頁共26頁一、引言（一）研究背景長期以來，我國出口的產品基本偏向于高碳排放量產品，經濟出口方向明顯。據國際能源署的公開數據可知，2023年全球碳排放量達到了368億噸，全球碳排放增長21.1%，我國碳排放總量126億噸，這是迄今為止全球最大的增幅，與2022年相比呈現(xiàn)了5.65億噸的增長，這一增長主要反映了中國碳排放量過于多且密集的經濟增長。在2014年，中國正式提出要在2030年實現(xiàn)碳排放量減少的趨勢。作為全球氣候治理的積極參與者，中國在氣候行動領域持續(xù)深化戰(zhàn)略部署，早在2015年氣候談判進程中，我國已明確設定溫室氣體減排階段性目標，即力爭于2030年前實現(xiàn)碳排放總量拐點，并將單位GDP二氧化碳排放量較基準年削減60%至65%。在這樣的背景下，2020年第七十五屆聯(lián)合國大會高級別會議期間，國家主席習近平向國際社會莊嚴宣告實施碳達峰與碳中和（"雙碳"）的戰(zhàn)略決策。進入新的發(fā)展階段，2024年政策導向進一步升級為加速推進發(fā)展模式創(chuàng)新，系統(tǒng)實施綠色低碳轉型路徑，在確保經濟社會穩(wěn)定運行的前提下，科學有序落實"雙碳"路線圖。與此同時，通過建立跨部門協(xié)同機制，統(tǒng)籌推進工業(yè)、能源等重點領域深度脫碳，并創(chuàng)新構建資源循環(huán)型社會經濟體系。一直到目前2025年仍要向著實現(xiàn)碳達峰目標前進。我國一直在努力出臺減排相關的政策以實現(xiàn)目標，大力發(fā)展低碳經濟，提升碳排放效能，但中國作為大國，地廣人多，不同的地區(qū)擁有不同的地理位置、環(huán)境因素、能源結構等多方面存在著差異，碳排放量也存在受各種因素影響的不同，所以在研究我國碳排放強度的影響時要有針對性地實施碳排放政策。現(xiàn)有文獻對中國碳排放強度的空間異質性研究主要存在兩種分析范式，第一種是采用地理分區(qū)研究法，將全國劃分為東、中、西部三大經濟帶，這種宏觀尺度分析雖能揭示碳排放強度的區(qū)域共性特征，卻因過度依賴區(qū)域同質化假設導致政策建議缺乏精準施策的靶向性；第二種是采用省級行政單元解構方法，雖可通過面板數據模型捕捉省際異質性差異，但在政策轉化層面面臨雙重困境，即既顯著增加政策設計的邊際協(xié)調成本，又因行政區(qū)劃間的制度壁壘產生政策協(xié)同耗散效應。因此，本文將全國劃分為高經濟發(fā)展地區(qū)和低經濟發(fā)展地區(qū)來研究出口貿易對區(qū)域碳排放的影響。（二）研究意義1、理論意義為了揭示出口貿易與碳排放強度的內在相關性，本文對出口貿易對中國碳排放強度的影響問題的深入研究，為出口貿易量與碳排放強度影響的環(huán)境領域的發(fā)展提供理論支持，豐富貿易與環(huán)境領域的研究結果。同時可以為出口貿易對碳排放強度的研究領域的理論體系提供有益的補充和完善，進一步促進該領域理論的發(fā)展和創(chuàng)新。本研究將對出口貿易對碳排放強度的影響的問題進行全面的分析，利用多種研究方法進行深層次地剖析出口貿易與碳排放強度的內在相關性，改善碳排放強度影響因素理論體系，為之后的研究提供新視角和方法，推動理論發(fā)展創(chuàng)新?，F(xiàn)實意義由于我國地域遼闊，各省域在GDP、產業(yè)生產、資源及能源結構等方面存在明顯差異，碳排放強度情況復雜，通過解決出口貿易對碳排放強度的影響問題所面臨的挑戰(zhàn)和問題，能夠推動出口貿易與碳排放強度的影響領域的創(chuàng)新和發(fā)展，有利于促進中國對外貿易良性發(fā)展。本研究將總結實際工作中的經驗與方法，為領域的實踐提供指導和借鑒促進該領域實踐水平的提升，從而有科學并可靠的依據來制定不同的減排政策，制定更加精準并有效的政策。利用所總結的政策結果來增長各地區(qū)的經濟發(fā)展水平與環(huán)境相互協(xié)調發(fā)展的關系，從而有利于實現(xiàn)碳減排的目標。文獻綜述（一）碳排放強度的研究碳排放實際上是CO2以及其他N2O等多種溫室氣體的總稱，其中的不可再生碳排放對人類居住的環(huán)境及發(fā)展危害更大（張翠菊2017）REF_Ref16720\w\h[1]。碳排放強度作為衡量經濟發(fā)展與環(huán)境保護協(xié)調性的核心指標（劉小楠2025）REF_Ref17080\w\h[2]，其測算方法經歷了從單維度到多維度的演變。早期的相關研究主要基于投入產出法，如Shui和Harriss（2006）通過國等家層面的貿易隱含碳分析，揭示了全球價值鏈分工下的碳排放轉移問題REF_Ref17782\w\h[3]。中國學者陳曉紅等（2017）利用非徑向DEA模型，測算了2000-2012年中國出口貿易的碳排放效率，發(fā)現(xiàn)區(qū)域間差異顯著，東部沿海地區(qū)因技術優(yōu)勢效率較高，而中西部因承接高碳產業(yè)轉移效率較低REF_Ref26742\w\h[4]。周黃和楊弘（2025）基于2011-2022年30個省市面板數據，發(fā)現(xiàn)東部沿海地區(qū)因技術優(yōu)勢碳排放效率較高，單位出口碳排放強度比中西部低37%，而山西、內蒙古等能源大省因承接高碳產業(yè)轉移，碳排放強度為東部的3倍以上REF_Ref26778\w\h[5]。焦建玲等（2017）通過空間面板模型指出，進口貿易技術溢出可通過優(yōu)化能源結構可以對區(qū)域碳排放強度有所降低，并且簡介效應大于直接效應REF_Ref18128\w\h[6]。此外，周宏偉和劉曙光（2025）引入全球價值鏈前向嵌入視角，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)出口隱含碳排放與價值鏈嵌入程度呈倒U型關系，表明深度參與全球價值鏈可能加劇碳排放強度REF_Ref29175\w\h[7]。經過多年來的研究得出，碳排放強度的驅動因素包括規(guī)模效應、結構效應和技術效應（高瀟博2015）REF_Ref4898\w\h[26]。張軍和李雪松（2022）研究發(fā)現(xiàn)，數字經濟通過減少貿易中間環(huán)節(jié)的能源浪費，推動出口貿易與碳排放脫鉤，但需警惕“數字—高碳”路徑依賴REF_Ref29515\w\h[8]。李鋼和董敏杰（2022）進一步驗證，出口數字化轉型通過優(yōu)化供應鏈管理抑制碳排放強度，但需防范“技術鎖定”效應REF_Ref29802\w\h[9]。魏巍賢和馬喜立（2022）驗證了低碳城市試點政策對出口貿易碳強度的抑制作用，表明政策干預可通過技術升級和產業(yè)調整實現(xiàn)減排REF_Ref29982\w\h[10]。（二）國際貿易與碳排放的關系國際貿易對碳排放的影響存在“污染天堂假說”與“環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）”的理論爭議（Khan2019)REF_Ref30370\w\h[11]。Copeland和Taylor（2017）提出貿易自由化可能通過產業(yè)轉移導致發(fā)展中國家成為“污染避難所”REF_Ref30413\w\h[12]。中國學者李鍇等（2018）通過省級面板數據驗證了貿易開放對碳排放的正向效應REF_Ref1221\w\h[13]，但高東曉（2024）發(fā)現(xiàn)區(qū)域異質性顯著，例如中西部能源大省出口隱含碳強度是東部地區(qū)的3.2倍REF_Ref1263\w\h[14]。全球價值鏈的嵌入使碳排放的跨國轉移加劇。楊子暉和田磊（2020）測算顯示，中國通過加工貿易向歐美凈轉移碳排放約3.5億噸/年，其中78%由東部沿海地區(qū)承擔REF_Ref1315\w\h[15]。宋馬林和王舒鴻（2021）研究表明，發(fā)達國家綠色貿易壁壘倒逼中國企業(yè)改進生產工藝REF_Ref1355\w\h[16]，但Xu和Wang（2022）指出碳泄漏仍通過中間品貿易轉移至發(fā)展中國家，形成“污染避難所”效應REF_Ref1397\w\h[17]。周宏偉和劉曙光（2025）進一步發(fā)現(xiàn)，歐洲價值鏈網絡區(qū)域的全球價值鏈前向嵌入與碳排放呈倒U型關系，而發(fā)展中國家嵌入則呈現(xiàn)負的抑制效應REF_Ref29175\w\h[7]。出口貿易對碳排放強度的影響出口貿易通過規(guī)模效應、結構效應和技術效應作用于區(qū)域碳排放強度（高瀟博2015）REF_Ref4898\w\h[26]。戴小文和何艷秋（2021）基于PSTR模型發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)出口貿易與碳排放強度呈倒U型關系，而中西部地區(qū)因高碳產業(yè)承接呈現(xiàn)正向線性關聯(lián)REF_Ref1485\w\h[18]。張軍和李雪松（2022）指出數字經濟通過減少中間環(huán)節(jié)能源浪費，推動出口貿易與碳排放脫鉤，但需警惕“數字—高碳”路徑依賴。出口貿易的碳排放效應具有空間關聯(lián)性REF_Ref29515\w\h[8]。許和連和鄧玉萍（2022）利用空間杜賓模型發(fā)現(xiàn)，數字服務貿易通過技術擴散使本地碳排放強度下降9.3%，但對鄰近地區(qū)產生1.8%的負向溢出REF_Ref1567\w\h[19]。孫傳旺和劉希穎（2023）進一步揭示，高碳產業(yè)出口通過供應鏈關聯(lián)加劇區(qū)域間碳排放聯(lián)動，例如長三角地區(qū)出口技術復雜度每提升10%，碳排放強度下降7.4%，而中西部地區(qū)僅為2.1%REF_Ref1619\w\h[20]。Antweiler和Trefler（2022）通過對60國數據的分析，發(fā)現(xiàn)高附加值產品出口占比每提高10%，區(qū)域碳強度下降3.2%，但資源密集型地區(qū)（如中東）因能源依賴效應削弱減排效果REF_Ref1655\w\h[21]。然而，對于出口貿易與碳排放強度的非線性關系的熱度只增不減。沈坤榮和張可（2021）發(fā)現(xiàn)出口技術復雜度與碳排放強度呈倒U型關系，拐點出現(xiàn)在技術復雜度指數為0.45時REF_Ref1717\w\h[22]。王惠等學者基于研發(fā)投入門檻模型發(fā)現(xiàn)，當研發(fā)強度低于閾值時，出口擴張加劇碳排放，超過閾值后技術效應主導，減排效果顯著REF_Ref1844\w\h[23]。此外，李鋼和董敏杰（2022）驗證了出口數字化轉型的抑制效應，但需警惕“技術鎖定”導致的高碳依賴REF_Ref29802\w\h[9]。周宏偉和劉曙光（2025）發(fā)現(xiàn)，數字服務貿易自由化使全球價值鏈前向嵌入的倒U型拐點左移，尤其在低技術行業(yè)和歐洲價值鏈區(qū)域效果顯著REF_Ref29175\w\h[7]。黃建忠和楊曦（2021）指出，出口結構升級通過技術擴散降低碳排放強度，但需結合區(qū)域政策差異優(yōu)化調節(jié)路徑，從而可以看出數字服務貿易自由化對非線性關系具有調節(jié)效應REF_Ref2053\w\h[24]。高新等中國學者（2024）基于我國2006-2019年277個城市的相關數據，用門檻效應模型來實證檢驗環(huán)境規(guī)制對出口貿易碳排放的影響機制和作用機理，研究結果表明，出口貿易對地級以上城市的碳排放存在環(huán)境規(guī)制的雙重門檻效應，但分地區(qū)來看，環(huán)境規(guī)制的門檻效應呈現(xiàn)出“東弱中強”的特征，分時段來看，“低碳城市試點”政策實施后，環(huán)境規(guī)制的雙重門檻效應顯著REF_Ref2191\w\h[25]。（四）文獻述評對于出口貿易對碳排放強度的影響的研究，現(xiàn)有的研究在出口貿易與碳排放強度關系的理論建構與實證分析方面取得重要進展，為本研究提供了堅實基礎。在作用機制層面，學界構建了"規(guī)模-結構-技術"三維分析框架，證實了出口規(guī)模擴張通過技術溢出效應降低碳強度，發(fā)現(xiàn)了出口技術復雜度與碳排放強度呈倒U型關系，驗證了技術效應的非線性特征。在區(qū)域差異方面，揭示了東部地區(qū)呈現(xiàn)環(huán)境庫茲涅茨曲線特征，而中西部仍處于"污染避難所"階段，并且有進一步研究指出了全球價值鏈嵌入程度的區(qū)域異質性會改變碳排放軌跡。在政策干預研究方面，證實了低碳試點政策通過倒逼機制降低出口碳強度，并驗證了環(huán)境規(guī)制在東部地區(qū)的弱門檻效應與中西部的強約束特征。但在現(xiàn)有的研究仍存在部分局限，如區(qū)域異質性的機制解構不足，在現(xiàn)有的文獻多停留于區(qū)域差異的現(xiàn)象描述，對高、低經濟發(fā)展地區(qū)技術擴散效率差異、產業(yè)承接偏好等深層機理缺乏系統(tǒng)論證。另外，政策協(xié)同效應研究滯后，關于"雙碳"政策與出口貿易的交互影響僅見零散討論，特別是區(qū)域差異化政策工具如何調節(jié)貿易的碳減排效應亟待驗證。還有，對于傳導路徑的區(qū)域適配性研究缺失，在現(xiàn)有文獻多將產業(yè)升級、能源轉型等路徑視為普適機制，未充分考慮不同發(fā)展階段地區(qū)的制度環(huán)境與技術吸收能力差異。本文主要針對未研究到位的地方進行補充，尤其在區(qū)域異質性分析、政策協(xié)同效應及非線性機制探討方面提供了重要支撐，另外，現(xiàn)行區(qū)域協(xié)調機制存在改進空間，為構建"產業(yè)-能源-技術"協(xié)同治理體系提供實證支撐。三、出口貿易對碳排放強度的現(xiàn)狀分析碳排放強度作為衡量經濟體環(huán)境績效的關鍵參數，具體表征為每單位國內生產總值對應的二氧化碳排放當量。從環(huán)境經濟學視角分析，該指標與能源利用效率呈現(xiàn)顯著負相關關系，其計量數值的攀升意味著經濟增長過程中碳要素投入強度的增加，反之則反映產業(yè)結構的低碳化轉型及清潔能源技術應用的深化。這種量化指標為評估區(qū)域可持續(xù)發(fā)展水平提供了重要的負向判斷依據，數值的持續(xù)下降趨勢往往對應著經濟增長與資源環(huán)境脫鉤程度的提高REF_Ref7834\w\h[36]。接下來是我國出口貿易與碳排放強度的現(xiàn)狀分析，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：中國出口貿易的整體分析從圖1可以看出，我國出口貿易總額在整體上呈現(xiàn)波動上升趨勢。從2013年到2023年，我國的出口貿易總額從2013年的137170億元增長到2023年的237726億元，十一年間整體出口貿易總額呈現(xiàn)上升趨勢，不過增長率波動明顯。我國2013-2023年的出口貿易總額年均增長率為6.21%。由于我國正逐步向出口大國轉變，每個發(fā)展階段都有不同特征,2015年我國出口貿易總額呈下降趨勢，部分可能是因為外需疲軟，我國的經濟正面對著顯著的下行趨勢，并且在全球層面我國還存在技術貿易上的一些劣勢與阻礙從而使出口相對減少。另外，當年我國因為部分國際商品價格的下降的影響，并伴隨著國際經濟的下行，導致成本里的相關直接人工的成本上漲而使出口競爭力有所下滑。不過，在此之后的2017年，我國因為政府發(fā)布的一系列相關政策如稅收減免和出口退稅來加速出口貿易相關方面的發(fā)展，并且我國奪取核心技術、提高市場占有率、研究出更多優(yōu)質產品從而加大技術方面的提升和產品的更新改造程度。2021年前，盡管出口貿易總額增速逐步減緩，但是中國制出口貿易卻謀求發(fā)展穩(wěn)定。2021年，我國的出口總額經歷了顯著的增長，從179326億元激增至217348億元，這足以證明其增長的速度之快。圖1中國2013-2023年出口貿易總額及其增長率中國能源消耗結構的整體分析我國能源的低碳發(fā)展不斷上升新高度。由表1看出，2013—2023年，中國的煤炭消耗占比由67.4%降到了55.3%，與之相反的變化趨勢的是一次性電力及其他能源，即風電、太陽能發(fā)電、水電、核電及生物質能，它們的占比由10.2%上漲到了17.8%。2023年，能源安全穩(wěn)定供應水平呈現(xiàn)了一個新的飛躍勢態(tài)。2013—2023年，一次能源生產總量累計增長35%，原煤生產能力持續(xù)增強，我國的清潔能源消耗占能源消耗總量的占比從15.5%增加到26.4%。因此可以看出，我國的能源消耗不斷改進，向著低碳方向改進，不斷多利用清潔能源供能消耗，從而減少碳排放量。另外，能源消耗結構仍然需要不斷優(yōu)化不斷改進從而實現(xiàn)“我國到2030年基本實現(xiàn)碳達峰”的目標。表12013-2023年我國能源消耗總額及占比年份能源消耗總量（萬噸標準煤）占能源消費總量的比重（%）煤炭石油天燃氣一次性電力及其他能源201341691367.417.15.310.2201442833465.817.35.611.3201543411363.818.45.812201644149262.218.76.113201745582760.618.96.913.620184719255918.97.614.5201948748857.719815.3202049831456.918.88.415.9202152589655.918.68.816.7202254100056.217.98.417.5202357200055.318.38.617.8數據來源：國家統(tǒng)計局計算所得中國碳排放總量和碳排放強度發(fā)展趨勢由圖2中可看出，中國碳排放總量總體呈現(xiàn)上升趨勢，而與之相反的使碳排放強度的整體下降趨勢，兩者反向變動。見附錄B，在2013-2023年，中國能源消費碳排放量從112.44億噸逐年增加到126億噸，年均增長率為1.20%，GDP從2013年的592963.2億元到2023年的1260600億元，其GDP年均增長率11.26%(GDP以2013年不變價計算)，我們可以直截了當地觀察到GDP增長速度比碳排放總量的增長速度要快得多。所以在2013年到2023年內，雖然碳排放總量逐年上升，碳排放強度仍呈現(xiàn)逐年下降的趨勢，由2013年的2.15噸/萬元下降到2023年的1.00噸/萬元。數據來源：中國統(tǒng)計年鑒及中國碳核算數據庫 圖2中國碳排放總量和碳排放強度比較中國碳排放強度區(qū)域分布情況附錄A中可以看出，碳排放量偏高的前三位分別是山西省、山東省、內蒙古，從表中可以看出在2013-2023這十一年之間，山西省的平均年碳排放量是最高的，已經是超過1500百萬噸，緊接其后的是山東省的年均碳排放量也是有超過1000萬噸。另外，內蒙古、江蘇省、河北省、遼寧省、陜西省、廣東省、河南省等省份雖然沒有達到山西省的年均碳排放量，但是他們各省的年均碳排放量都是達到500百萬噸以上的。之后，從整體的各省的碳排放量變化趨勢來看，在2013-2023年間，陜西省在2013-2018年間，碳排放量呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢；內蒙古、青海等西部地區(qū)各?。ㄊ?、自治區(qū)）制造業(yè)碳排放量與全國其他省份相比減少較多，可是北京市的年均碳排放量在全國排名靠后，其整體呈現(xiàn)下降的趨勢，其中的部分原因可想而知，首先，北京是我國的首都，對于節(jié)能減排方面做足了榜樣這樣才可以帶動其他省市的行動，其對高污染、高能耗的企業(yè)進行治理并且加強監(jiān)管，還有就是，對于北京的技術和設備相較其他省市來說是先進的，可以提高產業(yè)結構和能源利用效率。另外，沿海資源型省份也存在著導致碳排放量增長的因素。所以，我國積極制造先進的綠色設備和生產技術，大力發(fā)展清潔能源實施能源管理和節(jié)能減排政策，加強環(huán)保監(jiān)管等措施，積極降低制造業(yè)碳排放量，來降低我國的綜合碳排放量。對于區(qū)域碳排放強度分布格局方面，基于表3，我國省級碳排放強度呈現(xiàn)出明顯的空間分異特征。按照經濟發(fā)展水平差異，將研究區(qū)域劃分為東、中、西三大經濟帶劃分進行對比研究，研究發(fā)現(xiàn)，2013-2023年間三大區(qū)域的碳排放強度均保持持續(xù)下降態(tài)勢，但區(qū)域間差異顯著，即東部地區(qū)均值最低，明顯優(yōu)于全國平均水平，中部地區(qū)與全國均值基本持平，西部地區(qū)均值最高，是唯一未達標的區(qū)域。值得注意的是，區(qū)域差距呈現(xiàn)收斂趨勢，西部與中部地區(qū)的絕對差異逐步縮小。對于碳排放強度的動態(tài)演變特征，由圖三的時序分析顯示出三大區(qū)域的碳排放強度演變，先從整體趨勢來看，除個別年份波動外，均保持持續(xù)下降態(tài)勢，再從區(qū)域差異來看，這十一年間始終維持"東部<中部<西部"的空間格局，最后從其波動特征來看，2020年三大區(qū)域同步出現(xiàn)小幅回升，西部地區(qū)和中部地區(qū)在2015年出現(xiàn)階段性波動，東部地區(qū)則在2019年經歷短暫反彈。從這些政策驅動因素分析，這種演變特征與我國實施的多層次環(huán)境治理政策密切相關，其高耗能行業(yè)占比持續(xù)下降可以使產能結構優(yōu)化，其重點行業(yè)能效標準不斷提高可以使能效有所提升，其《環(huán)境保護法》等法規(guī)體系日益完善可以使使環(huán)境有很大的改善，其跨區(qū)域環(huán)境治理機制逐步建立可以使區(qū)域協(xié)同。表2中國的東、中、西部區(qū)域劃分表劃分地區(qū)省份（直轄市、自治區(qū)）高經濟發(fā)展地區(qū)東部北京上海江蘇浙江天津河北遼寧福建山東廣東海南低經濟發(fā)展地區(qū)中部山西吉林黑龍江河南湖北湖南安徽江西西部四川重慶貴州云南內蒙古廣西甘肅青海寧夏新疆表3我國三大經濟區(qū)域的碳排放強度均值20132014201520162017201820192020202120222023均值東部1.371.291.251.201.101.091.131.171.030.590.621.08中部2.262.142.011.851.901.771.811.851.660.951.001.75西部3.533.303.012.862.892.462.452.452.281.301.382.54均值2.392.242.071.951.941.771.801.821.660.951.001.78數據來源：依據2013-2023年碳排放數據及GDP數據來測算出碳排放強都而所得圖3中國分地區(qū)碳排放強度發(fā)展趨勢中國省市碳排放強度差異從圖4可以看出，二氧化碳排放強度在不同的省市間具有較大的差別，其整體趨勢可以看出，是從東部沿海省市向中西部省市逐漸增加的空間分布特征。根據圖4可以看出，在2013-2023年間，中國碳排放強度均值最低的六個省是東部地區(qū)的北京、上海、廣東、湖南、重慶、四川，而碳強度均值最高的六個省是甘肅、貴州、新疆、內蒙古、寧夏、山西，其中有最高碳排放強度的山西的均值高達10.70。觀測2013-2023年樣本數據生成的省級平均值，考察降低碳排放強度的最佳實踐省份的分布情況，可見，碳排放強度低的省份大多來自東部地區(qū)。其中可以看出，北京、上海、廣東等省份產生綠色經濟的領頭作用，使中國成為貿易低碳的先鋒者。圖430個省份碳排放強度均值（2013-2023）四、我國出口貿易對中國碳排放強度的影響的實證分析（一）模型設定1.模型設定基于出口貿易對中國碳排放強度的影響分析，設定普通的OLS模型：2.變量說明被解釋變量：碳排放強度（CEI）。碳排放強度作為評估經濟發(fā)展與溫室氣體排放脫鉤進程的關鍵性指標，其計算方式以溫室氣體排放量與國內生產總值的比率（CEI=CO?/GDP）為核心，能夠量化單位經濟增量所承擔的生態(tài)代價。該指標不僅能夠直觀體現(xiàn)經濟增長與溫室氣體排放的關聯(lián)性，還可通過多維視角綜合評估能源消費結構、產業(yè)布局優(yōu)化及技術創(chuàng)新水平等要素對碳排放的綜合作用。CEI綜合了能源結構（如化石能源占比）、技術效率（如單位能耗GDP）和產業(yè)結構（如高耗能產業(yè)比重）的交互影響。核心解釋變量：出口貿易（EX）。出口貿易是區(qū)域經濟開放度的核心表征，其通過規(guī)模效應（擴大生產）、技術效應（綠色技術溢出）和結構效應（出口商品升級）影響碳排放強度。各區(qū)域出口額的統(tǒng)計單位為人名幣，無需匯率轉換，直接應用收集的數據信息。出口貿易額包含貨物和服務貿易，覆蓋制造業(yè)和服務業(yè)全產業(yè)鏈，能反映不同產業(yè)的碳排放特征，反映其動態(tài)性。控制變量：TAX是稅收水平，稅收政策通過調節(jié)企業(yè)生產成本間接影響碳排放強度，該變量可能影響企業(yè)的生產成本和環(huán)保投入。例如，碳稅、環(huán)保稅等能提高高碳行業(yè)的生產成本，倒逼企業(yè)減少化石能源使用或進行低碳技術升級，并且有研究表明，稅收水平每提高1%，工業(yè)碳排放強度可能下降0.21%。中國近年通過差異化稅率（如鋼鐵行業(yè)碳稅稅率提升至8%）抑制高碳產業(yè)擴張，驗證了稅收對減排的調控作用。因此控制稅收水平可排除政策干預對出口貿易與碳排放關系的干擾，例如高稅收可能抑制高碳出口規(guī)模，而低稅收地區(qū)可能成為“污染避難所”。SUP變量是政府補貼，補貼通過激勵企業(yè)綠色技術創(chuàng)新降低碳排放強度，該變量可能激勵企業(yè)進行綠色技術創(chuàng)新。例如，清潔能源設備采購補貼可減少單位產出的能耗，有研究顯示，補貼每增加10%，企業(yè)綠色專利申請量提升6.2%，并且中國對光伏、新能源汽車等產業(yè)的補貼顯著降低了相關行業(yè)的碳排放強度（如光伏組件出口碳強度下降18%）。因此控制補貼可區(qū)分政策激勵效應與出口貿易本身的技術溢出效應，避免高估出口的技術減排貢獻。SCO變量是產業(yè)結構，例如第二產業(yè)占比，反映高耗能產業(yè)的比重。第二產業(yè)占比較高時，能源消耗和碳排放顯著增加。有研究表明，第二產業(yè)占比每提高1%，區(qū)域碳排放強度上升0.3-0.5噸/萬元GDP。中國中西部省份（如山西、內蒙古）因承接高碳產業(yè)轉移，第二產業(yè)占比達60%以上，其碳排放強度為東部地區(qū)的3.2倍。因此控制產業(yè)結構可剝離出口貿易中隱含的“高耗能產業(yè)集聚”效應，避免將結構性因素誤判為貿易本身的碳排放影響。URB是城鎮(zhèn)化率，城鎮(zhèn)化通過人口集聚、基建擴張和消費升級增加能源需求，該變量反映城鎮(zhèn)化進程對碳排放的影響。有研究發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化率每提高1%，人均碳排放增長0.8-1.2噸。中國東部沿海城市群因高城鎮(zhèn)化率（>70%），建筑和交通碳排放占總量的52%。因此控制城鎮(zhèn)化率可分離城市化進程對區(qū)域碳排放的獨立影響，例如分析出口貿易是否通過加速城鎮(zhèn)化間接推高碳排放。FIN是金融發(fā)展水平，該變量反映資金配置效率。金融市場成熟度影響綠色技術融資效率。高FIN地區(qū)更易獲得低碳項目貸款，降低企業(yè)綠色創(chuàng)新成本。有研究表明，綠色信貸占比每提高1%，碳排放強度下降0.12%。中國綠色債券市場規(guī)模從2016年的2300億元增至2024年的1.5萬億元，推動新能源產業(yè)投資增速達15%。因此控制金融發(fā)展水平可排除資金配置效率對出口企業(yè)技術升級的干擾，例如分析出口貿易是否通過融資渠道優(yōu)化促進減排。ε為隨機誤差項。本研究基于2013年至2023年中國30個省級行政區(qū)的面板數據開展分析，樣本范圍涵蓋除西藏自治區(qū)、中國香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和中國臺灣省之外的地區(qū)，主要系因上述區(qū)域存在統(tǒng)計資料不完整或口徑差異問題。原始數據主要來源于國家統(tǒng)計局發(fā)布的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》等權威資料，同時整合了各省市歷年統(tǒng)計年鑒及官方公報的公開信息。在實際操作中，針對部分年份及指標存在的數據缺失現(xiàn)象，采用線性插值法與相鄰年份均值法進行補充處理，以確保數據序列的連續(xù)性和完整性。需要說明的是，所涉及的經濟指標均經過標準化處理，以消除價格波動及量綱差異對分析結果的影響。另外，為提升數據平穩(wěn)性，對部分非平穩(wěn)變量進行對數化轉換，最終形成覆蓋十年期、橫跨三十個地理單元的面板數據集。。（二）描述性統(tǒng)計對所收集的收據集進行總結和描述，以便于更好地理解數據的基本特征和分布情況。從下表4看出，碳排放強度的平均值為2.0778，標準差為1.9938，表明碳排放的波動較大；最小值為0.3303，最大值為11.5165，說明碳排放的范圍較廣；中位數（p50）為1.4722，低于平均值，表明數據可能存在右偏分布。出口貿易（EX）的平均值為14.7545，標準差為1.7480，表明出口值的波動相對較小；最小值為9.7866，最大值為18.1963，出口值的范圍相對集中；中位數為15.0122，接近平均值，表明數據分布較為對稱。稅收（Tax）的平均值為0.0814，標準差為0.0282，表明稅收的波動較小。最小值為0.0355，最大值為0.1882，稅收的范圍較窄。中位數為0.0751，略低于平均值，表明數據可能存在輕微的右偏分布。政府補貼（Sup）的平均值為0.2894，標準差為0.2028，表明政府補貼值的波動較大；最小值為0.1050，最大值為1.3538，政府補貼值的范圍較廣；中位數為0.2315，低于平均值，表明數據可能存在右偏分布。產業(yè)結構（Sco）的平均值為0.3915，標準差為0.0668，表明產能結構的波動較??；最小值為0.1796，最大值為0.6101，產能結構的范圍相對集中；中位數為0.3978，接近平均值，表明數據分布較為對稱。城鎮(zhèn)化率（Urban）的平均值為0.6009，標準差為0.1380，表明城市化水平的波動較?。蛔钚≈禐?.0000，最大值為0.8958，城市化水平的范圍較廣；中位數為0.5983，接近平均值，表明數據分布較為對稱。金融發(fā)展水平（Fin）的平均值為1.6205，標準差為0.4572，表明金融值的波動較大；最小值為0.7433，最大值為2.9975，金融值的范圍較廣；中位數為1.5379，略低于平均值，表明數據可能存在輕微的右偏分布?？傮w來看，數據集中各變量的樣本量一致；碳排放、政府補貼和金融的波動較大，而稅收、產能結構和城市化的波動較小；碳排放、稅收、政府補貼和金融可能存在右偏分布，而出口、產能結構和城市化的分布較為對稱。表4描述性分析的數據統(tǒng)計countsdmeanminp50maxCarbonintensity3411.99382.07780.33031.472211.5165EX3411.748014.75459.786615.012218.1963Tax3410.02820.08140.03550.07510.1882Sup3410.20280.28940.10500.23151.3538Sco3410.06680.39150.17960.39780.6101Urban3410.13800.60090.00000.59830.8958Fin3410.45721.62050.74331.53792.9975模型的基準回歸分析該表5展示了兩個基準回歸結果，根據實證分析結果顯示，出口貿易規(guī)模與碳排放強度之間存在顯著的負向關聯(lián)，即隨著出口貿易的擴大，單位產值的碳排放呈現(xiàn)下降趨勢。具體而言，出口貿易額每提升1個單位，碳排放強度將減少約0.73個單位，這表明我國出口結構優(yōu)化與生產技術改進對碳減排產生了積極作用。這一現(xiàn)象可能與出口導向型產業(yè)的技術升級密切相關，例如機械制造、新能源設備等低耗能高附加值產品的出口比重增加，促使整體碳排放強度降低。同時，環(huán)境規(guī)制強度作為關鍵調節(jié)變量，當超過0.0751的閾值時，出口貿易的碳減排效應顯著增強，反映出政策引導對綠色貿易的推動作用。需要注意的是，盡管出口規(guī)模擴大會直接增加碳排放總量，但碳排放強度的持續(xù)下降表明我國正通過技術創(chuàng)新和能源效率提升逐步實現(xiàn)貿易增長與碳減排的協(xié)同發(fā)展。這說明中國出口貿易通過技術溢出和結構升級降低碳強度，從而可以看出出口競爭倒逼企業(yè)采用低碳技術，降低單位產出的碳排放。對于出口貿易的增加，其他部分減排效果被產業(yè)結構和城鎮(zhèn)化率所影響而降低，需警惕出口擴張可能伴隨的高能耗產業(yè)轉移風險。稅收收入每增加1單位，碳排放強度則上升19.43單位，形成的原因可能是稅收政策若未針對低碳產業(yè)傾斜，可能增加企業(yè)生產成本，抑制綠色技術投資。政府補貼成顯著正向，與預期相反，可能反映補貼錯配問題，需優(yōu)化補貼方向，優(yōu)先支持清潔能源研發(fā)（如光伏、新能源汽車）以發(fā)揮減排潛力。產業(yè)結構成顯著正向影響，第二產業(yè)占比每提高1單位，碳強度上升約2.67單位。因此可以驗證高耗能產業(yè)（如鋼鐵、化工）對碳排放的驅動作用，需加快產業(yè)綠色升級。城鎮(zhèn)化率成顯著負向影響，城鎮(zhèn)化率每提高1單位，碳排放強度下降約1.90單位?？赡艿脑蚴浅擎?zhèn)化率可以通過集約化治理（如集中供熱）和技術擴散（如智能交通）降低排放。金融發(fā)展水平成顯著正向影響，表明金融市場成熟度未有效支持低碳轉型（如資金流向高碳行業(yè)）。需發(fā)展綠色金融（如碳交易市場）引導資本投向清潔技術。表5基準回歸分析(1)(2)CarbonintensityCarbonintensityEX-0.7349***-0.4761***(-15.5108)(-7.6849)Tax19.4268***(6.5471)Sup2.4207***(3.8482)Sco2.6679**(2.4152)Urban-1.8986**(-2.5705)Fin0.5159**(2.3877)_cons12.9206***6.0803***(18.3553)(5.6322)N341341r2_a0.41340.5714異質性分析對于本文的第三部分中的東部地區(qū)劃分為高經濟發(fā)展地區(qū)，將中、西部地區(qū)劃分為低經濟發(fā)展地區(qū)（具體劃分依據見附錄C）。從下表中可以看出，出口貿易對碳排放強度有顯著的抑制作用，且在低經濟發(fā)展地區(qū)的影響更大。其主要原因可能是出口貿易通過技術溢出效應和產業(yè)升級顯著降低碳排放。中西部地區(qū)承接東部產業(yè)轉移時，更傾向于引入低碳技術（如新能源設備制造），同時出口競爭倒逼企業(yè)采用清潔生產技術。例如，中西部通過光伏產業(yè)出口實現(xiàn)單位碳強度下降18%，技術效應主導減排。而東部已處于全球價值鏈中高端，技術減排潛力趨近邊際遞減。其出口結構以高附加值、低能耗產品為主，進一步減排需依賴深度脫碳技術。稅收水平對碳排放強度有顯著的正向促進作用，但兩地區(qū)強度差異大。低經濟發(fā)展地區(qū)的正向顯著性更大，說明稅收政策偏向傳統(tǒng)高碳產業(yè)，抑制綠色技術投資。例如，山西能源稅制未向新能源傾斜，導致稅收增加推高碳排放。高經濟發(fā)展地區(qū)則是通過碳稅、環(huán)保稅等定向政策部分抵消負面影響。例如，廣東對高碳行業(yè)征收差異化稅率，引導企業(yè)減排。政府補貼對碳排放強度影響的顯著性分化，其對于低經濟發(fā)展地區(qū)的碳排放強度的影響不顯著，可能原因是其補貼錯配至傳統(tǒng)高碳行業(yè)（如煤炭開采），未能激勵減排。例如，內蒙古煤炭加工企業(yè)獲補貼后產能擴張，加劇排放；高經濟發(fā)展地區(qū)成正向顯著性，可以知道高經濟發(fā)展地區(qū)是將補貼投向綠色技術研發(fā)（如氫能、光伏），但需警惕產能過剩。例如，長三角光伏企業(yè)補貼過度導致階段性產能冗余，反而增加隱性排放。產業(yè)結構方面是高經濟發(fā)展地區(qū)顯著正向，低經濟發(fā)展地區(qū)不顯著。高經濟發(fā)展地區(qū)的第二產業(yè)占比高（如長三角高端制造）仍是碳排放主因。例如，江蘇化工產業(yè)單位產值碳強度為服務業(yè)5倍，需加速向數字經濟轉型。而低經濟發(fā)展地區(qū)第二產業(yè)占比已處于高位（如山西能源產業(yè)超60%），結構調整空間有限，邊際影響弱化。城鎮(zhèn)化率對于碳排放強度的影響在低經濟發(fā)展地區(qū)顯著負向，高經濟發(fā)展地區(qū)不顯著。其主要是因為低經濟發(fā)展地區(qū)的城鎮(zhèn)化通過集約化治理（如集中供熱）和技術擴散（智能交通）降低排放。例如，成渝城市群推廣綠色建筑后碳排放強度下降12%。而高經濟發(fā)展地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平飽和（如上海城鎮(zhèn)化率超85%），減排潛力趨近天花板，需依賴智能城市技術突破。金融發(fā)展水平對于碳排放強度的影響是在低經濟發(fā)展地區(qū)顯著正向，而在高經濟發(fā)展地區(qū)不顯著。因為在低經濟發(fā)展地區(qū)的金融資源更多流向高碳行業(yè)（如礦產開采），缺乏綠色金融支持。例如，貴州煤炭企業(yè)獲信貸占比超40%，抑制低碳轉型，而在高經濟發(fā)展地區(qū)的綠色金融體系（如碳交易市場）初步成熟，但資金配置效率待提升。例如，深圳碳金融衍生品交易規(guī)模僅占全國15%，需擴大覆蓋范圍。所以，低經濟發(fā)展地區(qū)的出口貿易減排效應更強，但面臨高碳產業(yè)轉移和政策錯配風險；高經濟發(fā)展地區(qū)需突破技術瓶頸，優(yōu)化制度設計。區(qū)域差異化治理需結合“技術—結構—政策”三維協(xié)同，例如中西部依托風光資源發(fā)展綠氫出口，東部深化數字貿易降低隱含碳強度。表6低經濟發(fā)展地區(qū)和高經濟發(fā)展地區(qū)的異質性分析(1)低經濟發(fā)展地區(qū)(2)高經濟發(fā)展地區(qū)EX-0.5482***-0.2737***(-3.6811)(-3.8105)Tax43.6127***8.0416***(7.0666)(2.8011)Sup0.86644.0934***(0.9040)(4.7876)Sco1.15152.8812**(0.6274)(2.5072)Urban-3.5142**-0.0742(-2.1243)(-0.1083)Fin0.9744**0.3111(2.3446)(1.3583)_cons6.4997**2.5196**(2.3093)(1.9866)N170170（五）穩(wěn)健性分析穩(wěn)健性檢驗的目的是驗證其模型結果的可靠性，確保核心結論不受特定樣本或時間段的影響。本文對于其模型的穩(wěn)健性分析進行了實證分析，其剔除疫情影響（刪除2020-2022年數據）的模型結果其擬合優(yōu)度低經濟發(fā)展地區(qū)調整后的R2為0.4167，低經濟發(fā)展地區(qū)調整后的R2為0.5782。本研究基于不同經濟發(fā)展水平的分組回歸發(fā)現(xiàn)，出口貿易對碳排放強度呈現(xiàn)顯著的抑制作用，且表現(xiàn)出區(qū)域異質性特征。具體而言，在經濟欠發(fā)達地區(qū)，出口依存度的回歸系數達到0.8194（1%顯著性水平），而在經濟發(fā)達地區(qū)該系數為0.5221（1%顯著性水平），表明出口貿易的碳減排效應隨經濟發(fā)展水平提升呈現(xiàn)邊際遞減態(tài)勢。值得注意的是，通過剔除疫情時期數據的穩(wěn)健性檢驗，該結論仍保持高度穩(wěn)健，證實出口貿易通過技術溢出和結構優(yōu)化等渠道對碳排放產生持續(xù)抑制作用。在財政政策變量方面，稅收負擔對碳排放強度的影響在經濟發(fā)達地區(qū)尤為顯著，其回歸系數高達22.1103（1%顯著性水平），反映出稅收政策若缺乏定向調控可能通過成本轉嫁機制加劇碳排放。與之相印證的是，政府補貼在經濟發(fā)達地區(qū)同樣表現(xiàn)出顯著正向影響，回歸系數為2.7395（1%顯著性水平），暗示現(xiàn)行補貼政策可能存在激勵扭曲，未能有效引導企業(yè)向低碳技術轉型。這兩項財政工具的檢驗結果經過疫情數據剔除后仍保持穩(wěn)健，提示政策制定需強化環(huán)境規(guī)制與財政工具的協(xié)同效應?？臻g異質性分析進一步揭示，經濟發(fā)達地區(qū)較高的環(huán)境規(guī)制強度雖未完全抵消出口貿易的碳減排效應，但顯著改變了政策工具的作用路徑。這與門檻效應模型的研究結論形成呼應——當經濟發(fā)展突破特定閾值時，制度環(huán)境與政策工具的交互作用會重塑碳排放的形成機制。研究建議應建立差異化政策體系：對欠發(fā)達地區(qū)側重出口結構優(yōu)化，對發(fā)達地區(qū)則需強化稅收政策的環(huán)保導向和補貼的低碳約束。其他控制變量中，產業(yè)結構不顯著，城鎮(zhèn)化率不顯著，金融發(fā)展水平不顯著。所以對于剔除疫情數據后，核心變量（出口貿易、稅收水平、政府補貼）的顯著性和符號保持一致，說明模型結果具有穩(wěn)健性。調整后的R2較低，模型解釋力較強。對于上述情況下的穩(wěn)健性分析可以看出，出口貿易對碳排放強度的抑制作用均顯著且符號一致，從而得出出口貿易的負向影響具有高度穩(wěn)健性。稅收水平對碳排放強度的正向影響均顯著且符號一致，從而得出稅收水平的正向影響具有高度穩(wěn)健性。政府補貼對碳排放強度的正向影響顯著。其他控制變量中，城鎮(zhèn)化率和金融發(fā)展水平在剔除疫情數據后不顯著，從而得出這些變量的影響可能受樣本選擇的影響，穩(wěn)健性較弱。表7穩(wěn)健性檢驗（剔除疫情影響刪除20-22年）(1)低經濟發(fā)展地區(qū)(2)高經濟發(fā)展地區(qū)EX-0.8194***-0.5221***(-13.3202)(-6.6901)Tax22.1103***(5.7439)Sup2.7395***(3.7621)Sco2.1758(1.5481)Urban-2.0109**(-2.4154)Fin0.3629(1.3851)_cons14.2528***6.9059***(15.6527)(5.0909)N248248r2_a0.41670.5782五、結論與政策（一）結論1.出口貿易對碳排放強度的影響結論從整體層面上，中國的出口貿易與碳排放強度之間呈現(xiàn)顯著的負相關性。隨著出口貿易規(guī)模的擴大，碳排放強度呈現(xiàn)下降趨勢。這表明，中國的出口貿易增長目前仍依賴于高能耗、高排放的行業(yè)，并且根據我國能源消耗結構來看，其碳排放量依然處于較高水平。從省級層面上具體來看，各省制造業(yè)的碳排放量因其地理位置和經濟發(fā)展水平的差異而有所不同。在地區(qū)差異方面，高經濟發(fā)展地區(qū)和低經濟發(fā)展地區(qū)的出口貿易碳排放效應存在顯著差異，東部地區(qū)自改革開放以來依托優(yōu)越的地理區(qū)位與政策先發(fā)優(yōu)勢，逐步構建起以高端制造業(yè)和現(xiàn)代服務業(yè)為主導的產業(yè)體系。首先，區(qū)域經濟基底堅實，依托長三角、珠三角等城市群形成了完善的產業(yè)鏈協(xié)同效應，基礎設施現(xiàn)代化水平與人力資本集聚度全國領先。其次，產業(yè)結構持續(xù)優(yōu)化升級，通過承接國際產業(yè)轉移與技術自主創(chuàng)新，實現(xiàn)了從勞動密集型向技術密集型產業(yè)的跨越，電子信息、生物醫(yī)藥、精密制造等戰(zhàn)略性新興產業(yè)占據主導地位。再者，數字經濟與實體經濟深度融合，5G通信、人工智能等新基建布局完善，推動傳統(tǒng)產業(yè)智能化轉型。另外需要注意的是，該地區(qū)在產業(yè)升級過程中主動將部分勞動密集型產業(yè)向中西部轉移，形成"研發(fā)設計在東部、生產制造在中西部"的梯度分工格局。這一系列結構性調整使東部地區(qū)成為全國經濟高質量發(fā)展的核心引擎，其出口貿易的碳排放效應相對較低；而中部和西部地區(qū)由于經濟發(fā)展相對滯后、產業(yè)結構較為單一，其出口貿易的碳排放效應則相對較高。2.出口貿易對碳排放強度的實證分析的主要發(fā)現(xiàn)基于現(xiàn)有研究，中國各區(qū)域出口貿易的碳排放效應呈現(xiàn)顯著異質性，與全國整體趨勢存在明顯偏離。從驅動因素來看，出口規(guī)模擴張是導致地區(qū)間碳排放強度差異的核心變量，其累積效應在三大產業(yè)中均占據主導地位。。值得注意的是，在環(huán)境規(guī)制強度突破特定閾值時，出口依存度提升會顯著加劇碳排放，這可能與短期內的技術鎖定效應及高碳路徑依賴有關。此外，結構效應的作用呈現(xiàn)行業(yè)分化特征，制造業(yè)通過中間品投入優(yōu)化與服務化轉型可實現(xiàn)碳強度下降，但高耗能行業(yè)仍受制于出口結構的高碳化傾向。由于產業(yè)結構調整的滯后性，我國可能仍需依賴高碳排放的出口產品來維持經濟增長。同時，一些發(fā)達國家可能通過進口我國的資源密集型產品來轉移自身的碳排放壓力。這導致我國出口貿易在短期內可能增加碳排放量，從而提高碳排放強度；從長期來看，出口貿易對我國碳排放強度的影響將逐漸趨于負面。隨著全球對碳排放問題的重視和國際貿易規(guī)則的變化，我國將面臨更大的減排壓力。此外，隨著技術進步、產業(yè)結構和政策制定的優(yōu)化升級，我國將逐步實現(xiàn)向低碳經濟和綠色發(fā)展的轉型。這將有助于降低我國出口貿易的碳排放強度，推動經濟與環(huán)境的協(xié)調發(fā)展。從異質性分析來看，低經濟發(fā)展地區(qū)的出口貿易減排效應更強，但面臨高碳產業(yè)轉移和政策錯配風險；高經濟發(fā)展地區(qū)需突破技術瓶頸，優(yōu)化制度設計。政策建議東、中、西部地區(qū)實施差別化碳治理與產業(yè)調整對于東部沿海地區(qū)由于出口貿易對歐盟等市場依存度高，需要適當降低本地經濟對對外貿易的依賴，對于高出口地區(qū)需要強化碳足跡管理與國際認證，推動低碳技術研發(fā)，優(yōu)化出口結構，增加技術密集型產品占比。高出口地區(qū)要優(yōu)先建立重點產品的碳足跡核算體系，減少因歐盟關稅導致的成本增加。對于中西部地區(qū)的碳排放強度偏高，應該通過能源結構調整和低碳技術試點降低排放。其中，中西部地區(qū)高碳排放強度地區(qū)需要推動可再生能源替代，并鼓勵跨區(qū)域綠色專利轉移。中西部地區(qū)的政府和企業(yè)應改變其貿易發(fā)展方法，改善外貿結構，并幫助增加外貿對經濟的貢獻。在展示外國投資時，減排信號應考慮到碳排放。對于中國各地區(qū)建立碳排放預算管理制度，并且要分階段實施雙控制度，即強度控制為主，總量控制為輔。優(yōu)化能源結構，促進低碳經濟能源結構轉變對本地碳排放強度的影響頗為強勁，在我國推進碳達峰、碳中和戰(zhàn)略目標的背景下，優(yōu)化能源消費結構已成為實現(xiàn)綠色低碳轉型的關鍵路徑。當前階段，亟需通過系統(tǒng)性改革降低化石能源在一次能源消費中的主導地位，這既是應對全球氣候變化的必然選擇，也是推動經濟高質量發(fā)展的重要突破口。各省級行政單位應當立足新發(fā)展格局，從三個維度構建現(xiàn)代化能源經濟體系。首先，在能源供給側實施清潔替代戰(zhàn)略。通過科技創(chuàng)新提升可再生能源消納能力，重點推進光伏、風能、氫能等零碳能源的技術攻關與規(guī)?；瘧?。構建智能電網與分布式儲能設施，完善電力市場化交易機制，同時加強天然氣基礎設施建設，形成多能互補的能源供給格局。建議配套實施能源消費雙控制度，建立碳排放總量和強度雙控指標體系。其次，在產業(yè)結構層面推進深度調整。依托數字技術推動傳統(tǒng)制造業(yè)智能化改造，將戰(zhàn)略性新興產業(yè)占比提升至經濟總量的核心位置。重點培育現(xiàn)代服務業(yè)集群，發(fā)展數字經濟、工業(yè)設計等生產性服務業(yè)，構建"制造+服務"融合發(fā)展新模式。建議建立產業(yè)能效領跑者制度，對高耗能行業(yè)實施階梯電價等市場化調節(jié)機制。最后，優(yōu)化商品貿易結構形成綠色競爭優(yōu)勢。建立出口產品全生命周期碳足跡評估體系，重點扶持新能源汽車、光伏組件等低碳技術產品的國際競爭力。實施綠色供應鏈管理示范工程，推動加工貿易企業(yè)向研發(fā)設計、品牌營銷等價值鏈高端延伸。建議在國際經貿合作中嵌入環(huán)境標準，通過綠色"一帶一路"建設輸出中國環(huán)保解決方案。技術創(chuàng)新與政策協(xié)同為有效優(yōu)化我國能源供給體系，亟需實施系統(tǒng)性戰(zhàn)略調整以降低一次能源依賴度。在宏觀經濟平穩(wěn)運行的框架下，各省級行政區(qū)應當著力構建多維協(xié)同的能源轉型機制：首先需全面推進能源消費結構優(yōu)化工程，重點實施可再生能源替代戰(zhàn)略，加速太陽能、風能及生物質能技術的產業(yè)化應用；其次要深化產業(yè)結構轉型升級，通過技術創(chuàng)新驅動傳統(tǒng)高耗能產業(yè)向低碳化方向演進，培育戰(zhàn)略性新興能源裝備制造業(yè)；同時應強化能源基礎設施現(xiàn)代化建設，重點構建智能電網系統(tǒng)與天然氣輸配管網，建立多能互補的清潔能源供應體系。建議配套實施能源價格形成機制改革，完善碳交易市場制度設計，并加強國際能源技術合作，從而構建起效率導向型、環(huán)境友好型的現(xiàn)代能源治理體系。；推動數字化與綠色化融合，降低核算成本?？梢越⑻缄P稅影響預警機制，定期發(fā)布高貿易暴露風險的產品清單，從而使各地區(qū)提前應對。相關部門如生態(tài)環(huán)境部、商務部等部門聯(lián)合制定行業(yè)碳減排路線圖，推動長三角等地碳標識互認與市場互聯(lián)。

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附錄A我國各省碳排放總量測算表20132014201520162017201820192020202120222023北京86.6988.9883.3974.9470.0671.8871.6466.0766.9958.0063.67天津151.03143.93135.11130.35132.15138.36137.72128.49141.01122.09134.03河北657.72624.59639.37614.57541.90595.29593.43589.56579.36501.61550.70山西1,499.061,552.011,474.501,433.111,521.411,650.131,698.441,924.952,099.791,818.011,995.90內蒙古783.74806.00753.80754.62765.07857.57972.791,046.661,034.09895.33982.93遼寧529.86520.81502.37508.94515.65560.66628.03646.13649.71562.52617.56吉林237.29234.97218.85214.18214.52193.87197.77184.39190.88165.27181.44黑龍江363.48350.35347.80365.37355.33338.79341.14336.89358.51310.40340.77上海181.78156.55161.65158.23156.58151.47159.50154.63161.29139.65153.31江蘇638.44621.07634.16653.12645.05644.97636.58628.06669.22579.42636.11浙江387.56380.79381.50379.18401.44401.66419.15454.55526.01455.42499.98安徽387.18401.80392.85380.18397.02392.43398.96397.17415.06359.37394.53福建203.57229.16234.47217.15232.92254.14275.97281.65314.54272.33298.98江西162.19165.47170.41176.67179.01183.40186.18183.17189.24163.84179.87山東944.49997.831,052.181,096.721,101.81,220.031,244.711,273.771,267.571,097.471,204.86河南594.42557.53537.07536.84557.62498.13464.00464.56474.74411.04451.25湖北252.92251.82252.88253.98266.93258.02282.36242.45286.95248.44272.75湖南266.33255.97250.52265.51275.97225242.06227.63、218.03188.77207.24廣東493.09500.65497.95506.86533.20557.28552.29575.15669.62579.76636.49廣西189.77183.50173.23182.48193.85209.37226.59222.24239.25207.15227.42海南51.9758.8565.3562.2660.7563.8366.1064.2568.4059.2265.02重慶134.28139.12139.19142.18127.77123.80125.6787.83122.33105.92116.28四川277.51298.40253.58250.14229.76255.30276.56266.68268.88232.80255.58貴州314.25319.61327.57348.36340.34291.45289.24277.82295.44255.79280.82云南195.78187.77178.65184.54198.22205.48172.11205.72203.99176.62193.90陜西482.84502.04529.36590.05637.83576.35611.59620.19571.87495.13543.57甘肅181.47180.47176.58169.72173.99182.50185.44195.99211.52183.13201.05青海70.8362.5344.0553.1548.6849.0645.2841.3245.9939.8243.71寧夏187.76195.22193.38189.72226.24235.93251.90259.51283.52245.47269.49新疆336.34366.26379.09410.85452.26480.95519.31555.47632.03547.22600.76total（mt）11,243.6511,334.0411,180.8611,303.9611,553.3111,885.3412,272.4812,602.9813,255.8411,477.0012,600.00億噸112.44113.34111.81113.04115.53118.85122.72126.03132.56114.77126.00單位噸11,243,647,348.3311,334,035,227.0311,180,860,496.0311,303,964,121.0911,553,312,567.1711,885,338,742.4312,272,481,043.8712,602,978,554.1513,255,843,599.7411,477,000,000.0012,600,000,000.00單位50億噸2.252.272.242.262.312.382.452.522.652.302.52 數據來源：根據中國碳排放數據庫測算得出

數據來源：國家統(tǒng)計局

附錄B我國?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）地區(qū)生產總值地區(qū)生產總值20132014201520162017201820192020202120222023北京19800.8121330.8323014.5925669.1328014.9430319.9835371.2836102.5540269.641610.943760.7天津14442.0115726.9316538.1917885.3918549.1918809.6414104.2814083.731569516311.316737.3河北28442.9529421.1529806.1132070.4534016.3236010.2735104.5226206.8940391.342370.443944.1山西12665.2512761.4912766.4913050.4115528.4216818.1117026.6817651.9322590.225642.625698內蒙古16916.5017770.1917831.5118128.1016096.1217289.2217212.5317359.8220514.223158.624627遼寧27213.2228626.5828669.0222246.9023409.2425315.3524909.4525114.9627584.128975.130209.4吉林13046.4013803.1414063.1314776.8014944.5315074.6211726.8212311.3213235.513070.213531.19黑龍江14454.9115039.3815083.6715386.0915902.6816361.6213612.6813698.5014879.215901.015884上海21818.15