戴勝利 張維敏

（華中師范大學(xué)公共管理學(xué)院，武漢 430079）

在全球環(huán)境矛盾越加尖銳化的背景下，能源消費(fèi)引起的碳排放問題已然成為世界各國關(guān)注的焦點(diǎn)[1]。自黨的十九大以來，為減輕碳排放帶來的不利影響，我國對能源生產(chǎn)與利用方式進(jìn)行了重大調(diào)整，出臺一系列減排舉措。作為我國中部經(jīng)濟(jì)的核心發(fā)展區(qū)域，中部六省的崛起必定離不開工業(yè)的發(fā)展。2020年，中部六省地區(qū)生產(chǎn)總值為222838.8億元，為全國的21.93%。工業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的核心支柱，生產(chǎn)總值為90268.87億元，占中部六省生產(chǎn)總值的40.51%。工業(yè)的發(fā)展意味著能源的消耗，能源的消耗伴隨著大量溫室氣體的排放，加劇環(huán)境的污染。中部六省作為長江中游的重要生態(tài)屏障、我國中部地區(qū)的主要空間載體，欲實(shí)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)低碳可持續(xù)發(fā)展模式，節(jié)能減排刻不容緩[2]。

加上我國資源稟賦有限，節(jié)能訴求提升，同時(shí)兼顧 “低碳”與 “經(jīng)濟(jì)”，是對新發(fā)展理念的重要實(shí)踐[3]。作為生態(tài)環(huán)境治理的重要抓手，在如何提高能源利用率以減少碳排放，并得到更多的工業(yè)效益的這一問題的基礎(chǔ)上，本文從實(shí)證角度深入探究中部六省工業(yè)碳排放的主要來源，剖析工業(yè)能源碳排放量與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的演變特征、脫鉤關(guān)系及其驅(qū)動(dòng)因素。對中部六省制定工業(yè)減排策略及發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)具有重要且積極的作用。

1 文獻(xiàn)綜述

近年來，國內(nèi)外眾多學(xué)者對碳排放問題進(jìn)行了大量研究。關(guān)于區(qū)域碳排放研究現(xiàn)狀，學(xué)者們分別從不同視角展開討論。 學(xué)者王興民等[4]、Aminu[5]通過實(shí)證研究分析指出，各個(gè)國家整體的碳排放特征具有空間分異性，且各個(gè)驅(qū)動(dòng)因素的影響效應(yīng)各不相同，并根據(jù)研究所得客觀規(guī)律，因地制宜地為相關(guān)政策提供依據(jù)。學(xué)者白彩全等[6]、Wu和Zhang[7]則從區(qū)域的角度出發(fā)，分別選取國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略地位較高的長三角地區(qū)、長江經(jīng)濟(jì)帶作為區(qū)域碳排放的研究對象，對區(qū)域碳排放及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行評估。學(xué)者Guo等[8]、Bai等[9]立足于省級視角，分別研究不同種類的化石能源的工業(yè)能耗碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在的關(guān)系，并依據(jù)分析結(jié)果，提出相關(guān)解決對策。也有不少學(xué)者如 Chang 等[10]、劉中文等[11]， 以某一個(gè)典型的城市作為代表，展開城市CO2碳排放研究工作，并對工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型制定差異性的策略。

自20世紀(jì)末以來，脫鉤理論得到了不斷的發(fā)展?！懊撱^”一詞由物理學(xué)概念演變而來，用于描述經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境資源反向變化的一個(gè)過程，于2002年被經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD，后稱“經(jīng)合組織”）最先提出，并將其二分為 “絕對脫鉤”與 “相對脫鉤”[12]。2011年，國內(nèi)學(xué)者陸鐘武等人依據(jù)測算的脫鉤指數(shù)值的大小，在經(jīng)合組織的基礎(chǔ)上將脫鉤劃分為3個(gè)等級狀態(tài)[13]。Veh-mas[14]在研究歐盟15國經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的關(guān)系問題中，又將脫鉤理論六分為強(qiáng)、弱脫鉤，強(qiáng)、弱耦合、衰退性脫鉤與擴(kuò)張性耦合。Tapio[15]從 Veh-mas劃分的六種脫鉤狀態(tài)中，將強(qiáng)（弱）耦合拓展延伸為強(qiáng)（弱）負(fù)脫鉤，衰退性耦合和擴(kuò)張負(fù)脫鉤，基于物質(zhì)消費(fèi)彈性的Tapio脫鉤模型是目前為止最為完善的脫鉤模型，共包含三大類別8種狀態(tài)。

在以往的研究中，國內(nèi)外學(xué)者采用了許多關(guān)于探索碳排放與經(jīng)濟(jì)間關(guān)系的研究方法。如趙巧芝等[16]運(yùn)用空間自相關(guān)的研究方法評價(jià)空間分異性，對區(qū)域碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的集聚特征及動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢進(jìn)行測度。歐陽強(qiáng)等[17]、陳向陽和何海靖[18]采用非線性Granger因果檢驗(yàn)的研究方法對經(jīng)濟(jì)、能源之間的因果關(guān)系進(jìn)行深入探索，根據(jù)階段性特征及規(guī)律分析經(jīng)濟(jì)與碳排放之間的變化態(tài)勢。 Chekouri等[19]、Chai[20]基于 STIRPAT模型對能源、環(huán)境與經(jīng)濟(jì)之間的動(dòng)態(tài)發(fā)展關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。從選取不同指標(biāo)，搭建數(shù)據(jù)模型，設(shè)置不同的發(fā)展情景模式來預(yù)測區(qū)域碳排放的發(fā)展趨勢。姬世東等[21]采用面板協(xié)整檢驗(yàn)的方式探索指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)影響特征，并結(jié)合各區(qū)域的實(shí)際情景進(jìn)行比較分析。趙愛文和李東[22]則利用向量誤差修正模型的估計(jì)結(jié)果研究碳排放、經(jīng)濟(jì)發(fā)展及能源消費(fèi)之間的關(guān)系，并根據(jù)模型擬合效果提出針對性的關(guān)于節(jié)能減排的建議。以上方法多用于檢測一定時(shí)段內(nèi)所累積的效應(yīng)，未能展現(xiàn)某階段的動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢，脫鉤模型恰好可以解決這一難點(diǎn)。

此外，還有多種研究方法被運(yùn)用于研究驅(qū)動(dòng)因素的貢獻(xiàn)度。綜合比較之下，不同指數(shù)分解算法各具特點(diǎn)，見表1。因LMDI對數(shù)指數(shù)分解法可以較好地實(shí)現(xiàn)因素完全分解，故本文選擇該方法。

表1 不同指數(shù)分解算法的技術(shù)特征

本文以Tapio脫鉤模型為基底，探討2009～2019年中部六省9種主要工業(yè)能源的碳排放及經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系。借助LMDI對數(shù)指數(shù)分解法對驅(qū)動(dòng)因素的影響效應(yīng)進(jìn)行分解，并通過熵值法優(yōu)化脫鉤驅(qū)動(dòng)因素效應(yīng)值的權(quán)重分配，從而深入剖析中部六省碳排放與社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系特征，為實(shí)現(xiàn)中部六省工業(yè)低碳發(fā)展提供依據(jù)。

2 實(shí)證研究

2.1 碳排放測算方法

基于聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）制定的清單指南中所提供的碳排放測算參考方法，再結(jié)合國內(nèi)外學(xué)者的普遍計(jì)算方法[28]，本文針對中部六省的碳排放量計(jì)算公式如下：

式（1）中，C代表能源碳排放總量；Ai代表第i種能源的消耗量；Bi表示第i種能源標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)；Ci表示第i種能源碳排放系數(shù)。以往宏觀意義上的化石能源是指石油、煤炭與天然氣3種。為保證所測算的碳排放量更為精確，本文囊括9種主要能源，所涉及的折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)及碳排放系數(shù)見表2。

表2 碳排放計(jì)算參數(shù)

2.2 Tapio脫鉤模型

鑒于Tapio脫鉤模型具有更高的精確度，本文引用該模型作為分析工具，具體判別標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。

表3 脫鉤狀態(tài)與指標(biāo)范圍

構(gòu)建中部六省工業(yè)總產(chǎn)值與9種主要能源消費(fèi)碳排放的脫鉤關(guān)系，用公式表示為：

如式（1） 所見，t（C，G）表示中部六省的碳排放量與工業(yè)生產(chǎn)總值之間的脫鉤彈性系數(shù)；ΔC為中部六省碳排放變化量，ΔG代表中部六省地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)總值變化量。

2.3 LMDI指數(shù)分解模型

本文對Kaya恒等式進(jìn)行拓展應(yīng)用，構(gòu)建中部六省工業(yè)碳排放因素分解模型。將能源碳排放強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、能源消費(fèi)強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展強(qiáng)度和人口規(guī)模強(qiáng)度納入范圍，如式（2）所示：

在式（3）中，C和Ci分別表示能源碳排放總量和第i種能源碳排放量；E和Ei分別表示能源消耗總量和第i種能源消耗量；G為工業(yè)總產(chǎn)值；P為工業(yè)就業(yè)人數(shù)。f＝Ci／Ei代表能源碳排放強(qiáng)度；s＝Ei／E代表能源結(jié)構(gòu)強(qiáng)度；e＝E／G代表能源消費(fèi)強(qiáng)度；g＝G／P代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展強(qiáng)度，p為工業(yè)人口規(guī)模強(qiáng)度。

依據(jù)LMDI對數(shù)指數(shù)分解法的加法分解形式，分解式（2），關(guān)于碳排放的效應(yīng)分解結(jié)果如下：

在式（4）中，ΔCf代表能源碳排放效應(yīng)；ΔCs代表能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)；ΔCe代表能源消費(fèi)效應(yīng)；ΔCg代表經(jīng)濟(jì)收入效應(yīng)；ΔCp代表人口規(guī)模效應(yīng)。Ct和ΔC0分別表示末期與基期能源碳排放消費(fèi)量（下同）。以上分解的5個(gè)驅(qū)動(dòng)因素具體計(jì)算如下：

由于碳排放系數(shù)在不同時(shí)期始終保持不變，故ΔCf＝0。碳排放的綜合效應(yīng)見式（10）：

2.4 熵值法

熵值法的基本思路是利用指標(biāo)不確定性來衡量客觀權(quán)重，避免受到主觀因素的干擾。當(dāng)指標(biāo)的信息熵越小（大），其離散程度則越大（?。?，權(quán)重也越大（?。１疚脑贚MDI指數(shù)分解模型計(jì)算出的綜合效應(yīng)值的基礎(chǔ)上，應(yīng)用熵值法對4個(gè)驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行權(quán)重賦值。該計(jì)算方式依賴于數(shù)值間的內(nèi)在聯(lián)系，所得結(jié)果更為精準(zhǔn)、直觀，具體步驟如表4所示。

表4 熵值法計(jì)算步驟

2.5 數(shù)據(jù)來源

本文采用的關(guān)于中部六省2009～2019年工業(yè)能源消費(fèi)量、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)從業(yè)人數(shù)、工業(yè)能源消費(fèi)總量與主要能源消耗量等數(shù)據(jù)主要來源于 《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》及中部六省統(tǒng)計(jì)年鑒，其中工業(yè)從業(yè)人數(shù)為年底數(shù)。鑒于數(shù)據(jù)的可及性和碳排放計(jì)算的精準(zhǔn)度，本文選取9種主要能源來測算能源消耗的碳排放量。此外，因能源碳排放量有所差別，故按國家標(biāo)準(zhǔn) 《綜合能耗計(jì)算通則》，將其折算為標(biāo)煤量，具體計(jì)算參數(shù)見表2。

3 結(jié)果與討論

3.1 中部六省工業(yè)能源消費(fèi)現(xiàn)狀

3.1.1 工業(yè)能源消費(fèi)及工業(yè)總產(chǎn)值現(xiàn)狀

從圖1可知，2009年中部六省工業(yè)總產(chǎn)值為34363億元，2019年增加到80751億元，平均增速約為9.15%。年度最高增速發(fā)生在2010年，為24.65%，中部六省工業(yè)總產(chǎn)值基本呈現(xiàn)前后期增長迅速，中期增長緩慢的趨勢。隨著中部六省工業(yè)總產(chǎn)值的不斷增長，中部六省能源消費(fèi)總量由2009年的115391萬噸增加到2019年的154998萬噸，平均增速為3.06%。2009～2012年期間，中部六省能源消耗量處于快速增長階段。在2009～2019年期間，河南省的工業(yè)能源消耗量為中部六省之首，10年共消耗了247033萬噸的工業(yè)能源，是江西省與安徽省的2.72與1.84倍。全國共計(jì)14座大型煤炭基地，其一便是河南基地，包含6大主要礦區(qū)，擁有豐富的煤炭資源，因此工業(yè)能源消費(fèi)量遠(yuǎn)比其他省份要高出許多。在2012年，河南、湖北與湖南三省能源消耗量發(fā)生急劇下降，而后上升趨勢減緩。截至2019年統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，湖北與湖南兩省實(shí)現(xiàn)能源消耗量負(fù)增長，分別比2009年減少2392和2670萬噸工業(yè)能源。

圖1 中部六省工業(yè)能源消耗及工業(yè)總產(chǎn)值變化

3.1.2 工業(yè)能源消耗結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀

中部六省消耗量最大的5種能源依次是煤炭、電力、焦炭、原油和柴油。從圖2可見，中部六省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)始終是以煤炭為主。煤炭消費(fèi)量占比約為能源消費(fèi)總量的78.33%。其次是電力。在2011年以前，年均電力消耗量占比為6.72%，2011年以后，占比年均值急劇飆升到8.12%。并于2019年達(dá)到電力消費(fèi)最大值，達(dá)到總量的9.01%。能源消耗量排名第三的是焦炭，2009～2019年期間，無煙且燃燒值高的焦炭的使用量較為平穩(wěn)，年均保持在5.79%左右。最后是原油和柴油，在中部六省工業(yè)領(lǐng)域得到了較為廣泛的應(yīng)用。原油年均消費(fèi)占比為3.14%，柴油消耗量始終保持在2.68%左右。近年來，我國加大力度開發(fā)非常規(guī)能源以代替?zhèn)鹘y(tǒng)能源。如洗精煤，作為一種優(yōu)質(zhì)煤，具有灰分少、固碳高的特點(diǎn)，可減少工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的碳排放量。

圖2 中部六省工業(yè)能源消耗結(jié)構(gòu)變化

3.2 脫鉤狀態(tài)分析

3.2.1 時(shí)間特征分析

如表5所示，中部六省的工業(yè)總產(chǎn)值與工業(yè)碳排放量之間出現(xiàn)了3種脫鉤關(guān)系，即強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤與擴(kuò)張負(fù)脫鉤。強(qiáng)脫鉤意為工業(yè)碳排放量與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長處于一種完全且絕對脫離關(guān)系，是實(shí)現(xiàn)完全低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的一種狀態(tài)。弱脫鉤次于強(qiáng)脫鉤，指的是工業(yè)碳排放與工業(yè)經(jīng)濟(jì)同向增長，但工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度快于工業(yè)碳排放，是較為積極的一種相對低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。在2010～2019年期間，中部六省工業(yè)總產(chǎn)值與碳排放總量之間的脫鉤關(guān)系逐步由弱脫鉤向強(qiáng)脫鉤方向發(fā)展，碳排放總量也在2013年與2016年實(shí)現(xiàn)由正向增長向負(fù)增長轉(zhuǎn)化。與此同時(shí)，脫鉤彈性系數(shù)也分別在2013年與2016年兩個(gè)年度出現(xiàn)最優(yōu)值，達(dá)到－0.03。2015年，中部六省的工業(yè)總產(chǎn)值與碳排放總量之間呈現(xiàn)擴(kuò)張負(fù)脫鉤的狀態(tài)，意味著工業(yè)碳排放與工業(yè)經(jīng)濟(jì)處于低水平相對低碳的發(fā)展模式。在2016～2019年期間，中部六省的碳排放總量和工業(yè)總產(chǎn)值呈現(xiàn)積極的發(fā)展態(tài)勢，脫鉤狀態(tài)逐步穩(wěn)定在弱脫鉤這一相對高水平的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。

表5 中部六省工業(yè)總產(chǎn)值與工業(yè)碳排放總量的脫鉤演變狀態(tài)

3.2.2 空間差異分析

從表6可以看出，中部六省的脫鉤進(jìn)度不一。2010～2019年期間，江西、河南與湖北三省基本實(shí)現(xiàn)高水平的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，脫鉤狀態(tài)穩(wěn)定在強(qiáng)脫鉤與弱脫鉤之間。其中，河南省有6個(gè)年度實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)脫鉤的絕對低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，脫鉤系數(shù)的最優(yōu)值為－3.07。湖北省則有3個(gè)年度實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)脫鉤這一理想狀態(tài)，脫鉤最優(yōu)值于2013年達(dá)到了－0.75。在此10年間，江西省始終保持為弱脫鉤狀態(tài)，處于高水平的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式?？梢钥闯?，江西、河南與湖北三省的工業(yè)總產(chǎn)值與工業(yè)碳排放量在此期間達(dá)到了良好的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。而其余3個(gè)省份則出現(xiàn)多種不同形式的脫鉤狀態(tài)。相比于煤炭大省山西，安徽省與湖南省的工業(yè)總產(chǎn)值與工業(yè)碳排放量之間的脫鉤狀態(tài)較為理想，脫鉤彈性系數(shù)均值分別達(dá)到了0.058與0.065，多是處于強(qiáng)脫鉤與弱脫鉤的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，僅有一個(gè)年度出現(xiàn)強(qiáng)負(fù)脫鉤的高碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。而山西省有6個(gè)年度維持弱脫鉤的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，2016年出現(xiàn)相對高碳的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，在2013～2015年間出現(xiàn)了強(qiáng)負(fù)脫鉤的絕對高碳的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，脫鉤彈性系數(shù)均值為0.038。作為典型的資源型地區(qū)，山西省過度依賴煤炭資源，陷入 “資源詛咒”的陷阱，導(dǎo)致短時(shí)間內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)資源轉(zhuǎn)型，距離實(shí)現(xiàn)絕對低碳的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式還需一定的時(shí)間。

表6 中部六省工業(yè)產(chǎn)值與工業(yè)碳排放量的脫鉤演變

3.3 驅(qū)動(dòng)因素分析

3.3.1 驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)權(quán)重分析

從圖3中可以看出，能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)是促進(jìn)中部六省工業(yè)碳排放量減少的主要驅(qū)動(dòng)因素，年均綜合得分為0.15。2010～2019年間，山西（0.11）、安徽（0.22）、湖北（0.15）和湖南?。?.16）的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)在4個(gè)驅(qū)動(dòng)因素中的綜合得分最低，如表7所示。可見，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和節(jié)能減排政策的影響下，四省大力調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，充分發(fā)揮了能源結(jié)構(gòu)對碳排放的抑制作用。相反，河南?。?.26）的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)綜合得分最高，江西?。?.25）則排第二，體現(xiàn)出二省能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳排放的促進(jìn)作用。能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的積極貢獻(xiàn)表明，在中部六省中，河南省與江西省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較不合理，工業(yè)碳排放量仍高于其他四省。整體而言，雖然能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)指標(biāo)在不同年份有所波動(dòng)，但抑制效果較為顯著，是促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)與工業(yè)能源碳排放脫鉤的核心動(dòng)力。

圖3 中部六省脫鉤驅(qū)動(dòng)因素得分

表7 中部六省驅(qū)動(dòng)因素綜合得分及排序

能源消費(fèi)效應(yīng)對中部六省碳排放起促進(jìn)作用，年均綜合得分為0.18。對于山西（0.31）、江西（0.28）、湖北（0.37）和湖南?。?.34）而言， 能源消費(fèi)效應(yīng)在4個(gè)因素中的綜合得分最高，是促進(jìn)碳排放增加最主要的驅(qū)動(dòng)因素。近年來，我國加大力度開發(fā)非常規(guī)能源替代傳統(tǒng)能源，以改變我國工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。盡管中部六省碳減排有所成效，但傳統(tǒng)密集型產(chǎn)業(yè)過度依賴煤炭資源，煤炭消費(fèi)量依舊高居不下，占比高達(dá)80%。山西、安徽與江西省的年均碳排放增速分別比中部六省年均碳排放增速高出2.7%、0.68%和2.01%。而河南、湖北與湖南三省則低于中部六省的平均增速，為－3.35%、－0.85%和－1.54%。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)力越強(qiáng)勁，越有利于向高水平的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式轉(zhuǎn)化。總的來看，能源消費(fèi)效應(yīng)是促進(jìn)中部六省工業(yè)經(jīng)濟(jì)與工業(yè)能源碳排放脫鉤的最主要的驅(qū)動(dòng)因素。

經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)對中部六省碳排放起正向促進(jìn)作用，是變化幅度最大的驅(qū)動(dòng)因素，年均綜合得分為0.16，排序第二。工業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長與工業(yè)能源的消耗之間有著密切的聯(lián)系，必然會(huì)導(dǎo)致碳排放的產(chǎn)生。2015年，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的提出加快了落后產(chǎn)能更新迭代的進(jìn)程，各省通過去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本和補(bǔ)短板的方式，推動(dòng)省內(nèi)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展。近年來，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整及能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，工業(yè)生產(chǎn)總值增長放緩，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)的影響力有所削弱，綜合得分排序第二，是促進(jìn)中部六省工業(yè)經(jīng)濟(jì)與工業(yè)能源碳排放脫鉤關(guān)系的重要驅(qū)動(dòng)因素。

相比于能源消費(fèi)效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)，人口規(guī)模效應(yīng)對中部六省碳排放的正向促進(jìn)作用較弱，年均綜合得分為0.14，排序第三。工業(yè)人口規(guī)模效應(yīng)作為推動(dòng)工業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的必要保障，是生產(chǎn)過程中必不可少的資源。工業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大隨之而來的是工業(yè)從業(yè)人數(shù)的增多，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整直接導(dǎo)致工業(yè)用工人數(shù)的穩(wěn)步下降。山西、安徽、江西、河南等四省的工業(yè)人口規(guī)模效應(yīng)的綜合得分分別為0.30、0.24、0.23和0.25。自2013年起至今，四省年度得分趨近為零。事實(shí)上，工業(yè)生產(chǎn)過程的碳排放量遠(yuǎn)比工業(yè)從業(yè)人數(shù)的增加所產(chǎn)生的碳排放量要嚴(yán)重。作為促進(jìn)中部六省工業(yè)經(jīng)濟(jì)與工業(yè)能源碳排放脫鉤關(guān)系的驅(qū)動(dòng)因素之一，工業(yè)人口規(guī)模效應(yīng)的貢獻(xiàn)較小。

4 結(jié)論與展望

本文基于2009～2019年中部六省工業(yè)能源消費(fèi)數(shù)據(jù)，利用IPCC碳排放測算方法進(jìn)行測算，并借助Tapio脫鉤模型與LMDI對數(shù)指數(shù)分解法，探討10年間中部六省主要的9種工業(yè)能源碳排放量與工業(yè)生產(chǎn)總值之間的脫鉤關(guān)系及脫鉤效應(yīng)。通過熵值法對所得驅(qū)動(dòng)因素效應(yīng)值客觀賦權(quán)，從而進(jìn)行比較分析，主要結(jié)論如下：

（1）中部六省已逐漸進(jìn)入高水平的相對低碳發(fā)展階段。其中河南省大有向絕對低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式靠攏的趨勢。湖北、湖南和安徽省緊隨其后，正從高水平相對低碳模式轉(zhuǎn)向絕對低碳發(fā)展模式。湖北省的低碳發(fā)展進(jìn)程快于湖南與安徽二省。而江西省常年穩(wěn)定在高水平相對低碳發(fā)展階段。在整個(gè)研究時(shí)段內(nèi)，中部六省碳排放總量保持小幅度的上升趨勢，工業(yè)經(jīng)濟(jì)趨于平穩(wěn)運(yùn)行，增長勢頭有所放緩，碳減排成效顯現(xiàn)。但能源消費(fèi)仍以煤炭為主，未來有待進(jìn)一步優(yōu)化。

（2）中部六省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體趨勢正積極地向低碳經(jīng)濟(jì)模式轉(zhuǎn)型。相較于其他省份，山西省實(shí)現(xiàn)理想脫鉤的進(jìn)程緩慢，河南省為六省最佳，湖北、湖南省已逐漸由相對低碳經(jīng)濟(jì)過渡到絕對低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式，安徽與江西二省整體趨勢向好。中部六省實(shí)現(xiàn)最佳脫鉤狀態(tài)的速度可依次排序?yàn)椋汉幽希竞保窘鳎竞希景不眨旧轿??？傮w而言，中部六省要實(shí)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與工業(yè)能源碳排放完全脫鉤，仍需堅(jiān)定不移地走清潔能源之路。對于能源富集省份，如山西省，應(yīng)充分發(fā)揮資源稟賦優(yōu)勢，提高能源使用效率，轉(zhuǎn)能源優(yōu)勢為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢，助力工業(yè)能源碳排放及工業(yè)總產(chǎn)值早日進(jìn)入強(qiáng)脫鉤隊(duì)列。

（3）在過去的10年中，能源消費(fèi)效應(yīng)的權(quán)重較高，驅(qū)動(dòng)作用較大，是影響中部六省工業(yè)能源碳排放及工業(yè)總產(chǎn)值脫鉤的最主要的驅(qū)動(dòng)因素。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)的影響力僅次于能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。相比之下，人口規(guī)模效應(yīng)權(quán)重較低，表明工業(yè)從業(yè)人數(shù)的增加對工業(yè)碳排放并不會(huì)造成大幅度的影響。能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)權(quán)重最低，是作為促進(jìn)中部六省碳減排的核心動(dòng)力，離不開政策的引導(dǎo)和執(zhí)法強(qiáng)化。近年來，中部地區(qū)持續(xù)推進(jìn)能源供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，進(jìn)行傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，能源結(jié)構(gòu)日趨合理，從而對碳排放產(chǎn)生明顯的抑制作用。為進(jìn)一步提高能源利用效率，降低碳排放強(qiáng)度，中部六省可制定更加嚴(yán)格的碳減排目標(biāo)。

受主客觀條件限制的影響，本文存有不足之處。因部分能源數(shù)據(jù)和地級市能源消費(fèi)數(shù)據(jù)的不可獲得性，僅選取中部六省9種主要的工業(yè)能源作為研究對象進(jìn)行碳排放測算，還未對六省下轄的地級行政區(qū)展開研究。若各省份所提供的指標(biāo)項(xiàng)目趨于一致，實(shí)證結(jié)果將更具說服力。此外，今后可考慮優(yōu)化指標(biāo)選取方式，在一定范圍內(nèi)納入更多相關(guān)要素，保證研究結(jié)果更為精確，這將作為未來的研究目標(biāo)。