中國省際可實現節能減排潛力測度
——基于三階段DEA模型的研究

鄧姍姍，張瑩瑩，陳　蕾

（南京財經大學產業發展研究院，江蘇 南京，210046）

?

中國省際可實現節能減排潛力測度
——基于三階段DEA模型的研究

鄧姍姍，張瑩瑩，陳蕾

（南京財經大學產業發展研究院，江蘇 南京，210046）

［摘要］節能減排問題已經成為新階段中國經濟發展過程中的一個重要議題。越來越多的學者開始關注這一問題，并采用各種方法對中國節能減排潛力與效率進行測度。綜合看來，利用DEA模型測度出的節能減排潛力往往是沒有剝離環境因素的理想值，這樣得出的節能減排潛力往往是有偏差的或者是無法實現的。本文運用三階段DEA模型，將產業結構、人均GDP、FDI結構以及進出口比重等宏觀環境因素剝離，進而得到中國省際有效可實現的節能減排潛力。最后，利用Tobit模型對節能減排潛力的影響因素進行分析，并在此基礎上提出了相關政策建議。

［關鍵詞］節能減排；三階段DEA模型；Tobit 模型

張瑩瑩，女，南京財經大學產業發展研究院，碩士研究生，研究方向為創新價值鏈；

陳蕾，女，南京財經大學產業發展研究院，碩士研究生，研究方向為區域經濟與產業發展。

一、引言

近年來，日益嚴峻的環境問題給人類的生存和發展帶來巨大的威脅，節能減排成為新階段中國經濟改革發展過程中的一個重要議題。2009年，在哥本哈根氣候峰會上，由于美國以及其他發達國家拒絕承擔相應的節能減排責任，違反了“共同但有區別”的原則，峰會最終并沒有形成可以有效約束發達國家的相關協議。在APEC北京峰會上，中國首次對外提出“到2030年左右達到碳排放峰值”，倒逼中國經濟轉型綠色發展的深層次變革。在經濟新常態下，經濟下行壓力加大，優化和調整產業結構難度增加，節能減排工作遇到新問題。2015年1月1日，新環保法正式實施，我國節能減排力度進一步加大。在工業經濟增長的新常態下，“十二五”工業節能減排目標的完成情況較為樂觀，多地區已提前完成節能減排目標。然而，我國節能減排形勢仍十分嚴峻，環境污染和能源消耗等問題日益突出。目前隨著經濟的不斷發展，經濟增長與能源消耗之間的矛盾日益凸顯，其原因主要是我國現有的經濟結構存在一定的弊端，其經濟發展方式不合理。我國經濟發展過分依賴外向型經濟的發展，這導致了節能減排與經濟發展之間的矛盾不斷升級。GDP錦標賽下的政治晉升制度導致了環境的負外部性，地方官員過分重視GDP的增長而忽視了環境保護，不利于節能減排的發展。

本文的創新點主要體現在兩個方面：第一，利用DEA模型測度出的節能減排潛力往往是沒有剝離環境因素的理想值，這樣得出的節能減排潛力往往是有偏差的或者是無法實現的。本文運用三階段DEA模型，將產業結構、人均GDP、FDI結構以及進出口比重等宏觀環境因素剝離，對各因素的冗余變量進行處理，將各地區的發展水平拉到同一階段，從而得出有效可實現的節能減排潛力。第二，本文利用Tobit模型對節能減排潛力的影響因素進行分析，并在此基礎上提出了相關政策建議。

二、文獻綜述

目前，國內外的研究學者對節能減排潛力測度的研究文獻較為豐富，不同的學者從不同的角度對節能減排的潛力進行測度。很多學者利用能源效率來測度節能減排的潛力（汪克亮、楊寶臣、楊力，2010；史丹，2006；魏楚、杜立民、沈滿洪，2010；楊紅亮、史丹、肖潔，2009）。對能源效率的測度可以從多個方面來考慮，不僅可以測度單要素能源效率，還可以對全要素的能源效率進行有效測度（王蕾、魏后凱、王振霞，2012），然而后者的運用較為廣泛。史丹（2009）、楊紅亮（2009）等國內著名學者首次將宏觀環境因素納入到能源效率的考核范圍中，研究結果表明，宏觀環境因素對我國各地區節能減排的潛力具有較為顯著的影響。對節能減排的潛力進行有效測度需要利用相對公正、客觀的經濟準則作為參照（尹顯萍、王生，2011）。對于節能減排潛力的分析研究，不同的學者采用了不同的參照標準，利用不同的標準進行研究往往會得出完全不同的結論。綜合以往學者的研究，考慮宏觀環境因素的測評較少，Yang and pollitt（2008）運用數據包絡模型綜合測評了宏觀環境對節能減排的影響。根據以往學者對節能減排潛力的研究，我們可以得出如下結論：我國東部地區節能減排潛力較小，中部次之，西部地區節能減排潛力較大。然而從已有研究來看，大部分學者在測度節能減排潛力時并沒有將外部環境和隨機誤差因素剝離，得出的潛力是有偏差的或者是無法實現的，不能真實反映節能減排的潛力，而Fried（2002）等提出的三階段DEA可以有效剝離外部環境和隨機誤差對潛力的影響，進而得到可實現節能減排潛力。

我國各專家學者對節能減排潛力的研究現狀如表1所示。

近幾年，節能減排問題受到學術界學者的廣泛關注，國內外的專家學者更多的將注意力放在如何提高能源效率方面（Aghion，P.and Howitt，P.，1992；Chaude Mandil，2007；Sirchis J，1988），而缺乏對節能減排效率方面的研究。大部分學者運用DEA-Malmquist指數的方法來測度節能減排效率，也就是將節能效率和減排效率聯合起來考察，從技術進步和技術效率兩個方面對節能減排的效率進行研究測度（唐東波、劉偉明，2012）。還有部分學者在DEA的基礎上，將環境評價模型納入其中，進而測度出節能減排的效率，進一步研究分析能源產出與效率等方面對能源消費的影響，在一定程度上拓展了其分析視野（Managi and Kaneko，2006；屈小娥，2012；師博、沈坤榮，2008；陳詩一，2009）。目前，國內外大部分專家學者基本都是利用DEA模型對節能減排的效率進行測度，還有部分國外學者運用數學轉換函數將污染物產出轉化為正常產出，然后運用DEA模型分析研究節能減排的效率（Zhu and Chen，1993；Golany and Roll，1989；Scheel，2001）。根據以往各學者的研究，我們可以得出如下結論：東部、中部和西部三大區域的節能減排效率存在較大差異，東部地區效率較高，中部地區次之，西部地區效率較低。然而從以往的研究來看，在作為非期望產出的污染物處理方法上，主要采用距離函數法和污染物作投入處理法。由于在生產過程中資源的投入與污染物不可能同時保持同比例關系，因此污染物作投入處理法不能反映現實的生產過程。距離函數法計算的效率值受方向影響較大，測量出的效率值并不準確。而Seiford等提出的線性數據轉換法，保證了凸性與線性的關系，在BCC模型的具有較大優勢。因此，本文試圖克服以往研究的不足，利用三階段DEA，剔除環境變量和隨機誤差的影響，為我國各地區節能減排潛力的測度提供可靠的研究方法，并為制定合理的節能減排政策提供相關依據。

我國各專家學者對節能減排效率測度的研究如表2所示。

（續表）

三、我國各地區有效節能減排潛力與效率的測度

（一）研究思路及方法介紹

1.節能減排潛力與效率研究思路

在生產模型中，投入要素主要包括勞動力、資本和能源，產出要素主要包括合意性產出和非合意性產出，合意性產出多表現為GDP的形式，而非合意性產出主要以污染物的形式表現出來。因此，本文將生產函數的形式設定為F（K，L，E）=Y（Y，P），其中，K代表資本，L代表勞動力，E代表能源，Y代表收入，P代表污染物。本文運用DEA的方法將模型分為基于投入導向的節能潛力模型和基于產出導向的減排潛力模型。

（1）基于投入導向的節能潛力模型

圖1　基于投入導向的節能潛力模型

如圖1所示，EF為無差異曲線，PQ為等產量曲線，其交點A為最優點，投入要素主要包括勞動力、資本和能源，B為非經濟有效生產單元，D為技術有效，A為經濟有效，因此，B點存在較大的效率損失，從B點到D點可以達到技術的前沿，從D點到A點是由于配置效率而造成的損失。如果將A點作為最優點，B點的損失主要包括兩個方面：一是由于技術無效率而造成的投入資源過量BD，二是由于資源配置不恰當而造成的松弛量DA，以A點作為參考點，BC+CA即為節能的潛力。

（2）基于產出導向的減排潛力模型

圖2　基于產出導向的減排潛力模型

如圖2所示，PQ為生產可能性邊界，橫軸Y代表合意性產出，縱軸P代表非合意性產出，本文按照MLT的方法將P轉化為P*。C為非經濟有效生產單元，A為經濟有效，D為技術有效，因此，C點存在有較大的經濟損失，也就是意味著有更大的產出。從C點到D點可以達到技術前沿，A點為生產的最優點，從D點到A點是由于配置效率而導致的損失。如果A點為最有效率的點，C點產出的增加包括兩個部分：一是由于技術無效率而造成的產出不足CD，二是由于資源的配置不當而造成的松弛量DA。如果將C點作為參照點，CD+DA即為減排的潛力。

以上兩種模型的成立存在一個假設條件：我國所有地區都與北京、上海、天津、廣東等發達地區的節能水平處于同一前沿面上。然而這只是一個理想的狀態，我國不同地區的發展在產業結構、人均GDP、FDI比重以及進出口比重等方面均存在較大的差異。為了將我國各地區的發展水平盡可能拉到同一水平面上，就需要剔除這些宏觀環境因素的影響。本文運用三階段DEA剔除了這些宏觀環境因素的影響，測出更加客觀、真實的效率值。

2.節能減排潛力與效率測度方法

數據包絡分析DEA是一種計算效率的非參數方法。由于傳統的DEA模型無法剔除環境變量以及隨機誤差對結果的影響，因此本文采用三階段DEA模型，將宏觀環境因素剔除，以此來分析節能減排的潛力，使得研究結論更加合理有效。

第一階段：傳統的DEA模型（BCC模式）。

傳統的DEA模型可以分為CCR和BCC兩種模式，CCR模型是在規模報酬不變的基礎上對投入產出變量進行分析，從而得出效率值。然而實際上這違背了規模報酬可變的實際情況，而BCC模型把CCR模型規模報酬不變的假設改為規模報酬可變，DEA-BCC模型將CCR模型中的技術效率（TE）分解為純技術效率（PTE）和規模效率（SE），即TE=PTE.SE。

第二階段：建立SFA模型

Fried等認為由于外部環境以及隨機誤差等因素的影響，產生了投入量的冗余值，然后通過構建SFA模型，剝離環境因素以及隨機誤差的影響，進而得出真實的效率值。

第三階段：調整后的DEA模型

將第二階段調整后的DEA模型重新代入原BCC模型進行效率計算，此時的數據已經將外部環境因素和隨機擾動因素剔除，可以得出更為真實客觀的效率值。

（二）有效節能減排潛力與效率測度的實證分析

1.指標選取與數據處理

本文以1998-2012年中國29個省市自治區①由于西藏地區節能減排無具體數據，因此未予考慮。為了保持數據的一致性，本文將重慶和四川合并計算。的資本、勞動力、能源作為投入要素，以各地區GDP和二氧化硫、化學需氧量作為產出要素進行分析。具體說明如下：

（1）投入指標。①資本存量。資本存量依據張軍在2004年提供的方法計算獲得，并以2000年為基準進行相應處理。②勞動力。以全國各地區往年從業人員的數量作為勞動力的投入指標，單位是萬人。③能源。單位是萬噸標準煤，投入指標是全國各地區每年的能源消費總量。

（2）產出指標。①國內生產總值。我國各地區的GDP采用2000年不變價做了縮脹處理。②污染物排放。單位是萬噸，污染物排放的指標是往年各省的二氧化硫和化學需氧量的排放量。

（3）環境變量的選取

①工業化程度。Lina（2006）等的研究表明工業化程度對節能減排具有重要影響。工業的發展水平與能源消耗以及污染物的排放情況息息相關，進而對節能減排產生較大影響（黃德春、董宇怡、劉炳勝，2012；杜書云、萬宇艷，2013）。工業是高耗能、高污染的產業，工業污染是環境污染中最主要的部分，占全國污染總量的70％。在我國工業快速發展的階段，必然要生產低端、耗能的產品，以勞動密集型產業為主，這必然會導致節能減排問題的產生（劉再起、陳春，2010；譚丹等，2008）。

②FDI比重。陳詩一等研究表明FDI比重對節能減排具有重要作用。FDI雖然為發展中國家帶來國外的先進技術，但也為當地帶來了高污染產業，成為發達國家的“污染避難所”（Dean，2000；Smarzynska and Wei，2001）。在GDP錦標賽下的政治晉升博弈中，政府為了促進經濟發展，降低環境規制，引入外商直接投資，導致了節能減排問題日益嚴重。

③人均GDP。國內外學者從不同的角度出發，提出了若干影響污染物排放的指標。Zhang等提出將人均GDP作為污染物排放績效的標準易于操作和理解。近幾年，我國人均GDP增長迅速，然而其值仍低于全球平均水平。研究表明，隨著人均GDP的增長，污染物的人均排放量會呈現出先上升達到峰值繼而下降的趨勢。某個區域的GDP必須要跨過一定的“門檻值”，才能體現其能源環保的結構效應和技術效應（余泳澤、杜曉芬，2013）。

2.結果分析

（1）第一階段：傳統DEA模型實證分析

第一階段利用傳統的DEA-BCC模型，分別得到我國各地區的規模效率值（SE1）、純技術效率值（PTE1）以及技術效率值（TE1），其計算結果如表2所示。

從表2中可以知道，剝離環境因素和隨機誤差的影響之后，我國各省市自治區在1998-2012年的技術效率、純技術效率和規模效率均呈現出先增加后減少的趨勢。其中，北京、上海、天津、廣東和福建這五個地區的技術效率均達到了1，即處于技術前沿面上，而其他地區均處于技術無效率狀態。從表中還可以看出，大部分地區的規模效率均大于純技術效率，這表明大部分地區的技術無效率是由純技術無效率引起的，并不是來源于規模無效率。從分析結果可以看出，影響我國各地區能源效率的主要因素是純技術無效率，然而這是在沒有考慮環境效應以及隨機誤差等因素的影響下計算出來的，實驗結果是否具有可比性仍有待商榷，這就需要我們進一步的分析。

表2　 我國29個省市自治區技術效率、純技術效率和規模效率值

（續表）

（2）第二階段：SFA回歸結果

第二階段，利用隨機前沿分析方法（SFA）將宏觀環境效應、隨機誤差、管理無效率等因素分解出來，調整各地區的原始投入值，使得各地區的生產發展水平處于同一前沿面上，在平等客觀的條件下衡量各地區節能減排的潛力。本文以1998-2012年勞動力數量、資本存量和能源消耗量的松弛變量作為因變量，外部環境因素包括工業化程度、FDI比重和人均GDP作為因變量。利用FRONTIER Version 4.1軟件，對第一階段得到的松弛變量進行回歸分析，其結果如表3所示。

表3　SFA回歸結果

（續表）

工業化程度對勞動力、資本和能源的投入松弛量都是正向影響，其中對資本和能源的影響達到1％的顯著水平，對勞動力的影響也達到了10％的顯著水平。結果表明，工業化程度的增加會導致勞動力、資本存量和能源冗余值的增加，不利于節能減排。目前，我國的工業大多數是粗放式的發展模式，能源消耗大、污染嚴重，增加工業化程度不利用我國節能減排效率的提升。因此，合理調整產業結構是提高節能減排效率的良好途徑。

FDI比重對勞動力、資本的投入松弛量是正向影響，對能源投入松弛量是負向影響。其中，對資本的影響達到1％的顯著性水平，對能源的影響達到5％的顯著性水平，對勞動力的影響達到10％的顯著性水平。FDI比重對勞動力、資本的投入松弛量效應為正且其結果是顯著的，這表明外商直接投資的增加不利于節能減排效率的提高，外商在華投資的同時還會將國外的高污染產業帶入國內，加劇環境惡化，導致環境污染日益嚴重。FDI比重對能源的投入松弛量效應為負，這有可能是由于外商在華投資的同時為我國帶來了高新技術，提高了我國的能源效率，對節能減排起到了一定的促進作用。

人均GDP與勞動力、資本和能源投入松弛量的回歸系數都是負值，且對勞動力、資本和能源的影響都達到了1％的顯著水平，這表明，人均GDP的增長，對減少勞動力、資本以及能源投入冗余具有正向的激勵作用。近幾年，我國人均GDP增長迅速，然而其值仍低于全球平均水平，研究表明，一個區域的人均GDP只有跨過一定的“門檻值”以后，其節能減排的技術效應和結構效應才能得到顯著體現。因此，人均GDP的增長有利于節能減排。

（3）第三階段：調整以后的DEA實證結果

將第二階段調整以后的投入變量放入到原DEA模型中，重新對我國29個省市自治區在1998-2012年期間的節能減排效率值進行測量，結果如表4所示。

從節能角度來看，本文運用投入導向的DEA模型，其計算結果如表4所示，我國山東、江蘇、廣東、遼寧等地區的節能潛力較大，其均值達到了3 000萬噸標準煤，河北、甘肅、內蒙古等地區的節能效率較高，北京、上海、廣東等發達地區的節能效率位于中等水平。由于剔除了宏觀環境因素導致的地區差異，使得北京、上海等發達地區的節能效率并不是最高的。從全國水平來看，1998-2012年我國各地區節能潛力約為4.5億噸標準煤，節能效率為81.7％。

從減排角度來看，本文運用產出導向的DEA模型，其計算結果如表4所示，四川、吉林以及遼寧等地區的COD減排潛力較大，北京、上海、廣東以及天津等發達地區的COD減排效率較高，青海、海南等工業化水平較低的地區COD減排效率也較高，而江西、吉林、四川、山西、陜西等重化工地區的減排效率較低。從全國整體來看，COD的減排潛力均值為246萬噸，效率為83.7％。山東、河北、陜西、四川等重工業比重較大的地區SO2減排潛力較大，其年均SO2減排潛力超過了60萬噸，同時，上海、天津、廣東、福建等地區以及青海、海南等工業化比重較低的地區SO2減排效率較高。陜西、河北、山西、云南和四川等地區的SO2效率較低。從全國來看，1998～2012年我國各地區二氧化硫減排潛力約為931萬噸，二氧化硫減排效率為67.6％。

表4　 1998～2012年我國各地區節能減排潛力和效率均值

表5顯示了投入變量調整前后我國主要城市的節能減排潛力和效率均值。從表中可以看出，與調整前相比，全國的節能效率、COD減排效率和SO2減排效率在一定程度上有所上升，節能效率由0.67上升到0.82，COD減排效率均值由0.76上升到0.84，SO2減排潛力均值由0.53上升到0.68。北京、上海、天津、廣東四個地區的節能效率存在大幅度的下降，尤其是上海地區節能效率由原來的1.00下降到0.78，下降趨勢尤為明顯，而這四個地區的COD減排效率和SO2減排效率均有小幅度下降，但下降趨勢不明顯。浙江和江蘇地區的節能效率也存在小幅度的下降，COD減排效率變化不大，浙江地區的SO2減排效率存在較大幅度的下降，由原來的0.73下降到0.50。山東地區的節能效率呈現出上升的態勢，由原來的0.65上升到0.82，COD減排效率和SO2減排效率均變化不大。

表5　 1998-2012年我國主要城市調整前后節能減排潛力和效率均值

四、節能減排潛力的影響因素分析

（一）指標選取及模型設定

為了提高我國各地區節能減排的效率，以期為節能減排提供更完備的決策依據，本文將前文計算得到的節能效率、COD減排效率和SO2減排效率作為因變量，以節能減排潛力的影響因素作為自變量，利用1998～2012年我國省際面板數據進行回歸分析。本文將運用Tobit模型進行建模分析。

由于本文使用三階段DEA測量出的節能效率、COD減排效率和SO2減排效率值都位于0 與1之間，其最大值為1，最小值為0，因此本文采用Tobit模型對節能減排潛力的影響因素進行分析。本文設定的節能減排潛力影響因素模型如下（為方便表示，忽略了下標 ）：

其中，ES 為節能效率，COD 為化學需氧量減排效率，SO2為二氧化硫減排效率，FT為進出口比重，IF 為市場化指數，HC 為人力資本，INM 為R&D比重。ctrl為控制變量，u為隨機效應項或者固定效應項，不隨時間的變化而發生變化，是隨機擾動項，隨時間和地區的變化而發生變化。

節能減排潛力的影響因素較為復雜，考慮到我國經濟的發展現狀以及對以往文獻的借鑒，本文選取如下變量：（1）外貿結構。外貿增長造成能源使用加劇，高耗能、高污染、高投入仍是中國產品出口的重要特征之一。目前，中國的出口產業造成嚴重的生態惡化、環境污染，節能減排壓力增大。外貿結構的不合理是導致生態環境惡化的重要原因，同時也制約著節能減排的發展。（2）市場化水平。市場化水平體現了政府對市場經濟的干預程度，本文用市場化指數來衡量。（3）人力資本。人力資本是勞動者接受教育、培訓等方面的投資所獲得的知識和技能，人力資本的核心是人口質量的提升。目前，人口質量問題是影響節能減排效率的重要因素之一，人們在主觀意識上沒有重視節能減排問題，使得節能減排問題日益嚴重。（4）技術進步。技術進步是影響節能減排效率的重要因素之一，由于R&D活動是技術進步和技術創新的源泉，因此本文用R&D投入占GDP比重作為衡量指標，反映一個地區技術進步水平。

（二）結果分析

利用Tobit模型對節能減排的影響因素進行分析，其結果如表6所示。

表6　 我國節能減排潛力影響因素的Tobit回歸結果

進出口比重對我國各地區的節能效率、SO2減排效率和COD減排效率的影響是顯著的。從節能效率來看，進出口比重對節能效率的影響是顯著為負的，工業產品出口的快速增長是以能源的高消耗為依托的，這不利于我國的節能降耗；從減排效率來看，進出口比重對減排效率的影響是顯著為正的。市場化指數對我國各地區的節能效率、SO2減排效率和COD減排效率的影響是顯著為正的。市場化水平的提高有利于增強市場配置資源的能力，從而降低能源消耗，提高節能減排效率。人力資本對我國各地區的節能效率、SO2減排效率和COD減排效率表現為正效應。加強對員工的培訓，培養企業員工的節能減排意識，并傳授相關低碳技能，使企業員工適應低碳時代的需求，有利于促進企業的節能降耗。增加高校的人力資本投入，在高校倡導節能減排，增強學生的低碳意識，為節能減排的發展提供先決條件。然而在實驗結果中，人力資本對節能效率的影響是不顯著的，這可能是由于國家對人才的培養需要一個漫長的過程，短時間內難以顯現出明顯的效果。技術進步對我國各地區的節能效率、SO2減排效率和COD減排效率表現為正效應。技術進步促進了生產技術的提高，有利于能源的充分利用，減少污染物的排放量，進而提高節能減排效率。然而在研究結果中，技術進步對節能效率的影響是不顯著的，這與客觀事實不符，出現這樣的研究結果可能是由于僅僅用R&D比重無法更好地衡量技術進步指標。

五、結論與政策建議

本文將三階段DEA模型應用于節能減排效率的測度，剝離了宏觀環境因素和隨機誤差的影響，進而得到更加真實客觀的效率值。其得出的研究結論如下：（1）外部環境因素和隨機誤差因素對節能減排效率存在著顯著的影響。在外部環境因素中，工業化程度和FDI比重對節能減排效率呈負向作用，而人均GDP對節能減排效率呈正向作用。這表明外部環境確實對節能減排效率產生了顯著的影響，有效控制外部環境是提高節能減排效率的重要途徑之一。（2）由于剔除了宏觀環境因素導致的地區差異，使得我國各地區節能減排效率存在較大差異，北京、上海等發達地區的效率值并不是最高的。從全國來看，1998-2012年我國各地區節能潛力約為4.5億噸標準煤，節能效率為81.7％；COD的減排潛力均值為246萬噸，效率為83.7％；二氧化硫減排潛力約為931萬噸，二氧化硫減排效率為67.6％。（3）在節能減排潛力的影響因素中，進出口比重對節能減排潛力的影響是顯著的，其對節能效率的影響是顯著為負的，而對減排效率的影響是顯著為正的；市場化指數對節能減排效率的影響是顯著為正的；人力資本對我國各地區節能減排效率的影響表現為正效應，然而人力資本對節能效率的影響并不顯著，對減排效率的影響是顯著的；技術進步對我國各地區的節能效率、SO2減排效率和COD減排效率表現為正效應，其對節能效率的影響是不顯著的，而對減排效率的影響達到了1％的顯著性水平。

根據上述結論，本文給出以下幾點政策建議：首先，轉變中國粗放式經濟發展模式，提高經濟增長質量，實現集約式經濟增長。通過優化和調整產業結構、技術進步以及改善能源結構等措施，提升中國的節能減排效率。技術進步是中國低碳經濟發展的核心和動力，重點發展高科技產品項目，減少高污染、高耗能產品的生產，大力發展低耗能、低污染的產品，以實現經濟增長與節能減排同步發展。其次，依靠行政手段，提升能源效率，建立完善的約束機制，調整目前以GDP為基準的官員晉升機制，增強政府官員保護環境的動力，促進節能減排的有效開展。我國的政治考核機制以GDP為標準，這種模式導致了節能減排問題日益嚴重，為了促進節能減排的開展，我國要改革現有的體制，完善激勵與約束機制。中國迫切需要市場化的節能減排長效機制，讓節能減排成為經濟發展、技術創新的新動力。最后，對于不同的地區要采取不同的策略，采取分而治之的辦法。東部地區要充分發揮其區位優勢，在引進國外先進技術的同時，穩步提升自身的能源效率，進而產生輻射作用帶動中西部地區的發展。中西部地區主要依靠國家扶持政策，優化產業結構，提升節能減排效率。

［參考文獻］

［1］包群，陳媛媛.外商投資、污染產業轉移與東道國環境質量［J］.產業經濟研究，2012，（06）：01-09.

［2］陳詩一.能源消耗、二氧化碳排放與中國工業的可持續發展［J］.經濟研究，2009，4： 41-55.

［3］陳紅敏.如何發揮地方政府在節能減排中的作用［J］.經濟縱橫，2008，05：35-37.

［4］陳詩一.節能減排與中國工業的雙重發展：2009-2049［J］.經濟研究，2010，03.

［5］陳釗，徐彤.走向“為和諧而競爭”：晉升錦標賽下的中央和地方治理模式變遷［J］.世界經濟，2011（09）：3-18.

［6］何智美，王敬云.地方保護主義碳源——一個政治晉升博弈模型［J］.山西財經大學學報，2007，29（5）：2-6.

［7］黃德春，董宇怡，劉炳勝.基于三階段DEA模型中國區域能源效率分析［J］.資源科學，2012，3（4）：688-695.

［8］李京曉，張慶昌，王向.財政分權與投資偏好的地方政府行為——基于省級面板數據的實證研究［J］.產業經濟研究，2012，（5）：72-79.

［9］劉再起，陳春.低碳經濟與產業結構調整研究［J］.國外社會科學，2010，（3）：21 - 27.

［10］李斌，彭星.環境規制工具的空間異質效應研究——基于政府職能轉變視角的空間計量分析［J］.產業經濟研究，2013，（6）：39-47.

［11］劉偉明，唐東波.環境規制、技術效率和全要素生產率增長［J］.產業經濟研究，2012，（5）：29-35.

［12］馬濤，東艷，蘇慶義，高凌云.工業增長與低碳雙重約束下的產業發展及減排路徑［J］.世界經濟，2011，8： 19-43.

［13］孟巖.吉林省節能降耗的形勢與對策［J］.經濟縱橫，2007，8：47-49.

［14］屈小娥.考慮環境約束的中國省際全要素生產率再估算［J］.產業經濟研究，2012，01：35-77.

［15］師博，沈坤榮.市場分割下的中國全要素能源效率：基于超效率DEA方法的經驗分析［J］.世界經濟，2008，09.

［16］沈利生.我國對外貿易結構變化不利于節能降耗［J］.管理世界，2007，10：43-50.

［17］史丹.中國能源效率的地區差異與節能潛力分析［J］.中國工業經濟，2006，10：50-58.

［18］譚丹，黃賢金，胡初枝.我國工業行業的產業升級與碳排放關系分析［J］.四川環境，2008，（4） ： 2 - 6.

［19］汪克亮，楊寶臣，楊力.中國能源利用的經濟效率、環境績效與節能減排的潛力［J］.經濟管理，2010，10：1-9.

［20］王強，伍世代，李婷婷.中國工業經濟轉型過程中能源消費與碳排放時空特征研究［J］.地理科學，2011，（1）：36- 41.

［21］魏楚，杜立民，沈滿洪.中國能否實現節能減排目標：基于DEA方法的評價與模擬［J］.世界經濟，2010，3：141-160.

［22］王蕾，魏后凱，王振霞.中國區域節能減排潛力估算及節能政策設計［J］.中國工業經濟，2012，10：130-136.

［23］徐曉亮.資源稅改革能調整區域差異和節能減排嗎？——動態多區域CGE模型的分析［J］.經濟科學，2012，05：45-54.

［24］楊紅亮，史丹，肖潔.自然環境因素對能源效率的影響——中國各地區的理論節能潛力和實際節能潛力分析［J］.中國工業經濟，2009，04：73-84.

［25］尹顯萍，王生.能源消費、節能潛力與中國對外貿易［J］.經濟管理，2011，02：14-22.

［26］余泳澤，杜曉芬.經濟發展、政府激勵約束與節能減排效率的門檻效應研究［J］.中國人口、資源與環境，2013，23（7）：93-99.

［27］張愛美，李文瑜，吳衛紅，董雅靜.我國工業企業節能減排激勵與約束機制研究［J］.生態經濟，2013，12：107-129.

［28］朱迎春.我國節能減排稅收政策效應研究［J］.當代財經，2012，05：26-33.

［29］Claude Mandil.Tracking industrial energy efficiency and CO2 emissions［M］.Paris： International Energy Agency，2007：45-68.

［30］Cmmpton，P，2005，Energy Consumption in China Past Trends and Future Directions，Energy［J］，Economics 27.

［31］Dean.J.，M.Does Trade Liberalization Harm the Environment? A New Test［J］.CIES Policy Discussion Paper，2000，15.

［32］Fried，H.O.，Lovell C.A.K.，Schmidt，S.，et al.Accounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment analysis［J］.Journal of Productivity Analysis，2002，17（1-2）：157-174.

［33］Golany，B.，and Y.Roll.“An Application procedure for DEA”，omega： The International Journal of Management Science，1989，17：237-250.

［34］Hu J L，Wang S C.Total-factor Energy Efficiency of Regions in China［J］.Energy Policy，2006，（34）.

［35］Hua Liao，2007，What Induced China’s Energy Intensity to Fluctuate： 1997-2006［J］.Energy Policy 35，4640-4649.

［36］Hailu A，and T.Veeman.Non-Parametric Productivity Analysis with Undesirable Outputs： An Application to the Canadian pulp and Paper Industry［J］.Agricultural Economics，2001，83，805-816.

［37］Iimo Maenapaa，Hanne Siikavirta.Greenhouse Gases Embodied in the International Trade and Final Consumption of Finland： An Input-output Analysis［J］.Energy Policy，2007，35.

［38］Leiming Hang，2007，The Impacts of Energy Prices on Energy Intensity： Evidence from China［J］.Energy Policy 35，2978-2988.

［39］Magagi，S.，and S.Kaneko.Economic Growth and the Environment in China： An Empirical Analysis of Productivity［J］.Global Environmental Issues，2006，6（1），89-133.

［40］R.L.Stefanski.Essays on structural transformation in international economics［D］.University of Minnesota Ph.D.dissertation，2009.

［41］Reinhard，S.，C.Lovell，and G.Thijissen.Environmental Efficiency with Multiple Environmentally Detrimental Variable： Estimated with SFA and DEA［J］.Operational Research，2000，121（10）： 287-303.

［42］Smarzynska and Shangjin Wei.Pollution Havens and Foreign Direct Investment： Dirty Secret or Popular Myth?［J］.World BankPolicy Research Working Paper，2001，NO.2673.

［43］Sirchis J.Energy efficiency in industry［M］.New York： Elsevier Science Pub.Co，1988：20-25

［44］Scheel.H.Undesirable Outputs Inefficiency Valuations［J］.European journal of Operational Research，2001，32： 400-410.

［45］Victor Anderson.Energy efficiency policies［M］.Lodon： Routledge，1993：23-35.

［46］Y.Li，C.N.Hewitt.The Effect of Trade between China and the UK on National and Global Carbon Dioxide Emissions［J］.Energy Policy，2008，36.

［47］Yang，Hongliang，and pollitt，Michael.Incorporating both Undesirable Outputs and Uncontrollable Variables into DEA： The Performance of Chinese Coal-fired Power Plants［J］.European Journal of Operational Research，2008，197（3）.

［48］Zhu，J.，Y.Chen，Assessing Textile Factory Performance［J］.Journal of System Science and System Engineering，1993，2： 119-133.

［49］Zhang Z.Q，Qu J.S.，Zeng J.J.A quantitative comparison and analysis on the assessment indicators of greenhouse gases emission［J］.Journal of Geographical Sciences，2008，18（4）：387-399.

〔責任編輯：馮艷玲〕

The Potential Measures of Energy Saving and Emission Reduction in China——Research Based on the Three Stage DEA Model

DENG Shanshan ZHANG Yingying CHEN Lei
（Nanjing University of Finance and Economics，Jiangsu Nanjing，210046，China）

Abstract:Energy saving and emission reduction has become an important issue in the process of China's economic development.More and more scholars begin to pay attention to this problem，and adopt various methods to measure the potential and efficiency of China's energy saving and emission reduction.Comprehensive view，use DEA model to measure the potential of energy saving and emission reduction is often the ideal value of no stripping environmental factors，so that the potential of energy saving and emission reduction is often have partial or is unable to realize.In this paper、using of three stage DEA model，the divestiture of its industrial structure，per capita GDP，the structure of FDI and import and export proportion etc.macro environmental factors，and then get the potential of energy saving and emission reduction in China.Finally，the tobit model is used to analyze the impact factors of energy saving and emission reduction potential，and on this basis，put forward the relevant policy recommendations.

Key Words:Energy saving and emission reduction；Three stage DEA model；Potential；Efficiency

［作者簡介］鄧姍姍，女，南京財經大學產業發展研究院，碩士研究生，研究方向為技術進步與產業成長；

［基金項目］江蘇省普通高校研究生科研創新計劃項目“江蘇省經濟高速發展與服務業滯后并存之謎——價值鏈視角的解釋與對策研究”（KYLX_0983）。

［收稿日期］2015-11-16

［中圖分類號］F206

［文獻標識碼］A

［文章編號］2095-7572（2016）01-0044-15