中國省域碳排放空間依賴結構的非參數估計及其實證分析

劉賢趙 郭若鑫 張勇 張東水 王志強 高長春 謝金寧

摘要 查清中國省域碳排放之間的空間依賴關系及其演變特征，是實現區域差異化減排戰略和促進區域低碳經濟和諧發展的關鍵。本文在估算1995—2015年中國大陸30個省域化石能源消費碳排放量的基礎上，利用考慮時間和空間影響的SampsonGuttorp非參數估計方法（簡稱SG方法）對中國省域碳排放的空間相關結構進行了定量估計，并將得到的SG相關系數與樣本相關系數進行比較，結合中國經濟發展與碳排放的實際驗證了該方法在中國省域碳排放研究中的有效性和合理性，然后基于SG相關系數對省域碳排放空間特征進行聚類分析。研究結果表明：①在對中國3個階段省域碳排放的相關結構研究中，未作變換得到的樣本相關系數存在一定的不合理性，與現實出入較大，而基于SG方法得到的SG相關系數無論在理論上還是實踐上都十分接近實際，克服了以往對空間相關定性描述的缺陷。②中國省域碳排放存在顯著的空間正相關性和空間異質性，碳排放較高或較低的省區在空間上均趨于相鄰，但隨時間的演進空間相關性在高度聚集后有明顯弱化的趨勢。③在分布格局上，中國省域碳排放存在東、中、西和北、中、南梯度態勢，即東部地區和北部地區省域的碳排放量高于西部地區和南部地區，而中部地區省域居二者之間。④根據中國各省域碳排放的空間相關結構和格局特征，提出將空間依賴性納入到碳減排政策的制定中，并應對重點區域或重點行業實施差異化的減排措施。

關鍵詞 碳排放；空間相關；SG相關系數；非參數估計

中圖分類號 F205 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2019）05-0040-12 DOI：10.12062/cpre.20181107

化石能源消耗導致的碳排放以及由此引起的氣候變化已經成為當前人類社會面臨的最具挑戰性的問題之一。自2007年中國作為世界上最大的碳排放國以來，中國的碳排放問題已成為國內外學術界和各國政府共同關注的焦點。如何實現中國政府到2030年碳強度比2005年下降60%～65%的減排目標以及到2030年出現碳排放峰值，很大程度上有賴于各省域層面的協同減排行動、低碳轉型以及產業結構調整和技術進步。盡管各省域碳排放因資源稟賦、技術條件、經濟發展等的不平衡而存在較大的差異，但由于經濟、技術、信息等的擴散，社會資本等要素的流動以及其它意義上的區域溢出效應[1]，使得省域間的碳排放又具有明顯的空間相關性，表現為一個區域的碳排放行為不僅取決于自身內部因素的控制，而且還受周邊地區碳排放的關聯作用（如相鄰區域的碳排放每增加1%，將會引起本地區碳排放增加0.15%[2]）。這是因為：①區域具有開放性和連通性，由于區域的經濟發展水平與碳排放在空間上存在耦合關系，這就決定了存在各種經濟聯系的區域，其碳排放行為不可能是一個孤立的過程，往往要受到與之相關，特別是周邊區域碳排放的影響；同樣地，該區域的碳排放也要對相關或周邊區域的碳排放產生作用。②碳排放天然所具有的空間溢出性以及不同經濟體之間的“污染轉嫁”（如區域產業轉移帶來的隱含碳排放轉移與碳泄漏問題）在一定程度上決定了區域間的碳排放具有明顯的空間依賴性。③區域一體化進程的加快與區域聚集效應將推動不同地區加強跨區域環境合作以及資源稟賦的流動（如能源稟賦高的地區會使該區以及周邊地區的能源使用成本降低，進而提高能源的使用量從而拉動該地區的碳排放）、創新的擴散和減排技術溢出等，進而也會使得碳排放表現顯著的空間依賴性。很顯然，在區域碳排放的理論和實證研究中，如果忽視碳排放這種客觀存在的空間聯系，勢必會使研究結果出現偏差，進而影響國家和各省域制定有針對性的減排政策。因此，開展對中國省域碳排放空間相關（依賴）結構的研究就顯得十分必要。

1 文獻綜述

目前，關于中國碳排放空間依賴的研究已有大量的文獻報道[1-12]。如劉佳駿[3]等利用空間自相關模型與空間溢出模型，利用2000—2010年全國部分省區的面板數據分析了我國碳排放的空間效應，指出碳排放在局部范圍內具有較高的空間相關性，“冷點”區與“熱點”區空間格局相對穩定，而碳排放溢出效應顯著的區域主要集中在經濟發達的東部沿海省區與中西部傳統能源產品輸出省區。張翠菊和張宗益[4]基于Morans I指數從空間依賴的視角刻畫了1997—2013年中國省域能源消費碳排放的時空分布和聚集程度，發現我國省域碳排放具有明顯的空間集聚特征，碳排放水平相似的區域不斷傾向于相鄰分布；肖黎姍等[5]的研究也表明，中國省域碳排放與碳強度均呈現正的空間自相關性，且在局部空間上表現出高值的聚集現象。付云鵬等[2]、劉賢趙等[6]和鄭長德等[7]以及許海平[8]等基于面板數據運用空間計量模型（包括空間滯后模型和空間誤差模型）分析指出，中國省域碳排放存在明顯的空間依賴關系，并且其空間依賴的程度隨時間推移不斷增強而隨距離增加不斷衰減。

綜觀現有的國內外文獻，在對區域碳排放空間相關的研究方法上，多數學者均是利用ESDA（探索性空間數據分析）方法（如Morans I指數、空間相關局部指標LISA）對區域碳排放的空間依賴性進行定性描述（原因是Morans I指數和局部Moran I指標均為定性指標，僅能表征整體是否存在空間相關性或者局部是否存在某種模式的空間相關性），然后給出空間聚集情況[9-10]，或是基于距離對樣本相關系數加權[7]，運用廣義空間模型[11-13]探討碳排放空間相關的存在和大致程度，但并未給出兩個區域之間碳排放空間相關的確切數值。此外，上述方法計算過程高度依賴于空間權重矩陣的選取，因而帶有一定的人為主觀性，而且該空間權重矩陣在描述空間位置的毗鄰或距離關系時，也未考慮區域間碳排放的方向問題，從而影響結果的準確性。事實上，任意兩個區域碳排放之間的相關程度不僅取決于兩者的距離，還取決于方向（如重慶與山西、江西兩省的距離相近，但因空間上二者相對于重慶的方向不同，其碳排放的相關程度就有可能相差很大）。由于區域碳排放之間的關系既受時間和空間的雙重影響，又與區域范圍內的空間相關結構是否各向同性有關，因而這種空間關系具有明顯的非線性特征。由于樣本相關系數僅能描述兩個隨機變量間的線性相關程度，不能真正反映區域之間碳排放的空間效應，因此有必要尋求一種既能表達變量之間的空間效應又能刻畫變量間非線性關系的方法。Sampson和Guttorp[14]提出的SampsonGuttorp空間相關非參數估計方法（簡稱SG方法）對此類問題的研究提供了新的思路。該方法在綜合考慮時空效應的基礎上可以對區域碳排放的非線性關系進行定量估計，并能通過空間變換有效規避空間各向異性的影響，最終得出能真實體現區域碳排放空間依賴程度的相關系數。基于這一考慮，本文采用SG方法對中國30個省域1995—2015年的碳排放量數據進行分析，探討各省域碳排放之間的空間依賴關系和格局演變特征，為區域實施差異化減排戰略和促進區域低碳經濟協調發展提供決策參考；同時也在定量研究方法上為現有空間相關問題作進一步的拓展與補充。

劉賢趙等：中國省域碳排放空間依賴結構的非參數估計及其實證分析

中國人口·資源與環境 2019年 第5期2 研究方法

2.1 碳排放量估算

由于目前缺乏碳排放量的直接監測數據，本文依據IPCC推薦的參考方法估算1995—2015年中國大陸30個省、市、自治區（因數據可得性等原因，研究不包括西藏和港澳臺地區）8種化石能源（原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣）消費的碳排放量，基礎數據來源于1996—2016年的《中國能源統計年鑒》和《中國統計年鑒》。其中，海南省2002年和寧夏回族自治區2000—2002年的化石能源消費數據因統計不完整，作者根據其前后年份數據進行插值獲取。碳排放量的計算公式為：

C=∑ni=1Ei×ei×pi×44/12

（1）

式中，C為某省區化石能源消費產生的碳排放量；Ei代表第i類化石能源的消費量；ei、pi 分別為第i類化石能源的標準煤折算系數（參見2013年《中國能源統計年鑒附錄4》）和碳排放系數（源自IPCC）；n為化石能源種類；44/12表示CO2與碳的分子量之比。由于無法獲得重慶市1997年之前的能源消費數據（因該市在1997年之前隸屬于四川省），從而無法單獨估算其碳排放量。本文考慮人口規模和重慶市在1997年前作為四川省重要工業城市的實際，采用人口占比和工業占比相結合的方法[15]將原四川省1995—1996年估算的碳排放量分配到重慶市和四川省。

2.2 SG非參數估計方法及其求解過程

本文采用的SG方法是對區域間變量各向異性空間依賴結構進行非參數估計的一種定量研究方法，該方法能夠對任意空間區域變量的相關結構實現定量估計，具有不受缺失值限制和預測能力強的優點。其核心思想是在綜合考慮時間和空間效應的基礎上，通過空間變換將原來各向異性的地理G空間映射到一個各向同性且平穩的D空間（目的是使D空間中變量間的相關性只與距離有關而與方向無關，即區域變量間的相關結構只是距離的函數），然后把在D空間定義的區域si和sj的觀測變量Y（碳排放量）之間的變差函數作為相關系數的度量，建立其與映射后位置坐標的函數，進而實現對原地理G空間區域變量相關結構的定量估計。

2.2.1 D空間位置zi的估計

設f： R2→R2是G空間到D空間的一個平滑非線性一對一映射，G空間中的位置si對應D空間中的位置zi，且有zi=f（si ）。為求得D空間位置zi的估計，首先使用薄板樣條插值函數[16]估計G空間位置si和D空間位置zi間的平滑映射f，即：

f（s）=α0+α1s（1）+α2s（2）+∑ni=1βiui（s）

（2）

式中，ui （s）=|s-si |2 log|s-si |，s（j）為位置s的第j個坐標，α和β為待估參數。本文采用兩個薄板樣條函數f1和f2進行估算，但需要引入平滑參數λ。對于任意給定的λ，通過最小化公式（3）即可得到參數α和β。

∑nj=1∑2x=1（zix-fx（si））2+λ（J2（f1）+J2（f2））

（3）

式中，zi1和zi2分別表示zi的第一維坐標和第二維坐標；J2表示函數的平滑程度，其表達式為：

J2（f）∫R2 2fx122+2fx1x22+2fx222dx1dx2

（4）

得到估計值f^后，再用多維量表法（Multidimensional Scaling，簡稱MDS，其作用是生成樣本區域的一個二維位置坐標，使得區域間內點距離的某個函數代表樣本的半變差函數）建立G空間位置si在D空間對應的二維位置zi，且滿足各向同性假設，然后通過D空間新位置（z1，…，zn）間的內點距離估計變差d2ij。新位置zi的坐標不斷變換直至D空間的內點距離|hdij |滿足以下最小化準則：

minδ∑i

（5）

式中，δ是單調函數，δ（dij）=δj≈|zi-zj|，可由MDS算法得到；|hDij |=|zi-zj |為D空間的距離。最后利用zi=f（si ），可得到zi的最終估計。

2.2.2 相關系數的估計

在通過平滑非線性映射后，對于G空間中位置si和sj之間的任何變量（如碳排放量）的變差函數均可通過在D空間的對應位置zi和zj來表示，即：

2r（si，sj ）=var[Y（si ）-Y（sj ） ]=var[Y（zi ）-Y（zj ） ]

=2g（|hDij | ）

（6）

式中，g表示D空間中的半變差函數（因為假設D空間為各向同性，故g只是與距離|hDij |有關的函數），本文選用的半變差函數為指數模型，其表達式為：

r（hDij ）=a0+（2-a0 ）（1-exp（-t0×hDij ） ）

（7）

式中，a0，t0為待估參數，其它字母含義同前。

由于2r（si，sj ）=2g（|hDij |），因此G空間中任意兩個位置si和sj之間的協方差估計值為：

C（h）=C（0）-g（|hD12 |）

（8）

式中，C（0）為方差，進而可得到空間相關系數的估計值。上述整個計算利用R3.4.4軟件[17]通過編程完成。

3 實證結果與分析

根據估算的各省域碳排放量，以及利用各省會、直轄市的經緯度計算得到的各省域之間的距離，采用上述SG方法計算出各省域碳排放之間的空間相關系數。為考察中國省域能源消費碳排放空間相關結構隨時間的變化，根據1995—2015年中國省域碳排放空間自相關全局Morans I指數“降—升—降”的時間變化特性[18-19]，本文將研究時期劃分為3個階段：1995—2001年（第一階段）、2002—2008年（第二階段）和2009—2015年（第三階段），每7年為一個考查期。通過比較SG方法得到的空間相關系數（簡稱SG相關系數）和樣本相關系數的差異，結合實際分析SG相關系數的合理性。需要說明的是，相關系數不一定是因果關系，有可能僅是表面上的伴隨關系，或是兩個區域變量（碳排放）同時受另一因素（如國家環境政策或減排技術擴散等）的影響。篇幅所限，本文僅列舉部分數據進行分析。

3.1 省域碳排放空間相關結構隨時間的變化

為了探討中國省域碳排放空間相關程度隨時間的變化，限于篇幅，本文僅選取代表東、中、西部地區的上海（東部沿海經濟最發達的省區，其產業結構、能源消耗和技術進步在東部地區具有較好的典型性）、河南（地處中華腹地，經濟相對發達，呈望北向南、承東啟西之勢，在中部崛起和承接東部沿海地區產業向西部轉移中具有舉足輕重的作用）和內蒙古（屬資源型省份，經濟發展對耗能性產業依賴較大，其能源消費結構和傳統高耗能企業在西部地區具有一定的代表性）3個省市與SG相關系數較高的全國部分省份（省份選取遵循兩個原則：一是省域間SG相關系數隨時間變化明顯且具有代表性；二是省域之間在空間距離上要體現由近及遠的變化規律）進行分析。

圖1顯示，在1995—2015年的3個階段，省域間碳排放SG相關系數均表現為先增大后減小的趨勢，即從第一階段到第二階段SG相關系數顯著提高，而在第三階段明顯下降。但不同省域之間相關程度變化的幅度不同，如上海與江蘇的SG相關系數變化幅度明顯要小于上海與山東的，河南與河北的明顯要小于河南與北京的。SG相關系數隨階段的這種變化規律表明中國省域間的碳排放在經歷了顯著的空間依賴（聚集）后有衰減的態勢，也即省域間的空間相互作用在減弱，這與我們以前的研究結果相吻合[6]。

3.2 不同階段省域碳排放相關系數的比較分析

3.2.1 第一階段（1995—2001年）

在此階段，中國省域碳排放的樣本相關系數表現出較大的波動性，其數值變化在-0.91～0.90；并且多數省域之間出現了負相關的情況，其中以東北地區的黑龍江、吉林，中部地區的湖南、江西和西部地區的陜西、四川與其他省域之間的負相關最為突出，特別是四川與福建、廣東之間的樣本相關系數分別達到-0.91和-0.89（見表1），意味著中國各省域碳排放變化有反向發展趨勢。然而，在此期間SG相關系數均為正值，且絕大多數介于0.60～0.75之間。但東部地區的海南，西部地區的青海、寧夏、新疆、甘肅、陜西、云南、貴州等省份與全國其他省域的SG相關系數相對要低，主要介于0.50～0.60之間。

基于以上數據，本文認為樣本相關系數展示的負相關情況與現實情形不符，且難以解釋；而采用SG方法得到的SG相關系數對理解中國各省域碳排放之間的空間相關關系具有一定的合理性。這是因為，在此階段發生了一系列影響中國各省域經濟發展的重大事件，而一個區域的碳排放水平又與其社會經濟發展密切相關，且兩者在空間分布上呈現一定的耦合關系（如碳排放較高的省份多處于經濟較發達的沿海地區）[7，20]。具體說來，一是在改革開放后的1995—1998年，社會主義市場經濟體制改革日趨深化，市場參與主體不斷增多，勞動力通過市場化與資本形成自然結合，省域之間人力資本的流動性有所增強，各省域的碳排放主要以高耗能、高排放的經濟增長方式驅動，但在此時段我國工業化程度較低，經濟發展主要是依靠輕工業和勞動密集型產業，因而各省域能源消耗和碳排放增長相對緩慢（見表2、表3），兩者年平均增速僅為1.1%和1.2%，故多數省域之間的SG相關系數大體一致。二是我國在1999年提出了西部大開發戰略，并于2000年正式啟動。國家通過對西部投入巨資，興建“十大工程”，開展西電東送、西氣東輸和青藏鐵路等基礎設施建設，不僅增強了省域之間人才、資源、技術等的流動性，而且推動了中西部地區新一輪以重工業為主的經濟快速發展，并由此帶來了中國各省域對一次性能源消耗需求的快速增長和碳的高排放，表現為1999—2001年各省域能源消費和碳排放量年平均增長率分別達7.9%和6.7%，并且中、西部地區省域碳排放的平均增長速度大體相似（見圖2），結果使中西部省域碳排放的空間相依關系增強。三是2001年，我國正式加入世界貿易組織（WTO），中國多邊外交活動開啟，商品的國外需求增加，帶動資源、技術、貿易、信息等要素在省域之間的流通加快，資本的獲取變得更加便利。這些因素在促進我國各省域經濟發展的同時，也刺激了各省域能源的消耗，從而導致了部分省域碳排放量的同步增長，進而使各省域的碳排放呈現出明顯的空間依賴關系。需要指出的是在第一階段，由于受亞洲金融危機和國家宏觀調控政策（1996年國務院出臺了關停高能耗、高污染、低效率的工業項目法規）的影響，1998—2001年連續4年出現通貨緊縮，國內投資和經濟增速放緩，各省域碳排放量增幅較小，部分省份甚至出現了負增長的情況（見表3），這在一定程度上減緩了因經濟發展效應導致的各省域碳排放空間相依關系的提升，使得該階段整個SG相關系數仍停留在相對較低的水平。而西部欠發達地區，特別是西北地區的青海、寧夏、甘肅和新疆，由于地理位置相對偏遠、交通條件不便，以及經濟發展長期依賴于能礦資源優勢形成的高能耗產業，導致其經濟規模相對有限，從而與別的省域在資源、技術、信息等的關聯關系不強，省域之間碳排放的SG相關系數較低，這與現實情況是相符的。至于四川與全國其它多個省域樣本相關系數出現負相關的情況（見表1），本文認為與現實相悖。原因是在此階段，盡管受1997—1998年亞洲金融危機的影響，但國內各省域經濟仍都保持增長的勢頭，全國人均GDP由1995年的5 046元增長到2001年的8 622元，而同期四川與其它各省域的碳排放也呈逐年遞增的趨勢（見表3）。綜上分析，我們認為使用樣本相關系數描述中國省域碳排放之間的相關結構是不太合理的，而用SG方法得到的相關系數具有一定的合理性。

3.2.2 第二階段（2002—2008年）

與第一階段相比，本階段省域之間碳排放樣本相關系數整體明顯增大，其數值主要介于0.65～0.85之間，少數省域之間樣本相關系數達到0.85以上，第一階段出現負相關的情況在該階段基本消失。但西北地區的陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆以及西南地區的重慶與全國其它省域的樣本相關系數仍然較低，多數值介于0.30～0.65之間，個別省域甚至出現了負相關的情況，如新疆與廣東之間的相關系數為-0.15。與樣本相關系數相似，在此階段省域碳排放之間的SG相關系數也顯著增加，多數省域的SG相關系數均維持在0.75～0.90之間，而且相鄰省域之間SG系數普遍較高，表明省域之間的碳排放存在明顯的空間關聯和空間溢出，碳排放之間的聯系更加緊密，并且碳排放較高或較低的省域在空間上不斷趨向于相鄰，這與張德鋼等基于社會網絡分析得到的結果相似[21]。而西北地區省域，盡管SG相關系數相對較低，但比起第一階段已有顯著提高，其中多數SG相關系數已步入0.70～0.85之間。限于篇幅，表4僅列舉第一、第二兩個階段陜西省與其它各省域之間的SG相關系數。

第二階段是我國加入WTO和實施西部大開發戰略后經濟的一個快速發展時期[22]，同時也是我國各省域能源消費和碳排放增長最快的時期。在此階段，我國對外開放進入新篇章，國內投資環境改善，固定投資持續增長，國家經濟發展重心開始向西部大幅移動；加上受西部大開發持續推進、中部崛起和東北振興等戰略實施的影響，能源跨區調配（西氣東輸、北煤南運等）和產業集聚化生產成為可能，進而使各省域碳排放在空間上的聯系加強。同時， 注：A、B分別表示第一階段（1995—2001年）和第二階段（2002—2008年）。資本流動、技術溢出以及人才交流等在省域之間變得更加迅速，各省域之間的經濟聯系和作用加強。由于各省域經濟增長更多地依賴于一次能源的消耗，因而在經濟快速發展的同時，也帶來了能源消耗與碳排放的快速增長（見表2、表3）。如2003—2006年，全國各省域人均GDP年均增速達11.57%，而同期的能源消費和碳排放量年均增長率分別為13.15%和12.24%；并且各省域碳排放隨經濟增長均呈近線性關系。經測算，在2002—2008年，東、中、西部各省域的碳排放與人均GDP之間的相關系數平均分別為0.978、0.956和0.995。由于各省域碳排放與同期社會經濟發展密切相關，從而導致各省域碳排放的空間相依關系普遍增強，SG相關系數明顯增大。值得注意的是，西北省區因受西部大開發以及東南沿海地區產業加速轉移的影響，能源工業快速發展，以高耗能為主的重化工、冶煉等產業逐漸成為區域發展的支柱產業；再加上陜西、甘肅、寧夏、內蒙古沿黃經濟帶受周邊省區碳排放的溢出作用（欠發達地區與發達地區普遍存在溢出關系，經濟發展差距越大，越容易產生溢出效應），使得西北省域碳排放的年均增長速度（14.40%）明顯快于中部地區（9.87%）、東部地區（11.92%）和西部地區（13.06%），其碳排放總量占全國的比重也從2002年的11.62%上升到2008年的13.71%。由于西北省域碳排放起點低、增速快，東中部省域碳排放起點高、增速慢，從而使西北地區和東中部地區省域的碳排放在該階段幾乎表現出一致的變化規律（見圖2），結果導致西北省區與全國其它省域碳排放的SG相關系數較第一階段顯著增大。但也存在一些難以解釋的現象，如新疆與廣東兩個省份，它們的樣本相關系數為-0.15，這顯然與事實不符。主要原因有3個：一是雖然廣東與新疆相距甚遠，但在此階段二者的經濟均保持較快的發展速度，由此能源消耗和碳排放也同步增長（見表2、表3）；二是廣東是我國東南沿海改革開放的先行區，經濟發展水平在南方省份最高，其產業梯度轉移使得相關高耗能產業在空間上逐步向西部地區的新疆等地布局，受技術進步和產業轉移的影響必將促使新疆的能源消耗和碳排放發生變化；三是在2005年前后，廣東省產業結構仍處于向高端制造業與生產性服務業轉型升級階段，制造業對能源需求依然較大，是典型的能源凈輸入省份，而新疆作為我國重要的油氣煤生產基地，其能源輸出必將緩解廣東對一次能源的依賴程度，進而影響其能源消耗和碳排放。基于上述理由，本文認為未作變換得到的新疆與廣東之間的樣本相關系數不符合實際。這也再次證明，使用樣本相關系數刻畫省域碳排放之間的空間關系存在一定的偏差，而用SG相關系數比樣本相關系數更令人信服。此外，我們也發現空間異質性的存在，如安徽到吉林和安徽至青海的距離相當，但安徽與吉林、青海的SG相關系數卻分別為0.83和0.69，表明在空間距離大體相似的省域，由于方向的差異，SG相關系數也會有所不同。這也說明，由于地區經濟和碳排放受到政府干預和市場的雙重影響，各省域碳排放之間的空間關聯也可能呈現復雜、多重的特征。

3.2.3 第三階段（2009—2015年）

在第三階段，省域碳排放樣本相關系數再次出現負相關的情況，表現為四川與西北地區的陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆等省域出現負相關關系，特別是北京與22個省份均是負相關（見表5）。而SG相關系數較第二階段在數值上有不同程度的下降，但絕大多數仍維持在0.70～0.80之間，表明我國省域碳排放的空間依賴關系在經歷了高度空間聚集后有減弱的趨勢，但總體上仍具有相對較高的空間相關性，且聚集特征明顯。

究其原因，我們認為有以下兩點：一是在此階段發生了一系列影響經濟發展的重大事件，如2010年中國—東盟自貿區正式全面啟動，上海世博會成功舉辦和2013年上海自貿區設立，以及2014年APEC峰會召開等，這些有重大影響力的事件在推動環境質量改善的同時，也促使中國積極參與國際經濟技術合作與競爭。特別是“十七大”提出的“堅持對外開放的基本國策”為地方政府參與國際合作提供了政策導向。各省域為破解本地因能源、技術、市場、勞動力等成本增加對經濟發展造成的困局，積極開展對外經濟合作（如廣西與新加坡合作建立了南新經濟走廊，云南與孟緬印打造跨境經濟合作區），使技術、勞動力和資源等要素的流動不再局限于國內省域，而是面向國際市場，導致各省域在經濟發展中可選擇的對象和合作范圍不斷擴大（如江蘇注重發揮本地能源資源優勢，與美國在新能源領域合作，利用太湖藻類提煉生物柴油；寧夏利用國務院批復建設的寧夏內陸開放型經濟試驗區，除與阿拉伯國家在經貿投資加強合作外，還不斷擴大在旅游文化、新能源以及科技等領域的合作），因而與經濟發展緊密相聯的碳排放對國內省域的依賴性降低。二是在經歷了第二階段碳排放的快速增長之后（如2007年中國碳排放量超過美國而成為世界上最大的碳排放國），綠色發展越來越成為重要的經濟發展訴求，中央和地方政府陸續制定了一系列用于指導和規范全國及各省域節能減排的政策和措施（如2009年廣東發布了《2010—2015年廣東省現代產業體系總體規劃》；2011年河北出臺了“雙三十”節能減排政策；2014年國務院發布了《2014—2015年節能減排低碳發展行動方案》，同年北京出臺了《碳排放權抵消管理辦法》），要求各省域結合自身實際積極探索經濟新常態下適合本省低碳產業發展的體制機制，使各省在發展模式、產業結構和減排策略等方面表現出一定的差異性和多樣性（如山東、上海和廣東同屬于東部地區，但經濟發展模式和支柱產業存在很大差異，廣東以能源消耗低的電子加工、玩具、紡織等勞動力導向型產業作為支柱產業，碳排放相對較低；上海立足于制造業，經濟發展正由外延性增長向內涵型經濟增長模式轉變；而山東以資源和重工業為主導發展模式，碳排放遠高于上海和廣東），從而導致省域間碳排放的空間相依關系減弱，SG相關系數降低。

至于四川與西北地區省域出現負相關的情況，可能與西北省域碳排放的年際異常有關。在此階段，特別是2009—2011年，為應對金融危機余波的影響，國家以4萬億基建投資和高耗能為代價維持經濟平穩，導致各區域碳排放快速增加（見圖2）。為遏制碳排放增長過快，國家對重點行業實施節能減排措施，多數省域碳排放從2011年開始進入低水平或負增長通道。據統計，2011—2015年全國各省域碳排放年均增幅為3.11%，但同期西北地區省域碳排放仍呈爆發式增長（見圖2），其中新疆碳排放年均增幅達15.75%，而四川碳排放年均增幅卻為-1.39%。對于北京與天津等22個省域出現負相關的情形，本文認為不具有完全合理意義。主要原因是：首先北京作為全國政治、文化、科技、信息中心，其優越的地緣條件、良好的外部資源和顯著的集群優勢必然使北京與周邊省域在金融資本、技術信息和人才等方面產生交流滲透，加之2014年京津冀協同發展上升為國家戰略，京津冀一體化進程加快，北京市產業優化調整和第三產業比重提升有可能帶動周邊像山西、天津、河北、遼寧等省域碳排放績效的提升；與江蘇、浙江、廣東等這樣快速發展的省份更不可能出現負相關的情況。其次是在2009—2015年，當全國各省域（西北省區除外）碳排放進入減速增長或負增長階段時，北京的碳排放增速也表現出了與其周邊省域及東部地區部分省域相似的變化特性（見表6）。因此，對比表5中的數據，再次驗證未作變換得到的樣本相關系數存在一定的不合理性，而SG相關系數無論在理論上還是實踐上都十分接近實際。

3.3 基于相關系數的省域碳排放空間聚類分析

為進一步探討省域間碳排放空間依賴的群集情況，本文選取第三階段（2009—2015年）的SG相關系數和樣本相關系數，采用歐式距離和離差平方和法（ward）進行聚類分析，得到聚類結果如圖3。由圖3可以看出，基于樣本相關系數的聚類十分凌亂，且聚類結果與事實相悖，如北京因與其它省域間的相關性較低而單獨自成一類，這顯然與現實不符；而相比之下，利用SG相關系數得到的聚類較易于接受。為此，本文基于SG相關系數的聚類結果，結合2009—2015年各省域的年平均碳排放量，將該階段中國各省域的碳排放狀況劃分為4種類型（即高排放區、較高排放區、中等排放區域和低排放區），并與李建豹[23]等得到的結果進行比較（見表7）。

致呈東、中、西和北、中、南梯度發展態勢，即東部地區和北部地區省域的碳排放量明顯高于西部地區和南部地區的省域，而中部地區省域居二者之間，這與前人得到的結論基本類似（略有差異的原因可能是本文采用的是2009—2015年各省域碳排放量的平均值，且考慮了省域間碳排放的空間相關性，而李建豹等僅用了2012年的碳排放數據），從而間接驗證了SG方法在實際應用中的可行性。具體而言，高碳排放和較高排放的省域主要分布在除北京、天津以外的華北地區、東北地區和東南沿海地區（福建、海南除外）以及內地的山西、河南和安徽，原因是這些區域工業基礎較好，第二產業比重較高（超過50%，第二產業的碳排放量遠高于第一、第三產業）或者重工業發達，且能源消耗以煤、石油等化石能源為主。如產業結構偏重的東北省區，因以高排放的低端制造業為主，能源及原材料產業占比較大，能耗技術相對落后，因而碳排放量較高。河南受“中原崛起”戰略的影響，經濟發展迅速，工業化的快速推進消耗了大量的化石能源，導致其2015年GDP總量和碳排放量均躍居全國第5位。至于山西和內蒙古，兩者均是我國重要的煤炭儲備基地，資源依賴型企業所占比重較高，經濟發展仍以高耗能、高碳排放的重化工、冶煉等產業為主，且高度依賴于煤炭的消耗。近年來，山西和內蒙古占全國碳排放總量的份額呈增加趨勢，2015年內蒙古碳排放占全國總量的份額就達到7.0%，從而形成高的碳排放格局。而分別作為珠三角和長三角經濟發達省份的廣東和浙江，因其產業結構仍處在向高端制造業與生產性服務業的轉型升級階段，制造業對能源的需求依然較大，快速的經濟增長導致巨大的能源消耗，促使其碳排放量仍處于較高水平。

中等碳排放的省域主要集中在中部地區的湖南、湖北、江西和西部地區的四川、陜西、新疆以及東部沿海的福建。原因是位于中部、西部地區的上述省域屬于產業結構相對傳統的省區，能源結構改善較小。特別是陜西、新疆作為西部大開發實施的重點省份，近年來經濟增長迅速，以煤炭、石油為主的能源結構和占工業產值50%以上的電力、石化等高耗能行業促使其碳排放爆發式增長（如2009—2015年新疆碳排放年均增幅為15.75%，2015年碳排放量達35.6×107 t）。但在西部大開發和中部崛起的實施過程中，承接了大量東部發達地區的先進產業，且淘汰了本地部分落后產能，能源利用效率有所提高，故碳排放處于中等區域。此外，福建作為海西經濟區的主體，經濟發展迅速，2009—2015年碳排放量年均增幅為2.39%，但因該階段能源結構調整，高碳能源煤炭所占比重從2009年的65.5%下降到2015年的50.5%，清潔能源所占比重有所提高，因而其碳排放處于中等水平。低排放的省域主要分布在西北內陸的青海、寧夏、甘肅，西南地區的云南、貴州、重慶和東部地區的北京、天津、上海以及華南地區的廣西、海南（表7）。這是因為隨著西部大開發戰略十幾年的實施，盡管西部地區上述省域經濟取得了快速發展，碳排放量也增長較快，但由于經濟總量偏低，碳排放量基數較小，因而與東部地區省域相比，其碳排放總量仍然較低。如以2014年為例，位于西北地區的青海、寧夏、甘肅3個省域的碳排放總量僅為35.9×107 t，只相當于東部地區山東省的46.6%；就單個省而言，山東省的碳排放量卻是同期青海省的16.14倍。至于環渤海經濟圈的北京、天津和長三角的上海，其碳排放卻處于低區域，原因在于京津地區和上海已形成了以現代服務業、高科技產業為主的產業結構，能源使用技術和產業節能工藝先進（如技術進步每增加1%可降低碳排放量1.31%）；同時，在控制能源總體消耗的同時，已將一些高污染高耗能的產業轉移到其他地區（如首鋼等重碳排放企業遷出北京），再加上新能源發展迅速，電力消耗以外部輸送為主[24]，其能源消費和碳排放量自然較低。而廣西和海南作為全國農業和旅游大省，其工業經濟所占比重在全國所有省份中較低，故其碳排放量也較低。因此，總體上我國碳排放處于東高西低、北高南低的空間分布格局。

4 結論與政策建議

本文利用SG方法對1995—2015年中國省域碳排放的空間相關結構進行了非參數定量估計，通過比較SG相關系數與樣本相關系數，結合中國經濟發展與碳排放的實際，驗證了該方法在中國省域碳排放實證研究中的有效性和合理性，彌補了ESDA方法和空間計量模型在省域碳排放空間相關研究中的不足，為定量研究空間任意兩區域變量的相關程度提供了新的思路。基于SG相關系數及其聚類分析的結果表明：①在對中國3個階段省域碳排放的相關結構研究中，未作變換得到的樣本相關系數存在一定的不合理性，與現實出入較大，而SG相關系數無論在理論上還是實踐上都十分接近實際。②中國省域碳排放存在明顯的空間正相關性和空間異質性，且碳排放較高或較低的省區在空間上逐漸趨于相鄰，但隨著時間的變化，空間相關性在高度聚集后又有所減弱。③中國省域碳排放存在東、中、西和北、中、南梯次格局，即東部地區和北部地區省域的碳排放量高于西部地區和南部地區，而中部地區省域居二者之間。

針對當前中國省域碳排放的空間相關結構和分布格局，未來在實現經濟增長和節能減排的雙贏目標中，應充分考慮碳排放的空間相關性和外溢性，在將空間依賴性納入到碳減排政策制定的同時，對重點區域或重點行業應采取差異化的政策措施。對于經濟發展較快的東部沿海、南部沿海省區，應嚴格控制其碳排放總量，對高排放行業或溢出效應明顯的區域（如環渤海經濟圈），應采取強制措施有效實施產業升級，重點發展新能源產業、高新技術產業和高端服務業，走低碳、節約型的循環經濟發展模式；對于能源依賴較高的東北地區和西北地區，在兼顧經濟發展與碳減排的同時，應通過加快產業結構調整、優化升級和技術進步等方式，逐步降低高耗能產業的比重，轉變以煤炭、石油類能源為主的消費結構，改變資源密集與高碳產品出口，限制來自東部省域不能產生正向增長效應的產業轉移；對于中部地區的省份，則應適度控制碳排放強度，淘汰落后產能，優化能源消費結構，通過提高能源效率促進經濟增長方式的實質性轉變。此外，在實施“共同但有區別”減排政策時，應加速發達與不發達地區經濟技術等方面的合作，積極建立跨省域的協同減排機制，加強與周邊地區和高度相關地區聯系與合作，縮小碳排放的區域差異，以實現區域范圍內的聯動減排；同時把握好省域之間碳排放相關程度隨時間的變化趨勢，適時調整減排策略，最終實現經濟和諧發展和全面減排。

（編輯：劉照勝）

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