鄭鴻

摘要：“雙碳”目標(biāo)提出以來(lái)，推進(jìn)二氧化碳減排已成為各界關(guān)注的焦點(diǎn)。東北老工業(yè)基地作為我國(guó)工業(yè)的搖籃，是減排任務(wù)的重點(diǎn)。以黑龍江省為例，探究東北老工業(yè)基地的碳排放驅(qū)動(dòng)因素?；?005～2017年的黑龍江省面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用LMDI分解模型研究能耗強(qiáng)度效應(yīng)、發(fā)展效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)對(duì)黑龍江能源消費(fèi)碳排放的影響。結(jié)果表明，研究期內(nèi)黑龍江省碳排放整體處于上升趨勢(shì)，2013年后碳排放總量趨于穩(wěn)定；工業(yè)對(duì)黑龍江省碳排放起主要貢獻(xiàn)，但2012年以后工業(yè)部門(mén)的碳排貢獻(xiàn)趨于穩(wěn)定；能耗強(qiáng)度效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)對(duì)黑龍江省的碳排放主要發(fā)揮促進(jìn)作用，發(fā)展效應(yīng)對(duì)黑龍江省碳排放發(fā)揮抑制作用?；诖?，不斷推動(dòng)黑龍江省的能源結(jié)構(gòu)升級(jí)，促進(jìn)黑龍江省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，大力發(fā)展綠色技術(shù)，鼓勵(lì)低碳生活是降低黑龍江省碳排放的重要途徑。

關(guān)鍵詞：LMDI模型；黑龍江??；碳排放；驅(qū)動(dòng)效應(yīng)

改革開(kāi)放四十余年以來(lái)，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)水平迅速提高，已成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體。但長(zhǎng)期粗放型的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式使我國(guó)碳排放量持續(xù)上升，嚴(yán)重影響了我國(guó)生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展，減排正成為我國(guó)關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。2020年9月，中國(guó)政府在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上提出，中國(guó)將提高國(guó)家自主減排力度，力爭(zhēng)于2030年之前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，2060年之前實(shí)現(xiàn)碳中和。隨著碳達(dá)峰碳中和任務(wù)愈發(fā)緊迫，低碳發(fā)展是當(dāng)代社會(huì)發(fā)展的必然趨勢(shì)。在此背景下，探究影響碳排放的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)對(duì)實(shí)現(xiàn)區(qū)域減排具有重要指導(dǎo)意義。

碳排放的影響因素較為復(fù)雜，不僅涉及能源、氣候等自然因素，同時(shí)也與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平等社會(huì)因素關(guān)聯(lián)。目前學(xué)術(shù)界對(duì)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素展開(kāi)了多方面的研究。陳操操等構(gòu)建STIRPAT模型和偏小二乘模型探究城市能源消費(fèi)碳足跡的影響因素，認(rèn)為城市化、人均收入、人口是對(duì)碳排放有明顯的正向貢獻(xiàn)，而能源消費(fèi)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和研發(fā)投入比重抑制了城市碳排放；計(jì)志英等在省際層面測(cè)度了我國(guó)家庭部門(mén)的直接碳排放量并研究其驅(qū)動(dòng)因素，認(rèn)為人口規(guī)模、居民消費(fèi)水平及能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放量的變化有顯著影響；龔利等定量分析了長(zhǎng)三角地區(qū)CO2排放量與人口、人均GDP、技術(shù)進(jìn)步等因素之間的關(guān)系，認(rèn)為對(duì)長(zhǎng)三角CO2排放作用強(qiáng)度最大的因素是人口，其次是人均GDP；束克東和李影基于城鎮(zhèn)化的視角研究人均收入與我國(guó)碳排放之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化與我國(guó)碳排放存在負(fù)相關(guān)，而人均收入對(duì)我國(guó)碳排放有正向貢獻(xiàn)；臧萌萌等建立改進(jìn)后的拉式指數(shù)分解模型，定量測(cè)算了中國(guó)2005～2018年產(chǎn)業(yè)部門(mén)的碳排放變動(dòng)，認(rèn)為投入總量效應(yīng)是促使我國(guó)碳排放量提升的關(guān)鍵因素。

東北老工業(yè)基地是新中國(guó)的工業(yè)搖籃，對(duì)我國(guó)工業(yè)發(fā)展有著舉足輕重的作用。在“雙碳”政策的大背景下，作為中國(guó)重工業(yè)集結(jié)區(qū)的東北老工業(yè)基地自然成為我國(guó)減排工作的重點(diǎn)。黑龍江省是東北地區(qū)老工業(yè)基地之一，也是我國(guó)的能源生產(chǎn)大省，碳減排任務(wù)艱巨?，F(xiàn)有文章中對(duì)黑龍江省碳排放的研究較少，且大多數(shù)文章僅考慮了生產(chǎn)部門(mén)產(chǎn)生的碳排放，而忽視了生活中能源消費(fèi)的碳排。因此，本文以黑龍江省為研究區(qū)域，構(gòu)建LMDI分解模型，綜合考慮黑龍江省生產(chǎn)和生活兩個(gè)部門(mén)的碳排放，從排放因子效應(yīng)、能耗強(qiáng)度效應(yīng)、發(fā)展效應(yīng)及規(guī)模效應(yīng)四大效應(yīng)對(duì)黑龍江省碳排放進(jìn)行分解，尋求黑龍江省碳排放量變化的主要驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，旨在為黑龍江省制定控制碳排放量的政策提供依據(jù)，同時(shí)為整個(gè)東北老工業(yè)基地的碳排放影響因素分析及政策制定提供借鑒。

一、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）基于LMDI的分解模型

對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法（LMDI）屬于迪式分解法的一個(gè)分支，由Ang等學(xué)者首次提出。由于該分解方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)要素的完全分解，真正做到全分解、無(wú)殘差，因此常常被認(rèn)為是最優(yōu)的分解模型。因此，將能源消耗產(chǎn)生的碳排放利用LMDI分解法分解成生產(chǎn)部門(mén)和生活部門(mén)碳排放，前者由農(nóng)林牧漁業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)、批發(fā)和零售貿(mào)易餐飲業(yè)及其他服務(wù)類產(chǎn)業(yè)構(gòu)成，后者由城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民生活部門(mén)構(gòu)成。黑龍江省能源消耗碳排放量計(jì)算公式如式（1）所示：

C=■Ci=Cp+CL（1）

在式（1）中，C表示黑龍江省能源消耗的總碳排放量；i=1，2，…，8分別表示生產(chǎn)、生活部門(mén)的子部門(mén)，其中i=1，2，…，6表示生產(chǎn)部門(mén)子部門(mén)，i=7，8表示生活部門(mén)子部門(mén)；Ci表示第子部門(mén)產(chǎn)生的碳排放量；Cp表示生產(chǎn)部門(mén)的碳排放量，CL表示生活部門(mén)的碳排放量。

本文構(gòu)建的生產(chǎn)部門(mén)碳排放量計(jì)算公式及生活部門(mén)碳排放量分解公式分別如式（2）、（3）所示。

Cp=■Ci=■■×■×■×GDP（2）

CL=■Ci＝■■×■×■×P（3）

其中，Ei表示第i子部門(mén)的總能源消耗（轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)煤）；GDPi表示地區(qū)第子部門(mén)生產(chǎn)總值（i=1，2，…，6）；GDP表示地區(qū)生產(chǎn)總值；Pi表示地區(qū)i第子部門(mén)的人口總數(shù)（i=7，8）；P表示地區(qū)總?cè)丝?；其他符?hào)同公式（1）。

PIi=■（i=1，2，…，6）為生產(chǎn)排放因子效應(yīng)，表示生產(chǎn)部門(mén)第i個(gè)子部門(mén)單位能源消耗產(chǎn)生的碳排放量；LIi=■（i=7，8）為生活排放因子效應(yīng)，表示生活部門(mén)的第i個(gè)子部門(mén)單位能源消耗產(chǎn)生的碳排放量；EIi=■（i=1，2，…，6）為生產(chǎn)能耗強(qiáng)度效應(yīng)，表示生產(chǎn)部門(mén)第i子部門(mén)單位經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的能源消費(fèi)量；EPi=■（i=7，8）為生活能耗強(qiáng)度效應(yīng)，表示生活部門(mén)第i子部門(mén)單位人口的能源消費(fèi)量；ISi=■（i=1，2，…，6）為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，表示第i子部門(mén)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出在總產(chǎn)出中的比例；URi=■（i=7，8）為城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，表示第i個(gè)子部門(mén)人口數(shù)占地區(qū)總?cè)丝诘谋壤?；GDi=GDPi（i=1，2，…，6）為經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)，表示年末地區(qū)總產(chǎn)值；PEi=Pi（i=7，8）為人口規(guī)模效應(yīng)，表示年末地區(qū)總?cè)丝凇?/p>

結(jié)合（1）、（2）、（3）式及上述分析可得：

C=Cp+CL=■PIi×EIi×ISi×GDi+■LIi×EPi×URi×PEi（4）

ΔC＝Ct-Ct-1=ΔPI+ΔLI+ΔEI+ΔEP+ΔIS+ΔUR+ΔGD+ΔPE（5）

式（5）中，t和t-1分別表示當(dāng)期和上一期；ΔPI、ΔLI、ΔEI、ΔEP、ΔIS、ΔUR、ΔGD、ΔPE分別表示生產(chǎn)排放因子效應(yīng)、生活排放因子效應(yīng)、生產(chǎn)能耗強(qiáng)度效應(yīng)、生活能耗強(qiáng)度效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)、人口規(guī)模效應(yīng)，得到的分解值表示對(duì)黑龍江省能源消耗碳排放量的貢獻(xiàn)度。在加法分解模式下，各種效應(yīng)產(chǎn)生的碳排放計(jì)算公式為：

ΔPI=■■×ln■（6）

ΔLI=■■×ln■（7）

ΔEI=■■×ln■（8）

ΔEP=■■×ln■（9）

ΔIS=■■×ln■（10）

ΔUR=■■×ln■（11）

ΔGD=■■×ln■（12）

ΔPE=■■×ln■（13）

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的數(shù)據(jù)主要包括2005～2017年黑龍江省的人口、經(jīng)濟(jì)、能源和碳排放四類數(shù)據(jù)。人口和經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，主要包括全國(guó)和各省的年末人口數(shù)量、城鎮(zhèn)與農(nóng)村人口數(shù)量、地區(qū)生產(chǎn)總值及各行業(yè)增加值；能源與碳排放數(shù)據(jù)主要來(lái)自中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)，包含47個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)部門(mén)的17種化石燃料的消耗量與碳排放量，其中各類能源的消耗按照《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中的“各種能源折標(biāo)煤參考系數(shù)”折算成標(biāo)準(zhǔn)煤。為使研究結(jié)果更具針對(duì)性，本文將中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)涉及的47個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)部門(mén)合并為農(nóng)林牧漁業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)、批發(fā)和零售貿(mào)易餐飲業(yè)、其他服務(wù)類行業(yè)、城鎮(zhèn)生活消費(fèi)、農(nóng)村生活消費(fèi)8個(gè)部門(mén)。

二、研究結(jié)果分析

（一）總碳排放變化及各行業(yè)碳排分析

2005～2017年黑龍江省能源消耗碳排放總量及各行業(yè)的碳排放如表1所示。由相關(guān)數(shù)據(jù)可知，2005～2017年黑龍江最終能源消費(fèi)碳排放總量增量為1.15×108噸，年均增長(zhǎng)率達(dá)4.74%；分階段來(lái)看，2005～2012年黑龍江省碳排放量持續(xù)上升，主要是由于黑龍江省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要來(lái)源是資源投入，能源大量消耗使得碳排放總量不斷上升。2013年黑龍江省碳排放量較2012年下降1.32×107噸，可能是由于為確保實(shí)現(xiàn)“十二五”節(jié)能減排約束性目標(biāo)，建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)，黑龍江政府加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，減排效果較為顯著。2013年以后，隨著環(huán)保政策的推行和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整，黑龍江省碳排放量趨于穩(wěn)定，得到了合理的控制。

由于生產(chǎn)部門(mén)需要消耗更多能源，黑龍江省生產(chǎn)部門(mén)碳排放明顯高于生活部門(mén)。其中，對(duì)黑龍江省碳排放貢獻(xiàn)度最大的是工業(yè)部門(mén)，研究期內(nèi)工業(yè)部門(mén)能源消耗碳排放占總碳排的78.34%。黑龍江省作為我國(guó)老工業(yè)基地之一，工業(yè)是其主要的經(jīng)濟(jì)支撐。但隨著“十二五”規(guī)劃的推行及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，2012年工業(yè)部門(mén)能源消耗產(chǎn)生的碳排放有所下降。2013～2017年工業(yè)部門(mén)碳排放量趨于穩(wěn)定，但批發(fā)和零售貿(mào)易餐飲業(yè)及其他服務(wù)類行業(yè)碳排放逐漸上升，體現(xiàn)黑龍江省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正處于轉(zhuǎn)型升級(jí)階段，第三產(chǎn)業(yè)耗能增加。從變化趨勢(shì)來(lái)看，2005～2017年農(nóng)林牧漁業(yè)、交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、批發(fā)和零售貿(mào)易餐飲業(yè)及其他服務(wù)類行業(yè)能源消耗碳排放量大致呈上升趨勢(shì)。因此，應(yīng)當(dāng)不斷提升能源的使用效率，緩解經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的矛盾，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放脫鉤。

（二）驅(qū)動(dòng)效應(yīng)分析

根據(jù)公式（4），可將黑龍江省碳排放量分解成八種效應(yīng)。為了更好地反映各效應(yīng)對(duì)碳排放的影響，根據(jù)各效應(yīng)的基本特征將八大效應(yīng)歸為四大效應(yīng)：排放因子效應(yīng)（ΔI）、能耗強(qiáng)度效應(yīng)（ΔE）、發(fā)展效應(yīng)（ΔD）及規(guī)模效應(yīng)（ΔS），并主要針對(duì)能耗強(qiáng)度效應(yīng)、發(fā)展效應(yīng)及規(guī)模效應(yīng)對(duì)碳排放的驅(qū)動(dòng)作用展開(kāi)分析。各效應(yīng)對(duì)碳排放貢獻(xiàn)值分解結(jié)果如表2所示，ΔE、ΔD、ΔS三大效應(yīng)對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)率如圖1所示。其中，貢獻(xiàn)值表示該效應(yīng)直接導(dǎo)致的碳排放變化，貢獻(xiàn)率表示該效應(yīng)對(duì)碳排放的促進(jìn)或抑制效果占當(dāng)年碳排放的比重。

能耗強(qiáng)度效應(yīng)（ΔE）包括生產(chǎn)能耗強(qiáng)度效應(yīng)（ΔEI）及生活能耗強(qiáng)度效應(yīng)（ΔEP）。除2007～2008、2009～2011年外，其他年份能耗強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)黑龍江省碳增排有正向貢獻(xiàn)。具體來(lái)看，研究期內(nèi)生產(chǎn)能耗強(qiáng)度效應(yīng)整體促進(jìn)碳排放增長(zhǎng)。2005～2007年生產(chǎn)能耗強(qiáng)度效應(yīng)為正，但數(shù)值較小，說(shuō)明該效應(yīng)對(duì)碳排放的作用效果相對(duì)較弱。2007～2012年生產(chǎn)能耗強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)黑龍江省碳排放的影響較大，但效應(yīng)值在不同年份有正有負(fù)，呈現(xiàn)出極強(qiáng)的促進(jìn)或抑制作用。2012～2017年的數(shù)值變化相對(duì)平緩，但貢獻(xiàn)值一直為正，表明生產(chǎn)能耗強(qiáng)度效應(yīng)驅(qū)動(dòng)碳排放增長(zhǎng)，且驅(qū)動(dòng)作用呈現(xiàn)不斷加強(qiáng)的趨勢(shì)。生活能耗強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)能源消耗碳排放的影響較小。該效應(yīng)在2007～2008、2010～2011、2012～2015及2016～2017年對(duì)區(qū)域碳排放產(chǎn)生抑制作用，在其他年份產(chǎn)生促進(jìn)作用。

發(fā)展效應(yīng)（ΔD）包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)（ΔIS）及城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)效應(yīng)（ΔUR），研究期內(nèi)對(duì)碳增排產(chǎn)生副作用，僅有少數(shù)年份產(chǎn)生正向驅(qū)動(dòng)作用。相較于2011年以前，2011年后發(fā)展效應(yīng)對(duì)黑龍江碳排放的負(fù)向貢獻(xiàn)增大，2016～2017年甚至達(dá)到了-1520.14%的負(fù)貢獻(xiàn)率，表明發(fā)展效應(yīng)對(duì)碳排放的抑制作用不斷變強(qiáng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)僅在2009～2010年呈現(xiàn)正值，其余年份均為負(fù)值，是減緩黑龍江省碳排放的關(guān)鍵因素。這主要是由于政策驅(qū)動(dòng)促使黑龍江的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整，同時(shí)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也推動(dòng)了黑龍江省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，對(duì)地區(qū)碳增排產(chǎn)生直接抑制作用。研究期內(nèi)城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)黑龍江省的碳排放產(chǎn)生促進(jìn)作用，可能是由于城鎮(zhèn)化程度的加深使得黑龍江省的能源需求不斷擴(kuò)大。但城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的變動(dòng)作用微弱，對(duì)碳排放的總貢獻(xiàn)度較低。

規(guī)模效應(yīng)（ΔS）包括經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)（ΔGD）和人口規(guī)模效應(yīng)（ΔPE）。該效應(yīng)是黑龍江碳增排的主要貢獻(xiàn)來(lái)源，2016～2017年對(duì)碳增排的貢獻(xiàn)率甚至達(dá)到613.67%。除2014～2015年外，經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)在其他年份對(duì)黑龍江碳排放的促進(jìn)作用突出，主要原因是經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大使得資源消耗量擴(kuò)大，化石燃料的燃燒形成大量碳排放。但自2011年以后，經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對(duì)碳排放的促進(jìn)作用有減弱趨勢(shì)。研究期內(nèi)，人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)碳排放的影響由促進(jìn)作用逐漸轉(zhuǎn)為抑制作用，并且抑制作用不斷加強(qiáng)。同生活能耗強(qiáng)度效應(yīng)和城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)效應(yīng)相比，人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)黑龍江省的碳排放總貢獻(xiàn)度較小，幾乎可以忽略不計(jì)。

三、結(jié)論與建議

本文力求在“雙碳”政策背景下尋求降低東北老工業(yè)基地碳排放的實(shí)現(xiàn)路徑?；?005～2017年黑龍江省碳排放的面板數(shù)據(jù)，分析黑龍江省總碳排放量及各行業(yè)碳排放量的變化，并運(yùn)用LMDI方法對(duì)影響黑龍江省碳排放變化的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分解，研究能耗強(qiáng)度效應(yīng)、發(fā)展效應(yīng)及規(guī)模效應(yīng)對(duì)碳排放的作用效果，最終得到以下結(jié)論：

第一，研究期內(nèi)黑龍江省能源消耗碳排放總量呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，僅有2013、2015年黑龍江省碳排放量相較于前一年降低。但黑龍江省能源消耗碳排放量上升趨勢(shì)有所減弱，在2013年以后黑龍江省碳排放逐漸趨于某一穩(wěn)定值。

第二，工業(yè)部門(mén)是促進(jìn)黑龍江省碳排放增長(zhǎng)的關(guān)鍵性部門(mén)。但隨著“十二五”規(guī)劃的推行及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，工業(yè)部門(mén)的碳排貢獻(xiàn)上升趨勢(shì)漸緩。此外，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響下，研究期內(nèi)農(nóng)林牧漁業(yè)、交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、批發(fā)和零售貿(mào)易餐飲業(yè)等行業(yè)制造的碳排放處于上升趨勢(shì)。

第三，能耗強(qiáng)度效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)對(duì)黑龍江省的碳排放產(chǎn)生促進(jìn)作用，發(fā)展效應(yīng)對(duì)黑龍江省碳排放產(chǎn)生抑制作用。具體來(lái)看，生產(chǎn)能耗強(qiáng)度效應(yīng)對(duì)碳排放的影響在2007～2012年呈現(xiàn)出極其不穩(wěn)定的特征，2012年后正向貢獻(xiàn)不斷加強(qiáng)；生活能耗強(qiáng)度效應(yīng)能夠抑制地區(qū)碳排放，但影響較小。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)黑龍江省碳排放產(chǎn)生負(fù)向驅(qū)動(dòng)，是減緩碳排放的關(guān)鍵效應(yīng)；城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)黑龍江省碳排放有促進(jìn)效果，實(shí)際影響較小。經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對(duì)黑龍江省碳排放產(chǎn)生促進(jìn)作用；人口規(guī)模效應(yīng)雖然對(duì)黑龍江省碳排放抑制作用不斷加強(qiáng)，作用效果微弱。

基于以上研究，本文為以黑龍江省為代表的東北老工業(yè)基地碳減排提出如下建議：

第一，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。東北老工業(yè)基地作為我國(guó)工業(yè)的搖籃，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比大，但第二產(chǎn)業(yè)的高能源消耗是區(qū)域碳排放的主要來(lái)源。因此，東北老工業(yè)基地應(yīng)基于區(qū)域產(chǎn)業(yè)，分階段淘汰高能耗產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)由第二產(chǎn)業(yè)逐步轉(zhuǎn)向第三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)化。

第二，推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化。一方面，通過(guò)聚焦生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新，并優(yōu)化現(xiàn)有化石能源電力等系統(tǒng)，減少生產(chǎn)活動(dòng)中各環(huán)節(jié)能源浪費(fèi)，實(shí)現(xiàn)能源使用效率的提升；另一方面，大力發(fā)展污染較低的可再生能源，鼓勵(lì)清潔能源和低碳能源的利用，實(shí)現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)的低碳化轉(zhuǎn)變。

第三，大力發(fā)展綠色技術(shù)。東北老工業(yè)基地應(yīng)當(dāng)聚焦節(jié)能減排、清潔生產(chǎn)等領(lǐng)域，深化綠色技術(shù)研發(fā)，推動(dòng)綠色技術(shù)的現(xiàn)實(shí)轉(zhuǎn)換，提升減排關(guān)鍵技術(shù)的實(shí)際利用能力。同時(shí)還要推動(dòng)綠色技術(shù)交流，依托京津冀城市群的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，引進(jìn)高排放行業(yè)的減排技術(shù)，促進(jìn)低碳綠色發(fā)展。

第四，鼓勵(lì)低碳生活模式。政府可以通過(guò)現(xiàn)有條件進(jìn)行低碳生活宣傳，通過(guò)廣播、電視、網(wǎng)絡(luò)等媒介加大對(duì)減少傳統(tǒng)能源使用好處的宣傳力度，引導(dǎo)居民轉(zhuǎn)變生活方式，從而間接優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)碳減排的目的。

參考文獻(xiàn)：

[1]何建坤，盧蘭蘭，王海林.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與二氧化碳減排的雙贏路徑分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2018，28（10）：9-17.

[2]戴夢(mèng)圓，趙培培，沈曉梅.LMDI的鹽城市工業(yè)碳排放影響因素研究[J].環(huán)境科學(xué)與管理，2022，47（02）：14-18.

[3]曲建升，劉莉娜，曾靜靜，等.中國(guó)城鄉(xiāng)居民生活碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析[J].中國(guó)人口資源與環(huán)境， 2014，24（08）：33-41.

[4]陳操操，劉春蘭，汪浩，等.北京市能源消費(fèi)碳足跡影響因素分析——基于STIRPAT模型和偏小二乘模型[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2014，34（06）：1622-1632.

[5]計(jì)志英，賴小鋒，賈利軍.家庭部門(mén)生活能源消費(fèi)碳排放：測(cè)度與驅(qū)動(dòng)因素研究[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2016，26（05）：64-72.

[6]龔利，屠紅洲，龔存.基于STIRPAT模型的能源消費(fèi)碳排放的影響因素研究——以長(zhǎng)三角地區(qū)為例[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2018，37（08）：95-102.

[7]束克東，李影.基于城鎮(zhèn)化視角的收入不平等對(duì)CO2排放的影響研究[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2020，37（01）：25-31.

[8]臧萌萌，吳娟.碳排放影響因素解析——基于改進(jìn)的拉氏指數(shù)分解模型[J].科技管理研究，2021，41（06）：179-184.

[9]付玉娟，金泉，張志斌，等.東北老工業(yè)基地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與用水結(jié)構(gòu)關(guān)系——以遼寧省本溪市為例[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2021，41（22）：9029-9038.

[10]李紹萍，柳光明，張學(xué)敏.東北老工業(yè)基地碳排放與能源結(jié)構(gòu)關(guān)系的實(shí)證研究[J].資源開(kāi)發(fā)與市場(chǎng)，2017，33（08）：938-941.

[11]Ang B W.Decomposition analysis for policy making in energy：which is the preferred method？[J].Energy Policy，2004，32（09）：1131-1139.

[12]Li ZHANG，Jun LEI，Xuan ZHOU，et al.Changes in carbon dioxide emissions and LMDI-based impact factor decomposition：the Xinjiang Uygur autonomous region as a case[J].Journal of Arid Land，2014，6（02）：145-155.

[13]韓松，張寶生，唐旭，等.中國(guó)能源強(qiáng)度變化的驅(qū)動(dòng)因素分析——基于對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)方法[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2016，38（05）：89-98+127.

[14]唐建榮，張白羽，王育紅.基于LMDI的中國(guó)碳排放驅(qū)動(dòng)因素研究[J]. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2011（11）：19-25.

[15]王越，趙婧宇，李志學(xué)，等.東北三省碳排放脫鉤效應(yīng)及驅(qū)動(dòng)因素研究[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù)，2019，42（06）：190-196.

[16]時(shí)小翠，王鈺萱，王琨，等.基于LMDI模型的黑龍江省碳排放影響因素研究[J].哈爾濱師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào)，2019，35（02）：87-92.

[17]張晨露，張凡.生態(tài)保護(hù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)碳排放的影響——基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)據(jù)的實(shí)證[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2022，38（03）：77-80.

[18]黎振強(qiáng)，周秋陽(yáng).產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是否有助于促進(jìn)碳減排——基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)的實(shí)證研究[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2021，37（08）：34-40+111.

[19]盧昌彩.綠色革命與國(guó)際合作的范式：“碳達(dá)峰、碳中和”與“一帶一路”雙贏選擇[J].決策咨詢，2022（01）：76-82.

（作者單位：河海大學(xué)商學(xué)院）