“2+26”城市碳排放時(shí)空演變特征及其驅(qū)動(dòng)因素研究

張雪華,董會(huì)忠

(山東理工大學(xué) 管理學(xué)院，山東 淄博 255000)

化石能源燃燒是全球溫室氣體產(chǎn)生的主要來源[1]，近年來溫室氣體導(dǎo)致的全球氣候變暖、海平面上升、極端天氣頻發(fā)等環(huán)境問題嚴(yán)重影響了生態(tài)環(huán)境建設(shè)和國民經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，合理控制碳排放對(duì)解決當(dāng)下氣候變化等環(huán)境問題具有重要意義。聯(lián)合國氣候大會(huì)先后通過了《聯(lián)合國氣候變化框架公約》《京都議定書》《巴黎協(xié)定》等控制二氧化碳排放的國際公約，明確各簽約國的碳減排目標(biāo)。中國作為目前世界上最大的溫室氣體排放國，在應(yīng)對(duì)全球氣候變暖中扮演著重要角色。在《巴黎協(xié)定》框架下，我國政府承諾到2030年單位GDP的二氧化碳排放要比2005年下降60%—65%，二氧化碳排放總量要達(dá)到峰值[2]。為加快實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)，推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，必須加強(qiáng)引導(dǎo)各區(qū)域依據(jù)實(shí)情承擔(dān)相應(yīng)的碳減排任務(wù)?？茖W(xué)合理探究能源碳排放的空間異質(zhì)性，厘清碳排放周期過程的驅(qū)動(dòng)因素成為碳減排工作的首要任務(wù)。2017年，生態(tài)環(huán)保部把京津冀及其周邊地區(qū)的北京、天津、石家莊、唐山、廊坊、保定、滄州、衡水、邢臺(tái)、邯鄲、太原、陽泉、長治、晉城、濟(jì)南、淄博、濟(jì)寧、德州、聊城、濱州、菏澤、鄭州、開封、安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽等28個(gè)城市確定為大氣污染傳輸通道，即“2+26”城市。長期以來，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理、能源資源過量消費(fèi)、技術(shù)落后等問題，該區(qū)域成為碳減排的首要關(guān)注區(qū)域，所面臨的減排任務(wù)尤為艱巨。因此，本文選取 “2+26”城市為研究對(duì)象，分析其能源碳排放的時(shí)空演變規(guī)律，量化各驅(qū)動(dòng)因素的貢獻(xiàn)度，可為該地區(qū)碳減排政策的制定提供理論依據(jù)和差異化治理建議。

當(dāng)前，二氧化碳過量排放導(dǎo)致大量環(huán)境問題已在學(xué)術(shù)界形成共識(shí)，如何控制碳排放總量也成為當(dāng)下關(guān)注的焦點(diǎn)?，F(xiàn)有研究從不同角度和方法對(duì)碳排放總量做了分析預(yù)測。如，杜江、羅王君、王銳等從生命周期角度，以碳足跡為基礎(chǔ)測算了我國農(nóng)業(yè)碳排放[3]；田紅、丁長安利用“自下而上”分析法對(duì)山東省旅游業(yè)碳排放總量進(jìn)行了定量估算[4]。IPCC作為一種經(jīng)典的碳排放估算理論，適用性較為廣泛，眾多學(xué)者利用IPCC理論對(duì)我國不同層面能源消費(fèi)碳排放量進(jìn)行了計(jì)算分析[5,6]。此外，區(qū)域間碳排放往往存在時(shí)空異質(zhì)性，不同學(xué)者從時(shí)空差異的角度分析了不同區(qū)域碳排放的時(shí)空演變規(guī)律。如，胡艷興、潘竟虎、李真等利用自然正交函數(shù)揭示了中國各省份能源消費(fèi)碳排放量變動(dòng)的時(shí)空規(guī)律[7]；呂倩、劉海濱基于空間數(shù)據(jù)分析方法研究了京津冀地區(qū)縣域二氧化碳排放時(shí)空演變特征[8]；錢萍等通過引入碳排放壓力指數(shù)對(duì)我國能源消費(fèi)碳排放時(shí)空演變規(guī)律進(jìn)行了分析。更多學(xué)者對(duì)碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了研究，且研究對(duì)象涉及多個(gè)尺度。如，Padilla和Serrano從全球?qū)用娣治隽藝议g收入差異對(duì)二氧化碳排放差異的影響[9]；王凱、邵海琴、周婷婷等從全國層面對(duì)碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了分解分析[10]；馬曉明、包金梅、熊思琴從省際層面分析了研究碳排放的主要因素[11]；李治國、朱永梅、吳茜分析了山東省碳排放驅(qū)動(dòng)因素[12]。學(xué)者們研究碳排放驅(qū)動(dòng)因素的方法較多，大致包括面板模型[13]、空間計(jì)量模型[14,15]、地理加權(quán)回歸模型[16]、STIRPAT模型[17,18]等。其中,對(duì)數(shù)迪氏因素分解法(LMDI)能夠?qū)⑻寂欧膨?qū)動(dòng)因素再次分解，系統(tǒng)研究經(jīng)濟(jì)和能源的總量、結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)度，具有無殘差項(xiàng)等優(yōu)點(diǎn)[19-21]。目前，國內(nèi)不乏學(xué)者利用LMDI模型研究碳排放的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，其中共識(shí)性的觀點(diǎn)認(rèn)為：人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展是碳排放增長的主要驅(qū)動(dòng)因素[22]，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度等為主要的減排因素[23]。

總體上，碳排放的研究涉及層面較廣泛，研究視角也不盡相同，但仍存在不足：①碳排放研究對(duì)象多為全國、省級(jí)或某一特定區(qū)域，而“2+26”城市作為當(dāng)下碳減排的重點(diǎn)區(qū)域，對(duì)其系統(tǒng)研究卻鮮有涉及。②文獻(xiàn)往往將某一特定區(qū)域作為整體進(jìn)行研究，未能深入研究區(qū)域內(nèi)不同城市碳排放的差異性。③文獻(xiàn)大多從人口、經(jīng)濟(jì)、能源等角度考察碳排放的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，鮮有從二氧化碳排放周期視角研究各因素驅(qū)動(dòng)機(jī)制與貢獻(xiàn)度。④傳統(tǒng)的計(jì)量模型通常將經(jīng)濟(jì)、能源等作為單一指標(biāo)處理，未能綜合考量經(jīng)濟(jì)和能源的總量、結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度等二級(jí)因素的驅(qū)動(dòng)效力。

本文選取“2+26”城市作為研究對(duì)象，綜合運(yùn)用Kaya恒等式擴(kuò)展形式與LMDI分解分析模型，從源頭控制、過程控制的周期視角綜合考察區(qū)域人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源效率、能源結(jié)構(gòu)、煤炭清潔利用技術(shù)等驅(qū)動(dòng)因子對(duì)“2+26”城市能源碳排放的影響機(jī)制，量化各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)能源碳排放的貢獻(xiàn)度，界定各城市的關(guān)鍵減排因素，提出差異化碳減排的政策性建議，尋求節(jié)能減排的最優(yōu)路徑。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)[24]。全局空間自相關(guān)用來測算整個(gè)區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)程度，常用Moran′s I指數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行衡量，其取值為[-1，1]。在給定顯著性水平下，如果Moran′s I指數(shù)值為正，表示地區(qū)在空間上顯著集聚,值越接近1,表明總體的空間差異越??；反之，如果Moran′s I指數(shù)值為負(fù)，表示在空間上存在顯著的差異，值越接近-1,差異就越大。局部空間自相關(guān)可以揭示相鄰區(qū)域間的關(guān)聯(lián)程度，包括“高—高集聚、高—低集聚、低—低集聚、低—高集聚”4種情況。其中，高—高集聚、低—低集聚表明所取觀測值在空間上存在較強(qiáng)的正相關(guān)性，表現(xiàn)為空間均質(zhì)性；高—低集聚、低—高集聚表明所取觀測值在空間上存在較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性，表現(xiàn)為空間異質(zhì)性。

1.2 LMDI模型

“2+26”城市能源碳排放的周期治理主要涉及源頭預(yù)防和過程控制兩個(gè)環(huán)節(jié)。為厘清京津冀及其周邊地區(qū)共計(jì)28個(gè)城市能源碳排放的驅(qū)動(dòng)因子，本文采用Kaya恒等式進(jìn)行識(shí)別。該方法能夠?qū)⑸鐣?huì)、經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境、技術(shù)等子系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合，綜合二氧化碳從產(chǎn)生至排放的周期過程。能源碳排放受地區(qū)人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等源頭驅(qū)動(dòng)因子和能源效率、煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)、煤炭清潔利用技術(shù)等過程控制因子的綜合影響，基于此，本文構(gòu)建了“2+26”城市碳排放的Kaya恒等式擴(kuò)展模型:

(1)

式中，C表示CO2排放量；GDP與TP分別表示地區(qū)生產(chǎn)總值和人口總量；EAV表示第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增加值；EC、CC分別表示能源消費(fèi)量與煤炭消費(fèi)量；EG代表區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以城市人均GDP表示； ES代表經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，以EAV和GDP之比表示；EE代表能源效率，以單位EAV的能源消費(fèi)量表示；指標(biāo)CS代表煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu);指標(biāo)TL代表煤炭清潔利用的技術(shù)水平，以單位煤炭消耗導(dǎo)致的CO2產(chǎn)生量表示。 LMDI模型的加法形式對(duì)“2+26”城市碳排放的變化進(jìn)行分解，由t-1期到第t期碳排放變化表示如下:

ΔCt=Ct-Ct-1

=TPt×EGt×ESt×CSt×TLt-TPt-1×EGt-1×ESt-1×EEt-1×CSt-1×TLt-1

=(ΔTPt+ΔEGt+ΔESt)+(ΔEEt+ΔCSt+ΔTLt)

=ΔSDt+ΔPCt

(2)

式中，ΔSD表示源頭驅(qū)動(dòng)因子對(duì)工業(yè)CO2減排的影響，為人口規(guī)模效應(yīng)ΔTP、經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)ΔEG、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)ΔES之和；△PC表示過程控制因子對(duì)工業(yè)CO2減排的影響，為能源效率效應(yīng)ΔEE、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)ΔES、煤炭清潔利用效應(yīng)ΔTL之和。各影響因素減排效應(yīng)的分解表達(dá)式為：

(8)

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自于2009—2019年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。各城市的地區(qū)生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值以2008年為基期進(jìn)行不變價(jià)格折算，以消除通貨膨脹因素的影響；煤炭等能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來自于各城市的統(tǒng)計(jì)年鑒；部分暫缺數(shù)據(jù)通過線性內(nèi)差法、趨勢外推法等方法計(jì)算得到。

2 結(jié)果及分析

2.1 “2+26”城市碳排放量計(jì)算

依據(jù)IPCC提供的方法估算碳排放量，其原理是：將能源實(shí)物量折算成標(biāo)準(zhǔn)煤,再用折算后的標(biāo)準(zhǔn)煤量乘以各類能源的碳排放系數(shù)，最后將結(jié)果相加得到總的碳排放量。具體方法如下：

(9)

式中，CE表示各類能源的碳排放總量(t)；EPQi表示第i類能源的實(shí)物量(t)；SCCi表示第i類能源的折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)；CECi表示第i類能源的碳排放系數(shù)；i表示能源種類數(shù)。

本文主要利用IPCC理論對(duì)2008—2018年“2+26”城市能源碳排放量進(jìn)行了計(jì)算，具體結(jié)果如表1所示。

表1 2008—2018年“2+26”城市能源消費(fèi)碳排放量(單位：萬t)

2.2 “2+26”城市碳排放時(shí)空特征

《國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展規(guī)劃》作為我國發(fā)展進(jìn)程的重要規(guī)劃，不僅能夠描繪建國以來我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大體脈絡(luò)，還能從中探索我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)律，指導(dǎo)我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)?；诖耍疚囊浴拔迥暌?guī)劃”為基本研究周期，以“十一五”、“十二五”、“十三五”3個(gè)時(shí)期的人均GDP和能源碳排放量來表示不同城市之間能源碳排放和經(jīng)濟(jì)水平的變化情況，以此研究“2+26”城市能源碳排放時(shí)空異質(zhì)性及能源碳排放的各驅(qū)動(dòng)因素的作用機(jī)制。

由圖1可知，受“五年計(jì)劃”相關(guān)政策的影響，京津冀及其周邊地區(qū)的能源碳排放量整體上呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢。隨著“十二五”規(guī)劃的推進(jìn)，城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程不斷加快，能源消費(fèi)量整體呈上升趨勢，雖然相關(guān)環(huán)境政策在一定程度上對(duì)碳排放的增長起到了抑制作用，但是仍不能抵消經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境產(chǎn)生的影響。對(duì)該地區(qū)大多數(shù)城市而言，“十二五”期間能源碳排放量較“十一五”期間呈不同程度的上升趨勢。近年，環(huán)境問題已成為全社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)，隨著生態(tài)政策的持續(xù)推進(jìn)，環(huán)境規(guī)制的標(biāo)準(zhǔn)也隨之提高，碳排放治理力度不斷加強(qiáng)。技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)了能源清潔利用技術(shù)的發(fā)展和能源使用效率的提高，京津冀及其周邊地區(qū)的大部分城市在“十三五”期間保持經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的前提下實(shí)現(xiàn)了二氧化碳減排的目標(biāo)。值得注意的是，北京和濟(jì)南在研究期內(nèi)能源碳排放量隨著“五年計(jì)劃”的推進(jìn)呈逐次遞減的特征，這得益于城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型力度大，高污染企業(yè)向外轉(zhuǎn)移比率較高，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快、技術(shù)水平較高，國家相關(guān)政策的推進(jìn)對(duì)這兩個(gè)城市的環(huán)境影響程度較大，技術(shù)的進(jìn)步對(duì)節(jié)能減排工作推動(dòng)效用明顯。而長治、晉城、開封、濱州、菏澤等經(jīng)濟(jì)較為落后的城市在研究期內(nèi)的能源碳排放量呈現(xiàn)逐次遞增趨勢，其主要原因是：該地區(qū)城市工業(yè)化進(jìn)程較晚，在研究期內(nèi)這部分城市高耗能企業(yè)占比較大，技術(shù)和人才等資源短缺，能源消費(fèi)總量居高不下，導(dǎo)致這些城市能源碳排放量也隨之增加。

從上述分析可見，國家政策的制定和實(shí)施對(duì)“2+26”城市能源碳排放驅(qū)動(dòng)機(jī)制具有較為顯著的時(shí)空異質(zhì)性，同時(shí)政策的制定對(duì)該地區(qū)的發(fā)展具有指導(dǎo)性的作用，驅(qū)動(dòng)效力也較為顯著?！?+26”城市的能源碳排放量和人均GDP的變化趨勢大致吻合，除北京市和濟(jì)南市的人均GDP相對(duì)較高而碳排放量相對(duì)較低外，其他城市基本呈現(xiàn)出人均GDP高的城市碳排放量也相對(duì)較高的現(xiàn)象。其主要原因是：經(jīng)濟(jì)發(fā)展較早的城市，實(shí)現(xiàn)GDP的增長主要依靠科學(xué)技術(shù)進(jìn)步，而工業(yè)化進(jìn)程開始較晚的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依靠能源消費(fèi)，這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科技水平的差距致使人均GDP的增長對(duì)不同城市碳排放的驅(qū)動(dòng)效力存在空間上的差異性，但總體上經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的驅(qū)動(dòng)效力顯著。

注：因篇幅所限，本文僅列出部分城市結(jié)果。

本文在ArcGIS10.2軟件支持下，采用自然間斷點(diǎn)法對(duì)2008年、2011年、2014年、2018年“2+26”城市能源碳排放量空間格局進(jìn)行了渲染(圖2)。從圖2可見，研究期間內(nèi)京津冀及其周邊地區(qū)的能源碳排放量時(shí)空演變呈現(xiàn)一定的規(guī)律：能源碳排放強(qiáng)度較高的城市始終位于邊緣位置，總體上呈現(xiàn)邊緣向中心遞減的態(tài)勢，天津、唐山的碳排放量與同期各城市相比一直居于前列，保定、衡水、廊坊等市受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口規(guī)模的影響，能源碳排放量始終屬于低碳排放區(qū)域。京津冀及其周邊地區(qū)能源碳排放強(qiáng)度分布趨向均衡化態(tài)勢，在研究期初，能源碳排放量相對(duì)較高的城市有4個(gè)，而在研究期末轉(zhuǎn)變?yōu)?個(gè)，并且邊緣城市能源碳排放強(qiáng)度的相對(duì)變化量變化較為顯著。

圖2 2008—2018年“2+26”城市碳排放空間分布

值得注意的是，在研究期間內(nèi)，北京、太原和長治的能源碳排放量變化最為明顯。其中，北京和太原的能源碳排放量從較高強(qiáng)度變?yōu)檩^低強(qiáng)度，而長治的能源碳排放量從較低強(qiáng)度轉(zhuǎn)化為較高強(qiáng)度。北京在研究期前期，人口密集、工業(yè)區(qū)較為集中，能源消耗量大，能源碳排放水平較高，隨著我國節(jié)能減排工作的進(jìn)行，能源碳排放量增速逐漸降低；太原市的碳排放量在期初也居于較高位置，但隨著山西省能源結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，能源碳排放量呈現(xiàn)不斷下降的趨勢。

2.3 “2+26”城市空間自相關(guān)特征

為進(jìn)一步分析“2+26”城市碳排放量的空間集聚特征，本文利用GeoDa軟件計(jì)算了2008—2018年的全局Moran′s I指數(shù)(通過顯著水平為0.05的z值檢驗(yàn))，并生成了2008年、2011年、2014年、2018年的局域Moran′s I指數(shù)LISA圖，以揭示“2+26”城市碳排放量的局部空間關(guān)聯(lián)類型。從“2+26”城市全局自相關(guān)結(jié)果(表2)來看，研究期內(nèi)京津冀及其周邊地區(qū)能源碳排放量的Moran′s I指數(shù)變化較為顯著。2008年，該地區(qū)能源碳排放量的Moran′s I指數(shù)為負(fù)值，呈現(xiàn)負(fù)的相關(guān)性。到2011年，能源碳排放量的Moran′s I指數(shù)變?yōu)檎担以谘芯科趦?nèi)Moran′s I指數(shù)呈現(xiàn)不斷上漲的趨勢。這表明研究期內(nèi)京津冀及其周邊地區(qū)能源碳排放的集聚態(tài)勢發(fā)生了顯著變化。期初“2+26”城市能源碳排放存在顯著的空間異質(zhì)性，各相鄰城市間能源碳排放存在著較大的差異。2011—2018年隨著城市的發(fā)展和相關(guān)政策的推進(jìn)，該地區(qū)各城市的能源碳排放表現(xiàn)為顯著的空間正相關(guān)性，能源碳排放強(qiáng)度相似的城市在空間上呈現(xiàn)出集聚效應(yīng)，且這種集聚效應(yīng)出現(xiàn)逐步加強(qiáng)。

表2 2008—2018年“2+26”城市能源消費(fèi)碳排放量Moran′s I指數(shù)

由圖3可知，整體來看，在研究區(qū)間內(nèi)“2+26”城市群分布在L-L區(qū)域所占的比例最高，分布在H-H區(qū)域所占的比例最少。近10年來京津冀及周邊地區(qū)的碳排放量的局域空間集聚狀態(tài)發(fā)生了顯著變化，分布在H—H區(qū)域的城市從2008年的3個(gè)增加至2018年7個(gè)，分布在L-H、H-L區(qū)域的城市從2008年13個(gè)減少至2018年的10個(gè)，說明京津冀及周邊地區(qū)的碳排放量空間集聚程度顯著增強(qiáng)。具體來看，濱州由2008年的L-H型逐步轉(zhuǎn)變2018年的H-H型，晉城、長治等市由2008年的L-L型轉(zhuǎn)變?yōu)?018年的H-H型；濟(jì)寧、淄博等市由2008年的H-L轉(zhuǎn)變?yōu)?018年的H-H型。其他城市碳排放量局域空間集聚程度未發(fā)生較大變化，其中廊坊、陽泉、保定等市一直處于H-L型，唐山、天津等市一直處于H-H型，鄭州、開封、濮陽、滄州、衡水等市一直處于L-L型，北京、太原、石家莊等市一直處于H-L型。

圖3 “2+26”城市碳排放的空間相關(guān)

目前，“2+26”城市能源碳排放呈現(xiàn)空間分布差異性特征。天津、唐山、長治、晉城、濟(jì)南、淄博等市均為高碳排放城市且被相應(yīng)高碳排放城市包圍，這些城市主要來自河北、山東、山西等相鄰地界，可通過加強(qiáng)區(qū)域合作和產(chǎn)業(yè)聯(lián)合改造等方式共同降低碳排放量。保定、廊坊、陽泉、邢臺(tái)等低碳排放量的城市被高碳排放量的城市包圍，這些城市的能源碳排放量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于周邊地區(qū)，可以通過技術(shù)轉(zhuǎn)移、信息交流、要素流動(dòng)等擴(kuò)散效應(yīng)對(duì)周邊碳排放降低起帶動(dòng)作用。鄭州、安陽、焦作、開封、衡水等低能源碳排放城市被相應(yīng)低能源碳排放城市包圍，且主要分布于河南、山東等地，可以通過加強(qiáng)區(qū)域聯(lián)合的方式進(jìn)一步降低碳排放量。北京、太原、石家莊、邯鄲等高能源碳排放量城市被低能源碳排放量城市包圍，這些城市可以通過鄰近城市的輻射效應(yīng)，加強(qiáng)地域合作的方式降低碳排放量。

2.4 “2+26”城市碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析

本文基于“2+26”城市2008—2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用LMDI模型從源頭控制和過程控制兩個(gè)方面分析能源碳排放驅(qū)動(dòng)因素，其中源頭控制包括人口規(guī)模(TP)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展(EG)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(ES)3個(gè)驅(qū)動(dòng)因子；過程控制包括能源效率(EE)、能源結(jié)構(gòu)(CS)和煤炭清潔利用(TL)，分析結(jié)果見表3。表3中數(shù)據(jù)表示各影響因素對(duì)本市區(qū)能源碳排放變化的貢獻(xiàn)度，即對(duì)能源碳排放作用的效用值。為了更加直觀看出各影響因素對(duì)不同市區(qū)能源碳排放影響效用值，對(duì)表3數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理，計(jì)算各市區(qū)單因素貢獻(xiàn)度與總效應(yīng)的比值，繪制能源碳排放各驅(qū)動(dòng)因素貢獻(xiàn)率分布圖(圖4)，可以看出經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的正向促進(jìn)效用最為顯著，能源利用效率對(duì)碳排放抑制效用最大。

表3 2008—2018年“2+26”城市能源碳排放影響因素分解(單位：萬t)

圖4 “2+26”城市能源碳排放影響因素貢獻(xiàn)率分布

由表3可見，人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源效率對(duì)“2+26”城市的能源碳排放起正向的促進(jìn)作用，其中經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動(dòng)效力最為顯著，達(dá)到45374.69萬t；人口規(guī)模對(duì)該地區(qū)能源碳排放驅(qū)動(dòng)效力次之，其貢獻(xiàn)度為3088.06萬t；能源效率的正向驅(qū)動(dòng)效力最小，為508.79萬t。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和煤炭清潔利用等影響因素均表現(xiàn)為減排作用，其中能源結(jié)構(gòu)對(duì)能源碳排放的負(fù)向驅(qū)動(dòng)作用最為顯著，達(dá)到-8962.89萬t；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)京津冀及其周邊地區(qū)的能源碳排放貢獻(xiàn)度較為明顯，為-6986.16萬t，其次是煤炭清潔系數(shù)，貢獻(xiàn)度為-246.72萬t。

從“2+26”城市碳排放因素分解的結(jié)果來看，源頭驅(qū)動(dòng)是導(dǎo)致該地區(qū)能源碳排放增加的主要環(huán)節(jié)，而過程控制為該地區(qū)碳排放的主要抑制環(huán)節(jié)。具體來看，經(jīng)濟(jì)增長對(duì)“2+26”城市的能源碳排放均起到了促進(jìn)作用，且總的正向驅(qū)動(dòng)效力最大，其中北京、天津、石家莊、唐山等城市碳排放受經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素促增作用明顯，而廊坊、保定、鶴壁、濮陽等城市受經(jīng)濟(jì)發(fā)展驅(qū)動(dòng)因子的影響較低。相比之下，人口規(guī)模對(duì)該地區(qū)正向驅(qū)動(dòng)效力較弱，其對(duì)于大部分城市的碳排放具有促進(jìn)作用，特別是對(duì)北京、天津、鄭州、邯鄲等較為發(fā)達(dá)的城市的促進(jìn)作用更為明顯，而對(duì)于晉城市起到了減排的作用，其主要原因是：晉城市在2008—2018年的人口增長較為緩慢，與京津冀及其周邊地區(qū)的其他城市人口增量存在較大差距。從全國人口數(shù)量分布上看，京津冀及其周邊地區(qū)人口密集，且二胎政策的放開可能會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)該地區(qū)人口數(shù)量的增長。因此，從碳排放總量控制的角度來看，“2+26”城市未來應(yīng)著重注意人口結(jié)構(gòu)和人才比例的調(diào)整、自身素質(zhì)的提高和環(huán)保意識(shí)的培養(yǎng)，加強(qiáng)政府調(diào)控的力度，引導(dǎo)居民綠色環(huán)保的生活方式。在源頭控制中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在整體上表現(xiàn)為減排作用，且對(duì)北京、滄州、邢臺(tái)、長治等市的減排作用最為顯著，而對(duì)天津、石家莊、淄博、濱州、菏澤等市的碳排放則表現(xiàn)為正向的促進(jìn)作用，其主要原因是在本研究期內(nèi)該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為緩慢，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整對(duì)碳排放的影響不明顯。

過程控制環(huán)節(jié)中大部分表現(xiàn)為減排效應(yīng)，其中能源結(jié)構(gòu)對(duì)能源碳排放的抑制作用顯著，特別是對(duì)北京、天津、唐山、淄博等市的減排效力尤為顯著，而對(duì)于滄州、衡水、邢臺(tái)、濱州、菏澤等市表現(xiàn)出正向的促進(jìn)作用。導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因有很多，主要包括“2+26”城市所處的區(qū)位不同、資源優(yōu)勢所導(dǎo)致的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、煤炭消費(fèi)比重差距較大、國家政策與市場需求變動(dòng)等因素都會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)啬茉唇Y(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。盡管近年我國實(shí)行了“煤改氣”、“煤改電”等政策來從源頭上實(shí)現(xiàn)煤炭消費(fèi)的減量替代，但由于技術(shù)和資源等的限制和我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型并不徹底，煤炭消費(fèi)仍然占能源消費(fèi)的最高比重，煤炭清潔利用是在過程控制中通過人為手段從根本上減少溫室氣體的方式。從表3中計(jì)算數(shù)據(jù)來看，煤炭清潔利用在一定程度上起到了減排作用，但效用并不明顯。大部分城市受煤炭清潔技術(shù)改進(jìn)的作用，碳排放量呈降低的趨勢，尤其是對(duì)于濟(jì)南、邢臺(tái)等市減排效果最為明顯，但仍有部分城市表現(xiàn)為能源碳排放促增作用，如石家莊、唐山等。這表明京津冀及其周邊地區(qū)發(fā)展不均衡，煤炭清潔利用技術(shù)的普及存在差異化。綜合來看，煤炭清潔利用對(duì)于能源碳排放減排作用存在很大的上升空間，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)該地區(qū)的交流與融合，加大科學(xué)技術(shù)在能源清潔高效利用上的應(yīng)用，有效降低能源消耗強(qiáng)度。在過程控制環(huán)節(jié)中，能源效率對(duì)“2+26”城市的能源碳排放總體表現(xiàn)為促增作用，但相比之下促增效果并不明顯。這種現(xiàn)象通常被稱為碳排放的回彈效應(yīng)，即技術(shù)的進(jìn)步引起的碳排放效率提高與碳排放量之間的悖論現(xiàn)象。這主要是由于化石能源消費(fèi)可能存在回彈效應(yīng)[25]，而這種一次能源的消費(fèi)正是二氧化碳產(chǎn)生的主要來源，進(jìn)而導(dǎo)致了碳排放的回彈效應(yīng)。在28個(gè)城市中，能源效率對(duì)超過半數(shù)的城市表現(xiàn)為減排作用，其中北京、天津、太原、淄博、濟(jì)寧等市受能源效率影響而產(chǎn)生的減排作用尤為顯著，而對(duì)于陽泉、長治、晉城、濱州等市，能源結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為能源碳排放的促增作用，即出現(xiàn)碳排放的回彈效應(yīng)，這主要是由于這些地區(qū)的城市發(fā)展較晚、工業(yè)化進(jìn)程較為緩慢、節(jié)能減排技術(shù)相對(duì)落后，形成了工業(yè)能源效率對(duì)碳減排的阻滯作用。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

本文以京津冀及其周邊地區(qū)“2+26”城市為研究對(duì)象，利用統(tǒng)計(jì)圖、空間渲染圖、相關(guān)性分析圖等分析了“2+26”城市碳排放的時(shí)空異質(zhì)特征，并利用LMDI模型，從源頭控制、過程控制等碳排放周期環(huán)節(jié)對(duì)該地區(qū)能源碳排放的驅(qū)動(dòng)因素分解進(jìn)行了分析，以求找到不同城市碳減排的差異化戰(zhàn)略和實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)路徑。主要結(jié)論為：①能源碳排放大部分呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢，但受政策、經(jīng)濟(jì)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的影響，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的城市多表現(xiàn)為能源碳排放持續(xù)減少的現(xiàn)象，而對(duì)經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后的城市而言，碳排放則呈現(xiàn)逐次上升的趨勢。②該地區(qū)能源碳排放水平差異化逐漸縮小，空間集聚程度有所增強(qiáng)。③“2+26”城市的能源碳排放受經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)等因素的影響較為顯著，而人口規(guī)模、能源效率、煤炭清潔利用對(duì)該地區(qū)碳排放的影響作用相對(duì)較小。④能源效率、人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等源頭控制因子對(duì)“2+26”城市的碳排放整體上表現(xiàn)為促增作用，其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促增作用最為顯著。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)、煤炭清潔利用等過程控制因子表現(xiàn)為減排作用，相比之下，能源結(jié)構(gòu)對(duì)該地區(qū)的減排貢獻(xiàn)度最大。

3.2 建議

本文根據(jù)“2+26”城市能源碳排放空間分布特征及驅(qū)動(dòng)因素時(shí)空異質(zhì)性，提出以下方面建議：①由于“2+26”城市能源碳排放的驅(qū)動(dòng)因素存在異質(zhì)性，因此該地區(qū)在減排工作的過程中應(yīng)因地制宜，實(shí)行差異化政策，制定適應(yīng)城市現(xiàn)狀和未來發(fā)展路徑的減排措施和減排標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)型城市，應(yīng)適當(dāng)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，加強(qiáng)科技和人才資源的引進(jìn)，不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，如天津、唐山、淄博、濟(jì)寧、德州等城市。對(duì)于能源結(jié)構(gòu)主導(dǎo)型的城市，一方面應(yīng)對(duì)煤炭消費(fèi)總量進(jìn)行合理控制，合理推進(jìn)清潔能源替代工作；另一方面，要依靠科學(xué)技術(shù)不斷提高煤炭清潔利用技術(shù)水平，政府應(yīng)當(dāng)適量投入更多的基金進(jìn)行研發(fā)，加大此類技術(shù)的開發(fā)力度和應(yīng)用范圍，如滄州、邢臺(tái)、濟(jì)南、濱州、菏澤等城市。②人口和經(jīng)濟(jì)的增長都是地區(qū)發(fā)展的必然趨勢，各地區(qū)應(yīng)當(dāng)結(jié)合本地區(qū)的資源優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)積極探索，尋求一條經(jīng)濟(jì)與生態(tài)協(xié)同發(fā)展的道路。一方面，可以從提高人口素質(zhì)方面入手，加強(qiáng)政府引導(dǎo)，在全社會(huì)不斷貫徹綠色生活、綠色消費(fèi)的理念，實(shí)現(xiàn)在人口增長情況下二氧化碳的最低排放水平。對(duì)于北京、天津等人口密集的城市，應(yīng)嚴(yán)格控制人口增長速度，加大對(duì)外來人員的管控力度，逐步消除人口膨脹對(duì)碳排放的影響，使得技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳減排的貢獻(xiàn)逐步顯現(xiàn)出來。另一方面，對(duì)于河北、山西等地部分高碳城市要加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和升級(jí)，加快生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)變和替代，加大煤炭減量替代的力度，從根本上改變以一次能源消耗促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模式。③“2+26”城市作為京津冀地區(qū)大氣污染傳輸通道，應(yīng)當(dāng)逐漸轉(zhuǎn)變“先污染后治理”的發(fā)展模式，在保持末端治理減排潛力挖掘的基礎(chǔ)上，逐步發(fā)揮源頭控制和過程控制環(huán)節(jié)的減排效力，即由依靠化石能源消耗轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽靠茖W(xué)技術(shù)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，加大新能源的研制與開發(fā)和煤炭清潔技術(shù)利用，加快二氧化碳的減排由末端治理向源頭控制和過程控制的轉(zhuǎn)變。