趙慧卿，郭晨陽

（天津商業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津300134）

隨著環(huán)境污染、資源耗竭和能源短缺等問題的日益突出，綠色、低碳、循環(huán)經(jīng)濟(jì)成為世界經(jīng)濟(jì)的重要發(fā)展模式。各國政府在共同為減少CO2排放而努力，中國作為負(fù)責(zé)任的大國也在積極應(yīng)對(duì)氣候變化。黨的十八大以來，生態(tài)文明建設(shè)被作為治國理政的重要內(nèi)容，納入建設(shè)中國特色社會(huì)主義事業(yè)“五位一體”的總體布局中，首次被作為一個(gè)執(zhí)政黨的行動(dòng)綱領(lǐng)寫入黨章。習(xí)近平總書記在十九大報(bào)告中進(jìn)一步指出“必須堅(jiān)持節(jié)約優(yōu)先、保護(hù)優(yōu)先、自然恢復(fù)為主的方針，形成節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境的空間格局、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)方式、生活方式”。2009年，我國政府在哥本哈根會(huì)議上承諾“到2020年單位國內(nèi)生產(chǎn)總值CO2排放比2005年降低40%～45%”，2015年又提出“到2030年單位國內(nèi)生產(chǎn)總值CO2排放比2005年下降60%～65%”。那么，這一減排目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)？如何實(shí)現(xiàn)？就這些問題進(jìn)行研究，對(duì)我國實(shí)現(xiàn)CO2排放總量控制、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的綠色、低碳、循環(huán)發(fā)展具有重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外許多學(xué)者就碳排放預(yù)測(cè)問題進(jìn)行多層面的研究。國際層面，Behrang等提出用集成多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和蜜蜂算法預(yù)測(cè)世界CO2排放量，并預(yù)測(cè)2040年的全球CO2排放量[1]；Mckitrick等認(rèn)為全球的CO2排放量的預(yù)測(cè)范圍比較廣泛，對(duì)氣候政策與分析沒有實(shí)質(zhì)指導(dǎo)意義，而全球人均排放量指標(biāo)比CO2排放總量更具合理性，并根據(jù)1950—2009年數(shù)據(jù)進(jìn)行長期預(yù)測(cè)[2]；Zhao等通過應(yīng)用Schmalensee等人的簡化計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，使用1997年以后的數(shù)據(jù)并根據(jù)與全球趨勢(shì)更加一致的經(jīng)濟(jì)和人口增長情景預(yù)測(cè)2050年CO2排放量[3]；Shih等利用美國1981—2003年每月排放量數(shù)據(jù)使用自回歸整數(shù)移動(dòng)平均線開發(fā)預(yù)測(cè)美國CO2排放的統(tǒng)計(jì)模型[4]；Hamza-cebi等基于1965—2012年與能源有關(guān)的CO2排放量提出灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)2025年土耳其與能源相關(guān)的CO2排放量[5]。

國家層面，劉廣為使用1980—2009年中國碳排放與GDP數(shù)據(jù)利用離散二階差分方法對(duì)2020年碳排放量與GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，2020年我國碳排放強(qiáng)度比2005年降低58.6%[6]；寇靜等利用ARIMA時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)得出的結(jié)果為下降69.4%[7]，以上結(jié)果均可以實(shí)現(xiàn)減排40%～45%的目標(biāo)。而趙成柏等的預(yù)測(cè)結(jié)果顯示到2020年我國碳排放強(qiáng)度只比2005年下降34%，不能實(shí)現(xiàn)40%～45%的減排目標(biāo)[8]。

省際層面，張書通等利用情景分析法預(yù)測(cè)山東省GDP及一次能源消費(fèi)總量，利用馬爾可夫模型對(duì)2015年的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測(cè)，研究6種不同情景下山東省碳排放強(qiáng)度[9]；陳操操等使用修正的碳足跡方法計(jì)算北京市1990—2011年能源消費(fèi)碳足跡，使用STIRPAT模型及偏小二乘模型對(duì)北京市能源消費(fèi)碳足跡的影響因素進(jìn)行評(píng)估[10]；黃蕊等基于STIRPAT模型分析江蘇省能源消費(fèi)排放影響因素，并對(duì)2020年江蘇省能源碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)[11]。

國內(nèi)多數(shù)文獻(xiàn)是對(duì)我國2020年減排目標(biāo)進(jìn)行的研究，而關(guān)于2030年減排目標(biāo)的文獻(xiàn)還不多見，定量預(yù)測(cè)則更少，本文將對(duì)這一問題進(jìn)行探討。

2 方法及數(shù)據(jù)處理

2.1方 法

本文使用新陳代謝灰色預(yù)測(cè)模型得到我國2030年GDP，構(gòu)建STIRPAT模型分析影響CO2排放量的因素，采用逐步回歸方法剔除不顯著變量，確定各個(gè)變量的影響程度；接著采用情景分析方法依據(jù)STIRPAT模型預(yù)測(cè)中國2030年CO2排放總量，最后得出2030年中國單位國內(nèi)生產(chǎn)總值CO2排放量，并觀察其相對(duì)于2005年的下降幅度。

2.1.1 新陳代謝灰色模型

灰色系統(tǒng)理論由我國學(xué)者鄧聚龍?zhí)岢觯梢越鉀Q信息不完備情況下（小樣本）的問題[12]。許多學(xué)者將Matlab軟件與灰色模型進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)，如段杰等[13]、許魯東等[14]。

新陳代謝灰色預(yù)測(cè)模型是對(duì)傳統(tǒng)灰色GM（1，1）預(yù)測(cè)模型的改進(jìn)。具體做法是先利用傳統(tǒng)的灰色GM（1，1）模型預(yù)測(cè)一個(gè)數(shù)值，然后將其補(bǔ)充到已知數(shù)據(jù)之后，同時(shí)去掉序列中最老的一個(gè)數(shù)據(jù)，保持?jǐn)?shù)列的等維，再建立傳統(tǒng)灰色GM（1，1）模型預(yù)測(cè)下一個(gè)值，這樣依次進(jìn)行下去，直到完成預(yù)測(cè)的目標(biāo)為止[15]。這種模型的優(yōu)點(diǎn)是：所需的建模信息比較少，運(yùn)算起來比較方便，建模的精度高，在補(bǔ)充新信息的同時(shí)，會(huì)及時(shí)去掉老信息，建模的序列更能反映目前的系統(tǒng)特征。因此，本文采用新陳代謝灰色模型預(yù)測(cè)我國2030年GDP。

2.1.2 STIRPAT模型及改進(jìn)

國內(nèi)大多數(shù)學(xué)者研究CO2排放影響因素時(shí)都會(huì)選擇STIRPAT模型。該模型克服IPAT模型的缺陷，加入各因素對(duì)于CO2排放量影響的隨機(jī)性，可分析不同因素不同比例的影響效果。其基本形式為：

其中，I為環(huán)境影響，P為人口數(shù)，A為富裕程度，T為技術(shù)水平，a是該模型的參數(shù)，b、c、d是各個(gè)變量的指數(shù)，i表示不同觀察單位的模型參數(shù)，e為該模型的誤差項(xiàng)。

眾多學(xué)者在探討CO2排放量的影響因素時(shí)，選用多種諸如人口總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化水平、外貿(mào)依存度、能源強(qiáng)度等變量。本文根據(jù)STIRPAT模型的特點(diǎn)及我國的CO2排放量情況，選取人口規(guī)模（PS）、人均 GDP（Y）、城鎮(zhèn)化水平（UL）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）、對(duì)外貿(mào)易規(guī)模（ET）、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（EC）6個(gè)變量，采用STIRPAT模型的對(duì)數(shù)形式，并對(duì)該模型進(jìn)行擴(kuò)展，具體形式如下：

其中，C為CO2排放量，g表示人口規(guī)模變動(dòng)1%引起 CO2排放量變動(dòng)的百分比，b、d、f、h、q含義與g類似，t表示時(shí)間，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。該模型中的變量說明如表1所示。

表1 模型中各個(gè)變量的說明

2.2 數(shù)據(jù)處理

本文使用中國1995—2015年的數(shù)據(jù)。CO2排放量由30個(gè)地區(qū)（不包括西藏自治區(qū)）相加得到，各地區(qū)具體計(jì)算方法見趙慧卿等[16]的文章。2016—2030年CO2排放量使用STIRPAT模型預(yù)測(cè)得到。1995—2015年中國GDP按1995年的不變價(jià)進(jìn)行折算。年末人口數(shù)、城鎮(zhèn)人口數(shù)、第二產(chǎn)業(yè)增加值、出口貿(mào)易產(chǎn)值、煤炭消費(fèi)量及能源消費(fèi)總量均來自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國能源年鑒》。個(gè)別省份個(gè)別年份缺失數(shù)據(jù)用線性趨勢(shì)插值法進(jìn)行補(bǔ)全。

3 結(jié)果分析

3.1 中國1995—2015年CO2排放總量及強(qiáng)度分析

計(jì)算得到中國1995—2015年CO2排放量及排放強(qiáng)度，見圖1。1995—2014年我國CO2排放量總體呈上升趨勢(shì)，其中1995—2001年上升速度較為平緩，年均增長2.31%；2002—2014年是急劇上升時(shí)期，年均增長9.97%；隨著各項(xiàng)減排措施的實(shí)施，2015年CO2排放出現(xiàn)一定程度的下降。CO2排放強(qiáng)度總體呈下降趨勢(shì)，年均下降2.52%。2002—2005年不降反升，一方面是源于2002年后我國擴(kuò)大內(nèi)需的宏觀經(jīng)濟(jì)政策導(dǎo)致水泥、生鐵等高耗能行業(yè)生產(chǎn)的過度擴(kuò)張（2003年水泥、生鐵產(chǎn)量增速幾乎為2002年的2倍）。另一方面，2003年我國出口迅速增加，出口在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)，也帶來大量的能源消費(fèi)和CO2排放。

圖1 中國CO2排放總量（萬噸）及CO2排放強(qiáng)度（萬噸/億元）變化趨勢(shì)

3.2 中國2030年GDP預(yù)測(cè)

采用新陳代謝灰色預(yù)測(cè)模型，使用Matlab 2015Rb軟件對(duì)1995—2015年GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，計(jì)算1995—2015年GDP預(yù)測(cè)值，實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)照見圖2。整體來看，1995—2015年我國GDP預(yù)測(cè)值與實(shí)際值非常接近，但仍需對(duì)其預(yù)測(cè)精度進(jìn)行檢驗(yàn)。常用檢驗(yàn)方法有檢驗(yàn)殘差與后驗(yàn)差兩種[17]，本文采用后驗(yàn)差檢驗(yàn)方法，后驗(yàn)差精度檢驗(yàn)的參考標(biāo)準(zhǔn)見表2。經(jīng)計(jì)算，本文GDP預(yù)測(cè)模型的后驗(yàn)差比C為0.097，小誤差頻率P為1.000，對(duì)照表2可知該GDP預(yù)測(cè)模型的精確度達(dá)到一級(jí)（好）。因此，可使用該模型預(yù)測(cè)我國2030年GDP。經(jīng)預(yù)測(cè)，2030年GDP為1 891 332.12億元。

圖2 1995—2015年GDP實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的變化趨勢(shì)（億元）

表2 后驗(yàn)差精度檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)

3.3 CO2排放影響因素分析

使用SPSS 23.0軟件對(duì)公式（2）做逐步回歸，隨著前4個(gè)自變量的加入，調(diào)整后的R2逐漸增大，標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差越來越小，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量越來越大且都在1%的水平上顯著，結(jié)果見表3。當(dāng)加入第5個(gè)自變量時(shí)，模型回歸效果變差，因此，選取表3中的模型4作為最終確定的模型，其具體形式如下：

模型1中自變量為人均GDP，模型2中自變量為人均GDP和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，模型3中自變量為人均GDP、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化水平，模型4中自變量為人均GDP、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平和對(duì)外貿(mào)易規(guī)模。

表3 不同的模型摘要

模型4的回歸結(jié)果見表4。由表4可以看出，各變量均在5%水平上顯著。人均GDP、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以及對(duì)外貿(mào)易規(guī)模與CO2排放量呈正相關(guān)關(guān)系，即這三個(gè)變量的增加都可以促進(jìn)CO2排放總量的增加。其中人均GDP的貢獻(xiàn)最大，其每變動(dòng)1%時(shí)將引起CO2排放量同方向變動(dòng)1.197%；城鎮(zhèn)化水平與CO2排放量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且影響較大，這與趙紅等的結(jié)論基本一致[18]。這是因?yàn)?，較高的城鎮(zhèn)化水平一定程度上可促進(jìn)城市污染處理基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，政府對(duì)環(huán)境保護(hù)方面的激勵(lì)與約束機(jī)制也可降低污染水平。

3.4 CO2排放量預(yù)測(cè)

3.4.1 解釋變量的情景設(shè)定

（1）人均GDP。人均GDP的增長率通過GDP和人口總量的增長率得出。結(jié)合我國現(xiàn)階段政治、經(jīng)濟(jì)實(shí)際情況，依據(jù)新陳代謝灰色模型計(jì)算2030年GDP，再結(jié)合2015年GDP，將此期間的平均增長率7%作為2016—2030年GDP年均增長率。國務(wù)院《國家人口發(fā)展規(guī)劃（2016—2030年）》提出，2030年我國人口總量達(dá)到14.5億人左右，再結(jié)合2015年總?cè)丝诳傻贸?016—2030年人口總量的年均增長率為0.4%。由上述兩者可得出人均GDP的年均增長率為6.6%，將其作為基準(zhǔn)情景，在此基礎(chǔ)上上下浮動(dòng)1%作為高碳和低碳情景下的增長率，這一變化水平與林伯強(qiáng)測(cè)算的年人均GDP的浮動(dòng)水平基本一致[19]。

表4 模型4估計(jì)結(jié)果

（2）能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。2016年中國能源研究會(huì)的《中國能源展望2030》提出，2030年煤炭需求為36億噸左右，由此可計(jì)算2016—2030年煤炭需求的年均增長率為1.8%，將此作為煤炭消費(fèi)的年均增長率；依據(jù)《中國能源展望2030》提出的2016—2030年能源消費(fèi)總量的年均增長率為1.4%，可計(jì)算得到基準(zhǔn)情景下能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的年均增長率為0.4%，高碳和低碳兩種情景分別上下浮動(dòng)0.1%。

（3）城鎮(zhèn)化水平。2001年實(shí)施城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略以來，我國城鎮(zhèn)化水平一直穩(wěn)步上升，從圖3可清晰看出這一趨勢(shì)，2002年我國城鎮(zhèn)化率是39.1%，2017年城鎮(zhèn)化率達(dá)到58.5%。根據(jù)國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014—2020年）提出的發(fā)展目標(biāo)，2020年常住人口城鎮(zhèn)化率達(dá)到60%左右；萬廣華[20]、蘭海強(qiáng)等[21]論證2030年我國城鎮(zhèn)化率將達(dá)到80%；青連斌[22]和《中國能源展望2030》則提出2030年我國城鎮(zhèn)化率可達(dá)到70%。本文結(jié)合已有研究，假設(shè)2030年我國城鎮(zhèn)化水平為75%，再結(jié)合2015年數(shù)據(jù)，可計(jì)算得到基準(zhǔn)情景下2016—2030年城鎮(zhèn)化水平的年均增長率為1.95%，高碳和低碳兩種情景分別上下浮動(dòng)0.5%。

圖3 2002—2017年我國城鎮(zhèn)化率

（4）對(duì)外貿(mào)易規(guī)模。雖然20世紀(jì)末亞洲金融危機(jī)給我國經(jīng)濟(jì)帶來一定沖擊，但1998年我國調(diào)整宏觀政策取向，實(shí)施積極的財(cái)政政策和貨幣政策，2000年以后我國經(jīng)濟(jì)處于黃金增長期，對(duì)外貿(mào)易規(guī)模2002—2006年一直處于增長趨勢(shì)，但其增長率先升后降，見圖4。

圖4 2000—2015年對(duì)外貿(mào)易規(guī)模與增長率（單位：%）

2007年受美國次貸危機(jī)等各方面因素影響，我國對(duì)外貿(mào)易規(guī)模出現(xiàn)連續(xù)三年的下降。2010年我國實(shí)施積極的財(cái)政政策和穩(wěn)健的貨幣政策，宏觀經(jīng)濟(jì)保持回穩(wěn)向好的態(tài)勢(shì)，2010—2015年對(duì)外貿(mào)易規(guī)模及其增長率都保持較為穩(wěn)定的趨勢(shì)。本文采用 2000—2015年的出口和 GDP數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)2016—2030年對(duì)外貿(mào)易規(guī)模增長率。具體做法是將出口和GDP數(shù)據(jù)按照2000年不變價(jià)格進(jìn)行價(jià)格調(diào)整，計(jì)算出2000—2015年各自的年平均增長率，用出口年均增長率減去GDP年均增長率得出對(duì)外貿(mào)易規(guī)模的增長率，計(jì)算結(jié)果為0.01%。低碳和高碳兩種情景分別上下浮動(dòng)0.005%。

上述4個(gè)解釋變量在三種不同情景下的增長率設(shè)定，見表5。

3.4.2 不同情景下CO2排放量預(yù)測(cè)

將上文各個(gè)解釋變量的增長率帶入模型4的回歸結(jié)果中，得出三種不同情景下2016—2030年CO2排放年均增長率，進(jìn)而可計(jì)算出2030年CO2排放量，結(jié)果如表5所示。

可以看出，2016—2030年我國CO2排放年均增長率的范圍是4.25%～8%，2030年CO2排放總量在301～515億噸左右?；鶞?zhǔn)情景預(yù)計(jì)2030年我國CO2排放總量為394億噸左右，2016—2030年CO2排放年均增長6.12%。這一結(jié)果是基于各個(gè)變量在各種文件以及研究文獻(xiàn)中的平均值得出的，是最接近于現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的情景。同時(shí)可以看出，不同情景設(shè)定下CO2排放量差異明顯，區(qū)間較大。

表5 4個(gè)解釋變量增長率的設(shè)定與CO2排放量預(yù)測(cè)結(jié)果

3.5 CO2排放強(qiáng)度預(yù)測(cè)分析

依據(jù)新陳代謝灰色預(yù)測(cè)模型的2030年GDP預(yù)測(cè)結(jié)果以及上述三種情景下CO2排放總量，可以計(jì)算得到中國2030年CO2排放強(qiáng)度的預(yù)測(cè)值及其相對(duì)于2005年的下降幅度，結(jié)果見表6。

表6 2030年CO2排放強(qiáng)度預(yù)測(cè)

基準(zhǔn)情景下，2030年CO2排放強(qiáng)度為2.08萬噸/億元，與2005年相比下降54%，沒有達(dá)到國家提出的下降60%～65%這一減排目標(biāo)。高碳情景下，為2030年CO2排放強(qiáng)度設(shè)定一個(gè)較悲觀的前景，CO2排放量增長較快；此情景下，CO2排放強(qiáng)度為2.72萬噸/億元，與2005年相比僅下降40%，與國家提出的減排目標(biāo)相差甚遠(yuǎn)。低碳情景下，假設(shè)一個(gè)較為樂觀的發(fā)展前景；此情景下，CO2排放強(qiáng)度為1.59萬噸/億元，與2005年相比下降65%，達(dá)到了國家提出的減排目標(biāo)。

由此可見，要想實(shí)現(xiàn)政府承諾的2030年CO2減排目標(biāo)，各級(jí)政府必須要制定相關(guān)政策來確保各項(xiàng)指標(biāo)在低碳情景下的發(fā)展。

4 主要結(jié)論及政策建議

4.1 主要結(jié)論

本文利用中國1995—2015年的相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2030年CO2排放強(qiáng)度，來論證能否實(shí)現(xiàn)政府承諾的2030年減排目標(biāo)。主要研究結(jié)論如下：

（1）人均GDP、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平、對(duì)外貿(mào)易規(guī)模是中國CO2排放量的顯著影響因素。其中，城鎮(zhèn)化水平與CO2排放量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，城鎮(zhèn)化水平每增加1%將引起CO2排放量減少1.143%；其余三個(gè)變量與CO2排放量呈正相關(guān)關(guān)系。人均GDP影響最大，其每增加1%將引起CO2排放量增加1.197%；其次是能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，彈性系數(shù)為1.059；對(duì)外貿(mào)易規(guī)模的影響較小，彈性系數(shù)僅為0.142。

（2）在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上設(shè)定各個(gè)變量2016—2030年三種情景下的增長率，依據(jù)STIRPAT模型回歸結(jié)果預(yù)測(cè)出高碳、基準(zhǔn)和低碳情景下2030年我國CO2排放量，分別約為515億噸、394億噸、301億噸。再結(jié)合新陳代謝灰色模型預(yù)測(cè)2030年GDP數(shù)據(jù)，得出三種情景下我國2030年CO2排放強(qiáng)度，進(jìn)一步得出其相對(duì)于2005年的下降幅度：高碳情景下降40%，基準(zhǔn)情景下降54%，低碳情景下降65%?？梢?，在最接近于現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基準(zhǔn)情景下，無法實(shí)現(xiàn)國家提出的下降60%～65%的減排目標(biāo)。必須通過各級(jí)政府努力，使各項(xiàng)指標(biāo)在低碳情景下發(fā)展，才能實(shí)現(xiàn)政府承諾的減排目標(biāo)。

4.2 對(duì)策建議

根據(jù)本文的研究結(jié)論，給出幾點(diǎn)對(duì)策建議。

（1）人均GDP對(duì)CO2排放量有正向影響，即經(jīng)濟(jì)的快速增長必然伴隨CO2排放的增加。但我們并不能因?yàn)闇p排的壓力而控制經(jīng)濟(jì)增長，而應(yīng)主要從調(diào)結(jié)構(gòu)著手，改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，降低對(duì)煤炭等高排放源的依賴，增加非化石能源等清潔能源在能源消費(fèi)中的比重。煤改氣、煤改電等相關(guān)措施不能只局限于華北地區(qū)，而應(yīng)向全國范圍推廣。同時(shí)，要調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)能源密集型產(chǎn)業(yè)的低碳轉(zhuǎn)型，繼續(xù)大力度關(guān)停并轉(zhuǎn)高耗能、高污染企業(yè)，大力扶持現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。不斷完善各項(xiàng)法律制度，實(shí)行固定資產(chǎn)投資項(xiàng)目節(jié)能評(píng)估審查和環(huán)境影響評(píng)估審查。

（2）優(yōu)化出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)?，F(xiàn)階段我國出口的產(chǎn)品仍主要集中在制造技術(shù)水平較低、環(huán)境壓力較大的產(chǎn)品上。一方面要控制出口的合理規(guī)模，另一方面應(yīng)加快貿(mào)易結(jié)構(gòu)調(diào)整，擺脫“世界工廠”的貿(mào)易模式，遏制國內(nèi)貿(mào)易隱含CO2排放的增加。不斷擴(kuò)大我國技術(shù)資金密集、高附加值產(chǎn)品的出口，控制高耗能、高污染產(chǎn)品的出口，減少出口貿(mào)易的載能量。

（3）在城市化建設(shè)中體現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展思想。在生產(chǎn)過程中政府可以進(jìn)行補(bǔ)貼以促進(jìn)城市污染處理基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，同時(shí)發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)。另外，以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎乇硎镜某擎?zhèn)化水平指標(biāo)一定程度上可以減少CO2排放量，政府應(yīng)該在政策上鼓勵(lì)農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)流動(dòng)。對(duì)農(nóng)民而言，城鎮(zhèn)化是一種新的生活方式，政府應(yīng)積極對(duì)其進(jìn)行引導(dǎo)，提倡節(jié)能減排的生活方式。只有通過各方的共同努力，才能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的雙贏。