淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶城市節(jié)能減排效率評(píng)價(jià)研究

張會(huì)恒 楊媛媛

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 安徽經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究院，安徽 蚌埠 233041;安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

0 引 言

淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶包括江蘇、安徽、山東、河南、湖北五省，其面積達(dá)28萬平方公里，約有1.8億人口居住。2018年11月，國務(wù)院正式批復(fù)《淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃》(以下簡稱《規(guī)劃》)，《規(guī)劃》提出要把淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)成為流域生態(tài)文明建設(shè)示范帶。目前，淮河流域水污染較嚴(yán)重，水環(huán)境堪憂，存在大氣污染物排放、空氣質(zhì)量惡化以及固體廢物排放危害公共安全等問題，已經(jīng)嚴(yán)重制約著《規(guī)劃》目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。2016年國務(wù)院印發(fā)的《“十三五”節(jié)能減排綜合工作方案》提出，到2020年全國萬元國內(nèi)生產(chǎn)總值能耗比2015年下降15%，能源消費(fèi)總量控制在50億噸標(biāo)準(zhǔn)煤以內(nèi)等。實(shí)際上2020年全國萬元國內(nèi)生產(chǎn)總值能耗比2015年下降了14.5%，還未達(dá)到15%的目標(biāo)；能源消費(fèi)總量49.8億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，控制在目標(biāo)以內(nèi)。節(jié)能減排是實(shí)現(xiàn)生態(tài)文明建設(shè)，發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)的重要途徑，在經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展中占有重要地位。由于淮河經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)之間的資源稟賦、政策實(shí)施以及科技因素等都存在一定差異，節(jié)能減排的效率也存在較大差別。

本文對(duì)2010—2016年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶節(jié)能減排效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，分析觀察期內(nèi)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶節(jié)能減排效率的情況，以期進(jìn)一步提升淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶的節(jié)能減排效率， 推進(jìn)淮河流域生態(tài)文明建設(shè)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)健康發(fā)展。

1 文獻(xiàn)綜述

學(xué)者們對(duì)于節(jié)能減排效率的研究主要是從能源效率研究中逐漸延伸出來的，對(duì)節(jié)能減排效率的研究主要集中在指標(biāo)體系、評(píng)價(jià)方法以及環(huán)境影響因素三個(gè)方面。一是構(gòu)建節(jié)能減排指標(biāo)體系。王維國、范丹[1]1816-1824，田澤、嚴(yán)銘等[2]49-55+95，李科[3]144-157等學(xué)者構(gòu)建的節(jié)能減排指標(biāo)體系中投入指標(biāo)包括資本投入、勞動(dòng)力投入以及能源消耗等三方面指標(biāo)，以GDP作為期望產(chǎn)出指標(biāo)，同時(shí)引入非期望產(chǎn)出，考慮二氧化碳、二氧化硫、廢氣廢水等污染物的排放。

二是效率評(píng)價(jià)方法的選取。大多數(shù)學(xué)者側(cè)重用全要素框架方法對(duì)節(jié)能減排效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析應(yīng)用最為廣泛，汪克亮、楊寶臣等[4]40-50基于CCR-DEA模型測算省際能源效率以及節(jié)能減排潛力。郭彬、逯雨波[5]58-62，張雪梅、馬鵬瓊[6]91-100都采用了超效率DEA模型來測度節(jié)能減排效率。田澤、嚴(yán)銘等[2]49-55采用DEA的GML指數(shù)法和A-EMB法來測算2006—2014年江蘇省地級(jí)市的節(jié)能減排效率。郭玲玲、武春友[7]60-67利用數(shù)據(jù)包絡(luò)方法構(gòu)建節(jié)能減排測度模型，同時(shí)利用ARCGIS軟件進(jìn)一步分析其時(shí)空演進(jìn)情況。以上研究采用了超效率DEA模型來評(píng)價(jià)節(jié)能減排效率，從而彌補(bǔ)傳統(tǒng)DEA模型的缺陷。張吉崗、楊紅娟[8]24-31構(gòu)建了三階段DEA模型并評(píng)價(jià)2015年中國各省節(jié)能減排效率，從而提出政策建議。但這些方法并不能剔除環(huán)境變量和隨機(jī)誤差對(duì)節(jié)能減排效率的影響，無法反映真實(shí)效率值水平。

三是分析影響節(jié)能減排效率的環(huán)境因素。已有文獻(xiàn)主要是從技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消耗、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、政府支持度等不同角度來分析其對(duì)節(jié)能減排效率的影響。波特和林德[9]97-118在1995年提出著名的“波特假說”，認(rèn)為很合理的環(huán)境規(guī)制能夠激發(fā)技術(shù)創(chuàng)新，創(chuàng)新所產(chǎn)生的補(bǔ)償作用甚至可以抵消環(huán)境規(guī)制的成本，最終達(dá)到環(huán)境績效和經(jīng)濟(jì)績效同時(shí)進(jìn)步的雙贏。萬倫來、童夢怡[10]6-7選取2003—2007年的省際數(shù)據(jù)，研究表明環(huán)境規(guī)制對(duì)提高能源利用效率，促進(jìn)節(jié)能減排有顯著的作用。張三峰、吉敏[11]65-75運(yùn)用超效率DEA模型測算了考慮非合意產(chǎn)出的我國省際全要素能源效率，并且運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法實(shí)證表明市場化能夠顯著改善能源效率。屈小娥[12]16-24研究結(jié)果顯示：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、技術(shù)進(jìn)步以及能源消費(fèi)都對(duì)我國全要素能源效率提升有促進(jìn)作用。

綜上所述，從研究范圍來看，多數(shù)學(xué)者更關(guān)注國家、省際以及省會(huì)城市層面的節(jié)能減排效率研究，而對(duì)于流域城市帶層面的研究較少，尤其是對(duì)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶的節(jié)能減排效率評(píng)價(jià)較少。從研究方法來看，多數(shù)學(xué)者使用一種或兩種理論模型方法相結(jié)合來評(píng)價(jià)節(jié)能減排效率，較少有學(xué)者采用三階段DEA方法來研究節(jié)能減排效率問題。鑒于此，本文基于淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶 21個(gè)地級(jí)市2010—2016年的面板數(shù)據(jù)，利用三階段DEA方法，考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源消耗和環(huán)境污染等因素，同時(shí)引入環(huán)境規(guī)制、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、市場化水平、科技進(jìn)步五個(gè)方面環(huán)境變量，構(gòu)建淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶節(jié)能減排效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，測度節(jié)能減排效率水平，考察淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶節(jié)能效率的地區(qū)差異與變化趨勢，進(jìn)而提出改進(jìn)地區(qū)節(jié)能減排效率的對(duì)策建議。

2 研究方法

三階段DEA方法主要考慮了環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響，分離管理無效率，將環(huán)境因素用隨機(jī)前沿分析(SFA)方法剝離后得到的不受隨機(jī)因素干擾的技術(shù)效率。但此模型不能用來處理超效率問題，為了更加準(zhǔn)確地測度地區(qū)節(jié)能減排效率，本文運(yùn)用調(diào)整后的三階段DEA模型，該模型的構(gòu)建一般分為三個(gè)步驟。

第一階段:傳統(tǒng) DEA。采用投入導(dǎo)向的規(guī)模報(bào)酬可變 BCC 模型，基于初始投入與產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)，測算并計(jì)算出每個(gè)決策單元的初始效率值和投入(或產(chǎn)出)松弛值，見(1)式：

(1)

研究假設(shè)共有n個(gè)決策單元，即每個(gè)城市每年視為一個(gè)決策單元，j=1，2，…，n。其中，ε表示非阿基米德無窮小，θ表示第j0個(gè)決策單元的有效值，S-表示投入的松弛變量，S+表示產(chǎn)出的松弛變量，且S-≥0，S+≥0，λj表示為相對(duì)于j0個(gè)決策單元重構(gòu)一個(gè)有效的決策單元組合中j個(gè)決策單元DMUj的組合比例。

第二階段：SFA回歸。通過SFA方法對(duì)第一階段計(jì)算得到的投入(或產(chǎn)出)松弛值進(jìn)行回歸，用以分解環(huán)境因素、管理無效率和統(tǒng)計(jì)噪聲。SFA可將所有的決策單元調(diào)整到相同的環(huán)境條件，同時(shí)考慮隨機(jī)誤差干擾的影響。設(shè)共有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元有m項(xiàng)投入，見(2)式:

Sni=f(Zi;βn)+Vni+μni;i=1,2…,I;n=1,2…N

(2)

根據(jù)回歸結(jié)果，先分離管理無效率，然后再計(jì)算環(huán)境變量和隨機(jī)因素對(duì)效率測度的影響，見(3)式：

(3)

接下來分離管理無效率項(xiàng)μ，見(4)式；

E[vni|vni+μni]=Sni-f(Zi;βn)-E[μni|vni+μni]

(4)

第三階段:調(diào)整后DEA模型測算。通過調(diào)整后的投入值剔除了外界環(huán)境和隨機(jī)干擾因素，將其與初始產(chǎn)出數(shù)據(jù)運(yùn)用超效率SBM模型測算效率，由此得到的各決策單元剔除了外部環(huán)境因素和隨機(jī)因素影響后的真實(shí)效率值。

3 節(jié)能減排指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來源

3.1 節(jié)能減排指標(biāo)體系的構(gòu)建

3.1.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)

投入指標(biāo)主要包括資本投入、勞動(dòng)力投入、能源消耗三方面，反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中各項(xiàng)資源的投入。由于不同城市的資本存量和相關(guān)資本折舊率的具體數(shù)據(jù)較難獲取，因此選取各城市固定資產(chǎn)投資總額作為資本投入指標(biāo)；不考慮勞動(dòng)力質(zhì)量和勞動(dòng)時(shí)間等，本文選取各城市年末就業(yè)人數(shù)作為勞動(dòng)投入指標(biāo)。能源消耗指標(biāo)選取各城市單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗指標(biāo)。

產(chǎn)出指標(biāo)分為兩類，一類是期望產(chǎn)出，即地區(qū)GDP，用各城市地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量，以2010年為不變價(jià)進(jìn)行平減，反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度。另一類是非期望產(chǎn)出，本文選取工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量和工業(yè)煙(粉)塵排放量作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)，反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中主要環(huán)境污染物的排放。

3.1.2 環(huán)境變量

環(huán)境變量指對(duì)節(jié)能減排效率產(chǎn)生影響但不是決策單元可控制的因素。本文從環(huán)境規(guī)制、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、市場化水平、科技進(jìn)步五個(gè)方面分析影響淮河經(jīng)濟(jì)帶節(jié)能減排效率的環(huán)境變量。用地方財(cái)政節(jié)能保護(hù)支出占地方財(cái)政預(yù)算總支出的比例作為環(huán)境規(guī)制的代理變量，用第二產(chǎn)業(yè)占比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理變量，用煤炭消費(fèi)占綜合能源消費(fèi)的比例作為能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的代理變量，用規(guī)模以上國有及集體控股工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的比重作為市場化水平的代理變量，用地方財(cái)政科技支出占地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)的比重作為科技進(jìn)步的代理變量。

為了能夠系統(tǒng)有效地評(píng)價(jià)節(jié)能減排效率，本文構(gòu)建了節(jié)能減排指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 節(jié)能減排指標(biāo)體系

3.2 數(shù)據(jù)來源

本文選取淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶地級(jí)市及以上21個(gè)城市為研究對(duì)象，涉及到安徽、江蘇和河南三個(gè)省份，具體城市分別為蚌埠、淮南、阜陽、六安、亳州、宿州、淮北、滁州、淮安、鹽城、宿遷、徐州、連云港、揚(yáng)州、泰州、信陽、駐馬店、周口、漯河、商丘、平頂山。考慮到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可獲取性，本文采用2010—2016年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)來進(jìn)行研究。數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地市統(tǒng)計(jì)年鑒以及統(tǒng)計(jì)公報(bào)等統(tǒng)計(jì)資料。由于各個(gè)指標(biāo)的計(jì)量單位不同會(huì)對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生較大的影響,本文借鑒Afonso等人提出的無量綱化數(shù)據(jù)處理方法，即為消除指標(biāo)不同計(jì)量單位的影響，用各項(xiàng)子指標(biāo)除以各自平均值的方法來對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，則可得到均值為1的無量綱子指標(biāo)。

4 實(shí)證分析

4.1 第一階段：傳統(tǒng)DEA測算結(jié)果

本文采用投入角度的DEA-BCC模型，將2010—2016年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個(gè)城市的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用DEAP2.1 軟件，計(jì)算得到各個(gè)城市的節(jié)能減排效率值。結(jié)果如表2所示。

表2 淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個(gè)城市第一階段的節(jié)能減排效率水平(綜合效率)

其中綜合效率(TE)=純技術(shù)效率(PE)×規(guī)模效率(SE)。綜合效率又稱技術(shù)效率，反映的是節(jié)能減排的綜合績效水平；純技術(shù)效率反映的是剔除規(guī)模報(bào)酬影響后的節(jié)能減排的技術(shù)效率，反映管理水平的高低；規(guī)模效率是指節(jié)能減排投入規(guī)模變化對(duì)綜合效率的影響，反映投入規(guī)模的合理程度。本文從以下三個(gè)方面分析第一階段測算結(jié)果。

(1)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶整體分析?；春由鷳B(tài)經(jīng)濟(jì)帶整體節(jié)能減排綜合效率的平均值為 0.896，純技術(shù)效率的平均值為0.953，規(guī)模效率的平均值為 0.940。2010—2016 年的各年綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都保持著上升的趨勢。

(2)區(qū)域省際差異分析?；春由鷳B(tài)經(jīng)濟(jì)帶涉及到安徽、江蘇和河南三個(gè)省份，2010—2016年安徽、江蘇和河南三地的節(jié)能減排評(píng)價(jià)綜合效率依次為 0.941、0.959、0.984，整體綜合效率值有所差異；同時(shí)，隨著時(shí)間的推移，三個(gè)省份的沿淮城市的綜合效率值也展現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢。純技術(shù)效率值排序?yàn)楹幽稀不?、江蘇，其效率值分別為0.988、0.975、0.970。規(guī)模效率順序則為河南、江蘇、安徽，效率值分別為0.997、0.986和0.963。具體到各個(gè)城市，安徽沿淮城市中綜合效率值最高的城市為阜陽，最低為淮南；江蘇沿淮城市中綜合效率值淮安最低，其他城市均為1；河南沿淮城市中綜合效率值最高的城市為周口，最低為信陽。

(3)規(guī)模報(bào)酬分析。21個(gè)城市在 2010—2016 年的147個(gè)決策單元中，DEA有效的有67個(gè)，非DEA有效的決策單元有80個(gè)。整體來看，其中有75個(gè)決策單元規(guī)模報(bào)酬遞增，4個(gè)決策單元規(guī)模報(bào)酬遞減、68 個(gè)決策單元規(guī)模報(bào)酬不變，占比分別為51.0%、2.7%、46.3%。

4.2 第二階段：SFA回歸結(jié)果

將第一階段中松弛變量作為被解釋變量，環(huán)境變量作為解釋變量，利用軟件Frontier4.1進(jìn)行 SFA 回歸分析，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個(gè)城市節(jié)能減排效率評(píng)價(jià)第二階段SFA回歸結(jié)果見表3。

表3 淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個(gè)城市節(jié)能減排效率評(píng)價(jià)第二階段SFA回歸結(jié)果

從回歸結(jié)果來看，所有的松弛變量SFA回歸都通過了LR檢驗(yàn)，Gamma值均接近于1，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明在混合誤差項(xiàng)中管理無效率對(duì)節(jié)能減排效率的影響占據(jù)主導(dǎo)地位。

從回歸系數(shù)來看，絕大多數(shù)回歸系數(shù)通過了顯著性檢驗(yàn)?；貧w系數(shù)如果是正數(shù)，就表明環(huán)境變量對(duì)松弛變量具有正向影響，松弛變量的增加意味著投入冗余增加，也可以理解為機(jī)會(huì)成本的增加；如果回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，就表明環(huán)境變量對(duì)松弛變量有負(fù)向影響，有利于投入要素的利用效率，從而可以提高節(jié)能減排效率。各環(huán)境變量具體情況如下：

環(huán)境規(guī)制對(duì)單位地區(qū)GDP能耗松弛變量、 二氧化硫排放松弛變量、 煙(粉)塵排放松弛變量具有顯著負(fù)向影響， 說明加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制可以增加能源利用效率， 減少污染物排放， 提高節(jié)能減排效率。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)所有松馳變量都具有顯著正向影響，說明第二產(chǎn)業(yè)占比的提高和煤炭使用量的增加都將會(huì)增加各項(xiàng)松弛變量，會(huì)加劇污染，降低節(jié)能減排效率。

市場化水平對(duì)從業(yè)人員松弛變量、單位地區(qū)GDP能耗松弛變量、二氧化硫排放松弛變量、煙(粉)塵排放松弛變量具有顯著負(fù)向影響，說明市場化水平的提高也就是國有及國有控股企業(yè)的占比的提高能夠促進(jìn)節(jié)能減排。

科技進(jìn)步對(duì)固定資產(chǎn)投資松弛變量、從業(yè)人員松弛變量、二氧化硫排放松弛變量、煙(粉)塵排放松弛變量具有顯著負(fù)向影響，表明科技進(jìn)步有助于減少污染的排放，提高資源的利用效率。

通過第二階段的分析可以得出，固定資產(chǎn)投資、從業(yè)人數(shù)、單位地區(qū)GDP能耗、廢水排放、二氧化硫排放、煙(粉)塵排放均需要分離管理無效率，對(duì)投入變量進(jìn)行調(diào)整。

4.3 第三階段：調(diào)整后DEA測算結(jié)果

將調(diào)整后的投入變量值代替原始投入值，利用DEAP2.1軟件進(jìn)行DEA分析，得到調(diào)整后的綜合效率值，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個(gè)城市第三階段的節(jié)能減排效率水平(綜合效率)見表4。

表4 淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個(gè)城市第三階段的節(jié)能減排效率水平(綜合效率)

從回歸結(jié)果來看，所有的松弛變量SFA回歸都通過了LR檢驗(yàn)，Gamma值均接近于1，而且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明在混合誤差項(xiàng)中管理無效率對(duì)節(jié)能減排效率的影響占據(jù)主導(dǎo)地位。

從回歸系數(shù)來看，絕大多數(shù)系數(shù)通過了顯著性檢驗(yàn)?；貧w系數(shù)如果是正數(shù)，就表明環(huán)境變量對(duì)松弛變量具有正向影響，松弛變量的增加意味著投入冗余增加，也可以理解為機(jī)會(huì)成本的增加；如果回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，就表明環(huán)境變量對(duì)松弛變量有負(fù)向影響，有利于投入要素的利用效率，可以提高節(jié)能減排效率。各環(huán)境變量具體情況如下：

環(huán)境規(guī)制對(duì)單位地區(qū)GDP能耗松弛變量、二氧化硫排放松弛變量、煙(粉)塵排放松弛變量具有顯著負(fù)向影響，說明加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制可以增加能源利用效率，減少污染物排放，提高節(jié)能減排效率。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)所有松馳變量都具有顯著正向影響，說明第二產(chǎn)業(yè)占比的提高和煤炭使用量的增加都將會(huì)增加各項(xiàng)松弛變量，會(huì)加劇污染，降低節(jié)能減排效率。

市場化水平對(duì)從業(yè)人員松弛變量、單位地區(qū)GDP能耗松弛變量、二氧化硫排放松弛變量、煙(粉)塵排放松弛變量具有顯著負(fù)向影響，說明市場化水平的提高也就是國有及國有控股企業(yè)的占比的提高能夠促進(jìn)節(jié)能減排。

科技進(jìn)步對(duì)固定資產(chǎn)投資松弛變量、從業(yè)人員松弛變量、二氧化硫排放松弛變量、煙(粉)塵排放松弛變量具有顯著負(fù)向影響，表明科技進(jìn)步有助于減少污染的排放、提高資源的利用效率。

通過第二階段的分析可以得出，固定資產(chǎn)投資、從業(yè)人數(shù)、單位地區(qū)GDP能耗、廢水排放、二氧化硫排放、煙(粉)塵排放均需要分離管理無效率，對(duì)投入變量進(jìn)行調(diào)整。

5 結(jié)論及對(duì)策建議

本文構(gòu)建了淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶城市節(jié)能減排效率評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用三階段DEA模型對(duì)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶城市的節(jié)能減排效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析。

5.1 節(jié)能減排評(píng)價(jià)結(jié)論

(1)本文運(yùn)用三階段DEA模型剔除了環(huán)境變量的影響，同時(shí)分離了管理無效率因素，以期能更加準(zhǔn)確地測算淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶節(jié)能減排效率。從第二階段SFA回歸結(jié)果來看，所有環(huán)境變量均需要分離管理無效率，調(diào)整后的效率值均呈現(xiàn)不同幅度的下降，這就說明環(huán)境變量的改善有利于節(jié)能減排效率的提高，效率也受到管理無效率的顯著影響。

(2)根據(jù)三階段DEA模型分析結(jié)果，可以看出2010—2016年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶節(jié)能減排效率在波動(dòng)中實(shí)現(xiàn)增長進(jìn)步，主要是由于純技術(shù)效率水平的穩(wěn)步增長，但調(diào)整前后綜合效率明顯下降，主要是規(guī)模效率的下降，說明在規(guī)模效率方面仍具有較大的提升空間。從地區(qū)來看，江蘇沿淮城市節(jié)能減排效率水平較好，河南沿淮城市次之，安徽沿淮城市最差；江蘇7個(gè)沿淮城市節(jié)能減排整體效率水平均較好，河南6個(gè)沿淮城市效率水平參差不齊，安徽沿淮城市效率水平均較差。這說明淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各個(gè)城市之間還存在較大的差異，節(jié)能減排的進(jìn)步空間仍較大，無論是技術(shù)水平的進(jìn)一步提高，還是節(jié)能減排政策、制度等管理因素的再完善都是非常重要的。

5.2 節(jié)能減排對(duì)策建議

根據(jù)本文的理論分析和實(shí)證結(jié)果，提出以下對(duì)策建議：

(1)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)。促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，深入實(shí)施“中國制造2025”，運(yùn)用高新先進(jìn)技術(shù)改造升級(jí)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，提升清潔化生產(chǎn)水平。加快新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，打造新能源、節(jié)能環(huán)保等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群。推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化，加強(qiáng)煤炭安全綠色開發(fā)和高效利用，積極推進(jìn)可再生能源應(yīng)用。

(2)加強(qiáng)重點(diǎn)領(lǐng)域節(jié)能減排。加強(qiáng)高能耗行業(yè)能耗和碳排放管制，優(yōu)化工業(yè)用電方式，控制煤化工等行業(yè)碳排放。推進(jìn)建筑節(jié)能降碳，大力推行綠色建造方式，加強(qiáng)可再生能源利用。發(fā)展綠色低碳交通運(yùn)輸體系，完善公共交通網(wǎng)絡(luò)，鼓勵(lì)居民綠色出行。加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)節(jié)能減排，降低化肥施用量，增加有機(jī)肥使用。

(3)加強(qiáng)科技創(chuàng)新支持。加快節(jié)能減排關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)速度，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研高效融合發(fā)展，確保政府財(cái)政支持資金投入，同時(shí)引導(dǎo)更多社會(huì)資金加入，發(fā)揮節(jié)能減排示范試點(diǎn)效應(yīng)，推動(dòng)地區(qū)節(jié)能減排全面進(jìn)步。

(4)完善政策體制機(jī)制。建立健全地方性節(jié)能減排法規(guī)，明確強(qiáng)制性節(jié)能減排目標(biāo)，加強(qiáng)目標(biāo)責(zé)任考核監(jiān)督；落實(shí)重點(diǎn)行業(yè)階梯收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用價(jià)格杠桿促進(jìn)節(jié)能減排；基層組織積極開展節(jié)能減排宣傳活動(dòng)，引導(dǎo)全社會(huì)共同參與節(jié)能減排，倡導(dǎo)綠色生活。