田澤 董凱麗 吳鳳平
摘要 電力、熱力在終端能源消費CO2排放總量測算中一直被視作零排放,但這不利于終端能源消費部門的節(jié)能減排,也不符合“共同但有區(qū)別的責(zé)任”原則。本文基于生產(chǎn)二次能源(電力、熱力)所需化石能源的消耗量和省域內(nèi)二次能源的消費量測算電力、熱力CO2排放因子,并從生產(chǎn)端和終端兩視角出發(fā),考慮二次能源當(dāng)量值和等價值,計算二次能源CO2排放終端承擔(dān)比率,進而全面測算2000-2012年江蘇省19種(包含電力、熱力)終端能源消費CO2排放總量。運用LMDI 1法,把CO2排放變動分解為11個驅(qū)動因素。結(jié)果表明:①2000-2012年間,江蘇省終端能源消費CO2排放總量由15 223.90 萬t上升到46 396.20 萬t:其中,生產(chǎn)部門CO2排放總量由14 242.30 萬t上升到43 481.15 萬t,以年平均占比94.52%成為最大的CO2排放部門,生活部門CO2排放總量由981.60 萬t上升到2 915.04 萬t,并以年均8.73%的速度增長。②2000-2012年間,經(jīng)濟規(guī)模和人均收入分別以累積貢獻度147.09%和7751%成為生產(chǎn)與生活部門CO2排放量增長的最大驅(qū)動因素,反映出江蘇CO2排放與經(jīng)濟發(fā)展、居民生活水平提高密切相關(guān)。③2000-2012年間,江蘇CO2排放量下降的主要驅(qū)動因素源于生產(chǎn)部門能源利用效率的提高和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的成效,累積貢獻度分別為-39.09%和-11.96%。④電力、熱力能源結(jié)構(gòu)碳強度在2000-2012年間累計減少了739.77 萬tCO2排放,成為江蘇省未來強有力的減排驅(qū)動因素。最后從推進江蘇省產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、建設(shè)完善省級電能管理服務(wù)公共平臺、加強低碳技術(shù)的產(chǎn)學(xué)研合作和產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、發(fā)展城市綠色公共交通、強化節(jié)能降碳目標(biāo)責(zé)任評價考核等五個方面提出對策建議,為江蘇省加強節(jié)能減排,實現(xiàn)低碳發(fā)展提供借鑒。
關(guān)鍵詞 終端能源;終端承擔(dān)比率;CO2排放;LMDI 1;二次能源CO2排放系數(shù)
中圖分類號 F062.1 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1002-2104(2015)11-0019-09
低碳發(fā)展是江蘇省率先實現(xiàn)現(xiàn)代化、率先建成小康社會的必經(jīng)之路,而要實現(xiàn)低碳發(fā)展、促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級,就需要全面推進節(jié)能減排,采取有效的措施落實階段性減排量化目標(biāo)。2015年是江蘇省全面完成“十二五”節(jié)能減排降碳目標(biāo)的關(guān)鍵之年,根據(jù)江蘇省制定的低碳發(fā)展行動實施方案,到2015年底全省能源強度比2010年下降18%以上,碳強度下降19%以上。而節(jié)能減排量化目標(biāo)的實現(xiàn),需要形成在經(jīng)濟社會發(fā)展過程中貫徹落實的倒逼機制和約束條件,既涵蓋硬約束條件也包涵軟約束目標(biāo),其強制性體現(xiàn)在碳減排總量指標(biāo)的控制以及碳減排指標(biāo)的分解落實上,軟約束則更多的體現(xiàn)在人口、產(chǎn)業(yè)、能源等直接影響碳減排效果的結(jié)構(gòu)調(diào)整目標(biāo)上。同時,總體減排目標(biāo)的落實,是在硬性約束條件下,針對減排總量要求,分解為各個階段強制減排任務(wù)落實的過程。在此,有必要針對江蘇省經(jīng)濟社會發(fā)展現(xiàn)狀,深入研究影響CO2排放量的驅(qū)動因素,并分析實現(xiàn)減排目標(biāo)的現(xiàn)實約束,進而提出對策及建議,以更好地為實現(xiàn)減排目標(biāo)服務(wù)。本文以定量測算2000-2012年江蘇能源平衡表中所有能源消耗(包括化石能源、二次能源)CO2排放為基礎(chǔ),以分解八個部門(包括六大生產(chǎn)部門、兩大生活部門)共11個驅(qū)動因素為分析目標(biāo),對江蘇省終端能源消費CO2排放驅(qū)動因素進行實證研究。
1 研究綜述
因素分解法在碳排放研究中有著極其廣泛的應(yīng)用,主要分為兩大類:拉氏指數(shù)(Laspeyres Index)分解法和迪氏指數(shù)(Divisia Index)分解法。Laspeyres Index分解法主要有:以基期為基準(zhǔn)的Laspeyres分解法和以目標(biāo)期為基準(zhǔn)的Paasche分解法;對Laspeyres和Paasche分解進行線性變換的MarshallEdgeworth分解法;對Laspeyres和Paasche進行幾何平均的Fisher Ideal,Ang等[1]研究發(fā)現(xiàn)其乘法形式可以得到無殘差結(jié)果。Divisia Index分解法克服了Laspeyres Index分解法中分解的不完全性,而得到了很大的發(fā)展。主要有:AMDI、LMDI 2和LMDI 1 。Boyd等[2]和Boyd等[3]研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)AMDI法(算術(shù)平均迪氏指數(shù)法)遇到數(shù)據(jù)跨度大的時間序列模型時,不能得到完美分解,也無法處理數(shù)據(jù)集中帶有的零值。由Ang和Choi[4]提出的LMDI 2乘法形式能得到完美分解,但由于不具有一致可加性,而未得到普遍應(yīng)用?;谌?shù)度量自變量變化的LMDI 1 (Logarithmic Mean Divisia Index 1)加法形式和乘法形式都可以得到無殘差分解,而在能源經(jīng)濟管理中得到普遍應(yīng)用。
近年來,國內(nèi)學(xué)者應(yīng)用因素分解法開展CO2排放測算與評價的研究逐漸增多,主要體現(xiàn)在以下方面。
(1)從CO2排放計算涵蓋的能源種類,即能源消費結(jié)構(gòu)的劃分來看,宋杰鯤[5]運用LMDI法對山東省17種能源(除熱力、電力)消費碳排放進行因素分解研究;劉清春等[6]對中國制造業(yè)16種能源排放進行分解;馮博等[7]對中國各省建筑業(yè)12種能源碳排放脫鉤及影響因素進行研究。
(2)從CO2排放的終端部門劃分來看,葉曉佳等[8]運用LMDI分解法對浙江省第一、二、三產(chǎn)業(yè)和居民生活共四部門消費的12個能源品種進行碳排放驅(qū)動因素實證研究;郝珍珍等[9]運用IDA方法,對我國農(nóng)林漁水、工業(yè)、建筑業(yè)、交運倉儲郵、商業(yè)、生活部門共六大部門碳排放增長貢獻度進行分析;董鋒等[10]運用LMDI法對中國第一產(chǎn)業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、交運倉儲郵、批發(fā)零售餐飲業(yè)、居民生活及其他共六部門碳排放分解與動態(tài)模擬進行研究;吳振信等[11]基于對交通運輸業(yè)的特殊考慮運用LMDI分解法對北京地區(qū)1995-2010年一、二、三產(chǎn)業(yè)、居民生活部門和交通運輸業(yè)五個部門的8種能源碳排放進行因素分解;趙志耘等[12]基于水泥生產(chǎn)過程的碳排放對我國生產(chǎn)部門、居民生活部門和水泥生產(chǎn)部門的碳排放進行研究。
(3)從影響CO2排放量變動的驅(qū)動因素的分解來看,主要包括孫作人、周德群等[13]運用IPDA將我國碳排放分解為節(jié)能技術(shù)減排潛力、技術(shù)效率、技術(shù)進步、技術(shù)差距四種因素;張樂勤等[14]用STIRPAT法對安徽省1995-2009年碳排放進行因子分析及趨勢預(yù)測,得出人口、人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)貢獻值、全社會固定資產(chǎn)投資、單位GDP能耗共五個貢獻因子;袁鵬等[15]將SDA與LMDI方法結(jié)合將碳排放分解為能源效率、能源替代、技術(shù)進步、國內(nèi)最終需求、出口、進口共六個因素;范丹[16]基于LMDIPDA法將我國能源消費碳排放分解為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟產(chǎn)出、人口規(guī)模、能源績效、能源強度、能源結(jié)構(gòu)、能源技術(shù)進步共七種因素。
以上文獻存在如下不足:①由于數(shù)據(jù)的不易獲得和計算處理,對能源消費碳排放結(jié)構(gòu)的劃分都未涉及電力、熱力,更沒有對電力、熱力的CO2排放因子及其終端承擔(dān)比率進行測算。②關(guān)于省域碳排放研究的文獻,對分解因子的劃分大都只對生產(chǎn)部門進行細分,而把生活部門當(dāng)成一個整體來研究,但隨著人口結(jié)構(gòu)的變動、城鎮(zhèn)化的發(fā)展和城鄉(xiāng)人均收入水平的提高,將會導(dǎo)致很多影響該部門CO2排放的重要經(jīng)濟指標(biāo)剔除在實證研究之外。這種部門碳排放構(gòu)成劃分的寬口徑處理容易影響研究結(jié)果的精確性,不利于深入探究致使CO2排放增加或減少的因素,進而對CO2減排政策的制定產(chǎn)生不利影響。
為克服以上研究不足,本文在構(gòu)建終端能源CO2排放模型的基礎(chǔ)上,對江蘇省終端能源消費CO2排放總量進行測算并因素分解。首先根據(jù)二次能源(電力、熱力)當(dāng)量值和等價值,將二次能源生產(chǎn)過程中的CO2排放在生產(chǎn)端和終端進行分擔(dān),得出2000-2012年逐年的二次能源CO2排放終端承擔(dān)比率。其次基于《省級溫室氣體清單編制指南》對化石能源CO2排放系數(shù)進行測算,最后根據(jù)電力、熱力在生產(chǎn)過程中化石能源的消耗和省域內(nèi)電力、熱力的消費來測算每年的電力、熱力CO2排放因子,并據(jù)此定量計算出2000-2012年江蘇省六大生產(chǎn)部門、兩大生活部門19種(包含電力、熱力)終端能源消費CO2排放總量。運用對數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法(LMDI 1)對引起CO2排放量變動的生產(chǎn)部門(5因素)、生活部門(6因素)共11個驅(qū)動因素進行分解,并把它們歸結(jié)為五種效應(yīng),分別是:能源強度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、能源結(jié)構(gòu)碳強度效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)和人均收入效應(yīng)。不僅可以觀察八大部門CO2排放的情況,還可以比較各種分解因素之間的異同,解讀其作用力方向及強弱。研究對江蘇省制定針對性的節(jié)能減排政策、破解資源環(huán)境約束、促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,具有一定的借鑒價值。
2 江蘇省終端能源消費CO2排放量測算
2.1 部門劃分與能源種類
本文CO2排放測算涵蓋了《中國能源統(tǒng)計年鑒》江蘇省能源平衡表(實物量)中所有終端能源消費部門的CO2排放量??偣采婕傲笊a(chǎn)部門、兩大生活部門共19種能源。生產(chǎn)部門為:農(nóng)、林、牧、漁、水利業(yè);工業(yè);建筑業(yè);交通運輸、倉儲和郵政業(yè);批發(fā)、零售業(yè)和餐飲業(yè)等;其他。生活部門為:城鎮(zhèn);鄉(xiāng)村。
能源種類有:原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦?fàn)t煤氣、其他煤氣、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、煉廠干氣、天然氣、其他石油制品、其他焦化產(chǎn)品、熱力、電力。
2.2 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理
研究時間段為2000-2012年,并逐年進行定量分析。所有的部門產(chǎn)出數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)和能源數(shù)據(jù)均來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》和《江蘇統(tǒng)計年鑒》,能源平衡表里的終端能源數(shù)據(jù)全部是實物量,本文將把他們?nèi)空鬯銥闃?biāo)準(zhǔn)量,所有能源折標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》(2013),所有涉及到零值的計算全部取10-50。本文各年份GDP以2000年不變價格計算,這將使得本文的能源強度統(tǒng)計量與統(tǒng)計年鑒公布的江蘇省能源強度指標(biāo)有所差異,這種數(shù)據(jù)處理并不影響本文對江蘇省碳排放量的因素分解分析。
2.3 排放因子測算
2.3.1 一次能源排放因子測算
考慮到江蘇省實際化石能源品種的單位燃料含碳量、燃燒氧化率和低位熱值與其他省份的不同,直接采用《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中推薦的因子并不能進行有效的CO2排放量測算,因此本研究所有一次能源,即化石能源品種單位燃燒含碳量和燃燒氧化率均選取《省級溫室氣體清單編制指南》中的相關(guān)數(shù)據(jù),化石能源的低位熱值取自《中國能源統(tǒng)計年鑒》進行測算。
2.3.2 二次能源終端承擔(dān)比率及排放因子測算
關(guān)于二次能源(電力、熱力)消費CO2排放因子核算,普遍認為其CO2排放已經(jīng)在生產(chǎn)端進行了核算,為了避免重復(fù),在終端將電力、熱力消費視為零排放,但這不利于終端消費部門的節(jié)能減排;而如果將國家發(fā)改委為中國清潔發(fā)展機制重點領(lǐng)域的CDM項目而計算出來的華東區(qū)域電網(wǎng)基準(zhǔn)線排放因子直接應(yīng)用于省域?qū)用孢M行CO2排放測算則又存在較大誤差。秉承“共同但有區(qū)別”原則,本研究采用齊紹洲、付坤[17]提出的方法分別對江蘇省電力、熱力CO2排放終端的承擔(dān)比率及其各自的CO2排放因子進行測算,計算見式(1)~(3),結(jié)果見表1。
4 驅(qū)動因素分類分析
根據(jù)各驅(qū)動因素的性質(zhì),本文把影響江蘇省終端能源消費CO2排放量的11個驅(qū)動因素歸結(jié)為五種效應(yīng),分別是:能源強度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、能源結(jié)構(gòu)碳強度效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)和人均收入效應(yīng)等。
4.1 能源強度效應(yīng)
根據(jù)部門不同,本文把能源強度劃分為:生產(chǎn)部門能源強度、生活部門能源強度。從理論上講,某部門能源強度下降,說明該部門能源利用效率提高,如果其他因素保持不變,該部門因能源利用而產(chǎn)生的CO2排放量必然減少,能源強度下降對CO2排放量變動的貢獻度必然為負。反之,當(dāng)能源強度上升,則其貢獻必然為正。
4.1.1 生產(chǎn)部門能源強度貢獻
生產(chǎn)部門能源強度在2000-2012年累積貢獻度為-39.09%,成為減緩CO2排放主要驅(qū)動因素。其中,①在2003-2004年間,能源強度產(chǎn)生2 608.13 萬tCO2排放的正向驅(qū)動,分析發(fā)現(xiàn)是因為工業(yè)部門原煤、焦炭、其他石油制品、電力、熱力、交運倉儲郵政業(yè)部門柴油、汽油能源強度較往年大幅上升,分別產(chǎn)生了648.94 萬t,194.52 萬t,121.09 萬t,415.69 萬t,148.56 萬t,347.66 萬t和436.56 萬t的CO2排放量。②2009-2010年間能源強度減少5 657.49 萬t CO2,究其原因是工業(yè)部門原煤、焦炭、天然氣、電力、熱力五大能源單位產(chǎn)值能耗降低,分別減少貢獻1 568.76 萬t,1 141.09 萬t,103.74 萬t,1 200.58 萬t,605.59 萬t。由此可見,生產(chǎn)部門能源強度降低是實現(xiàn)CO2減排的關(guān)鍵,而其中又以工業(yè)部門原煤、焦炭、交運倉儲郵政業(yè)柴油、汽油等高碳排放因子的能源強度降低為主。
4.1.2 生活部門能源強度貢獻
生活部門能源強度在2000-2012年累積貢獻度為0.99%,對CO2排放影響微弱。一般而言,居民生活能源消費量的收入彈性是比較低的,它不會隨著收入的大幅增加而大幅增加,二是與居民的生活習(xí)慣、消費方式和氣候變化密切相關(guān),能源消費量一般呈現(xiàn)小幅波動狀態(tài)或小幅增長趨勢。其中,2004-2005年能源強度異于常值,究其原因是城鎮(zhèn)和農(nóng)村的電力能源強度有所增加,分別產(chǎn)生了71.58萬t,56.99萬t的CO2排放,從而導(dǎo)致該時間段排放量增加。
4.2 結(jié)構(gòu)效應(yīng)
把生產(chǎn)部門的能源結(jié)構(gòu)變動、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動、生活部門的能源結(jié)構(gòu)變動和人口結(jié)構(gòu)變動(即城鎮(zhèn)化)對CO2排放量變動所產(chǎn)生的影響統(tǒng)稱為結(jié)構(gòu)效應(yīng)。四種結(jié)構(gòu)變動的特征和貢獻度不同,結(jié)合表2和表3具體分析如下:
4.2.1 生產(chǎn)部門能源結(jié)構(gòu)貢獻
生產(chǎn)部門能源結(jié)構(gòu)在2000-2012年累積貢獻度為6.49%,這與焦炭使用所占比重從2000年的6.40%上升到2012年17.6%,電力比重從16.61%上升到26.88%密切相關(guān),如果其他因素不變,能源結(jié)構(gòu)中碳排放因子較大的焦炭、電力使用比重上升,則CO2排放量必然增加。其中2004-2005年工業(yè)中焦炭CO2排放貢獻1 548.43 萬t,2009-2010年工業(yè)焦炭、電力分別貢獻1 568.16 萬t、1 410.18 萬tCO2,從而導(dǎo)致這兩個時間段內(nèi)能源結(jié)構(gòu)的總體CO2排放貢獻高達622.47萬t和1 680.79萬t。
4.2.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)貢獻
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整在2000-2012年累計貢獻度為-11.96%,成為江蘇省CO2減排第二大驅(qū)動因素。農(nóng)林牧漁水利業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、交運倉儲郵政業(yè)、批發(fā)零售餐飲住宿業(yè)和其他部門每年的能源消費占當(dāng)年能源總消費的比例,在2000-2012年期間分別平均為2.83%、85.04%、0.81%、8.09%、1.27%、1.96%。由此可見,工業(yè)部門消耗了能源總量的絕大部分。如果工業(yè)產(chǎn)值在江蘇省GDP中的比重下降,那么勢必導(dǎo)致能源消費總量減少,CO2排放量也必然下降。2000-2012年間江蘇省工業(yè)比重從85.21%波動下降到83.59%,第三產(chǎn)業(yè)的比重由9.93%上升到13.20%,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整初見成效,對CO2排放的減緩起到了一定的積極作用。
4.2.3 生活部門能源結(jié)構(gòu)貢獻
生活部門能源結(jié)構(gòu)在2000-2012年累積貢獻度為-1.61%,對總體的CO2排放有微弱的減緩作用。此期間CO2排放因子高,同時能源使用比重也較高的原煤、液化石油氣使用量從27.80%、21.02%降至0.73%、10.24%,反映能源結(jié)構(gòu)調(diào)整對生活部門CO2排放總量減少起了非常重要的作用。
4.2.4 人口結(jié)構(gòu)貢獻
以人口結(jié)構(gòu)變動反應(yīng)的城鎮(zhèn)化在2000-2012年對CO2排放的累積貢獻度為8.11%,城鎮(zhèn)化進程雖然是加劇了碳排放,但其速度在呈下降趨勢。2000-2012年間,江蘇省城鎮(zhèn)人口比重從41.5%上升到63%,在城鎮(zhèn)化發(fā)展初期,建設(shè)大量的基礎(chǔ)設(shè)施,同時城鎮(zhèn)化伴隨著農(nóng)村居民消費模式向城鎮(zhèn)居民消費模式轉(zhuǎn)變,對一些空調(diào)、私家車等耐用品的需求逐漸增加,這些都將導(dǎo)致城鎮(zhèn)化過程中CO2排放的增加。
4.3 能源結(jié)構(gòu)碳強度效應(yīng)
由于除電力、熱力之外的其他17種能源CO2排放因子基本穩(wěn)定,因此能源結(jié)構(gòu)碳強度效應(yīng)主要反映電力、熱力排放因子的變化對江蘇省終端能源消費CO2排放量增長的貢獻,還有少部分是因為一些年份某些能源消費從零驟然增加到某個量,或者從某個量驟然降為零值導(dǎo)致能源結(jié)構(gòu)碳強度的變化而帶來CO2排放量增加或減少。
4.3.1 生產(chǎn)部門能源結(jié)構(gòu)碳強度貢獻
生產(chǎn)部門能源結(jié)構(gòu)碳強度在2000-2012年間累積貢獻度為-2.52%,證明在此期間對CO2排放具有微弱的減緩作用。其中,在2004-2005年、2009-2010年間,生產(chǎn)部門能源結(jié)構(gòu)碳強度分別貢獻了571.05 萬t和696.14 萬t的CO2排放,究其原因是工業(yè)部門電力分別貢獻了304.32 萬t和544.38 萬tCO2排放,這與電力CO2排放因子與終端承擔(dān)比率的乘積從2004年的3.15 tCO2/104kW·h上升到2005年的3.36 tCO2/104kW·h和從2009年的2.73 tCO2/104kW·h上升到2010年的2.94 tCO2/104 kW·h密切相關(guān)。另外,2004-2005年建筑業(yè)其他石油制品消費CO2排放也貢獻了201.17 萬t,這與其從2004年零消費上升到2005年的99.30 萬t標(biāo)準(zhǔn)煤有關(guān),以上分析是導(dǎo)致這兩個時間段能源結(jié)構(gòu)碳排放強度貢獻值明顯增加的重要原因。
4.3.2 生活部門能源結(jié)構(gòu)碳強度貢獻
生活部門能源結(jié)構(gòu)碳強度在2000-2012年間累積貢獻度為9.87%,對CO2排放具有較強的促進作用。而其中在2004-2005和2009-2010年間,生活部門能源結(jié)構(gòu)碳強度分別貢獻了379.44 萬t和107.62 萬t的CO2排放,和生產(chǎn)部門的原因大致相同,其中:城鎮(zhèn)汽油從2004年的零消費上升到2005年的129.48 萬t標(biāo)準(zhǔn)煤貢獻了251.90 萬tCO2排放,2009-2010年間鄉(xiāng)村汽油從零消費到31.21 萬t標(biāo)準(zhǔn)煤,加之城鎮(zhèn)、鄉(xiāng)村電力CO2排放因子與終端承擔(dān)比率的乘積在此期間的上升,導(dǎo)致最終CO2排放量增加。
4.4 規(guī)模效應(yīng)
把經(jīng)濟規(guī)模、人口總量的變動對CO2排放量變動所產(chǎn)生的影響統(tǒng)稱為規(guī)模效應(yīng)。
4.4.1 經(jīng)濟規(guī)模貢獻
經(jīng)濟規(guī)模貢獻是指經(jīng)濟發(fā)展對CO2排放量的影響,本文用GDP來衡量。實證結(jié)果表明,導(dǎo)致江蘇省生產(chǎn)部門終端能源消費CO2排放量增加的因素中,經(jīng)濟規(guī)模累積貢獻度最大,高達147.09%。但從2010-2012年實證數(shù)據(jù)中可以發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟規(guī)模效應(yīng)逐漸減弱,是否江蘇省正面臨著經(jīng)濟發(fā)展與碳排放脫鉤,還需更進一步的實證研究。