區域減污降碳協同控制
——以重慶為例

楚英豪，李 京，王 鵬，李 杉，屈加豹，方寧杰

(1.四川大學建筑與環境學院，四川成都 610065；2.四川川大生態環境技術有限公司，四川成都 610065)

在全球氣候變暖的背景下，中國當前面臨著實現碳達峰、碳中和及環境根本好轉的壓力[1]。重慶是國家首批“低碳試點城市”，有責任率先實現碳達峰目標。然而重慶作為老工業基地，高耗能、高排放行業占比高，高新技術產業基礎薄弱，實現碳達峰壓力較大。此外，重慶市空氣質量提高從量變到質變的拐點尚未到來、效果尚不穩定，大氣環境保護仍然任重道遠[2]。CO2和大多數空氣污染物均來自化石燃料燃燒[3]，但兩者的排放過程復雜，涉及要素眾多。為此，有必要明確影響重慶市CO2和污染物排放的關鍵因素，為重慶市實現減污降碳協同控制提供科學參考。

20世紀中后期，隨著能源危機的爆發以及氣候變化的加劇，為了對能源消費和CO2排放的變化機制進行更深層次的探索，相關研究逐漸擴展到因素分解領域。其中，對數均值除法指數模型（LMDI）因其使用簡單和易于解釋、無殘差分解、適用性強等優點，被廣泛應用于能源消費、環境排放等領域的研究[4–5]。

氣候變化與空氣污染緊密相聯，但以往的研究較少將減緩氣候變化和大氣質量提高兩個問題同時考慮。在減緩氣候變化的研究中，有學者利用LMDI分析CO2排放驅動因素。在國家層面，M outinho[6]、Cansino[7]、Roinioti[8]、Chong[9]和A lajm i[10]等探討了西班牙、希臘、馬來西亞與沙特阿拉伯溫室氣體排放的主要驅動因素，Xu[11]、W ang[12]、Yang[13]、W ang和Yan[14]等對中國碳排放的驅動因素進行了分析。在省級層面，Cai[15]、Guo[16]、Gu[17]和Liu[18]等分別對影響澳門、新疆、上海和4個直轄市CO2增長的因素進行評估，Jeong[19]、Rajabi[20]和Pita[21]等分別探究了韓國制造業、伊朗電力行業和泰國交通運輸業CO2排放增加的驅動因素，Wen[22]、Lin[23]、Dai[24]、Xu[25]和Tian[26]等分別探究了中國工業、化工、物流、水泥和鋼鐵行業CO2排放的關鍵驅動因素。也有學者基于LMDI模型對提高大氣質量進行研究。Chang等[27]比較了日本和中國不同發展階段大氣污染物排放驅動因素的差異；Yang等[28]研究了能源消耗、能源結構和治理技術對中國空氣污染物排放的影響；He等[29]通過對中國各省份的SO2排放進行分解分析，發現結構因素是SO2排放增加的首要因素；Wang等[30]分析了中國江蘇省空氣污染物排放的驅動因素；Fujii等[31]分析了煤炭污染強度、末端治理、能源結構、生產效率和生產規模對1998—2009年中國工業部門的大氣污染物排放的影響。

近十年來，關于減污降碳協同效應的研究逐漸增多，但大多數研究以國家作為研究對象[32–36]，或針對北京、京津冀等發達省市區域[37–38]。中國幅員遼闊，不同地區的資源分布和經濟發展存在差異，因此有必要豐富省市級研究，以便結合當地實際提出針對性政策。

鑒于此，本文在對重慶市能源生產消費、CO2和大氣污染物排放現狀分析的基礎上，構建了基于重慶的LMDI–CO2和LMDI–AP模型，分別量化了影響CO2和工業SO2排放的因素，進而探究重慶市CO2與大氣污染物的協同減排機制，并對重慶市未來的協同減排政策提出建議。

1 研究方法和數據來源

1.1 數據來源

以重慶市為研究對象，研究包括能源數據、經濟數據、規模數據等。能源數據來源于2011—2020年的《中國能源統計年鑒》的重慶能源平衡表，其中，根據《重慶統計年鑒》校正了因第三次全國經濟普查、第四次全國經濟普查造成的數據誤差。大氣污染物（SO2、NOx和TSP）排放數據來自2011—2020年的《中國環境統計年鑒》和《重慶統計年鑒》。經濟數據（包括地區生產總值、各部門增加值、工業各行業產值和居民可支配收入）和規模數據（包括人口規模、客運周轉量和貨運周轉量）來源于《重慶統計年鑒》，其中，人口數據使用常住人口數據，生產總值數據以2011年為基數（2011年基數為100）。

各種能源的折標煤系數取自《中國能源統計年鑒》和《綜合能耗量計算通則》GB/T 2589—2020，各種能源的CO2排放系數來自《省級溫室氣體清單編制指南（試行）》。電力系統CO2排放系數取自《2019年度減排項目中國區域電網基準線排放因子》華中區域電網的排放系數0.858 7 kg/kW·h。此外，由于能源統計年鑒中共包含30余種終端能源消費，為了方便研究，將其簡化合并為6種，分別為煤炭、焦炭、油品、天然氣、熱力和電力。

1.2 研究方法

1.2.1碳排放核算

CO2排放核算依據《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》[39]中建議的方法，具體如下：

式中，C為能源消耗產生的CO2排放量，Ei為能源i的消耗量，XEF,i為能源i的CO2排放系數。

1.2.2因素分解模型

對文獻[38,40–42]總結發現，經濟發展、人口規模、能源強度、能源結構、產業結構及居民生活水平等是影響CO2和大氣污染物排放的主要因素。目前，中國仍堅持以經濟建設為中心、發展為第一要務，若以目前的能源消費結構與強度盲目發展，勢必會給環境改善和氣候穩定帶來壓力，因此要尋求一條高質量發展道路。另外，不同產業對能源的需求有所差異，產業結構調整必將引起能源消費和能源結構的變化，從而影響能源消費和污染排放。同時，中國城鎮化進程的加快，人們生活質量的不斷提升，也將對中國的能源消耗、環境污染等造成一定的影響。

因此，本文將在碳排放分解中引入排放系數、能源結構、產業結構、能源強度、人均GDP、居民能源消費強度、人均可支配收入以及人口規模8個因素。在大氣污染物排放分解中引入大氣污染物排放系數、大氣污染物產生系數、工業部門能源結構、工業部門能源強度、工業部門行業結構以及工業產值規模6個因素。

1）LMDI–CO2

CO2排放的因素分解模型（LMDI–CO2）如下：

定義：

Wij(t?)可表示為：

對式（3）兩邊取時間的導數，代入式（4），并對其進行0到T時刻的積分，根據定積分中值定理，引入對數平均函數，得到：

可以簡化為：

式中：i=1、2、3、4、5、6分別對應農業、工業、建筑業、服務業、交通業和居民生活；j為燃料類型，j=1、2、3、4分別對應煤品（煤炭、焦炭）、油品、天然氣和電力。表1列出了式（2）～（7）中變量的含義。

表1 式（2）～（7）中各變量及其含義Tab.1 Meanings of the variables in Eqs.(2)～(7)

2）LMDI–AP

由于工業大氣污染物排放量遠大于其他排放，建立LMDI–AP對重慶市工業SO2排放進行分解分析，表示如下：

式中，G為SO2的工業排放總量，Gi和Di分別為行業i所排放、產生的大氣污染物總量，M為工業總產值，Mi為行業i的產值，Ni為行業i的能源消耗總量，Zi為行業i的化石能源（煤品、油品和天然氣）消耗量。

為了便于公式推導和表示清晰，引入了中間量Ai、Bi、Hi、Ji和Ki，其中，Ai為工業行業i的大氣污染物排放系數，Ai=Gi/Di；Bi為工業行業i的大氣污染物產生系數，Bi=Di/Zi；Hi為工業行業i的能源結構，Hi=Zi/Ni；Ji為工業行業i的能源強度，Ji=Ni/M i；Ki為工業行業結構，Ki=M i/M。

將空氣污染物排放量分解為上述6個因素后，應用LMDI加法形式分解式（8），得到式（9）：

式中，ΔGt為研究期間污染物排放的變化量，G0和GT分別為研究時段的起始年和終止年的污染物排放量，ΔA、ΔB、ΔH、ΔJ、ΔK和ΔM可以通過以下公式計算：

式（10）～（15）中，Wij的值根據對數平均函數由式（16）計算得到：

式（10）～（15）中各變量的含義見表2。

表2 式（10）～（15）中各變量的含義Tab.2 Meanings of the variables in Eqs.(9)～(15)

2 結果與討論

2.1 能源消費生產現狀

2015—2020年，重慶市能源生產構成由原煤為主，占一次能源生產總量的90.5%，逐步發展為原煤、天然氣、電力及其他能源齊頭并進，分別占一次能源生產總量的31.6%、43.7%和24.7%，能源生產結構朝著低碳化和清潔的方向發展[43]。

圖1為重慶市終端能源消費總量及強度。由圖1可見，2020年，重慶市終端能源消費總量為6 050.25×104t（標準煤），年均增速為3.68%；而終端能源消費強度總體呈下降趨勢，年均減速為5.14%。圖2為2011—2020年重慶市各部門終端能源消費量占比。由圖2可見，研究期間，工業能耗占比即使在逐年下降，但其終端能耗量始終處于絕對主導地位。

圖1 重慶市終端能源消費總量及強度Fig.1 Terminal energy consumption and intensity in Chongqing

圖2 重慶市各部門終端能源消費量占比Fig.2 Terminal energy consumption ratio by sector in Chongqing

圖3為重慶市終端能源消費結構。由圖3可見：重慶市能源消費長期以化石能源為主，終端能源消費中煤品消費占比呈持續下降的態勢；油品消費主要是交通運輸部門，隨著人民生活水平的提高，物流運輸需求增加，油品消費占比上升；隨著國家節能政策的實施，城市化水平不斷提高，天然氣、電力與熱力消費占比呈上升趨勢。2020年，重慶市終端能源消費中煤品占比29.75%、油品占比22.67%、天然氣占比21.49%、電力和熱力共占比26.09%，由此，目前重慶市對高碳能源的依賴程度較高。

圖3 重慶市終端能源消費結構Fig.3 Terminal energy consumption structure in Chongqing

2.2 CO2排放驅動因素分析

圖4為重慶市終端能源消費產生的CO2排放量及強度。由圖4可見：CO2排放整體呈上升趨勢，由2011年的11 076.63×104t增長到2020年的14 367.49×104t，增長了29.71%；重慶市碳排放強度明顯下降，從2011年的1.09 t/萬元下降到2020年的0.64 t/萬元。由此，重慶市經濟發展模式由粗放型發展逐漸向低碳集約型發展轉變，碳排放的經濟效益逐步增強。

圖4 重慶市CO2排放總量及強度Fig.4 Total CO2 emissions and intensity in Chongqing

2011—2020年重慶市CO2排放因素分解結果見表3。表3中，將各因素貢獻值與CO2排放總變化量的絕對值之比計算各因素的絕對貢獻度，貢獻值（度）為正，表示促進CO2排放；反之亦然。

圖5為各因素對CO2排放貢獻值。由圖5可見：2011—2020年，重慶市終端能耗CO2排放量整體呈上升趨勢，能源強度的變化方向、產業結構的調整以及居民生活能源強度的轉變均為CO2減排做出貢獻，其中，能源強度效應貢獻最大，貢獻值為–69.27×106t，貢獻度為–210.51%；而經濟社會的發展、居民生活水平的提高和能源結構的調整為CO2排放的增加做出貢獻，其中，經濟規模效應貢獻最大，貢獻值為80.82×106t，貢獻度達245.59%；居民能源消費強度的變化前期不利于CO2減排，2015年后居民能源消費強度的變化開始促進CO2減排。逐年來看，產業結構與能源結構的調整對CO2減排的效果不穩定，且無明顯規律，兩者的減排潛力未能完全發揮。

表3 重慶市CO2排放驅動因素及其貢獻（2011—2020年）Tab.3 Driving factors of CO2 emissions in Chongqing(2011—2020)

圖5 2011—2020年各因素對CO2排放貢獻值Fig.5 Contribution value of each factor to CO2 emission during 2011—2020

能源強度效應（?EI）是重慶市CO2減排的主要驅動力。隨著國家、省市分別出臺的一系列的節能減排政策，重慶市終端能源強度呈現出不斷下降的趨勢，只在2017—2018年有細微波動（圖1），與此相對應，能源強度效應除在2017—2018年對CO2排放表現為正，在其余研究期間均為負。對比各部門能源強度的變化（圖6），研究期間，能源強度效應變化趨勢與工業能源強度波動趨勢一致，工業部門能源強度的變化對能源強度效應起主導作用。

由表3可知，2011—2020年，產業結構效應（?IS）對CO2減排起到了促進作用，貢獻值為–2.99×106t，這說明2011—2020年產業結構逐漸向“低碳化”方向發展。結合重慶市各部門增加值占比變化值（圖7），在研究期間，有兩個部門的占比變化相對明顯，工業占比顯著下降，服務業占比顯著提高，工業和服務業對產業結構效應起到了主導作用。近年來，重慶市交通業等重點用能領域占比呈現下降的趨勢，未來產業結構效應的減排作用有望保持不變。

圖6 重慶市各部門終端能源消費強度Fig. 6 Terminal energy consumption intensity by sector in Chongqing

圖8為重慶市能源消費占比。由圖8可見，在2011—2020年期間，重慶市煤品消費在能源總消費中的占比逐漸下降，電力、天然氣以及油品消費的占比緩慢上升。由表3可知，能源結構效應?ES對重慶市CO2排放起到了促進作用，累積貢獻值為2.64×106t，但其貢獻值與方向在各年中有較大波動。鑒于當前重慶市主要依靠燃煤發電，推測能源結構效應之所以貢獻波動較大，可能是由于排放系數較大的電力和煤品的占比“此消彼長”（圖8），若兩者占比同時降低，能源結構效應會為CO2減排做出更大貢獻。同時，重慶市可以依托其豐富的頁巖氣資源發展清潔能源，優化能源結構，從而降低CO2排放。

圖7 重慶市各部門增加值占比Fig.7 Percentage of value added by sector in Chongqing

圖8 重慶市能源消費占比Fig.8 Energy consumption catio in Chongqing

由表3可知，2011—2020年，重慶市的經濟發展對終端能源消費產生的CO2排放增加具有顯著的促進作用，經濟發展效應?YGPC是CO2排放增長的最大驅動因子。由圖9可見，2011—2020年，重慶市經濟發展效應與人均GDP增速的變化趨勢基本一致，增速越快，經濟規模效應的相對貢獻越大。目前，中國經濟仍處于發展階段，同時，重慶市相較于其他發達省市，經濟發展仍相對落后。因此，在今后一段時間內，重慶市的經濟還將持續發展，經濟規模效應也將持續推動CO2排放。但是隨著經濟高速發展向高質量發展的轉變，其增排作用有望被其他效應的減排作用抵消。

研究期間，重慶市人口規模效應（?P）累計貢獻11.22×106tCO2排放增量（表3）。由圖10可見，人口規模效應的貢獻與常住人口增長變化趨勢一致。因為常住人口的增加導致對商品和服務的需求擴大，并在一定程度上改變了生態環境和土地利用模式，降低了碳匯能力，從而導致更多CO2的排放。

圖9 人均GDP增速與經濟發展效應Fig.9 GDP per capita growth rate and economic development effects

圖10 常住人口增長率與人口規模效應Fig.10 Resident population growth rate and population size effects

居民生活水平效應（?IPC）累計貢獻了13.54×106t CO2，居民生活水平的提高對于CO2排放增加具有促進作用。作為反映居民單位可支配收入能源消費變動引起的CO2排放變化的居民能源消費強度效應（?EREI）則對CO2減排起到促進作用，且作用僅次于能源強度效應。由圖11可見，居民能源消費強度在2015年之前呈現上升趨勢，2015年之后逐漸降低。因此，未來想要減少生活部門的CO2排放，要著重控制居民能源消費強度不合理的增長，減少生活中的能源浪費。

圖11 重慶市居民能源消費強度Fig.11 Resident population growth rate and population size effects in Chongqing

2.3 大氣污染物排放驅動因素分析

2011—2020年重慶市大氣污染物SO2、TSP及NOx的排放量見表4。

表4 重慶市大氣污染物排放量Tab.4 Air pollutant emissions in Chongqing

由表4可知，研究期間，SO2和NOx排放量始終呈逐年下降趨勢，其中，SO2降幅更顯著；TSP排放量在2014年達到22.61×104t的峰值，之后呈現逐年下降趨勢。2020年，環境空氣6項污染物可吸入顆粒物、細顆粒物、SO2、NO2、CO和臭氧濃度首次全部達到國家環境空氣質量二級標準[2]。將重慶市SO2、TSP及NOx排放總量與工業排放量進行對比，如圖12所示，發現3種污染物排放都以工業排放為主導，且總排放量變化趨勢與工業排放趨勢一致。

圖12 重慶市大氣污染物排放情況Fig. 12 Air pollutant emissions in Chongqing

應用構建的LMDI–AP對2011—2020年重慶市工業SO2排放進行分析，結果見表5。

表5 重慶市工業SO2排放驅動因素及其貢獻Tab.5 Impact of factors on industrial SO2 emissions in Chongqing

由圖13可見，2011—2020年，重慶市工業SO2排放整體呈下降趨勢，其中，治污效應、產污效應、能源強度的變化方向、能源及產業結構的調整均有利于工業SO2減排，而工業經濟規模的擴大抑制了工業SO2減排。

圖13 2011—2020年各因素對SO2排放的貢獻值Fig.13 Contribution value of each factor to SO2 emissions during 2011—2020

由表5可知，2011—2020年，重慶市經濟規模效應（ΔM）是驅動工業SO2排放量增加的最顯著因素，累計增排27.16×104t，貢獻度為64.47%。工業產值增長率與經濟規模效應貢獻值如圖14。由圖14可見，兩者的趨勢完全一致，在工業產值增長率為正時，經濟規模效應對SO2排放增長起積極影響；反之亦然。在重慶經濟持續發展的背景下，工業規模也會進一步擴大，迫切需要采取措施以消除發展對SO2排放的促進作用。

圖14 工業產值增長率及經濟規模效應貢獻值Fig.14 Growth rate of industrial output value and contribution of economic scale effect

排污系數能夠體現污染治理水平，研究期間，重慶市工業SO2排放系數呈減小趨勢，污染治理水平提高。治污效應（ΔA）成為重慶工業SO2減排的主要驅動因素，貢獻了26.47×104t的減排量，貢獻度為–62.73%。同時，產污效應（ΔB）也促進重慶市工業SO2減排，累計減排量為13.01×104t。2020年，產污系數為2.30 t/t（標準煤），比2011年下降了29.93%，這一定程度上得益于重慶實施工業企業兼并重組，加強低硫清潔能源利用的“源頭控制”措施。

能源強度效應（ΔJ）也對重慶工業SO2減排起到了促進作用，貢獻減排量17.97×104t。2020年，重慶市工業能源強度比2011年下降了41.54%，工業能源強度持續降低。由圖15可見，能源強度效應貢獻逐年變化與能源強度增長變化趨勢基本一致。研究期間，重慶政府通過對電力和鋼鐵工業等重點工業進行了技術改造，對產品結構進行了優化升級，對設備進行了更新替換，從而提高了整個工業的能效水平。

圖15 工業能源強度增長率與能源強度效應變化Fig.15 Growth rate of industrial output value and economic scale effect

由表5可知，2011—2020年，能源結構效應（ΔH）對SO2減排的影響具有一定的波動性，累計貢獻減排量2.66×104t。由圖16可見，重慶市工業能源消耗中化石能源占比在不斷下降，從2011年的88.68%下降到2020年的84.64%，但降幅較小。重慶市未來應加大能源結構調整力度，持續減少化石能源占比，加快清潔能源的開發利用。

圖16 重慶市工業部門化石能源消費量及占比Fig.16 Fossil energy consumption and share of industrial sector in Chongqing

由表5可知，研究期間，重慶市經濟結構效應（ΔK）總體有利于SO2減排，貢獻減排9.23×104t。由圖17可見，結構調整在2017年之前對SO2減排有促進作用，2017年以后行業結構的增排效果可能源于非金屬礦物業、電力、熱力的生產和供應業、有色金屬冶煉和壓延加工業、黑色金屬冶煉和壓延加工業等重點用能排放行業的產值占比提高?？梢?，發展新興產業，減少高排放行業的比例，優化產業結構是降低工業SO2排放的重要途徑。

圖17 重慶市重點行業產值占比Fig.17 Key industry output value ratio in Chongqing

2.4 協同減排控制機制分析

基于LMDI–CO2與LMDI–AP的分解結果，發現隨著經濟的發展、人口規模的擴大和生活水平的提高，CO2和污染物減排的壓力將會增大。圖18為重慶市減污降碳協同機制。由圖18可見：重慶市當前以化石能源為主的能源結構制約著大氣污染物和CO2的減排，能源強度降低和產業結構優化對實現兩者的減排起著關鍵作用；產業結構與能源消費存在相互作用，產業結構升級會間接優化能源結構。因此，能源強度、產業結構和能源結構是影響協同減排的主要因素。

圖18 重慶市減污降碳協同機制Fig.18 Synergistic mechanism of pollution and CO2 reduction in Chongqing

提高能源效率旨在降低生產生活中的能源消費強度，緩解經濟增長帶來的環境壓力。當前重慶工業、交通等重點部門的能源利用效率與世界先進水平相比還存在差距，能源效率還有較大優化潛力。

優化能源結構旨在減少化石能源消耗。不同能源的產排污系數不同，當前以煤、油為主的能源結構勢必會造成更多污染物的排放。為此，應加快太陽能、生物質能等非化石能源的開發利用。

產業結構調整旨在推動技術含量高、資源消耗低、環境污染少的產業發展，構建的現代產業結構。不同部門、行業對能源的依賴程度不同，從而影響CO2和大氣污染物的產生與排放。同時，產業結構與能源消費存在相互作用，產業結構升級會間接優化能源結構。

3 結論與建議

3.1 結 論

本文以重慶市為研究對象構建擴展的LMDI–CO2和LMDI–AP，對影響其CO2排放和工業SO2排放的因素進行定量分析，對協同減排起主導作用的關鍵影響因子進行探究，主要結論如下。

1）2011—2020年，經濟發展效應是導致重慶市CO2排放增加的首要驅動因素，貢獻值為80.82×106t CO2；能源強度效應是抑制CO2排放的最重要驅動因素，貢獻值為–69.27×106t CO2，其驅動力主要來自工業能效的提高；除此之外，人口規模擴大、人民生活水平的提高以及能源結構的“高碳化”也是終端能耗CO2排放升高的重要因素，貢獻值分別為11.22、13.54及2.64×106t CO2，貢獻率分別為34.08%、41.13%及8.02%；產業結構的優化及居民生活能源強度的降低，為抑制CO2排放做出貢獻。鑒于重慶市能源結構還有很大的優化空間，未來實現CO2減排的有效路徑為產業結構、能源結構的調整和能源效率的改善。

2）2011—2020年，經濟規模效應是重慶市工業SO2排放增長的主導因素，貢獻率為64.47%；治污效應、產污效應、能源強度效應、產業結構效應和能源結構效應都促進了工業污染物減排，尤其是治污效應和能源強度效應貢獻率分別為62.73%和42.65%。在末端工程治理減排空間逐漸壓縮的情況下，未來還需加強“技術減排”，開發和推廣先進的綠色技術。

3）隨著經濟的發展、人口規模的擴大和生活水平的提高，CO2和污染物減排的壓力將會增大。重慶市當前以化石能源為主的“高碳化”能源結構也制約著大氣污染物和CO2的協同減排，能源強度降低和產業結構優化對實現“雙減”起著關鍵作用。因此，能源強度、產業結構、能源結構是影響協同減排的三大關鍵因素，而降低能源強度、升級產業結構、優化能源結構是未來重慶市實現減污降碳協同控制的重要途徑。

3.2 建議

基于上述實證分析，本文為重慶市減污降碳協同控制發展提出以下對策建議：

1）創新驅動技術發展，提高綜合能效水平。

未來重慶市應引進先進節能設備，將提高能源利用效率作為促進協同減排的重要措施。促進重點用能領域能效提升，對標國際先進水平；在重點行業通過兼并重組實現聚集發展，提升工業整體能效，構建綠色制造體系；開展風電場技改擴能“退舊換新”大容量高效率機組，提高發電效率；此外，還可以鼓勵不同行業融合發展，提高資源轉化效率，實現協同減污降碳。

2）推進產業結構升級，加快構建現代化產業體系。

未來重慶市應繼續加大工業結構調整力度，促進傳統產業轉型升級，嚴格控制石化、鋼鐵等重點行業產能；加快發展先進制造業、戰略性新興產業，并增強新興產業引領作用；嚴格環境準入標準，加速淘汰污染嚴重的落后設備、工藝和企業。

3）合理開發利用清潔能源，加快能源結構向清潔低碳轉型。

未來重慶市能源結構要進一步向清潔、優質和低碳方向轉變。加快推動燃煤替代，嚴控鋼鐵、化工等重點行業煤炭消費，有序推進“煤改電”“煤改氣”工程；持續提高清潔能源供給占比，依托資源稟賦，將天然氣發展作為調整重點，同時扶持發展風電、太陽能和生物質能等可再生能源，開展氫能利用研究。