郭娜娜, 喬 英， 高岳林,

(1.北方民族大學(xué) 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院， 銀川 750021； 2.寧夏智能信息與大數(shù)據(jù)處理重點實驗室， 銀川 750021)

隨著產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴大，經(jīng)濟實現(xiàn)快速增長，但能源過度消耗、溫室氣體大量排放等問題隨之而來。21世紀(jì)二氧化碳排放問題受全世界密切關(guān)注。為減緩碳排放增速，“十四五”規(guī)劃將“碳中和”“碳達(dá)峰”正式寫入經(jīng)濟和社會發(fā)展五年規(guī)劃。減少二氧化碳溫室氣體排放、促進國家經(jīng)濟增長已是學(xué)術(shù)領(lǐng)域最關(guān)心的話題。

國內(nèi)外關(guān)于碳排放與經(jīng)濟增長的研究大多基于EKC假說。EKC曲線是用來揭示環(huán)境與收入間存在的關(guān)系形態(tài)，最早由Grossman等[1]提出，指出發(fā)達(dá)國家環(huán)境污染和經(jīng)濟增長間呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系，Esteve等[2]對西班牙人均收入和碳排放關(guān)系進行研究，認(rèn)為呈倒“U”型關(guān)系，EKC假說成立。胡初枝等[3]構(gòu)建基于EKC模型的碳排放因素分解模型，得出經(jīng)濟增長與碳排放間是正“N”型關(guān)系。

低碳轉(zhuǎn)型事實上就相當(dāng)于一場不同類型的工業(yè)革命[4]。Li等[5]通過構(gòu)建綜合評價模型得出，中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在逐步完善，但相比日本等發(fā)達(dá)國家工業(yè)化仍處于初級階段。國內(nèi)學(xué)者基于分解和計量兩個角度進行研究。林伯強等[6]選取LMDI、STIRPAT分解方法分析中國二氧化碳影響因素，認(rèn)為能源強度及其消費結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放具有顯著影響；原嫄等[7]依據(jù)面板回歸分析認(rèn)為第二產(chǎn)業(yè)占比對碳排放具有恒定促進作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在中等發(fā)展水平國家將更早達(dá)到碳達(dá)峰。除此之外，相關(guān)關(guān)系模型也是探究關(guān)聯(lián)性的重要方法。中國長江經(jīng)濟帶地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在逐年增長強的空間正相關(guān)性和集聚性[8]，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級減排主要是通過降低鄰近地區(qū)碳排放來帶動整個經(jīng)濟帶碳減排[9]。

碳排放不僅受單個因素影響，各影響因素之間還有著動態(tài)交互關(guān)系。Adom等[10]采用Bounds協(xié)整、格蘭杰因果關(guān)系分析、方差分解的方法，探究非洲3個國家CO2、經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的動態(tài)關(guān)系。陶長琪等[11]構(gòu)建自回歸分布滯后模型對碳排放及其影響因素間進行動態(tài)關(guān)系計量研究，發(fā)現(xiàn)影響因素對二氧化碳排放解釋力度由大到小依次為人均能源消費量、人均國民總收入、對外貿(mào)易。姚君[12]構(gòu)建向量自回歸模型研究碳排放、能源消費和經(jīng)濟增長間互動影響。李國志等[13]基于動態(tài)面板模型分析中國碳排放與人口、經(jīng)濟、技術(shù)的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)影響程度在不同地區(qū)存在差異性；李福祥等[14]將中國各省市分為高碳地區(qū)和低碳地區(qū)，構(gòu)建PVAR模型比較分析兩組地區(qū)經(jīng)濟增長、進出口貿(mào)易額與能源消費間動態(tài)關(guān)系，結(jié)果表明三者間動態(tài)關(guān)系在不同分組中差異顯著。吳繼貴等[15]以京津冀為例構(gòu)建SSPVAR模型，基于空間視角下探究資本累積、經(jīng)濟增長與能源碳排放的動態(tài)沖擊效應(yīng)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 模型構(gòu)建

向量自回歸(VAR)模型是一種計量經(jīng)濟學(xué)模組，一般用于處理多組相關(guān)經(jīng)濟指標(biāo)及估計聯(lián)合內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系，而面板向量自回歸(PVAR)模型，最初是由Holtz-Ealin等[16]提出，不斷優(yōu)化后形成現(xiàn)如今常用的形式，主要應(yīng)用于面板數(shù)據(jù)。PVAR模型是VAR模型在面板數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)上的拓展，在一定程度上克服了兩種模型的缺陷，并且結(jié)合其優(yōu)勢，個體效應(yīng)和時間效應(yīng)均允許存在差異，擴大了應(yīng)用范圍。PVAR模型的一般表達(dá)式為

(1)

式中：Yit為1×3階列向量，包含碳排放(C)、經(jīng)濟增長(GDP)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(AIS)3個內(nèi)生變量；a0為截距項；j為滯后階數(shù)；aj為滯后j階的參數(shù)矩陣；βi為個體固定效應(yīng)；γi為個體時點效應(yīng)；εit為隨機擾動項。

1.2 變量選擇

考慮數(shù)據(jù)合理性和可得性，選取1995—2019年中國30個省區(qū)市(不包含西藏、港澳臺)省級面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒》及《中國能源統(tǒng)計年鑒》，涉及碳排放、經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)3個變量。

1.2.1 碳排放(C)

目前政府未公布統(tǒng)一碳排放數(shù)據(jù)，故需對碳排放量進行測算。碳排放主要來源為能源活動，據(jù)此從能源活動角度核算碳排放數(shù)據(jù)，個別缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補充。據(jù)IPCC(2006)可知碳排放系數(shù)法是較為常見的測算方法，在計算能源燃燒產(chǎn)生的碳排放量時，需考慮其所對應(yīng)碳排放系數(shù)的因素，化石燃料燃燒產(chǎn)生的碳排放量具體計算公式為

(2)

式中：C為碳排放量；Ei為能源種類i的消費量；SCCi為能源種類i的折標(biāo)煤系數(shù)；Fi為能源種類i的碳排放系數(shù)；Hi為能源種類i的低位發(fā)熱量；CPCi為能源種類i的單位熱值含碳量；COFi為能源種類i的碳氧化因子；44/12為二氧化碳分子質(zhì)量與碳元素質(zhì)量的比值。選取7種主要能源產(chǎn)品消費作為碳排放來源，即n為7。依據(jù)表1運用式(2)計算出各省的碳排放量。

表1 碳排放系數(shù)表

數(shù)據(jù)來源：中國碳排放交易網(wǎng)站。

1.2.2 經(jīng)濟增長(GDP)

有關(guān)經(jīng)濟的衡量指標(biāo)有很多，學(xué)者們根據(jù)不同的研究目的及內(nèi)容采用不同的方法進行度量。研究內(nèi)容主要針對中國各省份整體經(jīng)濟狀況，并不偏向于某一層面，且需客觀反映出當(dāng)?shù)睾暧^經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r，故而直接選用各省份地區(qū)生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟增長的衡量指標(biāo)。

1.2.3 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(AIS)

國家或地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展一直處于動態(tài)變化中，一般趨于高效益的高級化發(fā)展，參考付凌暉[17]提出的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指標(biāo)作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)衡量指標(biāo)，構(gòu)建方法如下：

將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)按照國民經(jīng)濟行業(yè)細(xì)分為9個行業(yè)，空間向量中各個分量為每一類行業(yè)占GDP的比重，構(gòu)成一組9維產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空間向量：X0=(x0.1,x0.2,x0.3,x0.4,x0.5,x0.6,x0.7,x0.8,x0.9)，基本單位向量組的基準(zhǔn)向量為X1=(1,0,0,0,0,0,0,0,0)、X2=(0,1,0,0,0,0,0,0,0)、X3=(0,0,1,0,0,0,0,0,0)、X4=(0,0,0,1,0,0,0,0,0)、X6=(0,0,0,0,0,1,0,0,0)、X5=(0,0,0,0,1,0,0,0,0)、X7=(0,0,0,0,0,0,1,0,0)、X8=(0,0,0,0,0,0,0,1,0)、X9=(0,0,0,0,0,0,0,0,1)，分別計算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空間向量X0與基本單位向量組的基準(zhǔn)向量的夾角θj：

(3)

式中：xj,i表示基本單位向量組Xj的第i個分量；x0,i表示向量X0的第i個分量。最后計算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)：

(4)

1.3 變量描述性統(tǒng)計分析

按各地區(qū)經(jīng)濟增長指標(biāo)平均水平排序，由高到低依次為東部、全國、中部、西部，東部地區(qū)GDP均值達(dá)到17 870.19億元，中部地區(qū)GDP均值接近全國經(jīng)濟平均水平，達(dá)11 259.41億元，西部地區(qū)GDP均值僅6 363.9億元。說明中國東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較快，經(jīng)濟水平較高，而西部地區(qū)整體經(jīng)濟發(fā)展較為落后，整體來看中國各省市經(jīng)濟發(fā)展水平存在較大差異。

各地區(qū)碳排放平均水平由高到低依次是東部、中部、全國、西部，即24 086.65萬、22 493.82萬、20 547.08萬、14 742.21萬t，東部地區(qū)和中部地區(qū)均位于全國平均水平之上，初步說明碳排放與經(jīng)濟增長之間存在某種關(guān)系。

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指標(biāo)來看，東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指標(biāo)數(shù)值最大，為57.177，中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平最差，為56.292，說明中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展不均衡，存在較大的差異，這也可能是影響各地區(qū)碳排放的原因之一。

2 結(jié)果分析

2.1 平穩(wěn)性檢驗

為避免模型出現(xiàn)偽回歸性，需要對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。首先對原數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，然后采用LLC檢驗、IPS檢驗兩種方法進行數(shù)據(jù)穩(wěn)定性檢驗，兩種檢驗均通過時，表明序列平穩(wěn)。由表2可知，各變量數(shù)據(jù)均為一階單整。

表2 不同準(zhǔn)則下各變量一階差分單位根檢驗結(jié)果

2.2 最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

構(gòu)建PVAR模型時，首先需要確定模型最優(yōu)滯后階數(shù)，模型滯后階數(shù)的選擇關(guān)乎最終估計結(jié)果的準(zhǔn)確性，足夠的滯后階數(shù)能使模型充分反映出變量間的動態(tài)特征，但是為避免造成效率損失，同時也要兼顧自由度。利用Stata17軟件，計算AIC、BIC、HQIC統(tǒng)計量的值，結(jié)果見表3。最后依據(jù)最小原則確定最優(yōu)滯后階數(shù)，最終選擇滯后1階為最優(yōu)滯后階數(shù)。

2.3 GMM參數(shù)估計

借助Stata17構(gòu)建PVAR模型，其GMM參數(shù)估計結(jié)果見表4。

表3 模型最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

碳排放作被解釋變量時，其滯后1期的值對碳排放具有顯著正向影響，其中全國、中部地區(qū)更為顯著；滯后1期的經(jīng)濟增長對碳排放具有顯著正向影響，全國、東部和西部地區(qū)更為顯著。滯后1期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更易對碳排放產(chǎn)生顯著正向影響，這種影響在全國、中部地區(qū)較為顯著，而東西部地區(qū)則不顯著。

經(jīng)濟增長作被解釋變量時，其滯后1期的值對經(jīng)濟增長具有正向影響，全國、東、中、西部地區(qū)的這種影響均在1%顯著性水平下顯著；滯后1期的碳排放對經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向影響，其中全國、東部和中部地區(qū)更為顯著，而西部地區(qū)不顯著；滯后1期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長具有正向影響，但在全國和各地區(qū)均不顯著。東部和西部地區(qū)碳排放受經(jīng)濟增長的影響較明顯，而中部地區(qū)受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響較為明顯。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作被解釋變量時，其滯后1期的值對自身具有高度顯著正向影響，各地區(qū)均在1%水平下顯著；滯后1期的經(jīng)濟增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有負(fù)向影響，這種影響在全國、東部地區(qū)更為顯著。滯后1期的碳排放對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生正向影響，這種影響在全國、東部地區(qū)較為顯著，而中西部地區(qū)則不顯著。

2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)是通過圖形來直觀描述變量間動態(tài)影響的變化路徑，對碳排放、經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)間的交互作用進行刻畫，最終獲得兩兩之間的時滯關(guān)系及動態(tài)關(guān)系。通過10期、200次蒙特卡洛模擬，得出正交化脈沖響應(yīng)圖，如圖1～圖4所示。圖中橫軸代表年度期數(shù)s，縱軸代表變量受到?jīng)_擊后產(chǎn)生的脈沖響應(yīng)大小，虛線分別為95%置信區(qū)間的上下限，中間實線為蒙特卡洛模擬的脈沖響應(yīng)線。

表4 PVAR模型GMM估計結(jié)果

圖1 全國脈沖響應(yīng)圖(滯后1期)

圖2 東部脈沖響應(yīng)圖(滯后1期)

圖3 中部脈沖響應(yīng)圖(滯后1期)

圖4 西部脈沖響應(yīng)圖(滯后1期)

根據(jù)圖1～圖4，可得出如下結(jié)論：

1)當(dāng)碳排放、經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)面對自身的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時，全國、東部、中部和西部地區(qū)均表現(xiàn)出逐漸減小的正向影響，表明各變量均具有經(jīng)濟慣性，存在一定的自我增強效應(yīng)。

2)面對來自碳排放的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時，經(jīng)濟增長均立即產(chǎn)生遞增的正向影響，后逐期遞減趨于平穩(wěn)，其中中部地區(qū)更為顯著；全國和東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)立即產(chǎn)生負(fù)向影響，其中全國呈現(xiàn)小于0的“U”型趨勢，而東部地區(qū)負(fù)向影響先減小后呈現(xiàn)“U”型趨勢。中部和西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)立即產(chǎn)生正向影響，后持續(xù)呈現(xiàn)小于0的“U”型趨勢。中部地區(qū)碳排放對經(jīng)濟增長的正向促進作用更為顯著，碳排放拉動經(jīng)濟增長，但以此付出的環(huán)境代價也是不可估量的，且碳排放對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展一直起到阻礙作用。

3)面對來自經(jīng)濟增長的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時，碳排放均表現(xiàn)出正向的先增后減的倒“U”型，其西部地區(qū)更為顯著；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均立即產(chǎn)生遞減的正向影響，后呈現(xiàn)出負(fù)向的先增后減的“U”型，說明長期來看經(jīng)濟增長將抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展，可能原因是長期以來經(jīng)濟發(fā)展不平衡且過度依賴能源，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重。

4)面對來自產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時，碳排放、經(jīng)濟增長均表現(xiàn)出正向的先增后減的倒“U”型，其中中部地區(qū)經(jīng)濟增長受到的正向影響更為顯著，而西部地區(qū)經(jīng)濟增長受到正向影響較微弱，說明中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展和經(jīng)濟增長已產(chǎn)生良性互動，而西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，經(jīng)濟相對落后，亟待優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

2.5 方差分解分析

方差分解分析是對一個內(nèi)生變量的預(yù)測誤差項進行分解，解釋為各變量在受到相應(yīng)沖擊后做出的貢獻，得出各變量隨時間變化對系統(tǒng)貢獻度的變化，結(jié)果見表5。第5、10、15個預(yù)測期的方差分解結(jié)果基本一致，各變量的正交化沖擊對所有變量波動的解釋力度持穩(wěn)定狀態(tài)。

全國碳排放對自身的貢獻率為87.8%，經(jīng)濟增長的貢獻率為11.0%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的貢獻率為1.2%；東西部地區(qū)經(jīng)濟增長對碳排放的貢獻率分別為11.3%、13.4%，超過了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對其的影響；中部地區(qū)經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放的貢獻率相當(dāng)，不足4%。

表5 PVAR模型方差分解結(jié)果

全國經(jīng)濟增長對自身的貢獻率為69.9%，碳排放對其的貢獻率為29.3%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對其的貢獻率為0.8%；東中部地區(qū)碳排放對經(jīng)濟增長的貢獻率分別高達(dá)34.7%、39.8%，西部地區(qū)達(dá)20%，遠(yuǎn)大于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長的貢獻率，其中中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對其貢獻率較明顯，但發(fā)展有待提高。

全國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對自身的貢獻率為87%，碳排放對其的貢獻率為2.7%，經(jīng)濟增長對其的貢獻率為10.3%；中西部地區(qū)碳排放、經(jīng)濟增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的貢獻率與全國類似，分別約為2%、9%左右，而東部地區(qū)碳排放、經(jīng)濟增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的貢獻率略高，分別為8.1%、15.9%。

3 結(jié)論與建議

在已有研究的基礎(chǔ)上，利用中國1995—2019年省級面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板向量自回歸模型，對全國及東、中、西部地區(qū)碳排放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長間動態(tài)關(guān)系進行實證研究。得出的主要結(jié)論如下：

1)從全國范圍看，經(jīng)濟增長帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展，并與碳排放之間存在長期動態(tài)耦合關(guān)系，碳排放抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展，但短期內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展不能抑制碳排放，還需從長遠(yuǎn)角度看待產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶來的低碳減排作用。

2)從區(qū)域異質(zhì)性角度出發(fā)，中國東中西碳排放、經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)度存在明顯差異。東中部地區(qū)基本實現(xiàn)了變量間的協(xié)調(diào)發(fā)展，中部地區(qū)碳排放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長的正向影響更大，但碳排放對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展短期為促進作用，而東部地區(qū)為持續(xù)抑制影響；西部地區(qū)碳排放對經(jīng)濟增長更依賴，經(jīng)濟增長可以在更大程度上，更為直接影響未來期的碳排放，但經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放之間并沒有形成良好的互動機制。

針對區(qū)域異質(zhì)性，各地區(qū)應(yīng)制定差異化碳減排政策，基于以上結(jié)論，為制定相關(guān)政策提出如下建議：

1)東部地區(qū)在經(jīng)濟穩(wěn)定、持續(xù)、高效增長的前提下，要起到碳減排先進示范作用。東部地區(qū)碳排放持續(xù)抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展，要加大優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)力度，降低能源消費強度。一方面，可以加大節(jié)能環(huán)保技術(shù)發(fā)展力度，促進清潔能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展，降低石化產(chǎn)業(yè)高耗能強度，加速產(chǎn)能和產(chǎn)業(yè)的高端化更替；另一方面，可以積極倡導(dǎo)新型工業(yè)化道路，帶動工業(yè)化發(fā)展，降低傳統(tǒng)工業(yè)高能耗、高排放產(chǎn)出比重，由傳統(tǒng)能源消耗向技術(shù)創(chuàng)新和科技創(chuàng)新方向轉(zhuǎn)變，推動碳排放、經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)深入?yún)f(xié)調(diào)發(fā)展。

2)中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與經(jīng)濟增長的正向促進協(xié)調(diào)度更高，但同時碳排放與經(jīng)濟增長也呈雙向促進趨勢，因此在經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，要更加重視結(jié)構(gòu)偏煤、偏重的產(chǎn)業(yè)，在不同行業(yè)形成多樣化低碳發(fā)展模式。增加低碳減排投入，積極引進先進節(jié)能環(huán)保技術(shù)，充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的推動作用。

3)西部地區(qū)要實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，應(yīng)通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多樣化發(fā)展，減少對能源消耗的依賴，實現(xiàn)低碳減排與經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)發(fā)展。國家應(yīng)加大財政資金對西部地區(qū)低碳行業(yè)的扶持力度，采取財政補貼、優(yōu)惠貸款額度、稅收減免以及建設(shè)土地?zé)o償使用等措施助推低碳化產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并大力支持鼓勵節(jié)能環(huán)保技術(shù)的創(chuàng)新研發(fā)，開創(chuàng)新型低碳減排模式。