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范 金，王红姝
（南京林业大学，江苏 南京 210037）
以江苏、浙江、安徽、上海三省一市所构成的长三角地区作为我国经济发展活跃、开放程度高、创新能力强的区域，在全国起着引领示范的作用。同时，长三角地区也是关键的绿色低碳发展区域。在“十四五”规划中，国家层面提出了“双碳”目标，即二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值、努力争取2060年前实现碳中和的总方针。三省一市也陆续出台了切合当地的双碳政策（见表1）。
表1 长三角地区“十四五”规划中双碳的政策比较
江苏提倡绿色低碳，并从生产生活方式上倡导低碳，同时推动能源革命，用新的清洁、可再生能源替代传统能源。浙江省开展了多项行动和试点方案，建设低碳工业园区和“零碳”体系，并调整能源结构，优化产能。上海探索建设新能源汽车电池回收及处理体系，为国家新能源汽车的未来走向提供切实可行的实践依据，同时加快全国碳排放权交易市场建设，利用市场机制控制和减少温室气体排放，以此推动经济发展方式绿色低碳转型。安徽省一直是煤炭等传统化石燃料的主要产出地之一，在“十四五”规划中，安徽提出对传统产业进行绿色改造，培育新的产业形态，严格管控产业碳排放，为碳达峰赢得主动权。
可以说，“双碳”目标的持续推进离不开长三角地区“双碳”工作的深入展开。因此，综合三省一市绿色增加值的核算及比较，不仅有助于解析各省碳减排责任，探讨绿色发展道路，还能为促进2060年前中国碳中和目标的实现，以及为中国探索省级减排路径与措施提供参考依据。
实现2030年前碳达峰、2060年前碳中和，是党中央经过深思熟虑作出的重大战略部署，也是对世界人民作出的应对气候变化的庄严承诺。“双碳”目标的提出，将把我国的绿色发展提升到新的高度，成为我国未来数十年内社会经济发展的主基调之一。事实上，早在20世纪90年代，伦敦未来森林公司就提出了“碳中和”术语。可见，生态文明建设一直是国内外学者研究的重要领域。碳达峰表现为二氧化碳排放量达到峰值后平稳下降的过程，而碳中和是在一定时间内通过人为活动实现二氧化碳净零排放。从碳达峰到碳中和的过程，就是经济增长与二氧化碳排放实现从相对脱钩到绝对脱钩的过程。因此，“双碳”目标的实现能为中国经济全面绿色转型、贯彻落实新发展理念作出重要贡献。
绿色GDP作为对传统GDP的一种调整，是指从国内生产总值中扣除资源耗减成本与环境污染损失代价后剩余的国内生产总值。绿色GDP是在国民收入核算体系（SNA）核算的基础上，考虑经济发展外部因素和生态污染后产生的一种新的GDP核算体系。1993年，联合国出版的《综合环境与经济核算手册》（System of Integrated Environmental and Economic Accounting，简称SEEA） 首次提出绿色GDP的概念。之后在2003年、2012年，联合国对SEEA进行了重新修订，现已成为核算绿色GDP的指导性文件。与SNA相比，SEEA在总框架中新设自然资源和生态环境这两项内容，并将其作为经济资产中的一个部门来核算。同时，在国内生产净值中增加了“非生产自然资产的使用、累积”项。这一新的核算框架可以更加科学地进行国民经济核算，有助于综合经济与生态领域进而改善经济发展方式。
在中国，关于绿色GDP的核算始于20世纪80年代，且当时的核算仅限于理论层面，未有进一步的实践推广。2004年初，国家统计局与环保局联合开展了《中国绿色国民经济核算（简称绿色 GDP 核算）研究》项目，紧接着开展了绿色GDP核算试点工作，最终在2006年发布了《中国绿色GDP核算报告2004》。为贯彻落实新发展理念，加快推进生态文明建设，2015年，环境保护部启动了“绿色GDP2.0”版本，致力于延续2004年绿色增加值的核算研究，全面反应经济增长背后所付出的环境代价。绿色增加值研究方法分为直接测算和间接核算两种方法。直接测算法包括生产法和支出法，间接测算法包括投入产出法、能值分析法、基于SEEA的平衡推算法、外部经济与外部不经济测算法等。而基于拓展环境污染的投入产出法所得的绿色投入产出表不仅考虑了经济与生态环境的联系，而且关注流量与存量的关系，进而成为投入产出法的重要部分。
在进行绿色GDP核算时，一般是结合已有的投入产出表，考虑能源排放所带来的成本与效益，进而得出绿色GDP增加值。在我国，比较著名的碳核算数据库是由国家自然科学基金委员会、科技部国际合作项目及重点研发计划、英国研究理事会等联合开发的中国碳核算数据库（CEADs），目前最新版本是2021年发布的2019年国家、省级排放清单。以国家统计局发布的《中国能源统计年鉴2019》为基础，核算中国31省份2014—2019年能源与二氧化碳排放清单，延续了之前的核算方法和口径，涵盖47个社会经济部门，以及17种化石燃料燃烧与水泥生产相关过程排放。本文结合已有的中国碳核算数据库（CEADs）及扩展环境污染的投入产出表，综合成基于双碳目标的绿色投入产出表。本文的创新之处在于：第一，结合已有投入产出表及相关碳排放污染及治理成本数据，编制了基于双碳目标下拓展环境污染的投入产出表。第二，基于2002—2017年拓展环境污染的投入产出表，测算了以江苏、浙江、上海、安徽为代表的长三角地区绿色增加值，研究出各省市绿色增加值变化趋势和系数比较，并对绿色增加值进行结构分解。
（一）部门划分及数据来源
以2002—2017年江苏、浙江、安徽、上海三省一市的四年投入产出表为依据，进行多部门、跨年度、跨区域分析。碳排放数据选用CEADs数据库，依据IPCC行业碳排放核算方法编制成各省份的碳排放清单。为保持研究数据的统一性，结合区域投入产出表与碳核算数据库，将行业部门划分为25部门以方便后续研究（见表2）。
表2 中国产业25部门划分对照表
（二）拓展碳排放的实物型投入产出表
实物型投入产出表的最大特征：以实物型计量单位表示，不受价格的影响。基于“双碳”目标下的实物型投入产出模型，直接反映部门间的二氧化碳排放量。通过不同视角对各省市二氧化碳排放进行责任分摊。在生产者视角下，利用人均土地单位承载度进行省内、省际、国外的碳责任分摊；
在消费者视角下，由于二氧化碳隐含在商品中，在人均碳足迹的视角下划分不同的责任。实物型投入产出表不同于价值型投入产出表，它更直观地反映各省市排污情况，为测算基于价值型投入产出表得出的绿色增加值进行了责任划分，为实现“双碳”目标提供了数据支撑。
（三）拓展碳排放的价值型投入产出表
由于本文是在“双碳”目标下测算绿色增加值，因此在传统投入产出表中加入碳排放产生部门和碳排放治理部门。利用二氧化碳排放量以及碳排放强度、减排成本，可以计算出碳排放产生部门的价值量以及碳排放治理部门的机会成本，以此将碳排放治理部门的实物量转为价值量。碳排放强度及减排成本见表3。
表3 碳排放强度及减排成本①2002—2012年碳排放产生部门价值量根据碳排放强度测算所得，其中2017年碳排放强度根据2002—2015年数据变化推算得出。2002—2017年碳排放治理部门价值量根据碳减排成本得到。
（碳排放强度：t/万元。影子价格：元/t）
在加入碳排放产生部门和治理部门后，构建出拓展环境污染的竞争型投入产出模型，如表4所示。
表4 拓展环境污染的竞争型投入产出模型②Zij表示中间投入，CE表示碳排放产生部门的价值量，PE表示碳排放治理部门的治理成本；
C，IN，E分别代表消费、投资、净出口；
X代表总产出（投入），Val代表增加值。
（四）主要系数的测算
根据投入产出表的平衡关系，从表4中可以得出：
公式（1）称为列昂惕夫模型，是反映最终需求与总产出关系的核心公式。其中，B=（I-A）称为列昂惕夫逆矩阵，该矩阵反映了国民经济各部门之间的错综复杂的关系，因此也被称为完全需要系数矩阵。
Val表示经济主体的增加值数额，一般包含固定资产折旧、从业人员报酬、生产税净额和营业盈余四部分，其含义为a=v/x。经过变形后，可以得到增加值Val的表达式：
在公式（2）的基础上，定义B=VB。其中，B为增加值诱发系数矩阵。由于最终需求F包含消费、投资、净出口这三部分，通过对最终需求进行分解，得出各个部分对增加值的拉动效应。
由式（2），对最终需求进行拆分可得：
绿色GDP是指一个国家或地区在考虑自然资源与环境因素影响之后其经济活动的最终成果，要将经济活动中所付出的资源耗减成本和环境降级成本从GDP中予以扣除。改革现行的国民经济核算体系，对环境资源进行核算，从现行GDP中扣除环境资源成本和对环境资源的保护服务费用，其计算结果可称之为“绿色GDP”。本文在基于拓展环境污染的投入产出表中，将传统GDP扣除碳排放环境污染损失后的值称之为绿色增加值。其表达式GVal为：
其中，GVal表示绿色增加值，CE表示碳排放产出部门的实际价值量，PE表示碳排放治理过程中的减排成本，CE-PE表示碳排放所带来的环境成本，进而可以得出有关绿色增加值及碳排放污染相关的四个系数：
（一）生产者视角下的碳转移分析
改革开放以来，长三角地区发展迅速。由于不同省市在产业结构、资源禀赋间存在差异，导致不同省市在生产链环节扮演不同的角色，产品在不同生产地间的转移造成了长三角地区与其他省市、国外区域贸易间的碳排放转移。因此，从生产者角度下明确各省市的碳排放转移，有助于厘清碳排放责任清单，将减排责任在省内、省际、国外之间合理划分。
从生产者视角来看，人均土地二氧化碳承载力指的是一个国家或地区的土地资源，在一定的投资水平下进行产品生产活动所产生的人均二氧化碳排放量。图1展示了2002—2017年长三角地区人均土地二氧化碳承载情况。结果显示：一是上海在经济快速增长的同时单位承载度远高于世界、中国、三省一市平均水平。分析期内三省一市人均GDP大幅增长，单位土地二氧化碳承载度也在持续上升。与其他省市相比，上海的单位土地承载度更大，上海土地资源面积、人口较少但却承担了较多的二氧化碳排放，单位土地承载度分别是世界、中国、三省一市平均水平的13、3、2倍，上海在人均GDP快速增长的同时承受污染并牺牲环境。二是江苏、浙江、上海第二、三产业结构变化及安徽二次产业主导对土地承载情况有阶段性影响。在2001—2012年期间，三省一市的碳排放较高的部门主要集中在“电力及蒸汽、热水生产和供应业”“化学工业”“煤炭采选业”“石油、炼焦产品和燃料加工品业”等传统第二产业。在高能耗传统工业中，钢铁、水泥、石化等污染较严重，单位土地承载度持续上升。在2012—2017年期间，三省一市除安徽外，单位承载度呈下降趋势。以碳排放强度较低的交通运输业、金融服务业为代表的第三产业的兴起，对环境影响较小。在这一时期，安徽二次产业投入比例不断上升，同时存在机械化生产及规模滞后的情况，单位土地承载度落后于其他省市且保持增长态势。
图1 2002—2017年长三角地区二氧化碳单承载情况
从生产者责任视角对碳排放责任分摊情况进行分析，结果如图2所示。
图2 2002—2017年长三角地区生产者视角下的碳排放责任分摊
第一，2002—2012年这一阶段，长三角地区具有国外、省际碳责任较高的特点，在承受污染的同时造福国外及国内其他地区。在省际流动中，产业向国内其他地区流动的比重上升且具有产业差异性。江苏以建筑业为主，浙江以化学工业为主，上海在交通运输、仓储和邮政业方面向国内其他省市调动的比例最大，安徽在食品和烟草业方面占比最高。在国外流动中，江苏、浙江在这一阶段制造业占比较高，设备制造业、纺织皮革及其制品业出口比例较大。上海偏重于出口碳排放强度较大的电气机械、交通运输业等第二产业，在拉动经济增长的同时导致国外碳排放转移。安徽在煤炭资源禀赋上最优，但并非煤炭消费大省，而是通过生产高耗能产品向国外输出换取经济增长。上海2002年出口占比为1.25，对外依存度高，二氧化碳主要排放在当地；
江苏、浙江在这阶段中出口占比平均水平为0.43，安徽为0.08。2002年，上海单位承载度是其他省市的2倍，出口占比是江苏、浙江的3倍。
第二，2012—2017年这一阶段，长三角地区碳排放国外流动整体处于下降趋势，省际流动出现短期波动，省内流动呈上升态势。长三角地区仍为世界主要工厂，但在承受污染的同时兼顾了自身福利。产业结构的优化促使资源型产业向服务业转移，三次产业作为产业交流的重要媒介主要流动在全国各省（区、市），三省市在承受污染的同时更多考虑自身利益，对本省市经济有较高的拉动作用。江苏、浙江在这一阶段出口占比分别下降至0.286、0.371，上海出口占比较2002年下降了2/3，国外由污染避难所效应而带来的效益减少。安徽粗放型农业生产模式导致生产规模较小且初级农产品较多，绿色贸易壁垒的出现以及出口质量标准的提升阻碍其农产品向国外流动，国外碳减排责任下降。
（二）消费者视角下的碳转移分析
人均碳足迹指的是企业、个人的人均碳耗用量，在消费者视角下通过商品间碳用量的分析，能更好地对碳排放进行责任划分，更真实地反映长三角地区各省市的绿色增加值水平。长三角地区三省一市的人均碳足迹如表5所示。
表5 2002—2017年长三角地区人均碳足迹
人均碳足迹的区域差异性十分显著。分析期内，人均碳足迹最大的是上海，最小的为安徽，江苏、浙江人均碳足迹保持一致。上海的人均碳足迹约为其他省市之和。2017年，上海、安徽的人均碳足迹分别为27.3t和9.56t。与2002年相比，上海的人均碳足迹扩大了3.4倍。上海作为全国性中心城市，经济发展水平较高导致其人均碳足迹偏高；
安徽作为资源相对富裕省市，2017年人均GDP为4.8万元，仅为上海的1/3，江苏、浙江的1/2，一、二产业存在能源利用效率不高的状况，人均碳足迹最低；
江苏、浙江由于经济、人口规模相当，产业结构保持一致，人均GDP较高，人均碳足迹处于全国平均水平。
为进一步说明消费者视角下长三角地区碳排放转移问题，本文按照人均碳足迹这一指标对消费者的碳排放量进行地区分摊，结果如图3所示。
图3 2002—2017年长三角地区消费者视角下的碳排放责任分摊
1.在省际流动中，体现出上海省际流动占比高，江苏、浙江、安徽偏低的特点。在消费者视角下，上海所承担的来自省际的碳责任由2002年的0.2上升至2007年的0.61，之后大幅下降，但仍高于其他省市。从上海的三次产业结构来看，2017年上海三次产业增加值为20783.47亿元，同比增长7.5%。三次产业比重高达69%，批发零售实现同比增长12%，通过省际调出满足全国消费需求。江苏、浙江、安徽省际流动相对较小，且集中于第二产业。但是，随着产业链升级进程的加快，省际融合程度较高，产品在全国进行流动进而分摊更多的责任。
2.在国外流动中，体现出三省一市初始阶段国外碳责任偏高（后期上海仍偏高），其他省市迅速下滑的特征。在基本完成工业化的情况下，江苏、浙江第三产业替代一、二产业成为主导产业，并且在各省市绿色低碳的环境规制下限制高能耗产业发展，出口至国外的商品迅速下滑导致2012—2017年国外承担的碳责任减少。在初始阶段，安徽的工业制成品出口比例达86%。其中，轻纺产品、橡胶制品等占较高比重。之后，受金融危机影响，国外消费来自省内的商品下降。
3.在省内流动中，体现出江苏、浙江、安徽分别因高端制造业、轻工业、农业导致省内责任偏高，以及上海偏低的特点。分析期内，江苏、浙江、安徽省内分摊的责任超过50%，这一比例在2017年甚至超过80%。江苏、浙江同为制造业发达省份，但江苏侧重于“建筑业”“机械工业”等高端制造业，而浙江多为“食品制造和烟草加工业”“纺织业”等轻工业。在消费者视角下，江苏的“建筑业”“机械工业”对钢铁、水泥的需求较高，在一定程度上刺激生产链上游钢铁企业的碳排放；
浙江的“食品制造和烟草加工业”“纺织业”由于转型升级成功，进一步拉动了内需，省内承担更多的碳排放责任；
由于农产品资源的自给自足，安徽扩大了与其他省市在省内流动中所承担碳减排责任的差距。
可以看出，在不同视角下，长三角地区对国外、省际碳责任的承担主要是由于第二产业造成的。因此，加强省际、国外的地区间合作是当前实现各省市自主减排、经济社会绿色转型的有效途径。
（一）三省一市绿色增加值率的比较
在测算绿色增加值率时，首先要测算出绿色增加值。根据公式（4）可以看出，绿色增加值与碳排放产生部门、治理部门的价值量相关。各地区绿色增加值与碳排放量的关系如图4所示。
图4 2002—2017年长三角地区碳排放总量与绿色增加值变化
结合碳排放总量和绿色增加值来看，三省一市的绿色增加值与碳排放量表现出一致性。在分析期内，三省一市的绿色增加值、碳排放总量大体呈正增长趋势。江苏作为我国的经济大省，无论是碳排放总量还是绿色增加值，均领先于其他省市，是长三角地区碳减排的重点区域。2002—2012年期间，江苏的经济体量庞大、人口基数稳步增长、能源需求不断上升，碳排放总量保持较高的增长率。但是，在2012—2017年期间绿色增加值持续高位增长时，碳排放总量明显下降，这与江苏实施可持续发展及绿色低碳发展的政策有密切关系。浙江的碳排放总量及绿色增加值低于江苏但高于上海、安徽。在近十五年的分析期内，浙江的工业发展从相对落后逐步走向成熟，这也导致了碳排放总量较大。2012年之后，由于经济增长方式的转变，浙江更加注重经济的绿色发展，碳排放量保持相对稳定的水平。相较于江苏、浙江而言，上海地域面积、能源消费较小，导致其碳排放总量和绿色增加值处于较低水平。值得注意的是，上海的碳排放总量始终保持稳定、较小的变化趋势，说明上海在践行绿色低碳发展方面走在前列。安徽的绿色增加值起点低，增速较慢，且碳排放总量一直呈正增长趋势。可以看出，安徽的经济基础相较于其他省市较弱，需要较长的时间解决该省的经济发展和碳减排问题。
绿色增加值率是指在一定时期内绿色增加值占同期总产出的比重，即生产主体实现的绿色价值与产品总价值间的比值。根据公式（5）所得的绿色增加值率如图5所示。三省一市的绿色增加值率有以下特点：
图5 2002—2017年长三角地区绿色增加值率变化
第一，绿色增加值率与产业结构表现出一定的同步性。江苏、浙江、上海绿色增加值率整体呈上升趋势，安徽则相反。目前，江苏、浙江正迈入二、三产业并重的结构模式，在一定程度上降低了碳单位能耗，绿色增加值率逐步攀升。上海产业结构的重心发生变化且聚焦第三产业，但上海服务业的碳单位能耗高于江苏、浙江，说明服务业的发展并非完全是绿色的，其发展过程对环境有一定负面影响。安徽的产业结构调整为二、三产业为主导，但相较于其他省市，工业化水平较低。生产过程中出现的高碳排放低产出的行业，需要通过严格控制新增产能或有序化解过剩产能，提高绿色增加值率。
第二，以金属加工制造业为代表的制造业体现出一致性，表现为对绿色增加值率的反向作用。上海由于有着华东最大的金属冶炼集团，其金属冶炼及压延加工业发展较好，但这类高碳排放的产业未能拉动绿色增加值正向发展，导致上海的绿色增加值率整体偏弱。安徽通过投资促进了经济发展，但同时也带来了碳排放量增长的问题，从而阻碍绿色增加值率的提高。
第三，绿色增加值率发展存在明显的空间差异性。高质量绿色发展总体格局呈北—南向，重心位于东南位置。绿色增加值率均衡度存在明显的地域分化，江苏、浙江、上海绿色增加值率相对较高且趋于提升趋势，而安徽的绿色增加值率则从0.50下降到0.42，这可能与碳排放强度有关。结合表3中的碳排放强度来看，苏浙沪的碳排放强度保持在1～2间，安徽的碳排放强度突破3。从该指标的绝对量来看，江苏、浙江、上海的GDP绿色增长质量明显高于安徽。这也表明了绿色增加值率存在空间差异性，苏浙沪整体绿色发展格局逐渐改善，安徽还需进一步探索适合本省的绿色发展路径。
（二）三省一市污染产生系数的比较
结合各地区碳排放污染产生、治理情况的演化特点，可以分析各地区绿色低碳发展和碳减排的差异。
第一，差异性表现为长三角与全国整体的污染产出系数。2002—2017年，长三角地区碳排放污染产生系数总体上不断降低，这与范金等测算的1978—2017年全国各阶段总体污染产生系数呈反向关系。究其原因，本文是以江苏、浙江、上海、安徽为代表的长三角地区为研究对象，长三角地区整体经济发展位于全国上游，在碳排放环境协同治理方面较为显著，而我国经济、生态治理较为落后的西部地区在碳排放治理方面较为不足，因此降低了全国的碳排放产生系数。
第二，跨域性表现为产业转移所带来的污染产生系数的上升。安徽由于其连南接北的位置条件和综合交通体系，在经济发展中承接了江苏、浙江、上海地区的部分重化工产业转移，导致碳排放污染转移到本省。安徽提出了化工园“只减不增”的原则来合理规划产业集聚和资源分配问题，与2002年相比，2017年的污染产生系数下降一半，与浙江、上海持平。在分析期内，安徽利用的省外投资逐步攀升，在2017年突破万亿元，三次产业占比分别为3.3%、70%、26.7%，资金来源地前五分别为江苏、浙江、北京、广东、上海。这说明，安徽跨地域性的二次产业主导的产业转移对碳排放污染有显著的负向效应。
第三，服务业的多样性适应了污染产生系数的差异性。随着低碳绿色经济的推进，在长三角地区中传统服务业与现代服务业的组合性对不同省市有着不同的效果。以货运邮电业、批发零售业为主的传统服务业碳排放能耗高于以现代金融、商业服务业为主的现代服务业碳能耗。与上海的现代服务业相比，浙江传统服务业具有高碳排放、高污染的特征，但在经济发展中往往因为第三产业的特征而忽略其内部多样性，导致污染产生程度不同。因此，以现代服务业为导向的浙江应及时调整行业内部结构，降低碳排放污染。
表6 2002—2017年长三角地区污染产生系数、污染治理系数 （%）
（三）三省一市污染治理系数的比较
污染治理系数用来表示污染治理程度的大小，污染治理系数越大，表明经济主体在生产中对环境治理的可能性越高。从表5的污染治理系数中可以看出：
第一，江苏、浙江的污染治理系数呈上升趋势，上海则相反；
安徽波动较大，污染治理系数与行业转型具有同步性。近年来，江苏的金属冶炼及压延加工业、化学工业逐步退出，取而代之的是货运邮电业的迅速增长，说明江苏由发展重工业逐渐向轻工业以及服务业倾斜。其产业特征与治理成效保持一致性，污染的治理成效逐渐显示出来。自古以来，浙江的小商品行业发展兴旺，加之近年来电商行业、货运邮电业的发展尤为迅猛，技术进步使得货运邮电的发展更加绿色低碳，行业的转型与升级使污染治理取得良好的效果。
第二，传统煤炭行业表现出负外部性，污染治理的效果不显著。安徽的污染治理系数波动较大，经济结构中高碳特征明显，工业领域的碳排放量占比较大，高碳排放导致治理效率低下，污染治理效果不明显。结合安徽的能源消费结构也能看出这一特征。安徽能源消费长期以煤炭为主导，在2007—2012年间，安徽煤炭消耗占能源消费总量比重约为80%，远远高出世界煤炭消费平均比重27%，污染治理系数居高不下。尽管近年来安徽的煤炭消费比重逐步下降，但仍处于高水平，这也导致安徽的碳排放治理成效不明显。
第三，污染治理系数与土地利用保持一致性。苏浙沪皖的土地人口密度分别为753、574、3923、454人/平方千米，上海的人口密度远超过其他地区。过于密集的城市人口集聚会产生负的外部性，道路拥挤且碳污染排放密集，进一步加剧生态环境恶化，污染治理的效果微弱。此外，上海产业结构的调整也影响了土地利用格局，上海市“二三一”到“三二一”产业结构的调整促使上海的工业用地逐步转移至郊区。中心城区仍保留部分工业用地，外环线以内的工业用地迁往工业区，这使得郊区保留更多的居民用地，在一定程度上加深了居民通勤距离，交通运输压力逐步增大，碳排放污染治理未取到明显的效果。
（四）三省一市绿色增加值指数的比较
绿色增加值指数是指绿色增加值占增加值的比重。绿色增加值指数越高，表明国民经济增长的正向效应越高。基于公式（8）计算得的长三角地区绿色增加值指数趋势如图6所示。
图6 2002—2017年长三角地区绿色增加值指数变化
比较三省一市的绿色增加值指数，可以发现：
第一，各省市绿色增加值指数整体呈上升趋势，与产业结构表现出一定的同步性。上海作为长三角经济圈的核心地区，在整个区域发展中起着引领的作用，其发展结构更加多元化、合理化。在高碳排放行业中，电力及蒸汽、热水生产和供应业占比少，货运邮电发展最为突出，三次产业占主导，绿色正向效应显著。安徽的总体减排压力较大。近年来，其相关的金属冶炼及加工业、非金属矿物制品业，以及相关衍生产业的碳排放居高不下。与长三角地区其余省市相比，其产业结构还需优化，绿色发展整体处于不可持续状态，绿色增加值指数下浮波动明显。
第二，减排成本的异质性表现为以上海、安徽为代表的地区减排成本较高，江苏的减排成本较低。上海、安徽地区的减排空间有限，仅仅依靠调整化石能源消费结构或限制高碳排放产业的碳排放措施不能对绿色低碳的发展起到显著促进作用，未来更需要依托技术进步或新能源发展来降低碳排放量，提高低碳发展效率。江苏通过构建完善的碳排放权交易市场，推动绿色低碳发展，有效降低了本省减排成本，绿色增加值指数逐步攀升。
第三，差异性表现为服务业在不同省市的特性导致绿色增加值指数增速不同。浙江的服务业主要依靠传统服务业，相反，上海的服务业主要依靠现代服务业。传统服务业通常存在产能过剩、高碳排放等问题，而现代服务业在规模增速、发展趋势上具有比较优势，这使得两省市的绿色增加值指数增速有较大差异。值得注意的是，上海的绿色增加值指数增速较高但起点较低，这与土地规模、人均GDP的情况相一致。相较于浙江，上海的土地规模更小，由此导致分析期初始阶段GDP低于浙江，但随着“十一五”“十二五”规划的实施，2017年上海的人均GDP达到13.6万元，远远高于浙江的人均GDP 9.3万元，这在一定程度加速了上海绿色增加值指数的增长。
（一）绿色增加值结构分解的理论阐述
SDA模型通过对两个投入产出表中的相应变量进行比较，并将其差值分解为若干个变量变化之和，从而分析了各个变量对研究对象的变化贡献。本文借鉴刘瑞翔等的方法，对基于双碳目标下的绿色增加值进行结构分解。假设有t和t+1两个时期，根据公式（2）和（4），得到两个时期的绿色增加值，并将绿色增加值增量进行结构分解。则：
根据公式（4），绿色增加值率可以进一步分解：
进而得到：
由于矩阵B为产品完全消耗系数矩阵，因此矩阵B可以进一步分解得到：
因此，公式（9）可以进一步分解得到：
式（14）显示，一个地区的绿色增加值不仅与自身因素相关，而且与外部因素密切相关。因此，在“双碳”目标视角下探寻长三角地区间绿色经济的增长动力源泉，可以使我们更为宏观地了解长三角地区经济发展的动因，从而更好地把握其未来发展趋势。
（二）绿色增加值结构分解的比较分析
根据公式（14），在绿色增加值的基础上分解出长三角地区三省一市的十个效应并进行比较分析，结果如表7所示。其中Ⅰ阶段为2002—2007年，Ⅱ阶段为2007—2012年，Ⅲ阶段为2012—2017年。
表7 2002—2017年长三角地区绿色增加值结构分解 （%）
总体上来看，绿色增加值变化的主要依赖是最终产品效应变动。具体到不同效应之间，可以得出：
1.对于中间品效应而言，仅有浙江为正，江苏、上海、安徽都出现负值。深入分析可知，各省市中间品效应之所以出现分化，与其在产品生产过程中中间品的投入比例有关。浙江由于其制造业竞争优势更多地体现在产品需求方面，往往依靠自身产品需求进行生产加工，生产过程中的中间品投入比例增加，由此带来中间品效应为正。相反，江苏、上海、安徽在产品市场中更多依靠外部需求，从而导致其中间品效应出现负值。
2.在碳排放治理效应中，三省一市的碳排放治理效应经历了由负转正的变化。其中，江苏在Ⅲ阶段，上海在Ⅱ阶段的变化最为明显。江苏的碳排放量在Ⅲ阶段迅速下降，碳排放治理效应从Ⅱ阶段的负效应变化到Ⅲ阶段的正效应，“双碳”目标和环境治理力度在这一阶段得到充分体现。上海的第三产业增加值占GDP的比重在苏浙沪皖四个区域中是最高的，而服务业的增加值率普遍高于工业部门，导致其治理效应为正。浙江的碳排放治理效应在Ⅱ阶段变为正值，这与我国经济发展进入新的阶段密不可分，经济发展模式向绿色、低碳、可持续发展转变。安徽近年来向苏浙沪大量输电，承担了巨大的环境改善压力。因此，安徽的碳排放治理效应整体偏弱。
3.反馈效应依赖于区域间的相互影响。表7显示，在区域一体化过程中，江苏、上海在高端制造业和服务业、金融业上的比较优势使其在区域经济关联中具有竞争优势，对自身的影响要更为显著一些。而浙江、安徽的反馈效应较低，地区的产业间优势未得到充分发挥，本区域对自身的经济作用较小，需要寻求外部资源进行调整。
4.溢出效应反映的是本区域对其他区域的单向作用。结果显示，上海、安徽的溢出效应偏高，而江苏、浙江的溢出效应偏低。上海依靠其第三产业的优势，对其他地区形成了一定的辐射能力。其他地区在生产过程中更多地使用了上海提供的服务和产品，其溢出效应整体上大于反馈效应。安徽的经济发展有着产业集聚的鲜明区域特征，农业粮食发展前景好，带动了省内其他城市和省外的产业交流，溢出效应整体较高。
5.从不同省市消费对绿色增加值的贡献来看，江苏、浙江的消费效应呈上升趋势，通过消费带动绿色经济的效应明显增强。安徽的消费效应整体呈下降趋势，总体的消费势头不足，应更加注重绿色低碳消费理念的贯彻实施，加快绿色消费迈向主流。
6.从投资效应来看，江苏、上海的投资效应在分析期内短暂下降后上升，整体呈增长态势。江苏致力于发展资本密集型的高端制造业，对通信设备、计算机和其他电子设备制造业、专用设备制造业等产业投资较多。自改革开放以来，中国利用外商投资一直居于全球高位，而上海作为我国贸易试验区，外商投资一直是拉动上海经济的主要力量，由开放带来的拉动经济发展的优势在持续增强。浙江的投资效应在第Ⅲ阶段大幅上升。作为民营经济较为发达的省份，浙江省的民间投资构成了全社会投资的主要部分，投资对于绿色经济发展的效果明显好于消费。安徽的投资效应整体偏弱，政府应充分认识到投资对经济发展的重要性，大力招商引资，促进经济发展。
7.在各阶段绿色增加值变化结构分解中，最终产品效应对绿色增加值的作用显著，其中出口效应相对较小。相较于其他省市，安徽的出口效应虽一直持续正增长但十分微弱。在经济全球化背景下，安徽对外出口贸易起点较低，总体规模较小，增速不明显，且工业制造业相对薄弱，缺乏竞争力，产品结构有待进一步优化。
8.在国内调出效应中，浙江、上海、安徽的效应较为显著。浙江凭借制造业的发展，对国内其他城市进行产品交易，拉动国内制造业的经济增长。上海的电子通信设备等行业产业链更加完善，产业间的流动促进同业合作关系，国内调出效应明显。安徽依靠长江中下游平原独特的区位优势，同时享受长三角一体化的政策帮扶，成为接受南京辐射作用最强的地区，这也加强了国内省份间的产业转移。
9.从进口效应来看，上海的进口效应明显上行且高于其他省市。上海作为中国最大的进口消费品集散地，其进出口贸易始终保持着强劲态势。进口贸易在全国占比较高，在推动长三角地区高质量发展中的地位越来越重要。相反，江苏、浙江、安徽的进口贸易对绿色增加值的拉动效应并不显著，远低于上海的进口效应。
10.在国内调入效应中，浙江的国内调入效应在Ⅲ阶段增长势头突出。浙江既是一个经济大省，也是一个资源小省，因此对资源的寻求是浙江省对外投资的主要动因。与此同时，江苏、上海、安徽的国内调入效应较为微弱，在今后需不断推进资源、设施等跨区域综合发展，促进与外省间的资源互通一体化进程。
（三）碳排放治理效应下的行业比较分析
经过对三省一市的总体效应及其变化进行分析，可知碳排放治理效应在各个地区起着十分重要的作用。因此，有必要分析不同地区碳排放治理效应中的各行业效应贡献情况（见表8）。
表8 长三角地区各行业总体碳排放治理效应比率 （%）
在苏浙沪皖各行业的发展过程中，表现出一个共同点：以煤炭采选业、石油和天然气开采业、金属矿采选业为代表的原料加工业碳排放治理效应偏低。其主要原因有两个。一方面，由于煤炭采选业、石油和天然气采选业、金属矿采选业部门生产过程中产生的碳排放较高，而在生产过程中又未得到有效的治理，导致其治理效应偏低。另一方面，原料加工业生产成本高昂，人工、土地、机器及维修成本的上涨导致其利润空间压缩，生产效率低下，产品更新迭代成本较高，企业竞争更加激烈。面对这样的形势，行业自身已无暇顾及生产过程中产生的碳排放污染。
具体来看，一是相对于其他地区来说，江苏省以电气机械和器材制造业、交通运输设备制造业为代表的高端制造业及化学工业碳排放治理效应更为显著。自开放发展以来，江苏省大力实行招商引资，且当时我国的劳动成本较为低廉，很多外资企业在江苏设立加工基地。加上其制造业将生产与科技相结合，产业优势凸显，生产过程更加绿色低碳，碳排放治理效应较为突出。二是浙江的制造业对碳排放治理效应的贡献比江苏小，比上海、安徽大，其纺织业、缝纫以及以皮革加工厂为代表的制造业对浙江整体的贡献较大。目前，浙江省正以打造现代纺织世界级产业集群为目标，加快现代纺织产业高质量发展，在生产过程中与双碳目标相融合，在制造业中加速绿色发展。三是上海的电子及通信设备制造业、其他服务业在整体行业碳排放治理效应中占比最大。在《上海市先进制造业发展“十四五”规划中》，上海市政府提出以自主创新、规模发展为重点，提升全产业链水平，其电子及通信设备制造业产业链相对完备、技术水平先进，符合现阶段双碳目标的政策。四是安徽的农业部门碳排放治理效应相对较高，其农林牧渔业、食品制造及烟草加工业在碳排放治理效应中占比约为30%。安徽作为全国粮食主产省份及粮食调出大省，农业规模领先于其他省市，碳排放治理力度相对较大。
本文运用投入产出表模型，在“双碳”目标的视角下进行了长三角地区绿色增加值测度与比较研究。虽同为长三角地区，但苏浙沪皖4地的绿色增加值的诱因差异较大。各地产业发展水平参差不齐，绿色增加值相应系数高低并存，需要通过协同合作实现绿色低碳化发展。主要结论如下：
第一，上海单位土地承载度分别是世界、中国、三省一市平均水平的13、3、2倍，上海在人均GDP快速增长的同时承受污染并牺牲环境。在生产者、消费者视角下，长三角地区对国外、省际碳责任的承担主要是由第二产业造成的。
第二，各地绿色增加值与地区产业特色具有一致性。江苏重绿色转型，推动能源革命、高端制造业及货运邮电业升级换代，促进绿色增加值迅猛增长且高于其他省市。浙江开展低碳工业建设，调整能源结构，化工业的逐步退出有利于促进绿色增加值的增长，但进度缓慢。上海探索新能源建设，同时加快新兴产业发展，其绿色增加值增速平稳，符合其产业结构多元化特征。安徽推动传统产业绿色改造，同时注重新产业绿色发展，虽然绿色增加值起点较低，但上升幅度较大，有较大的发展空间。
第三，从污染情况来看，长三角地区碳排放污染产生系数总体不断降低，而在污染治理系数中，江苏、浙江呈上升趋势，上海相反，安徽波动较大。传统、现代服务业对污染产生情况具有差异性，且传统煤炭行业表现出负外部性，污染治理效果不显著。
第四，长三角地区的消费、投资、进口、出口、国内调出、国内调入效应整体偏高，在低碳经济发展中始终扮演着重要角色。其中，江苏的中间品效应呈上升趋势，碳排放治理效应从负转正，“双碳”目标和环境治理力度得到充分体现。浙江的中间品效应整体呈下降趋势，国内调入效应在第三阶段增长势头突出，通过从国内其他省份调入稀缺资源，对本省发展有着正向促进作用。上海的中间品效应整体上行，中间投入比例增高，且依靠其先进的服务业优势，溢出效应高于反馈效应。安徽的碳排放治理效应整体偏低，承担着巨大的环境改善压力，其投资效应呈递增趋势。
第五，行业分析显示，以电气机械和器材制造业、交通运输设备制造业为代表的高端制造业对江苏的碳排放治理贡献突出；
纺织业、缝纫以及以皮革加工为代表的制造业对浙江整体的碳排放治理贡献较大；
电子及通信设备制造业、其他服务业对上海的碳排放治理影响较深；
安徽的农业部门对碳排放治理贡献相对较大。
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