唐梦琳， 仇方道

(1.江苏师范大学 地理测绘与城乡规划学院，江苏 徐州 221116；

2.江苏第二师范学院 地理科学学院，江苏 南京 211200)

党的二十大报告提出，推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节，而引导工业企业降低碳排放是国家发展改革委、国家能源局于2022年1月30日发布的《关于完善能源绿色低碳转型体制机制和政策措施的意见》中落实“双碳”战略目标的关键路径.工业碳足迹是衡量工业碳排放的主要表征[1].据此，厘清和剖析碳足迹与工业转型的关系，研究省际边缘地区工业低碳转型，是促进我国区域经济协同高质量发展的重要举措.目前,有关碳足迹与工业转型关系的研究，主要集中于3个方面：一是碳足迹对工业发展的影响，主要通过能源消耗或者碳排放相关指标探讨工业低碳水平[2]或者碳足迹时空格局[3]等；
二是碳足迹与工业转型的测度，主要采用IPCC法[4]、LCA法[5]、投入产出法[6]、夜间灯光数据反演法[7]等对碳排放进行估算，依托LMDI分解模型探究碳足迹变动的影响因素[8]或者利用脱钩模型对环境与经济之间的联动关系展开研究[9]等；
三是碳足迹与工业转型关系的调控，多是从技术创新[10]、结构优化[11]、政策制定[12]等角度探讨二者的优化路径.总的来看，以往研究主要聚焦企业[13]或行业[6]，而从碳足迹与工业发展的脱钩关系入手开展工业低碳转型的研究相对较少；
研究尺度上，多是国家[9]、省域[12]，而对省际交界这一特殊类型地区的研究相对较少.本文以淮海经济区为例，分析省际边缘区域工业碳足迹与工业发展脱钩关系的异质性，并探讨工业低碳转型路径，试图为淮海经济区工业低碳转型政策的制定提供科学依据.

淮海经济区成立于1986年，是我国典型的省际交界地区和淮河生态经济带的重要功能区.按照《淮河生态经济带发展规划》，淮海经济区包括苏鲁豫皖4省接壤区域的徐州、连云港、宿迁、济宁、枣庄、临沂、菏泽、商丘、宿州、淮北10市.除连云港、商丘、菏泽3市外，其余7市均为资源型城市.2017年，淮海经济区土地面积89 324.69 km2，户籍人口8 389.28万人，地区生产总值26 245.59亿元，分别占全国的0.93%、6.04%、3.15%.以资源型产业为主导的工业结构使得能源过度消耗，工业能源消耗量(以标准煤计)为15 240.37万t，占全国的5.18%，表明淮海经济区工业发展存在严重碳排放问题.

2.1 碳足迹测度方法

碳足迹的概念衍生于生态足迹，基于产品进行核算[14].学术界对碳足迹的定义尚未有统一界定，目前多将其视为碳排放量，即生产活动过程中产生的全部温室气体[15].本研究基于IPCC(联合国政府间气候变化专门委员会)温室气体排放指南计算：碳足迹量=活动数据×排放系数.活动数据选取能源消耗量，将各种能源消耗量换算为标准煤；
只考虑温室气体中的主要成分CO2,采用国家发改委所推荐的单位能源消耗的CO2排放系数2.46[16].依据淮海经济区各市分行业能源消费量数据，换算得到其相应的碳排放数据.

2.2 脱钩模型

世界经济合作与发展组织在2002年首次提出脱钩理论[17].脱钩模型以脱钩理论为基础，主要用来衡量经济增长与资源环境之间的关系变化[18].碳中和目标的实现，需要碳足迹与工业经济增长脱钩[19].本研究利用该模型，分析淮海经济区工业碳排放与经济增长，即工业发展与环境污染之间的关系.脱钩指数e可表示为

这里：E′为现期相对基期二氧化碳排放的变化率，V′为现期相对基期工业产值的变化率.依据脱钩相关指标，共划分为8种状态(表1)[1]，其中强脱钩是低碳绿色发展的理想状态.当处于脱钩状态时，e值越小脱钩越显著.

表1 脱钩指数与脱钩状态Tab.1 Decoupling index and decoupling states

2.3 数据来源

以2000、2005、2010、2015、2017年为时间节点，文中所涉及的数据主要来源于相应年份淮海经济区所属各市统计年鉴.本研究将从地区、行业维度分析淮海经济区工业碳足迹特征.因部分数据缺失和统计指标变化，本研究不包括商丘市,数据也只统计到2017年.2010年临沂市、2017年宿州市工业产值为“主营业务收入”；
2017年徐州、淮北2市工业产值由2015、2016年产值占比的平均值推算而来.淮海经济区工业能源消费总量、工业总产值、碳足迹总量由各个行业加和而得.

3.1 淮海经济区工业碳足迹演变特征

3.1.1 总体特征2000—2017年淮海经济区工业碳足迹整体呈增长趋势，年均递增率为5.76%(表2)，比全国平均水平低1.49百分点，显示出该区域工业低碳化转型好于全国.不同行业的碳足迹差异显著(表3)，2000年碳足迹前3位的行业分别为采矿业，电力、煤气及水的生产和供应业，非金属矿物制品业，均为资源依赖型行业，碳足迹共占81.714%；
碳足迹后3位行业分别为汽车制造业、家具制造业、仪器仪表制造业，多为战略性新兴产业，碳足迹共占0.008%.2017年碳足迹前3位行业分别为采矿业，电力、煤气及水的生产和供应业，黑色金属冶炼和压延加工业，仍为资源依赖型行业，碳足迹共占60.711%，比2000年下降了21.003百分点；
后3位行业分别为烟草制品业，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业，交通运输设备制造业，多为农副产品加工和高新技术产业，碳足迹共占0.234%，比2000年增加0.226百分点.可见，资源密集型行业是淮海经济区工业碳足迹的主要来源，但贡献在下降，此类行业减排措施已见成效.纺织业、化学原料和化学制品制造业、黑色金属冶炼和压延加工业等产业碳足迹占比呈现明显提高态势，意味着污染性产业的低碳转型任重而道远.

表2 淮海经济区工业碳足迹变化Tab.2 Changes of industrial carbon footprint in Huaihai Economic Zone

表3 淮海经济区工业碳足迹的行业异质性变化Tab.3 Industry heterogeneity change of industrial carbon footprint in Huaihai Economic Zone

3.1.2 行业的区域异质性特征依据研究期工业碳足迹量平均值的0.5和1.5倍，将淮海经济区工业划分为低碳行业、中碳行业、高碳行业3类(表4)，探讨工业碳足迹的行业特征和区域特征.

表4 淮海经济区工业碳足迹和产值占比的行业和区域比较Tab.4 Industry and region comparisons of industrial carbon footprint and output value ratio in Huaihai Economic Zone %

淮海经济区低碳行业碳足迹由2000年的729.87万t增加到2017年的2 658.62万t，碳足迹与行业产值占比均提高，但行业产值占比增幅比碳足迹高8.06百分点，节能减排初见成效，改善潜力较大.空间上，2000年低碳行业碳足迹占比高值区主要分布于连云港、临沂、菏泽、徐州4市，初步形成东陇海、鲁南铁路沿线2个高碳足迹分布轴线；
2017年低碳行业碳足迹高值区主要分布于枣庄、宿迁、临沂、济宁、徐州4市，形成了京沪沿线、鲁南经济带“+”字型格局.可见，近20年来淮海经济区主要交通干线(京沪沿线、鲁南高铁沿线)地区低碳行业集聚，一定程度上加剧了低碳行业的环境影响.

中碳行业碳足迹由2000年的1 164.03万t增加到2017年的5 592.39万t，碳足迹与行业产值占比均提高，但碳足迹占比增幅比产值高4.20百分点.空间上，2000年中碳行业碳足迹占比高值区集中分布于淮北、宿迁2市，集中分布于苏皖边界地区；
2017年主要分布于枣庄、宿迁、临沂、淮北、菏泽5市，形成向鲁南高铁沿线集聚的格局.

高碳行业碳足迹由2000年的12 094.11万t增加到2017年的27 963.78万t，其占比由86.46%下降到77.22%，行业产值占比由42.40%下降到29.29%，说明高碳行业碳足迹虽然仍居于主导地位，但作用在减弱；
产值占比降幅比碳足迹高3.87百分点，表明高质量发展背景下高碳行业发展的约束性增强.空间上，2000年高碳行业碳足迹占比高的城市主要有济宁、枣庄、宿州、徐州4市，形成京沪沿线高碳轴线；
2017年则主要分布于宿州、连云港、济宁、淮北、徐州5市，形成了由京沪、东陇海铁路沿线构成的“+”字型格局.

总之，淮海经济区高碳行业碳足迹仍起主导作用，但碳足迹和产值占比均下降，而低碳、中碳行业碳足迹和产值占比均增加.空间上，工业碳足迹呈向京沪、鲁南高铁线构成的“+”字型格局演变趋势.

3.2 碳足迹与工业发展脱钩关系的异质性

从2000年到2017年,碳足迹与工业经济增长的脱钩状态呈现弱脱钩—强脱钩—强负脱钩的演变趋势，其中:低碳行业碳足迹与产值之间保持弱脱钩状态，主要是碳足迹与工业经济的变化率均为负值所致；
中碳行业呈现由弱脱钩向强负脱钩状态演变，高碳行业脱钩状态的变化趋势与研究区工业整体变化趋势一致(表5)，主要是由于2015年以来,受中美贸易摩擦等国际环境不确定性的影响，工业尤其是中碳、高碳行业经济增长缓慢甚至衰退，而碳足迹却在增加，导致研究区工业碳足迹与经济增长之间脱钩状态持续减弱，且有复钩之势.促进工业结构重组优化成为研究区域工业低碳转型的关键路径.

表5 淮海经济区碳足迹与工业经济增长脱钩指数变化Tab.5 Changes in the decoupling index of carbon footprint and industrial growth in Huaihai Economic Zone

研究期淮海经济区工业碳足迹与其经济增长的脱钩指数最低的城市为济宁(-0.02)，其碳足迹负增长而产值正增长.外围的菏泽、徐州、枣庄、淮北、连云港、临沂6市脱钩指数平均为0.09，最外围的宿迁、宿州2市脱钩指数平均为0.24，表明碳足迹与工业经济增长的脱钩状态呈现以济宁为中心向外围减弱的空间格局，即从中心的强脱钩状态向外围逐渐演化为弱脱钩状态.可见，处于成熟性资源型城市发展阶段的济宁市工业经济增长与碳排放呈错向发展态势，而外围的城市工业低碳化、绿色化发展仍需加速推进.

依据表6，从高碳行业看，工业碳足迹与经济增长的脱钩程度由核心济宁向外围呈现由强脱钩向弱脱钩演化的空间格局.从中碳行业看，工业碳足迹与经济增长的脱钩程度呈现以宿州为中心向外围减弱的趋势，脱钩状态则由弱脱钩向扩张链接、扩张负脱钩演化，主要是由于：作为资源枯竭型城市的枣庄中碳行业的碳足迹增长稍快于工业经济增长，处于扩张链接状态；
作为成熟型资源型城市的济宁，中碳产业扩张较快，但碳足迹增长远高于产值增长，二者呈复钩之势.从低碳行业看，工业碳足迹与经济增长的脱钩指数最高值(枣庄)与最低值(连云港)的差为3.18，远高于中碳、高碳2类行业，空间上呈现中间低、南北高的空间形态.这表明沿东陇海线地区低碳行业碳足迹与经济增长趋于同步，且经济增长略快于碳足迹，呈弱脱钩态势，而其北部地区尤其是枣庄市资源性行业依然占主导，碳足迹增长快于产值增长，呈扩张负脱钩态势.降低碳足迹是低碳行业低碳发展的关键所在.

表6 淮海经济区工业碳足迹与工业经济增长脱钩指数变化Tab.6 Changes in decoupling index of industrial carbon footprint and industrial economic growth in Huaihai Economic Zone

3.3 工业碳足迹与经济增长脱钩关系的地域类型

依据2000—2017年各地区工业碳足迹与经济增长的脱钩指数，将研究单元分为弱脱钩和强脱钩2类，然后根据低碳、中碳、高碳3类行业产值占比，将研究单元分为低碳主导、中碳主导、高碳主导、多主导4类.据此，将研究单元划分为强脱钩低碳主导型、弱脱钩低碳主导型、弱脱钩中碳主导型、弱脱钩高碳主导型、弱脱钩多主导型5类(图1).

图1 淮海经济区工业碳足迹与其增长关系地域类型图Fig.1 Regional type diagram of industrial carbon footprintand its growth relationship in Huaihai Economic Zone(地图底图来源于审图号为GS(2020)4632号的标准地图)

3.3.1 强脱钩低碳主导型该类型为济宁市，其土地面积、人口、工业产值、工业碳足迹分别占研究区域的13.12%、12.94%、4.94%和12.38%.研究期该类型工业碳足迹与经济增长的脱钩指数为-0.02，其中低、中、高碳行业的脱钩指数平均值分别为0.19、1.63和-0.37；
2017年此3类行业产值分别占该类区域工业产值的80.40%、7.01%和12.59%.今后，该类区域应进一步推进工业结构转型，严格限制并淘汰高碳行业发展；
加快中碳行业技术创新，大力推广低碳技术和工艺；
强力发展低碳行业，尤其是仪器仪表、铁路设备等制造业；
改善能源结构，加大清洁能源利用力度；
加快编制工业低碳发展规划并制定政策.

3.3.2 弱脱钩低碳主导型该类区域包括徐州、连云港、淮北3市，其土地面积、人口、工业产值、工业碳足迹分别占研究区域的25.35%、27.64%、45.12%和44.85%.研究期该类型工业碳足迹与其经济增长的脱钩指数平均值为0.08，其中低、中、高碳行业的脱钩指数平均值分别为0.01、0.15和0.23；
2017年此3类行业产值分别占该类区域工业产值的57.51%、14.62%和27.87%.该类区域工业低碳化存在的主要问题在于中、高碳产业仍占一定比例，工业绿色技术创新能力不强，工业发展开放性不够.今后应进一步促进低碳产业发展，加大低碳产品供给；
加快高碳产业技术改造，大力引进高端技术人才，增加研发投入，提升工业低碳技术和工艺创新能力；
努力提高工业发展的开放性，构建工业低碳发展的区域网络.

3.3.3 弱脱钩中碳主导型该类区域为菏泽市，其土地面积、人口、工业产值、工业碳足迹分别占研究区域的14.36%、15.74%、16.37%和5.84%.研究期该类型工业碳足迹与其经济增长的脱钩指数平均值为0.06，其中低、中、高碳行业的脱钩指数平均值分别为0.02、0.15和0.04；
2017年此3类行业产值分别占该类区域工业产值的29.93%、38.44%和31.63%.该类区域中碳行业脱钩程度仍较高，且中碳行业占比较高、低碳行业占比较低.今后应树立低碳发展理念，大力支持低碳行业发展；
限制中、高碳行业发展，大力推动中、高碳行业技术改造，增强低碳技术创新能力；
加大推广清洁能源使用力度，提升能源利用效率.

3.3.4 弱脱钩高碳主导型该类区域包括枣庄、宿州2市，其土地面积、人口、工业产值、工业碳足迹分别占研究区域的17.01%、16.59%、6.73%和23.18%.研究期该类型工业碳足迹与其经济增长的脱钩指数平均值为0.17，其中低、中、高碳行业的脱钩指数平均值分别为1.61、0.55和0.12；
2017年此3类行业产值分别占该类区域工业产值的16.68%、31.69%和51.63%.该类区域面临的主要问题是工业结构单一，高碳行业比例过高，低碳行业处于扩张负脱钩状态.今后应不断优化工业结构，采取有效措施大力扶持低碳行业发展，严格限制高碳行业发展；
努力推动低碳行业技术创新；
大力推进生产全过程的低碳转型，降低碳足迹.

3.3.5 弱脱钩多主导型该类区域包括临沂、宿迁2市，其土地面积、人口、工业产值、工业碳足迹分别占研究区域的30.16%、27.08%、26.83%和13.74%.研究期该类型工业碳足迹与其经济增长的脱钩指数平均值为0.19，其中低、中、高碳行业的脱钩指数平均值分别为0.12、0.33和0.23；
2017年此3类行业产值分别占该类区域工业产值的36.85%、35.44%和27.71%.该类区域面临的主要问题是主导产业不明确，中碳行业脱钩状态较弱.今后应进一步强化低碳行业在该区域工业系统的主导地位，推进低碳产业示范园区建设；
积极加大中碳行业低碳技术创新力度，促使碳足迹最小化.

研究期淮海经济区工业碳足迹呈增加趋势，且行业差异显著.以采矿业、电力煤气及水的生产和供应业、黑色金属冶炼和压延加工业、化学原料和化学制品制造业、非金属矿物制品业为主的资源依赖型行业是工业碳足迹的主要来源，但贡献下降，而交通运输设备、汽车制造等制造业的发展抑制了工业碳足迹增加，促进了工业结构低碳化.高碳行业碳足迹起主导作用，但有下降趋势，而低碳、中碳行业碳足迹有增加之势.空间上，工业碳足迹呈向京沪、鲁南高铁构成的“+”字型空间格局演化态势.

研究期淮海经济区工业碳足迹与其经济增长之间的脱钩关系呈弱脱钩—强脱钩—强负脱钩的演化态势.低碳、中碳行业脱钩程度处于波动下降趋势，而高碳行业脱钩程度呈现先上升后下降演化态势.空间上，呈现以济宁为中心向外围脱钩程度减弱的格局，即由强脱钩状态向弱脱钩状态过渡的核心-边缘型空间格局.

依据研究期脱钩指数和产值占比，淮海经济区各研究单元可以划分为强脱钩低碳主导型、弱脱钩低碳主导型、弱脱钩中碳主导型、弱脱钩高碳主导型、弱脱钩多主导型5类区域，不同类型区域工业低碳化路径各异.

本研究基于区域-行业耦合视角研究了淮海经济区工业低碳转型类型的异质性特征，并有针对性地探讨了转型路径.淮海经济区作为我国东部沿海地区资源型城市集中分布区域，资源性产业依然起着主导作用，今后需要进一步加强对包括煤炭、水泥、电力在内的重点行业低碳转型的研究，为省际边界区域工业低碳化转型提供更加有针对性的依据.

猜你喜欢 高碳淮海经济区 江苏淮海自控设备有限公司仪器仪表用户(2022年11期)2022-11-03江苏淮海自控设备有限公司仪器仪表用户(2022年10期)2022-09-29成都平原经济区空气污染扩散气象条件变化特征分析成都信息工程大学学报(2021年4期)2021-11-22高碳醇/膨胀石墨复合相变热沉多目标优化北京航空航天大学学报(2021年9期)2021-11-02中国高碳行业上市公司碳排放强度榜财经(2021年22期)2021-10-28中国高碳行业上市公司碳排放总量榜财经(2021年22期)2021-10-28煤制高碳醇技术进展能源化工(2021年1期)2021-04-19淮海南路，北风正在吹扬子江诗刊(2017年4期)2017-11-13媒体在中原经济区发展中的功能与作用人间(2015年23期)2016-01-04淮海决战定乾坤　淮塔园林慰英灵当代旅游(2009年7期)2009-10-29