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        中國碳排放環(huán)境庫茲涅茨曲線研究:以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)視角①

        2018-04-25 03:15:10江蘇大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院胡智愚
        中國商論 2018年11期
        關(guān)鍵詞:變動(dòng)排放量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

        江蘇大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院 胡智愚

        當(dāng)今世界,全球氣候變暖已經(jīng)成為全人類共同面對(duì)和亟需處理的最重大環(huán)境問題之一,而由產(chǎn)業(yè)發(fā)展特別是第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展所產(chǎn)生的碳排放是導(dǎo)致全球氣候變暖的主要原因。自改革開放以來經(jīng)過30余年的不斷發(fā)展,中國已成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體,取得了舉世矚目的成就,但同時(shí),碳排放水平也不斷提高。在2015年,中國碳排放量已位于世界前列,雖然自2014年起中國的碳排放量增長開始放緩,但仍然面臨著嚴(yán)峻的節(jié)能減排形勢(shì)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)值是較直觀的產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平觀察指標(biāo),因此,研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化與碳排放之間的關(guān)系具有重要意義,并可對(duì)未來中國節(jié)能減排戰(zhàn)略的實(shí)施提出有效的對(duì)策建議。

        1 文獻(xiàn)綜述

        碳排放受到多方面因素的影響,對(duì)于碳排放的影響因素,國內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化是影響碳排放的重要因素;Kambara(1992)認(rèn)為能源密集型產(chǎn)業(yè)與非密集型產(chǎn)業(yè)間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)早期的能源消費(fèi)變動(dòng)起主導(dǎo)作用[1]。陳宇光(2016)采用二維LMDI模型對(duì)浙江省1995—2012年的能源碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行了分解分析,得到人口、人均收入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等七個(gè)影響碳排放量的主導(dǎo)因素[2]。郭朝先(2012)同樣使用碳排放強(qiáng)度分解法,定量分析了1996—2009年中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)碳排放的影響,得出過去產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)使得碳排放增長的結(jié)論,同時(shí)預(yù)測(cè)未來的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)有助于減少碳排放[3]。劉殿蘭(2015)利用中國28個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)對(duì)技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)和中國碳排放之間關(guān)系進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)分析,發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步一直對(duì)碳排放有抑制作用,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)碳排放初始有著促進(jìn)作用,且隨著時(shí)間推移,技術(shù)進(jìn)步的抑制作用上升而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的促進(jìn)作用減弱[4]。

        對(duì)于二氧化碳等環(huán)境污染物的排放趨勢(shì),學(xué)者們的共識(shí)是隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)水平的提高,環(huán)境污染物排放量將呈現(xiàn)出先上升再下降的倒U型曲線趨勢(shì),即環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environmental Kuznets Curve,簡稱EKC曲線):1995年,美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Grossman和Krueger對(duì)GEMS(Global Environmental Monitoring System)主要城市的大氣質(zhì)量進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)SO2排放量和人均收入水平呈“倒U型”曲線關(guān)系[5]。林伯強(qiáng)(2009)使用傳統(tǒng)的庫茲涅茨模型與實(shí)際碳排放預(yù)測(cè)兩種不同方法,對(duì)中國碳排放環(huán)境庫茲涅茨曲線進(jìn)行對(duì)比研究和預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)結(jié)果存在較大差異,中國碳排放峰值理論上在2020年左右到達(dá),但實(shí)證預(yù)測(cè)表明,峰值到2040年還沒有出現(xiàn)[6]。丁寶根(2012)基于EKC曲線的視角,驗(yàn)證得出江西省碳排放EKC曲線呈現(xiàn)“U型+倒U型”,且當(dāng)前處于下降趨勢(shì)中[7]。洪業(yè)應(yīng)(2015)以重慶市1978—2013年能源消費(fèi)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分析探討了碳排放量、能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,認(rèn)為碳排放量和經(jīng)濟(jì)增長間存在顯著“倒U型”曲線關(guān)系,符合環(huán)境庫茲涅茨曲線的趨勢(shì)特征,并預(yù)測(cè)拐點(diǎn)將出現(xiàn)在2020年[8]。原嫄(2016)將世界主要國家分為極高發(fā)展水平、高等發(fā)展水平、中等發(fā)展水平三個(gè)層次,并使用新古典主義經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對(duì)各國面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,提出制造業(yè)對(duì)碳排放有著一直的正向效應(yīng),服務(wù)業(yè)對(duì)碳排放先有正向效應(yīng),而后逐漸下降轉(zhuǎn)為負(fù)向效應(yīng),驗(yàn)證了碳排放在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中存在倒U型演化趨勢(shì)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是有效的減排手段[9]。

        綜上所述,學(xué)者們對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步等因素對(duì)碳排放的影響作出了廣泛而深入的研究,得出了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與碳排放之間有著密切聯(lián)系的結(jié)論,并且對(duì)中國的EKC曲線的拐點(diǎn)和趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)和模擬。然而在過去專家學(xué)者們的研究中,由于碳排放量計(jì)算方式、選取的時(shí)間跨度不一致等因素,對(duì)碳排放趨勢(shì)的預(yù)測(cè)各不相同,并且,大部分研究是使用時(shí)間序列數(shù)據(jù),以年份為橫軸驗(yàn)證中國過去幾十年間碳排放是否符合環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC曲線)的先升后降趨勢(shì),而后再分析碳排放量與經(jīng)濟(jì)增量、能源消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相關(guān)關(guān)系,對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化和碳排放量這兩者的內(nèi)在聯(lián)系沒有進(jìn)行深入探討。因此,本文在過去研究的基礎(chǔ)上,采用不同年份反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的空間向量指標(biāo)-Moore結(jié)構(gòu)變化值,研究驗(yàn)證歷年中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)值與碳排放之間的EKC曲線模型,并對(duì)未來碳排放趨勢(shì)作出合理的預(yù)測(cè)。

        2 研究方法與指標(biāo)計(jì)算

        本文通過收集整理國家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站公布的1978—2016年間全國能源消費(fèi)中的煤炭消費(fèi)總量、石油消費(fèi)總量、天然氣消費(fèi)總量作為原始數(shù)據(jù),并根據(jù)國家公布的各能源折標(biāo)煤系數(shù)和二氧化碳排放系數(shù),計(jì)算出1978—2016年中國的碳排放數(shù)據(jù),而后使用1978—2016年間全國三次產(chǎn)業(yè)占比數(shù)據(jù),計(jì)算得出1978—2016年間中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的Moore結(jié)構(gòu)變化值指標(biāo)。最后使用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行曲線模擬,來驗(yàn)證1978—2016年間中國碳排放的EKC曲線,計(jì)算得出最符合實(shí)際的曲線模型。

        2.1 中國歷年碳排放量計(jì)算

        本文使用原煤、原油、天然氣這三類最主要能源消費(fèi)量計(jì)算碳排放量,所用公式如下:

        其中,Ct代表碳排放總量,Ci、Hi、Ni分別為該種類能源消費(fèi)總量(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)、該類能源折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)、該類能源二氧化碳排放系數(shù),三大類能源碳排放量相加便為碳排放總量,各類能源折標(biāo)煤系數(shù)及二氧化碳排放系數(shù),如表1所示。

        表1 三大類能源碳排放系數(shù)及公式

        在表1中,低(位)發(fā)熱量等于29307千焦(kJ)的燃料,稱為1千克標(biāo)準(zhǔn)煤(1kgce),其中折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)來源于《綜合能耗計(jì)算通則》(GB/T2589-2008),二氧化碳排放系數(shù)來源于《省級(jí)溫室氣體清單編制指南》(發(fā)改辦氣候[2011]1041號(hào))。計(jì)算所得中國碳排放量,如表2所示。

        表2 中國1979-2016年碳排放量

        2.2 Moore結(jié)構(gòu)變化值計(jì)算

        Moore結(jié)構(gòu)變化值是運(yùn)用空間向量測(cè)定法,將產(chǎn)業(yè)分為n個(gè)部門,構(gòu)成一組n維向量,并以兩個(gè)時(shí)期里兩組向量間的夾角作為測(cè)度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化程度的指標(biāo)。本文依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布的中國歷年三次產(chǎn)業(yè)占比數(shù)據(jù),以1978年為基期,計(jì)算出1979—2016年間的Moore結(jié)構(gòu)變化值,計(jì)算公式如下:

        其中,Mi表示Moore結(jié)構(gòu)變化值的三角函數(shù)值,Wi,t表示第t期第i產(chǎn)業(yè)所占比重,Wi,t+1表示t+1期第i產(chǎn)業(yè)所占比重。而后對(duì)Mi取反三角函數(shù):

        θi即為Moore結(jié)構(gòu)變化值。該計(jì)算公式的原理為,當(dāng)某一產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的份額發(fā)生變化時(shí),它與其他產(chǎn)業(yè)(向量)的夾角就會(huì)發(fā)生變化,將所有的夾角變化累積起來,就可以得到整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)變化情況。計(jì)算所得Moore結(jié)構(gòu)變化值,如表3所示。

        表3 中國1979-2016年Moore結(jié)構(gòu)變化值表

        3 數(shù)據(jù)分析與EKC曲線模擬

        3.1 中國1978-2016年整體EKC曲線分析

        圖1 1978-2016年中國碳排放與Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值關(guān)系圖(碳排放量單位:萬噸)

        在圖1中,橫軸為Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值,縱軸為中國碳排放量。可看出,中國碳排放量隨著Morre結(jié)構(gòu)變動(dòng)值的變化而出現(xiàn)的變化可分為兩個(gè)不同時(shí)期,即1979—1998年整體隨著Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值的增長而增長的較為平緩的時(shí)期,以及1999—2016年隨著Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值的增長首先高速增長而后達(dá)到頂峰,并在近年來轉(zhuǎn)為下降趨勢(shì)的時(shí)期。因此,對(duì)1979—2016年的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行EKC曲線模擬的難度較高。本文將分兩個(gè)時(shí)期,分別對(duì)1979—1998年與1999—2016年的中國碳排放量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)值進(jìn)行EKC曲線模擬,而后再將兩段曲線結(jié)合起來,構(gòu)成中國1978—2016年整體EKC曲線。

        3.2 1978-1998年中國碳排放EKC曲線模擬

        圖2 1978-1998年中國碳排放EKC曲線(碳排放量單位:萬噸)

        表4 1978-1998年中國碳排放EKC曲線ANOVA表

        在圖2中,橫軸為Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值,縱軸為中國歷年碳排放量,圖中空心原點(diǎn)為實(shí)際觀測(cè)值,擬合曲線為三次方曲線,調(diào)整R方為0.898,擬合優(yōu)度良好,由ANOVA表4可知Sig值接近0,說明此次回歸具有較高的可信度,擬合出的1978—1998年中國碳排放EKC曲線方程為:式中,C代表碳排放量,θ代表Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值。由曲線擬合結(jié)果可知:1978—1998年間,中國碳排放EKC曲線首先經(jīng)歷了一個(gè)平穩(wěn)增長時(shí)期,此時(shí)碳排放與Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值的增長速度都較為緩慢;而后,碳排放量增長速度加快而Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值增加速度相對(duì)較慢,此時(shí)曲線呈現(xiàn)揚(yáng)升的態(tài)勢(shì);最后,在1990年左右的一個(gè)拐點(diǎn)后,Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值增加速度超過碳排放量增加速度,表現(xiàn)為曲線再次趨于平緩并達(dá)到峰值,碳排放量的增加幾乎停滯。曲線整體表現(xiàn)為一個(gè)倒U型曲線的左半邊。

        3.3 1999-2016年中國碳排放EKC曲線模擬

        圖3 1999-2016年中國碳排放EKC曲線(碳排放量單位:萬噸)

        表5 1999-2016年中國碳排放EKC曲線ANOVA表

        在圖3中,橫軸為Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值,縱軸為中國歷年碳排放量。圖中空心原點(diǎn)為實(shí)際觀測(cè)值,擬合曲線為三次方曲線,調(diào)整R方為0.829,擬合優(yōu)度良好,由ANOVA表5可知Sig值接近0,具有較高的可信度,擬合出的1999—2016年中國碳排放EKC曲線方程為:式中,C代表碳排放量,θ代表Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值,由曲線擬合結(jié)果可知:1999—2016年間,中國碳排放量EKC曲線首先出現(xiàn)了一個(gè)碳排放量大幅增長,而Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值增長緩慢的上升期;而在2010年后,碳排放量增長速度迅速放緩,與此同時(shí)Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值增長速度不斷增加,并在2014—2015年間達(dá)到EKC曲線的峰值。曲線整體也同樣表現(xiàn)為一個(gè)倒U型的左半邊。

        3.4 1979-2016年中國碳排放EKC曲線模擬

        圖4 1979-2016年中國碳排放EKC曲線(碳排放量單位:萬噸)

        分別得出1979—1998年與1999—2016年的碳排放EKC曲線后,本文將兩段EKC曲線結(jié)合到一起,模擬出1979—2016年中國整體的碳排放與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)值EKC曲線。從圖4中可看出,前半段1979—1998年間的EKC曲線具有完整的先緩慢增長、而后快速增長、最后增長速度放緩并達(dá)到峰值的形狀,而后半段1999—2016年間的EKC曲線沒有緩慢增長的初期階段,直接經(jīng)歷了高速增長,而后達(dá)到峰值。

        5 結(jié)論與對(duì)策建議

        5.1 結(jié)論

        在過去的文獻(xiàn)中,專家學(xué)者們就產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響已經(jīng)作出了極為豐富的探討和研究,并對(duì)未來中國碳排放的趨勢(shì)作出了不同的預(yù)測(cè),但對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與碳排放間的關(guān)系,仍有進(jìn)行進(jìn)一步挖掘的必要。本文在過去有關(guān)研究的基礎(chǔ)上,收集整理1978—2016年間中國碳排放與Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值數(shù)據(jù),通過綜合分析,有了以下初步結(jié)論。

        中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)值與碳排放量之間的回歸曲線由兩條不同的EKC曲線構(gòu)成,第一條時(shí)間段為1978—1998年,第二條時(shí)間段為1999—2016年,兩條曲線整體都呈現(xiàn)倒U型曲線結(jié)構(gòu)。兩條EKC曲線都出現(xiàn)了碳排放量達(dá)到峰值并開始減少的拐點(diǎn),第一條EKC曲線的拐點(diǎn)出現(xiàn)在1997—1998年間,第二條EKC曲線的拐點(diǎn)出現(xiàn)在2014—2015年間。

        因此,可得出的結(jié)論有以下幾點(diǎn):首先,一個(gè)國家在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中EKC曲線并不只有一條,在宏觀經(jīng)濟(jì)走向發(fā)生大的變動(dòng)時(shí),已經(jīng)到達(dá)拐點(diǎn)的碳排放量可能又會(huì)出現(xiàn)新一輪的大幅增長。但是,從整體來看,碳排放量隨著Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值的增加,先上升后下降的總體趨勢(shì)是不變的;其次,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與碳排放增長是兩個(gè)相互作用、互相影響的過程,消耗能源進(jìn)行社會(huì)生產(chǎn)創(chuàng)造財(cái)富并同時(shí)產(chǎn)生碳排放的過程,是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化所必須具備的準(zhǔn)備過程,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)升級(jí)又將反過來優(yōu)化生產(chǎn)模式,提高能源利用效率,使得碳排放量增長速度放緩乃至最后出現(xiàn)下降;最后,中國加入WTO后雖然碳排放上升速度加快,但到達(dá)峰值的時(shí)間縮短,可認(rèn)為是中國的對(duì)外開放加速了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí),使得EKC曲線的拐點(diǎn)提前到來的佐證。

        當(dāng)前中國,第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)過改革開放以來數(shù)十年的不斷發(fā)展,產(chǎn)業(yè)體系已經(jīng)較為完善,在未來GDP中的占比不具有像從前那樣巨大的上升空間,而第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展是碳排放量增加的主導(dǎo)因素。因此,本文認(rèn)為,中國碳排放在2014—2015年間已經(jīng)到達(dá)拐點(diǎn),在外部環(huán)境不變的情況下,未來將總體呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢(shì),即使出現(xiàn)增長也將是小幅增長。在此基礎(chǔ)上,本文通過擬合的EKC曲線對(duì)碳排放趨勢(shì)作出預(yù)測(cè),認(rèn)為2017年中國碳排放量將在812280.33~854713.91萬噸之間。

        5.2 對(duì)策建議

        面對(duì)節(jié)能減排的壓力,中國已向國際社會(huì)作出碳減排的承諾,可是,碳減排不能以停滯經(jīng)濟(jì)發(fā)展為代價(jià),其根本目標(biāo)是提升能源利用效率,保障國民經(jīng)濟(jì)更好更快發(fā)展。本文在以上前提的基礎(chǔ)上,結(jié)合研究內(nèi)容,提出以下幾點(diǎn)對(duì)策建議。

        5.2.1 加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)

        2015年,中國的第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重首次超過50%,然而,與歐美發(fā)達(dá)國家相比,第三產(chǎn)業(yè)占比仍有很大的提升空間。由此可見,未來第三產(chǎn)業(yè)占比增加將是Moore結(jié)構(gòu)變動(dòng)值增長、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主導(dǎo)因素,且相比第二產(chǎn)業(yè),第三產(chǎn)業(yè)對(duì)碳排放增長的貢獻(xiàn)較低。中國政府應(yīng)將第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展作為低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn),通過營造良好環(huán)境、出臺(tái)政策支持等手段,保證第三產(chǎn)業(yè)平穩(wěn)有序高速發(fā)展。

        5.2.2 淘汰落后產(chǎn)能,加快技術(shù)進(jìn)步速率

        在推進(jìn)供給側(cè)改革、增強(qiáng)可持續(xù)性經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略中,淘汰落后產(chǎn)能是一大重點(diǎn),也是節(jié)能減排的必經(jīng)之路。通過供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,使得碳排放效率低下的落后企業(yè)淘汰出局,即可緩解煤炭、鋼鐵等行業(yè)產(chǎn)能過剩的現(xiàn)狀,也可使得碳排放量下降、能源利用效率上升。與此同時(shí),雖然第二產(chǎn)業(yè)占比將出現(xiàn)下降,但對(duì)于制造業(yè),政府應(yīng)給予更高的重視,通過加大研發(fā)投入、提升科研成果轉(zhuǎn)化率等手段,提升技術(shù)進(jìn)步速率、碳排放效率。這兩方面齊頭并進(jìn),方能實(shí)現(xiàn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),改變中國粗放式的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式,提升綜合國力,增強(qiáng)國際競爭力。

        5.2.3 加大對(duì)外開放力度,提升對(duì)外貿(mào)易水平

        通過兩條中國不同時(shí)期的EKC曲線可以看出,對(duì)外開放后,雖然碳排放量大幅上升,但中國到達(dá)EKC曲線拐點(diǎn)的時(shí)間縮短,由此可見,對(duì)外貿(mào)易水平的提高加速了中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的速度。因此,首先在國內(nèi),政府應(yīng)當(dāng)給予經(jīng)濟(jì)相對(duì)不發(fā)達(dá)、碳排放效率低下的地區(qū)更多的對(duì)外貿(mào)易優(yōu)惠政策,同時(shí)通過利用經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)省份的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng),縮小地區(qū)間的差距,提升整體能源利用水平。而對(duì)于沿海對(duì)外開放程度已經(jīng)較高的省份,應(yīng)當(dāng)在加大對(duì)外開放程度的同時(shí)更加注重引入外資的質(zhì)量,嚴(yán)審污染物排放嚴(yán)重、能源利用效率低下的外資企業(yè),使得對(duì)外開放向著有利于我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的方向發(fā)展。

        [1] Kambara T.The energy situation in China.The China Quarterly[J].1992(131).

        [2] 陳宇光.浙江省能源碳排放增長的驅(qū)動(dòng)因素探究——基于行業(yè)和能源的二維LMDI模型[J].嘉興學(xué)院學(xué)報(bào),2016(2).

        [3] 郭朝先.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)中國碳排放的影響[J].中國人口資源與環(huán)境,2012(7).

        [4] 劉殿蘭,周杰琦.技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與中國的二氧化碳排放——基于省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].科技管理研究,2015(9).

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        [6] 林伯強(qiáng),蔣竺均.中國二氧化碳的環(huán)境庫茲涅茨曲線預(yù)測(cè)及影響因素分析[J].管理世界,2009(4).

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        [8] 洪業(yè)應(yīng).產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的變動(dòng)對(duì)碳排放的影響分析:基于環(huán)境庫茲涅茨曲線檢驗(yàn)[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù),2015(8).

        [9] 原嫄,席強(qiáng)敏,孫鐵山,等.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域碳排放的影響——基于多國數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].地理研究,2016(1).

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