摘要：采用交叉評價機制DEA模型，對2012年中國省域低碳經(jīng)濟效率進行了測算與評價。研究結(jié)果顯示：中國區(qū)域低碳經(jīng)濟效率基本上呈現(xiàn)東部>中部>西部的梯度分布，且省際分化明顯。廣東、福建、上海、浙江、江蘇、湖北、海南等7個地區(qū)低碳經(jīng)濟發(fā)展水平較好。河南、四川、重慶、貴州、甘肅、河北、山西等7省，這些地區(qū)低碳經(jīng)濟效率最低。通過分析各個省市效率低下的原因，考慮不同地區(qū)資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局，進而制定具有針對性的碳減排戰(zhàn)略。發(fā)展低碳能源、低碳產(chǎn)業(yè)、低碳消費和加大低碳技術(shù)研發(fā)投入，對提高我國低碳經(jīng)濟的發(fā)展具有重要的意義。

關(guān)鍵詞：低碳經(jīng)濟效率；碳排放；DEA模型

中圖分類號：F124.3；F224

文獻標識碼：ADOI：10.3963/j.issn.16716477.2016.05.0022

在中國經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，伴隨著資源的高投入、環(huán)境的高污染，以及低效率和碳排放劇增，即資源、環(huán)境的剛性約束與高能耗、高污染、低產(chǎn)出的傳統(tǒng)經(jīng)濟發(fā)展模式之間的矛盾日益突出。作為溫室氣體最重要的組成部分，如何控制二氧化碳排放，實現(xiàn)社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，成為全球關(guān)注的焦點。從碳排放強度看，我國的碳排放強度不但高于發(fā)達國家，也高于部分發(fā)展中國家。例如，2010年我國每萬美元GDP二氧化碳排放量是13.8噸，是美國的3.8倍，日本的6.9倍， 歐盟的 6.3倍，巴西的7倍，印度的1.6倍①。

“十三五”綱要已明確提出，把大幅度降低能源消耗強度和二氧化碳排放強度作為約束性指標，有效控制溫室氣體排放。因此，在研究經(jīng)濟效率的同時，把二氧化碳排放量納入經(jīng)濟發(fā)展評價指標，利用經(jīng)濟模型對我國省域低碳經(jīng)濟發(fā)展進行評價，對于推進低碳發(fā)展、提高低碳經(jīng)濟發(fā)展效率具有重要的指導(dǎo)意義。

一、國內(nèi)外關(guān)于低碳經(jīng)濟的研究

（一）國外學(xué)者關(guān)于低碳經(jīng)濟的相關(guān)研究

2003年，英國首次在政府文件中提出“低碳經(jīng)濟”的概念，認為低碳經(jīng)濟是通過低碳消耗和低污染以獲得高產(chǎn)出，通過應(yīng)用先進的技術(shù)來推動經(jīng)濟的發(fā)展。J. A. Duro 和 E. Padilla利用 theil 指數(shù)分解法，證實影響碳排放差異的主要因素是人均收入[1]。Kei Gomi，Koji Shimada等對建立區(qū)域低碳社會進行了研究，認為區(qū)域發(fā)展應(yīng)該建立二氧化碳減排目標，制定二氧化碳排放的長期計劃，通過溫和的經(jīng)濟增長來實現(xiàn)目標和計劃[2]。M. David等分析了不同國家及部門溫室氣體減排目標實現(xiàn)的可能性，并給出相應(yīng)政策建議[3]。Toshihiko Nakata，Mikhail Rodionov等認為全球應(yīng)通過構(gòu)建一個新的能源系統(tǒng)向低碳社會轉(zhuǎn)型，常規(guī)的能源系統(tǒng)側(cè)重于世界能源供給與需求網(wǎng)絡(luò)，新的能源系統(tǒng)應(yīng)該是立足于減少全球碳排放，更改能源結(jié)構(gòu)，提高能源效率的創(chuàng)新系統(tǒng)[4]。Fankhauser S借鑒英國的經(jīng)驗，為碳減排的政策制定者提供了實際可行的建議。他認為，給碳定價是至關(guān)重要的，但低碳還必須解決更廣泛的市場、投資的政策和行為失敗問題，這反過來提高政策的復(fù)雜性和協(xié)調(diào)的問題。碳轉(zhuǎn)型主要是革命的生產(chǎn)，而不是消費。供應(yīng)方面的創(chuàng)新和需求需要調(diào)整生活方式和行為，但前者占主導(dǎo)地位[5]。Xue J， Watanabe S.通過分析日本的碳排放現(xiàn)狀，對日本政府對氣候管理和能源管理的研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，日本廣泛開展能源外交、建設(shè)能源儲備、大力發(fā)展新能源以保障能源供給，推動了日本傳統(tǒng)社會向“新型低碳社會”的轉(zhuǎn)變。日本的氣候政策和能源政策對于發(fā)展我國的低碳經(jīng)濟具有十分重要的借鑒意義[6]。國外學(xué)者的研究主要針對碳排放和能源政策的研究，對于我國相關(guān)政策的制定具有一定的指導(dǎo)意義。

（二）中國學(xué)者關(guān)于低碳經(jīng)濟方面的研究

1.對低碳經(jīng)濟效率評價的相關(guān)研究。陳詩一基于SBM-DDF-AAM低碳經(jīng)濟分析理論機制，構(gòu)建了低碳轉(zhuǎn)型進程的動態(tài)評估指數(shù)，并對改革以來中國各省級地區(qū)的低碳經(jīng)濟轉(zhuǎn)型進程進行評估和預(yù)測[7]。朱承亮在考慮非期望產(chǎn)出SO2和COD的基礎(chǔ)上，基于產(chǎn)出角度的SBM-Undesirable模型，從效率視角對節(jié)能減排約束下中國綠色經(jīng)濟績效進行了研究，發(fā)現(xiàn)：考察期內(nèi)效率較低的省份全部為西部省份，但效率較高的省份未必全部為東部省份，個別西部省份在一些年份均處于生產(chǎn)前沿；中國經(jīng)濟增長效率區(qū)域差異明顯；優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高能源效率、增強環(huán)境治理強度及能力對經(jīng)濟增長效率具有顯著促進作用[8]。劉瑞翔利用了生產(chǎn)率指數(shù)構(gòu)建與分解方法，發(fā)現(xiàn)能源消耗和污染排放是中國環(huán)境無效率的主要來源[9]。周瑩在“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”框架下構(gòu)建了省域低碳經(jīng)濟運行狀況綜合評價指標體系[10]。相關(guān)學(xué)者對省域低碳經(jīng)濟效率的相關(guān)研究，主要是通過構(gòu)建低碳經(jīng)濟發(fā)展的指標體系，分析各省低碳發(fā)展的差異，進而對各地區(qū)低碳經(jīng)濟發(fā)展水平進行評價。

2.對低碳經(jīng)濟影響因素的相關(guān)研究。林伯強得出對我國碳排放影響較為顯著的因素包括經(jīng)濟增長、收入增加和能源強度[11]。涂正革發(fā)現(xiàn)：經(jīng)濟規(guī)模每增長1個百分點，碳排放量平均增加15百萬噸（MT）；不同行業(yè)間經(jīng)濟增長的邊際碳排放量差異很大，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化，促進節(jié)能技術(shù)與工藝創(chuàng)新、走新型工業(yè)化道路，是實現(xiàn)中國低碳發(fā)展的必經(jīng)之路[12]。李濤運用面板數(shù)據(jù)模型回歸，考察了影響我國低碳經(jīng)濟發(fā)展的相關(guān)因素，認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對改善碳排放效率最有成效。史亞東利用超效率DEA模型，測算了我國主要能耗行業(yè)在碳減排約束下的能源利用效率，發(fā)現(xiàn)碳減排約束對能源利用效率有顯著的影響[1314]。賈登勛利用Tobit模型研究了低碳經(jīng)濟發(fā)展效率的區(qū)域差異及影響因素，結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平、能源消費結(jié)構(gòu)和能源消耗強度與低碳經(jīng)濟發(fā)展水平負相關(guān)[15]。

中國學(xué)者主要利用投入產(chǎn)出模型回歸等方法來研究我國的碳排放和低碳經(jīng)濟發(fā)展，主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析等方法，研究影響碳排放的相關(guān)因素，進而探索改善碳減排的措施，提出相應(yīng)的政策建議。

目前的文獻評價低碳經(jīng)濟發(fā)展主要有以下兩種方法：一是通過主要成分分析法和層次分析法等構(gòu)建低碳經(jīng)濟發(fā)展的指標體系，從而對各地區(qū)低碳經(jīng)濟發(fā)展水平進行分析和評價。二是利用投入產(chǎn)出系統(tǒng)來研究各地區(qū)的低碳經(jīng)濟效率，主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法。相對而言，從投入產(chǎn)出效率方面對我國低碳經(jīng)濟發(fā)展情況進行研究的文章比較少。本文主要是對中國省域低碳經(jīng)濟效率進行測算和評價分析，所以也采用DEA模型進行測量，但為避免傳統(tǒng)DEA模型中權(quán)重依賴性的缺陷，本文在考慮非期望產(chǎn)出CO2的基礎(chǔ)上，引入對抗性交叉評價機制改進的DEA模型，使得評價值能更真實地反映決策單元的優(yōu)劣。本文利用交叉評價機制改進的DEA模型，更能從本質(zhì)上反映我國各省域低碳經(jīng)濟發(fā)展的真實情況，為我國制定低碳經(jīng)濟的相關(guān)政策提供一定的理論依據(jù)，具有重要的參考價值。

二、交叉評價機制改進的DEA模型的引入

DEA模型是美國著名運籌學(xué)家W.W.Coope和A.Chames等學(xué)者于1978年，基于相對效率發(fā)展起來的一種效率評價方法。DEA模型不僅可以對同一類型的各決策單元（DMU）的相對性進行評價排序，還可利用DEA“投影原理”進一步分析各決策單元非DEA有效的原因及其改進方向，進而為決策者提供十分有用的決策信息。

假設(shè)有k個DMU，每個DMU有m種投入和n種產(chǎn)出，分別用不同的經(jīng)濟指標表示。Xij表示為第j個DMU第i種類型投入的投入總量，Xij>0；Yrj表示第j個DMU第r種輸出的產(chǎn)出量，Yrj>0；vi表示第i種輸入的一種度量，或稱為權(quán)重；ur表示第r種輸出的一種度量，也可以稱為權(quán)重。其中，i=1，…，m；j=1，…，n；r=1，…，s。Xij、Yrj是已知數(shù)據(jù)，vi、ur為變量，對第i個DMU可以用原始DEA進行有效評價。

由于傳統(tǒng)的DEA方法的結(jié)果往往不能有效地區(qū)分諸決策單元的優(yōu)劣，并且各決策單元為達到其效率評價指數(shù)的最大值，往往對諸輸入和輸出指標采用極端不合理的權(quán)重分配。在這種模型中，每個決策單元依據(jù)最利己的權(quán)重來計算效率值，只重視少數(shù)利于自身的投入產(chǎn)出指標。所以，John Doyle and Rodney Green檢查了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的一個被忽視的方面：交叉效率。他們從一些新的方向提出了交叉效率的概念。他們從他評的概念出發(fā)，以對交叉效率的直觀理解為基礎(chǔ)，而不是通過簡單效率反映的自評理解，并討論了每種評價的相對優(yōu)點，還提出數(shù)學(xué)的公式，以及用于三種可能的實現(xiàn)對抗性和仁慈性的交叉效率的方法的直觀含義。他們已經(jīng)在計算機程序中實現(xiàn)了其中的兩個公式，結(jié)果是在真實數(shù)據(jù)集下通過經(jīng)驗地比較得到的。最后，揭示了交叉效率的實際用途，并用相同的數(shù)據(jù)集進行了闡明。他們提出，權(quán)重的具體選擇導(dǎo)致了的不同可能性。不只以得到最高自評效率作為首要目標，同時以最大限度地減少另一決策單元交叉效率作為第二目標，被稱為對抗性的思路。相反地，權(quán)重的選擇，不僅以獲得最高自評效率作為首要目標，同時以在某種程度上最大化其他決策單元交叉效率為第二目標，被稱為仁慈的思路。他們提出的兩階段模型，當決策單元是敵對方關(guān)系時，則應(yīng)用對抗性交叉評價效率模型，當決策單元是盟友關(guān)系時，則應(yīng)用仁慈性交叉評價效率模型[16]。

從地區(qū)上看，東部地區(qū)與中、西部地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率水平存在差異，呈現(xiàn)東部>中部>西部的梯度分布，且省際差異明顯，這個結(jié)論和朱承亮、劉瑞翔、李濤和賈登勛等學(xué)者的是一致的。從區(qū)域?qū)用嫔峡矗吞冀?jīng)濟效率平均值東部為0.68，中部為0.58，西部為0.48；從省際層面上，各省低碳經(jīng)濟效率差異較大，例如，廣東0.79，湖南0.60，貴州0.42等等。

由表2可知，全國低碳經(jīng)濟效率省際分化明顯。前10名基本上都分布在東部和中部，這些省份處在生產(chǎn)的前沿，效率較低的省份基本上都分布在西部。詳情如下：

1.低碳經(jīng)濟效率極好（有效值大于0.7）地區(qū)有：廣東、福建、上海、浙江、江蘇、湖北、海南等7個地區(qū)，初步實現(xiàn)了低碳和經(jīng)濟的雙贏。例如廣東省，GDP為57068億元，CO2排放量為9127萬噸，資本存量為21061億元，勞動力人口為5966萬人，能源消耗為29144萬噸。國內(nèi)生產(chǎn)總值約為全國平均水平的3倍，但是碳排放接近平均水平8151萬噸，高產(chǎn)出和相對較低的排放是廣東省發(fā)展協(xié)調(diào)的重要因素。海南省GDP為2856億元，CO2排放量為565萬噸，資本存量為1146億元，勞動力人口為484萬人，能源消耗為1688萬噸。相比之下，海南省的各項指標都小了很多，但是其碳排放全國最低，這是海南省低碳經(jīng)濟效率高的主要原因。指標選取及研究方法的不同，導(dǎo)致這與涂正革的研究結(jié)果剛好相反，他在環(huán)境、資源與工業(yè)增長協(xié)調(diào)性研究中將海南列為極不協(xié)調(diào)地區(qū)，可能因為其研究產(chǎn)出指標的是地區(qū)工業(yè)增加值，而本文研究的是國內(nèi)生產(chǎn)總值。但是與朱承亮研究結(jié)果是符合的，他將海南列為最佳實踐城市之一。

2.低碳經(jīng)濟效率較好（有效值0.6～0.7）地區(qū)有：天津、安徽、遼寧、江西、陜西、北京等6省。例如北京市，GDP為17879億元，CO2排放量為2104萬噸，資本存量為20227億元勞動力人口為1107萬人，能源消耗為7178萬噸。天津市GDP為12894億元，CO2排放量為2178萬噸，資本存量為10279億元，勞動力人口為803萬人，能源消耗為8208萬噸。北京市和天津市都有著接近平均水平的國內(nèi)生產(chǎn)總值，碳排放僅為平均水平的四分之一，因此低碳經(jīng)濟發(fā)展較好。遼寧GDP為24 846億元，CO2排放量為7 555萬噸，資本存量為8 125億元，勞動力人口為2 424萬人，能源消耗為23 526萬噸。雖然遼寧省的發(fā)展一直有著高產(chǎn)出和高能耗的特征，但國家提出振興東北老工業(yè)基地的政策改善了生產(chǎn)條件，使其更加注重環(huán)境保護和治理，其終端碳排放并沒有很高，所以低碳經(jīng)濟發(fā)展沒有很靠后。

3.低碳經(jīng)濟效率較低（有效值0.45～0.6）地區(qū)有：山東、湖南、黑龍江、吉林、青海、云南、廣西、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古等10個地區(qū)。例如內(nèi)蒙古，其GDP為15 881億元，CO2排放量為13 427萬噸，資本存量為13 556億元，勞動力人口為1305萬人，能源消耗為19786萬噸。內(nèi)蒙古碳排放和能耗都超出了平均水平，但是產(chǎn)出卻明顯低于平均水平，這是內(nèi)蒙古低碳效率較低的主要原因。青海省，其GDP為1 894億元，CO2排放量為1 325萬噸，資本存量為1 149億元，勞動力人口為311萬人，能源消耗為3 524萬噸。與海南省相比，青海省的產(chǎn)出只有海南省的一半，而CO2排放卻是其2倍，因此發(fā)展較不協(xié)調(diào)。

4.低碳經(jīng)濟效率極低（有效值低于0.45）地區(qū)有：河南、四川、重慶、貴州、甘肅、河北、山西等7省，說明這些地區(qū)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的形勢迫切。例如山西省，GDP為12 113億元，CO2排放量為10 396萬噸，資本存量為11 511億元，勞動力人口為1 790萬人，能源消耗為19 336萬噸。山西省是明顯的高排放、高能耗省份，產(chǎn)出并沒有高出平均水平，低碳經(jīng)濟效率極低。甘肅省，GDP為5 650億元，CO2排放量為4 048萬噸，資本存量為6 155億元，勞動力人口為1 492萬人，能源消耗為7 007萬噸。甘肅省各項指標都很低，但其低產(chǎn)出是低碳效率極低的最主要原因。

四、研究結(jié)論及政策建議

（一）研究結(jié)論

本文通過采用基于交叉評價DEA方法，測度和評價了2012年中國30個省份的低碳經(jīng)濟效率，避免了傳統(tǒng)DEA模型中權(quán)重依賴性的缺陷。

研究表明，2012年中國區(qū)域低碳經(jīng)濟效率基本上呈現(xiàn)東部>中部>西部的梯度分布，且省際差異明顯。從區(qū)域?qū)用嫔峡?，低碳?jīng)濟效率東部為0.68，中部為0.58，西部為0.48，同時，從省際層面上，各省低碳經(jīng)濟效率差異較大。廣東、福建、上海、浙江、江蘇、湖北、海南等7個地區(qū)低碳經(jīng)濟發(fā)展水平較好。河南、四川、重慶、貴州、甘肅、河北、山西等7省，這些地區(qū)低碳經(jīng)濟效率最低。在資源與環(huán)境的約束下，能源消耗和碳排放是低碳經(jīng)濟效率低下的主要來源。在明確了省際低碳經(jīng)濟效率差異的基礎(chǔ)上，可以通過分析每個省市效率低下的原因，考慮不同地區(qū)資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局，進而制定具有針對性的碳減排戰(zhàn)略，有的放矢。例如，山西省是我國主要煤炭產(chǎn)區(qū)，屬于傳統(tǒng)能源大省，煤炭開采與加工對地區(qū)碳排放影響較為顯著。山西高能耗行業(yè)所占比重達到53%，因此其低碳化進程中，應(yīng)加大煤炭開發(fā)使用領(lǐng)域的技術(shù)投資，強化高能耗行業(yè)研發(fā)管理力度。

（二）提高低碳經(jīng)濟發(fā)展效率的手段

1.發(fā)展低碳能源，優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)。在低碳經(jīng)濟背景下，中國應(yīng)以節(jié)能減排為重點，加快工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整，擴大清潔能源的利用，優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)，以提高能源效率。以“高能耗、高產(chǎn)出”的遼寧省為例，應(yīng)當在產(chǎn)出不減少的情況下提高能源利用效率，同時控制二氧化碳的排放。

2.發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)，推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，嚴格限制“高能耗、低產(chǎn)出”產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。從源頭減少碳排放，比如優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快產(chǎn)業(yè)升級，減少能耗，降低二氧化碳的排放水平。以山西省為例，面對其高排放、高能耗的發(fā)展特征，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級是當務(wù)之急。

3.提倡低碳消費與環(huán)境保護。發(fā)展低碳經(jīng)濟與低碳消費直接關(guān)聯(lián)。要求在大幅度提高經(jīng)濟指標的同時，加強生態(tài)環(huán)境建設(shè)和保護，只有通過節(jié)能減排、要素重置推動全要素生產(chǎn)率持續(xù)改善才是低碳轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的必由之路。

4.鼓勵自主研發(fā)，加大技術(shù)投入強度，完善碳權(quán)交易平臺和碳基金運營模式。完善碳交易平臺，將碳排放納入效率評價體系，激發(fā)企業(yè)減排的積極性。政府為低碳技術(shù)的研發(fā)提供資金撥款，同時鼓勵民間投資，為低碳經(jīng)濟的發(fā)展提供更多政策與資金支持。

注釋：

①此處二氧化碳排放強度中二氧化碳數(shù)據(jù)來源于美國橡樹嶺國家實驗室二氧化碳信息分析中心（CDIAC）。

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（責(zé)任編輯王婷婷）

Abstract：With DEA model based on crossevaluation mechanism， calculation and evaluation was taken on the provincial economic efficiency of Chinese economic input and output conditions. The results showed that regional lowcarbon economic efficiency in 2012 basically presents a gradient distribution from the east， the central to the west. And the provincial differentiation is obvious. The provinces of Guangdong， Fujian， Shanghai， Zhejiang， Jiangsu， Hubei and Hainan show a comparatively higher level in lowcarbon economic development. In the provinces of Henan， Sichuan， Chongqing， Guizhou， Gansu， Hebei， Shanxi and other provinces， the efficiency of lowcarbon economy is the lowest. Based on the analysis of low efficiency of various provinces and cities， we can formulate the targeted carbon reduction strategy， consider different regional resources endowment， economic development and industrial structure layout. It has a vital significance to the development of lowcarbon economy in our country development of low carbon energy， low carbon industry， low carbon consumption and increased investment in low carbon technology research and development.

Key words：lowcarbon economic efficiency； carbon emission； DEA model