中國省域碳減排能力時(shí)空格局演化研究

李蘇倫， 張克勇

（中北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，太原 030051）

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)快速增長，取得了舉世矚目的成就，然而長期粗放型的經(jīng)濟(jì)增長方式也使得累積的資源約束和環(huán)境污染問題日益突出［1］. 大量化石能源的消耗使得中國的碳排放量逐年增長. 為應(yīng)對(duì)氣候變化問題和彰顯中國在國際上的大國擔(dān)當(dāng)，在第75屆聯(lián)合國大會(huì)上，中國首次提出“二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”的戰(zhàn)略目標(biāo). 這表明中國將完成全球最高碳排放強(qiáng)度降幅，用全球歷史上最短的時(shí)間實(shí)現(xiàn)從碳達(dá)峰到碳中和，中國未來面臨的碳減排壓力達(dá)到了前所未有的高度.

中國省域碳減排能力的有效提升是減緩二氧化碳排放，如期實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)的重要手段；同時(shí)各省份主體作為我國碳排放的重要擔(dān)綱者，實(shí)現(xiàn)國家層面的碳減排目標(biāo)有賴于各省份碳減排能力的共同提升. 但是，我國各省份經(jīng)濟(jì)狀況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源稟賦、科技水平等發(fā)展各異，這導(dǎo)致各省份碳減排能力存在較大差異；并且碳減排能力及其影響因素在時(shí)間和空間上疊加的積累效應(yīng)和溢出效應(yīng)造成了中國省域碳減排能力在時(shí)間和空間維度上的異質(zhì)分布，這些都不利于我國氣候變化問題的解決和雙碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn). 因此，研究中國省域碳減排能力在時(shí)間維度上的發(fā)展態(tài)勢(shì)和在空間維度上的演變格局尤為重要，亟待給出科學(xué)的分析和結(jié)論.

1 文獻(xiàn)綜述

目前碳達(dá)峰碳中和視角下的碳減排問題是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn). 通過對(duì)國內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行梳理發(fā)現(xiàn)：在我國雙碳目標(biāo)提出之前，已有學(xué)者對(duì)碳排放影響因素進(jìn)行了廣泛研究. 如Cramer［2］、York［3］、Cole［4］等學(xué)者從部門層面分析了人口、城市化水平、能源使用效率等影響因素與碳排放的關(guān)系. 還有學(xué)者利用LMDI分解模型探究影響中國化石能源消耗碳排放［5］、城鄉(xiāng)居民碳排放［6］、交通運(yùn)輸業(yè)碳排放［7］的因素. 同時(shí)也有學(xué)者運(yùn)用計(jì)量模型研究特定變量對(duì)碳排放的影響. 如付云鵬等［8］利用空間滯后模型分析人口結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)中國碳排放強(qiáng)度的影響；Xu等［9］、肖雁飛等［10］、邱立新和袁賽［11］與孫振清等［12］利用面板數(shù)據(jù)模型或動(dòng)態(tài)空間杜賓模型分別研究某些變量對(duì)縣級(jí)層面工業(yè)碳排放、全國及區(qū)域?qū)用?、省域?qū)用媾c城市層面碳排放的影響；李志學(xué)等［13］通過構(gòu)建影響碳減排效率的制動(dòng)因素模型，進(jìn)一步實(shí)證分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳權(quán)市場、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)碳減排效率的影響. 另有部分學(xué)者從省域異質(zhì)性、產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性視角展開研究. 孫焱林［14］在省域異質(zhì)性視角下，運(yùn)用固定效應(yīng)隨機(jī)前沿分析方法測算了中國省域碳排放效率并分析了其影響因素.楊莉莎等［15］構(gòu)建一致性宏觀二氧化碳反彈效應(yīng)研究框架并定量分析了中國各地區(qū)不同產(chǎn)業(yè)碳排放與技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系. 此外，還有學(xué)者運(yùn)用DID和PSM-DID方法分析了碳交易政策對(duì)碳排放的影響［16］.

國內(nèi)學(xué)術(shù)界在探究碳減排影響因素的同時(shí)也進(jìn)行了碳減排能力測度與評(píng)價(jià)方面的研究. 王小兵等［17］在分析東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源生產(chǎn)與消耗以及環(huán)境狀況的基礎(chǔ)上定量測度了東北各省“十一五”期間的節(jié)能減排能力. 姚奕和倪勤［18］在綜合考慮影響我國各地區(qū)碳減排能力因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建碳減排能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并通過計(jì)算最佳投影值測度各地區(qū)碳減排能力. 樸勝任和李?。?9］從影響區(qū)域碳減排能力的五個(gè)方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，應(yīng)用基于熵值法的綜合評(píng)價(jià)模型測度了京津冀地區(qū)的碳減排能力. 汪明月等［20］則綜合考慮經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境三個(gè)要素構(gòu)建了區(qū)域碳減排能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系. 唐德才等［21］通過構(gòu)建低碳能力綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并運(yùn)用TOPSIS模型測度了長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的碳減排能力.

綜上所述，碳減排影響因素問題的研究主要集中在從國家、地區(qū)、產(chǎn)業(yè)、城市等層面進(jìn)行影響因素差異分析；探究單因素或多因素與碳排放之間的作用機(jī)理. 關(guān)于碳減排能力測度與評(píng)價(jià)的研究則相對(duì)較少，且已有研究較少考慮到碳減排能力的空間溢出效應(yīng)，多是運(yùn)用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法從時(shí)間維度進(jìn)行評(píng)價(jià).基于此，本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上做了如下改進(jìn)：第一，在研究對(duì)象上，以我國30 個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）作為主體，從省域視角展開研究；第二，在研究內(nèi)容上，將時(shí)間與空間因素納入同一框架，研究中國省域碳減排能力的時(shí)空動(dòng)態(tài)演化；第三，在研究方法上，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法與地理信息系統(tǒng)技術(shù)結(jié)合，以期提高結(jié)果的精確性和可視化程度. 因此，本文將基于熵值法構(gòu)建中國省域碳減排能力評(píng)價(jià)模型并測度中國省域2006—2018 年的碳減排能力，引入變異系數(shù)、基尼系數(shù)等統(tǒng)計(jì)量和采用探索性空間數(shù)據(jù)方法（ESDA）和ArcGIS10.2軟件分析碳減排能力時(shí)間維度上的發(fā)展態(tài)勢(shì)和空間維度上的演變格局.

2 中國省域碳減排能力評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

2.1 碳減排能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

在已有碳減排能力測度與評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)中，姚奕和倪勤［18］從產(chǎn)業(yè)與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)水平、對(duì)外開放水平、技術(shù)與碳匯水平、能源消耗與碳排放水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平五個(gè)方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；樸勝任和李?。?9］從經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力、能源消耗與碳排放能力、碳轉(zhuǎn)移能力、技術(shù)與碳匯能力、產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力五個(gè)方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；汪明月等［20］在測算區(qū)域碳減排能力協(xié)同度時(shí)也構(gòu)建了相似的指標(biāo)體系. 本文借鑒相關(guān)研究成果［19-21］，采用付云鵬等［8］碳排放強(qiáng)度的測算方法并納入?yún)^(qū)域森林覆蓋率指標(biāo)對(duì)碳減排能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行優(yōu)化（見表1）.

表1 中國省域碳減排能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Evaluation index system of provincial carbon emission reduction capacity in China

2.2 基于熵值法的評(píng)價(jià)模型

2.2.1 熵值法和指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

熵值法根據(jù)各指標(biāo)的相對(duì)變化程度對(duì)系統(tǒng)整體的影響來確定指標(biāo)的權(quán)重，減少了在權(quán)重確定過程中主觀因素的影響及指標(biāo)間可能存在的多重共線性問題；不僅能深刻反映出指標(biāo)的區(qū)分能力，也能反映出指標(biāo)權(quán)重隨時(shí)間的變化，適用于本文碳減排能力的評(píng)價(jià)研究. 因此，本文選取熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重，具體計(jì)算步驟如下：

1）原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化. 為統(tǒng)一評(píng)價(jià)指標(biāo)的單位和量綱，本文對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了無量綱化處理.

正向指標(biāo)：

逆向指標(biāo)：

2）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的第i個(gè)省份數(shù)據(jù)所占的比重.

3）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值.

4）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù). 對(duì)于第j項(xiàng)指標(biāo)，其值的差異越大，對(duì)碳減排能力評(píng)價(jià)的影響就越大，熵值就越小.

5）計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重. 對(duì)差異系數(shù)進(jìn)行歸一化處理即可得到指標(biāo)的權(quán)重值.

2.2.2 碳減排能力評(píng)價(jià)模型

本文將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源消耗與碳排放水平、碳轉(zhuǎn)移能力、技術(shù)與碳匯水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平按序記作CRCk（k=1，2，3，4，5）.

式中：lk為第k個(gè)碳減排能力指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)個(gè)數(shù). 按照上述賦權(quán)步驟和計(jì)算公式，可以得到各省份歷年的CRCk，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步求得各省份碳減排能力指數(shù)TCRC.

式中：w′k（k=1，2，3，4，5）分別為利用熵值法計(jì)算得到的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源消耗與碳排放水平、碳轉(zhuǎn)移能力、技術(shù)與碳匯水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平對(duì)碳減排能力指數(shù)的貢獻(xiàn)率.

3 中國省域碳減排能力評(píng)價(jià)結(jié)果及時(shí)空演化分析

3.1 中國省域碳減排能力評(píng)價(jià)結(jié)果

中國于2007年成為全球最大的碳排放國，同年，在發(fā)展中國家里，中國第一個(gè)制定并實(shí)施了應(yīng)對(duì)氣候變化的國家方案［21］. 之后相繼制定的碳減排目標(biāo)多以2005年為基準(zhǔn). 鑒于此，綜合考慮所選取的碳減排能力指標(biāo)體系數(shù)據(jù)的可獲得性，本文以2006—2018 為樣本期，研究數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》. 應(yīng)用構(gòu)建的中國省域碳減排能力評(píng)價(jià)模型，計(jì)算得到中國30個(gè)省份2006—2018年的碳減排能力評(píng)價(jià)值并進(jìn)行排名（見表2），限于篇幅僅列出2006年和2018年的評(píng)價(jià)結(jié)果.

由表2 可知：第一，26個(gè)省份的碳減排能力在樣本期內(nèi)得到不同程度的提升；第二，除吉林、黑龍江、安徽、四川和陜西五省外，其余省份排名并無太大變動(dòng)；第三，各省份間碳減排能力評(píng)價(jià)值差異較大，以2018年為例，排名第一北京市的碳減排能力評(píng)價(jià)值是最后一位青海省的近9倍；第四，整體來看，中國省域碳減排能力在空間上呈現(xiàn)“東高西低”的特征，以2018年為例，排名前5的北京、上海、廣東、江蘇、浙江全部位于東部沿海地區(qū)，而排名后5的貴州、寧夏、新疆、甘肅、青海則全部位于西部地區(qū).

3.2 中國省域碳減排能力時(shí)間演化分析

3.2.1 碳減排能力平均水平的發(fā)展態(tài)勢(shì)

根據(jù)計(jì)算得到的中國各省份2006—2018 年碳減排能力評(píng)價(jià)值，進(jìn)一步求得其總體變化趨勢(shì)（見圖1）.由圖1可知：2006—2013年碳減排能力穩(wěn)步提升，2013—2018年碳減排能力波動(dòng)提升；樣本期內(nèi)碳減排能力總體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì). 碳減排能力的提升源于國家重視低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)，各省份不斷加大綠色技術(shù)創(chuàng)新投入力度和出臺(tái)相關(guān)政策激發(fā)碳減排潛力. 2013年后碳減排能力出現(xiàn)波動(dòng)，從側(cè)面反映出我國綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系還不夠健全，碳減排要素有待加強(qiáng)和優(yōu)化，也表明我國碳減排能力仍有提升的空間.

圖1 2006—2018年中國省域碳減排能力總體走勢(shì)圖Fig.1 Overall trend chart of China’s provincial carbon emission reduction capacity from 2006 to 2018

中國省域碳減排能力各指標(biāo)走勢(shì)圖（見圖2）可以更好地反映樣本期內(nèi)中國省域碳減排能力的時(shí)間演化特征. 由圖2可知：樣本期內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高且提升明顯，由2006年的0.063上升到2018年的0.071，提高了12.560%. 可見，隨著我國經(jīng)濟(jì)由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，大力發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)會(huì)使得碳減排能力不斷增強(qiáng). 能源消耗與碳排放水平呈現(xiàn)先升后降的趨勢(shì)，表明近些年經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源需求有所增加，國家應(yīng)合理調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，出臺(tái)舉措降低對(duì)高耗能資源的利用. 碳轉(zhuǎn)移能力則是波動(dòng)發(fā)展，無明顯改善，并且其處于中游水平. 可見，碳轉(zhuǎn)移能力對(duì)提升碳減排能力的作用空間廣闊，需要相應(yīng)的政策舉措來促進(jìn)碳轉(zhuǎn)移能力的良性發(fā)展. 技術(shù)與碳匯水平提升最為明顯，由2006 年的0.053 提升到2018 年的0.069，提高了29.379%. 各省仍要貫徹落實(shí)國家可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略和綠色發(fā)展理念，繼續(xù)加大在綠色技術(shù)創(chuàng)新方面的投入和碳匯方面的宣傳，使技術(shù)與碳匯水平保持穩(wěn)步提升. 產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平前期提升緩慢，2015年后持續(xù)下降，并且其明顯低于其他碳減排能力指標(biāo). 這表明近些年我國第三產(chǎn)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展遲緩，但未來發(fā)展態(tài)勢(shì)趨好，各省要加大對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的扶持力度，以產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型促進(jìn)我國碳減排能力提升.

圖2 2006—2018年中國省域碳減排能力各指標(biāo)走勢(shì)圖Fig.2 Trend chart of China’s provincial carbon emission reduction capacity indicators from 2006 to 2018

3.2.2 碳減排能力非均衡性的時(shí)間演化

本文引入極差（R）、標(biāo)準(zhǔn)差（SD）、變異系數(shù)（CV）和基尼系數(shù)（G）對(duì)各省份碳減排能力差異性的發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析，以更深入地刻畫中國省域碳減排能力的時(shí)間演化特征. 其計(jì)算公式為：

式中：TCRCmax，TCRCmin分別為中國省域碳減排能力的最高值和最低值；tcrc為碳減排能力平均值；TCRC1，TCRC2，…，TCRCn是從大到小的樣本值，n為省份數(shù)量. 具體的計(jì)算結(jié)果如表3所示.

表3 2006—2018年中國30個(gè)省份碳減排能力描述性統(tǒng)計(jì)表Tab.3 Descriptive statistics of carbon emission reduction capacities of 30 provinces in China from 2006 to 2018

由表3可知：樣本期內(nèi)碳減排能力極差呈現(xiàn)先升后降的“倒U型”趨勢(shì)，反映出不同省份之間碳減排能力由極化增長向均衡發(fā)展的過程. 碳減排能力的標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)在波動(dòng)中下降，基尼系數(shù)大致呈穩(wěn)定下降趨勢(shì)，這表明中國各省份之間碳減排能力的差異在逐漸縮小，正逐步地向優(yōu)化均衡方向發(fā)展.

進(jìn)一步測算中國省域碳減排能力各指標(biāo)的基尼系數(shù)（見圖3）可知：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平尼基系數(shù)在2013年達(dá)到最低值，反彈后又有所回落，整體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，這表明我國各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體上趨向均衡發(fā)展. 能源消耗與碳排放水平基尼系數(shù)整體呈下降趨勢(shì)，說明其在各省份之間的差異在不斷縮小. 碳轉(zhuǎn)移能力基尼系數(shù)降幅明顯，說明各省份碳轉(zhuǎn)移能力之間的差異已經(jīng)急劇縮小. 技術(shù)與碳匯水平基尼系數(shù)在樣本期內(nèi)穩(wěn)步下降，說明各省份技術(shù)與碳匯水平之間的差異在穩(wěn)定減小. 產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平基尼系數(shù)于2007年達(dá)峰值后下降到一定水平呈升降交替，說明產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平呈現(xiàn)極化發(fā)展與溢出追趕相互交替的趨勢(shì). 此外，整體來看碳轉(zhuǎn)移能力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)與碳匯水平的基尼系數(shù)偏高，這說明中國省域碳減排能力的差異主要存在于碳轉(zhuǎn)移能力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和技術(shù)與碳匯水平方面.

圖3 2006—2018年中國省域碳減排能力各指標(biāo)基尼系數(shù)走勢(shì)圖Fig.3 Trend chart of Gini coefficient of China’s provincial carbon emission reduction capacity indicators from 2006 to 2018

3.3 中國省域碳減排能力空間演化分析

3.3.1 全局空間統(tǒng)計(jì)分析

1）全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)

全局空間自相關(guān)能夠反映各省份碳減排能力空間關(guān)聯(lián)程度的總體特征，本文采用“莫蘭指數(shù)法”（Moran’sI）來表征中國省域碳減排能力的空間關(guān)聯(lián)程度. 計(jì)算公式為：

式中：n為省份個(gè)數(shù)，xi為省份i的碳減排能力評(píng)價(jià)值，wij為空間權(quán)重矩陣. 全局莫蘭指數(shù)I的取值范圍為[-1，1]，I＜0表示各省份碳減排能力之間存在負(fù)向的空間相關(guān)性；I>0表示存在正向的空間相關(guān)性. 本文運(yùn)用ArcGIS10.2軟件測算中國30個(gè)省份碳減排能力的全局莫蘭指數(shù)，結(jié)果見表4.

表4 中國省域碳減排能力歷年莫蘭檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Moran test results on the carbon emission reduction capacities of China’s provinces over the years

由表4可知：2006—2018年的Moran’sI均在1%的水平上顯著為正，表明中國省域碳減排能力在全域空間上存在顯著的正相關(guān)性，這說明中國省域碳減排能力具有空間集聚和空間溢出的特征.

2）全局空間格局演化分析

本文選用2006 年和2018 年中國省域碳減排能力的數(shù)據(jù)，采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將各省份碳減排能力分為高水平、較高水平、較低水平、低水平四個(gè)等級(jí)，并運(yùn)用ArcGIS10.2軟件直觀地呈現(xiàn)中國省域碳減排能力的空間演變格局（見圖4）.

圖4 中國省域碳減排能力空間格局演變圖Fig.4 Evolution map of spatial pattern of China’s provincial carbon emission reduction capacity

由圖4可知：2006年，高水平碳減排能力省份有3個(gè)，分別是北京、上海、廣東；較高水平碳減排能力省份有4個(gè)，分別是天津、江蘇、浙江、福建；較低水平省份有14個(gè)；低水平省份有9個(gè). 2018年，高水平碳減排能力省份有5個(gè)，新增原先為較高水平的江蘇和浙江；較高水平碳減排能力省份有6個(gè)，遼寧、山東、湖北和重慶由較低水平碳減排能力省份上升到較高水平省份；較低水平省份有8個(gè)；低水平省份有11個(gè). 整體來看，高水平與較高水平碳減排能力省份數(shù)量增加，表明各省份碳減排能力水平呈上升趨勢(shì)；但東西差異仍然巨大，處于低水平的中西部省份幾乎沒有變動(dòng). 此外，2018年中國省域碳減排能力呈現(xiàn)出更明顯的空間集群化特征，形成了“京津”“長三角”“珠三角”等高水平地帶.

3.3.2 局部空間統(tǒng)計(jì)分析

1）局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)

局部空間自相關(guān)分析可以識(shí)別異常值或者集聚出現(xiàn)的范圍和位置，反映的是不同省份之間的集聚模式和集聚程度. 本文采用“局部莫蘭指數(shù)法”（Local Moran’sI）來判斷各省份之間的集聚模式和集聚程度，計(jì)算公式為：

在測算局部莫蘭指數(shù)的基礎(chǔ)上將中國省域碳減排能力分為四種空間集聚模式，即高高集聚（H-H）、高低集聚（H-L）、低高集聚（L-H）、低低集聚（L-L），Ii>0表示鄰近省份的碳減排能力存在正向的空間集聚效應(yīng)（H-H或L-L）；Ii＜0表示鄰近省份的碳減排能力存在負(fù)向的空間集聚效應(yīng)（H-L或L-H）. 為探究中國省域碳減排能力的空間異質(zhì)性，本文運(yùn)用Stata15.1軟件繪制2006年和2018年碳減排能力的Moran’sI散點(diǎn)圖（見圖5、圖6）. 由圖5和圖6可知，2006年和2018年中國省域碳減排能力集聚模式變化不大，表現(xiàn)出一定的時(shí)空慣性.

圖5 2006年碳減排能力Moran’s I散點(diǎn)圖Fig.5 Moran’s I scatter plot of carbon emission reduction capacity in 2006

圖6 2018年碳減排能力Moran’s I散點(diǎn)圖Fig.6 Moran’s I scatter plot of carbon emission reduction capacity in 2018

2）局部空間冷熱點(diǎn)分析

為考察某省份是否為碳減排的熱點(diǎn)或者冷點(diǎn)省份，本文測算了中國30個(gè)省份碳減排能力的局部Getis-OrdGi*指數(shù)值. 計(jì)算公式為：

根據(jù)局部Getis-OrdGi*指數(shù)值將中國省域劃分為熱點(diǎn)區(qū)、次熱點(diǎn)區(qū)、隨機(jī)分布區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)，運(yùn)用ArcGIS10.2軟件繪制2006年和2018年中國省域碳減排能力冷熱點(diǎn)分布圖（見圖7）以進(jìn)一步揭示中國省域碳減排能力的空間演變格局.

圖7 中國省域碳減排能力冷熱點(diǎn)分布演變圖Fig.7 Evolution map of hot and cold spot distribution of China’s provincial carbon emission reduction capacity

由圖7可知：2006年碳減排熱點(diǎn)省份只有上海；次熱點(diǎn)省份有5個(gè)，分別是北京、天津、江蘇、浙江、福建；冷點(diǎn)省份有4個(gè)，分別是內(nèi)蒙古、甘肅、陜西、四川；其余省份均處隨機(jī)分布區(qū). 2018年隨著陜西與四川退出冷點(diǎn)省份，新疆進(jìn)入冷點(diǎn)省份，冷點(diǎn)省份變?yōu)?個(gè)，其余省份冷熱點(diǎn)未發(fā)生變化. 整體來看，中國省域碳減排冷熱點(diǎn)分布呈現(xiàn)“東熱西冷”的空間格局，并存在冷點(diǎn)區(qū)不斷向西部擴(kuò)散的趨勢(shì).

4 結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

本文首先從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源消耗與碳排放水平、碳轉(zhuǎn)移能力、技術(shù)與碳匯水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平五個(gè)維度測度了中國省域2006—2018年的碳減排能力；其次引入變異系數(shù)、基尼系數(shù)等統(tǒng)計(jì)量從時(shí)間維度分析中國省域碳減排能力平均水平和非均衡性的演化格局；最后采用探索性空間數(shù)據(jù)方法（ESDA）從空間維度分析中國省域碳減排能力的全局空間和局部空間演化格局. 主要結(jié)論有：

1）時(shí)間維度上的集中趨勢(shì)：中國省域碳減排能力前期穩(wěn)步提升，后期波動(dòng)提升，整體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和技術(shù)與碳匯水平在樣本期內(nèi)提升明顯，能源消耗與碳排放水平和產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平提升后又有所回落，碳轉(zhuǎn)移能力無明顯改善；總體上產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平明顯低于其余碳減排能力指標(biāo)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展短板突出.

2）時(shí)間維度上的離散趨勢(shì)：變異系數(shù)和基尼系數(shù)的下降表明中國省域碳減排能力正逐步向優(yōu)化均衡方向發(fā)展；能源消耗與碳排放水平、碳轉(zhuǎn)移能力、技術(shù)與碳匯水平的基尼系數(shù)呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的基尼系數(shù)總體呈下降趨勢(shì)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平則呈現(xiàn)先下降后波動(dòng)趨勢(shì). 整體來看，中國省域碳減排能力的差異主要存在于碳轉(zhuǎn)移能力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和技術(shù)與碳匯水平方面.

3）空間維度上的全局格局：全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)顯示，中國省域碳減排能力在全域空間上存在顯著的正自相關(guān)性，具有空間集聚特征；總體來看，中國省域碳減排能力在空間上呈現(xiàn)出“東高西低”的特征，且表現(xiàn)出更明顯的空間集群化特征.

4）空間維度上的局部格局：莫蘭散點(diǎn)圖顯示，樣本期內(nèi)中國省域碳減排能力集聚模式變化不大，表現(xiàn)出一定的時(shí)空慣性；局部Getis-OrdGi*指數(shù)冷熱點(diǎn)分析顯示，中國省域碳減排能力呈現(xiàn)“東熱西冷”的空間格局，并存在冷點(diǎn)區(qū)不斷西擴(kuò)的趨勢(shì).

4.2 政策建議

1）國家層面要做出更詳細(xì)的“頂層設(shè)計(jì)”來保障中國省域碳減排能力的持續(xù)提升和優(yōu)化均衡發(fā)展. 在提升能力方面，要加快建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系，建立減排市場機(jī)制與生態(tài)創(chuàng)政策的協(xié)調(diào)機(jī)制；在優(yōu)化均衡發(fā)展方面，要實(shí)施差異化的低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展戰(zhàn)略，各省份根據(jù)自身情況加強(qiáng)碳轉(zhuǎn)移能力培養(yǎng)，加大綠色技術(shù)創(chuàng)新投資力度.

2）省域?qū)用嬉獔?jiān)持問題導(dǎo)向，因省施策. 碳減排能力弱的省份，首要的是識(shí)別出制約自身碳減排能力提升的根本原因，有針對(duì)性地出臺(tái)相應(yīng)政策舉措；其次要增強(qiáng)接收高水平省份輻射和示范作用的能力. 碳減排能力強(qiáng)的省份，要繼續(xù)從碳轉(zhuǎn)移和第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面尋求進(jìn)一步提升碳減排能力的方案.

3）我國要建立健全合作減排政策機(jī)制，盡早實(shí)現(xiàn)多省域優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)聯(lián)動(dòng)發(fā)展機(jī)制設(shè)計(jì). 宏觀層面上布局省域碳減排網(wǎng)絡(luò)，借助空間溢出效應(yīng)實(shí)現(xiàn)合作減排；中觀層面上有序加強(qiáng)東西部省份的碳減排合作，由東部高水平省份帶動(dòng)西部低水平省份，由碳減排熱點(diǎn)省份引領(lǐng)碳減排冷點(diǎn)省份；由此構(gòu)建全方位、多層次、寬領(lǐng)域的碳減排格局.