1 引言 联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2021年发布的第六次评估(AR6)报告显示，目前地球的平均气温相较于工业革命前已上升1.1℃，主要归因于人类燃烧化石燃料和土地利用活动造成的温室气体排放，而作为温室气体的主要组成部分，二氧化碳排放量的不断上升是全球变暖的主要原因。同时，报告明确指出，只有实现净零排放才有可能控制升温[1，2]。2015年《巴黎协定》签署后，陆续有国家和地区提出了碳中和的长期目标。截至目前，全球已有136个国家采用纳入法律、提交协定或政策宣言的方式提出了碳中和相关承诺[3，4]。中国作为全球最大的温室气体排放国[5]，已经做出力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和的郑重承诺(简称“双碳”)，并就此目标做出一系列战略决策部署[6]。 中国幅员辽阔，各地资源禀赋、产业分工和发展阶段不同，二氧化碳排放存在非常显著的空间异质性[7-10]。具体来看，2019年碳排放总量最大的5个省份(山东、河北、江苏、内蒙古、广东)贡献了超过全国三分之一(36.99％)的碳排放量，而碳排放量最少的5个省(海南、青海、北京、重庆、天津)碳排放量仅占全国总量的4.59％。其中，排放量最多的山东(937.12Mt)是排放量最少的海南(43.07Mt)的近21倍。为此，《2030年前碳达峰行动方案》指出，各地区要结合本地区经济社会发展实际和资源环境禀赋，坚持分类施策、梯次有序推进碳达峰。 要分类施策、梯次有序推进“双碳”行动，就需要对各省份二氧化碳排放的空间差异及其背后原因进行深入分析，制订差异化的符合各省份实际的“双碳”行动方案，需要对各省份的碳排放驱动因素及其对区域碳排放空间差异的贡献进行深入研究。碳排放空间分解分析是研究二氧化碳排放空间差异的有效方法[11，12]。根据分解路径差异，空间分解分析可以分为空间指数分解分析和空间结构分解分析两种类型[11-13]。空间指数分解分析和空间结构分解分析二者之间的差异主要表现在以下方面。首先，空间指数分解分析方法基于指数来分析结构效应，其对结构效应的分析只停留在部门结构的层面；而空间结构分解分析方法则是以经济投入产出表为基础，既可以分析部门结构，同时又可以分析生产结构和需求分配结构[14]。其次，空间指数分解分析模型中，能源强度效应通常以规模效应和结构效应以外的余值来表示；而空间结构分解分析模型中，能源强度则直接用能源消费量除以总产出计算得到[15]，其对能源强度的刻画更为精准。综上，空间结构分解分析模型在测算结构效应和强度效应方面具有深入、精准的特点，是测算二氧化碳排放空间差异的更好选择。 根据空间分解分析的参照组选取方式不同，空间分解分析可以分为双向区域(B-R)空间分解[16]、径向区域(R-R)空间分解[17-20]和多区域空间分解模型(M-R)[11]。B-R模型将研究组中的任意两个区域进行比较[16]，得到的结果直观易理解，但如果区域数量较大，分解的组数目呈指数增长。同时，由于对不同的区域组独立进行分解，每一组都是两个区域比较的具体结果，不同分解对结果之间的联系并不明显，很难得出整个对照组的一般结论。在R-R模型中，每个区域都与一个参考区域K进行比较，基准区域K可以是组中的特定区域、不在组中的区域或其他基准[17]，因此，R-R的分解结果高度依赖所使用的基准参考，目标区域之间也很难进行直接比较。M-R模型将每个目标区域与由整个组均值给出的参考实体进行比较，在每个区域与参考区域进行直接比较后，对两个区域进行间接比较。相对于B-R模型和R-R模型，M-R模型在与对比组中的所有区域都是相互连接的，避免了R-R模型在基准区域选择上的主观性，可以得出具有一般性的结论。同时，由于区域之间存在一对一的直接比较，相对于间接比较结果，这种方法得出的结果更可靠，即M-R模型通过了圆度检验[11]。 一些学者将碳排放与空间分析相结合，研究了中国不同省份的碳排放及驱动因素特征[21，22]。早期研究一般是根据地理位置的差异对中国的省份进行空间分类，并进一步根据空间分类结果研究不同类型区域碳排放的特征和驱动因素[23-25]。有学者在研究中国人口和二氧化碳排放空间转移时，根据地理位置差异将中国31个省份划分为5类，分别是东部、南部、北部、西南部和西北部区域，并进一步分析了以上5类区域二氧化碳排放的特点[28]。还有一些研究根据中国各省份二氧化碳排放情况的差异，对中国省份进行空间分类[26，27]。最近的研究综合考虑了区域碳排放、能源消费和经济增长等情况，对中国的省份进行了空间分类，将中国30个省份分为5个梯队，并进一步确定了各梯队省份的碳达峰时间[22]。 综上，目前基于空间结构分解分析研究中国二氧化碳排放空间差异及其驱动因素的研究十分有限。少量已有研究考虑了碳排放的部分驱动因素[12]，但并未对能源结构因素进行系统分析。已有研究一般依据二氧化碳排放量差异将相关省份分为高、中、低排放类型[26，27]，或者根据地理位置差异将相关省份分为不同区域[23]，然而，这种分类分析往往难以给出针对性的碳减排策略。基于上述分析，本文的创新点主要包括以下方面。首先，本文基于最新可得数据，对中国经济发展进入新常态后的二氧化碳排放空间差异及其驱动因素进行研究，以期为各区域制定未来“双碳”目标和政策提供更好的参考。其次，考虑到能源结构转型和化石能源替代是中国未来实现“双碳”目标的关键路径[28，29]，在考虑现有研究指出的经济产出水平、部门结构、能源强度等二氧化碳排放驱动因素的基础上，进一步在空间结构分解分析(spatial structure decomposition analysis，S-SDA)模型中引入能源结构因素，从而更好地解释了中国二氧化碳排放的空间差异。再次，不同于以往研究中根据地理位置和排放量对地区进行分类，本文根据二氧化碳排放驱动因素的空间差异，使用聚类分析方法对我国30个省份进行分类，在此基础上，提出有针对性的区域“双碳”策略，从而能为未来各省份分类施策、梯次有序推进“双碳”战略提供科学依据和有力抓手。
