地理科学  2018 , 38 (5): 764-772 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2018.05.014

Orginal Article

辽宁省区域碳排放-经济发展-环境保护耦合协调分析

盖美1, 张福祥23

1.辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心,辽宁 大连 116029
2.辽宁师范大学城市与环境学院,辽宁 大连 116029
3.中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林 长春 130102

Regional Carbon Emissions, Economic Development and Environmental Protection Coupling in Liaoning Province

Gai Mei1, Zhang Fuxiang23

1. Center for Studies of Marine Economy and Sustainable Development,Liaoning Normal University,Dalian 116029, Liaoning,China
2. School of Urban and Environment Sciences, Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning, China
3.Northeast Insitute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Chuangchun 130102, Jilin, China

中图分类号:  F129.9

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2018)05-0764-09

通讯作者:  通讯作者:张福祥。E-mail:826776587@qq.com

收稿日期: 2017-05-12

修回日期:  2017-08-27

网络出版日期:  2018-05-10

版权声明:  2018 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  国家社会科学基金重大项目(14ZDB130)、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(16JJD790021)、辽宁省教育厅项目(W201683606)资助

作者简介:

作者简介:盖美(1971-),女,辽宁大连人,博士,教授,主要从事资源经济与可持续发展方面的研究。E-mail:gaimei71@163.com

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摘要

基于三阶段DEA模型测算2004~2015年辽宁省14市的碳排放效率,将碳排放效率分解成技术效率、纯技术效率和规模效率,并将3种效率作为碳排放系统的评价指标,继而构建区域碳排放-经济发展-环境保护(3E系统)耦合协调评价体系。结果显示:辽宁省三大系统耦合协调度处于较低水平,空间上呈“递进式”进步规律,表现为沈阳、大连领先;鞍山、抚顺、丹东、锦州、营口、辽阳、盘锦、阜新、铁岭、葫芦岛处于中等水平;本溪、朝阳最低的空间分布规律。最后通过灰色GM(1.1)预测模型得到2016~2020年辽宁省3E系统耦合协调度有所提升。研究发现,将碳排放效率作为碳排放系统的评价指标适用于三元系统耦合协调研究,结果与辽宁省实际情况相符。

关键词: 三阶段DEA ; 碳排放效率 ; 三元耦合协调模型 ; GM(1.1)预测模型

Abstract

With the carbon emissions rapid increased, the conflict developed among carbon emissions, economic development, and environmental protection. Liaoning Province is a typical province with high energy consumption, economic burden and environmental pollution. Therefore, the research has become a new breakthrough, which in alleviating the contradiction between the social economy and the environment. In this atricle, based on the three stage DEA model, we can calculate carbon emissions efficiency which is divided into technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency of 14 cities in Liaoning Province from 2004 to 2015. Then three coupling model was established to analyze the relationship among the carbon emissions, economic development, and environmental protection (3E system). Meanwhile, GM(1.1) forecast model was also used to analyze the 3E system coupling in Liaoning province from 2016 to 2020, but the results are not optimistic. Based on the forecast results, it is necessary for Liaoning Province to take corresponding measures to solve these problems. The results show that the 3E system coupling in Liaoning Province is still at a low level. Of all the cities in Liaoning Province, Shenyang and Dalian have been leading all the time. In other twelve cities, Anshan, Fushun, Dandong, Jinzhou, Yingkou, Liaoyang, Panjin, Fuxin, Tieling, Huludao show moderate levels; while Benxi, Chaoyang have the lowest level. The coupling degree of 3E system has been promoted during these twelve years. However, the level of 3E system coupling is still low, which has a big margin for improvement. According to the conclusion, taking carbon emissions efficiency as the evaluation index of carbon emissions system is suitable, and the results are coincide with actual situation in Liaoning Province. In order to improve the coupling degree of 3E system and reduce regional differences, we believe that all the regions should unify their own actual development situation, compare superiority and make science formulation development policy. Overall, every city should take appropriate measures to promote region carbon emissions, economic development, and environmental protection.

Keywords: three-stage DEA ; carbon emissions efficiency ; three coupling model ; GM(1.1) forecast model

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盖美, 张福祥. 辽宁省区域碳排放-经济发展-环境保护耦合协调分析[J]. 地理科学, 2018, 38(5): 764-772 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2018.05.014

Gai Mei, Zhang Fuxiang. Regional Carbon Emissions, Economic Development and Environmental Protection Coupling in Liaoning Province[J]. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(5): 764-772 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2018.05.014

经济发展与环境保护两者协调有序发展是增强区域支撑能力与实现可持续发展的重要组成部分。碳减排正是实现经济与环境协调与促进可持续发展的关键,而实现碳减排的关键在于提高碳排放效率。国务院公布的新一轮东北老工业基地振兴战略部署中指出,坚持绿色发展,坚持节约资源和保护环境,推动低碳循环发展,建设低碳安全高效的现代能源体系等基本国策,为辽宁省低碳经济发展提供了理论与现实依据。然而国内各省市碳减排-经济发展-环境保护之间的矛盾仍然突出,辽宁省更是存在上述问题的典型省份。因此,基于碳排放视角研究缓解社会经济与环境的矛盾,成为实现可持续发展新的突破口。

目前国内外对碳排放及耦合协调相关研究主要包括以下几方面:① 碳排放效率研究,如Zhou[1]、Risto Herral等[2]分别利用Charnes[3] 提出的DEA模型并引入Malmquist指数和SFA模型研究碳排放大国的碳排放效率。华坚等[4]开创性的将 Fried等[5]提出的三阶段DEA运用到碳排放绩效中,客观真实的反映了中国各省份的能源碳排放绩效,拓宽了该方法的研究深度。上述研究表明,三阶段DEA克服了传统的数据包络分析法(DEA)和随机前沿法(SFA)的局限性,在碳排放效率的测算上更具优越性。② 碳排放量与经济增长或与环境二元关系研究,包括EKC曲线、脱钩、耦合及格兰杰因果关系。如Tucker[6]基于碳排放量与经济增长数据研究各国人均碳排放量与人均 GDP 的EKC 曲线关系。张红丽等[7]通过建立多区域投入产出模型,分析京津冀区域经济活动中隐含的碳排放转移特点,为经济发展与碳排放的关系研究提供新颖的研究视角。③碳排放效率与经济关系研究。这方面研究较少,也有学者从城市化效率、水效率等方面入手,如邹辉、孙东琪、盖美等[8,9,10] 分别从碳排放效率、城市化效率、用水效率等多角度研究与经济增长之间的关系,取得较好的评价结果。

既有研究日趋完善,但仍有以下方面需要改进:① 以往研究多集中于碳排放量与经济发展的关系,缺少测算碳排放的效率指标。笔者认为,效率是测度各自系统内部状态的重要指标,较之总量更能体现区域的真实发展水平。因此,文章将三阶段DEA测算出的碳排放效率作为碳排放系统的评价指标,并选取其他指标全面构建碳排放系统。由于三阶段DEA通过选取多种投入、产出指标,算出的碳排放效率是一个较有代表性的综合值,剔除外部环境和随机误差的影响能更好的反映碳排放的真实水平。②对碳排放与经济二元耦合研究较多,三元耦合研究较少。本文开创性将碳排放与经济发展、环境保护衔接起来,构建碳排放、经济发展和环境保护三元系统(3E系统),利用各自指标算出的指数测度三者之间的耦合协调水平,为深层次研究三元耦合协调关系提供理论指导。③ 对未来年份缺少预测。鉴于此,运用GM(1.1)预测2016~2020年辽宁省三元系统耦合协调度,为今后辽宁省碳减排、经济发展和环境保护提供理论借鉴和较为新颖的研究视角。

1 研究方法

1.1 辽宁省3E系统耦合协调研究机理

碳排放、经济发展与环境保护三者之间相互作用相互制约。具体表现为,经济为碳减排提供资金和技术支持,提高碳排放效率,促进节能减排;另一方面碳排放反作用于经济,表现为单位碳排放的GDP产出越高(即碳排放效率),越有利于经济发展,反之经济发展将消耗更多的能源,约束经济发展。经济发展通过资金和技术支持降低能耗,减轻生态环境压力,同时也造成空气和水污染;另一方面生态环境为经济发展提供自然资源和物质保障,是经济发展的基础。碳排放量越高代表消耗的化石能源越多,温室效应导致全球气候变暖、冰川融化、水资源不足等一系列生态环境问题;另一方面自然环境中的绿色植物通过光合作用将吸收的二氧化碳转化为氧气,降低二氧化碳量。因此,环境是经济发展和碳减排的基础,经济是重要支撑,碳排放是关键。基于碳排放-经济发展-环境保护三元系统耦合协调关系对促进区域社会经济可持续发展具有重要意义。

1.2 三阶段DEA

由于三阶段DEA能剔除外部环境和随机误差的影响,算出的效率值比传统DEA更加准确,在此方面,许多学者研究认为该方法能更好反应碳排放的真实水平[11]

第一阶段:超效率SBM-DEA模型。借鉴Fried、Tone[5,12]改进的包含非期望产出的超效率SBM-DEA模型测算,其优点是决策单元的效率值可以大于1,更能客观真实的反映辽宁省14市的真实情况,此模型已较为成熟,不再赘述。

第二阶段:构建相似SFA模型。第一阶段未考虑外部环境变量和随机误差的影响,不能客观真实反应决策单元真正的管理效率。因此在第二阶段中,根据Batese等[13]的研究结果构建SFA回归模型,将松弛变量分解成包含环境因子、随机因素和管理无效率3个自变量函数。利用SFA的回归结果对n个决策单元的投入变量进行调整,得出相同外部环境下的新投入值。调整后可使所有决策单元都被调整至相同的外部环境,测出的碳排放效率值单纯反应管理水平。

第三阶段:调整后的DEA模型。将第二阶段调整后的投入数据代替原始的投入数据,产出数据不变,利用包含非期望产出的超效率SBM-DEA模型重新计算各市的碳排放效率,客观真实的反映各地区碳排放效率的实际状况。

1.3 耦合模型

耦合是物理学中的概念,指2个(或2个以上)体系通过相互作用而互相影响的现象。根据此概念,可将碳排放系统与经济发展系统、环境保护系统三者通过各自的耦合元素产生相互作用的现象定义为碳排放-经济发展-环境保护耦合,借助物理学中的耦合协调模型,得到辽宁省三元系统耦合公式[14]

C=X×Y×ZX+Y+Z3313(1)

式中,C为三系统间的耦合度,取值在0~1之间,当C=1时,表示三大系统处于最佳耦合状态;C=0时,表示系统内部各要素之间无关,系统向无序发展;XYZ分别代表碳排放、经济发展、环境保护三大系统的综合评价值。

由于耦合度只是描述子系统间相互作用程度,无法反映耦合协调水平的高低,因此本文引入耦合协调度模型来计算各系统间是否保持着良性互动和健康发展。计算公式如下:

D=C×T(2)

T=αX+βY+γZ(3)

式中,D为耦合协调度,T为三元系统的综合评价指数,αβγ表示待定系数,考虑碳排放、经济发展、环境保护三者同样重要,取α=β=γ=1/3。

2 指标选取

2.1 碳排放效率评价指标选取

根据数据可得性并参考相关成果[15],将辽宁省作为决策单元,运用三阶段DEA测算碳排放效率。选取资本、劳动力、能源3个指标变量作为投入系统;GDP、二氧化碳排放量分别作为期望产出和非期望产出系统。由于缺少直接的资本统计数据,利用1951年戈登史密斯开创的永续盘存法,同时参考张军的研究方法计算资本存量[16],以2004年为基期,对辽宁省各市的固定资本形成总额按照不变价格计算2004~2015年辽宁省各市的资本存量,单位为亿元;劳动力要素采取各市的年末从业人数,单位为万人;能源要素选取能源消费总量,单位为万t标准煤。期望产出GDP利用平减指数转换成2004年不变价格,调整为实际GDP。外部环境变量的选择主要考虑对二氧化碳排放效率有显著影响但又不在主观可控范围内的因素[17],选取财政支出占GDP比重代表政府影响力,第三产业比重代表产业结构,以2004年为不变价格计算能源消费强度。

本文采用众多学者采用的碳排放系数法[18]计算碳排放量,具体公式为:

Ci=jCij=jmjδj(4)

式中, Cii省的碳排放总量,单位为t; Ciji省的第j种终端能源消费的碳排放量;mj为第j种终端能源的消费量,按标准煤计算;δj为第j种终端能源的碳排放系数;j为能源种类。本文主要考虑了原煤、洗精煤、原油、天然气等,其中有7类能源的碳排放系数取自IPCC公布的数值[19],根据2008年《中国能源统计年鉴》[20]给出的“各种能源折标准煤参考系数”折算为标准煤,原始数据主要来源于2005~2016年的《辽宁统计年鉴》[21]

2.2 碳排放、 经济与环境系统指标选取

基于碳排放与经济、环境的研究机理,并参考相关研究成果[22],从碳排放效率和碳排放现状出发,选取7个指标测算碳排放综合指数;从经济规模和经济增长潜力方面出发,选取10个指标测算经济发展水平综合指数;从环境污染和环境治理两方面出发,选取10个指标测算环境水平综合指数,三大系统的主要指标见表1。采用极差标准化法消除指标的数量级和量纲,综合选用层次分析法和差变异系数法,主观权重和客观权重各取0.5计算各指标权重,以此构建评价指标体系。

表1   碳排放-经济发展-环境保护系统综合评价指数

Table 1   Evaluation index system of 3E system

一级指标二级指标三级指标单位权重
碳排放碳排放效率技术效率/0.1686
纯技术效率/0.1524
规模效率/0.1637
碳排放现状人均碳排放量t/人0.1360
碳排放密度104t/km20.1254
碳排放强度t/万元0.1489
碳生产力元/t0.1050
经济发展经济规模人均地区生产总值0.1185
城镇居民人均可支配收入0.1094
人均固定资产投资0.1273
非农产业比重%0.1178
人均社会消费品零售额0.0655
经济增长潜力第三产业比重%0.0991
财政支出比重%0.0665
GDP增长率%0.0984
经济密度104/km20.1123
在岗职工平均工资0.0852
环境保护环境污染万元GDP能耗104t标准煤0.1206
万元GDP的SO2排放强度kg0.0834
工业烟尘排放量t0.1070
人均水资源占有量m3/人0.0852
平均气温0.0889
环境治理森林覆盖率%0.0977
工业固体废弃物综合利用率%0.0965
工业烟尘去除量104t0.1066
建成区绿化覆盖率%0.1021
环保投入占GDP比重%0.1120

注:/为空白项。

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3 结果分析

3.1 第一阶段、第三阶段的DEA实证结果

运用DEA-SOLVER Pro5软件包分别计算得第一阶段和第三阶段2004~2015年辽宁省各市碳排放效率平均值,见表2。限于篇幅,第二阶段回归结果省略,对调整后的3种投入变量和原始产出变量重新计算,得到剔除了外部环境因素和随机误差的碳排放效率与未经调整的第一阶段碳排放效率之间的显著差异。

表2   2004~2015年辽宁省各市第一阶段和第三阶段碳排放效率测算结果

Table 2   Carbon emissions efficiency reckoning result on first stage and third stage of cities of Liaoning Province in 2004-2015

城市第一阶段DEA测算结果(2004~2015年均值)第三阶段DEA测算结果(2004~2015年均值)2015年
技术效率(TE)纯技术效率(PTE)规模效率(SE)技术效率(TE)纯技术效率(PTE)规模效率(SE)GDP排名
沈阳0.8010.8060.9940.7770.9720.8002
大连0.7870.7950.9900.8560.9650.8861
鞍山0.8500.8790.9660.7400.9300.7963
抚顺0.5720.7690.7440.3730.8900.4197
本溪0.4560.9860.4630.2730.8630.3488
丹东0.6610.9570.6910.3350.9610.3239
锦州0.9940.9980.9960.3840.9130.4216
营口0.5470.7930.6900.3690.9280.3974
阜新0.4010.9290.4320.1670.9610.17414
辽阳0.6940.9920.6990.3340.8420.39610
盘锦0.3440.8740.3940.2190.8010.2735
铁岭0.4550.7300.6230.2650.9350.28311
朝阳0.3680.7530.4890.2060.9590.21512
葫芦岛0.5130.7320.7010.3010.8940.33713
均值0.6030.8570.7040.3980.9150.431

注:/为空白项。

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3.2 辽宁省碳排放效率总体分析

对比第一阶段结果,辽宁省技术效率平均值由0.603下降到0.398,降幅为33.99%;纯技术效率平均值由0.857上升到0.915,升幅为6.76%;规模效率由0.704下降到0.431,降幅为38.77%。可见,调整环境因素和管理无效率因素后,碳排放技术效率下降的主要原因是规模效率较低,而非技术管理水平的绝对低下。从各地级市看,只有大连的技术效率上升,其他地区均不同程度下降。除本溪、锦州、辽阳、盘锦外,其他地区的纯技术效率均上升,表明多数地区纯技术效率较低的原因与外部环境较差有关。规模效率均降幅较大,表明原先辽宁省较高的技术效率和规模效率是其具有较好的外部环境,而实际的技术管理水平以及生产规模并非那么高,因此,继续扩大生产规模应作为重点。

采用变异系数和基尼系数探究辽宁省总体的碳排放效率的时间变化规律,见图1。辽宁省的变异系数以及基尼系数走向相一致,整体呈现波动下降趋势。变异系数由2004年的0.745下降到2015年的0.399;基尼系数由2004年的0.445下降到2014年的0.313。其中,2005年变异系数最高,达到0.873;变异系数与基尼系数的最小值也同时出现在2015年,收敛速度在2007~2012年之间速度较小,2013~2015年的收敛的速度明显加快。这表明,随着近几年政府对碳排放的干预,碳排放效率逐步提高,呈收敛趋势,各城市之间的碳排放效率差异也逐渐缩小。

图1   辽宁省碳排放效率基尼系数和变异系数变化

Fig.1   The change of Gini coefficient and variation coefficient of carbon emission efficiency in Liaoning Province

3.3 辽宁省碳排放效率空间差异分析

参照相关学者研究[23],同时用ArcGIS将第一阶段和第三阶段计算出的辽宁省14市12 a间的碳排放效率的平均值分为3类,调整前的高效率区(0.667~1.000)包括:沈阳、大连、鞍山、锦州、辽阳,其他9个地区均为中效率区,该结果未能明显体现辽宁省各地区的碳排放效率的差异。调整后的高效率区包括:沈阳、大连、鞍山。这3个城市拥有较好的经济水平和政策支持,为碳生产力和能源利用率提供了有利的支撑,碳排放效率远高于其他地区。中效率区(0.333~0.667)包括:抚顺、丹东、锦州、营口、辽阳。这类地区的经济与碳排放效率均处于辽宁省中等水平,规模效率是限制该地区经济发展和碳排放效率的瓶颈,因此,扩大生产规模,增加要素投入是提升该类地区碳排放效率的重要途径。低效率区(0~0.333)包括: 本溪、铁岭、盘锦、阜新、朝阳、葫芦岛。其中铁岭、阜新、朝阳、葫芦岛由于科技和经济水平落后导致生产规模受限,因此碳排放效率较低。本溪和盘锦处于该类地区的原因并不是经济发展水平低,而是土地面积小,人均能耗和经济密度较高,因此单位土地面积碳排放量极高,超过生态环境自净能力。

通过对比分析得知,第三阶段测算的碳排放效率结果更符合辽宁省实际情况。分析发现,区域经济发展水平的高低与碳排放效率和环境保护有直接关系,因此下文将碳排放的技术效率、纯技术效率与规模效率纳入到碳排放系统中,并与经济发展指数和环境保护指数做耦合协调分析,测算并分析三者间的协调发展水平。

4 耦合协调关系分析

4.1 三者耦合协调关系分析

4.1.1 总体分析

根据公式(1)~(3)计算得到2004~2015年辽宁省14市碳排放-经济发展-环境保护三者之间的耦合协调度,限于篇幅,计算结果未列出。参考相关学者关于耦合度的划分标准[24],见表3,分析发现:从均值看,辽宁省三大系统耦合协调度由2004年的0.305上升到2015年的0.481,呈平稳上升并向着良性协调方向发展,表明近些年产业结构优化升级初见成效,环境质量略有改善,这与近几年辽宁省产业转型和低碳发展政策密不可分。尽管如此,仍未能实现从失调向协调的跨越,说明辽宁省区域碳排放-经济发展-环境保护三者之间的耦合协调关系较为稳定。2010年以来,全国GDP增长率下降,而辽宁省GDP增长率更是低于全国平均水平,巨大的经济压力影响了三者间的协调关系,亟需采取措施改善这一现状。对于辽宁省各地区,沈阳、大连分别以0.535、0.521处于勉强失调状态;鞍山、丹东、营口、辽阳分别以0.407、0.422、0.409和0.404处于濒临失调状态;其他9个地区均在0.300~0.390之间,为轻度失调状态。经济发达的沈阳和大连三大系统耦合协调水平远高于经济相对落后的省内其他地区,且领先优势越来越明显。 上述实证结果表明,辽宁省三大系统呈耦合优化态势,但多数城市尚未达到临界水平,且各地区差异水平较大。

表3   耦合度的划分标准及类型

Table 3   Criteria and types of coupling degree

失调衰退类协调发展类
协调度类型协调度类型
0.00~0.09极度失调衰退类0.50~0.59勉强协调发展类
0.10~0.19严重失调衰退类0.60~0.69初级协调发展类
0.20~0.29中度失调衰退类0.70~0.79中级协调发展类
0.30~0.39轻度失调衰退类0.80~0.89良好协调发展类
0.40~0.49濒临失调衰退类0.90~1.00优质协调发展类

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4.1.2 各地区分析及时空分异规律

根据计算结果得到2005年、2010年和2015年辽宁省碳排放、经济发展与环境保护三者之间的耦合协调空间分布图,图2显示:从时空演变看,2004~2015年辽宁省3E系统耦合关系空间上呈 “从中部向两边递减的规律”。具体表现为2005年,沈阳和大连为濒临失调;抚顺、丹东、营口、辽阳、朝阳为轻度失调;鞍山、本溪、阜新、铁岭和葫芦岛为中度失调。2005~2010年,沈阳和大连经过5 a的发展实现由失调向协调的转变;鞍山、抚顺、丹东、锦州、营口、辽阳、阜新和盘锦分别由轻度协调和中度失调发展到濒临失调;朝阳和本溪仍为轻度失调水平。2010~2015年,沈阳和大连由勉强协调发展到初级协调,丹东和锦州实现由濒临失调向勉强协调跳跃;除本溪仍为轻度失调外,其他地区均为濒临失调。

图2   2005年、2010年、2015年辽宁省碳排放、经济发展与环境保护三者之间的耦合协调空间分布

Fig.2   The spatial distribution of coupling coordinative degree of carbon emissions, economic development and environmental protection in Liaoning Province in 2005,2010 and 2015

上述递进规律表明:以沈阳、大连为核心的辽宁省中南部地区的耦合协调度要好于中南部外围的丹东、锦州等城市,这2个城市由于碳排放低、环境好,三元系统耦合协调优势正在突显;中部外围的抚顺、营口、盘锦、辽阳、铁岭、阜新、葫芦岛多为能源型城市,资源环境压力较大,但仍好于经济较差的朝阳和经济密度较高的本溪。鉴于以上时空变异规律,沈阳和大连应以雄厚的经济实力为依托,以科技创新带动能源高效率利用和环境保护,并发挥全省的带动作用;其他各地区应结合本区域的实际发展状况,将资源优势转化为经济效益优势,尽量摆脱高污染、高消耗的发展模式;朝阳、阜新由于生态环境脆弱,不应片面追求经济效益而破坏环境。此外,省内各城市均应采取相应措施,防止3E系统陷入失调恶化状态。

4.2 三元耦合关系预测

参照王龙等[25]学者的研究成果,用数列预测对辽宁省三元系统耦合2016~2020年的发展趋势做出预测 ,借助DPS9.50软件,选取辽宁省14市2004~2015年3个系统的耦合协调度为分析数据,预测时间长度为5 a,残差重复次数为3,得到三大系统耦合协调预测结果,见表4。结果显示:按照辽宁省目前的发展状况,碳排放、经济发展与环境保护的耦合协调度2016~2020年的发展大致延续2004~2015年的变化特征,均不同程度的呈小幅度上升趋势。其中:大连、沈阳由初级协调上升到中级协调发展;锦州、盘锦由勉强协调上升到初级协调;鞍山、抚顺、营口、阜新、铁岭、葫芦岛由濒临失调上升到勉强协调;只有本溪和朝阳仍为濒临失调。预测结果显示,辽宁省3E 系统耦合协调发展大有改善,总体上提升速度较好,但仍有城市进步速度缓慢,进步较大的城市均为经济发展水平较好的城市,要达到三大系统协调发展仍需要扩大生产规模。该预测结果表明碳排放效率、经济发展与环境保护之前的协调发展并不理想,若不采取相应措施,经济发展与生态环境之间的矛盾将日益突出。

表4   辽宁省碳排放-经济发展-环境保护耦合协调发展预测

Table 4   Forecast of coupling coordinative degree among the 3E systems of Liaoning Province

预测年份沈阳大连鞍山抚顺本溪丹东锦州营口阜新辽阳盘锦铁岭朝阳葫芦岛
20160.6430.6790.4350.4650.4120.5140.5620.4840.4810.4950.5110.4930.4420.513
20170.6820.7070.4500.4750.4350.5310.5960.4970.5010.5090.5390.5110.4620.542
20180.7230.7370.4650.4970.4480.5480.6300.5100.5140.5270.5760.5310.4780.552
20190.7580.7680.4800.5120.4600.5650.6520.5240.5210.5470.6050.5520.4840.572
20200.7760.7900.5010.5260.4850.5830.6810.5380.5340.5660.6320.5870.4980.596

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5 结论与建议

5.1 结论

1)本文通过三阶段DEA测算辽宁省2004~2015年各市的碳排放效率,剔除环境因素和随机误差的影响后,辽宁省各市的碳排放效率发生较大变化。其中,技术效率下降的主要原因是规模效率较低,并非纯技术效率低。因此,将分解的纯技术效率和规模效率纳入到碳排放系统评价中,能剔除环境因素和随机误差的影响,体现碳排放的实际水平。

2) 构建辽宁省碳排放-经济-环境三者之间的耦合协调模型,并对耦合协调关系进行分析。辽宁省各地区3E系统耦合协调度呈现持续上升的良好态势,主要得益于经济系统,这表明保持合理的经济增速是必要的。即便如此,各市的3E系统耦合协调水平仍然较低,实现可持续发展任重道远。辽宁省3E系统耦合协调水平呈有规律的“递进式”进步。这种规律表现为沈阳、大连领先;抚顺、丹东、锦州、营口、阜新、辽阳、盘锦、铁岭和葫芦岛中等水平;本溪、朝阳最低的空间演变规律。该结果证明基于三阶段DEA模型测算出的碳排放效率运用到耦合协调模型中,与辽宁省的实际情况相符合,可信度高。

3) 运用灰色GM(1.1)模型预测辽宁省2016~2020年3E系统的耦合协调度,预测结果显示辽宁省2016~2020年3E 系统耦合协调发展略有改善。14个地区中,只有本溪和朝阳未达到协调水平其他地区均达到协调水平,表明辽宁省节能减排取得较好效果,但个别地区提升速度较慢,区域差异明显,若不采取相应措施,将不利于2020年中国政府碳排放量减少40%~50%的承诺,经济发展与生态环境之间的矛盾也将愈发突出。

5.2 政策建议

笔者认为,要提升3E系统耦合水平并缩小地区间差距,全省各地区需结合本区域实际发展状况和比较优势,科学制定发展政策。沈阳、大连应以雄厚的经济实力为基础,发挥比较优势,用技术创新带动碳排放效率和环境保护能力的提高。此外还应控制人口数量,减轻人口迅速增长给生态环境带来的压力,利用经济和人才优势加快技术创新实现产业转型,带动省内其他城市走新型工业化道路。鞍山应控制大型国有企业的规模,降低工业烟尘排放量。丹东、朝阳、阜新和葫芦岛可利用丰富的旅游资源提高地区生产总值,打造旅游特色城市,在发展经济的同时优化产业结构。抚顺、本溪、盘锦、铁岭应实施控制能源消耗量与提高碳排放效率并重的措施。这些地区一方面要限制污染重的大型国有企业,降低工业废气和烟尘,提高城市绿化率和森林汇碳;另一方面应利用与中部地区的优势地理位置学习先进科学技术提高碳排放效率,尤其是本溪、朝阳等城市。此外,各地区均需采取相应措施,促进区域碳排放、经济发展与环境保护协调可持续发展。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

[1] Zhou P, Ang B W, Han J Y.

Total factor carbon emission performance: A Malmquist index analysis

[J]. Energy Economics, 2010, 32(1):194-201.

https://doi.org/10.1016/j.eneco.2009.10.003      URL      [本文引用: 1]      摘要

This paper introduces a Malmquist CO 2 emission performance index (MCPI) for measuring changes in total factor carbon emission performance over time. The MCPI is derived by solving several data envelopment analysis models. Bootstrapping MCPI is proposed to perform statistical inferences on the MCPI results. Using the index the emission performance of the world's 18 top CO 2 emitters from 1997 to 2004 is studied. The results obtained show that the total factor carbon emission performance of the countries as a whole improved by 24% over the period and this was mainly driven by technological progress. The results of a cross-country regression analysis to investigate the determinants of the resulting MCPI are presented.
[2] Herrala R, Goel R K.

Global CO2 efficiency: Country-wise estimates using a stochastic cost frontier

[J].Energy Policy, 2012, 45(6):762-770.

https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.03.007      URL      [本文引用: 1]      摘要

78 We estimate global environmental efficiency in line with the Cancun vision, using a stochastic cost frontier. 78 The study covers 170 countries during a 10 year period, ending in 2007. 78 The biggest improvements occurred in Europe, and efficiency falls in South America. 78 The efficiency ranking of US and China, the largest emitters, deteriorated. 78 In 2007, highest efficiency was observed in Africa and Europe, and the lowest around China.
[3] Charnes A, Cooper W W, Rhodes E.

Measuring the efficiency of decision making units

[J].European Journal of Operational Research,1978, 2(6):429-444.

https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8      URL      [本文引用: 1]      摘要

A nonlinear (nonconvex) programming model provides a new definition of efficiency for use in evaluating activities of not-for-profit entities participating in public programs. A scalar measure of the efficiency of each participating unit is thereby provided, along with methods for objectively determining weights by reference to the observational data for the multiple outputs and multiple inputs that characterize such programs. Equivalences are established to ordinary linear programming models for effecting computations. The duals to these linear programming models provide a new way for estimating extremal relations from observational data. Connections between engineering and economic approaches to efficiency are delineated along with new interpretations and ways of using them in evaluating and controlling managerial behavior in public programs.
[4] 华坚, 任俊, 徐敏,.

基于三阶段DEA的中国区域二氧化碳排放绩效评价研究

[J].资源科学, 2013, 35(7):1447-1454.

[本文引用: 1]     

[Hua Jian, Ren Jun, Xu Min et al.

Evaluation of Chinese regional carbon dioxide emissions performance based on a Three-Stage DEA model

. Resources Science,2013, 35(7):1447-1454.]

[本文引用: 1]     

[5] Fried H O, Lovell C A K, Schmidt S S et al.

Accounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment

[J]. Journal of Productivity Analysis, 2002,17(1):157-174.

https://doi.org/10.1023/A:1013548723393      URL      [本文引用: 2]      摘要

In this paper we propose a new technique for incorporating environmental effects and statistical noise into a producer performance evaluation based on data envelopment analysis (DEA). The technique involves a three-stage analysis. In the first stage, DEA is applied to outputs and inputs only, to obtain initial measures of producer performance. In the second stage, stochastic frontier analysis (SFA) is used to regress first stage performance measures against a set of environmental variables. This provides, for each input or output (depending on the orientation of the first stage DEA model), a three-way decomposition of the variation in performance into a part attributable to environmental effects, a part attributable to managerial inefficiency, and a part attributable to statistical noise. In the third stage, either inputs or outputs (again depending on the orientation of the first stage DEA model) are adjusted to account for the impact of the environmental effects and the statistical noise uncovered in the second stage, and DEA is used to re-evaluate producer performance. Throughout the analysis emphasis is placed on slacks, rather than on radial efficiency scores, as appropriate measures of producer performance. An application to nursing homes is provided to illustrate the power of the three-stage methodology.
[6] Tucker M.

Carbon dioxide emissions and global GDP

[J].Ecological Economics,1995 (15) : 215-223.

https://doi.org/10.1016/0921-8009(95)00045-3      URL      [本文引用: 1]      摘要

A positive relationship between carbon dioxide emissions, the most important greenhouse gas (GHG) implicated in global warming, and GDP is shown in this paper, examining per capita income and COemissions of 137 countries across 21 years. It also appears that as per capita incomes accelerate across countries emissions increases, for the most part, tend to decelerate. It could be that higher income levels lead to increased demand for environmental protection. Only emissions reduction proposals that assure incomes will not be adversely affected, particularly those of less developed countries (LDCs), will have any possibility of successful implementation
[7] 张红丽, 沈镭, 李艳梅.

京津冀经济活动隐含的碳排放转移——基于多区域投入产出模型的分析

[J].资源科学,2017,39(12):2287-2298.

[本文引用: 1]     

[Zhang Hongli, Shen Lei, Li Yanmei.

Carbon dioxide emission transfers embodied in interregional economic activities in Beijing-Tianjin-Hebei according to multiregional input-output model

.Resources Science, 2017,39(12):2287-2298.]

[本文引用: 1]     

[8] 邹辉, 段学军.

长江经济带经济-环境协调发展格局及演变

[J].地理科学, 2016, 36(9):1408-1417.

https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.09.014      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>通过经济与环境系统的协调发展度评估,分析了长江经济带经济环境协调发展的时空演变格局,并对经济带经济发展、环境污染与环境质量的格局与态势展开探讨。研究表明:经济带协调发展度空间差异显著,东部地区明显大于中西部地区,沿江地区高于非沿江地区。高度协调型主要分布在长三角地区及少数中西部省会城市;高度失调型主要分布在重庆、皖北、滇西南、鄂中等地区;江西与四川是协调型转为失调型的集中地区。长三角核心城市经济地位依然凸显,但长三角边缘地区城市经济位序呈下降趋势,中西部地区部分城市经济位序上升明显。工业废水排放以重庆、苏州、杭州为最多,工业SO<sub>2</sub>排放呈现3大集中地带。城市空气质量较差的是长三角边缘地区以及中西部沿江地区,城市空气质量总体上与工业SO<sub>2</sub>排放、工业烟尘排放在空间格局上较为吻合。长江干流断面水质上游(川滇渝)与下游(苏沪)较差,一定程度上反映了沿江地区工业废水排放对长江水质的影响。最后,从树立发展与保护双重使命,创新经济带开发体制机制;推进下游城市经济转型升级,培育中上游新的经济增长极;落实最严格的管理制度,共建生态文明示范带等方面提出发展建议。</p>

[Zou Hui, Duan Xuejun.

Pattern evolution of economy-environment coordinated development in the Changjiang River Economic Belt

. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(9):1408-1417.]

https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.09.014      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>通过经济与环境系统的协调发展度评估,分析了长江经济带经济环境协调发展的时空演变格局,并对经济带经济发展、环境污染与环境质量的格局与态势展开探讨。研究表明:经济带协调发展度空间差异显著,东部地区明显大于中西部地区,沿江地区高于非沿江地区。高度协调型主要分布在长三角地区及少数中西部省会城市;高度失调型主要分布在重庆、皖北、滇西南、鄂中等地区;江西与四川是协调型转为失调型的集中地区。长三角核心城市经济地位依然凸显,但长三角边缘地区城市经济位序呈下降趋势,中西部地区部分城市经济位序上升明显。工业废水排放以重庆、苏州、杭州为最多,工业SO<sub>2</sub>排放呈现3大集中地带。城市空气质量较差的是长三角边缘地区以及中西部沿江地区,城市空气质量总体上与工业SO<sub>2</sub>排放、工业烟尘排放在空间格局上较为吻合。长江干流断面水质上游(川滇渝)与下游(苏沪)较差,一定程度上反映了沿江地区工业废水排放对长江水质的影响。最后,从树立发展与保护双重使命,创新经济带开发体制机制;推进下游城市经济转型升级,培育中上游新的经济增长极;落实最严格的管理制度,共建生态文明示范带等方面提出发展建议。</p>
[9] 孙东琪, 张京祥, 张明斗,.

长江三角洲城市化效率与经济发展水平的耦合关系

[J].地理科学进展,2013,32(7):1060-1071.

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.07.009      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

本文利用DEA模型、层次分析法和耦合度模型分析了1980-2010 年长江三角洲16 个地级市的城市化效率、经济发展水平, 以及城市化效率与经济发展水平的耦合度, 并对其耦合关系进行了理论初探, 提出了概念模型。结果表明:① 30 年间, 长三角城市化效率与经济发展水平的耦合度总体经历了缓慢上升—急剧上升—缓慢下降—急剧下降的过程, 呈倒“U”型发展;② 不同发展阶段的经济发展水平和城市化效率耦合关系不同, 在一定时期, 提高城市化效率可以提升区域经济发展水平, 区域经济水平的发展也可提高城市化效率;但当城市化效率和经济发展达到一定的水平时, 城市化效率的提高不再成为提升区域经济发展水平的重要因素, 而区域经济发展水平的提升也不会过多地影响城市化效率;③ 城市化效率与经济发展水平存在动态耦合关系, 经济发展水平较高的城市会首先摆脱城市化效率带来的促进作用。

[Sun Dongqi, Zhang Jinxiang, Zhang Mingdou et al.

Coupling relationship between urbanization efficiency and economic development level in the Yangtze River Delta

. Progress in Geography, 2013, 32(7):1060-1071.]

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.07.009      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

本文利用DEA模型、层次分析法和耦合度模型分析了1980-2010 年长江三角洲16 个地级市的城市化效率、经济发展水平, 以及城市化效率与经济发展水平的耦合度, 并对其耦合关系进行了理论初探, 提出了概念模型。结果表明:① 30 年间, 长三角城市化效率与经济发展水平的耦合度总体经历了缓慢上升—急剧上升—缓慢下降—急剧下降的过程, 呈倒“U”型发展;② 不同发展阶段的经济发展水平和城市化效率耦合关系不同, 在一定时期, 提高城市化效率可以提升区域经济发展水平, 区域经济水平的发展也可提高城市化效率;但当城市化效率和经济发展达到一定的水平时, 城市化效率的提高不再成为提升区域经济发展水平的重要因素, 而区域经济发展水平的提升也不会过多地影响城市化效率;③ 城市化效率与经济发展水平存在动态耦合关系, 经济发展水平较高的城市会首先摆脱城市化效率带来的促进作用。
[10] 盖美,王宇飞,马国栋,.

辽宁沿海地区用水效率与经济的耦合协调发展评价

[J].自然资源学报,2013,28(12):2081-2094.

https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2013.12.006      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

论文构建辽宁沿海经济带用水效率与经济耦合协调发展评价指标体系,首先运用改进的突变模型对2001—2010 年辽宁沿海经济带用水效率和经济发展各子系统进行状态评估,其次运用耦合协调模型对辽宁沿海经济带各市用水效率与经济发展的耦合协调度进行评价。研究结果表明:①辽宁沿海经济带整体用水效率与经济发展耦合度水平从0.437 提高到0.498,呈缓慢提高状态,但一直处于拮抗阶段。用水效率水平与经济发展水平差距不断减小,耦合协调度从0.254 增大到0.408,呈增大趋势但仍处于中低度协调水平;②辽宁沿海经济带各市用水效率与经济发展都处于上升趋势,其中用水效率最好的为大连市,用水效率评估值已达到0.887,其次为锦州、营口和葫芦岛,丹东和盘锦市用水效率处于最低水平,分别为0.604和0.535。经济发展水平最高的为大连市,其次为营口和盘锦市,丹东、锦州和葫芦岛较差; ③各市耦合度均处于拮抗阶段,并且处于上升趋势。大连市和营口市耦合协调度2010年已分别达到0.457 和0.401,已从低度协调进入中度协调且呈不断上升趋势,丹东、锦州、盘锦和葫芦岛均处于低度协调阶段,呈波动式上升。各市的经济发展滞后于水资源利用效率的提高,导致耦合协调度一直处于中低度协调水平;④辽宁沿海经济带耦合度和协调度的区域差距在不断减小,经济带协同发展趋势越加明显。

[Gai Mei, Wang Yufei, Ma Guodong et al.

Evaluation of the coupling coordination development between water use efficiency and economy in Liaoning Coastal Economic Belt

. Journal of Natural Resources, 2013, 28(12):2081-2094.]

https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2013.12.006      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

论文构建辽宁沿海经济带用水效率与经济耦合协调发展评价指标体系,首先运用改进的突变模型对2001—2010 年辽宁沿海经济带用水效率和经济发展各子系统进行状态评估,其次运用耦合协调模型对辽宁沿海经济带各市用水效率与经济发展的耦合协调度进行评价。研究结果表明:①辽宁沿海经济带整体用水效率与经济发展耦合度水平从0.437 提高到0.498,呈缓慢提高状态,但一直处于拮抗阶段。用水效率水平与经济发展水平差距不断减小,耦合协调度从0.254 增大到0.408,呈增大趋势但仍处于中低度协调水平;②辽宁沿海经济带各市用水效率与经济发展都处于上升趋势,其中用水效率最好的为大连市,用水效率评估值已达到0.887,其次为锦州、营口和葫芦岛,丹东和盘锦市用水效率处于最低水平,分别为0.604和0.535。经济发展水平最高的为大连市,其次为营口和盘锦市,丹东、锦州和葫芦岛较差; ③各市耦合度均处于拮抗阶段,并且处于上升趋势。大连市和营口市耦合协调度2010年已分别达到0.457 和0.401,已从低度协调进入中度协调且呈不断上升趋势,丹东、锦州、盘锦和葫芦岛均处于低度协调阶段,呈波动式上升。各市的经济发展滞后于水资源利用效率的提高,导致耦合协调度一直处于中低度协调水平;④辽宁沿海经济带耦合度和协调度的区域差距在不断减小,经济带协同发展趋势越加明显。
[11] 陈巍巍,张雷,马铁虎,.

关于三阶段DEA模型的几点研究

[J].系统工程, 2014(9):144-149.

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[Chen Weiwei, Zang Lei, Ma Tiehu et al.

Research on three-stage DEA model

. Systems Engineering, 2014(9):144-149.]

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[12] Tone K.

Dealing with undesirable outputs in DEA: A slacks-based measure (SBM) approach

[J]. The Operations Research Society of Japan, 2004.

URL      [本文引用: 1]      摘要

In this paper, we propose a new non-parametric DEA scheme for measuring efficiency in the presence of undesirable outputs, based on a slack-based measure(SBM) developed in Tone (2001). We further extend our scheme to cope with non-separable desirable and undesirable outputs. Then we compare our approach with some other methods proposed for this purpose thus far.Research supported by Grant-in-Aid for Scientific Research (C) Japan Society for the Promotion of Science
[13] Battese G E,Coelli T J.

A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data

[J]. Empirical,1995,20(2):325-332.

https://doi.org/10.1007/BF01205442      URL      [本文引用: 1]      摘要

A stochastic frontier production function is defined for panel data on firms, in which the non-negative technical inefficiency effects are assumed to be a function of firm-specific variables and time. The inefficiency effects are assumed to be independently distributed as truncations of normal distributions with constant variance, but with means which are a linear function of observable variables. This panel data model is an extension of recently proposed models for inefficiency effects in stochastic frontiers for cross-sectional data. An empirical application of the model is obtained using up to ten years of data on paddy farmers from an Indian village. The null hypotheses, that the inefficiency effects are not stochastic or do not depend on the farmer-specific variables and time of observation, are rejected for these data.
[14] 廖重斌.

环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系

[J].热带地理,1999, 19(2):171-177.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-5221.1999.02.013      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

环境与经济的协调发展是实现可持续发展的重要途径.文中通过对协调、发展及协调发展这3个概念的定义和论述,分别推导出协调度和协调发展度的计算模型,并用协调度和协调发展度的大小等作为评判标准,将环境与经济协调发展状况划分为从简洁到详细不同的 3个层次,共30种基本类型.最后还以珠江三角洲城市群为评价对象,给出了上述计算方法和分类体系的应用实例,同时证明其可靠性.

[Liao Zhongbin.

Environment and economical coordinated development quota judgment and classified system

.Tropical Geography, 1999, 19(2):171-177.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-5221.1999.02.013      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

环境与经济的协调发展是实现可持续发展的重要途径.文中通过对协调、发展及协调发展这3个概念的定义和论述,分别推导出协调度和协调发展度的计算模型,并用协调度和协调发展度的大小等作为评判标准,将环境与经济协调发展状况划分为从简洁到详细不同的 3个层次,共30种基本类型.最后还以珠江三角洲城市群为评价对象,给出了上述计算方法和分类体系的应用实例,同时证明其可靠性.
[15] 马海良, 黄德春, 姚惠泽.

中国三大经济区域全要素能源效率研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数

[J].中国人口•资源与环境, 2011, 21(11):38-43.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2011.11.007      URL      [本文引用: 1]      摘要

三大经济区域能源效率的高低直接决定我国总体能源利用水平。通过研究能源效率与全要素生产率变动的关系,可以较好分析能源效率提高的原因。从而为全国节能工作提供有益的建议。本文将知识存量纳入生产函数,使用1995—2008三大经济区域的面板数据。选取超效率DEA模型和Malmquist指数法,测算出三大经济区域的能源效率和全要素生产率,并回归分析全要素生产率分解的各指标对能源效率的影响。结果显示:长三角和珠三角区域能源效率普遍要高于环渤海区域;2007年经济危机导致三大经济区域能源效率降低。同时却迫使产业转型。技术进步增长较快。另外,能源效率的改善依赖于全要素生产率的提高。技术进步和技术效率的增长都可导致能源效率的提高.但技术进步由于回弹效应使得影响值较小。据此,本文提出了在分解节能目标时要考虑地区差异、处理经济危机时须防止能源消费反弹等政策建议。

[Ma Hailiang, Huang Dechun, Yao Huize.

Total-factor energy effciency analysis of three major economic regious in China based on super-DEA and malmquist.

China Population, Resources and Environment, 2011, 21(11):38-43.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2011.11.007      URL      [本文引用: 1]      摘要

三大经济区域能源效率的高低直接决定我国总体能源利用水平。通过研究能源效率与全要素生产率变动的关系,可以较好分析能源效率提高的原因。从而为全国节能工作提供有益的建议。本文将知识存量纳入生产函数,使用1995—2008三大经济区域的面板数据。选取超效率DEA模型和Malmquist指数法,测算出三大经济区域的能源效率和全要素生产率,并回归分析全要素生产率分解的各指标对能源效率的影响。结果显示:长三角和珠三角区域能源效率普遍要高于环渤海区域;2007年经济危机导致三大经济区域能源效率降低。同时却迫使产业转型。技术进步增长较快。另外,能源效率的改善依赖于全要素生产率的提高。技术进步和技术效率的增长都可导致能源效率的提高.但技术进步由于回弹效应使得影响值较小。据此,本文提出了在分解节能目标时要考虑地区差异、处理经济危机时须防止能源消费反弹等政策建议。
[16] 张军,章元.

对中国资本存量K的再估计

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. Economic Research Journal, 2003(7):35-43.]

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[17] 黄德春, 董宇怡, 刘炳胜.

基于三阶段DEA模型中国区域能源效率分析

[J].资源科学, 2012, 34(4):688-695.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

能源短缺、利用率低、环境恶化已经成为制约我国经济发展的重要环节.本文运用三阶段DEA模型对中国29个省市2009年的能源效率进行了分析.文章将技术效率分为纯技术效率和规模效率,并利用其数值来分析能源效率,同时,加入环境变量来分析完善上述计算结果.结果表明,在剔除外部因素和环境变量以前规模效率被高估,纯技术效率被低估.大部分省在第三阶段计算出的规模收益是递增的,这说明很多企业规模较小不能体现出规模经济性.从区域上来看则是东部地区的能源效率最高,中部次之,西部最低.针对这一结果,本文给出几点建议:中西部地区应加强合作,发挥各自优势,开发新技术新能源,提高能源利用率,促进经济健康发展.

[Huang Dechun, Dong Yuyi, Liu Bingsheng.

Reserach on regional energy effiency in China based on three-stage DEA model

.Journal of Natural Resources, 2012, 34(4):688-695.]

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

能源短缺、利用率低、环境恶化已经成为制约我国经济发展的重要环节.本文运用三阶段DEA模型对中国29个省市2009年的能源效率进行了分析.文章将技术效率分为纯技术效率和规模效率,并利用其数值来分析能源效率,同时,加入环境变量来分析完善上述计算结果.结果表明,在剔除外部因素和环境变量以前规模效率被高估,纯技术效率被低估.大部分省在第三阶段计算出的规模收益是递增的,这说明很多企业规模较小不能体现出规模经济性.从区域上来看则是东部地区的能源效率最高,中部次之,西部最低.针对这一结果,本文给出几点建议:中西部地区应加强合作,发挥各自优势,开发新技术新能源,提高能源利用率,促进经济健康发展.
[18] 张小平,方婷.

甘肃省碳排放变化及影响因素分析

[J].干旱区地理(汉文版), 2014, 35(5):487-493.

URL      [本文引用: 1]      摘要

With the development of agricultural modernization,more and more people are paying attention to the environmental problems caused by agricultural carbon emissions.According to the statistical and survey data from 1993 to 2011 from China Rural Statistical Yearbook and Gansu Rural Yearbook,based on six kinds of factors (carbon sources,chemical fertilizers,pesticide,farming films,agricultural diesels,irrigation and tillage in agricultural produ- ction),this paper calculates the amount of agricultural carbon emissions and analyzes the quantitative and the structure characteristics of the carbon emission in Gansu Province during the period from 1993 to 2011. The results show as follows:the amount of agricultural carbon emissions is in the gradual upward trend in 19 years,which increased from 66.37 ten thousand tons in 1993 to 207.92 ten thousand tons in 2011,the average annual growth rate is 6.67%;The agricultural carbon emission intensity is also increased year by year,which increased from 182.40 kg·hm-2 in 1993 to 510.93 kg·hm-2 in 2011,the average annual growth rate is 6.01%;In terms of the structure of agricultural carbon emissions,fertilizers are the largest carbon source,the average ratio reaches 49.40%,the next is agricultural films,the average ratio reaches 30%. Further more,the paper decomposes the influencing factors of agricultural carbon emissions by using LMDI model. It is shown that agricultural economic development makes the key impact on carbon emissions. overall,agricultural economic development and agricultural labor scale play an active role in agricultural carbon emissions,compared with the carbon emission load in 1993,from 1994 to 2011 agricultural economic development increased 255.65 ten thousand tons of carbon emissions as well as agricultural labor scale increased 2.45 ten thousand tons of carbon emissions. While the production efficiency and structure restrain carbon emission,which cut 114.70 ten thousand tons and 2.36 ten thousand tons of carbon emissions,respectively. Finally,according to the conclusion of this study,some advices of low carbon development of agriculture were put forward. The results of this study could provide scientific basis for making carbon-reduction policy and sustainable development of agriculture in Gansu province.

[Zhang Xiaoping, Fang Ting.

Variations and influential factors of agricultural carbon emissions in Gansu Province

. Arid Land Geography, 2014, 35(5):487-493.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

With the development of agricultural modernization,more and more people are paying attention to the environmental problems caused by agricultural carbon emissions.According to the statistical and survey data from 1993 to 2011 from China Rural Statistical Yearbook and Gansu Rural Yearbook,based on six kinds of factors (carbon sources,chemical fertilizers,pesticide,farming films,agricultural diesels,irrigation and tillage in agricultural produ- ction),this paper calculates the amount of agricultural carbon emissions and analyzes the quantitative and the structure characteristics of the carbon emission in Gansu Province during the period from 1993 to 2011. The results show as follows:the amount of agricultural carbon emissions is in the gradual upward trend in 19 years,which increased from 66.37 ten thousand tons in 1993 to 207.92 ten thousand tons in 2011,the average annual growth rate is 6.67%;The agricultural carbon emission intensity is also increased year by year,which increased from 182.40 kg·hm-2 in 1993 to 510.93 kg·hm-2 in 2011,the average annual growth rate is 6.01%;In terms of the structure of agricultural carbon emissions,fertilizers are the largest carbon source,the average ratio reaches 49.40%,the next is agricultural films,the average ratio reaches 30%. Further more,the paper decomposes the influencing factors of agricultural carbon emissions by using LMDI model. It is shown that agricultural economic development makes the key impact on carbon emissions. overall,agricultural economic development and agricultural labor scale play an active role in agricultural carbon emissions,compared with the carbon emission load in 1993,from 1994 to 2011 agricultural economic development increased 255.65 ten thousand tons of carbon emissions as well as agricultural labor scale increased 2.45 ten thousand tons of carbon emissions. While the production efficiency and structure restrain carbon emission,which cut 114.70 ten thousand tons and 2.36 ten thousand tons of carbon emissions,respectively. Finally,according to the conclusion of this study,some advices of low carbon development of agriculture were put forward. The results of this study could provide scientific basis for making carbon-reduction policy and sustainable development of agriculture in Gansu province.
[19] IPCC.

2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories:volume[R]

.Japan: The Institute for Global Environmental Strategies,2008.

[本文引用: 1]     

[20] 中华人民共和国国家统计局.中国能源统计年鉴(2015)[M].北京:中国统计出版社,2016.

[本文引用: 1]     

[National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. China energy statistical yearbook(2015).Beijing: China Statistics Press, 2016.]

[本文引用: 1]     

[21] 中华人民共和国国际统计局.辽宁统计年鉴(2015)[M].北京:中国统计出版社,2016.

[本文引用: 1]     

[National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. Liaoning statistical yearbook(2015).Beijing: China Statistics Press, 2016.]

[本文引用: 1]     

[22] 周成,冯学钢,唐睿.

区域经济-生态环境-旅游产业耦合协调发展分析与预测——以长江经济带沿线各省市为例

[J].经济地理,2016,36(3):186-193.

[本文引用: 1]     

[Zhou Cheng, Feng Xuegang, Tang Rui.

Analysis and forecast of coupling coordination development among the regional economy-ecological environment-tourism industry:A case study of provinces along the Yangtze Economic Zone

. Economic Geography, 2016, 36(3):186-193.]

[本文引用: 1]     

[23] 董峰,刘晓燕,龙如银.

基于三阶段DEA模型的我国碳排放效率分析

[J].运筹与管理, 2014,23(4):196-205.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-3221.2014.04.025      URL      [本文引用: 1]      摘要

对我国区域碳排放效率的准确测评是各省区针对性制定减排战略的基 础,经典DEA模型未能排除外部环境因素和随机因素的影响,本文利用三阶段DEA模型构建消除外部环境因素和随机因素的区域碳排放效率测算模型。研究表明 我国碳排放高效率地区共有广东等9省,中效率地区共有湖南等16省,低效率地区共有甘肃等4省。用三阶段DEA模型测算出的各省1997~2010年平均 碳排放效率结果与经典DEA模型测算结果有显著性差异,与我国经济发展实际和预期结果更加吻合,各省可以根据自身测评结果有针对性地提高综合碳排放效率。

[Dong Feng, Liu Xiaoyan, Long Ruyin.

Analysis of carbon emission efficiency in China based on three-stage DEA mode

.Operation Research and Management Science, 2014,23(4):196-205.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-3221.2014.04.025      URL      [本文引用: 1]      摘要

对我国区域碳排放效率的准确测评是各省区针对性制定减排战略的基 础,经典DEA模型未能排除外部环境因素和随机因素的影响,本文利用三阶段DEA模型构建消除外部环境因素和随机因素的区域碳排放效率测算模型。研究表明 我国碳排放高效率地区共有广东等9省,中效率地区共有湖南等16省,低效率地区共有甘肃等4省。用三阶段DEA模型测算出的各省1997~2010年平均 碳排放效率结果与经典DEA模型测算结果有显著性差异,与我国经济发展实际和预期结果更加吻合,各省可以根据自身测评结果有针对性地提高综合碳排放效率。
[24] 逯进,常虹,汪运波.

中国区域能源、经济与环境耦合的动态演化

[J].中国人口•资源与环境, 2017,27(2):60-68.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2017.02.010      URL      [本文引用: 1]      摘要

文章全面解析了系统耦合机制,以此为基础构建了能源、经济与环境三系统耦合模型,测算了1995-2014年中国四大区域三大系统间的耦合协调水平,并从时空两个维度对区域三系统交互关系的变化特征以及差异做出了全面讨论.结果表明,①各省区经济和环境综合指数呈持续上升的良好态势,而能源综合指数在小幅波动中保持了较为稳定的发展状态,同时三者关系极为密切,具体表现为三类指数的变动具有显著的相关性.②三系统交互作用的耦合度均保持不断递增的演化趋势,但绝对水平较低,且区域间差异较为明显,整体上呈现由东到西递减态势.③三系统的耦合变化与能源-经济、能源-环境和经济-环境三类二元系统的协调发展具有密切的相关性.④在探索三系统耦合协调的持续发展路径时,需重点引导三系统打破固有束缚,通过有秩序的相互配合产生单个系统所不具备的发展能力.而从现实状态看,在当前面临经济下行、资源环境不可持续以及区域发展差异扩大等问题的严峻挑战,各省区需结合本区域实际发展状况和比较优势制定发展规划.东部需以雄厚的经济实力为基础强化技术创新,以带动能源高效利用和环境保护;中部和东北需调整能源消费结构并提高能源利用效率;西部则应将重点放在绿色发展和防范环境风险两方面.

[Lu Jin,Chang Hong,Wang Junbo.

Dynamic evolution of provincial energy economy and environment coupling in China’s regions.

China Population, Resources and Environment 2017,27(2):60-68.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2017.02.010      URL      [本文引用: 1]      摘要

文章全面解析了系统耦合机制,以此为基础构建了能源、经济与环境三系统耦合模型,测算了1995-2014年中国四大区域三大系统间的耦合协调水平,并从时空两个维度对区域三系统交互关系的变化特征以及差异做出了全面讨论.结果表明,①各省区经济和环境综合指数呈持续上升的良好态势,而能源综合指数在小幅波动中保持了较为稳定的发展状态,同时三者关系极为密切,具体表现为三类指数的变动具有显著的相关性.②三系统交互作用的耦合度均保持不断递增的演化趋势,但绝对水平较低,且区域间差异较为明显,整体上呈现由东到西递减态势.③三系统的耦合变化与能源-经济、能源-环境和经济-环境三类二元系统的协调发展具有密切的相关性.④在探索三系统耦合协调的持续发展路径时,需重点引导三系统打破固有束缚,通过有秩序的相互配合产生单个系统所不具备的发展能力.而从现实状态看,在当前面临经济下行、资源环境不可持续以及区域发展差异扩大等问题的严峻挑战,各省区需结合本区域实际发展状况和比较优势制定发展规划.东部需以雄厚的经济实力为基础强化技术创新,以带动能源高效利用和环境保护;中部和东北需调整能源消费结构并提高能源利用效率;西部则应将重点放在绿色发展和防范环境风险两方面.
[25] 王龙,徐刚,刘敏.

基于信息熵和GM(1,1)的上海市城市生态系统演化分析与灰色预测

[J].环境科学学报,2016,36(6):2262-2271.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

城市生态系统是典型的"自然-社会-经济系统",城市的可持续发展依托于城市生态系统结构和功能的不断协调与完善.新一轮"城市化"进程中,城市生态系统将面临生态用地减少、环境衰退等诸多挑战,生态环境和经济发展之间的矛盾可能日益突出.因此,把握城市生态系统的演化方向,对于促进城市可持续发展和生态文明建设意义重大.本研究以"国际化大都市"上海市为研究对象,运用"耗散结构理论"和"信息熵"分析模型,构建包括支持型输入熵、压力型输出熵、氧化型代谢熵、还原型代谢熵4方面的"上海市城市生态系统演化指标体系",以统计资料和政府公报为数据来源,对上海市2003-2013年的城市生态系统演化进行了熵变分析;基于集成层次分析法(AHP)和熵权法(EVM)"综合赋权"的"综合发展度"和"协调发展度"模型对城市生态系统可持续发展状况进行了评价;采用"相关分析法"对城市生态系统熵变与可持续发展协同演化过程进行量化分析;并引入GM(1,1)灰色预测模型对上海市城市生态系统(2014-2020)年的演化趋势和方向做出了预测.研究得出以下结论:12003-2013年,上海市城市生态系统"熵流、熵产生和总熵变",均整体呈波动下降趋势.上海市城市生态系统有序度不断提高,总体朝健康态势发展.22003-2013年,上海市城市生态系统总体可持续发展态势良好,不断向健康可持续方向演进;环境与经济整体效益不断提高,但环境与经济发展之间的协调能力近年来有所下降.3上海市城市生态系统(2014-2020)期间的演化趋势预测:城市生态系统整体继续向健康、有序方向演进.城市生态系统可持续发展整体保持协调发展态势,但未来发展协调度可能从"初级协调"衰退为"勉强协调".最后,基于指标"熵权"和熵变时序提出了上海市城市生态系统的针对性优化措施:积极扶持城市生态农业发展,扩大进出口贸易规模,促进娱乐教育文化服务产业增长;进一步提高居民生态环保意识,提倡低碳生活;加强工业"三废"的达标排放,提高资源利用率,巩固城市绿化率,加大环保投资规模.本研究旨在为上海市城市生态系统健康可持续发展和优化调控提供一定的科学参考.

[Wang Long,Xu Gang,Liu Min.

Analysis and forecasting of shanghai urban ecosystem evolution based on information entropy and GM(1,1)

. Acta Scientiae Circumatantiae, 2016, 36(6):2262-2271.]

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

城市生态系统是典型的"自然-社会-经济系统",城市的可持续发展依托于城市生态系统结构和功能的不断协调与完善.新一轮"城市化"进程中,城市生态系统将面临生态用地减少、环境衰退等诸多挑战,生态环境和经济发展之间的矛盾可能日益突出.因此,把握城市生态系统的演化方向,对于促进城市可持续发展和生态文明建设意义重大.本研究以"国际化大都市"上海市为研究对象,运用"耗散结构理论"和"信息熵"分析模型,构建包括支持型输入熵、压力型输出熵、氧化型代谢熵、还原型代谢熵4方面的"上海市城市生态系统演化指标体系",以统计资料和政府公报为数据来源,对上海市2003-2013年的城市生态系统演化进行了熵变分析;基于集成层次分析法(AHP)和熵权法(EVM)"综合赋权"的"综合发展度"和"协调发展度"模型对城市生态系统可持续发展状况进行了评价;采用"相关分析法"对城市生态系统熵变与可持续发展协同演化过程进行量化分析;并引入GM(1,1)灰色预测模型对上海市城市生态系统(2014-2020)年的演化趋势和方向做出了预测.研究得出以下结论:12003-2013年,上海市城市生态系统"熵流、熵产生和总熵变",均整体呈波动下降趋势.上海市城市生态系统有序度不断提高,总体朝健康态势发展.22003-2013年,上海市城市生态系统总体可持续发展态势良好,不断向健康可持续方向演进;环境与经济整体效益不断提高,但环境与经济发展之间的协调能力近年来有所下降.3上海市城市生态系统(2014-2020)期间的演化趋势预测:城市生态系统整体继续向健康、有序方向演进.城市生态系统可持续发展整体保持协调发展态势,但未来发展协调度可能从"初级协调"衰退为"勉强协调".最后,基于指标"熵权"和熵变时序提出了上海市城市生态系统的针对性优化措施:积极扶持城市生态农业发展,扩大进出口贸易规模,促进娱乐教育文化服务产业增长;进一步提高居民生态环保意识,提倡低碳生活;加强工业"三废"的达标排放,提高资源利用率,巩固城市绿化率,加大环保投资规模.本研究旨在为上海市城市生态系统健康可持续发展和优化调控提供一定的科学参考.

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