低碳城市空间结构 - 图文

低碳城市空间结构：从居住区位和私家车出行角度的研究

Low-Carbon Urban Spatial Structure:

An Analysis on Residential Location and Private Car Traveling

摘要 中国城市的内部空间结构正在发生巨大演变，空间集聚在带来经济效率的同时，也引发了交通拥堵与环境污染等问题。本文利用2009年9月开展的北京市社区住户―家庭出行能耗与居住环境‖调查数据，重点分析城市空间结构（居住、就业及城市公共品的空间布局）对居民选择购买私家车以及私家车碳排放的影响。我们发现：居住分布与城市公共品分布的空间匹配程度越高，家庭拥有私家车的概率越小；私家车出行成本越低，就业可达性越差，碳排放越高。这些实证发现可以给城市规划者以启示，提高城市空间结构的低碳效果。

关键词 低碳 城市空间结构 私家车

一、引言

城市既是经济增长的引擎，也是能源消耗和环境影响的主角。在快速城市化的中国，这一特点更为明显。2008年，中国人口的45.7%集中在城市，而城市创造了整个国民经济总量的88.7%。同时，集中于城市的二三产业和城市居民的碳排放占所有碳排放的86%（终端

①

需求角度），全世界可吸入颗粒物浓度最高的15个城市中有8个在中国（世界银行，2004）②

。粗放式的经济增长使资源环境面临着越来越大的压力。因此，实施怎样的城市发展战略，

实现经济效率和资源环境影响的平衡和优化，正逐渐成为城市科学研究的热点和前沿。

快速城市化不仅表现为城市人口规模和经济规模的增长，还表现为城市空间结构的迅速扩张和重构。特别是进入二十世纪九十年代以来，原有单位制下―职住合一‖的模式被迅速打破，土地和房地产市场日益活跃。居民和企业在空间选址上都享有了更大的自由度，经济活动趋于集聚，居住用地的离心化趋势明显。经济活动的集聚会带来边际收益递增，集聚经济是城市形成、存在和增长的源动力（Rosenthal和Strange，2004），但同时带来偏高的拥堵成本和环境成本（Kahn，2006）。这里的关键科学问题是如何更有效地利用空间资源：空间接近（Spatial Proximity）既带来正的外部性（集聚经济），又带来负的外部性（拥堵和环境污染），关键是如何在社会收益与社会成本之间进行科学的权衡（Trade-off）。同时，环境的负外部性又表现在城市内部（如空气污染）和全球范围（如本文研究的碳排放），如何更好的将这些负外部性内部化也是一个关键问题。

―职住分离‖形成了巨大的交通需求。同时，居民收入水平的迅速提高，也推动中国城市中机动车保有量的快速上升。以北京为例，2009年北京市机动车保有量已达到400万辆，且目前仍以日均增加1300辆的速度快速增加。其中，私家车又占到将近80%左右的比重， ①②

碳排放为2005年数据，根据《中国能源统计年鉴》中能源平衡表的终端需求数据计算得到。

见http://news.bbc.co.uk/2/hi/asia-pacific/7498198.stm。这八个城市是：天津、重庆、沈阳、郑州、济南、兰州、北京、太原。

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即北京市平均每1.75个家庭拥有一辆私家车。尽管城市道路建设速度也在不断提升，但仍无法满足日益增长的交通需求。以北京市主要环路的交通承载能力为例，二三四环路在完全排满的情况，至多也只能容纳22.4万辆车，仅占400万辆车的5.6%。与此同时，但城市规划和管理者缺少对未来不确定因素的考虑，规划被动的跟着发展走，城市无序扩张、空间功能错配加重了交通拥堵问题。以北京为例，就业者平均通勤时间（单程）为52分钟（《2010中国新型城市化报告》，2010），高于美国最拥堵的城市纽约（31分钟））（美国普查署，2006），也远高于欧洲通勤时间最长的城市伦敦（22.5分钟）（RAC，2003）。

机动车保有量的迅速增加，以及交通拥堵所导致的车速缓慢，汽油燃烧效率偏低等，都大大增加了城市交通的能源消耗、空气污染与碳排放量，城市交通的环境成本日益突出。据统计，2008年北京全年首要污染物可吸入颗粒物中，50%以上来自燃料燃烧产生的污染，其中又以机动车尾气排放为主①。尽管目前尚没有中国城市交通碳排放的权威数据，但可以想象，如此高强度的能源消耗必然产生大规模的温室气体排放。

目前，―低碳城市‖已经成为国内外学术界和产业界的关注热点，但现有研究还主要集中在阐述相关理念及设计原则，缺乏细致的实证研究。在居民生活水平迅速提高和汽车产业蓬勃发展的大背景下，中国城市中私家车拥有率必然会以较快的速度上升。试图通过维持私家车的低拥有率来解决交通拥堵和环境问题，是不现实的。 因此，探讨在―汽车社会‖中，怎样的城市空间结构具有更好的低碳效果，有很好的意义。本文的实证研究数据来自于2009年9月清华大学房地产研究所开展的北京城市家庭―出行能耗与居住环境‖调查，共涉及北京市38个社区826个居民家庭。由于目前国内还没有对私家车碳排放水平的量化估算，我们将首先利用调查数据估算北京市居民家庭私家车碳排放量；之后在控制家庭社会经济特征的基础上，分析影响家庭拥有私家车概率和私家车碳排放水平的城市空间特征，试图回答―从私家车出行的角度看，怎样的城市空间结构具有更好的低碳性？‖，并探讨这些发现在城市规划和城市管理上的政策含义。

二、相关文献述评

许多学者已经针对城市空间结构的低碳出行效果，开展了丰富而深入的实证研究。他们普遍认为，居民出行的交通碳排放主要受家庭特征和城市空间结构特征两方面因素的直接影响，同时后者也会通过改变人们的行为方式，间接影响城市交通的低碳效果。

家庭特征（特别是家庭收入水平）是影响城市交通碳排放的重要因素。学者的实证研究结果表明：收入水平越高的家庭，其购买私家车的概率越大，且购买私家车后使用强度也往往越高。Kahn（2006）以1996年世界158个国家的数据为研究基础，发现私家车拥有率的 ①

数据来源：http:// news.xinhuanet.com/legal/2009-01/31/content_10739115.htm

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收入弹性为0.91，即人均收入每增长10%，私家车拥有率则相应增长9.1%。Kahn（2000）针对美国都市区家庭的研究结果表明，私家车行驶里程的收入弹性超过1，即私家车行驶里程的增长速度超过家庭收入的增长速度。

相对于家庭特征，我们更关注的是城市特征，特别是城市空间结构特征（即城市经济活动的空间分布特点，特别是居住地的就业可达性和城市设施可达性）如何通过影响居民的出行行为，最终影响城市交通碳排放。此外，很多学者就城市空间结构形式对城市交通碳排放的影响效果开展了大量实证研究，并普遍认为：紧凑型的城市空间结构形式，往往伴随有居住地与就业地及公共服务设施之间较高的空间匹配程度，这有利于减少居民交通需求（包括降低私家车拥有率以及私家车使用强度），并会引导家庭使用能耗水平更低的汽车类型，以最终实现减少城市交通碳排放（Newman and Kenworthy，1999；Erling and Ingrid，2005；Ewing and Rong，2008）。Glaeser and Kahn（2008）通过对美国66个大都市区进行研究发现：家庭居住在城市郊区要比居住在城市中心区更容易选择私家车出行，且往往由于居住地与就业地的距离较长，增加了私家车的汽油消耗与碳排放量。Kahn（2000）的研究同样表明，家庭规模和收入水平相当的家庭，住在郊区的年均驾驶量比住在中心城市的多31%。

一些学者还定量研究了城市人口密度（即城市空间紧凑程度）对城市交通碳排放的影响效果。Bhat and Guo（2007）利用旧金山湾地区微观样本数据建立居住选址与家庭私家车用量的联合模型，发现街区密度对私家车拥有率的影响显著为负。David et al.（2009）以2001年美国家庭出行调查中加州地区的数据为基础，构建土地利用与交通的联合模型，发现从居住密度来看，每平方英里减少1000人（约为40%的样本均值），家庭会增加1200英里的汽车出行距离（较原来上涨4.8%）以及65加仑的燃料消耗（较原来上涨5.5%）。

此外，居住在城市中心区和城郊的居民，通常也会选择能耗水平不同的汽车，这同样会对交通碳排放产生重要影响。美国2001年进行的针对全国家庭旅行调查显示，19.1%的郊区家庭拥有SUV，但城市家庭中这一数据仅为12.1%。即使是收入水平相同的情况下，郊区居民拥有SUV的可能性也要高于居住在中心城市的家庭。

较西方国家城市而言，中国城市目前人口密度相对偏高，而家庭私家车拥有率却相对偏低。但是，随着家庭收入水平的提高，中国城市私家车拥有率的快速上升正成为必然的发展趋势。值得关注的是，中国城市目前的发展趋势，是否会像西方国家城市那样产生类似的结果呢？霍燚等（2010）通过对北京市居民私家车碳排放的研究发现：随着居住地与城市就业中心空间距离的增加，居住地的就业可达性也随之下降，这会显著提高居民购买私家车的可能性。Zheng et al.（2009）对中国74个城市的居民交通出行碳排放进行了分析，在控制微观层面的家庭特征后，发现城市经济发展水平与私家车碳排放之间显著正相关，并认为这可能与富裕城市往往建造更多的道路等基础设施有关；此外，城市人口密度与出租车碳排放、公交车碳排放呈显著负相关关系，且平均每平方公里增加1000人（约为19%的样本标准差） ①

①

SUV，即四轮传动越野车，该类型汽车单位行驶里程的耗油量往往高于其它类型汽车。

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会减少家庭出租车碳排放0.424吨，减少公交车碳排放0.837吨。这可能是由于较短的平均出行距离或更有效的城市交通系统——如同美国的情况，紧凑型城市的发展有助于降低交通碳排放水平。

三、北京市居民出行选择与私家车碳排放

（一）数据基本情况

本文的数据来自于清华大学房地产研究所于2009年9月开展的北京居民家庭“出行能耗与居住环境”的调查数据。该调查以北京市住宅社区的家庭为调研对象，采用配额抽样的方法获取样本，并尽量保证样本的均匀性。调研中，我们从社区的住房类型和社区所在行政区的人口规模这两个维度，建立配额特征矩阵。其中，住房类型关注三类：房改房、商品房以及经济适用房。资料显示，目前北京市的存量住房中，三者的比例大致为4:5:1，我们据此确定抽样调查中的配额比例。社区所在行政区的人口规模则是参考北京市统计局公布的2007年各区常住人口密度以及常住人口总量的统计数据，并按照由内向外的顺序，将北京城区划分为三个圈层①，按照其人口数量确定抽样调查的配额比例2:8:3，最终得到社区个数的配额分配表（表1）。总计调查了38个小区（小区分布见图1），共获得有效样本826个②。本论文涉及的主要变量及基本统计量如附表1所示。

表1 社区抽样调查配额分配表

房改房社区个数 商品房社区个数 经济适用房社区个数 社区总数

第一圈层

6 0 6

第二圈层 21 1 22

第三圈层

8 2 10

总数 35 3 38

（二）北京市居民出行选择特征

本文以调研数据为基础，对北京市居民日常通勤的基本特征进行描述性统计分析。

①

第一圈层：宣武区、东城区、西城区、崇文区；第二圈层：朝阳区、海淀区、石景山区、丰台区；第三圈层：通州区、大兴区、顺义区、昌平区。 ②

调研问卷中的家庭信息，我们采用调研员入户访谈的方式获得；社区信息，我们是直接从居委会、建设部门、物业公司获取。

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图1 住宅社区空间分布图

数据来源：清华大学房地产研究所“家庭出行能耗与居住环境”调查

如图2所示，公共交通（包括公共汽车和轨道交通）作为北京市居民出行所选用的重要交通工具，满足了31.4%家庭的通勤需求，但由于选用公共交通出行的群体，其收入水平往往偏低，居住地与就业中心距离也往往较远，因此平均单程通勤时间较长，分别达到49分钟和57分钟。北京市居民选择出租车或单位班车完成日常通勤的比重占到9%，平均单程通勤时间为31分钟。此外，正如前文所述，收入水平的提高，诱使更多的私家车进入家庭，目前已有32%的家庭选择采用私家车完成日常通勤，其平均单程通勤时间为33分钟。北京市居民选择自行车和步行等“绿色”出行方式完成通勤的家庭比重为26.6%，采用这种通勤方式的家庭，其居住地与工作地距离往往较近，通勤时间也相对较短（平均单程时间分别为20分钟和11分钟）。

步行12.6%公共汽车（11分钟）20.6%（49分钟）自行车14.0%轨道交通（20分钟）11.8%（57分钟）私家车32.0%（33分钟）出租车或班车9.0%（31分钟） 图2 北京市居民通勤方式与通勤时间关系图 数据来源：清华大学房地产研究所“家庭出行能耗与居住环境”调查

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