中國省域凈碳轉移水平測度與差異分解

[摘要]凈碳轉移水平關乎區域碳排放流動效果，影響區域碳排放權分配與可持續發展。運用MRIO模型對30個省區市2012—2017年的凈碳轉移水平進行測算，并利用Dagum基尼系數法，從區域內、區域間、超變密度3個方面對凈碳轉移水平區域差異進行分解。研究發現：整體來看，中國凈碳轉移水平整體逐漸提高，由凈碳轉入轉為凈碳轉出，但區域和省域間差異較大，東部地區凈碳轉移水平最高，各省域中北京、上海、浙江、廣東、重慶的凈碳轉移水平較高；從區域差異來看，研究期內區域凈碳轉移水平整體差距在逐漸縮小，區域內凈碳轉移水平差異最大的是西部地區，區域間凈碳轉移水平差異最大的是東部地區與西部地區之間；從貢獻率來看，區域間差異是影響凈碳轉移水平區域差異的最主要因素，其次為區域內差異，最后為超變密度差異。

[關鍵詞]凈碳轉移；MRIO模型；Dagum基尼系數法；區域差異；碳排放權

一、引言

作為全球碳排放第一的國家[1]，中國面臨嚴重碳減排壓力。為降低溫室氣體排放，中國在2014年APEC會議上承諾，力爭在2030年前實現碳達峰1。為此，中國政府出臺了一系列碳減排支持政策，如《“十三五”控制溫室氣體排放工作方案》2《關于統籌和加強應對氣候變化與生態環境保護相關工作的指導意見》3《全國碳排放權交易市場建設方案》4。其中，全國碳排放權交易市場是利用市場化機制，控制溫室氣體排放、推動綠色低碳發展的一項重大制度創新，也是落實我國碳中和愿景的核心政策工具之一。區域碳排放權責分配既是全國碳排放權交易市場初始碳配額分配的前提，也是地區實現有效減排的關鍵。在過去較長時間段內，受中西部地區廉價的勞動力和土地資源優勢吸引，我國部分東部地區企業將自身重能耗與污染制造工業遷移到中西部地區。這在極大程度上引致能源消耗空間布局改變，碳排放轉移態勢也日益凸顯[2-3]?？臻g碳排放轉移引發的污染天堂效應，給碳減排政策的有效性及碳排放權分配帶來了挑戰[4]。因此，有必要對碳排放轉移問題進行深入研究。

凈碳轉移是學者Wiedmann在碳排放轉移基礎上提出的新概念，即某一省域碳轉入與碳轉出的差值，其可以反映該省域“碳泄露”程度[5]。相較而言，碳排放轉移主要研究的是省域間、行業間碳轉移流向與流量問題，凈碳轉移則聚焦省域內部，且不考慮行業差異，主要研究單個省域的碳排放流動效果?？梢哉f，凈碳轉移是碳排放轉移的重要內容之一，代表著某一省域的碳排放處理能力。在碳中和目標日趨接近、全國碳排放權交易體系建設加速推進的背景下，準確測算省域凈碳轉移水平、明確凈碳轉移區域差異，有利于根據省域碳轉移能力差異進行初始碳配額，進而合理分配區域碳排放權責?；诖?，有必要研究中國省域凈碳轉移規律、空間差異及其原因。

目前學術界關于凈碳轉移的研究極少，僅有王育寶等[6-7]結合國內碳轉移與國際碳轉移，先后兩次對中國2012年和2015年的凈碳轉移情況進行分析，指出受國家區域經濟發展戰略、區域分工與地區產業結構差異等因素影響，東部省區市對中西部省區市存在凈碳轉移。這為本研究帶來了一定挑戰，同時也帶來較大機遇。因此，本文立足現有研究基礎，結合學術界關于碳排放轉移的相關文獻[8-12]，對中國省域凈碳轉移問題進行進一步擴展研究。具言之，首先選取中國30個省區市為研究對象1，運用MRIO模型對2012—2017年間各省域凈碳轉移水平進行測度，從全國、區域、省域3個空間維度分析變化規律。隨后采用Dagum基尼系數法，測算區域內、區域間、貢獻率三方面的凈碳轉移水平區域差異，并對區域差異來源進行分解。本文可能的邊際貢獻在于：第一，不單獨考慮國際碳轉移因素，只從宏觀碳轉入和碳轉出角度出發，測算國內各省域整體凈碳轉移水平，以拓展相關文獻的研究視角；第二，不用某一年份的數據進行研究，而以時間段為研究期分析中國凈碳轉移水平變化，以夯實相關領域的研究內容基礎；第三，創新運用Dagum基尼系數法，測算中國省域凈碳轉移水平的區域差異及原因，希望為后續凈碳轉移權責分配方案設計與政策實踐提供有益參考。

二、 研究方法與數據

1. 研究方法

（1）凈碳轉移水平測度方法

MRIO模型是以多個區域為研究對象而編制的投入產出模型，可以反映區域間的生產技術聯系和供需平衡關系，分析和預測各種區域經濟問題[13]。因此，本文利用MRIO模型，從省際層面對碳排放量進行測算，并分析省域碳轉移水平。

在一般經濟系統中，MRIO模型行向量恒等式為：

其中，[r]、[s]表示省區市，[m]表示省區市數量；[A]為直接消耗系數矩陣，[Xrs]、[Yrs]分別表示省區市[r]對省區市[s]投入的中間產品與最終需求；[EXr]、[Xr]表示省區市[r]的出口和總產出。

進一步對式（1）進行轉換，得到省區市[r]的總產出表達式為：

其中，[L=（1-A）-1]為列昂惕夫逆矩陣，[LrrYrr]為內需，[Lrrs=1，s≠rmArsXs]為中間產品調出，[Lrrs=1，s≠rmYrs]為最終需求調出，[LrrEXr]為出口。

碳排放量主要來自生產和消費兩方面，因此分別對生產側和消費側的碳排放量進行測算。在此，本文不考慮國際貿易帶來的隱含碳排放，默認進口貿易帶來的隱含碳排放已納入需求側碳排放，出口貿易帶來的隱含碳排放已納入生產側碳排放。

將省區市[r]的單位總產出碳排放量（碳排放系數）定義為[fr]，則省區市[r]生產側和消費側的碳排放量計算公式分別為公式（3）和公式（4）：

式（3）中， [frLrrYrr]為內需碳排放； [frLrrs=1，s≠rmArsXs]為中間產品調出隱含碳， [frLrrs=1，s≠rmYrs]為最終需求調出隱含碳，兩者之和共同構成外需碳排放，也可稱之為碳轉入。式（4）中，[frLrrYrr]為省內碳排放；[s=1，s≠rmfsLssAsrXr]為中間產品調入隱含碳，[s=1，s≠rmfsLssYsr]為最終需求調入隱含碳，兩者之和共同構成省外碳排放，也稱為碳轉出。

借鑒吳開堯等[14]、王安靜等[15]的研究，在此使用省域生產側和消費側的碳排放之差，即碳轉入與碳轉出的差值衡量凈碳轉移水平。具體而言，省域凈碳轉移水平的核算公式為：

式（5）中，[CTr]表示省區市[r]生產側、消費側隱含碳排放的差值。若值為正，表明省區市[r]生產側隱含碳排放大于消費側隱含碳排放，凈碳轉移水平較低，表現為凈碳轉入；若值為負，則表明省區市[r]生產側隱含碳排放小于消費側隱含碳排放，凈碳轉移水平較高，表現為凈碳轉出。

全國凈碳轉移水平由各省區市凈碳轉入和凈碳轉出之和表示，各區域同理，計算公式為：

（2）區域差異程度測算模型

MRIO模型僅能反映出中國凈碳轉移水平的靜態區域差異，難以直觀探討其區域內、區域間及區域差異來源，而Dagum基尼系數法在考察空間非均衡方面具有一定優勢，可有效解決樣本間存在的交叉重疊與無法明確總體差異來源等問題[16]。因此，在實證分析中國省域凈碳轉移水平基礎上，需進一步運用Dagum基尼系數法，測算及分解中國凈碳轉移水平的區域差異及來源。

利用Dagum基尼系數法，對中國各區域凈碳轉移水平差異及其來源進行系統分析的計算公式為：

其中，[G]表示總體基尼系數，該系數數值越大，說明區域凈碳轉移水平的總體差異越大；[m]代表省區市數量，[k]代表劃分區域數；[mj]表示第[j]個區域內省區市數，[mk]代表第[k]個區域內省區市數；[yji]指代[j]區域內第[i]個省區市的凈碳轉移水平，[yhr]指代[h]區域內第[r]個省區市的凈碳轉移水平；[y]表示各省區市凈碳轉移水平的平均值。

根據Dagum基尼系數分解方法，將中國凈碳轉移水平的區域差異分解為三部分，即區域內差異貢獻[Gw]、區域間差異貢獻[Gmb]和超變密度貢獻[Gt]，三部分滿足[G=Gw+Gmb+Gt]。計算公式如下：

其中，[pj=mjm]；[sj=mjyjmy]。[Gjj]是指區域[j]的基尼系數；[Gjh]為區域[j]和區域[h]間的基尼系數；[Djh]為衡量區域[j]與[h]間凈碳轉移水平的相互影響；[djh]為區域間凈碳轉移水平差值，即區域[j]與[h]中所有[yji-yhr>0]的樣本值加總的數學期望；[pjh]為超變一階矩，即區域中[yji-yhr<0]樣本加總的數學期望；[Fj]和[Fh]分別表示[j]省區市和[h]省區市的累計密度分布函數。

2. 數據來源

本文選取中國30個省區市為研究對象，并根據國務院的經濟區劃分標準，將各省區市劃分為東部、中部、西部和東北部四大區域。其中，東部省區市包括北京、天津、河北、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南，中部省區市為山西、河南、安徽、湖南、湖北、江西，西部省區市為內蒙古、寧夏、甘肅、青海、新疆、陜西、重慶、四川、貴州、廣西、云南，東北部省區市包括遼寧、吉林、黑龍江。消費側碳排放數據主要來源自《中國能源統計年鑒》中各行業的能源消費量數據，生產側碳排放數據主要來源自《中國地區投入產出表》和CEADs團隊的多區域投入產出表，部分缺失數據采用K近鄰填補法補齊?？紤]到生產側數據目前僅更新至2017年，故選取2012—2017年為樣本研究區。

三、 實證結果與分析

1. 中國省域凈碳轉移水平測算及分析

根據公式（3）和公式（4），測算2012—2017年30個省區市生產側和消費側的碳排放量，并由公式（5）和公式（6）分別計算各省域、各區域和全國的凈碳轉移水平（表1）。

從全國范圍來看，2012—2017年中國凈碳轉移由342.53MtCO2降至-51.35MtCO2，均值為83.97MtCO2。這說明，研究期內中國凈碳轉移水平整體逐漸提高，從凈碳轉入逐漸向凈碳轉出轉變，而目前全國整體凈碳轉移水平仍處于凈碳轉入階段。這一現象的原因可能是，在低碳、綠色發展戰略引導下，中國整體生產側產生的碳排放逐漸減少，但由于過去全國整體生產側產生的碳排放遠大于消費側，因此較短時間內凈碳轉移水平整體難以提高。

從四大區域來看，2012—2017年間，東部地區凈碳轉移一直處于-65MtCO2至-160MtCO2之間，均值為-101.18MtCO2。說明我國東部地區凈碳轉移水平整體較高，處于凈碳轉出階段，即東部地區生產側產生的碳排放一直小于消費側碳排放。東北部地區凈碳轉移水平逐漸從53.4MtCO2降至-3.35MtCO2，由凈碳轉入變為凈碳轉出。這可能是由于近幾年東北地區積極發展低碳經濟和綠色生態產業，因此該地區生產側產生的碳排放逐漸減少，現已小于消費側碳排放。中部地區和西部地區的凈碳轉移平均值均超過44MtCO2，說明兩大地區凈碳轉移水平均較低，長期以來一直處于凈碳轉入階段。這與兩大地區重能耗與污染制造工業較多相關，使得地區生產側碳排放均大于消費側碳排放。

從各省域來看，2012—2017年間，北京、上海、浙江、廣東、重慶5個省區市的凈碳轉移均為負值，說明這些省區市的凈碳轉移水平整體較高，一直處于凈碳轉出階段。這可能是因為上述5個省區市經濟發達、人口眾多、高污染產業與企業較少，因此單位面積內消費側碳排放高于生產側碳排放。山東、江蘇、湖北3個省區市的凈碳轉移逐漸由正值轉為負值，說明這些省區市的凈碳轉移水平逐漸提高，由凈碳轉入轉為凈碳轉出。除上述8個省區市外，其余22個省區市的凈碳轉移平均值均為正，說明這些省區市的凈碳轉移水平整體較低。進一步對比各省域研究結果可以發現，研究結論與CEADs公布的各省域碳排放數據相符合。

2. 中國省域凈碳轉移水平的區域差異及來源分析

利用Dagum基尼系數法，采用Matlab軟件，對中國省域凈碳轉移水平的基尼系數進行計算，進而分別測算各區域2012—2017年的基尼系數，結果如表2所示，并根據表2結果繪制圖1、圖2、圖3。

從全國總體差距來看，基尼系數總體呈現波動式下降趨勢（圖1）。在2012—2017年間，區域凈碳轉移水平總體差距的變化有所波動。2012—2014年，中國凈碳轉移水平總體差距的基尼系數從0.1481下降至0.0924，整體呈下降態勢。原因可能是，此時期在國家節能減排與低碳經濟政策措施影響下，各地區重點推進相關工作，發展綠色低碳環保產業，致使生產環節的碳排放大幅減少，對其他地區的碳轉出降低，因此本地區和其他地區的凈碳轉移水平均有所提高。2014—2015年，中國凈碳轉移水平總體差距的基尼系數小幅上升，從0.0924上升至0.0989，可能是部分省區市碳排放大幅降低或升高，導致碳轉入和轉出異常。2015—2017年，中國凈碳轉移水平總體差距的基尼系數逐漸下降，到2017年僅為0.0782，這可能與“十三五”時期，國家加大碳排放權交易的監管，針對碳排放權交易出臺《碳排放權交易管理暫行辦法》相關。上述政策措施使得各區域間碳轉移量大幅縮小，一定程度上降低了凈碳轉移水平區域差異?？傮w而言，雖然我國經濟整體呈現快速發展態勢，產業規模也在不斷擴大，但節能減排、綠色發展等政策的推行，使得我國各地區碳排放量日益減少，對其他地區的碳轉出有所縮減，區域凈碳轉移水平總體差距逐漸縮小。

從區域內部差距來看，中國凈碳轉移水平的區域內基尼系數差異較大，其中東部地區內各省區市間凈碳轉移水平的基尼系數差異最大，西部地區的基尼系數差異次之，中部地區的差異較小，東北部地區的最小。分區域來看，西部地區內各省區市間凈碳轉移水平基尼系數的均值最大，為0.3267，說明西部地區的區域內部凈碳轉移水平差距最大。東部地區各省區市間凈碳轉移水平基尼系數的均值位列第二，說明區域內部凈碳轉移水平的差距也相對較大。且從總體上看，2012—2017年，西部和東部地區內部各省區市間凈碳轉移水平的基尼系數逐漸提高，說明區域內差異在逐漸增大。產生這一現象的原因在于，西部、東部地區內各省區市的政治與經濟發展水平差距較大，政策執行和落地情況存在較大差距，且提高凈碳轉移水平的工作難度不同，隨著時間推移，區域內省區市間的差異會越來越大。中部地區內部各省區市間凈碳轉移水平基尼系數均值差異為0.2669，與東北部地區相近。但從圖1可以看出，中部區域是四大區域中凈碳轉移水平基尼系數波動最大的區域。產生這一現象的原因可能是，中部崛起戰略在各地區的落地推進存在差異，使得各類要素資源向經濟發達的省區市與省會城市傾斜，導致中部地區區域內部省區市間的凈碳轉移水平呈現較強波動態勢。東北部地區內部各省區市間凈碳轉移水平基尼系數均值差異最小，為0.1731，總體呈現下降態勢?？赡艿脑蚴?，地區經濟、產業發展穩定，碳排放量較為固定，且省區市較少，因此區域內差異不大。

從區域間差距來看，各區域間凈碳轉移水平差異較為明顯（圖2）。研究期內，“東—西”間凈碳轉移水平的基尼系數最大，比“東—中”“中—東北”和“東—東北”明顯高出許多，這是構成區域間整體不均衡的主要原因。東部與西部間凈碳轉移水平歷年的基尼系數均大于0.28，且持續平穩上升，因此區域間差距最大?！拔鳌獤|北”“中—西”間凈碳轉移水平的基尼系數均值分別為0.2827、0.2801，位列第二和第三。就演進趨勢而言，2012—2017年，“中—西”間凈碳轉移水平的基尼系數整體呈上升趨勢，說明此區域間差距逐漸增大?！拔鳌獤|北”間凈碳轉移水平的基尼系數先下降后上升，在2014年達到最低值，說明此區域間差距先減小后增大?！皷|—中”部之間的基尼系數與“中—東北”和“東—東北”部之間差不大，2012—2015年，“東—中”與“東—東北”之間的基尼系數比“中—東北”間要高出許多，然而2016年以后，“中—東北”間的基尼系數迅速增大，高于“東—中”與“東—東北”的基尼系數?！皷|—中”“中—東北”和“東—東北”地區間凈碳轉移水平的差距變化不大，這可能與兩大區域的地理位置相近或經濟與產業發展程度相似有關。

從貢獻率方面來看，中國凈碳轉移水平區域差異的最主要影響因素是區域間貢獻率，區域內貢獻率的影響次之，超變密度貢獻率的影響最?。▓D3）。就區域間貢獻率而言，研究期內整體呈先下降后上升再下降的波動發展態勢，由2012年的55.62%下降到2014年的51.32%，隨后持續上升到2017年的最高值59.36%。與區域間貢獻率相反，超變密度貢獻率在研究期內整體呈現出先上升后下降的大幅波動態勢，其由2012年的13.14%上升至2014年的19.13%后，隨后持續下降至2017年的14.22%。區別于上述波動發展態勢，研究期內的區域內貢獻率整體基本呈現出穩步下降態勢，由2012年的31.24%下降至2017年的26.42%，雖然在2015年有所上漲，但漲幅極小，幾乎可以忽略不計。綜合表1和圖3分析可知，區域間貢獻率對中國凈碳轉移水平區域差異的影響最大，意味著區域間差異是造成東部、東北部、中部、西部凈碳轉移水平高低的主要原因；區域內貢獻率對中國凈碳轉移水平區域差異的影響一般，表示地區間差異也會造成東部、東北部、中部、西部凈碳轉移水平出現高低差異，但影響效應較??；超變密度貢獻率最低，說明其對東部、東北部、中部、西部凈碳轉移水平高低差異的影響不大。

四、 研究結論及政策建議

1. 研究結論

本文利用MRIO模型測算了中國省域凈碳轉移水平，并采用Dagum基尼系數法對凈碳轉移水平的區域差異及來源進行分解，得到主要結論如下：

第一，整體來看，考察期內中國凈碳轉移水平整體逐漸提高，從凈碳轉入轉為凈碳轉出，但區域和省域間差異較大。就區域差異而言，四大區域凈碳轉移水平差異顯著，表現為東部＞東北部＞中部＞西部，其中只有東部地區處于凈碳轉出階段，其他地區均處于凈碳轉入階段。就省域而言，北京、上海、浙江、廣東、重慶、山東、江蘇、湖北8個省區市的凈碳轉移水平整體較高，處于凈碳轉出階段，其余22個省區市的凈碳轉移水平整體較低，處于凈碳轉入階段。

第二，從區域差異來看，考察期內四大地區凈碳轉移水平差距在逐漸縮小。就區域內差異而言，中國凈碳轉移水平的區域內差異較為顯著，表現為西部＞東部＞中部＞東北部。就區域間差異而言，“東—西”間的凈碳轉移水平差異最大，“西—東北”“中—西”間差異相對較大，“東—中”“中—東北”和“東—東北”差異較小。

第三，從貢獻率層面來看，凈碳轉移水平區域差異的區域間貢獻率最高、區域內貢獻率次之、超變密度貢獻率最小。也就是說，區域間差異是造成凈碳轉移水平區域差異的最主要因素，其次是區域內差異，最后是超變密度差異。

2. 政策建議

第一，因地制宜，出臺差異化碳減排政策。各省域政府要想提高凈碳轉移水平，需在制定碳減排政策時，結合自身經濟體量、空間范圍、產業布局等特點，盡可能因地制宜，出臺符合當地實際的差異化碳減排政策。例如，北京、上海等8個省區市政府應積極發展高效、節能、綠色的低碳環保產業，支持戰略性高新技術產業發展，并出臺鼓勵企業進行低碳清潔技術研發的支持政策，保證自身凈碳轉移穩定高水平狀態。其余22個省區市政府應在保障國家能源供給安全、充足的基礎上，適當發展綠色、可持續的前瞻性產業，以產業發展帶動凈碳轉移水平提升。同時應在保證生態環境基礎上重點發展高附加值產業，并出臺相應的引導、支持政策，提升企業碳減排積極性，最終通過降低生產側碳排放方式提升凈碳轉移水平。

第二，發揮資源優勢，縮減凈碳轉移區域間差異。鑒于區域間差異是造成凈碳轉移水平區域差異的最主要因素，各地區政府、企業與相關主體應相互合作，最大化發掘和利用本地區資源稟賦優勢，大力推進綠色、低碳產業發展。例如，東部地區企業應利用本地區資金充沛、技術先進、高素質勞動力多等優勢，大力研發節能技術與產品，推進戰略性環保產業可持續發展。西部地區企業應利用本地區政策傾斜、資源豐富、勞動力廉價等優勢，積極鼓勵企業進行低碳化轉型，推進綠色、環保產業代替傳統高能耗、高污染產業。最終通過東部與西部地區相互合作，各地區充分發揮本地資源稟賦優勢，降低東部地區消費側單位碳排放、西部地區生產側碳排放，進而縮小凈碳轉移水平區域間差異。

第三，加強宏觀調控，完善碳排放權配額管理制度?？s小凈碳轉移水平區域差異不需僅依靠區域自身，還需要國家宏觀調控。因此，我國有必要完善碳排放權配額管理制度，結合地區生產側和消費側碳排放情況，分配不同地區的碳排放權。一方面，革新傳統歷史排放為基準的碳排放權配額分配標準，減少逆向選擇，降低各地區配額前大力增加生產側碳排放的可能性，遏止配額后為實現碳減排可能產生的趨利行為，以此縮小區域間凈碳轉移水平差異。另一方面，將碳轉移責任納入配額分配機制，根據省域凈碳轉移水平在區域內的占比進行碳排放權分配，如增加地區內凈碳轉入省區市的碳配額，減少凈碳轉出省域的碳配額，以此刺激以技術進步為主的內生減排機制形成，縮小區域內凈碳轉移水平差異。

參考文獻：

[1] 舟丹.中國是世界上最大的碳排放國之一[J].中外能源，2015（1）：56.

[2] 楊順順.中國工業部門碳排放轉移評價及預測研究[J].中國工業經濟，2015（6）：55-67.

[3] 肖雁飛，萬子捷，劉紅光.我國區域產業轉移中“碳排放轉移”及“碳泄漏”實證研究——基于2002年、2007年區域間投入產出模型的分析[J].財經研究，2014（2）：75-84.

[4] 董琨，白彬.中國區域間產業轉移的污染天堂效應檢驗[J].中國人口·資源與環境，2015（增刊2）：46-50.

[5] Wiedmann T.A Review of Recent Multi-Region Input-Output Models Used for Consumption-Based Emission and Resource Accounting[J].Ecological Economics，2009（2）：211-222.

[6] 王育寶，何宇鵬.中國省域凈碳轉移測算研究[J].管理學刊，2020（2）：1-10.

[7] 王育寶，何宇鵬.增加值視角下中國省域凈碳轉移權責分配[J].中國人口·資源與環境，2021（1）：15-25.

[8] 龐軍，高笑默，石媛昌，等.基于MRIO模型的中國省級區域碳足跡及碳轉移研究[J].環境科學學報，2017（5）：2012-2020.

[9] 陳暉，溫婧，龐軍，等.基于31省MRIO模型的中國省際碳轉移及碳公平研究[J].中國環境科學，2020（12）：5540-5550.

[10] 馬燕，張偉.基于碳轉移的部門碳分配研究[J].科技管理研究，2020（13）：85-92.

[11] 李艷梅，牛苗苗.承接國際產業轉移對中國碳排放影響的研究[J].現代化工，2019（1）：7-11.

[12] 王少劍，田莎莎，蔡清楠，等.產業轉移背景下廣東省工業碳排放的驅動因素及碳轉移分析[J].地理研究，2021（9）：2606-2622.

[13] 劉?？?中國省域凈碳轉移測度與責任分擔研究——基于多區域投入產出模型[D].濟南：山東財經大學，2021.

[14] 吳開堯，楊廷干.國際貿易碳轉移的全球圖景和時間演變[J].統計研究，2016（2）：43-50．

[15] 王安靜，馮宗憲，孟渤.中國30省份的碳排放測算以及碳轉移研究[J].數量經濟技術經濟研究，2017（8）：89-104.

[16] 何剛，王瑩瑩，阮君，等.基于Dagum基尼系數的生態安全區域差異及收斂度研究——以淮河生態經濟帶安徽段為例[J].水土保持研究，2021（6）：348-355.

基金項目：2020年國家自然科學基金項目“南水北調中線水源區生態環境保護與產業結構優化耦合機理與模擬調控”（項目編號：42077449）；教育部人文社會科學項目“南水北調中線工程水源區水生態環境與經濟耦合協調機理及動態調控研究”（項目編號：19YJC630075）；河南工程學院博士基金項目“大數據環境下電子商務商家信用機制研究”（項目編號：D2021015）。

作者簡介：高博（1981-），男，博士，河南工程學院管理工程學院講師，研究方向為經濟數據分析、系統建模與仿真、區塊鏈技術應用。

（收稿日期：2022-04-28? 責任編輯：殷 ?。?/p>