基于“雙碳”目標的長三角地區省份間綠色增加值測度與比較研究

范 金，王紅姝

（南京林業大學，江蘇 南京 210037）

一、引言

以江蘇、浙江、安徽、上海三省一市所構成的長三角地區作為我國經濟發展活躍、開放程度高、創新能力強的區域，在全國起著引領示范的作用。同時，長三角地區也是關鍵的綠色低碳發展區域。在“十四五”規劃中，國家層面提出了“雙碳”目標，即二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值、努力爭取2060年前實現碳中和的總方針。三省一市也陸續出臺了切合當地的雙碳政策（見表1）。

表1 長三角地區“十四五”規劃中雙碳的政策比較

江蘇提倡綠色低碳，并從生產生活方式上倡導低碳，同時推動能源革命，用新的清潔、可再生能源替代傳統能源。浙江省開展了多項行動和試點方案，建設低碳工業園區和“零碳”體系，并調整能源結構，優化產能。上海探索建設新能源汽車電池回收及處理體系，為國家新能源汽車的未來走向提供切實可行的實踐依據，同時加快全國碳排放權交易市場建設，利用市場機制控制和減少溫室氣體排放，以此推動經濟發展方式綠色低碳轉型。安徽省一直是煤炭等傳統化石燃料的主要產出地之一，在“十四五”規劃中，安徽提出對傳統產業進行綠色改造，培育新的產業形態，嚴格管控產業碳排放，為碳達峰贏得主動權。

可以說，“雙碳”目標的持續推進離不開長三角地區“雙碳”工作的深入展開。因此，綜合三省一市綠色增加值的核算及比較，不僅有助于解析各省碳減排責任，探討綠色發展道路，還能為促進2060年前中國碳中和目標的實現，以及為中國探索省級減排路徑與措施提供參考依據。

二、文獻綜述

實現2030年前碳達峰、2060年前碳中和，是黨中央經過深思熟慮作出的重大戰略部署，也是對世界人民作出的應對氣候變化的莊嚴承諾。“雙碳”目標的提出，將把我國的綠色發展提升到新的高度，成為我國未來數十年內社會經濟發展的主基調之一。事實上，早在20世紀90年代，倫敦未來森林公司就提出了“碳中和”術語。可見，生態文明建設一直是國內外學者研究的重要領域。碳達峰表現為二氧化碳排放量達到峰值后平穩下降的過程，而碳中和是在一定時間內通過人為活動實現二氧化碳凈零排放。從碳達峰到碳中和的過程，就是經濟增長與二氧化碳排放實現從相對脫鉤到絕對脫鉤的過程。因此，“雙碳”目標的實現能為中國經濟全面綠色轉型、貫徹落實新發展理念作出重要貢獻。

綠色GDP作為對傳統GDP的一種調整，是指從國內生產總值中扣除資源耗減成本與環境污染損失代價后剩余的國內生產總值。綠色GDP是在國民收入核算體系（SNA）核算的基礎上，考慮經濟發展外部因素和生態污染后產生的一種新的GDP核算體系。1993年，聯合國出版的《綜合環境與經濟核算手冊》（System of Integrated Environmental and Economic Accounting，簡稱SEEA） 首次提出綠色GDP的概念。之后在2003年、2012年，聯合國對SEEA進行了重新修訂，現已成為核算綠色GDP的指導性文件。與SNA相比，SEEA在總框架中新設自然資源和生態環境這兩項內容，并將其作為經濟資產中的一個部門來核算。同時，在國內生產凈值中增加了“非生產自然資產的使用、累積”項。這一新的核算框架可以更加科學地進行國民經濟核算，有助于綜合經濟與生態領域進而改善經濟發展方式。

在中國，關于綠色GDP的核算始于20世紀80年代，且當時的核算僅限于理論層面，未有進一步的實踐推廣。2004年初，國家統計局與環保局聯合開展了《中國綠色國民經濟核算（簡稱綠色 GDP 核算）研究》項目，緊接著開展了綠色GDP核算試點工作，最終在2006年發布了《中國綠色GDP核算報告2004》。為貫徹落實新發展理念，加快推進生態文明建設，2015年，環境保護部啟動了“綠色GDP2.0”版本，致力于延續2004年綠色增加值的核算研究，全面反應經濟增長背后所付出的環境代價。綠色增加值研究方法分為直接測算和間接核算兩種方法。直接測算法包括生產法和支出法，間接測算法包括投入產出法、能值分析法、基于SEEA的平衡推算法、外部經濟與外部不經濟測算法等。而基于拓展環境污染的投入產出法所得的綠色投入產出表不僅考慮了經濟與生態環境的聯系，而且關注流量與存量的關系，進而成為投入產出法的重要部分。

在進行綠色GDP核算時，一般是結合已有的投入產出表，考慮能源排放所帶來的成本與效益，進而得出綠色GDP增加值。在我國，比較著名的碳核算數據庫是由國家自然科學基金委員會、科技部國際合作項目及重點研發計劃、英國研究理事會等聯合開發的中國碳核算數據庫（CEADs），目前最新版本是2021年發布的2019年國家、省級排放清單。以國家統計局發布的《中國能源統計年鑒2019》為基礎，核算中國31省份2014—2019年能源與二氧化碳排放清單，延續了之前的核算方法和口徑，涵蓋47個社會經濟部門，以及17種化石燃料燃燒與水泥生產相關過程排放。本文結合已有的中國碳核算數據庫（CEADs）及擴展環境污染的投入產出表，綜合成基于雙碳目標的綠色投入產出表。本文的創新之處在于：第一，結合已有投入產出表及相關碳排放污染及治理成本數據，編制了基于雙碳目標下拓展環境污染的投入產出表。第二，基于2002—2017年拓展環境污染的投入產出表，測算了以江蘇、浙江、上海、安徽為代表的長三角地區綠色增加值，研究出各省市綠色增加值變化趨勢和系數比較，并對綠色增加值進行結構分解。

三、拓展環境污染IO表的研究方法設計

（一）部門劃分及數據來源

以2002—2017年江蘇、浙江、安徽、上海三省一市的四年投入產出表為依據，進行多部門、跨年度、跨區域分析。碳排放數據選用CEADs數據庫，依據IPCC行業碳排放核算方法編制成各省份的碳排放清單。為保持研究數據的統一性，結合區域投入產出表與碳核算數據庫，將行業部門劃分為25部門以方便后續研究（見表2）。

表2 中國產業25部門劃分對照表

（二）拓展碳排放的實物型投入產出表

實物型投入產出表的最大特征：以實物型計量單位表示，不受價格的影響。基于“雙碳”目標下的實物型投入產出模型，直接反映部門間的二氧化碳排放量。通過不同視角對各省市二氧化碳排放進行責任分攤。在生產者視角下，利用人均土地單位承載度進行省內、省際、國外的碳責任分攤；在消費者視角下，由于二氧化碳隱含在商品中，在人均碳足跡的視角下劃分不同的責任。實物型投入產出表不同于價值型投入產出表，它更直觀地反映各省市排污情況，為測算基于價值型投入產出表得出的綠色增加值進行了責任劃分，為實現“雙碳”目標提供了數據支撐。

（三）拓展碳排放的價值型投入產出表

由于本文是在“雙碳”目標下測算綠色增加值，因此在傳統投入產出表中加入碳排放產生部門和碳排放治理部門。利用二氧化碳排放量以及碳排放強度、減排成本，可以計算出碳排放產生部門的價值量以及碳排放治理部門的機會成本，以此將碳排放治理部門的實物量轉為價值量。碳排放強度及減排成本見表3。

表3 碳排放強度及減排成本①2002—2012年碳排放產生部門價值量根據碳排放強度測算所得，其中2017年碳排放強度根據2002—2015年數據變化推算得出。2002—2017年碳排放治理部門價值量根據碳減排成本得到。 （碳排放強度：t/萬元。影子價格：元/t）

在加入碳排放產生部門和治理部門后，構建出拓展環境污染的競爭型投入產出模型，如表4所示。

表4 拓展環境污染的競爭型投入產出模型②Zij表示中間投入，CE表示碳排放產生部門的價值量，PE表示碳排放治理部門的治理成本；C，IN，E分別代表消費、投資、凈出口；X代表總產出（投入），Val代表增加值。

（四）主要系數的測算

根據投入產出表的平衡關系，從表4中可以得出：

公式（1）稱為列昂惕夫模型，是反映最終需求與總產出關系的核心公式。其中，B=（I-A）稱為列昂惕夫逆矩陣，該矩陣反映了國民經濟各部門之間的錯綜復雜的關系，因此也被稱為完全需要系數矩陣。

Val表示經濟主體的增加值數額，一般包含固定資產折舊、從業人員報酬、生產稅凈額和營業盈余四部分，其含義為a=v/x。經過變形后，可以得到增加值Val的表達式：

在公式（2）的基礎上，定義B=VB。其中，B為增加值誘發系數矩陣。由于最終需求F包含消費、投資、凈出口這三部分，通過對最終需求進行分解，得出各個部分對增加值的拉動效應。

由式（2），對最終需求進行拆分可得：

綠色GDP是指一個國家或地區在考慮自然資源與環境因素影響之后其經濟活動的最終成果，要將經濟活動中所付出的資源耗減成本和環境降級成本從GDP中予以扣除。改革現行的國民經濟核算體系，對環境資源進行核算，從現行GDP中扣除環境資源成本和對環境資源的保護服務費用，其計算結果可稱之為“綠色GDP”。本文在基于拓展環境污染的投入產出表中，將傳統GDP扣除碳排放環境污染損失后的值稱之為綠色增加值。其表達式GVal為：

其中，GVal表示綠色增加值，CE表示碳排放產出部門的實際價值量，PE表示碳排放治理過程中的減排成本，CE-PE表示碳排放所帶來的環境成本，進而可以得出有關綠色增加值及碳排放污染相關的四個系數：

四、長三角地區貿易碳轉移測算及分析

（一）生產者視角下的碳轉移分析

改革開放以來，長三角地區發展迅速。由于不同省市在產業結構、資源稟賦間存在差異，導致不同省市在生產鏈環節扮演不同的角色，產品在不同生產地間的轉移造成了長三角地區與其他省市、國外區域貿易間的碳排放轉移。因此，從生產者角度下明確各省市的碳排放轉移，有助于厘清碳排放責任清單，將減排責任在省內、省際、國外之間合理劃分。

從生產者視角來看，人均土地二氧化碳承載力指的是一個國家或地區的土地資源，在一定的投資水平下進行產品生產活動所產生的人均二氧化碳排放量。圖1展示了2002—2017年長三角地區人均土地二氧化碳承載情況。結果顯示：一是上海在經濟快速增長的同時單位承載度遠高于世界、中國、三省一市平均水平。分析期內三省一市人均GDP大幅增長，單位土地二氧化碳承載度也在持續上升。與其他省市相比，上海的單位土地承載度更大，上海土地資源面積、人口較少但卻承擔了較多的二氧化碳排放，單位土地承載度分別是世界、中國、三省一市平均水平的13、3、2倍，上海在人均GDP快速增長的同時承受污染并犧牲環境。二是江蘇、浙江、上海第二、三產業結構變化及安徽二次產業主導對土地承載情況有階段性影響。在2001—2012年期間，三省一市的碳排放較高的部門主要集中在“電力及蒸汽、熱水生產和供應業”“化學工業”“煤炭采選業”“石油、煉焦產品和燃料加工品業”等傳統第二產業。在高能耗傳統工業中，鋼鐵、水泥、石化等污染較嚴重，單位土地承載度持續上升。在2012—2017年期間，三省一市除安徽外，單位承載度呈下降趨勢。以碳排放強度較低的交通運輸業、金融服務業為代表的第三產業的興起，對環境影響較小。在這一時期，安徽二次產業投入比例不斷上升，同時存在機械化生產及規模滯后的情況，單位土地承載度落后于其他省市且保持增長態勢。

圖1 2002—2017年長三角地區二氧化碳單承載情況

從生產者責任視角對碳排放責任分攤情況進行分析，結果如圖2所示。

圖2 2002—2017年長三角地區生產者視角下的碳排放責任分攤

第一，2002—2012年這一階段，長三角地區具有國外、省際碳責任較高的特點，在承受污染的同時造福國外及國內其他地區。在省際流動中，產業向國內其他地區流動的比重上升且具有產業差異性。江蘇以建筑業為主，浙江以化學工業為主，上海在交通運輸、倉儲和郵政業方面向國內其他省市調動的比例最大，安徽在食品和煙草業方面占比最高。在國外流動中，江蘇、浙江在這一階段制造業占比較高，設備制造業、紡織皮革及其制品業出口比例較大。上海偏重于出口碳排放強度較大的電氣機械、交通運輸業等第二產業，在拉動經濟增長的同時導致國外碳排放轉移。安徽在煤炭資源稟賦上最優，但并非煤炭消費大省，而是通過生產高耗能產品向國外輸出換取經濟增長。上海2002年出口占比為1.25，對外依存度高，二氧化碳主要排放在當地；江蘇、浙江在這階段中出口占比平均水平為0.43，安徽為0.08。2002年，上海單位承載度是其他省市的2倍，出口占比是江蘇、浙江的3倍。

第二，2012—2017年這一階段，長三角地區碳排放國外流動整體處于下降趨勢，省際流動出現短期波動，省內流動呈上升態勢。長三角地區仍為世界主要工廠，但在承受污染的同時兼顧了自身福利。產業結構的優化促使資源型產業向服務業轉移，三次產業作為產業交流的重要媒介主要流動在全國各省（區、市），三省市在承受污染的同時更多考慮自身利益，對本省市經濟有較高的拉動作用。江蘇、浙江在這一階段出口占比分別下降至0.286、0.371，上海出口占比較2002年下降了2/3，國外由污染避難所效應而帶來的效益減少。安徽粗放型農業生產模式導致生產規模較小且初級農產品較多，綠色貿易壁壘的出現以及出口質量標準的提升阻礙其農產品向國外流動，國外碳減排責任下降。

（二）消費者視角下的碳轉移分析

人均碳足跡指的是企業、個人的人均碳耗用量，在消費者視角下通過商品間碳用量的分析，能更好地對碳排放進行責任劃分，更真實地反映長三角地區各省市的綠色增加值水平。長三角地區三省一市的人均碳足跡如表5所示。

表5 2002—2017年長三角地區人均碳足跡

人均碳足跡的區域差異性十分顯著。分析期內，人均碳足跡最大的是上海，最小的為安徽，江蘇、浙江人均碳足跡保持一致。上海的人均碳足跡約為其他省市之和。2017年，上海、安徽的人均碳足跡分別為27.3t和9.56t。與2002年相比，上海的人均碳足跡擴大了3.4倍。上海作為全國性中心城市，經濟發展水平較高導致其人均碳足跡偏高；安徽作為資源相對富裕省市，2017年人均GDP為4.8萬元，僅為上海的1/3，江蘇、浙江的1/2，一、二產業存在能源利用效率不高的狀況，人均碳足跡最低；江蘇、浙江由于經濟、人口規模相當，產業結構保持一致，人均GDP較高，人均碳足跡處于全國平均水平。

為進一步說明消費者視角下長三角地區碳排放轉移問題，本文按照人均碳足跡這一指標對消費者的碳排放量進行地區分攤，結果如圖3所示。

圖3 2002—2017年長三角地區消費者視角下的碳排放責任分攤

1.在省際流動中，體現出上海省際流動占比高，江蘇、浙江、安徽偏低的特點。在消費者視角下，上海所承擔的來自省際的碳責任由2002年的0.2上升至2007年的0.61，之后大幅下降，但仍高于其他省市。從上海的三次產業結構來看，2017年上海三次產業增加值為20783.47億元，同比增長7.5%。三次產業比重高達69%，批發零售實現同比增長12%，通過省際調出滿足全國消費需求。江蘇、浙江、安徽省際流動相對較小，且集中于第二產業。但是，隨著產業鏈升級進程的加快，省際融合程度較高，產品在全國進行流動進而分攤更多的責任。

2.在國外流動中，體現出三省一市初始階段國外碳責任偏高（后期上海仍偏高），其他省市迅速下滑的特征。在基本完成工業化的情況下，江蘇、浙江第三產業替代一、二產業成為主導產業，并且在各省市綠色低碳的環境規制下限制高能耗產業發展，出口至國外的商品迅速下滑導致2012—2017年國外承擔的碳責任減少。在初始階段，安徽的工業制成品出口比例達86%。其中，輕紡產品、橡膠制品等占較高比重。之后，受金融危機影響，國外消費來自省內的商品下降。

3.在省內流動中，體現出江蘇、浙江、安徽分別因高端制造業、輕工業、農業導致省內責任偏高，以及上海偏低的特點。分析期內，江蘇、浙江、安徽省內分攤的責任超過50%，這一比例在2017年甚至超過80%。江蘇、浙江同為制造業發達省份，但江蘇側重于“建筑業”“機械工業”等高端制造業，而浙江多為“食品制造和煙草加工業”“紡織業”等輕工業。在消費者視角下，江蘇的“建筑業”“機械工業”對鋼鐵、水泥的需求較高，在一定程度上刺激生產鏈上游鋼鐵企業的碳排放；浙江的“食品制造和煙草加工業”“紡織業”由于轉型升級成功，進一步拉動了內需，省內承擔更多的碳排放責任；由于農產品資源的自給自足，安徽擴大了與其他省市在省內流動中所承擔碳減排責任的差距。

可以看出，在不同視角下，長三角地區對國外、省際碳責任的承擔主要是由于第二產業造成的。因此，加強省際、國外的地區間合作是當前實現各省市自主減排、經濟社會綠色轉型的有效途徑。

五、長三角地區綠色增加值測算及比較

（一）三省一市綠色增加值率的比較

在測算綠色增加值率時，首先要測算出綠色增加值。根據公式（4）可以看出，綠色增加值與碳排放產生部門、治理部門的價值量相關。各地區綠色增加值與碳排放量的關系如圖4所示。

圖4 2002—2017年長三角地區碳排放總量與綠色增加值變化

結合碳排放總量和綠色增加值來看，三省一市的綠色增加值與碳排放量表現出一致性。在分析期內，三省一市的綠色增加值、碳排放總量大體呈正增長趨勢。江蘇作為我國的經濟大省，無論是碳排放總量還是綠色增加值，均領先于其他省市，是長三角地區碳減排的重點區域。2002—2012年期間，江蘇的經濟體量龐大、人口基數穩步增長、能源需求不斷上升，碳排放總量保持較高的增長率。但是，在2012—2017年期間綠色增加值持續高位增長時，碳排放總量明顯下降，這與江蘇實施可持續發展及綠色低碳發展的政策有密切關系。浙江的碳排放總量及綠色增加值低于江蘇但高于上海、安徽。在近十五年的分析期內，浙江的工業發展從相對落后逐步走向成熟，這也導致了碳排放總量較大。2012年之后，由于經濟增長方式的轉變，浙江更加注重經濟的綠色發展，碳排放量保持相對穩定的水平。相較于江蘇、浙江而言，上海地域面積、能源消費較小，導致其碳排放總量和綠色增加值處于較低水平。值得注意的是，上海的碳排放總量始終保持穩定、較小的變化趨勢，說明上海在踐行綠色低碳發展方面走在前列。安徽的綠色增加值起點低，增速較慢，且碳排放總量一直呈正增長趨勢。可以看出，安徽的經濟基礎相較于其他省市較弱，需要較長的時間解決該省的經濟發展和碳減排問題。

綠色增加值率是指在一定時期內綠色增加值占同期總產出的比重，即生產主體實現的綠色價值與產品總價值間的比值。根據公式（5）所得的綠色增加值率如圖5所示。三省一市的綠色增加值率有以下特點：

圖5 2002—2017年長三角地區綠色增加值率變化

第一，綠色增加值率與產業結構表現出一定的同步性。江蘇、浙江、上海綠色增加值率整體呈上升趨勢，安徽則相反。目前，江蘇、浙江正邁入二、三產業并重的結構模式，在一定程度上降低了碳單位能耗，綠色增加值率逐步攀升。上海產業結構的重心發生變化且聚焦第三產業，但上海服務業的碳單位能耗高于江蘇、浙江，說明服務業的發展并非完全是綠色的，其發展過程對環境有一定負面影響。安徽的產業結構調整為二、三產業為主導，但相較于其他省市，工業化水平較低。生產過程中出現的高碳排放低產出的行業，需要通過嚴格控制新增產能或有序化解過剩產能，提高綠色增加值率。

第二，以金屬加工制造業為代表的制造業體現出一致性，表現為對綠色增加值率的反向作用。上海由于有著華東最大的金屬冶煉集團，其金屬冶煉及壓延加工業發展較好，但這類高碳排放的產業未能拉動綠色增加值正向發展，導致上海的綠色增加值率整體偏弱。安徽通過投資促進了經濟發展，但同時也帶來了碳排放量增長的問題，從而阻礙綠色增加值率的提高。

第三，綠色增加值率發展存在明顯的空間差異性。高質量綠色發展總體格局呈北—南向，重心位于東南位置。綠色增加值率均衡度存在明顯的地域分化，江蘇、浙江、上海綠色增加值率相對較高且趨于提升趨勢，而安徽的綠色增加值率則從0.50下降到0.42，這可能與碳排放強度有關。結合表3中的碳排放強度來看，蘇浙滬的碳排放強度保持在1～2間，安徽的碳排放強度突破3。從該指標的絕對量來看，江蘇、浙江、上海的GDP綠色增長質量明顯高于安徽。這也表明了綠色增加值率存在空間差異性，蘇浙滬整體綠色發展格局逐漸改善，安徽還需進一步探索適合本省的綠色發展路徑。

（二）三省一市污染產生系數的比較

結合各地區碳排放污染產生、治理情況的演化特點，可以分析各地區綠色低碳發展和碳減排的差異。

第一，差異性表現為長三角與全國整體的污染產出系數。2002—2017年，長三角地區碳排放污染產生系數總體上不斷降低，這與范金等測算的1978—2017年全國各階段總體污染產生系數呈反向關系。究其原因，本文是以江蘇、浙江、上海、安徽為代表的長三角地區為研究對象，長三角地區整體經濟發展位于全國上游，在碳排放環境協同治理方面較為顯著，而我國經濟、生態治理較為落后的西部地區在碳排放治理方面較為不足，因此降低了全國的碳排放產生系數。

第二，跨域性表現為產業轉移所帶來的污染產生系數的上升。安徽由于其連南接北的位置條件和綜合交通體系，在經濟發展中承接了江蘇、浙江、上海地區的部分重化工產業轉移，導致碳排放污染轉移到本省。安徽提出了化工園“只減不增”的原則來合理規劃產業集聚和資源分配問題，與2002年相比，2017年的污染產生系數下降一半，與浙江、上海持平。在分析期內，安徽利用的省外投資逐步攀升，在2017年突破萬億元，三次產業占比分別為3.3%、70%、26.7%，資金來源地前五分別為江蘇、浙江、北京、廣東、上海。這說明，安徽跨地域性的二次產業主導的產業轉移對碳排放污染有顯著的負向效應。

第三，服務業的多樣性適應了污染產生系數的差異性。隨著低碳綠色經濟的推進，在長三角地區中傳統服務業與現代服務業的組合性對不同省市有著不同的效果。以貨運郵電業、批發零售業為主的傳統服務業碳排放能耗高于以現代金融、商業服務業為主的現代服務業碳能耗。與上海的現代服務業相比，浙江傳統服務業具有高碳排放、高污染的特征，但在經濟發展中往往因為第三產業的特征而忽略其內部多樣性，導致污染產生程度不同。因此，以現代服務業為導向的浙江應及時調整行業內部結構，降低碳排放污染。

表6 2002—2017年長三角地區污染產生系數、污染治理系數 （%）

（三）三省一市污染治理系數的比較

污染治理系數用來表示污染治理程度的大小，污染治理系數越大，表明經濟主體在生產中對環境治理的可能性越高。從表5的污染治理系數中可以看出：

第一，江蘇、浙江的污染治理系數呈上升趨勢，上海則相反；安徽波動較大，污染治理系數與行業轉型具有同步性。近年來，江蘇的金屬冶煉及壓延加工業、化學工業逐步退出，取而代之的是貨運郵電業的迅速增長，說明江蘇由發展重工業逐漸向輕工業以及服務業傾斜。其產業特征與治理成效保持一致性，污染的治理成效逐漸顯示出來。自古以來，浙江的小商品行業發展興旺，加之近年來電商行業、貨運郵電業的發展尤為迅猛，技術進步使得貨運郵電的發展更加綠色低碳，行業的轉型與升級使污染治理取得良好的效果。

第二，傳統煤炭行業表現出負外部性，污染治理的效果不顯著。安徽的污染治理系數波動較大，經濟結構中高碳特征明顯，工業領域的碳排放量占比較大，高碳排放導致治理效率低下，污染治理效果不明顯。結合安徽的能源消費結構也能看出這一特征。安徽能源消費長期以煤炭為主導，在2007—2012年間，安徽煤炭消耗占能源消費總量比重約為80%，遠遠高出世界煤炭消費平均比重27%，污染治理系數居高不下。盡管近年來安徽的煤炭消費比重逐步下降，但仍處于高水平，這也導致安徽的碳排放治理成效不明顯。

第三，污染治理系數與土地利用保持一致性。蘇浙滬皖的土地人口密度分別為753、574、3923、454人/平方千米，上海的人口密度遠超過其他地區。過于密集的城市人口集聚會產生負的外部性，道路擁擠且碳污染排放密集，進一步加劇生態環境惡化，污染治理的效果微弱。此外，上海產業結構的調整也影響了土地利用格局，上海市“二三一”到“三二一”產業結構的調整促使上海的工業用地逐步轉移至郊區。中心城區仍保留部分工業用地，外環線以內的工業用地遷往工業區，這使得郊區保留更多的居民用地，在一定程度上加深了居民通勤距離，交通運輸壓力逐步增大，碳排放污染治理未取到明顯的效果。

（四）三省一市綠色增加值指數的比較

綠色增加值指數是指綠色增加值占增加值的比重。綠色增加值指數越高，表明國民經濟增長的正向效應越高。基于公式（8）計算得的長三角地區綠色增加值指數趨勢如圖6所示。

圖6 2002—2017年長三角地區綠色增加值指數變化

比較三省一市的綠色增加值指數，可以發現：

第一，各省市綠色增加值指數整體呈上升趨勢，與產業結構表現出一定的同步性。上海作為長三角經濟圈的核心地區，在整個區域發展中起著引領的作用，其發展結構更加多元化、合理化。在高碳排放行業中，電力及蒸汽、熱水生產和供應業占比少，貨運郵電發展最為突出，三次產業占主導，綠色正向效應顯著。安徽的總體減排壓力較大。近年來，其相關的金屬冶煉及加工業、非金屬礦物制品業，以及相關衍生產業的碳排放居高不下。與長三角地區其余省市相比，其產業結構還需優化，綠色發展整體處于不可持續狀態，綠色增加值指數下浮波動明顯。

第二，減排成本的異質性表現為以上海、安徽為代表的地區減排成本較高，江蘇的減排成本較低。上海、安徽地區的減排空間有限，僅僅依靠調整化石能源消費結構或限制高碳排放產業的碳排放措施不能對綠色低碳的發展起到顯著促進作用，未來更需要依托技術進步或新能源發展來降低碳排放量，提高低碳發展效率。江蘇通過構建完善的碳排放權交易市場，推動綠色低碳發展，有效降低了本省減排成本，綠色增加值指數逐步攀升。

第三，差異性表現為服務業在不同省市的特性導致綠色增加值指數增速不同。浙江的服務業主要依靠傳統服務業，相反，上海的服務業主要依靠現代服務業。傳統服務業通常存在產能過剩、高碳排放等問題，而現代服務業在規模增速、發展趨勢上具有比較優勢，這使得兩省市的綠色增加值指數增速有較大差異。值得注意的是，上海的綠色增加值指數增速較高但起點較低，這與土地規模、人均GDP的情況相一致。相較于浙江，上海的土地規模更小，由此導致分析期初始階段GDP低于浙江，但隨著“十一五”“十二五”規劃的實施，2017年上海的人均GDP達到13.6萬元，遠遠高于浙江的人均GDP 9.3萬元，這在一定程度加速了上海綠色增加值指數的增長。

六、長三角地區綠色增加值結構分解及比較

（一）綠色增加值結構分解的理論闡述

SDA模型通過對兩個投入產出表中的相應變量進行比較，并將其差值分解為若干個變量變化之和，從而分析了各個變量對研究對象的變化貢獻。本文借鑒劉瑞翔等的方法，對基于雙碳目標下的綠色增加值進行結構分解。假設有t和t+1兩個時期，根據公式（2）和（4），得到兩個時期的綠色增加值，并將綠色增加值增量進行結構分解。則：

根據公式（4），綠色增加值率可以進一步分解：

進而得到：

由于矩陣B為產品完全消耗系數矩陣，因此矩陣B可以進一步分解得到：

因此，公式（9）可以進一步分解得到：

式（14）顯示，一個地區的綠色增加值不僅與自身因素相關，而且與外部因素密切相關。因此，在“雙碳”目標視角下探尋長三角地區間綠色經濟的增長動力源泉，可以使我們更為宏觀地了解長三角地區經濟發展的動因，從而更好地把握其未來發展趨勢。

（二）綠色增加值結構分解的比較分析

根據公式（14），在綠色增加值的基礎上分解出長三角地區三省一市的十個效應并進行比較分析，結果如表7所示。其中Ⅰ階段為2002—2007年，Ⅱ階段為2007—2012年，Ⅲ階段為2012—2017年。

表7 2002—2017年長三角地區綠色增加值結構分解 （%）

總體上來看，綠色增加值變化的主要依賴是最終產品效應變動。具體到不同效應之間，可以得出：

1.對于中間品效應而言，僅有浙江為正，江蘇、上海、安徽都出現負值。深入分析可知，各省市中間品效應之所以出現分化，與其在產品生產過程中中間品的投入比例有關。浙江由于其制造業競爭優勢更多地體現在產品需求方面，往往依靠自身產品需求進行生產加工，生產過程中的中間品投入比例增加，由此帶來中間品效應為正。相反，江蘇、上海、安徽在產品市場中更多依靠外部需求，從而導致其中間品效應出現負值。

2.在碳排放治理效應中，三省一市的碳排放治理效應經歷了由負轉正的變化。其中，江蘇在Ⅲ階段，上海在Ⅱ階段的變化最為明顯。江蘇的碳排放量在Ⅲ階段迅速下降，碳排放治理效應從Ⅱ階段的負效應變化到Ⅲ階段的正效應，“雙碳”目標和環境治理力度在這一階段得到充分體現。上海的第三產業增加值占GDP的比重在蘇浙滬皖四個區域中是最高的，而服務業的增加值率普遍高于工業部門，導致其治理效應為正。浙江的碳排放治理效應在Ⅱ階段變為正值，這與我國經濟發展進入新的階段密不可分，經濟發展模式向綠色、低碳、可持續發展轉變。安徽近年來向蘇浙滬大量輸電，承擔了巨大的環境改善壓力。因此，安徽的碳排放治理效應整體偏弱。

3.反饋效應依賴于區域間的相互影響。表7顯示，在區域一體化過程中，江蘇、上海在高端制造業和服務業、金融業上的比較優勢使其在區域經濟關聯中具有競爭優勢，對自身的影響要更為顯著一些。而浙江、安徽的反饋效應較低，地區的產業間優勢未得到充分發揮，本區域對自身的經濟作用較小，需要尋求外部資源進行調整。

4.溢出效應反映的是本區域對其他區域的單向作用。結果顯示，上海、安徽的溢出效應偏高，而江蘇、浙江的溢出效應偏低。上海依靠其第三產業的優勢，對其他地區形成了一定的輻射能力。其他地區在生產過程中更多地使用了上海提供的服務和產品，其溢出效應整體上大于反饋效應。安徽的經濟發展有著產業集聚的鮮明區域特征，農業糧食發展前景好，帶動了省內其他城市和省外的產業交流，溢出效應整體較高。

5.從不同省市消費對綠色增加值的貢獻來看，江蘇、浙江的消費效應呈上升趨勢，通過消費帶動綠色經濟的效應明顯增強。安徽的消費效應整體呈下降趨勢，總體的消費勢頭不足，應更加注重綠色低碳消費理念的貫徹實施，加快綠色消費邁向主流。

6.從投資效應來看，江蘇、上海的投資效應在分析期內短暫下降后上升，整體呈增長態勢。江蘇致力于發展資本密集型的高端制造業，對通信設備、計算機和其他電子設備制造業、專用設備制造業等產業投資較多。自改革開放以來，中國利用外商投資一直居于全球高位，而上海作為我國貿易試驗區，外商投資一直是拉動上海經濟的主要力量，由開放帶來的拉動經濟發展的優勢在持續增強。浙江的投資效應在第Ⅲ階段大幅上升。作為民營經濟較為發達的省份，浙江省的民間投資構成了全社會投資的主要部分，投資對于綠色經濟發展的效果明顯好于消費。安徽的投資效應整體偏弱，政府應充分認識到投資對經濟發展的重要性，大力招商引資，促進經濟發展。

7.在各階段綠色增加值變化結構分解中，最終產品效應對綠色增加值的作用顯著，其中出口效應相對較小。相較于其他省市，安徽的出口效應雖一直持續正增長但十分微弱。在經濟全球化背景下，安徽對外出口貿易起點較低，總體規模較小，增速不明顯，且工業制造業相對薄弱，缺乏競爭力，產品結構有待進一步優化。

8.在國內調出效應中，浙江、上海、安徽的效應較為顯著。浙江憑借制造業的發展，對國內其他城市進行產品交易，拉動國內制造業的經濟增長。上海的電子通信設備等行業產業鏈更加完善，產業間的流動促進同業合作關系，國內調出效應明顯。安徽依靠長江中下游平原獨特的區位優勢，同時享受長三角一體化的政策幫扶，成為接受南京輻射作用最強的地區，這也加強了國內省份間的產業轉移。

9.從進口效應來看，上海的進口效應明顯上行且高于其他省市。上海作為中國最大的進口消費品集散地，其進出口貿易始終保持著強勁態勢。進口貿易在全國占比較高，在推動長三角地區高質量發展中的地位越來越重要。相反，江蘇、浙江、安徽的進口貿易對綠色增加值的拉動效應并不顯著，遠低于上海的進口效應。

10.在國內調入效應中，浙江的國內調入效應在Ⅲ階段增長勢頭突出。浙江既是一個經濟大省，也是一個資源小省，因此對資源的尋求是浙江省對外投資的主要動因。與此同時，江蘇、上海、安徽的國內調入效應較為微弱，在今后需不斷推進資源、設施等跨區域綜合發展，促進與外省間的資源互通一體化進程。

（三）碳排放治理效應下的行業比較分析

經過對三省一市的總體效應及其變化進行分析，可知碳排放治理效應在各個地區起著十分重要的作用。因此，有必要分析不同地區碳排放治理效應中的各行業效應貢獻情況（見表8）。

表8 長三角地區各行業總體碳排放治理效應比率 （%）

在蘇浙滬皖各行業的發展過程中，表現出一個共同點：以煤炭采選業、石油和天然氣開采業、金屬礦采選業為代表的原料加工業碳排放治理效應偏低。其主要原因有兩個。一方面，由于煤炭采選業、石油和天然氣采選業、金屬礦采選業部門生產過程中產生的碳排放較高，而在生產過程中又未得到有效的治理，導致其治理效應偏低。另一方面，原料加工業生產成本高昂，人工、土地、機器及維修成本的上漲導致其利潤空間壓縮，生產效率低下，產品更新迭代成本較高，企業競爭更加激烈。面對這樣的形勢，行業自身已無暇顧及生產過程中產生的碳排放污染。

具體來看，一是相對于其他地區來說，江蘇省以電氣機械和器材制造業、交通運輸設備制造業為代表的高端制造業及化學工業碳排放治理效應更為顯著。自開放發展以來，江蘇省大力實行招商引資，且當時我國的勞動成本較為低廉，很多外資企業在江蘇設立加工基地。加上其制造業將生產與科技相結合，產業優勢凸顯，生產過程更加綠色低碳，碳排放治理效應較為突出。二是浙江的制造業對碳排放治理效應的貢獻比江蘇小，比上海、安徽大，其紡織業、縫紉以及以皮革加工廠為代表的制造業對浙江整體的貢獻較大。目前，浙江省正以打造現代紡織世界級產業集群為目標，加快現代紡織產業高質量發展，在生產過程中與雙碳目標相融合，在制造業中加速綠色發展。三是上海的電子及通信設備制造業、其他服務業在整體行業碳排放治理效應中占比最大。在《上海市先進制造業發展“十四五”規劃中》，上海市政府提出以自主創新、規模發展為重點，提升全產業鏈水平，其電子及通信設備制造業產業鏈相對完備、技術水平先進，符合現階段雙碳目標的政策。四是安徽的農業部門碳排放治理效應相對較高，其農林牧漁業、食品制造及煙草加工業在碳排放治理效應中占比約為30%。安徽作為全國糧食主產省份及糧食調出大省，農業規模領先于其他省市，碳排放治理力度相對較大。

七、結語

本文運用投入產出表模型，在“雙碳”目標的視角下進行了長三角地區綠色增加值測度與比較研究。雖同為長三角地區，但蘇浙滬皖4地的綠色增加值的誘因差異較大。各地產業發展水平參差不齊，綠色增加值相應系數高低并存，需要通過協同合作實現綠色低碳化發展。主要結論如下：

第一，上海單位土地承載度分別是世界、中國、三省一市平均水平的13、3、2倍，上海在人均GDP快速增長的同時承受污染并犧牲環境。在生產者、消費者視角下，長三角地區對國外、省際碳責任的承擔主要是由第二產業造成的。

第二，各地綠色增加值與地區產業特色具有一致性。江蘇重綠色轉型，推動能源革命、高端制造業及貨運郵電業升級換代，促進綠色增加值迅猛增長且高于其他省市。浙江開展低碳工業建設，調整能源結構，化工業的逐步退出有利于促進綠色增加值的增長，但進度緩慢。上海探索新能源建設，同時加快新興產業發展，其綠色增加值增速平穩，符合其產業結構多元化特征。安徽推動傳統產業綠色改造，同時注重新產業綠色發展，雖然綠色增加值起點較低，但上升幅度較大，有較大的發展空間。

第三，從污染情況來看，長三角地區碳排放污染產生系數總體不斷降低，而在污染治理系數中，江蘇、浙江呈上升趨勢，上海相反，安徽波動較大。傳統、現代服務業對污染產生情況具有差異性，且傳統煤炭行業表現出負外部性，污染治理效果不顯著。

第四，長三角地區的消費、投資、進口、出口、國內調出、國內調入效應整體偏高，在低碳經濟發展中始終扮演著重要角色。其中，江蘇的中間品效應呈上升趨勢，碳排放治理效應從負轉正，“雙碳”目標和環境治理力度得到充分體現。浙江的中間品效應整體呈下降趨勢，國內調入效應在第三階段增長勢頭突出，通過從國內其他省份調入稀缺資源，對本省發展有著正向促進作用。上海的中間品效應整體上行，中間投入比例增高，且依靠其先進的服務業優勢，溢出效應高于反饋效應。安徽的碳排放治理效應整體偏低，承擔著巨大的環境改善壓力，其投資效應呈遞增趨勢。

第五，行業分析顯示，以電氣機械和器材制造業、交通運輸設備制造業為代表的高端制造業對江蘇的碳排放治理貢獻突出；紡織業、縫紉以及以皮革加工為代表的制造業對浙江整體的碳排放治理貢獻較大；電子及通信設備制造業、其他服務業對上海的碳排放治理影響較深；安徽的農業部門對碳排放治理貢獻相對較大。