王涵，李慧，王涵，王淑蘭，張文杰

1.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院大氣環(huán)境研究所

2.國(guó)家大氣污染防治攻關(guān)聯(lián)合中心

我國(guó)正處于社會(huì)經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展階段，能源消費(fèi)量逐年上升[1]。我國(guó)的能源結(jié)構(gòu)以化石能源為主，雖費(fèi)總量為49.8億t（以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì)），比上年增長(zhǎng)2.2%，其中煤炭消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量的56.8%[3]?；剂先紵虼髿庵信欧糯罅慷趸迹送?，燃燒產(chǎn)生的二氧化硫、氮氧化物、顆粒物等物質(zhì)也是大氣污染物的主要來源[4-6]。二氧化碳等溫室氣體排放與大氣污染物排放具有同根、同源、同過程的特點(diǎn)，調(diào)整能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不僅可以減少碳排放，也從根源上降低了污染物排放，但另一方面，能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響巨大[7-8]，為保障經(jīng)濟(jì)社會(huì)的平穩(wěn)發(fā)展，尋求能源和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綠色調(diào)整模式，了解當(dāng)前我國(guó)減污、降碳與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r及三者之間的協(xié)調(diào)關(guān)系，對(duì)今后因地制宜地制定綠色發(fā)展策略，保障各地區(qū)均衡發(fā)展有重要意義。

區(qū)域經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展是我國(guó)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的客觀要求，經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)，生態(tài)環(huán)境的保護(hù)反過來也促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，二者的關(guān)系應(yīng)是和諧的、可持續(xù)的、雙贏的[9]。目前，二氧化碳及大氣污染物排放已成為制約我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的瓶頸，也是促進(jìn)我國(guó)能源和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要驅(qū)動(dòng)力，因此二氧化碳及大氣污染物排放控制已經(jīng)上升為關(guān)系我國(guó)民生和戰(zhàn)略發(fā)展的重大問題。以往經(jīng)驗(yàn)[10-15]表明，空氣質(zhì)量管理是解決這一重大問題的有效抓手，針對(duì)可持續(xù)發(fā)展的空氣質(zhì)量管理這一重大問題的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：1）大氣污染防治與經(jīng)濟(jì)社會(huì)之間的影響機(jī)理研究。如尹凡等[10]以湖南省揮發(fā)性有機(jī)污染物（VOCs）的排放為案例，構(gòu)建了VOCs與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線（EKC）檢測(cè)模型。丁鐳等[15]以浙江省11個(gè)地級(jí)市的3種大氣污染物在2006—2017年的排放量為研究對(duì)象，利用全局莫蘭指標(biāo)、普通面板回歸模型、空間杜賓模型等方法在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)視角下探索了社會(huì)影響因素效應(yīng)。2）大氣污染防治與社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展的途徑對(duì)策研究[16-20]。如張志麒等[16]分析了工業(yè)能源利用過程中大氣污染防治的環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能效優(yōu)化、排污管理等層面對(duì)現(xiàn)行政策進(jìn)行梳理和分析，并通過模擬中國(guó)不同類型城市的發(fā)展情景，提出對(duì)應(yīng)的政策組合選擇建議。陳菡等[17]立足于后疫情時(shí)代經(jīng)濟(jì)綠色復(fù)蘇的新形勢(shì)，探討“雙達(dá)”行動(dòng)對(duì)降低社會(huì)低碳轉(zhuǎn)型成本和提高地方經(jīng)濟(jì)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的推動(dòng)作用，提出以溫室氣體和多污染物協(xié)同減排為導(dǎo)向，以管理和技術(shù)協(xié)同為保障及以區(qū)域協(xié)同治理為手段的應(yīng)對(duì)思路。李洋等[20]利用空氣質(zhì)量模型針對(duì)京津冀及周邊“2+26”城市秋冬季不同大氣污染治理措施的減排量進(jìn)行核算，從數(shù)據(jù)的角度評(píng)價(jià)分析了各項(xiàng)調(diào)整措施對(duì)細(xì)顆粒物（PM2.5）的環(huán)境減排效應(yīng)，為衡量評(píng)價(jià)各項(xiàng)措施的減排經(jīng)濟(jì)效應(yīng)提供參考。3）區(qū)域經(jīng)濟(jì)與空氣質(zhì)量管理協(xié)調(diào)發(fā)展的實(shí)證分析[21-22]。如樊文平等[21]構(gòu)建城鎮(zhèn)化發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，基于大氣污染監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，采用全局主成分分析、和諧度模型、耦合協(xié)調(diào)度模型及GIS等方法，評(píng)價(jià)了山東省城鎮(zhèn)化發(fā)展與大氣環(huán)境的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，通過對(duì)耦合協(xié)調(diào)度的分析給出區(qū)域平衡發(fā)展建議。以上研究對(duì)通過空氣質(zhì)量管理實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間的可持續(xù)發(fā)展具有重要參考意義，然而目前我國(guó)面臨減污降碳與區(qū)域協(xié)同發(fā)展的新形勢(shì)，單一的大氣污染物減排與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的分析研究已不滿足政策制定的需求，在空間尺度上缺少對(duì)全國(guó)范圍內(nèi)的減污、降碳、經(jīng)濟(jì)三者之間的協(xié)調(diào)度實(shí)證分析；此外，近年來國(guó)務(wù)院陸續(xù)頒布了《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動(dòng)計(jì)劃》等大氣污染防治舉措，各地政府也因地制宜，出臺(tái)了各類行動(dòng)計(jì)劃實(shí)施細(xì)則及秋冬季攻堅(jiān)行動(dòng)方案，因此在時(shí)間尺度上亦亟需對(duì)近期防治舉措帶來的減污降碳及地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)同效果進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。

為了全面綜合地評(píng)價(jià)地區(qū)減污、降碳與經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)，為地區(qū)未來產(chǎn)業(yè)、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整與發(fā)展方式提供參考依據(jù)，筆者針對(duì)當(dāng)前我國(guó)面臨的二氧化碳和大氣污染物減排與地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展之間的矛盾，構(gòu)建減污降碳與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法，分析2016年和2018年全國(guó)30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）（由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失本研究數(shù)據(jù)不包括西藏、香港、澳門和臺(tái)灣）的減污降碳與綜合發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)，并進(jìn)一步對(duì)各地減污、降碳與經(jīng)濟(jì)發(fā)展三者之間的協(xié)調(diào)度進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，通過對(duì)不同空間尺度的區(qū)域進(jìn)行比較，揭示我國(guó)各地區(qū)減污降碳與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀及時(shí)空差異，以期為相關(guān)政策性建議的提出提供理論依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 減污降碳與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)

1.1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

選擇減污、降碳和經(jīng)濟(jì)3個(gè)二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，并綜合考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)的代表性，在二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)下選擇大氣污染物減排量及工業(yè)廢氣治理設(shè)施數(shù)作為三級(jí)減污指標(biāo)，二氧化碳排放量及萬(wàn)元地區(qū)生產(chǎn)總值二氧化碳排放量作為三級(jí)降碳指標(biāo)，地區(qū)一、二、三產(chǎn)增量和人均地區(qū)生產(chǎn)總值為三級(jí)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。采用均值權(quán)重賦值方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦值，具體指標(biāo)體系及其權(quán)重見表1。

表 1 減污-降碳-經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Comprehensive evaluation index system of “air pollution reduction-carbon dioxide reduction-regional economic development”

1.1.2 數(shù)據(jù)來源

所有數(shù)據(jù)均來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，或通過以上年鑒中的數(shù)據(jù)計(jì)算所得。其中標(biāo)準(zhǔn)煤燃燒的碳排放系數(shù)取0.68，二氧化碳的排放量通過下式計(jì)算：

式中：EmCO2為地區(qū)二氧化碳排放量，萬(wàn)t；E為折換成標(biāo)準(zhǔn)煤的地區(qū)能源消費(fèi)總量，萬(wàn)t。

由此，萬(wàn)元地區(qū)生產(chǎn)總值二氧化碳排放量的計(jì)算公式如下：

1.1.3 灰色關(guān)聯(lián)度綜合評(píng)價(jià)法

利用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法對(duì)指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)?；疑P(guān)聯(lián)度分析方法是根據(jù)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相似或相異程度，作為衡量因素間關(guān)聯(lián)程度的一種方法。其基本的思想是：以因素的數(shù)據(jù)序列為依據(jù)，用數(shù)學(xué)的方法研究因素間的幾何對(duì)應(yīng)關(guān)系，即序列曲線的集合形狀越接近，則它們之間的灰色關(guān)聯(lián)度越大，反之越小[23]。

設(shè)經(jīng)過無量綱處理的分析指標(biāo)體系數(shù)據(jù)矩陣如下式所示：

式中：r為指標(biāo)的個(gè)數(shù)；i=1,2,...,n。

則灰色關(guān)聯(lián)度綜合評(píng)價(jià)方法包括以下幾個(gè)步驟。

（1）確定參考數(shù)據(jù)列。根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度的概念，參考數(shù)據(jù)列是一個(gè)理想的比較標(biāo)準(zhǔn)，可以以各指標(biāo)的最優(yōu)值（或最劣值）構(gòu)成參考數(shù)據(jù)列，也可以根據(jù)評(píng)價(jià)目的選擇其他參照值。記作：

選取評(píng)價(jià)當(dāng)年地區(qū)大氣污染物排放量，二氧化碳排放量，萬(wàn)元地區(qū)生產(chǎn)總值二氧化碳排放量的最低值，工業(yè)廢氣治理設(shè)施數(shù)，一、二、三產(chǎn)增量，人均地區(qū)生產(chǎn)總值的最高值共同組成參考數(shù)據(jù)序列。

（2）數(shù)據(jù)的無量綱化處理。由于各項(xiàng)指標(biāo)的量綱相差較大，為了便于各項(xiàng)指標(biāo)之間的對(duì)比，采用線性比例法對(duì)各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理，公式如下：

式中：xi(k)為無量綱指標(biāo)；為無量綱化處理前的指標(biāo)；為第i列指標(biāo)的平均值；k=1,2,...,r。

無量綱化處理后的矩陣如下所示：

（3）依次計(jì)算每個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象指標(biāo)（比較序列）與參考序列對(duì)應(yīng)元素的絕對(duì)差值，即計(jì)算

（5）計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。按照以下公式計(jì)算各序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)：

式中ρ為分辨系數(shù)，取值為（0,1），ρ越小關(guān)聯(lián)系數(shù)間差異越大，區(qū)分能力越強(qiáng)，本研究ρ取0.5。

（6）計(jì)算各指標(biāo)的加權(quán)評(píng)價(jià)值。本研究中各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)與指標(biāo)權(quán)重的乘積即為各指標(biāo)加權(quán)評(píng)價(jià)值及評(píng)價(jià)得分。

1.2 指標(biāo)協(xié)調(diào)性評(píng)價(jià)方法

為考察減污降碳與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的協(xié)調(diào)性，對(duì)減污、降碳及經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行計(jì)算。

1.2.1 二元耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算

二元耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算公式如下[24]：

式中：Xs和Ys分別代表s地區(qū)減污、降碳、經(jīng)濟(jì)單元中的任意2項(xiàng)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)與所有地區(qū)中該單元綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)最大值的比值；C為協(xié)調(diào)度，取0～1，當(dāng)C=1時(shí)，表示Xs與Ys處于最佳耦合狀態(tài)；當(dāng)C=0時(shí)，表示Xs與Ys內(nèi)部各要素之間無關(guān)，Xs和Ys指標(biāo)無序發(fā)展。由于耦合度只描述二者之間的相互作用程度，不反映耦合協(xié)調(diào)水平的高低，因此用D表示Xs與Ys之間耦合協(xié)調(diào)水平的高低。T為Xs與Ys之間的綜合發(fā)展水平。α、β分別表示Xs與Ys的權(quán)重，這里α=β=1/2。

1.2.2 三元耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算

三元耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算公式如下[24]：

式中：C′為三元協(xié)調(diào)度；Xs′、Ys′、Zs′分別為減污、降碳、經(jīng)濟(jì)單元的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)與所有地區(qū)中該單元綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)最大值的比值；T′為三者的綜合發(fā)展水平，α′=β′=γ′=1/3；D′為三元耦合協(xié)調(diào)度。

參照文獻(xiàn)[24-25]，考慮耦合協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)得分及其分值聚集程度，將耦合協(xié)調(diào)度劃分為六大類別：優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)發(fā)展、良好協(xié)調(diào)發(fā)展、中級(jí)協(xié)調(diào)發(fā)展、初級(jí)協(xié)調(diào)發(fā)展、勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展和不協(xié)調(diào)發(fā)展。具體劃分標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

表 2 耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)劃分Table 2 Grading standards of coupling coordination degree

2 結(jié)果與討論

2.1 減污-降碳-經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)

2.1.1 地區(qū)減污、降碳和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)評(píng)價(jià)

2016年和2018年全國(guó)30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的減污、降碳和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)綜合得分如表3～表5所示。由表3可知，2016年減污指標(biāo)排名前5的地區(qū)為浙江、海南、天津、北京和上海，2018年減污指標(biāo)排名前5的地區(qū)為天津、海南、北京、上海和青海。減污指標(biāo)分布大致呈西高東低的形態(tài)，對(duì)比2016年和2018年的指標(biāo)分布情況，內(nèi)蒙古、河北和遼寧的減污指標(biāo)得分持續(xù)降低，2018年山東、安徽、江蘇的減污指標(biāo)相較于2016年有所上升，說明這些地區(qū)大氣污染治理成效顯現(xiàn)。由表4可知，2016年和2018年降碳指標(biāo)排名前5的地區(qū)分別為海南、北京、吉林、重慶、天津以及海南、北京、天津、吉林、重慶。降碳指標(biāo)新疆、內(nèi)蒙古、遼寧、山西、河北和山東等地區(qū)的得分較低，由于降碳指標(biāo)是由二氧化碳排放指標(biāo)和能源消耗指標(biāo)構(gòu)成，因此這些地區(qū)的得分偏低與地區(qū)一次能源消費(fèi)量較高相關(guān)。整體上，降碳指標(biāo)呈北低南高的趨勢(shì)，這與我國(guó)一次能源的生產(chǎn)及消費(fèi)趨勢(shì)相關(guān)，為此能源結(jié)構(gòu)的持續(xù)優(yōu)化調(diào)整有利于在全國(guó)范圍內(nèi)提升我國(guó)總體的降碳水平。由表5可見，2016年和2018年經(jīng)濟(jì)指標(biāo)排名前5的地區(qū)均為江蘇、廣東、山東、河南、浙江。經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分布不平衡，東南沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)明顯高于中西部及東北部地區(qū)。減污指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分布大致呈相反趨勢(shì)，因此若要同時(shí)提升全國(guó)范圍內(nèi)的減污和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，需要因地制宜地轉(zhuǎn)型發(fā)展，減少高能耗高污染的發(fā)展方式，提升中西部地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，保障持續(xù)發(fā)展的同時(shí)加強(qiáng)東部地區(qū)污染物排放控制。

2.1.2 地區(qū)減污-降碳-經(jīng)濟(jì)指標(biāo)綜合得分及排名

2016年和2018年全國(guó)30個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的減污-降碳-經(jīng)濟(jì)指標(biāo)綜合得分及排名如表6所示。由表6可知，2016年綜合得分排名前5的地區(qū)分別為北京、浙江、天津、上海和海南，2018年綜合得分排名前5的地區(qū)為北京、廣東、上海、海南和天津。此外，與2016年相比，2018年綜合得分排名上升的地區(qū)有13個(gè)，分別為山西、上海、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、廣東、海南、貴州、云南、陜西和新疆，主要集中在中東部地區(qū)（陜西、陜西、河南、湖北、山東、安徽、江蘇）和西南地區(qū)（貴州、云南）。綜合指標(biāo)排名上升強(qiáng)勁的地區(qū)主要分布在中東部和南部區(qū)域，而以一次能源生產(chǎn)及消費(fèi)為主要發(fā)展驅(qū)動(dòng)力的北部地區(qū)綜合指標(biāo)排名有所下降。為此，在減污、減碳、經(jīng)濟(jì)3個(gè)指標(biāo)協(xié)同驅(qū)動(dòng)下，高能耗、高污染地區(qū)的發(fā)展模式迫切需要轉(zhuǎn)變。

表 3 地區(qū)減污指標(biāo)綜合得分及排名Table 3 Synthesis score and ranking of regional air pollution reduction index

表 4 地區(qū)降碳指標(biāo)綜合得分及排名Table 4 Synthesis score and ranking of regional carbon dioxide reduction index

表 5 地區(qū)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)綜合得分及排名Table 5 Synthesis score and ranking of regional economic development index

2.2 地區(qū)減污-降碳-經(jīng)濟(jì)指標(biāo)協(xié)調(diào)性分析

對(duì)地區(qū)減污-降碳-經(jīng)濟(jì)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)分析可知，我國(guó)幅員遼闊，省份眾多，各地區(qū)資源優(yōu)勢(shì)不同，經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式有差異，各地區(qū)的減污、降碳與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展協(xié)調(diào)程度有差異，因此，在減污降碳協(xié)同的新形勢(shì)下，對(duì)各地區(qū)發(fā)展規(guī)劃的因地施策首先需要了解各地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展程度與差異以及地區(qū)間協(xié)調(diào)發(fā)展的聯(lián)系。

2.2.1 二元耦合協(xié)調(diào)度分析

減污、降碳與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的二元耦合協(xié)調(diào)度如表7所示，其中D12、D13和D23分別表示減污-降碳、減污-經(jīng)濟(jì)和降碳-經(jīng)濟(jì)的二元耦合協(xié)調(diào)度。從表7可以看出，2016年和2018年各地區(qū)的二元耦合協(xié)調(diào)度均能保持在中級(jí)協(xié)調(diào)發(fā)展水平之上，其中2016年的優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)發(fā)展二元耦合協(xié)調(diào)度指標(biāo)和良好協(xié)調(diào)發(fā)展二元耦合協(xié)調(diào)度指標(biāo)地區(qū)個(gè)數(shù)均多于2018年。2018年6月27日，國(guó)務(wù)院印發(fā)《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動(dòng)計(jì)劃的通知》（簡(jiǎn)稱《行動(dòng)計(jì)劃》），拉開了打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)的序幕。隨著《行動(dòng)計(jì)劃》的推進(jìn)，各地區(qū)積極開展大氣污染防治工作。由于各地推行政策不同，產(chǎn)業(yè)、能源、交通及用地結(jié)構(gòu)有差異，政策落地對(duì)二氧化碳及大氣污染物排放控制影響有差異，由此地區(qū)經(jīng)濟(jì)與減污降碳之間的協(xié)調(diào)度發(fā)生了變化。相比于2016年，2018年對(duì)能源需求及消耗量大、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏工業(yè)的地區(qū)（如河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧）出現(xiàn)了耦合協(xié)調(diào)度下降的情況；此外，2018年甘肅、寧夏、青海、新疆等西北地區(qū)的減污-經(jīng)濟(jì)與降碳-經(jīng)濟(jì)二元耦合協(xié)調(diào)度相較于2016年有所下降，可見在全國(guó)污染防治及碳減排形勢(shì)向好的背景下，需要關(guān)注西北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

表 6 地區(qū)減污-降碳-經(jīng)濟(jì)指標(biāo)綜合得分及排名Table 6 Synthesis score and ranking of regional "air pollution reduction-carbon dioxide reduction-economic development"index

表 7 減污、降碳與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)二元耦合協(xié)調(diào)度Table 7 Binary coupling coordination degree between the indexes of regional air pollution reduction, carbon dioxide reduction and economic development

2.2.2 三元耦合協(xié)調(diào)度分析

減污、降碳與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的三元耦合協(xié)調(diào)度如表8所示。由表8可知，2016年和2018年三元耦合協(xié)調(diào)度均為優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)發(fā)展的地區(qū)為北京、天津、上海、江蘇、廣東和海南，這些地區(qū)主要分布在京津和東南沿海地區(qū)，其中2018年，北京、天津、上海、江蘇、上海人均地區(qū)生產(chǎn)總值排名包攬了前5位（圖1），地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)拉動(dòng)減污降碳與地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要作用。相較于2018年，河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧和新疆的減污-降碳-經(jīng)濟(jì)三元耦合協(xié)調(diào)度有所降低，對(duì)比分析2018年這5個(gè)地區(qū)的能源消費(fèi)總量排名與人均地區(qū)生產(chǎn)總值排名，河北、山西、內(nèi)蒙古和遼寧的能源消費(fèi)總量位列前10，新疆的能源消費(fèi)總量位列11；然而人均地區(qū)生產(chǎn)總值排名除內(nèi)蒙古位列第9外，其他4個(gè)地區(qū)均位列10名以外。能源消耗是大氣污染物和二氧化碳排放共同的根與源，通過地區(qū)能源消費(fèi)總量與人均地區(qū)生產(chǎn)總值排名分析可知，能源消耗水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系直接影響地區(qū)減污-降碳-經(jīng)濟(jì)三元耦合協(xié)調(diào)度。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中面臨的能源及產(chǎn)業(yè)調(diào)整要以同時(shí)降低能耗與提高產(chǎn)值為導(dǎo)向，以此提高減污-降碳-經(jīng)濟(jì)三者的耦合協(xié)調(diào)度。

表 8 減污-降碳-經(jīng)濟(jì)三元耦合協(xié)調(diào)度Table 8 Ternary coupling coordination degree between the indexes of regional air pollution reduction, carbon dioxide reduction and economic development

圖 1 地區(qū)能源消費(fèi)總量與人均地區(qū)生產(chǎn)總值Fig.1 Regional total energy consumption and per capita GDP

3 結(jié)論與展望

3.1 結(jié)論

（1）單指標(biāo)得分結(jié)果表明，全國(guó)30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）減污指標(biāo)綜合得分呈現(xiàn)西高東低形勢(shì)；降碳指標(biāo)綜合得分呈北低南高形勢(shì)；東南沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)綜合得分明顯高于中西部地區(qū)及東北部地區(qū)。地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平與減污指標(biāo)得分具有相反趨勢(shì)，地區(qū)能源生產(chǎn)、消耗水平與降碳指標(biāo)得分具有相反趨勢(shì)。

（2）在減污-降碳-經(jīng)濟(jì)指標(biāo)協(xié)同驅(qū)動(dòng)下，高能耗、高污染地區(qū)的發(fā)展模式迫切需要轉(zhuǎn)變。因地制宜地轉(zhuǎn)型發(fā)展，減少高能耗、高污染的發(fā)展方式，提升中西部地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，保障持續(xù)發(fā)展的同時(shí)加強(qiáng)東部地區(qū)污染物排放控制是提升全國(guó)范圍內(nèi)的減污和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有效方法。

（3）2018年甘肅、寧夏、青海、新疆等西北地區(qū)的減污-經(jīng)濟(jì)與降碳-經(jīng)濟(jì)二元耦合協(xié)調(diào)度相較于2016年有所下降，由此，在全國(guó)污染防治及碳減排形勢(shì)向好的背景下，需要關(guān)注西北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

（4）能源消耗是大氣污染物和二氧化碳排放共同的根與源，通過地區(qū)能源消耗總量與人均地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)分析可知，能源消耗水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系直接影響地區(qū)減污-降碳-經(jīng)濟(jì)三元耦合協(xié)調(diào)度。地區(qū)發(fā)展過程中面臨的能源及產(chǎn)業(yè)調(diào)整要以同時(shí)降低能耗與提高產(chǎn)值為導(dǎo)向，以此提高減污-降碳-經(jīng)濟(jì)三者的耦合協(xié)調(diào)度。

3.2 展望

大氣污染物與二氧化碳具有同根同源性，能源轉(zhuǎn)型與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是控制大氣污染與減少二氧化碳排放的總抓手。另一方面，化石能源是目前我國(guó)地區(qū)發(fā)展的首要推動(dòng)力，因此減污降碳與地區(qū)發(fā)展之間存在一定的矛盾。我國(guó)的大氣污染物排放、二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在不平衡性。目前國(guó)家實(shí)施的命令控制型政策工具雖然能夠快速、有效地控制大氣污染物排放，改善空氣質(zhì)量，但是針對(duì)不同地區(qū)的發(fā)展需求仍缺少靈活度。為此未來的空氣治理過程中，可采取減污降碳協(xié)同的雙驅(qū)動(dòng)模式，發(fā)揮政府利用命令控制型政策工具進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)作用，并充分調(diào)動(dòng)市場(chǎng)及社會(huì)組織力量，同時(shí)發(fā)揮信息公開及市場(chǎng)調(diào)節(jié)作用，平衡全國(guó)各地區(qū)的大氣污染物及二氧化碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，促進(jìn)各地共同平衡發(fā)展。