蔡苗苗,吳開亞
(復旦大學 公共管理與公共政策創(chuàng)新基地,上海 200433)
改革開放以來,我國的城市化和工業(yè)化發(fā)展極為迅速,截至2014年我國的城市化水平已經(jīng)達到54.77%[1]。隨著城市化進程的加快,建設(shè)用地急劇擴張成為我國城市發(fā)展的顯著特征,我國城市建設(shè)用地面積由1981年的6720km2增至2015年的5.16萬km2,城市建設(shè)用地開發(fā)強度逐年增加,增長率超過50%[2,3]。建設(shè)用地需求不斷增加,由此導致耕地數(shù)量銳減、土地利用結(jié)構(gòu)劇烈變化,城市發(fā)展和耕地保護的矛盾日益顯現(xiàn)[4,5]。建設(shè)用地主要承載人類工業(yè)生產(chǎn)、能源交通和居住生活等社會經(jīng)濟活動,建設(shè)用地擴張使城市土地格局發(fā)生改變,對區(qū)域碳排放量產(chǎn)生了極大影響[6]。Churkina[7]研究顯示,僅占陸地面積2.4%的城市區(qū)域承載了全球80%的碳排放量,建設(shè)用地擴張是城市碳排放的重要影響因素之一[8]。因此,研究城市建設(shè)用地擴張與碳排放之間的關(guān)系,對土地資源合理規(guī)劃、實現(xiàn)城市低碳經(jīng)濟具有重要意義。
當前,國內(nèi)外學者采用各類方法對建設(shè)用地與碳排放之間的內(nèi)在關(guān)系開展了相關(guān)研究。例如,F(xiàn)rank[9]采用生命周期法分析了建筑制造產(chǎn)生的碳排放,建筑材料的回收利用是減少碳排放量的新思路;Levent等[10,11]提出CGE模型對土耳其進行了分析,研究表明提高建設(shè)用地中高碳能源價格可降低城市的碳排放量;Hopkins等[12]通過參數(shù)模型(基于人口密度)對世界8個地區(qū)城市擴張產(chǎn)生的碳排放量進行了測算,結(jié)果顯示每年城市擴張使得世界碳排放量增加了1.25GtC。國內(nèi)學者[13-16]分別采用庫茲涅茨曲線、灰色關(guān)聯(lián)度、STIRPAT模型和LMDI指數(shù)分解法對無錫市、鹽城市、安徽省和我國不同地區(qū)建設(shè)用地擴張與碳排放效應(yīng)之間的內(nèi)在關(guān)系進行了實證研究,深入分析了各類方法在建設(shè)用地與碳排放研究中的應(yīng)用。
向量自回歸模型(VAR)是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立,用以分析多個指標的相關(guān)性并對指標進行預(yù)測[17]。近年來,VAR模型在各個領(lǐng)域得到了廣泛運用:Stern[18]運用VAR模型對1947—1990年的美國經(jīng)濟問題進行了分析,認為能源消耗對GDP存在單向Granger因果關(guān)系;Mehemt[19]通過對歐洲7國之間的實證分析,得出各個國家能源消費與經(jīng)濟增長之間有不同的因果關(guān)系;李湘梅等[20]采用VAR模型研究得出能源消費和城市化水平是我國碳排放的核心驅(qū)動力;綦遠超等[21]采用2000—2014年的數(shù)據(jù)分析了山東省碳排放與經(jīng)濟增長的內(nèi)在關(guān)系,認為山東省GDP是碳排放的單向Granger原因;李松等[22]通過VAR模型分析了我國城鎮(zhèn)化、工業(yè)化和碳排放之間的關(guān)系,為VAR模型在環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的思路。由此可見,關(guān)于建設(shè)用地與碳排放的研究主要集中在能源碳排放領(lǐng)域[23-25],而對土地利用變化的碳排放分析較少。此外,VAR模型在對經(jīng)濟增長與碳排放關(guān)系的應(yīng)用也比較成熟[26-28],而對建設(shè)用地的擴展與土地利用碳排放關(guān)系的分析還沒有出現(xiàn)。
鑒于此,本文以2000—2015年為時間序列,采用土地動態(tài)度模型對上海市建設(shè)用地擴張速率進行分析,通過構(gòu)建土地利用碳排放量的核算模型,對上海市耕地、林地、草地和建設(shè)用地碳排放量進行了核算。根據(jù)核算結(jié)果,本文以上海市的建設(shè)用地面積和土地利用碳排放總量為時間序列構(gòu)建VAR模型,并采用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析兩者之間的關(guān)系,為未來上海市建設(shè)用地規(guī)劃和低碳經(jīng)濟發(fā)展提供科學合理的建議。
鑒于數(shù)據(jù)的準確性,以2000—2015年為時間序列,本文采用的土地利用數(shù)據(jù)來源于相關(guān)年份的上海市2000—2015年土地利用變更調(diào)查,能源消耗數(shù)據(jù)來源于《上海能源統(tǒng)計年鑒》[29],部分缺失數(shù)據(jù)參考對應(yīng)年份的《上海統(tǒng)計年鑒》[30]。
目前關(guān)于土地利用變化分析的方法共分為三種,分別為基于現(xiàn)代遙感和GIS技術(shù)下的數(shù)理統(tǒng)計分析、土地信息熵和土地動態(tài)度模型[31-34]。本文采用單一土地利用動態(tài)度模型[35]定量分析了上海市建設(shè)用地變化速度,表達式為:
(1)
式中,K表示研究時間區(qū)間某一土地利用類型動態(tài)度;Ub表示研究末期某一土地利用類型的面積(km2);Ua表地研究初期某一土地利用類型的面積(km2);tb表示研究末期(年);ta為研究初期(年)。
根據(jù)上海市土地利用現(xiàn)狀,鑒于土地利用數(shù)據(jù)的可獲取性,本文將上海市土地利用類型分為農(nóng)用地和建設(shè)用地兩類,農(nóng)用地包括耕地、林地、草地三類。在這四類土地中,林地和草地主要產(chǎn)生碳匯效應(yīng),建設(shè)用地產(chǎn)生碳源效應(yīng),耕地既有碳源效應(yīng)又有碳匯效應(yīng)。
在這四類土地類型中,耕地、林地和草地的碳排放量主要采用碳排放系數(shù)法進行計算[36,37],其測算公式為:
(2)
式中,C表示碳排放總量(104t);Ci表示第i類土地產(chǎn)生碳排放(吸收)量(104t);Ai表示第i類土地對應(yīng)的土地面積(km2);δi表示第i類土地對應(yīng)的碳排放系數(shù)(104t/km2)。參考徐國泉等[38,39]研究,本文的土地碳排放系數(shù)見表1。
表1 各類土地碳排放系數(shù)
注:負值表示碳匯型土地利用方式;正值表示碳源型土地利用方式。
建設(shè)用地的碳排放量主要來源于人類活動中的能源消耗,其碳排放量采用能源消耗產(chǎn)生的碳排放量間接計算,公式為:
(3)
式中,CE表示建設(shè)用地碳排放量(104t);cej表示第j類能源碳排放量(104t);Ej表示第j類能源消耗量(104tce);αj表示第j類能源碳排放系數(shù)(104t/104tce)。
根據(jù)上海市能源消耗特點,采用原煤、洗精煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、煉廠干氣和天然氣10種常用能源,各能源碳排放系數(shù)根據(jù)2006年的《IPCC國家溫室氣體清單指南》[40]缺省值轉(zhuǎn)換得到,具體數(shù)值見表2。
表2 各類能源碳排放系數(shù)
自向量回歸模型(Vector Autoregression)在1980年由Sims引入到經(jīng)濟學中,用以分析相互關(guān)聯(lián)的時間序列以及隨機擾動項對各個變量的動態(tài)沖擊,并對各種沖擊產(chǎn)生的影響加以解釋[41,42]。VAR(p)模型的一般數(shù)學表達式為:
yt=φ1yt-1+…+φpyt-p+Axt+εt(t=1,2,…,T)
(4)
式中,yt表示k維內(nèi)生變量列向量,本文為建設(shè)用地面積和土地利用碳排放量兩組列向量;φ1,φ2,…,φp表示待估計的k×k維系數(shù)矩陣;k表示列向量維數(shù),本文以2000—2015年為時間序列,維數(shù)為16;xt表示d維外生變量列向量;A表示待估計的k×d維系數(shù)矩陣;T表示樣本個數(shù),本文樣本數(shù)有2個;p表示模型滯后階數(shù),依據(jù)高鐵梅[43]研究可知,采用LR、FPE、AIC、SC和HQ準則對VAR模型進行檢驗,確定VAR模型的最佳滯后階數(shù);εt為k維擾動列向量。
上海市建設(shè)用地擴展與土地利用碳排放的VAR模型分析步驟主要分幾下幾步:①確定研究的時間序列,并對時間序列進行單位根檢驗,分析變量序列是否為平穩(wěn)序列。②若時間序列為平穩(wěn)序列,構(gòu)造回歸模型;若時間序列為非平穩(wěn)序列,分析序列是否滿足同階單整,對時間序列進行協(xié)整檢驗。③確定VAR模型最佳滯后階數(shù),構(gòu)造VAR模型,并對VAR模型進行穩(wěn)定性檢驗。④構(gòu)造脈沖響應(yīng)函數(shù)進行分析。
通過對上海市2000—2015年土地利用變更調(diào)查中建設(shè)用地的數(shù)據(jù)分析,利用式(1)得出上海市建設(shè)用地變化特征,計算結(jié)果見圖1。
圖1 上海市2000—2015年建設(shè)用地擴張趨勢
由圖1可知,2000—2015年上海市建設(shè)用地面積總體上呈現(xiàn)增長的態(tài)勢,建設(shè)用地總面積由2000年的1909.11km2增加到2015年的3071.33km2,增長了1162.22km2,年均擴張率達4.06%。以2006年和2010年為節(jié)點,上海市建設(shè)用地擴張共分為以下三個狀態(tài):2000—2005年為第一階段,建設(shè)用地面積緩慢增長,年均增長98.31km2,年均擴張率為5.14%;2006—2010年為第二階段,上海市建設(shè)用地面積由2006年的2371.04km2擴張到2010年的2891.20km2,除2006年明顯下降外,上海市建設(shè)用地面積總體上呈現(xiàn)快速增長的態(tài)勢,這是由于在這一階段上海城市化進程加快,城鎮(zhèn)建設(shè)用地和獨立工礦用地占用大量耕地,建設(shè)用地面積年均增長130.04 km2,年均擴張率達5.48%;2007—2015年為第三階段,這一階段建設(shè)用地面積平穩(wěn)增長,共增長了624.25km2,年均擴張率為3.31%,上海市經(jīng)濟增長帶動工業(yè)區(qū)和城鎮(zhèn)的連片發(fā)展以及上海商業(yè)區(qū)對土地的加速需求是該階段建設(shè)用地擴張的重要原因。
由圖1可見,上海市2000—2015年建設(shè)用地動態(tài)度變化幅度較大,2000年和2006年土地動態(tài)度為負值,分別為-2.13%和-1.23%,其他年份均為正值,表明建設(shè)用地快速擴張是上海市土地變化的一個顯著特征。上海市建設(shè)用地動態(tài)度在2001年和2009年存在著兩個突增點,分別為11.92%和11.63%,建設(shè)用地年擴展率達到最大,這主要是由于經(jīng)濟快速發(fā)展,上海市建設(shè)用地擴展占用耕地面積不斷增加,建設(shè)用地擴張逐漸由城鎮(zhèn)居民用地轉(zhuǎn)變?yōu)楣さV用地。
首先,根據(jù)上海市2000—2015年土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù),利用式(2)計算得到耕地、林地和草地的碳排放(吸收量);然后,根據(jù)《上海能源統(tǒng)計年鑒》對應(yīng)年份的能源消耗數(shù)據(jù),結(jié)合式(3)計算得到建設(shè)用地碳排放量,結(jié)果見圖2。
圖2 上海市2000—2015年土地利用碳排放量
從圖2可見,2000—2015年上海市土地利用碳排放總量呈現(xiàn)增長的態(tài)勢,由2000年的1843.33萬t增長到2015年的2116.83萬t,年均增長率達到1.09%。在四類土地利用中,建設(shè)用地是最大的碳源,2000—2015年建設(shè)用地碳排放量保持快速增長的趨勢,由2000年的1898.91萬t增加到2015年的2619.31萬t,16年間碳排放量共增長了720.4萬t,年均增長率達2.53%。其中,2003—2011年上海市建設(shè)用地碳排放量逐年增加,年均增加量達104.17萬t。耕地作為另一類碳源,碳排放量在2000—2015年逐年降低,從2000年的12.07萬t減少到2015年的7.80萬t,年均增長率為-3.65%;林地是重要的碳匯,林地的碳吸收量由2000年的67.62萬t增長到2015年的510.19萬t,16年間林地碳吸收量呈現(xiàn)持續(xù)上升的趨勢,年均增加29.50萬t,年均增長率達到43.63%;2000—2015年草地碳吸收量呈現(xiàn)持續(xù)增長的趨勢,但變化卻并不顯著,總體維持在0.06萬t左右。
由圖2中各類土地碳排放量的變化趨勢可知,2000—2015年上海市碳排放量主要來源于建設(shè)用地能源消耗產(chǎn)生的碳排放,碳排放總量的變化趨勢與建設(shè)用地碳排放量一致。這表明建設(shè)用地碳排放占上海市土地利用碳排放的主導地位,每年凈碳排放量的99.5%來源于建設(shè)用地。上海市經(jīng)濟快速增長、能源消耗量不斷增加,是建設(shè)用地呈現(xiàn)高碳排放的主要原因。對比建設(shè)用地,耕地的碳排放量相對較低,對上海市土地利用碳排放的貢獻量持續(xù)下降。林地是主要的碳匯,近幾年上海市林地面積持續(xù)增加,林地的碳吸收作用逐漸加強,碳吸收量占總碳匯量的99.9%。草地的碳匯能力遠低于林地,近幾年基本維持較低水平。綜合各類土地的碳排放量可知,2000—2015年上海市碳排放量和碳吸收量均呈現(xiàn)增長態(tài)勢,但林地和草地的碳吸收量遠不足以抵消建設(shè)用地碳排放量,上海市土地利用碳排放總量呈增長趨勢。
本文用A表示上海市建設(shè)用地面積,用CC表示上海市土地利用碳排放量,采用ADF(Augmented Dickey-Fuller test)檢驗法[44]對2000—2015年上海市建設(shè)用地面積和土地利用碳排放量進行了平穩(wěn)性檢驗,結(jié)果見表3。
表3 上海市2000—2015年建設(shè)用地面積和碳排放量的
注:表中△為一階差分;△2為二階差分;1%、5%和10%臨界值均為Mackinnon檢驗臨界值;c,t,k分別為含常數(shù)項、趨勢項和滯后階數(shù)。
從檢驗結(jié)果可知,建設(shè)用地面積和碳排放量時間序列的水平值和一階差分值均為非平穩(wěn),但它們經(jīng)過二階差分后在1%顯著水平下均為平穩(wěn)序列,建設(shè)用地面積和碳排放量為二階單整序列,即可進一步進行協(xié)整檢驗。
本文對時間序列和建立回歸方程,采用EG檢驗法[45]對上海市建設(shè)用地面積和碳排放量時間序列進行協(xié)整檢驗,回歸方程為:
C=0.499×A+862.66
(5)
(0.08) (213.76)
(5.50) (4.04)
R2=0.683;D.W.=0.638;P=0.000;F=30.203
(6)
式中,第一行括號內(nèi)的值為系數(shù)估計量的標準差;第二行為統(tǒng)計值。由回歸結(jié)果可知,T檢驗值和F檢驗值均通過顯著性檢驗。對上式的殘差進行EG檢驗,結(jié)果見表4。殘差序列e在1%顯著水平下是平穩(wěn)的,表明2000—2015年上海市建設(shè)用地擴張和土地利用碳排放之間存在長期協(xié)整關(guān)系。由回歸方程可知,上海市建設(shè)用地面積對碳排放量的彈性系數(shù)為0.449,即建設(shè)用地面積每增長1%,碳排放量相應(yīng)增長0.449%。
表4 殘差序列單位根檢驗結(jié)果
注:1%、5%和10%臨界值均為Mackinnon檢驗臨界值;分別為含常數(shù)項、趨勢項和滯后階數(shù)。
建立VAR模型應(yīng)先確定滯后階數(shù)P,需滿足兩個條件,第一是使滯后階數(shù)足夠大,能完整反映出VAR模型的動態(tài)特征;第二是滯后階數(shù)盡可能小,使模型有足夠數(shù)目的自由度。本文根據(jù)VAR模型中的LR、FPE、AIC、SC和HQ值確定最佳滯后階數(shù)P為2,即VAR(2)。根據(jù)Lutkpohl[46]研究,采用AR特征多項式根的倒數(shù)檢驗VAR模型的穩(wěn)定性,結(jié)果見圖3。圖3中所有的點均落在單位圓以內(nèi),即所有AR根模的倒數(shù)均小于1,本文構(gòu)建的VAR模型是平穩(wěn)的。
圖3 單位圓的平穩(wěn)性檢驗
VAR模型結(jié)果為:
A=0.7092×A(-1)+0.0357×A(-2)+0.2831×CC(-1)+0.1002×CC(-2)-39.0778
(7)
CC=0.2998×A(-1)-0.0833×A(-2)+1.0708×CC(-1)-0.5349×CC(-2)+375.1776
(8)
此向量回歸模型的R2分別為0.945和0.841,F檢驗值通過顯著性檢驗,AIC、SC值均符合要求,所以時間序列建設(shè)用地面積和土地利用碳排放量建立的VAR模型擬合情況良好,具有解釋力。由式(7)可知,前一、二期建設(shè)用地面積系數(shù)分別為0.7092和0.0357,因此建設(shè)用地擴張對當期的建設(shè)用地面積產(chǎn)生正向影響。前兩期建設(shè)用地面積系數(shù)低于前一期,表明上海市建設(shè)用地面積對未來建設(shè)用地擴展的影響較大,且影響力逐漸增強;前一、二期碳排放量系數(shù)分別為0.2813和0.1002,前兩期碳排放量對當期的建設(shè)用地面積產(chǎn)生正向影響。由于前兩期的碳排放量系數(shù)低于前一期,上海市碳排放量對建設(shè)用地擴張具有促進作用,影響逐漸增強。由式(8)可以看出,前一期建設(shè)用地面積的系數(shù)為0.2998,即建設(shè)用地擴張對當期的碳排放量產(chǎn)生正向影響。但前兩期建設(shè)用地面積系數(shù)為-0.0833,這表明前兩期建設(shè)用地擴張對當期的碳排放量產(chǎn)生負向影響。由此可知,上海市建設(shè)用地擴張對碳排放量作用由負向抑制逐漸轉(zhuǎn)為正向促進,正向影響逐漸凸顯;前一期碳排放量系數(shù)為1.0708,即碳排放量對當期的碳排放量產(chǎn)生正向影響。前兩期碳排放量系數(shù)為-0.5349,說明前兩期碳排放量對當期的碳排放量產(chǎn)生負向抑制。綜合分析,上海市碳排放基量對未來碳排放量的影響由負向抑制轉(zhuǎn)為正向促進,且影響力逐漸增強。
在上述分析的基礎(chǔ)之上,本文采用脈沖響應(yīng)函數(shù)(Impulse Response Function)[17]分析了上海市建設(shè)用地擴張對碳排放量的動態(tài)響應(yīng),結(jié)果見圖4和圖5。
圖4和圖5的橫軸表示響應(yīng)函數(shù)的滯后期數(shù),縱軸表示因變量對自變量的響應(yīng)程度;虛線表示響應(yīng)函數(shù)的正負兩倍標準差偏離帶,實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)的計算結(jié)果。
VAR模型沖擊作用的滯后期設(shè)定為50期,由圖4可知,給建設(shè)用地面積一個正向沖擊,即建設(shè)用地面積增加,將會使碳排放量產(chǎn)生正向響應(yīng),第一期至第二期響應(yīng)強度逐漸加強,且第二期達到最大值69.17。從第二期開始響應(yīng)強度持續(xù)減弱,第三十期以后,建設(shè)用地面積的正向沖擊使碳排放量產(chǎn)生的響應(yīng)維持在較低的水平,但保持在正值,表明上海市建設(shè)用地擴張與碳排放量之間緊密相關(guān)。從短期分析,建設(shè)用地擴張將導致碳排放量大幅增加,這是由于建設(shè)用地面積增加伴隨著能源消耗增加,產(chǎn)生更多碳排放量。從長期分析,建設(shè)用地擴張促進碳排放量增加,但是其正向作用逐漸減弱。主要原因是:隨著經(jīng)濟水平發(fā)展,高碳能源消耗的情況將逐漸改善,合理的城鎮(zhèn)規(guī)劃和科學的土地利用使得碳排放量擺脫建設(shè)用地的沖擊。
圖4 上海市碳排放量對建設(shè)用地的脈沖響應(yīng)
圖5 上海市建設(shè)用地對碳排放量的脈沖響應(yīng)
由圖5可知,當本期給碳排放量一個正向沖擊,即碳排放量增加后,從第一期至第四期對建設(shè)用地面積產(chǎn)生了較大強度的正向響應(yīng),響應(yīng)強度在第四期達到最大值,為67.70。第五期開始建設(shè)用地面積的響應(yīng)強度持續(xù)減弱,并逐漸穩(wěn)定,最后維持在2.55左右。這一變化趨勢充分說明上海市土地利用碳排放量與建設(shè)用地擴張之間存在著長期關(guān)系。從短期分析,碳排放量對建設(shè)用地擴張的沖擊顯著;從長期分析,土地利用碳排放量對建設(shè)用地面積的正向沖擊逐漸減弱。這表明短期內(nèi)依靠能源消耗產(chǎn)生碳排放量不利于改善上海市建設(shè)用地擴張的現(xiàn)狀,但是從長遠來看,碳排放量增長對建設(shè)用地擴張的促進作用逐漸減弱,建設(shè)用地的規(guī)劃將擺脫對碳排放的依賴。
2000—2015年上海市建設(shè)用地面積呈現(xiàn)持續(xù)擴張趨勢,建設(shè)用地面積共增加了1162.22km2,年均擴張率達到4.06%。16年間建設(shè)用地動態(tài)度變化幅度較大,在2001年和2009年建設(shè)用地面積年均擴張率達到最大,分別為11.92%和11.63%,建設(shè)用地擴張是上海市土地利用的顯著特征。
2000—2015年上海市土地利用碳排放總量呈現(xiàn)增長態(tài)勢,凈碳排放量增長273.5萬t,年均增長率達1.09%。其中,耕地和建設(shè)用地為主要碳源,隨著建設(shè)用地開發(fā)占用大量耕地,耕地面積逐年減少,耕地的碳排放量逐年降低;建設(shè)用地的碳排放量呈現(xiàn)增長趨勢,年均增加45.03萬t,年均增長率達2.53%,對土地利用碳排放量的貢獻率達99.5%;林地和草地為主要碳匯,隨著上海市土地利用變化,林地和草地的碳吸收量逐年增加,林地的碳吸收量由2000年的67.62萬t增長到2015年的510.19萬t,年均增長率達到43.63%;草地碳吸收量變化并不顯著,總體維持在較低水平。
采用VAR模型對上海市建設(shè)用地面積和土地利用碳排放進行計量分析,結(jié)果表明上海市建設(shè)用地面積與土地利用碳排放的時間序列均為二階單整,兩者之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。采用脈沖響應(yīng)函數(shù)對上海市建設(shè)用地面積與土地利用碳排放之間的動態(tài)影響關(guān)系進行分析:從短期看,城市建設(shè)用地的擴張會促進碳排放量增加,而碳排放量的沖擊對建設(shè)用地面積產(chǎn)生正向影響;從長期看,建設(shè)用地擴張對碳排放量的正向作用逐漸減弱,并有抑制的趨勢,而碳排放量的沖擊對建設(shè)用地的擴張作用有限,并隨著時間推移逐漸消失。
[1]何志揚,劉昌南,任遠.新世紀以來中國城鎮(zhèn)化的階段轉(zhuǎn)變及政策啟示[J].天津大學學報(社會科學版),2017,19(2)∶125-131.
[2]中華人民共和國住房與城鄉(xiāng)建設(shè)部.中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2015.
[3]張苗,甘臣林,陳銀蓉,等.中國城市建設(shè)用地開發(fā)強度的碳排放效率分析與低碳優(yōu)化[J].資源科學,2016,38(2)∶265-275.
[4]劉紀遠,匡文慧,張增祥,等.20世紀80年代末以來中國土地利用變化的基本特征與空間格局[J].地理學報,2014,69(1)∶3-14.
[5]傅靖,羊秀丹.全國建設(shè)用地占用耕地的空間相關(guān)性與熱點分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學,2016,44(9)∶238-240.
[6]Zhang Wenting,Huang Bo,Luo Dong.Effects of Land Use and Transportation on Carbon Sources and Sarbon Sinks:A Case Study in Shenzhen,China[J].Landscape and Urban Planning,2014,122(2)∶175-185.
[7]Churkina Galina.Modelling the Carbon Cycle of Urban Systems [J].Ecological Modeling,2008,216(2)∶107-113.
[8]王志遠,廖建軍,陳祖展,等.城市用地空間擴張與碳排放的相關(guān)效應(yīng)研究[J].南華大學學報(自然科學版),2013,27(2)∶82-88.
[9]Frank G Collins.Inclusion of Carbonation During the Life Cycle of Built and Recycled Concrete:Influence on Their Carbon Footprint[J].The International Journal of Life Cycle Assessment,2010,15(6)∶549-556.
[10]Levent Aydin,Mustafa Acar.Economic and Environmental Implications of Turkish Accession to the European Union:A CGE Analysis[J].Energy Policy,2010,38(11)∶7031-7040.
[11]Levent Aydin,Mustafa Acar.Economic Impact of Oil Price Shocks on the Turkish Economy in the Coming Decades:A Dynamic CGE Analysis[J].Energy Policy,2011,39 (3)∶1722-1731.
[12]Svirejeva-Hopkins A,Schellnhuber H-J.Urban Expansion and Its Contribution to the Regional Carbon Emissions:Using the Model Based on the Population Density Distribution[J].Ecological Modelling,2008,216(2)∶208-216.
[13]張潤森,濮勵杰,文繼群,等.建設(shè)用地擴張與碳排放效應(yīng)的庫茲涅茨曲線假說及驗證[J].自然資源學報,2012,27(5)∶723-733.
[14]王亮.基于灰色關(guān)聯(lián)的鹽城市城市建設(shè)用地碳排放協(xié)調(diào)發(fā)展研究[J].水土保持研究,2015,22(2)∶253-257.
[15]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)境科學學報,2013,33(3)∶950-958.
[16]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.
[17]劉明志.時間序列分析[M].北京:中國社會科學出版社,1999.
[18]David I Stern.Energy and Economic Growth in the USA:A Multivariate Approach[J].Energy Economics,1993,15(2)∶137-150.
[19]Mehmet Balcilar,Zeynel Abidin Ozdemir,Yalcin Arslanturk.Economic Growth and Energy Consumption Casual Nexus Viewed Through a Bootstrap Rolling Window[J].Energy Economics,2010,32(6)∶1398-1410.
[20]李湘梅,姚智爽.基于VAR模型的中國能源消費碳排放影響因素分析[J].生態(tài)經(jīng)濟,2014,30(1)∶39-44.
[21]綦遠超,孫秀梅,張慧.基于VAR的山東省碳排放與經(jīng)濟增長的關(guān)系[J].山東理工大學學報(自然科學版),2016,30(6)∶20-25.
[22]李松,王寶海,丁慧媛.我國城鎮(zhèn)化、工業(yè)化與碳排放關(guān)系的研究——基于VAR模型的分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學,2015,43(16)∶230-234.
[23]Zhao Rongqin,Huang Xianjin,Zhong Taiyang,etal.Carbon Footprint of Different Industrial Spaces Based on Energy Consumption in China[J].Journal of Geographical Sciences,2011,21(2)∶285-300.
[24]Zhang Leqin,Chen Suping,Zhu Yawen,etal.The Measurement of Carbon Emission Effect of Construction Lnd Changes in Anhui Province Based on the Extended LMDI Model[J].Journal of Resources and Ecology,2013,4(2)∶186-192.
[25]黃魯霞,韓驥,袁坤,等.中國建設(shè)用地碳排放強度及其區(qū)域差異分析[J].環(huán)境科學與技術(shù),2016,39(8)∶185-192.
[26]李福祥,劉琪琦,張霄怡.經(jīng)濟增長、進出口貿(mào)易額、能源消費的動態(tài)關(guān)系研究——基于碳排放強度分組的省級面板VAR模型的實證分析[J].生態(tài)經(jīng)濟,2016,32(9)∶75-81.
[27]張紅,李洋,張洋.中國經(jīng)濟增長對國際能源消費和碳排放的動態(tài)影響——基于33個國家GVAR模型的實證研究[J].清華大學學報(哲學社會科學版),2014,29(1)∶14-25.
[28]張子遷.基于低碳經(jīng)濟背景下云南省土地利用結(jié)構(gòu)與碳排放量關(guān)系研究[D].昆明:云南財經(jīng)大學碩士學位論文,2011.
[29]上海市統(tǒng)計局.上海能源統(tǒng)計年鑒[M].上海:2016.
[30]上海市統(tǒng)計局.上海統(tǒng)計年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2016.
[31]Veldkamp A,LambinE F.Editorial Predicting Land-use Change[J].Agriculture,Ecosystems & Environment,2001,85(1-6)∶379-386.
[32]Koen P Overmars,Peter H Verburg,Verburg.Analysis of Land Use Drivers at the Watershed and Household Level:Linking Two Paradigms at the Philippine Forest Fringe[J].International Journal of Geographical Information Science,2005,19(2)∶125-152.
[33]曾娟.基于碳排放約束的廣州市土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D].廣州:廣州大學碩士學位論文,2013.
[34]史利江, 王圣云,姚曉軍,等.1994—2006年上海市土地利用時空變化特征及驅(qū)動力分析[J].長江流域資源與環(huán)境,2012,21(12)∶1468-1479.
[35]劉紀遠.中國資源環(huán)境遙感宏觀調(diào)查與動態(tài)研究[M].北京:中國科學技術(shù)出版社,1996∶158-188.
[36]Cai Zucong,Kang Guoding, Tsuruta H,etal.Estimate of CH4 Emissions from Year-round Flooded Rice Field During Rice Growing Season in China[J].Pedosphere,2005,15(1)∶ 66-71.
[37]賴力.中國土地利用的碳排放效應(yīng)研究[D].南京:南京大學碩士學位論文,2010.
[38]方精云,郭兆迪,樸世龍,等.1981—2000年中國陸地植被碳匯的估算[J].中國科學(D輯),2007,37(6)∶804-812.
[39]徐國泉,劉則淵,姜照華.中國碳排放的因素分解模型及實證分析:1995—2004[J].中國人口·資源與環(huán)境,2006,16(6)∶158-161.
[40]IPCC.2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories[M].Japan:IGES,2006∶29-212.
[41]Blanchard O J,Quah D.The Dynamic Effects of Aggregate Demand and Supply Disturbances[J].The American Economic Review,1990,79(4)∶655-673.
[42]Ben S Bernanke,Jean Boivin,Pioter Eliasz.Measuring the Effects of Monetary Policy:A Factor-augmented Vector Autoregressive(FAVAR) Approach[J].Quarterly Journal of Economics,2005,120(1)∶387-422.
[43]高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模:Eviews應(yīng)用及實例(第二版)[M].北京:清華大學出版社,2006∶280-282.
[44]David A Dickey,Wayne A Fuller.Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root[J].Jounal of the American Statistical Association,1979,74(366)∶427-431.
[45]Robert F Engle,Clive William John Granger.Co-integration and Error Correction:Representation, Estimation,and Testing [J].Econometrica,1987,55(2)∶251-276.
[46]Lutkepohl, Helmut.Introduction to Multiple Time Series Analysis[M].New York:Springer Verlag,1991.