王 康，劉學(xué)榮，趙靖宇,周 嘉，李志學(xué)

(哈爾濱師范大學(xué))

0 引言

隨著經(jīng)濟和城市化的發(fā)展，能源消耗和碳排放量持續(xù)增加，由此誘發(fā)了一系列環(huán)境問題，嚴重影響了人類的正常生活，因此減少碳排放量排放的問題已經(jīng)迫在眉睫.黑龍江省作為老工業(yè)基地，擁有大量資源，但同時經(jīng)濟的高速發(fā)展伴隨著能源的大量消費.在這種背景下，研究黑龍江省工業(yè)碳排放現(xiàn)狀及影響因素，提出有利于黑龍江省綠色工業(yè)發(fā)展的建議，為黑龍江省老工業(yè)基地的振興提供參考，對我國推廣低碳城市發(fā)展具有借鑒意義.

近年來，國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于環(huán)境規(guī)制與碳排放的研究存在“綠色悖論”與“倒逼減排”兩種觀點.Sinn首次提出了“綠色悖論”觀點，認為旨在限制氣候變化的環(huán)境政策會導(dǎo)致化石能源的加速消費，從而增加溫室氣體的排放，造成環(huán)境狀況進一步惡化[1].Newbery認為“綠色悖論”不太可能在經(jīng)驗中存在，僅可存在碳定價理論中[2].Smulder等認為供給方對環(huán)境規(guī)制的響應(yīng)會使能源供給者的供給路徑向前移動，加速能源消耗，從而導(dǎo)致碳排放的增加[3].Ritter等將化石燃料開采的邊際成本與碳泄漏一般均衡模型相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)在一定條件下會出現(xiàn)一個較為強烈的“綠色悖論”[4].另外，國內(nèi)學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)我國現(xiàn)階段環(huán)境規(guī)制能起到“倒逼減排”的作用，從而有效抑制碳排放.譚娟通過對政府環(huán)境規(guī)制與碳排放的Granger因果關(guān)系研究，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制能夠有效抑制碳排放[5].張華也認為現(xiàn)階段環(huán)境規(guī)制能起到“倒逼減排”作用抑制了碳排放[6].王旻基于省級面板數(shù)據(jù)利用空間自相關(guān)分析方法檢驗環(huán)境規(guī)制與碳排放的空間依賴性[7].何慧爽實證考察了環(huán)境污染、環(huán)境規(guī)制和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的關(guān)系，認為應(yīng)采取形式多樣和有地區(qū)差異的環(huán)境規(guī)制政策以改善環(huán)境質(zhì)量[8].胡雪瑤和李長順在分析了碳排放總量的基礎(chǔ)上，運用情景預(yù)測分析法對未來碳排放量進行了測算[9-10].

基于此，該研究選取2005～2015年黑龍江省工業(yè)碳排放量數(shù)據(jù)，通過中介效應(yīng)考察環(huán)境規(guī)制對黑龍江省工業(yè)碳排放的影響及傳導(dǎo)機制，并在此基礎(chǔ)上對黑龍江省工業(yè)碳排放進行情景預(yù)測研究.

1 數(shù)據(jù)選取及模型構(gòu)建

1.1 數(shù)據(jù)選取及變量說明

(1)被解釋變量：碳排放量(C)，依據(jù)2005～2015年黑龍江省工業(yè)能源消費數(shù)據(jù)利用碳排放量轉(zhuǎn)換公式推算得到黑龍江省工業(yè)碳排放量.

(2)控制變量：①大量的研究表明人口的數(shù)量對碳排放產(chǎn)生重要影響，因此該研究將第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)(P)納入影響碳排放的因素；②經(jīng)濟的發(fā)展是工業(yè)發(fā)展的主要目的，該研究選擇人均GDP(G)作為工業(yè)碳排放的一個影響因子；③該研究以原材料、燃料、動力購進價格指數(shù)作為能源價格(N)指標.

(3)核心解釋變量：環(huán)境規(guī)制(I)，由于SO2與CO2的來源絕大部分來自化石能源的燃燒，所以選取SO2去除率來體現(xiàn)政府對CO2排放控制付出的努力，并且粉塵的排放對環(huán)境的影響巨大，通過對煙(粉)塵去除率表示政府對環(huán)境的控制力，除此之外，工業(yè)廢水是工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的污染物，因此將工業(yè)廢水排放達標率作為環(huán)境規(guī)制的因素，通過熵值法對三者進行計算得到的綜合指數(shù)作為環(huán)境規(guī)制指標.

(4)中介變量：①該研究以第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(F)指標；②以能源消費總量中煤炭和石油的消費量所占的比重作為能源結(jié)構(gòu)(E)指標；③近年來，外企對我國經(jīng)濟發(fā)展起到很大作用，其數(shù)量不斷增加，因此該研究以外商直接投資占生產(chǎn)總值的比值作為外商直接投資(Z)指標；④選取專利授權(quán)量作為技術(shù)進步(T)指標.

數(shù)據(jù)來自于《黑龍江省統(tǒng)計年鑒》(2005～2015年)、中國專利數(shù)據(jù)庫.為了排除價格因素的影響，依據(jù)黑龍江省生產(chǎn)總值指數(shù)對黑龍江省生產(chǎn)總值進行價格減平處理；為了使貨幣單位統(tǒng)一，選取人民幣兌換美元當(dāng)年匯率來計算當(dāng)年實際的外商投資金額.

1.2 碳排放的核算方法

該研究主要借鑒IPCC[11-13]及國內(nèi)學(xué)者[14-17]的相關(guān)研究，提出碳排放量測算公式如下：

C=∑(Qi×Bi×Ci)

(1)

式中，C為能源消費碳排放量；Qi為年度第i類能源消費量；Bi為第i類能源折標煤系數(shù)，依據(jù)《中國能源統(tǒng)計年鑒》附錄中各種能源折算標準煤參考系數(shù)；Ci為第i類能源碳排放系數(shù)，煤炭、石油、天然氣的碳排放系數(shù)采用國內(nèi)外相關(guān)機構(gòu)研究的平均值，具體數(shù)據(jù)見表1.

表1 主要能源碳排放系數(shù) tC/t

1.3 模型構(gòu)建

該研究選取2005～2015年黑龍江省工業(yè)碳排放量數(shù)據(jù)，利用中介效應(yīng)考察環(huán)境規(guī)制對黑龍江省工業(yè)碳排放的影響及傳導(dǎo)機制，構(gòu)建如下回歸模型：

C=α0+β2I+β2P+β3N+β4G+ε

(2)

式中，C為工業(yè)碳排放量；I為環(huán)境規(guī)制；P、N、G是控制變量，即第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)、能源價格，人均GDP.若β1顯著，則說明環(huán)境規(guī)制對碳排放影響顯著.

依據(jù)徐盈之等人的研究，認為環(huán)境規(guī)制對碳排放的影響不僅在于直接作用方面，還會通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、外商直接投資、技術(shù)進步等方面影響碳排放[18].基于此，該研究將上述4個變量作為中介變量，引入模型(2)中，驗證環(huán)境規(guī)制對中介變量的影響，通過檢驗?zāi)Ｐ?3)的系數(shù)β1來進行.因此在引入中介變量后，得到模型：

M=α0+β1I+β2P+β3N+β4G+ε

(3)

式中，M是中介變量，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(F)、能源結(jié)構(gòu)(E)、外商直接投資(Z)和技術(shù)進步(T).若β1顯著，則說明環(huán)境規(guī)制對中介變量影響顯著.模型(2)和模型(3)都通過顯著性檢驗后，進一步構(gòu)建模型(4)：

C=α0+β1I+β1M+β3P+β4G+β5N+ε

(4)

在模型(4)中檢驗β2的顯著性，若β2顯著，并且檢驗系數(shù)β1下降或者不顯著，則說明中介效應(yīng)顯著，即核心解釋變量對被解釋變量的作用會通過中介變量來實現(xiàn).

在進行協(xié)整分析前，采用ADF檢驗對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗.經(jīng)過檢驗，所有原始序列在5%置信水平上不顯著，未通過檢驗.經(jīng)過反復(fù)測算，對所有序列的二階差分進行測算，顯示所有的序列都通過了5%置信水平上的平穩(wěn)性檢驗，見表2.

表2 ADF檢驗結(jié)果

注：**表示檢驗值在5%的顯著水平上通過；***表示檢驗值在1%的顯著水平上通過.

2 實證結(jié)果分析

2.1 碳排放量測算

圖1 黑龍江省工業(yè)碳排放總量(2005～2015年)

根據(jù)碳排放測算公式，對黑龍江省工業(yè)碳排放量進行了核算，由圖1可以看出， 黑龍江省工業(yè)碳排放量整體呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，2011年碳排放量達到最高點為9639.97萬t，10年間的平均增長率為0.57%，整體來看，2005～2015年黑龍江省工業(yè)碳排放量依然很高.

2.2 回歸結(jié)果分析

對數(shù)據(jù)進行回歸分析前需要確定模型是固定模型還是隨機模型，利用F檢驗和Hausman檢驗，結(jié)果表明適用固定效應(yīng)模型，其估計結(jié)果見表3.

由表3可以看出，模型2中環(huán)境規(guī)制對黑龍江省工業(yè)碳排放的回歸系數(shù)為-11.67(t=-3.23)，說明環(huán)境規(guī)制對碳排放具有抑制作用，存在對碳排放的直接作用路徑；地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平顯著促進碳排放量，黑龍江省是老工業(yè)基地，經(jīng)濟的發(fā)展促進工業(yè)發(fā)展，大量耗能工業(yè)企業(yè)的建立，必然導(dǎo)致較高的碳排放；第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口總數(shù)對工業(yè)碳排放同樣起到促進作用；能源價格對工業(yè)碳排放起抑制作用，主要是因為隨著能源價格的提高，企業(yè)不得不進行技術(shù)革新和設(shè)備改造等方面的產(chǎn)業(yè)要素調(diào)整，從而替代能源的使用量.

表3回歸結(jié)果

注：**表示在5%水平下通過檢驗，***表示在1%水平下通過檢驗.

從模型3可以看出，環(huán)境規(guī)制對中介變量的作用效果.首先，環(huán)境規(guī)制使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進一步優(yōu)化，其回歸系數(shù)為0.48(t=3.59).其次，環(huán)境規(guī)制對能源結(jié)構(gòu)起到優(yōu)化作用，其回歸系數(shù)為-0.01(t=-1.64)，主要是由于政府通過控制工業(yè)企業(yè)污染物的排放，出臺《黑龍江省油氣污染治理工作方案》等方案，從而達到減少碳排放的效果.再者，由于環(huán)境規(guī)制的制定，使得一些國外高耗能企業(yè)相應(yīng)的退出黑龍江省市場，因此環(huán)境規(guī)制對外商直接投資起到抑制作用，其回歸系數(shù)為-14.11(t=-1.38).同時，由于環(huán)境規(guī)制的實施，迫使工業(yè)企業(yè)不得不改變原有的設(shè)備和發(fā)展方式，進而將資金投放到技術(shù)研發(fā)上，有利于低碳技術(shù)的進步，其回歸系數(shù)為0.23(t=1.68).

表4模型4回歸結(jié)果

注：**表示在5%水平下通過檢驗，***表示在1%水平下通過檢驗.

模型4是環(huán)境規(guī)制和中介變量對碳排放的影響做進一步驗證.由表4可知，中介變量均通過了5%的顯著性檢驗，對碳排放的作用顯著，而環(huán)境規(guī)制對碳排放的影響程度降低.這說明環(huán)境規(guī)制通過影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、外商直接投資、技術(shù)進步間接影響工業(yè)碳排放.

另外，從模型2和模型4可以看出，經(jīng)濟因子對碳排放的正向作用顯著，表明經(jīng)濟發(fā)展水平促進了工業(yè)碳排放量.同樣，第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口總數(shù)也促進了碳排放量.而能源價格對碳排放的回歸系數(shù)始終為負，可以抑制碳排放量，這表明化石能源消費者對化石能源價格敏感.

3 工業(yè)碳排放情景分析

該研究擬定了兩個情景模型，即目標情景和低碳情景兩個方案進行情景分析.目標情景依據(jù)國家和黑龍江省近期的發(fā)展規(guī)劃目標，相繼出臺一系列節(jié)能減排政策措施來抑制工業(yè)碳排放增加；低碳情景則根據(jù)黑龍江省工業(yè)發(fā)展的具體情況，規(guī)劃不同的發(fā)展時段分別預(yù)測各時期的減排率，階段性地促進工業(yè)碳排放量的下降.

3.1 模型設(shè)計

該研究擬用工業(yè)碳排放來表示工業(yè)活動產(chǎn)生的各種溫室氣體對環(huán)境產(chǎn)生的影響程度.對影響工業(yè)碳排放量的主要因素工業(yè)增加值和工業(yè)碳排放強度進行情景設(shè)置，分析未來黑龍江省工業(yè)碳排放情況，公式如下[19]：

Cx=Gx×Tx

(5)

其中，Cx為預(yù)測年份的工業(yè)碳排放總量，Gx為預(yù)測年份的工業(yè)增加值，Tx為預(yù)測年份的工業(yè)碳排放強度.為了對工業(yè)碳排放的環(huán)境負荷做進一步的分析，假設(shè)工業(yè)增加值的增長率為k，工業(yè)碳排放強度的下降率為g.

Gx=G0×(1+k)n

(6)

Tx=T0×(1-g)n

(7)

其中，G0、T0分別為基準年的工業(yè)增加值和工業(yè)碳排放強度.

該研究擬將2015～2050年劃分為四個時期進行預(yù)測分析，即2015～2020年、2020～2030年、2030～2040年和2040～2050年.在工業(yè)增加值增長率方面，2005～2015年黑龍江省工業(yè)增加值的年平均增長率為4.16%，根據(jù)專家學(xué)者研究，21世紀前20年中國的經(jīng)濟將保持快速增長[20-21]，此外，北京大學(xué)國家發(fā)展研究院名譽院長林毅夫在中國發(fā)展高層論壇2015經(jīng)濟峰會上表示，中國經(jīng)濟至少還有10年8%的增速潛力[22]，由此推測出黑龍江省2020年以前的工業(yè)增長率將保持2005～2015年的增長勢頭，2020～2030年也將保持在4%左右.2050年中國經(jīng)濟將達到中等發(fā)達國家的水平，未來中國經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型發(fā)展，經(jīng)濟增速趨緩就是難以避免的[23]，由此推算黑龍江省工業(yè)增加將達到3%，即從2030年到2050年，黑龍江省每10年下降0.5個百分點進行計算.

碳排放強度變化率方面，考慮到中國承諾到2020年單位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%～45%[19]，2030年單位GDP二氧化碳排放比2005年下降60%～65%，因此假定未來黑龍江省工業(yè)碳排放變化將以此為目標，2020年工業(yè)碳排放強度將達到1.54萬噸/億元，2015年到2020年工業(yè)碳排放強度的下降率為3%左右，2030年工業(yè)碳排放強度將達到1.03萬噸/億元，2020年到2030年工業(yè)碳排放強度的下降率將為4%左右.以此推算，2030年到2050年工業(yè)碳排放強度每10年下降1個百分點左右.目標情景的設(shè)定考慮黑龍江省目前處在重工業(yè)化轉(zhuǎn)型階段，短期內(nèi)降低碳排放強度的可能性較小，未來黑龍江省重工業(yè)逐步轉(zhuǎn)型升級，推進清潔能源和節(jié)能減排技術(shù)的利用，碳排放量可能呈現(xiàn)下降趨勢，整體減排呈現(xiàn)一定梯度變化.因此該研究設(shè)定目標情景2015～2020年減排率為3%，2020～2030年減排率為4%，2030～2040年減排率為5%，2040～2050年減排率為6%，低碳情景下減排率保持在5%，具體見表5.

表5 情景預(yù)測各增加值

3.2 預(yù)測結(jié)果及分析

按目標情景發(fā)展2050年碳排放量為4642.62萬噸，將比2015年減排2686.7萬噸.低碳情景2050年碳排放量達到4187.97萬噸，比2015年的碳排放總量減少了3141.35萬噸，2050年的基準情景和低碳情景相差454.65萬噸，如圖2所示.

表6 2020～2050年黑龍江省工業(yè)碳排放總量情景預(yù)測表 萬t

圖2 黑龍江省工業(yè)碳排放情景分析預(yù)測圖

根據(jù)表6和圖2分析，在目標情景下黑龍江省工業(yè)碳排放量呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，主要原因是雖然黑龍江省響應(yīng)國家節(jié)能減排號召，改進相應(yīng)生產(chǎn)設(shè)備和技術(shù)，但對于依靠消耗化石能源來發(fā)展經(jīng)濟的黑龍江省想要在近期內(nèi)減少碳排放量，仍然是比較困難的，短期內(nèi)碳排放量仍會上升，這與一些相關(guān)的學(xué)者[15,25,26]研究相適應(yīng).在此之后，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變和技術(shù)的全面革新，碳排放量將隨之下降.在低碳情境下黑龍江省工業(yè)碳排放量明顯低于目標情景下的碳排放量，且呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢.

根據(jù)工業(yè)增加值的預(yù)測和工業(yè)碳排放量的預(yù)測由此得到2020～2050年黑龍江省工業(yè)碳排放強度的預(yù)測值，如圖3所示.整體來看，2015～2050年黑龍江省工業(yè)碳排放強度呈現(xiàn)逐年下降趨勢，目標情景和低碳情景分別從2015年1.81噸/萬元下降到2050年的0.33噸/萬元、0.30噸/萬元.研究者對世界主要發(fā)達國家1850～2005年的碳排放強度變化進行分析，總結(jié)出碳排放強度呈現(xiàn)先增加后降低的“倒U型”曲線的結(jié)論.進入21世紀后各國的碳排放強度大都回落至150kg/千美元，即0.23噸/萬元[24].根據(jù)該研究預(yù)測結(jié)果顯示黑龍江省2050年低碳情景下碳排放強度為0.30噸/萬元，2050年目標情景下碳排放強度為0.33噸/萬元，基本達到發(fā)達國家21世紀初期的碳排放強度值.

圖3 黑龍江省工業(yè)碳排放 強度情景分析預(yù)測圖

從目標情景來看，2020～2030年碳排放強度下降最劇烈，主要是國家承諾2030年碳排放強度相對于2005年下降60%～65%，所以在這一時期國家的碳減排力度會更大，碳減排效果開始顯現(xiàn).之后仍然延續(xù)2030年所形成的發(fā)展方式和減排理念，所以到2050年黑龍江省的工業(yè)碳排放強度仍然不斷的下降.低碳情景來看，黑龍江省的工業(yè)碳排放強度呈現(xiàn)平穩(wěn)的下降的趨勢，每十年下降5%.截至2050年，黑龍江省工業(yè)碳排放強度低碳情景比目標情景少0.03噸/萬元.雖然低碳情景需要付出更大努力，但是能夠獲取良好的減排效果，因此應(yīng)該大力提倡低碳減排方式.

3.3 預(yù)測結(jié)果可達性分析

從工業(yè)碳排放總量來看，若未來黑龍江省保持2005～2015年工業(yè)增加值的平均增長速度和碳排放強度增長速度，年增長率分別為4.16%和-3.45%.則在2050年碳排放總量為8931.56萬噸，明顯高于目標情景和低碳情景下的碳排放總量.所以在現(xiàn)有的生產(chǎn)和發(fā)展?fàn)顟B(tài)下，要達到減排目標仍需要付出很大努力.從工業(yè)碳排放強度來看，根據(jù)目標情景和低碳情景的預(yù)測結(jié)果顯示，若未來黑龍江省繼續(xù)保持2005～2015年平均工業(yè)碳排放強度的遞減速度，到2050年，相對于目標情景和低碳情景分別多0.20噸/萬元、0.23噸/萬元，達到兩種情景設(shè)定的預(yù)測值還是需要一定的努力.

4 結(jié)論及建議

該研究采用2005～2015年黑龍江省工業(yè)碳排放量數(shù)據(jù)考察了環(huán)境規(guī)制對黑龍江省工業(yè)碳排放的影響及傳導(dǎo)機制，并對黑龍江省工業(yè)碳排放進行情景預(yù)測，研究結(jié)論表明：

(1)環(huán)境規(guī)制對黑龍江省工業(yè)碳排放具有抑制作用，第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口總數(shù)對工業(yè)碳排放起到促進作用，能源價格對工業(yè)碳排放起抑制作用；環(huán)境規(guī)制對中介變量的作用效果中，環(huán)境規(guī)制還可以通過影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、外商直接投資和技術(shù)進步間接影響工業(yè)碳排放.

(2)2015～2050年分別以目標情景和低碳情景為模型的黑龍江省工業(yè)碳排放預(yù)測結(jié)果中，目標情景下碳排放量呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，到2020年前后達到高峰，低碳情景下碳排放量表現(xiàn)為明顯下降趨勢，并且到2050年目標情景與低碳情景下的工業(yè)碳排放量基本持平.此外，2015～2050年黑龍江省工業(yè)碳排放強度呈現(xiàn)逐年下降趨勢.根據(jù)該研究預(yù)測結(jié)果顯示2050年黑龍江省低碳情景下碳排放強度為0.30噸/萬元，目標情景下碳排放強度為0.33噸/萬元，基本達到發(fā)達國家21世紀初期的碳排放強度值.

該研究的研究結(jié)論對于促進黑龍江省工業(yè)低碳化發(fā)展和綠色發(fā)展，加快黑龍江省構(gòu)建資源節(jié)約型、環(huán)境友好型的省市具有重要的政策啟示：(1)轉(zhuǎn)變工業(yè)經(jīng)濟增長模式.黑龍江省的工業(yè)增長模式仍然偏重于資源的消耗、粗放型的經(jīng)濟發(fā)展模式.因此，改變現(xiàn)有的工業(yè)發(fā)展模式是改善黑龍江省工業(yè)碳排放的首選方式，不能再以單純的追求工業(yè)經(jīng)濟增長而忽視生態(tài)環(huán)境，應(yīng)該努力實現(xiàn)由高投入、高污染、高排放轉(zhuǎn)向低投入、低能耗、低排放，走可持續(xù)發(fā)展的道路.(2)提高能源使用效率.黑龍江省的粗放型增長模式導(dǎo)致大量能源的浪費，所以引進先進的技術(shù)，促進工業(yè)朝更科學(xué)的方向發(fā)展，提高能源的使用效率，可以節(jié)省大量的能源，從而減少碳排放.(3)提高政府碳減排意識，適度加強環(huán)境規(guī)制強度.政府通過出臺相關(guān)法律和政策，適當(dāng)提升環(huán)境規(guī)制強度，制定更為嚴格的環(huán)境標準，循序漸進地促進企業(yè)改變現(xiàn)有的生產(chǎn)模式，不僅能夠?qū)μ寂欧牌鸬揭种谱饔?，同時也可以通過影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商直接投資等方式淘汰高耗能高污染的落后產(chǎn)能，積極引導(dǎo)技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，實現(xiàn)生態(tài)經(jīng)濟.

參 考 文 獻

[1] Sinn H W. Public policies against global warming: a supply side approach[J]. Cesifo Working Paper, 2008, 15(4):360-394.

[2] Newbery D. Oil shortages, climate change and collective action[J]. Philosophical Transactions Mathematical Physical & Engineering Sciences, 2011, 369(1942):1748-1761.

[3] Smulders S, Tsur Y, Zemel A. Announcing climate policy: Can a green paradox arise without scarcity[J]. Journal of Environmental Economics & Management, 2012, 64(3):364-376.

[4] Ritter H, Schopf M. Unilateral Climate Policy: Harmful or Even Disastrous[J]. Environmental & Resource Economics, 2014, 58(1):155-178.

[5] 譚娟, 宗剛, 劉文芝. 基于VAR模型的我國政府環(huán)境規(guī)制對低碳經(jīng)濟影響分析[J]. 科技管理研究, 2013(24):21-24.

[6] 張華. “綠色悖論”之謎:地方政府競爭視角的解讀[J]. 財經(jīng)研究, 2014, 40(12).

[7] 王旻. 環(huán)境規(guī)制對碳排放的空間效應(yīng)研究[J]. 生態(tài)經(jīng)濟,2017,33(4):30-33.

[8] 何慧爽. 環(huán)境質(zhì)量、環(huán)境規(guī)制與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化——基于中國東、中、西部面板數(shù)據(jù)的實證分析[J]. 地域研究與開發(fā), 2015, 34(1):105-110.

[9] 胡雪瑤, 焦文獻, 陳興鵬,等. 河南省能源消費碳排放動態(tài)變化及空間分異[J]. 地域研究與開發(fā), 2017(4):147-152.

[10] 李長順, 唐德才, 王云. 基于情景分析法的南京市低碳城市建設(shè)研究[J]. 地域研究與開發(fā), 2015, 34(1):71-75.

[11] IPCC. Climate Change 2007: Synthesis Report[R]. Geneva,Switzerland,2007.

[12] IPCC. Working Group III Report "Mitigation of Climate Change"[R]. Cambridge, United Kingdom and New York: Cambridge University Press,2007.

[13] IPCC. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories[EB/OL]. http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/in-dex.html,2009-08-12.

[14] 蔣金荷. 中國碳排放量測算及影響因素分析[J]. 資源科學(xué),2011,33(4):597-604.

[15] 范大莎,楊旭,羅盼,等.黑龍江省碳排放變化特征及人均收入對其影響分析[J]. 哈爾濱師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報,2016,32(5):67-70.

[16] 武紅, 谷樹忠, 周洪, 等. 河北省能源消費、碳排放與經(jīng)濟增長的關(guān)系[J]. 資源科學(xué),2011,33(10):1897-1905.

[17] 趙榮欽, 黃賢金, 高珊,等. 江蘇省碳排放清單測算及減排潛力分析[J]. 地域研究與開發(fā), 2013, 32(2):109-115.

[18] 徐盈之, 楊英超, 郭進. 環(huán)境規(guī)制對碳減排的作用路徑及效應(yīng)——基于中國省級數(shù)據(jù)的實證分析[J]. 科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理, 2015, 36(10):135-146.

[19] 葉懿安. 長三角地區(qū)工業(yè)碳排放時空特征及關(guān)聯(lián)性分析研究[D]. 南京大學(xué), 2013.

[20] 齊元靜, 楊宇, 金鳳君. 中國經(jīng)濟發(fā)展階段及其時空格局演變特征[J]. 地理學(xué)報,2013,68(4):517-531.

[21] 張占倉. 中國經(jīng)濟新常態(tài)與可持續(xù)發(fā)展新趨勢[J/OL]. 河南科學(xué),2015,33(1):91-98.

[22] 歐陽優(yōu). 李毅夫：中國經(jīng)濟至少還有10年8%的增速潛力[N]. 經(jīng)濟日報,2015-3-22(004).

[23] 韓民青. 中國經(jīng)濟面臨的發(fā)展趨勢、嚴峻挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略抉擇——把2050年中國實現(xiàn)現(xiàn)代化問題提上議事日程[J/OL]. 濟南大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2016,26(3):68-74.

[24] 王志華, 陳曉雪, 陸玉梅. 江蘇工業(yè)低碳化發(fā)展的情景分析[J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2012,31(1):23-30.

[25] 王靜靜,王康,趙婧宇,等.基于DPSIR模型的哈爾濱市低碳城市發(fā)展評價初步研究[J]. 哈爾濱師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報.2017,33(3):92-97.

[26] 董美娜.東北三省經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)多元化與碳排放關(guān)系研究[D].哈爾濱：哈爾濱師范大學(xué),2015.