我國(guó)省域碳排放績(jī)效差異及影響因素研究

摘? ?要：不同地區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)等發(fā)展水平和特征呈現(xiàn)出較大差異，這使得碳排放績(jī)效以及影響碳排放績(jī)效的因素也存在差異。本文在評(píng)估2001—2019年全國(guó)各省區(qū)碳排放績(jī)效基礎(chǔ)上，深入分析碳排放績(jī)效的結(jié)構(gòu)和差異，研究分析其影響因素，并提出完善碳績(jī)效考核機(jī)制、制定差異化碳減排政策、完善碳減排管理制度、加快能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等政策建議。

關(guān)鍵詞：碳排放績(jī)效;Malmquist指數(shù);碳減排

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2022.09.004

中圖分類(lèi)號(hào)：F124.6;F062.1? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ?文章編號(hào)：1003-9031（2022）09-0042-16

一、引言

目前，全球已經(jīng)有54個(gè)國(guó)家的碳排放實(shí)現(xiàn)達(dá)峰，其中大部分屬于發(fā)達(dá)國(guó)家。我國(guó)碳減排的難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國(guó)家，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍處于上升期，當(dāng)前階段發(fā)展對(duì)化石能源消耗仍具有較高的需求，碳排放仍處在一個(gè)平穩(wěn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。“雙碳”目標(biāo)意味著廣泛而深刻的社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)性變革，只有采取科學(xué)、嚴(yán)苛的減排機(jī)制才能確?！半p碳”目標(biāo)如期實(shí)現(xiàn)。碳排放權(quán)意味著發(fā)展權(quán)，由于我國(guó)不同地區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)等發(fā)展水平和特征呈現(xiàn)出較大差異，碳排放不平衡問(wèn)題尤其突出，造成不同地區(qū)在碳減排任務(wù)分配時(shí)存在較大的利益沖突，這就需要在碳減排過(guò)程中平衡好地區(qū)間發(fā)展，避免因碳減排進(jìn)一步擴(kuò)大不同區(qū)域發(fā)展差異。在碳減排過(guò)程中實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展有賴(lài)于科學(xué)的碳減排機(jī)制，而評(píng)估各地區(qū)間的碳排放差異，準(zhǔn)確識(shí)別造成這種差異的因素，是進(jìn)一步制定和明確各地區(qū)碳減排任務(wù)的基礎(chǔ)，也是完善碳補(bǔ)償機(jī)制并制定差異化政策措施、開(kāi)展各類(lèi)減排活動(dòng)的重要前提。

二、文獻(xiàn)綜述

有關(guān)碳排放研究對(duì)象主要有碳排放量、碳排放強(qiáng)度、人均碳排放、碳排放效率以及碳排放績(jī)效等。碳排放量依據(jù)碳核算方法測(cè)算得出，較為成熟的國(guó)際碳排放核算體系以聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)（IPCC）的《國(guó)家溫室氣體清單指南》為代表。碳排放強(qiáng)度、人均碳排放量等變量是基于碳排放總量計(jì)算出來(lái)的。碳排放效率是一種考慮了碳排放生產(chǎn)技術(shù)的環(huán)境效率，環(huán)境效率被定義為考慮污染排放等非期望產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)單位的實(shí)際產(chǎn)出和潛在產(chǎn)出的比值，主要通過(guò)使用隨機(jī)前沿分析（SFA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）等方法構(gòu)建生產(chǎn)前沿面測(cè)算得出（周五七和聶鳴，2012）。

碳排放績(jī)效與碳排放效率具有相似之處，但碳排放績(jī)效更加強(qiáng)調(diào)能源消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生產(chǎn)要素等多個(gè)因素共同作用的結(jié)果，因此在測(cè)算中要突出“全要素”特點(diǎn)，基于此，大量學(xué)者使用DEA模型對(duì)碳排放績(jī)效進(jìn)行測(cè)算，將能源消費(fèi)、生產(chǎn)要素作為投入，形成GDP期望產(chǎn)出和碳排放非期望產(chǎn)出。如Zhou等（2006）利用DEA方法從宏觀角度上測(cè)算并評(píng)價(jià)了OECD國(guó)家和部分地區(qū)碳排放績(jī)效。王群偉等（2010）利用含有非期望產(chǎn)出的DEA模型構(gòu)建可用于研究碳排放績(jī)效動(dòng)態(tài)變化的Malmquist指數(shù)，測(cè)度了1996—2007年我國(guó)28個(gè)省區(qū)市二氧化碳的排放績(jī)效。韓晶等（2015）利用DEA-Malmquist指數(shù)對(duì)2005—2011年全國(guó)各省的工業(yè)碳排放績(jī)效進(jìn)行測(cè)算。王少劍等（2020）基于DEA超效率SBM模型對(duì)中國(guó)各城市碳排放績(jī)效進(jìn)行測(cè)定。

碳排放差異研究方面，大部分研究認(rèn)為盡管我國(guó)碳排放強(qiáng)度有所下降、碳排放績(jī)效有所改善，但人均碳排放量仍處于增長(zhǎng)階段，減排整體任務(wù)仍較重，省域碳排放存在顯著的區(qū)域差異，發(fā)展極不平衡。任志娟（2014）研究發(fā)現(xiàn)，2003—2010年全國(guó)碳減排總量的均值持續(xù)上升，但碳排放強(qiáng)度穩(wěn)中有降，人均碳排放量溫和上升，全國(guó)各省份的碳排放強(qiáng)度和人均碳排放差異較大。王群偉等（2010）的研究表明，我國(guó)碳排放績(jī)效主要因技術(shù)進(jìn)步而不斷提高，東、中、西以及東北四大區(qū)域碳排放績(jī)效有所差異，但差異性有下降趨勢(shì)。張珍花等（2011）根據(jù)年均碳排放量將全國(guó)各省劃分為重度、中度以及輕度排放區(qū)，發(fā)現(xiàn)重度與中度排放區(qū)域的碳排放水平差異在擴(kuò)大，而中度與輕度排放區(qū)域的碳排放水平差異在縮小。

研究碳排放影響因素是解決碳排放問(wèn)題的關(guān)鍵，20世紀(jì)70年代，美國(guó)生態(tài)學(xué)家Ehrlich和Comnoner提出IPAT模型，認(rèn)為環(huán)境的三個(gè)直接因素是人口、人均財(cái)富、技術(shù)及這些因素之間的相互作用。Dietz T等在IPAT模型基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展STIRPAT模型，將區(qū)域環(huán)境的影響因素分解為人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和技術(shù)因素三大類(lèi)，為分析碳排放影響因素提供一個(gè)較為實(shí)用的框架，之后大量研究中，對(duì)碳排放影響因素的選取都建立在該模型基礎(chǔ)上（吳青龍等，2018）。大部分研究認(rèn)為經(jīng)濟(jì)水平是造成碳排放增長(zhǎng)的最主要因素，能源強(qiáng)度等是抑制碳排放量增長(zhǎng)的重要因素，人口規(guī)模、城市化水平、居民收入、貿(mào)易水平也是影響碳排放增長(zhǎng)的重要因素，但對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放是否存在確切影響尚未達(dá)成共識(shí)。潘家華和張麗峰（2011）研究認(rèn)為碳生產(chǎn)率反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的依存關(guān)系，影響碳排放因素包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源利用效率、消費(fèi)方式等。周杰琦和韓穎（2016）證實(shí)人均實(shí)際 GDP 是碳強(qiáng)度省際差異形成的首要因素，其他因素按照貢獻(xiàn)由高到低依次是能源結(jié)構(gòu)、人口結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，對(duì)外開(kāi)放的貢獻(xiàn)較低。

已有研究中主要存在以下不足。從研究對(duì)象來(lái)看，大部分采用碳排放量、人均碳排放量、碳排放強(qiáng)度、碳排放效率等作為研究對(duì)象，這些指標(biāo)是靜態(tài)的，未能全面反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)進(jìn)步等外在因素動(dòng)態(tài)變化對(duì)碳排放效率改善的影響，一般只適合地區(qū)間同一時(shí)期的橫向比較而不利于不同時(shí)期地區(qū)間的縱向比較。在分析碳排放區(qū)域差異上，研究碳排放指標(biāo)的效率變化、技術(shù)進(jìn)步角度分析的較少，缺乏多要素共同作用的綜合分析，且在區(qū)域劃分上較多直接采用行政地理區(qū)域劃分，忽略同一區(qū)域內(nèi)不同省區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)水平的差異。從研究時(shí)期來(lái)看，文獻(xiàn)重點(diǎn)關(guān)注2010年以前的碳排放情況，黨的十八大以來(lái)，我國(guó)越來(lái)越重視低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展，積極采取措施促進(jìn)節(jié)能減排，2020年全國(guó)碳排放強(qiáng)度較2015年降低18.8%，已有研究無(wú)法全面反映我國(guó)在碳減排領(lǐng)域所取得的成效。結(jié)合已有研究的不足，本文綜合考慮能源、資本、勞動(dòng)力等要素，使用包含非期望產(chǎn)出的SBM模型測(cè)度碳排放生產(chǎn)效率，并基于生產(chǎn)技術(shù)前沿面的距離函數(shù)，構(gòu)造一種可考察動(dòng)態(tài)變化的Malmquist碳排放績(jī)效指數(shù)，從動(dòng)態(tài)的角度研究碳排放區(qū)域差異性，并利用2001—2019年我國(guó)28個(gè)省區(qū)的面板數(shù)據(jù)對(duì)影響碳排放績(jī)效的因素進(jìn)行實(shí)證研究，并根據(jù)實(shí)證結(jié)果提出建議，以期為促進(jìn)完善碳減排政策體系、促進(jìn)各地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展提供有益參考。

三、我國(guó)省域碳排放績(jī)效區(qū)域差異分析

（一）我國(guó)碳排放總體情況

中國(guó)碳排放數(shù)據(jù)庫(kù)CEADs顯示，我國(guó)碳排放總量不斷增長(zhǎng)，但增長(zhǎng)趨勢(shì)有所減緩，各省區(qū)碳排放總量從2001年32.25億萬(wàn)噸上升至2019年108.82億萬(wàn)噸，增速?gòu)?003、2005年約18%的高位下降至2019年的3%左右，表明我國(guó)碳排放增長(zhǎng)趨勢(shì)得到初步控制（見(jiàn)圖1）。

碳排放強(qiáng)度方面，若GDP價(jià)格以2000年為基期計(jì)算，我國(guó)每單位實(shí)際GDP碳排放強(qiáng)度下降明顯，從2001年的3.0036下降至2019年的1.7720，19年間累計(jì)降幅達(dá)41%，表明我國(guó)碳減排取得了積極成效。然而，我國(guó)碳減排仍面臨著嚴(yán)峻形勢(shì)，由于經(jīng)濟(jì)體量大、能源消費(fèi)需求仍處于上升階段，我國(guó)人均碳排放量仍呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì)，人均碳排放量從2001年的2.55噸/人上升至2019年7.75噸/人。國(guó)際能源署數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)碳排放量總量排全球第一，人均碳排放量超過(guò)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的平均水平，2020年發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的人均碳排放量降至8.2噸，低于中國(guó)8.4噸的水平，可以預(yù)見(jiàn)，“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，我國(guó)碳排放空間將越來(lái)越小。

（二）碳排放績(jī)效測(cè)度

為更好反映經(jīng)濟(jì)水平、能源、技術(shù)等因素的綜合作用及其動(dòng)態(tài)變化，本文深入研究碳排放績(jī)效的變動(dòng)情況與區(qū)域差異。首先使用含有非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型計(jì)算碳排放生產(chǎn)效率，再使用碳排放生產(chǎn)效率構(gòu)造Malmquist指數(shù)，以衡量碳排放績(jī)效。

1.構(gòu)建含有非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型

當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的環(huán)境效率考慮了碳排放等非期望產(chǎn)出，就稱(chēng)之為碳排放生產(chǎn)效率。碳排放生產(chǎn)效率的測(cè)算和評(píng)價(jià)通常需要使用DEA模型，DEA模型將資本、勞動(dòng)力、能源等作為投入指標(biāo)，將GDP和碳排放量作為產(chǎn)出指標(biāo)。但當(dāng)決策單元（DMU）存在投入過(guò)度或產(chǎn)出不足時(shí)，經(jīng)典DEA模型會(huì)高估決策單元的效率值，使得所計(jì)算結(jié)果不符合客觀實(shí)際。為此，Tone（2001）基于DEA構(gòu)建一個(gè)SBM（Slacks-Based Measure）模型克服了上述問(wèn)題。減少污染物排放成為經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的重要目標(biāo)，在考慮非期望產(chǎn)出情況下，不管投入多少，都期望產(chǎn)出更少的廢棄物。為更好評(píng)估含有非期望產(chǎn)出經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的效率，Tone（2003）在基于SBM模型，構(gòu)建含有非期望產(chǎn)出 SBM 模型，具體為：

2.構(gòu)造及分解Malmquist指數(shù)

Malmquist由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家Sten Malmquist在1953年首先提出并得到不斷豐富發(fā)展，Malmquist指數(shù)本身已經(jīng)得到了學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可，但對(duì)M指數(shù)分解形式仍存在分歧。碳排放績(jī)效本質(zhì)上是衡量碳排放生產(chǎn)率的變動(dòng)水平，因此碳排放Malmquist指數(shù)必然涉及DMU兩個(gè)不同時(shí)期的碳排放效率值的比較。Malmquist 指數(shù)本質(zhì)上是兩個(gè)距離函數(shù)值的比值，通過(guò)線性規(guī)劃方法（如DEA）測(cè)度技術(shù)效率后，然后將其轉(zhuǎn)化為距離函數(shù)值。借鑒成剛（2014）做法，本文使用含有非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型測(cè)度得出的生產(chǎn)效率作為距離函數(shù)值，計(jì)算Malmquist指數(shù)，以此來(lái)衡量碳排放績(jī)效。Fare 等（1992）根據(jù)投入導(dǎo)向的 CCR 模型構(gòu)建了幾何平均的綜合Malmquist指數(shù)并分解為 EC 效率變化和TC技術(shù)變化（技術(shù)進(jìn)步），也稱(chēng)為FGLR（1992）分解。根據(jù) Malmquist指數(shù)的公式也可以直接推導(dǎo)出規(guī)模報(bào)酬可變的Malmquist指數(shù)，并分解為PEC純技術(shù)效率變動(dòng)和 PTC純技術(shù)變動(dòng)，分解公式如下所示：

（三）碳排放績(jī)效總體情況及區(qū)域差異分析

1.投入產(chǎn)出指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

基于上述思路，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性和實(shí)證研究需要，本文以我國(guó)28個(gè)省2000—2019年的數(shù)據(jù)為樣本，海南、西藏、寧夏的數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，予以剔除。投入數(shù)據(jù)選取勞動(dòng)力、資本和能源等指標(biāo)，產(chǎn)出數(shù)據(jù)選取實(shí)際GDP和碳排放總量。勞動(dòng)力投入選取平均從業(yè)人員。資本投入使用資本存量來(lái)衡量，借鑒單豪杰（2008）的做法，以2000年為基期，采用永續(xù)盤(pán)存法基于歷年固定資產(chǎn)投入、固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)等數(shù)據(jù)計(jì)算得到資本存量。能源投入采用能源消費(fèi)總量來(lái)衡量。實(shí)際GDP以2000年為基期，基于地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)、名義GDP等指標(biāo)計(jì)算得出。以上原始數(shù)據(jù)均來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。碳排放總量來(lái)源于中國(guó)碳排放數(shù)據(jù)庫(kù)CEADs。相關(guān)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

2.碳排放績(jī)效動(dòng)態(tài)變化總體情況分析

基于以上數(shù)據(jù)，本文使用含有非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型測(cè)算碳排放績(jī)效。由于碳排放績(jī)效反映了兩個(gè)不同時(shí)期碳排放效率值的比較，因此碳排放績(jī)效計(jì)算結(jié)果將減少1個(gè)。在規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)下，根據(jù)上述模型公式使用Matlab測(cè)算得到2001—2019年28個(gè)省的具體碳排放排放績(jī)效指數(shù)。表2給出了歷年平均的Malmquist碳排放績(jī)效指數(shù)及其分解值，圖2是累計(jì)的Malmquist碳排放績(jī)效指數(shù)及其分解的變動(dòng)情況。

表2和圖2顯示碳排放績(jī)效的純技術(shù)效率（PEC）呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，在19年間從0.9944下降至0.7257，累計(jì)降幅達(dá)27.01%，平均年降幅1.42%;碳排放績(jī)效的純技術(shù)變動(dòng)（PTC）累計(jì)增長(zhǎng)65.77%，年均增長(zhǎng)3.46%。由于PEC的下降幅度小于PTC的增長(zhǎng)幅度，使碳排放績(jī)效指數(shù)（Malmquist）保持穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，19年間累計(jì)增長(zhǎng)20.98%，碳排放績(jī)效年平均改進(jìn)效率保持1.10%水平。

從圖2可知，2001—2005年碳排放績(jī)效的累計(jì)變動(dòng)值有所下降，表示碳排放績(jī)效出現(xiàn)一定程度的退化，主要由于碳排放技術(shù)效率下降過(guò)快所致（在4年間累計(jì)降低11.82%），其中2004、2005年碳排放績(jī)效也一定程度受碳排放純技術(shù)變動(dòng)下降的影響，這可能與該時(shí)期我國(guó)高耗能、高排放行業(yè)發(fā)展過(guò)快有關(guān)，2005年我國(guó)呈現(xiàn)出過(guò)度工業(yè)化特征（王群偉等，2010），呈現(xiàn)出一定程度的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，導(dǎo)致我國(guó)碳排放總量快速上升、碳排放績(jī)效下降。

3.碳排放績(jī)效動(dòng)態(tài)變化區(qū)域差異分析

受諸多因素影響，我國(guó)碳排放績(jī)效可能呈現(xiàn)出區(qū)域差異。一般而言，省區(qū)的人均碳排放量越小，表明碳排放生產(chǎn)效率越高。本文利用28省區(qū)2001—2019年人均碳排放量的年平均值作為劃分依據(jù)，將28省區(qū)劃分為低排放區(qū)（12個(gè)）、中排放區(qū)（11個(gè)）、高排放區(qū)（5個(gè)），分別考察各個(gè)區(qū)域內(nèi)的碳排放績(jī)效動(dòng)態(tài)變化情況（見(jiàn)表3）。表4給出了低、中、高排放區(qū)域的排放績(jī)效Malmquist指數(shù)及其分解的歷年均值和累計(jì)值。

表4顯示，低、中排放區(qū)域的Malmquist平均指數(shù)大于1，表明這些區(qū)域的平均碳排放績(jī)效均得到改善，累計(jì)改善的幅度分別達(dá)19.05%、50.79%，主要得益于純技術(shù)改進(jìn)的平均幅度大于技術(shù)效率退化的幅度，中排放區(qū)域的純技術(shù)改進(jìn)累計(jì)增幅高達(dá)86.44%。高排放區(qū)域Malmquist指數(shù)指數(shù)小于1，表明其碳排放績(jī)效存在退化，退化幅度累計(jì)接近30%，主要原因是技術(shù)效率退化的幅度較大，累計(jì)超過(guò)50%，說(shuō)明高排放省區(qū)的技術(shù)效率存在較大的改善空間。

為進(jìn)一步揭示全國(guó)及各類(lèi)排放區(qū)域內(nèi)部的碳排放績(jī)效改善進(jìn)程，本文運(yùn)用絕對(duì)？茁收斂理論對(duì)碳排放績(jī)效進(jìn)行收斂性分析。設(shè)yi，0和yi，t分別表示基期和第t期的碳排放績(jī)效指數(shù)，則？茁收斂檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

1n（yi，t / yi，0）=？琢+？茁1n（yi，0）+？滋i，t? ? （11）

1n（yi，t / yi，0）表示從基期到第t期碳排放績(jī)效的平均增長(zhǎng)率，當(dāng)系數(shù)？茁為負(fù)，則表明i省區(qū)的碳排放增長(zhǎng)率與基期呈現(xiàn)反向變動(dòng)關(guān)系，存在收斂性。利用全國(guó)28省及分區(qū)域的碳排放面板數(shù)據(jù)對(duì)上述模型進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5。表5顯示，全國(guó)28省、低排放區(qū)、高排放區(qū)系數(shù)分別在5%、10%、5%顯著水平下為負(fù)數(shù)，存在絕對(duì)？茁收斂，中排放區(qū)的收斂性則不明顯。？茁系數(shù)的大小反映出碳排放績(jī)效平均增長(zhǎng)率與基期碳排放績(jī)效的背離程度，低排放區(qū)碳排放績(jī)效的收斂速度和趨同性要快于中、高排放區(qū)，表明低排放區(qū)的碳減排績(jī)效進(jìn)程更快。為加強(qiáng)這種趨同性，有必要增強(qiáng)區(qū)域間的碳減排技術(shù)交流和碳補(bǔ)償機(jī)制合作。

四、我國(guó)碳排放績(jī)效影響因素實(shí)證研究

（一）模型構(gòu)建與指標(biāo)選取

為進(jìn)一步揭示全國(guó)28省碳排放績(jī)效及其組成部分差異的原因，本文對(duì)相關(guān)變量做進(jìn)一步分析。IPAT模型被廣泛應(yīng)用于分析環(huán)境效率，其隨機(jī)形式為STIRPAT模型：I=？琢Pa1Aa2 Ta3e，其中，I為碳排放指標(biāo)，P為人口因素，A表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，T表示技術(shù)水平，e為隨機(jī)誤差。STIRPAT模型允許驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行適當(dāng)分解。為更深入探究我國(guó)碳排放績(jī)效的驅(qū)動(dòng)因素，結(jié)合我國(guó)碳排放影響因素實(shí)際情況，本文對(duì)STIRPAT模型進(jìn)行擴(kuò)展和延伸，構(gòu)建如下模型：

Mali，t=？琢1+？琢2lnpgdpi，t+？琢3（lnpgdpi，t）2+？琢3lnPi，t+？琢4lnTi，t+？琢5EIi，t+？琢6ISi，t+？琢7ESi，t+？滓i，t+？滋i，t? ? ? ?（12）

PECi，t=？琢1+？琢2lnpgdpi，t+？琢3（lnpgdpi，t）2+？琢3lnPi，t+？琢4lnTi，t+？琢5EIi，t+？琢6ISi，t+？琢7ESi，t+？滓i，t+？滋i，t? ?（13）

PTCi，t=？琢1+？琢2lnpgdpi，t+？琢3（lnpgdpi，t）2+？琢3lnPi，t+？琢4lnTi，t+？琢5EIi，t+？琢6ISi，t+？琢7ESi，t+？滓i，t+？滋i，t? ?（14）

Mal表示i省區(qū)t時(shí)期的碳排放績(jī)效Malmquist指數(shù)，PEC、PTC為Malmquist指數(shù)分解而來(lái)的純技術(shù)效率變動(dòng)、純技術(shù)變動(dòng)，核心解釋變量為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnpgdp）、人口因素（lnP）、技術(shù)水平（lnT），控制變量為能源強(qiáng)度（EI）、能源結(jié)構(gòu)（ES）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）。？滓i表示未觀察到的固定效應(yīng)，表示區(qū)域特征對(duì)碳排放績(jī)效的影響。庫(kù)茲涅茨假說(shuō)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與環(huán)境影響存在倒U型關(guān)系，本文在全國(guó)28省面板數(shù)據(jù)回歸中設(shè)置對(duì)照組（即是否加入二次項(xiàng)）考察這種關(guān)系是否存在。變量的指標(biāo)選取說(shuō)明如下（見(jiàn)表6）。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnpgdp）。根據(jù)庫(kù)茲涅茨假設(shè)，環(huán)境效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可能存在倒U型關(guān)系，本文使用人均實(shí)際GDP的對(duì)數(shù)值來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量，并引入二次項(xiàng)。

人口因素（lnP）。參考已有文獻(xiàn)，本文考慮人口規(guī)模變化對(duì)碳排放績(jī)效的影響，人口規(guī)模使用年末常住人口的對(duì)數(shù)值來(lái)表示。

技術(shù)水平（lnT）。已有研究認(rèn)為，由于科技創(chuàng)新、技術(shù)進(jìn)步能提升能源效率，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，有助于提升碳排放績(jī)效，結(jié)合數(shù)據(jù)可得性，本文使用國(guó)內(nèi)專(zhuān)利申請(qǐng)授權(quán)量的對(duì)數(shù)值衡量技術(shù)水平。

能源強(qiáng)度（EI）和能源結(jié)構(gòu)（ES）。能源強(qiáng)度反映了每單位GDP所消耗能源量，因此能源強(qiáng)度越高，碳排放績(jī)效越低，本文使用能源消費(fèi)總量和實(shí)際GDP的比值來(lái)表示。在一次能源中，煤炭燃燒產(chǎn)生的碳排放量占比最大，本文將煤炭消費(fèi)占終端能源消費(fèi)總量的比值指代能源結(jié)構(gòu)。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化對(duì)碳排放績(jī)效有顯著的影響，第二產(chǎn)業(yè)尤其是高耗能、高排放的產(chǎn)業(yè)占比越高，碳排放量越大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)也會(huì)影響能源效率，從而影響碳排放總量，本文選取第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

城市化水平（UL）。為考察城市化進(jìn)程中人口遷移至城鎮(zhèn)對(duì)環(huán)境的影響，本文將城市化水平納入模型，使用城鎮(zhèn)人口與年末常住人口的比值來(lái)衡量。

對(duì)外開(kāi)放水平（OL）。地區(qū)進(jìn)出口額增加，意味著對(duì)外開(kāi)放水平提高，對(duì)外開(kāi)放水平提高不但會(huì)增加碳密集地區(qū)的碳減排壓力，而且減排技術(shù)外溢性帶來(lái)了先進(jìn)技術(shù)、設(shè)備和管理經(jīng)驗(yàn)，從而帶來(lái)碳排放績(jī)效的變化。本文選取進(jìn)出口總額與GDP的比值衡量對(duì)外開(kāi)放水平。

以上指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局以及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。為確保數(shù)據(jù)可比性，統(tǒng)一以2000年為基期進(jìn)行計(jì)算，以剔除價(jià)格因素影響。樣本數(shù)據(jù)經(jīng)原始數(shù)據(jù)計(jì)算得到，28省2001—2019年共得到532個(gè)觀測(cè)值，各變量描述性統(tǒng)計(jì)量見(jiàn)表7。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

本文首先使用28省2001—2019年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。hausman檢驗(yàn)顯示使用固定效應(yīng)模型對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)更佳。表8報(bào)告了全國(guó)28省分別以碳排放績(jī)效（Mal）及其分解因素（技術(shù)效率變動(dòng)PEC、純技術(shù)變動(dòng)PTC）的模型估計(jì)結(jié)果。模型（1）中，在全國(guó)層面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放績(jī)效具有顯著正向影響，這些因素每增長(zhǎng)1單位分別能使碳排放績(jī)效改善0.089、0.223單位;然而，技術(shù)水平、人口規(guī)模、能源結(jié)構(gòu)等因素抑制了碳排放績(jī)效的改善。模型（2）顯示，人均實(shí)際GDP的二次項(xiàng)系數(shù)為正，表明碳排放績(jī)效與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在顯著U型關(guān)系。模型（3）—（6）分別以PEC、PTC為被解釋變量，同時(shí)加入人均實(shí)際GDP的二次項(xiàng)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與純技術(shù)效率變動(dòng)存在U型關(guān)系，而與純技術(shù)變動(dòng)不存在此關(guān)系;相比之下，能源強(qiáng)度對(duì)技術(shù)效率變動(dòng)具有顯著的負(fù)面影響，但對(duì)純技術(shù)變動(dòng)無(wú)明顯影響，能源結(jié)構(gòu)則反之，對(duì)外開(kāi)放水平對(duì)純技術(shù)變動(dòng)存在顯著的負(fù)面影響。

上述結(jié)論具有較強(qiáng)的政策含義。第一，碳排放績(jī)效與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在從負(fù)相關(guān)向正相關(guān)轉(zhuǎn)變的關(guān)系，當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段中，兩者更多是呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在過(guò)于追求經(jīng)濟(jì)效益而忽視環(huán)境效益的現(xiàn)象，特別是存在忽視環(huán)境技術(shù)效率的現(xiàn)象。第二，技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的影響因素存在差異，使二者呈現(xiàn)出不協(xié)調(diào)現(xiàn)象，總體技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放績(jī)效沒(méi)有發(fā)揮出應(yīng)有的正向影響作用，表明要進(jìn)一步處理好管理制度的“軟”實(shí)力創(chuàng)新和科技進(jìn)步“硬”實(shí)力創(chuàng)新的關(guān)系，既要注重碳減排技術(shù)創(chuàng)新，也要加強(qiáng)環(huán)境管理制度創(chuàng)新，提高碳減排技術(shù)管理的效率。第三，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源因素等對(duì)碳排放績(jī)效有顯著的影響，表明既要支持綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加快發(fā)展風(fēng)電、光伏等清潔能源產(chǎn)業(yè)，又要加大對(duì)高耗能產(chǎn)業(yè)的升級(jí)改造力度，嚴(yán)格控制高耗能高排放行業(yè)的新增和發(fā)展。

為進(jìn)一步考察上述因素對(duì)低、中、高排放區(qū)域的影響，本文對(duì)各區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析（見(jiàn)表9）。結(jié)果顯示，上述因素對(duì)各區(qū)域的影響呈現(xiàn)出較大差異?？傮w來(lái)看，低排放區(qū)碳排放績(jī)效主要受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正向影響，中排放區(qū)域同時(shí)顯著受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的正向影響以及人口規(guī)模、能源結(jié)構(gòu)的負(fù)向影響，高排放區(qū)域受技術(shù)創(chuàng)新、對(duì)外開(kāi)放水平的一定影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放績(jī)效的U型關(guān)系僅在中、高排放區(qū)域成立，在低排放區(qū)域中不成立，但低排區(qū)域碳排放純技術(shù)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)出一定的倒U型關(guān)系，低排放區(qū)域的碳排放績(jī)效純技術(shù)進(jìn)步明顯，主要得益于經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改善以及對(duì)外開(kāi)放水平提升。結(jié)果表明在不同區(qū)域制定和實(shí)施統(tǒng)一的碳減排政策和碳補(bǔ)償機(jī)制具有較大難度。

上述結(jié)論說(shuō)明不同人均碳排放量區(qū)域碳排放績(jī)效的影響因素呈現(xiàn)出顯著的結(jié)構(gòu)差異，碳減排、碳補(bǔ)償政策制定和實(shí)施必須考慮這些差異。第一，低排放區(qū)域的技術(shù)效率具有一定的改善空間，碳減排政策制定應(yīng)以改善技術(shù)效率為目標(biāo)，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、對(duì)外交流合作中應(yīng)注重加強(qiáng)碳減排技術(shù)、制度安排的交流和擴(kuò)散。第二，中排放區(qū)域碳排放績(jī)效技術(shù)效率受能源結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模的負(fù)面影響較大，碳減排政策應(yīng)注重人口規(guī)模因素，加快推進(jìn)節(jié)能低碳建筑和低碳設(shè)施，引導(dǎo)居民消費(fèi)向綠色低碳消費(fèi)轉(zhuǎn)變，加強(qiáng)對(duì)清潔能源的開(kāi)發(fā)使用。第三，高排放區(qū)域能源結(jié)構(gòu)以煤炭為主，其技術(shù)效率退化嚴(yán)重拖累碳排放績(jī)效改善，短期內(nèi)碳排放績(jī)效難以改善，要合理設(shè)置減排目標(biāo)，避免強(qiáng)減排約束引起經(jīng)濟(jì)發(fā)展的劇烈波動(dòng)，加大地區(qū)的轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)應(yīng)注重逐步完善煤炭領(lǐng)域碳排放控制管理機(jī)制，提高煤炭清潔高效利用效率。

五、結(jié)論及政策建議

（一）結(jié)論

本文主要深入分析2001—2019年全國(guó)28省區(qū)碳排放績(jī)效差異和影響因素，主要結(jié)論如下：第一，盡管碳減排對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的約束作用日益明顯，然而，我國(guó)碳排放績(jī)效指數(shù)保持穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，主要得益由于碳排放績(jī)效的純技術(shù)改善的速度快于純技術(shù)效率。第二，不同人均碳排放量區(qū)域的碳排放績(jī)效改善存在顯著差異，低、中排放區(qū)域的平均碳排放績(jī)效均得到改善，主要得益于純技術(shù)改進(jìn)的平均幅度大于技術(shù)效率退化的幅度，高排放區(qū)碳排放績(jī)效存在退化，主要是技術(shù)效率退化幅度較大所致;？茁收斂檢驗(yàn)表明低排放區(qū)碳排放績(jī)效的收斂速度和趨同性要快于中、高排放區(qū)。第三，實(shí)證結(jié)果顯示，在全國(guó)層面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放績(jī)效具有顯著正向影響，技術(shù)水平、人口規(guī)模、能源結(jié)構(gòu)等因素抑制碳排放績(jī)效改善，碳排放績(jī)效技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)出不協(xié)調(diào)現(xiàn)象。第四，不同人均碳排放量區(qū)域碳排放績(jī)效的影響因素呈現(xiàn)出顯著差異，低排放區(qū)碳排放績(jī)效受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正向影響，中排放區(qū)顯著受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的正向影響，以及人口規(guī)模、能源結(jié)構(gòu)的負(fù)向影響，高排放區(qū)受技術(shù)創(chuàng)新、對(duì)外開(kāi)放水平的一定影響。

（二）政策建議

1.完善碳績(jī)效考核機(jī)制

碳排放績(jī)效能動(dòng)態(tài)、全面反映出地區(qū)碳減排的潛力和能力，建議建立以Malmquist指數(shù)為基礎(chǔ)的碳排放績(jī)效評(píng)估體系，并作為衡量地區(qū)碳減排成效的依據(jù)。在實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)過(guò)程中，遵循“共同但有區(qū)別”的原則，科學(xué)、公平分配各地區(qū)碳減排任務(wù)，完善差別化的碳排放績(jī)效改善考核機(jī)制，既要加大對(duì)碳排放績(jī)效高的重點(diǎn)地區(qū)加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制，實(shí)行更嚴(yán)格的減排政策，又要?jiǎng)討B(tài)監(jiān)測(cè)對(duì)碳排放績(jī)效具有退化勢(shì)頭的地區(qū)。探索建立以碳排放績(jī)效為基礎(chǔ)的省域橫向碳補(bǔ)償機(jī)制，建立區(qū)域碳收支賬戶，完善碳排放成本、碳吸收價(jià)值核算體系，設(shè)立區(qū)域碳補(bǔ)償基金，深化區(qū)域碳補(bǔ)償?shù)穆窂郊胺绞?，加大?duì)后發(fā)展地區(qū)的生態(tài)補(bǔ)償轉(zhuǎn)移支付力度，推動(dòng)受償?shù)貐^(qū)和補(bǔ)償?shù)貐^(qū)加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，協(xié)同打造綠色產(chǎn)業(yè)鏈，促進(jìn)各區(qū)域公平低碳發(fā)展。

2.制定差異化碳減排政策

碳減排政策制定和實(shí)施要充分考慮不同區(qū)域碳排放績(jī)效的影響因素的差異。低排放區(qū)域要兼顧優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、改善減排技術(shù)效率雙重目標(biāo)，在加大對(duì)碳減排制度創(chuàng)新力度的同時(shí)，要加快淘汰落后產(chǎn)能，培育發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，加快發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。中排放區(qū)域碳減排績(jī)效顯著受人口規(guī)模影響，人口增加將導(dǎo)致更多的能耗和碳排放量，要合理布局城市空間結(jié)構(gòu)、人口分布，把握好城市適度規(guī)模和人口閾值，保持人口規(guī)模和產(chǎn)業(yè)集聚程度與環(huán)境承載力相匹配。高排放區(qū)域能源結(jié)構(gòu)仍以煤炭為主，其技術(shù)效率嚴(yán)重拖累碳排放績(jī)效改善，要注重完善碳排放管理制度，嚴(yán)格控制煤炭消費(fèi)總量，加快引入和推廣應(yīng)用清潔能源生產(chǎn)技術(shù)，依托豐富的風(fēng)能和太陽(yáng)能發(fā)展清潔能源，逐步完善可再生能源產(chǎn)業(yè)體系，降低地區(qū)整體能源強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度。

3.完善碳減排管理制度

碳排放績(jī)效技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)出不協(xié)調(diào)現(xiàn)象表明要處理好管理制度的“軟”實(shí)力創(chuàng)新和科技進(jìn)步“硬”實(shí)力創(chuàng)新的關(guān)系，既要注重碳減排技術(shù)創(chuàng)新，完善低碳技術(shù)創(chuàng)新體系，也要加強(qiáng)環(huán)境管理制度創(chuàng)新，提高碳減排技術(shù)管理的效率。一方面要鼓勵(lì)有條件的地區(qū)加大碳減排技術(shù)、清潔能源利用技術(shù)、清潔生產(chǎn)技術(shù)等的研發(fā)投入，支持高耗能企業(yè)積極引入低排放生產(chǎn)設(shè)備，推廣應(yīng)用碳捕集、利用與封存等技術(shù)，降低工藝生產(chǎn)過(guò)程和燃料燃燒碳排放量;另一方面要建立健全碳減排制度體系，進(jìn)一步完善碳市場(chǎng)、碳稅、碳信用等市場(chǎng)化碳減排政策工具，建立碳減排補(bǔ)貼制度，發(fā)揮專(zhuān)項(xiàng)碳減排基金促進(jìn)綠色低碳技術(shù)創(chuàng)新、科技成果轉(zhuǎn)化作用，引導(dǎo)社會(huì)資本加大對(duì)低碳技術(shù)領(lǐng)域的投入。同時(shí)，由于不同區(qū)域碳排放績(jī)效的收斂速度和趨同性不一致，因此要建立不同區(qū)域間的碳減排管理合作機(jī)制，建立不同區(qū)域間的碳減排項(xiàng)目合作機(jī)制，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好地區(qū)通過(guò)購(gòu)買(mǎi)碳配額或進(jìn)行碳減排項(xiàng)目合作的方式從經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后地區(qū)獲取碳排放信用以緩解碳減排壓力。

4.加快能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)是影響碳排放績(jī)效的重要因素，因此，產(chǎn)業(yè)政策要將優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加快能源轉(zhuǎn)型作為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)工作重點(diǎn)。一是因地制宜開(kāi)發(fā)水電和其他可再生能源，增強(qiáng)清潔能源供給能力，構(gòu)建新型電力系統(tǒng)，促進(jìn)新能源占比逐步提高。二是推動(dòng)能源產(chǎn)業(yè)鏈加大碳減排力度，降低能源開(kāi)發(fā)生產(chǎn)、加工儲(chǔ)運(yùn)等各環(huán)節(jié)能源利用水平，建立新能源產(chǎn)業(yè)協(xié)同體制機(jī)制，加快構(gòu)建零碳新工業(yè)體系。三是推動(dòng)交通、建筑等重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域轉(zhuǎn)變能源利用方式，加快發(fā)展新能源交通，在城市公交等公共服務(wù)領(lǐng)域推廣新能源汽車(chē)，發(fā)展綠色建筑、綠色生態(tài)住宅，推行綠色化、信息化、集約化的新型綠色建造方式。四是加大對(duì)傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造支持力度，探索拓展煤炭清潔高效利用專(zhuān)項(xiàng)再貸款、碳減排支持工具等貨幣政策工具支持范圍，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)積極積極支持具有顯著碳減排效應(yīng)的項(xiàng)目發(fā)展，促進(jìn)煤電產(chǎn)業(yè)技術(shù)改造，逐步降低煤炭在一次能源消費(fèi)中的比重。

（責(zé)任編輯：孟潔）

參考文獻(xiàn)：

[1]AGU.Journals Assessment to China's recent emission pattern shifts[EB/OL].[2021-10-21].https：//agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2021EF002241.

[2]Kaoru Tone.A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis[J].European Journal of Operational Research，2001（130）：498-509.

[3]Kaoru Tone.Dealing with Undesirable Outputs in DEA：A Slacks-based Measure（SBM）Approach[EB/OL].[2003-12-03].https：//www.researchgate.net/publication/284047010_Dealing_with_undesirable_outputs_in_DEA_a_Slacks-Based_Measure_SBM_approach.

[4]R Fare，S Grosskopf，B Lindgren，P Roos.Productivity Changes in Swedish Pharamacies 1980-1989[J].The Journal of Productivity Analysis，1992（3）：85-101.

[5]Seidman L，Lewis K.Compensations and contributions under an international carbon treaty[J].Journal of Policy Modeling，2009，31（3）：341-350.

[6]Zhou P，Ang B W，Poh K L.Slacks-based Efficiency Measures for Modeling Environmental Performance[J].Ecological Economics，2006，60（1）.

[7]成剛.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法與 MaxDEA 軟件[M].北京：知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社，2014.

[8]韓晶，王赟，陳超凡.中國(guó)工業(yè)碳排放績(jī)效的區(qū)域差異及影響因素研究——基于省域數(shù)據(jù)的空間計(jì)量分析[J].經(jīng)濟(jì)社會(huì)體制比較，2015（1）：113-124.

[9]潘家華，張麗峰.我國(guó)碳生產(chǎn)率區(qū)域差異性研究[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011（5）：47-57.

[10]任志娟.中國(guó)碳排放區(qū)域差異與減排機(jī)制研究[D].北京：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2014.

[11]王群偉，周鵬，周德群.我國(guó)二氧化碳排放績(jī)效的動(dòng)態(tài)變化、區(qū)域差異及影響因素[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2010（1）：45-54.

[12]王少劍，高爽，黃永源，史晨怡.基于超效率SBM模型的中國(guó)城市碳排放績(jī)效時(shí)空演變格局及預(yù)測(cè)[J].地理學(xué)報(bào)，2020，75（6）：1316-1330.

[13]吳青龍，王建明，郭丕斌.開(kāi)放STIRPAT模型的區(qū)域碳排放峰值研究——以能源生產(chǎn)區(qū)域山西省為例[J].資源科學(xué)，2018，40（5）：1051-1062.

[14]張珍花，方勇，侯青.我國(guó)碳排放水平的區(qū)域差異及影響因素分析[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2011（11）：90-97.

[15]周五七，聶鳴.中國(guó)工業(yè)碳排放效率的區(qū)域差異研究——基于非參數(shù)前沿的實(shí)證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012，29（9）：58-70+161.

[16]陳煌鑫，陳毅晰.環(huán)境規(guī)制對(duì)中國(guó)工業(yè)綠色發(fā)展的影響研究——基于碳排放權(quán)交易政策的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[J].海南金融，2022（3）：26-41.

[17]徐智浩，石懿，陳煌鑫.碳金融相關(guān)外文文獻(xiàn)研究及對(duì)雙碳目標(biāo)的建議[J].海南金融，2022（1）：47-63.

[18]單豪杰.中國(guó)資本存量K的再估算：1952～2006年[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008，25（10）：17-31.

[19]周杰琦，韓穎.中國(guó)碳排放強(qiáng)度的區(qū)域差異與驅(qū)動(dòng)因素——基于1995-2013年省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)理論研究，2016（1）：18-26.

[20]管河山，王培，王謙.我國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的有效性研究[J].金融經(jīng)濟(jì)，2020（11）：8-17.

收稿日期：2022-06-19

作者簡(jiǎn)介：陳燕和（1992-），女，廣西玉林人，現(xiàn)供職于中國(guó)人民銀行南寧中心支行。本文僅代表作者個(gè)人觀點(diǎn)，不代表所在單位意見(jiàn)。