西部地區能源消費碳排放時空格局演變及影響因素分析

冉光圭 楊 宣

（貴州大學 管理學院，貴州·貴陽 550025）

西部地區在我國戰略全局中具有十分重要的地位，加快西部地區生態文明建設，是西部地區高質量發展的內在要求，更是維護國家生態安全的戰略需要[1]。本文研究西部地區能源消費碳排放的時空格局演變及其影響因素，涵蓋重慶市、四川省、陜西省、云南省、貴州省、廣西壯族自治區、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區、新疆維吾爾自治區（含新疆生產建設兵團）、內蒙古自治區等11個省（自治區、直轄市，下同），研究對象包括這11個省（區、市） 的127個地市、1019個縣及市轄區，總面積達563.94萬平方公里，約占全國國土總面積的58.74%；2020年GDP合計21.14萬億元，占全國國內生產總值的20.8%；人口規模3.79億人，占全國總人口的26.86%。其中，低碳試點省級行政區3個，低碳試點地級市18個，低碳試點縣及市轄區城市5個。2019年，西部11個省（區、市） 能源消費總量140546萬噸標準煤，約占全國31.4%。本文采用數據融合方法構建夜間燈光數據DMSP2000—2020年，模擬中國西部地區（西藏除外） 省市縣三級2000—2019 年多尺度碳排放模型，結合分數階灰色預測模型估算2025年多尺度碳排放數據，最后采用空間聚集性分析和LMDI因素分解方法進行聚類分類和影響因素探究，深刻揭示西部地區11個省（區、市） 能源消費碳排放的時空演變格局、動態演變規律及其影響動因，為西部地區各省（區、市） 制定科學有效的能源政策、碳減排方案，助推西部地區高質量發展提供基于大樣本的數據支撐和經驗支持。

一、西部地區省域能源消費碳排放時空格局演變及預測

（一） 省級尺度碳排放時空格局演變模擬及預測

省級尺度能源消費碳排放數據借鑒呂倩和劉海濱的方法得到。2000年，碳排放量最高的是四川省，達到了13484.37萬噸，貴州和新疆的碳排放情況較為相似，位居第二，最低的是青海省，碳排放量僅為1489.36萬噸。2010年和2019年，碳排放量最高的則變為了內蒙古，分別達到62982.19萬噸和112807.70萬噸，最低的依然是青海，分別為4278.11萬噸和7179.69萬噸。借鑒Wu et al.的預測方法，得到2025年分省碳排放數據可窺見出，新疆的碳排放量從2019年的67923.94萬噸預計陡增至2025年的149072.1309萬噸，增速位居第一。其次則為內蒙古，依舊處于高碳排，預計2025年碳排放133006.55萬噸，位居第二。青海的碳排放量則與2019年前比增長幅度不大，仍處于較低水平，預計2025年碳排放量10906.47萬噸。

內蒙古自治區由于資源稟賦優越，礦產資源富集，一直以來位居西部地區高碳排首位。目前世界上已查明的140多種礦產中，在內蒙古已發現礦產種類128種，其中儲量居全國前10位的有56種，22 種儲量列全國前3位，7種居全國首位。這導致內蒙古形成能源消費拉動型經濟發展模式，碳排放量居高不下，需要加以重點防治。西南地區的人口大省四川由于地理位置優越，資源豐富，工業化和城鎮化水平高，一直以來位居高碳排省份，也是需要密切關注的。隨著“一帶一路”建設的加快推進，廣西、新疆背靠東盟自由貿易區和中亞走廊的良好區位優勢，能源消費需求旺盛，碳排放量逐年攀升。采用分數階灰色模型估計2025 年兩區碳排放量將達到新高度，分別為42293.6736萬噸和149072.1309萬噸。

（二） 地市級尺度碳排放時空格局演變模擬及預測

目前，西部地區各省份市縣兩級的能源消費統計數據極度匱乏，難以準確建立市縣兩級的碳排放數據。借鑒杜海波等的做法，本文用擬合后得到的DMSP/OLS2000—2020 年夜間燈光數據模擬市縣兩級的能源消費碳排放情況。考慮到降尺度到柵格單元的精度問題，故采取不含截距的線性回歸。

2000 年高排放區域主要集中在省會城市，四川成都市的碳排放量最高，內蒙古各地市的碳排放普遍較高。西部地區省會城市都有著很強的周邊輻射能力，尤其是呼和浩特市和西安市的輻射范圍較廣，呼和浩特市周邊聚集著如鄂爾多斯市、包頭市等這樣的高碳排城市，同時省內還形成了以赤峰市、呼倫貝爾市為代表的高碳排城市。西安市周邊則聚集了如渭南市、咸陽市這樣的高碳排地級市。昆明市除了帶動周邊的玉溪市、曲靖市、紅河哈尼族彝族自治州形成高碳排區域外，還輻射到了貴州省的六盤水市，形成包圍昆明市的高碳排區域。貴陽市、南寧市、蘭州市、西寧市的輻射范圍有限，省內各城市間發展較為均衡，碳排情況較為均勻。2010年后情況有所變化，內蒙古鄂爾多斯市位居榜首，整體碳排放與重慶市相近，并進一步向南輻射至陜西的榆林市、延安市形成新的高碳排城市群，而渭南市的碳排放有所改觀。烏魯木齊市周邊的高碳排區域則繼續呈擴張之勢，吸納了周邊的伊犁、塔城等地區。到2019 年，內蒙古的碳排放情況進一步惡化，開始呈南北擴張之勢，與周邊的烏蘭察布市、通遼市、興安盟等城市形成大面積高碳排區域，還波及到了甘肅的慶陽市、寧夏的吳忠市等城市。新疆的高碳排情況也不容樂觀，其轄區內的阿克蘇地區碳排放情況開始步入第一梯隊，并有向北擴張之勢。四川、云南、廣西、貴州等也開始形成大面積高碳排區域。綜上來看，地市級尺度基本與省級尺度結論一致。

通過分數階灰色預測2025年后的地市級碳排放發現，西部地區北方城市中，內蒙古的高碳排情況出現均勻分布，部分城市開始掉出高碳排聚集區。而新疆的和田地區、喀什地區和青海的海西州則增速明顯，出現高碳排傾向。西部地區南方城市中，昆明市與貴陽市的城市虹吸效應較為明顯，周邊聚集了大量的高碳排地級市，貴州省內貴陽市與遵義市形成雙城高碳排城市，云南省昆明市吸納了周邊的曲靖市，還將貴州省的黔西南州吸納進來形成高碳排城市群，四川省內的甘孜州增速較為迅速，預計2025年會達到高峰。

（三） 縣級尺度碳排放時空格局演變模擬及預測

2000 年，區縣級的高碳排區域主要集中在內蒙古、新疆、陜西一帶，碳排放量位居前10名的區縣依次為鄯善縣、庫車市、輪臺縣、科爾沁區、牙克石市、賽罕區、九原區、青銅峽市、準格爾旗、神木市。四川成都市的雙流區，重慶市渝北區，云南昆明市的紅塔區、西山區、官渡區，貴州六盤水市的盤州市等也形成了高碳排區域。2010 年后，內蒙古、寧夏和陜西出現大量新增高碳排城市，碳排放量位居前10名的區縣依次為鄂爾多斯市的準格爾旗、榆林市的定邊縣、鄂爾多斯市的伊金霍洛旗、銀川市的靈武市、延安市的志丹縣、阿克蘇地區的庫車市、鄂爾多斯市的東勝區、通遼市的科爾沁區、延安市的吳起縣、呼和浩特市的土默特左旗。2019年后，內蒙古、寧夏高碳排區域進一步擴大，形成了連接陜西榆林、內蒙古鄂爾多斯、寧夏銀川市為三角的高碳排區域，碳排放量位居前10名的區縣依次為阿克蘇地區的沙雅縣、吳忠市的鹽池縣、鄂爾多斯市的烏審旗和準格爾旗、榆林市的定邊縣、銀川市的靈武市、慶陽市的華池縣、環縣和合水縣、鄂爾多斯市的伊金霍洛旗。

分數階灰色模型模擬2025年碳排放情況發現，新疆阿克蘇地區、青海玉樹州、四川甘孜州可能會出現高碳排，云南轄區的高碳排區域呈現收縮趨勢，預計碳排放量位居前10名的區縣依次為阿克蘇地區的沙雅縣、玉樹州的曲麻萊縣、吳忠市的鹽池縣、鄂爾多斯市的烏審旗、慶陽市的華池縣、合水縣、環縣、銀川市的靈武市、榆林市的榆陽區、鄂爾多斯市的準格爾旗。

二、空間聚集性分析

本文用全局莫蘭指數（Moran's I） 觀測西部地區市縣兩級尺度的空間聚集效應，通過ARCGIS空間分析工具匯總如表1所示。西部地區地市級和區縣級從2000—2019 年的全局莫蘭指數都為正，且正態統計量Z值都在5%水平下顯著（p<0.05），說明西部地區市縣兩級碳排放整體水平呈顯著正相關，內部存在高（低） 聚類。進一步發現，地市級層面從2000年到2005年，全局莫蘭指數從0.5859上升至0.5895，說明這段時間內各地級市間高度正相關，內部協調度高，碳排放相似的城市出現規模聚集。2010—2019 年，全局莫蘭指數開始逐年降低，說明各地級市間出現分化的現象，彼此間有所不同，局部區域聚集了大量的高碳排區域。而區縣級層面全局莫蘭指數在2000—2010年一直處于增長的趨勢，直到2010年起開始降低。時間尺度上區縣級與地市級雖存在一定的滯后，但大體上數據走勢基本一致。

表1西部11個省（自治區、直轄市） 地市及區縣兩級全局莫蘭指數表

運用局部莫蘭指數可以更方便地觀察彼此間的聚集情況，參照武紅的做法，將聚集類型劃分為四類減排區，并通過ARCGIS空間分析工具匯總可得地市級聚集數據見（表2）。總體來看，高-高聚集主要分布在內蒙古、新疆、陜西、寧夏等省區，高-低聚集則主要分布在四川成都市、甘肅蘭州市、貴州遵義市和新疆阿克蘇地區，低-低聚集則來自甘肅甘南州、青海海南州和果洛州、四川雅安市自貢市和內江市等，低-高聚集則主要分布在陜西銅川市和新疆阿拉爾市。

表2 西部11個省地市級LISA聚集分析

地市和區縣兩級全局莫蘭指數在時間尺度上具有一定的不同，有必要針對區縣級進行較為詳盡的局部莫蘭指數聚類分析。區縣尺度聚類分析發現高-高聚類主要分布在兩處，一處以內蒙古、陜西、寧夏為主，另一處以新疆為主，這一結論與地市尺度的結論所有不同。從表2可知，自2010年后，新疆地市級層面就退出高-高聚集，但區縣級聚類分析卻表明，新疆沙雅縣、庫車市、輪臺縣等仍處于高-高聚集，陜西則主要集中在藍田縣、臨渭區、大荔縣等處，而內蒙古、寧夏的高-高聚集基本與地市級層面一致。高-低聚集分布在新疆、四川、貴州、廣西、云南、重慶一帶，新疆高-低聚集主要集中在且末縣和葉城縣，四川高-低聚集主要集中在簡陽市、西昌市，貴州高-低聚集主要集中在花溪區、凱里市、紅花崗區等，云南高-低聚集主要集中在大理市和保山市隆陽區等，廣西高-低聚集主要集中在興賓區。低-高聚集則分布在新疆、內蒙古、陜西一帶，內蒙古低-高聚集主要集中在鄂爾多斯市、包頭市、烏蘭察布市等，如察哈爾右翼中旗、鄂托克前旗、達茂旗等，陜西低-高聚集主要集中在榆林市、延安市等地，如子洲縣、甘泉縣、清澗縣等，新疆低-高聚集主要集中在和靜縣和木壘哈薩克自治縣等。低-低聚集主要分布在甘肅、青海、四川、貴州、廣西、云南等省（區），除地市級層面反映的分布區域外，四川低-低聚集主要集中在甘孜州、涼山州、雅安市和樂山市，如白玉縣、雅江縣、鹽源縣等；云南低-低聚集主要集中在昭通市、迪慶藏族自治州和怒江傈僳族自治州，如昭陽區、鎮雄縣、貢山縣等；貴州低-低聚集主要集中在銅仁市和黔東南州，如天柱縣、石阡縣和松桃自治縣等；廣西低-低聚集主要集中在桂林市、柳州市和賀州市等地，如昭平縣、資源縣、融安縣等。從地市和區縣兩級的聚類分析可知，地市級和區縣級彼此間存在一定差異，區縣級的異質性更為顯著，所以有必要在政策制定中考慮地市和區縣不同層級，以達到較好的減排效果。

三、西部地區能源消費碳排放影響因素分析

表3報告了2000—2019 年西部地區11個省（區、市） 能源消費碳排放的LMDI分解結果。從表3 可知，經濟發展和能源結構的變化對碳排放量的增長有正向影響，能源強度的變化對碳排放量的增長表現為負向影響，人口規模的影響具有異質性。經濟發展變動對西部11個省2000—2019年能源消費碳排放的影響最大，累積貢獻率達125.46 %；能源強度的影響程度位居第二，累積貢獻率為-33.21%；人口規模的影響程度居第三，累積貢獻率為4.01%；能源結構對碳排放量的影響最小，累積貢獻率僅為3.74%。

表3 2000-2019年西部地區11個省（自治區、直轄市） 能源消費碳排放的LMDI分解結果表

（一） 經濟發展是西部11個省（區、市） 能源消費碳排放增長的最主要誘因

由表3可知，經濟發展對碳排放的累積貢獻率最高，高達125.46%，且累積貢獻值最大，為4596199.2萬噸，表明經濟發展是造成西部地區能源消費碳排放量快速增加的主要因素。從省際看，西部11個省（區、市） 經濟發展對能源消費碳排放的貢獻率從大到小依次是重慶（224.9%）、貴州（198.82%）、甘肅（174.96%）、四川（152.89%）、陜 西（117.16%）、 青 海（112.89%）、 廣 西（111.63%）、云南（111.55%）、新疆（105.42%）、內蒙古（104.64%）、寧夏（86.03%）。除寧夏低于90%外，其余各省經濟發展對能源消費碳排放的累積貢獻率都大于100%，尤以重慶和貴州較高。貴州經濟增速連續十年居于全國前列，2020年地區生產總值17826.56億元，按可比價格計算，比上年增長4.5%，增速高于全國2.2個百分點；重慶2020年地區生產總值25002.79億元，比上年增長3.9%。

（二） 能源強度降低是抑制能源消費碳排放的關鍵因素

能源強度的累積貢獻率為-33.21%，絕對值在所有影響因素中排名第二，僅次于經濟發展因素，說明西部11個省（區、市） 能源強度下降有利于顯著降低能源消費碳排放量。其中，重慶市的能源強度對碳排放的抑制作用最強，自2010年被納入低碳試點城市以來，重慶市大力發展綠色產業，創建綠色園區2個、綠色工廠42家、綠色礦山101家，2019 年成立全市首家綠色銀行，發行綠色債券44.6億元，把“綠色+”融入經濟社會發展各方面，支持循環經濟、綠色產業和節能環保產業，全面推進節能降耗，技術進步和產業升級使得重慶市在西部地區碳減排貢獻率中居于首位。寧夏的能源強度整體上對碳排放具有促進作用，2013—2019 年，寧夏能源強度累積貢獻率為負值，即對碳排放具有抑制作用。但在2013年以前寧夏能源強度累積貢獻率為正值，即對碳排放具有一定的促進作用，究其原因，主要源于寧夏能源結構單一，其中2020年電力結構中火力發電占比依然高達83.8%，脆弱的生態環境加上單一的能源結構使得寧夏面臨轉型之難，能源強度居高不下。

（三） 人口規模增長對能源消費碳排放有著微弱的正向影響

人口規模的累積貢獻率為4.01%，僅高于能源結構效應，說明人口規模變動對碳排放起著微弱的正向拉動作用。從省際差異看，四川和重慶的人口規模具有微弱的負向影響，即對碳排放起到一定的抑制作用，而其余各省的人口規模具有稍弱的正向影響，對碳排放起到一定的促進作用。從人口增長來看，2000—2019年四川和重慶的人口都曾在某一時間段內出現人口持續下降后又逐步上升，而其他各省區都處于持續增長中，人口增長率的變化對碳排放具有異質性。

（四） 能源結構變動對能源消費碳排放的影響較小

能源結構的累積貢獻率最小，僅為3.74%，說明能源結構是能源消費碳排放增長最微弱的影響因素。從省際差異分析，新疆能源結構對碳排放的累積貢獻率較高，占比達到7.67%，除此以外，各省間相差不大。新疆煤炭資源豐富，高儲量的煤炭資源吸引了山東魯能、神華、國投集團等企業陸續在新疆從事煤炭勘探開發和煤電，給新疆經濟注入了活力，也帶來了能源結構上的不合理。貴州能源結構對碳排放的累積貢獻率居西部地區最低，占比僅為1.15%，近年來，貴州守住發展和生態兩條“底線”，用好“新”與“舊”“守”與“變”的辯證法，加快新舊動能的接續轉換，有力助推高質量發展，貴州生態利用型、循環高效型、低碳清潔型和環境治理型等綠色經濟占地區生產總值的比重達到50%，取得了良好的生態效益和經濟效益。

四、結論與政策建議

（一） 結論

1. 西部地區能源消費碳排放的時空格局演變特征：省級層面，內蒙古的碳排放量常年位居西部地區首位，青海的碳排放量整體較低；地市層面，內蒙古的鄂爾多斯市和包頭市、新疆的阿克蘇地區等地碳排放較高；區縣層面，新疆輪臺縣、鄯善縣，陜西志丹縣、吳起縣等都具有一定的高碳排。預計2025年廣西和新疆的碳排放量增長較快，新疆的和田地區和喀什地區、青海的海西州增速明顯，新疆沙雅縣、青海曲麻萊縣、寧夏鹽池縣和靈武市、內蒙古烏審旗和準格爾旗、甘肅華池縣、甘肅合水縣和環縣、陜西榆陽區等區縣會產生高碳排，需要重點防范。

2. 西部地區能源消費碳排放的空間聚集效應：11個省（區、市） 地市級和區縣級碳排放整體水平呈顯著正相關關系，內部存在高（低） 聚類。各省會城市基本處于高碳排第一方陣，并各自形成省會（首府） 城市包圍圈，輻射周邊城市。高-高聚集（優先減排區） 主要分布在新疆、內蒙古、陜西一帶的市縣。高-低聚集（重點減排區）分布在新疆、四川、貴州、廣西、云南一帶的市縣。低-高聚集（減排觀察區） 分布在新疆、內蒙古、陜西一帶的市縣。低-低聚集（減排緩沖區）主要分布在四川、貴州、廣西、云南等地市縣。

3. 西部地區能源消費碳排放變動的影響誘因包括經濟發展、能源強度、人口規模和能源結構。經濟發展是能源消費碳排放的主要驅動因素，其中重慶的經濟發展對碳排放增長的累積貢獻率最大，高達224.9%。能源強度下降是抑制碳排放的關鍵因素，其中重慶的能源強度對碳排放的抑制作用最強，為-121.56%。人口規模對能源消費碳排放的影響具有異質性，四川和重慶的人口規模對碳排放具有微弱的負向影響，即對碳排放起到一定的抑制作用，其余各省的人口規模對碳排放具有稍弱的正向影響。能源結構對碳排放的累積貢獻率最低，其中新疆的能源結構貢獻率較高，占比達到7.67%。

（二） 政策建議

1. 重點防范資源型城市的高碳排傾向。內蒙古鄂爾多斯市、包頭市，陜西榆林市，新疆阿克蘇地區等地的礦產資源儲備豐富，自然資源稟賦較好，碳排放較高，要加以重點防范。在制定碳減排方案時，需要考慮轄區內城市間差異，僅僅只針對省會城市減排難以發揮較大功效。建立碳減排省際會商機制，構建省際間碳排放數據、信息共享平臺，對兩省鄰近地域要重點監控，避免因政策差異形成碳排放監管“真空”。制定縣級尺度的減排區域，強化目標主體責任，完善市縣級碳排放數據的統計標準和體系。

2. 培育綠色低碳文化，推行綠色低碳生產生活方式，踐行綠色低碳生活。大力發展綠色低碳循環經濟，降低單位GDP能耗。高碳排城市應重點扶持減排產業，如清潔發電、綠色建筑、新能源汽車等相關產業，嚴控煤炭消費，構建以非化石能源為主的零碳能源系統，實現清潔能源高效替代，同時積極開展碳捕集利用與封存技術研發與利用，實現二氧化碳資源的利用。提升城市廢棄物精細化管理水平，提高能源二次利用效率。加快生態文明立法，培育綠色低碳文化，養成良好的綠色低碳生活方式，實現綠色低碳消費，最終實現綠色低碳發展。