经济增长与CO2排放的关系研究——以长江经济带为例

王 健，甄庆媛

一、引言

全球经济不断增长，也不断挑战着资源环境的承载能力，气候变暖、环境恶化等问题日益严重，CO2减排成为世界各国关注的全球性热点问题。中国作为最大的发展中国家，既是世界经济增长的重要引擎，也是最大的CO2排放国，减排任务艰巨。2015年中国承诺将于2030年左右使CO2排放达到峰值并争取尽早实现。“十三五”规划提出今后五年二氧化碳排放量下降18%，十九大报告指出要推进绿色发展，建立健全绿色低碳循环发展的经济体系。

长江经济带是我国经济发展的重要战略支撑带，覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州等11个长江沿线省市，横跨东中西部，人口和经济增加值超过全国的40%，正面临着节能减排及转变经济增长方式的双重挑战，处理好长江经济带经济增长和碳排放的关系对实现全国减排目标至关重要。定量研究长江经济带的碳排放和经济增长方式的关系，有助于其制定合理的减排政策，引导地区以更加合理的方式实现经济增长，实现绿色低碳发展的目标。

二、文献综述

碳排放与经济增长关系的研究中，碳排放EKC曲线（Grossman&Krueger，1991）是应用最广泛的假说，国内外学者用不同区域的数据就EKC曲线进行了 验 证 。 Martínez-Zarzoso&Bengochea-Morancho（2004）运用OECD国家的数据，研究发现人均收入和碳排放之间存在倒U型关系。Shahbaz et al.（2013）研究了土耳其经济增长和CO2排放之间的关系，发现能源强度与经济增长增加了CO2排放，EKC曲线成立。Ritietal.（2017）综合运用ARDL模型、FMOLS模型、DOLS模型对我国1970～2015年经济增长和碳排放关系进行了实证研究，发现我国人均GDP和与经济相关的碳排放之间呈倒U型关系。许广月和宋德勇（2010）运用面板数据协整分析方法研究了EKC曲线的存在性，发现EKC曲线具有区域特征，我国不同地区碳排放与经济增长之间的关系有较大差异。虽然碳排放EKC曲线应用广泛，但EKC曲线因异质性等问题而颇具争议，例如Dijkgraaf&Vollebergh（2005）运用OECD国家经济增长和碳排放数据，对EKC假说的同质性假定提出质疑，发现EKC曲线并不成立。鉴于此，有学者将经济增长水平之外的其他因素纳入EKC曲线，以化解异质性难题，也为考察经济增长之外的因素对碳排放的影响提供了有益参考，例如余东华和张明志（2016）控制贸易等异质性因素后，运用门限回归方法考察了EKC曲线的存在性。就碳排放与经济增长的因果性问题，姚君（2015）运用向量自回归方法、王仲瑀（2017）运用Tapio脱钩模型和Granger因果关系检验方法，发现经济增长和能源消费对CO2排放作用显著，经济增长与碳排放呈单向因果关系。

除经济增长外，影响碳排放的其他因素同样引起了国内外学者的关注。国外学者中，Pao&Tsai（2010）运用面板数据协整方法，研究发现金砖国家的外商直接投资增加了碳排放；Bargaoui（2017）基于STIRPAT模型，运用214个国家1980～2010年的面板数据，研究发现经济增长、人口增长、城镇化水平和京都议定书对二氧化碳排放的影响因国家的收入水平而异；Ren etal.（2014）运用脱钩理论，计算了我国制造业的碳排放脱钩趋势及其影响因素。国内学者中王锋等（2017）、孙叶飞和周敏（2016）、杨树旺等（2012）、唐杰英（2012）、严成樑等（2016）分别运用空间杜宾面板模型、面板数据模型、时间序列分析方法、动态面板误差修正模型、构建包含内生增长模型的方法，发现城镇化、产业结构高级化、FDI、国际贸易、金融发展、创新等对碳排放有显著影响。此外，还有学者运用因素分解方法研究经济发展与碳排放的关系，分析包括经济增长在内的因素对碳排放的贡献。邵帅等（2017）使用广义迪氏指数分解法考察了1995～2014年制造业碳排放演变的驱动因素；黄勤和何晴（2017）运用LMDI模型，研究了长江经济带CO2排放增量的驱动因素，发现影响因素按大小依次为经济规模效应、能源强度效应、产业结构效应和能源结构效应。

通过梳理现有文献发现，CO2排放与经济增长的关系有不可忽视的地区差异，且CO2排放不仅与经济增长水平有关，更与产业结构、FDI、城镇化、技术创新等经济增长方式密切相关。为了探究长江经济带碳排放与经济增长关系的区域特征，寻求合理的区域减排策略，本文以长江经济带为研究对象，运用2000～2015年省级面板数据，从经济增长水平和经济增长方式两个角度，考察长江经济带九省二市经济增长对碳排放的影响。本文的研究思路是，首先运用Tapio模型归纳长江经济带各省市碳排放和经济增长关系的特征，然后运用面板数据协整检验，检验长江经济带碳排放和经济增长之间长期均衡关系的存在性，之后加入生产结构、对外经济和区域治理这三类经济增长方式指标，运用面板数据和滞后期工具变量法，检验长江经济带地区经济增长水平和CO2排放之间的EKC曲线是否存在，并从增长水平和增长方式两个角度考察经济增长对CO2排放总量的影响。本文的创新之处在于，综合运用Tapio脱钩模型、面板数据EKC曲线检验和达峰时间预测，充分考虑了长江经济带的区域特征，采用滞后期工具变量法，从经济增长水平和经济增长方式两个角度研究了长江经济带九省二市经济增长与CO2排放之间的关系，并为长江经济带绿色低碳发展提出政策建议。

三、Tapio脱钩指数分析

脱钩理论最早出现在物理领域，用于表示两个或多个物理变量之间不再按照固有路径进行响应。Tapio于2005年提出了脱钩弹性的概念，又称碳排放弹性，用于测度二氧化碳排放量的变化对经济增长响应的敏感程度。脱钩弹性的计算公式为：

表1 脱钩状态类别

2000～2015年，长江经济带九省二市的实际GDP均呈现显著增长，因此不存在经济衰退情形下的碳排放脱钩或连接状态，而只可能存在经济增长情形下的强脱钩、弱脱钩、扩张连接和扩张负脱钩的情形。在经济增长情形下，理论上脱钩指数e的取值范围是（-∞，∞），e越小，表明CO2排放的增速越低于GDP增速，e＜0，表示GDP增长的同时CO2排放量下降， ||e越大表示经济增长的减排程度越高。为了全面考察经济增长与CO2排放之间的关系，本文分别考察了经济增长与CO2排放总量、单位GDP的CO2排放量以及人均CO2排放量的脱钩状态。

（一）碳排放的测算

CO2排放总量（TC）：采用二氧化碳信息分析中心（CDIAC）的统计口径，包括化石燃料燃烧产生的CO2和水泥生产过程中产生的CO2，反映了经济社会生活中CO2排放的总体情况。目前我国还没有二氧化碳排放量的分地区统计数据，因此本文参照IPCC《2006年国家温室气体清单指南》提供的方法，测算各省份能源消费引起的二氧化碳排放量：

Cit表示i省第t期的碳排放量，Eitj表示i省第t期第j种能源的消费量，EFj表示第j种能源的碳排放系数。使用能源而引起的碳排放，最终均可归结于使用一次能源引起的碳排放，因此本文仅考虑使用一次能源引起的碳排放，而不考虑使用二次能源电力及清洁能源引起的碳排放，以避免重复计算。具体而言，各省二氧化碳的排放量等于由《中国能源统计年鉴》统计的煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油、天然气八种能源消费引起的碳排放的总和。碳排放系数EFj由作者根据IPCC《2006年国家温室气体清单指南》提供的各种能源的有效CO2排放因子AD和《中国能源统计年鉴2016》中各种能源折算标准煤参考系数计算得出，计算公式为：

EFj=ADj×HEATj×10-9

ADj表示有效碳排放因子，HEATj表示平均低位发热量，计算结果如表2。

表2 八种能源的折算碳排放系数

CO2排放的主要来源是能源消费和水泥生产过程中碳酸钙的分解，水泥生产的碳排放系数约为0.496（林伯强和刘希颖，2010）。因此，本文还根据水泥产量测算出各省市由生产水泥引起的CO2排放量，相加得到CO2排放总量。长江经济带总体的碳排放水平逐年升高，与实际GDP呈现基本相同的趋势，增长有所放缓①由于文章篇幅受限，没有给出长江经济带经济增长与碳排放量的趋势图，留存备索。。

（二）脱钩模型结果分析

本文根据Tapio脱钩模型计算出了长江经济带九省二市的CO2排放总量、人均CO2排放量以及单位GDP的CO2排放量与GDP增长的脱钩指数。图1是经济长江经济带2000～2015年三类脱钩指数的演进形态。三类脱钩指数的变化趋势类似，大体呈倒U型，但是脱钩指数到2015年有所反弹。从碳排放总量和人均碳排放与GDP脱钩指数的角度看，长江经济带的碳排放总量和人均碳排放与GDP的脱钩指数基本重合，呈现先升高后降低的演进形态。2000～2005年经历了从弱脱钩到扩张连接的状态，2005～2008年再逐渐由扩张连接变为弱脱钩，2008～2011年之间脱钩指数有所反弹，2011～2014年脱钩弹性又逐渐下降并实现了强脱钩，但2015年脱钩指数有大幅反弹。脱钩指数是碳排放增速与GDP增速的比值，脱钩指数形态的变化，意味着随着时间推移，经济增长和碳排放之间联系的紧密程度震荡下降，经济增长对碳排放的依赖程度降低。由于能源消费引起的碳排放占碳排放总量的九成，因此脱钩指数震荡下降，表明经济增长对能源消费碳排放的依赖程度有所降低，长江经济带能够同时实现经济增长和二氧化碳减排。当然2015年脱钩指数反弹也表明，经济增长与碳排放之间还可能复钩。因此，识别出长江经济带经济增长和碳排放脱钩的影响因素，才能通过这些因素引导长江经济带实现低碳发展。从碳强度与GDP脱钩指数的角度看，2000年以来长江经济带碳强度与经济增长基本处于强脱钩状态，即经济增长的同时单位GDP的碳排放有所降低。这表明长江经济带要同时实现经济增长和二氧化碳减排，需在降低碳排放总量和人均碳排放量方面做出努力。

表3 长江经济带九省二市2000～2015年碳排放脱钩指数

图1 长江经济带三类脱钩指数变化趋势

从经济增长的最终结果来看，CO2排放总量、人均CO2排放量呈现如下特征：

第一是经济增长方式从粗放到相对集约。2000～2005年长江经济带处于较粗放的经济增长状态，经济增长对化石能源的依赖性较强，经济总量增长的同时，CO2排放量也有所增长。这一时期，只有上海、浙江、安徽、重庆、贵州处于弱脱钩状态，CO2排放的增长速度略低于经济总量增长速度；江苏、江西、湖北、四川则处于扩张连接状态，CO2排放与GDP同步增长；湖南和云南处于扩张负脱钩状态，CO2排放的增长速度远高于GDP的增长速度，云南省CO2排放的增长速度更是达到GDP增速的2倍多。2005～2010年，长江经济带CO2排放情况有所好转，化石能源仍然是经济增长的重要动力，尽管各地区全部实现了弱脱钩状态，但是经济增长仍然伴随着CO2排放量的增加。2010～2015年各地区碳排放和经济增长的脱钩指数进一步下降，经济增长对化石能源消耗的依赖性降低，特别是上海市率先出现了强脱钩状态，GDP增长的同时实现了CO2减排。

第二是各省市的脱钩指数先趋同后趋散。2000年至2005年，云南省脱钩指数最高，是上海的6倍，处于扩张负链接状态；2005年至2010年，脱钩指数最高的四川省是上海的2倍，处于弱脱钩状态；2010年至2015年，脱钩指数最高的江西省是上海的13倍，处于弱脱钩状态。这三个时间段长江经济带11个地区CO2排放脱钩指数的变异系数①变异系数=样本均值/样本标准差，反映样本数据的变化程度。依次为0.55、0.22、0.87，从数值上看先减小后增大，表明地区间的脱钩指数先趋同后趋散，间接表明地区之间的碳排放差异呈现先缩小后扩大的情形。

第三是东中西部各有减排的典型代表。长江经济带横跨我国东中西部三大区域，这三大区域中各有减排的典型代表。其中东部地区减排的典型代表是上海和浙江省，上海率先实现了CO2排放强脱钩，浙江省2010～2015年的CO2排放脱钩指数下降为2000～2005年脱钩指数的1/9。中部地区的减排代表是湖北省，2010～2015年的CO2排放脱钩指数下降为2000～2005年脱钩指数的1/84。西部地区的减排代表是四川省，2010～2015年的CO2排放脱钩指数下降为2000～2005年脱钩指数的1/14，从西部地区碳排放最严重的省份变为碳排放增速相对最慢的省份，脱钩弹性达到0.078。

从碳强度来看，只有湖南、四川、云南在2000～2005年处于弱脱钩状态，其余地区和其余年份，长江经济带各地区碳强度都是强脱钩状态，且随着时间的推移，脱钩弹性的绝对值越来越大。这表明随着GDP增长，单位GDP的CO2排放呈现出下降状态，GDP的增长并未引起碳强度的明显增加。

长江经济带CO2排放总量、人均CO2排放与经济增长的脱钩程度越来越高，长江经济带的经济增长逐渐集约化，对化石能源的依赖有所降低。各省市脱钩指数先趋同后趋散，正好符合EKC曲线的特征。随着时间推移和经济增长，各省份从均处于EKC曲线左侧，碳排放水平有一定差距。之后，一部分地区跨过拐点，另一部分地区仍在拐点左侧，两部分地区碳排放水平相当，差距缩小。最后，跨过拐点的省份碳排放水平继续下降，拐点左侧的省份碳排放水平继续上升，地区间碳排放差距扩大。长江经济带东中西部省市均有减排代表的事实表明，经济增长水平相似的地区，由于地区特点不同，经济增长方式不同，CO2排放也存在差异。

Tapio脱钩模型结果表明，长江经济带经济增长与碳排放之间可能存在EKC曲线，经济增长方式对CO2的排放也至关重要。因此，本文接下来从经济增长水平和经济增长方式两个角度就长江经济带经济增长与碳排放关系做进一步的实证分析。

四、EKC曲线检验

（一）模型、变量和数据来源

为了定量分析经济增长水平和经济增长方式对CO2排放的影响，本文参照齐少洲等（2015）、夏勇和钟茂初（2016）等学者的做法，扩展环境库兹涅茨曲线，以经济增长水平为核心解释变量，以经济增长方式为控制变量，设立如下面板数据模型

其中i表示地区，t表示时间，本文的数据集是长江经济带九省二市2000～2015年的平衡面板数据。lnCit是被解释变量，为碳排放总量的对数；lnpgdpit是地区实际人均GDP的对数，用来衡量地区经济增长水平。μi为非观测的个体效应，表示除纳入模型的变量之外，各省之间持续存在的影响CO2排放的差异，如资源禀赋等。γt为非观测时间效应，表示除纳入模型的变量之外，各省共同面临的随时间而变化的影响CO2排放的因素，如能源价格等。εit是随机误差项，与μi和γt不相关。Xit是表示经济增长方式的控制变量。CO2排放量和人均GDP可能存在互为因果的情况，直接估计模型（5）得到的结果有偏且不一致。齐少洲等（2015）指出，经济增长对碳排放的作用有滞后性，本期的经济增长会对下一期碳排放产生影响，因此本文采取滞后期工具变量法克服内生性问题。

经济增长水平采用大多数学者的做法，用人均GDP表示。本文将人均GDP用pgdp表示。人均GDP可以大致代表地区所处的经济发展阶段，不同的发展阶段通常会有不同的产业结构、能源消费特征，进而会有不同的CO2排放量。环境库兹涅茨曲线又表明碳排放和人均收入可能存在倒U型关系。因此，本文用实际人均GDP来衡量人均收入，在方程中同时加入人均GDP的一次项和二次项，并取对数。其中人均实际GDP均为2000年不变价格，以保证不同年份的可比性。

经济增长方式则根据现有文献分为生产结构、对外经济和区域治理三个方面。

（1）生产结构

产业结构（thir）。本文用第三产业增加值占GDP的比重反应产业结构。第三产业是较为“清洁”的产业，能耗相对较低，第三产业比重的上升通常会减少CO2排放。

能源结构（stru）。不同能源的有效碳排放因子不同，即提供相同热量产生的CO2排放量不同，原煤和焦炭的有效碳排放因子相对最高，因此会引起更多的CO2排放。本文用原煤消费量占能源消费总量的比重反应能源结构，通常该比重越高，CO2排放量越大。

技术水平（rd）。技术水平越高，越有可能提高能源的利用效率、降低单位能源的碳排放，实现节能减排。本文用技术市场成交额占GDP的比重表示技术水平。

（2）对外经济

外资水平（fdifg）。外商直接投资通过规模效应、结构效应、技术效应对地区碳排放产生影响（白红菊等，2017），本文以外商直接投资占GDP的比重衡量地区运用外资情况。

开放程度（open）。碳排放从生产端计量，进出口贸易通过规模效应、结构效应、技术效应以及碳排放转移，均可能会扩大CO2排放（孙金彦和刘海云，2016）。本文用地区进出口贸易总额占GDP的比重衡量地区的开放程度。

（3）区域治理

人力资本水平（edu）。人力资本水平是区域经济发展水平的重要决定因素，并可通过加强自主创新、吸收先进技术等途径影响碳排放。本文用6岁以上人口平均受教育年限作为地区人力资本的代理变量。

城镇化率（cpop）。一方面，城镇化会增加住宅和基础设施需求，带动钢铁、水泥、建材等高能耗产业增长，增加CO2排放（齐少洲等，2015）；另一方面，会通过人力资本积累和清洁生产的渠道而减少CO2排放（张腾飞等，2016）。本文用城镇人口比重衡量城镇化率。

环境治理（er）。地区环境治理可能对CO2排放有一定的抑制作用，本文用工业污染治理投资占GDP的比重衡量地区环境治理水平。

财政分权（powe）。财政分权程度越高，地方政府的自主性越强，地方政府越有可进行基础设施建设等“竞争性支出”，增加CO2排放（肖容和李阳阳，2014）。本文用地方财政收入占全国财政收入的比重衡量财政分权情况。

接下来，本文以长江经济带各省为样本，就各因素对CO2排放水平的影响程度做出估计。各解释变量的原始数据来自《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》、EPS中宏观经济数据库、EPS区域经济数据库、EPS对外经济数据库和各省统计年鉴。

表4 变量描述性统计结果

（二）单位根检验和协整检验

为了避免伪回归，本文对面板数据的平稳性进行了检验。LLC和PP检验的结果均表明lnTC、lnpgdp、lnpgdp2变量原值非平稳，但一阶差分平稳。

在确定了变量均为一阶单整之后，本文对变量之间是否存在协整关系进行了检验。Kao检验、Pedroni检验、Johansen检验均表明，lnTC、lnpgdp、lnpgdp2之间存在协整关系，即变量之间存在长期均衡关系①由于文章篇幅受限，具体的检验结果数据未给出，留存备索。。

（三）面板数据回归结果

协整检验结果表明变量间存在长期均衡关系，因此本文继续进行回归分析，考察经济增长水平和经济增长方式对CO2排放的影响，并在模型中加入时间趋势项lnt来表示政策等因素对各地区CO2排放的共同影响。模型（1）、（2）是随机效应回归结果，模型（3）、（4）、（5）是固定效应回归结果，Hausman检验表明应采用固定效应回归，即模型（3）、（4）、（5）。

模型（3）结果表明，人均GDP对数的一次项和二次项系数均在1%的显著性水平上显著，且二次项系数为负，说明长江经济带经济增长水平与CO2排放总量和碳强度之间呈倒U型关系，EKC曲线成立。模型（4）加入了经济增长方式变量，经济增长方式包括生产结构、对外经济、区域治理三个层面，其中生产结构用产业结构、能源结构、技术水平三个指标表示；对外经济用外商直接投资和对外贸易情况两个指标表示；区域治理用城镇化率、环境规制、财政分权三个指标表示。模型（4）一方面用于检验模型（3）的稳健性，另一方面用于考察经济增长方式对CO2排放的影响。模型（4）结果表明，人均GDP的二次项仍然显著为负，EKC曲线仍然成立，说明模型（3）的结果是稳健的。为了解决模型（4）的内生性问题，本文采取滞后期工具变量法，用人均GDP的对数及其二次项的滞后项作为人均GDP的对数及其二次项的工具变量，得到模型（5）。经检验，滞后一期人均实际GDP的对数（工具变量）与当期值相关系数在1%的显著性水平下为0.9985，有较强相关性，而当期的碳排放对上一期的实际人均GDP没有影响，因此工具变量是有效的。

表5 面板数据回归结果

（四）回归结果分析

模型（5）中人均GDP的一次项和二次项系数均在1%的显著性水平上通过了显著性检验，表明滞后期工具变量的作用效果很好。回归结果表明，实际人均GDP的二次项系数在1%的显著性水平下显著为负，EKC曲线成立。随着人均GDP增长，长江经济带CO2排放总量先增加后减少，经济增长水平与CO2排放呈现倒U型关系。此外，经济增长方式上同样对CO2排放有重要影响。

从生产结构来看，产业结构、能源结构、技术水平均对地区CO2排放总量产生了显著影响。其中，代表产业结构的第三产业占GDP的比重每提高1个百分点，CO2排放总量降低0.0163%；代表能源结构的原煤能源消费量占终端能源消费总量的比重每提高1个百分点，CO2排放总量提高0.8696%；代表技术水平的技术市场成交额占GDP的比重每提高1个百分点，CO2排放总量降低0.1205%。以上结论与预期一致，表明优化生产结构能够有效推动CO2减排：推动产业结构高级化的经济增长方式能有效降低CO2排放；优化能源结构、降低原煤能源依赖程度的经济增长方式，CO2减排效应最强；注重提高科技创新、研究开发水平的经济增长方式，同样具有可观的减排效应。

从对外经济发展水平来看，外商直接投资对CO2排放总量有显著影响。外商投资占GDP的比重每提高1个百分点，CO2排放总量降低0.0352%；贸易开放程度未对地区碳排放产生显著影响。这表明在长江经济带地区，外商直接投资通过技术效应、规模效应、结构效应最终表现为有助于CO2减排，引进外资以及开展对外贸易的经济增长方式没有使长江经济带成为“污染避难所”。

从区域治理情况看，人力资本水平、城镇化水平、污染治理、财政分权对CO2排放总量并无显著影响。这说明长江经济带各省人力资本提高并没有实现CO2减排。之所以出现这种结果，是因为计量模型反应的是各个变量对CO2排放产生的直接影响，而人力资本通常是通过提升技术水平、促进产业结构升级等其他渠道因素间接促进了CO2减排。事实上，本文的回归结果表明，这些渠道因素确实对CO2排放产生了显著影响。区域治理水平变量的回归结果还表明，长江经济带城镇化进程并不是引起碳排放增加的主要因素；治理污染投资的高能耗导致其未能助力CO2减排；财政分权程度并未增加CO2排放，说明长江经济带地区政府竞争性投资行为已经有所缓解。

总体来看，回归结果表明经济增长方式指标中，生产结构对碳排放的影响最大，对外经济发展水平次之，区域治理情况的影响最小。生产结构中，能源结构是对碳排放影响最大的因素；技术水平次之，产业结构的影响相对较小。

（五）碳排放达峰时间预测

根据模型（5）的回归结果，可以得到如下碳排放方程：

表6 CO2排放总量达峰时间预测

根据二次方程求极值的方法，当实际人均GDP达到48858元（2000年不变价）时，CO2排放总量达峰。目前长江经济带11个地区中，人均GDP达到CO2排放达峰标准的有上海市、江苏省、浙江省。中国承诺到2030年实现CO2排放达峰，为了评估长江经济带是否能如期完成碳排放达峰目标，本文将对CO2排放总量达峰时间进行预测。由于近年来GDP增速明显放缓且已现企稳迹象，本文以地区2014～2016年实际GDP的平均增长率为准，测算了未达峰地区达峰所需年限和达峰时间，结果如表8。未达峰地区中，重庆市预计达峰时间最早，达峰时间为2018年；云南省预计达峰时间最晚，达峰时间为2033年；长江经济带各省市基本能够实现2030年之前碳排放达峰的目标，其中云南省的经济发展和CO2排放需要重点引导。

五、结论与政策建议

本文通过Tapio脱钩模型、面板数据模型、达峰时间预测，研究了长江经济带九省二市2000～2015年经济增长和碳排放关系，得到如下主要结论：

第一，C02排放总量和人均排放量与GDP的脱钩指数显示，2000～2015年长江经济带的经济增长方式逐渐从粗放型向相对集约型转变，经济增长对化石能源的依赖程度有所降低；各省市的碳排放脱钩指数先趋同后趋散，与EKC曲线的特征相吻合，东中西部各有减排的典型代表，经济增长方式对CO2减排有重要影响。碳强度与人均GDP的脱钩指数则显示，GDP增长并未引起单位GDP碳排放的显著增加。第二，单位根检验和协整检验表明，CO2排放和实际人均GDP存在长期均衡关系。第三，面板回归模型显示，经济增长水平和经济增长方式均对CO2排放总量有重要影响。经济增长水平方面，人均GDP与CO2排放总量之间呈现倒U型关系，EKC曲线成立。经济增长方式方面，人力资本、生产结构、对外经济、区域治理对CO2排放的影响程度依次递减。原煤占化石燃料的比重每下降1个百分点，CO2排放总量下降0.8612%。技术水平、第三产业比重、外商直接投资比重每提高1个百分点，分别使得CO2排放总量降低0.1221%、0.0163%和0.0357%。而人力资本水平、城镇化水平、污染治理投资、财政分权程度对CO2排放总量均无显著影响。第四，本文根据回归结果预测了CO2排放总量的达峰时间，预测结果表明，长江经济带各地区基本能够在2030年前实现碳排放达峰目标。

综上所述，经济增长水平和经济增长方式都是影响碳排放峰值的重要因素，提高经济增长水平可以促进碳排放峰值的实现，优化经济增长方式则可以有效降低峰值碳排放水平以及各个经济增长水平下的CO2排放水平。据本文预测，CO2达峰目标能够实现，而碳排放的峰值是多少，不仅取决于经济增长水平，更取决于经济增长方式。因此，要从生产结构、对外经济和区域治理水平出发，优化经济增长方式，实现长江经济带绿色低碳发展。为此，本文提出如下政策建议：

第一，各省市统筹协调发展。形成长江经济带整体性产业布局，引导形成合理的产业集群，同时充分利用能源结构优化和技术水平提高促进绿色低碳发展。一方面，优化能源结构，通过降低原煤能源依赖程度，提高清洁能源使用比重来降低碳排放。另一方面，鼓励科技创新，通过提高生产效率和能源利用效率降低碳排放。再者，要引导地区产业升级，通过使产业结构高级化、清洁化来降低碳排放。鉴于生产结构中，能源结构和技术水平的减排效应大于产业结构升级的减排效应，各地区不必盲目推动产业结构高级化，而是要根据地区特点因地制宜。例如，湖北省作为工业大省，可以着重提高技术水平；四川省天然气资源丰富，可以着重优化能源结构；而东部发达地区可借助地理优势和技术优势，大力发展核能、风能等清洁能源。各地区之间也应加强技术创新成果的良性互动。第二，合理发展对外经济。合理利用外资，充分发挥外商直接投资的结构效应和技术效应，实现长江经济带经济增长和CO2减排双赢。第三，释放人力资本潜力，注重发挥人力资本在经济发展和CO2减排中的作用，提高人力资本向实用技术的转化水平，发挥人力资本对产业结构升级的推动作用，以人才作为促进经济发展和CO2减排双赢的重要驱动力。第四，协调区域治理。注重城镇化进程中的人力资本积累，推进城镇化与CO2减排良性互动。各区域相互协调共同推进水污染、大气污染等治理，降低污染治理能耗，提高污染治理效率，实现污染治理和CO2减排同步推进。建立合理的地方政府考核机制，避免政府竞争性投资。第五，区域之间互联互通，充分发挥各地区减排代表的带动效应和示范效应。发挥湖北省和上海市碳金融中心的作用，带动长江经济带实现绿色低碳发展，进而向全国辐射。