许冬兰+李琳

[摘 要]计算1995-2011年我国省际碳生产率，分析碳生产率的区域差异，并建立面板数据模型对碳生产率的驱动因素进行实证分析。研究结果表明，我国不同地区之间碳生产率水平差异较大，东部远远高于中西部；2006年前西部碳生产率高于中部，之后中部反超西部。另外，提高碳生产率的驱动因素中，技术进步对我国碳生产率起到明显的正向驱动作用，而对外开放度、能源消费结构和产业结构对碳生产率的提高具有不同程度的负效应。要提高我国碳生产率，缩小区域间差距，各省市应根据经济发展程度以及本省资源禀赋因地制宜提高碳生率；根据我国不同地区的自身情况，采取有效措施缩小东、中、西三大地区之间碳生产率的差距；利用技术引进与研发综合提高能源利用效率。

[关键词]碳生产率；区域差异；驱动因素；低碳转型

[中图分类号]F061.5 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372（2014）03-0060-06

On the regional differences and the driving factors of Chinas carbon productivity under the background of low carbon transformation

XU Dong-lan， LI Lin

（School of Economics， Ocean University of China， Qingdao 266100， China）

Abstract：We make an empirical analysis on the driving factors of Chinas carbon productivity by calculating the carbon productivity of Chinas provinces from 1995 to 2011， analyzing the regional differences of carbon productivity and constructing the panel data model. The result shows that there is a large gap of carbon productivity in different areas in China. The east has the highest level of carbon productivity， which is obviously higher than that of the middle and the west. The carbon productivity of the west is higher than that of the middle before 2006， and it is overtaken by the middle after 2006. In addition， technological advance has an obvious positive effect， while opening degree， energy consumption structure and industrial structure have distinct negative effect on the increase of Chinas carbon productivity. To improve the carbon productivity of China and to diminish the regional differences should based on the economic development and the resource endowment of each province to increase the carbon productivity， which are good for introducing the science and technology and the research and development to enhance the efficiency of energy use by adopting effective measures.

Key words：carbon productivity； regional difference； driving factors； low-carbon transformation

一、引言

随着全球气候变化问题的日益严重，以降低人类生产生活中碳排放为目标的低碳发展模式受到各国的广泛关注。中国已成为全球第一大碳排放国，长期采用的高碳经济发展模式严重威胁着经济的可持续发展。适时发展低碳经济才是我国经济发展的出路，而低碳经济发展的关键在于提高碳生产率，在于减少碳排放的同时保持经济增长。因此研究我国碳生产率问题，不仅具有重要的理论价值，而且具有深刻的现实意义。

目前我国学者对碳生产率的研究主要集中在以下几个方面：1.碳生产率的增长率及其影响因素分解研究。何建坤等对碳生产率的年增长率进行了理论和实证分析，并与世界其他国家进行了比较，认为我国虽然碳生产率水平较低，但平均年增长率却远高于发达国家；由因素分解法得出经济结构调整、产品增加值率提高等结构节能对提高碳生产率的贡献最大的结论[1]。王永龙对碳生产率的增长机制进行了分析，认为挖掘潜力、技术促进、能源优化和制度激励四种路径对碳生产率的增长都有不同程度的贡献[2]。张永军采用了拉式分解法分析了技术进步、产业结构变动和能源消费结构对碳生产率的影响以及碳生产率增长的贡献[3]。2.碳生产率的产业和区域差异性研究。徐大丰基于投入产出表，计算并分析我国不同行业碳生产率和碳排放影响力系数，指出我国的碳生产率存在明显的行业差异，阐述了我国产业结构调整的方向，应该大力发展产业影响力系数较大而碳排放的影响力系数较小的行业[4]。潘家华等利用聚类分析、泰尔指数和脱钩指数等方法分析了我国不同区域碳生产率的差异性，指出我国区域碳生产率总体分布差异主要是由地区内差异引起的，而地区内差异又主要来自东部地区内差异。利用脱钩指数动态分析了我国三大区域经济增长与碳排放之间的脱钩特征，进一步反映了碳生产率区域差异性[5]。吴晓华在对我国各省碳生产率进行聚类分析后，利用密切值法对四类地区的碳生产率进行了综合评价并得出每类地区碳生产率发展水平呈等级分布，且不均衡水平明显的结论[6]。

综上所述，目前碳生产率增长及影响因素研究中，大多采用分解的方法来分析影响碳生产率及其增长因素。为此，本文针对我国区域碳生产率的情况，利用29个省市1995-2011年的面板数据进行回归，对碳生产率的驱动因素进行实证分析，并根据分析结果给出提高我国碳生产率和缩小不同地区碳生产率差距的政策建议。

二、区域碳生产率的测算

（一）碳生产率的内涵

碳生产率定义为一定时期内一个国家（地区）国内生产总值总量与同期二氧化碳排放量之比，等于单位GDP碳排放强度的倒数[7]，反映了单位碳排放所产生的经济效益。碳生产率从经济学角度将碳排放作为一种隐含在能源和物质产品中的要素投入，衡量一个经济体消耗单位碳资源所带来的相应产出，可与传统的劳动或资本生产率相比较[5]。碳生产率的特征主要包括两方面：一是经济的稳定持续增长；二是控制碳排放。

（二）区域碳生产率的测算

区域碳生产率可以用一定时期内某一地区的生产总值与同期碳排放量之比来表示，计算公式如下：

（1）

其中，GDPi表示i地区的生产总值，CO2i表示i地区的碳排放量。本文碳排放量的计算采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的方法1，根据燃料的消费量以及碳排放系数来估算所有燃料源（煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气）的碳排放。计算公式如下：

（2）

其中，Ci代表第i种能源的碳排放系数，煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气的碳排放系数分别为0.539、0.830、0.836、0.814、0.840、0.862、0.882、0.448；Qi代表第i种能源的消费量，i=1，2……8。本文能源消费量数据来自于《中国能源统计年鉴》[8]，生产总值数据来源于《中国统计年鉴》（1996-2011）[9]。为确保数据的可比性，本文把各地区的生产总值以1995年为基期进行了调整。

（三）碳生产率的区域差异性分析

为了对我国不同省区碳生产率进行差异性分析，本文首先计算了1995-2011年29个省市的碳生产率并进行排名（见表1）。

表1 我国省际碳生产率情况 （万元/吨）

地 区 1995 1998 2000 2003 2005 2008 2010 平均值 排名

北 京 0.507 0.674 0.799 1.100 1.245 1.659 1.981 1.169 8

天 津 0.438 0.616 0.656 0.800 0.879 1.209 1.265 0.864 15

河 北 0.375 0.509 0.567 0.570 0.501 0.577 0.622 0.541 22

山 西 0.117 0.155 0.186 0.170 0.192 0.245 0.279 0.197 29

内蒙古 0.294 0.344 0.363 0.350 0.333 0.348 0.391 0.342 26

辽 宁 0.323 0.424 0.432 0.510 0.525 0.643 0.732 0.523 23

吉 林 0.337 0.479 0.566 0.610 0.613 0.755 0.859 0.617 20

黑龙江 0.407 0.532 0.591 0.730 0.742 0.857 0.948 0.701 17

上 海 0.606 0.802 0.867 1.020 1.167 1.555 1.722 1.152 9

江 苏 0.800 1.118 1.277 1.440 1.191 1.504 1.631 1.299 7

浙 江 1.063 1.302 1.280 1.380 1.301 1.466 1.611 1.361 6

安 徽 0.579 0.741 0.792 0.840 0.968 1.027 1.142 0.881 14

福 建 1.447 2.036 2.047 1.950 1.715 1.958 1.956 1.883 2

江 西 0.574 0.907 0.984 1.050 1.003 1.195 1.267 1.022 11

山 东 0.676 0.921 1.150 1.030 0.776 0.862 0.946 0.916 13

河 南 0.572 0.762 0.827 0.920 0.699 0.795 0.899 0.789 16

湖 北 0.572 0.747 0.839 0.940 0.958 1.164 1.231 0.921 12

湖 南 0.580 0.881 1.272 1.220 0.947 1.149 1.344 1.073 10

广 东 1.042 1.295 1.306 1.470 1.523 1.811 1.868 1.516 3

广 西 1.031 1.432 1.545 1.650 1.452 1.660 1.603 1.485 4

海 南 2.171 2.489 2.415 1.470 2.543 1.068 1.184 2.112 1

四 川 0.622 1.194 1.619 1.470 1.531 1.693 1.991 1.461 5

贵 州 0.265 0.250 0.311 0.310 0.336 0.380 0.432 0.332 27

云 南 0.634 0.726 0.861 0.670 0.556 0.650 0.714 0.701 17

陕 西 0.386 0.510 0.681 0.640 0.552 0.583 0.586 0.573 21

甘 肃 0.249 0.324 0.353 0.390 0.399 0.455 0.511 0.394 25

青 海 0.438 0.563 0.657 0.730 0.638 0.640 0.802 0.641 19

宁 夏 0.243 0.328 0.393 0.200 0.230 0.243 0.238 0.270 28

新 疆 0.360 0.399 0.449 0.520 0.492 0.489 0.442 0.455 24

注： 数据由《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》相应年份数据计算而得，其中重庆市数据合并于四川省进行计算；由于数据较多，仅列出各省部分年份结果

从1995-2011年各省市平均碳生产率及排名看，我国的省际碳生产率存在明显差异。其中，海南省1995-2011年平均碳生产率最高，达到2.112万元/吨；福建、广西、广东、四川、浙江、江苏、北京、上海、湖南、江西10省市的17年平均碳生产率均大于1万元/吨；而山西、宁夏、贵州、内蒙古、甘肃、新疆6省市17年的平均碳生产率还不足0.5万元/吨，其中山西最低，只有0.197万元/吨。

为进一步分析我国碳生产率的区域差异性，本文按照地理位置和经济发展水平将我国划分为东、中、西三大区域，并分别计算了1995-2011年全国以及东、中、西部的碳生产率（见图1）。其中，东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省市；中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8省；西部包括内蒙古、广西、四川（含重庆）、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆10个省、自治区和直辖市。

图1 全国及三大区域的碳生产率比较

由图1可以看出，1995-2011年三大地区及全国的碳生产率总体呈现上升趋势，与1995年相比，2011年东、中、西部及全国的碳生产率增长了近一倍，其中，东部最高，高于全国水平，且碳生产率增长最快，2009年超过1.200万元/吨，中部和西部均低于全国水平，增长速度相对于东部较慢。这期间，三大区域和全国的碳生产率在2002-2005年有小幅下降，全国碳生产率从2002年的0.881万元/吨下降到2005年的0.807万元/吨，2006年后又呈较大幅度增长趋势。2002-2005年“十五”期间，高能耗的重化工业成为经济发展的主要行业，各地区能源消费速度加快，碳排放的增长速度超过同期国内生产总值的增长速度，导致碳生产率下降。进入“十一五”后，我国提高对环境污染、资源短缺问题的重视，加大各行业的节能减排力度，提高能源利用效率，期间各地区的碳生产率水平也随之提升。

从总体变化趋势上看，三大区域碳生产率与全国相同，1995-2005年东、中、西部碳生产率增长幅度接近，东、西部碳生产率均高于中部，2005年后中部增长速度快于并超过西部，但中、西部的碳生产率与东部有拉大的趋势。在“十一五”之后，中部经济发展速度更快于西部，促使碳生产率提升幅度更高。与此同时，东部在调整产业结构、节能减排、提高能源利用效率方面取得成效，碳生产率也保持相对较高的增长幅度。

造成我国省市之间以及区域间碳生产率差异和变化的原因是多方面的。首先是经济发展水平不同。一般情况下，经济发展水平高的地区碳生产率水平较高，如广东、浙江、江苏等东部沿海地区的碳生产率均列全国前十，对东部整体碳生产率的提高起到推动作用。相比而言，西部经济发展水平最低，位于此区域的宁夏、贵州、甘肃等省市1995-2011年平均碳生产率均不足0.5万元/吨。此外，产业结构、能源消费量及消费结构和能源利用效率等方面对地区碳生产率也有较大影响。比如，山东省的经济发展水平虽然高，但其经济增长主要依赖第二产业，能源消耗量大，碳排放量也大，因此碳生产率水平仅位于全国中等水平。同样作为沿海发达省份的福建省，充分利用本省丰富的太阳能、风能和生物能等可再生资源，迅速发展新能源产业，生产环保产品，在经济增长的同时，碳排放量也显著下降，这使得福建省与其他省市相比碳生产率水平较高，表现出较强的低碳竞争力。相对于山东、福建等经济发达省市，海南省的经济实力相对较弱，但其凭借广大的森林覆盖和城市园林绿地吸收掉大量碳排放，并通过利用本省资源开发新能源，转型发展低碳产业，大大降低了海南省的碳排放水平，提升了碳生产率，使得海南省的碳生产率水平居于全国之首。

三、我国碳生产率的驱动因素分析

（一）变量定义、数据说明与模型构建

1.变量定义与数据说明

由碳生产率的定义可知，任何影响碳排放和经济增长的因素都会对碳生产率产生影响。这些因素并不是直接影响碳生产率，而是通过影响经济增长和碳排放的变化间接影响碳生产率。在碳排放影响因素方面，许多学者从经济发展水平、产业结构、能源强度、对外开放、所有制结构、城市化水平、能源消费结构、碳排放强度等方面分析[10-12]。在经济增长影响因素方面，学者们多选取产业结构、资本投入、技术进步、对外开放度、城乡结构、能源消耗等变量进行实证分析[13-14]。本文在相关碳排放及经济增长影响因素研究的基础上，从众多影响因素中选取产业结构、能源消费结构、技术进步及对外开放度作为解释变量对碳生产率进行驱动因素分析。变量的设定及说明如下：

（1）产业结构。产业结构是影响能源消费、碳排放与经济增长关系的重要因素。第二产业能源消费量远高于第一、三产业能源消费量，第二产业所占比重高的地区碳排放量多。本文以各地区第二产业增加值占本地区GDP的比重表示产业结构。

（2）能源消费结构。能源消耗是造成碳排放的重要因素，不同化石能源的利用效率及产生的碳排放量不同，在其他标准相同的情况下，煤炭产生的碳排放量最大。本文用各地区煤炭消费量占本地区能源消费总量的比重表示能源消费结构。

（3）技术进步。技术进步是促进经济增长的重要因素，同时，技术进步对节能减排也有很大的促进作用。本文选择各地区国内3种专利申请授权数表示技术进步。

（4）对外开放度。出口贸易是经济增长的重要组成部分，但随着对外开放的深入，大量商品在国内进行生产导致碳排放量增加。本文以各地区进出口总额占本地区GDP的比重表示对外开放度。

本文各变量的数据来源于《中国统计年鉴》（1996-2012）[9]，《中国能源统计年鉴》（1996-2012）[8]以及《新中国六十年统计资料汇编》[15]。

2. 模型构建

本文主要采用1995-2011年我国29个省、自治区和直辖市的面板数据。为抑制变量的异方差，同时使回归系数能够明确表达解释变量与被解释变量之间的关系，本文对各变量取对数。对碳生产率与4个解释变量构建模型如下：

（3）

其中，i为回归样本的个数，t为时间下标；α0为回归方程的常数项，α1、α2、α3、α4为各解释变量的回归系数；μit为回归的随机扰动项；lnCARBON、lnTECH、lnOPEN、lnENERGY、lnINDUS分别为碳生产率、技术进步、对外开放度、能源消费结构和产业结构的自然对数。

（二）实证结果分析

1.序列的平稳性检验

为了避免伪回归，确保回归结果的有效性，首先对面板序列进行平稳性检验。检验数据平稳性最常用的方法是单位根检验，本文采用四种面板单位根检验方法，包括相同根单位根检验方法LLC检验和不同根单位根检验方法IPS检验、ADF-Fisher、PP-Fisher检验（见表2）。

表2 面板单位根检验结果

序列 LLC检验 IPS检验 Fisher-ADF Fisher-PP 结论

LnTECH 7.29452

（1.0000） 11.8242

（1.0000） 4.11470

（1.0000） 3.52991

（1.0000） 不平稳

ΔLnTECH -13.9425

（0.0000） -11.2885

（0.0000） 226.563

（0.0000） 253.029

（0.0000） 平稳

LnOPEN -2.21719

（0.0133） -1.56717

（0.0585） 69.7363

（0.1390） 61.1604

（0.3632） 不平稳

ΔLnOPEN -16.6288

（0.0000） -12.6493

（0.0000） 248.432

（0.0000） 295.995

（0.0000） 平稳

LnENERGY -1.02834

（ 0.1519） -1.85599

（0.0317） 91.9675

（ 0.0030） 75.6624

（ 0.0596） 不平稳

ΔLnENERGY -12.4296

（0.0000） -10.8678

（0.0000） 222.594

（0.0000） 299.074

（0.0000） 平稳

LnINDUS -0.33412

（0.3691） 2.23922

（0.9874） 51.0464

（ 0.7293） 30.3741

（0.9990） 不平稳

ΔLnINDUS -16.5903

（0.0000） -14.6085

（0.0000） 285.194

（0.0000） 386.101

（0.0000） 平稳

注：括号内为统计值的P值

由表2可知，对变量进行单位根检验时，LnTECH、lnOPEN、lnENERGY和lnINDUS在四种检验方法下均不显著，即存在单位根，4个解释变量序列不平稳。因此，对各解释变量进行一阶差分后再进行单位根检验，结果发现，所有变量均通过1%显著性水平检验。由此可以得出，变量LnTECH、lnOPEN、lnENERGY和lnINDUS均存在一阶单整，即一阶差分后的序列是平稳的。

2.协整分析与回归结果分析

通过以上序列平稳性检验可知，解释变量序列均为一阶单整序列，因此，对面板数据模型进行进一步协整分析。首先，为消除面板随机误差项存在的异方差，选择按截面加权的广义最小二乘法对模型进行估计，回归结果见表3。其次，对回归残差进行平稳性检验和协整分析，检验结果见表4。

表3 面板数据模型回归结果

解释变量 系数 标准差 统计值 P值

C 4.283259 0.241588 17.72961 0.0000

LnTECH 0.190010 0.006844 27.76199 0.0000

LnOPEN -0.136308 0.020088 -6.785400 0.0000

LnENERGY -0.580210 0.050477 -11.49451 0.0000

LnINDUS -0.550587 0.062036 -8.875293 0.0000

表4 面板模型回归残差的平稳性检验

检验方法 统计值 P值

LLC检验 -2.88757 0.0019

IPS检验 -1.96328 0.0248

Fisher-ADF 82.4884 0.0190

Fisher-PP 83.3220 0.0163

通过LLC、IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP四种平稳性检验的P值结果均小于0.05可知，面板模型的回归残差项为平稳性序列，这意味着所构建模型（3）为碳生产率、技术进步、对外开放度、能源消费结构和产业结构5个变量之间的一个协整表达式，具有长期的稳定关系。上述回归为协整回归，因此直接对原方程进行的回归结果是较精确的。

建立面板数据模型时，通过F检验和HAUSMAN检验，从混合模型、固定效应模型和随机效应模型中确定了应选择固定效应模型中的个体固定效应模型进行回归，表3的回归结果即为个体固定效应模型回归结果。

从表3的回归结果可以看出，技术进步、对外开放度、能源消费结构和产业结构4个解释变量对被解释变量有显著影响。其中，技术进步变量的回归系数为正值，对我国区域碳生产率水平的提升有显著的正相关关系，而对外开放度、能源消费结构和产业结构变量的回归系数均为负值，对提升我国区域碳生产率具有负效应。

科技进步使得我国各行各业技术水平明显提升，这不仅促进国民经济快速增长，而且提高了各行业的能源利用效率，降低了碳排放量，特别是高能耗和高碳排放的重化工业[16]。因此，科技进步对提高碳生产率水平起到双重正向作用。目前，我国对外贸易总额排名世界第1，是出口导向型经济。对外开放的深化促进了经济增长和各部门生产要素的优化配置，提高了生产率。但是，我国虽然成为世界贸易大国，却在贸易中扮演着“世界加工厂”的角色。国际能源署2008年的研究报告认为，2004年我国CO2排放总量的34%源于生产满足国际市场消费的产品[17]。有研究表明，出口贸易使得我国正承载着越来越多的能源消耗和碳排放，这就对我国碳生产率的提高起到抑制作用。能源消费结构是影响我国碳生产率水平高低的最主要因素。目前，我国煤炭所占能源消费比重最大，导致总体碳排放量很大，在国民生产总值一定的情况下，以煤炭为主要能源的消费结构阻碍了碳生产率的提高。产业结构对我国碳生产率水平的提升同样具有负向驱动作用。随着我国工业化、城镇化的深入，我国目前的产业结构呈现重工业化的特征，高能耗、高碳排放型重化工业占国民经济比重大，碳排放量大幅增加，而诸如农业、服务业等低能耗、低碳排放的行业在国民经济中的分量相对很低。因此，生产总值一定情况下，第二产业生产总值占地区生产总值的比重越高，碳生产率就越低。

四、结论与政策建议

根据1995-2011年我国29个省市的碳排放和生产总值数据，对我国碳生产率的区域差异和影响我国碳生产率的主要驱动因素进行分析，得出以下主要结论：

1.从省份角度看，1995-2011年，我国大部分省市碳生产率保持上升趋势，但不同省市的碳生产率具有明显差异。从碳生产率平均值来看，海南省最高，达到2.112万元/吨，山西省最低，只有0.197万元/吨，还不到海南省的1/10。碳生产率水平的高低取决于碳排放增加和经济发展的相对速度。

2.从区域分析视角考察，碳生产率高的省市大多集中在东部沿海经济发达地区，而碳生产率低的省市则多位于中西部。1995-2011年，东部地区的经济发展最快，GDP增长速度快于碳排放速度，使得东部碳生产率提高较快，并且高于全国水平。相比之下，中西部的碳排放虽然不高，但因经济发展水平过低，所以中西部的碳生产率表现出较低水平。其中，1995-2005年，西部地区碳排放少于中部，碳生产率水平较高；然而从2006年起，随着中部经济崛起，且经济增长速度超过碳排放，碳生产率提高较快，超过西部。从整个研究期间看，全国及各地区的碳生产率水平总体呈上升趋势。

3.影响我国碳生产率驱动因素的回归结果表明，技术进步通过促进经济增长和提高能源利用效率，降低碳排放，对提高碳生产率产生双重正向驱动效应；而产业结构、能源消费等结构要素以及对外开放度对碳生产率的提高有反向驱动作用。其中，产业结构和能源消费结构对碳生产率的提高负效应较大，不合理的产业结构和能源消费结构从经济增长和碳排放两个方面阻碍着碳生产率的提高。对外开放度的深化使我国承载越来越多的能源消耗，碳排放的增长速度超过对外贸易带来的GDP增长速度，对碳生产率的提高产生负效应。

基于上述研究结果可知，我国各地区的碳生产率均有不同程度的提升空间。各地区提高碳生产率水平，缩小区域间碳生产率差距应有不同的侧重点。因此，提出以下政策建议：

1.各省市根据经济发展程度以及本省资源禀赋，因地制宜，提高碳生产率。经济发展缓慢的青海、宁夏、新疆等省市应充分利用本省的太阳能和风能资源，发展以其为主的低碳能源产业，增加生产总值，同时减少消费传统能源，降低碳排放量。对于北京、上海、江苏等经济发达的省市，提高碳生产率的主要途径是减少碳排放。这些省市在保持稳定经济增长的同时，可借鉴海南减少碳排放的措施，提高森林覆盖率，增加人均城市园林绿地面积，提升森林碳汇能力。此外，各地区应加快建立行业低碳发展评估指标体系以及相应的监督、考核机制，完善促进低碳发展的财税金融等政策体系以实现碳减排。

2.根据地区自身情况，采取相应措施有效提高碳生产率，缩小东、中、西三大地区碳生产率的差距。东部地区整体经济发展水平很高，在保持经济稳定增长的同时，运用先进低碳技术，调整能源结构，促进产业结构升级，大力发展以核能、生物质能为主的低碳能源产业，建立新能源产业体系，逐步降低传统能源的消费比重。中部地区目前处于经济迅速发展时期，为缩小与东部地区碳生产率的差距，需优化资源的行业配置，使资源由碳生产率低的行业向碳生产率高的行业转移，提升行业的生产总值，降低行业碳排放量。在西部大开发的进程中，西部地区应主要通过提高经济发展水平来缩小与其他地区的碳生产率差距；充分利用本地区清洁能源，加快产业多样化发展，在低碳排放的情况下，增加地区产值，提高碳生产率。

3.为提高我国整体碳生产率水平，我国在深化对外开放过程中，应更加注重对先进低碳技术的引进，同时研发适合我国行业发展特点的低碳技术，提高能源利用效率。我国应积极参与国际上关于低碳能源和低碳能源技术的交流与合作，鼓励企业与高校和科研机构通过项目合作的方式研发低碳技术，并转化为现实生产力，加快低碳技术的普及应用和推广。与此同时，政府必须制定并实施有效的环境、产业等相关节能减排政策，尽快建立市场化的减排机制，加大节能减排制度的激励力度，合理内化和有效降低减排成本，使各行业进行低碳生产，各地区向低碳模式发展。

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[责任编辑 张桂霞]

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