唐 杰 溫照傑 王 東 孫靜宇

（哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 深圳 518000）

一、碳排放達(dá)峰研究的理論方法和實(shí)證結(jié)果

過(guò)去數(shù)十年，經(jīng)濟(jì)學(xué)家和科學(xué)家提出了若干碳排放達(dá)峰研究理論框架和技術(shù)分析方法。本文概要評(píng)價(jià)三個(gè)基礎(chǔ)模型和三類(lèi)因素分解方法。三個(gè)基礎(chǔ)模型，一是Kaya提出的Kaya恒等式，為其后開(kāi)展的碳排放因素分解提供了簡(jiǎn)捷的可以擴(kuò)展的理論分析思路[1]；二是Grossman和Krueger提出的，以結(jié)構(gòu)升級(jí)、技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)境偏好解釋人均收入提高與環(huán)境污染的倒U關(guān)系，即“污染在低收入水平上隨人均GDP 增加而上升，高收入水平上隨GDP增長(zhǎng)而下降”，被稱作環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)；[2-3]三是以諾德豪斯為代表的資源最優(yōu)配置的動(dòng)態(tài)均衡方法。[4-8]碳排放是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的對(duì)偶因素，在增加當(dāng)期產(chǎn)出的同時(shí)，碳排放的累積效應(yīng)會(huì)減少經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的收益。動(dòng)態(tài)跨期的碳排放分析打破了傳統(tǒng)的“父?jìng)觾敗钡男袨榉绞?，將碳排放產(chǎn)生的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)損失，貼現(xiàn)為當(dāng)期的負(fù)收益，形成了當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放負(fù)效應(yīng)的動(dòng)態(tài)收益比較。三類(lèi)分解方法，第一類(lèi)是基于指標(biāo)分解法。主要是IPAT和STIRPAT模型。IPAT恒等式將碳排放分解為人口、富裕程度與技術(shù)水平等三個(gè)因素，更進(jìn)一步是生產(chǎn)單位產(chǎn)出所需要的原材料投入，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，生產(chǎn)單位產(chǎn)品的原材料消耗，以及社會(huì)組織、制度、文化及消費(fèi)習(xí)慣等。第二類(lèi)是自下而上方法，以LEAP(Longrange Energy Alternatives Planning System)為代表。第三類(lèi)是基于系統(tǒng)優(yōu)化模擬，主要包括MARKAL- MACRO 模型、IESOCEM模型和中國(guó)能源環(huán)境綜合政策評(píng)價(jià)模型(IPAC)等。有關(guān)碳排放達(dá)峰研究的實(shí)證結(jié)論可歸納為如下幾個(gè)方面。

一是碳排放水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式關(guān)系密切。Green和Stern、Liu等、He 認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向更有質(zhì)量、更可持續(xù)和更具包容性的新發(fā)展模式，經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)張從與碳排放脫鉤轉(zhuǎn)換為帶動(dòng)碳排放量下降。[9-11]碳排放強(qiáng)度差異與經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段決定的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式關(guān)系密切。[12-13]涂正革和諶仁俊運(yùn)用LMDI兩層分解法分析了工業(yè)化、城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放的動(dòng)態(tài)邊際凈影響。[14]

二是能源產(chǎn)出效率提高與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)互動(dòng)。Jiang等，Wang等觀察發(fā)現(xiàn)，我國(guó)能源密集型產(chǎn)業(yè)，水泥、鋼鐵和電力行業(yè)，空間分布高度不平衡，造成碳排放與城市化，碳排放與產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)之間的雙向正因果關(guān)系[15-16]。郭朝先、Li和Wei、Zheng等證實(shí)，碳排放強(qiáng)度主要受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和資源稟賦差異影響顯著，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，減少過(guò)度依賴資源稟賦會(huì)獲得可持續(xù)發(fā)展和碳減排的多重收益[17-19]，以可再生能源和天然氣替代煤炭是遏制碳排放的突破性選擇。[20]

三是碳排放決定于人均收入和城市化水平但不是簡(jiǎn)單線性關(guān)系。Sharma使用69個(gè)國(guó)家1985-2005年面板數(shù)據(jù)，對(duì)碳排放量與國(guó)際貿(mào)易，人均GDP，城市化和一次能源消費(fèi)量的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分解分析，其中，人均GDP和城市化是全球碳排放增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素。按照人均GDP進(jìn)行高中低分組，高收入國(guó)家對(duì)應(yīng)高人均碳排放水平和低碳排放增長(zhǎng)率[21]?，F(xiàn)代城市起源于工業(yè)空間集聚，環(huán)境污染與碳排放因此與城市化過(guò)程息息相關(guān)（Li等，2017；Wang等，2018；Bilgili等，2016）[22-24]。后工業(yè)化時(shí)期，創(chuàng)新聚集成為城市的主要功能，城市化從碳排放的驅(qū)動(dòng)力量，轉(zhuǎn)換為碳排放達(dá)峰的驅(qū)動(dòng)力量。[25-26]Li和Lin（2015）將73個(gè)國(guó)家面板數(shù)據(jù)劃分為四個(gè)收入水平組。低收入組，城市化增加了碳排放量；中低收入和中高收入組，工業(yè)化提高了能源效率，碳排放量依然增加；高收入組，能源消耗上升，碳排放量不增長(zhǎng)。[27]

四是有為政府是解決市場(chǎng)機(jī)制失靈的關(guān)鍵。氣候變化是有史以來(lái)最嚴(yán)重的市場(chǎng)失靈。[28]Acemoglu 等給出了如下論證過(guò)程，若經(jīng)濟(jì)中有兩個(gè)生產(chǎn)部門(mén)，后發(fā)的清潔生產(chǎn)部門(mén)與先行的環(huán)境污染的骯臟生產(chǎn)部門(mén)。骯臟生產(chǎn)部門(mén)因具有先行的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，會(huì)吸引創(chuàng)新和生產(chǎn)資源更多進(jìn)入獲利，加劇了負(fù)外部性，生態(tài)環(huán)境惡化。若通過(guò)合理的政策設(shè)計(jì)，調(diào)整不同技術(shù)間成本收益關(guān)系，骯臟部門(mén)企業(yè)獲利降低，清潔部門(mén)有利可圖，政府干預(yù)就有可能克服市場(chǎng)失敗。在清潔技術(shù)成長(zhǎng)為主導(dǎo)技術(shù)后，政府退出干預(yù)，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期增長(zhǎng)和良好環(huán)境生態(tài)之間的平衡。[29]Lemoine討論了這樣一種狀況，若創(chuàng)新與能源投入互補(bǔ)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)從依賴傳統(tǒng)技術(shù)轉(zhuǎn)向新能源技術(shù)。[30]Zhang發(fā)現(xiàn)，推進(jìn)高耗能行業(yè)的碳減排具有明顯的比較優(yōu)勢(shì)，相對(duì)于一刀切的減排方式，所付出的短期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)代價(jià)要小。[31]

五是碳排放達(dá)峰及走向碳中和是技術(shù)創(chuàng)新和體制創(chuàng)新結(jié)果。Levin和Rich回顧并展望了全球碳排放達(dá)峰的進(jìn)程，1990年有19個(gè)國(guó)家達(dá)到峰值，占當(dāng)期全球碳排放量的21%；2000年有33個(gè)國(guó)家達(dá)到峰值，占當(dāng)期全球排放量的18%（基于2000年碳排放量）；2010年達(dá)到峰值國(guó)家增至49個(gè)，占全球排放量的36%（基于2010年碳排放量）；2020年占全球排放量40%的53個(gè)國(guó)家（基于2010年排放數(shù)據(jù)）將達(dá)到峰值；2030年可能增長(zhǎng)到57個(gè)國(guó)家，占全球排放量的60%。[32]創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核心驅(qū)動(dòng)力，新產(chǎn)業(yè)和新技術(shù)的創(chuàng)新爆發(fā)期往往伴隨著投資浪潮，這有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，也應(yīng)防止可能形成的經(jīng)濟(jì)泡沫或是大規(guī)模的公共和私人債務(wù)（Mercure等，2019）。[33]2019年12月歐盟公布了“歐洲綠色協(xié)議”，提出應(yīng)對(duì)氣候和環(huán)境挑戰(zhàn)與實(shí)現(xiàn)歐盟經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，標(biāo)志著從碳減排轉(zhuǎn)向碳中和的重大步驟。2050年實(shí)現(xiàn)碳中和的行動(dòng)路線圖幾乎涉及了所有經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，清潔能源、循環(huán)經(jīng)濟(jì)、生物多樣性、減少污染的核心在于提高資源利用效率。歐盟能源供給將向主要依賴可再生能源轉(zhuǎn)變，同時(shí)終結(jié)煤炭作為燃燒能源的歷史。歐盟企業(yè)要成為全球清潔生產(chǎn)和技術(shù)的領(lǐng)軍者，歐盟要以應(yīng)對(duì)氣候變化引導(dǎo)創(chuàng)新、增加就業(yè)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)健康經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。[34]

二、OECD碳排放達(dá)峰的實(shí)證分析

經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)合作組織（OECD）從20個(gè)國(guó)家擴(kuò)展到36個(gè)國(guó)家，近13億人口，占世界經(jīng)濟(jì)總量超過(guò)60%，有高收入國(guó)家，也有墨西哥和土耳其等中高收入國(guó)家，實(shí)現(xiàn)了人均碳排放和碳排放總量達(dá)峰。實(shí)證檢驗(yàn)OECD達(dá)峰過(guò)程階段性特征，以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展、結(jié)構(gòu)變化、技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程，有助于我們以更寬的視野，從推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的角度審視碳排放達(dá)峰和碳中和的意義。一般說(shuō)來(lái)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法可以解決實(shí)證數(shù)據(jù)存在的技術(shù)問(wèn)題，但研究者要解決合理使用數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)，可得的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)往往不是理論模型的合理代理變量。為避免望文生義，簡(jiǎn)單化運(yùn)用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)得到肯定與否定的實(shí)證檢驗(yàn)，我們首先從更加寬廣的范圍對(duì)OECD經(jīng)濟(jì)社會(huì)、創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)和技術(shù)結(jié)構(gòu)變化以及政府管制能力進(jìn)行概覽性的綜述，而后運(yùn)用可獲得的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可比照的實(shí)證檢驗(yàn)。

（一）OECD經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展概覽

（二）OECD碳達(dá)峰的計(jì)量模型設(shè)計(jì)

為保證統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)連續(xù)可比較，我們統(tǒng)一采用了世界銀行發(fā)展指數(shù)中的數(shù)據(jù)，1971-2014年OECD國(guó)別數(shù)據(jù)中，人口、人均GDP、工業(yè)增加值占比、人口城鎮(zhèn)化率、能源強(qiáng)度、清潔能源占比等是連續(xù)的，可以支持以面板數(shù)據(jù)方式對(duì)OECD碳排放達(dá)峰和經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，城市化轉(zhuǎn)型以及可再生能源發(fā)展所代表的能源革命性轉(zhuǎn)型的綜合分析，見(jiàn)表1。

表1 模型中各變量含義及符號(hào)

碳排放總量方程寫(xiě)為：

人均碳排放方程寫(xiě)為：

式中 C——碳排放總量

PC——人均碳排放

βi——碳排放總量模型中變量系數(shù)值

γi——人均碳排放模型中變量系數(shù)值

楊元惺，中國(guó)藝術(shù)攝影學(xué)會(huì)主席，絲路國(guó)家攝影組織國(guó)際聯(lián)盟主席，北京國(guó)際攝影周執(zhí)行主席。1956年開(kāi)始攝影，1976年在周恩來(lái)總理逝世及隨后的“四五運(yùn)動(dòng)”悼念總理等重大活動(dòng)中，拍攝了大量珍貴的歷史鏡頭。1978年調(diào)入中國(guó)科協(xié)秘書(shū)處工作，1996年開(kāi)始有針對(duì)性地游歷拍攝中國(guó)和世界的大好河山。

ε，?——隨機(jī)誤差項(xiàng)

i——第i個(gè)國(guó)家

t——第t年（t=1971,…,2014）

對(duì)OECD國(guó)家面板數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析及檢驗(yàn)，以下為檢驗(yàn)結(jié)果。表2為模型中引入統(tǒng)計(jì)變量的描述性分析。為防止回歸結(jié)果出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，本文分別采用LLC、ADF及IPS方法，對(duì)各變量進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，表3為單位根檢驗(yàn)結(jié)果，顯示各變量均通過(guò)LLC檢驗(yàn)，說(shuō)明本文模型中變量是平穩(wěn)的。由于方程變量個(gè)數(shù)比較多，需對(duì)變量間的協(xié)整性進(jìn)行檢驗(yàn)，本文對(duì)變量間協(xié)整關(guān)系進(jìn)行Kao檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。結(jié)果表明在1%的顯著性水平下拒絕存在單位根，說(shuō)明可以認(rèn)為被解釋變量碳排放總量、人均碳排放與其他解釋變量之間存在協(xié)整關(guān)系。注：★、★★、★★★ 分別代表變量在10%、5%及1%的顯著性水平下顯著。

表2 OECD國(guó)家變量描述性統(tǒng)計(jì)分析①本文數(shù)據(jù)來(lái)源：溫照杰.中國(guó)與OECD國(guó)家碳排放達(dá)峰進(jìn)程分析[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2019.

表3 各變量單位根檢驗(yàn)

表4 協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)表

（三）OECD國(guó)家面板回歸結(jié)果與分析

表5為OECD碳排放總量和人均碳排放量面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果，其中，OLS、FE、RE分別為最小二乘回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，選擇隨機(jī)效應(yīng)模型解釋解釋碳排放總量，選擇固定效應(yīng)模型解釋人均碳排放。得到的實(shí)證回歸結(jié)果如表5所示。

表5 OECD國(guó)家碳排放總量/人均碳排放面板回歸結(jié)果

1.實(shí)證結(jié)果顯示，人口數(shù)量每增加1%，碳排放增加約1.1%，表明技術(shù)條件不變時(shí)，人口增長(zhǎng)帶動(dòng)碳排放總量增長(zhǎng)。

2.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高，人均GDP帶動(dòng)資源消耗上升的收入效應(yīng)遞減。在所考察的時(shí)間內(nèi)，OECD人口增長(zhǎng)率從期初平均1.2%下降到2014年0.64%；人口凈增長(zhǎng)約1.8億，碳排放總量卻達(dá)到了峰值。人均GDP平方值對(duì)碳排放總量和人均碳排放量年度影響系數(shù)分別為-0.044和-0.046?？此戚^低，但從基期到報(bào)告期累計(jì)的碳減排影響已經(jīng)是收入效應(yīng)帶動(dòng)碳排放增長(zhǎng)量的三倍以上，人均收入提高不再是碳排放增長(zhǎng)因素。其中包含的動(dòng)態(tài)最優(yōu)的含義是，人均GDP提高與勞動(dòng)邊際成本上升和勞動(dòng)生產(chǎn)率邊際增長(zhǎng)持續(xù)同步上升，更高的生產(chǎn)率使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從帶動(dòng)碳排放增長(zhǎng)，轉(zhuǎn)向脫鉤并最終轉(zhuǎn)身負(fù)向帶動(dòng)，高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)減少碳排放，這也是未來(lái)實(shí)現(xiàn)碳中和的內(nèi)存邏輯。

3.制造業(yè)占比與碳排放的關(guān)系不確定和不顯著。制造業(yè)一直曾經(jīng)是碳排放量增長(zhǎng)主要推動(dòng)力量，待檢驗(yàn)的假設(shè)是，制造業(yè)占GDP比率下降會(huì)引起OECD碳排放總量下降。面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果為，制造業(yè)增加值占GDP比重與碳排放總量下降方向相同，有些意外的是二者關(guān)系不具有顯著性。這是令人生疑卻似乎合理的結(jié)論。在統(tǒng)計(jì)樣本時(shí)間內(nèi)，OECD制造業(yè)占比持續(xù)下降，制造業(yè)產(chǎn)出絕對(duì)量的增長(zhǎng)幅度依然很大。故合理的解釋?xiě)?yīng)當(dāng)是，碳排放達(dá)峰并非是簡(jiǎn)單化的去工業(yè)化過(guò)程。未來(lái)研究中，需要深入理解新技術(shù)引入如何改變了工業(yè)內(nèi)部技術(shù)結(jié)構(gòu)，提升了制造業(yè)的要素投入效率和能源效率。

4.城市化與碳排放存在著顯著的倒U關(guān)系。中低級(jí)城市化水平，城市化率提高對(duì)碳排放量上升存在顯著正向帶動(dòng)作用。隨著城市化比例持續(xù)上升后，對(duì)碳排放總量的貢獻(xiàn)由正轉(zhuǎn)負(fù)。其中的內(nèi)在原因是城市功能發(fā)生變化。過(guò)往四十年，計(jì)算機(jī)革命、互聯(lián)網(wǎng)革命、移動(dòng)通訊為主的信息革命演化成一浪高過(guò)一浪數(shù)字革命。高端創(chuàng)新過(guò)程向城市聚集，高水平大學(xué)和研究開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)云集使城市轉(zhuǎn)型成為創(chuàng)新中心。[35]在人口結(jié)構(gòu)（如，高等教育入學(xué)率）和產(chǎn)業(yè)技術(shù)和組織創(chuàng)新支持下，傳統(tǒng)的城市生產(chǎn)方式和生活方式正在發(fā)生深刻變化，使城市化與碳排放之間出現(xiàn)倒U關(guān)系是理論與實(shí)證檢驗(yàn)相一致的內(nèi)在邏輯。

5.能源強(qiáng)度（ei）每降低1%，碳排放總量和人均碳排放可分別下降0.88%和0.86%。能源強(qiáng)度是碳排放量下降的決定性因素，是能源效率、能源結(jié)構(gòu)以及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)綜合反映。值得關(guān)注的是，可再生能源發(fā)電比例(eq,為扣除水電后可再生能源發(fā)電占比)每提高1%，碳排放總量和人均碳排放減少約0.05%，彈性系數(shù)似乎不高，但是影響與潛力均較大。推算的結(jié)果是，過(guò)去20年OECD太陽(yáng)能及風(fēng)能等可再生能源占比（eq值）從1.5%提高至11.5%，對(duì)OECD碳排放總量下降的貢獻(xiàn)約為0.5%。未來(lái)，可再生能源成為主導(dǎo)能源過(guò)程就是碳排放量持續(xù)下降和碳中和的過(guò)程。

三、OECD國(guó)家碳排放達(dá)峰對(duì)我國(guó)的借鑒意義

一是我國(guó)與OECD經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)具有明顯相似性。我國(guó)經(jīng)濟(jì)要素投入由低向高的動(dòng)態(tài)再配置、創(chuàng)新能力、結(jié)構(gòu)變化與OECD同方向變化,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距還較大，但提升速度更快。我國(guó)人口總量略高于OECD，碳排放總量和人均碳排放水平均為OECD的90%左右，經(jīng)濟(jì)總量與人均GDP約是OECD的1/4。我國(guó)實(shí)現(xiàn)人均GDP超過(guò)一萬(wàn)美元，臨近高收入國(guó)家門(mén)檻后，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)換的緊迫性空前提高。抓住新能源革命機(jī)遇對(duì)加快經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)型具有極其重要的意義。

二是我國(guó)城市化率和高等教育入學(xué)率與OECD平均水平有20年差距。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，城市化水平和人口質(zhì)量的提升將構(gòu)成新的重要的發(fā)展紅利。我國(guó)城市化率上升過(guò)程中，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的貢獻(xiàn)會(huì)持續(xù)上升，城市化對(duì)碳排放量的拉動(dòng)作用轉(zhuǎn)為脫鉤和推動(dòng)碳排放達(dá)峰。要廣泛引入新能源技術(shù)，推動(dòng)能源革命，積極推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，從高碳能源轉(zhuǎn)向低碳能源和可再生能源發(fā)展。

三是研究開(kāi)發(fā)費(fèi)用占比已與OECD相當(dāng)，持續(xù)的創(chuàng)新投入增長(zhǎng)表現(xiàn)為商標(biāo)、專利與工業(yè)設(shè)計(jì)量已經(jīng)趕上或是超過(guò)了OECD的總和?？茖W(xué)期刊論文發(fā)表2017年即已經(jīng)接近OECD總和的30%。數(shù)量型要素投入驅(qū)動(dòng)型增長(zhǎng)已經(jīng)讓位于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)。

四是我國(guó)制造業(yè)占比是OECD平均數(shù)的二倍，無(wú)重量的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度和占GDP的比重已經(jīng)高于OECD的平均水平。創(chuàng)新能力增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，技術(shù)結(jié)構(gòu)的變化亮點(diǎn)紛呈，以營(yíng)商便利性衡量的我國(guó)政府績(jī)效進(jìn)步很快，以專利申請(qǐng)衡量的能源與環(huán)境領(lǐng)域的創(chuàng)新進(jìn)展與OECD大致相當(dāng)。

五是加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化過(guò)程對(duì)我國(guó)實(shí)現(xiàn)2030年碳排放達(dá)峰具有決定性意義。首先是加快工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和新技術(shù)使用，降低單位產(chǎn)出的能耗水平。實(shí)施工業(yè)去過(guò)剩產(chǎn)能、落后產(chǎn)能、限制高能耗和高碳排放技術(shù)發(fā)展，優(yōu)化行業(yè)內(nèi)部技術(shù)與產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，提高能源效率，實(shí)現(xiàn)我國(guó)工業(yè)部門(mén)化石能源消耗和碳排放量達(dá)到峰值。其次是我國(guó)化石能源占比仍然較高，高碳排放的燃煤發(fā)電占比與OECD差距持續(xù)擴(kuò)大。要堅(jiān)定地推動(dòng)能源革命，促進(jìn)低碳能源發(fā)展，限制煤炭生產(chǎn)和消費(fèi)，有效降低單位能耗的碳排放水平。在電力需求仍將高速增長(zhǎng)情況下，推動(dòng)電力行業(yè)脫碳，實(shí)現(xiàn)更快的碳排放強(qiáng)度下降。[36-37]第三是可再生能源是未來(lái)能源革命的主戰(zhàn)場(chǎng)，能源革命與數(shù)字技術(shù)融合發(fā)展是各國(guó)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的制高點(diǎn)。大力發(fā)展以可再生能源為支點(diǎn)的新能源技術(shù)對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)具有重要意義。

六是，碳排放達(dá)峰是一個(gè)跨學(xué)科的問(wèn)題，不僅是應(yīng)對(duì)氣候變化議題，也不僅是環(huán)境污染問(wèn)題，碳排放是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中要素投入的負(fù)的邊際產(chǎn)出。從提高社會(huì)凈產(chǎn)出的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)視野看問(wèn)題，所有企業(yè)應(yīng)用環(huán)境和氣候友好型的新技術(shù)，全社會(huì)的創(chuàng)新能力就會(huì)增強(qiáng)，環(huán)境生態(tài)破壞就會(huì)減少，低資源消耗的新興產(chǎn)業(yè)部門(mén)就會(huì)有較快增長(zhǎng)，環(huán)境生態(tài)和氣候變化的社會(huì)成本就會(huì)降低，人民群眾就能從綠水青山中獲得更多的幸福感。

七是強(qiáng)有力的政府干預(yù)有助于打破傳統(tǒng)技術(shù)先入為主的市場(chǎng)規(guī)模效應(yīng)，讓新技術(shù)的效率超越傳統(tǒng)技術(shù)，創(chuàng)造出超過(guò)傳統(tǒng)技術(shù)市場(chǎng)份額的新市場(chǎng)。更高的能源產(chǎn)出效率，更低的能源消費(fèi)的碳排放，要求降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的能源密度。這種變化內(nèi)生于動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)過(guò)程，自然而然地包括了聰明政府的作用。政府政策的有效性表現(xiàn)為讓傳統(tǒng)生產(chǎn)技術(shù)付出更高的成本，讓新技術(shù)獲得更大的市場(chǎng)規(guī)模。