徐俊武， 李春城

(湖北大学 商学院， 湖北 武汉 430062)

一、引言

当前，“碳中和”是全人类共同的价值观。中国明确“碳达峰”和“碳中和”两个阶段的顶层设计是国际社会应对气候变化领域中最重大事件之一。然而，近十年间，中国二氧化碳排放总量年均增长率为2.5%，约为全球年均增长率的两倍，要实现“双碳”目标极具挑战性。因此，近年来中国政府出台了一系列提高能源效率的环保政策法规，如2014年的《能源发展战略行动规划》和2021年的《“十四五”节能减排综合工作方案》等。根据最新的政策要求，到2025年，全国单位GDP的能源消耗需要比2020年下降13.5%，能源消费总量得到合理控制，化学需氧量、氨氮、氮氧化物和挥发性有机物排放总量比2020年分别下降8%、8%、10%和10%以上，二氧化碳排放量降低18%。如果这些目标能够实现，将为实现“双碳”和经济可持续发展的目标奠定坚实的基础。

长江经济带作为中国经济发展的重大战略增长极，2021年经济总量占全国的比重和对全国经济增长的贡献率分别高达46.7%和51.1%。然而，长江经济带有较多的传统产业，传统能源(如不可再生的煤炭、石油、天然气)消耗较多，污染物的排放较为严重。此外，长江经济带长期处于“高投入、高能耗、高排放、低效益”经济发展模式，碳排放量也占到全国的近50%，长江经济带引以为傲的生态环境在不断恶化。与此同时，由于长江经济带也是中国最具经济活力的区域，聚集了前十大都市中的七个，这些大都市能源需求量较大，而自身能源相对较为匮乏，导致长江经济带在能源方面对外依存度很高。图1和图2显示了2006—2019年长江经济带各省份的年度GDP和SO2排放量。因此，提高能源利用效率对于长江经济带乃至全国实现“双碳目标”都刻不容缓。

图1 长江经济带各省份的年度GDP(2006—2019)

图2 长江经济带各省份SO2年排放量(2006—2019)

近年来，为实现经济绿色高质量发展，中国政府采取了一系列与提高能源效率相关的环境保护政策。国务院颁布的《国务院关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》(2014)明确提出要控制二氧化硫、氮氧化物等主要大气污染物的排放总量，打造沿江绿色能源产业带，推进能源生产和消费方式变革。随后中国政府还颁布了《能源发展战略行动规划》(2014)、《“十三五”生态环境保护规划》(2016)、《长江经济带发展规划纲要》(2016)、《长江经济带生态环境保护规划》(2017)及《“十四五”长江经济带发展实施方案》(2021)等一系列环保政策。国务院也发布了《“十四五”节能减排综合工作方案》(2021)。为了实现这些重要目标，提高能源利用效率是必经之路。因此，科学评价能源效率对中国实现“双碳”目标和绿色可持续性经济发展具有重大意义。为此，本文尝试将超效率SBM模型和GML指数模型(Global Malmquist-Luenberger)相结合，对长江经济带11个省/市的绿色全要素能源效率进行静态分析和动态变化分析，并提出促进长江经济带绿色全要素能源效率提高的可行性建议。

基于现有研究及其不足，本文尝试从以下方面进行拓展：首先，采用考虑非期望产出的超效率SBM模型对2006—2019年长江经济带11个省市的面板数据进行绿色全要素能源效率的测算，并利用GML指数分析绿色全要素能源效率的动态变化趋势及其分解构成，以揭示绿色全要素能源效率的时空分布特征；其次，采用σ收敛对长江经济带上游、中游和下游地区以及区域整体进行绿色全要素能源效率进行收敛性检验。期望本文的研究结果对绿色能源和经济带的可持续发展具有建设性的政策意义和实践意义。

二、文献综述

近年来，能源利用效率是国内外学者关注的焦点问题之一。自Hu J L和Wang S C[1]借鉴了全要素生产率的理念提出了一种全新的能源效率计算方法——全要素能源效率之后，主流的全要素能源效率测算方法主要有两种：参数分析法和非参数分析方法。参数分析法主要以随机前沿分析(SFA)方法为主，此方法是由Aigner等[2]、Meeusen和Broeck[3]几乎同时提出来的，随后一些学者运用SFA方法来测算全要素能源效率[4-6]。然而，使用SFA方法存在一些不足之处：第一，需要对生产函数提前进行设定，不同的人可能会对生产函数形式进行不同的设定，研究结果会因生产函数的设定不同而存在一定的差异，即具有较强的主观性；第二，不能处理多投入和多产出的问题。正是因为SFA方法存在上述缺陷，所以该方法没有成为测算全要素能源效率的主流方法。

为了克服参数分析法的缺陷，非参数分析方法应运而生。这种方法主要以基于线性规划的数据包络分析方法，即以DEA模型为主。DEA模型的优势在于不需要提前对生产函数进行假定，效率测算结果比较客观，并且该模型能很好地处理多投入和多产出的问题。正因为DEA模型存在上述优点，所以该模型在全要素能源效率评价领域应用十分广泛。一些学者基于传统的DEA模型进行了全要素能源效率的测算[7-9]。然而，上述文献的DEA模型在使用中也存在一定局限性。比如，未把能源在使用过程中产生的废水、废气(比如SO2等)、废渣和温室气体(CO2)等非期望产出考虑在内，且不能对多个DEA有效的决策单元进行区分和排序。

鉴于此，一些学者对传统DEA模型进行了改进，他们基于考虑非期望产出的超效率DEA模型测算了不同行业不同地区的全要素能源效率[10-11]。虽然使用超效率DEA模型时，决策单元的超效率值可以大于1，也能对多个DEA有效的决策单元进行区分和排序，但它是径向模型，没有考虑松弛变量对全要素能源效率测算结果的影响，会造成较大的测算误差。

此外，有文献尝试运用包含非期望产出的非径向和非角度的SBM模型和超效率SBM模型进行全要素能源效率研究[12-14]，但是这类SBM模型多数仍然没有克服对DEA有效的决策单元进行区分和排序的缺陷。此外，还有文献试图把DEA模型与Malmquist指数结合起来测算全要素能源效率[15-16]。

上述研究中的模型都只能对全要素能源效率进行静态分析，如果要实现对全要素能源效率变化的动态分析则需运用ML指数(Malmquist-Luenberger)或GML指数(Global Malmquist-Luenberger)。最近有少数文献进行过这种尝试，如岳立和杨玉春[17]则利用超效率DEA-GML指数模型分析了2006—2015年“一带一路”沿线55个国家的绿色全要素能源效率。

综上所述，虽然全要素能源效率(TFEE)常被用来衡量能源效率，对TFEE的测量也有了一些进展(详见下一节)，但现有文献依然存在以下几点不足：第一，缺乏把包含非期望产出的超效率SBM(Slacks-Based Measure)模型与GML(Global Malmquist-Luenberger)指数方法结合起来的研究，无法使GTFEE的静态和动态分析同时进行。第二，在地理覆盖范围上，现有文献的相关研究主要集中在国家、省、地级市层面，对长江经济带全流域或城市群的相关研究较少。此外，少有文献关注绿色全要素能源效率收敛性。如前所述，本文试图弥补现有文献的不足之处。

三、模型、变量与数据说明

本文主要基于超效率SBM模型和GML指数方法测算2006—2019年长江经济带的绿色全要素能源效率，同时对绿色全要素能源效率进行静态和动态分析。

(一)模型

1.超效率SBM模型

传统的DEA模型都是径向和角度模型，应用此类模型对决策单元进行效率测算时忽略了松弛变量和环境污染物对测算结果造成的影响，因此测算结果会存在一定的误差。针对传统DEA模型存在的问题，Tone[18]提出了非径向和非角度的不考虑非期望产出的SBM模型，该模型将松弛变量引入目标函数，解决了投入产出松弛型问题。虽然SBM模型在效率测算方面计算精确度有所提升，但还是存在一定的局限性，比如，不能对多个效率值同为1的决策单元进行排序和比较。随后，为了弥补SBM模型存在的缺陷，Tone和Sahoo[19]提出了考虑非期望产出的超效率SBM模型。该模型的优点如下：第一，考虑了污染物排放和环境因素对效率测算结果造成的负面影响；第二，决策单元效率值可以大于1，且可以对效率值的大小进行排序。因此，本文将使用考虑非期望产出的超效率SBM模型对长江经济带绿色全要素能源效率进行测算。

基于Li和Ma[14]的研究，考虑非期望产出的超效率SBM模型表示如下：

(1)

(2)

在等式(2)中，λ为每个决策单元的权重；i为决策单元的序列号。

2.GML指数

超效率SBM模型只能对绿色全要素能源效率进行静态分析，要想进行动态分析就需要引入Malmquist类指数。Chung等[20]将环境因素纳入效率评价体系，将传统的Malmquist指数与方向性距离函数相结合，构造了ML指数。ML指数不仅克服了Malmquist指数评价体系中不考虑非期望产出的问题，而且满足了研究中期望产出不断增加、非期望产出不断缩减的现实需要。然而，该指数仍存在技术进步不连续和线性规划中无可行解的问题。鉴于此，Oh等[21]将全局生产技术与ML指数相结合，提出了GML指数模型。该指数不仅克服了ML指数技术进步不连续和线性规划中无可行解的问题，而且还可以对各个省份各个时期的绿色全要素能源效率进行跨期比较。因此，本文将使用GML指数分析长江经济带绿色全要素能源效率的变动及其分解情况。

基于崔琪等[22]的研究，GML指数模型可表示如下：

(3)

(二)数据说明

本文选取长江经济带11个省级单位(9省2市)2006—2019年间的相关数据作为研究样本，将2006年作为起点是因为中国在2006年才首次明确了节能减排的量化指标和具体措施。按照文献惯例，将长江经济带分为上游地区、中游地区和下游地区，其中上游地区包括四川省、重庆市、贵州省和云南省四个省市；中游地区包括江西省、湖北省和湖南省三个省份；下游地区包括上海、江苏、浙江和安徽四个省市。基于数据可得性，投入变量、产出变量的相关数据都根据历年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》、国家统计局的数据和长江经济带各省市的统计年鉴整理获得。

借鉴已有研究成果[1，8，23]，建立了测度长江经济带绿色全要素能源效率的指标评价体系，其包含3个投入变量(劳动力投入、能源投入和资本投入)，1个期望产出变量(各省市的实际GDP)和2个非期望产出变量(工业SO2排放量和工业废水化学需氧量排放量)。下面对各变量的含义及度量指标作如下界定。

(三)变量

1.投入变量

(1)劳动投入

劳动投入用长江经济带各省市年末就业人数来表示，其数据来源于《中国统计年鉴》和长江经济带各省市的统计年鉴。

(2)能源投入

能源投入用长江经济带各省市能源消费量来表示，统一采用折算成标准煤的能源消费量表示，其数据来源于《中国能源统计年鉴》。

(3)资本投入

资本投入用长江经济带各省市的资本存量来衡量。本文将采用永续盘存法测算资本存量，计算公式为Ki，t=Ii，t+(1-δi，t)Ki，t-1。其中Ki，t表示第i个省市t时期的资本存量；Ki，t-1表示第i个省市t-1时期的资本存量，初始资本存量用2006年的全社会固定资产投资除以10%来表示；Ii，t表示第i个省市t时期的全社会固定资产投资，其中Ii，t是以2006年为基期，按照资本价格指数进行折算后的数据；δi，t表示固定资本折旧率，该参数将参考单豪杰(2008)文献中9.6%的取值。其数据来源于《中国统计年鉴》[24]和各省市的统计年鉴。

2.产出变量

(1)期望产出

选择长江经济带各省市的年度生产总值(GDP)表示期望产出。为避免价格因素的干扰，将原始数据以2006年为基期，按照GDP平减指数进行折算，数据来源于《中国统计年鉴》和国家统计局的年度数据。

(2)非期望产出

为了避免非期望产出的单一性，提高研究结果的可信度和精确度，本文选取工业二氧化硫(SO2)排放量和工业废水中的化学需氧量(COD)排放量作为非期望产出指标，数据来源于《中国环境统计年鉴》。

长江经济带各省市投入产出指标的描述性统计情况如表1所示。

表1 投入产出指标的描述性统计结果(2006—2019)

四、绿色全要素能源效率的测算及动态分析

(一)基于超效率SBM模型的绿色全要素能源效率(GTFEE)评价

本文先运用MaxDEA7Ultra软件基于投入角度的超效率SBM模型测算2006—2019年长江经济带11个省市的绿色全要素能源效率的超效率值。这个过程包括以下三个步骤。

第一步分析长江经济带GTFEE的发展现状。实证结果如表2和表3所示。

表2 长江经济带绿色全要素能源效率评价值(2006—2019)

表3 长江经济带各区域及整体的绿色全要素能源效率评价值(2006—2019)

由表3可知，研究期内整个区域GTFEE均值为0.695，说明长江经济带GTFEE不高。对于表3中的子区域(图4对结果进行了虚拟化处理)，下游、上游和中游区域的GTFEE平均值分别为0.734、0.709和0.641。下游地区平均GTFEE最高并不奇怪，这是因为该地区经济发展水平高、地理位置优越、交通便利、生态环境良好的大城市较多(如上海)，所以该地区的大多数公司比其他两个地区的同行更节能。有趣的是，与中游地区相比，上游地区地理位置较差，经济欠发达，企业技术相对落后，交通不便，但其GTFEE平均值高于中游地区。中游地区GTFEE较低的原因值得进一步研究。表2揭示了各省市的GTFEE，图3对结果进行了虚拟化。结果表明：2006—2019年长江经济带GTFEE均值在0.507～1.009之间，在长江经济带的11个省市中，上海是唯一一个GTFEE超过1的城市，即达到了预期的绿色全要素能源效率。然而，一些不同寻常的观察结果值得进一步讨论。以四川和贵州两省为例，两省都在上游地区，四川在经济和教育水平上应该比贵州要发达得多。然而，贵州在GTFEE中排名第二(0.881，仅次于上海)，而四川在GTFEE中排名第11(0.502，长江经济带所有省份中最低)。这两个典型的案例能让我们去探索贵州成功和四川失败背后的故事。这一实证结果应该有深刻的见解和有意义的影响。

图3 长江经济带各省份的绿色全要素能源效率(2006—2019)

图4 长江经济带上、中、下游的绿色全要素能源效率(2006—2019)

第二步是长江经济带GTFEE的时间演化分析。为了清晰地显示GTFEE的时间演变特征，本文绘制了2006—2019年长江经济带GTFEE的变化趋势(见图5)。从整个区域来看，2006—2019年，GTFEE均值从1.069下降到0.853，呈平缓的“U”型变化趋势，从2006年的1.069下降到2012年的0.587，从2012年的0.587上升到2019年的0.853(见表3)。从区域层面来看(见图5)，上、中、下游区域的GTFEE变动趋势关联性较强，2006—2009年呈下降趋势，2010—2015年呈稳定趋势，2016—2019年呈上升趋势。

图5 长江经济带能源效率均值变化情况(2006—2019)

第三步是长江经济带GTFEE的空间演化分析。根据表2中的结果，如果比较11个省市从2006年到2019年的GTFEE变化，我们可以看到长江经济带的能源效率水平普遍较低，逐步下降，表明它的空间分异状况已经有了很大的改变。例如，2006年，除湖北、四川外，其他9个省市的GTFEE水平均达到有效状态，即GTFEE值均大于1，且在上、中、下游地区分布均匀。然而，在2019年，只有上海的GFTEE水平高于1。由表3可知，GFTEE的空间分布顺序为：下游地区>上游地区>中游地区。

(二)基于GML指数的绿色全要素能源效率(GTFEE)动态分析

超效率SBM模型只能对长江经济带绿色全要素能源效率进行静态分析，如果要实现对长江经济带绿色全要素能源效率的动态变化分析，就要继续利用MaxDEA7Ultra软件对GML指数进行测算和指数分解。GML指数将分解为绿色技术进步变化指数TC和绿色技术效率变化指数EC。实证结果见表4和表5。

表4 长江经济带各省市年均绿色全要素能源效率GML指数及其分解值(2006—2019)

表5 长江经济带各年份平均绿色全要素能源效率GML指数及其分解值(2006—2019)

表4显示了2006—2019年长江经济带11个省市GTFEE的年度GML指数和分解值(图5对其进行了虚拟化)。表5显示了2006—2019年长江经济带GML指数和GTFEE分解值。此外，图7呈现了2006—2019年长江经济带GML指数和GTFEE分解值的变化趋势。

就区域整体而言，2006—2019年长江经济带各年份绿色全要素能源效率GML指数均值呈现出波动式平缓上升的趋势，其中2006—2019年绿色全要素能源效率年均增长0.2%。这就表明研究期内长江经济带GTFEE增长速度非常缓慢，该区域整体的经济投入产出规模比例还需要进一步优化。从指标分解值来看，该区域整体在研究期内的绿色技术进步变化指数TC为1.009，绿色技术效率变化指数EC为0.994。其中TC=1.009>1说明自2006年以来，虽然生产技术的改进对GTFEE起到了一定的促进作用，但是作用甚微；EC=0.994<1说明生产技术效率的降低在一定程度了阻碍了长江经济带GTFEE的提高。

从时间的维度来看(如表5所示)，长江经济带区域整体在6个时间段内(包括2012—2013年、2014—2015年、2015—2016年、2016—2017年、2017—2018年和2018—2019年)的绿色全要素能源效率GML指数均大于1，其GTFEE增长的驱动因素各异。从指标分解值来看，2012—2013年、2014—2015年和2016—2017年长江经济带区域整体的绿色技术效率变化指数EC和绿色技术进步指数TC均大于1，这就说明技术效率的提高和技术进步共同促进了长江经济带GTFEE的增长；2015—2016年和2018—2019年长江经济带区域整体的EC小于1，TC大于1，其中2015—2016年和2018年—2019年技术进步变化指数增长率分别为15.2%和14.8%，这说明了环保技术的改进对GTFEE的提升作用大于技术效率降低的阻碍作用；而2017—2018年长江经济带区域整体的EC大于1，而TC小于1，说明技术效率的提高促进了GTFEE的增长。

从区域层面来看(如表4所示)，2006年—2019年长江经济带上游、中游、下游地区的绿色全要素能源效率GML指数均值分别为0.994，1.003和1.009，呈现出下游向中游再向上游地区GTFEE递减的趋势，这就表明下游地区的GTFEE增长率最高，中游地区次之，上游地区最低。从指标分解值来看，中游地区和下游地区的绿色技术进步变化指数(TC)和绿色技术效率变化指数(EC)均大于1，这就说明环保技术的改进和技术效率的提高共同促进了中游和下游地区GTFEE的提高。而上游地区的GML指数大于1，其中TC大于1，EC小于1，这说明技术进步的促进作用可以抵消绿色技术效率降低的阻碍作用。综上所述，技术进步对长江经济带上游、中游和下游地区GTFEE的提高都起到了促进作用，而GTFEE能否提高的关键在于绿色技术效率变化指数EC的大小。

就省域层面而言(如表4所示)，2006—2019年长江经济带11个省市中只有四川、贵州、湖北、浙江和上海的绿色全要素能源效率GML指数大于1。其中GML指数最大的是上海，其值为1.048；其次是湖北的1.045；最小的是云南的0.954，其与排名第一的上海相差0.094。从指标分解值来看，除了江西和江苏之外，长江经济带其他省市的绿色技术进步指数(TC)都促进了GTFEE的增长，其中指数增长率最高的是贵州的4.3%，其次是上海的2.8%、湖南的2%和浙江的1.8%；而就绿色技术效率变化指数EC指标来说，长江经济带11个省市中只有上海、江苏、浙江、湖北、贵州和四川的EC大于1，其中湖北的指数增长率最高，其值为4%，这说明湖北省绿色技术效率变化指数EC对GTFEE的促进作用最大。

五、绿色全要素能源效率(GTFEE)收敛性检验

上述研究发现，长江经济带上、中、下游三个区域的GTFEE变化特征呈现出较大的区域差异，为了进一步了解其GTFEE变化特征，可以对GTFEE进行收敛性检验。进行收敛性检验的方法有很多，比如α收敛、β收敛(包括β绝对收敛和β条件收敛)、俱乐部收敛和σ收敛等等，其中σ收敛可以用来检验区域间的效率离散程度，最符合本文研究需要，故本文将通过σ收敛来探寻长江经济带三大区域之间的GTFEE差异的变化特征。基于林光平等[25]和孙传旺等[23]的研究，σ收敛模型可表示为：

(4)

图6 长江经济带各省份年均GML指数(2006—2019)

图7 长江经济带绿色全要素能源效率GML指数及其分解值变动趋势(2006—2019)

表6 长江经济带绿色全要素能源效率收敛系数(2006—2019)

图8 长江经济带上、中、下游的GTFEE收敛系数(2006—2019)

图9 长江经济带绿色全要素能源效率收敛系数变动趋势(2006—2019)

就整个区域GTFEE的σ收敛系数而言，由表6可以看出，2006—2007年、2009—2013年和2016—2019年都存在“显著的σ收敛”趋势。σ值由2006年的0.274下降到2007年的0.182；从2009年的0.294到2013年的0.132；从2016年的0.227到2019年的0.206。但在2007—2009年和2013—2016年σ值有“显著的σ发散”趋势，σ值持续增大。综上所述，长江经济带GTFEE的σ收敛态势微弱。

在区域层面上，GTFEE的σ收敛系数在上游、中游和下游区域存在差异。上游和下游区域的GTFEE σ值与整个区域的变化趋势相似，而中游区域的变化趋势相对不同。中游地区GTFEE σ值除2008年和2019年有短暂的发散趋势外，其他时期均呈现波动下降趋势。因此，在中游区域σ收敛趋势较强。值得注意的是，在2008—2009年间，长江经济带各区域的σ值均出现了突然升高的现象。这可能是由于2008年全球金融危机影响了经济效率和GTFEE。2016年，除中游地区外，GTFEE的σ值均出现突然上升。原因在于2016年是中国“十三五”规划的开局之年，从那时起，中国政府出台了一系列加强节能减排和环境保护的法规和政策，大部分省份和地区都取得了稳步的进展，但这些政策在不同地区的执行存在着偏差。

六、结论与政策启示

本文基于超效率SBM模型与GML指数模型对长江经济带2006—2019年11个省市的绿色全要素能源效率进行了测算，随后分析了考察期内长江经济带绿色全要素能源效率的时空分异特征，最后对长江经济带上中下游和区域整体进行了σ收敛性检验。通过本文的实证分析，得到以下结论：

第一，2006—2019年长江经济带GTFEE均值普遍较低，为0.695，表明有近30%的空间达到能源有效状态。2021年，长江经济带对中国整体经济和经济增长的贡献率分别为46.7%和51.1%，并拥有许多污染严重的传统产业，这说明中国在实现“双碳”(即2030年实现“碳达峰”，到2060年实现“碳中和”)的过程中面临着巨大挑战。

第二，在对GTFEE进行时空分异分析时，我们发现其特征发生了较大变化。从时间演化来看，长江经济带GTFEE均值由2006年的1.069下降至2019年的0.853，呈现波动下降趋势。从空间演化看，各省市GTFEE均值也明显下降，由2006年的上、中、下游区域平均分布，到2019年的3个区域的不平均分布。这一发现描述了长江经济带GTFEE的时空演变路径。

第三，长江经济带GTFEE区域差异明显。长江经济带上游、中游和下游地区GTFEE平均值分别为0.709、0.641和0.734，其中下游地区上海是唯一一个GTFEE平均值超过1的城市。这一结果再次凸显了中国应对气候变化问题的困难。

第四，从GML指数的分解结果来看，绿色技术进步指数(TC)和绿色技术效率指数(EC)在不同地区表现不同。研究结果表明，我国绿色技术进步与绿色技术效率的发展不平衡，不同地区需要采取不同的政策和方法。最后，σ收敛检验结果也显示，σ收敛程度不同的地区也应该采取合适的差异化战略，政策和方法。

上述结论蕴含着如下政策启示：

第一，加大技术创新力度，推动能源技术进步。能源技术进步和创新是推动能源革命和转型发展的根本动力，也是实现“双碳”目标的关键驱动力和必然选择。长江经济带作为引领中国经济高质量发展的主力军，该地区绿色全要素能源效率较低，而技术进步对绿色全要素能源效率的提高存在一定的促进作用，因此，加大技术创新力度、推动能源技术进步对长江经济带绿色全要素能源效率的提高也十分重要。一方面，政府应该提高财政预算，加大财政支出，以此来鼓励企业进行技术创新，提高能源效率。另一方面，企业应该认真落实国家的节能减排政策，吸纳高素质和高技术人才，加强技术创新力度，努力追求技术进步，推动能源利用效率的提高。

第二，因地制宜制定能源政策，促进区域协同联动发展。长江经济带下游地区各省市应该积极响应国家“减碳”行动的号召，坚定不移走“生态优先，绿色低碳”的高质量发展道路。此外，它们还应该主动地承担节能减排的压力，推动国家“双碳”目标的实现。比如：下游地区各省市可以利用经济优势来大力引进国外先进技术，购买先进设备，带头发展和使用清洁能源，尽可能以较少的环境代价促进绿色全要素能源效率的提高。而上游和中游地区应该加强与下游地区在技术创新、产业升级，开发新能源、人才流动等方面的交流与合作，吸取下游地区的宝贵经验，缩小区域之间的差异，一起为长江经济带绿色全要素能源效率的提高做出贡献。

第三，大力发展和利用可再生能源、清洁能源，促进产业结构和能源结构的绿色转型。一方面，长江经济带各省市要充分考虑中国以煤为主的能源结构，抓好煤炭清洁高效利用，增加新能源消纳能力，推动煤炭和新能源优化组合。此外，在不影响经济社会发展全局的情况下，完成新能源对传统能源的安全可靠的替代，以此来促进长江经济带产业结构的绿色转型和绿色全要素能源效率的提高。另一方面，在“双碳”刺激效应下，加大新能源的开发和利用，加速推进电动汽车、光伏、风电等热点产业发展进程。此举措必将推动传统产业高端化、智能化、绿色化，并推动全产业链的优化升级，最终促进长江经济带乃至中国经济绿色高质量发展和绿色全要素能源效率的提高。