叶紫怡+王格+张雨阳+于佳平+马珩

[摘要]文章依据时代热议话题，关注碳排放的环保和效益问题，提出建立区域碳绩效评价体系、分析江苏省苏北、苏中和苏南三大地区碳绩效的状况的课题。通过数值分析苏北、苏中及苏南地区的碳绩效情况，利用平衡计分卡、灰色关联分析等方法，最终建立碳绩效评价的定性、定量体系，并提出相应的绿色发展建议。

[关键词]碳绩效；平衡计分卡；灰色关联分析；碳绩效评价体系；绿色经济优化应用

[DOI]1013939/jcnkizgsc201630170

1引言

20世纪以来，人们越来越关注CO2的排放情况。中国作为当前世界上最大的CO2排放国之一，其节能减排压力可想而知。江苏作为国内的经济大省，产业结构复杂，环境污染特别是碳排放问题较为严重。江苏省南、中、北区域发展不一，其碳绩效情况也各有不同。

本文依据时代热议话题，提出调查江苏省苏北、苏中和苏南三大地区碳绩效的情况及绿色经济优化措施的课题。江苏省苏北、中、南的城市区域划分：苏北：徐州、连云港、宿迁、淮安、盐城；苏中：南通、泰州、扬州；苏南：南京、苏州、无锡、常州、镇江。希望借助本次调查对苏北、苏中及苏南地区的碳绩效情况做到大体的了解，找出碳绩效的评价指标，最终建立碳绩效评价体系，并提出相应的绿色发展建议，为我国其他区域的碳绩效评估提供参考。本文的数据主要来源于江苏省十三大市2015年，2014年，2013年的统计年鉴，及十三大市统计局官网数据、政府工作报告。

2文献综述

目前，我国对碳绩效还没有明确的定义，对区域碳绩效的研究更是少之又少。在这里，本文对碳绩效的理解是：一定单位碳排放量能够换来多少对人类生活的有效输出或效益。即碳绩效越高，一定量的碳排放可以换来更多的有效输出，同理，相同的有效输出条件下碳排放更少。以下是国内外相关的研究现状。

21国内区域碳绩效研究现状

马春利用IPCC推荐的方法计算了天津1995—2007年的能耗和碳排放量；Yin FChang利用输入-输出机构分解法检验了台湾1989—2004年的CO2排放量变化，确定了引起排放量变化的主要因素；Huibin Du利用基于能值货币比率的输入-输出分析方法对CO2排放量进行估计，利用结构分解方法来对造成中美2002—2007年贸易顺差中CO2排放量变化的驱动因素进行分析。MingZhang，HailinMu，hdongNing（2009），CanWang，JiningChen，JiZou（2005），SunilMalla（2009），YingFan，Lan-cuiLiu，GangWu，YiMingwei（2007）得到基本一致的结论：能源强度是影响CO2排放的主要因素。Zhang，Youguo（2009）认为经济增长、部门结构、需求结构、碳因子是影响CO2的重要因素。Wu et al（2005）指出能源强度以及由于国有企业产权改革带来的工业企业平均劳动生产率下降是导致这一时期CO2排放下降的主要因素。

22国际区域碳绩效研究现状

2006年10月30日，英国发布了由尼古拉斯·斯特恩牵头完成的《气候变化的经济学》。《斯特恩报告》以气候科学为基础，用“成本—效益分析”方法对欧盟提出的全球2℃升温上限加以论证，呼吁各国尽早向低碳经济转型。此外，国外许多学者都对本国及世界温室气体排放与经济发展的环境库兹涅茨曲线进行了检验。Panayotou认同格鲁斯曼等人对部分环境污染物（如颗粒物、二氧化硫等）排放总量与经济增长长期关系呈倒“U”形关系的论断，并从人们对环境服务的消费倾向角度解释了原因。Ankarhem考察了瑞典的情况，指出1918—1994年，二氧化碳、二氧化硫和挥发性有机物（VOC）的排放状况也呈环境库兹涅茨曲线分布。Friedl等认为，1960—1999年奥地利的碳排放状况与经济增长呈“N”形而非倒“U”形关系。Grubb等认为，在工业化初期，随着人均收入的增加，人均碳排放量较高，但是跨越这一阶段以后，人均碳排放量将在不同的水平上趋于饱和。

综上所述，本文引入“碳绩效”的概念，以衡量和量化区域在发展过程中，以牺牲周围环境为代价的不良发展。通过调查江苏境内的状况，将江苏省划分为苏北、苏中、苏南三个区域，对这三个区域分别讨论其碳绩效水平，分析各个地区相应的数据特征，运用平衡计分法和灰色关联分析法，除了定性分析外，也给了定量的研究思路来进行系统的研究。最后，讨论江苏省三大区域如何贯彻中央的节能减排等环保政策，进行绿色经济的优化应用。

3研究分析

31建立区域碳绩效评价指标体系

311区域碳绩效评价指标体系构建

综合以往文献，本文采用“平衡计分卡”（BSC）方法建立区域的碳绩效评价体系。BSC是由哈佛商学院发明的一种绩效管理和绩效考核的工具，我们根据原有的企业经营绩效评价体系模型的四维评估模式展开研究，自主构建了四项区域维度来评价区域碳绩效，从区域经济效益、区域居民体验、区域内部管理以及区域创新发展四个角度，通过现有官方数据计算分析并得出有效的绩效评价，将管理战略落实为可操作的衡量指标和目标值。针对评价体系的四个维度，总结与碳绩效相关的指标，在此基础上进行创新，最终形成碳绩效评价的指标体系。

312评价指标描述分析

本文将从以下四个维度对碳绩效评价指标进行分析：

（1）区域经济效益。①碳GDP效益。指该地区在特定时间内GDP总额与一次能源总碳排放量的比率。碳GDP效益=GDP总额/一次能源总碳排放量×100%。②低碳发展资源消耗。指该区域在特定时期低碳产业发展背景下资源的消耗量。③低碳经济附加值。指低碳产业从税后净营业利润中扣除包括股权和债务的全部投入资本成本后的所得。④低碳产品收益率。指具备节能，减排作用的产品获取的净利润占使用的平均资本的百分比。

（2）区域居民体验。①碳居民收入创造。指该地区在特定时期常住居民收入总值与一次能源总碳排放量的比率。碳居民收入创造=常住居民收入总值/一次能源总碳排放量×100%。②碳从业人员率。指该区域各产业在特定时期从事低碳、零碳业务或节能减排人员占全体员工的比率。碳从业人员率=碳从业人员总数/员工总数×100%。③低碳工作满意度。指该地区在特定时期常住居民对当地低碳工作方针的满意程度。④公众参与度。指该地区在特定时期常住居民积极参与当地低碳工作方针的人数与常住居民总人数的比率。公众参与度=常住居民积极参与当地低碳工作方针的人数/常住居民总人数×100%。⑤低碳工作落实率。指在特定时期该地区政府、企业、个人已落实并得到效果的当地低碳工作方针占所有低碳工作的比率。低碳工作落实率=已落实并得到效果的当地低碳工作方针/所有低碳工作×100%

（3）区域内部管理。①碳吸收绿化覆盖率。指该地区在特定日期建成区绿化面积与该地区占地面积的比率。碳吸收绿化覆盖率=建成区绿化面积/区域占地面积×100%。②能源配置效率。能源配置效率一般指能源消费的有效产出，其效率主要取决于技术进步程度，常用能源经济效率与能源技术效率的比值来衡量。能源配置效率=能源经济效率/能源技术效率×100%。③能源规模效率。指该区域各产业特定时期规模报酬不变情况下的能源技术效率总量与规模报酬变化情况下的能源技术效率的比率。能源规模效率=规模报酬不变的能源技术效率/规模报酬变化的能源技术效率×100%。④污染物回收利用率。指污染物中能够被回收利用部分（包括再使用部分、再生利用部分和能量回收）的质量之和与已回收的废弃产品的质量之比。污染物回收利用率=污染物中能够被回收利用部分的质量之和/已回收的废弃产品的质量×100%。⑤环保节能标准执行率。指在特定时期该地区已通过并执行的当地环保节能标准占所有环保节能标准的比率。环保节能标准执行率=已通过并执行的当地环保节能标准/所有环保节能标准×100%

（4）区域创新发展。①低碳技术投资率。指该区域各产业在特定时期投资于低碳项目、低碳技术和低碳工艺流程等方面的实物或资本投资额与该时期投资总额的比率。碳投资率=碳投资额/投资总额×100%。②科技投入总额。指在报告年度实际支出的全部科技活动费用，包括列入技术开发的经费支出以及技措技改等资金实际用于科技活动的支出。③管理层低碳关注度。指该地区管理层对低碳工作的关注程度。④居民低碳知识教育程度。指该地区管理层对当地居民低碳环保意识培养与知识教育的重视程度。

313定量分析指标的确定

由于我们探究目的与方向是定量分析碳绩效而不是简单的定性分析，因此很多数据不足甚至是无法计量的指标就不符合我们对指标的选择标准，因此我们决定分别选取各个维度中可以找到相关数据的一个指标，来进行定量分析。

区域经济效益维度上，我们选取了一个宏观且与碳消耗、碳排放密切相关的指标：碳GDP效益（其他三个指标相关性强但不好定量），既该地区在特定时间内GDP总额与一次能源总碳排放量的比率，表示产生一定单位的一次能源碳排放可取得多少区域GDP效益；区域居民体验维度上，选取碳居民收入创造指标（碳从业人员率指标没有现成数据，其他三项指标不好定量），即该地区在特定时期常住居民收入总值与一次能源总碳排放量的比率，表示产生一定单位的一次能源碳排放可取得多少居民总收入效益；区域内部管理维度上，我们的最优选择应是污染治理方面的指标，如：污染物回收利用率、环保节能标准执行率等，但由于这几项指标没有官方数据，因此我们只能选择碳吸收绿化覆盖率，即该地区在特定日期建成区绿化面积与该地区占地面积的比率，来从碳吸收方面体现碳排放治理效果，从而体现区域内部管理绩效；区域创新发展维度上，我们的最优选择应是低碳技术投资率，但是官方数据中对于科技投资的费用估算没有分门别类，只有科技投入总额（在报告年度实际支出的全部科技活动费用）的数据，因此我们只能选择该指标来表现区域创新发展程度。

314区域碳绩效模型的评价

目前的碳绩效考评体系的主体思想符合BSC在四个不同方向的维度取得评价平衡的要求，但实际中这四个方面也是相互关联的，并且评价维度的确定是与低碳环保的战略目标相吻合的。然而，一般定性评价体系中好，BSC要求每个维度的指标不要太多也不要太少，因为BSC中的每一个指标都是表达战略目标的因果关系链中的一部分，一般设置在3～4个，但由于我们要定量分析，因此指标数目只选择了一个，虽然我们突破了碳绩效理论与实践结合的“瓶颈”，但结果可能会不精确，可能会增加绩效评判的偶然性和片面性。因此对于某一区域的碳绩效考评，要合理选取维度和指标，并且考评体系不应一成不变，应结合企业的发展和政策的要求，随时完善，这样才能真正地测评一个区域的碳绩效。

以下我们将用灰色关联分析的方法，定量对江苏省苏北、中、南区域碳绩效进行分析。

32灰色关联分析

321灰色关联方法介绍

在系统研究过程中，由于系统内外扰动的存在和人类认识能力的局限性，人们所获的信息往往带有某种不确定性。随着科学技术的发展，人们对于不确定性系统的研究日益深入。扎德教授于60年代创立的模糊数学，邓聚龙教授于80年代创立的灰色系统理论，帕夫拉科教授于80年代创立的粗糙集理论等，都是产生了广泛国际影响的不确定系统研究的重要成果。1982年，中国学者邓聚龙教授创立的灰色系统理论，是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。该理论以“部分信息已知，部分信息未知”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的挖掘，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。一般的抽象系统都包含有许多种不同的因素。多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势。对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，即“灰色关联度”作为衡量因素间关联程度的一种方法。我国统计数据十分有限，而且现有数据灰度较大，再加上人为的原因，许多数据序列起伏波动频繁，甚至出现大起大落，很难找到典型的分布规律，因此关联度模型及其计算方法的研究具有十分重要的意义。

灰色关联度的计算步骤：①构建初始行为指标序列；②求序列初始化算子，可以采用初值化算子、均值化算子、区间化算子等；③构建参考序列；④计算关联系数；⑤求解序列关联度。

322江苏省各城市碳绩效指标研究

通过相关资料的阅读和查找，归纳出江苏省各市的能耗、碳排放等数据如表1、表2所示。

（1）盐城2014年综合能耗数据缺失，这里用2013年的数据近似代替。盐城综合能耗=（2013年）GDP*0518=198685万吨标准煤。（盐城2013年万元GDP能耗0518吨标准煤）

（2）宿迁综合能耗=（2014年）GDP*0572=109824万吨标准煤。（宿迁2014年万元GDP能耗0572吨标准煤）

（3）宿迁科技投入2012年、2014年数据缺失，因此数据采用2013年近似代替。

（4）由于没有碳排放的直接数据，南京、无锡、淮安、扬州、泰州的一次能源碳排放量为核算得出，根据IPCC的2006年版碳排放计算指南，计算公式为：C=3i=1EiFi其中Ei表示第i种一次能源的消费总量（单位：万吨标准煤），Fi表示第i种一次能源的碳排放系数，C表示一次能源的碳排放量（单位：万吨）。能源折标准煤参考系数和能源的碳排放系数见表3、表4。其余城市由于一次能源的数据缺失，所以用综合能耗转换为一次能源碳排放的折算系数067来计算得出一次能源总碳排放量。我们根据部分数据来估计一次能源消耗总量的碳排放系数，即以数据较全面的市的数据作为每种一次能源消耗的比例作为系数，进行加权平均得到总的一次能源碳排放系数，即

=3i=1WiFi3i=1Wi，Wi=nj=1wij，j=1，2，8，10，12（1）

其中wij为第j个城市的第i种一次能源消耗总量。其中1，2，8，10，12分别代表南京、无锡、淮安、扬州和泰州五个数据较为全面的城市，经计算，=067。

最后，取苏北、苏中、苏南地区的碳绩效为对应区域城市的碳绩效的平均数，可得苏北的碳绩效为0498，苏中的碳绩效为0588，苏南的碳绩效为0529。区域碳绩效定量模型探究的例子就此完成。

4结论与建议

41结论

通过以上的数据，可得如下结论：①苏北、苏中、苏南地区的碳绩效差距并不太大，整体发展较为均衡，但仍存在差别。其中苏中地区的碳绩效最高，苏南其次，苏北的碳绩效最低。②从江苏省苏北、苏中、苏南各项指标比较中发现，苏北地区科技投入不高，但其碳GDP绩效、碳居民收入创造与科技投入最大的苏南地区基本持平，甚至更多。同时比较苏中和苏南地区相同的指标，得出的结论是科技投入会使碳绩效升高，但它不是决定因素。③苏北、苏中、苏南地区的城市绿地覆盖率均不超过045，江苏的绿化任务仍任重道远。

42建议

绿色经济概念最早是由英国环境经济专家大卫·皮尔斯于1989年在《绿色经济蓝图》中提出的。作为新型经济大国，我国绿色经济发展将对未来经济繁荣产生深远影响。江苏作为国家经济大省，要紧跟国家的步伐，实现绿色经济转型。虽然江苏省的绿色经济转型已经起步，但仍然面临着很多挑战。例如，资源环境压力大、创新能力亟待提高、法律法规与政策支撑不足等。所以想要江苏绿色经济进一步发展，就本文提出几点建议：①要充分发挥市场在资源配置上的基础性作用，政府应该处理好与企业的关系，减少市场干预，提高行政运作效率。相信市场总是优胜劣汰的，随着经济的发展，市场必然淘汰耗能大的企业。②做到政策与绿色产业转型相配合。财政和税收政策应在产业转型和升级中发挥重要作用。行业层面上鼓励转型，大力发展绿色农业，构建绿色工业，创新绿色第三产业。③政府要鼓励科技研发与创新，科技是第一生产力，科技的发展必然推进行业绿色转型与协调发展。同时建立起经济转型和推动创新的机制，鼓励绿色生产，强化创新能力。④充分重视贸易和对外投资带来的污染和棕色产业转移。江苏省是沿海城市，又接近上海，对外贸易和对外投资一定占了不小的部分，这就要求政府充分提高警惕，积极应对已经发生的污染转移问题。⑤要重视群众力量，大力宣传绿色价值观念，推动产业的转型和消费结构的改变。⑥根据不同地区的产业结构特点有针对性地进行绿色发展。在苏北、苏中和苏南地区建立差别化的区域发展战略，充分挖掘各个区域的战略优势和发展潜力，在发展中求改革。

5待改进的问题及进一步研究

由于区域碳绩效评价体系没有过多可参照的系统理论，而国内有关碳绩效的理论尚还属于新兴研究课题，所以本课题组参考企业碳绩效的评价方法而推导出的区域碳绩效评价体系尚有很大的完善提升空间。另外，在本文数据搜集的过程中，由于至今为止，国内关于精确到各市的碳排放、能源、环境、经济等各方面的数据都不全面，部分方面的数据严重缺失，有些数据由于保密性不对外公开，并且江苏省各市的统计标准和细分类别均有差异，这无法避免地导致本文的部分数据是通过相关公式或推导得出的，使得本文部分数据并不精确，给数据调查造成了相当的难度。

今后，我们将进一步完善区域碳绩效定性、定量分析体系，用更多合适的指标和更精确的数据构建区域碳绩效评价体系。我国也应尽快建立健全统一的数据统计公报系统，便于广大学者进行分析研究。

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