期刊佳文 | 可持续发展与碳排放脱钩模型构建与应用

发展和减碳的终极目标都指向一个共同目标：提高人类福祉、促进人类可持续发展。IPCC第二工作组第六次评估报告明确指出，气候变化是对人类福祉和地球健康的威胁[1]。2015年联合国可持续发展峰会将千年发展目标（Millennium Development Goals，MDGs）从8项扩展为17项可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs），明确指出“采取紧急行动应对气候变化及影响”是促进全球可持续发展的重要内容，并将MDGs的核心目标“消灭极端贫困和饥饿”扩展到包含社会福利、工业创新、清洁能源等更多领域。减少温室气体排放是应对气候变化行动的核心，温室气体排放来源于生产消费过程，影响到经济社会各领域，对SDGs目标产生不同程度的作用。驱动可持续发展目标与温室气体排放脱钩是实现可持续发展的关键。

“脱钩（Decoupling）”一词最初源于物理学界[2]，用以表示两个或多个物理量间的变化不再相关。美国学者卡特于1966年将“脱钩”应用在社会科学研究，提出了关于经济发展与环境压力的“脱钩”问题[3]，并逐渐扩展到其他领域。随着全球气候变化问题出现，更多研究转向研究经济增长与碳排放脱钩问题[4-7]。国内相关研究最早可追溯到20世纪90年代[8]。随着国内节能减碳行动不断深入，有关碳排放脱钩的研究逐渐丰富[9-12]，以下从研究方法、研究层级、研究对象3个方面进行简要梳理。在研究方法上，学者主要采用Organization for Economic Cooperation and Development（OECD）和Tapio两种模型进行脱钩测度，两种模型各具特色，Tapio脱钩模型应用相对更为广泛[13]，其中，Tapio脱钩模型和LMDI模型联合运用较为常见。徐国泉等[14]采用对数平均权重Divisia分解法（LMDI）建立了中国人均碳排放的因素分解模型，为经济增长与碳排放的脱钩与因素分解耦合奠定了基础，后有学者采用IDAPDA综合分析法对碳排放脱钩效应的驱动因素进行分解[15]。从定量分析结果看，大部分研究表明，中国经济与碳排放脱钩具有时空异质性，总体上大部分省份处于弱脱钩状态，能源结构低碳化是促进经济与二氧化碳排放脱钩的主要驱动因素[11，15，16]。在研究层级上，从国家、省、流域的经济增长与碳排放脱钩下沉到市、县、产业链和行业[17-20]，研究颗粒度越来越精细；从研究对象看，脱钩模型不仅以经济增长与碳排放为研究对象，还扩展应用到污染排放脱钩[21-23]、农业碳排放脱钩[24]、耕地占用与GDP脱钩[25]等方面。总体上，现有脱钩分析工具以Tapio模型为主，且Tapio模型主要是从经济维度开展脱钩分析。以上研究对科学测度经济增长与碳排放的脱钩状态、甄别主要影响因子提供了工具和方法，为经济向低碳转型提供了科学的决策依据。但以上研究主要聚焦经济增长的碳排放脱钩，对非经济指标与碳排放脱钩关注较少。

在“增长高于一切”的工业化时代，经济增长是社会发展的重要表征，工业经济发展到一定阶段后出现了资源匮乏、环境污染、收入分配不公平、就业保障、水和粮食安全等问题，使经济增长不再是人们单一追求的目标，福利、健康、平等、环境等非经济性指标越来越受到各界重视，这些要素正在影响或正在被气候变化行动所影响，有学者已经关注到这一现象，有关经济增长与生态环境压力的脱钩研究正在展开[26-29]。根据本文检索到的文献，对SDGs目标与碳排放的脱钩关系开展定量研究的文献尚不多见。

随着社会不断进步，工业文明逐渐向生态文明过渡，可持续发展目标也在不断完善，仅从经济增长与碳排放变化关系出发研究脱钩关系的Tapio模型暴露出一定的时代局限性。为此，本文基于“温室气体排放与可持续发展互斥”的理论假设，构建定量分析工具开展可持续发展与碳排放脱钩研究，旨在研究福利、效率等要素与碳排放脱钩的关系。首先，借鉴Tapio模型建设机理和分类标准[30]，结合联合国SDG指数[31]构建可持续发展与碳排放脱钩模型（Sustainability Decoupling with Carbon Emission Model，SDCEM）。其次，开展实证分析，检验SDCEM脱钩模型的灵敏性和显著性；然后，对具有不同脱钩状态的省份开展详细案例解析；最后，提出在非经济领域要重点开展的行动建议。本文的实践价值表现为提示决策者关注非经济领域的减碳工作，为中国碳达峰碳中和行动提出一种新的路径参考；科学意义主要是通过对脱钩分析工具的改进，揭示温室气体排放与社会福利水平、全员劳动生产率之间的关系，丰富气候科学与社会科学的交叉研究。

SDCEM模型参考Tapio模型构建机理，采用“可持续发展指标增长率”与“碳排放增长率”之间的弹性变化关系度量两者的脱钩关系。首先，构建SDCEM指标体系，从《2030年可持续发展议程》[31]明确的SDGs目标中选择合适指标，界定SDGs中的“碳排放增长率”为“二氧化碳排放增长率”指标而非“温室气体排放增长率”；其次，借鉴Tapio脱钩模型构建SDCEM指标的脱钩算式；最后，参照联合国可持续发展指数计算方法，将SDCEM指标的脱钩指数进行集成，构成可持续发展与碳排放脱钩综合指数（SDCEM脱钩综合指数）。

本文以《2030年可持续发展议程》提出的17个SDGs目标①为主，参考《联合国千年发展目标》[32]的原合并项，从“生命可持续性”“技术可持续性”“社会可持续性”“资源利用可持续性”的角度对SDGs目标进行筛选，考虑到数据可得性、代表性、与碳的相关性等，采用德尔菲法，从17项“可持续发展目标”中选择了10个SDGs目标作为SDCEM模型的基础指标，合并归纳整理为4个可计算的SDCEM指标（表1）。经济增长不再是显性指标，而是隐含在社会福利、人均寿命、全员劳动生产率等指标中。SDCEM指标名称、指标选择说明和计算公式见表1。

SDCEM脱钩模型，由可持续发展水平变化速率与碳排放变化速率的比值表征（式（1））。可持续发展水平由多个SDGs目标构成，本文研究的可持续发展水平由表1中4个SDCEM指标表征。分别计算各SDCEM指标与碳排放的脱钩关系，当有N个SDCEM指标时，采用SDGs综合指数权重赋值法[33]，对各指标脱钩指数进行权重赋值后相加集成（式（2）），完成SDCEM脱钩综合指数算式构建。

4个SDCEM指标与碳排放脱钩效应的计算方法如式（3）-（6）所示：

式（3）-（6）的计算结果输入式（1）、（2），得到i省份t年的可持续发展水平与碳排放综合脱钩指数T_SC(4)：

本文以中国30个省份为研究样本（鉴于数据可得性与可比性，不包括西藏和港澳台地区）。中国区域差异大，六大行政地理分区（华北、东北、华东、中南②、西南、西北）的经济发展水平、产业结构、能源消费结构等方面存在显著差异。因此，本文除了对中国30个省份的可持续发展水平与碳排放脱钩水平进行测算外，还从六大行政地理分区中选择典型省份（表2）进行指标脱钩贡献分析，剖析非经济要素脱碳对促进全域可持续发展水平与碳排放脱钩的重要作用。

本文的时间跨度设定在2005-2021年，2005年为基期，2006-2021年为计算期。主要原因有三方面：①2005年中国开始实施能源消费强度控制，随后节能减碳政策力度不断加强，对可持续发展水平和碳排放均造成较大影响，因此本文以2005年为研究起点；②中国省级碳排放数据只更新到2021年，因此本文以2021年为研究终点；③将2016年作为研究中间节点，是因为少数省份在2015年出现了脱钩状态的时点突变，难以代表其实际脱钩水平。大部分省份的脱钩状态在2015年和2016年基本没有区别，为避免采用数据奇异年份带来的分析误差，选取2016年作为中间年份。

SDCEM模型计算涉及能源消费、就业人数、人均可支配收入、人均预期寿命、碳排放等多领域的数据，主要来源包括，国家统计局和各省份统计信息网站发布的数据，如《中国统计年鉴》《人口普查年鉴》、各省份历年统计年鉴、统计公报等；研究机构公布的数据，如源于中国碳核算数据库的各省份的二氧化碳排放量数据，基尼系数采用北京大学中国社会科学调查中心的家庭经济库数据③。经对上述数据的收集整理和计算，得到中国30个省份2005-2021年SDCEM模型基本参数。

结合学者提出的Tapio脱钩状态划分标准[9]和SDCEM指标的脱钩算式，构建SDCEM指标脱钩状态标准，如图1所示，在象限1中，T_SC≥0，表示可持续发展水平与碳排放量均出现增长，根据两者增长的相对速度，细分为3种脱钩状态，由差到好分别为：扩张性负脱钩、扩张连接、弱脱钩；在象限3中，T_SC＜0，表示可持续发展水平与碳排放量均出现下降，根据两者下降的相对速度，细分为3种脱钩状态，由差到好依次为：弱负脱钩、衰退连接、衰退脱钩；T_SC落在象限2和象限4中分别代表“强脱钩”和“强负脱钩”状态。

将统计数据输入式（1）-（7），结合图1所示脱钩状态划分标准，得到2006-2021年中国30个省份SDCEM模型下的综合脱钩状态（图2），以及4个可持续发展指标（社会福利水平、人均预期寿命、技术创新、能源利用效率）与碳排放脱钩的水平。

根据SDCEM模型计算结果，随着时间的推移，中国可持续发展水平正朝着与碳排放脱钩的方向演进，但区域差异较大，脱钩进程不同步。

从时间维度看，“十一五”期间，中国有3个省份可持续发展水平与碳排放出现了“强负脱钩效应”，分别是天津、山西和上海，其中上海2008-2009年均表现为“强负脱钩效应”；“十二五”期间仅有黑龙江在2015年出现了“强负脱钩”，处于“扩张性负脱钩”状态的省份数量由2010年的11个下降到2015年的3个，到“十二五”期末，14个省份进入“弱脱钩”状态，比2010年翻了一倍。“十三五”期间，已经处于“弱脱钩”的省份持续保持这一状态，天津和重庆由“扩张连接”进阶到“弱脱钩”，到2020年，中国处于弱脱钩状态的省份有16个，比2005年翻了一番。

从空间维度看，中国可持续发展水平与碳排放脱钩状态不仅区域间差异大，区域内部也进程不一，以2021年为例：①东北、华中和西南地区均处于“弱脱钩”状态，但脱钩时间和脱钩前的状态存在差异。②西北地区整体脱钩水平低于其他地区，基本处于“扩张连接”状态。③华北地区脱钩进程差异较大，华北地区的5个省份有4种脱钩状态，其中脱钩状态最好的是北京，除个别年份为“弱脱钩”外，从“十一五”到“十三五”大部分年份均为“强脱钩”状态，北京也是中国唯一保持“强脱钩”状态的直辖市。④华东地区大部分省份在绝大多数年份处于“扩张连接”状态，其中，上海、浙江和江苏在“十二五”期间迈入了“弱脱钩”队列。⑤华南地区可持续发展水平与碳排放的脱钩状态不太理想，华南3省脱钩状态变化较小，广东和海南一直分别处于“扩张连接”、“扩张性负脱钩”状态，只有广西的可持续发展水平与碳排放脱钩状态有提升，“十二五”期末由“扩张性负脱钩”进阶到“扩张连接”。

总体来看，东北、华北、华中、西南地区的可持续发展水平与碳排放脱钩状态相对较好，在计算期末这些地区的大部分省份已经处于“弱脱钩”状态；华南、华东和西北地区的可持续发展水平与碳排放脱钩状态在计算期末大部分省份仍然处于“扩张连接”状态，总体相对较差。其中，煤炭资源输出大省、经济欠发达省份在能源利用效率、技术创新水平、收入分配差距等各方面均表现不佳；造成经济发达省份脱钩状态不佳的原因各不相同，但生活消费碳排放高是其共同原因。

由图2和表3可见，2006-2021年中国30个省份可持续发展水平与碳排放的脱钩状态随时间发生了差异性的变化，从变化特征看，可归纳为4种类型：“单调不变型”“单调递增型”“单调递减型”和“不稳定型”。从脱钩状态看，出现了6种状态：“强脱钩”“弱脱钩”“扩张连接”“扩张性负脱钩”“弱负脱钩”和“强负脱钩”。由于每种脱钩类型和状态与该省份在计算期内4个可持续发展指标的脱钩水平和脱钩进程有关，需要开展逐一分析。鉴于篇幅限制，选择北京、上海、广东、重庆、辽宁、陕西、山东和新疆8个典型省份对4种脱钩类型、5种脱钩状态进行展示和分析。本文采取赋值法[34]，设定“强脱钩”为“理想状态”，绘制8个典型省份可持续发展水平、4个可持续发展指标与5种碳排放脱钩状态的时序变化，通过比较与脱钩“理想状态”的差距，直观展现出典型省份脱钩状态的位阶（图3-图6）。

单调不变型脱钩状态是指在计算期内（2006-2021年）研究对象保持一种脱钩状态超过10年。在本文选取的8个典型省份中，有4个省份呈单调不变型脱钩特征，每个省份代表1种脱钩状态，分别为单调“强脱钩”、单调“弱脱钩”、单调“扩张连接”和单调“扩张性负脱钩”状态。每个省份4个可持续发展指标的脱钩水平差异是导致各省份处于不同脱钩状态的原因，而造成可持续发展指标脱钩水平差异的原因较多，需要具体分析。

（1）“强脱钩”状态：北京。2006-2021年，北京可持续发展水平与碳排放的关系总体上呈“强脱钩”状态，4个可持续发展指标的脱钩水平具有同步变化特征，说明北京可持续发展状态较为均衡，且基本与碳排放脱钩，处于理想状态。其中，2009年、2010年、2012年3个年份出现了“弱脱钩”，由图3a可见，这3个年份I_W、I_L、I_E、I_A脱钩水平均低于理想状态，降低了综合脱钩状态。

（2）“弱脱钩”状态：辽宁。2006-2021年，辽宁可持续发展水平与碳排放的关系持续呈“弱脱钩”状态，在15年中没有出现波动。由图3b可见，除I_E指标在个别年份出现脱钩水平下降外，其他指标的脱钩状态呈稳定态，其中，I_L、I_W一直处于“弱脱钩”状态，I_A一直处于“扩张性负脱钩”状态，4个指标基本稳定处于非理想脱钩状态，是导致辽宁SDCEM综合脱钩状态不变的主要原因。

（3）“扩张连接”状态：广东。2006-2021年，广东可持续发展水平与碳排放的关系基本处于“扩张连接”状态，即：可持续发展水平与碳排放量均在增长，但可持续发展水平的增速略低于碳排放增速，比理想状态“强脱钩”低了两个档次，4个可持续发展脱钩指数均未达到理想状态。分析发现，在4个可持续发展指标中，I_L是影响SDCEM综合脱钩状态的最大因素。由图3c可见，2006年I_L下降时，SDCEM综合脱钩状态也随之下滑，此后I_L等于或高于SDCEM综合脱钩水平时，即使I_W、I_E下降，SDCEM综合脱钩水平仍然保持与I_L同样状态。自2013年起，I_L脱钩水平开始高于SDCEM综合脱钩水平，说明广东的工业创新与碳排放脱钩程度较好；I_W在2014年后高于SDCEM脱钩水平，说明广东社会福利提升与碳排放脱钩程度也在加深。I_A脱钩程度较差，拉低了SDCEM综合脱钩水平，说明广东居民生活消费与碳排放尚未脱钩。

（4）“扩张性负脱钩”状态：新疆。新疆在2006-2021年中有13个年份出现“扩张性负脱钩”状态。由图3d可见，新疆的SDCEM脱钩水平显著低于理想状态，I_L、I_W均高于SDCEM综合脱钩水平，但4个可持续发展指标的脱钩水平均显著低于理想状态。说明新疆可持续发展指标与碳排放脱钩程度较低，居民消费碳排放居高不下，能源利用效率有待大幅提升。

单调递增型脱钩状态是指在计算期内各省份的可持续发展水平与碳排放脱钩程度不断加深，由于4个可持续发展指标与碳排放脱钩的速度、程度不同，体现为单调递增脱钩状态下各省份综合脱钩状态进程不一。

（1）脱钩状态“三进阶”型：重庆。重庆可持续发展水平与碳排放脱钩状态变化过程很好地反映了中国从“十一五”到“十三五”期间政府实施节能减碳政策的效果。由图4a可见，2006-2011年重庆的SDCEM脱钩水平偏离理想状态较远，总体处于“扩张性负脱钩”状态；其中I_L脱钩水平相对较高，I_W部分高于SDCEM脱钩综合水平，I_E、I_A脱钩水平均低于或等于SDCEM综合脱钩水平，说明在这一时期，重庆4个可持续发展指标与碳排放脱钩程度较差，特别是在能源利用和居民消费2个领域尤为显著；2012-2016年，I_W、I_E均往上移动，SDCEM脱钩水平随即向上移动，从“扩张性负脱钩”上升到“扩张连接”；2017年之后，除I_A外，其他3个可持续发展脱钩指数和SDCEM脱钩指数均达到“弱脱钩”状态。说明在3个五年规划期间，重庆可持续发展水平与碳排放脱钩取得了显著进步，但尚未达到理想状态，仍有提升空间。

（2）脱钩状态“五进阶”型：上海。上海于2014年整体进入“弱脱钩”状态，此前经历了“强负脱钩”“弱负脱钩”“扩张性负脱钩”“扩张连接”4种状态。由图4b可见，无论SDCEM脱钩水平处于何种状态，I_W、I_E都处于“弱脱钩”及以上水平，说明上海的能源利用效率和社会福利水平与碳排放脱钩状态较好；但I_L和I_A脱钩水平不佳，特别是I_L脱钩指数长期处于“强负脱钩”状态。数据显示，2019年之前，上海的劳动生产率增速逐年下降，但碳排放增速逐渐加快，两者背道而驰出现“强负脱钩”状态。原因在于2000年以来上海加快经济结构调整转型，全市就业人口快速向第三产业转移。根据上海市统计局数据，上海全市在业人口快速向第三产业转移，2010年上海的第二产业就业人口占总就业人口的42.6%，第三产业占54.5%。与第五次全国人口普查时相比，第六次全国人口普查时上海第二产业下降3.3个百分点，第三产业则上升了11.9个百分点[35]。由于第三产业劳动生产率大幅低于第二产业，尤其是低于制造业[36]，导致上海市在2006-2014年间出现“扩张性负脱钩”“扩张链接”、甚至“强负脱钩”状态。“十三五”期间，上海市政府出台了多项提振制造业的政策，“十四五”规划再次强调要在上海打造具有全球竞争力的先进制造业基地和重要的战略性新兴产业基地[37]，因此，2019年、2021年上海的IL脱钩水平连续跃升，显示出上海技术创新速度加快，劳动生产率与碳排放正加速脱钩。

计算显示，陕西是30个省份中唯一在计算期内出现脱钩状态下滑的省份。分析发现，2006-2011年陕西可持续发展水平与碳排放基本处于“弱脱钩”状态，2006年甚至出现了“强脱钩”，由图5可见，2007-2011年，I_W、I_L、I_E三个指数基本稳定在“弱脱钩”状态；但自2012年起，I_E由“弱脱钩”下滑到“扩张连接”状态，其他可持续发展指标与碳排放脱钩状态保持原状，但SDCEM综合脱钩水平也下滑到“扩张连接”状态。说明I_E是导致陕西在2012年后SDCEM综合脱钩状态下降的重要因素。进一步分析发现，陕西2012年后能源利用效率提升速度变缓，2012-2019年年均增速仅为4.77%，比2006-2012年能源利用效率年均增速35%下降86.37%，是导致陕西在计算期内出现可持续发展水平与碳排放脱钩状态退步的主要原因。

山东可持续发展水平与碳排放脱钩状态一直在“弱脱钩”和“扩张连接”之间徘徊。由图6可见，“十二五”期间山东基本处于“弱脱钩”状态，但“十一五”“十三五”是“扩张连接”状态。从4个可持续发展指标脱钩水平看，I_W、I_L在各计算期内均稳定处于“弱脱钩”状态，I_A稳定处于“扩张性负脱钩”状态，I_E脱钩状态变化较大，其变化方向和幅度与SDCEM综合脱钩状态几乎同步，说明能源利用效率是影响山东可持续发展水平与碳排放脱钩水平的主要因素。

本文分别采用Tapio脱钩模型和SDCEM脱钩模型计算中国30个省份2006-2021年的脱钩水平，分析发现，两种脱钩模型在灵敏性、显著性和政策映射性3个方面存在显著差异。

从模型灵敏度看，在SDCEM模型下中国2006年出现了6种脱钩状态，到2021年转变为4种脱钩状态，脱钩状态具有动态性。由图7可见，计算期内2010、2016和2020年3个关键年份中各省份在同一时间维度下的脱钩状态差异较大，同一省份在不同时间的脱钩状态差异显著，说明SDCEM模型能测算出更精细的脱钩状态时空差异。由图3-图6可见，可持续发展水平与碳排放脱钩状态变化方向和程度相同的省份，4个SDCEM指标脱钩状态各不相同，也说明SDCEM模型能敏锐捕捉和反映出不同省份可持续发展水平与碳排放脱钩关系的短板。在Tapio模型下，中国大部分省份的脱钩状态在计算期内处于“扩张连接”和“弱脱钩”状态，脱钩状态整体变化不大，在图8展示的2010、2016和2020年3个关键年份中各省份的脱钩状态也显示出这个特征。

中国自2005年开始实施能源消费强度控制、2012年开启能源消费强度与碳排放强度管理、2015年实施能源消费强度与总量“双控”与碳排放强度“单控”等政策，理论上，这些政策对促进经济社会与碳排放脱钩的驱动具有不断加强的作用，但Tapio脱钩模型结果没有显著展示出政策变化对经济社会发展带来的改变，由图8可见，“十一五”“十二五”“十三五”期末各省份脱钩状态大致相同。而SDCEM脱钩模型较好地展现出中国各省份可持续发展水平与碳排放脱钩状态随政策力度的变化而改变。由图7可见，在能源消费管理政策实施前，中国超过50%的省份处于“扩张性负脱钩”至“强负脱钩”状态，说明当时中国可持续发展速度低于碳排放增速，整个社会处于“高碳低持续”状态；出台能源消费强度控制目标后，呈“强负脱钩”“弱负脱钩”和“扩张性负脱钩”的省份到“十一五”期末减少或消失，脱钩趋势开始出现；“十二五”期间，中国开始全面建设生态文明社会，政府提出严格控制温室气体排放的要求，实施了碳排放强度控制制度，到2015年，进入“弱脱钩”队列的省份大幅增加，处于“扩张性负脱钩”“扩张连接”状态的省份不断减少，特别是到“十二五”后期显著增加，脱钩程度越来越高；“十三五”期间，各省份可持续发展水平与碳排放脱钩效应与“十二五”期间基本一致，说明能耗“双控”和碳排放“单控”制度的脱钩驱动力正在逐渐减弱，需要采取新的激励措施。总体上，相对Tapio模型，SDCEM模型能反映出节能减碳政策实施后带来的不同脱钩程度差异。

从非经济要素与碳排放脱钩关系的测度结果看，SDCEM模型显著地反映出两者的脱钩效应。SDCEM模型主要指标中“社会福利水平”“人均预期寿命”属于社会发展指标，“能源利用效率”是资源环境类指标，“技术创新”反映了科技发展水平，与主要衡量经济增长与碳排放脱钩的Tapio模型相比，SDCEM模型体现了非经济要素的脱钩效应，由于篇幅限制，文中仅列出了2021年中国30个省份Tapio脱钩效应、SDCEM脱钩效应、及SDCEM的4项可持续发展指标与碳排放脱钩效应（表4）。由图3-图6可见，8个典型省份4个可持续发展指标的脱钩状态各异，说明SDCEM模型可以测算出社会福利、人均预期寿命等非经济要素与碳排放的脱钩关系。

本文借鉴Tapio脱钩模型建设机理和分类标准，结合联合国SDGs指数，构建了度量可持续发展水平与碳排放脱钩水平的测算模型（SDCEM），运用该模型对中国30个省份2006-2021年的综合脱钩状态进行了计算，从六大行政地理分区中选择了8个典型省份进行了脱钩指标贡献分析，探究了非经济要素脱碳对可持续发展水平与碳排放脱钩的作用，并通过比较Tapio模型与SDCEM模型计算结果，提出SDCEM模型的特点与优势。主要结论如下：

（1）SDCEM模型计算显示，2006-2021年，中国可持续发展水平正朝着与碳排放脱钩的方向演进，处于“弱脱钩”状态的省份数量由“十一五”时期的7个逐渐增加到“十三五”期末的16个；处于“扩张连接”状态的省份数量由12个下降到8个；处于“扩张性负脱钩”状态的省份数量由11个下降到5个，但各省份的脱钩状态差异较大，脱钩进程不同。东北、华北、华中、西南地区的可持续发展水平与碳排放脱钩状态相对较好，计算期末处于“弱脱钩”状态；华南、华东和西北地区大部分省市的可持续发展水平与碳排放脱钩状态仍然处于“扩张连接”状态。

（2）从SDCEM脱钩状态的变化特征看，中国30个省份在15年的计算期内出现了4种类型：“单调不变型”“单调递增型”“单调递减型”和“不稳定型”。“单调不变型”状态下存在4种脱钩状态，分别是持续处于“强脱钩”状态的北京；持续处于“弱脱钩”状态的辽宁；持续处于“扩张连接”状态的广东；持续处于“扩张性负脱钩”状态的新疆。呈“单调递增型”脱钩状态的典型省份是重庆和上海，其中，重庆的脱钩状态在计算期内实现了3种脱钩状态的转变；上海在计算期内经历了5种脱钩状态。陕西是中国唯一在计算期内出现“单调递减型”脱钩状态的省份。山东省呈“不稳定型”脱钩特征。这4项可持续发展指标与碳排放脱钩的不同状态交织在一起，形成了SDCEM脱钩状态的时空差异。典型省份分析结果显示，对那些已经进入工业化后期、经济发展水平较高的省份而言，4个可持续发展指标中，收入分配公平指标对SDCEM脱钩状态影响相对较大，如广东；对尚处于工业化阶段的省份，能源利用效率指标的影响相对较大，如陕西。

（3）SDCEM与Tapio两个模型对中国30个省份在2006-2021年期间的脱钩状态的分析结果出现较大差异，主要表现在：对脱钩状态变化的敏感性不同、对节能降碳政策实施效果的映射性不同、对非经济要素脱钩贡献的关注不同。从敏感性看，在Tapio模型下，有21个省份一直处于“弱脱钩”状态，其他省份在计算期内出现过1到2次的脱钩状态变化。SDCEM模型显示，2006-2021年30个省份脱钩状态出现了较大变化，脱钩状态由差变好的省份数量逐年递增，经历了6种脱钩状态；即使脱钩状态变化方向和程度相同的省份，其下4个可持续发展指标的脱钩状态也各不相同，说明SDCEM模型度量经济社会发展与碳排放脱钩状态更为灵敏。从映射性看，计算期内经历了我国节能降碳管理政策变化最大的3个五年计划期，SDCEM脱钩模型较好地展现出中国各省份可持续发展水平与碳排放脱钩状态随政策力度的变化而改变的情况。此外，SDCEM模型设计时将非经济要素嵌入了脱钩模型，计算结果显示社会福利水平、技术创新、能源利用效率等指标对各省份可持续发展与碳排放脱钩状态产生的影响；Tapio模型主要测度经济增长与碳排放脱钩状态，不涉及非经济要素的脱钩分析。

综上，SDCEM模型可以度量可持续发展水平与碳排放的脱钩关系，在计算期内30个省份的脱钩状态出现了显著时空差异；较为灵敏地反映出节能降碳政策对促进可持续发展水平与碳排放脱钩在不同时期、不同省份的力度和效果；清晰地刻画了非经济要素对可持续发展水平与碳排放脱钩的重要作用。

上述研究结论对于促进中国可持续发展水平与碳排放脱钩具有重要的政策启示：

（1）强化生活消费碳排放管理，有利于促进可持续发展水平与碳排放脱钩。研究显示，人均预期寿命与生活消费碳排放密切相关。未来随着医疗条件、人均预期寿命、收入水平的不断提升，能源消费需求不断增加，生活消费碳排放将成为影响中国碳排放水平越来越重要的因素。建议从低碳消费理念倡导、建立产品碳足迹核算与标识制度、加强绿色基础设施建设、促进资源回收利用等方面部署工作，帮助消费者在日常生活中做出有利于减少碳排放的决策，促进生活消费碳排放的有效管理。

（2）提升能源利用效率是促进可持续发展水平与碳排放脱钩的根本举措。建议从制度、标准、技术等方面采取措施，开展全领域能源利用效率提升行动，包括：开展固定资产投资项目节能评审，强化能效监管，确保各级政府和企业能够有效落实能效提升措施；鼓励工业、建筑、交通等领域采用先进的能源管理系统，加大对节能技术和绿色技术的研发支持，并提供政策激励，鼓励企业广泛采用这些技术；制定严格的能效标准，特别是在建筑、交通、制造等高能耗行业，对不符合标准的产品和设备予以淘汰或限制使用，确保行业的整体能效水平不断提高。

（3）通过收入分配政策间接驱动可持续发展水平与碳排放脱钩。建议通过产业政策、分配政策、财政政策等方式缩小居民收入差距，提高贫困地区青少年受教育程度、城市公共服务均等化水平，有利于引导居民低碳消费行为，在提高社会福利水平的同时促进碳排放减少。如，支持绿色产业和低碳技术的发展，通过补贴绿色企业或提供绿色职业培训，帮助低收入群体在太阳能、风能、环保产业等新兴行业中找到工作，从而实现收入与碳排放脱钩；通过财政补贴、税收优惠等方式，鼓励收入较高的群体投资于绿色项目（如可再生能源、绿色建筑等），同时支持低收入群体获得绿色产品或服务的机会。

（4）重视劳动生产率提升对可持续发展和减碳的协同作用。中国大部分省份正处于第二、三产业交替调整阶段，在这个过程中建议加大对制造、建筑、交通等行业的绿色技术、节能减排技术的研发投入，避免高碳路径依赖；发展智能化工厂和智慧供应链，通过物联网、人工智能、大数据等技术提升生产过程的自动化水平，减少无效消耗，从而降低整体碳排放提高劳动生产率的同时，降低单位产出的碳排放。在产业结构转型中培育新质生产力，提升劳动生产率，对促进可持续发展意义重大。

（5）建议建立全域碳排放预算管理制度，不仅要从宏观政策层面出发，还需要在各个领域、各个层级、各类主体之间建立系统的碳排放管理机制，确保各项减排措施的落实和资源的高效利用。这将对可持续发展水平与碳排放脱钩形成有力的制度支撑。