工業企業技術創新與碳排放效率耦合協調時空分異及響應研究

□ 馮俊華 韓 美 鄭廣文 薛 儉

（陜西科技大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710021）

一、引 言

作為經濟社會發展的第一驅動力，技術創新能有效提升碳排放效率，而經濟水平提升和環境保護壓力又會反作用提升技術創新水平，兩者相互影響、相互促進。技術創新與碳排放效率以良好的演變規律和動態互動關系實現協調發展，是企業實現轉型升級、行業實現“碳中和”目標的關鍵。據國家統計局官網數據統計，我國工業產值平均占國內生產總值37%1《中國統計年鑒》數據顯示，2008—2020 年工業產值貢獻率分別為43.4%、40.7%、49.6%、45.9%、41.9%、40.5%、36.9%、32.6%、28.3%、30.2%、30.3%、26.8%、33.6%。，在經濟高速發展中扮演著重要角色，但同時也是我國碳排放量主要源頭之一。部分工業企業以資源能源的大量消耗以及嚴重的環境污染為代價換取經濟效益，主要體現在生產加工環節碳排放較高[1-2]，因此減少碳排放總量，提升工業碳排放效率，關鍵在于技術創新。從而，在“雙碳”戰略背景下，從系統耦合角度研究工業企業技術創新和碳排放效率“1+1＞2”的協同效應，是具有重要理論意義的實踐問題。

二、文獻綜述

學者們對于技術創新與碳排放的研究關注已久，主要包含兩方面。一是技術創新會抑制碳排放強度的增加。Reyer Gerlagh[3]表明技術創新通過減少碳稅降低碳排放成本，進而控制碳排放量。許振清等[4]運用空間杜賓模型和門檻模型實證檢驗協同創新效率能夠降低地區碳排放強度。史安娜和唐琴娜[5]通過構建低碳技術創新指數，研究發現低碳技術創新對碳排放具有較強抑制作用。二是碳減排對技術創新具有正向影響。范德成和張修凡[6]基于市場視角，發現碳減排聯盟對企業低碳技術創新產生正向影響。徐佳和崔靜波[7]發現低碳城市試點政策能夠在一定程度上誘發企業整體層面綠色技術創新。殷寶慶[8]研究制造業細分行業進口中間品碳排放對于創新活動資金及人員投入具有積極影響。

盡管技術創新與碳排放效率關系的研究較為豐富，但多止步于技術創新與碳排放效率單向靜態關系研究，忽視了兩者間的關系，研究不夠深入與全面，對技術創新與碳排放效率耦合協調關系的研究鮮見。因此，本文選取我國29 個省份面板數據，構建技術創新與碳排放效率評價指標體系；運用耦合協調模型、相對發展模型和探索性空間數據分析法，研究技術創新與碳排放效率耦合協調時空演變及其空間關聯效應；最后通過脈沖響應與方差分解分析兩者動態響應關系，為實現工業企業經濟與環境可持續發展提供可行性建議。

三、工業企業技術創新與碳排放效率互動機理分析

工業企業技術創新與碳排放效率相互影響、相互作用，構成一個有機整體，兩者協同效應遠大于單向影響效應的疊加。碳排放效率以實現環境和經濟可持續性發展為目標，技術創新是實現目標的關鍵手段，與此同時，市場需求及環境壓力倒逼企業進行技術創新升級改造。

一方面，技術創新通過改進生產技術及工藝，提升能源利用效率，進而提高經濟發展水平，并減少生產過程中的能源消耗以及碳排放量。同時，技術升級有利于提升政府監管部門對企業環境治理監管水平，進一步促進產業結構優化，實現由資源要素投入轉向知識要素驅動的經濟增長方式，從而提升碳排放效率。

另一方面，碳排放效率助推技術創新發展。經濟方面，工業企業經濟增長為技術創新提供基礎資金支持，創造濃厚的技術創新氛圍，有利于實現技術進步，提升技術創新水平；環境方面，隨著生態文明進程推進以及“雙碳”戰略等的現實需要，政府加強環境規制及補貼力度，倒逼企業進行技術升級，加大創新經營活動的人力資本等投入，提升能源利用效率，促進企業技術創新水平提升。因此，工業企業技術創新與碳排放效率系統相輔相成，共同促進生態與經濟可持續發展。

圖1 工業企業技術創新與碳排放效率互動機理

四、研究方法與數據來源

（一）評價指標體系構建

1. 技術創新評價指標

參考馮俊華和臧倩文[9]，從創新投入產出維度構建技術創新評價指標。技術創新投入是創新活動的基礎，主要從人力和資金方面衡量，本文選用R&D 人員全時當量、新產品開發經費支出和R&D 經費表示。技術創新產出是創新活動投入相應的人力和資金所獲得的效益成果，主要通過企業專利數、新產品增加值等指標來衡量。

2. 碳排放效率測度指標

現有碳排放效率測度主要有兩種方法：一是用碳排放強度表示，如周迪和劉奕淳[10]、史丹和李少林[11]用地區碳排放量與生產總值比值來衡量。二是基于投入產出視角對碳排放效率進行測算，劉軍航和楊涓鴻[12]、王少劍等[13]從能源投入、非能源投入、期望和非期望產出角度測算碳排放績效。本文從投入產出角度對碳排放效率指標體系進行構建，投入指標主要從資本、勞動力和能源三方面選取相應指標；產出指標主要體現在經濟效益和環境污染等方面，分別為期望產出和非期望產出。技術創新與碳排放效率評價指標體系，見表1。

表1 工業企業技術創新與碳排放效率評價指標體系

目前學界對碳排放量的計算方式未統一，本文參考周四軍和江秋池[14]的研究并根據IPCC 公布的標準煤折算系數與碳排放系數計算工業企業碳排放量，即

上式中，i表示能源種類，E表示各類能源的消耗量，μ表示各類能源的標準煤折算系數，p表示各類能源碳排放系數，具體數值如表2 所示。

表2 各類能源的標準煤折算系數以及碳排放系數表

（二）研究方法

1. 耦合協調度及相對發展模型

耦合度用于反映技術創新與碳排放效率相互作用程度，因此建立工業企業技術創新與碳排放效率耦合度：

上式中，C 為耦合度， U1 代表技術創新綜合發展水平，運用熵權法測算， U2 代表碳排放效率，運用非期望Super-SBM 模型計算。由于耦合度對兩者的協調發展水平無法進行客觀公正的評價，因此在耦合度基礎上構建耦合協調度模型：

上式中，D 表示耦合協調度，T 表示系統綜合評價指數。本文引入相對發展模型，通過相對發展指數K 來反映兩者相對發展程度。

參考相關研究[15-16]將耦合協調度進行劃分，見表3。

表3 技術創新與碳排放效率耦合協調階段及特征

2. 探索性空間數據分析法

（1）全局自相關主要用于反映整體空間關聯效應，常用全局莫蘭指數（GlobalMoran′I）來測算。

上式中，N 為省份數；X i和Xj分別為省域i和j的數據值；S0表示權重矩陣要素；X 代表耦合協調度的平均值；W ij是基于鄰接空間的權重矩陣。

（2）局部自相關用于表征不同省域兩系統耦合協調度的局部空間聚集特征。

上式中，Z i、Z j為省域i和j標準化后的數據值。

3. 面板向量自回歸模型

為研究工業企業技術創新與碳排放效率動態互動關系，運用面板向量自回歸（PVAR）模型構建技術創新與碳排放效率動態評價模型，模型設定如下：

上式中，y it表示技術創新與碳排放效率列向量，j表示滯后期數；á i表示固定效應；0a表示截距；?i,t表示時間效應；?i,t表示隨機干擾項。

（三）數據來源

選取我國2008—2020 年29 個省份（不包含港澳臺及新疆、西藏自治區）作為樣本，考慮到技術創新成果的滯后性，技術創新評價指標數據來源于2008—2020 年《中國統計年鑒》，部分缺失數據參考《工業企業科技活動統計年鑒》補充；碳排放效率指標數據來源于2009—2021《中國統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》，對于個別缺失數據通過插值法加以補充。

五、研究方法與數據來源

（一）評價指標體系構建

1. 技術創新與碳排放效率耦合協調度時序變化分析根據公式（2）～（5），計算工業企業技術創新與碳排放效率耦合協調度及相對發展指數，且根據表3 劃分耦合協調發展及其相對發展狀態類型，結果見表4。

表4 工業企業技術創新與碳排放效率耦合協調發展指標測度結果

地區 2008 年 2012 年 2016 年 2020 年D K 類型 D K 類型 D K 類型 D K 類型湖南 0.289 0.095 Ⅳc 0.397 0.142 Ⅲc 0.471 0.145 Ⅲc 0.498 0.324 Ⅲc吉林 0.251 0.056 Ⅳc 0.328 0.051 Ⅲc 0.357 0.049 Ⅲc 0.317 0.080 Ⅲc江蘇 0.475 0.252 Ⅲc 0.679 0.380 Ⅱc 0.785 0.456 Ⅱc 0.857 0.707 Ⅰc江西 0.265 0.056 Ⅳc 0.366 0.036 Ⅲc 0.452 0.058 Ⅲc 0.556 0.131 Ⅱc遼寧 0.320 0.109 Ⅲc 0.416 0.103 Ⅲc 0.329 0.194 Ⅲc 0.385 0.248 Ⅲc內蒙古 0.216 0.057 Ⅳc 0.269 0.063 Ⅳc 0.283 0.080 Ⅳc 0.268 0.114 Ⅳc寧夏 0.224 0.033 Ⅳc 0.226 0.042 Ⅳc 0.238 0.044 Ⅳc 0.251 0.062 Ⅳc青海 0.234 0.022 Ⅳc 0.220 0.029 Ⅳc 0.222 0.030 Ⅳc 0.243 0.028 Ⅳc山東 0.422 0.210 Ⅲc 0.597 0.245 Ⅱc 0.686 0.267 Ⅱc 0.712 0.360 Ⅱc山西 0.222 0.102 Ⅳc 0.268 0.104 Ⅳc 0.231 0.140 Ⅳc 0.285 0.179 Ⅳc陜西 0.247 0.092 Ⅳc 0.302 0.110 Ⅲc 0.325 0.126 Ⅲc 0.351 0.205 Ⅲc上海 0.407 0.095 Ⅲc 0.525 0.123 Ⅱc 0.558 0.135 Ⅱc 0.602 0.169 Ⅱc四川 0.285 0.127 Ⅳc 0.353 0.142 Ⅲc 0.406 0.147 Ⅲc 0.434 0.321 Ⅲc天津 0.382 0.067 Ⅲc 0.454 0.098 Ⅲc 0.511 0.096 Ⅱc 0.426 0.138 Ⅲc云南 0.338 0.013 Ⅲc 0.242 0.062 Ⅳc 0.267 0.095 Ⅳc 0.322 0.109 Ⅲc浙江 0.447 0.251 Ⅲc 0.570 0.323 Ⅱc 0.632 0.487 Ⅱc 0.707 0.889 Ⅱc重慶 0.285 0.078 Ⅳc 0.355 0.081 Ⅲc 0.430 0.110 Ⅲc 0.181 0.904 Ⅳb均值 0.304 0.098 Ⅲc 0.381 0.125 Ⅲc 0.428 0.146 Ⅲc 0.447 0.272 Ⅲc

2008—2020 年工業企業技術創新與碳排放效率協調發展經歷了“輕度失調-瀕臨失調”的演變趨勢，處于基本協調階段，耦合協調度值由2008 年0.304 增長至2020年0.447，瀕臨失調階段歷時較長，表明經濟發展與生態建設的良好發展趨勢，反映出工業企業技術創新與碳排放效率協同發展具有較大發展潛力。2008 年，各省市技術創新和碳排放效率大多處于中度失調水平，廣東、江蘇、山東和上海耦合協調度屬于瀕臨失調階段，發展水平相對較高，而協調水平較低的大多位于中西部地區，其中貴州和甘肅協調度僅為0.2，居于全國水平末端。2016年，廣東、江蘇和山東耦合協調度提升至0.6 以上，邁向協調發展階段，其余各省市協調度均呈現增長態勢，較2008年增長41%。截至2020 年，全國平均水平提升至0.447，較2008 年增長47%，表明我國技術創新與碳排放效率協調發展趨勢趨于良好。

2008—2020 年技術創新與碳排放效率相對發展指數整體呈現上升且技術創新滯后態勢隨著技術創新滯后狀態省份逐漸減少，同步發展省份不斷增加，表明碳排放效率倒逼企業增加創新活動投入，提升技術創新水平效果已逐漸顯現。2008 年、2012 年、2016 年各省市均處于技術創新滯后狀態，工業企業能源結構以煤炭消耗為主，技術升級開發清潔能源存在一定滯后性，此外技術創新受到企業成本壓力及創新需求不足等多方面影響導致碳排放效率倒逼作用不顯著，使得技術創新水平整體滯后于碳排放效率。技術創新與碳排放效率協調發展由2008 年Ⅳc、Ⅲc 類型發展到2012 年Ⅳc、Ⅲc、Ⅱc 類型，直至2016 年Ⅳc、Ⅲc、Ⅱc、Ⅰc 四種類型，協調發展類型出現較大差異；2020 年重慶相對發展狀態由技術創新滯后轉變為技術創新與碳排放效率同步發展狀態，其余省市仍為技術創新滯后狀態，說明重慶在注重環境保護以及能源利用效率提升的同時重視技術創新的內生驅動力，把創新與效率提升同步結合，實現針對性創新活動，開發新技術使能源結構得到優化，此時協調發展存在Ⅳc、Ⅲc、Ⅱc、Ⅰc、Ⅳb 五種類型。因此碳排放效率滯后與技術創新滯后均不利于各地區協調發展，處于技術創新滯后的地區要將工作重點放在技術升級改造上，重視其帶來的經濟效益和環境效益，以促進技術創新和碳排放效率有序協同發展。

2. 技術創新與碳排放效率耦合協調度空間格局分析

為探究工業企業技術創新與碳排放效率耦合協調省域差異，選取2008 年、2012 年、2016 年、2020 年數據并借助ArcGIS 軟件進行可視化分析，結果見圖2。

圖2 工業企業技術創新與碳排放效率耦合協調發展空間格局演化

由圖2 可知，各省域耦合協調發展水平自東向西逐漸遞減，呈現顯著性“條塊狀”分布，主要受各地區經濟發展水平影響，技術創新活動及生態文明推進工作有顯著差異。具體來看，2008 年以基本不協調為主，大多數省份技術創新水平較低且明顯滯后于碳排放效率。大多數東部沿海省市處于基本協調階段，包括遼寧、北京、山東、河南、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、云南等省市，表明該時期兩系統協調發展水平整體較低。

2012 年區域整體協調發展實現跨越式發展，整體向中度協調水平階段邁進，但空間格局分布仍然不平衡，協調發展區仍位于中東部地區，主要是因為隨著西部大開發戰略進入加速發展階段，經濟產業化、生態化等全面升級，實現經濟增長的躍進，營造了濃厚的創新氛圍并提供創新支持。具體表現為不協調省市數量占比由62%（2008 年18 個省域）降至28%（2012 年8 個省域），中度協調階段由0 個省域增至5 個省域且主要位于東部地區。然而，中部地區多以基本協調狀態為主，由10 個省域增至16 個省域（山東、江蘇、上海、浙江、廣東、吉林、天津、河北、安徽、江西、湖南、廣西、湖北、重慶、四川、陜西）逐漸形成區域擴展態勢；此外，云南協調發展水平出現退化現象，由基本協調倒退到不協調狀態，主要因為云南以旅游業為主導產業，對于工業等發展重視不夠以及煤炭資源利用效率低下，因此技術升級推動產業結構優化存在滯后性。

2016 年工業企業技術創新與碳排放效率耦合協調水平得到進一步提升。與2012 年相比，兩大系統協調發展空間分布無較大差異，處于中度協調狀態的省域由5 個增至8 個且主要位于東部地區，處于高度協調狀態省域由0 個增至1 個（廣東），其余省市均處于不協調發展階段，主要位于西部地區。這一變化與同期我國大力推進創新深化供給側改革，地區經濟發展水平有較大關系。

2020 年耦合協調度發生較大轉變，基本形成以廣東、江蘇等東部省份為主的高度協調發展向兩側輻射的中心地帶，帶動周邊省市實現了由基本協調向中度協調狀態的良好轉變，盡管部分中西部地區仍落后于東部地區，但與2008 年相比也實現了由不協調到基本協調的跨越，其中四川、陜西、湖北、湖南、廣西等省份已由中度失調發展至輕度失調和瀕臨失調階段，目前處于高度協調等級的省域由1 個增至2 個省份（廣東、江蘇），原因在于兩個省份經濟發展快、創新投入力度較大、以及對于生態文明建設有足夠的重視。

3. 技術創新與碳排放效率耦合協調度空間分異分析

（1）全局Moran′I 檢驗

通過公式（6），計算研究期偶數年份工業企業技術創新與碳排放效率耦合協調的全局Moran′I 指數值，結果見表5。全局Moran′I 指數值均大于0，且在1%水平上顯著，表明兩系統耦合協調空間格局呈現正向空間相關性，省域間的集聚特征較為明顯，表現出顯著的“溢出效應”和“馬太效應”；從時間序列變化來看，全局Moran′I 指數呈現擴大后縮小的“N”型趨勢，表明兩系統耦合協調發展呈現良好上升趨勢，省域間協調發展空間集聚特征逐步增強。

表5 全局Moran′I 檢驗結果

（2）局部Moran′I 檢驗

根據公式（7）計算并利用ArcGIS 和GeoDa 軟件繪制2008 年、2012 年、2016 年、2020 年省域耦合協調發展LISA 分布，結果見圖3。

圖3 工業企業技術創新與碳排放效率耦合協調度LISA 分布圖

“H～H”類型（高- 高集聚）地域范圍逐漸發生轉移，由2008 年江蘇、上海、福建3 個省市，變化為2012年山東、江蘇、上海、安徽、浙江、福建6 個省市，2016 年再增加江西省，直到為2020 年的山東、江蘇、上海、安徽、浙江、福建、江西7 個省市，表明部分東中部地區相鄰省市技術創新與碳排放效率已形成強強聯合的協調發展聯動區域，兩系統間集聚和溢出效應較為顯著。

“L～H”類型（低-高集聚）空間集聚范圍發生遷移和消亡，由2008 年安徽變化為2012 年江西，直到2020年消亡。安徽、江西技術創新與碳排放效率耦合協調水平均處于較低水平，周圍尚有“H～H”空間集聚省市發揮正向輻射作用，使得該類型區域協調發展水平有較大水平的提升，從而發展至較高水平。

“L～L”類型（低-低集聚）區域范圍基本未發生變化，由2008 年和2012 年內蒙古、甘肅、寧夏、陜西、四川等5 個西部地區變化為2016 年的6 個地區，其中新增1個中部地區吉林，隨后2020 年回歸到原來的5 個西部地區，表明上述省份兩系統間協調發展進程尚處于初步階段，部分西部地區省域技術創新與碳排放效率發展較為緩慢，需要注重創新水平對能源利用效率的提升以及環境效益對技術創新的倒逼作用。

由上述分析可知，（1）工業企業技術創新與碳排放效率耦合協調度具有局部正向空間集聚特征的地域范圍在擴大。由2008 年28.6%（“H～H”類型省域占10.7%，“L～L”類型省份達到17.9%）增至2020 年39.3%（21.4% 省市屬于“H～H”集聚類型，17.9% 省市屬于“L～L”集聚類型）。（2）工業企業技術創新與碳排放效率耦合協調空間協調發展水平有較大提升空間。“H～H”集聚特征的溢出效應主要分布在中東部地區，且呈增長趨勢，而“L～L”集聚特征的緩慢增長區域主要分布在西部地區。究其原因，東部及中部地區產業結構相對較為合理，且對于生態環境較為重視，技術創新和碳排放效率協調水平較高，兩者會產生顯著的“馬太效應”；而西部地區由于經濟發展相對較為緩慢，對于創新活動投入不足，同時工業發展多以粗放式為主，表現為能源結構多以煤炭消耗為主，加之對于環境效益的忽視，生態文明建設有待進一步加強，因此，技術創新和碳排放效率耦合協調發展水平相對較低。

（三）技術創新與碳排放效率間的動態響應關系

1. 平穩性檢驗及滯后階數確定

考慮到指標序列平穩性，對技術創新、碳排放效率取自然對數進行平穩性檢驗，結果見表6。變量均通過1% 顯著性水平檢驗，序列是平穩的。根據AIC、BIC、HQIC 最小信息準則進行最優階數選擇結果見表7，最優滯后期數為2。

表6 平穩性檢驗結果

表7 PVAR 最優滯后期數

2. 脈沖響應及方差分解

為分析技術創新與碳排放效率動態響應機制，通過蒙特卡羅模擬得到滯后十期脈沖響應軌跡，見圖4。

圖4 脈沖響應曲線

當技術創新面對自身沖擊時，短期內表現出顯著正向作用，但隨之產生微弱的負向效應。這表明技術創新在初期具有一定推動作用，但受限于經濟發展水平，創新投入不足以及創新成果經濟效益低下抑制后期創新活動有效進行。

當碳排放效率受到自身沖擊時，整體呈現顯著正向效應，后逐漸趨于穩定。表明碳排放效率具有一定的經濟慣性，主要因為較高的環境效益有利于碳排放效率提升；同時，在創新投入與經濟收益相匹配的情況下，技術創新需求不斷增強，強化企業綠色經濟發展模式，這表明經濟發展水平和能源結構對碳排放效率具有間接影響作用，兩者不可或缺。

當技術創新面對碳排放效率沖擊時，當期效應為0，隨后呈現正負波動的“N”型趨勢，整體產生正向影響，表明碳排放效率對技術創新的影響具有一定滯后性，且由于對于碳排放效率需求不足，對于創新投入等方面略有忽視，從而不利于技術創新水平提升。

當碳排放效率面對技術創新沖擊時，產生較為顯著的正向效應，表明技術創新可以通過技術升級提升能源利用效率從而提高碳排放效率，但隨著創新水平的提升，往往會由于過度關注經濟效益忽視環境效益從而不利于碳排放效率的提升。因此，技術創新與碳排放效率存在動態耦合關系，但這種關系有待進一步加強。

為進一步研究技術創新與碳排放效率不斷變化過程中不同沖擊的貢獻程度，取滯后8 期，分析技術創新、碳排放效率相互影響的方差分解結果，見表8。

表8 PVAR 方差分解結果

技術創新方差貢獻率主要受自身影響，在滯后8 期高達96.6%，其次為碳排放效率水平僅3.4%；碳排放效率貢獻程度主要來自自身，在滯后8 期仍為88.2%，技術創新方差貢獻率為11.8%；因此，技術創新與碳排放效率對其自身呈現顯著依賴性。

六、結論與建議

本文從“雙碳”戰略視角構建工業企業技術創新與碳排放效率耦合協調評價指標體系，運用耦合協調度、相對發展模型和探索性空間數據分析法對兩系統耦合協調時空演變特征和空間關聯格局進行分析，并通過PVAR 模型對兩者動態響應關系進行研究。得出以下結論：

（1）從技術創新與碳排放效率耦合協調時序變化來看，兩系統耦合協調度呈增長態勢，初步實現基本協調，但兩系統互相制約特征較為顯著，未實現相互促進的中度協調；從技術創新與碳排放效率耦合協調空間格局來看，兩系統省域耦合協調發展水平自東向西逐漸遞減，差距逐漸縮小，呈現顯著性“條塊狀”分布空間格局，且已形成廣東、江蘇等東部省份為主的高度協調發展向兩側輻射的中心地帶，帶動周邊省市實現不同程度的良好轉變。

（2）從技術創新與碳排放效率耦合協調空間分異特征來看，兩系統協調發展呈現顯著正向空間集聚特征，存在明顯的“溢出效應”和“馬太效應”。 “H～H”集聚特征的溢出效應主要分布在中部和東部地區，“L～L”集聚特征的緩慢增長區域主要分布在西部地區。

（3）從技術創新與碳排放效率動態響應關系來看，技術創新與碳排放效率相互促進，且技術創新對碳排放效率的作用更顯著，碳排放效率對技術創新的促進作用會不斷減弱并漸變為抑制作用，碳排放效率對技術創新的推動力有待提升；總體而言，工業企業技術創新與碳排放效率互動關系有待加強。

根據上述結論，提出以下建議：

第一，加大創新活動人力資本投入，鼓勵企業進行技術升級，同時適當引進國外先進技術，提升企業技術創新能力。加強與高校、科研機構的合作，依托產學研機制實現驅動力，并強化環境規制政策對生態文明建設的監管力度，倒逼企業擴大創新需求，實現經濟與環境效益雙贏。

第二，發揮廣東、江蘇等東部高度協調省域示范作用。通過共享資源以及加強技術交流合作，促進資源要素全域流動，實現清潔能源生產以及提升能源效率創新成果的最大化溢出效應，帶動提升周邊地區協調發展水平。

第三，制定區域差異化協調推進政策。東部地區應在原有創新機制基礎上，提升資金活力，加強創新技術延展性和應用性，提高創新技術利用率；中西部地區省域應積極優化能源結構，提升利用效率，減少對煤炭等高碳排放資源的依賴，注重生態環境的兼容性，有效提升各省域創新能力和碳排放效率。