馮宗憲，陳志偉

（西安交通大學 經(jīng)濟與金融學院，陜西 西安 710061）

·區(qū)域發(fā)展

區(qū)域能源碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤趨勢分析

馮宗憲，陳志偉

（西安交通大學 經(jīng)濟與金融學院，陜西 西安 710061）

文章在測算中國各地區(qū)2001-2012年能源消費碳排放的基礎(chǔ)上，結(jié)合脫鉤理論和聚類分析方法，運用地理信息系統(tǒng)軟件Arc-GIS，實證分析了這期間我國區(qū)域能源碳排放和經(jīng)濟增長的空間脫鉤趨勢。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國大多數(shù)省份的能源碳排放與經(jīng)濟發(fā)展之間呈現(xiàn)弱脫鉤的關(guān)系。在遞進進行的脫鉤關(guān)系的恒等式因果鏈分解后，可知中國工業(yè)領(lǐng)域的能源利用效率的顯著提高和能源消費過程中電氣化水平的穩(wěn)步推進是中國各省區(qū)碳排放增長速度減緩的主要原因，而在此期間中國各省區(qū)經(jīng)濟增長對工業(yè)、特別是重工業(yè)的嚴重依賴是中國各省區(qū)碳排放增長的主要原因。

碳排放；經(jīng)濟增長；空間趨勢；脫鉤；聚類分析

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2015.01.009

當前，我國的溫室氣體排放總量已取代美國，成為世界上最大的二氧化碳排放國。雖然，作為發(fā)展中國家的中國在《京都議定書》中屬于沒有規(guī)定具體的減排或限排義務(wù)的“非附件Ⅰ國家”，但是美國等少數(shù)發(fā)達國家以此為借口，拒絕在《京都議定書》上簽字，此舉更使我國承受國際上不斷變大的減排壓力。作為一個負責任的發(fā)展中國家，中國于2009年在聯(lián)合國氣候變化峰會上公開承諾爭取到2020年單位GDP二氧化碳排放要比2005年顯著下降；同年的11月，我國政府決定到2020年全國單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放要比2005年下降40%～45%，并將此作為約束性指標納入“十二五”及其后的國民經(jīng)濟和社會發(fā)展中長期規(guī)劃［1］。

由于當前國內(nèi)外尚沒有低碳排放、高經(jīng)濟增長的發(fā)展模式可供采用，且如果我國順應(yīng)國際上的碳減排壓力，限制我國的能源消費，則很有可能影響我國的積極向上的經(jīng)濟發(fā)展勢頭和人民安居樂業(yè)的日常生活，導致社會矛盾的激化，由此可見，對我國區(qū)域能源碳排放與經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤趨勢分析是十分必要且有意義的。

一、相關(guān)理論及文獻綜述

國際上通常用脫鉤指標來反映經(jīng)濟增長與物質(zhì)消耗的不同步變化。“脫鉤”概念（decoupling）是由世界銀行最早提出來的，具體包括去物質(zhì)化和去污染化（dematerialisation and depolluting）兩個方面，即經(jīng)濟活動對環(huán)境所造成的沖擊逐步降低的過程（De-Bruyn，1997）［2］。現(xiàn)在，被引用最多的是OECD所提出的脫鉤概念，即打破經(jīng)濟財富（economic goods）和環(huán)境危害（environmental bads）之間的具體聯(lián)系（OECD，2003）［3］，也就是說，消滅經(jīng)濟績效與環(huán)境壓力的具體聯(lián)系（Lu，2007；Enevoldsen，2007）［4-5］。換言之，“脫鉤”的實現(xiàn)意味著經(jīng)濟增長方式的轉(zhuǎn)變，即當社會進步到一定程度后，經(jīng)濟在繼續(xù)增長的同時，碳排放量卻逐年下降。脫鉤可以粗略地分為強脫鉤和弱脫鉤兩類，強脫鉤是指隨著時間的向前推進總物質(zhì)消耗量逐步減少，而弱脫鉤是指經(jīng)濟增長速度小于物質(zhì)使用密度的減?。‥uropean Community，2005；OECD，2002）［6-7］。脫鉤的反面即“連結(jié)”，又被稱為耦合或復鉤，即經(jīng)濟壓力與環(huán)境壓力之間具有很強的聯(lián)系（De-Bruyn，1997）［8］。同時考慮到經(jīng)濟發(fā)展過程中會有增長與衰退之分，因而會有擴張性連結(jié)和衰退性脫鉤的區(qū)別（Vehmas，2003；De-Bruyn，2000）［9-10］。

判斷脫鉤狀態(tài)的主要方法有二種，即OECD脫鉤指數(shù)法和Tapio脫鉤彈性指標法。2002年，OECD在《Indicators to measure decoupling of environmental pressures from economic growth》的報告中具體解釋了脫鉤指數(shù)法（OECD，2002）［7］。芬蘭學者Tapio（2005）［11］在研究1970-2001年間歐洲經(jīng)濟發(fā)展與碳排放之間的關(guān)系時導入了一個中間變量，即交通運輸量，從而將GDP與碳排放之間的脫鉤彈性指標分解成了二個彈性指標的乘積，即交通運輸量與GDP之間的脫鉤彈性（即產(chǎn)業(yè)增長彈性）和總體碳排放量與交通運輸量之間的脫鉤彈性（即產(chǎn)業(yè)排放彈性）。Tapio根據(jù)環(huán)境壓力和經(jīng)濟增長的變化情況，以及脫鉤彈性指標的數(shù)值具體定義了8種脫鉤狀態(tài)，如圖1所示。

圖1　Tapio脫鉤指標的分類等級

Tapio脫鉤彈性指標法的應(yīng)用十分廣泛。李效順等（2008）［12］將脫鉤理論分析方法應(yīng)用于土地管理領(lǐng)域，對無錫城鄉(xiāng)建設(shè)用地的變化關(guān)系進行了實證研究。肖翔（2011）［13］運用Tapio脫鉤彈性指標法從時空角度對江蘇省1996-2008年間碳排放量與經(jīng)濟發(fā)展進行了脫鉤分析；彭佳雯等（2011）［14］運用Tapio脫鉤彈性指標法對我國1980-2008年期間能源碳排放與經(jīng)濟增長的關(guān)系進行了脫鉤實證研究，并對2000-2008年我國各省份進行了脫鉤實證分析；王云等（2011）［15］運用Tapio脫鉤彈性指標和Kaya恒等式對山西省CO2與經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤狀況進行了實證研究分析，并基于LMDI模型進行了合理的因果鏈分解；王琴梅等（2013）［16］運用脫鉤方法分析了河南、湖北和湖南三省的碳排放與經(jīng)濟增長的關(guān)系，并進行了因果鏈分解；梁日忠（2014）［17］以上海市為研究對象，運用Tapio脫鉤彈性指標分析了上海市2001-2011年能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長的脫鉤關(guān)系及程度；此外，吳丹（2014）［18］、陳瑤等（2014）［19］、梁日忠等（2013）［20］分別將該分法運用到水資源利用、畜牧業(yè)和化學工業(yè)領(lǐng)域。

二、碳排放測算

由于資金、人員和技術(shù)等多方面的原因，我國沒有直接的碳排放的監(jiān)測數(shù)據(jù)，所以只能通過間接估算得到。鑒于我國的碳排放中有90%以上是來自于能源活動，且考慮到數(shù)據(jù)的可得性，筆者確定本文的研究對象為我國能源活動所產(chǎn)生的碳排放量情況，暫不涉及其他來源所產(chǎn)生的碳排放。若需要大約估算我國各地的碳排放量，只需將各地能源活動產(chǎn)生的碳排放量除以90%便可得到。

IPCC［21］在《2006年IPCC國家溫室氣體指南》里推薦了一種計算能源碳排放的方法，本文即采用該方法。具體計算方法為：首先將《中國能源統(tǒng)計年鑒2013》上的我國各地區(qū)的各種能源的消費量分別乘以其對應(yīng)的發(fā)熱量，從而得到各地區(qū)分類別能源消費熱值數(shù)據(jù)；然后，將計算得到的各地區(qū)分類別能源消費熱值數(shù)據(jù)分別乘以其對應(yīng)的缺省碳含量，便可得到中國各地區(qū)分類別能源消費的碳排放量；最后，將各地區(qū)所有類別能源消費的碳排放量相加總，即得到各地區(qū)的能源消費的碳排放量。

三、碳排放與經(jīng)濟發(fā)展脫鉤關(guān)系的實證研究

（一）脫鉤彈性模型的構(gòu)建

目前，國內(nèi)外學者越來越多地注重將脫鉤指標運用在溫室氣體減排的研究中，目的在于檢驗一個國家氣候變化政策的有效性，并探求影響脫鉤與連結(jié)的因素，以此用來作為制定促進碳排放與經(jīng)濟發(fā)展脫鉤的政策依據(jù)。

本文構(gòu)建了Tapio脫鉤彈性指標，并利用恒等式原理將其實現(xiàn)了進一步的因果鏈分解。類似于芬蘭學者Tapio引入交通運輸量作為中間變量，筆者引入能源消費總量、電力消費量和工業(yè)生產(chǎn)總值三個變量作為中間變量，將中國各省碳排放與經(jīng)濟發(fā)展之間的脫鉤彈性分解為碳排放與能源消費總量之間的彈性、能源消費總量對電力消費量之間的彈性、電力消費量與工業(yè)生產(chǎn)總值之間的彈性和工業(yè)生產(chǎn)總值對GDP的彈性這四組彈性變量的乘積，如公式（1）所示，

其中，

這四組彈性變量又分別被稱為減排脫鉤彈性、能源電力脫鉤彈性、工業(yè)電氣化脫鉤彈性和工業(yè)增長脫鉤彈性。

因為不同種類能源的碳排放系數(shù)相差很大，如煤炭的碳排放系數(shù)明顯大于天然氣的碳排放系數(shù)，所以減排脫鉤彈性與能源消費的結(jié)構(gòu)有很大關(guān)系。我國的能源消費結(jié)構(gòu)中煤炭占絕對主要地位，且煤炭在主要能源消費種類中碳排放系數(shù)最大，故煤炭在能源消費總量中比重增大將導致減排脫鉤彈性的上升。

能源電力脫鉤彈性衡量的是能源消費過程中電氣化水平的主要指標。若能源消費的增長率小于電力消費量的增長率，則說明能源消費領(lǐng)域的電氣化水平得到了迅速推進；考慮到電力生產(chǎn)與消費的高效率，此時能源利用效率有所提高。

工業(yè)電氣化脫鉤彈性衡量的是工業(yè)發(fā)展過程中電氣化水平的主要指標。若工業(yè)生產(chǎn)總值變化率小于電力消費量的變化率，則說明工業(yè)發(fā)展領(lǐng)域的電氣化水平得到了迅速推進，工業(yè)技術(shù)的進步導致了電力在工業(yè)生產(chǎn)中的大規(guī)模運用，進而提高了能源利用的效率。

工業(yè)增長脫鉤彈性衡量的是經(jīng)濟增長過程中工業(yè)化水平的主要指標。考慮到我國的特殊國情，發(fā)展工業(yè)對GDP的貢獻要遠高于農(nóng)業(yè)和服務(wù)業(yè)，且重化工業(yè)的貢獻力度遠大于輕工業(yè)，故產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化將對該指標產(chǎn)生重大影響。

（二）數(shù)據(jù)來源與處理

中國各省2001-2012年能源消費總量、電力消費量的數(shù)據(jù)來自于歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》。中國各省這12年間的地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)和工業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)均來自于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。將中國各省2001-2012年間的碳排放量、能源消費總量、電力消費量、GDP和工業(yè)生產(chǎn)總值這五組數(shù)據(jù)，分別代入以下公式：

便可得到中國各省最近12年的碳排放年均變化率、能源消費總量年均變化率、電力消費量年均變化率、GDP年均變化率和工業(yè)生產(chǎn)總值年均變化率。

（三）脫鉤彈性與因果鏈分解

為了分析2001-2012年間我國各省區(qū)碳排放量與經(jīng)濟發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系，用各省區(qū)碳排放量年均變化率除以對應(yīng)的GDP的年均變化率，便可得到中國各省區(qū)2001-2012年的碳排放量與經(jīng)濟發(fā)展之間的脫鉤彈性指標。同理，可得減排脫鉤彈性、能源電力脫鉤彈性、工業(yè)電氣化脫鉤彈性和工業(yè)增長脫鉤彈性，如表1所示。表1中，為了便于比較分析，根據(jù)脫鉤彈性指標的大小進行了降序排列。

表1　2001-2012年間中國各省區(qū)碳排放量與經(jīng)濟發(fā)展之間脫鉤彈性及其分解

由表1可以看出各地經(jīng)濟增長和碳排放之間的脫鉤聯(lián)系特點如下：

（1）除海南省和福建省為增長連結(jié)外，剩下的28個省的碳排放與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系均為弱脫鉤；說明2001-2012年間我國絕大多數(shù)省份的經(jīng)濟增長對于碳排放已經(jīng)實現(xiàn)了弱脫鉤，但海南省和福建省的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量應(yīng)得到有效的治理與改善。

（2）減排脫鉤彈性中僅寧夏、天津、上海和北京四地為弱脫鉤，陜西和貴州兩地為擴張負脫鉤，其余24個省份均為增長連結(jié)，說明我國最近十年間煤炭等高碳排放能源在能源消費結(jié)構(gòu)中的主體地位得到進一步增強，能源消費結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)惡化趨勢，這也從側(cè)面說明了我國在新能源開發(fā)和應(yīng)用領(lǐng)域的不足，新能源在能源消費結(jié)構(gòu)中所占比重偏低。

（3）能源電力脫鉤彈性中除黑龍江為擴張負脫鉤之外，其余29個省份均為增長連結(jié)或弱脫鉤；其中，福建、廣西等18個省份為增長連結(jié)，剩下的海南、新疆等11個省份均為弱脫鉤。說明最近12年間我國大多數(shù)省份的能源消費領(lǐng)域的電氣化水平得到了大幅度提高，但部分省份的能源利用效率還有較大的進步空間。

（4）工業(yè)電氣化脫鉤彈性中僅新疆、云南、江蘇和浙江四省為增長連結(jié)，其余26個省份為弱脫鉤。說明除部分省份的電力消費增長速度可以接近工業(yè)生產(chǎn)總值的增長速度之外，絕大多數(shù)省份的工業(yè)發(fā)展速度快于電力消費的增速；反映了我國工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中的電氣化水平尚有較大的進步空間。

（5）工業(yè)增長脫鉤彈性中除黑龍江為弱脫鉤外，其余29省均為擴張負脫鉤或增長連結(jié)；其中，海南、廣西等7個省份為擴張負脫鉤，其余的福建、新疆等22個省份均為增長連結(jié)。說明我國大多數(shù)省份在最近12年間，工業(yè)化水平和經(jīng)濟發(fā)展水平均穩(wěn)步上升，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的發(fā)展呈重工業(yè)化的傾向，這也導致我國對煤炭等高碳排放能源的嚴重依賴和能源消費結(jié)構(gòu)的惡化。

（四）我國各地區(qū)脫鉤程度的空間分布

聚類分析（Cluster Analysis）又稱群分析，是根據(jù)“物以類聚”的道理，對樣品或指標進行分類的一種多元統(tǒng)計分析方法。其原理是運用數(shù)學工具和相應(yīng)的計算方法將大量的樣本按照其相類似的特征進行準確分類，從而實現(xiàn)定量的客觀分類。聚類分析的優(yōu)點是彌補了以前的主要依靠經(jīng)驗和理論知識來實現(xiàn)分類的不確定性和易變性。

將2001-2012年間我國各地區(qū)的脫鉤彈性指標（見表1）放入SPSS軟件中，進行系統(tǒng)聚類分析，可得系統(tǒng)聚類分析結(jié)果，如表2所示。其中第一組的經(jīng)濟發(fā)展與碳排放的脫鉤程度表現(xiàn)最強，第五組的脫鉤程度表現(xiàn)最弱；且第三組中天津的脫鉤程度強于河北，山西的脫鉤程度強于遼寧，以此類推。

表2　2001-2012年中國各省區(qū)脫鉤彈性指標聚類分析

將表2系統(tǒng)聚類分析的結(jié)果，輸入Arc-GIS軟件中，將第一組對應(yīng)于很強，第二組對應(yīng)于強，第三組對應(yīng)于一般，第四組對應(yīng)于弱，第五組對應(yīng)于很弱，即可得到2001-2012年間我國各地區(qū)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤程度的空間分布圖，如圖2所示。

圖2　2001-2012年間我國各地區(qū)脫鉤程度的空間分布

由圖2可以看出最近十年間，我國各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與能源碳排放的脫鉤程度表現(xiàn)最好的是北京市，其次是上海市，這與北京、上海近十年來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第三產(chǎn)業(yè)比重不斷增大，資金技術(shù)密集型行業(yè)的大發(fā)展，以及其重工業(yè)比重的持續(xù)下降有重大聯(lián)系；脫鉤程度最弱的是海南省，反映了海南省的經(jīng)濟發(fā)展是建立在高碳排放的基礎(chǔ)之上。此外，脫鉤程度表現(xiàn)弱的七個省份中，內(nèi)蒙古、陜西、新疆和廣西作為西部省份，是我國主要的煤炭、石油或有色金屬生產(chǎn)基地，能源化工和有色冶金工業(yè)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中所占比重偏高，對此需要加快新能源和加工制造業(yè)的發(fā)展，以延伸產(chǎn)業(yè)鏈。山東和福建省，作為東部沿海開放地區(qū)，是韓國、日本和臺資的許多企業(yè)，規(guī)避本地嚴苛的環(huán)境要求，對大陸進行生產(chǎn)投資轉(zhuǎn)移，形成碳泄漏的重要地區(qū)；這提醒有關(guān)部門應(yīng)該完善環(huán)境保護方面的法律法規(guī)，不得降低對外商引資中的環(huán)境保護的要求標準。

四、結(jié)論與政策建議

研究表明：2001-2012年間我國各地區(qū)工業(yè)領(lǐng)域的能源利用效率的提高和能源消費過程中電氣化水平的穩(wěn)步推進為全國碳排放增長速度的減緩起到了主要的推動作用，而經(jīng)濟增長對工業(yè)特別是重工業(yè)的嚴重依賴，進而導致對煤炭等高碳排放能源的嚴重依賴是我國碳排放增長的主要推手。工業(yè)電氣化脫鉤彈性和能源電力脫鉤彈性中的較多省份的弱脫鉤，對脫鉤彈性指標的降低起到了最主要的作用；而工業(yè)增長彈性中29個省份的增長連結(jié)或擴張負脫鉤與減排脫鉤彈性中26個省份的增長連結(jié)或擴張負脫鉤，為脫鉤彈性指標的升高起到了最主要的作用。

本文提出如下對策與建議：

（1）我國在發(fā)展低碳經(jīng)濟和開展節(jié)能減排工作時，應(yīng)因地制宜，不能搞一刀切。由表1可以看出，我國各省區(qū)的碳排放與經(jīng)濟增長脫鉤關(guān)系的四個驅(qū)動因素的貢獻率差別很大，因而在制定節(jié)能減排任務(wù)和發(fā)展低碳經(jīng)濟時應(yīng)該因地制宜：對于像北京、上海等東部省份在資金和技術(shù)方面具有很強的比較優(yōu)勢，而在自然資源方面具有比較劣勢，應(yīng)大力開發(fā)低碳技術(shù)，發(fā)展資金技術(shù)密集型的產(chǎn)業(yè)，構(gòu)建低碳城市，倡導低碳生活，為中西部高碳排放產(chǎn)業(yè)的升級換代提供必要的技術(shù)和資金支持；像內(nèi)蒙古、陜西等西部省份資源豐裕但技術(shù)和經(jīng)濟條件落后，應(yīng)著力提高現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)的能源利用效率，實現(xiàn)高碳排放產(chǎn)業(yè)的升級換代，從而降低本省的碳排放強度。

（2）充分利用科學技術(shù)手段，大力提高我國工業(yè)特別是重工業(yè)行業(yè)的能源利用效率。通過對碳排放與經(jīng)濟增長的脫鉤關(guān)系進行恒等式因果鏈的分解，本文發(fā)現(xiàn)工業(yè)領(lǐng)域的能源利用效率的顯著提高是我國各省區(qū)脫鉤程度改善的主要原因。然而，與歐美日等發(fā)達國家相比，我國工業(yè)領(lǐng)域的能源利用效率還有相當大的進步空間。在此，鋼鐵、煤炭、電力、石油化工等高碳排放行業(yè)的國企和央企應(yīng)該履行主要責任，國家可以出臺相關(guān)財稅優(yōu)惠政策以激勵企業(yè)提高能源的利用效率。

（3）改善能源消費結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展水能、風能、太陽能等新能源。除了應(yīng)該提高煤炭資源的利用效率以外，還應(yīng)利用法律手段和財稅等經(jīng)濟政策，大力發(fā)展風能、水能和太陽能等可再生清潔能源，提高這些清潔能源在我國能源消費中的比重，從而改善我國的能源消費結(jié)構(gòu)。

［1］雷鵬.低碳經(jīng)濟發(fā)展模式論［M］.上海：上海交通大學出版社，2011：4.

［2］De-Bruyn S M，Opschoor J B.Developments in the Throughput2income Relationship：Theoretical and Empirical Observations［J］.Ecologica Economics，1997，20（3）：255-268.

［3］OECD.Environmental Indicators-Development，Measurement and Use［R］.Paris：OECD，2003.

［4］Lu I J，Lin S J，Lewis C.Decomposition and Decoupling Effects of Carbon Dioxide Emission from Highway Transportation in Taiwan，Germany，Japan and South Korea［J］.Energy Policy，2007，35（6）：3226-3235.

［5］Enevoldsen M K，Ryelund A V，Andersen M S.Decoupling of Industrial Energy Consumption and CO2-Emissions in Energy-intensive Industries in Scandinavia［J］.Energy Economics，2007，29（4）：665-692.

［6］European Community.Policy Review on Decoupling：Development of Indicators to Assess Decoupling of Economic Development and Environmental Pressure in the EU225 and AC23 Countries［R］.RALeiden，the Netherlands：European Community，2005.

［7］OECD.Indicators to Measure Decoupling of Environmental Pressures for Economic Growth［R］.Paris：OECD，2002.

［8］De-bruyn S M，Opschoor J B.Developments in the Throughput2income Relationship：Theoretical and Empirical Observations［J］.Ecologica Economics，1997，20（3）：255-268.

［9］Vehmas J，Kaivo-oja J，Luukkanen J.Global Trends of linking Environmental Stress and Economic Growth［R］.Turku：Finland Futures Research Centre，2003.

［10］De-bruyn S M.Economic Growth and the Environment：An Empirical Analysis［M］.Dordrect：Kluwer Academic Publishers，2000：62.

［11］Tapio P.Towards a Theory of Decoupling：Degrees of Decoupling in the EU and the Case of Road Traffic in Finland between 1970 and 2001［J］.Journal of Transport Policy，2005（12）：137-151.

［12］李效順，曲福田，郭忠興，等.城鄉(xiāng)建設(shè)用地變化的脫鉤研究［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2008，18（5）：179-184.

［13］肖翔.江蘇城市15年來碳排放時空變化研究［D］.南京：南京大學，2011.

［14］彭佳雯，黃賢金，鐘太洋，等.中國經(jīng)濟增長與能源碳排放的脫鉤研究［J］.資源科學，2011，33（4）：626-633.

［15］王云，張軍營，趙永椿，等.基于CO2排放因素模型的“脫鉤”指標構(gòu)建與評估——以山西省為例［J］.煤炭學報，2011，36（3）：507-513.

［16］王琴梅，趙陽陽，劉衛(wèi)波.華中三省碳排放與經(jīng)濟增長脫鉤分析——基于LYQ框架的實證［J］.華東經(jīng)濟管理，2013，27（7）：52-57.

［17］梁日忠.上海市經(jīng)濟增長與能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)狀況的評價研究［J］.華東經(jīng)濟管理，2014（1）：42-46.

［18］吳丹.中國經(jīng)濟發(fā)展與水資源利用脫鉤態(tài)勢評價與展望［J］.自然資源學報，2014（1）：46-54.

［19］陳瑤，尚杰.中國畜牧業(yè)脫鉤分析及影響因素研究［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2014（3）：101-107.

［20］梁日忠，張林浩.1990-2008年中國化學工業(yè)碳排放脫鉤和反彈效應(yīng)研究［J］.資源科學，2013，35（2）：268-274.

［21］IPCC.2006年IPCC國家溫室氣體清單指南［R］.日本：全球環(huán)境戰(zhàn)略研究所，2006.

［責任編輯：張青］

Decoupling Trend Analysis on Regional Energy Carbon Emissions and Economic Growth in China

FENG Zong-xian，CHEN Zhi-wei
（School of Economics and Finance，Xi'an Jiaotong University，Xi'an 710061，China）

On the basis of calculating carbon emissions from energy consumption in the provincial level，using decoupling theory，cluster analysis and the Arc-GIS software，this paper makes an empirical analysis on the spatial decoupling trend of carbon emissions and economic growth in China from 2001 to 2012.The results show that the decoupling relationship between carbon emissions from energy consumption and economic growth in most provinces of China presents weak decoupling.After decomposing identity causal chain withprogressive decoupling relationship，we find that the significant increase of energy efficiency in industrial sector and the steady advancement of electrification in energy consumption are the main reasons in slowing down the increase rate of carbon emissions，whereas the dependence of economic growth on industry，especially on heavy industry，is the most important reason of carbon emissions increase in the provinces of China during the same period.

carbon emissions；economic growth；spatial trend distribution；decoupling；cluster analysis

陳志偉（1989-），男，河南安陽人，碩士研究生，研究方向：低碳經(jīng)濟。

F061.5；F124.5

A

1007-5097（2015）01-0050-05

2014-11-07

國家社會科學基金重大項目（128ZD070）；教育部人文社會科學重點研究基地重大項目（11JJD790023）

馮宗憲（1954-），男，浙江寧波人，教授，博士生導師，博士，研究方向：環(huán)境治理，貿(mào)易壁壘；