中國減污降碳協(xié)同效應(yīng)的時(shí)空特征及其影響機(jī)制分析

唐湘博，張 野，曹利珍，張嘉敏，陳曉紅,2*

1.湖南工商大學(xué)前沿交叉學(xué)院，湖南 長沙 410205

2.中南大學(xué)商學(xué)院，湖南 長沙 410083

隨著《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》和《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動(dòng)計(jì)劃》的先后實(shí)施，我國大氣環(huán)境質(zhì)量明顯改善，但339 個(gè)地級(jí)及以上城市中仍有35.7%的城市環(huán)境空氣質(zhì)量尚未達(dá)標(biāo)(2021 年)[1]，大氣污染防治形勢(shì)依然嚴(yán)峻.與此同時(shí)，為積極應(yīng)對(duì)氣候變化，彰顯負(fù)責(zé)任的大國擔(dān)當(dāng)，2020 年9 月22 日國家主席習(xí)近平在第七十五屆聯(lián)合國大會(huì)一般性辯論上莊嚴(yán)提出中國“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”的國家自主貢獻(xiàn)目標(biāo)，這意味著我國環(huán)境污染防治面臨減污降碳協(xié)同推進(jìn)的新挑戰(zhàn).為實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同增效的總目標(biāo)，深入打好大氣污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)，基于大氣污染物和二氧化碳等溫室氣體排放具有同根、同源、同過程的特點(diǎn)[2]，探究新時(shí)期我國減污降碳協(xié)同效應(yīng)的時(shí)空特征及其影響機(jī)制，了解當(dāng)前我國減污、降碳與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展三者之間的協(xié)調(diào)關(guān)系，對(duì)今后因地制宜地制定經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型政策與策略，推動(dòng)生態(tài)文明和“美麗中國”建設(shè)具有重要意義.

協(xié)同效應(yīng)是兩個(gè)系統(tǒng)同時(shí)向更好狀態(tài)演進(jìn)的現(xiàn)象[3]，已有不少學(xué)者研究了生態(tài)環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的協(xié)同效應(yīng).項(xiàng)國鵬等[4]研究表明，中國省域創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，且省份的市場化水平越高作用效果越明顯；Bai 等[5]通過建立協(xié)同評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和協(xié)同效應(yīng)模型，綜合評(píng)價(jià)了鄭州“空港—工業(yè)—城市”系統(tǒng)的協(xié)同效應(yīng)；Shen 等[6]綜合分析了京津翼城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇之間的協(xié)同演化特征.隨著對(duì)協(xié)同效應(yīng)研究的不斷深入，越來越多的研究討論了大氣污染物與碳排放的協(xié)同效應(yīng)，有的以大氣污染物和二氧化碳協(xié)同控制效應(yīng)評(píng)估為視角，通過選取減排措施，評(píng)估協(xié)同減排量和經(jīng)濟(jì)效益的大小，以實(shí)現(xiàn)合理優(yōu)化協(xié)同減排路徑.如黃瑩等[7]研究表明，廣州市的交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整在交通領(lǐng)域具有很強(qiáng)的協(xié)同控制效應(yīng)；王力等[8]以渭南市為例，認(rèn)為能源結(jié)構(gòu)改善、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、交通運(yùn)輸調(diào)整具有顯著的大氣污染物與溫室氣體協(xié)同減排效果；Xu 等[9]認(rèn)為，通過增加鋼鐵行業(yè)節(jié)能減排技術(shù)的研發(fā)投資可以減少大氣污染物和碳排放.還有的以政策實(shí)施對(duì)碳減排或大氣污染物控制的協(xié)同效應(yīng)為視角，評(píng)估碳減排政策的減污效應(yīng)，以及大氣污染物治理政策的降碳效應(yīng).如Liu等[10]評(píng)估了碳交易政策對(duì)我國城市PM2.5的協(xié)同減排作用；Shakya 等[11]研究表明，尼泊爾在引入碳稅后具有一定的協(xié)同效益；Tollefsen 等[12]研究了大氣污染物治理政策實(shí)施對(duì)溫室氣體產(chǎn)生的協(xié)同減排效果及其對(duì)社會(huì)整體的健康和經(jīng)濟(jì)效益.此外，也有較多學(xué)者對(duì)碳排放或者大氣污染物的時(shí)空演化特征、影響因素和空間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了研究.如Wang 等[13]基于消費(fèi)視角對(duì)我國PM2.5的排放進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)不同因素對(duì)消費(fèi)端PM2.5排放有顯著的積極或消極影響；鄭航等[14]對(duì)珠三角城市群的研究表明，提高碳排放空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的緊密性和穩(wěn)定性，并破除網(wǎng)絡(luò)的等級(jí)結(jié)構(gòu)，可顯著促進(jìn)城市碳減排；王兆峰等[15]通過對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶城市群碳排放的研究表明，碳排放具有時(shí)空演變特征并且各因素對(duì)碳排放的影響具有顯著差異.以上研究都為新時(shí)期開展減污降碳協(xié)同效應(yīng)研究提供了思路和借鑒.

然而，在目前的研究中，減污降碳協(xié)同效應(yīng)的時(shí)空特征分析鮮有研究報(bào)道，關(guān)于減污降碳協(xié)同效應(yīng)影響因素的空間演化規(guī)律和作用機(jī)制還不明確.該研究在對(duì)大氣污染物和碳排放的時(shí)空特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)模型對(duì)碳減排和大氣污染物控制系統(tǒng)的協(xié)同效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估，探究減污降碳協(xié)同效應(yīng)影響因素的空間差異及其影響機(jī)制.這將有利于對(duì)大氣污染物和碳排放重點(diǎn)地區(qū)的識(shí)別，以制定差異化的聯(lián)防聯(lián)控政策，同時(shí)也對(duì)科學(xué)研判減污降碳的主要驅(qū)動(dòng)因素，系統(tǒng)謀劃協(xié)同減排路徑提供參考.

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 研究方法

1.1.1 污染物排放當(dāng)量計(jì)算方法

為綜合比較不同地區(qū)碳減排和大氣污染物控制的協(xié)同效應(yīng)，該研究利用《環(huán)境保護(hù)稅法》中大氣污染物當(dāng)量系數(shù)對(duì)各大氣污染物排放指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理[16].計(jì)算方法如下：

式中：E表示污染物排放當(dāng)量；QSO2、QNOx、QPM分別表示某地區(qū)二氧化硫、氮氧化物、煙粉塵的排放量，單位均為104t；α、β和γ分別表示將SO2、NOx與PM 折算為污染物當(dāng)量的系數(shù).

1.1.2 協(xié)同效應(yīng)模型

由于大氣污染物和碳排放具有同根、同源、同過程的特征，而且我國以煤為主的能源結(jié)構(gòu)、以重化工為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、以公路為主的運(yùn)輸結(jié)構(gòu)，決定了降碳與減污之間可以產(chǎn)生很強(qiáng)的協(xié)同效應(yīng)[17]；此外，大氣污染的末端治理過程也會(huì)產(chǎn)生大量的碳排放[18].因此，碳減排與大氣污染物控制屬于同一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)兩個(gè)不同的子系統(tǒng)，并且存在緊密的動(dòng)態(tài)耦合互饋關(guān)系，二者相互關(guān)聯(lián)、相互作用、相互影響.

耦合協(xié)調(diào)模型能夠有效反映不同子系統(tǒng)間協(xié)同發(fā)展態(tài)勢(shì)，以及系統(tǒng)間的整體功效.因此，該研究運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)模型評(píng)價(jià)減污降碳協(xié)同效應(yīng)，分析不同地區(qū)碳減排和大氣污染物控制系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)度差異；并借鑒王淑佳等[19]的方法對(duì)模型進(jìn)行修正，以提高其信度和效度.模型計(jì)算方法如下：

式中：U2表示碳減排系統(tǒng)的水平，用碳排放量(單位為106t)的極差標(biāo)準(zhǔn)化值表示；U1表示大氣污染物控制系統(tǒng)的水平，用污染物排放當(dāng)量(單位為104t)的極差標(biāo)準(zhǔn)化值表示，二者采用極差標(biāo)準(zhǔn)化處理的目的是消除量綱的影響；C表示兩系統(tǒng)的耦合度；T表示綜合協(xié)調(diào)指數(shù)；a、b表示待定系數(shù)，該文認(rèn)為碳減排和大氣污染物控制同等重要，即a=b=0.5；D表示兩系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度，范圍為[0,1].D值越接近1，表明碳減排與大氣污染物控制系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)性越優(yōu)，協(xié)同效應(yīng)越強(qiáng)；D值越接近0，表明碳減排與大氣污染物控制系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)性越差，協(xié)同效應(yīng)越弱.關(guān)于耦合度和耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，借鑒王淑佳等[19]的研究.

1.1.3 空間計(jì)量模型

1.1.3.1 GTWR 模型

地理加權(quán)回歸模型(GWR)可以克服傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型忽略空間效應(yīng)、事先假定變量間存在同質(zhì)性、所得系數(shù)僅基于區(qū)域平均的缺陷.在分析減污降碳協(xié)同效應(yīng)的影響因素時(shí)，可以充分考慮復(fù)雜空間非平穩(wěn)性、異質(zhì)性的現(xiàn)實(shí)特點(diǎn).但GWR 模型不能觀測不同時(shí)間點(diǎn)的變化，Huang 等[20]將時(shí)間因素納入GWR 模型，提出時(shí)空地理加權(quán)回歸模型(GTWR).GTWR 模型對(duì)每個(gè)觀測的空間單元在不同時(shí)間點(diǎn)都進(jìn)行局部回歸，能夠較好地反映不同地理位置和時(shí)間下指標(biāo)的作用大小及方向，因此可以用來分析減污降碳協(xié)同效應(yīng)影響因素的空間異質(zhì)性.GTWR 模型的表達(dá)式如下：

式中，Yi為i省份的耦合協(xié)調(diào)度，β0為 常數(shù)項(xiàng)，(ui,vi,ti)為i省份的時(shí)空坐標(biāo)，βk為i省份減污降碳協(xié)同效應(yīng)的第k個(gè)影響因素的回歸系數(shù)，n為空間位置的數(shù)量，xik為i省份減污降碳協(xié)同效應(yīng)的第k個(gè)影響因素，εi為i省份的隨機(jī)誤差項(xiàng).

1.1.3.2 影響因素說明

中國以煤炭為主的能源消耗量持續(xù)增長是產(chǎn)生大氣污染物和碳排放的主要原因[21]，據(jù)國際能源署報(bào)告，效率低下的能源生產(chǎn)和利用過程產(chǎn)生了85%的顆粒物和幾乎所有的硫氧化物和氮氧化物[22]，因而該研究選擇能源消費(fèi)總量、能源消費(fèi)強(qiáng)度和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)作為影響減污降碳協(xié)同效應(yīng)的核心解釋變量.借鑒IPAT 理論[23]和已有的研究成果[24-25]，證明經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速了能源的消耗，同時(shí)能源的消耗也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要條件.我國的能源消耗集中在工業(yè)上，能源利用效率的低點(diǎn)也集中在工業(yè)上，重工業(yè)是高耗能、高污染及高碳排放的部門，因此通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可較大程度地影響大氣污染物和二氧化碳的協(xié)同減排.同時(shí)，通過對(duì)外開放引進(jìn)資金和先進(jìn)技術(shù)可降低能源的消耗和污染物排放.通過環(huán)境規(guī)制可引導(dǎo)高能耗、高污染產(chǎn)業(yè)的調(diào)整或轉(zhuǎn)型，優(yōu)先發(fā)展科技含量高、能耗低、污染小的企業(yè)，將有效促進(jìn)大氣污染物和二氧化碳的協(xié)同減排.因此，該研究從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化、對(duì)外開放水平和環(huán)境規(guī)制等方面選取指標(biāo)作為控制變量，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平選擇人均GDP和城鎮(zhèn)化率指標(biāo)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)選擇第二產(chǎn)業(yè)占比指標(biāo)，對(duì)外開放水平選擇進(jìn)出口貿(mào)易總額指標(biāo)，環(huán)境規(guī)制選擇環(huán)保投資占比指標(biāo).

綜上，該研究選擇耦合協(xié)調(diào)度作為被解釋變量(表示減污降碳協(xié)同效應(yīng)的強(qiáng)弱)，能源消費(fèi)總量〔地區(qū)能源總消耗量，104t(以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì))〕、能源消費(fèi)強(qiáng)度〔單位地區(qū)生產(chǎn)總值的能耗，t/(104元)(以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì))〕和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)(天然氣和電力能源占能源消費(fèi)總量的比例，%)作為核心解釋變量，選擇城鎮(zhèn)化率(分地區(qū)年末城鎮(zhèn)人口比重，%)、人均GDP(地區(qū)生產(chǎn)總值與人口數(shù)的比值，元)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重，%)、進(jìn)出口貿(mào)易總額(貨物進(jìn)出口總額，萬元)和環(huán)保投資占比(工業(yè)污染治理投資占工業(yè)增加值的比重，%)作為控制變量.為消除量綱的影響，對(duì)所有變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化(Z-Score)處理.

1.2 數(shù)據(jù)來源

該研究選擇2011—2019 年我國30 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的樣本數(shù)據(jù)(不包括港澳臺(tái)及西藏自治區(qū)的數(shù)據(jù)，下同)進(jìn)行研究.其中，碳排放量數(shù)據(jù)來源于中國碳核算數(shù)據(jù)庫[26]基于表觀核算的省級(jí)碳排放清單，污染物排放量數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，其他數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，地區(qū)生產(chǎn)總值和第二產(chǎn)業(yè)增加值等經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)通過GDP 平減指數(shù)(以2011 年為基期)折算為不變價(jià).

2 結(jié)果與討論

2.1 污染物排放當(dāng)量與碳排放量的時(shí)空特征

2011—2019 年我國30 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)總體污染物排放當(dāng)量和碳排放量隨時(shí)間的變化情況如圖1 所示.由圖1 可知：碳排放量緩慢增長，由2011 年的1.028×1010t 增至2019 年的1.229×1010t，增幅為19.55%.污染物排放當(dāng)量自2014 年開始明顯下降，在“十二五”期間變化較小，總量由2011 年的5.452 ×107t 降至2015 年的4.611 ×107t，但到“十三五”時(shí)期，污染物減排效果明顯，2019 年相比2016 年下降26.30%.說明“十二五”以來，我國大氣污染防治工作取得顯著成效，而碳排量的降低總體上沒有達(dá)到同步效果，這與Fan 等[27]的研究結(jié)果類似.

2011—2019 年我國30 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)污染物排放當(dāng)量和碳排放量的空間特征如圖2 所示.整體來看，污染物排放當(dāng)量“自東向西”逐漸下降，碳排放量“自北向南”逐漸下降.基于國務(wù)院發(fā)展研究中心對(duì)我國八大經(jīng)濟(jì)區(qū)〔東北經(jīng)濟(jì)區(qū)(遼寧省、吉林省、黑龍江省)；北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)(北京市、天津市、河北省、山東省)；南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)(廣東省、福建省、海南省)；東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)(上海市、江蘇省、浙江省)；黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)(內(nèi)蒙古自治區(qū)、陜西省、山西省、河南省)；長江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)(湖北省、湖南省、江西省、安徽省)；西南經(jīng)濟(jì)區(qū)(重慶市、四川省、貴州省、云南省、廣西壯族自治區(qū))；西北經(jīng)濟(jì)區(qū)(甘肅省、寧夏回族自治區(qū)、青海省、新疆維吾爾自治區(qū))〕的劃分[28]，將30 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)劃分成八大經(jīng)濟(jì)區(qū)進(jìn)行分析，大氣污染物和碳排放主要集中在東北、北部沿海和黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)；從省份來看，大氣污染物和碳排放主要集中在內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、山東省、山西省、河北省、江蘇省和河南省.由此可見，大氣污染物和碳排放有顯著的空間集聚特征，而且污染物排放當(dāng)量與碳排放量高的地區(qū)主要集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口稠密、能源消費(fèi)量大且煤炭消費(fèi)比重大的省份或經(jīng)濟(jì)區(qū)，這與王涵等[29]的研究結(jié)果類似.以這些地區(qū)為重點(diǎn)推動(dòng)減污降碳協(xié)同控制，可取得事半功倍的效果.

2.2 減污降碳協(xié)同效應(yīng)的時(shí)空特征分析

2.2.1 全國時(shí)空特征

如圖3 所示，2011—2019 年我國30 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)碳減排與大氣污染物控制系統(tǒng)耦合度和耦合協(xié)調(diào)度的平均值均呈階梯上升趨勢(shì)，2019 年耦合協(xié)調(diào)度在0.8 以上，表明我國減污降碳的協(xié)同效應(yīng)整體上明顯提高，碳減排和大氣污染物控制系統(tǒng)的相互作用程度不斷增強(qiáng).根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度的變化，可以將2011—2019 年我國碳減排和大氣污染物控制系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)水平分為3 個(gè)階段：①2011—2013 年，處于中級(jí)耦合協(xié)調(diào)，耦合協(xié)調(diào)度緩慢增加.②2014—2016 年，由中級(jí)耦合協(xié)調(diào)上升為良好耦合協(xié)調(diào)，耦合協(xié)調(diào)度快速增長，增長了16.08%.③2017—2019 年，處于良好耦合協(xié)調(diào)，耦合協(xié)調(diào)度緩慢增加.Feng 等[30]研究表明，2013—2017 年我國實(shí)施的《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》對(duì)各省份大氣污染物的治理起到了很好的效果，這在一定程度上也促進(jìn)了耦合協(xié)調(diào)水平的上升.

2.2.2 分區(qū)時(shí)空特征

為進(jìn)一步探究碳減排與大氣污染物控制系統(tǒng)間耦合協(xié)調(diào)度的地區(qū)時(shí)空特征，基于八大經(jīng)濟(jì)區(qū)對(duì)耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行分析(見表1)，以明確各經(jīng)濟(jì)區(qū)減污降碳協(xié)同效應(yīng)的差異.

由表1 可知，除黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)外，其他經(jīng)濟(jì)區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平都有不同程度的上升，其變化過程、波動(dòng)幅度和年均增速存在差異.樣本研究期內(nèi)，南部沿海和西北經(jīng)濟(jì)區(qū)的耦合協(xié)調(diào)水平遠(yuǎn)高于其他各經(jīng)濟(jì)區(qū)，且都處在良好協(xié)調(diào)階段到優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段的躍遷過程.這是由于南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，優(yōu)先發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，如海南省2021 年以旅游業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、熱帶特色高效農(nóng)業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 的70%[31]；西北經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以資源型工業(yè)和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為主，這些因素使得協(xié)同效應(yīng)水平較高.東北和東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平處于中等偏上水平，耦合協(xié)調(diào)度呈“N”型波動(dòng)緩慢增長，處在中級(jí)協(xié)調(diào)階段到良好協(xié)調(diào)階段的躍遷過程.這是由于東北經(jīng)濟(jì)區(qū)以重工業(yè)為主，近些年開始產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，協(xié)同效應(yīng)水平明顯上升；東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為合理，協(xié)同效應(yīng)較強(qiáng).長江中游和西南經(jīng)濟(jì)區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平處于中等偏下水平，耦合協(xié)調(diào)度呈“N”型波動(dòng)較快增長，處在初級(jí)協(xié)調(diào)階段到優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段的躍遷過程.這是由于長江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)的工業(yè)與農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)較為雄厚，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比高于全國平均水平；西南經(jīng)濟(jì)區(qū)輕工業(yè)和重工業(yè)均比較發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于一種相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)，近些年環(huán)境治理不斷加強(qiáng)，這些因素使得協(xié)同效應(yīng)水平明顯上升.北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平處于下等水平，耦合協(xié)調(diào)度呈“N”型波動(dòng)緩慢增長，處在勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段到初級(jí)協(xié)調(diào)階段的躍遷過程.北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，但由于山東省和河北省是能源消費(fèi)大省，影響減污降碳協(xié)同效應(yīng)的提高.黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)的耦合協(xié)調(diào)效應(yīng)處于失調(diào)階段，耦合協(xié)調(diào)度呈倒“U”型變化，隨后下降到原來水平.這是由于黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)是全國重要的以煤炭為主的能源生產(chǎn)基地和農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)基地，其中內(nèi)蒙古自治區(qū)、山西省、河南省的能源消耗量在全國排在前列，這些因素使得協(xié)同效應(yīng)水平較低.

表1 2011-2019 年八大經(jīng)濟(jì)區(qū)碳減排和大氣污染物控制系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度Table 1 Coupling coordination degree of carbon emission reduction and pollutant control systems in eight economic zones from 2011 to 2019

綜上，除黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)外，其他經(jīng)濟(jì)區(qū)碳減排和大氣污染物控制系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)水平都有不同程度的上升.這說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異對(duì)減污降碳協(xié)同效應(yīng)有不同程度的影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為合理，政府和企業(yè)的環(huán)境治理投資和技術(shù)研發(fā)投資較大，推動(dòng)節(jié)能減排技術(shù)和末端治理技術(shù)的應(yīng)用，有效促進(jìn)了大氣污染物和二氧化碳的協(xié)同減排[32].

2.2.3 各省份時(shí)空特征

進(jìn)一步分析各省份碳減排和大氣污染物控制系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)水平，并探究耦合協(xié)調(diào)度的省級(jí)時(shí)空特征.由表2 可知，2011—2019 年，我國30 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)碳減排和大氣污染物控制系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)水平在空間上存在固化和動(dòng)態(tài)變化兩種特征，固化特征體現(xiàn)為部分省份始終處于優(yōu)質(zhì)耦合協(xié)調(diào)區(qū)(天津市、青海省、北京市、海南省)，動(dòng)態(tài)變化特征具體體現(xiàn)在：①2011—2015 年，各省份都處于輕度失調(diào)區(qū)及以上水平，良好耦合協(xié)調(diào)區(qū)和優(yōu)質(zhì)耦合協(xié)調(diào)區(qū)的數(shù)量有所增加；②2015—2019 年，除山西省處于嚴(yán)重失調(diào)外，其他省份的耦合協(xié)調(diào)水平都有不同程度的上升，其中優(yōu)質(zhì)耦合協(xié)調(diào)區(qū)的省份數(shù)量增長了1.8 倍.

表2 2011—2019 年我國各省份碳減排與大氣污染物控制系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)空分布Table 2 Spatial and temporal distribution of coupling coordination of carbon emission reduction and pollutant control systems in China from 2011 to 2019

從總體來看，超過半數(shù)的省份處于中級(jí)耦合協(xié)調(diào)水平以上，表明大多數(shù)省份積極貫徹國家的節(jié)能減排和污染防治政策，從一定程度上促進(jìn)了減污降碳協(xié)同效應(yīng)的提高.但山西省、山東省和內(nèi)蒙古自治區(qū)等省份的耦合協(xié)調(diào)水平較差，表明部分省份由于能源消費(fèi)不合理和大氣污染物治理水平較差，嚴(yán)重影響減污降碳協(xié)同效應(yīng)的提高，亟需針對(duì)性地制定減污降碳協(xié)同增效的策略和政策[33].

2.3 減污降碳協(xié)同效應(yīng)的影響機(jī)制分析

2.3.1 模型檢驗(yàn)與分析

通過對(duì)各影響因素進(jìn)行OLS 模型(擬合度R2為0.660)檢驗(yàn)表明，城鎮(zhèn)化率的回歸系數(shù)不顯著，給予剔除.從表3 可以看出，對(duì)于核心解釋變量，OLS 模型在1%的水平上都顯著，具體來看，能源消費(fèi)總量、能源消費(fèi)強(qiáng)度和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是減污降碳協(xié)同效應(yīng)的主要影響因素，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)正向影響減污降碳協(xié)同效應(yīng)，能源消費(fèi)總量和能源消費(fèi)強(qiáng)度負(fù)向影響減污降碳協(xié)同效應(yīng)，表明通過提高能源利用效率、優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以及強(qiáng)化節(jié)能等措施，在很大程度上能夠提高減污降碳的協(xié)同效應(yīng).對(duì)于控制變量而言，OLS模型檢驗(yàn)結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口貿(mào)易總額兩因素在1%的水平上顯著，這是由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源消費(fèi)強(qiáng)度具有相互作用關(guān)系，通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(高級(jí)化)，可提高能源利用效率；而進(jìn)出口貿(mào)易總額也可通過優(yōu)化開放結(jié)構(gòu)，引進(jìn)資金和先進(jìn)技術(shù)而降低能源消費(fèi)強(qiáng)度，從而使這兩個(gè)因素間接影響減污降碳協(xié)同效應(yīng)，因此這兩個(gè)因素在1%的水平上顯著.而人均GDP和環(huán)保投資占比兩因素在1%的水平上不顯著(在5%的水平上顯著)，這是由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度呈現(xiàn)邊際效益遞減的規(guī)律(隨著人均GDP 的增長，邊際效益遞減)，在沒有重大產(chǎn)業(yè)變革和技術(shù)革新的情況下，能源消費(fèi)強(qiáng)度的降幅逐漸縮小，趨于平緩[34]；又限于我國以往的環(huán)保投資主要用于大氣污染物的末端治理，很少用于或涉及碳減排措施的實(shí)施，因此人均GDP 和環(huán)保投資占比對(duì)減污降碳協(xié)同效應(yīng)的影響在1%的水平上不顯著.此外，采用空間杜賓模型(SDM)驗(yàn)證減污降碳協(xié)同效應(yīng)各影響因素是否具有空間效應(yīng)，以檢驗(yàn)GTWR 模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，從SDM模型(擬合度R2為0.740)直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的回歸結(jié)果表明，能源消費(fèi)總量、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口貿(mào)易總額等5 個(gè)因素對(duì)減污降碳協(xié)同效應(yīng)存在顯著的空間效應(yīng).

表3 OLS 和SDM 模型的回歸結(jié)果Table 3 Regression results of OLS and SDM models

2.3.2 地區(qū)異質(zhì)性分析

為進(jìn)一步分析具有顯著空間效應(yīng)的5 個(gè)因素(能源消費(fèi)總量、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口貿(mào)易總額)對(duì)減污降碳協(xié)同效應(yīng)的空間異質(zhì)性影響，選擇研究基期和末期兩個(gè)年份，用ArcGIS 自然斷裂點(diǎn)法對(duì)GTWR 模型的回歸系數(shù)進(jìn)行空間分析，其結(jié)果見表4.

表4 2011—2019 年各影響因素回歸系數(shù)的空間分布Table 4 Spatial distribution of regression coefficients of various influencing factors from 2011 to 2019

續(xù)表 4

能源消費(fèi)總量對(duì)減污降碳的協(xié)同效應(yīng)總體呈現(xiàn)較強(qiáng)的負(fù)向影響，影響較強(qiáng)的地區(qū)主要分布在東北、北部沿海、東部沿海和西北經(jīng)濟(jì)區(qū)，以及部分省份(陜西省、山東省、福建省、安徽省)；能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)減污降碳的協(xié)同效應(yīng)總體呈現(xiàn)正向影響，但這種促進(jìn)作用較弱，并且具有較強(qiáng)的空間差異，處于較弱影響的地區(qū)主要分布在北部沿海和長江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)，以及部分省份(河南省、新疆維吾爾自治區(qū)、黑龍江省)；能源消費(fèi)強(qiáng)度對(duì)減污降碳的協(xié)同效應(yīng)總體呈現(xiàn)負(fù)向影響，影響較強(qiáng)的地區(qū)主要分布在北部沿海、東部沿海、長江中游和黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)，以及部分省份(新疆維吾爾自治區(qū)、福建省)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)減污降碳的協(xié)同效應(yīng)總體呈現(xiàn)負(fù)向影響，并且集中在內(nèi)陸地區(qū)，影響較強(qiáng)的地區(qū)主要分布在長江中游、黃河中游和西北經(jīng)濟(jì)區(qū)，以及部分省份(黑龍江省、河北省、重慶市、四川省)；進(jìn)出口貿(mào)易總額對(duì)減污降碳的協(xié)同效應(yīng)在少部分地區(qū)呈現(xiàn)較強(qiáng)的正向影響，主要分布在東北和西北經(jīng)濟(jì)區(qū)，以及部分省份(陜西省、河南省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、山東省).

以上研究表明，能源消費(fèi)總量、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口貿(mào)易總額等5 個(gè)因素對(duì)減污降碳協(xié)同效應(yīng)的影響存在顯著的空間異質(zhì)性，其影響機(jī)制分析如圖4 所示.具體來說，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源的依賴性較強(qiáng)，尤其我國以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)較大程度地影響了地區(qū)的減污降碳協(xié)同效應(yīng)，因此社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快且人口集聚的沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)或經(jīng)濟(jì)發(fā)展以資源能源供應(yīng)和基礎(chǔ)工業(yè)為主的資源型地區(qū)的減污降碳協(xié)同效應(yīng)主要受能源三因素(能源消費(fèi)總量、能源消費(fèi)強(qiáng)度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu))的直接影響；由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源消費(fèi)強(qiáng)度存在相互作用關(guān)系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)能源利用效率提高具有顯著促進(jìn)作用，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低級(jí)化又受到能源消費(fèi)強(qiáng)度的制約[35]，因此對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的南部沿海和東部沿海等經(jīng)濟(jì)區(qū)，通過提高能源利用效率，對(duì)減污降碳協(xié)同效應(yīng)產(chǎn)生正向的間接影響.反之，對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不盡合理的長江中游、黃河中游和西北等經(jīng)濟(jì)區(qū)，能源消費(fèi)強(qiáng)度相對(duì)較高，對(duì)減污降碳協(xié)同效應(yīng)產(chǎn)生較強(qiáng)的負(fù)向間接影響；此外，對(duì)外開放水平可通過引進(jìn)資金和先進(jìn)技術(shù)而降低能耗，正向間接影響減污降碳的協(xié)同效應(yīng)(東北和西北等經(jīng)濟(jì)區(qū))，也可能通過污染轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致能源消費(fèi)總量的增加，從而負(fù)向間接影響減污降碳的協(xié)同效應(yīng)(北部沿海和南部沿海等經(jīng)濟(jì)區(qū)).綜上，只有因地制宜地制定經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型政策與策略，尋求能源和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化模式，才能從源頭上實(shí)現(xiàn)減污降碳協(xié)同增效.

3 結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié)論

a) 2011—2019 年，我國碳排放量緩慢增長，污染物排放當(dāng)量自2014 年開始明顯下降.從八大經(jīng)濟(jì)區(qū)來看，大氣污染物和碳排放主要集中在東北、北部沿海和黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū).從省份來看，大氣污染物和碳排放主要集中在內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、山東省、山西省、河北省、江蘇省和河南省.

b) 2011—2019 年，我國減污降碳的協(xié)同效應(yīng)整體上明顯提高，不同經(jīng)濟(jì)區(qū)和省份的減污降碳協(xié)同效應(yīng)存在明顯的時(shí)空差異.從八大經(jīng)濟(jì)區(qū)來看，除黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)外，其他經(jīng)濟(jì)區(qū)碳減排和大氣污染物控制系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)水平都有不同程度的上升.從省份來看，我國30 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)碳減排和大氣污染物控制系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)水平在空間上存在固化和動(dòng)態(tài)變化兩種特征，超過半數(shù)的省份處于中級(jí)耦合協(xié)調(diào)水平以上，但山西省、山東省和內(nèi)蒙古自治區(qū)等省份的耦合協(xié)調(diào)水平較差.

c) OLS 模型的回歸結(jié)果表明，核心解釋變量能源消費(fèi)總量、能源消費(fèi)強(qiáng)度和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是減污降碳協(xié)同效應(yīng)的主要影響因素；同時(shí)，通過GTWR 模型進(jìn)行地區(qū)異質(zhì)性分析表明，能源消費(fèi)總量、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口貿(mào)易總額等5 個(gè)因素對(duì)減污降碳協(xié)同效應(yīng)的影響存在顯著的空間異質(zhì)性.

3.2 政策建議

a) 注重頂層設(shè)計(jì)，制定差異化的減污降碳協(xié)同策略.在“雙碳”背景下，發(fā)揮減污降碳的協(xié)同作用，將能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源效率提升、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)、多污染物協(xié)同控制作為“十四五”期間我國溫室氣體與大氣污染物協(xié)同控制的戰(zhàn)略重點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)從大氣污染物末端治理到減污降碳協(xié)同控制的治理方式轉(zhuǎn)型.

b) 完善“能耗雙控”目標(biāo)，推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化轉(zhuǎn)型，大力開發(fā)可再生能源.以國家“新增可再生能源不納入能源消費(fèi)總量控制，原料用能不納入能源消費(fèi)總量和能源消費(fèi)強(qiáng)度控制”的要求為準(zhǔn)則，合理確定各地區(qū)能耗強(qiáng)度降低目標(biāo)，促進(jìn)“能耗雙控”政策與碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)任務(wù)的銜接.在北部沿海、東部沿海和南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)應(yīng)合理建設(shè)海上風(fēng)電；在東北、西北和黃河中游、長江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)應(yīng)積極發(fā)展風(fēng)電、光伏等可再生能源；在西南經(jīng)濟(jì)區(qū)應(yīng)統(tǒng)籌推進(jìn)水、風(fēng)和光電綜合利用.

c) 加強(qiáng)地區(qū)間合作，實(shí)現(xiàn)地區(qū)和部門間的協(xié)同治理.由于大氣污染物和碳排放具有空間集聚特征，決策者應(yīng)考慮省份之間的相互作用和空間異質(zhì)性影響，編制重點(diǎn)行業(yè)和關(guān)鍵技術(shù)的減污降碳協(xié)同增效指南，制定跨地區(qū)和跨部門的減污降碳協(xié)同治理方案.與此同時(shí)，結(jié)合各地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與區(qū)位優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)發(fā)達(dá)地區(qū)向相對(duì)落后地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和技術(shù)流動(dòng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)地區(qū)間的產(chǎn)業(yè)布局優(yōu)化和減污降碳協(xié)同增效.