趙國龍，殷晨曦

(1.中國人民大學(xué) 勞動人事學(xué)院，北京 100872；2.中央財經(jīng)大學(xué) 中國金融發(fā)展研究院，北京 100081)

改革開放40多年來，中國經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)了跨越式發(fā)展，但也出現(xiàn)了環(huán)境問題，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源環(huán)境約束之間的矛盾愈發(fā)凸顯。為此，中國在第75屆聯(lián)合國大會上宣布：中國二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和。這一目標(biāo)的實現(xiàn)需要加快區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，平衡各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等矛盾。其中，東北地區(qū)曾經(jīng)是我國經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)的地區(qū)，也是我國最重要的工業(yè)基地，人口總數(shù)1.03億人，與京津冀地區(qū)人口相當(dāng)。改革開放以來東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長緩慢，國家在2003年、2009年發(fā)布實施振興東北地區(qū)等老工業(yè)基地戰(zhàn)略，2014年國務(wù)院工作會議中指出“結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型”和“創(chuàng)新驅(qū)動”是東北地區(qū)振興的必然選擇。

東北地區(qū)既面臨經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要任務(wù)，同時也面臨生態(tài)環(huán)境保護(hù)的重任，充分利用區(qū)域資源稟賦實現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展是必經(jīng)之路?？紤]到東北地區(qū)的資源稟賦、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位，以及低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的國際趨勢，文中重點研究東北地區(qū)(黑龍江省、吉林省和遼寧省)的碳排放水平、碳排放效率，以及碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間關(guān)系，從而為東北地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型提供一定參考。

1 文獻(xiàn)綜述

能源問題和環(huán)境污染問題的出現(xiàn)引起了對能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系的研究和發(fā)展。20世紀(jì)70年代的石油危機(jī)造成很多國家出現(xiàn)“經(jīng)濟(jì)滯脹”問題，能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系成為不少學(xué)者和專家的研究重點[1]，例如石油供應(yīng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響等[2]。隨著全球氣候變暖，碳排放越來越引起全球的廣泛重視，其中，碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系成為發(fā)展中國家關(guān)注的焦點[3]。目前，國內(nèi)的研究主要借鑒國外已成熟理論和模型對相關(guān)領(lǐng)域開展實證研究，Tapio 脫鉤模型是最常用的經(jīng)濟(jì)增長對資源消費(fèi)或污染物排放依賴程度的研究方法[4]。由于能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系可能在不同國家和不同發(fā)展階段呈現(xiàn)不同特征，加之我國經(jīng)濟(jì)體量巨大，不同地區(qū)、不同產(chǎn)業(yè)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，因此，不少專家學(xué)者針對具體研究對象進(jìn)行實證研究，羅芳等[4]基于生產(chǎn)側(cè)和消費(fèi)側(cè)視角探討長江經(jīng)濟(jì)帶碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系;李云燕等[5]研究了我國超大城市碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系;王敏等[6]采用Tapio脫鉤指數(shù)和LMDI分解法提出推動青海省綠色低碳發(fā)展轉(zhuǎn)型的著力點;蓋美等[7]研究了遼寧省區(qū)域碳排放-經(jīng)濟(jì)發(fā)展-環(huán)境保護(hù)耦合協(xié)調(diào)分析;劉麗娜等[8]對我國2000—2016年各區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放影響因素及其與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行分析;周思宇等[9]基于東北地區(qū) 1979—2015 年碳排放量的估算結(jié)果，采用LMDI指數(shù)模型探討東北地區(qū)耕地碳排放的影響機(jī)制;徐澤等[10]采用信息熵模型和 Tapio模型，揭示呼包鄂榆城市群碳排放時空格局和土地利用混合度變化的脫鉤狀態(tài)。此外，戴鈺等[11]基于DEA模型研究了我國碳排放“總量控制”的效率測度;張慶宇等[12]對改革開放40年來我國經(jīng)濟(jì)增長與碳排放影響因素進(jìn)行了分析。

2 模型構(gòu)建

2.1 二氧化碳排放計算方法

常用的碳排放計算方法主要包括基于最終能源消費(fèi)量、一次能源消費(fèi)量和基于能源平衡表3種核算方法[5]。由于碳氧化水平、碳排放因子等因素影響，不同方法之間計算結(jié)果有很大差異。文中根據(jù)IPCC提供的碳排放計算公式，結(jié)合東北地區(qū)能源生產(chǎn)消費(fèi)特點，選擇第二種計算方法，即一次能源消費(fèi)數(shù)量核算二氧化碳排放量，包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣、煤氣等，其參考系數(shù)如表1所示。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于1998—2020年《黑龍江省統(tǒng)計年鑒》《吉林省統(tǒng)計年鑒》《遼寧省統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》等。國內(nèi)不少研究將“二氧化碳”與“碳元素”相混淆，根據(jù)排放因子計算的結(jié)果是碳元素的排放量。文中“碳排放”是指二氧化碳的排放量，并不是碳元素的排放量。計算二氧化碳排放量公式為

式中：C為碳排放總量；Ei為能源i的消費(fèi)量;Ci為能源i的二氧化碳排放系數(shù)。

表1 一次能源碳排放參考系數(shù)

2.2 構(gòu)建脫鉤模型

常用的兩種脫鉤模型為Tapio模型和OECD模型。Tapio 脫鉤指數(shù)是學(xué)術(shù)界研究脫鉤關(guān)系的常用研究方法，易于動態(tài)觀察變量間的脫鉤特征[13]。文中選擇Tapio模型構(gòu)建東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤關(guān)系，主要因為該模型不易受指標(biāo)量綱的影響，對時間基期選擇要求低，能更清晰地反映各要素在同一地區(qū)不同時間表現(xiàn)的脫鉤狀態(tài)[5]，符合東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的特點。脫鉤關(guān)系模型為

式中：E為脫鉤彈性指數(shù)；RΔGDP為地區(qū)生產(chǎn)總值的變化率；RΔCO2為碳排放量變化率。此外，東北地區(qū)生產(chǎn)總值是以1998年GDP為基礎(chǔ)的可比價格換算。Tapio脫鉤模型劃分如表2所示。

表2 Tapio脫鉤彈性類別劃分

基于Tapio脫鉤模型構(gòu)建LYQ分析框架，將能源消費(fèi)量、工業(yè)生產(chǎn)總值等中間變量引入到模型中，以此分析各分解變量的脫鉤狀態(tài)。用公式表示為

2.3 基于DEA模型的碳排放效率

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是在保持決策單元的投入或產(chǎn)出不變的前提下，根據(jù)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)的綜合評判[14]。DEA 法可以評價各決策投入規(guī)模優(yōu)劣，也可以確定調(diào)整的方向和程度。CCR 模型是DEA的基本模型之一，設(shè)定規(guī)模報酬是不變的，由Charnes等[15]于1978年提出，而BCC模型由Banker等對CCR模型進(jìn)行改進(jìn)，于1984年正式提出，BCC模型設(shè)定規(guī)模報酬變化。資本、勞動力和技術(shù)是經(jīng)濟(jì)活動的基本生產(chǎn)要素，也是測算全要素碳排放效率的必要投入要素[9]。因此，根據(jù)東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長實際情況，選取資本、勞動力、能源消費(fèi)3個指標(biāo)變量作為投入變量；地區(qū)生產(chǎn)總值GDP、二氧化碳排放量分別作為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出指標(biāo)，如表3所示。其中，資本指標(biāo)以各地區(qū)固定資產(chǎn)投資進(jìn)行換算，將各省的固定資產(chǎn)投資換算為1998年的可比水平再進(jìn)行求和。勞動力指標(biāo)選擇從業(yè)人員數(shù)量來代替。

表3 碳排放效率評價指標(biāo)體系

3 實證分析

3.1 東北地區(qū)能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長現(xiàn)狀

3.1.1 東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長

東北地區(qū)2020年名義GDP總量為51 124億元，占全國總比重下滑到4.95%。東北地區(qū)常住人口剛過1億，占全國總比重的7.12%。根據(jù)圖1，按照1998年可比價格計算，東北地區(qū)生產(chǎn)總值在22年間增長了6.45倍，年均增長8.84%，其中,吉林省實際GDP年均增長9.79%，高于東北地區(qū)平均水平，而黑龍江省(8.1%)則明顯低于東北地區(qū)平均水平。從GDP走勢來看，東北地區(qū)自2012年以來經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)較大幅度回落。受全球經(jīng)濟(jì)回落影響，以及中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，東北地區(qū)最先出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長乏力，根據(jù)調(diào)整后的可比價格，個別年份出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)負(fù)增長，東北地區(qū)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長方面面臨巨大轉(zhuǎn)型壓力。

圖1 東北地區(qū)1998—2020年地區(qū)生產(chǎn)總值

3.1.2 東北地區(qū)能源消費(fèi)水平

東北地區(qū)2020年能源消費(fèi)總量約為42 000萬t標(biāo)準(zhǔn)煤，占全國比重的8.4%，能源消費(fèi)占比與經(jīng)濟(jì)總量占比存在明顯差距。如圖2所示，東北地區(qū)能源消費(fèi)在全國能源消費(fèi)的占比呈現(xiàn)逐年下降趨勢，其中，2013年之前占比均在10%以上，自2013年開始占比均低于10%。而黑龍江省能源消費(fèi)占比下降最為明顯，從1998年占比4.39%下降到2020年的2.84%。此外，東北地區(qū)能源消費(fèi)占比下降呈現(xiàn)階段特征，1998—2005年呈現(xiàn)比較明顯的持續(xù)下降走勢，2005—2012年占比緩慢上升，自2012年之后再次呈現(xiàn)持續(xù)下降走勢。

圖2 東北地區(qū)1998—2020年能源消費(fèi)占全國能源消費(fèi)比重

根據(jù)圖3所示，東北地區(qū)1998—2020年能源消費(fèi)總量呈現(xiàn)階段性增長趨勢，年均增長率為3.78%。但自2012年以來，能源消費(fèi)總量呈現(xiàn)陡然下降走勢，2016年以來又有緩慢增長。通常來說，技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致的能源利用效率提升是個緩慢的過程，能源消費(fèi)總量的突然下降反映出經(jīng)濟(jì)下滑的走勢，尤其是工業(yè)生產(chǎn)下滑。東北地區(qū)的黑龍江省和遼寧省既是能源生產(chǎn)大省，也是能源消費(fèi)大省，其能源消費(fèi)走勢影響了整個東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長情況。

圖3 東北地區(qū)1998—2020年能源消費(fèi)總量

3.1.3 東北地區(qū)碳排放水平

根據(jù)上述計算規(guī)則得到東北地區(qū)二氧化碳排放總量如圖4所示。東北地區(qū)二氧化碳排放總量與能源消費(fèi)總量呈現(xiàn)的走勢基本一致，2012年二氧化碳排放總量達(dá)到最高值，其中，吉林省二氧化碳排放量占比近22年變化較小，黑龍江省二氧化碳排放量占比有所下降，遼寧省二氧化碳排放量占比有所上升，是吉林省碳排放量的2.85倍。

圖4 東北地區(qū)1998—2020年二氧化碳排放水平

根據(jù)可比價格換算的地區(qū)生產(chǎn)總值與二氧化碳排放總量進(jìn)行對比，得到圖5，可知東北地區(qū)單位生產(chǎn)總值的碳排放量逐年下降。其中,2009—2014年，3個省份的單位生產(chǎn)總值碳排放量相差不大。此后，黑龍江省和吉林省的單位生產(chǎn)總值碳排放量持續(xù)下降，遼寧省則變化不大。單位生產(chǎn)總值的碳排放量持續(xù)下降說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)良性狀態(tài)，并未走向高污染高增長的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。

圖5 東北地區(qū)1998—2020年單位生產(chǎn)總值碳排放量

3.2 脫鉤分析

3.2.1 東北地區(qū)脫鉤彈性及其分解

首先，文中計算了東北地區(qū)1999—2020年碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤關(guān)系；其次，通過LYQ分析框架進(jìn)行因果鏈分解；最后將計算結(jié)果與Tapio脫鉤狀態(tài)相匹配，得到表4。

表4 東北地區(qū)1999—2020年脫鉤彈性及其分解

根據(jù)表4所示，東北地區(qū)近22年節(jié)能脫鉤彈性主要以弱脫鉤為主。節(jié)能彈性反映經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)產(chǎn)出節(jié)約能源的能力，弱脫鉤說明能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長均為正值，但經(jīng)濟(jì)增長的幅度超過能源消費(fèi)增長的幅度。從減排彈性來看，東北地區(qū)近22年呈現(xiàn)出不同的脫鉤狀態(tài)，說明根據(jù)一次能源計算的碳排放量并不能與整個能源消費(fèi)總量呈現(xiàn)一致走勢，大部分年份能源消費(fèi)增長幅度略大于碳排放增長幅度，但并未呈現(xiàn)出能源利用效率逐漸提升的趨勢。從價值創(chuàng)造彈性看，東北地區(qū)近22年呈現(xiàn)以擴(kuò)張負(fù)脫鉤為主，即工業(yè)生產(chǎn)總值的增長幅度明顯超過東北地區(qū)生產(chǎn)總值的增長幅度。長期以來，東北地區(qū)作為重工業(yè)生產(chǎn)基地，工業(yè)生產(chǎn)總值一直處于較高水平，但由此產(chǎn)生的工業(yè)增加值很少，并未帶來GDP的相應(yīng)增長，尤其是近幾年東北地區(qū)成為全國經(jīng)濟(jì)增長最低的區(qū)域。綜合分析東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，基本呈現(xiàn)出三階段特征，1999—2005年經(jīng)濟(jì)增長與碳排放水平基本一致；2006—2012年脫鉤狀態(tài)均呈現(xiàn)弱脫鉤，經(jīng)濟(jì)增長的幅度超過碳排放增長幅度；2013年以來東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長速度明顯放緩，受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響工業(yè)生產(chǎn)出現(xiàn)下滑，能源消費(fèi)量開始下降，同時碳排放水平個別年份出現(xiàn)負(fù)增長，不少年份呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。從分解因素看，東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長脫鉤主要受減排彈性和價值創(chuàng)造彈性影響，未來需要提高能源利用效率，改善以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，延伸工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，不斷提高工業(yè)增加值水平。

3.2.2 東北地區(qū)能源生產(chǎn)與消費(fèi)分析

根據(jù)圖6所示東北地區(qū)1998—2020年各類能源生產(chǎn)總量情況，其中,原煤生產(chǎn)量最多，各年間變化較大，其次是原油生產(chǎn)量，各年間變化較小。自2012年以來受能源價格下降等因素影響，東北地區(qū)整體能源生產(chǎn)量呈現(xiàn)下降趨勢。相比圖3，盡管東北地區(qū)曾是我國最主要的能源生產(chǎn)基地，但能源生產(chǎn)總量難以滿足能源消費(fèi)量的需求，二者之間缺口逐漸增多。從各省來看，黑龍江省能源生產(chǎn)與能源消費(fèi)總量基本接近，吉林省和遼寧省能源生產(chǎn)難以滿足消費(fèi)需求。

圖6 東北地區(qū)1998—2020年各類能源生產(chǎn)總量

根據(jù)圖7所示，從能源消費(fèi)品種來說，東北地區(qū)以原煤消費(fèi)為主，占比接近70%。石油消費(fèi)占比相對比較穩(wěn)定，在24%左右。根據(jù)上述一次能源碳排放參考系數(shù)，原煤的碳排放系數(shù)高于石油等其他品種。未來東北地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)該側(cè)重于改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，并提高能源利用效率。

圖7 東北地區(qū)1998—2020年能源消費(fèi)構(gòu)成

3.3 基于DEA的碳排放效率分析

基于上述碳排放效率評價指標(biāo)體系，運(yùn)用DEA-Solver軟件，將工業(yè)增加值、從業(yè)人數(shù)和能源消費(fèi)量作為投入因素，地區(qū)生產(chǎn)總值和二氧化碳排放量作為產(chǎn)出因素，測算東北地區(qū)1998—2020年碳排放效率。根據(jù)DEA模型，要求各投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)之間必須滿足“同向性”假設(shè)，因此,文中檢驗了各個指標(biāo)之間的相關(guān)性，如表5所示。

表5 碳排放與其他指標(biāo)相關(guān)系數(shù)

根據(jù)表5所示，投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)都在0.884以上，且顯著性水平較高，說明各個指標(biāo)之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，滿足DEA模型要求的條件。因此,計算東北地區(qū)1998—2020年的碳排放效率，包括綜合效率(CCR模型)和純技術(shù)效率(BCC模型)，得到表6結(jié)果。

表6 東北地區(qū)1998—2020年碳排放效率測算結(jié)果

綜合效率是在區(qū)間相對最優(yōu)規(guī)模時綜合評價投入要素的生產(chǎn)效率，當(dāng)綜合效率等于1時，則DEA有效。根據(jù)表6可知，東北地區(qū)大部分年份的綜合效率值為1，說明當(dāng)時碳排放效率處于相對最優(yōu)狀態(tài)，即DEA有效。其中,有8個年份的碳排放系數(shù)小于1，說明碳排放綜合效率未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。根據(jù)上文分析也可得到，2008—2010年、2013—2015年是東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的兩個階段。其中，2012年是東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的轉(zhuǎn)折點，之前的階段經(jīng)濟(jì)快速增長，能源消費(fèi)和碳排放量激增，造成碳排放綜合效率不佳。此后，由于受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響，東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增速突然下滑，能源消費(fèi)量斷崖式下跌，也造成碳排放綜合效率不佳。但從2016年以來東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)回暖，碳排放綜合效率又逐漸恢復(fù)到相對最優(yōu)水平。

從純技術(shù)和規(guī)模效率來看，共有16個年份純技術(shù)效率系數(shù)為1，達(dá)到DEA有效。造成2008—2010年、2013—2015年綜合效率不佳的主要原因在于規(guī)模效率不佳，即這些年份的生產(chǎn)規(guī)模并未達(dá)到相對最優(yōu)狀態(tài)，說明這些年份應(yīng)該進(jìn)一步加大投入比例，獲得更多的產(chǎn)出收益。在“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)背景下，需要統(tǒng)籌推進(jìn)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、節(jié)能提高能效等降碳措施[16]，應(yīng)充分考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段性、區(qū)域差異性及碳排放驅(qū)動因素的異質(zhì)性[17]，平衡好經(jīng)濟(jì)增長與碳排放之間的關(guān)系。

4 結(jié) 論

基于東北地區(qū)黑龍江省、吉林省和遼寧省1998—2020年能源消費(fèi)、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長相關(guān)數(shù)據(jù)，通過Tapio模型和DEA模型對碳排放效率與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行研究。實證結(jié)果表明：1)東北地區(qū)1998—2020年經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)3個階段性特征，既與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境有關(guān)，也與東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)有關(guān)。特別是2012年以來，東北地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)較為明顯的下滑跡象，但自2016年以來經(jīng)濟(jì)開始出現(xiàn)好轉(zhuǎn)。伴隨著經(jīng)濟(jì)增長，能源消費(fèi)和碳排放也呈現(xiàn)不同程度的變化，東北地區(qū)能源消費(fèi)總量在全國的比重與地區(qū)生產(chǎn)總值所占比重存在明顯差距。2)根據(jù)脫鉤模型，東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長基本呈現(xiàn)出三階段特征，其中,節(jié)能脫鉤彈性主要以弱脫鉤為主，減排彈性在20 a里呈現(xiàn)出不同的脫鉤轉(zhuǎn)態(tài)，價值創(chuàng)造彈性呈現(xiàn)擴(kuò)張負(fù)脫鉤為主。從分解因素看，東北地區(qū)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長脫鉤主要受減排彈性和價值創(chuàng)造彈性影響，因此,未來需要進(jìn)一步提高能源利用效率，延伸工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，提高工業(yè)增加值水平。3)根據(jù)DEA模型測算的東北地區(qū)碳排放效率也呈現(xiàn)出階段特征，從綜合效率來看，東北地區(qū)大部分年份的綜合效率值為1，說明當(dāng)時碳排放效率處于相對最優(yōu)狀態(tài)。從純技術(shù)效率和規(guī)模效率分析來看，造成2009—2010年、2013—2015年綜合效率不佳的主要原因在于規(guī)模效率不佳，即這些年份的生產(chǎn)規(guī)模并未達(dá)到相對最優(yōu)狀態(tài)。這也說明東北地區(qū)受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響比較直接，在經(jīng)濟(jì)疲軟時投資不足，造成經(jīng)濟(jì)增長一定程度下滑。因此，東北地區(qū)在未來發(fā)展中要綜合平衡碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，以雙碳目標(biāo)助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，推動生態(tài)文明建設(shè)邁上新臺階。