产业转移背景下广东省工业碳排放的驱动因素及碳转移分析

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王少剑^,, 田莎莎, 蔡清楠, 伍慧清, 吴璨熹中山大学地理科学与规划学院广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室,广州510275

Driving factors and carbon transfer of industrial carbon emissions in Guangdong province under the background of industrial transfer

WANG Shaojian^,, TIAN Shasha, CAI Qingnan, WU Huiqing, WU CanxiGuangdong Provincial Key Laboratory of Urbanization and Geo-simulation, School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China

收稿日期:2020-09-22接受日期:2020-12-10

基金资助:

国家自然科学基金(41871111)

广东省特支计划

广州市珠江科技新星(201806010187)

Received:2020-09-22Accepted:2020-12-10
作者简介 About authors
王少剑（1986-）,男,河南驻马店人,博士,副教授,博士生导师,研究方向为城市地理、城市与区域规划。E-mail: 1987wangshaojian@163.com

摘要
随着全球气候变暖,工业碳排放量持续增加已成为全球关注的热点,由于工业产业升级和转移所引起的碳排放空间重塑也成为低碳发展研究的新方向。本文综合运用碳排放量物料平衡法及结构分解模型,核算2001—2017年广东省城市工业各行业的碳排放量,揭示其时空格局演变规律,同时在产业转移背景下,分析工业碳排放变化的驱动因素以及碳转移格局变化,以期从各市碳排放变化与市际间碳排放转移两个角度探讨低碳发展的有效策略。研究表明：2001—2017年期间,广东省的工业碳排放量整体呈现增加趋势,且地区差异也逐渐增大,呈现由中心向周边扩散的空间特征,由单核心演变为“T字型”的空间分布格局;工业产业发展带来的环境效应由经济规模、产业结构和技术强度综合决定,其中规模效应的作用强度最大、技术效应次之,结构效应的作用最弱;工业碳排放转移格局呈现由珠三角地区向外围转移的趋势,珠三角地区为高、中能耗工业碳排放主要转出地,粤东西北地区为高、中能耗工业碳排放主要转入地。
关键词： 产业转移;工业碳排放;时空格局;驱动因素;碳转移;广东省

Abstract

The continuous increase of industrial carbon emissions, one of the causes for global warming, has become a hot topic, which attracts wide attention in the world. At the same time, the spatial remodeling and differences of industrial carbon emissions are caused by industrial upgrades and transfers. Therefore, these topics have consisted of a new direction for research related with low-carbon city construction. This article uses methods, such as carbon emissions material balance method and structural decomposition model, to calculate the carbon emissions of various industries in Guangdong's cities at the prefecture level, from 2001 to 2017. Besides, this article analyzes the driving factors of industrial carbon emissions differences and explores the pattern of industrial transfer and its carbon transfer under the background of industrial transfer policies in Guangdong. With the above methods and models, the study found that, as a whole, industrial carbon emissions of the province showed an increasing trend, and regional differences gradually increased, which means that the gap among cities has enlarged during the period 2001-2017 in terms of industrial carbon emissions. The distribution pattern of industrial carbon emissions within the province showed that a trend of changing from spreading from a single core to the surroundings to eventually evolving into a “fractal T-shaped” pattern. The environmental effects brought by the development of the industrial industry are determined comprehensively by three factors, which are the economic scale, industrial structure, and technological strength. Among them, the scale effect has the largest influence, while the structure factor is rather weak. The technical effect can play a more important role in regions with low-carbon emission intensity. The Pearl River Delta region is the place where the main high-energy-consuming industries are transferred out, and the inter-annual change in carbon emissions is relatively large. The cities of eastern and western Guangdong are the main places where the medium-energy-consuming and high-energy-consuming industries are transferred in, and the inter-annual change in carbon emissions is small.

Keywords：industrial transfer;industrial carbon emissions;spatiotemporal pattern;driving factor;carbon transfer;Guangdong province

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本文引用格式
王少剑, 田莎莎, 蔡清楠, 伍慧清, 吴璨熹. 产业转移背景下广东省工业碳排放的驱动因素及碳转移分析[J]. 地理研究, 2021, 40(9): 2606-2622 doi:10.11821/dlyj020200916
WANG Shaojian, TIAN Shasha, CAI Qingnan, WU Huiqing, WU Canxi. Driving factors and carbon transfer of industrial carbon emissions in Guangdong province under the background of industrial transfer[J]. Geographical Research, 2021, 40(9): 2606-2622 doi:10.11821/dlyj020200916

1 引言

气候变化是当今全球备受关注的环境问题之一,以CO₂为主的温室气体被认为是全球变暖的主要原因^[1]。改革开放以来,中国工业化进程不断推进,工业经济的高增长带有明显的高投资、高能耗和高排放的特征^[2]。作为《联合国气候变化框架公约》的缔约方,中国承诺以2005年为基准年,碳排放强度在2030年下降60%~65%。一方面,随着低碳高质量发展模式的提出,节能减排已经成为中国经济结构调整和发展方式转变的内在要求,中国政府积极投入节能减排和生态工程、结构调整和技术改造等低碳项目^[3];另一方面,随着中国经济结构调整与产业转型升级步伐的加速,不同区域之间的产业转移趋势也日益明显,且不断通过区域分工地位与生产结构的变化引致碳排放的转移^[4]。因此,探究产业转移背景下碳排放的驱动因素及碳转移是打造低碳发展新常态、积极推进低碳型城镇化建设的重点课题之一。

长期以来,国内外环境科学、资源经济、城市规划等领域的****对碳排放的估算方法、时空演变、驱动因素、预测模拟等进行了大量研究。中国的碳排放研究始于20世纪80年代,国内****密切关注全球碳权分配及碳排放交易等话题,比如陈文颖等提出了碳权混合分配机制并模拟全球的碳交易情况,分析了后者对中国经济的影响^[5];21世纪以来,研究视角转向国内碳排放的区域差异以及影响因素分解,查冬兰等比较中国28个省区1995—2005年间能源利用效率的差异性,引入泰尔指数（Theil Index）和Kaya因子深入研究了能源消耗导致的人均CO₂差异^[6],朱勤等应用迪氏对数指标分解模型（LDMI）综合考量了经济产出规模、人口规模、产业结构、能源结构及能源效率等因素对碳排放的影响^[7];近十年来中国的城市化与工业化进入中后期,大量研究聚焦碳排放问题^[8,9],除区域差异和影响因素分析外,****广泛关注碳排放的转移趋势和模拟预测,并在研究尺度和技术方法等方面做进一步的拓展研究。首先,中国地域辽阔,无论经济发展水平还是产业结构等都具有显著的区域差异,相关研究表明,碳排放也具有同样类似的特征。杨骞等分别以碳排放强度和人均碳排放作为碳排放指标,运用Theil指数及其分解方法并结合STIRPAT模型发现中国八个区域1995—2009年碳排放存在显著的区域差异^[10],多数****认为能源强度、能源结构、经济发展水平、产业结构等是造成碳排放区域差异的重要指标^[11]。其次,针对碳排放驱动因素,王少剑等总结其研究方法大致划分为指数分解法、结构分解法、KAYA等式及其变形、环境库兹涅茨曲线和计量经济学方法等^[12];王峰等运用对数平均Divisia指数分解法,将1995—2007年间中国能源消费的碳排放增长率分解为11种驱动因素的加权贡献,人为规模增长是碳排放增长的重要因素,能源强度下降是减排的核心力量^[13]。此外,随着中国区域经济发展格局的演变,区域间产业转移越发频繁,对转入地和转出地产生了不同的环境效应。李平星等以处于产业转移期的泛长三角地区为例,以工业能源消费为对象,发现产业转移引起的上海市及其余53个地市的工业产值、产品结构和碳排放强度的变化是影响区域碳排放格局变化的重要因素^[11];邓荣荣等基于区域间投入产出模型,测度与分析了2002—2017年中国中部地区承接国内产业转移进程中的碳排放转移规模、净流向与特征,并对区域间产业净转入是否必然引致碳排放净转入的问题进行实证探讨^[3]。最后,碳排放的建模与预测对于探讨不同情境下碳排放变化趋势以及相关政策的制定具有重要作用,李汝勇基于系统动力学方法,以CO₂排放量、能源消耗量、碳强度以及能源强度为分析目标,实现了北京市能源消耗排放的模型构建与情景模拟^[14];朱宇恩等基于IPAT模型和情景分析法对山西省中长期能源碳排放量以及峰值年进行了预测^[15]。

综合而言,中国碳排放的研究内容涵盖了时空异质性、区域转移、影响因素、预测模拟等方面,研究尺度包含国际、区域、省际和城市等,研究方法包括空间分析和计量经济分析等,研究成果丰富,但仍存在不足。首先,受数据获取限制,已有研究主要集中在国家、区域和行业尺度,而针对城市尺度的研究相对较少,面对城市群的迅速发展,地理区位与发展背景相似的城市间碳排放的时空差异亟待深入研究。其次,当前中国各地区进行经济结构转型及产业转移,针对产业转移引致的工业碳排放转移的探讨相对匮乏。广东省作为中国经济大省,工业化进程以东亚地区工业布局转型为大背景,根据比较优势理论,珠三角地区凭借地域优势承接发达地区转移的劳动力密集型和污染密集型产业^[16],成为“污染避难所”。在新经济格局因素和“双转移战略”的推动下,广东省内城市间开始出现环境污染转移问题,一方面,珠三角外围地区由于承接珠三角工业产业的转移,实现了经济发展速度的快速提升,但重工业产业和劳动力的转移使东西两翼和粤北山区面临严重的环境污染转入,逐渐成为珠三角地区的“污染避难所”^[17]。另一方面,有关广东省内产业转移及其相应的碳转移的实证研究相对匮乏,例如产业转移进程中的碳排放转移规模、净流向与特征,各城市产业净转移规模和流向与由此引致的碳排放净转移规模和流向是否一致等问题,这使得现有研究无法更好地地定量描述广东省内产业转移对碳排放变化的影响,并为“双转移战略”提供建设性意见。

鉴于广东省在工业发展进程和地区间产业转移等方面所具有的典型性与代表性,本文以广东省21个地级市为研究对象,按照珠三角和粤东西北共四个区域进行对比研究,统计不同城市工业行业各类能源的消费总量以较准确地测算2001—2017年各城市的工业行业的碳排放量,以期通过实证研究,揭示广东省工业碳排放的时空演变规律,并探析产业转移背景下工业碳排放量变化的驱动因素以及相应的碳转移情况,为促进广东省低碳经济发展和低碳城市建设提供政策建议。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 工业碳排放估算方法本研究从能源利用视角,根据物料守恒原理,采用IPCC碳排放清单估算法^[1],通过各类能源工业消费总量计算得到工业CO₂排放量,公式如下：

（1）

E (C O_{2}) = \sum^{} E （ C O_{2} ）_{k} = \sum^{} M_{k} \times NC V_{k} \times CE F_{k} \times COF \times 44 / 12

式中：k表示能源种类;E（CO₂）表示各类能源产生的工业CO₂排放总量;M表示各类能源工业消费总量;NCV为各类能源的平均低位发热量（IPCC称为净发热值）;CEF为单位热值当量的碳排放因子;COF为碳氧化因子（由于化石燃料中被氧化的碳达99%~100%,故缺省值设为1）;44和12分别表示为CO₂和C的分子量（表1）。

Tab. 1
表1
表1工业能源碳排放估算的参数设定
Tab. 1Parameter setting for carbon emission estimation of industrial energy

能源	NCV（kJ/kg）	CEF（kgC/100万kJ）
原煤	20908	25.8
焦炭	28435	29.2
汽油	43070	18.9
煤油	43070	19.5
柴油	42652	20.2
燃料油	41816	21.1
液化石油气	50179	17.2
其他石油制品	9800	20.0
天然气（气态,单位万m³）	38931	15.3
洗精煤	26344	25.8
其他洗煤	8363	25.8
原油	41816	20.0
炼厂干气	46055	15.7
焦炉煤气	16726	12.1
型煤	20700	26.6
其他煤气	15054	12.1
其他焦化产品	28345	25.8

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对于表1中未提供对应

CEF

值的煤制品、发生炉煤气等部分能源（表2）,采取将该能源工业消费总量折算为原煤工业消费总量后进行估算的方式获取其对应的工业CO₂排放量,公式如下：

（2）

E (C O_{2}) = M_{k} \times COR C_{k} \times NC V_{rc} \times CE F_{rc} \times COF \times 44 / 12

（3）

COR C_{k} = \frac{C V_{k}}{C V_{rc}}

式中：rc表示原煤;CORC表示能源的折原煤系数;CV为能源的实际热值。

Tab. 2
表2
表2工业能源参考折标准煤系数
Tab. 2Reference conversion coefficient of industrial energy into standard coal

能源	CORC
煤制品	0.5286kgC/kg
发生炉煤气	0.1786kgC/m³
液化天然气	1.7572kgC/kg
石油沥青	1.3307kgC/kg
高炉煤气	0.1286kgC/m³
转炉煤气	0.2714kgC/m³
煤矸石	0.2857kgC/kg
城市生活垃圾	0.2714kgC/kg
余热余压	0.0341tC/10⁶kJ
工业废料	0.4285kgC/kg
蔗渣	0.5000kgC/kg

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2.1.2 工业产业转移和碳排放转移测算方法产业转移表现为不同时期产业活动的空间分布变化,发达国家有专业机构提供企业区位迁移的准确数据,进而准确识别产业转移的规模及方向^[18],而在中国由于该类数据的缺乏,大多通过区位熵^[19]、赫芬达尔指数^[20]以及基于区域间投入产出等指标^[21]来间接测度转移程度。

各个城市的工业产业可通过技术进步、管理模式改革等方式实现自身产值的增长,此外由于产业发展政策的地域偏向性,受产业政策鼓励的地区往往会迎来外地产业的迁入,而受产业政策限制的地区则会面临本地产业的转出,二者同样会对行业总产值产生影响^[22]。

基于此,本文主要根据前人的研究成果^[23]和本研究的实际情况,结合各行业实际碳排放强度等测算得到相应的碳排放转移量,其中,各市的产业转移为正表明产业转入、反之为产业转出^[24]。具体公式如下：

（4）

{\dot{G}}_{t, i} = \frac{\sum^{} （ G_{t, ij} - G_{t - 1, ij} ）}{（ \sum^{} G_{t - 1, ij} \times 21 ）}

（5）

∆ G {（ 0 ）}_{t, ij} = G_{t - 1, ij} \times {\dot{G}}_{t, i}

（6）

g_{t, ij} = G_{t, ij} - G_{t - 1, ij} - ∆ G {（ 0 ）}_{t, ij}

式中：t表示时间;i表示工业产业类别;j表示城市;

{\dot{G}}_{t, i}

表示各市i类工业第t-1期到第t期的工业产值增长率,由全省平均值计算得到;

G_{t, i}

和

G_{t - 1, i}

表示j市i类工业在第t期和第t-1期的工业产值;

∆ G {（ 0 ）}_{t, ij}

为不发生产业转移假设下j市i类工业第t-1期到第t期的自身产值增加值;

g_{t, ij}

表示j市i类工业第t期的产业转移量。

碳排放强度由CO₂排放量与工业总产值相除得到,与技术进步密切相关^[25]。由于惠州、河源、潮州、肇庆等城市年鉴中部分年份未分工业行业统计能源消费量,进而工业碳排放量及工业碳排放强度也无法计算,因此研究中不考虑分工业行业碳排放强度的区域差异,各个城市的各类工业碳排放强度以广东省各类工业的碳排放强度为标准代入计算。碳排放自身增长量与转移量由各个城市分类产业的产业自身增长量、转移量分别与碳排放强度相乘得到,其中碳转移量的正负值意义与产值转移量相同。计算公式如下：

（7）

τ_{t, i} = \frac{\sum^{} E_{t, ij}}{\sum^{} G_{t, ij}}

（8）

∆ E {（ 0 ）}_{t, ij} = ∆ G {（ 0 ）}_{t, ij} \times τ_{t, i}

（9）

e_{t, ij} = g_{t, ij} \times τ_{t, i}

式中：

τ_{t, i}

表示i类产业第t期的碳排放强度;

∆ E {（ 0 ）}_{t, j}

表示j市i类工业第t-1期到第t期的碳排放自身增长量,也即工业产业自身增长引发的环境效应;

e_{t, ij}

表示j市i类工业第t-1期到第t期的碳转移量。

2.1.3 环境效应分解模型工业规模的变化、产业结构的调整以及生产技术的变革等都会对碳排放产生不同的影响^[26]。为了定量研究工业产值的自身增长造成的环境效应,将碳排放自身增长量按Grossman公式^[27]进行分解：

（10）

\begin{array}{l} ∆ E {（ 0 ）}_{t, j} \approx (G {（ 0 ）}_{t, j} - G_{t - 1, j}) \sum_{i} τ_{t, i} \times \frac{G {（ 0 ）}_{t, ij}}{G {（ 0 ）}_{t, j}} + G {（ 0 ）}_{t, j} \sum_{i} τ_{t, i} \times (\frac{G {（ 0 ）}_{t, ij}}{G {（ 0 ）}_{t, j}} - \frac{G_{t - 1, ij}}{G_{t - 1, j}}) + \\ G {（ 0 ）}_{t, j} \sum_{i} (τ_{t, i} - τ_{t - 1, i}) \times \frac{G {（ 0 ）}_{t, ij}}{G {（ 0 ）}_{t, j}} = ∆ E {（ 0 ）}_{l} + ∆ E {（ 0 ）}_{s} + ∆ E {（ 0 ）}_{t} \end{array}

通过

∆ E {（ 0 ）}_{l}

、

∆ E {（ 0 ）}_{s}

和

∆ E {（ 0 ）}_{t}

分别与

∆ E （ 0 ）

相除,得到工业产业自身发展引发的环境效应的规模、结构和技术因素的系数。对于规模效应而言,

\frac{∆ E {（ 0 ）}_{l}}{∆ E （ 0 ）}

的数值大小体现了产业规模扩张带来的碳排放量增长幅度;对于结构效应而言,若

\frac{∆ E {（ 0 ）}_{s}}{∆ E （ 0 ）} < 0

,说明该市的产业调整造成了碳排放量的减少,起到了节能减排、低碳发展的良好效果,反之则表明碳排放量有所增加,产业结构有待改进;对于技术效应而言,

\frac{∆ E {（ 0 ）}_{t}}{∆ E （ 0 ）}

的数值大小体现了技术进步导致的碳排放量减少的程度。

2.1.4 数据来源本研究以广东省21个城市为研究对象,以2001—2017年为研究年份,根据2019年4月16日广东省自然资源厅正式发布的新版广东省标准地图,全省划分为四个区域：珠三角地区、粤东地区、粤西地区、粤北地区^[28]（图1）。根据《国民经济行业分类（GB/T 4754—2017）》并结合广东省各市统计年鉴的实际情况,将所有工业行业划分为37个部门,并参照有关****对各个部门的资源消耗和环境影响的研究^[29],将37个部门划分为高能耗、中能耗、低能耗三种类型。各工业行业国有和规模以上企业的工业总产值、各类能源消费总量来自于广东省及各市统计年鉴,国有和规模以上企业占整个工业部门的比例都在70%以上,故数据的选取具有一定说明力。各类能源的平均低位发热量、碳排放因子、折原煤系数来自《中国能源统计年鉴》和中华人民共和国工业和信息化部《各种能源折标准煤参考系数》。

图1

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图1广东省地理区位

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS（2019）3333号）绘制,底图无修改。
Fig. 1Geographical location of Guangdong province

3 结果分析

3.1 广东省工业碳排放量的时空演变特征

3.1.1 工业碳排放的时序演变特征广东省各区域工业碳排放量的测算结果表明（图2）,2001—2017年,广东省工业碳排放总量整体呈现上升趋势,各区域工业碳排放总量的差异较大。珠三角地区碳排放总量远高于其他三个区域,粤西、粤北和粤东地区的排放基数较为接近,介于800~3000万t之间,随时序演变,粤西地区的工业碳排放总量增长最快,2009年后逐渐与粤北和粤东地区拉大差距。

图2

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图2广东省四大分区工业碳排放总量

Fig. 2Total industrial carbon emissions of the four major regions in Guangdong province

广东省各城市工业碳排放总量的测算结果表明（图3）,珠三角地区的城市中,工业碳排放总量较大且整体呈增长趋势的城市有佛山、惠州、东莞,工业碳排放总量较大且整体呈减少趋势的城市为广州,这可能与广州的产业升级和转移战略相关。2008年广东省提出“双转移”战略,将传统劳动力密集型和资源密集型产业转移到珠三角外围地区,为承接和发展新产业腾出空间,实现产业转型升级,一定程度减缓经济发展下工业碳排放总量的增长速度。非珠三角地区的城市中,粤西地区的茂名和湛江的工业碳排放总量较大且增长迅速,其余城市的工业碳排放总量基数较小,但总体仍呈现不断上升的趋势,各个城市的工业碳排放总量快速增长与承接产业转移、建立工业基地有关。粤东地区及粤北地区的城市工业碳排放总量发展基数较为接近,总体呈现增长趋势,但是增长的幅度较粤西地区的城市小。

图3

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图3广东省各城市工业碳排放总量

Fig. 3Total industrial carbon emissions in cities of Guangdong province

3.1.2 碳排放空间格局演变特征广东省的工业碳排放量整体呈现中间多,四周少的特点（图4）,中部珠三角地区的工业碳排放总量远高于其余地区,以广州和佛山等珠三角地区核心城市为中心,各城市的工业碳排放量向外围递减。2001年,广州是广东省工业碳排放量最多的城市,佛山和深圳等珠三角地区城市紧随其后;粤北地区的韶关和清远构成了广东省工业碳排放的次级中心,排放量仅次于广佛等珠三角地区中心城市。粤北城市的高工业碳排放总量与珠三角和粤北城市的产业分工有紧密关系,珠三角地区与粤北城市形成了“总部+生产基地”的合作模式^[30],在区域发展空间有限的情况下,部分低效率、低技术、高排放的产业生产基地建在了用地资源相对不紧张的粤北地区,因此,粤北城市的工业碳排放总量较高,仅次于珠三角地区的核心城市。

图4

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图4广东省工业碳排放总量

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS（2019）3333号）绘制,底图无修改。
Fig. 4Total industrial carbon emissions in Guangdong province

2001—2017年间工业碳排放量高值区由中部向周边扩散,由单核心演变形成“T字型”空间分布格局。2001年,工业碳排放量较多的城市主要分布于珠三角地区与粤北地区构成的轴带上,以广州和佛山为核心向外延伸;2005年,工业碳排放量高值区逐步向粤西地区扩散,全省呈现珠三角地区、粤北地区、粤西地区工业碳排放量较多的状态;2009年,粤东城市工业碳排放量逐步增加,工业碳排放量级与粤北城市的排放量级比肩;2013年,全省大部分城市的工业碳排放量增加,除粤东和粤西地区的部分城市外,大部分城市的工业碳排放量级差异减小,开始构成由“清远-广州”和“湛江-潮州”两对垂直线所形成的“T字型”空间形态;2017年,“T字型”工业碳排放量分布的空间形态未发生较大改变,全省各城市工业碳排放量均已达到500万t以上,且广州等珠三角中心城市的碳排放量有减少的趋势。

3.2 环境效应与驱动因素分析

2001—2017年间,广东省的工业碳排放量仍在持续增加,但是在2013年后增速显著放缓,甚至在部分城市同时实现了工业产值的增加与碳排放量的减少。为了深入分析2001—2017年间广东省工业碳排放量的时空演变过程并对不同城市的经济活动和碳排放变化做针对性分析,需计算不考虑碳转移情况下各市工业产值自身增长值引发的环境效应（表3）并做对应的驱动因素分解（图5）。

Tab. 3
表3
表3广东省工业产值自身增长值及其引发的环境效应
Tab. 3The growth value of industrial output value and its environmental effects in Guangdong province

	产值增长（亿元）				环境效应（万t）
年份	2001—2005	2005—2009	2009—2013	2013—2017	2001—2005	2005—2009	2009—2013	2013—2017
阳江	136.78	290.78	1059.52	170.09	111.02	74.01	62.78	24.08
湛江	362.24	384.55	1005.26	630.65	239.76	387.92	297.00	-195.51
珠海	907.28	835.46	1021.84	447.15	678.25	336.20	145.61	115.12
深圳	6787.89	5548.71	7637.13	9050.34	2465.37	1707.07	964.39	378.44
云浮	9.90	170.55	461.12	-196.71	153.97	102.12	74.92	-82.97
韶关	230.47	205.87	560.79	-61.31	516.76	266.78	86.65	-363.87
东莞	2900.53	2131.03	4951.93	6603.02	1082.06	1139.43	561.99	98.36
汕头	436.47	769.73	946.45	1039.40	304.33	273.85	152.37	-66.85
惠州	720.56	1576.49	3600.16	1561.63	517.84	262.55	187.29	263.32
河源	140.06	422.59	535.42	205.84	101.51	122.09	59.36	61.71
江门	508.88	1480.03	174.60	1052.58	770.07	704.26	267.30	-34.20
佛山	2998.51	6930.41	5410.61	3892.99	2101.24	2363.98	1216.82	12.69
汕尾	80.02	206.12	648.53	119.78	32.90	30.67	20.83	-26.73
肇庆	-108.86	857.84	2227.38	-470.45	457.38	65.14	-133.65	387.86
中山	1537.04	1836.51	1615.78	-756.88	617.19	777.14	224.69	22.53
潮州	201.66	287.34	507.22	264.27	193.32	144.85	179.26	-97.68
广州	3202.91	5344.65	5791.84	511.07	2894.80	2756.37	964.72	392.44
梅州	123.51	144.12	216.91	56.32	158.05	113.84	76.21	-26.46
揭阳	149.18	854.47	2438.65	1187.39	87.74	132.24	68.01	12.48
茂名	296.58	396.10	1048.01	533.11	428.41	1016.81	30.92	108.68
清远	287.04	1659.76	-591.67	161.43	138.02	208.46	434.10	-79.51
合计	21908.65	32333.11	41267.48	26001.71	14050	12985.50	5941.57	903.93

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图5

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图52001—2017年广东省产业增长过程中的环境效应及驱动因素系数

Fig. 5Environmental effects and driving factor coefficients in Guangdong province from 2001 to 2017

3.2.1 工业自身发展引发的环境效应 2001—2017年间广东省的工业自身增长值合计为121510.95亿元,产生的环境效应为33881万t。纵向来看,前期的工业发展以高额的环境污染为代价,随着城市发展和技术进步,中后期的能源使用效率逐步提高、各类工业经济活动所排放的CO₂得到控制^[31],在2001—2005年、2005—2009年、2009—2013年及2013—2017年四个时段内,产值增长分别为21908.65、32333.11、41267.48、26001.71亿元,产生的环境效应分别为14050、12985.5、5941.57、903.93万t。

横向分析不同城市间的发展模式差异,总体而言,各地区的产值增长越高环境效应越大是普遍规律,然而地区之间也存在着一定的差异,比如珠三角地区的平均产值增长高于粤东,但环境效应却与此相反,表征了二者工业发展的精细与粗放程度不同;此外就单个地区而言,粤西地区的内部差异明显,最高的茂名与最低的阳江之间相差巨大。广东省内各个城市处于不同的工业化和城市化进程当中,拥有不同的经济规模、产业结构和技术水平,进而造成产业发展和环境效应的空间分异现象^[32]。

3.2.2 驱动因素分析从分解结果来看,规模效应和技术效应分别对工业碳排放量变化起到显著的正向和负向效应,结构效应除湛江和江门外均为负效应。能源的供给是一切经济活动的基本保障,因而经济活动的规模扩张意味着碳排放量的增多,规模效应是碳排放量增多的最大驱动因素^[33],本研究的规模效应系数在阳江、湛江、珠海、深圳等16个城市的表现上,均大于或约等于结构和技术效应系数,与已有研究结果一致。狭义上,技术效应包括物理效率、能源强度、能源生产率等的综合,既能通过能源利用效率的提高节能减排又由于回报效应（技术进步促进经济发展继而对能源产生新的需求）部分抵消了节约的碳排放量^[34],由本研究的实证结果来看,技术效应在21市均产生了显著的负效果,尤其在汕尾、潮州、揭阳等单位产值带来的环境效应较低地区,其系数达到-4.51、-3.75和-3.65,发挥出强烈的减排作用。结构效应指的是工业部门的比例变动造成的碳排放量在不同碳排放强度的部门间分布的变化,其造成的碳排放总量的变化已被诸多****研究所证实,但在本次研究中起到的作用对比规模和技术效应相对较小,因此各个城市产业结构的调整对于碳排放量的影响主要通过改变具有不同经济效益和碳排强度的行业比例来间接发挥作用。例如阳江在2001—2017年间黑色金属冶炼及压延加工业、水电供应业等产业产值占比从35.60%增长到49.97%,产业结构呈现明显的高能耗化,虽因其经济效益低、工业生产规模较小,目前尚未引起较强的环境效应,但仍具有产业结构向低能耗化调整以抑制碳排强度及碳排总量增长的必要。

3.3 碳排放转移分析

3.3.1 碳转移时空间格局分析根据广东省各市的工业产业转移测算得出相应的工业碳排放转移量（图6）,2001—2009年工业碳排放转入的城市主要分布在珠三角及粤东地区;2009—2017年工业碳排放转入的城市主要集中于粤西或粤东地区,与2001—2009年相比,工业碳排放表现为转入的城市在空间上有向广东省东西两翼集聚分布的趋势,工业碳排放转出的城市主要分布在珠三角西岸及粤北地区。在2001—2009年,广东省四个区域的碳排放转移趋势尚未明显,而在2008年广东省政府出台《关于推进产业转移和劳动力转移的决定》后,珠三角开始发生大规模的碳排放转出,粤西、粤东部分地区碳排放则表现出较大规模的转入,说明“双转移”政策对广东省工业碳排放转移的空间格局调整具有重要影响。根据产业转移理论,珠三角地区作为广东省经济发展条件较好的高梯度地区,土地租金和劳动力等生产要素成本逐渐上升,因此工业产业沿梯度逐级向经济发展较为落后的但生产要素成本更低且具有政策扶持优势的低梯度地区转移。

图6

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图62001—2009年及2009—2017年广东省各市工业碳排放转移量

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS（2019）3333号）绘制,底图无修改。
Fig. 6Industrial carbon emission transfer in Guangdong province, 2001-2009 and 2009-2017

根据2001—2017年广东省各市工业碳排放转移量（图7）,在工业产业转移的影响下,2001—2009年及2009—2017年各城市的工业碳排放转移量存在显著差异。

图7

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图72001—2017年广东省各市工业碳排放转移量

Fig. 7Industrial carbon emission transfer in Guangdong province, 2001-2017

工业碳排放转移仍为转出的城市有：广州、深圳、江门、梅州,表明这些城市是广东省主要的产业转出地,但随着产业结构不断调整优化,这些城市工业碳排放转出量有减小的趋势,而梅州工业碳排放转移量相对较小,因工业产业发展较为滞后,产业转移对承接地和迁出地的贡献尚未体现^[35]。工业碳排放转移仍为转入的城市有：揭阳、东莞、惠州、阳江、汕头、汕尾、潮州。粤东地区工业产业虽然规模不断扩大,但发展较为粗放,工业产业发展能力有待提高^[36]。

工业碳排放转移由转出变为转入的城市有：湛江、茂名、韶关、云浮、珠海、肇庆。其中云浮、韶关具有产业结构效益提升较慢、产业结构较为趋同的特征,工业产业发展规模较小、动力不足使工业碳排放转移量的年际变化较小。工业碳排放转移由转入变为转出的城市有：佛山、中山、清远、河源。这些城市在2001—2009年间均具有经济规模和工业产业迅速扩张的特征,并以“工业立市”作为城市发展战略,工业碳排放转入量较高^[37]。在2009年后,佛山、中山加快与粤东西北地区建立产业转移园的进程,工业碳排放由转入逐渐调整为转出;清远因“双转移”及粤东西北振兴战略对产业结构调整和升级的影响尚未显现,在2009年后,工业碳排放由转入变为转出^[38]。

3.3.2 高、中、低能耗工业碳转移分析根据2001—2017年广东省各市高、中、低能耗工业碳排放转移总量（图8）,珠三角地区城市由于产业结构及发展阶段不同,工业碳排放转出转入情况有所不同。广州、中山、江门为工业碳排放转出地,高、中、低能耗工业碳排放均表现为转出,其中,广州的工业碳排放转出情况最为明显,主要与城市环境保护倡议和产业升级过程中加快淘汰劣质企业有关;佛山、惠州为工业碳排放转入地,高、中、低能耗工业碳排放均表现为转入,主要承接了毗邻的珠三角核心城市（广州、深圳）的工业产业转移;深圳、珠海、东莞、肇庆既有产业转入部分,也有转出的部分,其中,工业碳排放转出以高、中能耗工业为主。粤东西地区城市基本呈现工业碳排放转入趋势,其中,以茂名、湛江、汕尾为代表的粤西地区城市的中能耗工业碳排放转入量较高,是珠三角中能耗工业产业转移的主要承接地;粤北山区城市工业发展尚处于起步阶段,可能受投资环境优势较弱的影响,转移趋势不明显。

图8

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图82001—2017年广东省各市高中低能耗工业碳排放转移总量

Fig. 8Total industrial carbon emission transfer of high and low energy consumption in Guangdong province from 2001 to 2017

根据2001—2017年广东省各市高、中、低能耗工业产业份额空间变化（图9）,珠三角和粤东西北地区的产业份额和变化趋势具有显著的地区内部相似性和地区间的差异性。珠三角地区的低能耗工业产业一直处于主导地位,且随着年份增加低能耗产业份额有继续增加的趋势,随着工业产业结构高级化,2017年低能耗产业已完全占据主导地位,实现工业高能耗产业的结构升级;随着产业结构的调整,粤西地区高能耗产业的份额逐渐下降,中能耗产业居于主导地位;粤东地区的高、中能耗产业的份额有所增加,但增加幅度受到控制,份额变化不明显;粤北地区的高、中、低能耗产业份额变化不明显。从整体产业份额的变化来看,2001—2017年广东省产业结构发生了巨大的调整,珠三角地区的高、中能耗工业有向外围转移的趋势,高、中、低能耗产业的转移和规模扩张,给不同地区带来不同程度的环境代价。

图9

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图92001—2017年广东省各市高、中、低能耗工业产业份额空间变化

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS（2019）3333号）绘制,底图无修改。
Fig. 9Spatial change of industrial share of high, medium and low energy consumption in Guangdong province from 2001 to 2017

3.3.3 典型产业碳转移分析城市碳排放转移具有明显的复杂性和多样性,因此本文以广东省六个典型工业产业转移城市（阳江、湛江、中山、东莞、揭阳、清远）为例（表4）。高、中能耗工业产业是粤西地区城市主要的转入产业,该部分产业污染强度高,对环境影响较大;珠三角地区城市转入的产业多为附加值较高的低能耗产业,如通信设备、计算机及其他电子设备制造业等,同时将一些劳动密集型的纺织业、文教体育用品制造业等产业转出;粤东地区城市大量转入纺织业、纺织服装、鞋、帽制造业等高能耗的轻工业,以及污染环境较为严重的黑色金属冶炼及压延加工业等;粤北地区城市转入产业以有色金属冶炼及压延加工业、电力、热力的生产和供应业等高能耗产业为主。

表4
表42001—2017年广东省部分城市工业产业转移及产值变化情况
Total industrial carbon emission transfer and industrial output changes in Guangdong province （万t）

城市	主要产业碳排放转入情况	主要产业碳排放转出情况
阳江	电力、热力的生产和供应业（+184.77）黑色金属冶炼及压延加工业（+172.03）非金属矿物制品业（+101.82）金属制品业（+75.74）有色金属冶炼及压延加工业（+72.36）	家具制造业（-11.76）饮料、烟草制造业（-7.04）纺织业（-6.90）通用设备制造业（-6.36）文教体育用品制造业（-1.24）
湛江	黑色金属冶炼及压延加工业（+643.87）造纸及纸制品业（+215.02）石油加工、炼焦及核燃料加工业（+162.90）非金属矿物制品业（+111.62）电气机械及器材制造业（+28.75）	电力、热力的生产和供应业（-97.42）农副食品加工业（-30.04）纺织业（-26.76）专用设备制造业（-15.31）交通运输设备制造业（-8.43）
中山	电力、热力的生产和供应业（+122.99）电气机械及器材制造业（+42.73）医药制造业（+18.56）通用设备制造业（+12.50）工艺品及其他制造业（+11.16）	非金属矿物制品业（-192.31）造纸及纸制品业（-89.66）金属制品业（-85.88）橡胶和塑料制品业（-77.79）化学原料及化学制品制造业（-54.73）
东莞	通信设备、计算机及其他电子设备制造业（+492.50）造纸及纸制品业（+430.06）橡胶和塑料制品业（+178.95）金属制品业（+96.60）电气机械及器材制造业（+94.63）	电力、热力的生产和供应业（-271.97）纺织业（-141.19）文教体育用品制造业（-27.84）水的生产和供应业（-26.43）非金属矿采选业（-2.72）
揭阳	黑色金属冶炼及压延加工业（+429.84）非金属矿物制品业（+423.52）纺织业（+294.50）纺织服装、鞋、帽制造业（+103.65）皮革、毛皮、羽毛（绒）及其制品业（+103.26）	工艺品及其他制造业（-1.83）交通运输设备制造业（-0.77）石油加工、炼焦及核燃料加工业（-0.01）
清远	非金属矿物制品业（+289.38）有色金属冶炼及压延加工业（+47.84）化学原料及化学制品制造业（+46.18）电力、热力的生产和供应业（+21.35）黑色金属冶炼及压延加工业（+17.01）	废弃资源和废旧材料回收加工业（-26.49）造纸及纸制品业（-21.64）通用设备制造业（-21.43）文教体育用品制造业（-5.14）通信设备、计算机及其他电子设备制造业（-4.82）

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为更好的反映广东省各市之间的工业产业转移对工业碳排放的影响,本文选取三类工业产业做进一步分析。纺织服装、鞋、帽制造业属于高能耗的传统轻工业,从广东省各市工业碳排放转移量可见（图10）,随着珠三角“退二进三”和“腾笼换鸟”政策的推进,高污染、低附加值的产业将逐渐退出珠三角地区,因此纺织服装、鞋、帽制造业表现出明显的转移倾向。黑色金属冶炼及压延加工业的产业链能源消耗较高,属于中能耗的产业,受供给侧和环保影响较大,目前发展速度减缓。通信设备、计算机及其他电子设备制造业属低能耗、高附加值的新兴产业,是广东省重要产业之一,广州和深圳受集聚经济和规模经济的影响,是该产业的主要转入地,并成为广东省该行业的增长点。相比于广州,深圳更早开始了产业升级,并开始构建“高新技术、先进制造、现代服务”的现代产业体系,因此在产业升级的背景下,深圳该产业对工业碳排放的影响程度较东莞低。

图10

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图102001—2017年广东省各市纺织服装、鞋、帽制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业碳排放转移量

Fig. 10Cities of Guangdong province in 2001-2017 in textile and garment, shoes, caps manufacturing, ferrous metal smelting and rolling processing industry, communications equipment, computers and other electronic equipment manufacturing carbon emissions transfer volume

4 结论与讨论

本研究通过测算2001—2017年广东省各城市工业行业的碳排放量,首先分析了工业碳排放的时空演变和分布特征;其次,从产业增长引发的环境、结构和技术效应三个方面进一步探讨工业发展模式对碳排放变化的影响;最后,从产业转移的角度出发,分析2001—2017年广东省内地区间的工业产业转移及对应的碳排放量转移。

（1）从时序变化来看,2001—2017年广东省工业碳排放总量呈现整体上升趋势,且随着时间的推移,碳排放总量地区差异逐渐增大。广东省各城市的工业碳排放量分布格局由整体上呈现中间多,四周少的分布特点,演变为主要沿“清远-广州”和“湛江-潮州”两对垂直线呈“T字型”的空间分布形态。2001年,中部珠三角地区的工业碳排放总量远高于其他地区,尤其以广州和佛山等珠三角地区核心城市为中心,城市的工业碳排放量向外围递减。2017年,广东省工业碳排放中心由中部向周边扩散,由单核心演变形成“T字型”空间分布格局。

（2）工业产业发展经济活动的增多会相应带来碳排放量的增长,但是增长的幅度由经济规模、产业结构和技术强度等综合决定,其中规模效应的作用强度最大、技术效应次之,结构效应最弱,且结构效应在经济增长引起的环境效应较低的地区发挥更强作用。因此,在发展工业的同时,合理调整工业产业结构并加大技术研发力度可以尽可能减少CO₂的排放。

（3）在2001—2017年间,广东省经历了工业产业结构的调整与升级,受产业转移的影响,工业碳排放在各市之间发生转移,工业碳排放转移格局基本表现为由珠三角地区向外围转移,其中珠三角地区为高、中能耗工业产业主要的碳排放转出地,粤东西则是其主要的转入地。同时,城市工业产业转移对碳排放转移的影响程度存在明显的空间分异,经济规模和工业产业迅速扩张的城市碳排放转移量年际变化幅度较大,而粤东西北地区部分工业产业发展水平较低或规模较小的城市,其工业碳排放转移量则年际变化相对较小。

广东省的工业碳排放量中心已经由中部的珠三角地区扩散到周边区域,该空间格局的演变不仅源于粤东西北地区城市自身的经济发展,也与广东省内部跨地区的产业转移密切相关。在“双转移”战略背景下,珠三角地区城市与外围城市之间的产业转移促进了转出地的产业结构升级与转入地的投资规模扩张,产生了可观的经济效益。然而从环境效应的角度考虑,珠三角地区城市转入的产业大多附加值高、能耗低,而附加值低能耗高的产业则转移到了粤东西北地区城市,造成地区产业结构的差异化发展,最终导致粤东西北地区城市的碳排放量增速显著高于珠三角地区城市。此外,考虑技术效应在碳排放过程中起到的巨大作用,一方面,珠三角地区城市应该给予外围城市一定的资金和技术支持,帮助其提高能源利用效率;另一方面,粤东西北地区也应在接受产业转入时慎重考虑相应的环境效应,并从长远角度出发,逐步推进本地产业结构的高级化。

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1]

IPCC. Summary for Policymakers of Climate Change: The Physical Science Basis
2007 -06-30[2020-02-25]. https://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar4/wg1/ar4-wg1-spm.pdf.

URL [本文引用: 2]

[2]

梁尚龙. 清远市产业转型升级战略选择研究
兰州: 兰州大学硕士学位论文, 2013: 7-9.