图源网络

摘要：本文构建减污降碳协同度评估模型评估了2014-2021年我国省际减污降碳协同度和地理时空加权LASSO回归模型识别我国省际减污降碳协同的关键驱动因素。结果发现：我国省际减污降碳协同度总体呈现上升趋势，平均值由2014年的0.11上升至2021年的0.71，且呈现显著的时空特征：“东北—西南”空间走向、“南热北冷”空间格局和“热点增加，冷点减少”时序变化。气温、湿度、水资源利用、能源强度、能源结构、共同富裕程度、环保投资和人工智能技术是促进我国减污降碳协同度的关键驱动因素，但驱动效果具有空间异质性。本研究既有助于科学认识和理解我国减污降碳协同，也有助于完善我国省际针对性的减污降碳协同政策。

我国当前既面临环境污染防治的挑战，又面临实现“双碳”目标的压力。鉴于空气污染物与温室气体减排具有“同根同源同过程”特征，减污降碳协同已成为我国新发展阶段经济社会发展全面绿色转型的必然选择。相比较单一的空气污染或温室气体减排，减污降碳协同减排机制更为复杂。

现有文献主要采取耦合协调模型、相关系数、交叉弹性指标、损益偏离测算等方法，评估PM2.5与碳排放协同度、空气污染与碳排放协同度、二氧化硫与碳排放协同度；减污降碳协同度驱动因素方面，现有文献主要采用因素分解、空间计量与机器学习方法，识别了自然条件、经济、能源、技术、政策等因素对减污降碳协同的影响。这些研究给本研究提供了宝贵基础和经验借鉴。然而，现有文献仍存在以下不足：第一，现有减污降碳协同文献局限于我国地级市、长三角、黄河流域、京津冀城市群，且仅涉及二氧化碳，缺乏甲烷、氧化亚氮与氟化物等其他温室气体，难以准确评估我国省际减污降碳协同度，无法为我国减污降碳协同驱动因素识别提供研究基础。第二，减污降碳协同受到诸多因素影响，现有文献仅关注了自然禀赋因素、经济因素、结构因素、技术因素和政策因素对减污降碳协同的影响，缺乏考虑能源、环境、人口、社会等方面因素对减污降碳协同的影响，难以全面识别出我国减污降碳协同的关键驱动因素，无法为制定与完善我国省际针对性减污降碳协同政策提供足够信息支持。因此，本文通过评估减污降碳协同度，识别其关键驱动因素，既有助于科学认识和理解我国减污降碳协同，也有助于制定与完善我国针对性的减污降碳协同政策。

二、主要内容

本文在评估2014－2021年我国30个省份减污降碳协同度的基础上，综合应用标准差椭圆、冷热点分析、空间马尔可夫链、LASSO模型和GTWR模型，揭示我国减污降碳协同度时空特征，识别关键驱动因素。首先，本文采用子系统协同度测度模型与复合系统协同度模型测度减污降碳协同度。其次，本文利用标准差椭圆、冷热点分析与空间马尔可夫链方法识别减污降碳协同时空特征。最后，本文从生态、环境、能源、经济、社会、技术等维度构建减污降碳协同驱动因素库，并构建LASSO与GTWR模型相结合方法评估关键驱动因素对减污降碳协同的空间异质性影响。

三、主要结论及政策建议

本文主要结论如下。

第一，减污降碳协同度总体呈现上升趋势，空间分布方向为“东北—西南”走向。重心呈现向东南偏移趋势，从标准差椭圆形状变化发现，我国减污降碳协同在东-西方向呈收缩态势。同时，减污降碳协同度呈现出明显的聚集特征，总体表现为“南热北冷”的空间格局和“热点增加，冷点减少”的时序变化。第二，我国省份自身减污降碳协同水平与邻域减污降碳协同水平具有协同性，且邻域背景对省份减污降碳协同水平向上和向下转移概率的影响不对称。另外，邻域类型高于被观测类型所产生的正向效应大于邻域类型低于被观测类型所产生的负向效应。第三，减污降碳协同驱动因素作用效果具有空间异质性。气温、湿度、水资源利用、能源强度、能源结构、共同富裕程度、环保投资和人工智能技术等因素是促进减污降碳协同的重要驱动因素，而铁路建设对减污降碳协同存在负向作用效果。

本文政策启示如下。

第一，应充分发挥政府减污降碳协同治理的政策导向作用。政府应加强制定减污降碳协同相关政策与法规，建立有效的监管机制，实现依法减污降碳协同；运用全局系统观念完善环境污染治理与应对气候变化的体制机制，以提升子系统之间的协同程度，实现温室气体减排与环境质量改善的协同效果。

第二，根据不同地区特点和发展阶段，应制定差异化的减污降碳协同策略。在因地制宜的基础上，政府应积极开展区域合作，鼓励表现较好的减污降碳协同省份通过构建共享平台从资金和技术上对负向协同省份进行支持，从而缩小地区减排差距，共同实现减排目标，助力“双碳”目标如期实现。

第三，由于环保投资、能源强度、能源结构等是促进减污降碳协同度提升的重要因素，政府可通过引进环保技术、扩大清洁能源使用比例与转变能源结构等途径实现我国减污降碳协同发展。同时，考虑到铁路建设对减污降碳协同存在负向作用效果，政府在规划和实施基础设施建设时应采取环保措施，减少对环境的不良影响。

四、边际贡献与未来拓展

本文边际贡献主要包括：第一，基于系统协同度模型，构建减污降碳协同度评估模型，丰富了减污降碳协同评估理论与方法；第二，综合应用标准差椭圆、冷热点分析、空间马尔可夫链、LASSO模型和地理时空加权回归模型，揭示我国减污降碳协同度时空特征，识别关键驱动因素，加深对我国减污降碳协同的认识和理解，为制定与完善我国省际针对性的减污降碳协同政策提供更有效的信息支持。在此基础上，未来可进一步探究关键驱动因素对减污降碳协同的影响机理、机制及其异质性影响。

五、写作、投稿过程的心得体会

本文于2023年10月投稿，审稿专家和编委会对本文提出的建设性修改意见帮助我们不断地打磨初稿，对本文明确研究意义、厘清研究逻辑、精炼语言表达和完善实证方法起到很大作用，作者团队对照审稿意见认真修改、不断推敲细节，在经历修改后，最终使得文章质量有了很大的提升，并非常幸运地在2024年4月收到文章的录用通知。在此衷心感谢审稿专家和编委会的辛苦付出！

本文摘编自《系统工程理论与实践》2025年,第45卷,第8期论文《中国减污降碳协同度评估与驱动因素研究》（点击题目链接全文）；

作者：朱帮助^1, 2,*(通信作者), 博士, 教授, 博士生导师, 研究方向: 绿色经济与可持续发展管理；田超¹, 山西长治人, 博士研究生, 研究方向: 能源经济与管理；王平³，副教授, 研究方向: 绿色经济与可持续管理

      1. 广西大学 工商管理学院, 南宁 530004

      2. 广西高校 统计与管理交叉科学重点实验室, 南宁 530004

      3. 暨南大学 管理学院, 广州 510632