基于区域一体化的长三角城市碳达峰实证研究

晏清 贺超飞 郭焕修

摘要长江三角洲地区是中国经济发展最活跃和开放程度最高的区域，同时也是中国二氧化碳排放量最高的区域之一。在2030年前碳达峰、2060年前碳中和的“双碳”目标之下，实施长三角一体化发展战略是否有利于区域低碳经济发展和促进区域碳达峰成为一个重要研究课题。本文在比较分析国内外碳达峰研究的基础之上，构建空间计量模型对长三角地区41个城市2005—2019年的二氧化碳核算数据进行实证分析和碳达峰预测。结果显示：长三角城市群的二氧化碳排放聚集效应明显。总体而言，地区经济发展水平、要素市场一体化、外商直接投资、公共财政收入和科技支出显著影响长三角地区的碳达峰。如果充分考虑区域一体化的空间溢出效应，长三角地区将提前7年在2023年实现碳达峰。根据实证结果，本文就如何通过区域一体化发展促进上述地区尽早实现碳达峰提出具体政策建议。

关键词碳达峰 环境库兹涅兹曲线长三角地区 区域一体化

一、引言

长江三角洲（以下简称长三角）地区是中国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强， 也是二氧化碳（CO2）排放最高的重点区域之一。党的十八大以来，长三角一体化发展取得明显成效，具备在更高起点上推动高质量一体化发展的良好条件，同时也面临碳达峰碳中和的新机遇和新挑战。进一步推动长三角一体化发展是否有利于促进城市碳达峰成为亟需回答的热点问题，对长三角引领全国实现“双碳”目标、打造全国区域一体化低碳发展示范具有重大意义。

目前针对碳达峰问题，国内外学术界已经开展了大量理论和实证研究。部分文献侧重分析影响碳排放的驱动因素，多数学者从经济增长、产业结构、能源效率、城市化等角度进行探讨（Shao等，2016;Xu等，2018;Fu等，2021）。部分学者则从市场规制、技术进步和国际贸易等方面研究各类碳减排途径的作用机制与成效（Cao等，2019;Aldaco等，2019）。还有学者关注于行政区经济导致的市场分割对碳排放的影响（刘志彪，2019）。本文拟对这些文献进行细致的比较分析，总结出适用于长三角地区碳达峰研究的经验镜鉴，并提炼出长三角一体化背景下区域碳达峰的理论假说。

在此基础之上，本文搜集长三角地区4省/直辖市41个地级市2005—2019年的CO2排放核算数据，根据环境库兹涅兹曲线（EKC）理论对长三角城市的碳达峰趋势进行实证研究和预测。通过检验长三角城市CO2排放的空间关联度，构建空间计量模型分析长三角一体化发展对城市碳达峰的影响，并进一步区分直接效应、溢出效应和总效应。研究结果显示，长三角地区CO2排放聚集效应明显，以上海、南京和杭州等大型城市为核心高排放聚集区域：城市经济发展水平、劳动和土地要素、外商直接投资、公共财政收入和科技支出是区域碳达峰的重要影响因素。此外，长三角一体化发展对区域碳达峰影响显著。如果城市独立发展，以平均7%的经济增长速度，需要到2039年才能实现碳达峰;如果充分考虑区域一体化发展，同样以7%的经济增长速度，长三角地区将会在2023年实现碳达峰。这是因为劳动、资本和技术等生产要素在统一市场的自由流动具有显著的碳减排空间溢出效应，而产业在区域内优化配置可以促进城市协同低碳发展。这也充分说明区域一体化发展战略是长三角地区率先达成“双碳”目标、实现低碳转型的重要推手。

本研究的创新性主要体现在以下两个方面：第一，与早期文献以人口、经济等宏观数据间接推算CO2排放的空间分布不同，本文的实证分析基于详细的自下而上碳排放核算数据。数据的可靠性和实际空间分辨率高于基于宏观数据实现的空间化结果。在长三角区域层面讨论城市碳排放的经济影响因素和碳达峰条件，为中国精细化碳达峰目标分解和区域碳达峰政策实施提供数据支持和科学依据，具有数据和视角创新性。第二，本文重点考察了长三角一体化发展对城市碳达峰的促进作用。采用空间计量方法改进传统EKC模型，为区域一体化的碳达峰分析提供理论依据并对实证方法进行创新。针对长三角地区碳达峰面临的挑战，提出具体的区域一体化结合碳达峰政策建议，可为中国深入实施区域协调发展战略、探索区域一体化低碳发展的制度体系和路径模式提供抓手，因此具有方法和应用创新性。

二、文献回顾与理论假说

（一）碳达峰的内涵及碳减排路径

2020年，习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上宣布：“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。”其中，碳达峰指CO2排放量达到最大值，经过平台期、由增转降的历史拐点，目标包含碳达峰时间和峰值;碳中和是指经济活动产生的CO2与通过碳捕捉与封存技术或植树造林吸收的CO2抵消，实现净零碳排放的状态（胡鞍钢，2021）。碳达峰是实现碳中和的基础和前提，达峰的年份越晚、峰值越高，按期实现碳中和目标的难度越大（王金南和严刚，2021）。因此，为实现碳中和的长期目标，应尽早在较低的碳排放水平实现碳达峰。

囿于各国或地区的禀赋特征和经济发展阶段不同，各地碳减排路径存在一定差异。欧美经济长期处于中低速发展状态，且截至2007年均已实现碳达峰（胡鞍钢，2021），当前主要依靠环境规制、技术进步和国际贸易降低碳排放。比如欧盟通过碳排放交易制度持续缩减碳排放配额总量，整体上迫使企业改进生产工艺、降低能源强度，同时根据不同企业节能减排能力差异，通过配额交易增加低能耗企业收益、降低高能耗企业碳排放成本，从整体上降低减碳对企业利益的负面影响（朱瑜和刘勇，2019）。而美国则抓住新能源经济机遇，借助税收和补贴等财政工具刺激企业加大在新能源领域的投资降低能源强度（杨晓亮等，2020）。此外，通过进口高能耗产品将能源消费转移到其他国家也是欧美控制本国碳排放的重要途径之一（Zeng等，2014）。

中国目前仍处于经济快速增长、产业转型升级的进程中。相比2005年，中国2019年单位国内生产总值（GDP）的CO2排放已经下降了481%，但是在经济总量快速增长的带动下，中国碳排放总量仍呈现上升趋势（杨晓亮等，2020）。中国与欧美实现碳达峰的条件存在明显差异。首先，欧美是在经济中低速增长的状态下实现碳达峰，而中国需要在中高速经济增长阶段追求碳达峰，在此过程中，能源消费持续增长不可避免。其次，从能源结构看，中国85%的能源消费源自化石能源，而欧美煤炭消费比重平均却不足12%（胡鞍钢，2021）。此外，從城市化程度看，欧美在碳达峰前城市率已经分别达到787%和801% ，中国仍处于快速城市化进程中，使人口大规模从农村聚集到城市，城市住房和交通运输供给增加，增加了能源消费需求，带来新的碳减排压力（何晓萍等，2009）。因此，中国在努力实现碳达峰目标的过程中，除借鉴欧美环境治理做法外，还需基于自身所处发展阶段探求新的碳达峰实现路径。

（二）长三角区域一体化与碳减排

中国是在计划经济体制基础上推行的市场改革，在改革初期，经济增长是考核地方官员最重要的指标，地方政府为此实施地方保护主义，导致地区市场分割和碎片化（师博和沈坤荣，2008）。行政区经济不但导致各地重复建设、加大环境压力，而且地区之间相互掣肘难以形成规模经济，损害了能源利用效率（沈小波等，2021）。

长三角地区同样具有市场碎片化、产业结构趋同的行政区经济特征。例如，上海与江苏的产业结构相似度为082、江浙相似度高达097。相同省份内部同样存在明显市场分割，以苏锡常为例，三市的支柱产业均为机械、化工、纺织等，基础设施重复建设，缺乏统筹协调（李超民，2003）。市场分割的行政区经济降低了长三角能源利用效率，致使该地区CO2排放量一直占全国的20%以上（曹丽斌等，2020）。

深入推进长三角区域经济一体化，可有效削弱行政壁垒、优化生产要素配置、提升能源利用效率。區域经济一体化是指地理位置相邻近的两个或多个地区，为发挥互补效应、形成集聚经济和扩大市场规模等，通过协商共享等措施降低地方壁垒，促进生产要素与商品自由流动的经济区域集团（陈建军，2008）。在行政区经济特征下，持续推进长三角经济一体化，可从多个渠道增强能源利用效率：首先，区域一体化有效减少地方行政壁垒，促进资本、技术和劳动等生产要素自由流动，依据各地禀赋的比较优势进行调整，通过优化生产要素结构直接提高生产效率，降低企业能耗。其次，伴随生产要素区域调整的是企业在空间上集聚，利于公共基础设施规模建设和集约化使用（韩峰等，2014）。再次，上下游关联企业在空间的集聚，可以降低信息搜寻成本，推动生产运营的专业化和规模化，有助于企业发挥规模经济（李思慧，2011）。此外，集聚促进企业创新技术在企业之间传播，从而提升产业整体的技术水平和能源效率（袁茜等，2019）。长三角是中国经济最为发达的区域之一，应对气候变化、推进节能减排的能力较强，具备争取率先在全国实现碳达峰的基础条件。

基于上述分析，本文提出待检验的理论假说：

H1： 持续推进长三角区域经济一体化，可显著影响CO2排放，加快该地区碳达峰进程。

三、实证方法

（一）长三角地区碳达峰基础模型

本文首先根据环境库兹涅兹曲线理论，选取了城市地区生产总值（GDP）、常住人口数量（POP）和行政区域面积（AREA）作为长三角地区城市碳排放的主要影响因素，从而探究城市碳排放与经济发展之间的关系。此外，加入以上影响因素的二次项，从而准确识别城市实现碳达峰的重要社会经济条件，预测长三角地区城市的碳达峰情况。构建的基础计量模型如下：

lnCit=α0+α1lnGDPit+α2lnGDPit2+α3lnPOPit+α4lnPOPit2+

α5lnAREAit+α6lnAREAit2+αXit+μi+εit（1）

模型中的被解释变量Cit代表城市总碳排放量，其中i指代长三角地区城市，t指代年份。模型还控制一系列重要的城市社会经济特征X，包括第二产业增加值占GDP比重、第三产业增加值占GDP比重、外商直接投资、公共财政收入和支出、科技支出、教育支出和就业人口等，从而缓解因遗漏变量导致的内生性问题。为了进一步控制不随时间变化的城市不可观测因素，模型还加入城市固定效应μi。εit是服从独立同分布的残差项。

（二）长三角地区城市碳达峰空间计量模型

受长三角一体化区域政策的影响，长三角地区城市的碳排放不仅受到自身经济因素影响，同时也可能与其他邻近城市的碳排放和社会经济因素存在关联，即存在空间自相关。EKC模型忽略了上述因素，有可能产生因遗漏变量导致内生性的问题。为此，本文在EKC模型的基础上加入空间滞后变量，构建空间杜宾模型（SDM）来分析长三角地区城市的碳排放情况：

lnCit=β0+ρ∑Nj=1ωijlnCit+β1lnGDPit+β2lnGDPit2+β3lnPOPit+

β4lnPOPit2+β5lnAREAit+β6lnAREAit2+βXit+θ1∑Nj=1ωijlnGDPit+

θ2∑Nj=1ωijlnGDPit2+θ3∑Nj=1ωijlnPOPit+θ4∑Nj=1ωijlnPOPit2+

θ5∑Nj=1ωijlnAREAit+θ6∑Nj=1ωijlnAREAit2+θ∑Nj=1ωijXit+μi+εit（2）

在模型中，ωij是衡量城市空间关联程度的空间权重矩阵。以城市之间的空间地理距离倒数作为权重，计算每两个城市之间的空间关联程度。其数学定义如下：

ωij=1/dij2

dij=arcos[（sinφi×sinφj）+（cosφi×cosφj×cos（Δτ））]×R（3）

其中，φi和φj分别表示某个城市的经度和纬度，Δτ表示两个城市之间经度之差，R为地球半径，取值为3958761英里。按照空间计量文献的惯例，本文在构建该空间权重矩阵过程中，对空间权重矩阵进行标准化处理，对角元素设为0。

系数β将衡量社会经济因素对城市自身碳排放的影响;ρ衡量长三角城市碳排放的空间关联度;θ则衡量城市之间社会经济特征的空间溢出效应。此外，根据空间计量文献，本文还将构建空间误差模型（SEM）和空间自回归（SAR）模型，并采用似然比（LR）检验来选择合适的空间计量模型。最后根据LeSage 和 Pace（2009）的研究来计算长三角地区城市碳达峰影响因素的直接效应、间接效应和总效应空间计量模型并不能完全解决内生性问题，比如互为因果而导致的内生性。传统的计量经济学采用工具变量（IV）法来缓解，但是目前主要局限在截面数据。对于面板数据，虽然有部分文献使用了分阶段回归的办法，即首先采用截面数据模型对内生变量进行工具回归，再使用内生变量的拟合值进行空间面板回归，但这种办法有可能将第一阶段的回归偏误引入第二阶段回归，也无法对标准误进行修正。从审慎的角度出发，本文主要采用主流的空间面板回归方法进行分析。。

四、研究设计及数据分析

本文的研究范围覆盖长三角地区上海、江苏、浙江、安徽4个省（直辖市）的41个城市，采用的城市碳排放数据主要来源于中国高空间分辨率排放网格数据（CHRED）。该数据集是由中国生态环境部环境规划院编制的1km网格CO2排放清单，也是全面采用基于点排放源自下而上方法建立的碳排放面板数据集（Cai等，2019）。本文将CHRED的网格数据加总到城市层面，从而构建41个城市2005—2019年碳排放面板数据 （蔡博峰，2016）。借鉴国际上较为成熟的城市CO2排放核算方法（世界资源研究所，2015），进一步区分城市的直接和间接碳排放。直接碳排放是地级市边界内的所有能源消费和经济活动产生的碳排放，按排放源可分为农业、服务业、工业能源、工业过程、城镇生活、农村生活和交通碳排放 本文的城市直接碳排放没有考虑森林及土地利用变化导致的CO2排放和吸收。。间接碳排放是城市向外界购买电力、热力等导致的间接排放。最后城市的碳排放总量包括了直接碳排放量及间接碳排放量。

此外，本文还收集了城市的社会经济数据来研究城市碳达峰的影响因素。选取的社会经济变量主要包括地区生产总值、常住人口、土地面积、工业占比、服务业占比、外商直接投资额、公共财政收入和支出、就业人口、科技以及教育支出等。数据主要来源于2006—2020年《中国城市统计年鉴》。主要变量的定义以及描述性统计如表1所示：

根据表1，长三角城市的平均碳排放总量是3980万吨/每年。排放最大的城市年排放量达到27598万吨，而排放最小的城市年排放量仅164万吨/每年，表明长三角城市在碳排放上存在较大异质性。在地区生产总值、人口、土地面积等社会经济方面，长三角城市同样呈现出异质性，这可以解释城市碳排放的差异，同时说明了实施长三角一体化发展的现实性和迫切性。

此外，根据测算可知限于篇幅，未展示具体数据，备索。，长三角高碳排放城市主要分布在长三角东部核心地区，如上海、苏州、无锡、宁波、南京和南通等经济发达城市。而低碳排放城市则主要分布在西部地区，如浙江的丽水以及安徽的黄山、池州、宣城、六安和亳州等城市。而且，长三角地区的城市碳排放具有明显的空间集聚特征，高碳排放城市高度集中在长三角核心地区。

进一步对碳排放数据分年度进行展示，结果如图1所示。长三角地區城市的平均碳排放量从2005—2019年呈上升的趋势。其中，直接碳排放的上升趋势逐年减缓，且幅度越来越小。近5年来直接碳排放量几乎不再增长，出现了明显的碳达峰趋势。而间接碳排放仍然以比较稳定的幅度逐年上升。由于间接碳排放与直接碳排放相比，在总碳排放量中的占比很小，所以长三角城市总碳排放量的上升趋势也逐年减缓，符合在2030年之前实现碳达峰的预判。

五、实证结果

（一）基础模型结果

为了考察长三角地区城市碳排放的关键影响因素，从而对城市碳达峰进行判断，本文首先对模型（1）进行逐步回归，结果如表2所示。根据回归结果，长三角城市的碳排放主要受地区经济发展水平（GDP）、产业结构（第二和第三产业占比）、外商直接投资和公共财政收入的影响。其中，第二产业和第三产业显著增加了城市碳排放，说明城市产业结构是决定碳排放的重要因素。而外商直接投资显著减少二氧化碳排放，是因为外商直接投资是衡量地区对外开放程度的一个重要指标，引进更多国际先进低碳技术可以显著降低地区碳排放水平。公共财政收入与地方经济发展水平高度相关，因此与地区的碳排放水平也呈现了显著的正相关。值得注意的是，在基础回归结果中，GDP一次项系数为正，二次项系数为负，说明长三角地区的城市碳排放水平与地区经济发展水平存在先增长后下降的非线性关系。根据EKC理论，经济发展初期主要依靠煤炭、石油等化石能源，生产规模扩大加剧环境污染。经济发展使经济结构发生调整，引致生产要素从污染向清洁生产部门转移。此外，经济发展推动生产活动专业化程度、管理经验和技术水平的提高，继而提升了能源效率。随着时间推移，上述三种效应将发生此消彼长的变化，从而使经济增长与环境恶化程度的关系呈现先增后减特征。表2的结果与EKC理论一致。既然GDP和碳排放呈现出显著的“倒U型”曲线关系，那么可以通过城市GDP对城市碳达峰趋势进行预测。采用列（3）中GDP的系数可以计算得出，当lnGDP=-α1/2α2=-1247/2×（-00619）≈10时，即当平均GDP约为22000亿元时，长三角城市的碳排放将达到峰值。以2019年城市平均GDP为5794亿元为基准，如果长三角城市保持每年不低于7%的经济增长率，需要到2039年才能实现碳达峰。需要注意的是，由于基础模型假设长三角各城市相互独立，并不考虑在长三角一体化背景下碳排放可能存在的空间关联，因此每一个城市要独自实现碳达峰的经济条件非常高，很难在2030年之前实现碳达峰。

（二）空间计量模型选择

然而，在长三角一体化背景下，城市的碳排放可能存在高度空间相关性。为了检验这一假设，本文首先构建空间滞后碳排放量，绘制碳排放空间相关性散点图，并计算全局莫兰指数，结果如图2所示。从图2可以明确看出长三角地区城市的碳排放确实存在显著的空间相关性，因此采用空间计量模型对长三角城市的碳达峰进行分析更为准确。

本文拟采用SEM、SAR和SDM三种模型对长三角城市碳达峰展开分析。为了判断哪种模型更适用于长三角碳达峰分析，首先采用LR检验分别检验三种模型的原始假设，结果如表3所示。结果发现所有LR检验均拒绝了原假设，也就是说，相比较普通最小二乘法（OLS）、SAR和SEM，SDM是最适合本研究的空间计量模型（Elhorst，2014）。为此，本文接下来的分析均采用SDM结果。

（三）长三角一体化背景下的城市碳达峰分析

根据LeSage和Pace（2009）的研究，本文进一步计算得到长三角地区城市碳达峰主要影响因素的直接效应、间接效应和总效应。其中，直接效应反映了经济发展因素对城市自身碳达峰的影响，间接效应反映了由于空间溢出对区域内其他城市碳达峰的影响;总效应是直接效应和间接效应的加总，反映区域经济发展因素对区域所有城市碳达峰的总影响。结果如表4所示。

首先，从表4列（1）结果可以看出，对于城市自身发展而言，经济发展水平（GDP）、产业结构（工业占比）、公共财政（收入和支出）、外商直接投资以及科技支出是直接影响城市碳达峰的最显著因素。其中，GDP一次项（lnGDP）、工业占比（SEC）、公共财政收入（lnREV）和科技支出（lnTECH）显著增加城市的碳排放;而GDP二次项（lnGDP2）、外商直接投资（lnFDI）和公共财政支出（lnEXP）则显著减少城市的碳排放。该结果表明随着城市经济的快速发展和产业结构的进一步调整，城市的碳排放水平有可能还会提高。这是因为长三角城市人口和经济体量大，当前处于经济高速增长阶段，需要消耗大量的化石能源，碳排放水平仍处于高位。

其次，列（2）结果展示的是长三角地区经济发展因素的空间溢出效应。可以看到，长三角区域的人口流动和土地要素具有显著的空间溢出效应。区域经济一体化可以加强生产要素市场一体化，促进生产要素在城市之间的配置和转移，从而促进区域经济发展。与此同时，生产要素的重新配置也会带来碳排放的转移，因此需要通过区域统一协调的碳减排政策防止碳泄漏发生。此外，结果表明工业、外商直接投资以及科技支出也具有显著的空间溢出效应，可以促进区域碳减排。这说明产业、资本和技术在一体化市场下的自由流动，不仅仅是过剩产业从发达地区转移到欠发达地区，同时也会扩大区域产业集群、普及先进技术和升级清洁低碳产业。区域经济一体化下的生产要素自由流动可以增强长三角规模经济效应和技术溢出效应，提升长三角整体能源利用效率，促进实现长三角区域的碳达峰。

最后，从列（3）结果可以看出，在充分考虑区域经济一体化和空间溢出效应之后，地区经济发展水平（GDP）、土地和劳动要素、外商直接投资、公共财政收入和科技支出仍然显著影响长三角区域城市整体碳达峰。根据EKC理论，可以计算得到当lnGDP=-β1/2β2=-2025/2×（-0114）≈89时，即当城市平均GDP达到7200亿元时，长三角区域整体碳排放就可以达到峰值。2019年，城市平均GDP为5794亿元，以此为基准，按照每年7%的经济增长率，长三角地区将在2023年实现碳达峰，比预期2030年目标提前了7年。与基础EKC模型的结果相比，如果城市单独发展，按照每年7%的经济增长率要到2039年才能实现碳达峰。但是在长三角一体化协同发展背景下，充分考虑区域经济发展的空间溢出效应，长三角区域可以在2023年之前就实现碳达峰。

（四）长三角一体化背景下的城市直接和间接碳排放

为了探索区域一体化促进碳达峰的作用机制，研究进一步将总碳排放区分为直接碳排放和间接碳排放，回归结果如表5和表6所示。直接碳排放是由于化石能源消费而产生的碳排放。表5的结果显示城市的经济发展水平、产业结构和外商直接投资是影响直接碳排放的重要因素，说明经济发展、产业转型和外商投资可以改善城市能源结构，减少城市化石能源消费，从而实现碳减排。而第二和第三产业具有显著的空间溢出效应，降低区域直接碳排放。这说明区域经济一体化下，第二和第三产业的在区域内的优化配置，也同样可以有效改善区域能源结构，减少化石能源消费，促进区域直接碳排放的减排。因此，产业在区域内优化配置可能是区域经济一体化促进碳达峰的重要作用机制之一。

间接碳排放是指通过区域外部电力净输入而产生的碳排放，其排放趋势与直接碳排放趋势有很大的不同。从表6展示的结果可以看出，对于城市自身而言，经济的发展（GDP增长）会显著增加间接碳排放，而通过人口增长可以显著减少间接碳排放。此外，适当提高工业占比和增加公共财政支出也可以减少城市的间接碳排放。但是，对于区域内其他城市而言，经济发展和生产要素转移对城市间接碳排放的空间溢出效应微弱。这说明区域一体化发展虽然可以改善区域能源结构降低直接碳排放，但并不能同时减少区域能源消费总量。化石能源消费的减少需要由电力来替代，因此无法减少间接碳排放。可以判断，随着经济的进一步发展，长三角城市的電力消费和间接碳排放还会有进一步的增长。

（五）长三角城市碳达峰时间预测

根据表4的结果，设定GDP_目标=7200亿元为城市碳达峰的经济目标值，并按照长三角地区各个城市2019年实际经济发展水平（GDP_2019）和经济增长速度（r_2019），可以进一步计算得到城市的具体碳达峰时间，结果如表7所示。预测结果显示，由于长三角城市的经济发展水平和增长速度具有较大的差异性，各个城市的碳达峰时间也有所不同。其中，上海、苏州、杭州、南京、无锡等11个城市目前已经实现碳达峰。超过一半（23个）的城市能够在2030年之前实现碳达峰，还有18个城市预计无法在2030年之前实现碳达峰。总体而言，江苏和浙江的大部分城市碳达峰时间较早，而苏北地区和安徽大部分城市的碳达峰时间较晚。这是因为通过EKC模型预测城市碳达峰时间，主要依据经济发展水平和碳排放的“倒U型”关系，所以经济发展水平越低，增长速度越慢的城市达峰时间越靠后。需要注意的是，城市碳达峰时间与碳排放水平并不直接相关。部分城市，如舟山和黄山，碳排放水平较低，但是由于产业结构比较单一，随着经济发展和人口增加，其城市碳排放将会保持较低水平而缓慢持续的增长，因此这些城市的碳达峰时间也会相对较晚。该计算结果进一步说明长三角区域一体化的必要性，已实现碳达峰的地区可以通过产业和技术转移，帮助落后地区尽快实现产业升级，区域协同发展，才能共同实现长三角地区碳达峰。

六、结论与政策建议

本文基于长三角41个城市的碳排放数据，利用空间计量模型实证研究区域一体化对长三角碳排放的影响。研究结果表明：如果各城市独立发展，很难在2030年实现碳达峰，而在区域一体化的推动下，产业区域布局更为合理，资本、劳动、技术等关键生产要素具有显著的空间溢出效应，因此长三角整体实现碳达峰的时间可提前7年。此外，地区经济发展水平、要素市场一体化、外商直接投资和科技财政支出等均是影响长三角区域CO2排放的显著因素。为进一步推动长三角碳减排进程，基于欧美关于碳减排的主要做法及国内节能减排的探索，结合该区域经济一体化趋势特征，本文从经济发展、能源结构、统一市场、科技财政支出和外商投资等五个方面提出政策建议，充分发挥区域经济一体化的碳达峰促进作用。

第一，准确理解经济增长与碳达峰的辩证关系，落实促进城市低碳经济发展的积极政策。本文研究结果表明，经济发展是城市碳排放的最重要驱动因素，碳达峰是社会经济发展到一定程度后的自然结果。减碳不是减经济发展，较低的经济发展和碳排放并不是碳达峰。因此，地方政府应认识到“双碳”目标的準确含义，“双碳”工作的本质是促进区域经济可持续发展。发展持续是政府的中心工作，包括制定长期战略目标和具体工作政策，都应坚持以发展为中心。

第二，优化长三角区域产业配置，改善地区能源结构，减少化石能源消费。本文实证结果表明，经济一体化促进产业在区域内优化配置，是改善区域能源结构，降低直接碳排放的重要作用机制之一。长三角地区CO2高排放的一个重要原因是能源倚重煤炭等化石能源，2017年浙江电力消费中63%来自火电，因此要推进碳达峰进程就必须改善地区能源结构。实际上，长三角聚集了全国约1/3的可再生资源，应大力发掘东部沿海丰富的海上风电资源，并推进能源基础设施互联互通，加快浙江沿海东电西送和江苏北电南送等通道建设。提高电网的灵活性和可再生能源消纳水平，推动地区能源结构从化石能源向清洁能源转型。

第三，进一步弱化行政边界，促进资本、劳动和技术等要素流动。基于本文实证结果，统一市场下生产要素自由流动可以强化规模经济，继而提升能源利用效率是区域经济一体化加速碳达峰进程的可能重要机制。在地区禀赋比较优势的作用下，长三角业已形成区域产业集群的雏形。例如，上海的金融服务业、生物医药、人工智能，浙江的纺织、化工和互联网服务业，江苏的重型机械、船舶制造等。持续推进区域经济一体化、破除行政壁垒，可进一步减弱长三角各省市产业结构趋同性，提升各地区产业的互补性和协同性，扩大产业集群、增强规模效应和技术溢出效应，提升长三角整体能源利用效率、降低能源消耗。

第四，加强科技财政支出，提升技术的经济适用性。本文实证结果表明政府科技支出具有显著的碳减排和空间溢出效应。对于工业企业而言，创新和推广低碳节能技术，提高工业能效是碳减排的重要手段，而经济适用性是低碳节能技术能否被大规模推广的关键。因此，政府应加强科技支出，支持基础科学研究和技术应用，提升低碳节能技术的经济适用性。长三角作为全国科研院校最为集中、对海内外科技人才最具吸引力的地区之一，政府应充分利用区域资本和人才优势、加大科研支持力度，促进节能技术升级和推广。

第五，科学利用外商直接投资，引进发达国家先进生产节能技术。本文实证结果表明，外商直接投资减少了长三角地区的CO2排放。这是因为外商直接投资推动了低碳节能技术从发达国家向发展中国家的转移，从而提升发展中国家的能源效率。故政府可在已有外资引进的基础上，进一步优化外资引进结构、扩大外资利用规模，充分吸收外商直接投资带来的先进低碳技术，提升地区整体能源利用效率，可有力促进区域碳达峰。

参考文献：

[1]边云涛，赵康杰，景普秋.资源依赖、产业生态与区域产业演进——基于全国省域层面的实证检验[J].经济问题，2021（1）.

[2]蔡博峰.中国高度城镇化地区CO2排放影响因素和排放绩效研究——以长江三角洲地区为例[J].气候变化研究进展，2016（2）.

[3]曹丽斌，李明煜，张立，等.长三角城市群CO2排放达峰影响研究[J].环境工程，2020（11）.

[4]陈建军.长三角区域经济一体化的历史进程与动力结构[J].学术月刊，2008（8）.

[5]韩峰，冯萍，阳立高.中国城市的空间集聚效应与工业能源效率[J].中国人口·资源与环境，2014（5）.

[6]何晓萍，刘希颖，林艳苹.中国城市化进程中的电力需求预测[J].经济研究，2009（1）.

[7]胡鞍钢.中国实现2030年前碳达峰目标及主要途径[J].北京工业大学学报（社会科学版），2021（3）.

[8]李超民.区域经济一体化中的分工与合作——香港的经验与上海的挑战[J].财经研究，2003（7）.

[9]李思慧.产业集聚、人力资本与企业能源效率——以高新技术企业为例[J].财贸经济，2011（9）.

[10]刘志彪.长三角区域市场一体化与治理机制创新[J].学术月刊，2019（10）.

[11]沈小波，陈语，林伯强.技术进步和产业结构扭曲对中国能源强度的影响[J].经济研究，2021（2）.

[12]师博，沈坤荣.市场分割下的中国全要素能源效率：基于超效率DEA方法的经验分析[J].世界经济，2008（9）.

[13]世界资源研究所.城市温室气体核算工具指南（20）[R].北京：中国社会科学院城市发展与环境研究所，2015.

[14]王金南，严刚.加快实现碳排放达峰 推动经济高质量发展[N].经济日报，20210104（1）.

[15]杨晓亮，寇玥，奚文怡，等.零碳之路：“十四五”开启中国绿色发展新篇章[R].北京：世界资源研究所，2020.

[16]袁茜，吴利华，张平.长江经济带一体化发展与高技术产业研发效率[J].数量经济技术经济研究，2019（4）.

[17]朱瑜，刘勇.中国碳排放交易市场配额分配的不足及其完善建议[J].商业经济，2019（4）.

[18]Aldaco R，Butnar I，Margallo M，et al. Bringing Value to the Chemical Industry from Capture， Storage and Use of CO2： A Dynamic LCA of Formic Acid Production[J]. Science of the Total Environment，2019，663.

[19]Cai B，Guo H，Ma Z，et al. Benchmarking Carbon Emissions Efficiency in Chinese Cities： A Comparative Study Based on HighResolution Gridded Data[J]. Applied Energy，2019，242.

[20]Cao J，Ho M S，Jorgenson D W，et al. Chinas Emissions Trading System and an ETSCarbon Tax Hybrid[J]. Energy Economics，2019，81.

[21]Elhorst J P. Matlab Software for Spatial Panels[J]. International Regional Science Review，2014，37（3）.

[22]Fu Y，He C，Luo L. Does the LowCarbon City Policy Make a Difference？ Empirical Evidence of the Pilot Scheme in China with DEA and PSMDID[J]. Ecological Indicators，2021，122.

[23]LeSage J，Pace R K. Introduction to Spatial Econometrics[M]. Boca Raton， FL： CRC Press，2009.

[24]Shao S，Yang L，Gan C，et al. Using an Extended LMDI Model to Explore TechnoEconomic Drivers of EnergyRelated Industrial CO2 Emission Changes： A Case Study for Shanghai （China）[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2016，55.

[25]Xu Q，Dong Y，Yang R. Urbanization Impact on Carbon Emissions in the Pearl River Delta Region： Kuznets Curve Relationships[J]. Journal of Cleaner Production，2018，180.

[26]Zeng L，Xu M，Liang S，et al. Revisiting Drivers of Energy Intensity in China During 1997—2007： A Structural Decomposition Analysis[J]. Energy Policy，2014，67.

（責任编辑：蒋妍）