冉光圭 杨 宣

（贵州大学 管理学院，贵州·贵阳 550025）

西部地区在我国战略全局中具有十分重要的地位，加快西部地区生态文明建设，是西部地区高质量发展的内在要求，更是维护国家生态安全的战略需要[1]。本文研究西部地区能源消费碳排放的时空格局演变及其影响因素，涵盖重庆市、四川省、陕西省、云南省、贵州省、广西壮族自治区、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区（含新疆生产建设兵团）、内蒙古自治区等11个省（自治区、直辖市，下同），研究对象包括这11个省（区、市） 的127个地市、1019个县及市辖区，总面积达563.94万平方公里，约占全国国土总面积的58.74%；2020年GDP合计21.14万亿元，占全国国内生产总值的20.8%；人口规模3.79亿人，占全国总人口的26.86%。其中，低碳试点省级行政区3个，低碳试点地级市18个，低碳试点县及市辖区城市5个。2019年，西部11个省（区、市） 能源消费总量140546万吨标准煤，约占全国31.4%。本文采用数据融合方法构建夜间灯光数据DMSP2000—2020年，模拟中国西部地区（西藏除外） 省市县三级2000—2019 年多尺度碳排放模型，结合分数阶灰色预测模型估算2025年多尺度碳排放数据，最后采用空间聚集性分析和LMDI因素分解方法进行聚类分类和影响因素探究，深刻揭示西部地区11个省（区、市） 能源消费碳排放的时空演变格局、动态演变规律及其影响动因，为西部地区各省（区、市） 制定科学有效的能源政策、碳减排方案，助推西部地区高质量发展提供基于大样本的数据支撑和经验支持。

一、西部地区省域能源消费碳排放时空格局演变及预测

（一） 省级尺度碳排放时空格局演变模拟及预测

省级尺度能源消费碳排放数据借鉴吕倩和刘海滨的方法得到。2000年，碳排放量最高的是四川省，达到了13484.37万吨，贵州和新疆的碳排放情况较为相似，位居第二，最低的是青海省，碳排放量仅为1489.36万吨。2010年和2019年，碳排放量最高的则变为了内蒙古，分别达到62982.19万吨和112807.70万吨，最低的依然是青海，分别为4278.11万吨和7179.69万吨。借鉴Wu et al.的预测方法，得到2025年分省碳排放数据可窥见出，新疆的碳排放量从2019年的67923.94万吨预计陡增至2025年的149072.1309万吨，增速位居第一。其次则为内蒙古，依旧处于高碳排，预计2025年碳排放133006.55万吨，位居第二。青海的碳排放量则与2019年前比增长幅度不大，仍处于较低水平，预计2025年碳排放量10906.47万吨。

内蒙古自治区由于资源禀赋优越，矿产资源富集，一直以来位居西部地区高碳排首位。目前世界上已查明的140多种矿产中，在内蒙古已发现矿产种类128种，其中储量居全国前10位的有56种，22 种储量列全国前3位，7种居全国首位。这导致内蒙古形成能源消费拉动型经济发展模式，碳排放量居高不下，需要加以重点防治。西南地区的人口大省四川由于地理位置优越，资源丰富，工业化和城镇化水平高，一直以来位居高碳排省份，也是需要密切关注的。随着“一带一路”建设的加快推进，广西、新疆背靠东盟自由贸易区和中亚走廊的良好区位优势，能源消费需求旺盛，碳排放量逐年攀升。采用分数阶灰色模型估计2025 年两区碳排放量将达到新高度，分别为42293.6736万吨和149072.1309万吨。

（二） 地市级尺度碳排放时空格局演变模拟及预测

目前，西部地区各省份市县两级的能源消费统计数据极度匮乏，难以准确建立市县两级的碳排放数据。借鉴杜海波等的做法，本文用拟合后得到的DMSP/OLS2000—2020 年夜间灯光数据模拟市县两级的能源消费碳排放情况。考虑到降尺度到栅格单元的精度问题，故采取不含截距的线性回归。

2000 年高排放区域主要集中在省会城市，四川成都市的碳排放量最高，内蒙古各地市的碳排放普遍较高。西部地区省会城市都有着很强的周边辐射能力，尤其是呼和浩特市和西安市的辐射范围较广，呼和浩特市周边聚集着如鄂尔多斯市、包头市等这样的高碳排城市，同时省内还形成了以赤峰市、呼伦贝尔市为代表的高碳排城市。西安市周边则聚集了如渭南市、咸阳市这样的高碳排地级市。昆明市除了带动周边的玉溪市、曲靖市、红河哈尼族彝族自治州形成高碳排区域外，还辐射到了贵州省的六盘水市，形成包围昆明市的高碳排区域。贵阳市、南宁市、兰州市、西宁市的辐射范围有限，省内各城市间发展较为均衡，碳排情况较为均匀。2010年后情况有所变化，内蒙古鄂尔多斯市位居榜首，整体碳排放与重庆市相近，并进一步向南辐射至陕西的榆林市、延安市形成新的高碳排城市群，而渭南市的碳排放有所改观。乌鲁木齐市周边的高碳排区域则继续呈扩张之势，吸纳了周边的伊犁、塔城等地区。到2019 年，内蒙古的碳排放情况进一步恶化，开始呈南北扩张之势，与周边的乌兰察布市、通辽市、兴安盟等城市形成大面积高碳排区域，还波及到了甘肃的庆阳市、宁夏的吴忠市等城市。新疆的高碳排情况也不容乐观，其辖区内的阿克苏地区碳排放情况开始步入第一梯队，并有向北扩张之势。四川、云南、广西、贵州等也开始形成大面积高碳排区域。综上来看，地市级尺度基本与省级尺度结论一致。

通过分数阶灰色预测2025年后的地市级碳排放发现，西部地区北方城市中，内蒙古的高碳排情况出现均匀分布，部分城市开始掉出高碳排聚集区。而新疆的和田地区、喀什地区和青海的海西州则增速明显，出现高碳排倾向。西部地区南方城市中，昆明市与贵阳市的城市虹吸效应较为明显，周边聚集了大量的高碳排地级市，贵州省内贵阳市与遵义市形成双城高碳排城市，云南省昆明市吸纳了周边的曲靖市，还将贵州省的黔西南州吸纳进来形成高碳排城市群，四川省内的甘孜州增速较为迅速，预计2025年会达到高峰。

（三） 县级尺度碳排放时空格局演变模拟及预测

2000 年，区县级的高碳排区域主要集中在内蒙古、新疆、陕西一带，碳排放量位居前10名的区县依次为鄯善县、库车市、轮台县、科尔沁区、牙克石市、赛罕区、九原区、青铜峡市、准格尔旗、神木市。四川成都市的双流区，重庆市渝北区，云南昆明市的红塔区、西山区、官渡区，贵州六盘水市的盘州市等也形成了高碳排区域。2010 年后，内蒙古、宁夏和陕西出现大量新增高碳排城市，碳排放量位居前10名的区县依次为鄂尔多斯市的准格尔旗、榆林市的定边县、鄂尔多斯市的伊金霍洛旗、银川市的灵武市、延安市的志丹县、阿克苏地区的库车市、鄂尔多斯市的东胜区、通辽市的科尔沁区、延安市的吴起县、呼和浩特市的土默特左旗。2019年后，内蒙古、宁夏高碳排区域进一步扩大，形成了连接陕西榆林、内蒙古鄂尔多斯、宁夏银川市为三角的高碳排区域，碳排放量位居前10名的区县依次为阿克苏地区的沙雅县、吴忠市的盐池县、鄂尔多斯市的乌审旗和准格尔旗、榆林市的定边县、银川市的灵武市、庆阳市的华池县、环县和合水县、鄂尔多斯市的伊金霍洛旗。

分数阶灰色模型模拟2025年碳排放情况发现，新疆阿克苏地区、青海玉树州、四川甘孜州可能会出现高碳排，云南辖区的高碳排区域呈现收缩趋势，预计碳排放量位居前10名的区县依次为阿克苏地区的沙雅县、玉树州的曲麻莱县、吴忠市的盐池县、鄂尔多斯市的乌审旗、庆阳市的华池县、合水县、环县、银川市的灵武市、榆林市的榆阳区、鄂尔多斯市的准格尔旗。

二、空间聚集性分析

本文用全局莫兰指数（Moran's I） 观测西部地区市县两级尺度的空间聚集效应，通过ARCGIS空间分析工具汇总如表1所示。西部地区地市级和区县级从2000—2019 年的全局莫兰指数都为正，且正态统计量Z值都在5%水平下显著（p<0.05），说明西部地区市县两级碳排放整体水平呈显著正相关，内部存在高（低） 聚类。进一步发现，地市级层面从2000年到2005年，全局莫兰指数从0.5859上升至0.5895，说明这段时间内各地级市间高度正相关，内部协调度高，碳排放相似的城市出现规模聚集。2010—2019 年，全局莫兰指数开始逐年降低，说明各地级市间出现分化的现象，彼此间有所不同，局部区域聚集了大量的高碳排区域。而区县级层面全局莫兰指数在2000—2010年一直处于增长的趋势，直到2010年起开始降低。时间尺度上区县级与地市级虽存在一定的滞后，但大体上数据走势基本一致。

表1西部11个省（自治区、直辖市） 地市及区县两级全局莫兰指数表

运用局部莫兰指数可以更方便地观察彼此间的聚集情况，参照武红的做法，将聚集类型划分为四类减排区，并通过ARCGIS空间分析工具汇总可得地市级聚集数据见（表2）。总体来看，高-高聚集主要分布在内蒙古、新疆、陕西、宁夏等省区，高-低聚集则主要分布在四川成都市、甘肃兰州市、贵州遵义市和新疆阿克苏地区，低-低聚集则来自甘肃甘南州、青海海南州和果洛州、四川雅安市自贡市和内江市等，低-高聚集则主要分布在陕西铜川市和新疆阿拉尔市。

表2 西部11个省地市级LISA聚集分析

地市和区县两级全局莫兰指数在时间尺度上具有一定的不同，有必要针对区县级进行较为详尽的局部莫兰指数聚类分析。区县尺度聚类分析发现高-高聚类主要分布在两处，一处以内蒙古、陕西、宁夏为主，另一处以新疆为主，这一结论与地市尺度的结论所有不同。从表2可知，自2010年后，新疆地市级层面就退出高-高聚集，但区县级聚类分析却表明，新疆沙雅县、库车市、轮台县等仍处于高-高聚集，陕西则主要集中在蓝田县、临渭区、大荔县等处，而内蒙古、宁夏的高-高聚集基本与地市级层面一致。高-低聚集分布在新疆、四川、贵州、广西、云南、重庆一带，新疆高-低聚集主要集中在且末县和叶城县，四川高-低聚集主要集中在简阳市、西昌市，贵州高-低聚集主要集中在花溪区、凯里市、红花岗区等，云南高-低聚集主要集中在大理市和保山市隆阳区等，广西高-低聚集主要集中在兴宾区。低-高聚集则分布在新疆、内蒙古、陕西一带，内蒙古低-高聚集主要集中在鄂尔多斯市、包头市、乌兰察布市等，如察哈尔右翼中旗、鄂托克前旗、达茂旗等，陕西低-高聚集主要集中在榆林市、延安市等地，如子洲县、甘泉县、清涧县等，新疆低-高聚集主要集中在和静县和木垒哈萨克自治县等。低-低聚集主要分布在甘肃、青海、四川、贵州、广西、云南等省（区），除地市级层面反映的分布区域外，四川低-低聚集主要集中在甘孜州、凉山州、雅安市和乐山市，如白玉县、雅江县、盐源县等；云南低-低聚集主要集中在昭通市、迪庆藏族自治州和怒江傈僳族自治州，如昭阳区、镇雄县、贡山县等；贵州低-低聚集主要集中在铜仁市和黔东南州，如天柱县、石阡县和松桃自治县等；广西低-低聚集主要集中在桂林市、柳州市和贺州市等地，如昭平县、资源县、融安县等。从地市和区县两级的聚类分析可知，地市级和区县级彼此间存在一定差异，区县级的异质性更为显著，所以有必要在政策制定中考虑地市和区县不同层级，以达到较好的减排效果。

三、西部地区能源消费碳排放影响因素分析

表3报告了2000—2019 年西部地区11个省（区、市） 能源消费碳排放的LMDI分解结果。从表3 可知，经济发展和能源结构的变化对碳排放量的增长有正向影响，能源强度的变化对碳排放量的增长表现为负向影响，人口规模的影响具有异质性。经济发展变动对西部11个省2000—2019年能源消费碳排放的影响最大，累积贡献率达125.46 %；能源强度的影响程度位居第二，累积贡献率为-33.21%；人口规模的影响程度居第三，累积贡献率为4.01%；能源结构对碳排放量的影响最小，累积贡献率仅为3.74%。

表3 2000-2019年西部地区11个省（自治区、直辖市） 能源消费碳排放的LMDI分解结果表

（一） 经济发展是西部11个省（区、市） 能源消费碳排放增长的最主要诱因

由表3可知，经济发展对碳排放的累积贡献率最高，高达125.46%，且累积贡献值最大，为4596199.2万吨，表明经济发展是造成西部地区能源消费碳排放量快速增加的主要因素。从省际看，西部11个省（区、市） 经济发展对能源消费碳排放的贡献率从大到小依次是重庆（224.9%）、贵州（198.82%）、甘肃（174.96%）、四川（152.89%）、陕 西（117.16%）、 青 海（112.89%）、 广 西（111.63%）、云南（111.55%）、新疆（105.42%）、内蒙古（104.64%）、宁夏（86.03%）。除宁夏低于90%外，其余各省经济发展对能源消费碳排放的累积贡献率都大于100%，尤以重庆和贵州较高。贵州经济增速连续十年居于全国前列，2020年地区生产总值17826.56亿元，按可比价格计算，比上年增长4.5%，增速高于全国2.2个百分点；重庆2020年地区生产总值25002.79亿元，比上年增长3.9%。

（二） 能源强度降低是抑制能源消费碳排放的关键因素

能源强度的累积贡献率为-33.21%，绝对值在所有影响因素中排名第二，仅次于经济发展因素，说明西部11个省（区、市） 能源强度下降有利于显著降低能源消费碳排放量。其中，重庆市的能源强度对碳排放的抑制作用最强，自2010年被纳入低碳试点城市以来，重庆市大力发展绿色产业，创建绿色园区2个、绿色工厂42家、绿色矿山101家，2019 年成立全市首家绿色银行，发行绿色债券44.6亿元，把“绿色+”融入经济社会发展各方面，支持循环经济、绿色产业和节能环保产业，全面推进节能降耗，技术进步和产业升级使得重庆市在西部地区碳减排贡献率中居于首位。宁夏的能源强度整体上对碳排放具有促进作用，2013—2019 年，宁夏能源强度累积贡献率为负值，即对碳排放具有抑制作用。但在2013年以前宁夏能源强度累积贡献率为正值，即对碳排放具有一定的促进作用，究其原因，主要源于宁夏能源结构单一，其中2020年电力结构中火力发电占比依然高达83.8%，脆弱的生态环境加上单一的能源结构使得宁夏面临转型之难，能源强度居高不下。

（三） 人口规模增长对能源消费碳排放有着微弱的正向影响

人口规模的累积贡献率为4.01%，仅高于能源结构效应，说明人口规模变动对碳排放起着微弱的正向拉动作用。从省际差异看，四川和重庆的人口规模具有微弱的负向影响，即对碳排放起到一定的抑制作用，而其余各省的人口规模具有稍弱的正向影响，对碳排放起到一定的促进作用。从人口增长来看，2000—2019年四川和重庆的人口都曾在某一时间段内出现人口持续下降后又逐步上升，而其他各省区都处于持续增长中，人口增长率的变化对碳排放具有异质性。

（四） 能源结构变动对能源消费碳排放的影响较小

能源结构的累积贡献率最小，仅为3.74%，说明能源结构是能源消费碳排放增长最微弱的影响因素。从省际差异分析，新疆能源结构对碳排放的累积贡献率较高，占比达到7.67%，除此以外，各省间相差不大。新疆煤炭资源丰富，高储量的煤炭资源吸引了山东鲁能、神华、国投集团等企业陆续在新疆从事煤炭勘探开发和煤电，给新疆经济注入了活力，也带来了能源结构上的不合理。贵州能源结构对碳排放的累积贡献率居西部地区最低，占比仅为1.15%，近年来，贵州守住发展和生态两条“底线”，用好“新”与“旧”“守”与“变”的辩证法，加快新旧动能的接续转换，有力助推高质量发展，贵州生态利用型、循环高效型、低碳清洁型和环境治理型等绿色经济占地区生产总值的比重达到50%，取得了良好的生态效益和经济效益。

四、结论与政策建议

（一） 结论

1. 西部地区能源消费碳排放的时空格局演变特征：省级层面，内蒙古的碳排放量常年位居西部地区首位，青海的碳排放量整体较低；地市层面，内蒙古的鄂尔多斯市和包头市、新疆的阿克苏地区等地碳排放较高；区县层面，新疆轮台县、鄯善县，陕西志丹县、吴起县等都具有一定的高碳排。预计2025年广西和新疆的碳排放量增长较快，新疆的和田地区和喀什地区、青海的海西州增速明显，新疆沙雅县、青海曲麻莱县、宁夏盐池县和灵武市、内蒙古乌审旗和准格尔旗、甘肃华池县、甘肃合水县和环县、陕西榆阳区等区县会产生高碳排，需要重点防范。

2. 西部地区能源消费碳排放的空间聚集效应：11个省（区、市） 地市级和区县级碳排放整体水平呈显著正相关关系，内部存在高（低） 聚类。各省会城市基本处于高碳排第一方阵，并各自形成省会（首府） 城市包围圈，辐射周边城市。高-高聚集（优先减排区） 主要分布在新疆、内蒙古、陕西一带的市县。高-低聚集（重点减排区）分布在新疆、四川、贵州、广西、云南一带的市县。低-高聚集（减排观察区） 分布在新疆、内蒙古、陕西一带的市县。低-低聚集（减排缓冲区）主要分布在四川、贵州、广西、云南等地市县。

3. 西部地区能源消费碳排放变动的影响诱因包括经济发展、能源强度、人口规模和能源结构。经济发展是能源消费碳排放的主要驱动因素，其中重庆的经济发展对碳排放增长的累积贡献率最大，高达224.9%。能源强度下降是抑制碳排放的关键因素，其中重庆的能源强度对碳排放的抑制作用最强，为-121.56%。人口规模对能源消费碳排放的影响具有异质性，四川和重庆的人口规模对碳排放具有微弱的负向影响，即对碳排放起到一定的抑制作用，其余各省的人口规模对碳排放具有稍弱的正向影响。能源结构对碳排放的累积贡献率最低，其中新疆的能源结构贡献率较高，占比达到7.67%。

（二） 政策建议

1. 重点防范资源型城市的高碳排倾向。内蒙古鄂尔多斯市、包头市，陕西榆林市，新疆阿克苏地区等地的矿产资源储备丰富，自然资源禀赋较好，碳排放较高，要加以重点防范。在制定碳减排方案时，需要考虑辖区内城市间差异，仅仅只针对省会城市减排难以发挥较大功效。建立碳减排省际会商机制，构建省际间碳排放数据、信息共享平台，对两省邻近地域要重点监控，避免因政策差异形成碳排放监管“真空”。制定县级尺度的减排区域，强化目标主体责任，完善市县级碳排放数据的统计标准和体系。

2. 培育绿色低碳文化，推行绿色低碳生产生活方式，践行绿色低碳生活。大力发展绿色低碳循环经济，降低单位GDP能耗。高碳排城市应重点扶持减排产业，如清洁发电、绿色建筑、新能源汽车等相关产业，严控煤炭消费，构建以非化石能源为主的零碳能源系统，实现清洁能源高效替代，同时积极开展碳捕集利用与封存技术研发与利用，实现二氧化碳资源的利用。提升城市废弃物精细化管理水平，提高能源二次利用效率。加快生态文明立法，培育绿色低碳文化，养成良好的绿色低碳生活方式，实现绿色低碳消费，最终实现绿色低碳发展。