题目：中国碳排放动态建模：参数化Malmquist指数法（Modeling the dynamics of carbon emission performance in China: A parametric Malmquist index approach）
作者：林伯强*，杜克锐
期刊：能源经济（Energy Economics）
详细：49卷，2015年5月，550-557页
DOI: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2015.03.028
文献导读：
自2007年以来，中国的二氧化碳排放量已超过美国，成为全球最大的二氧化碳排放国。据世界银行统计，2010年中国二氧化碳排放量为82.87亿吨，占世界总排放量的24.6%。考虑到中国在世界二氧化碳排放中的重要作用，中国对全球二氧化碳减排至关重要。但是，中国仍然是一个发展中国家，这表明中国在保持经济增长和改善民生方面也面临着压力。解决这一困境的关键是提高中国的二氧化碳排放绩效。
研究中国的CO2排放状况已成为环境经济学领域的一个热点问题。前人研究主要集中在特定年份的静态碳排放表现上。很少有研究试图探索中国碳排放绩效的动态变化。方法学上，上述研究均采用数据包络分析。数据包络分析是一种不考虑统计噪声的非参数方法。DEA方法的实证结果容易受到测量误差等统计噪声的影响，特别是对于异常值。
鉴于DEA的局限性，本文提出的方法不仅考虑了统计噪声，而且更好地解释了潜在的异质性。本文还对现有的关于中国碳排放绩效动态的实证研究文献进行了补充，有助于制定有效的环境政策。
摘要：
本文对现有的碳排放动态建模方法进行了研究。基于Zhou等（2010）的分析框架，我们开发了一种考虑统计噪声的参数化Malmquist指数方法。此外，采用固定效应面板随机前沿模型处理区域异质性问题。应用该方法对2000-2010年中国30个省份的碳排放动态进行了分析。主要发现如下。首先，在样本期间，30个省份的碳排放总体上每年提高4.1%，主要是由效率变化构成的。其次，东部地区表现最好，平均Malmquist二氧化碳排放绩效指数（MCPI）为1.108，其次是中部地区（1.039）。与东部和中部地区不同，西部地区的碳排放绩效有所下降。应实施更有效的环境政策以改变这种情况。第三，与所提出的方法相比，非参数方法往往低估了中国的MCPI，导致结果不稳定。
关键词：碳排放绩效；Malmquist指数；固定效应；SFA