PDF《20172022年中国低碳经济市》

一、高能耗行业 产能增加快的现状是分不开的.河北、江苏、山西、内蒙古、辽宁、广东6个省份的碳排量较 高,将是我国未来低碳经济发展中需要重点关注的省市.这些省区在未来低碳经济发展中, 应注重加快产业升级转型倒逼,监控能源消耗的全过程,同时做好预警工作,从源头减缓能 源消耗.

三、模型构建与指标设计 1.模型构建 数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)是一种衡量多投入和多产出决策单 元(DMU)的效率的一种分析方法,主要思想是保持决策单元的投入或产出不变,根据投入和 产出数据的综合评判,确定相对有效前沿面,将决策单元投影后,运用相对偏离程度评价相 对有效性.DEA法不仅能够评价各DMU的投入规模是否最优,而且可以确定各DMU投入规 模的调整方向和程度,为主管部门的决策提供支持.将Farrell的效率评估观念推广到多项投入 与多项产出,提出了CCR模型(Charnes-Cooper-RhodesModel).CCR模型是DEA基本的模型之 一.CCR模型设定规模报酬是不变的,即每一单位投入得到固定的产出量,投入与规模大小 无关. 资料来源:公开资料,观研天下整理 依据国内外学者已有的研究成果,综合我国省域低碳经济发展的现实状况以及DEA模型的 特点,以科学性、系统性、可比性和指标的可获取性为基本原则,选取了10个指标(单位GDP能耗(吨标准煤/万元)、人均碳排放量(吨二氧化碳/人)、固定资产投资占GDP比重(%)、单位GDP二氧化碳排放量(吨二氧化碳/GDP)、工业固废综合利用量(万吨)、就 业人口数量(万人)六个输入指标和人均GDP(元)、生活垃圾无害化处理率(%)、第三产业 占GDP比重(%)、建成区绿化覆盖率(%)四个输出指标)构成省域低碳经济发展水平指标评价 体系.这些指标是基于低碳经济评价最核心内容,能够科学、客观地反映各个地区低碳经济 发展水平.

四、实证分析 文章选取10个指标,对我国31个省区的面板数据进行研究,目的是能够对我国省域低碳经 济发展水平做出科学有效的评价,分析没有达到最佳效率的省区原因,为今后低碳经济发展 指明方向.文章研究数据来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》. 低碳经济发展效率达到最佳的省、市、自治区有7个,分别是北京、上海、江西、湖南、 海南、重庆和西藏.通过投影分析可知,我国有20个省、市、自治区低碳经济发展处于规模 递增阶段,这些地区具有较强的经济发展能力,在未来发展中应注重环保、绿化、第三产业 方面的投资,提升低碳经济发展水平.我国有4个省份低碳经济发展处于规模递减阶段,分别 是天津、浙江、安徽和山东,这些省份存在投入配置不合理的问题,应是我国未来低碳经济 发展中需要重点关注的省份,在未来发展中应采取相应措施,压缩投入规模,注重先进技术 的研究和应用,从根本上转变高耗能经济增长方式,逐步提高低碳经济发展效率. si-为松弛变量(SlackVariable),表示被评价的DMUk达到前沿面需要减少的投入量,sj+为超 额变量(SurplusVariables),表示被评价的DMUk达到前沿面需要增加的产出量.通过对松弛变 量和超额变量的分析,可以对效率欠佳、规模报酬递增的地区进行改进,以达到低碳经济发 展的最佳水平.以安徽省的评价结果为例,可以看出如果万元GDP能耗降低0.26吨标准煤, 固定资产投资占GDP比重降低24.00%,万元GDP二氧化碳排放量降低0.21吨,工业固废综合利 用量降低5097.89万吨,产出仍然可以达到现在的水平.反之,维持现在的投入,安徽省的人 均GDP增加19739.12元,且第三产业占GDP比重增加15.00%,才能........