趙領(lǐng)娣+吳棟

摘要為克服能源消費(fèi)側(cè)碳排放核算偏誤，文章基于能源供給側(cè)視角，運(yùn)用中國能源樣本精準(zhǔn)燃燒實(shí)驗(yàn)測算出的碳排放因子，重新核算了1997—2014年中國能源碳排放并分析其演進(jìn)過程，通過自然斷點(diǎn)法對碳排放空間分異格局進(jìn)行客觀呈現(xiàn)，首次運(yùn)用地理探測器方法識(shí)別該格局的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子，并探測關(guān)鍵交互因子的多重空間疊加交互效應(yīng)。結(jié)果表明：①中國能源碳排放從1997—2001年基本保持平穩(wěn)，但在2001—2014年迅猛增長，原煤排放穩(wěn)居主導(dǎo)地位，原油排放波動(dòng)相對穩(wěn)定，天然氣排放增幅最大。②在碳排放空間分異格局中，魯、冀、晉、豫、遼、蘇、粵的碳排放水平穩(wěn)居全國前列，京、津、滬的碳排放長期居于低水平，陜、新、內(nèi)蒙古的碳排放相對水平在樣本期內(nèi)大幅攀升。③工業(yè)化是碳排放空間分異格局的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的決定力僅次于工業(yè)化，城鎮(zhèn)化的決定力長期處于居中水平但在2014年躍居首位，貿(mào)易開放和能源強(qiáng)度的決定力相對穩(wěn)定且較為微弱。④所有包含工業(yè)化的交互因子均為關(guān)鍵交互因子，以工業(yè)化為核心相互交織的多重空間疊加交互效應(yīng)存在于碳排放空間分異格局。區(qū)域碳減排應(yīng)兼顧國家戰(zhàn)略與自身碳排放驅(qū)動(dòng)特征，實(shí)施差異化低碳政策。

關(guān)鍵詞能源供給側(cè)；碳排放；空間分異格局；地理探測器

中圖分類號X24

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號1002-2104（2018）02-0048-11DOI：10.12062/cpre.20171003

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)以年均10% 的增速迅猛發(fā)展成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體，取得了舉世矚目的偉大成就，但中國碳排放總量約占全球總量的30%，已經(jīng)超過美國與歐盟碳排放量總合，高居世界第一[1]。雖然中國在高能耗的粗放型發(fā)展模式下取得了經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，但高碳排放的客觀現(xiàn)實(shí)也給中國的減排責(zé)任分?jǐn)値砹司薮蟮膰H壓力，與此同時(shí)能源的迅速耗竭、能源效率低下制約了中國經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級與可持續(xù)發(fā)展。在降低碳排放的國際壓力和低碳轉(zhuǎn)型的發(fā)展激勵(lì)之下，中國低碳減排已成為不可忽視的重要議題。中國在《巴黎氣候協(xié)定》中承諾將于2030年左右達(dá)到碳排放峰值，單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2005年下降60%～65%。然而偏誤較大的核算方法和未能切合中國能源特征的默認(rèn)排放因子制約著中國能源碳排放的精確核算與國際責(zé)任的公平分擔(dān)[2-3]，經(jīng)濟(jì)發(fā)展及碳排放的區(qū)域異質(zhì)性亦會(huì)限制碳排放目標(biāo)分解和低碳轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的制定和優(yōu)化[3]。如何突破既有研究的測算視角和默認(rèn)排放因子的限制，進(jìn)行更為精確的能源碳排放測度？中國能源碳排放呈現(xiàn)怎樣的空間分異格局？這種格局由哪些主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子決定，驅(qū)動(dòng)因子間的空間疊加交互效應(yīng)是否存在，又是如何作用于中國能源碳排放的空間分異格局？本研究將對這些不可忽視并亟待解決的關(guān)鍵問題進(jìn)行分析。

1文獻(xiàn)綜述

隨著國際碳排放約束的不斷增強(qiáng)和中國綠色發(fā)展的需要，中國碳排放的估算一直是國際博弈的重要議題和學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)[4]。美國能源部二氧化碳信息分析中心（CDIAC）、國際能源總署（IEA）、美國能源情報(bào)署（EIA）等國際研究機(jī)構(gòu)提供碳排放測算數(shù)據(jù)，但多用于國家與地區(qū)間碳排放分析評估，對中國區(qū)域內(nèi)部碳排放關(guān)注相對不足，中國國內(nèi)尚未發(fā)布官方碳排放數(shù)據(jù)，主要依靠能源消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行核算[5]。既有研究中碳排放測算視角的選擇主要集中于能源需求側(cè)，即能源消費(fèi)側(cè)，學(xué)者們多從工業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、居民消費(fèi)和交通運(yùn)輸?shù)榷嗖块T進(jìn)行碳排放測度[6-9]。碳排放核算方法主要包括清單核算法與投入產(chǎn)出法[10]。清單核算法多基于政府間氣候變化專門委員（IPCC）、 國家發(fā)展和改革委員會(huì)（NDRC）等國內(nèi)外權(quán)威機(jī)構(gòu)提供的碳排放清單和默認(rèn)排放因子，結(jié)合能源統(tǒng)計(jì)年鑒相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行碳排放核算[3]。投入產(chǎn)出法一般通過投入產(chǎn)出表核算由最終需求引致的產(chǎn)業(yè)中間各部門直接與間接碳排放。

既有研究對碳排放空間分異特征進(jìn)行了豐富探索，為本研究提供了重要參考。探索性空間分析和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法被用于分析城市家庭生活用能碳排放空間分異特征[11]。省域人均碳排放空間異質(zhì)性可通過GIS可視化方式或空間變差函數(shù)進(jìn)行呈現(xiàn)與分析[12-13]。部分學(xué)者在劃分中國三區(qū)域和八區(qū)域的基礎(chǔ)上通過Theil指數(shù)研究碳強(qiáng)度的空間分異[14]，還有學(xué)者通過基尼系數(shù)、Kernel密度估計(jì)、Markov鏈等方法對碳排放分布的不平衡性與內(nèi)部動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征進(jìn)行研究[15]。

對碳排放關(guān)鍵影響因素與作用機(jī)制的探究也為深入研究碳排放成因和優(yōu)化碳排放管控提供重要依據(jù)。早期研究利用Kaya方程式從人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源強(qiáng)度逐層分析碳排放關(guān)鍵影響因素[16-17]。IPAT模型將碳排放成因歸納為人口數(shù)量、富裕度和技術(shù)[18]，在其基礎(chǔ)上擴(kuò)展出的STIRPAT模型將人均收入、工業(yè)能源強(qiáng)度、工業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)歸納為碳排放主要影響因素[19-20]。指數(shù)分解法（IDA）亦被廣泛用于分析碳排放影響因素，包括對數(shù)平均分解法（LMDI）[21]和權(quán)重調(diào)整分析法（AWD）[22]。結(jié)構(gòu)分解分析（SDA）多用于分析產(chǎn)業(yè)部門中間產(chǎn)品消費(fèi)的碳排放因素分解[23-24]。經(jīng)驗(yàn)分析中常用計(jì)量模型檢驗(yàn)碳排放影響因素[25]。

綜合來看，既有研究對碳排放測算、特征識(shí)別和影響因素和機(jī)制探究等方面作出了廣泛探索，但仍存在如下方面有待改進(jìn)：①多數(shù)研究基于能源消費(fèi)側(cè)視角運(yùn)用清單核算法與投入產(chǎn)出法進(jìn)行碳排放估算，這將無法控制一次能源向二次能源轉(zhuǎn)化過程中出現(xiàn)的能源消耗，還忽視了眾多終端能源消費(fèi)部門使用多種混合類型能源帶來的核算誤差。②基于統(tǒng)一的排放因子進(jìn)行碳排放的測算雖然能夠保證研究的一致性和可比性，但由于各國能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源含碳量、能源加工水平存在差異，采用統(tǒng)一的默認(rèn)排放因子未能契合中國能源特征，導(dǎo)致碳排放測算與實(shí)際碳排放水平之間存在較大偏差[2-3，26]，不利于國際之間碳減排責(zé)任的合理分?jǐn)偅M(jìn)而會(huì)影響國家減排政策的制定與實(shí)施。③早期學(xué)者對碳排放的空間分異特征進(jìn)行了有益探索，但隨著技術(shù)條件的不斷優(yōu)化和研究方法的逐漸改進(jìn)，空間分異研究能否以新的研究方法進(jìn)行補(bǔ)充完善仍有待繼續(xù)挖掘。④既有研究一般基于模型分解和計(jì)量檢驗(yàn)對碳排放影響因素和影響機(jī)制進(jìn)行分析驗(yàn)證，缺乏對碳排放空間分異格局主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)力的探測分析，對多個(gè)影響因子的空間分異格局決定力相對重要性判定關(guān)注不足，影響因子之間可能存在的復(fù)雜交互作用亦需進(jìn)一步深化。endprint

本研究在前人基礎(chǔ)上作出了如下拓展：①從能源供給側(cè)視角出發(fā)重新核算全國與各省份碳排放?；谀茉瓷a(chǎn)和貿(mào)易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的能源供給側(cè)碳排放測算方法可對化石燃料來源進(jìn)行追蹤，使得排放因子能夠與相應(yīng)類型的化石燃料合理匹配，而且只需考慮三種主要的能源類型，避免能源轉(zhuǎn)換和多終端能源消費(fèi)部門混合能耗帶來的統(tǒng)計(jì)誤差，比消費(fèi)側(cè)碳排放核算更加精確。②運(yùn)用中國能源樣本精確燃燒實(shí)驗(yàn)得到的全新碳排放因子來核算碳排放。相對于IPCC等國際組織提供的默認(rèn)碳排放因子，運(yùn)用科學(xué)采樣精確實(shí)驗(yàn)得到的碳排放因子更契合中國能源實(shí)際特征，誤差相對更小[2-3]。③基于空間分異視角運(yùn)用自然斷點(diǎn)法呈現(xiàn)中國碳排放空間分異格局。該方法以數(shù)據(jù)本身的自然間斷特征對碳排放空間分異格局進(jìn)行更加客觀真實(shí)地呈現(xiàn)與分析，規(guī)避了人為因素的干擾。④運(yùn)用地理探測器方法對中國碳排放空間分異格局的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行探測識(shí)別與決定力判斷排序，深入分析關(guān)鍵交互因子的存在性及其對碳排放空間分異格局的的多重空間疊加交互效應(yīng)。

2研究方法、變量測度與數(shù)據(jù)來源

2.1研究方法

空間統(tǒng)計(jì)學(xué)早期理論基于“地學(xué)第一定律”從空間相關(guān)視角進(jìn)行空間分析，既有的碳排放空間特征研究多數(shù)基于空間相似性分析碳排放空間集聚特征?？臻g統(tǒng)計(jì)學(xué)中的另一項(xiàng)重要理論假設(shè)是空間分層分異性，簡稱為空間分異性，“層”是按屬性特征進(jìn)行的地理分區(qū)，同一區(qū)域可以按照屬性特征進(jìn)行多種分層劃分，在按某一屬性特征的分層中，若其屬性值在子區(qū)域內(nèi)方差小于子區(qū)域間方差，說明該屬性在不同子區(qū)域間存在空間分層分異性。

自然斷點(diǎn)法（Natural Breaks Classification Method）由Jenks[27]于1971年首先提出，是地理學(xué)研究中用于呈現(xiàn)和識(shí)別區(qū)域空間分異特征的經(jīng)典分析工具。自然斷點(diǎn)法以子區(qū)域內(nèi)屬性值方差最小化，子區(qū)域間屬性值方差最大化作為間斷點(diǎn)的確立與子區(qū)域自然分類的依據(jù)，間斷點(diǎn)選擇出現(xiàn)在數(shù)值劇烈變動(dòng)之處，間斷點(diǎn)處屬性數(shù)值一般不均勻。假設(shè)某地理區(qū)域具備屬性X，初始分類為m，在[min（X），max（X）]范圍內(nèi)產(chǎn)生m-1個(gè)值作為分類邊界，計(jì)算初始類均值及其類成員間方差和，通過反復(fù)調(diào)整類邊界設(shè)定，直至實(shí)現(xiàn)組內(nèi)離散方差盡可能小，組間離散方差盡可能大，盡量排除人為因素干擾，最終實(shí)現(xiàn)依據(jù)屬性數(shù)值自然間斷特征的分組聚類。

地理探測器（Geographical Detectors， GeoDetector）由Wang等[28]在2010年首先提出的研究空間分異主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子及因子間交互作用的前沿空間統(tǒng)計(jì)分析方法，已被廣泛應(yīng)用于遙感、氣象、地質(zhì)、區(qū)域規(guī)劃、公共衛(wèi)生等研究領(lǐng)域[29]。GeoDetector方法的基本原理是當(dāng)被解釋變量和影響因子的空間分異格局趨同，說明二者具備統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)性。具體來說，通過對同一區(qū)域進(jìn)行空間分層疊加分析，以q統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值大小與方向判定解釋因子是否為被解釋變量空間分異的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子，再通過不同解釋因子與被解釋變量的多重空間疊加分析，以交互因子的q統(tǒng)計(jì)量結(jié)果來探尋被解釋變量空間分異的關(guān)鍵交互因子。

相較于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)，GeoDetector方法無需對樣本分布作先定假設(shè)，對多重共線性問題具備免疫功能，還拓展了傳統(tǒng)計(jì)量模型探究交互效應(yīng)時(shí)僅限于變量相乘的設(shè)定，通過空間疊加技術(shù)更真實(shí)地探測變量之間交互效應(yīng)[29]。與傳統(tǒng)的基于空間自相關(guān)性假設(shè)的空間全局自相關(guān)檢驗(yàn)、空間局部熱點(diǎn)探測等分析工具相比，GeoDetector方法不要求空間連續(xù)，對空間面數(shù)據(jù)和點(diǎn)數(shù)據(jù)皆可進(jìn)行處理，使用更加靈活。需要注意的是，運(yùn)用GeoDetector方法之前需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，潛在影響因子的選擇需要結(jié)合具體的專業(yè)理論知識(shí)或數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分類特征，數(shù)據(jù)的格點(diǎn)化與空間疊加分析需要借助ArcGIS10.3等專業(yè)的空間分析軟件。

GeoDetector主要通過因子地理探測和交互作用地理探測來進(jìn)行探測分析。

（1）因子地理探測，用于探索潛在影響因子對被解釋變量空間分異格局的決定力，用q統(tǒng)計(jì)量來進(jìn)行探測識(shí)別。q統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算公式見式（1），其中i=1， …， n為按照某一影響因子所代表的屬性特征值劃分的“層”內(nèi)子區(qū)域類別；Ni表示第i類子區(qū)域中的單元數(shù)，σ2i和σ2分別為被解釋變量在第i類子區(qū)域和全部子區(qū)域的方差；Niσ2i表示被解釋變量在第i類子區(qū)域的層內(nèi)方差之和，Nσ2為全區(qū)總體方差；q統(tǒng)計(jì)量取值范圍為[0，1]，當(dāng)q越趨近于1說明，該影響因子越有可能為主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子。

q=1-∑ni=1Niσ2iNσ2（1）

以圖1舉例，假設(shè)對某一區(qū)域的Y屬性空間分異格局存在潛在影響因子A，圖1（1）、（2）分別表示同一區(qū)域的Y屬性空間分異格局與按A屬性特征值劃分的地理分區(qū)，通過運(yùn)用空間疊加技術(shù)將圖（1）、（2）疊加后呈現(xiàn)結(jié)果為圖1（3），再通過GeoDetector軟件計(jì)算因子A的q統(tǒng)計(jì)量q（A），按照q值判定結(jié)果分析潛在影響因子A對區(qū)域?qū)傩灾礩的空間分異格局的決定力水平。

（2）交互作用地理探測，用于判定不同影響因子對被解釋變量空間分異格局影響的獨(dú)立性，探索關(guān)鍵交互因子并分析其空間疊加交互效應(yīng)。以圖2舉例，假設(shè)存在2個(gè)影響因子A、B對被解釋變量Y存在影響，通過分別將A、B、AB相交的地理分區(qū)和Y空間分異格局進(jìn)行空間疊加分析，如圖2（1）、（2）、（3）。為驗(yàn)證A、B對Y的交互作用，分別計(jì)算并比較q（A）、q（B）、q（A∩B），這3個(gè)q統(tǒng)計(jì)量分別表示A、B、A與B的空間疊加交互效應(yīng)對Y的空間分異格局決定力大小。GeoDetector軟件的交互作用地理探測結(jié)果判別標(biāo)準(zhǔn)如下：當(dāng)q（A∩B）=q（A）+q（B）時(shí)，A與

B相互獨(dú)立；q（A∩B）max（q（A），q（B）），交互因子存在增強(qiáng)效應(yīng)；q（A∩B）∈[0，1]，q值越趨近于1，A∩B就越可能是關(guān)鍵交互因子。

2.2變量測度

能源碳排放是受多方因素影響的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)物，既有研究通過Kaya恒等式、IPAT模型、STIRPAT模型、LMDI分解法、AWD分析法、SDA結(jié)構(gòu)分解等方法對碳排放影響因素進(jìn)行了有益探索[4，16-24]。本研究基于前人研究，兼顧科學(xué)性和數(shù)據(jù)可得性，選取工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源強(qiáng)度、貿(mào)易開放等典型因素作為碳排放空間分異格局的潛在影響因子進(jìn)行地理探測分析。

2.2.1碳排放

雖然從理論上看地區(qū)能源消費(fèi)與能源供給數(shù)值應(yīng)該相等，但是本研究在估算中國化石能源消費(fèi)帶來的碳排放時(shí)并未使用已被證明存在較大誤差的能源消費(fèi)數(shù)據(jù)[30-31]，而是從能源供給側(cè)出發(fā)，運(yùn)用地區(qū)能源平衡表中“可供本地區(qū)消費(fèi)的能源量”、“損失量”與“終端消費(fèi)量”欄目中的一次能源生產(chǎn)量、外?。▍^(qū)、市）調(diào)入量、本?。▍^(qū)、市）調(diào)出量、進(jìn)口量、出口量、庫存增減量、能源損失量、工業(yè)原材料（非能源燃燒）來進(jìn)行能源供給量核算，具體計(jì)算公式見式（2）。相對于能源消費(fèi)側(cè)視角而言，從能源供給側(cè)核算能源消費(fèi)量能在一定程度上規(guī)避能源加工過程中的能耗統(tǒng)計(jì)偏誤和多終端能源消費(fèi)部門使用多種混合類型能源帶來的核算誤差，還能追蹤能源供給來源，便于合適的排放因子與能源類型達(dá)到準(zhǔn)確匹配。

能源供給量=一次能源生產(chǎn)量+外?。▍^(qū)、市）調(diào)入量-本?。▍^(qū)、市）調(diào)出量+進(jìn)口量-出口量±庫存增減量-能源損失量-工業(yè)原材料（非能源使用）（2）

在碳排放主要來自于原煤燃燒的大框架下，碳排放估算主要依賴于原煤的排放因子。本文借鑒Liu[2]和Shan[3]的研究以更為契合中國能源特征的全新精確排放因子進(jìn)行中國地區(qū)碳排放核算。排放因子由中國前100家最大煤礦開采區(qū)（加總占中國原煤生產(chǎn)的99%）的602份原煤樣本進(jìn)行精確燃燒實(shí)驗(yàn)并結(jié)合修正后的碳含量、凈熱值與氧化率得出，具體見表1。

化石燃料燃燒導(dǎo)致的碳排放由化石能源使用量與各自的排放因子計(jì)算得到，見式（3），j表示第j種化石能源類型，CE表示化石能源碳排放總量，ADj表示第j種能源燃燒量，EFj表示第j種能源排放因子，44/12為碳排放轉(zhuǎn)換系數(shù)。

CE=∑3jADj×EFj×4412（3）

2.2.2工業(yè)化

中國正處于工業(yè)化發(fā)展時(shí)期，能源需求始終居高不下，工業(yè)發(fā)展保持高能源投入、高碳排放的特征[20]。既有研究表明工業(yè)產(chǎn)出每增加1萬元伴隨著碳排放平均提升3.81t，工業(yè)產(chǎn)業(yè)比重每上升1%帶來碳排放平均增加56.58×106 t，工業(yè)比重變動(dòng)的邊際碳排放量還在不斷上升，中國工業(yè)的高速發(fā)展仍對能源消耗保持高度依賴[32]。工業(yè)化與碳排放存在密切聯(lián)系[33]，是影響碳排放空間分異格局的重要潛在影響因子。本文借鑒涂正革[32]的研究，運(yùn)用工業(yè)產(chǎn)值占GDP 的比例表示工業(yè)化（INDUS）。

2.2.3城鎮(zhèn)化

本應(yīng)基于Kaya方程將人口因素作為影響碳排放空間分異格局的潛在影響因子，但中國人口總量相對穩(wěn)定，而人口的城鎮(zhèn)化水平的演化趨勢卻更為激烈，1997—2014年的全國人口總量平均年增長率為0.6%，而城鎮(zhèn)化的平均年增長率為5.23%，且城市人口的能源消費(fèi)水平遠(yuǎn)高于農(nóng)村人口[17，32]?？紤]人口的城鎮(zhèn)化遷移趨勢更能有效解釋碳排放的波動(dòng)，本研究將城鎮(zhèn)化水平作為衡量碳排放空間分異格局的潛在解釋因子，運(yùn)用非農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎剡@一常用指標(biāo)來表征衡量城鎮(zhèn)化（URBAN）。

2.2.4經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

改革開放以來中國經(jīng)歷著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，但能源消費(fèi)總量保持5.7%的平均年增長率，能源消費(fèi)始終是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的剛性需求，對碳排放量及其空間分異格局的形成有著密切關(guān)聯(lián)。本研究將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為潛在影響因子進(jìn)行分析，運(yùn)用普遍認(rèn)可的人均GDP指標(biāo)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）。

2.2.5能源強(qiáng)度

中國“富煤貧油少氣”能源稟賦結(jié)構(gòu)決定了以原煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定的情況下，能源強(qiáng)度是影響碳排放規(guī)模與格局的潛在影響指標(biāo)，能夠反映能源利用的技術(shù)水平與效率。借鑒Torrie[34]的研究，運(yùn)用能源消費(fèi)量與GDP的比值表示能源強(qiáng)度（EI）。

2.2.6貿(mào)易開放

隨著對外開放的不斷擴(kuò)大，外需帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)也使得高能耗產(chǎn)業(yè)在中國不斷擴(kuò)張，國內(nèi)日益增長的物質(zhì)文化需求和企業(yè)自身的生產(chǎn)發(fā)展需求導(dǎo)致大量商品進(jìn)口亦會(huì)引發(fā)碳排放的增加。既有研究表明貿(mào)易開放程度每上升1%會(huì)導(dǎo)致人均碳排放增加0.3%[35]，貿(mào)易開放與碳排放空間分異格局存在一定關(guān)聯(lián)。本研究以進(jìn)出口貿(mào)易總額與GDP的比值這一通用的貿(mào)易依存度指標(biāo)來衡量貿(mào)易開放（TRADE）。

2.3數(shù)據(jù)來源

本研究收集并整理了1997—2014年的中國30個(gè)省、自治區(qū)和直轄市相關(guān)數(shù)據(jù)，由于西藏、港澳臺(tái)地區(qū)的數(shù)據(jù)存在缺失嚴(yán)重或無法獲取等問題，故不將其列入研究樣本。用于核算碳排放、工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源強(qiáng)度、貿(mào)易開放等變量所需的能源供給量、能源損失量、能源消費(fèi)量、工業(yè)產(chǎn)值、非農(nóng)人口占比、人均GDP（以1997年為基期）、進(jìn)出口貿(mào)易總額等相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》與各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。由于GeoDetector方法是基于截面數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析，在篇幅有限的條件下為盡可能保證碳排放地理探測的全面性，本文以1997年作為初始年份，平均每6年選取研究截面，最終選擇1997年、2003年、2009年和2014年數(shù)據(jù)進(jìn)行碳排放空間分異格局的地理探測分析。

3碳排放演進(jìn)過程與空間分異格局

3.1碳排放演進(jìn)過程

圖3呈現(xiàn)了從1997—2014年中國化石能源碳排放演進(jìn)過程。從碳排放結(jié)構(gòu)來看，包含原煤、原油和天然氣三類，其中原煤碳排放是化石能源碳排放量的主要來源，平均占化石能源排放量的80.75%，原油碳排放量平均占比為17.07%，天然氣碳排放在化石能源中所占份額最少，占化石能源排放量的2.18%，值得關(guān)注的是2014年天然氣碳排放量占比大幅躍升至7.99%。endprint

從總體演變趨勢來看，從1997—2000年，原油和天然氣的碳排放基本保持穩(wěn)定，原煤以平均-4.27%速度保持穩(wěn)定遞減狀態(tài)，但減少幅度較為微弱。但是從2001—2014年，化石能源的碳排放量以10%的平均增長率保持高速增長，原煤的碳排放與其保持同步增長，原油碳排放平均增長率為6.52%，然而天然氣碳排放以平均28.21%的增長率持續(xù)大幅躍進(jìn)。

從2001年后的演進(jìn)過程轉(zhuǎn)折點(diǎn)來看，化石能源、原煤的碳排放量以2012年為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，年增長率均由約12%水平大跌至約為2%水平，在隨后年份均未超過10%的平均增長率水平，其中原煤在2014年還出現(xiàn)-0.55%的碳排放負(fù)增長。原油碳排放增長率以2010年為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，從2009年的13.24%跌至7.04%，并在之后一直低于6.52%的平均水平。天然氣碳排放量在研究期內(nèi)以25.54%的年均增長率保持高速提升，甚至在2014年實(shí)現(xiàn)185.02%的巨幅同比增長。

3.2碳排放空間分異格局

本研究基于空間分異性基本原理，運(yùn)用自然斷點(diǎn)法將全國30省、自治區(qū)和直轄市碳排放數(shù)值劃分為五類（低排放區(qū)、較低排放區(qū)、中排放區(qū)、較高排放區(qū)、高排放區(qū)）進(jìn)行空間分異格局分析，見表2。

總體來看，中國碳排放空間分異格局較為明顯。在研究期內(nèi)碳排放相對高值區(qū)重點(diǎn)位于除了京、津外的環(huán)渤海地區(qū)（魯、冀、遼）、黃河中游部分地區(qū)（晉、豫）以及東部與南部沿海部分地區(qū)（蘇、粵）。而東北部分地區(qū)（吉、黑）、東部與南部沿海部分地區(qū)（浙、閩、瓊）、長江中游地區(qū)（皖、鄂、湘、贛）、西北地區(qū)（青、甘、寧）、西南地區(qū)（川、渝、云、桂、黔）長期處于碳排放相對低值區(qū)，尤其是以京津滬為典型代表的直轄市長期居于碳排放低值區(qū)。值得關(guān)注的是，陜、新、內(nèi)蒙古在樣本期內(nèi)從碳排放相對低值區(qū)向碳排放相對高值區(qū)快速躍升。

從各研究截面具體來看，碳排放空間分異特征存在一定波動(dòng)，尤其是高排放區(qū)和較高排放區(qū)的內(nèi)部變異需要重點(diǎn)關(guān)注。1997年的碳排放量空間分異格局中高排放區(qū)包括魯、冀、晉、遼等以重工業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè)和能源稟賦結(jié)構(gòu)以原煤為主的省份，較高排放區(qū)包括蘇、黑、豫等制造業(yè)發(fā)展較快或能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以原煤為主的省份。2003年高排放區(qū)范圍與1997年結(jié)果保持一致，但黑龍江不再屬于碳排放較高值區(qū)，廣東新進(jìn)入其中。2009年碳排放空間分異結(jié)果呈現(xiàn)較大變化，冀、晉、遼等省份被劃分入碳排放較高

排放區(qū)，內(nèi)蒙古新劃入較高排放區(qū)。2014年的結(jié)果中，內(nèi)

蒙古新劃入高排放值區(qū)，山西再次位于其中，陜西、新疆躍入較高排放區(qū)。

4地理探測結(jié)果與分析

4.1因子地理探測

由表3的因子探測結(jié)果可知，1997年各影響因子對應(yīng)的空間分異格局決定力判定排序?yàn)椋篒NDUS>EI>URBAN>PGDP>TRADE。與1997年因子探測結(jié)果不同的是，2003年城鎮(zhèn)化對應(yīng)的q統(tǒng)計(jì)量小于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對應(yīng)的q值，能源強(qiáng)度的決定力水平有所下降，各影響因子的排序?yàn)椋篒NDUS>PGDP>URBAN>EI>TRADE。2009年各因子探測結(jié)果排序與2003年保持一致。2014年城鎮(zhèn)化對碳排放空間分異格局的決定力躍升為第一位，各因子決定力判斷排序呈現(xiàn)新變化：URBAN>INDUS>PGDP>EI>TRADE?？傮w來看，工業(yè)化是碳排放空間分異的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在2003年和2009年截面中對

碳排放空間分異格局的決定力最為接近工業(yè)化，城鎮(zhèn)化在2014年樣本截面內(nèi)躍升為決定力最高的影響因子，能源強(qiáng)度對碳排放的空間分異格局的決定力相對較小并長期保持穩(wěn)定，貿(mào)易開放在五個(gè)影響因子中的決定力始終最小。

除2014年樣本截面外，工業(yè)化對碳排放空間分異的決定力均為最大，但總體來看呈現(xiàn)下滑趨勢。中國仍處于工業(yè)化發(fā)展的中后期，工業(yè)的化石能源消費(fèi)量居于產(chǎn)業(yè)部門首位，與碳排放存在緊密聯(lián)系，但由于產(chǎn)業(yè)服務(wù)化趨勢的不斷推進(jìn)，服務(wù)業(yè)產(chǎn)值占比從1997年的32.14%到2014年上升為48.11%，服務(wù)產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的份額穩(wěn)步提升，工業(yè)所占份額相對減少，從1997年的49.18%到2014年降至42.72%。以魯、冀、晉、豫、粵為代表的工業(yè)大省的碳排放量始終保持高水平，而以蘇、浙、滬、黑為代表的工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)的工業(yè)占比份額在不斷下降，碳排放水平也相對降低，雖然工業(yè)化對碳排放格局形成一直居于主導(dǎo)影響地位，但決定力有所下降。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的決定力水平相對較高且在前三個(gè)樣本截面內(nèi)不斷提升，但在2014年的樣本截面內(nèi)出現(xiàn)較大幅度下滑。中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模一直以近10%的速度保持高速擴(kuò)張，化石能源消費(fèi)水平不斷攀升，由能源消耗帶來的碳排放亦在不斷增加。但隨著中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入增長速度換檔期和結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期，高能耗的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式逐步向綠色低碳的可持續(xù)方向轉(zhuǎn)型，對降低碳排放起到了重要作用。以粵、浙、蘇、遼等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高的典型地區(qū)為例，這四個(gè)省份在2003年的能源消費(fèi)增長率分別為15.36%、15.1%、15.01%、6.14%，從2008年開始不斷下降，到2014年分別降至3.91%、1.00%、2.25%、0.38%。雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升仍保持一定的能源剛性，但在逐漸減低對能源的依賴性。

城鎮(zhèn)化的碳排放空間格局決定力在前三個(gè)樣本截面內(nèi)基本保持穩(wěn)定居中水平，但在2014年躍升為對碳排放格局決定力最大的影響因子。以陜、新、內(nèi)蒙古等城鎮(zhèn)化快速躍升的省份為例，1997年城鎮(zhèn)化水平分別為33.37%、

21.47%、35.2%，到2014年上漲至70.64%、55.23%、66.15%，其對應(yīng)的碳排放水平從1997年至2014年增長率分別為736.43%、716.72%、534.57%。中國城鎮(zhèn)化水平從1997年的24.79%到2014年上漲至54.33%，一方面城鎮(zhèn)化的高速推進(jìn)帶來了資本、勞動(dòng)力、技術(shù)等要素的集聚和消費(fèi)需求的增加，促進(jìn)了生產(chǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長，另一方面城鎮(zhèn)化伴隨著能源消費(fèi)需求剛性的增加，帶動(dòng)了能源消費(fèi)和碳排放的快速增長[17]。endprint

能源強(qiáng)度的碳排放空間分異決定力在樣本期內(nèi)基本保持穩(wěn)定，但決定力水平在所有影響因子中相對較低。黔、甘、青、寧等能源強(qiáng)度水平相對較高地區(qū)依賴于高能耗的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，但其經(jīng)濟(jì)發(fā)展總量與能源消耗總量在全國范圍內(nèi)相對滯后，能源強(qiáng)度與碳排放水平存在不均衡現(xiàn)象。在蘇、粵等能源強(qiáng)度相對較低的地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對能源的依賴在樣本期內(nèi)相對減弱，但能源消費(fèi)總量仍然巨大，能源強(qiáng)度與碳排放存在區(qū)域不匹配特征。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與開發(fā)利用技術(shù)水平在省域內(nèi)部相對穩(wěn)定但在省際間差異較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與能源消費(fèi)量在各省亦呈現(xiàn)不均衡現(xiàn)象，各地區(qū)能源強(qiáng)度基本保持穩(wěn)定，但對碳排放空間分異決定力相對較低。

貿(mào)易開放對碳排放的決定力在各截面內(nèi)都是最小的，但在2009年呈現(xiàn)驟降現(xiàn)象。中國貿(mào)易開放水平相對較高地區(qū)主要長期穩(wěn)定集中于粵、浙、蘇、滬、津等沿海地區(qū)，在冀、晉、豫、內(nèi)蒙古等碳排放水平相對較高地區(qū)貿(mào)易開放水平卻相對較低，貿(mào)易開放高值區(qū)與碳排放高值區(qū)的重合度較低。在2008年全球經(jīng)濟(jì)沖擊的波及之下，中國貿(mào)易開放較發(fā)達(dá)地區(qū)出口相對低迷，能源消耗與碳排放出現(xiàn)大幅下降。

4.2交互作用地理探測

表4呈現(xiàn)了五個(gè)影響因子通過兩兩空間疊加后形成的交互因子在樣本截面內(nèi)的q統(tǒng)計(jì)量結(jié)果。綜合來看，所有交互因子對碳排放空間分異的決定力水平相對于單個(gè)影響因子均有明顯增強(qiáng)。在所有樣本截面內(nèi)，對碳排放空間分異決定力水平相對較高的關(guān)鍵交互因子為INDUS ∩ URBAN、INDUS ∩ PGDP、INDUS ∩ EI、INDUS ∩ TRADE，這表明包含工業(yè)化的關(guān)鍵交互因子對碳排放空間分異格局具有重要的多重空間疊加交互效應(yīng)。與城鎮(zhèn)化相關(guān)的交互因子URBAN ∩ PGDP、URBAN ∩ TRADE分別在2009年、2014年截面出現(xiàn)空間疊加交互效應(yīng)大幅躍升現(xiàn)象。

在上述關(guān)鍵交互因子中，INDUS ∩ PGDP與INDUS ∩ URBAN的決定力水平在樣本期內(nèi)始終居于前列，這說明中國的工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對碳排放空間分異格局的影響緊密交織。從1997—2014年，工業(yè)以10.6%的平均增速迅猛發(fā)展，在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)重要地位，但工業(yè)長期保持高能耗的粗放型發(fā)展模式，樣本期內(nèi)原煤、原油、天然氣分別保持5.2%、2.0%、6.4%的平均消費(fèi)增速，以工業(yè)為重心的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來碳排放的不斷增加。中國工業(yè)化進(jìn)程亦伴隨著城鎮(zhèn)化的穩(wěn)步前進(jìn)，樣本期內(nèi)中國城鎮(zhèn)人口平均增速為4.2%，意味著資本和人才的集聚、技術(shù)水平的提升與更多的生產(chǎn)需求，促進(jìn)了工業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大。工業(yè)的高速發(fā)展提升了城市勞動(dòng)力就業(yè)吸納能力，促進(jìn)了城市基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化完善，加速城市人口集聚，帶來更多能源消費(fèi)需求，城鎮(zhèn)化與工業(yè)化的交織帶來了更多的能源消耗與碳排放[36]。以陜、新、內(nèi)蒙古等典型區(qū)域?yàn)槔?，其碳排放大幅躍進(jìn)與工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的快速發(fā)

展密切相關(guān)，從1997—2014年這三省的城鎮(zhèn)化水平增長了111.68%、157.24%、87.93%，工業(yè)化水平增長了30.69%、28.56%、18.64%，與此同時(shí)碳排放分別以736.43%、716.72%、534.57%的速度驚人增長。

INDUS ∩ TRADE在前三個(gè)樣本截面內(nèi)的決定力水平一直保持相對較高水平，但在2014年截面內(nèi)卻有所下降。隨著中國對外開放水平的穩(wěn)步提升，貿(mào)易開放有利于中國出口型制造業(yè)的不斷發(fā)展，但能源消費(fèi)亦保持較大剛性，這在粵、浙、蘇等貿(mào)易開放水平相對較高的制造業(yè)大省體現(xiàn)地尤為明顯。在能源稟賦結(jié)構(gòu)與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)保持穩(wěn)定、能源利用效率較低的情形下，中國的貿(mào)易開放并未有效促進(jìn)工業(yè)高能耗的粗放型發(fā)展模式的改變[37]。在遭受2008年全球金融危機(jī)的巨大沖擊之后，中國經(jīng)濟(jì)增速放緩、貿(mào)易開放受到?jīng)_擊，高能耗低效率的發(fā)展模式面臨轉(zhuǎn)型升級，能源消費(fèi)與碳排放增速也相應(yīng)下降。

INDUS ∩ EI在交互因子中保持相對較高的決定力水平，但在2009年截面內(nèi)出現(xiàn)大幅下滑。由于樣本期內(nèi)各省份能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與能源技術(shù)水平未發(fā)生太大波動(dòng)，能源強(qiáng)度對碳排放空間分異格局的影響始終保持穩(wěn)定態(tài)勢，工業(yè)仍保持著高能耗發(fā)展模式的蘇、魯、粵等地區(qū)的碳排放水平相對較高，而工業(yè)相對滯后的贛、桂、瓊、黔、云、甘、青、寧等地區(qū)的碳排放水平也相對較低，這說明能源強(qiáng)度與工業(yè)化的交互作用對碳排放空間分異格局存在重要影響。但在2008年宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊下，工業(yè)受到較大波及，能源消耗與碳排放亦受到限制，q（INDUS ∩ EI）在2009年截面內(nèi)出現(xiàn)跳躍式下滑。

與城鎮(zhèn)化相關(guān)的交互因子URBAN ∩ PGDP、URBAN ∩ TRADE的決定力分別在2009年、2014年截面出現(xiàn)大幅上漲。在經(jīng)受全球經(jīng)濟(jì)沖擊之后，中國經(jīng)濟(jì)增速放緩，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)面臨轉(zhuǎn)型升級，城鎮(zhèn)化的穩(wěn)步推進(jìn)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有強(qiáng)烈的空間關(guān)聯(lián)性與沖擊效應(yīng)[38]，經(jīng)濟(jì)發(fā)展服務(wù)化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化趨勢不斷深化，第三產(chǎn)業(yè)以10.4%的平均增速迅猛發(fā)展，與此同時(shí)碳排放水平也相應(yīng)提升。冀、晉、陜、新、內(nèi)蒙古等省份是城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平交互因子對碳排放空間分異決定力大幅增加的典型地區(qū)。隨著中國城鎮(zhèn)化進(jìn)程和對外開放的國家級頂層設(shè)計(jì)不斷演進(jìn)深化，城鎮(zhèn)化和貿(mào)易開放亦呈現(xiàn)出相互交織的緊密聯(lián)系，城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加深帶來了資本、人才、技術(shù)的集聚，促進(jìn)了基礎(chǔ)設(shè)施的完善，為貿(mào)易開放提供了有利條件，貿(mào)易開放水平的提升轉(zhuǎn)而促進(jìn)出口型企業(yè)的生產(chǎn)需求和規(guī)模的擴(kuò)張，進(jìn)一步帶來生產(chǎn)要素的吸納，加速城鎮(zhèn)化進(jìn)程。城鎮(zhèn)化與貿(mào)易開放的空間疊加交互效應(yīng)使得粵、浙、蘇等傳統(tǒng)貿(mào)易開放大省和陜、新等“一帶一路”上新型貿(mào)易省份的能源消費(fèi)需求不斷攀升、碳排放迅速增長。

5結(jié)論與政策建議

本研究從能源供給側(cè)視角運(yùn)用基于精確燃燒實(shí)驗(yàn)得到的碳排放因子核算中國能源碳排放水平，并對中國碳排放的演進(jìn)過程與空間分異格局進(jìn)行呈現(xiàn)，通過地理探測器方法對其進(jìn)行影響因子決定力判斷排序、主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子探測識(shí)別，并分析關(guān)鍵交互因子的空間疊加交互效應(yīng)。結(jié)果表明：1997—2001年的能源碳排放相對穩(wěn)定，但2001年后以原煤為主導(dǎo)的碳排放迅猛增長。在樣本期內(nèi)，魯、冀、晉、豫、遼、蘇、粵等區(qū)域碳排放水平穩(wěn)定居于全國前列，京、津、滬等地區(qū)的碳排放水平長期居于低水平，陜、新、內(nèi)蒙古的碳排放水平實(shí)現(xiàn)了大幅躍升，其他省份碳排放水平在國內(nèi)保持穩(wěn)定居中或較低狀態(tài)?？傮w來看，工業(yè)化是中國碳排放空間分異格局的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平僅次于工業(yè)化，城鎮(zhèn)化在2014年的樣本截面內(nèi)反超成為最重要的驅(qū)動(dòng)因子。包含工業(yè)化的四個(gè)交互因子均為碳排放空間分異格局的關(guān)鍵交互因子，城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、貿(mào)易開放的交互因子決定力分別在2009年、2014年截面出現(xiàn)大幅躍升。endprint

各地區(qū)分擔(dān)“共同而有區(qū)別”的減排目標(biāo)時(shí)需考慮碳排放空間分異格局及其驅(qū)動(dòng)因素，并兼顧地區(qū)發(fā)展客觀現(xiàn)實(shí)。碳排放空間分異格局顯示不同區(qū)域的碳排放狀況存在差異，其背后的驅(qū)動(dòng)因子決定力水平并非在全國范圍內(nèi)完全統(tǒng)一，加之經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、能源強(qiáng)度、貿(mào)易開放等因素在各省份呈現(xiàn)不同程度相互交織的區(qū)域特征，“一刀切”式的減排策略無法公平有效地實(shí)現(xiàn)國家減排目標(biāo)。各地區(qū)在共同承擔(dān)碳排放國家承諾的同時(shí)應(yīng)結(jié)合自身碳排放狀況和地區(qū)發(fā)展特征，因地制宜地選擇契合發(fā)展現(xiàn)實(shí)、體現(xiàn)區(qū)域特色的低碳減排模式。因此，本研究提出如下政策建議：

（1）在全國范圍內(nèi)，尤其是魯、冀、晉、豫、遼、蘇、粵等碳排放大省，需促進(jìn)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相協(xié)調(diào)。中國處于工業(yè)化中后期和城市化高速發(fā)展時(shí)期，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提升的同時(shí)碳排放總量也在不斷增長。在既有的以煤炭為主的能源稟賦結(jié)構(gòu)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)長期保持穩(wěn)定的情形下，應(yīng)逐步轉(zhuǎn)變高能耗高排放的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，以城鎮(zhèn)化促進(jìn)資本、人才、技術(shù)等要素的集聚，設(shè)計(jì)合理產(chǎn)業(yè)政策優(yōu)化要素配置流向與方式，推進(jìn)工業(yè)向資本密集與勞動(dòng)密集方向轉(zhuǎn)型升級，降低能源消耗、提升能源效率，在實(shí)現(xiàn)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系統(tǒng)優(yōu)化的同時(shí)降低碳排放水平。

（2）針對諸如陜、新、貴、隴、青、寧、內(nèi)蒙古等能源強(qiáng)度高的地區(qū)，應(yīng)嘗試從能源效率視角來降低碳排放。以上能源強(qiáng)度較高的地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對滯后且正處于工業(yè)化快速躍升時(shí)期，能源消費(fèi)具有較強(qiáng)剛性，能源消耗總量難以在短期下降。限于以煤炭為主的能源稟賦和煤炭相對較低的能源價(jià)格，這些區(qū)域以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)難以在短期內(nèi)轉(zhuǎn)變，提升能源利用效率是較為可行的方法。政府應(yīng)制定合理稅收政策、財(cái)政補(bǔ)貼并實(shí)施政策監(jiān)督，促進(jìn)企業(yè)引入清潔型生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)備，提升能源利用效率，從排放端盡可能降低碳排放。

（3）針對津、滬、蘇、浙、粵等貿(mào)易大省，應(yīng)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步提升能源效率。以上省份早期利用人口紅利優(yōu)勢、區(qū)位優(yōu)勢、政策優(yōu)勢發(fā)展出口型制造業(yè)，使經(jīng)濟(jì)得到了高速發(fā)展，但過高的能源剛性也使得碳排放水平迅速提升。在人口紅利漸失的情形下，這些省份需充分利用長期以來資本和技術(shù)的累積，逐步轉(zhuǎn)變粗放型的產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，實(shí)現(xiàn)出口型產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，降低能源剛性需求，逐漸轉(zhuǎn)變以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，更多采用天然氣等清潔能源，革新能源使用技術(shù)和設(shè)備，提升能源效率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的低碳轉(zhuǎn)型。

由于篇幅、數(shù)據(jù)和方法等因素的限制，本研究仍存在有待優(yōu)化之處：①能源稟賦結(jié)構(gòu)與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)可能對碳排放空間分異格局產(chǎn)生潛在影響，而本研究未將其作為潛在影響因子進(jìn)行探討；②本文通過能源強(qiáng)度間接衡量技術(shù)進(jìn)步，還未能充分表征其全面內(nèi)涵；③工業(yè)是影響碳排放空間分異格局的關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)部門，還需深入工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行探索分析；④隨著地理探測器方法的不斷優(yōu)化，多因素間的空間交互效應(yīng)對碳排放空間分異格局的影響研究仍需繼續(xù)深化。這些都是未來研究的努力方向。

（編輯：李琪）

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AbstractIn order to reduce the uncertainty of energy consumptionside carbon emissions accounting， from the perspective of energy supplyside， this paper uses the carbon emission factors measured by the precise combustion experiment of Chinese energy samples to reaccount Chinese energy carbon emission. The Natural Breaks Classification Method is used to present the spatial heterogeneity pattern of carbon emission. Geo Detector is the first time to be used for identifying the dominant driving factors of this pattern， and for analyzing the multiple spatial overlay interaction of key interaction factors. The results show that： ①The total energy carbon emission in China remained stable from 1997 to 2001， which increased rapidly during 2001-2014， coal emission dominated energy emission， crude oil emission was relatively stable， and the increase magnitude of natural gas emission was the largest. ②In the pattern of carbon emission， the carbon emission levels of Shandong， Hebei， Shanxi， Henan， Liaoning， Jiangsu and Guangdong remained stable in the forefront rank of the country， the carbon emission levels of Beijing， Tianjin and Shanghai were low， and the relative levels of carbon emission of Shanxi， Xinjinag Inner Mongolia rose sharply during the sample period. ③Industrialization was the dominant driving factor of carbon emission spatial heterogeneity pattern， followed by economic development. The influence of urbanization was stably in the middle level but ranked first in 2014， and the influences of trade openness and energy intensity were stable and relatively weak. ④ All interaction factors that contained industrialization were the key interaction factors， and the multiple spatial overlay interaction intertwined with industrialization existed in the carbon emission spatial heterogeneity pattern. Each region should both take national strategy and their own carbon driving characteristics into account， then implementing differentiated lowcarbon policies.

Key wordsenergy supply side； carbon emission； spatial heterogeneity pattern； geographical detectoendprint