劉 自 敏，張 婭，2

(1.西南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，重慶 400715；2.重慶三峽水利(電力)集團(tuán)股份有限公司，重慶 401120)

一、引 言

全球氣候變暖問(wèn)題的成因、度量、后果及其應(yīng)對(duì)措施一直是科學(xué)界的關(guān)注焦點(diǎn)。聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)第五次評(píng)估報(bào)告明確指出了溫室氣體排放導(dǎo)致全球氣候變暖在科學(xué)上的合理性，其中二氧化碳(CO2)是占比最大的溫室氣體，降低二氧化碳排放量將有效緩解全球氣候變暖問(wèn)題?！度驕乜?.5 ℃特別報(bào)告》指出1.5 ℃溫控目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)需要各國(guó)共同努力，在2030年實(shí)現(xiàn)全球凈人為CO2排放量比2010年減少約45%，在2050年左右達(dá)到凈零。從《京都議定書(shū)》(1997年)到“哥本哈根氣候談判”(2009年)，再到《巴黎協(xié)定》(2015年)，世界范圍內(nèi)的節(jié)能減排行動(dòng)在各國(guó)共同推動(dòng)下曲折前進(jìn)。有效達(dá)成碳減排成為中國(guó)乃至世界經(jīng)濟(jì)社會(huì)長(zhǎng)遠(yuǎn)和可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。

國(guó)家主席習(xí)近平提出中國(guó)力爭(zhēng)二氧化碳排放于2030年前達(dá)到峰值、2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。隨后在氣候雄心峰會(huì)上再次明確提出2030年中國(guó)碳強(qiáng)度在2005年基礎(chǔ)上下降65%以上、非化石能源占比達(dá)到25%左右等約束性目標(biāo)。實(shí)際上，中國(guó)目前仍是最大的溫室氣體排放國(guó)和能源消費(fèi)國(guó)，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2019年數(shù)據(jù)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速發(fā)展產(chǎn)生了大量能源需求，能源消費(fèi)總量為46.4億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，同比增長(zhǎng)3.3%，且非化石能源占比僅18.8%。根據(jù)Global Carbon Atlas統(tǒng)計(jì)結(jié)果，2021年中國(guó)碳排放量達(dá)到全球27%，煤炭消費(fèi)回升再次推升了碳排放量增長(zhǎng)。目前中國(guó)實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”的時(shí)間已不到十年，面臨巨大挑戰(zhàn)，這要求部分地區(qū)和行業(yè)要率先實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰以“漸進(jìn)”實(shí)現(xiàn)2030年碳達(dá)峰的總目標(biāo)。

因此，本文在從時(shí)空尺度考察碳排放動(dòng)態(tài)分布的基礎(chǔ)上，對(duì)碳排放達(dá)峰進(jìn)行影響因素分析與情景預(yù)測(cè)，這對(duì)精準(zhǔn)應(yīng)對(duì)節(jié)能減排與氣候變化、早日達(dá)成“碳達(dá)峰”與“碳中和”目標(biāo)具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)回顧

加快推進(jìn)節(jié)能減排已成為世界各國(guó)普遍共識(shí)和一致行動(dòng)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞碳排放展開(kāi)了廣泛討論。一是以碳排放為中心的動(dòng)態(tài)分布格局與效率評(píng)價(jià)。已有研究往往基于探索性時(shí)空數(shù)據(jù)分析方法，選取單項(xiàng)或多項(xiàng)碳排放相關(guān)環(huán)境污染指標(biāo)，從時(shí)間和空間尺度描述環(huán)境污染的演變過(guò)程。碳減排具有復(fù)雜性、多變性、系統(tǒng)性等特征，空間自相關(guān)Moran’s I指數(shù)作為分析要素相關(guān)性最常用的空間計(jì)量工具，能有效反映碳排放時(shí)空動(dòng)態(tài)分布特征[1-2]，其中碳排放的動(dòng)態(tài)分布格局主要包括碳排放空間分布集聚或分異的評(píng)估和碳排放分布格局的動(dòng)態(tài)變遷[3-6]?，F(xiàn)階段碳排放效率評(píng)價(jià)主要集中于具體地區(qū)與行業(yè)[7]，江文淵等基于“水-土-能-碳”關(guān)聯(lián)的研究表明中國(guó)各年農(nóng)業(yè)碳排放效率均高于工業(yè)碳排放效率[8]；于克美等則認(rèn)為鐵路運(yùn)輸業(yè)碳排放效率表現(xiàn)出地區(qū)差異性且這種差異性在逐年縮小[9]。

二是碳排放達(dá)峰情景預(yù)測(cè)與路徑分析?，F(xiàn)有研究多數(shù)采用“方法X+情景分析法”的分析模式進(jìn)行碳排放達(dá)峰分析，并在此基礎(chǔ)上提出碳減排與節(jié)能降耗的實(shí)現(xiàn)路徑[10]?，F(xiàn)階段分析碳達(dá)峰驅(qū)動(dòng)效應(yīng)和影響機(jī)理的方法主要有格蘭杰因果檢驗(yàn)[11]、LMDI指數(shù)方法[12]、廣義迪氏指數(shù)方法[13]、STIRPAT分解模型[14]、環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)[15]、EKC假說(shuō)[16]、LEAP模型[17]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型[18]、能源系統(tǒng)優(yōu)化模型(China TIMES)[19]等。進(jìn)一步地，空間計(jì)量方法也被逐漸引入碳排放分析框架以評(píng)估碳排放動(dòng)態(tài)空間效應(yīng)[20]。邵帥等借助廣義迪氏指數(shù)分解(GDIM)和蒙特卡洛模擬動(dòng)態(tài)情景[21-22]，對(duì)中國(guó)制造業(yè)碳排放進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分解與達(dá)峰分析，表明制造業(yè)具有可觀(guān)的碳減排潛力。

三是作為碳達(dá)峰情景預(yù)測(cè)基礎(chǔ)的影響因素分析。已有文獻(xiàn)指出區(qū)域碳達(dá)峰及其碳減排過(guò)程中的影響因素主要有能效水平[23]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[24]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展[25]、科技進(jìn)步[26]、能源結(jié)構(gòu)[27]、資源稟賦和產(chǎn)業(yè)分工[28]、互聯(lián)網(wǎng)依賴(lài)[29]、碳排放交易政策[30]、碳排放效率[31]、碳排放環(huán)境規(guī)制[32]等。隨著經(jīng)濟(jì)資源和活動(dòng)集中所形成的集聚效應(yīng)對(duì)區(qū)域碳排放的作用效果不斷凸顯，顏廷武等研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳排放存在拐點(diǎn)變動(dòng)和時(shí)空分異特征[33]。蔡博峰等根據(jù)實(shí)際發(fā)展、國(guó)家重大決策變化和認(rèn)知，模擬和推演了不同政策措施下的排放情景，并提出碳中和目標(biāo)下二氧化碳排放科學(xué)化、精準(zhǔn)化管控的實(shí)施路徑[34]。柴麟敏、周偉軍等、王志軒對(duì)中國(guó)碳排放達(dá)峰時(shí)間與碳排放量進(jìn)行了評(píng)估預(yù)測(cè)[35-37]。

通過(guò)梳理現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)：一是既有研究圍繞碳排放的空間分布與作用機(jī)理展開(kāi)了較為豐富的討論，但缺乏將碳排放分布格局的動(dòng)態(tài)演進(jìn)納入其影響因素分析框架的嘗試；二是在使用空間計(jì)量方法分析碳減排問(wèn)題時(shí)，缺乏碳減排影響因素動(dòng)態(tài)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)的異質(zhì)性分析，以及忽略了時(shí)間路徑依賴(lài)和內(nèi)生性問(wèn)題；三是在碳達(dá)峰情景分析時(shí)更多局限于“方法X”中各影響因素的固定變化率設(shè)定，但現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)往往是曲折與不確定的，潛在變化率下的趨勢(shì)預(yù)測(cè)更科學(xué)合理?；诖?，本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要有以下三點(diǎn)：第一，將碳排放分布格局的動(dòng)態(tài)演進(jìn)納入其影響因素驅(qū)動(dòng)分析，形成了空間面板分位數(shù)回歸模型與碳排放時(shí)空躍遷機(jī)制相嵌套的分析框架；第二，采用探索性時(shí)空數(shù)據(jù)分析方法，從時(shí)空視角考察碳排放的影響因素與達(dá)峰狀況，考慮了經(jīng)濟(jì)資源和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)集中所形成的集聚效應(yīng)對(duì)碳排放與碳減排的影響，使分析結(jié)果更加透徹；第三，借助蒙特卡洛模擬碳排放影響因素變化的動(dòng)態(tài)情景，并結(jié)合中國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策與歷史趨勢(shì)設(shè)置影響因素潛在變化率，預(yù)測(cè)結(jié)果更科學(xué)合理。

三、理論、模型與數(shù)據(jù)

(一)碳排放時(shí)空演進(jìn)的影響因素識(shí)別

根據(jù)碳排放研究方法，以KAYA恒等式為基礎(chǔ)的指數(shù)結(jié)構(gòu)分解包括經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步和能源結(jié)構(gòu)等因素，環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)和EKC假說(shuō)驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境的關(guān)系，基于IPAT更新的STIRPAT模型則包含人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和技術(shù)等因素。根據(jù)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展事實(shí)，長(zhǎng)期以來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源消費(fèi)模式使中國(guó)陷入了“投資-經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)-能源消費(fèi)-碳排放”的循環(huán)困境，經(jīng)濟(jì)總量隨著投資力度的不斷增大而迅速增加。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、碳排放與能源消費(fèi)間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系[38]，經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要巨量能源支撐，能源消耗又促使碳排放增加，因碳減排增加的污染治理投資往往會(huì)在完成減排前提下分流到其他投資用途。這一過(guò)程中的碳排放量未因能源消耗增長(zhǎng)呈指數(shù)變化很大程度上歸因于技術(shù)前沿變動(dòng)，特別是碳減排低碳技術(shù)突破。低碳技術(shù)進(jìn)步能提高能源利用率以達(dá)成減排效應(yīng)，但也極可能出現(xiàn)環(huán)保達(dá)標(biāo)前提下以更多的能源消耗拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的現(xiàn)象，即能源回彈效應(yīng)。同時(shí)，現(xiàn)階段環(huán)境規(guī)制對(duì)于碳減排的影響究竟是“綠色悖論”還是“倒逼減排”沒(méi)有一致性答案。隨著當(dāng)前經(jīng)濟(jì)資源和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)集中所形成的集聚效應(yīng)對(duì)區(qū)域碳排放的作用效果不斷凸顯[20]，城市空間形態(tài)也成為碳排放時(shí)空演進(jìn)的重要驅(qū)動(dòng)因素。因此本文將碳排放時(shí)空演進(jìn)的驅(qū)動(dòng)因素劃分為經(jīng)濟(jì)形態(tài)、技術(shù)因素、能源環(huán)境約束和城市空間形態(tài)四個(gè)方面。

(二)分位數(shù)回歸與時(shí)空躍遷嵌套分析框架

針對(duì)無(wú)法反映模型中各因素非均衡與非單調(diào)函數(shù)關(guān)系的缺陷，York等在Ehrlich和Holdren等人提出的IPAT理論基礎(chǔ)上提出了新的碳排放預(yù)測(cè)模型STIRPAT[39]。具體結(jié)合本文碳排放影響因素，設(shè)定碳排放為：

C=αPβ1Aβ2Tβ3Eβ4ε

(1)

其中P、A、T、E依次代表城市空間狀態(tài)、經(jīng)濟(jì)狀態(tài)、技術(shù)因素與能源環(huán)境約束，α和ε為模型系數(shù)和誤差項(xiàng)。帶入碳排放具體影響因素后兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)，且考慮到地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與能源消耗的外部性特征、碳排放時(shí)間路徑依賴(lài)特征，將碳排放的時(shí)空滯后項(xiàng)納入方程，設(shè)定空間計(jì)量模型為：

(2)

式中，Xi為影響因素；Wij為表示地區(qū)i與地區(qū)j間距離的n×n階空間權(quán)重矩陣，本文設(shè)定空間權(quán)重矩陣W為地理鄰近權(quán)重，相鄰時(shí)為1，反之為0；σ與δ為空間相關(guān)系數(shù)和滯后系數(shù)，μi和φt分別為個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。此外，分位數(shù)回歸可借助分位值更加細(xì)致地刻畫(huà)碳排放的條件分布，還能夠克服強(qiáng)分布假設(shè)、異常值的誤差影響。本文擬在式(2)基礎(chǔ)上采用分位數(shù)模型考察不同分位數(shù)水平下碳排放的空間效應(yīng)，即：

(3)

同時(shí)，借助分位數(shù)回歸被解釋變量的條件分布(高低分位)與碳排放分布躍遷類(lèi)型的相似之處，構(gòu)建了碳排放時(shí)空躍遷與分位數(shù)回歸相嵌套的理論分析框架[5](圖1)。

圖1 碳排放分位數(shù)回歸與時(shí)空躍遷嵌套分析框架

具體地，以驅(qū)動(dòng)因素對(duì)碳排放的影響分為高分位響應(yīng)和低分位響應(yīng)，同時(shí)結(jié)合不同分位點(diǎn)各因素對(duì)碳排放的正負(fù)影響方向，將響應(yīng)類(lèi)型劃分為高分位制約、高分位驅(qū)動(dòng)、低分位制約和低分位驅(qū)動(dòng)。進(jìn)一步地，根據(jù)地區(qū)碳排放變化方向細(xì)分為同向發(fā)展(制約)或逆向發(fā)展(制約)，并從躍遷規(guī)律角度結(jié)合Rey的類(lèi)型劃分，劃分為類(lèi)I-IV。

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源與變量定義

本文實(shí)證分析選取中國(guó)1998—2019年省級(jí)面板數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、少數(shù)省份統(tǒng)計(jì)年鑒和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。在指標(biāo)計(jì)算過(guò)程中，采用組內(nèi)均值替代與縮尾等數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，對(duì)于指標(biāo)有較大缺失的省份予以剔除，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均以1998年為不變價(jià)折算。主要變量定義及處理如下：

1.因變量：碳排放

基于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》地區(qū)能源平衡實(shí)物表中主要行業(yè)終端能源消費(fèi)量，借助能源折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)表和2006年《IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》基準(zhǔn)方法對(duì)各類(lèi)實(shí)物能源消費(fèi)量進(jìn)行折算。鑒于地區(qū)行業(yè)其他數(shù)據(jù)的可得性，未單獨(dú)計(jì)算生活部門(mén)與其他服務(wù)行業(yè)的碳排放。主要行業(yè)包括：第一產(chǎn)業(yè)(農(nóng)、林、漁、牧業(yè))、工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸和郵政倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、批發(fā)零售和住宿餐飲業(yè)。各省(市/自治區(qū))碳排放值計(jì)算公式為：

(4)

其中C為碳排放，Ci為i種能源碳排放；βi為單位統(tǒng)一為萬(wàn)噸標(biāo)煤的能源轉(zhuǎn)換系數(shù)，ECFi為能源折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)；Ei為排放源活動(dòng)強(qiáng)度，系指各類(lèi)燃料使用量；CSCi為i種能源建議碳排放系數(shù)。

2.自變量

碳排放影響因素變量：其中環(huán)境規(guī)制通過(guò)全部國(guó)有以及規(guī)模以上非國(guó)有工業(yè)污染治理投資總額在主營(yíng)業(yè)務(wù)成本中占比來(lái)度量；能源強(qiáng)度采用單位GDP能耗衡量；碳強(qiáng)度以碳排放與實(shí)際GDP的比值來(lái)衡量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)民生產(chǎn)總值比重來(lái)度量；固定資產(chǎn)投資采用地區(qū)固定資產(chǎn)投資衡量；城鎮(zhèn)化水平采用常住人口城鎮(zhèn)化率表征，缺少的數(shù)據(jù)以各省統(tǒng)計(jì)年鑒中城鎮(zhèn)化率或非農(nóng)業(yè)人口比率替代[40]；科技進(jìn)步以發(fā)明專(zhuān)利與實(shí)用專(zhuān)利實(shí)際授權(quán)量衡量，更偏向于技術(shù)突破；人口密度以人口數(shù)/土地面積度量；能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)采用電能占能源消費(fèi)總量的比重表征；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以實(shí)際人均GDP衡量。各項(xiàng)指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

從表1中可以看出，能源強(qiáng)度與碳強(qiáng)度水平較高，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)水平較低，即能源利用效率不足以支撐經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，因此在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中帶來(lái)了巨額能源消耗與碳排放，即運(yùn)動(dòng)式減碳是不可取的。同時(shí)環(huán)境規(guī)制最大值僅1.28%，這表明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)并未采取足夠力度的環(huán)境治理，綜合導(dǎo)致了當(dāng)前亟待解決的碳排放困境。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

基于時(shí)間和空間尺度考察碳排放的時(shí)空動(dòng)態(tài)分布特征，尋求經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中節(jié)能減排的優(yōu)化路徑，是現(xiàn)階段“碳達(dá)峰”與“能源雙控”目標(biāo)約束下經(jīng)濟(jì)、環(huán)境研究的重要問(wèn)題。根據(jù)研究主線(xiàn)，本文從碳排放“空間關(guān)聯(lián)-空間分異-時(shí)空躍遷”展開(kāi)碳排放時(shí)空動(dòng)態(tài)分析。

(一)碳排放時(shí)空動(dòng)態(tài)分布

1.碳排放空間關(guān)聯(lián)

Moran’s I指數(shù)結(jié)果可明確反映出區(qū)域碳排放的空間關(guān)聯(lián)，本文首先通過(guò)全局Moran’s I指數(shù)測(cè)度全國(guó)終端碳排放與主要行業(yè)碳排放，具體估計(jì)結(jié)果如表2所示。根據(jù)估計(jì)結(jié)果，中國(guó)區(qū)域碳排放總體上呈現(xiàn)正向空間自相關(guān)，具有顯著空間關(guān)聯(lián)特征。細(xì)分行業(yè)來(lái)看，行業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)具有異質(zhì)性。這可能是由于行業(yè)特征所決定的，第一產(chǎn)業(yè)主要依托于土地等自然資源優(yōu)勢(shì)發(fā)展，其碳排放可能會(huì)受到大型農(nóng)業(yè)產(chǎn)區(qū)分布的影響；工業(yè)碳排放隨著產(chǎn)業(yè)集聚-分散的分布特征而變化，空間關(guān)聯(lián)先增強(qiáng)隨后逐步削弱；交通運(yùn)輸和郵政倉(cāng)儲(chǔ)主要依賴(lài)于交通干線(xiàn)，交通規(guī)劃具有一定空間分布規(guī)律，并且交通運(yùn)輸和郵政倉(cāng)儲(chǔ)直接性的能源消耗與碳排放增加，但隨著交通方式的增多及普遍，其空間關(guān)聯(lián)程度有所降低。

表2 主要行業(yè)碳排放全局Moran’s I指數(shù)測(cè)度結(jié)果

2.碳排放空間分異與時(shí)空躍遷

進(jìn)一步地，借助局部Moran’s I指數(shù)的結(jié)果判斷碳排放的空間分布(表3)，碳排放呈現(xiàn)空間集聚與空間分異狀態(tài)共存的時(shí)空演進(jìn)特征，且空間穩(wěn)定性從0.63提升到0.73，碳排放空間分布穩(wěn)定性逐漸增強(qiáng)。從局部看，一方面，河北、遼寧與山東為高碳排放集聚中心，陜西、甘肅、青海、寧夏與新疆為低碳排放集聚中心，且上述省份空間分布的穩(wěn)定性較強(qiáng)。這一相對(duì)分布結(jié)果也表明了河北、遼寧、山東是應(yīng)該長(zhǎng)期重點(diǎn)監(jiān)管和提高碳減排力度的省份，碳減排難度與阻力較大；另一方面，基于空間類(lèi)型的劃分，山西省周邊省份碳排放相對(duì)增加外，江蘇、湖南、福建、云南周邊省份碳排放相對(duì)降低，貴州和浙江從高碳排放集聚區(qū)域轉(zhuǎn)為了低碳排放集聚區(qū)域，碳減排成果顯著。相較之下，山西、北京、河南、內(nèi)蒙古和黑龍江的碳排放應(yīng)及時(shí)給予關(guān)注，在其穩(wěn)定性增強(qiáng)之前采取措施，防止其向高碳排放集聚形式過(guò)渡。

表3 碳排放空間分布與時(shí)空躍遷

(二)碳排放影響因素分析

1.碳排放影響因素的空間效應(yīng)

根據(jù)碳排放影響因素估計(jì)結(jié)果，碳排放時(shí)空相關(guān)系數(shù)均顯著為正，碳減排行動(dòng)需要示范地區(qū)起到良好“示范效應(yīng)”，其他省份會(huì)因環(huán)境績(jī)效等壓力的原因促使碳減排的力度不斷提升，進(jìn)而促進(jìn)整體“雙碳”目標(biāo)的達(dá)成。

首先從能源環(huán)境約束看，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)系數(shù)顯著為負(fù)，表明能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化可促進(jìn)能源消費(fèi)中電力資源占比提高，有助于減少高碳排放能源消費(fèi)。環(huán)境規(guī)制系數(shù)顯著為正，環(huán)境治理力度不足以承擔(dān)追求高速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所消耗能源帶來(lái)的碳排放增量，這可能是導(dǎo)致其系數(shù)為正的主要原因。其次，經(jīng)濟(jì)形態(tài)是碳排放的重要影響因素，第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占比提升能促進(jìn)降碳，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)碳減排的力度隨著碳強(qiáng)度的提升被逐步削弱。固定資產(chǎn)投資系數(shù)均為正，傳統(tǒng)發(fā)展模式使得碳排放總量在環(huán)境治理情境下仍不斷增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)體量的增長(zhǎng)伴隨著碳增長(zhǎng)，即運(yùn)動(dòng)式減碳不符合雙碳發(fā)展目標(biāo)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)為負(fù)但僅QR-25分位結(jié)果顯著，碳排放較低的城市主要包括低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式下的發(fā)達(dá)城市與能源消耗較少的落后城市，在現(xiàn)行環(huán)境約束的政策背景下，高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展反而會(huì)降低碳排放。接著，對(duì)于城市空間形態(tài)而言，人口規(guī)模的擴(kuò)大將直接增加生活生產(chǎn)能源消費(fèi)，而城市化水平的提升則有利于城市建立循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展與碳減排。最后，技術(shù)因素中代表固定產(chǎn)值碳排放量變化的碳強(qiáng)度以及偏向技術(shù)突破的科技進(jìn)步，對(duì)碳排放的影響均為正，能源強(qiáng)度系數(shù)為負(fù)但僅在SAR估計(jì)下顯著，表明中國(guó)碳減排和能源利用技術(shù)相對(duì)薄弱，當(dāng)前實(shí)現(xiàn)碳減排的核心是降低碳強(qiáng)度，以“強(qiáng)度”下降抵消GDP增長(zhǎng)帶來(lái)的二氧化碳排放增加，低碳技術(shù)突破則是實(shí)現(xiàn)當(dāng)前碳強(qiáng)度降低與“雙碳”目標(biāo)的關(guān)鍵之處。

表4 碳排放影響因素估計(jì)結(jié)果

2.分位響應(yīng)下碳排放時(shí)空躍遷的影響機(jī)制

在前文分析中，各影響因素對(duì)碳排放變動(dòng)的邊際貢獻(xiàn)存在差異，為了從統(tǒng)計(jì)意義上判斷這種差異是否顯著，本文進(jìn)行了分位差異檢驗(yàn)，結(jié)果顯示固定資產(chǎn)投資、第二產(chǎn)業(yè)占比、城市化水平和人口密度對(duì)高低分位碳排放的影響具有顯著差異。同時(shí)，為進(jìn)一步考察上述因素的影響差異，本文結(jié)合碳排放時(shí)空躍遷分布特征與空間分位數(shù)回歸結(jié)果，分別整理了高、低分位響應(yīng)下碳排放時(shí)空躍遷的影響機(jī)制與省份，具體結(jié)果如表5所示。

表5 基于分位數(shù)回歸的碳排放時(shí)空躍遷類(lèi)型劃分

此外，根據(jù)碳排放躍遷對(duì)象將自身或鄰域變遷定義為單向變動(dòng)，將自身和鄰域均變遷定義為雙向變動(dòng)，并以區(qū)域碳排放現(xiàn)狀與變動(dòng)方向作為減排重要性依據(jù)進(jìn)行減排類(lèi)別區(qū)域劃分和急切度排序。(1)重點(diǎn)治理減排區(qū)，該區(qū)域?qū)儆谔寂欧泡^高且仍在增長(zhǎng)的地區(qū)，正逐漸形成以河北、遼寧等雙向驅(qū)動(dòng)省份為中心的高碳排放集聚區(qū)和以北京、山西等省份為中心的增長(zhǎng)點(diǎn)，這要求上述省份借助人口與環(huán)境規(guī)制、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、低碳技術(shù)突破等在減排的同時(shí)截?cái)嗥湓鲩L(zhǎng)趨勢(shì)；(2)重點(diǎn)防治減排區(qū)，該區(qū)域的碳排放較高，但因經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式與產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)方式的優(yōu)化其總體呈下降趨勢(shì)，仍可以持續(xù)通過(guò)“電能替代”與“清潔替代”優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式改善當(dāng)前碳排放相對(duì)較高的現(xiàn)狀；(3)重點(diǎn)預(yù)防減排區(qū)，黑龍江、內(nèi)蒙古和河南的碳排放相對(duì)較低但有增加的趨勢(shì)，這一區(qū)域內(nèi)碳排放雖然較低但仍有減排的必要性，避免其因追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展而過(guò)度消耗能源和增加碳排放；(4)低碳發(fā)展減排區(qū)，該區(qū)域?qū)儆谔寂欧泡^低且仍在降低的地區(qū)，兩極分化較為明顯。在當(dāng)前約束性減排背景下，青海和新疆等經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后地區(qū)受當(dāng)前環(huán)境約束正逐漸轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以達(dá)成減排目標(biāo)，天津等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)更多借助城市化體系和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)優(yōu)化的方式實(shí)現(xiàn)自身并帶動(dòng)周邊地區(qū)減排，對(duì)其他區(qū)域省份實(shí)現(xiàn)碳減排具有良好的示范作用。

五、碳達(dá)峰情景設(shè)定與路徑預(yù)測(cè)

2021年7月30日的中共中央政治局會(huì)議提出：要統(tǒng)籌有序做好碳達(dá)峰、碳中和工作，盡快出臺(tái)2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案，堅(jiān)持全國(guó)一盤(pán)棋，糾正運(yùn)動(dòng)式“減碳”。在此背景下，各省必須響應(yīng)號(hào)召出臺(tái)行動(dòng)方案，且需要合理的、科學(xué)的碳達(dá)峰路徑作為行動(dòng)方案的支撐?；诖?，本文在綜合考慮中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展歷史趨勢(shì)和未來(lái)經(jīng)濟(jì)、能源、產(chǎn)業(yè)等政策基礎(chǔ)上，借助蒙特卡洛設(shè)定基準(zhǔn)情景、綠色發(fā)展情景和技術(shù)突破情景下碳排放影響因素的平均變化率。同時(shí)，以2019年碳排放空間分布為依據(jù)將30個(gè)省(市/自治區(qū))劃分為高、低碳排放省份，分位結(jié)果作為高、低碳排放省份碳排放預(yù)測(cè)值的計(jì)算方式，從而通過(guò)最接近的趨勢(shì)模擬判斷總體及地區(qū)的碳達(dá)峰時(shí)間與排放量，并以此確定各地區(qū)最適宜的碳達(dá)峰路徑。

(一)碳達(dá)峰情景設(shè)定

本文依據(jù)中國(guó)以及各省(自治區(qū)、直轄市)“十四五”發(fā)展規(guī)劃和“十三五”期間的社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r，綜合已有文獻(xiàn)的碳達(dá)峰情景設(shè)計(jì)優(yōu)點(diǎn)與缺陷，選取技術(shù)、經(jīng)濟(jì)形態(tài)、能源與環(huán)境約束和城市空間形態(tài)四個(gè)方面的影響因素，根據(jù)蒙特卡洛模擬的需要設(shè)置“高”“中”“低”3種變化速率，以此構(gòu)建可能的碳達(dá)峰情景模式。需特別說(shuō)明的是，2020年與2021年的碳排放實(shí)際上已經(jīng)發(fā)生，但限于數(shù)據(jù)可得性，本文仍以2019年作為碳排放預(yù)測(cè)基期，對(duì)2020-2025、2026-2030、2031-2045三個(gè)階段碳排放值進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)估。

1.基準(zhǔn)情景

基準(zhǔn)情景是以“十三五”期間經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展特征為基礎(chǔ)，假定當(dāng)前經(jīng)濟(jì)環(huán)境與技術(shù)水平保持原有發(fā)展趨勢(shì)，僅根據(jù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展慣性趨勢(shì)和宏觀(guān)政策變化推導(dǎo)而得到的可能情景，即以五年發(fā)展規(guī)劃的周期性特征和原有階段平均變化率作為因素變動(dòng)的設(shè)計(jì)依據(jù)。具體地，根據(jù)宏觀(guān)政策下各地區(qū)碳排放影響因素的主要走向調(diào)節(jié)其平均變化率：(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，“十四五”規(guī)劃明顯淡化GDP經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，GDP增速與之前相比下調(diào)1%。(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)將逐步過(guò)渡為由第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)將快速發(fā)展，第二產(chǎn)業(yè)占比將在“十五五”規(guī)劃由正向增速轉(zhuǎn)向負(fù)向增速，第三產(chǎn)業(yè)占比不斷提高。(3)城市空間形態(tài)，中國(guó)極有可能在“十四五”期間提前迎來(lái)峰值和人口負(fù)增長(zhǎng)，故在“十五五”節(jié)點(diǎn)前后將人口密度年均增速調(diào)為負(fù)增長(zhǎng)。且2019年末中國(guó)常住人口城鎮(zhèn)化率為60.6%，已有13省(市)超全國(guó)平均水平，且發(fā)達(dá)國(guó)家城市化經(jīng)驗(yàn)表明城市化率達(dá)到70%左右將會(huì)逐漸出現(xiàn)逆城市化現(xiàn)象，預(yù)測(cè)后期減緩其增速。(4)環(huán)境規(guī)制、固定資產(chǎn)投資、科技進(jìn)步、能源強(qiáng)度、碳強(qiáng)度和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的中等增速，直接采用經(jīng)過(guò)經(jīng)濟(jì)事實(shí)調(diào)整后的年均變化率表示。綜合上述影響因素的歷史數(shù)據(jù)與變動(dòng)趨勢(shì)，基準(zhǔn)情景下各影響因素的年均變化率設(shè)置具體如表6所示。

表6 基準(zhǔn)情景下各影響因素的年均變化率設(shè)置 單位：%

2.綠色發(fā)展情景

本文將綠色發(fā)展情景定義為在基準(zhǔn)情景基礎(chǔ)上，采用綠色低碳的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，以實(shí)現(xiàn)“雙碳”為最終目的設(shè)定能源環(huán)境約束性指標(biāo)。各因素的變化速率設(shè)置主要以“十四五”及其他低碳規(guī)劃中的目標(biāo)設(shè)定為準(zhǔn)，未有明確規(guī)定的影響因素參照基準(zhǔn)情景設(shè)置變化率。具體設(shè)定：(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。預(yù)計(jì)“十四五”期間GDP年均增速可能保持年均5%以上速度，“十五五”期間GDP年均增速不低于年均4.5%的增速。此外北京市、河南省、天津市、四川省、新疆維吾爾自治區(qū)、湖北省、廣西壯族自治區(qū)、海南省明確提出了年均增速，其余未作明確規(guī)定的省份將以全國(guó)平均GDP增速設(shè)定為準(zhǔn)。本文將上述年均GDP增長(zhǎng)目標(biāo)作為中等變化速率的設(shè)置依據(jù)，上下變動(dòng)1%作為“高”“低”變化速率。(2)能源綠色低碳發(fā)展目標(biāo)中的能源強(qiáng)度、碳強(qiáng)度和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。根據(jù)2030年“碳達(dá)峰承諾”的約束，“十四五”時(shí)期必須保持“十三五”時(shí)期節(jié)能降碳力度，GDP能源強(qiáng)度年均下降率保持不低于3%的水平，碳強(qiáng)度“十四五”時(shí)期下降要達(dá)到19%～20%，非化石能源占比達(dá)到20%左右；“十五五”期間年下降率要提升到4.5%～5.0%的水平，非化石能源占比達(dá)到25%，即年均增速5%左右。對(duì)于在發(fā)展規(guī)劃中明確提出能源綠色低碳發(fā)展目標(biāo)的省域則按照其規(guī)劃進(jìn)行變化率設(shè)定。具體影響因素年均變化率變動(dòng)如表7所示。

表7 綠色發(fā)展情景下各影響因素的年均變化率設(shè)置變動(dòng) 單位：%

3.技術(shù)突破情景

節(jié)能減排效果顯現(xiàn)最直接、最有效的是推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，特別是低碳與節(jié)能技術(shù)突破。在綠色發(fā)展情景設(shè)定基礎(chǔ)上，對(duì)能源綠色低碳發(fā)展目標(biāo)中的能源強(qiáng)度、碳強(qiáng)度和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行強(qiáng)化，同時(shí)重新設(shè)定科技進(jìn)步年均變化率，進(jìn)而得到能源技術(shù)得到重要突破時(shí)的可能情景。一方面，設(shè)定技術(shù)突破情景中非化石能源占比在綠色發(fā)展情景基礎(chǔ)上增加1%，碳強(qiáng)度年均下降率在“十四五”“十五五”和“十六五”期間分別為5%、5.5%和6%，能源強(qiáng)度年均變化率為4%。另一方面，科技進(jìn)步為實(shí)際專(zhuān)利授權(quán)量，數(shù)據(jù)本身具有基數(shù)較大等特征。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，年均變化率為0.64%，但各地區(qū)年均變化率存在較大差異，為綜合考慮省際間科技水平的差異，將平均變化率提高10%作為技術(shù)突破場(chǎng)景下的科技進(jìn)步年均變化率。具體影響因素年均變化率變動(dòng)如表8所示。

表8 技術(shù)突破情景下各影響因素的年均變化率設(shè)置變動(dòng) 單位：%

(二)碳達(dá)峰路徑預(yù)測(cè)

1.總體碳達(dá)峰路徑預(yù)測(cè)

本文基于蒙特卡洛方法模擬計(jì)算了各影響因素未取對(duì)數(shù)時(shí)的潛在變化率，以2019年作為預(yù)測(cè)基準(zhǔn)年，預(yù)測(cè)了基準(zhǔn)情景、綠色發(fā)展情景與技術(shù)突破情境下各地區(qū)的達(dá)峰時(shí)間與達(dá)峰值，并繪制了三種不同情景下碳排放的演化趨勢(shì)圖，具體如圖2所示。在基準(zhǔn)情景中，即在不實(shí)施新的能源約束與環(huán)境保護(hù)政策情況下，僅考慮人口、城鎮(zhèn)化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)，碳排放在2019-2032年間大幅增長(zhǎng)并在2032年達(dá)值142.13億tce后呈階段性下降，但峰值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于2030年碳排放峰值控制目標(biāo)[10]。這一結(jié)果意味著如果依舊保持過(guò)去的減排措施與經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)而不采取措施節(jié)能減排，將會(huì)引致大量碳排放。這種以環(huán)境犧牲為代價(jià)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不利于經(jīng)濟(jì)社會(huì)長(zhǎng)久可持續(xù)發(fā)展，政府有必要在保障經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展的同時(shí)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式、強(qiáng)化與細(xì)化環(huán)境治理措施。

圖2 三種情景下碳排放預(yù)測(cè)趨勢(shì)圖

其次，在綠色發(fā)展情景中，綠色發(fā)展情景相對(duì)于基準(zhǔn)情景更早達(dá)到峰值，碳排放在綠色發(fā)展情景下于2027年進(jìn)入平緩增長(zhǎng)期，并在2029年達(dá)到碳排放峰值133.19億tce，隨后呈現(xiàn)平緩下滑趨勢(shì)。這表明政府針對(duì)能源強(qiáng)度、碳強(qiáng)度和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等的環(huán)境保護(hù)措施，可以有效抑制碳排放的快速增長(zhǎng)，但其峰值還有待降低。換句話(huà)說(shuō)，該情景設(shè)定轉(zhuǎn)變了經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，可以實(shí)現(xiàn)“2030年前碳達(dá)峰”的目標(biāo)，但若僅依賴(lài)中國(guó)目前的綠色發(fā)展規(guī)劃，仍達(dá)不到110億tce左右的預(yù)期峰值控制目標(biāo)。最后，在技術(shù)突破情景下，即在綠色發(fā)展情景基礎(chǔ)上假定會(huì)出現(xiàn)低碳與節(jié)能技術(shù)突破，此時(shí)碳排放于2026年便進(jìn)入平臺(tái)緩沖期，直到2028年達(dá)到峰值111.22億tce，隨后平緩下降。這意味著低碳與節(jié)能技術(shù)突破可以使中國(guó)超前并保質(zhì)地完成“2030年前碳達(dá)峰”目標(biāo)，低碳與節(jié)能技術(shù)突破成為進(jìn)一步轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，促進(jìn)節(jié)能減排以實(shí)現(xiàn)“2030年前碳達(dá)峰”與“2060年碳中和”目標(biāo)的必要途徑。

2.地區(qū)碳達(dá)峰路徑預(yù)測(cè)

根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，綠色發(fā)展情景與技術(shù)突破情景均能超前完成2030年碳達(dá)峰的階段性目標(biāo)，但綠色發(fā)展情景雖滿(mǎn)足了2030年前達(dá)峰的目標(biāo)，但其峰值遠(yuǎn)高于預(yù)期碳排放峰值控制目標(biāo)，仍會(huì)造成不可忽視的環(huán)境代價(jià)。為更清晰地將減排目標(biāo)落實(shí)到各地區(qū)，探析各地區(qū)的達(dá)峰路徑，對(duì)區(qū)域碳達(dá)峰進(jìn)行進(jìn)一步預(yù)測(cè)。技術(shù)突破與綠色發(fā)展情景下各省份碳達(dá)峰時(shí)間與峰值預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3所示。

圖3 技術(shù)突破與綠色發(fā)展情景下各省份碳排放預(yù)測(cè)達(dá)峰時(shí)間與峰值

根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，技術(shù)突破情景總體上優(yōu)于綠色發(fā)展情景。綠色發(fā)展情境下，各省份達(dá)峰時(shí)間主要集中在2027-2031年，僅江蘇省未能達(dá)成碳達(dá)峰目標(biāo)；在技術(shù)突破情境下，各省份碳排放達(dá)峰時(shí)間主要分布在2026-2030年，較好地達(dá)成了節(jié)能減排目標(biāo)。在技術(shù)突破情景下，將2026年達(dá)峰省份歸為率先達(dá)峰省份：北京、天津、廣西和上海；2027-2028年達(dá)峰省份歸為主力省份：河北、內(nèi)蒙古自治區(qū)、吉林、黑龍江、浙江、江西、湖北、廣東、重慶、青海、山西、安徽、海南、四川、云南和陜西；2029年達(dá)峰省份歸為減排重點(diǎn)省份：遼寧、江蘇、福建、山東、河南、湖南；2030年達(dá)峰省份為特殊規(guī)劃省份：甘肅、貴州、寧夏和新疆?？紤]到技術(shù)突破情景具有較強(qiáng)的發(fā)展路徑和技術(shù)突破假定，2030年達(dá)峰省份必須嚴(yán)格執(zhí)行節(jié)能減排措施與低碳發(fā)展規(guī)劃，反之則不能達(dá)成2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的目標(biāo)。

通過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，雖然技術(shù)突破路徑總體上優(yōu)于綠色發(fā)展路徑，對(duì)具體省份而言卻并非如此，這主要是由省份資源稟賦與經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的差異所導(dǎo)致的?；趦煞N路徑的優(yōu)劣對(duì)比對(duì)省份進(jìn)行類(lèi)型劃分，其中類(lèi)型I為技術(shù)突破達(dá)峰時(shí)間快于綠色發(fā)展達(dá)峰時(shí)間的省份，當(dāng)同時(shí)滿(mǎn)足技術(shù)突破達(dá)峰峰值低于綠色發(fā)展達(dá)峰峰值時(shí)，選擇技術(shù)突破路徑，如北京、上海、河北、湖北、天津、山西、四川、湖南、江蘇等省份；反之，技術(shù)突破達(dá)峰峰值高于綠色發(fā)展達(dá)峰峰值時(shí)，各省可基于對(duì)碳排放達(dá)峰時(shí)間與峰值的偏向，擇優(yōu)制定達(dá)峰路徑。類(lèi)型II為達(dá)峰時(shí)間相同，但綠色發(fā)展達(dá)峰峰值低于技術(shù)突破達(dá)峰峰值的省份，此時(shí)應(yīng)選擇綠色發(fā)展路徑。類(lèi)型III為綠色發(fā)展情景預(yù)測(cè)峰值高于技術(shù)突破情景，但其達(dá)峰時(shí)間明顯快于技術(shù)突破，基于對(duì)達(dá)峰時(shí)間約束的考量，甘肅、貴州、寧夏和新疆更適合綠色發(fā)展路徑?？傊?，各地區(qū)應(yīng)綜合考量對(duì)碳排放達(dá)峰時(shí)間與峰值的偏向，根據(jù)各地實(shí)際情況擇優(yōu)制定達(dá)峰路徑。

六、研究結(jié)論與政策啟示

本文構(gòu)建了碳排放時(shí)空躍遷與分位數(shù)回歸相嵌套的理論分析框架，利用中國(guó)1998-2019年30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù)，以空間面板分位數(shù)模型(SQAR)實(shí)證檢驗(yàn)了各因素對(duì)碳排放的影響，并借助蒙特卡洛模擬預(yù)測(cè)了基準(zhǔn)情景、綠色發(fā)展情景與技術(shù)進(jìn)步情景下的碳排放達(dá)峰時(shí)間與峰值。進(jìn)一步提出，必須建立各因素之間的協(xié)同減排機(jī)制以實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、早日達(dá)成“碳達(dá)峰”與“碳中和”目標(biāo)。本文的研究結(jié)論與政策啟示主要包括：

(1)中國(guó)碳排放呈現(xiàn)空間集聚與空間分異狀態(tài)共存的時(shí)空演進(jìn)特征，空間穩(wěn)定性由0.63增至0.73，且行業(yè)碳排放空間分布具有顯著異質(zhì)性。政府應(yīng)重視先進(jìn)地區(qū)與行業(yè)的示范效應(yīng)，推動(dòng)關(guān)鍵行業(yè)和重點(diǎn)區(qū)域優(yōu)先達(dá)峰。依賴(lài)于自然資源稟賦的工業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)碳排放占比分別為62.31%和11.01%，具有較強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián)，可借助其聯(lián)動(dòng)性特征推動(dòng)行業(yè)減排持續(xù)深化。將河北、遼寧、山東、湖北、廣東和四川等高碳排放集聚地區(qū)作為長(zhǎng)期重點(diǎn)監(jiān)管和提高碳減排力度的省份，同時(shí)應(yīng)及時(shí)關(guān)注山西、北京、河南、內(nèi)蒙古和黑龍江的碳排放變化，防止其向高碳排放狀態(tài)躍遷。

(2)基于分析框架可將中國(guó)碳減排劃分為重點(diǎn)治理減排區(qū)、重點(diǎn)防治減排區(qū)、重點(diǎn)預(yù)防減排區(qū)、低碳發(fā)展減排區(qū)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和城市化均能有效降低碳排放。政府應(yīng)根據(jù)減排急切度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃等實(shí)施差異化的減排措施，重視低碳與節(jié)能技術(shù)突破，提高能源利用效率，將行業(yè)環(huán)境等規(guī)制作為倒逼企業(yè)提升能源利用效率的重要手段。其中重點(diǎn)治理減排區(qū)省份應(yīng)借助人口與環(huán)境規(guī)制、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、低碳技術(shù)突破等在減排的同時(shí)截?cái)嗥湓鲩L(zhǎng)趨勢(shì)；重點(diǎn)預(yù)防減排區(qū)省份應(yīng)避免其因追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展而過(guò)度消耗能源和增加碳排放；低碳發(fā)展減排區(qū)應(yīng)更多借助城市化體系和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)優(yōu)化方式帶動(dòng)周邊地區(qū)減排。

(3)綠色發(fā)展情景和技術(shù)突破情景均能實(shí)現(xiàn)“2030年碳達(dá)峰”目標(biāo)，但對(duì)各地區(qū)而言，技術(shù)突破情景并非完全優(yōu)于綠色發(fā)展情景。各省政府應(yīng)結(jié)合實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果，綜合考量對(duì)碳排放達(dá)峰時(shí)間與峰值的偏向，擇優(yōu)制定達(dá)峰路徑。具體地，各省碳達(dá)峰預(yù)測(cè)結(jié)果中，類(lèi)型I中技術(shù)突破達(dá)峰時(shí)間與峰值完全優(yōu)于綠色發(fā)展的省份更適合技術(shù)突破路徑，反之則應(yīng)根據(jù)對(duì)達(dá)峰時(shí)間與峰值的偏向選擇達(dá)峰路徑；類(lèi)型II、III中的甘肅、貴州、寧夏和新疆更適合綠色發(fā)展路徑。同樣地，針對(duì)各省具體行業(yè)，則需綜合考慮碳排放預(yù)測(cè)結(jié)果和行業(yè)實(shí)際情況，基于對(duì)碳排放達(dá)峰時(shí)間與峰值的偏向設(shè)定差異化的達(dá)峰方案。同時(shí)發(fā)揮率先達(dá)峰省份與行業(yè)的約束力和引領(lǐng)作用，加快形成綠色低碳轉(zhuǎn)型的倒逼機(jī)制和發(fā)展模式，協(xié)同推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的高水平保護(hù)。