馬 穎,邵長(zhǎng)秀

(中國(guó)石油大學(xué)(華東)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山東 青島 266580)

1896年,瑞典科學(xué)家提出“二氧化碳排放會(huì)導(dǎo)致全球變暖”,直到20世紀(jì)70年代該問(wèn)題在全球才引起廣泛關(guān)注。兼顧穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和降低碳排放量成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長(zhǎng)期目標(biāo),“十三五”規(guī)劃綱要堅(jiān)持減緩與適應(yīng)并行,積極控制碳排放量,落實(shí)減排承諾。2020年9月習(xí)近平總書(shū)記參加七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)時(shí)表示,中國(guó)將提高國(guó)家自主貢獻(xiàn)力度,采取更加有力的政策和措施,力爭(zhēng)二氧化碳排放在2030年達(dá)到峰值,在2060年實(shí)現(xiàn)碳中和。北京市、上海市、天津市作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展前列的地區(qū),同時(shí)作為我國(guó)直轄市,對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著卓越貢獻(xiàn)。然而經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展伴隨著嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題,以北京市為代表的空氣污染問(wèn)題愈演愈烈。經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省不能只依托能源消耗帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,要積極尋求轉(zhuǎn)型升級(jí)。因此,深入剖析影響碳排放的驅(qū)動(dòng)因素并探究碳排放和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系,對(duì)于提升三市甚至我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

2003年英國(guó)發(fā)布《我們能源的未來(lái):創(chuàng)建低碳經(jīng)濟(jì)》,首次明確提出“低碳經(jīng)濟(jì)”,將低碳減排與經(jīng)濟(jì)效益相結(jié)合。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者都對(duì)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了一定的研究。因素分解法主要分為基于投入產(chǎn)出表的結(jié)構(gòu)分解(SDA,structural decomposition analysis)法和以各產(chǎn)業(yè)、各部門(mén)能源數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)按時(shí)間序列加以比較的指數(shù)分解(IDA,index decomposition analysis)法。運(yùn)用IDA法時(shí)加以改進(jìn),產(chǎn)生了對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)(LMDI,logarithmic mean divisia index)因素分解法。因?yàn)長(zhǎng)MDI模型可以有效解決傳統(tǒng)線(xiàn)性回歸模型所產(chǎn)生的殘差項(xiàng)問(wèn)題而被廣泛應(yīng)用,在能源經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域尤其是碳排放驅(qū)動(dòng)因子分解上被廣泛應(yīng)用。日本學(xué)者Kaya將碳排放影響因素分解為能源強(qiáng)度、碳排放強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口規(guī)模因素,提出了Kaya恒等式,后被研究者不斷加以改進(jìn)和充實(shí),使其內(nèi)涵不斷豐富[1-3]。國(guó)外研究者最早關(guān)注能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系,從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度分析,能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間相互依賴(lài)、相互依存[4]。之后,隨著理論水平和計(jì)量經(jīng)濟(jì)的發(fā)展改進(jìn),研究能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的理論模型和實(shí)證研究成果越來(lái)越多[5-8]。脫鉤模型體現(xiàn)的是能源消耗和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的變動(dòng)關(guān)系,相比其他關(guān)系檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛠?lái)說(shuō),更能反映經(jīng)濟(jì)和環(huán)境壓力的相對(duì)變化,衡量出節(jié)能減排工作的實(shí)施成效。

然而,圍繞北上津的相關(guān)研究相對(duì)較少。以下通過(guò)改進(jìn)Kaya恒等式,在碳排放強(qiáng)度、能源強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模的基礎(chǔ)上,加入能源結(jié)構(gòu)因素,基于LMDI分解方法甄別北上津能源消費(fèi)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素,并利用Tapio脫鉤模型探究經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消費(fèi)碳排放之間的同步關(guān)系,以期為其他城市或區(qū)域的減排提供借鑒,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與理論方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

能源消費(fèi)量的數(shù)據(jù)來(lái)源:各類(lèi)能源實(shí)物消費(fèi)量來(lái)源于2005—2018年的《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中的《地區(qū)能源平衡表》;各類(lèi)能源的碳排放參考系數(shù)來(lái)源于《2006年IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》;各類(lèi)能源標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》;2005—2018年北上津的歷年地區(qū)生產(chǎn)總值和歷年人口數(shù)量來(lái)源于《國(guó)家統(tǒng)計(jì)局》的分省年度數(shù)據(jù)。

1.2 碳排放估算方法

碳排放沒(méi)有直接測(cè)量方法,通常間接計(jì)算,計(jì)算公式為

碳排放量=各類(lèi)能源碳排放系數(shù)×各類(lèi)能源標(biāo)準(zhǔn)煤排放量=各類(lèi)能源碳排放系數(shù)×各類(lèi)能源實(shí)物消費(fèi)量×各類(lèi)能源標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)。

(1)

由于各類(lèi)能源的熱值不同,為了方便比較,計(jì)算整體的能源消費(fèi)量、能源結(jié)構(gòu)等,通常采用標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)。碳排放系數(shù)是各類(lèi)能源燃燒和使用中單位能源產(chǎn)生的碳排放量。根據(jù)IPCC的假定,在使用各類(lèi)能源的碳排放系數(shù)時(shí)認(rèn)為系數(shù)是固定不變的。研究中選取的能源包括原油、煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣8種,各類(lèi)能源的碳排放系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)如表1所列。為了統(tǒng)一計(jì)算和便于比較,后述與能源消費(fèi)有關(guān)的數(shù)據(jù)均已轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)煤。

表1 碳排放系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)

1.3 LMDI因素分解法

在測(cè)算2004—2018年期間北上津地區(qū)的碳排放量的基礎(chǔ)上,構(gòu)建LMDI因素分解模型,通過(guò)定量的計(jì)算,分析碳排放強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模5個(gè)影響因素對(duì)北上廣地區(qū)碳排放的影響及各自的貢獻(xiàn)大小。

LMDI是一種完全指數(shù)分解方法,是Divisia分解法的一種簡(jiǎn)化形式,基本思路是將分解公式看作關(guān)于時(shí)間t的連續(xù)可微函數(shù),通過(guò)對(duì)時(shí)間t進(jìn)行微分再積分得到指數(shù)分解的形式,假設(shè)因素分解公式為

V=x1x2…xn=∏kxk，

(2)

其中:V為目標(biāo)變量;Xk為因素變量。對(duì)式(2)兩邊關(guān)于時(shí)間t進(jìn)行微分:

(3)

對(duì)式(3)兩邊積分一個(gè)時(shí)間間隔的長(zhǎng)度,可得指數(shù)分解的加法形式:

(4)

由式(4)可知

ΔV=∑kΔxk，

(5)

其中:

(6)

利用對(duì)數(shù)平均的方法近似求解式(6)中的積分可得

(7)

可以證明這樣得到的指數(shù)分解的加法形式?jīng)]有殘差項(xiàng),基于文獻(xiàn)[9-10]中的研究,LMDI分解法適用于能源領(lǐng)域問(wèn)題的分解研究,因此研究中使用此方法對(duì)碳排放進(jìn)行分解研究。

以碳排放強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模5個(gè)影響因素為重點(diǎn)研究其對(duì)北上津地區(qū)碳排放的影響及貢獻(xiàn)大小,因此對(duì)北上津地區(qū)分開(kāi)研究時(shí)可以構(gòu)建以下分解模型:

(8)

其中:Ci為各類(lèi)能源消費(fèi)所產(chǎn)生的碳排放量;Ei為各類(lèi)能源的消費(fèi)量;E為能源消費(fèi)總和;Y為地區(qū)生產(chǎn)總值;P為人口數(shù)量。

C=∑iAiBiDFP。

(9)

利用LMDI加法形式進(jìn)行如下分解:

ΔCA+ΔCB+ΔCD+ΔCF+ΔCP。

(10)

根據(jù)式(7)可得

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

其中:式(11)中的ΔCA表示碳排放強(qiáng)度效應(yīng)；式(12)中的ΔCB表示能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)；式(13)中的ΔCD表示能源強(qiáng)度效應(yīng)；式(14)中的ΔCF表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平效應(yīng);式(15)中的ΔCP表示人口規(guī)模效應(yīng)。

1.4 Tapio脫鉤理論

應(yīng)用Tapio脫鉤模型,引入脫鉤指數(shù)和分解因素脫鉤指數(shù),判斷北上津地區(qū)歷年經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤狀態(tài),以及各分解驅(qū)動(dòng)因素對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤狀態(tài)的影響。脫鉤效應(yīng)研究的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放量之間的依賴(lài)關(guān)系,選取一個(gè)指標(biāo)為脫鉤指數(shù)作為衡量脫鉤狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn),脫鉤指數(shù)表示為

(16)

其中:ΔC表示基期下一年碳排放量與基期碳排放量的差;Ct表示基期下一年碳排放量;ΔG表示基期下一年GDP與基期GDP的差;Gt表示基期下一年GDP。將傳統(tǒng)的脫鉤模型即式(16),由LMDI加法形式分解式(10)可以將脫鉤指數(shù)進(jìn)行分解,即

(17)

表2 脫鉤狀態(tài)

2 分析討論

因?yàn)楦黝?lèi)能源碳排放系數(shù)在t期和基期保持不變,所以ΔCA=0。北上津地區(qū)能源消費(fèi)碳排放分解結(jié)果見(jiàn)表3～表5,經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤效應(yīng)見(jiàn)表6～表8。表3～表8中的列表時(shí)間為2006—2018年,因?yàn)榻Y(jié)果顯示的是增量,2006年表示2005—2006年各分解因素的增量,為保持圖表的簡(jiǎn)潔性,簡(jiǎn)寫(xiě)為2006年。

2.1 北上津地區(qū)能源消費(fèi)碳排放分解因素分析

(1) 北京市能源消費(fèi)碳排放分解 北京市2005—2018年能源消費(fèi)碳排放增量的分解結(jié)果如表3所列。

表3 北京市能源消費(fèi)碳排放分解貢獻(xiàn)量

由表3可以看出:①2005—2018年,北京市碳排放量變化的總效應(yīng)增量為-3.992萬(wàn)噸,即碳排放整體呈現(xiàn)減少的趨勢(shì)。②北京市于2011年首次出現(xiàn)碳排放量負(fù)增長(zhǎng),究其原因,能源結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)率達(dá)-32.66%,能源強(qiáng)度效應(yīng)的貢獻(xiàn)率更是高達(dá)-395.70%,他們的總效應(yīng)超過(guò)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平效應(yīng)與人口規(guī)模效應(yīng)之和,可以看出改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)強(qiáng)度的降低對(duì)碳排放的抑制作用顯著。③2015年后,北京市碳排放量整體呈現(xiàn)穩(wěn)定下降的趨勢(shì),通過(guò)技術(shù)進(jìn)步等手段,能源消費(fèi)強(qiáng)度逐漸降低,使得北京市的碳排放量逐漸降低。因此,可以初步判斷,北京市碳排放量已經(jīng)臨近或者到達(dá)了峰值。

(2) 上海市能源消費(fèi)碳排放分解 上海市2005—2018年能源消費(fèi)碳排放增量的分解結(jié)果如表4所列。

由表4可以看出:①2005—2018年,上海市碳排放量大體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),但是近年來(lái)增長(zhǎng)速度放緩。②2012年和2014年出現(xiàn)碳排放負(fù)增長(zhǎng)。2012年上海市碳排放量首次出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),較2011年下降了0.91%;2014年和2018年上海市碳排放量再次出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)。究其原因,能源強(qiáng)度效應(yīng)在其中起到了決定性作用。③2015年和2017年出現(xiàn)了人口負(fù)增長(zhǎng),可以看出上海市人口幾近飽和。

表4 上海市能源消費(fèi)碳排放因素分解貢獻(xiàn)量

(3) 天津市能源消費(fèi)碳排放分解 天津市2005—2018年能源消費(fèi)碳排放增量的分解結(jié)果如表5所列。

由表5可以看出:①2005—2018年天津市碳排放量整體上呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì),轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在2014年?？梢猿醪脚袛?天津市碳排放量基本已經(jīng)達(dá)峰值。②能源強(qiáng)度效應(yīng)是抑制碳排放量增長(zhǎng)的主要因素;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平效應(yīng)對(duì)碳排放量影響最大,近年來(lái),其影響力有所減弱;人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)碳排放量的影響在2005—2017年大體呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì),在2017年甚至出現(xiàn)了人口負(fù)增長(zhǎng)。③與北京市和上海市不同的是,2005—2009年以及2012年,天津市能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)促進(jìn)碳排放增長(zhǎng),近年來(lái)能源結(jié)構(gòu)抑制碳排放增長(zhǎng),但是效果不是很顯著,這是因?yàn)殡m然天然氣在能源消費(fèi)中的比例有所提高,但是原煤仍占據(jù)主導(dǎo)地位,焦炭的比例甚至有所提高,能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)改善效果不明顯。

表5 天津市能源消費(fèi)碳排放因素分解貢獻(xiàn)量

(4) 小結(jié) 三市能源消費(fèi)碳排放變化的因素分解貢獻(xiàn)量如圖1所示。各影響因素在3個(gè)地區(qū)具有普遍性的同時(shí),也要注意在不同地區(qū)的差異性。

由圖1可知,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一直是促進(jìn)北上津碳排放最主要的影響因素;人口規(guī)模對(duì)促進(jìn)碳排放有一定的作用;能源強(qiáng)度一直是阻礙碳排放最主要的影響因素;能源結(jié)構(gòu)因素在北京市和上海市對(duì)阻礙碳排放有一定的作用,但對(duì)天津市而言作用并不顯著。

2.2 北上津經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤效應(yīng)

研究中的碳排放強(qiáng)度是一個(gè)固定的數(shù)值,即能源的參考碳排放系數(shù),因此碳排放強(qiáng)度的脫鉤指數(shù)始終為0。

(1) 北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤效應(yīng)及分解因素的脫鉤貢獻(xiàn) 對(duì)北京市2005—2018年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到北京市歷年來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤指數(shù)及其分解結(jié)果,如表6所列。

從表6可以看出,北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間大部分年份呈現(xiàn)弱脫鉤狀態(tài),即隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,碳排放也增加,但是碳排放增加的速度始終低于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度。2011年首次出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的強(qiáng)脫鉤,即隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,碳排放反而減少,這是一種理想的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。此后2013年以及2015—2017年均呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài),可見(jiàn)北京市近年來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間呈現(xiàn)一種良性的發(fā)展關(guān)系。

表6 北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放脫鉤效應(yīng)

(2) 上海市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤效應(yīng)及分解因素的脫鉤貢獻(xiàn) 對(duì)上海市2005—2018年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到上海市歷年來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤指數(shù)及其分解結(jié)果,如表7所列。

由表7可知,上海市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間大部分年份呈現(xiàn)弱脫鉤狀態(tài),即隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,碳排放也增加,碳排放增加的速度低于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度。少數(shù)年份呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài),即隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,碳排放反而減少。2005—2018年,能源結(jié)構(gòu)脫鉤指數(shù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤指數(shù)影響最大,且二者勢(shì)均力敵。

表7 上海市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放脫鉤效應(yīng)

(3) 天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤效應(yīng)及分解因素的脫鉤貢獻(xiàn) 對(duì)天津市2005—2018年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到天津市歷年來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤指數(shù)及其分解結(jié)果,如表8所列。

由表8可知,天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的關(guān)系,大部分年份呈現(xiàn)弱脫鉤狀態(tài),這表示隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,碳排放也增加,但是碳排放增加的速度低于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度;2014—2017年呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài),表示隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,碳排放反而減少,這也意味著天津市意識(shí)到了發(fā)展方式的不合理,并采取措施改善了環(huán)境與發(fā)展之間的關(guān)系,使得脫鉤狀態(tài)有所改善;2018年出現(xiàn)了擴(kuò)張負(fù)脫鉤的脫鉤狀態(tài),這表明天津市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí),碳排放大幅增加,這是一種不健康的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。能源結(jié)構(gòu)因素年均脫鉤指數(shù)為-0.080,對(duì)脫鉤的影響很小,且有正有負(fù),這是因?yàn)殡m然天然氣在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中所占的比例有所提高,原煤和焦炭的消費(fèi)比例有所下降,但是天津市仍然是以煤為主導(dǎo)的消費(fèi)結(jié)構(gòu),能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)改善效果不明顯。

表8 天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放脫鉤效應(yīng)

(4) 小結(jié) 北上津2006—2018年碳排放脫鉤指數(shù)如圖2所示。2006—2018年北上津脫鉤指數(shù)整體上呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì),經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放在大多數(shù)年份呈現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而碳排放緩慢增加的弱脫鉤狀態(tài),少數(shù)年份呈現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而碳排放反而減少

圖2 北上津2006—2018年碳排放脫鉤指數(shù)Fig.2 The decoupling index of economic development andcarbon emissions of the three cities from 2006—2018

的強(qiáng)脫鉤狀態(tài),個(gè)別年份呈現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而碳排放中速增加的擴(kuò)張連接狀態(tài)。這說(shuō)明北上津地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的依賴(lài)有所降低,但經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍會(huì)導(dǎo)致碳排放問(wèn)題,之后的發(fā)展應(yīng)該加強(qiáng)脫鉤。

3 結(jié)論和建議

研究以當(dāng)前國(guó)內(nèi)外及北上津地區(qū)的能源消費(fèi)碳排放為背景,對(duì)低碳發(fā)展、碳排放、脫鉤的相關(guān)理論與研究方法進(jìn)行了回顧;接著以北上津地區(qū)的估算碳排放量為基礎(chǔ),利用LMDI因素分解模型將碳排放量進(jìn)行分解,分析各因素對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)度;然后,應(yīng)用Tapio脫鉤模型研究北上津地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的脫鉤關(guān)系及各因素的脫鉤效應(yīng)。主要研究結(jié)論如下:

(1) 北上津三市能源碳排放量近年來(lái)得到了一定的控制,基本呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢(shì),轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在2013年左右,這與“十二五”期間國(guó)家執(zhí)行嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制政策、大力投入減排技術(shù)有關(guān)。其中,上海市能源碳排放總量最大,北京市能源碳排放量最小且控制的效果最顯著。

(2) 能源強(qiáng)度是碳排放的主要抑制因素,近年來(lái)北上津能源碳排放量增長(zhǎng)抑制是能源強(qiáng)度的降低所帶來(lái)的,此外,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高是碳排放增長(zhǎng)的主要因素,能源結(jié)構(gòu)及人口規(guī)模對(duì)減排影響較小。

(3) 北上津經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放整體上呈現(xiàn)弱脫鉤向強(qiáng)脫鉤轉(zhuǎn)變的過(guò)程。北京市、天津市在2013年之后基本表現(xiàn)為強(qiáng)脫鉤,這與“十一五”、“十二五”期間節(jié)能減排措施有關(guān),同時(shí)也表明京津兩地能源轉(zhuǎn)型比較成功。經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放增量之間的關(guān)系正在減弱,這是經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中比較理想的模式,符合“綠色發(fā)展”目標(biāo)。相比較而言,上海市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源碳排放之間的聯(lián)系比較密切,脫鉤指數(shù)有所減小,但是還未達(dá)到穩(wěn)定的強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。

綜上,北上津各地區(qū)碳排放驅(qū)動(dòng)因素影響有相同點(diǎn)也有不同點(diǎn),在制定政策及開(kāi)展工作時(shí),應(yīng)當(dāng)根據(jù)各地區(qū)實(shí)際情況因地制宜。根據(jù)結(jié)論并結(jié)合北上津地區(qū)發(fā)展現(xiàn)狀,提出以下幾點(diǎn)對(duì)策建議,為北上津地區(qū)開(kāi)展碳排放工作提供參考:①轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式,由高速發(fā)展轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展。將經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式進(jìn)行轉(zhuǎn)變,從粗放型到集約型,將產(chǎn)業(yè)升級(jí)進(jìn)行轉(zhuǎn)變,從勞動(dòng)密集型、資源密集型到資本密集型、技術(shù)密集型。②加強(qiáng)能源技術(shù)創(chuàng)新,提升能源使用效率。首先，要促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步,降低能源強(qiáng)度,提高能源的利用效率。其次,要將新技術(shù)在全國(guó)加以推廣,政府可以通過(guò)優(yōu)惠政策和補(bǔ)貼等方式支持能源新技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用。最后,引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù),結(jié)合本地實(shí)際情況加以應(yīng)用。③持續(xù)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu),促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)多元化、低碳化和清潔化。使用天然氣等低碳排放系數(shù)的能源,轉(zhuǎn)變以原煤為絕對(duì)主導(dǎo)地位的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu),開(kāi)發(fā)利用各種形式的清潔能源。