中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放空間效應(yīng)研究

吳永嬌，鄭華珠，董鎖成，錢嬌

（1. 桂林理工大學(xué) 商學(xué)院，廣西 桂林 541004；2. 中國(guó)科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101）

人類活動(dòng)產(chǎn)生的能源消耗引起的二氧化碳排放已成為加劇全球變暖和環(huán)境退化的關(guān)鍵要素[1]。因此，習(xí)近平主席在金磚國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人第十二次會(huì)晤中提出我國(guó)二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。在此背景下，我國(guó)進(jìn)一步提出了階段性調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)以及節(jié)能、減碳、降污等目標(biāo)，著力提升溫室氣體和大氣污染減排能力。

近20年來，中西部地區(qū)分別實(shí)施“中部崛起”和“西部大開發(fā)”國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略，中西部區(qū)域經(jīng)濟(jì)得到一定的發(fā)展，而其中以鋼鐵、電力、熱氣等為主導(dǎo)的重化及資源型工業(yè)是中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎。而這種依賴資源型為主的重化工業(yè)發(fā)展往往伴隨著碳排放量的劇增[2-5]。截至2017年，中西部區(qū)域的二氧化碳總排放量從2000年的16.33億噸標(biāo)準(zhǔn)煤增長(zhǎng)到2017年的55.32億噸標(biāo)準(zhǔn)煤。而優(yōu)化和調(diào)節(jié)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)一直是我國(guó)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)、減少碳排放的重要措施之一[6-8]。中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍處于欠發(fā)達(dá)階段，加之中西部地區(qū)又是我國(guó)重要的生態(tài)屏障區(qū)和自然資源儲(chǔ)備區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求與生態(tài)環(huán)境保護(hù)雙重壓力且將持續(xù)共存，因此研究中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)碳排放效應(yīng)及其空間效應(yīng)具有科學(xué)和現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放關(guān)系研究

現(xiàn)有的研究主要是基于國(guó)家、省市、經(jīng)濟(jì)帶[9-14]的研究區(qū)域尺度，研究產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放之間的作用關(guān)系，且證實(shí)不同區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平對(duì)碳排放影響存在不同的作用關(guān)系和研究結(jié)論。其中，大部分的研究結(jié)果表明發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)減排具有積極的減緩作用[15-17]，在欠發(fā)達(dá)地區(qū)的不同產(chǎn)業(yè)及其不同產(chǎn)業(yè)部門的發(fā)展對(duì)碳排放產(chǎn)生不同的影響[18-20]。如Talukdar & Meisner[18]以44個(gè)發(fā)展中國(guó)家為研究區(qū)域，證實(shí)產(chǎn)業(yè)間能源消費(fèi)效率差異間接影響碳排放，且部分區(qū)域的能源消費(fèi)效率會(huì)提高生活能源消耗，進(jìn)而加大碳排放；魯萬波等[19]認(rèn)為中國(guó)6個(gè)產(chǎn)業(yè)部門對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)不同；曲健瑩和李科[21]以中國(guó)湖南為例，測(cè)算出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對(duì)工業(yè)碳排放強(qiáng)度具有負(fù)的貢獻(xiàn)率；Ullah等[22]指出巴基斯坦產(chǎn)業(yè)部門發(fā)展會(huì)增加碳排放，而去工業(yè)化則會(huì)減少碳排放。

1.2 研究方法

在研究方法上，基于產(chǎn)業(yè)發(fā)展、能源消耗和碳排放的特性，主要引入指數(shù)分解法[23]、結(jié)構(gòu)分解法（SDA）[24]、Tapio法[25]、空間計(jì)量法[26]、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法[27-29]等方法模擬產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)碳排放的作用關(guān)系。最近，空間面板模型越來越廣泛地被用于研究產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)碳排放及其空間作用關(guān)系[10,26]，如劉玲希[26]運(yùn)用空間杜賓模型和區(qū)域面板模型發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級(jí)化水平的提高均有助于碳排放強(qiáng)度的降低。

綜合以上分析可知，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于碳排放的影響因素，碳排放與產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系研究，均取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，為本研究的開展提供了堅(jiān)實(shí)的研究基礎(chǔ)，且大量的文獻(xiàn)證實(shí)碳排放與產(chǎn)業(yè)發(fā)展及其主要因素存在顯著的區(qū)域差異。但是，目前大部分有關(guān)我國(guó)中西部區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放的研究及其空間效應(yīng)方面，存在以下不足：一是在產(chǎn)業(yè)發(fā)展量化指標(biāo)上，多數(shù)學(xué)者只是簡(jiǎn)單地用第二產(chǎn)業(yè)增加值和第三產(chǎn)業(yè)增加值的比重來表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，難以有效地揭示產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平演化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化內(nèi)涵的技術(shù)進(jìn)步水平；二是多數(shù)學(xué)者對(duì)于空間權(quán)重矩陣的計(jì)算主要是基于省份之間的地理關(guān)系和經(jīng)濟(jì)關(guān)系，并沒有考慮碳排放空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。為此，基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的現(xiàn)實(shí)需求，引入修正的引力模型構(gòu)建中西部地區(qū)碳排放空間權(quán)重矩陣，進(jìn)而構(gòu)建產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放的空間滯后模型，模擬我國(guó)中西部區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放的作用關(guān)系及空間效應(yīng)，以揭示產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平（包括產(chǎn)業(yè)資源配置水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化演化過程）與碳排放之間的作用關(guān)系及空間效應(yīng)，進(jìn)而為我國(guó)有效降低碳排放提供相應(yīng)的對(duì)策和建議。

2 研究材料和方法

2.1 數(shù)據(jù)來源和處理

研究區(qū)域主要包括中國(guó)的中西部地區(qū)。其中，中部主要包括山西、河南、安徽、湖北、湖南和江西6省；西部包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆11省份（西藏不包含在內(nèi)，主要是由于西藏獨(dú)特的地理位置特性，以及其數(shù)據(jù)的可獲得性較差）。社會(huì)經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)集來源于我國(guó)的統(tǒng)計(jì)年鑒（2000—2018年），包括《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和國(guó)研網(wǎng)等，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以達(dá)到和滿足計(jì)算和模型仿真的要求，這些數(shù)據(jù)主要包括經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人口、化石能源消耗量等。比如，引入消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI2000=100），對(duì)相關(guān)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以反映實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

2.2 變量選取

2.2.1 碳排放測(cè)度

碳排放量的測(cè)算，目前并沒有統(tǒng)一的測(cè)量方法[12]。本研究主要是參考《2006年IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》分別提供的8類化石燃料的缺省二氧化碳排放系數(shù)（表1）和各省份能源化石燃料消費(fèi)量分別計(jì)算各省份每年的二氧化碳排放量，其具體的計(jì)算公式如式（1）所示，之后基于相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到了中西部區(qū)域2000—2017年的碳排放量。

表1 各類化石燃料碳排放系數(shù)表

2.2.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平測(cè)度

產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的測(cè)度可以從兩個(gè)維度，即資源配置效率和技術(shù)進(jìn)步效率來進(jìn)行刻畫和衡量[30-31]。為了更有效地表征產(chǎn)業(yè)資源配置效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的演變，本研究主要是基于資源配置效率和技術(shù)進(jìn)步效率兩個(gè)維度來進(jìn)行量化。

一是產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平，是指在既定的技術(shù)進(jìn)步水平下，由消費(fèi)需求結(jié)構(gòu)、人口基本素質(zhì)和資源條件耦合和作用下的產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平。產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平主要是借鑒干春暉等[30]的方法來測(cè)量產(chǎn)業(yè)資源優(yōu)化配置水平，其有利于更準(zhǔn)確地測(cè)度組內(nèi)差異對(duì)總差異的影響情況，并綜合了時(shí)間和空間的維度，從而可以更好地測(cè)量研究區(qū)域產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平，具體公式如式（2）。

式中：TIk,t為t時(shí)期k地區(qū)的產(chǎn)業(yè)資源配置水平；j表示三次產(chǎn)業(yè)，1、2和3分別表示第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)；Ykj,t表示k地區(qū)在t時(shí)期第j產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加值，Lij,t表示i地區(qū)在t年份第j產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)。其中，TI越小，表示產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平越高。

二是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平，表征產(chǎn)業(yè)和各行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步效率水平，指的是在需求結(jié)構(gòu)與供給結(jié)構(gòu)變化下，主要是側(cè)重于技術(shù)進(jìn)步引起的生產(chǎn)要素從低生產(chǎn)率水平或者低生產(chǎn)率增長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)向高生產(chǎn)率水平或者高生產(chǎn)率增長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)流動(dòng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指標(biāo)主要是參考付凌暉[31]，具體公式如式（3）。

式中：xi,0代表第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加值占GDP比重，將各省份三次產(chǎn)業(yè)中每個(gè)產(chǎn)業(yè)部門產(chǎn)值的增加值占GDP的增加值比重作為空間向量中的一個(gè)分量，從而構(gòu)成一組三維向量：X0=(x1,0,x2,0,x3,0)。然后，分別計(jì)算向量X0與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由低到高排列的基向量X1＝(1, 0, 0)；X2＝(0, 1, 0)；X3＝(0, 0, 1)的夾角：θ1、θ2、θ3；之后，根據(jù)反余弦公式計(jì)算產(chǎn)業(yè)高級(jí)化水平TS。其中，TS為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平，TS值越大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平越高。

2.2.3 控制變量

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和現(xiàn)有的文獻(xiàn)資料證實(shí)人口規(guī)模和人均GDP對(duì)碳排放都有顯著的作用關(guān)系。為此，本研究在結(jié)合前人研究的基礎(chǔ)之上，以及統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果和本模型的需求，選擇人口規(guī)模（POP）和人均GDP（INC）為本研究的控制變量，以達(dá)到“凈化”控制變量的混淆效應(yīng)和統(tǒng)計(jì)控制的目的，從而可以對(duì)自變量與因變量之間的關(guān)系進(jìn)行更精準(zhǔn)的估計(jì)。

2.3 研究方法

2.3.1 空間權(quán)重矩陣計(jì)算

引力模型可以準(zhǔn)確地衡量區(qū)域間的空間社會(huì)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系[27]。本研究主要是在引力模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合本研究模型的需要對(duì)其加以修正，通過標(biāo)準(zhǔn)化消除單位量綱影響，構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，計(jì)算公式如式（4）所示。

式中：i和j分別代表i省份和j省份；Wij代表中西部地區(qū)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系指數(shù)；Pi和Pj分別代表i省份和j省份的平均年末常住人口指數(shù)；Ci和Cj分別代表i省份和j省份的碳排放量指數(shù)；Gi和Gj分別代表i省份和j省份的GDP指數(shù)；Dij代表兩省份地理距離指數(shù)；gi和gj分別表示i省份和j省份的人均GDP指數(shù)。然后，將測(cè)算出來的中西部地區(qū)引力指數(shù)構(gòu)建成一個(gè)17×17的空間網(wǎng)絡(luò)矩陣。

2.3.2 空間自相關(guān)模型

要構(gòu)建空間計(jì)量模型時(shí)，首先要檢驗(yàn)所研究的對(duì)象是否存在空間的關(guān)聯(lián)性。大部分學(xué)者使用全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)和局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)。全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)是測(cè)量整體區(qū)域之間的空間依賴性，全局空間自相關(guān)經(jīng)常用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量Moran’s I指數(shù)來衡量。它的計(jì)算公式如式（5）：

式中：n表示研究省份的總數(shù)，i和j分別代表i省份和j省份，Yi表示省份i的測(cè)量變量Y，Yj表示省份j的測(cè)量變量Y，表示測(cè)量變量Y的平均值，S2表示方差，wij表示空間權(quán)重的元素。Moran’s I指數(shù)的值域?yàn)閇-1, 1]，當(dāng)Moran’sI＞0時(shí)，表示研究區(qū)域存在正向空間關(guān)系；當(dāng)Moran’sI＜0時(shí)，表示研究區(qū)域存在負(fù)向空間關(guān)系；當(dāng)Moran’sI=0時(shí)，表示研究區(qū)域不存在空間相關(guān)性。當(dāng)Moran’s I指數(shù)的絕對(duì)值越大時(shí)，表示空間依賴性就越大。

局部空間自相關(guān)使用局部Moran’s I來測(cè)度，經(jīng)常通過莫蘭散點(diǎn)圖來表示。局部Moran’s I計(jì)算公式如式（6）和式（7）：

2.3.3 空間面板模型

空間面板模型可更有效地提高模型參數(shù)估計(jì)的有效性，且可以更好地結(jié)合研究對(duì)象的時(shí)空分布特征，揭示其時(shí)空演變規(guī)律[32]，其一般的計(jì)算公式如式（8）所示。同時(shí)，由于參數(shù)設(shè)定的異同，就會(huì)得到不同的空間面板模型。常見的空間計(jì)量模型主要有空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）以及空間杜賓模型（SDM），均來自廣義動(dòng)態(tài)空間面板模型的推導(dǎo)與演化。

式中：yi,t-1表示被解釋變量yit的滯后一期，W表示空間權(quán)重矩陣，WXtδ為解釋變量的空間滯后，γt表示時(shí)間效應(yīng)；當(dāng)λ=0且δ=0，則為空間滯后模型（SLM）；當(dāng)τ=ρ=0且δ=0，則為空間誤差模型（SEM）；當(dāng)λ=0，則為空間杜賓模型（SDM）。

3 模型設(shè)定

為檢驗(yàn)中西部區(qū)域碳排放是否存在空間效應(yīng)，結(jié)合空間權(quán)重矩陣，對(duì)其進(jìn)行Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn)，計(jì)算公式如式（5）～（7）所示，并得到相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果（圖1和表2）。檢驗(yàn)結(jié)果表明：中西部區(qū)域碳排放的莫蘭指數(shù)值均為正值，且從2006—2017年均通過了1%顯著性檢驗(yàn)；中西部省份碳排放的空間自相關(guān)在不斷增強(qiáng)，且大部分區(qū)域呈現(xiàn)出“高—高”和“低—低”的空間效應(yīng)。

圖1 中西部省份碳排放莫蘭散點(diǎn)圖（2000年和2017年）

表2 2000—2017年碳排放量全域Moran’s I指數(shù)

由中西部省份碳排放的Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果可知，中西部省份碳排放存在顯著的正空間自相關(guān)。從而，在綜合Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果的基礎(chǔ)之上，選擇構(gòu)建產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM），以準(zhǔn)確估計(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)碳排放的作用關(guān)系。同時(shí)，為選擇出更符合研究區(qū)域的空間模型，本研究主要是從以下幾個(gè)方面展開：一是構(gòu)建產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平與碳排放的空間滯后模型（SLM），空間滯后模型描述碳排放不僅受到本省份產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，而且受到周邊地區(qū)空間效應(yīng)的影響，具體的計(jì)算公式如式（9）所示；二是構(gòu)建空間誤差模型（SEM），空間誤差模型主要考慮了誤差項(xiàng)存在空間相關(guān)性，即其他省份空間相關(guān)的誤差項(xiàng)對(duì)目標(biāo)省份碳排放的影響，其表達(dá)式如式（10）所示；三是進(jìn)行LM檢驗(yàn)和R-LM檢驗(yàn)。模擬和檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

式中：Wit為空間權(quán)重矩陣；TCit表示i省份在t年份的碳排放量；TIit表示i省份在t年份的泰爾指數(shù)；TSit表示i省份在t年份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指標(biāo)；POPit、Incit分別表示i省份在t年份的人口規(guī)模、表征居民生活水平和當(dāng)?shù)貐^(qū)域發(fā)展水平（本研究中用人均GDP）；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)；ρ為空間滯后相關(guān)系數(shù)，表示周邊省份碳排放的空間溢出效應(yīng)；λ為空間誤差相關(guān)系數(shù)；ai為個(gè)體（區(qū)域）差異。

綜合表3和表4，最后選擇區(qū)域固定效應(yīng)的空間滯后模型?；贚MLAG、R-LMLAG、LMERROR、R-LMERROR均通過1%顯著性水平的檢驗(yàn)，LMLAG比LMERROR顯著程度更高，且Robust LM檢驗(yàn)結(jié)果表明R-LMLAG比R-LMERROR顯著程度更高，因此可以確定選擇空間滯后模型（SLM）；通過比較三種空間滯后固定模型，地區(qū)固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度R-squared更優(yōu)，最終選擇空間滯后模型的地區(qū)固定效應(yīng)模型作為最優(yōu)模型。

表3 待估參數(shù)模擬結(jié)果

表4 空間效應(yīng)模擬結(jié)果

模型模擬結(jié)果顯示：本研究構(gòu)建的地區(qū)固定效應(yīng)的空間滯后模型（SLM）模擬結(jié)果良好，其擬合優(yōu)度（R2=0.92），且所有的參數(shù)檢驗(yàn)均通過5%以上的顯著性檢驗(yàn)，模型可以很好地用于模擬中西部區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展與碳排放之間的空間作用關(guān)系。

4 結(jié)果與分析

4.1 碳排放量時(shí)空演化

我國(guó)中西部區(qū)域碳排放量持續(xù)增長(zhǎng)（圖2和圖3）。雖然中西部能源消耗強(qiáng)度不斷降低，但能源消耗依然是低效的，且一直低于國(guó)家的平均水平，從而導(dǎo)致中西部碳排放量一直不斷加劇。由圖2、圖3可知，雖然中西部能源消耗強(qiáng)度不斷降低，分別由2000年的5.36噸標(biāo)煤/萬元和5.66噸標(biāo)煤/萬元改善到2017年的2.47噸標(biāo)煤/萬元和3.79噸標(biāo)煤/萬元，但是依然遠(yuǎn)高于國(guó)家的平均能源消耗強(qiáng)度（2000年的3.91噸標(biāo)煤/萬元和2018年的2.27噸標(biāo)煤/萬元），即使部分省份在近幾年的碳排放總量有所改善；中西部化石能源消耗持續(xù)增長(zhǎng)導(dǎo)致其CO2排放總量持續(xù)增長(zhǎng)，分別由2000年的8.68億噸和7.65億噸增長(zhǎng)到了2017年的24.05億噸和31.28億噸，分別增長(zhǎng)了2.77倍和4.09倍；2008年后，西部地區(qū)的碳排放水平超過中部地區(qū)，且GDP總值一直低于中部地區(qū)。

圖2 2000—2017年中西部區(qū)域碳排放及能源使用強(qiáng)度

碳排放在中西部區(qū)域存在顯著的時(shí)空差異性，且存在“高—高”和“低—低”的空間分布，即在“高—高”集聚區(qū)，在這個(gè)地區(qū)與區(qū)域外的都處于高碳排放區(qū)，而且向域外區(qū)域外溢，增加域外的碳排放；在“低—低”集聚區(qū)，該區(qū)域的地區(qū)都處于碳排放的洼地，區(qū)域間會(huì)存在集聚效應(yīng)（圖1、圖3）。由圖3可知，在2000—2017年期間高碳排放區(qū)從中部的山西蔓延到西部的內(nèi)蒙古，之后持續(xù)蔓延到中部的河南，以及最后蔓延到西部的新疆和 陜西。

圖3 中西部區(qū)域碳排放量

4.2 產(chǎn)業(yè)資源配置水平—碳排放作用關(guān)系分析

中西部區(qū)域產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平低效，且呈現(xiàn)出顯著的時(shí)空差異性（圖4、圖5）。由圖4、圖5可知，在2000—2018年期間產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平雖然得到了一定水平的優(yōu)化，但整體水平不高，其中西部產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平指數(shù)分別由2000年的0.28和0.37優(yōu)化到2018年的0.20和0.29。首先，在中部區(qū)域，產(chǎn)業(yè)資源配置效率緩慢提高，但區(qū)域內(nèi)存在較大的時(shí)空差異性。一是在2004—2007年期間，其資源配置效率水平指數(shù)低于全國(guó)的平均水平指數(shù)，表明該時(shí)期中部區(qū)域的資源配置效率水平優(yōu)于全國(guó)的平均水平。二是在2000—2003年及2008—2018年期間，區(qū)域資源配置效率一直是劣于全國(guó)的平均水平，且出現(xiàn)波動(dòng)現(xiàn)象。其次，在西部區(qū)域，產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平一直低于全國(guó)的平均水平，且波動(dòng)時(shí)間點(diǎn)分別為2005—2006年和2009—2010年。

圖5 2000—2018年中西部區(qū)域各省份產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平指數(shù)

產(chǎn)業(yè)資源配置效率碳排放具有極強(qiáng)的減緩作用和空間溢出效應(yīng)。其直接的邊際效應(yīng)強(qiáng)度達(dá)到了41.2%，間接邊際效應(yīng)達(dá)到了8%（表4）。說明中西部地區(qū)在中部崛起和西部大開發(fā)兩大政策驅(qū)動(dòng)下，三次產(chǎn)業(yè)得到較快發(fā)展，本區(qū)域產(chǎn)業(yè)間的資源（包括三次產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力、資本投入等）耦合程度不斷提高，配置效率不斷改善，因而會(huì)促進(jìn)本區(qū)域的碳減排，同時(shí)產(chǎn)業(yè)資源配置存在溢出效應(yīng)，主要是因?yàn)閰^(qū)域間存在著“模仿”效應(yīng)，從而也會(huì)導(dǎo)致域外的產(chǎn)業(yè)資源配置演變，間接減緩域外地區(qū)的碳排放。如中部的江西，其高效的產(chǎn)業(yè)資源配置效率會(huì)對(duì)碳排放起到緩解作用。同在中部的山西，其產(chǎn)業(yè)資源配置效率低效，作為中國(guó)的能源大省，山西的產(chǎn)業(yè)發(fā)展以重工業(yè)為主，產(chǎn)業(yè)間資源的投入和產(chǎn)出的耦合程度水平低，從而在一定程度上導(dǎo)致了碳排放的增加。

4.3 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化—碳排放作用關(guān)系分析

中西部區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平緩慢上升，一直遠(yuǎn)低于全國(guó)的平均水平，時(shí)空差異顯著，近期中部區(qū)域與全國(guó)的平均水平差距有所緩解（圖4、圖6）。首先，在2000—2018年期間，中部和西部區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平緩慢提高，分別由2000年的6.13和6.12提高到2018年的6.71和6.68。其次，2000—2004年期間，中部區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平高于西部區(qū)域；2005—2014年期間，西部區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平趕超中部；2015—2018年期間，中部區(qū)域反超西部區(qū)域且不斷拉大差距。截至2018年，其高級(jí)化水平指數(shù)西部為中部水平的98.77%。

圖6 2000—2018年中西部區(qū)域各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平指數(shù)

同時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平指數(shù)在中西部區(qū)域內(nèi)部也存在著一定的差異。中部地區(qū)所有的省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化雖然都得到了一定水平的優(yōu)化和提高，除了山西，但是其水平指數(shù)基本上都低于全國(guó)平均水平；西部區(qū)域基本上都低于全國(guó)平均水平。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)碳排放的總的邊際效應(yīng)具有正向作用，其直接的邊際效應(yīng)強(qiáng)度分別達(dá)到了41.2%和32.2%，間接邊際效應(yīng)也分別達(dá)到了8%和6.1%（表4）。說明在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及中西部承接?xùn)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的背景下，中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的發(fā)展進(jìn)一步促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，并在一定程度上促進(jìn)本區(qū)域的碳減排。此外，在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、黃河流域城市群協(xié)同發(fā)展的作用下，區(qū)域間的技術(shù)交流和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)形成一種“借鑒”作用，對(duì)域外的地區(qū)技術(shù)水平提高和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)產(chǎn)生較大影響，從而間接促進(jìn)碳減排。截至2018年，重慶的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平指數(shù)高于全國(guó)平均水平，主要原因是重慶工業(yè)基礎(chǔ)相對(duì)良好，且近年來其第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高極化水平顯著提高。隨著川渝城市群經(jīng)濟(jì)交往密切，四川通過技術(shù)交流和借鑒，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也得到一定程度的提高，有助于碳減排。

4.4 控制變量—碳排放作用關(guān)系分析

人口規(guī)模對(duì)碳排放存在加劇作用。由表4可知，其直接和間接的邊際效應(yīng)強(qiáng)度分別為1.639和0.308，即當(dāng)?shù)貐^(qū)域每增加1%的人口規(guī)模，則會(huì)對(duì)區(qū)域內(nèi)外碳排放增加1.639%和0.308%，人口規(guī)模的增加直接加大了生產(chǎn)和生活的能源消耗，進(jìn)而產(chǎn)生更多的碳排放量，人口規(guī)模間接效應(yīng)也是顯著為正的。隨著區(qū)域間發(fā)展，中西部地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)越來越密切。交通條件的改善，使人口跨區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)、文化旅游等活動(dòng)愈加頻繁，增加能源消耗，進(jìn)而增加碳排放。

人均GDP增加對(duì)碳排放的作用關(guān)系呈現(xiàn)倒“U”型，人均GDP對(duì)碳排放的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)顯著為正，GDP二次項(xiàng)顯著為負(fù)，說明中西部省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平仍處于庫茲涅茨環(huán)境曲線（Environmental Kuznets Curve, EKC）的左側(cè)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高是驅(qū)動(dòng)中西部地區(qū)碳排放的重要因素。表明現(xiàn)階段居民可支配收入的提高和當(dāng)?shù)刎?cái)政收入的增加，推動(dòng)了當(dāng)?shù)叵M(fèi)和投資活動(dòng)的增加，進(jìn)而引致當(dāng)?shù)啬茉聪脑黾硬⒓觿√寂欧帕?。同時(shí)，區(qū)域之間隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模的不斷上漲，空間正相關(guān)作用關(guān)系加強(qiáng)，對(duì)其他省份經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生影響，最終也會(huì)間接增加其他省份碳排放。

5 討論

中西部區(qū)域碳排放量持續(xù)增長(zhǎng)且存在顯著的時(shí)空差異性及空間效應(yīng)（圖2、圖3和表2），現(xiàn)階段人口規(guī)模和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)碳排放的邊際效應(yīng)強(qiáng)度是遠(yuǎn)低于產(chǎn)業(yè)資源配置效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)碳排放作用關(guān)系（表4）。如在中部區(qū)域的山西，雖然其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及人口規(guī)模和增長(zhǎng)率從2010年以來一直處于中部區(qū)域的低值區(qū)，且產(chǎn)業(yè)高級(jí)化水平由于其原有的重工業(yè)基礎(chǔ)而相對(duì)偏高，但一直以來是高碳排放區(qū)，主要源于其低效的產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平。同時(shí)，在西部區(qū)域，重慶的人口規(guī)模和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)比較高，且高于內(nèi)蒙古，但是其碳排放卻與內(nèi)蒙古有截然不同的結(jié)果，內(nèi)蒙古是高碳排放區(qū)，而重慶是相對(duì)而言的低碳排放區(qū)；再比較其產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平差距不大，而產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平在重慶相對(duì)比較有效，內(nèi)蒙古相對(duì)無效。揭示人口規(guī)模和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不是中西部區(qū)域碳排放不斷增長(zhǎng)的關(guān)鍵要素，而關(guān)鍵要素是中西部區(qū)域產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平低效的原因所致。

優(yōu)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展是降低碳排放至關(guān)重要的要素，特別是產(chǎn)業(yè)資源配置效率的優(yōu)化。但現(xiàn)有的研究多側(cè)重于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平，正如劉玲希[26]指出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有助于減緩碳排放，但其多側(cè)重于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，即技術(shù)進(jìn)步；劉明和王霞[33]認(rèn)為在實(shí)行中部崛起和西部大開發(fā)之后，東部地區(qū)和東北地區(qū)的制造業(yè)、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，東部地區(qū)的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移。我國(guó)在這個(gè)階段加大措施，促進(jìn)中西部不斷承接?xùn)|部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。但本研究結(jié)果卻與之有所差異，即結(jié)果表明在中西部地區(qū)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)資源配置效率，對(duì)碳排放的邊際效應(yīng)及其空間作用效應(yīng)比優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化更有效。產(chǎn)業(yè)資源配置效率對(duì)碳排放的直接和間接效應(yīng)分別為：41.2%和8%，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平對(duì)碳排放的直接和間接邊際效應(yīng)分別為32.2%和6.1%。但是，在2000—2018年期間，中西部區(qū)域產(chǎn)業(yè)資源配置效率并非一直處于持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，并出現(xiàn)資源配置效率變得更加低效的現(xiàn)象（圖2、圖3）。正如姚鵬和葉振宇[34]、林建華和李琳[4]指出的，中西部地區(qū)主導(dǎo)行業(yè)及具有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)主要集中于資源密集型產(chǎn)業(yè)，以高投入、高產(chǎn)出為主。中部區(qū)域主要是以原料工業(yè)、燃料動(dòng)力工業(yè)和農(nóng)產(chǎn)品加工等為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)[34]，而西部地區(qū)主要是以能源礦產(chǎn)資源的開發(fā)與初級(jí)加工為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，能源及化學(xué)工業(yè)所占比重較大，工業(yè)“三廢”污染嚴(yán)重[8]。進(jìn)一步揭示了中西部區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在一定程度上是過度依賴投資驅(qū)動(dòng)和資源投入，規(guī)模效應(yīng)不高，且個(gè)別年份出現(xiàn)投資過剩現(xiàn)象，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)資源水平進(jìn)一步低效，加劇了碳排放。這一定程度上也揭示了在承接發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的同時(shí)，更需兼顧產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平。

6 結(jié)論與建議

本研究基于中西部地區(qū)2000—2018年期間的數(shù)據(jù)，構(gòu)建空間滯后模型，模擬產(chǎn)業(yè)資源配置效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、人口規(guī)模以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)碳排放的空間作用關(guān)系。模擬結(jié)果良好，并得到以下幾個(gè)方面的結(jié)論：（1）中西部區(qū)域碳排放具有顯著的時(shí)空差異性，呈現(xiàn)出正向空間自相關(guān)性，即呈現(xiàn)“高—高”和“低—低”的空間分布。（2）產(chǎn)業(yè)資源配置效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化是減緩中西部區(qū)域碳排放的關(guān)鍵要素，同時(shí)會(huì)對(duì)域外地區(qū)碳減排起到促進(jìn)作用，且產(chǎn)業(yè)資源配置效率優(yōu)化比產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化更有效。（3）人口規(guī)模對(duì)碳排放存在加劇作用。（4）人均GDP增加對(duì)碳排放的作用關(guān)系呈現(xiàn)倒“U”型，當(dāng)前階段存在溢出效應(yīng)。

根據(jù)研究結(jié)論及結(jié)合當(dāng)前中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，提出以下建議對(duì)策。

（1）在現(xiàn)有的技術(shù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之下，現(xiàn)階段中西部區(qū)域應(yīng)加大力度優(yōu)化和提高產(chǎn)業(yè)資源配置效率的水平，特別是在中西部制定承接?xùn)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平的策略時(shí)，更需特別兼顧產(chǎn)業(yè)資源配置效率水平，完善戶籍制度，促進(jìn)資本、勞動(dòng)力、科技等資源流通和集聚，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)資源優(yōu)化配置和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平；同時(shí)，注意加強(qiáng)與其他省份的合作，加強(qiáng)省域間聯(lián)合治理，充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)發(fā)展的溢出效應(yīng)，為省域間的資本、勞動(dòng)力、科技等資源流通開啟綠色通道，促進(jìn)環(huán)保技術(shù)分享，共同降低各省份的碳排放水平。

（2）政府應(yīng)引導(dǎo)公眾轉(zhuǎn)變消費(fèi)方式，倡導(dǎo)綠色消費(fèi)。引導(dǎo)居民樹立正確的能源消費(fèi)觀，倡導(dǎo)理性消費(fèi)和低碳消費(fèi)。同時(shí)，完善交通系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和積極推動(dòng)新能源汽車推廣，打擊能源浪費(fèi)和糧食浪費(fèi)，倡導(dǎo)社會(huì)綠色出行和綠色消費(fèi)。

（3）大力發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，改善能源結(jié)構(gòu)。政府應(yīng)加大對(duì)低碳、固碳、循環(huán)技術(shù)的投入研發(fā)，降低生產(chǎn)和消費(fèi)環(huán)節(jié)的能源消耗。同時(shí)，調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，積極促進(jìn)清潔能源的開發(fā)。因地制宜，中西部地區(qū)應(yīng)利用當(dāng)?shù)赜欣麠l件大力發(fā)展風(fēng)能、水能和太陽能。