城市建設用地碳排放強度時空演變、影響因素及減排潛力研究

余 敦，胡宜之，王檢萍

（江西農業大學 國土資源與環境學院，江西 南昌 330045）

【研究意義】經濟快速發展刺激更多的能源消費，由此帶來的持續性大規模二氧化碳排放使中國成為世界上最大的碳排放國家。城市作為人類生產和生活的中心，不僅是能源消耗的主體區域，也是碳排放產生的重災區[1]。城市建設用地是人類能源活動、工業生產和生活居住的基本空間載體，社會經濟活動產生的二氧化碳主要集中在工礦倉儲、居住交通等建設用地[2]。城市建設用地承載的碳排放是實際生產生活中主要的碳排放來源，定量衡量碳排放主要有總量和強度兩個指標，與總量相比，強度更能科學準確地反映區域實際碳排放水平。因此，研究城市建設用地碳排放強度時空演變、影響因素及其減排潛力，不僅有助于揭示城鎮化影響碳排放的內在機理，同時對加快城市生態文明建設也具有推動作用?！厩叭搜芯窟M展】在現實驅動與政策引導下，學術界已經開展大量有關城市碳排放的研究并取得豐碩成果。在研究內容方面，已有研究主要圍繞總量測算[3-4]、影響因素[5-8]、生態效率[9-10]、時空格局[11-13]以及耦合關系[14-16]等方面開展；研究視角上分為國家[17-19]、省域[20-21]、城市群[1,22]、市域[23]以及縣域[24-25]等。其中碳排放測算多以IPCC 框架為主[26-27]，影響因素主要通過Theil 指數[28]、STIRPAT[29]、LMDI[30]等模型分解，時空格局多通過空間自相關、冷熱點分析等方法刻畫[10-11,31]。此外，隨著節能減碳控排和“雙碳”工作的穩步推進，有關土地減排潛力的研究也逐漸成為熱點問題[32-33]?！颈狙芯壳腥朦c】已有研究可為開展城市建設用地碳排放研究提供完備的技術路線和研究思路，但仍存在完善的空間：（1）部分研究局限于碳排放的簡單測算和動態分析，對碳排放的地域差異和演變特征分析略顯不足；（2）有關城市碳排放研究多從省市或城市群視角開展，國家層面的時空異質性和因素驅動效應有待進一步豐富和補充；（3）已有減排潛力研究多集中交通、電力、農業等特定領域或部門，從土地利用角度，尤其是城市建設用地開展的研究較為鮮有。研究表明，全球城市碳排放量約占碳排放總量的75%～80%[34]，中國城市建設用地碳排放量占碳排放總量比重則超過80%[35]，城市發展面臨較大的減排壓力?！緮M解決的關鍵問題】本文利用IPCC核算框架從能源活動、工業生產與人口呼吸3個方面對中國城市建設用地碳排放總量和強度進行科學測算，從時序變化、空間集聚以及重心遷移等方面揭示碳排放強度時空演變特征，同時利用擴展的Kaya 恒等式建立碳排放因素分解模型，分析驅動影響因素對人均碳排放量增長貢獻并估算各省市城市建設用地減排潛力。研究結果可為各級人民政府制定合理的城市減排政策提供數據支撐，也可為全國廣大鄉村地區實現“雙碳”目標提供經驗借鑒。

1 研究單元與數據來源

1.1 研究單元

本研究對象為城市建設用地，研究單元為中國30 個省、自治區和直轄市，西藏、臺灣、香港和澳門等地區因統計數據缺失，故未納入分析。

1.2 數據來源

本研究以2000—2019年為研究期，能源消費數據分別來源于《中國能源統計年鑒》、工業生產數據來源于《中國工業經濟統計年鑒》、人口數據來源于《中國人口就業統計年鑒》；城市建設用地面積來源于《中國城市建設統計年鑒》；國內生產總值以及其他相關數據來源于《中國統計年鑒》，對于個別統計缺失數據采用插值法進行擬合估算。折標準煤系數來源于《中國能源統計年鑒2020》，碳排放系數來源于《IPCC 2006 年國家溫室氣體清單指南2019 修訂版》。中國行政區劃矢量地圖來源于自然資源部標準地圖服務系統（http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/）。

2 研究方法

2.1 IPCC核算框架

碳排放研究已形成IPCC 主導、多方積極參與的局面[36]。參照IPCC 核算框架，本文從能源活動、工業生產與人口呼吸3個方面測算城市建設用地碳排放量，碳排放總量CE為：

能源活動碳排放量CEe為：

式中，i表示能源種類，包括原煤、原油、焦炭、汽油、柴油、煤油、燃料油和天然氣；Ei表示能源i折算為標準煤后的消耗量，萬t；Ci表示能源i的碳排放系數，萬t/萬t標準煤。

工業生產碳排放量CEi為：

式中，j表示工業產品種類，包括鋼鐵、水泥和合成氨；Pj表示工業產品j的生產量，萬t；Ij表示生產單位工業產品j的碳排放量，萬t。

人口呼吸碳排放量CEr為：

式中，POP為省市城市常住人口，萬人；PRCE為人均年呼吸碳排放量，參考相關研究取值0.29 t/a[26]。

城市建設用地碳排放強度表示單位城市建設用地面積承載的碳排放量，可定量化反映出人類活動在空間上造成的碳排放負擔[37]。其計算公式為：

式中，CI表示碳排放強度，萬t/km2；CE表示碳排放總量，萬t；D表示城市建設用地面積，km2。

2.2 空間自相關

（1）全局空間自相關。Global Moran’s I指數主要反映研究區整體空間集聚特征。其計算公式為：

式中，I表示Global Moran’s I 指數，n表示省市數目，wij表示省市i和j城市建設用地碳排放強度的空間權重，Ti-T和Tj-T分別表示省市i和j城市建設用地碳排放強度觀測值與平均值的偏差。

（2）局部空間自相關。Local Moran’s I指數主要反映某一空間單元與周圍空間單元的關聯程度。其計算公式為：

式中，Ii表示Local Moran’s I指數，其余變量含義同式（6）。

2.3 重心遷移模型

重心遷移模型作為描述區域發展過程中某要素空間變化的重要分析工具，可以直觀地揭示不同時期碳排放強度在時空演變過程中的遷移方向及距離[38]。其計算公式為：

式中，Xi和Yi分別表示第i年碳排放強度重心的地理坐標；CIi表示第i年碳排放強度實際值；xi和yi分別表示第i年碳排放強度重心的地理坐標。

重心遷移距離計算公式為：

式中，L表示重心遷移距離，km；α是將地理坐標轉化為平面距離的單位系數，取值111.111；（Xa，Ya)、（Xb，Yb)分別表示碳排放強度重心在a、b年的地理坐標。

2.4 碳排因素分解

Kaya 恒等式源于日本學者Yoichi Kaya 在IPCC 討論會上的報告[39]，該恒等式主要揭示經濟、政策及人口等因素對人類活動產生的二氧化碳量的影響。其計算公式為：

式中，CO2、POP、GDP和PE分別表示碳排放總量、國內人口總數、國內生產總值以及能源消費總量。

進一步可得，t時期人均碳排放量PCt與基期人均碳排放量PC0的差值為：

分解后可得：

式中，ΔPCM、ΔPCG、ΔPCF、ΔPCrsd分別表示能源消費因素、能源效率因素、經濟發展因素以及分解余量對人均碳排放量增長的貢獻值，其中正值表明該因素對人均碳排放量增長起促進作用，負值表明該因素對人均碳排放量增長起抑制作用。

2.5 減排潛力估算

在研究各省市城市建設用地減排潛力時，不僅需要關注碳排放強度的動態變化特征，還應將碳排放強度的區域差異性納入分析，參考國涓等[42]，若基期碳排放強度為A(CI)0，第t年碳排放強度變化為ΔA(CI)t，則該時期內碳排放強度平均變化率為：

設各省市碳排放強度均按照全國平均變化率變化，則省市k的參考碳排放強度變化為：

式中，(CI)k0表示基期省市k的碳排放強度，故將各省市城市建設用地減排潛力指數ck 定義為實際碳排放強度變化Δ(CI)kt與參考碳排放強度變化Δ(CIR)kt的比值：

若ck＞1，則參考碳排放強度變化小于實際碳排放強度變化，表明省市k的減排水平高于全國平均減排水平。

3 結果與分析

3.1 城市建設用地碳排放強度時間變化趨勢

研究期內城市建設用地碳排放總量逐年遞增，碳排放強度呈現明顯階段性增強趨勢。由圖1 可知，2000—2019年城市建設用地面積與碳排放總量均近似呈線性增長趨勢。城市建設用地面積由22 113.7 km2擴張至58 307.7 km2，年平均擴張率為5.24%，碳排放總量由119 882.16萬t逐年增加至411 125.07萬t，年平均增長率為6.7%。研究期內，中國城鎮化水平顯著提高、工業化進程明顯加快，城市發展需要依托更多的建設用地，面積的持續擴張意味著將會開展更多能源消費和工業生產活動，由此導致碳排放總量逐年增加。

圖1 2000—2019年城市建設用地面積、碳排放總量及強度變化趨勢Fig.1 Change trend of urban construction land area，total carbon emission and intensity from 2000 to 2019

進一步分析可知，城市建設用地碳排放強度在時序上經歷了以下幾個發展階段：2000—2007年碳排放強度呈現“先減后增”的V型變化，并在2002年減小至碳排放強度最小值，該變化與碳排放總量增加速率變化基本一致。而2002—2007年碳排放強度增強是由于受到外部經濟環境形勢樂觀和內部發展環境需求擴大雙向驅動的影響，各類規模的高能耗生產活動廣泛開展，使得碳排放總量的增長速率（12.41%）大幅高于同期城市建設用地的擴張速率（6.44%）。2007—2008年碳排放強度出現短期降低，是因為在環境政策約束下能源、工業等生產活動開展強度稍有緩解促使碳排放降低。2008—2011 年再次出現碳排放強度回升增大的情況，城市化和工業化進程加快導致城市建設用地利用效率提高，社會經濟建設促使各類能源消費、工業生產規模和領域擴大，因而碳排放總量迅速增加。2011—2017年碳排放強度大幅降低，該階段正處于國家“十二五”和“十三五”規劃時期，各省市積極貫徹落實國家戰略規劃提倡的節能降耗要求，能源消耗減緩，減排成效顯著。2017—2019 年碳排放強度突增，究其原因是現代化和智能化的生活模式促使人均能源消費普遍升高，但是低碳優化技術的發展程度難以滿足能源需求規模的擴大速度，同時城市建設用地的無序擴張成為治理難題，在碳排放總量增加城市建設用地面積穩定擴張的情況下，碳排放強度大幅增加是必然結果。

3.2 城市建設用地碳排放強度空間分布特征

綜合各省市實際經濟發展水平和城市建設用地碳排放強度數理特征，采用自然斷點法劃分出低、較低、中等、較高和高5個碳排放強度等級（圖2）。分析可知，碳排放強度較大區域已實現由華北南部地區向華北、西北地區的擴大，空間上呈現“北高南低”的分布格局。從范圍變化看，城市建設用地碳排放強度等級較高區域范圍呈現擴張態勢。2000年僅有甘肅、山西、河北及貴州等碳排放強度能夠達到中等或較高水平，2006 年碳排放強度等級較高區域范圍擴大，寧夏、陜西、河南、山東、云南、貴州等地區碳排放強度均有所增加。2012 年除北京、天津等地區外，大部分省市碳排放強度等級有所提升，尤其是陜西和內蒙古已經進入碳排放強度高等級地區行列。2019 年碳排放強度等級較高省市數量雖然有所減少，但是與研究基期相比整體碳排放強度等級仍處于較高水平。從區域分布看，碳排放強度等級較高省市主要集中在華北、西北地區。2000 年碳排放強度等級較高區域主要集中在甘肅、貴州、河北等地區，而2019 年碳排放強度等級較高區域則擴大至新疆、青海、甘肅、寧夏、陜西、內蒙古等地區，逐漸形成“北高南低”的空間分布格局。造成這種空間變化的主要原因是北方能源、工業活動活躍，南方經濟、文化產業發達，北方煤炭、石油等資源豐富，南方多稀有金屬、有色金屬等工業原料，因而形成北方以重工業為主、南方輕工業發達的產業格局，發展重工業必然產生更多的碳排放。此外，國家實施西部大開發、東北振興以及“一帶一路”等區域發展戰略促進了西北、華北等地區城市建設用地擴張，也為這些地區帶來更多的碳排放。

圖2 2000—2019年城市建設用地碳排放強度等級Fig.2 Carbon emission intensity grade of urban construction land from 2000 to 2019

為進一步揭示碳排放強度的空間分布特征，借助GeoDa軟件構建基于Queen標準的一階空間權重矩陣并輸出碳排放強度Moran′s I 指數和LISA 聚類分布結果。結果表明碳排放強度具有顯著的空間自相關性，空間集聚狀態基本形成以高—高集聚（HH）和低—低集聚（LL）為主導的固定模式。碳排放強度Moran’s I指數均為正值且通過95%水平的顯著性檢驗，說明碳排放強度在空間上呈現明顯的集聚特征。此外，由圖3 可知，Moran’s I 指數整體上呈現增加趨勢（2000 年為0.231，2006 年為0.248，2012 年為0.301，2019 年為0.319），說明城市建設用地碳排放強度的空間集聚水平不斷提升，不同省市碳排放強度差異趨向縮小。

圖3 2000—2019年城市建設用地碳排放強度莫蘭散點圖Fig.3 Moran scatter diagram of carbon emission intensity of urban construction land from 2000 to 2019

Moran’s I指數僅從整體上判斷和識別城市建設用地碳排放強度的空間相關性，可進一步通過LISA圖來刻畫各省市城市建設用地碳排放強度在局部空間位置上的空間集聚特征（圖4）?？傮w上看，碳排放強度的主要局部空間自相關類型為高—高集聚（HH）和低—低集聚（LL），高—高集聚（HH）區域逐漸由東部向北部移動，低—低集聚（LL）區域逐漸由西部向南部移動。研究期間，高—高集聚（HH）區域前期主要集中在山東、安徽、江蘇等東部省市，后期主要集中在內蒙古、甘肅、寧夏等北部省市；低—低集聚（LL）區域前期主要集中在云南、四川、甘肅等西部省市，后期主要集中在湖南、江西、浙江等南部省市。造成空間集聚情況發生變化的原因是，中國核心城市群、經濟圈主要集中在東部地區，東部地區在發展經濟的同時也在積極開展產業改革和環境治理工作，城市碳排放得到有效控制；南部地區主要發展服裝制造、數碼電子等低能耗產業，加上城市建設用地擴張速度較慢，導致碳排放強度普遍較低；在城市發展過程中，西部地區能源消費增加，但節能減排技術也得到較大程度改進；北部地區依托資源優勢，大力發展煤炭、鋼鐵等高能耗產業帶動地區經濟增長，逐漸成為城市建設用地碳排放的熱點區域。

圖4 2000—2019年城市建設用地碳排放強度LISA圖Fig.4 LISA diagram of carbon emission intensity of urban construction land from 2000 to 2019

3.3 城市建設用地碳排放強度重心遷移軌跡

借助ArcGIS 10.8軟件輸出2000—2019年城市建設用地碳排放強度重心遷移空間格局（圖5）。分析可知，城市建設用地碳排放強度重心在110°～115°E，34°～36°N內遷移變化，主要集中在河南和山西地區，與中國經濟增長重心和城市建設用地重心變化趨勢保持一致。說明經濟發展對提高城市建設用地利用率起促進作用，城市建設用地利用率高意味著承擔更多的能源、工業活動，同時也會產生更多的碳排放。未來中國碳減排工作重心應該集中在河南、山西及其周邊地區，制定合理的區域碳排放約束政策，以此有效降低區域碳排放。

圖5 城市建設用地碳排放強度重心遷移空間格局Fig.5 Spatial pattern of carbon emission intensity center migration of urban construction land

進一步列出城市建設用地碳排放強度重心坐標及遷移距離（表2）。由表2 可知，碳排放強度重心總體向西北方向遷移1 097.93 km，主要由河南東北部地區遷移至山西西南部地區，重心遷移速率約為70 km/a，其中2000—2009 年重心出現3 次折回遷移，2000—2003 年重心遷移距離最遠，由河南東北部遷移至山西西南部，在西偏南方向上移動368.26 km；2003—2006 年重心再次遷移回河南東北部，遷移距離為351.64 km；2006—2009 年重心遷移至河南西北部與山西交界地區，遷移距離為389.72 km；2009—2012 年重心由河南西北部遷移至陜西西南部，遷移距離為39.41 km；2012—2019 年重心保持向東北方向遷移，但是總體遷移距離僅為56.41 km，預計未來3～5 年內碳排放強度重心將持續集中在山西地區。

表2 城市建設用地碳排放強度重心坐標及遷移距離Tab.2 Center of gravity coordinates and moving distance of carbon emission intensity of urban construction land

3.4 城市建設用地碳排放影響因素分解

將城市建設用地碳排放影響因素分解得到各因素對人均碳排放量增長的貢獻值（表3）。其中能源消費和能源效率因素貢獻值均為負值，經濟發展因素貢獻值為正值，說明在影響人均碳排放增長方面，能源消費和能源效率表現為抑制作用，經濟發展表現為促進作用。抑制性因素貢獻值的增長幅度不足以抵消促進性因素貢獻值的增長幅度，從而使得人均碳排放量逐年遞增。

表3 2001—2019年各因素對人均碳排放量增長的貢獻值Tab.3 Contribution value of various factors to per capita carbon emission growth from 2001 to 2019

將分解結果圖示化（圖6）可以發現，能源消費對人均碳排放量增長的抑制作用較小，貢獻值約在0.01～0.09 變動。能源效率因素貢獻值變化速率逐年加快，總體貢獻值處于較高水平，說明能源效率在抑制人均碳排放量增長上發揮主要作用且抑制作用逐年增強。經濟發展是促進人均碳排放量增長的主導因素，總體上對人均碳排放量的促進作用逐年增強且增長變化率較大。究其原因，宏觀低碳政策的出臺會降低工業部門單位GDP 能源消耗量，但實際上以煤炭為主的能源消費結構卻未改變，導致能源消費在抑制人均碳排放增長上作用不夠顯著。而能源效率對碳排放的抑制作用逐年增強，主要是因為技術進步對提高能源利用效率產生積極影響。此外，隨著一系列經濟改革政策和方案的實施，經濟發展從預警危機狀態轉向快速增長軌道，促使人均碳排放量增加。

圖6 2000-2019年各因素對人均碳排放量變化貢獻值趨勢Fig.6 Trend of contribution value of various factors to the change of per capita carbon emissions from 2000 to 2019

3.5 城市建設用地減排潛力分析

為了進一步探討更有效的城市減排路徑，利用已有數據測算出2019 年各省市城市建設用地減排潛力指數，由圖7可知，減排潛力較大地區主要集中在西北、華北、華東北部、華南南部等地區，其中河北、內蒙古、黑龍江、上海、山東、湖南、廣西、海南、陜西、青海、寧夏、新疆的減排潛力高于全國平均水平，地域上以北方省市居多。由于各省市資源稟賦、經濟水平、產業結構等先決條件存在差異，新疆、內蒙古、黑龍江、河北、寧夏、陜西等北方地區化石能源儲量更為豐富，產業結構以高能耗行業為主，實現大規模降低能源消耗強度或提高清潔能源消費占比將會呈現更顯著的減碳效果，而上海、山東、湖南等地區經濟和科技水平處于全國領先水平，在減排方面更容易突破技術限制壁壘。減排潛力高于全國平均水平的地區多為碳排放總量和強度較大地區，表明城市地區存在較大的減排空間，在城市發展進程中需要重點關注能源消費和利用情況，深度挖掘城市節能減排潛力，合理改善能源消費和工業生產結構，控制單位面積人口數量，有效實現整體減碳降排。

圖7 2019年城市建設用地減排潛力指數Fig.7 Emission reduction potential index of urban construction land in 2019

4 結論與討論

4.1 結論

本文基于IPCC核算框架測算了2000—2019年中國城市建設用地碳排放總量和強度，利用空間自相關和重心遷移模型揭示了碳排放強度的時空演變特征，采用擴展的Kaya 恒等式對碳排放影響因素進行分解并對減排潛力進行分析，研究結論如下：

（1）城市建設用地碳排放總量逐年遞增，碳排放強度呈明顯階段性增強特征。碳排放強度較大區域已經歷由華北南部地區向華北、西北地區的擴大，空間上呈現“北高南低”的分布格局。

（2）城市建設用地碳排放強度具有顯著的空間自相關性且相關性不斷增強，主要局部空間自相關類型為高—高集聚（HH）和低—低集聚（LL）且覆蓋范圍明顯擴大，高—高集聚（HH）分布區域逐漸由東部向北部移動，低—低集聚（LL）分布區域逐漸由西部向南部移動。

（3）城市建設用地碳排放強度重心在110°～115°E，34°～36°N變化，主要集中在河南和山西地區，與中國經濟增長重心和城市建設用地重心變化趨勢一致，未來中國碳減排工作重心應該集中在河南、山西及其周邊地區。

（4）在影響人均碳排放增長方面，能源消費和能源效率表現為抑制性因素，經濟發展表現為促進性因素，抑制性因素貢獻值的增長幅度不足以抵消促進性因素貢獻值增長幅度，使得人均碳排放量呈現逐年增加的趨勢，未來可通過降低能源消費和提高能源利用效率來降低人均碳排放量。

（5）減排潛力較大地區主要集中在西北、華北、華東北部、華南南部等地區，其中河北、內蒙古、黑龍江、上海、山東、湖南、陜西、青海、寧夏、廣西、海南、新疆的減排潛力指數高于全國平均水平，地域上以北方省市居多，減排潛力指數低于全國平均水平的省市將會面臨更大減排壓力。

4.2 討論

近年來，土地利用碳排放與生態環境的關系逐漸成為學界的熱點話題。相關研究多從土地綜合利用角度出發[11,20]，缺少對單一地類碳排放效應的深度剖析，尤其是城市建設用地。作為生態環境中主要的碳源之一，城市建設用地應該成為減碳控排的主要地類導向。本文在分析城市建設用地碳排放強度時空演變、影響因素的基礎上探討其減排潛力，研究結果可以較好地揭示省市之間的碳排放效應差異，為各級政府制定更加精準的跨省碳權分配和減排責任分配提供依據，對國家層面作出區域碳排放管控決策也具有一定的現實意義。由于城市建設用地可以進一步細分為工業用地、物流倉儲用地、公用設施用地等，未來可對細化地類開展更加細致的碳排放研究。

IPCC 核算框架作為目前較為主流的碳排放計算方法，已被大多數學者采用[26-27]，本文在已有研究的基礎上將人口呼吸納入城市建設用地碳排放來源研究范疇中，充分考慮了人口活動對碳排放的影響，測算結果更符合實際情況?？臻g自相關和重心遷移模型通常是研究區域發展過程中某種要素空間變化以及集聚程度的重要分析工具，其優勢已在趙珍珍等[38]對土地利用重心遷移研究中被印證，有利于從動態視角來揭示城市建設用地碳排放強度的時空演變特征。碳排放因素分解模型是在Kaya恒等式的基礎上進一步擴展，參考已有研究[8,42]，選擇對數平均迪氏分解法（LMDI）將驅動影響因素分解為能源消費、能源效率和經濟發展，在研究人均碳排放上更傾向城市建設用地對其的影響，但影響因素類別仍存在進一步補充和完善的空間。碳排放強度常被用作評估減排潛力的重要指標[37]。目前從土地利用角度研究減排潛力的研究較為鮮有，不同省市發展水平差異較大，以碳排放強度變化為基礎的減排潛力指數實現了土地利用、區域經濟與低碳發展的協同對應，在指導碳排份額分配時側重于碳排放權的平均分配，具有較強的創新性和實踐性。但是減排潛力指數作為一個對比性指標只適用于特定部門或領域，未來仍需要更加量化的減排潛力指標。

本文以2000—2019 年為研究期，分析研討上最大限度地考慮了區域異質性和可變性帶來的結果誤差。城市建設用地碳排放總量和強度測算過程中所涉及的能源消費、工業生產及社會經濟等數據均可從各類統計年鑒中獲取，已通過插值擬合的方法有效解決個別統計數據缺失的情況，整體來說數據來源較為準確可靠。但由于部分統計年鑒中暫未公布2019 年以后的能源消費數據，故未來可將研究時間跨度進一步擴大。

目前城市建設已進入高質量發展時期，城市建設用地碳排放持續增加、城市建設用地面積穩定擴張是區域減排工作中面臨的主要壓力。因此提出以下建議：一是嚴格管控建設用地擴張，實施差別土地供給模式；二是改進技術優化能源結構，創新戰略發展清潔能源；三是建立城市碳排放數據庫，科學監督碳源碳匯平衡；四是合理分配全國碳排份額，統籌提高區域減排潛力。

致謝：江西省教育廳科學技術研究項目（GJJ210453）和江西省高校人文社會科學研究項目（GL19128）同時對本研究給予了資助，謹致謝意！