年，低韧性城市的数量下降到73个。2015年，韧性较低的城市只有5个，包括广东省河源、潮州、揭阳、四川省巴中和广西河池。2019年，东北地区只有黑龙江省黑河市城市韧性较低。

当将城市韧性分解为三个韧性维度（即城市子系统），发现样本城市的城市韧性总分主要由经济子系统贡献（表2）。从2006年到2019年，经济韧性的份额正在增加，而社会和环境韧性的份额在研究期间正在下降。这可以部分解释为什么韧性增长率在三个五年计划期间下降，而GDP增长率在三个时期下降。“十一五”期间GDP真实的增长率平均为11.2%，“十二五”期间为7.8%，“十三五”期间（不包括2020年）约为6.5%。三个维度的韧性在研究期间都有所增加，表明中国从“十一五”到“十三五”期间在这三个领域的共同发展。

C.空间自相关分析

莫兰指数是最常用的空间自相关指标，用于研究同一地理分布内变量观测值之间的潜在相互依赖性。莫兰指数的值范围为0-1.0。正的莫兰指数具有相似属性的对象聚集在一起。全局空间自相关结果显示，四个研究年的莫兰指数分别为0.036、0.041、0.029和0.025，表明城市韧性发展在全国范围内形成了相对稳定的空间集聚格局（图5）。莫兰指数值的减小表明韧性高值和低值的空间聚集性逐渐减小。

局部指标空间自相关（LISA）是研究区域内部分正空间相关和部分负空间相关并存的现象，需要利用LISA来揭示可能存在的空间变异性。虽然莫兰指数散点图显示了所有的样本城市，但LISA图只显示了通过显著性检验的单位（图6）。用HH图例标记的区域是高韧性城市聚集的区域，LL图例是低韧性城市群。高韧性城市主要聚集在京津冀、长三角和珠三角地区，而低韧性城市则聚集在西北和西南地区随着时间的推移，高弹性城市的聚集减少，而其他聚集类型保持相对稳定。

(2).碳排放对中国城市韧性的影响

A.碳排放密集型企业与中国碳排放

为了评估碳排放对中国城市韧性的影响，本文首先分析了中国排放密集型企业和碳排放的空间格局，给出了能源和排放密集型企业的密度（定义为一个正方形中的企业数量和公里）和地级市的碳排放量，以了解污染企业所在地以及中国碳排放集中的地区（图7）。排放密集型企业主要集中在长三角和珠三角沿海地区，而我国碳排放主要由排放密集型企业较多的山东、江苏、河北、广东沿海城市和产业密集度较高的内蒙古、重庆等内陆城市贡献。

通过对2006年、2010年、2015年、2019年的面板数据和267个地级市的截面数据进行OLS回归分析，发现排放密集型企业的数量与地级市的碳排放量呈正相关（表3）。回归结果的调整R²为0.4705，显示出较强的稳健性。在一个地级市，每增加一家排放密集型企业，每年将增加1.3万吨碳排放。

B.碳排放对城市韧性的影响

为了分析碳排放对城市韧性的影响，对2006年、2010年、2015年和2019年的面板数据以及267个地级城市的横截面数据进行了OLS回归。结果表明，碳排放对城市韧性有积极影响，碳排放每增加100万吨，城市韧性得分将增加0.00365（表4）。在该回归中，调整后的R²为0.6560，显示出较强的稳健性。

为了进一步分析城市韧性和碳排放的空间相互作用和扩散，进行全局和局部的双变量空间自相关与Moran’s I指数和LISA，分别对2006年、2010年、2015年和2019年，中国城市韧性和碳排放莫兰指数分别为0.014、0.023、0.018和0.020，表明这两个变量之间存在相对稳定的正相关关系。研究期间，2015年莫兰指数值的下降（图8），显示了碳排放与城市韧性的关系减弱，表明“十二五”期间城市韧性的增长与碳排放开始脱钩。

从空间差异的角度来看，局部双变量空间自相关结果显示，低韧性和低排放比其他类型聚集更多（图9）。高韧性-高排放城市（HH）集中在环渤海经济带，在研究期间，这类城市的数量不断增加，表明当地的韧性越来越依赖于经济子系统的发展和高排放。高韧性低排放城市（HL）包括西部省会城市和珠三角地区城市。在这些城市，城市韧性与碳排放脱钩。低韧性-高排放城市（LH）在研究期间增加，主要集中在东北和华北地区。在这些城市，城市发展仍然依赖于排放密集型产业。低复原力-低排放城市（LL）是数量最多的聚集类型，并且在研究期间正在增加。在这些地区，社会经济仍有待发展。这或许可以解释为什么在碳中和之前，从城市韧性的角度来看，需要有一个碳达峰阶段。

6.政策启示

尽管“十一五”期间碳排放和城市韧性的集聚效应有所增强，但自2010年以来，集聚效应减弱，表明城市韧性的提高正逐渐与粗放型经济发展脱钩，“十三五”期间高韧性低排放城市增多。这是一个良好的迹象，表明中国正在走一条新的发展道路，将经济发展与碳排放脱钩，并通过改善社会福祉和环境质量来提高韧性。经济发展不仅影响经济韧性的提高，而且为其他城市子系统的韧性提高奠定了基础。比如，城市经济的发展也影响着基础设施、社会福利、生态环境治理等方面的投入。中国未来的减排需要通过技术创新和制度创新来保持社会经济的稳定增长，同时保护生态环境，这两者都有利于提高城市韧性。

初审：蒋定宏

审核：徐彩瑶

排版编辑：王   苓

文献推荐人：王   苓

参考文献：Chenchen Shi, Naliang Guo, Xing Gao, Feng Wu. How carbon emission reduction is going to affect urban resilience. Journal of Cleaner Production, 2022, 372:133737.

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