碳排放損益偏離的時空演化特征與影響因素分析

楊澤東，孫 慧，原偉鵬，夏學超

（1.新疆大學 新疆創新管理研究中心，新疆 烏魯木齊 830046；2.新疆大學 經濟與管理學院，新疆 烏魯木齊 830046）

一、引言

近年來，隨著全球氣候變暖，碳排放量不斷上升。截至2020 年，全球碳排放量達到322.80 億噸，給人類社會的可持續發展帶來了越來越大的挑戰。經濟社會發展是碳排放最直接的原因，但是碳排放和經濟發展水平不是一一對應的，存在明顯的損益偏離，這已經成為環境經濟學領域研究的熱點問題。地理空間是經濟社會發展的載體，經濟發展水平和碳排放規模在全國范圍內存在顯著的時空差異。既有研究表明，省域隱含碳排放呈現出不斷增加的趨勢，且高值區主要聚集在北部沿海地區，消費水平提高是隱含碳排放增加的主要原因[1]。縣域人均碳排放呈現出先急后緩的增長趨勢和“北高南低”的空間格局，人口密度對縣域人均碳排放有顯著的抑制作用[2]；能源碳排放穩中有進、碳足跡北方大于南方，且整體上與經濟增長脫鉤[3]。由此可見，碳排放存在顯著的時空分異，且與經濟發展水平存在明顯的偏離；能源消費、人口、社會消費等經濟社會因素對其產生著重要影響。

在“雙碳”行動不斷推進的背景下，學術界關于碳排放與經濟發展水平關系的研究成果不斷增多。目前來看，既有研究成果主要包括四個方面：第一，探究了局部地區[8，9]、一定經濟發展階段[10]的碳排放特征；第二，探究了整體碳排放[3，4，11-14]、部門碳排放[15]、能源碳排放[16，17]、建筑業碳排放[18]、工業碳排放[19]與經濟發展的關系；第三，探究了碳排放與新興國家崛起[20，21]、影子經濟[22]、金融發展[23]、對外直接投資[24]、產業轉型[25]、外商直接投資、綠色技術、人均收入、貿易開放度[26]、數字經濟[27]、綠色增長[28]、工業經濟[29]等的關系；第四，探究了城市經濟形態[30]、人口學特征[31]、出口結構調整[32]、自主經濟模式[33]、不可再生能源[34]等經濟社會因素對碳排放與經濟發展關系的影響。

從研究方法來看，既有研究成果主要運用了脫鉤模型、EIO-LCA 模型、耦合協調模型、結構分解、協整模型、神經網絡、多區域投入產出、空間杜賓模型、ARDL 模型、面板回歸模型、向量自回歸、STIRPAT 模型、CGE 模型與非線性自回歸分布滯后技術等方法。

總體來看，現有研究對碳排放與經濟發展的關系開展了系統的研究。首先，既有研究成果主要集中于全球、國家、區域、部門與行業層面，從全國視角來探究市域碳排放與經濟發展關系的研究較少；其次，現有研究未系統分析碳排放與經濟發展水平的空間偏離；再次，既有研究主要探究了碳排放與經濟社會因素的線性關系，中國幅員遼闊，經濟社會因素存在顯著的階段性、區域差異性與復雜性，延續已有研究方法會忽略發展階段和區域的差異，不利于國家和各級政府因地制宜地制定碳減排與經濟發展政策、措施[2]。

當前，中國的經濟低碳轉型和生態環境建設不斷深入推進。《2030 年前碳達峰行動方案》指出，要把碳達峰、碳中和納入經濟社會發展全局。同時，“十四五”規劃指出，要推動經濟社會的高質量發展。地理空間是經濟社會發展與生態環境的載體，經濟社會發展與生態環境的變化必然會產生空間上的偏離。那么，中國碳排放與經濟發展水平是否存在偏離（以下簡稱“碳排放損益偏離”）？各地區的碳排放損益偏離程度如何？碳排放損益偏離呈現出什么樣的時空演化特征？碳排放損益偏離的關鍵地區在哪里？碳排放損益偏離的影響因素有哪些？這些都是迫切需要探究的問題。

因此，本研究以2010—2020 年為研究期間，運用ArcGIS 10.8 直觀化表達工具、自然斷裂點分級法、空間自相關分析市域碳排放的空間格局，采用重心模型和空間錯位指數探究碳排放與經濟發展水平的空間偏離，采用ArcGIS10.8 直觀化表達、標準差橢圓工具探究碳排放損益偏離的時空格局，從而為“雙碳”行動的制定、實施和經濟社會的協同高質量發展提供理論參考。

本研究可能的創新之處有：第一，基于空間錯位理論，采用空間錯位指數，對碳排放損益偏離進行定量測度；第二，基于GTWR 模型探究了碳排放損益偏離的影響因素及其時空異質性；第三，從碳生產率的視角對碳排放損益偏離進行了分析。

二、研究方法和數據來源

1. 空間錯位指數

空間錯位在20 世紀60 年代由Kain J(1968)提出，指某一要素與另一要素在空間上呈現出的非對稱狀態。如上文所述，碳排放應與經濟發展水平相適應，達到二者間的協調。引入空間錯位指數，將有利于探究碳排放規模與經濟發展水平的空間均衡發展狀態。因此，研究運用空間錯位指數模型構建碳排放損益偏離指數如下：

其中，SMIi為地級市i的碳排放損益偏離指數，Ri為地級市i在m年期間的貢獻度；CDi、PGi分別表示地級市i的碳排放規模與經濟發展水平；CD、PG則分別為該屬性值的所有研究單元總和。當SMIi＞0 時，i地級市為正向碳排放損益偏離區域，碳生產率水平較高；當SMIi≦0 時，i地級市為負向碳排放損益偏離區域，碳生產率較低。此外，當SMI的絕對值越小，碳排放損益偏離程度越低，反之則越高。

2. 標準差橢圓

標準差橢圓方法通過可視化的方式，基于全局空間統計方法描述研究對象的空間分布和多維特征。因此，文章引入標準差橢圓方法探究碳排放損益偏離的主要分布區域與變化趨勢。其計算公式如下所示：

重心：

方位角：

X、Y 軸標準差：

其中，坐標偏差：

橢圓面積：

空間密集度計算公式如下：

式中：n表示地級市個數；(xi，yi)表示每個地級市的經緯度地理坐標；ωi表示每個地級市對應的空間錯位指數；表示加權平均重心坐標；θ 為橢圓的方位角；σx和σy分別表示橢圓x 軸和y 軸的標準差；x~i和yi分別為各地級市到平均重心的坐標偏差；I為橢圓的空間密度集；W為研究區域內的空間錯位指數之和；S為標準差橢圓的面積。

3. 時空地理加權回歸模型(GTWR)

與傳統的地理加權回歸模型(GWR)只考慮空間維度不同，GTWR 模型加入了時間維度，從而為同時處理“時—空”的非平穩性提供分析基礎。因此，文章采用時空地理加權回歸模型(GTWR)分析不同時空維度的影響因子。計算公式如下所示：

上式中，Yi為觀測值，ui和vi分別是第i 個觀測點的緯度和經度，ti為第i個觀測點所處的時序，(ui，vi，ti)為第i個觀測點的時空坐標；β0(ui，vi，ti)為回歸常數；βk(ui，vi，ti)為第i個觀測點第k個自變量的回歸系數；Xik為第k個自變量在第i點的值；εi為殘差。

與GWR 模型類似，時空地理加權回歸模型的核心要素是時空權重矩陣與帶寬的選擇。所謂時空權重矩陣，就是對于每個時空位置的觀測點i以及自變量k提供一個βk(ui，vi，ti)的估計值，即：

為避免因數據離散性造成的“長尾效應”，結合在確定權重時常用的距離閾值法和高斯函數法，文章采用有限高斯函數，即bi-square 空間權函數：

4. 數據來源

文章所采用的碳排放損益偏離程度和影響因素評價指標的數據，主要根據2010—2021 年的《中國城市統計年鑒》、各地級市國民經濟和社會發展統計公報、各省份的統計年鑒及統計公報、中經網數據庫、公眾環境研究中心、Wind 數據庫的數據整理計算得到，數據來源客觀、準確。其中，碳排放規模用碳排放總量來表征，經濟發展水平用地區生產總值來表征；個別缺失數據通過增長率法估算得到。此外，研究基于自然資源部標準地圖服務系統審圖號為GS(2019)1822 的標準底圖展開分析，底圖無修改。

三、中國碳排放的空間格局

1. 市域碳排放的總體空間格局特征

本研究運用ArcGIS10.8 中的自然斷裂點分級法對市域碳排放進行梯度劃分，進而揭示其總體空間格局特征。總體來看，2010—2020 年中國市域碳排放在時間上呈現出規模不斷擴大的特征，在空間上呈現出由北向南遞減、由東南向西北遞增的特征，與經濟發展水平的空間分布不完全一致。具體從2010 年、2015 年和2020 年3 個時間節點來看，碳排放位于第一、二梯度的地級市主要位于南方地區，位于第三、四梯度的地級市主要位于北方地區；從東南到西北地區，呈現出由第一、二梯度向第三、四梯度過渡的特征。其次，位于第三、四梯度的地級市整體呈現出在遼中南、京津冀、長三角和珠三角城市群、內蒙古和山西交界處、東北地區聚集分布的特征；此外，重慶的碳排放一直位于第四梯度。

主要的原因有：首先，在研究期間內，中國的經濟發展長期處于較高水平，發展速度較快。其次，中國的重工業基地主要分布在東北、華北、陜西等北方地區，這些地區聚集分布的重型機械、鋼鐵、石化、裝備制造、化學化工、造船工業、汽車工業、能源工業等高能耗、高排放的產業占比較大，碳排放量大，南方地區主要以輕工業、服務業為主，能耗和排放規模相對較小，故最終中國的碳排放呈現出北方大于南方的分布格局。再次，中國的經濟發展質量整體呈現出由東南到西北遞減的特征，低能耗、低排放產業主要位于東南沿海地區；相反，西北地區聚集分布有大量能源資源導向型的高能耗、高排放產業。所以，中國的碳排放分布呈現出由東南到西北遞增的特征。再次，遼中南、京津冀、長三角和珠三角地區是中國重要的工業基地，高能耗、高排放的制造業占比較大；內蒙古和山西交界的部分地區為中國重要的能源資源富集區，煤炭、鋼鐵等產業占比較大，碳排放規模較大。因此，碳排放量位于第三、四梯度的地級市聚集分布在以上地區。另外，重慶是重要的裝備制造基地，所以其碳排放規模較大，長期位于第四梯度。

2. 市域碳排放的空間關聯格局特征

基于上述內容的分析，文章進一步探究中國市域碳排放的空間關聯特征。由表1 可知，2010 年、2015 年和2020 年中國市域碳排放的全局Moran 值分別為0.1059、0.1261 和0.1356，且均在1%的水平上顯著，即存在顯著的空間關聯特征。結合LISA 聚類分析可知：第一，中國市域碳排放的高—高(H—H)區域主要聚集分布在遼中南、京津冀、呼鄂包榆、山西中部、山東半島和長三角城市群。可能的原因在于，遼中南與山東半島城市群是中國重要的經濟區和工業基地。其中，遼中南城市群是中國最大的綜合性重工業基地和能源原材料基地，聚集分布有大量的裝備制造、汽車、能源等高能耗、高排放產業。山東半島城市群是中國北方地區和華東地區重要的城市密集區，聚集分布有石化、家電制造、汽車制造、紡織服裝制造等產業。呼鄂包榆和山西中部城市群是中國重要的能源、原材料、煤化工、裝備制造基地，碳排放量大。京津冀和長三角城市群都是世界級的城市群，是中國經濟發展的中心地區，兼有高新技術產業、文化創意產業、高端服務業等新興產業和裝備制造、輕工業等傳統產業聚集分布，經濟密度高，碳排放量大。第二，高—低(H—L)聚集區主要分布于重慶、成都、武漢等內陸經濟領先城市，這些城市為所在地區的經濟增長極，經濟發展水平較高、發展速度較快，因而其碳排放規模較大。第三，低—高(L—H)區域與高—高(H—H)區域交叉聚集分布在上述六大城市群。第四，低—低(L—L)聚集區主要分布在長江中游、粵閩浙澳、珠三角、北部灣、滇中、黔中與成渝城市群，并且存在一定的增長態勢。

表1 中國市域碳排放量空間自相關Moran 指數

總體來看，研究期內中國市域碳排放呈現出聚集分布在北方地區六大城市群和零星分布于南方地區各經濟增長極的特征，與中國經濟發展水平“東—中—西”的階梯式演變、北低南高的規律不完全匹配。由此可見，中國的碳排放與經濟發展水平存在明顯的空間偏離。

四、中國碳排放損益偏離的時空演化

1. 市域碳排放與經濟發展水平的重心遷移

由圖1 可知，2010—2020 年中國碳排放的重心呈現出先向西北遷移，再向東部遷移，但整體變化不大的特征；經濟發展水平的重心一直呈現出向西南遷移的特征，向西遷移幅度較大；經濟發展水平的重心始終位于碳排放重心的南方地區。主要原因有：中國的重工業基地、能源原材料基地以及其他高能耗、高排放的第二產業聚集分布在華北、陜西等北方地區。中部地區加速承接東部地區產業轉移的步伐，長江中游地區經濟發展迅速。中國經濟發展水平較高的地區主要位于南方地區；但是，能源、資源導向型的能源原材料、制造業主要位于北方地區，碳排放量較大。

圖1 市域碳排放與經濟發展水平的重心遷移

從空間偏離的距離（如表2） 來看，碳排放與經濟發展水平的重心偏離距離呈倒“U”型的變化特征，先由2010 年的161.88km 上升到2015 年的223.77km，其后又下降到2020 年的187.11km。由此可見，中國市域碳排放和經濟發展水平的空間偏離是客觀存在的。

表2 碳排放重心與經濟發展水平重心的空間重疊性

2. 碳排放損益偏離的時空演化特征

（1） 市域碳排放損益偏離的時空演變

第一，從2010—2020 年的整體偏離格局來看：通過Arc GIS10.8 將2010 年、2015 年和2020 年的中國市域單元碳排放損益偏離指數的平均值基于自然斷裂點分級法劃分為4 個等級。其中，正向偏離的區域(SMI＞0)，即碳生產率較高的地級市有146 個；負向偏離的區域(SMI≦0)，即碳生產率較低的地級市有141 個。總體來看，碳排放損益偏離指數由東到西呈現出不斷遞減的趨勢，即碳生產率由東到西呈現出不斷遞減的趨勢，這與中國經濟發展水平的時空演變規律趨于一致。具體來看，偏離指數較高的正向偏離區主要聚集分布在遼中南、京津冀、山東半島、長三角、海峽西岸、珠三角等東部沿海城市群和成渝、長江中游城市群，表明這些地區有較高的碳生產率水平，未來需要進一步促進碳減排、提高碳生產率，發揮其對周邊地區的輻射效應。偏離指數較低的負向偏離區主要聚集分布在除上述城市群之外的廣大內陸地區，表明這些地區的碳生產率水平較低，未來需要加快承接東部產業轉移的步伐、加強技術創新，提高碳生產率水平，促進“雙碳”目標的盡早實現。

第二，從2010—2020 年的偏離格局演變來看：通過Arc GIS10.8 將2010 年、2015 年和2020 年中國市域單元的碳排放損益偏離指數分別基于自然斷裂點分級法劃分為4 個等級。結果表明：正向偏離區在研究初期呈現出在環渤海、山東半島、長三角、海峽西岸、珠三角等沿海城市群集中分布的態勢；結合上述內容的分析可知，這些區域是經濟發展水平較高、發展速度較快的地區，技術、資金、人力資本等生產要素聚集分布，碳生產率較高，碳排放相對于經濟發展水平較低，可以歸類為正向偏離區域。隨著時間的推移，長江中游、成渝等中西部城市群進入到正向偏離區的行列中。到2015 年、2020 年，正向偏離地區輻射到廣大的南方地區，聚集分布于胡煥庸線的東側，負向偏離區則主要分布于胡煥庸線的西側，與中國經濟發展水平的地理分異格局相一致，這是中國的地理分異、資源稟賦與政策導向等一系列因素綜合作用的結果。

通過ArcGIS10.8 中的標準差橢圓工具探究偏離的主要分布區域可以發現，2010 年、2015 年和2020 年中國市域碳排放與經濟發展水平空間偏離的標準差橢圓主要位于東部、中部地區，且整體上呈現出不斷向南遷移、向西擴張的趨勢；標準差橢圓的重心整體呈現出向西南遷移的特征。由此可見，中國市域碳排放與經濟發展水平正向偏離的區域主要位于東部、中部地區，且整體上不斷向南遷移、向西擴張；主要偏離地區的重心呈現出整體向西南遷移的特征。綜上可知，這與中國經濟發展水平由東向西遞減、向南遷移與向西擴張的趨勢相一致。

（2） 市域碳排放損益偏離貢獻度的時空演變

總體來看，2010—2020 年中國市域單元對整體碳排放損益偏離的貢獻度呈現出不斷由東部沿海地區向中西部遞減的特征。具體來看，2010—2020 年對整體空間偏離貢獻度較大的地級市呈現出向中、西部地區轉移的趨勢；2010 年，呼包鄂榆、山西中部、滇中等城市群成為貢獻度較大的區域；到2015、2020 年，關中、成渝城市群和東北部分地區成為貢獻度較大的區域；同時，遼中南、山東半島、海峽西岸等城市群逐步退出貢獻度較大區域的行列。綜上可知，這與中國經濟發展水平不斷向西擴張、中西部地區不斷加快承接東部地區產業轉移的步伐相一致。

五、中國碳排放損益偏離的影響因素分析

1. 影響因素選擇

隨著中國社會主義市場經濟體制的不斷完善與發展，各地區的市場化水平不斷提高，對生態環境建設、碳生產率水平的提高產生著重要影響，主要體現在排污權交易機制、全國統一碳排放權交易市場的建立等方面。消費是拉動經濟增長的重要動力，其規模、結構的變化對碳排放規模產生著重要影響。《關于構建綠色金融體系的指導意見》指出，中國正處于經濟結構調整和發展方式轉變的關鍵時期，對支持綠色產業和經濟、社會可持續發展的綠色金融需求不斷擴大。改革開放以來，中國的經濟社會發展實現了由封閉到開放的轉變[6]。隨著中國對外開放程度的不斷提高，資金、技術等生產要素的引入對碳排放、碳生產率產生著越來越大的影響。科技創新是經濟社會低碳化轉型的重要引擎[7]。尤其，綠色技術創新對促進碳減排、能源綠色低碳轉型和經濟社會的高質量發展產生著重要影響。因此，文章將市場化水平、消費水平、金融發展水平、對外開放程度與綠色技術創新納入碳排放損益偏離的影響因素分析中，探究其對提高碳生產率水平、促進碳減排和生態環境建設的影響。

2. 影響因素分析

文章采用時空地理加權回歸模型，將碳排放損益偏離作為因變量，將樊綱市場化指數、社會消費品零售總額、年末金融機構貸款余額、進出口貨物總額、綠色專利申請數作為解釋變量，表征市場化水平、消費水平、金融發展水平、對外開放程度和綠色技術創新，進而探究其對碳排放損益偏離的影響，并進行取對數處理。

表3 是時空地理加權回歸結果的相關參數，其中AICc 值為42885.40，表明模型合理。因此，本研究進一步探究各因素對碳排放損益偏離影響系數的時空演化特征，并揭示其主要形成原因。

表3 時空地理加權回歸的相關參數

（1） 市場化水平對碳排放損益偏離的影響

在時間上，市場化水平對碳排放損益偏離的影響系數呈現出先增加后降低的倒“U”型特征。在空間上，整體呈現出由西向東遞減的趨勢。具體來看，影響系數為正的地級市主要位于東北、西南和西北地區，如哈長、蘭西、寧夏沿黃和滇中城市群，表明這些地區的市場化水平擴大了碳排放損益偏離程度、提高了碳生產率水平，主要是由于這些地區在研究初期的市場化水平相對較低，市場化建設有利于促進其要素流動、資源合理配置，進而提高碳生產率和經濟發展水平。隨著距海距離的減小，市場化水平對碳排放損益偏離的影響系數不斷降低，即對提高碳生產率的促進作用不斷減弱，主要是由于沿海地區的市場化水平本身相對較高，其對提高碳生產率的促進作用難以進一步發揮。

（2） 消費水平對碳排放損益偏離的影響

在時間上，消費水平對碳排放損益偏離的影響系數整體上呈現出不斷降低的特征。在空間上，整體呈現出由東南向西北遞減的特征。具體來看，影響系數為正、且位于第四梯度的地級市主要分布在海峽西岸、珠三角、長三角和京津冀等城市群，表明這些地區的消費水平擴大了碳排放損益偏離，提高了碳生產率。隨著距海距離的增大，消費水平對碳排放損益偏離的影響系數不斷減小，影響系數為正，且位于第三梯度的地級市主要分布于滇中、黔中、長江中游與長三角等城市群，表明這些地區消費水平對碳排放損益偏離的正向影響較小，即對提高碳生產率的促進作用較小，主要是由于其消費水平相對于影響系數為正，且位于第四梯度的地級市較低。隨著距海距離的進一步增大，消費水平對碳排放損益偏離的影響系數持續降低，且逐步變為負數，表明這些地區的消費水平難以發揮對碳排放損益偏離、碳生產率的正向促進作用，反而會降低碳生產率水平、加劇碳排放。

（3） 金融發展水平對碳排放損益偏離的影響

在時間上，金融發展水平對碳排放損益偏離的影響系數呈現出不斷下降的趨勢。在空間上，其影響系數為正，且位于第四梯度的區域主要分布于華北、華東和華南地區。具體來看，呈現出向京津冀、長三角和珠三角城市群集聚，以及以此為中心向四周輻射和衰減的特征，表明這些地區的金融發展水平對碳排放損益偏離有正向影響，有利于促進碳生產率提高。主要原因在于，這些地區的金融發展較早，有完善的金融基礎設施、較高的資本可獲得性和市場流動性，資金流通和配置效率較高。

（4） 對外開放程度對碳排放損益偏離的影響

在時間上，對外開放程度對碳排放損益偏離的影響系數呈現出先下降后上升的正“U”型變化趨勢，說明對外開放程度前期不利于提高碳生產率，但達到一定程度后對碳排放損益偏離的正向影響效應逐步發揮，即有利于提高碳生產率。在空間上，其影響系數呈現出由東向西遞增的特征。具體來看，其影響系數為正，且位于第四梯度的地級市主要分布于寧夏沿黃、蘭西、成渝、黔中、北部灣等西部城市群，中部、東部城市群的影響系數相較于西部較低。主要原因在于，西部城市群的對外開放程度相較于中部、東部地區明顯偏低，對外開放程度的提高將有利于提高其技術水平、擴寬其資金來源渠道，促進資源的整合和有效利用，提高碳生產率和經濟發展水平；相反，東部、中部地區對外開放程度一直處于較高水平，對提高碳生產率的作用難以進一步發揮。

（5） 綠色技術創新對碳排放損益偏離的影響

在時間上，綠色技術創新對碳排放損益偏離的影響呈現出先降低后提升的正“U”型特征，說明前期綠色技術創新不利于提高碳生產率，這與成本遵循假說相一致；后期，綠色技術創新有利于提高碳生產率，這與波特假說相一致。在空間上，其影響系數為正的地級市主要分布于長三角、長江中游、海峽西岸等東部城市群與蘭西、寧夏沿黃、呼鄂包榆等西部城市群，以及遼中南、哈長等東部城市群。主要原因在于，東部地區經濟發展水平較高、研發資金豐裕、人力資本水平較高，有利于促進綠色技術創新，進而綠色技術創新對碳生產率的正向促進作用得以發揮。此外，西部、東北地區的高耗能、高排放產業占比較大，長三角等東部地區經濟密集，碳排放量大，進而綠色技術創新對碳減排有較大的促進作用，有利于提高碳生產率。

六、結論與對策建議

1. 結論

中國市域碳排放在時間上呈現出規模不斷擴大的特征，在空間上呈現出由北向南遞減、由東南向西北遞增的特征。具體來看，碳排放位于第一、二梯度的地級市主要位于南方地區，位于第三、四梯度的地級市主要位于北方地區；從東南到西北地區，呈現出由第一、二梯度向第三、四梯度變化的特征。其次，位于第三、四梯度的地級市整體呈現出在遼中南、京津冀、長三角與珠三角城市群、內蒙古和山西交界處、東北地區聚集分布的特征；此外，重慶的碳排放一直位于第四梯度。

中國市域碳排放存在顯著的空間關聯特征。高—高(H—H)區域主要聚集分布在遼中南、京津冀、呼鄂包榆、山西中部、山東半島與長三角城市群；高—低(H—L)區域主要聚集分布在重慶、成都、武漢等內陸經濟領先城市；低—高(L—H)區域與高—高(H—H)區域交叉聚集分布于上述六大城市群；低—低(L—L)區域主要分布于長江中游、粵閩浙澳、珠三角、北部灣、滇中、黔中與成渝城市群，并且存在一定的增長態勢。最終，形成了中國市域碳排放聚集分布于北方地區六大城市群和零星分布于南方地區各經濟增長極的特征。

中國碳排放的重心呈現出先向西北遷移，再向東部遷移，但整體變化不大的特征；經濟發展水平的重心呈現出向西南遷移的特征，向西遷移幅度較大；經濟發展水平的重心始終位于碳排放重心的南方地區。從空間錯位的距離來看，碳排放與經濟發展水平的重心錯位距離隨時間的推移呈現出倒“U”型的變化特征。

中國碳排放與經濟發展水平的偏離指數呈現出明顯的區域分異格局，由東到西不斷遞減；偏離指數較高的正向區域主要聚集分布在遼中南、京津冀、山東半島、長三角、海峽西岸、珠三角等東部沿海城市群和成渝、長江中游城市群，其他地區主要為偏離指數較低的負向區域。中國市域碳排放與經濟發展水平正向偏離的區域主要位于東部、中部地區，且整體上不斷向南遷移、向西擴張；偏離的重心呈現出一直向西南遷移的特征。中國市域單元對碳排放損益偏離的貢獻度呈現出由東部沿海地區到中西部地區不斷遞減的特征。

在時間上，市場化水平對碳排放損益偏離的影響系數呈現出先提升后降低的倒“U”型特征；消費水平的影響系數整體上呈現出不斷降低的特征；金融發展水平的影響系數呈現出不斷下降的特征；對外開放程度、綠色技術創新的影響系數呈現出先下降后上升的正“U”型變化特征。在空間上，市場化水平對碳排放損益偏離的影響系數整體呈現出由西向東遞減的特征；消費水平的影響系數整體呈現出由東南向西北遞減的特征；金融發展水平的影響系數為正，且位于第四梯度的區域主要分布于華北、華東和華南地區；對外開放程度的影響系數呈現出由東向西遞減的特征；綠色技術創新影響系數為正的地級市主要分布于長三角、長江中游、海峽西岸等東部城市群與蘭西、寧夏沿黃、呼鄂包榆等西部城市群以及遼中南、哈長等東北城市群。

2. 對策建議

碳排放問題是生態文明建設、全面可持續發展的核心問題。碳排放既不是越高越好，也不是越低越好，而是應該有利于碳減排與經濟社會發展的協調、共贏；保持生態文明建設與經濟社會發展的協同演進，是中國未來實現碳達峰與碳中和目標的關鍵所在。因此，本研究主要的政策啟示有：

東部、中部等經濟相對發達地區的經濟發展水平領先于碳排放。對此，其未來應該在遵循經濟社會發展與生態環境保護規律的基礎上，促進經濟發展水平的持續提高；同時，在經濟發展水平不斷提高、產業轉型升級步伐不斷加快的背景下，通過環境規制、技術創新、環境治理投資等手段加強生態環境建設，最終促進碳減排與經濟社會的協同發展，盡早完成“雙碳”目標。

西部等相對欠發達地區客觀上存在經濟發展水平滯后于碳排放的現實窘境，碳生產率較低。對此，其未來應逐步轉變經濟發展依賴資源開發的傳統模式、加快產業結構升級，為經濟社會與生態環境的協調高質量發展創造新的源泉。同時，通過環境治理投資、技術創新、植樹造林等手段實現碳減排、碳中和。

市場化水平、消費水平、金融發展水平、對外開放程度、綠色技術創新等重要因素對碳排放損益偏離的影響存在顯著的時空差異。對此，東、中、西部地區分別結合其經濟發展水平、產業結構等現狀，因地制宜，差異化施策。具體來看，東部地區應該深入挖掘上述因素對提高碳生產率的促進作用，全面深化體制機制改革，促進碳減排和經濟發展。中、西部地區應深入參與全國統一大市場建設，提高消費水平和金融發展水平，融入國內國際雙循環，加強綠色技術創新，從而促進碳減排與經濟發展。