人口城鎮化背景下產業技術創新、結構調整和空間聚集對碳排放的影響研究

林桂泉，王亞楠

（河海大學 商學院，江蘇 常州 213022）

0 引言

在2020年9月30日的聯合國生物多樣性峰會上，習近平總書記指出：“在秉持人類命運共同體理念基礎上，中國的二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和?！卑殡S著“雙碳”目標同步推進的是堅持以人為核心的新型城鎮化建設。在“碳中和”“碳達峰”成為新時代命題的背景下，作為社會生產和經濟活動的主要集聚區域，城市發展被認為與碳排放緊密聯系。一方面，城鎮產業在生產經營過程中的能源消耗會帶來二氧化碳的排放；另一方面，城鎮人口在日常生活、消費中都不可避免地直接或間接排放二氧化碳。為了實現“雙碳”目標下的經濟高質量發展，處理好城鎮化與碳排放之間的關系是政策關注的重要方向，而多維度下的產業發展問題則是關鍵所在。作為產業的重要組成要素和發展動力，人口的數量與結構也影響了產業發展的進程。目前，已有研究大多從人口或產業的角度分別探究城鎮化與碳排放的關系，而忽略了在人口城鎮化進程不同階段的產業發展對碳排放可能會產生不同的影響。因此，厘清不同人口城鎮化水平下產業發展對碳排放的具體影響路徑，對及時調整產業發展方向，從而促進經濟與生態環境協調發展具有重要的理論指導意義。

產業和人口作為城鎮化建設的根本動力與核心，既彼此聯系，又相互影響。產業的不斷發展，為人口向城市遷移提供了更好的生活物質保障；人口向城市聚集，也同樣能夠為產業發展提供源源不斷的動力。在人口向城市聚集的過程中，一方面，促進了人力資本的提升和技術外溢效應的強化，從而顯著地促進工業結構的升級［1］；另一方面，人口城鎮化率的上升伴隨著的人口老齡化現象也能促進金融保險、醫療保健、娛樂等第三產業的發展，促進產業結構的升級［2］。

對于人口城鎮化對碳排放的影響，目前大多學者集中從居民消費與生活水平的角度進行了分析和探討。居民作為能源消費的主體，從農村遷移到城市后，能源使用的習慣也會因生活質量的提高而發生改變。例如城市中完善的基礎設施建設會使得居民在炊事、熱水、采暖等方面的生活需求提高［3］，收入水平的提高也會刺激居民增加生活耗能［4］。這些改變都會帶來生活性碳排放量的上升。

對于產業發展對碳排放的影響，已有文獻多從產業聚集［5］、結構效應、技術進步［6-7］等角度進行了探討，且都對碳減排工作作出了巨大貢獻。

首先，產業發展中的聚集效應指的是城市中的產業在空間上的聚集及其生產規模的擴大給碳排放造成的影響。Chen等［8］發現工業企業集聚與二氧化碳排放之間呈正相關的關系，但Zhang等［9］提出了相反的觀點，指出工業聚集程度及其空間滯后對工業碳排放強度存在抑制作用；也有學者認為兩者之間呈非線性關系，呂康娟等［10］發現產業集聚前期的能源消耗強度增大，碳排放量增加，但到產業聚集后期，產業內、企業間的知識學習與技術溢出使能源的利用率得到提升，從而減少碳排放，最終碳排放呈現倒“U”形曲線。與之相反，林永欽等［11］指出隨著產業集聚度的增加，其對城市碳足跡的抑制作用越來越小，甚至出現促進作用，即正“U”形曲線。

其次，由于我國三大產業對能源消費的需求與結構截然不同，產業發展過程中的產業結構變化給碳排放帶來的影響同樣不能忽略。目前，我國第二產業的二氧化碳排放量在三大產業中最大［12］，但如何優化產業結構來減少碳排放，仍然是一個亟待解決的問題。趙麗萍等［13］發現在城鎮化進程中，第二產業的機械化將導致多數農村人口將流向第三產業，從而導致各省份中第二產業所占比例對碳排放強度的影響減弱。但Sun等［14］認為由于目前我國第三產業發展與發達國家相比相對落后，產業結構的調整并不能提高碳排放效率。Chen等［15］在北京—天津—河北地區的研究中發現，工業結構改變帶來的碳減排影響程度在不同城市之間存在明顯的差異。

最后，從技術進步的視角考察產業發展對碳排放的影響效果，一方面，在技術進步降低了產品的成本后，生產者反而會投入更多的要素來達到利益最大化，從而使得碳排放量增加［16-17］；另一方面，技術進步能通過減少能源消耗和提高能源使用效率達到抑制碳排放的目的。郭慶賓等［16］證實了技術進步對碳排放的抑制效應更強，但Lin等［18］認為由于中國的碳排放量還未達到頂峰，因此技術進步在碳減排中的作用有限。與以上研究不同，有些學者提出技術進步與碳排放之間不是簡單的線性關系，并將人均 GDP［19］、市場細分［20］、工業產值［21］等作為門檻變量進行分析，結果都證實了兩者之間存在門檻效應。

綜上所述，通過對城鎮化與碳排放關系研究文獻的整理和分析，可以發現目前大多數文獻單獨研究人口變遷對產業發展的影響，或直接聚焦于人口城鎮化對碳排放的影響，而忽略了將人口與產業結合進行分析，構建以人口城鎮化為背景、產業發展為途徑、碳減排為目標的理論框架。同時，在研究產業發展對碳排放的影響機制中，大多數文獻只從產業聚集、產業結構、技術進步的其中一個角度出發，使得城鎮化過程中產業的發展無法通過單一指標的衡量而得到全面的體現。

因此，基于已有研究的眾多探討，針對以上不足之處，本文基于門檻模型的非線性假設，從理論上分別系統地探討了產業發展過程中產業聚集效應、結構效應、技術進步影響碳排放的門檻機制，選用人口城鎮化為門檻變量，找出不同角度下產業發展影響碳排放的門檻值及其參數。根據本文的實證結果，同時結合當前我國人口城鎮化發展趨勢和特點進行分析，能夠針對不同地區的產業發展現狀，從技術進步、產業結構、空間聚集這幾個角度提出了一些具體的碳減排政策和建議。

1 機理分析與研究假設

1.1 技術進步對碳排放的影響

城鎮產業的技術進步主要通過應用低碳技術來達到碳減排的效果。具體而言，低碳技術能夠優化生產經營過程中的要素投入比例，使得傳統能源的投入比重降低，從而減少二氧化碳氣體的排放。此外，低碳技術進步還伴隨著勞動者在從事生產活動中知識的豐富與積累、技能的不斷提高，在這個過程中，人口城鎮化被認為是推動技術創新的重要因素，不僅能夠通過人力資本的提高帶動先進技術的創新和研發［22］，而且還能通過增加資金來源、刺激技術創新需求等渠道緩解人口老齡化對技術進步的抑制作用［23］。但人口在城市中一味地聚集并不總能提高技術進步，由于城市在前期吸納的人口大多是中低質量的勞動力，同時人口聚集會增加社會公共服務體系的負擔，減少技術創新的投入［24］。因此，技術進步對碳排放的影響也可能在人口城鎮化水平較低時因人力資本積累的不足而表現不顯著，只有在人口城鎮化率上升到一定水平后才能增強并達到顯著水平。由此提出了本文的假說1：技術進步會抑制碳排放，當人口城鎮化率超過門檻值后，抑制效應增強。

1.2 結構調整對碳排放的影響

在過去的10年內，由于我國第二產業在發展過程中對高耗能資源的依賴性，其碳排放量遠高于一三產業。原嫄等［25］證實了實現產業之間資源的合理配置能夠抑制碳排放，而由勞動密集型向資本與技術密集型轉型、發展高附加值產業給碳排放帶來的影響卻與地區經濟發展緊密聯系。針對我國仍處于工業時代的發展現狀，在《中華人民共和國氣候變化第三次國家信息通報》中規劃：在2030年之前，我國產業結構將持續向第三產業轉移，并不斷優化第二產業內部結構。在2015年，我國的第三產業占GDP比重就達到了50.3%，金融業、房地產與互聯網業等新興產業的興起為提高資源配置效率，增強第三產業對經濟的主導作用提供了動力。同時，國家統計局的數據表明，2021年第三產業的就業人員占比48%，已成為城鎮人口的主要就業方向。研究發現，城鎮人口的聚集能夠促進第三產業的發展，一方面，勞動力聚集為第三產業發展奠定了基礎；另一方面，城鎮人口聚集對公共設施服務的需求上升也會“倒逼”第三產業的發展［26］。因此，隨著人口城鎮化水平的上升，第三產業能夠得到更高質量的發展，使資源得到更高效的利用，從而增強對碳排放的抑制作用。由此提出了本文的研究假說2：產業結構中第三產業比重的增加會抑制碳排放，當人口城鎮化率超過門檻值后，抑制效應增強。

1.3 產業聚集對碳排放的影響

目前，大多數研究表明：產業聚集與碳排放之間存在非線性關系，即產業聚集前期雖然會刺激城市內的生產經營活動，帶來生產規模擴大、能源消耗加劇、惡性競爭等增加碳排放的不利因素，但產業聚集到達一定程度后也會通過其他因素提高碳排放效率、降低碳排放強度。張華明等［27］指出，在產業聚集前期，政府缺乏人力、物力和財力來鼓勵技術研發，同時企業生產成本高而導致不愿意進行低碳經營。但在產業集群后期，技術進步及規模效應的發揮使得城市產業群能降低碳排放；李小帆等［28］認為產業聚集前期只有規模效應能抑制碳排放，但在后期技術進步發揮了主要作用。本文認為人口城鎮化水平便是這個過程中決定產業聚集對碳排放影響方式的決定性因素。人口向城市遷移過程中，日益增長的物質文化需求能夠促進聚集區企業發展生產力、淘汰落后產能，不僅能達到能源使用效率的最大化［29］，而且還能為集群產業提供優質的勞動力，通過提高人力資本，幫助集群內企業提高碳減排技術，共同達成抑制碳排放的目的。基于此，本文提出假說3：產業空間聚集會促進碳排放，當人口城鎮化率超過門檻值后，促進效應削弱，抑制效應增強。

圖1 機理分析示意圖

2 指標的選取與模型的構建

2.1 指標的選取

2.1.1 被解釋變量 碳排放總量（CE）：在測算碳排放上，本文采用聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）［30］提供的方法來估算碳排放總量，選取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣的消費總量乘以各自的碳排放系數，其中，碳排放系數參考潘家華等［31］將氧化率、含碳量、低位發熱量三者相乘得出的結果（表1）。原始數據來源于中國碳核算數據庫（CEADs）的中國30?。ㄊ校┑?005—2019年8種能源的消費量。

表1 各種類能源碳排放系數

2.1.2 解釋變量 技術進步（Inn）：借鑒沈可等［32］的方法，采用人均專利申請受理數量來衡量各?。ㄊ校┰诋a業發展進程中科學技術的發展進步情況，取各省（市）歷年的國內專利申請受理量與年末常住人口的比值。

產業結構（Struc）：由于第二產業相對于第三產業而言，其能源消耗量大、結構復雜，被認為是城市中碳排放的主要來源區域，因此本文用第三產業增加值與第二產業增加值之比來表示產業發展過程中產業結構的變化程度。

產業聚集（Agg）：在衡量城鎮產業在空間上的分布狀況方面，目前諸多方法被采納，如就業密度、EG指數，本文參考張樨樨等［33］的方法，考慮到長期以來工業都被認為是碳排放的主要來源，因此用區位熵來表示各省（市）城鎮的工業企業在空間上的聚集程度 ，計算公式為：

2.1.3 控制變量 政府支出（Gov）：政府財政支出既可以改變地區的能源消費總量與結構，也可以調控環境管理的力度，以政府一般預算支出與生產總值的比值表示；人口密度（DP）：人作為能源消耗的主體以及生產資料的擁有者，人口密度高的地方可能存在生活資料消耗多、交通工具使用頻繁等現象，這都會帶來碳排放量的增加；地區生產總值（GDP）：經濟發展水平不同的地區，碳排放水平也必然不盡相同，往往經濟活動越頻繁的地區，能源消耗量和碳排放量更大。

2.1.4 門檻變量 人口城鎮化率（PCP）：由于本文是基于不同人口城鎮化水平的視角對3個角度的產業發展——技術進步、產業結構調整、產業聚集與碳排放之間的關系進行研究的，因此采用的門檻變量為人口城鎮化率，表示為各地區年末城鎮人口的比重。

2.2 數據的描述

本文面板門檻模型中的數據來自2005—2019年30各?。ㄗ灾螀^、直轄市）的省級層面的數據，由于西藏部分數據的缺失，因此在實證部分將其剔除。原始數據中各能源的消費量來自CEADs（https：//www.ceads.net.cn），其余數據均來自2006—2020年的《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》。在對相關變量的描述性統計上，本文將所有樣本數據同時按空間分布，在全國范圍，以及東部、中部、西部地區3個區域層面上進行分析，具體結果見表2。

由表2可知，在碳排放總量方面，全國范圍平均排放10653.0萬t，東部與中部的排放量高于全國平均水平，但西部只有6638.0 t；在人口城鎮化率方面，全國人口城鎮化率平均達到54.1%，其中，東部的人口城鎮化率為65.5%，中部和西部并未達到平均水平，分別為49.7%和45.0%；在技術進步方面，全國范圍內每百萬人申請1336件專利，同樣水平下，東部約2535件、中部約653件、西部約628件，可見東部的技術發展水平領先于中部與西部；在產業結構方面，全國水平下第三與第二產業的產值增加值之比為1.174，其中，東部為1.416、中部為0.992、西部為1.081，因此認為我國中部的第三產業發展相對薄弱；在產業聚集方面，全國水平下該指標為0.966，其中，中部地區達到1.002，高于東部和西部，因此推斷工業在空間上的聚集程度在我國中部地區較為顯著。

表2 變量的描述性統計

2.3 模型的構建

基于對城市的產業發展進程中技術進步、產業結構調整、產業空間聚集與碳排放之間存在非線性關系的判斷，本文使用Hansen［34］（1999）提出的門檻回歸模型，研究了人口城鎮化率低于或高于某個門檻值時，技術進步、產業結構與產業聚集對碳排放的影響是否存在顯著差異。本文以單一門檻模型為例，將人口城鎮化率作為門檻變量，研究技術進步對碳排放的影響，模型方程表示如下：

式（2）中，為了減少異方差的影響，將解釋變量與被解釋變量都取對數處理。其中，Yit表示3個維度下的產業城鎮化（Inn、Struc、Agg），μit為待觀測樣本的個體效應，εit為誤差項，γ為門檻值，I（·）為門檻示性函數，解釋為當括號內的條件成立時，則I（·）=1；相反若括號內條件不成立，則I（·）=0。因此，在門檻效應通過顯著性檢驗的前提下，當人口城鎮化率未邁過門檻值，即PCP≤γ時，產業發展對碳排放影響為β1；隨著人口城鎮化率的上升，當其超過門檻值，即PCP＞γ時，產業發展對碳排放影響為β2。

式（2）是以單一門檻為模型而構建的方程式，但在實際情況中，也存在著雙重門檻甚至三重門檻的現象。以雙重門檻為例，若存在γ1和γ22個門檻值，那么3個維度下的產業發展將會對PCP≤γ1、γ1＜PCP≤γ2、PCP＞γ3時的碳排放產生β1、β2、β3的影響。本文在實證分析部分會對存在多重門檻的可能性進行檢驗，因此在此對多重門檻模型的構建不再贅述。

3 實證分析

3.1 門檻效應檢驗估計

本文首先對門檻個數進行檢驗并估計門檻值，參考Hansen［34］在門檻回歸中使用的“網格搜索法”，設置400個網格搜索點，然后用自抽樣法（Bootstrap，BS）反復抽樣300次估計出的P值來檢驗產業發展過程中技術進步、產業結構調整、產業空間聚集是否對碳排放的影響存在門檻效應，通過其顯著性來判斷門檻可能的個數，從而推斷出不同影響路徑下的作用機制。樣本門檻模型檢驗結果見表3。

表3 樣本門檻模型檢驗結果

由表3可知，技術進步與碳排放之間的單一門檻模型P值為0.0433，雙重門檻模型P值為0.7000，說明應采用單一門檻模型進行分析，人口城鎮化率的門檻值為83.48%，門檻效應在5%的水平上顯著；產業結構與碳排放之間的單一門檻模型P值為0.0900，雙重門檻模型P值為0.8567，說明應采用單一門檻模型進行分析，人口城鎮化率為86.20%，門檻效應在10%的水平上顯著；產業聚集與碳排放之間的單一門檻模型P值為0.0900，雙重門檻模型P值為0.5267，說明應采用單一門檻模型進行分析，人口城鎮化率的門檻值為86.35%，門檻效應在10%的水平上顯著。

由以上結果可以發現，產業發展對碳排放量的影響大致以人口城鎮化率達到85%為界限，當人口城鎮化率超過這一界限時，產業發展對碳排放的影響與人口城鎮化率低于這一界限時存在顯著差異。值得注意的是，在研究技術進步為關鍵解釋變量時，其人口城鎮化率門檻值在95%水平上的置信區間為［0.7140，0.8491］，較其他2個結果的范圍更大，表明在現在或將來，更多的城市需要同時調整推動技術進步的政策來面對技術進步對碳排放影響的轉折點，以達到碳減排的目的。

3.2 技術進步與碳排放

由表4可知，除了人口城鎮化率≤83.48%時的技術進步和人口密度外，其他變量均在1%的水平上顯著。技術進步與碳排放之間的非線性關系具體表現為：在第1個階段，即人口城鎮化率≤83.48%時，技術進步對碳排放的影響系數為-0.043，技術水平每提升1%，碳排放量降低0.043%；在第2個階段，即人口城鎮化率＞83.48%后，技術進步對碳排放的影響系數變為-0.484，技術水平每提升1%，碳排放量降低0.484%。從總的過程來看，產業發展進程中的技術進步能起到抑制碳排放的作用，且隨著人口城鎮化率上升并邁過門檻值，技術進步的碳減排作用增強。但是在人口城鎮化率低于門檻值時，技術進步的碳減排作用并不顯著，只有當人口城鎮化率＞83.48%后，才能顯著地抑制碳排放。本文的實證結果與假說1相符，并且與殷賀等［35］的研究結論十分相似，這都表明了技術進步只有在人口城鎮化率超過一定水平后才能顯著地抑制碳排放。

表4 面板門檻模型估計結果

3.3 產業結構與碳排放

由表5可知，除了人口密度以外，其余變量均在1%的水平上顯著。其中，產業結構的調整對碳排放的影響路徑表現為在人口城鎮化率≤86.20%時，產業結構對碳排放的影響系數為0.214，即第三產業的產值每相對第二產業的產值增加1%，碳排放量增加0.214%；當人口城鎮化率＞86.20%時，影響系數增加到0.581，意味著產業結構每調整正向1%，碳排放量增加0.581%。這說明隨著我國的經濟重心不斷向第三產業轉移，碳排放量也在城鎮化進程中不斷增加，并且產業結構對碳排放的促進作用在人口城鎮化的整個過程中都十分顯著。該結果與假說2相悖，但與盧愿清等［36］的研究結論相符，說明目前中國的第三產業內部生產活動依舊依賴于傳統能源，隨著第三產業產值的快速增加，能源利用效率的提高不能抵消能源消費總量的增加對碳排放的影響，因此總體上依舊促進了碳排放量的增加。本文認為在人口向城鎮遷移的背景下，第三產業的勞動力數量會隨之增加，這進一步增加了傳統能源的需求量，從而更大程度地加劇了碳排放量的增加。另一種可能是隨著人口向城市聚集，生活質量的提高加大了人們對交通運輸、郵電通信業及外貿餐飲等傳統行業的需求。這種對更高生活質量的追求帶動了第三產業產值的快速上升，但也同時增加了傳統能源的消耗。

表5 面板門檻模型估計結果

3.4 產業聚集與碳排放

由表6可知，人口密度對碳排放的影響與前2個模型一致，均表現為不顯著。產業聚集在人口城鎮化率未跨過門檻值時在5%的水平上顯著，其余的變量均在1%的水平上顯著。其中，產業聚集對碳排放的非線性影響也同樣顯著，表現為當人口城鎮化率≤86.35%時，產業聚集對碳排放量的影響系數為0.201，即產業聚集每增加1%，碳排放量便增加0.201%；當人口城鎮化率＞86.35%后，產業聚集對碳排放量的影響系數大約翻了4倍，增加到0.884。由此可見，與假說3預測的結果不同，產業聚集在人口城鎮化的總過程上都增加了碳排放量，并且當人口城鎮化率跨過門檻值時，這種正向影響效應會更顯著、更強烈。本文認為導致該差異的原因如下：在人口城鎮化率高的地方，經濟活動更頻繁，集群內企業之間的惡性競爭導致企業在生產經營中以節約成本為導向而大量消耗傳統能源，從而加劇了這種擁擠效應。資源有效配置的難度上升，使得規模效應越來越難以實現，因此產業聚集程度的提高總體上會進一步加劇碳排放量的增加。

表6 面板門檻模型估計結果

3.5 控制變量與碳排放

由于以上3個模型中控制變量對碳排放的影響十分相似，因此本文統一整理于此，不再逐一分析。其中，國內生產總值（GDP）對碳排放的影響在1%水平上顯著為正，說明在經濟發達的地方，頻繁的生產經營活動會增加能源消耗和碳排放；政府支出同樣顯著促進了碳排放，表明政府的支出投入總體上還是鼓勵和刺激了生產經營活動，因而環境管控力度亟待加強；人口密度在技術進步、產業結構調整、產業聚集3個維度下的產業發展進程中均對碳排放產生了抑制作用，但影響均不顯著。這可能是由于人口聚集可能同時帶來能源消耗量及能源利用效率的提高，因此，其影響路徑難以確定。

4 結論及建議

4.1 研究結論

在實現碳中和與推進城鎮化成為新時代目標以來，不少學者圍繞碳排放與城鎮化的關系展開了研究。但是在以產業發展為動力、人口與產業相互影響的城鎮化進程中，不同路徑下的城鎮產業進步（技術進步、結構調整、產業聚集）可能對碳排放量造成不同的影響，且影響效應可能因不同地區人口城鎮化的不同階段而呈現出非線性的變化趨勢?；谝陨吓袛?，本文采用我國2005—2019年的省級面板數據，引入能夠體現不同路徑下產業發展水平的解釋變量，構造全國范圍內30個?。ㄗ灾螀^、直轄市）的省級面板模型。進一步以各地區的人口城鎮化率作為門檻變量構造門檻模型，并對產業發展的碳減排效應是否存在門檻效應進行檢驗。

本文的研究結論表明，在城鎮化水平不斷提高的過程中，產業內技術水平的提高、二三產業結構的調整、以工業為代表的產業聚集均對碳排放產生了非線性的影響，且影響關系都符合單一門檻模型。產業發展并不都能有效抑制碳排放，其中，技術進步能減少碳排放，但這種效應在人口城鎮化率未超過83.48%的階段并不顯著，只有邁過該門檻后，技術進步的碳減排效應才能顯現出來，且較之前更有效；產業結構調整及產業空間聚集都會增加城市的碳排放量，且大都以86%左右的人口城鎮化率為門檻水平。當地區的人口城鎮化率超過該門檻值后，這種促進碳排放的效應會增強，其中，產業結構每調整1%，碳排放增量從0.214%增加到0.581%；產業聚集程度每提高1%，碳排放增量從0.201%增加到0.884%。

4.2 政策建議

根據2021年第七次全國人口普查的統計結果表明，我國的人口城鎮化率為64.72%。如今人口城鎮化水平仍然保持穩步上升，為了更好地應對人口城鎮化率超過所估計的門檻值時，城鎮產業發展對碳排放影響的變化，從而順利達成“雙碳”目標，本文提出以下政策建議：

第一，繼續貫徹落實“科學技術是第一生產力”理念，實現技術進步成果的產業化。積極運用政策引導或者成果激勵等手段鼓勵高新技術人才向城市集中，通過提高人力資本來推動低碳技術的研發與應用，進一步改變產業內部的能源利用效率和能源消費結構，實現碳減排目標。

第二，調整第三產業的內部結構。加強對交通運輸、郵電通信業以及外貿餐飲等高耗能第三產業的治理力度，鼓勵實現低碳經濟；而對于能源消耗較少的新興第三產業，通過完善市場體系、給予政策支持，鼓勵城鎮人口向相關企業聚攏就業，刺激經濟活力，使其成為第三產業發展的核心與領頭羊。

第三，實現城鎮產業的空間合理布局。隨著城鎮經濟水平的提高，越來越頻繁的生產經濟活動必然伴隨著產業聚集出現。在鼓勵產業擴大生產經濟規模的同時，以消費者需求為導向淘汰落后產能，鼓勵通過提高人力資本和形成技術擴散打造集群內低碳生產經營模式，從而減少碳排放。

第四，重點推進中西部地區的人口城鎮化。目前我國的中西部地區城市的人口城鎮化水平較低，人力資本積累薄弱。這些地區可以借鑒參考我國東部像北京、上海、天津等發達城市的經驗，積極推動人口向城市遷移。通過不斷完善戶籍制度、城鄉一體化市場建設、提高公共服務水平，為城鎮居民的生活提供更好的制度保障。