1.面板数据检验

在所构建的面板数据模型中，将表5中的5个景观格局指数作为模型的解释变量，碳排放总量作为被解释变量。5个解释变量在Eviews软件中的平稳性检验和协整检验的结果如表7和表8所示。由表7可知，单位根检验表明水平变量是平稳的。根据本研究中的样本数[29]，由表8的结果可知，所有变量的组间PP统计量和组间ADF统计量均通过了1%的显著性水平检验，且组内PP统计量和组内ADF统计量也通过了1%或5%的显著性水平检验。协整检验表明，变量之间存在着协整关系。

表7　平稳性检验结果

注：***表示通过了1%的显著性水平检验。

表8　协整检验各统计量结果

注：*、**和***分别表示通过了10%、5%和1%的显著性水平检验，下同。

2.构建面板数据模型

通过面板数据检验之后，可以构建面板数据模型来估计各解释变量对被解释变量的影响弹性。由于T＞k+1，T=5，此时k最大为3，即每个模型最多可含3个解释变量。考虑到景观格局指数的类型和相关性[30]，将这5个变量预设为以下3种组合：(1)碳排放总量与斑块数(NP)、最大斑块指数(LPI)和斑块类型面积(CA)；(2)碳排放总量与斑块数(NP)、斑块类型面积(CA)和丛生度(CLUMPY)；(3)碳排放总量与斑块结合度(COHESION)、斑块数(NP)和最大斑块指数(LPI)。相应地，这3种变量组合可以构建为3种面板数据模型。

Hausman检验结果如表9所示，3种模型Hausman检验的统计量均通过了5%的显著性水平检验，即拒绝了该模型为随机效应模型的原假设，故这3种模型均为固定效应模型。

表9　Hausman检验结果(www.daowen.com)

F检验的结果见表10。以模型1为例，在5%的显著性水平下，F 2＞F(48，13)，表明拒绝了假设H 2，且F 1＜F(36，13)，即接受了假设H 1，故模型1应为变截距模型，同理可得其余两种模型也为变截距模型。

表10　F检验结果

综合Hausman检验和F检验的结果，可以将它们确定为以下3种模型：

式中，Cit为碳排放总量，i为截面，t为时点，β为各变量的系数，c为常数，μ为个体效应。

表11给出了以上3种模型的估计结果，其中模型3的3个解释变量的系数均通过了1%的显著性水平检验，且F统计量最大，R 2最接近于1，即该模型的拟合效果最好。模型3的结果表明，当把最大斑块指数、斑块数和斑块结合度作为碳排放总量的解释变量时，最大斑块指数与碳排放总量呈负相关，斑块数和斑块结合度与碳排放总量呈正相关，且各解释变量对被解释变量的影响弹性不同，尤为显著的是斑块结合度对碳排放的正向影响弹性高达250.1%，远超其他解释变量。

表11　面板数据模型估计结果

在模型3中，最大斑块指数能够反映连续完整的地块在区域中的主导程度，同时最大斑块指数和斑块数也能反映斑块的破碎化程度，而斑块结合度则反映了斑块之间的连接度和聚集程度。以上结果表明，连续完整的地块在区域中的主导程度、地块的破碎化程度和聚集程度会对城市碳排放造成影响。最大斑块指数是以面积来衡量某一斑块对景观整体的主导程度的，若其值较大则表明该地区存在着集中连片的斑块类型，对于单中心主导的紧凑型城市形态来说，不同地区之间的互动性较低，由此带来的基础设施成本也较低，不会产生较多的碳排放。斑块数能够体现城市用地的破碎化程度，斑块数越多，则城市用地被分割得越破碎，意味着经济活动被分散到了不同的斑块，此时起到连接作用的基础设施的成本会随着破碎化程度的提高而增加[31]，从而带来更多的交通活动及其能源消费的碳排放。

斑块之间的聚集程度对碳排放的正向影响程度较大的可能原因是：第一，聚集程度较高的斑块大多为碳源，碳排放总量随着碳源斑块的聚集而增加。城市扩张过程中其他土地利用类型向建设用地的转变会表现出明显的碳排放作用[32]。建设用地作为城市中的一大主要碳源，其产生的碳排放会影响到整个城市的碳代谢系统。如1995—2015年，杭州高负碳代谢分室与其他分室存在强烈的碳储量竞争，影响城市代谢系统平衡，其中工业用地分室、公路与铁路分室占主导地位[33]。1995—2010年长三角地区碳源(包括能源消费、工业过程、农业活动、废水及固体废弃物、自然过程)排放的增量是碳汇(包括植被净生态系统交换量和水域碳吸收)增量的35倍左右，碳源的增长远远超出了碳汇的增长[34]。且有研究表明，人工成分的扩张使得作为碳源的斑块更加聚集，而自然成分的破坏和恢复使得作为碳汇的斑块更加破碎，且碳排放密度中等和较低的斑块更容易受到碳排放密度较高的斑块的影响，但碳固存密度较高的斑块却不容易影响碳固存密度中等和较低的斑块[35]。因此，作为碳源的斑块除了自身容易产生较高的碳排放总量，也会通过同类斑块之间的聚集相互影响，从而导致整体产生更多的碳排放。第二，多中心组团和以沿交通干线为主的线状城市扩张模式虽然提高了斑块之间的聚集程度和连接性，但也使城市空间形状趋向于复杂。城市空间形状与碳排放强度存在一定的相关性，城市空间形状指数越大即城市形态越不规整，单位土地面积的碳排放量越大[36]。此外，斑块结合度主要反映的是城市在空间上的几何形态是否紧凑，难以全面而准确地体现城市在生产生活功能上的紧凑程度。而功能紧凑的城市可以通过土地的高效、集约利用如公共交通的合理布局减少过长距离导致的交通活动碳排放[37]。本研究出现了碳排放受聚集程度较大的正向影响这一结果，可能是因为虽然城市用地斑块之间的聚集程度有所提高，城市形态已趋于紧凑，但功能上的不紧凑和资源配置的不合理成为制约碳减排的重要原因。