曾海鷹 岳 歡

（貴州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴陽(yáng) 550025）

引 言

受到工業(yè)革命的影響，人類逐漸增加了對(duì)能源的開發(fā)和利用，而過(guò)度依賴能源會(huì)對(duì)未來(lái)的穩(wěn)定發(fā)展造成隱患，對(duì)世界各國(guó)的經(jīng)濟(jì)都造成了嚴(yán)重的沖擊，同時(shí)也帶來(lái)了許多的環(huán)境污染問(wèn)題。能源無(wú)節(jié)制大幅使用對(duì)生態(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重的破壞，溫室氣體的急劇增加日益威脅人類的生存發(fā)展?？刂茰厥覛怏w排放，抑制溫室效應(yīng)，不僅是經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)繁榮的前提，更影響人類的可持續(xù)發(fā)展。中國(guó)在全球控制溫室效應(yīng)工作中發(fā)揮著舉足輕重的作用。長(zhǎng)江三角洲地區(qū)作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的地區(qū)之一，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在最近20年間不斷發(fā)生變化，第一產(chǎn)業(yè)占GDP的比重從2000年的11.01%到2019年降低為3.93%，第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重從2000～2019年下降了8.43%，第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重近20年增加了15.5%，可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移；另外，長(zhǎng)三角地區(qū)位于長(zhǎng)江下游，沿江海港口較多，進(jìn)出口貿(mào)易水平得以提高，2019年，進(jìn)出口總額達(dá)11.3萬(wàn)億元。中國(guó)的碳排放總量位居世界第一，盡管出臺(tái)了許多關(guān)于碳減排的措施，但碳排放量仍居高不下。因此了解長(zhǎng)三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外貿(mào)易和碳排放之間的關(guān)系，對(duì)于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)綠色轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)中國(guó)整體碳達(dá)峰和碳中和具有重大意義。

1 文獻(xiàn)回顧

1.1 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放

關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放之間的關(guān)系，學(xué)者們進(jìn)行了一系列的研究。有的學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化會(huì)減少地區(qū)污染，降低碳排放量。如Chen和Gu（2011）［1］從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的角度驗(yàn)證了優(yōu)化過(guò)程會(huì)改善環(huán)境質(zhì)量、降低污染物排放。Dasgup?ta等（2002）［2］認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生調(diào)整是由于人們進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)造成的，創(chuàng)新能夠促使企業(yè)的技術(shù)得到進(jìn)步，從而促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，并且較強(qiáng)的環(huán)境規(guī)制能夠降低污染排放水平。周亞軍和吉萍（2019）［3］采用空間計(jì)量模型測(cè)算我國(guó)30個(gè)省域的人均二氧化碳排放量，結(jié)果得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級(jí)能夠顯著降低碳排放水平。周星等（2016）［4］在探討產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口效應(yīng)等影響因素和分析碳脫鉤的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性的過(guò)程中分別采用了Tapio脫鉤模型和LMDI模型，研究的結(jié)果表明第二產(chǎn)業(yè)比重的下降和第三產(chǎn)業(yè)比重的增長(zhǎng)會(huì)促使碳排放減少，從而有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放脫鉤。鄧光耀等（2018）［5］運(yùn)用動(dòng)態(tài)和靜態(tài)模型，得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有助于降低能源消費(fèi)碳排放。郭朝先（2012）［6］對(duì)中國(guó)碳排放進(jìn)行分解，估算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)碳減排的貢獻(xiàn)，得出其平均貢獻(xiàn)率約在10%～16%，未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)將會(huì)減少碳排放。原嫄等（2017）［7］引入產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)水平，根據(jù)歐盟27國(guó)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，引入產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度并分析其對(duì)區(qū)域碳排放的影響，得出制造業(yè)和服務(wù)業(yè)間產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度對(duì)碳排放的影響為負(fù)。黎振強(qiáng)和周秋陽(yáng)（2021）［8］通過(guò)空間計(jì)量方法分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和碳排放之間的關(guān)系，得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有助于減少碳排放。熊娜等（2021）［9］采用脫鉤指數(shù)研究了東盟一體化中產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展與碳排放變化問(wèn)題，研究表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化協(xié)同規(guī)模擴(kuò)張、產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)倒逼機(jī)制、產(chǎn)業(yè)匹配度有助于治理碳排放。仲偉周等（2015）［10］通過(guò)時(shí)間序列模型分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響，研究發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)比重高的地區(qū)碳排放量高，節(jié)能減排應(yīng)從調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)入手。

1.2 對(duì)外貿(mào)易和碳排放

關(guān)于對(duì)外貿(mào)易和碳排放之間的影響，許多學(xué)者也進(jìn)行了研究。 Copeland和 Taylor（1994）［11］首次提出 “污染天堂假說(shuō)”，將一國(guó)環(huán)境政策引入國(guó)際貿(mào)易中，認(rèn)為在各國(guó)不同強(qiáng)度的環(huán)境政策下，污染密集型企業(yè)會(huì)流入到環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)較低的國(guó)家或地區(qū)中，從而引致這些國(guó)家或地區(qū)的環(huán)境污染。宋德勇和易艷春（2011）［12］通過(guò)時(shí)間序列數(shù)據(jù)回歸得出FDI對(duì)碳排放有負(fù)向影響，由于FDI的技術(shù)溢出，F(xiàn)DI的流入在一定程度上可以改善我國(guó)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，緩解碳排放壓力。代迪爾和李子豪（2011）［13］通過(guò)建立多維度碳排放模型，從結(jié)構(gòu)、規(guī)模、技術(shù)和管制4個(gè)效應(yīng)出發(fā)，觀察了碳排放的影響，分析得出FDI的技術(shù)效應(yīng)可以改善中國(guó)的環(huán)境質(zhì)量，但規(guī)模擴(kuò)張?jiān)黾恿酥袊?guó)工業(yè)碳排放。許可和王瑛（2015）［14］選用了我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)對(duì)外投資與本國(guó)碳排放量的關(guān)系進(jìn)行計(jì)量分析，得出我國(guó)OFDI對(duì)國(guó)內(nèi)碳排放呈顯著的正效應(yīng)，但各個(gè)地區(qū)的此種正效應(yīng)存在明顯的差異。郭紅艷和韓立巖（2008）［15］對(duì)中國(guó)1992～2006年的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量檢驗(yàn)，得出外商直接投資增加對(duì)環(huán)境產(chǎn)生正的影響，但是影響程度比較小。溫懷德等（2008）［16］通過(guò)構(gòu)建線性經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，根據(jù)面板數(shù)據(jù)分析得出出口貿(mào)易造成了環(huán)境污染，進(jìn)口貿(mào)易抑制環(huán)境污染，但作用較小，中國(guó)應(yīng)該調(diào)整出口和引資政策以改善環(huán)境質(zhì)量。閆玲等（2021）［17］運(yùn)用空間杜賓模型檢驗(yàn)對(duì)外貿(mào)易對(duì)我國(guó)碳排放的空間效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)對(duì)外貿(mào)易對(duì)本地和鄰近地區(qū)的碳排放存在顯著的抑制作用。焦建玲等（2017）［18］基于30個(gè)?。▍^(qū)、市）2000～2013年面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建空間面板模型，實(shí)證結(jié)果認(rèn)為進(jìn)口貿(mào)易技術(shù)能降低碳排放強(qiáng)度，且空間影響的間接效應(yīng)大于直接效應(yīng)。

1.3 文獻(xiàn)述評(píng)

結(jié)合既有文獻(xiàn)來(lái)看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外貿(mào)易與碳排放的關(guān)系進(jìn)行了多方面的探討，目前關(guān)于碳排放的研究較少針對(duì)某一特定區(qū)域，大多從國(guó)家或者省域視角出發(fā)，將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外貿(mào)易和碳排放三者結(jié)合起來(lái)的研究也較少，基于空間權(quán)重矩陣的研究比較單一，大多只研究一種空間權(quán)重矩陣，另外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外貿(mào)易對(duì)碳排放的影響的研究結(jié)果會(huì)因選擇不同的區(qū)域而不同?；诖?，本文以長(zhǎng)三角地區(qū)41個(gè)地級(jí)市作為研究對(duì)象，以2000～2019年20年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用空間自相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)合三者空間權(quán)重矩陣和空間杜賓模型考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外貿(mào)易和碳排放之間的關(guān)系，以期為長(zhǎng)三角地區(qū)節(jié)能減排、提高生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提供參考和建議。

2 長(zhǎng)三角地區(qū)碳排放量空間特征

利用GeoDa軟件將長(zhǎng)三角地區(qū)41城市的碳排放量分為5個(gè)等級(jí)。從長(zhǎng)三角地區(qū)碳排放分布圖（圖略）中可以看出，近幾年長(zhǎng)三角地區(qū)碳排放量沒(méi)有發(fā)生明顯的變化，2000年碳排放量較高的地區(qū)是上海、蘇州、無(wú)錫、杭州、南京、寧波、合肥和溫州；到2009年，碳排放量較高的城市是上海、蘇州、無(wú)錫、杭州、南京、寧波、合肥和南通；到2019年，碳排放量較高的城市仍然是上海、蘇州、無(wú)錫、南京、杭州、合肥、寧波和南通。

3 計(jì)量模型

3.1 模型設(shè)定

由于本地碳排放會(huì)對(duì)鄰近區(qū)域產(chǎn)生一定的溢出效應(yīng)，而空間杜賓模型將自變量和因變量同時(shí)引入模型中，能夠更好的解釋變量之間的空間關(guān)系，因此從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和合理化兩個(gè)方面來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，選擇空間杜賓模型對(duì)三者進(jìn)行實(shí)證分析，其模型表達(dá)式如下：

其中，i表示城市，t表示年份，lnCO2表示第t年i城市的二氧化碳排放量的對(duì)數(shù)，W表示空間權(quán)重矩陣，WISUit、WISOit、Wopenit和WXit分別表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、對(duì)外貿(mào)易和其他控制變量的空間溢出項(xiàng)，εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

常用的空間權(quán)重矩陣有空間鄰接、反距離、地理距離、經(jīng)濟(jì)和嵌套等，本文嘗試使用空間鄰接權(quán)重矩陣、地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣3種權(quán)重矩陣進(jìn)行估計(jì)。其中，空間鄰接權(quán)重矩陣的表達(dá)式為：

地理距離空間權(quán)重矩陣公式為：

Wij為第i行、j列的矩陣元素，dij表示城市i與城市j的直線距離。經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣的形式為：

3.2 變量說(shuō)明及指標(biāo)選取

3.2.1 被解釋變量

碳排放量（CO2），本文對(duì)碳排放量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。

根據(jù)IPCC指南來(lái)估算長(zhǎng)三角各城市的二氧化碳排放量：

其中，C為碳排放總量，Ei、Ai、Bi分別表示第i種能源的消費(fèi)量、折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)和碳排放系數(shù)，本文選取8種能源消耗來(lái)計(jì)算碳排放量，各種能源數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 各種能源的轉(zhuǎn)換數(shù)值及碳排放系數(shù)

3.2.2 解釋變量

（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（ISU）：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化在一定程度上可以衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，因此根據(jù)長(zhǎng)三角地區(qū)各城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重?cái)?shù)據(jù)，用第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的比重來(lái)表示。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（ISO）：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化能夠衡量生產(chǎn)要素的合理配置程度，本文用泰爾指數(shù)來(lái)衡量，泰爾指數(shù)越小，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理。

（3）對(duì)外貿(mào)易（open）：對(duì)外貿(mào)易體現(xiàn)了國(guó)家或地區(qū)間的貿(mào)易活動(dòng)，通常包括進(jìn)口和出口兩個(gè)方面，本文采用進(jìn)出口總額占GDP的比重作為衡量指標(biāo)。

3.2.3 其他控制變量

（1）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（lngdp）：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的衡量指標(biāo)用長(zhǎng)三角地區(qū)2000～2019年各城市的人均GDP的對(duì)數(shù)，為了消除通貨膨脹的影響，以2000年為基期對(duì)以當(dāng)年價(jià)格計(jì)算GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，調(diào)整為實(shí)際GDP。

（2）城鎮(zhèn)化水平：城鎮(zhèn)化水平通常用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘陌俜直葋?lái)表示，2006年以前部分?jǐn)?shù)據(jù)用非農(nóng)村人口占總戶籍人口的百分比表示。

（3）技術(shù)水平（tec）：用全要素生產(chǎn)率來(lái)表示，全要素生產(chǎn)率可以在一定程度上衡量技術(shù)進(jìn)步。

（4）能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（es）：通過(guò)各?。▍^(qū)、市）綜合能源平衡表算出煤炭消費(fèi)量，再根據(jù)相應(yīng)比重算出各城市煤炭消費(fèi)量，用各城市煤炭消費(fèi)量占全部能源消費(fèi)的比重表示。

數(shù)據(jù)來(lái)源及統(tǒng)計(jì)性描述見表2。

表2 變量的數(shù)據(jù)說(shuō)明及統(tǒng)計(jì)性描述

4 實(shí)證分析

4.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

4.1.1 全局空間自相關(guān)分析

根據(jù)長(zhǎng)三角地區(qū)各城市2000～2019年的碳排放量數(shù)據(jù)，借助STATA軟件使用空間鄰接、地理距離和經(jīng)濟(jì)3種權(quán)重矩陣進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，得到碳排放量全局Moran'I指數(shù)，如表3所示，在2000～2019年間，長(zhǎng)三角地區(qū)霧霾污染全局Moran'I指數(shù)均大于0且在5%的水平下顯著，呈現(xiàn)逐年遞增趨勢(shì)，表明長(zhǎng)三角區(qū)各城市碳排放存在顯著的正的空間相關(guān)性。

表3 碳排放量全局Moran'I指數(shù)

4.1.2 局域空間自相關(guān)分析

通過(guò)STATA畫出長(zhǎng)三角地區(qū)碳排放的Moran'I散點(diǎn)圖，從圖1散點(diǎn)圖可以看出，分布在一、三象限的城市較多，意味著長(zhǎng)三角地區(qū)碳排放量存在顯著的正空間相關(guān)性。

圖2 2000年、2009年、2019年長(zhǎng)三角城市碳排放量莫蘭散點(diǎn)圖

4.2 空間杜賓模型

本文采用Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)對(duì)空間計(jì)量模型進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，從表中可以看到，Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)在1%的顯著性水平下顯著，說(shuō)明空間杜賓模型更適合本文的分析。

表4 全局Moran'I指數(shù)

通過(guò)前文Moran'I指數(shù)的分析可知，長(zhǎng)三角地區(qū)各城市二氧化碳排放量正空間相關(guān)性越來(lái)越強(qiáng)，基于以上的分析，對(duì)3種權(quán)重矩陣下的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)分解結(jié)果如表5所示。

表5 空間杜賓模型效應(yīng)分解結(jié)果

從直接效應(yīng)來(lái)看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化在3種權(quán)重矩陣下對(duì)碳排放的影響為負(fù)，在空間鄰接權(quán)重矩陣中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)碳排放的影響顯著為負(fù)，其系數(shù)為-0.0013875，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化程度每增加1%，本地區(qū)碳排放量相應(yīng)減少0.013875%。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對(duì)碳排放的效應(yīng)為正，說(shuō)明泰爾指數(shù)越大，本地區(qū)碳排放量越高，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理，本地區(qū)的碳排放量越低。從間接效應(yīng)來(lái)看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化會(huì)增加鄰近地區(qū)碳排放量。在3種權(quán)重矩陣下，對(duì)外貿(mào)易對(duì)碳排放的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都為正，意味著對(duì)外開放水平的提高會(huì)增加本地區(qū)和鄰近地區(qū)的碳排放量，雖然對(duì)外貿(mào)易對(duì)碳排放量產(chǎn)生一定影響，但這種影響較小。經(jīng)濟(jì)水平增長(zhǎng)和城鎮(zhèn)化水平的提高會(huì)增加本地區(qū)的碳排放量，隨著長(zhǎng)三角地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步，在一定程度上能抑制碳排放量的增加，煤炭消費(fèi)比重的提高會(huì)增加二氧化碳排放，使生態(tài)環(huán)境質(zhì)量降低。

5 主要結(jié)論與政策建議

本文在梳理相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，基于2000～2019年長(zhǎng)三角41個(gè)城市的相關(guān)數(shù)據(jù)，計(jì)算碳排放量的全局Moran'I指數(shù)和局域自相關(guān)分析，根據(jù)相應(yīng)的空間計(jì)量模型得出以下結(jié)論：（1）長(zhǎng)三角地區(qū)碳排放量空間效應(yīng)顯著；（2）從直接效應(yīng)來(lái)看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化會(huì)抑制碳排放量的增長(zhǎng)，從間接效應(yīng)來(lái)看，反而會(huì)增加鄰近地區(qū)的二氧化碳排放量；（3）我國(guó)貿(mào)易規(guī)模大，但是缺乏高附加值產(chǎn)品，對(duì)我國(guó)造成了環(huán)境的污染和資源的消耗，因此對(duì)外開放水平的提高會(huì)增加本地區(qū)和鄰近地區(qū)的碳排放量；（4）隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城鎮(zhèn)化水平的提高，本地區(qū)的碳排放量會(huì)增加，鄰近地區(qū)的碳排放量會(huì)減少。從杜賓效應(yīng)分解結(jié)果可以看出，技術(shù)進(jìn)步會(huì)減少碳排放量的增加，此外，以煤炭為主的能源消耗方式會(huì)增加碳排放量。

基于以上分析，本文提出以下建議：（1）由空間相關(guān)性檢驗(yàn)可以看出長(zhǎng)三角地區(qū)的空間相關(guān)程度較高，各地級(jí)市應(yīng)加強(qiáng)城市間的協(xié)調(diào)發(fā)展，建立區(qū)域碳減排合作；（2）減少長(zhǎng)三角的碳排放量要依靠產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，提高產(chǎn)業(yè)的高級(jí)化和合理化程度在一定程度上可以緩解碳排放壓力。針對(duì)碳排放量沒(méi)有達(dá)標(biāo)的產(chǎn)業(yè)或企業(yè)可制定相應(yīng)的環(huán)境保護(hù)政策，進(jìn)行嚴(yán)格管控和整治。積極促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化發(fā)展，提高資源合理化配置，實(shí)現(xiàn)高利潤(rùn)低排放，使資源向新興產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，助推產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和升級(jí)；（3）進(jìn)出口貿(mào)易會(huì)增加碳排放量，適當(dāng)提高對(duì)外貿(mào)易門檻，引進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)；（4）技術(shù)進(jìn)步對(duì)減少地區(qū)的碳排放量有著明顯的效果。應(yīng)構(gòu)建綠色技術(shù)創(chuàng)新體系，加大對(duì)環(huán)保技術(shù)和節(jié)能產(chǎn)業(yè)的研發(fā)投入，發(fā)展綠色金融，激發(fā)現(xiàn)有的技術(shù)型人才的積極性，與高校合作共同培養(yǎng)技術(shù)型人才，更好的促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展；（5）優(yōu)化能源的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，能源的消費(fèi)總量大，霧霾污染就大，因此要對(duì)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，支持鼓勵(lì)可持續(xù)性能源的發(fā)展利用，普及清潔能源，加快向綠色能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型；（6）轉(zhuǎn)變居民傳統(tǒng)思想，倡導(dǎo)綠色生活方式，共同建設(shè)美好家園。