長江經濟帶碳排放—產業結構—區域創新耦合度及時空演化

田 澤，景曉棟，，肖欽文

（1.河海大學 低碳經濟研究所，江蘇 常州 213022；2.河海大學 商學院，江蘇 南京 211100）

一、引 言

隨著全球變暖問題的日益嚴峻，綠色低碳發展成為人類社會和全球經濟可持續發展的必然選擇。作為世界上最大的發展中國家和碳排放大國，我國一直以來都高度重視節能減排和生態環境保護問題。黨的十八大更是明確提出要把生態文明建設放在突出地位，努力建設強大中國，實現中華民族的永續發展。2015年，我國出臺了《中國制造2025》綱領，明確提到在2025年之前我國二氧化碳排放總量要在2015年的基礎上降低40%，同時國家發改委也積極要求各地政府制定相應的政策措施，嚴格控制“高污染、高能耗、高排放”式行業的發展。長江經濟帶作為我國綜合實力最強、戰略支撐作用最大的發展區域，其人口和經濟總量超過了全國的40%。與此同時，長江經濟帶也是我國能源消耗和碳排放量最大的區域，各省市之間發展不平衡、環境污染及化工圍江的問題仍然存在。因此，在長江經濟帶“共抓大保護”的背景下，研究各省市間的碳排放和產業結構、區域創新耦合協調對于長江經濟帶各省市落實節能減排政策、實現區域綠色協調發展具有非常重要的作用。本文以長江經濟帶11個省市為研究對象，從時間和空間兩個角度深入探究其碳排放—產業結構和區域創新之間的內在聯系，對于構筑長江綠色長廊，實現長江經濟帶全域低碳綠色可持續發展具有重要現實意義。

二、文獻綜述

隨著全球氣候變暖、溫室效應凸顯，低碳經濟逐漸受到了國內外學者的廣泛重視。目前關于碳排放的研究主要分以下三個方面：基于不同空間視角下的碳排放研究；碳排放的影響因素和碳排放與經濟因素的耦合分析。①基于空間視角研究方面，目前國內外學者主要從國家［1-4］、地區［5］、省市［6-7］、經濟帶［8-9］、城市［10］等角度進行碳排放的研究。李珊珊［11］采用 DEA-Malmquist指數法對2000-2015年我國28個省市的碳排放效率進行了分解，得出碳排放效率的提升受到技術進步和技術效率的共同作用。郭四代［12］通過SBM-Undesirable模型對我國西部地區各省份的碳排放總量和碳排放效率進行了研究，結果表明，西部地區各省份的農業碳排放總量和碳排放效率整體呈上升趨勢，且地區間差異較為明顯。劉玉珂［13］采用2005-2016年中部六省能源消費碳排放面板數據，對能源消費碳排放時空演變特征及收斂性進行了探索。呂倩［14］以全球DMSP/OLS夜間燈光數據為基礎，利用京津冀能源消費統計數據和碳排放因子數據，對京津冀縣域尺度碳排放量進行了估算，并采用探索性空間數據對碳排放時空演變進行了詳細分析，結果表明2000-2013年京津冀縣域尺度碳排放呈快速增長特征，高碳縣域表現為“Y”型分布特征。吳金鳳［15］以寧夏鹽池縣和山東平度市為例，通過文獻綜述法和系數法分別核算了東西部地區縣域尺度上的農業碳排放，同時探討了不同農業經濟發展水平下農業碳排放的差異和碳減排策略。因我國各省市間CO2排放存在較大地區差異，因此針對區域研究或省市研究更加有針對性和現實意義。②在碳排放的影響因素研究方面，國內外學者主要采用因素分解法和結構分解法進行研究，如Divisia指數、Laspeyres指數等，其中由Ang［16］提出的LMDI對數平均迪式指數分解模型由于分解結果不存在殘值和零值，因此被廣泛應用于碳排放領域。通過LMDI模型，國內外學者［17-23］主要將碳排放影響因素分解為經濟規模效應、產業結構效應、能源消費結構、能源消耗強度、人口結構效應等。③在碳排放與經濟因素的耦合分析方面，目前主要集中在碳排放與城鎮化水平、產業結構、經濟發展、技術創新、收入差距、能源消費、環境保護等方面的耦合［24-29］，對于區域創新與碳排放的耦合關系研究較少。馬青［30］利用2007-2016年中國省級面板數據分析了城鄉收入差距對溫室氣體排放和污染物排放的影響。宋祺佼［31］通過2011年我國34個低碳試點城市的截面數據構建了城市低碳發展與新型城鎮化耦合協調體系。曹麗斌［32］研究得出我國產業結構和CO2排放量正處于中度耦合一致性階段，以資源型為主的城市產業結構和CO2排放量處于極度耦合一致性階段。

綜上所述，目前國內外學者對于碳排放量的研究成果較多，針對碳排放影響因素的分析研究也較為豐富，但現有碳排放耦合度測算方面的研究還大多集中于單一因素和碳排放之間，針對區域創新與產業結構共同對碳排放耦合作用影響的研究較少。區域創新和產業結構之間存在著相互影響的關系，同時還存在著一定的空間效應，因此，本文研究特色在于：從空間視角出發，采用耦合協調模型對長江經濟帶11個省市間的碳排放、產業結構與區域創新三者間的耦合協調度進行分析，應用空間計量模型探究省市間三要素之間的空間溢出效應，最后提出促進長江經濟帶綠色低碳發展的對策建議。

三、實證模型和數據來源

（一）實證模型

1.耦合協調度模型測算

“耦合”一詞最早屬于物理學概念，是指兩個或兩個以上的系統之間彼此作用而產生相互影響的現象，常被經濟學領域用來做變量之間發展是否有序的判斷。由于耦合度數值的高低無法準確反映出碳排放與產業結構和區域創新間的協調發展水平，因此本文在耦合度模型的基礎上建立碳排放、產業結構和區域創新的耦合協調度模型，以下是具體步驟。

（1）建立碳排放—產業結構—區域創新耦合模型，計算耦合度C：

其中，C為耦合度；U1、U2、U3分別表示各省市碳排放量、產業結構系數和區域創新水平。

（2）為更好反映省市間碳排放與產業結構和區域創新間的協調發展程度，在耦合度模型的基礎上建立耦合協調度模型，具體公式如下：

其中，D表示耦合協調度；T為各省市間碳排放、產業結構和區域創新的協調指數；α、β、λ分別為碳排放、產業結構和區域創新的系統權重。參考已有學者研究［33-34］，令α=β=λ=1/3，并將長江經濟帶三要素耦合度及耦合協調度均分為4個階段，具體分類見表1所列。

表1 碳排放—產業結構—區域創新耦合協調度等級劃分

2.空間計量模型

空間自相關模型主要用來研究各省市間碳排放、產業結構和區域創新耦合協調度與各省市地理位置之間的空間依賴或空間關聯程度，空間自相關模型分為全局空間自相關和局部空間自相關。其中全局空間自相關常采用Moran'sI模型來檢驗省市間耦合協調度是否存在交互作用，其具體公式為：

其中，n為長江經濟帶11個省市數量；xi、xj分別為各省市間的耦合協調度；xˉ為平均值；wij為空間權重矩陣；Moran'sI∈［-1，1］。

由于全局莫蘭指數只能檢驗區域間是否存在空間相關性，無法得出省市間的具體空間相關性，因此在全局莫蘭指數的基礎上計算局部莫蘭空間自相關指數，其計算公式為：

其中，xi、xj分別為第i省市和第j省市間的耦合協調度。

（二）指標選取及計算

1.二氧化碳計算公式

二氧化碳主要來源于化石燃料的燃燒，化石燃料的主要種類有原煤、焦炭、原油、汽油、柴油、煤油、燃料油和天然氣等。二氧化碳排放量主要是根據IPCC所公布的《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中的參考方法。二氧化碳排放總量具體計算公式如下：

其中，i為第i種化石燃料，主要選取《中國能源統計年鑒》所統計的原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油及天然氣等8種；Ei、NCVi、CEFi、COFi分別為第i種化石燃料的消耗量、低位發熱量、含碳量及碳氧化系數。

2.產業結構

產業結構是指農業、工業、服務業在國民經濟中所占的比重，產業結構可以在一定程度上反映出經濟的發展方式和發展方向，而經濟的發展規模與增長水平又與碳排放具有密切的聯系。本文選取第二產業和第三產業的增加值來構建產業結構系數，第二產業增加值與第三產業增加值之和占當地GDP的比重越大，表明該地區的產業結構水平較高。產業結構的具體公式如下：

其中，γi表示第i個省市的產業結構系數；GDPi,1、GDPi,2分別表示第i個省市的第二產業增加值與第三產業增加值；GDPi表示第i個省市的地區生產總值。

3.區域創新

創新能力的高低不僅決定了一個國家或地區競爭力的高低，同時也決定了當地經濟實力的強弱。區域創新代表了地區間企業、政府、高校等主體間的協同創新能力，同時也是區域經濟發展的強力“引擎”和“推進器”。本文選取規模以上工業R&D人員全員數、規模以上工業企業R&D經費和國內專利申請受理量指標，通過熵權法進行標準化處理，其中標準化公式如下：

負向指標：

其中，x'ij表示第i個省市j年的標準化結果；xij為第i個省市第j年的原始數據；maxxi、minxi分別為該指標的最大值與最小值；m為指標個數；n為長江經濟帶省市總數量。將數據標準化后通過計算各指標權重得出各指標的最終得分：yij=xijwi。

（三）變量說明及數據來源

本文的數據樣本為長江經濟帶11個省市的面板數據，時間跨度為2008-2017年。為排除因價格因素對樣本造成的影響，所有涉及價格的變量均按2008年不變價格進行折算，涉及貨幣價值轉換采用當年平均匯率換算。數據來源于《中國能源統計年鑒》《中國統計年鑒》長江經濟帶各省市統計年鑒等。

四、實證估計及結果分析

（一）耦合協調度分析

通過對2008-2017年長江經濟帶11個省市間碳排放、產業結構與區域創新耦合協調度的測算，所得結果見表2所列，長江經濟帶各省市耦合協調度趨勢變化如圖1所示。

表2 長江經濟帶各省市碳排放—產業結構—區域創新耦合協調度

圖1 長江經濟帶各省市碳排放—產業結構—區域創新耦合協調度變化趨勢

從整體趨勢來看，我國長江經濟帶各省市2008-2017年碳排放—產業結構和區域創新三要素間的耦合協調度在樣本期間其均值穩定在0.308～0.319之間，呈平穩發展態勢。從耦合協調度的絕對水平來看，三要素間目前的協調水平大體處于中度協調階段，距高度協調、極度協調水平仍有較大差距，表明在樣本觀測期間，碳排放—產業結構—區域創新三要素間暫未形成良好的協調發展局面，還存在較大的改善空間。從地理空間角度分析，東中西部省市碳排放—產業結構和區域創新三要素間的耦合協調度呈現出“東高西低”的態勢，即從東部沿海地區到中部腹地再到西部欠發達地區，三要素的耦合協調度逐漸下降，這種分布特點，與區域間的經濟發展水平、創新發展能力分布基本吻合。

具體從各省市分析來看，各省市間碳排放—產業結構和區域創新三要素間的耦合協調度水平差異明顯，且在東部沿海地區逐步延伸，形成了江蘇—上?！憬篑詈蠀f調度水平較高聚集區、湖北—安徽—四川—湖南四大耦合協調度中等水平集聚區以及江西—重慶—貴州—云南四大耦合協調度較低集聚區。其中，江蘇的耦合協調度水平在長江經濟帶各省市中數值最高，樣本觀測期間其均值為0.518。浙江、上海的耦合協調度10年間的樣本均值分別為0.438、0.350，在長江經濟帶各省市中排名第二、第三水平。較高的耦合協調度水平表明江蘇、浙江和上海產業結構合理、區域創新程度較高，已經形成了較好的經濟發展基礎。在耦合協調度中等水平集聚區中，湖北、安徽、四川、湖南四省市樣本均值分別為0.337、0.336、0.325、0.316，在樣本觀測期間其整體趨勢未呈現出明顯變化。一方面原因在于，近年來中部省份各級政府加大了產業結構調整力度，不斷推動產業結構優化升級和經濟模式發展轉變，同時加大了環境保護力度，因此對于三要素間的耦合協調發展起到了促進作用；另一方面，已有較多學者研究表明，在中部地區，較強的環境規制力度不僅顯著抑制了該地區的區域創新能力［35］，且當環境規制力度高于某一門檻值時，技術創新也無助于碳壓力水平的改善［36］，因此，在雙向作用下，中部省市的耦合協調值在10年間未發生明顯變化。在較低水平的耦合協調度集聚區中，重慶、江西的樣本觀測期間均值分別為0.261、0.245，云南、貴州均值分別為0.161、0.156，四省市均長期處于低度協調階段，表明其在三要素均衡發展方面存在明顯短板，其原因可能是相對于蘇浙滬地區，四省市仍處于欠發達階段，經濟基礎薄弱，在工業化快速推進的過程中，較低層次的產業結構消耗了大量的能源并對環境造成了污染，重工業發展模式遺留的結構性問題仍需在發展中進一步調整［37］。與此同時，四省市相應配套的區域創新能力在快速發展的過程中出現暫時性“缺位”，因此在某種程度上也抑制了“碳排放—產業結構—區域創新”的協調發展。

（二）空間自相關模型

1.全局空間莫蘭指數

由于各省市碳排放—產業結構和區域創新間表現出明顯的地理差異，因此有必要進行空間計量的相關分析?；谑∈虚g地理距離和經濟地理距離［38］分別構建空間矩陣，所得結構見表3所列。莫蘭指數大于0表示空間存在正相關，小于0表示存在負相關，等于0則表示空間為隨機分布。由表3可知，在地理權重空間矩陣和經濟地理空間矩陣下，長江經濟帶間的莫蘭指數均大于0，且均通過顯著性檢驗，表明長江經濟帶存在顯著的空間相關性。

表3 2008-2017年長江經濟帶全局莫蘭指數

從數值上看，長江經濟帶各省市間的空間相關性正在逐步增強，2008年在地理權重空間矩陣下的莫蘭指數為0.219，2017年為0.289，年平均增長率為2.81%；2008年在經濟地理空間矩陣下的莫蘭指數為0.024，2017為0.048，年平均增長率為7.18%?？梢钥闯觯L江經濟帶各省市間的空間聯系正在逐漸增強，且在考慮經濟聯系的情況下其空間相關性增長率更強。因此，將經濟距離引入空間權重矩陣能夠更好地擬合我國各省市間的經濟發展水平。

2.局部空間莫蘭指數

由于全局空間莫蘭指數只能表明長江經濟帶空間內部出現了明顯的集聚現象，但卻無法表明區域內部各省市間具體的空間關聯特征，因此通過構建局部空間莫蘭指數模型可以詳細測度區域內部的空間相關性。本文通過Geoda構建以Moran散點圖為基礎的Lisa集聚地圖和Lisa顯著性地圖，根據局部莫蘭值和Lisa聚類圖將長江經濟帶各省市三要素間耦合關聯特征分為5類：“高—高（H-H）”聚集，即高耦合協調度區域被同是高觀測值的區域所包圍；“高—低（H-L）”聚集，即高觀測值區域被低值區域所包圍；“低—高（L-H）”聚集，即低觀測值區域被高值區域所包圍；“低—低（L-L）”聚集，即低值區域被低值區域包圍的空間聯系形式；“不顯著”則表明觀測區域與相鄰區域不存在空間相關性。由于篇幅所限，僅列出2008年、2012年、2017年的Lisa圖。

從圖2～圖4可知，長江經濟帶內部存在空間相關性的省市主要有江蘇、浙江、上海、安徽、四川、貴州，其他省市在空間相關性上未通過顯著性水平檢驗，因此可以認為其不存在空間相關性。具體分年份來討論：①2008年江蘇、安徽、上海、浙江四省市形成了良好的高—高集聚效應，表明四省市在經濟地理上有密切的溝通聯系，充分發揮了城市群的帶動效應。四川為“高—低”集聚，即四川省三要素耦合度水平在空間上看要明顯比相鄰省份的耦合度水平高。②2012年，江蘇、浙江、上海、貴州四省為“高—高”集聚，四川為“高—低”集聚。③2017年江蘇、上海、安徽三省為“高—高”集聚，四川為“高—低”集聚。其中，湖北、湖南、江西、重慶、云南五省市在樣本期間均未表現出明顯的空間相關效應。通過對局部莫蘭指數分析發現，在經濟水平較高的區域，其三要素空間聚集程度也相對較高，并且圍繞該區域能夠一定程度上形成“高—高”集聚的空間溢出效應，即經濟高質量發展與產業結構高級化、區域創新發展水平協同發展能夠對周邊區域產生輻射和帶動作用，從而促進臨近省份區域經濟增長、產業結構升級與創新能力水平提升；相反，經濟發展基礎較為薄弱的地區，其三要素間的耦合協調度也相對較低，在空間作用上對周邊區域的帶動作用相對也不顯著。這種經濟增長與產業結構、區域創新在空間上的集聚現象，說明我國在經濟發展的過程中存在顯著的空間效應。此外，雖然從整體上來看全局莫蘭指數呈增長趨勢，但在局部莫蘭指數上空間效應不顯著省市的數量基本保持不變，其原因在于近年來安徽-江蘇-上海三省市的局部莫蘭指數逐年增長，在空間效應上的聯系日益緊密，區域間經濟發展的相互依賴性特征也日益凸顯，同時，隨著四川經濟的發展，其空間集聚效應也在不斷增強，在雙重因素的共同推動下導致了長江經濟帶的整體空間效應不斷增強。

圖2 2008年長江經濟帶各省市間局部莫蘭指數

圖3 2012年長江經濟帶各省市間局部莫蘭指數

圖4 2017年長江經濟帶各省市間局部莫蘭指數

五、結論與建議

本文以2008-2017年長江經濟帶11個省市為研究對象，通過構建碳排放—產業結構—區域創新耦合協調度指數，采用莫蘭指數及空間計量分析測算長江經濟帶各省市間的空間聯系，得出主要結論如下：

（1）通過對長江經濟帶各省市間碳排放—產業結構和區域創新三要素間的時空差異性進行分析可知，時間上，各省市三要素在樣本觀測期間耦合協調度水平整體處于中度協調階段，變動幅度較小，10年間樣本均值基本保持平穩走勢；空間上，各省市三要素間耦合協調度差異明顯，呈現出明顯的“東高西低”階梯狀分布特征，與我國各省市實際經濟發展水平基本吻合。

（2）通過對全局莫蘭指數的測算可知，長江經濟帶無論是從地理距離判斷還是經濟地理距離判斷，三要素的耦合協調度均存在顯著的空間正相關性，且空間相關性呈明顯增強趨勢。從局部莫蘭指數分析，“高—高”集聚主要在江蘇、上海、浙江、安徽等東部沿海地區，這些地區經濟聯系緊密，產業結構調整、區域創新協調等方面空間溢出效應顯著，提高了區域間三要素耦合協調的整體水平?！案摺汀奔壑饕憩F在四川地區，該地區近年來大力推行“一干多支”戰略，針對四川發展不平衡不充分的主要矛盾提出了一系列政策措施，并在區域經濟發展、創新能力提升方面取得了優異成績?？臻g效應“不顯著”地區主要包括重慶、湖南、湖北等省市，表明這些省份在空間效應上表現為隨機分布，未形成明顯的空間集聚效應。

基于以上結論，提出如下對策建議：

（1）加強產業協同和區域協調發展，促進長江經濟帶省域間的空間聯系，以上海、江蘇、浙江等省市為主導，充分發揮以上海為龍頭的國際貿易中心、金融中心和技術創新中心的空間溢出效應，增強長江中下游區域省市間的產業協同效應和關聯效應。在政策制定方面，應當充分考慮省市間的相互關聯性，通過制定合理的產業結構規劃、政策引導、技術創新等途徑，打破地區分割和行政利益藩籬，完善經濟帶發展的頂層設計和產業協同規劃，促進全域要素流動，促進區域間產業結構優化升級及區域創新水平提升。

（2）因地制宜、精準施策，實施差異化的發展戰略。針對長江上中下游的東西部、南北部差異，各省市應發揮各自優勢，揚長避短，堅持協同發展、特色發展和錯位發展。在空間上，各省市應增強區域間的經濟交流，以使相鄰地區在政策擬定及產業結構調整、區域創新能力提升的過程中能夠充分考慮到彼此間的空間溢出效應，實現良性循環發展。東部沿海較發達省份在加快實現創新驅動發展，更好發揮輻射帶動作用的同時應繼續加強對中西部欠發達地區的產業幫扶力度；中西部地區在發展的過程中也應積極推進“后發劣勢”向“后發優勢”轉變，充分發揮政府引導和市場基礎作用，打破區域體制機制障礙，促進社會資源優化配置，從而實現長江經濟帶東中西部各省市協同發展。

（3）加強生態文明示范區建設，實現長江經濟帶綠色發展。針對能源依賴型經濟增長模式，長江經濟帶各省市應大力培育新產業，優化能源消費結構，重視發展綠色制造和清潔生產。經濟帶各省市還應從根本上樹立“一盤棋”思想，堅持特色發展、錯位發展、優勢發展，尋找新的經濟增長極，積極發展新材料、電子信息和人工智能等新興產業，參與全球產業鏈分工協作。同時，各省市應重視區域創新能力的提升，進一步完善人才培養機制，注重勞動力質量提升；應加強對中小型企業創新支持，鼓勵培育更多具有自主知識產權和核心競爭力的創新型企業，切實推進長江經濟帶經濟的高質量發展。