黃 杰，賈登勛

（蘭州大學 經(jīng)濟學院，甘肅 蘭州730000）

一、引 言

伴隨著經(jīng)濟的增長，全球面臨的能源、環(huán)境和氣候變化的挑戰(zhàn)越來越嚴峻，經(jīng)濟發(fā)展的低碳化已成為國際共識。二氧化碳排放量的劇增使中國面臨巨大的國際減排壓力，本著對國民及國際社會負責任的態(tài)度，中國政府于2009年哥本哈根氣候大會前夕，提出到2020年中國的單位GDP二氧化碳排放量比2005年下降40%～45%的自主減排行動目標，這是中國統(tǒng)籌國內(nèi)可持續(xù)發(fā)展和應對全球氣候變化所做的戰(zhàn)略選擇。為實現(xiàn)減排目標，中國政府將其納入國家長期發(fā)展戰(zhàn)略中，在“十二五”規(guī)劃中提出到2015年單位GDP二氧化碳排放量（即碳強度）要比2010年下降17%的約束性目標。在全球大力推進二氧化碳減排的背景下，還應認識到中國仍處于工業(yè)化和城市化加速發(fā)展的關鍵階段，發(fā)展經(jīng)濟仍是這一階段的重中之重，即二氧化碳減排必須在保證經(jīng)濟增長的前提下進行，以實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與二氧化碳減排的共贏。

二、文獻回顧

目前關于低碳經(jīng)濟發(fā)展的衡量多采用多指標的綜合效率評估。DEA 模型（Data envelopment analysis）的出現(xiàn)為效率測度提供了一個很好的工具，然而與傳統(tǒng)的效率測度不同，低碳經(jīng)濟發(fā)展效率的測度不但要考慮 “好”的產(chǎn)出（GDP），還必須考慮二氧化碳這種“壞”的產(chǎn)出。在處理“壞”產(chǎn)出，即非期望產(chǎn)出（二氧化碳排放）的過程中，由于所選擇的方法和具體模型的不同，可以分為以下幾種處理方法。1．Hailu和杜克銳等在對效率進行測度時把非期望產(chǎn)出（二氧化碳排放）作為投入要素納入到模型中進行分析［1－2］。2．曹珂等采用乘法逆轉法對非期望產(chǎn)出進行轉換，使其在形式上滿足模型要求［3］。然而王兵等指出，將二氧化碳作為投入要素或是做線性變換使其成為期望產(chǎn)出，這兩種處理方法不僅有悖于實際的生產(chǎn)過程，還可能會破壞模型的凸性要求［4］。3．Watanabe、胡鞍鋼和張進銘等采用Chung等提出的方向性距離函數(shù)，通過方向向量設置，將二氧化碳排放作為非期望產(chǎn)出來進行處理的方法［5－8］。但Fukuyama等研究發(fā)現(xiàn)，使用方向性距離函數(shù)在進行效率測度時無法剔除投入產(chǎn)出松弛造成的非效率成分，將導致估計出的效率值偏高［9］。4．Toshiyuki Sueyoshi、Yongrok Choi和周五七等采用Tone等提出的基于非徑向、非角度包含非期望產(chǎn)出的SBM（Slacks－based Model）模型進行效率測度［10－12］。這種模型不僅考慮了投入產(chǎn)出變量的松弛問題，又同時考慮了產(chǎn)出中的非期望產(chǎn)出問題，在包含非期望產(chǎn)出的效率測度模型中逐漸被人們認可。

目前關于空間非均衡的研究多采用指標法，如用變異系數(shù)、泰爾指數(shù)和基尼系數(shù)等指標來衡量研究對象的空間非均衡程度。由于變異系數(shù)不能分解，無法衡量組內(nèi)差距與組間差距對整體差距的貢獻，因此越來越多的人開始采用泰爾指數(shù)對空間非均衡問題進行研究，進而對空間非均衡的來源進行分解。如胡志遠等利用泰爾指數(shù)及其分解方法對江蘇省1987—2004年的人均GDP、人均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款和人均社會商品零售總額四個指標的區(qū)域差異進行了測度，研究發(fā)現(xiàn)除人均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值外，江蘇省三大區(qū)域之間的差異程度呈逐步擴大之勢［13］。干春暉等利用泰爾指數(shù)及其分解方法從產(chǎn)業(yè)角度對中國地區(qū)間經(jīng)濟差距進行分析，研究認為產(chǎn)業(yè)內(nèi)差距是區(qū)域經(jīng)濟差距產(chǎn)生的主要原因［14］。但是Dagum指出，利用泰爾指數(shù)在測度不同組別之間的非均衡時，要求不同組別之間的樣本要滿足獨立同方差且屬于正態(tài)分布，在分解時僅僅考慮了子樣本的不同，而沒有考慮子樣本的分布狀況［15－16］。為解決上述問題，Dagum提出了一種新的基尼系數(shù)分解方法，即按子群方法對基尼系數(shù)進行分解，將空間非均衡分解為區(qū)域內(nèi)差距、區(qū)域間凈值差距和超變密度三個部分，不僅克服了上述方法的不足，還有效地解決了空間非均衡的來源問題。

綜上所述，為保證本研究的科學性和準確度，本文選擇基于非徑向、非角度包含非期望產(chǎn)出的SBM模型作為測度工具，利用中國30個省份（由于西藏缺少數(shù)據(jù)較多，故本文未把西藏列入研究對象）2000—2012年的數(shù)據(jù)，測度中國各省域的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率；進而利用Dagum基尼系數(shù)及按子群分解方法來測度低碳經(jīng)濟發(fā)展的空間非均衡程度，并按照東部、中部和西部三大區(qū)域進行分解，從而揭示出中國三大區(qū)域低碳經(jīng)濟發(fā)展的空間非均衡來源及構成；最后通過Kernel密度函數(shù)曲線對中國整體及三大區(qū)域低碳經(jīng)濟發(fā)展的動態(tài)演進趨勢進行分析，并提出緩解中國區(qū)域低碳經(jīng)濟非均衡發(fā)展的對策建議。

三、研究方法和樣本數(shù)據(jù)

（一）研究方法

1．基于非徑向、非角度包含非期望產(chǎn)出的SBM模型

DEA模型已成為目前效率測度的主要分析工具。然而Tone等研究發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的DEA模型主要是采用徑向的和角度的度量方法，沒有考慮存在投入過度或產(chǎn)出不足的現(xiàn)實情況，從而造成測量的結果產(chǎn)生偏差。于是Tone先后提出了基于非徑向和非角度的SBM模型和加入非期望產(chǎn)出的SBM模型，前者考慮了投入產(chǎn)出變量的松弛問題，后者在前者的基礎上又考慮了產(chǎn)出中的非期望產(chǎn)出問題［17－18］。本文根據(jù)Tone提出的基于非徑向、非角度包含非期望產(chǎn)出的SBM理論模型，借鑒F re等對環(huán)境生產(chǎn)技術的研究以及Zhou等等構建的環(huán)境績效測量模型，首先構造一個包含投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)可能集T［19－21］。在生產(chǎn)可能集中資本存量（k）、勞動力人數(shù)（l）和能源消費總量（e）為投入變量；GDP（g）為期望產(chǎn)出，二氧化碳排放總量（c）為非期望產(chǎn)出，生產(chǎn)可能集可描述為：T＝｛（k，l，e，g，c）∶ （k，l，e）can produce（g，c）｝，本 文 的生產(chǎn)可能集T滿足閉合、有界和凸性的特征，且投入要素和期望產(chǎn)出滿足強可處置性①①要素可處置性是指在生產(chǎn)過程中要素能不受限制地增加或減少。特征。同時根據(jù)F re等環(huán)境生產(chǎn)技術需要滿足非期望產(chǎn)出的弱可處置性，即如果（k，l，e，g，c）∈T且0≤θ≤1，則（k，l，e，θg，θc）∈T；以及期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出的“零和”（Null Joint）特征①①“零和”特征指在生產(chǎn)系統(tǒng)中期望產(chǎn)出的存在必然伴隨著非期望產(chǎn)出。，即如果（k，l，e，g，c）∈T且c＝0則g＝0［21］。據(jù)此，本文的SBM模型可以表示為式（1）：

在模型（1）中，下標0表示效率估計中所觀測到變量的量，下標j為觀測變量序號，約束條件中的是一個非負的權重向量，如果，則表示上述DEA模型為規(guī)模報酬不變模型分別為資本存量、勞動力人數(shù)、能源消費總量、GDP和二氧化碳排放總量的松弛變量。此時，如果，且松弛變量時，決策單元DUM（Decision Making Units）是有效率的；否則該決策單元是無效率的，此時可以通過調(diào) 整松弛變量進行效率改進。

根據(jù)Tone文中的方法，將非線性規(guī)劃模型（1）轉換為可求解的線性規(guī)劃模型（2）進行求解：

在模型（2）中，滿足，通過線性規(guī)劃得到最優(yōu)解（），進而得到?jīng)Q策單元的效率值。

2016年8月22日，習近平總書記視察青海首站走進鹽湖，聽取鹽湖資源開發(fā)和循環(huán)經(jīng)濟匯報，充分肯定了“走出鉀、抓住鎂、發(fā)展鋰、整合堿、優(yōu)化氯”戰(zhàn)略布局，要求穩(wěn)扎穩(wěn)打，有序推進。習近平總書記視察鹽湖增強了鹽湖人的信心，堅定了鹽湖人的信念，鼓舞了鹽湖人的士氣，激發(fā)了鹽湖人強創(chuàng)新、強管理、強黨建的干勁。六十一甲子，輝煌再啟程！

2．Dagum基尼系數(shù)及按子群分解方法

為避免泰爾指數(shù)在差異分解過程中過強的前提假設，以及傳統(tǒng)基尼系數(shù)不能分解的問題，Dagum提出了按子群對基尼系數(shù)進行分解的方法，按照Dagum的分解方法，可將總體基尼系數(shù)G分解為區(qū)域內(nèi)差距的貢獻Gw，區(qū)域間凈值差距的貢獻Gnb和超變密度②②超變密度是 Dagum（1960）在《Teoria de la transvaloración，sus aplicaciones a la economía》一文中提出，即兩個不同的區(qū)域之間，經(jīng)濟發(fā)展較差的那個區(qū)域中存在著比較富裕的個體，而經(jīng)濟發(fā)展較好的區(qū)域中存在著相對貧窮的個體，由這兩個部分共同存在所導致的區(qū)域差距被稱為超變密度。（Intensity of Transvariattion）的貢獻Gt三個部分，且滿足G＝Gw＋Gnb＋Gt。公式如式（3）所示，其中n是全國的省份個數(shù)，k是區(qū)域劃分的個數(shù)，在本文中k＝3；j和h分別表示k個區(qū)域中的不同區(qū)域且j、h＝1，2，…，k；nj和nh分別表示j和h區(qū)域內(nèi)的省份個數(shù)；yji表示j區(qū)域內(nèi)第i個省份的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率，yhr表示h區(qū)域內(nèi)第r個省份的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率，為全國低碳經(jīng)濟發(fā)展效率的均值。公式（4）、（5）分別表示各區(qū)域的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)Gjj和區(qū)域內(nèi)差距的貢獻Gw；公式（6）、（7）分別表示地區(qū)間基尼系數(shù)Gjh和地區(qū)間凈值差距的貢獻Gnb；公式（8）表示超變密度的貢獻Gt。

為方便計算，在進行區(qū)域劃分時，要按照低碳經(jīng)濟發(fā)展效率均值的升序對區(qū)域進行排序，使之滿足，其中，為j區(qū)域中所包含的省份占全部考察省份的份額為j區(qū)域低碳經(jīng)濟發(fā)展效率之和與總的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率之比，且滿足；D為j和h區(qū)域間低碳經(jīng)濟jh發(fā)展效率相對比值，定義如公式（9）所示。其中，djh和Pjh的計算分別如公式（10）、（11）所示，其中Fj（x）和Fh（x）分別為j和h區(qū)域的累積分布密度函數(shù)。我們將djh定義為區(qū)域間空間非均衡貢獻率的差值，即j和h區(qū)域中yji－yhr＞0的所有樣本值之和的數(shù)學期望，Pjh定義為超變一階矩，即j和h區(qū)域中yhr－yji＞0的所有樣本值之和的數(shù)學期望。

3．Kernel密度估計

核密度估計（Kernel Density Estimation）作為一種對隨機變量的概率密度進行估計的非參數(shù)方法，可以通過連續(xù)的密度函數(shù)曲線對隨機變量的分布形態(tài)進行描述。假設x1，x2，…，xn為來自連續(xù)總體X的樣本，在任一點x處的總體密度函數(shù)為f（x）的核密度估計可以定義為式（12）：

其中K（·）稱為核函數(shù)（kernel function），h為帶寬。為保證作為密度函數(shù)估計的合理性，要求核函數(shù)滿足，即要求核函數(shù)K（·）是某個分布的密度函數(shù)。常用的核密度函數(shù)有三角核函數(shù)（Triangle）、四角核函數(shù)（Quaritic）、高斯核函數(shù)（Gaussian）和Epanechnikov核函數(shù)等?；谝话慊目紤]，本文選擇隨機變量x服從正態(tài)分布的高斯核函數(shù)①①Smola A．J．（1998）認為在缺少過程的先驗知識時，選擇高斯核函數(shù)較其它核函數(shù)好。如式（13）：

Silverman等研究發(fā)現(xiàn)，核密度函數(shù)在估計中對帶寬h的選擇非常敏感，帶寬較大時，核密度估計的方差較小，密度函數(shù)曲線越平滑，但此時過于平滑的曲線會掩蓋數(shù)據(jù)本身的特征，核密度估計效果較差；帶寬較小時，核密度估計的方差會變大，密度函數(shù)曲線不夠平滑，此時難以排除隨機誤差產(chǎn)生的噪音，但估計精度會提高。因此，在實踐中要根據(jù)樣本的特征，盡可能選擇較小的帶寬，把h作為n的函數(shù)進行帶寬選擇，使h（n）滿足：當n→ ∞，h＝h（n）→0。

（二）數(shù)據(jù)來源及處理

本文資本投入利用張軍等所采用的“永續(xù)盤存法”計算出數(shù)據(jù)，并以2000年為基期估算出各省份2000～2012年的資本存量，基礎數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》；勞動力人數(shù)采用各地區(qū)年底從業(yè)人員總數(shù)表示，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》；能源投入用各省份能源消費總量表示，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》；期望產(chǎn)出用各省份以2000年不變價格計算的實際GDP表示，基礎數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》；非期望產(chǎn)出二氧化碳排放量的測算，由于中國并沒有直接監(jiān)測數(shù)據(jù)，本文是基于《中國能源統(tǒng)計年鑒》和IPCC2006年給出的各種能源燃燒的平均低位發(fā)熱量、碳排放系數(shù)和氧化系數(shù)來估算各省份的CO2排放量②②由于篇幅有限，各地區(qū)二氧化碳排放數(shù)據(jù)不再羅列，如有需要可向作者索取。，計算公式如式（14）：

其中，CO2表示估算的二氧化碳排放量，i表示各種化石燃料，E代表初級化石燃料的消耗量，NCV為能源的平均低位發(fā)熱量，CEF為碳排放系數(shù)，COF為能源的氧化系數(shù)。本文所選取的能源是指煤炭、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油和天然氣。

四、中國低碳經(jīng)濟發(fā)展效率及其空間非均衡特征

首先，利用非徑向、非角度包含非期望產(chǎn)出的SBM模型測度了中國30個省份2000—2012年的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率，如表1。從表1中可以看出：第一，在樣本考察期內(nèi)中國低碳經(jīng)濟發(fā)展的整體效率均值呈逐漸上升之勢，若以2000年為基期，到2012年中國低碳經(jīng)濟發(fā)展的整體效率均值年均上升0．21%，中部和西部地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展整體效率均值年均上升1．06%和0．31%，而東部地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展整體效率均值年均下降0．36%，東部地區(qū)的整體效率均值的下降主要是由于河北、遼寧、山東和海南四省的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率下降引起。第二，中國低碳經(jīng)濟發(fā)展較好的地區(qū)主要位于經(jīng)濟發(fā)展水平較高的東部地區(qū)，中西部地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率雖有所上升，但整體水平仍遠低于東部地區(qū)，西部地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展不僅低于東部地區(qū)，且目前只有全國平均水平的70%左右。

表1 部分年份的各省份低碳經(jīng)濟發(fā)展效率

其次，利用ArcGis軟件繪制了中國2000年和2012年各地區(qū)低碳經(jīng)濟發(fā)展效率的空間分布圖。從圖1和圖2中可以清晰地看出，中國的低碳經(jīng)濟發(fā)展表現(xiàn)出明顯的空間非均衡特征。從空間上看，東部沿海地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率較高，有些省份達到了最優(yōu)效率，即效率值為1，中部次之，而西部地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率最低，除廣西和四川外，其余省份的效率值都均在0．5以下。從時間來說，從2000年到2012年，中國整體的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率在提高，但西部地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率除廣西、重慶、四川和貴州外，其余省份卻在下降，而東、中部地區(qū)的大部分省份的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率都在上升?？傮w而言，中國低碳經(jīng)濟發(fā)展的空間非均衡程度隨著時間的推移有加劇之勢。

圖1 中國低碳經(jīng)濟發(fā)展效率地區(qū)分布（2000年）

圖2 中國低碳經(jīng)濟發(fā)展效率地區(qū)分布（2012年）

五、中國低碳經(jīng)濟發(fā)展空間非均衡程度的測度及分解

（一）從整體層面考察

表2報告了中國低碳經(jīng)濟發(fā)展的空間非均衡的測度結果，從結果來看，中國的低碳經(jīng)濟發(fā)展的空間非均衡程度在不斷加深，在樣本考察期內(nèi)只有2002年和2003年兩年的總體基尼系數(shù)出現(xiàn)輕微的下降，其余年份都在緩慢上升，并于2012年達到最大值0．234。若以2000年為基期，到2012年中國低碳經(jīng)濟發(fā)展的整體空間非均衡程度年均上升0．71%，若以2005年為基期，2012年中國低碳經(jīng)濟發(fā)展的整體空間非均衡程度年均上升0．95%。

（二）區(qū)域內(nèi)空間非均衡程度及其演變趨勢

如表2所示，在樣本考察期內(nèi)，東部和中部的區(qū)域內(nèi)空間非均衡程度在加劇，西部地區(qū)的空間非均衡程度從高到低逐漸趨于穩(wěn)定。具體來說，中部地區(qū)的空間非均衡程度最深，從2000年的0．164一直上升到2012年的0．232；西部地區(qū)的空間非均衡程度變動較??；東部地區(qū)的空間非均衡程度雖然變動不大，但可以明顯地分為兩個階段：第一階段為2000—2006年，該階段的地區(qū)空間非均衡程度維持在0．11左右，第二階段從2007年開始，低碳經(jīng)濟發(fā)展效率的空間非均衡程度穩(wěn)定在0．14左右。若以2000年為基期，東、中和西三大區(qū)域的低碳經(jīng)濟發(fā)展空間非均衡程度年均上升1．8%、2．9%和1．7%，若以2005年為基期，東、中和西三大區(qū)域的低碳經(jīng)濟發(fā)展空間非均衡程度則年均上升3．4%、2．7%和0．8%。

（三）區(qū)域間的空間非均衡程度及其演變趨勢

從表2來看，在樣本考察期內(nèi)，中國東部與中部地區(qū)之間的空間非均衡程度，先由2000年的0．22下降到2002年的最小值0．188，之后又逐漸上升到2012年0．21，東部與西部地區(qū)之間的空間非均衡程度則小幅波動，2012年的區(qū)域間基尼系數(shù)仍為0．334，而中、西部之間的空間非均衡程度在持續(xù)擴大，由2000年的0．183上升到2012年0．259。若以2000年為基期，則東部和中、西部之間的空間非均衡程度年均下降0．39%和0．34%，中部與西部之間的空間非均衡程度則年均上升3%；若以2005年為基期，則東部和中部之間的空間非均衡年均上升1．1%，東部和西部之間的空間非均衡程度年均下降0．35%，中部與西部之間的空間非均衡程度年均上升1．4%。

表2 中國低碳經(jīng)濟發(fā)展效率的基尼系數(shù)及分解

（四）區(qū)域非均衡的來源及貢獻

中國低碳經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域間空間非均衡程度在不斷下降，而區(qū)域內(nèi)空間非均衡程度在上升，超變密度則一直都是中國低碳經(jīng)濟發(fā)展空間非均衡問題的主要來源。具體來說，區(qū)域間的空間非均衡程度對整體空間非均衡程度的貢獻率從2000年的39．6%下降到2012年的32．2%；而區(qū)域內(nèi)空間非均衡程度對整體空間非均衡程度的貢獻率則從2000年的20．7%上升到2012年的24．8%；同時超變密度的貢獻率從2000年的39．7%上升到2012年的42．9%，成為中國低碳經(jīng)濟發(fā)展的空間非均衡程度的主要來源。若以2000年為基期，則區(qū)域間空間非均衡程度對整體非均衡程度的貢獻率年均下降1．71%，區(qū)域內(nèi)的貢獻率年均上升1．53%，超變密度的貢獻率則年均上升0．66%；若以2005年為基期，則區(qū)域間的空間非均衡程度對整體非均衡程度的貢獻率年均下降0．72%，區(qū)域內(nèi)的貢獻率年均上升1．71%，超變密度的貢獻率則年均下降0．36%。

六、中國低碳經(jīng)濟發(fā)展空間非均衡的分布動態(tài)演進

（一）全國低碳經(jīng)濟發(fā)展的核密度估計

圖3為中國及三大區(qū)域基于高斯核函數(shù)的核密度估計圖。從全國層面看，如圖3a所示，與2000年相比，2003、2005、2007、2010和2012年中國各省份的低碳經(jīng)濟發(fā)展核密度估計曲線的波峰在不斷下降且逐步右移，這說明中國的低碳經(jīng)濟發(fā)展隨著時間的推移，空間非均衡程度在逐漸加深。新波峰的出現(xiàn)說明中國低碳經(jīng)濟發(fā)展逐漸呈兩極化趨勢。

（二）三大區(qū)域的低碳經(jīng)濟發(fā)展核密度估計

從圖3b上看，與2000年相比其余各年曲線逐漸變得扁而寬，這說明東部地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展空間非均衡程度在變大。2000、2003、2005、2007年均表現(xiàn)出兩極化趨勢，但第二個波峰越來越低，到了2010和2012年時，波峰逐漸由兩個變?yōu)橐粋€，這說明雖然東部地區(qū)內(nèi)的低碳經(jīng)濟發(fā)展差距在逐步擴大，但東部地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展已從以前的兩極分化發(fā)展，改善為均衡前進的發(fā)展模式。從圖3c上看，在樣本考察期內(nèi)，密度函數(shù)曲線中心逐漸向右偏移，雙峰趨勢得到加強，且寬度在拉大，這說明中部地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展空間非均衡程度在加大，且存在明顯的兩極分化現(xiàn)象。從圖3d上看，2003、2005和2007年的波峰，尤其是2010和2012年的波峰明顯低于2000年的波峰，且有新的波峰隱現(xiàn)。這說明中國西部地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展空間非均衡程度在加深，且存在多極化趨勢。

圖3 低碳經(jīng)濟發(fā)展效率的Kernel密度估計

七、結論與建議

通過對中國低碳經(jīng)濟發(fā)展空間非均衡程度的測量及其演進趨勢的分析，得到如下結論：第一，觀察利用ArcGis繪制的空間分布圖，可以看出中國的低碳經(jīng)濟發(fā)展顯示出顯著的空間非均衡特征。第二，Dagum基尼系數(shù)分解結果表明，中國的低碳經(jīng)濟發(fā)展的空間非均衡程度一直在上升，三大區(qū)域內(nèi)的空間非均衡程度和中部西部之間的空間非均衡程度也在逐漸加大，但東部和中部、東部和西部之間的空間非均衡程度略有下降；中國低碳經(jīng)濟發(fā)展的空間非均衡主要來源于區(qū)域間的非均衡和超變密度兩個部分，這兩部分2012年的貢獻率雖較2000年的79．31%有所下降，但仍較高達75．16%。第三，Kernel密度估計顯示，中國整體和東、中和西三個部分的低碳經(jīng)濟發(fā)展效率在不斷提高，但空間非均衡程度呈逐漸加劇之勢。

由于中國各個地區(qū)所處的發(fā)展階段和擁有的資源稟賦不同，改善中國低碳經(jīng)濟發(fā)展的空間非均衡狀況應根據(jù)每個地區(qū)的實際情況制定不同的低碳經(jīng)濟發(fā)展策略。第一，強化優(yōu)勢地區(qū)低碳經(jīng)濟發(fā)展水平。低碳經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)主要分布在東部沿海和中部一些工業(yè)基礎較好的地區(qū)，我們應積極強化優(yōu)勢地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展水平，實現(xiàn)以點帶面、優(yōu)勢地區(qū)帶動落后地區(qū)，逐步加快中國整體的低碳經(jīng)濟發(fā)展水平。第二，提高落后地區(qū)低碳經(jīng)濟發(fā)展水平。中國低碳經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)主要集中在廣大的西部地區(qū)和一些煤炭資源較為豐富的中部地區(qū)，要從技術層面和經(jīng)濟層面給予低碳發(fā)展落后地區(qū)更多、更大的支持。第三，加強區(qū)域間低碳發(fā)展的交流與合作。這樣做一方面有利于低碳技術的擴散，落后地區(qū)可以通過市場手段引進先進的低碳技術以降低本地的碳排放，提高本地的低碳發(fā)展水平；另一方面，區(qū)域間的合作有利于提高落后地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，縮小區(qū)域間的低碳發(fā)展差距，進而降低中國低碳經(jīng)濟發(fā)展的整體空間非均衡程度。

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