区域碳锁定的时空演变特征与影响机理

蔡海亚，徐盈之，双家鹏

区域碳锁定的时空演变特征与影响机理

蔡海亚，徐盈之，双家鹏

（东南大学经济管理学院，南京210096）

基于碳投入和碳产出视角，运用投入产出法、空间自相关法和通径分析模型，分别对中国各省份碳锁定状况的时空演变特征及其影响机理进行分析。研究结果显示：中国各省份碳锁定形势得到了显著改善，但省份之间发展很不平衡，东部地区低碳发展水平较高，中西部地区次之，但与东部地区仍存在较大的差距。各省份碳锁定状况具有显著的空间关联特征，空间发展格局由集中趋于分散，马太效应有所减弱。创新水平、产业结构、技术进步和能源效率的提升对碳解锁存在积极的推动作用，能源效率、技术进步和产业结构要素产生的直接碳锁定效应较大，而创新水平、技术进步和产业结构要素产生的间接碳解锁效应十分显著。

碳锁定；碳解锁；投入产出；空间自相关；通径分析

碳锁定是工业国家历史发展路径的一种状态，主要指路径依赖引发的长期规模报酬递增效应，驱使其在技术层面和制度层面的同步演化，从而促使产业经济对化石能源系统使用的高度依赖，其本质上是一个“技术—制度复合体”[1]。目前关于对碳锁定的研究，国内外学者关注的焦点集中在以下几方面:一是对碳锁定内涵的分析，Unruh（2002，2006）系统地提出碳锁定概念，随后对碳锁定的内涵、机理、策略进行了探究[2-3]。二是分析碳锁定的形成原因，李宏伟等（2013）指出碳锁定主要存在于技术层面、组织层面、产业层面、制度层面、社会层面等5个方面[4]。Rasmus（2012）认为，形成碳锁定的根本原因在于碳基技术，同时基于碳基技术背景下形成的制度体系也对碳锁定效应产生影响[5]。三是关于碳解锁的实现路径，屈锡华等（2013）分析了中国“碳锁定”的形成机理后指出碳解锁需要从技术层面、制度层面、产业层面来重点实施[6]。徐盈之等（2015）分析了中国碳解锁的有效路径，研究发现技术进步、制度创新对碳解锁效应具有直接影响，同时还通过降低能源消耗和优化产业结构来间接实现碳解锁，制度创新对技术进步也存在正向推动作用[7]。四是碳锁定的应对策略，王岑（2010）、刘美平（2010）指出，破解碳锁定效应需要大力发展低碳技术，并建立与低碳技术相结合的制度体系[8-9]。

基于上述研究可知，国内外学者普遍认为碳锁定在本质上是一个“技术—制度复合体”，主要从定性分析角度对碳锁定的概念、成因、解锁路径进行了研究，但鲜有对区域碳锁定形势做定量分析的研究，从省域尺度对碳锁定时空差异及其影响机理的研究更是寥寥无几。因此本文试图从省域尺度视角出发，以中国各省市自治区为研究对象，基于碳投入和碳产出角度来构建碳锁定度量模型，测算中国以及各省份碳锁定系数，利用空间自相关法探究各省份碳锁定形势的时空演变特征，并运用通径分析法对区域碳锁定形势时空差异的影响机理进行分析，据此提出破除碳锁定的对策与建议，旨在为政府制定低碳政策提供理论参考。

一、区域碳锁定形势的度量和分析

（一）研究方法

通常国家（地区）的碳锁定存在高度的投入产出关系，均以高碳投入和高碳排放作为显著特征。因此，本文将Leontief的投入产出模型引入到碳排放领域，从投入和产出视角并将其扩展到碳投入和碳产出这两个层面，那么单个产业部门的碳排放量tci可分为消耗部门内部资源用来生产时所产生的碳排放inci和消耗其他部门资源作为中间投入产品时所产生的碳排放exci，即

其中，ei和ej依次为i、j部门的完全碳排放系数；xii表示i部门内部投入的产品量；xji指j部门向i部门投入的中间产品量。

直接碳排放指部门本身社会活动产生的碳排放，通常碳排放系数的计算过程遵循生产法，是指单位产值所产生的碳排放量。由于缺乏中国各产业部门碳排放系数的数据，此处借鉴相关研究成果[10]将产业部门的直接碳排放系数做如下定义，即i部门产生单位产值直接引起的碳排放量，记为ei*

产业部门的完全碳排放系数表现为本部门对其他产业部门的碳排放拉动作用，主要来源于两个方面:一是各产业部门的直接碳排放系数，反映了产业部门在碳排放技术层面的改变；二是该产业部门本身对其他产业部门中间产品的完全消耗系数，反映了产业部门在非碳排放技术层面的改变。倘若某产业部门的直接碳排放系数远小于其完全碳排放系数，说明该产业部门的生产过程虽未主要锁定在碳密集化石燃料，却过度消耗部分高碳排放系数产业部门的中间产品。那么产业部门的完全碳排放系数为i部门产生单位产值直接和间接引起的碳排放量之和，记为ei

式（2）、式（3）中，ci指i部门生产中的碳排放量；gi指i部门的增加值；bji指j部门对i部门中间产品的完全消耗系数①设A为直接消耗系数矩阵，I为单位矩阵，则由bji构成的完全消耗系数矩阵为B=（I-A）-1-I。。

综上可知，产业部门的完全碳排放系数主要来源于产业部门的直接碳排放系数和该产业部门本身对其他产业部门中间产品的完全消耗系数。因而，单个产业部门的碳锁定又可将其拆分为部门内碳锁定和部门间碳锁定这两个层面，最终可将综合碳锁定系数ki做如下定义

其中，当i=j时，kii指部门内碳锁定系数；当i≠j时，指部门间碳锁定系数；ki指综合碳锁定系数，

即部门内碳锁定系数与部门间碳锁定系数之和。

（二）数据来源

本文数据主要源于《中国能源统计年鉴2003》《中国能源统计年鉴2008》《中国地区投入产出表2002》《中国地区投入产出表2007》，选取《中国能源统计年鉴2003》《中国能源统计年鉴2008》的原因在于使能源消耗数据与部门的投入产出表数据的年份相对应。此外，综合《中国地区投入产出表》中各省份区投入产出表以及《中国能源统计年鉴》中地区能源平衡表的统计口径，将二者的行业部门进行统一，对投入产出表中的部分行业进行整合，最终将其确定为农林牧渔水利业、工业、建筑业、交通运输仓储及邮电通讯业、批发零售业及住宿餐饮业、生活消费、其他行业等七大部门。其中将煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、金属矿采选业、非金属矿采选业、食品制造及烟草加工业等24个产业部门合并为工业；将批发和零售业、住宿和餐饮业归并为批发零售和住宿餐饮业；将交通运输及仓储业、邮政业、信息传输、计算机服务和软件业归并为交通运输仓储及邮电通讯业；将金融业、租赁和商务服务业、房地产业归并为生活消费；将综合技术服务业、研究与试验发展业、水利环境和公共设施管理业、居民服务和其他服务业、文化及体育和娱乐业、教育卫生及社会保障和社会福利业、公共管理和社会组织归并为其他行业。研究对象为中国30个省、市、自治区，其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古，西藏自治区因统计资料不全，未将其包含在内。

（三）实证结果分析

1.总体差异分析

根据上述研究方法计算出2002年、2007年中国30个省份的综合碳锁定系数、部门内碳锁定系数和部门间碳锁定系数，具体结果如表1所示。2002年中国综合碳锁定系数为319.42，到2007年下降为181.57，降幅约43.16％，2002年部门内碳锁定系数为78.45，到2007年下降为43.41，降幅约44.66％，2002年部门间碳锁定系数为240.97，到2007年下降为138.16，降幅约42.67％。以上数据表明，2002—2007年中国综合碳锁定系数有了较大幅度的下降，碳锁定形势在整体上得到了显著的改善，部门内碳锁定系数和部门间碳锁定系数都出现较大的下降幅度，其中部门间碳锁定系数的下降是碳锁定整体形势得到提升的主要原因。

2.省域差异分析

从表1可以发现，2002年所有省份ki的均值为10.65，最高的是宁夏（48.28），最低的是浙江（1.97），二者相差达24.49倍。高于均值的省份有9个，占省份总数的30％，其中排在前5位的分别是宁夏、山西、贵州、内蒙古和甘肃，综合碳锁定系数占比高达75.68％。而排名末5位的山东、浙江、江苏、福建和广东均为东部沿海省份，综合碳锁定系数占比仅有4.89％。2007年所有省份ki的均值为6.05，最高的是贵州（13.84），最低的是广东（2.43），二者相差达5.71倍。高于均值的省份有13个，占省份总数的43.33％，其中排在前5位的分别是青海、河北、宁夏、贵州和云南，综合碳锁定系数占比下降至27.49％。而排名末5位的北京、浙江、江苏、福建和广东均为东部沿海省份，综合碳锁定系数占比上升至8.36％。以上分析表明，中国各省份碳锁定形势在整体上得到了显著改善，省域间的极化作用明显减弱，究其原因在于“十一五”期间中国对能源消费做出了总体规划，导致能源消耗强度下降幅度明显。

表1 2002年和2007年中国30个省份的碳锁定状况

从碳锁定系数发展水平的动态格局来看，中西部地区省份的下降幅度要高于东部地区省份，其原因在于西部大开发和中部崛起战略的实施加快了中西部地区的经济发展，能源利用效率有所提高。除浙江、安徽、河南和四川外，绝大多数省域的综合碳锁定系数降幅达到了40％，下降幅度排在前5位的是宁夏、重庆、山西、甘肃和内蒙古，降幅均高于57.01％；除福建、四川和河南外，其他27个省域的部门内碳锁定系数降幅均为正值，其中宁夏、山西、内蒙古和青海4个省域降幅高达60.93％，而湖南降幅最低，仅为1.01％；从省域的部门间碳锁定系数来看，除浙江、福建、山东、河南、海南和四川外，有15个省域的部门间碳锁定系数降幅大于30.90％，山西和宁夏表现得尤为突出，降幅分别高达70.55％、78.00％，而云南降幅最小，仅为1.86％。此外，从省域碳锁定系数得分的排序来看，广东，江苏、浙江、福建的综合碳锁定系数、部门内碳锁定系数和部门间碳锁定系数得分均排在末5位，上海、河南、山东、北京、黑龙江和天津的排名也比较靠后，其余省域低碳发展水平较低，碳锁定系数排名相对靠前。

表2 2002年、2007年中国省份碳锁定系数分类

综上分析可知，2002—2007年正处于中国“十五”规划向“十一五”规划的过渡期，中国各省份碳锁定系数下降幅度较大，省际之间差异有所弱化，表明各省份开展的节能减排工作已取得一定成效。东部省份凭借优越的区域条件、雄厚的经济实力和先进的生产技术，在低碳技术的应用和新能源开发方面遥遥领先于中、西部省份，节能减排效率较高，碳锁定系数维持在较低的水平；而中西部省份的经济发展水平不高，现阶段的侧重点在加快经济发展上，对节能减排的重视程度还不够，虽然碳锁定系数有所下降，但与东部省份仍存在较大的差距。

3.地域性差异分析

根据2002年、2007年中国30个省份综合碳锁定系数的大小，将研究区域划分为高碳锁定区（ki> 8）、较高碳锁定区（6＜ki＜8）、较低碳锁定区（4＜ki＜6）和低碳锁定区（ki＜4）4个类型区域。从表2可以看出，2002—2007年间全国各省份综合碳锁定系数整体呈现“西高东低”的发展格局，碳锁定系数较低的区域主要分布在中国东南沿海经济发达省份，而碳锁定系数较高的区域主要以中国中西部经济欠发达省份为主，表明全国低碳发展水平差异显著，地区低碳发展水平大致与地区经济发展水平成正比。具体表现为：2002年，以上4类区域的均值分别为16.12、7.28、4.96、2.89，组间差值较大。高碳锁定区、较高碳锁定区主要集中在中西部地区，约占总数的66.7％，上海、山东、四川、海南和黑龙江为较低碳锁定区，低碳锁定区仅有江苏、福建、浙江、广东4个省份，表明此时全国低碳发展水平极不均衡，区域发展呈现两极分化格局。而到2007年，以上4类区域的均值分别为9.66、7.05、5.09、3.04，组内差距有所减小。高碳锁定区从原来的15个减少为贵州、宁夏、青海、河北和山西5个省份，较高碳锁定区由原先的5个增加为6个，较低碳锁定区和低碳锁定区占绝大多数，其中较低碳锁定区从原来的6个增加为新疆、甘肃、吉林、湖北、湖南、内蒙古、海南、广西、四川、辽宁、河南、安徽、重庆、山东、陕西、上海、江西、天津和黑龙江13个省份，低碳锁定区增加至5个，依次为北京、江苏、福建、浙江、广东，均为东部沿海省份，表明此时全国低碳发展水平相对均衡，区域间低碳发展水平差异相对较小。

从东、中、西部三大地带来看，中国低碳发展水平的区域差异十分明显。如表3所示，2002年，西部地区的综合碳锁定系数为179.44，占总量的56.18％，分别是中、东部地区的2.21倍和3.05倍。2002年，高碳锁定省份有15个，东、中和西部地区分别占2个、3个和10个；较高碳锁定省份有5个，东部和中部地区分别占2个、3个；较低碳锁定省份有6个，西部地区占1个，中部地区占2个，东部地区占3个；低碳锁定省份有4个，均为东部地区。到2007年，西部地区的综合碳锁定系数下降为84.52，占总量的53.87％，分别是中、东部地区的2.10倍和2.62倍。2007年，高碳锁定省份下降至6个，东、中部地区各占1个，西部地区占4个；较高碳锁定省份上升至6个，西部和中部地区各占3个；较低碳锁定省份上升至13个，西部地区占4个，中部地区占3个，东部地区占6个；低碳锁定省份上升至5个，均属于东部地区。从2002—2007年较低碳锁定区和低碳锁定区分布动态格局可以看出，西部大开发战略实施成效显著，西部地区低碳发展水平的提升速度最为明显。东部地区低碳发展水平一直处在领跑全国的位置，虽然中西部低碳发展水平有所提高，但由于受到经济发展水平、科学技术人才以及自身区位条件的制约，低碳发展水平与东部地区仍有较大差距。

表3 中国各省份碳锁定形势的区域差异

二、区域碳锁定形势的空间关联格局分析

探索性空间数据分析的核心是对空间关联度进行测量，以此来研究样本在特定空间范围内诸如空间簇聚、联系和异质性等方面的相互关系，是一种度量社会经济现象空间关联格局的观测方法，主要包括全局空间自相关和局部空间自相关。本文运用Moran’s I指数来测量样本空间关联程度，可将其进一步分解为全局Moran’s I指数和局部Moran’s I指数。

全局空间自相关用来反映区域邻近单元在整个区域内的空间集聚效应，本文借助全局Moran’s I指数来衡量区域碳锁定形势的整体集聚效应，计算公式如下

其中，xi、xj表示样本i、j的观察值；表示样本均值；n表示样本数量；wij为样本i、j的邻近关系（若样本i、j邻近，wij=1；若样本i、j不相邻，wij=0），鉴于海南省地理位置的特殊性，在构建空间权重矩阵时假定其仅与广东省相邻。Moran’s I>0时，表明研究对象与其邻近单元具有空间关联性；反之，若Moran’s I＜0，则表明研究对象与其邻近单元存在空间差异性。

标准化Z值的检验公式如下所示

其中，E（I）=-1/（n-1），表示数学期望值；VAR（I）表示Moran’s I的方差。通常，在5％的显著性水平下，空间分布相关性显著。当Z>0时，代表研究单元具有显著的空间正相关，观测值在空间上趋于集中；当Z＜0时，代表研究单元具有显著的空间负相关，观测值在空间上趋于分散。

局部空间自相关用来反映局部单元在相邻空间的关联程度，本文借助局部Moran’s I指数来度量区域碳锁定形势的空间异质性，计算公式如下

在显著性水平下，当Ii>0时，表明研究对象存在局部正向的空间关联性，相似对象在区域上形成集聚，与周边地区空间差异较小；当Ii＜0时，表明研究对象存在局部负向的空间关联性，不相似对象在区域上形成集聚，与周边地区空间差异较大。

局部空间自相关通常借助Moran散点图来揭示研究对象的空间不稳定性，以此来判断区域发展的空间关联程度。Moran散点图有4个象限，其中:第一象限是HH区（高-高），即高水平单元被同是高水平单元包围，区域空间内部差异较小；第二象限是LH区（低-高），即低水平单元被高水平单元包围，空间内部异质性较大；第三象限是LL区（低-低），即低水平单元被同是低水平单元包围，空间内部差异较小；第四象限是HL区（高-低），即高水平单元被低水平单元包围，空间内部异质性较大[11]。

（一）区域碳锁定形势的全局空间关联性

依据省份之间的地理邻近关系，采用rook原则来构建空间权重矩阵，并借助GeoDa软件计算2002年、2007年中国30个省份碳锁定形势的全局Moran’s I指数。同时，采用蒙特卡罗模拟的方法来检验全局Moran’s I的显著性水平。通过表4可知，2002年、2007年的Z（I）值均大于1.96，P值均小于0.05，表明分别在99.94％和99.81％的置信水平下的空间相关效应是显著的。2002年、2007年的全局Moran’s I值依次为0.297 6、0.222 8，表明该时段内中国碳锁定在空间分布上并非完全随机分布，而是表现出一定的空间正相关效应，“马太效应”显著。碳锁定相对较高省份趋于同碳锁定相对较高的省份形成集聚，而碳锁定相对较低省份趋于同碳锁定相对较低省份形成集聚，呈现碳锁定差异显著的两大“俱乐部”。2007年全局Moran’s I值有所减小，空间集聚效应减弱，表明中国各省份碳锁定的整体格局由集中走向分散，省际间的相对差异变小。

表4 中国2000年、2007年碳锁定形势Moran's I值和测度指数

（二）区域碳锁定形势的局部空间关联性

全局Moran’s I指数仅能反映区域碳锁定形势的整体集聚效应，无法揭示局部单元在邻近空间的关联程度，为弥补该不足，此处借助局部Moran’s I指数来度量区域碳锁定形势的空间异质性，通过Moran散点图来探究省际之间碳锁定形势的空间关联程度。由图1可知，2002年、2007年绝大多数省份都位于第一、第三象限，表明碳锁定高值集聚和低值集聚现象是中国省际碳排放空间关系的主要形式。碳锁定系数较高的省份趋于强强集聚，形成“高地区域”；碳锁定系数较低的省份趋于弱弱集聚，形成“洼地区域”，在空间上为组团式的环状分布。与2002年相比，2007年处于第一、第三象限的省份数量有所下降，“马太效应”有所减弱。

2002年落在第一象限（HH）的省份有7个，分别为山西、重庆、甘肃、青海、宁夏、新疆和内蒙古，在地域分布上连绵成片，主要集中在中国的西北区域，由于受到地区经济发展水平限制，节能减排效率不高，导致地区碳锁定系数较高，同时被周边碳锁定较高的省份包围，在区域内形成“强强集聚”效应，彼此相互影响、相互促进。落在第二象限（LH）的省份有5个，分别为北京、河北、河南、四川、云南，在地域分布上较为分散，主要位于中国的西南区域，该象限内的省份被周边碳锁定较高的省份包围，碳锁定较高的省份对碳锁定较低的省份形成极化效应，导致碳锁定的发展呈现空间负相关。位于第三象限（LL）的省份较多，占总数的53.33％，有天津、江苏、浙江、福建、山东、广东等省份，集中在东部沿海地区、东南沿海地区和东北区域，该象限内的省份由于经济基础较为雄厚，科技人才不断涌入，低碳技术的研发和应用较广，碳锁定较低的省份被其他锁定较低的省份包围，彼此具有一定的虹吸效应第四象限（HL）的省份仅有安徽和贵州，在地域分布上较为分散，这2个碳锁定较高的省份被周边碳锁定较低的省份包围，该象限内省份对碳锁定较高的省份具有积极影响，对碳锁定较低的省份具有消极影响。

与2002年相比，2007年省份碳锁定发展的空间格局变动较大，有9个省份落在第一象限（HH），分别为贵州、宁夏、云南、青海、湖南、甘肃、山西、新疆和内蒙古，地域空间分布较广、连绵成片，主要集中在中国的西北区域和西南区域；落在第二象限（LH）的省份有7个，分别为北京、河南、广西、重庆、四川、陕西和黑龙江，主要位于中国的中部区域和西南区域；位于第三象限（LL）的省份较多，有天津、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东等省份，集中在东部沿海地区、东南沿海地区；第4象限（HL）的省份仅有河北、吉林和湖北，在地域分布上较为分散。其中，贵州、云南、湖南分别从HL、LH、LL区转移到HH区，广西、重庆、陕西、黑龙江分别从LL、HH、LL、LL区转移到LH区；安徽从HL区转移到LL区；湖北、河北、吉林则分别从LL、LH、LL区转移到HL区。值得关注的是，2002年、2007年宁夏、青海、甘肃、山西和内蒙古一直落在HH区，是碳锁定形势的“高地区域”，能源需求主要锁定在碳密集化石燃料，低碳发展水平较低，并对其周边的省份产生溢出效应。北京、河南和四川一直位于LH区，与周边省份存在较强的空间异质性，低碳发展水平的扩散能力不足，长期成为HH区和LL区的过渡省份。虽然2002—2007年中国各省份碳锁定形势的空间集聚效应有所下降，但宁夏、青海、甘肃、山西和内蒙古为碳锁定高集聚区，而天津、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、江西、山东、广州和海南为碳锁定低集聚区的空间分布格局基本保持不变。

三、区域碳锁定形势空间分异的影响机理分析

（一）指标选取

区域碳锁定形势的空间分异受到诸多因素影响，鉴于碳锁定本质上是一个“技术—制度复合体”，大多数学者基于技术和制度层面对其影响机理进行研究。本文借鉴已有研究，考虑到统计数据的易获取性，从创新水平、产业结构、技术进步、制度创新和能源效率5个方面对区域碳锁定形势的空间分异进行分析，其中创新水平用地区专利申请授权量表示；产业结构用高新技术产业投资额占比衡量；技术进步用从事科技活动人员数量来表示；制度创新用国有工业企业数占比衡量；能源效率用万元GDP所消耗标准煤表示。以中国30个省份碳锁定系数作为被解释变量Y，以创新水平X1、产业结构X2、技术进步X3、制度创新X4和能源效率X5作为解释变量，进行通径分析。以上数据均来源于《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

（二）模型构建及解释

通径分析是一种介于相关系数和回归系数之间的统计方法，也是对相关分析的深入化研究，即在多元回归的基础上对相关系数进行分解，分离出直接通径、间接通径及总通径系数分别表示某一自变量对因变量的直接作用效果、通过其他自变量对因变量的间接作用和综合作用效果[12]。设相关变量Y，X1，X2，…，Xn存在线性关系，其回归方程为

将式（10）两边同除以σY并加以变换

设自变量X1，X2，…，Xi和因变量Y；rij为Xi和Xj的相关系数；riy为Xi和Y的相关系数；结合式（11）构成如下的通径分析模型

利用式（13）可得到变量间的通径系数：p1y=0.082，p2y=-0.023，p3y=-0.142，p4y=0.266，p5y=-0.614，模型的可决系数R2=0.935，说明选定的因素对变量的解释能力达到了93.5％，通径分析把握住了主要的影响因素，计算结果如表5所示。

表5 各影响因素对碳解锁效应的通径系数

（三）通径分析

由表5可知，地区创新水平、产业结构、技术进步和能源效率的提升对碳解锁都存在积极的推动作用，两者成反比例关系变动，对碳解锁效应的综合影响皆为负值，作用程度大小依次为-0.553、 -0.348、-0.611、-0.796。其中，能源效率的推动作用最大（-0.796），技术进步的推动作用次之（-0.611），产业结构的推动作用最小（-0.348）。就创新水平、产业结构、技术进步、制度创新和能源效率对碳解锁的直接影响效应而言，能源效率（-0.614）、技术进步（-0.142）和产业结构（-0.023）对中国碳锁定状况的直接影响较大，而制度创新（0.266）和创新水平（0.094）对中国碳锁定状况直接产生的碳解锁效应十分有限。另外，由表4还可算出以上5种影响因素对碳解锁效应的决策系数，依次为R（1）2=-0.097，R（2）2=0.015，R（3）2=0.153，R（4）2=0.263，R（5）2= 0.600，即R（5）2>R（4）2>R（3）2>R（2）2>R（1）2，表明能源效率是实现碳解锁效应的主要驱动因素，创新水平是实现碳解锁的主要限制因素。

能源效率对碳解锁直接影响系数最大（-0.614），远大于其间接影响系数（-0.182），对缓解碳解锁效应具有立竿见影的效果，表明能源效率的提升是实现碳解锁效应的一大关键途径。近年来，虽然中国能源效率有了显著提升，但随着中国工业化进程的不断推进，能源消耗主要锁定于碳密集化石燃料的现状在短期内难以得到改变，这种情况下必须把提升能源技术放在优先发展位置。值得注意的是，能源效率还可以通过优化产业结构、提高能源技术和改善制度体系来产生间接的碳解锁效应，间接影响系数依次为-0.008、-0.088、-0.137，其中制度创新对提升能源效率的间接作用最大，说明积极发挥政府的宏观调控作用，从制度层面对产权安排和资源配置进行优化，可以进一步解除粗放型经济增长模式下的制度体系而产生更大的碳解锁效应。

技术进步对碳解锁直接影响系数为-0.142，远小于其间接影响系数（-0.469），说明现阶段技术进步自身所产生直接的碳解锁效应较为有限。这主要是由于中国低碳技术水平相对较低，以对国外技术模仿为主，缺乏自主创新性，无法满足中国进一步实现碳解锁对技术水平的要求，对碳解锁效应存在一定的滞后性。此外，技术进步通过改善制度体系（-0.148）和提高能源效率（-0.381）来产生间接的碳解锁效应较为显著，表明碳锁定本质上是一个“技术—制度复合体”，技术进步可以通过提高能源利用效率来降低能源消耗强度，减少对碳密集化石燃料的依赖程度来产生间接的碳解锁效应。

产业结构对碳解锁的直接影响系数较小，仅为-0.023，说明虽然产业结构的调整有利于产生碳解锁效应，但产业结构调整具有长期性的特征，应是一个立足于长远的政策目标，在短期内调整难度较大，对碳解锁效应的直接作用程度较小。此外，产业结构还可以通过提高能源技术、改善制度体系和提高能源效率来产生间接的碳解锁效应，间接影响系数依次为-0.048、-0.083、-0.209，表明产业结构通过优化能源结构和提高能源效率产生间接的碳解锁推动作用最为显著，产业结构在短期内提升能源效率主要依靠制度创新和技术进步，而能源效率的提升又会进一步推动产业结构的变革来产生更大的碳解锁效应。

创新水平对碳解锁的直接效应并不显著，而是通过间接影响产业结构（-0.004）、技术进步（-0.116）、制度创新（-0.133）和能源效率（-0.382）来产生碳解锁效应，其原因可能在于目前中国各省份技术市场存在监管体系不健全、政出多门、多头管理的现象，导致技术市场活跃度无法有效地转化为地区创新能力。值得关注的是，制度创新对碳解锁的直接效应和间接效应均不显著，究其原因在于制度体系的发展过程较为错综复杂，是由经济、政治、资源、环境、文化等诸多要素共同作用的结果，极易受到原有制度形态的束缚，很难在短期内发生改变和创新。

四、结论与建议

本文基于省域尺度和空间关联视角，借助投入产出法、空间自相关和通径分析模型，分别对中国30个省份的碳锁定状况进行测度，并对区域碳锁定状况的时空差异及其影响机理进行了分析。研究结论如下:（1）近年来，中国碳锁定形势在整体上得到了显著的改善，部门内和部门间碳锁定系数都出现较大的下降幅度，其中部门间碳锁定系数的下降是碳锁定整体形势得到提升的主要原因；（2）中国区域碳锁定系数的省际差异较大，极化效应有所减弱，碳锁定形势整体呈现“西高东低”的发展格局，东部地区低碳发展水平一直处在领跑全国的位置，虽然中西部低碳发展水平有所提高，但与东部地区仍存在较大的差距；（3）各省份碳锁定形势存在显著的空间关联特征，绝大多数省份都位于第一、第三象限，表明碳锁定高值集聚和低值集聚现象是中国省际碳排放空间关系的主要形式，但空间集聚效应减弱，表明中国各省份碳锁定的整体格局由集中走向分散；（4）创新水平、产业结构、技术进步和能源效率的提升对碳解锁存在积极的推动作用，能源效率、技术进步和产业结构要素产生的直接碳锁定效应较大，而创新水平、技术进步和产业结构要素产生的间接碳解锁效应十分显著。结合本文的研究

结论，本文进一步提出以下的碳解锁路径建议：

第一，加强低碳技术研发，提高能源利用效率。众所周知，以高能耗、高排放为特征的产业部门拥有固定的投资和生产模式，加之该类行业对能源消耗存在路径依赖，能源需求主要锁定在碳密集化石燃料，容易形成高碳生产模式，碳锁定效应在短期内难以发生改变。因此，必须加大对低碳技术的研发力度，加强低碳技术的应用、创新和扩散，提升清洁能源和可再生能源的技术研发，减少对传统化石燃料的依赖，同时开展对CO2的捕集、封存以及利用的技术研究，提高能源利用效率。

第二，推进产业结构转型与升级，加强重点行业的减排工作。工业行业的产业部门众多，化石能源需求较大，且碳锁定系数居高不下，是阻碍中国实现碳排放“绝对解锁”的直接原因，因而必须调整和优化工业结构，不断扩大髙新技术产业发展规模，进一步提升中国工业碳减排的成熟度。由于产业部门发展不一，需根据各部门特征着手碳减排工作，其中高碳排放产业部门需预防其规模过度膨胀，合理引进外商投资，优化资源的合理配置，增强低碳产业集群的发展；中碳排放产业部门需加强资本的不断深化，进一步提升生产规模和技术水平；低碳排放产业部门则需以行业内涵式扩张为重点，推动低碳技术的创新和生产的规模化。

第三，发挥政府在碳解锁的政策导向作用，大力推广低碳消费。由于碳锁定本质上是一个“技术—制度复合体”，政府必须创新与技术进步相结合的制度体系，加快低碳技术研发、培育、应用和推广的一体化进程，有针对性地颁布涉及碳税、环境、财政、金融等诸多领域的相关节能减排政策，同时拓宽低碳技术引入渠道，加大对低碳技术投资和研发力度，重点发展战略新兴产业。此外，重视居民消费方式对中国碳解锁的影响，推行低碳消费理念，对购买低碳产品给予一定的优惠，促进消费结构的低碳化。

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The Study of Temporal and Spatial Evolution Characteristics and the Effect Mechanism of Regional Carbon Lock-in

CAI Haiya，XU Yingzhi，SHUANG Jiapeng
（School of Economics and Management，Southeast University，Nanjing 210096，China）

This paper applied input-output method，spatial autocorrelation method and path analysis model to make a study of China’s provincial spatial and temporal evolution characteristics of carbon lock-in and its effect mechanism based on carbon inputs and carbon output perspectives.The results showed that each China’s province’s carbon lock-in situation had been significantly improved but unbalanced.The carbon lock-in situation in eastern areas is relatively high，central region is less high，and west regions is low，and the gap between the eastern region and the Midwest region has widened.The carbon lock-in situation has a significant spatial correlation characteristic.The spatial evolution pattern became more and more centralized from disperse and its Matthew effect has been weakened.The improvement of innovation，industrial structure，technological progress and energy efficiency has a positive role on promoting the carbon unlocking effect.Energy efficiency，technological progress and industrial structure generate a greater carbon unlocking effect directly.The innovation level，technological progress and industrial structure generate an obvious carbon unlocking effect indirectly.

carbon lock-in；carbon unlocking；input-output analysis；spatial autocorrelation；path analysis

F276.7

A

1009-3370（2016）06-0023-09

10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0603

[责任编辑：孟青]

2016-04-22

国家哲学社会科学基金重点项目资助“新常态下中国雾霾防治模式与机制研究”（15AJY009）；江苏省社会科学基金重大项目资助“‘后青奥’江苏大气污染防治研究”（14ZD011）；江苏省社会科学基金重点项目资助“江苏绿色、低碳、循环经济研究”（14EYA003）；江苏省高校“青蓝工程”项目资助。

蔡海亚（1991—），男，博士研究生，E-mail：caihaiya1991@163.com；徐盈之（1970—），女，经济学博士，教授，博士生导师，E-mail：xuyingzhi@hotmail.com