基于ESLP框架的中国城市扩张多维环境效应研究：污染与碳排放的时空异质性解析

本文创新性提出整合扩张强度(ESI)、蔓延指数(SI)及土地人口弹性(LCRPGR)的ESLP评估框架，通过时空加权回归(GTWR)模型揭示中国283个地级市城市扩张对污染与碳排放的多维影响。研究发现扩张模式正向集约化转型，污染与碳减排协同度(CCD)呈现显著空间溢出效应，为制定差异化气候韧性城市规划策略提供科学依据。

　　

Highlight

ESLP的定义

城市扩张是多维地理过程（J. Liu et al., 2021）。缺乏全面研究可能导致解决方案缺乏科学严谨性，难以精准处理复杂人地关系及城镇化进程中的关键敏感性问题（Wei et al., 2023）。为此，本研究提出整合城市扩张强度（Expansion intensity, EI）、城市蔓延指数（Sprawl index, SI）及土地消耗率与人口增长率比值（Land consumption rate to population growth rate, LCRPGR）的三维系统框架，从强度、结构和效率维度全面评估城市扩张。

研究区域

本研究以中国283个地级行政区为主要区域单元（图3）。这些区域作为城镇化核心地带承载重大环境挑战，对促进区域经济增长、社会稳定与协同发展具有关键作用。研究还强调遵循中国常规区域划分后东部、西部及东北部城市间的地区差异。

ESLP的时空演化

通过分析283个中国地级市过去20年的综合ESLP指数（图4），可见研究区域整体呈现收缩发展趋势。具体而言，城市扩张强度从2006年的0.206降至2022年的0.169，降幅达17.96%。图4(a)通过ArcGIS PRO 3.5展示的空间演化分析进一步显示...

城市扩张对污染与碳排放的影响

基线回归结果显示，城市扩张对污染与碳排放具有显著多维影响。该发现为现有文献提供了新视角——既往研究主要关注城市扩张的碳污染诱导效应（Feng et al., 2025; J. Han, 2020; X. Liu et al., 2024）或精明增长策略的缓解潜力（Shen et al., 2025; S. Wu, 2022; Yi et al., 2024）。我们的分析强调...

结论

本研究采用计量经济学建模与时空加权回归相结合的方法，检验ESLP对污染与碳排放的影响。主要结论可归纳为：（1）ESLP框架对污染与碳排放表现出多维外部性。在三个维度中，扩张强度产生的正向效应最强——强度每增加1单位会导致污染与碳排放增加0.569单位...