攀枝花市辖区面积7 401.4 km²，2022年末常住人口121.6万人。由于攀枝花市特殊的地理位置和丰富的矿产资源，20世纪60年代攀枝花市被国家列为三线建设的重中之重，成为新中国首批资源开发特区，在西南高山峡谷区建成了中国西部首个大型钢铁企业攀枝花钢铁公司。经过50多年的发展，如今的攀枝花市已是国内第一、世界第二的钒制品生产基地和国内最大、全球最重要的全流程钒钛工业基地^[23]。2022年，攀枝花市实现地区生产总值1 220.52×10⁸元，占四川省经济总量的2.15%。近年来，攀枝花市正在从钢铁城市向钒钛之都和阳光宜居城市转型。然而由于攀枝花市是一座因钒钛磁铁矿开发而兴起的典型资源型城市，能源化工、装备制造等依然是攀枝花市经济发展的支柱产业。要实现“双碳”目标和城市的绿色低碳发展，攀枝花市仍然面临着巨大的挑战。

本文研究主要涉及攀枝花市碳排放测算、碳排放与经济增长的脱钩关系以及影响因素分析3个方面。碳排放测算所涉及的能源消费量数据，以及碳排放脱钩关系和影响因素计算所涉及的GDP和年末常住人口等数据来源于2008-2023年《攀枝花市统计年鉴》，折算标准煤系数和碳排放系数来源于《中国能源统计年鉴》以及文献[24]的研究结果。

根据攀枝花市能源消耗量统计数据，原煤、洗精煤、焦炭、汽油、煤油、柴油以及电力这7种能源的消耗量占攀枝花市能源总消耗量的99%以上，因此本文仅选用这7种能源进行碳排放研究。碳排放量的计算公式如下：

式中：C表示碳排放总量；E_i为第i种能源的消费量；β_i为第i类能源折算标准煤系数；γ_i为第i类能源碳排放系数；i=1，2，…，7。其中，各能源折算标准煤系数参考《中国能源统计年鉴》，各能源碳排放系数借鉴文献[24]的研究结果(表 1)。

碳排放强度是指单位GDP的二氧化碳排放量^[25-26]。通常情况下，碳排放强度会随着经济增长和技术进步而下降。具体计算公式如下：

式中：I_CI为碳排放强度；G为地区生产总值(GDP)。

Tapio脱钩弹性指数是在OECD的脱钩模型上优化而来，用以度量经济增长是否以消耗资源和破坏环境为代价^[27-28]。该指标不仅测量精度高，更有利于脱钩状态的判断，而且能消除量纲因素的影响。其计算公式如下：

式中：e为碳排放与GDP的脱钩弹性指数；ΔC为碳排放的变化率；ΔG为GDP的变化率；G_t和C_t为年份t的GDP和碳排放量。依据脱钩弹性指数可将脱钩状态划分为脱钩、负脱钩和连接3种状态，指标的关系及意义如图 1所示。

Kaya恒等式由日本教授Yoichi Kaya于1989年在IPCC研讨会上为分析经济、人口政策等影响二氧化碳排放量的因素而提出^[13]，其表达式为：

式中：C为碳排放量；E为能源消耗总量；G为国内生产总值GDP；P为人口总数。从(4)式得到影响碳排放量的因素为能源碳排放系数$\left(\frac{C}{E}\right) $、能源强度$ \left(\frac{E}{G}\right)$、人均GDP $ \left(\frac{G}{P}\right)$以及人口(P)。

由于Kaya恒等式分解因素有限，本文根据资源型城市的碳排放特征，在借鉴前人研究成果^{[11, 13, 29]}的基础上，对Kaya恒等式进行扩展，构建如下关系式：

式中：C_i为第i类能源的碳排放量；E_i为第i类能源的消耗量；E为能源消耗总量；G为地区生产总值；P为地区年末常住人口。将(5)式进一步表示为：

结合(5)式和(6)式可定义$F_i=\frac{C_i}{E_i} 、S_i=\frac{E_i}{E} 、I=\frac{E}{G} 、A=\frac{G}{P} $分别表示第i类能源的碳排放系数、第i类能源的结构比例、能源强度和人均GDP。

根据LMDI分解法中的加法模型，得到t时期相对基期碳排放量变化的表达式为：

对式中各驱动因素的效应值进行进一步分解，得到如下表达式：

式中：ΔC为碳排放变化量；C^t和C⁰为t时期和基期的碳排放量；ΔC_F、ΔC_S、ΔC_I、ΔC_A、ΔC_P分别为能源碳排放系数效应、能源结构效应、能源强度效应、经济水平效应以及人口规模效应对碳排放变化量的影响。若效应值大于0，则表示该驱动因素会造成碳排放量的增加；反之，则会抑制碳排放量的增加；δ为驱动因素的相对贡献度；x为各驱动因素。

为进一步分析各驱动因素对攀枝花市碳排放与经济增长之间脱钩的影响，由(7)式和(3)式得到扩展的碳排放与经济增长的脱钩模型表达式为：

式中：T_F、T_S、T_I、T_A和T_P分别为能源碳排放系数效应的脱钩弹性指数、能源结构效应的脱钩弹性指数、能源强度效应的脱钩弹性指数、经济水平效应的脱钩弹性指数以及人口规模效应的脱钩弹性指数。若效应的脱钩弹性指数大于0，则表示该效应对碳排放与经济增长之间的脱钩起阻碍作用；反之则对二者之间的脱钩起促进作用。由于第i种能源碳排放系数在研究中取固定值，即F_i^t=F_i⁰，所以ΔC_F=0，故在文中不对该驱动因素进行分析。

由图 2可知，近16年攀枝花市碳排放均值为1 837.37×10⁴ t，其动态变化可划分为3个阶段：① 2007-2011年为前期上升阶段，从1 594.44×10⁴ t增长到2 340.42×10⁴ t，5年间增长了745.98×10⁴ t，年均增长率为10.07%；② 2012-2014年为中期稳定阶段，3年平均碳排放总量高达2 276.11×10⁴ t；③ 2015-2022年为后期下降阶段，从2 221.21×10⁴ t下降到1 299.28×10⁴ t，8年间下降921.92×10⁴ t，年均下降率为7.37%。近16年攀枝花市能源碳强度也呈持续下降的趋势，从4.80 t/万元下降到1.06 t/万元，年均下降9.55%。此外，攀枝花市碳排放以原煤为主，其碳排放量平均占比达55.68%，总体呈先增长后下降的趋势；其次为洗精煤(25.06%)和焦炭(16.72%)，总体呈先下降后增长的趋势；电力、柴油、汽油和煤油的碳排放量均较低，总计占比低于5%。

由表 2可知，攀枝花市碳排放与经济增长的脱钩状态包括弱脱钩、扩张负脱钩和强脱钩，脱钩指数除2009年较高以外，其余年份呈较为平稳的波动变化。根据碳排放与经济增长的脱钩指数和脱钩状态，可将二者脱钩关系的变化划分为2个阶段：① 2008-2014年，攀枝花市碳排放与经济增长交替出现弱脱钩、扩张负脱钩和强脱钩3种状态，可见这一阶段二者的脱钩状态较不稳定，且出现两次扩张负脱钩的不理想状态；② 2015-2022年，这一阶段攀枝花市碳排放与经济增长的脱钩状态集中表现为强脱钩，相较于上一阶段脱钩状态得到明显的改善。

基于Kaya-LMDI模型对攀枝花市碳排放驱动因素进行分解。如表 3所示，各驱动因素对攀枝花市碳排放的影响效应存在显著的差异，按照其影响程度(按绝对值排序)依次为能源强度效应(贡献度为-52.84%)、经济水平效应(贡献度为43.80%)、人口规模效应(贡献度为2.32%)、能源结构效应(贡献度为1.03%)。其中，绝大多数年份的经济水平效应为正值，表明经济水平效应对攀枝花市碳排放的变化起正向驱动作用，即经济增长会引起攀枝花市碳排放量的增加；绝大多数时期能源强度效应为负值，表明能源强度效应对攀枝花市碳排放的变化起负向驱动作用，即能源强度降低能抑制攀枝花市碳排放的增加；能源结构效应和人口规模效应均表现为正负值交替出现，但对攀枝花市碳排放的变化总体起正向驱动作用，即目前攀枝花市能源结构和人口变化可能会带来碳排放量的增加。

脱钩弹性指数仅限于研究碳排放与经济增长之间的同步关系，无法解释碳排放量变化的机理^[13]。因此，本文将Tapio脱钩弹性指数和LMDI模型相结合，得到各驱动效应对碳排放与经济增长脱钩的脱钩弹性指数，结果如表 4所示。总体来看，碳排放与经济增长的脱钩变化主要受能源强度效应和经济水平效应的影响，其中绝大多数年份能源强度效应的脱钩指数为负值，可以促进攀枝花市碳排放与经济增长的脱钩；经济水平效应的脱钩指数基本为正值，对攀枝花市碳排放与经济增长的脱钩起阻碍作用；能源结构效应的脱钩指数和人口规模效应的脱钩指数在研究时段内呈正负值交替出现，年均脱钩指数分别为-0.16和0.27，说明能源结构在一定程度上能够促进碳排放与经济发展的脱钩，人口规模效应则起阻碍作用。

能源强度效应是抑制攀枝花市碳排放增长以及促进碳排放与经济增长脱钩的最主要因素。除2009年和2013年以外，能源强度效应对碳排放的效应值以及对碳排放脱钩的贡献值均为负值，且对促进碳减排的贡献度(δ_I)总体呈增大趋势。此外，能源强度效应的脱钩弹性指数(T_I)变化幅度最大，并且其变化趋势与碳排放脱钩指数的变化趋势高度吻合，进一步说明攀枝花市碳排放与经济增长的脱钩主要受能源强度效应的影响。

此外，碳排放强度可用于衡量能源的综合利用效率，评估经济增长对于能源的依赖程度^[11]。2007-2022年，攀枝花市碳排放强度从4.80 t/万元下降到1.06 t/万元，下降幅度达9.55%，节能降耗成效显著，这主要与攀枝花市不断强化的节能降耗政策有关。“十二五”期间，攀枝花市通过加强节能技术的开发、示范和推广应用使得单位规模工业增加值能耗5年累计降幅达43.86%；“十三五”期间，攀枝花市通过调整工业结构、化解产能过剩以及限制关停高耗能产业等措施促使能源需求量大幅回落；“十四五”期间，攀枝花市印发的《攀枝花市碳达峰实施方案》中明确指出要通过提升节能降碳管理水平、实施节能降碳重点工程、推进重点用能设备节能增效等措施全面提高能源利用效率。研究时段内，攀枝花市化石能源总消费量从3 972.46×10⁴ t降至2 157.99×10⁴ t，碳排放量从2 340.42×10⁴ t降至1 299.29×10⁴ t，而GDP则从332.50×10⁸元增至1 220.52×10⁸元。可见，攀枝花市在落实节能降耗，实现能源强度和碳排放总量“双降”的同时GDP也在稳步增长，是四川省能源强度下降最显著的市(州)。

值得注意的是，2009年能源强度效应对碳排放的效应值以及脱钩指数均为正值且数值较高。这主要是受2008年“5·12”汶川特大地震和“8·30”攀枝花—会理大地震的影响，抗震抢险和灾后恢复重建带来各种能耗大幅上升，对节能降耗造成了严重影响。同时，地震还造成攀钢、攀煤等企业的生产一度中断，造成严重的直接经济损失。可见，地震等突发性自然灾害会给地区的能源消耗和经济造成巨大波动，严重影响节能降耗的效果。

经济水平效应是促进攀枝花市碳排放增长以及阻碍碳排放与经济增长脱钩的最主要因素。但从现实来看，不能通过降低经济发展水平来实现碳排放的下降以及碳排放与经济增长之间的脱钩。经济增长是满足国家及地区发展与基本需求的必要条件，研究时段内攀枝花市人均GDP从2007年的29 060元/人增长到2022年的100 372元/人，增长了3.45倍，且2022年其人均GDP已赶超成都市位居四川省第一。由此可见，攀枝花市经济发展迅猛，为促进当地人民生活水平的提高带来巨大动力。

此外，从表 3和表 4可以看出，经济水平效应对碳排放的累积效应值以及对碳排放脱钩的贡献值均低于能源强度效应，进一步说明攀枝花市碳排放的降低以及碳排放与经济增长之间脱钩要通过降低能源强度来实现。在2010年以后，经济水平效应对攀枝花市碳排放的正向驱动效应值呈现缓慢的波动式下降，说明攀枝花市在努力转变资源型城市固有的粗放型经济发展方式，通过产业结构调整与空间结构重构^[30]，逐步实现经济向高质量发展转型，未来经济水平效应对攀枝花市碳排放的促进作用可能会进一步减弱。

能源结构效应在一定程度上会导致攀枝花市碳排放量的增加，但对碳排放与经济增长之间的脱钩起到了一定的促进作用，尤其在2009-2011年和2013-2015年，能源结构效应对抑制碳排放以及促进碳排放脱钩起到了明显作用。攀枝花市作为典型的资源型城市，是我国西南地区最大的钒钛、钢铁生产基地，化石能源是攀枝花市支柱产业发展的基础。原煤、洗精煤以及焦炭等能源消费量所占比重仍然较大，以煤为主的能源消费结构将长期存在。要想进一步提升能源结构效应对碳排放的抑制作用以及对碳排放与经济增长脱钩的促进作用，能源消费结构的优化有待加强。因此，近年来攀枝花市积极发展和扩大新能源利用规模，推动新能源在发电领域的应用，显著提高新能源发电在能源消费中的比重，加快构建“水风光氢储”五位一体、多能互补的清洁能源体系，努力使能源结构效应成为今后促进碳排放与经济增长脱钩的主要驱动力。

人口规模效应是促进攀枝花市碳排放量增加和阻碍碳排放与经济增长之间脱钩的因素之一，但在2014-2019年人口规模效应对攀枝花市碳排放量表现为抑制作用并促进碳排放与经济增长之间的脱钩。2014-2019年攀枝花市年末常住人口从122.5万人下降到121.3万人，可见攀枝花市人口流动性较大。虽然人口的减少在一定程度上能够减少能源消耗，降低碳排放。但从长远来看，人口的持续减少会带来劳动力不足，经济增长缓慢等问题^[31]。因此，要使人口规模效应成为攀枝花市碳排放脱钩的主要驱动力，不能简单通过控制人口数量来实现，尤其是攀枝花市作为我国的工业重镇，总人口却仅占四川省总人口的1.45%。为扭转人口持续下降的局面，攀枝花市相继出台了育儿补贴政策、《促进人力资源聚集十六条》和《攀枝花市青年人才集聚支持实施细则》等政策来吸引人才，尤其是能够推动攀枝花市产业结构优化升级的高水平人才，利用其创新技术进一步降低能源强度，使人口规模效应的负面作用向积极作用转变。

基于以上研究结果，为进一步促进攀枝花市碳排放与经济增长之间的稳定脱钩，提出以下建议：

1) 攀枝花市要实现碳排放与经济增长之间持续稳定的脱钩仍要依靠降低能源强度。但能源强度存在极限，当能源强度降低到一定程度后就难以进一步促进二者的脱钩^[11]。因此，在继续推进节能降耗相关措施的同时，更要通过发展新能源、调整能源结构来实现脱钩。虽然目前能源结构对攀枝花市碳排放与经济增长之间脱钩的促进作用较小，但攀枝花市具有发展氢能、光伏等新能源的良好条件。因此，加强能源结构的改善，对稳定攀枝花市碳排放与经济增长之间的脱钩具有重要作用。

2) 经济增长虽然是促进碳排放增加以及阻碍碳排放脱钩的主要因素，但要通过限制经济增长促进攀枝花市碳排放的脱钩，显然与经济发展的实际相悖，然而可以通过转变经济发展方式来实现^[13]。攀枝花市是我国典型的成熟型资源城市，在依靠资源带动经济快速发展的同时，要加快传统产业结构的优化升级，因地制宜重点打造“钒钛之都” “康养之城”等城市名片，发展新质生产力推动经济增长，实现攀枝花市碳减排与经济发展的协调共进。

3) 人口的增长和收缩都会对碳排放与经济增长的脱钩产生重要影响：一方面，人口增多带来能源消费量的增加；另一方面，人口收缩会造成经济增长困难^[31]。虽然目前人口规模效应对攀枝花市碳排放的脱钩起阻碍作用，但通过引进和发展高素质人才促进攀枝花市产业结构优化升级，将人口规模的负面作用转变为促进碳排放减少和经济增长的积极作用。

本文将Tapio模型和LMDI因素分解法相结合，分析了近16年攀枝花市碳排放与经济增长的脱钩特征及驱动因素对脱钩状况的影响，得出以下结论：

1) 近16年，攀枝花市碳排放量均值为1 837.37×10⁴ t，其前期持续上升(2007-2011年)、中期相对稳定(2012-2014年)、后期持续下降(2015-2022年)，而碳排放强度从4.80 t/万元持续下降到1.06 t/万元，可见攀枝花市降碳减排效果显著。但攀枝花市能源碳排放以原煤为主，其碳排放量平均占比达55.68%，当前的能源消费结构不利于攀枝花市实现绿色低碳发展的转型。

2) 研究时段内，根据碳排放与经济增长之间脱钩指数和脱钩状态的变化可将二者的脱钩关系划分为2个阶段：2008-2014年，攀枝花市碳排放与经济增长交替出现弱脱钩、扩张负脱钩和强脱钩3种状态，这一阶段二者的脱钩状态较不稳定；2015-2022年，攀枝花市碳排放与经济增长的脱钩状态集中表现为强脱钩，相较于上一阶段，脱钩状态得到了明显改善。

3) 能源强度效应和经济水平效应是影响攀枝花市碳排放与经济增长之间脱钩的主要因素，能源强度效应对二者的脱钩起促进作用，经济水平效应则起阻碍作用。能源结构效应和人口规模效应可能成为未来促进攀枝花市碳排放与经济增长脱钩的主要驱动力。