基于碳减排的长江经济带产业结构升级研究

刘军跃，苏 莹,b，樊昌明，杨欢欢，王 娇

(重庆理工大学 a.管理学院； b.低碳能源研究中心， 重庆 400054)



基于碳减排的长江经济带产业结构升级研究

刘军跃a，苏 莹a,b，樊昌明a，杨欢欢a，王 娇a

(重庆理工大学 a.管理学院； b.低碳能源研究中心， 重庆 400054)

利用分位数回归法，从碳减排角度实证分析长江经济带在不同碳排放水平下产业结构升级与碳排放的关系。结果表明：产业结构升级对碳排放具有显著的降低效应，对中等碳排放水平地区(0.3至0.7分位数之间)的降低效应最大；产业间要素配置优化的效果越好，产业结构内高级化程度越高，对降低碳排放的作用越大，并且前者作用明显强于后者。同时，长江经济带碳排放水平不同的地区，能源消费结构、能源价格、环境政策、人口规模、外商投资水平、地理区位等因素对碳排放产生的影响存在明显差异。因此，政府有必要根据碳排放水平的不同，有针对性地制定产业发展政策和环境保护政策。

长江经济带；产业结构升级；碳排放；分位数回归

一、引言

长江经济带横跨东中西三大区域，贯通“一带一路”，是中国最重要的高密度经济走廊，在国家经济发展全局中具有重要的战略地位。“十三五”规划针对长江经济带明确提出：坚持绿色发展的战略定位，积极建设集聚度高、竞争力强、绿色低碳的现代产业走廊，推动长江经济带发展。但是，一直以来长江经济带都面临着如何实现产业结构升级与环境保护协调并进的困扰：长江经济带上中下游不同地区存在着资源要素流通不畅、资源错配、分工合作不力等问题，直接导致区域内各地区产业落差明显、产业同构化、产能过剩严重；东中西部区域间产业转移集中表现为“三高”产业的区域接力，产业结构转移沦落为污染接力；中西部地区产业过度依赖资源禀赋，高耗能、高排放、高污染的发展方式直接导致大气环境恶化。因此，以产业结构升级与碳排放为突破口，研究长江经济带经济与环境协调发展这一命题意义重大。

产业结构与碳排放的关系，一直以来都是国内外学者研究的热点，不过，侧重点有所不同。国外学者偏重于碳排放影响因子研究，比如能源结构、能源强度、技术创新、能源价格、人口规模、国际贸易、外商直接投资、政策、产业结构等对碳排放的影响[1-5]；国内学者则更注重产业结构与碳排放之间关系的研究。目前国内学者就产业结构与碳排放的关系已经初步达成共识，即：产业结构的优化对碳排放有一定的效果[6-9],尤其是第二产业所占比重对碳排放的影响最大[10-11]。而产业结构升级作为产业结构调整的最终目的，对碳排放会产生怎样的影响也受到越来越多学者的关注，现有的相关研究总体上认为产业结构升级对降低碳排放具有显著作用[12-13]，也有少数研究表明产业结构升级对降低碳排放没有显著影响[14]。刘晓敏、张伟等学者认为产业结构升级对碳排放的影响存在明显的区域差异，应充分考虑各区域间的异质性[15-16]。

综观现有研究文献，从研究对象来看，大多侧重于整个国家层面或者是单个省市层面，对介于国家层面和省级层面之间的跨区域研究则偏少，而不同的研究对象，所得结论也存在差异；从研究内容来看，基本上侧重于产业结构与经济增长、生态环境之间的相关关系，而对于产业结构升级与碳排放之间的量化实证研究则相对缺乏；从研究视角来看，绝大多数仅仅考虑了不同区域之间碳排放的差异性，将研究焦点放在产业结构或产业结构升级对研究对象整体碳排放水平的平均影响上，并没有考虑区域内碳排放的异质性问题，即没有对不同碳排放水平下产业结构升级对碳排放的影响进行区别研究。实际上长江经济带内各地区的经济发展水平、资源禀赋、人口规模、产业规模与布局等不尽相同，考察不同碳排放水平下各影响因素的差异性，有利于更有针对性地制定碳减排策略。鉴于此，本文采用基于面板数据的分位数回归方法，以长江经济带为研究对象，重点研究在不同碳排放水平下(即碳排放条件分布的不同条件分位点)产业结构升级对碳排放的影响。

二、研究设计

(一)变量描述

影响碳排放的因素很多，除了重点讨论产业结构升级对碳排放的影响外，还根据已有相关研究结论，考虑能源消费结构、能源价格、人口规模、外商投资水平、环境政策以及地理区位等因素对碳排放的影响[17-18]。由此，本文选取碳排放强度为被解释变量，产业结构升级为核心解释变量，能源消费结构、能源价格、人口规模、外商投资水平作为控制变量。鉴于环境政策与地理区位的测量尺度难以直接衡量，故设其为虚拟变量。

1.被解释变量

碳排放强度(CEI)，用以衡量地区的碳排放水平。碳排放强度指每单位国内生产总值的增长所带来的二氧化碳排放量。该指标不仅是碳排放效率和节能减排绩效的最直观的衡量指标，而且能在一定程度上反映碳减排潜力和边际成本，是政府制定有关碳减排的环境政策的重要参考依据[19]。碳排放强度越低，表明增加每一单位GDP所产生的碳排放量越少，即该地区的碳排放水平越低。反之，碳排放强度越高，则该地区碳排放水平就越高。

2.解释变量

产业结构升级是我们关心的核心变量。产业结构升级具体表现为两个方面：一是通过产业间三次产业的比重优势由第一产业依次向第二、第三产业演进，实现生产要素的合理流动与配置，从而改变地区经济增长方式；二是通过产业结构内各产业部门由低水平状态向高加工度、高附加值、高技术集约化的高级化水平状态转变[20]。因而，可以从以下两个方面来衡量产业结构升级：产业间要素配置的优化效果、产业结构内的高级化程度。

3.控制变量

能源消费结构(ESC)。我国是一个“多煤、少油、少气”的国家，这种资源禀赋直接决定了我国以煤炭为主的能源消费结构。而煤炭属于低效率、高排放的地质能源，燃烧煤炭是直接产生二氧化碳的最主要原因。本文采用煤炭消费量占能源消费总量的比重来衡量。

能源价格(EI)。根据供求原理，能源价格变化通过价格传导机制最终会导致能源消费量发生相应变化，进而对碳排放产生影响。本文采用原材料、燃料以及动力购进价格指数来衡量能源价格。

人口规模(PO)。能源需求最终体现为人类对物质产品和服务产品的需要，各地区人口规模的差异不仅直接影响着各地区能源消耗总量，进而影响着碳排放量，而且还影响着提供技术创新的基本人才的多少，从而影响着能源利用效率的提高，间接影响碳排放。本文采用年末人口总数来衡量人口规模。

外商投资水平(FDI)。随着社会化分工的深化与经济全球化的发展，世界各国间的合作越来越紧密。外商投资作为吸引外资的主要方式，一方面通过技术创新的溢出效应提高了我国企业的技术水平和生产效率，另一方面为我国经济活动带来了资金，从而促进了我国经济的快速增长。经济的发展与环境密切相关，外商投资因而也被纳入碳排放的影响因素之中。本文采用实际利用外商直接投资额来衡量外商投资水平。

4.虚拟变量

环境政策(EV)。政策导向是一个国家产业结构转变的重要推动力。自2008年8月起，随着北京、上海、天津先后成立了全国性环境权益交易所，标志着我国政府正式对碳排放进行政策疏导。2014年9月中国政府在联合国气候峰会上庄重承诺：到2020年实现碳排放强度下降40%～45%的目标。通过碳税、补贴、政府监管等行为对碳排放问题进行管制，可以对碳排放进行有效规制。因此，引入环境政策虚拟变量，并以2009年作为政策分界点，将2003—2008年设为0,2009—2014年设为1。

地理区位(AV)。长江经济带横跨中国东中西部三大区域，不同地区资源禀赋、经济发展水平等均不同，引入地理区位虚拟变量，有利于考察地理差异对碳排放的影响。其中，长江经济带的东部省市(上海、浙江、江苏)设为1，中西部省市(安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南)设为0。

(二)研究方法

1.碳排放强度的测度方法

由于目前国家统计局并未公布碳排放相关数据，国内学者在进行碳排放相关方面的研究时只能进行估算，比较普遍的一种估算思路为：通过选取煤炭、原油、天然气三种一次性能源为基准，先计算各地区这三种化石能源消费中产生的碳排放量，再将其与国内生产总值的比值作为碳排放强度。具体估算公式如下：

(1)

其中：CEI为碳排放强度；i为长江经济带各地区；t为年份；C为碳排放量,RGDP为以2002年不变价格计算的实际GDP；e=1,2,3，分别表示煤炭、原油、天然气；Ne表示e种能源消费实物量；Ve表示e种能源按实际消费量转换为标准煤的单位折算指数；Ee表示e种能源的碳排放指数，如表1所示。

表1 各种化石能源折算指数

数据来源：标准煤折算系数参考《中国能源统计年鉴》附录中的“各种能源折标准煤参考系数”，碳排放系数参考IPCC(2006) 碳排放计算指南缺省值。

2.产业结构升级的测度方法

目前关于产业结构升级的测度方法主要有两种：一是从宏观角度强调三次产业间的配置比例或投入产出效益的变动，如Moore结构变动值与产业结构年均变动值[21]、产业结构超前系数[22]、产业结构层次系数[12]等；二是从微观角度强调产业部门内部关键要素的变动，如重工业化指数、高加工度指数、行业增加价值率、高技术化指数的指标体系[23]等。它们要么是从三次产业间要么是从产业结构内部某一方面来反映产业结构升级的整体状况，并没有将两者相结合以全面衡量产业结构升级。因此，本文根据产业结构升级的内涵，在邬义钧[24]、卢福财等[25]已有研究的基础上，构建产业结构效益指数与产业高度化指数，从产业间与产业结构内全面衡量产业结构升级的要素配置优化效果与高级化程度。

(1)产业结构效益指数(ISBI)

产业结构效益指数指在主导产业演进过程中，资源要素在三次产业间不断流动与配置所导致的经济效益的大小变化。用产业结构效益指数来衡量产业间结构升级，实质上是资源要素从生产率低的部门源源不断流向生产率高的部门，导致三次产业配置比例发生“量”的变化，以实现整体要素配置的优化。当产业间各部门生产率相等时，资源要素停止流动，达到均衡状态。而产业间生产效率的提高可能会对碳排放产生两个方面的影响：一方面，能源利用效率得以提高，有利于抑制碳排放量；另一方面，产业规模扩大，产品生产增加，能源消费需求随之增加，在一定程度上又助长了碳排放量。因此，为了考察长江经济带在产业结构升级过程中产业间的要素配置优化效果对碳排放产生的影响，需要基于投入产出原理来测算产业结构效益指数，具体计算方法如下：

(2)

其中：Yij,t为i地区t年j产业的生产总值；Kij,t为i地区t年j产业的资本存量；Lij,t为i地区t年j产业的从业者人数。j=1,2,3，分别代表第一、二、三产业。式(2)表示i地区第t年的产业结构效益指数为升级后(为了便于计算，用观测年年末表示)的总效益减去升级前(上年年末)的总效益，如果ISBIi,t值为正，表明t年产业结构升级使得产业间要素配置得以优化，从而带来经济效益提高；ISBIi,t值越接近于0，表明产业结构升级的要素配置优化效果越好。

(2)产业高度化指数(ISSI)

产业高度化指数是用以考察产业结构内各产业部门加工度、技术含量、附加值的高级化程度，实质上是产业结构内“质”的提升。而我国仍处于并将在相当长一段时期内处于工业化阶段，高技术产业作为经济发展的内生动力，不仅通过开辟新的生产领域与新的经济增长点部分取代传统产业，淘汰落后产能、优化产业结构组织体系；而且通过运用高技术及其产品向传统产业渗透、扩散和融合，改造和升级传统产业，推动产业结构走向高级化。高技术产业化后，产业结构的高度化主要体现在：第三产业比重不断增大，出现“经济服务化趋势”；产品结构多元化、高端化；消耗结构转向节能、节资、节材；投入要素结构由劳动、资本密集型转向知识、技术密集型等[26]。高技术产业规模的不断扩大，将提高整个产业结构的高度化水平。因此，可以通过测量高技术产业产值占地区生产总值的比重来反映产业结构升级过程中产业结构内的高级化程度，计算方法如下：

(3)

其中：Pi,t表示i地区t年高技术产业产值，Qi,t表示i地区t年地区生产总值。ISSIi,t值越大，表明高技术产业所占比重越大，产业结构的高级化程度越高。

3.模型构建及分位数回归分析方法

根据上文所述，为了全面分析影响长江经济带碳排放的因素，也为了避免产生遗漏变量问题，本文建立了包括解释变量、控制变量、虚拟变量在内的面板数据计量模型：

LnCEIi,t=αi+β1LnISSIi,t+β2LnISBIi,t+β3LnESCi,t+β4LnEIi+β5LnPOt+β6LnFDIi,t+β7EVi,t+β8AVi,t+μi,t

其中：i表示地区，t表示年份，α表示常数项，β表示弹性系数，μ表示随机扰动项。

面板数据模型通常采用最小二乘法(OLS)进行参数估计，其回归估计结果是各变量对碳排放强度的平均影响效果或整体情况，且回归系数的估计量具有最佳线性无偏性，但是在实际的经济生活中，该方法苛刻的假设条件常常不成立(如数据服从高峰厚尾的分布或者有显著的异方差等情况)。而分位数回归方法则能很好地解决此类问题，该方法最早由Koenker和Bassett于1978年提出，通过加权的最小残差绝对值方法来估计回归参数，实际上是对最小二乘法的扩展。分位数回归方法利用被解释变量的条件分位数建模，可以估计解释变量对被解释变量在某个特定分位数的边际影响效果；若条件分布的形状随着解释变量的变化而变化，不同分位点处回归系数也将不同，表明在不同分位点上解释变量对被解释变量的影响不一致。因而，将面板数据模型与分位数回归方法相结合，在控制个体差异的基础上可以更好地考察碳排放条件分布在不同分位点上各种变量之间的关系。

(三)数据来源

原始数据来源于《新中国60年统计资料汇编》《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国工业统计年鉴》以及各省市统计年鉴及统计公报。个别省市由于存在某些数据的缺失，采用指数平滑法进行估算。除了ESC、PO、EV及AV，其它变量均以2002年为基数采用相应的指数进行平减处理，剔除了价格、通胀等因素的影响。此外，为了保证数据的平稳性，在计量模型中对以上各变量均进行了对数处理。

三、实证结果及分析

(一)面板数据常规分析

在进行分位数回归估计之前，本文首先对模型进行面板数据常规分析，以比较各变量系数在这两种回归方法上的差异。为避免伪回归现象，采用LLC检验、IPS检验、ADF-Fisher检验和PP-Fisher检验四种方法对各变量进行单位根检验，结果如表2所示。在LLC检验下，其它变量均通过了5%的显著性水平检验；而各变量的一阶差分序列均通过了四种检验，表明各变量是同阶平稳的，可以用来建模。

在面板随机效应估计基础上进行Hausman检验，发现p值为0，表明应拒绝随机效应模型；在剔除虚拟变量的情形下进行个体固定效应检验，发现LR似然比检验的p值均为0，表明应建立个体固定效应模型。但由于虚拟变量的存在，无法进行个体固定效应模型的估计，因而只能选择包含虚拟变量的面板混合模型，回归结果见表3第2列。

表2 单位根检验结果

注:*、**、*** 分别表示在 1%、5%、10%水平下显著。

表3 面板估计模型和分位数估计模型的回归结果

注：(1)括号内的数值为渐进标准差； (2)*、**、***分别表示在1%、5%、10%水平下显著。

(二)分位数回归结果分析

分位数回归可以对变量分布的头尾部分进行比较研究，它与传统的回归方法相比具有很大的优越性。对上述模型进行分位数回归，结果如表3所示。

从表3回归估计结果可以看出，两种模型中各变量系数正负号均一致。不同分位点的取值代表了2003—2014年长江经济带不同的碳排放水平，随着分位点的不同，各变量对碳排放水平的影响呈现出不同的分布特征。同时，为了更形象地观察各变量在不同碳排放水平上的变动规律以及差异化信息，我们依次将各变量在10个分位点的回归系数估计值绘制成图形，如图1所示，其中水平虚线表示用面板数据模型中OLS法估计的各变量对碳排放影响的平均水平。

图1 各变量在不同分位点的回归系数变动

1.产业结构升级对碳排放具有显著的降低效应，其对中等碳排放水平地区的降低效应显著高于其他碳排放水平地区

由表3及图1可知，除了在0.1分位点不显著外，产业结构效益指数均在0.01的检验水平上对碳排放强度产生显著的负向影响；随着分位点由低到高，其对碳排放强度的影响表现为“由弱变强、由小变大后缓慢变小”的特征。以0.3分位点为分界，在0.3分位点以上，产业结构效益指数对碳排放强度的影响程度由急剧变大转变为缓慢变小；在0.3分位点，产业结构效益指数对碳排放强度的降低效应最大，即产业结构效益指数每上升1%，碳排放强度反向下降15.2%；在0.2分位点之后，产业结构效益指数对碳排放强度的影响程度均大于平均水平。这表明，除了在较低碳排放水平(0.3分位点以下)外，产业结构效益指数对碳排放强度的反向降低效应随着碳排放水平的降低而变大，即产业结构升级的效果越好碳排放水平越低。产业高度化指数对碳排放强度的影响除了在0.1分位点不显著外，在其他分位点均在0.05的检验水平上显著为负。并且，随着分位点由低到高，产业高度化指数对碳排放强度的影响表现为越来越显著的“W”型降低效应。在0.1～0.3与0.5～0.7分位点，产业高度化指数对碳排放强度的降低作用表现为由小到大的趋势，在其他分位点区间其降低作用则表现为由大变小的趋势。并且，在0.3分位点，产业高度化指数对碳排放强度的降低效应最大，即产业高度化指数每上升1%，碳排放强度下降16.8%。而在0.2～0.45与0.6～0.85分位点，产业高度化指数对碳排放的影响程度均大于平均水平。这表明在中等碳排放水平地区，产业高度化指数对碳排放强度的降低效应最为明显，因而提高其产业结构升级的高级化程度，对降低碳排放具有显著作用。

由此可见，产业结构升级对长江经济带整个区域的碳排放具有显著的降低效应，此研究结果验证了长江经济带的产业结构升级对降低碳排放具有显著作用，支持了段莹[12]、苏东林等[13]的观点。本文也进一步解释了这种降低效应主要体现在两个方面：一是产业间要素配置优化的效果越好对降低碳排放的作用越大，二是产业结构内高级化程度越高对降低碳排放的作用越大，前者作用明显强于后者，这两个方面相辅相成，相互贯通，共同促进碳减排。而在碳排放条件分布的不同分位点上，产业结构升级对碳排放产生不同程度的影响：产业结构升级对中等碳排放水平地区的反降低效应显著高于其他碳排放水平地区，即在中等碳排放水平地区，要有效实现碳减排关键在于促进产业结构升级。

2.能源消费结构在中低碳排放水平地区对碳排放的增加效应更为显著

在碳排放强度的各个分位点，能源消费结构均在0.01的显著性水平上对碳排放强度具有显著的增加作用，但随着分位点由低到高，这种正向影响尽管上下波动但整体上仍显现出逐渐变小的趋势，并在0.7分位点达到最小，随后又呈现出上升的趋势。而仅在0.2分位点以下与0.4～0.5分位点，能源消费结构对碳排放的影响程度大于平均水平。这表明，碳排放水平的高低与煤炭在能源消费结构中所占的比重直接相关，在中低碳排放水平地区(0.5分位点及以下)改善能源消费结构、降低煤炭在能源消耗中的比重、实施有效的能源结构优化措施对实现碳减排效果更明显。

3.能源价格对中高碳排放水平地区的降低作用随着碳排放强度的上升而加强，而环境政策对较低碳排放水平地区的降低效果最明显

能源价格对碳排放强度具有显著的降低效应。随着分位点的提高，能源价格对碳排放强度的影响表现为“由弱转强，由小变大”的趋势。并且在0.4分位点以上，能源价格对碳排放强度的影响程度均大于平均水平。此结论支持了何凌云等的研究，能源价格的合理上涨可以在一定程度上起到抑制碳排放的作用[28]。环境政策对碳排放强度存在降低效应(除了0.9分位点外)，随着分位点的提高，这种效应表现为逐渐变小的趋势；而只有在0.4分位点与0.25分位点以下，环境政策对碳排放强度降低的影响大于平均水平。说明自2009年起，政府实施的有关碳减排的环境规制政策确实在一定程度上抑制了碳排放，尤其是对碳排放水平较低地区(0.3分位点以下)的碳减排效果更为明显，因而政府更应该加大宏观调控力度，发挥政策效应，制定有效的能源政策以抑制碳排放。

4.人口规模、外商投资水平、地理区位在不同的碳排放水平上，对碳排放具有不同的降低效果

人口规模对碳排放强度具有显著的降低效应，这种效应随着分位点的提高表现为由大变小的“W”型趋势，在0.4分位点、0.6分位点，人口规模每提高1%，碳排放强度下降接近17%，此时降低效应最大；在0.2分位点以上，人口规模对碳排放强度的反降低影响均大于平均水平。这是因为，随着三次产业主导地位的变更，劳动力由第一、二产业向第三产业转移，近年来第三产业比重的迅速扩大引致劳动力人口规模在第三产业中占比最大，而第三产业对碳排放产生的影响较小。外商投资对碳排放的影响在0.3分位点及以下并不显著，在0.3分位点以上具有显著的降低效应，并且对碳排放强度的降低效应大于平均水平；随着分位点的提高，这种效应由弱变强、由小变大。在中高碳排放水平地区(0.4～0.7分位点)，外商投资水平对碳排放的降低效应最大。除了在0.1分位点外，地理区位均在0.01的显著性水平上对碳排放强度具有降低效应，表明东部地区的碳减排效果好于中西部地区。这是因为东部地区受益于良好的区位优势，人才集中，外商投资水平高，因而产业结构升级的程度与效果更明显，能够有效地提高能源利用效率，开发节能减排技术，有效降低碳排放。而中西部地区，一方面受自身资源禀赋的影响，产业结构长期以“三高”企业为主，加之承接了大量东部淘汰的落后产能，因此碳排放水平相对于东部地区一直处于较高水平。同时，随着碳排放水平的不同，因地理区位的不同而造成的碳排放差异程度也呈现出由强转弱的趋势。

四、结论及政策建议

本文利用2003—2014年长江经济带10个省市的面板数据进行分位数回归分析，重点探讨长江经济带产业结构升级及其他因素在不同分位点上对碳排放的影响效应，得到以下基本结论：

第一，产业结构升级对长江经济带碳排放具有显著的降低效应。一方面，产业结构升级通过产业间要素配置与产业结构内高级化的共同作用可以实现碳减排，并且产业间要素配置优化的效果越好，产业结构内高级化程度越高，对降低碳排放的作用越大。另一方面，在长江经济带碳排放不同水平的地区，产业结构升级对碳排放产生不同程度的影响，具体表现为：在低碳排放水平地区(碳排放强度在0.3分位点以下)，产业结构效益指数与产业高度化指数对碳排放的降低效应均呈现出“由弱变强、由小变大”的特征；在中等碳排放水平地区(碳排放强度在0.3～0.7分位点)，产业结构效益指数对碳排放的降低效应始终大于产业高度化指数对碳排放的影响；在高碳排放水平地区(碳排放强度在0.7分位点以上)，产业结构效益指数与产业高度化指数对碳排放的降低效应呈现出逐渐变小变弱的趋势。

第二，除了产业结构升级对碳排放具有显著影响外，能源消费结构在长江经济带的中低碳排放水平(碳排放强度在0.5分位点以下)地区对碳排放的增加效应尤为明显，能源价格在长江经济带的中高碳排放水平(碳排放强度在0.5分位点以上)地区对碳排放的降低效应更为明显，地理区位对碳排放的影响则体现了长江经济带东部地区的碳减排效果好于中西部地区。

第三，环境政策、人口规模、外商投资水平在长江经济带不同碳排放水平地区，对促进碳减排具有不同程度的影响。

上述研究结论对缓解当前长江经济带经济发展与环境保护并存的问题，具有现实启发意义。本文认为长江经济带在进行整体规划时应充分考虑各省市碳排放水平高低的差异，有针对性地制定产业政策与环境政策，以进一步缓解经济与环境的矛盾。因而，本文提出以下参考建议：

第一，对位于长江经济带的低碳排放水平地区，如上海、浙江、江苏应进一步优化产业结构，改变传统的将高碳产业向中西部转移的惯有做法，有效实现内部碳分解；同时，加大低碳技术研发力度，鼓励使用清洁能源，降低以煤炭为主的能源消费结构，提高高技术产业的比重，充分运用环境政策规制碳排放行为。

第二，对位于长江经济带的中等碳排放水平地区，如重庆、四川、江西、湖南、湖北应加大优质人才的引进力度，充分利用外商投资契机，开发并引进节能减排技术，大力发展高技术产业，发挥高技术产业对传统产业的升级改造作用，以提升产业间要素配置优化与提高产业结构高级化程度齐头并进，促进资源要素在区域内的自由流动，加快促进产业结构升级。

第三，对位于长江经济带的高碳排放水平地区，如云南、安徽拥有独特的矿产资源优势，传统制造业所占比重大，在促进产业结构升级的同时，应重视能源价格因素的影响；同时，利用区位优势，加强与国内外其他地区的经济贸易往来，大力引进外商对高技术产业、现代服务业的资金、技术投资，以促进技术创新、优化产业布局，从而实现产业结构升级与碳减排的双重目标。

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(责任编辑 魏艳君)

Study on Industrial Structure Upgrading of Yangtze River Economic Belt Based on Carbon Emission Reduction

LIU Junyuea, SU Yinga,b, FAN Changminga, YANG Huanhuana, WANG Jiaoa

(a.School of Mangagement; b.Low Carbon Energy Research Center, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

Based on the quantile regression method, this paper studies the relationship between upgrading of industrial structure and carbon emissions under different quantile of the Yangtze River economic belt based on carbon emission reduction. The result shows that: upgrading of industrial structure has significant reverse effect on carbon emissions, which provinces with middle carbon emissions area (the carbon emission intensity is between 0.3 and 0.7 point) are significantly higher; the better the optimization of resource allocation between industries is, the higher the advanced degree within industrial structure is, which has a greater effect on reducing carbon emission; and the latter was stronger than the former. Meanwhile, the effects of energy consumption structure, energy price, environmental policy, population size,foreign investment, geographical location and other factors on carbon emissions in the Yangtze River economic belt with different levels of carbon emissions are significantly different. Therefore, it is necessary for the government to formulate industrial development policies and environmental protection policies according to different levels of carbon emissions.

the Yangtze River economic belt; upgrading of industrial structure; carbon emission; quantile regression

2017-02-16

重庆市教委人文社会科学研究重点项目“低碳发展视角下长江经济带产业结构升级研究”(17SKG135)

刘军跃(1970—)，女，江苏南京人，教授，硕士生导师，研究方向：产业经济、低碳经济、工商管理等；通讯作者：苏莹(1992—)，女，湖北荆门人，硕士研究生，研究方向：产业经济、低碳经济。

刘军跃，苏莹，樊昌明，等.基于碳减排的长江经济带产业结构升级研究[J].重庆理工大学学报(社会科学)，2017(7):38-47.

format：LIU Junyue, SU Ying, FAN Changming, et al.Study on Industrial Structure Upgrading of Yangtze River Economic Belt Based on Carbon Emission Reduction[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2017(7):38-47.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2017.07.006

F206

A

1674-8425(2017)07-0038-10