張曉雷，馬 丁

(太原理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山西 晉中 030600)

近年來，隨著我國(guó)工業(yè)化進(jìn)程的持續(xù)向前推進(jìn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提升，然而受生產(chǎn)技術(shù)和能源技術(shù)限制，規(guī)模化擴(kuò)張是當(dāng)前工業(yè)發(fā)展的主要方式，而以盲目規(guī)?；瘮U(kuò)張所形成的粗放式工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式卻導(dǎo)致環(huán)境污染愈演愈烈，尤其是霧霾污染，它大幅度地降低了人們的健康生活水平，嚴(yán)重的霧霾污染也與以傳統(tǒng)煤炭能源主導(dǎo)的能源結(jié)構(gòu)和以第二產(chǎn)業(yè)主要推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。河南省是中部地區(qū)發(fā)展大省，受粗放式的工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式以及傳統(tǒng)的能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，霧霾污染嚴(yán)重。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，河南省在2017年的PM2.5濃度達(dá)到59.3μg/m3，相較于2006年的60.3μg/m3有所下降，但遠(yuǎn)超出世界衛(wèi)生組織公布的PM2.5建議濃度10μg/m3?！笆濉逼谀?，河南省煤炭消費(fèi)占能源消耗比重高達(dá)76.5%，到2020年，省“十三五”節(jié)能低碳發(fā)展規(guī)劃目標(biāo)要求煤炭消費(fèi)占比下降至70%，然而在能源結(jié)構(gòu)中煤炭消費(fèi)依然保持主導(dǎo)。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)比看，河南省在2017年三次產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)比依次為0.4、3.5和3.9個(gè)百分點(diǎn)，而2006年依次為1.3、9.3和3.9個(gè)百分點(diǎn)，2016年第三產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)比超過第二產(chǎn)業(yè)，但第二產(chǎn)業(yè)仍是河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推手。面對(duì)當(dāng)前能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀以及環(huán)境約束，分析和協(xié)調(diào)好煤炭消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染三者之間的關(guān)系對(duì)實(shí)現(xiàn)河南省綠色發(fā)展具有重要指導(dǎo)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

縱覽現(xiàn)有文獻(xiàn)，圍繞能源消耗、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與環(huán)境污染之間關(guān)系的研究已經(jīng)取得較豐碩成果。從能源消耗與環(huán)境污染關(guān)系看，東童童[1]認(rèn)為霧霾污染程度的降低與不斷提高的工業(yè)能源效率緊密相關(guān)，相反，霧霾污染加劇也抑制了工業(yè)能源效率的提升，在空間效應(yīng)下兩者相互抑制能力下降。唐登莉等[2]認(rèn)為我國(guó)能源消費(fèi)明顯增加了霧霾污染排放，從地域看，能源消費(fèi)顯著提高了東部和中部地區(qū)的霧霾污染程度而未顯著促增西部地區(qū)的霧霾污染排放。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與環(huán)境污染關(guān)系看，馮雪艷等[3]基于我國(guó)省域面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)財(cái)政分權(quán)可以通過影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的進(jìn)程而顯著改善本地和相鄰地區(qū)的環(huán)境狀況，并且收入分權(quán)的改善作用更大。程中華等[4]基于我國(guó)285個(gè)城市數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化霧霾減排效應(yīng)優(yōu)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，大城市及工業(yè)化中后期城市霧霾減排主要受益于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和合理化。從能源消耗與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系看，宋寶琳等[5]研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)能源消耗總量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈倒U型影響，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有效降低能源消耗量。唐曉華和劉相鋒[6]發(fā)現(xiàn)我國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化與能源消費(fèi)之間具有由產(chǎn)業(yè)構(gòu)造合理化、技術(shù)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)結(jié)合而形成的短期反饋循環(huán)以及由產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化與技術(shù)效應(yīng)結(jié)合形成的長(zhǎng)期反饋循環(huán)，通過長(zhǎng)短期循環(huán)的互相影響和推進(jìn)，構(gòu)成“∞”型循環(huán)平衡。從能源消耗、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與環(huán)境污染關(guān)系看，馬麗梅和張曉[7]研究認(rèn)為我國(guó)產(chǎn)業(yè)及能源結(jié)構(gòu)與霧霾污染息息相關(guān)，周邊相鄰區(qū)域的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移能短暫的提升環(huán)境質(zhì)量。降低使用劣質(zhì)煤、改善能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是治理霧霾污染關(guān)鍵。田孟和王毅凌[8]研究發(fā)現(xiàn)北京市能源結(jié)構(gòu)改善和能源強(qiáng)度下降是霧霾減排的主因，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的減排潛力有待挖掘，煤炭是影響霧霾增減排的主要能源。劉晨躍和尚遠(yuǎn)紅[9]基于我國(guó)30個(gè)主要城市認(rèn)為加劇我國(guó)霧霾污染水平的關(guān)鍵影響因素是能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，而調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)卻不是緩解當(dāng)前我國(guó)霧霾污染現(xiàn)狀的有效手段。

綜上所述，首先，現(xiàn)有文獻(xiàn)少數(shù)分析能源消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染三者之間的互動(dòng)關(guān)系；其次，多數(shù)從地區(qū)層面或省域?qū)用?，少?shù)基于城市視角分析，針對(duì)性較弱。因此，本文借助PVAR模型，研究河南省18個(gè)地級(jí)市的煤炭消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染之間的關(guān)聯(lián)，為河南省提供針對(duì)性的能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及霧霾污染治理新途徑。

2 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

2.1 模型構(gòu)建

由于煤炭消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染之間存在復(fù)雜的內(nèi)生依存關(guān)系，本文選取PVAR模型構(gòu)建三者之間關(guān)聯(lián)模型。該模型集成面板數(shù)據(jù)估計(jì)方法和VAR模型優(yōu)點(diǎn)，放松傳統(tǒng)VAR模型需要大樣本觀測(cè)值限制，并能捕獲差別化的樣本單元對(duì)模型參數(shù)的影響[10]。

式中，i、t分別為地區(qū)和年份；yi，t包含煤炭消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染，yi，t-j為yi，t滯后j期；ηi、φt、εi，t分別為地區(qū)效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)、誤差項(xiàng)。

2.2 數(shù)據(jù)說明

本文研究河南省18個(gè)地級(jí)市煤炭消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染的互動(dòng)關(guān)系，鑒于數(shù)據(jù)可獲得性、可靠性和準(zhǔn)確性，2006—2017年煤炭消費(fèi)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)源自《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》和河南統(tǒng)計(jì)局，其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以各地級(jí)市的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重表示，并消除價(jià)格影響換算成以2006年為基期的可比值。霧霾污染以PM2.5平均濃度表示，2006—2016年數(shù)據(jù)源自哥倫比亞大學(xué)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和應(yīng)用中心發(fā)布的全球衛(wèi)星監(jiān)測(cè)PM2.5濃度柵格數(shù)據(jù)[11]，2017年數(shù)據(jù)源自河南省生態(tài)環(huán)境廳和空氣質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)平臺(tái)。為了緩解異方差，將煤炭消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與PM2.5平均濃度對(duì)數(shù)化處理，并分別用MT、IS與PM表示[12-14]。

3 實(shí)證檢驗(yàn)

3.1 單位根檢驗(yàn)

變量回歸的前提是必須保證變量序列的平穩(wěn)性，以免出現(xiàn)偽回歸狀況。本文通過Eviews10軟件對(duì)煤炭消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染進(jìn)行LLC、Breitung和PP-Fisher單位根檢驗(yàn)，結(jié)果見表1。從表1中知MT、IS與PM除了LLC原序列平穩(wěn)，其余均不平穩(wěn)，而一階差分后三種檢驗(yàn)方法均平穩(wěn)。

表1 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注：t、chi-square為檢驗(yàn)系數(shù)；*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

3.2 確定最佳滯后階數(shù)

估計(jì)PVAR模型，需要通過AIC、BIC和HQIC三個(gè)檢驗(yàn)準(zhǔn)則以確定最佳滯后階數(shù)，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。根據(jù)表2得知最優(yōu)滯后階數(shù)為滯后3階。

表2 PVAR最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

注：*為相應(yīng)檢驗(yàn)準(zhǔn)則下的最優(yōu)滯后階數(shù)。

3.3 PVAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

變量的面板矩估計(jì)、脈沖分析和方差分解必須建立在PVAR模型自身穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，而穩(wěn)定的PVAR模型需要確保特征根均落在單位圓內(nèi)，特征根分布如圖1所示。通過圖1可知，PVAR模型是穩(wěn)定的。

4 實(shí)證分析

PVAR模型實(shí)證分析包括面板矩估計(jì)、脈沖響應(yīng)分析和方差分解。面板矩估計(jì)是采用動(dòng)態(tài)GMM估計(jì)變量之間的相關(guān)性。脈沖響應(yīng)分析是揭示變量受其他變量單位沖擊時(shí)，其在當(dāng)期和將來所呈現(xiàn)的響應(yīng)度，以此判斷變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系。方差分解是將均方差誤差分解為各沖擊變量的貢獻(xiàn)度，以判斷沖擊變量的相對(duì)權(quán)重。

圖1 特征根分布

4.1 面板矩估計(jì)

本文運(yùn)用Stata/SE 15.1軟件的對(duì)變量進(jìn)行PVAR估計(jì)，為了消除均值差分導(dǎo)致的偏差，對(duì)各變量進(jìn)行Helmert轉(zhuǎn)換。PVAR模型回歸結(jié)果見表3。

表3 PVAR模型回歸結(jié)果

注：b為系數(shù)；L(1/2/3)表示滯后階數(shù)；h為Helmert轉(zhuǎn)換符號(hào)；*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

從表3的參數(shù)回歸結(jié)果看，在煤炭消費(fèi)的對(duì)數(shù)方程中，滯后1期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和霧霾污染分別負(fù)向和正向影響煤炭消費(fèi)但不顯著，而滯后2和3期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)卻正向影響煤炭消費(fèi)，且第3期在10%水平下顯著，主要因?yàn)榘殡S著河南省不斷加快的工業(yè)化進(jìn)程，城市工業(yè)對(duì)能源消耗需求力度逐漸增大，煤炭消費(fèi)量持續(xù)增長(zhǎng)。霧霾污染在滯后2和3期后顯著抑制了煤炭消費(fèi)，在1%水平下顯著，由于前期省內(nèi)城市霧霾污染程度低且未受到重視，而后期城市環(huán)境壓力迫使能源結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，降低了煤炭消費(fèi)。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的對(duì)數(shù)方程中，煤炭消費(fèi)由滯后1和2期的正向影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)闇?期的負(fù)向影響，滯后1和3期分別在1%和10%水平下顯著，主要是因?yàn)槌鞘泄I(yè)發(fā)展不再依靠單一煤炭消費(fèi)總量的增加，而是依靠技術(shù)提升改善能源效率和采用清潔能源進(jìn)行工業(yè)生產(chǎn)。霧霾污染同樣抑制了第二產(chǎn)業(yè)比重的增加，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化產(chǎn)生積極影響。環(huán)境污染會(huì)使地方政府采取環(huán)境規(guī)制措施，強(qiáng)制要求工業(yè)企業(yè)增加環(huán)境治理投資，增加企業(yè)環(huán)境成本。同時(shí)，通過宏觀調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，拉低第二產(chǎn)業(yè)比重。在霧霾污染的結(jié)構(gòu)方程中，煤炭消費(fèi)的滯后1期促增了霧霾污染，且在1%水平下顯著，滯后2和3期影響為負(fù)而不顯著。短期內(nèi)煤炭消費(fèi)增加了霧霾排放，隨著能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化，煤炭比重下降和綠色能源使用一定程度減少了霧霾污染排放。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)顯著促增了霧霾污染排放，在滯后1期系數(shù)達(dá)4.02，且影響力度隨著滯后階數(shù)的增大而減小，主要是隨著城市深入發(fā)展，單一工業(yè)結(jié)構(gòu)已經(jīng)無法驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)以及加劇環(huán)境負(fù)效應(yīng)，致使依靠服務(wù)業(yè)增長(zhǎng)的“雙輪驅(qū)動(dòng)”協(xié)同發(fā)展模式日益重要，再者是由于能源技術(shù)和環(huán)保技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用，單位能耗比和單位產(chǎn)排比下降。

4.2 脈沖響應(yīng)分析

通過脈沖分析，使煤炭消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染之間關(guān)聯(lián)更加直觀。設(shè)定脈沖周期長(zhǎng)度為10期，并通過Monte Carlo模擬2000次得到各變量的沖擊響應(yīng)。dMT、dIS與dPM三者之間的脈沖響應(yīng)圖如圖2所示，滯后階數(shù)為3，其中(a)至(f)分別是每?jī)蓚€(gè)變量之間的沖擊反應(yīng)圖。圖中實(shí)線為脈沖響應(yīng)線，虛線為95%置信區(qū)間。

圖2 dMT、dIS與dPM三者之間的脈沖響應(yīng)圖

由圖2(a)可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊整體上對(duì)煤炭消費(fèi)產(chǎn)生“M”型影響，煤炭消費(fèi)在第1期達(dá)到最大值0.001，之后一直呈現(xiàn)負(fù)響應(yīng)，在第4期達(dá)到最小值-0.015。這是因?yàn)榍捌谑?nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中工業(yè)占比大增加了煤炭消耗，后期隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源技術(shù)提高和新能源使用，使煤炭消費(fèi)量逐漸減小，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整后，一定生產(chǎn)技術(shù)水平下工業(yè)生產(chǎn)總值的提高又需要大量能源支持，使對(duì)煤炭需求抑制力度下降。由圖2(b)可知，霧霾污染一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)煤炭消費(fèi)產(chǎn)生“正-負(fù)-正”影響，在第2期時(shí)為-0.03，其為最小值。前期霧霾污染沒有受到重視，煤炭消費(fèi)并沒有減少，第1.5期之后霧霾污染抑制了煤炭消費(fèi)，環(huán)境污染使得人們開始通過使用清潔能源來替代傳統(tǒng)一次能源，煤炭消費(fèi)量下降，第4期之后隨著霧霾污染治理使環(huán)境不斷改善，致使對(duì)煤炭消費(fèi)限制放松，煤炭需求回升。由圖2(c)和(e)可知，煤炭消費(fèi)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊分別對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和霧霾污染產(chǎn)生先正后負(fù)、先降后升的波浪式影響，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和霧霾污染響應(yīng)值看，第1期分別降至最小值-0.01和-0.05，第2期又回升至0.001和0.01，第10期收斂至0。期初煤炭消費(fèi)增加了地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，而大量煤炭消費(fèi)直接和間接的加劇了霧霾污染，然后人們意識(shí)到環(huán)境污染問題的嚴(yán)重性，政府通過環(huán)境規(guī)制和新能源補(bǔ)貼手段督促地區(qū)產(chǎn)業(yè)調(diào)整能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，利用新能源以及新技術(shù)提高煤炭效率，這使得煤炭消費(fèi)量的提升對(duì)工業(yè)產(chǎn)值和霧霾污染的促增力度下降。由圖2(d)可知，霧霾污染一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng)，第1期降至最小值-0.03。霧霾污染的加劇使地區(qū)政府通過制定更嚴(yán)格的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)來迫使地區(qū)高污染和低效率工業(yè)企業(yè)退出而發(fā)展新型服務(wù)業(yè)，新的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)務(wù)必增加工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)成本，抑制了工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，之后隨著霧霾污染的改善和工業(yè)企業(yè)整體生產(chǎn)和環(huán)保技術(shù)水平的提升，霧霾污染對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的抑制力度下降。圖2(f)顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)霧霾污染產(chǎn)生正向影響，且呈下降趨勢(shì)。期初產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)增加大量的霧霾污染，歸因于工業(yè)企業(yè)占比較高，且生產(chǎn)方式粗放和結(jié)構(gòu)單一，霧霾污染排放嚴(yán)重。之后在新能源技術(shù)和生產(chǎn)技術(shù)革新的推進(jìn)下，單位產(chǎn)值帶來的霧霾污染不斷下降。

4.3 方差分解分析

為了進(jìn)一步度量煤炭消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和霧霾污染之間的相互影響比例構(gòu)成，采用方差分解考察它們之間的關(guān)聯(lián)，分解結(jié)果如圖3所示。

圖3 dMT、dIS和dPM方差分解圖

由圖3可知，除自身影響外，dMT的方差分解中第4期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和霧霾污染分別對(duì)其貢獻(xiàn)度為2%和10.2%，在第10期，它們的貢獻(xiàn)度均分別上升至8.9%和11.4%，即使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)度增長(zhǎng)幅度大于霧霾污染，但霧霾污染仍是影響煤炭消費(fèi)的關(guān)鍵因素。從dIS的方差分解預(yù)測(cè)看，第2期時(shí)煤炭消費(fèi)和霧霾污染對(duì)其貢獻(xiàn)度已經(jīng)趨于穩(wěn)定，且從第7期至第10期之間的貢獻(xiàn)度一致，分別為7%和40.6%，可見霧霾污染主要影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。從dPM的方差分解中知，煤炭消費(fèi)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)其貢獻(xiàn)度在第3期趨于穩(wěn)定，分別在7.5%和34.2%左右變化，與煤炭消費(fèi)相比，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是影響霧霾污染的主導(dǎo)因素，地區(qū)以工業(yè)企業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)使煤炭消費(fèi)總量高居不下，間接影響著霧霾污染。

5 結(jié)論與建議

本文基于2006—2017年河南省18個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，采用PVAR模型實(shí)證分析了煤炭消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染之間的互動(dòng)關(guān)聯(lián)。結(jié)果表明：①?gòu)幕貧w模型可知，煤炭消費(fèi)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)整體上促增霧霾污染，即使煤炭消費(fèi)在第1期之后對(duì)霧霾污染產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng)，但促降力度小且不顯著。與之相反，霧霾污染不僅降低了煤炭消費(fèi)增長(zhǎng)速度，而且還減少了第二產(chǎn)業(yè)占地區(qū)三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的比重；②脈沖響應(yīng)圖顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)霧霾污染的沖擊影響長(zhǎng)期為正，但整體呈下降趨勢(shì)，而霧霾污染對(duì)煤炭消費(fèi)的沖擊影響表現(xiàn)為“正—負(fù)—正”的趨勢(shì)；③從方差分解可知，加劇霧霾污染的主導(dǎo)因素是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

河南省為了實(shí)現(xiàn)2020年低碳發(fā)展目標(biāo)，務(wù)必做好以下工作：首先，通過制定和落實(shí)高而嚴(yán)的污染排放標(biāo)準(zhǔn)以遏制霧霾污染源頭排放；其次，給予積極從事生產(chǎn)及環(huán)保技術(shù)研發(fā)的工業(yè)企業(yè)補(bǔ)貼，使企業(yè)科研成本和風(fēng)險(xiǎn)降低，實(shí)現(xiàn)整體行業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)效率的提升；再者，以稅收和土地紅利吸引新興產(chǎn)業(yè)入駐，以環(huán)境規(guī)制促使傳統(tǒng)工業(yè)退出，實(shí)現(xiàn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整；最后，以定價(jià)機(jī)制來調(diào)整傳統(tǒng)能源與新能源價(jià)格，推動(dòng)綠色能源發(fā)展，以風(fēng)能、水能、太陽能和核能來替代傳統(tǒng)化石能源。