中国二氧化碳排放效率的空间集聚与动态演变

【摘 要】研究碳排放效率的空间分布和动态演变规律，对于制定合理且可行的节能减排措施具有重要的参考意义。基于空间计量分析方法，本文度量了空间自相关指数度量和检验了省区二氧化碳排放效率的空间集聚特征，并用核密度估计考察了碳排放效率的动态演变情况。研究发现：2003-2014年间省区二氧化碳排放效率存在显著的空间非均衡性，在空间上呈现集聚特征。省域二氧化碳排放效率虽有一定的波动，但没有出现明显的改善；集中程度上升，差异缩小；维持较为稳定的双峰格局。

【关键词】二氧化碳排放效率；RAM模型；空间计量；核密度函数估计法

一、引言

近年来，中国发展陷入了生态约束强化与经济高速增长的困境。研究二氧化碳排放的空间分布和动态演变规律不仅是科学分解减排指标和制定减排任务的前提，还是今后制定低碳政策的重要依据。随着空间计量方法的发展，一些学者在研究中国碳排放相关问题时开始考虑到空间因素。沈能等（2013）[1]利用探索性空间分析方法，从新经济地理角度，考察了集聚外部性对碳生产率趋同的影响；刘建国等（2014）[2]运用空间计量模型研究了1990- 2011年中国全要素生产率，并从空间角度考察了全要素生产率的影响因素。

以往度量区域间差异程度的研究方法主要用统计指标法，包括基尼系数、泰勒指数和变异系数等，或者采用计量方法。这些方法无法解释变量的动态性和长期趋势，体现不了多重稳态带来的分层收敛和多峰收敛。Quah（1993）[3]首先提出了动态分布法来（MEDD）来估计变量的密度函数进而揭示变量的动态演变趋势。随后，Galor（1996）、Kumar and R ussell（2002）等从分布演进的事实、原因和未来态势三个方面拓展了此问题。李涛和傅强（2011） [4]首先测算了1998- 2008中国29个省区的碳排放效率，继而运用核密度估计分析地区差异动态演变；刘华军等（2013）[5]以碳强度为指标，用Kernel密度估计和Markov链分析法探讨了中国省域二氧化碳排放的动态演变情况。

现有文献主要涉及碳排放量的影响因素、碳生产率、能源效率等。从地理角度研究碳排放效率空间集聚和动态演变的却鲜少涉足。本文尝试运用空间统计和动态分布法研究二氧化碳排放效率的空间集聚和演变趋势。

二、研究方法

1.RAM模型

RAM模型是Sueyoshi et al.（2011）[6]在Cooper et al.（1999）研究基础上提出的，属于松弛变量DEA方法中的一种。参照Sueyoshi et al.（2011），Se+代表需要增加的能源投入，Se-代表需要减少的能源投入，R为各产出、投入变量的权重。我们定义RAM模型如下：

在公式（4）中，K（·）为核函数，h称为带宽或光滑参数。对于给定的样本，核函数和带宽的选择决定了核密度估计函数对于原序列分布的拟合好坏程度。本文在估计碳排放效率的增长分布密度时，选用Epanechnikov核函数。最佳窗宽的选择在核估计的偏差和方差间权衡，使得均方误差最小。

三、指标选取及数据处理

按照上述理论方法，本文选取了资本存量、劳动力和能源投入三个投入指标，GDP和二氧化碳排放量两个产出指标，数据来源于2003- 2014年的《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。各指标的情况如下：

四、我国二氧化碳排放效率空间聚集特征

（一）基于RAM模型的中国二氧化碳排放效率测度结果

根据RAM模型，利用GAMS 22.6编程计算可得到各省份2003- 2014的效率均值如表1所示。

从全国整体来看，其平均综合碳排放效率在0.71- 0.79之间，均值为0.761，相对于效率前沿面存在较大的改进空间。从变化趋势来看，2003- 2014年全国的整体碳排放效率变化趋势整体相对稳定，略有波动，总体略有上升。

（二）我国二氧化碳排放效率的空间分布描述

利用GEODA软件，我们可以绘制出省域二氧化碳排放效率的空间分布分位图，如图1。据图可以发现，平均来说，技术效率最好的地区集中在东部沿海城市，包括北京、上海、广东、天津、海南和福建，处于领先地位；而技术效率相对最为滞后的地区主要集中在西部，包括河北、甘肃、宁夏、内蒙古和山西。从图中可以看出，省区二氧化碳排放效率存在显著的空间非均衡性，其空间分布倾向于遵循相对固定的模式，其中一个较为鲜明的特点便是有相当数量省份的技术效率在空间上呈现集聚特征，即高技术效率和高技术效率地区集聚，比如低碳技术创新的溢出，好的环境政策政府间的效仿；低技术效率和低技术效率地区在空间上相邻，比如邻近地区污染倾销和转嫁现象以及政府“逐底”效应。

（三）我国二氧化碳排放效率的全局空间相关性检验

在进行空间自相关研究时，不同空间权值矩阵W计算得到的MoranI值不尽相同，因而首要任务便是选择一个合适的权重矩阵W。由于我们研究的二氧化碳排放与地理位置是否邻近关系密切，所以本文选择基于邻近概念的空间权重矩阵。

表2列出了我国30个省域二氧化碳排放效率在2003- 2014年的全局空间自相关MoranI统计值及伴随概率P值。这12年間，全局MoranI指数均为正值，呈现略有上升趋势的波动，这意味着其存在着正的相关关系，换言之，区域技术效率较低的省域倾向于与其他区域技术效率较低的省域形成集聚趋势，区域技术效率较高的的省域倾向于与其他区域技术效率较高的省域形成集聚趋势，而且这种正相关随着时间推移有一定的增强态势。并且这12年间每年的MoranI统计量在小于5%的显著性水平上都通过检验，这些为省域二氧化碳排放效率存在空间自相关提供了有力的支撑，表明省域二氧化碳排放效率在空间上并不是随机分布的，而是遵循着一定的规律，表现出一定的空间地理集聚特征。endprint

五、我国二氧化碳排放效率的动态演变分析

应用核密度估计方法，利用R语言软件，可以逐年描绘出我国30个省域的二氧化碳排放效率核密度分布图。图2中，我们给出了2003年、2007年、2010年、2013年和2014年等5个年份整合在一起的核密度图，横轴表示二氧化碳排放效率，纵轴是密度。

从图2可以看出，中国省区二氧化碳排放效率分布演进具有如下特征：

1.从位置上看，总的来说，密度分布曲线没有明显大幅度偏移。具体来看，2003～2014年间，密度分布曲线略有向右偏移，说明此阶段二氧化碳排放效率略有改善；但2013～2014年密度分布曲线又略向左偏移，与2003年水平相差不大，这说明这一时期二氧化碳排放效率略有下降。综合来看，各省域二氧化碳排放效率没有出现明显的改善。

2.从峰度上看，省域二氧化碳排放效率在2003～2014年波峰高度逐步上升，也稍为陡峭。波峰的上升意味着省际二氧化碳排放效率集中程度上升，差异缩小，即省域的二氧化碳排放效率呈现趋同特性。

3.从形状上看，省际二氧化碳排放效率维持较为稳定的双峰格局，而且主峰对应值始终小于次峰，说明大部分省区在较低效率水平上集中，少部分省区在高水平效率水平集中。双峰特征暗含着二氧化碳排放效率的区域“俱乐部趋同”，即呈现一定的区域集聚特征。集聚状况在样本期间没有发生明显变化。

整体来看，样本期间，各省域二氧化碳排放效率虽有一定的波动，但没有出现明显的改善；区域排放效率集中程度上升，差异缩小。省际二氧化碳排放效率维持较为稳定的双峰格局，区域集聚现象没有明显的变化。

六、结论与建议

本文通过构建空间权重矩阵，测算空间自相关指数度量和检验了省区二氧化碳排放效率的空间集聚特征。然后用核密度估计法考察了二氧化碳排放效率的动态演变情况。主要结论如下：

1.从全国整体来看，二氧化碳排放效率平均值在0.71～0.79之间，均值为0.761，相对于效率前沿面存在较大的改进空间。

2.我国二氧化碳排放效率的空间分布显示，省区二氧化碳排放效率存在显著的空间非均衡性，在空间上呈现集聚特征。全域空间自相关MoranI指数证明区域技术效率存在正相关，存在High- High聚集或者Low- Low集聚集群趋向。

3.二氧化碳排放效率的动态演变呈现特征为：省域二氧化碳排放效率虽有一定的波动，但没有出现明显的改善；区域排放效率集中程度上升，差异缩小；省际二氧化碳排放效率维持较为稳定的双峰格局，区域集聚现象没有明显的变化。

因此，在明确区域之间排放效率差异的基础上，碳减排策略宜采取分类指导、区别对待的原则，充分考虑不同地区的经济社会发展现状及产业结构布局特点，制定更具针对性的差异化的碳减排策略，给予欠发达地区减排政策指导和资金、技术支持，同时应积极推进区域之间低碳技术的交流与合作，促进“低碳”环保经验的扩散与外溢。

（广东金融学院，广东 广州 510632）

参考文献：

[1]沈能，王艳，王群伟.集聚外部性与碳生产率空间趋同研究[J].中国人口、资源与环境，2013（12）： 40-47.

[2]刘建国，张文忠.中国区域全要素生产率的空间溢出关联效应研究[J].地理科学，2014，34（5）：522-530.

[3]D Quah.Exploiting cross-section variation for unit root inference in dynamic data[J].《Economics Letters》，1993，44（44）：9-19.

[4]李涛，傅强.中国省际碳排放效率研究[J].统计研究.2011，28（7）：62-71.

[5]刘华军，鲍振，杨骞.中国二氧化碳排放的分布动态与演进趋势[J].资源科学.2013，1925-1932.

[6]Sueyoshi T.， Goto， M.， Ueno， T..DEA approach for unified efficiency measurement：Assessment of Japanese fossil fuel power generation [J].Energy Economics，2011（38）：292-303.

[7]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952-2000[J].经济研究，2004（10）：35-44.

[8]蔡火娣.基于傳统DEA与SBM模型的二氧化碳排放效率测度[J].统计与决策，2016（18）：130-135.

基金项目：广东省哲学社会科学“十三五”规划项目“低碳背景下中国二氧化碳排放效率测度及提升路径研究”（GD16XYJ02）。

作者简介：

蔡火娣（1981—），女，汉族，广东茂名人，广东金融学院讲师，经济学博士，研究方向：效率与生产率分析、统计学理论与方法等。endprint