王 鋒，劉傳哲，吳從新，張炎治

（中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 徐州 221116）

區(qū)域低碳發(fā)展指數(shù)建模
——基于中國(guó)30省份的實(shí)證分析

王 鋒，劉傳哲，吳從新，張炎治

（中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 徐州 221116）

區(qū)域低碳發(fā)展指數(shù)對(duì)于客觀度量和對(duì)比不同地區(qū)的低碳發(fā)展水平具有重要的參考價(jià)值。綜合空間距離法與人類發(fā)展指數(shù)的構(gòu)建思路，從區(qū)域低碳經(jīng)濟(jì)、區(qū)域低碳能源效率、區(qū)域低碳環(huán)境三個(gè)維度構(gòu)建了區(qū)域低碳發(fā)展指數(shù)模型，并運(yùn)用中國(guó)30個(gè)省份2005－2011年的實(shí)際數(shù)據(jù)，對(duì)各區(qū)域的低碳發(fā)展水平進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分析和地區(qū)差異對(duì)比研究，結(jié)果表明：樣本期內(nèi)低碳發(fā)展平均水平北京最高，寧夏最低；全國(guó)低碳發(fā)展水平穩(wěn)中有升，但地區(qū)間的不平衡性有加劇的趨勢(shì)；排名前30%的地區(qū)低碳發(fā)展差異性在縮小，排名后30%的地區(qū)之間不平衡性則逐漸趨于穩(wěn)定；東部經(jīng)濟(jì)區(qū)的低碳發(fā)展水平最高，其次是中部和西部；聚類結(jié)果表明，按照低碳發(fā)展水平將各地區(qū)分為高、中、低三類是比較合適的。

區(qū)域低碳發(fā)展指數(shù)；單位GDP能耗；低碳環(huán)境；空間距離法

一、引 言

低碳發(fā)展是“低碳”與“發(fā)展”的有機(jī)結(jié)合，是一種以低耗能、低污染、低排放為特征的可持續(xù)發(fā)展模式，對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。2011年3月發(fā)布的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年（2011—2015年）規(guī)劃綱要》對(duì)中國(guó)十二五期間節(jié)能減排和低碳發(fā)展的目標(biāo)提出了約束性指標(biāo)要求。為實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，一方面要求中國(guó)各地區(qū)必須轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式、調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，向低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型；另一方面，要求從政府到民間組織、從企業(yè)到個(gè)人都必須成為這一場(chǎng)革命的當(dāng)事人、參與者、奉獻(xiàn)者和受益者。在這樣新的形勢(shì)和背景下，全國(guó)各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）都在積極開(kāi)展低碳發(fā)展實(shí)踐，與此同時(shí)，低碳發(fā)展問(wèn)題也成為眾多學(xué)者、政界、業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。

目前的現(xiàn)實(shí)情況是，由于各省區(qū)在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等方面存在巨大差異，導(dǎo)致各地區(qū)的低碳發(fā)展水平呈現(xiàn)出明顯的不平衡性。那么各省份的低碳發(fā)展處于什么水平，離相對(duì)最優(yōu)地區(qū)的差距有多大？各地區(qū)間低碳發(fā)展水平的差異程度與不平衡性有多大？各地區(qū)低碳發(fā)展的趨勢(shì)和潛力如何？這些問(wèn)題的回答需要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)Ω鞯貐^(qū)低碳發(fā)展水平進(jìn)行定量的橫、縱向評(píng)價(jià)的區(qū)域低碳發(fā)展指數(shù)（Regional Low Carbon Development Index，RLCDI）。

二、文獻(xiàn)述評(píng)

對(duì)低碳發(fā)展指數(shù)的研究目前國(guó)內(nèi)外均處于起步階段，且尚未取得共識(shí)。1999年清潔技術(shù)指數(shù)有限責(zé)任公司推出首個(gè)低碳指數(shù)“清潔技術(shù)指數(shù)”之后，世界和地區(qū)范圍內(nèi)誕生了近20個(gè)低碳指數(shù)，如納斯達(dá)克先鋒清潔指數(shù)、WilderHill清潔能源指數(shù)、S＆P美國(guó)清潔能源指數(shù)以及2010年北京環(huán)境交易所與清潔技術(shù)投資基金Vantage Point Partne共同推出的中國(guó)低碳指數(shù)等。這些指數(shù)均側(cè)重于低碳產(chǎn)業(yè)層面，不太適合區(qū)域低碳發(fā)展水平的衡量。

國(guó)內(nèi)，朱守先借鑒HDI指數(shù)方法，從人均碳排放、碳經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度和碳能源強(qiáng)度構(gòu)建了碳排放指數(shù)［1］，此指數(shù)主要側(cè)重于碳排放水平的評(píng)價(jià)。龍惟定、白瑋等從人均碳排放量、地均碳排放量、單位GDP碳排放量和人類發(fā)展指數(shù)4個(gè)方面構(gòu)建了中國(guó)低碳城市的評(píng)價(jià)指標(biāo)［2］。莊貴陽(yáng)、潘家華等從低碳產(chǎn)出、低碳消費(fèi)、低碳資源和低碳政策4個(gè)維度構(gòu)建了低碳經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系［3］。馮碧梅從自然生態(tài)系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)和人文生態(tài)系統(tǒng)三個(gè)維度構(gòu)建了低碳經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用層次分析法對(duì)湖北省低碳發(fā)展進(jìn)行了實(shí)證研究［4］。仇保興從資源節(jié)約、環(huán)境友好、經(jīng)濟(jì)持續(xù)、社會(huì)和諧4個(gè)部分構(gòu)建了低碳生態(tài)城市指標(biāo)體系［5］155－157。張偉、張金鎖等運(yùn)用擴(kuò)展的STIRPAT模型和嶺回歸模型分析了人口、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)陜西省碳排放的影響，并通過(guò)設(shè)置9種不同組合情景，預(yù)測(cè)了能源消費(fèi)碳排放的發(fā)展變化趨勢(shì)［6］。孫鈺、李澤濤等選擇HDI和碳生產(chǎn)率作為產(chǎn)出變量，運(yùn)用Super-SBM模型對(duì)省際的低碳經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行了對(duì)比分析［7］。張旺、趙先超運(yùn)用DPSIR模型，從低碳化基礎(chǔ)、能源低碳化、產(chǎn)業(yè)低碳化、建筑低碳化、交通低碳化、環(huán)境低碳化、碳匯能力和社會(huì)低碳化8個(gè)方面構(gòu)建了城市低碳化發(fā)展指數(shù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系［8］。潘家華、王漢青等從經(jīng)濟(jì)低碳、能源低碳、設(shè)施低碳、環(huán)境低碳與社會(huì)低碳5個(gè)維度構(gòu)建了中國(guó)城市低碳發(fā)展綜合水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并對(duì)全國(guó)110個(gè)城市的低碳綜合發(fā)展水平進(jìn)行了測(cè)算與排位［9］91－102。

綜上所述，目前的指數(shù)或指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的視角主要是能源效率、碳排放或者生態(tài)城市某一方面的評(píng)價(jià)，沒(méi)能很好地兼顧低碳、發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量問(wèn)題。有些指標(biāo)體系由于包含的變量較多，數(shù)據(jù)獲取較為困難，使得不便于計(jì)算和管理，從而不適用于區(qū)域低碳發(fā)展過(guò)程的縱向評(píng)價(jià)。因此，構(gòu)建一個(gè)既綜合上述諸因素，又比較科學(xué)、全面和操作適用性強(qiáng)的區(qū)域綜合指數(shù)就具有較高的理論和實(shí)踐價(jià)值。

本文構(gòu)建的RLCDI：一是可以用一個(gè)綜合指數(shù)從總體上對(duì)各地區(qū)的低碳發(fā)展水平進(jìn)行度量；二是具有包含有限變量從而便于計(jì)算和管理的特點(diǎn)，同時(shí)指數(shù)計(jì)算有充足可信的數(shù)據(jù)來(lái)源做保障；三是評(píng)價(jià)內(nèi)容既包含經(jīng)濟(jì)、能源效率等的評(píng)價(jià)，還包含環(huán)境質(zhì)量的評(píng)價(jià)；四是既可以從定量角度對(duì)各地區(qū)低碳發(fā)展水平進(jìn)行橫向比較，又能夠?qū)Ω鞯貐^(qū)低碳發(fā)展過(guò)程進(jìn)行縱向?qū)Ρ确治觥?/p>

三、區(qū)域低碳發(fā)展指數(shù)的核心變量

根據(jù)碳排放量的計(jì)算公式：二氧化碳排放量（噸CO2）＝人均GDP（元／人）×人口（萬(wàn)人）×單位GDP能耗（噸標(biāo)準(zhǔn)煤／萬(wàn)元）×能源CO2排放系數(shù)（噸CO2／噸標(biāo)準(zhǔn)煤）。根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)測(cè)算，2005－2011年中國(guó)人口年均增長(zhǎng)率只有0．5%，變化不大。另外，根據(jù)IPCC的假定，一般在使用過(guò)程中可以認(rèn)為能源的碳排放系數(shù)是不變的，因?yàn)檫@主要是由技術(shù)水平和能源結(jié)構(gòu)所決定的，能源結(jié)構(gòu)受地區(qū)自然資源條件影響，而短期內(nèi)地區(qū)資源稟賦情況和技術(shù)水平不會(huì)發(fā)生太大變化。所以從上述分析可知，二氧化碳排放量最主要的影響因素是人均GDP和單位GDP能耗。另外，隨著人們對(duì)生產(chǎn)生活的環(huán)境問(wèn)題越來(lái)越重視，顯然經(jīng)濟(jì)發(fā)展不能再以環(huán)境的巨大破壞為代價(jià)。而與此同時(shí)，低碳發(fā)展的目標(biāo)之一就是為人民創(chuàng)造良好的生產(chǎn)生活環(huán)境。所以，在構(gòu)建低碳發(fā)展指數(shù)時(shí)需要同時(shí)考慮到環(huán)境質(zhì)量問(wèn)題。

根據(jù)以上分析，本文從低碳經(jīng)濟(jì)、能源經(jīng)濟(jì)效率和低碳環(huán)境三個(gè)維度，本著科學(xué)性、可操作性、簡(jiǎn)明性和動(dòng)態(tài)性原則構(gòu)建低碳發(fā)展指數(shù)。對(duì)于每個(gè)維度，從指標(biāo)的代表性和數(shù)據(jù)的可獲得性角度分別選取以下三個(gè)特征變量，即單位GDP能耗、人均GDP和環(huán)境突發(fā)事件次數(shù)。

（一）單位GDP能耗

技術(shù)進(jìn)步因素對(duì)低碳發(fā)展的影響至關(guān)重要。在衡量和評(píng)價(jià)一個(gè)國(guó)家（或地區(qū)）的能源效率水平，或者分析節(jié)能潛力時(shí)，人們通常會(huì)采用單位產(chǎn)值能耗、單位GDP能耗（單位能耗創(chuàng)造的GDP）、單位產(chǎn)品能耗、單位服務(wù)量能耗等指標(biāo)。這些指標(biāo)屬于能源經(jīng)濟(jì)效率指標(biāo)。能源經(jīng)濟(jì)效率（能源強(qiáng)度）是某項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、實(shí)物量或服務(wù)量與所消耗的能源量的比值。國(guó)外常用能源強(qiáng)度來(lái)表示，在國(guó)內(nèi)多表述為噸標(biāo)準(zhǔn)煤／萬(wàn)元GDP（即一定時(shí)期內(nèi)，一個(gè)國(guó)家或地區(qū)每生產(chǎn)一個(gè)單位的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值所消耗的能源）、噸標(biāo)準(zhǔn)煤／單位產(chǎn)品（高耗能行業(yè)）等。一般而言，能源強(qiáng)度越低（如萬(wàn)元GDP能耗、單位產(chǎn)品能耗），說(shuō)明該國(guó)家（或地區(qū)）的能源經(jīng)濟(jì)效率越高［10］83－95。由于國(guó)內(nèi)有關(guān)單位產(chǎn)品能耗的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以獲得，因此單位GDP能耗指標(biāo)在國(guó)內(nèi)地區(qū)之間的比較中具有很大的優(yōu)勢(shì)。由于單位GDP能耗是對(duì)技術(shù)水平、發(fā)展階段、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)等多方面因素的綜合反映，也是地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)和重要影響因素，同時(shí)也是碳排放量的重要影響因子，所以本文考慮給予其更大的權(quán)重。

（二）人均GDP

發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)并不是要走向貧困，而是要在保護(hù)環(huán)境氣候的前提下走向富裕。低碳化是低碳發(fā)展的途徑，核心是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。根據(jù)上述二氧化碳排放量的計(jì)算公式，碳排放量受人口、人均GDP、單位GDP能耗和能源碳排放系數(shù)四個(gè)因素影響。其中，中國(guó)人口基數(shù)大且在一定時(shí)間內(nèi)還會(huì)繼續(xù)增加，滿足人們不斷增長(zhǎng)的物質(zhì)和文化生活需要也要求人均GDP不斷增長(zhǎng)?！妒舜髨?bào)告》中明確提出要增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的平衡性、協(xié)調(diào)性和可持續(xù)性，實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和城鄉(xiāng)居民人均收入比2010年翻一番的發(fā)展目標(biāo)。不可否認(rèn)，提高人均GDP是增加居民收入和提高經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的重要條件。所以，綜合來(lái)看，人均GDP屬于正向指標(biāo)，即人均GDP越大，則RLCDI越大。

（三）環(huán)境突發(fā)事件次數(shù)

低碳環(huán)境變化是低碳發(fā)展的結(jié)果，反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境的影響，也體現(xiàn)了低碳發(fā)展的質(zhì)量和代價(jià)。因此在構(gòu)建低碳發(fā)展指數(shù)時(shí)必然要求包含環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)。反映低碳環(huán)境的指標(biāo)一般用森林覆蓋率、人均綠地面積，建成區(qū)綠地覆蓋率、生活垃圾無(wú)害化處理率、空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上天數(shù)等表示。但考慮到我們研究的對(duì)象是省域?qū)用?，有些?shù)據(jù)不宜獲得，如空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上天數(shù)（僅適用于城市層面，不適用于省域分析），更重要的是森林覆蓋率、人均綠地面積等都只是低碳環(huán)境的影響因素之一，并不能反映低碳環(huán)境水平的總體變化。所以，本文采用環(huán)境突發(fā)事件次數(shù)指標(biāo)，此指標(biāo)是低碳發(fā)展對(duì)環(huán)境影響的集中反映，可以從總體上對(duì)低碳環(huán)境水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。此指標(biāo)為反向指標(biāo)，即環(huán)境突發(fā)事件越多，說(shuō)明環(huán)境問(wèn)題越嚴(yán)重，低碳發(fā)展質(zhì)量就越低，即RLCDI越低。

綜合以上分析，區(qū)域能源經(jīng)濟(jì)效率是區(qū)域低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)，也是區(qū)域低碳環(huán)境質(zhì)量的重要影響因素，所以，考慮給予其更大的權(quán)重。簡(jiǎn)便起見(jiàn)將單位GDP能耗、人均GDP和環(huán)境突發(fā)事件次數(shù)分別賦予50%、25%和25%的權(quán)重。特征變量見(jiàn)表1。

表1 區(qū)域低碳發(fā)展指數(shù)的特征變量表

四、區(qū)域低碳發(fā)展指數(shù)建模

印度經(jīng)濟(jì)學(xué)家Krishna Mazumdar提出了測(cè)算HDI的新方法，這在一定程度上彌補(bǔ)了1990年和1994年UNDP方法的缺陷［11］，此方法的核心思想是將指標(biāo)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)際值與經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的目標(biāo)值之間的差距作為測(cè)算人類發(fā)展程度的方法，因此能夠計(jì)算出一個(gè)國(guó)家與世界水平的最小值之間的距離和與目標(biāo)值之間的差距，稱之為“空間距離法”。2012年李晶、李曉穎在《統(tǒng)計(jì)研究》發(fā)表了借鑒空間距離法思想構(gòu)建區(qū)域人類發(fā)展指數(shù)（RHDI）的研究成果，本文借鑒這一思路構(gòu)建區(qū)域低碳發(fā)展指數(shù)模型。建模過(guò)程中，為了能夠反映不同變量對(duì)指數(shù)的影響，本文分別賦予不同變量以不同的權(quán)重。另外，由于不同維度變量具有不同的方向性，所以在建模過(guò)程中擴(kuò)展了不同方向性（正向和反向）指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化與運(yùn)用問(wèn)題。

設(shè)某區(qū)域的低碳發(fā)展水平特征變量為x，個(gè)數(shù)n＝3，即x1，x2，x3，時(shí)間長(zhǎng)度t為2005－2011年，地區(qū)數(shù)量j＝30。xijt代表在t時(shí)刻，j區(qū)域中變量xi的值。xitmax和xitmin分別為t時(shí)刻區(qū)域j 中變量xi的最大值和最小值。

由于不同變量的量綱和數(shù)量級(jí)不同，所以為了盡可能地反映實(shí)際情況，排除由于各項(xiàng)指標(biāo)的量綱不同以及數(shù)值數(shù)量級(jí)間的懸殊差別帶來(lái)的影響，避免不合理現(xiàn)象的發(fā)生，需要對(duì)數(shù)據(jù)作無(wú)量綱化處理。對(duì)于正向指標(biāo)和反向指標(biāo)，本文均采用極值處理法對(duì)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得標(biāo)準(zhǔn)化值落在［0，1］區(qū)間。定義yijt為xijt的標(biāo)準(zhǔn)化值，則yijt為：

定義xi＊為特征變量xi的目標(biāo)值（或理想值，即變量xi在樣本期間的最大值（正向指標(biāo)時(shí)）或最小值（反向指標(biāo)時(shí)）），yi＊為特征變量xi的標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)值。則yi＊為：

其中，ximax和ximin是xi在整個(gè)樣本期間的最大值和最小值。對(duì)xi而言，如果在不同時(shí)刻t選擇不同的目標(biāo)值xit＊，則不同時(shí)刻的標(biāo)準(zhǔn)化后的目標(biāo)值之間就不能直接進(jìn)行縱向的比較。所以，在樣本期間內(nèi)對(duì)于每個(gè)特征變量xi宜選擇固定的目標(biāo)值。實(shí)際上，對(duì)于正向指標(biāo)而言，只要選擇的目標(biāo)值xi＊≥ximax（當(dāng)為反向指標(biāo)時(shí)，xi＊≤ximin），則對(duì)后面要計(jì)算的djt以及最終的RLCDI的排名就不會(huì)產(chǎn)生任何影響。故為簡(jiǎn)化并盡量避免人為設(shè)定目標(biāo)值對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，對(duì)于xi，將樣本區(qū)間內(nèi)的極大值賦予xi＊（正向指標(biāo)）或?qū)颖酒陂g極小值賦予xi＊（反向指標(biāo)）。此時(shí)，yi＊≡1。

定義djt為第j個(gè)區(qū)域在第t年的實(shí)際值與目標(biāo)值的差距（反向指標(biāo)）。djt可用yi＊與yijt的距離表示：

式（5）中，wi為第i個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重，本文將單位GDP能耗、人均GDP和環(huán)境突發(fā)事件次數(shù)分別賦予50%、25%和25%的權(quán)重。djt具有以下性質(zhì)：①0≤djt≤!；②如果djt＝0，說(shuō)明區(qū)域j在第t年是最優(yōu)的；③djt值越小，區(qū)域j在第t年的低碳發(fā)展水平越高，與最優(yōu)地區(qū)的差距越小，反之亦然。

由于djt的取值范圍和方向特征不便于直接對(duì)比分析，所以考慮對(duì)djt進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化構(gòu)建RLCDI。仍然采用極值法對(duì)djt進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化即可得到RLCDI：

式（6）中，RLCDIjt表示區(qū)域j在第t年的低碳發(fā)展指數(shù)；dmax和dmin分別表示樣本期間的最大值和最小值；RLCDIjt值越大表明區(qū)域j在第t年的低碳發(fā)展水平越高，反之亦然。

五、RLCDI模型的實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省統(tǒng)計(jì)年鑒。由于缺少西藏自治區(qū)的數(shù)據(jù)，所以樣本只包括大陸30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）。數(shù)據(jù)范圍從2005年至2011年。

（二）RLCDI指數(shù)計(jì)算與分析

根據(jù)RLCDI模型和各地區(qū)數(shù)據(jù)計(jì)算的RLCDI指數(shù)見(jiàn)表2。

從歷年的低碳發(fā)展指數(shù)的排名情況來(lái)看，北京、天津、江蘇、廣東、浙江等省市的低碳發(fā)展一直都處于較高水平。上海2005－2007年的排名很高，但從2008年開(kāi)始環(huán)境事件次數(shù)急劇增加，從而影響了其近幾年來(lái)的排名。比如2005－2007年上海的環(huán)境突發(fā)事件次數(shù)分別只有9、36、36次，但2008年增加到86次，2011年更是達(dá)到了197次。

低碳發(fā)展水平一直排名較低的是青海、貴州和寧夏，主要原因是人均GDP較低和單位GDP能耗較高造成的，這也反映出這三個(gè)省區(qū)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較為薄弱，能源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和低碳技術(shù)水平不高。雖然期間這三個(gè)省區(qū)的人均GDP也在穩(wěn)步提高、單位GDP能耗也在快速下降，但絕對(duì)水平距離全國(guó)平均水平還有一定的差距，如2011年，青海、貴州和寧夏的人均 GDP分別為24 000元、16 413元和33 043元，而同年全國(guó)平均人均GDP為35 181元。這三個(gè)省區(qū)的單位GDP能耗分別為2．08噸標(biāo)準(zhǔn)煤／萬(wàn)元、1．71噸標(biāo)準(zhǔn)煤／萬(wàn)元和2．28噸標(biāo)準(zhǔn)煤／萬(wàn)元，而同期全國(guó)平均水平只有0．74噸標(biāo)準(zhǔn)煤／萬(wàn)元。

從東部、中部和西部的歷年平均情況來(lái)看，東部地區(qū)的低碳發(fā)展水平最高，明顯高于全國(guó)平均水平、中部和西部地區(qū)。相對(duì)來(lái)講，東部的河北省RLCDI較低。中部地區(qū)的低碳平均發(fā)展水平要高于西部地區(qū)，最高的是吉林，最低的是山西。西部地區(qū)中重慶最高，寧夏最低。

另外，根據(jù)表2，從東部、中部和西部分別選取幾個(gè)典型省份作具體分析。東部地區(qū)的北京的平均低碳發(fā)展水平最高，2005－2011年七年間RLCDI指數(shù)平均值高達(dá)0．91，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平，每年排名都在全國(guó)前兩位。北京RLCDI指數(shù)高主要得益于較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和能源效率。2005－2011年北京人均GDP均值為63 537，大約是全國(guó)平均水平的2．7倍。另外單位GDP能耗較低，樣本期間均值為0．654，比全國(guó)水平大約低34%。而能源效率是由技術(shù)水平、發(fā)展階段、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)等多方面因素決定的，如2011年北京三次產(chǎn)業(yè)的比重為0．8∶23．1∶76．1，大大優(yōu)于全國(guó)的10∶46．6∶43．4。近幾年北京的環(huán)境突發(fā)事件次數(shù)有增加的趨勢(shì)，所以北京為進(jìn)一步提高低碳發(fā)展水平，除了要繼續(xù)提高人均GDP和降低單位GDP能耗外， 更應(yīng)該加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)和環(huán)境建設(shè)。

表2 RLCDI指數(shù)表

同樣屬于東部地區(qū)的江蘇的RLCDI指數(shù)均值等于0．73，高于全國(guó)平均水平，近幾年排名保持在第三位。樣本期間江蘇每年平均出現(xiàn)環(huán)境突發(fā)事件16．9次，低于全國(guó)平均的21．7次，但絕對(duì)水平仍然比較高。江蘇RLCDI值高的原因之一是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，樣本期間人均GDP均值為40 911元，遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平的23 624元。另一個(gè)原因就是能源效率表現(xiàn)較好，平均單位GDP能耗為0．79，約比全國(guó)水平低20%。2011年江蘇三次產(chǎn)業(yè)的比重為6．3∶51．3∶42．4，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相比北京還有比較大的差距。據(jù)統(tǒng)計(jì)，一般處于快速工業(yè)化進(jìn)程中的發(fā)展中國(guó)家的工業(yè)排放占全社會(huì)排放的70%，江蘇第二產(chǎn)業(yè)的比重較高，意味著將消耗更多的能源和排放更多的二氧化碳，所以要提高低碳發(fā)展水平就必須調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，逐漸降低第二產(chǎn)業(yè)比重，提高第三產(chǎn)業(yè)的比率。

中部的湖北在樣本期間內(nèi)的平均RLCDI值等于0．45，略低于全國(guó)平均水平。湖北的RLCDI在2005－2007年間是下降的，主要原因是期間突發(fā)環(huán)境事件次數(shù)較多，但從2008年開(kāi)始湖北不但人均GDP逐步提高、單位GDP能耗逐步降低，環(huán)境問(wèn)題也得到了很大改善，突發(fā)環(huán)境事件的次數(shù)也明顯降低，因而從2008年以來(lái)，湖北的低碳發(fā)展指數(shù)和排名開(kāi)始提高，并表現(xiàn)出良好的上升勢(shì)頭。

貴州屬于西部經(jīng)濟(jì)區(qū)，期間的低碳發(fā)展水平和排名波動(dòng)不大，但RLCDI指數(shù)均值只有0．17，與全國(guó)平均水平差距較大，說(shuō)明貴州還處于低碳發(fā)展水平較低的階段，還有很大的提升空間。但期間貴州省的環(huán)境問(wèn)題得到了較大改善，環(huán)境突發(fā)事件顯著減少，單位GDP能耗逐步降低，人均GDP穩(wěn)步提升，也表現(xiàn)出較好的發(fā)展勢(shì)頭。

（三）區(qū)域不平衡性分析

為了分析區(qū)域發(fā)展的不平衡性，本文分別計(jì)算了歷年來(lái)RLCDI指數(shù)在全國(guó)平均水平、排名前30%和排名后30%省區(qū)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 分層RLCDI指數(shù)均值與標(biāo)準(zhǔn)差表

從全國(guó)平均水平來(lái)看：全國(guó)平均低碳發(fā)展水平在2005－2011年期間具有穩(wěn)中有升的發(fā)展趨勢(shì)；從區(qū)域不平衡性來(lái)看，2005－2008年全國(guó)低碳發(fā)展水平的離散程度（標(biāo)準(zhǔn)差）是逐漸降低的，而2009－2011年期間全國(guó)低碳發(fā)展水平的不平衡性有加劇的趨勢(shì)。很顯然，全國(guó)所有?。ㄊ?、自治區(qū)）的不平衡性要大于排名前30%和后30%的地區(qū)，這一點(diǎn)與張旺和趙先超運(yùn)用2008年數(shù)據(jù)分析的結(jié)果［8］是一致的。

從排名前30%省份的數(shù)據(jù)來(lái)看：排名前30%省份的開(kāi)放性經(jīng)濟(jì)水平較高，對(duì)外依存度較大，所以受全球金融危機(jī)的影響，2008和2009年的低碳發(fā)展水平較低。而從2010年開(kāi)始又進(jìn)入到恢復(fù)性增長(zhǎng)通道；從區(qū)域差異來(lái)看，樣本期間排名前30%的省份之間的差異性是逐步縮小的。

從排名后30%省份的數(shù)據(jù)來(lái)看：2005－2010年間排名后30%的省份的平均發(fā)展水平是逐步上升的，2011年比上年有所降低，但總體趨勢(shì)是上升的，也就是說(shuō)排名靠后省份的平均發(fā)展水平在穩(wěn)步提高；從地區(qū)發(fā)展的不平衡性角度來(lái)看，樣本期間這些省份之間的不平衡性具有逐步上升并逐漸趨于穩(wěn)定的特點(diǎn)。

（四）聚類分析

為了對(duì)樣本期間各地區(qū)低碳發(fā)展水平進(jìn)行客觀的分析，本文根據(jù)2005－2011年各地區(qū)的RLCDI指數(shù)，采用K-Means聚類方法分成三類，維數(shù)k＝7，樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)到類中心點(diǎn)的距離用歐氏距離表示。按個(gè)體分類，把時(shí)間序列作為變量，對(duì)30個(gè)省市的RLCDI進(jìn)行了重新分類。根據(jù)聚類分析結(jié)果，將全國(guó)30個(gè)省市分為三類是比較合適的。具體分類結(jié)果見(jiàn)表4：

表4 區(qū)域低碳發(fā)展水平聚類表

在這三類地區(qū)中，同類內(nèi)部地區(qū)間的特征比較相似，但不同類之間的差異較大。其中，低碳發(fā)展水平最高的類別包括8個(gè)省份，全部是東部省市，RLCDI均值為0．72，高于全國(guó)平均水平。低碳發(fā)展水平居中的包含16個(gè)省區(qū)，其中東部地區(qū)3個(gè)，中部地區(qū)8個(gè)，西部有5個(gè)。此類地區(qū)的RLCDI均值為0．46，略高于中部地區(qū)，但略低于全國(guó)平均水平。屬于低發(fā)展水平類別的有6個(gè)省區(qū)，除了山西屬于中部地區(qū)以外，其它均為西部省區(qū)，RLCDI均值只有0．21，大大低于全國(guó)平均水平。

六、結(jié) 論

本文借鑒空間距離法核心思想和HDI指數(shù)方法，從低碳經(jīng)濟(jì)、能源效率和低碳環(huán)境三個(gè)維度構(gòu)建了區(qū)域低碳發(fā)展指數(shù)（RLCDI）。然后運(yùn)用中國(guó)30個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）2005－2011歷年的實(shí)際數(shù)據(jù)和RLCDI模型對(duì)各區(qū)域的低碳發(fā)展水平進(jìn)行了縱橫向的對(duì)比分析。研究結(jié)果表明：

1．樣本期間低碳發(fā)展平均水平最高的是北京，最低的是寧夏。

2．全國(guó)各地區(qū)低碳發(fā)展平均水平是在穩(wěn)步提高的，但近年來(lái)各地區(qū)間的不平衡性有擴(kuò)大的趨勢(shì)。

3．低碳發(fā)展水平最高的30%省份的RLCDI值總體變化不大，且其中各省份之間的差異性在逐步縮小。

4．排名最低的30%省份的低碳發(fā)展水平則呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì)，表現(xiàn)出較好的發(fā)展勢(shì)頭，且發(fā)展水平較低省份之間的不平衡性逐漸趨于穩(wěn)定。

5．從不同經(jīng)濟(jì)區(qū)角度來(lái)看，東部、中部、西部的低碳發(fā)展水平具有逐次遞減的特征，其中最主要的影響因素是經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和能源效率。

6．運(yùn)用K-Means聚類方法對(duì)全國(guó)各地區(qū)低碳發(fā)展水平進(jìn)行了客觀的分類，結(jié)果表明分成高、中和低三類是比較合適的。

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Modeling of Regional Low Carbon Development Index：Empirical Analysis of 30 Provinces in China

WANG Feng，LIU Chuan-zhe，WU Cong-xin，ZHANG Yan-zhi
（School of Management，China University of Mining and Technology，Xuzhou 221116，China）

Regional low carbon development index has important referenced value for measuring and comparing the low carbon development in different regions objectively．Drawing on the ideas of Human Development Index and spatial distance method，this paper constructs regional low carbon development index model from three dimensions of low carbon economy，low carbon energy efficiency，low carbon environment．Then using the actual data of China＇s 30provinces in 2005-2011，this paper contrastively studies the dynamic changes and regional differences of low carbon development in each district．The results found that average value of Beijing is highest，Ningxia is lowest during the sample period．National lowcarbon development level rises steadily，but the imbalance between regions is worsening．The difference of top 30%regions of low carbon development is narrowing，the imbalance between the lowest 30%regions is gradually stabilized．The eastern economic zone has the highest level of low carbon development，followed by the central and western．Clustering analysis results show that it is more appropriate to be divided into high，medium and low categories in accordance with the low carbon development level of different regions．

regional low carbon development index；unit GDP energy consumption；low carbon environment；spatial distance method

F222

A

1007－3116（2014）04－0030－07

2013－11－17

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目《基于空間距離法的區(qū)域低碳發(fā)展指數(shù)模型研究》（2014WB15）；江蘇省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目《江蘇低碳城市標(biāo)準(zhǔn)體系及政策研究》（12GLC009）；江蘇高校國(guó)際問(wèn)題研究中心立項(xiàng)項(xiàng)目《江蘇高校國(guó)際能源政策研究中心》（2013KYPT02）；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目《循環(huán)經(jīng)濟(jì)視角下資源型產(chǎn)業(yè)集群化擴(kuò)張機(jī)理與路徑選擇研究》（10YJC790168）；江蘇省社會(huì)科學(xué)基地項(xiàng)目《基于環(huán)境效率反饋的江蘇省碳排放配額分配研究》（13JDB020）

王 鋒，男，江蘇鹽城人，管理學(xué)博士，副教授，研究方向：低碳經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)與計(jì)量分析；

劉傳哲，男，江蘇豐縣人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，教授，研究方向：國(guó)際能源政策；

吳從新，男，江蘇連云港人，博士生，講師，研究方向：低碳經(jīng)濟(jì)與管理；

張炎治，男，河南鞏義人，管理學(xué)博士，講師，研究方向：碳排放與能源經(jīng)濟(jì)效率。

（責(zé)任編輯：馬 慧）