張吉崗 楊紅娟

摘要 過(guò)去五年，生態(tài)環(huán)境治理明顯加強(qiáng)，環(huán)境狀況得到改善，全面節(jié)約資源有效推進(jìn)，能源資源消耗強(qiáng)度大幅下降，然而環(huán)保部門數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)大氣污染程度仍然十分嚴(yán)重。因此，評(píng)價(jià)中國(guó)各省域節(jié)能減排效率并提出政策建議，對(duì)優(yōu)化生產(chǎn)生活方式，實(shí)現(xiàn)“十三五”節(jié)能減排目標(biāo)有著理論與實(shí)踐意義。本文剔除了數(shù)據(jù)缺失的河北、西藏兩個(gè)地區(qū)，選取2015中國(guó)大陸29個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）作為樣本考察對(duì)象，把能源消耗量作為投入變量，GDP作為期望產(chǎn)出變量，二氧化硫、氮氧化物、煙（粉塵）等廢氣排放量作為非期望產(chǎn)出變量，構(gòu)建DDFDEA模型測(cè)算各省域節(jié)能減排效率，并利用SFA模型剔除產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、廢氣治理等外部環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲對(duì)節(jié)能減排效率的影響。結(jié)果顯示：①節(jié)能減排整體有效?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的數(shù)量偏少，僅有北京市和廣東省有效；②地區(qū)間節(jié)能減排效率差異明顯，與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度密切相關(guān)，總體呈現(xiàn)東部地帶>中部地帶>西部地帶的態(tài)勢(shì)；③純技術(shù)水平普遍較高。造成節(jié)能減排效率低的主要原因是無(wú)規(guī)模效應(yīng)，中西部地帶尤為突出，特別是西部地帶規(guī)模效應(yīng)與最優(yōu)規(guī)模效應(yīng)差距太大，如何提高能源利用的規(guī)模效應(yīng)是今后改革的重點(diǎn)之一。文章最后從政府、企業(yè)、公眾三個(gè)層面給出建議：保護(hù)環(huán)境、治理環(huán)境政府必須發(fā)揮主導(dǎo)作用，企業(yè)是中堅(jiān)力量，公眾是重要參與者，為建設(shè)美麗中國(guó)，打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)做出共同努力。

關(guān)鍵詞 DDHDEA；SFA；投入；產(chǎn)出；節(jié)能減排效率

中圖分類號(hào) F062.2； F062.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2018）09-0024-08 DOI：10.12062/cpre.20180408

“十九大”報(bào)告指出建設(shè)生態(tài)文明是中華民族永續(xù)發(fā)展的千年大計(jì)，必須堅(jiān)持節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境的基本國(guó)策。過(guò)去五年生態(tài)環(huán)境治理明顯加強(qiáng)，環(huán)境狀況得到改善，全面節(jié)約資源有效推進(jìn)，能源資源消耗強(qiáng)度大幅下降，這既是踐行“綠水青山就是金山銀山”理念，建設(shè)美麗中國(guó)，為人民創(chuàng)造良好生產(chǎn)生活環(huán)境的必然要求，也是參與全球環(huán)境治理，落實(shí)減排承諾的大國(guó)擔(dān)當(dāng)。然而，大氣污染防治形勢(shì)依然嚴(yán)峻，環(huán)保部《2016年中國(guó)環(huán)境狀況公報(bào)》數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)338個(gè)地級(jí)及以上城市中，僅有84個(gè)城市環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)，占全部城市數(shù)的24.9%；254個(gè)城市環(huán)境空氣質(zhì)量超標(biāo)，占75.1%。同時(shí)，338 個(gè)城市發(fā)生重度污染2 464天次、嚴(yán)重污染784 天次，其中有32個(gè)城市重度及以上污染天數(shù)超過(guò)30天，顯然“打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)”任重道遠(yuǎn)。因此，評(píng)價(jià)中國(guó)各省域節(jié)能減排效率并提出改進(jìn)建議，對(duì)優(yōu)化生產(chǎn)生活方式，實(shí)現(xiàn)“十三五”節(jié)能減排目標(biāo)有著理論與實(shí)踐意義。

1 文獻(xiàn)綜述及評(píng)價(jià)

經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展極大滿足了人們物質(zhì)財(cái)富的需求，然而能源消耗過(guò)程中排放的廢氣嚴(yán)重污染環(huán)境，危害人們的身心健康，日趨枯竭的能源也已經(jīng)成為制約社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的主要瓶頸。因此，節(jié)能減排問題一直受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。主要聚焦以下三個(gè)方面進(jìn)行研究：一是提高節(jié)能減排效率的政策措施。Brown Maralyn[1]提出了一套能源消耗和污染物排放的最低標(biāo)準(zhǔn)作為行業(yè)準(zhǔn)入壁壘，若低于此標(biāo)準(zhǔn)，則不允許進(jìn)入該市場(chǎng)。M.L.Miradna 和Hale B[2]提出針對(duì)不同的環(huán)境成本應(yīng)制定不同的稅收標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)采用清潔能源或生產(chǎn)工藝和流程的企業(yè)給予適當(dāng)稅收補(bǔ)貼，以此來(lái)促使廠商提高能源利用效率，清潔生產(chǎn)。梁偉等[3]研究了環(huán)境稅不同的征稅環(huán)節(jié)和稅率對(duì)區(qū)域節(jié)能減排效果及經(jīng)濟(jì)的影響，結(jié)果表明單純地征收環(huán)境稅很難實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“雙重紅利”。水會(huì)莉等[4]研究政府壓力與稅收激勵(lì)兩個(gè)因素單獨(dú)及共同對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響，實(shí)證結(jié)果顯示稅收政策的激勵(lì)效應(yīng)弱于政府壓力對(duì)企業(yè)在節(jié)能減排、資源循環(huán)利用方面開展研發(fā)投入的影響。二是影響節(jié)能減排效率的主要因素。Price L等[5]研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)“十一五”期間能源利用效率的提高和環(huán)境污染治理設(shè)備的更新是影響能源消耗強(qiáng)度變化的主要因素。李科[6]運(yùn)用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測(cè)算了30個(gè)省份1997—2010年的節(jié)能減排效率，研究認(rèn)為節(jié)能減排效率的增長(zhǎng)主要是受技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)，結(jié)構(gòu)調(diào)整的作用有限。蔡寧等[7]分析了內(nèi)生創(chuàng)新努力、本土創(chuàng)新溢出、國(guó)外技術(shù)引進(jìn)對(duì)工業(yè)節(jié)能減排效率的影響，研究發(fā)現(xiàn)三種類型技術(shù)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)節(jié)能減排效率具有顯著正影響，且影響程度上存在地區(qū)差異。三是省域間節(jié)能減排效率評(píng)價(jià)。魏楚等[8]利用DEA方法計(jì)算各省節(jié)能減排效率的分值，得出各省節(jié)能減排效率變化趨勢(shì)呈“倒U型”。金桂榮等[9]運(yùn)用超效率DEA模型，對(duì)中國(guó)各省的中小企業(yè)節(jié)能減排效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，結(jié)果顯示中國(guó)節(jié)能減排效率地區(qū)分布不均，整體上呈現(xiàn)東高西低。李靜等[10]在考慮非期望產(chǎn)出屬性約束框架下，運(yùn)用并行DEA模型測(cè)算中國(guó)2002—2012年30個(gè)省份工業(yè)節(jié)能減排效率，結(jié)論表明中國(guó)工業(yè)節(jié)能減排效率總體上呈上升趨勢(shì)，但效率水平偏低，且各區(qū)域間存在差距，節(jié)能減排潛力巨大。徐盈之等[11]運(yùn)用三階段DEA模型測(cè)算中國(guó)省際節(jié)能減排效率，實(shí)證結(jié)果顯示中國(guó)節(jié)能減排效率總體上表現(xiàn)為東、中、西遞減的特征，并呈現(xiàn)波動(dòng)且略有下降的趨勢(shì)，各區(qū)域純技術(shù)效率都維持著較高水平，規(guī)模不經(jīng)濟(jì)是造成各地區(qū)節(jié)能減排效率低下的原因之一。孫欣等[12]通過(guò)構(gòu)建節(jié)能減排指標(biāo)體系，采用DEAMalmquist指數(shù)對(duì)2004—2010年中國(guó)省域節(jié)能減排效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)節(jié)能減排效率在此期間處于波動(dòng)狀態(tài)，略有提升態(tài)勢(shì)，這得益于技術(shù)進(jìn)步，但節(jié)能管理缺乏效率。吳衛(wèi)紅等[13]構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新與節(jié)能效率和減排效率復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型，實(shí)證結(jié)果顯示2004—2013年高耗能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新與節(jié)能減排效率系統(tǒng)的協(xié)同度總體呈上升趨勢(shì)。蔡寧[14]基于生產(chǎn)率構(gòu)建了新型節(jié)能減排指數(shù)，測(cè)度2007—2013年中國(guó)36個(gè)工業(yè)行業(yè)的節(jié)能減排效率，研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)節(jié)能減排效率普遍較高，資源、資本、勞動(dòng)密集型行業(yè)節(jié)能減排效率普遍較低。

綜合以上文獻(xiàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)節(jié)能減排問題展開了卓有成效的研究，具有較強(qiáng)的借鑒意義。本文在已有研究成果基礎(chǔ)上，為更好地反映各省（自治區(qū)、直轄市）節(jié)能減排效率進(jìn)行以下創(chuàng)新：首先，節(jié)能減排效率既要體現(xiàn)節(jié)能又要體現(xiàn)減排，在能源消耗不變的情況下，產(chǎn)出的GDP越多越好，廢氣排放量越少越好。利用方向距離函數(shù)模型將GDP作為期望產(chǎn)出（好的產(chǎn)出），二氧化硫、氮氧化物、煙（粉塵）等廢氣排放量作為非期望產(chǎn)出（壞產(chǎn)出）均納入評(píng)價(jià)體系。其次，利用隨機(jī)前沿模型剔除了影響GDP和廢氣排放量的外部環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲，把各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）置于相同的環(huán)境下，使得評(píng)價(jià)結(jié)果能更真實(shí)地反映節(jié)能減排效率水平。

2 模型選取、指標(biāo)構(gòu)建與數(shù)據(jù)分析

2.1 模型選取

DEA三階段模型是由Fried等[15]提出的評(píng)價(jià)決策單元效率的方法，其構(gòu)建和運(yùn)用包括三個(gè)階段。本文考慮了非期望產(chǎn)出，引入了方向距離函數(shù)模型，改進(jìn)了第一階段和第三階段。

2.1.1 第一階段：DDF模型

1978年著名的運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes 等[16]基于Farrell[17]關(guān)于生產(chǎn)效率的觀點(diǎn)提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法（Data Envelopment Analysis，簡(jiǎn)稱DEA）。DEA從生產(chǎn)函數(shù)角度對(duì)多個(gè)決策單元的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)綜合分析，利用線性規(guī)劃方程確定有效生產(chǎn)前沿面，把各決策單元與有效生產(chǎn)前沿面進(jìn)行比較，判斷各決策單元的相對(duì)效率 。Banker 等[18]基于規(guī)模效應(yīng)可變假設(shè)提出了BCC模型（BCC是以Banker R D，Charnes A，Cooper WW三位作者的姓氏首字母命名），該模型把綜合技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，純技術(shù)效率反映決策單元在最優(yōu)規(guī)模時(shí)的生產(chǎn)效率，規(guī)模效率反映決策單元與最優(yōu)規(guī)模效率的差距。節(jié)能減排的內(nèi)涵是能源消耗不變的情況下，產(chǎn)出的GDP越多越好，廢氣排放量越少越好。因此，本文在BCC模型基礎(chǔ)上，借鑒Chung等[19]提出的方向距離函數(shù)模型（Directional Distance Function，簡(jiǎn)稱DDF），該模型將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出區(qū)分開來(lái)，契合了節(jié)能減排的內(nèi)涵。模型表達(dá)式為：

2.1.3 第三階段：調(diào)整后的DDF模型

將第二階段調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)代替原始投入數(shù)據(jù)，產(chǎn)出仍為原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)，再次運(yùn)用DDF模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，第三階段得出的效率值剔除了外部環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲的影響，評(píng)價(jià)結(jié)果能更真實(shí)地反映節(jié)能減排水平。

基于以下原因，文章選取了考慮非期望產(chǎn)生的DDFDEA三階段模型評(píng)價(jià)省域節(jié)能減排效率。首先，DEA模型作為非參數(shù)模型無(wú)需考慮具體生產(chǎn)函數(shù)形式、指標(biāo)權(quán)重、共線性問題，評(píng)價(jià)過(guò)程不受主觀因素的影響；其次，區(qū)分期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出是DDF模型的主要功能之一；最后，SFA模型可以剔除外部環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響。

2.2 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)分析

在同等量的能源消耗下，產(chǎn)出的GDP越大越好，廢氣排放量越小越好，說(shuō)明節(jié)能減排效率高，反之，節(jié)能減排效率低。因此，本文選取了能源消耗量作為投入，GDP與廢氣排放量作為產(chǎn)出，具體如表1所示。鑒于數(shù)據(jù)的完整性和可獲得性，本文剔除了數(shù)據(jù)缺失的河北、西藏及港、澳、臺(tái)地區(qū)，選取2015 年29個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）作為樣本考察對(duì)象，每項(xiàng)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、中國(guó)知網(wǎng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)及各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）統(tǒng)計(jì)年鑒。

根據(jù)DEA模型指導(dǎo)性原則（Cooper William W）[20]，評(píng)價(jià)單元的數(shù)量不應(yīng)少于投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量的乘積，同時(shí)不少于投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量之和的3倍。本文評(píng)價(jià)單元為29個(gè)，投入指標(biāo)1個(gè)，產(chǎn)出指標(biāo)4個(gè)，符合以上指導(dǎo)性原則。

為進(jìn)一步說(shuō)明中國(guó)節(jié)能減排的緊迫性和必要性，根據(jù)世界銀行公布的1990—2014年世界各國(guó)和地區(qū)GDP單位能源消耗的數(shù)據(jù)，選取美國(guó)、日本、印度、巴西四個(gè)國(guó)家比較分析中國(guó)能耗水平的發(fā)展趨勢(shì)。世界銀行公布的單位能源消耗是指平均每千克石油當(dāng)量的能源消耗所產(chǎn)生的按購(gòu)買力平價(jià)計(jì)算的 GDP，即采用購(gòu)買力平價(jià)匯率將國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值換算為 2011 年不變價(jià)國(guó)際元。數(shù)據(jù)顯示，隨著技術(shù)水平的提高，除巴西外，中國(guó)、美國(guó)、日本、印度GDP單位能源消耗總體成上升趨勢(shì)，但是中國(guó)與其他四國(guó)的差距非常明顯（見圖1）。印度、巴西的GDP單位能源消耗一直較高的原因是其工業(yè)發(fā)展水平相對(duì)偏低。美國(guó)、日本作為高度發(fā)達(dá)的國(guó)家，其GDP單位能源消耗明顯高于中國(guó)，對(duì)中國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有很強(qiáng)的借鑒意義。以日本為例，1990年日本的GDP單位能源消耗是中國(guó)的4.30倍，到1999年下降為2.10倍，這十年間差距縮小顯著，但是從2000—2014年，中日的GDP單位能源消耗的差距保持在一個(gè)穩(wěn)定的水平，其主要原因是中國(guó)的第二產(chǎn)業(yè)占比高，能源消耗大、經(jīng)濟(jì)增加值較低。因此，中國(guó)必須加快推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，縮小與發(fā)達(dá)國(guó)家GDP單位能源消耗的差距，最終實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目標(biāo)。

3 DDFDEA三階段實(shí)證結(jié)果分析

3.1 第一階段結(jié)果分析

在第一階段，利用考慮非期望產(chǎn)出的DDF模型對(duì)原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行初始效率評(píng)價(jià)。2015年中國(guó)大陸29個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市，不包括河北、西藏）節(jié)能減排初始效率值由MAXDEA軟件實(shí)現(xiàn)，結(jié)果如表3所示。

初始效率結(jié)果顯示綜合技術(shù)效率均值為0.491，且僅北京市達(dá)到綜合技術(shù)有效，其他28?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）均未達(dá)到綜合技術(shù)有效，寧夏綜合技術(shù)效率最低，僅有0153，說(shuō)明節(jié)能減排效率普遍偏低，且存在明顯地區(qū)差異。

3.2 第二階段實(shí)證結(jié)果分析

第二階段主要是剔除外部環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲對(duì)節(jié)能減排效率的影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和廢氣治理能力不受決策單元技術(shù)水平和規(guī)模效應(yīng)的控制，但卻會(huì)影響GDP和廢氣排放量。本文選取兩個(gè)環(huán)境變量，第三產(chǎn)業(yè)占比反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、廢氣治理投資額度反映廢氣治理能力。根據(jù)SFA回歸模型，將第一階段結(jié)果中投入能源的松弛值作為自由變量，第三產(chǎn)業(yè)占比和廢氣治理投資額度作為解釋變量進(jìn)行回歸。本文運(yùn)用FRONTIER4.1軟件實(shí)現(xiàn)SFA回歸，結(jié)果如表4所示。

運(yùn)用SFA模型的前提是管理無(wú)效率項(xiàng)存在，此假定可以通過(guò)單邊的廣義似然比檢驗(yàn)。在單邊的廣義似然比檢驗(yàn)中，自由度為2，在1%顯著性水平上臨界值是8.273，由SFA回歸結(jié)果可知9.53>8.273，拒絕不存在管理無(wú)效率項(xiàng)假設(shè)。同時(shí)，回歸結(jié)果中的各項(xiàng)系數(shù)估計(jì)均通過(guò)t值檢驗(yàn)，模型和回歸結(jié)果可靠。在第二階段回歸結(jié)果中γ值等于1，說(shuō)明隨機(jī)噪聲對(duì)松弛變量的影響幾乎為零，主要是外部環(huán)境因素和管理無(wú)效率影響了松弛變量。特別說(shuō)明，本文分離管理無(wú)效率項(xiàng)時(shí)借鑒羅登躍[21]、陳巍巍等[22]、張根文等[23]學(xué)者的分離公式。管理無(wú)效率μ的估計(jì)值計(jì)算公式見公式（3）。

3.3 第三階段實(shí)證結(jié)果分析

根據(jù)調(diào)整后的投入值，再次運(yùn)用DDF模型對(duì)29個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的節(jié)能減排效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，第三階段得出的效率值剔除了外部環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲的影響，評(píng)價(jià)結(jié)果能更真實(shí)地反映節(jié)能減排水平，結(jié)果如表5所示。與第一階段一致，第三階段結(jié)果由MAXDEA軟件實(shí)現(xiàn)。

調(diào)整后的效率值與初始效率值相比，綜合技術(shù)效率均值變化不大；純技術(shù)效率均值上升明顯，由0.562上升到0.872；規(guī)模效率均值下降明顯，由0.870下降到0.541；除北京市以外其他地區(qū)的規(guī)模效應(yīng)也均發(fā)生變化。造成以上變化的主要原因在于剔除了外部環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲的影響后，在產(chǎn)出不變的情況下，能源投入發(fā)生了變化，不同地區(qū)受外部環(huán)境因素影響程度不同，能源消耗調(diào)整幅度也不同，進(jìn)而影響節(jié)能減排效率的變化。根據(jù)第二階段回歸結(jié)果，第三產(chǎn)業(yè)占比和廢氣治理投資額度回歸系數(shù)分別為負(fù)值和正值，由投入調(diào)整公式可知，第三產(chǎn)業(yè)占比越小能源消耗調(diào)減幅度越小，反之則越大；廢氣治理額度小能源消耗調(diào)增幅度越大，反之則越小。具體變化如圖2所示。

調(diào)整后的效率值顯示僅北京和廣東綜合技術(shù)有效，標(biāo)準(zhǔn)差為0.260，說(shuō)明地區(qū)之間節(jié)能減排效率存在較大差異。綜合技術(shù)效率前三名分別是北京、廣東、江蘇，這三個(gè)?。ㄊ校┚挥跂|部地帶，屬于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。綜合技術(shù)效率后三名分別是青海、新疆、寧夏，這三個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)）均位于西部地帶，屬于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)。雖然僅有5個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）達(dá)到純技術(shù)有效，但整體水平較高。剔除影響因素后規(guī)模效率均值下降明顯，說(shuō)明實(shí)際規(guī)模效率與最優(yōu)規(guī)模效率差距擴(kuò)大，綜合技術(shù)效率無(wú)效的27個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）均為規(guī)模效應(yīng)遞增，說(shuō)明在保持先進(jìn)技術(shù)的同時(shí)，今后改革的重點(diǎn)是如何發(fā)揮好規(guī)模效應(yīng)。

進(jìn)一步分析區(qū)域差異，按照傳統(tǒng)三大地帶分區(qū)方法，把29個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）劃分為東部地帶、中部地帶、西部地帶。如表6所示，在綜合技術(shù)效率、規(guī)模效率兩方面呈現(xiàn)一致態(tài)勢(shì)，即東部地帶>中部地帶>西部地帶，且存在明顯差異。在純技術(shù)效率方面，東部地帶>西部地帶>中部地帶，地區(qū)差異不明顯，說(shuō)明中西部地區(qū)不僅要提高能源利用的技術(shù)水平，更要重視規(guī)模效應(yīng)。

4 結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

經(jīng)過(guò)DDFDEA三階段模型分析，本文得出以下結(jié)論：①節(jié)能減排整體有效省（自治區(qū)、直轄市）的數(shù)量偏少，僅有北京和廣東有效；②地區(qū)間節(jié)能減排效率差異明顯，與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度密切相關(guān)，總體呈現(xiàn)東部地帶>中部地帶>西部地帶的態(tài)勢(shì)；③純技術(shù)水平普遍較高，造成節(jié)能減排效率低的主要原因是無(wú)規(guī)模效應(yīng)，中西部地帶尤為突出，特別是西部地帶規(guī)模效應(yīng)與最優(yōu)規(guī)模效應(yīng)差距太大。

同時(shí)運(yùn)用DDFDEA三階段模型對(duì)省域節(jié)能減排效率評(píng)價(jià)也存在不足之處：①在指標(biāo)選取時(shí)，把年度消耗萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤作為投入指標(biāo)，由于統(tǒng)計(jì)口徑不一致，未去除清潔能源的消耗量；②評(píng)價(jià)節(jié)能減排效率的產(chǎn)出指標(biāo)受多種因素影響，鑒于指標(biāo)的量化難度和數(shù)據(jù)獲得的局限性，僅選取了第三產(chǎn)業(yè)占比和廢氣治理投資額度作為環(huán)境變量。

4.2 政策建議

人與自然是生命共同體，人類對(duì)大自然的傷害最終會(huì)傷及人類自身。打贏“藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)”不僅是政府的責(zé)任，更需要全社會(huì)參與。本文從政府、企業(yè)、公眾三個(gè)層面給出建議。

（1）政府層面。政府在保護(hù)環(huán)境、治理環(huán)境中必須發(fā)揮主導(dǎo)作用。首先，做好產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，防止產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)重復(fù)投資特別是中西部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)并重，建立健全低碳綠色循環(huán)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)體系；其次，健全環(huán)保信用評(píng)價(jià)、信息強(qiáng)制性披露制度，針對(duì)不同的環(huán)境成本，制定不同的稅收政策，強(qiáng)化企業(yè)環(huán)保責(zé)任，同時(shí)，采取行政手段關(guān)停并轉(zhuǎn)高耗能、低產(chǎn)出、嚴(yán)重污染環(huán)境的中小企業(yè)；最后，建立市場(chǎng)導(dǎo)向的綠色技術(shù)創(chuàng)新體系，推進(jìn)清潔能源的開發(fā)利用，大力發(fā)展環(huán)保產(chǎn)業(yè)。

（2）企業(yè)層面。企業(yè)是保護(hù)環(huán)境、治理環(huán)境的中堅(jiān)力量。首先，高耗能企業(yè)應(yīng)當(dāng)主動(dòng)淘汰高耗能、低產(chǎn)出生產(chǎn)線，這也是導(dǎo)致能源投入未達(dá)到最優(yōu)規(guī)模效應(yīng)的主要原因；其次，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)與高校、科研院所的合作，增加科研投入，提高清潔生產(chǎn)技術(shù)水平，節(jié)約能源消耗，降低廢氣排放量；最后，開發(fā)廢氣再利用技術(shù)，變廢為寶，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益雙贏。

（3）公眾層面。公眾是保護(hù)環(huán)境、治理環(huán)境的重要參與者。首先，樹立環(huán)保意識(shí)，主動(dòng)購(gòu)買有環(huán)保標(biāo)識(shí)的產(chǎn)品，引導(dǎo)企業(yè)綠色生產(chǎn)；其次，踐行十九大報(bào)告提出的簡(jiǎn)約適度、綠色低碳的生活方式，反對(duì)奢侈浪費(fèi)和不合理消費(fèi)；最后，提高參與環(huán)保行動(dòng)的自覺性和主動(dòng)性，承擔(dān)宣傳環(huán)境保護(hù)的責(zé)任，為建設(shè)美麗中國(guó)做出自己的努力。

（編輯：劉照勝）

參考文獻(xiàn)（References）

[1]BROWN M A. Market failures and barriers as a basis for clean energy policies[J]. Energy policy，2001，29：1197-1207.

[2]MIRADNA M L，HALE B. A taxing environment： evaluating the multiple objectives of environmental taxes[J]. Environmental science and technology，2002，36：5289-5295.

[3]梁偉，朱孔來(lái)，姜巍.環(huán)境稅的區(qū)域節(jié)能減排效果及經(jīng)濟(jì)影響分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2014，40（1）：40-49.[LIANG Wei， ZHU Konglai， JIANG Wei. The regional energy conservation and emission reduction effect and economic impact of environmental tax [J]. Journal of finance and economics， 2014， 40（1）： 40-49.]

[4]水會(huì)莉，韓慶蘭，楊潔輝.政府壓力、稅收激勵(lì)與企業(yè)研發(fā)投入[J].科學(xué)學(xué)研究，2015，33（12）：1828-1838.[SHUI Huili， HAN Qinglan， YANG Jiehui. Government pressure， tax preference and firm R&D; investment [J]. Studies in science of science， 2015， 33（12）： 1828-1838.]

[5]PRICE L， LEVINE M D， ZHOU N， et al. Assessment of Chinas energysaving and emissionreduction accomplishments and opportunities during the 11th Five Year Plan[J]. Energy policy，2011，39（4）：2165-2178.

[6]李科.我國(guó)省際節(jié)能減排效率及其動(dòng)態(tài)特征分析[J].中國(guó)軟科學(xué)，2013（5）：144-157.[LI Ke. Energysaving and emissionabating activity with its dynamic characteristics in different provinces of China [J]. China soft science， 2013（5）：144-157.]

[7]蔡寧，叢雅靜，李卓，等.技術(shù)創(chuàng)新與工業(yè)節(jié)能減排效率——基于SBMDDF方法和面板數(shù)據(jù)模型的區(qū)域差異研究[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2014（6）：57-70.[CAI Ning， CONG Yajing， LI Zhuo， et al. Technology innovation and China industry energy saving and emission reduction efficiency：analysis on regional difference based on SBMDDF and paneldata model [J]. Economic theory and business management， 2014（6）：57-70.]

[8]魏楚，沈滿洪.能源效率及其影響因素基于DEA的實(shí)證分析[J].管理世界，2007（8）：66-76.[WEI Chu， SHEN Manhong. Energy efficiency and its influencing factors based on DEA empirical analysis [J]. Management world， 2007（8）： 66-76.]

[9]金桂榮，張麗. 中小企業(yè)節(jié)能減排效率及影響因素研究[J].中國(guó)軟科學(xué)，2014（1）：126-133.[JIN Guirong， ZHANG Li. Efficiency of energy saving and emission reduction in small and mediumsized enterprises and its influencing factors [J].China soft science，2014（1）：126-133.]

[10]李靜，彭翡翠，黃丹丹，等.基于并行DEA模型的中國(guó)工業(yè)節(jié)能減排效率研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2014（5）：145-152.[LI Jing， PENG Feicui， HUANG Dandan，et al. The research of industrial saving emission reduction efficiency based on the parallel DEA model [J]. Journal of industrial technological & economics， 2014（5）：145-152.]

[11]徐盈之，魏莎.我國(guó)區(qū)域節(jié)能減排效率及空間相關(guān)性研究[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2014（1）：1-7.[XU Yingzhi， WEI Sha. Study of Chinas provincial efficiency of energysaving and emissionreduction and its spatial correlation [J]. Journal of Dalian University of Technology （social sciences edition）， 2014（1）：1-7.]

[12]孫欣，韓偉偉，宋馬林.中國(guó)省域節(jié)能減排效率評(píng)價(jià)及其影響因素[J].西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2014（4）：137-143.[SUN Xin， HAN Weiwei， SONG Malin. Research on evaluation of provincial energysaving & emission reduction efficiency and its Influencing factors in China [J]. Journal of Northwest A&F; University （social sciences edition）， 2014（4）：137-143.]

[13]吳衛(wèi)紅，王建英，張愛美，等.高耗能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與節(jié)能減排效率協(xié)同發(fā)展實(shí)證研究[J].中國(guó)科技論壇，2016（7）：61-67.[WU Weihong， WANG Jianying， ZHANG Aimei， et al. An empirical research on the synergistic development of the technology innovation in energyintensive industry and the efficiency of energy saving and emission reduction [J]. Forum on science and technology in China， 2016（7）：61-67.]

[14]蔡寧，叢雅靜，姚懿珈.基于行業(yè)數(shù)據(jù)的新型工業(yè)節(jié)能減排效率與技術(shù)創(chuàng)新研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2016，35（8）：19-30.[CAI Ning， CONG Yajing， Yao Yijia. A research on industry energy saving and emission reduction efficiency and technology innovation [J]. Journal of industrial technological & economics， 2016， 35（8）： 19-30.]

[15]FRIED H O， LOVELL C A K，SCHMIDT S 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.

[16]CHARNESS A， COOPER W W， RHODES E. Measuring the efficiency of decision units[J].European journal of operational research，1978（2）：429-444.

[17]FARRELL M J. The measurement of productive efficiency [J]. Journal of the royal statistical society，1957，120（3）：253-290.

[18]BANKER R D， ChARNES A， COOPER W W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data development analysis [J].Management science，1984，30（9）：1078-1092.

[19]CHUNG Y H， RRE F， GROSSKOPF S. Productivity and undesirable outputs： a directional distance function approach[J]. Microeconomies，1995，51（3）：229-240.

[20]COOPER W W， SEIFORD L M，TONE K. Data envelopment analysis： a comprehensive text with models， references and DEAsoftware[M]. 2nd ed. New York： Springer Science & Business Media，2007.

[21]羅登躍.三階段DEA模型管理無(wú)效率估計(jì)注記[J].統(tǒng)計(jì)研究，2012，29（4）：104-107.[LUO Dengyue. A note on estimating managerial inefficiency of threestage DEA Model [J]. Statistical research， 2012， 29（4）： 104-107.]

[22]陳巍巍，張雷，馬鐵虎，等.關(guān)于三階段DEA模型的幾點(diǎn)研究[J].系統(tǒng)工程，2014，32（9）：144-149.[CHEN Weiwei， ZHANG Lei， MA Tiehu， et al. Some researches on the threephase DEA Model [J]. Systems engineering， 2014， 32（9）：144-149.]

[23]張根文，張王飛，汪先哲.考慮外部環(huán)境與異質(zhì)性前沿面的三階段WindowDEA模型研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2017（18）：29-33.[ZHANG Genwen， ZHANG Wangfei， WANG Xianzhe. Threestage WindowDEA model accounting for environmental factors and heterogeneity frontier [J]. Statistics and decision， 2017（18）：29-33.]

[24]李鵬，魏巍賢.生態(tài)文明建設(shè)視角下征收環(huán)境稅對(duì)河北省的宏觀經(jīng)濟(jì)影響[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2016（S2）：373-376.[LI Peng， WEI Weixian. Environmental tax levied on the macroeconomic impact of Hebei Province under the perspective of ecological civilization construction [J]. China population， resources and environment， 2016（S2）： 373-376.]

Abstract The 19th CPC National Congress Report pointed out that the construction of ecological civilization is a millennium plan for the sustainable development of the Chinese nation， and it is necessary to adhere to the basic national policy of saving resources and protecting the environment. In the past five years， the ecological environment having been significantly strengthened， the environmental situation having been improved， the overall conservation of resources having been effectively promoted， and the intensity of energy and resources consumption having decreased significantly. However， the level of air pollution in China is still very serious from the environmental protection sector data. Therefore， it is of theoretical and practical significance to evaluate the efficiency of energy saving and emission reduction in various provinces of China and offer some policy suggestions for optimizing the production and life style and emission reduction target of the 13th Five Year Plan. Except for Hebei and Tibet， selecting data in 2015 from 29 provinces （autonomous regions， municipalities directly under the central government） of mainland China as sample objects， and considering energy consumption as input variable and GDP as expected output variable， sulfur dioxide， nitrogen oxides， smoke （dust） and other exhaust gas emissions as nonexpected output variables， this paper constructed DDFDEA model to calculate the efficiency of energy saving and emission reduction in the provinces， and based on the SFA model， it eliminated the effects of external environmental factors such as industrial structure， exhaust gas treatment and random noise on the efficiency of energy saving and emission reduction. The results showed that：①There are small number of effective provinces （autonomous regions and municipalities directly under the central government）， and energy saving and emission reduction were only effective in Beijing and Guangdong. ②The efficiency of energy saving and emission reduction was obviously different among regions， which was closely related to the degree of economic development. The overall situation was that the eastern region was better than the central region while the central region was better than the western region. ③The pure technology level was generally at the high level， and the low efficiency of energy saving and emission reduction was mainly caused by the lack of scale effect especially， especially in the western region， where the gap between the scale effect and the optimal scale effect was too large. How to improve the scale effect of energy use should be one of the key points in the future reform. From the threelevel perspective， this paper finally put forward suggestions that the government should play a leading role in protecting and governing the environment while enterprises should be the backbone force， and the public is an important participant. We should make joint efforts to build beautiful China and the blue sky.

Key words DDHDEA； SFA； input； output； energysaving and emission reduction efficiency