“一带一路”沿线国家碳排放强度空间态势与门槛特征

刘 涛 张 瑞

新疆财经大学经济学院

0 引言

实现碳中和是世界各国应对气候变化的重要举措。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）发布第六次评估报告，强调了气候变化的极端影响和潜在风险，全球气温升幅逐步走向1.5 ℃，世界各国势必面临多重气候危害。在全球新冠疫情和其他负面形势下，全球CO2排放量在2020 年减少了21 亿t，特别是因能源消耗而产生的CO2排放量达到自2011 年以来的最低水平1数据来源：《世界能源统计年鉴2021》。在新冠疫情后期全球各国的封锁政策逐渐放宽，经济活动也随之复苏，使得2021 年全球因能源消耗产生的碳排放量增幅达到6%，碳排放增加量远超过2020 年因新冠流行所减少的量，可知实现低碳的目标任重道远。

整体上来看，发达国家工业化历程是导致气候变化主要原因，随着国际分工的深化和产业转移的加快，未来减排压力将主要来自发展中国家。“一带一路”倡议自提出以来，为全球气候治理提出了中国方案，也为实现《巴黎协定》增添动力。“一带一路”发展韧性足、潜力大，值得注意的是沿线大部分国家仍处于工业化初级阶段，经济发展水平差异大，发展方式粗放，单位能效低，表明沿线国家实现碳达峰碳中和目标面临诸多挑战。因此，从空间视角刻画沿线国家碳排放强度空间演化态势，探究影响沿线国家碳排放强度因素及门槛特征，以期激发区域减排潜力，促进沿线各国实现经济与低碳协调发展。

1 文献综述

碳排放强度作为把握经济发展与低碳之间关系的重要尺度，对其研究能够更好把握经济与环境的关系。学者关于碳排放强度的研究主要表现在对碳排放强度的影响因素、区域差异及时空特征等方面。

在碳排放强度影响因素方面，李健等（2012）运用灰色关联方法分析了产业结构与碳排放强度的关系［1］。仲伟周等（2015）提出产业结构升级能够有效降低碳排放强度［2］。而余志伟等（2022）在此基础上进一步考虑了产业高级化与碳排放强度的非线性关系［3］。除了产业结构，虞义华等（2011）发现经济发展水平与碳排放强度存在“N”形关系［4］。但涂熊苓（2016）认为从长期角度来看经济增长只会对碳排放强度产生不利影响［5］。此外，任晓松(2020)和李志国（2020）等都考虑了经济集聚对碳排放强度的影响［6-7］，前者认为经济集聚与碳排放强度之间存在显著的负向关系，后者认为经济集聚与碳排放强度之间呈显著的倒“U”形曲线关系。对于既能发展经济又能有效降低碳排放强度，霍晓谦等（2022）运用固定效应等模型多维度检验数字经济对碳排放强度的影响机制，指出数字经济能够显著降低碳排放强度［8］。上述学者从整体视角考虑了碳排放强度的影响因素，还有学者将行业细化分析了碳排放强度及其动因。杨丹辉等（2022）基于2002-2018年中国工业投入产出面板数据，认为投入数字化对工业碳排放强度存在负向效应［9］。王景波等(2019)利用GMM动态回归模型分析了旅游业碳排放强度影响因素的作用机理，并提出相应建议［10］。

在碳排放强度区域差异及时空特征方面，夏四友等（2020）采用Theil 指数得出1997-2016 年中国农业碳排放强度的区域差异总体呈扩大趋势，利用空间相关分析得出碳排放强度空间集聚程度趋于缩小的结论［11］。刘华军等（2012）和王青（2022）都得出了区域间差异是碳排放强度总体差异的最主要贡献来源的结论［12-13］。夏文浩等（2023）采用空间收敛分析方法进一步考察了新疆13 个地州市农业碳排放强度的收敛趋势，发现地州市间农业碳排放强度的差异在逐渐缩小［14］。王少剑等（2019）利用Moran's I指数发现城市碳排放强度存在显著的空间集聚性,但空间集聚水平的变化逐年缩小，且碳排放强度存在空间溢出效应［15］。而在碳排放强度时空演变影响因素的研究中，李智慧等（2023）借助面板回归模型探讨了环境规制对旅游业碳排放强度的影响，东、中、西部地区环境规制对旅游业碳排放强度均存在“倒逼减排”效应，东北地区环境规制呈现正向促进作用［16］。李云燕等（2023）基于GTWR 考察了城市碳排放强度影响因素的时空异质性，发现只有高碳化能源消费对碳排放强度呈正向促进效应，其余因素表现为抑制作用［17］。也有学者分析碳排放强度对其他因素的影响，陈海龙等（2022）认为碳排放强度的降低对本地区经济高质量发展具有显著的促进作用，对经济关联地区产生空间阻滞效应［18］。

“一带一路”倡议提出以来，“一带一路”沿线国家碳排放引起国内学者关注，针对碳排放的影响因素、碳排放效率及时空特征作了较为深入的研究。由于空间距离、数据获取难度等原因，鲜有以“一带一路”为对象探讨碳排放强度的研究。刘朝等（2022）通过PSTR 模型发现中国OFDI 减少了“一带一路”沿线国家的碳排放量［19］。这些学者从单一变量考虑了对碳排放的影响，但也有部分学者从多因素方面考虑对碳排放的影响，如张志新等（2021）利用固定（随机）效应模型，GMM 方法检验了贸易开放、经济增长与碳排放的关系，得出贸易开放有助于碳排放的减少，经济增长最终会带来环境污染，同时技术进步抑制碳排放的结论［20］。而有些学者在碳排放影响因素的基础上考虑了碳排放与影响因素的双向关系，杨桔等（2021）通过“一带一路”沿线五个区域48个国家的面板数据,发现农产品贸易和碳排放之间存在双边关系［21］。对于碳排放的研究，也有相关学者选择从碳排放效率的角度展开了较为深入的研究，李焱等（2021）发现全球价值链嵌入可以提升“一带一路”沿线国家制造业的碳排放效率［22］。还有些学者在碳排放效率驱动因素的基础上进一步分析其时空特征，如王鑫静等（2019）探究了沿线国家科技创新与碳排放效率的时空分异特征，从整体看，科技创新、人均GDP、信息化发展水平、对外开放度能够促进碳排放效率，产业结构、城镇化水平抑制了碳排放效率，分地区看发现各因素对碳排放效率的作用效应存在明显的异质性［23］。

上述研究中，学者们对“一带一路”沿线国家碳排放影响因素及其效应进行了系统研究，但仍然存在一定的局限性：一是现有文献对不同国家或地区的碳排放强度进行了测算，鲜有刻画其空间集聚态势；二是学者们较多关注碳排放影响因素的线性关系，较少关注碳排放强度影响因素的空间异质性及其门槛特征。鉴于此，本文尝试从以下三方面进行拓展：一是在测算沿线国家碳排放强度的基础上，借助空间自相关和标准差椭圆方法对沿线国家碳排放强度空间集聚态势及其重心转移进行探讨；二是建立计量模型并以经济发展水平为门槛，分析不同因素对碳排放强度发挥促进或抑制作用的门槛效应；三是采用地理加权回归模型分析碳排放强度影响因素的空间异质性，以期促进沿线各国因地制宜制定差异化的低碳经济发展政策，助力绿色“一带一路”建设。

2 模型构建及指标选取

2.1 全局空间自相关

运用全局莫兰指数分别对沿线31 个国家2010—2020 年的碳排放强度进行空间自相关检验。全局莫兰指数取值范围为［-1，1］，正值表明碳排放强度存在正向空间相关性，负值则表明碳排放强度存在负向空间相关性。

2.2 标准差椭圆模型

标准差椭圆的大小能够反映“一带一路”碳排放强度空间集中程度，椭圆中心点表示碳排放强度在空间分布上的重心，长轴、短轴分别表示碳排放强度空间分布偏离碳排放强度重心的主方向、次方向。标准差椭圆主要参数计算公式参考李德仁等（2017）的研究方法［24］。

2.3 门槛效应模型

本文采用Hansen 面板门槛模型，并参考王兆峰等（2022）的研究［25］，将经济发展水平G设定为门槛变量，分别以经济发展水平G、贸易开放水平T、外商直接投资F、产业结构升级I为门槛依赖变量（解释变量），借助Stata 软件，进行门槛效应检验及分析。设定相关变量的门槛值为α，当变量值高于α或低于α时，解释变量的回归系数若存在明显差异，则表明存在门槛效应，其单一门槛模型如下：

I(.) 为指示函数，设定城镇化水平U为一般控制变量，tℎ 为门槛依赖变量，包括经济发展水平、贸易开放水平、外商直接投资和产业结构升级，G为门槛变量,α为门槛值，G≤α时，I(.) =0 ，G＞α时，I(.) =1。双重门槛模型与其原理相同，模型类似。

2.4 地理加权回归模型

将“一带一路”沿线国家空间地理位置关系纳入碳排放强度的影响因素分析中，并选取F、I、T、G和U五个解释变量对“一带一路”沿线国家的碳排放强度进行影响因素分析。参考王凯等（2021）的研究方法［26］，其模型如下：

其中CEit表示地区的第t年的碳排放强度，β0为常数项，（Ai,Bi)表示为地区的空间地理位置，χij为地区影响碳排放强度的第j个变量，βj为第j个变量的回归系数，δi表示随机扰动项。

2.5 指标选定与数据说明

基于数据可得性及时效性原则，选取2010-2020年31个沿线国家的面板数据1选取“一带一路”沿线31个国家，分别是中国、俄罗斯、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、越南、泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚、菲律宾、印度、巴基斯坦、斯里兰卡、波兰、捷克、匈牙利、罗马尼亚、乌克兰、白俄罗斯、土耳其、伊朗、伊拉克、阿联酋、沙特阿拉伯、卡特尔、科威特、阿曼、以色列、阿塞拜疆、埃及。碳排放强度以各国碳排放总量与GDP总量之比表示，其中碳排放数据来源于《BP 世界能源统计年鉴2021》，外商直接投资（FDI)、产业结构升级、贸易开发水平、经济发展水平与城镇化水平数据来源于联合国贸发会议组织（UNCTAD）、世界银行数据库（World Bank）和快易数据。对于个别年份缺失数据采用均值插补法处理。

1）外商直接投资（F）

一方面，外商直接投资的增加，会引起该国产业扩张、产业集聚，加大对能源的消耗，从而引起碳排放水平的增加，即FDI的引入促进了碳排放［27］。另一方面，外商直接投资的增加使得资本流入，会提升该国的区域创新能力，实现低碳技术的发展，进而降低碳排放水平，即FDI的引入抑制了碳排放［28］。因此，外商直接投资主要通过规模效应和技术效应对碳排放产生影响，不同阶段其影响是不同的，本文以外商投资占国内生产总值的比重来表征。

2）贸易开放水平（T）

贸易水平同样会通过规模效应和技术效应来影响碳排放，规模效应意味着贸易开放带来本国经济扩张，工业生产能耗的增加，进而碳排放水平越高。而技术效应则会在贸易过程中引进低碳技术，贸易开放最终会降低本国碳排放［20］。本文以进出口贸易总和占国内生产总值的比重来衡量贸易开放水平。

3）产业结构升级（I）

产业结构升级会提高资源及要素的配置水平，推动经济增长，有更多资本进行低碳技术创新。而技术进步提高了能源的利用效率，意味着生产总量不变的情况下降低了能耗。同时，产业结构升级使得产业内部更加协调，结构更加合理，第二、三产业对能耗需求低的特性会减少能耗并提高能源利用率，从而降低了碳排放水平。由此，产业结构升级主要通过结构效应和技术效应来抑制碳排放［29］，同时参考张晨露等(2022)关于产业结构升级的研究［30］，以“一带一路”沿线国家服务业的增加值占其GDP的比重来衡量产业结构升级。

最后本文也将城镇化（年末城镇人口/总人口）、经济发展水平（人均GDP）［31］纳入“一带一路”沿线国家碳排放强度影响因素。

3 “一带一路”沿线国家碳排放强度动态及空间特征

3.1 碳排放强度动态特征

由表1可知，整体来看，2010-2020年沿线国家碳排放强度均值由0.89 kg/美元下降至0.78 kg/美元，年均降幅为1%。斯里兰卡、以色列、匈牙利、菲律宾、罗马尼亚五国碳排放强度较为稳定。乌克兰、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、伊朗、哈萨克斯坦五国碳排放强度2010 年位于前十，研究期内变化幅度较大，除伊朗外其他四个国家2020 年碳排放强度依旧处于较高水平。较高的碳排放强度本质上反映了土库曼斯坦等国较低的经济水平，再加上这些国家产业结构单一，化石能源消耗占比较大，能源利用效率低，使得碳排放强度较高。“一带一路”沿线国家碳排放强度在2016 年出现拐点，一方面得益于2016 年《巴黎协定》的生效，沿线大多数国家提出了量化的减排目标，加快了环境保护立法，并在电力减排领域采取了行动，另一方面与“一带一路”倡议提出后各国经济合作的不断深化所带来经济增长相关。中国2010-2020 年碳排放强度始终处于下降趋势，由1.338 kg/美元下降至0.672 kg/美元，表明中国经济总量得到快速增加的同时不断优化能源结构，节能减排政策收获成效。

表1 2010和2020年“一带一路”沿线国家碳排放强度前十名国家（单位：kg/美元）

3.2 碳排放强度空间特征

由图1 可以看出，沿线国家碳排放强度总体呈现出“北高南低，东高西低，中高周低”的分布格局。沿线北部各国碳排放强度较高，如白俄罗斯、哈萨克斯坦等国，属于碳排放强度高地区。沿线南部各国碳排放强度较低，有印度尼西亚、菲律宾等国属于碳排放强度低地区。中部和西南部地区，碳排放强度高和碳排放强度低的国家同时存在，属于碳排放强度高和碳排放强度低的过渡地带。总体来看，多数国家碳排放强度低于“一带一路”沿线国家碳排放强度平均水平。南部及西部沿线国家碳排放强度变化较为稳定，处于较低水平，可能与各国经济发展模式和地理环境有关。菲律宾、马来西亚等四国地处热带地区，多发展种植业，工业基础相对薄弱，同时旅游资源丰富，旅游经济发达，对农业和旅游业的依赖导致碳排放强度保持在较低水平。西部国家如罗马尼亚、波兰、捷克等国经济发达，早已实现碳达峰，且以天然气消费为主，碳排放量逐渐下降，故碳排放强度能稳定保持在较低水平，另外这些国家不同程度地推行了碳税政策，也是碳强度较低的原因。

图1“一带一路”沿线国家主要年份碳排放强度空间差异

4 “一带一路”沿线国家碳排放强度空间集聚态势

4.1 空间自相关分析

利用ArcGIS 软件对“一带一路”沿线国家2017-2020 年碳排放强度进行全局空间自相关分析，全局Moran's I 指数结果见表2。2017-2020年间，Moran's I 指数均大于0，“一带一路”沿线国家碳排放强度之间存在空间正自相关关系，且碳排放强度的空间自相关Moran's I指数随时间逐渐增加，总体空间相关性呈上升趋势。2018-2020年沿线国家碳排放强度表现出极为显著的空间自相关，说明“一带一路”沿线国家碳排放强度在空间上出现了显著的集聚现象，碳排放强度高值(低值)国家相邻。另外，Moran's I指数逐年增长，处于快速上升阶段，到2020 年其值为0.288 559，这也说明了沿线各国碳排放强度的总体差异正在渐趋缩小。

表2“一带一路”沿线国家碳排放强度空间自相关Moran's I指数

为进一步考察各国与周边邻国的碳排放强度空间关联关系，揭示沿线国家内部碳排放强度的空间集聚特征，依次对2017-2020年“一带一路”沿线国家碳排放强度进行局部空间自相关分析。发现“一带一路”沿线国家碳排放强度差距并不显著，H-H 型国家数量无明显变化，仅在2019 年的由四个国家扩张到五个国家，这与碳排放强度高的国家空间分布格局基本一致。其中：哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦三国始终处于H-H 型集聚区，为“一带一路”沿线国家碳排放强度高值的集聚核心区；L-L 型数量由最初一个国家增加到五个国家，且波兰、捷克和匈牙利等五国在L-L 型集聚区频次较高，为碳排放强度低值集聚核心区；L-H 型和H-L型数量无变化，巴基斯坦始终处于L-H型集聚区，乌克兰始终处于H-L型集聚区。以上分析表明，尽管“一带一路”沿线国家碳排放强度呈现出全局空间正自相关，但在局部空间自相关区域体现不明显，说明“一带一路”沿线各国碳排放强度与周边其他国家碳排放强度差异较小，这也从侧面体现了局部空间自相关分析的优势所在。

4.2 标准差椭圆模型结果分析

利用ArcGIS10.8软件，通过标准差椭圆模型的范围变化和碳排放强度重心的移动距离来分析沿线国家2010-2020 年碳排放强度在空间上的集聚态势和方向变化趋势。由图2 可知，碳排放强度标准差椭圆模型总体呈现出“东南—西北”方向，碳排放强度较高国家集中分布在中亚和西亚等地区，如乌兹别克斯坦等国。沿线国家碳排放强度标准差椭圆模型面积大致经历了收缩—扩张—收缩—扩张的过程。2010-2020年，“一带一路”区域碳排放强度标准差椭圆模型分布范围由28 309 922 km2缩小为27 681 007 km2，总体呈现空间收缩的趋势。碳强度标准差椭圆模型分布范围在2016 年到达最大值，显然是因为沿线多数国家进入工业化快速发展进程，碳排放强度在2016 年达到峰值。2016 年后碳强度标准差椭圆模型分布范围明显收缩，碳排放强度空间格局变化相对2010-2016 年空间变化较大，其中2017年收缩率为2.6%。究其原因，得益于《巴黎协定》的生效，沿线各国注重低碳发展，加大了碳减排力度。碳排放强度空间分布方向性特征较为显著，碳排放强度重心主要集中在中西亚地区波动，一方面在于这些国家进入能源密集型发展阶段，能源结构决定了其对石油和煤炭消耗占比较高，另一方面中亚与西亚之间的地缘经济联系较弱，经济发展水平低，相似的产业结构和对外贸易结构限制了中西亚地区的经济发展。而东南亚地区可能因地理条件及主导产业原因碳强度空间分布表现不明显。

图2“一带一路”沿线国家碳强度标准差椭圆模型及其重心转移

5 “一带一路”沿线国家碳排放强度影响因素分析

5.1 GWR模型变量设定检验

通过OLS 方法构建“一带一路”碳排放强度线性回归模型，考察贸易开放水平、外商直接投资和产业结构升级等因素对碳排放强度的影响是否存在共线性问题。参考虞义华等（2011）的研究［4］，本文模型设定如下：

其中CE为碳排放强度,下标it为第个地区第t年。F为外商直接投资，T为贸易开放水平，I为产业结构升级，G为人均GDP,U为城镇化水平。α为截距项系数，β为相关变量回归系数，δ为随机扰动项。表3结果表明，外商直接投资、人均GDP、城镇化水平、贸易开放水平、产业结构升级均在1%的水平上，变量与碳排放强度存在显著的相关关系，且各变量的膨胀因子均在4以下，不存在多重共线性问题。

表3 碳排放强度影响因素OLS回归结果

5.2 门槛效应模型结果分析

以经济发展水平为门槛变量时，进行300次自举抽样结果如表4所示。外商直接投资和经济发展水平对碳强度影响分别通过5%和1%的显著性检验，双重门槛模型不显著。贸易开放水平和产业结构升级水平对碳强度影响的单门槛和双门槛均通过10%的显著性水平，对应的门槛值依次为（4 985.452 6，7 915.293 0）、（2 114.982 2，7 915.293 0）。

表4 门槛效应检验及回归结果

当经济发展水平G≤6 637.69 时，外商直接投资F与碳排放强度的关系呈现出正相关，其影响系数为0.032，经济发展水平较低时，外商直接投资促使各国碳排放强度增加。表明沿线国家处于较低经济发展水平，为追求经济的快速增长，致力于工业化快速发展而忽视了经济质量，使得外商直接投资的产业重点大多倾向于粗放型的制造业，此时规模效应带来碳排放的增加。当经济发展水平G＞6 637.69时，F的系数为负，影响系数为-0.008，经济发展水平的提高使得外商直接投资对碳排放强度起抑制作用。经济水平较高时，沿线各国通过环境准入机制等经济手段引导外商直接投资倾向于高科技、新能源等绿色低碳领域，通过技术效应带来碳排放的减少。

当经济发展水平G≤4 985.45 时，贸易开放水平T与碳排放强度的关系呈显著正相关，其影响系数为0.006 4。当经济发展水平G介于4 985.452 6 ～7 915.293 0之间时，贸易开放水平的提升对碳排放强度的促进作用有所下降，影响系数为0.002。当经济发展水平G＞7 915.293 0 时，T对碳排放强度的影响系数为-0.001 7，贸易开放水平的进一步提高会带来碳排放强度的下降，说明经济发展水平对贸易开放水平与碳排放强度的影响呈倒U 形关系。经济水平一定程度上影响着两国贸易产品，由于沿线国家大多是劳动密集型产业，经济水平较低使得沿线国家以加工贸易为主，污染严重的低端产品占贸易比重大，此时碳排放强度随贸易开放水平而增大。经济发展到一定水平后，沿线各国开始追求贸易质量，不断优化产业结构，通过提高生产技术降低能耗来降低碳排放强度。

当经济发展水平G≤2 114.982 2时，产业结构升级与碳排放强度的关系呈显著正相关，影响系数为2.062 5。当经济发展水平G介于2 114.982 2 ～6 593.816 4之间时，产业结构升级对碳排放强度的促进作用有所下降，影响系数为1.324 4。当经济发展水平G＞6 593.816 4 时，I的影响系数变为0.777 1，对碳排放强度的促进作用进一步下降。系数不断下降，从侧面说明了较低的经济发展水平是限制约束产业结构升级降低碳排放强度的碳减排效应的主要原因。经济发展水平一定程度上影响着产业结构升级，经济发展水平越高，产业在升级过程中就越有保障。“一带一路”大多数国家属于资源型国家，经济增长主要依靠资源型产业，经济资源也因此流向资源型产业，经济水平较低时，产业结构升级的碳减排效应不足以弥补由资源消耗所导致的碳排放增加。从长远来看，随着经济发展水平的提高，产业结构升级能够有效发挥对碳强度下降的驱动作用。产业结构升级会抑制碳排放强度，但碳减排效应受到经济发展水平的的影响。

当经济发展水平既是门槛变量又是门槛依赖变量时，经济发展水平G在单一门槛效应估计中，通过1%的显著水平，拒绝存在线性关系的假设。而在双重门槛检验中，p值为0.2，未通过双重门槛检验，即G不存在双重门槛。当G≤25 243.60时，经济发展水平对碳排放强度的影响系数为-0.000 05。当G＞25 243.60时，经济发展水平对碳排放强度的抑制作用增强，影响系数为-0.000 02。两者均通过1%的显著水平，结果表明经济水平越高，对碳排放强度的抑制作用越大。

5.3 GWR模型回归结果分析

本文分别选取2010 年、2015 年、2020 年进行“一带一路”碳排放强度进行地理加权回归分析，检验同一变量在不同区域的拟合效果，结果如图3 所示。

图3 基于GWR模型“一带一路”碳排放强度相关年份的影响因素的空间分异图

1）经济发展水平

经济发展水平对沿线国家碳排放强度的影响较为微弱，且始终处于负向影响，影响程度总体呈现出由东南向西北增加的态势。经济增长通常会带来工业快速扩张，引起碳排放量的增加。经济发展会改善国内发展环境、提升发展质量，降低碳排放强度。表明了“一带一路”沿线各国在大力发展经济的同时，逐渐注重绿色发展，不断协调好经济发展与生态环境的关系。另外，经济发展水平对碳排放强度的抑制作用正逐渐加强，由东南向西北递增的态势，从侧面反映了与西北部国家的经济发展水平相符合。

2）城镇化水平

城镇化水平对沿线国家碳排放强度的影响由2010年的负向影响变为2015年的正向影响，2020年的正负向影响同时存在，影响程度由东南向西北递增，不同阶段的城镇化对碳排放强度的效应不同，主要分为质量效应和规模效应。在城镇化初期，人口转移和产业集聚能有效降低企业成本，减少了相关经济活动所产生的碳排放，故质量效应使得城镇化在初期起抑制作用，但城镇化水平的不断提高会带动大量的基础设施建设，加大对能源的需求。这时候规模效应占主导地位，导致碳排放增加。当城镇化发展到一定水平，基础设施建设减少，能源利用效率和环保意识的不断提高推动其质量效应逐渐大于规模效应，从而抑制碳排放。城镇化水平分布格局与影响程度的分布格局相反，说明城镇化带来的规模效应依然是东南部国家碳排放强度较高的原因，也从侧面印证了发挥各国城市化水平的质量效应将是节能减排的重要抓手。

3）产业结构升级

产业结构升级对碳排放强度的影响始终为负向影响，抑制作用显著，影响程度由南向北递增。各国影响程度大小的空间分异变化，可能与沿线各国产业结构升级所处阶段和低碳技术相关。产业结构升级主要通过结构效应和技术效应来影响碳排放，沿线各国主导产业不一样，三大产业的能源消费与能源需求存在明显区别，在产业结构升级初期优化耗能产业，主要通过结构效应来降低相关产业碳排放，对碳排放强度的抑制作用不明显。随着产业结构进一步升级，技术效应带来能源利用效率的提高，结构效应与技术效应双管齐下，此时对碳排放强度的抑制作用加强。因此，研究末期的影响程度大于研究基期的影响程度。另外，各国低碳技术发展不同，第三产业占比小但低碳技术发达的国家同样可以实现碳排放强度的下降。

4）贸易开放水平

贸易开放水平对碳排放强度始终表现为负向影响，影响程度总体呈现出东南向西北递增的态势。空间分布上，影响程度的大小有所增加，但从沿线各国的回归系数来看，贸易开放水平对沿线各国碳排放强度的影响程度变化较小。部分国家影响程度的大小与该国贸易开放水平并不一致，可能与各国不同贸易开放水平有关，随着贸易进一步开放，贸易开放水平越高，在各国产业已有一定升级的基础上，当前通过贸易开放所带来的环保技术对碳排放的作用越不明显，当处于贸易开放初期阶段，贸易开放带来的技术溢出效应开始显现，此时对碳强度的负向影响较大。

5）外商直接投资

外商直接投资对碳排放强度的影响逐渐由正向转变为正负向同时存在，主要在中亚等地区表现为正向作用，影响程度整体由东南向西北递增。外商直接投资主要通过规模效应和技术效应对碳排放量施加影响，前者会导致各国产业加大能源需求，促进碳排放总量上升，对碳排放强度的作用表现为正向，而后者则更多的是利用外资提升本国技术和环境标准来降低碳排放强度。影响程度与外商直接投资并不是线性关系，可能与不同外商直接投资水平下各国技术效应和规模效应的不同强弱的态势相关。随着各国进一步引入外商直接投资，外商直接投资对碳排放强度的正向作用不断减弱并开始转为负向作用。因此，在2010 年西北部国家正向影响程度较强的，到2020 年负向影响程度也较强。

6 结论与启示

基于2010-2020 年“一带一路”沿线主要国家碳排放数据测算各国碳排放强度，通过空间自相关和标准差椭圆模型分析“一带一路”沿线国家碳排放强度的空间态势，在探究相关变量对碳排放强度影响的门槛效应基础上，利用地理加权回归模型探讨各国碳排放强度影响因素的空间分异，得出如下结论及启示：

1）沿线国家碳排放强度表现为下降—上升—再下降的波动特征，其均值由0.89 kg/美元下降至0.78 kg/美元，2010-2011 年下降幅度较大为1.25%。工业化进程加快使得2013-2016 年碳排放强度显著上升，多数国家在2016 年碳排放强度达到峰值。空间上呈出“北高南低、东高西低、中高周低”的分布格局，北部为碳排放强度高地区，南部为碳排放强度低地区，中部和西南部地区为碳排放强度高和碳排放强度低的过渡地带，多数国家的碳排放强度水平低于“一带一路”沿线国家碳排放强度均值。“一带一路”沿线国家可根据自身优势制定碳排放减排的短期目标与长期目标，加强经济和生态环境保护合作，聚焦绿色能源、绿色基建、绿色金融等重点领域，推进多边合作机制对接，持续推进“一带一路”生态环保国际合作。碳排放强度高值地区应最大限度地利用现有化石能源基础设施促进能效的提升，以实现碳减排。

2）沿线国家碳排放强度空间正自相关逐年增强，表现出空间集聚，各国碳排放强度总体差异呈缩小态势。空间类型以H-H 型集聚和L-L 型集聚为主，局部空间自相关体现不明显，表明各国与周边国家碳排放强度差距不大。碳排放强度标准差椭圆范围总体呈收缩趋势，空间分布呈现出“东南-西北”方向。碳排放强度高值多集中于中西亚地区，结合局部空间自相关，碳排放强度标准差椭圆包含了所有H-H型碳排放强度区域，能源消耗与经济双重因素使得碳排放强度重心主要集中于中西亚地区变动。应加快建立“一带一路”沿线国家碳减排区域协作机制，明确各国的碳减排的优势和劣势，充分发挥碳排放强度较低国家的示范作用。碳排放强度高的中西亚地区尤其是要抓住中国-中亚-西亚经济走廊建设机遇，改善本国交通基础设施，加强各国之间的经济联系，形成产业结构互补、产业协调发展的格局，促进经济发展。

3）以经济发展水平为门槛变量时，经济发展水平和外商直接投资对碳排放强度的影响存在单一门槛，而贸易开放水平与产业结构升级对碳排放强度的影响存在双重门槛，其中贸易开放水平与碳排放强度呈倒U 形关系。产业结构升级总体对碳排放强度呈负向关系，但在门槛效应中沿线国家较低的经济发展水平限制约束了产业结构升级降低碳排放强度的碳减排效应，导致在较低经济发展水平下其表现为促进作用，但产业结构升级对碳排放强度的促进作用不断降低，再次说明发展经济才是硬道理。“一带一路”沿线国家需转变经济发展方式，加强以“五通”建设为核心，促进区域经济一体化和经济高质量发展。推动科技与经济的深度融合，加快低碳科技成果的转化与应用，更好地发挥外商直接投资、产业结构升级、贸易开放和经济发展所带来对碳强度的负向作用。

4）贸易开放水平、产业结构升级和经济发展水平对碳排放强度产生负向影响，外商直接投资和城镇化水平对碳排放强度的影响由正向转变为正负向同时存在。各变量对碳排放强度的影响程度大小依次为I＞F＞U＞T＞G。因此，沿线各国要以本国特色产业为核心，发挥区位、资源等比较优势，寻找产业契合点，调整产业结构，实现产业多元化，推动“一带一路”产业链绿色升级。加快经济走廊建设，着力推进地区间的贸易便利化，消除贸易壁垒，促进贸易和投资自由化、便利化，充分发挥贸易开放和FDI的技术溢出效应。完善金融机构开展绿色投融资业务的激励机制，构建“一带一路”绿色投资金融支持体系。各国应结合自身经济发展特征，引导外资企业选择适宜的绿色产业，改善FDI产业结构，充分发挥其技术效应，推动低碳减排技术的发展。充分发挥城镇化的质量效应，走新型城镇化路线，助推各国可持续发展。