甘 暢，王 凱

湖南師范大學旅游學院，湖南 長沙 410081

實現(xiàn)碳達峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經(jīng)濟社會系統(tǒng)性變革，也是實現(xiàn)經(jīng)濟社會全面綠色轉型和建設“美麗中國”的有力抓手[1].作為助推中國產(chǎn)業(yè)轉型升級以及居民消費需求升級的重要產(chǎn)業(yè)，服務業(yè)快速發(fā)展所導致的生態(tài)環(huán)境問題日益凸顯[2]，在生態(tài)文明建設和高質(zhì)量發(fā)展的時代背景下，服務業(yè)是實現(xiàn)中國碳達峰、碳中和目標不可忽視的產(chǎn)業(yè)部門.然而，服務業(yè)省際產(chǎn)業(yè)轉移與地理空間鄰近性的存在，使得服務業(yè)碳減排具有顯著的整體性和全域性，并不拘囿于單一責任[3].同時，隨著我國市場機制的完善和區(qū)域經(jīng)濟一體化進程的加速，服務業(yè)生產(chǎn)要素在地理空間上的流動與互通，使得服務業(yè)碳排放在空間上形成了多線程的復雜網(wǎng)絡型關系[2].服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構是以區(qū)域為載體，以服務業(yè)生產(chǎn)與消費活動為基礎，通過服務業(yè)資源要素的集聚擴散，連接不同規(guī)模等級的網(wǎng)絡節(jié)點進而形成緊密聯(lián)系的循環(huán)有機系統(tǒng).精準刻畫中國服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構特征并剖析其關鍵驅動因素，對于完善跨區(qū)域碳達峰、碳中和行動方案，以及優(yōu)化服務業(yè)生態(tài)文明建設路徑具有重要的實踐價值和理論意義.

隨著服務業(yè)碳排放量的迅猛增長，國內(nèi)外學者針對服務業(yè)碳排放及其相關問題展開了一系列前瞻性的研究，主要分為以下3 個方面：①服務業(yè)發(fā)展與碳排放的關系.研究[4-5]顯示：服務業(yè)集聚不僅有助于降低本地碳排放，同時通過跨區(qū)域的外溢效應促進周邊地區(qū)碳減排，但這種碳減排效應發(fā)揮的載體僅僅集中于以金融、網(wǎng)絡、商務等為代表的現(xiàn)代服務業(yè)，而以交通運輸和倉儲物流為代表的傳統(tǒng)服務業(yè)的碳減排效應并不顯著；同時，服務業(yè)碳減排效應的釋放受地區(qū)信息技術水平的制約[6-7].②服務業(yè)碳排放及其驅動因素.部分學者[8-10]對全球、國際組織以及國家等不同研究對象的服務業(yè)碳排放進行了測算，發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟邁入服務化時代的背景下，服務業(yè)存在巨大的節(jié)能減排潛力；部分學者采用LMDI 分析法和回歸分析模型探索了影響服務業(yè)碳減排的關鍵因素，發(fā)現(xiàn)依托科技進步和產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結構調(diào)整可有效降低服務業(yè)碳排放量[11-12].③服務業(yè)碳生產(chǎn)率與能源利用效率.提高服務業(yè)碳生產(chǎn)率和能源利用效率是促進服務業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要路徑，對該主題的研究，局限于統(tǒng)計口徑的不完善，多集中于全球[13]、國際組織[14]、國家[15-16]、省份[17]等研究對象；研究方法多采用單一比值法[2]和數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)[13,15]，由于服務業(yè)碳生產(chǎn)率存在顯著的空間相關性，王許亮等[2]采用空間計量模型分析了中國服務業(yè)碳生產(chǎn)率的收斂性.

綜上，既有服務業(yè)碳排放的相關成果呈現(xiàn)出研究要素豐富多樣以及研究方法科學多元的特征，但也存在如下不足：①現(xiàn)有研究對于服務業(yè)碳排放空間演化特征的探索與勾勒較為薄弱，少數(shù)研究采用傳統(tǒng)探索性空間數(shù)據(jù)分析法，僅能驗證服務業(yè)碳排放是否存在空間效應，難以從更大尺度全景式地把握服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構的動態(tài)演化特征；②已有研究多基于“屬性數(shù)據(jù)”視角考察不同區(qū)域服務業(yè)碳排放的空間聚類方式，忽視了基于“關系數(shù)據(jù)”視角厘清不同區(qū)域在服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構中的角色和地位.鑒于此，該文綜合運用修正后的引力模型和社會網(wǎng)絡分析法，探索中國服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構及其驅動因素，以期為中國服務業(yè)制定共同但有差別的碳達峰、碳中和行動方案提供科學遵循.

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 服務業(yè)碳排放量測算

基于IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)提供的碳排放核算方法[18]，對我國各省份服務業(yè)的碳排放量進行核算，服務業(yè)碳排放量計算公式：

式中：i為省份；t為年份；j為能源消費類型；Cit為省份i第t年的服務業(yè)碳排放總量，104t；Eijt為省份i第t年第j類能源的消費量，1011kJ；αj為第j類能源的碳排放系數(shù)，即每消耗1 kg 能源所產(chǎn)生的碳排放量.由《中國能源統(tǒng)計年鑒》可知，服務業(yè)主要能源消耗的類型大致可劃分為煤炭、焦煤和原油等9 種，各類型能源的碳排放系數(shù)根據(jù)其平均低位發(fā)熱量以及《2006 年IPCC 溫室氣體排放清單指南》中所使用的碳排放因子計算得出(見表1).

表1 能源消費類型及碳排放系數(shù)Table 1 Type of energy consumption,and coefficient of carbon emission

1.2 修正后的引力模型

該文采用修正后的引力模型構建服務業(yè)碳排放空間關聯(lián)矩陣，參考已有研究[11-12]，采用服務業(yè)碳排放量、常住人口數(shù)量、服務業(yè)增加值修正“質(zhì)量”系數(shù).根據(jù)空間相互作用理論，區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展水平差異是影響空間溢出效應的重要因素[19]；服務業(yè)發(fā)展水平較高的省份將產(chǎn)業(yè)鏈條中的中低端生產(chǎn)企業(yè)轉移至發(fā)展水平較低的省份，而服務業(yè)的生產(chǎn)與消費在空間上的分離意味著隱含碳轉移，進而產(chǎn)生服務業(yè)碳排放空間關聯(lián)與空間溢出；同時考慮區(qū)域間空間距離衰減效應的影響，該文以省際間的地理距離除以省際間人均服務業(yè)增加值的差距修正“距離”系數(shù)[20].省份間服務業(yè)碳排量的空間關聯(lián)和溢出由于服務業(yè)能源消費差異而具有雙向性和非均衡性[11]，由此該文采用服務業(yè)能源消費貢獻率作為經(jīng)驗常數(shù)對引力模型進行修正.修正后的引力模型：

式中：Fmn為m省份和n省份服務業(yè)碳排放的空間聯(lián)系強度；Pm和Pn分別表示m省份和n省份的常住人口數(shù)量，104人；Cm和Cn分別表示m省份和n省份的服務業(yè)碳排放總量，103t；Sm和Sn分別表示m省份和n省份的服務業(yè)增加值，108元；dmn表示m省份和n省份的省會(首府)間的最短空間距離，km；sm和sn分別為m省份和n省份的人均服務業(yè)增加值，元；Em和En分別表示m省份和n省份的服務業(yè)能源消費總量，1011kJ；k表示經(jīng)驗常數(shù).參考已有研究中能源消費與碳排放空間關聯(lián)矩陣的二值化處理方法[21-25]，以空間關聯(lián)矩陣每行的平均值為閾值，服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系強度大于平均值的記為1，服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系強度小于平均值的記為0，以此獲取中國服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系的二值化矩陣.

1.3 社會網(wǎng)絡分析法

社會網(wǎng)絡分析法是一種以關系數(shù)據(jù)挖掘為基礎的跨學科研究方法，旨在通過圖論工具和代數(shù)模型描述網(wǎng)絡結構中各成員間的關系以及不同類型、關系和模式對空間網(wǎng)絡結構特征的影響[26].該文運用社會網(wǎng)絡分析法研究中國省際服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構及其驅動因素.整體空間網(wǎng)絡結構特征主要采用網(wǎng)絡密度、網(wǎng)絡等級度和網(wǎng)絡效率3 個指標來反映；個體空間網(wǎng)絡結構特征主要采用度數(shù)中心度、中間中心度和接近中心度3 個指標來反映；運用QAP 回歸分析探索中國省際服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系的關鍵驅動因素.各項指標的計算公式參考文獻[23].

1.4 數(shù)據(jù)來源

以中國30 個省(自治區(qū)、直轄市)為研究對象，其服務業(yè)能源消費數(shù)據(jù)(不含西藏自治區(qū)和港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù))主要來源于2001—2019 年《中國能源統(tǒng)計年鑒》.研究期內(nèi)各省份服務業(yè)增加值的數(shù)據(jù)來自2001—2019 年《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》.影響因素所涉及的數(shù)據(jù)如各省份城鎮(zhèn)化率、第三產(chǎn)業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資、三大發(fā)明專利等數(shù)據(jù)主要來源于2001—2019 年《中國統(tǒng)計年鑒》.省份間空間鄰接矩陣以及省會(首府)之間最短空間距離運用ArcGIS 10.2軟件獲取.

2 結果與討論

2.1 服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系強度

參考張帥等[27]的處理方法，僅可視化排名前30位的省份之間的服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系強度.樣本考察期內(nèi)，中國服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系強度不斷增大，省份間服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系逐漸復雜化和緊密化，省際服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構逐漸顯現(xiàn)(見圖1).服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系具有顯著的空間鄰近性，即相鄰省份間的服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系強度更大，如北京市與天津市、天津市與河北省、上海市與浙江省、上海市與江蘇省、江蘇省與浙江省，這主要是由于相鄰省份間的服務業(yè)子部門(如交通運輸和電子商務等)的聯(lián)系與合作的時間成本和通勤成本更低，其服務業(yè)經(jīng)貿(mào)往來與產(chǎn)業(yè)轉移中的隱含碳聯(lián)系強度更大，進而促進了省份間服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系.此外，服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系緊密的省份主要分布于環(huán)渤海地區(qū)和長三角地區(qū)，以北京市、天津市、上海市、江蘇省和浙江省為代表的節(jié)點省份在服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系中扮演著“主導者”的角色.

2.2 服務業(yè)碳排放整體空間網(wǎng)絡結構特征

由圖2 可見，中國服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡密度大致呈“上升—下降—上升—下降”的演化趨勢，由2000 年的0.140 波動增至2018 年的0.166，這說明隨著服務業(yè)資本、人才、技術等生產(chǎn)要素跨區(qū)域流動性的增強，省際間的服務業(yè)交流與合作的規(guī)模不斷擴大，從而使得服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構愈加緊密；盡管網(wǎng)絡密度值整體表現(xiàn)出增長趨勢，但最大值僅為0.187，這說明中國服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構仍然較為疏松.在樣本考察期內(nèi)，網(wǎng)絡等級度表現(xiàn)出波動下降的演化態(tài)勢，網(wǎng)絡等級度基本穩(wěn)定在0.8 以下；研究期末，網(wǎng)絡等級度已降至0.513，這說明等級結構較為森嚴的空間網(wǎng)絡逐漸被打破，服務業(yè)碳排放的空間關聯(lián)性不斷增強.網(wǎng)絡效率則呈現(xiàn)出波動下降的演變態(tài)勢，由2000 年的0.822 波動小幅降至2018 年的0.770，網(wǎng)絡效率值始終維持在0.740 以上，這顯示隨著中國服務業(yè)碳排放的連線不斷增多，多重疊加效應愈加顯著，空間網(wǎng)絡結構的穩(wěn)定性在一定程度上得以提升.

2.3 服務業(yè)碳排放個體空間網(wǎng)絡結構特征

通過測算研究期內(nèi)所有年份的網(wǎng)絡中心性指標發(fā)現(xiàn)，研究期內(nèi)各省份中心性指標的數(shù)值并無顯著變化，因此以2018 年的結果來分析中國服務業(yè)碳排放個體空間網(wǎng)絡結構的中心性(見表2).

表2 2018 年中國服務業(yè)碳排放個體空間網(wǎng)絡結構特征Table 2 Individual spatial network structure characteristics regarding carbon emission from service industry in China in 2018

2.3.1 度數(shù)中心度

中國省際服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構的度數(shù)中心度的平均值為28.046，高于平均值的省份共6 個，由高到低依次為上海市、北京市、江蘇省、浙江省、廣東省和天津市，上述地區(qū)均位于我國東部，其他省份在服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構中與這些省份的聯(lián)系更多，整體空間網(wǎng)絡結構的集聚性和穩(wěn)定性主要依靠這些省份來鞏固.上海市的度數(shù)中心度高達93.103，在所有省份中位居第一位，處于服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構的中心地位.內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、河北省、吉林省、黑龍江省、安徽省、寧夏回族自治區(qū)等地區(qū)的度數(shù)中心度較小，這表明上述省份與其他省份的服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系較少.由表2 可見，點入度和點出度的平均值均為4.967，點入度大于平均值的省份共8 個，點出度大于平均值的省份共20 個.其中，北京市、上海市、山東省、江蘇省和廣東省的點入度和點出度均大于平均值，說明上述省份不僅可以接收來自其他省份的溢出，同時通過產(chǎn)業(yè)轉移和能源調(diào)配也可以對其他省份產(chǎn)生輻射效應.

2.3.2 接近中心度

中國省際服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構的接近中心度的平均值為59.463，高于平均值的省份共6 個，與度數(shù)中心度一致，由高及低依次為上海市、北京市、江蘇省、浙江省、廣東省和天津市，這說明上述6 個省份在服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構中扮演著“中心行動者”的角色，這些省份在空間網(wǎng)絡結構中處于中心地位，能快速與其他省份產(chǎn)生空間聯(lián)系.上述省份均位于我國東部，與其他省份的服務業(yè)碳排放權的交易效率較高，這些省份的服務業(yè)獲取碳排放交易權的能力也會更強.具體來看，上海市的接近中心度為93.548，遠高于其他省份，處于中國服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構的絕對中心位置，這與其作為碳排放權交易的首批試點城市，能快速與其他省份進行碳排放權交易有關.此外，上海市清潔生產(chǎn)技術先進，其低碳、零碳和負碳技術也能進一步輻射其他省份，從而加強了與其他省份的服務業(yè)碳排放聯(lián)系.內(nèi)蒙古自治區(qū)、河北省、寧夏回族自治區(qū)、吉林省和黑龍江省等地區(qū)的接近中心度排名靠后，說明這些省份在服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構中扮演著“邊緣行動者”的角色.

2.3.3 中間中心度

中國省際服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構的中間中心度的平均值為2.570，大于平均值的省份共6 個，從高到低依次為上海市、北京市、江蘇省、浙江省、天津市和廣東省.這些省份的服務業(yè)碳排放至少能與10 個以上的省份產(chǎn)生空間聯(lián)系，是其他省份進行碳排放空間聯(lián)系的重要“橋接”和“樞紐”，控制著中國服務業(yè)碳排放的空間溢出和空間聯(lián)系，在中國服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡中掌控的“優(yōu)先權”較大.可以看出，中間中心度大于平均值的省份均位于我國東部經(jīng)濟發(fā)達地區(qū).具體層面上，江蘇省和浙江省服務業(yè)發(fā)展成熟，主要通過服務業(yè)產(chǎn)業(yè)轉移和服務業(yè)經(jīng)濟貿(mào)易加強與其他省份的服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系，因此其中間中心度相對較大.北京市、天津市、上海市和廣東省主要以碳金融產(chǎn)品和碳中和技術為載體，在服務業(yè)碳排放權交易中扮演“中間人”的角色，因此這些省份的中間中心度排名靠前.其他24 個省份的中間中心度的占比僅為4.95%，難以對省份間的服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系施加影響.

2.4 服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構的驅動因素

2.4.1 驅動因素選取與模型構建

服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構是服務業(yè)內(nèi)部發(fā)展和外部社會經(jīng)濟動力交互協(xié)同作用的產(chǎn)物，通過各種驅動因素作用強度的改變促進空間網(wǎng)絡結構的重組或優(yōu)化[28].該文驅動因素選取如下：①地理空間鄰近性.地理學第一定律顯示距離相隔較近的區(qū)域間的聯(lián)系越強，即相鄰省份間的服務業(yè)碳排放更容易產(chǎn)生空間聯(lián)系[25]，采用空間鄰近矩陣表征省份間的地理空間鄰近性.②服務業(yè)碳排放強度差異.服務業(yè)碳排放強度是衡量服務業(yè)生產(chǎn)方式的重要標尺，服務業(yè)生產(chǎn)方式相近的區(qū)域更容易產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)集聚，采用服務業(yè)碳排放強度的差異值矩陣來表征[29].③環(huán)境規(guī)制強度差異.區(qū)域間相似的服務業(yè)碳減排政策更有利于區(qū)域間協(xié)同推進服務業(yè)節(jié)能減排，采用環(huán)境投資總額占GDP 比例的差異值矩陣來表征[30].④產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化差異.產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化會促進地區(qū)服務業(yè)生產(chǎn)與消費空間分離，進而影響省份間服務業(yè)碳排放的空間聯(lián)系[31]，采用第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重的差異值矩陣來表示.⑤城鎮(zhèn)化水平差異.城鎮(zhèn)化進程的加速能有效擴大投資主體的市場規(guī)模，形成域內(nèi)域外“雙循環(huán)發(fā)展”模式，進而影響省際間服務業(yè)碳排放在空間上的溢出與聯(lián)系[24]，以城鎮(zhèn)人口占常住人口比重的差異值矩陣來表征.⑥投資水平差異和科技發(fā)展水平差異.資本和技術的跨區(qū)域流動是省份間服務業(yè)交流合作的載體，而省份間交流合作是服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系的重要因素[23,32]，采用固定資產(chǎn)投資的差異值矩陣表征省份間投資水平的差異，運用三大發(fā)明專利申請數(shù)量的差異值矩陣表示省份間科技發(fā)展水平的差異.由此，該文以對應年份的服務業(yè)碳排放空間關聯(lián)矩陣為被解釋變量，同時構建各解釋變量的差異值矩陣，為消除量綱對回歸結果科學性的干擾，采用極值標準化對各矩陣進行標準化處理.

2.4.2 驅動因素分析

分別選取2000 年、2006 年、2012 年和2018 年4 個截面年份進行QAP 回歸分析(見表3).4 個截面年份調(diào)整后的擬合優(yōu)度介于[0.226,0.322]之間，均在0.01 水平下顯著相關，這說明所有解釋變量可解釋中國服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系的22.6%～32.2%.Meijers 等[33]研究顯示，同一數(shù)據(jù)下QAP 回歸分析的擬合優(yōu)度一般低于OLS 回歸分析，對比碳排放空間關聯(lián)的相關文獻，該文的擬合優(yōu)度基本能夠滿足QAP 回歸分析的需要.

由表3 可見，地理空間鄰近性對服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系產(chǎn)生顯著的正向影響，說明相鄰省份間的服務業(yè)碳排放更易產(chǎn)生空間關聯(lián)和空間溢出，并助推服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構的形成，這是由于地理位置鄰近的省份其服務業(yè)產(chǎn)業(yè)轉移與經(jīng)濟貿(mào)易的時間成本和物質(zhì)成本較低，因此其交流合作的規(guī)模更大、范圍更廣以及程度更深，進而提升了省份間服務業(yè)碳排放的空間網(wǎng)絡結構的緊密程度.

由表3 可見，服務業(yè)碳排放強度的差異對服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系的負向影響由初期的不顯著逐漸轉為顯著.這說明服務業(yè)碳排放強度差異越小，服務業(yè)碳排放的空間聯(lián)系越緊密.服務業(yè)碳排放強度是衡量服務業(yè)能源利用質(zhì)量的重要指標，服務業(yè)碳排放強度差異越小，省份間的服務業(yè)能源消費結構的差異越小，服務業(yè)碳排放產(chǎn)生空間聯(lián)系的可能性越大，越有利于省份間服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系.環(huán)境規(guī)制強度差異的回歸系數(shù)在2018 年轉為負向顯著，這說明隨著生態(tài)文明建設戰(zhàn)略的深入推進，省份間的環(huán)境規(guī)制更多傾向構建跨區(qū)域協(xié)同減排機制，環(huán)境規(guī)制所產(chǎn)生的“倒逼減排效應”逐漸顯現(xiàn).

表3 中國服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構的驅動因素回歸結果Table 3 Regression results of the driving factors regarding spatial network structure of carbon emission from service industry in China

由表3 可見，產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化的差異對服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系始終產(chǎn)生顯著的正向影響，這主要是由于產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化程度更高的省份，其現(xiàn)代化服務業(yè)體系也愈加完善，這些省份會將傳統(tǒng)服務業(yè)以異地設廠和業(yè)務外包的形式轉移至欠發(fā)達的西部省份，從而在一定程度上產(chǎn)生“污染避難所效應”，這無疑將會加強省份間服務業(yè)碳排放的空間聯(lián)系.城鎮(zhèn)化水平的差異對服務業(yè)碳排放的空間聯(lián)系始終產(chǎn)生顯著的正向影響，且數(shù)值在波動中增大.由于城鎮(zhèn)化進程的加速，生活性與生產(chǎn)性服務的市場需求不斷擴張，服務業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游省份間的溝通與合作將愈加頻繁，進而促進服務業(yè)碳排放的空間聯(lián)系.隨著我國新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的推進，服務業(yè)產(chǎn)業(yè)上下游鏈條涉及的地區(qū)更多，地區(qū)間服務業(yè)碳排放的空間聯(lián)系將愈加緊密.

由表3 可見，投資水平的差異對服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系的負向影響始終不顯著，這可能與盲目性和低效率的投資導致地區(qū)間服務業(yè)“市場分割”和“技術鎖定”有關，尤其是當前服務業(yè)市場機制尚不健全，存在低效投資甚至是無效投資等問題，資本的“集聚-擴散”機制未能有效強化省份間服務業(yè)碳排放的空間聯(lián)系.科技發(fā)展水平的差異對服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系始終產(chǎn)生顯著的正向影響，科學技術在促進省份間服務業(yè)跨區(qū)域交流合作中發(fā)揮著愈加重要的作用，尤其是生態(tài)文明建設戰(zhàn)略實施以來，以低碳、零碳和負碳為代表的技術研發(fā)、應用和推廣提高了省份間服務業(yè)碳排放權的市場交易效率，進而強化了省份間服務業(yè)碳排放的空間聯(lián)系.

3 結論與建議

3.1 結論

a)研究期內(nèi)，中國服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系強度不斷增大，服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系具有顯著的空間鄰近性，環(huán)渤海地區(qū)和長三角地區(qū)省份間的服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系更加緊密.服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構表現(xiàn)出漸趨復雜且穩(wěn)定性增強的演變趨勢，同時其關聯(lián)性和穩(wěn)定性不斷提高.

b)上海市、北京市、江蘇省、浙江省、廣東省和天津市在中國服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構中扮演“中心行動者”的角色，這些省份也是其他省份進行服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系的重要“橋接”和“樞紐”，控制與主導中國服務業(yè)碳排放空間溢出和空間關聯(lián)；而內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、河北省、吉林省、黑龍江省在中國服務業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡結構中扮演著“邊緣行動者”的角色.

c)省份間地理位置越鄰近以及產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化、城鎮(zhèn)化水平和科技發(fā)展水平的差異程度越大，中國服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系越多；而服務業(yè)碳排放強度的差異越大，中國服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系越少；環(huán)境規(guī)制強度差異對中國服務業(yè)碳排放空間聯(lián)系的影響由正向不顯著轉變?yōu)樨撓蝻@著.

3.2 建議

a)中央政府應從“全國一盤棋”的視角優(yōu)化服務業(yè)碳減排行動方案，以碳排放權交易市場開放為契機，以價格、供需、競爭等市場機制為根本動力，提高不同省份間服務業(yè)碳排放的空間關聯(lián)性，推動服務業(yè)碳達峰、碳中和的實現(xiàn)路徑從“局域”轉向“全局”、從“個體”轉向“整體”.

b)充分發(fā)揮上海市、北京市和江蘇省等省份的主導性作用，通過服務業(yè)碳排放權交易和“衛(wèi)星式”產(chǎn)業(yè)鏈，提高省份間服務業(yè)協(xié)同節(jié)能減排的能力；邊緣行動者省份應通過服務業(yè)節(jié)能減排技術、人才、資金等資源要素跨區(qū)域流動所產(chǎn)生的學習效應、趕超效應和溢出效應，著力提升其服務業(yè)綠色生產(chǎn)水平.

c)建立健全鄰近省份間服務業(yè)碳排放綜合治理機制，通過業(yè)務關聯(lián)、鏈條延伸、資本輸出、技術滲透，促進服務業(yè)整體內(nèi)部結構優(yōu)化與重組；同時充分發(fā)揮投資和技術的先導性作用，特別是需建立健全服務業(yè)碳減排技術溝通機制，以技術溢出推動省份間服務業(yè)碳排放多維協(xié)同治理.