薛輝，楊艷艷,

（1.昆明理工大學 管理與經(jīng)濟學院，云南 昆明 650093；2.昆明理工大學 財務處，云南 昆明 650093）

21世紀以來，全球氣候變暖、極端氣候事件頻發(fā)已成為世界關注的焦點。減少碳排放，走低碳發(fā)展道路已成為世界發(fā)展的共識。2020年9月，國家主席習近平在第七十五屆聯(lián)合國大會上宣布我國將提高國家自主貢獻力度，力爭于2030年前二氧化碳排放達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和。后疫情時期的經(jīng)濟復蘇與“雙碳”目標的實現(xiàn)對我國的經(jīng)濟發(fā)展提出了較高的要求。隨著疫情緩和及經(jīng)濟復蘇，各項環(huán)境指標可能會面臨較大的反彈，發(fā)展低碳經(jīng)濟迫在眉睫。黨的十九大報告提出“創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐”，要“推進綠色發(fā)展”等重要舉措。各大城市積極制定適宜的創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，構建創(chuàng)新型城市。我國的低碳經(jīng)濟仍然處于起步階段，缺乏系統(tǒng)的低碳經(jīng)濟政策和制度。在此背景下，對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的時空演變及影響機理進行研究具有重要的意義。本文基于Geoda定量分析工具，對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關性進行研究，利用ArcGIS分析功能、探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）技術和空間計量模型，對中國各區(qū)域的低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出時空格局和影響機理進行研究，對促進我國低碳技術創(chuàng)新、省域協(xié)調(diào)發(fā)展、區(qū)域間聯(lián)合減排具有重要的實踐意義。

1 文獻綜述

低碳技術創(chuàng)新是應對環(huán)境質(zhì)量的重要手段，也是同時解決經(jīng)濟、環(huán)境、科技問題的有效方案。目前低碳技術創(chuàng)新研究集中在以下幾方面。

（1）低碳技術創(chuàng)新的測度。DECHEZLEPRêTRE等[1]通過收集全球19個國家在1980—2007年在歐洲專利局和全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫的低碳技術創(chuàng)新數(shù)據(jù)，驗證了其低碳技術潛力。彭永濤等[2]運用CPC-Y02專利分類體系以及專利檢索數(shù)據(jù)庫，從專利地圖的視角考察了中國低碳技術的創(chuàng)新態(tài)勢。VERDOLINI等[3]通過收集能源技術專利的數(shù)據(jù)測度了能源技術知識存量。POPP[4]根據(jù)知識產(chǎn)生的不同階段，將低碳技術創(chuàng)新測度指標分為研究開發(fā)經(jīng)費類、專利數(shù)據(jù)類和科研發(fā)表數(shù)據(jù)類。在現(xiàn)有文獻中，主要使用專利數(shù)量、研究與開發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率來間接衡量技術創(chuàng)新。NAMEROFF等[5]認為專利數(shù)之所以得到非常多的關注，是因為它是一個國家創(chuàng)新能力的重要指標，能夠綜合反映一個國家的創(chuàng)新產(chǎn)出。

（2）低碳技術影響碳排放效率的研究。POPP[4]研究分析了不同國家的低碳技術情況，結果表明低碳技術進步主要集中于少數(shù)的經(jīng)濟發(fā)達國家，而經(jīng)濟發(fā)展較為落后的國家其低碳技術進步較為緩慢，并提出通過技術政策和環(huán)境保護政策提高國家或地區(qū)的碳排放效率。ZHANG等[6]收集了中國38個產(chǎn)業(yè)在1990—2012年的數(shù)據(jù)，測度了二氧化碳排放績效及其動態(tài)變化，結果表明1990—2000年，碳排放績效的提升主要來源于效率的提升，而2000—2012年碳排放績效提升主要來源于技術創(chuàng)新。

（3）低碳技術影響因素的研究。羅良文等[7]通過兩階段DEA法測算各區(qū)域工業(yè)企業(yè)整體綠色技術創(chuàng)新效率，并分為綠色技術開發(fā)階段和綠色技術成果轉(zhuǎn)化兩階段，構建了R&D經(jīng)費投入、R&D人員全時當量、專利申請數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入等指標體系，對影響因素進行了研究。楊凡等[8]選用資金投入、人力投入、創(chuàng)新基礎設施和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平指標對省域低碳技術影響因素進行了研究。王晶晶等[9]從技術創(chuàng)新、經(jīng)濟發(fā)展、政府政策、創(chuàng)新環(huán)境、產(chǎn)業(yè)需求等方面設立指標體系，對山東省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出影響因素進行了研究。王為東等[10]認為中國低碳技術創(chuàng)新響應了氣候變化趨勢，環(huán)境規(guī)制與市場拉動是低碳技術創(chuàng)新的重要影響因素。

綜上所述，國內(nèi)外學者對低碳技術創(chuàng)新進行了大量研究，本文在已有研究成果的基礎上，從以下幾方面進行創(chuàng)新，以豐富對低碳技術創(chuàng)新的研究成果。第一，大部分研究認為省域之間是相互獨立的，信息和資源不存在任何的交換和溢出，但現(xiàn)實中，相鄰地區(qū)之間存在著空間相關性，特別是對技術溢出和碳排放的研究；第二，本文在指標選取時，加入能源強度和碳排放強度指標，從能源和環(huán)境視角對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響機理進行探析；第三，本文對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出時空演變及影響因素進行研究。

2 研究設計及理論分析

2.1 空間自相關性分析

空間自相關分析假定研究樣本間地理位置存在關聯(lián)性，通過空間特征揭示地理區(qū)域在空間演化過程中的關聯(lián)性，一般通過全局空間自相關和局部空間自相關指標進行反映。全局空間自相關衡量地區(qū)間整體上的空間關聯(lián)與差異程度，一般使用Moran’s I指數(shù)。Moran’s I指數(shù)值介于-1和1之間，當Moran’s I指數(shù)小于0時，表示負相關，即各區(qū)域不存在空間相關性；當Moran’s I指數(shù)大于0時，表示正相關，即各區(qū)域存在空間相關性，各區(qū)域在空間上集聚，Moran’s I指數(shù)越接近1說明相關性越強。計算公式如下：

式中：I表示Moran’s I指數(shù)，xi、xj表示樣本i、j的觀察值，表示樣本均值，n表示樣本數(shù)量。Wij是空間權重系數(shù)矩陣，表示樣本i、j的鄰近關系，若樣本i、j相鄰，則Wij=1；若樣本i、j不相鄰，則Wij=0。

標準化Z值用于檢測全局Moran’s I指數(shù)的顯著性水平，計算公式如下：

式中：E(I)、VAR(I)分別表示Moran’s I指數(shù)的期望值與方差。

局部空間自相關用來分析具體區(qū)域是否存在高值或低值的集聚，哪個區(qū)域單元對全局自相關的貢獻程度更大，一般采用局域指標（LISA）度量每個區(qū)域單元與周邊地區(qū)屬性值之間的顯著空間集聚程度，其四個象限分別表示某區(qū)域與鄰居之間的四種局部空間聯(lián)系形式：第Ⅰ（Ⅲ）象限為高（低）觀測值區(qū)域集聚在一起，表示正的空間自相關關系；第Ⅱ（Ⅳ）象限為低—高或高—低集聚區(qū)，表示負的空間自相關關系。Local Moran’s I指數(shù)度量區(qū)域i與其周圍地區(qū)創(chuàng)新水平在空間上的差異程度及其顯著性，是全局自相關中Moran’s I指數(shù)的分解[11]，計算公式如下：

式中：Ii表示Local Moran’s I指數(shù)，n表示區(qū)域個數(shù)；Zi和Zj是區(qū)域i和區(qū)域j標準化后的觀測值；Wij是空間權重矩陣，

2.2 空間計量模型原理

若創(chuàng)新活動存在空間自相關性，則需要建立空間計量模型進行估計和檢驗。地理加權回歸模型(GWR)是空間計量模型的一種。不同于傳統(tǒng)的普通最小二乘法（OLS）得到的估計系數(shù)是一個常數(shù)，而GWR是在地理位置的變化中，在空間上對每一個觀測的空間單元都進行局部回歸，對每個參數(shù)進行估計，以更好地反映變量之間的空間相關性和差異性[12-15]，是一種變系數(shù)的回歸模型，模型計算如下：

式中：(ui,νi)為第i個采樣點的坐標（經(jīng)緯度）；βj(ui,νi)=[XTW(ui,νi)X]-1XTW(ui,νi)Y，表示變量j位于回歸點i的回歸系數(shù)；εi是第i個區(qū)域的隨機誤差，εi服從正態(tài)分布。

3 低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出空間相關性分析

3.1 指標選取及數(shù)據(jù)來源

創(chuàng)新產(chǎn)出是創(chuàng)新水平的重要體現(xiàn)，現(xiàn)有文獻主要通過創(chuàng)新產(chǎn)出類指標衡量創(chuàng)新能力，包括論文發(fā)表量、專利、新產(chǎn)品銷售收入等[16]。由于專利比較接近創(chuàng)新的商業(yè)應用和專利數(shù)據(jù)，能較全面地反映各地區(qū)發(fā)明和創(chuàng)新信息，大部分文獻把專利作為衡量科技產(chǎn)出的最優(yōu)指標，本文也選用專利代表創(chuàng)新能力[17]，但專利指標有專利申請量、專利授予量等指標，本文選用有效發(fā)明專利數(shù)作為低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的替代指標。研究樣本為我國30個省份（因西藏及港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失，不予考慮），樣本時間為2013—2020年，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

3.2 時空分析

3.2.1 全局空間相關分析

為驗證低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關性，利用Geoda軟件中的全局空間自相關指數(shù)對變量在全部樣本區(qū)域的空間依賴性進行檢驗，結果如表1所示。

表1 2013—2020年中國區(qū)域低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出Moran’s I指數(shù)

從表1可以看出，在鄰接權重矩陣下，低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的全局Moran’s I指數(shù)均為正，且通過5%的顯著性水平檢驗，說明各區(qū)域低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出不是隨機的，而是呈現(xiàn)一定程度的正相關關系。具有空間相關性的區(qū)域在地域上存在連帶關系，這些區(qū)域在空間上表現(xiàn)為相互依賴與相互集聚，對周圍地區(qū)產(chǎn)生正向帶動作用。低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出Moran’s I指數(shù)呈現(xiàn)出先增加后減小的趨勢，其中2015年的Moran’s I指數(shù)達到最大值，說明形成了較高程度的空間集聚格局，區(qū)域之間聯(lián)系加強，空間依賴性達到較高程度，呈現(xiàn)出明顯的集聚分布態(tài)勢。

3.2.2 局部空間自相關分析

為了直觀反映各區(qū)域低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異程度，隨機選取樣本的起止年份和中間年份為代表進行分析，即選取2013年、2016年和2020年的數(shù)據(jù)，對局部Moran’s I散點圖運行如下（圖1）。

圖1 2013年、2016年、2020年低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出莫蘭散點圖

結果表明：低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出有明顯的空間集聚特征，多數(shù)為高—高或低—低集聚，且2013年、2016年和2020年的空間集聚現(xiàn)象趨于穩(wěn)定。其中，山東、江蘇、浙江和上海4個東部省份3年都處于第一象限高—高集聚區(qū)；新疆、甘肅、寧夏、青海、陜西、黑龍江、內(nèi)蒙古、貴州、湖北、湖南、江西、云南、廣西、重慶3年都處于第三象限低—低集聚區(qū)，且主要集中在西部地區(qū)；僅有四川和福建這3年的空間集聚現(xiàn)象發(fā)生變化，其中四川2013年位于第四象限高—低集聚區(qū)，2016年位于第三象限低—低集聚區(qū)，2020年返回到高—低集聚區(qū)，說明2016年四川受到鄰近省份青海、陜西、甘肅等地的影響，低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出減少；福建2013年和2016年位于第二象限低—高集聚區(qū)，而2020年位于第一象限高—高集聚區(qū)，說明福建受到鄰近省份浙江、廣東的影響，低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出增加。

3.2.3 時空演變分析

為更清晰地對比各省域的低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出差異，采用自然斷點對2013年、2016年、2020年省域低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出進行空間分析。研究發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域的低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)出“由北向南遞增，由西向東遞增”的空間變化趨勢，說明低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出東部地區(qū)高于西部地區(qū)，南部地區(qū)高于北部地區(qū)。這是因為東南部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較快，技術進步較大，對低碳技術創(chuàng)新投入較高，低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出高。2013年有13個省份位于自然斷點最低區(qū)域，2016年和2020年有12個省份位于最低區(qū)域，說明低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出空間集聚現(xiàn)象趨于穩(wěn)定；低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出自然間斷區(qū)域從2013年的小于24 158和大于268 471上升為2020年的小于101 657和大于732 438，增幅較大，說明各區(qū)域隨著經(jīng)濟社會的快速發(fā)展，全球氣候變暖、環(huán)境問題日益嚴峻，對環(huán)境的關注越來越高，同時增加了對技術創(chuàng)新的投入，從而促進了低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的增加。

4 影響因子回歸系數(shù)的空間分布

4.1 影響因子指標

創(chuàng)新要素作為創(chuàng)新活動的投入資源，包括人才、資金、技術、能源、環(huán)境、政策、管理等[18]?？紤]到政策、管理、制度等創(chuàng)新要素度量指標的復雜性和數(shù)據(jù)的難獲得性，文獻大多不予關注，關于創(chuàng)新要素投入的研究最常用的是R&D類指標[19]。本文從能源和環(huán)境的視角研究我國低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異，考察能源強度、碳排放強度對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響作用；另外，地理加權回歸分析方法對各個變量的多重共線性要求較高。

基于以上原因，本文從人員、資本、技術、能源、環(huán)境維度對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響機理進行研究。①人員因素。人員是技術創(chuàng)新的主力軍，但由于涉及創(chuàng)新，這里的人員投入選用R&D人員全時當量作為區(qū)域技術創(chuàng)新人員投入的重要指標[20]；②資本因素。用創(chuàng)新投入表征資本因素，這里使用R&D經(jīng)費內(nèi)部支出總額衡量資本投入[20]；③技術要素。以各區(qū)域R&D相關項目投入數(shù)量表征技術投入要素[21]；④能源因素。創(chuàng)新過程會消耗能源，因此本文在衡量低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出時加入能源投入指標，這里的能源投入使用消耗量較大的原煤、原油和天然氣三種能源，選擇各區(qū)域按標準煤折算的能源強度作為能源投入指標[22]；⑤環(huán)境因素。經(jīng)濟發(fā)展的同時伴隨環(huán)境問題的產(chǎn)生，如大氣污染、全球氣候變暖等，選用碳排放強度表征環(huán)境因素。CO2排放量的核算根據(jù)IPCC[23]提供的方法，通過多種能源消費與碳排放系數(shù)相乘后加總得出，公式如下：

式中：C代表CO2排放量（單位為萬噸），Ei表示第i種能源的消費量，Ki代表第i種能源所對應的碳排放系數(shù)，12/44表示二氧化碳的分子量，此公式將碳排放轉(zhuǎn)化為二氧化碳排放量。本文計算二氧化碳排放時使用了消耗量較大的原煤、原油和天然氣三種主要能源。能源強度和碳排放強度計算時，以實際GDP（2000年不變價格計算）的比值來衡量。

4.2 影響因子回歸系數(shù)空間分布

前文空間相關性檢驗證實各區(qū)域的低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出有明顯的空間集聚特征，有必要選用空間計量模型進行影響機理的進一步探究。本文選用考慮空間異質(zhì)性的變系數(shù)地理加權回歸模型與經(jīng)典線性回歸模型進行檢驗。考慮到因變量與自變量的數(shù)量級相差較大，以有效發(fā)明專利的對數(shù)為因變量，以R&D人員全時當量、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、R&D相關項目投入、能源強度和碳排放強度的對數(shù)為自變量，對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響機理進行模型回歸。

運用GWR軟件進行經(jīng)典線性回歸與地理加權回歸檢驗，表2表明，GWR與OLS比較有顯著改善，且GWR調(diào)整后的R2擬合度更高，應采用地理加權回歸模型。使用ArcGIS軟件進行地理加權模型的系數(shù)回歸，選用樣本起止年份2013年和2020年的數(shù)據(jù)進行影響機理的對比分析。

表2 方差分析檢驗

4.2.1 R&D人員投入對各區(qū)域低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的時空影響

R&D人員投入的回歸系數(shù)均為正值，即對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出具有正影響，且2020年的回歸系數(shù)大于2013年的兩倍，說明R&D人員投入促進低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出，且對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響越來越大。從西北到東南的R&D人員投入對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響呈現(xiàn)遞增的趨勢，這是因為我國的區(qū)域發(fā)展不一致，東南部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較好，R&D人員投入越高，對創(chuàng)新驅(qū)動的影響越大。這與創(chuàng)新驅(qū)動的本質(zhì)是人才驅(qū)動，科技人才是創(chuàng)新的主體完全一致。R&D人員投入對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出具有推動作用，且影響較為顯著。

4.2.2 R&D經(jīng)費投入對各區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時空影響

R&D經(jīng)費投入對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸系數(shù)為正值，說明R&D經(jīng)費投入對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出有積極的影響作用，但影響系數(shù)較小，且2020年的回歸系數(shù)小于2013年的回歸系數(shù)，說明R&D經(jīng)費的利用效率在降低?；貧w系數(shù)影響作用表現(xiàn)為“北低南高”、“西低東高”，說明東南部地區(qū)經(jīng)濟較為發(fā)達，技術水平較高，經(jīng)費投入的利用效率高，促進了低碳技術的創(chuàng)新產(chǎn)出。

4.2.3 R&D項目投入對各區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時空影響

項目投入對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸系數(shù)均為正值，且2020年的系數(shù)回歸結果大于2013年的系數(shù)回歸結果，說明隨著經(jīng)濟的發(fā)展和對低碳技術創(chuàng)新的重視，R&D項目投入對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響越來越大，且影響作用表現(xiàn)為“西北到東南遞增”的趨勢，這與我國的區(qū)域發(fā)展一致，東南部地區(qū)經(jīng)濟較為發(fā)達，R&D項目投入較多，且投入產(chǎn)出率較高，促進了低碳技術的創(chuàng)新產(chǎn)出。

4.2.4 能源強度對各區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時空影響

相鄰省份的系數(shù)回歸結果差異較小，說明能源強度對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響有明顯的空間依賴效應。能源強度的系數(shù)回歸結果均為負值，且回歸系數(shù)都小于-5，說明能源強度與低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著的負相關關系。減少能源強度可以促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升，增加低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出。各區(qū)域的彈性系數(shù)由東部向西部遞增，表明能源強度對西部地區(qū)低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的抑制作用更大，這與我國西部地區(qū)技術較為落后，主要以煤炭消耗為主、能源結構不合理的現(xiàn)狀相關，阻礙了低碳技術的創(chuàng)新產(chǎn)出。

4.2.5 碳排放強度對各區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時空影響

碳排放強度對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的系數(shù)回歸為負值，說明碳排放強度與低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出有負相關關系，且2013年與2020的影響系數(shù)均為-7左右，說明負相關關系較為顯著。碳排放強度彈性系數(shù)從東部向西部地區(qū)總體呈現(xiàn)遞增趨勢，說明碳排放強度對西部地區(qū)低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的抑制作用更為明顯，這與能源強度的影響作用一致。西部地區(qū)應該增加技術投入、積極推廣節(jié)能減排產(chǎn)品的應用，發(fā)揮先進技術的溢出效應，降低碳排放強度，促進低碳技術的創(chuàng)新產(chǎn)出。

5 結論與政策建議

5.1 結論

R&D投入（包含人員、資本和技術）、能源強度、碳排放強度與低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出有較強的空間相關性，空間集聚明顯。R&D投入對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出有較強的促進作用，且對東部地區(qū)的影響較為顯著，這與我國東部地區(qū)經(jīng)濟較為發(fā)達、技術比較先進、研發(fā)投入效率較高有關；而能源強度、碳排放強度對低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出有明顯的空間抑制作用，且對西部地區(qū)的抑制作用更為明顯，這與西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展較為落后、技術水平較低、能源結構以煤炭消費為主有關，這些因素造成西部地區(qū)能源強度、碳排放強度較高，抑制了低碳技術的創(chuàng)新產(chǎn)出。

5.2 政策建議

通過對我國30個省份低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出時空演變及影響機理的探究，提出以下針對性的政策建議：

（1）對于經(jīng)濟較發(fā)達的東部地區(qū)，應充分發(fā)揮R&D資源、技術、人才優(yōu)勢，推動低碳技術的創(chuàng)新產(chǎn)出。一方面，建立健全政府—企業(yè)—金融部門三方投資體系，政府應保證財政經(jīng)費在R&D投入中的比例，還應通過經(jīng)濟杠桿、政策導向等機制鼓勵企業(yè)主動增加R&D投入，金融機構應擴大研發(fā)貸款規(guī)模，并對低碳技術創(chuàng)新成果商品化、產(chǎn)業(yè)化予以重點支持；另一方面，增大研發(fā)投入，鼓勵東部地區(qū)進行自主創(chuàng)新，以進一步協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護、資源利用與環(huán)境保護之間的關系，促進經(jīng)濟效益、社會效益及環(huán)境效益的共同實現(xiàn)。

（2）對于經(jīng)濟較為落后的西部地區(qū)，僅僅憑借區(qū)域的自身發(fā)展很難打破長久形成的落后局面和自我鎖定狀態(tài)，因此，要提高西部地區(qū)的低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出。首先，國家和地方政府應建立專門的政策扶持機制，增大對該地區(qū)的R&D人員、資本、技術支持，并因地制宜提高產(chǎn)出效率；其次，這些區(qū)域應發(fā)揮已有的自然資源優(yōu)勢、特色產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢等，提高自身競爭力，努力提高經(jīng)濟發(fā)展水平；最后，低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出的空間效應表明，創(chuàng)新能力的提升不僅取決于自身條件，也受制于鄰近區(qū)域的狀況。因此，西部地區(qū)應加強與發(fā)達區(qū)域、鄰近區(qū)域的合作，通過構建信息共享等途徑實現(xiàn)人員、資本、技術等的區(qū)域空間溢出功能，通過優(yōu)化創(chuàng)新資源配置、提高本省的低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出，共同推進低碳經(jīng)濟的發(fā)展。

（3）應改變能源消費結構，降低能源強度。煤炭消費在我國的能源消費結構中比重仍然很高，這造成了能源的消耗和污染的排放，因此需要開發(fā)新能源，提高能源使用效率。首先，應在工業(yè)領域加快實施“天然氣代煤、電代煤”，減少污染物的排放；其次，在城市大力推進節(jié)能建筑，大力發(fā)展節(jié)能技術，不斷降低能源強度；最后，加大水電、風電、光伏等新能源的使用。

（4）應通過降低碳排放強度促進技術的創(chuàng)新。產(chǎn)業(yè)結構對碳排放強度具有顯著的影響，是減排政策需要關注的領域。相鄰省份在進行產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整中應注重碳排放的空間性，進行空間布局和協(xié)同優(yōu)化，促進區(qū)域間聯(lián)合減排效果的發(fā)揮；各區(qū)域進行產(chǎn)業(yè)空間布局規(guī)劃時，應避免相鄰區(qū)域的污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，但要促進相鄰區(qū)域低碳化轉(zhuǎn)型聯(lián)動。

總之，低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出是現(xiàn)階段我國技術發(fā)展的首要任務。發(fā)展環(huán)保、低碳產(chǎn)業(yè)對于我國環(huán)境及可持續(xù)發(fā)展均有重要意義?；谘芯拷Y論，本文認為我國區(qū)域低碳技術創(chuàng)新產(chǎn)出有較大的差異，各區(qū)域政府應制定適宜的創(chuàng)新政策；應加強對能源消耗較大產(chǎn)業(yè)的監(jiān)管力度，改變產(chǎn)業(yè)結構、能源結構、提高能源效率；加強低碳技術區(qū)域協(xié)同治理、發(fā)揮東部地區(qū)的資源優(yōu)勢、升級低碳技術創(chuàng)新層次，促進相關人員、資本、高技術企業(yè)向中西部地區(qū)的合理擴張與流動，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展、聯(lián)合減排。