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广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测 Study on the Relationship Between Carbon Emissions and Impact Factors and Scenario Prediction in Guangdong Province 广东省城乡规划设计研究院有限责任公司 2023.1 GUANGDONG URBAN RURAL PLANNING AND DESIGN INSTITUTE CO.LTD January, 2023 广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告项目名称广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测委托方（甲方）能源基金会（美国）北京办事处承担方（乙方）广东省城乡规划设计研究院有限责任公司城乡规划编制资质证书等级甲级城乡规划编制资质证书编号自资规甲字 21440152 技术审定周祥胜正高级工程师 -副所长 -硕士城乡规划技术审核汤燕良高级工程师 -副所长 -硕士城乡规划项目总负责肖百霞工程师 -硕士城乡规划专业负责人刘文凤高级工程师 -硕士城乡规划项目组成员范诗彤工程师 -硕士城乡规划姚梦汝工程师 -硕士城乡规划张亚楠工程师 -硕士城乡规划李成悦工程师 -硕士城乡规划李禅工程师 -硕士城乡规划广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 II 目录执行摘要 ____________________________________________________________________________ 1 一、研究背景 ____________________________________________________________________ 9 （一）国家政策背景 ________________________________________________________ 9 （二）广东政策响应 ________________________________________________________ 9 （三）研究必要性与研究意义 _____________________________________________ 10 二、研究目标、内容和技术路线 ________________________________________________ 12 （一）研究目标和内容 ____________________________________________________ 12 （二）技术路线 ____________________________________________________________ 12 （三）研究尺度 ____________________________________________________________ 14 （四）研究方法 ____________________________________________________________ 14 三、数据采集与获取 ____________________________________________________________ 16 （一）广东省碳排放量数据 ________________________________________________ 16 （二）广东省人口、经济数据 _____________________________________________ 16 （三）广东省建设用地数据 ________________________________________________ 16 （四）各地市国土空间总体规划数据 ______________________________________ 17 四、广东省各地市近十年碳排放效率特征 _______________________________________ 18 （一）广东省碳排放量变化时空特征 ______________________________________ 18 （二）广东省碳排放效率评价 _____________________________________________ 20 五、广东省碳排放量与影响因子间的关系研究 __________________________________ 24 （一）影响因子选取 _______________________________________________________ 24 （二）单影响因子分析 ____________________________________________________ 25 1、全省层面单因子分析 ______________________________________________________________ 25 广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 III 2、地市层面单因子分析 ______________________________________________________________ 35 （三）多影响因子分析 ____________________________________________________ 43 1、城市主要影响因子分析 ___________________________________________________________ 43 2、城市特征分析 _____________________________________________________________________ 44 3、同类城市影响因子分析 ___________________________________________________________ 45 4、多影响因子分析小结 ______________________________________________________________ 51 六、广东省碳排放量多情景预测研究 ___________________________________________ 54 （一）预测情景设置 _______________________________________________________ 54 1、情景一（维持现状水平） _________________________________________________________ 54 2、情景二（发展变化水平） _________________________________________________________ 55 （二）代表城市选取 _______________________________________________________ 56 （三）不同情景预测结果对比 _____________________________________________ 57 七、结论与建议 _________________________________________________________________ 59 （一）结论 _________________________________________________________________ 59 （二）政策建议 ____________________________________________________________ 62 1、省级层面 __________________________________________________________________________ 62 2、城市层面 __________________________________________________________________________ 64 3、标准层面 __________________________________________________________________________ 67 （三）后续研究方向建议 __________________________________________________ 68 八、附录 ________________________________________________________________________ 70 （一）碳排放影响因子共线性检验 ________________________________________ 70 （二）碳排放影响因子与影响关系正负特征 _______________________________ 76 （三）参考文献综述情况 __________________________________________________ 79 广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告执行摘要应对气候变化，力争碳排放在 2030年前达峰、 2060年前实现碳中和，是实现我国新时期高质量发展的重要议题。广东省是全国经济大省和能源消耗大省，需在社会经济快速发展的同时找准减排降碳的有效路径。本研究基于省域和城市尺度，开展广东省碳排放量与影响因子的关系研究，总结碳排放量在人口、经济、建设用地等不同影响因子作用下的规律特征，并对广东省碳排放量进行多情景预测，为各城市制定差异化的减碳措施提出政策建议，对于推动广东省实现碳达峰碳中和目标具有参考意义。本研究结合国土空间规划指标体系，选取三大方面的 22 个因子，以 2009- 2017 年广东省各地市历史数据为基础，开展广东省碳排放量与影响因子关系的实证研究，构建全省和 21 个地市的多影响因子与碳排放量关系模型，筛选出全省及各地市与碳排放量具有显著相关性的影响因子，并分析各影响因子水平对碳排放影响作用的规律特征。此外，研究选取惠州、肇庆、中山、揭阳等代表城市，结合在编的国土空间总体规划阶段性方案，开展碳排放量多情景预测。根据不同城市的碳排放量影响因子特征，形成差异化、组合式的城市碳排放管理政策，综合运用结构调整、效率提升等方式，提出对碳排放相关影响因子的管控要点。一、基本结论（一）广东省经济发展逐渐摆脱高碳排路径依赖 1、广东省 GDP 增速是碳排放量增速的 5 倍，明显高于人口总量增速比与建设用地总量增速比。 2009-2017年，广东省 GDP年均增速 11.11，而碳排放量年均增速仅 1.97， GDP 增速约为碳排放量增速的 5倍；人口总量年均增速 2.29，与碳排放量增速大致持平；建设用地总量年均增速 1.61，略低于碳排放量增速。珠三角和沿海经济带的 GDP与碳排放量同步高速增长，其中深圳市和东莞市 GDP 增量高但碳排放增量低，绿色低碳发展水平走在全省前列。 2、城市经济发展水平越高，人均 GDP 与碳排放总量的脱钩程度越明显，需重点提高经济欠发达城市的碳排放效率。 2009-2017年，广东省大部分城市均实广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 2 现了人均 GDP与碳排放量脱钩的状态，其中人均 GDP超过 10000美元的发达城市（如深圳、珠海、佛山、东莞）已进入强脱钩状态，随着人均 GDP的增加，碳排放量呈现减少的趋势。同时，部分欠发达城市（如阳江、潮州、揭阳等）的碳排放量仍保持高位增长，局部年份碳排放量增速逐渐接近甚至超过人均 GDP 增速，经济欠发达城市应着重加强对城市碳排放量的引导与管控。（二）广东省碳排放影响因子在城市之间呈现出分异特征依据城市人口总量、人均地区生产总值、国土开发强度，本研究将全省 21 个地级市划分为三个梯队，研究发现省域内部经济社会发展水平的差异性对碳排放产生明显作用，使得处于不同发展梯队的城市，影响碳排放量的主要因子各不相同。对于广东省碳排放量与影响因子关系的规律特征，主要有以下几点研究结论图 1城市划分结果、特征和影响因子情况 1、建设用地结构对碳排放量的影响作用强于建设用地总量， “ 双碳 ” 目标下广东省建设用地管控重点应由“控总量” 转变为“优结构”。以往研究表明，在全国层面建设用地面积与碳排放量关系显著，当建设用地总量增加 1倍时，对应碳排放量增加约为 1.7 倍，即建设用地总量的增加推动碳排放量加速增长 1。而本研究发现，在广东省级和市级层面，建设用地总量与碳排放量的相关性均不 1 来源能源基金会于 2021 年 2 月开展的国土空间用地结构对大气污染物与碳排放的影响研究，由宇恒可持续交通研究中心、中国国土勘测规划院、生态环境部环境规划院负责。广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 3 显著，城市碳排放量主要受一种或几种类型的建设用地面积影响，因此建设用地结构优化是广东自然资源部门支撑实现 “ 双碳 ” 目标的工作重点。 2、不同城市用地结构的差异性导致影响碳排的主导用地类型不同，住宅用地、工业用地、人均建设用地面积对较多城市的碳排放量影响显著。广东省大部分城市的住宅用地和工业用地面积与碳排放量呈现正相关关系；粤东西北外围城市（如江门、汕尾、揭阳、湛江、茂名、阳江）建设用地利用粗放，人均建设用地面积与碳排放量呈现正相关关系。差异化优化各城市建设用地结构有利于实现减碳目标。 3、不同国土开发强度 2的城市，影响碳排放量的用地类型存在显著差异。从 2009-2017年影响碳排放量的建设用地类型而言，国土开发强度低于 10的城市，碳排放量主要受工业用地面积影响；国土开发强度处于 10至 30的城市，碳排放量主要受住宅用地、商业服务业用地面积影响；国土开发强度高于 30的城市，碳排放量与用地类型关系不紧密。 4、城市人口集聚程度与碳排放量的影响关系呈现出分阶段特征，总体而言人口密度大于 1000 人 /平方公里的城市，碳排放量随人口密度的增加而减少，促进人口向城镇地区集聚有助于控制碳排放量。全省层面而言，城镇人口密度增加、乡村人口密度减少，碳排放量随之减少。城市层面而言，省内常住人口大于 900 万、城镇化率高于 85、人口密度大于 1000 人 /平方公里的城市，处于城镇人口高度集聚的阶段，人口密度增加，碳排放量随之减少，与现有文献显示超过一定的人均收入水平后，更高密度的城市往往会降低交通、基础设施和住宿方面能源消耗强度，人口密度和人均排放量之间存在着十分显著的负相关关系的结论一致；常住人口位于 400-900万之间、城镇化率高于 65的城市，处于城乡差别持续缩小、城镇人口增长速度趋缓的阶段，乡村人口密度增加，碳排放量随之减少；常住人口小于 400万、城镇化率低于 65的城市，处于人口规模小、人口向城镇快速集聚的阶段，城镇人口密度增加、乡村人口密度减少，碳排放量随之减少。 2 国土开发强度即城市建设用地总量占行政区域面积的比例。广东国土开发强度低于 10的城市包括汕尾、阳江、云浮、梅州、肇庆、清远、河源和韶关；国土开发强度处于 1030的城市包括汕头、广州、珠海、揭阳、潮州、湛江、茂名、江门和惠州；国土开发强度高于 30的城市包括东莞、深圳、佛山和中山。广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 4 4、全省大部分城市的规上工业增加值与碳排放量呈现正相关关系，而以高新技术产业为规上工业主导产业的深圳、东莞则反之，优化升级规上工业产业结构有助于控制城市碳排放量。全省层面而言，广东省规上工业增加值与碳排放量呈正相关，表明大型工业生产活动是碳排放的主要来源。城市层面而言，粤东西北大部分城市规上工业仍以传统制造业为主，规上工业增加值增加，碳排放量也随之增加；而深圳、东莞通过产业结构高端化有效提升了土地利用和经济产出效率，规上工业以计算机、通信和其他电子设备制造业等高新技术产业为主导，规上工业增加值与碳排放量呈负相关，绿色低碳高质量发展水平领跑全省，表明规上工业产业结构优化升级有助于减缓城市发展客观需求造成的碳排放增长趋势。图 2广东省各城市主要碳排放影响因子与社会经济发展水平的关系图（三）碳排放量多情景预测结果表明，未来优化建设用地结构是实现广东省双碳目标的有效途径代表城市 2035 年国土空间总体规划阶段性方案对应的碳排放量情景预测研究显示（见表 1），惠州市与肇庆市 2035 年碳排放情景预测结果远低于相关研究机构的碳排放峰值预测结果，可适当提高对地方碳排放峰值的约束要求；中山市在保持 2020 年土地碳排放强度不变的情况下，碳排放情景预测结果超过达峰预测值，因此需要提升 2035年土地碳排放效率或者优化用地方案结构（见表 2）。广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 5 表 1代表城市多情景碳排放量预测结果城市情景一 2035 年碳排放量预测情景二 2035 年碳排放量预测相关研究机构的碳排放峰值与达峰年份预测惠州市 5396 4082 8585 （ 2028年）肇庆市 1561 1388 2260 （ 2028年）中山市 2433 1887 2332 （ 2023年）注情景一是考虑建设用地碳排放强度维持现状水平，以 2020 年土地碳排放强度水平为基础，结合各地市阶段性国土空间总体规划土地利用方案进行预测；情景二是考虑人口、经济、建设用地发展水平的变化，基于城市多影响因子与碳排放量实证关系模型进行预测；相关研究机构对比数据是依据广东省碳排放峰值研究报告研究结果中对广东省部分城市碳排放峰值与达峰年份预测结果作为情景预测的对比数据。表 2代表城市碳排放管理政策建议广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 6 二、主要政策建议围绕人口、经济、建设用地三个方面，根据省内不同城市的碳排放量影响因子特征，出台差异化、组合式的减碳政策。综合运用总量管控、结构调整、效率提升等方式，加强对碳排放相关影响因子的管控。（一）识别影响城市碳排放量的主导用地类型，制定针对性的建设用地减碳政策对于省内国土开发强度低于 10的城市，应加大对工业企业碳排的监管力度，通过提高产业准入门槛、推广清洁生产技术等方式降低工业用地碳排强度；对于国土开发强度处于 10至 30的城市，应重点管控住宅用地和商业服务业用地碳排放强度，通过鼓励发展绿色建筑、绿色社区、绿色商场等，推行绿色低碳生活方式。（二）重点加强对工业用地的碳排放评价与监管，推动工业绿色低碳高质量发展在全省高质量发展和“制造业当家”的战略要求下，建议以工业用地控制线内工业企业为管控重点，从用地供给和供后监管两个环节，加强对工业用地的碳广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 7 排放评价与监管。一是在用地供给环节，探索与碳排放管控相衔接的工业用地供应政策，针对不同工业行业设定工业用地碳排放强度约束指标并作为土地供应的前置条件。提高工业用地的产业准入门槛，鼓励引进绿色低碳产业，对低碳优质企业入驻给予土地指标优惠政策。二是在供后监管环节，推进自然资源、工信、商务等多部门联合建立工业用地供后监管机制，探索建立高碳排、低产出工业用地退出机制，支持地方与工业企业签订工业用地供后监管协议，将碳排放强度指标纳入供后监管范围，对未达标企业按照监管协议约定追究其违约责任。（三）开展建设用地碳排放评估，制定与减排降碳成效挂钩的土地激励政策针对不同用地类型、用地单元，开展建设用地碳排放评估工作，研究制定城市建设用地碳排放强度标准，探索将建设用地碳排放强度（万吨 CO2/km2）、单位建设用地碳生产力（吨 CO2/（万元 .km2））等土地碳排放效率相关的指标作为新建项目用地审批的参考因素之一。将建设用地碳排放强度、单位建设用地碳排下降率等土地碳排放效率相关指标纳入地市政府管理绩效考核体系，对实现低碳地市给予一定的土地指标奖励，加快形成减排降碳的激励约束机制。（四）引导广东省人口向超大城市和中小城市聚集，实施差异化的人口与用地资源配套政策对于广佛深莞等高人口密度的超大城市，促进人口集聚的同时可以实现更高的经济发展碳排放效率，建议保障超大城市的公服设施、基础设施用地供给，提升公共服务设施品质，支撑人口持续集聚；对于常住人口 400-900万的特大城市、大城市，建议重点关注人口快速城镇化后农村闲置用地多的历史遗留问题，坚决落实 “ 人地挂钩 ” 的用地资源配置思路，通过提高农村闲置用地利用率提升乡村人口密度；对于常住人口 400万以下的大城市、中小城市，建议进一步放开放宽落户限制，加快引导农业转移人口落户城镇，并提高农业转移人口市民化质量，倡导绿色低碳生活方式。（五）优化省市国土空间规划指标体系，增加碳排放管控相关指标面向广东加快实现“ 双碳 ”目标，建议在省级国土空间规划指标体系中增加城镇人口密度、乡村人口密度 2个指标。根据地市层面碳排放量影响因子筛选结广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 8 果和正负影响关系，对各地市国土空间规划指标体系提出差异化的指标增设建议和指标区间值建议。（六）开展国土空间用途管制方案碳排放量评估，引导形成绿色低碳国土空间布局结合国土空间规划“一张图” 基础信息平台，开展市县国土空间规划用途管制方案碳排放量测算与评估工作，从减少碳排放量的角度提出用地结构优化建议，提升规划用地方案的科学性和可持续性。广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 9 一、研究背景（一）国家政策背景坚定不移走生态优先、绿色低碳的高质量发展道路，确保如期实现碳达峰、碳中和。改革开放以来，中国经济加速发展，目前已成为全球第二大经济体、绿色经济技术的领导者，全球影响力不断扩大。同时，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，而对优美生态环境的需要则是对美好生活需要的重要组成部分。为此， 2020 年第七十五届联合国大会上，中国向世界郑重承诺力争在 2030年前实现碳达峰，在 2060年前实现碳中和。 2020 年中央经济工作会议将 “ 做好碳达峰、碳中和工作 ” 作为 2021 年重点任务之一， 2021 年中共中央、国务院印发关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见，要求把碳达峰、碳中和纳入经济社会发展全局，以经济社会发展全面绿色转型为引领，以能源绿色低碳发展为关键，加快形成节约资源和保护环境的产业结构、生产方式、生活方式、空间格局，坚定不移走生态优先、绿色低碳的高质量发展道路，确保如期实现碳达峰、碳中和。采取更加有力的政策和措施，组织实施好“碳达峰十大行动”。为奋力实现 “双碳”目标，国家相继出台了相关规划、实施方案和保障措施。 2021 年国务院印发 2030年前碳达峰行动方案，提出要将碳达峰贯穿于经济社会发展全过程和各方面，重点实施能源绿色低碳转型行动、节能降碳增效行动、工业领域碳达峰行动、城乡建设碳达峰行动、交通运输绿色低碳行动、循环经济助力降碳行动、绿色低碳科技创新行动、碳汇能力巩固提升行动、绿色低碳全民行动、各地区梯次有序碳达峰行动等“碳达峰十大行动”。中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要也进一步提出，要锚定努力争取 2060年前实现碳中和，采取更加有力的政策和措施。（二）广东政策响应广东是全国经济大省和能源消耗大省，需找准减碳的有效路径。近年来，广东省二氧化碳排放量和能源消费量持续增加。 2010年至 2019年，全省二氧化碳广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 10 排放从 47768 万吨增加到 56442 万吨，年均增长 1.9。 2020 年广东能源消费总量达 34502.92万吨标准煤，单位工业增加值能耗较上年增长 1.2。广东省人民政府关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的实施意见提出，到 2025 年全省能源利用效率大幅提高，单位地区生产总值能源消耗和二氧化碳排放水平走在全国前列。为实现这一目标，广东仍需加大节能减排力度，尤其是在工业经济快速发展的同时找准减排降碳的有效路径。广东省政府出台多项政策，积极响应“双碳”工作部署。广东省国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035年远景目标纲要提出，以碳达峰为牵引，持续深化产业、能源、交通等方面结构调整，加快构建绿色技术创新体系，提高全社会资源产出率，有效控制温室气体排放，促进经济社会发展全面绿色转型。广东省人民政府关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的实施意见要求，把握生态文明建设以降碳为重点战略方向的关键时期，从供给和需求两端同时发力，全方位全过程推行绿色规划、绿色设计、绿色投资、绿色建设、绿色生产、绿色流通、绿色生活、绿色消费，统筹推进高质量发展和高水平保护，建立健全绿色低碳循环发展的经济体系，确保实现碳达峰、碳中和目标。（三）研究必要性与研究意义 1.研究必要性本研究以广东省为研究区域，综合运用多源数据和数学模型构建，开展广东省碳排放数据实证研究，具备以下两个方面的必要性一是弥补现状研究短板。通过前期文献综述发现，基于广东省数据开展的碳排放实证研究不多，且缺乏对影响因子及关系的定量研究，无法精准指导管控策略的制定。二是助力广东实现 “ 双碳 ” 目标。针对广东减碳任务重的现实情况，进一步分析广东省碳排放现状，找准影响碳排放的影响因素，针对性提出减碳措施，助力广东加快实现碳达峰、碳中和目标。 2.研究意义本研究总结影响广东省碳排放量的因素特征，预测多情境下广东省碳排放量，输出广东省减排降碳政策建议，具备较强的现实意义和理论意义。一是分析总结广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 11 影响广东碳排放地域差异的主要因素，研究经济、人口、用地等影响因素对广东省各地市碳排放量的影响，并指导城市在发展基础上实现 “ 减排 ” ，对广东省实现 “2030 年碳达峰， 2060 年碳中和 ” 目标具有重要的支撑作用。二是以广东省为研究区，基于广东省碳排放量和人口、经济、用地等基础数据，识别影响广东碳排放情况的主要因子，预测未来广东省碳排放趋势，可进一步丰富现有研究，并为广东碳减排政策制定及低碳经济发展提供理论基础。广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 12 二、研究目标、内容和技术路线（一）研究目标和内容活动一广东省各地市碳排放量与影响因子的关系研究基于用地类型的碳排放强度研究结论，进一步细分引入人口、经济、建设用地增长等碳排放量影响因子，通过数据计算研究上述影响因子与城市碳排放量之间的关系。根据广东省各地市的人口、经济、建设用地数据，分别计算各地市不同影响因子与碳排放量的对应关系，总结碳排放强度在人口、经济、建设用地等各影响因子作用下的规律特征。活动二广东省碳排放量多情景预测研究基于广东省各地市碳排放量与影响因子的关系，利用趋势外推法开展广东省各地市碳排放量预测工作。基于广东省现状碳排放量与影响因子之间的规律特征，构建广东省人口、经济、建设用地在高中低发展水平下的多情景模型，计算人口、经济、建设用地在多情景水平下对应的城市碳排放量，同时基于广东省“ 3060” 碳达峰碳中和目标，对广东省人口、经济、建设用地等因素提出控制目标，为国家和省实现碳达峰碳中和目标做出情景预测并给出优化建议。活动三后续研究方向建议基于子活动 1-2总结得出的广东省碳排强度与影响因子间的规律特征，为广东省国土空间碳排放的长期监测与管理提供研究方向与要点。下一阶段细化研究内容包括第一，研究不同产业门类的碳排放关系，形成细分到各产业门类的碳排放均值或区间清单；第二，开展基于双碳目标的国土空间规划评估与优化建议研究，评判当前空间规划方案能否实现减碳政策的目标，并对国土空间规划用地结构具体优化建议；第三，开展基于双碳目标的建设用地指标投放管理政策研究，研究规划管理政策手段，促进双碳目标的实现。（二）技术路线技术路线主要分为三大板块。广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 13 一是广东省碳排放量的影响因子探究。首先，对 2009-2017年广东省碳排放量的总体特征进行分析，概括广东省碳排放量变化的特征和空间差异。其次，聚焦与碳排放紧密相关的人口、经济、建设用地三大方面，结合国土空间规划指标体系选取 22 个因子，以 2009-2017 年的历史数据为基础，开展省级和地市级两个尺度的广东省碳排放量与影响因子关系的实证研究，形成 1 个省级和 21 个地市的多影响因子与碳排放量关系模型，分别筛选出与碳排放量具有显著相关性的因子，并分析各影响因子水平对碳排放影响作用的规律特征。二是广东省碳排放量的多情景预测。结合各地市在编的 2035 年国土空间总体规划阶段性方案，开展广东省碳排放量的多情景预测。情景一是考虑建设用地碳排放强度维持现状水平，以 2020 年土地碳排放强度水平为基础，结合各地市国土空间总体规划的阶段性土地利用方案进行预测；情景二是考虑人口、经济、建设用地发展水平的变化，基于城市多影响因子与碳排放量实证关系模型进行预测。基于前述研究结论，对实现 “3060” 碳达峰碳中和目标针对性提出各地市在人口、经济、建设用地等方面的政策建议。三是后续研究的方向与要点。基于广东省碳排放量的影响因素研究和情景预测得出的相关结论，后续研究方向包括持续跟进各地市国土空间规划编制工作，完成全省城市碳排放预测并形成减碳政策报告、开展城市空间结构与布局方式对碳排放量的影响研究、跟踪开展某一特定城市的碳排放与影响因子监督评估工作等内容。图项目研究技术路线广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 14 （三）研究尺度本研究从时间、空间两大维度，对广东省的碳排放量影响关系进行分析。研究空间范围包括广东省全域范围，研究结论输出将分为全省及地级市两个层面。本次课题聚焦从省域和市县层面研究碳排放与影响因子关系，以期发掘碳排放影响因子在广东省的时空差异特征。其中，总结省域层面结论以 21 个地级市数据作为研究基础，总结市县层面结论以 122个区县数据作为研究基础。影响因子关系构建的研究时间跨度为 2009-2017 年。碳排放影响因子关系构建由于采用面板岭回归模型，因此需要使用一定时间段的数据训练获得模型，因数据获取限制，广东省各区县的碳排放量数据仅能获取 2009-2017 年的连续数据，因此在研究中对地级市层面的分析统一调整为 2009-2017年时间段。碳排放量情景预测的研究时间以 2035 年城市碳排放量为预测目标。碳排放量情景预测建立在国土空间土地类型碳排放强度与碳排放影响因子关系构建的基础上，以 2035年单一年份为情景预测对象。表研究尺度与对应分析基础输出结论尺度分析研究基础数据分析基础研究时长全省层面结论以 21个地级市为分析对象地级市的人口、经济、建设用地与碳排放数据 2009-2017年地市层面结论以 122 个区县为分析对象区县的人口、经济、建设用地与碳排放数据 2009-2017年（四）研究方法 1、影响因子指标体系构建共线性检验、皮尔逊相关性分析利用 SPSS 软件对未标准化影响因子数据指标进行共线性检验，机器初筛无关影响因子。进一步进行双变量皮尔逊相关性分析和多轮共线性检验，结合 STIRPAT模型理论关于碳排放影响因子的定义，从人口、富裕度、技术等关键维度出发，根据 VIF10、 STIRPAT模型理论、碳排放量与因子相关性等，剔除无关或紊乱指标，构建符合广东省和 21 地级市的碳排放影响因子指标体系，分别筛广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 15 选出全省及各地市与碳排放量具有显著相关性的影响因子。本次研究选取因子的 VIF 值多数小于 10，另外，岭回归模型能降低模型共线性问题，为增强指标体系与因子可信度，少量模型放宽 VIF 值至 15，指标体系对广东省碳排放有很好解释能力，不存在揭示变量共线性问题。 2、影响因子关系模型构建自适应岭半径的面板岭回归模型利用自适应岭半径的面板岭回归模型，通过大量岭半径自适应调整与机器学习，构建碳排放与指标体系各影响因子的数学关系模型。本次研究共形成 1个省级和 21 个地市的多影响因子与碳排放量关系模型，获得每个影响因子与碳排放关系对应的影响系数与正负相关特征。绝大多数模型 R2处于 0.900.98，高于 0.8 且高度接近于 1，回归模型可信度高。 3、影响因子脱钩关系分析 Tapio 脱钩模型本次研究采用 Tapio 脱钩模型分析了 2009-2017 年人均地区生产总值和人均建设用地面积与碳排放量的脱钩关系，脱钩模型表明相关因子数据变化情况与城市碳排放量数据变化情况的协同程度。广东省碳排放量与影响因子间的关系研究及情景预测结题报告 16 三、数据采集与获取（一）广东省碳排放量数据县区层面广东省 2009-2017年 122个区县连续 12年碳排放数据来自 CEADs 中国碳核算数据库。地级市层面广东省 2009-2017 年 21 个地级市碳排放数据，来自 CEADs 中国碳核算数据库的区县碳排放数据加和。（二）广东省人口、经济数据人口、经济相关指标涉及的基础数据均来源于广东省和各地市 2009-2017年统计年鉴、统计公报，其中人口相关指标包括城镇化率、人口总量、人口密度、城镇人口密度和乡村人口密度；经济指标包括地区生产总值、 GDP 增长率、人均地区生产总值、第二产业增加值、第三产业增加值和规模以上工业增加值。地级市层面梳理了广东省 21 城市近 12 年人口、经济类数据，共计 2772 条相关数据。县区层面梳理了广东省 122个县区近 12年人口、经济类数据，共计 13716 条相关数据。（