山東省縣域碳排放演變特征與影響因素分析

崔嘉慧　侯麗娜　袁欣萌　秦金玉　陳夏洋　葉俊蘭　程鈺

摘要：縣域是我國經濟轉型的基礎和載體，深入開展以縣域為單位的碳排放研究，對于推動區域經濟綠色低碳協調發展具有重要參考價值。文章以山東省137個區縣為研究對象，運用GIS空間分析的方法探究縣域人均碳排放的時空演變特征，通過面板分位數回歸模型探究碳排放的影響因素并得出結論。山東省縣域人均碳排放在總體上呈上升態勢，從2.36t/人增長到8.51t/人；人均碳排放在空間上呈“東多西少，北多南少”的分布格局，存在明顯的空間集聚現象，并具有顯著的空間正相關性；人口集聚和政府公共財政支出對人均碳排放抑制作用強烈，經濟發展水平和碳排放強度對人均碳排放促進作用顯著，第二產業增加值在不同區縣的影響方向不同。研究從優化能源消費結構，提高能源利用效率，合理控制人口集聚，穩步推進城鎮化進程，實施差異化碳減排政策，完善區域碳減排合作機制的角度提出建議，對山東省綠色低碳發展具有借鑒意義。

關鍵詞：縣域碳排放；時空演變；影響因素；山東省

一、引言

在“雙碳”目標背景下，如何實現低碳發展，減少溫室氣體排放已經成為現代社會發展的新方向、新要求。山東省作為能源消耗大省，能源消費結構以煤炭、石油為主，碳排放效率較低?？h域是我國經濟轉型的基礎和載體，在未來城市化進程中起著舉足輕重的作用。深入開展以縣域為單位的碳排放研究，對于推動區域經濟綠色低碳協調發展具有重要參考價值。

已有研究從多種視角進行了碳排放時空演變和碳排放影響因素的研究。在碳排放時空演變方面，相關研究主要運用泰爾指數、基尼系數、核密度估計等研究方法測度碳排放的時空差異，部分學者應用Moran’sⅠ指數、空間馬爾科夫轉移矩陣等方法揭示中國碳排放的空間效應。在碳排放影響機理方面，相關學者主要運用對數平均迪氏指數法和面板回歸模型來分析不同視域下區域經濟發展對碳排放的作用。

總體而言，當前國內外學者針對低碳研究取得了豐富成果，但現有研究區域多集中在國家宏觀層面，對省域尺度研究相對較少，有必要在充分考慮山東省省情與各區域實際發展差異情況基礎上，開展山東省低碳對策研究。鑒于此，本文以山東省區縣為研究對象，運用GIS空間分析的方法探究縣域人均碳排放的時空演變特征，通過面板分位數回歸模型探究碳排放的影響因素，為山東省碳減排政策的制定提供理論依據和差異化治理建議。

二、研究方法與數據來源

（一）區域差異測度指數

研究選取基尼系數和變異系數兩個區域差異測度指數，探究山東省縣域人均碳排放的總體差異程度?；嵯禂岛妥儺愊禂档挠嬎愎綖椋?/p>

式中，N表示研究區域數量；yi表示第i個區縣的人均碳排放量；y表示縣域人均碳排放的平均值。

（二）STIRPAT模型

由于不同區域間的發展程度有很大差異，研究采用分位數回歸方法進行統計分析。選取山東省縣域人均碳排放量（PCO2）為被解釋變量，以經濟發展水平（PGDP）、城鎮化水平（P）、財政投入（A）、產業結構（IS）、技術進步（T）五個指標為解釋變量，構建面板分位數模型，即：

式中，Yi為縣域人均碳排放量；QuantYit（θ｜Xi）表示第θ分位數上的縣域人均碳排放；Xit為區i縣t在年的外生變量向量；θk表示為第k分位數水平；β（θk）代表估計系數變量；i為區縣；t為年份；αi為未觀測到的個體效應。

基于STIRPAT模型，本文所運用的公式為：

（三）數據來源

主要來源于2001-2017年的《中國縣域統計年鑒》和統計公報，采用插值法對個別年份缺失數據進行補充。山東省137個區縣的碳排放數據來源于中國碳核算數據庫（CEAD）（https：//www.ceads.net/data/county/）。為消除變量量綱影響，對所有變量取自然對數進行標準化處理。

三、山東省區域碳排放的時空演變特征

（一）縣域碳排放時間演變特征分析

從圖1中可以看出，2000-2017年，山東省的人均碳排放量整體上呈上升趨勢，2000-2017年山東省人均碳排放從2.36t/人增長到8.51t/人。但其呈現出不同的增長速度，大致可以劃分為兩個階段：第一是2000-2012年人均碳排放量遞增式增長階段，從2000年的2.36t/人迅猛增長到2012年的8.76t/人，其原因可能是山東省經濟持續增長、能源消費結構不合理，導致山東省人均碳排放量呈現大幅增長的趨勢；第二表現為2013-2017年人均碳排放量遞減式增長階段，人均碳排放量由8.34t/人增至8.51t/人，且2013年人均碳排放有明顯回落，主要原因可能是“十二五”期間，山東省大力推進產業優化和節能降耗，各行業碳減排效果明顯。

（二）縣域人均碳排放空間分布及聚集特征

為進一步探究山東省縣域人均碳排放的時空演變特征，利用GIS空間分析得到山東省縣域人均碳排放空間分布圖。

山東省縣域人均碳排放在空間上呈現“東多西少，北多南少”的分布格局，并且具有較為明顯的空間聚集現象。從圖2中可以看出，人均碳排放水平高的區縣主要集中于東營、青島、煙臺、威海等地區。其可能是經濟發達程度的日益提升，造成了資源的高消耗以及溫室廢氣的污染?？傮w上看，人均碳排放量較大的區縣主要集中于省會經濟圈和膠東經濟圈，沿海的青島、煙臺等城市區位優勢明顯，經濟基礎較好；而濟南作為山東省的省會城市，經濟發展水平較高，能源需求也持續上漲，經濟較發達區縣的人均碳排放量也呈逐步上漲趨勢，故碳排放的空間分布在一定程度上呈現“核心—邊緣”結構。

總體而言，山東省縣域人均碳排放區域差異明顯，高-高聚集與低-低聚集是山東省縣域人均碳排放的主要局部空間自相關類型。HH集聚區縣主要集中在山東省北部，以東營、濱州等地為代表，LL集聚區主要集中在山東省西南部，以菏澤、臨沂等地為代表，山東省內的兩極分化現象明顯，主要原因是東營等地是山東省重要的能源工業城市，經濟高速發展的同時也伴隨嚴重的環境問題。菏澤等地區域發展稟賦不足導致其經濟發展長期處于較低水平，從而具有較低的碳排放水平。煙臺市的芝罘區一直位于第二象限，表現出明顯的空間異質性，即在人均碳排放較低的芝罘區周圍分布碳排放較高的區縣。

四、山東省縣域人均碳排放的影響因素分析

本研究設置Q10、Q25、Q50、Q75、Q90五個分位數來評估各影響因素對縣域人均碳排放的影響（見表2）。

人均GDP的面板分位數回歸系數為正，在各分位數回歸系數較高，且通過顯著性檢驗，說明區域經濟發展水平的提高對人均碳排放有顯著的促進作用。經濟發展水平與人均碳排放之間的關系為倒“U”型曲線，本研究選取的研究區間處于倒“U”型曲線拐點的左側，產業規模擴大和能源消耗增加促進碳排放量的增長，在以能源產業為主導的地區最為顯著，加之現階段環境治理與保護機制不完善，進一步加劇了資源匱乏和環境壓力，致使碳排放水平不斷上升。

人口密度的面板分位數回歸系數為負，通過了1%置信水平下的顯著性檢驗，且回歸系數隨分位數增大而遞減 ，說明人口的集聚可以有效減少人均碳排放量，人口密度的緊湊化發展利于碳減排目標的實現。與高分位區縣相比，中低分位區縣的人口密度對于人均碳排放的抑制作用更加明顯。城鎮化水平的提高致使區縣內的人口和資源呈集聚趨勢，促進能源的有效配置，致使人均碳排放量有效降低。

碳排放強度的面板分位數回歸系數為正，且在不同分位數上均通過了1%置信水平下的顯著性檢驗，說明碳排放強度的提高對人均碳排放有顯著的促進作用。碳排放強度的面板分位數回歸系數在各分位數上系數均高于其他影響因素，表明技術進步能夠顯著降低人均碳排放量。

一般公共預算支出的面板分位數回歸系數為正，且均通過了1%置信水平下的顯著性檢驗，表明財政投入對縣域人均碳排放的抑制作用明顯。一般公共預算支出的面板分位數回歸系數隨著分位數的增大而增大，一般公共預算支出對人均碳排放的促進作用逐漸加強，表明增加一般公共預算支出能夠降低人均碳排放量。

第二產業增加值在10th、25th和30th通過1%置信水平下的顯著性檢驗，且回歸系數為正，在75th、90th分位上通過5%置信水平下的顯著性檢驗，回歸系數為負，表明在低分位區縣地區工業發展提高人均碳排放水平，在高分位區縣抑制人均碳排放水平。

五、結論和建議

（一）主要結論

研究運用GIS空間分析山東省137個區縣的人均碳排放的時探究空演變特征，利用面板分位數回歸模型探究縣域人均碳排放的主要影響因素，得到結論如下：

第一，山東省縣域人均碳排放在總體上呈上升態勢，以2012年為轉折點劃分成較快增長階段和增速減緩階段。絕對差異總體上呈下降趨勢。

第二，山東省縣域人均碳排放在空間上呈現明顯的空間差異，總體上呈“東多西少，北多南少”的分布格局，具有明顯的集聚現象，并存在顯著的空間自相關性，大部分人均碳排放量較大的區縣主要位于市中心以及與之相鄰的區域。

第三，從縣域碳排放影響因素分析來看，人口集聚和政府公共財政支出對人均碳排放呈顯著抑制作用，經濟發展水平和碳排放強度對山東省縣域人均碳排放有顯著促進作用，第二產業增加值在不同分位區縣的影響方向不同。

（二）對策建議

結合對山東省縣域人均碳排放的時空演變及影響因素的研究，提出如下建議：

第一，優化能源消費結構，提高能源利用效率。碳排放強度對人均碳排放有顯著的正向作用，且遠大于第二產業增加值的影響，通過提升能源的利用效率來降低人均碳排放量比調整單一方面的產業結構更有效。各區縣可根據自身的能源稟賦，提出針對性的能源消費優化措施。

第二，合理控制人口集聚，穩步推進城鎮化進程?？茖W、合理地推進人口向城鎮集聚，結合區縣自身的發展狀況，綜合全區人口狀況、公共服務資源和城市空間結構等因素，有序穩妥地推進新型城鎮化。在城鎮化進程中因為人口集聚可能會出現一系列環境、人口問題，通過加大政府公共財政支出、調整公共資源配置等方式，降低人均碳排放水平。

第三，實施差異化碳減排政策，完善區域碳減排合作機制。碳排放強度和政府財政支出等因素對不同分位區縣的影響程度有所差異，因此各區縣結合本地區的發展階段、資源稟賦、產業發展結構和能源消費結構等因素，探求適合本地區的綠色低碳發展道路。同時各區縣間加強區域性碳減排合作，消除區域發展壁壘，形成資源互補和技術聯動的區域碳減排合作機制。

參考文獻：

[1]Li Y M，Sun X，Bai X S.Differences of Carbon Emission Efficiency in the Belt and Road Initiative Countries[J].Energies，2022，15（04）.

[2]Zhang X D，Liao K C，Zhou X H.Analysis of regional differences and dynamic mechanisms of agricultural carbon emission efficiency in China’s seven agricultural regions[J].Environmental science and pollution research international，2022.

[3]Wang L，Chen Z C，Ma D L.Measuring Carbon Emissions Performance in 123 Countries：Application of Minimum Distance to the Strong Efficiency Frontier Analysis[J].Sustainability，2013，5（12）.

[4]賴文亭，王遠，黃琳琳，等.福建省行業碳排放驅動因素分解及其與經濟增長脫鉤關系[J].應用生態學報，2020，31（10）： 3529-3538.

[5]劉佳駿，史丹，汪川.中國碳排放空間相關與空間溢出效應研究[J].自然資源學報，2015，30（08）：1289-1303.

[6]柴志賢.密度效應、發展水平與中國城市碳排放[J].經濟問題，2013，35（03）：25-31.

＊基金項目：國家級大學生創新創業訓練計劃項目“山東省碳排放時空演變機制與低碳發展路徑研究”（編號：202210445005）；山東省社會科學規劃研究項目“山東省碳達峰碳中和實現路徑與政策體系研究”（22CJJJ06）。

（作者單位：山東師范大學地理與環境學院。程鈺為通信作者）