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摘要：运用DEA-Malmquist方法科学的测算了29个省市地区1995-2013年的碳排放效率，并分析了其动态变化特征，结果发现，我国各省的碳排放效率具有明显差异，碳排放效率的增长主要受技术进步的推动，结构调整接近最优，即作用有限。因此，政府应加大节能技术创新的扶持投入和鼓励省际间的技术溢出。
关键词：碳排放效率；非期望产出；DEA-Malmquist指数
中图分类号：C812 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）006-0000-02
一、引言
1978年-2013年这35年间，我国国内生产总值由最初的3645.2亿元迅速上升到现在的568845.2亿元，大约增长了156.1倍，年均国内生产总值增长速度高达15.52%。所有数据均表明，我国在经济建设方面发展迅猛，取得了丰硕的成果。然而，随着中国工业化和城市化快速发展的同时，也应该看到我国为此付出的巨大代价，
提高碳排放效率是实现低碳经济发展的关键。Mielnik[1]等在1999年提出了发展中国家对应气候变化及经济发展模式评价的主要标准是碳指数；紧接着Sun[2]在2005年提出评价一个国家或地区碳减排效果的理想指标是碳排放强度；而2008年，Zhang[3]等认为测度碳排放绩效的有效指标是工业化累计人均碳排放量和单位GDP排放量。但是这些反映二氧化碳排放绩效指标全是单要素指标，不能全面反映二氧化碳效率。越来越多的学者将二氧化碳排放量被纳入全要素分析框架以研究二氧化碳排放效率。在已有的研究中，陈诗一[4]于2011年分析了改革开放以来我国工业行业CO2强度变化的主要原因；仲云云等[5]运用BCC模型和Malmquist指数，从静态和动态两个方面计算全要素碳排放绩效，并分析了影响因素。屈小娥[6]基于非参数数据包络分析法测算了1995-2010年30个省份的二氧化碳排放效率。李科[7]运用超效率数据包络分析法测算出节能减排效率，并分析了其动态变化特征。本文运用DEA-Malmquist指数法研究中国各地区的二氧化碳排放效率，对于了解各地区的经济发展特征，制定节能减排政策，最终实现低碳发展的目标具有重要意义。
二、研究方法
和 分别表示以t时期技术Tt为参照，时期t和时期（t 1）的距离函数。Malmquist指数可以分解为技术效率变化指数（ECH）和技术进步指数（TCH）。技术效率变化指数（ECH）又可以进一步分解为纯技术效率指数（PECH）和规模效率指数（SECH）。
三、数据来源与处理
本章以我国29个省市地区（西藏数据缺失，重庆并入四川一起统计）1995-2013年投入产出数据为研究样本，将我国29个省份划分为东部、中部、西部、东北部进行区域研究。下面将对各个变量的来源及处理方法进行详细的说明。
1.非期望产出：采用基于IPCC《国家问是气体排放清单指南》2006（IPCC，2006）估算方法，选取煤炭、焦炭、石油（包括汽油、煤油、柴油、燃料油这四个子类）和天然气等7类能源。
2.期望产出：以各个省市的国内生产总值（GDP）来表示产出（以1995年为基期）。
3.能源投入：以各地区消耗的柴油、焦炭、煤炭、煤油、汽油、燃料油、天然气、原油和电力等9类能源为终端消费量作为能源投入。
4.资本投入：本文采用永续盘存法（PIM）对各地区资本存量进行估算。
5.劳动投入：本文就简单的采用各地区历年从业人员数作为劳动投入指标。
四、实证研究
本文利用29个省份1995-2013年的面板数据，运用Malmquist指数和DEAP2.1软件可以得到1996/1995、1997/1996……2013/2012等各个省份每一年相对于前一年的全要素二氧化碳排放效率的变化。
我们可以发现，总体上来看我国碳排放绩效整体呈下降趋势，说明我国尚存在巨大的减排空间。二氧化碳排放效率的平均值为0.919，年均下降8.1%，技术效率和技术进步率分别为0.991和0.928，技术效率变化幅度不大，即二氧化碳排放效率的变动主要是由技术进步率的变化主导。
在区域层面上，全国四大区域整体都表现出碳排放下利率的下降，但是我国中、东、西、东北四大地区平均碳排放效率情况却各不相同。东部地区由于较高的技术进步率，进而碳排放效率最高，但技术效率位于四大区域第三，说明东部地区1995-2013年由于地理位置的优势，在引进先进技术方面处于优势，让技术前沿面位于领先的位置。中部地区由于其包含的省份有很大一部分是我国的能耗大省，例如：山西、河南等，在追求经济发展的同时，忽略了环境的影响，所以其碳排放效率最低。而中、西部地区主要承接了东部地区在产业结构优化升级过程中所转移的落后工业行业，改善生产技术的手段主要是模仿和改造，同时这两个区域地处我国内陆，对外程度不高，在引进先进技术方面没有东部地区那么的优势，这必然促使中西部充分利用现有的技术，技术效率值高于东部地区。东北部地区主要是振兴原有的老工业，生产技术的改善主要通过引进新技术，技术效率值的最低说明东北地区没有充分利用减排的技术。
通过对我国区域碳排放效率及其差异分析，进一步证实了我国的东、中、西、东北部地区对于碳排放效率的水平呈现出很大的区域差异。但总体而言，存在较大的减排空间。
五、结论与启示
我国碳排放效率在1995-2013先上升后下降的倒U型变化趋势，数值距离1的效率目标仍存在一定的的上升空间，降低单位碳排放量还具有比较大的潜力，其中科技进步是碳排放效率提高的主要动力，而技术效率对碳排放效率改善的贡献作用有限。在区域层面，各区域碳排放效率的水平与经济发展水平基本相当，东部的碳排放效率最高，优势较为明显；受地理位置的影响，中部和东北部较低，西部最次。
政府和相关的机构可以在此基础上建立完善的二氧化碳排放绩效测评依据。二是有效减少二氧化碳排放量，我国要做到两手抓，不仅要发展“硬”技术，如引导推动科技创新、推广新技术新设备的使用、加大淘汰落后产能的力度等，还要促进“软”技术的发展，如提高管理水平、加强员工培训、培育企业文化、提倡企业建立新型管理制度等。各区域和相关省市地区可以根据科技进步和技术效率对碳排放效率的贡献情况，改善投入结构实现二氧化碳减排。
参考文献：
[1]MIELNIK O，GOLDEMBERG J.The Evolution of the “Carbonization Index”in Developing Countries[J].Energy Policy，1999，27（5）：307-308.
[2]SUN J W.The Decrease of CO2 Emission Intensity is Decarbonization at National and Global Levels[J].Energy Policy，2005，33（8）：975-978.
[3]ZHANG Z Q，QU J S，ZENG J J.A Quqntitative Comparision and Analysis on the Assessment Indicators of Greenhoust Cases Emission[J].Journal of Geographical Sciences，2008，18（4）：4.
[4]陈诗一.中国碳排放强度的波动下降模式及经济解释[J].世界经济，2011（4）：124-143.
[5]仲云云，仲伟周.中国区域全要素碳排放绩效及影响因素分析[J].商业经济与管理，2012（1）：85-96.
[6]屈小娥.中国省际全要素CO2排放效率差异及驱动因素-基于1995-2010年的实证研究[J].南开经济研究，2012（3）：128-141.
[7]李科.我国省际节能减排效率及其动态特征分析[J].中国软科学，2013（5）：144-157.
基金项目：湖南科技大学创新基金项目（S140071）。
关键词：碳排放效率；非期望产出；DEA-Malmquist指数
中图分类号：C812 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）006-0000-02
一、引言
1978年-2013年这35年间，我国国内生产总值由最初的3645.2亿元迅速上升到现在的568845.2亿元，大约增长了156.1倍，年均国内生产总值增长速度高达15.52%。所有数据均表明，我国在经济建设方面发展迅猛，取得了丰硕的成果。然而，随着中国工业化和城市化快速发展的同时，也应该看到我国为此付出的巨大代价，
提高碳排放效率是实现低碳经济发展的关键。Mielnik[1]等在1999年提出了发展中国家对应气候变化及经济发展模式评价的主要标准是碳指数；紧接着Sun[2]在2005年提出评价一个国家或地区碳减排效果的理想指标是碳排放强度；而2008年，Zhang[3]等认为测度碳排放绩效的有效指标是工业化累计人均碳排放量和单位GDP排放量。但是这些反映二氧化碳排放绩效指标全是单要素指标，不能全面反映二氧化碳效率。越来越多的学者将二氧化碳排放量被纳入全要素分析框架以研究二氧化碳排放效率。在已有的研究中，陈诗一[4]于2011年分析了改革开放以来我国工业行业CO2强度变化的主要原因；仲云云等[5]运用BCC模型和Malmquist指数，从静态和动态两个方面计算全要素碳排放绩效，并分析了影响因素。屈小娥[6]基于非参数数据包络分析法测算了1995-2010年30个省份的二氧化碳排放效率。李科[7]运用超效率数据包络分析法测算出节能减排效率，并分析了其动态变化特征。本文运用DEA-Malmquist指数法研究中国各地区的二氧化碳排放效率，对于了解各地区的经济发展特征，制定节能减排政策，最终实现低碳发展的目标具有重要意义。
二、研究方法
和 分别表示以t时期技术Tt为参照，时期t和时期（t 1）的距离函数。Malmquist指数可以分解为技术效率变化指数（ECH）和技术进步指数（TCH）。技术效率变化指数（ECH）又可以进一步分解为纯技术效率指数（PECH）和规模效率指数（SECH）。
三、数据来源与处理
本章以我国29个省市地区（西藏数据缺失，重庆并入四川一起统计）1995-2013年投入产出数据为研究样本，将我国29个省份划分为东部、中部、西部、东北部进行区域研究。下面将对各个变量的来源及处理方法进行详细的说明。
1.非期望产出：采用基于IPCC《国家问是气体排放清单指南》2006（IPCC，2006）估算方法，选取煤炭、焦炭、石油（包括汽油、煤油、柴油、燃料油这四个子类）和天然气等7类能源。
2.期望产出：以各个省市的国内生产总值（GDP）来表示产出（以1995年为基期）。
3.能源投入：以各地区消耗的柴油、焦炭、煤炭、煤油、汽油、燃料油、天然气、原油和电力等9类能源为终端消费量作为能源投入。
4.资本投入：本文采用永续盘存法（PIM）对各地区资本存量进行估算。
5.劳动投入：本文就简单的采用各地区历年从业人员数作为劳动投入指标。
四、实证研究
本文利用29个省份1995-2013年的面板数据，运用Malmquist指数和DEAP2.1软件可以得到1996/1995、1997/1996……2013/2012等各个省份每一年相对于前一年的全要素二氧化碳排放效率的变化。
我们可以发现，总体上来看我国碳排放绩效整体呈下降趋势，说明我国尚存在巨大的减排空间。二氧化碳排放效率的平均值为0.919，年均下降8.1%，技术效率和技术进步率分别为0.991和0.928，技术效率变化幅度不大，即二氧化碳排放效率的变动主要是由技术进步率的变化主导。
在区域层面上，全国四大区域整体都表现出碳排放下利率的下降，但是我国中、东、西、东北四大地区平均碳排放效率情况却各不相同。东部地区由于较高的技术进步率，进而碳排放效率最高，但技术效率位于四大区域第三，说明东部地区1995-2013年由于地理位置的优势，在引进先进技术方面处于优势，让技术前沿面位于领先的位置。中部地区由于其包含的省份有很大一部分是我国的能耗大省，例如：山西、河南等，在追求经济发展的同时，忽略了环境的影响，所以其碳排放效率最低。而中、西部地区主要承接了东部地区在产业结构优化升级过程中所转移的落后工业行业，改善生产技术的手段主要是模仿和改造，同时这两个区域地处我国内陆，对外程度不高，在引进先进技术方面没有东部地区那么的优势，这必然促使中西部充分利用现有的技术，技术效率值高于东部地区。东北部地区主要是振兴原有的老工业，生产技术的改善主要通过引进新技术，技术效率值的最低说明东北地区没有充分利用减排的技术。
通过对我国区域碳排放效率及其差异分析，进一步证实了我国的东、中、西、东北部地区对于碳排放效率的水平呈现出很大的区域差异。但总体而言，存在较大的减排空间。
五、结论与启示
我国碳排放效率在1995-2013先上升后下降的倒U型变化趋势，数值距离1的效率目标仍存在一定的的上升空间，降低单位碳排放量还具有比较大的潜力，其中科技进步是碳排放效率提高的主要动力，而技术效率对碳排放效率改善的贡献作用有限。在区域层面，各区域碳排放效率的水平与经济发展水平基本相当，东部的碳排放效率最高，优势较为明显；受地理位置的影响，中部和东北部较低，西部最次。
政府和相关的机构可以在此基础上建立完善的二氧化碳排放绩效测评依据。二是有效减少二氧化碳排放量，我国要做到两手抓，不仅要发展“硬”技术，如引导推动科技创新、推广新技术新设备的使用、加大淘汰落后产能的力度等，还要促进“软”技术的发展，如提高管理水平、加强员工培训、培育企业文化、提倡企业建立新型管理制度等。各区域和相关省市地区可以根据科技进步和技术效率对碳排放效率的贡献情况，改善投入结构实现二氧化碳减排。
参考文献：
[1]MIELNIK O，GOLDEMBERG J.The Evolution of the “Carbonization Index”in Developing Countries[J].Energy Policy，1999，27（5）：307-308.
[2]SUN J W.The Decrease of CO2 Emission Intensity is Decarbonization at National and Global Levels[J].Energy Policy，2005，33（8）：975-978.
[3]ZHANG Z Q，QU J S，ZENG J J.A Quqntitative Comparision and Analysis on the Assessment Indicators of Greenhoust Cases Emission[J].Journal of Geographical Sciences，2008，18（4）：4.
[4]陈诗一.中国碳排放强度的波动下降模式及经济解释[J].世界经济，2011（4）：124-143.
[5]仲云云，仲伟周.中国区域全要素碳排放绩效及影响因素分析[J].商业经济与管理，2012（1）：85-96.
[6]屈小娥.中国省际全要素CO2排放效率差异及驱动因素-基于1995-2010年的实证研究[J].南开经济研究，2012（3）：128-141.
[7]李科.我国省际节能减排效率及其动态特征分析[J].中国软科学，2013（5）：144-157.
基金项目：湖南科技大学创新基金项目（S140071）。