城市投资-活力-碳效率的时空演化机制

《Sustainable Cities and Society》：Spatiotemporal evolution mechanism of urban investment-vitality-carbon efficiency

　　摘要：中国城市在大量投资推动下经历了快速城市化进程。这一进程提升了城市的活力，但也增加了碳压力。现有的碳效率指标有助于评估生产绩效，但难以揭示在碳约束条件下投资如何转化为城市活力。本研究利用2001年至2020年中国五大城市群中85个城市的面板数据，构建了一个投资-活力-碳效率框架。该框架以六类投资作为投入要素，将城市活力视为期望产出，而碳排放则视为不良产出。研究结果表明，城市活力在不同城市之间逐渐趋同，而IVCE得分则呈现日益分化的趋势。通过阶段分析，可识别出四个路径重构时期，随着城市化进程的推进，主导的碳驱动因素也会发生变化。因果森林分析进一步表明，投资的碳效应并非固定不变，它会因各城市的活力水平而有所不同，因此相同的投资冲击可能带来不同的碳结果。非线性拟合结果显示，减排阈值是由建筑环境、经济活力和社会活力共同决定的，而非单一维度的线性增长。聚类分析还表明，IVCE得分不应被视为可持续发展质量的绝对衡量标准——一些边缘城市的较高IVCE值可能反映出其低投入和低活力的状况，而核心城市较低的IVCE值则可能与其区域功能及结构性碳负担有关。这些发现为从效率中立的角度理解IVCE提供了依据，也为不同城市群实施差异化的低碳治理提供了参考。

引言：城市群作为经济活动与碳排放的主要集中地，是实现可持续发展目标11和目标13的关键地理单元。在中国，2030年碳达峰与2060年碳中和的目标为城市发展带来了更严格的碳约束，这一角色尤为重要。城市通过固定资产投资和财政支出不断维持并提升城市活力，但这种由投资驱动的发展往往伴随着碳排放的增长，从而在发展与可持续性之间形成了内在矛盾（Jia等，2024；W. Zhang等，2026）。在中国双碳目标的约束下，政策制定者亟需一种能够有效衡量城市如何处理这一权衡的效率评估框架。这一需求在中国五大城市群尤为突出——这些城市群占据了中国约56%的GDP，同时产生了近38%的碳排放量，因此是研究如何协调城市发展与碳约束的关键区域（Zhao等，2024）。

城市投资并非单纯的财务投入，它更是重塑城市空间、产业能力、公共服务及社会发展条件的重要力量。固定资产投资直接用于建设基础设施、房地产设施及工业体系（Ren等，2023；Wang等，2020）；而财政支出则用于支持教育、科技、医疗、社会保障等公共服务体系（Li & Li，2024；Yan等，2024）。这两类投资渠道共同塑造了构成城市活力的建筑环境、经济活动与社会条件，同时它们也与碳排放密切相关——建筑工程会直接产生排放压力，而公共服务的扩展则可能通过就业增长、消费需求和服务提供等方式带来间接的碳足迹（Luo等，2026；Zhai等，2024）。因此，投资、活力与碳排放不应被视作相互独立的议题，它们构成了一个紧密相连的发展链条：投资推动活力形成，而碳排放则反映了这一转变所带来的环境成本。

这一问题揭示了现有效率研究中存在的方法论缺陷。传统的碳效率与生态效率框架在评估城市如何在环境约束下将要素投入转化为经济产出方面发挥了重要作用，但它们难以完整展现投资如何转化为城市活力并同时产生碳成本的全过程。目前主流的基于超松弛模型的研究通常使用能源消耗、资本存量和劳动力等投入替代指标，这些指标仅能反映城市发展的规模与运行状况，无法体现推动活力形成的核心投资力量（Shu等，2024）。由于这些变量与城市规模和区域功能密切相关，效率评分可能会受到城市在城乡等级结构中的位置影响——那些投资密集型的核心城市可能因庞大的投入规模和功能负担而被视为效率低下，而发展水平较低的外围城市则可能因较低的投入基数而接近效率前沿（Kuang等，2020；G. Liu等，2022）。

要解决这一测量问题，还需将城市活力视为核心的生产性产出。城市活力研究已从Jacobs的街道层面人文主义和Gehl的空间机制分析，发展为涵盖建筑环境、经济活动和社会互动的多维度评估框架（Gómez-Varo等，2022；K. He等，2026；Mouratidis & Delclòs-Alió，2026）。近期研究还通过复合指标体系、多源数据及人类活动替代指标来衡量城市活力，研究表明活力并非单一的活动强度，而是由物理空间、经济功能、公共服务、人口流动能力及创新能力共同塑造的系统性成果（Liu等，2026；H. Liu等，2022；Wang等，2026）。这一视角与强调包容、安全、有韧性且可持续的城市发展的可持续发展目标11相契合。然而，现有的效率研究仍倾向于将活力视为中间变量，或将其从产出项中剔除（X. Gu等，2025；Y. Zhang等，2026）。因此，关于资本投入如何转化为活力产出及碳成本的结构性路径仍缺乏充分研究。现有的机制研究也主要依赖包括面板回归、空间计量模型及中介分析在内的单链线性模型，虽然这些研究已经识别出产业集聚、技术创新、产业结构及绿色全要素生产率等作用渠道（Lu & Qin，2025；Zhang等，2023），但它们未能充分说明投资、活力与碳排放在统一效率框架下的相互作用机制（Fu等，2023；Pang等，2025）。

为弥补静态效率框架及单链机制分析的不足，学者们在时间维度与空间维度上取得了重要进展。在时间维度上，通过阶段分解方法与时变计量模型，可以追踪不同城市化阶段中碳驱动因素的变化规律，研究表明产业结构、能源强度及固定资产投资的作用效应会随发展阶段而变化（Gao & Wang，2024；Y. Guo等，2025）。在空间维度上，空间计量模型如空间杜宾模型和地理加权回归则揭示了城市间及区域间的碳排放效率差异，同时还发现了简单横截面模型无法捕捉到的空间集聚效应与溢出效应（Wang & Fang，2026；Wang等，2025）。不过，这两类研究仍倾向于独立开展，时间维度的研究仅能解释主导路径何时发生变化，却难以说明处于同一发展阶段的城市为何会呈现出不同的效率轨迹；空间维度的研究虽能揭示效率差异的存在位置，却无法充分解释城市层面的活力禀赋是如何影响投资与碳关系的。

本研究利用2001年至2020年中国五大城市群中85个城市的面板数据，构建了一个投资-活力-碳效率框架，旨在分析城市在碳约束条件下如何将投资转化为活力。研究的重点并非给出城市可持续性的新排名，而是探究为何具有不同发展功能与活力水平的城市会出现不同的效率评分。本研究有三项贡献：首先，它将投资投入、城市活力产出与碳约束整合为一个统一的效率框架，从而将传统的碳效率分析从生产绩效拓展到了投资转化层面；其次，它揭示了投资-活力-碳关系在不同发展阶段的变化规律，以及为何处于相似发展阶段的城市会呈现出不同的效率轨迹；最后，它提出了对IVCE得分的效率中立解读——在这种视角下，较高的IVCE值并不必然意味着更高的发展质量，较低的IVCE值也未必代表治理不善，IVCE应被视为受投资强度、活力禀赋、碳结构及区域功能共同影响的诊断性指标。

方法论：本研究构建了一个逐步分析框架，用于多层面审视投资-活力-碳效率（见图1）。该框架首先进行效率测量，将投资投入、城市活力产出与碳排放整合为一个统一的评估体系；随后通过时间划分与路径分析，探究投资-活力-碳关系在不同发展阶段的变化规律。在此基础上，进一步分析不同城市间的异质性与非线性特征。

2001年至2020年间，85个样本城市的城市活力与投资-活力-碳效率呈现出明显的非对称演变趋势：城市活力在不同城市之间逐渐趋同，而IVCE得分则日益分化。IVCE的中位数从0.91降至0.64，下降了34.0%，而第90百分位数则保持在1.0左右，变化相对较小。这种分化使得变异系数从0.18上升至0.33，表明存在一种结构性特征——较低...

讨论：效率指标通常被视为稳定的度量标准，可用于不同城市之间的排名比较，但这一假设仅在其背后的生成结构保持不变时才成立。本研究的发现表明，IVCE并不符合这一条件——其传导路径会随发展阶段而变化，投资的碳效应也会因城市活力禀赋的不同而有所差异。当生成机制本身发生改变时，单一的效率评分就难以准确反映实际情况。

结论：本研究构建了一个投资-活力-碳效率框架，用于分析城市在碳约束条件下如何将投资投入转化为城市活力。基于2001年至2020年中国五大城市群中85个城市的面板数据，研究结果表明，城市活力与IVCE呈现出了截然不同的演变轨迹：城市活力在不同城市之间逐渐趋同，而IVCE得分则日益分化，其中位数从0.91降至0.64...

数据获取：数据可应要求提供。

作者贡献声明：冯江：方法论、资金获取、数据整理、概念构建；唐浩哲：方法论、调研、正式分析、数据整理、概念构建；董泽娇：调研、资金获取；Tim Broyd：调研、概念构建；Algan Tezel：方法论、调研；Abaho G. Gershome：调研、资金获取。

利益冲突声明：作者声明不存在任何可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢：本研究得到了中国国家重点研发计划（2024YFE0214600）和中国外国专家项目（D20240068）的支持。

冯江|唐浩哲|董泽娇|Tim Broyd|Algan Tezel|Abaho G. Gershome
哈尔滨工业大学交通科学与工程学院，中国哈尔滨150090