基于SBM-DEA模型的工业碳减排潜力 与影响因素分析

刘文君，刘秀春

（南华大学 经济与法学学院，湖南 衡阳 421001）

党的十八届五中全会提出绿色发展理念，要求建立绿色、低碳、循环发展产业体系和清洁、低碳、安全、高效的现代能源体系，建设近零碳排放区示范工程。党的十九大报告又要求政府市场齐发力，促进绿色低碳成为经济增长新动能。由此可见，低碳绿色发展已成为推动我国经济社会未来可持续高质量发展的必由之路。作为“一带一部”战略坐标点的湖南省，近年来工业经济发展总体平稳，产业结构调整明显加快，但经济运行中也仍然存在新兴产业亟待壮大，“转方式”“调结构”“去产能”任务艰巨等一些问题，经济下行压力依然存在。践行绿色发展理念，减少碳排放，积极推动产业转型发展，就成为湖南省将区位通道优势转化为经济竞争优势，培育和提升核心竞争力的有效途径。对此，湖南省出台《中共湖南省委湖南省人民政府关于推进供给侧结构性改革的实施意见》提出坚持绿色低碳，强调节能减排是优化经济结构、推动绿色低碳发展、加快生态文明建设的重要抓手和突破口，工业是节能减排的主战场。基于《湖南省实施低碳发展五年行动方案（2016—2020年）》则要求力争到2020年实现全省单位GDP能耗降低10%、碳排放总量控制在5.1亿吨左右的目标。2018年是湖南省完成“十三五”节能减排任务关键的一年，全力推进节能减排工作向前发展势在必行。但各地因地域、产业结构、工业结构等方面差异，各地工业二氧化碳排放量和碳减排潜力也各不相同，故各地碳减排任务的分解下沉如何才能做到科学合理？各地制定的碳减排政策如何才能做到对症下药？通过运用非期望产出超效率SBMDEA模型对湖南省14个市州2007—2016年的工业碳减排潜力进行分析，估算出各地工业碳减排的潜力，同时运用面板数据模型对各地碳减排影响因素进行实证分析，为各地工业碳减排的任务分解和政策制定提供可行的依据和参考。

一、文献综述

碳减排潜力即碳排放主体通过努力可以实现的减排量。关于碳排放潜力估算与分析，国内外不少学者运用SDA、LMDI、DEA等分解分析技术研究省域、单一行业碳排放潜力。Boqiang 等利用LMDI分解技术分析巴基斯坦能源价格和碳排放潜力之间联系，结果表明支持清洁能源、能源价格与多元化能源供应模式改革对增加碳减排潜力至关重要[1]。段蒙等使用LEAP模型对武汉市钢铁行业碳减排潜力和碳减排成本进行建模，对武汉钢铁行业碳减排潜力做出了预算[2]。吴常艳等以江苏省各细分行业为例，运用2010年江苏省统计年鉴数据，通过运用产出生命周期模型测算出各行业的碳减排效应和碳减排量，从而分析各行业的碳减排潜力[3]。王勇等运用拓展的STIRPAT模型对工业及其9个细分行业的碳排放达峰进行了情景预测，并基于公平和效率的双重视角对工业细分行业的减排潜力进行评估[4]。学者们通过构建模型对某地区某行业碳减排潜力进行估算，并未考虑生产投入要素对碳排放潜力的影响。张巍采用经济核算方法，设置3种发展情景，对2016—2030年间陕西省工业碳排放量进行预测，从产业结构效应、能源强度效应、能源结构效应3个方面估算碳减排潜力，指出能源结构的优化对控制陕西省工业碳排放最为有效[5]。韩中合等运用成本函数理论，建立了一种基于要素价格替代弹性的碳减排潜力测算方法，并运用该方法测算了北京市2012年的碳减排潜力[6]。冉锦成等构建环境效率评估SBM模型求解目标函数最优值，并以此测算出西北五省农业碳减排潜力指数[7]。郭炳南等基于全要素生产技术，采用非径向、非角度的超效率SBM模型对中国各省份二氧化碳排放效率进行测算和减排潜力测度[8]。学者们开始考虑要素投入产出对碳排放的影响，却未将非期望产出纳入模型中。从投入产出的角度来看，二氧化碳和GDP都是生产产出，运用DEA模型分析低碳经济发展效率时，有必要将二氧化碳和GDP都作为产出变量来衡量。综上所述，学者们对碳减排潜力测度，由构建模型，运用分解技术测算，在全要素框架下，通过生产技术效率测算，从实际中为湖南省工业碳排放潜力测算方法奠定了基础。故从全要素角度，采用非期望产出超效率SBM-DEA模型对湖南省工业各市州碳排放潜力估算。

伴随碳减排潜力分析与测度研究的逐步深入，为将减排潜力落实为节能减排任务，实现节能减排目标，学者们开始关注影响碳减排的因素。目前，学者们的研究集中在经济发展水平、工业结构、产业结构、能源结构、要素禀赋、技术水平、环境规制等影响因素上。李灵杰等运用STIRPAT模型，分析指出我国交通运输经济的发展带来碳排放的增加[9]。邓吉祥等运用LMDI分解方法分析了我国八大区域1995—2010年碳排放区域差异变化的原因与规律，发现经济发展效应对碳排放具有最强正向影响，能源强度效应对碳排放有最强负向影响[10]，这说明经济基础好、经济发展水平高有助于推动碳减排。Mika Kortelainen运用碳排放因素分解法发现，能源强度、能源结构和经济增长对中国的二氧化碳排放具有重要影响[11]。Freitas等则运用LMDI方法分析发现影响碳排放的主要因素是能源结构和碳排放强度[12]。Zhang等的研究则发现，调整产业结构有助于碳减排[13]。陈诗一对改革开放以来中国工业碳排放强度变化的主要原因进行分解，发现能源结构和工业结构调整有利于碳排放强度降低[14]。查建平等从包括工业结构、能源结构在内的七个维度出发，运用面板数据模型定量分析了各因素对工业碳排放绩效变化的影响[15]。杜立民估算我国29个省1995—2007年间的二氧化碳排放量，考察影响我国二氧化碳排放的影响因素，发现重工业比重、煤炭消费比重等对我国二氧化碳排放具有显著的正向影响[16]。根据学者们对碳排放影响因素能源结构、工业结构研究，表明能源结构调整、工业结构改变对降低工业碳排放量占据重要作用。李艳梅等运用因素分解模型分析产生碳排放的原因，研究结果表明GDP增长和产业结构变化增加了碳排放量，碳排放强度降低减少了碳排放[17]。程叶青等通过探讨中国省域碳排放强度的时空格局演化及其影响因素，发现能源强度、产业结构、能源结构以及城市化率对中国能源消费碳排放强度时空格局演变有着重要的影响[18]，表明产业结构变化影响碳排放强度，进而影响碳排放量。朱勤等则通过扩展的STIRPAT模型，发现人口城市化率、人口规模和居民消费水平对我国碳排放总量变化影响较显著[19]。孙建卫等运用因素分解法，分析我国1995—2005年期间碳排放量和碳排放强度变化的影响因素，指出GDP增长是碳排放量增加的主导因素，技术进步是碳排放量减少的主导因素[20]。郑凌霄等则发现技术进步一定程度上有助于抑制碳排放[21]。许士春等基于环境政策工具比较，运用最优规划模型分析企业减排行为与环境政策的影响因素，环境政策的严厉程度和政府监管力度对企业减排行为有一定控制作用。综合以上学者的观点，选取经济发展水平、工业结构、产业结构、能源结构、要素禀赋、技术水平、环境规制作为碳减排的影响因素，构建面板数据模型进行计量分析。

二、研究设计

（一）研究方法

1.超效率非期望产出SBM-DEA模型

在全要素框架下，要考虑多种投入要素或产出，其主要通过参数或非参数化DEA模型将资本、劳动力、能源、GDP、二氧化碳排放量等多种投入产出要素纳入碳排放潜力测度模型，从全要素视角准确测算碳排放潜力。近几年，DEA模型的效率结果及其冗余量分析在环境及能源评估等领域得到广泛的应用[22-26]。Tone提出了基于松弛变量的测算模型（slacks-based measure, SBM），该模型将松弛变量直接纳入目标函数，弥补了径向与角度的选择差异带来的偏差缺陷[27]。在此基础上，Tone & Sahoo将非期望产出纳入模型，构建了非期望产出的SBM-DEA模型，测算的结果更接近现实中的情况，充分考虑期望产出和非期望产出的松弛性问题，得到的松弛变量存在明确的经济学意义[28]。刘翔等运用非期望产出的SBMDEA模型，利用二氧化碳的冗余量估算我国30个省份的碳排放潜力[29]。

非期望产出的SBM-DEA模型,针对产出中的非期望产出，从环境经济学的角度,解决了非期望产出对全要素能源效率值的影响。为克服无法区分DEA模型中有效DMU效率高低缺陷，Andersen & Petersen提出了超效率模型[30]。进而基于非期望产出的SBM模型，构建非期望产出的超效率模型。

对超效率SBM-Undesirable模型具体阐述如下：

式中，ρ*表示待评审DMU 距离由其他 DMU 构成的距前沿最近的点，表示待评定决策单元的期望产出的不足量，表示待评定决策单元的非期望产出超标量，s-表示投入松弛变量，sg表示期望产出松弛变量，sb表示非期望产出松弛变量，λ是权重向量，k表示被评价单元。目标函数ρ*关于s-，sg，sb严格单调递减，且0 1ρ∗＜ ≤ 。对于特定的被评价单元，当且仅当ρ*=1，即s-=0，sg=0，sb=0时，生产单元完全有效；如果ρ*＜1，则说明生产单元存在效率损失，可以通过优化投入量、期望产出量及非期望产出量来改善效率。

2.计量模型设定

依据上文的分析，将碳排放潜力转化为节能减排目标，故研究湖南省14个市州工业二氧化碳排放量的影响因素，构建如下的回归模型：

式 中，CDEit、EDLit、HIPit、ISit、ESit、TLit、CLit分别表示2007—2016年湖南省14个市州的二氧化碳排放量、经济发展水平、工业结构、产业结构、能源结构、技术水平、要素禀赋、环境规制。

（二）指标选取与数据来源

1.碳减排潜力分析指标选取与数据来源

鉴于数据的可获得性，本文选取湖南省2007—2016年14个市州工业数据进行实证分析。湖南省工业生产总值、劳动力投入、资本投入、能源消耗来自各年份《湖南省统计年鉴》。

投入变量一般包括能源消耗、资本以及劳动力。能源消耗量包括原煤、洗精煤、焦炭、液化石油气、天然气、原油、汽油、煤油、柴油、油燃料等能源消费。目前没有现成的资本存量的统计数据，借鉴张军等的研究方法，运用永续盘存法（PIM）按照2006年不变价格进行折算[31]。劳动力则由工业就业人员数总数来衡量。

产出变量一般包括期望产出和非期望产出。本文采用工业总产值作为期望产出，工业二氧化碳排放量作为非期望产出。工业能源消耗是工业二氧化碳排放主要来源，采用下式估算能源消费二氧化碳排放量：

式中，Qi表示第i种能源消费量；ki表示第i种能源的二氧化碳排放系数（表1）；2coQ 表示第i种能源消费量；n为能源消费品种数。

表1 主要能源的CO2排放系数†

为精确评估湖南省各市州工业二氧化碳排放量，通过对《湖南省统计年鉴》中各地区各类能源消耗数据的统计，2007年、2016年湖南省各地区工业二氧化碳排放量情况如图1所示。

由图1可以看出，娄底、岳阳、湘潭三市2007—2016年的年均工业二氧化碳排放量分别为69.24、38.94、35.94百万t，排居全省前三位。湘西、张家界、永州三市州2007—2016年的年均工业二氧化碳排放量较低，分别为1.09、1.29、5.33百万t。从2007—2016年这十年期间，邵阳、岳阳、娄底三市工业二氧化碳排放量有增加趋势，尤其是娄底市增速高达49.62%。

2.碳减排影响因素分析指标选取与数据来源

以测算的湖南省14个市州工业二氧化碳排放量为被解释变量，从经济发展水平、工业结构、产业结构、能源结构、技术水平、要素禀赋、环境规制7个维度出发，对碳排放绩效影响因素进行研究。各指标数据均来源于各年份《湖南省统计年鉴》，各变量指标的选择如下：

图1 2007年、2016年湖南省14个市州工业二氧化碳排放量（单位：百万t）

1）经济发展水平（EDL）。过去经济发展，以高能耗高污染为代价，随着国家强调经济高质量发展，对资源可持续使用和环境保护力度日益加大，但不同地区对此的情况各异。本文以人均GDP表示。

2）能源结构（ES）。根据2006年国家间气候变化协调委员会颁布的《IPCC国家温室气体清单指南》，煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油以及天然气等八种燃料的二氧化碳排放因子的大小顺序，依次呈现为：煤炭和焦炭＞原油及其产品＞天然气，若在不受其他因素影响的情况下，煤炭与焦炭对应比重在整个燃料结构中的逐步下降，会导致碳排放量必然减少，反之，会使碳排放量增加。本文以原煤消费量占能源消费总量的比重来表示能源结构。

3）工业结构（HIP）。工业结构可分为重工业和轻工业，一般而言，各行业本身有其特点，重工业具有“高能耗、高排放”的特点，本文用重工业总产值占工业总产值的比重表示。

4）产业结构（IS）。产业结构优化有利于调整能源消费量、能源消耗速度和污染物的排放量。面临能源资源短缺和环境污染严重双重压力，高耗能高污染的工业企业要突破能源和环境约束进而实现自身可持续发展，本文以第三产业增加值占 GDP的比重表示。

5）技术水平（TL）。技术水平进步可以提升工业生产率，进而减少工业碳排放量。不同的学者对于技术水平在不同的环境中有不同的理解，鉴于数据获取的可得性与完整性，借鉴王兵、王秋彬的观点[32]，本文用各市州工业拥有的专利授予数来反映各市州工业的技术水平。

6）要素禀赋（CL）。在全要素框架下，资本、劳动和能源之间具有一定的互补和替代的关系，各要素之间的替代或互补影响着碳排放量。鉴于此，参照王兵和王秋彬的观点[32]，本文以劳动—资本比来表征要素禀赋，具体以工业资本存量除以工业从业人员年平均数求得。若该比值较低表明其工业属于劳动密集型，反之则偏向于资本密集型。

7）环境规制（ER）。已有相关研究表明环境规制可以达到节能减排的效果，许士春等通过政策工具的比较分析，环境政策的实施对企业减排有重要影响[33]。环境规制包括政府对环境整改投资和补助，也包括对污染环境行为的处罚。本文环境规制侧重于政府采取的环境污染治理投资，故本文用工业治理废气项目完成投资额来衡量环境规制。

三、数据分析

（一）碳减排潜力分析

从SBM-DEA模型的概念可知，工业二氧化碳排放量的冗余量是指在不变技术条件下，在前沿效率基础上，某地区（非有效决策单元）本可以减少但没有减少的工业二氧化碳排放量，即减排潜力。一旦某地区技术条件发生改变，该地区的效率值也发生改变，对应的工业二氧化碳排放冗余量也会随之改变。但因在某个特定时刻，各地技术水平和产出水平相对固定，所以并不会影响不同地区之间相对的工业二氧化碳减排潜力比较。

通过MaxDea软件，构建的超效率非期望SBM-DEA公式，运用2007—2016年湖南省工业投入产出变量的面板数据，测算湖南省14个市州2007—2016年工业二氧化碳排放量冗余量，测算结果如表2。

为合理确定碳减排目标，本文利用工业二氧化碳排放冗余量从三个角度对碳减排潜力进行分析：1）可减排规模，用工业二氧化碳排放冗余量的绝对值表示，表示当产出水平不变时，相对于现有技术条件下最优的投入水平而言，可以减少的工业二氧化碳排放量；2）相对减排潜力，用该地区该年工业二氧化碳排放冗余量（可减排规模）占该地区该年实际排放量的比例衡量，表示现有排放水平下可以减少的工业二氧化碳排放比例；3）减排重要性，用该地区该年工业二氧化碳可减排规模与全省该年工业二氧化碳可减排规模的占比表示，比值越高，说明该地区在全省的减排地位越重要。据此，可以求得湖南省14个市州工业二氧化碳的减排潜力，如表3所示。

表2 湖南省各市州工业CO2冗余量

从可减排规模来看，除长沙市外其他市州都存在减排空间。在现有生产技术水平下，湖南省2007—2016年的年均工业二氧化碳排放可减排规模为1 136.72万t，占全省年均工业二氧化碳排放量55.29%，说明全省工业二氧化碳排放冗余量大，减排潜力大，可以通过提升工业生产效率来改善。娄底、郴州、湘潭三市工业二氧化碳排放可减排规模占居前三，其2007—2016年的年均工业二氧化碳排放可减排规模占全省年均工业二氧化碳排放可减排规模分别为578.94%、169.13%、164.10%，说明娄底、郴州、湘潭三市工业碳减排压力较大。

表3 湖南各市州工业CO2减排潜力

从相对减排潜力来看，娄底、益阳、常德三市相对碳减排潜力居前三位，郴州市、株洲市、永州市其次。娄底、益阳、常德三市2007—2016年的年均工业二氧化碳排放相对减排潜力分别高达91.57%、73.74%、68.42%，在湖南省14个市州中排前三位，说明这三市工业生产要素配置、碳减排技术和设备改进等方面需要加大关注力度。此外，年均工业二氧化碳排放相对减排潜力超过50%的郴州市、株洲市、永州市也需要加强二氧化碳减排措施。

从减排重要性来看，娄底市、郴州市、湘潭市碳排放减排重要性靠前位。娄底、郴州、湘潭三市工业二氧化碳排放减排重要性分别为22.92%、6.69%、6.34%，说明对于减少湖南省全省工业碳排放量，这三市占有重要位置。

（二）K-means聚类分析法

1967年由J.B．Macqueen提出的K-means算法，目前已经成为数理统计、模式识别、机器学习和数据挖掘等领域应用最普遍的一种聚类算法，并有多种变形算法，组成了K-means算法家族。按照K-means算法，先是进行粗略的分类，然后根据某种最优的原则修改不合理的分类，直到类分比较合理，形成最终的分类结果。因此，首先需要随机地选择k个对象，每个对象初始代表一个簇的平均值或中心。接着将剩余的每个对象，根据其与各个簇均值的距离，分派给最近的簇; 然后计算每个簇的新均值。这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常采用平方误差准则，其定义如下:

式中：p是空间中的点，表示给定的数据对象；mi是簇ci平均值。

K-means均值划分算法的流程如下。

Input：K（簇的数目），D（包含n个对象的数据集）

Output：K个簇的集合方法：1）从D中任意选择k个对象作为初始簇中心；2）根据簇中对象的均值，将每个对象指派到最相似的簇；3）更新簇均值，即计算每个簇中对象的均值；4）簇均值不再发生变化，则结束。

（三）碳减排影响因素分析

根据湖南省14个市州工业碳排放潜力，发现不同市州工业碳排放潜力呈现明显的地域特征。利用上述的K-means聚类分析法对湖南省14个市州2007—2016年工业减排潜力进行大、中、小进行分类，其分类结果如表4所示。

表4 湖南省工业碳减排潜力聚类结果

通过选取2007—2016年面板数据，运用stata软件对模型（1）进行回归分析，依据Hausman检验值选择随机效应模型与固定效应模型，通过Hausman检验发现，采用固定效应回归模型。湖南省工业碳减排潜力大中小地区的碳减排影响因素实证回归结果如表5所示。

从表5实证回归结果可以看出，对于减排潜力大的地区，经济发展水平对该地区二氧化碳排放量在1%的水平下有显著正的影响，说明这些地区经济快速发展也会导致二氧化碳排放量随之增加；产业结构对该地区二氧化碳排放量在1%的水平下有显著负的影响，说明产业结构调整升级尤其是高耗能、低能效、高排放产业结构实现高度化及合理化的过程有助于减少二氧化碳的排放；要素禀赋对该地区二氧化碳排放量在5%的水平下有显著负的影响，说明说明资本—劳动比越大，资本深化质量越高，越有利于减少能源的消耗和二氧化碳的排放；工业废气处理投资对该地区二氧化碳排放量在5%水平下营销显著，说明采取严厉的环境规制对该地区节能减排效果较好。因此，对于以传统工业为主的湘潭、常德、益阳、郴州、娄底等地区，注重经济快速发展的同时要关注环境污染问题，应该借助已有的经济基础，进一步通过产业结构的优化和升级，对高科技产业的发展加大力度，形成低排放、低污染的高清洁产业链，加强政府干预，采取环保整改补贴和惩罚机制，推动该地区减少碳排放量。

表5 湖南工业碳减排影响因素回归结果†

从表5实证回归结果可以看出，对于减排潜力居中的地区，工业结构在10%的水平下对该地区二氧化碳排放量有显著影响，说明降低重工业比重有助于减少本地区能源消耗和二氧化碳排放；产业结构对该地区二氧化碳排放量在10%的水平下有显著负的影响，产业结构即第二产业占GDP的比例每降低1%，将促使二氧化碳排放量减少0.563 2个百分点，说明本地产业转型升级也至关重要；能源结构对该地区二氧化碳排放量的影响在1%水平下显著，本地区煤炭消费量占能源消费量的比重每下降一个百分点，二氧化碳排放量减少0.637 8个百分点，说明本地区重工业较多对能源消耗量较大；要素禀赋对该地区二氧化碳排放量在10%的水平下有显著负的影响，说明资本密集型企业要积极进行技术创新并且推动节能减排技术广泛在重工业企业中运用，才有助于达到节能减排的效果；工业废气处理投资对该地区减排在5%水平下显著，政府规制对该地区降低碳排放有重要作用。因此，对于重工业占比较大的株洲、衡阳、邵阳、岳阳、永州、怀化等地区，这些地区加快技术改造、产业转型升级，推动高端化、绿色化轻工业发展；减少重工业企业燃煤锅炉使用和推动工业企业煤改气，逐渐减少煤炭的消费量。

从表5实证回归结果可以看出，对于减排潜力小的地区，能源结构对该地区二氧化碳排放量的影响在1%水平下显著，当煤炭的消费量占能源消费量的比重每下降一个百分点，二氧化碳的排放量将降低0.5187个百分点，说明这些地区二氧化碳排放量主要来自煤炭消耗量。技术水平对这些地区二氧化碳的排放量在10%水平下有显著正的影响，说明这些地区以轻工业、高科技企业为主；工业废气处理投资对该地区碳排放在10%水平下显著，政府采取环境管制对减少碳排放有一定作用。因此，对于以高端化、数字化、智能化的高技术工业企业为主的长沙，要走科技带动发展之路；以旅游业为主的张家界、湘西等地区，要加快绿色旅游业发展，减少煤炭的消费量。

四、结论与政策建议

通过以湖南省14个市州工业为研究对象，选取2007—2016年湖南省各市州工业数据，采用非期望产出超效率SBM-DEA模型评估湖南省14个市州碳减排潜力。并根据碳减排潜力大中小聚类，构建面板数据模型分析不同碳减排潜力地区的碳减排影响因素。经过分析，得到以下结论与建议：

（一）各地碳减排潜力差异明显

通过对湖南省2007—2016年14个市州二氧化碳排放潜力测算发现，从可减排规模来看，除长沙市外其他市州都存在减排空间；从相对减排潜力来看，娄底、益阳、常德三市相对碳减排潜力居前三位，郴州市、株洲市、永州市其次；从减排重要性来看，娄底市、郴州市、湘潭市碳排放减排重要性靠前位。从可减排规模、相对减排潜力和减排潜力重要性三个角度来看，娄底都居首位，说明娄底工业二氧化碳排放减排空间大，能源结构调整显得非常重要，娄底市政府要出台相应政策措施加强节能减排。郴州、湘潭在二氧化碳排放可减排规模和减排重要性两个方面凸显，说明不能忽视环境而推动经济较快发展。

（二）各地碳减排政策应因地制宜

基于湖南省14个市州二氧化碳减排潜力的聚类分析，并通过对各地碳减排影响因素的实证分析，得出各地应根据影响自身碳排放的主要因素对症下药制定碳减排政策措施。具体来说，对于以传统工业为主的湘潭、常德、益阳、郴州、娄底，要注重经济高质量发展和绿色发展，进一步优化产业结构，发展高科技产业，低排放、低污染的高清洁产业。对于重工业占比较大的株洲、衡阳、邵阳、岳阳、永州、怀化，要加快技术改造、产业转型升级，推动高端化、绿色化轻工业发展；减少重工业企业燃煤锅炉使用和推动工业企业煤改气，逐渐减少煤炭的消费量。对于经济水平较高的省会城市长沙，要加强发展高科技产业；发挥人才和区位优势，大力发展高新技术开发区。以旅游业为主张家界、湘西等地区，要加快发展绿色旅游业，促进生态文化旅游产业的发展。

（三）减排政策的执行应落地有效

目前，湖南正处于实施创新引领，开放崛起战略的关键期，加快经济结构战略性调整，转变经济发展方式势在必行。在充分挖掘经济发展的潜力的同时，不容忽视工业对环境的污染。因此提高对节能减排政策的落实，是工业碳排放与经济增长之间不断退耦的关键途径。首先，有关部门要增强监督和执法力度，建立合理的环境追责制度，实施环境责任。其次，实施奖罚并举，即对减排力度和减排效果明显的行业企业及所在地州市，采取切实可行的奖励措施，减少他们因此造成的损失或者弥补他们的成本付出。如设立工业企业结构调整专项奖补资金，按规定统筹对各地州市化解过剩产能中的人员分流安置给予奖补，化解煤炭、钢铁等对碳排放影响大的行业的过剩产能；用好中央和省级专项奖补资金，根据各地州市减能减排效果实行梯级奖补，营造各地州市节能减排的竞争氛围；促使他们提高绿色发展的认识、树立绿色制造的意识。使用各种途径和方式，传播绿色制造形成社会舆论环境，牢固树立起绿色先行的发展理念。

（四）减排研发与节能技术推广要统筹推进

经济发展是碳排放的主要来源，发展低碳技术和节能减排技术推广是抑制碳排放的根本出路。目前，湖南省实施“一带一部”战略发展，着力推进绿色发展，低碳发展；是当前湖南工业强省的必由之路。通过对减排技术研发和节能技术的推广，以此来提高社会效益或企业的竞争力，各地市州要根据各自的实际，加快产业结构转型升级，降低“三高”产业比重。一是低碳发展，技术先行。各市州地方政府应加大对节能减排科技研发的支持力度，通过财政拨款、简化行政审批、科技创新奖励等各种方式和途径，引领企业投入更多资金、精力于节能减排新技术的研发，并通过建立和完善节能减排技术产业化示范，促进节能减排新技术产业化。二是加快技术扩散，实现均衡发展。各市州，尤其是经济社会发展相对落后的市州政府应通过外派科技人才学习和人才引进，辅之依托国家区域发展战略建设科技设施投资项目，实现各地区之间将先进的节能减排技术得以重视。加大技术推广与借鉴应用从而提高区域技术的发展水平，着力改善各地市州的节能减排效率。三是产学研协作，打造绿色发展技术平台。在各市州工业或行业的绿色改造项目、绿色产品改进、关键技术等实施过程中，要进一步加大产学研的深度融合，打造绿色发展技术创新平台，着力推进绿色经济与生态环境质量可持续发展，不断地满足人民既要“金山银山”，也要“绿水青山”的迫切需要，为我省乃至全国践行生态文明建设，推动绿色低碳循环发展和工业可持续发展提供理论意义和现实依据，为建设美丽中国作出积极贡献。