我國區域間低碳經濟效率影響因素分析

鄭寶華，劉東皇

（江蘇理工學院 商學院，江蘇 常州 213001）

我國區域間低碳經濟效率影響因素分析

鄭寶華，劉東皇

（江蘇理工學院 商學院，江蘇 常州 213001）

文章采用超效率DEA模型測算了我國區域的低碳經濟效率，同時分析了我國區域低碳經濟效率的時空演變特點，隨后基于空間計量模型考察分析了我國區域低碳經濟效率的影響因素。研究結果顯示：我國存在區域低碳經濟效率的正向空間溢出效應；外商直接投資、第三產業占比、研發投入都與低碳經濟效率呈顯著的正向關系；能源結構中煤炭的使用占比對我國區域低碳經濟有顯著的負向關系。

超效率DEA；低碳經濟效率；溢出效應；空間計量經濟學

0 引言

近年來能源浪費和環境污染嚴重的問題越來越受到重視，經濟發展過程中同時重視環境保護和能源節約的意識也被各界所關注。但是我國低碳經濟效率當前依然處于低水平發展，如何提高國家及區域的低碳經濟效率成為一個重要的課題。

一些學者的研究成果已經反映了低碳經濟效率研究所取得的成績，尤其在國家或區域低碳經濟效率的實證測度與指標體系分析方面，楊穎（2012）[1]，付加鋒、莊貴陽等（2010、2011）[2,3]，Fankhauser S（2013）[4]，Xue J、Watanabe S（2015）[5]，支華煒等（2103）[6]都在各自的研究視角下運用了一些數量分析方法對國家及區域的碳排放現狀和低碳經濟效率進行了分析以及實證測度。但是一些學者在實證研究我國低碳經濟效率時，大都將各地區看作是一個獨立的空間單位，而沒有重視這些空間之間溢出效應的影響，Anselin（1998）[7]提出了空間溢出概念，認為地區必然與鄰近地區類似經濟單元發生一定的聯系和相互影響作用，相鄰地區間表現出空間溢出特征。

就低碳經濟而言，地區之間是否存在溢出效應呢？例如一方面可能由于經濟發展的差距，經濟發達的省份會將耗能大的、碳排放和污染排放嚴重的產業就近轉移到落后地區，從而對相鄰地區的低碳經濟效率產生了一種負的溢出效應；或者另一方面，經濟發達地區的先進的、低碳的生產方式可能使相鄰地區有機會學習和模仿，從而給相鄰地區的低碳經濟生產活動帶來正的溢出效應。因此本文將鄰近區域之間的空間溢出效應放進來考察區域低碳生產活動及其效率問題。

1 區域低碳效率的超效率DEA測算

1．1 模型設計

超效率DEA模型和傳統DEA模型相比有優點，傳統DEA模型無法分辨出多個處于生產前沿面的決策單元，而超效率DEA模型可以對此進行細分并再排序。其基本思想是：在評價某個決策單元時，這個決策單元將被超效率DEA模型排除在決策單元集合之外，而不是像傳統DEA模型一樣被包括在決策單元集合之內,因此超效率DEA模型的前沿面發生變化，然后測度出其效率值大小，而無效率決策值沒有變化。如式（1）所示，在評價決策單元B時，前沿面由ABC變成AB’C，B的效率值變為，而無效率決策單元F效率值不變。

1．2 變量選取與數據說明

按照上文式（1）測算時的投入向量，除了資本、勞動力和能源外，還有碳排放，根據陳詩一和Gollop（2010）[8]、鄭寶華（2011）[9]的研究思路，不將二氧化碳排放作為產出要素處理，而作為投入要素處理，符合其是一種非期望產出，產出越少越好的目的，在低碳經濟發展要求下，這種處理方式更能反映出的一定量的碳約束下產出效用最大化的含義。另外用國內生產總值（GDP）反映產出向量。

樣本使用2004—2015年《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》和各省（直轄市、自治區）相關年份統計年鑒的數據。重慶市和海南省建立時間不長，分別將其并入四川和廣東統計，西藏一些年份的數據缺失，不將其計入測算單元。變量指標作如下說明，地區生產總值（GDP）：以2000年不變價格來衡量，數據來源于《中國統計年鑒》；資本存量：根據張軍等（2004）[10]，采用永續存盤法估計中國各地區2004—2015年的資本存量得到；勞動力投人：以“年末從業人口數”來衡量；能源投人：以各地區一次能源消費量按發電煤耗法折算成標準煤來衡量；二氧化碳排放量：按照分地區煤、石油和天然氣三大一次性消耗能源消費量與與各類能源排放系數相乘得到。

1．3 測算結果及分類

根據上文式（1），各省區市及三大地區碳生產率數值通過采用EMS軟件計算得出，表1為我國2004—2015年東、中、西部地區低碳經濟效率數據。

表1 2004—2015年中國三大區域及整體低碳經濟效率

2 區域低碳經濟效率溢出效應的計量分析

2．1 低碳經濟效率的空間相關性

低碳經濟效率在全國各地區間是否存在空間關性可以用空間自相關指數Moran I來檢驗。Moran I指數公式為：

其中，N為空間單元數，ω為空間權重矩陣，xi和xj分別是地區i和j的實際產出觀測值，是觀測值的平均值，Moran I的取值范圍為-1≤I≤1。當Moran I指數小于0時，表明目標區域存在空間負相關性；反之，表明目標區域存在空間正相關性，當Moran I指數值越接近于1表示區域間空間相關性越明顯；當Moran I指數值越接近于0表明目標區域空間分布相關性越小。如表2所示。

表2 我國低碳經濟效率的Moran I指數情況

從表2發現，全局Moran I指數大多數年份的指數值為正，在2009年以后一直趨于增長態勢，表明2009年以后我國區域間低碳經濟效率存在越發顯著的空間相關性。這種空間聯系的特征是:低碳經濟效率相似的地區趨于集聚，也就是說我國省區間低碳經濟效率分布存在高-高相鄰和低-低相鄰特征。表明我國低碳經濟效率的空間演化過程中存在空間地理間的溢出效應。

2．2 空間滯后計量模型及理論假設

空間計量常用模型包括空間滯后模型和空間誤差模型。由于區域間的空間溢出效應是本文的考察目的，借鑒相關學者的方法[11]，本文僅用空間滯后模型來估計。其一般形式為：

其中，Y為被解釋變量，代表低碳經濟效率，X為n×k的外生解釋變量矩陣，ρ為空間回歸系數，W為n×n階的空間權值矩陣；WY為空間滯后被解釋變量；β為外生解釋變量的系數，ε為隨機誤差向量。

在上文關于空間相關的理論基礎上，結合低碳經濟理論和已有文獻，本文選取了以下控制變量，包括經濟開放度、產業結構、環境規制、能源消費結構、技術創新等指標。具體指標解釋如下。

經濟開放度:以外商投資在工業企業總產值中之比來衡量，有觀點認為，伴隨外商直接投資而來的先進生產管理技術方式，有利于經濟環境和技術環境的變革，外資的產業發展和技術溢出效應等也會影響到低碳經濟效率；也有人認為，外資會把落后的、污染嚴重產業帶到東道國，文中選擇實際外商直接投資利用額占GDP比重來衡量，用FDI表示。一個地區的產業結構合理程度通常用地區經濟總量中的第三產業產值占比多少來衡量，合理的產業結構有利于經濟和環境的可持續健康發展[12]，本文選擇第三產業產值占經濟總量的比重來衡量低碳生效率中產業結構的影響。文中用3rdindus表示。政府規制體現了政府對環境保護重視程度，政府中用于環保的開支專門用于環境保護和生態建設，有利于當地的生態建設，用各省經濟總量中治理污染的投資占比來衡量，記為govpolic。能源消費總量中，煤炭消費量占的比重被用來表示能源消費結構，煤炭消費量這里折合為標準煤的，記為ET。低碳經濟的新技術使用情況采用各省GDP中研發經費內部支出占比來表示，記為RD。通過2015年《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》收集以上數據。

2．3 檢驗結果分析

表3所示檢驗結果，全國范圍的回歸模型顯著性檢驗通過。

空間面板數據模型空間效應擬合度為0.824，數值較高，表明我國低碳經濟發效率存在明顯的空間依賴特征；另外空間自回歸系數(ρ)的值為0.232且顯著，表明周邊地區低碳經濟效率提升有利于本地區的低碳經濟效率提升。即總的來說，相鄰地區的低碳經濟活動產生產生正向的溢出效應。

表3 低碳經濟效率影響因素估計

控制變量中，大部分解釋變量的實證結果符合預期假設，經濟開放度指標即外商投資占GDP比（FDI）在全國及東中部的回歸估計結果為正且通過了顯著性檢驗，在西部地區的回歸結果雖為正，但未通過顯著性檢驗，說明外商直接投資可以給東中部地區帶來先進的生產技術和管理方式，有利于經濟環境和技術環境的變革，促進了經濟規模的擴大，而在西部地區，外商投資規模較小，投資產業大多處于低端產業，不太影響整體經濟。

產業結構因索(3rdindus)即第三產業占比在全國及東、中、西部的回歸結果都為正向且顯著。說明良好的產業結構促進低碳經濟效率提高。第三產業中的生產性服務業能促進地區制造業高效率的發展，一個地區經濟發展不主要依賴于高能耗、高碳排放的第二產業或重工業，第三產業占比高，促進了整體的低碳經濟效率提高。

政府用于環保的開支（govpolic）回歸結果在全國及東中部為正，在西部為負，但都不顯著。說明政府中用于環保的費用存在效率不高，效果不佳的情況，要加強環保財政支出使用創新，能夠使之促進低碳效率的增長。

能源結構（ET）中煤炭的占比高不利于低碳經濟效率提高，要盡量鼓勵清潔能源和新能源在工業生產中多使用，降低煤炭使用的的使用比重，可以促進低碳經濟效率的改善[12]。

研發對全國及東中部的低碳經濟效率有顯著的正向影響，但是對西部的低碳效率影響不明顯。說明在東中部，研發已經成為低碳經濟發展的主要動力，通過技術自主創新，促進了產業結構的調整、推動了中小企業和民營經濟的發展，有利于低碳經濟向良性的方向發展。

3 結論

本文采用全國各省市（不包括西藏）2004—2015年的數據，首先以各省市的勞動人數、資本存量、能源使用量和國內生產總值為基礎，將二氧化碳排放量作為投入要素，運用了超效率DEA方法測度了我國低碳經濟效率，其次分析了低碳經濟效率的空間溢出效果，并同時分析了外商直接投資、產業結構、政府環保開支、能源結構和研發水平對低碳經濟效率的影響，得到以下結論：

（1）樣本期內，全國及各地區的低碳經濟效率逐年增加，說明全國及各區域的經濟活動低碳效率逐漸提高；東部地區效率最高，中部地區次之，由于地理位置、資源稟賦和產業基礎等原因，西部地區效率最低；區域之間低碳經濟效的空間差異逐步擴大。

（2）我國低碳經濟效率分布表現出較強的空間集群特征，其空間聯系的特征呈現出高-高、低-低相鄰關系。我國各區域的低碳經濟活動是受到相鄰區域的正向溢出效應影響的，也就是說我國低碳經濟活動存在著地理空間上的集聚現象。政府在制定經濟戰略時，應更加關注區域間低碳經濟效率空間集聚現象。

（3）外商直接投資、產業結構、能源結構和研發投入都對低碳經濟效率的提升有影響，但對各地區的影響效果卻不盡相同。各區域在引進外資時，要重視所引進的產業的技術先進性和能源耗用及碳排放的影響；要重視發展第三產業及生產性服務業，促進工業生產效率的提高；提高清潔能源和可替代能源使用規模，降低煤炭使用量；研發有利于促進低碳經濟效率提高，加大研發的投入和重視研發效率的提高；政府要加強環保支出合理使用的管理，使之能夠發揮促進環境保護作用。

[1]楊穎.四川省低碳經濟發展效率研究[J].中國人口·資源與環境,2012,(6).

[2]付加鋒,莊貴陽,高慶先.低碳經濟的概念辨識及評價指標體系構建[J].中國人口·資源與環境,2010,20(8).

[3]莊貴陽,潘家華,朱守先.低碳經濟的內涵及綜合評價指標體系構建[J].經濟學動態,2011,(1).

[4]Fankhauser S.Apractitioner's Guide to a Low-Carbon Economy:Lessonsfrom the UK[J].Climate Policy,2013,13(3).

[5]Xue J,Watanabe S.Low Carbon Economy in Japan[J].Handbook of clean Energy Systems,2015,(6).

[6]支華煒,杜綱,解百臣.科技帶動視角下的區域低碳經濟效率研究[J].科技進步與對策,2013,(2).

[7]Anselin L.Spatial Econometrics:Methods and Models[M].Dordrecht,Netherland：Kluwer Academic Publishers，1998.

[8]陳詩一.節能減排與中國工業的雙燕發展二[J].經濟研究,2010,(3).

[9]鄭寶華等.基于低碳經濟的中國區域全要素生產率研究[J].經濟學動態,2011,(10).

[10]張軍,吳桂英,張吉鵬.中國省際物質資本存量估算:1952—2000[J].經濟研究,2004,(10).

[11]孔元,馮冰.經貿、地理關聯與地區間環境效率溢出[J].南方經濟,2012，(2).

[12]沈能.環境效率、行業異質性與最優規制強度——中國工業行業面板數據的非線性檢驗[J].中國工業經濟,2012,(3).

F124.9

A

1002-6487（2017）20-0144-03

國家社會科學基金青年項目（14CJL011）

鄭寶華（1971—），男，江蘇常州人，博士，副教授，研究方向：技術經濟。

劉東皇（1980—），男，福建松溪人，博士，副教授，研究方向：宏觀經濟。

(責任編輯/浩 天)