“雙碳”目標(biāo)下欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳排放效率時空演變與驅(qū)動因素

張競雪 王海杰

摘要：在“雙碳”目標(biāo)約束下，欠發(fā)達(dá)地區(qū)的傳統(tǒng)高碳經(jīng)濟(jì)增長模式難以為繼，如何在保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展的同時減少碳排放是欠發(fā)達(dá)地區(qū)面臨的重要挑戰(zhàn)。本文基于超效率SBM模型測度典型欠發(fā)達(dá)地區(qū)2006—2020年間的碳排放效率，探究了碳排放效率的時空演變特征，采用空間面板計量模型測度碳排放效率影響因素，運(yùn)用GTWR模型研究驅(qū)動因素異質(zhì)性。研究表明：欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳排放效率高-高集聚區(qū)表現(xiàn)出極化效應(yīng)，而低-低集聚區(qū)呈現(xiàn)溢出效應(yīng)；人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展是影響碳排放效率的主要驅(qū)動因素，碳排放效率受自身滯后效應(yīng)影響；驅(qū)動因素存在時空異質(zhì)性特征，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低地區(qū)存在環(huán)境“逐底”競爭效應(yīng)，大多數(shù)城市的人口集聚效應(yīng)逐漸增強(qiáng)，技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)“學(xué)習(xí)效應(yīng)”。因此，應(yīng)當(dāng)推進(jìn)區(qū)域間協(xié)同治理碳污染問題，因地制宜實施低碳發(fā)展戰(zhàn)略，助力欠發(fā)達(dá)地區(qū)實現(xiàn)綠色發(fā)展。

關(guān)鍵詞：碳排放效率；時空演變；驅(qū)動因素；異質(zhì)性

中圖分類號：F0622；F0615；F127；X321文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1001-148X（2024）02-0093-11

收稿日期：2023-06-25

作者簡介：張競雪（1993—），女，河南平頂山人，博士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展；王海杰（1972—），本文通訊作者，男，河南南陽人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)。

基金項目：國家社會科學(xué)基金項目“新冠肺炎疫情背景下中國制造業(yè)全球價值鏈重構(gòu)機(jī)制與政策體系研究”，項目編號：20BJY094；河南省教育科學(xué)基金項目“河南省高校服務(wù)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展政策支持體系研究”，項目編號：2021JKZB01。

一、引言

碳排放治理對于我國實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)意義重大。黨的二十大強(qiáng)調(diào)了推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展綠色化、低碳化是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。同時指出，實現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經(jīng)濟(jì)社會系統(tǒng)性變革，并鼓勵針對碳排放總量與強(qiáng)度實施“雙控”制度，推動能源清潔低碳高效利用，推進(jìn)工業(yè)、建筑、交通等領(lǐng)域清潔低碳轉(zhuǎn)型。然而，中國東西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平存在較大差異，使得碳排放重心西移，由此引發(fā)的碳排放區(qū)域不公平問題嚴(yán)重影響著中國“雙碳”目標(biāo)的實現(xiàn)。中國欠發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展以高能耗和高污染的資源依賴型產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)，并在“一帶一路”、西部大開發(fā)等國家宏觀政策背景下承接了大量來自發(fā)達(dá)地區(qū)的污染型產(chǎn)業(yè)遷入，形成“碳鎖定”局面，其碳排放效率容易陷入“低水平陷阱”。補(bǔ)齊碳排放效率的區(qū)域短板，是破解“碳鎖定”難題的關(guān)鍵。

目前，有關(guān)欠發(fā)達(dá)地區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的研究大多集中于綠色發(fā)展［1］、生態(tài)保護(hù)［2］、能源消費［3］等方面，缺乏對欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳污染問題的關(guān)注。更重要的是，現(xiàn)有研究在進(jìn)行碳排放效率驅(qū)動因素分析時，容易忽略多主體自身條件差異與經(jīng)濟(jì)活動的時間變化，往往僅得到整體性、概括性的評價結(jié)論，缺乏對時空異質(zhì)性的具體分析，不利于因地制宜制定政策。另外，學(xué)者們傾向?qū)μ寂欧帕窟@一絕對指標(biāo)的影響因素進(jìn)行分析，容易忽略碳排放本身具備的綜合復(fù)雜的社會經(jīng)濟(jì)屬性，而碳排放效率作為相對指標(biāo)更適合對碳排放問題進(jìn)行全面分析。如王兆峰和杜瑤瑤（2019）利用SBM-DEA模型測度湖南省碳排放效率時空差異，并探索其影響因素，研究發(fā)現(xiàn)湖南省大部分地區(qū)碳排放效率較低［4］；李焱等（2021）使用非徑向DDF模型對“一帶一路”沿線國家制造業(yè)的碳排放效率進(jìn)行測度，以此判斷全球價值鏈嵌入對碳排放效率的效應(yīng)機(jī)制［5］。由于不同區(qū)域的碳排放效率分析逐漸成為學(xué)者們關(guān)注的重點，對欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳排放效率時空演變與驅(qū)動因素異質(zhì)性的研究有助于理解欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染這一矛盾的成因，從而為政策制定提供有效的實證參考。因此，本文基于“全要素”碳排放效率指標(biāo)探究欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳排放狀況，同時考慮到污染排放與要素流動的跨界傳輸、空間外溢等特征，科學(xué)分析碳排放效率影響因素的作用機(jī)制與時空格局演變規(guī)律。

相較以往研究，本文可能的邊際貢獻(xiàn)如下：第一，本研究以欠發(fā)達(dá)地區(qū)為研究樣本，從地市層面分析碳排放效率驅(qū)動因素的傳導(dǎo)機(jī)制，豐富了碳污染問題在欠發(fā)達(dá)地區(qū)協(xié)同治理的研究；第二，以往大多數(shù)研究采用普通最小二乘回歸（OLS）來分析二氧化碳排放效率的驅(qū)動因素，本研究綜合投入-產(chǎn)出分析、空間探索性分析與面板分析，全面剖析了欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳排放效率的空間分布特征與影響因素；第三，欠發(fā)達(dá)地區(qū)由不同城市組成，具有不同的空間位置以及不同的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，使得每個城市的節(jié)能減排能力和低碳發(fā)展?jié)摿Χ疾幌嗤?，但以往研究較少考慮到碳排放效率的時空異質(zhì)性因素，本文使用地理時空加權(quán)回歸模型（GTWR）測度欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳排放效率影響因素的時空演變特征，為欠發(fā)達(dá)地區(qū)因地制宜實施低碳政策提供依據(jù)。

二、理論分析與研究假說

碳排放效率是指在資本、勞動力、能源等投入要素約束下，碳排放這一非期望產(chǎn)出減少而經(jīng)濟(jì)期望產(chǎn)出增加所能達(dá)到最大程度，提高碳排放效率是欠發(fā)達(dá)地區(qū)綠色發(fā)展的路徑選擇。近年來，對碳排放效率影響因素的討論成為學(xué)術(shù)界的熱點，然而，目前學(xué)術(shù)界對碳排放效率影響因素缺乏統(tǒng)一界定。縱觀以往研究，學(xué)者們主要采用指數(shù)分解法［6］、STIRPAT模型［7］、脫鉤理論［8］以及EKC理論［9］來研究碳排放效率的影響機(jī)制。碳排放效率的影響路徑可分為內(nèi)生和外生因素，內(nèi)生因素為人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)發(fā)展及能源結(jié)構(gòu)等影響碳排放效率投入要素的指標(biāo)；外生因素為城鎮(zhèn)化、對外開放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等易受國家政策影響的指標(biāo)，這些因素對碳排放效率的影響可能存在相同的作用機(jī)制。

人口是勞動力的重要來源，作為碳排放效率指標(biāo)的重要投入要素，具有明顯的內(nèi)生性特征。人口規(guī)模擴(kuò)張引發(fā)大量能源消費，從需求側(cè)對碳排放效率產(chǎn)生影響。盡管人口增加將產(chǎn)生更多的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動與能源消耗，導(dǎo)致碳排放增加，但隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展，規(guī)模經(jīng)濟(jì)成為可能，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)人口增加可能對碳排放產(chǎn)生正向影響。首先，增長的人口并非在空間上呈現(xiàn)均勻分布特征，而是趨于集聚狀態(tài)，人口集聚提高了城市空間密度，促進(jìn)公共交通發(fā)展，減少交通運(yùn)輸部門產(chǎn)生的碳排放。同時，由人口集聚產(chǎn)生的集聚經(jīng)濟(jì)與環(huán)境質(zhì)量改善存在雙贏局面，即集聚經(jīng)濟(jì)可以在實現(xiàn)增長的同時減少碳排放［10］。其次，人口規(guī)模的不平衡擴(kuò)張改變了不同地區(qū)人口的知識結(jié)構(gòu)，受過高等教育的人群傾向集聚在中心城市與高收入地區(qū)，隨著這些地區(qū)教育水平的提高，人們對碳排放的認(rèn)知也在提升，高素質(zhì)人口增加推動了技術(shù)創(chuàng)新與低碳生產(chǎn)生活方式的普及以及清潔技術(shù)的集中研發(fā)與推廣應(yīng)用，從而有利于“減碳增匯”的實現(xiàn)［11］。

新增長理論將技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生化為長期經(jīng)濟(jì)增長因素，那么，技術(shù)進(jìn)步如何作用于碳排放效率？在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，關(guān)于技術(shù)進(jìn)步與碳排放關(guān)系的觀點并沒有達(dá)成一致。有學(xué)者認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新存在反彈效應(yīng)，其降低的能源成本鼓勵生產(chǎn)者大量使用化石能源，導(dǎo)致更多的能源消耗與碳排放［12］。此外，技術(shù)進(jìn)步可能會偏離節(jié)能減排和低碳發(fā)展的目的，在短期內(nèi)受利益驅(qū)動，以污染環(huán)境為代價追求高額產(chǎn)出。而另一種觀點認(rèn)為，自2006年以后，技術(shù)進(jìn)步的產(chǎn)出偏好逐漸被綠色偏好所替代，這有利于在供給端實現(xiàn)清潔生產(chǎn)［13］。具體而言，從宏觀層面來看，技術(shù)研發(fā)具有滯后性，且以市場需求為導(dǎo)向，長期內(nèi)將催生大量具有綠色偏好特征的專利，有助于提高單位能耗的產(chǎn)出與自然資源利用效率，從而降低碳排放。根據(jù)熊彼特創(chuàng)新理論，技術(shù)進(jìn)步為經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造了一種“創(chuàng)造性破壞”機(jī)制，淘汰落后產(chǎn)能，革新經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，可見技術(shù)進(jìn)步是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的重要途徑，它可以通過尋找可替代能源來降低生產(chǎn)過程中對化石燃料的依賴，顯著降低碳排放強(qiáng)度即技術(shù)進(jìn)步的強(qiáng)度效應(yīng)。從微觀層面而言，企業(yè)作為最廣泛的市場主體，是技術(shù)創(chuàng)新的主力軍，在一系列環(huán)境規(guī)制與能源政策信號的作用下，先驅(qū)企業(yè)為保證其技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)地位與獨特的競爭優(yōu)勢，快速提高市場份額以實現(xiàn)自身利益最大化，積極研發(fā)、使用、推廣并引用低碳環(huán)保技術(shù)［14］；而后入市企業(yè)面對巨大的競爭壓力，并受制于自身薄弱的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，它們?yōu)闋幦【G色補(bǔ)貼以降低融資約束，會積極響應(yīng)政府低碳政策，增加綠色創(chuàng)新研發(fā)支出。先驅(qū)企業(yè)與后入市企業(yè)基于自身利益的技術(shù)創(chuàng)新，均有利于推動生產(chǎn)方式低碳轉(zhuǎn)型。本文認(rèn)為，無論是從宏觀層面還是微觀層面，技術(shù)進(jìn)步都有助于經(jīng)濟(jì)發(fā)展實現(xiàn)綠色低碳轉(zhuǎn)型。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展往往伴隨著能源投入增加，在既定外生環(huán)境下，碳污染問題會愈發(fā)嚴(yán)重。然而，根據(jù)將技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生化的AK模型：Y=f（A，K，z），其中，Y代表企業(yè)產(chǎn)出，A代表企業(yè)技術(shù)水平，K表示資本，z代表其他相關(guān)因素之和，可以看出，當(dāng)技術(shù)進(jìn)步被內(nèi)生化為經(jīng)濟(jì)增長動力后，在其他投入要素不變的情況下，經(jīng)濟(jì)增長依然會實現(xiàn)，這說明隨著技術(shù)進(jìn)步，生產(chǎn)專業(yè)化發(fā)展，粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榈吞夹徒?jīng)濟(jì)發(fā)展方式，能源利用效率得以提高，碳排放強(qiáng)度也將隨經(jīng)濟(jì)質(zhì)量提高而下降。EKC理論進(jìn)一步佐證了環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的倒“U”型關(guān)系，即在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低階段，經(jīng)濟(jì)增長主要依賴于大量資源投入與能源消耗，經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)張導(dǎo)致污染排放增加，此時規(guī)模效應(yīng)占主導(dǎo)地位；在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高階段時，技術(shù)進(jìn)步成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力，隨著經(jīng)濟(jì)水平提高，低碳環(huán)保的第三產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中占比逐漸增加，此時技術(shù)效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，環(huán)境污染得到緩解［15］。對比EKC理論，脫鉤理論更能動態(tài)驗證經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的因果關(guān)系，隨著經(jīng)濟(jì)集約化發(fā)展，經(jīng)濟(jì)增長與碳排放逐漸實現(xiàn)強(qiáng)脫鉤抑或弱脫鉤，碳排放效率提升。由此可見，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放效率的正相關(guān)關(guān)系主要得益于技術(shù)效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)。然而，要素自由流動與產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移使部分高污染企業(yè)外向遷移，引發(fā)“污染避難所”效應(yīng)。同時，本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高引起鄰近區(qū)域政府競爭意識加強(qiáng)，出現(xiàn)為維護(hù)經(jīng)濟(jì)競爭優(yōu)勢而犧牲環(huán)境的“逐底競爭”惡性行為［16］，本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展容易引發(fā)高碳溢出效應(yīng)，因此，本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能對周邊區(qū)域的碳排放效率產(chǎn)生負(fù)向的間接效應(yīng)。

能源作為影響碳排放效率的投入要素，不可避免地受到對外開放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等外生因素的影響。有關(guān)能源結(jié)構(gòu)與碳排放效率的關(guān)系，有學(xué)者認(rèn)為以傳統(tǒng)能源為主的能源結(jié)構(gòu)會降低碳排放效率，以清潔能源為主的能源結(jié)構(gòu)則會提高碳排放效率［17］，也有學(xué)者認(rèn)為能源消費對碳排放的影響具有空間特征，如劉華軍等（2023）［18］從碳源結(jié)構(gòu)角度分析了中國不同區(qū)域能源消費差異對碳排放空間差異的影響，發(fā)現(xiàn)能源消費差異是中國碳排放差異的主要來源。能源結(jié)構(gòu)作為驅(qū)動碳排放的重要因素，主要取決于中國能源的可用性。中國能源結(jié)構(gòu)的特點是“煤炭為主、石油較少、天然氣短缺”，煤炭占能源總量的562%。由于煤炭具有最大的碳排放系數(shù)，它比其他能源產(chǎn)生更多碳排放，而進(jìn)一步工業(yè)化和城市化必然會導(dǎo)致能源消耗的增加。因此，能源替代是減少碳排放的一個重要因素。自電能替代政策出臺后，通過推廣電能設(shè)備以淘汰傳統(tǒng)化石能源成為改善能源結(jié)構(gòu)的主要方式。電力能源具有安全、綠色、可再生等特點，有利于提高能源清潔化水平。在生產(chǎn)中大力推廣并使用清潔能源，有利于拓寬產(chǎn)業(yè)綠色化發(fā)展空間，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，降低經(jīng)濟(jì)增長過程中的碳排放量，從供給側(cè)推動雙碳目標(biāo)的實現(xiàn)［19］。基于上述分析，本文提出如下研究假設(shè)：

H1：人口規(guī)模擴(kuò)張通過集聚效應(yīng)與技術(shù)效應(yīng)實現(xiàn)節(jié)能減碳，提高碳排放效率。

H2：技術(shù)進(jìn)步通過強(qiáng)度效應(yīng)提高碳排放效率。

H3：經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過技術(shù)效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)提高了本地碳排放效率，但其高碳溢出效應(yīng)降低了周邊地區(qū)的碳排放效率。

H4：進(jìn)行電能替代的能源結(jié)構(gòu)推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整，從而提高碳排放效率。

自對外開放政策實施以來，中國的進(jìn)出口貿(mào)易總額不斷提高。有關(guān)對外開放和碳排放之間的關(guān)系，學(xué)術(shù)界主要有兩種觀點：一是對外開放具有“污染天堂”效應(yīng)，發(fā)達(dá)國家由于環(huán)境規(guī)制趨嚴(yán)，生產(chǎn)成本上升，將污染密集型企業(yè)轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)成本較低的發(fā)展中國家，而發(fā)展中國家出于經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，便降低環(huán)境監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)生“逐底競爭”行為；二是對外開放具有“污染光環(huán)”效應(yīng)，發(fā)達(dá)國家首選通過技術(shù)創(chuàng)新來解決成本提高問題，不會尋求轉(zhuǎn)移污染產(chǎn)業(yè)，而新引進(jìn)企業(yè)往往比東道國企業(yè)更環(huán)保，因此，對外開放帶來的先進(jìn)環(huán)境管理經(jīng)驗與清潔技術(shù)將改善東道國的能源效率與生態(tài)環(huán)境。近年來，隨著中國環(huán)境政策深化實施，對外貿(mào)易門檻提高，進(jìn)出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)逐步實現(xiàn)綠色低碳轉(zhuǎn)型，企業(yè)為了“走出去”，拓寬市場渠道，將致力于增加研發(fā)投入，這有助于本地低碳技術(shù)創(chuàng)新水平提高。此外，對外開放增加了貿(mào)易商品往來，擴(kuò)大國際市場與經(jīng)濟(jì)規(guī)模，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高將產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)，有利于節(jié)能減排。根據(jù)“邊際產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張理論”，對外開放程度提高有助于將本區(qū)域相對劣勢的邊際產(chǎn)業(yè)外移，從而集中發(fā)展本區(qū)域的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，降低供給端的能源消耗，抑制碳排放［20］。因此，對外開放的“污染光環(huán)”效應(yīng)占據(jù)了主導(dǎo)地位。

鑒于新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略實施，城鎮(zhèn)化往往作為外生因素作用于社會經(jīng)濟(jì)與環(huán)境。高國力等（2023）［21］認(rèn)為，城市既是溫室氣體排放的主要源頭，也是實施低碳生產(chǎn)與能源政策的關(guān)鍵區(qū)域，因此城市化與碳排放之間存在一定內(nèi)在關(guān)聯(lián)。城市化過程導(dǎo)致了經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)與生活方式的變化，由于人均消費水平持續(xù)上升，在工業(yè)化與城市化過程中能源消耗快速增加，產(chǎn)生了一定的污染排放。也有學(xué)者認(rèn)為，城鎮(zhèn)化水平提高推動了人口集聚，提高了基礎(chǔ)設(shè)施的使用效率，并縮短了人們居住、工作、消費等區(qū)域的地理距離，降低交通產(chǎn)生的能源消耗。城鎮(zhèn)化的集聚效應(yīng)將通過提高能源利用效率而降低邊際碳排放量。同時，城市發(fā)展提高了教育普及程度，隨著人力資本積累，技術(shù)創(chuàng)新形成“擴(kuò)散與再創(chuàng)新”的循環(huán)模式，人力資本逐漸替代其他能耗型生產(chǎn)要素［22］，有效地減少了人均能源消耗。此外，城鎮(zhèn)化水平提高引致人們對服務(wù)業(yè)的需求增加，推動了第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，有利于實現(xiàn)節(jié)能減碳。因此，本文認(rèn)為城鎮(zhèn)化可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，抑制碳排放，從而提升碳排放效率。

中國產(chǎn)業(yè)政策演進(jìn)不斷推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，這意味著能耗較低的第三產(chǎn)業(yè)占比增加。第三產(chǎn)業(yè)是經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展中應(yīng)大力支持的低碳產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)調(diào)整降低了能源密集型與勞動密集型產(chǎn)業(yè)的比重，提高了技術(shù)密集型與資本密集型產(chǎn)業(yè)的比重，有利于高能耗低附加值產(chǎn)業(yè)向低能耗高附加值產(chǎn)業(yè)過渡，從而提高經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，減少碳排放量［23］。此外，“結(jié)構(gòu)主義”觀點認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動有利于優(yōu)勢部門產(chǎn)出增長，不斷擴(kuò)張的產(chǎn)業(yè)部門通過吸收大量社會資源，其中包括技術(shù)創(chuàng)新，從而成為新的經(jīng)濟(jì)增長點，并通過擴(kuò)散效應(yīng)改變經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)?！敖Y(jié)構(gòu)紅利”觀點認(rèn)為，在社會經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變動過程中，生產(chǎn)要素將從低效率生產(chǎn)部門流向高效率生產(chǎn)部門，這將緩解生產(chǎn)結(jié)構(gòu)扭曲，提高社會生產(chǎn)效率，降低能源消耗與環(huán)境污染。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化所產(chǎn)生的效益并不局限于某一部門產(chǎn)出增長，更有利于改善全經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈條，構(gòu)建綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系?；谏鲜龇治?，本文提出如下研究假設(shè)：

H5：對外開放通過技術(shù)效應(yīng)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)提高碳排放效率。

H6：城鎮(zhèn)化發(fā)展通過集聚效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)提高碳排放效率。

H7：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化通過結(jié)構(gòu)效應(yīng)與擴(kuò)散效應(yīng)重構(gòu)低碳產(chǎn)業(yè)鏈，提高碳排放效率。

圖1碳排放效率影響因素的作用機(jī)理

三、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）研究區(qū)域

中國欠發(fā)達(dá)地區(qū)主要分布在陜西、重慶、寧夏、青海、河南、湖南、江西、四川、安徽、西藏、甘肅、廣西、海南、云南和貴州等15個省份，其中，黃河流域作為中國典型的欠發(fā)達(dá)地區(qū)，是中國主要的煤炭與電力能源生產(chǎn)供應(yīng)基地，煤炭產(chǎn)量在全國煤炭總產(chǎn)量中占比70%，其以重型工業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)帶來了一系列大氣污染與氣候變暖問題，綠色發(fā)展長期滯后［24］。2019年，黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展成為國家重大戰(zhàn)略，流域生態(tài)保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展以節(jié)能減排為重點，碳達(dá)峰、碳中和、建設(shè)低碳試點城市、完善碳交易市場等任務(wù)目標(biāo)與黃河流域綜合治理息息相關(guān)，如何研發(fā)并高效利用清潔能源，降低污染型能源消耗，提升碳排放效率，突破“保護(hù)與發(fā)展”難題是黃河流域亟須解決的一系列問題。因此，本文以黃河流域這一具有代表性的欠發(fā)達(dá)地區(qū)為樣本進(jìn)行研究。

黃河流域橫貫中國東西，承接南北，且大部分區(qū)域位于中國的西北部，自西向東經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南和山東9個省區(qū)，66個地級市（市、州、盟）。本文研究區(qū)域則根據(jù)《黃河文化百科全書》中提及黃河流域的66個地級市整理而得［25］，由于部分州、市數(shù)據(jù)缺失，因此本文最終確定的研究區(qū)域為黃河流域56個地級市。

（二）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

在對因變量指標(biāo)即碳排放效率的測度中，投入要素為資本、勞動力和能源，期望產(chǎn)出為地區(qū)生產(chǎn)總值，非期望產(chǎn)出為碳排放。其中，資本要素投入以2006年為基期，采用永續(xù)盤存法對歷年固定資產(chǎn)投資額進(jìn)行計算：Kt=It+（1-δt）Kt-1，t代表年份，K表示資本存量，I表示投資，δ表示折舊率；勞動力要素投入為樣本城市年末從業(yè)人數(shù)；能源要素投入即能源消耗，可由電能、煤氣、天然氣、液化石油氣分別根據(jù)萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤轉(zhuǎn)換系數(shù)折算為標(biāo)準(zhǔn)煤并加總得到。期望產(chǎn)出為以2006年為基期以不變價格所計算的實際GDP。非期望產(chǎn)出即碳排放總量，由于各區(qū)域并未公布統(tǒng)一的碳排放量數(shù)據(jù)，有關(guān)碳排放的計算，本文參考Chen等（2020）提出的自上而下的計算方法［26］，首先根據(jù)能源消費數(shù)據(jù)與IPCC（2006）公布的碳排放因子轉(zhuǎn)換計算方法，計算黃河流域省級碳排放數(shù)據(jù)；其次采用PSO-BP算法，將NPP/VIIRS數(shù)據(jù)尺度轉(zhuǎn)換為DMSP/OLS數(shù)據(jù)尺度，獲得2006—2020年期間穩(wěn)定連續(xù)的地級市夜間燈光數(shù)據(jù)，進(jìn)一步測算黃河流域城市碳排放量。

關(guān)于自變量的選取，基于數(shù)據(jù)可得性，本文選取人口規(guī)模（P）、技術(shù)進(jìn)步（T）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展（PGDP）、能源結(jié)構(gòu)（ES）、對外開放（OP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IN）以及城鎮(zhèn)化（UR）等七個指標(biāo)，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)-社會-技術(shù)驅(qū)動要素作用下的碳排放效率的數(shù)學(xué)模型。其中，人口規(guī)模采用年末總?cè)丝诒硎?；技術(shù)進(jìn)步用每噸標(biāo)準(zhǔn)煤產(chǎn)出GDP表示；經(jīng)濟(jì)變量采用人均GDP衡量；由于缺乏地級市的煤炭消費數(shù)據(jù)，而電力能源消費與能源消費關(guān)系密切，同時也是工業(yè)碳排放的主要推動力，一些學(xué)者常以電力能源消耗作為能源消耗的替代性指標(biāo)，因此能源結(jié)構(gòu)以電能消費量占能源總消費量的百分比來表示；對外開放水平以進(jìn)出口總額占GDP的百分比來表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的百分比來衡量；城鎮(zhèn)化率以城鎮(zhèn)人口數(shù)占人口總數(shù)的百分比來表示。

本文數(shù)據(jù)來源分別為：（1）兩種夜間燈光數(shù)據(jù)均來自美國國家海洋與大氣管理局（NOAA）下屬的美國國家地球物理數(shù)據(jù)中心（NGDC）（https：//wwwngdcnoaagov/eog/downloadhtml）。（2）碳排放因子數(shù)據(jù)以及能源折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)源自《2006國家溫室氣體排放清單指南》與《中國能源統(tǒng)計年鑒》。（3）黃河流域城市矢量行政線源于國家基礎(chǔ)地理中心（http：//wwwngcccn）。（4）經(jīng)濟(jì)社會數(shù)據(jù)均來自2006—2020年《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域統(tǒng)計年鑒》《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》以及各地市統(tǒng)計年鑒與統(tǒng)計公報。（5）能源數(shù)據(jù)來自2006—2021年《中國能源統(tǒng)計年鑒》。為避免異常值影響，對所選取指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行縮尾處理。同時，為了防止?jié)撛诘漠惙讲?，本文將所有變量取其自然對?shù)表示。

（三）包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型

本文采用Super-SBM模型計算黃河流域56個地級市碳排放效率。Super-SBM模型來源于Tone使用松弛測量法構(gòu)建的包含非期望產(chǎn)出的SBM-DEA模型，Super-SBM模型一方面避免了投入-產(chǎn)出非零松弛缺陷，另一方面考慮到生產(chǎn)過程常出現(xiàn)的非期望產(chǎn)出方面。

假設(shè)生產(chǎn)系統(tǒng)由n個決策單元構(gòu)成，每個決策單元都包含投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出等三組要素向量，可分別表示為：X=［x1，…，xn］∈Rm×n，Yg=［y1g，…，yng］∈Rs1×n，Yb=［y1b，…，ynb］∈Rs2×n?；诖?，將非期望產(chǎn)出納入評價決策單元后的SBM模型為：

ρ=min1－1m∑mi=1S－ixi01+1s1+s2∑s1r=1Sgrygr0+∑s2j=1Sbrybr0（1）

式（1）中，S=（S-，Sg，Sb）是投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出的松弛量；是決策單元的效率值，取值范圍是［0，1］。對于決策單元（x0，yg0，yb0），當(dāng)且僅ρ=1時，即S-=Sg=Sb=0時，DMU是有效的。

（四）空間分析

1探索性時空數(shù)據(jù)分析方法

基于包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型測算得到的黃河流域56個地級市在2006—2020年間的碳排放效率，本文使用全局MoranI指數(shù)用來檢驗黃河流域整體碳排放效率的空間自相關(guān)性，分析樣本城市之間碳排放效率整體的作用方向與強(qiáng)度。計算公式如下：

GlobalI=n∑i∑jwijxi－xj－∑i∑jwijxi－2（2）

式（2）中，I為全局MoranI指數(shù)值，xi為城市i在t時期的碳排放效率，[AKx-]為全部城市碳排放效率的平均值，Wij為鄰接空間權(quán)重矩陣（0-1矩陣），即當(dāng)i與j存在共同邊界或節(jié)點時，Wij為1，否則為0，為防止孤島效應(yīng)，設(shè)置西寧與蘭州、武威相鄰。全局MoranI指取值范圍為［-1，1］，當(dāng)MoranI等于1時，表明黃河流域碳排放效率在空間上存在完全正相關(guān)關(guān)系；當(dāng)MoranI等于-1時，表明其在空間上存在完全負(fù)相關(guān)關(guān)系；當(dāng)MoranI等于0時，表明無空間相關(guān)性。全局MoranI指數(shù)只能描述流域整體碳排放效率的空間自相關(guān)特征，而無法具體表征流域內(nèi)城市間碳排放效率相關(guān)程度的空間布局。局部MoranI指數(shù)將全局MoranI分解為單個城市與其周邊城市碳排放效率的空間相關(guān)性，計算公式如下：

LocalIi=xi－∑jwij（xj-）∑ixi－2/n（3）

2碳排放效率驅(qū)動因素分析

本文分別構(gòu)建了靜態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模型與動態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模型。

（1）空間杜賓模型（SpatialDurbinModel）。由于本文選用數(shù)據(jù)為黃河流域56個地級市在2006—2020年間的面板數(shù)據(jù)，驅(qū)動因素對碳排放效率的影響力可能隨時間、個體不同而存在異質(zhì)性，時間與空間雙固定的模型設(shè)定更為合適?？紤]到相鄰經(jīng)濟(jì)體（地市）的碳排放效率驅(qū)動因素可能存在空間溢出效應(yīng)，而空間杜賓模型可同時考察空間自相關(guān)與空間交互效應(yīng)的優(yōu)點，是空間滯后模型與空間誤差模型的一般形式，因此本文選擇時間與空間雙固定的空間杜賓模型（SDM），且下文將進(jìn)一步驗證所選模型的合理性，表達(dá)式如下：

lnCEi，t=β0+ρWlnCEi，t+β1lnPi，t+β2lnTi，t+β3lnPGDPi，t+β4lnESi，t+β5lnOPi，t+β6lnINi，t+β7lnURi，t+θ1WlnPi，t+θ2WlnTi，t+θ3WlnPGDPi，t+θ4WlnESi，t+θ5WlnOPi，t+θ6WlnINi，t+θ7WlnURi，t+μi+τi+εi，t（4）

式（4）中，β代表驅(qū)動因素的直接效應(yīng)系數(shù)，即各驅(qū)動因素對本地碳排放效率的影響；θ代表驅(qū)動因素的間接效益系數(shù)，即對臨近地區(qū)碳排放效率的影響；W為鄰接空間權(quán)重矩陣，由Arcgis軟件構(gòu)建；μi、τi與εit分別表示城市固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)與隨機(jī)誤差項。

（2）動態(tài)空間杜賓模型（DynamicSpatialDurbinModel）。為了進(jìn)一步分析碳排放效率的時間滯后效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)，將碳排放效率滯后項納入解釋變量中，測度前期的碳排放效率對當(dāng)期本地以及鄰近地區(qū)碳排放效率的驅(qū)動作用。表達(dá)式如下：

lnCEi，t=β0+ρWlnCEi，t+λlnCEi，t-1+ηWlnCEi，t-1+β1lnPi，t+β2lnTi，t+β3lnPGDPi，t+β4lnESi，t+β5lnOPi，t+β6lnINi，t+β7lnURi，t+θ1WlnPi，t+θ2WlnTi，t+θ3WlnPGDPi，t+θ4WlnESi，t+θ5WlnOPi，t+θ6WlnINi，t+θ7WlnURi，t+μi+τi+εi，t（5）

式（5）中，λ為碳排放效率的時間滯后自回歸系數(shù)，即上期本地碳排放效率對本期本地碳排放效率的影響；η為其空間滯后自回歸系數(shù)，即上期本地碳排放效率對本期鄰近地區(qū)碳排放效率的影響。

（3）時空異質(zhì)性分析。空間面板測度得到的驅(qū)動要素系數(shù)僅代表全樣本的平均狀況，無法進(jìn)行時空對比分析，因此，本文采用GTWR模型探究碳排放效率驅(qū)動因素的時空分異特征。GTWR模型是將時間因子引入GWR的改進(jìn)模型，其表達(dá)式如下：

yi=β0ui，vi，ti+∑dk=1βkuivi，tixik+εi，i=1，2，…，n（6）

式（6）中，yi（i=1，2，…，n）與xi（k=1，2，…，d）分別表示因變量Y與自變量X在觀測點i的觀測值；ui，vi與ti分別代表觀測點i的經(jīng)緯度坐標(biāo)與時間；βk代表觀測點i的未知參數(shù)；ε是服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的誤差項。

由于不同時空維度下的觀測點具有不同的影響力，本文引入Gaussiankernel函數(shù)測度的時空權(quán)重矩陣Wi（u0，v0，t0），對不同的觀測點進(jìn)行賦權(quán)，以測算觀測點（u0，v0，t0）的未知參數(shù)βk（u0，v0，t0），如下所示：

β^ku0，v0，t0=［XTW（u0，v0，t0）X］－1XTW（u0，v0，t0）Y（7）

四、計量分析

（一）碳排放效率的空間相關(guān)性分析

在由公式（1）計算得到的碳排放效率基礎(chǔ)上，根據(jù)公式（2），使用STATA軟件測算得到樣本期間黃河流域碳排放效率的全局MoranI為0115，且通過了1%的顯著性檢驗，表明黃河流域碳排放效率的空間分布存在顯著的正相關(guān)特征，城市碳排放效率易受其周邊地區(qū)影響，與鄰近地區(qū)的碳排放效率較為接近。

為具體分析黃河流域碳排放的空間布局，根據(jù)公式（3），采用局部MoranI測度碳排放效率的區(qū)域關(guān)聯(lián)性與空間異質(zhì)性，將碳排放效率集聚區(qū)分為四種類型，分別為：高-高集聚區(qū)、低-低集聚區(qū)、高-低集聚區(qū)、低-高集聚區(qū)與不顯著區(qū)域。結(jié)果表明：黃河流域碳排放低效率區(qū)域存在溢出效應(yīng)，輻射影響周邊區(qū)域，使得集聚區(qū)范圍進(jìn)一步擴(kuò)大；而碳排放高效率區(qū)域表現(xiàn)出極化效應(yīng)，對周邊城市輻射作用較小。高-高集聚區(qū)在2006—2010年間變化不大，主要集中于榆林、延安、臨汾等黃河流域中游城市，在樣本中后期轉(zhuǎn)移至菏澤、開封、鄭州、焦作、新鄉(xiāng)等黃河流域中下游城市，并未發(fā)揮明顯的擴(kuò)散效應(yīng)。低－低集聚區(qū)在初期階段主要分布在白銀、武威、西寧等西部城市，這些城市生態(tài)環(huán)境相對脆弱，科技水平較低且粗放式經(jīng)營為主要發(fā)展模式，因此碳排放效率較低，而在后期向長治、鄂爾多斯、包頭、吳忠、銀川、石嘴山等流域中部以及西北部資源型與工業(yè)型城市擴(kuò)增，低－低集聚區(qū)呈現(xiàn)明顯的溢出效應(yīng)。低－高集聚區(qū)分布相對擴(kuò)散，其范圍先增加而后減少，在后期階段轉(zhuǎn)移至濮陽、濱州等黃河流域中下游城市。高－低集聚區(qū)較少，僅2006年出現(xiàn)于鄂爾多斯，而在2019年后鄂爾多斯轉(zhuǎn)為低－低型城市，這可能與鄂爾多斯作為繼山西省的能源后備基地有關(guān)。

（二）碳排放效率驅(qū)動因素的空間分析

本文使用STATA軟件對空間計量模型對選用模型進(jìn)行檢驗，檢驗過程如下：

1LM檢驗：空間誤差檢驗中MoranI、LM-error與RobustLM-error的p統(tǒng)計值以及空間滯后檢驗中LM-lag與RobustLM-lag的p統(tǒng)計值均通過1%的顯著性檢驗，表明應(yīng)當(dāng)進(jìn)行空間分析。

2Hausman檢驗：Hausman檢驗用于決定選擇固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)，結(jié)果表明，Hausman統(tǒng)計值為4676，且在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，應(yīng)當(dāng)選擇固定效應(yīng)模型。

3LR檢驗：首先使用LR檢驗判斷空間杜賓模型是否會退化為空間誤差模型或空間自回歸模型，結(jié)果表明SAR模型與SEM模型的LR值均在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，表明在本文中空間杜賓模型優(yōu)于空間誤差模型與空間自回歸模型。進(jìn)一步使用LR檢驗空間固定、時間固定以及雙固定何為最優(yōu)，最終顯示空間固定模型與時間固定模型的LR值均通過1%的顯著性檢驗，再次驗證雙固定效應(yīng)下的空間杜賓模型適用于驅(qū)動因素影響分析。

基于公式（4），本文對碳排放效率驅(qū)動因素的空間效應(yīng)進(jìn)行分解，表1展示了各因素影響效應(yīng)的靜態(tài)分解結(jié)果。具體而言，人口規(guī)模（lnP）的直接效應(yīng)顯著為正，而其間接效應(yīng)未通過顯著性檢驗，說明人口規(guī)模擴(kuò)張對本地區(qū)碳排放效率提高具有顯著的促進(jìn)作用，驗證了假設(shè)H1，這是由于人口密度增加過程伴隨著人口空間集聚分布，提高了城市基礎(chǔ)設(shè)施與能源資源利用效率，在一定程度上對本地區(qū)產(chǎn)生減碳效果。而人口規(guī)模擴(kuò)張對鄰近地區(qū)碳排放效率的間接效應(yīng)為正但不顯著，說明人口的鎖定效應(yīng)大于輻射效應(yīng)，本地人口增加對周邊地區(qū)碳排放效率溢出效應(yīng)不明顯。

技術(shù)進(jìn)步（lnT）的直接效應(yīng)顯著為正，而其間接效應(yīng)不顯著，總效應(yīng)顯著為正，驗證了假設(shè)H2。黃河流域傳統(tǒng)型產(chǎn)業(yè)居多，在“灰色經(jīng)濟(jì)”向“綠色經(jīng)濟(jì)”轉(zhuǎn)型過程中，技術(shù)進(jìn)步能有效扭轉(zhuǎn)對重型化產(chǎn)業(yè)的路徑依賴，顯著降低污染排放。新技術(shù)研發(fā)一方面有助于提高生產(chǎn)過程中的能源使用效率，節(jié)約資源投入，增加經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，從而促進(jìn)碳排放效率提升；另一方面，隨著新技術(shù)的普及，生活方式綠色低碳化轉(zhuǎn)型，直接降低碳排放強(qiáng)度，提高碳排放效率。同時，技術(shù)進(jìn)步對周邊區(qū)域的溢出效應(yīng)有限，這可能由于區(qū)域聯(lián)動機(jī)制尚不完善，阻礙了技術(shù)進(jìn)步空間外溢效應(yīng)的發(fā)揮。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展（lnPGDP）的直接效應(yīng)顯著性為正，而其間接效應(yīng)顯著為負(fù)，總效應(yīng)顯著為正，即本地經(jīng)濟(jì)水平每增長1%，本地的碳排放效率將提高1051%，而鄰近城市的碳排放效率將降低0448%，整體碳排放效率將提高0604%，驗證了假設(shè)H3，說明黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對本地區(qū)的節(jié)能減碳產(chǎn)生明顯效果。近年來，黃河流域經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型逐漸改善了以往粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式，低碳經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展的政策導(dǎo)向使當(dāng)?shù)卣又匾暛h(huán)境保護(hù)與清潔能源開發(fā)。同時，綠色經(jīng)濟(jì)績效考核機(jī)制促使地方政府嚴(yán)格監(jiān)管企業(yè)環(huán)境，經(jīng)濟(jì)增長不再以犧牲環(huán)境為代價。而本地經(jīng)濟(jì)增長將引發(fā)污染型產(chǎn)業(yè)向外轉(zhuǎn)移，可能致使周邊地區(qū)碳排放量增加，因此本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展對周邊城市碳排放效率的溢出效應(yīng)為負(fù)。

對外開放（lnOP）的直接效應(yīng)顯著為正，證明“污染光環(huán)”假說成立，驗證了假設(shè)H5。對外貿(mào)易發(fā)展有利于跨國公司學(xué)習(xí)低碳生產(chǎn)技術(shù)與環(huán)境管理經(jīng)驗，優(yōu)化貿(mào)易結(jié)構(gòu)，推廣清潔能源，刺激外資企業(yè)革新生產(chǎn)技術(shù)，實現(xiàn)高耗能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，從而發(fā)揮結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)與規(guī)模效應(yīng)。其間接效應(yīng)與總效應(yīng)均不顯著，說明對外開放對周邊城市碳排放效率不存在空間溢出效應(yīng)。

能源結(jié)構(gòu)（lnES）、城鎮(zhèn)化率（lnUR）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（lnIN）的直接效應(yīng)與空間效應(yīng)均不顯著，分別證偽了假設(shè)H4、假設(shè)H6、假設(shè)H7。近年來，雖然有關(guān)黃河流域治理方面一直強(qiáng)調(diào)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題，但依然存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)內(nèi)部不合理問題，高端產(chǎn)業(yè)門類少，第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化，傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部占比偏大，產(chǎn)業(yè)鏈條持續(xù)優(yōu)化與結(jié)構(gòu)不合理現(xiàn)象并存，產(chǎn)業(yè)調(diào)控政策對碳排放效率的影響并未顯現(xiàn)。能源結(jié)構(gòu)系數(shù)不顯著也進(jìn)一步印證了黃河流域部分地區(qū)依托能源稟賦發(fā)展資源密集型產(chǎn)業(yè)的路徑選擇。城鎮(zhèn)化所帶來的集聚效應(yīng)有利于提高能源效率，優(yōu)化減排設(shè)施，但年輕人口作為城鎮(zhèn)化與污染排放的主要驅(qū)動力，其大量的碳排放導(dǎo)致低碳排放效率的空間極化分布，因此極化效應(yīng)與集聚效應(yīng)互抵使得城鎮(zhèn)化對碳排放效率的作用不明顯。

基于公式（5），本文進(jìn)一步分解了各因素的動態(tài)空間效應(yīng)。限于篇幅，表2僅展示人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展等三個主要驅(qū)動因素的動態(tài)空間效應(yīng)分解結(jié)果?？梢钥闯?，人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的作用方向及強(qiáng)度與靜態(tài)分析結(jié)果相似。不同的是，動態(tài)分析將直接效應(yīng)與間接效應(yīng)進(jìn)一步分解為短期效應(yīng)與長期效應(yīng)，以分析加入時間因素前后各驅(qū)動因素對碳排放效率的影響對比。具體而言，這三大主要驅(qū)動因素的長期影響均大于其短期影響，即人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展均對碳排放效率產(chǎn)生更為長遠(yuǎn)的深刻影響，進(jìn)一步佐證了經(jīng)濟(jì)政策存在時滯性。

（三）碳排放效率驅(qū)動因素的時空異質(zhì)性分析

從黃河流域碳排放效率的空間分析可以看出，不同區(qū)域的碳排放效率存在差異且隨時間發(fā)生變化，而空間面板分析僅對區(qū)域整體的驅(qū)動因素進(jìn)行探究，探究結(jié)果可知人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與技術(shù)進(jìn)步是碳排放效率的主要驅(qū)動因素，但未能具體分析碳排放效率時空差異背后三大驅(qū)動因素的時空差異，因此根據(jù)公式（6）與公式（7），本文使用GTWR模型對人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響作用進(jìn)行時空異質(zhì)性分析，經(jīng)過計算，AIC為31428，方差膨脹因子（VIF）為303，R2為0821，說明模型適用性較好，具體分析如下：

人口規(guī)模的系數(shù)取值范圍為-089～112，就區(qū)域而言，濟(jì)南、淄博、東營、濟(jì)寧、泰安、臨沂、濱州、德州等城市的人口系數(shù)較大且為正數(shù)，說明這些地區(qū)人口的集聚效應(yīng)大于規(guī)模效應(yīng)，山東多數(shù)城市人口密度高，人口集聚提高城市基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行成本的分擔(dān)率，共享節(jié)能減排設(shè)施以實現(xiàn)碳減排，使得人口增加并對碳排放效率產(chǎn)生提升作用。而中衛(wèi)、石嘴山、武威、包頭、巴彥淖爾等城市人口規(guī)模系數(shù)較小甚至為負(fù)，說明這些城市人口的規(guī)模效應(yīng)大于集聚效應(yīng)，從而對碳排放效率起抑制作用，人口規(guī)模增加導(dǎo)致能源消費與污染排放增多，不利于碳排放效率提高。從時間角度來看，大多數(shù)城市人口規(guī)模對碳排放效率的提升作用越來越大，集聚效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，譬如朔州、忻州、呼和浩特、西安、寶雞、咸陽、蘭州、白銀、天水、平?jīng)?、慶陽、定西、吳忠、中衛(wèi)等城市，說明雖然流域內(nèi)有些城市人口密度增加不利于綠色發(fā)展，但隨著環(huán)境政策與人口調(diào)控政策的實施，合理的人口集聚與流動使得人口規(guī)模對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生正外部性。

技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)取值范圍為-061～003，說明黃河流域大多數(shù)城市的科技投入并沒有帶來碳排放效率的提升，尤其是呼和浩特、包頭、烏蘭察布、巴彥淖爾等城市的技術(shù)進(jìn)步系數(shù)更低，這些城市科技研發(fā)水平落后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式相對粗放，科研進(jìn)步對環(huán)境的影響力偏弱，這些城市科技發(fā)展空間較大，亟須開發(fā)綠色生產(chǎn)技術(shù)，破解發(fā)展難題。從時間趨勢看，目前黃河流域大多數(shù)城市技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)為負(fù)，然而，西安、銅川、咸陽、寶雞、渭南、延安、蘭州、白銀、天水、平?jīng)?、西寧等城市技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)增長趨勢明顯，原因可能在于政府對清潔能源研發(fā)的財政投入使市場淘汰了一些逐利性落后生產(chǎn)技術(shù)，低碳技術(shù)研發(fā)的“學(xué)習(xí)效應(yīng)”逐漸顯現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步在長期對碳排放效率提升具有較大潛力。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)取值范圍為-039～087，就區(qū)域差異而言，部分城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展會導(dǎo)致其碳排放效率降低，譬如西安、銅川、寶雞、咸陽、渭南在樣本期間的平均系數(shù)均小于0，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放效率起消極作用，尚未達(dá)到EKC曲線轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的拐點，經(jīng)濟(jì)狀況依然是以能源消耗與污染排放為代價的低效率增長，亟須向低排放高效率發(fā)展模型轉(zhuǎn)型；太原、陽泉、朔州、忻州、呂梁、臨沂、濱州、濟(jì)南、淄博、東營等城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)較高，這些城市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展取得一定進(jìn)展，如山東部分城市新舊動能轉(zhuǎn)換與騰籠換鳥戰(zhàn)略的實施，有效調(diào)控污染型企業(yè)的環(huán)境問題，提高碳排放效率。就時間差異而言，運(yùn)城、臨沂、呼和浩特、包頭、鄂爾多斯、巴彥淖爾、三門峽、西安、銅川等城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)隨時間推移而不斷增加，說明這些城市經(jīng)濟(jì)增長逐步向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型，對碳排放效率的促進(jìn)作用越來越大；而鄭州、開封、安陽、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽等城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)逐漸減小，部分城市甚至出現(xiàn)負(fù)數(shù)，說明這些城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放效率的促進(jìn)作用有限，城市間的經(jīng)濟(jì)競爭導(dǎo)致碳排放效率降低，產(chǎn)生環(huán)境“逐底”競爭效應(yīng)。

五、結(jié)論與啟示

在“雙碳”目標(biāo)與綠色化轉(zhuǎn)型背景下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式低碳轉(zhuǎn)型是中國構(gòu)建綠色產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵舉措。相較于發(fā)達(dá)地區(qū)，欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展承受著“趕速度”與“轉(zhuǎn)模式”的雙重壓力，既要補(bǔ)齊經(jīng)濟(jì)增速與質(zhì)量效益短板，又要轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)高能耗發(fā)展模式，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)。本文以黃河流域為例，采用Super-SBM模型測度碳排放效率，并分析其空間分布格局，在此基礎(chǔ)上分別進(jìn)行靜態(tài)空間面板與動態(tài)空間面板分析，檢驗碳排放效率影響因素的作用機(jī)制，并進(jìn)一步使用GTWR模型測度人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與技術(shù)進(jìn)步對碳排放效率影響的時空異質(zhì)性。研究結(jié)果表明：（1）在空間分布上，黃河流域碳排放效率具有“集聚”與“分異”并存的特點，高碳排放效率區(qū)域出現(xiàn)極化效應(yīng)，低碳排放效率區(qū)域出現(xiàn)擴(kuò)散效應(yīng)，這是由于欠發(fā)達(dá)地區(qū)工業(yè)化進(jìn)程對傳統(tǒng)能源消耗量較多，高碳排放效率的空間溢出效應(yīng)不明顯，沒有發(fā)揮好示范作用，而低碳排放效率區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展劣勢使其容易成為“環(huán)境避難所”，防止低碳排放效率外溢的關(guān)鍵在于實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。（2）影響因素測算結(jié)果表明，碳排放效率具有時間慣性與雪球效應(yīng)，即上一期碳排放效率會影響本期碳排放效率，這意味著碳減排政策效果的發(fā)揮需要長效機(jī)制；人口規(guī)模擴(kuò)大有利于發(fā)揮集聚效應(yīng)，因此對碳排放效率具有正的直接效應(yīng)；經(jīng)濟(jì)發(fā)展為欠發(fā)達(dá)地區(qū)提升碳排放效率提供了原始動力，其水平提高將產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)，對本地碳排放效率具有正的直接效應(yīng)，但是本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)致的污染轉(zhuǎn)移對周邊地區(qū)造成外部不經(jīng)濟(jì)，降低了鄰近區(qū)域的碳排放效率；技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生動力，能有效降低傳統(tǒng)能源消耗，促進(jìn)碳排放效率提高；對外開放引進(jìn)了先進(jìn)的綠色管理經(jīng)驗與低碳技術(shù)，推動本地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整，對本地區(qū)碳排放效率發(fā)揮正的直接作用。（3）碳排放效率驅(qū)動因素存在明顯的時空分異特征，其中，人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展是三個主要驅(qū)動因素。究其原因，首先，人口規(guī)模擴(kuò)大使人口流動活躍，城市承載力差異使人口與環(huán)境的關(guān)系存在動態(tài)變化，不同時空情境下人口對碳排放效率的影響具有差異。其次，地方政府與企業(yè)對科研政策響應(yīng)程度不同，且技術(shù)推廣受到地域市場分割的影響，導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新的節(jié)能減碳效果存在區(qū)域差異，而技術(shù)進(jìn)步的學(xué)習(xí)效應(yīng)使其在長期內(nèi)具有提升潛力。最后，由于地方財政、晉升激勵與地區(qū)分工不同，即使在同一流域的不同行政區(qū)內(nèi)，市場分割現(xiàn)象依然存在，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，且由于區(qū)域間動態(tài)比較優(yōu)勢的存在，這種不平衡狀態(tài)并非一成不變，因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放效率的影響也因時空差異而變化。

基于上述研究結(jié)論，本文得出以下啟示：

第一，提升碳排放效率需要因地制宜，并建立城市間協(xié)同合作機(jī)制。對于碳排放效率高－高集聚類型城市應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)極化效應(yīng)為擴(kuò)散效應(yīng)，充分發(fā)揮環(huán)境優(yōu)勢的同時，加強(qiáng)對周邊城市的“反哺”力度，擴(kuò)大高效率區(qū)域范圍；對于低－低集聚類型城市，建立權(quán)責(zé)明確的生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制，實行嚴(yán)格的生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)，防止低效率區(qū)域轉(zhuǎn)移擴(kuò)散，同時，進(jìn)一步完善欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳市場制度，通過碳交易市場激勵行為提升區(qū)域低碳效率，建立良好的市場秩序與良性競爭，推動城市間“逐底競爭”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸痦敻偁帯薄?/p>

第二，重視人口集聚、技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與對外開放對碳排放效率的驅(qū)動作用。合理調(diào)控人口規(guī)模，推廣低碳生活方式。提高欠發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，完善市場制度，打破市場壁壘，加快要素流動，縮小區(qū)域間技術(shù)差距，推動新技術(shù)研發(fā)成果推廣與新舊動能轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)能源密集型產(chǎn)業(yè)向現(xiàn)代高新技術(shù)型產(chǎn)業(yè)的綠色化轉(zhuǎn)型，依靠技術(shù)進(jìn)步擺脫資源型產(chǎn)業(yè)的傳統(tǒng)路徑依賴，實現(xiàn)了要素投入不變情況下經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增加與碳排放降低。擴(kuò)大對外貿(mào)易，開展對外合作，提高欠發(fā)達(dá)地區(qū)城市在全球價值鏈中的嵌入度，充分發(fā)揮“污染光環(huán)”效應(yīng)，并利用全球價值鏈嵌入的“追趕效應(yīng)”改善欠發(fā)達(dá)地區(qū)的碳排放效率。

第三，制定政策與開展生產(chǎn)活動時要注意碳排放效率自身的滯后性特征，深入貫徹可持續(xù)發(fā)展觀，強(qiáng)化實施領(lǐng)導(dǎo)干部的“離任審計”與“終身問責(zé)”制度，避免低碳排放效率的“雪球效應(yīng)”，以本期污染降低帶動下期綠色發(fā)展，形成高產(chǎn)出低排放的長期良性循環(huán)。政府應(yīng)加強(qiáng)對企業(yè)清潔生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼，建立低碳技術(shù)創(chuàng)新補(bǔ)償機(jī)制，并鼓勵社會資本建立技術(shù)推廣基金，統(tǒng)籌建設(shè)重點實驗室與創(chuàng)新中心，推動產(chǎn)學(xué)研企協(xié)同發(fā)展，加快環(huán)保型技術(shù)研發(fā)。

第四，實施差異化分城市治理方案，充分發(fā)揮區(qū)域間比較優(yōu)勢，高效對接全區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈，搭建上中下游緊密聯(lián)系的低碳高產(chǎn)出產(chǎn)業(yè)協(xié)同可持續(xù)發(fā)展平臺。經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的下游區(qū)域需要樹立低碳發(fā)展觀，構(gòu)建區(qū)域間協(xié)同降碳格局，避免政府間經(jīng)濟(jì)博弈對低碳技術(shù)的抑制作用，并在自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展與科技進(jìn)步驅(qū)動碳排放效率提升的同時，發(fā)揮輻射帶動作用，釋放低碳技術(shù)紅利。碳污染較嚴(yán)重的內(nèi)陸區(qū)域需要培育優(yōu)勢綠色產(chǎn)業(yè)，提升承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移能力的同時加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制，政府合理干預(yù)，避免“污染避難所”效應(yīng)。

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Spatio-temporalEvolutionandDriversofCarbonEmissionEfficiency

inUnderdevelopedRegionsunderthe“Dual-Carbon”Goal

——HeterogeneityAnalysisofSuper-efficientSBMandGTWRModels

ZHANGJingxue，WANGHaijie

（Businessschool，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450001，China）

Abstract：Undertheconstraintof“dual-carbon”target，thetraditionalhigh-carboneconomicgrowthmodeinlessdevelopedregionsisunsustainable.Howtoreducecarbonemissionswhilemaintainingsteadyeconomicdevelopmentisanimportantchallengeforlessdevelopedregions.Thispapermeasuresthecarbonemissionefficiencyoftypicalunderdevelopedregionsduringtheperiodof2006-2020basedonthesuper-efficientSBMmodel，exploresthespatio-temporalevolutionpatternofcarbonemissionefficiency，measurestheinfluencingfactorsofcarbonemissionefficiencybyadoptingthespatialpaneleconometricmodel，andinvestigatestheheterogeneityofthedrivingfactorsbyapplyingtheGTWRmodel.Thestudyshowsthatinlessdevelopedregions，thehigh-highconcentrationareasofcarbonemissionefficiencyshowthepolarizationeffect，whilethelow-lowconcentrationareasshowthespillovereffect;thepopulationsize，technologicalprogressandeconomicdevelopmentarethemaindrivingfactorsaffectingthecarbonemissionefficiency，andthecarbonemissionefficiencyisaffectedbyitsownlageffect;thedrivingfactorsarecharacterizedbyspatio-temporalheterogeneity，andtheenvironmental“bottomingout”competitioneffectexistsinregionswithalowlevelofeconomicdevelopment，andthepopulationagglomerationeffectisgraduallyincreasinginmostcities，andtechnologicalprogressshowsa“l(fā)earningeffect”.Therefore，itisnecessarytopromoteinter-regionalsynergisticmanagementofcarbonpollution，implementlow-carbondevelopmentstrategiesaccordingtolocalconditions，andpromotethegreendevelopmentofunderdevelopedregions.

Keywords：carbonemissionefficiency;spatio-temporalevolution;drivingfactors;heterogeneity

（責(zé)任編輯：周正）