期刊佳文 | 长三角城市群碳减排与经济高质量发展时空耦合及驱动因素

“双碳”目标的提出标志着减少碳排放是破解资源环境约束瓶颈的必然选择，经济发展方式的转型升级代表着经济高质量发展是建设现代化经济体系的关键路径[1，2]。积极稳妥地推进“双碳”目标有利于转换经济增长动力，反之，坚定不移地推动粗放型经济模式变革亦能有效促进绿色低碳发展。然而，在“双碳”目标和经济转型升级协同的过程中，却面临着传统高投入高能耗产业占比高、新冠疫情等黑天鹅事件冲击以及工业化城镇化进程尚未完成等多重困境。因此，深入两者实质，权衡好碳减排与经济高质量发展的关系将成为需要长期关注、紧迫解决的现实问题。城市群是能源消费和碳排放的集中地，也是区域高质量发展的引擎动力，研究城市群对于提升碳减排与经济高质量发展平衡协调性具有强力稳定作用。“十四五”规划指出要优化提升长三角城市群，故在新形势下关注长三角城市群碳减排与经济高质量发展的时空耦合特征，深入识别影响耦合协调的驱动因素，对其他城市群和城市而言具有典型示范效应。

学术界涉及碳减排与经济高质量发展的研究主要有以下3个方向:一是碳减排与经济发展之间的研究。有的学者认为在未达到EKC曲线[3]理论拐点的情况下，过度减排将对经济发展产生显著的负面影响[4]。还有的学者则发现适度减排会对经济发展产生倒逼式促进作用，以“波特假说”为代表[5]，“创新补偿机制”在破解碳减排抑制经济发展问题上发挥了重大作用[6]。此外，另有学者选取蕴含经济特征的指标展开碳减排效应研究，得出经济集聚[7]、数字经济[8]、政府政策[9]、产业发展[10]等因素可有效减少碳排放，经济质量变革能助力减排和发展达到“双赢”状态。二是碳减排与经济发展耦合协调的研究。目前有关碳减排和经济发展耦合协调的研究较少，与之接近的碳排放和经济发展耦合协调的研究较为丰富。一方面学者们立足于产业，通过脱钩理论、协整分析、因果链分解等方法对服务业[11]、旅游业[12]、交通业[13]、农业[14]等进行碳排放与经济发展耦合关系的探究。另一方面，学者们从行政区划角度入手，使用多样化的空间地理模型研究碳排放与经济发展的时空耦合特征[15]，如邝嫦娥等[16]通过利用空间自相关分析，发现长江中游城市群碳排放强度与经济高质量发展耦合协调度存在显著的空间效应。三是构建碳减排与经济高质量发展指标体系的研究。梳理既有文献发现，一部分学者在考虑经济社会因素后，设计了以低碳经济[17]、碳减排潜力[18]为主题的指标体系。另一部分学者则围绕“双碳”目标设置指标系统的逻辑思路，比如李群等[19]少见地将中国碳中和发展解构为增碳发展和减碳发展，李爱军和张入川[20]则依据党和国家推出的相关政策体系对各省碳中和发展绩效展开评估。关于如何准确地衡量经济高质量发展，学术界尚未形成统一的观点。张红凤等[21]从动力系统角度确定经济增长动能转换的“需求—供给”评价指标体系；殷培伟等[22]着重阐释高质量发展和经济高质量发展的关系，从破解经济运行主要矛盾的视角进行指标体系设计。

综合上述文献，本文尝试从以下3个方面对现有文章进行拓展研究:(1)运用多维指标系统表示碳减排和经济高质量发展，并探讨二者双向耦合协调关系；(2)依据“双碳”目标设计城市群碳减排评价指标体系；(3)在区分高质量发展与经济高质量发展的基础上，以经济规律为逻辑底色，以供需有机结合为核心内容构建经济高质量发展评价指标体系。基于此，本文构建碳减排与经济高质量发展指标体系，通过耦合协调度、空间自相关及地理探测器等方法，测算分析长三角城市群2006~2021年碳减排与经济高质量发展综合水平，并展开碳减排与经济高质量发展耦合协调度的时空特征及驱动因素分析，旨在为城市群减排与发展两系统协调共进提供理论参考，同时希望提出的建议能改善城市群内部发展不平衡不充分问题。

“双碳”目标与经济转型升级是国家生存发展过程中联系最紧密的两项任务，二者相对独立，却又互相影响、彼此制约，这为碳减排与经济高质量发展耦合协调研究提供了丰厚的理论基础，即碳减排与经济高质量发展在“双碳”目标与经济转型升级两大战略的映射下存在显著的双向交互关系。其耦合协调机理见图1。

一方面，碳减排作为“双碳”目标的内在本质，以需求侧管理、供给侧结构性改革为蹊径[2]，持续推动经济发展质量前行。影响机理如下:(1)供给侧角度。碳减排通过激励技术创新，促使能源消费结构转变，即高强度的传统化石能源使用调整为高频率的新能源、清洁能源应用，重塑经济发展模式；其次，碳减排能够加速产业结构升级，即降低工业比重，提升服务业占比，淘汰高耗能产业的同时催生相关的新兴服务业，推进经济高质量运转。(2)需求侧角度。碳减排可以促进传统基础设施智能化、数字化改造及新型基础设施普及建设，这有利于拓宽行业与区域投资蓝海，从而发挥投资的经济引领效应；同时，以碳减排为目标导向可促使绿色低碳逐步渗透至每个消费环节，以绿色消费倒逼绿色生产，助力经济动能增加。

另一方面，经济高质量发展作为经济转型升级的外在表现，以革新的理念、制度和方式为载体[23]，反向为碳减排注入源源不断的动力。作用路径如下:(1)发展理念改变。经济高质量发展意味着传统发展范式将逐渐变为可持续发展范式，这种转变会有效遏制攀升的碳排放趋势，直接减少二氧化碳排放。(2)制度规则革新。经济高质量发展会带来规范的统计核算体系、完善的经济政策及健全市场化机制，这将有效增强碳排放的约束效力，当减排成本成为生产决策中的重要因素时，碳减排将成为放之四海皆准的新原则。(3)生产方式变化。经济高质量发展将转变中国长久以来“一煤独大”的生产动力特征，即风能、水能等将替代黑色能源，促使经济发展与碳排放完全脱钩，由此可实现源头上的碳减排。

耦合度来源于物理学概念，指的是两个或两个以上的系统或要素通过相互作用而彼此影响以至协同的现象。为更清晰地刻画长三角城市群碳减排与经济高质量发展之间的相互关联程度，本文参考前人研究[14]，构建碳减排与经济高质量发展的耦合度模型:

式中:C为碳减排与经济高质量发展间的耦合度；U₁、U₂分别代表碳减排水平和经济高质量发展水平；C值越大，表明碳减排与经济高质量发展耦合状态越好。在此基础上，采用协调度分析二者的协调状况或协调效应，碳减排与经济高质量发展耦合协调度计算公式如下:

式中:D为碳减排与经济高质量发展的耦合协调度；T为碳减排与经济高质量发展综合协调指数；α、β为待定系数，本文认为碳减排与经济高质量发展对推进社会可持续进程同等重要，故α=β=0.5。依据张佩等[24]、李琼等[25]的划分标准，结合实际研究情况，将碳减排与经济高质量发展耦合协调度分为六种类型:极度失调(0，0.2]、一般失调(0.2，0.4]、勉强协调(0.4，0.5]、初级协调(0.5，0.6]、良好协调(0.6，0.8]和优质协调(0.8，1]。

地理学第一定律指出:空间中万事万物都相互关联，并且距离越近关联度越强。空间自相关模型作为度量该性质的方法，可显示长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调度的空间结构形态，并判断城市群耦合协调水平是否显著相关联[15]。莫兰指数是测度空间自相关性的常用指标，包括全局莫兰指数(Global Moran’s I)和局部莫兰指数(Local Moran’s I)，其中全局莫兰指数的计算方法为:

式中:n为样本数；x_i、x_j分别为城市i和j的耦合协调度；`x为耦合协调度均值；S²表示方差；W_ij为空间权重矩阵，为了兼顾地理因素和经济因素的影响，参考已有文献的一般做法[26，27]，选取城市间距离的倒数和城市间人均GDP差额的倒数作为指标，构建地理与经济距离嵌套矩阵。全局莫兰指数取值在[-1，1]之间，全局莫兰指数越大，说明长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调度空间相关性越强。

局部莫兰指数的计算方法为:

式中:变量含义同公式(4)。根据局部莫兰指数大小，可以分为高高(HH)、低低(LL)、高低(HL)、低高(LH)4种情况，前两种表明研究区出现空间集聚现象，后两种表明研究区存在空间分散现象。

地理探测器是度量地理要素空间分异性并揭示其背后驱动因子的一种统计学方法[28]。该方法不仅所受的制约条件较少，而且可以克服共线性问题，当前已被广泛运用于自然和经济社会现象的影响因素研究[29]。本文主要运用地理探测器中的因子探测模块，以识别解释碳减排与经济高质量发展耦合协调度的关键驱动因子，具体表达式如下:

式中:h=1，…，L为探测因子X的分层；N与N_h为研究区和探测区的样本数；σ²_h和σ²分别为探测区和研究区耦合协调度的方差。q∈[0，1]，q值越大，说明探测因子X对耦合协调度的影响力越强。

通过阐述碳达峰、碳中和的内涵[1]，认识到尽快碳达峰需控制碳源、削峰发展，为碳中和争取更多的时间和空间；实现碳中和需降低人类活动产生的二氧化碳排放量，增加人为二氧化碳吸收量，以保持减排和吸收两端平衡。因此，本文将从排放控制、降低碳排、增加碳吸3个维度设计长三角城市群碳减排指标体系的评价框架，并选取11个测度指标进行填充(表1)，以度量城市群为达成“双碳”愿景做出的系列减排行动的成效。

在排放控制维度，依据2023年7月审议通过的《关于推动能耗双控逐步转向碳排放双控的意见》，选择“双控”指数进行表征，以精准展现某地区某时段总体的减排成效。降低碳排维度则参照中共中央国务院2021年出台的《2030年前碳达峰行动方案》(简称《方案》)中的重点任务部分，考虑数据可得性，选择“完善能源消费强度和总量双控制度”、“推进煤炭消费替代和转型升级”、“推动工业领域绿色低碳发展”、“加快货物运输‘公转水’”和“推广绿色低碳生活方式”五大关键语句作为构建根据，并基于已有的研究成果[19~20]将上述内容整理对应至能源消耗、工业结构、交通运输和全民行动4个层面，以反映重点领域变革所带来的碳减排效应。其中，交通运输层面由于非所有城市都具备机场，故未将航空运输纳入指标体系。能源消耗层面则借鉴韩峰和谢锐[30]的方法，利用天然气、液化石油气、全社会用电量三类能源进行消费总量和强度的测算，且城市发电目前仍以煤炭为主，能源消费结构运用煤电发电量与能源总消费的比值表示[31]。增加碳吸维度也以《方案》为依托，借以显示城市群所具备的碳汇资源以及固碳能力在“双碳”工作中发挥举重若轻的作用。

习近平总书记曾指出，“高质量发展不只是一个经济要求”，“经济、社会、文化、生态等各领域都要体现高质量发展的要求”。换言之，经济高质量发展是高质量发展的中心，二者是整体与部分的关系。由此可知，在构建经济高质量发展指标体系时，不仅要贴合高质量发展的基本特征，体现创新性、协调性、绿色性、开放性和共享性，更应注重经济运行的客观规律。

党的二十大报告提出，“要坚持以推动高质量发展为主题，把实施扩大内需战略同深化供给侧结构性改革有机结合起来”[32]，这明确了供需高水平动态平衡在推动经济高质量发展方面的重要性。因此，本文将以供给侧结构性改革为主线，以需求侧管理为支线，借鉴以往研究[22，33，34]，围绕经济质量、经济效率和经济动力3个评判维度，立足总量提升和结构优化两个方向，选取体现新发展理念的19个衡量指标，构建经济高质量发展评价指标体系(表2)。其中，经济质量维度涵盖的城乡协调、产业结构、投资水平、消费能力、出口稳定5个层面说明了供给侧结构的调整优化与需求侧水平的变动增长，也体现了协调发展、开放发展理念。经济效率包括的劳动、土地、资本以及绿色全要素4个生产率反映了供给侧结构性改革对经济收益的提升效应，也体现了绿色发展理念。经济动力包括“新动力源泉”技术创新、制度创新，以及“动力保障”公共服务供给，统筹二者能为经济发展带来旺盛生命力，这一维度指标也体现了创新发展和共享发展理念。

本文以长三角城市群26个城市为研究样本，选取2006~2021年作为时间跨度。研究所用的城市碳排放数据来源于中国碳核算数据库(可从https://www.ceads.net/下载相关数据)[35，36]，其他数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》和各城市统计年鉴以及国民经济和社会发展公报和环境状况公报。此外，文中所用的GDP以2006年为基期进行计算，碳排放数据由于中国碳核算数据库只更新至2019年，故2020~2021年的数据利用趋势外推法补全，其他个别指标在个别年份的缺失数据则采用插值法处理。

根据表1构建的评价指标体系，本文利用熵权法计算长三角城市群两个系统的综合指数，并分析变化情况(图2)。观察可知，2006~2021年长三角城市群碳减排和经济高质量发展水平总体均呈上升趋势。具体来看，碳减排水平从2006年的0.213上涨至2021年的0.283，年均增速达1.96%；经济高质量发展水平则由2006年的0.287升高至2021年的0.350，增幅为21.96%，但过程中存在较为明显的波动。细究经济高质量发展水平起伏变化的原因，有以下3处值得探讨:(1)2006~2010年出现的“N”型特征，这是由于2008年全球金融危机爆发后，长三角城市群资本市场遭受打击，经济高质量发展水平瞬间由2007年的上升变为下滑，后在政府出台的“一揽子计划”刺激下于2009~2010年平稳回升。(2)2011~2015年发生的非线性下降，此时期城市群经济进入结构调整期，出口导向型发展模式需要向消费引领型转变，服务业占比需要不断提高，但实际履行情况却不够理想，从而导致城市群综合水平的持续降低。(3)2016~2021年趋近于线性上升，这是因为“十二五”推行的宏观经济政策效果在“十三五”期间释放，并且2017年党的十九大报告提出了“高质量发展”战略，这加速了城市群经济高质量发展水平的增长爬升。

依据耦合协调度模型的计算结果，关注长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调趋势的时序演变情况①(图3)。可以看出，研究期内长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调趋势整体上在不断增强，但耦合协调水平不高，考察期内其数值处于0.47~0.47~0.55之间。从区域层面来看，16年里上海市基本保持平稳发展状态，耦合协调度持续在高水平范围内(0.8~0.9)徘徊，但在2011~2015年间上海市耦合协调水平也发生了轻微下降，这印证了减排与发展之间的矛盾性，也强调了控制转型速度、强度、广度的必要性。江苏省和浙江省考察时段内的耦合协调程度、前进态势与城市群的总体特征接近，即协调态势向好、水平较低，未来江苏省和浙江省应积极筹备科学的发展方略，以破解当前存在的生产力布局不合理、产业竞争优势减弱等问题。安徽省耦合协调水平虽在四大区域中最低，但耦合协调度在研究时段里表现出逐步提升的变化特征，这说明尽管安徽过去经济发展水平不强，且多依赖区域内矿产资源，以致环境牺牲较大，但只要转型逆袭的决心坚定，便能获得澎湃的创新动能和含绿量，最终实现“大智移云”。另外，值得注意的是，2006~2021年江苏省、浙江省、安徽省和上海市协调水平始终存在较大差距，已有的悬殊并未随时间变化而显著缩小。

为展示长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调类型的时序变化特征，运用Origin软件绘制了类型比例关系图。如图4所示，2006~2021年期间，勉强协调占据着长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调类型的主导地位，初级协调随时间变化逐渐从微势类型转变为强势类型，优质协调维持在较为稳定的比例。通过深入分析，发现长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调度类型的时间演变呈阶段式跨越上升，以2011和2016年为两道分水岭。其中，2011年以前为“平稳协调”时段，此时段演变程度微弱，自2006~2007年变动以后，一般失调(15%)、勉强协调(58%)、初级协调(15%)、良好协调(8%)的比重均保持不变。2011~2015年为“迈向协调”时段，此时段与前一时段相比，耦合协调度类型存在向上演进的趋势，处于一般失调的城市数量有所减少，平均占比为12.4%，而处于良好协调的城市数量则大幅度增加，平均比例差距达到了104%。2016~2021年为“协调发展”时段，此阶段的典型特征是初级协调和良好协调比重逐年增大，尤其是初级协调在2021年(50%)成为占比最高的类型，超越了勉强协调；另外失调类型占比继续降低也是该时段的特征之一，2021年失调类型占比已变为0%。

运用ArcGIS软件制图，以剖析碳减排与经济高质量发展耦合协调度的空间分布特征(图5)。空间上，长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调度总体向更高处演变，局域出现明显的空间分异现象，具体特点如下:(1)城市群呈现“中部三角区高①”的空间分布局势。2006年，中部三角区所有城市均处于协调发展阶段。其中，上海、南京分别位于优质协调和良好协调阶段，杭州、苏州、无锡则迈入了初级协调阶段。2006~2021年，嘉兴和常州、镇江、湖州三市先后于2011和2021年升级为初级协调阶段，杭州、苏州则依次于2011、2021年上升至良好协调阶段。从协调类型、数量和速度上看，“中部三角区高”的空间分布局势稳健。(2)城市群西部区域②“陷落”的空间结构特征显著。2006年，西部区域内50%的城市处于一般失调状态；2011年，合肥和芜湖则提升至初级协调状态；2011~2021年，西部8市协调类型逐渐以勉强协调为主，合肥则于2016年进入良好协调阶段。尽管西部整体协调情况于考察期内不断地提高改善，但与东部相比仍有一定差距，“西部陷落”的空间结构特征明确。(3)城市群显现“东北部均衡，东南部失衡③”的空间格局。2011和2016年，东北部4市均属于勉强协调类型，2019年又一起上升至初级协调类型，这表明东北部城市协调类型的分布较为一致，协调演进的节奏也较为同步，空间上“均衡”格局突出。东南部区域因靠近中间三角区的城市耦合协调度高，远离的偏低，所以总体呈现出空间分布不平衡的特征。

运用Stata软件计算全局Moran’s I指数以探究长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调度的空间集聚特征。如表3所示，2006~2021年全局Moran’s I指数估计值均为正，且所有年份的Moran’s I正态统计量Z值均大于正态分布函数在1%水平下的临界值(1.96)，表明碳减排与经济高质量发展耦合协调度具有显著的正向空间自相关性。同时，全局Moran’s I指数时序上呈波动上升的趋势，这表明耦合协调度的空间集聚形势存在增强的迹象，城市群内地区之间的联系仍在提高。

进一步，基于莫兰散点图绘制图6，以分析长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调的局部空间集聚特征。2006、2011、2016、2021年长三角城市群各市所属的空间集聚模式整体上保持相对稳定的格局，以高高(HH)型和低低(LL)型的同质性集聚模式为主。详细来看:(1)HH集聚主要出现在上海、南京、无锡、苏州、杭州以及宁波这6座城市，其中上海、南京、杭州三市在代表年份内始终显著，宁波则在2006、2011和2021年里通过显著性检验，说明这些城市具有强力的溢出效应，是带动其他城市协调发展的重要增长极。(2)合肥和芜湖是HL型集聚区的主要组成部分，即二者自身协调水平偏高，但相邻城市协调水平偏低，原因在于合肥和芜湖的政治资源与区位条件优秀，易对周边地区产生虹吸效应，空间上便出现了局部“高地”现象。(3)城市群LH型集聚主要集中在常州、镇江、泰州、南通和舟山五市，即这五市本身协调水平偏低，但相邻地区却是上海、南京等发达城市，空间“低洼地”逐渐发展形成。2021年，常州和舟山从LH型集聚区跳跃至HH型集聚区，意味着LH型城市在学习周边高值城市经验后，便有机会实现良性共振。(4)LL型集聚区涵盖了江苏、浙江、安徽三省的11座城市，呈现出范围广、跨度大的片状集聚特征。结合p值分析，安庆、滁州、池州、宣城4市LL型集聚显著并显现逐渐加强的迹象。今后的LL型城市应“先立后破”，结合能源资源禀赋与比较优势，因地制宜地统筹协调减排与发展2个角。

从前文了解到，长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调水平有待提高，内部协调差异有待缩小，为此本文运用地理探测器对影响二者耦合协调度的关键因素展开探究。前人研究表明[37，38]，地理探测器分析驱动因素一般选取6~15个指标。基于此，本文将30个指标按照权重大小降序排列，先选取权重大的指标，后根据指标所属的二级类别略作调整，尽量覆盖所有类别。经过综合考虑，最终选取碳排放强度(X1)、能源强度(X2)、水运货运量(X3)、公共汽(电)车客运总量(X4)、城市绿地面积(X5)、产业高级化指数(X6)、金融规模(X7)、外贸依存度(X8)、资本生产率(X9)、普通高等在校学生数(X10)、研发投入强度(X11)和人均图书馆藏书数(X12)12项指标作为探测因子。利用K-Means聚类方法对上述探测因子数据进行离散化最适分级处理，将原有的数值量转化为类型量，进而计算各探测因子对碳减排与经济高质量发展耦合协调度的影响大小，结果见表4。

对表4探测结果排序，公共汽(电)车客运总量(X4)、城市绿地面积(X5)、产业高级化指数(X6)、普通高等在校学生数(X10)、人均图书馆藏书数(X12)在代表年份内一直位列前5位，可以确定为影响长三角城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调度的主要因素。具体而言，城市绿地面积(X5)解释耦合协调的能力总体上最强，这是因为绿地面积能够有效增强城市固碳能力，同时还能隔离工业区，一定程度上缓解了热岛效应。公共汽(电)车客运总量(X4)对耦合协调的解释力则位于前列，表明绿色出行有利于缓解“城市病”，减少能源消耗，各个城市应重视普及新能源公交车辆的使用。普通高等在校学生数(X10)的驱动力2011年显示最大，2016和2021年却显示向下趋势，故整体影响能力处于中流，这可能是在校学生数作为人力资本对创新发展具有推动作用，但本质上仅是创新的间接参与者，影响能力显得后劲不足。产业高级化指数(X6)的影响力前期常处于最后一位，后续阶段的上升势头却很迅猛，这反映了产业结构优化并非一件易事，但推动产业结构优化却又是国民经济平稳健康发展中不可或缺的一环。人均图书馆藏书数(X12)对耦合协调的主导程度在研究年份里持续降低，原因在于公共服务供给是保障耦合协调度稳步提升的重要力量，而非关键力量，故其主导程度在时间变动中逐渐被其他因素抢占。

梳理表4中城市群的探测结果，可知影响城市群整体耦合协调度的前5项因子与分时序探测出来的因子基本吻合。进一步分析江苏省、浙江省、安徽省和上海市的测算结果，发现由于四省市在自然环境和经济发展方面存在显著的异质性，因此其碳减排与经济高质量发展耦合协调度的主导因素类型和驱动力也存在一定差异。剖析可知，影响江苏省耦合协调度最强劲的前5位因素中，金融规模(0.833)未出现于其他省市，表明江苏省可从加强科技金融供给、发展绿色金融着手，优化碳减排和经济高质量发展耦合协调水平。通过对比，发现驱动浙江省耦合协调发展的因素与驱动城市群的因素几乎一致，说明浙江省的发展情况一定程度上可代表长三角城市群平均水平，这对于城市群内后进省市具有重大参考价值。在安徽省影响力较强的前5项因素中，研发投入强度(0.886)显得尤为特殊，说明安徽若想完成由后起之秀至中流砥柱的转变，应加大对研究发明的资金投入，激发创新活力，以此提升区域碳减排和经济高质量发展耦合协调水平。上海市居于前5位的探测因子中，资本生产率(0.683)和产业高级化指数(0.604)这两个因素区别于其他区域，体现了资本流动通畅和产业发达是大都市鲜明的发展特点，上海持续不变地协调发展离不开二者的进步与完善。

通过上述分析与探讨，本文得出以下结论:(1)2006~2021年长三角城市群碳减排和经济高质量发展综合水平整体均处于提升状态，但经济高质量发展水平却出现了“N”型、非线性下降和线性上升三种比较明显的起伏变化。(2)考察期内城市群碳减排与经济高质量发展耦合协调发展态势向好，但耦合协调水平不高，江苏、浙江、安徽和上海协调水平之间差距较大，悬殊未随时间缩小。城市群耦合协调类型方面，勉强协调占据主导且随时间变化逐步升级至更高类型，一般失调占比较小且渐渐归零。(3)研究区内碳减排与经济高质量发展耦合协调度空间分异和集聚现象显著。具体来看，空间分布呈现“中部三角区高，西部低，东北部均衡，东南部失衡”的格局，空间集聚则显现相对稳定的模式，以HH或LL集聚为主。(4)从时序角度看，碳减排与经济高质量发展耦合协调度主要在绿色出行、城市绿化、结构调整、技术创新和公共服务供给5个因素的相互作用下变动进步。从区域角度看，由于不同区域的自然环境和经济发展情况有所不同，所以驱动江苏、浙江、安徽和上海耦合协调度的因素之间存有一定差异。

结合以上结论与长三角城市群现实状况，提出促进碳减排与发展深度耦合的政策建议:

(1)深化平衡协同意识，政策效果相互融合。一方面，各个城市政府在制定顶层规划时，需摒弃“唯GDP”论，要清醒认识碳减排与发展携手共进的重要性，坚持走包容性增长之路。另一方面，实施低碳节能政策法规要深入经济层面，通过督促企业绿色改造，引导公众绿色消费，加速低碳经济发展ꎻ设计城市经济和社会发展规划时要纳入“双碳”目标，以便开辟经济发展新蓝海，逐渐摆脱原有路径束缚。

(2)加强区域城市联合，壁垒差距突破弥补。交通上，中间三角区可通过铺设高铁或动车网络，推动区域内枢纽城市互联互通，同时延伸地铁、轻轨等市政交通网络，缩紧城市群内超大、特大城市与西部、东南部、东北部城市之间的联系，以便打破省域壁垒。产业上，可依据耦合协调类型划分同质、异质城市群，同质城市群间根据相似的资源禀赋和战略规划，引领政策、产业和生态协同发展，异质城市群间则进行产业承接，增强碳减排消纳能力。

(3)优化系统要素配置，综合能力日新月异。合理安排碳减排要素和经济系统要素需要对未来进行科学地筹划布局。各城市应集中力量调整能源消费结构，着力发展和推广清洁能源和新能源，并全方位探索城市生态资源，增加自然碳汇。其次，城市群要着重培养高级人才，激发系统内在动力，还可积极打造碳排放交易市场，利用碳排放价格交易机制约束碳排放，为早日实现碳达峰、碳中和提供正向作用。