京津冀碳排放的影響因素分析及達(dá)峰情景預(yù)測
——基于供給側(cè)改革視角

王韶華，趙暘春，張 偉，劉 曄

（燕山大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，河北 秦皇島 066004）

綠色低碳與經(jīng)濟(jì)社會共贏是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必由之路[1]，為解決資源環(huán)境約束突出問題，2021年10月國務(wù)院發(fā)布《國務(wù)院關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見》（以下簡稱《意見》）。當(dāng)前中國對于碳達(dá)峰、碳中和工作的要求，并非僅僅關(guān)注碳排放總量，而是努力實(shí)現(xiàn)發(fā)展和減排、整體和局部等多維度的系統(tǒng)變革。所以碳達(dá)峰與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并非對立關(guān)系，而是重新定義經(jīng)濟(jì)社會的資源利用方式[2]，以尋求經(jīng)濟(jì)增長和碳達(dá)峰之間的協(xié)調(diào)發(fā)展[3]。供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革是推行碳達(dá)峰、碳中和工作的重要抓手，通過要素、產(chǎn)業(yè)、制度的優(yōu)化配置可以調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)[4]，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型?？紤]到各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出的差異性，《意見》中強(qiáng)調(diào)“全國統(tǒng)籌，地方先行”的工作原則。京津冀作為中國協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的先行地，同時也是中國重要的高碳排放區(qū)域，2019年的煤炭消費(fèi)量約占其能源消費(fèi)總量的48.5%，產(chǎn)業(yè)偏重、能源偏煤、效率偏低問題十分突出，多年來形成的高碳路徑依賴嚴(yán)重削弱了經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展能力，大大阻礙了協(xié)同前進(jìn)的步伐。因此在京津冀積極調(diào)控碳排放既是為可持續(xù)發(fā)展補(bǔ)短板，也是為協(xié)同發(fā)展開新局，具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

既有研究對于碳排放問題的探討主要圍繞兩個方面展開：（1）立足現(xiàn)狀來探尋碳排放的影響因素及作用路徑，學(xué)界主要從社會經(jīng)濟(jì)、能源、技術(shù)三方面中拓展，因分解框架不同，結(jié)論差異較大。于洋和孔秋月[5]認(rèn)為人口因素與碳排放存在“倒U形”關(guān)系；郭文和孫濤[6]認(rèn)為居民消費(fèi)效應(yīng)對碳排放量變動的影響最大；趙玉煥等[7]則認(rèn)為經(jīng)濟(jì)總量才是碳排放增長的主要原因；張麗峰和劉思萌[8]則實(shí)證經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口因素對碳排放影響逐漸減弱，技術(shù)水平、能源結(jié)構(gòu)是未來調(diào)控的主力。（2）預(yù)測未來碳達(dá)峰的實(shí)現(xiàn)條件及調(diào)控方向，但對碳達(dá)峰的可行性及所預(yù)測峰值的合理性存在較大爭議。一部分學(xué)者認(rèn)為中國可以于2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，但在峰值量上有所區(qū)別[9-10]；另一部分學(xué)者認(rèn)為達(dá)峰最佳時間應(yīng)在2030年之后，否則需要以經(jīng)濟(jì)增速下降作為代價[11-13]。

關(guān)于碳排放的文獻(xiàn)已取得較為豐碩的研究成果，但仍存在以下三點(diǎn)不足：（1）多數(shù)研究基于IPAT、STIRPAT等模型分解影響因素，研究視閾較難深入，少有分析供給側(cè)改革助推碳達(dá)峰的影響效應(yīng)，也未見基于供給側(cè)調(diào)控的碳排放預(yù)測；（2）碳達(dá)峰是系統(tǒng)性經(jīng)濟(jì)變革的必然結(jié)果，發(fā)展與減排同屬一個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，必然彼此影響，而多數(shù)研究未能正確理解碳達(dá)峰內(nèi)涵，忽略了影響因素間的不獨(dú)立性，易導(dǎo)致路徑分析出現(xiàn)偏差；（3）多數(shù)文獻(xiàn)以單個經(jīng)濟(jì)體為研究對象，少有立足城市群來探究區(qū)域協(xié)同的減排路徑及效應(yīng)。難以回答京津冀地區(qū)內(nèi)部是否可實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與碳達(dá)峰的協(xié)調(diào)發(fā)展？地區(qū)間如何提升協(xié)同調(diào)控碳排放的能力？綜上所述，遵循碳達(dá)峰、碳中和工作要求，本文以供給側(cè)改革視角為切入點(diǎn)，京津冀為研究對象，對京津冀碳排放的影響因素進(jìn)行分析，并以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)預(yù)測情景，通過預(yù)測結(jié)果來探究京津冀協(xié)同實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的條件，從而因地制宜提出調(diào)控思路，豐富低碳發(fā)展的理論框架。

一、理論框架與模型構(gòu)建

（一）理論框架

新常態(tài)以來中國面臨經(jīng)濟(jì)下行與環(huán)境污染的雙重壓力，長期支撐經(jīng)濟(jì)增長的“三架馬車”—消費(fèi)需求、投資需求和外部需求，其邊際效益遞減趨勢已剛性存在，“十四五”規(guī)劃中強(qiáng)調(diào)以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，說明緩解當(dāng)前矛盾的解決方案更側(cè)重于從供給側(cè)打通經(jīng)濟(jì)循環(huán)堵點(diǎn)，調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革作為中國經(jīng)濟(jì)走出困境的對癥良方和破解生態(tài)環(huán)境約束的必由之路，無疑會助推碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經(jīng)濟(jì)社會系統(tǒng)性變革，促使經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型是其內(nèi)在要求。當(dāng)前京津冀結(jié)構(gòu)性矛盾突出表現(xiàn)在三個方面：（1）低端產(chǎn)能過剩，要素使用效率低下，擠壓新業(yè)態(tài)發(fā)展空間；（2）京津冀較多低端產(chǎn)業(yè)特別是重工業(yè)無效供給較多；（3）新興戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)欠缺市場適應(yīng)力，綠色有效供給不足。綜合導(dǎo)致京津冀能源消費(fèi)碳排放絕對量基數(shù)龐大，相對量持續(xù)增長。供給側(cè)改革可分為要素、產(chǎn)業(yè)和制度三個層面的升級調(diào)整[14]，京津冀碳減排也應(yīng)從要素、產(chǎn)業(yè)、制度著手，助推京津冀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型（圖1）。

圖 1 供給側(cè)因素助力調(diào)控京津冀碳排放

要素方面，基本涵蓋人力、資本、技術(shù)三類要素，區(qū)域、產(chǎn)業(yè)及部門間的錯配導(dǎo)致了要素供給效率低下，矯正要素錯配的重點(diǎn)在于市場機(jī)制引導(dǎo)[15]，減少政府對產(chǎn)能過剩領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的投資干預(yù)，發(fā)揮自由“進(jìn)入退出”機(jī)制使資源要素自由流動，降低政府對要素供給與定價的管制政策，提高要素價格市場化水平，引導(dǎo)要素流向在污染密集型行業(yè)和低碳清潔型行業(yè)之間轉(zhuǎn)變，提升能源利用效率。

產(chǎn)業(yè)方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決定產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)[16]，通過跨區(qū)域生產(chǎn)要素的合理流動與優(yōu)化配置去庫存化，合力解決京津冀產(chǎn)能過剩問題，降低傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)碳排放；扶持培育低碳新興產(chǎn)業(yè)替代高耗能、高排放產(chǎn)業(yè)，增加社會有效供給[17]，綠色低碳產(chǎn)值比重上升促進(jìn)京津冀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)同轉(zhuǎn)型。

制度方面，為保證經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展，未來一段時期能源消耗還會有較大幅度的增長，“一刀切”式的更改能源結(jié)構(gòu)并不可取[18]，能源關(guān)系國計(jì)民生和國家安全，發(fā)揮好制度體系對化石能源兜底保障作用是京津冀能源安全的需要。

綜上所述，通過要素、產(chǎn)業(yè)、制度等供給側(cè)因素將供給側(cè)改革與京津冀碳減排結(jié)合起來, 提高有效供給促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的同時助力調(diào)控碳排放，促進(jìn)京津冀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)低碳轉(zhuǎn)型。

（二）模型構(gòu)建

碳排放影響因素的研究方法主要分為結(jié)構(gòu)分解法（SDA）和指數(shù)分解法（IDA）兩種，結(jié)構(gòu)分解法以投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，難以進(jìn)行連續(xù)的時間序列比較分析[19]。指數(shù)分解法則克服了此類問題，其中IPAT模型最為經(jīng)典，反映的是人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)與環(huán)境的關(guān)系[20]，但難以避免分解因素固定、研究角度局限的弊端[21]。在此基礎(chǔ)上改進(jìn)的STIRPAT模型則拓展性較強(qiáng)，賦予了研究模型和研究角度一定的靈活性[12]，其基本形式為

其中，I、P、A和T分別表示地區(qū)的碳排放量、人口因素、經(jīng)濟(jì)因素和技術(shù)因素；a為模型系數(shù)；b、c、d分別為變量P、A、T的指數(shù)；e為模型誤差項(xiàng)。

本文基于STIRPAT模型的基本特點(diǎn)，從供給側(cè)改革視角出發(fā)選擇了人力因素（P）、資本因素（Z）、技術(shù)因素（T）、產(chǎn)業(yè)因素（S）、制度因素（W）、經(jīng)濟(jì)增長（A），得到擴(kuò)展的STIRPAT模型，如下所示

其中，a為模型系數(shù)；b、c、d、e、f、g分別為變量P、Z、T、S、W、A的指數(shù)，也為其彈性系數(shù)，表示當(dāng)各變量每變化1%時，分別引起I的變化程度；h為模型誤差項(xiàng)。式（1）對數(shù)形式為

1.變量選取

被解釋變量I表示碳排放，由于能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放約占排放總量近八成[17]，因此本文主要以能源消費(fèi)碳排放量表示，參考《IPCC國家溫室氣體排放清單指南》中提供的核算公式

其中，Ci表示第i地區(qū)的能源消費(fèi)碳排放量；1、2、3分別表示京、津、冀；Mijt為i地區(qū)對j（j=1，2，…，9，分別表示煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電力）種能源在t年消耗的實(shí)物量；Qj表示第j種能源的凈發(fā)熱量；Cj表示第j種能源的CO2排放因子。

解釋變量中，人力（P）選用勞動生產(chǎn)率表示，即各地區(qū)生產(chǎn)總值與從業(yè)人數(shù)之比?！笆奈濉币?guī)劃中提到“全員勞動生產(chǎn)率增長高于國內(nèi)生產(chǎn)總值增長”的目標(biāo)，意味著人力要素效率越高，反映出勞動者綜合素質(zhì)提升，有助于改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。

資本（Z）選用資本效率表示，即各地區(qū)生產(chǎn)總值與全社會固定資產(chǎn)投資之比。資本存量結(jié)構(gòu)剛性較強(qiáng)，調(diào)整難度較大，相比之下，資本增量結(jié)構(gòu)可塑性更大[22]，且節(jié)能減排的投資更新更大程度地體現(xiàn)在資本增量上。以全社會固定資產(chǎn)投資作為資本增量計(jì)算資本效率對地區(qū)碳排放具有更加直觀的影響。

技術(shù)（T）選用能源強(qiáng)度表示，即各地區(qū)能源消費(fèi)總量與生產(chǎn)總值之比。能源強(qiáng)度是衡量能源技術(shù)水平、利用效率的重要指標(biāo)[23]，能源強(qiáng)度越高說明技術(shù)水平越低，反之則越高。

產(chǎn)業(yè)（S）選用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同度表示，利用各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值與第二產(chǎn)業(yè)之比計(jì)算得到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級比重，再借鑒全局協(xié)同度模型計(jì)算京津冀整體的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同度[24]，用以衡量京津冀三地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級共同進(jìn)步的變化趨勢，計(jì)算公式如下

其中，Sa、Sb、Sc分別為京、津、冀的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級比重；Sabc為京津冀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同度，協(xié)同度越接近于1表示三地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差距越小，京津冀產(chǎn)業(yè)升級協(xié)同水平越高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級已成為各地區(qū)應(yīng)對經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的必然趨勢，也是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增量低碳化的重要路徑[20]。京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略要求建立目標(biāo)同向、分工有序的產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展格局，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)同度更能反映跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同發(fā)展程度。

制度（W）選用政府干預(yù)表示，即各地區(qū)公共預(yù)算支出與生產(chǎn)總值之比。財(cái)政支出是政府宏觀調(diào)控的重要手段，也是破除制約低碳發(fā)展機(jī)制障礙的重要保障。

經(jīng)濟(jì)增長水平（A）選用人均GDP表示，即各地區(qū)生產(chǎn)總值與常住人口之比。已有研究中普遍認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長與碳排放之間存在密切關(guān)系[6-7][11-12]。

2.數(shù)據(jù)來源與描述性分析

2000—2019年京津冀的地區(qū)GDP、常住人口總數(shù)、從業(yè)人數(shù)、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、公共財(cái)政收支均可通過2001—2020年的《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》《天津統(tǒng)計(jì)年鑒》《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》及《河北統(tǒng)計(jì)年鑒》直接獲取；2001—2018年的全社會固定資產(chǎn)投資通過《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》《天津統(tǒng)計(jì)年鑒》《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》直接獲取，2019年的全社會固定資產(chǎn)投資則通過2020年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》顯示的增速計(jì)算得到；能源消費(fèi)總量及9種能源消耗實(shí)物量通過2001—2020年的《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》直接獲取，各能源的凈發(fā)熱量和排放因子采用《IPCC國家溫室氣體排放清單指南》中的缺省值。為消除價格因素，均以2000年為基準(zhǔn)做不變價處理，經(jīng)上述公式可計(jì)算得到京津冀各因素的描述性統(tǒng)計(jì)，如表1所示。

表1 京津冀碳排放影響因素的描述性統(tǒng)計(jì)

北京經(jīng)濟(jì)增長及有效要素供給遙遙領(lǐng)先于天津、河北，在人均GDP、勞動生產(chǎn)率、資本效率指標(biāo)下均穩(wěn)定在北京＞天津＞河北的形勢，京津冀間要素配置、基礎(chǔ)設(shè)施條件等不均衡矛盾顯著，在大城市的極化效應(yīng)影響下，人力、資本等要素傾向于從河北、天津流向北京，加重北京“大城市病”癥狀，發(fā)展差距難以及時彌補(bǔ)，也是導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同度平均值只有0.49的原因，表明京津冀產(chǎn)業(yè)升級步伐不一致，不利于促成有效產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

梳理2000—2019年京津冀碳排放趨勢是科學(xué)分析碳排放結(jié)構(gòu)、均衡分配減排任務(wù)的前提，為進(jìn)一步分析三地減排工作協(xié)同推進(jìn)情況，根據(jù)式（5）計(jì)算京津冀碳排放協(xié)同度，協(xié)同度越高說明碳排放差距越小，協(xié)同調(diào)控水平越高，反之則相反。如圖2所示，2000—2019年京津冀碳排放的峰值轉(zhuǎn)折點(diǎn)尚未出現(xiàn)，隨經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大能源消費(fèi)碳排放持續(xù)增加，尚未實(shí)現(xiàn)完全脫鉤。2000—2009年京津冀碳排放協(xié)同調(diào)控水平較低，協(xié)同度均在0.6以下，河北的高碳排放模式是阻礙協(xié)同調(diào)控的主要原因，其排放絕對量占京津冀六成以上，排放增速約比天津高1.5%，比北京高3%；2010—2019年京津冀碳排放差距有所緩和，一方面北京、天津逐步發(fā)展新興工業(yè)，加大了能源消費(fèi)的比重，另一方面在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的大力推行下，河北重化工業(yè)規(guī)模擴(kuò)張速率放緩。但是京津冀碳排放絕對量依然龐大，去產(chǎn)能任務(wù)依然艱巨，碳達(dá)峰任重而道遠(yuǎn)。

圖 2 2000—2019年京津冀碳排放趨勢及協(xié)同度

3.模型擬合

嶺回歸分析法于1970年由Hoerl和Ken-nard[25]共同提出，其實(shí)質(zhì)是一種改良的最小二乘法，目的是增強(qiáng)參數(shù)估計(jì)的顯著性和穩(wěn)定性，且通過約束回歸系數(shù)可解決多重共線性問題，廣泛應(yīng)用于分析變量間的相互作用關(guān)系。在本文中，供給側(cè)改革、碳減排與經(jīng)濟(jì)增長之間不可避免地存在較高相關(guān)性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行嶺回歸處理便可以消除多重共線性，從而分別擬合各因素對京津冀碳排放的影響模型，并得到京津冀碳排放的供給側(cè)影響因素嶺跡圖及決定系數(shù)RSQ的變化趨勢，如圖3所示。

圖 3 京津冀碳排放的影響因素嶺跡圖及決定系數(shù)變化

本文利用SPSS26.0軟件對方程進(jìn)行擬合，并根據(jù)嶺跡圖選擇盡可能小的決定系數(shù)K，即嶺跡曲線逐漸平穩(wěn)時的取值。其中北京決定系數(shù)取值K為0.05，天津?yàn)?.19，河北為0.06，具體嶺回歸擬合結(jié)果如表2所示。

表2 嶺回歸擬合結(jié)果

京津冀嶺回歸方程的擬合優(yōu)度均在97%以上，各因素均通過10%水平及以下的T檢驗(yàn)，說明各因素與京津冀碳排放之間存在顯著關(guān)系，方程擬合效果較好。除此之外，對擬合方程進(jìn)行有效性檢驗(yàn)，即運(yùn)用SPSS軟件對京津冀碳排放實(shí)際值與該模型預(yù)測值進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果P值分別為0.997、0.992、0.994，且均大于顯著水平0.05，說明京津冀嶺回歸方程擬合度較高，預(yù)測碳排放趨勢與實(shí)際發(fā)展趨勢基本保持一致，可采用該模型對京津冀碳排放進(jìn)行進(jìn)一步分析。

二、供給側(cè)改革視角下京津冀碳排放影響因素的效應(yīng)分析

為揭示各因素對京津冀碳排放的影響效應(yīng)，利用通徑分析在嶺回歸的基礎(chǔ)上將相關(guān)系數(shù)加以分解，據(jù)此測算勞動生產(chǎn)率、投資效率、能源強(qiáng)度、政府干預(yù)、經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同對京津冀碳排放的總影響、直接影響及間接影響，以便從個性到共性分析各因素對碳排放的影響效應(yīng)，從局部到整體識別調(diào)控碳排放的重要路徑。

利用各因素與碳排放的相關(guān)系數(shù)表示總影響；各因素的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)表示直接影響；各因素間的相關(guān)系數(shù)表示各要素間的相互影響；各因素的直接影響與相互影響相乘加總得到間接影響[26]。具體結(jié)果如表3～表5所示。因嶺回歸方法允許存在部分誤差，因此存在較小的剩余影響是合理的。

表3 通徑分析（北京）

（一）供給側(cè)改革視角下北京碳排放影響因素的效應(yīng)分析

如表3所示，勞動生產(chǎn)率、資本效率、政府干預(yù)、經(jīng)濟(jì)增長對北京碳排放起到促進(jìn)作用，積極影響排序?yàn)閯趧由a(chǎn)率=經(jīng)濟(jì)增長（0.996）＞政府干預(yù)（0.965）＞資本效率（0.847）；能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同對北京碳排放起到抑制作用，消極影響排序?yàn)槟茉磸?qiáng)度（—0.986）＞產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同（—0.941），能源強(qiáng)度逐年下降的主要原因在于GDP增速快于能源消費(fèi)增速，但能源消費(fèi)持續(xù)增長導(dǎo)致碳排放總量仍在增加，因此重視科技創(chuàng)新，大力扶持新興產(chǎn)業(yè)與綠色低碳產(chǎn)業(yè)，從而降低能源強(qiáng)度是北京調(diào)控碳排放的重要路徑。

資本效率、能源強(qiáng)度、政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同均主要通過勞動生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)增長再作用于北京碳排放，間接影響的絕對值均在0.22以上；勞動生產(chǎn)率主要通過經(jīng)濟(jì)增長（0.271）、政府干預(yù)（0.145）促進(jìn)碳排放；經(jīng)濟(jì)增長則主要通過勞動生產(chǎn)率（0.272）、政府干預(yù)（0.145）促進(jìn)碳排放，通過調(diào)控人力要素和制度供給可以有效抑制經(jīng)濟(jì)增長對于碳排放的促進(jìn)作用。由此可知，勞動生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)增長、政府干預(yù)是調(diào)控北京碳排放的重要中介因素。

（二）供給側(cè)改革視角下天津碳排放影響因素的效應(yīng)分析

如表4所示，勞動生產(chǎn)率、政府干預(yù)、經(jīng)濟(jì)增長對天津碳排放起到促進(jìn)作用，積極影響排序?yàn)閯趧由a(chǎn)率=經(jīng)濟(jì)增長（0.997）＞政府干預(yù)（0.9）；資本效率、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同對天津碳排放起到抑制作用，消極影響排序?yàn)槟茉磸?qiáng)度（—0.968）＞資本效率（—0.935）＞產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同（—0.902），因此積極發(fā)展高科技、高附加值、低污染的現(xiàn)代新興工業(yè)，提升第三產(chǎn)業(yè)的管理及技術(shù)水平是天津調(diào)控碳排放的重要路徑。

表4 通徑分析（天津）

資本效率、能源強(qiáng)度、政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同均主要通過勞動生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)增長再作用于天津碳排放，間接影響的絕對值均在0.21以上；勞動生產(chǎn)率主要通過經(jīng)濟(jì)增長（0.239）、能源強(qiáng)度（0.19）促進(jìn)碳排放；經(jīng)濟(jì)增長則主要通過勞動生產(chǎn)率（0.236）、能源強(qiáng)度（0.188）促進(jìn)碳排放，說明經(jīng)濟(jì)增長在一定程度上會帶動天津科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化，進(jìn)而提升能源利用效率?？紤]發(fā)展的穩(wěn)定性，不可貿(mào)然約束經(jīng)濟(jì)增長。由此可知，勞動生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)增長、能源強(qiáng)度是調(diào)控天津碳排放的重要中介因素。

（三）供給側(cè)改革視角下河北碳排放影響因素的效應(yīng)分析

如表5所示，勞動生產(chǎn)率、政府干預(yù)、經(jīng)濟(jì)增長對河北碳排放起到促進(jìn)作用，積極影響排序?yàn)閯趧由a(chǎn)率（0.979）＞經(jīng)濟(jì)增長（0.97）＞政府干預(yù)（0.94）；資本效率、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同對河北碳排放起到抑制作用，消極影響排序?yàn)橘Y本效率（—0.955）＞產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同（—0.938）＞能源強(qiáng)度（—0.847），當(dāng)前河北正處于經(jīng)濟(jì)新舊動能轉(zhuǎn)換期，人力要素與技術(shù)要素效率提升會加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的步伐，前期的資本投入將依靠后期清潔、高附加值產(chǎn)品獲得收益，隨之減少對于傳統(tǒng)能源的依賴是河北調(diào)控碳排放的重要路徑。

表5 通徑分析（河北）

資本效率、能源強(qiáng)度、政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同均主要通過勞動生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)增長再作用于河北碳排放，間接影響的絕對值均在0.28以上；勞動生產(chǎn)率主要通過經(jīng)濟(jì)增長（0.301）促進(jìn)碳排放、能源強(qiáng)度（—0.219）抑制碳排放，說明河北增強(qiáng)人力要素對能源消耗會起到一定的替代作用；經(jīng)濟(jì)增長則主要通過勞動生產(chǎn)率（0.394）促進(jìn)碳排放、能源強(qiáng)度（—0.221）抑制碳排放。但能源強(qiáng)度本身卻直接促進(jìn)河北碳排放（0.235），抑制作用主要通過間接影響（—0.149）觸達(dá)，主要原因在于河北的能源工業(yè)體系以煤炭等傳統(tǒng)能源為主體，技術(shù)成果主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)能源的利用效率提升而非新能源的開發(fā)。因此，隨供給要素的適應(yīng)性與有效性提升，有望進(jìn)一步緩解河北高碳排放模式。綜上可知，勞動生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)增長、能源強(qiáng)度是調(diào)控河北碳排放的重要中介因素。

（四）供給側(cè)改革視角下京津冀整體碳排放影響因素的效應(yīng)分析

前文以地區(qū)為導(dǎo)向，分別探究各因素對京、津、冀碳排放的影響效應(yīng)，為進(jìn)一步探究各因素對京津冀整體碳排放的協(xié)同影響效應(yīng)，歸納總結(jié)以上通徑分析結(jié)果，以影響因素為導(dǎo)向進(jìn)行梳理分析。

勞動生產(chǎn)率、政府干預(yù)、經(jīng)濟(jì)增長均可促進(jìn)京津冀碳排放，其直接影響、間接影響均促進(jìn)京津冀碳排放，說明經(jīng)濟(jì)增長仍在一定程度上刺激碳排放增長，京津冀尚未實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與碳排放的協(xié)調(diào)發(fā)展。且供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革本身需要政府的力量來矯正要素配置的扭曲，會在一定程度上影響市場調(diào)控，因此政府干預(yù)影響京津冀碳排放也屬正?，F(xiàn)象。

能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同均可抑制京津冀碳排放。其中能源強(qiáng)度的直接影響、間接影響均抑制北京、天津碳排放，河北僅通過間接影響抑制碳排放；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同的總影響、直接影響、間接影響均抑制京津冀碳排放。近年來京津冀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差距逐漸縮小，這得益于京津加速推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，倒逼河北產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加速升級。由此可見，發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)、服務(wù)業(yè)等綠色低碳產(chǎn)業(yè)，是實(shí)現(xiàn)京津冀經(jīng)濟(jì)增量低碳化的重要路徑。

資本效率的總影響、直接影響、間接影響均可促進(jìn)北京碳排放，而抑制天津、河北碳排放。天津、河北傳統(tǒng)能源行業(yè)的投資規(guī)模較大，進(jìn)入新常態(tài)后資本效率逐漸走低，大力壓縮過剩產(chǎn)能后逐漸緩和，因此促進(jìn)高能耗高碳排放部門的排放量減少。

需要注意的是，京津冀碳排放的各影響因素的總間接影響均顯著大于直接影響，說明因素間彼此聯(lián)系緊密，要素供給、產(chǎn)業(yè)供給、制度供給三大部分并非彼此獨(dú)立，而是同處一個系統(tǒng)中相互影響。其中勞動生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)增長均是影響京津冀碳排放的重要中介因素，各因素均通過經(jīng)濟(jì)增長對碳排放產(chǎn)生較大的間接作用，因此調(diào)控碳排放需注意對經(jīng)濟(jì)增長平穩(wěn)性的影響，以防系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)。

三、供給側(cè)改革視角下京津冀碳達(dá)峰情景預(yù)測

限于數(shù)據(jù)可得性，2020年的指標(biāo)數(shù)據(jù)難以全部獲取，因此將2020年作為預(yù)測基期，借鑒中國的經(jīng)濟(jì)建設(shè)規(guī)劃以五年為一期，本文將預(yù)測的2021—2040年分為四個階段來設(shè)定情景參數(shù)，分別為2021—2025年、2026—2030年、2031—2035年、2036—2040年。

（一）情景構(gòu)建與參數(shù)設(shè)計(jì)

1.情景構(gòu)建

“十四五”規(guī)劃中京津冀的碳排放約束量差別較大，主要源于三地資源稟賦、工業(yè)化階段和政策定位存在顯著差異，導(dǎo)致所面臨的碳減排形勢不同，因此在預(yù)測情景中也需遵循實(shí)事求是、因地制宜的責(zé)任原則，對京、津、冀分別設(shè)置不同的情景，如表6所示。

表6 京津冀預(yù)測情景構(gòu)建

1）基準(zhǔn)發(fā)展情景。以京津冀過去的發(fā)展特征為基礎(chǔ)，根據(jù)慣性趨勢進(jìn)行外推預(yù)測，即假定經(jīng)濟(jì)增長基本滿足“十四五”規(guī)劃的發(fā)展預(yù)期，供給側(cè)因素遵循各地區(qū)的路徑依賴特征，預(yù)期京津冀能源效率有所提升、能源結(jié)構(gòu)緩慢調(diào)整，各因素取中間值。

2）要素調(diào)控情景。假定經(jīng)濟(jì)增長滿足預(yù)期，通過提高要素有效供給，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級，從而降低碳排放量。將要素調(diào)控情景分為人力調(diào)控、資本調(diào)控、技術(shù)調(diào)控三種情況，以便識別不同地區(qū)的有效調(diào)控要素，并根據(jù)因素間的相關(guān)系數(shù)設(shè)置產(chǎn)業(yè)因素和制度因素的取值，若與調(diào)控因素負(fù)相關(guān)取低值，反之取高值。

3）綜合調(diào)控情景。供給側(cè)因素同時參與調(diào)控，分為均衡調(diào)控與差別調(diào)控兩種情況。均衡調(diào)控情景，兼顧經(jīng)濟(jì)增長與碳達(dá)峰目標(biāo)，在經(jīng)濟(jì)增長滿足預(yù)期的前提下，通過提高要素有效供給、大力調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)市場主導(dǎo)來實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會、資源、環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。資本、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)因素取高值，制度因素取低值；差別調(diào)控情景，京津冀加強(qiáng)干預(yù)力度，約束經(jīng)濟(jì)增長，因地制宜快速調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，根據(jù)供給側(cè)因素對京津冀碳排的總影響效應(yīng)來區(qū)分積極因素和消極因素，各地區(qū)的積極因素取低值，消極因素取高值。

2.情景參數(shù)設(shè)計(jì)

1）人均GDP。按照“十四五”規(guī)劃設(shè)定2021—2025年的年均增長率，北京按照“2035遠(yuǎn)景目標(biāo)”設(shè)置2026—2035年的參數(shù)，以2021—2025年與2026—2035年差值作為2035—2040年與2026—2035年的差值進(jìn)行設(shè)定；天津及河北將2016—2020年與2020—2025年的差值作為每五年的基準(zhǔn)變化率。高值和低值分別增加或減少0.5%。

2）勞動生產(chǎn)率。按照“十四五”規(guī)劃設(shè)定2021—2025年的年均增長率，北京按照“2035遠(yuǎn)景目標(biāo)”設(shè)置2026—2035年的參數(shù)，參考其遞減趨勢，將2036—2040年的年均增長率設(shè)為2%；天津及河北的人力要素波動較大，根據(jù)“十四五”規(guī)劃可得2020年勞動生產(chǎn)率，將2020年與2021—2025年的年均增長率差值作為每五年的基準(zhǔn)變化率。高值和低值分別增加或減少0.5%。

3）資本效率。將北京以往的年均增長率作為2020—2025年參數(shù)，設(shè)置每五年速率增加2%；天津、河北的資本效率在2000—2019年轉(zhuǎn)負(fù)為增趨勢明顯，則根據(jù)近大遠(yuǎn)小原則將2016—2019年均增長率設(shè)置為2020—2025年參數(shù)，此后每五年增加2%，高值和低值分別增加或減少1%。

4）能源強(qiáng)度。按照“十四五”規(guī)劃設(shè)定的約束值，計(jì)算其年均降速，并將其作為2021—2040年高值，中值較高值減1%，低值較中值減1%。

5）政府干預(yù)。京津冀的政府干預(yù)比重較為穩(wěn)定，根據(jù)路徑依賴特征，延續(xù)2000—2019年的年均增速作為中值，高值和低值分別增加或減少1%。

6）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同。計(jì)算2000—2020年均增長率作為2021—2025年的參數(shù)，因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級是新常態(tài)下必然趨勢，故假定每五年增加2%，高值和低值分別增加或減少1%。

（二）情景預(yù)測結(jié)果分析

根據(jù)以上情景設(shè)定，分別得到2021—2040年京津冀的碳排放預(yù)測趨勢，加總可得京津冀整體碳排放趨勢（圖4）。

圖 4 2019—2040年京津冀碳達(dá)峰情景預(yù)測趨勢

1.北京碳達(dá)峰情景預(yù)測結(jié)果分析

在人力調(diào)控情景、資本調(diào)控情景下，北京將于2035年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰；基準(zhǔn)發(fā)展情景、差別調(diào)控情景下，北京將于2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰；技術(shù)調(diào)控情景、均衡調(diào)控情景下，北京將提前于2025年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，峰值量按從大到小排序?yàn)椋喝肆φ{(diào)控（4.8億噸）＞資本調(diào)控（4.59億噸）＞基準(zhǔn)發(fā)展（4.2億噸）＞差別調(diào)控（3.8億噸）＞技術(shù)調(diào)控（3.77億噸）＞均衡調(diào)控（3.75億噸），人力要素、技術(shù)要素、資本要素均在調(diào)控北京碳達(dá)峰時間及峰值上發(fā)揮關(guān)鍵作用。

人力要素、資本要素是促進(jìn)北京碳排放的積極因素，也是重要中介因素，對其加大調(diào)控力度，會使政府干預(yù)程度加深，不僅直接導(dǎo)致碳排放的增加，也會間接刺激經(jīng)濟(jì)增長超預(yù)期發(fā)展，進(jìn)而加重碳排放，導(dǎo)致人力調(diào)控情景、資本調(diào)控情景均晚于基準(zhǔn)發(fā)展情景達(dá)峰，且峰值量相對較大；技術(shù)要素是抑制北京碳排放的消極因素，科技創(chuàng)新落到實(shí)處伴隨著優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)的進(jìn)程，因此技術(shù)調(diào)控情景下北京碳排放量將大大降低。

在均衡調(diào)控情景下，經(jīng)濟(jì)增長與勞動生產(chǎn)率按照規(guī)劃趨勢發(fā)展，一定程度上減少政府干預(yù)，調(diào)控資本方向并積極扶持科技創(chuàng)新，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)新動能培育，可以滿足經(jīng)濟(jì)增長達(dá)到預(yù)期目標(biāo)的同時實(shí)現(xiàn)提前達(dá)峰，為北京調(diào)控碳排放提供有效思路。

2.天津碳達(dá)峰情景預(yù)測結(jié)果分析

在基準(zhǔn)發(fā)展情景、人力調(diào)控情景下，天津?qū)⒂?035年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰；資本調(diào)控情景、技術(shù)調(diào)控情景、均衡調(diào)控情景、差別調(diào)控情景下，天津?qū)⒂?030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，峰值量按從大到小排序?yàn)椋喝肆φ{(diào)控（9.32億噸）＞基準(zhǔn)發(fā)展（7.91億噸）＞技術(shù)調(diào)控（6.98億噸）＞資本調(diào)控（6.9億噸）＞均衡調(diào)控（6.78億噸）＞差別調(diào)控（6.64億噸），人力要素對調(diào)控天津碳達(dá)峰時間及峰值起到關(guān)鍵作用。

人力要素是促進(jìn)天津碳排放的積極因素，若要提升勞動生產(chǎn)率需要加強(qiáng)天津的政府干預(yù)力度，可能出現(xiàn)為汲取短期利益而加重能源依賴的情況，干擾產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的進(jìn)程，造成經(jīng)濟(jì)依托于能源消耗而增長的局面，因此并不可行。綜合調(diào)控情景相比于要素調(diào)控情景，則更能平衡天津經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境之間的關(guān)系。均衡調(diào)控情景下，滿足天津經(jīng)濟(jì)增長預(yù)期目標(biāo)，以市場為主導(dǎo)進(jìn)行資本整合，支持先進(jìn)制造業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，積極服務(wù)北京非首都功能疏解，有利于跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，穩(wěn)步推進(jìn)天津經(jīng)濟(jì)增長與碳排放的脫鉤。差別調(diào)控情景相比于均衡調(diào)控情景的碳排放量更少，但差別調(diào)控情景以約束經(jīng)濟(jì)增長為前提，因此不作為調(diào)控思路的首要選擇。

3.河北碳達(dá)峰情景預(yù)測結(jié)果分析

在人力調(diào)控情景下，河北將于2035年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰；基準(zhǔn)發(fā)展情景、技術(shù)調(diào)控情景、均衡調(diào)控情景、差別調(diào)控情景下，河北將于2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰；資本調(diào)控情景下，河北將于2025年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，峰值量按從大到小排序?yàn)椋喝肆φ{(diào)控（29.12億噸）＞基準(zhǔn)發(fā)展（24.72億噸）＞技術(shù)調(diào)控（22.52億噸）＞均衡調(diào)控（22.33億噸）＞差別調(diào)控（22.11億噸）＞資本調(diào)控（21.43億噸），人力要素、資本要素均在調(diào)控河北碳達(dá)峰時間與峰值上發(fā)揮關(guān)鍵作用。

其中，人力要素是促進(jìn)河北碳排放的積極因素。若調(diào)控河北人力要素，與天津類似，即在政府干預(yù)下大力提高勞動生產(chǎn)率，雖對經(jīng)濟(jì)增長起到顯著推動作用，但難以避免出現(xiàn)能源依賴“再回頭”風(fēng)險(xiǎn)，并不利于河北碳減排；資本要素是抑制河北碳排放的消極因素，過去由于過度投資和嚴(yán)重產(chǎn)能過剩，造成資本效率走低，這是河北低碳轉(zhuǎn)型需克服的主要困難。進(jìn)入新常態(tài)后，河北積極消減落后產(chǎn)能，主要體現(xiàn)在抑制傳統(tǒng)重化工業(yè)的過熱投資上，逐漸減弱對煤炭等黑色能源的依賴。未來除了限制資本規(guī)模外，將傾向于市場引導(dǎo)資本流向，在有效承接北京非首都功能的同時，利用現(xiàn)有資源支持科技創(chuàng)新及成果轉(zhuǎn)化，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，為建設(shè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級試驗(yàn)區(qū)打好基礎(chǔ)。需要注意的是，河北在資本調(diào)控情景可以早于預(yù)期完成碳達(dá)峰目標(biāo)，但一定程度上會影響經(jīng)濟(jì)增長預(yù)期目標(biāo)達(dá)成。

4.京津冀整體碳達(dá)峰情景預(yù)測結(jié)果分析

如表7所示，除人力調(diào)控情景外，其余五種預(yù)測情景下京津冀整體均可于2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，達(dá)峰時排放量各有不同，峰值按從大到小排序?yàn)椋夯鶞?zhǔn)發(fā)展（36.69億噸）＞技術(shù)調(diào)控（33.26億噸）＞均衡調(diào)控（32.82億噸）＞差別調(diào)控（32.54億噸）＞資本調(diào)控（32.39億噸），資本要素是調(diào)控京津冀碳排放量的首要因素，人力要素在調(diào)控京津冀碳達(dá)峰時間上發(fā)揮關(guān)鍵作用。

表7 2030年京津冀碳排放量及協(xié)同度情景預(yù)測結(jié)果

此外，為進(jìn)一步了解京津冀地區(qū)間協(xié)同調(diào)控碳排放水平，將預(yù)測排放量帶入式（5）可計(jì)算得到預(yù)測期間的京津冀碳排放協(xié)同度，有助于識別加強(qiáng)京津冀協(xié)同調(diào)控的重要因素。在六類預(yù)測情景中，均呈現(xiàn)河北碳排放比例最大，北京碳排放比例最小的情況，因此轉(zhuǎn)變河北的高碳排放模式是有效促進(jìn)京津冀整體低碳轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)。相比于其他情景，資本調(diào)控情景下，北京碳排放所占比例最大，約為13.97%，資本要素對于抑制京津冀整體碳排放效果顯著，而對于北京碳排放則起相反作用，因此縮小了和天津、河北碳排放的差距，京津冀協(xié)同調(diào)控碳排放水平最高；人力調(diào)控情景下天津碳排放所占比例最大，約為21.55%，天津和京津冀整體同受人力要素的促進(jìn)作用較為顯著，且相比于北京、河北更能刺激碳排放增長，使得三地碳排放差距擴(kuò)大，京津冀協(xié)同調(diào)控碳排放水平最低；均衡調(diào)控情景下，河北碳排放所占比例最大，約為68.03%，在滿足經(jīng)濟(jì)增長預(yù)期情況下，河北比北京、天津需排放更多的溫室氣體，這和其“三區(qū)一基地”的功能定位是分不開的。

四、結(jié)論與建議

本文從供給側(cè)改革視角出發(fā)，基于拓展的STIRPAT模型，綜合運(yùn)用嶺回歸和通徑分析法對2000—2019年京津冀碳排放的影響因素進(jìn)行分析，主要探究了勞動生產(chǎn)率、投資效率、能源強(qiáng)度、政府干預(yù)、經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同與京津冀碳排放之間的影響效應(yīng)，并運(yùn)用情景分析法對京津冀2021—2040年碳排放及協(xié)同調(diào)控水平進(jìn)行預(yù)測，結(jié)論如下：

1.京津冀隨經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大能源消費(fèi)碳排放持續(xù)增加，尚未實(shí)現(xiàn)完全脫鉤。期間京津冀碳排放協(xié)同度一直在0.6以下，河北相比京津更高的碳排放增速阻礙協(xié)同調(diào)控水平上升。

2.勞動生產(chǎn)率、政府干預(yù)、經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)京津冀碳排放，總影響在0.9及以上；能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同均抑制京津冀碳排放，總影響絕對值在0.847及以上；資本效率促進(jìn)北京碳排放，而抑制天津、河北碳排放。此外，勞動生產(chǎn)率是北京、河北重要中介因素，經(jīng)濟(jì)增長是天津重要中介因素，間接影響絕對值均在0.21及以上，說明京津冀的供給要素主要通過影響勞動生產(chǎn)率與人均GDP而間接影響碳排放。

3.相比基準(zhǔn)發(fā)展情景，人力調(diào)控下京津冀整體達(dá)峰時間延后5年，達(dá)峰量增加6.55億噸，碳排放協(xié)同調(diào)控水平最低，約為0.33。其余調(diào)控情景下京津冀整體達(dá)峰時間不變，資本調(diào)控下達(dá)峰量最低，相比降低4.3億噸，碳排放協(xié)同調(diào)控水平最高，約為0.4。由此說明勞動生產(chǎn)率增速較快不利于把控京津冀達(dá)峰時間，調(diào)控資本效率上升是提升京津冀協(xié)同減排水平的重要路徑，不僅有利于降低三地碳排放，且可彌補(bǔ)減排差距。

4.基準(zhǔn)發(fā)展情景下天津難以如期達(dá)峰，技術(shù)、資本等要素調(diào)控下達(dá)峰時間提前5年，達(dá)峰量降低約1.01億噸，調(diào)控供給要素對于天津如期達(dá)峰具有必要性；人力、資本等要素調(diào)控下北京難以如期達(dá)峰，技術(shù)要素及均衡調(diào)控下達(dá)峰時間提前10年，達(dá)峰量降低約1.03億噸；人力要素調(diào)控下河北難以如期達(dá)峰，資本要素調(diào)控下達(dá)峰時間提前10年，達(dá)峰量降低約7.69億噸。提高能源使用效率、調(diào)整資本規(guī)模及流向分別是北京、河北高質(zhì)量完成碳達(dá)峰的重要路徑。

根據(jù)上述結(jié)論，提出如下建議：

1.合理配置要素供給有助于提高京津冀碳排放協(xié)同調(diào)控能力。提高各供給要素靈活性與適應(yīng)性有利于縮小京津冀發(fā)展差距，為后期要素轉(zhuǎn)移與精準(zhǔn)對接提供良好的承接環(huán)境。同時引導(dǎo)資本要素自污染密集型產(chǎn)業(yè)流向清潔低碳型產(chǎn)業(yè)，自擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模轉(zhuǎn)向提升技術(shù)水平，限制傳統(tǒng)能源行業(yè)投資規(guī)模，支持可再生能源開發(fā)，改善河北以煤炭為主體的能源工業(yè)體系，將從根源上擺脫黑色能源依賴，提升河北碳排放調(diào)控效能，大跨步式提升京津冀碳排放協(xié)同調(diào)控能力。

2.優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有利于實(shí)現(xiàn)京津冀經(jīng)濟(jì)增長與碳達(dá)峰的協(xié)調(diào)發(fā)展。積極發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè)，北京重視科技創(chuàng)新服務(wù)，天津、河北積極發(fā)展高端制造業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，促使資本效率提升，將大大降低碳排放，是實(shí)現(xiàn)京津冀經(jīng)濟(jì)增量低碳化的重要路徑。同時，需合理控制勞動生產(chǎn)率的增長速率，嚴(yán)防貪功冒進(jìn)思想，以防出現(xiàn)為獲取短期經(jīng)濟(jì)利益而忽略與資源、環(huán)境的平衡，否則可能影響碳達(dá)峰出現(xiàn)的時間。

3.適當(dāng)制度調(diào)控保障能源供給安全與國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。要素、產(chǎn)業(yè)、制度均主要通過經(jīng)濟(jì)增長作用于碳排放，因此調(diào)控時需注意對能源結(jié)構(gòu)及經(jīng)濟(jì)增長平穩(wěn)性的沖擊，堅(jiān)持“先立后破”原則，以防系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)。而且以約束經(jīng)濟(jì)增長為前提的調(diào)控情景，并不作為調(diào)控思路的首要選擇，需要宏觀調(diào)控進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)來安排減排任務(wù)，比如河北在資本調(diào)控情景提前達(dá)峰，但限制經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的完成，需謹(jǐn)慎考慮。