迟明妹,仇方道,胡开虹
(江苏师范大学 地理测绘与城乡规划学院,江苏 徐州 221116)
正确协调经济高速增长与环境之间的关系早已成为落实可持续发展战略的核心[1],产业结构的优化程度是影响区域经济增长的关键因素[2]。通过优化产业结构调整策略,提高生产活动中的碳排放效率,才能在现有的资源约束下实现资源的合理利用。正确了解碳排放效率与产业结构的空间特征以及它们的耦合协调关系,有助于徐州都市圈确立低碳经济的发展模式,从而促进都市圈人类社会与环境的可持续发展。
关于碳排放效率的早期研究,可分为单要素指标与全要素指标两种方法。单要素方法是用碳排放量与某一因素的比值来测算[3,4],相对简单易懂,但体现不出碳排放效率的多维度特点。一般而论,多数地区的碳排放主要来源于生产活动,生产活动不仅依靠能源的消耗,还必须有别的生产因素参与,因此单要素指标的方法无法反映出各生产因素的相互替代作用[5]。随后,学者们开始运用全要素指标方法对碳排放效率做分析与研究,国内外比较流行的是数据包络分析方法(DEA)[6,7],主要分析碳排放效率的空间分布差异及其主要影响要素[8-12]。对产业结构的研究发现,碳排放效率的演化存在着很大的空间差异,并且发展低碳经济模式与产业调整策略紧密相关[13-15]。关于碳排放效率与产业结构关系的分析,学者们发现调整产业结构对碳排放效率的提高有很大的影响,且存在着空间差异性[16-19]。对耦合协调关系的研究,主要从耦合度和协调度两个方面着手[20-22]。
学者们运用不同的方法对碳排放效率与产业结构的空间特征及耦合协调关系进行了测算和分析,为本文对徐州都市圈的碳排放研究奠定了理论基础与方法依据。本文运用DEA-VRS模型重点测算以碳排放量为非期望产出的碳排放效率,从产业结构高级化、合理化和集中度三个方面来分析产业结构,不仅研究碳排放效率与产业结构的空间特征,还研究两者之间耦合协调关系的时空格局特征,从而为徐州都市圈碳排放制定合理的节能减排策略提供科学依据。
徐州都市圈的范围包括徐州、连云港、宿迁、宿州、淮北、枣庄、济宁、商丘8个研究单元。除连云港和商丘外,其他6个研究单元均为《全国资源型城市可持续发展规划》所确定的资源型城市。2015年都市圈的总面积约为6.69万km2,年末总人口约为5138.26万人;地区GDP由2000年的2510.82亿元增长到2015年的19258.62亿元,年均经济增长率为15.66%;能源消费量由5090.97万t标准煤增长到22739.44万t标准煤。同期,三次产业产值比重也由25.74%、41.03%、33.23%分别演变为12.22%、46.44%、41.34%。随着徐州都市圈经济的发展,能源消费量增加,产业结构也发生变化,说明都市圈的经济发展是依赖于资源型产业来推动的[23]。徐州都市圈在发展经济的同时带来了大量的碳排放,造成了严重的资源浪费与环境污染,让徐州都市圈的发展问题显得尤为严峻。因此,研究徐州都市圈碳排放效率与产业结构的空间特征及耦合协调关系就更具必要性,这将对都市圈实现资源的合理利用具有重要意义。
本文从全要素指标的角度出发,将碳排放量作为非期望产出处理,为避免测算的多个决策单元同时处于前沿面并且相对都有效的情况出现,借鉴早期学者根据环境技术提出的生产可能性集[24,25]。选择基于产出导向的DEA-VRS模型,评价与测算徐州都市圈的碳排放效率,模型为:
(1)
DEA处理数据时,默认产出指标越高越好,但在生产活动中的非期望产出是越低越好,因此本文采取数据转换函数处理法对碳排放量的原始数据进行处理。具体表达为:
(2)
ε=maxCij+u
(3)
为了把徐州都市圈产业结构的空间特征表现的更加详尽,从高级化、合理化和集中度三个方面来分析[26]。
产业结构高级化:产业结构高级化表示一个国家或者地区产业结构重心从第一产业向第二产业与第三产业依次转移的过程。本文依据三次产业比重向量与对应坐标轴的夹角会随产业比例改变理论,计算产业结构高级化指数IH[27]:
IH=θ1+θ2
(4)
θ1=π-μ1-μ2
(5)
(6)
式中,θ1为第一产业向第二、三产业的转移效应;θ2为第二产业向第三产业的转移效应;μ1、μ2为向量(x1、x2、x3)与向量(0,1,0)、(0,0,1)的夹角;x1、x2、x3代表的是第一、二、三产业增加值占GDP的比重;ρ1为向量(x2、x3)与向量(0,1)的夹角。θ1、θ2数值越大,代表产业转移水平越高;IH数值越大,代表高级化所处水平越高。
产业结构合理化:产业结构合理化反映的是产业协调水平与资源有效利用水平。本文采用泰尔指数TL来分析[28],计算公式为:
(7)
式中,Yi、Y分别表示的是三次产业与总体增加值;Li、L分别为三次产业与总体就业人数;TL的数值越大表示各生产要素的配置越不合理,其合理化所处的水平就越低。
产业结构集中度:产业结构集中度可以体现某种经济活动的集中水平,用于代表一段时期不同地区之间产业集中程度和变动情况[29]。计算公式为:
I=(A-P)/(M-P)
(8)
式中,A、P、M分别表示三大产业实际数据、均匀分布与集中分布的累计百分比总和。I的数值越大,代表集中度所处的水平越高。
一方面产业结构调整受到碳排放效率的约束,另一方面碳排放效率的提高又受到产业结构调整的胁迫,它们之间存在着交互耦合的关系。本文借助物理学中的耦合度(C)模型来评价碳排放效率与产业结构之间的耦合关系,表达式为[30]:
(9)
式中,EMX(x)表示的是碳排放效率综合指数,为2.1中的碳排放效率值;Ii(y)代表的是产业结构综合指数,分别为2.2中的高级化、合理化指数和集中度数值;k为区分系数,2≤k≤5,本文取4。
当生产活动所排放的污染物在环境的承载范围之内,就可充分利用环境的自净能力,从而达到两者之间的协调发展。本文采用协调度(R)模型评价碳排放效率与产业结构之间的耦合发展状况,计算公式为:
(10)
T=a×EMX(x)+b×Ii(y)
(11)
式中,T为碳排放效率与产业结构综合协调指数;a、b为待定权数,由于碳排放效率和产业结构同等重要,因此取a=b=0.5。
为了便于数据分析,在耦合度和协调度计算之前,需要将原始数据做相应的标准化处理,本文主要选取min-max标准化方法。产业结构合理化的数值越小越有利,因此选取负向指标公式进行计算,其他数据原始值均采用正向指标公式计算。计算公式为:
(12)
(13)
式中,Cij、Zij分别表示第i年第j指标的原始值与标准化处理后的数值;max{Cj}、min{Cj}分别为第j指标的最大值和最小值。
耦合度数值越大,说明碳排放效率与产业结构的耦合关系越和谐;协调度数值越大,说明两者的耦合发展状况越好。计算得到的耦合度与协调度的数值均属于[0,1],为了便于区分碳排放效率与产业结构协调度的空间分布情况,进行以下界定:①当R∈[0,0.5)时,处于低协调水平;②R∈[0.5,0.75]时,处于中协调水平;③R∈(0.75,1]时,处于高协调水平。
变量选取:对碳排放效率的分析,选取地区GDP作为期望产出,碳排放量作为非期望产出,固定资产投资总额、从业人数、能源消费总量分别作为资本、劳动力、能源投入要素来进行全要素角度的DEA方法的碳排放效率测算。本文较难得到徐州都市圈各县域的资本存量值,故选取固定资产投资总额作为资本投入。目前尚未有统计碳排放量的官方数据,因此本文借鉴前人的研究成果[31],根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的计算方法,由能源消费总量数据计算得到。
数据来源:本研究以县域为研究单元,包括县、县级市、地级市市区,研究时段为2000—2015年,研究中使用到的数据来自于2000—2016年徐州都市圈8个地级市的统计年鉴,以及相应年份的江苏、山东、安徽、河南4省统计年鉴和中国统计年鉴。为了便于计算,把每个地级市市区作为一个整体,不在区分出各个区;无法查找到的数据,采用数学推理方法得到。
本文将分析所得的碳排放效率数值输入ArcGIS10.2.2软件,分别得到2000年、2007年、2015年徐州都市圈碳排放效率空间分布情况,见图1。从图1可见,2000年有13个县域为DEA有效地区,共21个县域的碳排放效率值在0.810以上,属于碳排放高效率地区,集中分布在徐州、宿州、宿迁、连云港4个市区周边。15个县域碳排放效率值在0.712以下,属于低效率地区,主要集中于西南部和东北部地区;2007年有16个县域为DEA有效地区,26个县域的碳排放效率值在0.877以上,属于高效率地区,主要沿京沪线和陇海线两条铁路线,呈现“十”字型分布。9个县域的碳排放效率值在0.784以下,属于低效率地区,主要集中于都市圈西南部和东南部地区;2015年有12个县域为DEA有效地区,26个县域的碳排放效率值在0.912以上,属于高效率地区,仍然沿京沪线和陇海线两条铁路线分布。10个县域的碳排放效率值在0.818以下,属于低效率地区,主要集中于都市圈的西南部。
图1 2000—2015年徐州都市圈碳排放效率空间分布变化
总体看来,徐州都市圈的碳排放效率值在逐渐升高,但是处于碳排放效率前沿面的DEA有效地区数目略有下降,因此要注重维持高效率与DEA有效地区的碳排放效率水平。碳排放高效率地区主要沿京沪线和陇海线两条铁路线,呈现“十”字型分布的格局特征,并且表现出由分散到集中的空间格局变化特征,说明交通条件是促进碳排放效率提升的关键因素。西南部地区的碳排放效率一直处于较低水平,空间分布相对均匀,且与地区经济发展水平关系不大。
本文将产业结构高级化、合理化、集中度的数值输入ArcGIS10.2.2软件,分别得到2000年、2007年、2015年徐州都市圈产业结构空间分布情况。
产业结构高级化的空间特征:从图2可见,2000年共18个县域属于产业结构高级化高水平地区,除去商丘市区、连云港市区和灌云,其他县域均沿南北方向的轴线分布;20个县域属于低水平地区,集中在都市圈的西部和东部。2007年共7个县域属于高水平地区,除商丘市区和连云港市区外,其他县域仍沿南北方向的轴线分布,并且空间分布范围逐渐缩小;10个县域属于低水平地区,空间分布范围也在缩小,主要集中于都市圈西部地区。2015年共9个县域属于高水平地区,其分布轴线向东部发生偏移,且空间分布范围扩大,20个低水平县域主要分布在都市圈的西南部。
图2 2000—2015年徐州都市圈产业结构高级化空间分布变化
徐州都市圈产业结构高级化水平整体上有所上升,但地区差异较大。高水平地区形成了沿“兖州—济宁—鱼台—徐州市区—宿州市区”南北方向轴线分布的空间结构特征,近几年开始向连云港偏移,这与滨海旅游业等现代服务业的发展具有很大的联系。低水平县域主要集中于西部地区,空间分布较平衡,而商丘市区的产业结构高级化指数一直处于较高水平状态,周围县域不妨学习其产业结构重心转移政策,增强徐州都市圈西部地区的产业结构高级化指数。
图3 2000—2015年徐州都市圈产业结构合理化空间分布变化
产业结构合理化的空间特征:从图3可见,2000年共24个县域属于产业结构合理化高水平地区,形成了东西方向上哑铃型的空间分布特征;7个县域属于低水平地区,主要集中于都市圈北部和南部地区。2007年共21个县域属于高水平地区,哑铃型的空间分布特征逐渐趋向分散,转而集中于西南部地区和东南部地区;15个县域属于低水平地区,集中于南北方向轴线分布,且空间分布范围扩大。2015年徐州都市圈共有9个县域属于高水平地区,其分布特征趋向于较集中的哑铃型,8个低水平县域的空间分布较分散。
徐州都市圈产业结构合理化指数在近几年略有上升,与均衡状态偏离程度增大,不利于地区各产业的协调发展,应该加强这些地区的产业结构调整力度。高水平地区形成了东西方向上“哑铃型”的空间分布特征,其空间分布范围有逐渐缩小的趋势,且与碳排放效率高水平地区的分布范围逐渐趋于相同。低水平地区的空间分布极不平衡,济宁市区的合理化指数一直偏大,应着重对其不合理的产业结构进行调整。
产业结构集中度的空间特征:从图4可见,2000年共有17个县域属于产业结构集中度高水平地区,主要集中分布在南北轴线和西部地区;15个县域属于低水平地区,其空间分布范围相对分散一些。2007年共有12个县域属于高水平地区,其空间分布逐渐向鲁南地区集中;23个县域属于低水平地区,空间分布范围更加分散。2015年共有18个县域属于高水平地区,主要集中分布于都市圈的鲁南地区,共有18个县域属于低水平地区,其空间分布逐渐向西部和东南部地区集中。
图4 2000—2015年徐州都市圈产业结构集中度空间分布变化
徐州都市圈产业结构集中度水平整体上有所上升,高水平地区主要分布在南北轴线上,并且逐渐向鲁南地区集中,表明鲁南地区的产业结构分工非常不明显,将严重妨碍鲁南地区综合竞争力的提升。集中度低水平地区的空间分布较分散,有向西部和东南部地区集中的趋势,所以应该加强西部与东南部地区的产业结构优化升级。
本文将协调度R的结果输入ArcGIS10.2.2软件,分别得到2000年、2007年、2015年徐州都市圈碳排放效率与产业结构高级化、合理化、集中度耦合协调度的空间分布情况。
碳排放效率与产业结构高级化:从图5可见,2000年宿州市区、徐州市区、灌云3个县域属于高协调地区;共有15个县域为低协调地区,集中在都市圈西部和南部地区。2007年曲阜、济宁市区、微山、徐州市区、宿州市区、商丘市区6个县域属于高协调地区,除商丘市外,其他县域沿南北轴线分布,有6个低协调县域集中分布在都市圈的西部。2015年共有30个县域属于高协调地区,分布范围扩大,其南北轴线向东部偏移;13个中协调县域主要分布在都市圈西南部,无低协调地区。
图5 2000—2015年徐州都市圈碳排放效率与产业结构高级化空间耦合协调关系分布
总体看,徐州都市圈碳排放效率与产业结构高级化的空间耦合协调度不断提高,高协调地区的范围不断扩大,低协调地区范围不断缩小,整体上的耦合发展状况越来越好。高协调地区沿南北方向轴线分布,且随着产业结构高级化高水平地区分布轴线向东部偏移而偏移。宿州市区的耦合协调度下降明显,主要因为高级化指数在不断降低,应对产业结构进行调整,通过提高产业结构高级化来提升其耦合协调度。
碳排放效率与产业结构合理化:从图6可见,2000年共有29个县域属于高协调地区。邳州、淮北市区、沭阳、永城、枣庄市区5个县域属于低协调地区,主要集中于都市圈的西南部和东北部地区。2007年只有沭阳属于低协调地区,丰县、永城、睢宁3个县域属于中协调地区;其他为高协调地区,在都市圈的分布范围很广。2015年宁陵和宿州市区属于低协调地区,萧县属于中协调地区,其他40个县域属于高协调地区。
图6 2000—2015年徐州都市圈碳排放效率与产业结构合理化空间耦合协调关系分布
总体看,徐州都市圈碳排放效率与产业结构合理化的空间耦合协调高水平地区范围很大,且呈现不断扩大的趋势,整体上的耦合协调状况很好。宿州是近几年徐州都市圈碳排放效率与产业结构合理化发展偏离最典型的地区,低下的碳排放效率将严重阻碍其地区经济水平的提高。
碳排放效率与产业结构集中度:从图7可见,2000年徐州市区、泗县、灵璧、邹城4个县域属于高协调地区,共有13个县域属于中协调地区,其他26个县域属于低协调地区,分布范围较广。2007年共11个县域属于高协调地区,沿南北轴线分布;9个县域属于中协调地区,空间分布相对分散;其他23个县域属于低协调地区,分布范围较广。2015年共有15个县域属于高协调地区,主要集中于中北部地区;13个低协调县域集中于都市圈的西部;其他15个县域属于中协调地区,主要分布在都市圈东部。
图7 2000—2015年徐州都市圈碳排放效率与产业结构集中度空间耦合协调关系分布
总体看,徐州都市圈碳排放效率与产业结构集中度的空间耦合协调高水平地区范围较小,主要集中于鲁南地区,中协调地区范围扩大,低协调分布出现缩小趋向,整体上发展状况良好。灵璧和泗县的耦合协调度下降明显,主要是由于产业结构集中度越来越低,导致地区经济水平也较低。因此要调整产业策略,提高其地区产业集中程度,从而提高它们的碳排放效率与产业结构集中度的耦合协调度。
通过对徐州都市圈碳排放效率与产业结构的空间特征及耦合关系的分析,本文得出以下主要结论:①从碳排放效率的空间特征来看,徐州都市圈的碳排放效率具有非常明显的地区差异性。高效率县域集中沿京沪线和陇海线两个轴线分布,呈现“十”字型空间格局特征。表明交通分布不仅会带动地区经济发展,还会对碳排放效率水平产生较大影响。徐州都市圈应继续加大对区域交通的建设,使其完全实现快速化和网络化;同时,加强各个县域的经济交流,以协调各个地区间的生产投入。②从产业结构的空间特征来看,产业结构高级化高水平地区形成了沿南北轴线并向连云港偏移的空间结构特征,产业结构合理化高水平地区形成了东西方向哑铃型的空间分布特征,产业结构集中度高水平地区则沿南北轴线上且逐渐向鲁南地区集中分布。可以看出,高级化与合理化高水平地区的空间分布特征趋于相似,均向沿海有所转移,而集中度高水平地区则逐渐向鲁南地区集中。③从耦合协调关系来看,徐州都市圈碳排放效率与产业结构合理化和高级化的耦合协调分布情况要强于集中度,高协调与中协调县域多且分布较均匀,说明产业结构合理化和高级化与碳排放效率提高有着十分密切的联系。产业调整应以合理化与高级化为目标,这样才能更加有效地提高区域碳排放效率。④由于徐州都市圈碳排放效率与产业结构合理化和高级化的耦合协调空间分布情况存在着差异,所以其低碳经济发展策略也应该区别对待。徐州和宿迁的碳排放效率较高,但耦合协调情况一般,应尽量向高收入的现代服务产业进行调整;连云港的碳排放效率较高,且耦合协调情况很好,要积极响应国家策略,把高新技术产业作为未来发展的重心产业;济宁和宿州的碳排放效率较低,耦合协调情况一般,应高度重视环境问题,通过提高生产技术水平来提高碳排放效率;枣庄和淮北的碳排放效率与耦合协调情况均一般,应加强政策和经济扶持力度,减弱其城市发展对资源的依赖作用,大力发展接续产业;商丘等地区的碳排放效率较低且耦合协调情况较差,应规范资源开发强度和加工水平,依靠科技创新降低能源消耗,提高区域碳排放效率水平。
[1]吴玉鸣,张燕.中国区域经济增长与环境的耦合协调发展研究[J].资源科学,2008,30(1)∶25-30.
[2]朱承亮,岳宏志,安立仁.节能减排约束下中国绿色经济绩效研究[J].经济科学,2012,(5)∶33-44.
[3]Mielnik O,Goldemberg J.Communication:The Evolution of the “Carbonization Index" in Developing Countries [J].Energy Policy,1999,27(5)∶307-308.
[4]李锴,齐绍洲.贸易开放、经济增长与中国二氧化碳排放[J].经济研究,2011,46(11)∶60-72,102.
[5]杨红亮,史丹.能效研究方法和中国各地区能源效率的比较[J].经济理论与经济管理,2008,(3)∶12-20.
[6]Zhang XP,Cheng XM,Yuan JH,etal.Total-factor Energy Efficiency in Developing Countries[J].Energy Policy,2011,39(2)∶644-650.
[7]蔡火娣.基于传统DEA与SBM模型的二氧化碳排放效率测度[J].统计与决策,2016,(18)∶130-135.
[8]余敦涌,张雪花,刘文莹.基于随机前沿分析方法的碳排放效率分析[J].中国人口·资源与环境,2015,25(S2)∶21-24.
[9]张金灿,仲伟周.基于随机前沿的我国省域碳排放效率和全要素生产率研究[J].软科学,2015,29(6)∶105-109.
[10]陈黎明,黄伟.基于随机前沿的我国省域碳排放效率研究[J].决策与统计,2013,(9)∶136-139.
[11]马大来,陈仲常,王玲.中国省际碳排放效率的空间计量[J].中国人口·资源与环境,2015,25,(1)∶67-77.
[12]王群伟,周鹏,周德群.我国二氧化碳排放绩效的动态变化、区域差异及影响因素[J].中国工业经济,2010,(1)∶45-54.
[13]原毅军,谢荣辉.环境规制的产业结构调整效应研究——基于中国省际面板数据的实证检验[J].中国工业经济,2014,(8)∶57-69.
[14]张志新,吴宗杰,薛翘.低碳经济视域下中国产业结构调整与发展模式转变研究[J].东岳论丛,2014,35(1)∶135-139.
[15]李宏岳,陈然.低碳经济与产业结构调整[J].经济问题探索,2011,(1)∶66-71.
[16]蒋金荷.中国碳排放量测算及影响因素分析[J].资源科学,2011,33(4)∶597-604.
[17]张友国.经济发展方式变化对中国碳排放强度的影响[J].经济研究,2010,45(4)∶120-133.
[18]李涛,傅强.中国省际碳排放效率研究[J].统计研究,2011,28(7)∶62-71.
[19]原女原,席强敏,孙铁山,等.产业结构对区域碳排放的影响——基于多国数据的实证分析[J].地理研究,2016,35(1)∶82-94.
[20]熊建新,陈端吕,彭保发,等.洞庭湖区生态承载力系统耦合协调度时空分异[J].地理科学,2014,34(9)∶1108-1116.
[21]翁钢民,李凌雁.中国旅游与文化产业融合发展的耦合协调度及空间相关分析[J].经济地理,2016,36(1)∶178-185.
[22]王伟,孙雷.区域创新系统与产业转型耦合协调度分析——以铜陵市为例[J].地理科学,2016,36(2)∶204-212.
[23]仇方道,刘继斌,唐晓丹,等.徐州都市圈工业结构转型及其影响效应分析[J].地理科学,2016,36(9)∶1426-1436.
[25]周五七,聂鸣.中国工业碳排放效率的区域差异研究——基于非参数前沿的实证分析[J].数量经济技术经济研究,2012,29(9)∶58-70,161.
[26]江洪,赵宝福.碳排放约束下能源效率与产业结构解构、空间分布及耦合分析[J].资源科学,2015,37(1)∶152-162.
[27]郑少智,陈志辉.产业结构高级化与经济增长关系实证研究——基于全国、广东省及广州市数据的对比分析[J].产经评论,2011,(3)∶55-60.
[28]干春晖,郑若谷,余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J].经济研究,2011,46(5)∶4-16,31.
[29]关伟,许淑婷.辽宁省能源效率与产业结构的空间特征及耦合关系[J].地理学报,2014,69(4)∶520-530.
[30]周成,冯学钢,唐睿.区域经济—生态环境—旅游产业耦合协调发展分析与预测——以长江经济带沿线各省市为例[J].经济地理,2016,36(3)∶186-193.
[31]李平.徐州离低碳城市有多远[J].商业研究,2011,(5)∶210-216.