“雙碳”目標下新能源發電產業集聚對區域綠色發展的影響研究

潘玲穎， 陳錦奇， 柴博涵

(上海理工大學 管理學院，上海 200093)

新能源發電產業作為新時代的高新技術產業，主要包括開發和利用如風能、太陽能、核能、生物質能和海洋能等一系列新能源，并將新能源轉化為可利用的電能、熱能等。新能源發電產業的發展，能夠提升新能源消費和供給的占比，從而優化能源結構、降低對傳統化石能源的依賴，是我國實現“雙碳”目標和經濟綠色發展的有效途徑。近十年來，我國新能源發展迅速，其占一次能源消費的比重逐年增加。2020年，我國風電和核電分別占能源消費總量的2.9%和2.2%。我國太陽能發電起步較晚，但發展迅速，太陽能發電裝機容量在2009—2019年的平均增長率為85.9%，遠超過全球38.3%的平均增長水平。隨著“雙碳”目標的提出，在“十四五”開局之年，國家能源局提出2030年全國非化石能源消費比重達25%和風電光伏裝機達12億kW以上的目標，這說明2021—2030年間，我國風電、光伏新增裝機將達6.66億kW以上。在國家大力支持新能源發電產業發展的背景下，新能源發電產業逐漸出現了一定規模的集聚現象。這一方面通過規模效應和知識、技術溢出，促進了經濟發展的同時，減少了傳統能源的消耗和碳排放；另一方面由于擁擠和競爭效應，可能導致市場競爭體系紊亂、資源配置效率低下、企業發展動力不足等問題，從而抑制當地經濟的發展。

新能源發電產業屬于資本密集型產業，發展前期存在投資規模大、資金投放率高等特點。根據中國電力企業聯合會統計，2020年全國電源投資為5 244億元，其中對火力、光伏、風電、核能電源投資分別為553億元、618億元、2 618億元和378億元。2020年新能源電源投資為3 614億元，占電源總投資的68.92%，接近火力投資的6.5倍。由于前期投資規模大、資金投放率高，新能源發電項目具有一定的不確定性和風險性。同時，由于新能源電源擠占了電力供應的市場空間，還會對傳統火電行業造成沖擊。從長期來看，新能源發電產業具有投資回流快的特點，這是因為一方面新能源發電項目的邊際成本遠低于火力發電項目，新能源發電不需要投入原料燃燒和過多的勞動力，只需考慮設備的維修成本;另一方面我國不斷實施和完善對新能源發電產業的補貼政策。然而，由于前期投資遠高于傳統發電項目，新能源發電需要相對較長的投資回報周期。因此，新能源發電產業集聚對區域發展的影響有待明確。同時由于各區域在資源稟賦、產業結構、經濟發展水平等方面的差異，新能源發電產業集聚對各區域綠色發展的作用也有待明確。因此，研究新能源發電產業集聚對區域綠色發展作用的理論機制，并定量探討其歷史規律，對于“雙碳”目標下我國新能源發電產業的發展具有重要的理論和現實意義。

經濟效率是衡量一個國家或地區在經濟運行中對資源優化配置的能力。綠色經濟效率是基于傳統經濟效率的修正和延伸，雖然目前學術界尚未對綠色經濟效率作明確的概念界定，但國內外學者均認同綠色經濟效率是將經濟增長、資源消耗和環境污染三者納入統一考量范圍的綜合性指標這一說法[1-3]。基于以上論述，筆者認為綠色經濟效率是在經濟社會生產活動中通過綠色投入得到綠色產出的效率，具體來說是在保證經濟增長的情況下，綜合考慮了資源投入和環境污染排放的經濟運行效率。學術界對產業集聚和綠色經濟效率之間的作用關系進行了深入探討。Guo等[4]以東北地區的34個城市為研究對象，基于松弛測度(Slack Based Measure,SBM) 模型進行分析，研究認為東北振興初期的產業集聚嚴重阻礙了城市綠色經濟效率的提升。Tao等[5]在研究中國三大城市群的綠色生產率增長情況發現，生產性服務業集聚通過綠色技術進步來提升綠色經濟效率。劉耀彬等[6]以中國30個省市為例，發現文化產業集聚與綠色經濟效率之間存在顯著的“U”型關系。胡安軍等[2]通過構建動態面板模型進行研究，結果表明高新技術產業集聚對綠色經濟效率起正向作用。

目前的研究主要著眼于制造業產業集聚、服務業集聚和高新技術產業集聚對綠色經濟效率的影響，且多數研究認為，高新技術產業的集聚對區域綠色經濟發展存在正向作用，但尚未有針對新能源發電產業集聚與區域綠色發展之間的關系進行研究。筆者基于2007—2018年的省級面板數據，分別采用區位熵法和超效率SBM模型測度我國30個地區的新能源發電產業集聚水平和綠色經濟效率，并構建固定效應模型和空間杜賓模型，探討新能源發電產業集聚對區域綠色經濟發展的影響。

1 機制分析

根據產業集聚的一般理論，新能源發電產業集聚會通過規模效應、知識溢出效應和技術溢出效應對區域經濟產生影響。同時，新能源發電產業減少了由于化石能源消耗產生的污染物和溫室氣體排放，因此區別于一般的產業集聚，還具有“綠色效應”。新能源發電產業集聚對綠色經濟發展的作用路徑如圖1所示。

圖1 新能源發電產業集聚對區域綠色發展的作用機制Fig.1 Mechanism of new energy power generation industry agglomeration on regional green development

(1) 規模效應

新能源發電產業集聚是動態演化的過程，受內部因素和外部環境共同制約。首先，在新能源發電產業集聚初期，地域的自然資源、信息技術共享和金融機構的協同使新能源發電企業得以增加產出并降低生產成本。隨著集聚程度的加深，受限于電力系統調峰能力，新能源發電企業集聚地易發生棄風、棄光現象，從而抑制了新能源發電企業的發展。若集聚程度進一步加深，可能會形成企業“扎堆式”集聚，引發擁擠效應，如果缺乏完備的長距離輸配電設施和成熟的跨區域調度系統，則會導致市場競爭體系紊亂、資源配置效率低下以及企業發展動力不足等問題，抑制了當地經濟的發展。

(2) 知識和技術溢出效應

新能源發電產業集聚所產生的知識與技術溢出效應對于區域綠色發展的影響主要體現在兩方面：一方面，集聚加強了新能源發電企業間的聯系，促進企業間信息與技術的傳播；另一方面，集聚在新能源發電企業之間形成了競爭效應，倒逼企業進行自主技術創新，加速了技術進步。持續的學習、模仿和自主研發形成良性循環，對區域經濟發展產生積極的作用。

(3) 綠色效應

新能源發電企業兼具高新技術企業和綠色企業的特征，即附加值高、污染小。從企業投入的角度來看，新能源發電企業依靠當地的新能源資源稟賦，減少傳統化石能源的消耗；從企業產出的角度來看，新能源的開發和利用能夠在很大程度上減少大氣污染物以及固體污染物的排放。因此，新能源發電產業集聚的綠色效應對區域綠色發展具有正向作用。

此外，由于資本、勞動力、信息與技術具有空間流動性，地理位置上的鄰近為上述生產要素的流動提供了便利。這種空間效應不僅可能使相鄰地區的新能源發電產業集聚相互影響，還可能對鄰近地區的綠色發展產生作用。

基于上述理論機制，提出以下假設：①新能源發電產業集聚對區域綠色發展具有正向作用；②新能源發電產業集聚具有空間溢出效應。

2 模型設定與變量選取

以綠色經濟效率作為區域綠色發展水平的測度指標，以區位熵法測算區域新能源發電產業集聚水平，并選取一系列控制變量，構建基準面板模型和空間杜賓模型，探討新能源發電產業集聚對區域綠色發展的影響。

2.1 模型設定

基于新能源發電產業集聚對區域綠色發展作用機制的分析，構建面板模型如下：

(1)

式中：G為綠色經濟效率；A為新能源發電產業集聚水平；Xcontrol為控制變量；β0為截距項；β1為核心解釋變量A的回歸系數；γ1、γ2、γ3、γ4、γ5和γ6分別為各控制變量的回歸系數；εit為隨機擾動項；下標i和t分別代表不同地區和年份。

2.2 變量選取

2.2.1 解釋變量

綠色經濟效率的測度方法主要包括指標測度法[7-10]、參數分析法[11-14]和非參數分析法[15-19]。Tone[16]提出的超效率SBM模型可對多個非期望產出加以考慮，同時實現了在多個決策單元有效情況下進一步比較的情景，能夠較為全面地反映綠色經濟效率。因此，采用超效率SBM模型來測算我國各地區t年和(t+1)年之間的Malmquist-Luenberger(ML)指數，以此作為衡量各省綠色經濟效率的指標。ML指數的具體測算公式為：

(2)

式中：xt、yt、bt、gt分別為第t年的投入、期望產出、非期望產出和方向向量；S0,t(xt,yt,bt;gt)和S0,t+1(xt+1,yt+1,bt+1;gt+1)分別為第t年和第t+1年在規模報酬不變條件下的方向距離函數；S0,t+1(xt,yt,bt;gt)為t+1年技術水平的t年混合距離函數;S0,t(xt+1,yt+1,bt+1；gt+1)為t年技術水平的t+1年混合距離函數。

在計算過程中，以各省實際GDP為期望產出，為了消除價格變動的影響，使用GDP平減指數將各年的名義GDP調整為以2007年為基準年不變價的實際GDP；以工業廢水排放量、工業二氧化硫排放量、工業煙粉塵排放量和工業固體廢棄物產生量作為非期望產出。以資本、能源、勞動力作為投入指標，其中，資本投入采用永續盤存法計算的資本存量來表示，能源投入采用各省能源消耗總量來表示，勞動力投入采用各省年末從業人員數量來表示。

2.2.2 核心解釋變量

本文的核心解釋變量是新能源發電產業的集聚水平。通常意義上的產業集聚水平測算可以采用區位熵法[20-22]。具體計算式如下：

(3)

式中：Lij為i地區j行業的區位熵指數；Eij為i地區j行業的總產值；Ei為i地區全部行業的總產值；Ekj為包含i地區在內的區域k中j行業的總產值；Ek為區域k全部行業的總產值。

筆者認為新能源發電的裝機容量可以代表新能源發電產業的建設規模和生產能力，因此采用新能源發電裝機容量(總發電裝機容量-火力發電裝機容量-水力發電裝機容量)計算各省的新能源發電產業集聚水平：

(4)

式中：Lui為i地區新能源發電產業的區位熵指數；Ci為i地區新能源發電裝機容量；CTi為i地區總發電裝機容量；C為全國新能源發電裝機容量；CT指全國總發電裝機容量。

2.2.3 控制變量

控制變量的指標選擇如下：經濟發展水平(pgdp)采用人均地區生產總值來表示；產業結構(is)參考馬彥瑞的做法，采用第三產業產值與第二產業產值的比值來表示[23]；人力資本(hc)一是從生產方面提高創新能力，吸收溢出技術能力，二是從消費方面提高收入水平，增強環保意識，購買環境友好型產品來提高綠色經濟效率，此處人力資本采用普通高校在校生人數與年末人口的比值來表示；研發投入(rd)采用研發投入經費與GDP的比值來表示；政府干預(gov)采用各地區政府的一般預算支出與GDP的比值來表示；環境規制(ers)采用各省工業污染治理項目完成投資額來表示。

2.2.4 數據處理

以2007—2018年我國30個地區的數據為樣本，這些數據主要來源于EPS數據庫、《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國電力統計年鑒》以及各省的統計年鑒等，其中個別省份的部分缺失數據采用線性插值法補充。另外對于地區生產總值進行了以2007年價格為基期的平減。在進行回歸分析之前，筆者對數據進行了對數化處理，消除了其異方差性。由于篇幅所限，表1中僅給出了2007年和2018年各地新能源發電產業區位熵和綠色經濟效率的測算結果。

3 結果與討論

3.1 新能源發電產業集聚水平測度結果

圖2給出了2007—2018年我國東中西部新能源發電產業集聚水平的變化。圖2(a)為全國以及東、中、西部新能源發電產業集聚平均水平的變化。從全國平均水平來看，我國新能源發電產業集聚水平總體呈上升趨勢，“十一五”到“十二五”期間為新能源發電產業快速發展階段，2013年開始，新能源發電產業的區位熵指數逐漸向1逼近，表明我國正逐步形成新能源發電產業的集聚。2016年，全國新能源發電產業的區位熵指數均值為1表明整體上全國新能源發電產業呈現初步集聚。2016年之后，區位熵指數稍有回落，反映出我國新能源發電產業發展動力不足，難以保證集聚水平的持續提升。從區域平均水平來看，東部地區整體呈現下降趨勢，并在2013年后低于全國平均水平；中部地區總體呈現上升趨勢，但一直低于全國平均水平，說明中部地區的新能源發電產業集聚發展處于初級階段，未來有很大的提升空間；西部地區大致呈現倒“U”形的發展趨勢，在2013年達到峰值后呈現下降態勢，但仍高于全國平均水平。從圖2(b)、圖2(c)和圖2(d)可以看出，各區域的新能源發電產業集聚水平存在較大差異。在2007—2018年期間，新能源發電產業集聚水平高于全國水平值的地區有東部的廣東、浙江、江蘇、遼寧和河北，中部的吉林、黑龍江，西部的內蒙古、新疆、甘肅、寧夏和青海，但上述地區的新能源集聚水平在近幾年呈下降趨勢。其他地區的新能源發電產業集聚水平在此期間則低于全國平均水平，但總體上持續上升。

(a) 平均水平

3.2 綠色經濟效率測度結果

圖3給出了各地綠色經濟效率的測度結果。從全國平均水平來看，歷年的ML指數皆大于1，說明我國的綠色經濟效率呈逐年上升趨勢。2011年“十二五”規劃開始，經過五年的發展，我國各地區的綠色經濟發展水平都有了不同程度的提升。從區域平均水平來看，各區域之間的綠色經濟效率存在一定差距。東部地區的綠色經濟效率在近幾年得到了快速的提升，說明在提倡綠色發展的過程中，東部地區起到了帶頭作用，更能協調好經濟增長與環境污染的關系，而中西部地區的綠色經濟效率在近幾年增速放緩，整體低于全國平均水平。

圖3 綠色經濟效率測度結果Fig.3 Measurement results of green economic efficiency

3.3 基準回歸分析

采用Levin-Lin-Chu(LLC)方法進行單位根檢驗，所有的一階差分變量都在1%顯著性水平下拒絕單位根存在的原假設，故可以進行回歸分析。赫斯曼檢驗結果顯示P值小于0.001，拒絕了隨機效應模型,故對式(1)采用固定效應模型進行回歸。

表2給出了新能源發電產業集聚對綠色經濟效率影響的非空間固定效應模型回歸結果，其中T為標準誤；ε為回歸方程的截距項；N為觀測值個數；R2為可決系數。由表2可知，2007—2018年期間，新能源發電產業集聚對綠色經濟效率的影響系數為0.040 1，且通過了1%水平下的顯著性檢驗，說明新能源發電產業集聚對綠色經濟效率有顯著的正向作用。這種正向作用主要體現在：(1)國家通過研發、價格和稅收等途徑給予新能源發電產業財政補貼和引導，進而有效降低傳統化石能源的消耗，大幅度減少污染物的排放。2019年，中國新能源發電總量為6 302億kW，相比2011年的748億kW增長了742.5%。新能源發電已經代替了一部分火力發電，使能源結構得到了優化，從而有效提高地區的綠色經濟效率；(2)新能源發電產業屬于高度關聯性產業，新能源發電產業的企業規模和效率存在明顯的差異，產業集群意味著這種聯動關系的進一步強化。規模大、效率高的企業一方面通過內部規模經濟效應優化自身資源，提高管理效率，從而大幅度地促進企業高效率發展，另一方面通過市場規模擴大帶來的中間投入和勞動力市場的規模效應、知識擴散和技術溢出效應推動新能源發電產業整體生產效率的提高，推動區域經濟的發展。

表2 全樣本下非空間固定效應模型回歸結果Tab.2 Regression results of non-spatial fixed effect model under full sample

3.4 區域異質性分析

由于我國的新能源資源分布不均，不同地區新能源發電產業的發展水平及集聚程度存在一定差異，因而對區域綠色發展的影響也可能存在差別。本節根據新能源資源分布的豐裕程度[24]，對我國30個地區進行了分組回歸。根據各省風能、太陽能以及生物質資源分布情況，對新能源資源豐裕度進行標準化評分及排序，并將30個地區劃分為3類區域，評分的具體計算方法見式(5)，區域劃分結果見圖4。

(5)

式中：Gj為j地區新能源資源標準化的評分；Sij表示j省i種新能源資源的儲蓄量；Si為全國i種新能源的儲蓄量；下標i=1，2，3分別表示風能、太陽能和生物質能，j表示各地區。

圖4 新能源資源分布的區域劃分Fig.4 Distribution areas of new energy resources

表3給出了第一梯度、第二梯度和第三梯度類型區域的分組回歸結果。從表3可以看出，新能源資源稟賦不同的區域，其新能源發電產業集聚水平對于綠色經濟效率的影響效果存在異質性。

3.5 穩健性檢驗

為了驗證新能源發電產業集聚對區域綠色經濟效率作用效果的穩健性，選用空間基尼系數法，測算我國各地區的新能源發電產業集聚水平，并對全樣本下的數據進行回歸，結果見表4。從表4可知，核心解釋變量新能源發電產業集聚以及其他控制變量對綠色經濟效率的作用效果沒有發生改變，說明本文的研究具有較強的穩健性。

對處于第一梯度的地區來說，新能源發電產業集聚對綠色經濟效率的影響系數為0.068 1，且通過了水平為1%的顯著性檢驗，說明該類型區域的新能源發電產業集聚對本地區的綠色經濟效率起正向作用。其中，大多數地區位于太陽能資源極豐富帶，其風能潛在資源開發量也遠遠超出第二、第三梯度的區域，擁有明顯的風能和太陽能資源優勢。對處于第二梯度的地區來說，新能源發電產業集聚對綠色經濟效率的影響系數為-0.005 5，未通過顯著性檢驗，說明該類型區域內的新能源發電產業集聚不利于綠色經濟效率的提升，且作用效果不明顯。對處于第三梯度的地區來說，新能源發電產業集聚對該類型區域綠色經濟效率的影響系數為0.018 2，且通過了10%的顯著性檢驗。雖然該類型地區的新能源資源豐裕度最低，但其新能源發電產業集聚對綠色經濟效率的正向作用卻高于第二梯度區域，這可能與分布區內地區的經濟發展水平有關。第三梯度區域內的大部分地區位于經濟最發達的東部地區，對電力的消耗能力較強，這為當地新能源發電產業提供廣闊的發展空間。東部地區的能源消費總量大，同時面臨著產業結構升級和優化的壓力，因此新能源發電產業帶來的綠色效應十分必要。另外，東部地區對人才的吸引力較強，匯聚了高質量的人力資本，這為技術密集的新能源發電產業的發展提供了動力。綜上所述，第三梯度區域的新能源發電產業具備良好的集聚勢頭，規模化和專業化的發展模式也帶動了當地綠色經濟效率的提升。

表3 分區域非空間固定效應模型回歸結果Tab.3 Regression results of sub-regional non-spatial fixed effects model

表4 穩健性檢驗結果Tab.4 Robustness test results

3.6 空間杜賓模型回歸

考慮到新能源發電產業集聚與綠色經濟效率可能存在一定的空間效應，基于文獻[25]提出的空間計量經濟學理論，依次進行了空間相關性檢驗、LM檢驗、LR檢驗及Hausman檢驗，最終選擇固定效應下的空間杜賓模型對新能源發電產業集聚和綠色經濟效率之間的空間效應進行研究，結果如表5所示。其中WA、Wpgdp、Wis、Whc、Wrd、Wgov和Wers分別表示各對應解釋變量的空間加權項，θ表示空間滯后系數。

表5 空間杜賓模型回歸結果Tab.5 Spatial Durbin model regression results

從表5可以看出，空間滯后項系數θ為0.384 1，通過了1%水平下的顯著性檢驗，表明各省的綠色經濟效率之間存在較強的空間相關性。就核心解釋變量來看，新能源發電產業集聚A與其空間加權項WA都通過了5%水平下的顯著性檢驗，說明當地新能源發電產業集聚有利于本地綠色經濟效率的提升，這一作用效果與基準回歸模型中的結果相對應。同時，WA的回歸系數為正，說明本地新能源發電產業集聚水平的提高還會對鄰近地區的綠色經濟效率產生積極影響。

3.7 空間溢出效應分解

為了系統全面地探討新能源發電產業集聚的空間效應，利用空間杜賓模型將總空間效應分解成直接效應和間接效應，結果如表6所示。

表6 直接、間接和總效應估計結果Tab.6 Estimation results of direct,indirect and total effects

回歸結果顯示，新能源發電產業集聚對區域綠色經濟效率的直接效應和間接效應系數分別為0.026 0和0.062 4，都通過了1%水平下的顯著性檢驗，表明新能源發電產業集聚不僅促進了本地綠色經濟效率的提升，還具有明顯的正向空間溢出效應。間接效應的系數大于直接效應的系數，說明在考慮了空間效應的情況下，新能源發電產業集聚對鄰近地區綠色經濟效率的促進效果更強。這可能是新能源資源分布與能源消費中心之間的空間逆向分布造成的。新能源資源豐裕地區依靠資源稟賦不斷吸引大量當地勞動力和資本投入，促進新能源發電產業快速發展，在短期內能有效地推動當地經濟的發展，但從長期來說，生產要素的占有會制約其他產業的正常發展，進而導致生產結構單一和加劇經濟的脆弱性；同時帶有“綠色效應“的生產品輸出會提高其他地區的綠色經濟效率，而資源富集區自身卻沒有充分享受到新能源發電產業發展帶來的益處。

4 結論與展望

(1) 考察期內我國新能源發電產業集聚的發展態勢良好，總體呈上升趨勢。分階段來看，2013年以前為新能源發電產業快速發展階段，集聚水平逐年穩步提升，但尚未形成集聚；2013年以后新能源發電產業發展穩中求進，且初步呈現出集聚態勢。

(2) 在不考慮空間效應的情況下，新能源發電產業集聚在整體上表現出對區域綠色經濟效率顯著的正向作用。分區域來看，第一梯度新能源資源分布區內的新能源發電產業集聚水平最高，且顯著促進了綠色經濟效率的提升；第二梯度新能源資源分布區內的新能源發電產業尚未出現集聚現象，當前集聚水平不利于區域綠色經濟效率的提升，但抑制作用不顯著；第三梯度新能源資源分布區內的新能源發電產業集聚處于中等水平，也表現出了對區域綠色經濟效率的積極影響。

(3) 在考慮了空間效應的情況下，新能源發電產業集聚能夠正向作用于本地的綠色經濟效率，同時對鄰近地區的綠色經濟效率產生積極影響，且這種間接效應大于直接效應。

(4) 為了更好地協調我國新能源發電產業集聚與區域綠色發展之間的關系，助力我國經濟的高質量發展，提出以下政策建議：①調整產業布局，因地制宜、穩步推進新能源發電產業項目的建設。伴隨著“雙碳”目標的提出，各個地區應積極響應國家號召，抓住碳達峰、碳中和帶來的新發展機遇，深度調整產業結構，促進產業結構升級和優化，大力開展新能源發電產業項目的建設。對于新能源資源富集地區來說，目前已經呈現出新能源發電產業的集聚，因此在今后的新能源發電產業發展中，這些地區應繼續發揮風能、光能等新能源資源優勢，強化新能源發電產業的集聚效應，持續為提高綠色經濟效率發力。對于尚未實現新能源發電產業集聚的新能源資源次豐富區，應充分利用當地資源稟賦，推動新能源發電產業形成集聚，盡早發揮對當地綠色經濟效率的正向作用。對于新能源資源相對較為匱乏的地區來說，應借助其地區經濟基礎和政策傾斜優勢，在原有新能源發電產業建設和專業化集聚的基礎上，進一步完善對新能源發電產業的規模管理。②提升新能源資源富集區的新能源電力消納能力，加強區域間的協調和聯動。首先，適當控制某些地區的新能源開發規模，從源頭上減少能源生產的浪費。其次，加大新能源用電宣傳，以改變大眾的消費觀念并提升對新能源的接納程度，進一步推進地區的新能源電力消納。另外，政府應出臺新能源跨區跨省消納相關的政策，建立區域協調發展新機制，完善交通運輸等基礎設施，加大跨區新能源發電輸送比例，提高能源利用率。③加大新能源發電產業的政策性補貼，推動開展相關的研發工作，促使企業積極參與研發活動，健全激勵機制，鼓勵新能源發電企業進行技術創新，提高企業核心競爭力，突破新能源技術瓶頸，進而為綠色經濟效率的提升提供強大動力。④加速能源結構調整，開拓市場新局面。首先，處理好新能源與傳統能源之間的替代關系，持續調整能源結構，努力實現新能源發電產業發展促進實體經濟的局面。其次，大力推廣新能源發電及新能源產品的使用，使節能減排、低碳生活真正地成為社會共識，以此激發社會需要。同時持續深入市場，逐步擴大市場空間，形成穩定的市場需求。最后，建立完善的市場機制，提高新能源發電產業競爭力，促進新能源發電產業穩中有序地發展。