论文部分内容阅读
[摘 要]不同产业的发展对生态环境的影响不尽相同，产业结构的变化对生态环境的影响被称为产业结构演变的生态效应。本文在回顾产业结构演变的生态效应相关研究文献的基础上，确定了国民经济细分行业的生态环境影响系数，以全国31个省（市、区）为研究对象，使用2000年至2013年的相关统计数据，构造生态环境影响指数的面板数据，进行聚类分析。研究结果表明，2000年至2013年，全国范围内生态环境压力有所增大，且存在着较为明显的区域差别。基于以上分析，本文提出加快产业结构升级步伐，促进中西部省份有选择地承接产业转移，以技术进步降低产业发展所带来的环境污染等对策建议。
[关键字]产业结构；生态环境影响系数；生态环境影响指数；生态效应；技术进步
一、引言与文献分析
通常认为，第一产业发展对生态环境的影响有弊有利。例如，农业与林业生产中绿色植物的生长有利于改善生态环境，而农业面源污染则会破坏环境①。但从第一产业的发展历程以及工业生产对环境的影响比较来看，第一产业发展在深度和广度上對生态环境的影响均较为有限②。第二产业的生产方式与产出种类决定了其单位产出的污染程度远高于第一产业和第三产业。工业的发展尤其是重工业的发展相对于轻工业需要更多的能耗，对环境的污染也更为严重③。于是，处于高速工业化进程中的社会通常会发生较为严重且难以避免的环境污染；服务业发达的地区则通常生态环境较为优良，这是因为现代服务业对生态环境的负面影响较少④。然而，传统服务业尤其是交通运输业及其相关产业的发展却对生态环境造成了较大的压力⑤。由于不同类型的产业发展对生态环境的影响不同，一个地区产业结构的变化会对本地区生态环境带来不尽相同的影响，这被称为产业结构演变的生态效应⑥。产业结构的变化既影响经济增长的可持续性，又改变经济增长对生态环境的压力，其重大的经济意义和学术价值引起了广泛的关注，也产生了丰富的学术文献。彭建首次确定了生态环境影响系数和生态环境影响指数①，其研究具有开创性，之后的研究多以此为基础。赵雪雁和张海峰等利用生态环境影响指数对甘肃省和青海省的实证研究发现，两省的产业发展均对生态环境造成了很大的压力②。以巢湖流域为研究对象的实证分析表明，产业结构变化给当地生态环境带来了较大的压力③。也有研究发现，产业结构随时间的演变并非只是给生态环境带来越来越大的压力，对鄂尔多斯市和武汉市的研究就表明，生态环境未来有改善的趋势④。对其他地区产业结构演变的生态环境效应的影响也得出了不尽相同甚至相互矛盾的结论⑤。
已有的研究在丰富人们认识的同时，在研究方法上却也亟待改进和提高，以单一省份为研究对象得出的相互矛盾的结论也造成认识上的莫衷一是。基于此考虑，本文以全国31个省（市、区）为研究对象，使用2000年至2013年的相关统计数据，构造面板数据，进行聚类分析，具有研究方法上的创新，研究结论的可信性也有望增强。
二、生态环境影响系数与生态环境影响指数
（一）生态环境影响系数的确定
由于国民经济不同行业的生产投入、产出种类与生产方法存在巨大差异，其生产过程中排放的污染物及其对生态环境的影响程度不尽相同。因此，就需要对国民经济进行行业上的细分，度量每一细分行业发展对生态环境的影响，并进而综合分析产业结构演变的生态效应。表1为已有文献中给不同细分行业赋予的生态环境影响系数的代表性观点。
由于学者们对于同一细分行业的生态环境影响程度持有不同看法，因此所赋予的生态环境影响系数存在差异。学者们通常按照行业发展对生态环境影响程度的高低进行排列，既有按百分制的系数赋值，也有五分制的系数赋值。通过比较分析表1中所列的4种典型的生态环境影响系数赋值，本文认为，许正松等所给出的生态环境影响系数对此前的生态环境影响系数作了较为明显的改进和调整⑥，影响系数赋值更加科学合理。本文接下来的分析均采用此影响系数。
（二）生态环境影响指数
在确定各细分行业生态环境影响系数的基础上，对其进行加权求和，权数为各细分行业的增加值占GDP的比重，加权求和所得值被定义为产业结构演变的生态环境影响指数（influence index of industrial structure on natural environment， IIISNE）。
其中，IIISNEkt为第k省第t年的产业结构演变的生态环境影响指数；IISkit为第k省第t年第i行业的增加值占GDP的比重，该比重同时起着权数的作用；IEki为第k省第i行业的生态环境影响系数。
各行业增加值占GDP的比重之和为1，意味着权数之和为1，因此，生态环境影响指数的最小值为1，最大值为5，即该指数的取值范围为[1，5]。该指数数值越小，表明产业结构演变对生态环境的压力越小；反之，则表明产业结构调整对生态环境的压力越大。将区间范围[1，5]的生态环境影响指数分为5组，则可以大致划分产业结构调整对生态环境的影响程度，指数分组情况如表2所示。
三、中国各省份产业结构演变的生态效应的比较（2000—2013年）
按照本文第二部分所构造的生态环境影响指数（IIISNE）的计算方法，通过查找中国31个省、直辖市和自治区2000年至2013年各细分行业的增加值数据，计算得出中国31个省、直辖市和自治区2000年至2013年的生态环境影响指数。出于数据连续性和可得性的考虑，本文所用数据截止时期为2013年。
（一）中国各省份产业结构演变的生态效应（2000—2013年）
下页表3为2000年至2013年中国各省、市、自治区生态环境影响指数的统计性描述。从统计性描述的结果来看，极小值随时间增加呈递减趋势，表明个别省份的产业结构从以工业为主逐渐转向以第三产业为主。而极大值几乎未随时间发生变化，这表明依然有部分省份维持着以工业为主的生产格局。2000年至2013年，生态环境影响指数的均值呈现出缓慢波动增加的趋势，维持在接近3的水平，生态环境影响等级整体呈中等；同时，2010年至2013年，生态环境影响指数的众数也较前几年有所增加，这些变化意味着，从整体而言，中国以工业为主的国民经济不仅没有发生根本性的改变，反而有所加强，中国的工业化进程远没有完成，产业结构变化与调整所带来的生态环境压力将会持续较长时期。2005年之后的标准差系数较之前的年份有所变大，在均值有所增加的情况下，这表明各省份产业结构调整对生态环境的压力出现了两极分化的趋势，部分省份的产业结构调整对生态环境的压力有所减小，而有些省份则出现了相反的情况。所有年份的偏度系数均小于0，中位数大于均值，这表明生态环境影响指数为左偏分布，即重尾在左侧。 （二）不同区域代表性省份产业结构演变的生态效应的比较（2000—2013年）
除了整体上分析产业结构演变的生态效应之外，本文还选择了北京、河北、广东、贵州和四川5个省市分别作为不同区域的代表，比较分析产业结构演变的生态效应，如图1所示。作为中国的首都，北京在5个省市中生态环境影响指数最低，且呈缓慢下降的趋势；而河北省的生态环境影响指数却为5个省市中最高。为什么北京与相邻的河北却出现了生态环境影响指数的天壤之别？一种可能的解释是，作为经济、政治和文化中心，北京市在最近十几年来不停地向河北转移其非首都功能产业，大量的污染型工业被转移到河北。北京市的重工业增加值占GDP的比重从2000年的18.3%持续下降到2013年的不足12.2%；而河北省的重工业增加值占GDP的比重则从2000年的27.1%增加到2013年的35.1%。与之同时，北京市的第三产业如旅游业和会展业等，以及总部经济快速发展，逐渐成为其支柱产业。由于第三产业对生态环境的壓力相对较小，使得北京市的生态环境影响指数也较低。
广东、贵州和四川三省虽然分处于中国东部沿海、西南和西部地区，经济发展水平差距较大，但其生态环境影响指数却比较接近。经济欠发达的贵州省其生态环境影响指数整体上低于广东，2000年之后出现了逐渐趋同的势头，2013年两省份的生态环境影响指数几乎相同。2006年之前，四川省的生态环境影响指数略低于广东省和贵州省，但之后的上升趋势却较为明显，2010年超过广东，差距越来越大。这可能与广东省近几年来一直持续推进产业发展上的“腾笼换鸟”政策有关，也可能与交通障碍逐渐解除之后，大量资本进入四川发展工业有关。
四、产业结构演变的生态效应的聚类分析
（一）聚类分析的结果
使用SPSS20.0对全国31个省（市、区）的生态环境影响指数进行聚类分析，划分结果如表4所示。
由表4可以看出，划分为3个集群和划分为4个集群聚类结果的区别在于：将3个集群分类中原为一类成员的北京、海南和西藏分为2个集群，划分为5个集群的聚类分析则出现了结果上的较大变化。考虑到北京、西藏和海南与其他省（市、区）相比具有独特性，将除北京、西藏和海南之外的其他省（市、区）分为3个集群较为合适。
（二）分类结果的统计性描述与分析
划分为5个集群后的统计性描述如下页表5所示。集群1和集群2分别由北京、西藏和海南组成，产业结构变化与调整对生态环境影响的等级为较弱。北京作为全国首都，其主要承担的是首都功能，经济上的发展方向以总部经济、高端服务业、先进制造业等为主，其特殊的历史和政治地位，使得北京在全国不具有较强的代表性。西藏地域宽广、人口稀少，较少的生产活动对环境的影响和破坏也较小。同时，西藏的国内生产总值也不以工业为主，2013年其工业增加值占国内生产总值的比重不足8%。虽然西藏的产业结构演变对生态环境的压力较小，但其特殊的地理位置使其不具有可模仿性。海南省全境为一岛屿，其国民经济以农业、渔业和旅游服务业为主，工业不是经济的主流，且渔业生产地主要在海洋，对本省和周边区域的生态环境影响微弱。同样因为地理位置的特殊性，海南也不可能成为其他省份产业结构调整的学习对象。
集群3、集群4和集群5的成员为中国省份的主体。整体上而言，2000年至2013年，集群3的产业结构变化对生态环境造成中等的压力，而组成集群5的9个省份其产业结构变化带来的生态环境压力最大。集群4和集群5主要由中西部的省份组成，这些中西部省份虽然总的产值较低，但工业尤其是重工业的比重较高；同时，近十几年来，东部沿海省份向中西部地区转移了大量的资源型产业，对当地生态环境造成较为严重的破坏。天津和河北虽位于环渤海湾地区，但天津的制造业和重化工业非常发达，河北的钢铁产业占到了全国比重的一半，这使得天津和河北在聚类分析时被分在了同一个集群。江苏、山东和福建的重工业比重明显高于广东和上海，这是该3个省份未能与浙江和上海分在同一集群的主要因素。集群3中的贵州、云南、江西和广西因山区面积比例明显高于全国其他省份，虽然这4个省份经济欠发达，也与浙江、上海和广东等经济发达省、市分在同一类中。中部的安徽、湖北和湖南，以及西部的重庆和四川，分别在中部崛起和西部大开发中表现出色；同时，其产业结构变化及其对生态环境的压力也相对较小，应该成为中西部其他省份的学习榜样。沿海发达地区的上海、浙江和广东，在实现经济领先发展的同时，还较为成功地实现了经济转型，一定程度上实现了经济增长与环境优化的同时实现。例如近十几年来，上海的生态环境影响指数持续下降，从2000年的2.83一直减少到2013年的2.48。这几个省、市应该成为经济欠发达且生态环境压力较大省份的追赶对象。
五、结论与政策建议
本文在回顾产业结构演变的生态效应相关研究文献的基础上，确定了国民经济细分行业的生态环境影响系数，并利用所构造的生态环境影响指数，使用中国全部31个省（市、区）2000年至2013年的相关统计数据，计算出了相对应的生态环境影响指数，进而利用SPSS统计软件对面板数据进行了聚类分析。基于对聚类结果的讨论，本文提出如下政策建议。
第一，应加快产业结构升级步伐。工业尤其是重工业对环境的压力显著大于先进制造业和服务业，因此，除了要对现有工业企业进行环境升级改造之外，更重要的是还应逐步降低石化、金属冶炼与加工、水泥及水泥制品等传统重化工业在国民经济中的比重，逐步降低污染排放强度。
第二，应有选择地承接产业转移。多数中西部省份和部分东部省份之所以生态环境影响指数较高，部分原因在于承接海外和国内其他地区的产业转移时，未能列出详细的负面清单，或者列出负面清单后未能严格执行，以至于在承接产业转移的过程中接纳了大量污染型工业。为此，生态环境影响指数较高的省份均应该有目的地承接产业转移，更多地承接环境友好型工业资本和以生态旅游等为代表的清洁型服务业。
第三，应重视技术进步在改善环境中的作用。绿色工业的发展主要依赖于技术进步，因此，必须加快制定激励措施，支持和鼓励研发更多的减污型生产技术，并应用于传统制造业的改造，推动技术进步型战略性新兴产业大发展，实现产业经济增长与污染排放减少的同步协调。
[关键字]产业结构；生态环境影响系数；生态环境影响指数；生态效应；技术进步
一、引言与文献分析
通常认为，第一产业发展对生态环境的影响有弊有利。例如，农业与林业生产中绿色植物的生长有利于改善生态环境，而农业面源污染则会破坏环境①。但从第一产业的发展历程以及工业生产对环境的影响比较来看，第一产业发展在深度和广度上對生态环境的影响均较为有限②。第二产业的生产方式与产出种类决定了其单位产出的污染程度远高于第一产业和第三产业。工业的发展尤其是重工业的发展相对于轻工业需要更多的能耗，对环境的污染也更为严重③。于是，处于高速工业化进程中的社会通常会发生较为严重且难以避免的环境污染；服务业发达的地区则通常生态环境较为优良，这是因为现代服务业对生态环境的负面影响较少④。然而，传统服务业尤其是交通运输业及其相关产业的发展却对生态环境造成了较大的压力⑤。由于不同类型的产业发展对生态环境的影响不同，一个地区产业结构的变化会对本地区生态环境带来不尽相同的影响，这被称为产业结构演变的生态效应⑥。产业结构的变化既影响经济增长的可持续性，又改变经济增长对生态环境的压力，其重大的经济意义和学术价值引起了广泛的关注，也产生了丰富的学术文献。彭建首次确定了生态环境影响系数和生态环境影响指数①，其研究具有开创性，之后的研究多以此为基础。赵雪雁和张海峰等利用生态环境影响指数对甘肃省和青海省的实证研究发现，两省的产业发展均对生态环境造成了很大的压力②。以巢湖流域为研究对象的实证分析表明，产业结构变化给当地生态环境带来了较大的压力③。也有研究发现，产业结构随时间的演变并非只是给生态环境带来越来越大的压力，对鄂尔多斯市和武汉市的研究就表明，生态环境未来有改善的趋势④。对其他地区产业结构演变的生态环境效应的影响也得出了不尽相同甚至相互矛盾的结论⑤。
已有的研究在丰富人们认识的同时，在研究方法上却也亟待改进和提高，以单一省份为研究对象得出的相互矛盾的结论也造成认识上的莫衷一是。基于此考虑，本文以全国31个省（市、区）为研究对象，使用2000年至2013年的相关统计数据，构造面板数据，进行聚类分析，具有研究方法上的创新，研究结论的可信性也有望增强。
二、生态环境影响系数与生态环境影响指数
（一）生态环境影响系数的确定
由于国民经济不同行业的生产投入、产出种类与生产方法存在巨大差异，其生产过程中排放的污染物及其对生态环境的影响程度不尽相同。因此，就需要对国民经济进行行业上的细分，度量每一细分行业发展对生态环境的影响，并进而综合分析产业结构演变的生态效应。表1为已有文献中给不同细分行业赋予的生态环境影响系数的代表性观点。
由于学者们对于同一细分行业的生态环境影响程度持有不同看法，因此所赋予的生态环境影响系数存在差异。学者们通常按照行业发展对生态环境影响程度的高低进行排列，既有按百分制的系数赋值，也有五分制的系数赋值。通过比较分析表1中所列的4种典型的生态环境影响系数赋值，本文认为，许正松等所给出的生态环境影响系数对此前的生态环境影响系数作了较为明显的改进和调整⑥，影响系数赋值更加科学合理。本文接下来的分析均采用此影响系数。
（二）生态环境影响指数
在确定各细分行业生态环境影响系数的基础上，对其进行加权求和，权数为各细分行业的增加值占GDP的比重，加权求和所得值被定义为产业结构演变的生态环境影响指数（influence index of industrial structure on natural environment， IIISNE）。
其中，IIISNEkt为第k省第t年的产业结构演变的生态环境影响指数；IISkit为第k省第t年第i行业的增加值占GDP的比重，该比重同时起着权数的作用；IEki为第k省第i行业的生态环境影响系数。
各行业增加值占GDP的比重之和为1，意味着权数之和为1，因此，生态环境影响指数的最小值为1，最大值为5，即该指数的取值范围为[1，5]。该指数数值越小，表明产业结构演变对生态环境的压力越小；反之，则表明产业结构调整对生态环境的压力越大。将区间范围[1，5]的生态环境影响指数分为5组，则可以大致划分产业结构调整对生态环境的影响程度，指数分组情况如表2所示。
三、中国各省份产业结构演变的生态效应的比较（2000—2013年）
按照本文第二部分所构造的生态环境影响指数（IIISNE）的计算方法，通过查找中国31个省、直辖市和自治区2000年至2013年各细分行业的增加值数据，计算得出中国31个省、直辖市和自治区2000年至2013年的生态环境影响指数。出于数据连续性和可得性的考虑，本文所用数据截止时期为2013年。
（一）中国各省份产业结构演变的生态效应（2000—2013年）
下页表3为2000年至2013年中国各省、市、自治区生态环境影响指数的统计性描述。从统计性描述的结果来看，极小值随时间增加呈递减趋势，表明个别省份的产业结构从以工业为主逐渐转向以第三产业为主。而极大值几乎未随时间发生变化，这表明依然有部分省份维持着以工业为主的生产格局。2000年至2013年，生态环境影响指数的均值呈现出缓慢波动增加的趋势，维持在接近3的水平，生态环境影响等级整体呈中等；同时，2010年至2013年，生态环境影响指数的众数也较前几年有所增加，这些变化意味着，从整体而言，中国以工业为主的国民经济不仅没有发生根本性的改变，反而有所加强，中国的工业化进程远没有完成，产业结构变化与调整所带来的生态环境压力将会持续较长时期。2005年之后的标准差系数较之前的年份有所变大，在均值有所增加的情况下，这表明各省份产业结构调整对生态环境的压力出现了两极分化的趋势，部分省份的产业结构调整对生态环境的压力有所减小，而有些省份则出现了相反的情况。所有年份的偏度系数均小于0，中位数大于均值，这表明生态环境影响指数为左偏分布，即重尾在左侧。 （二）不同区域代表性省份产业结构演变的生态效应的比较（2000—2013年）
除了整体上分析产业结构演变的生态效应之外，本文还选择了北京、河北、广东、贵州和四川5个省市分别作为不同区域的代表，比较分析产业结构演变的生态效应，如图1所示。作为中国的首都，北京在5个省市中生态环境影响指数最低，且呈缓慢下降的趋势；而河北省的生态环境影响指数却为5个省市中最高。为什么北京与相邻的河北却出现了生态环境影响指数的天壤之别？一种可能的解释是，作为经济、政治和文化中心，北京市在最近十几年来不停地向河北转移其非首都功能产业，大量的污染型工业被转移到河北。北京市的重工业增加值占GDP的比重从2000年的18.3%持续下降到2013年的不足12.2%；而河北省的重工业增加值占GDP的比重则从2000年的27.1%增加到2013年的35.1%。与之同时，北京市的第三产业如旅游业和会展业等，以及总部经济快速发展，逐渐成为其支柱产业。由于第三产业对生态环境的壓力相对较小，使得北京市的生态环境影响指数也较低。
广东、贵州和四川三省虽然分处于中国东部沿海、西南和西部地区，经济发展水平差距较大，但其生态环境影响指数却比较接近。经济欠发达的贵州省其生态环境影响指数整体上低于广东，2000年之后出现了逐渐趋同的势头，2013年两省份的生态环境影响指数几乎相同。2006年之前，四川省的生态环境影响指数略低于广东省和贵州省，但之后的上升趋势却较为明显，2010年超过广东，差距越来越大。这可能与广东省近几年来一直持续推进产业发展上的“腾笼换鸟”政策有关，也可能与交通障碍逐渐解除之后，大量资本进入四川发展工业有关。
四、产业结构演变的生态效应的聚类分析
（一）聚类分析的结果
使用SPSS20.0对全国31个省（市、区）的生态环境影响指数进行聚类分析，划分结果如表4所示。
由表4可以看出，划分为3个集群和划分为4个集群聚类结果的区别在于：将3个集群分类中原为一类成员的北京、海南和西藏分为2个集群，划分为5个集群的聚类分析则出现了结果上的较大变化。考虑到北京、西藏和海南与其他省（市、区）相比具有独特性，将除北京、西藏和海南之外的其他省（市、区）分为3个集群较为合适。
（二）分类结果的统计性描述与分析
划分为5个集群后的统计性描述如下页表5所示。集群1和集群2分别由北京、西藏和海南组成，产业结构变化与调整对生态环境影响的等级为较弱。北京作为全国首都，其主要承担的是首都功能，经济上的发展方向以总部经济、高端服务业、先进制造业等为主，其特殊的历史和政治地位，使得北京在全国不具有较强的代表性。西藏地域宽广、人口稀少，较少的生产活动对环境的影响和破坏也较小。同时，西藏的国内生产总值也不以工业为主，2013年其工业增加值占国内生产总值的比重不足8%。虽然西藏的产业结构演变对生态环境的压力较小，但其特殊的地理位置使其不具有可模仿性。海南省全境为一岛屿，其国民经济以农业、渔业和旅游服务业为主，工业不是经济的主流，且渔业生产地主要在海洋，对本省和周边区域的生态环境影响微弱。同样因为地理位置的特殊性，海南也不可能成为其他省份产业结构调整的学习对象。
集群3、集群4和集群5的成员为中国省份的主体。整体上而言，2000年至2013年，集群3的产业结构变化对生态环境造成中等的压力，而组成集群5的9个省份其产业结构变化带来的生态环境压力最大。集群4和集群5主要由中西部的省份组成，这些中西部省份虽然总的产值较低，但工业尤其是重工业的比重较高；同时，近十几年来，东部沿海省份向中西部地区转移了大量的资源型产业，对当地生态环境造成较为严重的破坏。天津和河北虽位于环渤海湾地区，但天津的制造业和重化工业非常发达，河北的钢铁产业占到了全国比重的一半，这使得天津和河北在聚类分析时被分在了同一个集群。江苏、山东和福建的重工业比重明显高于广东和上海，这是该3个省份未能与浙江和上海分在同一集群的主要因素。集群3中的贵州、云南、江西和广西因山区面积比例明显高于全国其他省份，虽然这4个省份经济欠发达，也与浙江、上海和广东等经济发达省、市分在同一类中。中部的安徽、湖北和湖南，以及西部的重庆和四川，分别在中部崛起和西部大开发中表现出色；同时，其产业结构变化及其对生态环境的压力也相对较小，应该成为中西部其他省份的学习榜样。沿海发达地区的上海、浙江和广东，在实现经济领先发展的同时，还较为成功地实现了经济转型，一定程度上实现了经济增长与环境优化的同时实现。例如近十几年来，上海的生态环境影响指数持续下降，从2000年的2.83一直减少到2013年的2.48。这几个省、市应该成为经济欠发达且生态环境压力较大省份的追赶对象。
五、结论与政策建议
本文在回顾产业结构演变的生态效应相关研究文献的基础上，确定了国民经济细分行业的生态环境影响系数，并利用所构造的生态环境影响指数，使用中国全部31个省（市、区）2000年至2013年的相关统计数据，计算出了相对应的生态环境影响指数，进而利用SPSS统计软件对面板数据进行了聚类分析。基于对聚类结果的讨论，本文提出如下政策建议。
第一，应加快产业结构升级步伐。工业尤其是重工业对环境的压力显著大于先进制造业和服务业，因此，除了要对现有工业企业进行环境升级改造之外，更重要的是还应逐步降低石化、金属冶炼与加工、水泥及水泥制品等传统重化工业在国民经济中的比重，逐步降低污染排放强度。
第二，应有选择地承接产业转移。多数中西部省份和部分东部省份之所以生态环境影响指数较高，部分原因在于承接海外和国内其他地区的产业转移时，未能列出详细的负面清单，或者列出负面清单后未能严格执行，以至于在承接产业转移的过程中接纳了大量污染型工业。为此，生态环境影响指数较高的省份均应该有目的地承接产业转移，更多地承接环境友好型工业资本和以生态旅游等为代表的清洁型服务业。
第三，应重视技术进步在改善环境中的作用。绿色工业的发展主要依赖于技术进步，因此，必须加快制定激励措施，支持和鼓励研发更多的减污型生产技术，并应用于传统制造业的改造，推动技术进步型战略性新兴产业大发展，实现产业经济增长与污染排放减少的同步协调。