世界经济发展迅速,中国的巨大作用不容忽视。目前,中国已成为世界第二大经济体。然而,经济增长总是伴随着大量的能源消耗,尤其是化石燃料的消耗。显然,中国的碳排放量与化石燃料的消耗密切相关,这使得中国成为世界上最大的碳排放国。中国东部和南部沿海区域由六个发达省份组成,包括:山东、浙江、江苏、上海、福建和广东,其二氧化碳排放量占中国总CO₂排放量的三分之一。因此,预测该地区的碳排放量对评估中国能否实现2020和2030年减排目标具有重要意义。本文采用STIRPAT模型分析了该地区2000年至2016年碳排放的影响因素,影响因素包括:人口（POP）、城市化（UR）、人均GDP（GDP）、能源强度（EI）和产业结构（IS）。结果表明,人均国内生产总值是碳排放增加的主要原因,而能源强度对于减少碳排放具有重要作用。本文将环境库兹涅茨曲线与计量模型相结合,通过证实EKC假设了解该区域的发展状况,结果表明人均GDP与碳排放之间存在倒U型关系,同时,城市化与碳排放之间也存在倒U型关系。考虑到人均GDP、能源强度和产业结构在回归分析中的重要性,本文根据以上因素的不同变化率,设置了基础情景,最高速情景,中级情景和高级情景来预测碳排放量。在基础情景中,2020年的碳强度比2005年降低了48.5%,略高于碳排放降低40-45%的国家碳减排目标,2030年的碳强度降低了59.7%,接近于碳强度降低60-65%的目标。然而,在高级情景下,与2005年相比,碳强度在2020年降低了51.7%,在2030年降低了69.1%,均高于国家碳减排目标。因此,提高能源效率,调整产业结构和增加能源技术研发投资,是缓解碳排放的主要策略。