王惠　王樹(shù)喬

摘要 首先在考慮能源投入與碳排放的共同生產(chǎn)前沿分析框架下，運(yùn)用非徑向、非角度的SBM模型測(cè)評(píng)我國(guó)2003-2013年省際工業(yè)CO2排放績(jī)效，通過(guò)核密度估計(jì)工業(yè)CO2排放績(jī)效的動(dòng)態(tài)分布特征，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國(guó)工業(yè)CO2排放績(jī)效總體水平偏低，東部地區(qū)的工業(yè)CO2排放績(jī)效水平較高，中、西部和東北地區(qū)存在追趕效應(yīng)；通過(guò)核密度曲線展示我國(guó)工業(yè)CO2排放績(jī)效整體上處于上升態(tài)勢(shì)，隨著時(shí)間推進(jìn)呈現(xiàn)由“單峰”向“雙峰”動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程。空間自相關(guān)MoranS I檢驗(yàn)顯示出省際工業(yè)CO2排放績(jī)效分布不是隨機(jī)的，而是具有空間上的依賴性。在納入空間因素的前提下，各省工業(yè)CO2排放績(jī)效具有空間外溢效應(yīng)，即存在“鄰里模仿”的現(xiàn)象；技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效起到正向顯著影響，而出口依存度、工業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)與工業(yè)CO2排放績(jī)效顯著負(fù)相關(guān)，環(huán)境規(guī)制的正面影響并不顯著。據(jù)此，對(duì)于未來(lái)工業(yè)提高碳排放績(jī)效的重點(diǎn)應(yīng)該是進(jìn)一步秉承低碳工業(yè)的理念，加強(qiáng)工業(yè)企業(yè)內(nèi)生的技術(shù)創(chuàng)新、注重綠色貿(mào)易發(fā)展、打破原有的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)格局、政府完善環(huán)境規(guī)制的監(jiān)管和實(shí)施機(jī)制，才能真正有效促進(jìn)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和節(jié)能減排。

關(guān)鍵詞 工業(yè)CO2排放績(jī)效；核密度估計(jì)；空間面板模型

中圖分類號(hào) F224.31

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2015）09-0029-08 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.09.005

自2003年英國(guó)提出發(fā)展“低碳經(jīng)濟(jì)”倡議以來(lái)，減少CO2排放總量，提升碳排放績(jī)效，發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)已成為世界各國(guó)的共識(shí)[1]。隨著全球氣候變暖，氣候異?，F(xiàn)象頻現(xiàn)，國(guó)際減排呼聲日益高漲。國(guó)際能源署的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，2007年我國(guó)化石能源燃燒排放的CO2總量高達(dá)60.3億t，成為世界碳排放大國(guó)。作為全球最大的碳排放和發(fā)展中國(guó)家，我國(guó)面臨與不同利益集團(tuán)在政治外交上的博弈和溫室氣體減排國(guó)際新框架的艱難談判，同時(shí)也面臨著國(guó)內(nèi)生態(tài)資源環(huán)境承載力不足的巨大壓力[2]。我國(guó)政府在2009年哥本哈根召開(kāi)的世界氣候大會(huì)上也做出承諾2020年我國(guó)單位GDP碳排放相比2005年要大幅下降40%-45%。因此，科學(xué)合理地測(cè)度我國(guó)不同區(qū)域CO2排放績(jī)效以及深入探析影響CO2排放績(jī)效的各個(gè)因素對(duì)于促進(jìn)綠色工業(yè)發(fā)展、推動(dòng)低碳經(jīng)濟(jì)具有重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

對(duì)于CO2排放績(jī)效的測(cè)算研究，多數(shù)學(xué)者已從最初的僅關(guān)注單要素評(píng)價(jià)的思路轉(zhuǎn)變?yōu)槿販y(cè)算。Zofo & Prieto[3]、Zaim and Taskin[4]采用DEA模型測(cè)算經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）國(guó)家和地區(qū)的CO2排放績(jī)效。Zhou、Ang and Han[5]對(duì)世界CO2排放量最多18個(gè)國(guó)家的碳排放績(jī)效運(yùn)用MCPI指數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。查建平、唐方方[6]運(yùn)用環(huán)境技術(shù)測(cè)度全要素分析框架下的各省工業(yè)CO2排放績(jī)效的靜態(tài)水平和動(dòng)態(tài)變化，分析導(dǎo)致其差異性的原因。袁鵬[7]基于物質(zhì)平衡，利用DEA構(gòu)建Malmquist碳生產(chǎn)率指數(shù)考察碳排放績(jī)效的動(dòng)態(tài)變化，將碳排放績(jī)效變化分解為配置效率效應(yīng)、技術(shù)變化效應(yīng)和技術(shù)效率效應(yīng)。曹珂、屈小娥[8]在全要素框架下研究各省的CO2排放績(jī)效、減碳規(guī)模和減碳潛力，并探尋致使CO2排放績(jī)效變動(dòng)的原因。李子豪、劉輝煌[9]以我國(guó)2000-2009年35個(gè)工業(yè)行業(yè)為研究對(duì)象，基于DEA模型的Malmqusit指數(shù)方法對(duì)工業(yè)行業(yè)的CO2排放績(jī)效進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果表明行業(yè)整體的CO2排放績(jī)效在樣本期內(nèi)增長(zhǎng)了7.8%，主要源于技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)。

劉明磊等[10]等借助非參數(shù)距離函數(shù)方法分析能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)約束下的我國(guó)各省CO2碳排放績(jī)效水平和CO2邊際減排成本，認(rèn)為各省CO2邊際減排成本與碳強(qiáng)度有關(guān)。張立國(guó)[11]等從環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)出發(fā)，構(gòu)建物流業(yè)CO2排放的績(jī)效測(cè)度函數(shù)研究我國(guó)物流業(yè)在2003-2009年期間CO2績(jī)效動(dòng)態(tài)變化，對(duì)比區(qū)域的差異性表明我國(guó)物流業(yè)成為減排的主要壓力行業(yè)。仲云云、仲偉周[12]對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的非期望產(chǎn)出CO2排放運(yùn)用線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)法進(jìn)行處理，采用DEABCC和Malmquist指數(shù)法度量我國(guó)29個(gè)省1995-2009年的全要素CO2排放績(jī)效，結(jié)果顯示我國(guó)CO2排放績(jī)效逐年下降，呈現(xiàn)顯著的區(qū)域特征。

隨著碳排放問(wèn)題研究的逐步深入，影響碳排放績(jī)效的諸多因素也備受關(guān)注。Ma&Stern運(yùn)用碳排放因素分解法指出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度對(duì)我國(guó)CO2排放產(chǎn)生顯著影響。查建平[13]等論證外商投資、環(huán)境規(guī)制、技術(shù)、要素稟賦、能源結(jié)構(gòu)等對(duì)我國(guó)工業(yè)CO2排放績(jī)效的作用。韓晶、王赟[14]等構(gòu)造可考察動(dòng)態(tài)變化的DEAMalmquist指數(shù)對(duì)我國(guó)30個(gè)省的工業(yè)CO2排放績(jī)效進(jìn)行測(cè)算，進(jìn)一步采用面板計(jì)量模型考察工業(yè)CO2排放績(jī)效的驅(qū)動(dòng)因素，結(jié)果顯示要素稟賦、對(duì)外開(kāi)放、經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效產(chǎn)生顯著正向沖擊，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效的影響尚不明朗。

羅良文、李珊珊[15]引入DEA非參數(shù)方法測(cè)算我國(guó)各省1995-2010年的MalmquistLuenberger全要素碳排放績(jī)效指數(shù)，估算考慮非期望產(chǎn)出的技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)，繼而運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型研究國(guó)際貿(mào)易技術(shù)效應(yīng)、FDI對(duì)技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步影響。王群偉[16]等利用含有非期望產(chǎn)出的DEA模型測(cè)度1996-2007年我國(guó)28個(gè)省的CO2排放績(jī)效，結(jié)果發(fā)現(xiàn)所有制結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)CO2排放績(jī)效具有顯著影響，貿(mào)易開(kāi)放的影響并不明顯。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)CO2排放績(jī)效及其影響因素的研究是深入而廣泛的，但在已有的研究中，針對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效的研究相對(duì)匱乏，且研究方法存在一定的改進(jìn)空間。據(jù)此，本文試圖在以下幾個(gè)方面對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行拓展：運(yùn)用包含非期望產(chǎn)出的SBM模型測(cè)度我國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)的工業(yè)CO2排放績(jī)效；不再囿于工業(yè)CO2排放績(jī)效靜態(tài)時(shí)序變化分析，采用核密度估計(jì)函數(shù)展示省際工業(yè)CO2排放績(jī)效的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程；準(zhǔn)確把握工業(yè)CO2排放績(jī)效的集群狀態(tài)和空間分布格局，引入空間面板進(jìn)行分析，提高模型估算結(jié)果的精準(zhǔn)度。

2 工業(yè)CO2排放績(jī)效的測(cè)算

2.1 研究方法

2.2 投入產(chǎn)出指標(biāo)說(shuō)明

本文繼續(xù)沿用王兵等[18]將資源、環(huán)境等因素納入到環(huán)境效率的測(cè)評(píng)框架的方法，將我國(guó)工業(yè)CO2排放績(jī)效定義為單位CO2排放的實(shí)際產(chǎn)出與最優(yōu)產(chǎn)出之間的比重。本研究選取2003-2013年我國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)的有關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，由于西藏、香港、臺(tái)灣和澳門地區(qū)部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，因此不納入考察范圍。筆者選取工業(yè)資本存量、勞動(dòng)力和能源消費(fèi)量作為投入要素指標(biāo)；CO2排放作為非期望產(chǎn)出，用工業(yè)增加值表示期望產(chǎn)出。數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)年份的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省、市的統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)數(shù)據(jù)。相關(guān)指標(biāo)以及數(shù)據(jù)處理說(shuō)明如下：

資本存量（K），可采用永續(xù)盤(pán)存法進(jìn)行估算，但這種方法設(shè)計(jì)初始資本存量、投資額以及資本折舊率等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，初始資本存量和工業(yè)資本折舊率亦需要估算，不同研究的估算方法結(jié)果差異較大，本文采用不少實(shí)證研究所采取的替代方法，以工業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額作為各地工業(yè)資本存量的近似估算，用各省固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)將其平減為2003年可比價(jià)。能源投入（E），本文所指工業(yè)能源投入是工業(yè)終端能源消費(fèi)量，單位是萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤。勞動(dòng)投入（L），以工業(yè)企業(yè)的全部從業(yè)人員年平均人數(shù)計(jì)算，單位是萬(wàn)人。碳排放量（TC），利用聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)推薦的CO2排放估算參考方法，依據(jù)工業(yè)細(xì)分品種能源消費(fèi)量來(lái)推算CO2排放量，公式如下：

表示化石能源的消費(fèi)種類，考慮到CO2的來(lái)源主要是化石燃料能源，這里共包括八種能源：天然氣、燃料油、柴油、煤油、汽油、原油、焦煤和煤炭，沒(méi)有加入電力的消費(fèi)，以避免重復(fù)計(jì)算。少量缺失數(shù)據(jù)采用線性插值或者均值加以填補(bǔ)。

2.3 工業(yè)CO2排放績(jī)效的靜態(tài)時(shí)序變化

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)區(qū)域的劃分存在較大差異，鑒于我國(guó)先后實(shí)施西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略、中部崛起戰(zhàn)略和東北老工業(yè)基地振興計(jì)劃，本文選擇東部、中部、西部以及東北四大區(qū)域劃分法。根據(jù)上述的我國(guó)工業(yè)投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，基于考慮非期望產(chǎn)出的SBM模型，對(duì)2003-2013年我國(guó)30個(gè)省區(qū)以及四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的工業(yè)CO2排放績(jī)效進(jìn)行測(cè)算，表1給出我國(guó)30個(gè)省份2003-2013年期間的省際工業(yè)CO2排放績(jī)效。

從各省工業(yè)CO2排放績(jī)效的平均水平來(lái)看，排在前五位的省份依次為浙江、廣東、江蘇、江西和天津，其工業(yè)CO2排放績(jī)效均值都超過(guò)0.9；排名倒數(shù)后五位的省份依次為黑龍江、寧夏、貴州、甘肅和湖北，工業(yè)CO2排放績(jī)效均值都沒(méi)有超過(guò)0.4。由此可見(jiàn)，我國(guó)各省工業(yè)CO2排放績(jī)效均值水平存在明顯的地域差異性，工業(yè)CO2排放績(jī)效較高的省份集中在我國(guó)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，碳排放績(jī)效較低的省份則主要分布在我國(guó)的中西部以及東北經(jīng)濟(jì)綜合區(qū)。

圖1顯示全國(guó)以及四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域2003-2013年的工業(yè)CO2排放績(jī)效趨勢(shì)?？梢钥闯觯藮|部省份的工業(yè)CO2排放績(jī)效呈現(xiàn)先升后降再升的趨勢(shì)，其余三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的工業(yè)CO2排放績(jī)效變動(dòng)趨勢(shì)大致相同，2004-2007年期間我國(guó)工業(yè)CO2排放績(jī)效呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，究其原因可能是由于我國(guó)政府開(kāi)始意識(shí)到環(huán)境保護(hù)的重要性，著手進(jìn)行降低CO2排放的工作，2008年受金融危機(jī)的影響除了東北地區(qū)，其余三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的工業(yè)碳排放績(jī)效較2007年均有下降，2010-2013年期間，東北、東部和西部的工業(yè)碳排放績(jī)效出現(xiàn)提高走勢(shì)，在此期間我國(guó)進(jìn)一步提出節(jié)能減排的約束性目標(biāo)，政府加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制的力度和調(diào)整工業(yè)結(jié)構(gòu)，注重綠色工業(yè)發(fā)展模式使得工業(yè)碳排放績(jī)效有所改善。從四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域工業(yè)CO2排放績(jī)效的均值來(lái)看，區(qū)域分化顯著，我國(guó)東部省份的工業(yè)CO2排放績(jī)效均值達(dá)到0.82，遠(yuǎn)高于全國(guó)均值水平0.65，中部、西部和東北經(jīng)濟(jì)區(qū)域的工業(yè)CO2排放績(jī)效分別為0.60、0.57和0.48，但都明顯低于東部地區(qū)和全國(guó)均值水平。需要強(qiáng)調(diào)的是，本文計(jì)算的工業(yè)CO2排放績(jī)效是相對(duì)的，碳排放績(jī)效處于最佳實(shí)踐省份是相對(duì)于國(guó)內(nèi)其他省份而言，相對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家的碳排放績(jī)效而言，這些最佳實(shí)踐省份依然存在較大的改善空間。

2.4 工業(yè)CO2排放績(jī)效的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

為了更加細(xì)致、直觀地描繪出我國(guó)工業(yè)CO2排放績(jī)效動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程，利用核密度估計(jì)法對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的考察。核密度估計(jì)法是使用核密度估計(jì)量來(lái)估計(jì)橫截面的分布，其原理如下：設(shè)p維隨機(jī)向量X的密度函數(shù)為f（x）= f（x1，…，xn），X1，X2，…，Xn為它的一個(gè)獨(dú)立同分布的樣本，則f（x）的核密度估計(jì)為：

其中：K（·）為核函數(shù)，h為帶寬，本研究選取常用的Silverman為最佳帶寬和Epanechnikov核函數(shù)[19]。圖2是描述2003、2006、2009和2013年我國(guó)工業(yè)CO2排放績(jī)效的核密度曲線。分布圖中的橫軸表示工業(yè)CO2排放績(jī)效水平，縱軸表示核密度。從密度分布曲線位置的平移來(lái)看，2003-2013年，密度分布曲線整體表現(xiàn)出向右平移的趨勢(shì)，較為直觀的反映出各省的工業(yè)CO2排放績(jī)效處于增長(zhǎng)的趨勢(shì)；從曲線的形狀來(lái)看，在考察樣本期內(nèi)，我國(guó)各省的工業(yè)CO2排放績(jī)效明顯表現(xiàn)出雙峰趨同，這種模式反映出一部分省份的工業(yè)碳排放績(jī)效將在較高水平聚攏，另一部分省份的工業(yè)碳排放績(jī)效在較低水平上集中。

3 工業(yè)CO2排放績(jī)效影響因素分析

3.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

是否需要在工業(yè)CO2排放績(jī)效影響因素計(jì)量模型中引入空間效應(yīng)，取決于我國(guó)工業(yè)CO2排放績(jī)效在地理空間上依賴性和相關(guān)性。筆者采用全局Morans I指數(shù)來(lái)檢驗(yàn)其空間分布是否存在相關(guān)特征。計(jì)算莫蘭指數(shù)的方法為[20]：

和Yj表示各地區(qū)的測(cè)量值（本文指SBM測(cè)算的各省工業(yè)CO2排放績(jī)效），n為省份總數(shù)，Wij表示二進(jìn)制鄰接空間權(quán)重矩陣，可以采用距離標(biāo)準(zhǔn)或者鄰接標(biāo)準(zhǔn)來(lái)度量。Morans I的數(shù)值在[-1，1]。大于 0，表示目標(biāo)區(qū)域存在空間正相關(guān)性；等于 0，表示目標(biāo)區(qū)域空間分布相互獨(dú)立；小于 0，表示目標(biāo)區(qū)域存在空間負(fù)相關(guān)性[21]。

本文所用空間權(quán)重矩陣為空間鄰接矩陣，經(jīng)過(guò)操作GEODA軟件，測(cè)算出樣本考察期內(nèi)大多數(shù)年份的工業(yè)CO2排放績(jī)效Morans I都為正值，且均通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)。充分驗(yàn)證我國(guó)工業(yè)CO2排放績(jī)效分布并不是隨機(jī)的，而是具有空間依賴性，較低（高）工業(yè)CO2排放績(jī)效的省份往往與周圍具有較低（高）工業(yè)CO2排放績(jī)效的省份相靠近，表現(xiàn)出“相似相近”的特征。

3.2 模型設(shè)定和變量選取

上文對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效的Morans I指數(shù)檢驗(yàn)證實(shí)省際工業(yè)CO2排放績(jī)效具有空間相關(guān)性特征。據(jù)此，假如模型的回歸估計(jì)沒(méi)有將空間因素考慮在內(nèi)，容易造成模型的估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏誤。為了準(zhǔn)確地研究各個(gè)因素對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效的影響程度，本文將采用空間面板計(jì)量模型進(jìn)行研究?？臻g計(jì)量模型一般可分為兩大類，即空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）。

空間誤差模型（SEM）的基本形式如下[22]：

Yt=Xtβ+ε

ε=λWε+u（6）

SEM模型認(rèn)為空間影響存在擾動(dòng)項(xiàng)誤差中，其反映相鄰地區(qū)自變量的變化對(duì)因變量的誤差沖擊對(duì)區(qū)域被解釋變量的空間影響。式（6）中，Y為因變量向量，為上文SBM模型測(cè)算的工業(yè)碳排放績(jī)效（CI）；X為自變量向量，依據(jù)CO2排放績(jī)效內(nèi)涵以及既有的研究成果，結(jié)合低碳經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境經(jīng)濟(jì)的相關(guān)理論，本文擬從環(huán)境規(guī)制、出口貿(mào)易、技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)等六個(gè)維度出發(fā)，對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效影響可能的主要因素進(jìn)行計(jì)量分析與檢驗(yàn)。λ表示空間誤差系數(shù)，u為誤差項(xiàng)，W為N×N階的空間權(quán)重矩陣，β為回歸系數(shù)向量。

空間滯后模型（SAR）的基本表達(dá)如下[23]：

Yt=ρWYt+Xtβ+ε（7）

SAR模型只包含區(qū)域間被解釋變量間的交互影響，反映相鄰地區(qū)被解釋變量對(duì)區(qū)域被解釋變量的空間影響。式（7）中，W為空間權(quán)重矩陣，ρ為空間滯后系數(shù)，β為k×1階回歸系數(shù)向量。

為進(jìn)一步揭示工業(yè)CO2排放績(jī)效差異產(chǎn)生的原因，接下來(lái)對(duì)選取的影響因素指標(biāo)做出具體說(shuō)明。環(huán)境規(guī)制（ERS），用工業(yè)環(huán)境治理投資額占GDP的比重來(lái)表示，CO2排放具有一定的環(huán)境外部性，這使得政府部門在碳減排過(guò)程中必須要承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。STR表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重來(lái)衡量；EXP表示出口依存度，用各省出口額占GDP的比重來(lái)表示；GDP表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以2003年不變價(jià)計(jì)算的實(shí)際人均GDP表示；SOE表示工業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)，以當(dāng)?shù)貒?guó)有（控股）工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重來(lái)表示；R&D表示技術(shù)創(chuàng)新，已有研究往往以發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)來(lái)表示，本文繼續(xù)沿用這一指標(biāo)進(jìn)行研究。涉及的數(shù)據(jù)來(lái)源于2004-2014年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和地方統(tǒng)計(jì)年鑒，少量缺失數(shù)據(jù)采用線性插值或者均值加以填補(bǔ)。

3.3 結(jié)果解析

由于本文采用的是面板數(shù)據(jù)，在模型的選擇上到底采用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型，需要通過(guò)F統(tǒng)計(jì)量和hausman檢驗(yàn)來(lái)判定，SAR和SEM模型的hausman結(jié)果均通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，接下來(lái)的分析均是基于固定效應(yīng)模型進(jìn)行。作為對(duì)比，對(duì)不考慮空間交互效應(yīng)的傳統(tǒng)OLS面板數(shù)據(jù)結(jié)果也一并報(bào)告。在進(jìn)行空間模型估計(jì)時(shí)，模型內(nèi)生性將導(dǎo)致OLS估計(jì)的參數(shù)存在偏誤甚至是無(wú)效的，所以需要檢驗(yàn)空間滯后和空間誤差的LR檢驗(yàn)，如果在檢驗(yàn)中LMerr在統(tǒng)計(jì)上比LMlag要顯著，則選擇SEM，反之則選擇SAR。表2的下半部分給出空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果，結(jié)果顯示LMerr、RLMerr并沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，而LMlag、RLMlag均通過(guò)1%顯著性水平檢驗(yàn)，據(jù)此，應(yīng)該選用空間滯后模型分析較為合適。依據(jù)面板模型固定效應(yīng)分為三種形式，時(shí)期固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)和時(shí)期空間雙固定效應(yīng)，從表2上半部分可見(jiàn)三種空間面板模型擬合優(yōu)度均高于傳統(tǒng)面板回歸模型，說(shuō)明納入空間因素分析是有必要的，而空間固定效應(yīng)模型的擬合度最優(yōu)，所以采用空間固定效應(yīng)的回歸結(jié)果對(duì)各個(gè)影響因素進(jìn)行具體討論。

（1）環(huán)境規(guī)制（ERS）對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效的影響為正，表明工業(yè)企業(yè)開(kāi)始注重經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的追求，企業(yè)在面臨環(huán)境規(guī)制時(shí)，為了達(dá)到污染物排放標(biāo)準(zhǔn)，往往會(huì)刺激企業(yè)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新改進(jìn)來(lái)提高治污能力或改進(jìn)工藝，減少治污支出的成本實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化，環(huán)境規(guī)制通過(guò)技術(shù)傳導(dǎo)的節(jié)能減排效果就產(chǎn)生了。但遺憾的是本研究中環(huán)境規(guī)制對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效的影響并沒(méi)有通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)。這可能是由于我國(guó)政府環(huán)境規(guī)制的力度不高，規(guī)制的重點(diǎn)以廢氣、廢水和固體廢氣物有關(guān)，關(guān)注碳排放較少，相應(yīng)的監(jiān)督和檢測(cè)機(jī)制處于起步階段，進(jìn)而使得環(huán)境規(guī)制對(duì)CO2排放績(jī)效的影響并不顯著。

（2）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（GDP）對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效的影響顯著為正。雖然長(zhǎng)久以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以高投入、高排放和高能耗的粗放式生產(chǎn)為主，但是隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，越有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，可以帶動(dòng)這個(gè)地區(qū)的融資能力，從而為CO2排放績(jī)效改善所需要的設(shè)備、人力等資源提供物質(zhì)保障；另一方面，人均收入增長(zhǎng)到一定程度后，公眾對(duì)環(huán)境保護(hù)的意愿更加強(qiáng)烈以及對(duì)企業(yè)與政府的社會(huì)責(zé)任要求會(huì)不斷提高，從而督促企業(yè)減少CO2排放。

（3）R&D技術(shù)創(chuàng)新與工業(yè)CO2排放績(jī)效顯著正相關(guān)。技術(shù)創(chuàng)新是工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中減排的核心因素之一，正積極地推動(dòng)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展到正確軌道上，其通過(guò)全要素生產(chǎn)率促進(jìn)資源循環(huán)利用，對(duì)于降低當(dāng)前減排技術(shù)成本至關(guān)重要，這將帶動(dòng)新的零碳和低碳技術(shù)發(fā)明和推廣，進(jìn)而增強(qiáng)工業(yè)企業(yè)減排的能力。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（STR）的彈性回歸系數(shù)為正，且通過(guò)1%顯著性水平的檢驗(yàn)，說(shuō)明第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重提升有助于提升工業(yè)CO2排放績(jī)效。目前，我國(guó)處于快速發(fā)展的工業(yè)化階段，重工業(yè)在整個(gè)體系的比重居高不下，導(dǎo)致工業(yè)降低CO2排放量的工作任務(wù)艱巨，而第三產(chǎn)業(yè)一直具有能耗少、污染小等優(yōu)點(diǎn)，發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)能有效緩解資源、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)之間的矛盾。

（5）工業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)（SOE）與工業(yè)CO2排放績(jī)效顯著負(fù)相關(guān)。究其原因這可能與國(guó)有企業(yè)大多存在委托-代理問(wèn)題，資源配置效率低，且多數(shù)享有行業(yè)壟斷優(yōu)勢(shì)，采取能效提升和清潔生產(chǎn)的動(dòng)力缺乏，同時(shí)在GDP導(dǎo)向的政績(jī)考核機(jī)制下，地方政府對(duì)本地國(guó)有經(jīng)濟(jì)企業(yè)的保護(hù)和干預(yù)致使國(guó)有企業(yè)的環(huán)境約束軟化，不利于CO2排放績(jī)效提升。

（6）出口依存度（EXP）在5%的顯著性水平上對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效的影響為負(fù)，這表明出口貿(mào)易的提高將不利于改善我國(guó)工業(yè)CO2排放績(jī)效。因?yàn)榧庸べQ(mào)易占據(jù)我國(guó)出口貿(mào)易的很大比例，也是我國(guó)出口貿(mào)易商品的主要來(lái)源，總體而言，其產(chǎn)品的技術(shù)含量相對(duì)較低、勞動(dòng)密集度較高、高技術(shù)含量、高附加值的產(chǎn)品比重不高，不乏一部分加工貿(mào)易為高污染、高能耗、資源投入大（兩高一資）的產(chǎn)品，不利于我國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)和綠色貿(mào)易的發(fā)展。4 簡(jiǎn)要結(jié)論與啟示

本文在考慮碳排放和能源投入的生產(chǎn)前沿分析框架下，利用非角度、非徑向考慮松弛變量的SBM模型測(cè)算我國(guó)2003-2013年工業(yè)CO2排放績(jī)效，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：絕大部分工業(yè)CO2排放績(jī)效呈現(xiàn)不斷提升的趨勢(shì)，表現(xiàn)出對(duì)生產(chǎn)前沿的技術(shù)追趕，從分區(qū)域來(lái)看，東部地區(qū)的工業(yè)CO2排放績(jī)效最高，東北地區(qū)的工業(yè)CO2排放績(jī)效最低。核密度曲線展示工業(yè)CO2排放績(jī)效呈現(xiàn)兩極分化趨勢(shì)，整體上處于上升態(tài)勢(shì)，但減排潛力依然較大?？臻g計(jì)量模型對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效影響因素的實(shí)證結(jié)果表明工業(yè)CO2排放績(jī)效具有空間外溢效應(yīng)，產(chǎn)生這種空間效應(yīng)的原因可能與各省地方政府注重節(jié)能減排技術(shù)的推廣和應(yīng)用，借鑒、模仿鄰接省份的相關(guān)環(huán)境保護(hù)政策等有關(guān)；在考慮空間因素之后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新有益于工業(yè)CO2排放績(jī)效提升，出口依存度、工業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)與工業(yè)CO2排放績(jī)效顯著負(fù)相關(guān)，環(huán)境規(guī)制對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效的正向影響并不顯著。

本文針對(duì)工業(yè)CO2排放績(jī)效的測(cè)算以及計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)論，對(duì)于如何提高工業(yè)綠色增長(zhǎng)以及降低CO2排放具有借鑒意義和政策啟示。具體而言可以從以下幾個(gè)方面考慮：第一，我國(guó)工業(yè)CO2排放績(jī)效較高的省份大多分布在東部沿海地區(qū)，東部地區(qū)要發(fā)揮其自身資源優(yōu)勢(shì)幫助中部、西部以及東北地區(qū)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，形成互惠互利機(jī)制。第二，政府設(shè)計(jì)更好的環(huán)境規(guī)制形式與工具，進(jìn)一步完善環(huán)境規(guī)制的監(jiān)管機(jī)制，引導(dǎo)“波特假說(shuō)”正效應(yīng)顯現(xiàn)。第三，繼續(xù)調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，積極發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，放松壟斷性行業(yè)的市場(chǎng)準(zhǔn)入，推動(dòng)國(guó)有企業(yè)從一般競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)退出，在地方政府政績(jī)中加強(qiáng)環(huán)境績(jī)效的考核[23]。第四，加強(qiáng)工業(yè)企業(yè)內(nèi)生技術(shù)創(chuàng)新，因?yàn)橄啾容^其他創(chuàng)新形式，我國(guó)工業(yè)節(jié)能減排的效果提升更多的依賴于企業(yè)的自主創(chuàng)新，結(jié)合企業(yè)的創(chuàng)新能力高效研發(fā)節(jié)能減排的清潔技術(shù)。

（編輯：徐天祥）

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