改革開放以來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，高速的城市化與經(jīng)濟(jì)的飛躍伴隨著能源的大量消耗與碳排放的不斷增加。2018年，中國(guó)因能源消耗產(chǎn)生的二氧化碳排放量占全球的27.8%，年增長(zhǎng)率為2.2%，與此前五年0.5%的平均年增速相比有明顯回彈。過量的碳排放帶來嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題，也讓中國(guó)在應(yīng)對(duì)氣候變化與環(huán)境保護(hù)方面面臨著巨大壓力。因此，《中共中央關(guān)于制定十四五規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中指出，要堅(jiān)持綠水青山就是金山銀山理念，推進(jìn)碳排放權(quán)市場(chǎng)化交易，完善環(huán)境保護(hù)、節(jié)能減排約束性指標(biāo)管理，加快推動(dòng)綠色低碳發(fā)展。

在此背景下，我國(guó)學(xué)者針對(duì)碳排放影響因素問題做出了大量研究（如宋幫英和蘇方林，2010；劉傳江等，2013；周銳等，2013；劉夢(mèng)和胡漢輝，2020）。然而，當(dāng)前研究大多從個(gè)別省份的角度對(duì)碳排放量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行研究，沒有站在全國(guó)視角去探究地區(qū)差異與原因。因此，本研究的創(chuàng)新有以下幾點(diǎn)：（1）基于各?。▍^(qū)、市）歷年碳排放量，采用系統(tǒng)聚類分析的方法發(fā)掘?。▍^(qū)、市）碳排放的集聚特征；（2）根據(jù)聚類分析的結(jié)果，結(jié)合實(shí)際碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)據(jù)建立起兩者的聯(lián)系；（3）從政策角度提出兼顧碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的建議，助力中國(guó)經(jīng)濟(jì)的綠色低碳發(fā)展，實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。

1 省級(jí)層面碳排放量的測(cè)算和聚類分析

1.1 指標(biāo)的測(cè)算

本文30個(gè)省（區(qū)、市）的消費(fèi)能源數(shù)據(jù)均來自于2000年至2017年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》,缺失的數(shù)據(jù)通過線性插值法補(bǔ)全。選取30個(gè)?。▍^(qū)、市）歷年能源平衡表，獲取煤炭、焦炭、焦?fàn)t煤氣、高爐煤氣、轉(zhuǎn)爐煤氣、其他煤氣、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣及液化天然氣總共14種能源的消耗數(shù)據(jù)。根據(jù)IPCC中提供的二氧化碳的計(jì)算方法及各種類型燃料的碳含量和二氧化碳排放因子計(jì)算各?。▍^(qū)、市）二氧化碳排放量。限于文章篇幅，本文省略公式匯報(bào)。

1.2 基本模型

聚類分析的基本思想是在樣本之間定義距離，在指標(biāo)之間定義相似系數(shù)，樣本之間的相似系數(shù)刻畫指標(biāo)之間的相似度。由于樣本指標(biāo)數(shù)據(jù)的收集是獨(dú)立的，所以可以將30個(gè)?。▍^(qū)、市）自2000年至2017年共18年的數(shù)據(jù)視為一個(gè)由30個(gè)樣本、18個(gè)屬性觀測(cè)數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)矩陣。有：

此時(shí)，有空間中兩點(diǎn)xi與xj之間的距離d( xi, xj)滿足：

本文采用歐氏距離計(jì)算空間中樣本距離，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行Z?Score 標(biāo)準(zhǔn)化：

其中，xij為i ?。▍^(qū)、市）的j 年數(shù)據(jù)；Zij為樣本的Z分?jǐn)?shù)，是xij的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果,用以衡量i ?。▍^(qū)、市）的j年數(shù)據(jù)在所有?。▍^(qū)、市）j 年數(shù)據(jù)中的相對(duì)水準(zhǔn)，根據(jù)觀測(cè)Z分?jǐn)?shù)的變動(dòng)，可以更客觀地評(píng)價(jià)一個(gè)?。▍^(qū)、市）的指標(biāo)變動(dòng)情況。

初始聚類時(shí)，將每個(gè)樣本看成一個(gè)單獨(dú)的類，計(jì)算各類之間的距離即兩點(diǎn)間距離，將距離最近的兩類合并為一個(gè)新類，并計(jì)算新類與當(dāng)前各類的距離。重復(fù)之前生成新類的步驟直到類總數(shù)為1時(shí)停止。

1.3 基于結(jié)果的系統(tǒng)聚類分析

依據(jù)測(cè)算得到的各省（區(qū)、市）2000年至2017年的人均二氧化碳排放量數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，得到聚類結(jié)果。圖1中縱軸為30個(gè)?。▍^(qū)、市）及其編號(hào)，橫軸數(shù)字代表各?。▍^(qū)、市）之間的距離，數(shù)字越小則代表相關(guān)性越強(qiáng)。

根據(jù)圖1所示，結(jié)合系統(tǒng)聚類分析譜系圖與各?。▍^(qū)、市）歷年Z分?jǐn)?shù)，將30個(gè)?。▍^(qū)、市）分為以下三類。限于篇幅各?。▍^(qū)、市）人均碳排放量聚類結(jié)果與各?。▍^(qū)、市）人均GDP分級(jí)結(jié)果省略匯報(bào)。

圖1 各?。▍^(qū)、市）2000年-2017年人均碳排放量聚類譜系圖

一類：Z分?jǐn)?shù)提升較大的?。▍^(qū)、市），包括北京、上海、天津、廣東、遼寧、山西及浙江。這些省（區(qū)、市）的碳排放情況在全國(guó)范圍來看有顯著改善。

二類：Z分?jǐn)?shù)有提升的?。▍^(qū)、市），包括吉林、黑龍江、重慶及湖北。這些?。▍^(qū)、市）的碳排放情況有部分改善，但是改善幅度小于一類。

三類：Z分?jǐn)?shù)沒有提升或者下降的?。▍^(qū)、市），包括安徽、甘肅、海南、寧夏、四川、江西、新疆、廣西、陜西、青海、河北、江蘇、貴州、內(nèi)蒙古、福建、湖南、河南、山東及云南。這些?。▍^(qū)、市）的碳排放情況改善不明顯，部分情況甚至有倒退。

2 聚類結(jié)果差異分析

2.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)碳排放顯著改善

聚類結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)碳排放顯著改善，產(chǎn)生這一特征的可能原因是：（1）能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化，使用更多清潔能源替代傳統(tǒng)的化石能源；（2）政策力度加強(qiáng)，更多的財(cái)政支出用于節(jié)能減排，改善生態(tài)；（3）能源強(qiáng)度下降，高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平意味著相對(duì)更高的技術(shù)投入水平，更多的技術(shù)投入使企業(yè)可以研發(fā)或采用新的節(jié)能技術(shù)。

2.2 北京是唯一實(shí)現(xiàn)人均碳排放負(fù)增長(zhǎng)的地區(qū)

在研究過程中發(fā)現(xiàn)，北京市是全國(guó)唯一人均碳排放量負(fù)增長(zhǎng)的地區(qū)，主要有以下幾點(diǎn)原因：（1）污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)。得益于一系列政策的實(shí)行，北京市基本實(shí)現(xiàn)全市平原地區(qū)“無煤化”。（2）碳排放交易試點(diǎn)的順利進(jìn)行。截至2020年底，納入北京市試點(diǎn)碳市場(chǎng)管理的重點(diǎn)碳排放單位共843家，參與履約的重點(diǎn)碳排放單位實(shí)現(xiàn)100%履約，有力支撐了北京碳排放強(qiáng)度下降目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。（3）北京非首都功能疏解持續(xù)有效進(jìn)行。北京非首都功能的疏解，為北京的環(huán)境減負(fù)作出了突出貢獻(xiàn)。

2.3 東北三省碳排放情況皆有改善

東北三省的碳排放情況有明顯的改善。作為中國(guó)的老重工業(yè)基地，東北三省碳排放情況產(chǎn)生轉(zhuǎn)變的原因主要來自以下方面：（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，第二產(chǎn)業(yè)占比下降。東北三省是中國(guó)的重工業(yè)發(fā)展基地，三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)普遍表現(xiàn)為“二、三、一”的結(jié)構(gòu)，且第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)內(nèi)部重工業(yè)、高能耗、資源型比例過高。近年來，隨著經(jīng)濟(jì)改革的發(fā)展，東三省第二產(chǎn)業(yè)占比下降，工業(yè)碳排放降低。（2）人口減少，能源消耗降低。低生育率是老工業(yè)區(qū)存在的普遍問題，東北地區(qū)生育率長(zhǎng)期低于國(guó)家平均水平。

2.4 江蘇、福建碳排放情況有待改進(jìn)

作為經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，江蘇與福建兩省在碳排放上的表現(xiàn)有待改進(jìn)。江蘇碳排放顯著增長(zhǎng)的原因主要?dú)w結(jié)為以下幾方面：（1）城市化水平迅速上升，能源消耗大幅增加；（2）江蘇工業(yè)主導(dǎo)特征明顯，工業(yè)能源消耗碳排放貢獻(xiàn)率大。福建碳排放增長(zhǎng)則來源于：（1）福建省能源結(jié)構(gòu)上以煤炭為主；（2）經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，伴隨著高投資、高能耗、高污染排放的粗放型特點(diǎn)。

2.5 中西部碳排放呈現(xiàn)一致變動(dòng)趨勢(shì)

在對(duì)各?。▍^(qū)、市）人均碳排放量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程中發(fā)現(xiàn)，我國(guó)中西部各地區(qū)人均碳排放量呈現(xiàn)出較為一致的、幅度較小的變動(dòng)趨勢(shì)。這種趨勢(shì)的產(chǎn)生，一方面得益于國(guó)家“西部大開發(fā)”政策。經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)導(dǎo)致了中西部地區(qū)工業(yè)化、城市化進(jìn)程加快，從而使得這段時(shí)期內(nèi)碳排放量上升。另一方面，建立全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)后，中西部地區(qū)減排效果尤其明顯。

3 結(jié)論與建議

本文根據(jù)聚類譜系圖與實(shí)際數(shù)據(jù)得到了所選樣本的三個(gè)聚類。（1）碳排放情況顯著改善，由以下?。▍^(qū)、市）組成：北京、上海、天津、廣東、遼寧、山西、及浙江。（2）碳排放情況較有改善，由以下省（區(qū)、市）組成：吉林、黑龍江、重慶及湖北。（3）碳排放無明顯改善，由以下?。▍^(qū)、市）組成：安徽、甘肅、海南、寧夏、四川、江西、新疆、廣西、陜西、青海、河北、江蘇、貴州、內(nèi)蒙古、福建、湖南、河南、山東及云南。在對(duì)比樣本的碳排放聚類結(jié)果與樣本的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平后有以下發(fā)現(xiàn)：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)碳排放顯著改善；（2）北京市是唯一實(shí)現(xiàn)人均碳排放負(fù)增長(zhǎng)的地區(qū)；（3）東北三省碳排放情況皆有改善；（4）江蘇、福建碳排放情況有待改進(jìn)；（5）中西部碳排放呈現(xiàn)一致變動(dòng)趨勢(shì)。

綜上所述，我國(guó)大部分省（區(qū)、市）在碳排放問題上仍然存在較大改進(jìn)空間，低碳發(fā)展勢(shì)在必行，為此提出以下建議：（1）改進(jìn)能源結(jié)構(gòu)，積極開發(fā)新能源；（2）積極推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，加快技術(shù)升級(jí)；（3）政府應(yīng)倡導(dǎo)綠色低碳生活，提倡使用節(jié)能設(shè)備，可以在一定程度上減緩碳排放的增加。