长江经济带碳排放—产业结构—区域创新耦合度及时空演化

田 泽，景晓栋，，肖钦文

（1.河海大学 低碳经济研究所，江苏 常州 213022；2.河海大学 商学院，江苏 南京 211100）

一、引 言

随着全球变暖问题的日益严峻，绿色低碳发展成为人类社会和全球经济可持续发展的必然选择。作为世界上最大的发展中国家和碳排放大国，我国一直以来都高度重视节能减排和生态环境保护问题。党的十八大更是明确提出要把生态文明建设放在突出地位，努力建设强大中国，实现中华民族的永续发展。2015年，我国出台了《中国制造2025》纲领，明确提到在2025年之前我国二氧化碳排放总量要在2015年的基础上降低40%，同时国家发改委也积极要求各地政府制定相应的政策措施，严格控制“高污染、高能耗、高排放”式行业的发展。长江经济带作为我国综合实力最强、战略支撑作用最大的发展区域，其人口和经济总量超过了全国的40%。与此同时，长江经济带也是我国能源消耗和碳排放量最大的区域，各省市之间发展不平衡、环境污染及化工围江的问题仍然存在。因此，在长江经济带“共抓大保护”的背景下，研究各省市间的碳排放和产业结构、区域创新耦合协调对于长江经济带各省市落实节能减排政策、实现区域绿色协调发展具有非常重要的作用。本文以长江经济带11个省市为研究对象，从时间和空间两个角度深入探究其碳排放—产业结构和区域创新之间的内在联系，对于构筑长江绿色长廊，实现长江经济带全域低碳绿色可持续发展具有重要现实意义。

二、文献综述

随着全球气候变暖、温室效应凸显，低碳经济逐渐受到了国内外学者的广泛重视。目前关于碳排放的研究主要分以下三个方面：基于不同空间视角下的碳排放研究；碳排放的影响因素和碳排放与经济因素的耦合分析。①基于空间视角研究方面，目前国内外学者主要从国家［1-4］、地区［5］、省市［6-7］、经济带［8-9］、城市［10］等角度进行碳排放的研究。李珊珊［11］采用 DEA-Malmquist指数法对2000-2015年我国28个省市的碳排放效率进行了分解，得出碳排放效率的提升受到技术进步和技术效率的共同作用。郭四代［12］通过SBM-Undesirable模型对我国西部地区各省份的碳排放总量和碳排放效率进行了研究，结果表明，西部地区各省份的农业碳排放总量和碳排放效率整体呈上升趋势，且地区间差异较为明显。刘玉珂［13］采用2005-2016年中部六省能源消费碳排放面板数据，对能源消费碳排放时空演变特征及收敛性进行了探索。吕倩［14］以全球DMSP/OLS夜间灯光数据为基础，利用京津冀能源消费统计数据和碳排放因子数据，对京津冀县域尺度碳排放量进行了估算，并采用探索性空间数据对碳排放时空演变进行了详细分析，结果表明2000-2013年京津冀县域尺度碳排放呈快速增长特征，高碳县域表现为“Y”型分布特征。吴金凤［15］以宁夏盐池县和山东平度市为例，通过文献综述法和系数法分别核算了东西部地区县域尺度上的农业碳排放，同时探讨了不同农业经济发展水平下农业碳排放的差异和碳减排策略。因我国各省市间CO2排放存在较大地区差异，因此针对区域研究或省市研究更加有针对性和现实意义。②在碳排放的影响因素研究方面，国内外学者主要采用因素分解法和结构分解法进行研究，如Divisia指数、Laspeyres指数等，其中由Ang［16］提出的LMDI对数平均迪式指数分解模型由于分解结果不存在残值和零值，因此被广泛应用于碳排放领域。通过LMDI模型，国内外学者［17-23］主要将碳排放影响因素分解为经济规模效应、产业结构效应、能源消费结构、能源消耗强度、人口结构效应等。③在碳排放与经济因素的耦合分析方面，目前主要集中在碳排放与城镇化水平、产业结构、经济发展、技术创新、收入差距、能源消费、环境保护等方面的耦合［24-29］，对于区域创新与碳排放的耦合关系研究较少。马青［30］利用2007-2016年中国省级面板数据分析了城乡收入差距对温室气体排放和污染物排放的影响。宋祺佼［31］通过2011年我国34个低碳试点城市的截面数据构建了城市低碳发展与新型城镇化耦合协调体系。曹丽斌［32］研究得出我国产业结构和CO2排放量正处于中度耦合一致性阶段，以资源型为主的城市产业结构和CO2排放量处于极度耦合一致性阶段。

综上所述，目前国内外学者对于碳排放量的研究成果较多，针对碳排放影响因素的分析研究也较为丰富，但现有碳排放耦合度测算方面的研究还大多集中于单一因素和碳排放之间，针对区域创新与产业结构共同对碳排放耦合作用影响的研究较少。区域创新和产业结构之间存在着相互影响的关系，同时还存在着一定的空间效应，因此，本文研究特色在于：从空间视角出发，采用耦合协调模型对长江经济带11个省市间的碳排放、产业结构与区域创新三者间的耦合协调度进行分析，应用空间计量模型探究省市间三要素之间的空间溢出效应，最后提出促进长江经济带绿色低碳发展的对策建议。

三、实证模型和数据来源

（一）实证模型

1.耦合协调度模型测算

“耦合”一词最早属于物理学概念，是指两个或两个以上的系统之间彼此作用而产生相互影响的现象，常被经济学领域用来做变量之间发展是否有序的判断。由于耦合度数值的高低无法准确反映出碳排放与产业结构和区域创新间的协调发展水平，因此本文在耦合度模型的基础上建立碳排放、产业结构和区域创新的耦合协调度模型，以下是具体步骤。

（1）建立碳排放—产业结构—区域创新耦合模型，计算耦合度C：

其中，C为耦合度；U1、U2、U3分别表示各省市碳排放量、产业结构系数和区域创新水平。

（2）为更好反映省市间碳排放与产业结构和区域创新间的协调发展程度，在耦合度模型的基础上建立耦合协调度模型，具体公式如下：

其中，D表示耦合协调度；T为各省市间碳排放、产业结构和区域创新的协调指数；α、β、λ分别为碳排放、产业结构和区域创新的系统权重。参考已有学者研究［33-34］，令α=β=λ=1/3，并将长江经济带三要素耦合度及耦合协调度均分为4个阶段，具体分类见表1所列。

表1 碳排放—产业结构—区域创新耦合协调度等级划分

2.空间计量模型

空间自相关模型主要用来研究各省市间碳排放、产业结构和区域创新耦合协调度与各省市地理位置之间的空间依赖或空间关联程度，空间自相关模型分为全局空间自相关和局部空间自相关。其中全局空间自相关常采用Moran'sI模型来检验省市间耦合协调度是否存在交互作用，其具体公式为：

其中，n为长江经济带11个省市数量；xi、xj分别为各省市间的耦合协调度；xˉ为平均值；wij为空间权重矩阵；Moran'sI∈［-1，1］。

由于全局莫兰指数只能检验区域间是否存在空间相关性，无法得出省市间的具体空间相关性，因此在全局莫兰指数的基础上计算局部莫兰空间自相关指数，其计算公式为：

其中，xi、xj分别为第i省市和第j省市间的耦合协调度。

（二）指标选取及计算

1.二氧化碳计算公式

二氧化碳主要来源于化石燃料的燃烧，化石燃料的主要种类有原煤、焦炭、原油、汽油、柴油、煤油、燃料油和天然气等。二氧化碳排放量主要是根据IPCC所公布的《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的参考方法。二氧化碳排放总量具体计算公式如下：

其中，i为第i种化石燃料，主要选取《中国能源统计年鉴》所统计的原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油及天然气等8种；Ei、NCVi、CEFi、COFi分别为第i种化石燃料的消耗量、低位发热量、含碳量及碳氧化系数。

2.产业结构

产业结构是指农业、工业、服务业在国民经济中所占的比重，产业结构可以在一定程度上反映出经济的发展方式和发展方向，而经济的发展规模与增长水平又与碳排放具有密切的联系。本文选取第二产业和第三产业的增加值来构建产业结构系数，第二产业增加值与第三产业增加值之和占当地GDP的比重越大，表明该地区的产业结构水平较高。产业结构的具体公式如下：

其中，γi表示第i个省市的产业结构系数；GDPi,1、GDPi,2分别表示第i个省市的第二产业增加值与第三产业增加值；GDPi表示第i个省市的地区生产总值。

3.区域创新

创新能力的高低不仅决定了一个国家或地区竞争力的高低，同时也决定了当地经济实力的强弱。区域创新代表了地区间企业、政府、高校等主体间的协同创新能力，同时也是区域经济发展的强力“引擎”和“推进器”。本文选取规模以上工业R&D人员全员数、规模以上工业企业R&D经费和国内专利申请受理量指标，通过熵权法进行标准化处理，其中标准化公式如下：

负向指标：

其中，x'ij表示第i个省市j年的标准化结果；xij为第i个省市第j年的原始数据；maxxi、minxi分别为该指标的最大值与最小值；m为指标个数；n为长江经济带省市总数量。将数据标准化后通过计算各指标权重得出各指标的最终得分：yij=xijwi。

（三）变量说明及数据来源

本文的数据样本为长江经济带11个省市的面板数据，时间跨度为2008-2017年。为排除因价格因素对样本造成的影响，所有涉及价格的变量均按2008年不变价格进行折算，涉及货币价值转换采用当年平均汇率换算。数据来源于《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》长江经济带各省市统计年鉴等。

四、实证估计及结果分析

（一）耦合协调度分析

通过对2008-2017年长江经济带11个省市间碳排放、产业结构与区域创新耦合协调度的测算，所得结果见表2所列，长江经济带各省市耦合协调度趋势变化如图1所示。

表2 长江经济带各省市碳排放—产业结构—区域创新耦合协调度

图1 长江经济带各省市碳排放—产业结构—区域创新耦合协调度变化趋势

从整体趋势来看，我国长江经济带各省市2008-2017年碳排放—产业结构和区域创新三要素间的耦合协调度在样本期间其均值稳定在0.308～0.319之间，呈平稳发展态势。从耦合协调度的绝对水平来看，三要素间目前的协调水平大体处于中度协调阶段，距高度协调、极度协调水平仍有较大差距，表明在样本观测期间，碳排放—产业结构—区域创新三要素间暂未形成良好的协调发展局面，还存在较大的改善空间。从地理空间角度分析，东中西部省市碳排放—产业结构和区域创新三要素间的耦合协调度呈现出“东高西低”的态势，即从东部沿海地区到中部腹地再到西部欠发达地区，三要素的耦合协调度逐渐下降，这种分布特点，与区域间的经济发展水平、创新发展能力分布基本吻合。

具体从各省市分析来看，各省市间碳排放—产业结构和区域创新三要素间的耦合协调度水平差异明显，且在东部沿海地区逐步延伸，形成了江苏—上海—浙江三大耦合协调度水平较高聚集区、湖北—安徽—四川—湖南四大耦合协调度中等水平集聚区以及江西—重庆—贵州—云南四大耦合协调度较低集聚区。其中，江苏的耦合协调度水平在长江经济带各省市中数值最高，样本观测期间其均值为0.518。浙江、上海的耦合协调度10年间的样本均值分别为0.438、0.350，在长江经济带各省市中排名第二、第三水平。较高的耦合协调度水平表明江苏、浙江和上海产业结构合理、区域创新程度较高，已经形成了较好的经济发展基础。在耦合协调度中等水平集聚区中，湖北、安徽、四川、湖南四省市样本均值分别为0.337、0.336、0.325、0.316，在样本观测期间其整体趋势未呈现出明显变化。一方面原因在于，近年来中部省份各级政府加大了产业结构调整力度，不断推动产业结构优化升级和经济模式发展转变，同时加大了环境保护力度，因此对于三要素间的耦合协调发展起到了促进作用；另一方面，已有较多学者研究表明，在中部地区，较强的环境规制力度不仅显著抑制了该地区的区域创新能力［35］，且当环境规制力度高于某一门槛值时，技术创新也无助于碳压力水平的改善［36］，因此，在双向作用下，中部省市的耦合协调值在10年间未发生明显变化。在较低水平的耦合协调度集聚区中，重庆、江西的样本观测期间均值分别为0.261、0.245，云南、贵州均值分别为0.161、0.156，四省市均长期处于低度协调阶段，表明其在三要素均衡发展方面存在明显短板，其原因可能是相对于苏浙沪地区，四省市仍处于欠发达阶段，经济基础薄弱，在工业化快速推进的过程中，较低层次的产业结构消耗了大量的能源并对环境造成了污染，重工业发展模式遗留的结构性问题仍需在发展中进一步调整［37］。与此同时，四省市相应配套的区域创新能力在快速发展的过程中出现暂时性“缺位”，因此在某种程度上也抑制了“碳排放—产业结构—区域创新”的协调发展。

（二）空间自相关模型

1.全局空间莫兰指数

由于各省市碳排放—产业结构和区域创新间表现出明显的地理差异，因此有必要进行空间计量的相关分析。基于省市间地理距离和经济地理距离［38］分别构建空间矩阵，所得结构见表3所列。莫兰指数大于0表示空间存在正相关，小于0表示存在负相关，等于0则表示空间为随机分布。由表3可知，在地理权重空间矩阵和经济地理空间矩阵下，长江经济带间的莫兰指数均大于0，且均通过显著性检验，表明长江经济带存在显著的空间相关性。

表3 2008-2017年长江经济带全局莫兰指数

从数值上看，长江经济带各省市间的空间相关性正在逐步增强，2008年在地理权重空间矩阵下的莫兰指数为0.219，2017年为0.289，年平均增长率为2.81%；2008年在经济地理空间矩阵下的莫兰指数为0.024，2017为0.048，年平均增长率为7.18%。可以看出，长江经济带各省市间的空间联系正在逐渐增强，且在考虑经济联系的情况下其空间相关性增长率更强。因此，将经济距离引入空间权重矩阵能够更好地拟合我国各省市间的经济发展水平。

2.局部空间莫兰指数

由于全局空间莫兰指数只能表明长江经济带空间内部出现了明显的集聚现象，但却无法表明区域内部各省市间具体的空间关联特征，因此通过构建局部空间莫兰指数模型可以详细测度区域内部的空间相关性。本文通过Geoda构建以Moran散点图为基础的Lisa集聚地图和Lisa显著性地图，根据局部莫兰值和Lisa聚类图将长江经济带各省市三要素间耦合关联特征分为5类：“高—高（H-H）”聚集，即高耦合协调度区域被同是高观测值的区域所包围；“高—低（H-L）”聚集，即高观测值区域被低值区域所包围；“低—高（L-H）”聚集，即低观测值区域被高值区域所包围；“低—低（L-L）”聚集，即低值区域被低值区域包围的空间联系形式；“不显著”则表明观测区域与相邻区域不存在空间相关性。由于篇幅所限，仅列出2008年、2012年、2017年的Lisa图。

从图2～图4可知，长江经济带内部存在空间相关性的省市主要有江苏、浙江、上海、安徽、四川、贵州，其他省市在空间相关性上未通过显著性水平检验，因此可以认为其不存在空间相关性。具体分年份来讨论：①2008年江苏、安徽、上海、浙江四省市形成了良好的高—高集聚效应，表明四省市在经济地理上有密切的沟通联系，充分发挥了城市群的带动效应。四川为“高—低”集聚，即四川省三要素耦合度水平在空间上看要明显比相邻省份的耦合度水平高。②2012年，江苏、浙江、上海、贵州四省为“高—高”集聚，四川为“高—低”集聚。③2017年江苏、上海、安徽三省为“高—高”集聚，四川为“高—低”集聚。其中，湖北、湖南、江西、重庆、云南五省市在样本期间均未表现出明显的空间相关效应。通过对局部莫兰指数分析发现，在经济水平较高的区域，其三要素空间聚集程度也相对较高，并且围绕该区域能够一定程度上形成“高—高”集聚的空间溢出效应，即经济高质量发展与产业结构高级化、区域创新发展水平协同发展能够对周边区域产生辐射和带动作用，从而促进临近省份区域经济增长、产业结构升级与创新能力水平提升；相反，经济发展基础较为薄弱的地区，其三要素间的耦合协调度也相对较低，在空间作用上对周边区域的带动作用相对也不显著。这种经济增长与产业结构、区域创新在空间上的集聚现象，说明我国在经济发展的过程中存在显著的空间效应。此外，虽然从整体上来看全局莫兰指数呈增长趋势，但在局部莫兰指数上空间效应不显著省市的数量基本保持不变，其原因在于近年来安徽-江苏-上海三省市的局部莫兰指数逐年增长，在空间效应上的联系日益紧密，区域间经济发展的相互依赖性特征也日益凸显，同时，随着四川经济的发展，其空间集聚效应也在不断增强，在双重因素的共同推动下导致了长江经济带的整体空间效应不断增强。

图2 2008年长江经济带各省市间局部莫兰指数

图3 2012年长江经济带各省市间局部莫兰指数

图4 2017年长江经济带各省市间局部莫兰指数

五、结论与建议

本文以2008-2017年长江经济带11个省市为研究对象，通过构建碳排放—产业结构—区域创新耦合协调度指数，采用莫兰指数及空间计量分析测算长江经济带各省市间的空间联系，得出主要结论如下：

（1）通过对长江经济带各省市间碳排放—产业结构和区域创新三要素间的时空差异性进行分析可知，时间上，各省市三要素在样本观测期间耦合协调度水平整体处于中度协调阶段，变动幅度较小，10年间样本均值基本保持平稳走势；空间上，各省市三要素间耦合协调度差异明显，呈现出明显的“东高西低”阶梯状分布特征，与我国各省市实际经济发展水平基本吻合。

（2）通过对全局莫兰指数的测算可知，长江经济带无论是从地理距离判断还是经济地理距离判断，三要素的耦合协调度均存在显著的空间正相关性，且空间相关性呈明显增强趋势。从局部莫兰指数分析，“高—高”集聚主要在江苏、上海、浙江、安徽等东部沿海地区，这些地区经济联系紧密，产业结构调整、区域创新协调等方面空间溢出效应显著，提高了区域间三要素耦合协调的整体水平。“高—低”集聚主要表现在四川地区，该地区近年来大力推行“一干多支”战略，针对四川发展不平衡不充分的主要矛盾提出了一系列政策措施，并在区域经济发展、创新能力提升方面取得了优异成绩。空间效应“不显著”地区主要包括重庆、湖南、湖北等省市，表明这些省份在空间效应上表现为随机分布，未形成明显的空间集聚效应。

基于以上结论，提出如下对策建议：

（1）加强产业协同和区域协调发展，促进长江经济带省域间的空间联系，以上海、江苏、浙江等省市为主导，充分发挥以上海为龙头的国际贸易中心、金融中心和技术创新中心的空间溢出效应，增强长江中下游区域省市间的产业协同效应和关联效应。在政策制定方面，应当充分考虑省市间的相互关联性，通过制定合理的产业结构规划、政策引导、技术创新等途径，打破地区分割和行政利益藩篱，完善经济带发展的顶层设计和产业协同规划，促进全域要素流动，促进区域间产业结构优化升级及区域创新水平提升。

（2）因地制宜、精准施策，实施差异化的发展战略。针对长江上中下游的东西部、南北部差异，各省市应发挥各自优势，扬长避短，坚持协同发展、特色发展和错位发展。在空间上，各省市应增强区域间的经济交流，以使相邻地区在政策拟定及产业结构调整、区域创新能力提升的过程中能够充分考虑到彼此间的空间溢出效应，实现良性循环发展。东部沿海较发达省份在加快实现创新驱动发展，更好发挥辐射带动作用的同时应继续加强对中西部欠发达地区的产业帮扶力度；中西部地区在发展的过程中也应积极推进“后发劣势”向“后发优势”转变，充分发挥政府引导和市场基础作用，打破区域体制机制障碍，促进社会资源优化配置，从而实现长江经济带东中西部各省市协同发展。

（3）加强生态文明示范区建设，实现长江经济带绿色发展。针对能源依赖型经济增长模式，长江经济带各省市应大力培育新产业，优化能源消费结构，重视发展绿色制造和清洁生产。经济带各省市还应从根本上树立“一盘棋”思想，坚持特色发展、错位发展、优势发展，寻找新的经济增长极，积极发展新材料、电子信息和人工智能等新兴产业，参与全球产业链分工协作。同时，各省市应重视区域创新能力的提升，进一步完善人才培养机制，注重劳动力质量提升；应加强对中小型企业创新支持，鼓励培育更多具有自主知识产权和核心竞争力的创新型企业，切实推进长江经济带经济的高质量发展。