田澤,黃萌萌
(河海大學(xué) 低碳經(jīng)濟研究所,江蘇 常州 213022)
【經(jīng)濟研究】
長江經(jīng)濟帶終端能源消費碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)耦合分析*
田澤,黃萌萌
(河海大學(xué) 低碳經(jīng)濟研究所,江蘇 常州 213022)
長江經(jīng)濟帶;終端能源消費;碳減排效率;EBM超效率模型;耦合模型
打造沿江綠色能源產(chǎn)業(yè)帶、建設(shè)生態(tài)文明的示范帶是長江經(jīng)濟帶低碳綠色發(fā)展道路的重要目標(biāo)。論文結(jié)合非期望產(chǎn)出EBM和超效率DEA模型測算長江經(jīng)濟帶終端能源消費碳減排效率,并構(gòu)建終端能源碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的耦合模型,研究結(jié)論顯示:①長江經(jīng)濟帶碳減排效率在2006年到2015年間整體呈現(xiàn)出扁“U”型先降后升的演進特征;②長江經(jīng)濟帶碳減排效率區(qū)域差異較大,下游效率最高,中游次之,上游最低;③各省市整體處于中低耦合協(xié)調(diào)階段,碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演化尚未實現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展,且區(qū)域空間耦合度分布不均衡;④經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)集中度、高級度與碳減排效率耦合協(xié)調(diào)度較高,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)集中化和高級化優(yōu)化有利于提升碳減排效率。為此,提出長江流域區(qū)域協(xié)同發(fā)展、加強節(jié)能環(huán)保科技投入、促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級等對策及建議。
提高碳減排效率、促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是經(jīng)濟新常態(tài)下促進區(qū)域發(fā)展低碳轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵路徑。長江經(jīng)濟帶貫穿我國東中西部地區(qū),在中國經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著重要的戰(zhàn)略支撐和示范引領(lǐng)作用,經(jīng)濟持續(xù)快速增長為長江經(jīng)濟帶帶來福利的同時,也使得該地區(qū)能源與生態(tài)環(huán)境承受了巨大壓力。“打造沿江綠色能源產(chǎn)業(yè)帶”“建設(shè)生態(tài)文明的先行示范帶”是長江經(jīng)濟帶當(dāng)前綠色低碳建設(shè)的主要目標(biāo)。在此背景下,探索產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與碳排放效率之間的關(guān)系對促進長江流域經(jīng)濟發(fā)展、切實推進我國生態(tài)文明建設(shè)具有重要的實踐意義。
關(guān)于碳排放效率評價方法的應(yīng)用,主要以數(shù)據(jù)包絡(luò)(DEA)法為主,目前運用較多的模型有DEA-CRS、SBM、超效率DEA以及DEA Malmquist指數(shù)法等。近年來,部分學(xué)者對DEA模型進行修正,納入環(huán)境變量作為非期望產(chǎn)出運用到經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域,使得計算得出的效率結(jié)果更科學(xué)。吳傳清[1]1647基于超效率DEA模型和ML指數(shù)法,以工業(yè)廢氣排放為負(fù)向產(chǎn)出指標(biāo)測算長江經(jīng)濟帶全要素能源效率時,發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致流域內(nèi)效率低下的主要原因是污染排放。申建良[2]1以全國29個省份的面板數(shù)據(jù)為研究對象,運用DEA-CRS模型測算發(fā)現(xiàn)1995-2013期間,考慮環(huán)境約束的全要素能源效率整體呈下降走勢的同時,區(qū)域差距有不斷擴大的趨勢,表現(xiàn)出自東向西依次遞增的形態(tài)。孫秀梅[3]68揭示了 2005-2012年山東省17市碳排放效率的差異性特征,并認(rèn)為不同排放水平的城市應(yīng)根據(jù)自身情況采取不同的減排措施。田澤[4]38應(yīng)用超效率DEA-EBM模型和全局ML指數(shù)法相結(jié)合對長江經(jīng)濟帶各省市節(jié)能減排效率進行評價,發(fā)現(xiàn)效率呈U型演變趨勢以及東高西低的空間分布特點。
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級及演進會對碳排放效率有所影響,兩者內(nèi)在的耦合交互關(guān)系值得探索。柴莎莎[5]130的研究解釋了畸形的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致江西省經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染耦合協(xié)調(diào)度偏低的原因。江洪[6]152在研究我國各省能源管理效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)耦合度時,發(fā)現(xiàn)兩者均存在由東向西,由南向北逐漸先升后降的趨勢,地區(qū)差異性極為明顯;且經(jīng)濟發(fā)展水平的高低與二者耦合協(xié)調(diào)度成正比。關(guān)偉[7]520通過耦合度評價模型分析了能源效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的耦合特征,發(fā)現(xiàn)整體耦合度不高且區(qū)域差異顯著。馬麗[8]1299應(yīng)用耦合度評價指標(biāo)體系測算數(shù)百個地級單元經(jīng)濟環(huán)境耦合度,發(fā)現(xiàn)全國經(jīng)濟環(huán)境系統(tǒng)整體耦合度和協(xié)調(diào)度均較低,沿海地區(qū)較高,內(nèi)陸地區(qū)則次之。
上述研究大多的是全國或某省份的社會經(jīng)濟與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的時空耦合情況,而針對長江經(jīng)濟帶碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的耦合情況的研究很少。本文旨在通過對長江經(jīng)濟帶終端能源消費碳減排效率的測算評價,分析其時空演變特點,并進一步揭示長江經(jīng)濟帶終端能源消費碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間分布特征及其耦合關(guān)系。
(一)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源
1.研究對象
論文研究對象是長江經(jīng)濟帶11個省市的終端能源消費碳減排效率。根據(jù)前面的理論模型,采用年度面板數(shù)據(jù),選取2006-2015年為樣本區(qū)間。設(shè)定資本存量(K)、勞動力(L)、能源消耗量(E)為生產(chǎn)投入變量,同時設(shè)定地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)為期望產(chǎn)出,二氧化碳排放量(CO2)為非期望產(chǎn)出來測算碳減排效率。數(shù)據(jù)來源于各省市對應(yīng)年份的《統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》
2.指標(biāo)選取
(1)資本存量(K)。用折算成2005年不變價的社會固定資產(chǎn)總投資來衡量資本存量這一指標(biāo),以消除價格因素的影響。資本的價值會隨時間的推移而有所損耗,且與陳舊的資本相比,最新資本的技術(shù)含量高且優(yōu)質(zhì)[9]148。因此,運用“永續(xù)盤存法”來計算折舊后的資本存量,同時通過定義資本年齡來衡量資本質(zhì)量,最終得到考慮質(zhì)量的資本存量,數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局。
(2)勞動力(L)。勞動力的質(zhì)量和數(shù)量是核算勞動力投入的兩大要素,選取就業(yè)總?cè)藬?shù)來衡量勞動力數(shù)量,勞動力質(zhì)量則根據(jù)《中國2010年人口普查資料》提供的人口數(shù)量分布與人均教育年數(shù)來計算。
(3)能源消耗量(E)。能源消耗量主要考慮了包括煤炭類、石油類、電力及熱力在內(nèi)的19種能源的消耗量,并將其折算成標(biāo)準(zhǔn)煤。
(4)二氧化碳排放量(CO2)。本文測算的是,沿用齊紹洲[10]88-90提出的方法對長江經(jīng)濟帶各省份電力熱力的CO2排放因子和終端承擔(dān)比進行計算,測算出19種終端能源消費的二氧化碳排放量。
(5)地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)。各省市的GDP是以2005年不變價計算。
(二)長江經(jīng)濟帶終端能源消費碳減排效率測算
數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)是目前用于測算效率的主流方法。最開始的是徑向測算規(guī)模報酬不變CCR模型[11]229-245,所有投入要素要等比例縮減這一嚴(yán)格的條件往往容易使得其結(jié)果與現(xiàn)實相背離。隨后Tone[12]1225-1231提出非徑向SBM模型避免了CCR模型中投入要素等比例縮減這一局限,但卻損失率效率前沿投影值,為克服CCR和SBM模型的缺陷,Tone創(chuàng)建了EBM模型[13]1554-1563同時具備徑向和非徑向特點。但上述模型均默認(rèn)產(chǎn)出為期望產(chǎn)出,而生產(chǎn)過程中不可避免的會附帶一些非期望產(chǎn)出,因此本文通過構(gòu)建考慮非期望產(chǎn)出的Undesirable-EBM模型, Undesirable-EBM模型具體如下:
θ為CCR模型計算的徑向效率值,s-代表非徑向的投入要素的松弛向量,λ為權(quán)重向量,X代表投入矩陣、Y代表期望產(chǎn)出矩陣,U代表非期望產(chǎn)出矩陣,ε為非徑向部分的重要程度(當(dāng)ε為0時,即CCR模型;當(dāng)ε=1時,即SBM模型),γ*為考慮非期望產(chǎn)出的效率,當(dāng)γ*<1時無效,γ*=1時有效。
Undesirable-EBM模型雖成功地考慮了非期望產(chǎn)出并得到有效決策單元,但由于其效率最大值為1且有效的決策單元效率值均為1,而測算結(jié)果往往會出現(xiàn)多個決策單元被評價為有效,因此無法準(zhǔn)確地判斷有效決策單元之間的差異。Andersen等提出的超效率DEA模型[14]1261-1264恰好彌補了這一缺陷,可準(zhǔn)確地判斷出處于生產(chǎn)前沿有效的多個決策單元的要素組合的優(yōu)劣。超效率DEA原理是在評價某個決策單元時,用其他決策單元的投入和產(chǎn)出的線性組合來代替自身組合,一個有效決策單元按比例增加自身投入時可以達到效率值不變的效果,這個比例則是超效率評價值。因此本文在Undesirable-EBM模型基礎(chǔ)上,結(jié)合超效率DEA模型的優(yōu)點,綜合為EBM超效率模型對長江經(jīng)濟帶的碳排放量效率進行測算,由此得到的效率分值可大于1,大于1時表明可追加投入以進一步提高碳減排效率。
運用MAXDEA6.6 PRO計算了長江經(jīng)濟帶11個省份的碳減排效率,結(jié)果如表1所示:

表1 長江經(jīng)濟帶碳減排效率指數(shù)(2006年-2015年)
(三)碳減排效率結(jié)果分析
1.長江經(jīng)濟帶整體碳減排效率時間演變分析
長江經(jīng)濟帶碳減排效率在2006年到2015年間整體呈現(xiàn)出扁“U”先降后升的特征(見圖1),十年間碳減排平均效率為0.738。2006年是碳減排效率最高的年份,效率值高達0.875,隨后受國際金融危機的影響,碳減排效率在2007年至2009年期間驟降至0.690,下降率高達21.14%。2010年之后開始回升。但由于流域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)主要以高能耗高污染工業(yè)為主,且近年來這些產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,導(dǎo)致碳減排效率回升速度緩慢,截至2015年,碳減排效率回升至0.789,尚未達到2006年的效率值,這表明長江經(jīng)濟帶的碳減排效率還有很大的進步空間。
為了更有針對性的分析該流域碳減排的具體情況,本文將11個省份按照上中下游分類,上游包括四川重慶貴州云南,中游包括湖北湖南安徽江西,下游包括上海江蘇浙江。觀察圖1發(fā)現(xiàn),上中下游碳減排效率趨勢與長江經(jīng)濟帶整體情況基本一致,但區(qū)域差異明顯,上游城市的平均減排效率在0.55左右,中游城市穩(wěn)定在0.7上下,下游城市高居0.9,區(qū)域減排效率呈明顯的梯級增長趨勢*上、中和下游各柱條為2006—2015,10年各區(qū)域的碳減排效率。。

圖1 長江經(jīng)濟帶2006-2015年分區(qū)域碳減排效率
2.長江經(jīng)濟帶各省市碳減排效率空間演變分析
根據(jù)DEA-EBM效率指數(shù)的大小,將流域內(nèi)的碳減排效率分為完全有效(θ>1)、高效(0.8≤θ≤1)及低效(θ<0.8)。2006年,完全有效的省市有4個(上海、浙江、湖南和江蘇),高效的3個(湖北、四川及安徽),剩下的江西、重慶、云南和貴州則處于低效階段;2015年各省市減排效率明顯下降,完全有效省市僅剩江浙滬三省,湖南省減排效率降低至高效水平,成為唯一一個處于高效階段的省份,2006年位于高效階段的三個省份均降低到低效階段,2015年低效省份高達7個。
另外,折線圖2反映了各省份歷年碳減排效率走勢情況,我們可以發(fā)現(xiàn)長江經(jīng)濟帶各省份的碳減排效率差異明顯,大多數(shù)省份位于0.6-0.8之間。最高的是上海市,每年效率均超過0.9,且有兩年超過1(2006年和2015年);效率最低的是貴州省,平均效率為0.402。

圖2 長江經(jīng)濟帶11省市碳減排效率演進
3.碳減排效率的空間收斂性分析
變異系數(shù)能有效地反映空間差異,圖3展示了長江經(jīng)濟帶碳減排效率變異系數(shù)的走勢:①可以發(fā)現(xiàn)上中下游變異系數(shù)差距較大:上游碳減排效率的變異系數(shù)最大,在0.2-0.3范圍內(nèi)波動,中游均值約為0.08,下游地區(qū)均值則低于0.03,這主要是因為長江經(jīng)濟帶的經(jīng)濟發(fā)展水平從上游到下游呈階梯遞增演變,上游省份經(jīng)濟落后,科技水平不高,發(fā)展水平層次不齊。②上中下游變異系數(shù)時間走勢不同:上游地區(qū)10年間變異系數(shù)呈現(xiàn)逐漸走低趨勢,但是絕對值仍高居首位;與上游不同的是,中下游的系數(shù)波動大,形成先降后升再減的波動演變。

圖3 2006-2015年長江經(jīng)濟帶碳減排效率空間差異的變化走勢
(一) 碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空間耦合模型構(gòu)建
“耦合”是一個物理學(xué)概念,衡量的是多個不同系統(tǒng)之間的相互作用,耦合分析是在評估各子系統(tǒng)的基礎(chǔ)上在再對耦合度進行計算和分析。近年來耦合開始被用到經(jīng)濟環(huán)境領(lǐng)域,在產(chǎn)業(yè)高級度、產(chǎn)業(yè)偏差度及產(chǎn)業(yè)集中度和碳減排效率的測算基礎(chǔ)上,對區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變與碳排放關(guān)系進行更全面深入的研究,以期推動區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。本文構(gòu)建了長江經(jīng)濟帶碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)耦合模型,耦合度用C表示,C值越大表明系統(tǒng)間的耦合程度越高,C的計算公式如下:
K可根據(jù)具體情況取不同的值,此處假定k為2。E(x)和Si(y)代表碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綜合指數(shù),E(x)為表1中的碳減排效率值,Si(y)包括S1(y),S2(y)和S3(y),分別表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級度、偏差度、集中度指數(shù)。在碳減排效率及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)“三度”計算結(jié)果的基礎(chǔ)上,將其進行0-1標(biāo)準(zhǔn)化處理帶入上述公式計算出耦合度C。
為避免耦合模型C的不平衡性,使耦合效應(yīng)的分析結(jié)果更具有科學(xué)性和準(zhǔn)確性,本文在為 E(x)和Si(y)分別設(shè)定0.6和0.4的權(quán)重的基礎(chǔ)上,引入耦合協(xié)調(diào)度模型,協(xié)調(diào)度用R表示,計算公式如下。
(二)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)測算
1.長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級度(G)
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級度度量的就是地區(qū)經(jīng)濟由低級水平向高級水平進化的動態(tài)過程,即由農(nóng)業(yè)向工業(yè)、服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)化的過程,并能反映出某個時間點上經(jīng)濟發(fā)展水平及未來變動趨向,本文借鑒付凌暉[15]80構(gòu)造的產(chǎn)業(yè)高級化指標(biāo)來衡量產(chǎn)業(yè)高級度。首先定義產(chǎn)業(yè)低層次向量為X1=(1,0,0),產(chǎn)業(yè)中層次向量為X2=(0,1,0),產(chǎn)業(yè)高層次向量X3=(0,0,1),隨后由三大產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比例構(gòu)成三維向量X0=(x1,0,x2,0,x3,0),之后分別算出X0與X1,X2,X3的夾角θ1,θ2,θ3:
隨后,定義產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化Upgrading Index如下:
2.產(chǎn)業(yè)偏差度(P)

3.產(chǎn)業(yè)集中度(I)
產(chǎn)業(yè)集中度體現(xiàn)的是地區(qū)產(chǎn)業(yè)的集中程度而非發(fā)展水平的高低,在一定意義上能有效量化流域內(nèi)產(chǎn)業(yè)專門化程度,其計算公式如下:
I=(A-R)÷(M-R)
(7)
其中A為某地3大產(chǎn)業(yè)實際累計占比;R為該地3大產(chǎn)業(yè)平均分布時的累計占比,值為200,M為該地產(chǎn)業(yè)全部集中于某個產(chǎn)業(yè)時的累計占比,值為300。
(三) 耦合結(jié)果分析
在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合長江經(jīng)濟帶實際耦合度分布情況,將公式(2)和公式(3)計算得到的耦合度和協(xié)調(diào)耦合度進行分段分析,C和R數(shù)值越大,耦合程度則越高,具體如表2所示:

表2 長江經(jīng)濟帶碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)耦合度與協(xié)調(diào)耦合度階段
1.靜態(tài)分析
圖4展示了長江經(jīng)濟帶碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)集中度、偏差度、高級度的耦合關(guān)系圖,分別對應(yīng)集中耦合關(guān)系圖、合理耦合關(guān)系圖和高級耦合關(guān)系圖。


圖(c)高級耦合關(guān)系圖
注:圖4(a)(b)(c)的橫坐標(biāo)為耦合度(C),縱坐標(biāo)為耦合協(xié)調(diào)度(R)。
(1)整體上看,長江經(jīng)濟帶碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級度、偏差度、高級度的耦合關(guān)系圖分布情況有明顯的區(qū)別。圖(a)顯示集中耦合度分布較為極端,大部分集中在右上角,少部分集中于左下角;而合理耦合度(見圖b)和高級耦合度(見圖C)分布則都呈從左到右階梯狀分布,但合理耦合圖比高級耦合圖分布更集中;反映出長江經(jīng)濟帶流域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)集中化、高級化、合理化與其碳減排效率的提高密切相關(guān)。
(2)從耦合度分布分析,具體體現(xiàn)在以下方面:①碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級度方面,2006-2015年長江經(jīng)濟帶各省市碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級度存在顯著的耦合差異:貴州省處于獨立階段(C=0);四川省處于分離階段(0 ②碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏差度方面,有5個省市處于磨合及以下階段,6個達到耦合階段,其中貴州省為獨立階段(C=0);重慶市、湖北省和安徽省為拮抗階段(0.3 ③碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)集中度方面,處于獨立階段的有貴州省(C=0);處于分離階段的有云南省(0 (3)通過比較可以發(fā)現(xiàn)耦合協(xié)調(diào)度R值明顯比耦合度C值小,且更具科學(xué)性。從耦合協(xié)調(diào)度分布看:①碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級度方面,貴州省為不協(xié)調(diào)耦合階段,四川省和云南省處于弱協(xié)調(diào)耦合階段,安徽省、江西省、湖北省、重慶市位于中協(xié)調(diào)耦合階段,湖南省處于中協(xié)調(diào)耦合階段,而上海市、浙江省、和江蘇省3個省處于強協(xié)調(diào)耦合階段,這與中上游地區(qū)承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移息息相關(guān),可以反映出碳減排效率隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化程度的加劇而不斷提高。 ②碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏差度方面,處于強協(xié)調(diào)耦合階段只有上海市和浙江省,處于較強耦合階段的僅有浙江省和湖南省,剩下7個省市均處于中協(xié)調(diào)耦合及以下階段,占比高達64%,這說明當(dāng)前流域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分布欠合理,未來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化與碳減排效率提升有巨大潛力。 ③碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)集中度方面,江蘇省、浙江省和上海市位于強協(xié)調(diào)耦合階段;其他多數(shù)省份(貴滇渝湘川贛鄂皖)處于中協(xié)調(diào)耦合及以下階段,反映出從耦合協(xié)調(diào)度看,流域內(nèi)未來碳減排效率的提升空間巨大,可進一步通過提高產(chǎn)業(yè)集中度以提高減排效率。 (4) 區(qū)域差異。2006-2015期間長江經(jīng)濟帶碳減排效率指數(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)的耦合強度和協(xié)調(diào)程度在空間上具有不對稱性。從耦合協(xié)調(diào)度看,減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級度、偏差度、集中度之間的耦合度和協(xié)調(diào)耦合度均呈現(xiàn)出自下游到上游遞減趨勢;而從耦合度看,上中下游各自區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)耦合情況差異同樣顯著。“三度”的橫向比較可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理耦合情況在三個模型里是最低的,說明與高級度和集中度相比,反映出當(dāng)前流域內(nèi)各省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分布的合理度對碳減排的作用效果并不明顯,而高級度與集中度的作用則相對更為明顯。 2.動態(tài)分析 圖5 2006-2015年長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度演變 觀察圖5發(fā)現(xiàn),①在2006-2009的金融危機前后,期間,長江經(jīng)濟帶的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳減排效率的耦合協(xié)調(diào)度有一個明顯的下降趨勢,②金融危機過后的2010-2013年間,集中耦合協(xié)調(diào)度與高級耦合協(xié)調(diào)度開始緩慢波動上升,而偏差耦合協(xié)調(diào)度則在0.5上下平緩波動。這主要是因為流域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不夠合理,仍以高污染高排放的第二產(chǎn)業(yè)為主,金融危機的沖擊會使其急劇減少污染治理投入,導(dǎo)致耦合度降低。③2013年以后長江經(jīng)濟帶集中耦合協(xié)調(diào)度與高級耦合協(xié)調(diào)度的變化趨同,且呈現(xiàn)出明顯的加速上升趨勢,而偏差耦合協(xié)調(diào)度則再次呈現(xiàn)出緩慢下降趨勢。反映出流域內(nèi)各省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整推動了產(chǎn)業(yè)高級化,提高了產(chǎn)業(yè)規(guī)模,但沒有實現(xiàn)提高產(chǎn)業(yè)合理度的目標(biāo),這可能與當(dāng)?shù)卦谶M行產(chǎn)業(yè)規(guī)劃時沒有很好的因地制宜有關(guān)。綜上所述,通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以提高碳減排效率,從而實現(xiàn)長江經(jīng)濟帶各省市的節(jié)能減排任務(wù)目標(biāo)仍很艱巨。 (一)結(jié)論 第一,長江經(jīng)濟帶碳減排效率在2006年到2015年間整體呈現(xiàn)出扁“U”型先降后升的特征,且上中下游流域減排效率差距較大,下游最高,中游次之,上游最低,整個經(jīng)濟帶仍有較大的減排空間;另外由于上游省份經(jīng)濟落后,科技欠發(fā)達,導(dǎo)致其碳減排空間變異系數(shù)大,不同省份減排效率層次不齊。 第二,從終端能源消費碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間耦合協(xié)調(diào)關(guān)系看,長江經(jīng)濟帶各省市耦合協(xié)調(diào)度呈先降后升緩慢波動趨勢,整體處于中等協(xié)調(diào)耦合階段,碳減排效率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演化沒有實現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展,且區(qū)域空間耦合度分布不均衡。這可能是因為長江經(jīng)濟帶一體化程度不高,上中下游未能根據(jù)自身比較優(yōu)勢形成合理分工,產(chǎn)業(yè)重復(fù)建設(shè),導(dǎo)致能源利用效率不高。 第三,經(jīng)濟帶各省域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)集中度和高級度與碳減排效率耦合度較高,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)集中化和高級化有利于提升碳減排效率,更好的實現(xiàn)綠色GDP的增長。上海市作為長江經(jīng)濟帶的龍頭,其碳減排效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)耦合程度最高,與產(chǎn)業(yè)高級度、集中度、合理度的耦合度及協(xié)調(diào)耦合度均接近1,處于耦合強協(xié)調(diào)階段,而碳減排效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏差最大的是貴州省,說明低級分散產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不利于節(jié)能減排,并會嚴(yán)重阻礙社會經(jīng)濟的整體發(fā)展。 (二)建議 1.整合產(chǎn)業(yè)鏈,促進長江流域區(qū)域協(xié)同發(fā)展 充分發(fā)揮上海、武漢、重慶等中心城市的輻射帶動作用和各地區(qū)比較優(yōu)勢,構(gòu)建區(qū)域間產(chǎn)業(yè)協(xié)同平臺和區(qū)域聯(lián)動合作機制。整合長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)鏈,打破地區(qū)封鎖和利益藩籬,加強上中下游產(chǎn)業(yè)互動,推動長江流域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級,實現(xiàn)沿線城市區(qū)域經(jīng)濟的協(xié)同發(fā)展。 2.培育特色產(chǎn)業(yè),推動經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級度、合理度、集中度是影響碳減排效率的重要因素。加強長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)整體規(guī)劃和調(diào)控,利用和發(fā)揮好各省市自身資源稟賦,建設(shè)若干特色產(chǎn)業(yè)和綠色生態(tài)產(chǎn)業(yè),重點發(fā)展高新技術(shù)工業(yè)、智能制造業(yè)與服務(wù)業(yè),提高產(chǎn)業(yè)集中度、推動產(chǎn)業(yè)高級化來解決傳統(tǒng)工業(yè)帶來的能耗和污染問題,最終實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綠色低碳發(fā)展。 3.加強節(jié)能與環(huán)保科技投入,建設(shè)沿江綠色低碳生態(tài)長廊 應(yīng)加大低碳技術(shù)、節(jié)能減排技術(shù)和綠色能源技術(shù)的投入力度,充分發(fā)揮科技進步在環(huán)境治理和生態(tài)保護中的重要作用。優(yōu)化沿江地區(qū)能源消費結(jié)構(gòu),建立綠色低碳循環(huán)產(chǎn)業(yè)體系。堅持保護優(yōu)先,加強環(huán)境治理,做好長江沿岸生態(tài)修復(fù),全力打造大氣、水和土壤污染防治與保護的綠色生態(tài)長廊。健全資源有償使用和生態(tài)補償機制,落實最嚴(yán)格水資源管理制度,探索建立長江經(jīng)濟帶區(qū)域排污權(quán)、碳排放權(quán)、用能權(quán)和用水權(quán)交易等多元生態(tài)保護補償機制。 [1] 吳傳清,董旭.環(huán)境約束下長江經(jīng)濟帶全要素能源效率的時空分異研究-基于超效率DEA模型和ML指數(shù)[J].長江流域資源與環(huán)境,2015(10):1647-1653. 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CouplingAnalysisofCarbonEmissionEfficiencyofTerminalEnergyConsumptionandIndustrialStructureinYangtzeRiverEconomicBelt TIAN Ze, HUANG Meng-meng (InstituteofLow-carbonEconomy,HohaiUniversity,ChangzhouJiangsu213022,China) the Yangtze River Economic Belt; terminal energy consumption; carbon emission reduction efficiency; SE-EBM model; coupling model To build a green energy industrial belt along the river, the demonstration zone of ecological civilization construction is the low-carbon development goal of Yangtze River Economic Belt. Use SE-EBM model to measure the terminal energy consumption carbon emission reduction efficiency in the Yangtze River Economic Belt, and construct the coupling model of carbon emission reduction efficiency and industrial structure. The following conclusions: ①during the period from 2006 to 2015 the efficiency of carbon emission reduction experiences “U”-shape change, first falling and then rising; ②There is obvious regional differences in carbon emission reduction efficiency. The upper reach has lowest efficiency, the middle reach has secondary efficiency and the low reach has the highest efficiency. ③In the whole Yangtze River economic belt, the carbon emissions reduction efficiency do not coordinate with structure evolution, and it is still in low coupling degree and exists spatial variation. ④The industrial structure concentration degree and advanced degree have high coupling degree with the efficiency of carbon emission reduction. It shows the centralization and upgrading of the industrial structure will help to improve the efficiency of carbon emission reduction. Thus, some effective measurements should be advocated, such as collaborative development, environmental-friendly technology input and industrial structure optimization and upgrading. 10.14182/j.cnki.j.anu.2018.01.012 2017-09-01; 2017-10-10 國家自然科學(xué)基金項目(41471457);江蘇省研究生科研與實踐創(chuàng)新計劃項目(KYCX17_0548);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(學(xué)生項目)(2017B746X14);江蘇省“世界水谷”與水生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心項目 田澤(1964-),男,甘肅張掖人,教授,博士生導(dǎo)師,低碳經(jīng)濟研究所所長,研究方向為低碳經(jīng)濟政策與國際貿(mào)易;黃萌萌(1994-),浙江臺州人,碩士研究生,主要研究方向為低碳經(jīng)濟政策。 F062.1 A 1001-2435(2018)01-0092-09 孔慶洋
四、結(jié)論與建議