馬海良，高 潔，金瑞琪，江騁宇

（1.河海大學 商學院，江蘇 南京 211100；2.河海大學 物聯(lián)網(wǎng)工程學院，江蘇 常州 213022）

能源是經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎，是社會發(fā)展的重要動力。能源消費結構不僅直接影響經(jīng)濟發(fā)展的速度和質(zhì)量，對人民的生活質(zhì)量水平和生存生態(tài)環(huán)境也會產(chǎn)生影響。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高，我國對能源的消耗也不斷增加，現(xiàn)階段我國能源消費結構呈現(xiàn)“一大三小”的特征（“一大”為煤炭，“三小”為石油、天然氣、新能源），這將直接決定我國能源結構高碳化的結果（鄒才能，2022）。與此同時，能源消費結構的高碳化對我國的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生嚴重的破壞。大面積開采煤炭造成了水資源的污染，同時煤炭在燃燒或加工過程中，會產(chǎn)生大量廢氣及廢渣，嚴重影響生態(tài)環(huán)境，增加社會治理成本 （姜宛貝等，2020；田澤等，2023）。對此，國家能源局副局長任京東強調(diào)，要建設多輪驅(qū)動的能源供給體系，注重能源均衡發(fā)展，提升區(qū)域互濟、多能互補水平。黨的二十大報告指出，面對雙碳目標，我國要加快推動能源消費結構調(diào)整，促進人與自然和諧共生。因此，低碳能源的推進是緩解我國能源安全困境和減少環(huán)境污染的重要途徑，是推動經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的重要舉措，是加快新型工業(yè)化建設和全面推進綠色發(fā)展的必然選擇（楊莉莎，2019）。在此背景下，分析我國各個省區(qū)能源消費結構低碳化發(fā)展趨勢及其均衡性，對促進我國實現(xiàn)低碳化發(fā)展具有重要意義。

1 文獻綜述

對于能源消費結構低碳化的研究，國內(nèi)外學者主要從兩個方面展開討論。1）探討能源消費結構低碳化概念，并運用各類技術方法對能源消費結構低碳化的程度做定量分析，探索能源低碳化發(fā)展的新方向。趙明軒等（2021）通過建立面板向量自回歸模型，分析了我國東部、中部、西部和東北部四大經(jīng)濟區(qū)的能源消費、經(jīng)濟增長和碳排放三者之間的動態(tài)關系和兩兩之間的因果關系。劉琳等（2019）以經(jīng)濟增長、能源消費結構等作為約束條件，建立能源消費結構低碳化優(yōu)化模型，并對能源結構低碳化進行多目標優(yōu)化。張希良等（2022）通過中國-全球能源模型 （China in Global Energy Model，C-GEM）等工具，研究了碳中和目標下的能源消費結構轉(zhuǎn)型路徑，定量評價了主要減排措施在不同時期的減排貢獻度。吳小翠等（2011）基于熵權TOPSIS法和四象限交叉分析原理，構建能源消費結構均衡性評價模型，得出我國中部地區(qū)能源消費的均衡水平均較低，各省能源消費均衡度基本不及全國整體水平。苗陽（2016）從城市能源容量、化石能源低碳化水平及非化石能源發(fā)展水平這3個維度，構建能源消費結構低碳化評價模型，發(fā)現(xiàn)非化石能源發(fā)展水平是構建能源消費結構低碳化的關鍵路徑。2）運用各種數(shù)理模型探討能源消費結構低碳化的影響因素，并提出促進能源消費結構低碳化的政策建議?？傮w而言，能源消費結構低碳化的影響因素主要涉及社會環(huán)境、財政政策、經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構、綠色信貸等方面。岳婷等（2016）通過構建我國高碳能源低碳化利用影響因素理論模型，發(fā)現(xiàn)社會環(huán)境、財政鼓勵政策和財政懲罰政策因素對高碳能源的低碳化利用有著重要影響。柳亞琴等（2022）利用多期雙重差分和多重中介效應模型，發(fā)現(xiàn)碳交易政策能提高能源消費結構低碳化水平且作用效果逐年增強，在東部地區(qū)有較為顯著的正向促進作用，而在中西部地區(qū)無顯著促進作用。李榮杰等（2020）通過加權多維向量夾角法，將能源結構低碳化指數(shù)量化，從經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結構兩個維度進行收斂機制的檢驗，發(fā)現(xiàn)各地區(qū)能源結構低碳化的差異隨著經(jīng)濟發(fā)展水平差距的縮小而減少，經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結構升級對實現(xiàn)能源結構低碳化有重要作用。劉傳哲（2019）基于灰色關聯(lián)分析和動態(tài)面板GMM回歸等模型，發(fā)現(xiàn)綠色信貸比率與能源消費結構之間存在顯著的負相關關系，綠色信貸比率的增加可以有效推動能源消費結構低碳化進程。

梳理文獻，發(fā)現(xiàn)目前學者對能源消費結構低碳化的概念和實現(xiàn)路徑、能源消費結構低碳化的影響因素進行了豐富的研究，但鮮有文獻探索能源消費結構低碳化的空間非均衡及其動態(tài)演進。本文以全國30個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）（不包含西藏及港澳臺）為研究對象，探究全國能源消費結構低碳化的空間非均衡性及動態(tài)演進特征。本文邊際貢獻在于：利用泰爾指數(shù)的分解方法和空間自相關法，對能源消費結構低碳化進行空間分析，計算區(qū)內(nèi)差異和區(qū)間差異對能源消費結構低碳化的影響程度，從而找到影響能源消費結構低碳化的重要因素；通過Moran指數(shù)反映能源消費結構低碳化的空間分布格局，判斷其是否存在強強聚集和弱弱聚集趨勢的空間狀態(tài)。研究結論對促進我國能源結構轉(zhuǎn)型和實現(xiàn)雙碳目標具有一定的理論啟示。

2 研究設計

2.1 空間非均衡性評價

泰爾指數(shù)（Theil index）可以刻畫各個個體的差異性及對總體的影響水平，因此常被用來衡量總體中各區(qū)域間的差異。泰爾指數(shù)可以揭示組間差異、組內(nèi)差異的大小及其在總體差異中的貢獻程度，且對組內(nèi)和組間差異的變化較為敏感。本文采用泰爾指數(shù)測算中國能源消費結構低碳化指數(shù)的整體差異和區(qū)域差異，呈現(xiàn)2003—2020年的能源消費結構低碳化的演變軌跡。其計算公式為

式中：i為省市；j為中國七大區(qū)域①七大區(qū)域指東北、華東、華中、華北、華南、西北、西南。；T為泰爾指數(shù)；LCI為全國能源消費結構低碳化指數(shù)；LCIji為j區(qū)域i省份能源消費結構低碳化指數(shù)；G為全國GDP；Gji為j區(qū)域i省份GDP。

對泰爾指數(shù)進行分解，測度能源消費結構低碳化指數(shù)的區(qū)域間差異及區(qū)域內(nèi)差異，計算公式為

式中：Tn為j區(qū)域i省份能源消費結構低碳化指數(shù)的差異；LCIji為j區(qū)域i省份能源消費結構低碳化指數(shù)；LCIj為j區(qū)域能源消費結構低碳化指數(shù)；Gji為j區(qū)域i省份GDP；Gj為j區(qū)域GDP。

將泰爾指數(shù)進行分解，則

式中：Tw為組內(nèi)差異；Tb為組間差異。

式中：w為組內(nèi)差異貢獻度。

式中：b為組間差異貢獻度。

2.2 空間關聯(lián)性評價

空間自相關主要用于度量空間對象及它們相應的某一屬性值在空間上的聚集程度及關聯(lián)程度。本文采用全局莫蘭指數(shù)（Global Moran's I）和局部莫蘭指數(shù)（Local Moran's I）測度能源消費結構低碳化的空間自相關性。

2.2.1 空間權重矩陣

空間權重矩陣是反映個體在空間中依賴關系的矩陣，對研究樣本進行研究測算具有重要作用。為了確定樣本的空間權重，構建一個n×n的矩陣W，

wij借助Rook規(guī)則來構建空間權重矩陣，其構建原理為

2.2.2 全局空間自相關

全局空間自相關描述了所有空間單元在整個區(qū)域與周邊地區(qū)的平均關聯(lián)程度，揭示了某一空間內(nèi)觀測樣本在空間上的相似程度。其計算公式為

式中：xi、xj為區(qū)域i和j的觀測值，其中i≠j；為所有區(qū)域的觀測平均值；n為區(qū)域的數(shù)量；wij為空間權重矩陣元素。I的區(qū)間位于-1～1，當I＞0時，空間正相關，反之則空間負相關，I＝0時，空間出現(xiàn)隨機性。

標準化統(tǒng)計量Z值的檢驗公式為

2.2.3 局部空間自相關

局部空間自相關用于計算區(qū)域內(nèi)各空間與其鄰域空間的相關程度和分析空間對象的局部特征差異，反映了局部區(qū)域內(nèi)的空間異質(zhì)性與不穩(wěn)定性。若全局莫蘭指數(shù)顯著，則說明在該區(qū)域上存在空間相關性，但具體哪些地方存在著空間聚集現(xiàn)象需要局部莫蘭指數(shù)幫助說明。其計算公式為

式中：S2為方差。當Ii＜0時，具有空間分散效應，反之具有空間聚集效應。采用Moran散點圖揭示觀測樣本的空間不穩(wěn)定性。用向量形式表達的計算方式為

式中：wz為相鄰對象的空間加權均值；z為對象與其均值離差組成的向量；z′為標準化后向量。

2.3 變量選取及數(shù)據(jù)來源

目前關于能源消費結構低碳化的理論分析居多，但涉及定量分析的研究相對較少，本文參考唐笑飛等（2011）和鄭林昌等（2011）的研究思路，以煤炭、油氣以及其他能源消費的占比為指標構建計算公式。具體計算公式為

式中：α，β，γ分別為各省份煤炭、油氣以及其他能源消費所占比例；cos（θ1）為煤炭在能源消費中所占比例。

式中：cos（θ2）為油氣在能源消費中所占比例。

式中：cos（θ3）為其他能源在能源消費中所占比例。

式中：LCI為能源消費結構低碳化指數(shù)。

數(shù)據(jù)來源于2003—2020年《中國能源統(tǒng)計年鑒》，包含全國30省市自治區(qū)（不包含西藏及港澳臺），以原煤、焦炭、原油、汽油、天然氣、電力等能源的消費量為主要數(shù)據(jù)指標。

3 實證分析

3.1 能源低碳化演變趨勢

2003—2020年全國各省份能源消費結構低碳化指數(shù)狀況如表1所示。1）從全國層面看，全國能源消費結構低碳化分布的空間非均衡性較弱，各省市自治區(qū)的能源消費結構低碳化指數(shù)差距較小。2003—2020年，全國能源消費結構低碳化指數(shù)總體呈穩(wěn)步上升的趨勢，從5.298 2上升至5.862 0，2012年以后增速明顯上升。黨的十八大以來，我國積極推進能源革命，對能源生產(chǎn)和利用方式進行重大變革，大力開發(fā)與利用非化石能源。因此2012年以來，能源消費結構低碳化指數(shù)加速上升，印證了我國在推動能源綠色低碳轉(zhuǎn)型取得的成效。2）從省級層面看，2003—2020年能源消費結構低碳化指數(shù)均值最高的是浙江，為6.223 3，最低的是貴州，為5.130 2。能源消費結構低碳化指數(shù)較高的前五位是浙江、北京、海南、廣東、上海，均大于5.94；而后五位是江西、云南、山西、河北、貴州，均小于5.24。能源消費結構低碳化指數(shù)較高的省有經(jīng)濟發(fā)展水平較高、產(chǎn)業(yè)結構升級較為迅速的特點，且多數(shù)為能源輸入型地區(qū)；而能源消費結構低碳化指數(shù)較低的省經(jīng)濟發(fā)展水平較低、產(chǎn)業(yè)結構升級較為緩慢，且多數(shù)為能源輸出型地區(qū)。北京能源消費結構低碳化指數(shù)相對增長率為29.56%，而其他省的相對增長率均小于15%，北京遠高于其他省。這是因為作為首批碳排放交易試點城市，北京于2013年正式啟動了碳排放權交易市場工作，積極減少碳排放強度，推動了能源消費結構低碳化發(fā)展。3）從區(qū)域分布來看，2003—2020年能源消費結構低碳化指數(shù)均值最高的地區(qū)是華南，為5.868 0，最低的是西南，為5.283 2。華南多為能源輸入型地區(qū)，而西南多為能源輸出型地區(qū)。對于能源輸出型地區(qū)，良好的資源條件可能會造成對能源的過度依賴，形成單一的資源型產(chǎn)業(yè)結構，不利于能源消費結構低碳化發(fā)展。能源消費結構低碳化指數(shù)相對增長率最高的為華北地區(qū)，高達12.92%，主要原因是北京的增長率遠高于其他省，對華北地區(qū)相對增長率靠前做出巨大貢獻。能源消費結構低碳化指數(shù)相對增長率最低的是東北地區(qū)，只有8.7%。長期以來，東北地區(qū)過度依賴傳統(tǒng)重化工業(yè)的粗放式發(fā)展，存在模式鎖定效應和路徑依賴問題，導致能源結構的剛性較強，難以靈活高效地進行低碳化轉(zhuǎn)型。

表1 2003—2020年全國能源消費結構低碳化指數(shù)Table 1 Low-carbon index of national energy consumption structure from 2003 to 2020

3.2 空間非均衡性分析

泰爾指數(shù)的總體差異如表2所示，全國能源消費結構低碳化泰爾指數(shù)總體呈現(xiàn)先升后降的發(fā)展態(tài)勢。2003—2007年呈上升態(tài)勢，由0.264 4上升至0.283 7，2007年的泰爾指數(shù)最高，2007年之后逐漸下降，到2013年下降至0.242 8，為泰爾指數(shù)最低的一年，以后幾年趨于平穩(wěn)。造成上述現(xiàn)象的原因可能在于，2007年黨的十七大召開，并強調(diào)實施科學發(fā)展觀，注重社會的全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，我國開始加大重視能源低碳化發(fā)展，逐步進行全國性的產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整和產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級，整體能源消費結構低碳化差異逐年下降。隨著經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)能源消費結構的快速發(fā)展和國內(nèi)能源消費結構和產(chǎn)業(yè)結構的整體調(diào)整，部分落后的產(chǎn)業(yè)向經(jīng)濟發(fā)展水平較差的地區(qū)轉(zhuǎn)移，使區(qū)域差異有所反彈。

表2 2003—2020年全國能源消費結構低碳化泰爾指數(shù)及其增長率Table 2 Low-carbon Theil index of national energy consumption structure and its growth rate from 2003 to 2020

泰爾指數(shù)的區(qū)域差異如表3所示，能源消費結構低碳化泰爾指數(shù)從低到高分別為華中、東北、華北、西南、華東、西北、華南。到2020年，泰爾指數(shù)最低的是華中地區(qū)，為0.004 5；而最高的是華南地區(qū)，高達0.479 1，二者相差巨大。2003—2020年，華東、華中、華南、西南地區(qū)泰爾指數(shù)大致呈先升后降趨勢，與全國泰爾指數(shù)趨勢相似，在2007年到達峰值。東北、華北地區(qū)泰爾指數(shù)大致呈下降趨勢，而西北地區(qū)泰爾指數(shù)大致呈上升趨勢，由2003年的0.209 8上升至2020年的0.281 6，且華南、西北地區(qū)泰爾指數(shù)波動較大，其余地區(qū)波動幅度較小，相對穩(wěn)定。

表3 2003—2020年區(qū)域能源消費結構低碳化泰爾指數(shù)及其分解Table 3 Low-carbon Theil index of regional energy consumption structure and its decomposition from 2003 to 2020

下面通過泰爾指數(shù)空間分解性對區(qū)間差異（Tb）和區(qū)內(nèi)差異（Tw）進一步分解（表4）。區(qū)域內(nèi)差異總體呈現(xiàn)“N”形，即先上升后下降再上升的發(fā)展態(tài)勢；區(qū)域間差異總體呈現(xiàn)倒 “W”形，即上升、下降、上升、下降的發(fā)展態(tài)勢。區(qū)域間差異貢獻率均小于50%，區(qū)域內(nèi)差異貢獻率均大于50%，可見區(qū)域內(nèi)部能源消費結構低碳化的差異對總體差異的影響較大。近年來區(qū)域內(nèi)差異貢獻率在逐漸減小，而區(qū)域間差異貢獻率在逐步提高，到2020年已上升至48.15%，說明隨著我國長三角一體化、京津冀協(xié)同發(fā)展、西部大開發(fā)等一體化戰(zhàn)略的實施，各個區(qū)域的橫向溝通更加密切，產(chǎn)業(yè)發(fā)展和人口布局等更加注重大尺度空間上的綜合考慮，因此區(qū)域內(nèi)的能源消費結構低碳化差異越來越小。但由于各個區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和科技水平存在差異，區(qū)間差異對低碳化總體差異的影響越來越大。

表4 2003—2020年全國能源消費結構低碳化差異內(nèi)部分解Table 4 Internal decomposition of low-carbon differences in national energy consumption structure from 2003 to 2020

3.3 動態(tài)演進分析

通過計算2003—2020年全國能源消費結構低碳化指數(shù)的全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)，生成Moran散點圖來反映全國?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）能源消費結構低碳化指數(shù)的空間動態(tài)演變格局。2003—2020年全國能源消費結構低碳化的全局莫蘭指數(shù)及其Z統(tǒng)計值如表5所示。各年份的|Z|＞1.96，即莫蘭指數(shù)顯著，全局莫蘭指數(shù)均顯著為正，且均大于0.2，表明全國能源消費結構低碳化存在明顯的空間正相關，即屬性值越大（或越小）的越容易聚集在一起，馬太效應顯著。這意味著在能源消費結構低碳化較高區(qū)域與較高區(qū)域相鄰，較低區(qū)域與較低區(qū)域相鄰，能源消費結構低碳化存在著明顯的集聚現(xiàn)象。

表5 全國能源消費結構低碳化的Moran's I及其Z統(tǒng)計值Table 5 The low-carbon index of national energy consumption structure and Z statistical value

全局莫蘭指數(shù)僅能反映全國能源消費結構低碳化的整體集聚效應，無法揭示局部對象在鄰近空間的相關聯(lián)程度。因此，本文以2003年、2009年、2014年、2020年為時間節(jié)點，通過局部莫蘭指數(shù)來度量全國能源消費結構低碳化的空間異質(zhì)性和集聚出現(xiàn)的范圍和位置，通過Moran散點圖來探究不同?。ㄊ?、自治區(qū)）之間的能源消費結構低碳化的空間關聯(lián)程度（圖1），限于篇幅，本文僅提供2003年和2020年的散點圖。

圖1 2003年和2020年全國能源消費結構低碳化空間分布Moran散點圖Fig.1 Moran scatter plot of low-carbon spatial distribution of national energy consumption structure in 2003 and 2020

由圖1可知，中國能源消費結構低碳化存在空間集聚性和空間異質(zhì)性。2003年和2020年大多數(shù)城市都位于第一象限或第三象限，表明全國能源消費結構低碳化空間關系主要是高值聚集和低值聚集，即能源消費結構低碳化程度較高的城市趨于強強聚集，而較低的城市趨于弱弱聚集，且弱弱聚集的省份數(shù)量高于強強聚集的數(shù)量。

各省具體空間格局及其變化如下：長三角地區(qū)即江蘇、浙江和上海始終處于第一象限，新疆與青海兩個相鄰省份、廣東與海南兩個相鄰省份也始終處于第一象限，表示自身能源消費結構低碳化是高值，周圍的其他地區(qū)也是高值；西南地區(qū)，即四川、重慶、貴州、云南始終處于第三象限，華中地區(qū)，即河南、湖南、湖北始終處于第三象限，此外，遼寧、內(nèi)蒙古、陜西、山西和廣西也始終處于第三象限，表示自身能源消費結構低碳化是低值，周圍的其他地區(qū)也是低值；北京始終處于第四象限，表示自身能源消費結構低碳化是高值，周邊地區(qū)都是低值；安徽，江西始終處于第二象限，表示自身能源消費結構低碳化是低值，周邊地區(qū)都是高值。2003年以后天津從HL區(qū)轉(zhuǎn)向HH區(qū)，河北逐漸從LL區(qū)轉(zhuǎn)向LH區(qū)，山東從LL區(qū)轉(zhuǎn)向HL區(qū)。近年來大多省份空間格局分布沒有發(fā)生變化，僅小部分省份莫蘭指數(shù)發(fā)生變化。其中，長三角地區(qū)本身缺乏煤、石油等傳統(tǒng)能源，因此非常注重光伏等新能源的開發(fā)和使用，同時又具有較好的減排技術和新能源產(chǎn)業(yè)基礎，因此長三角地區(qū)始終處于第一象限，成為其他地區(qū)的良好示范。而內(nèi)蒙古和山西等西部地區(qū)能源結構以傳統(tǒng)煤炭能源為主，其經(jīng)濟發(fā)展相對滯后、技術研發(fā)水平落后，限制了清潔能源的開發(fā)利用，因而清潔能源的供給相對不足，使得西南地區(qū)的能源消費結構低碳化難度更大，導致始終處于低低聚集的狀態(tài)。

3.4 穩(wěn)健性檢驗

以空間鄰接權重矩陣對空間對象聯(lián)系緊密程度進行度量，為了避免完全割裂空間單位間的相互聯(lián)系，從而導致空間關系認定等誤差，造成模型的不穩(wěn)定，下文采用經(jīng)濟距離空間權重矩陣替代空間鄰接權重矩陣，并繪制Moran散點圖進行穩(wěn)健性檢驗。經(jīng)濟距離空間權重矩陣是描述空間對象之間經(jīng)濟相似性的矩陣，每個元素表示兩個空間對象之間的經(jīng)濟距離?；诮?jīng)濟距離空間權重矩陣繪制Moran散點圖，如圖2所示。該Moran散點圖與上文基于空間鄰接權重矩陣繪制的Moran散點圖結果基本一致，全國能源消費結構低碳化空間關系主要為高高聚集和低低聚集，證明前面的結論是穩(wěn)健可靠的。

圖2 2003年和2020年基于經(jīng)濟距離空間權重矩陣的全國能源消費結構低碳化Moran散點圖Fig.2 Moran scatter plot of low-carbon spatial distribution of national energy consumption structure based on economic distance spatialweightingmatrix in 2003 and 2020

4 結論與建議

本文從省級尺度和空間關聯(lián)視角，以全國30省（市、自治區(qū)）為研究對象，基于泰爾指數(shù)及其嵌套分解的空間非均衡性分析方法，以及莫蘭指數(shù)的空間關聯(lián)分析方法，探究全國能源消費結構低碳化的空間非均衡及動態(tài)演進特征，研究結論如下。1）2003—2020年，全國各省的能源消費結構低碳化指數(shù)總體呈穩(wěn)步上升的趨勢，尤其是黨的十八大以來增速明顯上升。2）全國能源消費結構低碳化分布的空間非均衡性較弱，呈現(xiàn)先升后降態(tài)勢，華中、東北地區(qū)泰爾指數(shù)較低，西北、華南泰爾指數(shù)較高。區(qū)域內(nèi)能源消費結構低碳化的差異對總體差異的影響較大，但區(qū)域間差異對總體差異的影響逐漸增大。3）全國能源消費結構低碳化存在明顯的空間正相關，馬太效應顯著，存在著明顯的集聚現(xiàn)象。近年來總體空間格局分布變化較小，江浙滬地區(qū)始終呈現(xiàn)高高聚集的特征，而西南和華中地區(qū)則處于弱弱聚集。

綜合上述研究結論，本文提出以下能源消費結構低碳化建議。

1）區(qū)域合作促進能源低碳化發(fā)展。全國各省市自治區(qū)能源消費結構低碳化的馬太效應顯著，能源消費結構低碳化較高的城市趨于強強聚集，而較低的城市趨于弱弱聚集。因此，各省市自治區(qū)政府需要相互協(xié)商、達成共識，積極打破區(qū)域行政壁壘，推動區(qū)域一體化資源戰(zhàn)略。統(tǒng)籌兼顧整體和局部，以此增強制度資源的流動效率。同時，構建區(qū)域利益共同體，通過技術交流等多種方式互惠互助、合作共贏，共同促進能源低碳化發(fā)展。

2）能源輸出型地區(qū)積極推進能源產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。歷年來能源消費結構低碳化指數(shù)較低的多為能源輸出型地區(qū)，而能源輸出型地區(qū)普遍對能源過度依賴，不積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構而形成單一的資源型產(chǎn)業(yè)結構，使得這些地區(qū)難以有效且順暢地推動能源轉(zhuǎn)型發(fā)展。因此，需要積極探索煤炭能源清潔高效利用的路徑，賦予煤炭能源高附加值，促進現(xiàn)代煤化工產(chǎn)業(yè)發(fā)展；積極開發(fā)利用太陽能、氫能等新能源，促進新能源高質(zhì)量發(fā)展，構建多元化、多渠道的新能源產(chǎn)業(yè)體系，推動能源轉(zhuǎn)型。

3）以經(jīng)濟建設促進優(yōu)化能源產(chǎn)業(yè)結構。在Moran散點圖中長期處于第三象限 （LL）的?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）經(jīng)濟發(fā)展水平較為落后，經(jīng)濟發(fā)展水平較低地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構較為單一，能源結構剛性較強，難以實現(xiàn)能源結構多元化發(fā)展和低碳化轉(zhuǎn)型。我們需要提高經(jīng)濟水平，推動產(chǎn)業(yè)結構高級化，激發(fā)社會創(chuàng)造力和市場活力，破解模式鎖定和路徑依賴，以經(jīng)濟發(fā)展提升能源結構低碳化水平。

4）科技創(chuàng)新為能源低碳化提供持續(xù)動力。能源產(chǎn)業(yè)低碳化發(fā)展需要科學技術的創(chuàng)新、普及和推廣。加快能源技術創(chuàng)新，推動煤炭清潔高效利用，大力發(fā)展非化石能源，能夠推進能源綠色低碳轉(zhuǎn)型。同時，通過低碳技術創(chuàng)新，對新能源行業(yè)賦能，加速低端制造業(yè)技術改造升級，加快可再生能源產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。