劉丙泉，尚夢(mèng)芳，馬占新

（1.中國(guó)石油大學(xué)（華東）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 青島，266580；2.內(nèi)蒙古大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特，010021）

一、引言

改革開放以來，我國(guó)取得了顯著的經(jīng)濟(jì)發(fā)展成就，成為世界第三大經(jīng)濟(jì)體。然而，“高投入、高消耗、高排放”的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式也使我國(guó)成為二氧化碳排放最多的發(fā)展中國(guó)家，并且，根據(jù)美國(guó)世界資源研究所（WRI）預(yù)計(jì)，中國(guó)1990-2016年間二氧化碳排放將超過美國(guó)，成為頭號(hào)排放國(guó)。而且，在工業(yè)化與城市化快速發(fā)展的今天，我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)加之以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，勢(shì)必進(jìn)一步推動(dòng)二氧化碳排放量持續(xù)攀升。然而，國(guó)際氣候博弈及國(guó)際貿(mào)易中的“低碳門檻”對(duì)我國(guó)國(guó)際政治、經(jīng)濟(jì)、外交都已產(chǎn)生了巨大壓力，國(guó)內(nèi)生態(tài)環(huán)境承載力壓力也給我國(guó)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)可持續(xù)發(fā)展提出了巨大挑戰(zhàn)。有鑒于此，作為負(fù)責(zé)任的大國(guó)，我國(guó)于2009年向國(guó)際社會(huì)承諾2020年單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放量比2005年下降40%～50%，這既是緩解國(guó)內(nèi)環(huán)境承載力壓力、構(gòu)筑可持續(xù)發(fā)展模式的重要契機(jī)，同時(shí)也是我國(guó)樹立大國(guó)威信、回應(yīng)國(guó)際減排呼聲的重要舉措。要實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)，就必須要對(duì)我國(guó)各地區(qū)的碳排放效率、減排成本及區(qū)域發(fā)展成本進(jìn)行科學(xué)的評(píng)估，找到區(qū)域發(fā)展成本較高、碳減排成本較低的省市為減排著力點(diǎn)，從而在盡量保證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受影響較小的情況下，實(shí)現(xiàn)大幅碳減排。

二、相關(guān)研究述評(píng)

目前，諸多學(xué)者對(duì)碳排放效率進(jìn)行了研究，并取得了一定的成果，主要包括碳排放效率評(píng)估、減排潛力評(píng)估、減排成本評(píng)估三個(gè)領(lǐng)域。碳排放效率評(píng)估領(lǐng)域，構(gòu)建合理的碳排放效率指標(biāo)一直是學(xué)界研究的熱點(diǎn)問題，“單位能耗碳排放量”［1-2］、“單位GDP碳排放量”［3］、“人均碳排放量”、“人均GDP碳排放量”［4］等“單一要素”碳排放效率指標(biāo)被相繼提出。但是二氧化碳排放是人口、能源消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等因素共同作用的結(jié)果，由此，全要素碳排放效率評(píng)估開始為人關(guān)注，應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）將碳排放量作為投入要素或非期望產(chǎn)出，利用Malmquist指數(shù)、環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)等方法探討區(qū)域碳排放效率的時(shí)序演變規(guī)律及尋求期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出的同比例縮減，成為目前研究的焦點(diǎn)。Boyd考慮二氧化碳的弱可處置性應(yīng)用基于方向距離函數(shù)（Directional Distance Function，DDF）的環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)開展了企業(yè)層面的環(huán)境效率評(píng)價(jià)［5］；Managia &Jena 則以我國(guó)和印度為研究對(duì)象，考察了兩國(guó)環(huán)境污染下的全要素生產(chǎn)率問題［6］；王群偉、周德群等以我國(guó)28個(gè)省市為研究樣本，將二氧化碳視為非期望產(chǎn)出考察了不同省份的碳排放效率［7］，并構(gòu)建了反映碳排放效率動(dòng)態(tài)變化的Malmquist指數(shù)模型，對(duì)我國(guó)28個(gè)省市1996-2007年間碳排放效率的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律進(jìn)行了分析［8］。碳減排潛力評(píng)估領(lǐng)域，應(yīng)用環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)在既定包絡(luò)面下開展二氧化碳的投影分析，成為測(cè)度碳減排潛力的主要方法，如余曉泓、張超測(cè)度了我國(guó)工業(yè)部門的能源效率和二氧化碳減排潛力，發(fā)現(xiàn)不同行業(yè)二氧化碳減排潛力差異巨大［9］；杜慧斌、王洋洋在全要素框架下應(yīng)用基于松弛變量的DEA模型測(cè)度了1997-2009年我國(guó)29個(gè)省市的碳排放效率及其減排潛力［10］。而在碳減排成本評(píng)估領(lǐng)域，應(yīng)用DEA和DDF獲得決策單元的最佳減排方向，進(jìn)而構(gòu)建拉格朗日函數(shù)，以碳排放影子價(jià)格來評(píng)估決策單元的碳減排成本成為當(dāng)前研究的主流方法［11-13］。

上述研究呈現(xiàn)出以下兩方面特點(diǎn)：第一，碳排放效率大都基于靜態(tài)評(píng)價(jià)的視角，眾多學(xué)者均應(yīng)用當(dāng)期DEA 對(duì)決策單元（DMU）當(dāng)期的效率進(jìn)行評(píng)估，得到的效率值只能進(jìn)行同期橫向比較，而無法進(jìn)行不同時(shí)間維度的縱向比較，應(yīng)用Malmquist指數(shù)模型雖能實(shí)現(xiàn)指定年份DMU效率的比較，但卻無法實(shí)現(xiàn)任意年份DMU效率的對(duì)比分析；第二，碳排放效率評(píng)價(jià)大都面向?qū)嶋H包絡(luò)面，當(dāng)前諸多研究均基于現(xiàn)有參評(píng)DMU 的實(shí)際投入/產(chǎn)出數(shù)據(jù)，形成的包絡(luò)面稱作實(shí)際包絡(luò)面，在這種情況下，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)諸多DMU 效率為1 的情況，而實(shí)際上效率均為1 的DMU碳排放效率同樣有差別，也不同程度地存在效率改進(jìn)空間，常用來解決該問題的超效率DEA方法雖能實(shí)現(xiàn)DMU的效率排序，但是由于其每次優(yōu)化均需將待評(píng)估DMU排除在參考單元外，致使每次評(píng)估時(shí)應(yīng)用的包絡(luò)面均不相同，即最終的評(píng)估結(jié)果實(shí)際是基于不同包絡(luò)面得出的，評(píng)估結(jié)果缺乏統(tǒng)一的評(píng)價(jià)基準(zhǔn)，致使評(píng)價(jià)結(jié)果可比性下降。

基于上述考慮，文章在序列DEA 基礎(chǔ)上，應(yīng)用環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)和虛擬包絡(luò)面思想構(gòu)建面向統(tǒng)一技術(shù)前沿的碳排放效率評(píng)價(jià)模型，動(dòng)態(tài)考察我國(guó)28 個(gè)省市碳排放效率情況，并以此為基礎(chǔ)，分析各省市的發(fā)展成本及減排成本，以期為我國(guó)碳減排指標(biāo)的合理分配及碳排放承諾的高效實(shí)現(xiàn)提供理論基礎(chǔ)。

三、研究方法

（一）統(tǒng)一技術(shù)前沿下碳排放效率評(píng)價(jià)模型設(shè)計(jì)

二氧化碳排放是由能源消費(fèi)、勞動(dòng)力消耗、資本投入等生產(chǎn)要素共同作用的結(jié)果，具有明顯的全要素特征。由此，假設(shè)生產(chǎn)過程由能源、資本、勞動(dòng)力等作為投入要素，獲得單一期望經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出（GDP），同時(shí)產(chǎn)生非期望產(chǎn)出（CO2），該生產(chǎn)過程可由如下環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)模型描述：

其中，x=( x1,…,xN)表示每個(gè)DMU 的N 種投入要素；y=(y1,…,yS)表示每個(gè)DMU 獲得的S種期望產(chǎn)出；c 表示該生產(chǎn)過程的非期望產(chǎn)出（即二氧化碳排放）；t=(1 ,…,T)表示考察期；表示每個(gè)橫截面指標(biāo)值的權(quán)重，表征該生產(chǎn)過程規(guī)模報(bào)酬不變。（1）式中的不等式約束表征了期望產(chǎn)出和投入要素的強(qiáng)可處置性，期望產(chǎn)出的不等式約束和二氧化碳的等式約束則表征了兩類產(chǎn)出的聯(lián)合弱可處置性及零結(jié)合性，Pt(xt)具備有界、凸性、閉合的特征，保證了給定投入水平下不能提供無限產(chǎn)出水平。

上述環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)模型實(shí)現(xiàn)了期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的有效結(jié)合，但并不能應(yīng)用到具體的計(jì)算中。實(shí)證研究中通常應(yīng)用方向性環(huán)境距離函數(shù)來測(cè)度給定方向、投入要素、技術(shù)水平下的期望產(chǎn)出擴(kuò)張和非期望產(chǎn)出縮減的比例，上述環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)模型的方向性距離函數(shù)可以表示為：

Dt表示t時(shí)期的技術(shù)包絡(luò)，距離函數(shù)β表示在投入要素不增加、技術(shù)水平無變化條件下，期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出在方向上能實(shí)現(xiàn)的最大擴(kuò)張/縮減比例。

（2）式能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)當(dāng)期決策單元碳排放效率的比較，但無法實(shí)現(xiàn)對(duì)不同期碳排放效率的比較，甚至?xí)霈F(xiàn)技術(shù)前沿的整體倒退。主要原因在于該式對(duì)效率的測(cè)算基于當(dāng)期的技術(shù)前沿獲得，而各期并沒有統(tǒng)一的技術(shù)前沿。為此，本研究選擇序列DEA（Sequential DEA）方法，將各期決策單元統(tǒng)一納入到參考單元集，此時(shí)方向性距離函數(shù)可以表示為：

（3）式實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同決策單元任意年度碳排放效率的比較，但由于（3）式參考單元集由實(shí)際參評(píng)DMU 構(gòu)成，因此，會(huì)出現(xiàn)諸多β為0 的決策單元，而實(shí)際上這些單元碳排放效率依然差異明顯?？紤]如圖1所示的兩投入—單產(chǎn)出情況。

圖1 虛擬包絡(luò)面的構(gòu)建

A、B、C、D、E為待評(píng)決策單元，A、B、D、E為技術(shù)有效，效率無差別，因此構(gòu)成了實(shí)際包絡(luò)面ABDE，為有效區(qū)分同為技術(shù)有效的決策單元，超效率DEA將待評(píng)單元從參考單元集合中去除，如評(píng)估決策單元B時(shí)，參考單元集由A、C、D、E構(gòu)成，此時(shí)包絡(luò)面由A、D、E構(gòu)成，決策單元B效率＞1；如評(píng)估決策單元D時(shí)，參考單元集由A、B、C、E構(gòu)成，此時(shí)包絡(luò)面由A、B、E構(gòu)成，決策單元D效率＞1。雖然超效率DEA 實(shí)現(xiàn)了對(duì)有效單元的區(qū)分，但每評(píng)一個(gè)決策單元，包絡(luò)面都會(huì)發(fā)生變化，致使最終的評(píng)價(jià)結(jié)果并非基于同一包絡(luò)面?？紤]若能構(gòu)建虛擬包絡(luò)面PQMN，則所有待評(píng)決策單元均被包含在該包絡(luò)面內(nèi)部，成為無效決策單元，所有決策單元的評(píng)估結(jié)果均可由此包絡(luò)面確定。

不論實(shí)際包絡(luò)面還是虛擬包絡(luò)面均由技術(shù)有效的決策單元構(gòu)成，為此，本研究通過構(gòu)建虛擬決策單元（virtual DMU）擴(kuò)張參考單元集的方式實(shí)現(xiàn)。令：

“+”表征正理想決策單元，其投入要素由所有決策單元各期投入要素的最小值構(gòu)成，其期望產(chǎn)出由所有決策單元各期期望產(chǎn)出最大值構(gòu)成，非期望產(chǎn)出由所有決策單元各期非期望產(chǎn)出最小值構(gòu)成；“-”表征負(fù)理想決策單元，其投入產(chǎn)出要素構(gòu)成與正理想決策單元恰好相反。正負(fù)理想決策單元框定了實(shí)際生產(chǎn)可能集的邊界，所有虛擬決策單元投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)在正、負(fù)理想決策單元的基礎(chǔ)上隨機(jī)產(chǎn)生，本研究將正虛擬決策單元投入要素限定在，期望產(chǎn)出限定在，非期望產(chǎn)出限定在[0 .8C+,C+] ；負(fù)虛擬決策單元投入要素限定在，期望產(chǎn)出限定在，非期望產(chǎn)出限定在[C-,1.2C-] 。為較好地?cái)U(kuò)張參考單元集，本研究取正負(fù)虛擬決策單元數(shù)為實(shí)際DMU數(shù)×期數(shù)。

（二）發(fā)展成本指數(shù)與碳減排成本指數(shù)構(gòu)建

即當(dāng)期望產(chǎn)出不降低的情況下，碳排放能夠縮減的最大比例。如圖2中，單元A向包絡(luò)面的B點(diǎn)移動(dòng)，該情境下不考慮碳排放縮減帶來的期望產(chǎn)出降低，是一種無成本的碳減排方式，本研究定義該情境下的碳排放效率為單純減排視角下的碳排放效率（用β1表示）。

圖2 不同情境下的碳排放縮減方向

即當(dāng)碳排放量不增加的情況下，期望產(chǎn)出能夠擴(kuò)張的最大比例。如圖2中，單元A向包絡(luò)面的C點(diǎn)移動(dòng)，該情境下不考慮期望產(chǎn)出擴(kuò)張帶來的碳排放增加，是一種理想的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，本研究將該情境下的碳排放效率定義為單純發(fā)展視角下的碳排放效率（用β2表示）。

即期望產(chǎn)出擴(kuò)張比例與碳排放縮減比例相同。如圖2中，單元A向包絡(luò)面的D點(diǎn)移動(dòng)，該情境下要求期望產(chǎn)出擴(kuò)張的同時(shí)碳排放縮減，是經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)的區(qū)域發(fā)展模式，也是一種嚴(yán)格環(huán)境規(guī)制的發(fā)展模式，本研究將該情境下的碳排放效率定義為協(xié)調(diào)發(fā)展視角下的碳排放效率（用β3表示）。

四、實(shí)證研究

（一）數(shù)據(jù)來源與說明

考慮數(shù)據(jù)可得性，本研究以2008-2013年為觀察期，以我國(guó)28 個(gè)省市為研究對(duì)象（香港、澳門、臺(tái)灣、寧夏、新疆、西藏等數(shù)據(jù)不全，不在考察范圍），基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》及各地市統(tǒng)計(jì)年鑒等。投入與產(chǎn)出指標(biāo)的含義及計(jì)算如下：

（1）資本投入。以資本存量來表示各省的資本投入，并采用永續(xù)盤存法估算2008-2013年間各省資本存量［14］：其中，Kt為第t年的資本存量，Mt表示第t年固定資本形成的總額，0.1096為資本折舊率。

（2）勞動(dòng)力投入。以從業(yè)人員數(shù)來表示各省勞動(dòng)力投入，單位為萬人。

（3）能源投入。以能源消費(fèi)總量來表示各省能源投入，單位為萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

（4）期望產(chǎn)出。以GDP代表各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，單位為億元。

（5）非期望產(chǎn)出。取碳排放量，單位按萬噸計(jì)，采用基于IPCC《國(guó)家溫室氣體排放清單指南》2006版的估算方法，以煤炭、原油、天然氣等8種能源終端消費(fèi)量與各自碳排放系數(shù)的乘積之和表示：

其中，C為碳排放量總和，Ei為按標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì)的第i種能源消費(fèi)量，αi為第i種能源碳排放系數(shù)，i表示能源消費(fèi)種類。

（二）統(tǒng)一技術(shù)前沿下碳排放效率評(píng)估

結(jié)合（3）式及虛擬決策單元構(gòu)建方法，在MATLABR2012a 軟件平臺(tái)上，測(cè)算了統(tǒng)一技術(shù)前沿下我國(guó)28個(gè)省市2008-2013年三種情景下的碳排放效率情況，見表1所列。

表1 不同情景下我國(guó)省市碳排放效率統(tǒng)計(jì)性描述

續(xù)表1

從表1 反映的統(tǒng)一技術(shù)前沿下不同情景的我國(guó)省際碳排放效率來看，情景1 視角下，即單純碳減排視角下，從全國(guó)來看，要滿足當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模，我國(guó)大多數(shù)省市還有較大的碳減排空間，但在考察期內(nèi)我國(guó)碳減排空間正在逐年緩慢下降；從區(qū)域?qū)用婵?，東部地區(qū)碳減排空間最小，西部地區(qū)減排空間最大，這說明在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)規(guī)模下，西部地區(qū)碳減排能力更強(qiáng)；從各省市層面看，考察期內(nèi)只有廣州、浙江、江蘇始終處在碳排放效率最優(yōu)的層次，而遼寧、山西、內(nèi)蒙古始終處在碳排放效率最差的層次，我國(guó)省市碳排放效率呈現(xiàn)顯著的“棗核”型。情景2 視角下，即單純經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張的視角下，從全國(guó)層面看，以當(dāng)前的碳排放量，我國(guó)實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模遠(yuǎn)未達(dá)到理想水平，雖然考察期內(nèi)這種情況有所改觀，但效果不顯著；從區(qū)域?qū)用婵?，西部地區(qū)省份在當(dāng)前碳排放水平下更應(yīng)取得顯著的經(jīng)濟(jì)發(fā)展成就；而從各省市層面看，在各自碳排放水平下，北京、上海、江蘇、廣東四省市始終處于經(jīng)濟(jì)規(guī)模最優(yōu)的狀態(tài)，經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張的空間較小，而吉林、陜西、云南、青海始終處在經(jīng)濟(jì)規(guī)模最差的狀態(tài)，經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張的空間非常大。值得注意的是，山西、內(nèi)蒙古在情景1 視角下，碳減排的空間非常大，但在情景2 視角下，其經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張的空間并不大，這說明這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張已經(jīng)達(dá)到了全國(guó)的前列，但在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張過程中并未關(guān)注碳排放控制，相對(duì)其他省市這些省市的經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張方式更加粗放。情景3 視角下，即協(xié)調(diào)發(fā)展的視角下，從全國(guó)層面看，我國(guó)碳排放效率呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢(shì)，β3從2008年的0.319下降到2013年的0.276；從區(qū)域?qū)用婵矗疾炱趦?nèi)東部地區(qū)與中西部地區(qū)碳排放效率差距依然比較顯著，東部地區(qū)省市碳排放效率一直較高，中西部地區(qū)間碳排放效率差距正在縮小；而從各省市層面看，廣東、江蘇、浙江協(xié)調(diào)發(fā)展程度較高，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和碳減排同比例變動(dòng)的比例較小，而山西、內(nèi)蒙古、貴州等省市協(xié)調(diào)發(fā)展程度較低，還有較大空間實(shí)現(xiàn)大幅經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，保證碳排放量的進(jìn)一步縮減。

根據(jù)上述三種情景下我國(guó)省際碳排放效率的評(píng)估結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)考察期內(nèi)我國(guó)省際碳排放效率增長(zhǎng)緩慢，三大經(jīng)濟(jì)帶之間碳排放效率差異依然顯著，差異縮減趨勢(shì)不明顯，北京、浙江、江蘇等省市在不同情境下均具有較高的碳排放效率，而山西、內(nèi)蒙古、遼寧、青海等地碳排放效率均不高?？梢灶A(yù)見，未來在不進(jìn)行較大技術(shù)創(chuàng)新和嚴(yán)格環(huán)境規(guī)制情況下，我國(guó)省際碳排放效率仍將呈現(xiàn)上述規(guī)律。

（三）統(tǒng)一技術(shù)前沿下區(qū)域發(fā)展成本分析

根據(jù)情景1、情景3 及區(qū)域發(fā)展成本測(cè)度公式，測(cè)算得到2008-2013年我國(guó)28 個(gè)省市的發(fā)展成本，見表2所列。

觀察表2，從全國(guó)層面看，考察期內(nèi)每獲得萬元GDP 的產(chǎn)出擴(kuò)張，平均就需要0.432 噸的碳減排縮減量損失，近年來伴隨技術(shù)進(jìn)步及碳減排措施的實(shí)施，我國(guó)單位GDP擴(kuò)張需要的碳減排縮減量損失正呈現(xiàn)下降趨勢(shì)；從區(qū)域?qū)用婵矗瑬|部地區(qū)發(fā)展成本較低，考察期內(nèi)平均每萬元GDP 擴(kuò)張僅需0.321噸碳減排縮減量的損失，且考察期內(nèi)，東部地區(qū)發(fā)展成本呈現(xiàn)逐年穩(wěn)定下降的態(tài)勢(shì)，中部地區(qū)考察期內(nèi)發(fā)展成本下降趨勢(shì)明顯，雖然2013年發(fā)展成本略有上升，但2012年萬元GDP 擴(kuò)張僅需0.398 噸碳減排縮減量損失，碳減排效果非常顯著，西部地區(qū)發(fā)展成本在2008-2012年呈現(xiàn)穩(wěn)定下降的趨勢(shì)，但是下降并不明顯，2013年發(fā)展成本又出現(xiàn)大幅提升，每萬元GDP擴(kuò)張需要的碳減排縮減量損失依然是全國(guó)最高的；從各省市層面來看，北京、天津、上海、廣東等8 省市萬元GDP 擴(kuò)張需要的碳減排縮減損失不足0.3 噸，發(fā)展成本較低，未來加快這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放增長(zhǎng)影響較小，而山西、貴州、內(nèi)蒙古等三省萬元GDP擴(kuò)張需要的碳減排縮減損失達(dá)到了0.7 噸以上，發(fā)展成本較高，必須考慮轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式。

表2 2008-2013年我國(guó)省市發(fā)展成本 噸/萬元

（四）統(tǒng)一技術(shù)前沿下區(qū)域碳減排成本分析

結(jié)合情景2、情景3及碳減排成本測(cè)度公式，計(jì)算2008-2013年我國(guó)各省市碳減排成本，見表3所列。

觀察表3，從全國(guó)層面看，考察期內(nèi)我國(guó)碳減排成本呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)，平均每噸碳排放縮減需要承擔(dān)2.698 萬元的GDP 擴(kuò)張損失；從區(qū)域?qū)用婵?，東部地區(qū)的碳減排成本最高，中部次之，西部最低，且三大區(qū)域碳減排成本基本均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，尤其中部地區(qū)碳減排成本上升趨勢(shì)非常顯著，這說明自2006年我國(guó)開始實(shí)施中部崛起戰(zhàn)略后，中部地區(qū)內(nèi)涵式發(fā)展的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式取得了顯著的成果，所以單純從碳減排成本最小化的視角，應(yīng)加強(qiáng)西部地區(qū)各省市碳排放的控制；從各省市層面看，北京、天津、廣東等12省市碳減排成本較高，每噸碳排放縮減需承擔(dān)的GDP 擴(kuò)張損失達(dá)到3 萬元以上，而河北、遼寧、山西等7 省市碳減排成本較低，每噸碳排放縮減需承擔(dān)的GDP 擴(kuò)張損失不足2萬元，尤其貴州省碳減排成本僅有0.615萬元。

表3 2008-2013年我國(guó)省際碳減排成本指數(shù)

結(jié)合各省市發(fā)展成本和碳減排成本，不難發(fā)現(xiàn)，在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式下，我國(guó)各省市發(fā)展成本和碳減排成本差異巨大，僅僅根據(jù)各省市的碳排放絕對(duì)量制定其碳減排額對(duì)個(gè)別省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)產(chǎn)生巨大的傷害，對(duì)全國(guó)總體的碳排放控制也是不利的。從上述分析看，以北京、廣州、浙江、江蘇等為代表的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，雖然碳排放絕對(duì)量較大，但其發(fā)展成本較低、碳減排成本非常高，應(yīng)鼓勵(lì)這些省市按照當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式大力發(fā)展，發(fā)揮其輻射帶動(dòng)作用；而以山西、遼寧、內(nèi)蒙古等為代表的省市，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)視角下的碳排放效率較高，而碳減排視角下和協(xié)調(diào)發(fā)展視角下碳排放效率較低，導(dǎo)致其發(fā)展成本較高、碳減排成本較低，這些省市就應(yīng)考慮轉(zhuǎn)換經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，制定嚴(yán)格的碳減排措施，甚至應(yīng)不惜以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)減速為代價(jià)實(shí)現(xiàn)碳排放量的大幅降低。

五、結(jié)論與啟示

文章應(yīng)用序列DEA和虛擬包絡(luò)面設(shè)計(jì)，構(gòu)建了統(tǒng)一技術(shù)前沿下區(qū)域碳排放效率的測(cè)度模型，并從單純經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的視角、單純碳減排的視角和協(xié)調(diào)發(fā)展的視角測(cè)度了我國(guó)28省市2008-2013年間的碳排放效率水平，進(jìn)而構(gòu)建了區(qū)域發(fā)展成本和碳減排成本測(cè)量指標(biāo)，分析了我國(guó)28省市2008-2013年間發(fā)展成本和碳減排成本的變化規(guī)律。主要結(jié)論包括：①三種情景下，我國(guó)碳排放效率均呈現(xiàn)緩慢提升的特征，但總體上碳排放效率不高，各省市均存在較大的提升空間，三大經(jīng)濟(jì)帶在三種情景下碳排放效率差異明顯；②從發(fā)展成本看，我國(guó)單位GDP擴(kuò)張需要的碳減排縮減量損失呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，東部地區(qū)區(qū)域發(fā)展成本最低，中部地區(qū)區(qū)域發(fā)展成本呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢(shì)，西部地區(qū)區(qū)域發(fā)展成本一直處在高位，28個(gè)省市中山西、貴州發(fā)展成本最高；③伴隨我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，碳減排成本日趨提升，且三大經(jīng)濟(jì)帶均呈現(xiàn)碳減排成本上升的趨勢(shì)，其中東部地區(qū)省市碳減排成本最高，西部最低，山西、遼寧、內(nèi)蒙古碳減排成本在28個(gè)省市中最低。

上述研究結(jié)論的政策意義在于：①不同省份低碳發(fā)展成本、碳減排成本差異明顯，因此，從國(guó)家層面制定一刀切的碳減排政策，或者制定基于歷史公平的減排措施，對(duì)東部地區(qū)省份尤其是對(duì)北京、浙江、江蘇等發(fā)展成本低、碳減排成本高的省份會(huì)帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)放緩，削弱其全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶頭和輻射作用，且對(duì)全國(guó)整體碳減排效果并不顯著；②加大中西部地區(qū)尤其是西部地區(qū)省市環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，激發(fā)這些省市的綠色發(fā)展動(dòng)力，對(duì)全國(guó)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響不大，但對(duì)緩解國(guó)家碳減排壓力、早日實(shí)現(xiàn)碳減排承諾具有顯著作用；③敦促發(fā)展成本較高而碳減排成本較低省市，如山西、河北、遼寧等，充分借鑒碳排放效率較高省份的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，利用后發(fā)優(yōu)勢(shì)，制定更為嚴(yán)格的、更具前瞻性的地方性環(huán)保法規(guī)和碳減排措施，對(duì)于全國(guó)碳減排工作效果及這些省市跨越式發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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