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

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(zhǎng)模式難以為繼，如何在保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展的同時(shí)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(cè)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(shí)空演變特征，采用空間面板計(jì)量模型測(cè)度碳排放效率影響因素，運(yùn)用GTWR模型研究驅(qū)動(dòng)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(dòng)因素，碳排放效率受自身滯后效應(yīng)影響；驅(qū)動(dòng)因素存在時(shí)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(jìng)爭(zhēng)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(wèn)題，因地制宜實(shí)施低碳發(fā)展戰(zhàn)略，助力欠發(fā)達(dá)地區(qū)實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展。

關(guān)鍵詞：碳排放效率；時(shí)空演變；驅(qū)動(dòng)因素；異質(zhì)性

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

收稿日期：2023-06-25

作者簡(jiǎn)介：張競(jìng)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(yáng)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(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“新冠肺炎疫情背景下中國(guó)制造業(yè)全球價(jià)值鏈重構(gòu)機(jī)制與政策體系研究”，項(xiàng)目編號(hào)：20BJY094；河南省教育科學(xué)基金項(xiàng)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(xiàng)目編號(hào)：2021JKZB01。

一、引言

碳排放治理對(duì)于我國(guó)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)意義重大。黨的二十大強(qiáng)調(diào)了推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綠色化、低碳化是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。同時(shí)指出，實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和是一場(chǎng)廣泛而深刻的經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)性變革，并鼓勵(lì)針對(duì)碳排放總量與強(qiáng)度實(shí)施“雙控”制度，推動(dòng)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(guó)東西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)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(wèn)題嚴(yán)重影響著中國(guó)“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。中國(guó)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(kāi)發(fā)等國(guó)家宏觀政策背景下承接了大量來(lái)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(fèi)［3］等方面，缺乏對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳污染問(wèn)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(dòng)因素分析時(shí)，容易忽略多主體自身?xiàng)l件差異與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的時(shí)間變化，往往僅得到整體性、概括性的評(píng)價(jià)結(jié)論，缺乏對(duì)時(shí)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(duì)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(huì)經(jīng)濟(jì)屬性，而碳排放效率作為相對(duì)指標(biāo)更適合對(duì)碳排放問(wèn)題進(jìn)行全面分析。如王兆峰和杜瑤瑤（2019）利用SBM-DEA模型測(cè)度湖南省碳排放效率時(shí)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(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家制造業(yè)的碳排放效率進(jìn)行測(cè)度，以此判斷全球價(jià)值鏈嵌入對(duì)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(diǎn)，對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳排放效率時(shí)空演變與驅(qū)動(dòng)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(zhǎng)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(shí)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(shí)考慮到污染排放與要素流動(dòng)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(shí)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(dòng)因素的傳導(dǎo)機(jī)制，豐富了碳污染問(wèn)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(lái)分析二氧化碳排放效率的驅(qū)動(dòng)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(gè)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(shí)空異質(zhì)性因素，本文使用地理時(shí)空加權(quán)回歸模型（GTWR）測(cè)度欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳排放效率影響因素的時(shí)空演變特征，為欠發(fā)達(dá)地區(qū)因地制宜實(shí)施低碳政策提供依據(jù)。

二、理論分析與研究假說(shuō)

碳排放效率是指在資本、勞動(dòng)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(lái)，對(duì)碳排放效率影響因素的討論成為學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)，然而，目前學(xué)術(shù)界對(duì)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(lái)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(duì)外開(kāi)放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等易受國(guó)家政策影響的指標(biāo)，這些因素對(duì)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(dòng)力的重要來(lái)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(fèi)，從需求側(cè)對(duì)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(dòng)與能源消耗，導(dǎo)致碳排放增加，但隨著社會(huì)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(duì)碳排放產(chǎn)生正向影響。首先，增長(zhǎng)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(mén)產(chǎn)生的碳排放。同時(shí)，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(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)的同時(shí)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(shí)結(jié)構(gòu)，受過(guò)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(duì)碳排放的認(rèn)知也在提升，高素質(zhì)人口增加推動(dòng)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(shí)現(xiàn)［11］。

新增長(zhǎng)理論將技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生化為長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(diǎn)并沒(méi)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(lì)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(huì)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(dòng)，以污染環(huán)境為代價(jià)追求高額產(chǎn)出。而另一種觀點(diǎn)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(shí)現(xiàn)清潔生產(chǎn)［13］。具體而言，從宏觀層面來(lái)看，技術(shù)研發(fā)具有滯后性，且以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向，長(zhǎng)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(jiàn)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(guò)尋找可替代能源來(lái)降低生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)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(chǎng)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(hào)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(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，快速提高市場(chǎng)份額以實(shí)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(duì)巨大的競(jìng)爭(zhēng)壓力，并受制于自身薄弱的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，它們?yōu)闋?zhēng)取綠色補(bǔ)貼以降低融資約束，會(huì)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(dòng)生產(chǎn)方式低碳轉(zhuǎn)型。本文認(rèn)為，無(wú)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(shí)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(wèn)題會(huì)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(zhǎng)動(dòng)力后，在其他投入要素不變的情況下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)依然會(huì)實(shí)現(xiàn)，這說(shuō)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(zhǎng)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(zhǎng)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(shí)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(shí)，技術(shù)進(jìn)步成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)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(shí)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(duì)比EKC理論，脫鉤理論更能動(dòng)態(tài)驗(yàn)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(zhǎng)與碳排放逐漸實(shí)現(xiàn)強(qiáng)脫鉤抑或弱脫鉤，碳排放效率提升。由此可見(jiàn)，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(dòng)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(shí)，本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高引起鄰近區(qū)域政府競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)加強(qiáng)，出現(xiàn)為維護(hù)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)而犧牲環(huán)境的“逐底競(jìng)爭(zhēng)”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(duì)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(duì)外開(kāi)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(huì)降低碳排放效率，以清潔能源為主的能源結(jié)構(gòu)則會(huì)提高碳排放效率［17］，也有學(xué)者認(rèn)為能源消費(fèi)對(duì)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(guó)不同區(qū)域能源消費(fèi)差異對(duì)碳排放空間差異的影響，發(fā)現(xiàn)能源消費(fèi)差異是中國(guó)碳排放差異的主要來(lái)源。能源結(jié)構(gòu)作為驅(qū)動(dòng)碳排放的重要因素，主要取決于中國(guó)能源的可用性。中國(guó)能源結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)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(huì)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(gè)重要因素。自電能替代政策出臺(tái)后，通過(guò)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(diǎn)，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(zhǎng)過(guò)程中的碳排放量，從供給側(cè)推動(dòng)雙碳目標(biāo)的實(shí)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(guò)集聚效應(yīng)與技術(shù)效應(yīng)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減碳，提高碳排放效率。

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

H3：經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)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(dòng)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(duì)外開(kāi)放政策實(shí)施以來(lái)，中國(guó)的進(jìn)出口貿(mào)易總額不斷提高。有關(guān)對(duì)外開(kāi)放和碳排放之間的關(guān)系，學(xué)術(shù)界主要有兩種觀點(diǎn)：一是對(duì)外開(kāi)放具有“污染天堂”效應(yīng)，發(fā)達(dá)國(guó)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(guó)家，而發(fā)展中國(guó)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(jìng)爭(zhēng)”行為；二是對(duì)外開(kāi)放具有“污染光環(huán)”效應(yīng)，發(fā)達(dá)國(guó)家首選通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新來(lái)解決成本提高問(wèn)題，不會(huì)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(guó)企業(yè)更環(huán)保，因此，對(duì)外開(kāi)放帶來(lái)的先進(jìn)環(huán)境管理經(jīng)驗(yàn)與清潔技術(shù)將改善東道國(guó)的能源效率與生態(tài)環(huán)境。近年來(lái)，隨著中國(guó)環(huán)境政策深化實(shí)施，對(duì)外貿(mào)易門(mén)檻提高，進(jìn)出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)逐步實(shí)現(xiàn)綠色低碳轉(zhuǎn)型，企業(yè)為了“走出去”，拓寬市場(chǎng)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(duì)外開(kāi)放增加了貿(mào)易商品往來(lái)，擴(kuò)大國(guó)際市場(chǎng)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(duì)外開(kāi)放程度提高有助于將本區(qū)域相對(duì)劣勢(shì)的邊際產(chǎn)業(yè)外移，從而集中發(fā)展本區(qū)域的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，降低供給端的能源消耗，抑制碳排放［20］。因此，對(duì)外開(kāi)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(shí)施，城鎮(zhèn)化往往作為外生因素作用于社會(huì)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境。高國(guó)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(shí)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(guò)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(fèi)水平持續(xù)上升，在工業(yè)化與城市化過(guò)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(dòng)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(fèi)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(guò)提高能源利用效率而降低邊際碳排放量。同時(shí)，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(duì)服務(wù)業(yè)的需求增加，推動(dòng)了第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，有利于實(shí)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(guó)產(chǎn)業(yè)政策演進(jìn)不斷推動(dòng)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(dòng)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(guò)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(diǎn)認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)有利于優(yōu)勢(shì)部門(mén)產(chǎn)出增長(zhǎng)，不斷擴(kuò)張的產(chǎn)業(yè)部門(mén)通過(guò)吸收大量社會(huì)資源，其中包括技術(shù)創(chuàng)新，從而成為新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，并通過(guò)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(diǎn)認(rèn)為，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變動(dòng)過(guò)程中，生產(chǎn)要素將從低效率生產(chǎn)部門(mén)流向高效率生產(chǎn)部門(mén)，這將緩解生產(chǎn)結(jié)構(gòu)扭曲，提高社會(huì)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(mén)產(chǎn)出增長(zhǎng)，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(duì)外開(kāi)放通過(guò)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(guò)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(guò)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(lái)源

（一）研究區(qū)域

中國(guó)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(gè)省份，其中，黃河流域作為中國(guó)典型的欠發(fā)達(dá)地區(qū)，是中國(guó)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(guó)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(lái)了一系列大氣污染與氣候變暖問(wèn)題，綠色發(fā)展長(zhǎng)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(guó)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(diǎn)，碳達(dá)峰、碳中和、建設(shè)低碳試點(diǎn)城市、完善碳交易市場(chǎng)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(wèn)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(guó)東西，承接南北，且大部分區(qū)域位于中國(guó)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(gè)省區(qū)，66個(gè)地級(jí)市（市、州、盟）。本文研究區(qū)域則根據(jù)《黃河文化百科全書(shū)》中提及黃河流域的66個(gè)地級(jí)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?yàn)辄S河流域56個(gè)地級(jí)市。

（二）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

在對(duì)因變量指標(biāo)即碳排放效率的測(cè)度中，投入要素為資本、勞動(dòng)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(pán)存法對(duì)歷年固定資產(chǎn)投資額進(jìn)行計(jì)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(dòng)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(wàn)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(jià)格所計(jì)算的實(shí)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(jì)算，本文參考Chen等（2020）提出的自上而下的計(jì)算方法［26］，首先根據(jù)能源消費(fèi)數(shù)據(jù)與IPCC（2006）公布的碳排放因子轉(zhuǎn)換計(jì)算方法，計(jì)算黃河流域省級(jí)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(jí)市夜間燈光數(shù)據(jù)，進(jìn)一步測(cè)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(duì)外開(kāi)放（OP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IN）以及城鎮(zhèn)化（UR）等七個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)-社會(huì)-技術(shù)驅(qū)動(dòng)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(jí)市的煤炭消費(fèi)數(shù)據(jù)，而電力能源消費(fèi)與能源消費(fèi)關(guān)系密切，同時(shí)也是工業(yè)碳排放的主要推動(dòng)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(fèi)量占能源總消費(fèi)量的百分比來(lái)表示；對(duì)外開(kāi)放水平以進(jìn)出口總額占GDP的百分比來(lái)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(lái)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(lái)表示。

本文數(shù)據(jù)來(lái)源分別為：（1）兩種夜間燈光數(shù)據(jù)均來(lái)自美國(guó)國(guó)家海洋與大氣管理局（NOAA）下屬的美國(guó)國(guó)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(guó)家溫室氣體排放清單指南》與《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。（3）黃河流域城市矢量行政線源于國(guó)家基礎(chǔ)地理中心（http：//wwwngcccn）。（4）經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)均來(lái)自2006—2020年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各地市統(tǒng)計(jì)年鑒與統(tǒng)計(jì)公報(bào)。（5）能源數(shù)據(jù)來(lái)自2006—2021年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。為避免異常值影響，對(duì)所選取指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行縮尾處理。同時(shí)，為了防止?jié)撛诘漠惙讲?，本文將所有變量取其自然?duì)數(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(jì)算黃河流域56個(gè)地級(jí)市碳排放效率。Super-SBM模型來(lái)源于Tone使用松弛測(cè)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(guò)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(gè)決策單元構(gòu)成，每個(gè)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。基于此，將非期望產(chǎn)出納入評(píng)價(jià)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(duì)于決策單元（x0，yg0，yb0），當(dāng)且僅ρ=1時(shí)，即S-=Sg=Sb=0時(shí)，DMU是有效的。

（四）空間分析

1探索性時(shí)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(cè)算得到的黃河流域56個(gè)地級(jí)市在2006—2020年間的碳排放效率，本文使用全局MoranI指數(shù)用來(lái)檢驗(yàn)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(jì)算公式如下：

GlobalI=n∑i∑jwijxi－xj－∑i∑jwijxi－2（2）

式（2）中，I為全局Moran’I指數(shù)值，xi為城市i在t時(shí)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(diǎn)時(shí)，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Moran’I指取值范圍為［-1，1］，當(dāng)Moran’I等于1時(shí)，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)Moran’I等于-1時(shí)，表明其在空間上存在完全負(fù)相關(guān)關(guān)系；當(dāng)Moran’I等于0時(shí)，表明無(wú)空間相關(guān)性。全局Moran’I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(wú)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Moran’I指數(shù)將全局Moran’I分解為單個(gè)城市與其周邊城市碳排放效率的空間相關(guān)性，計(jì)算公式如下：

LocalIi=xi－∑jwij（xj-）∑ixi－2/n（3）

2碳排放效率驅(qū)動(dòng)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(dòng)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(gè)地級(jí)市在2006—2020年間的面板數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)因素對(duì)碳排放效率的影響力可能隨時(shí)間、個(gè)體不同而存在異質(zhì)性，時(shí)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(dòng)因素可能存在空間溢出效應(yīng)，而空間杜賓模型可同時(shí)考察空間自相關(guān)與空間交互效應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)，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(shí)間與空間雙固定的空間杜賓模型（SDM），且下文將進(jìn)一步驗(yàn)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(dòng)因素的直接效應(yīng)系數(shù)，即各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)本地碳排放效率的影響；θ代表驅(qū)動(dòng)因素的間接效益系數(shù)，即對(duì)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(shí)間固定效應(yīng)與隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（2）動(dòng)態(tài)空間杜賓模型（DynamicSpatialDurbinModel）。為了進(jìn)一步分析碳排放效率的時(shí)間滯后效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)，將碳排放效率滯后項(xiàng)納入解釋變量中，測(cè)度前期的碳排放效率對(duì)當(dāng)期本地以及鄰近地區(qū)碳排放效率的驅(qū)動(dòng)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(shí)間滯后自回歸系數(shù)，即上期本地碳排放效率對(duì)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(duì)本期鄰近地區(qū)碳排放效率的影響。

（3）時(shí)空異質(zhì)性分析。空間面板測(cè)度得到的驅(qū)動(dòng)要素系數(shù)僅代表全樣本的平均狀況，無(wú)法進(jìn)行時(shí)空對(duì)比分析，因此，本文采用GTWR模型探究碳排放效率驅(qū)動(dòng)因素的時(shí)空分異特征。GTWR模型是將時(shí)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(cè)點(diǎn)i的觀測(cè)值；ui，vi與ti分別代表觀測(cè)點(diǎn)i的經(jīng)緯度坐標(biāo)與時(shí)間；βk代表觀測(cè)點(diǎn)i的未知參數(shù)；ε是服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的誤差項(xiàng)。

由于不同時(shí)空維度下的觀測(cè)點(diǎn)具有不同的影響力，本文引入Gaussiankernel函數(shù)測(cè)度的時(shí)空權(quán)重矩陣Wi（u0，v0，t0），對(duì)不同的觀測(cè)點(diǎn)進(jìn)行賦權(quán)，以測(cè)算觀測(cè)點(diǎn)（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(jì)量分析

（一）碳排放效率的空間相關(guān)性分析

在由公式（1）計(jì)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(cè)算得到樣本期間黃河流域碳排放效率的全局Moran’I為0115，且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，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Moran’I測(cè)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(duì)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(kāi)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(duì)脆弱，科技水平較低且粗放式經(jīng)營(yíng)為主要發(fā)展模式，因此碳排放效率較低，而在后期向長(zhǎng)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(duì)擴(kuò)散，其范圍先增加而后減少，在后期階段轉(zhuǎn)移至濮陽(yáng)、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(dòng)因素的空間分析

本文使用STATA軟件對(duì)空間計(jì)量模型對(duì)選用模型進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)過(guò)程如下：

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

2Hausman檢驗(yàn)：Hausman檢驗(yàn)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(jì)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(yàn)：首先使用LR檢驗(yàn)判斷空間杜賓模型是否會(huì)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(yàn)空間固定、時(shí)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(shí)間固定模型的LR值均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，再次驗(yàn)證雙固定效應(yīng)下的空間杜賓模型適用于驅(qū)動(dòng)因素影響分析。

基于公式（4），本文對(duì)碳排放效率驅(qū)動(dòng)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(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明人口規(guī)模擴(kuò)張對(duì)本地區(qū)碳排放效率提高具有顯著的促進(jìn)作用，驗(yàn)證了假設(shè)H1，這是由于人口密度增加過(guò)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(duì)本地區(qū)產(chǎn)生減碳效果。而人口規(guī)模擴(kuò)張對(duì)鄰近地區(qū)碳排放效率的間接效應(yīng)為正但不顯著，說(shuō)明人口的鎖定效應(yīng)大于輻射效應(yīng)，本地人口增加對(duì)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(yàn)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(guò)程中，技術(shù)進(jìn)步能有效扭轉(zhuǎn)對(duì)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(guò)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(shí)，技術(shù)進(jìn)步對(duì)周邊區(qū)域的溢出效應(yīng)有限，這可能由于區(qū)域聯(lián)動(dòng)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(zhǎng)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(yàn)證了假設(shè)H3，說(shuō)明黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)本地區(qū)的節(jié)能減碳產(chǎn)生明顯效果。近年來(lái)，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(zhǎng)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(kāi)發(fā)。同時(shí)，綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)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(zhǎng)不再以犧牲環(huán)境為代價(jià)。而本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(duì)周邊城市碳排放效率的溢出效應(yīng)為負(fù)。

對(duì)外開(kāi)放（lnOP）的直接效應(yīng)顯著為正，證明“污染光環(huán)”假說(shuō)成立，驗(yàn)證了假設(shè)H5。對(duì)外貿(mào)易發(fā)展有利于跨國(guó)公司學(xué)習(xí)低碳生產(chǎn)技術(shù)與環(huán)境管理經(jīng)驗(yàn)，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(shí)現(xiàn)高耗能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，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(shuō)明對(duì)外開(kāi)放對(duì)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(lái)，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(wèn)題，但依然存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)內(nèi)部不合理問(wèn)題，高端產(chǎn)業(yè)門(mén)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(duì)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(lái)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(dòng)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(duì)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(dòng)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(gè)主要驅(qū)動(dòng)因素的動(dòng)態(tài)空間效應(yīng)分解結(jié)果。可以看出，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(dòng)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(zhǎng)期效應(yīng)，以分析加入時(shí)間因素前后各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)碳排放效率的影響對(duì)比。具體而言，這三大主要驅(qū)動(dòng)因素的長(zhǎng)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(duì)碳排放效率產(chǎn)生更為長(zhǎng)遠(yuǎn)的深刻影響，進(jìn)一步佐證了經(jīng)濟(jì)政策存在時(shí)滯性。

（三）碳排放效率驅(qū)動(dòng)因素的時(shí)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(shí)間發(fā)生變化，而空間面板分析僅對(duì)區(qū)域整體的驅(qū)動(dòng)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(dòng)因素，但未能具體分析碳排放效率時(shí)空差異背后三大驅(qū)動(dòng)因素的時(shí)空差異，因此根據(jù)公式（6）與公式（7），本文使用GTWR模型對(duì)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(shí)空異質(zhì)性分析，經(jīng)過(guò)計(jì)算，AIC為31428，方差膨脹因子（VIF）為303，R2為0821，說(shuō)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(yíng)、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(shuō)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(shí)現(xiàn)碳減排，使得人口增加并對(duì)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(shuō)明這些城市人口的規(guī)模效應(yīng)大于集聚效應(yīng)，從而對(duì)碳排放效率起抑制作用，人口規(guī)模增加導(dǎo)致能源消費(fèi)與污染排放增多，不利于碳排放效率提高。從時(shí)間角度來(lái)看，大多數(shù)城市人口規(guī)模對(duì)碳排放效率的提升作用越來(lái)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(yáng)、蘭州、白銀、天水、平?jīng)?、慶陽(yáng)、定西、吳忠、中衛(wèi)等城市，說(shuō)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(shí)施，合理的人口集聚與流動(dòng)使得人口規(guī)模對(duì)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(shuō)明黃河流域大多數(shù)城市的科技投入并沒(méi)有帶來(lái)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(duì)粗放，科研進(jìn)步對(duì)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(kāi)發(fā)綠色生產(chǎn)技術(shù)，破解發(fā)展難題。從時(shí)間趨勢(shì)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(yáng)、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(zhǎng)趨勢(shì)明顯，原因可能在于政府對(duì)清潔能源研發(fā)的財(cái)政投入使市場(chǎng)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(zhǎng)期對(duì)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(huì)導(dǎo)致其碳排放效率降低，譬如西安、銅川、寶雞、咸陽(yáng)、渭南在樣本期間的平均系數(shù)均小于0，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)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(diǎn)，經(jīng)濟(jì)狀況依然是以能源消耗與污染排放為代價(jià)的低效率增長(zhǎng)，亟須向低排放高效率發(fā)展模型轉(zhuǎn)型；太原、陽(yáng)泉、朔州、忻州、呂梁、臨沂、濱州、濟(jì)南、淄博、東營(yíng)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(dòng)能轉(zhuǎn)換與騰籠換鳥(niǎo)戰(zhàn)略的實(shí)施，有效調(diào)控污染型企業(yè)的環(huán)境問(wèn)題，提高碳排放效率。就時(shí)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(mén)峽、西安、銅川等城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)隨時(shí)間推移而不斷增加，說(shuō)明這些城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)逐步向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型，對(duì)碳排放效率的促進(jìn)作用越來(lái)越大；而鄭州、開(kāi)封、安陽(yáng)、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽(yáng)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(shuō)明這些城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放效率的促進(jìn)作用有限，城市間的經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致碳排放效率降低，產(chǎn)生環(huán)境“逐底”競(jìng)爭(zhēng)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(guó)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?yàn)槔?，采用Super-SBM模型測(cè)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(dòng)態(tài)空間面板分析，檢驗(yàn)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(cè)度人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放效率影響的時(shí)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(diǎn)，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(duì)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(méi)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(shì)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(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。（2）影響因素測(cè)算結(jié)果表明，碳排放效率具有時(shí)間慣性與雪球效應(yīng)，即上一期碳排放效率會(huì)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(zhǎng)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(duì)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(dòng)力，其水平提高將產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)，對(duì)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(duì)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(dòng)力，能有效降低傳統(tǒng)能源消耗，促進(jìn)碳排放效率提高；對(duì)外開(kāi)放引進(jìn)了先進(jìn)的綠色管理經(jīng)驗(yàn)與低碳技術(shù)，推動(dòng)本地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整，對(duì)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(dòng)因素存在明顯的時(shí)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(gè)主要驅(qū)動(dòng)因素。究其原因，首先，人口規(guī)模擴(kuò)大使人口流動(dòng)活躍，城市承載力差異使人口與環(huán)境的關(guān)系存在動(dòng)態(tài)變化，不同時(shí)空情境下人口對(duì)碳排放效率的影響具有差異。其次，地方政府與企業(yè)對(duì)科研政策響應(yīng)程度不同，且技術(shù)推廣受到地域市場(chǎng)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(zhǎng)期內(nèi)具有提升潛力。最后，由于地方財(cái)政、晉升激勵(lì)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(chǎng)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(dòng)態(tài)比較優(yōu)勢(shì)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(duì)碳排放效率的影響也因時(shí)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(duì)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(shì)的同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)周邊城市的“反哺”力度，擴(kuò)大高效率區(qū)域范圍；對(duì)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(shí)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(shí)，進(jìn)一步完善欠發(fā)達(dá)地區(qū)碳市場(chǎng)制度，通過(guò)碳交易市場(chǎng)激勵(lì)行為提升區(qū)域低碳效率，建立良好的市場(chǎng)秩序與良性競(jìng)爭(zhēng)，推動(dòng)城市間“逐底競(jìng)爭(zhēng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸痦敻?jìng)爭(zhēng)”。

第二，重視人口集聚、技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與對(duì)外開(kāi)放對(duì)碳排放效率的驅(qū)動(dòng)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(chǎng)制度，打破市場(chǎng)壁壘，加快要素流動(dòng)，縮小區(qū)域間技術(shù)差距，推動(dòng)新技術(shù)研發(fā)成果推廣與新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，實(shí)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(shí)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(duì)外貿(mào)易，開(kāi)展對(duì)外合作，提高欠發(fā)達(dá)地區(qū)城市在全球價(jià)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(jià)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(kāi)展生產(chǎn)活動(dòng)時(shí)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(shí)施領(lǐng)導(dǎo)干部的“離任審計(jì)”與“終身問(wèn)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(dòng)下期綠色發(fā)展，形成高產(chǎn)出低排放的長(zhǎng)期良性循環(huán)。政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)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(lì)社會(huì)資本建立技術(shù)推廣基金，統(tǒng)籌建設(shè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室與創(chuàng)新中心，推動(dòng)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(shí)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(shì)，高效對(duì)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(tái)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的下游區(qū)域需要樹(shù)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(duì)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(dòng)碳排放效率提升的同時(shí)，發(fā)揮輻射帶動(dòng)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(shì)綠色產(chǎn)業(yè)，提升承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移能力的同時(shí)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）