長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)—區(qū)域創(chuàng)新耦合度及時(shí)空演化

田 澤，景曉棟，，肖欽文

（1.河海大學(xué) 低碳經(jīng)濟(jì)研究所，江蘇 常州 213022；2.河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211100）

一、引 言

隨著全球變暖問題的日益嚴(yán)峻，綠色低碳發(fā)展成為人類社會(huì)和全球經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。作為世界上最大的發(fā)展中國(guó)家和碳排放大國(guó)，我國(guó)一直以來(lái)都高度重視節(jié)能減排和生態(tài)環(huán)境保護(hù)問題。黨的十八大更是明確提出要把生態(tài)文明建設(shè)放在突出地位，努力建設(shè)強(qiáng)大中國(guó)，實(shí)現(xiàn)中華民族的永續(xù)發(fā)展。2015年，我國(guó)出臺(tái)了《中國(guó)制造2025》綱領(lǐng)，明確提到在2025年之前我國(guó)二氧化碳排放總量要在2015年的基礎(chǔ)上降低40%，同時(shí)國(guó)家發(fā)改委也積極要求各地政府制定相應(yīng)的政策措施，嚴(yán)格控制“高污染、高能耗、高排放”式行業(yè)的發(fā)展。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為我國(guó)綜合實(shí)力最強(qiáng)、戰(zhàn)略支撐作用最大的發(fā)展區(qū)域，其人口和經(jīng)濟(jì)總量超過了全國(guó)的40%。與此同時(shí)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶也是我國(guó)能源消耗和碳排放量最大的區(qū)域，各省市之間發(fā)展不平衡、環(huán)境污染及化工圍江的問題仍然存在。因此，在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶“共抓大保護(hù)”的背景下，研究各省市間的碳排放和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)對(duì)于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市落實(shí)節(jié)能減排政策、實(shí)現(xiàn)區(qū)域綠色協(xié)調(diào)發(fā)展具有非常重要的作用。本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市為研究對(duì)象，從時(shí)間和空間兩個(gè)角度深入探究其碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新之間的內(nèi)在聯(lián)系，對(duì)于構(gòu)筑長(zhǎng)江綠色長(zhǎng)廊，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶全域低碳綠色可持續(xù)發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著全球氣候變暖、溫室效應(yīng)凸顯，低碳經(jīng)濟(jì)逐漸受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛重視。目前關(guān)于碳排放的研究主要分以下三個(gè)方面：基于不同空間視角下的碳排放研究；碳排放的影響因素和碳排放與經(jīng)濟(jì)因素的耦合分析。①基于空間視角研究方面，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要從國(guó)家［1-4］、地區(qū)［5］、省市［6-7］、經(jīng)濟(jì)帶［8-9］、城市［10］等角度進(jìn)行碳排放的研究。李珊珊［11］采用 DEA-Malmquist指數(shù)法對(duì)2000-2015年我國(guó)28個(gè)省市的碳排放效率進(jìn)行了分解，得出碳排放效率的提升受到技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的共同作用。郭四代［12］通過SBM-Undesirable模型對(duì)我國(guó)西部地區(qū)各省份的碳排放總量和碳排放效率進(jìn)行了研究，結(jié)果表明，西部地區(qū)各省份的農(nóng)業(yè)碳排放總量和碳排放效率整體呈上升趨勢(shì)，且地區(qū)間差異較為明顯。劉玉珂［13］采用2005-2016年中部六省能源消費(fèi)碳排放面板數(shù)據(jù)，對(duì)能源消費(fèi)碳排放時(shí)空演變特征及收斂性進(jìn)行了探索。呂倩［14］以全球DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用京津冀能源消費(fèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和碳排放因子數(shù)據(jù)，對(duì)京津冀縣域尺度碳排放量進(jìn)行了估算，并采用探索性空間數(shù)據(jù)對(duì)碳排放時(shí)空演變進(jìn)行了詳細(xì)分析，結(jié)果表明2000-2013年京津冀縣域尺度碳排放呈快速增長(zhǎng)特征，高碳縣域表現(xiàn)為“Y”型分布特征。吳金鳳［15］以寧夏鹽池縣和山東平度市為例，通過文獻(xiàn)綜述法和系數(shù)法分別核算了東西部地區(qū)縣域尺度上的農(nóng)業(yè)碳排放，同時(shí)探討了不同農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下農(nóng)業(yè)碳排放的差異和碳減排策略。因我國(guó)各省市間CO2排放存在較大地區(qū)差異，因此針對(duì)區(qū)域研究或省市研究更加有針對(duì)性和現(xiàn)實(shí)意義。②在碳排放的影響因素研究方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要采用因素分解法和結(jié)構(gòu)分解法進(jìn)行研究，如Divisia指數(shù)、Laspeyres指數(shù)等，其中由Ang［16］提出的LMDI對(duì)數(shù)平均迪式指數(shù)分解模型由于分解結(jié)果不存在殘值和零值，因此被廣泛應(yīng)用于碳排放領(lǐng)域。通過LMDI模型，國(guó)內(nèi)外學(xué)者［17-23］主要將碳排放影響因素分解為經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源消耗強(qiáng)度、人口結(jié)構(gòu)效應(yīng)等。③在碳排放與經(jīng)濟(jì)因素的耦合分析方面，目前主要集中在碳排放與城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新、收入差距、能源消費(fèi)、環(huán)境保護(hù)等方面的耦合［24-29］，對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新與碳排放的耦合關(guān)系研究較少。馬青［30］利用2007-2016年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)分析了城鄉(xiāng)收入差距對(duì)溫室氣體排放和污染物排放的影響。宋祺佼［31］通過2011年我國(guó)34個(gè)低碳試點(diǎn)城市的截面數(shù)據(jù)構(gòu)建了城市低碳發(fā)展與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)體系。曹麗斌［32］研究得出我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和CO2排放量正處于中度耦合一致性階段，以資源型為主的城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和CO2排放量處于極度耦合一致性階段。

綜上所述，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于碳排放量的研究成果較多，針對(duì)碳排放影響因素的分析研究也較為豐富，但現(xiàn)有碳排放耦合度測(cè)算方面的研究還大多集中于單一因素和碳排放之間，針對(duì)區(qū)域創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)共同對(duì)碳排放耦合作用影響的研究較少。區(qū)域創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間存在著相互影響的關(guān)系，同時(shí)還存在著一定的空間效應(yīng)，因此，本文研究特色在于：從空間視角出發(fā)，采用耦合協(xié)調(diào)模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市間的碳排放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新三者間的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行分析，應(yīng)用空間計(jì)量模型探究省市間三要素之間的空間溢出效應(yīng)，最后提出促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色低碳發(fā)展的對(duì)策建議。

三、實(shí)證模型和數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）實(shí)證模型

1.耦合協(xié)調(diào)度模型測(cè)算

“耦合”一詞最早屬于物理學(xué)概念，是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的系統(tǒng)之間彼此作用而產(chǎn)生相互影響的現(xiàn)象，常被經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域用來(lái)做變量之間發(fā)展是否有序的判斷。由于耦合度數(shù)值的高低無(wú)法準(zhǔn)確反映出碳排放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新間的協(xié)調(diào)發(fā)展水平，因此本文在耦合度模型的基礎(chǔ)上建立碳排放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新的耦合協(xié)調(diào)度模型，以下是具體步驟。

（1）建立碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)—區(qū)域創(chuàng)新耦合模型，計(jì)算耦合度C：

其中，C為耦合度；U1、U2、U3分別表示各省市碳排放量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)和區(qū)域創(chuàng)新水平。

（2）為更好反映省市間碳排放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新間的協(xié)調(diào)發(fā)展程度，在耦合度模型的基礎(chǔ)上建立耦合協(xié)調(diào)度模型，具體公式如下：

其中，D表示耦合協(xié)調(diào)度；T為各省市間碳排放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新的協(xié)調(diào)指數(shù)；α、β、λ分別為碳排放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新的系統(tǒng)權(quán)重。參考已有學(xué)者研究［33-34］，令α=β=λ=1/3，并將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶三要素耦合度及耦合協(xié)調(diào)度均分為4個(gè)階段，具體分類見表1所列。

表1 碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)—區(qū)域創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)劃分

2.空間計(jì)量模型

空間自相關(guān)模型主要用來(lái)研究各省市間碳排放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)度與各省市地理位置之間的空間依賴或空間關(guān)聯(lián)程度，空間自相關(guān)模型分為全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。其中全局空間自相關(guān)常采用Moran'sI模型來(lái)檢驗(yàn)省市間耦合協(xié)調(diào)度是否存在交互作用，其具體公式為：

其中，n為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市數(shù)量；xi、xj分別為各省市間的耦合協(xié)調(diào)度；xˉ為平均值；wij為空間權(quán)重矩陣；Moran'sI∈［-1，1］。

由于全局莫蘭指數(shù)只能檢驗(yàn)區(qū)域間是否存在空間相關(guān)性，無(wú)法得出省市間的具體空間相關(guān)性，因此在全局莫蘭指數(shù)的基礎(chǔ)上計(jì)算局部莫蘭空間自相關(guān)指數(shù)，其計(jì)算公式為：

其中，xi、xj分別為第i省市和第j省市間的耦合協(xié)調(diào)度。

（二）指標(biāo)選取及計(jì)算

1.二氧化碳計(jì)算公式

二氧化碳主要來(lái)源于化石燃料的燃燒，化石燃料的主要種類有原煤、焦炭、原油、汽油、柴油、煤油、燃料油和天然氣等。二氧化碳排放量主要是根據(jù)IPCC所公布的《2006年IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》中的參考方法。二氧化碳排放總量具體計(jì)算公式如下：

其中，i為第i種化石燃料，主要選取《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》所統(tǒng)計(jì)的原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油及天然氣等8種；Ei、NCVi、CEFi、COFi分別為第i種化石燃料的消耗量、低位發(fā)熱量、含碳量及碳氧化系數(shù)。

2.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是指農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占的比重，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以在一定程度上反映出經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方式和發(fā)展方向，而經(jīng)濟(jì)的發(fā)展規(guī)模與增長(zhǎng)水平又與碳排放具有密切的聯(lián)系。本文選取第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的增加值來(lái)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)，第二產(chǎn)業(yè)增加值與第三產(chǎn)業(yè)增加值之和占當(dāng)?shù)谿DP的比重越大，表明該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平較高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的具體公式如下：

其中，γi表示第i個(gè)省市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)；GDPi,1、GDPi,2分別表示第i個(gè)省市的第二產(chǎn)業(yè)增加值與第三產(chǎn)業(yè)增加值；GDPi表示第i個(gè)省市的地區(qū)生產(chǎn)總值。

3.區(qū)域創(chuàng)新

創(chuàng)新能力的高低不僅決定了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力的高低，同時(shí)也決定了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)實(shí)力的強(qiáng)弱。區(qū)域創(chuàng)新代表了地區(qū)間企業(yè)、政府、高校等主體間的協(xié)同創(chuàng)新能力，同時(shí)也是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)力“引擎”和“推進(jìn)器”。本文選取規(guī)模以上工業(yè)R&D人員全員數(shù)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)和國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)受理量指標(biāo)，通過熵權(quán)法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，其中標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：

負(fù)向指標(biāo)：

其中，x'ij表示第i個(gè)省市j年的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果；xij為第i個(gè)省市第j年的原始數(shù)據(jù)；maxxi、minxi分別為該指標(biāo)的最大值與最小值；m為指標(biāo)個(gè)數(shù)；n為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省市總數(shù)量。將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后通過計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重得出各指標(biāo)的最終得分：yij=xijwi。

（三）變量說明及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的數(shù)據(jù)樣本為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度為2008-2017年。為排除因價(jià)格因素對(duì)樣本造成的影響，所有涉及價(jià)格的變量均按2008年不變價(jià)格進(jìn)行折算，涉及貨幣價(jià)值轉(zhuǎn)換采用當(dāng)年平均匯率換算。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市統(tǒng)計(jì)年鑒等。

四、實(shí)證估計(jì)及結(jié)果分析

（一）耦合協(xié)調(diào)度分析

通過對(duì)2008-2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市間碳排放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)度的測(cè)算，所得結(jié)果見表2所列，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市耦合協(xié)調(diào)度趨勢(shì)變化如圖1所示。

表2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)—區(qū)域創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)度

圖1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)—區(qū)域創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)度變化趨勢(shì)

從整體趨勢(shì)來(lái)看，我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市2008-2017年碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新三要素間的耦合協(xié)調(diào)度在樣本期間其均值穩(wěn)定在0.308～0.319之間，呈平穩(wěn)發(fā)展態(tài)勢(shì)。從耦合協(xié)調(diào)度的絕對(duì)水平來(lái)看，三要素間目前的協(xié)調(diào)水平大體處于中度協(xié)調(diào)階段，距高度協(xié)調(diào)、極度協(xié)調(diào)水平仍有較大差距，表明在樣本觀測(cè)期間，碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)—區(qū)域創(chuàng)新三要素間暫未形成良好的協(xié)調(diào)發(fā)展局面，還存在較大的改善空間。從地理空間角度分析，東中西部省市碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新三要素間的耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)出“東高西低”的態(tài)勢(shì)，即從東部沿海地區(qū)到中部腹地再到西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，三要素的耦合協(xié)調(diào)度逐漸下降，這種分布特點(diǎn)，與區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、創(chuàng)新發(fā)展能力分布基本吻合。

具體從各省市分析來(lái)看，各省市間碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新三要素間的耦合協(xié)調(diào)度水平差異明顯，且在東部沿海地區(qū)逐步延伸，形成了江蘇—上海—浙江三大耦合協(xié)調(diào)度水平較高聚集區(qū)、湖北—安徽—四川—湖南四大耦合協(xié)調(diào)度中等水平集聚區(qū)以及江西—重慶—貴州—云南四大耦合協(xié)調(diào)度較低集聚區(qū)。其中，江蘇的耦合協(xié)調(diào)度水平在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市中數(shù)值最高，樣本觀測(cè)期間其均值為0.518。浙江、上海的耦合協(xié)調(diào)度10年間的樣本均值分別為0.438、0.350，在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市中排名第二、第三水平。較高的耦合協(xié)調(diào)度水平表明江蘇、浙江和上海產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理、區(qū)域創(chuàng)新程度較高，已經(jīng)形成了較好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)。在耦合協(xié)調(diào)度中等水平集聚區(qū)中，湖北、安徽、四川、湖南四省市樣本均值分別為0.337、0.336、0.325、0.316，在樣本觀測(cè)期間其整體趨勢(shì)未呈現(xiàn)出明顯變化。一方面原因在于，近年來(lái)中部省份各級(jí)政府加大了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整力度，不斷推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)和經(jīng)濟(jì)模式發(fā)展轉(zhuǎn)變，同時(shí)加大了環(huán)境保護(hù)力度，因此對(duì)于三要素間的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展起到了促進(jìn)作用；另一方面，已有較多學(xué)者研究表明，在中部地區(qū)，較強(qiáng)的環(huán)境規(guī)制力度不僅顯著抑制了該地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新能力［35］，且當(dāng)環(huán)境規(guī)制力度高于某一門檻值時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新也無(wú)助于碳?jí)毫λ降母纳疲?6］，因此，在雙向作用下，中部省市的耦合協(xié)調(diào)值在10年間未發(fā)生明顯變化。在較低水平的耦合協(xié)調(diào)度集聚區(qū)中，重慶、江西的樣本觀測(cè)期間均值分別為0.261、0.245，云南、貴州均值分別為0.161、0.156，四省市均長(zhǎng)期處于低度協(xié)調(diào)階段，表明其在三要素均衡發(fā)展方面存在明顯短板，其原因可能是相對(duì)于蘇浙滬地區(qū)，四省市仍處于欠發(fā)達(dá)階段，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，在工業(yè)化快速推進(jìn)的過程中，較低層次的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)消耗了大量的能源并對(duì)環(huán)境造成了污染，重工業(yè)發(fā)展模式遺留的結(jié)構(gòu)性問題仍需在發(fā)展中進(jìn)一步調(diào)整［37］。與此同時(shí)，四省市相應(yīng)配套的區(qū)域創(chuàng)新能力在快速發(fā)展的過程中出現(xiàn)暫時(shí)性“缺位”，因此在某種程度上也抑制了“碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)—區(qū)域創(chuàng)新”的協(xié)調(diào)發(fā)展。

（二）空間自相關(guān)模型

1.全局空間莫蘭指數(shù)

由于各省市碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新間表現(xiàn)出明顯的地理差異，因此有必要進(jìn)行空間計(jì)量的相關(guān)分析。基于省市間地理距離和經(jīng)濟(jì)地理距離［38］分別構(gòu)建空間矩陣，所得結(jié)構(gòu)見表3所列。莫蘭指數(shù)大于0表示空間存在正相關(guān)，小于0表示存在負(fù)相關(guān)，等于0則表示空間為隨機(jī)分布。由表3可知，在地理權(quán)重空間矩陣和經(jīng)濟(jì)地理空間矩陣下，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶間的莫蘭指數(shù)均大于0，且均通過顯著性檢驗(yàn)，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶存在顯著的空間相關(guān)性。

表3 2008-2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶全局莫蘭指數(shù)

從數(shù)值上看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市間的空間相關(guān)性正在逐步增強(qiáng)，2008年在地理權(quán)重空間矩陣下的莫蘭指數(shù)為0.219，2017年為0.289，年平均增長(zhǎng)率為2.81%；2008年在經(jīng)濟(jì)地理空間矩陣下的莫蘭指數(shù)為0.024，2017為0.048，年平均增長(zhǎng)率為7.18%?？梢钥闯?，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市間的空間聯(lián)系正在逐漸增強(qiáng)，且在考慮經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的情況下其空間相關(guān)性增長(zhǎng)率更強(qiáng)。因此，將經(jīng)濟(jì)距離引入空間權(quán)重矩陣能夠更好地?cái)M合我國(guó)各省市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

2.局部空間莫蘭指數(shù)

由于全局空間莫蘭指數(shù)只能表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶空間內(nèi)部出現(xiàn)了明顯的集聚現(xiàn)象，但卻無(wú)法表明區(qū)域內(nèi)部各省市間具體的空間關(guān)聯(lián)特征，因此通過構(gòu)建局部空間莫蘭指數(shù)模型可以詳細(xì)測(cè)度區(qū)域內(nèi)部的空間相關(guān)性。本文通過Geoda構(gòu)建以Moran散點(diǎn)圖為基礎(chǔ)的Lisa集聚地圖和Lisa顯著性地圖，根據(jù)局部莫蘭值和Lisa聚類圖將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市三要素間耦合關(guān)聯(lián)特征分為5類：“高—高（H-H）”聚集，即高耦合協(xié)調(diào)度區(qū)域被同是高觀測(cè)值的區(qū)域所包圍；“高—低（H-L）”聚集，即高觀測(cè)值區(qū)域被低值區(qū)域所包圍；“低—高（L-H）”聚集，即低觀測(cè)值區(qū)域被高值區(qū)域所包圍；“低—低（L-L）”聚集，即低值區(qū)域被低值區(qū)域包圍的空間聯(lián)系形式；“不顯著”則表明觀測(cè)區(qū)域與相鄰區(qū)域不存在空間相關(guān)性。由于篇幅所限，僅列出2008年、2012年、2017年的Lisa圖。

從圖2～圖4可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部存在空間相關(guān)性的省市主要有江蘇、浙江、上海、安徽、四川、貴州，其他省市在空間相關(guān)性上未通過顯著性水平檢驗(yàn)，因此可以認(rèn)為其不存在空間相關(guān)性。具體分年份來(lái)討論：①2008年江蘇、安徽、上海、浙江四省市形成了良好的高—高集聚效應(yīng)，表明四省市在經(jīng)濟(jì)地理上有密切的溝通聯(lián)系，充分發(fā)揮了城市群的帶動(dòng)效應(yīng)。四川為“高—低”集聚，即四川省三要素耦合度水平在空間上看要明顯比相鄰省份的耦合度水平高。②2012年，江蘇、浙江、上海、貴州四省為“高—高”集聚，四川為“高—低”集聚。③2017年江蘇、上海、安徽三省為“高—高”集聚，四川為“高—低”集聚。其中，湖北、湖南、江西、重慶、云南五省市在樣本期間均未表現(xiàn)出明顯的空間相關(guān)效應(yīng)。通過對(duì)局部莫蘭指數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)水平較高的區(qū)域，其三要素空間聚集程度也相對(duì)較高，并且圍繞該區(qū)域能夠一定程度上形成“高—高”集聚的空間溢出效應(yīng)，即經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平協(xié)同發(fā)展能夠?qū)χ苓厖^(qū)域產(chǎn)生輻射和帶動(dòng)作用，從而促進(jìn)臨近省份區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與創(chuàng)新能力水平提升；相反，經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)較為薄弱的地區(qū)，其三要素間的耦合協(xié)調(diào)度也相對(duì)較低，在空間作用上對(duì)周邊區(qū)域的帶動(dòng)作用相對(duì)也不顯著。這種經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域創(chuàng)新在空間上的集聚現(xiàn)象，說明我國(guó)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中存在顯著的空間效應(yīng)。此外，雖然從整體上來(lái)看全局莫蘭指數(shù)呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，但在局部莫蘭指數(shù)上空間效應(yīng)不顯著省市的數(shù)量基本保持不變，其原因在于近年來(lái)安徽-江蘇-上海三省市的局部莫蘭指數(shù)逐年增長(zhǎng)，在空間效應(yīng)上的聯(lián)系日益緊密，區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相互依賴性特征也日益凸顯，同時(shí)，隨著四川經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，其空間集聚效應(yīng)也在不斷增強(qiáng)，在雙重因素的共同推動(dòng)下導(dǎo)致了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的整體空間效應(yīng)不斷增強(qiáng)。

圖2 2008年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市間局部莫蘭指數(shù)

圖3 2012年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市間局部莫蘭指數(shù)

圖4 2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市間局部莫蘭指數(shù)

五、結(jié)論與建議

本文以2008-2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市為研究對(duì)象，通過構(gòu)建碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)—區(qū)域創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)度指數(shù)，采用莫蘭指數(shù)及空間計(jì)量分析測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市間的空間聯(lián)系，得出主要結(jié)論如下：

（1）通過對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市間碳排放—產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域創(chuàng)新三要素間的時(shí)空差異性進(jìn)行分析可知，時(shí)間上，各省市三要素在樣本觀測(cè)期間耦合協(xié)調(diào)度水平整體處于中度協(xié)調(diào)階段，變動(dòng)幅度較小，10年間樣本均值基本保持平穩(wěn)走勢(shì)；空間上，各省市三要素間耦合協(xié)調(diào)度差異明顯，呈現(xiàn)出明顯的“東高西低”階梯狀分布特征，與我國(guó)各省市實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平基本吻合。

（2）通過對(duì)全局莫蘭指數(shù)的測(cè)算可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶無(wú)論是從地理距離判斷還是經(jīng)濟(jì)地理距離判斷，三要素的耦合協(xié)調(diào)度均存在顯著的空間正相關(guān)性，且空間相關(guān)性呈明顯增強(qiáng)趨勢(shì)。從局部莫蘭指數(shù)分析，“高—高”集聚主要在江蘇、上海、浙江、安徽等東部沿海地區(qū)，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系緊密，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、區(qū)域創(chuàng)新協(xié)調(diào)等方面空間溢出效應(yīng)顯著，提高了區(qū)域間三要素耦合協(xié)調(diào)的整體水平?！案摺汀奔壑饕憩F(xiàn)在四川地區(qū)，該地區(qū)近年來(lái)大力推行“一干多支”戰(zhàn)略，針對(duì)四川發(fā)展不平衡不充分的主要矛盾提出了一系列政策措施，并在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、創(chuàng)新能力提升方面取得了優(yōu)異成績(jī)?？臻g效應(yīng)“不顯著”地區(qū)主要包括重慶、湖南、湖北等省市，表明這些省份在空間效應(yīng)上表現(xiàn)為隨機(jī)分布，未形成明顯的空間集聚效應(yīng)。

基于以上結(jié)論，提出如下對(duì)策建議：

（1）加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省域間的空間聯(lián)系，以上海、江蘇、浙江等省市為主導(dǎo)，充分發(fā)揮以上海為龍頭的國(guó)際貿(mào)易中心、金融中心和技術(shù)創(chuàng)新中心的空間溢出效應(yīng)，增強(qiáng)長(zhǎng)江中下游區(qū)域省市間的產(chǎn)業(yè)協(xié)同效應(yīng)和關(guān)聯(lián)效應(yīng)。在政策制定方面，應(yīng)當(dāng)充分考慮省市間的相互關(guān)聯(lián)性，通過制定合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)規(guī)劃、政策引導(dǎo)、技術(shù)創(chuàng)新等途徑，打破地區(qū)分割和行政利益藩籬，完善經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的頂層設(shè)計(jì)和產(chǎn)業(yè)協(xié)同規(guī)劃，促進(jìn)全域要素流動(dòng)，促進(jìn)區(qū)域間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)及區(qū)域創(chuàng)新水平提升。

（2）因地制宜、精準(zhǔn)施策，實(shí)施差異化的發(fā)展戰(zhàn)略。針對(duì)長(zhǎng)江上中下游的東西部、南北部差異，各省市應(yīng)發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，揚(yáng)長(zhǎng)避短，堅(jiān)持協(xié)同發(fā)展、特色發(fā)展和錯(cuò)位發(fā)展。在空間上，各省市應(yīng)增強(qiáng)區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)交流，以使相鄰地區(qū)在政策擬定及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、區(qū)域創(chuàng)新能力提升的過程中能夠充分考慮到彼此間的空間溢出效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)發(fā)展。東部沿海較發(fā)達(dá)省份在加快實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展，更好發(fā)揮輻射帶動(dòng)作用的同時(shí)應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)幫扶力度；中西部地區(qū)在發(fā)展的過程中也應(yīng)積極推進(jìn)“后發(fā)劣勢(shì)”向“后發(fā)優(yōu)勢(shì)”轉(zhuǎn)變，充分發(fā)揮政府引導(dǎo)和市場(chǎng)基礎(chǔ)作用，打破區(qū)域體制機(jī)制障礙，促進(jìn)社會(huì)資源優(yōu)化配置，從而實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶東中西部各省市協(xié)同發(fā)展。

（3）加強(qiáng)生態(tài)文明示范區(qū)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展。針對(duì)能源依賴型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市應(yīng)大力培育新產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，重視發(fā)展綠色制造和清潔生產(chǎn)。經(jīng)濟(jì)帶各省市還應(yīng)從根本上樹立“一盤棋”思想，堅(jiān)持特色發(fā)展、錯(cuò)位發(fā)展、優(yōu)勢(shì)發(fā)展，尋找新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，積極發(fā)展新材料、電子信息和人工智能等新興產(chǎn)業(yè)，參與全球產(chǎn)業(yè)鏈分工協(xié)作。同時(shí)，各省市應(yīng)重視區(qū)域創(chuàng)新能力的提升，進(jìn)一步完善人才培養(yǎng)機(jī)制，注重勞動(dòng)力質(zhì)量提升；應(yīng)加強(qiáng)對(duì)中小型企業(yè)創(chuàng)新支持，鼓勵(lì)培育更多具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)和核心競(jìng)爭(zhēng)力的創(chuàng)新型企業(yè)，切實(shí)推進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。