引言
城市群集聚了人口、产业活动、基础设施投资和最终消费，构成了温室气体生产、消费收益与治理责任在空间上分离的关键尺度（Mi et al., 2016, Mi et al., 2019; Peters and Hertwich, 2008）。随着区域专业化和供应链一体化程度不断加深，一个城市群的消费和投资可以通过跨区域生产网络在其他地区引发能源使用和环境压力（Wiedmann and Lenzen, 2018; Xia et al., 2024）。仅依据生产法清单分配责任，可能导致上游地区承担的排放成本与下游地区获得的消费收益脱节。国家或省级平均值也可能掩盖城市群之间的产业关联和隐含排放转移（Bai et al., 2021; Mi et al., 2016; Xia et al., 2022）。因此，识别哪些最终需求引发了排放、这些排放如何沿供应链传递以及哪些地区应分担责任，是从属地管控向基于供应链的气候治理转型的核心问题。
这一挑战无法仅通过二氧化碳来理解。二氧化碳排放主要来自电力生产、工业燃烧、工业过程和交通运输，而甲烷和氧化亚氮则与农业、燃料开采、废弃物处理和部分工业过程更为密切相关（Frank et al., 2019; Saunois et al., 2020; Tian et al., 2020）。这些气体在源部门、空间分布、供应链中的位置以及减排工具方面存在差异。由于二氧化碳在总量中占主导地位，综合温室气体指标可能掩盖非二氧化碳排放的地区和部门差异。反之，单独分析每种气体可能掩盖需求扩张、生产结构重组和区域合作所产生的共同约束（Frank et al., 2019; Shan et al., 2025）。因此，城市群尺度的多气体分析必须在统一的消费责任框架下比较各气体，同时保留其源端特性和治理异质性。
环境扩展多区域投入产出（EE-MRIO）模型为追溯消费型隐含排放提供了基础（Malik et al., 2019; Stadler et al., 2018）。结构分解分析（SDA）可区分排放强度、生产结构、消费结构、需求规模和人口变化的贡献（De Boer and Rodrigues, 2020; Wang and Yang, 2023），而结构路径分析（SPA）可进一步识别生产链中环境压力的传递（Fang and Yang, 2021; Owen et al., 2018）。然而，仍存在三个相互关联的缺口。第一，排放核算、变化归因和供应链路径往往作为各自独立的结果报告，很少系统地与跨区域责任分担联系起来。第二，多因素SDA对因素排序的选择敏感，使用单一分解形式或仅对少量路径取平均可能导致归因结果依赖于任意的分析决策（De Boer and Rodrigues, 2020; Muradov, 2021）。第三，城市群研究仍以二氧化碳为中心，而综合指标往往掩盖了农业、燃料开采和废弃物处理中甲烷和氧化亚氮的源端与传递机制（Bai et al., 2021; Saunois et al., 2020; Xia et al., 2022）。
将供应链证据转化为责任分配也涉及规范性选择。历史排放、当前压力、减排潜力、治理条件和消费收益都可以作为分配责任的合理依据，但没有任何单一指标能完全协调公平与效率（Dekker et al., 2025; Fanning and Hickel, 2023; Jakob et al., 2021）。夏普利值根据各参与者在所有可能联盟中的平均边际贡献分配合作责任，但由此得出的份额取决于能力如何定义、联盟价值函数如何设定以及指标如何加权（Gopalakrishnan et al., 2021; Liang et al., 2023）。因此，核心任务并非产出一个固定排名，而是保持模型输入的可追溯性，检验责任格局对规范性假设的敏感性，并区分跨情景的核心与依赖假设的边界。
城市群为弥补上述缺口提供了合适的中间尺度。与国家尺度分析相比，城市群保留了国内隐含排放转移和城际供应链关联的信息。与单个城市或行政省份相比，城市群更能反映由产业专业化、基础设施网络和跨城市最终需求共同塑造的功能区域（Xia et al., 2024, Xia et al., 2025; Zheng et al., 2023）。城市群内部存在异质性，同一功能区域内可能包含消费中心、产业节点和资源型城市。不同气体也可能表现出不同的源端—需求关系。因此，城市群分析有助于识别区域合作的结构性模式，但其结果不应直接转化为各成员城市的统一执行配额（Dekker et al., 2025; Xia et al., 2025）。
在此背景下，本研究考察了涵盖204个一致匹配城市的18个中国城市群，并构建了一个连接核算、分解、路径追溯、诊断和分配的连续框架。首先，利用EE-MRIO模型估算了2012年、2015年和2017年二氧化碳、甲烷、氧化亚氮和综合温室气体的消费型碳足迹。其次，利用全部120种因素排序排列的平均边际贡献，将这些足迹的变化分解为五种效应，从而在不产生顺序依赖残差的前提下实现精确闭合。第三，将足迹扩展为源部门—中间生产—最终需求路径，以识别各气体特有的供应链传递机制。最后，将相对减排空间、多气体排放状态诊断指标和历史排放压力纳入夏普利合作博弈，并通过穷举联盟枚举和多维敏感性检验评估所得责任格局的稳定性。
本研究旨在回答三个问题：最终需求如何改变城市群间多气体足迹的空间归属？资源和排放强度、生产结构和需求扩张如何共同驱动这些变化，并通过哪些供应链路径进行传递？这些结构性差异如何转化为条件性的区域间共同责任形式？本研究的贡献不在于提出新的独立算法，而在于建立一条在核算边界上保持一致、数值闭合且明确阐释局限的多气体证据链。通过将最终需求归因、排放驱动因素、气体特异的供应链传递和条件性责任分配相联系，该框架为识别稳健的区域间多气体合作结构及其对建模假设的依赖性提供了依据。
