En el contexto del desarrollo verde y de alta calidad, mejorar de manera efectiva la eficiencia de las emisiones de carbono industriales es fundamental para reducir las emisiones de carbono y lograr un crecimiento económico sostenible. Este estudio exploró esta área de investigación utilizando tres modelos: se utilizó el modelo SBM super eficiente para medir la eficiencia de las emisiones de carbono industriales de 48 ciudades en la cuenca del río Perla desde 2009 hasta 2017; se empleó el método de análisis de datos espaciotemporales exploratorios para revelar las características de interacción espaciotemporal de la eficiencia de las emisiones de carbono industriales; y se utilizaron detectores geográficos y un modelo de regresión ponderada geográficamente para explorar los factores influyentes. Los resultados son los siguientes: (1) La eficiencia de las emisiones de carbono industriales de la cuenca del río Perla aumentó de manera constante de 2009 a 2017, con una tasa de crecimiento anual promedio del 0.18 por ciento, pero la eficiencia de las emisiones de carbono industriales de algunos sitios sigue siendo baja; (2) El patrón espaciotemporal local de la eficiencia de las emisiones de carbono industriales es solitario y espacialmente dependiente; (3) La variación espacial de la eficiencia de las emisiones de carbono industriales está influenciada por varios factores, incluyendo el nivel de industrialización, la apertura al mundo exterior, el nivel de ciencia y tecnología, la intensidad del consumo de energía y el nivel de productividad, siendo el nivel de productividad, el nivel de industrialización y la apertura al mundo exterior los más importantes. Entre estos factores, el nivel de productividad, el nivel de ciencia y tecnología, la apertura al mundo exterior y el nivel de industrialización tienen una correlación positiva con la eficiencia de las emisiones de carbono industriales, pero la intensidad del consumo de energía tiene una correlación negativa. Este estudio proporciona un marco integrado utilizando análisis espaciotemporales exploratorios y regresión ponderada geográficamente para examinar la eficiencia de las emisiones de carbono entre ciudades. Puede servir como apoyo técnico para políticas de reducción de carbono en ciudades dentro de la cuenca del río Perla, así como una referencia para estudios de emisiones de carbono industriales en otras regiones del mundo.