郭玲玲,武春友
(大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)部,遼寧 大連 116024)
隨著城市化和工業(yè)化進程的不斷加快,中國能源需求量日趨增大、能源供需矛盾日益突出。提高能源效率、推進節(jié)能減排日益受到國際社會的廣泛關(guān)注,并成為學(xué)術(shù)界的研究熱點?!笆晃濉逼陂g中國的節(jié)能減排目標是單位GDP能耗降低20%。然而,截至2010年底中國的實際降耗為19.1%,未能完成計劃目標。那么,導(dǎo)致計劃目標未能實現(xiàn)的原因是什么?在“十二五”規(guī)劃綱要中,中國政府提出了2015年單位GDP 能耗降低16%的目標。雖然相比“十一五”期間的節(jié)能減排目標有所降低,但是能源使用和環(huán)境污染的累積效應(yīng)使得該目標的實現(xiàn)仍有一定難度。本文對中國各地區(qū)的節(jié)能減排潛力進行測算,并對其演化特征進行分析,以期找到中國各地區(qū)節(jié)能減排的重點與差異,為國家因地制宜地制定各地區(qū)的節(jié)能減排目標提供科學(xué)依據(jù)。
1983年Meier、Wright和Rosenfeld[1]首次對節(jié)能減排進行評價,但由于所構(gòu)建的評價模型對數(shù)據(jù)精確性的要求較高,因此其應(yīng)用范圍受到一定限制。1989年Fare、Grosskopf和Lovell等[2]基于全要素生產(chǎn)理論提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis,DEA)法,為能源效率和節(jié)能減排的量化研究提供了一種十分有效的方法。目前國內(nèi)外學(xué)者運用DEA 模型進行了大量研究。例如:2006年Hu和Wang[3]最先利用DEA 模型對中國各地區(qū)的能源效率進行了比較分析,結(jié)果表明中國東部地區(qū)的能源效率最高、中部地區(qū)的能源效率最低;Hu和Kao[4]基 于DEA 模型對1991—2000 年APEC(Asia-Pacific Economic Cooperation,亞太經(jīng)濟合作組織)經(jīng)濟體的節(jié)能目標率進行了分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國的節(jié)能潛力相比之下是最大的;金培振、張亞斌和李激揚[5]運用超效率DEA 模型對1995—2007年中國與10 個OECD(Organization for Economic Cooperation and Development,經(jīng)濟合作與發(fā)展組織)國家的能源效率和節(jié)能潛力進行了對比分析;Voltes-Dorta、Perdiguero 和Jiménez[6]利 用DEAMalmquist指數(shù)法計算和預(yù)測了西班牙汽車制造商的節(jié)能潛力,發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)公司能實現(xiàn)歐盟委員會設(shè)定的2015 年的排放目標,27%的公司能實現(xiàn)2020年的目標,3%的公司能實現(xiàn)2025年的排放目標;Olanrewaju、Jimoh 和Kholopane[7]將指數(shù)分解分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DEA 法相結(jié)合,對南非11個能源密集型工業(yè)部門的能源消耗和可能的節(jié)能潛力進行了測評和分析;余泳澤[8]、王蕾、魏后凱和王振霞[9]、Guo、Lei和Ying等[10]、Bian、He和Hao[11]分別利用DEA 模型從不同角度對中國各省區(qū)的節(jié)能減排潛力進行了測算和分析;王小兵、雷仲敏和張正河[12]以中國東北地區(qū)為研究對象,運用DEA 模型對“十一五”期間東北三省的節(jié)能能力、SO2和COD 的削減能力進行了定量分析;郭彬和逯雨波[13]利用超效率DEA 模型對中國中部六省的節(jié)能減排效率進行了計算,結(jié)果表明中國中部六省的節(jié)能減排整體水平不高、節(jié)能減排潛力很大;劉明明、王震和張寶生等[14]運用DEA 模型對2005—2011年中國29個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的經(jīng)濟型能源效率和環(huán)境型能源效率進行了計算,結(jié)果表明河北、山東、四川和山西的節(jié)能潛力最大,其節(jié)能減排量占中國總節(jié)能減排量的30%以上;何曉萍[15]、孫廣生、楊先明和黃祎[16]運用DEA 模型對中國工業(yè)部門的節(jié)能潛力進行了研究,發(fā)現(xiàn)工業(yè)部門將是中國未來節(jié)能工作的重點部門。
上述研究成果為本文研究奠定了良好的理論和實證基礎(chǔ)。然而,筆者通過整理分析發(fā)現(xiàn):在全要素框架下,現(xiàn)有研究未能綜合考慮能源消耗、污染物排放等因素,這易造成節(jié)能減排潛力的測算結(jié)果不準確;現(xiàn)有研究多為針對某一時段開展的靜態(tài)研究,缺乏對不同時段的動態(tài)研究,這造成無法準確地掌握中國節(jié)能減排的變動情況和發(fā)展趨勢。
鑒于此,本文在綜合考慮能源消耗和污染物排放的基礎(chǔ)上,構(gòu)建測算區(qū)域節(jié)能與減排潛力的DEA模型,結(jié)合1996—2010年的指標數(shù)據(jù),對中國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)①因缺少西藏的能源數(shù)據(jù),故未考察西藏的節(jié)能減排潛力。此外,研究樣本不包括我國港澳臺地區(qū)。的節(jié)能減排潛力進行計算,并根據(jù)計算結(jié)果進行節(jié)能與減排潛力類型劃分,然后運用ArcGIS10.0軟件分析中國各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)節(jié)能減排潛力的時空演變,找到各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)節(jié)能減排的最優(yōu)路徑與今后的工作重點,最后依據(jù)研究結(jié)果為中國節(jié)能減排工作的順利開展提供切實可行的政策建議。
DEA 最早是由Charnes、Cooper和Rhodes基于Farrell的思想、在固定規(guī)模報酬假設(shè)下提出的一種效率測度方法,用于評價決策單元(decision making unit,DMU)的技術(shù)效率[17]。DEA 模型憑借易于理解、操作簡單等優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用于理論創(chuàng)新與實際應(yīng)用中[18]。本文 參考Hu 和Wang[3]的思路,利用DEA 方法建立基于投入導(dǎo)向的節(jié)能潛力模型和基于產(chǎn)出導(dǎo)向的減排潛力模型。
圖1為全要素能源效率模型。圖1中:SS′為單位化的等產(chǎn)量曲線,投入要素為資本、勞動和能源;點A、B、C和D為有效率點,點A′位于生產(chǎn)前沿曲線上方,表示獲得同樣的產(chǎn)出水平需要投入更多資源,即存在效率損失;從A′到A可達到技術(shù)前沿,點C為生產(chǎn)的帕累托最優(yōu)點,點A到點C存在配置不當(dāng)造成的能源浪費;點A′的要素?zé)o效損失包括兩部分——技術(shù)無效導(dǎo)致的投入過量AA′(其中能源過度投入量為A′A″)和配置不當(dāng)導(dǎo)致的松弛量AC,因此參照點C可知所需調(diào)整的能源投入量為A′A″+AC,該值越大說明生產(chǎn)中能源浪費得越多、該點效率越低;點A′的相對效率等于有效投入量與實際投入量的比值,而實際投入量減去有效投入量即無效投入量。節(jié)能潛力的計算公式如下:
式(1)中:Pi,t為t年i地區(qū)的節(jié)能潛力;Ei,t為t年i地區(qū)的全要素能源效率;LIi,t為t年i地區(qū)的損失能源量,即可節(jié)約的能源量;AIi,t為t年i地區(qū)的實際能源投入量;TIi,t為t年i地區(qū)的目標能源投入量。Pi,t值越大,表明t年i地區(qū)的能源浪費量越大,其節(jié)能潛力就越大。
圖1 全要素能源效率模型
實際生產(chǎn)過程中不可避免地會產(chǎn)生非期望的污染物。本文借鑒魏楚、杜立民和沈滿洪[19]以及余泳澤[8]的做法,利用乘法逆轉(zhuǎn)換(MLT)法對污染物進行轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)可用于正常的產(chǎn)出函數(shù)?;舅悸啡缦拢焊鶕?jù)Banker等的定義,設(shè)生產(chǎn)技術(shù)集選取函數(shù)對非期望產(chǎn)出B進行轉(zhuǎn)換;取k=1,此時可將生產(chǎn)技術(shù)集定義為T′=(f(B),v)。由此,減排潛力的計算公式為:
式(2)中:AOi,t代表t年i地區(qū)的實際污染排放量;TOi,t代表t年i地區(qū)的目標污染排放量。Qi,t值越大,表明t年i地區(qū)的污染排放量越多,其減排潛力就越大。
參照道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)Y=A(t)LαKβμ(其中,A(t)為技術(shù)水平,L為勞動力,K為資本),本文選取的投入指標和產(chǎn)出指標如下:
1)投入指標。
①資本。以“資本存量”作為資本投入指標。參考張軍、吳桂英和張吉鵬[20]以及單豪杰[21]的做法,以1978年為基年,利用永續(xù)盤存法估算相應(yīng)年份的各省(自治區(qū)、直轄市)的資本存量,單位為萬元。
②勞動。以“年均從業(yè)人數(shù)”作為勞動投入指標。“年均從業(yè)人數(shù)”等于前年底的從業(yè)人數(shù)與本年底的從業(yè)人數(shù)的平均值,單位為萬人。
③能源。用各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的一次能源消耗總量作為能源投入指標,單位為萬噸標準煤。
2)產(chǎn)出指標。
①生產(chǎn)總值。以1996 年為基年,對歷年各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的GDP 進行平減,得到對應(yīng)年份的GDP實際值,單位為萬元。
②工業(yè)污染指數(shù)。用工業(yè)廢水排放量、工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量和工業(yè)廢氣排放量作為工業(yè)污染產(chǎn)出。為避免指標個數(shù)過多影響模型的合理性,采用熵值法[22]將3個污染指標綜合為一個污染指數(shù),將之作為污染產(chǎn)出指數(shù)。
③碳排放。將能源消耗的主要產(chǎn)出物——二氧化碳排放量納入模型。利用國家發(fā)展和改革委員會能源研究所發(fā)布的碳排放折算系數(shù)計算碳排放量,單位為萬噸。
工業(yè)污染和碳排放均為非期望產(chǎn)出。為了確保模型的合理性,本文通過取其倒數(shù)將之轉(zhuǎn)化成為期望產(chǎn)出而納入模型。
本文所用的指標數(shù)據(jù)主要來源于1997—2011年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及《中國國內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料:1952—1995》和《中國國內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料:1952—2004》,以確保統(tǒng)計口徑的一致性和數(shù)據(jù)的可比性。
利用DEAP2.1 軟件計算中國30 個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的全要素能源效率(見表1),并在此基礎(chǔ)上利用式(2)計算各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的節(jié)能潛力(見表2)。
由表1 可知:1996—2010年上海、福建和海南的全要素能源效率值一直為1,即一直處于最優(yōu)前沿面上,說明這三個省市的能源利用水平相對最高;江蘇(0.940)、廣東(0.929)、天津(0.908)和青海(0.954)等省市的能源利用水平也較高;貴州(0.433)、陜西(0.494)和云南(0.500)三個欠發(fā)達省份的全要素能源效率值均小于或等于0.5,表明它們具有較大的能源節(jié)約空間,其能源利用方式有待調(diào)整。
表2 1996—2010年中國可節(jié)約能源量和節(jié)能潛力
從表2 可知,中國節(jié)能潛力的省際差距較大。節(jié)能潛力年均值超過50%的有貴州、甘肅、青海、寧夏、山西、陜西和云南等經(jīng)濟欠發(fā)達省份,與上海、福建、江蘇、廣東和天津等節(jié)能潛力較小的發(fā)達省份相比,這些省份因資源配置不當(dāng)、技術(shù)水平落后等原因而白白浪費掉近一半的能源投入。處于前沿曲線上的上海、福建和海南的可節(jié)約能源量為0,但這并非意味著這三個省市不存在能源浪費,而是表示這些省市相比其他省份在當(dāng)前的技術(shù)條件下無法實現(xiàn)進一步的能源節(jié)約,如果引入其他發(fā)達國家或地區(qū)的數(shù)據(jù),該數(shù)值將發(fā)生變化。
從可節(jié)約能源量看,河北、山西、山東、河南和四川等是中國的“節(jié)能大省”,其可節(jié)約能源量均超過了4000萬噸標準煤。在“九五”期間、“十五”期間和“十一五”期間,這五省的可節(jié)約能源量占全國可節(jié)約能源總量的比例分別為37.28%、40.96% 和42.22%。“九五”期間、“十五”期間和“十一五”期間,全國節(jié)能總量分別為237369.90 萬噸標準煤、293695.94萬噸標準煤和444719.3萬噸標準煤,分別占當(dāng)期實際能源消耗總量的34.23%、31.14%和30.41%。這說明,中國能源浪費現(xiàn)象并沒有得到有效改善,中國仍存在較大的節(jié)能空間。
雖然“十一五”期間中國基本完成了節(jié)能目標,但是與原定目標(20%)仍存在一定差距。那么,“十二五”期間中國的節(jié)能目標能否順利完成呢?根據(jù)國家公布的各省節(jié)能目標[23]可知,山西、內(nèi)蒙古和吉林等是“十一五”期間中國的重點節(jié)能省份。然而,從表2可看出:吉林省對國家節(jié)能目標實現(xiàn)的貢獻率不是很高,僅為2.2%,也就是說該省的節(jié)能潛力并未被充分挖掘,吉林省繼續(xù)是“十二五”期間中國節(jié)能工作的重點區(qū)域。除上述3個省份外,河北、遼寧、山東、河南、四川和貴州等對中國節(jié)能目標實現(xiàn)的貢獻率也較大。綜上,上述9個省份應(yīng)成為“十二五”期間中國節(jié)能工作的重點區(qū)域。
根據(jù)式(2),可計算出各省(自治區(qū)、直轄市)的可降低污染物排放量、減排潛力以及當(dāng)年可降低污染物排放量占全國可降低污染物排放總量的比重,結(jié)果見表3。
表3 1996—2010年中國減排潛力和可降低污染物排放量
由表3 可知:減排潛力較大的省份有河北、山西、河南、四川、貴州、云南、陜西和甘肅等重化工省份,1996—2010 年其減排潛力的年均值皆超過40%,是中國的“減排大省”,存在較大的減排空間。其中,河北和四川兩省對全國減排目標實現(xiàn)的貢獻率最大,其可降低污染物排放量占比均接近10%。以2010年為例,上述10個省份的可降低污染物排放量占全國可降低污染物排放總量的53.34%。
從整體水平看,1996—2010年期間全國年均可降低污染物排放量為640543.2 萬噸。其中,1996年、2003年和2010年的該數(shù)值分別為682279.6萬噸、572628.1萬噸和717894.6萬噸,分別占全國實際排放量的28.79%、22.41%和21.15%。該結(jié)果表明,雖然1996—2010年期間中國的可降低污染物排放量有所起伏,但是整體上呈上升趨勢,各省區(qū)的減排潛力一直保持在20%~30%,并沒有出現(xiàn)較大起伏。從地區(qū)角度看,西部地區(qū)的減排潛力(約為40%)最高,其次是中部地區(qū)(約30%)和東部地區(qū)(約10%)。從減排貢獻率看,中、西部地區(qū)的貢獻率較大,均超過了30%,但隨著時間的推移而減小,最終出現(xiàn)東、中、西部地區(qū)的貢獻率持平的局面,即各占1/3。
根據(jù)1996—2010年中國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的節(jié)能潛力和減排潛力的年均值和標準差值,本文對中國節(jié)能潛力和減排潛力的等級類型進行劃分,見表4。
表4 節(jié)能潛力和減排潛力的等級類型劃分
本文運用ArcGIS10.0軟件繪制中國節(jié)能潛力和減排潛力的時空演變圖(見圖2)。
圖2 1996年和2010年中國節(jié)能潛力的時空演變
圖3 1996年和2010年中國減排潛力的時空演變
圖2為1996年和2010年中國節(jié)能潛力的空間分布圖。由圖2a可知:中國中部地區(qū)的能源利用水平最低,多數(shù)省份的能源利用屬于“粗放利用”型,而東部地區(qū)多數(shù)省份的能源利用屬于“有效利用”型和“高效利用”型。從圖2b可看出:除東南沿海地區(qū)的上海、海南、福建和廣東四個省市一直保持能源“高效利用”外,其他省份的能源利用水平都有所上升、節(jié)能潛力有所下降。2010年能源“粗放利用”型省份主要集中在中國的西南部地區(qū)。這表明,節(jié)能重點區(qū)域有從中部地區(qū)向西部地區(qū)轉(zhuǎn)移的傾向,在空間上形成了明顯的“西-中-東”階梯狀分布格局。綜上:中國“能源詛咒”現(xiàn)象未能得到明顯緩解,東、西部地區(qū)的能源效率差距逐漸加大,這無形中增加了中國節(jié)能目標實現(xiàn)的難度。
圖3為1996年和2010年中國減排潛力的空間分布圖。從圖3a可看出:對污染物進行嚴格、適當(dāng)控制的省份較少,零星地散布在東南沿海地區(qū)和西北地區(qū),而其污染控制屬于“不當(dāng)控制”型和“疏忽控制”型的省份較多,集中分布在西南地區(qū)和東北地區(qū)。由圖3b可知:污染控制屬于“疏忽控制”型的省份明顯減少、“適當(dāng)控制”型的省份明顯增多,與1996年相比,2010年“適當(dāng)控制”型省份和“嚴格控制”型省份呈向東北地區(qū)、東南部地區(qū)擴展趨勢。整體上,中國的減排潛力形成了明顯的“西-中-東”階梯狀分布格局。
根據(jù)上述結(jié)果,不難發(fā)現(xiàn):1996—2010 年期間中國政府對能源使用和污染排放的監(jiān)管取得了明顯成效。但是,這并不代表我們可以放松警惕、削弱監(jiān)管力度,其原因在于:一是污染物累積效應(yīng),即工業(yè)污染物不能被一次性完全消除,其殘留物會不斷累加,從而產(chǎn)生“累積效應(yīng)”,其對環(huán)境的危害會不斷加重;二是現(xiàn)階段中國的技術(shù)水平,即國民經(jīng)濟的快速發(fā)展使能源消耗量不斷增加,但中國能源使用技術(shù)和污染物處理技術(shù)并不能與之相適應(yīng),導(dǎo)致排放污染物的數(shù)量和危害性都很大。
根據(jù)表4所示的節(jié)能潛力和減排潛力的等級類型,繪制二維矩陣圖(見圖4),分析中國各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的節(jié)能減排優(yōu)化路徑。
圖4 中國節(jié)能潛力和減排潛力的二維矩陣圖
通過分析發(fā)現(xiàn):中國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)中落在A 區(qū)、屬于低節(jié)能潛力和低減排潛力的省份共有8個,既有天津、上海、江蘇、浙江、廣東和福建等經(jīng)濟發(fā)達省市,也有黑龍江和海南等欠發(fā)達省份;青海和北京位于B區(qū),遼寧位于D 區(qū),其余19個省份都落在C區(qū),即屬于高節(jié)能潛力和高減排潛力的區(qū)域。總體上,落在A 區(qū)和C 區(qū)的省份較多,表明中國節(jié)能潛力和減排潛力的“兩極化”較為明顯、差距較大。
根據(jù)所在區(qū)域的不同,各省區(qū)應(yīng)采取不同的節(jié)能減排對策。
①高效嚴控型(A 區(qū))。此類型省份無論在能源效率還是在減排效率上都具有較高水平,那些做法突出的省份是其他省份實施“對標管理”的對象。
②粗放嚴控型(B 區(qū))。此類型省份的污染物排放控制水平較高,但其節(jié)能效率較低。為了確?!癇→A”單邊突破路徑的實現(xiàn),這些省份在不降低減排控制力度的同時,應(yīng)加強節(jié)能利用水平的提升。
③粗放失控型(C 區(qū))。此類型省份的能源效率和減排效率均較低,存在巨大的資源浪費和嚴重的環(huán)境污染,是中國需要重點監(jiān)管的地區(qū)。此類型省份可選擇的優(yōu)化路徑既有漸進式的(“C→B→A”或“C→D→A”),也有飛躍式的(“C→A”)。漸進式路徑是一個將區(qū)域的“減排”或“節(jié)能”優(yōu)勢發(fā)揮到最大以彌補劣勢、最終使之進入A 區(qū)的揚長避短的過程。飛躍式路徑是一個區(qū)域經(jīng)濟實力、科學(xué)技術(shù)實力等累積到較高水平而厚積薄發(fā)的過程。
④高效失控型(D 區(qū))。此類型省份的能源利用水平較高,但其減排效率較低。這些省份可采取“D→A”的單邊突破路徑,即以減少污染物排放為突破口,加強監(jiān)控、提升減排效率。
本文利用Deap2.1軟件測算了1996—2010年中國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的節(jié)能潛力和減排潛力,進而運用ArcGIS10.0軟件分析各省份節(jié)能減排潛力的時空演進情況,在此基礎(chǔ)上設(shè)計各省份節(jié)能減排的優(yōu)化路徑。所得研究結(jié)論如下:
第一,在節(jié)能潛力方面,1996—2010 年期間貴州、甘肅、青海、寧夏、山西、陜西和云南等省份的節(jié)能潛力年均值均接近或超過50%,河北、山西、山東、河南和四川等省份的可節(jié)約能源量占全國可節(jié)約能源總量的比重均超過40%,說明上述省份是中國的“節(jié)能大省”。
第二,在減排潛力方面,1996—2010 年期間河北、山西、河南、四川、貴州、云南、陜西和甘肅等省份的減排潛力年均值均超過40%,這些省份是中國的“減排大省”。另外,從地區(qū)角度看,西部地區(qū)的減排潛力最高,其次為中部地區(qū)和東部地區(qū)。隨著時間的推移,東、中、西部地區(qū)的減排貢獻率持平,即各占1/3。
第三,從時空演進的角度看,節(jié)能潛力和減排潛力的空間分布呈明顯的“西-中-東”階梯狀格局,兩者的唯一不同之處是節(jié)能重點省份由中部地區(qū)向西部地區(qū)轉(zhuǎn)移,而減排重點從西南部、東北部地區(qū)向西部地區(qū)移動。
第四,在優(yōu)化路徑設(shè)計上,落在A 區(qū)的省份是國內(nèi)其他省份實施“對標管理”的對象;落在B 區(qū)和D 區(qū)的省份可采取“B→A”或“D→A”的單邊突破路徑實現(xiàn)節(jié)能減排目標;落在C 區(qū)的省份是中國重點監(jiān)控省份,可選擇的優(yōu)化路徑有漸進式(即“C→B→A”或“C→D→A”)和飛躍式(即“C→A”)兩種。
根據(jù)所得結(jié)論,為確保“十二五”期間中國節(jié)能減排目標的實現(xiàn),筆者提出以下政策建議:
第一,建立節(jié)能減排監(jiān)管系統(tǒng)。為實現(xiàn)政府部門及時了解各省份的節(jié)能減排工作,建議建立國家節(jié)能減排監(jiān)測系統(tǒng)。通過對能源使用、污染排放等數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析與定期發(fā)布,實現(xiàn)對各省份的節(jié)能減排工作進行實時監(jiān)控。根據(jù)監(jiān)控結(jié)果,對各省份實行相應(yīng)的獎懲,并將獎懲結(jié)果在全國范圍內(nèi)公布,實現(xiàn)信息的公開透明化,以調(diào)動開展節(jié)能減排的積極性。
第二,建設(shè)節(jié)能減排技術(shù)交流平臺。由結(jié)果可知,中國的節(jié)能大省和減排大省均分布在西部地區(qū),而出現(xiàn)這種現(xiàn)象的主要原因是西部地區(qū)的技術(shù)落后。因此,建議國家相關(guān)部門建立節(jié)能減排技術(shù)交流平臺,借助平臺的力量來加強東、西部地區(qū)的技術(shù)合作,幫助西部地區(qū)通過科技創(chuàng)新來實現(xiàn)能源效率的提高和對外排放污染物的降低。
第三,加快清潔能源和新能源使用。中國能源效率低下、環(huán)境污染嚴重主要源于中國以煤、石油等化石燃料為主的傳統(tǒng)能源結(jié)構(gòu)和粗放型生產(chǎn)方式。因此,應(yīng)積極改變中國現(xiàn)有的能源結(jié)構(gòu),加快清潔能源、再生能源以及新能源的開發(fā)與應(yīng)用,推動能源結(jié)構(gòu)的多元化發(fā)展。
[1]MEIER A,WRIGHT J,ROSENFELD A H.Supplying Energy through Greater Efficiency[M].Berkeley:University of California Press,1983.
[2]FARE R,GROSSKOPF S,LOVELL C A K,et al.Multilateral productivity comparisons when some outputs are undesirable:a nonparametric approach[J].Review of Economics and Statistics,1989(71):90-98.
[3]Hu Jin-Li,Wang Shih-Chuan.Total-factor energy efficiency of regions in China[J].Energy Policy,2006,17(34):3206-3217.
[4]HU J L,KAO C H.Efficient energy-saving targets for APEC economics[J].Energy Policy,2007,35(1):373-382.
[5]金培振,張亞斌,李激揚.能源效率與節(jié)能潛力的國際比較——以中國與OECD 國家為例[J].世界經(jīng)濟研究,2011(1):21-27.
[6]VOLTES-DORTA A,PERDIGUERO J,JIMéNEZ J L.Are car manufacturers on the way to reduce CO2emissions?A DEA approach[J].Energy Economics,2013(38):77-86.
[7]OLANREWAJU O A,JIMOH A A,KHOLOPANE P A.Assessing the energy potential in the South African industry:a combined IDA-ANN-DEA(Index Decomposition Analysis-Artificial Neural Network-Data Envelopment Analysis)model[J].Energy,2013(63):225-232.
[8]余泳澤.我國節(jié)能減排潛力、治理效率與實施路徑研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2011(5):58-68.
[9]王蕾,魏后凱,王振霞.中國區(qū)域節(jié)能潛力估算及節(jié)能政策設(shè)計[J].財貿(mào)經(jīng)濟,2012(10):130-136.
[10]GUO X D,LEI Z,YING F,et al.Evaluation of potential reductions in carbon emissions in Chinese provinces based on environmental DEA[J].Energy Policy,2011(39):2352-2360.
[11]BIAN Y W,HE P,HAO X.Estimation of potential energy saving and carbon dioxide emission reduction in China based on an extended non-radial DEA approach[J].Energy Policy,2013(63):962-971.
[12]王小兵,雷仲敏,張正河.中國區(qū)域節(jié)能減排能力測度與政策推進——以東北地區(qū)為例[J].中國人口·資源與環(huán)境,2011,21(6):83-88.
[13]郭彬,逯雨波.我國中部六省節(jié)能減排效率測評及其影響因素分析[J].技術(shù)經(jīng)濟,2012,31(12):58-76.
[14]劉明明,王震,張寶生,等.環(huán)保視角下中國省際全要素能源效率分析[J].技術(shù)經(jīng)濟,2014,33(3):60-67.
[15]何曉萍.中國工業(yè)的節(jié)能潛力及影響因素[J].金融研究,2011(10):34-46.
[16]孫廣生,楊先明,黃祎.中國工業(yè)行業(yè)的能源效率(1987—2005)——變化趨勢、節(jié)能潛力與影響因素研究[J].中國軟科學(xué),2011(11):29-39.
[17]CHARNES A,COOPER W,RHODES E.Measuring the efficiency of decision making unites[J].European Journal of Operational Research,1978,2(6):429-444.
[18]郭京福,楊德禮.生產(chǎn)前沿參數(shù)方法與非參數(shù)方法的比較研究[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,1998(11):31-35.
[19]魏楚,杜立民,沈滿洪.中國能否實現(xiàn)節(jié)能減排目標:基于DEA 方法的評價與模擬[J].世界經(jīng) 濟,2010(3):141-160.
[20]張軍,吳桂英,張吉鵬.中國省際物質(zhì)資本存量估算:1952—2000[J].經(jīng)濟研究,2004(10):35-44.
[21]單豪杰.中國資本存量K 的再估算:1952—2006年[J].數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟研究,2008(10):17-31.
[22]臧傳琴,劉巖.山東省全要素能源效率及其影響因素分析[J].中國人口·資源與環(huán)境,2012,22(8):107-113.
[23]國務(wù)院.國務(wù)院關(guān)于“十一五”期間各地區(qū)單位生產(chǎn)總值能源消耗降 低指標 計劃[EB/OL].[2006-09-17].http://www.gov.cn/gongbao/content/2006/content _443285.htm.