黃河流域碳排放、科技創新與產業結構優化
——基于Moran’s I與PVAR 的實證分析

劉建華 ，施天樂，黃亮朝

（1. 鄭州大學 管理學院，河南 鄭州 450001；2. 鄭州大學 黃河生態保護與區域協調發展研究院，河南 鄭州 450001；3. 克勞斯塔爾工業大學 地下能源系統研究所，克勞斯塔爾-采勒費爾德，德國）

溫室氣體排放引起的環境問題日趨嚴重，發展低碳經濟已成為共識[1-2]。中國碳排放位居全球第一，亟須將生態保護和高質量發展建設放在突出地位，加強科技創新和優化產業結構，嚴格把控“高耗能、高排放”行業的發展[3-4]。黃河流域以能源化工、原材料、農牧業等產業為主導，高知識、技術含量的戰略性新興產業規模較小，生態環境和經濟高質量發展矛盾突出[5]，因此深入探究碳排放、科技創新和產業結構優化之間的關系對于黃河流域實現生態保護和高質量發展具有重要現實意義。

國內外學者對碳排放、科技創新和產業結構優化展開了大量的研究。關于碳排放和科技創新的相關研究頗為豐碩，但結論存在較大差異，就科技創新對碳排放的作用而言，部分學者認為科技創新能降低碳排放強度且研發投入對生產要素密集型企業的碳生產率存在正向推動作用，其原因在于科技創新可以有效促進可再生能源取代化石能源，進而降低社會對傳統能源的依賴，減少碳排放量[6-7]；但也有部分學者指出科技創新對碳排放量的影響并不一定顯著，甚至導致碳排放量的增長[8-9]；還有學者認為碳排放與科技創新之間存在“回彈效應”，產出效率、碳排放量和科技水平都在大幅增加，因而并不能明確科技創新與碳排放的具體關聯[10]。關于科技創新與產業結構優化，較多學者對其互動關系進行了研究。部分學者認為科技創新單向推動產業結構優化且空間溢出效應較為明顯，通過加大要素投入力度、更新設備和提升生產水平可以較好促進產業結構優化[11-13]，其他學者則認為科技創新與產業結構優化具有雙向互動作用，并構建面板模型對二者的雙向關系進行研究，發現二者間存在良性的互動關系且地區差異較大[14-15]，隨著時間推移二者互動關系減弱。而關于碳排放與產業結構優化的研究主要體現在三方面：第一，運用投入產出模型、回歸分析等方法研究產業結構優化對碳排放的作用；部分研究表明第二產業對區域碳排放影響強度最高且恒為正值[16-17]，也有研究發現中國第三產業的增長會抑制碳排放量[18-19]。第二，基于STIRPAT 等模型分解碳排放影響因素，探究產業結構優化對碳排放的影響；采用LEAP 等模型對碳排放進行預測分析[20-21]。第三，通過灰色關聯度模型、耦合協調度模型等方法對不同區域碳排放與產業結構的耦合性、關聯性進行了研究，結果顯示第二產業和碳排放的關聯度最大[22]。

綜上所述，關于碳排放、科技創新和產業結構優化的相關研究取得了較多成果，但仍存在不足，需進一步討論。首先，現有文獻大多是對碳排放、科技創新、產業結構優化中的兩兩關系進行研究，鮮有將三者納入同一個框架進行研究的學術成果，缺少與三者相關的機制分析；其次，大多數研究其尺度較宏觀，基于國家、省級層面較多，對碳減排政策制定缺乏有效支撐且并未有針對黃河流域的研究成果。因此，本文以黃河流域57個地級市2010—2020 年的面板數據為基礎，測算碳排放、科技創新與產業結構優化三者間的耦合協調度并進行可視化分析，運用Moran’s I 探究三要素之間的空間相關性，并通過PVAR 模型進一步探究其互動關系，以期為黃河流域生態保護和高質量發展提供科學的決策支持。

1 作用機制分析

如圖1 所示，碳排放對科技創新和產業結構優化存在雙向效應。碳排放的增加帶來氣候變暖、空氣質量下降、海洋酸化等問題，加劇環境污染。一方面，過大的環境負荷影響經濟社會健康發展，迫使國家加大對環境治理的投入，即將本用于發展科技創新及升級產業結構的資源優先轉移到減污降碳，進而減緩科技創新與產業結構優化進程[23]。另一方面，環境污染的加劇會增強人們對清潔能源和環保技術的需求，進而推動能源產業結構優化和綠色科技進步，提升可再生能源的使用率和促進高新環保企業發展，一定程度上倒逼科技創新與產業結構升級優化。

圖1 碳排放、科技創新和產業結構優化作用機制

科技創新推動科技進步、設備更新，通過成果轉化提升生產效率并減少資源在開發、運輸、使用過程中的損耗，拓展開發清潔、可再生能源的渠道，降低企業對傳統能源的依賴，最終實現對碳排放的抑制?？萍紕撔履茱@著推動產業結構優化?？萍紕撔峦ㄟ^創造新需求和構建產學研互動共享平臺兩種機制來帶動產業升級[24]。創新動力源于新需求的出現，新需求催生新產品和新產業部門，兩者形成全新的產業鏈，進而推動產業結構的演進。產學研共享平臺的構建使科技創新完成上游、中游、下游（科研機構、高校、產業）的對接與耦合，加快黃河流域信息、技術、人才流動，提升生產要素流動速率，進而帶動產業升級。

產業結構優化主要從合理化、高級化、高效化三個方面影響碳排放和科技創新。產業結構合理化、高級化與高效化促進資源合理配置、社會生產效率提升和社會分工細化[25]。一方面提高社會能源的利用效率、減少能源浪費，從而降低產品生產的能耗，進而降低碳排放水平；另一方面改善能源消費結構，減少高碳能源的使用率，利于清潔能源的推廣和新能源企業的發展，抑制了碳排放。產業結構合理化、高級化與高效化促進技術、人才、知識密集型產業進步，也帶動產業向金融化方向轉型。技術、人才、知識密集型產業的發展與集聚為科技創新帶來了新的活力，其發展所需要的創新資源規模大，能夠有效帶動上下游產業創新能力的提升[14]。產業結構向金融化方向發展能開拓多樣化籌集創新資金的渠道，能有效降低科技創新的風險，促進創新水平的提升。

2 研究設計

2.1 研究區域

黃河流域流經9 省份——青海、四川、甘肅、寧夏、陜西、河南、山西、內蒙古、山東。綜合考慮政府規劃、沿黃省市行政區劃的完整性以及經濟社會發展與黃河流域的關聯性等，本文主要選取了黃河流域干流及主要支流核心區所在的57 個地級市作為研究對象，如圖2 所示。其中，上游包括蘭州、白銀、武威、定西、隴南、西寧、呼和浩特、包頭、通遼、鄂爾多斯、巴彥淖爾、烏海、銀川、石嘴山、吳忠、固原和中衛17 個地級市，中游包括天水、平涼、慶陽、洛陽、三門峽、焦作、太原、大同、陽泉、長治、晉城、朔州、晉中、運城、忻州、臨汾、呂梁、西安、銅川、寶雞、咸陽、渭南、延安、榆林和商洛25 個地級市，下游包括鄭州、開封、安陽、鶴壁、新鄉、濮陽、濟南、淄博、東營、濟寧、泰安、德州、聊城、濱州和菏澤15 個地級市。

圖2 研究區域

2.2 變量選擇

本文涉及碳排放、科技創新、產業結構優化水平三個變量，其中對碳排放數據進行標準化處理，而科技創新及產業結構優化在構建指標體系后通過熵權法對其進行賦權處理。

2.2.1 碳排放量的測算

鑒于黃河流域地區的能源類別及分布情況，本文采用聯合國政府間氣候變化專員會（IPCC）的測算公式來估計CO2的排放量，以煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力作為主要消耗能源的代表，具體計算方法如下。

式中：CO2表示碳排放量，Ei表示各類能源的消耗量，NCVi表示第i種能源的平均低位發熱量，CCi表示第i種能源單位熱量的含碳水平，COFi表示第i種能源的氧化因子，12、44 分別為碳與二氧化碳的分子量。各能源消耗系數如表1 所示。

表1 不同能源標準煤折算系數與碳排放系數

2.2.2 科技創新水平

參考現有研究[14]從科創投入、產出兩方面來衡量各市科技創新水平。其中，科創投入選取科創過程中投入的R&D 人員、R&D 經費及教育財政比重等因素；科創產出的表現形式主要有專利授權量、科技論文及其他科技產出等，如表2 所示。

表2 科技創新評價指標體系

2.2.3 產業結構優化水平

選取合理化、高級化、高效化三個維度衡量產業結構的優化程度，如表3 所示。因為結構偏離度和泰爾指數存在諸多缺陷[25]，因此本文選取加權結構偏離度衡量產業合理化程度。產業結構層次指數和高新技術產業產值占GDP 比例能很好體現產業結構從一產向二產、三產遞進的過程，因此選取二者作為衡量產業高級化的指標。產業結構高效化側重產出效率，因此選取二產、三產投入產出比及產值比進行衡量。

表3 產業結構優化評價指標體系

各指標數據主要來源于各市國民經濟與社會發展統計公報、《中國環境統計年鑒》、各市統計局、《中國城市統計年鑒》、各地區統計年鑒及國家知識產權局所公布的相關數據。部分缺失數據采用相鄰年份均值或插值法填充。

2.3 研究模型

2.3.1 耦合協調度模型

本文在耦合度模型的基礎上建立碳排放、科技創新和產業結構優化的耦合協調度模型，以下是具體步驟。

（1）碳排放—科技創新—產業結構優化耦合模型，計算耦合度M：

式中：M為耦合度，Z1表示CO2排放量，Z2表示科技創新水平，Z3表示產業結構優化水平。

（2）為更好地體現碳排放、科技創新和產業結構優化三者間的協調發展程度，改進耦合度模型建立耦合協調度模型，具體公式如下：

式中：C為各市碳排放、科技創新和產業結構的協調指數；T為耦合協調度；α、β、ε分別為碳排放、科技創新、產業結構優化的系統權重，借鑒已有的學者研究[26]及數據分布情況，令α=β=ε=1/3，并將耦合度及耦合協調度均分為10 個階段，如表4 所示。

表4 耦合度和耦合協調度等級劃分標準

2.3.2 Kriging插值法

Kriging 插值法以變異函數理論和結構分析為基礎，是在目標區域內對變量進行無偏最優估計的一種方法[3]。對黃河流域地級市耦合協調度進行Kriging 插值分析，可以直觀反映各市三要素耦合協調程度及變化趨勢，計算公式如下：

2.3.3 空間計量模型

空間自相關模型主要用于研究要素間的空間關聯程度，分為全局和局部空間自相關。其中全局空間自相關常采用Moran’s I 指數模型來檢驗區域間要素是否存在交互作用，計算公式為：

式中：I為全局Moran’s I 指數；n為黃河流域地級市數量；xi、xj分別為第i市和第j市間的耦合協調度；為平均值；wij為空間權重矩陣。

由于全局Moran’s I 指數無法得出具體單元的空間相關性，因此對局部Moran’s I 指數進行測算，其計算公式為：

式中：Ii為局部Moran’s I 指數；n為黃河流域地級市數量；xi、xj分別為第i市和第j市間的耦合協調度；wij為空間權重矩陣。

2.3.4 PVAR模型

碳排放、科技創新、產業結構優化之間存在復雜的動態關系且可能存在滯后效應[27]。當前POOL 和PVAR模型的使用較多，但前者存在內生性與序列關系問題，而后者既能考慮到個體差異，也能通過引入滯后項解決內生性問題，從而更好地體現多變量間的動態影響關系。因此選取PVAR 模型研究碳排放、科技創新、產業結構之間的動態關系，具體公式如下：

式中：Yit是一個1×3 階的列向量，包含碳排放、科技創新和產業結構優化水平三個內生變量；α0為截距項；j為滯后階數；αj為滯后j階的參數矩陣；βi為個體固定效應；δi為個體時點效應；εit為隨機擾動項。

3 結果分析

3.1 總體結果分析

從圖3 可以看出，黃河流域2010—2020 年碳排放、科技創新與產業結構優化指數均存在明顯波動。其中，碳排放指數波動最大，2010 年到2016 年較為平穩，數值從0.057 增為0.076，2016 年后呈現快速上升的態勢，僅2016 年一年，碳排放指數從0.076 增加至0.158，但隨著時間推移，碳排放增長速率有所下降。而科技創新與產業結構優化指數存在較為一致的變化趨勢，具體來看，兩者除在部分年份存在波動外，整體呈現上升趨勢，發展速度增長明顯。結合具體指標來看，對比2010 年，2020 年研發強度指數從0.145 提升至0.23；專利授權指數從0.023 7 提升至0.093 9；產業結構合理化指數從0.016 提升至0.055。這表明在研究期內黃河流域科技創新成效良好，產業結構升級優化效果明顯。

圖3 2010—2020年黃河流域三要素綜合指數

3.2 可視化分析

通過ArcGIS 10.7 軟件對黃河流域2010 年、2020年三要素的耦合協調度（以下簡稱“協調度”）進行可視化（圖4、圖5）。同時，為打破行政區域界限的影響，更直觀地探索黃河流域三要素協調度的時空演化特征，本文運用自然間斷點分級法對黃河流域2010 年、2020 年協調度進行Kriging 插值分析（圖6、圖7）。

圖4 2010年黃河流域三要素耦合協調度可視化圖

圖5 2020年黃河流域三要素耦合協調度可視化圖

圖6 2010年黃河流域三要素耦合協調度Kriging插值圖

圖7 2020年黃河流域三要素耦合協調度Kriging插值圖

從時間尺度來看，黃河流域整體三要素協調發展水平提升，進入協調范疇的城市由2010 年的2 個增加至2020 年的15 個。從空間尺度來看，黃河流域東西部城市差異明顯，東部城市的協調發展水平較高，對比2010 年和2020 年，東部城市提升明顯，協調發展出現了層次跨越，而西部城市整體雖有提升，但部分地市發展形勢堪憂。此外，省會城市表現搶眼，相較于其他城市，其協調發展情況較優，輻射帶動能力較強。具體來看，2010 年黃河流域三要素整體協調水平較低，其中中上游甘肅、寧夏和陜西失調程度較為嚴重，其協調度多小于0.4，而濟南、鄭州協調度均高于0.5，處于“勉強協調”階段，太原與西安則處于“瀕臨失調”階段。山東及鄭州、西安等省會城市協調水平相對較高，這些城市具有一定的區位優勢，交通便利，經濟水平和科技創新水平較高，產業結構相對合理；而協調水平較低的城市大多位于西部，人口稀少，經濟水平較低，科技創新和產業結構升級發展緩慢。對比2010 年，2020 年黃河流域協調水平增長明顯，從西向東呈現“低—中—高”的分布格局，但并未出現“中級協調”及以上階段，山東及鄭州、西安、蘭州等省會城市達到“勉強協調”和“初級協調”階段。山東整體協調度維持在較高水平，聚集效應明顯，但向西的輻射能力較弱，對流域整體的帶動作用亟須加強，中上游東部整體協調水平上升，發展勢頭良好，但中上游西部如固原、慶陽、平涼等市協調水平仍相對較低，發展緩慢，亟須推動經濟、科技、產業協同發展。

3.3 空間自相關分析

為深入研究碳排放、科技創新與產業結構優化三者協調度的空間格局，引入空間自相關分析，通過全局與局部Moran’s I 分析，更好地體現三者協調水平的動態演化過程。

3.3.1 全局Moran’s I分析

對黃河流域三要素空間相關性的測算，首先需構建各城市間的空間權重矩陣，本文采用地理鄰接矩陣，結合公式（6），通過GeoDa 軟件對面板數據進行計算得到黃河流域三要素協調度全局Moran’s I 指數，并采用MCMC 方法驗證全局Moran’s I 指數的顯著性狀況，結果如表5 所示。由此可以看出，Moran’s I 指數均為正且通過顯著性檢驗，表明黃河流域協調水平與空間分布顯著正相關，呈現明顯的“高—高”“低—低”聚集趨勢。從變化趨勢來看，Moran’s I 指數隨時間的推進呈現在波動中上升的趨勢，表明協調發展的空間聚集特征在加強，流域內地區之間的聯系仍在提高。

表5 黃河流域三要素耦合協調度全局Moran’s I指數

3.3.2 局部Moran’s I分析

局部Moran’s I 能將全局Moran’s I 自相關細分到各單元，進而檢驗各城市的集聚情況，彌補了全局Moran’s I指數過于籠統的缺點。根據公式（7），選取2010 年、2020兩個樣本年份，通過GeoDa 軟件計算黃河流域三要素協調度局部Moran’s I 指數并結合LISA 統計量進行說明，樣本年份的LISA 聚類圖如圖8、圖9 所示。

圖8 2010年黃河流域三要素耦合協調度LISA聚類圖

圖9 2020年黃河流域三要素耦合協調度LISA聚類圖

由LISA 聚類圖可知，黃河流域東部和中西部分別出現“高—高”“低—低”聚集區域，表明三要素耦合協調度較高和較低的地級市均出現了聚集效應，空間上呈現帶狀分布。具體來看，“高—高”聚集區主要集中在山東，2010 年包括濱州、淄博和泰安，2020 年新增濟南、東營、德州、菏澤、鄭州5 個城市，這些城市地理位置優越、交通便利，經濟發展較好，是協調發展的“熱點”區域?！暗汀汀本奂鞘袛盗孔兓^小，由2010 年的8 個減至2020 年的6 個，位于甘肅、寧夏及陜西北部，形成協調發展的“冷點”區域，與可視化和Kriging 插值分析結論較為吻合?！暗汀摺本奂瘏^域的城市分布特征不明顯，2010 年僅有德州，而2020 年則變為開封與濮陽，其中德州在研究期內協調度取得較大的提升，與城市積極推動減污降碳、科技發展和產業升級轉型密不可分。開封與濮陽則可能受周圍城市協調度較高的影響形成局部“洼地”，但仍需在未來高質量發展進程中找準定位，提高自身協調水平?！案摺汀本奂瘏^域于2010 年在蘭州出現，表明蘭州的周邊城市諸如白銀、武威、定西協調度較低，跟蘭州存在較大的差距，因此形成局部“高地”。此外，經濟水平與協調度的空間聚集程度存在一定關聯，具體表現為在經濟發展較快的東部三要素協調度較高，空間聚集性更強，易形成“高—高”聚集區，經濟、科技創新與產業結構優化的發展能夠對周圍區域產生積極的輻射帶動作用；相反，經濟基礎薄弱的中西部地區，交通閉塞，科技創新水平低，產業結構不合理，易形成“低—低”聚集區。

3.4 互動關系分析

三要素間的互動機制是影響協調度變化的內在原因，可視化與空間相關性分析探究了三要素協調度的時空演化特征及原因，并未很好地體現三要素間的具體關聯，因此選用PVAR 模型對三要素的互動關系進行檢驗。

3.4.1 數據平穩性檢驗與最佳滯后階數確定

為了減少“偽回歸”現象對研究帶來的影響，需對數據進行平穩性檢驗，較為常見的有LLC、IPS、HT、Hadri LM、ADF-Fisher 這五種檢驗方法。本文選取LLC、IPS 和HT 這三種方法對數據進行檢驗，檢驗結果如表6 所示。

表6 面板單位根檢驗結果

最佳滯后階數的確定可以確保估計結果的可靠性，因此在進行PVAR 模型回歸前通過對模型進行AIC、BIC 和HQIC 三種準則的計算，選擇三者中值最小的模型。相關檢驗結果如表7 所示，AIC、BIC 和HQIC 標準的最優階數均為滯后1 階，因此，在本文中，PVAR模型選擇1 階滯后是最佳選擇。此外，本文還進行了穩健性檢驗，通過對模型單位根特征值進行計算，發現三個估計點均位于單位圓之中，因此，表明PVAR 模型穩健。

表7 模型最優滯后階數選擇

3.4.2 脈沖響應分析

脈沖響應函數能有效分析隨機擾動項一個標準差的沖擊對PVAR 模型中各變量的影響。本文利用MCMC方法進行模擬，結果如圖10 所示，圖中橫軸為期數，縱軸為程度，上下線為95%的置信區間。

圖10 脈沖響應結果

從脈沖響應結果可以得出：（1）當碳排放、科技創新與產業結構優化面對一個標準差的沖擊時，自身立刻表現出較強的正向反應，隨后逐漸降低，表明三者均存在自身加強機制，但隨著時間推移，加強機制的作用逐漸減弱。（2）碳排放在受到科技創新影響時立刻出現負向反應，第1 期后反應為正并上升，這表明早期科技創新能抑制碳排放，但可能后期由于過度重視科技創新的經濟效益忽略其環境效益進而導致碳排放增加[28]?？萍紕撔率艿教寂欧艣_擊時則出現先升后降的負向效應，說明碳排放能減緩科技創新進程，可能的解釋是碳排放帶來環境污染，政府加大環境治理的力度，可能減少對科技創新的要素投入，進而影響科技創新水平。（3）科技創新受到產業結構優化的沖擊時，立刻出現較強的正向反應，后反應強度逐漸下降，這表明早期產業結構優化能顯著促進科技創新，但隨著時間的增加，其對科技創新的邊際效應逐漸減弱。而產業結構優化受到科技創新沖擊時始終與其保持正相關，說明科技創新通過改進生產技術、創造新的需求，形成新產品和新產業部門，推動產業鏈的更新，有效促進產業結構優化。（4）產業結構優化受到碳排放影響的沖擊影響時，當期反應為0，表明碳排放對產業升級的影響具有一定的滯后性，但其整體正相關，說明碳排放能倒逼產業結構升級優化。而碳排放受到產業結構優化沖擊影響時出現了倒“U”型的正向關系，可能的原因是在0 ～10 期內碳排放增長率始終高于產業結構優化速度，但后期隨著技術進步、綠色可再生能源的使用以及高新技術產業的發展，碳排放的增長速率下降。

3.4.3 方差分解

通過對預測誤差進行方差分解，可以度量不同隨機項對內生變量波動的貢獻度。表8 為對黃河流域碳排放、科技創新和產業結構優化三個變量的預測誤差方差分解的結果，列出了第1 期到第10 期的結果。

表8 方差分解結果

由表8 的方差貢獻率可以看出，碳排放、科技創新與產業結構優化對自身的貢獻值最大，驗證了自身加強機制的存在，其中科技創新對自身的貢獻率占比最高，始終維持在90%以上。從碳排放的貢獻率來看，科技創新與產業結構優化占比較低，兩者的貢獻度較為接近，隨著時間的增加，第2 期后產業結構優化的貢獻度始終略高于科技創新。從科技創新的貢獻率來看，由于其自身占比始終高于90%，碳排放和產業結構優化占比極低，其中碳排放的貢獻率極其微弱，第6 期貢獻率達到峰值，為0.7%。從產業結構優化的貢獻率來看，碳排放的貢獻度始終高于科技創新，科技創新在第4 期前的方差貢獻率為0，第4 期后才有緩慢的增長，而碳排放的貢獻率則保持穩定的增長，于第10 期達到11.3%。

4 結論及建議

本文以黃河流域57 個地級市2010—2020 年的面板數據為基礎，測算碳排放、科技創新與產業結構優化的耦合協調度并進行可視化分析，運用Moran’s I 探究三要素間的空間相關性，并通過PVAR 模型進一步探究三者間的互動關系，得到以下結論。

（1）根據ArcGIS 可視化及Kriging 插值分析，2010—2020 年黃河流域碳排放—科技創新—產業結構優化耦合協調度整體有所提升，呈現“西低東高”的分布格局，山東及省會城市如鄭州、太原等始終維持較高的水平。其中，濟南和鄭州于2020 年進入“初級協調”階段，而甘肅、寧夏和陜西的部分城市仍處于“中度失調”和“輕度失調”階段。

（2）黃河流域全局Moran’s I 指數整體為正且顯著，“高—高”“低—低”聚集趨勢明顯，“高—高”聚集區多位于山東，而“低—低”聚集區則位于甘肅、寧夏及陜西北部。

（3）碳排放、科技創新、產業結構優化這三者存在較強的自身加強機制?？萍紕撔聦μ寂欧啪哂酗@著抑制作用，碳排放能減緩科技創新進程。產業結構優化與科技創新之間相互促進作用明顯，但是隨著時間的增加，產業結構優化對科技創新的促進作用下降。碳排放對產業結構優化有一定的倒逼作用，但產業結構優化對碳排放的影響并不顯著。

根據以上結論，提出以下相對應的建議。

（1）提升黃河流域降碳、科技創新與產業結構優化三者協同發展的效率。黃河流域要在“雙碳”目標的基礎上通過技術支持、政府補貼、法律保障等方式發揮創新引領優勢，加快科創成果轉化，同時提升產業結構合理化、高級化與高效化水平，推動高新技術產業的進一步發展。

（2）打造區域協調發展體系。加強各地區之間的合作，聚焦黃河下游，發揮省會城市尤其是鄭州、濟南的帶動作用，通過濟鄭高鐵、鄭渝高鐵連接新歐亞大陸橋，打開山東省通往中西部地區的高鐵通道，建立利益共享、風險共擔的協調發展機制，促進各地區人才和技術互相流動。

（3）積極承接發達地區高新產業轉移，推動低碳城市建設。黃河流域要深化與京津冀、長三角等地區的高效對接，增加創新投入，優化能源消費結構，完善創新生態與金融保障體系，依靠科技創新推動產業向低污染與高效率方向發展。