中國能源開采業(yè)碳排放脫鉤效應情景模擬

揭俐 王忠 余瑞祥

摘要?厘清能源開采中的碳脫鉤問題，對于推動能源綠色開采和能源富集區(qū)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。本文基于廣義迪氏指數(shù)分解模型和系統(tǒng)動力學模型，分析了能源開采業(yè)碳排放的主要驅(qū)動因素及脫鉤效應，并通過情景模擬，評估了中國能源開采業(yè)碳脫鉤的潛力，提出了能源綠色開采的政策建議。研究結(jié)果表明：①2009—2017年中國能源開采業(yè)碳排放呈現(xiàn)出先增后降趨勢，2012年達到拐點5.26億t后開始下降，2017年達3.65億t。整體來看，產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應對碳排放增長的貢獻最大，能源強度效應也有部分貢獻;投資效應、能耗效應、碳強度效應、技術(shù)效應與碳排放之間呈正相關(guān)關(guān)系，是主要的碳減排驅(qū)動因素。②基于能源-環(huán)境-經(jīng)濟的系統(tǒng)動力模型，能有效解釋能源開采與碳脫鉤效應之間的傳導機理;碳強度效應、技術(shù)效應和碳排放因子是影響碳脫鉤潛力的主要因素。2006—2017年間，中國能源開采業(yè)碳排放與GDP增長之間，除2008、2014—2016年表現(xiàn)為強脫鉤，2009、2011年表現(xiàn)為擴張性負脫鉤外，其余年份均表現(xiàn)為弱脫鉤關(guān)系。③預計2020—2030年，中國煤炭、石油和天然氣開采業(yè)碳排放與GDP增長之間，在基準情景下呈現(xiàn)出弱脫鉤效應，在規(guī)劃情景下自2014—2030年間均呈現(xiàn)出強脫鉤效應;然而，碳排放與其能源產(chǎn)出之間，2021—2030年在基準情景下呈現(xiàn)擴張連接效應，在規(guī)劃情景和對比情景下表現(xiàn)出程度不一的衰退脫鉤效應。據(jù)此，未來中國能源開采業(yè)碳脫鉤的政策重點，一方面應注重環(huán)境政策、稅收政策、技術(shù)政策等政策變量間的協(xié)同作用，著力調(diào)整煤炭和石油天然氣開采業(yè)的投資強度和產(chǎn)出規(guī)模，優(yōu)化能源進口結(jié)構(gòu)，進一步減少能源生產(chǎn)碳排放強度，提升能源綠色生產(chǎn)水平;另一方面，還應著力能源開采業(yè)能源消耗結(jié)構(gòu)和能耗強度的調(diào)整，革新采掘技術(shù)和設(shè)備，以進一步降低碳強度，走高質(zhì)量發(fā)展之路。

關(guān)鍵詞?能源開采;碳排放;脫鉤效應;系統(tǒng)動力

中圖分類號?F062.1?文獻標識碼?A文章編號?1002-2104（2020）07-0047-10

DOI：10.12062/cpre.20200331

能源開采中的碳排放問題，是影響中國能源生產(chǎn)革命和能源經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型能否有效實現(xiàn)的關(guān)鍵問題。據(jù)2018年中國“經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報”顯示，能源開采業(yè)是我國六個最高的能源密集型產(chǎn)業(yè)之一。能源開采在提取、運輸、精煉能源礦物的過程中，需要消耗大量的能源，由此而產(chǎn)生的碳排放問題加劇了大氣污染的風險，進而造成的環(huán)境問題和社會問題日益凸顯。在我國，以煤炭、石油和天然氣為主要代表的能源礦物開采量，在一次性能源生產(chǎn)中占據(jù)的比重達90%以上，其所產(chǎn)生的碳排放量在36個工業(yè)部門中分別排在第五和第十位，2009—2017年平均年碳排放量約為0.328?3億t和0.112億t，能源開采業(yè)的碳排放問題日益受到社會各界的廣泛關(guān)注。

2016年6月，國家發(fā)展和改革委員會與能源局聯(lián)合發(fā)布《能源生產(chǎn)和消費革命戰(zhàn)略（2016—2030）》，提出要主動控制碳排放，實現(xiàn)能源綠色生產(chǎn)的目標。2017年10月，黨的十九大報告確立了“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”的發(fā)展理念，要求加快建立綠色生產(chǎn)和消費的政策導向，以推進能源生產(chǎn)和消費革命。如何實現(xiàn)能源綠色開采，激勵能源開采企業(yè)減少碳排放，并協(xié)調(diào)好與經(jīng)濟、社會、環(huán)境等多系統(tǒng)間的關(guān)系，日益成為政府和學者們普遍關(guān)注的問題。由此而引發(fā)的一個重要問題，即如何減少能源開采過程中的碳排放，促進能源生產(chǎn)與碳排放的脫鉤效應。因此，必須厘清能源開采中碳排放的關(guān)鍵驅(qū)動因素，以解析能源開采工業(yè)碳排放變化的影響機理，為政策制定部門尋求能源開采業(yè)碳脫鉤的可行之策提供一些參考。

1?文獻綜述

隨著綠色發(fā)展日益受到國家和社會的重視，能源部門中的碳排放以及碳脫鉤問題，也越來越受到政策制定者和學者們的普遍關(guān)注。這些研究工作主要圍繞能源開采業(yè)碳排放的驅(qū)動因素、影響機理、效率評價及碳脫鉤潛力等展開了探討，并形成了以下幾種觀點：①在既定的能源價格、能源需求等條件下，能源開采企業(yè)的策略性行為，會導致部門經(jīng)濟的要素錯配和詛咒效應，進而引致環(huán)境福利水平的擾動[1-2]。②經(jīng)濟水平、環(huán)境約束和技術(shù)進步與能源工業(yè)部門碳生產(chǎn)率的改進之間存在著正向的協(xié)同關(guān)系[3-4]。③基于波特假說，政府監(jiān)管有助于改善能源開采業(yè)碳強度水平，并對創(chuàng)新投入、技術(shù)研發(fā)、全要素生產(chǎn)率等起到促進作用[5-6]。④能源產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展還受到產(chǎn)業(yè)生命周期、政治穩(wěn)定、產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)權(quán)約束等因素的影響[7]。

從碳排放驅(qū)動因素的分解方法來看，現(xiàn)有文獻大多從IPAT、STIRPAT、IDA、LMDI和GDIM等模型，來解析人口、經(jīng)濟、技術(shù)等方面因素對碳排放的貢獻。IPAT模型將環(huán)境壓力分解為人口因素（P）、富裕因素（A）和技術(shù)因素（P）三個方面[8]。屈超等[9]基于IPAT模型估算了中國2030年的CO2排放強度，并提出改善以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)，有助于實現(xiàn)中國2030年的碳減排目標。為了克服IPAT模型僅考慮人口因素、技術(shù)因素，與環(huán)境庫茲涅茨曲線假設(shè)存在不一致的問題，Dietz和Rosa提出了改進型的STIRPAT模型，在公式中增加了能源強度、能源結(jié)構(gòu)、投資和工業(yè)結(jié)構(gòu)等因素。Liu等[10]采用STIRPAT模型分析了中國碳排放的驅(qū)動因素，并估計了中國碳排放峰值的發(fā)展趨勢。自2000年以來，指數(shù)分解法（Index?Decomposition?Analysis，IDA）逐漸被國際能源署和各國學者所接受，并被用于與能源效率相關(guān)的研究之中。IDA法始于Laspeyres提出的拉氏分解算法，主要圍繞三個問題推進，即Laspeyres指數(shù)算法中的不可分解項、因素水平合成中權(quán)重的算法和對數(shù)形式選擇以及對數(shù)賦值等問題。Ang[11]以對數(shù)平均權(quán)重代替算術(shù)平均先后提出了LMDI-I和?LMDI-II兩種不同的分解方法，他們之間的區(qū)別在于加性和乘性分解方法的不同。國內(nèi)也不乏基于這些算法的應用研究，如Liu采用LMDI法將中國能源工業(yè)部門的碳排放影響因素分解為碳排放系數(shù)、能源強度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)等。GDIM模型是Vaninsky[12]

于2014年提出的一種新的分解方法，將二氧化碳排放的影響因素分解為GDP、能源消費、人口、碳強度及其他相關(guān)指標。該方法將IDA和LMDI分解法推廣到相互關(guān)聯(lián)的因素方面，這一做法同時也是對Kaya恒等式的擴展，并將生產(chǎn)總值與能源消費納入模型計算之中。Shao等[13]采用GDIM方法，對中國采礦業(yè)碳排放的主要驅(qū)動因素及減排潛力展開了研究，認為產(chǎn)出規(guī)模效應是影響中國采礦業(yè)碳排放的主要驅(qū)動因素，能源消費效應也起到了助推作用，碳強度的下降是實現(xiàn)碳減排的主要措施之一。

從碳減排的驅(qū)動機理來看，一些文獻從政治、經(jīng)濟、自然、技術(shù)、政策等因素方面展開討論[14-15]。如，Liu等[16]認為人均GDP水平與碳排放之間存在倒U型曲線關(guān)系，工業(yè)規(guī)模與能源強度之間表現(xiàn)出同向變動關(guān)系，而能源強度、能源結(jié)構(gòu)與清潔技術(shù)對碳強度具有傳導效應。Shen等[17]指出碳約束、能源結(jié)構(gòu)、能源價格、產(chǎn)業(yè)集聚與能源開采碳強度之間呈現(xiàn)出負相關(guān)關(guān)系。從外生性因素看，經(jīng)濟增長與政治目標的地區(qū)差異是構(gòu)成能源開采業(yè)碳排放區(qū)域差異的重要因素[18]。Lin等[19]認為對于能源開采業(yè)，工業(yè)規(guī)模、勞動生產(chǎn)率、能源需求和能源強度是影響碳排放的主要因素。從政策角度看，碳稅、碳交易以及環(huán)境約束等政策，在對能源開采企業(yè)施加成本約束的同時，也會對推動能源開采企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生推動作用，進而促進碳排放的收斂?[20-23]。除此之外，政治約束、能源需求、能源結(jié)構(gòu)、能源利用技術(shù)等也會對能源開采中的碳排放產(chǎn)生影響?[24-25]。當缺乏相應的激勵機制和約束機制時，能源開采中的碳減排強度會表現(xiàn)出較大的差異?[26]。

從碳脫鉤潛力來看，能源開采業(yè)碳脫鉤潛力受到包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)進步、能源貿(mào)易等在內(nèi)的諸多因素的影響。如，Shao等[13]認為產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應是碳排放增加的主要因素，而碳強度降低對碳減排的貢獻最大。Xu等[27]指出當能源產(chǎn)業(yè)集中度增加時，產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效應和綜合生產(chǎn)率水平也會相應得到改進，進而表現(xiàn)出一定的碳減排效應。Wang等[28]運用LMDI模型分析了中國采礦業(yè)碳排放驅(qū)動因素，認為規(guī)模效應是引致采礦業(yè)碳排放增長的主要因素，能源強度效應是主要的碳排放因子。在煤炭、非金屬開采業(yè)，能源結(jié)構(gòu)效應與碳排放呈正相關(guān)關(guān)系，而在天然氣開采業(yè)，與碳排放呈負相關(guān)關(guān)系。Ma等[29]認為在能源開采業(yè)碳減排方面，必須通過平衡環(huán)境投資和生產(chǎn)調(diào)整來實現(xiàn)，并考慮經(jīng)濟和生態(tài)目標之間的均衡。短期內(nèi)，在既定的技術(shù)條件下，提高能源利用效率是減少碳排放的有效途徑;而長期來看，經(jīng)濟社會能源需求強度和能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整是影響能源開采碳排放的重要因素[30]。Ma等[31]研究了中國28個工業(yè)部門CO2排放間的交互關(guān)系，指出包括金屬礦產(chǎn)品生產(chǎn)、天然氣開采、煤電生產(chǎn)等在內(nèi)的采掘業(yè)是導致全國二氧化碳排放增加的最主要原因，這些都屬于能源密集型部門。

綜上，這些研究對碳排放的驅(qū)動因素、驅(qū)動機理和脫鉤潛力等方面做了有益的探討，但對于經(jīng)濟、能源、環(huán)境等多方面因素與能源開采碳脫鉤潛力之間交互關(guān)系的解析尚顯不足。基于此，本文試圖通過GDIM和系統(tǒng)動力學模型的研究，以期解答以下三個問題：①影響中國能源開采業(yè)碳排放變化的主要驅(qū)動因素是什么？②中國能源開采業(yè)碳排放的趨勢和碳脫鉤潛力如何？③實現(xiàn)中國能源開采業(yè)碳脫鉤的主要促進策略有哪些？本文的貢獻主要體現(xiàn)在：①基于廣義迪氏指數(shù)法，將中國能源開采業(yè)碳排放變化的影響因素分解為規(guī)模效應、能耗效應、投資效應、碳強度效應、能源強度效應、技術(shù)效應、產(chǎn)出效應和碳排放因子效應;②運用系統(tǒng)動力模型，模擬2020—2030年間我國能源開采業(yè)的碳脫鉤效應，以檢視我國能源開采業(yè)綠色生產(chǎn)潛力及其碳脫鉤效應。

2?研究方法與模型設(shè)計

2.1?廣義迪氏指數(shù)分解模型

為了探討中國能源開采業(yè)碳排放的發(fā)展趨勢和碳減排潛力，本文采用Vaninsky[12]提出的廣義迪氏指數(shù)分解法（GDIM），將中國能源開采業(yè)劃分為煤炭、石油和天然氣開采業(yè)三個部門，動態(tài)考察碳排放的驅(qū)動因素。依據(jù)GDIM方法，能源開采業(yè)碳排放的表達式如下：

本文的目標是將影響能源開采業(yè)碳排放的驅(qū)動因素全部納入因子分解。為了可讀性，我們對式（1）中的變量做如下定義：Z=CO2，X1=GDP，X3=Energy，X5=Invest;X2，X4，X6分別表示相應的碳強度：X2=（CO2/GDP），X4=（CO2/Energy），X6=（CO2/Invest），為了提高解釋力，在基本模型中又增加了兩個指標：X7=（GDP/Invest），X8=（Energy/GDP）。于是式（1）可轉(zhuǎn)化為：

為了應用GDIM模型，我們將這些方程分為一個因子模型和因子間相互關(guān)聯(lián)的方程，其中包括因子X7和X8：

式（2）中的任何一對因子均可用于式（3）來構(gòu)造碳排放因子模型，而不改變最終結(jié)果。如果我們使用不同的方程來定義X7和X8，最終的結(jié)果也不會改變。例如，我們可以假設(shè)：

為了應用GDIM，我們對式（2）至式（5）進行變形：

根據(jù)式（6），碳排放因子貢獻度Z（X）的梯度函數(shù)和雅可比矩陣如下：

基于式（7），我們可以將能源開采業(yè)碳排放變化的驅(qū)動因素分解為八個因素：規(guī)模效應（Yi和ΔYi）、能耗效應（Ei和ΔEi）、投資效應（Ii和ΔIi）、碳強度效應（CIi和ΔCIi）、碳排放因子（CEi和ΔCEi）、能源強度效應（EIi和ΔEIi）、技術(shù)效應（IIi和ΔIIi）和產(chǎn)出效應（YIi和ΔYIi）。相關(guān)指標說明如表1所示。

2.2?碳排放測度方法

借鑒武紅等人提出并改進的碳排放量測度算法來進行計算[32-33]，公式為：

式中，i表示煤炭、石油和天然氣能源開采部門，C表示能源開采業(yè)能源消耗所引起的碳排放總量，E表示能源開采業(yè)能源消費總量，Ej表示能源開采業(yè)各類能源消耗量，Sj表示j類能源在能源消費總量中所占的比重，F(xiàn)i表示各類能源消費的碳排放系數(shù)，其中Fi的取值參考表2數(shù)據(jù)，并取其平均值計算，4412表示碳轉(zhuǎn)化為二氧化碳的換算系數(shù)。

2.3?碳排放系統(tǒng)動力學模型

能源開采業(yè)碳排放系統(tǒng)，是一個復雜的經(jīng)濟—能源—環(huán)境系統(tǒng)，它與經(jīng)濟增長、能源強度、能源結(jié)構(gòu)、碳強度、環(huán)境約束以及碳減緩因子等因素密切相關(guān)，而且這些因素之間也表現(xiàn)出較強的相互依存關(guān)系。因此，本文選擇SD模型來處理能源開采碳排放系統(tǒng)中多個因素的動態(tài)交互關(guān)系。

本文采用VENSIM軟件進行建模，系統(tǒng)邊界界定于國民經(jīng)濟增長—能源需求—能源生產(chǎn)—二氧化碳排放，所提出的SD模型時間步長為1年，從2006—2030年的時間跨度為24年，2006—2016年的數(shù)據(jù)為實際歷史數(shù)據(jù)，2017—2030年的數(shù)據(jù)為該模型預測。模型有三個核心組成部分：經(jīng)濟、能源和環(huán)境。經(jīng)濟是整個模型的中心，決定能源需求和能源結(jié)構(gòu)，經(jīng)濟增長與除人口外的所有其他因素有關(guān);經(jīng)濟增長帶來能源需求，能源需求帶來能源開采，能源開采過程產(chǎn)生二氧化碳排放，這是由GDP、能源需求、能源強度、能源生產(chǎn)、碳強度以及碳減緩因子等因素決定的。同時，二氧化碳排放量的上升對經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和能源開采量造成壓力，并限制經(jīng)濟增長或能源開采業(yè)的發(fā)展。構(gòu)建的能源開采業(yè)碳排放系統(tǒng)動力學模型流圖，如圖1所示。

2.4?碳排放脫鉤效應分析

為了從整體上解析能源開采業(yè)碳脫鉤效應，本文從兩個方面進行，一是能源開采業(yè)碳排放與國民生產(chǎn)總值之間的彈性變動，二是能源開采業(yè)碳排放與能源開采業(yè)工業(yè)產(chǎn)出之間的彈性變動。借鑒以彈性變化為依據(jù)的脫鉤模型來建立能源開采業(yè)碳脫鉤效應的計算方法[34]。具體公式如下：

式中，DGt、DYt分別表示能源開采業(yè)碳排放與國民經(jīng)濟增長、能源開采產(chǎn)出之間的脫鉤指數(shù)，Eti?、Gti?和Cti?分別表示目標年份能源開采量、國民生產(chǎn)總值和能源開采業(yè)能源消耗碳排放量;E0i?、G0和C0i?分別表示起始年份能源開采量、國民生產(chǎn)總值和能源開采業(yè)能源消耗碳排放量;δCt表示能源開采業(yè)能源消耗碳排放量總量變化，δGt表示國民生產(chǎn)總值總量變化，δYti?表示能源開采業(yè)能源產(chǎn)出總量變化，i表示煤炭、石油和天然氣開采部門。

Tapio將脫鉤狀態(tài)劃分為脫鉤、連接與負脫鉤等8種狀態(tài)，具體如表3所示。

由表3可知，強脫鉤是實現(xiàn)能源開采綠色生產(chǎn)的最理想狀態(tài)，此時國民經(jīng)濟或能源開采業(yè)工業(yè)產(chǎn)出在不斷增長，但是能源開采導致的碳排放得到控制。相應的，強負脫鉤是最不利狀態(tài)，表示能源開采業(yè)碳排放不斷上升，但國民經(jīng)濟或能源開采業(yè)工業(yè)產(chǎn)出不僅沒有得到增長反而出現(xiàn)了下滑。當國民經(jīng)濟或能源開采業(yè)工業(yè)產(chǎn)出保持持續(xù)增長（δG>0或δY>0）時，能源開采碳排放的彈性Dt越小，表明碳脫鉤越顯著，即脫鉤效應越高。

3?數(shù)據(jù)來源與處理

3.1?數(shù)據(jù)處理與描述

我們利用R軟件對2009—2017年中國能源開采業(yè)碳排放驅(qū)動因素進行分解，得到八大因素在碳排放增減變化中貢獻度的具體分解結(jié)果，具體如表4所示。

圖2展示了這些因素在碳排放變化中貢獻度的變動情況，以及能源開采業(yè)整體的碳排放增減變化率。從圖形來看，碳排放增減率自2012—2016年顯示為負值，說明碳排放量出現(xiàn)了下降。其中，碳強度、能耗強度、投資效應和技術(shù)效應的貢獻度最大，說明這些因素是實現(xiàn)碳減排的主要驅(qū)動因素。另外，在碳排放增減率為正值及出現(xiàn)上升時，產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應對碳排放增長的貢獻最大，能源強度效應也起到了部分貢獻;投資效應、能耗效應、碳強度效應、技術(shù)效應與碳排放之間呈正相關(guān)關(guān)系。

然后，我們對SD模型進行參數(shù)設(shè)置。在本文中，一些參數(shù)設(shè)置，如碳排放系數(shù)，直接參考現(xiàn)有的文獻。其次，通過對歷史數(shù)據(jù)的回歸分析，得到了生產(chǎn)函數(shù)中的彈性系數(shù)等參數(shù)設(shè)置，如碳減緩因子。第三，利用VENSIM軟件中的表函數(shù)確定年增長量表、R&D等幾個變量值。第四，用歷史數(shù)據(jù)的平均值估算幾個參數(shù)，如能源進口增長率、能源開采業(yè)能耗強度等。

為了保證數(shù)據(jù)的完整性和可比性，在全國層面上采用2006—2016年11年的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析。能源生產(chǎn)和能耗總量及構(gòu)成數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》;經(jīng)濟數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》，其中使用按不變價格計算的國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)將2006—2016年按當年價計算的GDP修正為2006年不變價格GDP;能源開采業(yè)碳排放數(shù)據(jù)，依據(jù)碳排放量計算公式計算得到。

3.2?數(shù)據(jù)模擬與檢驗

將上述變量的模擬值與實際值進行對比發(fā)現(xiàn)，誤差率除個別年份在15%～20%區(qū)間，其他多數(shù)年份保持在10%或5%以內(nèi)（見表5），可以認為模型具有一定可靠性，可以對未來一定時間段內(nèi)能源開采業(yè)碳排放量的變化趨勢進行模擬預測。

4?情景模擬與脫鉤分析

4.1?情景設(shè)定

基于不同經(jīng)濟增長速度、能源結(jié)構(gòu)、能源進口率、能源開采業(yè)能耗強度和碳強度等，本文設(shè)定了3種不同情景：基準情景、規(guī)劃情景和對比情景。

基準情景：以2006—2016年能源開采業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，設(shè)定2020—2030年中國經(jīng)濟社會及能源開采業(yè)相關(guān)指標保持在2016年水平。2016年國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率6.7%，全國能源強度0.592?6萬t標準煤/億元，煤炭開采業(yè)和石油天然氣開采業(yè)能耗強度分別為0.037?78t標準煤/t標準煤、0.088?73t標準煤/t標準煤、0.08381t標準煤/t標準煤，碳排放強度0.125?456t/t標準煤，全國煤炭、石油、天然氣能源消費比重占66.7%、19.9%和6.7%，2016年煤炭、石油、天然氣進口率分別為6.225%、5.55%和5.33%，2017—2030年煤炭、石油和天然氣進口率保持在2006—

2016年的平均水平4.5%、4.7%和5.6%。2016年煤炭、石油和天然氣開采業(yè)投資指數(shù)相較于2015年為0.722，2017—2030年設(shè)定保持2016年水平。

規(guī)劃情景：以中國政府官方發(fā)布的2020—2030年GDP平均增速5.3%，能源強度降至0.39萬t標準煤/億元，全國煤炭、石油和天然氣消費量占能源消費比重分別為48.5%、17.5%和12%等目標為依據(jù)，設(shè)定國內(nèi)生產(chǎn)總值單位能耗強度平均值為0.45萬t標準煤/億元，煤炭和石油天然氣開采業(yè)綜合能耗平均下降10%，為0.035?t標準煤/t標準煤、0.079?t標準煤/t標準煤和0.075t標準煤/t

標準煤。2017—2030年煤炭和石油天然氣進口率保持2010—2016年平均水平，分別為6.4%、3.0%和5.0%，2017—2030年煤炭、石油和天然氣開采業(yè)投資指數(shù)設(shè)定相較于2016年降低5%。

對比情景：通過2010—2016年GDP、能源強度、能源開采業(yè)能耗強度的變動趨勢設(shè)定：全國GDP保持年均增長率6%，全國煤炭、石油天然氣能源消費比重占50%、19%和10%，能源強度年均下降5%，至2030年0.5萬t標準煤/億元。煤炭、石油和天然氣開采業(yè)能耗強度相較于2016年下降5%，為0.037t標準煤/t標準煤、0.084t標準煤/t標準煤、0.079t標準煤/t標準煤，2017—2030年煤炭和石油天然氣進口率保持在2016年水平，分別為6.2%、5.0%和6.0%。2017—2030年煤炭、石油和天然氣開采業(yè)投資指數(shù)設(shè)定保持在2016年水平。

4.2?不同情景下能源開采業(yè)碳排放量預測

通過模擬計算得出，在基準情景、規(guī)劃情景和對比情景三種模式下，中國能源開采業(yè)碳排放量2030年將分別為52001萬t、7874萬t、13462萬t（見圖3）?；鶞是榫跋履茉撮_采業(yè)碳排放量呈現(xiàn)出顯著上漲趨勢;規(guī)劃情景和對比情景下，能源開采業(yè)碳排放量呈現(xiàn)出平緩下降的趨勢，但規(guī)劃情景下碳排放量下降速度顯著快于對比情景。綜合分析可知，不同情景下碳排放趨勢呈現(xiàn)出一定的差異，在未來幾年能源開采業(yè)面臨著較大的碳減排壓力。

4.3?脫鉤效應分析

4.3.1?能源開采業(yè)碳排放與GDP的脫鉤效應

根據(jù)式（9）和式（10）計算得到的能源開采業(yè)碳脫鉤系數(shù)的時變趨勢（見圖4）可知：

在基準情景下，我國能源開采業(yè)二氧化碳排放相對于GDP的脫鉤指數(shù)，?2009年達到峰值后呈現(xiàn)出曲折下降趨勢，2016年達最低值后逐漸上升，并呈現(xiàn)出與GDP增長弱脫鉤的規(guī)律。從結(jié)果來看，2014—2016年表現(xiàn)出強脫鉤之外，其他年份在擴張性負連接、弱脫鉤之間轉(zhuǎn)換。這說明能源開采業(yè)對環(huán)境的影響在逐漸好轉(zhuǎn)，但自2017年以后，能源開采業(yè)碳排放相對于GDP變動的脫鉤指數(shù)還在增長，說明能源開采業(yè)碳排放的增長率快于GDP的增長率，碳減緩壓力還在上升。這可能與國家不斷加強環(huán)境約束和清潔能源利用有關(guān)，但能源開采業(yè)在提升能源利用效率、降低能耗和碳排放方面的努力，還需要進一步提升。

在規(guī)劃情景和對比情景下，能源開采業(yè)碳排放與GDP增長之間自2014年以后都表現(xiàn)出了強脫鉤關(guān)系。2007—2013年間，經(jīng)濟快速增長，經(jīng)濟社會中單位GDP能耗較大，能源開采業(yè)碳排放與GDP之間表現(xiàn)出弱脫鉤和擴張性負連接的關(guān)系。隨著節(jié)能減排政策的實施，能源開采業(yè)碳排放量逐漸降低，2014—2030年碳排放開始呈現(xiàn)負增長，從而使得能源開采業(yè)碳排放與國家經(jīng)濟增長開始呈現(xiàn)強脫鉤關(guān)系?？傮w來看，規(guī)劃情景下中國能源開采業(yè)碳排放與國家經(jīng)濟增長脫鉤效應的變動趨勢更為快速，說明合理的經(jīng)濟增長目標和碳約束對能源開采業(yè)的減碳化措施起到了有力的促進作用;并且，國家制訂的能源強度目標和化石能源消費比重下降的目標，以及能源開采業(yè)綜合能耗水平的下降，對能源開采業(yè)碳減排的效果較為明顯。

4.3.2?能源開采業(yè)碳排放與能源生產(chǎn)的脫鉤效應

結(jié)合前文模擬數(shù)據(jù)，經(jīng)過測算可知（見圖5）：

在基準情景下，煤炭開采業(yè)碳排放與煤炭生產(chǎn)在2009—2013年間表現(xiàn)出擴張性負脫鉤，2014—2016年表現(xiàn)出衰退脫鉤，2018—2020年表現(xiàn)出弱脫鉤，2021—2030年表現(xiàn)出擴張連接;石油開采業(yè)2009、2014—2015年表現(xiàn)出擴張性負脫鉤，2013—2019年除2016年衰退脫鉤外均表現(xiàn)出強脫鉤，而自2017—2030年均表現(xiàn)出擴張連接;天然氣開采業(yè)2010、2012、2015—2016年表現(xiàn)出強脫鉤，2017—2030年表現(xiàn)出擴張連接。說明如果繼續(xù)保持2016年的GDP增速、能源強度和能源結(jié)構(gòu)等指標，煤炭、石油、天然氣開采業(yè)未來面臨著同樣嚴峻的碳排放與能源生產(chǎn)的脫鉤壓力，兩個產(chǎn)業(yè)都需要注重技術(shù)升級以降低能耗強度和碳排放水平。

在規(guī)劃情景下，煤炭開采業(yè)2009—2010年、2012—2013年表現(xiàn)出擴張性負脫鉤，2011年表現(xiàn)出強脫鉤，2014—2030年表現(xiàn)出衰退脫鉤;石油開采業(yè)2014—2015表現(xiàn)出擴張性負脫鉤，2021—2025表現(xiàn)出擴張連接，2026—2027表現(xiàn)出弱脫鉤，2028年表現(xiàn)出強脫鉤，2029—2030表現(xiàn)出衰退脫鉤;而天然氣開采業(yè)2010、2012、2015—2016、2021年表現(xiàn)出強脫鉤，2017—2020表現(xiàn)出擴張連接，2022—2030表現(xiàn)出衰退脫鉤。說明規(guī)劃情景下，煤炭、石油和天然氣開采業(yè)出現(xiàn)了較為明顯的碳脫鉤效應，但石油開采業(yè)碳脫鉤效應并不顯著，石油開采業(yè)須進一步采取措施以優(yōu)化其碳減排水平。

在對照情景下，煤炭開采業(yè)2018—2030年表現(xiàn)出衰退連接;石油開采業(yè)2017—2020年表現(xiàn)出衰退脫鉤，2021—2030年表現(xiàn)出衰退連接;而天然氣開采業(yè)2017—2019年表現(xiàn)出擴張連接，2020年表現(xiàn)出弱脫鉤，2021—2028年、2030年表現(xiàn)出衰退脫鉤、2029年表現(xiàn)出衰退連接。這說明對照模式下煤炭、石油開采業(yè)能源生產(chǎn)面臨的碳脫鉤壓力依然較大，而天然氣開采業(yè)碳排放與能源生產(chǎn)表現(xiàn)出了強脫鉤效應，這可能與對照情景下經(jīng)濟發(fā)展目標和環(huán)境約束強度有關(guān)，全社會能源強度和能源開采業(yè)能耗強度的調(diào)整目標，對煤炭和石油開采業(yè)碳減排的影響作用較小，而隨著天然氣消費比重的提升，天然氣開采業(yè)出現(xiàn)了積極的碳減排效應。

5?結(jié)論與建議

本文分解了中國能源開采業(yè)碳排放變化的八個驅(qū)動因素，并結(jié)合系統(tǒng)動力學模型，分三種不同情景，預測了2017—2030年中國煤炭、石油和天然氣開采業(yè)碳排放與GDP增長、能源開采業(yè)工業(yè)產(chǎn)出的碳脫鉤效應，并得出以下結(jié)論：

（1）在基準情景下，煤炭、石油和天然氣開采業(yè)2017—2030年多數(shù)年份表現(xiàn)碳排放與能源開采工業(yè)產(chǎn)出間的擴張連接、與GDP增長之間的“弱脫鉤”效應，能源開采業(yè)的產(chǎn)出規(guī)模效應和技術(shù)效應是推動其碳排放的主要因素。說明在既定的能源需求、能源進口率、投資率、能耗強度和技術(shù)水平下，這三個產(chǎn)業(yè)都面臨著較大的碳減排壓力。經(jīng)濟快速增長帶來的能源需求進一步擴大，在能源進口率、清潔能源消費結(jié)構(gòu)不做調(diào)整時，能源開采業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴張，將繼續(xù)助推能源開采業(yè)碳排放量的增長。因此，減少能源生產(chǎn)規(guī)模和提升能源生產(chǎn)綜合利用率水平將是中國能源開采業(yè)實現(xiàn)碳減排的關(guān)鍵。

（2）在規(guī)劃情景下，煤炭開采業(yè)2014—2030年表現(xiàn)出碳排放與能源開采工業(yè)產(chǎn)出間的衰退脫鉤，石油開采業(yè)2026—2027表現(xiàn)出弱脫鉤，天然氣開采業(yè)2022—2030表現(xiàn)出衰退脫鉤。整體上，能源開采業(yè)碳排放與國民經(jīng)濟增長2014—2030年開始呈現(xiàn)強脫鉤關(guān)系，表明全社會能源強度和能源結(jié)構(gòu)的目標約束對能源開采業(yè)碳排放起到了顯著促進作用。說明經(jīng)濟增速下降帶來的能源需求放緩和能源進口率的提升，從根本上減少了國內(nèi)高碳能源生產(chǎn)的產(chǎn)出規(guī)模，同時伴隨能源生產(chǎn)投資率的下降，能源開采業(yè)出現(xiàn)了與經(jīng)濟增長的強脫鉤效應。但是，能源開采碳排放與能源工業(yè)產(chǎn)出之間的脫鉤效應，還有待提升，說明能源開采業(yè)技術(shù)效應、碳強度效應對碳減排的作用還需加強。

（3）在對比情景下煤炭、石油開采業(yè)面臨著相對于天然氣開采業(yè)更為嚴峻的碳減排壓力，進而表明全社會對煤炭和石油需求的比重依然較高，在保持既定進口率的條件下，煤炭開采和石油開采表現(xiàn)出衰退連接特征。說明煤炭和石油開采業(yè)產(chǎn)出規(guī)模效應對碳排放增長的影響強于天然氣開采業(yè)，能源開采業(yè)碳減排壓力出現(xiàn)差異性特征，政策上應加強對煤炭、石油和天然氣開采業(yè)的碳約束。同時，還應注重清潔能源利用，加強煤炭、石油開采業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)的革新，以進一步降低部門的能耗強度和碳強度。

為此，我們從三個方面提出碳脫鉤的建議。

一是，注重能源開采業(yè)產(chǎn)出規(guī)模的調(diào)整。能源開采業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應對碳排放增長的貢獻最大，能耗強度效應的下降并不足以抵消規(guī)模效應帶來的碳排放增長;另外，能源開采業(yè)的投資效應、技術(shù)效應和碳強度效應與碳排放之間呈同向變動關(guān)系。未來，一方面應著力調(diào)整全國能源消費結(jié)構(gòu)，增加清潔能源消費比重，減少高碳能源產(chǎn)出規(guī)模，另一方面還應著重通過技術(shù)門檻、投資門檻和規(guī)模門檻等，對現(xiàn)有能源開采業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)能進行整合，提升能源開采業(yè)整體的規(guī)模效率。

二是，強化稅收政策、碳交易政策、技術(shù)政策、激勵政策等政策協(xié)同，助推能源開采業(yè)降低能耗強度和碳強度，實現(xiàn)能源生產(chǎn)的綠色革命。在能源開采過程中，政府部門應注重引入和運用激勵性政策工具，促進能源開采企業(yè)采掘工藝和采掘技術(shù)的革新，同時對能源開采企業(yè)施以適當?shù)亩愂諆?yōu)惠、碳稅調(diào)節(jié)或碳排放權(quán)交易，利用價格機制和市場機制，鼓勵應用創(chuàng)新技術(shù)，引導能源開采企業(yè)降低能源開采中單位產(chǎn)量的碳排放水平。

三是，加強高碳能源的生產(chǎn)替代，優(yōu)化能源開采業(yè)的能源消耗結(jié)構(gòu)。雖然規(guī)劃情景下2020—2030年中國能源開采業(yè)碳排放量呈現(xiàn)出緩慢下降趨勢，但煤炭、石油開采業(yè)碳排放與能源產(chǎn)出的脫鉤指數(shù)并未出現(xiàn)顯著下降，與GDP增長之間表現(xiàn)出的“弱脫鉤”效應也主要源于風能、太陽能等清潔能源的利用，逐步降低了煤炭、石油開采業(yè)碳排放與GDP增長的指數(shù)變動。在政策上，應進一步降低煤炭和石油的生產(chǎn)強度，注重能源生產(chǎn)替代，減少高碳能源開采所導致的碳排放，實現(xiàn)能源開采碳排放與能源開采工業(yè)產(chǎn)出之間的脫鉤目標。

（編輯：于?杰）

參考文獻

[1]王芃，?武英濤.能源產(chǎn)業(yè)市場扭曲與全要素生產(chǎn)率[J].?經(jīng)濟研究，?2014?（6）：142-155.

[2]WANG?D，?NIE?R，?LONG?R，?et?al.?Scenario?prediction?of?Chinas?coal?production?capacity?based?on?system?dynamics?model[J].?Resources，?conservation?and?recycling，?2018，?129（2）：?432-442.

[3]王韶華，?于維洋.?一次能源消費結(jié)構(gòu)變動對碳強度影響的靈敏度分析[J].資源科學，?2013，?35（7）：?1438-1446.

[4]王克強，?武英濤，?劉紅梅.?中國能源開采業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度框架與實證研究[J].?經(jīng)濟研究，?2013?（6）：?127-140.

[5]徐敏燕，?左和平.?集聚效應下環(huán)境規(guī)制與產(chǎn)業(yè)競爭力關(guān)系研究[J].?中國工業(yè)經(jīng)濟，?2013，?300（3）：?72-84.

[6]劉傳江，?趙曉夢.?“強波特假說”存在產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性嗎？——基于產(chǎn)業(yè)碳密集程度細分的視角[J].中國人口·資源與環(huán)境，?2017，?27（6）：?1-9.

[7]劉冰，?孫華臣.?能源消費總量控制政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的門限效應及現(xiàn)實影響[J].?中國人口·資源與環(huán)境，?2015，?25（11）：?75-81.

[8]YORK?R，?ROSA?E?A，?DIETZ?T.?STIRPAT，?IPAT?and?impact：?analytic?tools?for?unpacking?the?driving?forces?of?environmental?impacts[J].?Ecological?economics，?2003，?46（3）：?351-365.

[9]屈超，?陳甜.?中國2030年碳排放強度減排潛力測算[J].?中國人口·資源與環(huán)境，?2016，?26（7）：?62-69.

[10]LIU?D，?XIAO?B.?Can?China?achieve?its?carbon?emission?peaking？?a?scenario?analysis?based?on?STIRPAT?and?system?dynamics?model[J].?Ecological?indicators，?2018，?93（10）：?647-657.

[11]ANG?B?W.?LMDI?decomposition?approach：?a?guide?for?implementation[J].?Energy?policy，?2015，?86（11）：?233-238.

[12]VANINSKY?A.?Factorial?decomposition?of?CO2?emissions：?a?generalized?Divisia?index?approach[J].Energy?economics，?2014，?45（9）：?389–400.

[13]SHAO?S，?LIU?J，?GENG?Y，?et?al.?Uncovering?driving?factors?of?carbon?emissions?from?Chinas?mining?sector[J].?Applied?energy，?2016，?166（3）：?220-238.

[14]張翠菊，?張宗益.?能源稟賦與技術(shù)進步對中國碳排放強度的空間效應[J].?中國人口·資源與環(huán)境，?2015，?25（9）：?37-43.

[15]JENKINS?J?D.?Political?economy?constraints?on?carbon?pricing?policies：?what?are?the?implications?for?economic?efficiency，?environmental?efficacy，?and?climate?policy?design？[J].?Energy?policy，?2014，?69（6）：?467-477.

[16]LIU?L，?FAN?Y，?WU?G，?et?al.?Using?LMDI?method?to?analyze?the?change?of?Chinas?industrial?CO2?emissions?from?final?fuel?use：?an?empirical?analysis[J].?Energy?policy，?2007，?35（11）：5892-5900.

[17]SHEN?L，?MUDULI?K，?BARVE?A.?Developing?a?sustainable?development?framework?in?the?context?of?mining?industries：?AHP?approach[J].?Resource?policy，?2015，?46（11）：?15-26.

[18]QI?R，?LIU?T，?JIA?Q，?et?al.?Simulating?the?sustainable?effect?of?green?mining?construction?policies?on?coal?mining?industry?of?China[J].?Journal?of?cleaner?production，?2019，?226（7）：?392-406.

[19]LIN?B，?TAN?R.?Sustainable?development?of?Chinas?energy?intensity?industries：?from?the?aspect?of?carbon?dioxide?emissions?reduction[J].?Renewable?and?sustainable?energy?reviews，?2017，?77（9）：?386-394.

[20]ZHANG?Y，?PENG?Y，?MA?C，?et?al.?Can?environmental?innovation?facilitate?carbon?emissions?reduction？?evidence?from?China[J].?Energy?policy，?2017，?100（1）：?18-28.

[21]CHEN?J，?CHENG?S，?SONG?M，?et?al.?A?carbon?emissions?reduction?index：?integrating?the?volume?and?allocation?of?regional?emissions[J].?Applied?energy，?2016，?184（12）：?1154-1164.

[22]趙玉煥，?范靜文.?碳稅對能源密集型產(chǎn)業(yè)國際競爭力影響研究[J].?中國人口·資源與環(huán)境，?2012，?22（6）：?45-51.

[23]LIU?Y，?LU?Y.?The?Economic?impact?of?different?carbon?tax?revenue?recycling?schemes?in?China：?a?model-based?scenario?analysis[J].?Applied?energy，?2015，?141（3）：?96-105.

[24]LIU?J，?LIU?H，?YAO?X，?et?al.?Evaluating?the?sustainability?impact?on?consolidation?policy?in?Chinas?coal?mining?industry：?a?data?envelopment?analysis[J].?Journal?of?cleaner?Production，?2016，?112（1）：?2969-2976.

[25]江洪，?趙寶福.?碳排放約束下能源效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)解構(gòu)、空間分布及耦合分析[J].?資源科學，?2015，?37（1）：?0152-0162.

[26]LI?H，?WU?T，?ZHAO?X，?et?al.?Regional?disparities?and?carbon?‘outsourcing：?the?political?economy?of?Chinas?energy?policy[J].?Energy，?2014，?66（3）：?950-958.

[27]XU?H，?NAKAJIMA?K.?Did?Chinas?coal?mine?regulation?positively?affect?economic?growth？[J].?Resource?policy，?2016，?50（12）：?160-168.

[28]WANG?M，?FENG?C.?Analysis?of?energy-related?CO2?emissions?in?Chinas?mining?industry：?evidence?and?policy?implications[J].?Resources?policy，?2017，?53（12）：?77-87.

[29]MA?D，?FEI?R，?YU?Y.?How?government?regulation?impacts?on?energy?and?CO2?emissions?performance?in?Chinas?mining?industry[J].?Resource?policy，?2019，?62（8）：?651-663.

[30]LIU?D，?XIAO?B.?Can?China?achieve?its?carbon?emission?peaking？?a?scenario?analysis?based?on?STIRPAT?and?system?dynamics?model[J].?Ecological?indicators，?2018，?93（10）：?647-657.

[31]MA?N，?LI?H，?WANG?Y，?et?al.?Interaction?pattern?features?and?driving?forces?of?intersectoral?CO2?emissions?in?China：?a?network?motif?analysis[J].?Resources，?conservation?and?recycling，?2019，?149（10）：?391-412.

[32]武紅.?中國省域碳減排：?時空格局、演變機理及政策建議——基于空間計量經(jīng)濟學的理論與方法[J].?管理世界，?2015?（11）：?3-10.

[33]ZHANG?Y，?DA?Y.?The?decomposition?of?energy-related?carbon?emission?and?its?decoupling?with?economic?growth?in?China[J].?Renewable?and?sustainable?energy?reviews，?2015，?41（1）：?1255-1266.

[34]DONG?B，?ZHANG?M，?MU?H，?et?al.?Study?on?decoupling?analysis?between?energy?consumption?and?economic?growth?in?Liaoning?Province[J].?Energy?policy，?2016，?97（10）：?414-420.

Scenario?simulation?of?carbon?decoupling?effect?of?Chinas?energy?mining?industry

JIE?Li1，3?WANG?Zhong2?YU?Rui-xiang1

（1.?School?of?Management?and?Economics，?China?University?of?Geosciences?（Wuhan），?Wuhan?Hubei?430074，?China;

2.?School?of?Public?Administration，?China?University?of?Geosciences?（Wuhan），?Wuhan?Hubei?430074，?China;

3.?School?of?Arts?and?Communication，?China?University?of?Geosciences?（Wuhan），?Wuhan?Hubei?430074，China）

Abstract?It?is?of?great?significance?to?clarify?the?problem?of?carbon?decoupling?in?energy?mining?to?promote?green?energy?mining?and?high-quality?development?of?energy-rich?areas.?Based?on?the?generalized?Divisia?index?method?and?system?dynamics?model，?this?paper?analyzes?the?main?driving?factors?and?decoupling?effects?of?carbon?emissions?in?energy?mining?industry，?and?evaluates?the?potential?of?carbon?decoupling?in?Chinas?energy?mining?industry?through?scenario?simulation，?and?puts?forward?policy?recommendations?for?green?energy?mining.?The?results?show?that：①?Crbon?emissions?in?Chinas?energy?mining?industry?increased?first?and?then?decreased?in?2009-2017.?After?reaching?an?inflection?point?of?526?million?ton?in?2012，?the?carbon?emissions?began?to?drop?to?365?million?ton?in?2017.?Overall，?the?industry?scale?effect?contributes?the?most?to?the?growth?of?carbon?emissions，?and?the?energy?intensity?effect?also?plays?a?part;?the?investment?effect，?energy?consumption?effect，?carbon?intensity?effect，?technology?effect?and?carbon?emission?are?positively?correlated，?which?are?the?main?drivers?of?carbon?emission?reduction.?②?The?system?dynamic?model?based?on?energy-environment-economy?can?effectively?explain?the?conduction?mechanism?between?energy?extraction?and?carbon?decoupling?effect.?Between?carbon?emissions?in?Chinas?energy?mining?industry?and?GDP?growth?from?2006?to?2017，?except?for?strong?decoupling?in?2008，?2014-2016，?and?expansionary?negative?decoupling?in?2009?&?2011，?all?other?years?showed?weak?decoupling.?③?Between?carbon?emissions?in?Chinas?coal，?oil，?gas?mining?industry?and?GDP?growth，?it?is?expected?to?show?a?weak?decoupling?effect?from?2020?to?2030?under?the?baseline?scenario?and?a?strong?decoupling?effect?from?2014?to?2030?under?the?planning?scenario;?between?carbon?emissions?and?their?energy?output，?it?is?however?showed?an?expansionary?connectivity?effect?under?the?baseline?scenario?and?a?varying?degree?of?recession?decoupling?effect?in?the?planning?and?contrast?scenarios?from?2021?to?2030.?Therefore，?in?the?future，?the?policy?focus?of?carbon?decoupling?in?Chinas?energy?mining?industry?should，?on?the?one?hand，?pay?attention?to?the?synergy?between?policy?variables?such?as?environmental?policy，?tax?policy?and?technical?policy，?and?make?great?efforts?to?adjust?the?investment?intensity?and?output?scale?of?coal?and?oil?and?gas?mining?industry，?optimize?the?structure?of?energy?import，?further?reduce?the?intensity?of?carbon?emissions?from?energy?production，?and?enhance?the?level?of?green?energy?production.?On?the?other?hand，?efforts?should?also?be?made?to?adjust?the?structure?and?intensity?of?energy?consumption?in?the?energy?mining?industry，?and?to?innovate?mining?technology?and?equipment?in?order?to?further?reduce?the?carbon?intensity?and?take?the?road?of?high?quality?development.

Key?words?energy?mining;?carbon?emission;?decoupling?effect;?system?dynamics

收稿日期：2019-08-16?修回日期：2020-05-14

作者簡介：揭俐，博士生，講師，主要研究方向為能源經(jīng)濟。E-mail：36836477@qq.com。

通信作者：王忠，博士，副教授，主要研究方向為能源經(jīng)濟與政策。E-mail：11241914@qq.com。

基金項目：國家社會科學基金項目“我國資源富集區(qū)礦業(yè)權(quán)重置的風險傳導與規(guī)制優(yōu)化研究”（批準號：13CGL116）;中國地質(zhì)大學（武漢）繁榮哲學社會科學項目。