□王 超,周莎莎，蒋 萍

(湖南工程学院,湖南 湘潭 411104)

随着国际气候合作的愿望越来越强烈,特别是中国政府参与国际气候变化谈判后,作出了一系列有魄力的碳减排承诺。例如,在2015年6月,在《联合国气候变化框架公约》中,中国首次正式提出将于2030年左右使二氧化碳排放量达到峰值并争取尽早实现;到2030年中国单位国内生产总值的二氧化碳排放量要比2005年下降60%～65%。然而事实上,《第三次气候变化国家评估报告》中显示:中国能够承受的最大减排率为45%,而美国和欧盟是75%,如果中国每年降低0.2%的排放增长量,到2050年GDP会比不控制排放下降5.12%。现有能源消费结构和环境禀赋的情况,使得中国要想实现承诺的低碳减排目标困难重重。在经济发展新常态下,面对国际国内双重压力,科学合理的测算中国工业行业绿色生产绩效的发展趋势及其变化,尽早实现经济的高质量发展,是中国当前迫切需要解决的重大现实问题。

目前关于工业行业绿色环境绩效绿色生产绩效的研究很多,如学者钱娟(2017)[1]采用非参数SML模型,结合非参数DEA连续前沿与 Malmquist-Luenberger 指数模型测度包括CO2的坏产出的技术进步水平和全要素生产率的绩效,以此来避免传统DEA测算可能出现的技术退步现象。但是传统ML指数且大多未同时考虑能源和排放因素,无法全面、客观的反映工业绿色生产率[2],在研究技术进步与工业减排的关系中没有过多关注工业的碳排放特征和减排成本,而且传统ML指数测算时几何平均数在形式上不满足传递性以及线性规划可能存在无可行解的情况[3][4]。……