双碳视角下长江经济带碳排放-经济-环境耦合协调度分析

2024-04-29徐超毅

湖南工业大学学报 2024年3期

刘涛，徐超毅，张鑫

（安徽理工大学经济与管理学院，安徽淮南 232001）

1 研究背景

当前我国的社会经济正处于蓬勃发展阶段，经济增长方式已进入新常态[1-2]，作为碳排放大国，我国一直都将节能减排与环境保护放在重要地位，并开始逐步摒弃以生态环境破坏为代价换来的经济增长方式，以期实现我国经济的永续发展。长江经济带作为我国经济发展全局中的重要支撑，其人口与经济总量超过了全国的40%[3]，拥有巨大的发展潜力且占据重要的生态地位。同时长江经济带正面临着更大的发展挑战，生态环境状况形势严峻、区域发展不平衡、产业转型升级任务艰巨、区域合作机制尚不健全等问题突出[4]。因此在“双碳”与“共抓大保护、不搞大开发”的背景下，研究长江经济带各省市间碳排放、经济、环境耦合协调状况，对推动长江经济带走生态优先、绿色发展之路具有重要意义。

李建新等[5]采用耦合协调度评价模型及空间计量模型对2007—2016年间长江经济带经济与环境两系统耦合协调度以及空间分布特征进行了考察，并对耦合协调度低的区域进行了识别与分类；吴传清等[6]利用耦合协调度模型考察了长江经济带产业结构和生态环境的耦合协调水平，发现从上游到下游呈现递增的阶梯状分布，省市间差异明显；李强等[7]研究了长江经济带经济发展与生态保护的耦合协调度状况，得出了经济发展水平与生态保护的耦合协调度向好发展，进入中级耦合协调的省份在不断增多的结论；李雪松等[8]深度探析了长江经济带经济-社会-环境三系统耦合协调度水平，发现长江经济带虽然区域间耦合协调度异质性显著，但整体表现良好；肖沁霖等[9]利用耦合协调模型与探索性空间数据分析法论述了长江经济带各省市绿色创新发展以及生态治理水平耦合协调度和空间分布特征，结果表明系统间协调发展虽处于较低水平，但是拥有良好的进步潜力；田云等[10]通过耦合协调模型与Tapia模型，发现长江经济带农业碳排放与农业增加值总体上完成了由失调到协调的跨越，但区域之间存在明显差异。

目前关于长江经济带系统耦合度的研究主要集中在以下几个方面：1）对长江经济带两系统间的耦合进行研究；2）对长江经济带多个系统两两间的耦合进行研究；3）将碳排放作为衡量经济、环境等系统发展水平的要素，与其他系统进行耦合度研究。综已有研究，鲜有将碳排放作为一个单独的子系统纳入耦合系统。碳排放与经济、环境问题息息相关，从环境角度来讲，碳排放会导致全球变暖，产生温室效应，更容易形成极端恶劣天气，从而危害人们的身体健康和生活质量；从经济角度来讲，碳排放涉及各行各业，所有企业都需要考虑碳排放问题，因此解决碳排放问题需要整个经济系统里的每一个体开始转型，并且会带动相关基础设施和金融体系的转型。因此，本文充分考虑了碳排放对长江经济带综合协调发展的影响，将碳排放作为一个重要的独立系统，探讨碳排放-经济-环境三系统之间的耦合作用机理，并引入空间计量模型，从空间相关性角度对其耦合协调度进行分析，更加直观地了解碳排放对经济与环境的影响，为区域高质量协调发展提供决策依据。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 耦合协调度模型

“耦合”的概念最早起源于物理学概念，指多个系统之间相互作用与影响的现象，“耦合度”则用于刻画系统之间的协调发展水平，是衡量不同子系统之间发展是否有序的指标。碳排放、经济、环境三者之间相互影响、相互促进，基于此，构建如下碳排放-经济-环境三系统的耦合度模型：

式中：C为3个子系统的耦合度，且C∈[0, 1]；

U1、U2、U3分别为碳排放、经济、环境子系统的综合评价得分。

耦合度只能反映各个系统之间相互作用的强度，而各个系统之间的协调发展程度却难以体现，因此引入耦合协调模型，对碳排放-经济-环境三系统之间的协调发展水平进行进一步衡量，模型如下：

式（2）（3）中：D为系统耦合协调度；

T为碳排放-经济-环境三系统的综合评价协调指数；

α、β、γ分别为碳排放、经济、环境子系统的待定系数，考虑碳排放、经济、环境在社会的可持续发展中起着同样重要的作用，故令α=β=γ=1/3。

参照已有的研究成果[11]，将耦合度以及耦合协调度划分为5个等级，见表1。

表1 耦合度与耦合协调度划分标准Table 1 Classification criteria for coupling degree and coupling coordination degree

2.1.2 耦合协调度空间计量模型

空间自相关模型主要用于研究不同区域之间空间依赖性或空间异质性。空间自相关模型分为全局莫兰指数（Global Moran’sI）和局部莫兰指数（Local Moran’sI）。全局莫兰指数用于检验区域是否存在空间自相关现象，其公式为

式中：n为长江经济带11个省市的数量；

xi、xj分别为各省市之间的耦合协调度；

wij为空间权重；

S2为耦合协调度标准差；

I∈[-1,1]。

局部莫兰指数L是对全局莫兰指数的补充，能够对具体省市邻近空间特征值的相似性与相关性进行评价，具体公式为

2.2 指标体系构建

本文借鉴已有文献[12]，筛选出使用频率较高的指标，结合研究区域的实际情况与特征，以及数据的可获得性与指标体系的可操作性，构建碳排放-经济-环境三系统耦合指标体系，如表2所示。

表2 碳排放-经济-环境系统综合评价指标体系Table 2 Comprehensive evaluation index system of carbon emission-economy-environment system

2.2.1 碳排放系统指标选取

在对碳排放系统进行考察时，本文选用以Sbm-Undesirable模型测得的碳排放效率作为碳排放系统的综合得分。Sbm-Undesirable作为改进的DEA（数据包络分析法），弥补了传统DEA方法没有将产出变量的松弛问题考虑在内的弊端，将“坏产出”纳入分析评价体系，使得传统DEA径向与角度对测算效率值造成的误差得以弥补。本文选取的3个投入指标资本存量、城镇单位从业人员总和、能源消耗量分别代表资金、人力、资源3个方面的投入，其中，资本存量以2008年为基期，利用永续盘存法分别将单位碳排放量GDP与碳排放量作为碳排放效率的期望产出与非期望产出，根据2006年的IPCC制定的国家温室气体清单指南与中国碳排放相关参数（见表3），采用碳排放系数法对碳排放量进行测算，具体公式为

表3 8种能源折标准煤系数和碳排放折算系数Table 3 Eight energy conversion coefficients for standard coal and carbon emissions

式中：CO为碳排放总量；

Ei为第i种能源的终端消费量；

SCi为具体能源的折标准煤系数；

CFi为具体能源的碳排放系数。

2.2.2 经济系统与环境系统指标选取

在对经济评价系统与环境评价系统进行考察时，参考已有文献并结合研究区的发展特征，选择17项指标4大准则层构建综合评价体系。

在经济评价系统中，考虑经济发展水平与经济发展活力两个方面，经济发展水平反映研究区域经济发展所达到的规模与水准，经济发展活力可以反映研究区域经济的增长速度与潜力。环境评价体系从区域环境所面临的挑战与对环境采取的保护两方面加以衡量，即环境压力与环境保护。

在确定指标的基础上采用熵权法确定各层级指标的权重，熵权法通过信息熵对各个指标的权重进行计算，是一种客观的为多指标评价体系赋权的方法。确定各指标权重（见表2），通过各指标的权重，计算子系统的得分，公式如下：

式中：U为子系统得分，本文为经济系统与环境系统；

Wj为系统中第j项指标的权重；

Pij为第i年第j项指标归一化后的值；

n为总年份，本文n=12（2008—2019年）。

2.3 数据来源

由于数据统计的滞后性与可得性，本文选取了长江经带11个省市2008—2019年的数据进行研究，指标体系中涉及价格的变量均按照2008年不变价格进行折算。本文所用数据均选自《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》，以及长江经济带各省市统计年鉴，部分数据来自国家数据网。

3 实证分析

3.1 长江经济带耦合协调度分析

基于上述公式，测算出长江经济带2008—2019年碳排放效率指数（U1）、经济发展指数（U2）、环境水平指数（U3）以及三系统耦合度（C）、耦合协调度（D），对相关结果进行分析。长江经济带各指标得分及变化趋势如表4及图1所示。

图1 长江经济带各指标变化趋势图Fig.1 Trend chart of indicators in the Yangtze River Economic Belt

表4 长江经济带各指标得分Table 4 Index scores of the Yangtze River Economic Belt

由表4可知，在研究期内长江经济带的各子系统都呈现波动增长的态势，其中经济发展指数增幅最大，达到135.9%，环境水平指数与碳排放效率指数的增幅约分别为38.3%与29.9%。这说明长江经济带3个子系统在2008—2019年间均有较大的发展。其中，环境系统处于绝对优势地位，这主要是绿色发展观念逐步强化，长江经济带探索出一条生态优先、绿色发展之路，同时推动了经济的良性发展，经济系统于2019年成功反超碳排放系统。总体来看，系统之间的发展逐渐平衡，但仍然存在差异化，在综合水平上呈现环境>经济>碳排放的总体态势。

观察图1所示长江经济带各指标变化趋势图可知，2008—2019年的三系统耦合度与耦合协调度均呈上升趋势，耦合度类型由磨合阶段转变为耦合阶段，耦合协调度类型由中度耦合协调转变为高度耦合协调，表明长江经济带三系统间无论是相互影响程度还是协调发展程度都不断增强。由此可见，2010年12月国务院颁布的《全国主体功能区规划》对长江经济带系统之间协同发展起到了积极的推动作用，规划强调了长江流域在国土空间开发格局中占据重要地位，长江经济带不仅获得了更多的政策支持，也获得了更多的关注，随后《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》、《长江经济带发展规划纲要》等文件相继出台，为长江经济带的经济增长、绿色发展、碳排放效率的提高均提供了良好的环境。

为探析长江经济带各省市系统耦合度的差异情况，对各省市的耦合度进行分析，得到的耦合度及其变化趋势如表5和图2所示。从表5中可知，贵州省的耦合度均值为0.516，处于拮抗阶段；江西、云南的耦合度均值分别为0.759, 0.660，处于磨合阶段；其余各省市的耦合度均值都大于0.8，都实现了耦合，其中，处于长江下游的江苏、上海、浙江以及安徽全部进入耦合阶段行列，这说明长江经济带下游地区在区域可持续发展过程中碳排放、经济、环境3个系统互为依托，相互之间存在密切的互动关系。

图2 长江经济带各省市耦合度变化趋势图Fig.2 Variation trend of coupling degree of provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt

表5 长江经济带各省市耦合度Table 5 Coupling degree of provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt

从图2中看出，长江经济带各省市在研究期内都呈现波动增长的态势，除了云南、江西、贵州3省，其余各省市于2019年均进入耦合阶段，同时，该3省的增幅处于领先地位，表明云南、江西、贵州的三系统之间虽然相互影响的程度较弱，但具有较大的成长性。长江经济带各省市耦合协调度结果如表6所示，趋势变化如图3所示。

图3 长江经济带各省市耦合协调度变化趋势图Fig.3 Variation trend of coupling coordination degree of provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt

表6 长江经济带各省市耦合协调度Table 6 Coupling coordination degree of provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt

由表6可看出，江苏的耦合协调度水平在长江经济带各省市中数值最高，均值达到了0.801；上海、浙江的耦合协调度均值分别以0.778, 0.773位列第二、第三；其余各省市耦合协调度均值主要分布在0.3～0.6之间，属于中度耦合协调水平；长江经济带各省市的耦合协调度区域差异化明显，呈现“东高西低、下游>中游>上游”的阶梯状地域分布特征。观察图3发现，长江经济带各省市的耦合协调度均实现了正向增长，其中，江苏最早在2013年就率先实现了从高度耦合协调向优质耦合协调的转变，上海与浙江分别于2016年、2019年完成优质耦合协调的转变，这是由于长三角区域是中国经济发展最活跃、创新能力最强的区域之一，在推进低碳发展，环境友好发展方面具有重要示范作用；截至2019年，湖北、湖南、安徽的耦合协调度分别为0.704, 0.614, 0.604，处于高度耦合协调水平；四川、江西、重庆、云南、贵州的耦合协调度均处于0.3～0.6之间，属于中度耦合协调水平。

处于长江上游地区的四川、重庆、云南、贵州均处于中度耦合协调水平，这表明中下游区域的带动效应并未很好地向上游省市蔓延。同时长江上游地区的城市规模与等级结构的两极分化根深蒂固，承接成渝外溢和辐射能力有限，造成低碳高质量发展很难全范围推广。上游地区虽然发展迅速，但是受城市集聚和规模约制，马太效应加强导致城市的两极化更加严重，不同层级城市之间资源要素流动受阻，绿色经济发展受限，造成上游地区协调耦合度不高。

长江经济带中游地区的江西、湖北、湖南的协调耦合度均与下游地区有不小差距，问题在于其3个内部城市组团的中心城市武汉、长沙、南昌都处于集聚发展初期，辐射带动能力不够强，尚未形成跨省域辐射带动的经济中心。同时也因为中部城市群的面积太大，跨越的省份过多，中心城市的辐射作用很难发挥作用，地域差异也会导致低碳政策实施过程有波折。但是总体来看，长江经济带各省市的耦合协调度在研究期内呈现稳中有升的发展趋势，说明系统间协调发展的程度表现为收敛性增长，长江经济带碳排放、经济与环境之间发展的协同性趋好。

3.2 耦合协调度空间溢出效应分析

通过对长江经济带三系统的耦合协调度分析，发现各省市的三系统耦合协调度存在明显的地理差异，因此对耦合协调度进行空间溢出效应分析。

3.2.1 全局空间莫兰指数

采用Geoda软件对长江经济带的耦合协调度进行全局莫兰指数计算，结果见表7。当置信度为90%，p<0.1，Z>1.65或Z<-1.65，通过显著性检验，当Moran’sI>0，表示存在正相关；当Moran’sI<0，表示存在负相关；Moran’sI=0，表示空间为随机分布。

表7 长江经济带耦合协调度全局莫兰指数检验结果Table 7 Global Moran index test results of coupling coordination degree of the Yangtze River Economic Belt

由表7看出，2008—2019年长江经济带间的全局莫兰指数均通过显著性检验，表明长江经济带存在显著的空间集聚效应。从变化趋势看，全局莫兰指数先增后减，表明长江经济带各省市空间联系经历了一个先增后减的过程。因初期各省市在三系统协调发展方面存在互相依赖与效仿的现象，随着全面协调可持续发展的深入与经验的积累，各省市纷纷探索出适合本地发展的特色模式，完成了模仿到创新的转变。

3.2.2 局部空间莫兰指数

为了探究长江经济带内部各省市间具体的空间关联特征，利用局部莫兰指数对其耦合协调度空间异质性进行测算，限于篇幅，仅列出2008, 2014, 2019年的Lisa图。将各省市三系统间耦合协调度关联特征分为5类，即“高-高”聚集，即高值地区被高值地区包围；“高-低”聚集，即高值地区被低值地区包围；“低-高”聚集即低值地区被高值地区包围；“低-低”聚集即低值地区被低值地区包围；“不显著”则被认为该区域与周围区域不存在空间相关性。

由图4可知，长江经济带省市间存在空间相关性的主要集中在上游与下游地区，表现出明显的区域特征；2008—2019年，安徽省由“低-高”聚集转变为不显著，湖南省由“低-低”聚集转变为“高-低”聚集；江苏省、上海市、浙江省保持着“高-高”聚集，这表明长三角地区作为我国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，对周边省市的带动效果显著，长三角一体化发展取得成效；湖北省、江西省、重庆市、云南省表现为不显著，认为三系统耦合协调度在空间上呈随机分布。

图4 2008、2014、2019年长江经济带各省市耦合协调度空间分异状况Fig.4 Spatial differentiation of coupling coordination degree of provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt in 2008, 2014 and 2019

4 结论与建议

4.1 结论

1）从总体来看，长江经济带各子系统在研究期内都呈现波动增长的态势，子系统发展水平趋于平衡。其中经济系统涨幅较大，并在2019年成功反超碳排放系统，最终形成了环境>经济>碳排放的总体态势。同时，在2008—2019年间，长江经济带三系统耦合度与耦合协调度都完成了升级，耦合度类型由磨合阶段转变为耦合阶段，耦合协调度类型由中度耦合协调转变为高度耦合协调。

2）位于长江经济带下游的长三角地区的耦合度较高，其余各省除贵州、云南均在2019年实现了耦合。耦合度均值列于末位的贵州、江西、云南的增幅却处于领先水平，并在2019年仍保持良好增长趋势，长江经济带所有省市全部进入耦合阶段指日可待。

3）长江经济带各省市的耦合协调度呈明显的区域异质性，主要表现为“东高西低、下游>中游>上游”的阶梯状地域分布特征。长江下游地区在耦合协调度的初始水平和发展进度上均处于领先地位，但下游区域的带动效应并未有效释放，中上游地区处于中度耦合协调水平。各省市的耦合协调度均有发展减速迹象，但中下游地区有较大发展空间与潜力。

4）长江经济带耦合协调度存在显著的空间集聚性，且这种相关性在样本期内表现为先增再减的变化趋势。从各省市间的空间相关性来看，长三角地区表现为稳定的“高-高”聚集，这些地区经济活动联系紧密，低碳经济、绿色创新方面空间溢出效应显著。