“2+26”城市煤炭消费重心演化及其与经济增长脱钩效应分析

曹正旭，张樨樨，张仁杰，丁鼎

（1.中国海洋大学 管理学院，山东 青岛 266100；2.中国石油大学（华东）经济管理学院，山东 青岛 266580；3.中国航天系统科学与工程研究院，北京 100037；4.商丘师范学院 经济管理学院，河南 商丘 476000）

煤炭在我国能源资源禀赋中占比最高的特点，使其成为经济社会发展的重要战略性资源，支撑了电力、钢铁、水泥等基础产业的快速发展。2018 年，煤炭在全球一次能源消费结构中所占比重为27.2%，而我国煤炭消费占能源消费总量的58%，远高于世界平均水平，这种以煤为主的能源消费结构在短期内难以改变，且煤炭消费总量仍未达到峰值，还有进一步增长态势，使得我国碳达峰、碳中和目标的实现更加艰巨。中国作为世界上人口最多和最大的发展中国家，工业化和城市化快速发展对资源环境造成了巨大压力，大量能源和工业品的消费带来一系列严重的环境污染问题。由于我国一些地区和行业煤炭利用技术及管理模式相对落后，煤炭消费过程中温室气体、二氧化硫、氮氧化物及粉尘等污染物排放系数居高不下，过度依赖煤炭的能源供应结构对京津冀地区的空气质量影响巨大，低效粗放的发展模式导致京津冀及周边地区雾霾灾害频发。2017 年，生态环境部等多部门联合北京、天津、河北、河南、山东、山西6 省份公布《京津冀及周边地区2017—2018 年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》，明确将京津冀及周边“2+26”城市列为雾霾治理的重点区域，煤炭消费总量控制成为政府拉开大气污染治理攻坚战的重要着力点，政策措施也逐步进入到煤炭减量替代的深度治理阶段。但是，在自上而下高强度政策推力下，因忽视“2+26”各城市经济社会发展层次和水平，煤炭消费控制出现了企业简单关停而转型不足、能源替代直接粗暴和各自为政效果不一等“一刀切”问题和“孤岛”现象，煤控措施难以持久，这主要是由“2+26”城市煤炭减量替代路径的差异化设计不足和缺乏相应的协同推进机制而造成的。对此，本文基于“2+26”城市的市情分析，从区域共治视角开展“2+26”城市煤炭消费减量替代的差异化路径及政策协同机制设计，对构建跨区域大气污染治理长效机制具有重要意义。

1 文献综述

大量能源消费支撑了经济高速增长，也带来严重的空气污染问题。以煤炭为主的能源消费是我国雾霾的主要来源，关于控制煤炭消费的呼声越来越高[1-2]，煤炭消费控制也成为学术界关注的焦点问题，学者们对此进行了卓有成效的研究。一是关于煤炭消费总量预测及减煤潜力的研究。俞天贵等[3]、张会新等[4]、张正球等[5]等分别采用ARIMA 模型、灰色系统理论、改进的BP模型对我国煤炭消费需求进行预测分析，取得了较好的预测效果。部分研究[6-7]将不同的方法相结合，采用混合模型进行预测，提高了预测精度。煤炭消费需求预测建立在对煤炭消费领域深入分析的基础上，主要涵盖了高耗煤行业和散煤消费。一方面，我国煤炭消费主要聚集在钢铁、火电、化工等领域，因而这些行业具有明显的减煤潜力[8]；另一方面，散煤消费以工业燃煤、小锅炉用煤和农村生活用煤为主，我国每年有20%左右的煤炭用于无任何环保治理措施的民用取暖和不能稳定达标排放的工业领域中小型燃煤设施散煤消费[9]，散煤治理是煤炭消费总量控制的重要潜力来源[10]。二是关于煤炭消费时空差异及驱动因素的研究。煤炭消费总量随经济发展而不断增加，但是，当经济发展和技术水平达到一定程度后，煤炭消费与经济发展逐渐呈现脱钩状态[11-12]。煤炭消费在能源消费结构中所占的比重也逐步降低，经济增长对煤炭消费的依赖程度趋于减弱[13]。因此，煤炭消费总量在时间序列上总体呈现先增后降的倒“U”型演化趋势。由于不同地区资源禀赋与经济社会发展层次和水平不同，煤炭消费也存在明显的空间差异，学者们运用聚类分析法[14]、变异系数法[15]、面板数据模型[16]等多种方法对煤炭消费的地区性差异进行了定量分析，研究发现区域煤炭消费在空间格局演变中存在明显异质性，邻近地区煤炭消费存在溢出效应[17]。煤炭消费特征及时空差异是由多种驱动因素共同引起的，包括经济发展水平[18]、产业结构调整[19]、煤炭价格[20]、电力行业[21]、技术应用[22]等。三是关于煤炭消费与经济发展关系的研究。APERGIS 等[23]运用面板数据研究了25 个OCED 成员国煤炭消费与经济增长之间的关系，发现二者存在单向因果关系。LEI 等[24]对世界主要煤炭消费国进行研究，得到了德、俄、日的煤炭消费与经济发展存在双向因果关系，中国仅存在从经济发展到煤炭消费的单向因果关系，美国与印度的煤炭消费与经济发展不存在因果关系的结论。ZHANG 等[25]利用LMDI 分解法探讨了影响中国煤炭消费的驱动因素，发现经济活动效应使中国煤炭消费持续增长。KIM 等[26]经过实证研究表明，印尼的资源禀赋与产业结构决定了煤炭消费与经济增长之间不存在因果关系。在国外研究的基础上，方行明等[27]利用面板数据以中国为例，研究发现中国煤炭消费与经济增长存在倒“U”型曲线关系，拐点出现在2040 年左右。隋建利等[28]通过测度异质性能源消费与经济增长的驱动关系，发现经济增长对煤炭驱动持续期较长，煤炭、石油、天然气和电力对经济增长驱动持续期大致相同。

综上所述，众多学者从多层面、多维度对煤炭消费特征、控制对策及煤炭消费与经济发展的关系进行了研究，为煤炭消费总量控制提供了重要理论支撑。评价区域煤炭消费均衡发展关系时，需考虑煤炭消费重心之间的空间距离，为直观反映地区煤炭消费重心及空间联系，本文运用重心模型分析“2+26”城市煤炭消费强度重心移动轨迹。此外，现有研究多是对煤炭消费与经济增长的因果关系进行分析，受资源禀赋和经济社会水平影响，分析结果存在偏差，而已有脱钩研究从地区和行业的角度分析了煤炭消费与经济增长所处的具体阶段，发现煤炭消费与经济增长存在一定的脱钩效应，为本文分析煤炭消费与经济增长脱钩的时空趋势提供了依据。因此，本文利用脱钩模型分析煤炭消费与经济增长脱钩关系的时空异质性，充分了解各城市经济发展与煤炭消费的脱钩程度，借助STIRPAT 计量模型对影响脱钩的相关因素进行分析，以期为区域煤炭控制和经济可持续发展提供理论依据。

2 研究方法及数据来源

2.1 重心模型

区域重心是区域空间保持各个方向力量平衡的某点。由于区域存在空间不均衡性，地理现象在不同空间区域的作用力大小也会发生相应变化。因此，在研究某一现象的空间特征及空间变化时，通常会用重心来衡量。本研究以“2+26”城市为研究对象，引入重心模型来更加精准、直观地描绘煤炭消费空间重心移动轨迹。

式中：n为研究区的28 个城市，表示第j年的研究区重心坐标；Wij表示第j年i区域单位GDP 煤炭消费量，(Xi,Yi)表示第i个评价单元地理中心坐标。

重心转移距离计算公式为：

式中：d表示相隔年份间煤炭消费强度重心移动距离；α、β分别表示不同年份；(Xα,Yα)与(Xβ,Yβ)分别表示第α年、第β年煤炭消费强度重心所在的经纬度；C为常数，一般取111.111[29]。

2.2 脱钩测度模型

脱钩是指原本相关联的两个变量脱离相互影响，客观反映变化速率非同步实质。脱钩理论经过不断发展，被广泛应用于研究物质消耗或环境压力与经济增长之间的关系。TAPIO[30]在研究1970—2001 年欧洲经济增长与碳排放之间的关系时提出了两者之间的脱钩弹性公式。按照TAPIO 使用的脱钩指数，建立脱钩模型为：

式中：ξ为GDP 与煤炭消费之间的脱钩指数；ΔC表示当期相对上期煤炭消费的变化量；ΔGDP表示当期相对上期GDP 的变化量；δC表示煤炭消费的变化率；δY表示GDP 的变化率。TAPIO 根据脱钩弹性值将脱钩状态分成脱钩、连接和负脱钩三类情况，并进一步划分为8种细分状态（表1）。

表1 脱钩状态与脱钩指数对应关系

2.3 STIRPAT模型

1971 年，EHRLICH 等[31]为研究环境压力影响因素提出IPAT 模型，将环境冲击分解成人口、财富、技术3 个驱动因素，表达式为：

式中：I表示环境压力；P表示人口规模；A表示富裕度；T表示技术水平。基于IPAT 模型的局限性，LIDDLE[32]在IPAT 模型的基础上建立了STIRPAT 模型，用于研究人类活动与环境之间的关系，其表达式为：

式中：a为模型的系数；b、c、d分别为人口规模、富裕度、技术水平的指数；ε为模型误差项。

对模型两边进行对数化处理：

产业的不断升级，有助于改变产业内部结构，从而提高能源利用率，降低煤炭消费，并且我国正处于城市化进程的重要阶段，城市化进程促进农村劳动力向城市转移，增加了能源消费机会，产业结构和人口城镇化是影响煤炭消费与经济发展的重要因素，可能会影响煤炭消费与经济增长的脱钩状态。因此，为科学反映指标的完整性和驱动因素的综合作用，充分考虑“2+26”城市区域发展特点及煤炭消费特征，对模型中的影响因素进行合理改进，将产业结构和人口城镇化引入模型（6）。鉴于富裕度在煤炭消费与经济增长脱钩过程中可能存在倒“U”型曲线关系，因此需要增设平方项加以验证。改进模型如下：

式中：lny为因变量；lna为常数项；P1为常住人口数量；P2为人口城镇化水平；A为人均GDP；ind为第三产业增加值占地区总产值的比重；T为发明专利申请量；lnε为模型误差项。由于脱钩指数可能存在负值，因此需要对其进行正向化处理，本文采取各脱钩指数减去样本量中的最小值，得到新的数值采用y表示，此种处理方式是将数据进行平移，其原有实际属性不变，在经济不断增长的情况下，依然是脱钩指数值越小，其脱钩程度越高[33]。

2.4 数据来源

研究数据主要来源于2009—2019 年的《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》《河北统计年鉴》《山东统计年鉴》《山西统计年鉴》《河南统计年鉴》和研究区各市统计年鉴及年度统计公报。

3 实证分析

3.1 研究区概况

京津冀位于华北平原北部，自2013 年以来，该区域空气污染事件频发。生态环境部在大规模实地实验和模型模拟的基础上得出结论，京津冀及周边地区共28个城市形成了区域性大气污染物传输网络，导致京津冀地区雾霾灾害频发。28 个城市是指生态环境部确定的京津冀大气污染传输通道，即北京、天津，河北省的石家庄、唐山、保定、廊坊、沧州、衡水、邯郸、邢台，山东省的济南、淄博、聊城、德州、滨州、济宁、菏泽，河南省的郑州、新乡、鹤壁、安阳、焦作、濮阳、开封，山西省的太原、阳泉、长治、晋城，简称“2+26”城市，研究区如图1 所示。研究区国土面积占我国国土总面积的3%，2018 年该区域人口数量为18 832.64 万人，占我国总人口的13.5%；GDP 总量为13.87 万亿元，占国家GDP 总量的15.4%。

图1 “2+26”城市分布地理区位

3.2 空间重心移动轨迹

根据“2+26”城市的基础数据，计算2008—2018 年煤炭消费强度的重心坐标分布、偏移距离及重心动态变化状况（表2、图2）。由表2、图2 可知，2008—2018 年煤炭消费强度重心主要分布在35°48′3″N～37°04′2″N、114°84′4″E～115°09′0″E 之间，集中在邯郸市境内，以研究区几何中心为参考，偏于几何中心的西南方，年际变化较大，最大移动距离为37.760 km（2009 年），最小移动距离为2.224 km（2012年），表明“2+26”城市西南部地区煤炭消费强度大于东北部地区。这是因为各城市资源禀赋与经济社会发展层次和水平不同，煤炭消费政策存在差异，西南部资源型城市较多，山西与河南部分城市如阳泉、长治、晋城、焦作、鹤壁、濮阳等煤炭资源丰富，富煤少油的资源禀赋特征决定了该地区煤炭消耗较高，部分城市政府为了完成当地经济发展目标，没有制定严格的煤控措施，新旧动能转换不及时，煤炭利用效率低下。因此，调整和优化区域间产业结构、制定煤炭总量控制策略与提高煤炭利用率是决策者今后应重点关注的问题。

图2 2008—2018年“2+26”城市煤炭消费强度的重心及其演化轨迹

表2 “2+26”城市煤炭消费强度重心时序演变

煤炭消费强度重心年际偏移方向和距离可反映区域煤炭消费平衡性的偏移程度。从重心偏移方向来看，如图2 所示，煤炭消费强度重心移动轨迹具有很强的不稳定性，偏移方向总体呈现“西南—东北”倾向。2008—2012 年，重心移动轨迹呈“N”形，先向东北再向东南，然后又向东北方向移动，总移动距离82.239 km。2012—2016 年，重心在邯郸和邢台市境内折返，2013年和2015 年位于邯郸，2014 年和2016 年两次向北移至邢台，总移动距离77.313 km。2016—2018 年，重心整体向研究区域西南方向偏移，总移动距离37.543 km。煤炭消费强度重心移动轨迹变化表明，“2+26”城市煤炭消费年际波动较大。唐山、沧州、滨州、德州等东北部工业城市单位GDP 煤炭消耗逐渐增加，导致重心向东北部偏移，生态环境部确立“2+26”城市为京津冀大气污染传输通道之后，各市积极响应国家政策，加大了煤控力度，煤炭消费量逐年下降，2016—2018 年，山东、河北控煤效果更为明显，山西省的长治、晋城及河南省的焦作、新乡、安阳等市煤炭削减速度较慢，重心开始向西南偏移。因此，河南、山西部分城市应采取更加严格的煤控措施，加强节能降耗工作，有效控制煤炭消费总量。

3.3 脱钩效应时间演变分析

运用Tapio 脱钩模型，计算“2+26”城市煤炭消费与经济增长的脱钩值（表3）。由分析结果可知，2008—2018 年，“2+26”城市煤炭消费与经济增长之间存在脱钩效应。具体而论，将2008—2018 年分为两个阶段：2008—2012 年以弱脱钩为主，呈现向强脱钩过渡趋势，受国内外宏观经济形势影响，这一时间段是我国经济发展的黄金时期，经济增长速度在10%以上，经济增长伴随大量能源消耗，此时煤炭占能源消费比重过高，政府未能及时制定煤炭控制政策，导致经济与煤炭消费实现双增长，经济发展与煤炭消费关系密切。由于煤炭消费与经济增长存在弱脱钩状态，表明煤炭消费增加幅度小于经济增长幅度。2013—2018 年为强脱钩状态，这一时期国家开始实施控煤政策，各地加大控煤力度，淘汰、关闭了一批煤耗高、技术利用率落后的中小企业，此阶段由于产业结构调整与新旧动能转换，经济依然保持良好的增长势头，并未受到煤炭减量的影响，区域经济发展逐渐摆脱依赖煤炭消费。总体而言，2008—2018年，“2+26”城市区域煤炭消费与经济增长脱钩状态完成了由弱脱钩向强脱钩过渡，逐渐向理想状态发展，之所以出现这种状态是因为经济正由数量增长向质量增长转型，经济发展逐渐摆脱以高煤耗为代价。

表3 经济增长与煤炭消费脱钩分析结果

3.4 脱钩效应空间差异分析

从脱钩效应的空间分布（图3、表4）来看，2008 年，“2+26”城市表现出强脱钩、弱脱钩、衰退脱钩、增长连接、强负脱钩、扩张负脱钩六种状态，其中，区域整体以弱脱钩为主，仅北京、衡水、邢台、太原、济南、郑州、安阳7 个城市表现为强脱钩，达到区域经济绿色发展的理想状态，表明此时部分城市煤炭消费量与经济发展水平关系极不合理。沧州、滨州、淄博、鹤壁、开封等市经济发展缓慢，但煤炭消费持续增加，二者未达理想脱钩状态。2011 年，表现为强脱钩、弱脱钩、增长连接、扩张负脱钩四种状态，强脱钩城市11 个，弱脱钩城市14 个，仅唐山呈扩张负脱钩状态，区域整体实现了煤炭消费与经济增长脱钩，并且脱钩呈现一定程度的集聚，表明各个地区经济发展势头良好，煤炭消费量虽然在增加，但其增速远不及经济增长速度，脱钩城市进一步增加。2014 年，表现为强脱钩、弱脱钩、衰退连接、扩张负脱钩、弱负脱钩五种状态，强脱钩城市从原来的11 个增加到16 个，但是却有9 个城市表现为负脱钩，其中长治为弱负脱钩，脱钩状态最不理想，表明这一时期区域经济发展方式存在较大差异。一方面，更多城市的经济发展摆脱了依赖煤炭消耗，优化了能源结构，实现了经济发展与节能减煤双赢模式；另一方面，一些城市依然通过大量的煤炭消耗支撑经济的增长，为了完成经济发展目标，忽略了煤炭消费管控，导致煤炭消费与经济增长之间表现为负脱钩状态。2018年，表现出强脱钩、弱脱钩、衰退连接、扩张负脱钩四种状态，脱钩城市达25 个，占研究区域的89.3%，其中强脱钩城市为22 个，仅3 个城市未达脱钩状态，石家庄呈现衰退连接状态，衡水和濮阳表现为扩张负脱钩状态。这一时期生态环境部充分了解了导致京津冀及周边地区雾霾灾害频发的原因，明确将京津冀及周边“2+26”城市列为雾霾治理的重点区域，随着《京津冀及周边地区2017年大气污染防治工作方案》与《打赢蓝天保卫战三年行动计划》等一系列政策推行，煤炭消费控制成为治理大气污染的主要手段，各地加强了煤炭消费管控。

图3 “2+26”城市经济增长与煤炭消费脱钩的区域差异

表4 不同年份经济增长与煤炭消费强脱钩城市

通过对“2+26”城市煤炭消费与经济增长脱钩关系时空差异的分析，发现在研究期内，区域煤炭消费与经济发展的脱钩水平较高，但部分城市出现了煤耗量的显著回升，脱钩状态极不稳定。从时间特征来看，煤炭消费与经济增长实现了弱脱钩向强脱钩过渡，表明区域经济增长动力不足时，往往伴随煤炭消费量的增加，但经济增长速度大于煤炭消费增长速度，当政府面临环境绩效考核或环保政策出台时，煤炭消费量受政府管控影响会迅速降低，出现负增长现象。从空间特征来看，强脱钩城市从2008 年的7 个增加到2018 年的22 个，在此期间，只有北京、邢台、济南一直保持强脱钩状态，其他城市脱钩程度波动较大，以唐山为例，2008 年表现为弱脱钩，2011 年为扩张负脱钩，2014 年为衰退连接，2018 年则呈现为强脱钩。这是因为各市经济发展方式与发展程度不同，有些城市第二产业体量大，经济转型较为缓慢，尤其高耗能行业能效进步速度非常快，已经进入到饱和，很多行业效率水平已经达到比较先进的情况，在这种情况下，进一步提高能源效率难度非常大。

4 脱钩驱动因素

上述脱钩模型直观反映了煤炭消费与经济增长二者的动态变化关系。为深入探究煤炭消费与经济增长脱钩的内在影响因素，采用STIRPAT 计量模型对研究区域进一步回归。在分析脱钩驱动因素之前，先检验各驱动因子的相关性（表5）。由表5 可知，各驱动因素均与lny显著相关，表明人口规模、财富水平、产业结构和技术进步等人类社会经济因素对煤炭消费与经济增长脱钩的影响较大。相关性分析也表明驱动因素内部相关性较强，因此通过一般线性回归模型中的多重共线性诊断说明各驱动因素间是否存在多重共线性。根据各驱动因素的方差膨胀因子（VIF）（表6）可知，各驱动因素的VIF 均大于10，最大值为311.896，表明驱动因子间存在明显共线性，若利用最小二乘法建立多元线性回归方程会破坏参数估计，增大STIRPAT 模型误差。因此，本研究采用岭回归对模型进行拟合。

表5 各驱动因素的Pearson相关系数

表6 多重共线性诊断

岭回归分析在最小二乘法的基础上加一个k值，极大地提高了回归方程的稳定性。当k=0.04 时，岭迹图与各变量回归系数均趋于稳定。此时，方差分析结果显示，模型R2为0.859，F值为124.32，t 检验的显著性小于0.05，表明模型拟合度良好，回归方程有意义，故选用k=0.04时的岭回归拟合结果确定随机模型，模型拟合见表7。

表7 岭回归拟合结果

从回归结果可以看出，人口规模、人口城镇化、经济发展水平与脱钩指数存在正相关关系，产业结构、技术进步与脱钩指数存在负相关关系。人口规模的系数为0.354，意味着人口规模每提升1 个单位，脱钩指数增加0.354%，由于在经济不断增长的情况下，脱钩指数值越小其脱钩程度越高，说明人口总量的增加抑制了煤炭消费与经济增长的脱钩，人口既是供给侧劳动力的来源，更是消费侧的消费主体，人口的增长会增加煤炭等资源的消耗，因此，人口增长抑制了煤炭消费与经济增长的脱钩效应。

人口城镇化的系数为0.411，表明人口城镇化每提升1 个单位，脱钩指数增加0.411%，即人口城镇化抑制了煤炭消费与经济增长的脱钩。随着城镇化水平的提高，大量人口逐渐向城镇集中，城镇家庭的能源消费机会高于农村家庭，并且城镇集聚会吸引企业落地，增加了就业机会，城镇人口就业率的提高相当于增加了劳动投入，对煤炭需求量有所增加，因此不利于实现煤炭消费与经济增长的脱钩。

经济发展水平一次项和二次项的系数分别为0.724和-0.023，意味着人均GDP 每提升1 个单位，脱钩指数增加0.724%，表明随着经济发展，脱钩指数持续增加，人均GDP 的增长抑制了煤炭消费与经济增长的脱钩。这是因为“2+26”城市大部分城市正处于工业化发展的重要阶段，以要素投入为主的经济发展模式必须依靠大量能源消耗为支撑，经济发展依旧依赖于能源尤其是煤炭消费。二次项系数为负，表明该结果支持经济增长与煤炭消费之间存在倒“U”型关系的论断。

产业结构的系数为-0.968，意味着第三产业产值占GDP 比重每提升1 个单位，脱钩指数减少-0.968%，表明随着产业结构的调整，脱钩指数越来越小，产业结构是促进煤炭消费与经济发展脱钩的主要因素。为促进经济快速发展，各市形成了以工业为主导的发展模式，产业布局不合理，高耗能、低效率产业较多，能源依赖性强。随着大气环境污染问题加剧与国家宏观煤控政策的发布，各市加快了产业结构转型升级，寻求绿色高效发展方式，产业结构正由“二、三、一”模式向“三、二、一”模式过渡，产业结构转型为煤炭减量做出的贡献最大，因此，产业结构转型促进了煤炭消费与经济增长的脱钩。

技术进步的系数为-0.185，意味着技术进步每提升1 个单位，脱钩指数减少-0.185%，表明技术进步促进了煤炭消费与经济增长的脱钩，但整体影响效果较小。技术进步一方面通过提高煤炭利用效率降低煤炭消耗，另一方面回报效应意味着技术进步有助于刺激经济发展，间接增加了煤炭需求量，进而抵消了由于效率提高节约的能源。此外，技术进步存在一定的门槛和时间滞后效应，对于一些研发投入较少、技术起步较慢的地区来说，技术进步的减煤效应还未充分显现，需要进一步加大煤炭高效利用和节煤技术的研发投入力度，提高煤炭利用效率，有效遏制煤炭资源消费总量的增长。

5 结论与建议

选取“2+26”城市2008—2018 年的相关数据，运用重心模型探究了区域煤炭消费强度重心移动轨迹，并运用脱钩理论分析了煤炭消费与经济增长脱钩关系，在此基础上借助STIRPAT 模型对影响脱钩的相关因素进行分析。基于分析结果得出以下结论：（1）煤炭消费强度重心移动轨迹位于几何中心的西南方向，总体先向东北再向西南方向移动，年际轨迹变化不规则，具有很强的不稳定性。（2）2008—2012 年，“2+26”城市区域煤炭消费与经济增长以弱脱钩为主；2013—2018 年呈现强脱钩状态，区域经济增长逐渐摆脱依赖煤炭消费，趋于向理想状态发展。（3）强脱钩城市由2008 年的7 个增加到2018 年的22 个，由于各城市经济社会发展层次和水平存在差异，因此各市做出的脱钩贡献程度不同，其中，北京、邢台、济南做出的脱钩贡献最大，东北部城市沧州、滨州、淄博与西南部城市焦作、新乡、安阳、长治、晋城等脱钩状态不稳定。（4）人口规模、人口城镇化、人均GDP、第三产业占总产值比重、专利申请量每变化1%，煤炭消费与经济增长脱钩指数相应变化0.354%、0.411%、0.724%、-0.968%、-0.185%。产业结构转型是实现“2+26”城市煤炭消费与经济发展脱钩的主要因素，技术进步虽然促进了二者脱钩，但贡献度较小。

基于研究结论，提出以下政策建议：（1）由于“2+26”城市具有相异的资源禀赋、经济水平和社会条件，因此煤炭减量替代也应因地制宜。唐山、滨州、淄博、德州等西北部高耗煤工业城市要加强对工业企业的整治，推动现有钢铁、焦化、有色金属、化工等高污染企业逐步转移或依法关闭，淘汰效率低、煤耗高、污染重的用煤设施，阳泉、长治、晋城、焦作、鹤壁、濮阳等西南部资源型城市应合理利用能源，加快煤层气供应，充分利用太阳能、风能等清洁能源替代煤炭发电，减少传统能源消费。（2）产业结构升级是驱动煤炭消费与经济发展脱钩的主要因素，因此要调整第二产业内部结构，逐渐降低工业比重，重点扶持低能耗、低污染的产业发展，对不符合产业政策的“小散乱污”企业依法取缔，同时鼓励企业积极创新，通过淘汰落后产能与培育新兴产业促进产业结构转型。（3）发挥政府的主导作用，根据本地自然条件、资源禀赋，科学研究制定具体煤炭控制政策。各地区投资主管部门要严格把关，提高煤炭消费项目审核标准，加强煤炭市场管理，保证自上而下各个控煤环节落实到位。