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自然资源学报 >

2024 , Vol. 39 >Issue 2: 372 - 391

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20240209

其他研究论文

长三角碳排放空间关联网络结构特征及演化机制

  • 俞洁 , 1, 2 ,
  • 张勇 , 1, 2 ,
  • 李清瑶 1
展开
  • 1.中国计量大学经济与管理学院，杭州 310018
  • 2.中国计量大学质量经济研究所，杭州 310018
张勇（1970- ），男，内蒙古鄂尔多斯人，硕士，教授，研究方向为区域经济。E-mail:

俞洁（1997- ），男，浙江嘉兴人，硕士，研究方向为碳计量、碳排放空间治理、双碳路径规划。E-mail:

收稿日期: 2023-07-03

  修回日期: 2023-09-26

  网络出版日期: 2024-01-24

基金资助

浙江省软科学研究计划重点项目(2020C25033)

浙江省科技计划软科学重点项目(2020C25030)

浙江省大学生科研创新活动计划资助项目(2022R409B048)

收起

Structural characteristics and evolutionary mechanism of spatial correlation network of carbon emissions in the Yangtze River Delta

  • YU Jie , 1, 2 ,
  • ZHANG Yong , 1, 2 ,
  • LI Qing-yao 1
Expand
  • 1. School of Economics and Management, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China
  • 2. Institute of Quality Economics, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China

Received date: 2023-07-03

  Revised date: 2023-09-26

  Online published: 2024-01-24

Fold

摘要

基于长三角41个城市数据，以引力模型构建长三角碳排放空间关联网络，利用社会网络分析方法和动态指数随机图模型（TERGM）识别网络的结构特征及演化机制。结果发现：（1）长三角碳排放空间关联日益密切，网络复杂性和稳定性日益提升，但仍存在较大合作潜力；（2）安徽和江苏北部城市构成净溢出板块，上海和江苏南部城市构成净受益板块，省际交界地带和浙江省内城市构成经纪人板块，板块间存在较多双向溢出渠道，且板块内存在“俱乐部”集聚现象；（3）“经纪人”连接结构和核心节点主导连接结构在网络演化中发挥了关键作用，网络演化由链式结构驱动向闭合式结构驱动发展，但城市间以邻为壑的发展策略阻碍了合作减排；（4）互惠性等内生结构有助于网络的形成，对外开放等行为者—关系能力则需通过市场调节等四种机制来促进网络演化，该网络的演化兼具路径依赖和路径创造特征。

关键词： 长三角; 碳排放; 空间关联网络; TERGM; 社会网络分析; 演化机制

本文引用格式

俞洁 , 张勇 , 李清瑶 . 长三角碳排放空间关联网络结构特征及演化机制[J]. 自然资源学报, 2024 , 39(2) : 372 -391 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20240209

Abstract

Based on the data of 41 cities in the Yangtze River Delta (YRD), the gravity model is used to construct a spatial correlation network of carbon emissions. Social network analysis methods and the Temporal Exponential Random Graph Model (TERGM) are used to identify the structural characteristics and evolution mechanisms of the network. The findings are as follows: (1) The spatial association of carbon emissions in the YRD is becoming increasingly close, with enhanced network complexity and stability, yet the relatively low network density indicates significant potential for future cooperation. (2) Cities in Anhui and Northern Jiangsu constitute the net overflow plate, while Shanghai and cities in Southern Jiangsu form the net benefit plate. The interprovincial border areas and cities within Zhejiang constitute the broker plate. There are multiple bidirectional spillover channels among these plates, with evidence of "club" clustering within each plate. (3) The "broker" connectivity structure and the dominant connectivity structure of core nodes have played a crucial role in the evolution of the spatial correlation network of carbon emissions in the study area. The network evolution has transitioned from a chain-like structure driven development to a closed-loop structure driven development. However, the non-cooperative game strategy of prioritizing self-interest among cities has diminished the potential for cooperative emission reduction. (4) The endogenous structures of reciprocity, connectivity, and circularity contribute to the formation of the spatial correlation network of carbon emissions in the YRD region. The abilities of actors, such as external openness, industrial structure, green technological innovation, digital economic development, energy intensity, environmental regulations, and carbon sink pressure, require the mechanisms of resource endowment differentiation, market regulation, government macro-control, and technological innovation promotion to facilitate network evolution. The evolution of this network exhibits characteristics of both path dependence and path creation.

Key words： Yangtze River Delta; carbon emissions; spatial relational network; TERGM; social network analysis; evolutionary mechanisms

作为支撑中国式现代化的核心空间载体，规模庞大的城市群已成为能源消耗和碳排放高度集聚的联合体，需在“双碳”目标实现过程中承担重任、率先破局[1]。长三角区域经济、科技、资源优势明显，是中国经济发展的强劲增长极，但其碳排放量也在全国占据较大比例，以3.7%的国土面积贡献了约20%的碳排放量，且内部非均衡现象突出。长期以来，长三角一体化逐渐从单一的经济合作向能源、生态等全方位多领域合作延伸，区域内各种要素流动使得城市间越来越表现出错综复杂的网络结构特征，逐渐向绿色共同体演化，这种绿色共同体的外显表达方式则是通过碳的减排目标达成进行联合驱动。事实上，自“双碳”目标提出以来，长三角各级政府印发了一系列碳达峰方案，但城市间在政策衔接、减碳路径选择以及应对碳泄漏问题等方面仍然面临挑战。在此背景下，研究长三角碳排放流动的空间网络格局，进一步识别其形成和动态演化的机制，有助于长三角通过规则共建实现碳排放的网络化治理，进而形成碳减排“1+1>2”的局面。
目前学术界围绕碳排放的空间议题开展了大量研究，研究成果主要体现在：一是利用空间统计学分析碳排放的空间相关性和异质性[2⇓-4]。二是通过空间计量模型分析碳排放的空间溢出效应[5,6]，并剖析了能源强度、经济发展水平、人口规模、城市化水平等多种因素影响碳排放的时空异质性[7⇓-9]。相比全局估计[10,11]，上述方法进一步细化了碳排放驱动因素的空间差异，但研究视角仍然局限于地理临近层面，难以反映碳排放及其影响因素在区域之间的多维空间依赖性。
随着交叉学科的发展，一些学者将复杂网络技术引入碳排放空间格局的研究，从全局角度刻画了区域间碳排放的空间依赖性。在碳排放空间网络的构建上，有学者利用区域间投入产出模型构建了碳排放转移网络[12⇓-14]，但受制于编制时间过长，通过投入产出表分析碳排放的空间关联问题往往难以满足研究的时效性。为此，许多学者利用引力模型构建了碳排放空间关联网络[15,16]，为解决研究的时效性问题开辟了新路径。在此基础上，许多学者从整体特征和个体特征等角度对碳排放空间关联网络中的关键区域进行了识别[17,18]，还有学者通过空间聚类分析将网络划分为净受益板块、净溢出板块、双向溢出板块和经纪人板块等[19,20]。进一步，有学者对碳排放空间关联网络的影响因素或其效应进行了一些探索性分析，包括利用面板模型分析网络结构特征、人口规模、能源结构等属性变量对全球碳排放的影响[21,22]，利用二次指派程序（QAP）从能源强度差异、产业结构差异、技术水平差异等关系层面考察了碳排放空间关联网络的形成机制[23⇓-25]。但面板模型和QAP方法的局限性在于仅能分别考察属性变量和关系变量的影响效应，而碳排放空间关联关系的形成往往同时受到内生、外生等多维属性变量和关系变量的影响。随着社会网络统计方法的进步，有学者将指数随机图模型（ERGM）引入碳排放空间关联网络的研究[26]，同时对网络关系形成的内生机制和外生机制进行了估计与检验。这项研究为探究碳排放空间关联网络的形成机制提供了有益启示。但值得注意的是，传统ERGM作为静态网络分析方法，只能揭示某一时点的网络形成机制，并不适用于对网络动态变化机制的分析。
基于此，本文以长三角城市群为研究对象，利用社会网络分析方法从整体特征—个体特征—宏观连通模式—微观连通模式系统考察碳排放空间关联网络的结构特征。同时创新性地引入动态指数随机图模型（TERGM），从结构依赖、时间依赖、行为者—关系、网络嵌入角度解构网络的形成和演化机制，以期为长三角实现碳排放的网络化治理提供研究支撑。

1 研究方法与数据来源

1.1 数据来源及处理

基于数据的可得性，本文将研究区间设定为2005—2020年，所涉及的碳排放数据来源于中国碳核算数据库（https://www.ceads.net.cn/）和中国城市温室气体工作组（http://www.cityghg.com/）；植被碳固存量数据来源于MOD17A3HGF V6产品提供的500 m分辨率的全球年度NPP数据产品；夜间灯光数据来源于美国国家海洋和大气管理局（https://www.noaa.gov/）；球面距离是利用城市经纬度，通过Haversine公式计算得到；绿色专利申请量通过搜集国家知识产权局（https://www.cnipa.gov.cn/）公布的所有专利申请信息，并根据世界知识产权组织（https://www.wipo.int/portal/zh/）提供的绿色专利清单和国际分类编码识别而来。其余原始数据均来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域统计年鉴》及各市统计年鉴。为保证数据的可比性，对其中涉及到的地区生产总值和人均地区生产总值均平减为2005年的可比价。此外，对极少数缺失值利用线性插值法做了填补处理。

1.2 长三角碳排放空间关联网络建模

已有研究主要借助VAR模型[27,28]和引力模型[29,30]两种方法来测度空间关联程度，考虑到引力模型比VAR模型更适合处理总量数据和探索网络的动态演化[31]，本文借鉴相关研究[32]，引入地区生产总值、人均地区生产总值、人口规模、碳排放总量和经济地理距离来修正引力模型：
R i j = k i j p i C i G i 3 p j C j G j 3 D i j 2 , k i j = C i C i + C j , D i j = d i j g i - g j
式中：i、j分别表示城市i、城市j；R表示碳排放空间关联程度；k为修正因子，用某城市碳排放规模占两城市碳排放总规模的比例进行修正；p表示人口规模（万人）；C表示碳排放规模（万t）；G表示地区生产总值（万元）；D表示经济地理距离，由球面距离d（km）和人均地区生产总值g（万元）进行表征。
利用式（1）测度结果构造引力矩阵ωij（41×41），并以矩阵各行均值为阈值[33]构建有向非对称二元邻接矩阵，由此得到长三角碳排放空间关联的二值网络ωij'。

1.3 长三角碳排放空间关联网络结构特征刻画

本文采用网络密度、网络等级度和网络效率三个指标来刻画网络的整体结构特征，采用点度中心度来刻画网络的个体结构特征。为了揭示长三角碳排放空间关联网络的组织形式，采用块模型分析，依据板块实际内部关系比例和板块接收关系比例划分板块类型（表1）[34]，剖析网络的宏观连通模式，并采用模体结构剖析网络的微观连通模式。
表1 空间关联网络板块分类标准

Table 1 Classification standards for spatial association network blocks

板块实际内部关系比例
（板块对内溢出关系数与总溢出关系数之比）		 板块接收关系比例
（板块接收板块外关系数与对外溢出关系数之比）
≈0 >0
≥(gk-1)/(G-1) 双向溢出板块 净受益板块/主受益板块
<(gk-1)/(G-1) 净溢出板块 经纪人板块

注：gk表示板块中的成员个数（个），G表示网络中的成员总数（个），(gk-1)/(G-1) 表示期望内部关系比例。

1.4 长三角碳排放空间关联网络演化机制建模

1.4.1 模型构建

本文以一年作为时间间隔，形成了2005—2020年共16个时期的纵向观测网络。若碳排放空间关联网络在t年的具体观测由yt表示，则由离散时间马尔科夫链原理构建一个K阶马尔可夫相关的TERGM：
P ( Y t = y t | Y t - K , ⋯ , Y t - 1 , θ ) = 1 C ( θ , y t - K , ⋯ , y t - 1 ) e x p ∑ H θ H g ( y t , y t - 1 , ⋯ , y t - K )
式中：P(·) 表示观测网络y在所有可能出现的网络Y中出现的概率；C(·) 表示标准化常量，确保概率在0~1之间；H是影响网络形成和演化的变量集，包括结构依赖效应、时间依赖效应、行为者—关系效应、网络嵌入效应（表2）；θH是系数向量；g(·) 是对应于H的网络统计量。
表2 主要变量及其含义

Table 2 Main variables and their meanings

变量 格局 描述
结构依
赖效应		 边数（edges） 网络密度的间接反映，是关系形成的基准倾向
互惠性（mutual） 彼此交互发出关联关系，形成互惠关系的倾向
连通性（twopath） 测度i→j且j→k类型的内生网络结构变量对网络形成的影响
循环性（ctriple） 测度i→j、j→k且k→i类型的内生网络结构变量对网络形成的影响
时间依
赖效应		 稳定性（stability） t期整体网络格局在t+1期保持稳定的趋势
变异性（variability） t期的整体网络格局在t+1期发生变异的趋势，即关系的新增或消失
行为者—
关系效应		 发送者效应（nodeocov） 测度节点城市的某个属性（m）对城市间碳排放发出关系的影响
接收者效应（nodeicov） 测度节点城市的某个属性（m）对城市间碳排放接收关系的影响
异配性（absdiff） 测度节点城市间某个属性（m）的差异对网络形成的影响
网络嵌
入效应		 协网络（edgecov） 测度某个外部环境因素（n）对网络形成的影响

1.4.2 变量测度

（1）被解释变量。TERGM的被解释变量代表了长三角碳排放空间关联网络中关系存在与否（关系存在则为1，反之为0）的概率。
（2）结构依赖效应解释变量。在长三角碳排放空间关联网络的结构特征分析中，发现网络具有互惠性、连通性、循环性等特征。因此，本文选择边数（edges）、互惠性（mutual）、连通性（twopath）和循环性（ctriple）四个变量来研究网络内生结构对碳排放空间关联网络形成与演化的影响。
（3）时间依赖效应解释变量。由于碳排放空间关联网络是动态变化的，因此本文引入稳定性（stability）和变异性（variability）两种时间依赖性指标来研究长三角碳排放空间关联网络的动态演化机制。
（4）行为者—关系效应解释变量。城市的要素禀赋、经济发展水平等特征对于网络的形成和演化也可能具有一定影响，主要包括节点城市的发出效应、接收效应和异配性。参考相关文献并考虑数据可得性，对行为者—关系效应解释变量选取如表3所示。
表3 行为者—关系效应解释变量

Table 3 Explanatory variables of actor-relation effects

变量 影响路径 衡量方式
对外开放（FDI） 污染天堂[35]：对外开放→高碳产业转移→邻近地区碳排放增长→碳关联
污染光环[36]：对外开放→技术溢出→抑制区域间碳排放→碳关联		 当年实际使用外资金额占GDP比例
产业结构（sind） 产业结构差异→区域间产业转移[20]/贸易活动[26]→碳关联 工业增加值占GDP比例
绿色技术创新（ln_tech） 绿色技术创新合作→碳排放联控→空间溢出效应[37]→碳关联 绿色专利产出数量，参考文献 [38]
数字经济发展（digital） 数字化→强化要素流动和环境治理联系→降低本地和邻地碳排放[39]→碳关联 主成分分析法，参考文献 [40]
能源强度（energy） 碳排放强度不均衡[41]→区域协调发展措施→节能减排合作→碳关联 夜间灯光数据模拟测度，参考文献 [42]
环境规制（reg） 环境规制差异→污染企业转向低环境规制地区排污[43]→碳关联 熵值法，参考文献 [44]
碳汇压力（sink） 碳汇空间分布→地区碳排放压力→高碳产业转移到碳汇丰富地区→碳关联
碳汇交易→高碳排放地区向碳汇丰富地区进行自愿减排→碳关联		 单位建成区面积承载的植被碳固存量的倒数，参考文献[45]
（5）网络嵌入效应解释变量。外部环境因素也可能影响碳排放空间关联网络的形成。借鉴Pan等[46]的研究，将长三角城市间的球面距离构成的加权网络嵌入TERGM。

2 结果分析

2.1 长三角碳排放空间关联网络的结构特征

2.1.1 整体和个体结构特征演化

首先观察整体结构特征。运用Ucinet计算网络的关联关系数、网络密度、网络等级度和网络效率四个指标（图1）。由图1可知，2005—2020年长三角碳排放空间关联网络的关联关系数和网络密度总体呈现出波动增长特征，且两者同频共振，即出现“上升—下降—上升—下降—上升”的周期波动性特征。样本考察期内，网络关联关系数的均值仅有392.75，远低于可能的最大关联数1640（41×40），且网络密度的均值仅有0.24，表明网络结构相对松散，未来长三角应进一步从能源、低碳技术等碳排放要素流动与共享入手，提升网络密度，实现“抱团”式发展。
图1 2005—2020年长三角碳排放空间关联网络的整体结构特征

Fig. 1 Overall structural characteristics of the spatial correlation network of carbon emissions in the Yangtze River Delta from 2005 to 2020

网络效率总体下降，由2005年的0.6821下降为2020年的0.6462，说明关联关系数总体增加并存在叠加现象，网络结构更加复杂。网络等级度同样呈现总体下降趋势，由2005年的0.3379下降到2020年的0.2219，意味着长三角碳排放空间关联路径逐步扩展，网络的不平等程度下降，而2016年后等级度逐渐平缓，说明网络结构趋于稳定。随着未来长三角一体化战略的推进及碳交易机制的推动，各城市间碳要素的流动将进一步增强，网络效率可能进一步降低，网络稳健性随之增强。
进一步观察网络的个体结构特征。运用Ucinet计算网络的出度中心度和入度中心度，并绘制三维核密度曲线观察两者的动态演进特征。观察图2可知，长三角各城市度数中心度具有以下特点：（1）就分布位置而言，出度中心度和入度中心度的核密度曲线均表现出整体轻微右移的趋势，表明长三角大部分城市碳排放空间关联的溢出数和接收数处在上行轨道。（2）就主峰形态而言，出度中心度核密度曲线表现为主峰高度上升且宽度变小，表明长三角城市碳排放空间关联溢出数量的绝对差异正在缩小。入度中心度核密度曲线表现为主峰先降后升，宽度先变小后变大，表明长三角城市碳排放空间关联接收数量的绝对差异先缩小后扩大。（3）就分布延展性而言，出度中心度核密度曲线存在一定的左拖尾现象，说明长三角有部分城市的碳排放溢出数量明显少于其他城市。入度中心度核密度曲线存在显著的右拖尾现象，说明上海、苏州、无锡、杭州等核心城市的碳排放接收数显著多于其他城市；（4）就波峰数目而言，研究期内，入度中心度一直存在多峰现象，出度中心度表现为单峰向多峰演变，说明长三角碳排放溢出数和接收数均存在极化现象，仅有少数城市的溢出数和接收数较多。
图2 出度中心度和入度中心度的核密度

Fig. 2 Kernel density plot of out-degree centrality and in-degree centrality

2.1.2 块模型分析

为进一步探究网络的内部结构状态以及各城市地位，选取2005年和2020年数据，采用CONCOR迭代收敛法，设置最大切分深度为2，集中标准为0.200，将长三角城市群聚类为四个板块（表4）。依据表4，2005年网络关系总数为367，其中版块内和板块间关系数分别为66和301。2020年网络关系总数增至406，版块内和板块间关系数分别为57和349，说明碳排放在城市间与板块间均存在显著的溢出效应，且以板块间的溢出为主。
表4 长三角碳排放空间关联板块溢出效应

Table 4 Spillover effects of the spatial correlation network of carbon emissions in the Yangtze River Delta

板块类型 2005年 2020年
板块Ⅰ 板块Ⅱ 板块Ⅲ 板块Ⅳ 板块Ⅰ 板块Ⅱ 板块Ⅲ 板块Ⅳ
总溢出关系个数/个 板块内部 16 3 35 12 19 2 33 3
板块外部 43 28 176 54 51 43 173 82
总接收关系个数/个 板块内部 16 3 35 12 19 2 33 3
板块外部 158 79 25 39 205 48 21 75
期望内部关系比例/% 12.50 7.50 50.00 22.50 17.50 7.50 45.00 22.50
实际内部关系比例/% 27.12 9.68 16.59 18.18 27.14 4.44 16.02 3.53
依据前文空间关联网络板块的分类标准对四大板块进行命名，并依据表4绘制板块空间联系图（图3）。整体来看，各板块之间存在较多双向溢出渠道，说明各板块在碳排放空间关联网络中发挥着比较优势，“区域一盘棋”的联动效应突出。从地理位置来看，目前净溢出板块主要分布于安徽和江苏北部城市，净受益板块主要分布于上海和江苏南部城市，经纪人板块主要分布于省际交界地带和浙江省内城市。
图3 长三角碳排放空间关联网络四大板块空间联系

Fig. 3 Spatial connections among the four plates in the spatial correlation network of carbon emissions in the Yangtze River Delta

进一步分析发现，研究期内板块类型及其成员构成发生了较大变化，主要体现在：（1）2005年，41个城市可划分为净受益、主受益、净溢出和经纪人四个板块；2020年，主受益板块消失，并新增一个经纪人板块。（2）南京、常州、马鞍山和镇江由主受益板块进入净受益板块，扬州由净溢出板块进入净受益板块。（3）杭州和宁波由净受益板块进入经纪人板块。（4）泰州和衢州由经纪人板块进入净溢出板块。（5）宣城、合肥和滁州由净溢出板块进入经纪人板块，嘉兴由净受益板块进入经纪人板块。进一步分析图3可知，2005年净溢出板块对其他板块均产生溢出效应，尤其对净受益板块的溢出强度最大。经纪人板块在净溢出板块和净受益板块之间充当了重要的桥梁作用，既承接来自净溢出板块的溢出，又向净受益板块发出联系。2020年四大板块空间联系的复杂程度进一步加深，净溢出板块对净受益和经纪人板块的溢出效应增强。同时，经纪人板块（板块Ⅳ）的溢出效应增强，对净受益板块和另一经纪人板块均产生较强的溢出，同时受净溢出板块的联系也增多。此外，四大板块内部存在“俱乐部”式的抱团现象，表现为处于相同板块的城市间具有较多的碳排放联系，且随时间推移净受益板块的“俱乐部”效应更为明显。

2.1.3 模体结构挖掘

为了进一步探索长三角碳排放空间关联网络的微观结构及网络组织形式，本文进一步通过模体分析方法展开研究。基于Fanmod软件的Rand-ESU算法测度2005年、2010年、2015年、2019年和2020年五个阶段的三元和四元模体结构，并选取频率排名前五位的模体，结果见表5。
表5 2005—2020年长三角碳排放空间关联网络模体分析

Table 5 Analysis of motif in the spatial correlation network of carbon emissions in the Yangtze River Delta from 2005 to 2020

结构 2005年 2010年 2015年 2019年 2020年
编号 模体 频次/% 编号 模体 频次/% 编号 模体 频次/% 编号 模体 频次/% 编号 模体 频次/%
三元结构 164 28.05 164 29.07 164 27.08 166 7.22 6 9.67
6 8.11 6 7.89 166 5.64 46 2.60 14 5.46
46 2.63 46 3.66 46 3.00 238 1.35 12 2.22
12 2.03 12 1.47 238 1.02 12 0.58 238 1.04
238 0.80 238 0.95 12 0.37 / / / / / /
四元结构 18568 19.76 18568 17.06 18568 19.28 18636 4.01 2184 16.68
4380 6.32 4380 6.78 2202 3.82 2202 3.51 204 4.30
204 3.81 2202 3.61 18636 3.13 588 2.75 2202 3.04
588 3.13 588 3.38 588 2.65 27340 1.61 588 2.78
2202 2.78 204 2.27 18518 1.43 18518 1.20 18636 2.46
从模体出现的频次来看，前三阶段中模体164和模体18568在网络中出现的频次最高（2019年的模体166和模体18636分别是在模体164和模体18568的基础上形成的，因此依然具有相同的关系特征），是长三角碳排放空间关联网络形成的关键因素。模体164的基本结构是两个城市倾向于通过第三个城市来间接形成碳排放关联关系，说明网络中承担“经纪人”角色的城市较多。模体18568表现为核心节点主导连接结构形成，这一现象说明某些关键城市在网络的形成中发挥了关键作用，是碳减排的关键城市。
从模体的显著程度看，长三角碳排放空间关联网络的演化逐渐从链式结构驱动向闭合结构驱动发展，表现为三元结构中模体164和四元结构中模体18568地位有所下降，三元结构中模体166、模体46、模体238和四元结构中模体2202、模体18636的地位有所上升。特别是模体238的三个节点均存在双向的发出和接收关系，这一结构在长三角碳排放空间关联网络的形成和演化中发挥了重要作用。闭合结构的发展表明各城市间能够通过跨区域、跨产业协同合作打破行政区划壁垒，促进碳排放空间关联关系的增生，进而形成关系的共同体。然而，地方保护和财政分权引起的市场分割现象仍然存在，以邻为壑的非合作博弈发展策略降低了城市间开展合作减排的可能性，阻碍了长三角碳排放形成共同体的关联模式，表现为模体166、模体46、模体238、模体18636、模体2202在网络中出现的频次较小。同时值得注意的是，2020年的网络中重新出现以链式结构为主导的驱动模式，表现为模体6、模体14、模体12、模体2184的地位上升。

2.2 长三角碳排放空间关联网络的演化机制

2.2.1 实证结果

对2005—2020年长三角碳排放空间关联网络进行TERGM的估计与拟合（表6）。其中模型1为基准模型，模型2和模型3则逐项增加三个结构依赖变量以检验内生机制，模型4为包含外生变量与内生变量的综合模型。
表6 长三角碳排放空间关联网络的TERGM实证结果

Table 6 Empirical results of the TERGM for the spatial correlation network of carbon emissions in the Yangtze River Delta

变量 模型1 模型2 模型3 模型4
结构依赖性 edges 8.08*[8.08; 6.46] 5.15*[5.11; 3.60] 7.16*[7.23; 5.71] 3.09*[3.28; 0.19]
mutual 3.03*[3.04; 2.87] 3.42*[3.43; 3.27] 2.62*[2.58; 2.10]
twopath -0.00*[-0.01; -0.02] -0.01*[-0.02; -0.04]
ctriple -0.46*[-0.46; -0.51] -0.32*[-0.32; -0.41]
时间依赖性 stability 2.65*[2.71; 2.27]
variability -0.09*[-0.11; -0.23]
发送者属性 FDI -9.39*[-9.54; -11.12] -7.93*[-8.19; -11.24] -5.87*[-6.02; -7.79] -5.76*[-6.20; -11.04]
sind -1.70*[-1.69; -2.14] -3.12*[-3.16; -3.59] -2.49*[-2.53; -2.97] -1.36*[-1.42; -2.32]
ln_tech -0.19*[-0.19; -0.27] -0.45*[-0.45; -0.55] -0.38*[-0.37; -0.48] -0.16*[-0.12; -0.23]
digital -0.43*[-0.43; -0.56] -0.48*[-0.49; -0.67] -0.42*[-0.43; -0.53] -0.06*[-0.09; -0.35]
energy -0.10*[-0.12; -0.66] 0.11*[0.08; -0.43] 0.26*[0.22; -0.28] 0.35*[0.28; -0.42]
reg 0.08*[0.07; -0.16] -0.15*[-0.14; -0.32] 0.48*[0.48; 0.27] 0.10*[0.08; -0.28]
sink -2.09*[-2.15; -2.72] -1.94*[-1.96; -2.44] -1.29*[-1.32; -1.78] -0.34*[-0.34; -1.47]
接收者属性 FDI -5.14*[-5.09; -9.48] -3.00*[-3.11; -8.55] -2.90*[-2.90; -8.38] -0.64*[-0.64; -7.19]
sind 4.38*[4.44; 3.82] 5.41*[5.50; 4.73] 4.83*[4.91; 3.97] 2.00*[1.87; -0.26]
ln_tech 0.35*[0.36; 0.25] 0.56*[0.57; 0.43] 0.51*[0.52; 0.39] 0.48*[0.52; 0.28]
digital 0.05*[0.05; -0.16] 0.10*[0.10; -0.17] 0.14*[0.15; -0.12] 0.03*[0.01; -0.38]
energy -0.96*[-0.97; -1.39] -1.14*[-1.16; -1.53] -1.23*[-1.27; -1.80] -0.25*[-0.31; -1.55]
reg 0.50*[0.49; 0.30] 0.47*[0.47; 0.34] 0.81*[0.81; 0.62] 0.26*[0.24; -0.23]
sink -1.28*[-1.34; -1.92] -0.52*[-0.56; -1.09] -0.24*[-0.30; -0.88] 0.13*[0.03; -1.32]
异配性 FDI 0.28*[0.44; -3.65] 0.61*[0.58; -2.66] -1.50*[-1.41; -5.60] -1.42*[-1.29; -7.36]
sind 0.05*[0.12; -1.13] -0.29*[-0.29; -1.26] -0.44*[-0.40; -1.53] 0.22*[0.43; -1.00]
ln_tech 0.42*[0.41; 0.30] 0.23*[0.24; 0.16] 0.21*[0.21; 0.12] 0.10*[0.10; -0.01]
digital 0.61*[0.65; 0.45] 0.54*[0.55; 0.40] 0.45*[0.47; 0.36] -0.04*[-0.01; -0.42]
energy 1.54*[1.56; 1.17] 1.44*[1.46; 1.14] 1.14*[1.17; 0.80] 0.11*[0.16; -0.59]
reg 0.36*[0.36; 0.10] 0.34*[0.33; 0.13] 0.05*[0.05; -0.17] 0.07*[0.09; -0.30]
sink 2.25*[2.26; 1.63] 1.74*[1.74; 1.25] 1.50*[1.50; 1.02] 1.07*[1.09; -0.63]
协网络 mat_dist -2.25*[-2.27; -2.37] -1.75*[-1.76; -1.85] -2.06*[-2.08; -2.18] -1.03*[-1.07; -1.47]
N/个 26240 26240 26240 24600

注：*表示0不在置信区间，括号中的数字表示在置信水平5%的置信区间，下同。

在结构依赖效应中，互惠性（mutual）系数显著为正，意味着当城市i对城市j发出碳排放关联行为时，城市j也有向城市i发出碳排放关联行为的倾向，即互惠性积极影响碳排放空间关联网络关系的形成。连通性（twopath）系数显著为负，意味着长三角碳排放空间关联网络表现出“多核心”的结构特征，仅有少数城市兼具较多发出关系和接收关系。循环性（ctriple）系数显著为负，表明闭环流动的三角传导结构在长三角区域并不明显，即碳排放流动存在明显的不均衡和不连续性。这意味着仅依赖市场机制的设计难以形成最优的碳排放转移局面，城市间需要灵活运用市场机制和政府规制才能有效发挥碳减排政策的效果，这与邵帅等[26]基于全国层面的研究结论相同。
在时间依赖效应中，稳定性（stability）系数显著为正，变异性（variability）系数显著为负，说明长三角碳排放空间关联趋于继承中涌现变异，演化兼具“路径依赖”和“路径创造”特征，这与块模型的分析结果一致。由于受产业结构、地理位置等要素的影响，特定城市之间形成了长期的合作与互动偏好，碳排放流动“自我强化”特征明显，因而网络表现出稳定性特征。但同时，碳排放空间流动是一个复杂的动态博弈现象，产业结构调整、环境规制等阶段性不稳定因素使得城市间需要相应调整碳排放转移策略。此外，三省一市政府也可能牵头特定地区开展碳减排合作，如建立长三角绿色生态一体化示范区，因而不断在网络中创造新的路径。
在发送效应中，对外开放（FDI）、产业结构（sind）、绿色技术创新（ln_tech）、数字经济发展水平（digital）和碳汇压力（sink）的系数显著为负，而能源强度（energy）和环境规制（reg）的系数显著为正，说明一个城市对外开放程度、工业占比、绿色技术创新水平、数字经济发展水平和碳汇压力越低，能源强度和环境规制程度越高，发出碳排放关联关系的概率就越高。在接收效应中，对外开放（FDI）和能源强度（energy）的系数显著为负，而产业结构（sind）、绿色技术创新（ln_tech）、数字经济发展水平（digital）、环境规制（reg）和碳汇压力（sink）的系数显著为正，说明一个城市对外开放程度和能源强度越低，产业结构、绿色技术创新水平、数字经济发展水平、环境规制强度和和碳汇压力越高，接收碳排放关联关系的概率就越高。在异配性中，对外开放（FDI）和数字经济发展水平（digital）的系数显著为负，而产业结构（sind）、绿色技术创新（ln_tech）、能源强度（energy）、环境规制（reg）和碳汇压力（sink）的系数显著为正，说明对外开放程度和数字经济发展水平相近的城市间更易产生碳排放空间关联，而城市间产业结构、绿色技术创新、能源强度、环境规制和碳汇压力的差异能够以商品与服务为载体在城市间形成碳排放传导关系。
地理距离（mat_dist）的系数显著为负，说明地理距离抑制了长三角碳排放空间关联关系形成的概率。

2.2.2 演化机制解构

由TERGM可知，长三角碳排放空间关联网络受到地理空间邻近、绿色技术创新、能源强度、碳汇压力等稳定性影响因素和对外开放、产业结构、数字经济发展、环境规制等阶段性影响因素的综合性影响。本文根据空间相互作用理论和资源场理论[47]来解释长三角碳排放空间关联网络形成和演化的实质（图4），即碳排放通过资源禀赋差异机制、市场调节机制、政府宏观调控机制和技术创新推动机制实现了能源、技术、资本等资源要素的传导与重组。长三角碳排放空间关联网络形成和演化的“源动力”来自于资源禀赋差异，41个城市在产业基础、技术创新、生态资源等方面存在资源不平衡，各城市为了实现经济效益最大化，通过市场调节机制这一“决定力”驱使各要素在空间上实现流动和再分配。但单纯依靠市场机制存在一定局限性，因此各地政府会以宏观调控为“辅助器”，通过跨行政区的协同减排规划、碳普惠机制构建、生态转移支付等手段引导各种碳要素逆经济梯度流动，实现区域协调。技术创新推动机制是碳排放空间关联网络形成和演化的“加速器”，一方面绿色技术进步能够提高能源的利用效率而实现碳减排，另一方面数字技术创新通过赋能各类碳要素在城市间的流动来实现碳减排。四种驱动机制的综合作用促使不同要素以产业布局、能源流、资金流、技术流、数字流和生态流为载体在城市间进行合作、组织与再组合，进而显著影响了长三角碳排放的空间关联过程。随着长三角一体化战略的深入推进，碳排放关联渠道在“集聚效应”和“溢出效应”的作用下不断扩展，最终向多节点、多连线的复杂网络演化，逐渐形成绿色共同体。
图4 长三角碳排放空间关联网络的演化机制

Fig. 4 Evolutionary mechanisms of the spatial correlation network of carbon emissions in the Yangtze River Delta

2.2.3 模型检验

（1）稳健性检验
为了验证模型结果的稳健性，本文通过以下方法重新进行TERGM的实证估计（表7）：① 将网络的时间间隔分别调整为2年和3年，实证结果分别对应模型5和模型6。② 将模型仿真次数从1000次调整为800次，实证结果对应模型7。③ 以矩阵ωij各行均值的80%为阈值构建新的网络，实证结果对应模型8。总体而言，模型5至模型8的拟合结果表现出与模型4较高的一致性，本文结论具有较好的稳健性。
表7 稳健性检验

Table 7 Robustness test

变量 模型5 模型6 模型7 模型8
结构依赖性 edges 3.55*[4.30; 0.62] 5.16*[4.88; -0.97] 3.09*[3.36; 0.43] 3.70*[3.88; 1.51]
mutual 2.80*[2.75; 2.07] 2.83*[2.78; 2.14] 2.62*[2.56; 2.09] 2.74*[2.69; 2.06]
twopath -0.01*[-0.02; -0.05] -0.02*[-0.03; -0.04] -0.01*[-0.02; -0.05] -0.00*[-0.01; -0.04]
ctriple -0.36*[-0.35; -0.46] -0.36*[-0.36; -0.48] -0.32*[-0.32; -0.41] -0.30*[-0.29; -0.35]
时间依赖性 stability 2.08*[2.16; 1.72] 1.74*[1.80; 1.54] 2.65*[2.72; 2.29] 2.68*[ 2.76; 2.34]
variability -0.35*[-0.38; -0.72] -0.25*[-0.44; -1.15] -0.09*[-0.11; -0.22] -0.07*[-0.09; -0.21]
发送者属性 FDI -8.02*[-7.79; -11.41] -5.66*[-6.38; -13.05] -5.76*[-6.18; -11.20] -5.63*[-6.13; -12.47]
sind -1.86*[-1.91; -3.02] -1.62*[-1.56; -2.29] -1.36*[-1.41; -2.28] -1.12*[-1.10; -1.79]
ln_tech -0.06*[-0.06; -0.25] -0.21*[-0.11; -0.31] -0.16*[-0.12; -0.23] -0.22*[-0.19; -0.31]
digital -0.26*[-0.25; -0.49] -0.12*[-0.13; -0.42] -0.06*[-0.07; -0.33] -0.01*[-0.02; -0.29]
energy 0.42*[0.02; -1.97] 0.01*[-0.08; -1.04] 0.35*[0.27; -0.45] 0.22*[0.16; -0.56]
reg 0.14*[0.13; -0.46] 0.26*[0.16; -0.20] 0.10*[0.07; -0.28] 0.15*[0.14; -0.21]
sink -0.05*[-0.10; -1.43] -0.44*[-0.59; -2.09] -0.34*[-0.38; -1.50] -0.32*[-0.30; -1.30]
接收者属性 FDI -5.33*[-4.07; -8.51] -3.40*[-3.54; -18.94] -0.64*[-0.55; -7.49] 1.04*[1.03; -2.21]
sind 2.25*[1.98; -0.34] 3.13*[3.22; 0.63] 2.00*[1.87; -0.18] 0.95*[0.77; -0.85]
ln_tech 0.63*[0.65; 0.38] 0.43*[0.56; 0.28] 0.48*[0.50; 0.26] 0.50*[0.52; 0.30]
digital 0.07*[0.04; -0.48] 0.13*[0.09; -0.45] 0.03*[0.01; -0.41] -0.11*[-0.14; -0.46]
energy 0.58*[0.13; -2.00] -1.22*[-1.25; -2.55] -0.25*[-0.35; -1.55] -0.11*[-0.14; -1.00]
reg 0.19*[0.20; -0.33] 0.49*[0.40; 0.06] 0.26*[0.23; -0.24] 0.31*[0.29; -0.09]
sink 0.90*[0.62; -0.22] -0.29*[-0.61; -2.48] 0.13*[0.02; -1.27] 0.56*[0.54; -0.64]
异配性 FDI -0.79*[-0.93; -9.25] -4.66*[-4.45; -12.59] -1.42*[-1.07; -7.16] -1.00*[-0.52; -9.31]
sind 0.59*[0.66; -1.60] -0.05*[0.47; -1.82] 0.22*[0.46; -1.04] -0.42*[-0.12; -1.85]
ln_tech 0.13*[0.11; -0.10] 0.10*[0.12; -0.07] 0.10*[0.10; -0.00] 0.05*[0.05; -0.11]
digital 0.21*[0.25; -0.32] -0.00*[0.04; -0.58] -0.04*[-0.04; -0.44] -0.01*[0.01; -0.29]
energy -0.10*[0.23; -0.75] 0.49*[0.61; -0.26] 0.11*[0.20; -0.54] 0.31*[0.41; -0.70]
reg 0.06*[0.06; -0.36] -0.10*[-0.07; -0.60] 0.07*[0.09; -0.28] 0.10*[0.11; -0.27]
sink 0.31*[0.36; -1.54] 1.36*[1.50; -0.63] 1.07*[ 1.17; -0.61] 0.97*[1.01; -0.15]
协网络 mat_dist -1.31*[-1.34; -1.63] -1.19*[-1.26; -1.73] -1.03*[-1.07; -1.49] -1.02*[-1.06; -1.40]
N/个 11480 8200 24600 24600
（2）拟合优度检验
基于仿真的模型拟合优度评价方法能够更合理地评价模型拟合程度。参照唐晓彬等[48]的研究，选取节点间测地线距离、几何加权二元组伙伴分布、几何加权边共享伙伴分布、节点度、三元组普查五类网络特征指标，基于模型4仿真模拟出1000个网络，并与观测网络进行关键特征比较（图5）。可以发现，五类关键网络特征接近于仿真网络的95%置信区间，说明仿真网络能够较好地解释观测网络。此外，绘制ROC曲线以观测模型的拟合效果，发现ROC曲线接近左上角，说明模型的拟合效果较好。其次，进行样本外推断，以2005—2019年的长三角碳排放空间关联网络数据为样本拟合2020年的网络，发现TERGM依然较好地模拟了观测网络的结构特征（图6），能捕捉网络的动态演化机制。
图5 GOF检验与ROC检验（样本内拟合）

Fig. 5 GOF and ROC tests (in-sample fitting)

图6 GOF检验与ROC检验（样本外推断）

Fig. 6 GOF and ROC tests (out-of-sample inference)

（3）仿真网络分析
参考刘林青等[49]的研究，本文还基于模型4的拟合结果生成了1000个仿真网络，并对这些仿真网络进行可视化（由于篇幅限制，仅展视第1000个网络，图7b），同时绘制2020年的真实观测网络（图7a）。对比发现，各城市在仿真网络中的相对位置及所在社群与观测网络高度一致，特别是无锡、苏州、杭州、上海、南京等核心城市，其节点度值分别为46、46、42、41、39，接近真实网络的度值，这进一步验证了长三角碳排放空间关联的仿真网络能够较好地解释观测网络。
图7 仿真网络分析

Fig. 7 Simulation network analysis

3 结论与启示

3.1 结论

基于修正的引力模型构建长三角碳排放空间关联网络，在利用社会网络分析方法考察网络结构特征演变的基础上，构建TERGM探究网络形成及动态演化机制，得到如下结论：
（1）长三角碳排放空间关联日益密切，但合作空间依然较大。研究期内，碳排放空间关联数量和网络密度波动增长，网络效率和网络等级总体下降，表明网络日趋复杂化及稳定化。大部分城市度数中心度上升，但存在极化现象，其中出度中心度的区域差异逐渐弱化，而入度中心度的差异先减小后增大。相对松散的网络结构要求长三角进一步通过要素流动来优化碳排放的空间布局。
（2）长三角碳排放空间关联网络可划分为净溢出板块、净受益板块、主受益板块和经纪人板块，各板块间存在较多双向溢出渠道，“区域一盘棋”的联动效应突出。目前，净溢出板块主要分布于安徽和江苏北部城市，净受益板块主要分布于上海和江苏南部城市，经纪人板块主要分布于省际交界地带和浙江省内城市。各板块在样本时期内均发生了不同程度的重组，且板块间的空间关系呈现复杂化特征，板块内部存在“俱乐部”集聚效应。
（3）“经纪人”连接结构和核心节点主导连接结构在长三角碳排放空间关联网络的演化中发挥了关键作用。网络的演化逐渐从链式结构驱动向闭合结构驱动发展，各城市倾向于通过“团体组合”的方式参与碳排放空间关联活动，但城市间以邻为壑的非合作博弈发展策略也降低了合作减排的可能性。
（4）长三角碳排放空间关联网络存在显著的时间依赖效应，即在保持“路径依赖”的同时存在“路径创造”现象。对外开放程度、工业占比、绿色技术创新水平、数字经济发展水平和碳汇压力越低，能源强度和环境规制程度越高，城市发生碳排放发出关系的概率就越高。对外开放程度和能源强度越低，产业结构、绿色技术创新水平、数字经济发展水平、环境规制强度和和碳汇压力越高，城市发生碳排放接收关系的概率就越高。此外，对外开放程度和数字经济发展水平相近的城市间更易产生碳排放空间关联，而城市间产业结构、绿色技术创新、能源强度、环境规制和碳汇压力的差异能够以商品与服务为载体在城市间形成碳排放传导关系。

3.2 建议

基于本文研究结论，提出如下政策建议：
（1）考虑长三角碳排放空间关联的网络结构特征，由关键点带区域面，结合板块属性因地制宜分解减排责任。净受益板块经济发展水平较高，应当充分发挥上海、苏州、杭州、无锡等低碳转型的排头兵作用。净溢出板块应当加快引进发达城市的碳减排技术，并加速提升能源利用率，从源头上遏制能源（高碳）密集型产品的流动。经纪人板块应当充分发挥减排要素的桥梁作用，共同推进溢出端和受益端实现低碳转型。
（2）充分发挥长三角一体化的战略优势，形成“五流一布局”的网络格局，促进绿色共同体的碳减排目标实现。要以打造能源流、资金流、技术流、数字流、生态流和一体化的产业布局为目标，以“区域一盘棋”的格局实现碳排放联控联治。能源上，要立足区域资源优势构建气电融合与风光互补、藏能于民与供需响应的低碳能源体系；资金上，要推动建立长三角跨区域的低碳项目共同投资机制，发挥国内外投资的减排效应；技术上，要加强区域间低碳、零碳、负碳技术合作，让绿色技术创新合作网络不断涌现；数字上，要全力发挥数字要素这一革命性生产力的减碳作用，促进要素流动的低碳化，建立碳排放数据共享机制；生态上，要探索建立长三角区域碳补偿机制，探索建立跨区域的生态治理市场化平台。产业上，要进一步推动产业布局的统一规划，提出产业转型升级的整体规划方案。为此，长三角各城市间要逐渐弱化行政区划的界限感，逐步推进跨区域碳普惠机制落地实施，探索构建长三角统一大市场与区域碳交易市场，加速从“行政区经济”向“经济区经济”过渡，推进各种碳要素在城市间的流动。
通过本文构建的研究框架可以系统揭示区域层面碳排放空间关联网络的结构特征及演化机制。事实上，也有国内学者利用社会网络方法发现了碳排放效率[50]、雾霾污染[51]、森林生态安全[52]等生态环境领域存在空间关联现象，与本文结论存在一致性。但不同于以往宏观研究视角，本文在微观层面发现了模体结构对碳排放空间关联网络的驱动作用，是在前人研究基础上的进一步贡献。在影响机制的解构中，相关研究利用QAP方法证实了地理空间邻近、产业结构等差异关系对网络形成的促进作用[53,54]，侧面印证了本文结论的可靠性。然而，考虑到传统方法仅能考察关系数据及静态网络的局限性，本文创新性地将TERGM引入碳排放空间研究领域，发现内生结构、行为者—关系能力、时间依赖性以及外部网络均会影响网络的形成及演化，这在方法层面为研究碳排放空间关联网络的演化机制提供了新的思路。此外，本文也存在几点不足可供进一步研究：（1）在刻画长三角碳排放空间关联网络结构演变的基础上，进一步利用双重差分方法对导致网络结构变化的政策变量进行分析。（2）地理距离驱动网络演化的作用是否因数字化发展而被削弱值得进一步跟踪研究。（3）长三角碳排放空间关联如何影响碳排放的空间布局也是后续的研究重点。

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