韓遇春，田 贏，胡立聰，趙 健，盧聞州

(1. 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司連云港供電分公司，江蘇 連云港 222000；2.江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇 無錫 214122)

引 言

近些年來，二氧化碳等溫室氣體的排放量逐年遞增，全球氣候急劇變暖，極端天氣愈發(fā)頻繁，人與自然的可持續(xù)發(fā)展遭受了極大的威脅[1]。2016年，中國碳排放量已經(jīng)占據(jù)全球碳排放量的四分之一[2]，中國作為世界上能源消費量最大的國家，工業(yè)化進(jìn)程起步較晚，能源結(jié)構(gòu)不合理，目前仍未實現(xiàn)“碳達(dá)峰”。面對較大的國際壓力，中國始終積極承擔(dān)自己的責(zé)任，在2015年巴黎氣候變化大會上，中國承諾2030年碳排放強度相比2005年下降60%～65%[3]。2020年習(xí)總書記在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論的講話上指出，中國力爭在2030年之前實現(xiàn)“碳達(dá)峰”，在2060年前實現(xiàn)“碳中和”[4]。連云港地區(qū)作為典型的沿海型城市，為充分考慮其地域特性及資源稟賦，促進(jìn)“雙碳”目標(biāo)，定量分析碳排放影響因素具有重要意義。

國內(nèi)外研究二氧化碳排放量影響因素的主要方法為因素分解分析法。因素分解法在只需用到分部門數(shù)據(jù)的同時，也可同時進(jìn)行時空上的對比[5-6]。常用的因素分解法有：IPAT分解模型法、STIRPAT分解模型法、LAYA分解法、LDMI分解法以及LASPEYRES指數(shù)法[7]，其中STIRPAT分解模型法因具有指標(biāo)選取靈活等優(yōu)點，成為了研究區(qū)域碳排放影響因素的主要方法[8]。文獻(xiàn)[9]以長三角地區(qū)為研究對象，利用STIRPAT模型對人口數(shù)量、人均GDP、實際利用外商直接投資額、技術(shù)進(jìn)步等影響因素進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[10]以山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)為研究對象，利用STIRPAT模型結(jié)合嶺回歸分析方法對人口數(shù)量、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、能源強度、城鎮(zhèn)化水平等四種因素進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[11]以東北三省為研究對象，利用STIRPAT模型結(jié)合最小二乘法以及主成分分析法對碳排放因素進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[12-13]利用STIRPAT模型分別對江蘇省以及貴州省的碳排放情況進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[14]利用STIRPAT模型對京津冀地區(qū)的碳排放情況進(jìn)行研究。此外，還有一些研究是針對特定行業(yè)的二氧化碳排放情況，包括工業(yè)[15～17]、農(nóng)業(yè)[18-19]、交通業(yè)[20]等。然而上述研究的研究目標(biāo)大都針對某一省域等地區(qū)，且未關(guān)注研究區(qū)域的地域特性。本文充分考慮連云港地區(qū)這一區(qū)域特性，提出了基于連云港區(qū)域特性的擴(kuò)展STIRPAT擴(kuò)展模型，深入剖析了2007～2019年間連云港地區(qū)碳排放量與區(qū)域發(fā)展因素的定量關(guān)系，并提出相關(guān)政策發(fā)展建議。

1 碳排放擴(kuò)展STIRPAT模型構(gòu)建

1.1 二氧化碳排放量的測算方法

為了建立連云港地區(qū)二氧化碳排放量與各個因素之間的定量關(guān)系，需要對于連云港地區(qū)的二氧化碳進(jìn)行合理的測算。目前二氧化碳排放量測算用到的方法相對較多，文獻(xiàn)[21]基于清單核算法，并結(jié)合社區(qū)居民消費活動特點，將社區(qū)劃分為多個部門，最終核算出社區(qū)的碳排放量。但這種方法需要用到各部門的投入產(chǎn)出等數(shù)據(jù)，計算較為繁瑣。因此，在不考慮碳排放時空分布特點的前提下，IPCC提出的排放因子計算方法更為合適[22]，該方法二氧化碳排放量測算模型為：

(1)

式中，Qi為第i種能源的消費總量(萬噸)，Mi為第i種能源的折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)，Ni為第i種能源的二氧化碳排放系數(shù)，Pi為第i種能源的碳排放系數(shù)。

連云港地區(qū)的歷年能源消費數(shù)據(jù)可以在歷年的《連云港統(tǒng)計年鑒》中獲得，各種常見能源的折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)以及二氧化碳排放系數(shù)如表1所示，其中，折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)來自《IPCC國家溫室氣體清單指南(2006)》[22]，二氧化碳排放系數(shù)由IPCC指南換算得到。

表1 常見能源的折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)與二氧化碳排放系數(shù)Tab.1 The standard coal coefficient and the CO2 emission coefficient of common energy sources

1.2 擴(kuò)展STIRPAT模型

構(gòu)建合理有效的碳排放量影響因素的數(shù)學(xué)模型，可以為連云港地區(qū)碳排放量影響因素的定量分析提供理論支撐。首先，需要對碳排放影響因素進(jìn)行分析選取，然后，再進(jìn)一步確定碳排放數(shù)學(xué)模型。

連云港地區(qū)作為江蘇省唯一的海港城市，碳排放量受到諸多因素的影響，對其碳排放量的研究，主要圍繞以下幾個方面進(jìn)行展開研究：

(1)連云港地區(qū)地處江蘇北部，經(jīng)濟(jì)水平雖處于全省較為落后的水平，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿ψ?，根?jù)學(xué)者之前對于碳排放量的研究，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放量存在一定的相關(guān)性[23]，確定經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放量的關(guān)系，對于制定適宜的經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，更好促進(jìn)“雙碳”目標(biāo)的實現(xiàn)具有重要指導(dǎo)意義。

(2)碳排放主要來自兩個方面，一方面來自自然界生化活動產(chǎn)生的二氧化碳，另一方面來自于人類活動產(chǎn)生的二氧化碳。如表2所示，2007～2019年，連云港地區(qū)的常住人口處于穩(wěn)步增長的階段，但是該市的年末常住人口數(shù)常年小于其年末戶籍人口，其原因在于連云港地區(qū)在省內(nèi)的經(jīng)濟(jì)水平較為落后進(jìn)一步導(dǎo)致的人口流失。即人口因素與連云港地區(qū)的碳排放量之間存在著一定的聯(lián)系。

(3)長期歷史經(jīng)驗表明，城市化率與碳排放量之間存在著一定的驅(qū)動關(guān)系[24]。如表2所示，2007～2019年間，連云港地區(qū)的城市化率穩(wěn)步提高，人民的生活質(zhì)量和水平不斷地改善和提高；城市化的進(jìn)程在一定程度上也加快了連云港地區(qū)能源的消耗，從連云港地區(qū)當(dāng)前的能源結(jié)構(gòu)來看，能源消耗增加與碳排放量緊密相關(guān)，因此探究城市化率對連云港地區(qū)碳排放量具有重要的意義。

(4)連云港地區(qū)具備江蘇省唯一的田灣核電站以及相關(guān)的海上發(fā)電等有利條件，連云港市官方統(tǒng)計年鑒資料顯示[25]，新能源發(fā)電比例約占全市70%左右，新能源占比已經(jīng)較高。由此可見，不斷增加的碳排放量可能與連云港地區(qū)的其余能源結(jié)構(gòu)有關(guān)。連云港地區(qū)重化工工業(yè)占比較高，包含鋼鐵、石化等一批臨港重化工業(yè)企業(yè)，全市六大高耗能行業(yè)占工業(yè)綜合能耗比重為92.1%、93.9%、92.7%、92.2%，六大高耗能行業(yè)的單位產(chǎn)值能耗偏高是拉低全市平均產(chǎn)值單耗的重要因素。因此，連云港地區(qū)具有較強的區(qū)域性特征，研究當(dāng)?shù)啬茉磸姸葘B云港地區(qū)碳排放量的影響具有重要的意義。

表2 2007～2019年連云港相關(guān)年度統(tǒng)計數(shù)據(jù)[25]Tab.2 Relevant annual statistic data of Lianyungang from 2007 to 2019

由上述分析可知，連云港地區(qū)的碳排放量主要受限于人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)水平、城市化率、能源強度等影響因素，因此，提出構(gòu)建的碳排放擴(kuò)展STIRPAT模型為：

(2)

為便于分析，對等式(2)兩邊取對數(shù)，得到：

lnI=lna+blnP+clnA1+dlnA2+elnU+flnT+lng

(3)

式中，I為二氧化碳排放量(萬噸)；P為人口因素，選用常住人口指標(biāo)(萬人)；A1和A2均屬于富裕度指標(biāo)A，A1選用地區(qū)人均生產(chǎn)總值(萬元/萬人)，A2選用地區(qū)生產(chǎn)總值(萬元)；U為城市化率(%)；T為能源強度；g為誤差項；a為模型常數(shù)項；b、c、d、e、f分別為人口因素、富裕度、城市化率、能源強度的彈性系數(shù)，即控制其他變量恒定時，P、A1、A2、U、T每增加1%時，將引起I增加b%、c%、d%、e%、f%。模型變量如表3所示。

需要注意的是，公式(3)中的各變量之間具有較強的多重共線性，傳統(tǒng)的最小二乘法會造成擬合結(jié)果存在較大偏差[26]。因此，在對公式(3)進(jìn)行回歸擬合時，需要充分考慮自變量之間的多重共線性問題，常用擬合方法為。嶺回歸法嶺回歸分析法作為一種改進(jìn)的最小二乘法，不僅可以解決自變量間的多重共線性問題[27]，同時嶺回歸分析法作為一種改進(jìn)的最小二乘法，還能夠在標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的元素主對角線上加入一個非負(fù)因子K，在一定程度上提高了估計的穩(wěn)定性和可靠性。

表3 模型各自變量說明Tab.3 The independent variables description of model

為了對連云港地區(qū)碳排放情況展開定量研究，需要以 1.1節(jié)中IPCC排放因子法得到的碳排放實際測算結(jié)果作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以1.2節(jié)中擴(kuò)展STIRPAT模型(公式(3))作為研究對象，并結(jié)合嶺回歸法來進(jìn)行具體定量研究。

2 碳排放影響因素定量分析

2.1 碳排放測算結(jié)果

根據(jù)1.1節(jié)中IPCC排放因子法對連云港地區(qū)2007到2019年間的二氧化碳排放量進(jìn)行實際測算，測算結(jié)果如表4所示。

表4 連云港地區(qū)2007～2019年二氧化碳排放量實際測算值Tab.4 Actual estimated carbon dioxide emissions in Lianyungang from 2007 to 2019 (百萬噸)

需要注意的是，為了方便統(tǒng)計，二氧化碳排放量的測算僅考慮表1中所列占絕大多數(shù)比例的七種主要能源，因此二氧化碳排放量的測算值會略微偏小一些。此外，表4中2010年的二氧化碳排放量存在異常，是因為《連云港2011年統(tǒng)計年鑒》中能源消耗數(shù)據(jù)額外增加了很大比重的其他石油制品，而其他年份沒有這一現(xiàn)象。為了確保建立模型的準(zhǔn)確性，擬對2010年的數(shù)據(jù)剔除，采用不包含2010年的2007～2019年數(shù)據(jù)作為模型擬合的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

對比表4的數(shù)據(jù)，文獻(xiàn)[27]中同樣利用IPCC排放因子法對泉州市2010～2016年二氧化碳排放量數(shù)據(jù)，泉州市2010～2016年二氧化碳排放量(單位：百萬噸)數(shù)據(jù)分別為20.5、32.5、31、34、36、38和40，從數(shù)量級及變化趨勢看，泉州與對連云港的二氧化碳排放量測算結(jié)果基本一致，可以側(cè)面驗證表4測算結(jié)果的合理性。

2.2 嶺回歸法擬合結(jié)果

2.2.1 嶺回歸法模型擬合

對公式(3)中的各自變量(二氧化碳測算值、年末常住人口、地區(qū)人均生產(chǎn)總值、地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)人口占比以及單位GDP能耗等數(shù)據(jù)已進(jìn)行取對數(shù)操作)進(jìn)行多元線性回歸并進(jìn)行共線性檢驗，檢驗結(jié)果如表5～表7所示。

表5 模型匯總Tab.5 Summary of models

表6 方差分析Tab.6 Analysis of Variance

表7 模型系數(shù)Tab.7 The model coefficients

由表5～表7可知，數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度R為0.998，F(xiàn)值為267.369，顯著性水平為0，這說明擬合方程回歸效果較好。由表7可以看出P、A1、A2、U、T的方差膨脹系數(shù)(VIF)分別為：6.209、1474.279、360.026、3101.114以及5.904，這說明各自變量之間存在較強的多重共線性，驗證了選用嶺回歸方法的必要性。

嶺回歸分析法通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息為代價，可以尋找效果稍差但回歸系數(shù)更符合實際情況的模型方程，得到相關(guān)擬合結(jié)果如圖1和圖2所示，其中嶺參數(shù)K為懲罰系數(shù)。

圖1 嶺跡圖Fig.1 Ridge track map

圖2 嶺參數(shù)K與相關(guān)系數(shù)平方R2的關(guān)系Fig.2 Relationship between ridge regression K and R2

由圖1可以看出，當(dāng)K值為0.3時，此時的嶺回歸系統(tǒng)曲線均已能夠達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)，并且各自變量均通過了一定的顯著性水平檢驗，整體擬合度較好。根據(jù)圖2可以看出K值與R2成負(fù)相關(guān)，即K值越小，R2越大。最終擬合得到的擴(kuò)展的STIRPAT模型為：

lnI=-13.2190+2.3884lnP+0.2590lnA1+0.0282lnA2+0.8261lnU-0.1075lnT

(4)

由公式(4)可以得到：在2007～2019年(除2010年)，人口因素P對連云港地區(qū)二氧化碳的排放量影響最大，彈性系數(shù)為2.3884；其次為城市化率U，彈性系數(shù)為0.8261，影響程度最小的是地區(qū)生產(chǎn)總值A(chǔ)2，彈性系數(shù)為0.0282；能源強度T對二氧化碳排放量起負(fù)相關(guān)的作用，彈性系數(shù)為-0.1075。

2.2.2 擬合模型誤差分析

為了確保擬合的模型能夠準(zhǔn)確反映連云港地區(qū)的碳排放情況，驗證模型的合理性，分別將自變量的值帶入嶺回歸分析得到的擬合方程(公式(4))，可以得到歷年碳排放量的模型預(yù)測值，與實際測算值的對比結(jié)果如圖3所示。

從圖3中可以看到，模型預(yù)測值與實際測算值的年平均誤差為4.19%，數(shù)據(jù)的擬合誤差較小，因此該擬合模型能夠較好地反映連云港地區(qū)的碳排放量的變化情況以及與相關(guān)影響因素之間的關(guān)系。

圖3 嶺回歸模型預(yù)測曲線以及實際曲線圖Fig.3 Ridge regression model prediction curve and actual curve chart

2.3 碳排放影響因素定量分析

根據(jù)2.2節(jié)中擬合的模型可知，連云港地區(qū)常住人口總數(shù)，是影響連云港地區(qū)碳排放總量最重要的因素，其彈性系數(shù)為2.3884，即當(dāng)連云港地區(qū)的常住人口數(shù)每增加1%時，碳排放量將增加2.3884%。連云港地區(qū)2019年常住人口為451.1萬人，比2007年增加了4.12萬人，人口作為能源消耗的主體，其在生產(chǎn)生活之中對于碳排放量起到舉足輕重的地位，人口因素的增長，伴隨著對于能源需求的增長，碳排放量也逐年增長，因此制定適宜的人口政策對于實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)具有一定的意義。

城市化率是影響連云港地區(qū)碳排放量的第二大主要因素，城市化率每提高1%，其碳排放量增加0.8261%。城市化率的提高能夠?qū)е绿寂欧诺某掷m(xù)增長，其影響因素是多樣的。首先，城市化進(jìn)程的加快，工業(yè)自身迅速發(fā)展，工業(yè)增加值占GDP的比重會迅速上漲，導(dǎo)致碳排放量的急劇上漲；其次，城市化率的提高不僅會導(dǎo)致連云港地區(qū)土地利用方式的改變，也會導(dǎo)致相關(guān)建筑行業(yè)用材的需求增加，促使重工業(yè)以及相關(guān)制造業(yè)的能源消耗增加，帶來了高能耗和相應(yīng)的高碳排放；最后，城市化率還能帶來人口城鄉(xiāng)變化所引發(fā)的生產(chǎn)與消費行為的變化，間接促進(jìn)了碳排放量的增加。

經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高，提升了人民的生活質(zhì)量，但是也影響人民的消費水平和結(jié)構(gòu)，人均地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)生產(chǎn)總值每增加1%，其碳排放量增加0.259%、0.0282%。由著名的環(huán)境庫茨涅茲曲線理論[28]，經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展與碳排放量的關(guān)系呈現(xiàn)倒“U”型曲線，即經(jīng)濟(jì)水平的增加首先導(dǎo)致環(huán)境的惡化，隨著經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸擺脫對環(huán)境污染排放的路徑依賴，進(jìn)而到達(dá)經(jīng)濟(jì)水平的增長，促進(jìn)碳排放量的逐漸減小，逐漸實現(xiàn)“碳達(dá)峰”、“碳中和”的最終目標(biāo)。

自2007到2019年，連云港地區(qū)的能源強度逐年下降，單位地區(qū)生產(chǎn)總值的能耗逐漸降低，這是節(jié)能減排的重要成果之一。作為對碳排放量起負(fù)向作用的影響因素，能源強度每增加1%，碳排放量減少0.1075%，因此，不斷地調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，能夠進(jìn)一步地減少能源強度，不斷促進(jìn)碳排放量的減少，也是控制碳排放量的長期有效的途徑。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

通過對連云港地區(qū)2007到2019年的能源消耗種類、能源消耗量、常住人口、地區(qū)人均生產(chǎn)總值、地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)人口占比及能源強度等數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合嶺回歸分析法構(gòu)建了當(dāng)?shù)靥寂欧帕康臄U(kuò)展STIRPAT數(shù)據(jù)擬合模型，對相關(guān)影響因素進(jìn)行了具體定量研究，得出如下結(jié)論。

(1)2007～2019年(除去2010年，當(dāng)年相比其他年份其他石油制品數(shù)據(jù)嚴(yán)重偏大，導(dǎo)致碳排放測算值異常增大)，連云港地區(qū)二氧化碳排放量處于不斷上升階段，能源強度處于不斷下降的趨勢。

(2)連云港地區(qū)人口因素、富裕度及城市化率對二氧化碳排放量起正相關(guān)作用，能源強度對二氧化碳排放量起負(fù)相關(guān)作用，對連云港地區(qū)碳排放量影響程度最大的是常住人口數(shù)量，其余依次是城市化率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、能源強度、地區(qū)生產(chǎn)總值。理論上，可以通過減小P、A1、A2、U以及增加T來減少二氧化碳的排放量，但實際中各自變量因素并不能無限制自由調(diào)控，其受到國家發(fā)展政策以及科技發(fā)展現(xiàn)狀等眾多方面的制約。

(3)從能源強度與碳排放之間的關(guān)系來看，能源強度的進(jìn)步有利于連云港地區(qū)碳排放量的減少，因此，連云港地區(qū)仍需進(jìn)一步提升能源強度指標(biāo)。此外，面對國家對于人口政策的不斷調(diào)整以及連云港地區(qū)碳排放量受常住人口影響顯著的結(jié)論，連云港地區(qū)更應(yīng)該以技術(shù)進(jìn)步為主要抓手，積極調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，制定合適的人口政策，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，不斷推進(jìn)“碳達(dá)峰”的進(jìn)程早日實現(xiàn)。

3.2 政策性建議

對于連云港地區(qū)，為了盡早實現(xiàn)“碳達(dá)峰”目標(biāo)，可以采取以下措施：

(1)人口因素對二氧化碳排放量的影響主要體現(xiàn)在人均能源消耗量上。面對國家新的生育政策，連云港地區(qū)要著力建立合理有效的生育政策和采取人口遷移管控手段。同時，政府可以進(jìn)一步加大居民低碳生活理念的宣傳與培養(yǎng)，大力發(fā)展綠色交通，引導(dǎo)公眾樹立低碳環(huán)保的理念；各級管理部門應(yīng)該加大對相關(guān)方面的監(jiān)管力度；公眾應(yīng)該積極響應(yīng)政府號召，從自身出發(fā)，將低碳環(huán)保的理念貫徹生活點滴，積極為節(jié)能減排營造良好的社會環(huán)境。

(2)經(jīng)濟(jì)的不斷增長也是連云港地區(qū)碳排放量持續(xù)上升的主要驅(qū)動型因素，其中富裕度對二氧化碳排放量的影響主要體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)效益帶來的化石能源消耗增長。因此，對于政府，需要進(jìn)一步優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加強節(jié)能減排產(chǎn)業(yè)建設(shè)；對于以化石能源為主要能源供給的工業(yè)企業(yè)而言，需加快能源轉(zhuǎn)型的步伐，加快企業(yè)低碳技術(shù)研發(fā)，制定合理的融資策略；對于相關(guān)部門，可以進(jìn)一步加大對高污染企業(yè)的監(jiān)管與處罰力度，間接推動高能耗企業(yè)的能源轉(zhuǎn)型發(fā)展。

(3)城市化率對二氧化碳排放量的影響主要體現(xiàn)在對生態(tài)環(huán)境的破壞上。因此，在進(jìn)一步提升城市化率時，秉承人與自然和諧共處的原則，降低對生態(tài)環(huán)境的破壞。

(4)能源強度對二氧化碳排放量起負(fù)相關(guān)的作用。連云港處于東部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為迅速，能源強度的進(jìn)步對于碳排放量的直接促進(jìn)影響不足，技術(shù)進(jìn)步仍然存在一定的空間。因此，可以大力提升能源強度，政府可以進(jìn)一步加大對相關(guān)科研的投入經(jīng)費，加大產(chǎn)學(xué)研深度融合的力度，引進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域人才，進(jìn)一步優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)；對于相關(guān)科研人員與相關(guān)行業(yè)從事者，需要提升使命責(zé)任感，加快相關(guān)領(lǐng)域研究。

(5)盡早實現(xiàn)“碳達(dá)峰”、“碳中和”的目標(biāo)，是連云港地區(qū)實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會又好又快發(fā)展的重要引擎，保證連云港地區(qū)能源安全的重要舉措。因此，連云港地區(qū)要著重于調(diào)節(jié)碳排放量各影響因素之間的協(xié)調(diào)關(guān)系，同時要加快節(jié)能減排以及碳交易市場的法律制定，從而迎合國家對于碳交易市場的發(fā)展需求。

致謝：本文的研究還得到了國網(wǎng)江蘇省電力有限公司連云港供電分公司王煒、岳付昌、胡雪媛等同志的大力支持，在此表示衷心感謝。