陳雪梅，周 斌

（1.西安科技大學 馬克思主義學院，陜西 西安 710054；2.西安科技大學高新學院，陜西 西安 710109）

一、引言和文獻回顧

隨著全球氣候問題日益嚴峻，環(huán)境保護和碳排放成為世界各國關注的熱點，實現(xiàn)低碳綠色發(fā)展已經成為各主要經濟體經濟發(fā)展的趨勢和共識。作為負責任的發(fā)展中大國，中國積極履行減排降碳承諾，近年來單位GDP 能耗持續(xù)下降，并在此基礎上提出了2030 年實現(xiàn)“碳達峰”、2060 年實現(xiàn)“碳中和”的“雙碳”目標，將綠色低碳發(fā)展提升到前所未有的高度?！吨泄仓醒雵鴦赵宏P于完整準確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》以及國務院印發(fā)的《2030 年前碳達峰行動方案》提出，到2025 年單位GDP 能耗比2020 年下降13.5%，單位GDP 二氧化碳排放比2020 年下降18%，到2030 年單位GDP 二氧化碳排放比2005 年下降65%以上，在保持經濟平穩(wěn)增長的同時實現(xiàn)“雙碳”目標的任務艱巨，通過何種途徑實現(xiàn)尤為重要。發(fā)達國家已經實現(xiàn)了工業(yè)化，碳排放主要來源于消費領域，與發(fā)達國家不同的是，中國仍然處于城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的持續(xù)發(fā)展期，碳排放主要來自生產領域。因此，通過產業(yè)結構升級推動綠色低碳發(fā)展是學術界和政策制定者關注的焦點，推動產業(yè)結構優(yōu)化尤其是工業(yè)節(jié)能降碳、遏制“兩高”項目盲目擴張、促進綠色低碳產業(yè)發(fā)展是重要抓手，因此深入研究產業(yè)結構升級對碳排放的影響具有理論和實踐價值。

現(xiàn)有文獻使用不同的方法從不同視角實證研究了產業(yè)結構升級對碳排放的影響。譚飛燕和張雯(2011)、鄭長德和劉帥(2011)、李健和周慧(2012)、李順毅(2016)等使用中國的省際面板數據實證分析了產業(yè)結構與碳排放的關系，研究指出第二產業(yè)是影響碳排放的主要因素，得出產業(yè)結構升級可以降低碳排放的結論。原嫄等(2016)運用多國面板數據分析得出第二產業(yè)對碳排放的影響最大，但是在發(fā)達國家和發(fā)展中國家之間存在明顯的差異性。蘇濤永等(2022)從設立低碳城市試點的視角運用中國地級市面板數據分析了碳排放的影響因素，認為相對于非試點城市，試點城市的碳排放明顯下降，產業(yè)升級和綠色發(fā)展之間存在協(xié)同效應。曾海鷹和岳歡(2022)同樣運用地級市面板數據分析了長三角地區(qū)的產業(yè)結構與碳排放的關系，得出產業(yè)結構高級化和產業(yè)結構合理化可以降低碳排放水平。趙凡和羅良文(2022)則關注產業(yè)集聚對城市碳排放的影響，結果顯示制造業(yè)集聚與城市碳排放之間存在倒“U”型關系。除了碳排放的總量效應外，也有學者構建空間計量模型，使用區(qū)域數據從空間效應的視角探討產業(yè)結構與碳排放的關系，結果顯示中國產業(yè)結構升級對碳排放的影響不僅具有總量效應，而且還具有空間溢出效應，綠色技術創(chuàng)新可以提升碳生產率（付云鵬等，2015；韓晶等，2015；尹迎港、常向東，2021；張晨露、張凡，2022；段世霞、靳楊柳，2022；吳永嬌等，2022）。此外，也有學者關注經濟發(fā)展、能源消費與碳排放的耦合性，并對未來發(fā)展趨勢進行預測，指出能源消費與碳排放具有高耦合關系，清潔能源使用有助于降低碳排放，預測結果顯示，在2030 年“碳達峰”后，中國經濟增長與高碳能源消費將實現(xiàn)解耦，能源消費與二氧化碳排放將實現(xiàn)絕對解耦，實現(xiàn)路徑方面節(jié)能減排的技術創(chuàng)新是關鍵選擇（杜祥琬等，2015；牛鴻蕾，2016；黃俊鑫、焦方太，2021）。

綜合以上研究，關于產業(yè)結構升級與碳排放關系的研究已經十分豐富，相關結論也基本形成了共識，但遺憾的是，鮮有文獻從結構性視角探討產業(yè)結構升級對不同部門碳排放的影響，對于其時變特征的分析也稍有欠缺。鑒于此，區(qū)別于現(xiàn)有文獻，文章考慮到中國多部門碳排放的復雜性，從結構性視角實證分析產業(yè)結構升級對碳排放的影響，并進行時變特征分析。

二、中國產業(yè)結構升級與碳排放趨勢分析

1.產業(yè)結構升級趨勢

根據發(fā)展經濟學理論，工業(yè)化進程大體可以分為工業(yè)化初期、工業(yè)化中期、工業(yè)化后期以及后工業(yè)化階段。在工業(yè)化中期，工業(yè)經濟占據主導，規(guī)模快速擴張，進入工業(yè)化后期，產業(yè)結構升級是主要特征，表現(xiàn)為產業(yè)結構高級化和產業(yè)結構合理化。根據相關文獻測算，2010 年后中國已經進入工業(yè)化后期（黃群慧，2014），因此產業(yè)結構不斷優(yōu)化升級?？傮w而言，中國產業(yè)結構升級主要表現(xiàn)在兩個方面：一是第三產業(yè)的占比超過第二產業(yè)并且不斷上升，這一趨勢與發(fā)達國家的產業(yè)結構演進規(guī)律相一致，在工業(yè)化后期和后工業(yè)化階段，服務業(yè)成為經濟體系中占比最高的產業(yè)，尤其是生產性服務業(yè)成為與制造業(yè)良性互動的關鍵性產業(yè)，服務業(yè)的發(fā)展對就業(yè)的帶動效應也強于第二產業(yè)，但是會導致生產效率的下降；二是在工業(yè)經濟內部，產業(yè)高級化程度不斷提升，低端產業(yè)、高耗能高污染產業(yè)等發(fā)展速度下降并逐步轉移或者退出，而高技術制造業(yè)、戰(zhàn)略性新興產業(yè)等高端制造業(yè)會加速發(fā)展，成為工業(yè)經濟乃至整個經濟體系的支柱產業(yè)。近年來，中國新能源汽車、工業(yè)機器人、集成電路、生物醫(yī)藥、航空航天裝備制造等技術密集型產業(yè)快速發(fā)展，成為拉動經濟增長的主要引擎，而能源資源和服裝制造、食品制造等勞動密集型產業(yè)增長放緩，中國科技進步對產業(yè)發(fā)展的貢獻加大，制造業(yè)由中低端邁向中高端水平。

圖1 顯示了中國三大產業(yè)占比的歷史變遷?？梢钥闯?，改革開放以來，以經濟建設為中心的發(fā)展方向確立，隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的推進，中國第一產業(yè)占比持續(xù)下降，人口結構方面表現(xiàn)為農村的大量剩余勞動力向生產效率更高的城市流動，就業(yè)方面表現(xiàn)為農村人口不斷向城市轉移從事第二、三產業(yè)，尤其是20 世紀90 年代中期以后，隨著中國限制勞動力流動的相關政策松綁，中國城鎮(zhèn)化進入快速發(fā)展期，大量農村勞動力流向東南沿海地區(qū)的制造業(yè)，出現(xiàn)了“民工潮”現(xiàn)象，這一變化深刻改變了中國的經濟發(fā)展格局，發(fā)揮了中國的人口紅利，促進了經濟的高速增長；第二產業(yè)占比先保持平穩(wěn)上升后逐步下降，改革開放后中國的工業(yè)化快速推進，從重工業(yè)和沿海地區(qū)優(yōu)先發(fā)展到輕重工業(yè)協(xié)調發(fā)展，尤其是加入WTO 之后，中國經濟深度融入全球經濟體系，供應鏈產業(yè)鏈的全球化疊加了中國超大規(guī)模的市場優(yōu)勢和人口紅利，助推了中國工業(yè)體系不斷發(fā)展完善，現(xiàn)階段中國已經建成了全球門類最為齊全的基礎工業(yè)體系，現(xiàn)階段制造業(yè)規(guī)模連續(xù)多年保持全球第一，占比雖然低于第三產業(yè)，但是發(fā)展的質量效益不斷提升；第三產業(yè)占比總體持續(xù)上升，中國經濟的高速增長催生了一批新產業(yè)、新業(yè)態(tài)，集中體現(xiàn)在第三產業(yè)發(fā)展方面，中國信息技術、金融業(yè)、郵政倉儲等現(xiàn)代服務業(yè)快速發(fā)展。2013 年是中國產業(yè)結構升級的轉折點，第三產業(yè)占比首次超過第二產業(yè)，服務業(yè)成為中國經濟增長的重要引擎。圖2 顯示了中國高技術產業(yè)的發(fā)展趨勢，近十多年以來，除了個別時點外中國高技術產業(yè)增加值增速總體持續(xù)高于工業(yè)增加值總體增速，體現(xiàn)出中國工業(yè)經濟結構的優(yōu)化升級和向高端化邁進的趨勢。中國高技術產業(yè)和裝備制造業(yè)已經成為推動工業(yè)經濟增長的主要引擎，航空航天設備、高端裝備、大型機械、工業(yè)機器人、新能源汽車、醫(yī)藥生物等產業(yè)蓬勃發(fā)展，高端制造和智能制造已經初具規(guī)模。

圖1 三大產業(yè)占比

圖2 高技術產業(yè)和工業(yè)增加值增速對比

2.碳排放趨勢

圖3 和圖4 顯示了中國碳排放的總量趨勢以及排放結構，相關數據來源于歷年中國碳排放數據庫(CEADs)。從總量來看，可以將1997 年以來中國的碳排放劃分為三個發(fā)展階段：1997—2000 年碳排放總量基本保持穩(wěn)定，主要原因是中國經濟處于轉型調整期，尚未進入持續(xù)快速增長階段，能源資源等上游的高排放產業(yè)增長速度相對不高，住房貨幣化改革剛剛起步，因此下游的房地產行業(yè)對上游產業(yè)的帶動效應尚未顯現(xiàn)；2001—2013 年碳排放總量持續(xù)快速上升，主要原因是中國改革開放深入推進以及加入世界貿易組織推動了中國經濟持續(xù)高速增長，投資規(guī)模迅速攀升，工業(yè)經濟整體粗放發(fā)展，高污染高耗能行業(yè)同樣快速擴張，尤其是金融危機后的大規(guī)模刺激政策進一步促進了上述產業(yè)擴張，甚至導致了產能過剩，與此同時下游房地產行業(yè)的快速發(fā)展帶動了上游高耗能產業(yè)的快速發(fā)展；2014年至今碳排放總量增速放緩，快速增長勢頭逐步回落，這一時期中國經濟發(fā)展進入新常態(tài)，生態(tài)文明建設被納入“五位一體”的總體布局，綠色低碳發(fā)展理念以及實現(xiàn)經濟發(fā)展和環(huán)境保護“雙贏”的理念不斷強化，“能耗雙控”約束增強，進一步提出了“碳達峰”“碳中和”目標，因此碳排放趨勢出現(xiàn)了轉折，現(xiàn)階段碳排放總量接近100 億噸二氧化碳。從結構來看，中國碳排放在不同部門的分布高度集中，2019 年占比最高的四個部門分別為生產和供應的電力、蒸汽和熱水(47%)，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(19%)，非金屬礦產(11%)，運輸、倉儲、郵電服務(7%)，合計占比超過了84%，主要集中在能源資源行業(yè)。

圖3 碳排放總量趨勢

圖4 2019 年分部門碳排放結構

綜合產業(yè)結構升級和碳排放的趨勢來看，中國產業(yè)結構優(yōu)化調整加快和碳排放總量增長放緩的時間節(jié)點基本一致，可以推斷中國產業(yè)結構升級降低了碳排放增長，但具體影響強度、結構特征、時變特征需要進一步的實證研究。

三、產業(yè)結構升級對分部門碳排放影響的實證分析

由于分部門碳排放數據維度較大，需要構建可以實現(xiàn)數據降維處理的模型，因此文章選擇了包含隨機因素的因子增廣時變參數向量自回歸模型(TVP-SV-FAVAR)，該模型既能對時間序列數據進行降維處理，又能刻畫變量影響的時變特征。文章首先對模型進行簡要介紹，然后給出選取的變量和數據，最后運用時變脈沖響應函數分析實證結果。

1.TVP-SV-FAVAR 模型

一個典型的TVP-SV-FAVAR 模型形式可表示為：

其中，yt′=[ft′，rt′]，ft是k×1 維因子向量，rt是1×1 維政策變量，bi，t是k×k 參數矩陣，i=1，2，…，p，t=1，2，…，T，νt～N(0，Ωt)。xt、ft、rt之間的關聯(lián)方程可表示如下：

λtf是n×k 維矩陣，λtr是n×1 維矩陣，ut～N(0，Ht)，Ht=diag[exp(h1，t)，…，exp(hn，t)]。對于i，j=1，2，…，n 和t，s=1，2，…，T，i≠j，t≠s，E(ui，t，ft)=0 并且E(ui，t，uj，s)=0。方程(1)代表了時變參數向量自回歸方程，方程(2)代表了因子增廣方程。在協(xié)方差矩陣為對角矩陣的假定下，因子增廣方程的參數估計可以使用如下方程：

參數的協(xié)方差矩陣為：

令bt=(b′1，t，…，b′p，t)，logσt=(logσ′1，t，…，logσ′p，t)和at=(a′j1，t，…，a′j(j-1)k，t)，j=1，2，…，k+1，將λi，t，hi，t，Bt，at和logσt的演進過程設定為如下的隨機游走過程：

將式(1)和式(2)簡化為：

yt′=[ft′，rt]，gt′=[xt′，rt]，Wt=diag[exp(h1，t)/2，…，exp(hn，t)/2，0]，WtWt′=[Ht，0]，At，∑t，b1，t，…，bp，t是待估參數向量，(εtg，εty)是服從獨立同分布的高斯過程隨機擾動。根據以上設定，模型的最終形式可以表示為：

以上模型一般使用馬爾科夫蒙特卡洛模擬方法(MCMC)進行估計，具體可以參見Bernanke 等(2005)和Korobilis(2013)的文獻研究。

2.變量和數據

文章的研究目標是分析產業(yè)結構升級對分部門碳排放的影響，因此涉及的變量包括兩個方面：一是產業(yè)結構升級變量，根據上文的分析，中國產業(yè)結構升級表現(xiàn)為第三產業(yè)占比上升和工業(yè)經濟內部技術水平提升，文章綜合考慮這兩個方面構建產業(yè)結構升級變量，具體運用第三產業(yè)占比和第二產業(yè)占比差值以及高技術產業(yè)增加值和工業(yè)增加值增速差值兩個指標，采用熵值法客觀賦權后合成產業(yè)結構升級指數；二是分部門碳排放變量，文章根據中國碳排放數據庫(CEADs)對碳排放部門的劃分，使用了碳排放總量指標以及46 個不同行業(yè)部門的碳排放量。綜上，文章構建的TVP-SV-FAVAR 模型包括了1 個沖擊變量（產業(yè)結構升級） 和47 個目標變量，具體變量列于表1。數據處理方面，產業(yè)結構升級指數是標準化數據，分部門碳排放數據是總量數據，對其進行對數處理。產業(yè)結構升級指數是季度數據，而分部門碳排放數據是年度數據，文章使用二次插值法將其轉換為季度數據。由于碳排放數據更新至2019 年，文章將數據的樣本區(qū)間設定為2003 年第1 季度至2019 年第4季度。產業(yè)結構升級相關數據來源于國家統(tǒng)計局網站數據庫，分部門碳排放數據來源于CEADs。

表1 變量名稱和屬性

3.實證結果

運用MCMC 方法完成對模型的估計后，文章首先對TVP-SV-FAVAR 模型提取的因子進行分析，然后運用時變脈沖響應函數分析產業(yè)結構升級對分部門碳排放的影響。根據現(xiàn)有文獻的設定，提取3～5 個因子較為合理，既能充分運用樣本信息，又不會導致參數估計受限，文章選擇提取了3 個因子。圖5 顯示了因子提取結果，3 個因子的走勢呈現(xiàn)出截然不同的差異性。文章將46 個分部門碳排放變量與3 個因子的走勢進行比對，發(fā)現(xiàn)因子1 的走勢與生產和供應的電力、蒸汽和熱水，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，非金屬礦產，運輸、倉儲、郵電服務等高排放行業(yè)的走勢高度一致，因此因子1 可以代表高碳排放行業(yè)。因子2 的走勢與飲料生產、紡織工業(yè)、醫(yī)療和醫(yī)藥、裝備制造等中等排放行業(yè)的走勢一致，因此可以代表中等碳排放行業(yè)。因子3 的走勢與煙草加工，儀器、儀表、文化辦公機械制造、自來水的生產和供應等低排放行業(yè)的走勢一致，因此可以代表低碳排放行業(yè)。在樣本期內，高碳排放行業(yè)的排放量走勢總體上升，2013 年后上升勢頭趨緩，這與中國產業(yè)結構升級以及降污減排政策的實施有關。中等碳排放行業(yè)的排放量走勢呈現(xiàn)出先上升后下降的倒“U”型態(tài)勢，拐點出現(xiàn)在2009 年前后，主要原因是中等排放行業(yè)多數為技術密集型產業(yè)，隨著生產技術水平的提升，其單位能耗量和碳排放量自然出現(xiàn)下降。低碳排放行業(yè)的碳排放量則總體呈現(xiàn)出持續(xù)下降的走勢，這類行業(yè)的能耗本身較低，隨著技術水平的提升和生產工藝的改善碳排放量出現(xiàn)波動下降。

圖5 因子提取結果

文章計算了產業(yè)結構升級指數沖擊對碳排放總量和3 個因子的時變脈沖響應函數，如圖6。在時變特征設定方面，文章考察了粗放發(fā)展階段和新發(fā)展階段兩個不同時期。從總量來看，一標準差大小的產業(yè)結構升級指數的正向沖擊造成了碳排放總量的負向響應，表明產業(yè)結構升級可以降低碳排放強度。一方面，第二產業(yè)和第三產業(yè)相對占比的變化可以降低碳排放水平，第三產業(yè)多屬于勞動和資本密集型產業(yè)，資源能源消耗水平較低，單位能耗水平較低，因此其占比的提升可以降低碳排放總量，而第二產業(yè)中包含大量的高污染、高耗能產業(yè)，如煤炭、石油、鋼鐵冶煉生產以及非金屬礦生產等行業(yè)是主要的碳排放行業(yè)，因此第二產業(yè)占比的下降也可以降低碳排放總量。另一方面，在工業(yè)經濟內部，產業(yè)的高端化和高級化可以促進碳排放水平的下降，在工業(yè)經濟內部，高技術產業(yè)的單位能耗水平較低，比如高端裝備制造業(yè)和生物醫(yī)藥等行業(yè)排放量偏低，這些行業(yè)的快速發(fā)展促進了工業(yè)經濟的內部結構優(yōu)化升級，進而降低了能耗總量和碳排放總量。更進一步，超低排放的綠色產業(yè)加快發(fā)展也是產業(yè)結構調整的主要表現(xiàn)，其占比的不斷提升會持續(xù)促進碳排放總量下降，近年來中國高度重視綠色產業(yè)的發(fā)展，這些產業(yè)的排放水平本身較低，并且部分產業(yè)在技術上屬于節(jié)能環(huán)保產業(yè)，比如光伏、風電等產業(yè)，其快速發(fā)展形成的替代效應可以從總體上降低碳排放水平。時變特征方面，在粗放發(fā)展階段產業(yè)結構升級對碳排放總量的影響強度較低，在新發(fā)展階段產業(yè)結構升級對碳排放總量的影響強度較高。一是由于在新發(fā)展階段中國產業(yè)結構優(yōu)化升級的步伐加快，對碳排放的影響效果更加明顯。二是由于在新發(fā)展階段中國將生態(tài)文明建設提到了前所未有的高度，綠色低碳發(fā)展目標不斷強化，綠水青山就是金山銀山的理念深入人心，能耗雙控等污染防治的政策措施不斷嚴格，因此碳排放的降幅更加明顯。

圖6 產業(yè)結構升級對碳排放影響的脈沖響應函數

從結構特征來看，一標準差大小的產業(yè)結構升級指數的正向沖擊造成了高碳排放部門的負向響應，即產業(yè)結構升級促進了高碳排放行業(yè)碳排放量下降。產業(yè)結構升級不僅意味著高碳排放量行業(yè)占比的下降和低碳排放量占比的上升，而且還意味著高碳排放量行業(yè)綠色低碳和節(jié)能減排技術的提高，這些優(yōu)化升級均有助于降低碳排放量。同樣，產業(yè)結構升級促進了中等碳排放行業(yè)和低碳排放行業(yè)碳排放量的下降，這些行業(yè)生產技術水平的提升會不斷促進單位碳排放量的下降。從時變特征來看，與總量效應的結果一致，在粗放型發(fā)展階段產業(yè)結構升級對三大部門的碳排放量的影響強度較低，在新發(fā)展階段產業(yè)結構升級對三大部門的碳排放量的影響強度較高，同樣與新發(fā)展階段產業(yè)結構優(yōu)化升級速度加快以及節(jié)能減排政策的持續(xù)發(fā)力有關。

對比產業(yè)結構升級對三大部門碳排放的影響強度來看，對中等碳排放部門的影響強度最大，對低碳排放部門的影響強度次之，對高碳排放部門的影響強度最低。由此可見，中國產業(yè)結構優(yōu)化升級的重點是高技術產業(yè)的發(fā)展，即工業(yè)內部產業(yè)結構的優(yōu)化，這部分高技術產業(yè)屬于中等碳排放行業(yè)，其碳排放量下降幅度最為明顯。現(xiàn)階段高排放行業(yè)的碳排放總量仍然處于高位，沒有出現(xiàn)明顯的下降，中國第二產業(yè)占比的下降相對于第三產業(yè)而言，其絕對規(guī)模仍然處于擴張態(tài)勢，能源、鋼鐵等高耗能行業(yè)產能規(guī)模龐大，因此產業(yè)結構調整對這些行業(yè)碳排放的影響強度最低。對于低碳排放量部門而言，其綠色低碳技術水平的提升將促進碳排放的持續(xù)下降。

四、結論和政策建議

碳排放已經成為全球各國關注的重點問題，其中產業(yè)結構升級是影響碳排放的關鍵因素之一。文章運用中國46 個部門的碳排放數據，構建TVP-SV-FAVAR 模型從結構性視角實證分析產業(yè)結構升級對分部門碳排放影響的時變特征。研究結果顯示，產業(yè)結構升級可以通過產業(yè)相對比重的變化和產業(yè)技術水平提升兩個渠道降低碳排放總強度以及高碳排放部門、中等碳排放部門、低碳排放部門三大部門的碳排放強度。時變特征方面，在粗放型發(fā)展階段產業(yè)結構升級對碳排放總量以及三大部門碳排放的影響強度較低，在新發(fā)展階段產業(yè)結構升級對碳排放總量以及三大部門碳排放的影響強度較高。對比產業(yè)結構升級對三大部門碳排放的影響強度來看，對中等碳排放部門的影響強度最大，對低碳排放部門的影響強度次之，對高碳排放部門的影響強度最低。

根據上述研究結論，文章提出以下幾點政策建議：

第一，持續(xù)推進產業(yè)結構優(yōu)化升級，助力實現(xiàn)碳達峰、碳中和目標。文章的研究結果表明產業(yè)結構升級是降低不同部門碳排放的有效途徑，實現(xiàn)“碳達峰”“碳中和”目標不能依靠運動式收縮高排放部門的產能，而是應當在保障能源供應充足和經濟平穩(wěn)增長的前提下，從根本上推進產業(yè)結構升級，強化促進節(jié)能減排的內生性因素。一是要加快發(fā)展第三產業(yè)尤其是生產性服務業(yè)，持續(xù)壯大服務業(yè)發(fā)展規(guī)模，提升發(fā)展質量，同時促進第二產業(yè)發(fā)展提質增效。二是要推動工業(yè)經濟內部的結構調整和轉型升級，突出科技創(chuàng)新和技術進步對工業(yè)經濟的帶動效應，大力發(fā)展綠色制造和高技術產業(yè)，降低產業(yè)整體的能耗強度。

第二，堅決貫徹新發(fā)展理念，加強政策約束，增強產業(yè)結構升級的減排降碳效應。在新發(fā)展階段，產業(yè)結構升級對碳排放的影響強度明顯強于粗放發(fā)展階段，其中的關鍵因素是新發(fā)展理念下政策約束的加強和發(fā)展模式的變化。因此，應堅決貫徹綠色發(fā)展理念，將綠色低碳發(fā)展作為和穩(wěn)定經濟增長同等重要的目標任務，形成科學有效的減污降碳的激勵約束機制，加強單位GDP 能耗目標約束，優(yōu)化能耗雙控考核，創(chuàng)造條件實現(xiàn)向碳排放總量和強度雙控的轉變。

第三，加快生產技術進步和能源替代，重點降低高碳排放部門的排放強度?，F(xiàn)階段中國中等碳排放部門和低碳排放部門的排放強度下降明顯，但是高碳排放部門的排放強度仍然處于高位，產業(yè)結構升級對高碳排放部門的影響效果較弱，主要原因是對能源類行業(yè)和上游原材料行業(yè)的剛性需求旺盛。因此，在保障能源和原材料有效供給的前提下，要降低相關行業(yè)的碳排放強度，一方面需要加強綠色生產技術的研發(fā)和使用，改進生產工藝，優(yōu)化生產方式，將傳統(tǒng)制造和數字經濟有機結合進行流程再造，通過技術手段降低單位能耗和排放；另一方面從長期來看應持續(xù)推進能源替代，發(fā)展風電、水電、光伏等清潔能源，逐步降低煤炭和石油消費占比，改變中國長期以煤炭為主的能源消費格局。