土地利用变化与温室气体排放来源之间有着复杂的相互作用关系，人类活动导致的土地利用变化加快了全球气候变化的趋势^[8]。科学界普遍认为土地利用变化是碳排放的重要影响因素，如林地、草地等生态用地能有效发挥碳汇作用以抑制碳排放。李小康等^[9]研究土地利用结构变化对碳排放的影响时发现农用地、建设用地总量与净碳排放之间存在长期动态均衡关系；冷红等^[10]运用多元线性回归模型分析土地利用对碳排放的影响，分析出工矿仓储用地、住宅用地、林地等对碳排放有直接影响，而张苗和吴萌^[11]利用结构方程模型发现土地利用是通过城市化、产业结构与经济发展影响碳排放量，最后提出要调控土地利用的方式、强度与结构以实现地区碳减排。学者们也深入研究了土地城市化与碳排放的关系，普遍认为土地城市化对碳排放有显著的促进影响^[12-13]；并且，城镇化率的提高会促使碳排放的主要驱动因素由居住用地向工业用地转变^[14]。由此，地区土地利用变化对碳排放的影响取决于该地区土地利用的方式、结构等变化，如城市化进程加速与经济发展需要所致的建设用地快速扩张对碳排放的促进作用突显；与此同时，如林地、草地、水域等发挥碳汇作用的生态用地正遭受威胁，对碳排放的抑制作用或将减弱。综上所述，本研究提出研究假设一 (H1) ：土地利用变化会显著影响碳排放，其中建设用地规模增加对碳排放量有促进作用，生态用地规模增加对碳排放量有抑制作用。

建设用地是土地利用的类型之一，它对城市和经济发展起到重要的支撑和推动作用，能源消耗活动是基于建设用地的载体上进行的，往往建设用地规模越大的城市能源消耗越多。白晓东^[15]实证研究中国建设用地与能源消耗关系时，发现建设用地面积对能源消耗有强促进作用；YANG和ZHAO^[16]以中国340个城市为例，从城市人口、建成区、建筑高度、特定建成区和建成区容积5方面来分析其对二氧化碳排放的影响，发现二氧化碳排放量与人口、建成区呈线性关系，与建筑高度、特定建成区和建成区容积呈次线性关系。建设用地规模的扩大意味着城市化进程的加速，相应的建筑物增多会导致对能源的需求增加，而发达的交通也意味着人们通勤、道路照明、公共设施能耗也会增加；在传统燃煤、燃油、天然气等化石能源消耗中，燃烧或氧化反应会产生大量二氧化碳，因此建设用地扩张能对碳排放量增长产生正向影响^[17]，建设用地的扩大会促进工业和制造业的发展，故这些产业发展的会带来更多的能源活动导致能源消耗量的增加，从而促进碳排放量增长。王志远等^[18]研究发现长沙市城镇建设用地与碳排放量2者呈明显正线性相关关系，城镇建设用地扩张使得能源消耗增加、林草地减少，导致碳排放效应放大。建设用地的开发和利用需要消耗大量的能源，能源燃烧产生二氧化碳从而导致温室效应和气候变化，因此能源消耗在建设用地规模变化对碳排放的影响过程中可能发挥着中介效应，该中介效应指建设用地规模变化可通过影响能源消耗数量进而产生对碳排放的影响。综上所述，本研究提出研究假设二 (H2) ：在建设用地规模增加对碳排放量增长的促进影响过程中，能源消耗量具有发挥中介效应的作用。

随着环境压力突显，科技创新的研发方向转向更加环保、高效的技术和产品以减少碳排放量，这种环保、绿色、低碳的技术称为绿色科技。绿色、低碳科技的创新与发展可降低能源结构碳强度和能源强度以减少碳排放，主要表现为低碳技术能促进低碳能源开发与利用，优化能源结构和提升能源效率^[19]。科技的创新虽可节约原产业的能源消耗，不过也会产生新产业对能源消耗的需求，即产生能源回弹效应，故科技创新不一定能减少能源消耗量，但是科技创新能提高能源效率，从而达到降低单位能源碳排放量^[20]。发展科技创新对碳排放有双重效应，但净效应为抑制碳排放，即抑制碳排放的技术效应要高于能源回弹效应^[21]。所以，科技创新要朝绿色科技方向发展才能更精准的调节减少碳排放，原因在于绿色科技创新可通过推动新能源技术开发与应用，以太阳能、风能、生物质能、水能等新能源代替传统化石能源，优化能源结构，减少源头上的碳排放；同时绿色科技创新能促进绿色低碳工业、碳回收技术、新能源汽车等产业发展，为绿色低碳经济发展做出贡献。综上所述，本研究提出研究假设三 (H3) ：在建设用地通过能源消耗中介效应来影响碳排放量的过程中，绿色科技具有降低能源消耗中介效应的调节作用。

本研究需要用到2类数据：一是中国多时期土地利用遥感监测数据集 (CNLUCC) ，数据来源于资源环境科学数据注册与出版系统^[22]，通过裁剪和重分类塔里木河流域5地州的土地利用遥感数据以计算其土地利用碳排放量；二是2000—2020年《新疆统计年鉴》，用于收集塔里木河流域内5地州的各种能源消耗量及所需的控制变量等数据。

为更好地定量探究生态用地数量与建设用地数量对碳排放的影响，需要排除生态用地与建设用地之间的数量关系所带来的影响，而国内多数地区对土地开发利用程度较高、未利用土地极少，以致生态用地和建设用地呈较强的负向相关，即建设用地增加则生态用地减少，这不利于同时讨论2者数量对碳排放的影响。新疆塔里木河流域具备一定的水资源条件，未利用土地资源较多，生态用地与建设用地之间的数量关系不明显，对于探讨土地利用变化对碳排放的影响更具有适用性；且未来随着对未利用土地资源的利用技术的提升，使得塔里木河流域土地开发更具有潜力，应对碳排放问题采取对土地利用结构的优化调整更容易，因此选择塔里木河流域作为研究区，其研究结果更加客观、更具推广性。

塔里木河流域简称塔河流域，位于中国新疆维吾尔自治区南部 (73°—94°E，34°—43°N) ，属中国西部地区最长的内陆河流，是该区域重要水资源供应来源。该流域面积约102×10⁴ km²，涵括巴音郭楞蒙古自治州、克孜勒苏柯尔克孜自治州、喀什地区、和田地区及阿克苏地区5个地州。塔河流域是中国重要经济、文化区域，也是丝绸之路经济带重要组成部分，2020年全流域地区生产总值达4 127×10⁸ 元、消耗标准煤约4000×10⁴ t、净碳排放量约2 646×10⁴ t，分别较2000年增长1117%、702%、1367%。该流域在2000年至2020年间呈现“2增4减”的土地利用变化格局，具体表现为建设用地、耕地增加，林地、草地、水域、未利用地减少。随着塔河流域经济发展以及土地利用结构变化加速，对该地区生态环境、碳循环及碳存储产生了巨大影响，选择塔河流域为研究区，考虑能源消耗中介效应与绿色科技调节效应的条件下探讨土地利用变化对碳排放量的影响，可为塔河流域及其它地区土地利用碳减排和可持续发展提供科学依据。

1) 被解释变量：碳排放量 (C) 。本研究用土地利用碳排放代表碳排放，该变量反映某一地区一定时期内对土地利用所产生的碳排放，对土地利用碳排放的计算分为直接碳排放 (DC) 和间接碳排放 (IC) ，直接碳排放主要指土地及附着物在一定条件下所产生的碳排放，间接碳排放主要指能源消耗等人为活动所产生的碳排放。本研究涉及的土地利用分类均采用中国科学院地理科学与资源研究所一级分类标准，即分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6类，土地利用碳排放核算具体表达式如式(1)所示。

式中：T_i为第i种土地利用类型的面积，km²；μ_i为第i种土地利用类型的碳排放系数，kg·m⁻²·a⁻¹；根据现有学者^[23-24]的研究确定土地碳排放系数，见表1。E_j为第j种能源的消耗量，t；$ {\delta }_{j} $为第j种能源的折标准煤系数系数 (来源于中国能源统计年鉴) ，tce·t⁻¹；φ_j为第j种能源的碳排放系数 (来源于《IPCC国家温室气体清单指南》) ，t·tce⁻¹，见表2。

2) 解释变量：土地利用变化 (LUS) 。本研究以塔里木河流域内5地州土地利用遥感数据获取研究期内的耕地、林地、草地、水域、建设用地与未利用地的面积，对其进行皮尔逊相关系数检验得到表3，从表3可以发现，耕地、建设用地分别与土地利用碳排放呈中等、强正相关，草地、水域均与土地利用碳排放呈中等负相关，林地与土地利用碳排放呈强负相关，未利用地与土地利用碳排放不相关。由于近些年塔里木河流域耕地开发、复垦加强以及城市发展，耕地面积与建设用地面积逐年增加，因此耕地与建设用地呈强正相关，考虑到耕地事关粮食安全所具备的数量稳定性、强制性以及耕地数量与建设用地数量的共线性，故剔除耕地变量，将建设用地作为研究变量；由于水域、林地、草地彼此之间呈现正相关性，且水域、林地、草地发挥的都是碳汇作用，因此为排除共线性问题将林地、草地、水域合并为生态用地，综上所述，将生态用地 (el) 、建设用地 (cl) 面积作为土地利用变化的衡量指标。

3) 中介变量：能源消耗 (EU) 。建设用地是能源消耗活动的主要载体，因此建设用地的规模大小在一定程度上会影响能源消耗活动的多少。由于各地区对能源消耗的选择偏好不同，故本研究对消耗的能源量进行折标准煤统计，将计算得到的折标准煤消耗量来衡量能源消耗。

4) 调节变量：绿色科技创新 (TI) 。该指标衡量了一个地区的绿色科技创新程度或潜力，绿色科技创新水平的测度方法主要有低碳或绿色技术专利申请数和授权数、非期望产出的SBM模型测度等，由于低碳技术专利数更能反映地区实际绿色科技创新水平的情况，故本研究采用绿色低碳技术相关专利申请数代表绿色科技创新水平，参考彭永涛等^[25]、张婕等^[26]的研究，基于Incopat专利检索系统，采用指令检索法检索低碳技术 (Y02) 相关专利，其专利检索式为“ CPC=(Y02)AND (PNC=(“ CN ”)) ”，检索到塔河流域5地州2000—2020年共申请低碳技术相关专利831条。

5) 控制变量。本研究通过对碳排放影响因素相关研究的梳理，选取产业结构 (IS) 、财政收入强度 (FR) 、社会零售品消费额强度 (SR) 、固定资产投资额强度 (FI) 为控制变量。其中，用第二产业占全产业产值的比重来衡量产业结构，财政收入/地区总利用土地面积作为财政收入强度，其他控制变量以此类推。

为检验本研究所提假设，基于塔河流域5地州混合截面数据，参考温忠麟和叶宝娟^[27]中介效应模型，构建检验能源消耗中介效应的中介模型，如式(2)、式(3)、式(4)所示。(2)式反映了土地利用变化中生态用地、建设用地对碳排放的总影响，(3)和(4)式反映了土地利用变化中的建设用地通过影响能源消耗量进而产生对碳排放的间接影响。构建回归(2)是为了验证H1，回归(3)、(4)是为了验证H2。

式中：K为控制变量，无量纲；ε为随机扰动项，无量纲；$ {\alpha }_{1} $代表生态用地对碳排放的影响效应，无量纲；$ {\mathrm{\alpha }}_{2} $代表建设用地对碳排放的影响效应，无量纲；$ {\beta }_{1} $代表建设用地对能源消耗的影响效应；$ {\gamma }_{1} $代表生态用地对碳排放的影响效应，无量纲；$ {\gamma }_{2} $代表建设用地对碳排放的直接效应，无量纲；$ {\gamma }_{3}\times {\beta }_{1} $代表建设用地通过影响能源消耗进而影响碳排放的间接效应 (中介效应) ，无量纲。

为验证H3，本研究参考BARON和KENNY^[28]构建的有调节的中介效应模型，构建有绿色科技参与的调节效应模型，如式(5)所示。

式中：$ {\mathrm{\delta }}_{1} $代表生态用地对碳排放的影响效应，无量纲；$ {\mathrm{\delta }}_{2} $代表建设用地对碳排放的直接影响效应，无量纲；$ {\mathrm{\beta }}_{1}\times ({\mathrm{\delta }}_{3}+{\mathrm{\delta }}_{5}\mathrm{T}\mathrm{I}) $代表建设用地通过影响能源消耗进而影响碳排放的间接影响效应 (中介效应) ，无量纲；$ {\mathrm{\delta }}_{5}\times \mathrm{T}\mathrm{I} $代表绿色科技对能源消耗的调节效应，无量纲；若$ {\mathrm{\delta }}_{5} $显著为负，则表示绿色科技能调节降低能源消耗的中介效应。

为方便直观的了解塔河流域土地利用变化对碳排放的影响，分别测算了塔河流域2000—2005、2005—2010、2010—2015、2015—2020年4个阶段生态用地、建设用地变化所引起的碳排放效应 (见表4) 。可以发现，塔河流域生态用地面积在各阶段都呈减少趋势，且各阶段因生态用地面积减少所产生的碳排放效应分别为1.88×10⁴、2.59×10⁴、5.28×10⁴、3.83×10⁴ tC·a⁻¹，其碳排放效应增速先上升后下降。2000—2010年塔河流域生态用地变化碳排放效应主要由林地、草地面积下降所贡献的；2010—2015年塔里流域社会经济发展进入快速阶段，生态用地林地、草地、水域面积都呈明显下降特征，致使该阶段生态用地变化碳排放效应达到研究期最大值 (5.28×10⁴ tC·a⁻¹) ；2015—2020年塔河流域逐步重视生态环境的保护，这一阶段林地减少较前3阶段有较好的改善，但水域面积减少幅度扩大，而草地面积继续保持前阶段的减少态势，所以该阶段生态用地变化碳排放效应主要由水域和草地减少贡献的；整个2000—2020年塔河流域生态用地减少7 933 km²，所产生的碳排放效应为13.58×10⁴ tC·a⁻¹。相反的是，塔河流域建设用地面积在各阶段都呈增加趋势，且增加幅度逐步变大，因建设用地增加所产生的碳排放效应由2000—2005年阶段的57.89×10⁴ tC·a⁻¹一直增长至2015—2020年阶段的554.34×10⁴ tC·a⁻¹，整个2000—2020年建设用地增加1 370 km²，所产生的碳排放效应为1 327.71×10⁴ tC·a⁻¹。

为了进一步分析有能源消耗中介效应、绿色科技调节效应参与的土地利用变化对碳排放的影响，基于前文所建模型，运用Stata软件估计了塔河流域土地利用变化对碳排放的影响，估计结果见表5。表5中回归(2)是土地利用变化对碳排放总体影响的回归结果。结果表明，在其他条件一定的情况下，土地利用变化的生态用地增加对碳排放有显著的负向影响，而建设用地增加对碳排放有显著的正向影响，即当某地区生态用地规模增加将会对地区碳排放起到抑制作用，而建设用地的增加会对地区碳排放起促进作用。在回归(2)中，由于建设用地和生态用地的单位一致，因此建设用地和生态用地的回归系数绝对值大小可以衡量其对碳排放的影响程度，在回归(2)中建设用地系数$ {\alpha }_{2} $ (0.761) 大于生态用地系数$ {\alpha }_{1} $ (0.210) ，这表明土地利用变化对碳排放的影响主要来自建设用地变化对碳排放的影响，生态用地变化次之，这与以往的研究结果一致^[10-11]。另外，通过对控制变量的分析，发现产业结构、社会零售品消费额强度、固定资产投入强度对碳排放的贡献显著为正，财政收入强度对碳排放的影响不显著。综上所述，H1成立。

为了检验土地利用变化中的建设用地变化是否会通过影响能源消耗量来间接作用于碳排放，故利用中介效应模型进行实证检验。其中，表5回归(3)揭示了土地利用变化中的建设用地变化对能源消耗量的影响；回归(4)是控制了建设用地变化对碳排放的直接影响效应后，得出能源消耗量对碳排放影响的回归结果。从估计结果看，模型的整体拟合效果良好。借鉴温忠麟等^[29]、畅倩等^[30]的中介效应检验流程，根据回归(2)结果表示土地利用变化的建设用地增加对碳排放有显著的正向影响；回归(3)中的核心自变量建设用地变化对能源消耗的标准回归系数为正 (0.680) ，并在1%的水平上显著，表明建设用地变化对能源消耗存在显著正向影响；回归(4)中建设用地变化的系数 ($ {\gamma }_{2}= $0.218) 和能源消耗的系数 (0.794) 均通过了显著性检验，又知建设用地变化对碳排放的总影响系数 ($ {\alpha }_{2} $=0.761) 与间接影响系数 ($ {\beta }_{1}\times {\gamma }_{3} $=0.680$ \times $0.794=0.540) 的符号均为正，表明土地利用变化中的建设用地变化对碳排放的总影响和间接影响方向相同，即存在部分中介效应，说明能源消耗是建设用地变化与碳排放的中介变量。另外发现，建设用地的间接影响系数$ {\beta }_{1}\times {\gamma }_{3} $ (0.540) 要远大于其直接影响系数$ {\gamma }_{2} $ (0.218) ，这表明建设用地主要通过能源消耗中介效应来影响碳排放变化，而建设用地的直接影响效应相对较少。地区的建设用地扩张使得能源需求增加促进了碳排放增长^[17-18]，这是能源消耗发挥了中介效应；建设用地扩张可能占用了林地、草地等生态用地，进而产生对碳排放的影响^[18]，这是建设用地的直接影响效应。综上所述，H2成立。

在表5回归(5)中加入绿色科技以及绿色科技与能源消耗的交互项用于分析绿色科技对能源消耗的调节作用，发现绿色科技的标准回归系数为−0.084，且在10%的显著性水平上通过检验，说明绿色科技的提高能有效的抑制碳排放的增长。绿色科技与能源消耗的交互项系数$ {\delta }_{5} $为−0.096，并在10%的显著性水平上通过检验，表明绿色科技减弱了能源消耗在建设用地变化和碳排放中的中介作用，即地区绿色科技的提高会减少能源消耗的中介效应进而抑制碳排放。该回归结果验证了H3关于绿色科技能调节能源消耗与碳排放数量关系的假设。绿色科技的调节效应可能是通过优化能源供给结构、开发低碳技术以减少碳排放^[19]。近些年，塔河流域加快推进绿色低碳技术的应用，清洁能源消耗占比得到提升，加强了绿色科技调节减少碳排放的作用。

为验证上述研究结论的可靠性和可能存在的内生性问题，需要做稳定性检验。第一，通过指标替换对模型的稳健性进行检验，首先，以碳排放量增加值△C (该期碳排放量与上一期碳排放量的差值) 替换原来的碳排放量C；其次，自变量、中介变量、调节变量、控制变量均用该期增加值代替，最后进行回归分析，得到表6回归(2-1)—(5-1)，发现指标替换后的回归结果基本与表5回归结果相同，仅核心解释变量的系数大小改变以外，显著性和符号方向均与表5回归结果一致，故研究结论具有稳健性。第二，为了避免模型可能存在的内生性问题影响回归结果，对被解释变量碳排放量的滞后一期数据 (C_t+1) 进行估计，具体结果如表6回归(2-2)—(5-2)所示，发现解释变量、中介变量、调节变量的显著性和符号方向仍与表5回归基本一致，表明本研究的结论具有稳健性。

基于上述分析，土地利用变化主要通过林地、草地、水域等生态用地和建设用地变化来影响碳排放量，故可构建有能源消耗中介作用及绿色科技调节作用参与的土地利用变化影响碳排放的作用路径图 (图1) 。

1) 2000—2020年，塔河流域土地利用变化对碳排放的影响主要来自生态用地、建设用地变化的影响，期间塔河流域生态用地减少7933 km²，因生态用地减少所产生的碳排放效应为13.58×10⁴ tC·a⁻¹；建设用地增加1 370 km²，因建设用地增加所产生的碳排放效应为1 327.71×10⁴ tC·a⁻¹。

2) 基于模型实证分析发现土地利用变化对碳排放具有双重影响效应，具体为生态用地规模增加对碳排放增长有抑制作用，建设用地规模增加对碳排放增长有促进作用，并且建设用地规模变化对碳排放的影响程度大于生态用地规模变化的影响程度；而能源消耗在建设用地规模对碳排放的影响中起中介作用，其能源消耗发挥的中介效应远大于建设用地规模对碳排放影响的直接效应。

3) 绿色科技发展可对能源消耗的中介效应起调节作用，通过调节弱化能源消耗增加带来的碳排放量增长效应，进而减弱建设用地规模增加对碳排放的促进作用。

1) 土地层面：集约、高效利用建设用地以控制碳排放源，推进国土绿化、加快生态资源扩库增容以提升生态用地储碳能力。首先，统筹划定并落实生态保护红线、城镇开发边界，盘活城乡存量建设用地开发利用，严控新增建设用地指标和人均建设用地，推行人地挂钩机制，进一步完善集约高效的建设用地利用机制，减少粗犷、低效的建设用地扩张所引起的碳排放源。其次，加强塔河流域生态用地的保护与管理，完善水资源管理和探索实行水权制度以保护水资源，加快实施国土绿化和生态修复工程，充分发挥“以水养绿、以绿涵水”的互惠机制作用，提升林草碳汇、土壤固碳功能以增强生态用地抑制碳排放的能力。

2) 城市层面：聚焦城市通勤、产业碳减排，推进碳交易引导企业低碳发展，提升城市绿化以增强城市碳汇功能。城市是建设用地主要的碳排放源，降低城市碳排放源可有效减少建设用地对碳排放的促进影响。降低城市碳排放源，首先应优化城市布局，推广低碳交通，减少通勤碳排放；扶持低碳产业的研发与应用，加快传统产业升级改造，逐步淘汰高能耗、高碳排产业。其次，加强碳排放管理，制定碳排放指标、完善碳交易市场以促进企业低碳生产。最后，增强城市立体绿化以提高绿容率，重建和维护生态系统的自然功能以优化城市生态环境。

3) 科技层面：加强绿色科技创新在清洁能源、碳回收领域的应用，研发低碳产品、低碳技术降低生活碳排放以提高绿色科技抑制碳排放的作用。首先，政府应设立绿色科技创新资金和基金等方式为绿色科技研发与应用提供资金支持，推进绿色科技与财政税收政策相衔接，以税收减免、补贴等方式激励企业低碳技术创新。其次，鼓励并扶持清洁能源的开发与利用，普及太阳能、风能、水能和氢能等技术，推动绿色科技创新在清洁能源、环境保护和碳减排方面的应用以提升绿色科技对能源消耗中介效应的调节作用；建立碳捕捉和碳中和技术研发的政策支持机制，加大对碳捕捉和碳中和技术的基础科学研究，利用绿色科学技术助力地区实现碳减排目标。

4) 能源层面：加强能源市场监管，设立能源消耗监管机构和实行化石能源计量计费制度，提升可再生清洁能源使用比例，优化能源结构，进而实现降低能源消耗在建设用地与碳排放之间的中介作用。首先，政府应加强能源市场管理，设立能源监管机构监管能源生产和消费过程，确保能源的合理利用与管理；实行化石能源计量计费制度，建立化石能源消耗计量标准和收费机制以限制企业化石能源消耗总量。其次，推广清洁、低碳的可再生能源使用，限制供应化石能源量并加大对可再生清洁能源的供应，提高可再生清洁能源的市场占有率和使用率；政府可采用补贴、税收减免等方式扶持企业优先使用可再生清洁能源以提高可再生清洁能源的经济竞争力。