李世祥，劉夢(mèng)茹，殷保國(guó)，王楠

（1. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢） 公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430074；2. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢） 地質(zhì)調(diào)查研究院，湖北 武漢 430074）

2020 年9 月，習(xí)近平主席在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論上發(fā)表重要講話時(shí)宣布，中國(guó)二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030 年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和。“雙碳”目標(biāo)背景下，各地區(qū)均面臨經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展和切實(shí)達(dá)到減排目標(biāo)的重大挑戰(zhàn)。低碳競(jìng)爭(zhēng)力作為低碳發(fā)展方式下，衡量國(guó)家或地區(qū)為其人民創(chuàng)造物質(zhì)繁榮的能力[1]，能夠?qū)崿F(xiàn)減少碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的雙贏，可為社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展提供支撐，受到越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注。

當(dāng)前，對(duì)于我國(guó)低碳競(jìng)爭(zhēng)力方面的研究主要集中在以下兩個(gè)方面：一是對(duì)低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)方面的研究，主要圍繞評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建和評(píng)價(jià)方法展開(kāi)，對(duì)低碳競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行測(cè)度。李健等[2]運(yùn)用DPSIR 模型構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)我國(guó)省際低碳競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)；付強(qiáng)[3]從第三產(chǎn)業(yè)增加值占比、高碳產(chǎn)業(yè)占比、萬(wàn)元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗和R&D 經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度四個(gè)方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)我國(guó)東、中、西部地區(qū)的低碳競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)；楊春苗等[4]運(yùn)用主成分分析法對(duì)我國(guó)城市群的低碳競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)，并結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型對(duì)未來(lái)城市低碳競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行預(yù)測(cè)。二是對(duì)低碳競(jìng)爭(zhēng)力影響因素的研究。李真和張夢(mèng)[5]在馬克思價(jià)值理論框架下構(gòu)建了一個(gè)區(qū)域低碳競(jìng)爭(zhēng)力模型，通過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)區(qū)域低碳競(jìng)爭(zhēng)力受到傳統(tǒng)要素稟賦、政府治理、技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)等因素的影響；曹慶仁和周思羽[6]實(shí)證研究了碳減排政策對(duì)我國(guó)地區(qū)低碳競(jìng)爭(zhēng)力的影響效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)激勵(lì)型碳減排政策對(duì)地區(qū)低碳競(jìng)爭(zhēng)力具有正向效應(yīng)，而命令控制型碳減排政策對(duì)地區(qū)低碳競(jìng)爭(zhēng)力呈負(fù)效應(yīng)；李彩惠等[7]引用障礙度模型對(duì)山東省城市低碳競(jìng)爭(zhēng)力障礙度進(jìn)行測(cè)算，研究得出公交運(yùn)營(yíng)里程數(shù)不足、濕地面積比重和城市園林面積較低是山東省城市低碳競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展的關(guān)鍵障礙因子。當(dāng)前學(xué)者對(duì)于低碳競(jìng)爭(zhēng)力的研究成果對(duì)本文具有較強(qiáng)的借鑒意義，但仍未能建立有效的以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為研究單元的低碳競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，且較少將低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)和影響因素分析放在同一框架中進(jìn)行綜合考量。作為我國(guó)碳排放的重點(diǎn)區(qū)域，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力的提升將對(duì)我國(guó)整體低碳發(fā)展產(chǎn)生重要影響。鑒于此，本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11 個(gè)省市為研究樣本，運(yùn)用DPSIR 模型構(gòu)建低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)合TOPSIS 法和障礙度模型，研究2014—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)空演化狀況及影響因素，并提出優(yōu)化路徑，以期為提高區(qū)域低碳競(jìng)爭(zhēng)力提供思路及參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 基于DPSIR模型的低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1.1 構(gòu)建基礎(chǔ)

DPSIR 模型是在PSR 模型的基礎(chǔ)上演變而來(lái)的[8]，包括驅(qū)動(dòng)力（D）、壓力（P）、狀態(tài)（S）、影響（I）、響應(yīng)（R）五個(gè)子系統(tǒng)，通過(guò)各系統(tǒng)指標(biāo)之間的相互作用來(lái)判斷狀態(tài)和問(wèn)題之間的因果關(guān)系。近年來(lái)，眾多學(xué)者[9-11]從不同角度運(yùn)用該模型對(duì)資源環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等問(wèn)題進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。低碳競(jìng)爭(zhēng)力旨在綜合考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境承載能力以及碳排放約束力下實(shí)現(xiàn)人類社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展[12]，研究該問(wèn)題要綜合考慮經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境等要素，而DPSIR 模型作為一個(gè)系統(tǒng)考察人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)與自然環(huán)境之間因果關(guān)系的有效工具，能夠?yàn)闃?gòu)建低碳競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)體系提供指導(dǎo)，本文構(gòu)建的基于DPSIR 模型的低碳競(jìng)爭(zhēng)力分析框架如圖1 所示。

圖1 基于DPSIR模型的低碳競(jìng)爭(zhēng)力分析框架

1.1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

本文根據(jù)低碳競(jìng)爭(zhēng)力系統(tǒng)的特點(diǎn)，從驅(qū)動(dòng)力、壓力、狀態(tài)、影響、響應(yīng)五個(gè)系統(tǒng)篩選出在權(quán)威機(jī)構(gòu)相關(guān)研究中高頻出現(xiàn)的26 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（表1），系統(tǒng)全面地反映人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)與低碳環(huán)境之間的相互作用關(guān)系。

表1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

驅(qū)動(dòng)力子系統(tǒng)表征影響低碳競(jìng)爭(zhēng)力的潛在原因，主要指社會(huì)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)，代表性指標(biāo)有人均GDP、人口自然增長(zhǎng)率、城鎮(zhèn)化率等。壓力子系統(tǒng)表征人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)區(qū)域資源環(huán)境產(chǎn)生的壓力，是低碳競(jìng)爭(zhēng)力的直接壓力因子。其中，單位GDP 能耗、單位GDP 電耗、人均電力消費(fèi)量代表資源消耗方面的壓力。人均汽車擁有量、單位GDP 二氧化硫排放量、工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量及第二產(chǎn)業(yè)占GDP 比重代表環(huán)境污染方面的壓力。狀態(tài)子系統(tǒng)表征各省市在上述壓力狀態(tài)下的低碳競(jìng)爭(zhēng)力狀態(tài)。其中，人均碳排放量、碳生產(chǎn)率表征社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及工業(yè)化發(fā)展的碳排放和生產(chǎn)狀態(tài)；居民消費(fèi)碳排放表征低碳消費(fèi)狀態(tài)；森林覆蓋率表征生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的碳匯功能。影響子系統(tǒng)表征系統(tǒng)所處的狀態(tài)對(duì)低碳環(huán)境及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響，代表性指標(biāo)為空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良天數(shù)比、平均氣溫變化率、第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重、建成區(qū)綠化覆蓋率。響應(yīng)子系統(tǒng)表征為提升低碳競(jìng)爭(zhēng)力所采取的治理措施和制定的積極政策，如提高資源利用效率、減少污染、增加環(huán)境投資等措施，代表性指標(biāo)為研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占GDP 比重、工業(yè)污染治理投資額、能源加工轉(zhuǎn)換率等。

1.2 研究方法

1.2.1 熵權(quán)法

熵權(quán)法作為一種客觀賦權(quán)法，可以根據(jù)樣本固有數(shù)據(jù)信息特征做出權(quán)重判斷[19]，本研究運(yùn)用熵權(quán)法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重。假設(shè)低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系共有m個(gè)省市樣本，i∈M=[1, 2, …,m]，有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，j∈N=[1, 2, …,n]，構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶m個(gè)省市n個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)矩陣，即X=[xij]m×n。

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣采用極差標(biāo)準(zhǔn)化法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣為其中xij∈[0, 1]。

（2）指標(biāo)歸一化處理。歸一化處理后，得到矩陣P=[pij]m×n。

（3）計(jì)算指標(biāo)信息熵ej和差異性系數(shù)dj：

（4）計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重：

式中：n表示指標(biāo)個(gè)數(shù)，∑ωj=1,ω∈[0, 1]。

1.2.2 加權(quán)TOPSIS法

TOPSIS 法是一種逼近理想解排序法，其結(jié)果能較為精確地反映各評(píng)價(jià)客體之間的差距[20]。運(yùn)用加權(quán)TOPSIS 法分析低碳競(jìng)爭(zhēng)力與理想狀態(tài)之間的差距，有利于系統(tǒng)分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力目前狀況與理想狀態(tài)的差距，真實(shí)反映低碳發(fā)展過(guò)程中存在的問(wèn)題。

（1）構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化矩陣。對(duì)m(i=1, 2, …,m)個(gè)省n(j=1, 2, …,n)個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，構(gòu)成加權(quán)的規(guī)范化矩陣（Z）：

（2）確定正負(fù)理想解。計(jì)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)的最優(yōu)解（Z+）和最劣解（Z-）：

（4）計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象和理想解的相對(duì)貼近度（Ci）：

式中：Ci∈[0, 1]，Ci越大，表明評(píng)價(jià)對(duì)象越接近理想解，低碳競(jìng)爭(zhēng)力狀態(tài)越好。

1.2.3 障礙度模型

利用障礙度模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力障礙因子及其影響程度進(jìn)行診斷，計(jì)算公式為：

式中：Nj為障礙度，表示指標(biāo)n對(duì)低碳競(jìng)爭(zhēng)力的影響[21]；Sj為指標(biāo)偏離度，表示單項(xiàng)指標(biāo)與最大目標(biāo)之間的差距，設(shè)為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值與1 之間的差距，即Sj=1-xj，xj為第j項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值；Mj為因子貢獻(xiàn)度，表示因子對(duì)總目標(biāo)的貢獻(xiàn)度，即因子的權(quán)重。

在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析各準(zhǔn)則層對(duì)總目標(biāo)的障礙度，公式為：

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11 個(gè)省市為研究對(duì)象，以2014 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上升為國(guó)家戰(zhàn)略為時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)收集。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2014—2019 年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》以及長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、統(tǒng)計(jì)年鑒。一些不能直接獲得的評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)則通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理獲得。針對(duì)缺失數(shù)據(jù)，采用線性插值法或臨近點(diǎn)的線性趨勢(shì)法進(jìn)行補(bǔ)齊。

2 結(jié)果與分析

2.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)結(jié)果分析

2.1.1 綜合評(píng)價(jià)分析

根據(jù)上述評(píng)價(jià)指標(biāo)及研究方法，可測(cè)算出2014—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力貼進(jìn)度指數(shù)（表2）。從整個(gè)區(qū)域來(lái)看，2014—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力水平總體呈上升趨勢(shì)，從2014 年的0.337 上升到2019 年的0.370，年均增加值為0.006。從各省市來(lái)看，2014—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市低碳競(jìng)爭(zhēng)力貼進(jìn)度呈現(xiàn)上下波動(dòng)態(tài)勢(shì)。其中，上海，江蘇、安徽、江西有明顯提升，江蘇上升最快，年均增加值達(dá)0.026，其余省市低碳競(jìng)爭(zhēng)力貼進(jìn)度指數(shù)無(wú)明顯波動(dòng)，低碳競(jìng)爭(zhēng)力水平較為穩(wěn)定，但浙江、湖北、四川、貴州、云南總體貼進(jìn)度略有下滑。

表2 2014—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力貼進(jìn)度指數(shù)

2.1.2 子系統(tǒng)評(píng)價(jià)分析

通過(guò)計(jì)算驅(qū)動(dòng)力、壓力、狀態(tài)、影響及響應(yīng)五大子系統(tǒng)的貼進(jìn)度，分析2014—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力各子系統(tǒng)之間的時(shí)間序列變化。由表3、圖2 可知，驅(qū)動(dòng)力子系統(tǒng)貼進(jìn)度呈上升趨勢(shì)，表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及人民生活水平的提高對(duì)低碳競(jìng)爭(zhēng)力的提升具有重要影響。壓力子系統(tǒng)貼進(jìn)度呈下降趨勢(shì)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為我國(guó)碳排放的重點(diǎn)區(qū)域，單位GDP 能耗、單位GDP 電耗等資源能耗以及固體廢棄物、廢氣排放量較大，導(dǎo)致低碳建設(shè)的壓力較大，但近幾年，隨著各項(xiàng)節(jié)能減排目標(biāo)的不斷推進(jìn)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放壓力有所下降。狀態(tài)子系統(tǒng)貼進(jìn)度下降最為顯著，這是由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，導(dǎo)致能源消耗以及資源需求增加，低碳競(jìng)爭(zhēng)力狀態(tài)下降，但2017 年后，狀態(tài)子系統(tǒng)貼進(jìn)度逐步轉(zhuǎn)好，這得益于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”目標(biāo)的提出，將節(jié)能降碳作為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展的重要任務(wù)，一定程度上抑制了壓力子系統(tǒng)對(duì)低碳競(jìng)爭(zhēng)力狀態(tài)的影響。影響子系統(tǒng)貼進(jìn)度有所下降，表明壓力和狀態(tài)子系統(tǒng)的改變對(duì)低碳競(jìng)爭(zhēng)力的影響越來(lái)越小。響應(yīng)子系統(tǒng)貼近度的上升較為顯著，從2014 年的0.457 上升到2019 年的0.639，這得益于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶污染治理能力的提升以及科學(xué)技術(shù)支出的增加，通過(guò)技術(shù)和政策響應(yīng)推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力水平的提升。

表3 2014—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力子系統(tǒng)貼進(jìn)度指數(shù)

圖2 2014—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力子系統(tǒng)貼進(jìn)度變化

2.1.3 空間差異分析

根據(jù)貼進(jìn)度指數(shù)計(jì)算結(jié)果，利用ArcGIS 軟件對(duì)2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行空間可視化分析，形成空間差異分布圖（圖3）。從空間分布來(lái)看，當(dāng)前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力存在地區(qū)差異，整體上呈現(xiàn)出“下游較強(qiáng)，中上游次之，局部跳躍”的格局，下游、中游、上游地區(qū)低碳競(jìng)爭(zhēng)力的平均貼進(jìn)度指數(shù)分別為0.499、0.304、0.289，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11 個(gè)省市低碳競(jìng)爭(zhēng)力的平均貼進(jìn)度指數(shù)為0.364，下游地區(qū)低碳競(jìng)爭(zhēng)力明顯優(yōu)于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶平均水平，處于低碳競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)區(qū)，中游地區(qū)低碳競(jìng)爭(zhēng)力相較于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶平均水平還有所欠缺，但優(yōu)于上游地區(qū)。由此，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力存在一定的空間差異性，且省際間的差異較大。

圖3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力空間差異

2.2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力障礙因素診斷

為進(jìn)一步探究阻礙長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市低碳競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素，運(yùn)用障礙度模型進(jìn)行障礙因子診斷。由于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的指標(biāo)層因子較多，為深入探討影響長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)低碳競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展的關(guān)鍵障礙因素，選取各個(gè)地區(qū)低碳競(jìng)爭(zhēng)力障礙度排名前五位的關(guān)鍵障礙因子作為識(shí)別主要障礙因素的依據(jù)?？紤]到2014—2019 年的數(shù)據(jù)樣本量較大，故選取2014 年和2019 年的數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行障礙因素分析，便于對(duì)比不同時(shí)期主要障礙因素的變化。

由表4 可知：（1）總體上來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳發(fā)展的主要障礙因素集中在響應(yīng)子系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)力子系統(tǒng)及狀態(tài)子系統(tǒng)，其中工業(yè)污染治理投資額是最主要的障礙因素，這表明雖然長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市工業(yè)污染治理投資近幾年有所提高，但推動(dòng)降碳減排對(duì)資金的需求極大，需要加大資金方面的投入。

表4 2014年和2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力主要障礙因素排序

（2）不同時(shí)期長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力主要障礙因素有所變化，對(duì)比2014 年和2019 年的障礙度因素排序，除貴州排名前五的障礙度因素排序沒(méi)有發(fā)生變化外，其余各省市均有變化。其中，上海、江蘇、浙江、湖北、重慶的變化幅度較大，其余省市變化幅度較小，但工業(yè)污染治理投資額仍然是最主要的障礙因素。碳生產(chǎn)率、單位GDP 能耗、研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占GDP比重、居民消費(fèi)碳排放量以及能源加工轉(zhuǎn)換率障礙度排名上升，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力障礙因素更加多元化。

（3）在普遍性影響因素存在的同時(shí)，各省市低碳競(jìng)爭(zhēng)力障礙因素具有明顯差異性。以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游為例，工業(yè)污染治理投資額和森林覆蓋率是下游江浙滬地區(qū)共同的主要障礙因素，除此之外，隨著居民消費(fèi)水平的增加，居民消費(fèi)碳排放量也是阻礙江蘇、浙江低碳競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素，安徽相比于其他3 個(gè)省市，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平偏低，其低碳競(jìng)爭(zhēng)力的主要障礙因素除了工業(yè)污染治理投資額和森林覆蓋率外，還包括人均可支配收入及單位GDP 能耗等因素。中游地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和下游地區(qū)存在一定的差距，工業(yè)污染治理投資額以及人均GDP 是其主要障礙因素，同時(shí)，由于工業(yè)總量大，環(huán)?？萍纪度氩蛔銓?dǎo)致能源加工轉(zhuǎn)換率以及碳生產(chǎn)率不高。上游地區(qū)低碳競(jìng)爭(zhēng)力主要障礙因素以工業(yè)污染治理投資額及居民人均可支配收入為主。此外，四川、重慶由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)還不夠合理，第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重以及單位GDP 能耗成為低碳發(fā)展的主要障礙因素。貴州、云南等地由于經(jīng)濟(jì)科技水平較低，研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占GDP 比重以及工業(yè)固體廢棄物綜合利用率成為其主要障礙因素。

3 結(jié)論與對(duì)策建議

3.1 結(jié)論

本研究以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11 個(gè)省市為研究對(duì)象，基于DPSIR 模型構(gòu)建低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用TOPSIS法對(duì)2014—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行總體評(píng)價(jià)和空間差異分析，并結(jié)合障礙度模型診斷出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶不同地區(qū)低碳競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素，研究結(jié)果表明：

（1）從整體來(lái)看，2014—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力水平總體呈上升趨勢(shì)，具有較大的潛力和動(dòng)力，但各省市間差距較大。

（2）從各子系統(tǒng)來(lái)看，2014—2019 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力驅(qū)動(dòng)力和響應(yīng)子系統(tǒng)的貼進(jìn)度呈上升趨勢(shì)，而壓力、狀態(tài)及影響子系統(tǒng)的貼進(jìn)度呈下降趨勢(shì)。

（3）從空間分布來(lái)看，當(dāng)前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力存在地區(qū)差異，呈現(xiàn)出“下游較強(qiáng)，中上游次之，局部跳躍”的格局。

（4）從障礙度因素診斷結(jié)果來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力的主要障礙因素集中在響應(yīng)、驅(qū)動(dòng)力及狀態(tài)子系統(tǒng)，其中工業(yè)污染治理投資額是最主要的障礙因素。在普遍性影響因素存在的同時(shí)，各省市低碳競(jìng)爭(zhēng)力障礙因素具有明顯差異，更加多元化。

3.2 對(duì)策建議

結(jié)合研究結(jié)論，新形勢(shì)下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳發(fā)展過(guò)程中還面臨著總體水平不高、區(qū)域發(fā)展不平衡以及低碳治理投資不足等難題，故提出以下建議：

（1）加強(qiáng)區(qū)域合作，提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力整體水平。建立區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展的合作機(jī)構(gòu)及戰(zhàn)略，從人口、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、資源等各方面加強(qiáng)聯(lián)系和交流，促進(jìn)資源優(yōu)化配置，使得經(jīng)濟(jì)實(shí)力、技術(shù)水平和人才層次優(yōu)勢(shì)地區(qū)對(duì)較弱地區(qū)形成帶動(dòng)效應(yīng)，構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳發(fā)展的“協(xié)調(diào)均衡”格局。

（2）因地制宜，制定差異化的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳發(fā)展戰(zhàn)略。下游地區(qū)應(yīng)著重優(yōu)化土地利用方式，加大綠地、林地、草地及公園面積以提高森林覆蓋率，提高碳匯及環(huán)境自凈能力。同時(shí)，倡導(dǎo)低碳生活消費(fèi)方式，培育健康的低碳消費(fèi)文化，以減少居民消費(fèi)碳排放量。中游地區(qū)應(yīng)著重開(kāi)發(fā)利用清潔能源，轉(zhuǎn)變工業(yè)領(lǐng)域能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，利用技術(shù)變革提高能源加工轉(zhuǎn)化效率，降低單位GDP 能耗以提高碳生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)能源消費(fèi)的清潔低碳化。上游地區(qū)應(yīng)著重提高科技創(chuàng)新能力，增加低碳技術(shù)支出比重，引進(jìn)培育新能源、生物技術(shù)等新興產(chǎn)業(yè)，開(kāi)發(fā)生態(tài)農(nóng)業(yè)、生態(tài)旅游等經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)，在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)提升低碳競(jìng)爭(zhēng)力水平。

（3）強(qiáng)化財(cái)政響應(yīng)，提升生產(chǎn)領(lǐng)域降碳減排績(jī)效。積極響應(yīng)國(guó)家關(guān)于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶財(cái)稅政策要求，運(yùn)用財(cái)政手段，增加工業(yè)污染治理投資額以提高污染治理投資占GDP 比重，優(yōu)化治理設(shè)施以促進(jìn)生產(chǎn)領(lǐng)域降碳減排績(jī)效的提升。同時(shí)，發(fā)展低碳金融，開(kāi)發(fā)低碳金融產(chǎn)品，助力實(shí)現(xiàn)低碳建設(shè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的雙贏。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力的研究是復(fù)雜的、系統(tǒng)的科學(xué)問(wèn)題，構(gòu)建全面科學(xué)的指標(biāo)體系和選用合理的研究方法是研究低碳競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)。本研究綜合考慮國(guó)內(nèi)外相關(guān)指標(biāo)體系，首先，基于DPSIR 模型構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為區(qū)域低碳競(jìng)爭(zhēng)力問(wèn)題的研究提供了參考補(bǔ)充。其次，運(yùn)用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，并采用TOPSIS 法對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行測(cè)度，避免了主觀賦權(quán)的不確定性。最后，運(yùn)用障礙度模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶低碳競(jìng)爭(zhēng)力影響因素進(jìn)行診斷，為提升低碳競(jìng)爭(zhēng)力水平提供了依據(jù)。但鑒于數(shù)據(jù)的可獲取性、連續(xù)性以及研究方法的局限性，研究對(duì)象只到?。ㄊ校┮患?jí)水平，下一步可以擴(kuò)展到市、縣級(jí)進(jìn)行分析；指標(biāo)的選取和方法的應(yīng)用還可以進(jìn)行深入探討，以降低其對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果解釋力的影響。在我國(guó)“雙碳”目標(biāo)背景下，如何科學(xué)地處理好低碳發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的協(xié)調(diào)關(guān)系，構(gòu)建區(qū)域協(xié)同的低碳可持續(xù)發(fā)展機(jī)制是今后需要重點(diǎn)研究的內(nèi)容。