从区域内差异看[10]：2011～2020年长三角都市圈工业能源消费碳排放强度区域内基尼系数如图1所示，从图中可以看出，长三角六大都市圈工业能源消费碳排放强度区域内基尼系数都呈现明显的增长趋势。其中，宁波都市圈增长约384，增长幅度最大，其次是上海大都市圈，也增长了约140。2011年长三角各都市圈区域内基尼系数从大到小为合肥都市圈＞杭州都市圈＞南京都市圈＞上海大都市圈＞宁波都市圈＞苏锡常都市圈，到2020年演变为合肥都市圈＞杭州都市圈＞上海大都市圈＞南京都市圈＞宁波都市圈＞苏锡常都市圈。上海大都市圈在2011～2016年区域内基尼系数呈现较为稳定的增长，年增长率保持在1内，从2016年开始，区域内基尼系数增长幅度骤升，其中，2020年相较2019年增长了43.47。宁波都市圈区域内基尼系数呈现出“上升—下降—上升”的趋势，其在2014年出现了大幅下降，区域内基尼系数达到最小值0.0273，随后持续大幅增长，并在2020年达到最大值0.3065。
从区域间差异看，长三角都市圈工业能源消费碳排放强度区域间差异整体呈现增长趋势，研究期内上海大都市圈—苏锡常都市圈、上海大都市圈—宁波都市圈、南京都市圈—宁波都市圈、杭州都市圈—宁波都市圈和苏锡常都市圈—宁波都市圈区域间基尼系数涨幅均超过100。2011年，区域间基尼系数较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—苏锡常都市圈、合肥都市圈—宁波都市圈，分别为0.5556、0.5236、0.6030、0.5482和0.5000。从中可以看出，2011年区域间差异较大的都市圈均包含合肥都市圈，这主要是由于合肥都市圈的碳排放强度远远高于其他都市圈，因此出现了较大的区域间差异。2020年杭州都市圈—宁波都市圈区域间基尼系数也超过了0.5，达到0.5882。2011～2020年长三角都市圈工业能源消费碳排放强度区域间基尼系数均值如表2所示，可以发现，均值在0.1～0.2之间的仅有上海大都市圈—苏锡常都市圈；均值在0.2～0.3之间的包括上海大都市圈—宁波都市圈、南京都市圈—苏锡常都市圈、南京都市圈—宁波都市圈，杭州都市圈—苏锡常都市圈，苏锡常都市圈—宁波都市圈；均值在0.3～0.4之间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—宁波都市圈；没有都市圈均值在0.4～0.5之间；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—苏锡常都市圈、合肥都市圈—宁波都市圈。
从2011～2020年区域间基尼系数的演变情况来看，仅有上海大都市圈和合肥都市圈、合肥都市圈和苏锡常都市圈、合肥都市圈和宁波都市圈区域间差异增长幅度小于10，长三角地区其余都市圈间碳排放强度差异均呈现大幅增长，区域一体化程度下降明显。
长三角都市圈工业能源消费碳排放强度动态演进
长三角都市圈城市工业能源消费碳排放强度核密度曲线如图2所示，研究期内核密度曲线主要呈现三峰形态，具有右拖尾现象。主峰在曲线左端，其中一个侧峰离主峰距离较近，而另一个侧峰距离左端两个峰的距离较远。主峰峰值整体呈现上升趋势，且逐年稳步提升。主峰峰值中心具有波动性，呈现先左移后右移的趋势，但与2011年相比，主峰峰值中心左移，且峰宽变窄，表现出长三角都市圈中碳排放强度值在0.7左右的城市增加。核密度曲线最右端侧峰峰值也呈现上升趋势，且中心右移。更突出的多峰现象表现出长三角地区城市碳排放强度的多极化，具有明显的梯度效应，这主要是由于舟山、马鞍山和淮南的“超高”碳排放强度，增强了地区间的不均衡性。
[1]
长三角各都市圈工业能源消费碳排放强度核密度曲线如图3所示。研究期内上海大都市圈主峰中心具有左移的趋势，2011～2013年主峰峰值呈现快速增长，且由2011年的双峰演变为2013年的四峰，说明尽管部分城市碳排放强度值更相近，但多极化现象加重，出现明显的梯度效应，2014年主峰峰值骤降，2014～2020年，主峰峰值较为稳定，呈现波动性增长，但增长幅度较小，各年核密度曲线基本为双峰或三峰，但侧峰峰值较小，说明上海大都市圈内的城市碳排放强度有缩小的趋势，数值更为集中但仍具有明显的极化特征。研究期内南京都市圈由双峰演变为四峰，主峰峰值波动性上升，主峰峰值中心先左移后又轻微右移，2011～2018年，南京都市圈碳排放强度核密度曲线基本呈现双峰形态，侧峰在主峰右端，且距离较远，侧峰峰值增加且中心有右移趋势，主峰和侧峰的峰宽均变窄，说明南京都市圈城市碳排放强度城市极化现象加剧。杭州都市圈工业能源消费碳排放强度核密度曲线始终保持单峰形态，但峰宽变窄，峰值呈现波动上升的趋势，研究期内峰值中心先左移后右移，相较2011年，2020年峰值中心没有明显的偏移，核密度曲线右拖尾现象加强。杭州都市圈碳排放强度核密度曲线的动态演进趋势表现出圈内城市间碳排放强度更接近于0.9，呈现较为良好的发展态势。合肥都市圈工业能源消费碳排放强度核密度曲线在研究期内由双峰演变为明显的三峰，主峰峰值呈现“缓慢上升—急速上升—急速下降—缓慢上升”的态势，并在2017年达到最大值，主峰峰宽也由宽变窄再变宽，与2011年相比，2020年主峰峰值中心左移，侧峰峰值与主峰峰值呈现相同变化趋势。合肥都市圈碳排放强度核密度曲线整体呈现右拖尾现象，三峰现象的出现也表明碳排放强度呈现多极化的发展特征。苏锡常都市圈工业能源消费碳排放强度核密度曲线在2013年和2019年主峰和侧峰的峰值较高，极化现象严重，研究期内核密度曲线基本均呈现双峰趋势，侧峰在主峰右端，存在一定的右拖尾现象。宁波都市圈工业能源消费碳排放强度核密度曲线始终呈现单峰形态，峰值呈现“缓慢下降—急速上升—急速下降—缓慢下降”的演变趋势，并且2014年峰值远远高于其他年份，峰值中心没有显著的左移或右移，且不具有明显的拖尾现象。整体来看，研究期内长三角六大都市圈工业能源消费碳排放强度核密度曲线主峰峰值平均水平从大到小依次为苏锡常都市圈＞上海大都市圈＞南京都市圈＞宁波都市圈＞杭州都市圈＞合肥都市圈。由此说明各都市圈的碳排放强度存在明显差异。南京都市圈和合肥都市圈核密度曲线的动态演进趋势以及曲线多极化现象较为相似。
[2]
结语
2011～2020年，长三角都市圈工业能源消费碳排放强度整体呈现下降趋势，仅有舟山和六安在研究期内上升；工业能源消费碳排放强度基尼系数计算结果和碳排放强度核密度曲线演进趋势表明，各都市圈碳排放强度区域差异增大，不均衡性较强，特别是上海大都市圈和宁波都市圈区域内差异增长幅度最大。为此，应加速推进区域低碳经济一体化，促进碳达峰、碳中和目标的达成，实现经济社会绿色可持续发展。一方面，要着力缩小各城市、各都市圈间的差距；另一方面，要尽量避免极化现象的产生，促进都市圈以及长三角一体化发展。[11]
加快建设新型能源体系，着力推进绿色低碳高质量发展。中国“富煤少油”的自然资源概况很大程度影响了能源消费结构转型进度，长三角都市圈当前的能源消费依旧以煤炭为主，工业行业的煤炭消费占比突出，进而产生高碳排放量。作为中国能源消费的高地，长三角地区加快推进能源结构转型十分重要。能源要素配置和经济发展具有高度的适配性，因此，受到经济发展方式、体制机制、基础设施等方面影响，清洁能源的发展在一定程度上会受到制约。在面对低碳发展的诸多问题上，要采取控制化石能源消费的增量、促进替代能源的发展、加速产业结构升级等措施，加速长三角地区的能源转型步伐。控制化石能源消费量，并不意味着以可再生能源完全替代煤炭等化石能源，而是要降低煤炭消费比重，推动可再生能源和天然气、石油等能源的多元化发展。加速产业结构升级主要是在现有产业基础上，逐步构建更加适应低碳能源消费的生产方式，以此配合新能源技术，助力长三角都市圈的低碳发展。
大力发展低碳技术，加强技术创新水平。发展低碳技术包括对煤的清洁高效利用等减碳技术，发展核能、风能等无碳技术以及对二氧化碳的捕获、利用和封存等去碳技术。长三角地区的新能源资源条件有限，因此，发展碳捕获、碳利用和碳封存等去碳技术是长三角低碳发展的关键，尽管当前去碳技术在快速发展，也取得显著成效，但目前的技术仍旧存在成本高、技术能耗高等问题，限制了去碳技术的规模化应用。因此，长三角地区亟需突破去碳技术的发展瓶颈，加强都市圈之间的相关合作，加大对低碳技术的投资力度，大力支持企业技术创新。同时要在各都市圈的重点规划建设区域中融入绿色发展理念，大力探索减碳路径。
自从长三角一体化发展上升为国家战略以来，以上海为中心的上海大都市圈、以南京为中心的南京都市圈等六大都市圈各展所长、相互支撑，不断推进长三角区域一体化发展。一体化发展不但需要中心城市带动周边地区经济发展，同时也承担着推动实现区域共同富裕、生态绿色发展的重大使命。因此，长三角各都市圈应推进圈内碳排放平衡和圈间碳排放平衡共同发展，在圈内，碳排放强度低的城市可以通过技术、资源的支持，帮助碳排放强度高的城市进行有效减排；在圈外，应当加快建立跨都市圈的区域低碳技术的共享机制，在产业、能源、建筑、交通等重点领域加速开展政府主导、市场驱动的绿色低碳一体化，构建绿色交通网络，共建绿色低碳示范区。此外，还要充分调动居民的积极性和参与度，推动形成全民共建的低碳社会，在控制能源消费量和能源消费强度的基础上加强对碳排放量和碳排放强度的控制。
（本文系国家社会科学基金重大项目“二元经济转型视角下中国新型城乡关系的构建研究”的阶段性成果，项目编号：21ZDA053；辽宁大学博士研究生傅莉媛对本文亦有重要贡献）
注释
[1]习近平：《高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告》，《人民日报》，2022年10月26日，第1～5版。
[2]代丽娟、马琼、侯玉龙：《基于IPCC清单编制法的碳排放现状分析》，《中国市场》，2022年第19期。
[3]杨世杰：《中国省域能源消耗碳排放的空间效应研究：基于不同空间权重矩阵视角》，《环境科学与技术》，2019年第S2期。
[4]邢梓涵、李晓燕、石振宇等：《辽中南城市群城市扩张及其碳排放效应》，《自然资源遥感》，2022年6月。
[5]李云燕、盛清、代建：《基于DMSP–OLS与NPP–VIIRS整合数据的京津冀城市群碳排放时空演变特征》，《环境工程技术学报》，2022年4月。
[6]刘伟、毛显强、李巍等：《黄河流域城市群工业增长与碳排放脱钩关系研究》，《环境工程技术学报》，2022年9月。
