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    中國(guó)二氧化碳排放效率的空間集聚與動(dòng)態(tài)演變

    2018-01-10 06:32蔡火娣
    時(shí)代經(jīng)貿(mào) 2017年19期

    【摘 要】研究碳排放效率的空間分布和動(dòng)態(tài)演變規(guī)律,對(duì)于制定合理且可行的節(jié)能減排措施具有重要的參考意義?;诳臻g計(jì)量分析方法,本文度量了空間自相關(guān)指數(shù)度量和檢驗(yàn)了省區(qū)二氧化碳排放效率的空間集聚特征,并用核密度估計(jì)考察了碳排放效率的動(dòng)態(tài)演變情況。研究發(fā)現(xiàn):2003-2014年間省區(qū)二氧化碳排放效率存在顯著的空間非均衡性,在空間上呈現(xiàn)集聚特征。省域二氧化碳排放效率雖有一定的波動(dòng),但沒(méi)有出現(xiàn)明顯的改善;集中程度上升,差異縮小;維持較為穩(wěn)定的雙峰格局。

    【關(guān)鍵詞】二氧化碳排放效率;RAM模型;空間計(jì)量;核密度函數(shù)估計(jì)法

    一、引言

    近年來(lái),中國(guó)發(fā)展陷入了生態(tài)約束強(qiáng)化與經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的困境。研究二氧化碳排放的空間分布和動(dòng)態(tài)演變規(guī)律不僅是科學(xué)分解減排指標(biāo)和制定減排任務(wù)的前提,還是今后制定低碳政策的重要依據(jù)。隨著空間計(jì)量方法的發(fā)展,一些學(xué)者在研究中國(guó)碳排放相關(guān)問(wèn)題時(shí)開始考慮到空間因素。沈能等(2013)[1]利用探索性空間分析方法,從新經(jīng)濟(jì)地理角度,考察了集聚外部性對(duì)碳生產(chǎn)率趨同的影響;劉建國(guó)等(2014)[2]運(yùn)用空間計(jì)量模型研究了1990- 2011年中國(guó)全要素生產(chǎn)率,并從空間角度考察了全要素生產(chǎn)率的影響因素。

    以往度量區(qū)域間差異程度的研究方法主要用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)法,包括基尼系數(shù)、泰勒指數(shù)和變異系數(shù)等,或者采用計(jì)量方法。這些方法無(wú)法解釋變量的動(dòng)態(tài)性和長(zhǎng)期趨勢(shì),體現(xiàn)不了多重穩(wěn)態(tài)帶來(lái)的分層收斂和多峰收斂。Quah(1993)[3]首先提出了動(dòng)態(tài)分布法來(lái)(MEDD)來(lái)估計(jì)變量的密度函數(shù)進(jìn)而揭示變量的動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)。隨后,Galor(1996)、Kumar and R ussell(2002)等從分布演進(jìn)的事實(shí)、原因和未來(lái)態(tài)勢(shì)三個(gè)方面拓展了此問(wèn)題。李濤和傅強(qiáng)(2011) [4]首先測(cè)算了1998- 2008中國(guó)29個(gè)省區(qū)的碳排放效率,繼而運(yùn)用核密度估計(jì)分析地區(qū)差異動(dòng)態(tài)演變;劉華軍等(2013)[5]以碳強(qiáng)度為指標(biāo),用Kernel密度估計(jì)和Markov鏈分析法探討了中國(guó)省域二氧化碳排放的動(dòng)態(tài)演變情況。

    現(xiàn)有文獻(xiàn)主要涉及碳排放量的影響因素、碳生產(chǎn)率、能源效率等。從地理角度研究碳排放效率空間集聚和動(dòng)態(tài)演變的卻鮮少涉足。本文嘗試運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)和動(dòng)態(tài)分布法研究二氧化碳排放效率的空間集聚和演變趨勢(shì)。

    二、研究方法

    1.RAM模型

    RAM模型是Sueyoshi et al.(2011)[6]在Cooper et al.(1999)研究基礎(chǔ)上提出的,屬于松弛變量DEA方法中的一種。參照Sueyoshi et al.(2011),Se+代表需要增加的能源投入,Se-代表需要減少的能源投入,R為各產(chǎn)出、投入變量的權(quán)重。我們定義RAM模型如下:

    在公式(4)中,K(·)為核函數(shù),h稱為帶寬或光滑參數(shù)。對(duì)于給定的樣本,核函數(shù)和帶寬的選擇決定了核密度估計(jì)函數(shù)對(duì)于原序列分布的擬合好壞程度。本文在估計(jì)碳排放效率的增長(zhǎng)分布密度時(shí),選用Epanechnikov核函數(shù)。最佳窗寬的選擇在核估計(jì)的偏差和方差間權(quán)衡,使得均方誤差最小。

    三、指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)處理

    按照上述理論方法,本文選取了資本存量、勞動(dòng)力和能源投入三個(gè)投入指標(biāo),GDP和二氧化碳排放量?jī)蓚€(gè)產(chǎn)出指標(biāo),數(shù)據(jù)來(lái)源于2003- 2014年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。各指標(biāo)的情況如下:

    四、我國(guó)二氧化碳排放效率空間聚集特征

    (一)基于RAM模型的中國(guó)二氧化碳排放效率測(cè)度結(jié)果

    根據(jù)RAM模型,利用GAMS 22.6編程計(jì)算可得到各省份2003- 2014的效率均值如表1所示。

    從全國(guó)整體來(lái)看,其平均綜合碳排放效率在0.71- 0.79之間,均值為0.761,相對(duì)于效率前沿面存在較大的改進(jìn)空間。從變化趨勢(shì)來(lái)看,2003- 2014年全國(guó)的整體碳排放效率變化趨勢(shì)整體相對(duì)穩(wěn)定,略有波動(dòng),總體略有上升。

    (二)我國(guó)二氧化碳排放效率的空間分布描述

    利用GEODA軟件,我們可以繪制出省域二氧化碳排放效率的空間分布分位圖,如圖1。據(jù)圖可以發(fā)現(xiàn),平均來(lái)說(shuō),技術(shù)效率最好的地區(qū)集中在東部沿海城市,包括北京、上海、廣東、天津、海南和福建,處于領(lǐng)先地位;而技術(shù)效率相對(duì)最為滯后的地區(qū)主要集中在西部,包括河北、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古和山西。從圖中可以看出,省區(qū)二氧化碳排放效率存在顯著的空間非均衡性,其空間分布傾向于遵循相對(duì)固定的模式,其中一個(gè)較為鮮明的特點(diǎn)便是有相當(dāng)數(shù)量省份的技術(shù)效率在空間上呈現(xiàn)集聚特征,即高技術(shù)效率和高技術(shù)效率地區(qū)集聚,比如低碳技術(shù)創(chuàng)新的溢出,好的環(huán)境政策政府間的效仿;低技術(shù)效率和低技術(shù)效率地區(qū)在空間上相鄰,比如鄰近地區(qū)污染傾銷和轉(zhuǎn)嫁現(xiàn)象以及政府“逐底”效應(yīng)。

    (三)我國(guó)二氧化碳排放效率的全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)

    在進(jìn)行空間自相關(guān)研究時(shí),不同空間權(quán)值矩陣W計(jì)算得到的MoranI值不盡相同,因而首要任務(wù)便是選擇一個(gè)合適的權(quán)重矩陣W。由于我們研究的二氧化碳排放與地理位置是否鄰近關(guān)系密切,所以本文選擇基于鄰近概念的空間權(quán)重矩陣。

    表2列出了我國(guó)30個(gè)省域二氧化碳排放效率在2003- 2014年的全局空間自相關(guān)MoranI統(tǒng)計(jì)值及伴隨概率P值。這12年間,全局MoranI指數(shù)均為正值,呈現(xiàn)略有上升趨勢(shì)的波動(dòng),這意味著其存在著正的相關(guān)關(guān)系,換言之,區(qū)域技術(shù)效率較低的省域傾向于與其他區(qū)域技術(shù)效率較低的省域形成集聚趨勢(shì),區(qū)域技術(shù)效率較高的的省域傾向于與其他區(qū)域技術(shù)效率較高的省域形成集聚趨勢(shì),而且這種正相關(guān)隨著時(shí)間推移有一定的增強(qiáng)態(tài)勢(shì)。并且這12年間每年的MoranI統(tǒng)計(jì)量在小于5%的顯著性水平上都通過(guò)檢驗(yàn),這些為省域二氧化碳排放效率存在空間自相關(guān)提供了有力的支撐,表明省域二氧化碳排放效率在空間上并不是隨機(jī)分布的,而是遵循著一定的規(guī)律,表現(xiàn)出一定的空間地理集聚特征。endprint

    五、我國(guó)二氧化碳排放效率的動(dòng)態(tài)演變分析

    應(yīng)用核密度估計(jì)方法,利用R語(yǔ)言軟件,可以逐年描繪出我國(guó)30個(gè)省域的二氧化碳排放效率核密度分布圖。圖2中,我們給出了2003年、2007年、2010年、2013年和2014年等5個(gè)年份整合在一起的核密度圖,橫軸表示二氧化碳排放效率,縱軸是密度。

    從圖2可以看出,中國(guó)省區(qū)二氧化碳排放效率分布演進(jìn)具有如下特征:

    1.從位置上看,總的來(lái)說(shuō),密度分布曲線沒(méi)有明顯大幅度偏移。具體來(lái)看,2003~2014年間,密度分布曲線略有向右偏移,說(shuō)明此階段二氧化碳排放效率略有改善;但2013~2014年密度分布曲線又略向左偏移,與2003年水平相差不大,這說(shuō)明這一時(shí)期二氧化碳排放效率略有下降。綜合來(lái)看,各省域二氧化碳排放效率沒(méi)有出現(xiàn)明顯的改善。

    2.從峰度上看,省域二氧化碳排放效率在2003~2014年波峰高度逐步上升,也稍為陡峭。波峰的上升意味著省際二氧化碳排放效率集中程度上升,差異縮小,即省域的二氧化碳排放效率呈現(xiàn)趨同特性。

    3.從形狀上看,省際二氧化碳排放效率維持較為穩(wěn)定的雙峰格局,而且主峰對(duì)應(yīng)值始終小于次峰,說(shuō)明大部分省區(qū)在較低效率水平上集中,少部分省區(qū)在高水平效率水平集中。雙峰特征暗含著二氧化碳排放效率的區(qū)域“俱樂(lè)部趨同”,即呈現(xiàn)一定的區(qū)域集聚特征。集聚狀況在樣本期間沒(méi)有發(fā)生明顯變化。

    整體來(lái)看,樣本期間,各省域二氧化碳排放效率雖有一定的波動(dòng),但沒(méi)有出現(xiàn)明顯的改善;區(qū)域排放效率集中程度上升,差異縮小。省際二氧化碳排放效率維持較為穩(wěn)定的雙峰格局,區(qū)域集聚現(xiàn)象沒(méi)有明顯的變化。

    六、結(jié)論與建議

    本文通過(guò)構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,測(cè)算空間自相關(guān)指數(shù)度量和檢驗(yàn)了省區(qū)二氧化碳排放效率的空間集聚特征。然后用核密度估計(jì)法考察了二氧化碳排放效率的動(dòng)態(tài)演變情況。主要結(jié)論如下:

    1.從全國(guó)整體來(lái)看,二氧化碳排放效率平均值在0.71~0.79之間,均值為0.761,相對(duì)于效率前沿面存在較大的改進(jìn)空間。

    2.我國(guó)二氧化碳排放效率的空間分布顯示,省區(qū)二氧化碳排放效率存在顯著的空間非均衡性,在空間上呈現(xiàn)集聚特征。全域空間自相關(guān)MoranI指數(shù)證明區(qū)域技術(shù)效率存在正相關(guān),存在High- High聚集或者Low- Low集聚集群趨向。

    3.二氧化碳排放效率的動(dòng)態(tài)演變呈現(xiàn)特征為:省域二氧化碳排放效率雖有一定的波動(dòng),但沒(méi)有出現(xiàn)明顯的改善;區(qū)域排放效率集中程度上升,差異縮??;省際二氧化碳排放效率維持較為穩(wěn)定的雙峰格局,區(qū)域集聚現(xiàn)象沒(méi)有明顯的變化。

    因此,在明確區(qū)域之間排放效率差異的基礎(chǔ)上,碳減排策略宜采取分類指導(dǎo)、區(qū)別對(duì)待的原則,充分考慮不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展現(xiàn)狀及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局特點(diǎn),制定更具針對(duì)性的差異化的碳減排策略,給予欠發(fā)達(dá)地區(qū)減排政策指導(dǎo)和資金、技術(shù)支持,同時(shí)應(yīng)積極推進(jìn)區(qū)域之間低碳技術(shù)的交流與合作,促進(jìn)“低碳”環(huán)保經(jīng)驗(yàn)的擴(kuò)散與外溢。

    (廣東金融學(xué)院,廣東 廣州 510632)

    參考文獻(xiàn):

    [1]沈能,王艷,王群偉.集聚外部性與碳生產(chǎn)率空間趨同研究[J].中國(guó)人口、資源與環(huán)境,2013(12): 40-47.

    [2]劉建國(guó),張文忠.中國(guó)區(qū)域全要素生產(chǎn)率的空間溢出關(guān)聯(lián)效應(yīng)研究[J].地理科學(xué),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]李濤,傅強(qiáng).中國(guó)省際碳排放效率研究[J].統(tǒng)計(jì)研究.2011,28(7):62-71.

    [5]劉華軍,鮑振,楊騫.中國(guó)二氧化碳排放的分布動(dòng)態(tài)與演進(jìn)趨勢(shì)[J].資源科學(xué).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]張軍,吳桂英,張吉鵬.中國(guó)省際物質(zhì)資本存量估算:1952-2000[J].經(jīng)濟(jì)研究,2004(10):35-44.

    [8]蔡火娣.基于傳統(tǒng)DEA與SBM模型的二氧化碳排放效率測(cè)度[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2016(18):130-135.

    基金項(xiàng)目:廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)“十三五”規(guī)劃項(xiàng)目“低碳背景下中國(guó)二氧化碳排放效率測(cè)度及提升路徑研究”(GD16XYJ02)。

    作者簡(jiǎn)介:

    蔡火娣(1981—),女,漢族,廣東茂名人,廣東金融學(xué)院講師,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,研究方向:效率與生產(chǎn)率分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論與方法等。endprint

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