制造業集聚背景下區域碳排放時空格局演變
——以浙江省為例

劉 婕

（寧波大學 商學院，浙江 寧波 315211）

一、引言

目前全球氣候變暖等一系列嚴峻的環境問題的出現，給人類生產生活帶來了不利影響，究其根源，人類的社會經濟活動造成大量化石能源被消耗，引起CO2等溫室氣體的過度排放，從而導致了環境污染問題。因此碳減排問題也成為全球關注的焦點及共識。為緩解環境壓力，各國紛紛采取行動與措施。2015 年我國也在巴黎氣候變化大會上提出了低碳減排的目標，即與2005 年相比，2030 年單位國內生產總值的二氧化碳排放需要減少60%～65%。但是我國國土面積遼闊，資源分布不均，處于不同地理位置的區域由于其資源稟賦、交通運輸等基礎設施建設不同導致了經濟發展水平的差異，從而使得不同地區的產業結構、人口數量等有較大的差異，各地CO2排放量不同，因此需要對不同地區采取差異性的碳減排措施。而浙江作為“兩山理念”的發源地，其低碳發展更受到廣泛的關注。改革開放以來，浙江憑借其良好的區位條件與商業資源，經濟得到了持續快速的增長，從最初的資源匱乏，到最終成長為經濟發展水平較高的省份之一，制造業的發展起到了十分重要的作用，并且在省內逐步形成了極具特色的經濟發展模式，即以塊狀經濟為主的制造業集聚發展現狀。同時，發展制造業的高投入、高消耗也對省內不同區域的碳排放產生一定影響，為此，在浙江省制造業集聚發展的背景下，闡明不同區域碳排放的時空演變特征，可以為不同地區制定適合自身發展現狀的、合理的碳減排措施提供理論支撐與科學的參考依據，緩解制造業快速發展引起的能源消耗問題，實現制造業的低碳化發展。

我國學者針對碳排放問題也開展了大量的研究。從研究的范圍來說，既有對國家、省域的研究，也有對市級、區縣的研究。李峰等（2021）[1]結合夜間燈光數據和中國30 個省份的碳排放數據構建碳排放模型，對京津冀縣域碳排放的時空變化格局進行分析。孫貴艷等（2020）[2]基于夜間燈光數據對長江上游地區的碳排放進行估算，進而分析其空間特征以及影響因素。從研究的內容上，有碳排放效率的測算、碳排放的空間分布特征、影響碳排放的因素等。李建豹等（2020）[3]運用非期望產出的SBM-DEA 模型并結合一系列分析方法測算了長三角地區的碳排放效率，研究結果顯示碳排放效率的區域差異較明顯。孫義等（2020）[4]在研究影響能源消費碳排放的因素時，建立了STIRPAT 模型，最終得出居民生活水平的提高和人口數量的增加均對碳排放量有顯著的正向影響的結論。從研究方法看，主要是利用一些方法對碳排放量進行估算，如IPCC 方法、投入產出法等，其中IPCC 法運用較多；或利用空間相關性分析等研究碳排放的時空變化特征。馬遠和劉真真（2021）[5]在對不同的土地利用類型的碳排放進行估算時選取了IPCC 方法，并進一步對黃河流域碳排放的時空變化情況進行分析。彭璐璐等（2021）[6]利用投入產出法并結合結構分解分析的方法，測算了2002—2017 年中國居民消費間接碳排放水平，并對其進行空間相關性分析。

關于產業集聚發展水平的測算，國內外學者也有較多研究。潘宇峰（2021）[7]在分析我國戰略性新興產業與商貿流通業的互動機制中，使用區位熵測算了中國東部、東北、中部與西部地區的戰略性新興產業的集聚程度；許佳彬和李翠霞（2021）[8]等采用區位熵指數法測度了黑龍江省畜牧業的產業集聚情況，并在此基礎上研究畜牧業產業集聚對縣域經濟增長的影響，結果表明二者之間存在“U”型關系。此外也有學者運用赫芬達爾指數、E-G 指數、區域基尼系數等來衡量產業的集聚程度。

根據文獻梳理，可以看出人類生產生活以及經濟發展都會帶來對能源的大量消耗，因此一個地區的產業發展狀況以及人口規模等均會影響該地區的碳排放水平，從而造成不同地區碳排放的差異化。并且浙江省制造業在發展過程中逐步形成了集聚式的發展模式，為浙江省的經濟建設做出了巨大貢獻，因此本文從制造業集聚的角度出發，對浙江省的碳排放狀況進行分析，以期為浙江省的低碳化產業、經濟發展提供理論支撐。文章第一部分為引言，概括研究背景并對相關文獻進行綜述。第二部分介紹本文使用的研究方法，主要包括制造業集聚程度的測算、Moran's I 指數的測算、核密度的分析方法等。第三部分對測算結果進行分析，最后得出結論，并提出浙江省制造業發展的對策建議。

二、研究方法

（一）數據來源

本研究使用的碳排放數據主要來源于CEADS發布的1997—2017 年中國區縣以及地級市的化石能源消費CO2排放數據，其他與論文相關數據來源于《浙江省統計年鑒》以及相關地級市的統計年鑒。

（二）制造業集聚程度的測度

在衡量產業集聚程度的眾多方法中，區位熵因其測算方法簡便、便于理解等原因在眾多學者的研究中使用較為普遍，它可以體現某一產業在研究區域內相對于高水平地區的專業化程度，更能體現出該產業在此地區的發展狀況，也能夠較好地反映該產業在研究區域內的集中水平，由于本文需要研究具體地區的制造業發展狀況，并結合數據的可獲得性，本文選擇利用區位熵來衡量浙江省產業集聚水平，具體的計算公式如下：

式（1）中LQij為區位熵，即產業i 在地區j 的集聚程度，qij表示產業i 在地區j 的產值、就業人數等指標表示地區j 全部產業的產值、就業人數等指標表示產業i 在全國的產值、就業人數等指標，表示全國所有產業的產值、就業人數等指標。本研究以浙江省11 個市區為研究對象，選擇以制造業就業人數與總就業人數為指標計算浙江省各市制造業相對于全省的集聚程度，熵值大于1 意味著該地區的制造業在全省范圍內集聚程度較好，小于1 表示從全省范圍來看，該地區制造業的集聚水平不高。

（三）分析碳排放的空間集聚特征的Moran's I指數

Moran's I 指數在區域碳排放的時空變化研究中應用較為廣泛，它包括全局Moran's I 指數和局部Moran's I 指數（LISA）。全局Moran's I 指數（式1）可以反映研究區域總體的碳排放空間集聚特征，它的值介于-1～1 之間，大于0 表示區域間的碳排放具有空間聚集特性，當接近于1 時，聚集特征最強；小于0 時區域間的碳排放表現為空間分散的特征，當接近于-1 時，分散特征最強；當值為0 時，表示不存在空間相關性。局部Moran's I 指數（LISA）可以反映局部不同區域間碳排放的空間集聚特征，分為“高—高”聚集、“高—低”聚集、“低—高”聚集和“低—低”聚集四類。

（四）核密度分析

為考察1997—2017 年浙江省地區碳排放的動態演變特征，可以使用核密度分析方法進行刻畫。該方法可以測算某一具體要素在它附近鄰域中的密度。通過對具體數據進行核密度分析，可以得到其分布的一些特征，如數據的聚集狀況。其原理是以P點為圓心，以帶寬h 為半徑，統計該圓范圍內的要素點的數量并除以圓的面積[9]，其方程式如下：

該式就是以P 點為圓心的碳排放量核密度方程，n 表示距離尺度內所含區縣數量，h 為距離帶寬，即核密度估計法的尺度[10]，d（x，xi）為兩點之間的歐式距離，k 為核密度函數。

三、研究結果

（一）浙江省內制造業集聚分析

本文基于2003—2018 年浙江省以及各市區制造業就業人數以及總就業人數根據（1）式計算出的區位熵如表1 所示，總體上看，2003—2018 年嘉興、寧波、杭州三市區位熵全部大于1，說明該地區的制造業集聚程度位居全省前列；其次是紹興，其區位熵除了在2003 年和2018 年小于1 之外，其他年份都大于1，也表示紹興的制造業集聚程度較高，發展較好；溫州在2003—2009 年間區位熵大于1，從2010 年開始小于1 并呈逐漸下降的趨勢，說明溫州的制造業發展逐漸衰退；而湖州相反，其區位熵在2009 年之前大都小于1，之后基本上大于1，表示湖州制造業發展勢頭較好，趨向于集聚；其他市區的制造業集聚水平相對不高，但臺州和金華的區位熵呈逐年上升的趨勢，舟山在2013—2016 年間區位熵大于1，麗水與衢州變化趨勢不明顯。

表1 浙江省11 市的制造業集聚程度

從各市區具體的制造業發展情況看，杭州經過多年發展，制造業集聚已形成一定規模。其中蕭山區的化學纖維制造業、余杭區的機械制造業等領先于浙江省內其他地區；寧波也是全國領先的制造業基地，鎮海區的石油加工煉焦及核燃料加工業、廢氣資源和廢舊材料回收加工業、慈溪的電器機械及器材制造業等呈集聚發展模式；嘉興地處浙江與上海、蘇州的接壤之處，制造業集聚程度較高，經濟發展較好。其中紡織、化工、家具等行業在省內具有明顯優勢，例如海寧的皮革行業、桐鄉的石油煉化、滌綸纖維制造等行業；湖州也地處環杭州灣地區，經濟發展也位居浙江省前列，長興縣的非金屬礦物制品業、安吉縣的家具制造業、吳興區的黑色金屬冶煉及壓延加工等發展較好；而溫州在2003—2009 年的制造業發展是處于領先地位的，因此集聚程度也較高，但是近些年，溫州制造業的發展面臨諸多問題，如資源短缺、不注重科研投入等，導致制造業發展逐漸衰退；此外紹興的紡織業、舟山的船舶修造業以及金華義烏的工藝品制造業等都呈規模化發展；麗水、衢州等地制造業也有一定程度的發展，但集聚程度較低。

基于以上對浙江省各地區制造業集聚程度的分析，可以發現浙江省東北部地區的制造業集聚程度一直處于較高水平，而發達的制造業也會引起能源消耗問題，因此在此背景下，將進一步分析浙江省碳排放的時空演變特征。

（二）浙江省碳排放的時間演化特征

如圖1 顯示了浙江省11 個城市的碳排放量各自占全省碳排放總量的比重，從1997—2017年間，杭州、寧波、溫州、嘉興的碳排放量之和占浙江省總體碳排放量的比重約為50%，其中杭州碳排放量比重從1997—2002 年間趨于遞減，2002 年之后無顯著變化；寧波從1997—1999 年間碳排放量比重逐年遞減，之后穩步上升，2013 年之后又出現逐年下降的趨勢；溫州碳排放量所占比重總體上呈波動下降的趨勢；而嘉興則呈波動上升的趨勢。此外，金華、紹興、臺州的碳排放量也位居前列，其中金華碳排放量比重大體呈上升趨勢，而紹興、臺州的比重變化較為穩定，碳排放量比重最小的仍然為舟山市。

圖1 1997—2017 年浙江省各市區碳排放量比重圖

（三）浙江省縣域碳排放空間相關性分析

本文在對浙江省縣域碳排放進行空間相關性分析時，選取了兩種方法來構建空間權重矩陣，分別是基于queen 標準和rock 標準，通過對結果進行分析比較，發現前者計算得出的全局Moran's I 指數最大，效果更好，因此本文選用該空間權重矩陣進行接下來的分析。

從圖2 中可以看出，1997—2017 年間浙江省縣域地區全局Moran's I 指數介于0.2～0.35 之間，說明浙江省縣域碳排放存在正相關性，空間集聚性較強，聚集程度從1997 年的0.331 下降到0.274，之后便呈現緩慢上升的趨勢，從2000 年的0.278 增長到2013年的0.283，最后從2014 年開始下降。

圖2 1997—2017 年浙江省縣域碳排放全局Moran's I 指數

本文選擇1997 年、2005 年、2010 年、2017 年四個年份作為樣本年份，來分析浙江省縣域碳排放量在空間上的相互關系。根據研究區域與其相鄰地區之間的空間關系，可以將不同城市之間的局部空間集聚體征分為四類：高—高（H-H），表示核心地區與周圍地區的碳排放量均處于較高水平，并且彼此之間存在正相關關系；低—低（L-L），表示核心地區與周圍地區碳排放量水平均較低，且彼此存在正相關關系；低—高（L-H），表示核心地區本身的碳排放量處于較低水平，而周圍地區的碳排放量較高，高值區域包圍低值區域，彼此呈負相關關系；高—低（H-L），代表核心地區自身碳排放量處于較高水平，而周圍地區碳排放量水平較低，低值區域包圍高值區域，彼此之間存在負相關關系。

1997 年，高高聚集區有13 個，主要包括富陽市、德清縣、桐鄉市，海鹽縣和余姚市等浙江省東北部地區，且主要分布在杭州市、寧波市等經濟水平相對較高的地區，這些地區的碳排放量較多，并且與鄰近地區的碳排放聯系密切，有較強的空間集聚性；低低聚集區有10 個，主要包括龍泉市、松陽縣、平陽縣和文成縣等浙江省西南部地區，且主要分布在麗水市、溫州市，這些地區經濟發展狀況處于較低水平，碳排放量較少，與周圍地區的聯系較弱；低高聚集區有6 個，主要包括象山縣、嵊州市和安吉縣等；高低聚集區僅有2 個，分別是永嘉縣和蓮都區。2005 年，高高聚集區有12 個，相較于1997 年有所減少，范圍也發生了明顯的變化，并拓展到了嵊州市、諸暨市等地區，低低聚集區有所減少，但整體變化不明顯。2010 年高高聚集區進一步減少，低低聚集區增加到了13 個，并在2005 年的基礎上擴展到了云和縣、蓮都區，高低聚集區僅剩衢江區。2017 的高高聚集區為9 個，相對于2010 年增加了安吉縣，減少了海鹽縣、鎮海區等，總體無顯著變化。

（四）浙江省縣域碳排放時空演變

采用ArcGIS 的自然間斷法將浙江省的碳排放量劃分為五個級別，分別為低碳排放（<38 萬t）、較低碳排放（38 萬t～87 萬t）、中等碳排放（87 萬t～181萬t）、較高碳排放（181 萬t～303 萬t）和高碳排放（>303 萬t），如圖3 所示。

圖3 1997 年（a）、2005 年（b）、2010 年（c）和2017 年（d）浙江省縣域LISA 圖

從1997 年、2005 年、2010 年和2017 年的碳排放時空分布來看，浙江省地區CO2排放量呈現持續增長的態勢，具體可以概括為以下三個特征。

1.較高碳排放地區空間分布較為穩定，主要分布在城市中心地帶。較高碳排放地區主要集中在長興縣、吳興區、余杭區、蕭山區、慈溪市、余姚市、上虞區等浙江東北部區域，并且長期以來有所增加。究其原因，這些地區主要集中在湖州、杭州、寧波以及金華等市區，在這些地區中污染密集型產業分布較為廣泛，制造業集聚程度高，城市經濟發展水平較快，基礎設施建設也比較完善，并且人口數量較多，意味著對能源的消耗量較大，從而導致較高碳排放量地區主要集中在市中心。

2.中等碳排放地區環繞在較高碳排放地區周圍，且范圍變動較小。1997 年，中等碳排放主要集中在安吉縣、海鹽縣、東陽市、寧海縣等地；2005 年，東陽市、義烏市轉變為較高碳排放地區，柯橋區轉變為較低碳排放地區，中等碳排放地區有所減少，2010年又增加了桐廬縣、象山縣、柯橋區等地，2017 年，中等碳排放地區進一步擴大，金東區、路橋區、越城區、秀洲區等地也步入中等碳排放地區。由此可見中等碳排放地區主要集中在中心城市附近，制造業集聚程度相對較高，并且受中心城市的輻射帶動作用較強，因此，中等碳排放地區便會環繞著碳排放較高的地區，范圍也逐漸擴大。

3.較低碳排放地區主要集中在浙江西南部，范圍變化趨勢不明顯。浙江省衢州市（開化縣、常山縣、江山市等縣域）和麗水市（遂昌縣、松陽縣、云和縣等縣域）的碳排放量一直處于研究區域的較低值。這些地區制造業集聚程度不高，制造業發展水平不及杭州、寧波等城市，并且受城市功能定位的影響，第一產業及相關延伸產業占據重要地位，因此碳排放量少。

圖4 1997 年（a）、2005 年（b）、2010 年（c）和2017 年（d）浙江省縣域空間碳排放等級

（五）浙江省縣域碳排放的空間結構演化特征

通過對浙江省縣域碳排放進行核密度分析，得到了如圖5 所示的浙江省地區碳排放核密度。可以看出1997 年浙江省的碳排放空間格局呈現“兩主兩副四核”結構，雙主核心地區包括以杭州、嘉興為中心的市區以及鄰近地區和寧波市區以及鄰近地區，雙副核心地區包括臺州、溫州市區以及鄰近地區。2005 年在1997 年“四核”結構的基礎上，增加了以金華市區及周邊縣區為主的副核心區，隨后在該地區逐步形成潛在的碳排放核密度較高值地區，并且以杭州、嘉興市區及周邊區縣為主的主核心區域有所收縮，而以寧波市區及周邊區縣為主的主核心區域呈現出擴張的趨勢。2010 年，浙江省提出要進一步推進生態文明建設，大力發展生態經濟，推動形成高附加值、低排放、低消耗的產業結構，在一系列政策與措施的實施下，碳排放進一步得到控制，雙主核心區域范圍進一步減少，以臺州、溫州市區為主的副核心區域范圍也有收縮的趨勢。2017 年高核密度值地區持續收縮，較高核密度值地區有輕微的擴張趨勢，總體空間范圍基本不變。總體來看，主核心區域一直集中于嘉興、杭州、寧波、紹興等制造業集聚程度較高的地區，而制造業發展水平較弱的衢州、麗水等地核密度一直處于較低值。

圖5 1997 年（a）、2005 年（b）、2010 年（c）和2017 年（d）浙江省地區碳排放核密度分析

四、結論與討論

（一）結論

2003—2018 年間浙江省杭州、寧波、嘉興等地區制造業集聚程度一直處于較高水平，因此碳排放量也較高。浙江省東北部地區的碳排放量也具有明顯的空間集聚性，高高集聚區分布在湖州市、嘉興市、寧波市以及杭州市等地區，這些地區自身的碳排放量和周圍地區碳排放量均處于較高水平，彼此之間有著緊密的正向關聯。低低集聚區分布在經濟相對落后的浙江西南部地區，這些地區自身的碳排放量和周圍地區的碳排放量處于較低水平，且彼此之間存在正向關聯。

浙江省碳排放狀況具有明顯的空間特征，其中較高碳排放量集中在浙江東北部，這些地區的制造業集聚程度較高，中等碳排放量緊鄰較高碳排放量地區，而西南部地區的碳排放量一直處于較低水平，這些地區的制造業集聚程度較低。碳排放空間格局從“兩主兩副四核結構”逐步演變為“五核結構”，并且以杭州、寧波為中心的主核心區域逐漸收縮，以溫州、臺州為中心的副核區域呈擴張趨勢。

（二）討論

浙江省地區在未來經濟發展過程中應加強對碳排放影響因素的關注，如人口規模、產業結構等，加大對踐行環保低碳的生活方式的宣傳力度，增強居民的環境保護意識，樹立綠色可持續的消費理念，積極鼓勵居民進行綠色消費，讓低碳發展深入人心。加大環境規制力度，嚴格控制企業的高排放項目投資審批，發展低碳綠色行業，促進新技術的研發與應用。逐步轉變能源消費結構，在生產生活中減少對高消耗、高污染的化石能源的使用，如煤炭、石油等，加大對清潔能源（太陽能、生物能、風能等）推廣與使用力度，積極推動產業結構向節能化、高級化發展，從而實現經濟發展方式的實質性轉變。對綠色低碳產業的發展給予大力支持，加大對綠色低碳技術的研發與使用力度，在制造業集聚區域內部建立符合低碳標準的綠色產業園區等，以點帶面，推動全省實現制造業以及全產業的低碳化發展，為推動我國節能減排工作、實現雙碳目標做出貢獻。