中國縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的影響研究*

楊世乒 何邕健 YANG Shiping, HE Yongjian

0 引言

近年來，包括聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)在內(nèi)的國際組織和各國政府對全球氣候變化問題進(jìn)行了多次評估?？梢悦鞔_的是，持續(xù)的溫室氣體排放已對全球氣候產(chǎn)生了重大的影響。我國能源結(jié)構(gòu)以化石能源為主，面臨著較大的減排壓力。在生態(tài)文明發(fā)展背景下，我國提出碳達(dá)峰和碳中和的“雙碳”戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)控碳的源頭治理、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級以及綠色生產(chǎn)生活方式的形成，明確了控碳減排與經(jīng)濟(jì)發(fā)展需同步推進(jìn)的基本思路。

縣域是我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)單元，在我國“五級三類四體系”的國土空間規(guī)劃體系中，縣是溝通城市與鄉(xiāng)村之間重要的上下聯(lián)動(dòng)紐帶。歷史上我國高速城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程中的縣級單元始終處于弱勢地位，產(chǎn)業(yè)發(fā)展多依靠被動(dòng)式承接，因此暴露出一系列諸如能源結(jié)構(gòu)不合理、環(huán)境污染嚴(yán)重和土地利用粗放等問題。統(tǒng)計(jì)資料顯示，我國能源消費(fèi)領(lǐng)域中以煤炭為主的高碳排放能源比重過高，在縣域?qū)蛹墸?、風(fēng)電等清潔能源的比重更低，加之技術(shù)水平受限所導(dǎo)致的能源利用效率偏低，多重因素疊加導(dǎo)致縣域單位GDP碳排放量普遍高于全國平均水平。由此可見，縣域是我國實(shí)現(xiàn)碳中和戰(zhàn)略的關(guān)鍵層級，低碳發(fā)展的潛力巨大、需求迫切。

目前，學(xué)者采用kaya公式[1]、對數(shù)均值迪氏分解（LMDI）[2]和回歸分析[3]等方法針對國家[4-5]、省級[6-7]、市級[8-9]層面的研究已經(jīng)表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消耗與碳排放間存在著密切且復(fù)雜的關(guān)系。相較于城市而言，縣域低碳發(fā)展存在著綠色能源使用占比低、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級遲緩、發(fā)展路徑粗放等問題[10]。另一方面，縣域自身資源稟賦各異，發(fā)展路徑多樣，因此在推進(jìn)縣級單元控碳方面需要更具適應(yīng)性和可操作性的具體策略。現(xiàn)有針對縣級低碳發(fā)展的研究主要包括碳排放的空間格局演進(jìn)研究[11]、低碳發(fā)展路徑[12]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[13]以及低碳土地利用規(guī)劃[14]等方面，基于定量分析的方法對控碳機(jī)理的研究討論尚淺。

國土空間規(guī)劃體系逐步建立，對全域全要素的管控將有助于提升我國碳排放治理能力。在此背景下，提高策略制定的科學(xué)性是提升環(huán)境治理能力的重要一步，對縣域?qū)蛹壆a(chǎn)業(yè)碳排放影響機(jī)理研究顯得尤為必要。本文將聚焦于對縣域整體碳收支平衡起到重要作用的經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素，探究縣域尺度碳排放特征與發(fā)展現(xiàn)狀，分析縣域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對碳排放整體影響趨勢，從而支撐國土空間規(guī)劃低碳化治理路徑與策略的制定。

1 研究對象與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究對象

研究對象選取需充分考慮樣本的代表性與普適性。本文采用分層抽樣方法，抽取條件包括縣域經(jīng)濟(jì)總量、縣域人口總量、縣域碳排放總量三方面指標(biāo)，對三項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分級后進(jìn)行等比例縣域抽取，以確保研究樣本能夠覆蓋不同資源稟賦、地域特征、發(fā)展階段和經(jīng)濟(jì)水平的研究單元，盡可能體現(xiàn)我國縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的總體特征。最終依照數(shù)據(jù)可獲取性原則對樣本進(jìn)行調(diào)整，確定172個(gè)縣域作為研究對象，按照我國區(qū)域劃分方式統(tǒng)計(jì)，其中包含東部區(qū)域56個(gè)、中部區(qū)域70個(gè)、西部區(qū)域46個(gè)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文綜合運(yùn)用包括文獻(xiàn)資料、統(tǒng)計(jì)資料和網(wǎng)絡(luò)資料在內(nèi)的多源融合數(shù)據(jù)。首先從2006年IPCC指南中獲取各類化石能源的碳排放因子，用于對各研究樣本的二氧化碳排放量做出估算。其次，通過整理各省統(tǒng)計(jì)年鑒中分區(qū)縣地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、工業(yè)產(chǎn)值、服務(wù)業(yè)產(chǎn)值、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額、社會(huì)消費(fèi)品零售總額和能源消耗數(shù)據(jù)，形成研究樣本指標(biāo)數(shù)據(jù)庫。最后，分別通過工商網(wǎng)站注冊信息以及高德地圖POI查詢接口獲取研究樣本工業(yè)和服務(wù)業(yè)企業(yè)地址信息，用于計(jì)算縣域企業(yè)空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)。以上數(shù)據(jù)來源如表1所示。

2 中國縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放現(xiàn)狀

2.1 評價(jià)模型

2.1.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價(jià)模型

首先，經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價(jià)需要有數(shù)量指標(biāo)。任何地理單元的經(jīng)濟(jì)發(fā)展首先是一個(gè)經(jīng)濟(jì)總量變動(dòng)的過程，可以表現(xiàn)為產(chǎn)出的增加或減少。伴隨著經(jīng)濟(jì)總量變化的是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)，一般情況下表現(xiàn)為工業(yè)增加值比重不斷提高進(jìn)而穩(wěn)定，服務(wù)業(yè)比重持續(xù)上升而農(nóng)業(yè)比重持續(xù)下降。因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價(jià)模型首先將經(jīng)濟(jì)規(guī)模和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)兩個(gè)一級指標(biāo)納入，并結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲取性，將GDP、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資和社會(huì)消費(fèi)品零售總額作為經(jīng)濟(jì)規(guī)模的二級指標(biāo)，將二產(chǎn)占比和三產(chǎn)占比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的二級指標(biāo)。

其次，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也是一個(gè)空間過程，應(yīng)該有空間指標(biāo)。本文從企業(yè)微觀位置出發(fā)，提取縣域產(chǎn)業(yè)布局特征，構(gòu)建集聚度和中心度兩方面指標(biāo)。其中，集聚度是指縣域企業(yè)在空間分布中是否出現(xiàn)了集聚現(xiàn)象以及集聚現(xiàn)象發(fā)生的強(qiáng)弱，以企業(yè)空間最近鄰指數(shù)指標(biāo)測度。中心度則表示縣城區(qū)對縣域企業(yè)的吸引和輻射作用的強(qiáng)弱，以縣城內(nèi)企業(yè)占比指標(biāo)測度。從而，本文構(gòu)建的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模型如表2所示。

2.1.2 碳排放評價(jià)模型

縣域碳排放評價(jià)指標(biāo)包含總量和強(qiáng)度兩個(gè)方面。

碳排放總量采用IPCC指南中給出的較為通用的能源消費(fèi)二氧化碳推薦計(jì)算方法，如式1所示。

式1中，CE表示各種能源消耗所帶來的CO2總量；ADi為i類能源消耗總量；EFi為能源i的排放因子。排放因子選取具備本地特征的省級溫室氣體排放清單中推薦的化石燃料排放因子（表3）。

當(dāng)前，中國尚未在縣級單元形成統(tǒng)一的碳排放清單編制制度，因此，縣域?qū)嶋H能源消耗量獲取難度較大。本文借鑒景僑楠等[15]（2018）提出的方法，基于《中國城市溫室氣體排放數(shù)據(jù)集2015》（以下簡稱數(shù)據(jù)集）中的地級市能源消耗數(shù)據(jù)，采用分部門自上而下分配方式以獲取縣級能源消耗數(shù)據(jù)。分配參數(shù)為如表4所示。

碳排放強(qiáng)度指標(biāo)采用單位GDP二氧化碳排放量表示。

表1 研究數(shù)據(jù)來源及其在分析中的作用Tab 1 research data sources and their role in analysis

表2 縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)體系Tab 2 county economic development index system

表3 能源碳排放因子Tab 3 energy carbon emission factors

表4 能源消耗分配參數(shù)Tab 4 energy consumption distribution parameters

2.2 經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)量與空間特征

2.2.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)量特征

經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)量特征采用K-means聚類分析法，此方法是一種迭代求解的非監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類法，在依據(jù)數(shù)據(jù)特征對樣本進(jìn)行分類組織方面廣泛應(yīng)用。對全部172個(gè)縣域樣本進(jìn)行聚類分析，根據(jù)聚類結(jié)果可將其依據(jù)綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分為三類，共有12個(gè)縣級單位處于高發(fā)展水平組，59個(gè)縣級單位處于中等發(fā)展水平組，101個(gè)縣級單位處于較低水平發(fā)展組，總體來看大部分縣域仍處于較低發(fā)展水平（圖1）。高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分組中8個(gè)位于我國東部地區(qū)，4個(gè)位于我國中部地區(qū)，而位于我國西部地區(qū)的縣級單元均處于中等或較低發(fā)展水平分組之內(nèi)，可見縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展地域差異明顯。高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平組縣域平均GDP、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資和社會(huì)消費(fèi)品零售總額三項(xiàng)指標(biāo)的平均值分別達(dá)到了782.08億元、564億元和232億元，是中等發(fā)展水平分組縣域的數(shù)倍和數(shù)十倍，可見縣域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距顯著（圖2）。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的縣域往往工業(yè)化水平更高，高發(fā)展水平分組內(nèi)，縣域二產(chǎn)占比指標(biāo)平均值達(dá)到55%，比較來看較低發(fā)展水平組二產(chǎn)占比平均值僅為38%（圖3）。

2.2.2 經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間特征

經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間特征采用核密度分析法對縣域工業(yè)和服務(wù)業(yè)企業(yè)的空間集聚特征進(jìn)行分析，通過初步分析發(fā)現(xiàn)，全部172個(gè)縣域樣本在縣城區(qū)內(nèi)均形成了企業(yè)集聚核心狀態(tài)。從縣域尺度出發(fā)，大部分縣域形成了以縣城區(qū)為核心的單核心布局模式。此外，由于發(fā)展水平、區(qū)位條件、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的影響，不同地區(qū)縣域內(nèi)部產(chǎn)業(yè)布局模式差異顯著，表現(xiàn)為單核心、雙核心、組團(tuán)狀以及網(wǎng)絡(luò)狀的分布模式。

單核心布局對于大部分發(fā)展水平中等或發(fā)展水平較低縣域來說較為常見，企業(yè)空間分布僅在縣城區(qū)形成了集聚態(tài)勢，縣域內(nèi)其余地區(qū)企業(yè)零散分布。雙核心布局是指縣域內(nèi)除縣城區(qū)形成了集聚核心外，在城區(qū)以外與現(xiàn)有集聚核心不相連地區(qū)出現(xiàn)了新的次級核心，此類核心多以工業(yè)園區(qū)形式出現(xiàn)。組團(tuán)狀布局是指在縣城區(qū)范圍內(nèi)形成了縣域集聚核心外，在縣域各鄉(xiāng)鎮(zhèn)形成了小規(guī)模的企業(yè)集聚組團(tuán)。相較于組團(tuán)狀布局而言，網(wǎng)絡(luò)狀布局則表現(xiàn)為在多個(gè)次級核心間出現(xiàn)了沿主要道路布局的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。四種布局模式典型縣域如圖4所示。

2.3 縣域碳排放特征

碳排放總量方面，我國縣域碳排放水平隨著其經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模與密度的提高同步提升，高水平發(fā)展分組中碳排放總量平均值為638.25 t，遠(yuǎn)高于中等和較低發(fā)展水平組縣域，這一點(diǎn)從碳排放強(qiáng)度指標(biāo)的對比中同樣可以看出。較低發(fā)展水平組的縣域碳排放強(qiáng)度平均值為1.65 t/萬元，是三組中的最高值。而碳排放強(qiáng)度方面，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提升，碳排放強(qiáng)度指標(biāo)呈現(xiàn)明顯的下降趨勢。

圖1 樣本縣分組數(shù)量占比Fig 1 proportion of sample county groups

圖2 樣本縣產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)對比Fig2 comparison of industrial structure indicators of sample counties

圖3 樣本縣經(jīng)濟(jì)規(guī)模指標(biāo)對比Fig 3 Comparison of economic scale indicators of sample counties

圖4 樣本縣典型產(chǎn)業(yè)空間布局Fig 4 typical industrial spatial layout of sample county

此外，中等發(fā)展水平組縣域在碳排放總量指標(biāo)上有著最大的規(guī)模跨度，而低發(fā)展水平組縣域在碳排放強(qiáng)度指標(biāo)上有著最大的規(guī)?？缍?，這體現(xiàn)出不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段縣域所面臨的主要矛盾不同。對中等發(fā)展水平組縣域而言，其碳排放強(qiáng)度已經(jīng)得到一定控制，但碳排放總量仍然面臨較大的增長壓力；而對低發(fā)展水平縣域而言，其碳排放強(qiáng)度尚需有效管控，否則將可能促進(jìn)未來一段時(shí)期碳排放總量的大規(guī)模增長（圖5）。

3 縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的影響

3.1 經(jīng)濟(jì)的規(guī)模變化特征對碳排放的影響

經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的影響采用多元線性回歸分析方法，此方法在分析一個(gè)因變量與多個(gè)自變量之間相關(guān)關(guān)系當(dāng)中有著廣泛的應(yīng)用。將前文縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價(jià)模型中的各項(xiàng)指標(biāo)與碳排放模型中的指標(biāo)進(jìn)行擬合回歸分析，結(jié)果如表5所示。從中可以發(fā)現(xiàn)三個(gè)規(guī)律。

第一，經(jīng)濟(jì)總量增長有利于抑制碳排放。在經(jīng)濟(jì)的總量規(guī)模指標(biāo)（GDP）擬合結(jié)果中，GDP總量增加將導(dǎo)致碳排放總量增長，但不是等比例關(guān)系，反而由于規(guī)模經(jīng)濟(jì)的作用，將導(dǎo)致碳排放強(qiáng)度的下降，這一方面表明了做大縣域經(jīng)濟(jì)有利于降低碳排放強(qiáng)度，另一方面，也表明中國縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中出現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)總量與碳排放之間的“相對脫鉤”現(xiàn)象。

圖5 樣本縣碳排放特征分析圖Fig 5 analysis of carbon emission characteristics of sample counties

第二，投資和消費(fèi)對碳排放影響具有顯著的差異。一般情況下，投資規(guī)模擴(kuò)大有利于GDP增長，從而帶來碳排放總量增長，產(chǎn)生類似于“經(jīng)濟(jì)總量增長有利于抑制碳排放的特點(diǎn)”。但在本次擬合結(jié)果中，固定資產(chǎn)擴(kuò)張僅對碳排放總量產(chǎn)生了逆向影響，對碳排放強(qiáng)度甚至不產(chǎn)生影響。究其原因，應(yīng)有兩方面：一是固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)和碳排放的增長存在滯后性。研究時(shí)期內(nèi)，樣本縣正處在我國西部大開發(fā)戰(zhàn)略以及中部崛起戰(zhàn)略實(shí)施的關(guān)鍵期，部分綜合實(shí)力偏弱地區(qū)投資總額提升迅速，但對二氧化碳排放的影響尚未顯現(xiàn)。二是受固定資產(chǎn)投資內(nèi)部構(gòu)成的影響，對碳排放總量起正向作用的工業(yè)投資被其他對碳排放總量起負(fù)向作用的投資類型抑制了。值得注意的是，消費(fèi)變化對碳排放沒有顯著影響，這應(yīng)該是縣級單元服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)模和發(fā)展水平的體現(xiàn)。

第三，工業(yè)比服務(wù)業(yè)對碳排放的影響更為明顯。擬合結(jié)果顯示，工業(yè)化水平對碳排放總量和碳排放強(qiáng)度起正向作用，但對碳排放強(qiáng)度的影響更為顯著，表明工業(yè)產(chǎn)出的數(shù)量增長，并未帶來碳排放強(qiáng)度的顯著降低，意味著當(dāng)前縣域的工業(yè)化仍具有較為明顯的粗放型增長特征。服務(wù)業(yè)僅對碳排放強(qiáng)度有正向影響且強(qiáng)度弱于工業(yè)化水平。實(shí)際上，在已有研究中，服務(wù)業(yè)往往被認(rèn)為可以對碳排放強(qiáng)度起到控制作用，但在縣域?qū)用?，由于服?wù)業(yè)構(gòu)成中往往缺乏金融、信息、IT等高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，因此，對碳排放強(qiáng)度的控制作用未能顯現(xiàn)。

3.2 經(jīng)濟(jì)的空間變化對碳排放的影響

在三次產(chǎn)業(yè)中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)因?yàn)槭艿匦?、土壤等因素影響，在地表上的分布多呈均質(zhì)狀態(tài)。而第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受聚集經(jīng)濟(jì)影響顯著，導(dǎo)致工業(yè)和服務(wù)業(yè)在地表上呈現(xiàn)出不同程度的集聚，因此，本文只對第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)空間形態(tài)對縣域碳排放的效果進(jìn)行分析。擬合結(jié)果如表6所示。

3.2.1 工業(yè)布局對碳排放的影響

首先，工業(yè)企業(yè)在空間上聚集有利于降低碳排放強(qiáng)度。最近鄰指數(shù)代表了縣域尺度上工業(yè)企業(yè)空間布局的緊湊程度，指數(shù)的值越小，表明工業(yè)企業(yè)在空間中布局越集中，從而，如果工業(yè)企業(yè)集聚度指數(shù)下降，表明企業(yè)在繼續(xù)聚集，同時(shí)，碳排放強(qiáng)度下降，擬合值0.241顯示了這一規(guī)律。但是，工業(yè)企業(yè)集聚度對碳排放總量的影響度很弱，相關(guān)系數(shù)僅為-0.089,這意味著，即便工業(yè)企業(yè)聚集度提高了，碳排放總量卻基本不變。這種情況表明，對縣級單元而言，工業(yè)企業(yè)集中對碳總量的下降意義不大，但由于聚集經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的作用，確實(shí)能夠提高碳排放強(qiáng)度水平。

其次，縣城中聚集的工業(yè)企業(yè)數(shù)量越多，對碳排放總量控制越有利。工業(yè)企業(yè)中心度指標(biāo)與碳排放總量具有一定的負(fù)向弱相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為-0.188，其機(jī)制類似于工業(yè)企業(yè)集聚度對碳排放總量的影響，但這種影響度很弱。比對工業(yè)企業(yè)集聚度指標(biāo)值可以看出，工業(yè)企業(yè)不但要向縣城集聚，還要在縣城內(nèi)向園區(qū)集聚，才能獲得較好的控碳效果。

3.2.2 服務(wù)業(yè)布局對碳排放的影響

首先，服務(wù)業(yè)的聚集會(huì)同時(shí)提高排放總量和碳排放強(qiáng)度。服務(wù)業(yè)企業(yè)最近鄰指數(shù)指標(biāo)與碳排放總量、碳排放強(qiáng)度的擬合結(jié)果都是負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.290和-0.363，表明隨著服務(wù)業(yè)企業(yè)聚集度的提高（最近鄰指數(shù)值降低），碳排放總量和碳排放強(qiáng)度都會(huì)同時(shí)提高。分析此現(xiàn)象產(chǎn)生的原因在于：工業(yè)企業(yè)和服務(wù)業(yè)對能源的需求不同，前者在空間上的集聚一定程度上提高了企業(yè)能源利用效率，而服務(wù)業(yè)集聚度的提升并不導(dǎo)致能源利用效率的提高；此外，縣域?qū)用娓蛹械姆?wù)業(yè)帶來了城鄉(xiāng)居民更高的出行強(qiáng)度，這意味著，只有縣域范圍內(nèi)基本公共服務(wù)設(shè)施的均等化，才能實(shí)現(xiàn)服務(wù)業(yè)在縣域?qū)用娴牟季纸堤肌?/p>

表5 經(jīng)濟(jì)的數(shù)量增長與碳排放擬合模型系數(shù)匯總Tab 5 summary of fitting model coefficients of economic quantitative growth and carbon emission

表6 企業(yè)空間布局與碳排放擬合模型系數(shù)匯總Tab 6 summary of fitting model coefficients of enterprise spatial layout and carbon emission

其次，縣域內(nèi)的服務(wù)業(yè)向縣城聚集，將提高碳排放總量，但對碳排放強(qiáng)度無顯著影響。導(dǎo)致這一現(xiàn)象的機(jī)制與上文描述的相似。

4 結(jié)論

通過對中國縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放特征指標(biāo)的線性回歸分析，主要結(jié)論如下：

一、碳排放總量與綜合經(jīng)濟(jì)水平尤其是工業(yè)化程度高度正相關(guān)。從碳排放總量角度分析，第二產(chǎn)業(yè)對縣域產(chǎn)業(yè)碳排放總量起到了最為重要的正向促進(jìn)作用，隨著經(jīng)濟(jì)增長碳排放總量必然保持增長，這也與目前縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段和模式相符合，促進(jìn)工業(yè)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步仍然是縣域控碳的關(guān)鍵。

二、縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高對控制碳排放強(qiáng)度有較大幫助。隨著中國縣域經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長，碳排放強(qiáng)度已經(jīng)呈現(xiàn)出下降勢頭。這一現(xiàn)象表明中國減排控碳管控已經(jīng)取得了一定成效，部分經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的縣正逐步轉(zhuǎn)向更加綠色的發(fā)展路徑。

三、工業(yè)企業(yè)的聚集有利于降低碳排放強(qiáng)度。對碳排放強(qiáng)度起到抑制作用的是第二產(chǎn)業(yè)空間集聚度指標(biāo)。因此，低碳理念下的工業(yè)布局規(guī)劃應(yīng)堅(jiān)持“工業(yè)進(jìn)園”原則，提高規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

四、服務(wù)業(yè)的聚集將導(dǎo)致縣域碳排放總量和強(qiáng)度的提升。因此，縣域服務(wù)設(shè)施的布局，應(yīng)以不同等級的生活圈為基本單元，在全域范圍內(nèi)構(gòu)建多層次、網(wǎng)絡(luò)化的服務(wù)設(shè)施體系，才有利于降低碳排放強(qiáng)度。