《基于dea模型的我国绿色经济的绿色全要素生产率研究-胡闽.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于dea模型的我国绿色经济的绿色全要素生产率研究-胡闽.pdf（5页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、82 生态经济第33卷第7期(201 7年7月) Ecological Economy，V0133，No7(July 201 7)基于DEA模型的我国绿色经济的绿色全要素生产率研究胡闽，苏芳2(1贵州财经大学数学与统计学院，贵州贵阳550025；2兰州理工大学经济管理学院，甘肃兰州730050)摘要：随着“绿色经济”“绿色发展”理念的提出和不断发展，生态效益和民生效益得到越来越多的关注。从绿色经济视角出发，选取东部、中部、西部地区的资源数据，利用DEAMalmquistq旨数，分析绿色经济的绿色全要素生产率，并根据实证研究结果总结得出，我国全国与东、中、西部地区的估计系数都在1的显著性水平之下
2、，进而有针对性地提出相关解决对策。关键词：DEA模型；绿色经济；绿色全要素生产率中图分类号：F0193 文献标识码：A 文章编号：16714407(2017)0708205Research on Green Total Factor Productivity of Green Economy in China Based on DEA ModelHU Minl，SU Fan92(1School of Mathematics&Statistics，Guizhou University of Finance and Economics，Guiyang Guizhou 550025，China；2S
3、chool of Economics and Management，Lanzhou University of Technology，Lanzhou Gansu 730050，China)Abstract：With the“green economy”，and“green development”concept being put up，ecological benefit and the benefit ofthe peopleS livelihood in our country aroused more and more aRentionFrom the perspective of g
4、reen economy analysis，theresources data of the easterncentral and western regions are selected as the basic dataand the DEAMalmquist index model iSused to analyze the green total factor productivity of economyIt iS concluded thatestimated coefficient of the easterncentraland western regions are unde
5、r 1significance levelKev words：DEA model；green economy：green total factor productivity1引言及文献综述随着“绿色经济”“绿色发展”理念的提出和不断发展，我国生态效益和民生效益得到广泛重视。目前，我国为更好地发展生态文明，在建设中国森林的基础上，从“森林赤字”转向“森林盈余”，从而全面实现森林资源“量”“质”和“绿色奇迹”的突破，为我国生态文明发展做出积极的贡献。因为经济增长需要消耗大量的资金、人力和资源，因此30多年之后，经济增长给环境造成大量污染，这些现象在评价经济增长质量时，是需要重点关注的问题口1。20
6、14年，我国环保局环境规划院的中国环境经济核算报告(2008-2015)显示，碳排放形成主要有PM：，和PM。，2008-2015年，我国因空气污染造成提早死亡人数可达45万60万人，导致健康经济损失占到同期GDP将近1。学术界关于节能减排效应的研究一直没有得出有效的定论。传统观点认为，节能减排越是严格，企业的环境治理成本就越高，导致企业生产率和市场竞争力的下降。西方学者Berman&Bai31认为，节能减排可以实现环境和经济的“双赢”，严格的环境管制可以引导新技术的创新，有效提高企业环境治理成本、生产率和市场竞争力，因而这种理论被称之为“波特假说”。对于此类问题，学术界一直争论不休，其中有两
7、种代表性看法，分别为：(1)尽管可以利用经济理论和模型进行实证分析，但经济理论或模型无法分析出节能减排对经济造成的具体影响；(2)参数化计量模型可以控制方程形式和分布假定，但是会因为替代指标存在的测度偏差和内生性等问题，无法得到最真实的节能减排对绿色全要素生产率的影响因素M。因此，本文结合我国绿色经济发展的现状，构建DEA模型，对我国绿色全要素生产率进行实证分析。11国外关于全要素生产率的研究绿色全要素生产率的研究最早起源于古典经济学。亚当斯密的经济学理论提出劳动生产率提高对经济增长的促进作用，他认为推动劳动生产力提高的原因是要简化劳动和缩减劳动的机械的发明。Stiglitz51认为推动劳动力
8、生产的还有劳动、资本和土地，这三要素缺一不可，如果从价值理论考虑，资本生产率是以资本与产出之比构成，而劳动生产率是以劳动与产出之比构成。从而看出，经济增基金项目：国家自然科学基金项目“石羊河流域农户生计风险研究”(41401653)第一作者简介：胡闽(1982一)，女，福建永定人，硕士，讲师，主要从事应用数学、管理学等研究。E-mail：huminminxx163com万方数据胡闽等：基于DEA模型的我国绿色经济的绿色全要素生产率研究 83长主要依赖于两个方面：一是要素的投入；二是要素生产率，即绿色全要素生产率。但不同的是，因为要素边际产量会递减，所以不能实现经济长期稳定发展。因此，为了实现经
9、济长期稳定发展，则必须依靠绿色全要素生产率的提高。最初对绿色全要素生产率的研究始于单要素全要素生产率，Ambec&Barla【61首次提出了全要素生产率的概念作为全面反映生产率的指标，还将美国、德国、英国、法国四国18701914年的数据进行分析，得到了全要素生产率，以及实际投入量、实际产出及其变化趋势。Fare等【_7l通过测算美国制造业的绿色全要素生产率，提出全要素生产率的概念。之后，国外众多学者从不同的方面对绿色全要素生产率的核算方式以研究对象展开调查。12我国绿色全要素生产率的研究经济学家很早就认识到，如果缺乏对资源环境因素的考虑，将会导致绿色全要素生产率的测度出现偏差。陈关聚旺1在生
10、产函数的基础上，定义了基于生产函数的距离函数，考虑了非期望产出的绿色全要素生产率，通过计算方向性距离函数以此模拟环境污染的有害影响。程惠芳和陆嘉俊【81通过计算我国19942006年制造业的绿色全要素生产率，得出考虑环境因素情况下的绿色全要素生产率的增长率要比不考虑环境因素情况下的绿色全要素生产率的增长率高。张宇和蒋殿春91对我国的绿色全要素生产率进行估算，发现我国实行的一系列节能减排政策对于绿色全要素生产率的持续改善是具有显著成效的。王兵和刘光天”叫认为过多使用能源以及过多排放SO：和COD，都体现了环境技术的无效率，一般而言，环境技术效率较高的省份集中在东部地区。我国关于绿色全要素生产率的
11、测度方法主要有4种，分别是随机前沿生产函数法、代数指数法、索罗余值法、数据包络分析法，这些方法对研究我国绿色全要素生产率已经取得显著效果。但不同的是我国对绿色全要素生产率的研究主要还是从国家层面、行业层面和省际层面等方面进行分析，目前很少有学者针对一些具有代表性区域分析我国绿色全要素生产率。另外，Fh于Malmquist指数法分析我国绿色全要素生产率计算比较简便，且不受价格因素影响，与其他指数法相比，Malmquist指数法更好。因此，分析我国绿色全要素生产率应当选用DEAMalmquist指数分析法，本文在选取我国30个省份(西藏除外)对绿色全要素生产率研究的数据基础上，对环境约束下全要素生
12、产率的影响因素进行研究。2 DEA模型构建及研究方法本文基于传统DEA模型，将工业工厂排放出来的污染作为非合意产出因素，同时分析出现非合意和合意生产的可能性。基于这一理论进行分析，利用方向性距离函数，测度非合意产出因素下的技术效率，构建出绿色全要素生产率的ML指数，其计算公式如公式(1)所示：r ， + j 2删。：l兰型尘盟。掣坐盟l(1)1十Do 7(Xt+l,ya,*l,y“；g”2)1+Do“l(Xt+l,ydt+l,y“；g“1)l根据抛指数的计算公式，可将公式分解为技术进步指数(TECH)和效率变化指数(盱FCH)，最终得出：ME“=EFFCH“TECH”。_ r 叶：!：堡：坚!
13、：鉴型。1 1：型坠些生哇 1+Do“1(”1，yd,+l,y“；g“1)l 1+Do(x，ya,y“；g)- b1+Oo(x”1，ydt+l y“；g”)l1+Do。1，ydt+l,y“；g“1)l根据公式(2)得出在测度观察期间，EFFCH在t到抖1时间段中，速度处于追赶性状态；在技术边界时期，TECH在t到t+l时间段中，速度处于移动性状态。且EFFCH、TECH、ML三者都大于或小于1，则代表绿色全要素生产率发展状态不是下降就是增长，技术效率可能改善也可能恶化，同样技术操作水平可以是进步状态也可以是后退状态饽J。21 DEA模型的三阶段DEA模型可采用三个阶段进行分析，三阶段DEA模型
14、最佳优势在于，在分析非经营因素效率时，会将其中存在的影响因素去除，获得准确的效率值，从而更好地反映出决策评价对象的效率准确性。DEA模型的三个阶段，第一阶段通过环境下的DEA模型进行分析，分析出非合意的产出。第一阶段分析出的效率结论，将得到DMU投入的差额值，即投入多余的效率，投入多余的效率受到外部环境、随机误差和内部管理等因素的影响。第二阶段运用随机前沿分析法，构建随机前沿分析模型，将绿色经济发展不平衡地区与投入多余的效率结合起来分析。模型中如果有很多不平衡因素导致绿色经济发展不平衡，则SFA回归模型为：s哪=fm(Zj；声小)+“州，m=1，2，N (3)式中：最，代表第个决策单元第m项投
15、入的松弛变量；，与“。，为混合误差项，厂”代表在第一阶段中，Fhj个DMU和m个投入变量所得出的剩余值。Z代表，个DMU绿色经济地区存在不平衡因素，矿代表不平衡因素变量参数估计值。以上SFA模型得出的回归结论为(”，盯。2，盯。2)，根据此结论可得出每个决策评价对象的投入项目，根据决策评价对象调整至同一个外部环境随机干扰状态，因此，可以得出不受任何干扰的绿色经济地区不平衡因素效率值。调整方法有两种，一种是选取具有良好外部非经营因素的决策单位，添加对绿色经济地区不平衡因素的投入；另一种是选取外部非经营因素较差的决策单位，减少绿色经济地万方数据84 生态经济第33卷第7期(2017年7月) Eco
16、logical Economy，V0133，No7(July 2017)区不平衡因素的投入。本文通过第一种调整方法，对决策单位投入进行调整，得出以下公式：x孟=x。+max厂”cz，；彳二，)-fm(Zfiim，+max v哪)一；w。4，m=l，2，M；J=1，2，公式(4)中：x未代表，个DMU和m个投入变量调整后的数值，第一个括号中的数据代表所有决策单位结合干扰性都调整至同一个情形。根据以上公式可得出随机误差估计值西。本文可根据Jondrow软件得出计算公式，则UI公式为：童H+Umj=Smj-flz】营扣。 厂 n、 n， ，=S。一厂1l Z，；lEl“。I+“。IE“。l+“，2从
17、+盯。T!器(6)盯=盯。+仃。，从=一仃。占盯， ，一、盯2=O-u20。2盯2，s=瓯，一厂”(Zj；“)公式(5)(7)中，在计算过程中加入相应估计值，如此可得出随机误差估计值西第三阶段运用第二阶段得出的调整后投入值和调整前产出值，采用代入方向性距离函数方程，构建出评价效率模型。从而得出无干扰性的不平衡因素效率，继而根据无干扰性的不平衡因素效率构建出绿色全要素生产率指数m。22变量选取与数据统计本文根据2008-2015年的信息数据，选取我国30个省、市和自治区的绿色经济投入状况、产出状况和绿色经济地区发展不平衡的变量，具体分析如下：(1)投入状况变量。资本的投入。本文将绿色经济资产净年
18、值平均余额作为资本投入，根据各绿色经济地区的固定绿色资产投入价格得出指数，最终将得出的相应资本调整至以1994年为准的水平。(2)产出状况变量。环境因素的非合意产出。本文将工业工厂排出的废水中的化学需氧量(COD)和废气中的二氧化硫(SO：)代表非合意产出，单位为万吨。目前，我国工业工厂排出的废水，导致河水中有100多种污染物，根据河水中的污染状况分析，主要代表物为COD2】。目前，我国空气中的二氧化硫以二级浓度为标准，必须达到100 jagm，以我国人体健康的最低标准进行衡量，我国工业工厂排出的废气，45的城市达不到二级标准，导致我国空气中的二氧化硫污染严重危害到人体健康。因此工业工厂中排放
19、出的废水中的化学需氧量(COD)和废气中的二氧化硫(SO：)是我国绿色环境规制中必须重点控制的对象。(3)绿色全要素生产率不平衡变量。地区因素。本文根据我国东部地区、中部地区、西部地区的绿色经济的绿色全要素生产率发展状况，分析出我国东部、中部、西部三个地区绿色经济增长率。由表l可以看出，我国东、中、西部地区的绿色经济的绿色全要素生产率状况都较高。其中，东部地区绿色全要素生产率为14_33、中部地区为1328，西部地区因为地理特征和发展状况等影响因素较为落后，所以绿色经济增长率为1171。表l投入产出变量及绿色经济发展指标增长率的描述性统计增长 y S02 COD中国生产 进出口 财政预率 经济
20、总值 总额 算支出全国 028 1372 827 204 921 1978 1975东部 237 1433 881 273 91 2014 1955中部 一245 1328 792 248 918 1624 1976西部 一327 117l 685 111 996 1864 2019注：表示就业人数，y表示区域生产总值。由于我国工业工厂在发展过程中，会排放出大量的污染废气和废水，导致我国环境污染问题不断加重。工业工厂排放出的废气中含有浓度较高的SO：，且排放出的SO：一直保持较高的增长率，在“十一五”规划之后，SO：的排放量才有所降低。虽然SO：排放量在1999年出现降低，但从2000年开始S
21、O，排放量又逐年不断增高，制度实施“十一五”规划一年后，SO：排放量出现了负增长，表明我国在治理环境污染问题上获得较好成效。3基于DEA模型的绿色经济全要素生产率实证分析31三种情形下的绿色全要素生产率对比分析情形a：在非合意产出因素没有得到实证情形下，运用Onfront软件计算出传统的投入产出变量，从而得出绿色经济的技术效率，在此基础上构建出绿色全要素生产率指数，并进行分解。情形b：分析出S02和工业COD两者之间的合意产出因素，运用方向性距离函数和DEAsolver软件计算出绿色经济的环境技术效率，构建出绿色全要素生产率指数，并进行分解。情形C：将绿色经济发展不平衡因素当作环境技术效率不可
22、控因素，忽略绿色经济不平衡因素对投入产出的影响，运用三阶段DEA模型和Frontier Version 41软件，在得出绿色经济的环境技术效率基础上，分析出各年度对剩余投入的随机前沿。当不平衡变量系数为负时，则绿色经济不平衡因素值不断提升，有利于减少剩余投入，继而有利于提高个体决策单位效率，反之，如果不平衡变量系数为正时，不利于减少剩余投入【8。根据以上各种情形的变量公式，结合情形b的环境技术效率检验步骤，构建出绿色全要素生产率指数，并进行分解。以上述三种情形的绿色全要素生产率指数为基础，分析出最终测度和分解结论，如表2所示。结合情形a分析，可得出全国绿色全要素生产率总指万方数据胡闽等：基于D
23、EA模型的我国绿色经济的绿色全要素生产率研究 85表2 2008-2015年各地区绿色全要素生产率指数及其成分的平均增长率情形a 情形b 情形c地区P1 EC TP PI EC TP PI EC 砰全国 1045 2 0995 8 1049 3 1079 4 l 005 3 1073 4 1066 2 1002 6 1063 2东部 1066 2 1005 l 1064 7 1080 9 1001 7 1078 6 1069 6 1000 5 1069 2中部 1052 5 0997 10544 1065 2 1007 4 1057 5 1063 5 1006 8 1056 5西部 1009
24、6 0984 6 1024 2 1093 4 1008 5 1084 1 1062 7 1001 2 1061 3注：代表绿色全要素生产率总指数，EC代表技术效率，即代表技术进步指数。数为1045 2，代表全国绿色全要素生产率每年都会增长793，东部、中部、西部地区的绿色全要素生产率每年都会增长808，650，933。如此可看出西部地区的绿色全要素生产率较快，而中部地区的绿色全要素生产率最慢。根据全要素生产率数据发现，尽管技术的进步可判断出全国与东、中、西部地区的绿色全要素生产率增长率，但是各地区技术效率仅有略微改善。根据情形b，在环境约束的情况下，全国绿色全要素生产率指数为1079 4，结合
25、情形a构建绿色全要素生产率指数，在忽略环境因素的基础下，得到的绿色全要素生产率指数也一直偏高。根据以上结论可以总结得出，可能是由我国工业工厂过度污染环境所导致的。我国工业工厂自1998年发展至今，就出现严重的工业化趋势，且在发展过程中，形式比较粗放，因而工业工厂发展模式存在高污染和高能耗等问题。这也是环境污染真正存在的问题，因此导致情形b下的绿色全要素生产率指数增长率比较低。结合情形c分析，忽略不平衡因素对绿色经济发展的影响，可分析出全国绿色全要素生产率平均指数为1066 2，这种现象与情形b比较下降206，而东部、中部、西部地区的绿色全要素生产率分别为641、524、095，和情形b相比绿色
26、全要素生产率增长率分别下降054、113和533个百分点。情形C的结论进一步说明，绿色经济发展不平衡因素受到影响后，绿色全要素生产率就会出现下滑趋势，表明绿色经济发展不平衡会对绿色全要素产生一定程度的影响，也可能会促进绿色全要素生产率的提升。根据数据显示，西部地区有明显提高趋势，说明地区之间存在的地域差异也会导致绿色全要素生产率的变化。32绿色全要素生产率收敛性分析对绿色全要素生产率进行收敛性分析，需要结合绝对声收敛、条件卢收敛、盯收敛三个方面。盯收敛可以分析出绿色全要素生产率的标准差，如果标准差随时间减小，则代表绿色全要素生产率中存在盯收敛p。绝对F收敛可分析出绿色经济中的绿色全要素生产率达
27、到相同的增长率水平，声收敛可分析出不同的绿色经济特征和条，且能够有效稳定绿色经济发展的水平。绝对收敛和条件收敛都可有效稳定绿色经济发展的水平，但两者略有不同的地方就是，绝对收敛可稳定所有绿色经济发展水平，而条件收敛只可以各自稳定绿色经济发展水平。根据这两种收敛性的不同特征，可得出如下方程：1ln(唧，唧，)-a+pin觋，+t(8)h础，j+l唧，f)=n+卢In唧，j+占叫 (9)公式(8)(9)中：磁只，和砸P，分别代表i个绿色经济体初期的绿色全要素生产率和尾期的绿色全要素生产率。当值为负值时，则说明绝对收敛存在，且各个绿色经济体同时稳态趋近1。在情形b和情形C下，根据绿色全要素生产率比例
28、分析，绿色经济发展不平衡对一些发展比较落后的地区而言，有利于促进地区绿色全要素生产率的增长，因此收敛性对绿色全要素生产率而言，是十分重要的外在因素。在情形a或情形b下对绿色全要素生产率指标进行分析，继而得出计算结果，这种方法保留了绿色经济发展不平衡因素对绿色全要素生产率收敛性的影响，因此，通过这种方法进行分析，可真实反映出绿色全要素生产率增长中存在内在收敛性。在情形C下对绿色全要素生产率指标进行研究，分析不同种类的收敛性，得出的结论如表3所示。根据表3，可得出以上地区的绿色全要素生产率都存在绝对收敛的发展趋势，其出现条件收敛现象，每个地区的估计系数都在1的显著性水平下。根据实证结果总结得出，东
29、部、中部、西部地区的发展都逐渐向各自的稳态水平趋近。4结论与讨论本文采用DEA模型方法，基于绿色经济视角，分析节能减排对绿色经济发展存在的影响，进而对绿色全要素生产率进行研究。研究发现，结合先进的技术，节能减排技术可有效促进绿色全要素生产率增长。因此，本文提出以下政策建议促进中国绿色全要素生产率增长，从而实现绿色经济的可持续发展。(1)根据绿色经济发展的差异性，建立差异化节能减排政策。根据以上指数分解分析得出，技术进步可有力推动绿色全要素生产率增长，但技术效率只有在省、市之问才能发挥作用，且效果极其不明显，尤其是纯技术效率一直呈下降趋势10o根据本文所研究的各地区数据显示，绿色全要素生产率增长
30、遭表3条件收敛与绝对卢收敛分析结论条件口收敛 绝对口收敛全国地区 东部地区 中部地区 西部地区 全国地区 东部地区 中部地区 西部地区0506 0528 0437 0556 0003 0003 0004 0。003常数项(20121) (14296) (11 999) (10426) (3712) (1899) r2942) (1348)0457 0473 0389 0516 0072 0078 0072 00681nz咒，卜19176) (一13730) (一1 1216) (一10007) (-4536) (2428) (-2978) (-2193)F统计量 12968 16015 142
31、99 12 724 20576 5894 887l 4811万方数据86 生态经济第33卷第7期(2017年7月) Ecological Economy，V0133，No7(July 201 7)受严重阻碍。由于东部绿色全要素生产率增长最慢，因此不但需要引入有用人才和先进设备，还要提高生产技术水平和各要素的利用率，从源头治理污染产物，从而实现对环境的有效保护。(2)增加节能减排研发的人力投入，促进技术的发展与进步。加强绿色全要素生产率的研发投资，通过税收减免和排污费返还等方式，提高企业的节能减排技术，激发企业创新绿色全要素生产率技术。通过简化行政审批、科技创新奖励、财政拨款等方式，制定标准的绿
32、色全要素生产率技术规范，提升绿色全要素生产率，全面推进绿色经济的高科技产业发展。(3)引进科学技术，坚持产学研结合原则。从目前看，我国技术水平与国外先进水平仍存在较大的差距，因为自主创新包括原始创新、集成创新和引进技术再创新，人们可以走一条通过引进国外先进技术加快绿色经济发展的捷径。所以企业在引进科学技术时，必须要量力而行，不能盲目追求高端技术，要以科学的方式引进技术，尤其要对引进的先进科学技术进行有效消化。企业按照国家相关规定，提出对于一些需要通过重大科技成果转化的项目，项目业主需要联合制造企业和设计研究单位共同制定引进消化吸收再创新的方案，从而有效地实现共同消化吸收。显然政府在重大科技成果
33、转化的项目中发挥着至关重要的推动作用，政府可以利用省内外和国内外一切资源，构建和发展产业技术战略联盟，从而提高我国绿色经济的绿色全要素生产率。(4)加强区域问的技术和人才以及物力的合作，充分吸收和利用先进技术。根据全国、东、中、西部的绿色全要素生产率的份额，看出中国各省份绿色全要素生产率明显提高。但是全国、东、中、西部地区经济增长不平衡，主要体现在中部地区经济增长较快，其次是西部地区，东部地区经济增长较慢。原因是与东西部地区相比，中西部地区的后发优势明显，通过引进先进技术，可使绿色全要素生产率得到提升。同参考文献：1匡远凤，彭代彦中国环境生产效率与环境全要素生产率分析J】经济研究，2012(7
34、)：62742陈关聚中国制造业全要素能源效率及影响因素研究基于面板数据的随机前沿分析J中国软科学，2014(1)：180192【3Berman E，Bai L T MEnvironmental regulation and productivity：Evidence from oil refineriesJ】The Review of Economics andStatistics，200 1，83(3)：4985 1 04Porter M E，Claas V D LToward a new conception of theenvironmentcompetitiveness relatio
35、nshipJJournal ofEconomic Perspectives，1995，9(4)：971185Stiglitz JGrowth with exhaustible natural resources：Efficientand optimal growth pathsJReview of Economic Studies，1 974，41(5)：123137【6Ambec S，Barla PA theoretical foundation of the porterhypothesisJEconomics Letters，2012，75(3)：3553607Fiire R，Gross
36、kopf S，Norris MProdutivity growth，technicalprogress and efficiency change in industrialized countries：ReplyJAmerican Economic Review,2013，84(1)：103310398程惠芳，陆嘉俊知识资本对工业企业全要素生产率影响的实证分析J经济研究，2014(5)：174187【9张宇，蒋殿春FDI、政府监管与中国水污染基于产业结构与技术进步分解指标的实证检验【J经济学(季刊)，2014(2)：49151410王兵，刘光天节能减排与中国绿色经济增长基于全要素生产率的视角
37、【J中国工业经济，2015(5)：576911郝枫，盛卫燕中国要素替代弹性估计J统计研究，2014(7)： 1221(责任编辑：保文秀)积极性，将污染、预防、环境治理与企业经营有效的结合起来，减少对环境的破坏、温室气体的大量排放，提高企业的碳绩效水平；(3)企业大力促进清洁生产，从源头使用清洁能源和可再生能源，在生产过程中采取减少污染的生产措施，加强节能改造，提高资源的利用效率和循环利用率，到最后减少污染物的排放的整个生产过程。企业可以开拓新的可利用的资源领域，减少不可再生能源的使用；(4)企业应提高环保创新投入，减少能源消耗、提高资源利用效率、降低温室气体排放，提高公司的节能减排方面的科研创
38、新能力和绿色经济发展水平，增强公司的可持续发展能力。囝参考文献：1缪勤丽碳信息披露质量与碳绩效关系的实证研究【D】南京：南京财经大学，20132Pendo K，Heli ACarbon dioxide emissions，energy consumption，economic growth，and foreign direct investment：Causalityanalysis for SubSaharan AfricaJEnergy,2014，74(5)：595-6063】吴念，颜毓洁低碳经济视角下企业财务评价指标体系研究J】财务与金融，2012(2)：28314Abdullah L，
39、Pauzi H MAn effective model for carbon dioxideemission prediction：Comparison of artificial networks learningalgorithmsJInternational Journal of Computational IntelligenceApplications，2014，13(3)：1一175】张岩，史琼，田翠香电力企业低碳绩效评价指标体系构建探析J现代商贸工业，2012(18)：2425f6】蔡宇，李保卫，胡泽春，等燃煤机组碳排放指标计算及影响因素分析【J】电网技术，2013(5)：1185一1189f7杨红娟，张天霞，彭金芳基于突变级数法的钢铁企业环境绩效评价J价值工程，2014(9)：1-3(责任编辑：张海艳)万方数据