鄭玉雯，薛偉賢，張青芬

（1.西安工程大學(xué)管理學(xué)院，西安 710699；2.西安理工大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，西安 710048）

0 引言

黨的二十大對“雙碳”工作作出全面部署、提出明確要求，要把系統(tǒng)觀念貫穿“雙碳”工作全過程，注重處理好發(fā)展與減排的關(guān)系。這意味著，經(jīng)濟活動中排放的二氧化碳總量可被視作不可或缺的稀缺要素，這一要素總量既有額度限制，又須持續(xù)減少，直至碳中和目標達成[1,2]。實現(xiàn)經(jīng)濟增長，提高碳排放效率是重要途徑[3]，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是突破口[4,5]。在新時代背景下，提高碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合發(fā)展水平成為高質(zhì)量發(fā)展的新要求，更能清晰地反映地區(qū)經(jīng)濟綠色發(fā)展質(zhì)量。

本文的研究與以下三個方面的文獻密切相關(guān)：一是碳排放效率測度，現(xiàn)有文獻主要基于單要素和全要素視角展開[6]。在單要素視角下，碳排放效率以GDP和碳排放的比值衡量[7,8]；在全要素視角下，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）及其擴展模型應(yīng)用最為廣泛。二是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級評價。新近文獻提出現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化以及經(jīng)濟結(jié)構(gòu)服務(wù)化傾向三個層面[9]。三是碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合發(fā)展水平測度。現(xiàn)有研究較多關(guān)注產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳減排的單向關(guān)系[10]，部分研究運用擴展耦合模型檢驗了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對碳減排、碳效率提升的促進作用以及碳效率對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的反向促進作用[11]。多采用灰色預(yù)測模型、ARIMA模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等對二者的耦合演進水平進行預(yù)測[12]。

鑒于此，本文運用耦合度模型對2011—2022 年中國八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的耦合發(fā)展水平進行測度，在此基礎(chǔ)上運用Markov 鏈模型揭示其耦合發(fā)展規(guī)律，進一步地，利用ARIMA-GM 組合模型預(yù)測2023—2027 年中國八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的耦合發(fā)展水平，以細致探明我國不同區(qū)域碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合水平及演進趨勢，為我國區(qū)域間協(xié)同制定“雙碳”行動方案與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級政策并穩(wěn)步有序落實提供現(xiàn)實依據(jù)與決策支持。

1 研究設(shè)計

1.1 研究方法

1.1.1 耦合度模型

本文運用耦合度模型測度碳排放效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的耦合發(fā)展水平[13]。以D代表碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的耦合度，具體判別標準及劃分類型見表1。

表1 耦合度的判別標準及劃分類型

1.1.2 Markov鏈模型

引入分布動態(tài)學(xué)框架[14]，構(gòu)建耦合度轉(zhuǎn)移的Markov鏈模型，揭示八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合發(fā)展規(guī)律。

其次，構(gòu)造可變時長的俱樂部趨同指數(shù)，表示為：

其中，為第k俱樂部在d年時長下的趨同程度，ratk表示該俱樂部的規(guī)模占比。

最后，根據(jù)表1的劃分類型及標準，借助式（1）計算八大綜合經(jīng)濟區(qū)、30 個省份碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合度在不同時間跨度下的轉(zhuǎn)移概率。為簡化表達，將表1中耦合度的10種細分類型按耦合度由低至高的順序依次進行編號，標記為1至10。

1.1.3 碳排放效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的測度方法

（1）碳排放效率測度模型——基于總體技術(shù)環(huán)境全要素增長視角

首先，八大綜合經(jīng)濟區(qū)內(nèi)各省份視為最小決策單元（DMU），每個DMU投入N種要素，得到M種期望產(chǎn)出和I種非期望產(chǎn)出，每一時期t=1,2,…,T，每一決策單元產(chǎn)出的投入向量為(yk,bk,xk)，則包含非期望產(chǎn)出的DEA模型為：

其中，是技術(shù)前沿面每一橫截面的權(quán)重，≥0 意味著生產(chǎn)技術(shù)規(guī)模報酬不變。

其次，設(shè)定非期望產(chǎn)出的非徑向、非角度DDF模型：

式（3）測度了DMU的總體非效率水平，ω為與投入產(chǎn)出要素數(shù)量相關(guān)的權(quán)重向量；g為方向向量；β為比例因子，其值為期望產(chǎn)出擴張、非期望投入與產(chǎn)出減少的比例。DDF值越小，其投入產(chǎn)出效率越高；當(dāng)DDF值為0時，處在生產(chǎn)前沿上。

最后，對投入要素、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出按1 3 等權(quán)重賦權(quán)，依據(jù)Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)形式定義碳排放效率（CEE）為：

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平的測度——基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與合理化視角

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化值（H）的計算公式為：

其中，K表示三個產(chǎn)業(yè)，以每一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重作為空間向量的分量之一，構(gòu)成一組三維向量，表示為X0=(x1，0,x2，0,x3，0)。

運用改進的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)泰爾指數(shù)indr衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平，計算公式為：

其中，Li，j，t Li，t表示第j產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)在總就業(yè)人數(shù)中的占比；Yi，j，t Yi，t表示第j產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重；indr表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的非均衡態(tài)程度，indr越大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越不合理，indr越小，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理。由于兩個指標對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平提升具有同等重要作用，對二者分別賦權(quán)0.5，加權(quán)求和后得到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)（IU）。

1.1.4 ARIMA-GM組合預(yù)測模型

自回歸移動平均模型（ARIMA）和灰色預(yù)測模型（GM）均為單變量方程模型，ARIMA-GM 組合模型可以全面獲取原始建模數(shù)據(jù)序列所包含的信息，提高預(yù)測效果。運用熵權(quán)法對各模型賦權(quán)加總計算得到組合模型的擬合以及預(yù)測結(jié)果，表達式為：

其中，wi為兩個模型各自的權(quán)重，yi為兩個模型各自的擬合及預(yù)測結(jié)果，Y為組合模型的擬合及預(yù)測結(jié)果。

1.2 樣本選擇

本文以中國八大綜合經(jīng)濟區(qū)的30 個省份（不含西藏和港澳臺）為樣本，八大綜合經(jīng)濟區(qū)地理區(qū)域范圍及劃分，見表2。

表2 八大綜合經(jīng)濟區(qū)地理區(qū)域范圍及劃分

1.3 指標選取與數(shù)據(jù)說明

先測算碳排放效率。投入指標選取各省份固定資本形成總額、年末三次產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、能源消費總量，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、各省份統(tǒng)計年鑒；期望產(chǎn)出指標選取各省份GDP，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》；以各省份碳排放總量為非期望產(chǎn)出指標。各省份碳排放數(shù)據(jù)借鑒杜立民（2010）[15]的計算方法，根據(jù)各省份化石燃料燃燒消耗量及對應(yīng)的碳排放系數(shù)折算得到，計算公式為C=∑Ci∑ei×εi，其中，ei為各類能源消耗量，εi為二氧化碳排放因子，煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、水泥的CO2排放系數(shù)分別為1.647tCO2/t、2.848tCO2/t、3.045tCO2/t、3.174tCO2/t、3.15tCO2/t、3.064tCO2/t、21.670tCO2/m3、0.527tCO2/t，能源消費數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》。再測度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平，用到三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)、就業(yè)人數(shù)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、各省份統(tǒng)計年鑒。測度前運用最大最小值方法對指標測度值進行標準化處理。研究時期選取為2011—2022年。

2 實證結(jié)果分析

2.1 耦合度結(jié)果測度及特征分析

2.1.1 測度結(jié)果分析

2011—2022 年，全國碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合度逐年遞增，從2011年的0.188增長到2022年的0.398，年均增長率為7.1%；從協(xié)調(diào)發(fā)展類型轉(zhuǎn)變來看，全國碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合發(fā)展從嚴重失調(diào)轉(zhuǎn)為輕度失調(diào)發(fā)展階段。各省份碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合度整體偏低，僅北京和天津處在勉強協(xié)調(diào)發(fā)展階段，其他28個省份均處在失調(diào)發(fā)展階段。這表明雖然我國碳減排與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整相互促進的作用成效正逐步顯現(xiàn)，但仍存在較大改善空間。

從碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合度的排名來看，北部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)、長江中游綜合經(jīng)濟區(qū)和大西南綜合經(jīng)濟區(qū)依次位于前三位，特別是北部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)，耦合度不僅略高于全國平均水平，而且與其他綜合經(jīng)濟區(qū)相比亦偏高。從協(xié)調(diào)類型來看，北部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)處于瀕臨失調(diào)發(fā)展階段（均值為0.462）；東部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)、長江中游綜合經(jīng)濟區(qū)、黃河中游綜合經(jīng)濟區(qū)、大西南綜合經(jīng)濟區(qū)、大西北綜合經(jīng)濟區(qū)和東北綜合經(jīng)濟區(qū)均處于輕度失調(diào)發(fā)展階段（均值介于0.315～0.349）；南部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)處于中度失調(diào)發(fā)展階段（均值為0.261）?？偟膩碚f，八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合發(fā)展水平存在較大提升空間。

從各省份來看，除天津、北京以外，其他省份碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合度均值均低于0.5，處于失調(diào)狀態(tài)，說明全國碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的相互促進作用亟待調(diào)整。從排名來看，天津、北京、寧夏依次排名前三位，排名后5 位的省份為河南、上海、甘肅、江蘇、廣東。從協(xié)調(diào)發(fā)展類型來看，天津、北京達到勉強協(xié)調(diào)發(fā)展階段；湖南、內(nèi)蒙古、廣西、四川、寧夏5 個省份處于瀕臨失調(diào)發(fā)展階段；河北、山東、福建、江西、湖北、陜西、貴州、云南、新疆、遼寧、黑龍江11個省份處于輕度失調(diào)發(fā)展階段；上海、江蘇、浙江、海南、安徽、山西、河南、重慶、甘肅、青海、吉林11 個省份處于中度失調(diào)發(fā)展階段；廣東處于嚴重失調(diào)發(fā)展階段。

2.1.2 耦合特征分析

2011—2022 年八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合特征見下頁圖1。根據(jù)圖1（a），北部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)耦合度自2016 年起呈向外層擴展的趨勢，2019—2022年，北京、河北、天津的耦合發(fā)展水平逐步提高，北京在2022 年達到優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)發(fā)展階段。北京是全國的政治、經(jīng)濟和文化中心，具有總部經(jīng)濟優(yōu)勢；京津冀城市群及區(qū)域經(jīng)濟一體化建設(shè)的不斷推進將助力北部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)碳減排協(xié)同發(fā)力。根據(jù)圖1（b），東部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)的上海、江蘇和浙江在2013—2016年耦合度較高，其他年份整體偏低。東部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)是全國具有影響力的多功能制造中心，上海、江蘇和浙江3 個省份競爭優(yōu)勢顯著，“東部地區(qū)率先發(fā)展”的國家戰(zhàn)略推進3個省份現(xiàn)代化發(fā)展起步較早，起步階段對減污降碳重視程度不夠，成為較長時期內(nèi)3個省份耦合度偏低的主要原因，加之東部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)是我國紡織行業(yè)的重要集聚區(qū)，紡織業(yè)屬于重污染型行業(yè)，增大了碳減排難度。根據(jù)圖1（c），南部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)在2013—2022年碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合發(fā)展水平整體偏高。南部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)與港澳臺地區(qū)鄰近，屬于外向型經(jīng)濟發(fā)展基地，近年來傳統(tǒng)制造業(yè)比重逐漸降低，加之環(huán)境保護投入較高，在發(fā)展經(jīng)濟的同時能夠較好地減排。在圖1（d）中，長江中游綜合經(jīng)濟區(qū)耦合度呈明顯的階梯型結(jié)構(gòu)，江西和湖南兩省耦合度偏高，湖北和安徽較低。江西和湖南農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件優(yōu)良，而湖北和安徽則具有以鋼鐵和有色冶金為主的原材料基地，這顯然成為梯層型結(jié)構(gòu)的主要原因。根據(jù)圖1（e）至圖1（h），黃河中游綜合經(jīng)濟區(qū)、大西南綜合經(jīng)濟區(qū)、大西北綜合經(jīng)濟區(qū)和東北綜合經(jīng)濟區(qū)耦合發(fā)展水平普遍具有較大的偏離程度，意味著各綜合經(jīng)濟區(qū)應(yīng)充分發(fā)揮本地優(yōu)勢，處理好碳減排和產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)系。黃河中游綜合經(jīng)濟區(qū)地處內(nèi)陸，具有豐富的煤炭和天然氣，需注重提高資源利用效率；東北綜合經(jīng)濟區(qū)中東北三省具有相同的自然條件和資源稟賦，東北三省也是全國重型裝備制造基地，需以系統(tǒng)觀為指導(dǎo)，協(xié)同落實振興東北老工業(yè)基地的政策，以培育高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為新的增長點，做好產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級；大西南和大西北綜合經(jīng)濟區(qū)均具有全國旅游基地的先天優(yōu)勢，需以交通運輸碳減排為突破口。

圖1 八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的耦合發(fā)展特征

2.2 耦合發(fā)展規(guī)律

依據(jù)表1的劃分標準與細分類型，計算30個省份碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合度在不同時間跨度下（以2016年為界）的轉(zhuǎn)移概率。為簡化描述，將耦合度10種細分類型由低到高依次編號為1、2、…、10。見下頁表3。

表3 Markov鏈轉(zhuǎn)移矩陣

八大綜合經(jīng)濟區(qū)30個省份碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合演進具有明顯的階段特征。總體上以保持原有耦合類型以及向鄰近細分類型轉(zhuǎn)變?yōu)橹?，未有耦合發(fā)展水平越級或下降的現(xiàn)象。2011 年有3 個省份處于中度失調(diào)發(fā)展類型、14個省份處于輕度失調(diào)發(fā)展類型，13個省份處于瀕臨失調(diào)發(fā)展類型；到2022年，處于中度失調(diào)發(fā)展類型的省份還有3個；輕度失調(diào)發(fā)展類型中，71.5%的省份仍處于該發(fā)展類型，向鄰近類型轉(zhuǎn)化的概率為28.5%；瀕臨失調(diào)發(fā)展類型向輕度協(xié)調(diào)發(fā)展類型過渡的占比為46.15%。跨越發(fā)展類型實現(xiàn)轉(zhuǎn)移的省份有寧夏、黑龍江、廣西、內(nèi)蒙古4 個省份。同樣地，不同階段主對角線（起止年份相同類型對應(yīng)的元素）及其相鄰左右兩側(cè)較高的概率值也進一步證實耦合度具有穩(wěn)定性的特征。

2.3 耦合發(fā)展水平的預(yù)測

2.3.1 模型檢驗

考慮到選取的ARIMA和GM模型均為短期預(yù)測模型，擬合較長預(yù)測時間會導(dǎo)致信息失真以及預(yù)測結(jié)果不可靠，將2011—2019年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，基于2020—2022年數(shù)據(jù)使用MATLAB軟件對模型效果進行檢驗，見圖2。ARIMA-GM組合模型預(yù)測結(jié)果與2011—2019年預(yù)測集的數(shù)據(jù)最為接近。ARIMA預(yù)測模型相對誤差介于1.17%～2.69%，平均相對誤差為1.94%；GM預(yù)測模型相對誤差介于3.14%～3.39%，平均相對誤差為3.35%；ARIMA-GM組合預(yù)測模型相對誤差介于0.43%～1.21%，平均相對誤差為0.74%。即ARIMA-GM組合預(yù)測模型具有較高的準確度，預(yù)測效果較好，選用該組合預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果更具可靠性。

圖2 預(yù)測模型檢驗結(jié)果

2.3.2 情景設(shè)定

分情景模擬2023—2027年八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合演進趨勢：

情景1（現(xiàn)狀維持型）：保持現(xiàn)有的發(fā)展狀態(tài)，不采取任何措施，維持現(xiàn)有的碳減排政策和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不變。

情景2（碳排放效率提升加強型）：通過政策引導(dǎo)強化提升碳排放效率，碳排放效率每年提升1%。

情景3（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級加強型）：通過政策引導(dǎo)強化實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平每年提升1%。

情景4（全面協(xié)調(diào)加強型）：綜合情景2 和情景3，通過政策引導(dǎo)全面提升碳排放效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平，碳排放效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平每年分別提升1.5%。

2.3.3 情景預(yù)測

運用ARIMA-GM組合預(yù)測模型對八大綜合經(jīng)濟區(qū)在4種情景下碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合演進趨勢，結(jié)果如下：

情景1：在現(xiàn)狀維持型發(fā)展狀態(tài)下，八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合度呈“穩(wěn)中有進”發(fā)展趨勢。2027 年，北部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)、長江中游綜合經(jīng)濟區(qū)、大西南綜合經(jīng)濟區(qū)和東北綜合經(jīng)濟區(qū)演進至協(xié)調(diào)發(fā)展階段，但仍以勉強協(xié)調(diào)和初級協(xié)調(diào)發(fā)展類型為主；東部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)、南部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)、黃河中游綜合經(jīng)濟區(qū)和大西北綜合經(jīng)濟區(qū)仍處于失調(diào)發(fā)展階段，但整體耦合發(fā)展水平有所提升。

情景2：在碳排放效率提升加強型狀態(tài)下，八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合度較情景1 均有所提高。2027年北部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)演進至中級協(xié)調(diào)發(fā)展階段，黃河中游綜合經(jīng)濟區(qū)從失調(diào)發(fā)展階段轉(zhuǎn)為勉強協(xié)調(diào)發(fā)展階段，其他6個經(jīng)濟區(qū)耦合發(fā)展水平也實現(xiàn)了不同程度的提高。

情景3：在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加強型狀態(tài)下，較通過政策引導(dǎo)加強碳排放效率的提升，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加強型狀態(tài)下八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合度均有明顯提高，且較情景1 有所提高。2027 年北部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)榱己脜f(xié)調(diào)發(fā)展階段，黃河中游綜合經(jīng)濟區(qū)、長江中游綜合經(jīng)濟區(qū)、大西南綜合經(jīng)濟區(qū)和東北綜合經(jīng)濟區(qū)均演進為初級協(xié)調(diào)發(fā)展階段。

情景4：通過政策引導(dǎo)全面提升碳效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，綜合了情景2和情景3的所有改進措施，這一情景下八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合發(fā)展趨勢最好。整體來看，八大綜合經(jīng)濟區(qū)耦合度均得到穩(wěn)步提高，從全國層面看碳減排系統(tǒng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系統(tǒng)之間實現(xiàn)了最大力度的相互改善。這說明，未來在保持現(xiàn)有發(fā)展優(yōu)勢的同時，需要不斷關(guān)注碳減排與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整工作的協(xié)調(diào)性，注重二者間的協(xié)調(diào)發(fā)展。

3 結(jié)論及建議

本文主要研究結(jié)論如下：第一，全國碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合度逐年遞增，各綜合經(jīng)濟區(qū)則差異較大。北部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)、長江中游綜合經(jīng)濟區(qū)、大西南綜合經(jīng)濟區(qū)相對較高，其余五個綜合經(jīng)濟區(qū)偏低；從耦合類型來看，北部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)處于瀕臨失調(diào)階段，東部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)、長江中游綜合經(jīng)濟區(qū)、黃河中游綜合經(jīng)濟區(qū)、大西南綜合經(jīng)濟區(qū)、大西北綜合經(jīng)濟區(qū)和東北綜合經(jīng)濟區(qū)處于輕度失調(diào)發(fā)展階段，南部沿海綜合經(jīng)濟區(qū)處于中度失調(diào)發(fā)展階段。第二，從耦合發(fā)展規(guī)律看，八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合發(fā)展水平具有明顯的階段性特征，整體上以保持原有耦合類型以及向鄰近細分類型轉(zhuǎn)變?yōu)橹鳎从旭詈习l(fā)展水平越級或下降的現(xiàn)象。2011年，中國30個省份中，3個省份處于中度失調(diào)發(fā)展類型，14個省份處于輕度失調(diào)發(fā)展類型，13 個省份處于瀕臨失調(diào)發(fā)展類型；2022年，處于中度失調(diào)發(fā)展類型的省份有3個；輕度失調(diào)發(fā)展類型中，71.5%的省份依舊不變，向鄰近類型轉(zhuǎn)化的概率為28.5%；瀕臨失調(diào)發(fā)展類型向輕度協(xié)調(diào)發(fā)展類型過渡的占比為46.15%。第三，從耦合演進水平預(yù)測情況看，2023—2027 年，四類情景下八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級耦合發(fā)展水平均將得到不同程度提升。全面協(xié)調(diào)加強型情景下耦合發(fā)展水平提升最為顯著，這反映出該情景下碳減排系統(tǒng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系統(tǒng)之間實現(xiàn)了最大力度的相互改善；碳排放效率提升加強型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加強型情景下，八大綜合經(jīng)濟區(qū)的耦合發(fā)展水平較現(xiàn)狀維持型情景均有所提升，體現(xiàn)出未來八大綜合經(jīng)濟區(qū)需不斷增強碳減排與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的協(xié)調(diào)性。

依據(jù)上述結(jié)論提出以下建議：首先，需要明確各區(qū)域在全國“雙碳”目標中的角色定位，避免出現(xiàn)“一刀切”現(xiàn)象，分地區(qū)制定碳減排標準；其次，充分發(fā)揮區(qū)域的地理鄰近與溢出效應(yīng)，促進區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)能源資源要素流動，因地制宜地通過優(yōu)化資源配置推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級；最后，多方聯(lián)動、多措并舉地統(tǒng)籌各區(qū)域“雙碳”目標的有序?qū)崿F(xiàn)。