中国省级碳排放量与经济发展演变的差异分析——基于“十四五”碳中和目标的实证分析

改革开放以来，中国经济飞速发展，高速的城市化与经济的飞跃伴随着能源的大量消耗与碳排放的不断增加。2018年，中国因能源消耗产生的二氧化碳排放量占全球的27.8%，年增长率为2.2%，与此前五年0.5%的平均年增速相比有明显回弹。过量的碳排放带来严重的生态环境问题，也让中国在应对气候变化与环境保护方面面临着巨大压力。因此，《中共中央关于制定十四五规划和2035年远景目标的建议》中指出，要坚持绿水青山就是金山银山理念，推进碳排放权市场化交易，完善环境保护、节能减排约束性指标管理，加快推动绿色低碳发展。

在此背景下，我国学者针对碳排放影响因素问题做出了大量研究（如宋帮英和苏方林，2010；刘传江等，2013；周锐等，2013；刘梦和胡汉辉，2020）。然而，当前研究大多从个别省份的角度对碳排放量与经济发展水平进行研究，没有站在全国视角去探究地区差异与原因。因此，本研究的创新有以下几点：（1）基于各省（区、市）历年碳排放量，采用系统聚类分析的方法发掘省（区、市）碳排放的集聚特征；（2）根据聚类分析的结果，结合实际碳排放与经济发展的数据建立起两者的联系；（3）从政策角度提出兼顾碳排放与经济发展的建议，助力中国经济的绿色低碳发展，实现碳中和目标。

1 省级层面碳排放量的测算和聚类分析

1.1 指标的测算

本文30个省（区、市）的消费能源数据均来自于2000年至2017年《中国能源统计年鉴》,缺失的数据通过线性插值法补全。选取30个省（区、市）历年能源平衡表，获取煤炭、焦炭、焦炉煤气、高炉煤气、转炉煤气、其他煤气、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气及液化天然气总共14种能源的消耗数据。根据IPCC中提供的二氧化碳的计算方法及各种类型燃料的碳含量和二氧化碳排放因子计算各省（区、市）二氧化碳排放量。限于文章篇幅，本文省略公式汇报。

1.2 基本模型

聚类分析的基本思想是在样本之间定义距离，在指标之间定义相似系数，样本之间的相似系数刻画指标之间的相似度。由于样本指标数据的收集是独立的，所以可以将30个省（区、市）自2000年至2017年共18年的数据视为一个由30个样本、18个属性观测数据组成的数据矩阵。有：

此时，有空间中两点xi与xj之间的距离d( xi, xj)满足：

本文采用欧氏距离计算空间中样本距离，首先对数据进行Z−Score 标准化：

其中，xij为i 省（区、市）的j 年数据；Zij为样本的Z分数，是xij的标准化结果,用以衡量i 省（区、市）的j年数据在所有省（区、市）j 年数据中的相对水准，根据观测Z分数的变动，可以更客观地评价一个省（区、市）的指标变动情况。

初始聚类时，将每个样本看成一个单独的类，计算各类之间的距离即两点间距离，将距离最近的两类合并为一个新类，并计算新类与当前各类的距离。重复之前生成新类的步骤直到类总数为1时停止。

1.3 基于结果的系统聚类分析

依据测算得到的各省（区、市）2000年至2017年的人均二氧化碳排放量数据，运用SPSS进行系统聚类分析，得到聚类结果。图1中纵轴为30个省（区、市）及其编号，横轴数字代表各省（区、市）之间的距离，数字越小则代表相关性越强。

根据图1所示，结合系统聚类分析谱系图与各省（区、市）历年Z分数，将30个省（区、市）分为以下三类。限于篇幅各省（区、市）人均碳排放量聚类结果与各省（区、市）人均GDP分级结果省略汇报。

图1 各省（区、市）2000年-2017年人均碳排放量聚类谱系图

一类：Z分数提升较大的省（区、市），包括北京、上海、天津、广东、辽宁、山西及浙江。这些省（区、市）的碳排放情况在全国范围来看有显著改善。

二类：Z分数有提升的省（区、市），包括吉林、黑龙江、重庆及湖北。这些省（区、市）的碳排放情况有部分改善，但是改善幅度小于一类。

三类：Z分数没有提升或者下降的省（区、市），包括安徽、甘肃、海南、宁夏、四川、江西、新疆、广西、陕西、青海、河北、江苏、贵州、内蒙古、福建、湖南、河南、山东及云南。这些省（区、市）的碳排放情况改善不明显，部分情况甚至有倒退。

2 聚类结果差异分析

2.1 经济发达地区碳排放显著改善

聚类结果表明，经济发达地区碳排放显著改善，产生这一特征的可能原因是：（1）能源结构优化，使用更多清洁能源替代传统的化石能源；（2）政策力度加强，更多的财政支出用于节能减排，改善生态；（3）能源强度下降，高经济发展水平意味着相对更高的技术投入水平，更多的技术投入使企业可以研发或采用新的节能技术。

2.2 北京是唯一实现人均碳排放负增长的地区

在研究过程中发现，北京市是全国唯一人均碳排放量负增长的地区，主要有以下几点原因：（1）污染防治攻坚战。得益于一系列政策的实行，北京市基本实现全市平原地区“无煤化”。（2）碳排放交易试点的顺利进行。截至2020年底，纳入北京市试点碳市场管理的重点碳排放单位共843家，参与履约的重点碳排放单位实现100%履约，有力支撑了北京碳排放强度下降目标的实现。（3）北京非首都功能疏解持续有效进行。北京非首都功能的疏解，为北京的环境减负作出了突出贡献。

2.3 东北三省碳排放情况皆有改善

东北三省的碳排放情况有明显的改善。作为中国的老重工业基地，东北三省碳排放情况产生转变的原因主要来自以下方面：（1）产业结构调整，第二产业占比下降。东北三省是中国的重工业发展基地，三次产业结构普遍表现为“二、三、一”的结构，且第二产业结构内部重工业、高能耗、资源型比例过高。近年来，随着经济改革的发展，东三省第二产业占比下降，工业碳排放降低。（2）人口减少，能源消耗降低。低生育率是老工业区存在的普遍问题，东北地区生育率长期低于国家平均水平。

2.4 江苏、福建碳排放情况有待改进

作为经济较为发达的地区，江苏与福建两省在碳排放上的表现有待改进。江苏碳排放显著增长的原因主要归结为以下几方面：（1）城市化水平迅速上升，能源消耗大幅增加；（2）江苏工业主导特征明显，工业能源消耗碳排放贡献率大。福建碳排放增长则来源于：（1）福建省能源结构上以煤炭为主；（2）经济迅速发展，伴随着高投资、高能耗、高污染排放的粗放型特点。

2.5 中西部碳排放呈现一致变动趋势

在对各省（区、市）人均碳排放量数据进行分析的过程中发现，我国中西部各地区人均碳排放量呈现出较为一致的、幅度较小的变动趋势。这种趋势的产生，一方面得益于国家“西部大开发”政策。经济的增长导致了中西部地区工业化、城市化进程加快，从而使得这段时期内碳排放量上升。另一方面，建立全国统一碳市场后，中西部地区减排效果尤其明显。

3 结论与建议

本文根据聚类谱系图与实际数据得到了所选样本的三个聚类。（1）碳排放情况显著改善，由以下省（区、市）组成：北京、上海、天津、广东、辽宁、山西、及浙江。（2）碳排放情况较有改善，由以下省（区、市）组成：吉林、黑龙江、重庆及湖北。（3）碳排放无明显改善，由以下省（区、市）组成：安徽、甘肃、海南、宁夏、四川、江西、新疆、广西、陕西、青海、河北、江苏、贵州、内蒙古、福建、湖南、河南、山东及云南。在对比样本的碳排放聚类结果与样本的经济发展水平后有以下发现：（1）经济发达地区碳排放显著改善；（2）北京市是唯一实现人均碳排放负增长的地区；（3）东北三省碳排放情况皆有改善；（4）江苏、福建碳排放情况有待改进；（5）中西部碳排放呈现一致变动趋势。

综上所述，我国大部分省（区、市）在碳排放问题上仍然存在较大改进空间，低碳发展势在必行，为此提出以下建议：（1）改进能源结构，积极开发新能源；（2）积极推动产业结构调整，加快技术升级；（3）政府应倡导绿色低碳生活，提倡使用节能设备，可以在一定程度上减缓碳排放的增加。