〔摘 要〕 新质生产力作为一种绿色生产力， 是达成碳达峰碳中和目标的重要因素。本文基于２０１３～２０２２ 年我国３０ 个省（区、市）面板数据， 构建计量模型考察新质生产力对碳福利绩效的影响及作用机制。研究发现， 新质生产力能够有效提升碳福利绩效， 且该影响效应在东部地区和制度环境良好地区更显着；影响机制检验表明， 新质生产力能够通过推动产业结构高级化和提升资源利用效率， 间接实现碳福利绩效增长； 调节效应检验显示， 颠覆性技术创新正向调节了新质生产力对碳福利绩效的影响。因此， 要加快培育新质生产力， 为构建绿色发展新格局、加速中国式现代化建设提供逻辑支撑。
〔关键词〕 新质生产力 碳福利绩效 颠覆性技术创新 产业结构高级化 资源利用效率 中国式现代化
ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．０６．００５
〔中图分类号〕Ｆ０１４. １； Ｆ４０２. ４ 〔文献标识码〕Ａ
引 言
改革开放以来， 我国将环境保护和节约资源定为基本国策， 积极践行可持续发展理念和生态文明建设， 促使绿色成为中国式现代化的鲜明底色， 并助力全体人民享有更多、更普惠、更可持续的生态福祉。然而也应看到， 在加快发展方式绿色转型过程中， 我国既有生产生活方式与绿色低碳目标仍存在较大差距， 表现为供给侧能源结构仍以化石能源为主， 需求侧绿色低碳消费意识较为薄弱［１］ ， 这使得如何进一步为广大人民谋求生态福祉、提升全社会碳福利水平成为必然趋势。２０２４ 年１ 月， 习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时强调， “绿色发展是高质量发展的底色， 新质生产力本身就是绿色生产力。必须加快发展方式绿色转型， 助力碳达峰碳中和”。这不仅指明了新质生产力作为一种先进生产力质态具有绿色属性， 更为全面激发新质生产力在转换增长动能、转变发展方式、提高社会“绿色福利”方面的积极指引方向作用。在坚持生态优先、绿色发展为导向的高质量发展过程中， 新质生产力作为不同于一般生产力的全新概念， 能够将智能、绿色、泛在的技术革命成果应用于生产要素创新配置过程， 助力低排放、低污染、低能耗可持续性生产， 实现用最少资源环境代价取得最大经济社会效益， 从而有利于提高全社会碳福利水平。
生态福利绩效理论指出， 碳福利绩效是指单位碳排放的社会福利产出。基于这一概念， 诸大建和刘国平（２０１１）［２］ 构建起我国碳福利绩效的测度模型， 为后续研究碳排放带来的经济社会福利产出提供理论依据。胡剑波等（２０１８）［３］ 基于前述学者研究， 对我国碳福利绩效水平展开统计测度， 发现仅贵州省碳福利绩效呈现增长趋势， 其余省（区、市）未出现增长态势。也有学者基于地域视角， 考察江苏省［４］ 、长三角地区［５］ 等不同地区的生态福利绩效水平， 为碳福利绩效的测度研究贡献了坚实理论支撑。在碳福利绩效得到定量测度基础上， 部分学者将研究视角转向碳福利绩效的影响因素方面， 分别研究了科技创新［６］ 、收入不平等［７］ 等经济变量对生态福利绩效的影响， 为进一步挖掘碳福利绩效的提升因素提供思想来源。
新质生产力一经提出， 其概念内涵的界定便引起学术界广泛讨论。韩喜平和马丽娟（２０２４）［８］从政治经济学角度出发， 指出新质生产力以科技创新为核心引擎， 是马克思主义中国化的最新实践成果。赵峰和季雷（２０２４）［９］ 基于历史唯物主义的分析逻辑， 认为新质生产力是在产业技术革命以及战略性新兴产业集群发展过程中形成的生产力。进一步地， 在厘清新质生产力内涵特征基础上， 有学者尝试对新质生产力展开数据解读，构建计量模型测度现阶段新质生产力的发展水平。朱富显等（２０２４）［１０］ 构建新质生产力测度指标，研究发现新质生产力水平呈现增长态势。王珏和王荣基（２０２４）［１１］ 从构成生产力的三大要素出发构建新质生产力评价指标体系， 从省域层面测度发现我国新质生产力水平呈增长态势， 但具有时空差异。与此同时， 学者也围绕新质生产力探究了经济活动中客观存在的数量关系， 对新质生产力带来的经济效应展开研究。王飞等（２０２４）［１２］理论分析了新质生产力对现代化产业体系的赋能作用， 从释放传统产业能量、加强创新驱动、培育新兴产业等维度提出了具体实现路径。沈坤荣等（２０２４）［１３］ 关注到新质生产力对高质量发展的积极影响， 为全面激发新质生产力的高质量发展赋能作用提供理论支持。
综上所述， 学者基于不同维度探析了碳福利绩效的影响因素， 也立足不同视角考察了新质生产力对经济社会带来的显着影响， 为相关研究展开提供丰富的思想支撑。遗憾的是， 国家虽然在政策文件中多次提及新质生产力就是绿色生产力，并指出新质生产力对生态环境具有积极影响， 但由于新质生产力相关概念提出时间尚短， 目前尚未有学者从生态经济学视角出发刻画新质生产力能否对碳福利绩效产生影响。因此， 本文将新质生产力与碳福利绩效置于同一研究框架， 构建计量模型从实证层面试图厘清二者关系及作用机制。本文从理论方面， 立足中国式现代化时代背景， 构建“新质生产力－碳福利绩效” 逻辑分析框架， 剖析新质生产力对碳福利绩效的直接赋能效果； 从实证方面， 在考察新质生产力对碳福利绩效影响效应基础上， 引入产业结构高级化、资源利用效率两个机制变量， 揭示新质生产力助力碳福利绩效的机制黑箱。同时， 进一步运用调节效应模型解析颠覆性技术创新对新质生产力与碳福利绩效的调节作用， 并基于区域以及制度环境差异， 捕捉新质生产力对碳福利绩效的异质性影响， 丰富碳福利绩效增长的前因研究， 以期为推进中国式现代化提供持久动能。
１ 理论分析
１. １ 直接效应
习近平总书记强调： “保护生态环境就是保护生产力， 改善生态环境就是发展生产力”。这一论述深刻阐明了生态环境与生产力之间关系。良好的生态环境是最公平的公共产品， 是最普惠的民生福祉［１４］ 。新质生产力作为一种“环境友好” 的可持续生产力， 能够以创新为驱动推动发展模式绿色低碳转型， 进而为人民提供更多、更丰富、更优质的生态产品， 让生态福利惠及全体人民群众， 提升碳福利绩效。从“新” 的角度来讲， 新质生产力具有实践性、发展性特质， 能够培育产业创新发展动能， 提升生产实践过程中的全要素生产率， 降低生产成本， 加大绿色产品供给， 从而满足人民群众日益增长的多样化、高端化绿色消费需求， 提升碳福利绩效。从“质” 的角度来讲， 新质生产力将具有虚拟性、流动性的数据作为推动经济高质量发展的关键要素， 通过发挥数据要素的乘数效应赋能产业链、价值链向中高端迈进， 在减少能源消耗和环境污染中提高经济社会发展质效， 打造高品质生态环境， 进而提升碳福利绩效水平。据此， 提出如下假设：
假设Ｈ１： 新质生产力对碳福利绩效具有正向影响。
１. ２ 间接效应
新质生产力不仅能够直接影响碳福利绩效，还可能通过推动产业结构高级化和提升资源利用效率， 间接影响碳福利绩效。（１） 新质生产力能够推动产业结构高级化， 提升产业发展“含绿量”，为碳福利绩效增长提供支撑。我国传统产业数量及规模庞大， 且能源结构中煤炭消费占比偏高， 使得推动节能降碳、提升碳福利绩效潜力巨大。新质生产力的发展能够引入先进技术和设备对传统产业进行高级化改造和数字化革新， 推动传统产业生产方式、管理方式实现优化升级［１５］ ， 降低碳排放强度和单位增加值能耗， 减少生态环境污染，提升碳福利绩效。此外， 新质生产力以数字化、自动化、绿色化为主要特征， 能够高度契合新一轮科技革命和产业变革的演进方向， 助力培育大量先进制造业、现代服务业以及战略性新兴产业等节能降碳产业， 提高碳福利绩效； （２） 新质生产力能够提升资源利用效率， 降低能源消耗和碳排放， 进而提升碳福利绩效。新质生产力作为高效能、高质量的先进生产力， 能够通过大数据、物联网人工智能等先进技术应用， 改变以往大量消耗资源能源的经济发展方式， 实现既有资源优化配置， 促进资源循环利用。这有助于实现产品、材料等可再生资源闭路循环利用， 有效降低碳排放量， 提升产品碳封存能力， 对碳福利绩效增长发挥显着作用。据此， 提出如下假设：
假设Ｈ２ａ： 新质生产力能够通过推动产业结构高级化， 间接实现碳福利绩效增长。
假设Ｈ２ｂ： 新质生产力能够通过提升资源利用效率， 间接实现碳福利绩效增长。
１. ３ 调节效应
当关键科学技术实现颠覆性突破、产生质的飞跃时， 则会在一定程度上带来生产力核心要素的革新， 进而产生新质生产力［１６］ 。２０２３ 年中央经济工作会议也强调要“以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能， 发展新质生产力”。可见， 从某种程度上来说， 新质生产力是由颠覆性技术创新突破而产生的新时代先进生产力。故新质生产力的生成依赖于更多颠覆性技术和前沿技术的突破创新。基础材料、基础零部件、基础软件等基础研究领域实现颠覆性技术创新， 能够有效破解关键领域“卡脖子” 危机， 提升底层技术供给能力和原始创新能力， 从而为新质生产力的生成提供内驱动力。在颠覆性技术创新驱动下， 新质生产力的培育和生成拥有坚实的基础技术做支撑， 能够推动资金、人才、数据、劳动力等生产要素不断优化组合， 形成绿色生产力， 从而提升碳福利绩效； 另外， 脑机接口、元宇宙、人工智能等前沿技术领域实现颠覆性技术创新，能够推动前瞻性技术赋能现代产业体系建设， 培育战略性新兴产业和未来产业发展高地。这有利于为新质生产力提供源源不断的前沿技术支撑，推动新质生产力不断释放绿色动能， 实现生产过程清洁化、产品供给绿色化、生态环境品质化，实现碳福利绩效持续增长。综上所述， 在颠覆性技术创新的影响下， 新质生产力能够得以加快形成和发展， 进而对碳福利绩效发挥强有力的积极影响。据此， 提出如下假设：
假设Ｈ３： 颠覆性技术创新能够正向调节新质生产力对碳福利绩效的影响。
２ 模型设定与变量选取
２. １ 研究样本与数据来源说明
出于数据可得性考量， 选择２０１３～２０２２ 年我国３０ 个省（区、市）（考虑到数据的可获得性， 不包含港、澳、台及西藏地区）面板数据作为研究样本。数据主要来源于《中国能源统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、Ｗｉｎｄ 数据库、国家统计局网站和国家知识产权局网站。个别缺失数据采用均值法以及平滑法进行处理。
２. ２ 变量选取
（１） 被解释变量： 碳福利绩效（Ｗｐｃｅ）。在既有关于碳绩效的研究中， 学者多将视角聚焦于经济性福利方面， 重点考察单位时间内经济产出与碳排放的比值。此种度量方式虽然能够较为准确衡量碳排放绩效水平， 但忽视了可持续发展宗旨下的非经济性福利。本文从生态经济学角度出发， 尝试考察单位生态投入所带来的经济社会福利产出。鉴于此， 本文援引刘国平（２０２２）［１７］ 的研究思路， 利用人类发展指数与碳排放的比值测度碳福利绩效：
①基于联合国开发计划署公布的全球人类发展报告， 选取预期寿命指数与教育指数的几何平均值作为人类发展指数测度方式， 以此代理表征福利指数（ＷＩ）。
②构造标准化处理后的碳排放指数：
ＣＥＩ ＝ｌｎＣＥＰＣ－ｌｎ１００／ｌｎ５５１００－ｌｎ１００ （１）
其中， 年度人均碳排放量表示为ＣＥＰＣ。人均碳排放最大值表示为５５１００（ｋｇ）， 最小值表示为１００（ｋｇ）。
③得到碳福利绩效测度公式如下：
Ｗｐｃｅ ＝ ＷＩ／ＣＥＩ （２）
（２） 核心解释变量： 新质生产力（Ｎｐｆ）。作为顺应长期经济建设实践以及新发展格局变化而产生的新经济概念， 新质生产力是对我国生产力发展规律的深刻认识， 对国家经济发展理论创新及实践具有重要意义。基于政治经济学视域下的生产力分析框架， 新质生产力由劳动者、劳动资料以及劳动对象构成， 是劳动者利用劳动资料作用于劳动对象的过程， 而这个过程代表着要素供给、产业形态以及外部保障发生变化。借鉴王珏［１８］ 的研究， 本文从生产要素供给、现代产业体系建设以及外部保障３ 个维度构建新质生产力评价指标体系（表１）， 利用熵值法对各指标赋权， 得到新质生产力发展水平。
（３） 中介变量： 产业结构高级化（Ｉｓ）和资源利用效率（Ｒｕｅ）。产业结构高级化借鉴龚星宇等（２０２２）［１９］ 的研究方法， 采用第三产业产值与第二产业产值之比度量。资源利用效率借助杜俊涛和宋马林（２０２３）［２０］ 的研究思路， 从土地资源、水资源、能源强度以及循环经济４ 个维度构建资源利用效率评价指标体系。其中， 以单位工业用地工业增加值测度土地资源利用率； 通过万元ＧＤＰ水资源消耗量衡量水资源利用率； 利用万元ＧＤＰ电耗量度量能源强度； 以废弃物综合利用率表示循环经济。借助熵值法对各指标进行赋权， 得到各省（区、市）资源利用效率。
（４） 调节变量： 颠覆性技术创新（Ｄｔｉ）。根据《中华人民共和国专利法》的定义， “发明是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案”。可见， 发明专利能够凸显对现有技术、产品的颠覆性升级。故参照李笑和华桂宏（２０２０）［２１］ 的研究思路， 以发明专利授权数取对数后衡量颠覆性技术创新水平。
（５） 控制变量： 选取大中型企业数量（Ｆｉｒｍ）、城镇化（Ｕｒｂ）、对外开放（Ｏｐｅｎ）、能源消费结构（Ｅｎｓ）、经济发展水平（ＧＤＰ）作为控制变量。其中， 大中型企业数量通过大中型工业企业单位数表示； 城镇化利用城镇人口与年末常住人口的比值衡量； 对外开放借助贸易总额占ＧＤＰ 比重度量；能源消费结构利用可再生能源终端消费量占终端能源消费总量之比测度； 经济发展水平利用人均地区生产总值测度。
２. ３ 模型设定
为检验新质生产力与碳福利绩效二者关系，构建如下模型：
Ｗｐｃｅｉｔ ＝α０ ＋α１Ｎｐｆｉｔ ＋α２Ｃｏｎｔｒｏｌｉｔ ＋νｉ ＋ηｔ ＋εｉｔ （３）
其中， 新质生产力表示为Ｎｐｆｉｔ ； Ｗｐｃｅｉｔ代表碳福利绩效； Ｃｏｎｔｒｏｌｉｔ为控制变量的总称； νｉ 、ηｔ 分别代表地区固定效应以及时间固定效应； εｉｔ 为随机扰动项。
进一步地， 为厘清新质生产力影响碳福利绩效的机制黑箱， 沿袭江艇（２０２２）［３３］ 的研究思路，构建如下模型：
Ｍｉｔ ＝β０ ＋β１Ｎｐｆｉｔ ＋β２Ｃｏｎｔｒｏｌｉｔ ＋νｉ ＋ηｔ ＋εｉｔ （４）
其中， Ｍｉｔ表示产业结构高级化（Ｉｓ）和资源利用效率（Ｒｕｅ）两个中介变量的统称， 其余变量含义同式（３）。
结合前文理论分析， 颠覆性技术创新可能调节新质生产力对碳福利绩效的影响效应。为验证这一逻辑关系， 构建如下调节效应模型：
Ｗｐｃｅｉｔ ＝ θ０ ＋ θ１Ｎｐｆｉｔ ＋ θ２Ｄｔｉｉｔ × Ｎｐｆｉｔ ＋ θ３Ｄｔｉｉｔ ＋θ４Ｃｏｎｔｒｏｌｉｔ ＋νｉ ＋ηｔ ＋εｉｔ （５）
其中， Ｄｔｉｉｔ为调节变量颠覆性技术创新； Ｄｔｉｉｔ ×Ｎｐｆｉｔ代表颠覆性技术创新与新质生产力的交互项，其余变量含义同式（３）。
３ 实证结果分析
３. １ 基准回归分析
通过对式（３） 进行回归， 得到如表２ 所示的新质生产力影响碳福利绩效的基准回归结果。其中， 列（１） 为未控制其他因素前提下， 新质生产力对碳福利绩效的影响， 列（２） 引入控制变量， 列（３） 进一步引入全部控制变量。分析列（１）～（３） 估计结果可知， 新质生产力的系数均在１％水平上显着为正， 且系数值大小未产生较大差异， 表明新质生产力能够提升碳福利绩效。重点分析列（３） 可知， 新质生产力的估计系数为０. ３１７，通过１％显着性检验， 表明在其余条件不变情况下，新质生产力使得碳福利绩效平均提升３１. ７％。究其原因， 作为一种先进的生产力质态， 新质生产力摒弃以往增长方式粗放、资源环境破坏大的高速发展模式， 通过技术创新驱动产业发展方式、能源结构转型升级， 实现全过程减污、降碳和清洁生产， 从而助力营造良好生态环境， 提升碳福利绩效。
３. ２ 内生性与稳健性检验
３. ２. １ 工具变量法调整
碳福利绩效越高， 预示着社会绿色转型发展的质量和能级越高， 越有助于新质生产力的生成，故新质生产力与碳福利绩效间存在反向因果的可能性。对此， 选用新质生产力滞后１ 期（ＩＶ）作为工具变量， 采用２ＳＬＳ 估计方法重新对回归模型进行检验， 以处理内生性问题。在第一阶段检验中， 工具变量通过５％显着性水平检验， 且Ｆ 值为２８ ３４６，远大于１０， 说明工具变量有效。表３ 列（１） 汇报了第二阶段的检验结果， 新质生产力的估计系数在５％水平上显着呈现正向趋势， 符合基准回归结果， 说明研究结论具有稳健性。
３. ２. ２ 剔除胡焕庸线左侧省（区、市）
胡焕庸线左右两侧经济、人口、自然等资源分布不均衡现象较为突出， 左侧６ 个省（区、市）面积较大， 但经济发展水平与人口比重均落后于右侧， 这可能使得新质生产力对碳福利绩效的影响产生差异。对此， 仅以胡焕庸线右侧省（区、市）为样本展开回归， 结果见表３ 列（２）。分析可知， 新质生产力的估计系数为正， 通过１％显着性检验， 意味着研究结论稳健性较强。
３. ２. ３ 数据缩尾处理
对样本数据进行左右双边１％缩尾处理， 结果见表３ 列（３）。可以看出， 与基准回归结果相比，新质生产力估计系数未发生显着改变， 意味着研究结论是稳健的。
３. ３ 机制检验
３. ３. １ 产业结构高级化
表４ 列（１） 报告了以产业结构高级化作为中介变量的估计结果。可以发现， 新质生产力的估计系数为０ １３５， 通过１％显着性检验， 说明新质生产力能够推动产业结构高级化。产业结构逐渐向高级化演进过程中， 产生领先的新技术、新商业模式以及新管理方式， 能够全面降低产业活动各类成本和能源消耗， 提升地方生态福利产品供给， 从而促进当地碳福利绩效提升。
３. ３. ２ 资源利用效率
表４ 列（２） 报告了以资源利用效率作为中介变量的估计结果。可以看出， 新质生产力对资源利用效率的影响系数显着为正， 系数值为０ １６８，说明新质生产力能够提升资源利用效率。而资源利用效率提升可降低生产成本， 减少能源消耗， 有效促进资源节约集约循环利用， 为碳福利绩效增长提供有力支撑。综合而言， 新质生产力引领生产对象、生产方式以及生产工具实现变革升级， 推动各类要素系统化整合、高效化利用和协作化开发，显着提升资源利用效率， 进而提高碳福利绩效。
３. ４ 调节效应检验
理论分析表明， 新质生产力对碳福利绩效的影响可能存在颠覆性技术创新的调节效应。为验证这一假设， 对式（５） 展开回归， 结果见表５。结果显示， 颠覆性技术创新与新质生产力的交互项对碳福利绩效的影响系数显着为正， 说明颠覆性技术创新对新质生产力与碳福利绩效二者间关系产生正向调节作用。在颠覆性技术创新成果不断涌现情形下， 颠覆性技术创新改变产业格局和生产要素配置方式， 在经济发展中产生“换道”超车的效果， 从而催生了新质生产力， 并不断激发新质生产力的绿色低碳经济效应， 为提升碳福利绩效做出积极影响。
４ 异质性分析
４. １ 区域异质性
依托国家统计局对我国地域划分的方法， 将３０ 个省（区、市）划分为东、中、西三大地区， 展开分样本回归， 结果见表６ 列（１） ～ （３）。由列（１） 结果可知， 新质生产力估计系数在１％水平上显着为正， 说明新质生产力对东部地区碳福利绩效产生显着正向影响。由列（２） 和列（３） 结果可知， 在中部和西部地区， 新质生产力的估计系数为０. ２４６、０. １９５， 但均未通过显着性检验，说明新质生产力对中西部地区碳福利绩效的影响不显着。究其原因， 东部地区率先探索高强度的外向型经济并加速财富积累， 其数字经济、数据要素及其市场化配置改革均走在全国前列， 能够加速培育新质生产力， 减少发展过程中的能源消耗和碳排放， 进而更好激发新质生产力对碳福利绩效的积极作用。中西部地区大数据、人工智能等新要素、新技术相对匮乏， 新质生产力的培育环境和发展环境尚不成熟， 故难以快速激发新质生产力对碳福利绩效的提升作用。
４. ２ 制度环境异质性
新质生产力的涌现， 不仅代表着经济社会以及生产力层面的跃迁， 更得益于社会制度、生产关系方面的深刻变革［２２］ 。因此， 良好的制度环境能够营造有利于新质生产力成长的外部空间， 更好发挥新质生产力对碳福利绩效的赋能作用。鉴于此， 本文从制度环境的建设情况出发， 讨论不同制度环境下新质生产力对碳福利绩效的差异化影响。参照何雨可等（２０２４）［２３］ 的研究方法， 以市场化指数中的子指数“市场中介组织发育和法律制度环境” 衡量制度环境， 并取均值将样本划分为制度环境良好地区和制度环境一般地区展开分样本检验， 结果见表６ 列（４） 和列（５）。在制度环境良好地区， 新质生产力的估计系数为正， 通过１％显着性检验， 说明新质生产力能够有效提升碳福利绩效。而在制度环境一般地区， 新质生产力的估计系数则不显着。
５ 结论与建议
５. １ 结论
本文利用２０１３ ～ ２０２２ 年我国３０ 个省（区、市）面板数据， 在理论分析基础上， 构建基准回归模型、中介效应模型以及调节效应模型， 实证检验新质生产力对碳福利绩效的影响及内在机理。主要得到如下研究结论： （１） 新质生产力对碳福利绩效具有提升效应； （２） 影响机制检验表明，产业结构高级化和资源利用效率是新质生产力作用于碳福利绩效的主要渠道； （３） 调节效应检验表明， 颠覆性技术创新在新质生产力影响碳福利绩效过程中发挥正向调节效应； （４） 异质性分析得出， 在东部地区和制度环境良好地区， 新质生产力对碳福利绩效的影响更显着。
５. ２ 建议
根据研究结论， 提出如下建议：
（１） 加快形成和发展新质生产力。研究结论指出， 新质生产力对碳福利绩效具有显着积极影响。①营造培育新质生产力的良好制度环境。政府部门应进一步健全要素参与收入分配机制， 破除地方保护和市场分割， 全面激活数据、知识、技术等优质生产要素活力， 并引导各类要素向先进生产力集聚， 从而打通新质生产力发展堵点；②以现代化产业体系建设为新质生产力的形成提供基础支撑。相关部门要深度参与国际供应链管理和产业链治理， 锚定电子信息、新材料、先进制造、新能源等新兴产业和未来产业， 建立具有国际竞争力的现代化产业体系， 为新质生产力的形成和发展夯实基础支撑， 进而打造绿色低碳产业集群， 以此更好的发挥新质生产力对碳福利绩效的积极作用。
（２） 推动产业结构高级化转型。鉴于新质生产力能够通过产业结构高级化转型提升碳福利绩效， 相关部门应在积极培育新质生产力过程中，大力推动产业结构高级化转型， 减少传统产业能源消耗， 助力碳福利绩效增长。①加快传统产业绿色转型。有关部门应以节能降耗为目标， 进一步修订产业结构调整指导目录， 制定能源、化工等高排放、高耗能行业减碳减排实施方案， 提高能耗和高碳排放企业准入标准， 倒逼传统产业加快培育新质生产力， 向绿色、低碳方向实现高级化转型， 进而为碳福利绩效提升注入动力； ②大力培育绿色低碳产业集群。相关部门可利用人工智能、大数据等新兴技术培育绿色制造新模式、新产品、新业态， 并建立数字化产业园区平台， 集聚先进企业、科研单位形成产业高级化发展动能， 实现绿色低碳产业集群发展， 提升碳福利绩效。
（３） 全面提高资源利用效率。研究得出资源利用效率是新质生产力提升碳福利绩效的重要渠道， 因而需积极利用新质生产力全面提高资源利用效率， 为提升人民生态福祉做出贡献。具体而言， ①完善资源价格形成机制。财政部门应进一步建立合理、完善的土地、能源等自然资源价格和税费政策， 减少政府对资源价格的不当干预，提高资源利用效率； ②可建立资源价格机制， 通过市场调节实现资源高效利用， 从而减少不必要的资源能源消耗， 在提高资源利用效率过程中提升碳福利绩效水平。
（４） 增强颠覆性技术创新能力。研究表明，颠覆性技术创新能够正向调节新质生产力对碳福利绩效的影响。①健全颠覆性技术创新政策体系。有关部门应建立前沿探索、基础研究、应用攻关等过程中的财政支持制度， 拨付一定资金鼓励高水平大学、科研机构以及企业建立颠覆性技术协同创新平台， 加快推动形成新质生产力， 继而提高碳福利绩效； ②适度放宽颠覆性技术产业的准入门槛。有关部门还可适度降低产业准入门槛，通过给予配套资金、出台激励措施以及建立追踪机制等方式， 吸纳更多企业开展颠覆性技术创新，缩短新质生产力培育进程， 更好释放新质生产力对碳福利绩效的积极影响。
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（责任编辑： 杨 婧）
基金项目： ２０２２ 年度立项内蒙古自治区教育科学研究“十四五” 规划“新时代管理科学与工程类专业融入课程思政的ＯＢＥ 教学模式创新研究” （项目编号： ＮＧＪＧＨ２０２２４１４）。
