曹麗斌+蔡博峰+王金南

摘要 產業(yè)結構與CO2排放量之間的相互作用形成產業(yè)結構與CO2排放量的耦合關系。本文基于2012年中國1 km高空間分辨率網格CO2排放數據（CHRED），運用耦合度模型，分析了中國288個城市產業(yè)結構與CO2排放量的耦合特征。研究發(fā)現，中國產業(yè)結構和CO2排放量之間正處于中度耦合一致性階段，以資源型為主的城市產業(yè)結構和CO2排放量處于極度耦合一致性階段；工業(yè)型城市耦合度和一致性均高于服務業(yè)型城市；其他類型城市則分布比較分散沒有呈現一定的規(guī)律性，而在其他類型的城市中，工業(yè)占比相對較高的城市耦合度和一致性往往高于農業(yè)和服務業(yè)占比較高的城市。根據產業(yè)結構和CO2排放量的耦合度和一致性關系，將現有的城市分為4種類型，分別是產業(yè)結構與CO2排放耦合一致性相關關系極強的城市，產業(yè)結構與CO2排放耦合一致性相關關系較高的城市、產業(yè)結構和CO2排放耦合一致性相關關系一般的城市以及產業(yè)結構和CO2排放耦合一致性相關關系較弱的城市。通過對4種類型城市進行特征分析，4種類型城市在空間分布上具有明顯的聚集效應，而且第二產業(yè)與碳排放之間的耦合一致性較高。

關鍵詞 產業(yè)結構；CO2排放；耦合一致性；空間特征；城市

中圖分類號 X196

文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2017）02-0010-05 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2017.02.003

CO2的大量排放造成全球大氣環(huán)境變化，對人體健康、社會和經濟可持續(xù)發(fā)展均產生嚴重的負面效應，已引發(fā)全社會廣泛的關注[1-2]。中國政府在《聯合國氣候變化框架公約》中承諾：到2030年，單位國內生產總值CO2排放比2005年下降60%—65%。因此，積極有效地推行降低CO2排放的各種政策措施變得十分迫切。研究認為產業(yè)結構影響CO2的排放，不同產業(yè)CO2排放水平表現不一致，第二產業(yè)在國民經濟中所占的比重與碳排放強度呈正相關關系[3-5]。加快調整產業(yè)結構，促進產業(yè)結構優(yōu)化升級，可以顯著降低碳排放水平。Zhang[6]運用結構分解法對中國1992—2006年碳排放的變化進行了分析，結果表明，產業(yè)結構優(yōu)化升級能夠降低碳排放水平。Larsen[7]運用代數分解法分析影響歐盟碳排放水平的不同因素，提出優(yōu)化產業(yè)結構、能源水平等方法可降低碳排放量。

城市作為我國人口、經濟和CO2排放的絕對主體，承擔著經濟發(fā)展和CO2減排的雙重壓力。我國不同城市的三次產業(yè)結構差異較大并且CO2排放量差異較大，有必要根據城市目前所處的產業(yè)結構針對性地分析產業(yè)結構和CO2排放量之間的相關關系，針對城市CO2減排潛力和實際的減排能力制定產業(yè)結構優(yōu)化和碳減排政策。

本文利用中國高空間分辨率網格數據（CHRED）得到的全國范圍內城市的CO2排放量數據，通過構建城市產業(yè)結構指數與CO2排放量之間的耦合一致關系，對全國284個地級市和4個直轄市的產業(yè)結構與CO2排放量耦合一致性空間格局與差異進行分析，針對不同類型城市低碳發(fā)展提出政策建議。

1 方法和數據

耦合指兩個（或兩個以上）系統通過各種相互作用而彼此影響的現象，耦合度是這種現象有效的度量方式。類似地，將產業(yè)結構與CO2排放兩個系統通過各自的元素產生相互作用彼此影響的現象，定義為產業(yè)結構—CO2排放水平的耦合。耦合分析包括兩步，第一步對產業(yè)結構指數進行評估，第二步建立產業(yè)結構和CO2排放量的耦合模型并計算耦合結果。

1.1 城市產業(yè)結構評估

產業(yè)結構是國民經濟各生產部門之間的比重關系及各產業(yè)內部的有機構成，它反映著一個國家或地區(qū)的經濟發(fā)展水平。目前，世界范圍內產業(yè)結構的劃分主要有：三次產業(yè)分類法，即第一產業(yè)、第二產業(yè)和第三產業(yè)；兩大部類分類法，即物質資料生產類和非物質資料生產類；資源密集程度分類法，即根據勞動力、資本、技術這三種要素在生產投入中所占比重不同可將產業(yè)分為勞動密集型產業(yè)、資本密集型產業(yè)和技術密集型產業(yè)。本文基于每個城市的第一產業(yè)、第二產業(yè)和第三產業(yè)國內生產總值占城市國內生產總值的比例進行分類，然后采用國內國際比較法對城市三次產業(yè)結構進行分析，以錢納里倡導的標準產業(yè)結構為依據[8]，判斷我國不同城市三次產業(yè)結構與標準產業(yè)結構的偏差情況。

Xt=（x1t，x2t，x3t）為城市t 2012年的產業(yè)結構向量，x1t，x2t，x3t分別為第一、第二、第三產業(yè)的增加值占城市生產總值的比例。以全球人均GDP所對應的產業(yè)結構為標準產業(yè)結構，測算各城市的標準產業(yè)結構，標準產業(yè)結構數據源于世界銀行提供的2012年數據（見表1）。令X*t=（x1*t，x2*t，x3*t）為城市t 2012年的標準產業(yè)結構向量，基于城市人均GDP與世界銀行所定義的收入分布區(qū)間，確定城市t的標準產業(yè)結構。城市t產業(yè)結構偏差度A（Xt）[9-10]：

A（Xt）=∑3i=1（xit-xi*t）2（1）

當xit= xi*t時，產業(yè)結構的偏差度為0，產業(yè)結構處于標準結構狀態(tài)水平。偏差度越大，則城市t 2012年的產業(yè)結構與標準產業(yè)結構偏差越大。

根據2012年匯率將各城市人均GDP以美元表示，部分城市數據見表2。

1.2 城市產業(yè)結構與CO2排放量的耦合模型

耦合模型如下：

C=A（x）E（y）A（x）+E（y）221k（2）

其中，C為耦合度；A（x）是產業(yè)結構指數，由城市產業(yè)結構與標準產業(yè)結構之間的偏差來衡量，利用minmax標準化方法對數據作標準化處理，取值范圍為（0，1）；E（y）為城市總CO2排放量歸一化后的數值，取值范圍為（0，1）；由于本文度量的是由產業(yè)結構和CO2排放二者構成的耦合度模型，所以k為2。

耦合度的大小由產業(yè)結構指數和CO2排放量綜合決定。耦合度C介于0—1之間，采用中值分段法對耦合度進行分段[11]。當0

由于耦合度只能表示產業(yè)結構與CO2排放量之間的相關關系強弱，無法反映產業(yè)結構和CO2排放量之間綜合功效和“協同效應”。為了更好地評價產業(yè)結構和CO2排放量之間交互耦合一致程度，本文利用耦合一致性指數來反映產業(yè)結構和CO2排放量之間的整體相互作用和“協同效應”。耦合一致性程度越高，說明產業(yè)結構和CO2排放量總體相關關系越強，總體發(fā)展一致性更強。

一致性指系統演變過程內部各要素各種質的差異部分，在組成一個統一整體時的相互統一的屬性。了解產業(yè)結構與CO2排放量在變化過程中的一致程度，通過采用耦合一致性模型來表征[12]，這一指標可以更好地評判產業(yè)結構和CO2排放量之間交互的一致程度。其計算公式為：

T=α A（x）×β E（y）（3）

D=C×T（4）

其中，D表示耦合一致性；C表示耦合度；T表示產業(yè)結構和CO2排放量的綜合指數，反映了產業(yè)結構和CO2排放量的整體一致程度；α和β分別表示產業(yè)結構和CO2排放量在變化一致程度指數中的權重，城市產業(yè)結構與CO2排放量在系統中處于同等重要的地位，因此α=0.5，β=0.5。一致性T介于0—1之間，當0

1.3 研究范圍

中國大陸地區(qū)2012年有285個地級市和4個直轄市，本研究不包括三沙市，因而本研究范圍為284個地級市和4個直轄市，共計288個城市。

1.4 數據來源

城市CO2排放數據來自中國1 km高空間分辨率網格數據（CHRED）建立的中國城市CO2排放清單數據。城市CO2排放數據清單數據包含直接排放和間接排放，詳見本期 “中國城市CO2排放數據集研究”。直接排放包括工業(yè)能源排放、農業(yè)能源排放、服務業(yè)能源排放、城鎮(zhèn)和農村生活排放、交通排放、工業(yè)過程排放以及能源利用排放七大類。城市GDP數據來自《中國城市統計年鑒2013》。

2 結果與分析

2.1 城市產業(yè)結構與標準產業(yè)結構的偏差度分析

基于每個城市的第一產業(yè)、第二產業(yè)和第三產業(yè)國內生產總值占城市國內生產總值的比例對城市分類，第二產業(yè)占比超過50%的為工業(yè)型城市，第三產業(yè)占比超過50%的為服務業(yè)型城市，三產均未超過50%的為其他類型城市。有163個城市為工業(yè)型城市，19個城市為服務業(yè)型城市，106個城市為其他類型城市。

根據產業(yè)結構偏差指數計算得到：工業(yè)性城市偏差指數分布在20—80之間，相比于其他兩類城市，產業(yè)結構偏差指數最大；服務業(yè)型城市偏差指數分布在1—20之間，偏差指數最低；其他類型城市偏差指數分布在1—40之間，偏差指數分布最為松散，其中，在其他類型城市中，偏差指數較大的城市工業(yè)也占了較大的比例，偏差指數較低的城市服務業(yè)發(fā)展占比較大。這一結果說明我國不同城市的產業(yè)結構與標準產業(yè)結構相比，二產占比相對較高的 城市與標準產業(yè)結構偏差較大，三產占比較高的城市與標準產業(yè)結構偏差較小。以工業(yè)為主的城市在工業(yè)發(fā)展的同時也要提高第三產業(yè)的發(fā)展比重。

2.2 產業(yè)結構和CO2排放量耦合度的特征分析

中國城市產業(yè)結構與CO2排放量耦合度的空間分布極不均衡，從0.001到0.999均有分布。最高的是陜西渭南，最低的是黑龍江哈爾濱。所有城市耦合度均值為0.79，產業(yè)結構和CO2排放量正處于磨合階段，并且即將進入高耦合階段，說明產業(yè)結構和CO2排放相關性極高。從分布來看，大部分服務業(yè)型城市處于拮抗和磨合階段，而大部分工業(yè)型城市處于磨合和高水平耦合階段，表明CO2排放受工業(yè)發(fā)展影響較大，受服務業(yè)影響相對較小。

根據城市耦合度的空間分布可以看出，耦合度處于同一水平的城市往往不是獨立的，而是和周邊臨近的城市在耦合度上保持一致性，呈現空間聚合特征。產業(yè)結構與碳排放高強度耦合地區(qū)（耦合度在0.8以上）主要分布在資源型城市以及工業(yè)產業(yè)聚集的地區(qū)，有呼倫貝爾-齊齊哈爾，沈陽-大連，吉林-長春，包頭-呼和浩特-鄂爾多斯-榆林-太原-忻州-晉中-大同-張家口，山東的煙臺-濰坊-青島-濟南-臨沂，浙江的溫州-寧德-臺州；產業(yè)結構與碳排放處于磨合階段的地區(qū)（耦合度在0.5—0.8之間），主要分布在直轄市和一些工業(yè)基地所在地，主要有重慶、北京、上海、承德-赤峰-通遼-鐵嶺-通化，江蘇的連云港-宿遷-鹽城-淮安，西南地區(qū)的西安-漢中-達州等；中等強度的耦合地區(qū)（耦合度值在0.3—0.5之間）主要分布在偏遠的西南地區(qū)，包括雅安、普洱、梧州、巴中等；低強度耦合地區(qū)（耦合度值在0.3以下）分布極少，只有三個省會城市，分別是拉薩、哈爾濱和呼和浩特。

2.3 產業(yè)結構和CO2排放量一致性的特征分析

中國城市產業(yè)結構與CO2排放量一致性的空間分布數值從0.000 3到0.3不等。最高的是江蘇泰州，最低的是西藏拉薩。中國所有城市產業(yè)結構和CO2排放量一致性的平均值是0.095，處于中度一致性階段。和耦合度不同的是，幾乎所有的其他類型的城市和服務型城市都處于中度一致性階段，而工業(yè)型城市處于高水平一致性階段。

根據中國城市產業(yè)結構與CO2一致性值的空間分布可以看出，產業(yè)結構和CO2排放量一致性與耦合度分布大致一致，呈現區(qū)域聚集性特點，但是也有一些不同。產業(yè)結構與CO2排放量處于一致性較高（一致性在0.1以上）的地區(qū)主要分布在工業(yè)產業(yè)聚集區(qū)或者資源型城市中，包括中西部地區(qū)如包頭-鄂爾多斯-榆林-延安-臨汾-洛陽，大同-保定-張家口，東北地區(qū)包括呼倫貝爾-黑河-佳木斯，吉林-長春-通化-大連，上海-杭州-寧波，西南地區(qū)的重慶；產業(yè)結構與CO2排放量一致性一般地區(qū)（一致性在0.05—0.1之間），主要集中在中部地區(qū)、部分西部地區(qū)、部分東北地區(qū)以及東南沿海一帶，包括周口-信陽-六安-九江-上饒，酒泉-嘉峪關-張掖-白銀-隴南-漢中-綿陽，白城-松原-哈爾濱-牡丹江-雞西，以及青島-連云港-鹽城-南通和麗水-寧德-福州-湛江-茂名；產業(yè)結構與CO2排放量處于一致性較低的地區(qū)（一致性在0.05以下）分布比較少，主要分布在偏遠的西南地區(qū)，包括甘肅的武威-天水-隴南-張掖-定西-酒泉，陜西的商洛、安康，四川的巴中-遂寧-雅安-廣元等地。

2.4 產業(yè)結構和CO2排放量耦合一致性的特征分析

綜合中國各城市產業(yè)結構和CO2排放量的耦合度和一致性，把中國288個城市分為4個類型（見圖 1）：

（1）產業(yè)結構和CO2排放量處于極度耦合一致階段的地區(qū)。全部四座城市為工業(yè)和能源分布集中的城市，而且這些城市在空間上具有聚集效應，包括河北唐山、陜西榆林、山西長治、內蒙古鄂爾多斯，耦合度都在0.9以上，一致性在0.1以上。表明這些地區(qū)的產業(yè)結構和CO2排放量相關關系比較強。

（2）產業(yè)結構和CO2排放量處于高度耦合一致階段的地區(qū)。主要包括大部分工業(yè)型城市，個別服務業(yè)型城市和其他類型城市，尤其在中東部工業(yè)產業(yè)集聚地區(qū)和東南沿海地區(qū)，主要包括包頭-張家口-大同-忻州-呂梁-晉中-長治-運城-洛陽-菏澤-臨沂，赤峰-通遼-長春-通化-大連，鹽城-南通-杭州-寧波-麗水，以及三明-龍巖-漳州-清遠-郴州。

（3）產業(yè)結構和CO2排放量處于中度耦合一致階段的地區(qū)。包括大部分的其他類型城市和部分工業(yè)城市和少部分服務業(yè)型城市并且呈現明顯的聚集效應，主要分布在中部部分地區(qū)和西部地區(qū)，包括襄樊-宜昌-常德-宜春-吉安-贛州-永州-桂林-柳州，白銀-寶雞-隴南-漢中-綿陽-巴中等地。

（4）產業(yè)結構和CO2排放量處于低水平的耦合一致階段的地區(qū)。包括服務業(yè)型城市如拉薩、哈爾濱、呼和浩特、三亞和張家界，以及其他類型城市中服務業(yè)占比較大的城市，如汕尾、北海、臨滄、隨州和黃山。

3 結論與討論

基于空間網格的CO2排放量數據，運用耦合一致性模型對中國城市的產業(yè)結構和CO2排放量進行了耦合空間分析。研究發(fā)現：目前中國城市產業(yè)結構和CO2排放量主要分為以下4種類型，即產業(yè)結構和CO2排放量處于高耦合階段、產業(yè)結構和CO2排放量處于磨合階段、產業(yè)結構和CO2排放量處于拮抗階段、產業(yè)結構和CO2排放量處于低耦合階段。4種類型城市產業(yè)結構特征顯著，即主要的工業(yè)型城市，尤其是有煤炭、化工等產業(yè)原材料生產和加工基地產業(yè)結構和CO2排放量處于高耦合階段，同時這些地區(qū)的產業(yè)結構合理度偏差較大。說明這類城市產業(yè)結構可調整空間巨大。大部分服務業(yè)型城市處于產業(yè)結構和CO2排放量正處于拮抗階段和低耦合階段，同時服務業(yè)型城市產業(yè)結構偏差較小。該研究結果進一步支持了其他研究者的觀點即第二產業(yè)與CO2排放之間的關系更為緊密，我國需要通過產業(yè)結構調整來改變CO2的排放。該研究結果可以為未來中國不同區(qū)域有針對性地開展產業(yè)結構調整，實現低碳發(fā)展提供科學依據。

同時發(fā)現，僅僅利用耦合一致性分析只能表達產業(yè)結構和CO2排放量在數值上的分布關系，無法從其內部真正了解交互關系。因此，有必要對城市主要的產業(yè)結構類型進行分析，包括城市主要的工業(yè)類型、單位產值能耗等分析，這也是未來研究的重點。

參考文獻（References）

[1]LEE D， CHO SH， ROBERTS R K. Effects of population redistribution on greenhouse gas emissions： a case study of South Korea[J]. International regional science review， 2016， 39（2）： 177-202.

[2]劉民權，俞建拖. 環(huán)境與人類發(fā)展：一個文獻述評[J]. 北京大學學報（哲學社會科學版），2010（2）：144-151.[ LIU Minquan， YU Jiantuo. Environment and human development： a literature review[J]. Journal of Peking University （philosophy and social sciences）， 2010（2）： 144-151.]

[3]虞義華，鄭新業(yè)，張莉. 經濟發(fā)展水平，產業(yè)結構與碳排放強度[J]. 經濟理論與經濟管理，2011（3）：72-81.[YU Yihua， ZHENG Xinye， ZHANG Li. Carbon dioxide emission and economic development： a panel data analysis[J]. Economic theory and business management， 2011（3）：72-81.]

[4]李健，周慧. 中國碳排放強度與產業(yè)結構的關聯分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2012，22（1）：7-14.[LI Jian， ZHOU Hui. Correlation analysis of carbon emission intensity and industrial structure in China[J]. China population， resources and environment， 2012， 22（1）： 7-14.]

[5]CHEBBI H E. Long and shortrun linkages between economic growth， energy consumption and CO2 emissions in Tunisia[J]. Middle East development journal， 2010， 2（1）： 139-158.

[6]ZHANG J F， DENG W. Industrial structure change and its ecoenvironmental influence since the establishment of municipality in Chongqing， China[J]. Procedia environmental sciences， 2010 （2）： 517-526.

[7]BRUVOLL A， LARSEN B M. Greenhouse gas emissions in Norway： do carbon taxes work？[J]. Energy policy， 2004， 32（4）： 493-505.

[8]CHENERY H B， ROBINSON S， SYRQUIN M. Industrialization and growth[R]. World Bank， 1986.

[9]關偉，許淑婷. 遼寧省能源效率與產業(yè)結構的空間特征及耦合關系[J]. 地理學報，2014，69（4）：520-530.[GUAN Wei， XU Shuting. Spatial patterns and coupling relations between energy efficiency and industrial structure in Liaoning Province[J]. Acta geographica sinica ， 2014， 69（4）： 520-530.]

[10]李新戰(zhàn)，宋赫民，鄭欣. 遼寧省產業(yè)結構合理化分析[J]. 沈陽理工大學學報，2012，31（2）：35-37.[LI Xinzhan， SONG Hemin， ZHENG Xin. The rationalization analysis of industrial structure of Liaoning Province based on deviation degree model[J]. Journal of Shenyang Ligong University， 2012， 31（2）： 35-37.]

[11]MALLET J S. Municipal powers， land use planning， and the environment： understanding the publics role[R]. Environmental Law Centre， 2005.

[12]馬麗，金鳳君，劉毅. 中國經濟與環(huán)境污染耦合度格局及工業(yè)結構解析[J]. 地理學報，2012，67（10）：1299-1307.[MA Li， JIN Fengjun， LIU Yi. Spatial pattern and industrial sector structure analysis on the coupling and coordinating degree of regional economic development and environmental pollution in China[J]. Acta geographica sinica， 2012， 67（10）： 1299-1307.]