東北地區(qū)碳排放效率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究
——基于Tapio模型和DEA模型檢驗(yàn)

趙國(guó)龍，殷晨曦

(1.中國(guó)人民大學(xué) 勞動(dòng)人事學(xué)院，北京 100872；2.中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 中國(guó)金融發(fā)展研究院，北京 100081)

改革開放40多年來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展，但也出現(xiàn)了環(huán)境問題，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源環(huán)境約束之間的矛盾愈發(fā)凸顯。為此，中國(guó)在第75屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上宣布：中國(guó)二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)需要加快區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，平衡各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等矛盾。其中，東北地區(qū)曾經(jīng)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的地區(qū)，也是我國(guó)最重要的工業(yè)基地，人口總數(shù)1.03億人，與京津冀地區(qū)人口相當(dāng)。改革開放以來東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)緩慢，國(guó)家在2003年、2009年發(fā)布實(shí)施振興東北地區(qū)等老工業(yè)基地戰(zhàn)略，2014年國(guó)務(wù)院工作會(huì)議中指出“結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型”和“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”是東北地區(qū)振興的必然選擇。

東北地區(qū)既面臨經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要任務(wù)，同時(shí)也面臨生態(tài)環(huán)境保護(hù)的重任，充分利用區(qū)域資源稟賦實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展是必經(jīng)之路?？紤]到東北地區(qū)的資源稟賦、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位，以及低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的國(guó)際趨勢(shì)，文中重點(diǎn)研究東北地區(qū)(黑龍江省、吉林省和遼寧省)的碳排放水平、碳排放效率，以及碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間關(guān)系，從而為東北地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型提供一定參考。

1 文獻(xiàn)綜述

能源問題和環(huán)境污染問題的出現(xiàn)引起了對(duì)能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的研究和發(fā)展。20世紀(jì)70年代的石油危機(jī)造成很多國(guó)家出現(xiàn)“經(jīng)濟(jì)滯脹”問題，能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系成為不少學(xué)者和專家的研究重點(diǎn)[1]，例如石油供應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響等[2]。隨著全球氣候變暖，碳排放越來越引起全球的廣泛重視，其中，碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系成為發(fā)展中國(guó)家關(guān)注的焦點(diǎn)[3]。目前，國(guó)內(nèi)的研究主要借鑒國(guó)外已成熟理論和模型對(duì)相關(guān)領(lǐng)域開展實(shí)證研究，Tapio 脫鉤模型是最常用的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)資源消費(fèi)或污染物排放依賴程度的研究方法[4]。由于能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系可能在不同國(guó)家和不同發(fā)展階段呈現(xiàn)不同特征，加之我國(guó)經(jīng)濟(jì)體量巨大，不同地區(qū)、不同產(chǎn)業(yè)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，因此，不少專家學(xué)者針對(duì)具體研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)證研究，羅芳等[4]基于生產(chǎn)側(cè)和消費(fèi)側(cè)視角探討長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系;李云燕等[5]研究了我國(guó)超大城市碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系;王敏等[6]采用Tapio脫鉤指數(shù)和LMDI分解法提出推動(dòng)青海省綠色低碳發(fā)展轉(zhuǎn)型的著力點(diǎn);蓋美等[7]研究了遼寧省區(qū)域碳排放-經(jīng)濟(jì)發(fā)展-環(huán)境保護(hù)耦合協(xié)調(diào)分析;劉麗娜等[8]對(duì)我國(guó)2000—2016年各區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放影響因素及其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行分析;周思宇等[9]基于東北地區(qū) 1979—2015 年碳排放量的估算結(jié)果，采用LMDI指數(shù)模型探討東北地區(qū)耕地碳排放的影響機(jī)制;徐澤等[10]采用信息熵模型和 Tapio模型，揭示呼包鄂榆城市群碳排放時(shí)空格局和土地利用混合度變化的脫鉤狀態(tài)。此外，戴鈺等[11]基于DEA模型研究了我國(guó)碳排放“總量控制”的效率測(cè)度;張慶宇等[12]對(duì)改革開放40年來我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放影響因素進(jìn)行了分析。

2 模型構(gòu)建

2.1 二氧化碳排放計(jì)算方法

常用的碳排放計(jì)算方法主要包括基于最終能源消費(fèi)量、一次能源消費(fèi)量和基于能源平衡表3種核算方法[5]。由于碳氧化水平、碳排放因子等因素影響，不同方法之間計(jì)算結(jié)果有很大差異。文中根據(jù)IPCC提供的碳排放計(jì)算公式，結(jié)合東北地區(qū)能源生產(chǎn)消費(fèi)特點(diǎn)，選擇第二種計(jì)算方法，即一次能源消費(fèi)數(shù)量核算二氧化碳排放量，包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣、煤氣等，其參考系數(shù)如表1所示。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于1998—2020年《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒》《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》等。國(guó)內(nèi)不少研究將“二氧化碳”與“碳元素”相混淆，根據(jù)排放因子計(jì)算的結(jié)果是碳元素的排放量。文中“碳排放”是指二氧化碳的排放量，并不是碳元素的排放量。計(jì)算二氧化碳排放量公式為

式中：C為碳排放總量；Ei為能源i的消費(fèi)量;Ci為能源i的二氧化碳排放系數(shù)。

表1 一次能源碳排放參考系數(shù)

2.2 構(gòu)建脫鉤模型

常用的兩種脫鉤模型為Tapio模型和OECD模型。Tapio 脫鉤指數(shù)是學(xué)術(shù)界研究脫鉤關(guān)系的常用研究方法，易于動(dòng)態(tài)觀察變量間的脫鉤特征[13]。文中選擇Tapio模型構(gòu)建東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤關(guān)系，主要因?yàn)樵撃Ｐ筒灰资苤笜?biāo)量綱的影響，對(duì)時(shí)間基期選擇要求低，能更清晰地反映各要素在同一地區(qū)不同時(shí)間表現(xiàn)的脫鉤狀態(tài)[5]，符合東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的特點(diǎn)。脫鉤關(guān)系模型為

式中：E為脫鉤彈性指數(shù)；RΔGDP為地區(qū)生產(chǎn)總值的變化率；RΔCO2為碳排放量變化率。此外，東北地區(qū)生產(chǎn)總值是以1998年GDP為基礎(chǔ)的可比價(jià)格換算。Tapio脫鉤模型劃分如表2所示。

表2 Tapio脫鉤彈性類別劃分

基于Tapio脫鉤模型構(gòu)建LYQ分析框架，將能源消費(fèi)量、工業(yè)生產(chǎn)總值等中間變量引入到模型中，以此分析各分解變量的脫鉤狀態(tài)。用公式表示為

2.3 基于DEA模型的碳排放效率

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是在保持決策單元的投入或產(chǎn)出不變的前提下，根據(jù)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)的綜合評(píng)判[14]。DEA 法可以評(píng)價(jià)各決策投入規(guī)模優(yōu)劣，也可以確定調(diào)整的方向和程度。CCR 模型是DEA的基本模型之一，設(shè)定規(guī)模報(bào)酬是不變的，由Charnes等[15]于1978年提出，而BCC模型由Banker等對(duì)CCR模型進(jìn)行改進(jìn)，于1984年正式提出，BCC模型設(shè)定規(guī)模報(bào)酬變化。資本、勞動(dòng)力和技術(shù)是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的基本生產(chǎn)要素，也是測(cè)算全要素碳排放效率的必要投入要素[9]。因此，根據(jù)東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)際情況，選取資本、勞動(dòng)力、能源消費(fèi)3個(gè)指標(biāo)變量作為投入變量；地區(qū)生產(chǎn)總值GDP、二氧化碳排放量分別作為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出指標(biāo)，如表3所示。其中，資本指標(biāo)以各地區(qū)固定資產(chǎn)投資進(jìn)行換算，將各省的固定資產(chǎn)投資換算為1998年的可比水平再進(jìn)行求和。勞動(dòng)力指標(biāo)選擇從業(yè)人員數(shù)量來代替。

表3 碳排放效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3 實(shí)證分析

3.1 東北地區(qū)能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)現(xiàn)狀

3.1.1 東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

東北地區(qū)2020年名義GDP總量為51 124億元，占全國(guó)總比重下滑到4.95%。東北地區(qū)常住人口剛過1億，占全國(guó)總比重的7.12%。根據(jù)圖1，按照1998年可比價(jià)格計(jì)算，東北地區(qū)生產(chǎn)總值在22年間增長(zhǎng)了6.45倍，年均增長(zhǎng)8.84%，其中,吉林省實(shí)際GDP年均增長(zhǎng)9.79%，高于東北地區(qū)平均水平，而黑龍江省(8.1%)則明顯低于東北地區(qū)平均水平。從GDP走勢(shì)來看，東北地區(qū)自2012年以來經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)較大幅度回落。受全球經(jīng)濟(jì)回落影響，以及中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，東北地區(qū)最先出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力，根據(jù)調(diào)整后的可比價(jià)格，個(gè)別年份出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)負(fù)增長(zhǎng)，東北地區(qū)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面面臨巨大轉(zhuǎn)型壓力。

圖1 東北地區(qū)1998—2020年地區(qū)生產(chǎn)總值

3.1.2 東北地區(qū)能源消費(fèi)水平

東北地區(qū)2020年能源消費(fèi)總量約為42 000萬t標(biāo)準(zhǔn)煤，占全國(guó)比重的8.4%，能源消費(fèi)占比與經(jīng)濟(jì)總量占比存在明顯差距。如圖2所示，東北地區(qū)能源消費(fèi)在全國(guó)能源消費(fèi)的占比呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì)，其中，2013年之前占比均在10%以上，自2013年開始占比均低于10%。而黑龍江省能源消費(fèi)占比下降最為明顯，從1998年占比4.39%下降到2020年的2.84%。此外，東北地區(qū)能源消費(fèi)占比下降呈現(xiàn)階段特征，1998—2005年呈現(xiàn)比較明顯的持續(xù)下降走勢(shì)，2005—2012年占比緩慢上升，自2012年之后再次呈現(xiàn)持續(xù)下降走勢(shì)。

圖2 東北地區(qū)1998—2020年能源消費(fèi)占全國(guó)能源消費(fèi)比重

根據(jù)圖3所示，東北地區(qū)1998—2020年能源消費(fèi)總量呈現(xiàn)階段性增長(zhǎng)趨勢(shì)，年均增長(zhǎng)率為3.78%。但自2012年以來，能源消費(fèi)總量呈現(xiàn)陡然下降走勢(shì)，2016年以來又有緩慢增長(zhǎng)。通常來說，技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致的能源利用效率提升是個(gè)緩慢的過程，能源消費(fèi)總量的突然下降反映出經(jīng)濟(jì)下滑的走勢(shì)，尤其是工業(yè)生產(chǎn)下滑。東北地區(qū)的黑龍江省和遼寧省既是能源生產(chǎn)大省，也是能源消費(fèi)大省，其能源消費(fèi)走勢(shì)影響了整個(gè)東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況。

圖3 東北地區(qū)1998—2020年能源消費(fèi)總量

3.1.3 東北地區(qū)碳排放水平

根據(jù)上述計(jì)算規(guī)則得到東北地區(qū)二氧化碳排放總量如圖4所示。東北地區(qū)二氧化碳排放總量與能源消費(fèi)總量呈現(xiàn)的走勢(shì)基本一致，2012年二氧化碳排放總量達(dá)到最高值，其中，吉林省二氧化碳排放量占比近22年變化較小，黑龍江省二氧化碳排放量占比有所下降，遼寧省二氧化碳排放量占比有所上升，是吉林省碳排放量的2.85倍。

圖4 東北地區(qū)1998—2020年二氧化碳排放水平

根據(jù)可比價(jià)格換算的地區(qū)生產(chǎn)總值與二氧化碳排放總量進(jìn)行對(duì)比，得到圖5，可知東北地區(qū)單位生產(chǎn)總值的碳排放量逐年下降。其中,2009—2014年，3個(gè)省份的單位生產(chǎn)總值碳排放量相差不大。此后，黑龍江省和吉林省的單位生產(chǎn)總值碳排放量持續(xù)下降，遼寧省則變化不大。單位生產(chǎn)總值的碳排放量持續(xù)下降說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)良性狀態(tài)，并未走向高污染高增長(zhǎng)的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。

圖5 東北地區(qū)1998—2020年單位生產(chǎn)總值碳排放量

3.2 脫鉤分析

3.2.1 東北地區(qū)脫鉤彈性及其分解

首先，文中計(jì)算了東北地區(qū)1999—2020年碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤關(guān)系；其次，通過LYQ分析框架進(jìn)行因果鏈分解；最后將計(jì)算結(jié)果與Tapio脫鉤狀態(tài)相匹配，得到表4。

表4 東北地區(qū)1999—2020年脫鉤彈性及其分解

根據(jù)表4所示，東北地區(qū)近22年節(jié)能脫鉤彈性主要以弱脫鉤為主。節(jié)能彈性反映經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)產(chǎn)出節(jié)約能源的能力，弱脫鉤說明能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均為正值，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的幅度超過能源消費(fèi)增長(zhǎng)的幅度。從減排彈性來看，東北地區(qū)近22年呈現(xiàn)出不同的脫鉤狀態(tài)，說明根據(jù)一次能源計(jì)算的碳排放量并不能與整個(gè)能源消費(fèi)總量呈現(xiàn)一致走勢(shì)，大部分年份能源消費(fèi)增長(zhǎng)幅度略大于碳排放增長(zhǎng)幅度，但并未呈現(xiàn)出能源利用效率逐漸提升的趨勢(shì)。從價(jià)值創(chuàng)造彈性看，東北地區(qū)近22年呈現(xiàn)以擴(kuò)張負(fù)脫鉤為主，即工業(yè)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)幅度明顯超過東北地區(qū)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)幅度。長(zhǎng)期以來，東北地區(qū)作為重工業(yè)生產(chǎn)基地，工業(yè)生產(chǎn)總值一直處于較高水平，但由此產(chǎn)生的工業(yè)增加值很少，并未帶來GDP的相應(yīng)增長(zhǎng)，尤其是近幾年東北地區(qū)成為全國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最低的區(qū)域。綜合分析東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，基本呈現(xiàn)出三階段特征，1999—2005年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放水平基本一致；2006—2012年脫鉤狀態(tài)均呈現(xiàn)弱脫鉤，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的幅度超過碳排放增長(zhǎng)幅度；2013年以來東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度明顯放緩，受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響工業(yè)生產(chǎn)出現(xiàn)下滑，能源消費(fèi)量開始下降，同時(shí)碳排放水平個(gè)別年份出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，不少年份呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。從分解因素看，東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤主要受減排彈性和價(jià)值創(chuàng)造彈性影響，未來需要提高能源利用效率，改善以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，延伸工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，不斷提高工業(yè)增加值水平。

3.2.2 東北地區(qū)能源生產(chǎn)與消費(fèi)分析

根據(jù)圖6所示東北地區(qū)1998—2020年各類能源生產(chǎn)總量情況，其中,原煤生產(chǎn)量最多，各年間變化較大，其次是原油生產(chǎn)量，各年間變化較小。自2012年以來受能源價(jià)格下降等因素影響，東北地區(qū)整體能源生產(chǎn)量呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。相比圖3，盡管東北地區(qū)曾是我國(guó)最主要的能源生產(chǎn)基地，但能源生產(chǎn)總量難以滿足能源消費(fèi)量的需求，二者之間缺口逐漸增多。從各省來看，黑龍江省能源生產(chǎn)與能源消費(fèi)總量基本接近，吉林省和遼寧省能源生產(chǎn)難以滿足消費(fèi)需求。

圖6 東北地區(qū)1998—2020年各類能源生產(chǎn)總量

根據(jù)圖7所示，從能源消費(fèi)品種來說，東北地區(qū)以原煤消費(fèi)為主，占比接近70%。石油消費(fèi)占比相對(duì)比較穩(wěn)定，在24%左右。根據(jù)上述一次能源碳排放參考系數(shù)，原煤的碳排放系數(shù)高于石油等其他品種。未來東北地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)該側(cè)重于改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，并提高能源利用效率。

圖7 東北地區(qū)1998—2020年能源消費(fèi)構(gòu)成

3.3 基于DEA的碳排放效率分析

基于上述碳排放效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用DEA-Solver軟件，將工業(yè)增加值、從業(yè)人數(shù)和能源消費(fèi)量作為投入因素，地區(qū)生產(chǎn)總值和二氧化碳排放量作為產(chǎn)出因素，測(cè)算東北地區(qū)1998—2020年碳排放效率。根據(jù)DEA模型，要求各投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)之間必須滿足“同向性”假設(shè)，因此,文中檢驗(yàn)了各個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性，如表5所示。

表5 碳排放與其他指標(biāo)相關(guān)系數(shù)

根據(jù)表5所示，投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)都在0.884以上，且顯著性水平較高，說明各個(gè)指標(biāo)之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，滿足DEA模型要求的條件。因此,計(jì)算東北地區(qū)1998—2020年的碳排放效率，包括綜合效率(CCR模型)和純技術(shù)效率(BCC模型)，得到表6結(jié)果。

表6 東北地區(qū)1998—2020年碳排放效率測(cè)算結(jié)果

綜合效率是在區(qū)間相對(duì)最優(yōu)規(guī)模時(shí)綜合評(píng)價(jià)投入要素的生產(chǎn)效率，當(dāng)綜合效率等于1時(shí)，則DEA有效。根據(jù)表6可知，東北地區(qū)大部分年份的綜合效率值為1，說明當(dāng)時(shí)碳排放效率處于相對(duì)最優(yōu)狀態(tài)，即DEA有效。其中,有8個(gè)年份的碳排放系數(shù)小于1，說明碳排放綜合效率未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。根據(jù)上文分析也可得到，2008—2010年、2013—2015年是東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的兩個(gè)階段。其中，2012年是東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，之前的階段經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，能源消費(fèi)和碳排放量激增，造成碳排放綜合效率不佳。此后，由于受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響，東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增速突然下滑，能源消費(fèi)量斷崖式下跌，也造成碳排放綜合效率不佳。但從2016年以來東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)回暖，碳排放綜合效率又逐漸恢復(fù)到相對(duì)最優(yōu)水平。

從純技術(shù)和規(guī)模效率來看，共有16個(gè)年份純技術(shù)效率系數(shù)為1，達(dá)到DEA有效。造成2008—2010年、2013—2015年綜合效率不佳的主要原因在于規(guī)模效率不佳，即這些年份的生產(chǎn)規(guī)模并未達(dá)到相對(duì)最優(yōu)狀態(tài)，說明這些年份應(yīng)該進(jìn)一步加大投入比例，獲得更多的產(chǎn)出收益。在“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)背景下，需要統(tǒng)籌推進(jìn)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、節(jié)能提高能效等降碳措施[16]，應(yīng)充分考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段性、區(qū)域差異性及碳排放驅(qū)動(dòng)因素的異質(zhì)性[17]，平衡好經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的關(guān)系。

4 結(jié) 論

基于東北地區(qū)黑龍江省、吉林省和遼寧省1998—2020年能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)，通過Tapio模型和DEA模型對(duì)碳排放效率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行研究。實(shí)證結(jié)果表明：1)東北地區(qū)1998—2020年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)3個(gè)階段性特征，既與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境有關(guān)，也與東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)有關(guān)。特別是2012年以來，東北地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)較為明顯的下滑跡象，但自2016年以來經(jīng)濟(jì)開始出現(xiàn)好轉(zhuǎn)。伴隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，能源消費(fèi)和碳排放也呈現(xiàn)不同程度的變化，東北地區(qū)能源消費(fèi)總量在全國(guó)的比重與地區(qū)生產(chǎn)總值所占比重存在明顯差距。2)根據(jù)脫鉤模型，東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)基本呈現(xiàn)出三階段特征，其中,節(jié)能脫鉤彈性主要以弱脫鉤為主，減排彈性在20 a里呈現(xiàn)出不同的脫鉤轉(zhuǎn)態(tài)，價(jià)值創(chuàng)造彈性呈現(xiàn)擴(kuò)張負(fù)脫鉤為主。從分解因素看，東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤主要受減排彈性和價(jià)值創(chuàng)造彈性影響，因此,未來需要進(jìn)一步提高能源利用效率，延伸工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，提高工業(yè)增加值水平。3)根據(jù)DEA模型測(cè)算的東北地區(qū)碳排放效率也呈現(xiàn)出階段特征，從綜合效率來看，東北地區(qū)大部分年份的綜合效率值為1，說明當(dāng)時(shí)碳排放效率處于相對(duì)最優(yōu)狀態(tài)。從純技術(shù)效率和規(guī)模效率分析來看，造成2009—2010年、2013—2015年綜合效率不佳的主要原因在于規(guī)模效率不佳，即這些年份的生產(chǎn)規(guī)模并未達(dá)到相對(duì)最優(yōu)狀態(tài)。這也說明東北地區(qū)受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響比較直接，在經(jīng)濟(jì)疲軟時(shí)投資不足，造成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一定程度下滑。因此，東北地區(qū)在未來發(fā)展中要綜合平衡碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，以雙碳目標(biāo)助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，推動(dòng)生態(tài)文明建設(shè)邁上新臺(tái)階。