基于縣域單元的江蘇省工業碳排放空間格局研究

摘要：文章基于對江蘇縣域單元工業碳生產率的核算，運用基尼系數等傳統指數和空間自相關方法，分析了碳排放的總體空間差異與極化程度、全局空間自相關和“熱點區”，進而對演變過程進行研究。研究表明：自2002年以來，江蘇工業碳生產率的空間差異與極化程度在波動中逐步增強；自2004年起，碳排放格局迅速由強烈的高值區聚集變為隨機分布；江蘇工業碳生產率熱點分布的空間結構變化性較強，但局部區域保持相對穩定。

關鍵詞：碳生產率；熱點區；極化格局；空間自相關

一、引言

在2014年11月發表的《中美氣候變化聯合聲明》中，中國首次正式提出，CO2排放將在2030年左右達到峰值，到時非化石能源占一次能源消費的比重也將提高到20%左右。在此背景下，大幅度提升碳生產率，大力發展低碳經濟，成為實現碳減排目標與經濟社會協調發展的根本途徑。

碳生產率反映了低碳排放與經濟發展雙重因素，更加突出經濟發展因素，其提高意味著以更少的碳排放帶來更多的產出。國內對碳生產率的研究于近幾年興起，逐漸由理論研究轉為于實證分析，如：饒暢研究了制造業投入服務化對碳生產率的影響，趙國浩等人研究了我國工業部門的廣義碳生產率指數的變化及成因，周五七研究了效率增進與技術進步對工業部門碳生產率的影響。此外，還有不少學者考察了我國東、中、西部三大區域的碳生產率差異。在目前針對碳生產率區域差異的研究中，以小尺度單元、時間連續、考慮空間維度影響的研究較少。鑒于此，有必要綜合基于空間統計方法深入研究縣域單元的碳排放問題。本文以江蘇省為例，運用空間差異與極化指數和ESDA等方法，刻畫自2002年來工業碳生產率在空間上的變化狀況，進一步探究了江蘇碳排放水平格局時空演變的特征。

二、數據來源與研究方法

（一）數據來源

本文以江蘇省64個縣域為研究單元，包括13個省轄市區和51個縣（市）；以2002～2012 年期間縣域工業碳生產率數據為指標，來表征各年份的縣域碳排放水平。本文一律采用2010年的行政區劃對之前的數據進行校正，對變動區域均采用縣級單元進行合并和拆分。本文數據來自《江蘇統計年鑒》和江蘇各地級市統計年鑒以及部分市、縣、區的國民經濟與社會發展統計公報。部分年份縣市數據根據增長率推算獲取。為使數據具有可比性，均轉換為2002年不變價。

（二）研究方法

本文先是選取了基尼系數、泰爾指數、沃爾夫森指數和集中指數來測度全國各省份碳生產率的空間差異與極化趨勢。其中，前兩者是測度總體空間差異和非均衡性的經典指標，沃爾夫森指數測度總體空間極化程度及其變化趨勢，集中指數則被用來測度總體空間集中程度，進而測度總體空間極化。隨后，考慮到區域間的空間關系和結構，本文引入Global Moran’s I和General G兩個指數探索總體空間關聯結構模式，并采用Getis-Ord 指數來探索碳生產率熱點區和冷點區的具體空間分布。

三、結果與分析

（一）江蘇工業碳排放水平的空間差異與極化

由圖1可知，2002年以來江蘇工業碳生產率的總體空間差異呈增大的趨勢，并出現波動性變化。具體而言，在2008年之前，沃爾夫森指數與其他3個指數呈相反的變動狀態，此后，工業碳生產率增長率由負轉正，4個指數開始不斷上升，且變動趨勢也逐漸趨于一致。就基尼系數而言，始終在0.4以上，在2008年突破0.5后進一步攀升，僅四年間就增加了35.7%，說明江蘇各縣域工業碳生產率差距懸殊，且空間分布的非均衡性日益凸顯。

（二）江蘇工業碳排放水平的空間自相關性

1. 全局空間自相關性

如表1所示，江蘇工業碳生產率Moran’s I-Z值和General G-Z值全部為正，檢驗結果的顯著性持續減弱。2008年以前工業碳生產率的“高-高，低-低”集聚相對明顯，2002～2003年最為強烈，且為強烈高值集聚，自2004年起，工業碳生產率的熱點區開始由集聚轉為隨機分布。

2. 局部空間自相關性

本文將局部Getis-Ord 統計值由低到高分為4類，并分別定義為冷點區、次冷點區、次熱點區、熱點區，生成江蘇工業碳生產率空間格局的熱點演化圖。參考上文的結論，選取2002、2005、2008、2012年的熱點分布圖（圖2）進行深入分析。

（1）自2002年以來，江蘇工業碳排放熱點區域的總體格局變化較大，局部區域保持相對穩定。熱點區域多是位于蘇中、蘇北的空間范圍。而江蘇經濟發展的核心地區——蘇南和作為蘇北經濟領頭羊的徐州，基本上為低值簇，處于江蘇碳生產率冷點區。

（2）江蘇西北部和東南部的工業碳生產率發展呈現明顯的滯后現象，良好的經濟基礎并沒有給該地區碳生產率的發展帶來明顯優勢。對比2002年和2012年發現，徐州、南通、蘇州、無錫四市的縣域單元除蘇州市區外，均未向熱點區躍遷，且一些地區反而出現了下降。

（3）江北大部分區域的工業碳生產率發展勢頭良好，而傳統的工業地區有被邊緣化的趨勢。這是由于原先以粗放式為主的工業基礎，造成CO2大量排放，阻礙了后續碳生產率的提升，正如煤城徐州。南京作為全國最大的綜合型工業基地——滬寧杭工業基地的中心城市之一，其支柱產業和傳統產業偏重，經過多年的產業結構升級優化，對碳生產率的促進才初見成效。

（4）從冷、熱點區域的變遷來看，2002年熱點區域總體上分布在徐州宿遷泰州南通的東部以及連云港地區，及零星幾個地級市中心，隨著鄉鎮工業向北發展，原中北部地區的集聚性衰退，熱點逐漸分散。2008年對洪澤湖及高郵湖的整治及保護取得了積極的成效，其周邊區域成為了新的碳生產率熱點。2012年時熱點得到進一步集聚，并向北部轉移，往連云港揚州以及相鄰地區集中，展現了蘇北在實現新型工業化道路上的后發優勢。

四、結論

基于江蘇工業碳生產率的核算，利用經濟學的基尼系數、泰爾指數、沃爾夫森指數和集中指數，通過地理學的空間自相關分析，分析了該省碳排放水平的時空演變特征，主要結論如下：

1. 江蘇省工業碳生產率的空間差異與極化程度在波動中逐步增強。總體空間差異與極化的程度，經短暫減弱后，呈現波動的趨勢，差異性不斷增強，總趨勢與碳生產率增長率的變動耦合。基尼系數的變化說明工業碳生產率在江蘇各縣域之間出現了極化現象，2008年后差距愈加懸殊。

2. 在碳排放水平總體空間格局上，2002-2003年期間江蘇省縣域碳排放水平表現出很強的空間自相關性，為強烈的高值區聚集，也就是說碳排放水平強的地區和碳排放水平弱的地區在空間上呈現集中分布，但是隨著時間的推移，格局迅速由“高-高，低-低”集聚轉為隨機分布，還在不斷得到加強。

3. 工業碳生產率熱點分布的空間結構變化性較強，表現出先集中、相對擴散、再集中的演化過程，但局部區域仍保持相對穩定。由于背負著支柱產業和傳統產業偏重的歷史問題，工業起步早、經濟基礎良好的徐州和蘇南地區，大多長期處于冷點區域。此外，格局對政策的敏感度也較高，對洪澤湖及高郵湖的大力整治及保護，促使周邊地區成為工業碳生產率的熱點。

4. 政府可以通過制定積極的區域平衡發展政策，鼓勵蘇北、蘇中地區發揮在實現新型工業化道路上的后發優勢，避免以環境換經濟的彎路，另一方面，加快老工業地區的結構轉型、產業升級，減少對能源消費的依賴，提高其輻射和帶動區域發展的能力，促進縣域工業碳生產率的快速增加，來調控和改變工業碳排放水平格局。

在未來研究中可進一步擴展時間尺度的范圍，建立多指標體系，深入研究更小空間尺度（鄉鎮尺度）上空間的相互作用關系。

參考文獻：

[1]彭文強，趙凱.我國碳生產率的收斂性研究[J].西安財經學院學報，2012（05）.

[2]何建坤，蘇明山.應對全球氣候變化下的碳生產率分析[J].中國軟科學，2009（10）.

[3]趙皋.我國碳生產率增長的長期關系和短期效應——基于面板協整研究[J].軟科學，2014（06）.

[4]饒暢.制造業投入服務化對碳生產率影響的理論建模和實證檢驗——以珠三角為例[J].經濟與管理，2013（06）.

[5]趙國浩，高文靜.基于前沿分析方法的中國工業部門廣義碳生產率指數測算及變化分解[J].中國管理科學，2013（01）.

[6]周五七.效率增進與技術進步對綠色生產率增長的影響——來自中國36個兩位數工業行業的實證[J].統計與信息論壇，2014（04）.

[7]張麗峰，崔佳穎.基于泰爾指數的我國碳生產率區域差異性分析[J].資源開發與市場，2013（03）.

*本文系2012國家自然科學基金“基于非期望產出率熵變的產業系統減排機理及碳減排差別責任研究”（項目編號：G031202）的階段性成果。

（作者單位：江蘇大學管理學院）