中国省际低碳经济发展水平的评价研究及对策分析

孙 钰，李泽涛，姚晓东

(天津大学管理与经济学部，天津300072)

近百年来，全球气候变化已经成为不争的事实，它已经成为威胁人类生存与发展的全球性问题［1］。从20世纪80年代起，各国就开始为应对气候变化展开了积极的讨论与实践，我国也积极的融入其中，参与执行《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》，并在碳减排上做出了承诺，即到2020年中国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%～45%，计划向世界其他国家一样通过实践低碳经济这个新的经济发展理念来实现经济和环境的协调发展，共同应对气候变化。正是这个时期，国内学者对低碳经济展开了广泛的研究，在区域低碳经济的评价研究上，付加锋［2］、马军［3］、朱守先［4］等根据低碳经济内涵设计区域低碳经济发展水平的评价指标，对区域现状进行了合理分析;胡鞍钢［5］、诸大建［6］等提出了衡量区域低碳发展的人文绩效指标，为评价区域低碳发展打开新的视角;程丹润［7］、胡玉莹［8］等采用数据包络分析方法测量不同区域的环境效率，并对环境效率的影响因素进行了进一步的分析。综上所述，以往的研究或是利用定性指标评价区域低碳经济，或是期望通过单一指标来指导区域低碳发展，虽然李静等采用数据包络分析对环境的投入产出进行了效率分析，但环境效率并不能完整的反映出低碳经济效率。本文综合上述学者的研究，将低碳经济视为碳生产率和人文发展均达到一定水平的经济形态［4］，从而将地区的低碳生产率和人文发展指标作为产出纳入到超效率SBM模型中，以此对中国省市的低碳经济效率进行计算，并在此基础上综合评价地区的低碳经济发展水平，给出中国低碳经济的区域发展对策。

一、评价模型

1.模型选择

本文选取Tone［9］在2002年基于SBM(slacksbased measure)模型提出的Super－SBM模型来测算区域低碳经济效率。该模型以SBM模型为基础估计DMU(x0，y0)超效率值δ*。模型假设有n个决策单元，每个决策单元有m个投入要素和s个产出要素，具体求解模型为

通过计算超效率值δ*对不同的DMU进行排序。与传统的DEA模型(CCR和BCC模型)相比，Super－SBM模型考虑了投入要素的“松弛”问题，提高了效率测度的准确度。另外，模型在对有效单元的评价计算中去掉了效率指标小于等于1的约束条件，从而解决了相对有效单元的排序问题。

2.投入产出指标

本文的研究目的在于了解中国低碳经济的发展现状。以中国30个省、直辖市、自治区(除西藏、台湾省，香港和澳门特别行政区外)作为研究样本，选取2009年的数据来测算这些省、市、自治区的低碳经济发展效率。

基于国内学者对低碳经济评价的研究成果，以劳动力、资本和能源作为系统投入，同时将低碳生产水平和人文发展水平作为系统输出来构建低碳经济效率研究的概念结构(见图1)。具体指标选取劳动人口占总人口的比例、人均固定资产投资额和人均能源消费量3个指标作为投入指标，以碳生产率和人类发展指数(HDI)两个指标作为产出指标。

图1 低碳经济效率研究的概念结构

(1)劳动人口占总人口比重、人均固定资产投资这2个指标可以通过直接查询《中国统计年鉴2010》中各地区2009年的劳动人口数和固定资产投资总额并除以该地区的总人口数来计算得出。

(2)人均能源消费量等于各地区的能源消费总量除以地区的总人口数。各地区的2009年的能源消费总量可以从《中国能源统计年鉴2010》直接查询获得。

(3)碳生产率是指单位碳排放所产出的GDP。计算中涉及各地区的碳排放量是指化石能源消耗所造成的CO2排放，计算公式为ECO2=Σjδjej。式中:ECO2为碳排放量;δj为化石能源j的CO2排放系数;ej为化石能源j的消费量，其中化石能源包含煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气。其中各地区2009年的化石能源消耗量可以直接通过查询《中国能源统计年鉴2010》获得，不同能源的CO2排放系数可由IPCC公布的碳排放系数［10］结合我国热值计算得出。

(4)人类发展指数(HDI)是用以衡量和比较不同国家、地区之间人文发展程度的综合性指标。本文用HDI替代以往效率分析中的GDP指标，以反映地区低碳发展所带来的非市场福利水平。其计算方法是通过期望寿命、成人识字率、综合毛入学率和人均GDP( PPP¥)四个指标计算寿命指标、教育指标和收入指标这三个单项指数，三个单项指数的平均值即为HDI。每个指标都设定了最小值和最大值。出生时预期寿命最小25岁，最大85岁;成人识字率(15岁以上识字者占15岁以上人口比率)最小0%，最大100%;综合入学率最小0%，最大100%;人均GDP最小100美元，最大40 000美元。涉及到的具体计算公式如下:

寿命指数=(预期寿命－25)/(85－25);

教育指数=(2/3)成人识字率指数+(1/3)综合入学率指数;

成人识字率指数=(成人识字率－0)/(100－0);综合入学率指数=(综合入学率－0)/(100－0);

GDP指数=［lg(人均GDP)－lg(100)］/［lg (40 000)－lg(100)］;

HDI=1/3(GDP指数+寿命指数+教育指数)。

各地区HDI的计算数据均来自《中国统计年鉴2010》，具体数据整理和估算方法参见田辉等［11］学者的研究。

二、实证结论

1.不同输出指标下的低碳经济效率研究

根据低碳经济的内涵，在相同资源和能源投入下，具有较高碳生产率和福利水平的地区在低碳经济发展上具有更高的效率。而在下面的实证分析中，为了体现非市场福利要素对地区经济效率的影响，运用Super－SBM模型对以人均GDP和HDI为产出指标的两种指标框架分别进行效率分析，通过两者结论的对比来评价我国不同地区的低碳经济效率。

在不同的指标体系下，地区的效率排名存在着很大的变化，如表1所示。在以HDI为产出的情况下，一些地区，如贵州、新疆、甘肃、吉林都出现了明显的排名进步，其中贵州、新疆分别进步了25、20名，是进步最明显的地区;而北京、浙江、江苏、山东则出现了明显的排名退步，其中北京的退步最为明显，从第4名降到20名。效率值变化体现了非市场福利因素对各地区经济效率的巨大影响。当以人均GDP为产出指标的效率分析结果显示我国东中西三大经济区域的平均经济效率值依次下降，分别为0.84、0.60和0.45，东部地区的经济效率值明显高于中西部地区，这与程丹润［7］、胡玉莹［8］等学者的研究结论相似。在产出中加入非市场福利因素后，东中西三大经济区域的平均经济效率值变化为0.75、0.73和0.67，区域间的差距明显缩小，一些高GDP的东部省市的效率值出现明显下降，而一些西部地区的效率值则有所提升。虽然三大经济区域之间的效率差异减小，但是东西区域内部的效率展现出明显差异。东部地区整体上的效率排名普遍出现下降，其中北京、浙江、江苏、山东四个省市的排名下降超过10位，和天津、上海、广东的高效率值产生了鲜明的对比。西部地区由原来的普遍低效，出现了贵州、新疆、甘肃三个高效地区。我国“十一五”期间在坚持经济发展的同时强制实施节能减排取得了良好的效果，东部地区在经济、科技、政策的优势使得东部的大部分省市在经济高速增长的同时，单位GDP能耗也显著下降，但短期内快速提高经济实力与碳生产率对非经济福利并没有明显的影响，所以北京、浙江、江苏等东部省市的效率排名出现明显下降，这些地区虽然输出指标较高，但仍需要进一步合理的配置资源，在提高碳生产率和改善民生上仍具有很大的潜力。

表1 各地区的低碳经济效率及排名

2.省际低碳经济发展水平的评价研究

为了更好的区分地区间的低碳经济效率差异这里将效率值转化为百分制，并定义低碳经济效率取值在(100，80)的地区为“低碳经济高效发展地区”，这些地区包括贵州、海南、新疆、天津、吉林、上海、江西和广东。其中贵州、海南、新疆、吉林、江西的产出指标较低，是在投入较少情况下所形成的“相对高效”。所以为了更好的了解我国各地区低碳经济的发展现状，评价指标上需要兼顾效率和公平，除了选择低碳经济效率这个指标以外，还选择各区域的HDI来综合评价地区低碳经济的发展水平。采用胡鞍钢对HDI的划分原则对各地区进行划分，将各地区划分为两大类，一类是HDI大于等于0.8时为高人类发展水平地区，一类是HDI位于0.65～0.79之间的上中人类发展水平地区。下面为了便于分析，按照两个指标组合做出二维矩阵图(见图2)，可将所有地区分为四大类:第一类是具有高人类发展水平高低碳经济效率的低碳经济发展地区，如天津、上海、广东;第二类如北京、浙江、江苏、山东、辽宁，具有高人类发展水平和低低碳经济效率，是效率偏低的中碳经济发展地区;第三类具有低人类发展水平和高低碳经济效率，属于投入偏少的中碳经济发展地区，这些地区包括吉林、江西、海南、贵州、新疆;最后一类是高碳经济发展地区包括河北、山西、内蒙古、黑龙江、安徽、福建、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏，其特点是低人类发展水平和低碳经济效率。

图2 中国各地区HDI与低碳经济效率的二维分类

3.分区域低碳发展的对策研究

上文通过低碳经济效率和HDI为指标来评价各个地区的低碳发展水平，根据不同的低碳发展水平，将30个省市划分为低碳经济发展地区、效率偏低的中碳经济发展地区、投入偏低的中碳经济发展地区以及高碳经济发展地区。由于我国各地区低碳发展水平极不均衡，需要为不同区域制定不同的低碳发展策略。

上海、天津和广东这三个低碳经济发展地区均处于我国的东部，经济社会文化发展水平较高，均为最早开展低碳试点的省市，碳排放量占全国总量的8.91%，这些地区一方面应该继续发挥其在低碳发展中的标杆作用，继续提升碳生产率，低碳发展的重心转移向低碳交通和低碳建筑，实施无条件减排，不断强化其低碳经济的特点;另一方面应加大地区在新能源、节能技术上的推广应用，努力寻求国际合作，开拓和发展碳交易市场，将这些地区建设为低碳经济的创新实验基地。

中碳经济发展地区可分为效率偏低的中碳经济地区和投入偏少的中碳经济地区。效率偏低的中碳经济地区有北京、浙江、江苏、山东、辽宁五个省市，碳排放量占全国总量的27.34%，这类地区人类发展水平较高，今后的建设重点应该放在提升低碳经济效率上，充分挖掘自身的低碳潜力，提高碳生产率，减排策略选择无条件减排。投入偏少的中碳经济地区包括吉林、江西、海南、贵州、新疆五个省市，其碳排放比重远低于效率偏低的中碳经济地区，仅占全国总量的9.16%，这类地区的低碳经济效率高，但这些地区的基本投入低于全国平均水平，福利水平偏低，亟需提高地区的人类发展水平。在今后的发展过程中，地区需要加大对民众健康与教育的人力和资本投入，在城市化的过程中结合区域特色进行低碳规划，努力实现地区经济的跨越式发展，最终实现地区的低碳经济发展。基于碳排放权的公平原则，这类地区应提倡有条件减排。

高碳经济发展地区的范围最广，包括了剩余的17个省市，这些省市主要分布在我国的中部和西部，碳排放量占全国总量的54.59%。这类地区不仅低碳经济效率偏低，人类发展水平也有待提高，是今后我国低碳发展的重点所在。从前文的效率对比分析可以发现，不同于低碳经济和中碳经济发展地区，指标变化前后高碳发展地区的效率值变化较小，即非市场福利要素对于高碳经济发展地区经济效率的影响并不明显。在发展策略上，这些地区在近期应仍以工业经济为中心，合理产业结构，加快区域的城市化进程。与此同时，还应强化对自身碳排放现状的了解，增进区域间的合作，积极制定地区低碳规划以避免“碳锁定”，在城市化的过程中充分考虑环境的承载力，避免城市空间的过度扩张。建议实施有条件减排，促使经济发展模式先由高碳经济逐渐向中碳经济转变。

综上所述，对不同区域的现状和发展策略进行归纳(见表2)，高碳经济和中碳经济发展地区的人口占到总人口的83%，碳排放占总排放的91.1%，可见整体上我国的低碳经济仍处于起步阶段，今后绿色发展仍是我国经济发展的主题。通过对我国低碳经济发展水平进行区域划分，可以加深对区域现状的了解，以便将地区的低碳发展水平同其未来的发展策略相结合，协调和推动地区经济的可持续发展。

表2 不同低碳发展水平地区的概况及发展策略

四、结 语

正确衡量地区的低碳发展水平，促使地区加快经济转型，是适应世界经济发展趋势的必然要求。本文以碳生产水平和人文发展水平来衡量地区的低碳经济产出，运用Super－SBM模型对2009年我国30个省市的低碳经济效率进行计算分析，通过低碳经济效率和HDI对各个地区的低碳经济发展水平进行了综合评价，并给出我国的分区域减排对策。

(1)选择碳生产率和HDI作为产出指标可以全面衡量地区的低碳经济效率。与以人均GDP为产出的指标体系相比，选择综合指标HDI作为产出指标充分考虑了劳动力、资本和能源投入经济系统所带来的健康状况、教育水平等非市场性福利，而不仅仅以市场性福利作为衡量地区经济水平的标准，符合低碳经济发展的长久目标。

(2)区域间的低碳经济效率差别并不显著。从低碳经济效率评价结果上看，与以往研究中东中西三大经济区域技术效率由高到低的结论有所不同，由于非市场性福利要素对我国东西部的地区效率的影响，东中西三大经济区域的效率差异明显缩小，主要差异集中体现在东西部区域的内部。在区域政策制定的过程中，应注意区分高市场福利的低效地区和低市场福利的高效地区，促进区域内部的资源要素的协调整合，综合提高区域的低碳经济效率。

(3)不同低碳经济发展水平的地区采取不同的低碳经济发展路径。通过低碳经济效率和HDI综合评价各地区的低碳经济发展水平，将各地区根据低碳发展水平划分为四个区域，其中低碳经济发展地区应继续强化其低碳经济的特点，加强国际合作，成为东部省市的标杆;效率偏低的中碳经济发展地区应该充分发挥自身的制度优势，合理配置资源，提高低碳经济效率;投入偏低的中碳经济发展地区应在加大资源投入力度的同时，制定结合自身特色的低碳规划，推动中碳经济向低碳经济发展;而范围最广的高碳经济发展地区在短期内仍需大力发展工业经济。与此同时，这些地区还必须注重工业的节能减排，重点在于发展低碳生产。从长远发展来看，可以在低碳经济地区和效率偏低的中碳经济地区制定较为严格的环境保护政策，实施无条件减排，同时允许这些地区向投入偏低的中碳经济地区和高碳经济购买碳排放权，通过市场手段提升我国整体的低碳经济发展水平。

［1］ IPCC.IPCC Fourth Assessment Report:Climate Change 2007［M］.London:Cambridge University Press，2007.

［2］ 付加锋，庄贵阳，高庆先.低碳经济的概念辨识及评价指标体系构建［J］.中国人口·资源与环境，2010(8): 38－43.

［3］ 马 军，周 琳，李 薇.城市低碳经济评价体系的构建［J］.科技进步与对策，2010(11):165－167.

［4］ 朱守先.城市低碳发展水平及潜力比较分析［J］.开放导报，2009(8):10－13.

［5］ 胡鞍钢.通向哥本哈根之路的全球减排路线图［J］.当代亚太，2008(6):22－38.

［6］ 诸大建，刘国平.碳排放的人文发展绩效指标与实证分析［J］.中国人口·资源与环境，2011(5):73－79.

［7］ 程丹润，李 静.环境约束下的中国省区效率差异研究: 1990—2006［J］.财贸研究，2009(1):13－17.

［8］ 胡玉莹.中国能源消耗、二氧化碳排放与经济可持续增长［J］.当代财经，2010(2):29－36.

［9］ Tone K.A slacks－based measure of super－efficiency in data envelopment analysis［J］.European Journal of Operational Research，2002(143):32－41.

［10］IPCC.2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories，Volume 2［M］.London:Institute for Global Environmental Strategies，2006.

［11］田 辉，孙建平，朱英明.我国各地区经济社会的综合测度分析［J］.经济管理，2008(2):69－76.