碳鎖定的空間非均衡性及動態演進分析
——以江蘇為例

蔡海亞 陳 思 潘坤友

(1.鹽城工學院，江蘇 鹽城 224051； 2.鹽城產業經濟研究院，江蘇 鹽城 224051； 3.牛津大學，英國 牛津 OX13LZ)

《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》指出：“加快推動綠色低碳發展，推進重點行業和重要領域綠色化改造。”2020年12月，中央經濟工作會議將“做好碳達峰、碳中和工作”列為重點發展任務之一(1)董景榮、張文卿、陳宇科：《環境規制工具、政府支持對綠色技術創新的影響研究》，《產業經濟研究》2021年第3期，第1-16頁。。當前，實現綠色低碳和可持續發展已經成為國際社會普遍共識，發展綠色低碳經濟的本質是要解除碳鎖定(2)Sun H P， Samuel C A， Amissah J K， et al.， Non-linear Nexus between CO2 Emissions and Economic Growth： A Comparison of OECD and B & R Countries， Energy， 2020， DOI： 10.1016/j.energy.2020.118637.。碳鎖定是指路徑依賴產生的規模報酬長期疊加效應，即產業發展高度依賴化石能源系統，本質上是一個“技術—制度綜合體”，在技術層面和制度層面發生同步演化，也是工業國家歷史發展路徑的一種特有狀態(3)郭進、徐盈之：《基于技術進步視角的中國碳鎖定與碳解鎖路徑研究》，《中國科技論壇》2015年第1期，第113-118頁。。江蘇人口密集、經濟發達，但工業結構倚重偏輕，高耗能、高污染行業占主導地位，經濟發展具有高碳化特征，碳鎖定效應顯著，歷年來化石能源消費量穩居全國前列，以傳統化石能源為主的能源消費模式造成了巨大的資源消耗和環境污染負荷。江蘇作為中國經濟第二大省與典型的“能源輸入型”地區，其化石能源消費主要以省外調進或國外進口為主，自1997年以來江蘇碳排放總量一直高居全國前五，碳減排壓力迫在眉睫。近年來，江蘇不斷踐行高碳產業的低碳轉型發展之路，但收效甚微。當前，江蘇被列入能源消耗和碳排放大省行列，單位國土面積污染物排放總量高于全國均值，生態環境超載、環境成本透支問題愈發嚴重。為緩解高質量發展與綠色發展的深層次矛盾，破除碳鎖定已成為江蘇“十四五”期間迫切需要解決的難題。

一、文獻回顧

目前，國內外學術界從多個維度研究碳鎖定，研究成果較為豐碩，主要涉及研究內容如下。一是關于碳鎖定的內涵。Unruh在2002年(4)Unruh G C， Escaping Carbon Lock-in， Energy Policy， 2002， No.4， pp.317-325.和2006年(5)Unruh G C， Carrillo H J，Globalizing Carbon Lock-in， Energy Policy， 2006， No.10， pp.1185-1197.的研究中提出了碳鎖定概念，并對內涵、機理、策略進行分析，從理解碳鎖定、解除碳鎖定以及碳鎖定的全球化等維度解讀碳鎖定問題。他認為，技術和制度是產生碳鎖定的關鍵誘因，技術體系存在的路徑依賴效應形成了碳鎖定困境，而制度系統的介入加速碳鎖定困境的形成，技術系統和制度系統的雙重疊加促使碳鎖定困境的最終形成。二是關于碳鎖定的成因。Rasmus(2012)認為，碳鎖定是技術和制度層面的復合體，碳基技術是產生碳鎖定現象的根本原因，碳基技術形成的制度體系對碳鎖定現象具有顯著效應(6)Rasmus K， Carbon Lock-in， Rebound Effects and China at the Limits of Statism， Energy Policy， 2012， No.6， pp.939-945.。李宏偉等(2013)發現，碳鎖定主要源自技術層面、組織層面、產業層面、制度層面、社會層面的鎖定，并隨著經濟的發展不斷進行強化和共同演化，最終呈現為具有超穩定性的碳基技術—經濟—社會系統(7)李宏偉、楊梅錦：《低碳經濟中的“碳鎖定”問題與“碳解鎖”治理體系》，《科技進步與對策》2013年第15期，第41-46頁。。梁中(2017)指出，產業碳鎖定的形成過程依次為“動力凝聚—路徑依賴—鎖定形成”，且這三個階段存在邏輯上的遞進關系(8)梁中：《“產業碳鎖定”的內涵、成因及其“解鎖”政策——基于中國欠發達區域情景視角》，《科學學研究》2017年第1期，第54-62頁。。劉備等(2020)認為，技術進步能源偏向性可以增加地區碳排放鎖定效應，且地區資源依賴性與技術進步能源偏向性碳鎖定效應成正比，產業結構合理化和高級化在一定程度上可以緩解碳鎖定效應(9)劉備、董直慶：《技術進步的能源偏向誘發“碳鎖定效應”了嗎》，《產經評論》2020年第4期，第133-148頁。。牛鴻蕾等(2020)認為，碳鎖定的成因主要有四個方面，分別為固定投入鎖定、技術鎖定、制度鎖定、社會行為鎖定(10)牛鴻蕾、劉志勇：《基于投影尋蹤模型碳鎖定效應的測度與分析——以江蘇省為例》，《價值工程》2020年第2期，第179-180頁。。三是關于不同行業碳鎖定研究。武戈等(2017)測算中國30個省的工業碳解鎖效應，并對其驅動因素進行分析，研究發現，能源利用效率和勞均產出可以顯著抑制碳排放強度，而能源消費結構顯著增強了碳排放強度(11)武戈、鄭哲貝、周五七：《我國工業碳解鎖動態演變進程及其影響因素研究》，《商業研究》2017年第2期，第43-49頁。。蔡海亞(2018)探究中國碳排放的鎖定狀態及各產業部門碳鎖定的演變特征，發現碳排放鎖定狀態集中在相對解鎖和增長鎖定，分為高排放高鎖定、高排放低鎖定、低排放高鎖定、低排放低鎖定四類(12)蔡海亞：《中國碳鎖定的行業差異分解與解鎖路徑分析》，《北京交通大學學報(社會科學版)》2018年第2期，第44-51頁。。梁中等(2022)通過對典型制造業細分行業進行分類測度和綜合分析，判斷綠色轉型的復雜阻滯情景，發現我國傳統制造業綠色轉型存在明顯的“雙重錯位鎖定”效應困境，“碳基路徑依賴”“價值鏈底部增長”兩種鎖定機制同時存在，嚴重阻礙了制造業綠色轉型升級(13)梁中、汪躍：《從“雙重錯位鎖定”到“雙元解鎖”——中國傳統制造業綠色轉型情景與政策路徑》，《社會科學研究》2022年第1期，第68-76頁。。四是關于碳解鎖的實現路徑。蔡海亞等(2016)指出，創新水平、產業結構、技術進步和能源效率的提升對碳解鎖具有推動作用，能源效率、技術進步和產業結構產生的直接碳鎖定效應較大，而創新水平、技術進步和產業結構產生的間接碳解鎖效應十分顯著(14)蔡海亞、徐盈之、雙家鵬：《區域碳鎖定的時空演變特征與影響機理》，《北京理工大學學報(社會科學版)》2016年第6期，第23-31頁。。汪中華等(2016)對中國碳超載下碳鎖定與解鎖路徑進行實證研究，指出在長期和短期內削減化石能源消耗、增加技術投入對破除碳鎖定存在顯著抑制作用，而第二產業和第三產業的發展速度對碳鎖定的影響效應在長期和短期內并不一致(15)汪中華、成鵬飛：《中國碳超載下碳鎖定與解鎖路徑實證研究》，《資源科學》2016年第5期，第909-917頁。。徐盈之等(2018)分析碳鎖定的影響因素，研究結果表明，技術進步、人均財富、產業結構、財政支出占比等因素有助于降低區域碳鎖定(16)徐盈之、陳艷：《中國省際碳鎖定的空間溢出效應——基于空間自回歸模型的實證研究》，《華南師范大學學報(社會科學版)》2018年第2期，第126-134頁。。孫麗文等(2020)剖析碳排放權交易對工業碳鎖定程度的影響，研究結果表明，工業碳鎖定具有空間溢出效應，碳排放權交易可以有效緩解本地區和相鄰地區工業碳鎖定(17)孫麗文、趙鵬、任相偉等：《碳排放權交易減輕中國工業碳鎖定了嗎？——基于DID及SDID方法的實證分析》，《科技管理研究》2020年第9期，第205-211頁。。張濟建等(2021)采用非期望超效率模型測度長江經濟帶碳解鎖效率，并借助Tobit面板模型分析碳解鎖效率發生變化的成因，結果顯示，長江經濟帶碳解鎖效率變化指數整體處于上升態勢，技術進步是碳解鎖效率提升的關鍵要素，發展地區經濟、加大對外開放、提升城鎮化水平均有助于提高碳解鎖效率，是長江經濟帶破除碳鎖定實現碳解鎖的主要途徑(18)張濟建、劉清、丁緒輝：《長江經濟帶碳解鎖效率研究——基于SE-DEA-Malmquist指數》，《華東經濟管理》2021年第6期，第1-10頁。。五是碳鎖定的應對策略。王岑(2010)(19)王岑：《“碳鎖定”與技術創新的“解鎖”途徑》，《中共福建省委黨校學報》2010年第11期，第61-67頁。、劉美平(2010)(20)劉美平：《我國低碳經濟推進與產業結構升級之間的融合發展》，《當代財經》2010年第10期，第86-91頁。指出，破解碳鎖定效應需要積極研發低碳技術、大力研發低碳產業相關技術、營造低碳生活方式、打造低碳技術創新系統，并建立與低碳技術相結合的制度體系。周五七等(2015)借助脫鉤理論分析中國工業行業碳解鎖的演進特征，指出工業節能減排與結構調整政策的實施需要穩定性和連續性，充分重視結構性減排在工業碳解鎖中的作用，在減排過程中需要依據具體行業特征制定精準的節能減排策略(21)周五七、唐寧：《中國工業行業碳解鎖的演進特征及其影響因素》，《技術經濟》2015年第4期，第15-22頁。。吳玉萍(2016)認為，技術和制度因素是河南碳鎖定形成的根本途徑，同時在消費主體、生產主體和行政主體三種力量的驅使下，產生了技術鎖定、產業鎖定、制度鎖定、城鎮居民消費鎖定，形成了一個具有路徑依賴特征的綜合系統，最終導致河南城鎮化進程中碳鎖定的形成，相應的碳解鎖策略可從破除技術鎖定、產業鎖定、制度鎖定、城鎮居民消費鎖定四個層面入手(22)吳玉萍：《河南城鎮化進程中碳鎖定的形成機制及解鎖策略研究》，《河南師范大學學報(哲學社會科學版)》2016年第3期，第73-76頁。。何燕子等(2022)通過對湖南省先進制造業碳解鎖效率進行分析，認為湖南省可以通過進一步削減制造業的行業差距，優化和調整先進制造業結構布局，開發和使用新能源，配合國家綠色化發展戰略，構建綠色經濟型發展模式等方式，提高先進制造業碳解鎖的效率(23)何燕子、王婉玉：《碳中和視閾下湖南省先進制造業碳解鎖效率評價研究》，《長沙大學學報》2022年第3期，第67-75頁。。陳宇峰(2022)認為，壓縮高耗能、低產出的產業規模，發展低能耗、高產出的第三產業，可以減輕區域經濟發展對能源的依賴程度，緩減能源價格沖擊的負面影響，但區域的產業結構本身具有一定的剛性，產業間的關聯也使產業調整過程變得十分困難(24)陳宇峰：《能源沖擊與經濟傳遞：理論及中國經驗》，商務印書館2022年版，第176頁。。

梳理已有的研究文獻可知，目前主要從定性分析角度探討碳鎖定的概念、成因、解鎖路徑，從宏觀區域層面對碳鎖定形勢作定量分析，鮮有從城市層面探索碳鎖定的空間非均衡及動態演進。因此，本文試圖從城市層面出發，以江蘇省13個地級市為研究對象，借助CO2排放量與地區建成區綠化覆蓋率所吸收CO2的差值來衡量碳鎖定，利用泰爾指數及其嵌套分解方法、空間自相關法，探究江蘇碳鎖定的空間非均衡及動態演進特征，并根據研究結論提出破除江蘇碳鎖定的對策建議。

二、研究設計

根據對文獻的梳理、分析，開始研究設計，首先介紹江蘇碳鎖定的空間非均衡及動態演進分析的研究方法，其次介紹城市層面碳鎖定的測度方法以及所涉及的數據來源情況。

(一)泰爾指數的測算及其嵌套分解方法

泰爾指數是一種刻畫某一現象差異性的方法，廣泛用來衡量區域之間的差異程度，數值越大表明地區差異越大。泰爾指數的優勢在于將樣本分為多個群組，在測算總體差異的同時可以對其進行拆分，進一步揭示組內差異、組間差異的作用大小及其在總體差異中的貢獻度。本文采用泰爾指數測度江蘇碳鎖定指數的整體及區域差異，旨在揭示碳鎖定在2006—2020年的演變軌跡。此處參考蔡海亞等(2017)的研究思路對泰爾指數進行分解(25)蔡海亞、徐盈之：《貿易開放是否影響了中國產業結構升級？》，《數量經濟技術經濟研究》2017年第10期，第3-22頁。，其計算公式為：

(1)

其中，i表示城市；j表示區域；T表示泰爾指數；C-lock表示江蘇碳鎖定指數；C-lockji表示j區域內i城市碳鎖定指數；G表示i城市GDP；Gji表示j區域內i城市GDP。

對泰爾指數進行分解，進一步測度區域間和區域內差異，Tn表示j區域內i城市的碳鎖定指數的差異，具體計算公式如下：

(2)

此處，將泰爾指數進行分解：

總體差異：

(3)

組內差異及貢獻度：

(4)

w=Tw/T

(5)

組間差異及貢獻度：

(6)

b=Tb/T

(7)

其中，Tw表示組內差異；Tb表示組間差異；C-lockj表示j區域內碳鎖定指數；Gj表示j區域內GDP；w和b分別表示組內差異和組間差異的貢獻度。

(二)空間關聯分析

空間自相關主要用來研究觀測樣本的空間集聚和關聯性，反映某樣本與其相鄰樣本在不同空間分布上的顯著程度。本文借助全局和局部Moran’sⅠ指數測度碳鎖定的空間自相關性。

1.空間權重矩陣?？臻g權重矩陣是ESDA對研究樣本進行度量的前提。最早關于空間權重矩陣的測度是以空間單元二進制鄰接性理念為基礎，二進制連接矩陣只有0和1兩種賦值。若兩個空間樣本之間是相互連接的，則賦予其對應的二進制連接矩陣值為1，反之則賦值為0。構建一個n×n的矩陣wij，確定樣本的空間權重，其定義如下：

(8)

通常，可以借助Rook和Queen規則來構建空間權重矩陣，其構建原理如下：

通過Rook規則構建，可表示為：

(9)

通過Queen規則構建，可表示為：

(10)

其中，Wij為空間權重矩陣，本文借助Rook規則構建空間權重矩陣。

2.全局空間自相關。全局空間自相關反映觀測樣本在某一空間內的整體分部情況，揭示了某一空間內觀測樣本在空間上的相似程度。計算方式如下：

(11)

Z值的檢驗公式如下：

(12)

其中，E(Moran’sⅠ)表示數學期望值；VAR(Moran’sⅠ)表示方差；Z>0表示空間正相關，反之空間負相關。

3.局部空間自相關。局部空間自相關反映觀測樣本在某一空間內的局部分布情況，揭示某一空間內觀測樣本在空間上的異質性。計算方式如下：

(13)

其中，S2表示方差；Ii>0表明具有空間聚集效應，反之則具有空間分散效應。

Moran散點圖用來揭示觀測樣本的空間不穩定性。用向量形式表達的計算方式如下：

(14)

其中，z表示樣本與其均值離差組成的向量；Wz表示相鄰樣本的空間加權均值。

(三)變量選取

目前關于碳鎖定的理論分析居多，主要從技術鎖定、制度鎖定和社會鎖定等方面展開，涉及碳鎖定定量分析的研究相對較少?，F有文獻主要涉及全國和省級層面碳鎖定的測度，大多數研究主要借助行業投入產出表或區域投入產出表對全國或者省級層面的碳鎖定進行測度，受到數據可得性和獲取性的限制，從城市層面對碳鎖定測度的難度較大，也缺乏相關的核心指標。本文參考李少林(2017)(26)李少林：《城鎮化進程中碳鎖定的誘發機制與解鎖路徑研究》，《財經問題研究》2017年第3期，第28-35頁。的研究思路，借助CO2排放量與地區建成區綠化覆蓋率所吸收CO2的差值表示。假設能源消費引發的CO2排放是城市碳排放的主要來源，并將城市建成區綠化覆蓋率作為吸收CO2排放強度的指標，即借助CO2排放量與地區建成區綠化覆蓋率所吸收CO2排放量的差值來衡量碳鎖定，計算公式為：

C-lockit=CO2it×(1-greenit)

(15)

其中，CO2表示二氧化碳排放量；green表示城市建成區綠化覆蓋率。

(四)數據來源

目前，城市維度的能源消耗數據無法直接從相關資料中獲取，因此未能直接收集江蘇省13個城市的分行業能源消耗數據。此處，參考趙秀娟等(2015)(27)趙秀娟、張捷：《基于綠色索洛模型的產業結構變動對碳排放影響——以廣東省為例的實證研究》，《產經評論》 2015年第3期，第38-53頁。的研究思路來估算城市碳排放量，其計算方式為：假定某城市在某一行業單位生產過程創造的新增價值所產生的碳排放量相同，那么可依據江蘇地區能源平衡表(實物量)，借助排放因子法計算江蘇省農林牧漁水利業、工業、建筑業、交通運輸、倉儲及郵電通訊業、批發和零售貿易餐飲業以及其他服務業消費產生的碳排放(由于省份生活部門能源消耗約占能源消耗總量的 11%，同時各城市無法計算生活部門能源消耗量，此處未測算生活部門能源消耗量)；其次，計算江蘇13個地級市的農林牧漁水利業、工業、建筑業、交通運輸、倉儲及郵電通信業、批發和零售貿易餐飲業以及其他服務業增加值在全省該行業增加值的份額，并將這些行業的碳排放依次分攤至江蘇13個地級市。最后，將江蘇13個地級市各行業的碳排放數據進行匯總，即可計算出城市碳排放數據。其中，建成區綠化覆蓋率、江蘇地區能源平衡表(實物量)、各行業增加值等指標均來源于2007—2021年《江蘇統計年鑒》。

三、實證分析

為了解江蘇碳鎖定的空間非均衡及動態演進現狀，對江蘇碳鎖定狀況的變化趨勢進行描述，通過泰爾指數的測算及其嵌套分解方法直觀展示碳鎖定的空間非均衡特征，借助空間自相關分析法對江蘇碳鎖定的動態演進格局進行分析。

(一)現狀分析

表1報告了2006—2020年江蘇各城市碳鎖定指數狀況，評價結果顯示，江蘇碳鎖定分布具有明顯的空間非均衡性，碳鎖定指數從2006年的2 020升至2020年的3 277，增長了近1.62倍，相對增長率為62.13%。從城市層面來看，歷年均值最高的是蘇州(8 426)，最低的是宿遷(969)，兩者相差達7.69倍。有4個城市高于均值水平(2 884)，占省份總數的30.77%，其中蘇州、南京、無錫、南通、常州排在前5位，排名末5位的分別為泰州、鎮江、淮安、連云港、宿遷。鎮江的碳鎖定指數與蘇南其他城市相比較低，其原因在于鎮江面積較小，在全省排在末位，限制了鎮江整體經濟規模的發展，因此產生的碳鎖定指數相對較低。進一步計算碳鎖定指數的相對增長率，以100%、75%、50%為界定標準，可將江蘇13個地級市劃分為以下四種類型：一是快速增長型(V>100%)，包括南通、連云港、宿遷、淮安4個城市；二是較快增長型(75%≤V<100%)，包括南京、鹽城、揚州、泰州4個城市；三是較慢增長型(50%≤V<75%)，包括徐州、常州2個城市；四是緩慢增長型(V<50%)，包括無錫、蘇州、鎮江3個城市。

從區域分布來看，蘇南地區碳鎖定指數歷年均值最高(4 472)，蘇中地區次之(2 400)，蘇北地區最低(1 586)，但蘇北地區相對增長率最高(99.13%)，蘇中地區次之(95.55%)，蘇南地區最低(43.50%)。蘇南地區歷年碳鎖定指數比重整體呈現逐年下降的發展態勢，占江蘇比重介于57.83%～73.04%之間，下降速度較為平穩；蘇中地區歷年碳鎖定指數比重低于蘇南地區，占江蘇比重介于16.67%～20.74%之間，上升幅度較為平緩；蘇北地區歷年碳鎖定指數比重略高于蘇中地區，占江蘇比重介于17.41%～23.38%之間，保持小幅度上升走勢(見圖1)。

以上分析可知，江蘇碳鎖定指數雖然有所增長，但上升幅度開始逐漸變小，蘇南地區相對增長率低于蘇中、蘇北地區，且蘇南地區歷年碳鎖定指數占比低于蘇中、蘇北地區。本文認為出現上述

表1 2006—2020年江蘇碳鎖定指數

圖1 江蘇省三大區域歷年碳鎖定指數及其占比

現象的原因主要是江蘇區域間的產業結構調整所致。近年來，蘇南地區為了實現產業的騰籠換鳥，不斷將大量的勞動密集型產業和資源密集型產業向蘇中、蘇北地區轉移，而轉移到當地的產業多數具有雙高特征，致使蘇中、蘇北地區出現了產業轉移的后遺癥，從而加劇了地區對化石能源的依賴程度，碳鎖定狀況并未得到有效緩解。

(二)空間非均衡分析

表2報告了泰爾指數的總體差異，江蘇碳鎖定泰爾指數總體呈現先降后升的發展態勢，最大值和最小值的年份分別出現在2006年(0.0108)和2013年(0.0028)。2006—2013年總系數一直處于下降狀態，由2006年的0.0108降至2013年的0.0028，下降幅度為70.07%。2014—2018年間總系數一直處于上升狀態，由2014年的0.0043升至2018年的0.0069，上升幅度為60.46%。在2019—2020年又有所下降，回落至0.0042。從歷年泰爾指數增長率的變動情況來看，江蘇碳鎖定差異在2006—2013年間大致呈現衰減的發展態勢，在“十一五”期間下降幅度尤為顯著，值得關注的是泰爾指數在2014—2018年有所回升，說明當時江蘇碳鎖定差異存在一定的反彈勢頭。造成上述現象的原因可能在于，我國政府在《國民經濟和社會發展第十一個五年規劃(2006—2010年)》中指出，將降低能源強度和減少主要污染物排放總量作為衡量國民經濟和社會發展的約束性指標，弱化GDP在政績考核中的占比。因此，江蘇政府積極響應國家號召，呼吁節能減排，出臺《江蘇省“十一五”環境保護和生態建設規劃》對污染密集型行業進行治理，致使區域整體碳鎖定差異逐年下降。隨著蘇南地區產業的脫碳化發展和江蘇內部對產業結構的整體調整，部分落后產業向相對落后的蘇中和蘇北地區轉移，致使區域碳鎖定差異有所反彈。

表3報告了泰爾指數的區域差異，地區泰爾指數由高到低依次為蘇南、蘇中、蘇北，其中蘇南

表2 2006—2020年江蘇碳鎖定泰爾指數及其增長率

表3 2006—2020年江蘇碳鎖定泰爾指數及其分解

地區泰爾指數發展較為平穩，波動幅度較??；蘇中地區泰爾指數先降后升，以2011年為分水嶺，在2011年前大致持續下降，此后大致開始持續上升；蘇北地區泰爾指數變動幅度較小，一直處于相對穩定的發展態勢。借助泰爾指數空間分解性，進一步對區間差異(Tb)和區內差異(Tw)進行分解(見表4)。從地區間差異角度來看，區間差異(Tb)大致呈現“W”形的發展趨勢，從地區內部差異角度來看，區內差異(Tw)總體呈現倒“N”形的發展態勢，區間差異和區內差異變動并沒有隨著時間序列的變化而表現出顯著的逐年遞增或遞減的發展態勢。區內差異泰爾指數貢獻率介于71.40%～99.54%之間，區間差異泰爾指數貢獻率介于0.46%～28.60%之間，江蘇內部發展的非均衡是碳鎖定產生差異的主要動因，蘇南、蘇中、蘇北內部的發展差異對總體差異的影響較大，而蘇南、蘇中、蘇北之間的發展差異對總體差異的影響相對較小。

表4 2006—2020年江蘇碳鎖定差異內部分解

(三)動態演進分析

由上文分析可知，江蘇碳鎖定指數整體發展態勢以及各城市的差異化特征，但未能顯示出碳鎖定指數的空間關聯度和動態演變格局。此處通過計算2006—2020年江蘇碳鎖定指數的全局Moran’s Ⅰ和局部Moran’s Ⅰ估計值，生成Moran散點圖來反映江蘇城市群碳鎖定指數的空間動態演變格局。表5報告了2006—2020年江蘇碳鎖定的Moran’s Ⅰ指數及其Z統計值。研究發現，各年份的Moran’s Ⅰ指數均顯著為正，表明江蘇碳鎖定存在明顯的空間正相關，馬太效應顯著，具體表現在江蘇碳鎖定嚴重的地區趨同于其他碳鎖定嚴重的地區形成“高高”集聚陣營，江蘇碳鎖定較低的地區趨同于其他碳鎖定較低的地區形成“低低”集聚陣營，呈現差異顯著的兩大組團式環狀“俱樂部”。

全局Moran’s Ⅰ指數僅能反映江蘇碳鎖定的整體集聚效應，無法揭示局部單元在鄰近空間的關聯程度。為了彌補該不足，本文以2006年、2010年、2015年、2020年為時間節點，借助局部Moran’s Ⅰ估計值來度量江蘇碳鎖定的空間異質性，通過Moran散點圖來探究不同城市之間碳鎖定的空間關聯程度。由圖2可知，2006年、2010年、2015年、2020年絕大多數城市都位于第一、第三象限，表明碳鎖定高值集聚和低值集聚現象是江蘇碳鎖定空間關系的主要形式。江蘇碳鎖定較高的城市趨于強強集聚，形成“高地區域”；江蘇碳鎖定較低的城市趨于弱弱集聚，形成“洼地區域”，在空間上為組團式的環狀分布。與2006年、2010年、2015年相比，2020年處于第一、第三象限的城市數量有所上升，馬太效應有所增強。

表5 江蘇碳鎖定的Moran’s Ⅰ指數及其Z統計值

圖2 2006年、2010年、2015年、2020年江蘇城市碳鎖定空間分布Moran散點圖(28)1-13依次代表南京、無錫、常州、蘇州、鎮江、南通、揚州、泰州、徐州、連云港、淮安、鹽城、宿遷。

2006年位于第一象限(HH)的城市有無錫、蘇州、常州，第二象限(LH)的城市為鎮江、南通、泰州，位于第三象限(LL)的城市較多，有鹽城、淮安、宿遷、徐州、揚州、連云港，第四象限(HL)的城市為南京。與2006年相比，2010年和2015年南通從“LH”區轉移到“HH”區、常州從“HH”區轉移到“LH”區；2020年城市碳鎖定空間格局分布變化較小，僅有南通從“LH”區轉移到“HH”區，其余城市所處象限均不變。雖然，2006—2020年江蘇碳鎖定的空間集聚性先降后升，但總體空間格局分布基本保持不變，即無錫、蘇州為“高高”集聚陣營，鹽城、淮安、宿遷、徐州、揚州、連云港為 “低低”集聚陣營。

四、結論與建議

本文基于城市尺度和空間關聯視角，以江蘇省13個地級市為研究對象，利用泰爾指數及其嵌套分解方法、空間自相關法探究江蘇碳鎖定的空間非均衡及動態演進特征。研究結論如下：江蘇碳鎖定分布具有明顯的空間非均衡性，城市之間發展不平衡，具有明顯的區域差異特征，泰爾指數由高到低依次為蘇南地區、蘇中地區和蘇北地區，且區內差異的貢獻率遠大于區間差異的貢獻率，三大地區內部發展的非均衡是江蘇碳鎖定產生差異的主要動因。江蘇各城市碳鎖定狀況存在空間關聯特征，空間發展格局集中性不斷上升，馬太效應有所增強。結合上述研究結論，提出以下碳解鎖建議。

(一)打造江蘇區域聯合治理體系

研究發現，江蘇碳鎖定具有顯著的空間關聯性，13個地級市之間相互影響。因此，地區政府需要在整體利益上達成共識，打破區域行政壁壘，在制定碳解鎖政策時，需要統籌兼顧整體和局部，增強制度資源的流動效率。同時，積極打造區域聯合治理體系，可以將周邊地區環境發展質量同時納入本地區考核指標，構建區域利益共同體，與周邊地區互惠互助、合作共贏。

(二)推動碳鎖定在地區之間的合理流動

研究發現，江蘇碳鎖定分布具有明顯的空間非均衡性，三大地區內部發展的非均衡是江蘇碳鎖定產生差異的主要動因。江蘇產業轉移帶來的后遺癥致使蘇南地區成為發展的受益者，而蘇中、蘇北地區為獲得經濟增長動力，加大了對高碳化石能源的依賴，降低了經濟效率，不利于其后期可持續發展。因此，在后續發展中，蘇中、蘇北地區需要以提高經濟發展質量和效益為中心，而非盲目追求經濟增量，蘇南地區則需增強對蘇中、蘇北地區低碳技術的輻射。

(三)從技術和制度層面實現雙重突破

碳鎖定本質上是一個“技術—制度綜合體”，在技術層面需要重點關注制造業的碳減排，減輕江蘇制造業的能源依賴，增強低碳技術的研發，積極開發使用新能源；在制度層面需要制定符合江蘇產業發展的節能減排政策，全面涉及環境、貿易、碳稅、財政、金融等領域，同時，注重居民消費方式的引導，宣傳低碳消費理念，從源頭增強消費結構的低碳化發展。

(四)借鑒國際經驗，實現低碳發展

江蘇可借鑒發達國家碳達峰、碳中和的經驗，如加強地區氣候立法，加快碳制度體系建設，為推進“雙碳”目標提供立法保障；多措并舉削減化石能源使用量，促進能源結構調整，開發清潔能源發電業務；建設統一的碳排放交易市場，有序擴大交易市場行業覆蓋范圍，推動企業低碳轉型；積極實施“走出去”戰略，加強與國際低碳減碳合作，掌握國際氣候談判、市場合作的最新要求，積極與發達國家建立標準互認機制。

五、研究不足與展望

由于受數據可獲取性的限制，當前從城市層面對碳鎖定測度的難度較大。城市維度的能源消耗數據無法直接從相關資料中獲取，因此未能直接收集城市的分行業能源消耗數據。在實際計算時，無法計算各城市生活部門能源消耗量，因此最終測算的城市碳排放量缺乏生活部門能源消耗量，不能完全準確反映該城市碳排放的實際情況。此外，本文僅以江蘇為例，未將研究對象拓展到更大的區域，后續應擴大研究范圍；只關注了江蘇碳鎖定的空間非均衡性及動態演進，存在研究深度不足的問題，后續應進一步考慮江蘇碳鎖定的空間非均衡性及動態演進的具體成因。