解读中国的低碳韧性：一种用于分析时空动态及其影响因素的离散数值积分方法

《Journal of Cleaner Production》：Decoding China's low-carbon resilience: A discrete numerical integration approach to spatiotemporal dynamics and influencing factors

　　摘要在全球气候变化与经济转型双重压力下，如何实现经济发展与生态保护的平衡已成为全球面临的重大挑战。低碳韧性作为衡量一个国家在低碳转型期间保持可持续发展的核心指标，为评估中国统筹经济与生态发展的成效提供了视角。本研究构建了一个结合全要素碳生产率与数值离散积分的低碳韧性评价模型，并将其应用于2004年至2024年的中国30个省份。此外，还运用核密度估计、重心迁移模型、莫兰I指数、达古姆基尼系数以及地理探测器模型，探讨了低碳韧性的时空演变特征及其影响因素。研究结果表明，2004年至2024年间，中国的低碳韧性呈现N型（先升后降再升）演变趋势：东部地区始终保持着最高的低碳韧性，西部地区则处于最低水平，中部和东北部地区介于两者之间。低碳韧性的重心集中在中国中东部，且经历了两阶段变化：先向西北方向移动，随后转向东北方向。总体而言，各地区间的低碳韧性差异先缩小后又扩大，区域间差异以及高低碳韧性省份的空间重叠是造成这一现象的主要原因。技术进步、对外贸易活动以及能源效率是影响低碳韧性的核心因素，而经济发展水平、环境监管强度以及绿色信贷水平则属于潜在影响因素。本研究为评估低碳韧性提供了分析框架，也为低碳治理提供了参考。

引言自工业革命以来，全球经济增长严重依赖化石能源消耗，由此带来了巨大的环境代价。根据政府间气候变化专门委员会第六次评估报告（IPCC，2023），2011年至2020年的全球平均气温比工业化前高出1.1℃。这一升温现象伴随着极端天气事件的增加，与20世纪相比增加了46%，同时全球碳排放量也以1.3%的年均速度增长（IPCC，2023）。这些趋势凸显了气候变化带来的严峻挑战，亟需全球范围内减少温室气体排放（Zoundi，2017）。为应对气候风险，各国实施了各种碳减排政策（Olczyk和Kuc-Czarnecka，2025；Wang等人，2024b）。然而，这类政策往往需要较高的实施成本，可能制约区域经济发展（Cho等人，2024；Shuai等人，2025；Wang等人，2025）。例如，欧盟的碳边境调节机制预计在实施后的前五年内，会使其能源密集型产业的年度GDP减少约2%–3%。此外，向欧盟出口高碳产品的发展中国家，其相关出口产品也可能出现11%–12%的降幅（欧洲委员会，2021）。因此，在气候变化与去碳化双重压力下，如何实现经济增长与碳减排的平衡已成为一项重要挑战。在此背景下，构建一个能够反映在外部冲击下维持经济增长与实现碳减排之间平衡的综合性指标显得尤为重要。韧性这一概念最初源于物理科学，用于评估系统在外部干扰下的稳定性，此后得到了快速发展。Holling（1973）将这一概念引入生态学领域，Walker和Holling（2004）进一步将其扩展到社会生态系统，为其在社会、经济和城市领域的应用奠定了基础（Harris和Johns，2025；Hynes等人，2022；Marana等人，2019）。通过跨学科整合，又出现了能源韧性（Erker等人，2017）和供应链韧性（Bruckler等人，2024）等特定领域的韧性概念。在全球低碳转型的背景下，本文提出了低碳韧性这一概念。具体而言，低碳韧性是指区域经济系统在面临国内外与碳相关的环境及政策压力时，能够承受、适应并实现转型，同时在碳减排要求与经济增长的可持续性之间保持动态平衡的能力。与那些涵盖多种社会和生态属性的广泛社会生态韧性框架不同，本研究将低碳韧性的范畴限定在经济与环境效率层面，着重研究区域系统在碳约束压力下保持和提升碳生产力、优化能源与产业结构以及通过技术创新和组织协同维持经济竞争力的能力。尽管学术界对低碳韧性越来越感兴趣，但关于其核心含义仍缺乏共识。一些研究将低碳韧性狭义地等同于维持低碳排放水平的能力。例如，Cui等人（2021）通过两个指标来界定低碳韧性：抵抗能力（即抵抗碳排放增长的能力）和减排速度（即碳排放恢复到初始水平所需的时间）。Liang和Guo（2024）则将产业低碳韧性定义为在双碳目标下抵抗、适应并向低碳发展转型的能力，他们选用能源消耗和碳排放指标来体现稳定性及碳排放变化率，同时用绿色专利数量来反映适应性。据我们所知，只有Wang等人（2024c）和Wang与Chen（2025）将低碳排放与经济发展相结合，用于计算城市层面的低碳韧性水平，但他们并未给出低碳韧性概念的详细定义。该领域的研究仍然较为匮乏，低碳韧性的概念基础还需要进一步完善。在低碳韧性评估方法方面，现有研究大多局限于静态评估框架。大多数研究采用综合评估方法，围绕稳定性、适应性和演化能力等维度构建指标体系（Liang和Guo，2024），或聚焦于经济、社会、生态和制度等方面的指标（Wang和Chen，2025）。另外，Wang等人（2024c）采用了核心变量法，将那些经济增速高且碳排放低的城市视为具有低碳韧性的城市。从更广泛的方法论视角来看，还有系统动力学模型（Ding等人，2022）和向量自回归模型（Fan等人，2023）等研究方法也被采用。此外，关于低碳韧性决定因素的研究也相当有限。现有研究大多关注影响低碳发展或碳排放效率的因素（Zhang等人，2020；Cheng等人，2025；Wang等人，2024a；Peng等人，2025；Xiao等人，2023；Yang等人，2022）。至今，仍有少数研究系统地探讨了低碳韧性的影响因素。尽管已有诸多进展，但目前的低碳韧性研究仍存在若干不足之处。首先，现有的低碳韧性概念界定往往将其狭义地等同于碳减排能力，未能充分考虑到碳减排与经济发展之间的权衡关系，因此无法完全体现低碳转型与经济发展之间的平衡，而这正是低碳韧性的核心所在。其次，当前的低碳韧性评估主要依赖于静态指标体系，而这些体系往往受到指标选择和权重分配主观性的影响，从而降低了评估结果的可靠性。系统动力学模型和向量自回归模型等替代方法也存在多维特征描述不足和参数依赖性过强的问题。第三，以往的研究主要探讨影响碳效率或低碳发展的因素，而针对低碳韧性解释因素的系统研究仍然不足。现有的实证方法也多倾向于研究单一因素的独立关联，而对于多因素之间的复杂非线性相互作用和协同效应关注不够。为弥补这些研究缺陷，本文对低碳韧性概念进行了完善，提出了一种评估方法，并系统分析了与其相关的解释因素。本文的贡献主要有三点：首先，它在低碳转型背景下丰富并明确了低碳韧性的概念，拓展了韧性理论在低碳发展领域的应用；其次，本文突破了静态评估的局限，提出了一种基于数值离散积分的低碳韧性评估方法，该方法能够量化经济系统在低碳转型过程中的动态响应，从而丰富了韧性评估的方法体系；第三，本文运用地理探测器分析方法，研究了影响低碳韧性的各因素的解释力度及其相互关联，进而加深了对决定低碳韧性因素的理解。本文的其余结构如下：第二部分阐述研究方法与数据来源；第三部分展示并分析实证结果；第四部分讨论不同的低碳韧性测量方法，同时进行稳健性检验并阐述低碳韧性结果的启示；第五部分对全文进行总结，指出研究的局限性，并提出未来研究的方向。