陳宇光

(臺(tái)州行政學(xué)院，浙江 臺(tái)州 318000)

在全球經(jīng)濟(jì)增長乏力的新常態(tài)下，實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)的高質(zhì)量發(fā)展，已成為我國生產(chǎn)力可持續(xù)發(fā)展、穩(wěn)步提高居民收入的必由之路。高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，有賴于建立一個(gè)科學(xué)的指標(biāo)體系，從而形成可操作的實(shí)施路徑。在眾多規(guī)制指標(biāo)中，碳排放量作為一項(xiàng)綜合性的環(huán)境指標(biāo)，其增減變化能深刻反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度等變量的異質(zhì)性變動(dòng)，與地方經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型升級強(qiáng)相關(guān)。同時(shí)，碳排放空間是一種絕大多數(shù)行業(yè)都必需的同質(zhì)化要素，對其開展研究和規(guī)制，可以發(fā)揮“抓手”的作用，從而形成一種帶有普遍性的倒逼機(jī)制。因此，碳排放量指標(biāo)突破了狹隘的應(yīng)對氣候變化的范疇，“十一五”期間在全國范圍內(nèi)逐漸受到重視，并以碳強(qiáng)度的形式進(jìn)入全國和各省市的“十二五”規(guī)劃。本研究以浙江省為例，旨在探討區(qū)域能源碳排放量的異質(zhì)性，并從高質(zhì)量發(fā)展的角度提出相應(yīng)的規(guī)制建議。

一、文獻(xiàn)綜述和模型設(shè)定

(一)模型基礎(chǔ)概述

現(xiàn)有的關(guān)于環(huán)境指標(biāo)的定量分析，大多基于IPAT恒等式的分析基礎(chǔ)。IPAT模型起源于20世紀(jì)70年代Ehrlich等(1970)(1)Ehrlich P, Holdren J, The People Problem, Saturday Review, 1970, No.4, pp.42-43.、Commoner(1971)(2)Commoner B,The Closing Circle, Alfred Knopf, 1971, pp.1-5.等關(guān)于影響環(huán)境“人口增長論”與“技術(shù)決定論”的討論。該模型認(rèn)為，環(huán)境影響是人口、富裕程度、技術(shù)水平三個(gè)變量的乘積：

I=P×A×T

(1)

其中，I、P、A、T分別代表環(huán)境變量、人口數(shù)量、富裕程度、技術(shù)水平。

1989年日本教授Yoichi Kaya在IPCC研討會(huì)上提出將IPAT模型具體化，將A用人均收入指標(biāo)代替，用T代表單位GDP的環(huán)境影響，從而將IPAT模型演化為KAYA恒等式(3)Kaya Y, Impact of Carbon Dioxide Emission Control on GNP Growth: Interpretation of Proposed Scenarios, IPCC Energy and Industry Subgroup, Response Strategies Working Group, 1989, pp.2-4.：

(2)

KAYA恒等式的提出，使IPAT模型在理論和實(shí)證層面有了可操作的基礎(chǔ)，之后模型的改良演化不斷涌現(xiàn)，相應(yīng)的實(shí)證分析已運(yùn)用到能源、生態(tài)足跡、大氣污染和水污染等眾多環(huán)境領(lǐng)域，已然成為環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域一個(gè)重要的研究方法體系。雖然IPAT恒等式識別出了影響環(huán)境的主要因素，但在理論上仍然存在一定的短板。

第一，有效變量遺漏較多。對于IPAT恒等式來說，只有滿足乘積恒等關(guān)系的變量，才能進(jìn)入模型，從而造成變量選取的范圍過于狹窄。而文化、制度等只能以名義數(shù)字代表的因素，顯然也是環(huán)境的影響因素，但由于無法滿足乘積關(guān)系，只能籠統(tǒng)地隱含在變量T以內(nèi)。如何繼續(xù)向下分解以包涵更多變量，依然是IPAT研究體系懸而未決的難題。

第二，模型的拓展和應(yīng)用余地較小。環(huán)境影響因素由假設(shè)先驗(yàn)地予以確定，不支持假設(shè)檢驗(yàn)。而環(huán)境經(jīng)濟(jì)理論的發(fā)展總是提出各種假說，需要由模型加以實(shí)證分析，例如Grossman等(1991)關(guān)于環(huán)境庫茲涅茨曲線的論斷(4)Grossman G, Krueger A, Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement, NBER Working Papers 3914, National Bureau of Economic Research, 1991, pp.2-36.，其實(shí)證需要在模型中引入富裕程度的二次方甚至三次方，這即使在IPAT恒等式的對數(shù)形式中也很難實(shí)現(xiàn)。

第三，技術(shù)變量的代表性存在爭議。為了保證恒等關(guān)系成立，作為表征技術(shù)水平的變量T是在I、P、A已知的情況下求出的，并非獨(dú)立變量，其數(shù)值的上升或下降是否僅體現(xiàn)技術(shù)水平的變化，值得商榷。如果把變量T獨(dú)立出來，使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中一個(gè)與P、A無關(guān)卻能代表技術(shù)因素的指標(biāo)，又難以保證恒等關(guān)系。

為了減少IPAT模型固有缺陷帶來的影響，York等(2003)改良IPAT恒等式的對數(shù)形式，將其定義為隨機(jī)形式，即STIRPAT模型(5)York R, Rosa E, Dietz T, Stirpat, Ipat and Impact: Analytic Tools for Unpacking the Driving Forces of Environmental Impacts, Ecological Economics, 2003, No.3, pp.351-365.：

I=C0×Pα×Aβ×Tγ×e

(3)

在隨機(jī)形式中，不僅變量可以通過指數(shù)α、β、γ和常數(shù)C0來不同程度地影響環(huán)境變量，而且可以適度添加原本不滿足乘積恒等關(guān)系的變量。

(二)碳排放指標(biāo)計(jì)量模型設(shè)定

根據(jù)IPAT模型的思想，針對碳排放量指標(biāo)的實(shí)際特征，可以將其每一年的數(shù)據(jù)分解出人口、城鎮(zhèn)化率、人均收入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)和排放系數(shù)等因素。在式(4)中，P為地區(qū)常住人口數(shù)；通過分類變量i將P分為城鄉(xiāng)兩類人口Pi，其比值為城鎮(zhèn)化率U，對應(yīng)的人均收入為pGDPi；通過分類變量j將GDP分為三次產(chǎn)業(yè)增加值Iij，從而形成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量ISij、能源強(qiáng)度變量EIijk；通過分類變量k對應(yīng)消費(fèi)的20種主要能源Eijk，構(gòu)建第k種能源的消費(fèi)比重，即能源結(jié)構(gòu)ESijk；Пk為第k種能源的碳排放系數(shù)，該系數(shù)可假定始終保持穩(wěn)定。

(4)

通過引入分類變量，上述IPAT模型保證了恒等關(guān)系的成立。根據(jù)STIRPAT模型的改良思路以及節(jié)約自由度的考慮，通常只選取同一分類變量中最具代表性的一組數(shù)據(jù)進(jìn)入模型。在針對浙江碳排放量的其他相似研究中，孫敬水等(2011)引入人口、人均收入、能源強(qiáng)度、煤炭比重和單位能耗排碳量五個(gè)指標(biāo)(6)孫敬水、李志堅(jiān)、陳稚蕊：《低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素研究——以浙江省為例》，《中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2011年第2期，第48-55頁。；魏丹青等(2017)引入人口、人均收入、能源強(qiáng)度、煤炭比重、城鎮(zhèn)化率和三產(chǎn)比例六個(gè)指標(biāo)(7)魏丹青、黃煒、曹植：《省域碳排放影響因素分析及減碳機(jī)制探討——以浙江省為例》，《生態(tài)經(jīng)濟(jì)》2017年第12期，第14-18頁。。筆者經(jīng)過前期試算，先選取人口、人均收入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度進(jìn)入模型，城鎮(zhèn)化率、能源結(jié)構(gòu)因素在后文另行闡述。對模型兩邊取對數(shù)，即可得到碳排放量的長期均衡函數(shù)：

(5)

現(xiàn)有的IPAT恒等式應(yīng)用研究絕大多數(shù)是直接對上式進(jìn)行回歸，而實(shí)際上自變量對因變量的影響通常是逐年遞減而非完全一一對應(yīng)的，如此計(jì)量將忽略變量的滯后效應(yīng)，混淆自變量的短期和長期彈性。根據(jù)格蘭杰表述定理，協(xié)整變量間的短期非均衡關(guān)系，總可以由一個(gè)誤差修正模型表述。故選擇構(gòu)建較為節(jié)省自由度的1階自回歸分布滯后DHSY函數(shù)，并將其變形為誤差修正模型加以估計(jì)，其表達(dá)式如下(8)Davidson J, Hendry D, Srba F, Econometric Modelling of the Aggregate Time-series Relationship between Consumers’ Expenditure and Income in the United Kingdom, The Economic Journal, 1978, No.6, pp.661-692.：

(6)

其中，ecm代表t-1期的非均衡誤差，根據(jù)誤差修正機(jī)制的思想，上一期的非均衡誤差將在均衡關(guān)系的作用下于本期進(jìn)行修復(fù)，故ecm前的系數(shù)必須為負(fù)，且各變量前的系數(shù)將由式(5)中的長期彈性，改變?yōu)閮H體現(xiàn)本期自變量變化的影響，即為短期彈性。此外，誤差修正模型是差分模型，故預(yù)期不存在常數(shù)項(xiàng)。

二、浙江碳排放量誤差修正模型的估計(jì)和檢驗(yàn)

(一)數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)

浙江能源碳排放數(shù)據(jù)由歷年能源消費(fèi)終端數(shù)據(jù)計(jì)算得到，根據(jù)《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》地區(qū)能源平衡表、《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國區(qū)域電網(wǎng)基準(zhǔn)線排放因子》等資料估算得到1990—2018年排放量數(shù)據(jù)，估算的公式如下：

(7)

其中，C表示當(dāng)年二氧化碳排放總量；Ck是第k種能源消費(fèi)產(chǎn)生的排放量，其計(jì)算分兩部分：本地能源的消費(fèi)采用物料衡算法，Ek是該種能源的消費(fèi)量，NCVk表示該種燃料的平均低位發(fā)熱量，VCk表示單位熱值含碳量，COFk表示碳氧化率；外省電力調(diào)入引起的間接排放采用凈調(diào)入電力E電調(diào)乘以排放系數(shù)EFOM的計(jì)算辦法。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整因素采用二產(chǎn)比例除以三產(chǎn)比例衡量；能源強(qiáng)度因素采用標(biāo)準(zhǔn)煤能源消費(fèi)量除以GDP衡量。這些變量的歷年數(shù)值均源自《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中，涉及GDP的變量均以2000年不變價(jià)為基準(zhǔn)折算。

(二)模型參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)

對于時(shí)序數(shù)據(jù)誤差修正模型的估計(jì)，首先需要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性和協(xié)整關(guān)系成立。對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，得知所有數(shù)據(jù)都是一階單整；對OLS擬合殘差進(jìn)行AEG檢驗(yàn)，在帶漂移項(xiàng)、滯后三階時(shí)取得最小系數(shù)-3.499，p值為0.0011，可認(rèn)為通過了協(xié)整檢驗(yàn)。

誤差修正模型的建立需經(jīng)兩步，首先需要估計(jì)長期均衡模型式(5)，得到殘差ecm值代入式(6)。對式(5)經(jīng)過試算檢驗(yàn)得知，OLS回歸會(huì)產(chǎn)生自相關(guān)問題，故采用一階廣義差分法進(jìn)行回歸，經(jīng)迭代后估得長期彈性和殘差ecm值。將上一期殘差放入本期觀察值，與對數(shù)差分?jǐn)?shù)據(jù)一并進(jìn)行OLS回歸，得到誤差修正模型的短期彈性值。兩步法的參數(shù)擬合結(jié)果如表1所示。

表1 兩步法的模型參數(shù)擬合結(jié)果

兩個(gè)模型的參數(shù)擬合結(jié)果都較好地符合了變量的經(jīng)濟(jì)意義，正負(fù)號正常且數(shù)值適中。在誤差修正模型中，ecm前的系數(shù)為-0.29，常數(shù)項(xiàng)不顯著，都符合預(yù)期。對兩個(gè)模型的殘差進(jìn)行偏度—峰度、Shapiro-Wilk、Shapiro-Francia三種正態(tài)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示沒有拒絕正態(tài)的原假設(shè)，從而說明t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)有效。White檢驗(yàn)、BP檢驗(yàn)結(jié)果沒有拒絕同方差的原假設(shè)。在共線性檢驗(yàn)中，誤差修正模型的VIF平均僅為1.53倍，一階廣義差分模型的VIF偏高，這也是時(shí)序數(shù)據(jù)的普通現(xiàn)象，鑒于t檢驗(yàn)顯著，可認(rèn)為模型自身較為富余的自由度較好地克服了共線性問題。在殘差自相關(guān)檢驗(yàn)中，兩個(gè)模型的DW統(tǒng)計(jì)量分別為1.729、1.457，同時(shí)結(jié)合BG檢驗(yàn)和Ljung-Box Q檢驗(yàn)，可認(rèn)為自相關(guān)問題已經(jīng)得到緩解。對誤差修正模型進(jìn)行RESET檢驗(yàn)，顯示沒有遺漏變量。

在參數(shù)穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，分別采用其他同質(zhì)指標(biāo)替換產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度變量，重新計(jì)算發(fā)現(xiàn)，無論是第一步的一階差分模型還是第二步的誤差修正模型，其參數(shù)數(shù)值正負(fù)號都顯示正確，大小合理，且人口、人均收入等未替換變量的參數(shù)數(shù)值沒有重大差異。然后，刪去較易產(chǎn)生共線性問題的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)解釋變量，將其更換為能源結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率再次回歸，發(fā)現(xiàn)擬合效果雖有所下降，但系數(shù)估計(jì)值仍然大體一致。檢驗(yàn)數(shù)據(jù)如表2所示，綜合認(rèn)為原誤差修正模型的參數(shù)估計(jì)較為穩(wěn)健。

三、浙江碳排放量指標(biāo)異質(zhì)性的模型解釋

(一)模型的短期和長期彈性

對誤差修正模型參數(shù)的解讀，需要從短期和長期兩方面來看。人口數(shù)量因素對排放增長有刺激作用，回歸結(jié)果顯示，在人口變化的當(dāng)年，排放的人口彈性為1.3倍，即人口數(shù)量變化1%，將導(dǎo)致當(dāng)年排放增長約1.3%；同時(shí)由于滯后作用的存在，長期來看，將總共導(dǎo)致排放增長約2.31%，說明人口因素?zé)o論是在短期還是在長期，都富有彈性，且作用時(shí)效較長。人均收入因素的短期彈性為0.49，但長期彈性可達(dá)0.73，說明人均收入的提高在短期內(nèi)對排放增長的拉動(dòng)作用并不明顯，但從長期來看其功效會(huì)逐漸提高。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素的長期彈性0.27低于短期彈性0.42，說明二產(chǎn)比重下降和三產(chǎn)比重上升1%時(shí)，短期來看具有約0.42%的減排功效，但長期來看其減排績效會(huì)有所反彈。能源強(qiáng)度的長期彈性和短期彈性較為接近，其下降1%將導(dǎo)致排放降低約0.57%，且該減排功效在一年內(nèi)基本發(fā)揮完畢。ecm前的系數(shù)為-0.29，說明在該協(xié)整關(guān)系中，上一年對均衡關(guān)系的偏離將在當(dāng)年修復(fù)約29%，進(jìn)一步證實(shí)了各因素對排放量作用的滯后性和長期性。

在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，城鎮(zhèn)化率的測試結(jié)果顯示，1990—2019年，浙江省的城鎮(zhèn)化率由36%上升至70%，達(dá)到歐洲發(fā)達(dá)國家水平，但城鎮(zhèn)化率的大幅提升對排放量的刺激作用并不顯著。其原因在于浙江居民的富裕程度、城鄉(xiāng)均衡發(fā)展水平長期走在全國前列，故農(nóng)村居民的生活水平及相應(yīng)的碳排放水準(zhǔn)與城鎮(zhèn)居民并不存在較大差別，所以人口由農(nóng)村遷徙到城市，并不會(huì)導(dǎo)致排放量的迅猛增長。

能源結(jié)構(gòu)的測試結(jié)果與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)類似，其長期彈性1.37，也小于其短期彈性2.03，反映出煤炭比例下降的減排效果存在后期反復(fù)。其原因在于風(fēng)電、光電穩(wěn)定性差、平價(jià)上網(wǎng)難等短板依舊存在，水電、核電等清潔能源的發(fā)電量較為固定，所以能源結(jié)構(gòu)中用煤比例的下降只會(huì)導(dǎo)致油氣比例的上升。雖然油氣的單位熱值含碳量VC值低于煤炭，但仍遠(yuǎn)高于清潔能源的近零排放，故能源結(jié)構(gòu)調(diào)整雖然存在減排功效，但目前仍未能得到充分發(fā)揮。

綜合模型系數(shù)結(jié)果可知，當(dāng)前對浙江排放量起刺激作用的主要是人口、人均收入因素，起抑制作用的有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源強(qiáng)度下降和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化因素。比較各變量的系數(shù)發(fā)現(xiàn)，刺激類因素的彈性加總要高于抑制類因素，而且在長時(shí)間跨度下，人口因素的滯后作用會(huì)逐步顯現(xiàn)，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的減排作用還會(huì)反彈，導(dǎo)致目前排放量依然保持逐漸上升的趨勢。

(二)自變量驅(qū)動(dòng)程度分析

將模型中解釋變量1990—2018年的年均復(fù)合增長率乘以其長期彈性，得到各變量對排放量增長的驅(qū)動(dòng)程度，再除以合計(jì)數(shù)即可得到碳排放量變動(dòng)的計(jì)量分解結(jié)果(見表3)。該結(jié)果與采用LMDI方法分解的前期研究具有一致性(9)陳宇光：《浙江省能源碳排放增長的驅(qū)動(dòng)因素探究——基于行業(yè)和能源的二維LMDI模型》，《嘉興學(xué)院學(xué)報(bào)》2016年第2期，第36-42頁。。

表3 自變量對碳排放量年度增長率的驅(qū)動(dòng)情況

從分解結(jié)果看，首先，城鎮(zhèn)居民收入的提高，是浙江區(qū)域碳排放增長最主要的驅(qū)動(dòng)因素，驅(qū)動(dòng)排放量增長了101.01%。其次，人口數(shù)量增長可以解釋排放量增長率的31.78%。居民持續(xù)增收、流動(dòng)人口向東南沿海區(qū)域匯聚，仍然是浙江乃至全國未來經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的必然趨勢，也是高質(zhì)量發(fā)展的預(yù)期成果，實(shí)踐中亦不可能為了降低環(huán)境影響而人為地壓制人口和人均收入因素。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度作為抑制排放上升的因素，可以解釋排放下降程度的8.31%和24.49%。與計(jì)量模型得到的結(jié)論類似，三產(chǎn)比率的提高未顯現(xiàn)出較大的減排效應(yīng)，甚至后期出現(xiàn)反彈。其原因在于三產(chǎn)相比二產(chǎn)，存在規(guī)模小、數(shù)量大的特點(diǎn)，從業(yè)人員素質(zhì)良莠不齊，加之我國水、電等基礎(chǔ)要素供應(yīng)價(jià)格偏低，故其減排潛力雖大但在實(shí)踐中節(jié)能降耗普遍不受重視。能源強(qiáng)度改善是目前抑制排放增長最有力的措施，原因在于能源強(qiáng)度是各省市五年規(guī)劃的剛性約束指標(biāo)，且上級部門每年會(huì)考核地方政府目標(biāo)落實(shí)情況，故能源強(qiáng)度通常都會(huì)進(jìn)入大中型項(xiàng)目落地前的環(huán)境類評價(jià)，從而切實(shí)發(fā)揮減排功效。

四、政策建議

針對計(jì)量估算顯示，浙江省碳排放量的變動(dòng)存在異質(zhì)性因素。其中，城鎮(zhèn)化的推進(jìn)與排放增長脫鉤，這可能是區(qū)別其他城鄉(xiāng)差距較大省份的一個(gè)顯著特征；同時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整所帶來的減排功效出現(xiàn)某種反復(fù)拉鋸現(xiàn)象，其減排潛力尚有待發(fā)掘。人口數(shù)量、居民收入則體現(xiàn)出與其他地區(qū)的同質(zhì)特性。異質(zhì)性和同質(zhì)性并存，對此可考慮在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)等方面強(qiáng)化政策力度。

(一)提升第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)排放空間經(jīng)濟(jì)效用最大化

浙江“四換三名”“騰籠換鳥”“鳳凰涅槃”等經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型浪潮方興未艾，第三產(chǎn)業(yè)中的新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)、康養(yǎng)服務(wù)和文化創(chuàng)意等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展迅猛，對于降低全省排放強(qiáng)度起到積極作用，下一步應(yīng)繼續(xù)鼓勵(lì)節(jié)能咨詢、計(jì)量檢測和系統(tǒng)設(shè)計(jì)等兼具經(jīng)濟(jì)效益及環(huán)境效益的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展。結(jié)合傳統(tǒng)第三產(chǎn)業(yè)數(shù)量多、規(guī)模小等特征，適宜采用制度成本較低的行政化規(guī)制手段來發(fā)掘其減排潛力。例如，出臺(tái)通用的節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)，嚴(yán)格把牢市場準(zhǔn)入門檻；深化水電氣、排污權(quán)等生產(chǎn)要素的價(jià)格改革，明確數(shù)量階梯價(jià)格、行業(yè)差別價(jià)格、超額懲罰價(jià)格的實(shí)施范圍，使通用要素價(jià)格能真正反映資源從開采到廢物處理的全周期成本。

(二)倒逼存量，嚴(yán)控增量，打破用能單位能源強(qiáng)度鎖定效應(yīng)

浙江能耗基數(shù)低，在經(jīng)歷初期的技術(shù)節(jié)能和管理節(jié)能階段后，能源強(qiáng)度下降的潛力已得到很大程度的釋放，需進(jìn)一步尋找節(jié)能邊際成本相對較低的領(lǐng)域?？蛇\(yùn)用稅收優(yōu)惠、行業(yè)補(bǔ)貼和行政命令等途徑，類比“以畝均論英雄”的產(chǎn)業(yè)調(diào)整思路，推動(dòng)重點(diǎn)耗能行業(yè)能效對標(biāo)，繼續(xù)深挖工業(yè)節(jié)能潛力。力爭主要耗能領(lǐng)域能耗保持全國領(lǐng)先水平，部分耗能領(lǐng)域達(dá)到國際領(lǐng)先水平，形成一批節(jié)能建筑、節(jié)能物流、節(jié)能園區(qū)和節(jié)能政府試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)。

(三)以扎實(shí)穩(wěn)健的技術(shù)攻關(guān)開發(fā)新能源，實(shí)現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化

能源多樣化是打破能源要素制約、保障能源安全的重要戰(zhàn)略措施。應(yīng)當(dāng)抓住目前全球能源供應(yīng)寬松的有利時(shí)機(jī)，加快天然氣、石油儲(chǔ)運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加強(qiáng)油氣資源戰(zhàn)略儲(chǔ)備。浙江省的核電、水電、風(fēng)電和太陽能等低碳能源品種齊全且資源豐富，應(yīng)當(dāng)加快突破一批能源裝備關(guān)鍵組件和材料的生產(chǎn)工藝，降低光伏、風(fēng)電產(chǎn)品發(fā)電成本，早日實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng)，同時(shí)加快燃煤電廠清潔排放整治提升，增強(qiáng)電網(wǎng)調(diào)峰能力，從而推動(dòng)清潔能源技術(shù)在浙江的規(guī)?；l(fā)展。

(四)多措調(diào)節(jié)高耗能產(chǎn)品消費(fèi)，培養(yǎng)綠色低碳的生活方式

居民人均收入提高后，必然增加對各種產(chǎn)品的消費(fèi)，此時(shí)需要政府有關(guān)部門加強(qiáng)宣傳引導(dǎo)，提倡節(jié)約環(huán)保的生活理念，減少不必要的奢侈消費(fèi)、面子消費(fèi)和非理性消費(fèi)。同時(shí)，運(yùn)用消費(fèi)稅、環(huán)保稅、增值稅和資源稅等稅收工具，加大對高碳產(chǎn)品的征稅力度，或者考慮在現(xiàn)有碳排放權(quán)交易市場的基礎(chǔ)上，對廣大中小排放源實(shí)行碳稅制度，實(shí)現(xiàn)以市場價(jià)格手段引導(dǎo)綠色消費(fèi)，還能夠?yàn)榈貐^(qū)環(huán)境污染治理、生態(tài)補(bǔ)償和環(huán)保監(jiān)測等工作籌集資金。