中國工業(yè)碳排放的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及影響因素研究

關(guān) 偉，王 勇，許淑婷

（遼寧師范大學 地理科學學院，遼寧 大連 116029）

0 引言

氣候變化問題是當今人類社會發(fā)展面臨的最嚴峻挑戰(zhàn)之一，嚴重影響著人類社會的可持續(xù)發(fā)展。近年來，隨著越來越多的地區(qū)實現(xiàn)工業(yè)化與城市化，大氣污染物和溫室氣體的排放與日俱增，導致環(huán)境問題愈發(fā)嚴重，制約著各國社會經(jīng)濟的進一步發(fā)展。為此，世界各國多次召開氣候變化大會，制定了一系列的環(huán)保政策和法律法規(guī)，以遏制溫室氣體的排放。中國政府積極響應國際社會的環(huán)保號召，將節(jié)能減排落實到行動中。在“十二五” “十三五”和“十四五”能源發(fā)展規(guī)劃中，節(jié)能減排和提高能源利用率一直是我國能源戰(zhàn)略的重點。“十四五生態(tài)保護監(jiān)管規(guī)劃”強調(diào)落實碳達峰、碳中和的目標和要求，推進陸地生態(tài)系統(tǒng)、海洋及海岸帶等生態(tài)保護修復與適應氣候變化協(xié)同增效；建立碳匯監(jiān)管體系，鞏固提升生態(tài)系統(tǒng)的碳匯能力?！岸髨蟾妗敝袕娬{(diào)要發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè)，積極穩(wěn)妥推進碳達峰碳中和，積極參與應對氣候變化全球治理。工業(yè)是國民經(jīng)濟的主導，同樣也是碳排放最集中的領域。從網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的角度探究工業(yè)碳排放問題，為區(qū)域合作協(xié)同治理，更好地落實雙碳目標提供了政策依據(jù)。此外，對于推進工業(yè)部門綠色低碳發(fā)展，降低我國整體碳排放水平都具有重要意義。

在此背景下，國內(nèi)外學者從不同視角、尺度，采用多種方法和模型對碳排放問題進行了一系列的研究，為環(huán)境治理工作提供了理論基礎與科學依據(jù)。這些研究主要包括以下4個方面：1）碳排放的估算方法。主要有：IPCC碳排放清單估算法（王少劍等，2021；Xu等，2021）、投入產(chǎn)出表（王麗萍等，2018）和生命周期法 （趙若楠等，2020）。其中，IPCC碳排放清單估算法是目前國際上使用最多的一種估算方法。2）碳排放的分布特征及在空間上的演變。學者們運用馬爾科夫矩陣（王少劍等，2018）、標準差橢圓 （高長春等，2016）、Kernel密度估計（劉華軍等，2021），探索性空間數(shù)據(jù)分析和時空躍遷方法（關(guān)偉等，2020）等方法分析碳排放的空間分布和演變規(guī)律。研究發(fā)現(xiàn)，各地區(qū)的碳排放表現(xiàn)出顯著的地域分異特征，碳排放區(qū)域之間具有空間關(guān)聯(lián)性，并具有空間溢出效應等機制。3）對影響因子的分析。碳排放的影響因子歷來是學術(shù)界關(guān)注的焦點。它的研究方法和模型包括：對數(shù)平均權(quán)重分解（LMDI）（劉衛(wèi)東等2021；黃羿等，2021；姜宛貝等，2019；何艷芬等，2020）、結(jié)構(gòu)分解分析法 （SDA） （Xu等，2021）、KAYA等式及它的變形：IPAT模型（曲建升等，2017）與STIRPAT模型（高新偉等，2020；Wang等，2022）、環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC） （王凱等，2018）、空間計量模型（李碩碩等，2022；Liu等，2018），加權(quán)回歸模型（王凱等，2021；朱靈偉等，2019）等?？偟膩砜?，碳排放的影響因素可以歸納為技術(shù)、規(guī)模、結(jié)構(gòu)三大類。4）碳排放峰值預測的研究。關(guān)于碳排放預測最常用的方法是建立碳排放與影響因素的關(guān)系模型，利用情景分析法進行碳排放峰值的預測，其中最具代表性的是STIRPAT 模 型 及 IPAT 模 型。如：吳 青 龍 等（2018）、田澤等（2021）等運用STIRPAT模型，尹龍等（2021）等運用IPAT模型分別對我國不同區(qū)域的碳排放峰值進行了預測。隨著研究的深入，以及社會網(wǎng)絡分析法被引入到地理學領域，用于研究分析地理問題。碳排放的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)逐漸成為另一重要研究方向，并為我國以區(qū)域協(xié)同為基礎的節(jié)能減排工作提供了依據(jù)，如王凱等（2020）借助修正的引力模型和社會網(wǎng)絡分析法，理清中國旅游業(yè)碳排放效率的空間網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，王曉平等（2020）基于社會網(wǎng)絡分析法分析了成渝城市群碳排放的空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)的演化，鄭航等（2020）運用社會網(wǎng)絡分析法分析了珠三角城市群碳排放的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。

從碳排放行業(yè)看，工業(yè)是我國碳排放第一大行業(yè)。因此，降低工業(yè)企業(yè)的碳排放，對于降低我國碳排放的整體水平和實現(xiàn)節(jié)能減排目標都有著重要意義。目前，國內(nèi)外關(guān)于工業(yè)碳排放的相關(guān)研究大多側(cè)重于時空演變及其影響因素分析（王少劍等，2021；王霞等，2020；藺雪芹等，2021），或者從分行業(yè)角度對工業(yè)碳排放問題進行探討（邊宇等，2021；田華征等，2020），缺少對各省域工業(yè)碳排放的空間關(guān)聯(lián)性與網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)方面的研究。致使制定的減排政策缺乏考慮各區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)性，不利于我國制定符合地方特點的差異化減排政策?；诖?，本文利用引力模型和社會網(wǎng)絡分析法對我國工業(yè)碳排放進行網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析；利用二次分配法（QAP分析）探究工業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)的影響因素。本文邊際貢獻主要有：1）將社會網(wǎng)絡分析法引入到工業(yè)碳排放的研究中，彌補了其在網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)方面研究的不足，拓展了社會網(wǎng)絡分析法的應用領域；2）表達了區(qū)域合作的必要性，為地方政府間開展以區(qū)域合作為基礎的節(jié)能減排工作提供了依據(jù)與參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 引力模型與空間矩陣的確立

引力模型是目前廣泛使用的一種典型的空間關(guān)聯(lián)模型，它經(jīng)常被用于描述網(wǎng)絡的動態(tài)化趨勢。本文參考王凱等（2020）、劉佳等（2018）等人的研究成果，構(gòu)建修正的引力模型以此測算工業(yè)碳排放的空間關(guān)聯(lián)度。其公式為：

式中：Yij為i、j省之間工業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)強度；kij為系數(shù)；Ai、Aj為i、j省的工業(yè)生產(chǎn)總值；Ci、Cj為i、j省的工業(yè)碳排放量；Dij為i、j省之間的“距離”；dij為i省與j省的省會城市之間的距離；gi、gj為i、j省的人均工業(yè)產(chǎn)值。根據(jù)Yij構(gòu)建中國工業(yè)碳排放的省級空間關(guān)聯(lián)矩陣，公式如下：

1.1.2 社會網(wǎng)絡分析法

本文基于社會網(wǎng)絡分析法從整體網(wǎng)絡特征、網(wǎng)絡中心性、核心-邊緣結(jié)構(gòu)三方面對中國工業(yè)碳排放進行社會網(wǎng)絡分析。其中，社會網(wǎng)絡分析法、整體網(wǎng)絡特征、網(wǎng)絡中心性及核心-邊緣結(jié)構(gòu)模型等具體概念見參考書籍（劉軍，2014）的有關(guān)章節(jié)。

1.1.3 QAP分析

QAP分析是在社會網(wǎng)絡視角下，一種對兩個矩陣中各要素的相似性進行比較的方法，即它通過對矩陣中的要素比較，得出兩個矩陣之間的相關(guān)系數(shù)，并對該系數(shù)進行非參數(shù)檢驗，它以變量之間的“關(guān)系”為研究基礎。QAP分析法主要有：QAP相關(guān)分析和回歸分析。QAP相關(guān)分析用于研究兩個矩陣之間是否具有相關(guān)性；QAP回歸分析考察多個矩陣和一個矩陣之間的回歸關(guān)系，并且評價該系數(shù)R2的顯著性（劉軍，2014）。本文選取工業(yè)化水平（X1）、科技水平（X2）、能源強度（X3）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（X4）、能源工業(yè)（X5）5個變量為工業(yè)碳排放的影響因素（表1），然后用QAP相關(guān)分析和回歸分析對變量構(gòu)建的差異矩陣進行研究。

表1 變量定義Table 1 Definition of variables

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文所用的2005—2019年碳排放數(shù)據(jù)來源于中 國 碳 排 放 數(shù) 據(jù) 庫 CEAD （http：／／www.ceads.net／），在相應年份中國省級碳排放清單中計算得出。社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒2006—2020年》 （不包括2018年工業(yè)生產(chǎn)總值），而2018年工業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來源于各省市的統(tǒng)計年鑒，以及國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。因考慮統(tǒng)計數(shù)據(jù)的完整性，研究時間截止到2019年。省會城市之間的距離利用ArcGIS在標準地圖-審圖號GS（2020）4619號上計算得出。研究對象為中國大陸30的省市自治區(qū)（不包含港澳臺和西藏地區(qū)）。

2 中國工業(yè)碳排放的社會網(wǎng)絡分析

2.1 整體網(wǎng)絡特征分析

本文利用UCINET6.0軟件對中國工業(yè)碳排放進行社會網(wǎng)絡分析，并通過該軟件的網(wǎng)絡分析模對其塊進行了整體網(wǎng)絡特征分析、網(wǎng)絡中心性分析和核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析。選取2005年、2010年、2015年、2019年4個時間節(jié)點，運用網(wǎng)絡可視化NetDraw功能做出了中國工業(yè)碳排放的社會網(wǎng)絡演變圖。結(jié)果如圖1所示，中國省域的工業(yè)碳排放不存在孤立的省份，各省份的工業(yè)碳排放在空間上普遍存在聯(lián)系性，并呈現(xiàn)網(wǎng)絡化結(jié)構(gòu)特征.隨著時間的推移，各省間的聯(lián)系更加密切，不僅鄰省之間發(fā)生空間聯(lián)系，非鄰省之間也發(fā)生了復雜的空間聯(lián)系。各省份之間相互影響、相互作用，使空間網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)更加復雜多樣。

圖1 中國工業(yè)碳排放社會網(wǎng)絡圖Fig.1 Social network diagram of China's industrial carbon emission

圖2顯示，2005—2019年中國工業(yè)碳排放的網(wǎng)絡密度并非一直上升，日趨緊密，它大致呈“N”字型變化趨勢。在2005—2008年，網(wǎng)絡密度呈上升趨勢，由2005年的0.235 6上升到2008年的0.247 1；2008—2015年網(wǎng)絡密度大致呈下降趨勢，2015年降低到0.226 4；2015年之后網(wǎng)絡密度再次上升，2019年達到0.250 6，說明了各省市之間空間關(guān)聯(lián)具有多變性與復雜性。網(wǎng)絡密度除2019年，其余年份均未超過0.250，處于較低水平，說明其空間網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)緊密性不高，還有很大的上升空間。空間關(guān)聯(lián)度則整體保持上升趨勢，從2005年的0.434上升到2019年的0.540，說明各省市間的相互聯(lián)絡程度愈發(fā)增強。隨著各省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，以及區(qū)域間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、產(chǎn)業(yè)合作日趨頻繁，各省份間的空間關(guān)聯(lián)程度將會愈發(fā)增強。故降低中國工業(yè)碳排放水平，需要各省市加強區(qū)域合作，協(xié)同治理。制定減排政策時，不僅局限于本區(qū)域的碳排放治理，還要考慮與本區(qū)域聯(lián)系密切的其他區(qū)域的碳排放情況。

圖2 中國工業(yè)碳排放整體網(wǎng)絡特征分析Fig.2 Overall network features of China's industrial carbon emission

2.2 網(wǎng)絡中心性分析

各省份的網(wǎng)絡中心性分析結(jié)果如表2所示。度數(shù)中心度用于判別哪些省市處于社會網(wǎng)絡的中心位置，該值越高，與其發(fā)生聯(lián)系的省市數(shù)量也就越多。度數(shù)中心度取值范圍集中在［10，90］，最小極值是6.897，最大極值93.103，反映了不同省市在社會網(wǎng)絡中的地位有較大差異，各省市在社會網(wǎng)絡中的地位也在不斷變化。平均值由2005年的37.931下降到2019年的37.011，說明網(wǎng)絡中的關(guān)聯(lián)關(guān)系略有下降。始終高于平均水平有江蘇、山東、浙江和天津四省市；另外，上海、山西、內(nèi)蒙古等省市的度數(shù)中心度在較長時間內(nèi)保持較高值，這些省市多數(shù)集中在東部地區(qū)。東部地區(qū)因經(jīng)濟水平和科學技術(shù)等方面具有顯著優(yōu)勢，工業(yè)產(chǎn)業(yè)相對中西部更為發(fā)達，產(chǎn)生了虹吸效應，工業(yè)聚集現(xiàn)象顯著，之間的聯(lián)系更加廣泛，故多數(shù)東部省份在社會網(wǎng)絡中占據(jù)中心位置。寧夏、青海、甘肅等西部省份度數(shù)中心度則始終低于平均值，反映了西部地區(qū)在社會網(wǎng)絡中處于劣勢地位。

表2 中國工業(yè)碳排放的網(wǎng)絡中心性分析Table 2 Network centrality analysis on China's industrial carbon emission

接近中心度反映了各省市發(fā)生空間聯(lián)系的難易程度，該值越高，則該省市越容易發(fā)生空間聯(lián)系。與度數(shù)中心度不同，接近中心度數(shù)值具有集聚特征，多數(shù)聚集在60上下，取值范圍集中在［50，70］；平均值由2005年的62.955下降2019年的61.805，高于平均值的省份數(shù)量保持在7至10個，各省份的變化幅度略小于度數(shù)中心度，說明各省市發(fā)生空間聯(lián)系的難易程度保持穩(wěn)定。接近中心度始終高于平均值的省份有江蘇、浙江和山東三??；另外，上海、天津、內(nèi)蒙古等省份的接近中心度長期處于前列。這些省份憑借先進的工業(yè)技術(shù)、便捷的交通或豐富的資源發(fā)展為工業(yè)中心，得以在社會網(wǎng)絡中扮演者中心行動者的角色，更易于其他省份發(fā)生空間聯(lián)系。

中間中心度表示各省市對資源和信息的控制力，該值越高，則該省市控制的信息和資源越多。中間中心度的取值范圍集中在［0，5］，平均值由2005年的2.217增長到2009年的2.291，變化幅度在3個指標中最??；極差則由15.455擴大達到21.584，說明各省市對資源和信息的控制程度出現(xiàn)極化現(xiàn)象，江蘇、浙江等省市控制力愈發(fā)增強。中間中心度一直高于平均值的省份只有江蘇和浙江兩省，而內(nèi)蒙古、山東、上海、天津等省份的中間中心度長期處于較高值。江蘇、浙江、山東等東部省份的工業(yè)發(fā)展歷史悠久、基礎優(yōu)越、種類齊全，與國際市場聯(lián)系更加密切，得以發(fā)展成工業(yè)大省，它們控制著更多的信息、市場等社會經(jīng)濟資源。內(nèi)蒙古等中西部省份，靠近資源產(chǎn)地，憑借資源稟賦優(yōu)勢發(fā)展為著名的工業(yè)基地，它們則是控制更多的自然資源。

2.3 核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析

由核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析（表3）可知，2005—2019年中國工業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡的核心區(qū)與邊緣區(qū)規(guī)模大體保持穩(wěn)定狀態(tài)，核心區(qū)由2005年的19個省份縮小到2019年的17個，邊緣區(qū)相應的由11個省份增加到13個。東部沿海省份多集中在核心區(qū)，邊緣區(qū)多為中西部省份。東部地區(qū)由于其得天獨厚的自然環(huán)境和社會經(jīng)濟條件，工業(yè)發(fā)達，極化效應顯著，碳排放規(guī)模大且集中，故而成為核心區(qū)。中西部地區(qū)的經(jīng)濟水平和工業(yè)化程度相對較低，邊緣區(qū)多為中西部省份。中西部地區(qū)需要調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快工業(yè)化進程，提升工業(yè)化水平。北京市是我國的行政中心，環(huán)保意識與要求相對較高，工業(yè)碳排放較少，并且從2010年工業(yè)碳排放持續(xù)降低，節(jié)能減排工作成果顯著。故其雖屬于東部發(fā)達省份，但長期處于邊緣區(qū)。

表3 中國工業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡的核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析Table 3 Core-marginal structure of spatial network of China's industrial carbon emission

在密度矩陣（表4）中，核心區(qū)內(nèi)部間具有很強的聯(lián)系，其網(wǎng)絡密度遠大于邊緣區(qū)內(nèi)部間的網(wǎng)絡密度。處于核心區(qū)的省份多數(shù)位于地形平坦交通便利的東部地區(qū)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移便利，擴散效應顯著，工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更具相似性，聯(lián)系更加緊密。但是，邊緣區(qū)內(nèi)部、核心區(qū)與邊緣區(qū)之間的網(wǎng)絡密度增速比核心區(qū)內(nèi)部更為迅速。原因是：核心區(qū)的東部沿海省份經(jīng)濟發(fā)展到一定瓶頸后，往往會對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化升級，將大量工業(yè)遷移到中西部地區(qū)，促進了中西部地區(qū)的工業(yè)化進程。雖然邊緣區(qū)內(nèi)部的聯(lián)系呈上升趨勢，但仍處于較低水平，說明邊緣區(qū)的空間網(wǎng)絡需要進一步優(yōu)化。

表4 中國工業(yè)碳排放核心—邊緣結(jié)構(gòu)的密度矩陣Table 4 Densitymatrix of core-marginal structure of China's industrial carbon emission

3 QAP分析

3.1 QAP相關(guān)分析

在QAP相關(guān)分析中，相關(guān)系數(shù)越大，二者之間的關(guān)聯(lián)程度越高，分析結(jié)果如表5所示。其中，工業(yè)水平、科技水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源工業(yè)這四個變量均在10%的顯著水平上通過檢驗，表明這四個變量與工業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)之間具有顯著的相關(guān)性。工業(yè)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源工業(yè)相關(guān)系數(shù)呈正值，表明它們與工業(yè)碳排放網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)呈正相關(guān)關(guān)系；科技水平的相關(guān)系數(shù)呈負值，表明它與工業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡呈負相關(guān)關(guān)系。對工業(yè)碳排放影響最大的是科技水平，說明工業(yè)技術(shù)的進步能夠有效控制工業(yè)碳排放的增長。能源強度相關(guān)系數(shù)很低，且為未通過10%的顯著水平檢驗，表明它與工業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)關(guān)系的相關(guān)性不高。但影響因素的相關(guān)性分析（表6）表明，各影響因素間也有相關(guān)性，導致了多重共線性問題，造成研究誤差。而回歸分析則避免這種問題，研究結(jié)果更加準確。

表5 QAP相關(guān)分析Table 5 QAP correlation analysis

表6 影響因素的相關(guān)性分析Table 6 Factors correlation analysis

3.2 QAP回歸分析

在QAP回歸分析中，標準化回歸系數(shù)越大，二者之間的關(guān)聯(lián)程度越高。分析結(jié)果如表7所示。擬合優(yōu)度R2達到0.641，回歸結(jié)果較為理想，這說明工業(yè)水平、科技水平、能源強度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源工業(yè)5個變量可以解釋工業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的64.1%。影響因素從大到小依次是：科技水平、工業(yè)化水平、能源工業(yè)、能源強度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。具體而言，只有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)未通過10%顯著水平檢驗，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)未對工業(yè)碳排放的空間關(guān)聯(lián)產(chǎn)生顯著影響；但是，隨著高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等新型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，未來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可能與工業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)呈負相關(guān)關(guān)系。其他4個變量：工業(yè)化水平、科技水平、能源強度、能源工業(yè)規(guī)模都通過5%顯著水平檢驗，與工業(yè)碳排放的空間關(guān)聯(lián)具有很強的相關(guān)性。

表7 回歸分析結(jié)果Table 7 Regression results

其中，工業(yè)化水平和科技水平的標準化回歸系數(shù)呈負值，與工業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)呈負相關(guān)關(guān)系。科技水平的標椎化回歸系數(shù)最大，說明它對工業(yè)碳排放的影響最大。增加工業(yè)科研經(jīng)費，推動工業(yè)減排技術(shù)的進步，可以有效改善工業(yè)企業(yè)的能效，從而降低工業(yè)企業(yè)的碳排放。高水平的工業(yè)化的可以優(yōu)化資源配置，提高能源利用率，從而減少工業(yè)碳排放。能源強度和能源工業(yè)的標準化回歸系數(shù)呈正值，與工業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)呈正相關(guān)關(guān)系。能源強度對碳排放也有著很大影響，降低能源強度，提高能源效率是最有效的途徑。能源企業(yè)提供了社會經(jīng)濟發(fā)展所必需的煤、石油、天然氣等一次能源，但在一次能源的生產(chǎn)過程中伴隨著大量的碳排放。為此要加強對能源工業(yè)的升級改造，加強先進技術(shù)的推廣和應用，全面推動實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高端化與生產(chǎn)過程的清潔化轉(zhuǎn)型。同時，還要優(yōu)化能源的生產(chǎn)與消費結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展綠色可再生能源，推動能源生產(chǎn)與消費綠色低碳化轉(zhuǎn)型。

4 結(jié)論和建議

本文以中國大陸30個省份為實證，運用引力模型和社會網(wǎng)絡分析法對2005—2019年中國工業(yè)碳排放網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析，利用QAP法對其影響因子進行探究，得到以下結(jié)論。

1）從網(wǎng)絡整體特征看，中國工業(yè)碳排放的網(wǎng)絡密度和關(guān)聯(lián)度總體呈上升趨勢，各省份之間的空間相關(guān)性日益增強。各省市的節(jié)能減排工作不僅要考慮本省市的情況，還要考慮與其關(guān)聯(lián)省份的情況，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同治理。

2）從網(wǎng)絡中心性分析看，江蘇、浙江、山東、天津等東部省份因其自然、社會經(jīng)濟條件優(yōu)越，工業(yè)發(fā)達，在空間網(wǎng)絡中占據(jù)中心性地位，不僅更容易與其他省份發(fā)生多樣化的聯(lián)系，還控制著更多的信息與資源。中西部地區(qū)除內(nèi)蒙古等少數(shù)省份外，絕大多數(shù)在網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中處于劣勢地位。東西部工業(yè)化程度處于不平衡狀態(tài)，國家需加大對西部地區(qū)的支持，提升其工業(yè)化水平。

3）由核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析知，東部地區(qū)在核心—邊緣結(jié)構(gòu)中居于核心地位，內(nèi)部關(guān)聯(lián)度較高，但核心區(qū)與邊緣區(qū)、邊緣區(qū)內(nèi)部的聯(lián)系也日益密切。東部工業(yè)程度遠高于西部，西部省份的工業(yè)化發(fā)展速度迅速，但和東部地區(qū)相比仍有較大差距。

4）QAP回歸分析顯示，工業(yè)化水平、科技水平、能源強度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源工業(yè)五個變量的差異促進工業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成。其中，工業(yè)化水平、科技水平與工業(yè)碳排放之間呈負相關(guān)關(guān)系，能源強度、能源工業(yè)與工業(yè)碳排放間均存在顯著地正相關(guān)，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性不顯著。碳排放的影響因素是多方面，我們要不斷深化對其的研究，通過影響因素要素的調(diào)整，降低碳排放。

基于上述結(jié)論，提出以下節(jié)能減排建議。

1）正確認識碳排放的空間網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特征，創(chuàng)新環(huán)境治理思路，推動節(jié)能減排理念由“局部”向“整體”，由“點”向“線”再向“面”的轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同治理。為此，中央政府要發(fā)揮好宏觀調(diào)控與統(tǒng)籌全局的作用，促進各省市在產(chǎn)業(yè)、技術(shù)、資金等多方面、全方位的交流與合作。各省市結(jié)合自身實際情況，發(fā)揮各自優(yōu)勢，加強區(qū)域合作與區(qū)域協(xié)同治理。正確認識各自在在網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中的地位與作用，制定的節(jié)能減排政策時需考慮其關(guān)聯(lián)省份的情況，要有“整體觀”，處于中心地位的發(fā)達省份需要承擔更多減排責任，位于邊緣區(qū)的省份在提升工業(yè)化水平的同時要注重環(huán)保工作。

2）東部發(fā)達省份要發(fā)揮其在網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中的中心性作用，對與其關(guān)聯(lián)密切省份的要加大節(jié)能減排的支持與引導；另外，充分利用自身的經(jīng)濟科技等方面的優(yōu)勢，大力發(fā)展新型產(chǎn)業(yè)，促進經(jīng)濟朝著綠色低碳方向轉(zhuǎn)型。中西部省份相應地要積極引進資金、技術(shù)等生產(chǎn)要素，制定科學有效的節(jié)能減排政策，減少工業(yè)碳排放。

3）在優(yōu)化網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的同時，發(fā)揮核心區(qū)的輻射帶動與試點的示范作用，在降低本區(qū)域碳排放的同時，積極支持邊緣區(qū)域的節(jié)能減排工作。邊緣區(qū)地方政府要做到經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護工作并重，不可為發(fā)展經(jīng)濟犧牲生態(tài)環(huán)境，要加大對高耗能高碳排放企業(yè)的升級改造，加快發(fā)展方式的綠色轉(zhuǎn)型。

4）探究工業(yè)碳排放的影響因子，發(fā)揮其積極作用以降低碳排放。重點關(guān)注科技水平的影響，推動節(jié)能減排技術(shù)和能源效率的提高。此外，要加快經(jīng)濟發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，著重加強對能源工業(yè)的優(yōu)化升級，促進工業(yè)部門向綠色低碳方面轉(zhuǎn)型，全面提升企業(yè)綠色發(fā)展能力。