李澤坤,任麗燕*,馬仁鋒,劉永強(qiáng),姚 丹
(1.寧波大學(xué) 人文地理與城鄉(xiāng)規(guī)劃研究所,浙江 寧波 315211;2.寧波大學(xué) 寧波陸海國土空間利用與治理協(xié)同創(chuàng)新中心,浙江 寧波 315211;3.寧波大學(xué) 東海研究院,浙江 寧波 315211)
溫室氣體的排放使得以氣候變暖為主要特征的全球氣候變化受到廣泛關(guān)注[1].中國是世界上最大的發(fā)展中國家,同時(shí)也是世界上最大的能源消耗國和溫室氣體排放國[2].因此,限制溫室氣體排放,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展低碳化已成為當(dāng)前亟待解決的問題.因而研究碳排放的影響因素,有效抑制碳排放的增長變得尤為重要[3].嚴(yán)志瀚等[4]運(yùn)用空間自相關(guān)對(duì)浙江省碳排放進(jìn)行時(shí)空格局分析,結(jié)果表明浙北和浙東呈現(xiàn)高高集聚,浙西南呈現(xiàn)低低集聚.陳等[5]研究發(fā)現(xiàn),浙江省縣域經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)從西南到東北逐漸增強(qiáng)的格局,這與嚴(yán)志瀚等[4]的浙江省碳排放空間格局具有很大相似性.鄧吉祥等[6]運(yùn)用LMDI 法對(duì)中國能源消耗碳排放進(jìn)行因素分解研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)碳排放具有最強(qiáng)正效應(yīng),能源強(qiáng)度因素對(duì)碳排放具有最強(qiáng)負(fù)效應(yīng).劉晴川等[7]運(yùn)用LMDI法將重慶市能源消耗碳排放分解為人口、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和碳排放系數(shù)等6個(gè)因素進(jìn)行研究.王立平等[8]基于EBA 模型對(duì)中國能源消耗碳排放的穩(wěn)健性影響因素進(jìn)行研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn)地方財(cái)政決算支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源效率、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源價(jià)格、客運(yùn)量等6個(gè)因素對(duì)中國人均碳排放量具有穩(wěn)健性的顯著影響.張樂勤等[9]基于STIRPAT模型對(duì)安徽省建設(shè)用地變化對(duì)碳排放的效應(yīng)進(jìn)行研究,結(jié)果表明建設(shè)用地與碳排放存在顯著的正向效應(yīng),其對(duì)碳排放的邊際彈性系數(shù)為0.119 4.王凱等[10]基于STIRPAT 模型對(duì)中國旅游業(yè)碳排放的影響因素進(jìn)行分析,結(jié)果表明旅游業(yè)碳排放強(qiáng)度是抑制碳排放的關(guān)鍵因素.唐志鵬等[11]運(yùn)用混合地理加權(quán)回歸對(duì)中國省域碳生產(chǎn)率影響因素進(jìn)行分析,結(jié)果表明能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳生產(chǎn)率呈負(fù)向影響,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)碳生產(chǎn)率具有正向影響.
上述研究主要考慮的是工業(yè)化石能源消費(fèi)造成的碳排放,忽略了工業(yè)生產(chǎn)過程、廢棄物處理、農(nóng)牧業(yè)活動(dòng)等部門造成的碳排放,并且對(duì)于碳排放影響因素的空間異質(zhì)性的研究多使用地理加權(quán)回歸模型.地理加權(quán)回歸模型主要使用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,其截面數(shù)據(jù)樣本量有限,常常影響模型結(jié)果.為此,本文系統(tǒng)計(jì)算了浙江省各市能源活動(dòng)、工業(yè)生產(chǎn)、廢棄物處理、農(nóng)業(yè)活動(dòng)4個(gè)部門碳排放,分析其時(shí)空演變特征,構(gòu)建時(shí)空地理加權(quán)回歸模型,分析浙江省碳排放影響因素的時(shí)空異質(zhì)性.
碳排放測(cè)算參考《浙江省市縣溫室氣體清單編制指南(2015 年修訂版)》的測(cè)算方法,包括能源活動(dòng)的碳排放、工業(yè)生產(chǎn)過程的碳排放、廢棄物處理的碳排放、農(nóng)業(yè)活動(dòng)的碳排放4個(gè)部分.
1.1.1 能源活動(dòng)的碳排放測(cè)算
能源活動(dòng)碳排放是碳排放的主要組成部分,其主要碳排放項(xiàng)目包括工業(yè)、建筑業(yè)、服務(wù)業(yè)、居民生活、農(nóng)林牧漁業(yè)、交通系統(tǒng)和石油、天然氣系統(tǒng)逃逸等總計(jì)7個(gè)項(xiàng)目,計(jì)算公式如下[10-11]:

式中:Ee為能源活動(dòng)部門碳排放量;Aj為燃料j的消耗量;Nj為燃料j的低位熱值;Ej為燃料j的單位熱量含碳量;Oj為燃料j的碳氧化率;44 和12 分別為CO2與C的摩爾質(zhì)量.
石油和天然氣系統(tǒng)逃逸項(xiàng)目所產(chǎn)生碳排放氣體為CH4,計(jì)算方法是將各過程活動(dòng)數(shù)據(jù)與其對(duì)應(yīng)的排放因子相乘后相加匯總.根據(jù)相關(guān)指南,原油儲(chǔ)運(yùn)過程的甲烷排放因子選取為753×10-8[12-13].
1.1.2 工業(yè)生產(chǎn)過程中的碳排放測(cè)算
由于浙江省工業(yè)部門中只有水泥生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)符合工業(yè)生產(chǎn)過程碳排放測(cè)算,因此本文只考慮水泥生產(chǎn)過程中的碳排放,其碳排放氣體為CO2.根據(jù)相關(guān)指南,水泥產(chǎn)量熟料比選推薦值0.63,水泥生產(chǎn)過程排放因子選0.538 t(CO2)·t-1(熟料)[12-13].
1.1.3 廢棄物處理的碳排放測(cè)算
廢棄物處理碳排放包括廢水處理氧化亞氮、城市固體廢棄物填埋甲烷排放和焚燒處理碳排放,計(jì)算公式如下[12-13]:

式中:Ed為填埋城市廢棄物所產(chǎn)生的CH4排放總量;M、L0、R、O分別為填埋的固體廢棄物總量、管理類型垃圾填埋場(chǎng)的甲烷產(chǎn)生潛力、甲烷回收量和氧化因子;Ef為焚燒城市廢棄物所產(chǎn)生的CO2排放總量;I、E分別為焚燒的固體廢棄物總量和焚燒產(chǎn)生CO2的排放因子;EN為廢水處理產(chǎn)生的N2O 排放量;NE、GE分別為廢水中氮含量和廢水的氧化亞氮排放因子;44/28 表示氮到氧化亞氮的轉(zhuǎn)化系數(shù).
1.1.4 農(nóng)業(yè)活動(dòng)的碳排放測(cè)算
農(nóng)業(yè)活動(dòng)包括稻田甲烷排放、動(dòng)物腸道發(fā)酵甲烷排放、動(dòng)物糞便管理甲烷和氧化亞氮排放4 項(xiàng),其碳排放氣體包括CH4、N2O,計(jì)算公式如下[12-13]:

式中:Er為稻田的CH4排放總量;Ai和Di分別為第i類稻田的播種面積和稻田CH4排放因子;Ea為動(dòng)物腸道發(fā)酵和糞便管理所產(chǎn)生的CH4排放總量;Pi為第i類動(dòng)物的數(shù)量;Ci和Fi分別為第i類動(dòng)物的腸道產(chǎn)生CH4排放因子和糞便產(chǎn)生CH4排放因子;Ei為動(dòng)物糞便管理所產(chǎn)生的N2O 排放量;mi和ni分別為特定種群糞便管理氧化亞氮排放因子和第i類動(dòng)物的數(shù)量.
碳排放重心概念參考人口重心的概念,重心分析可以借助重心點(diǎn)的位置、移動(dòng)方向和移動(dòng)距離等指標(biāo)來研究區(qū)域地理現(xiàn)象的空間差異及其動(dòng)態(tài)演化規(guī)律[14-15].設(shè)該地區(qū)包含若干單元,某個(gè)單元的中心坐標(biāo)為(Xi,Yi),Ei為該單元的碳排放量,則該地區(qū)的碳排放重心坐標(biāo)計(jì)算公式為[16-17]:

1.3.1 時(shí)空地理加權(quán)回歸模型
地理加權(quán)回歸模型是空間異質(zhì)性研究的經(jīng)典模型,但是其只能使用截面數(shù)據(jù),因此經(jīng)常使用一個(gè)指標(biāo)的多年平均值作為變量來構(gòu)建地理加權(quán)回歸模型.地理加權(quán)回歸模型對(duì)樣本有一定數(shù)量要求,但現(xiàn)實(shí)中截面數(shù)據(jù)樣本量有限,常常影響模型結(jié)果.而時(shí)空地理加權(quán)模型將時(shí)間維度引入地理加權(quán)回歸模型,能夠得到時(shí)間和空間的雙重信息,使得估計(jì)結(jié)果更為有效[18-19].時(shí)空地理加權(quán)回歸模型表達(dá)式為[20]:

式中:ui和vi分別為重心點(diǎn)經(jīng)緯坐標(biāo);(ui,vi,ti)為第i個(gè)樣本點(diǎn)的時(shí)空坐標(biāo);β0(ui,vi,ti)為i點(diǎn)的回歸常數(shù),即時(shí)空地理加權(quán)回歸中的常數(shù)項(xiàng);βk(ui,vi,ti)為i點(diǎn)的第k個(gè)回歸參數(shù);xik為獨(dú)立變量xk在i點(diǎn)的值,即時(shí)空地理加權(quán)回歸模型指標(biāo)體系中各量化指標(biāo)的值;εi為模型的殘差項(xiàng).
1.3.2 影響因素選擇及預(yù)處理
本文主要從人口、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)三個(gè)角度考慮其對(duì)碳排放的影響.人口因素選取總?cè)丝诤腿丝诔鞘谢?經(jīng)濟(jì)因素選取人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、社會(huì)消費(fèi)品零售總額,技術(shù)因素選取萬元GDP 能耗、煤類能源占比.
為排除影響因素之間的多重共線性,首先對(duì)影響因素進(jìn)行相關(guān)性分析,檢查影響因素間的共線性,結(jié)果表明影響因素間存在明顯的相關(guān)性.因此,采用主成分分析法對(duì)9個(gè)變量提取主成分,得到主成分載荷矩陣和成分得分系數(shù)矩陣.根據(jù)主成分載荷矩陣中各影響因素對(duì)應(yīng)系數(shù)絕對(duì)值的大小來判斷各主成分的主導(dǎo)因素;根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣中各主成分對(duì)應(yīng)的各影響因素系數(shù),通過回歸計(jì)算可得各主成分的綜合得分[21].主成分分析得到的各主成分主導(dǎo)因子見表1.

表1 主成分變量主導(dǎo)因子
通過上述操作排除影響因素的多重共線性后,以各主成分的綜合得分為自變量,以碳排放為因變量進(jìn)行時(shí)空地理加權(quán)回歸.
能源消耗數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》.水泥產(chǎn)量數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)活動(dòng)水平數(shù)據(jù)、總?cè)丝凇⑷丝诔鞘谢省DP、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、社會(huì)消費(fèi)品零售總額來自《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》.廢棄物填埋焚燒數(shù)據(jù)來自于《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》.各類能源換算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)使用《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中的各種能源折標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)表[22].
計(jì)算浙江省各市各部門碳排放,匯總為浙江省各部門碳排放,繪制浙江省碳排放總量動(dòng)態(tài)變化圖.根據(jù)《浙江省市縣溫室氣體清單編制指南(2015 年修訂版)》將浙江省各部門碳排放分為能源活動(dòng)碳排放和非能源活動(dòng)碳排放.其中,能源活動(dòng)碳排放包括工業(yè)、建筑業(yè)、服務(wù)業(yè)、居民生活、農(nóng)林牧漁水利業(yè)、交通倉儲(chǔ)碳排放、石油系統(tǒng)逃逸碳排放共計(jì)7個(gè)項(xiàng)目,非能源活動(dòng)碳排放包括工業(yè)生產(chǎn)過程(水泥生產(chǎn))、廢棄物處理、水稻種植(稻田甲烷排放)、牲畜管理(動(dòng)物腸道發(fā)酵甲烷排放、動(dòng)物糞便管理甲烷和氧化亞氮排放)碳排放.由此繪制浙江省碳排放結(jié)構(gòu)變化圖(圖1).


圖1 浙江省碳排放總量及結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化
由圖1(a)可知,1995—2015 年浙江省碳排放量總體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì),由1995 年的107.76×106t 增長到2015 年的379.15×106t,年均增長率達(dá)6.69%.根據(jù)碳排放動(dòng)態(tài)變化特征可以將總體階段劃分為4個(gè)階段.第1 階段是1995—2000 年,主要特征表現(xiàn)為碳排放量小,增長速度慢,碳排放量由1995 年的107.76×106t 增加到2000 年的142.71×106t,年均增長率為5.93%.第2 階段是2000—2007 年,碳排放增長速度明顯加快,由2000 年的142.71×106t增加到2007 年的334.29×106t,年均增長率達(dá)12.97%.第3階段是2007—2011年,碳排放增長速度有所放緩,由2007 年的334.29×106t 增長到2011年的399.37×106t,年均增長率為4.6%.2011 年浙江省碳排放量達(dá)到最多.第4 階段是2011—2015年,碳排放出現(xiàn)波動(dòng)減少的趨勢(shì),由2011 年的399.37×106t 減少到2015 年的379.15×106t,年均減少率為-2.07%.
由圖1(b)可知,能源活動(dòng)碳排放是浙江省碳排放的主要來源,能源活動(dòng)碳排放占碳排放總量的75.94%~87.71%,非能源活動(dòng)碳排放占碳排放總量的12.29%~24.06%.研究期內(nèi),能源活動(dòng)碳排放占碳排放的比例總體上呈現(xiàn)增加趨勢(shì),而2006 年后增加的速度明顯放緩.
由圖1(c)可知,工業(yè)碳排放是浙江省能源活動(dòng)碳排放的主要來源,占能源活動(dòng)碳排放的76.24%~ 85.24%;1995—2007 年,工業(yè)碳排放占能源活動(dòng)碳排放的比例總體上呈上升趨勢(shì),2007 年后總體上呈下降趨勢(shì).建筑業(yè)、交通倉儲(chǔ)業(yè)碳排放占能源活動(dòng)碳排放的比例總體呈上升趨勢(shì),分別由1995 年的0.28%、6.46%上升到2015 年的1.75%、8.84%.農(nóng)林牧漁水利業(yè)碳排放占能源活動(dòng)碳排放的比例總體呈下降的趨勢(shì),由1995 年的5.34%下降到2015年的2.19%.服務(wù)業(yè)、居民生活碳排放占能源活動(dòng)碳排放的比例呈現(xiàn)先下降后上升的變化特征,分別于2006 年和2007 年由下降趨勢(shì)轉(zhuǎn)變?yōu)樯仙厔?shì),研究期內(nèi)占能源活動(dòng)碳排放的比例分別為1.34%~ 4.36%、2.78%~7.71%.石油系統(tǒng)逃逸碳排放占非能源活動(dòng)碳排放的比例很小,研究期內(nèi)基本維持在0.1%以下.
由圖1(d)可知,水泥生產(chǎn)和水稻種植碳排放是浙江省非能源活動(dòng)碳排放的主要來源,兩者合計(jì)占非能源碳排放的83.24%~89.06%.水泥生產(chǎn)、廢棄物處理碳排放占非能源活動(dòng)碳排放的比例總體上呈上升的趨勢(shì),分別由1995 年的41.83%、1.35%上升到2015 年的79.58%、5.85%.水稻種植、牲畜管理碳排放占非能源活動(dòng)碳排放的比例總體呈下降趨勢(shì),分別由1995 年的42.19%、14.63%下降到2015 年的8.55%、6.02%.
根據(jù)式(4)計(jì)算得到1995、2000、2005、2010、2015 年浙江省碳排放總量重心坐標(biāo)及浙江省幾何重心,并通過ArcGIS 10.5 得到浙江省碳排放重心轉(zhuǎn)移圖,具體結(jié)果如圖2 所示.
由圖2 可知,研究期內(nèi),浙江省碳排放重心大致落在紹興市西南部,且一直位于浙江省幾何重心的東北方向,說明浙江省東部和北部的碳排放量要大于西部和南部.總體來看,浙江省碳排放重心向東南轉(zhuǎn)移了11.7 km.1995—2015 年,浙江省碳排放重心經(jīng)歷了西北向—西北向—東南向—東向的轉(zhuǎn)移.

圖2 1995—2015 年浙江省碳排放重心轉(zhuǎn)移
碳排放重心的轉(zhuǎn)移方向和距離與相應(yīng)時(shí)期各市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整相關(guān)聯(lián).分時(shí)段看,1995—2000 年,浙江省碳排放重心向西北移動(dòng)了5.81 km,這主要是杭州、湖州碳排放總量增加迅速,其他市碳排放總量增加相對(duì)緩慢的結(jié)果.1995— 2000 年,杭州市碳排放總量增加了1 251.24×104t,年均增長率達(dá)15.48%;其中,工業(yè)能源消費(fèi)碳排放是碳排放總量增加的主要原因,由于公用電力與熱力、建材、紡織等行業(yè)發(fā)展迅速,能源消耗急劇增加.1995—2000 年,湖州市碳排放總量增加了392.98×104t,年均增長率為7.54%;其中,工業(yè)能源消費(fèi)碳排放是碳排放總量增加的主要原因,能源消耗量由354.53×104t 增加到了395.13×104t.2000—2005 年,浙江省碳排放重心向西北移動(dòng)了1.19 km,這主要是由于嘉興市碳排放迅速增加的結(jié)果.2000—2005 年,嘉興市碳排放增加1 911.88× 104t,年均增長率為18.21%.工業(yè)能源消費(fèi)碳排放中的公用電力與熱力、化工、紡織等部門迅速發(fā)展,能源消耗急劇增加.總體來看,2000—2005 年碳排放重心移動(dòng)距離較短,說明此時(shí)期浙江省碳排放空間格局較為穩(wěn)定.2005—2010 年,浙江省碳排放重心向東南移動(dòng)了14.34 km,這主要是寧波、臺(tái)州碳排放迅速增加,而杭州、湖州、嘉興等市碳排放增加緩慢的結(jié)果.2005—2010 年,寧波市碳排放增加了4 184.43×104t,年均增長率為12%;在工業(yè)部門中,石油天然氣加工業(yè)和電力熱力部門迅速發(fā)展,能源消耗急劇增加.臺(tái)州市達(dá)到了階段性碳峰值,這主要是電力與熱力部門能源消耗量增加的結(jié)果.2005—2010 年,臺(tái)州市能源消耗量由455.5× 104t 標(biāo)準(zhǔn)煤增加到1 027.3×104t 標(biāo)準(zhǔn)煤;其中,電力與熱力部門能源消耗量約占80%~90%.2010— 2015 年,浙江省碳排放重心向東移動(dòng)了4.47 km,這主要是舟山、溫州碳排放增長較快,而其他市碳排放總量增幅較小甚至在減少的結(jié)果.2010—2015年,舟山市碳排放增加了1 269.65×104t,年均增長率達(dá)35.64%.舟山群島新區(qū)的建立使得舟山市海洋產(chǎn)業(yè)、物流業(yè)等產(chǎn)業(yè)得到迅速發(fā)展,對(duì)能源的需求和消耗也在迅速增加.2010—2015 年,溫州市碳排放增加了700.35×104t,年均增長率為5.45%,這主要是能源加工和轉(zhuǎn)化部門能源消耗量迅速增加的結(jié)果.杭州、湖州、嘉興、麗水的碳排放增幅相對(duì)較小,金華、寧波、衢州、紹興、臺(tái)州碳排放總量出現(xiàn)負(fù)增長.
利用ArcGIS 10.5 中屬性表計(jì)算幾何的功能,計(jì)算得到浙江省各市的幾何重心X、Y坐標(biāo)為空間坐標(biāo),設(shè)時(shí)間坐標(biāo)t值的最小步長單位為年.利用Huang 等[20]制作的時(shí)空地理加權(quán)回歸中的ArcGIS 10.5的插件(帶寬采用自動(dòng)最優(yōu)設(shè)置),分析各主成分綜合得分對(duì)碳排放的影響參數(shù).參數(shù)大于0 表示解釋變量對(duì)碳排放起促進(jìn)作用,參數(shù)越大表明促進(jìn)作用越強(qiáng),參數(shù)小于0 表明解釋變量對(duì)碳排放起抑制作用,參數(shù)絕對(duì)值越大表明抑制作用越強(qiáng).計(jì)算1995—2001 年、2002—2008 年、2009—2015 年的3個(gè)時(shí)間段內(nèi)各主成分參數(shù)的平均值,根據(jù)各主成分參數(shù)平均值的大小,運(yùn)用等分法將各主成分對(duì)碳排放的作用分為強(qiáng)正向驅(qū)動(dòng)、中正向驅(qū)動(dòng)、弱正向驅(qū)動(dòng)、強(qiáng)負(fù)向驅(qū)動(dòng)、中負(fù)向驅(qū)動(dòng)、弱負(fù)向驅(qū)動(dòng)6 種,并由此繪制如圖3~5 所示的時(shí)空變化圖.
由圖3 可知,研究期內(nèi),經(jīng)濟(jì)及能源效率因素對(duì)各市碳排放均為驅(qū)動(dòng)作用,時(shí)空演變由北強(qiáng)南弱轉(zhuǎn)變?yōu)闁|北強(qiáng)西南弱,最后又轉(zhuǎn)變?yōu)楸睆?qiáng)南弱.1995—2001 年,經(jīng)濟(jì)及能源效率因素對(duì)碳排放的促進(jìn)作用呈北強(qiáng)南弱的空間格局,杭州、寧波、湖州、紹興經(jīng)濟(jì)及能源效率因素對(duì)碳排放呈強(qiáng)正向促進(jìn)作用,嘉興、金華、臺(tái)州呈中正向驅(qū)動(dòng)作用,舟山、溫州、衢州、麗水呈弱正向驅(qū)動(dòng)作用.2002— 2008 年,經(jīng)濟(jì)及能源效率因素對(duì)碳排放的促進(jìn)作用轉(zhuǎn)變?yōu)闁|北強(qiáng)西南弱的空間格局,杭州由強(qiáng)正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)橹姓蝌?qū)動(dòng)作用,嘉興、臺(tái)州由中正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)正向驅(qū)動(dòng)作用,舟山、衢州由弱正向促進(jìn)作用分別轉(zhuǎn)變?yōu)橹姓蝌?qū)動(dòng)作用、強(qiáng)正向驅(qū)動(dòng)作用.2009—2015 年,經(jīng)濟(jì)及能源效率因素對(duì)碳排放的促進(jìn)作用轉(zhuǎn)變?yōu)楸睆?qiáng)南弱的空間格局,北部市域經(jīng)濟(jì)及能源效率因素對(duì)碳排放的驅(qū)動(dòng)作用明顯減弱,說明北部市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成的碳排放減少,經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源消耗的依賴在降低,能源效率在提高.寧波、湖州經(jīng)濟(jì)及能源效率因素對(duì)碳排放由強(qiáng)正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)橹姓蝌?qū)動(dòng)作用,嘉興、臺(tái)州由強(qiáng)正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)槿跽蝌?qū)動(dòng)作用,湖州由強(qiáng)正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)橹姓蝌?qū)動(dòng)作用,衢州由中正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)槿跽蝌?qū)動(dòng)作用.

圖3 經(jīng)濟(jì)及能源效率因素對(duì)碳排放影響的時(shí)空變化
由圖4 可知,研究期內(nèi),第二產(chǎn)業(yè)及能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)各市碳排放均為驅(qū)動(dòng)作用,由北強(qiáng)南弱的空間格局轉(zhuǎn)變?yōu)闁|北強(qiáng)西南弱的空間格局.1995— 2001 年,杭州、寧波、嘉興、湖州第二產(chǎn)業(yè)及能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)碳排放呈中正向驅(qū)動(dòng)作用,其他市域?yàn)槿跽蝌?qū)動(dòng)作用.2002—2008 年,東北部的市域第二產(chǎn)業(yè)及能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)碳排放的驅(qū)動(dòng)作用顯著增強(qiáng),寧波、嘉興、湖州第二產(chǎn)業(yè)及能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)碳排放由中正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)正向驅(qū)動(dòng)作用,紹興、舟山、臺(tái)州由弱正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)正向驅(qū)動(dòng)作用,衢州由弱正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)橹姓蝌?qū)動(dòng)作用,基本呈東北強(qiáng)西南弱的空間格局.2009—2015 年,第二產(chǎn)業(yè)及能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)各市碳排放驅(qū)動(dòng)作用的空間格局相較2002—2008 年總體差別不大,仍然呈現(xiàn)東北強(qiáng)西南弱的空間格局,金華、溫州第二產(chǎn)業(yè)及能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)碳排放由弱正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)橹姓蝌?qū)動(dòng)作用.浙江省第二產(chǎn)業(yè)及能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)碳排放的促進(jìn)作用整體呈東北強(qiáng)西南弱的空間格局,這主要是由于浙江省東北部市域第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)發(fā)達(dá),第二產(chǎn)業(yè)規(guī)模相對(duì)較大.2015 年,浙江省東北部的杭州、寧波、湖州、嘉興、紹興、舟山的第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占全省第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的68.73%,西南各市合計(jì)僅占全省第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的31.27%,第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)能源消耗的依賴較大,因此東北部市域的第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和能源結(jié)構(gòu)的變化對(duì)其碳排放的正向驅(qū)動(dòng)作用較大.

圖4 第二產(chǎn)業(yè)及能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)碳排放影響的時(shí)空變化
由圖5 可知,研究期內(nèi),總?cè)丝趯?duì)碳排放的驅(qū)動(dòng)作用的空間格局由北強(qiáng)南弱轉(zhuǎn)變?yōu)闁|強(qiáng)西弱.1995—2001 年,杭州、紹興、臺(tái)州總?cè)丝趯?duì)碳排放呈中正向驅(qū)動(dòng)作用,寧波、嘉興、湖州、金華、溫州、衢州、麗水為弱正向驅(qū)動(dòng)作用,舟山為弱負(fù)向驅(qū)動(dòng)作用.2002—2008 年,總?cè)丝趯?duì)碳排放的驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)闁|強(qiáng)西弱的空間格局.杭州總?cè)丝趯?duì)碳排放由中正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)槿踟?fù)向驅(qū)動(dòng)作用,湖州、衢州由弱正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)槿踟?fù)向驅(qū)動(dòng)作用,嘉興、金華、溫州由弱正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)橹姓蝌?qū)動(dòng)作用,寧波、紹興分別由弱正向驅(qū)動(dòng)、中正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)正向驅(qū)動(dòng)作用,舟山由弱負(fù)向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)橹姓蝌?qū)動(dòng)作用.2009—2015年,南部市域的總?cè)丝趯?duì)碳排放的促進(jìn)作用明顯增強(qiáng).臺(tái)州、溫州總?cè)丝趯?duì)碳排放由中正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)正向驅(qū)動(dòng)作用,衢州、麗水分別由弱負(fù)向驅(qū)動(dòng)作用、弱正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)橹姓蝌?qū)動(dòng)作用,金華由中正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)槿跽蝌?qū)動(dòng)作用,舟山由中正向驅(qū)動(dòng)作用轉(zhuǎn)變?yōu)槿踟?fù)向驅(qū)動(dòng)作用.

圖5 總?cè)丝趯?duì)碳排放影響的時(shí)空變化
本文系統(tǒng)測(cè)算了1995—2015 年浙江省各部門碳排放,分析了浙江省碳排放時(shí)空演變,從人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)三方面選取指標(biāo),通過時(shí)空地理加權(quán)回歸模型分析各影響因素對(duì)碳排放總量影響的時(shí)空異質(zhì)性.主要結(jié)論如下:
(1)研究期內(nèi),浙江省碳排放總體上呈增長趨勢(shì),年均增長率為6.69%.根據(jù)浙江省碳排放動(dòng)態(tài)變化特征可將其分為4個(gè)階段,第1 階段是1995— 2000 年,主要特征是碳排放量小,增長緩慢;第2階段是2000—2007 年,主要特征是碳排放增長迅速;第3 階段是2007—2011 年,相比第2 階段碳排放增長有所放緩;第4階段是2011—2015年,碳排放呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì).
能源活動(dòng)碳排放是浙江省碳排放的主要來源,占碳排放總量的75.93%~87.70%,工業(yè)碳排放是能源活動(dòng)碳排放的主要來源.非能源活動(dòng)碳排放是浙江省碳排放的次要來源,水泥生產(chǎn)和水稻種植是非能源活動(dòng)碳排放的主要來源.
(2)碳排放重心轉(zhuǎn)移結(jié)果表明,浙江省碳排放重心大致落在紹興市西南部,且一直位于浙江省幾何重心的東北方向,說明浙江省東部和北部的碳排放量要大于西部和南部.總體來看,浙江省碳排放重心向東南轉(zhuǎn)移了11.7 km,1995—2015 年,浙江省碳排放重心經(jīng)歷了西北向—西北向—東南向—東向的轉(zhuǎn)移,碳排放重心的轉(zhuǎn)移方向和距離與相應(yīng)時(shí)期各市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整相關(guān).
(3)研究期內(nèi),經(jīng)濟(jì)及能源效率因素對(duì)各市碳排放均為驅(qū)動(dòng)作用,時(shí)空演變由北強(qiáng)南弱轉(zhuǎn)變?yōu)闁|北強(qiáng)西南弱,最后又轉(zhuǎn)變?yōu)楸睆?qiáng)南弱.第二產(chǎn)業(yè)及能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)各市碳排放均為驅(qū)動(dòng)作用,由北強(qiáng)南弱的空間格局轉(zhuǎn)變?yōu)闁|北強(qiáng)西南弱的空間格局.總?cè)丝趯?duì)碳排放驅(qū)動(dòng)作用的空間格局由北強(qiáng)南弱轉(zhuǎn)變?yōu)闁|強(qiáng)西弱.
研究期內(nèi),浙江省碳排放總量達(dá)到了階段性峰值,碳排放增長速度明顯放緩,但碳排放總量很大,2011—2015 年的年均碳排放在3.5×108t 以上,減排壓力依然很大.能源消耗碳排放是浙江省碳排放的主要來源,且其占碳排放總量的比例在不斷上升,因此應(yīng)重點(diǎn)控制能源消耗碳排放.工業(yè)碳排放是能源消耗碳排放的主要來源,2007 年后,工業(yè)碳排放占能源消耗碳排放的比例逐漸下降,因此既要減少工業(yè)碳排放,也要重視建筑業(yè)、服務(wù)業(yè)、交通倉儲(chǔ)業(yè)等碳排放的增長.對(duì)于能源消耗碳排放的控制,一方面要提高能源利用率,另一方面要改善能源結(jié)構(gòu),擴(kuò)大清潔能源的比例,減少煤炭等化石能源的比例.水泥生產(chǎn)是非能源消耗碳排放的主要來源,且增長速度較快,因此應(yīng)通過提高生產(chǎn)技術(shù),限制水泥產(chǎn)量等措施控制水泥生產(chǎn)碳排放的增長.
經(jīng)濟(jì)及能源效率和第二產(chǎn)業(yè)及能源結(jié)構(gòu)因素對(duì)浙江東北部市域的正向驅(qū)動(dòng)作用較強(qiáng),因此浙江東北部的市域采取調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提高能源效率,優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)等措施來控制碳排放的增長會(huì)取得較為明顯的效果.紹興、臺(tái)州、溫州等市域的人口因素對(duì)碳排放具有較強(qiáng)的正向驅(qū)動(dòng)作用,因此,紹興、臺(tái)州、溫州等應(yīng)提倡綠色低碳的生活方式、擴(kuò)大公共交通等城市公共服務(wù)的范圍,提高城市公共服務(wù)的效率.