數字經濟對中國綠色能源效率的影響
——基于中介和門檻效應的分析

夏子惠，古麗娜爾·玉素甫

（新疆大學 經濟與管理學院，新疆 烏魯木齊 830046）

一、引言

中國作為世界第一大能源生產和消費大國，近年來在能源技術創新發展方面取得矚目成就。但是，中國能源安全形勢依然嚴峻，面臨著能源利用效率總體偏低等問題。2020 年中國的能源消費總量約為4.98×109tce，一次能源強度約為世界平均水平的1.5 倍。再加上中國仍處于工業化、現代化發展進程中，能源消費總量還將繼續增加[1]。“十四五”規劃綱要指出，要堅持推動綠色發展，做到單位GDP 能耗下降13.5%。伴隨著大數據、云計算、人工智能等新一代網絡技術和能源互聯網等網絡經濟新業態、新模式的快速發展，以數字經濟為驅動的生產方式與能源領域相結合，將為提高地區能源效率帶來機遇。2022 年政府工作報告中明確表示，數字產業化與產業數字化齊頭并進推動產業升級，以數字經濟助力國家構建新發展格局。由此可見，在新發展格局背景下，數字經濟能否與產業發展相融合以提高綠色能源效率成為亟需解決的問題之一[2]。

從既有研究來看，與文章密切相關的文獻大致可分為以下兩個方面：

一方面，關于數字經濟對全要素能源效率的影響研究較少，而互聯網作為數字經濟的前身，在數字經濟發展的初級階段，已有的大量研究證實了互聯網對地區全要素能源效率的促進作用。比較有代表性的研究有：汪東芳、曹建華(2019)[3]運用Tobit 和門檻效應模型，實證考察了互聯網發展對地區全要素能源效率的影響，認為互聯網發展能夠顯著提升地區全要素能源效率，并且這種促進作用存在非線性的網絡效應。李朋林、王小丹(2022)[4]研究了能源互聯網對高耗能行業全要素能源效率的影響，認為能源互聯網并未呈現對高耗能行業全要素能源效率的正向作用機制。可以看出，在數字經濟發展的早期，相關研究主要將互聯網作為數字經濟的替代指標，并不能涵蓋數字經濟這一整體范疇。隨著數字經濟的不斷發展，一些學者開始關注到數字經濟對能源效率的影響。例如，有研究發現數字經濟促進了全要素能源效率提升，市場貿易是重要的中介傳導途徑[2]。也有學者發現在將政府治理作為中介變量時，將對數字經濟與能源轉型產生積極影響[5]。

另一方面，隨著國務院印發的《2030 年前碳達峰行動方案》明確提出，要推進工業領域數字化、智能化和綠色化融合發展。相關研究逐漸關注數字經濟與產業發展相融合對經濟綠色發展的影響。例如，劉強等(2022)[6]從數字經濟對綠色經濟效率的作用機制出發進行了研究，發現相比于產業數字化，數字產業化對綠色經濟效率的促進作用更強，機制檢驗結果表明數字經濟及數字產業化能夠通過優化產業結構間接地提升綠色經濟效率，但產業數字化的這一作用并不顯著。近期，學者們大多將研究視角聚焦到數字經濟空間集聚對綠色能源效率的影響，發現數字經濟空間集聚對綠色能源效率呈現倒“N”型的影響特征，產業結構發揮著重要的中介作用[7]。可以看出，數字經濟對綠色能源效率的影響已經逐漸受到重視，數字經濟與產業發展相融合對于實現經濟綠色高質量發展具有重要意義。

通過梳理文獻可知，相關研究存在以下三點值得進一步推進：第一，聚焦于數字經濟對綠色能源效率的影響研究較少，已有研究集中于互聯網對能源效率的影響。但數字經濟的本質是數字化的知識+信息，現代信息網絡和信息通信技術僅是其載體和核心推動力，并不能涵蓋數字經濟這一整體范疇。第二，側重于數字經濟對經濟綠色發展的影響或數字經濟空間集聚對綠色能源效率的影響，很少針對數字經濟發展水平對綠色能源效率的影響研究。第三，缺乏將技術創新和產業結構調整作為中介變量，研究對綠色能源效率的影響機制，并考察其影響機制是否存在門檻效應。對作用機制門檻效應的檢驗，有利于更加清晰地呈現出各省份在提升綠色能源效率的過程中，應關注階段性這一特征，防止“一刀切”式的治理模式。

鑒于此，文章將首先采用數據包絡(DEA)方法，依據柯布道格拉斯生產函數測算綠色能源效率；其次，借鑒徐維祥等(2022)[8]的研究思路，構建指標體系，使用DEAP2.1 軟件測算各省份數字經濟的發展水平，并構建雙固定面板回歸模型以考察數字經濟對綠色能源效率的影響；最后，構建中介效應和門檻效應模型以研究數字經濟、技術創新、產業結構合理化和產業結構高級化對綠色能源效率的影響機制，并對影響機制進行門檻效應檢驗。

與已有研究相比，文章可能存在的邊際貢獻在于：第一，在研究視角上，與已有研究關于互聯網對全要素能源效率影響的研究不同，文章以數字經濟為研究對象，考察了數字經濟對綠色能源效率的線性和非線性影響特征。第二，在研究內容上，文章采用中介效應和門檻效應模型系統考察了數字經濟對綠色能源效率的影響機制及其門檻效應。第三，在實踐意義上，不僅為進一步推進數字經濟提供了經驗證據，也為數字經濟提升綠色能源效率提供了實證支持。

二、理論機制與研究假設

1. 數字經濟對綠色能源效率的影響

數字經濟的相關理論最早是由Tapscott[9]提出的。G20 峰會對數字經濟進行了定義：數字經濟是指以使用數字化知識和信息作為關鍵要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和結構優化重要動力的經濟活動。信息通信技術和互聯網作為數字經濟的基礎支撐，早在19 世紀初就有學者將其對能源效率的正效應（收入效應） 和負效應（替代效應） 進行了梳理。其中，替代效應能夠減少能源消費所產生的節能效應，從而使預期節能效應被抵消。已有研究發現隨著互聯網規模的擴大，對全要素能源效率的促進作用也呈現先增后減的網絡效應[3]。與之原理類似，數字經濟對綠色能源效率的影響也存在正負兩種效應。一方面，由于以通訊技術為基礎的數字經濟具有能源密集型屬性，在數字經濟發展的初級階段，大量的基礎設施建設將會耗費更多的能源資源。此外，技術進步帶來的能源效率提升很可能伴隨著直接或間接的反彈效應。直接反彈效應體現在使用高效率的能源技術可以讓消費者以較低的成本獲得等量的服務，而消費者經濟壓力的下降則可能會消耗更多的能源。間接反彈效應則體現在消費者生活成本的節省可能用于增加其他生活消費，進而導致其他消費量的上升。因此數字經濟整體上可能會增加能源消耗[10]。另一方面，數字經濟對綠色能源效率也存在正向影響。首先，從宏觀層面看，政府可以利用數字技術更好地了解能源市場價格的變動趨勢，控制能源供應總量；其次，從產業結構看，數字經濟的發展可以全面推動產業結構優化升級，并使得生產要素從低效率部門向高效率部門轉移，促進了能源效率的提升[3]；最后，從能源節約角度看，數字經濟能夠打破時間和空間限制，加速生產要素的流動從而節約了由于時空限制等因素造成的能源消耗，促進綠色能源效率的全面提升[11]。基于此，提出如下假設：

假設H1：基于全國層面，數字經濟對綠色能源效率的影響可能存在非線性特征。

2. 數字經濟對綠色能源效率的影響機制

數字化可以通過技術進步影響綠色能源效率[12]。數字經濟作為一種先進的生產要素，在一個地區的生產與運營過程中可以發揮其技術效應。技術效應是指通過信息通信業務的應用及融合能夠改進能源轉換和終端能源利用效率。首先，數字經濟采用了傳感器、無線通信技術和互聯網技術互相融合的解決方案，能夠精準監測和計算能耗程度；其次，網絡改變了信息的傳遞和控制方式，與傳統產業相融合，實現了生產流程的智能化，從而降低能源消耗；最后，根據熊彼特的創新理論可知，創新就是要“建立一種新的生產函數”。運用在數字經濟對綠色能源效率的作用上，作為一種具備技術創新和網絡性質的生產要素，不管是與生產、交換和消費相結合的任何一個環節都會產生乘數效應[3]。例如，有研究表示數字經濟以數據為關鍵生產要素，大幅降低傳統生產過程對有形資源和能源的過度消耗，能夠加快要素結構調整，促進要素利用效率提高[13]。隨著數字經濟的不斷發展，各省份資源的流動壁壘將大幅下降，并激勵各地區綠色技術創新，實現低能耗高質量發展。

此外，數字經濟可以通過激發各地區的創新動力，促進產業結構向著高級化、合理化方向轉型。例如，韓先鋒等(2014)[14]認為，生產技術進步是推動生產部門結構優化的根本動力。數字化具備技術進步的屬性，應用在生產運營中就會促使生產資源和要素進行重新配置，優化生產體系和組織結構，從而提升資源配置效率。同時，數字技術的傳播與融合也將以產業發展相匹配的方式全面推進產業結構優化升級。產業結構優化和升級在與地區發展程度相適應時，數字技術會改變經濟對能源資源的路徑依賴程度和使用效率，提升資源配置效率，不斷提高綠色能源效率[15]。基于上述分析，提出如下假設：

假設H2：數字經濟通過技術創新、產業結構高級化和產業結構合理化的方式提升綠色能源效率。

假設H3：數字經濟可能會基于技術創新、產業結構合理化和高級化的門檻效應通過間接方式影響綠色能源效率。

研究假設的邏輯關系如圖1 所示。

圖1 研究假設邏輯圖

三、研究設計

1. 基準回歸模型

分析可知，數字經濟具有能源密集型屬性，并且存在正向收入效應和負向替代效應，與數字經濟所處的發展階段密切相關。為此，文章假設數字經濟對能源效率的影響可能存在非線性特征。為檢驗假設H1 是否成立，構建模型(1)：

模型(1)中，i 代表省份，t 代表年份，被解釋變量GEEi，t為各省份綠色能源效率。DIGEi，t為文章核心解釋變量，代表各地區數字經濟發展水平。回歸系數β0反映了數字經濟對綠色能源效率的影響程度。SDIGEi，t表示數字經濟的二次項。若假設H1 成立，β0和β1的回歸系數將顯著且方向相反。Xi，t為一系列控制變量，k-i為地區固定效應，δt為時間固定效應，εi，t為隨機擾動項。

2. 中介效應模型

考慮到數字經濟可能通過技術創新(INN)、產業結構高級化(lnTC)和產業結構合理化(lnTS)三種傳導機制提升綠色能源效率，文章使用逐步分析法進行中介效應檢驗，具體建立模型如下：

模型(2)、(4)考察了技術創新在數字經濟與綠色能源效率之間的中介效應。

3. 門檻效應模型

為了進一步檢驗假設H3 傳導機制是否存在門檻效應，文章借鑒Hansen(2000)[16]的思路，在模型(1)的基礎上構建模型(9)，以單門檻情形為例：

其中，q 為門檻變量，I(·)代表取值為1 或0 的指標函數，γ 為具體的門限值。

4. 變量選取

（1） 被解釋變量

基于產出法的綠色能源效率(GEE)是既包含能源利用效率又包含能源環境效率的綜合指標。文章借鑒Tone[17]的方法構建非徑向、非角度的SBM-Undesirable 模型，在規模報酬可變(BCC)情形下計算綠色能源效率，具體公式如下：

其中，S 為投入產出的松弛變量，λ 表示權重向量。此外，r 為產出，S1為合意產出，S2為非合意產出。

指標體系包含投入和產出兩部分。投入要素包括資本、勞動和能源。其中資本要素選擇以物質資本存量表示，并借鑒龔志民等(2021)[18]的永續盤存法計算得到：Kit=Kit-(1-δ)+Iit，式中Kit表示i 省份第t 年的資本存量，δ 表示固定資本折舊率(10.0%)，I 表示i 省份第xi年的投資；勞動以當期就業人數表示；能源以能源消費總量表示。產出要素包括期望產出(GDP)和非期望產出兩部分。

（2） 核心解釋變量

由于在省級層面構建數字經濟(DIGE)量化指標的方法并未統一，考慮到數字經濟覆蓋的全面性，文章借鑒徐維祥等(2022)[8]的思路使用熵權法構建數字經濟指標。為了避免受到數據量綱產生的影響，對原始數據進行歸一化處理：Yij=，其中Xij和Yij分別表示第i 個年份第j 個指標標準化處理前后的指標值，max(Xij)和min(Xij)分別表示Xij的最大值和最小值，A 表示第j 個指標的適度值基于標準化處理后的指標值Y，具體計算步驟如下：

其中，n 表示年份數。基于信息熵Ej，計算出各指標權重：

其中，m 表示指標個數。最后，基于標準化處理后的指標值Yij及指標權重Wj，運用線性加權法計算出各年份的數字經濟指數DIGEi：

數字經濟的指標體系構建如表1 所示。

表1 數字經濟發展水平指標體系構建

（3） 中介變量

第一，技術創新(INN)。文章借鑒張萬里、宣旸(2022)[19]的思路，使用發明專利授權量與專利授權總量的比值來衡量各省份的技術創新水平。

第三，產業結構高級化(lnTC)。產業結構高級化是指產業結構重心從第一產業向第二、三產業的逐步轉移。一般使用第三產業產值與第二產業之比來測度產業結構高級化水平。

（4） 控制變量

考慮到影響能源效率的因素較多，文章借鑒謝云飛(2022)[20]和魏楚等(2020)[21]的研究思路，選擇市場分割(Segm)、城鎮化率(lnUR)、環境規制(ER)、政府影響力(GOV)和對外開放水平(TRAD)作為控制變量。

第一，市場分割(Segm)。市場分割指數的計算是基于Samuelson 的冰川成本理論采用相對價格法進行測度，具體方法如下所示：假定商品k 在第i、j 兩省和第t 期的絕對價格分別為和，由于存在空間及其他制度差異，Pi，t≠Pj，t。首先，定義商品k 在第i、j 兩省和兩個期間內的相對價格變動為：由于中包含了商品異質性導致的不可加效應，需要消除相應的系統偏誤，借鑒Parsley 等去除固定效應的方法對進行OLS 回歸，方程為：得到殘差值，然后采用均值法消除偏誤后，用相對價格變動的方差來測度市場分割大小，即：Segmi，j，t=var()。

第二，城鎮化率(lnUR)。人口密度是確定城市化區域范圍的常用指標[22]。因此文章采用城市人口密度（人/平方公里） 表示城鎮化率。

第三，環境規制(ER)。關于環境規制強度的衡量存在單一指標法、綜合指數法和分類考察法三種，但在學界還未形成統一標準。由于單一指標法無法全面客觀衡量地區環境規制強度，而分類考察法又存在一定的主觀性，因此文章借鑒樂菲菲、張金濤(2018)[23]的方法，使用綜合指數法（熵值法），選取工業三廢（工業廢水、廢氣、固體廢棄物） 數據進行標準化處理后得到環境規制指數。

第四，政府影響力(GOV)。借鑒高建剛(2014)[24]的思路，政府影響力使用政府財政支出占GDP 的比重表示。

第五，對外開放(TRAD)。對外開放水平以進出口總額占GDP 的比重表示。

5. 數據來源

文章選取2011—2020 年中國29 個省份的面板數據為研究樣本，剔除數據缺失較為嚴重的西藏和港澳臺地區以及沒有相鄰省份不能計算市場分割程度的海南省。之所以選擇2011 年為起始年份，是因為數字經濟的發展需要以互聯網普及為基礎，2011 年之后隨著智能手機等移動終端的廣泛使用，數字經濟迅速發展起來。以上所有數據均來自歷年《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》和北京大學數字金融研究中心。個別年份數據缺失采用插線值法計算得到。在所有變量中，由于城鎮化率的數值較大，故將其對數化處理。

四、數字經濟對綠色能源效率影響的實證檢驗

1. 統計性描述與共線性檢驗

如表2 所示，2011—2020 年能源效率的最大值為1，而最小值僅0.593；數字經濟的最大值與最小值相差0.818。可以看出各省份的能源效率與數字經濟發展水平均存在較大差異。多重共線性檢驗結果顯示，樣本數據的VIF 均值為1.21 遠低于10，說明樣本數據不存在嚴重的多重共線性問題。

表2 變量定義與數據統計性描述

2. 數字經濟對能源效率影響的基準回歸分析

為檢驗假設H1 是否成立，先將數字經濟一次項納入模型(1)，采用雙固定效應進行回歸檢驗。由表3 第(1)列可知，數字經濟一次項的系數為-0.632 在5%的水平上顯著。將數字經濟二次項加入模型后，一次項的回歸系數為-1.538 在5%的水平上顯著，二次項回歸系數為1.799 在10%的水平上顯著。反映出數字經濟對綠色能源效率的影響可能存在正“U”型特征。為進一步證實這種正“U”型影響是否真實存在，文章將采用三步檢驗法驗證正“U”型特征的穩定性。

第一步，要求模型(1)中，核心解釋變量數字經濟一次項和二次項的系數方向相反且顯著；第二步，要求端點斜率明顯陡峭；第三步，要求對稱軸取值位于核心解釋變量的取值范圍內。從表3 的回歸結果可知，數字經濟一次項和二次項的系數顯著且方向相反，滿足第一步檢驗。接下來將對數字經濟一次項進行一階求導，由于控制變量并不影響核心解釋變量檢驗結果，因此暫不考慮控制變量。計算得到最低點和最高點的斜率分別為-1.262 和0.072，這說明斜率明顯陡峭滿足第二步檢驗。對稱軸為0.584，位于DIGE[0.077，0.895]區間內滿足第三步檢驗。綜上，數字經濟對綠色能源效率產生了先抑制后促進的正“U”型影響。這反映出在數字經濟發展的早期階段，可能由于數字經濟具有能源密集型屬性，受基礎設施建設和數字經濟對降低能源消耗的反彈效應等因素的影響，導致碳排放和能源消耗量增加。而在后期，數字經濟利用自身優勢逐漸打破時間和空間對能源資源流動配置的束縛，從而提高了綠色能源效率。這一結果驗證了假設H1 是成立的。

表3 基準回歸結果

在控制變量中，環境規制對綠色能源效率的影響為正，說明從全國層面來看，加強環境規制有利于提升綠色能源效率。這可能由于環境規制對綠色能源效率產生了波特效應，即環境規制通過創新渠道提高了能源效率。其余控制變量中，對外開放對能源效率的影響顯著為正，這可能是由于貿易開放度的增加將提高消化吸收國外先進技術與經驗的能力，提升自由化程度，進而促進能源效率提升。

3. 穩健性檢驗

（1） 內生性檢驗

文章運用系統GMM 方法解決可能存在的內生性問題，檢驗結果如表4 所示。DIGE 和SDIGE 的系數符號均未發生變動并且在5%的水平上顯著。再對模型進行Arellano-Bond 檢驗和Hansen 檢驗，結果顯示AR(1)為0.007，AR(2)為0.978，Hansen檢驗顯示p 值為0.149 小于0.25，說明模型存在一階自相關，但是不存在二階自相關，同時所選工具變量均有效且不存在方程誤設問題。

表4 穩健性檢驗

（2） 截尾與縮尾檢驗

由表2 的統計性描述可知，數字經濟發展水平的最大值與均值相差較大，為避免極值對檢驗結果的影響，對模型進行1%、99%分位數縮尾與截尾處理后重新進行回歸分析。結果顯示DIGE 和SDIGE 均在5%的水平上顯著，并且相比基準回歸結果，穩健性檢驗結果中DIGE 和SDIGE 的系數絕對值明顯增大，說明在剔除極值后數字經濟對綠色能源效率的正“U”型影響更加明顯。

（3） Tobit 模型

考慮到綠色能源效率指標值是介于0 和1 之間的雙截尾數據，可能存在不同年份的數據分別被壓縮在1 這一點上。為此，文章選擇使用右歸并的Tobit 面板模型進行穩健性檢驗。由檢驗結果可知，DIGE 和SDIGE 分別在1%和5%的水平上顯著，這進一步檢驗了模型結果的穩健性。

五、數字經濟對綠色能源效率的作用機制及其門檻效應

1. 數字經濟對綠色能源效率的作用機制分析

為檢驗假設H2，即數字經濟能否通過技術創新、產業結構合理化和產業結構高級化三種渠道提升綠色能源效率，進行了中介效應檢驗。由表5 第(1)列可知，數字經濟一次項的系數為0.282 在5%的水平上顯著，數字經濟二次項的系數為-0.201 在10%的水平上顯著，說明數字經濟對技術創新產生了先抑制后促進的正“U”型影響。第(2)列中技術創新的系數說明數字經濟可以通過技術創新渠道提升綠色能源效率。由第(3)列可知，數字經濟一次項和二次項的系數分別為-0.833 和2.027 并且在10%的水平上顯著，反映出數字經濟對產業結構合理化產生了先抑制后促進的正“U”型影響。第(4)列中，數字經濟對綠色能源效率的影響依然存在正“U”型特征，并且產業結構合理化在10%的水平上顯著為負。值得注意的是，由于產業結構合理化指數越小，產業結構越合理，因此產業結構越合理，數字經濟越能夠通過產業結構合理化渠道提升綠色能源效率。第(5)列中，數字經濟一次項對產業結構高級化產生了促進作用，并且在第(6)列中數字經濟對綠色能源效率的影響同樣存在正“U”型特征，產業結構高級化的系數是1.259 在1%的水平上顯著。綜上，數字經濟能夠通過技術創新、產業結構合理化和產業結構高級化三種機制提升綠色能源效率，由此可以證明假設H2成立。這一檢驗結果既符合一般經驗認知也與余紫菱等(2022)[7]的部分研究結論基本一致。

表5 中介效應檢驗

2. 作用機制的門檻效應分析

為進一步檢驗假設H3 數字經濟可能會基于技術創新、產業結構合理化和高級化的門檻效應通過間接方式影響綠色能源效率，文章基于模型(9)進行了面板門檻模型估計。

門檻效應檢驗發現只有產業結構合理化存在單重門檻特征，假設H3 僅部分成立，檢驗結果如表6 所示。結合圖2 和表7 可知，當產業結構合理化跨越0.392 這一門檻時，數字經濟一次項的系數由0.028 下降為-1.58，并且在1%水平上顯著。這說明在產業結構不合理的現象持續時，將會對能源效率產生明顯的抑制作用。

表6 門檻檢驗結果

圖2 產業結構合理化的門檻效應

表7 門檻回歸結果

文章依據2011—2020 年產業結構合理化水平年均值繪制了圖3。由圖3 可知，目前產業結構合理化還未跨越0.392 這一門檻的省份均屬于東部地區，而中部地區，尤其是西部地區省份的產業結構不合理現象較明顯。

圖3 各省份產業結構合理化發展水平年均值

六、結論與啟示

1. 研究結論

首先，文章系統構建了數字經濟指標體系，并運用數據包絡分析方法計算了綠色能源效率，考察了數字經濟對綠色能源效率的非線性影響特征；其次，研究了數字經濟對綠色能源效率的影響機制；最后對傳導機制進行了中介效應和門檻效應檢驗。研究發現：第一，數字經濟對綠色能源效率的影響存在正“U”型特征；第二，數字經濟能夠通過技術創新、產業結構合理化和高級化三種機制提升綠色能源效率；第三，產業結構合理化對綠色能源效率的影響存在門檻效應。具言之，產業結構越合理，數字經濟越能夠通過產業結構合理化機制提升綠色能源效率，而從區域層面看，相較于中國東部地區省份，中、西部地區省份存在較嚴重的產業結構不合理現象；第四，適度加強環境規制有利于提高綠色能源效率。

2. 對策建議

第一，提高數字經濟在提升各省份綠色能源效率作用中的認識。研究發現數字經濟對綠色能源效率的影響存在正“U”型特征，盡管在數字經濟發展初期可能會降低綠色能源效率，但隨著數字經濟發展水平的提升，將會對綠色能源效率產生促進作用。因此，要提高政府、企業等經濟主體的認識，政府應充分利用數字經濟加強對各省份綠色經濟高質量發展的監管，企業要提高數字經濟的應用水平，利用數字經濟加快節能降耗的進程。

第二，中、西部地區省份要重視產業結構合理化在提升綠色能源效率中的作用。研究表明產業結構合理化作為數字經濟提升綠色能源效率的重要傳導機制，在中、西部地區的省份存在較明顯的產業結構失衡現象，對能源效率的提升產生了抑制作用。因此，中、西部地區省份要推進第二產業內部的熟練勞動力向高附加值制造業和高新技術產業逐漸轉移，第三產業內部的熟練勞動力向高端服務業轉移，形成勞動力的合理流動機制。此外，由于產業結構高級化能夠促進綠色能源效率提升，各地區省份還要結合各地區經濟社會發展的實際情況和水平制定合理的產業結構優化升級政策。

第三，各地方政府要著力培養當地的技術創新能力并適度加大環境規制力度，加強污染問題的整治，減少碳排放，推動相關技術設備的升級改造，進一步提升能源效率。通過政府的合理引導和嚴格規范的治理，以及學校和社會加強對綠色發展理念的宣傳教育，以此培養技術創新和加強環境管制，才能夠促進綠色能源效率提升。因此，各地方政府要支持企業和學校對技術創新能力的培養，加大對企業技術創新的財政補貼力度，還要通過嚴謹和規范的手段加強對工業“三廢”排放的環境監管力度，并進一步從思想上提升各地區人民對實現經濟綠色高質量發展的決心和信心。