技术进步的能源偏向诱发“碳锁定效应”了吗

刘 备 董直庆

一 引言及文献综述

温室气体排放引致的全球变暖问题，威胁着人类的可持续发展。控制和减弱温室气体排放，既有利于经济的转型升级实现可持续发展，又可以改善居民生活环境提高居民幸福感。CO2作为最主要和影响最大的温室气体，如何有效地降低其排放成为节能减排和解决全球变暖问题的关键。改革开放40多年来，中国经济保持高速增长，而忽略了经济增长质量。粗放增长模式下，能源高消耗加剧环境污染，雾霾天气频发。中国作为全球CO2排放的第一大国，节能减排压力日益增长。为践行“绿水青山就是金山银山”的发展理念，加快节能减排的步伐，在2014年底发表的《中美气候变化联合声明》中，中国首次承诺在2030年左右，力争控制CO2排放规模，明确减排目标，为中国经济实现绿色转型升级提供了前行动力。

如何有效识别碳排放成因，现有文献的研究思路主要有三：一是基于IPAT模型及其拓展模型STIRPAT模型的分析。IPAT模型自1971年提出，便被广泛用于探究一国或者地区环境污染问题。传统的IPAT模型受经济恒等式约束，其影响要素产出假定存在不变弹性，Dietz和Rosa(1994)[1]在传统IPAT模型的基础上，放弃固定单位弹性设定，将模型设置为随机形态的IPAT模型(STIRPAT模型)。Li et al.(2011)[2]基于STIRPAT模型考察中国碳排放的成因，认为人均经济产出、产业结构、社会人口、城镇化水平和技术水平是影响中国二氧化碳排放的主要因素，这些因素相互协同作用且各因素对CO2排放的直接影响差异明显。Wen和Shao(2019)[3]基于STIRPAT模型，采用时间序列数据，结合岭回归方法对我国商业部门二氧化碳排放的影响因素进行分析，强调人口总量对二氧化碳排放的影响最大，仅能源结构是碳排放唯一的负向影响因素。

二是基于环境库兹涅茨曲线(EKC, Environment Kuznets Curve)的分析。自Grossman和Kureger(1994)[4]提出经济增长与环境污染关系满足先扬后抑的倒“U”形特征以来，大量文献开始检验EKC曲线在中国的存在性。林伯强和蒋竺均(2009)[5]从实证模拟预测的视角分析EKC曲线的拐点，采用不同方法得到的结论并不一致，认为无法用EKC曲线预测我国未来碳排放。孙攀等(2019)[6]采用空间计量方法探究EKC曲线的存在性，发现EKC曲线在全国层面和地区层面均适用。当前，EKC曲线是否成立依然存在争议。

三是基于技术进步的碳排放效应分析。长期来看，技术进步将成为节能减排的主要手段，这类研究主要集中在以下两个方向。其一，在技术进步与经济增长的新古典模型框架内探究其碳排放效应。Manne和Richels(2004)[7]认为技术进步内生且对环境的影响至关重要，一旦技术进步被忽视，经济增长的环境效应将会被放大。Jaffe et al. (2002)[8]认为中性技术进步是一把双刃剑，对二氧化碳排放的影响存在不确定性。魏巍贤和杨芳(2010)[9]将环境污染模型融入到内生经济增长理论，探究技术进步的减排效应，发现技术进步有利于提高减排效应，但在中国，自主研发与技术引进之间交叉融合优势尚未有效发挥。申萌等(2012)[10]将技术进步的碳排放弹性引入内生经济增长模型，从直接与间接双维度检验技术进步的碳排放效应，发现技术进步的直接效应会抑制碳排放，但间接效应却加剧碳排放，且间接效应强于直接效应。其二，考察不同来源技术进步的碳排放效应。马艳艳和逯雅雯(2017)[11]认为自主创新、FDI和国际贸易作为技术进步的重要来源途径，对CO2排放的影响是有差异的，FDI会促进CO2的排放，而自主创新与进口反而抑制CO2的排放。盛斌和吕越(2012)[12]认为FDI可以通过技术的引进与扩散有利于缓解环境污染，但是FDI同样会通过规模效应和结构效应加剧环境污染，总体而言，FDI的环境正外部性大于负外部性，即FDI有利于缓解环境污染。

在技术进步的碳排放效应上，已有研究主要集中在无偏性技术进步的影响(Manne和Richels，2004[7]；Jaffe et al.,2002[8];魏巍贤和杨芳,2010[9];申萌等,2012[10])，抑或关注不同来源技术进步的碳排放效果(马艳艳和逯雅雯,2017[11];盛斌和吕越,2012[12];李国平，2015[13]；Bosetti和Tavoni,2009[14])，并未意识到伴随软件机器设备投资的迅猛发展，现代技术进步表现出愈加与资本耦合的趋势，这种融合将非对称地改变要素生产率，影响要素配置和改变对能源要素的需求，转变技术进步对碳排放的影响。诸如Unruh(2000)[15]首次提出，源于化石能源结构的非清洁技术研发更具优势，使用对于化石能源依赖性较高的技术更具持续性，这会进一步阻碍新型低碳技术的发展，若仅依赖技术效率提升方式控制碳排放，将难以短期内扭转甚至会形成技术性碳锁定而不利于节能减排。一个自然的问题是，作为发展中的国家，当经济增长与环境污染的矛盾加剧时，技术进步是否仍旧保持“趋利性”，朝高能耗、高污染、高排放的能源使用方向发展。如果是，形成的能源偏向是否会对碳排放形成技术性锁定？事实若果真如此，那么这种碳排放锁定效应是否源于地区资源丰裕度或依赖性？环境规制能否有效发挥绿色倒逼作用？一旦环境规制失效，又该以何种方式破解技术进步能源偏向对碳排放的不利影响？

基于此，本文利用省级面板数据，结合Acemoglu(2002)[16]技术进步方向的思想，在构建技术进步能源偏向性指数基础上，运用四方程标准化系统法测算技术进步的能源偏向性，进一步探究有偏性技术进步的碳排放效应。本文的边际贡献在于：一是已有文献对于碳锁定效应的分析，大多基于无偏性技术进步视角，较少关注技术进步方向转变可能引发的碳排放后果(Unruh,2000[15], 2002[17];Unruh和Carrillohermosilla，2006[18]；Karlsson，2012[19])，更未形成系统性研究成果。本文构建技术进步能源偏向性指数，在考察技术进步是否表现出能源偏向的基础上，分析其方向和强度变化对碳排放的影响。二是现有文献并未说明技术进步的碳排放效应是否存在碳锁定特征，尤其是未探讨技术进步方向的碳锁定问题。本文运用省级面板数据，检验技术进步能源偏向是否对碳排放形成技术性锁定，并考察资源产业依赖、环境规制和产业结构的差异化影响。剩余内容结构安排如下：第二部分为计量模型选择、指标设计与数据来源说明；第三部分为技术进步能源偏向性的碳锁定效应检验；第四部分为碳锁定效应的成因检验；第五部分为进一步讨论；第六部分为主要结论及政策启示。

二 计量模型选择、指标设计与数据来源

(一)技术进步能源偏向性指数设计

参考Acemoglu(2002)[16]技术进步偏向性的思想，以及王林辉等(2014)[20]技术进步技能偏向性指数的设计思路，本文将能源要素引入双层嵌套CES生产函数：

(1)

其中，生产率增长率满足Box-Cox形式：

能源与资本的边际产出比为：

(2)

Acemoglu(2002)[16]认为技术进步并非总是呈现中性的，而当要素投入比固定的情况下，技术进步能够引起要素相对边际生产率发生变化时，技术进步则偏向于使相对边际生产率提升的方向。已有研究局限在测算资本、劳动等要素的技术进步偏向性，本文将能源要素引入生产函数，将技术进步能源偏向性指标(Technical Energy-biased Index, Teb)定义为技术进步使能源相对资本要素的边际生产率提升强度，表达式如下：

(3)

Tebit的正负表示技术进步方向，绝对值大小表示技术进步的强弱。Tebit>0时，技术进步呈现能源偏向性，即技术进步具有资本节约性；Tebit<0时，技术进步呈现资本偏向性，即技术进步表现出能源节约性；Tebit=0，表明技术进步呈现无偏中性。其中能源与资本的边际产出分别为：

(4)

(5)

在完全竞争市场上，能源与资本的边际产出之比：

(6)

将式(6)代入偏向性式(3)，可得技术进步能源偏向性指数：

(7)

依据Klump et al.(2007)[21]的观点，标准化生产函数可将原生产函数无关参数标准化成拥有初始信息的参数，使得参数关系变得更为紧密并能反映经济系统信息，而且测算结果更具准确性。基于此，本文采用标准化系统法，运用广义非线性最小二乘法(FGNLS)，对参数进行估计，进而测算技术进步能源偏向性指数，标准化双层嵌套CES生产函数过程如下：

(8)

(9)

(10)

(11)

(二)数据来源说明

技术进步能源偏向性指数测算，需要总产出、资本、劳动、能源和要素份额数据。具体指标设计如下：总产出Yt，采用经过价格指数平减的分省GDP数据表示。劳动力投入Lt，选择各地区从业人员数来衡量。能源消费量Et，采用各地区能源消费总量衡量。资本存量Kt，根据永续盘存法Kt=Kt-1(1-δt)+It计算, 其中It为经过价格平减的固定资产投资实际值, 折旧率δt=9.6%。劳动份额与资本份额，沿用戴天仕和徐现祥(2010)[22]的做法，劳动份额=(劳动报酬+分配得到的生产税净额部分)/GDP，资本份额=(固定资产折旧+营业盈余+分配得到的生产税净额部分-能源份额)/GDP。能源份额，借鉴刘慧慧和雷钦礼(2016)[23]的做法，用将能源份额算术均值维持在5%的方法调整能源份额。数据来源于《中国能源统计年鉴》、《中国统计年鉴》以及各省市统计年鉴，本文所选样本为2001-2015年中国30个省份的平衡面板数据(受限于数据可得性，不包括中国港澳台与西藏地区)。图1为经测算的技术进步能源偏向性指数的核密度曲线。

图1 技术进步能源偏向性指数的核密度分布

从位置上看，技术进步能源偏向性水平的核密度曲线呈现缓慢右移特征，表明技术进步能源偏向性的特征逐渐显现。从形态上看，技术进步能源偏向性核密度分布图由“尖峰”向“宽峰”过渡，表明技术进步能源偏向性呈现由收敛转向发散趋势。从峰高上看，峰高逐渐下降，表明各省技术进步能源偏向性差距变大，2014年我国技术进步能源偏向性的核密度分布曲线左拖尾的面积增大，说明我国技术进步呈现能源节约的地区数量相对增多。

三 技术进步能源偏向性的碳锁定效应检验

为了检验技术进步能源偏向性的碳锁定效应，将基准模型的回归方程设定为如下形式：

lnoverloadit=α1tedit+α2pgdpit+α3pgdpit2+α4ubit+α5lnfdiit+α6insit+γi+δt+εit

(12)

其中，i代表省份，t代表时间，γi代表地区固定效应，δt代表时间固定效应，εit代表误差项。变量选择：核心解释变量tedit为经过全样本计算的能源偏向性指数。

表1 各类能源的折算标准煤系数和碳排放系数

控制变量：人均收入水平pgdp，由环境库兹涅兹曲线EKC可知，环境污染与人均收入之间存在着先扬后抑的“倒U型”关系(Grossman和Krueger,1994)[4]。为此，引入人均收入的平方，以检验EKC曲线在中国是否成立，预期人均收入的一次项系数符号为正、二次项系数符号为负。城市化程度ub，中国城市化进程伴随着工业化，能源消费是工业化进程的必然结果。城市化进程亦可能驱动能源消费的增加，进而提高二氧化碳排放(Sadordky,2013)[26]，李少林(2017)[24]认为城镇化进程伴随着典型的碳锁定现象，因此该变量系数预期符号为正。产业结构ins，第二产业是我国的主导产业，而第二产业亦是驱动能源消费的“龙头”产业，为此，选择二三产业的增加值之比，表征产业结构并预期符号为正。外商直接投资fdi，FDI可能引致“污染天堂效应”，增加二氧化碳排放(Wagner和Timmins,2009)[27]，抑或通过引进外商直接投资，为东道国带来先进技术，技术溢出有利于提升环保水平，带来“污染光环效应”(Frankel,2003)[28]，因此，外商直接投资的净碳排放效应在学界并未得到一致的结论，预期符号不确定。以上数据来源于各省市历年统计年鉴与《中国能源统计年鉴》。

方程(12)的回归结果见表2。表2模型1-模型5采用逐项引入变量进行回归的方法检验技术进步能源偏向性的碳锁定效应。结果显示，无论如何引入控制变量，技术进步的能源偏向对碳超载量的影响均在1%的显著性水平上为正，表明我国技术进步能源偏向确实存在“碳锁定效应”。可能的原因是，技术进步的能源偏向性会使得能源的边际产出相对更快增长，引致能源与资本的边际收益比上升，能源要素的使用加快促进碳排放。控制变量方面，人均收入的一次项系数在1%的显著性水平上为正，而二次项系数在1%的显著性水平上为负，表明经济增长水平的碳排放效应确实存在“倒U型”关系，环境库兹涅茨曲线在我国成立。城市化水平和产业结构对碳超载量的影响在1%的显著性水平上为正，城市化进程的加快促进二氧化碳排放，而较高的工业占比不利于节能减排，检验结果均与预期相符。外商直接投资对碳超载量的影响在1%的显著性水平上为负，表明相比于“环境避难”假说，“污染光环”假说更适合于我国，FDI可以通过技术溢出，提升我国环境治理的技术水平，降低碳排放。

表2 基准回归

为了验证上述结果的稳健性，本文采用不同回归方法和更换核心解释变量的方式，对上述结果进行稳健性分析，检验结果见表3。表3中模型1-模型2，分别采用面板数据随机效应模型和极大似然估计的方法进行回归，而模型3-模型5利用能源强度的指标代替技术进步能源偏向性，分别运用面板数据固定效应、随机效应以及极大似然估计的回归方法进行分析。结果发现，各稳健性检验中，技术进步能源偏向性对碳超载量的影响均在1%的显著性水平上为正，进一步验证基准回归结果，而各控制变量的显著性也没有受到估计方法的影响，与基准回归结果基本一致，表明研究结论较为稳健。

表3 稳健性检验

(续上表)

四 碳锁定效应的成因检验

上文检验了技术进步的能源偏向与碳排放的关系，结果发现技术进步能源偏向性存在碳锁定效应，不利于节能减排。那么一个自然的问题是，技术进步能源偏向性的碳锁定效应是否受资源依赖的影响？依据“资源诅咒”抑或“资源福音”假说，一国资源型产业依赖程度往往会对经济发展、能源消费产生重要的影响。基于此，在方程(12)的基础上引入技术进步能源偏向性与(非)资源产业依赖的交互项，得到方程(13)和方程(14)：

lnoverloadit=α1tedit+βtedit*rdit+α2pgdpit+α3pgdpit2+α4ubit+α5lnfdiit+α6insit+γi+δt+εit

(13)

lnoverloadit=α1tedit+βtedit*frdit+α2pgdpit+α3pgdpit2+α4ubit+α5lnfdiit+α6insit+γi+δt+εit

(14)

其中，rdit代表资源产业依赖，而frdit代表非资源产业依赖，参考邵帅等(2013)[29]的指标设计思路，选择采矿业从业人员占全部就业人员比重表征资源产业依赖，用非采矿业人员占全部就业人员比重表征非资源产业依赖，数据来源于各省市统计年鉴。表4中模型1-模型3为方程(13)的估计结果，而模型4-模型6为方程(14)的估计结果。

回归结果显示：(1)在模型1-模型3中，加入交互项之后，技术进步能源偏向性对碳超载量的影响仍然为正，技术进步能源偏向性与资源产业依赖的交互项系数亦显著为正，表明给定技术进步能源偏向性程度，地区的资源产业依赖程度越高，愈发使得技术进步朝能源使用方向发展，进而加剧技术进步能源偏向性的碳锁定效应。(2)在模型4-模型6中，加入技术进步能源偏向性与非资源产业依赖的交互项，发现技术进步能源偏向性对碳超载量的影响仍然为正，但交互项系数显著为负，表明给定地区能源偏向性程度，地区非资源产业依赖程度越高，愈发削弱技术进步能源偏向性的碳锁定效应。

以上结果表明，资源产业依赖加剧了技术进步能源偏向性的碳锁定效应。相反，非资源产业依赖起到削弱作用。不难理解，资源产业依赖天然地会诱发技术进步朝能源使用方向转变，增加丰裕要素即能源的使用，增加碳排放进而表现出碳锁定特征。而且资源依赖地区会优先开发资源型产业，进而形成路径依赖，而这种“黑色”的路径依赖，加剧了地区碳锁定效应。相反，非资源产业依赖地区以能耗低和排放少的非资源类产业为主导，对于减排效应表现出“先天优势”，因而可以有效地削弱技术进步能源偏向性的碳锁定效应。

表4 碳锁定效应检验一：资源依赖性

以上结果表明，技术进步能源偏向性的碳锁定效应受资源依赖的影响。如果说不同的资源依赖属性是受地区不平衡和资源禀赋差异等“先天因素”的影响，而环境规制作为一种行政干预性手段，能否有效缓解技术进步能源偏向性的碳锁定效应呢？

为此，在方程(12)的基础上引入技术进步能源偏向性与环境规制的交互项，得到方程(15)：

lnoverloadit=α1tedit+βtedit*erit+α2pgdpit+α3pgdpit2+α4ubit+α5lnfdiit+α6insit+γi+δt+εit

(15)

其中，er代表环境规制强度，在此借鉴纪建悦等(2019)[30]的方法，采用地区排污费收入占GDP的比重来刻画环境规制强弱，检验结果见表5。模型1-模型3分别采用固定效应模型(FE)、随机效应模型(RE)、极大似然估计模型(MLE)进行估计，结果显示技术进步能源偏向性与环境规制的交互项系数均为负但不显著，表明环境规制的绿色倒逼机制并未显著地改善技术进步能源偏向性的碳锁定，环境规制未有效发挥技术的节能减排作用。原因可能是：一方面，我国环境规制措施在一定程度上未对技术进步能源偏向性转变产生影响，即环境规制未能有效将技术进步方向朝节能方向扭转，因此环境规制没有起到技术减排的效果。另一方面，环境规制可能存在“绿色悖论”，即环境规制虽然在短期内会降低污染排放，但在粗放型经济发展模式下，这势必影响经济增长和收入增加。保增长和收入刚性激励企业扩大生产以实现预期目标，进而刺激生产对能源的需求，填补由于环境规制使污染程度下降的部分，导致环境规制无法真正实现减排效果。

表5 碳锁定效应检验二：环境规制

五 进一步讨论

(一)碳锁定的破解路径识别

技术进步能源偏向性具有碳锁定效应，而资源产业依赖对于技术进步能源偏向性的碳锁定效应起到加剧效果。环境规制作为一种行政干预手段，也并未有效发挥预期的绿色倒逼效用。那么，一个迫切的问题是，如何有效破解碳锁定？党的十八大以来，产业结构转型升级作为供给侧结构性改革的重要举措，深入推进产业结构转型升级过程中，能否削弱技术进步能源偏向对于碳排放的锁定效应呢？为此，本文构建产业结构合理化与产业结构高级化指标度量产业结构优化，以期探讨产业结构优化在解锁碳排放效应中的作用？在方程(12)的基础上，进一步引入技术进步能源偏向性与产业结构合理化、产业结构高级化的交互项，得到如下方程：

lnoverloadit=α1tedit+βtedit*oisit+α2pgdpit+α3pgdpit2+α4ubit+α5lnfdiit+α6insit+γi+δt+εit

(16)

lnoverloadit=α1tedit+βtedit*risit+α2pgdpit+α3pgdpit2+α4ubit+α5lnfdiit+α6insit+γi+δt+εit

(17)

表6模型1-模型3为方程(16)回归结果，模型4-模型6为方程(17)回归结果，均采用固定效应(FE)、随机效应(RE)、极大似然估计(MLE)三种回归方法。方程(16)中的交互项系数在5%的显著性水平上为负，而方程(17)交互项系数在1%的显著性水平上为正。表明产业结构高级化程度可以有效削弱技术进步能源偏向性碳锁定效应的不利影响。相反，产业结构越不合理愈发加剧碳锁定效应。可能的原因是，产业结构高级化主要是从石化等高能耗、高排放的重工业向低能耗、低排放的高端产业转变，实现产业结构轻型化、高端化，抑制传统高能耗产业扩张，缓解碳排放效应。而产业结构合理化会提高资源配置效率，促进能源消费部门的相互协作和制约，通过提升产业结构内部协调度方式达到规模经济，实现节能减排效果。当然，产业结构合理化也可能有利于实现产业间技术溢出，提高节能技术水平，进一步降低碳排放效应。

表6 破解碳锁定效应检验一：产业结构优化

(续上表)

(二)碳锁定效应的异质性特征

区域发展不平衡不充分是中国经济发展的典型特征，技术进步能源偏向性的碳锁定效应是否也存在区域差异？为此，本文依据国家统计局的划分方法，将样本细分为东部沿海、南部沿海、北部沿海、黄河中游、长江中游、西南地区、东北地区、大西北这八大区域，采用引入地区虚拟变量的方式，探究技术进步能源偏向性的碳锁定效应，实证结果见表7。此外，由于各个阶段环境污染与经济增长之间的矛盾不同，政府政策层面对环境关注度是变化的，例如“十五”阶段是“环境换取增长”，“十一五”阶段是“环境优化增长”，且中央在“十一五”将节能减排目标纳入发展规划纲要，而到“十二五”阶段，把绿色发展提高到更高的地位，将建设资源节约型、环境友好型社会作为转变经济增长方式的重要着力点，因此，本文基于以上三个时间段，探究技术进步能源偏向性碳锁定效应的时间异质性，实证结果见表8。

表7 碳锁定效应的区域异质性检验

(续上表)

表7结果显示：从区域上看，只有东部沿海技术进步能源偏向性对碳超载量的影响显著为负，而北部沿海、黄河中游、西南地区、东北地区具有不同程度的正向影响。可能的原因是，东部沿海经济发展水平较高，节能技术较为领先，在一定程度上有利于削弱碳排放效应。而黄河中游的碳锁定效应最强，影响系数达到2.802，不难发现黄河中游山西、陕西等地能源要素丰富，受要素禀赋的影响，技术进步能源偏向性强度较高，更易形成碳锁定格局。而西南地区多承接东部的污染企业转移，东北地区作为传统的老工业基地，也表现出明显的碳锁定效应。同时，北部沿海的系数显著为正，实际中，京津冀地区近年来，雾霾频发、环境恶化严重，技术进步能源偏向的碳锁定效应可能是重要原因。

表8 碳锁定效应的时间异质性检验

(续上表)

表8结果显示：从时间段来看，技术进步能源偏向性对碳超载量的影响在“十五”阶段为正，但是不显著；在“十一五”呈现显著的正向作用，且影响系数较大；在“十二五”显著性下降，影响系数变小。表明技术进步能源偏向性的碳锁定效应在“十一五”阶段反而趋强。可能的原因是，虽然2006年我国以政策的形式确立节能减排目标，但是受国际金融危机、全球经济形势下行的波及，政府推出一系列刺激计划，大量基础设施建设等高能耗的项目上马，诱使技术进步能源偏向性呈现碳锁定效应，结果与刘习平等(2017)[33]、汪中华和成鹏飞(2016)[34]的研究结论基本一致；而在“十二五”阶段，随着环保产业的大力发展，企业加快前端防控与后端治理，积极发展清洁型技术，因此碳锁定效应有所减弱。

六 结论及政策启示

考虑到当今新技术的快速应用和防范技术进步有偏性变化可能引发的后果，本文结合Acemoglu(2002)[16]技术进步方向思想，在以四方程标准化系统法测算技术进步能源偏向性基础上，结合我国省级面板数据探究技术进步方向的碳排放效应、形成原因及其异质性。研究表明：第一，技术进步能源偏向性存在碳锁定效应。伴随我国改革开放和市场化进程，技术进步能源偏向趋势明显，技术进步更有利于提高能源要素的边际产出，且技术进步朝能源使用方向发展，使得技术进步方向转变对碳排放尤其是碳超载量的影响显著为正，表明技术进步能源偏向对碳排放的影响存在一定的技术性锁定特征。第二，技术进步能源偏向性的碳锁定效应受资源产业依赖的影响，且环境规制并未有效发挥绿色倒逼效应。由于资源产业依赖天然地会锁定碳排放，资源依赖地区会优先开发资源型产业，进而形成路径依赖，这种“黑色”的路径依赖，加剧锁定地区碳排放，而且环境规制在一定程度上并未有效改善技术进步能源偏向性的碳锁定效应。第三，产业结构合理化和高级化程度可有效削弱技术进步能源偏向性的碳锁定效应。产业结构高级化，通过促进高能耗、高排放的重工业向低能耗、低排放的高端产业转变，促使生产方式改进和优化，进而使能源使用朝节能减排方向发展。同时，产业结构合理化有利于提高资源配置效率，提升产业结构内部协调度，有利于实现技术溢出，提高节能技术水平，降低碳锁定效应。第四，技术进步能源偏向性的碳锁定效应具有时空差异性。区域层面上，除了东部沿海地区，其他地区均呈现不同程度的锁定效应，时间层面上，总体呈现先增强后减弱特征。

结合本文的结论得到以下政策启示：

第一，通过政策激励绿色技术创新，推动技术进步向节能方向转变，切实发挥绿色技术在环境保护中的引领作用。技术进步的能源偏向具有显著的碳锁定效应，而转变技术进步方向，可以通过征收资源税、环保税以及税收中特定比例用于节能技术研发补贴的方式，激励节能技术的开发与应用。同时，也可以通过健全环境准入政策、节能环保产业布局政策，抑制技术进步能源偏向的碳锁定效应，实现经济增长与环境质量双赢目标。

第二，积极推进资源产业转型升级，通过技术创新优化产业结构，提升产业结构合理化和高级化水平，破解资源产业依赖对碳锁定效应的影响。资源产业的转型升级过程并非一蹴而就，而是循序渐进，可以考虑通过技术创新驱动的方式实现产业延伸、衍生与更替。产业延伸可以对产业的上下游资源进行整合，便于循环与利用，实现规模经济；而产业衍生是在原有主导产业的基础上，利用新技术进行精加工、深加工，大力开发新的产品，孕育新的非资源型产业。随着产业嵌入程度的不断加深，会接替原有产业，形成新的经济增长点，最终达到资源型产业转型升级的目的。

第三，充分考量地区发展异质性，依据政府在不同阶段的政策方向，因地制宜地制定企业的节能技术路径，实现节能减排目标。例如，东部沿海地区可以考虑从企业的前端防控与末端治理角度激励节能技术选择；北部沿海地区基于行政区位优势，增强绿色研发投入，向清洁与绿色技术进步方向转变；黄河中游地区可以增强对重点产业的甄别，有选择地接受国内或国际产业转移，提升区域绿色发展核心竞争力。