【摘要】為應對全球氣候變暖，我國積極參與全球氣候治理。新發展理念強調綠色可持續發展，作為全國經濟最活躍區域之一，長三角地區有效減少碳排放量和碳排放強度至關重要。通過對長三角六大都市圈的工業能源消費碳排放強度的測算，可以分析2011～2020年碳排放強度的演變情況及碳排放強度的區域差異和動態演進情況，結果表明，六大都市圈碳排放強度整體呈現下降趨勢，但不同都市圈存在顯著差異，應當采取調整能源消費結構、發展低碳技術等手段促進區域低碳經濟一體化發展。
【關鍵詞】碳排放強度 長三角都市圈 區域差異 動態演進
【中圖分類號】F061.5 【文獻標識碼】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2022.22.006
【作者簡介】王青，遼寧大學經濟學院教授、博導，遼寧大學經濟數據分析中心主任。研究方向為現代統計方法與宏觀計量分析。主要著作有《居民消費變動及影響因素的計量分析》（合著）、《中國城市群經濟發展水平不平衡的定量測度》（論文、合著）等。
引言
改革開放以來，我國經濟實現了高速發展，創造了舉世矚目的“中國奇跡”。然而，與此同時，我國也是能源消耗大國，長期以來粗放式的發展模式伴隨著能源的大量消耗，使得我國成為世界上二氧化碳排放量較多的國家。當前，日益嚴重的全球氣候變暖與溫室效應是引起各種極端天氣最直接的原因，已經成為制約人類社會發展的重要因素。面對巨大的降碳減排壓力，中國承諾力爭2030年前實現碳達峰、2060年前實現碳中和。習近平總書記在黨的二十大報告中提出要“積極穩妥推進碳達峰碳中和”，“立足我國能源資源稟賦，堅持先立后破，有計劃分步驟實施碳達峰行動。完善能源消耗總量和強度調控，重點控制化石能源消費，逐步轉向碳排放總量和強度‘雙控’制度。”[1]堅持低碳經濟，實現可持續發展，是事關全人類命運的必然選擇。
我國的能源結構主要以煤炭、石油、天然氣等為主，其中，煤炭占一次能源消費的比例約為60%，因此，能源消耗產生了大量碳排放，工業產生的碳排放量在所有行業中所占比重最大[2]。通過對能源消耗產生的碳排放進一步分析發現，能源消耗碳排放呈現出較強的空間相關性，[3]并且具有高值集聚或低值集聚現象。從地區角度來看，中國不同地區因其不同的能源資源條件，在發展方式上存在較大差異，地區能源消費產生的碳排放也具有異質性。2000～2016年，遼中南城市群地均碳排放量呈現增長趨勢，年平均碳排放速率先增大后減小，經歷了一個從快到慢的過程，但各市變化差異較大。[4]2005～2019年，京津冀城市群內13個城市的碳排放量逐年增加，整體增長速度較緩，研究期內京津冀城市群大部分城市的碳排放強度降幅超40%，呈現出良好的發展趨勢。[5]黃河流域作為我國重要的能源流域，長期依賴能源和礦產資源的大規模開發并以此帶動經濟提升。2019年，黃河流域城市群中的呼包鄂榆城市群、中原城市群和關中平原城市群合計貢獻了黃河流域41%以上的工業增加值，但工業能源消費量與工業碳排放量均占黃河全流域的50%以上，工業碳排放強度也遠高于全國平均水平。[6]長江經濟帶是我國重大國家戰略發展區域，2016年《長江經濟帶發展規劃綱要》確立了“一軸、兩翼、三極、多點”的發展格局，其中“三極”指長江三角洲城市群、長江中游城市群和成渝城市群。研究發現，長江中游城市群碳排放強度在2005～2020年呈現逐年遞減的趨勢，從緩慢遞減演變為快速遞減，同時，不同城市的碳排放強度和高質量發展的耦合協調程度具有差異性；[7]成渝城市群碳排放量在2008～2018年不斷增加，地均和人均碳排放量均存在不同程度的波動上升趨勢，且碳排放量具有顯著的空間相關性；[8]長三角城市群碳排放量在2005～2019年呈現上升趨勢，但增速下降，碳排放強度也呈現穩步下降的趨勢，同時碳排放和經濟增長逐漸脫鉤[9]。近年來，不同地區碳排放變化的共性為碳排放量呈現上升趨勢，碳排放強度呈現下降趨勢，但不同地區的發展方式存在差異，能源消費水平有所不同，因此，為了提出有針對性的減排降碳政策，需要針對不同地區甚至城市的碳排放進行更加深入的研究分析。
長三角地區是“一帶一路”與長江經濟帶的重要交匯地帶，也是中國對外開放、參與國際經濟合作和競爭的重要平臺。長三角地區主要包括有六大都市圈，分別為上海大都市圈（包括上海、蘇州、無錫、常州、南通、嘉興、寧波、舟山、湖州）、南京都市圈（包括南京、鎮江、揚州、淮安、馬鞍山、滁州、蕪湖、宣城、常州的溧陽、金壇）、杭州都市圈（包括杭州、湖州、嘉興、紹興、衢州、黃山）、合肥都市圈（包括合肥、淮南、六安、滁州、蕪湖、馬鞍山、蚌埠、桐城）、蘇錫常都市圈（包括蘇州、無錫、常州）和寧波都市圈（包括寧波、舟山、臺州）。隨著區域經濟一體化的發展，都市圈的協調發展被視為經濟高質量發展的重要推動力，因此，長三角都市圈的協同降碳減排是中國力爭實現碳達峰、碳中和的重要抓手。
長三角都市圈工業能源消費碳排放強度測算
碳排放強度指單位GDP的二氧化碳排放量，本文首先利用政府間氣候變化專門委員會（IPCC）的碳排放量核算方法計算出長三角各都市圈城市的工業能源消費碳排放量，再通過碳排放量和地區GDP的比值對碳排放強度進行核算。能源數據來自長三角都市圈各市2012～2021年統計年鑒，由于桐城和臺州能源數據缺乏，本文研究不包括此兩地。具體計算公式如下：
其中，CEQ為地區工業能源消費碳排放量，Ei為能源消耗量，在本文中，選取原煤、焦炭、天然氣、汽油、煤油、燃料油、液化石油氣、熱力和電力作為核算碳排放的主要能源來源，NCVi為燃料的平均低位熱值，EFi為燃料單位熱值含碳量，Oi為含氧量，44／12為C轉換為CO2的轉換系數。CEI為工業能源消費碳排放強度（萬噸／億元），GDP為各市地區生產總值。
2011～2020年，上海大都市圈碳排放強度整體呈現下降趨勢，其中，上海市碳排放強度最低，2020年僅為0.1545，遠低于其他城市。2011～2020年，上海大都市圈城市碳強度排名發生了較大變化，由2011年的寧波＞嘉興＞蘇州＞舟山＞湖州＞南通＞無錫＞常州＞上海演變為2020年的舟山＞蘇州＞嘉興＞寧波＞湖州＞常州＞無錫＞南通＞上海。研究期內，上海和常州碳排放強度始終小于1；而蘇州、無錫、南通、嘉興、寧波和湖州均由碳排放強度大于1演變為小于1，其中南通碳排放強度下降了64.40%，下降幅度最大；舟山碳排放強度不降反升，尤其在2020年，舟山碳排放強度高達2.6737，這也反映出舟山近年來的經濟發展速度遠遠慢于其工業能源消費大幅提升的速度。2011～2020年，南京都市圈城市工業能源消費碳排放強度明顯下降，其中揚州和滁州下降幅度較大，分別下降了60.73%和60.18%，同時，2020年兩城市碳排放強度分別位居該都市圈內第8位和第9位，碳排放強度分別為0.4097和0.1979。2011～2020年，南京都市圈城市碳排放強度排名沒有發生明顯變化，僅揚州和常州排名互換，2020年碳排放強度從高到低依次為馬鞍山＞鎮江＞蕪湖＞宣城＞淮安＞南京＞常州＞揚州＞滁州。具體來看，馬鞍山碳排放強度遠高于其他城市，其在2011～2013年呈現短暫的上升趨勢，隨后大幅下降；其他城市均呈現出較為平穩的下降趨勢，但鎮江僅下降了35.04%，下降幅度最小，并且在2020年鎮江碳排放強度仍高于1。2011～2020年，杭州都市圈城市工業能源消費碳排放強度呈現明顯下降趨勢，且研究期內碳排放強度水平排名始終為衢州＞嘉興＞湖州＞紹興＞杭州＞黃山。杭州和黃山碳排放強度下降幅度最大，分別下降了72.66%和87.43%；衢州碳排放強度下降幅度最小，僅為40.73%，且在2020年其碳排放強度仍舊大于1；而湖州和嘉興碳排放強度均從2011年高于1演變為2020年小于1。杭州都市圈城市工業能源消費碳排放強度的穩步下降說明單位經濟增長能夠消耗更少的能源，杭州都市圈城市發展較為均衡，同時也反映出城市能源利用率的穩定提升。2011～2020年，合肥都市圈城市工業能源消費碳排放強度整體呈現下降趨勢，僅六安有一定幅度的增加。研究期內，合肥和滁州下降幅度較大，分別下降了60.75%和60.18%，而淮南下降幅度較小，僅下降了27.55%。與2011年相比，2020年合肥都市圈城市碳排放強度排名發生了較大變化，2011年碳排放強度排名為淮南＞馬鞍山＞蚌埠＞蕪湖＞合肥＞滁州＞六安，到2020年碳排放強度排名演變為淮南＞馬鞍山＞蕪湖＞蚌埠＞六安＞合肥＞滁州。淮南碳排放強度遠遠高于其他城市，2020年其碳排放強度高達6.9258；滁州為合肥都市圈碳排放強度最低城市，2020年其碳排放強度僅有0.1979。合肥都市圈碳排放強度的高度差異能夠表現出其發展的不均衡性。蘇錫常都市圈城市間工業能源消費碳排放強度差距較小，整體碳排放強度呈現穩定下降的趨勢。2011～2020年，蘇州、無錫和常州碳排放強度分別下降了43.18%、49.04%和45.56%。研究期內，無錫碳排放強度由高于常州演變為低于常州，并在2020年達到最小值0.5142。寧波都市圈的寧波和舟山兩座城市碳排放強度發展迥異，寧波從2011年的1.5969下降到2020年的0.6416，而舟山卻從2011年的1.2380上升為2020年的2.6737。2011～2019年，舟山碳排放強度雖有上升但上升幅度較小，而2020年其碳排放強度激增，主要是由于工業用電量的大幅增加導致碳排放量的突增，進而使得碳排放強度發生較為異常的變化。
總體來看，研究期內僅有寧波都市圈的平均碳排放強度呈現上升趨勢，其他各都市圈平均碳排放強度均下降，其中，杭州都市圈下降幅度最大，由2011年的0.9385降低到2020年的0.4786，而上海大都市圈下降幅度最小，僅下降了30.90%。2011年合肥都市圈平均碳排放強度最高，遠高于其他都市圈，為2.5314，2020年合肥都市圈平均碳排放強度仍舊高達1.6559，而上海大都市圈、南京都市圈、杭州都市圈和蘇錫常都市圈平均碳排放強度均遠小于1。
長三角都市圈工業能源消費碳排放強度區域差異及分解
從總體差異看，2011～2020年，長三角都市圈工業能源消費碳排放強度總體差異及其來源如表1所示，碳排放強度總體差異呈現“上升—緩慢下降—上升”的趨勢，并在2013～2014年碳排放強度基尼系數出現突增的情況，隨后逐漸恢復平穩。研究期內，基尼系數由0.3850上升至0.4893，表現出長三角都市圈碳排放強度總體差異的進一步增大，反映出地區能源消費及經濟發展水平的不均衡。此外，區域間差異是總體差異的最主要貢獻來源，且研究期內區域內差異、區域間差異和超變密度對總體差異的貢獻程度沒有發生較大變化，始終為區域間差異＞超變密度＞區域內差異。區域間差異貢獻率呈現出先上升后下降的趨勢，在2014年貢獻率達到最大值56.08%，隨后穩步下降，僅在2018年有小幅上升，2020年區域間差異對總體差異的貢獻率為47.85%。與區域間差異貢獻趨勢相反，超變密度的貢獻率呈現先下降后上升的趨勢，其在2014年達到最小值，為26.10%。總體來看，由于長三角都市群總體基尼系數的增大，盡管區域內差異、區域間差異和超變密度的貢獻程度的變化具有波動性，但總體差異的各來源始終呈現較為明顯的增大趨勢。
從區域內差異看[10]：2011～2020年長三角都市圈工業能源消費碳排放強度區域內基尼系數如圖1所示，從圖中可以看出，長三角六大都市圈工業能源消費碳排放強度區域內基尼系數都呈現明顯的增長趨勢。其中，寧波都市圈增長約384%，增長幅度最大，其次是上海大都市圈，也增長了約140%。2011年長三角各都市圈區域內基尼系數從大到小為合肥都市圈＞杭州都市圈＞南京都市圈＞上海大都市圈＞寧波都市圈＞蘇錫常都市圈，到2020年演變為合肥都市圈＞杭州都市圈＞上海大都市圈＞南京都市圈＞寧波都市圈＞蘇錫常都市圈。上海大都市圈在2011～2016年區域內基尼系數呈現較為穩定的增長，年增長率保持在1%內，從2016年開始，區域內基尼系數增長幅度驟升，其中，2020年相較2019年增長了43.47%。寧波都市圈區域內基尼系數呈現出“上升—下降—上升”的趨勢，其在2014年出現了大幅下降，區域內基尼系數達到最小值0.0273，隨后持續大幅增長，并在2020年達到最大值0.3065。
從區域間差異看，長三角都市圈工業能源消費碳排放強度區域間差異整體呈現增長趨勢，研究期內上海大都市圈—蘇錫常都市圈、上海大都市圈—寧波都市圈、南京都市圈—寧波都市圈、杭州都市圈—寧波都市圈和蘇錫常都市圈—寧波都市圈區域間基尼系數漲幅均超過100%。2011年，區域間基尼系數較高的都市圈有上海大都市圈—合肥都市圈、南京都市圈—合肥都市圈、杭州都市圈—合肥都市圈、合肥都市圈—蘇錫常都市圈、合肥都市圈—寧波都市圈，分別為0.5556、0.5236、0.6030、0.5482和0.5000。從中可以看出，2011年區域間差異較大的都市圈均包含合肥都市圈，這主要是由于合肥都市圈的碳排放強度遠遠高于其他都市圈，因此出現了較大的區域間差異。2020年杭州都市圈—寧波都市圈區域間基尼系數也超過了0.5，達到0.5882。2011～2020年長三角都市圈工業能源消費碳排放強度區域間基尼系數均值如表2所示，可以發現，均值在0.1～0.2之間的僅有上海大都市圈—蘇錫常都市圈；均值在0.2～0.3之間的包括上海大都市圈—寧波都市圈、南京都市圈—蘇錫常都市圈、南京都市圈—寧波都市圈，杭州都市圈—蘇錫常都市圈，蘇錫常都市圈—寧波都市圈；均值在0.3～0.4之間的包括上海大都市圈—南京都市圈、上海大都市圈—杭州都市圈、南京都市圈—杭州都市圈、杭州都市圈—寧波都市圈；沒有都市圈均值在0.4～0.5之間；均值在0.5以上的包括上海大都市圈—合肥都市圈、南京都市圈—合肥都市圈、杭州都市圈—合肥都市圈、合肥都市圈—蘇錫常都市圈、合肥都市圈—寧波都市圈。
從2011～2020年區域間基尼系數的演變情況來看，僅有上海大都市圈和合肥都市圈、合肥都市圈和蘇錫常都市圈、合肥都市圈和寧波都市圈區域間差異增長幅度小于10%，長三角地區其余都市圈間碳排放強度差異均呈現大幅增長，區域一體化程度下降明顯。
長三角都市圈工業能源消費碳排放強度動態演進
長三角都市圈城市工業能源消費碳排放強度核密度曲線如圖2所示，研究期內核密度曲線主要呈現三峰形態，具有右拖尾現象。主峰在曲線左端，其中一個側峰離主峰距離較近，而另一個側峰距離左端兩個峰的距離較遠。主峰峰值整體呈現上升趨勢，且逐年穩步提升。主峰峰值中心具有波動性，呈現先左移后右移的趨勢，但與2011年相比，主峰峰值中心左移，且峰寬變窄，表現出長三角都市圈中碳排放強度值在0.7左右的城市增加。核密度曲線最右端側峰峰值也呈現上升趨勢，且中心右移。更突出的多峰現象表現出長三角地區城市碳排放強度的多極化，具有明顯的梯度效應，這主要是由于舟山、馬鞍山和淮南的“超高”碳排放強度，增強了地區間的不均衡性。
長三角各都市圈工業能源消費碳排放強度核密度曲線如圖3所示。研究期內上海大都市圈主峰中心具有左移的趨勢，2011～2013年主峰峰值呈現快速增長，且由2011年的雙峰演變為2013年的四峰，說明盡管部分城市碳排放強度值更相近，但多極化現象加重，出現明顯的梯度效應，2014年主峰峰值驟降，2014～2020年，主峰峰值較為穩定，呈現波動性增長，但增長幅度較小，各年核密度曲線基本為雙峰或三峰，但側峰峰值較小，說明上海大都市圈內的城市碳排放強度有縮小的趨勢，數值更為集中但仍具有明顯的極化特征。研究期內南京都市圈由雙峰演變為四峰，主峰峰值波動性上升，主峰峰值中心先左移后又輕微右移，2011～2018年，南京都市圈碳排放強度核密度曲線基本呈現雙峰形態，側峰在主峰右端，且距離較遠，側峰峰值增加且中心有右移趨勢，主峰和側峰的峰寬均變窄，說明南京都市圈城市碳排放強度城市極化現象加劇。杭州都市圈工業能源消費碳排放強度核密度曲線始終保持單峰形態，但峰寬變窄，峰值呈現波動上升的趨勢，研究期內峰值中心先左移后右移，相較2011年，2020年峰值中心沒有明顯的偏移，核密度曲線右拖尾現象加強。杭州都市圈碳排放強度核密度曲線的動態演進趨勢表現出圈內城市間碳排放強度更接近于0.9，呈現較為良好的發展態勢。合肥都市圈工業能源消費碳排放強度核密度曲線在研究期內由雙峰演變為明顯的三峰，主峰峰值呈現“緩慢上升—急速上升—急速下降—緩慢上升”的態勢，并在2017年達到最大值，主峰峰寬也由寬變窄再變寬，與2011年相比，2020年主峰峰值中心左移，側峰峰值與主峰峰值呈現相同變化趨勢。合肥都市圈碳排放強度核密度曲線整體呈現右拖尾現象，三峰現象的出現也表明碳排放強度呈現多極化的發展特征。蘇錫常都市圈工業能源消費碳排放強度核密度曲線在2013年和2019年主峰和側峰的峰值較高，極化現象嚴重，研究期內核密度曲線基本均呈現雙峰趨勢，側峰在主峰右端，存在一定的右拖尾現象。寧波都市圈工業能源消費碳排放強度核密度曲線始終呈現單峰形態，峰值呈現“緩慢下降—急速上升—急速下降—緩慢下降”的演變趨勢，并且2014年峰值遠遠高于其他年份，峰值中心沒有顯著的左移或右移，且不具有明顯的拖尾現象。整體來看，研究期內長三角六大都市圈工業能源消費碳排放強度核密度曲線主峰峰值平均水平從大到小依次為蘇錫常都市圈＞上海大都市圈＞南京都市圈＞寧波都市圈＞杭州都市圈＞合肥都市圈。由此說明各都市圈的碳排放強度存在明顯差異。南京都市圈和合肥都市圈核密度曲線的動態演進趨勢以及曲線多極化現象較為相似。
結語
2011～2020年，長三角都市圈工業能源消費碳排放強度整體呈現下降趨勢，僅有舟山和六安在研究期內上升；工業能源消費碳排放強度基尼系數計算結果和碳排放強度核密度曲線演進趨勢表明，各都市圈碳排放強度區域差異增大，不均衡性較強，特別是上海大都市圈和寧波都市圈區域內差異增長幅度最大。為此，應加速推進區域低碳經濟一體化，促進碳達峰、碳中和目標的達成，實現經濟社會綠色可持續發展。一方面，要著力縮小各城市、各都市圈間的差距；另一方面，要盡量避免極化現象的產生，促進都市圈以及長三角一體化發展。[11]
加快建設新型能源體系，著力推進綠色低碳高質量發展。中國“富煤少油”的自然資源概況很大程度影響了能源消費結構轉型進度，長三角都市圈當前的能源消費依舊以煤炭為主，工業行業的煤炭消費占比突出，進而產生高碳排放量。作為中國能源消費的高地，長三角地區加快推進能源結構轉型十分重要。能源要素配置和經濟發展具有高度的適配性，因此，受到經濟發展方式、體制機制、基礎設施等方面影響，清潔能源的發展在一定程度上會受到制約。在面對低碳發展的諸多問題上，要采取控制化石能源消費的增量、促進替代能源的發展、加速產業結構升級等措施，加速長三角地區的能源轉型步伐。控制化石能源消費量，并不意味著以可再生能源完全替代煤炭等化石能源，而是要降低煤炭消費比重，推動可再生能源和天然氣、石油等能源的多元化發展。加速產業結構升級主要是在現有產業基礎上，逐步構建更加適應低碳能源消費的生產方式，以此配合新能源技術，助力長三角都市圈的低碳發展。
大力發展低碳技術，加強技術創新水平。發展低碳技術包括對煤的清潔高效利用等減碳技術，發展核能、風能等無碳技術以及對二氧化碳的捕獲、利用和封存等去碳技術。長三角地區的新能源資源條件有限，因此，發展碳捕獲、碳利用和碳封存等去碳技術是長三角低碳發展的關鍵，盡管當前去碳技術在快速發展，也取得顯著成效，但目前的技術仍舊存在成本高、技術能耗高等問題，限制了去碳技術的規模化應用。因此，長三角地區亟需突破去碳技術的發展瓶頸，加強都市圈之間的相關合作，加大對低碳技術的投資力度，大力支持企業技術創新。同時要在各都市圈的重點規劃建設區域中融入綠色發展理念，大力探索減碳路徑。
自從長三角一體化發展上升為國家戰略以來，以上海為中心的上海大都市圈、以南京為中心的南京都市圈等六大都市圈各展所長、相互支撐，不斷推進長三角區域一體化發展。一體化發展不但需要中心城市帶動周邊地區經濟發展，同時也承擔著推動實現區域共同富裕、生態綠色發展的重大使命。因此，長三角各都市圈應推進圈內碳排放平衡和圈間碳排放平衡共同發展，在圈內，碳排放強度低的城市可以通過技術、資源的支持，幫助碳排放強度高的城市進行有效減排；在圈外，應當加快建立跨都市圈的區域低碳技術的共享機制，在產業、能源、建筑、交通等重點領域加速開展政府主導、市場驅動的綠色低碳一體化，構建綠色交通網絡，共建綠色低碳示范區。此外，還要充分調動居民的積極性和參與度，推動形成全民共建的低碳社會，在控制能源消費量和能源消費強度的基礎上加強對碳排放量和碳排放強度的控制。
（本文系國家社會科學基金重大項目“二元經濟轉型視角下中國新型城鄉關系的構建研究”的階段性成果，項目編號：21ZDA053；遼寧大學博士研究生傅莉媛對本文亦有重要貢獻）
注釋
[1]習近平：《高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現代化國家而團結奮斗——在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告》，《人民日報》，2022年10月26日，第1～5版。
[2]代麗娟、馬瓊、侯玉龍：《基于IPCC清單編制法的碳排放現狀分析》，《中國市場》，2022年第19期。
[3]楊世杰：《中國省域能源消耗碳排放的空間效應研究：基于不同空間權重矩陣視角》，《環境科學與技術》，2019年第S2期。
[4]邢梓涵、李曉燕、石振宇等：《遼中南城市群城市擴張及其碳排放效應》，《自然資源遙感》，2022年6月。
[5]李云燕、盛清、代建：《基于DMSP–OLS與NPP–VIIRS整合數據的京津冀城市群碳排放時空演變特征》，《環境工程技術學報》，2022年4月。
[6]劉偉、毛顯強、李巍等：《黃河流域城市群工業增長與碳排放脫鉤關系研究》，《環境工程技術學報》，2022年9月。
[7]鄺嫦娥、李文意、黃小絲：《長江中游城市群碳排放強度與經濟高質量發展耦合協調的時空演變及驅動因素》，《經濟地理》，2022年第8期。
[8]韋彥汀、李思佳、張華：《成渝城市群的碳排放時空演變特征及其影響因素分析》，《中國環境科學》，2022年第10期。
[9]蔣惠琴、陳苗苗、余昭等：《異質性視角下長三角城市群碳達峰影響因素研究》，《城市問題》，2022年第8期。
[10]王青、肖宇航：《華北平原城市綠色發展效率時空演變趨勢及影響因素》，《城市問題》，2021年第10期。
[11]王青、劉亞男：《長三角六大都市圈經濟高質量發展的區域差距及動態演進》，《南通大學學報（社會科學版）》，2022年第3期。
Regional Differences and Dynamic Evolution of Carbon Emission Intensity of Industrial Energy Consumption in the Yangtze River Delta Metropolitan Area
Wang Qing
Abstract: In response to global warming, China has taken an active part in global climate governance. The new development concept emphasizes green and sustainable development. Therefore, it is crucial to effectively reduce carbon emissions and carbon emission intensity in the Yangtze River Delta region as it is one of the most economically active regions in China. Based on the calculation of carbon emission intensity of industrial energy consumption in the six metropolitan areas of the Yangtze River Delta, the evolution of carbon emission intensity, regional differences and dynamic evolution of carbon emission intensity from 2011 to 2020 were analyzed. The results showed that the carbon emission intensity of the six metropolitan areas showed a downward trend as a whole, but there were significant differences among these metropolitan areas. We should adjust the energy consumption structure and develop low-carbon technology to promote the development of regional low-carbon economic integration.
Keywords: carbon emission intensity, Yangtze Delta metropolitan areas, regional differences, dynamic evolution
責 編／陳璐穎
