留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

我国减污降碳与地区经济发展水平差异研究

王涵 李慧 王涵 王淑兰 张文杰

王涵,李慧,王涵,等.我国减污降碳与地区经济发展水平差异研究[J].环境工程技术学报,2022,12(5):1584-1592 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20210268
引用本文: 王涵,李慧,王涵,等.我国减污降碳与地区经济发展水平差异研究[J].环境工程技术学报,2022,12(5):1584-1592 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20210268
WANG H,LI H,WANG H,et al.Research on the difference in air pollution and carbon dioxide reduction and regional economic development levels in China[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2022,12(5):1584-1592 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20210268
Citation: WANG H,LI H,WANG H,et al.Research on the difference in air pollution and carbon dioxide reduction and regional economic development levels in China[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2022,12(5):1584-1592 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20210268

我国减污降碳与地区经济发展水平差异研究

doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20210268
基金项目: 国家重点研发计划项目(2019YFC0214200)
详细信息
    作者简介:

    王涵(1989—),女,助理研究员,博士,主要从事大气污染物控制及空气质量改善对策研究,wang·han@craes.org.cn

    通讯作者:

    王淑兰(1964—),女,研究员,博士,主要从事空气质量管理研究,wangsl@craes.org.cn

  • 中图分类号: X321

Research on the difference in air pollution and carbon dioxide reduction and regional economic development levels in China

  • 摘要:

    我国正处于经济转型与快速发展时期,二氧化碳与大气污染物的协同减排是经济社会发展的挑战,同时也是推动经济结构绿色转型,加快形成绿色生产、生活方式,助推高质量发展的重大机遇。因此,全面了解我国各地区减污降碳与经济发展水平,有助于国家和地方政府因地制宜地制定减污降碳相关政策。构建了减污-降碳-经济综合评价指标体系,选择2016年和2018年30个省(自治区、直辖市)的能源经济与污染物及二氧化碳排放数据,利用灰色关联度法对各地区减污、降碳和经济指标进行综合评价,分析各项指标发展情况。通过对指标间二元、三元耦合协调度计算,分析各地区指标发展协调情况。根据各地评价指标得分及耦合协调度数据因地制宜地提出减污降碳与地区经济发展建议。

     

  • 图  1  地区能源消费总量与人均地区生产总值

    Figure  1.  Regional total energy consumption and per capita GDP

    表  1  减污-降碳-经济综合评价指标体系

    Table  1.   Comprehensive evaluation index system of “air pollution reduction-carbon dioxide reduction-regional economic development”

    一级指标(A)二级指标(B)三级指标(C)
    名称权重/%名称权重/%单位
    减污降碳与经济发展
    综合评价指标体系(A)
    减污指标(B1)33二氧化硫减排量(C1)8.25t
    氮氧化物减排量(C2)8.25t
    颗粒物减排量(C3)8.25t
    工业废气治理设施数(C4)8.25
    降碳指标(B2)33二氧化碳排放量(C5)16.5万t
    万元地区生产总值二氧化碳排放量(C6)16.5t/万元
    经济指标(B3)34地区一产增量(C7)8.5亿元
    地区二产增量(C8)8.5亿元
    地区三产增量(C9)8.5亿元
    人均地区生产总值(C10)8.5
    下载: 导出CSV

    表  2  耦合协调度等级划分

    Table  2.   Grading standards of coupling coordination degree

    耦合协调度类型耦合协调度得分(D
    优质协调发展0.90~1.00
    良好协调发展0.80~0.89
    中级协调发展0.70~0.79
    初级协调发展0.60~0.69
    勉强协调发展0.50~0.59
    不协调发展0.00~0.49
    下载: 导出CSV

    表  3  地区减污指标综合得分及排名

    Table  3.   Synthesis score and ranking of regional air pollution reduction index

    地区2016年2018年
    得分排名得分排名
    北京26.78326.913
    天津26.70426.311
    河北18.292814.9130
    山西18.682717.6927
    内蒙古18.102915.5429
    辽宁19.462515.8528
    吉林23.48922.2210
    黑龙江21.051718.8820
    上海26.27526.584
    江苏18.902618.4323
    浙江28.35123.037
    安徽19.872419.0619
    福建22.041320.8411
    江西20.392318.5422
    山东17.943018.0826
    河南20.742020.8212
    湖北22.271220.7513
    湖南20.732118.2024
    广东21.001822.658
    广西23.291020.5114
    海南27.33227.282
    重庆24.91723.166
    四川21.511619.5017
    贵州21.601519.1018
    云南20.851918.5921
    陕西21.821420.4815
    甘肃22.911120.2216
    青海26.14625.165
    宁夏23.93822.329
    新疆20.642218.1025
    下载: 导出CSV

    表  4  地区降碳指标综合得分及排名

    Table  4.   Synthesis score and ranking of regional carbon dioxide reduction index

    地区2016年2018年
    得分排名得分排名
    北京31.25230.492
    天津29.53528.093
    河北21.873018.8529
    山西22.122819.4027
    内蒙古23.492618.2930
    辽宁23.762520.5525
    吉林29.80328.094
    黑龙江27.041524.5017
    上海29.00727.626
    江苏25.172323.3922
    浙江26.751724.5816
    安徽27.821026.068
    福建28.66825.4911
    江西29.19627.607
    山东22.852720.4126
    河南25.562123.5220
    湖北27.261325.3213
    湖南27.611125.5910
    广东25.292223.1523
    广西28.28926.029
    海南31.38130.621
    重庆29.57427.905
    四川26.131923.9219
    贵州26.941625.1314
    云南27.101424.8215
    陕西27.291225.3912
    甘肃26.691824.2618
    青海25.672023.4221
    宁夏24.672421.0724
    新疆21.972919.0328
    下载: 导出CSV

    表  5  地区经济指标综合得分及排名

    Table  5.   Synthesis score and ranking of regional economic development index

    地区2016年2018年
    得分排名得分排名
    北京23.081119.937
    天津22.331318.0813
    河北23.18918.7011
    山西19.572615.6826
    内蒙古21.391616.8019
    辽宁21.411517.1517
    吉林20.552216.0325
    黑龙江21.051817.0518
    上海23.161019.718
    江苏31.85129.521
    浙江24.66520.825
    安徽21.631417.6714
    福建22.801219.1210
    江西20.722116.6421
    山东29.20326.173
    河南24.91420.924
    湖北23.72619.629
    湖南23.27818.5612
    广东31.40229.512
    广西21.321717.2715
    海南19.312715.3727
    重庆20.762016.6920
    四川23.63720.416
    贵州20.052416.2823
    云南20.442316.6022
    陕西20.921917.1616
    甘肃19.132815.0429
    青海18.863014.8630
    宁夏19.002915.0528
    新疆19.962516.0424
    下载: 导出CSV

    表  6  地区减污-降碳-经济指标综合得分及排名

    Table  6.   Synthesis score and ranking of regional "air pollution reduction-carbon dioxide reduction-economic development" index

    地区2016年2018年
    得分排名得分排名
    北京81.11177.341
    天津78.56372.485
    河北63.342752.4629
    山西60.373052.7728
    内蒙古62.992850.6230
    辽宁64.632653.5526
    吉林73.83966.339
    黑龙江69.142160.4322
    上海78.42473.903
    江苏75.92771.346
    浙江79.77268.437
    安徽69.322062.8018
    福建73.511065.4511
    江西70.311762.7819
    山东69.991964.6513
    河南71.211565.2612
    湖北73.261165.6910
    湖南71.621362.3420
    广东77.70675.312
    广西72.891263.8015
    海南78.02573.274
    重庆75.23867.748
    四川71.271463.8314
    贵州68.592360.5121
    云南68.392460.0123
    陕西70.021863.0317
    甘肃68.742259.5324
    青海70.671663.4416
    宁夏67.602558.4525
    新疆62.572953.1627
    下载: 导出CSV

    表  7  减污、降碳与经济指标二元耦合协调度

    Table  7.   Binary coupling coordination degree between the indexes of regional air pollution reduction, carbon dioxide reduction and economic development

    地区2016年2018年
    D12D13D23D12D13D23
    北京 0.98 0.91 0.92 1.00 0.90 0.90
    天津 0.97 0.90 0.90 0.97 0.87 0.86
    河北 0.82 0.83 0.84 0.76 0.77 0.79
    山西 0.83 0.80 0.81 0.80 0.76 0.76
    内蒙古 0.83 0.81 0.84 0.76 0.75 0.76
    辽宁 0.85 0.82 0.84 0.79 0.76 0.79
    吉林 0.94 0.85 0.88 0.93 0.81 0.83
    黑龙江 0.89 0.84 0.86 0.86 0.79 0.82
    上海 0.96 0.90 0.90 0.97 0.89 0.88
    江苏 0.85 0.89 0.94 0.85 0.90 0.93
    浙江 0.96 0.93 0.90 0.91 0.88 0.87
    安徽 0.88 0.83 0.88 0.88 0.80 0.84
    福建 0.92 0.86 0.90 0.89 0.84 0.85
    江西 0.90 0.83 0.88 0.88 0.78 0.83
    山东 0.82 0.87 0.90 0.82 0.87 0.87
    河南 0.88 0.87 0.89 0.87 0.86 0.86
    湖北 0.91 0.87 0.90 0.89 0.84 0.86
    湖南 0.89 0.85 0.89 0.86 0.80 0.85
    广东 0.88 0.92 0.94 0.89 0.95 0.93
    广西 0.93 0.86 0.88 0.89 0.81 0.83
    海南 0.99 0.86 0.87 1.00 0.83 0.83
    重庆 0.95 0.86 0.88 0.94 0.82 0.84
    四川 0.89 0.87 0.89 0.86 0.84 0.86
    贵州 0.90 0.83 0.85 0.87 0.79 0.81
    云南 0.89 0.83 0.86 0.86 0.78 0.81
    陕西 0.90 0.84 0.87 0.89 0.81 0.83
    甘肃 0.91 0.83 0.84 0.88 0.78 0.79
    青海 0.93 0.85 0.83 0.91 0.81 0.78
    宁夏 0.90 0.84 0.82 0.86 0.79 0.77
    新疆 0.84 0.82 0.81 0.80 0.77 0.76
    注:表示优质协调发展;表示良好协调发展;表示中级协调发展。
    下载: 导出CSV

    表  8  减污-降碳-经济三元耦合协调度

    Table  8.   Ternary coupling coordination degree between the indexes of regional air pollution reduction, carbon dioxide reduction and economic development

    地区2016年2018年
    北京 0.94 0.93
    天津 0.92 0.90
    河北 0.83 0.77
    山西 0.81 0.78
    内蒙古 0.83 0.76
    辽宁 0.84 0.78
    吉林 0.89 0.86
    黑龙江 0.87 0.83
    上海 0.92 0.91
    江苏 0.90 0.90
    浙江 0.93 0.88
    安徽 0.87 0.84
    福建 0.89 0.86
    江西 0.87 0.84
    山东 0.87 0.86
    河南 0.88 0.86
    湖北 0.89 0.86
    湖南 0.88 0.84
    广东 0.92 0.93
    广西 0.89 0.85
    海南 0.91 0.90
    重庆 0.90 0.87
    四川 0.88 0.85
    贵州 0.86 0.83
    云南 0.86 0.82
    陕西 0.87 0.84
    甘肃 0.86 0.82
    青海 0.87 0.84
    宁夏 0.86 0.81
    新疆 0.83 0.78
    注:同表7
    下载: 导出CSV
  • [1] 孙倩, 汪鹏, 蔡国田, 等.基于LMDI的城市能源消费总量指标评价模型研究[J]. 生态经济,2019,35(6):98-105.

    SUN Q A, WANG P, CAI G T, et al. Research on evaluation model of urban energy consumption total indicators based on LMDI[J]. Ecological Economy,2019,35(6):98-105.
    [2] ZHANG Y F, SHI X P, QIAN X Y, et al. Macroeconomic effect of energy transition to carbon neutrality: evidence from China's coal capacity cut policy[J]. Energy Policy,2021,155:112374. doi: 10.1016/j.enpol.2021.112374
    [3] 国家统计局. 国家数据[DB/OL]. [2021-07-08].https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01.
    [4] YUE H, WORRELL E, CRIJNS-GRAUS W, et al. The potential of industrial electricity savings to reduce air pollution from coal-fired power generation in China[J]. Journal of Cleaner Production,2021,301:126978. doi: 10.1016/j.jclepro.2021.126978
    [5] 李慧, 王淑兰, 张文杰, 等.京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量特征及其影响因素[J]. 环境科学研究,2021,34(1):172-184.

    LI H, WANG S L, ZHANG W J, et al. Characteristics and influencing factors of urban air quality in Beijing-Tianjin-Hebei and its surrounding areas('2+26' cities)[J]. Research of Environmental Sciences,2021,34(1):172-184.
    [6] 柴发合.我国大气污染治理历程回顾与展望[J]. 环境与可持续发展,2020,45(3):5-15.

    CHAI F H. Review and prospect on the atmospheric pollution control in China[J]. Environment and Sustainable Development,2020,45(3):5-15.
    [7] 张保留, 王健, 吕连宏, 等.对资源型城市能源转型的思考: 以太原市为例[J]. 环境工程技术学报,2021,11(1):181-186. doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20200093

    ZHANG B L, WANG J A, LÜ L H, et al. Thoughts on energy transformation of resource-based cities: taking Taiyuan City as an example[J]. Journal of Environmental Engineering Technology,2021,11(1):181-186. doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20200093
    [8] 史丹丹, 罗宏, 吕连宏, 等.晋城市能源优化发展对策研究[J]. 环境工程技术学报,2019,9(6):761-768. doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.2019.06.120

    SHI D D, LUO H, LÜ L H, et al. Research on energy optimization development countermeasures of Jincheng City[J]. Journal of Environmental Engineering Technology,2019,9(6):761-768. doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.2019.06.120
    [9] 王维国. 协调发展的理论与方法研究[M]. 北京: 中国财政经济出版社, 2000: 35-136.
    [10] 尹凡, 刘芷彤, 聂延庆, 等.大气污染物与经济增长关系机理分析及协调发展测度[J]. 河北省科学院学报,2020,37(3):95-100.

    YIN F, LIU Z T, NIE Y Q, et al. Mechanism analysis and coordinated develapment measurement of air pollutants and economic growth[J]. Journal of the Hebei Academy of Sciences,2020,37(3):95-100.
    [11] MELE M, MAGAZZINO C. A Machine Learning analysis of the relationship among iron and steel industries, air pollution, and economic growth in China[J]. Journal of Cleaner Production,2020,277:123293. doi: 10.1016/j.jclepro.2020.123293
    [12] ZHU L Y, HAO Y, LU Z N, et al. Do economic activities cause air pollution: evidence from China's major cities[J]. Sustainable Cities and Society,2019,49:101593. doi: 10.1016/j.scs.2019.101593
    [13] JIANG Q Q, KHATTAK S I, RAHMAN Z U. Measuring the simultaneous effects of electricity consumption and production on carbon dioxide emissions (CO2e) in China: new evidence from an EKC-based assessment[J]. Energy,2021,229:120616. doi: 10.1016/j.energy.2021.120616
    [14] 崔秀萍.经济发展中城市化与大气污染曲线拟合相关性研究: 以内蒙古呼和浩特市为例[J]. 干旱区资源与环境,2017,31(11):44-49.

    CUI X P. Curve fitting of urbanization and air pollution in economic development of Hohhot City, Inner Mongolia[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment,2017,31(11):44-49.
    [15] 丁镭, 刁贝娣.空间计量经济学视角下的浙江工业大气污染物排放及社会影响因素[J]. 环境污染与防治,2021,43(1):132-138.

    DING L, DIAO B D. Industrial air pollutants emission and social influencing factors in Zhejiang from the perspective of spatial econometrics[J]. Environmental Pollution & Control,2021,43(1):132-138.
    [16] 张志麒, 张保留, 罗宏.工业大气污染治理的环境经济政策体系研究[J]. 环境工程技术学报,2019,9(3):311-319. doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.2019.01.140

    ZHANG Z Q, ZHANG B L, LUO H. Research on environmental economic policy system of industrial air pollution control[J]. Journal of Environmental Engineering Technology,2019,9(3):311-319. doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.2019.01.140
    [17] 陈菡, 陈文颖, 何建坤.实现碳排放达峰和空气质量达标的协同治理路径[J]. 中国人口·资源与环境,2020,30(10):12-18.

    CHEN H, CHEN W Y, HE J K. Pathway to meet carbon emission peak target and air quality standard for China full text replacement[J]. China Population, Resources and Environment,2020,30(10):12-18.
    [18] 李海生, 陈胜, 吴丰成, 等.协同创新 科技助力打赢蓝天保卫战[J]. 环境保护,2021,49(7):8-11.

    LI H S, CHEN S, WU F C, et al. Collaborative innovations and technological boost to beat air pollution[J]. Environmental Protection,2021,49(7):8-11.
    [19] 于振东, 许为.汾渭平原焦化行业大气污染控制现状及控制对策[J]. 环境工程,2021,39(1):111-116.

    YU Z D, XU W. Current situation and countermeasures of air pollution emission control of coking industry in the Fenwei Plain[J]. Environmental Engineering,2021,39(1):111-116.
    [20] 李洋, 唐伟, 杜谨宏, 等. 京津冀及周边“2+26”城市秋冬季大气污染治理措施效果评估研究[J]. 中国环境科学, 2021,41(10):4484-4494.

    LI Y, TANG W, DU J H, et al. Assessment on air pollution control measures during autumn and winter seasons in “2+26” cities of Beijing-Tianjin-Hebei and its surrounding areas[J]. China Environmental Science,2021,41(10):4484-4494.
    [21] 樊文平, 王鸿康, 刘红平, 等.山东省城镇化发展与大气环境耦合协调性研究[J]. 华东经济管理,2020,34(3):23-30.

    FAN W P, WANG H K, LIU H P, et al. Study on coupling coordination degree of urbanization development and atmospheric environment in Shandong Province[J]. East China Economic Management,2020,34(3):23-30.
    [22] 申伟宁, 李东松, 董葆茗.京津冀经济发展与空气质量的耦合协调性研究[J]. 技术经济与管理研究,2021(1):13-17.

    SHEN W N, LI D S, DONG B M. Coupling coordination of economic development and air quality in Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration and its influencing factors[J]. Journal of Technical Economics & Management,2021(1):13-17.
    [23] 湛社霞, 匡耀求, 阮柱.基于灰色关联度的粤港澳大湾区空气质量影响因素分析[J]. 清华大学学报(自然科学版),2018,58(8):761-767. doi: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2018.26.031

    ZHAN S X, KUANG Y Q, RUAN Z. Factors impacting the regional air quality in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area: a study based on grey relational analysis[J]. Journal of Tsinghua University (Science and Technology),2018,58(8):761-767. doi: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2018.26.031
    [24] 王岱. 中国碳排放-经济发展-环境保护耦合协调关系分析[D]. 兰州: 西北师范大学, 2020.
    [25] 郑林昌, 李泽阳, 付加锋.中国不同类型城市低碳、环保与发展的协调性分析[J]. 财经理论研究,2021(1):12-23. doi: 10.3969/j.issn.2095-5863.2021.01.002

    ZHENG L C, LI Z Y, FU J F. Analysis of coordination between low carbon, environmental protection and development in different types of cities in China[J]. Journal of Finance and Economics Theory,2021(1):12-23. □ doi: 10.3969/j.issn.2095-5863.2021.01.002
  • 加载中
图(1) / 表(8)
计量
  • 文章访问数:  325
  • HTML全文浏览量:  229
  • PDF下载量:  76
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-06-28

目录

    /

    返回文章
    返回