孫欣+沈永昌+陶然

摘要：文章借鑒全要素生產(chǎn)率估算方法，采用GEBML-DEA模型測(cè)定出1997—2012年中國(guó)30個(gè)省份低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，分析發(fā)現(xiàn)低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)呈現(xiàn)東中西部遞減趨勢(shì)，技術(shù)創(chuàng)新是低碳技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Γ?006年以后東中西部地區(qū)低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)呈全面較快上升趨勢(shì)，而且中西部地區(qū)低碳技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)較東部稍快，反映我國(guó)政府推進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略效果顯著。文章運(yùn)用經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣的空間面板計(jì)量模型研究發(fā)現(xiàn)：一是作為“技術(shù)效應(yīng)”因素的低碳技術(shù)進(jìn)步能有效地降低碳排放強(qiáng)度，且影響效應(yīng)較大，驗(yàn)證了“低碳技術(shù)進(jìn)步是有效降低碳排放強(qiáng)度途徑”的命題，同時(shí)反映出“低碳技術(shù)進(jìn)步是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的有效途徑”。二是“規(guī)模效應(yīng)”因素的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放強(qiáng)度影響為負(fù)，效應(yīng)較大。三是“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”因素的第二產(chǎn)業(yè)比重對(duì)碳排放強(qiáng)度影響為正，效應(yīng)較大。四是城鎮(zhèn)化率的提高對(duì)碳排放強(qiáng)度影響為正，但影響較小。此外，碳排放強(qiáng)度存在較強(qiáng)的空間相關(guān)性，這說(shuō)明碳排放強(qiáng)度降低受本地因素和相鄰區(qū)域因素的共同影響。這說(shuō)明鄰近省市的先進(jìn)低碳技術(shù)及管理等具有輻射和示范功能，促進(jìn)相鄰省市的碳排放強(qiáng)度的降低。

關(guān)鍵詞：低碳技術(shù)進(jìn)步；測(cè)度；EBML-DEA；碳排放強(qiáng)度；空間計(jì)量模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F124.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1001-862X（2016）06-0064-008

由于全球氣候變暖，以低能耗、低污染為主要特征的低碳經(jīng)濟(jì)，日益成為世界各國(guó)追求的目標(biāo)。發(fā)達(dá)國(guó)家大力發(fā)展“低碳技術(shù)”，推進(jìn)低碳技術(shù)進(jìn)步，推行以高能效、低排放為核心的低碳經(jīng)濟(jì)革命。發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者一致認(rèn)為，低碳技術(shù)進(jìn)步是降低排放的關(guān)鍵途徑。[1][2]中國(guó)以“高能耗、高碳排放”特征的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，已經(jīng)顯現(xiàn)出不可持續(xù)性。2006年以來(lái)，我國(guó)政府注重節(jié)能減排發(fā)展，推行低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，加強(qiáng)低碳技術(shù)進(jìn)步。2006年發(fā)布的《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要》中，政府明確提出將能源、水資源和環(huán)境保護(hù)技術(shù)放在科學(xué)技術(shù)發(fā)展的優(yōu)先位置；《國(guó)家環(huán)境保護(hù)十一五規(guī)劃》提出大力發(fā)展環(huán)境技術(shù)，以技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)環(huán)境問(wèn)題解決；《國(guó)家環(huán)境保護(hù)十二五規(guī)劃》指出提升環(huán)境科技基礎(chǔ)研究和應(yīng)用能力?？梢?jiàn)中國(guó)對(duì)低碳技術(shù)進(jìn)步的重視。2009年，中國(guó)政府在哥本哈根國(guó)際氣候會(huì)議上承諾到2020年我國(guó)的碳排放強(qiáng)度（單位GDP的二氧化碳的排放量）較之于2005年下降40%～45%。這顯示了中國(guó)對(duì)碳排放負(fù)責(zé)任的態(tài)度和走低碳型發(fā)展道路的決心，彰顯了我國(guó)積極應(yīng)對(duì)全球氣候變化的大國(guó)形象。而低碳技術(shù)進(jìn)步應(yīng)該是促進(jìn)碳排放強(qiáng)度下降的有效途徑。在未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，我國(guó)更加注重技術(shù)創(chuàng)新，低碳技術(shù)進(jìn)步對(duì)我國(guó)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展愈發(fā)重要。

目前，研究技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的研究較多，但研究低碳技術(shù)進(jìn)步的文獻(xiàn)卻很缺乏。[3]-[6]實(shí)際上，不少學(xué)者研究表明技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放影響是不確定的。因此，很有必要研究中國(guó)低碳技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放強(qiáng)度如何產(chǎn)生影響，驗(yàn)證低碳技術(shù)進(jìn)步是否是促進(jìn)碳排放強(qiáng)度下降的有效途徑，同時(shí)從碳排放強(qiáng)度下降的角度來(lái)檢驗(yàn)“低碳技術(shù)進(jìn)步是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的有效途徑”的命題。

本文借鑒全要素生產(chǎn)率方法測(cè)度中國(guó)低碳技術(shù)進(jìn)步，使用GEBML-DEA模型估算出低碳約束的全要素生產(chǎn)率，這可以準(zhǔn)確地測(cè)度出中國(guó)各省市低碳技術(shù)進(jìn)步狀況；進(jìn)而根據(jù)“規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)”三種途徑影響環(huán)境質(zhì)量理論，考慮在城市化背景下，將低碳技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)作為碳排放強(qiáng)度的“技術(shù)效應(yīng)”影響因素納入其中，運(yùn)用經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣的空間計(jì)量模型分析低碳技術(shù)進(jìn)步等對(duì)30個(gè)省份碳排放強(qiáng)度的影響；最后根據(jù)得到的結(jié)果，驗(yàn)證“低碳技術(shù)進(jìn)步是有效降低碳排放強(qiáng)度途徑”的命題，同時(shí)反映出“低碳技術(shù)進(jìn)步是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的有效途徑”，并提出相關(guān)建議。

一、低碳技術(shù)進(jìn)步測(cè)度及評(píng)價(jià)

（一）GEBML-DEA模型介紹

如何測(cè)度低碳技術(shù)進(jìn)步？各省市低碳經(jīng)濟(jì)所包含的巨系統(tǒng)，可以看成一個(gè)個(gè)決策單元通過(guò)一定數(shù)量的投入而產(chǎn)出一定數(shù)量的“產(chǎn)品”的活動(dòng)。這涉及投入產(chǎn)出問(wèn)題。借鑒諸多文獻(xiàn)，這里使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法測(cè)度有低碳約束的全要素生產(chǎn)率來(lái)反映低碳技術(shù)進(jìn)步。由于低碳經(jīng)濟(jì)有能耗、碳排放約束，因此這里投入變量選擇勞動(dòng)力、資本存量、能源消費(fèi)總量，產(chǎn)出變量包括地區(qū)生產(chǎn)總值和二氧化碳排放量，其中地區(qū)生產(chǎn)總值是期望產(chǎn)出，二氧化碳排放量是非期望產(chǎn)出，如果能源消耗大或者碳排放量大，則算出的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)就小，說(shuō)明低碳技術(shù)進(jìn)步小，反之則大，反映低碳技術(shù)進(jìn)步大。本文具體選擇GEBML-DEA模型測(cè)算全局參比Malmquist指數(shù)，也就是低碳的TFP，反映低碳技術(shù)進(jìn)步程度。

Tone K & Tsutsui（2010）提出了一種包含徑向與SBM兩種距離函數(shù)的混合模型，即EBM（Epsilon-Based Measure）模型[7]。徑向距離函數(shù)對(duì)環(huán)境績(jī)效進(jìn)行測(cè)度時(shí)會(huì)存在不同比例冗余縮減，徑向測(cè)度會(huì)高估決策單元的實(shí)際績(jī)效水平，而SBM模型中，其目標(biāo)函數(shù)會(huì)導(dǎo)致投入和產(chǎn)出的無(wú)效率值最大化，也就是說(shuō)被評(píng)價(jià)的決策單元的投影點(diǎn)是前沿上距離被評(píng)價(jià)決策單元最遠(yuǎn)的點(diǎn)?？紤]到上述兩種距離函數(shù)的缺點(diǎn)，本文使用EBM作為距離函數(shù)。其非導(dǎo)向EBM模型的規(guī)劃式表示為：

模型中x和y分別是投入和產(chǎn)出變量，X、Y是投入、產(chǎn)出向量，m表示維度。wi表示各項(xiàng)投入指標(biāo)的相對(duì)重要程度，ε是一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，取值在[0，1]，它表示效率值的計(jì)算中非徑向部分的重要程度：取0表示徑向距離模型，取1表示SBM模型，ρ表示關(guān)聯(lián)指數(shù)矩陣的最大特征根，而v是其對(duì)應(yīng)的特征向量。由于此模型是非導(dǎo)向的，故包含投入導(dǎo)向的效率值和產(chǎn)出導(dǎo)向的效率值，其中投入導(dǎo)向的效率值為θ，θ?（0，1）；而產(chǎn)出導(dǎo)向的效率值是用1/φ表示，φ?1。

在運(yùn)行面板數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)效率估算時(shí)，最常使用的是Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，它最早是Fare R等人（1997）采用DEA方法計(jì)算出來(lái)的[8]，隨后迅速發(fā)展，Pasror和Lovell（2005）提出了一種全局參比Malmquist模型，它是以所有各期決策單元的總和作為參考集，各期共同參考集為Sg=S1∪S2∪……∪Sp=x1

其中效率變化用EC表示，這里表明由于經(jīng)濟(jì)管理創(chuàng)新引致的低碳技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)變化用TC表示，說(shuō)明由于低碳技術(shù)創(chuàng)新帶來(lái)的低碳技術(shù)進(jìn)步。由于所有決策單元都包含在全局參考集內(nèi)，所以全局參比Malmquist指數(shù)不存在無(wú)可行解問(wèn)題。全局參比Malmquist指數(shù)既滿(mǎn)足可傳遞型要求，又避免存在無(wú)可行解問(wèn)題，選擇此模型更具科學(xué)性和可行性。而EBM模型很好地避免了徑向距離函數(shù)和SBM模型的缺點(diǎn)，且可發(fā)揮各自?xún)?yōu)點(diǎn)。故本文結(jié)合EBM距離函數(shù)、全局參比Malmquist模型（Globle Malmquist）以及Malmquist-Luenberge指數(shù)發(fā)展了一種包含非期望產(chǎn)出的混合距離函數(shù)全局參比Malmquist模型，簡(jiǎn)稱(chēng)GEBML-DEA模型。

（二）變量及數(shù)據(jù)處理

考慮到數(shù)據(jù)的可得性和完整性，本文選擇了全國(guó)30個(gè)省份1997—2012年省際面板數(shù)據(jù)，其中由于西藏自治區(qū)及港澳臺(tái)地區(qū)數(shù)據(jù)的缺失，故沒(méi)有考慮在內(nèi)。其中勞動(dòng)力選擇全國(guó)30個(gè)省份歷年就業(yè)人數(shù)作為代理變量，資本存量是借鑒了張軍等（2004）使用的永續(xù)盤(pán)存法推算出1996—2012年各省資本存量數(shù)據(jù)，能源消費(fèi)總量則是利用各省煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力等八種能源消費(fèi)量經(jīng)折算成標(biāo)準(zhǔn)煤消費(fèi)總量表示，產(chǎn)出變量中地區(qū)生產(chǎn)總值是按2005年價(jià)格計(jì)算的不變價(jià)各省市的GDP，二氧化碳排放量數(shù)據(jù)沒(méi)有公布，本文參照杜立明（2010）方法計(jì)算獲得。以上原始數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)年鑒匯編》和歷年相關(guān)省份統(tǒng)計(jì)年鑒。寧夏、海南和甘肅的能源數(shù)據(jù)是從《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)年份補(bǔ)齊。

（三）中國(guó)全要素低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)分析

根據(jù)GEBML-DEA方法，對(duì)1997—2012年各省的全要素低碳經(jīng)濟(jì)進(jìn)步指數(shù)進(jìn)行測(cè)算和分解，程序運(yùn)行由MaxDEA軟件完成，具體計(jì)算結(jié)果如表2。表2中Malmquist指數(shù)（GEBMLPI）計(jì)算的是包含了能源消費(fèi)為投入變量與碳排放作為非期望產(chǎn)出的低碳全要素生產(chǎn)率數(shù)值，即為低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。由于全局參比Malmquist指數(shù)具有可累乘的特性，表2中數(shù)據(jù)表示從1997到2012年的低碳技術(shù)進(jìn)步總變化情況。其中GEBMLEC表示從1997到2012年低碳技術(shù)效率總變化數(shù)值，GEBMLTC表示此期間內(nèi)低碳技術(shù)創(chuàng)新總變化數(shù)值。

根據(jù)估算低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

1.全國(guó)省域平均低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的增長(zhǎng)表現(xiàn)有階段性差異。相對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度來(lái)說(shuō)，1997到2012年期間低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)增長(zhǎng)速度較緩慢。表現(xiàn)為全國(guó)水平只有1.5778，2012年比1997年的低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)只增長(zhǎng)了57.78%，年均增長(zhǎng)2.89%，這顯然小于同期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率（按可比價(jià)格，2012年GDP是1997年的5倍），這也反映出這一時(shí)期我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)為高投入、高排放、高污染、低效率的現(xiàn)實(shí)，低碳技術(shù)進(jìn)步相對(duì)有限。由于2006后，我國(guó)注重節(jié)能減排，推進(jìn)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)。由計(jì)算的低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)值可以看出，2006年是個(gè)分界點(diǎn)。2006—2012年期間低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)年均增長(zhǎng)達(dá)5.10%，明顯高于1997—2006年期間年均增長(zhǎng)的1.83%，反映該期間低碳技術(shù)進(jìn)步較快。由此可以看出政府推進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略有顯著成效。

2.東中西部區(qū)域低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的表現(xiàn)有差異。1997—2006年期間低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)呈現(xiàn)東中西遞減趨勢(shì)，省際差別顯著。GEBMLPI（東部）> GEBMLPI（中部）> GEBMLPI（西部）表明低碳技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)為東部最好，中部次之，西部最小。而且中部和西部均低于全國(guó)水平，表明東部對(duì)中國(guó)低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的拉動(dòng)作用強(qiáng)勁，也從側(cè)面反映出改革開(kāi)放最大受益地區(qū)。而中西部地區(qū)，大部分地區(qū)低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)較低，表明低碳技術(shù)進(jìn)步較慢。2006—2012年期間東部、中部、西部低碳技術(shù)指數(shù)年均增長(zhǎng)率分別為4.22%、4.62%、4.4% ，而1997—2006年期間三大區(qū)域年均增長(zhǎng)率為3.16%、2.02%、0.95%，可以看出2006—2012年期間三大區(qū)域低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)年均增長(zhǎng)明顯高于1997—2006年期間年均增長(zhǎng)，2006年后中西部地區(qū)低碳技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率顯著提高，而且還要略高于東部地區(qū)。這表明中西部地區(qū)正學(xué)習(xí)東部地區(qū)先進(jìn)技術(shù)，提高低碳技術(shù)進(jìn)步，也反映了我國(guó)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略正在中西部發(fā)揮重要作用，由于中西部地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)技術(shù)相對(duì)落后，因此具有巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

區(qū)域間的低碳技術(shù)效率與低碳技術(shù)創(chuàng)新表現(xiàn)有差異。1997—2012年期間，從技術(shù)創(chuàng)新上看，GEBMLTC（東部）> GEBMLTC（中部）> GEBMLTC（西部），表明低碳技術(shù)創(chuàng)新仍然表現(xiàn)為東部最好，中部次之，西部最小。從技術(shù)效率指標(biāo)看，GEBMLEC（西部）> GEBMLEC（中部）> GEBMLEC（東部），表明中西部在低碳技術(shù)管理上比東部提高要快?？傮w上看，技術(shù)創(chuàng)新是東部省份低碳技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，而中西部地區(qū)技術(shù)管理效率的提高是低碳技術(shù)進(jìn)步提高的主要?jiǎng)恿Γ瑥娜珖?guó)看，技術(shù)創(chuàng)新是低碳技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Α?/p>

3.省域低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均呈現(xiàn)不同程度增長(zhǎng)。圖1反映了各省的低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)變動(dòng)情況?？傮w上看各省低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均有逐漸增長(zhǎng)的趨勢(shì)，但增長(zhǎng)幅度差異明顯。東部省份如北京、上海、江蘇、浙江、遼寧、廣東低碳技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)幅度較大，表明東部省份低碳技術(shù)進(jìn)步明顯提升；中西部省份低碳技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)幅度較小，表明中西部省份低碳技術(shù)有待提升。尤其是山西和甘肅等地低碳技術(shù)進(jìn)步明顯較小，亟須提高。大多數(shù)省份在2006年是個(gè)分界點(diǎn)，2006后低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)上升較快。之前有的省份上升較慢或沒(méi)有變化，有的甚至下降，同樣反映出政府推進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的成效。

二、低碳技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放強(qiáng)度空間影響實(shí)證分析

（一）空間計(jì)量模型的設(shè)定

Grossman和Krueger（1991）認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)通過(guò)規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)三種途徑影響環(huán)境質(zhì)量。[9]碳排放強(qiáng)度作為重要的環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)，因此，這里將根據(jù)規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)等三個(gè)途徑理論設(shè)定模型，并考慮在城鎮(zhèn)化背景下研究低碳技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響。其中規(guī)模效應(yīng)因素指標(biāo)選擇人均GDP，技術(shù)效應(yīng)因素指標(biāo)選擇低碳技術(shù)進(jìn)步，結(jié)構(gòu)效應(yīng)因素指標(biāo)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，城鎮(zhèn)化背景選用城鎮(zhèn)化率指標(biāo)。

由于本文采用的省域數(shù)據(jù)，可能存在空間效應(yīng)，因此需要相關(guān)檢驗(yàn)以設(shè)定空間計(jì)量模型。空間面板模型分為空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）兩類(lèi)，分類(lèi)主要依據(jù)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)空間依存性和差異性的特征。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的空間依存性是一個(gè)區(qū)域的觀(guān)察數(shù)據(jù)與其他區(qū)域的觀(guān)察數(shù)據(jù)相關(guān)，這種相關(guān)性是由空間的相對(duì)和絕對(duì)距離決定的，空間差異性則表示空間觀(guān)察單位的差異性從而在區(qū)域?qū)用娴目臻g效應(yīng)非均一性?？臻g自回歸模型通過(guò)空間自回歸項(xiàng)來(lái)探討空間“溢出效應(yīng)”，空間誤差模型則是通過(guò)空間誤差項(xiàng)來(lái)體現(xiàn)。這兩個(gè)模型的基本形式為：

其中Y表示因變量，X表示自變量，W為空間權(quán)重矩陣，β表示解釋變量系數(shù)，t，i分別表示時(shí)間維度和截面維度，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。ρ表示空間自回歸系數(shù)，若此系數(shù)顯著則表明變量間存在空間溢出效應(yīng)，即存在空間依存性，其值大小反映平均強(qiáng)度。λ表示空間自相關(guān)系數(shù)，表示臨近區(qū)域樣本對(duì)本區(qū)域樣本的影響方向和強(qiáng)度。模型（7）、（8）中因變量為碳排放強(qiáng)度指標(biāo)，以單位GDP二氧化碳排放量來(lái)衡量，用CEI表示；自變量選擇低碳技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)，用MI表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重來(lái)衡量，用TIP表示；城鎮(zhèn)化率以城鎮(zhèn)居民占總?cè)丝诘谋戎睾饬?，用UR表示；經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)用人均GDP衡量，用PGDP表示。由于低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（MI）本身就是變化量，故模型中除低碳技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)外，其余變量均采用對(duì)數(shù)形式，所得系數(shù)可理解為彈性。

（二）空間權(quán)重矩陣的建立

與面板數(shù)據(jù)模型不同的是，空間計(jì)量模型分析需要建立空間權(quán)重矩陣，用來(lái)表示空間各樣本之間的相互依存和關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。空間權(quán)重矩陣可以采用鄰接標(biāo)準(zhǔn)或距離標(biāo)準(zhǔn)來(lái)構(gòu)建。鄰接標(biāo)準(zhǔn)是指如果兩個(gè)地區(qū)在地理位置上相互鄰接關(guān)系，比如安徽和江蘇相鄰則表明兩地區(qū)存在鄰接關(guān)系?？梢钥匆?jiàn)鄰接標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)定空間單元之間聯(lián)系僅僅取決二者是否相鄰，但這不能很好地反映實(shí)際情況，如在鄰接權(quán)重矩陣中上海與新疆和上海與安徽之間的權(quán)重都是為0，但上海對(duì)安徽的影響程度與對(duì)新疆的影響程度肯定是不同，根據(jù)地理學(xué)第一定律，任何事物與它周?chē)挛锞嬖诼?lián)系，距離越近聯(lián)系越緊密。因此選擇空間地理距離來(lái)計(jì)算地理距離空間權(quán)重矩陣W1，其表達(dá)式為W1=1/d2 i≠j

0 i=j，其中d表示為兩地區(qū)省會(huì)城市的地理位置的距離。但是W1僅僅反映地理鄰近特征，這種表示空間權(quán)重矩陣是粗糙的，碳排放是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)物，地區(qū)發(fā)展強(qiáng)弱對(duì)碳排放影響顯著，通常經(jīng)濟(jì)發(fā)展高的地區(qū)碳排放量較多。因此，本文在空間權(quán)重矩陣加入經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，建立經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣W，其表達(dá)式為：

W=W1diag（Y1 [Y]，Y2 [Y]，……Yn [Y]） （9）

其中W1表示地理距離空間權(quán)重矩陣，Yi=1/（t-t1+1）∑Yit 表示時(shí)間維度內(nèi)第i省份資本存量平均值，Y=1/n（tm-t1+1）∑Yit表示時(shí)間維度內(nèi)總物資資本存量均值。若一地區(qū)資本存量比重較大，它對(duì)周邊影響程度也較大。資本存量數(shù)據(jù)同前文。

（三）空間相關(guān)性檢驗(yàn)與模型選擇

空間面板數(shù)據(jù)計(jì)量分析需要進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)?？臻g相關(guān)性指數(shù)Morans I和基于極大似然估計(jì)的Lmerro、Lmsar、Walds、Lratias統(tǒng)計(jì)量是檢驗(yàn)空間相關(guān)性的重要指標(biāo)。它們檢驗(yàn)原假設(shè)均為H0：ρ=0或λ=0，由于構(gòu)建這些相關(guān)性檢驗(yàn)指標(biāo)均針對(duì)截面數(shù)據(jù)，故不能直接運(yùn)行，故本文采用對(duì)經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重矩陣進(jìn)行克羅內(nèi)克積處理得到分塊對(duì)角矩陣。如表3檢驗(yàn)結(jié)果顯示，所有的空間相關(guān)性的檢驗(yàn)指標(biāo)的概率值均遠(yuǎn)小于1%的顯著性水平，說(shuō)明了中國(guó)省域碳排放強(qiáng)度空間相關(guān)性非常顯著，單純選擇普通面板計(jì)量模型是存在缺陷的，應(yīng)該運(yùn)用空間面板計(jì)量分析。選擇何種空間面板模型則需要依據(jù)Anselin和Rey利用Monte Carlo模擬方法得到的結(jié)果，若Lmsar比Lmerro統(tǒng)計(jì)量更為顯著，則需選擇空間自回歸模型。Lmsar統(tǒng)計(jì)值為2080.446遠(yuǎn)大于Lmerro統(tǒng)計(jì)值368.736，表明選擇空間自回歸模型更為合適。

（四）實(shí)證結(jié)果與分析

選定空間面板計(jì)量模型后需要確定是存在固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，因此需要進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)。其中固定效應(yīng)采用對(duì)數(shù)似然比檢驗(yàn)，即LR for FE檢驗(yàn)。其原假設(shè)為不存在固定效應(yīng)。若拒絕原假設(shè)則說(shuō)明選擇固定效應(yīng)模型得到的結(jié)果更好。而隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)采用LR for RE檢驗(yàn)，若拒絕原假設(shè)則說(shuō)明固定效應(yīng)存在。為保證結(jié)果的穩(wěn)定性，再進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，若拒絕原假設(shè)則選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。表4是空間面板模型SAR上述檢驗(yàn)的結(jié)果。LR檢驗(yàn)結(jié)果都在1%的顯著水平下認(rèn)為采用固定效應(yīng)模型效果會(huì)更好，同時(shí)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果也進(jìn)一步證實(shí)應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。

空間計(jì)量的固定效應(yīng)模型有四類(lèi)：無(wú)固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和空間時(shí)間雙固定效應(yīng)。如表5和表6是空間自回歸模型和空間誤差模型估計(jì)的結(jié)果。

由表5、表6發(fā)現(xiàn)，空間自回歸模型和空間誤差模型中，空間自回歸系數(shù)和空間自相關(guān)系數(shù)均在1%的顯著水平下通過(guò)了T檢驗(yàn)，這表明我國(guó)30個(gè)省份的碳排放強(qiáng)度存在明顯的空間相關(guān)性。所有估計(jì)的空間自回歸系數(shù)和空間自相關(guān)系數(shù)均為正數(shù)，數(shù)值較大，說(shuō)明各省份間碳排放強(qiáng)度體現(xiàn)為一種趨同效應(yīng)，地區(qū)的碳排放強(qiáng)度不僅取決自身因素，還受鄰近區(qū)域的碳排放強(qiáng)度的影響。這反映出，鄰近省市的先進(jìn)低碳技術(shù)及管理等具有輻射和示范功能，促進(jìn)相鄰省市的碳排放強(qiáng)度的降低，有利于碳減排。由于空間固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和雙固定效應(yīng)條件下的空間自回歸模型估計(jì)的LogL值大于相應(yīng)的空間誤差模型得到的估計(jì)值，所以選擇空間自回歸模型有更好的解釋能力。且在空間自回歸模型的四個(gè)模型中，雙固定效應(yīng)模型得到的R^2、LogL值有明顯改進(jìn)，且空間自相關(guān)系數(shù)也通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，故表明地區(qū)間既存在空間固定效應(yīng)，也存在時(shí)間固定效應(yīng)。

不論是空間自回歸模型還是空間誤差模型各估計(jì)系數(shù)數(shù)值大小有變化，但符號(hào)均保持不變，反映各因素對(duì)碳排放強(qiáng)度影響具有穩(wěn)定性。低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和人均GDP對(duì)碳排放強(qiáng)度影響為負(fù)的，有降低作用，而工業(yè)結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化率對(duì)碳排放強(qiáng)度影響為正，會(huì)增加碳排放強(qiáng)度。

綜合以上模型來(lái)看，低碳技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)對(duì)碳排放強(qiáng)度影響顯著為負(fù)，絕對(duì)值較大，說(shuō)明我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在對(duì)碳排放強(qiáng)度影響的較大技術(shù)效應(yīng)。低碳技術(shù)進(jìn)步能有效地減低碳排放強(qiáng)度，確實(shí)是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的有效途徑。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，節(jié)能減排等新技術(shù)新工藝會(huì)極大地被運(yùn)用到生產(chǎn)生活中去。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)系數(shù)為負(fù)，反映我國(guó)存在對(duì)碳排放強(qiáng)度產(chǎn)生影響的規(guī)模效應(yīng)，效應(yīng)較大。這主要是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展在導(dǎo)致碳排放量的增長(zhǎng)對(duì)碳排放強(qiáng)度的正影響小于經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放強(qiáng)度的負(fù)面影響。本文測(cè)算，1997—2012年我國(guó)碳排放量年均增長(zhǎng)近6.624%，比這期間的GDP的年均增速近10%明顯要小，經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)系數(shù)對(duì)碳排放強(qiáng)度的彈性為負(fù)值，應(yīng)該是合理的。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第二產(chǎn)業(yè)比重）對(duì)碳排放強(qiáng)度影響系數(shù)為正，數(shù)值較大，表明第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占比提高會(huì)導(dǎo)致碳排放強(qiáng)度提高，這也表明我國(guó)也存在結(jié)構(gòu)效應(yīng)。工業(yè)的發(fā)展對(duì)自然資源特別是能源的消耗依賴(lài)性很高，因而導(dǎo)致大量的碳排放。我國(guó)處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展初級(jí)階段，工業(yè)化進(jìn)程不斷推進(jìn)，第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重依然較大，這是導(dǎo)致我國(guó)碳排放強(qiáng)度居高不下的關(guān)鍵因素。

城鎮(zhèn)化率對(duì)碳排放強(qiáng)度影響為正，主要是因?yàn)槌擎?zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)會(huì)直接導(dǎo)致房地產(chǎn)業(yè)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這些產(chǎn)業(yè)消耗大量能源，導(dǎo)致碳排放增長(zhǎng)，但同時(shí)也會(huì)加速GDP增長(zhǎng)，對(duì)碳排放強(qiáng)度影響會(huì)有抵消部分，故影響系數(shù)相對(duì)不大。

三、結(jié)論及政策建議

本文運(yùn)用一種包含非期望產(chǎn)出的混合距離函數(shù)的全局參比的Malmquist模型，估算出全國(guó)30個(gè)省份1997—2012年低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，測(cè)算結(jié)果可以衡量全國(guó)與各省份低碳技術(shù)進(jìn)步狀況；進(jìn)而根據(jù)“規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)”三種途徑影響環(huán)境質(zhì)量理論，將低碳技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)作為碳排放強(qiáng)度的“技術(shù)效應(yīng)”影響因素納入其中，同時(shí)考察了人均GDP、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化率等因素，運(yùn)用空間面板模型分析各因素對(duì)碳排放強(qiáng)度的作用方向和影響大小。得到以下結(jié)論：

1.1997到2012年期間低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)增長(zhǎng)速度較慢，反映出這一時(shí)期我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)為高投入、高排放、高污染、低效率的特征，但2006后低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)上升較快，這反映政府推進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展是有效果的；1997到2012年期間低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)呈現(xiàn)東中西遞減趨勢(shì)，低碳技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)為東部最好，中西部地區(qū)大部分低碳技術(shù)進(jìn)步指數(shù)較低，表明低碳技術(shù)進(jìn)步較慢，省際差別顯著；但2006年后，中西部地區(qū)低碳技術(shù)進(jìn)步明顯加快，部分原因是學(xué)習(xí)東部地區(qū)低碳技術(shù)，這也反映我國(guó)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略顯現(xiàn)成效。

2.在城市化發(fā)展背景下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)通過(guò)“規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)”三種途徑影響碳排放強(qiáng)度。不同影響因素對(duì)碳排放強(qiáng)度作用方向和大小不同。一是作為“技術(shù)效應(yīng)”因素的低碳技術(shù)進(jìn)步能有效地降低碳排放強(qiáng)度，且影響效應(yīng)較大，驗(yàn)證“低碳技術(shù)進(jìn)步是有效降低碳排放強(qiáng)度途徑”的命題，同時(shí)反映出“低碳技術(shù)進(jìn)步是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的有效途徑”。二是“規(guī)模效應(yīng)”因素的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放強(qiáng)度影響為負(fù)，效應(yīng)較大。三是“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”因素的第二產(chǎn)業(yè)比重對(duì)碳排放強(qiáng)度影響為正，效應(yīng)較大。四是城鎮(zhèn)化率的提高對(duì)碳排放強(qiáng)度影響為正，但影響較小。此外，碳排放強(qiáng)度存在較強(qiáng)的空間相關(guān)性，這說(shuō)明碳排放強(qiáng)度降低受到本地因素和相鄰區(qū)域因素的共同影響。這說(shuō)明，鄰近省市的先進(jìn)低碳技術(shù)及管理等具有輻射和示范功能，促進(jìn)相鄰省市的碳排放強(qiáng)度的降低。

根據(jù)結(jié)論，本文提出以下建議：1.健全低碳技術(shù)進(jìn)步機(jī)制，促進(jìn)低碳技術(shù)發(fā)展。繼續(xù)實(shí)施節(jié)能減排技術(shù)專(zhuān)項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃，解決低碳的關(guān)鍵和共性技術(shù)問(wèn)題；推動(dòng)建立以企業(yè)為主體、產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的低碳技術(shù)創(chuàng)新與成果應(yīng)用推廣體系；加快健全低碳技術(shù)服務(wù)體系，推行合同能源管理，培育節(jié)能和環(huán)保服務(wù)市場(chǎng)，促進(jìn)低碳服務(wù)產(chǎn)業(yè)化。2.各地區(qū)結(jié)合實(shí)地情況，有傾向性地加大鼓勵(lì)節(jié)能減排技術(shù)創(chuàng)新與管理的政策力度，在加強(qiáng)低碳技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)，增強(qiáng)低碳技術(shù)管理水平。中西部地區(qū)要進(jìn)一步學(xué)習(xí)東部地區(qū)低碳技術(shù)，加快低碳技術(shù)進(jìn)步。特別是山西與甘肅等省份低碳技術(shù)落后，低碳技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)潛力大，應(yīng)加快引進(jìn)吸收先進(jìn)地區(qū)低碳技術(shù)，提高自身低碳技術(shù)水平。3.強(qiáng)化發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)方式， 推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，積極推行新型工業(yè)化之路，加大第三產(chǎn)業(yè)比重，積極發(fā)展服務(wù)業(yè)。4.考慮低碳要求，理性推進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展。應(yīng)理性科學(xué)地推進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展，避免“大躍進(jìn)”式的城鎮(zhèn)化運(yùn)動(dòng)，造成碳排放等污染排放的急劇增加。城市發(fā)展布局應(yīng)考慮企業(yè)集中布局、產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展，推行清潔能源政策，有利于推進(jìn)低碳技術(shù)進(jìn)步與應(yīng)用，為低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供低成本的外部條件。5.應(yīng)該充分發(fā)揮鄰近省市的低碳技術(shù)及管理等方面的輻射和示范功能，帶動(dòng)相鄰省市的低碳技術(shù)水平的提高。

參考文獻(xiàn)：

[1]張坤民.低碳世界中的中國(guó)：地位、挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2008，18（3）：1-7.

[2]蔡益泉.我國(guó)低碳產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與對(duì)策思考[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2013，（4）：32-35.

[3]魏巍賢，楊芳.技術(shù)進(jìn)步對(duì)中國(guó)二氧化碳排放的影響[J].統(tǒng)計(jì)研究， 2010， 27（7）：36-44.

[4]陳林， 羅莉婭.低碳經(jīng)濟(jì)理論及其應(yīng)用：一個(gè)前沿的綜合性學(xué)科[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2014，（4）：148-153.

[5] 袁富華.低碳經(jīng)濟(jì)約束下的中國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010，（8）：79-89.

[6] 黃山， 吳小節(jié)，宗其俊. 中國(guó)制造企業(yè)低碳競(jìng)爭(zhēng)力的來(lái)源及提升途徑[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2013，（5）：42-46.

[7]Tone， K.， & Tsutsui， M. An epsilon-based measure of efficiency in DEA - A third pole of technical efficiency. European Journal of Operational Research[J].2010，（207），1554-1563.

[8]Chung，Y.H.，F(xiàn)are.R.，Grosskopf.S.Productivity and undesirable outputs： adirectional distance function approach[J].Journal of Environmental Management.1997，（51）：229-240.

[9]Grossman， GM， Krueger， A B. “Environmental impacts of a North American Free Trade Agreement”， National Bureau of Economic Research Working Paper 3914， NBER [C].Cambridge MA， 1991.

（責(zé)任編輯 吳曉妹）