龙思梦 杨建州

摘要：为正确把握生态环境保护和经济发展的关系，以长江经济带11个省市为例构建经济发展指数和碳排放核算体系评价长江经济带经济-生态系统，并通过空间自相关分析碳排放空间分异情况。结果表明：2008-2017年该区域碳排放总量为正值，区域生态承载超过应承受的水平，造成生态系统承载能力弱化;2008年、2011年、2014年、2017年4年期全区域近40%的市州经济发展指数超过平均水平，前3年期一半以上的市州碳排放指数高于平均水平，区域经济发展与碳排放存在空间分布的不平衡性;碳排放指数呈全局空间正相关且显著，局部集聚区域为上海市、重庆市、江苏省南部、湖北省、浙江省东部、安徽省南部与北部、湖南省北部以及云南省西北部。

关键词：长江经济带;经济发展;碳排放;空间自相关

中图分类号：X24文献标识码：A文章编号：1000-4440（2020）01-0108-08

Abstract：In order to correctly grasp the relationship between ecological environment protection and economic development， taking 11 provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt in China as examples， the economic development index and carbon emission accounting system were constructed to evaluate the economic-ecological system of the Yangtze River Economic Belt， and the spatial differentiation of carbon emission was analyzed through spatial autocorrelation. The results showed that the total carbon emission from 2008 to 2017 was positive， and the regional ecological carrying exceeded the level that should be borne， resulting in the weakening of the ecological carrying capacity. In 2008， 2011， 2014 and 2017， the economic development index of nearly 40% cities and prefectures in the whole study area exceeded the average level， and carbon emission index of more than half of cities and prefectures in the first three years was higher than the average level， so there was an imbalance in the spatial distribution of regional economic development and carbon emissions. The carbon emission index was positive and significant in global spatial correlation， and the local agglomeration areas were Shanghai city， Chongqing city， southern Jiangsu province， Hubei province， eastern Zhejiang province， southern and northern Anhui province， northern Hunan province and northwestern Yunnan province.

Key words：Yangtze River Economic Belt;economic development;carbon emissions;spatial autocorrelation

长江经济带是指由上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州等11省市組成的沿长江附近的经济圈，总面积约 2.05×106 km2。长江经济带拥有独特的地理优势与巨大的生产潜力，域内人口和生产总值均达到全国40%以上，已成为中国综合发展实力最强、国家重要战略支撑的区域之一。但在经济快速发展的同时，生态环境恶化的趋势未得到遏制，生态环境问题如土地退化、荒漠化、水土流失等仍然十分突出。

长江经济带生态环境保护问题已成为国内学者研究的热点问题。李雪松等[1]从时空两个维度对长江经济带经济-社会-环境耦合协调发展状况进行评估，发现耦合发展具有区域异质性。刘永强等[2]运用价值评估法与空间自相关分析法，分析长江中游土地利用方式变更对生态服务价值的损益影响。刘永强等[3]构建了交叉敏感性响应矩阵，分析生态系统服务价值对土地利用转型的敏感程度并进行敏感性分区。王维等[4]构建了城市生态承载力的综合评价体系，从生态支撑、生态压力两维度对生态承载力进行量化。杨锁华等[5]以价值当量法估算长江经济带的生态系统服务价值，结果表明江汉平原南部及洞庭湖平原西部呈上升趋势，在“石首市-渝水区-九江县”沿线呈下降趋势。由此可见，国内关于长江经济带生态研究成果颇丰，主要从生态系统服务价值估算视角研究长江经济带的经济-生态问题，鲜少从低碳经济视角探讨生态发展状况。因此，本研究以长江经济带11省市为研究对象，构建经济发展指数和碳排放核算体系评价区域的经济与生态系统，以全局与局部空间自相关评估区域碳排放空间分异，以期能够更好地了解流域经济、生态情况，为制定生态文明建设及可持续发展目标提供科学依据。

1材料与方法

1.1数据来源

研究涉及的长江经济带11个省市（图1）行政区划、水系流域空间分布shp矢量数据来源于中国科学院地理科学与资源研究所。历年经济与生态核算数值来源于国家统计局、各省市统计局公布的统计年鉴等官方数据，使用ArcGIS 10软件对收集整理的数据进行可视化操作与空间分析。

2结果与分析

2.1长江经济带经济发展水平及空间分异

长江经济带拥有巨大的经济潜力，历年各省市GDP值不断上升并呈稳定增长的趋势（图2）。从GDP总量上看，历年江苏省最高，其次是浙江省，贵州省最低。计算4期长江经济带11省市子区域的经济发展指数，利用ArcGIS 10软件进行可视化处理，得到子区域的经济发展水平状况（图3）。长江经济带东部地区的经济发展水平较其他区域高。从横向上看，2008年以江苏省苏州市、江苏省无锡市、浙江省杭州市、浙江省宁波市和上海市经济发展水平最好，经济发展指数均大于3;以四川省阿坝州、云南省楚雄州、湖北省黄石市发展水平最低，发展指数均小于0.2。对于长江经济带130个子区域中，2008年仅35个市州经济发展指数超过平均水平，也就是说长江经济带靠27%的市州贡献带动了全域的经济发展，发展是极不平衡的。在2011年的经济发展指数空间分布中，经济发展指数以江苏省苏州市最高，达到4.313 5，发展水平最低的是四川省阿坝州，指数为0.172 2;全域29%的市州达到平均水平，较2008年有所提高，数量有所上升。在2014年的经济发展指数空间分布上，经济发展指数从高到低依次为江苏省南京市、浙江省宁波市、江苏省苏州市等，最低为四川省巴中市、云南省昭通市和安徽省宿州市，指数均在0.25左右;全域32%的市州经济发展指数大于1，发展仍是不平衡。2017年经济发展指数空间分布与2014年较为相似，其发展水平最低为湖北省十堰市，全域仅37个市州经济发展指数超过平均水平，数量明显下降，在经济快速发展的区域（东部）经济增量较大，大幅度拉升整体平均水平，发展不平衡情形加剧。

从纵向时空分布上来看，在11省市中上海市的经济发展指数最高，2008年、2011年、2014年及2017年4年期分别为2.83、2.16、1.92和2.30;其次是江苏省和浙江省。2008年浙江省经济发展指数高于江苏省，其余3年期则是江苏省高于浙江省，两省指数均在1.5至2.0之间，区域经济贡献较大。另外8省市的经济发展指数均小于1，发展较为缓慢。2008年和2011年贵州省经济发展指数最低，数值在0.4左右;2014年和2017年以云南省经济发展指数最低，数值在0.5左右。由此可见，随着年份增加，最高和最低省份经济发展指数均有增加，但2017年省市经济发展不平衡加剧，中间区域经济发展指数有下降的趋势，经济发展动力不足的情况出现。

2.2长江经济带碳排放空间分异

建立碳排放核算体系对长江经济带生态系统进行评价，包括区域碳排放总量（ECO）与碳排放指数（RC）2部分。图4显示，2008-2017年，长江经济带ECO最低值为2008年的5.976 1×108 t，在2012年达到最大值8.142 1×108 t。在11省市中，历年以江苏省ECO最高，其次是浙江省与四川省。云南省在2008-2010年，ECO值为负，具有生态正效应;2011-2017年，ECO值为正，在经济发展的同时碳排放不断增加。江西省近10年ECO值均为负，生态系统良好，能够承载更多的人口与牲畜。因2008-2017年长江经济带ECO为正值，表明人口、能源等碳排放量大于林业、农业等碳吸收量，区域生态承载超过应承受的水平，造成生态系统承载能力弱化。

进一步计算4期长江经济带11省市子区域的碳排放指数（RC），运用ArcGIS 10 软件得到子区域的碳排放指数空间分布情况（图5），从横纵向角度对长江经济带碳排放指数情况进行分析。在横向上，2008年上海市的RC值最高（27.61），碳排放量远超过长江经济带区域平均水平，生态系统较为脆弱;安徽省淮北市、江苏省南京市、江苏省苏州市和江苏省无锡市RC值均在10以上，为区域生态贡献负效应;RC值最少的依次为云南省德宏州、湖北省恩施州和湖北省仙桃市，分别为-1.45、-3.90和-14.86，碳排放指数均较低，未达到长江经济带区域碳排放量的平均水平;全区域130个子区域中，31个市州的RC为负值，表明这31年子区域生态承载力良好，生态系统呈正效应;61个市州RC值小于1，这些子区域生态系统相对良好。与2008年碳排放指数分布相比，其他3年期上海市、安徽省淮北市、江苏省南京市、江苏省苏州市和江苏省无锡市的地位并无变化，仍是长江经济带高碳排放的区域，湖北省恩施州和湖北省仙桃市是低碳排放区域，均为负值。2011年有34个市州的RC为负值，数量略有上升，这些子区域碳汇功能高于碳排放量，生态系统呈正效应;63个市州RC值小于1，生态系统相对良好。从2014年来看，27个市州的RC为负值，61个市州RC值小于1，数量较2011年均有下降，区域经济发展碳排放空间分布的不平衡性与社会发展非生态可持续性加重。在2017年，34个市州的RC为负值，67个市州RC值小于1，数量均有上升，表明区域发展是生态可持续性的，同时空间分布的不均衡性减轻。

从纵向时空分布上看，江苏省碳排放指数最高，2008年、2011年、2014年和2017年分别为78.33、83.43、73.05和74.37，碳排放量远远超过总区域的平均水平，生态承载负荷大，生态功能相对较差;其次是上海市，4年期RC值均在30左右，生态系统仍较为薄弱。云南省RC值在2008年、2011年和2014年在11省市中最低，分别为-1.27、0.33和-3.43，在2017年達到2.98。2017年以湖南省碳排放指数最少，数值为0.735，与前3年期相比下降幅度较大。长江经济带11省市中，2008年、2011年、2014年和2017年仅2个省市RC值小于1，前3年期分别是重庆市和云南省，第4年期为湖南省与重庆市，碳排放省域空间分布极不平衡。

2.3长江经济带的空间相关性

地理数据来源于空间之中，会受到空间相互作用的影响，数据之间可能存在相关性。空间自相关性是指一个研究区域与其相邻区域中的某一现象、属性值的相关联程度[9]。一般地，空间自相关分析分为全局与局部自相关分析，全局自相关研究总区域的空间自相关，局部自相关只分析一个或几个特定区域单元的空间自相关情况[10]。因此，本研究以全局和局部空间自相关性分析长江经济带碳排放的空间分异。

2.3.1碳排放全局空间自相关采用基于距离的空间权重确定邻近位置，邻域定义为基于多边形质心的距离，运用Geoda软件分析空间权重与空间相关性。对2008年、2011年、2014年和2017年的碳排放指数，以单变量莫兰指数（Univariate Morans I）分析全局空间自相关。结果显示，4年期Morans I>0，分别为0.198 7、0.210 1、0.217 6和0.195 7，表示空间正相关性，空间聚集效果有先上升后下降的趋势;Z统计量均大于2.58，全局自相关性非常显著。

2.3.2碳排放局部空间自相关基于Geoda软件，利用局部Morans I统计量分析4年期碳排放局部空间自相关性，将局部空间自相关数值运用ArcGIS 10软件进行空间分布分析（图6），显著区域为在0.05水平上显著。长江经济带地理单元分为不显著、高-高、低-低、低-高和高-低5种空间相关类别，其中不显著类别表示该区域在0.05水平上碳排放指数空间自相关性不显著，高-高类别代表该区域与周围地区都具有较高的RC值，低-低类别表示该区域与周围地区一样具有较低的RC值，低-高类别为该区域RC值低、周围地区RC高，高-低类别为该区域RC值高、周围地区RC低。高-高与低-低类别反映的是碳排放空间的聚集，而低-高与高-低类别反映碳排放空间的分异。

从2008年碳排放指数集聚分布图中可以看出，高-高类别共有17个市，位于长江经济带东部地区，包括上海市，安徽省的宿州市、淮北市、淮南市和马鞍山市，江苏省的南京市、扬州市和泰州市等9市，浙江省的嘉兴市、宁波市和湖州市。低-低类别共有17个市州，包括重庆市，湖北省十堰市、恩施州等6市州，湖南省张家界市、湘西州、益阳市，云南省麗江市、迪庆州等6市州，贵州省铜仁市。低-高类别有16市，为安徽省合肥市、阜阳市、蚌埠市等8市，江苏省连云港市、盐城市、淮安市、宿迁市，浙江省杭州市、绍兴市、金华市、台州市。高-低类别仅为云南省大理州、四川省达州市和湖北省潜江市。2011年碳排放指数集聚分布与2008年相比有少许差异，高-低分异仅出现在湖北省潜江市，安徽省合肥市从低-高类别空间分异过渡到高-高类别的空间集聚，2011年碳排放指数空间相关性分布中高-高、低-低和低-高类别空间分异与集聚均有增加。2014年低-高类别空间分异仅存在于云南省大理州和湖北省潜江市，高-高、低-低和低-高类别数量分别上升至22、23和13个市州。与前3期相比，2017年空间分布差异较大，除大理州外云南省其他各市州均为空间相关性不显著，高-高集聚区、低-低集聚区、低-高和高-低分异区数量分别为20、16和11。综合分析，碳排放指数空间集聚区域主要分布在上海市、重庆市、江苏省南部、湖北省、浙江省东部、安徽省南部与北部、湖南省北部以及云南省西北部，空间分异区域集中在江苏省北部、安徽省东部与西部、浙江省西部与南部。

3结论

本研究以长江经济带11省市为研究对象，构建经济发展指数和碳排放核算体系评价区域的经济与生态系统，以全局与局部自相关评估区域碳排放空间分异情况，结论如下：（1）从GDP总量上看，江苏省最高，其次是浙江省，贵州省最低。不到40%的市州经济发展指数超过平均水平，发展极不平衡。从子区域上分析，上海市的经济发展指数最高，其次是江苏省和浙江省。（2）2008年、2011年、2014年和2017年4年期中以江苏省碳排放总量最高，其次是浙江省和四川省。全域130个子区域中，近30%市州的RC为负值，表明这些子区域碳汇功能高于碳排放量，生态承载力良好，生态系统呈正效应。RC值小于1的市州数量未达总数量的一半，区域发展明显是非生态可持续性的，也存在区域碳排放的空间分布的不平衡。（3）4年期碳排放指数全局Morans I >0，表示空间正相关性，空间聚集效果有先上升后下降的趋势，全局自相关性非常显著。局部Morans I统计量分析结果表明，碳排放指数空间集聚区域主要分布在上海市、重庆市、江苏省南部、湖北省、浙江省东部、安徽省南部与北部、湖南省北部以及云南省西北部，空间分异区域集中在江苏省北部、安徽省东西部、浙江省西南部。

综上所述，长江经济带经济发展水平高的省市往往具有较高的碳排放总量和碳排放系数（如江苏省、浙江省等），表现为高经济效益-低生态效益。发展水平高的区域一般也是人口密集区，且当前经济增长以消耗大量非可再生能源为代价，而生态承载能力有限，由此造成区域生态系统功能较弱，呈现社会发展的生态非可持续性。

从区域经济发展的分析结果看，长江经济带具有不平衡发展的态势，尤其是近年来，经济从高速增长转变为中高速增长，高速发展区域增速较为平稳，中间区域发展动力不足，需要寻找新的经济增长点以提高经济水平，实现区域均衡化发展。以低碳视角分析长江经济带生态系统情况，2008-2017年碳排放总量为正值，区域生态承载能力超过应承受的水平，造成生态系统承载能力弱化。经济快速发展的地区碳排放总量与碳排放指数往往较大，经济与生态发展成反比。因此，既要发展经济，又要保护生态环境，碳排放控制与碳汇吸收应同步进行，才能在保证低耗能、低消费的发展模式下，实现绿水青山。

参考文献：

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（责任编辑：张震林）