中國區域生態效率的時空演變和提升機制

摘要：利用改進的數據包絡分析模型測度2000年以來30個省（市）跨期可比的生態效率，考察其時空演變特征， 基于空間杜賓模型分析各類因素影響生態效率的直接效應和空間溢出效應。研究發現：區域生態效率呈空間集聚態勢，具有路徑依賴特征；專利授權總數和資本勞動比以及外商直接投資均具有積極的直接效應，且對鄰近區域具有正向空間溢出效應；城鎮化的各類效應均不顯著，以原燃料和動力價格指數代表的價格機制、企業研發人力投入占比反而對本地生態效率有顯著負向影響。本文建議：以生態效率為核心建立區域考核約束機制，在提升城鎮化質量、改革資源價格形成機制、優化創新投入結構等的同時，還需重視各類機制和結構的協同創新，進行系統化設計和差異化改革。

關鍵詞：綠色發展；生態效率；空間杜賓模型；空間溢出效應；效率錦標賽

[中圖分類號] X32，F22，F20 [文獻標識碼] A [文章編號]

Regional Eco-efficiency in China： Spatial Analysis and Promotion Mechanism

HUANG Jian-huan， XU He-lian

（School of Economics and Trade， Hunan University， Changsha 410079， China）

Abstract： This paper measures the eco-efficiency of 30 provinces in China since 2000， observing its spatial-temporal characteristics， and exploring the influential mechanism with spatial Durbin model. The findings are as following： firstly， provincial eco-efficiency presents spatial agglomeration which shows the characteristic of path dependence； secondly， the number of all patents， capital-labor ratio and foreign direct investment show directly positive effect on the eco-efficiency significantly， as well as positive spillover effects on the surrounding area. However， urbanization does not play the expected positive impact. The price mechanism of the market， represented by the raw fuel and power prices index， shows significantly negative effect to local eco-efficiency unexpectedly， so does the ratio of enterprise RD investment of manpower to the regional manpower. Based on Promotion Tournament model， this paper puts forward some suggestion. To increase eco-efficiency， it should replace economic growth \"championship\" with efficiency \"championship\". And when improving the quality of urbanization， adjusting the resource price mechanism and optimizing of regional innovation investment structure， much attention should be paid to collaborative innovation on the mechanism optimization and structural readjustment， with systematic reform design and thorough consideration of regional differences.

Key Words： green development； eco-efficiency； spatial Durbin model； spatial spillover effects； efficiency championship

一 引言

近年來霧霾在中國許多城市持續出現，表面上是嚴重的環境問題，實則根源于落后的發展模式和長期偏低的區域發展質量。霧霾的出現敲響了區域發展轉型的警鐘，凸顯了走綠色發展道路、建設生態文明的高度重要性。在此背景下相關研究備受學界關注，生態效率就是其中一個熱點問題。自從德國學者Schaltegger和 Sturm[1]提出生態效率（Eco-efficiency， GE）這一概念后，世界可持續發展工商業聯合會、經濟合作組織等予以高度關注和積極推廣，學術界則圍繞生態效率展開了大量研究。已有文獻分別從微觀的企業層面[2][3]、中觀的行業層面[4][5]和宏觀的區域層面[6]開展了大量研究。從宏觀層面看，人們關注的重點是以更少的資源實現經濟繁榮并更少地排放污染物[7]。因此在區域層面，生態效率是全面考慮勞動力、資本、能源和土地等各種投入和各種產出尤其是環境污染產出時的投入產出效率[8]。生態效率不僅反映了區域綠色發展水平，還從“環境友好”和“資源節約”等角度綜合反映了區域發展質量，從效率層面反映了資源、環境和經濟復雜系統的協調程度以及生態文明水平。因此非常有必要深入研究區域生態效率的影響因素及其提升問題。

在環境和經濟協調發展問題日益突出的背景下，近年來研究中國區域生態效率的文獻呈快速增長態勢[9][10][11][12][13][14]。已有文獻從不同角度提出了生態效率的測度方法，研究了中國各區域生態效率的典型特征和影響因素，獲得了豐富結論，但也有待深入和完善。有兩個方面值得予以重視。一方面，現有文獻大多使用標準的數據包絡分析模型（DEA）和面板數據測度效率，有效率決策單元的效率得分均為1，相互之間無法加以區分，而且據此計算得到的效率跨期增長可能為零，這不一定符合實際情況 。而不準確的評價結果可能導致偏差乃至誤導政策措施。另一方面，實踐中區域生態效率存在著空間關聯關系，研究時必須考慮這一特征。許多區域變量存在空間相關性時采用空間計量模型來分析可能更為合適[15]。然而現有研究很少利用地理信息系統和探索性空間分析等工具系統分析區域生態效率的空間集聚和時空演變特征，也很少利用空間計量方法并分析空間溢出效應等機理，因而難以為有關制度調整和政策創新提供全面可靠的依據。有鑒于此，本文從兩個方面拓展現有文獻。其一，利用全面識別且跨期可比的方法測度區域生態效率，在此基礎上觀察其空間集聚和時空演變特征以及影響因素。其二，從城鎮化、價格機制、技術創新及其結構等方面選取代理變量，利用空間杜賓模型分析各因素影響區域生態效率的直接效應和空間溢出效應，以探索利用哪些因素和機制及其協同創新提升生態效率。

二 效率測度方法、空間計量模型和變量設定

（一）區域生態效率的測度

在測度投入產出效率時，前沿面分析方法是常用的分析工具，包括數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA[16][17]和隨機前沿分析[18]。其中DEA方法是一種非參數方法，通過規劃求解測算決策單元（Decision making unit，DMU）的投入產出效率。該方法具有同時處理多投入多產出、客觀賦權、可以進行效率分解、不需假設生產函數形式等諸多優點，故應用十分廣泛。為根據觀測對象特征全面而準確地測度投入產出效率，人們不斷對DEA模型進行改進，形成了眾多模型，研究中需結合實際情況來選取。實踐中經常采用面板數據來測算效率，為使評價結果具備跨期可比性，必須選取相同的參考技術。許多文獻采用當期DEA分別測算每期的效率[19]，進而直接或者取其幾何均值后進行統計觀察和回歸分析，然而，基于不同參考技術的評價結果之間不具備跨期可比性，這可能導致嚴重誤判。一些文獻采用序貫參比法來測度生產率增長指數，如Malmquist-Luenberger指數[19]，但仍存在一些不足。例如，可能出現無可行解現象[17]；所測度的指數反映的是生產率的增長而非生產率本身 。Huang et al. [20]在測算生態效率時給出了一個綜合性DEA模型解決了前述問題。該模型具有兩個特點：第一，結合全局參比法解決了跨期可比性和無可行解等重要問題。第二，既考慮了環境污染物這種壞產出，還考慮了超效率模型以區分前沿面上有效率的決策單元。因其模型可以提供跨期可比并且識別所有DMU效率的評價結果，故本文采用其模型測度生態效率并簡述如下。

（三）生態效率的影響因素分析與代理變量選取

（1）城鎮化。城鎮化是農村人口轉化為城鎮人口的過程，也是人口、工業和服務業向城鎮集聚的過程。統計顯示，2000年至2012年中國人口城鎮化率從36.22%快速增加到52.57%，但與發達國家（85%以上）相比還有很大提升空間。快速城鎮化創造了大規模的基礎設施、城鎮住宅的投資需求和消費需求，推動了中國經濟持續快速增長，提升了土地等資源的集約化利用水平（王一鳴，2010）。但另一方面也帶來了系列問題，例如，能源等資源消耗量快速增加、城市交通擁擠、污染物排放量巨大、生態環境惡化和產業結構失衡等。前者對生態效率具有積極作用，而后者則相反。實踐中城鎮化對生態效率的影響是兩者的混合，本文預期前者的積極作用更為顯著，即城鎮化對生態效率具有正向影響。借鑒曹裕等[24]，用人口城鎮化率（城鎮人口占該地區總人口的比例）作為代理變量。

（2）價格機制。根據市場經濟理論，價格機制在資源配置中發揮著重要作用，能源等資源價格的上漲將增加資源使用成本，將使得人們充分利用資源，竭力提高資源利用效率，因此可以預期資源的市場價格與生態效率之間具有正向關系。然而相關實證文獻對此關注不多。考慮到企業是區域內生產活動、節能減排的最大主體，本文采用原材料、燃料動力購進價格指數作為代理變量，該指標反映了工業企業作為生產投入，而從物資交易市場和能源、原材料生產企業購買原材料、燃料和動力產品時，所支付的價格水平變動趨勢和程度。

（3）外資利用。以外商直接投資（FDI）為代表的境外資本從外部給區域發展提供動力和支持，不僅提供了經濟生產建設所需資本和技術，還提供了就業和GDP。然而FDI也可能帶來環境污染。一些學者認為FDI惡化了區域環境質量[25][26]，但也存在相反觀點[27][28]。但已有文獻大都以環境污染或GDP而非以生態效率為因變量，僅反映了某個產出變量的影響。為全面觀察FDI對區域發展的影響，參考王兵等 [17]，本文用FDI相對規模（外商直接投資占GDP比重）作為代理變量進行實證考察，并預期該因素對生態效率具有積極影響。

（4）技術創新及其結構。區域技術水平和創新能力的提升不僅有助于提升生產效率和資源利用率，還可能有助于降低環境污染，進而提升生態效率。一些文獻用研究與發展（RD）經費投入來反映技術創新或技術進步。然而從經費投入到技術創新完成并應用于實踐之間有較長時滯，當期RD經費投入對當期的生產率貢獻可能甚微。而專利作為技術開發的高端成果，獲得授權時一般已投入實踐應用，可以直接促進經濟增長和效率提升。專利授權數量更能直接反映一個區域當期的技術水平和創新能力，故本文用發明、實用新型和外觀設計三類專利的授權總數作為區域技術創新的代理變量。并且，考慮到發明專利是最具創新價值和技術含量的專利類型，其比重越高意味著區域創新質量越高，故引入發明專利占當年專利數量比重以反映創新結構。另外，作為追求效益最大化的經濟體，企業會高度重視RD投入的經濟效益，以取得比其他科研機構更好的產出效率。當區域內工業企業RD投入占比較高時，其科研活動及其成果對本地企業的產出應該有更直接和有效的貢獻，進而有利于生態效率的提升。因此引入大中型工業企業RD人員投入占比這個指標，反映企業在RD方面的人力投入占本地RD人力投入的比重，以反映區域技術研發投入結構對生態效率的影響。本文預期這三個變量均與生態效率具有正向關系。

（5）稟賦結構。資本和勞動力是重要的稟賦資源。有研究表明，資本密集型企業的技術進步可能抵消其對環境效率的負面影響[17]。較高的資本勞動比意味著資本對勞動的高水平替代，暗示著更高水平的自動化和工業化生產，因此有助于提高經濟產出進而提升生態效率。本文用資本勞動比作為稟賦結構的代理變量，并預期影響方向為正。

（6）能源結構。不同的能源產生的環境污染具有顯著差異。中國的能源消費以煤炭為主，其他能源占比不高，這種能源結構可能會影響污染物的排放進而影響生態效率。鑒于省級清潔能源的統計數據尚不可得，而電力消費占能源消費總量的比重在一定程度上反映了清潔能源占能源消費的比重，故引入該變量作為代理變量。預期該變量具有正向影響。

（7）產權結構。私人企業家往往會重視經濟效益而忽視環境保護。而國有企業與產權虛化的國有產權相聯系，經營效率相對較低，區域內國有企業比重過大甚至會扭曲資源配置[19]，不利于提升經濟產出；但另一方面，與之相比，國有企業可能更注重環境保護，因為環境保護程度的提升會體現為管理者的成果，但環境保護成本實際上由國家承擔。故難以判斷產權因素對生態效率的影響方向。本文用國有企業工業總產值占工業總產值比重作為代理變量。

（8）產業結構。化工、能源和鋼鐵等重工業經常被認為是重要的污染源，然而正是這些行業貢獻了大部分經濟產出。因此難以簡單從邏輯上論證區域產業結構中重工業占比是否有利于生態效率提升。以往文獻大都利用經濟結構中工業增加值占比來考察產業結構對環境效率的影響，得出具有負向影響的結論和加速發展服務業的建議[17]。本文利用重工業總產值占區域工業總產值比重為代理變量，從另一個角度來考察產業結構。

以上共考慮了10個自變量，除專利授權總數外，其他指標均為比率指標。數據來源同前。有關變量簡稱和描述性統計請看表1。

三 區域生態效率的時空演變與空間集聚

表2同時給出了全部樣本、2000年和2010年兩個年份的生態效率描述性統計結果. 圖1給出了各個年度截面的生態效率均值變化情況.

綜合表2和圖1可知：11年間全國的生態效率先下降后上升，2010年效率水平高于觀察期初 （2000年） ，2005年為相對低位。受2008年美國金融危機影響，中國經濟增長放緩， 但生態效率總體上仍保持上升態勢， 說明中國正向綠色發展轉變。

測算表明，各個年度截面區域生態效率的Moran’s I指數均大于0.2（其中2010年截面的Moran’s I指數達0.3799），且在5%水平下顯著，說明區域生態效率具有顯著的空間自相關性，研究中不可忽視其空間關聯。Moran’s I散點圖（圖2）反映了一個省（市）的生態效率與周邊區域生態效率的空間加權值之間的關系。本文中空間權重矩陣采用鄰接矩陣，即若兩個省市i和j相鄰則權重wij=1，反之則為0。時期t某省生態效率的狀態可以分為集聚和非集聚兩大類。前者可分為高值集聚（HH）和低值集聚（LL）。HH（LL）表示該區域GE相對較高（低）且其周邊區域GE加權值也較高（低），與圖1第I（III）象限對應。非集聚亦可細分為兩種狀態，分別與第II和IV象限對應，記為LH和HL。

圖1 各區域生態效率變化 （2000-2010） 圖2 Moran’s I散點圖 （2010）

圖3 生態效率集聚圖 （2000年） 圖4 生態效率集聚圖 （2010年）

注： 利用ARCGIS軟件繪制。西藏和臺灣等地缺乏數據，在圖中顯示為空白區域 （NA） .

Moran’s I散點圖無法反映樣本的空間位置。為觀察空間集聚情況，用地圖（圖3、4）代替散點圖來直觀地觀察生態效率的集聚效應及其跨期變化。由圖3可知：2000年生態效率高值集聚的省份位于東南部，僅有福建、廣東和海南3個省；大部分省份處于低值集聚狀態，共有18個，占全部樣本的60%。而圖4顯示2010年生態效率的高值集聚區域仍在東部沿海地區，與2000年相比新增了6個（新增北京、天津、上海、江蘇和浙江以及山東），低值集聚的省份降低到15個，但仍占樣本的50%；在第II和第IV象限的非集聚區域僅6個，而在第I和第III象限的集聚區域占樣本的80%。由此得出兩個結論。一是區域生態效率呈空間集聚態勢。大部分東部沿海省市處于高值集聚狀態，而大多數中西部地區則處于低值集聚狀態，東部和中西部區域出現明顯分化。二是集聚狀態具有較強的路徑依賴性。2000年至2010年期間生態效率高值集聚的變化方向是從廣東為代表的東南部地區沿著海岸線由南向北拓展，且高值集聚的省份均能保持該狀態，而低值集聚的省份始終在中西部區域，這說明各省生態效率狀態具有高度穩定性，即具有路徑依賴特征。

四 各因素影響生態效率的空間計量分析

本文檢驗發現，各年度GDP、FDI和環境污染指數等變量的Moran’s I指數值均大于0.1，均在10%水平下顯著，說明各省市的主要經濟和環境變量均存在空間正相關性，有必要考慮空間計量模型。為選擇合適的計量模型，先以當期生態效率為因變量進行最小二乘法（OLS）回歸，結果見表3第（1）列。LM統計量顯示，空間自變量影響和空間誤差項的影響在1%水平下均顯著存在，故需進一步估計SDM模型并利用Wald統計量檢驗假設H10： 和H20： ，以判斷SDM是否可以弱化為空間滯后模型或空間誤差模型。表3第（3）列顯示，兩個檢驗的Wald統計量均在1%水平下顯著，表明空間面板模型的最終形式應采用更廣義的SDM。Hausman檢驗顯示應采用隨機效應模型（因P值大于臨界值）。表3第（3）列報告了SDM模型的回歸結果 。其中空間滯后系數 在10%水平下顯著為正（0.21），說明一個區域的生態效率與周邊區域生態效率的空間加權值正相關，即區域生態效率存在正向的空間溢出效應，這印證了前文生態效率呈空間集聚態勢的發現，也說明必須考慮空間關聯才能準確估計各影響因素與生態效率之間的關系。

許多實證研究采用一個或多個空間模型的點估計方法來考察空間溢出效應。LeSage and Pace[22]（2009）指出點估計容易產生錯誤，建議從求解偏微分的角度得到自變量發生變化時對相鄰區域產生的平均溢出效應，然后進行統計檢驗。這為度量和檢驗空間溢出效應提供了更有效的思路和更堅實基礎[23]。考慮到某個區域的自變量發生變化，既影響該區域的因變量，還可能影響相鄰區域的因變量，LeSage and Pace[22]將前者定義為直接效應（Direct effect），后者定義為間接效應（Indirect effect），反映了空間溢出效應，兩者加總得到總效應。參考已有文獻[14，15]，本文通過考察這三類效應來分析各因素影響生態效率的方向、程度和機制。

表4第（1）至（3）列報告了以當期生態效率為因變量時基于SDM測度的直接效應和間接效應以及總效應。觀察可知：

①城鎮化對生態效率的影響不顯著。在10%的顯著性水平下，變量Urban的直接效應和間接效應為負但均不顯著，表明觀測期間城鎮化的速度雖快，但發展質量并不高，并未有效提升生態效率、促進區域綠色發展。

②價格機制未發揮積極有效的作用。變量Price的直接效應顯著為負，間接效應和總效應為負但不顯著，這說明價格機制并未有效發揮資源配置功能，甚至具有負向影響。這與前文基于經典市場理論得出的預期相反。其原因可能在于，在中國重要的原料、燃料和動力價格并非由市場內生形成，而主要由政府部門決定，如石油和電力的價格。在此背景下原料、燃料和動力價格指數具有更強的外生性，往往被扭曲而無法反映真實的市場供求關系，也就難以發揮價格杠桿作用。盡管近年來中國已實施一系列能源價格體制改革，但仍未從根本上解決問題。

③FDI具有顯著而積極影響。變量FDI_GDP的直接效應和總效應顯著為正，暗示著一個區域內FDI占比提升有利于本地生態效率增長。本文發現印證了王兵等[17]的結果，還進一步指出了空間溢出效應的存在性和顯著性及其影響方向。這一發現說明，從區域發展質量層面看，“污染天堂”假說在中國并不成立，應肯定FDI對區域生態效率的積極作用。

④技術創新是區域生態效率的重要影響因素。變量Patent的直接效應和間接效應以及總效應顯著為正，這說明一個區域的技術水平和創新能力不但對本地產生積極而顯著的影響，同時也通過空間溢出效應對鄰近區域產生積極影響，即存在擴散效應。發明專利占全部專利比重的直接效應為正但不顯著，間接效應和總效應均顯著為正，這暗示發明專利有助于提升本地和周邊區域的生態效率。但意外地，變量S_indus_RD的直接效應顯著為負，總效應也為負，說明區域內企業RD人員投入占比越高，其生態效率反而越低。這一實證發現與預期相反，暗示著企業RD活動的效率并不比其他主體如高校和科研單位的效率高。進一步分別以GDP和EI為因變量回歸分析發現，變量S_indus_RD與GDP和EI均顯著正相關（限于篇幅未披露有關結果）。因EI越高表示污染物排放越多，這暗示著企業在開展RD工作時，更傾向于增加經濟產出而較少考慮降低環境污染，綜合起來反而不利于生態效率提升。

⑤稟賦結構與生態效率具有顯著正向聯系。變量K/L的直接效應和間接效應以及總效應顯著為正，說明資本勞動比不但對本地產生積極而顯著的影響，還通過空間溢出效應對鄰近區域產生積極影響。這一結果符合預期，但與王兵等[17]的結論不一致，差異可能源于效率測算和回歸模型設定，他們均未利用超效率模型區分前沿面DMU，未考慮空間關聯。

⑥電力消費比重的提升有助于提升生態效率。變量S_eli直接效應和總效應顯著為正，間接效應為正但不顯著，暗示著提升電力消費占比、優化能源消費結構可發揮積極而顯著的作用。

最后，產權結構和產業結構的影響均不明顯。變量S_soe和S_hi的直接效應和間接效應以及總效應為正但均不顯著，說明產權結構和重工業結構調整對生態效率提升的積極影響不明顯，但也未發現兩類結構具有負面影響的證據。因此，通過“國退民進”調整產權結構未必能夠提升發展質量，簡單地降低重工業比重也未必能優化經濟結構、提升生態效率。

為了檢驗前述結論的穩健性，本文還做了以下考察。首先，與點估計的情況進行比較（見表3）。其次，利用滯后一期自變量以避免內生性問題（見表3中（2）（4）列和表4中（7）-（9）列）。再次，城鎮化是一個綜合性變量，可能對其他變量產生影響，因此去掉變量Urban重新進行回歸分析（見表4中（4）-（6）列）。再其次，改用其他的空間權重矩陣， 如區域間距離的倒數。最后，考慮到變量S_indus_RD的符號與預期差異較大，該數據可能存在異常，去掉該變量后重新進行回歸。結果發現，這些因素改變并未導致前述研究結論發生顯著的方向性變化， 說明前述回歸分析結論是穩健的。限于篇幅未披露后兩個穩健性檢驗的結果。

五 研究啟示和建議

本文基于生態效率考察了中國省級行政區域的綠色發展水平和生態文明程度，利用探索性空間分析方法和地理信息系統等工具研究發現：大多數省份處于生態效率低值集聚狀態，區域生態效率呈現出路徑依賴特征，仍未走出“黑色發展”的舊模式。考慮到生態效率具有明顯的空間關聯特征，本文進一步利用空間計量模型從機制、結構等方面進一步考察了各類因素對生態效率的影響。根據研究發現就生態效率的提升機制創新和策略優化提出如下啟示和建議。

第一，將生態效率作為區域發展的考核指標，形成促進區域綠色發展的外在壓力。一些中西部省份長期未突破舊發展模式的路徑制約，關鍵可能在于官員們將重點放在GDP增長方面，而缺乏足夠壓力和動力去提升和改善現有路徑，而不在于模式很難轉變。因此區域生態效率的“路徑依賴”只是一種表象。借鑒晉升錦標賽理論[29]的思想，建議以生態效率為核心構建新的考核體系和約束機制，利用“效率錦標賽”形成競爭壓力，加速實現綠色發展。

第二，加大力度調整機制和結構，探尋提升生態效率的內生動力來源。首先，本文發現城鎮化的積極影響并不顯著，暗示著過去的快速城鎮化質量和效率偏低。因此建議在城鎮化中強調效率激勵和約束，以解決城鎮化創新動力不足等問題。其次，價格機制對生態效率具有顯著的負向影響，說明相關價格機制仍被扭曲，故有必要盡快進一步深化能源等資源價格形成機制改革， 下決心大力推動石油和電力等價格的市場化，使得原料、燃料和動力價格反映真實的市場供求關系。再次，區域中企業研發人力投入占比的提升反而具有顯著的負向影響， 暗示著企業在研發投入方面的低效率和實際投入不足， 可能側重于經濟效益而忽視了環境保護。因此必須深化改革，建立和完善排污權等制度，使企業真正承擔環境污染的成本，使之在技術研發中充分考慮環境保護因素。再其次，技術創新和FDI以及資本勞動比不僅對本地發展具有積極促進作用，而且對周邊區域具有積極的空間溢出作用，是區域發展的重要動力。因此在轉變發展方式時， 仍需進一步擴大開放，發揮FDI的積極作用。并且，加大技術進步和自主創新的投入，積極提升發明專利比重以優化專利結構，在技術創新政策方面對發明創造類的專利尤其是低環境污染的技術創新予以傾斜，將與新能源、資源高效利用、清潔生產、環境監測和污染綜合治理等有關的技術優先列入技術研發和產業化計劃。最后，不必過于強調國有企業和重工業的不足，而應綜合權衡，重在提供公平競爭的市場環境和產業結構的協調發展。總之，只有綜合利用外部壓力的推動和內生動力的拉動，才能突破舊發展模式的制約，加速推進綠色發展。

第三，基于協同創新思想進行系統化設計，鼓勵各區域走差異化的綠色發展道路。一方面，一個省（市）是一個復雜巨系統，區域生態效率是一個涉及到資源、環境和經濟三大子系統的綜合性概念，單一的機制優化或結構調整未必能夠發揮出最佳效果，還需基于協同創新的思想進行系統化設計。例如，圍繞產業鏈上下游，充分發動政府、企業、科研機構和金融等各類主體共同推進技術創新；鼓勵建設各類創新平臺和聯盟，打破區域、行業和產權的界限建設創新網絡平臺；通過企業互助機制的建設、環境保護標準的規范、產業發展路線圖的繪制和產業發展規劃的編制以及產業政策體系的完善，多管齊下治理重污染和低效率產業的轉型升級等問題；在能源價格逐步市場化的同時，利用財政稅收等杠桿改善能源產品之間比價，利用價格杠桿加大力度鼓勵開發和使用綠色清潔能源。另一方面，中國地區差異巨大，應充分考慮區域的差異性和自主性，給予地方政府更多探索空間，以市場化、規范化和可持續化為原則，鼓勵各區域根據資源稟賦和經濟社會特征進行機制優化和結構調整，探索各自特色的生態效率提升途徑和綠色發展模式。

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