资源禀赋对区域碳排放强度的影响效应及作用机制*

宋龙飞, 李 静

(1.淮南师范学院 经济与管理学院，安徽 淮南 232001；
2.安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601)

当前，以二氧化碳为主的温室气体排放，严重影响了全球的环境和生态系统，导致气候变暖、海平面上升等问题。世界各国都在为减少温室气体排放而努力。2020年中华人民共和国国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论会上指出，采取更加有力的政策和措施，力争到2030年前实现“碳达峰”，到2060年实现“碳中和”[1]。“碳达峰”“碳中和”是中国作为负责任大国对世界的承诺，更是中国经济高质量发展战略的体现。

“富煤、贫油、少气”的能源资源禀赋特征决定了中国能源消费结构。2020年，中国二氧化碳排放约为 99 亿吨[2]，与煤相关的二氧化碳排放达 70 亿吨[3]，煤炭生产消费的碳排放量占中国碳排放总量的70%～80%[4]。然而以煤为主的能源资源禀赋和经济社会发展所处的阶段决定了中国能源生产、消费仍将以煤炭为主。2013年，国务院下发的《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020 年) 》(以下简称《规划( 2013—2020 年) 》)中涉及49个煤炭资源型城市，但由于经济发展水平和煤炭资源禀赋的差异导致不同类型煤炭资源型城市在碳排放上存在着较大差异。煤炭资源禀赋如何影响区域二氧化碳的排放，不同类型的煤炭资源型城市在碳排放强度上为何存在差异？厘清上述问题，有助于煤炭资源型城市制定科学的减排目标和减排措施。

已有研究认为，资源禀赋加剧了地区二氧化碳的排放。资源型城市的资源优势在“资源诅咒”的影响下加剧了二氧化碳的排放，能源资源富集与地区二氧化碳排放量存在正向关系。由于资源的生产地和消费地存在不一致，导致碳排放损益现象的出现，经济欠发达的资源型城市成为碳排放“受损区”，而资源禀赋会加重损益的偏离程度[5]。资源型城市转型对碳排放产生积极的影响，环境规制和产业结构能够有效抑制碳排放[6]。同时资源型城市碳排放效率也存在着时空的差异，对外开放度和产业结构能够有效提高碳排放效率[7]。煤炭资源作为中国的基础能源，对国家能源安全起到保底作用，煤炭资源型城市的资源禀赋与碳排放强度之间的影响缺乏详实的经验支撑。

鉴于此，选择2003—2018年中国44个煤炭资源型城市为研究样本，实证考察煤炭资源型城市资源禀赋与碳排放强度之间的关系，并在此基础上探讨煤炭资源型城市资源禀赋影响碳排放强度的异质性及作用机制。

(一)资源禀赋对碳排放的影响

“富煤、贫油、少气”的能源资源禀赋特征和中国经济社会所处的发展阶段，决定了在未来较长时期内，煤炭依然是中国经济社会发展的基础能源，并对我国能源安全起到兜底的作用。2020年中国煤炭消费占一次性能源消费的57%左右，但1标准煤热量的煤炭所排放的二氧化碳分别是石油和天然气的1.28倍和1.67倍[8]，煤炭生产消费的碳排放占中国碳排放总量的70%～80%。资源型城市和工业城市因经济结构中煤炭化工、重工业和钢铁等高耗能产业占比较大，其对煤炭或石油等能源的依赖较大，导致资源型城市和工业城市碳排放总量居高不下[9]。而中国原煤生产主要来源于内蒙古、山西和陕西等地的煤炭资源型城市，煤炭资源型城市因煤而建，但对资源的过度依赖和过度开采，不仅阻碍了产业结构升级，对经济发展形成“资源诅咒”效应，同时资源禀赋与碳排放存在显著正向关系，即在环境领域也存在“资源诅咒”现象[10]。资源的生产与消费往往存在时空的差异，而资源禀赋在资源型城市碳排放过程中呈现“收益在外、损害留存”的损益偏离现象，丰裕的资源禀赋会加剧损益偏离的程度[11]。同时资源型城市利用丰裕的资源禀赋，形成“重型化”的产业结构和“高碳化”的能源消费结构，引致碳排放强度的增加[12]。据此，提出如下假设：

假设H1：丰裕的资源禀赋显著增加区域碳排放强度。

(二)资源禀赋与产业结构

资源禀赋的成本比较优势决定了地区的产业结构。煤炭资源型城市利用自身的资源禀赋优势，聚集了资源密集型产业及其配套产业，形成了煤炭资源型城市“重型化”的产业结构。煤炭资源型城市以煤炭资源型产业为起点，受规模效应和集聚效应的双重影响，逐渐形成包括煤炭开采、加工、销售等环节的产业链条，其产业结构深受煤炭资源禀赋的影响。煤炭资源型城市对煤炭资源的过度依赖，以及单一发展资源类产业，使得经济发展受制于资源禀赋，陷入原有产业结构的“困局”[13]。煤炭资源型城市依赖煤炭资源，集中发展煤炭开采和粗加工等产业，对高素质人力资本和技术要素产生挤出效应，固化了原有的产业结构[14]，不利于煤炭资源型城市产业结构的升级。

根据IPCC[15]、《中国能源统计年鉴》[16]和Zhang等[17]对碳排放因子的研究，煤炭资源全生命周期的6个阶段都会产生碳排放，其中发电和供热环节碳排放占煤炭相关碳排放量的55.05%，钢铁冶炼环节、开采和洗选环节、运输环节、煤化工环节、其他环节的碳排放分别占煤炭碳排放量的22.84%、5.08%、6.51%、5.21%、5.31%。煤炭资源型城市的发展受“资源诅咒”影响，偏向于煤炭开采、火力发电等资源型产业，煤炭资源型城市产业结构的固化，不利于降低碳排放强度。基于上述分析，提出如下假设：

假设H2：产业结构的固化是资源禀赋提高碳排放强度的重要机制。

(三)资源禀赋与官员自利行为

很多学者提出自然资源的“资源诅咒”效应，Krueger首先提出地方官员利用自然资源的稀缺性和其所具有的经济租金，极容易进行权力寻租和利益集团输出，进而引发资源型城市的地方官员的腐败和官僚主义[18]，Leite和Weidmann通过引入新古典无限期限模型，验证了自然资源、腐败与经济增长之间的关系，并认为腐败程度与自然资源丰裕度之间存在正向关系[19]。丰富的自然资源与落后的制度是密不可分的，腐败和寻租则进一步破坏经济增长的制度环境[20]。资源型城市对资源过度依赖，会降低政府信息的透明度，进而导致官员自利行为的增加[21]。地方官员的行为除了受需求影响外，目标考核的指挥棒也会对地方官员的行为产生影响。党的十八大之前中国地方官员的考核主要以GDP绩效考核为主，十八大后则以综合考核指标为主，地方官员的行为深受考核指标的影响，特别是自然资源丰富地区，地方官员思想僵化，长期依靠资源的开采和粗加工等产业完成考核指标。随着各地改革的步伐加快，资源型地区受制于产业结构固化和挤出效应的双重影响，经济发展受限，地方官员晋升难度加大，造成“懒政”和权力寻租频发。但是资源型地区为了维持财政开支，不得不依靠自然资源，加大对资源的开采和利用，极易造成碳排放强度的增加。基于上述分析，提出如下假设：

假设H3：资源禀赋与官员自利行为存在正向关系，并进一步引致碳排放强度的增加。

使用2003—2018年全国二氧化碳排放量和GDP总量的年度数据，以碳排放强度、GDP和资源禀赋等三个方面刻画煤炭资源型城市特征事实。其中碳排放数据来源于中国碳核算数据库(CEADs)，44个地级市职务犯罪数据手工收集于各地级市年鉴和地级市政府网站，个别缺失值采用线性插值法补齐，其余数据主要来自《中国城市统计年鉴》(2003—2018)和EPS数据库。煤炭资源型城市碳排放强度均高于全国碳排放强度的平均水平，但煤炭资源型城市碳排放强度在2017年出现了明显下降趋势并于2018年首次低于全国平均水平(见图1)。受全国能源结构调整的影响，原煤生产量占能源总产量的比重也由2003年的70.2%下降到2018年的59%，煤炭资源型城市的碳排放强度也在逐年降低。

图1 煤炭资源型城市与全国碳排放强度

《规划(2013—2020 年)》中共涉及262个资源型城市，根据该文件筛选出49个煤炭型资源城市。由于黔南南布依族自治州、毕节市、达州市、广元市和广安市数据缺失严重，保留44个地级市。根据国发[2013]45号文件，对煤炭资源型城市进行分类，其中成长型5个地级市、成熟型25个地级市、衰退型12个地级市、再生型2个地级市。利用煤炭资源型城市碳排放强度数据，分类汇总得到不同类型煤炭资源型城市的碳排放强度(见图2)。再生型煤炭资源型城市碳排放强度低于其他三个类型煤炭资源型城市的碳排放强度，说明再生型城市的产业结构调整比较成功，对资源的依赖度在逐渐降低。成熟型、成长型和衰退型煤炭资源型城市碳排放强度波动较大，但2014年之后衰退型煤炭资源型城市碳排放强度高于其他类型煤炭资源型城市，并且这种趋势一致保持到2018年。

煤炭资源型城市之间发展不均衡，2003—2018年煤炭资源型城市GDP总量持续增加，各年GDP均值排序为再生型煤炭资源型城市、成长型煤炭资源型城市、成熟型煤炭资源型城市和衰退型煤炭资源型城市(见图3)。这与2018年不同类型的煤炭资源型城市碳排放强度的排序恰好相反，这从另一个层面验证经济总量对地区碳排放强度有直接影响，但经济总量受多种因素制约，包括资源禀赋和产业结构。从煤炭资源型城市资源禀赋的分布来看，成长型煤炭资源型城市优于其他类型煤炭资源型城市，而再生型煤炭资源型城市由于煤炭储量的下降，其资源禀赋较差，但再生型煤炭资源型城市的GDP远高于其他类型煤炭资源型城市(见图4)。

图2 不同类型煤炭资源型城市碳排放强度

图3 煤炭资源型城市GDP

图4 煤炭资源型城市资源禀赋

(一)模型构建

为考察资源禀赋对区域碳排放的影响，构建如式(1)的基本模型：

lnCEIit=α0+α1Reit+∑αjConit+ui+

δt+εit

(1)

其中，i代表煤炭资源型城市，t代表分年，被解释变量lnCEIit为资源型城市i第t年碳排放强度的对数值，核心解释变量Reit为资源型城市i第t年的资源禀赋，Conit是影响煤炭资源型城市碳排放强度的控制变量，δt表示时间固定效应，ui表示不随时间变化的个体固定效应，εit表示随机误差项。

(二)变量选取

被解释变量为碳排放强度(lnCEI)。碳排放强度(CEI)使用各城市碳排放总量与实际GDP比值表示。为使数据平稳并降低异方差性，进行取对数处理得到各城市碳排放强度(lnCEI)。

核心解释变量为资源禀赋(Re)。参考王柏杰[22]的做法，以自然资源禀赋系数Re测算煤炭资源型城市的资源优势，即用该地区的原煤产量与全国原煤总产量的比值除以资源型城市GDP 与全国GDP的比值。公式表示如下：

(2)

中介变量选取产业结构高级化(Industry)和腐败程度(Corr)。根据前文分析可知，资源禀赋主要通过产业结构和官员腐败等途径对碳排放强度产生影响。参考焦勇[23]、干春晖[24]等的研究，使用煤炭资源型城市第三产业产值与第二产业产值的比值来反映产业结构高级化。周黎安和陶婧[25]、范子英[26]等从《中国检察年鉴》获取各省职务犯罪案件数作为腐败程度的衡量指标。考虑到职务犯罪存在一案多人和市级职务犯罪案件数据不全等因素，以各地级市披露的检察机关立案的职务犯罪人数与公共管理和社会组织从业人员数的比值作为腐败程度的衡量指标。

控制变量选取人口规模(lnps)、城镇化水平(ul)、外商直接投资(fdi)、技术水平(lnte)、环境规制(er)。参考任晓松[27]的研究，用年末户籍人口的自然对数表示人口规模。人口规模的增大能够带来人口红利，进而刺激消费，促进经济的增长，也在一定程度上对碳排放产生影响。参考黄磊等[28]的做法，使用城市建设用地占市区面积的比值衡量城镇化水平。城镇化水平的提高，对消费的需求具有拉动作用，能源消费也会受到影响，其对碳排放强度产生重要影响。选取各地每年实际使用外商直接投资总额与GDP的比值作为外商直接投资的代理变量。“污染避难所”假说认为，发达国家利用发展中国家环境规制较弱的特点，转移高污染行业进入发展中国家，即外商投资加剧被投资地区环境污染程度。但随着中国各地政府对环境保护越来越重视，外商直接投资所带来的经济效应大于环境污染的负效应，同时外商直接投资可以引入新的技术和工艺，其对碳排放强度产生抑制作用[29]。参考沈能和刘凤朝[30]的研究，使用各地专利授权数的自然对数衡量该地的技术水平。技术进步能够提高能源的使用效率，降低污染物的排放，但是技术进步的偏向性以及技术进步路径的不同，直接影响碳排放强度[31]。参考叶琴等[32]的做法，利用单位产值工业废水排放量、单位产值工业烟粉尘排放量和单位产值工业二氧化硫排放量等构建环境规制综合指数er。首先对各单位产值污染物进行标准化处理，如式(3)所示。

(3)

(4)

(5)

参考郭晓辉[33]的研究，用地方财政收支差除以地方财政收入衡量地方政府的财政压力。税收负担的增加会加剧煤炭企业产能过剩，而煤炭资源型城市财政压力过大是导致煤炭资源税收负担过重的直接原因[34]。地方政府财政压力会直接传导给煤炭企业，对当地的碳排放强度产生直接影响。

(三)基准回归

为更好地考察资源禀赋与碳排放强度的关系，分别采用混合回归模型、个体固定效应模型、时间固定效应模型和双固定效应模型进行回归，实证结果如表1所示。资源禀赋的估计系数均显著为正，表明丰裕的资源禀赋提高了区域碳排放强度，假设H1得到验证。根据Hausman检验结果，在1%显著性水平上拒绝原假设，表明固定效应模型优于随机效应模型。根据贝叶斯信息准则( BIC)对比发现，模型(2)的 BIC 值最小，表明个体固定效应模型的拟合度更高，解释力更强，因此采用个体固定效应模型进行分析。

从控制变量的结果来看，选取的控制变量大部分的系数在统计意义上显著。其中，外商直接投资的系数显著为负，表明外商直接投资会显著减少碳排放强度，可能的原因是外商直接投资会优化煤炭资源型城市的产业结构，降低二氧化碳的排放。选取的环境规制指标为三种主要污染物综合指数，该数值与污染程度呈正相关。在回归结果中环境规制的系数显著为正，表明煤炭资源型城市环境污染越严重，碳排放强度就越大，主要因为工业污染物与碳排放具有同根同源的性质[35]。财政压力的系数显著为正，表明地方政府财政压力越大碳排放强度越高，可能原因是煤炭资源型城市对资源的依赖度较大，地方政府财政压力会通过税收等形式传导给相关产业，而煤炭资源型城市产业结构“重型化”的特点、产能的提高会导致碳排放总量的提高。人口规模、城镇化水平和技术水平等控制变量在不同模型中的系数差异较大，其中在个体固定效应中，人口规模、城镇化水平和技术水平的系数均显著为负，这可能与煤炭资源型城市的发展有关。煤炭资源型城市的人口规模由缓慢增长演变为停滞或负增长，城镇化水平与人口规模的演化类似，而技术水平则受到煤炭资源型城市产业结构的影响。

(四)稳健性检验

考虑到煤炭资源型城市经济发展水平的差异性，前文使用二氧化碳排放总量与当地GDP的比值衡量该地碳排放强度。但各地区人口数量对碳排放也会产生影响，借鉴谢云正的做法，以人均碳排放替换碳排放强度进行稳健性检验。表2中的第(1)列和第(2)列分别采用个体固定效应和双向固定效应回归，回归结果均显著为正，与基准回归结果基本保持一致。

煤炭资源型城市的资源禀赋反映的是其资源的富集程度，但丰裕的资源禀赋会引致对资源的强烈依赖，主要表现在资源依赖性行业对经济的影响程度[36]。借鉴李虹和邹庆[37]、杨桐彬等[38]的做法，以采掘业从业人员数与城镇单位就业人员总人数的比值衡量煤炭资源型城市的资源禀赋。表2中第(3)列和第(4)列分别采用个体固定效应和双向固定效应回归，回归结果显示资源禀赋系数显著为正，验证了基准回归的稳健性。

表1 资源禀赋对碳排放强度影响的基准回归结果

为更好地检验模型的稳健性，借鉴李琦等[25]的做法，将各地碳排放强度进行四分位处理，并赋值0、1、2、3，将被解释变量转换为次序型变量。表2的第(5)列和第(6)列分别使用Ordered Probit和Ordered Logit方法对模型进行检验。变更估计方法后的回归结果与基准回归结果基本一致，进一步验证基准回归的稳健性，即丰裕的资源禀赋提高了碳排放强度。

(五)异质性分析

以城市规模和自然资源禀赋分别进行分组回归，以探讨不同城市特征下资源禀赋对碳排放强度的影响。根据2014年城市规模划分标准，将城区人口在100～300万的划为Ⅱ型大城市并赋值3，在50～100万的划为中等城市并赋值为2，小于50万的划为小城市并赋值为1。依据城区人口规模对煤炭资源型城市划分为小城市、中等城市和Ⅱ型大城市，并进行分组回归，其中表3中(1)、(3)、(5)列采用个体固定效应模型回归，(2)、(4)、(6)列采用双向固定效应模型回归。表3的异质性分析结果显示，相较于Ⅱ型大城市，中小城市的资源禀赋对碳排放强度的影响更显著，可能的原因是中小城市产业结构较为单一，对资源过度依赖，在财政压力和政府考核的双重压力下，对资源的过度开采造成碳排放强度的上升；
而较大型城市产业结构优于中小城市，经济较为发达，其财政压力明显小于中小城市。外商直接投资能够缓解中小城市对资源的依赖度，降低中小城市碳排放强度，而环境规制、财政压力则进一步引致中小城市对资源的依赖度，提高了中小城市碳排放强度。

表2 资源禀赋对碳排放强度影响的稳健性分析

为了检验资源禀赋高低对碳排放强度的影响，对44个煤炭资源型城市的704个样本的资源禀赋采用双向固定模型进行分组回归，大于中位数0.183 01的作为高资源禀赋，低于中位数的作为低资源禀赋。表4第(1)列和第(2)列回归结果显示，高资源禀赋和低资源禀赋对碳排放强度均在1%的显著性水平下显著为正，说明丰裕的资源禀赋显著增加了区域碳排放强度，同时验证了于向宇等提出的能源富集区的能源禀赋与碳排放呈显著正相关关系。为更进一步检验不同的城市资源禀赋对碳排放强度的影响，以国发〔2013〕45号文件为依据对煤炭资源型城市进行分类，将成长型和成熟型城市确定为资源丰富型城市并赋值为1，将衰退型和再生型城市确定为资源枯竭型城市并赋值为0，双向固定效应模型的分组回归结果如表4第(3)列和第(4)列所示。回归结果显示，资源禀赋对区域碳排放强度显著为正，再次验证了假设H1。

表3 城市规模异质性检验

表4 资源禀赋异质性分析结果

(一)中介效应模型设计

根据前文的影响机制分析，资源禀赋对区域碳排放强度的影响可能通过地方官员权力自利行为和产业升级的挤出效应进行传导。

1.地方官员自利行为路径：资源禀赋—腐败程度—区域碳排放强度升高

从地方官员自利行为的视角来看，资源禀赋越高的地方，地方官员税收努力程度会降低，并增加政府的寻租行为[39]。地方官员的考核与经济直接挂钩，在税收努力程度降低的情况下可能会进一步导致对资源的依赖和开采，进而提高碳排放强度。因此，引入腐败程度(Corr)作为中介变量进行检验。在国家纪检机构改革之前，职务犯罪是检察机关的重要工作内容，已有文献均以检察机关立案的职务犯罪案件数衡量腐败程度，其中周黎安和陶婧、范子英等从《中国检察年鉴》获取各省职务犯罪数据。以各地级市披露的检察机关立案的职务犯罪人数与公共管理和社会组织从业人员数的比值作为腐败程度的衡量指标。由于财政供养人数数据只能获取到2009年，故采用公共管理和社会组织从业数作为替代指标。

2.产业结构升级的挤出效应路径：资源禀赋—阻碍产业结构升级—区域碳排放强度升高

资源型城市对资源的依赖和集中发展资源采掘业会对高素质人力资本和技术要素产生挤出效应，阻碍产业结构转型升级[40]。资源产业的发展限制了潜在的创新者从事非资源型产业，挤出了创新行为和技术要素，不利于高新技术企业的发展[41]。依靠原有的采掘业和粗放的资源加工业，为了维持当地的财政支出，导致对资源的过度开采，进而导致区域碳排放强度的升高。因此引入产业结构高级化(Industry)中介变量进行检验。

参考Baron和Kenny提出的检验中介效应逐步法，并借鉴温忠麟等[42]的方法构建中介效应模型如下：

(6)

mit=a0+a1Reit+ajcontrolit+μi+δt+εit

(7)

(8)

其中，lnCEIit为被解释变量，Reit为解释变量，mit代表中介变量，包括腐败程度(Corr)和产业结构高级化(Industry)。

(二)模型估计结果分析

表5的中介效应模型估计结果显示，煤炭资源型城市的资源禀赋与地方官员自利行为存在显著的正向关系，即丰裕的资源禀赋会引致地方官员的自利行为，进而导致地方政府腐败率的上升。资源禀赋与地方官员自利行为对区域碳排放强度均显著为正，表明地方官员自利行为在资源禀赋与区域碳排放强度之间存在部分中介效应。产业结构升级与煤炭资源型城市的资源禀赋之间存在显著的负向关系，表明丰裕的资源禀赋阻碍了煤炭资源型城市的产业升级。而产业结构升级与资源禀赋对区域碳排放均存在显著关系，但两者之间系数异号，表明产业结构升级在资源禀赋与区域碳排放强度之间存在遮掩效应。

表5 中介效应模型估计结果

从中介效应检验系数来看，模型(1)检验资源禀赋对地方官员自利行为的影响，回归结果显著为正，系数记为a1,数值为0.130 6，模型(2)同时检验资源禀赋与地方官员自利行为对区域碳排放强度的影响，回归结果显著为正，中介变量地方官员自利行为的回归系数为7.767 0，表明地方官员自利行为起到了部分中介效应作用，假设H2得到验证。在表1中资源禀赋对区域碳排放强度的回归结果显著为正，系数为123.091 6，地方官员自利行为的中介效应系数为0.824%,表明地方官员自利行为能够通过资源禀赋提高区域碳排放强度。模型(3)检验资源禀赋对产业结构升级的影响，回归结果显著为负，系数记为a1,数值为-80.906 5，模型(4)同时检验资源禀赋与产业结构升级对区域碳排放强度的影响，回归结果均显著但异号，说明变量存在“遮掩效应”，假设H3得到验证。产业结构升级的回归系数记为-0.085 4，产业结构升级的中介效应系数为5.947%，表明煤炭资源型城市丰裕的资源禀赋抑制产业结构升级，但产业结构升级能够降低区域碳排放强度。

煤炭作为中国的基础能源，对中国能源安全起到了兜底的作用，而煤炭资源型城市的碳减排有助于我国实现“双碳”目标。研究表明，煤炭资源型城市的资源禀赋与区域碳排放之间存在显著正相关。通过替换变量和变更计量方法等稳健性检验后该结论依然成立。异质性分析结果表明，相较于Ⅱ型大城市，中小城市的资源禀赋对碳排放强度的影响更显著；
高资源禀赋和资源枯竭型城市的资源禀赋对碳排放强度的影响效果更大。进一步的机制分析表明：地方官员自利行为和产业结构升级在资源禀赋与碳排放强度之间存在中介作用，资源禀赋对地方官员自利行为具有正向影响，但地方官员自利行为加剧了区域碳排放强度；
而资源禀赋对产业结构升级具有抑制作用，产业结构升级能够抑制区域碳排放强度。据此，提出如下建议：

第一，虽然资源禀赋与区域碳排放强度之间存在正向关系，但煤炭作为中国的基础能源，煤炭关乎中国的能源安全，不能通过粗暴的降低煤炭产量等方式减少碳排放，而应该在煤炭开采和应用环节加强碳减排技术难题的攻克，而零碳高效发电、终端电气化和煤制绿氢等能够降低煤炭行业碳排放[43]，矿区的二氧化碳碳捕集、封存技术和利用与固化也可实现煤炭行业碳中和目标[44]。

第二，资源禀赋影响区域碳排放强度异质性分析表明，不同煤炭资源型城市由于规模、经济等综合因素，导致资源禀赋对区域碳排放强度的影响程度不同。对于中小城市来说需要从战略上改变依煤靠煤等思维，积极发展新的产业，培训新的经济增长点，跳出“资源诅咒”怪圈。

第三，产业结构升级能够有效抑制煤炭资源型城市碳排放强度，煤炭资源型城市需要积极调整产业结构，努力实现转型升级任务。结合煤炭资源型城市的资源特征和技术水平，充分应用财政、税收和信贷等手段，促进产业结构升级改造，鼓励现有企业引入新技术新方法实现降碳目标。

第四，煤炭资源型城市需要继续保持反腐高压态势，杜绝腐败高发频发，改变地方官员激励手段和方法，激发地方官员干事创业的激情。营造良好的营商环境，通过有规划的招商引资促进经济增长与碳减排双目标的实现。