中国省域生态文明建设对碳排放强度的影响

刘凯 吴怡 陶雅萌 王成新

摘要 生态文明建设作为新时代中国高质量发展的新理念和新目标，需要生态经济文明、生态社会文明和生态环境文明三个子系统协同推进与共同发展。降低碳排放强度是全球变暖背景下中国政府生态文明建设面临的重要问题和必然选择。研究生态文明建设对碳排放强度的影响，尤其从不同维度厘清生态文明建设不同子系统对碳排放强度的具体影响具有重要的理论和现实意义。利用2004—2016年中国省域面板数据，在STIRPAT模型基础上建立空间杜宾模型，实证分析了生态经济文明、生态社会文明、生态环境文明对碳排放强度的影响。结果表明：①中国各省域碳排放强度的Morans I指数在0.425～0.473之间，存在明显的空间正相关性，相互之间的碳排放强度可以相互影响，其原因在于相邻省域之间存在密切联系并且自然和经济社会特征具有一定相似性。②生态经济文明、生态社会文明、生态环境文明与碳排放强度之间的相关系数分别是-4.743 139、2.865 884、-0.324 6447，生态经济文明和生态环境文明可以降低碳排放强度，生态社会文明提高了碳排放强度。通过生态文明建设降低碳排放强度需要三个子系统均对碳排放强度产生负向影响，需要进一步转变生态社会文明对碳排放强度的影响效应，实现生态文明建设全面降低碳排放强度。③生态社会文明空间溢出效应没有通过显著性检验，生态经济文明、生态环境文明空间溢出效应的相关系数分别是2.046 531、-3.238 323，生态经济文明上升造成了周边省域碳排放强度上升，生态环境文明上升促进了周边省域碳排放强度下降。相邻省域之间需要确立共同的生态经济文明目标，建立跨省域减少碳排放合作机制，实现生态文明建设水平提高的同时共同致力于碳排放强度降低。

关键词 生态文明;碳排放;绿色发展;空间杜宾模型

中图分类号 X196

文献标识码 A文章编号 1002-2104（2019）07-0050-07DOI：10.12062/cpre.20190301

改革开放40 a来，中国经济长期处于高速增长的轨道，工业化和城镇化建设取得举世瞩目的成就，目前已成为世界第二大经济体。但是，在经济速度提高和规模扩大的同时衍生出日益严重的资源、环境、生态问题，导致自然环境无法满足人民日益增长的美好生活需要。为了谋求人与自然和谐发展，从环境服务于经济发展到逐步融入经济发展[1]、从环境保护上升为基本国策到推进生态文明建设[2]以及完善生态文明体制[3]，中国一直在积极探索适合本国国情的中国化生态文明建设道路。十八大以来，生态文明建设纳入中国特色社会主义事业总体布局，国务院相继发布《关于加快推进生态文明建设的意见》和《生态文明体制改革总体方案》，生态文明先行示范区建设工作逐渐展开，十九大报告进一步强调“建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计”。当前“生态兴则文明兴”“绿水青山就是金山银山”“人与自然和谐共生”“山水林田湖草是生命共同体”等生态文明观念逐渐深入人心。生态文明已经成为新时代引领中国高质量发展的新理念和新目标，尤其在当前中国发展的内在条件和外部环境发生巨大变化的新形势下，进行生态文明建设具有重要实践价值。

气候变暖已成为公认的全球性问题，二氧化碳浓度增加被认为是气候异常变化的主要原因[4]。围绕减少二氧化碳排放，国际组织有针对性地采取了一系列应对行动，《联合国气候变化框架公约》设定了碳减排进程，联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）对气候变化和减缓气候变化的可能对策持续进行了五次评估;国际社会进行了多次谈判与博弈，先后制定了《联合国气候变化框架公约》《京都议定书》“巴厘路线图”《哥本哈根议定书》《巴黎协定》等，试图规定不同国家减少碳排放量的义务。中国是目前世界上碳排放量最大的国家之一[5-6]，作为一个负责任的大国，中国在2015年巴黎气候变化大会上承诺到2030 年实现碳排放峰值目标[7]，在“十一五”规划纲要中提出节能减排概念，连续在“十二五”和“十三五”规划纲要中把“单位GDP二氧化碳排放降低”作为约束性指标。低碳发展不仅是应对气候变化的重要手段，而且是生态文明建设的基本要求和目标，从不同维度深入分析生态文明建设对碳排放强度的影响对国家实现碳减排目标具有重要的理论价值，可对生态文明建设进程中制定更为合理有效的减排政策提供参考。

1 文献综述

生态文明建设是近年来不同学科共同关注的热点领域，科学合理评价生态文明建设水平是一项基础性工作。在评价指标体系构建方面，“社会-经济-自然”复合生态系统理论和人地关系地域系统理论是生态文明建设的基础理论[8-9]，有学者把生态文明建设视为一个复合系统，把复合系统分解为不同子系统建立评价指标体系[10-13];“压力-状态-响应”模型可以反映系統内部要素间的逻辑关系，也有学者从“压力”“状态”“响应”三个方面建立评价指标体系[14-16]。在评价方法方面，既有学者运用投影寻踪模型[17]、加权求和法[18]、熵值法[19]等综合指数法得出生态文明建设水平，也有学者运用DEA模型[20]、SBM模型[21]等效率模型评价了生态文明建设效率。在上述指标体系和研究方法基础上，不同学者对国家[22]、省域[23]、城市[24]等不同尺度区域生态文明建设情况进行了评价。归纳已有研究结论可知，生态文明建设是一个逐步推进的过程，生态文明建设水平整体呈现上升趋势，区域之间的生态文明建设存在明显差异，发达地区（国家）往往高于相对落后地区（国家）。

国内外众多学者围绕碳排放问题进行了研究。对于碳排放量的计算，已有研究主要运用四种方法，分别是利用不同能源标准煤折算系数和IPCC提供的碳排放系数得到不同区域的碳排放量[25-26]，根据碳排放的影响因素构建模型计算出碳排放量[27]，根据遥感影像数据或夜间灯光数据反演模拟出碳排放数据[28-31]，从城市CO2排放数据集中获取[32]。在碳排放影响因素方面，主要运用STIRPAT模型、LMDI分解、Kaya恒等式等方法研究了产业结构[33]、经济增长[34]、环境规制[35]、金融发展[36]、市场状况[37-38]、城镇化[39]、技术创新[40]、高铁[41]、人口年龄结构[42]、城镇景观格局[43]、能源强度[44]、土地利用方式[45]等因素对碳排放的影响。已有研究表明，碳排放总量仍然呈现增长趋势，碳排放强度已有所下降，不同因素对碳排放的影响关系具有复杂性特点。碳排放受到多种因素的影响，关于生态文明建设对碳排放的影响及其机理研究较少。生态文明建设通过生态经济文明、生态社会文明和生态环境文明协同发展推动人与自然和谐发展格局形成，也将影响到中国碳减排目标的实现。本研究尝试利用2004—2016年中国省域面板数据，在评价生态文明建设水平和计算碳排放强度基础上，运用空间计量模型分析生态文明建设不同子系统对碳排放强度的影响，在一定程度上有助于丰富碳排放影响因素的研究内容，为制定碳减排政策提供重要参考和科学依据。

2 指标体系与研究方法

2.1 指标体系

根据“社会-经济-自然”复合生态系统理论和人地关系地域系统理论，把生态文明建设视为生态经济文明、生态社会文明、生态环境文明三个子系统协同推进的复合系统，根据三个子系统建立评价指标体系（见表1）。生态经济文明不仅仅是经济发展水平的提高，还需要发展过程中减少资源和能源的消耗，选取人均GDP和第三产业比重反映经济发展水平，用单位GDP水耗和单位GDP电耗反映经济对资源的消耗情况。生态社会文明是社会进步以及社会进步的同时生态环境得到改善的过程，选取居民生活、教育、科技指标反映社会进步情况，选取人均公共交通车辆数和人均城市绿地面积反映社会进步过程中的生态环境改善情况。建设生态环境文明需要资源和环境满足人类需求，用人均水资源量和森林覆盖率反映资源丰度，用人均废水排放量、人均二氧化硫排放量、人均工业固体废弃物产生量反映环境污染程度。由于资源环境数据从2004年开始统计，所以选取2004—2016年作为研究时段，数据来源于《中国统计年鉴》[46]。

2.2 研究方法

2.2.1 生态文明建设评价方法

利用熵值法计算每年不同指标权重，运用综合指数法计算每年每个省域生态经济文明（EEC）、生态社会文明（ESO）、生态环境文明（EEN）水平，详细步骤见参考文献[47]。

2.2.2 碳排放强度计算方法

燃烧化石能源是产生碳排放的重要来源，根据能源标准煤折算系数和IPCC提供的碳排放系数（见表2）[48]，利用煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气8种能源消费量计算碳排放总量（CT），用“十二五”和“十三五”规划纲要中提出的“单位GDP二氧化碳排放”即碳排放总量和GDP的比重表示碳排放强度（CS），能源消费量数据来源于《中国能源统计年鉴》[49]，碳排放总量计算公式为：

式中，CT是碳排放总量，E是能源消费量，SC是标准煤折算系数，CF是碳排放系数。

2.2.3 空間计量模型

3 实证结果分析

3.1 空间相关性检验

运用探索性空间数据分析方法中的Morans I指数检验被解释变量的空间自相关性，被解释变量存在空间自相关关系方可进行空间计量分析。采用基于距离的空间权重矩阵进行检验，检验结果见表3。通过检验结果可知，中国省域碳排放强度Morans I指数存在正的空间相关性，因此可以进行空间计量分析。由于中国东、中、西、东北四大板块内部相邻省份之间在经济发展、城镇化进程、社会文化、自然环境等方面具有一定相似性并且相邻省域联系密切，导致了中国省域碳排放强度存在空间自相关性。

3.2 不同模型形式的统计检验

静态面板数据模型涉及混合回归、固定效应的估计和选择。依据公式（3）所建立的模型，测度不同模型形式的检验统计量（见表4）可知：第一，与混合效应模型和时期固定效应模型相比，空间固定效应模型和双向固定效应模型的拟合程度更高。第二，空间固定效应模型和双向固定效应模型的对数似然函数值明显比其他两个理想。第三，空间固定效应模型LM-lag、LM-error以及Robust LM-lag、Robust LM-error在1%置信水平下均能通过显著性检验。综上，需要选择空间固定效应模型进行解释变量估计。

3.3 空间杜宾模型结果分析

在生态文明建设的生态经济文明指数、生态社会文明指数、生态环境文明指数以及碳排放强度基础上，可以得到空间杜宾模型分析结果（见表5）。

生态经济文明对碳排放强度具有显著的负向影响，相关系数是-4.743 139，并且可以通过1%显著性检验，说明碳排放强度随着生态经济文明的提高而不断降低。理论上来说，生态经济文明通过提高经济发展水平以及降低经济发展过程中的资源消耗和废弃物排放可以减少碳排放总量从而降低碳排放强度，实证结果也有力论证了这一理论假设。从中国经济发展历程来看，进入21世纪以来经济发展方式逐渐由粗放型向集约型转变，发展目标逐渐多元化，经济结构逐渐转型升级，尤其是近年来经济进一步由高速增长转变为高质量发展，发展效率逐渐提高，绿色发展趋势明显，战略性新兴产业、现代制造业等中高端结构增长成为重要动力，科技创新、技术扩散的作用越发显著，因此促进生态经济文明水平逐渐提高，并且进一步促进生态经济文明有效降低了碳排放强度。

生态社会文明对碳排放强度具有显著的正向影响，相关系数是2.865 884，并且可以通过1%显著性检验，说明目前生态社会文明建设可以导致碳排放强度提高。理论上讲，通过提高居民生活水平、促进社会事业发展以及在社会发展进步过程中促进生态环境事业得到保障等措施可以降低碳排放强度，然而中国生态社会文明发展的现实状况与理想状态并不相符。一方面，基本公共服务供给能力、收入差距、人口老龄化、贫困等社会问题制约了生态社会文明建设，另一方面，中国各省域之间生态社会文明存在较大差距，西南和中部部分省域生态社会文明指数过低，导致这些省域生态社会文明发展不充分以及全国生态社会文明发展不平衡，从而影响到生态社会文明在全国范围内对碳排放强度的影响。因此，中国在生态文明建设和全面建成小康社会进程中，既要解决生态社会文明建设中遇到的“卡脖子”问题，也要缩小不同省域之间的生态社会文明差距，通过生态社会文明合理发展实现碳排放强度降低。

生态环境文明对碳排放强度具有负向影响，相关系数是-0.324 6447，可以通过5%显著性检验，说明生态环境文明建设降低了碳排放强度。生态环境文明建设中的减少污染物排放、减少资源消耗与减少碳排放同属于节能减排范畴，进行生态修复建设和减少碳排放是同一问题的两个方面，因此生态环境文明建设降低碳排放强度在情理之中。随着中国经济发展方式转型以及生态文明建设向纵深方向推进，近年来中国已在生态环境文明领域取得重要突破，表现在生态环境质量有所改善、主要污染物排放总量下降、生态修复和生态建设取得成效、环境预防体系得到健全、能源与资源利用效率提高等诸多方面，因此也使生态环境文明降低了碳排放强度。然而，生态环境文明对碳排放强度的负向影响并不显著，需要进一步解决当前生态环境文明领域污染物排放面广、生态脆弱地区治理难度大等问题，促进生态环境文明在降低碳排放强度中的作用更加明显。

从空间溢出效应的结果来看，生态经济文明空间溢出效应的相关系数是2.046 531，可以通过10%显著性检验，生态社会文明空间溢出效应没有通过显著性检验，生态环境文明空间溢出效应的相关系数是-3.238 323，可以通过1%显著性检验，说明生态经济文明上升可以造成周边省域碳排放强度上升，生态环境文明上升可以促进周边省域碳排放强度下降。中国各省域的生态经济文明水平整体呈现上升趋势，与此同时相互之间的竞争越来越激烈，尤其是具有发展同质性的相邻省份之间存在一定的恶性竞争现象，存在梯度差异的相邻省份之间存在污染型产业转移现象，落后省域成为发达省域的“污染避难所”，导致生态经济文明并没有形成正外部性，自身生态经济文明的发展并没有带来周边省域碳排放强度下降。但是又由于区域具有开放性，不同省域在进行污染治理、生态建设、节能减排促进自身生态环境文明提高的同时，也减少了污染物、废弃物对周边省域的负面影响，尤其是近年来省域之间环境问题跨省协同治理力度逐渐加大，因此自身生态环境文明建设可以带来周边省域碳排放强度下降。

从人口、财富、技术三个控制变量的结果来看，人口总量对碳排放强度的影响没有通过显著性检验，财政收入和R&D经费支出对碳排放强度产生负向影响，说明财富积累和技术进步可以降低碳排放强度。中国财富积累的过程是经济发展的过程，也是生态经济文明程度逐渐提高的过程，财政收入对碳排放强度具有负向影响与生态经济文明的研究结果可以较好地相互论证。技术进步降低碳排放强度与已有研究结论和既有认知相符，增加R&D经费支出带来了技术进步，中国能源利用效率提高技术、能源转换效率提高技术和可再生能源技术对减少碳排放作用明显，技术进步已成为减少碳排放的重要驱动因素。

4 结论和启示

生态文明建设是生态经济文明、生态社会文明、生态环境文明三个子系统协同推进的过程，不同子系统可以对碳排放强度产生不同影响。本研究利用2004—2016年中国省域面板数据，利用STIRPAT模型建立空间杜宾模型，实证分析了生态经济文明、生态社会文明、生态环境文明对碳排放强度的影响。得出以下研究结论和启示。

（1）中国省域碳排放强度存在明显的空间正相关性，省域之间碳排放强度可以相互影响，一个省域降低碳排放强度有助于相邻省域降低碳排放强度，由此可知，在相邻省域建设“区域减碳综合体”势在必行。

（2）生态经济文明和生态环境文明降低了碳排放强度，生态社会文明提高了碳排放强度。生态文明建设水平提高需要生态经济文明、生态社会文明、生态环境文明的共同提高，通过生态文明建设降低碳排放强度也需要三个子系统均对碳排放强度共同产生负向影响，需要解决生态社会文明建设中的“卡脖子”问题和区域差距问题，把生态社会文明对碳排放强度的影响由正效应转为负效应，实现生态文明建设全面降低碳排放强度。

（3）中國各省域生态经济文明和生态环境文明可以影响到周边省域的碳排放强度，分别产生了正向和负向的空间溢出效应。因此，中国相邻省域之间需要进一步强化合作，确立共同的生态经济文明目标，减少不必要的恶性竞争，建立跨省域减少碳排放合作机制，实现生态文明建设水平提高的同时共同致力于碳排放强度降低。

（编辑：李 琪）

参考文献

[1]吴舜泽，黄德生，刘智超，等.中国环境保护与经济发展关系的40年演变[J].环境保护，2018，46（2）：14-20.

[2]任建兰，王亚平，程钰.从生态环境保护到生态文明建设：四十年的回顾与展望[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2018（6）：27-39.

[3]高世楫，王海芹，李维明.改革开放40年生态文明体制改革历程与取向观察[J].改革，2018（8）：49-63.

[4]CUFFEY K M， VIMEUX F. Covariation of carbon dioxide and temperature from the Vostok ice core after deuterium-excess correction[J]. Nature， 2001， 412： 523-527.

[5]OLIVIER J G J， JANSSENS M， MUNTEAN M， et al. Trends in global CO2 emissions： 2014 report[R]. Hague： PBL Netherlands Environmental Assessment Agency， 2014.

[6]QUIRE C L， MORIARTY R， ANDREW R M， et al. Global carbon budget 2014[J]. Earth system science data discussions，2015，7（2）： 521-610.

[7]中国能源研究会.中国能源展望2030[M].北京：经济管理出版社，2016.

[8]欧阳志云.开创复合生态系统生态学，奠基生态文明建设：纪念著名生态学家王如松院士诞辰七十周年[J].生态学报，2017，37（17）： 5579-5583.

[9]樊杰.新时代“人地关系地域系统”研究刍议——兼议吴传钧先生的小事、大业[J].经济地理，2018，38（4）：2-8.

[10]李艳芳，曲建武.城市生态文明建设评价指标体系设计与实证[J].统计与决策，2018（5）：57-59.

[11]李平星，陈雯，高金龙.江苏省生态文明建设水平指标体系构建与评估[J].生态学杂志，2015，34（1）：295-302.

[12]陈润羊，张贵祥，胡曾曾，等.京津冀区域生态文明评价研究[J].环境科学与技术，2018，41（6）：188-196.

[13]柴琪宸，郭亚军，宫诚举，等.中国省域生态文明建设协调发展程度的综合评价[J].中国管理科学，2017，25（7）：184-190.

[14]赵先贵，赵晶，马彩虹，等.基于足迹家族的甘肃省生态文明建设评价[J].干旱区研究，2016，33（6）：1254-1261.

[15]廖冰，张智光.生态文明指标优化和权重计量的实证研究——基于PSIR与SEM 相结合方法[J].长江流域资源与环境，2018，27（4）：779-791.

[16]宓泽锋，周灿，朱菲菲，等.生态文明建设的路径依赖与互动关系变化——基于2003—2015 年长江经济带地级市面板数据[J].地理研究，2018，37（10）：1915-1926.

[17]谷缙，任建兰，于庆，等.山东省生态文明建设评价及影响因素——基于投影寻踪和障碍度模型[J].华东经济管理，2018，32（8）：19-26.

[18]成金华，彭昕杰，冯银.中国城市生态文明水平评价[J].中国地质大学学报（社会科学版），2018，18（2）：102-113.

[19]吴小节，杨书燕，汪秀琼.中国生态文明重心转移的特征及影响因素[J].城市问题，2016（5）：27-34.

[20]李巍，郗永勤.效率视角下的省域生态文明建设评价研究[J].生态学报，2016，36（22）：7354-7363.

[21]王耕，李素娟，马奇飞.中国生态文明建设效率空间均衡性及格局演变特征[J].地理学报，2018，73（11）：2198-2209.

[22]刘思明，侯鹏.生态文明建设国际比较研究：2008—2012[J].经济问题探索，2016（3）：42-50.

[23]张欢，成金华，陈军，等.中国省域生态文明建设差异分析[J].中国人口·资源与环境，2014，24（6）：22-29.

[24]孙剑锋，秦伟山，孙海燕，等.中国沿海城市海洋生态文明建设评价体系与水平测度[J].经济地理，2018，38（8）：19-28.

[25]赵丽萍，李媛.产业结构对碳排放强度的影响[J].城市问题，2018（6）：61-66.

[26]韩秀艳，孙涛，高明.新型城镇化建设、能源消费增长与碳排放强度控制研究[J].软科学，2018，32（9）：90-93.

[27]YORK R， ROSA E A， DIETZ T. STIRPAT， IPAT and ImPACT： analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts[J]. Ecological economics，2003，46（3）：351-365.

[28]馬忠玉，肖宏伟.基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟[J].中国人口·资源与环境，2017，27（9）：143-150.

[29]王少剑，苏泳娴，赵亚博.中国城市能源消费碳排放的区域差异、空间溢出效应及影响因素[J].地理学报，2018，73（3）：414-428.

[30]XIE Y， WENG Q. World energy consumption pattern as revealed by DMSP-OLS nighttime light imagery[J]. GIScience & remote sensing， 2016，53（2）： 1635-1649.

[31]SHIKWAMBANA L. Long-term observation of global black carbon， organic carbon and smoke using CALIPSO and MERRA-2 data[J]. Remote sensing letters， 2019，10（4）：373-380.

[32]蔡博峰，刘晓曼，陆军，等. 2005 年中国城市CO2排放数据集[J].中国人口·资源与环境，2018，28（4）：1-7.

[33]张琳杰，崔海洋.长江中游城市群产业结构优化对碳排放的影响[J].改革，2018（11）：130-138.

[34]刘志红，曹俊文.碳排放强度与经济增长的关系：基于数量脱钩的实证研究[J].经济问题探索，2017（11）：141-147.

[35]邝嫦娥，邹伟勇.环境规制与能源消费碳排放——理论分析及空间实证[J].湘潭大学学报（哲学社会科学版），2018，42（5）：81-86.

[36]周莹莹.金融发展对碳排放的影响——以23 个国家与地区为例[J].求索，2018（5）：79-87.

[37]黎文勇，杨上广，吴玉鸣.区域市场一体化对碳排放效益的影响研究——来自长三角地区的空间计量分析[J].软科学，2018，32（9）：52-71.

[38]张德钢.市场分割对碳排放效率的影响研究——基于固定效应面板随机前沿模型[J].软科学，2018，32（9）：94-97.

[39]王锋，秦豫徽，刘娟，等.多维度城镇化视角下的碳排放影响因素研究——基于中国省域数据的空间杜宾面板模型[J].中国人口·资源与环境，2017，27（9）：151-161.

[40]王宪恩，段志远，王培博，等.1990—2014年典型国家技术变革与结构调整的碳排放驱动效应测度[J]. 资源科学，2018，40（11）：2317-2327.

[41]王成新，苗毅，吴莹，等.中国高速铁路运营的减碳及经济环境互馈影响研究[J].中国人口·资源与环境，2017，27（ 9）：171-177.

[42]吴昊，车国庆.中国人口年龄结构如何影响了地区碳排放？——基于动态空间STIRPAT模型的分析[J].吉林大学社会科学学报，2018，58（3）：67-77.

[43]郭杰，丁冠乔，刘晓曼，等.城镇景观格局对区域碳排放影响及其差别化管控研究[J].中国人口·资源与环境，2018，28（10）：55-61.

[44]IMRAN K， MICHAEL W J， STEPHENSON J. Analysis of greenhouse gas emissions in electricity systems using time-varying carbon intensity[J]. Journal of cleaner production， 2018， 184，（20）：1091-1101.

[45]李波，刘雪琪，梅倩，等.湖北省农地利用方式变化的碳效应特征与空间差异[J].中国人口·资源与环境，2018，28（10）：62-70.

[46]國家统计局.中国统计年鉴[J].北京：中国统计出版社，2005-2017.

[47]刘凯，任建兰，李雅楠.基于供需视角的黄河三角洲人地关系演变[J].经济地理，2018，38（6）：28-34.

[48]刘贤赵，高长春，张勇，等.中国省域碳强度空间依赖格局及其影响因素的空间异质性研究[J].地理科学，2018，38（5）：681-690.

[49]国家统计局能源司.中国能源统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2005-2017.

Abstract Ecological civilization construction is the new concept and trend of Chinas high quality development in new era， and it needs the collaborative propulsion of ecological economic civilization， ecological social civilization and ecological environment civilization. Reducing carbon emission intensity is an important issue facing Chinese government in the background of global warming. Studying the influence of ecological civilization construction to carbon emission intensity from different dimensions has important theoretical and practical significance. The influence of ecological economic civilization， ecological social civilization and ecological environment civilization to carbon emission intensity was empirically analysed by using China provinces panel data in 2004-2016 and spatial Durbin model based on STIRPAT model. The results show that： first， Morans I of China provinces carbon emission intensity was between 0.425～0.473. It shows obvious positive spatial correlation and illustrates that China provinces carbon emission intensity can influence each other. The reasons include the close ties between neighboring province and the similarity of natural， economic and social characteristics. Second， the correlation coefficients of ecological economic civilization， ecological social civilization and ecological environment civilization to carbon emission intensity were as follows： -4.743 139， 2.865 884， -0.324 644 7. It illustrates ecological economic civilization and ecological environment civilization can reduce carbon emission intensity， while ecological social civilization can increase carbon emission intensity. To reduce carbon emission intensity by ecological civilization， three subsystems of ecological civilization needs to produce negative influence to carbon emission intensity， the effect of ecological social civilization on carbon emission intensity needs to be changed， and thus we can realize the total reduction of carbon emission intensity. Third， ecological social civilizations spatial spillover effect cannot pass the significance test. The correlation coefficients of spatial spillover effects of ecological economic civilization and ecological environment civilization were 2.046 531 and -3.238 323 respectively. It illustrates that the improvement of ecological economic civilization can cause the increase of carbon emission intensity of the periphery provinces， while the improvement of ecological environment civilization can promote the reduction of carbon emission intensity of the periphery provinces. Enhancing cooperation between periphery provinces and establishing trans-provincial reducing carbon emission cooperation mechanism are needed.

Key words ecological civilization; carbon emission; green development; spatial Durbin model