我国“十二#183;五”时期省级碳强度约束指标的效率分配——基于ZSG环境生产技术的研究，本文主要内容关键词为：生产技术论文,省级论文,强度论文,分配论文,效率论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、问题提出
无论是从节约能源、环境保护还是气候变化角度，碳排放问题都日益受到国际社会的广泛关注。随着每年世界气候大会的不断“升温”，减排与发展似乎成为每个国家和地区都要面对的政治问题。为了体现在“发展中减排”的思路，我国政府于2009年丹麦哥本哈根气候大会提及的碳强度指标更符合发展中国家的现实情况。在2011年11月提出的《“十二·五”控制温室气体排放工作方案》中，明确“到2015年末的全国碳强度水平要比2010年末下降17％”的发展目标，这是中央政府首次对碳强度约束指标提出硬性要求。碳强度指标是指在某个时期内，某地的二氧化碳排放量与其国内生产总值(GDP)的比值，即单位GDP所对应的二氧化碳排放量。某地的碳强度数值，受到该地碳排放量和国内生产总值的双重影响，实际上与该地区的经济规模、资源禀赋、产业结构与能源消费结构密切相关。制定碳强度约束指标分配体系需要因地制宜，兼顾公平性与效率性相结合，科学、系统地考虑能源—经济—环境的交互关系。
“十二·五”时期的经济发展低碳化已成必然趋势，但各省区情况不同，分配各省区碳强度约束指标要求微观计算的科学性与宏观政策的有效性的辩证统一。“十一·五”时期的节能工作经验表明，各省区节能基础不同，即使完成相同的20％降低幅度，对应的技术效率也大相径庭。明确各省区“理所应当”实现的碳强度约束指标，对于“十二·五”时期各省区制定切实可行的经济与社会发展规划，具有一定的借鉴价值。“十二·五”时期各省的碳强度的“理论”下降幅度与国家行政分配指标的差异化，将直接影响各地在“十二·五”时期的产业结构调整，并制定不同的能源生产和能源消费策略。因此，确认“十二·五”时期各省区碳强度约束指标的效率分配，以及制定“十二·五”时期各省区相应的区域经济规划、产业结构调整和能源生产与消费的应对策略，是各级地方政府亟须解决的重大现实问题。因此，完成“十二·五”时期各省碳强度约束指标的效率分配具有极强的政策意义。
在我国整体碳强度目标约束指标既定的前提下，可以测算出各省区将获得的碳强度约束指标，从整体上体现了“零和收益”的博弈思想。因此，本文将根据ZSG环境生产技术，对“十二·五”时期碳排放强度约束指标的效率分配问题进行研究。
碳排放相关的研究一直是国内外的学术热点问题，其子领域成果较为丰硕。本文拟从碳排放分配、碳强度等子领域对相关研究成果进行简述。
第一，目前从国际社会就气候问题进行谈判和沟通时所采用的碳排放分配指标来看，以国别排放指标、人均排放指标、人均累计排放量、单位GDP排放指标、国际贸易排放指标等简单指标最为常见。我国学者王伟中等(2002)从稳定大气中二氧化碳浓度、碳排放额度分配和减排行动与承诺等角度，明确发展中国家应坚持根据人均碳排放量进行分配的立场和原则。
第二，有部分学者对碳强度演化的趋势进行了初步探索。Fan等(2007)对1980～2003年间我国的碳强度指标变化进行趋势分析；王峰等(2011)将能源消费结构的优化趋势与未来碳强度目标的可行性进行潜力预估；杜官印等(2010)对1997～2007年间的化石能源碳强度变化进行趋势分析，其结果表明，化石能源消耗对环境的影响程度日益加大；而吴殿廷等(2011)使用统计分析和计量经济方法，对碳强度影响因素的优选模型加以建立和测算，指出未来碳强度数值可能存在着长期收敛趋势。
第三，有部分学者对碳强度的宏观产生机理以及碳强度变化的影响因素进行相关关系分析。其中，Zhang(2009)从宏观生产技术以及需求两个研究切入点对碳强度指标进行分解研究，并对我国1992～2006年间的碳排放总量以及碳强度的变化加以研究；岳超等(2010)通过回归的计量经济分析，得出能源资源禀赋、产业结构和能源消费结构会影响各省碳强度；张友国(2010)的研究表明，不同经济发展路径和模式可能导致碳强度水平的大幅度变化。
综上所述，国内外碳强度指标的研究尚存在以下不足之处：现有的研究仅局限于碳强度指标的影响因素的相关分析和趋势分析，属于后验分析，缺乏对碳强度指标分配的系统性考虑和整体性把握的前瞻探索。要完成对“十二·五”期间我国省级碳强度约束指标进行整体效率最大化的效率分配方案，需要结合碳排放产生过程的宏观生产机理进行充分讨论，这也是本文采用“零和收益”思想的ZSG－DEA方法，同时使用环境生产技术机理对各省碳强度指标进行科学分配的初衷。
二、模型介绍
在本文中，将体现非期望产出的技术效率评价的环境生产技术与ZSG－DEA方法有机结合，以决策单元的整体效率最大化为导向，完成我国“十二·五”时期各省区碳强度约束指标的最优分配方案。为了更好地处理包含环境污染物的生产过程，F
re等(1989)提出环境生产技术概念，该技术对非期望产出等环境污染物的技术效率测定提供了新的思路。在此基础上，Zhou等(2008a)以碳排放作为非期望产出，采用环境生产技术对环境绩效做出评价。
数据包络分析(DEA)是由Charnes等人于1978年提出的系统工程方法论，能够很好地处理决策单元之间的相对评价，被广泛应用于经济学、管理学以及其他学科领域。Zhou等(2008b)对DEA方法在环境经济学的应用加以小结，其他学者如Ramanathan(2002,2005)，Gomes等(2008)，Wei等(2007)，Zhou等(2008c,2010)等人也使用DEA方法在能源与环境软科学领域做出相应的贡献。
经典DEA模型的投入和产出变量不受到任何条件的约束，而在分配领域应用的DEA模型会受到某一个投入(或产出)变量的总量保持不变条件的限制。本文以“十二·五”时期各省区的碳强度约束指标作为研究对象，该对象会受到“十二·五”时期国家碳强度约束总量指标为17％的影响。碳强度由碳排放量和国内生产总值相比得出，在国内生产总值一定的前提下，碳排放量的这一非期望产出指标的分配具有竞争性，某省区的碳排放量的增加意味着其他省区碳排放量的减少，这样体现碳排放量这一非期望产出总额的不变性，即总额不变的“零和收益思想”(Zero－Sum－Gains)。体现该分配思想的DEA方法称为“零和收益”的DEA方法(Zero－Sum－Gains DEA)，即ZSG－DEA方法。
在ZSG－DEA方法中，原本在经典DEA下技术无效的决策单元重新分配投入或产出变量后(部分变量增加，部分变量减少)，所有的决策单元的技术效率值皆为1，此时意味着全部决策单元都位于一个新的前沿面(ZSG－DEA前沿面)上，而发生改变的变量总额却保持不变。图1为产出导向的ZSG－DEA原理示意图。
图1 产出导向的ZSG-DEA原理示意
在ZSG－DEA方法中，可以根据平均分配和比例分配两种方式分配变量，后者更为常见。比例分配虽然是非线性规划，但经过模型推导可以将非线性问题退化成简单方程计算。该方法首先由Lins等(2003)提出，用于对悉尼奥运会获奖国家的投入产出评价的研究。此后，Gomes等(2008)和林坦等(2011)将其用于能源与环境经济研究领域的分配研究，以二氧化碳作为单一的投入变量，而将人口数量、能源消耗量和国内生产总值作为产出变量，使用投入导向的ZSG－DEA模型解决碳排放量的额度分配问题；Hu等(2010)采用该方法的产出导向模型对我国台湾地区券商的市场占有率进行效率评估；孙作人等(2012)采用单投入双产出的模型对我国“十二·五”的节能指标进行效率分配。
上述研究仍存在一定的不足，即确认投入和产出变量并没有考虑其生产过程的技术合理性，不符合碳排放产生的宏观机理和生产框架；仅能解决单投入或者单产出的径向分配问题，对非径向分配问题缺乏研究。在能源、经济与环境的交叉学科研究中，通常以能源消耗量、人口数量和资本存量作为投入变量，将国内生产总值和碳排放量作为产出变量予以计算(王群伟等，2010)。本文在成熟的环境生产技术和传统的ZSG－DEA方法的研究基础上，首次提出ZSG环境生产技术的非径向效率分配模型，即以能源消耗量、人口数量和资本存量作为投入变量，以国内生产总值和碳排放量作为产出变量，通过ZSG－DEA方法计算，最终将碳排放量进行非径向的效率分配(而其他的投入、产出变量保持不变)，经过模型计算并分配后。全部省区都处于ZSG－DEA前沿面上(即参与碳排放量分配的全部省区技术效率皆为1)，从而实现全部省区的能源、经济与环境变量的整体帕累托最优化配置。
在式(2)的基础上，结合Gomes等(2008)的研究思路，提出产出导向型的ZSG环境生产技术的碳排放非径向分配模型如式(3)所示：
三、数据来源及说明
本文采用ZSG环境生产技术的相应模型测算技术效率
，借鉴国内外的环境生产技术相应成果(Zhou等，2008c；王群伟等，2010)的研究思路，投入变量设定为各省区的化石能源消耗量、资本存量、人口总数，产出变量设定为国内生产总值和碳排放量。由于本文后续计算涉及对“十二·五”时期的数据预测，故须结合各省区的历史与现实情况，以及国家“十二·五”时期对能源强度和碳强度的约束指标综合考虑。本文的对投入和产出变量指标的预测假设和数据来源如下。
1、预测假设
2011年，国家“十二·五”规划中提出以年均7％作为经济增长的目标，本文借鉴李善同等(2005)的研究思路，将我国经济在“十二·五”期间的经济增长设定基速、中速和高速的三种情景，分别以7％、8％和9％作为基速、中速和高速情景的增长率。而碳强度与能源消费结构相关，本文以2010年的化石能源消费结构作为后续碳排放量计算的预测基准。
2、投入和产出数据来源
根据国家人口发展战略课题组(2007)中的数据，假设2011～2015年间，按照我国总人口以0.622％的平均增长速度，计算得出人口数量；借鉴单豪杰(2008)采用的永续盘存法的计算方式，根据林伯强等(2011)提出的2011～2015年间中国物质资本存量的平均增速为14％及10.96％的折旧率，计算得出2011～2015年期间的资本存量，并以1952年作为基年进行调整；国内生产总值的计算，需要根据前述的三个情景分别加以计算，并以1952年作为基年进行调整。根据能源强度16％的约束指标值和年度国内生产总值，可逆算出各省区的能源消耗量；碳排放量的计算方式也仿照能源消耗量的做法，以碳强度17％的约束指标值和当年国内生产总值，逆算出各省区的初始预测碳排放量。能源消耗量根据煤炭、石油和天然气等化石能源消耗量乘以标准煤转化系数得出，采用的标准煤转化系数和碳排放系数参考于IPCC数据。其他数据均来自于《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。由于西藏自治区的历史数据缺失，故选择我国大陆地区30个省区作为决策单元，参与碳强度约束指标分配。后文中所示结果均以GDP年增长8％的中速情景加以计算。
四、实证结果分析
1、碳排放的扩张系数
本文采用DEAP软件和Excel软件进行规划求解，对式(2)对应的各省区的碳排放量的扩张系数进行测算，以“十二·五”期末的2015年为例，列举碳排放量的扩张系数结果如表2所示。
从2015年的各省区碳排放扩张系数值可以看出，山西、内蒙古和宁夏等省区的碳排放扩张系数为1，意味着上述省区的碳排放量处于全部30个省区数据包络构成的共同前沿面上，但由于碳排放量为非期望产出，扩张系数等于1的数值说明上述省区的碳排放量与资本存量、人口数量、能源消耗水平相比较而言，排放过多，属于高排放区域。
可以预测的是，以旅游业等第三产业为主要产业结构的海南省，2015年的碳排放的扩张系数值名列全国第一，说明该省的经济发展与环境保护预期能够和谐发展。而国内生产总值最大的广东省，也拥有相对领先碳排放的扩张系数排名，进而说明该省区保持经济的快速发展的同时，低碳经济转型预期良好。
2、我国“十二·五”期末的ZSG碳强度分配
(1)2015年末数据分析。经过迭代求解前述的式(4)，计算并整理出2015年碳排放量的ZSG－DEA扩张系数(简称ZSG－)以及全部省区处于ZSG前沿面时的碳排放量(即ZSG排放量)。结果如表3所示。
经过计算分析，ZSG－DEA扩张系数h[,rp]若大于1，则该省区理论上允许增加碳排放额度，而该数值小于1的省区则需要减排。经过ZSG环境生产技术的相应模型计算并分配后，各省区理论上排放的碳排放量有增有减，但是，保持国家碳排放总量不变，仍为1112955.25万吨；分配后各省区全部投入和产出变量数值都位于ZSG－DEA前沿面，实现整体效率最大化的资源配置，这意味着经过ZSG分配后，各省区的国内生产总值、碳排放量与人口总数、资本存量、能源消耗量的水平相匹配，从而实现整体的帕累托最优。表3最右一列“增减额度”体现的是某省区理论上需要增加或者减少的碳排放额度。以北京为例，2015年北京的化石能源产生的预测碳排放量为12508.93万吨，而经过ZSG分配的碳排放量限额可达13667.44万吨，理论上仍可以增加1158.51万吨的碳排放量。而该列数值为负的省区，在该年度需要完成一定额度的减排才能达到效率最大化的整体帕累托最优状态。
(2)各省区“十二·五”期末与“十一·五”期末碳强度降幅研究。在计算出2015年ZSG排放量的基础上，可以进一步计算出各省区2015年ZSG碳强度，并推算出各省区在“十二·五”期末理论上需要实现的碳强度约束指标。将“十二·五”期末与“十一·五”期末相比，各省区ZSG碳强度与2010年实际水平相比较的下降幅度进行测算，并以“十二·五”时期国家碳强度约束17％的平均水平进行参照，分为三类地区，分类区间分别为13％以下(A类)，13％～17％(B类)，17％以上(C类)。如表4所示。
降幅在13％以下的为A类地区，此类地区在“十二·五”期间的碳强度达标压力较小，如北京、海南、四川、陕西、甘肃、青海和新疆七个省区。在全国范围内，北京的碳排放下降幅度一直处于全国前列，这和北京的产业结构调整、能源消费结构改善和能源效率提升有着直接关系。北京在“十一·五”时期就完成区域内的高能耗工业的外迁，并在全市范围内大力推行节能减排降耗措施，为“十二·五”期间的节能减排目标的实现打下良好的基础。而青海和新疆是农业大省，工业比重较小，较容易实现“十二·五”时期的减排任务。特别值得一提的是海南，所计算的允许下降幅度为负值，反而说明其环境约束对经济发展负面影响较小。
降幅在13％～17％区间的是B类地区，此类地区碳强度的约束指标比国家平均目标17％略低，由于节能减排的前期工作基础较好，故在“十二·五”期间承担较小压力，如吉林、黑龙江、山东和重庆。在上述省区中，山东虽然是传统的能耗大省，但由于其能源效率持续获得改善，GDP总量位于全国前列，也获得了“十二·五”时期减排的主动权。
其他降幅在17％以上的是C类地区，此类地区在“十二·五”期间须承受较大的减排压力。此类地区包含省区较多，情况各有不同。其中的上海和江苏，尚未完成经济结构调整；河北、辽宁和河南等省区的第二产业比重较高的产业结构给“十二·五”时期的低碳转型带来一定的难度；山西、内蒙古等省区是传统的能源输出大省，从当地资源禀赋的角度出发，短期内改变能源消费结构并不现实，这只能从改善能源效率上入手，同时利用区位优势，加大对风能和太阳能等清洁能源的开发和利用。
不同省区具有不同节能减排基础，各地方政府都要因地制宜，结合本地的资源禀赋和区域特征，注意节能减排与经济发展的密切联系，做好能源、经济与环境的协调发展。
(3)ZSG分配与国家行政分配的差异性浅析。结合2011年我国提出的《“十二·五”节能目标分解方案的征求意见稿》及碳强度的微调标准，可以简单测算出国家行政分配体制下“十二·五”时期的省级碳强度约束目标：广东20％；天津、上海、江苏、浙江19％；北京、河北、辽宁、山东、福建、四川18％；云南、山西、吉林、安徽、江西、河南、湖北、湖南、重庆和陕西17％；内蒙古、广西、贵州、甘肃、宁夏、黑龙江16％；海南，新疆11％；西藏、青海10％。
经过测算的ZSG分配目标和国家行政分配目标进行逐一比对，发现ZSG分配目标与国家行政分配目标存在一定的差异。需要说明的是，国家行政分配的能源强度指标各地区稍有不同，绝大部分省区位于15％～18％的区间，而本文进行的ZSG分配研究此前将各省区能源强度约束固定在16％的国家整体约束值。为了更好地进行比较，按照国家对各省能源强度约束指标的要求，对ZSG分配目标进行调整，调整过后的国家行政分配机制方式及ZSG环境生产技术分配机制下各省区的碳强度数值如表5所示。
国家行政分配机制与ZSG环境生产技术分配机制结果相比，12个省区的国家行政分配约束指标超过ZSG环境生产技术约束分配指标，最大差异为海南的11.89个百分点。体现最大正向差异的依次为海南、北京和四川，恰好是ZSG环境生产技术分配机制下碳强度约束最乐观的地区。较大的正向差异表明国家赋予这些低碳经济转型较为成功的地区更多的减排责任，希望这些地区能够起到示范性作用，进一步挖掘减排潜力，为推进本区域的可持续发展进一步添砖加瓦；而体现最大负向差异的有上海、江苏、辽宁、山西和内蒙古等省区，这些省区是在ZSG环境生产技术分配机制下碳强度约束形势最严峻的地区，上海、江苏和辽宁的工业比重较大，中央政府希望上述省区能够尽早完成产业结构调整，而山西和内蒙古是能源输出大省，这也充分说明，对短期内无法实施低碳转型的省区，中央政府充分考虑能源、环境与地方经济的协调发展，不苛求上述地区承担更大的减排责任，在确保地方经济发展的同时兼顾环境保护的协调。
由此可见，国家行政分配机制更注重省际的“公平”导向分配，实施节能减排的同时，必须兼顾经济发展、结构调整和人民生活水平的稳定和提高；而本文提出的ZSG环境生产技术分配机制更强调的是省际的“效率”导向分配，谋求全部省区碳排放的技术效率最大化，强调能源、环境与经济的整体帕累托最优。
(4)“十二·五”时期各省区低碳经济发展路径探索。各省区由于自身的资源禀赋、能源消费结构和产业结构的大相径庭，如果按照现有经济模式和发展路径，只能进一步拉大“理想未来”(ZSG环境生产技术分配的碳强度约束指标)与“现实未来”(初始预测碳强度下降幅度)的差异。结合“十一·五”时期的节能工作的经验，各省区应结合自身的发展境遇，探索出适合本省实情的“十二·五”时期低碳经济发展需要考虑的路径。结合表5和图2对30个省区的低碳经济发展模式进行初步的探索。
图2 “十二·五”期末全部省区碳排放约束指标与GDP总量关系
注：因为海南的ZSG碳强度约束下降幅度为负，故未在图上显示。
如图2所示，各个省区在图中的位置不同，则意味着“十二·五”期间的发展模式有所差异。根据“十二·五”期末的碳强度约束和GDP发展状况，以13％和5500000亿元作为分界线，将30个省区划分成四类区域，分别是高GDP低约束的Ⅰ类地区，低GDP低约束的Ⅱ类地区，高GDP高约束的Ⅲ类地区和低GDP高约束的Ⅳ类地区。根据这一省区分类结果，各省区的地方政府可以结合本地区的资源禀赋现实、产业结构比重和能源消费结构进行调整和改善，尽可能向Ⅰ类地区靠拢，从而实现低碳经济和可持续发展。
根据ZSG环境生产技术的分配计算，“十二·五”期末仅有四川属于Ⅰ类地区，说明四川省未来可以在承担环境约束较轻的情况下实现GDP的健康发展，四川应以使用水电等清洁能源和提高能源效率的措施来进一步降低碳强度。而其他省区仍存在持续改善的潜力。
Ⅱ类地区中的北京，在“十二·五”时期应加大对高科技、现代农业和金融服务业的扶持力度，实现碳强度逐步改善情况下的GDP提升；其他几个西部省区，地广人稀，人均占有资源丰富，注重资源开发与环境保护并重，避免山西、内蒙古的资源开发“覆辙”，引进CDM项目和环保技术，坚持低碳化的采掘业发展路径。
Ⅲ类地区中的广东，完全可以进一步利用核能和水电，改善能源消费结构，并进一步提高服务业比重，调整产业结构；江苏可以充分利用沿海沿江的区位优势，加大黄海区域风电场开发力度，并结合本省在太阳能产业的技术领先优势，大力推广太阳能技术，从而改善能源消费结构；同为GDP大省的山东，需要从改善产业结构入手，将省内高能耗高污染的重工业和重化工业企业强行产业升级，并提高能源效率；上海应加快产业结构改善，应加快整合长三角地区的服务业资源，促进以金融服务业为主的第三产业集聚效应的实现，增加GDP中高附加值比重；此类地区中的河南、河北与辽宁，考虑资源禀赋并无明显优势，需要以提高能源效率的措施为主，以使用清洁能源的措施为辅，从而降低碳强度。
Ⅳ类地区中的山西和内蒙古等传统能源输出省份，面临着较大的节能减排压力，此类地区的低碳路径既要寻求以煤炭、钢铁和煤化工为主的高能耗产业的产业升级，同时还要结合区位优势，发展风电和太阳能等低碳清洁能源。除此以外，此类地区大多数为欠发达地区，在追求经济发展的同时，还需要注重能源效率的提高。此类地区的低碳路径，应根据本省区的实际情况，或者尽可能改善产业结构，在相同能源消费情况下产出更多的GDP，即向区域Ⅲ靠近；或者提升能源效率，挖掘节能潜力或者改善能源消费结构以降低碳强度，即向区域Ⅱ靠近，最终谋求向区域Ⅰ靠近。
五、主要结论与政策建议
本文将环境生产技术与ZSG－DEA方法有机结合，提出ZSG环境生产技术的碳排放分配模型，以我国全部省区的整体技术效率最大化为导向，测算了我国“十二·五”时期各省区碳排放量，完成对“十二·五”期末的省级碳强度约束指标的效率分配，并对国家行政分配体制下的约束目标和ZSG环境生产技术分配体制下的约束目标进行横向比较，对各省区“十二·五”时期的低碳发展路径进行初步探索。研究结果表明：一是经ZSG环境生产技术的相应模型计算，完成对各省区碳排放量的效率分配，此时全部省区都处于ZSG－DEA前沿面上，实现了整体帕累托最优；二是在使用ZSG环境生产技术的相应模型进行效率分配基础上，将国家行政分配体制下的碳强度约束指标和ZSG环境生产技术分配体制下的碳强度约束指标进行了横向比对，结果发现两种分配机制的结果存在较大差异(最大差异为海南的11.89％)，差异性体现了国家行政分配注重碳强度约束指标分配的均衡与发展，以公平性为主，而ZSG环境生产技术分配更多体现了效率性；三是根据各省区在“十二·五”期末应该达标碳强度约束指标与当年GDP数值的关系，将30个省区划分为四类地区，考虑到各省区的资源禀赋、产业结构以及能源消费结构等现实情况的不同，各省区应该根据各自的区域特质，努力向低排放高GDP的区域Ⅰ靠近，从而实现低碳转型的可持续发展模式，尽管实现这一目标的路径各不相同。
本文的政策含义包含以下三个方面：一是在“十二·五”碳强度约束指标的分配上，中央政府必须尊重各省区的历史与现实情况，充分兼顾分配的公平性与效率性的辩证统一，客观分析各省区在现阶段的低碳转型和发展中所遇到的瓶颈与障碍；二是虽然国家行政分配体制和ZSG环境生产技术分配体制的政策含义不同，实施难度不同，但各省区都不能以为了达标而达标，而应该将碳强度约束作为低碳经济转型过程中的必要鞭策而正确认识；三是在“十二·五”时期甚至更远的2020年，各省区应制定切实可行的区域经济政策和产业政策，响应中央政府的号召，将国家的整体利益与地方的局部利益有效挂钩，制定多样化的低碳路径，动态性实现“发展中减排”，以达到甚至超过碳强度约束指标。我国的低碳经济和低碳社会实现并非一朝一夕，需要每个省区的齐心协力共同完成，除了通过政策导向机制完善产业结构和能源消费结构、提高能源效率，还可以通过市场化机制手段，以区域性的碳排放交易市场建立为契机来促进减排。未来需要市场化运作的碳排放交易机制，仍需要借鉴本文提出的ZSG环境生产技术的研究思路作为科学依据，这也是完善本领域未来研究的动力所在。
注释：
①传统研究追求产出指标的最大化(决策单元更靠近前沿面)，而碳排放作为非期望产出，应谋求其数值的最小化。本文以碳强度的效率分配作为研究目标，公式(2)结果仅为计算各省区碳排放的扩张系数所用，扩张系数大反而意味着该省区的碳排放量距离前沿面更远，碳排放量相对更小。表2的结果也证实此观点。
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