東 吳 大 學 經 濟 學 系
碩士論文
指導教授：邱永和 博士 柯慈儀 博士
OECD經濟體環境績效評估—動態SBM模型
Environmental Performance of OECD Countries—
Dynamic SBM Model
研究生：黃婉甄 撰
中 華 民 國 一○五 年 一 月
I
摘要
隨著經濟的快速發展與科技的進步，雖然帶給人們更便利的生活品質，但是 環境汙染及溫室氣體的過度排放所導致的地球暖化現象，是全世界共同關心。如 何讓經濟穩定的成長同時又對我們的環境友善，是為值得探討關心的議題。
本研究分析 2007 年至 2012 年經濟合作暨發展組織(Organization for
Economic Co-operation and Development, OECD)經濟體 34 個國家，但因為紐西蘭 (New Zealand)的統計資料不完整，故將排除在外，為 33 個國家分析。透過動態 (Dynamic)資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)，利用 DEA-solver Professional 9.0 軟體，以無導向的動態(non-oriented dynamic) SBM(Slack-Based Measure)模型進行分析，並把實質國民生產毛額(Gross Domestic Product, GDP)和 二氧化碳排放(CO2 emissions)作為連結跨期的存在期間(carry-over)，進而衡量投 入與產出的效率值，來衡量各經濟體的環境績效評估，在文獻上雖有不少研究是 關於環境及能源效率，但使用 SBM 方法是為本研究的特色。
本研究的結論重點如下：
1. 2007 年至 2010 年環境效率最佳的國家數分別為 10 個、13 個、15 個、16 個，而 2011 年及 2012 年環境效率最佳的國家數都為 14 個，可知在 2007 年 及 2008 年 OECD 國家在環境效率相對沒有效率了一點。
2. 2007 年至 2012 年每一年環境效率值為排名皆為第 1 名的國家為丹麥、愛沙 尼亞、愛爾蘭、盧森堡、挪威、瑞士、英國、美國。
3. 2007 年至 2012 年各年度捷克、斯洛伐克、韓國在環境效率值排名皆出現在 後五名的名單內，是為環境效率最差的三個國家。
關鍵字：經濟合作暨發展組織、OECD、資料包絡分析法、DEA、動態 SBM、
carry-over、能源、環境、績效評估、二氧化碳排放、非意欲產出
II
Abstract
With the rapid development of the economy and advance of science and
technology, it is bring us more conveniently and good quailty of life, but environmental pollution and greenhouse-gas emission are the main reason lead to global warming.
How to make GDP steady growth and environment-friendly at the same time, it is the main issue.
The main purpose of this thesis is to use dynamic data envelopment analysis (DEA), and using DEA-solver Professional 9.0 software, under Slack-Based Measure (SBM) non-oriented dynamic model to evaluate and compare productivity performance in 34 countries of OECD, during 2007 to 2012, because New-Zealand’s data are
incomplete, we analyze productivity performance of 33 countries.
This empirical thesis, inputs are real Gross capital formation, Labor, and total primary energy consumption, outputs are real GDP and CO2 emissions. We use real GDP and CO2 emissions as carry-over to link next year, measure productivity performance between inputs and outputs, although a lot of essays are studying environmental performance and energy efficiency in other literatures, but we use dynamic SBM to measure environmental performance, it is the different to others.
The results show as below:
1. The number of countries have the best environmental performance are 10, 13, 15, 16, 14, and 14 during 2007 to 2012, we can get OECD countries is relatively inefficiency in 2007 and 2008, the main reason is Financial crisis.
2. The rank 1 of environmental performance country names are Denmark, Estonia, Ireland, Luxembourg, Norway, Switzerland, United Kingdom, and United States during 2007 to 2012.
3. Czech Republic, Slovak Republic, and Korea have environmental inefficiency
III during 2007 to 2012.
Keywords: OECD, dynamic data envelopment analysis, DEA, dyamic SBM, carry- over, energy, environmental, productivity performance, carbon dioxide, CO2 emissions, Undesirable Output.
IV
目錄
第一章 緒論 ... 1
第一節 研究背景... 1
第二節 研究目的... 3
第三節 研究架構與流程... 5
第二章 文獻回顧 ... 8
第一節 能源之定義... 8
第二節 二氧化碳排放現況分析... 9
第三節 區域(經濟體)環境績效評估相關文獻回顧 ... 17
第三章 研究方法 ... 36
第一節 資料包絡分析法... 36
第二節 動態 DEA 模型理論 ... 48
第三節 本實證模型... 52
第四章 實證結果分析 ... 55
第一節 資料來源與變數說明... 55
第二節 實證結果分析... 56
第五章 結論 ... 99
參考文獻... 102
V
圖目錄
圖 1- 1 全球陸地與海洋表面的平均溫度 ... 1
圖 1- 2 全球平均海平面公尺 ... 2
圖 1- 3 1970 年至 2010 年各溫室氣體排放比率 ... 2
圖 1- 4 1998 年至 2013 年台灣能源自產與進口比率圖 ... 5
圖 1- 5 研究流程圖 ... 7
圖 2- 1 能源分類圖……….9
圖 2- 2 UNFCCC 時間軸 ... 10
圖 2- 3 大氣中二氧化碳濃度 ... 11
圖 2- 4 1990 年、2000 年、2011 年至 2012 年 附件一締約方包含 LULUCF 溫 室氣體排放情況... 14
圖 2- 5 1990-2012 年附件一締約方包含 LULUCF 的溫室氣體排放的變化情況 ... 15
圖 2- 6 不同氣體之溫室氣體排放情況(不包含 LULUCF) ... 15
圖 3- 1 技術效率與配置效率圖……….37
圖 3- 2 動態 DEA 之基本模型 ... 49
圖 3- 3 本研究模型 ... 53
VI
表目錄
表 1- 1 研究對象 OECD 國家一覽表 ... 3
表 2- 1 世界主要國家二氧化碳排放量減(增)量目標... 12
表 2- 2 OECD 1990 年至 2012 年二氧化碳排放之變化 ... 16
表 2- 3 區域績效評估相關文獻彙整表 ... 25
表 4- 1 投入變數與產出變數定義及資料來源 ... 55
表 4- 2 2007 年至 2012 年投入產出項敘述統計表 ... 57
表 4- 3 各變數各年度敘述統計比較 ... 59
表 4- 4 各年度相關係數表 ... 61
表 4- 5 2007 年至 2012 年無導向動態 SBM 國家效率排名彙整表 ... 66
表 4- 6 2007 年至 2012 年無導向動態 SBM 效率值國家數 ... 69
表 4- 7 2007 年存在期間變數二氧化碳排放分析 ... 70
表 4- 8 2008 年存在期間變數二氧化碳排放分析 ... 72
表 4- 9 2009 年存在期間變數二氧化碳排放分析 ... 74
表 4- 10 2010 年存在期間變數二氧化碳排放分析 ... 76
表 4- 11 2011 年存在期間變數二氧化碳排放分析 ... 78
表 4- 12 2012 年存在期間變數二氧化碳排放分析 ... 80
表 4- 13 2007 年至 2012 年平均存在期間變數二氧化碳排放分析 ... 82
表 4- 14 2007 年存在期間變數實質 GDP 分析 ... 83
表 4- 15 2008 年存在期間變數實質 GDP 分析 ... 85
表 4- 16 2009 年存在期間變數實質 GDP 分析 ... 87
表 4- 17 2010 年存在期間變數實質 GDP 分析 ... 89
表 4- 18 2011 年存在期間變數實質 GDP 分析 ... 91
表 4- 19 2012 年存在期間變數實質 GDP 分析 ... 93
表 4- 20 2007 年至 2012 年平均存在期間變數實質 GDP 分析 ... 95
VII
表 4- 21 2007 年至 2012 年能源消耗 wilcoxon 檢定 ... 97 表 4- 22 2007 年至 2012 年實質 GDP wilcoxon 檢定 ... 98 表 4- 23 2007 年至 2012 年二氧化碳排放 wilcoxon 檢定 ... 98
1
第一章 緒論
第一節 研究背景
人類不斷的追求經濟繁榮與科技進步，雖然現代化、科技化帶給人類更好 的生活品質與便利，但在地球資源有限的情況下，過度的開發使用，使得自然 環境備受破壞。重度工業化的過程中排放大量的溫室氣體(greenhouse gas)，造 成全球各地的氣溫屢創新高，氣候異常加速暖化的現象，冰山融化導致海平面 上升，也使得一些島嶼國家逐漸被淹沒。Chalecki(2000)研究指出人類經濟活動 頻繁，造成二氧化碳排放量增加，造成全球環境變遷現象，且若持續忽略了環 境品質的變化，可能會帶來空氣污染、氣候變遷、新的染病途徑、天然災害的 發生，更進一步將威脅地球的居住性。
根據最新聯合國政府間氣候變化委員會(The Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)的第五次評估報告(The Fifth Assessment Report, AR5)，圖 1-1 為全球陸地與海洋表面的平均溫度，圖 1-2 為全球平均海平面公尺，這些數 據隨著時間過去而增加的愈快，也顯示地球暖化的加速。
圖 1- 1 全球陸地與海洋表面的平均溫度
資料來源：IPCC(Climate Change 2014 Synthesis Report)
2
圖 1- 2 全球平均海平面(公尺)
資料來源：IPCC(Climate Change 2014 Synthesis Report)
京都議定書(Kyoto Protocol)中所管制的溫室氣體包含二氧化碳(CO2)、甲烷 (CH4)、氧化亞氮(N2O)、氫氟碳化物(HFCs)、全氟化碳(PFCs)及六氟化硫 (SF6)，根據最新評估報告1，如下圖 1-3 所示，2010 年二氧化碳(CO2)的排放比 率佔所有溫室氣體最高約 65%，故各國皆致力於減少二氧化碳的排放量。
圖 1- 3 1970 年至 2010 年各溫室氣體排放比率
資料來源：IPCC(Climate Change 2014 Synthesis Report)
1 同上述報告，為聯合國政府間氣候變化委員會(The Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)的第五次評估報告(The Fifth Assessment Report, AR5)。
3
溫室氣體排放遽增及全球暖化是全世界都要共同面對的，世界各國在提升 生產力與經濟成長的同時，更應該要去了解並解決，高經濟成長率伴隨而來對 環境產生的衝擊及負面影響，如何在經濟發展與環境破壞中尋求平衡發展也為 現今各國最重要的課題。如同邱錦松等人(2000)曾經在文章中指出一國經濟的 發展與國家的能源結構有密切關係，如果可以經由能源的使用狀況來了解各經 濟體的環境使用績效，並加以改善，那勢必對經濟成長與環境皆有益。
第二節 研究目的
本研究透過動態(Dynamic)資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)，利用 DEA-solver Professional 9.0 軟體，以無導向的動態 SBM(non- oriented dynamic SBM)模型進行分析，並把實質國民生產毛額(Gross Domestic Product, GDP)和二氧化碳排放(CO2 emissions)作為連結跨期的存在期間(carry- over)，進而衡量投入與產出的效率值，來衡量各經濟體的環境使用績效。在文 獻上有不少文章是研究關於能源環境績效評估，但少有文獻使用動態 SBM 方 法分析環境績效評估，這也是本研究的研究特色。
本研究的研究對象為經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Co- operation and Development, OECD)經濟體 34 個國家，但因為紐西蘭(New Zealand)統計資料不完整，故將排除在外，為 33 個國家分析，整理至表 1-1：
表 1- 1 研究對象 OECD 國家一覽表
中文 英文 中文 英文
澳洲 Australia 日本 Japan
奧地利 Austria 韓國 Korea
比利時 Belgium 盧森堡 Luxembourg
加拿大 Canada 墨西哥 Mexico
4
中文 英文 中文 英文
智利 Chile 荷蘭 Netherlands
捷克 Czech Republic 挪威 Norway
丹麥 Denmark 波蘭 Poland
愛沙尼亞 Estonia 葡萄牙 Portugal
芬蘭 Finland 斯洛伐克 Slovak Republic
法國 France 斯洛維尼亞 Slovenia
德國 Germany 西班牙 Spain
希臘 Greece 瑞典 Sweden
匈牙利 Hungary 瑞士 Switzerland
冰島 Iceland 土耳其 Turkey
愛爾蘭 Ireland 英國 United Kingdom
以色列 Israel 美國 United States
義大利 Italy
資料來源：本研究整理
本研究之所以選定 OECD 國家為研究對象的原因為，在 2008 年至 2012 年 OECD 經濟體的 GDP 平均約佔全世界的 GDP 66%，而二氧化碳排放平均約佔 全世界的 40%，是為世界重要的經濟體之一。而台灣為海島國家，礙於先天地 理條件上，極度缺乏能源，如圖 1-4 所示，台灣對進口能源的仰賴率高達百分 之 98%，因此如何做好環境的效率更為重要，如果我們可以學習其他國家的環 境效率配置的使用經驗，則對台灣的經濟發展及環境皆有很大的幫助。
5
圖 1- 4 1998 年至 2013 年台灣能源自產與進口比率圖
資料來源：經濟部能源局(Bureau of Energy, Ministry of Economic Affairs, R.O.C.)
第三節 研究架構與流程
本研究共分為五章，各章節敘述內容如下：
第一章：緒論
介紹本研究背景、研究目的及說明本研究的架構與流程。
第二章：文獻回顧
分為三個部份，能源之定義、二氧化碳排放現況及各國溫室氣體減量分 析，最後探討與回顧過去其他經濟體的能源環境使用之績效評估文獻。
第三章：研究方法
介紹資料包絡分析法的發展狀態及基本理論與延伸模型，最後介紹本研究 所使用的究方法「動態資料包絡法」(Dynamic DEA)以建立本研究之實證模 型。
第四章：實證結果與分析
介紹本研究所使用的變數並介紹變數來源及定義，再分析效率評估結果。
2.3% 2.1% 2.1%
2.0%
1.9% 2.2%
2.0% 2.2% 2.1%
97.7%
97.9%
97.9%
98.0% 98.1% 97.8% 98.0%
97.8% 97.9%
0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 160,000
87 1998
89 2000
91 2002
93 2004
95 2006
97 2008
99 2010
101 2012
102 2013 千公秉油當量
103KLOE
年 Year 自產
Indigenous
進口 Imported
6 第五章：結論與建議
對研究主題簡潔的說明結論。
本研究之流程圖如下圖 1-5：
7
圖 1- 5 研究流程圖
緒論
文獻回顧
研究方法
實證結果與分析
結論
Ⅰ.變數來源
與介紹 Ⅱ.敘述統計
Ⅲ.實證結果 分析
Ⅳ.Wilcoxon 檢定
Ⅰ.資料包絡分 析法
Ⅱ.動態DEA 模型
Ⅲ.本實證模型
Ⅰ.能源定義 Ⅱ.二氧化碳排
放現況
Ⅲ.其他經濟體 環境效率文獻
Ⅰ.研究背景 Ⅱ.研究目的
Ⅲ.研究流程圖
8
第二章 文獻回顧
本研究利用動態 DEA 衡量 OECD 經濟體環境使用效率，為了能更了解研 究內容以及更完善的效率評估分析，必須瞭解過去學者對於效率評估之理論運 用，並針對其相關內容進行文獻回顧。文獻回顧共分為三個小節，第一節為能 源之定義，能更進一步了解能源分類概況；第二節為二氧化碳排放現況分析，
第三節為其他各經濟體的能源環境績效評估的文獻整理。
第一節 能源之定義
能源(energy)為推動人類進步的原動力，可以直接或經轉換提供人類所需的 光、熱、動力等任一形式能量的載能體資源，是自然界中能為人類提供某種形 式能量的物質資源。能源可分為初級能源(primary energy)和次級能源(secondary energy)。
初級能源為可用的天然能源的儲藏量和開採技術，又分為可再生能源 (renewable energy sources)及不可再生能源(non-renewable energy sources)，可再 生能源是來自大自然的能源，包括水力能(hydropower)、太陽能(solar)、風力能 (wind)、潮汐能(tidal energy)、地熱能(geothermal Energy)、生質能(biomass)；不 可再生能源是無法經過短時間內再生的能源，而且它們的消耗速度遠遠超過它 們再生速度，包括煤(coal)、石油(petroleum)、天然氣(natural gas)、化學能 (chemical energy)、核能(nuclear energy)。
次級能源為初級能源經過處理或轉換所形成的能源，使其有更好的實用價 值，如：汽油(gasoline)、電力(electricity)及液化石油氣(liquefied petroleum gas)。能源分類圖請參考圖 2-1。
隨著時代的進步，科技日新月異的發展，能源的使用已快接近耗竭，若目 前能源消耗的模式尚未改變以前，未來能源的供需仍是各國所面對的問題。
9
圖 2- 1 能源分類圖
資料來源：本研究整理
第二節 二氧化碳排放現況分析
地球氣候的變化及其不利影響是人類共同關心的問題，人類活動已大幅增 加大氣中溫室氣體的濃度，這種增加增強了自然溫室效應，平均而言將引起地 球表面和大氣進一步增溫，並可能對自然生態系統和人類產生不利影響。聯合 國大會在 l990 年予以響應，建立了氣候變化框架公約政府間談判委員會（政府 間談判委員會），政府間談判委員會起草了聯合國氣候變化框架公約(United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC)，並於 l992 年 5 月
能源
初級能源
可再生能源
水力能 太陽能 風力能 潮汐能 地熱能 生質能
不可再生能源
煤 石油 天然氣 化學能 核能 次級能源
汽油 電力 液化石油氣
10
9 日在紐約聯合國總部通過。《聯合國氣候變化框架公約》在 l992 年 6 月的里 約熱內盧地球問題首腦會議上開放供簽署，在該次首腦會議期間，來自 154 個 國家的元首和其他高級代表(和歐洲共同體)簽署了，並於 l994 年 3 月 21 日生 效。該公約締約方自 1995 年起每年召開締約方會議(Conferences of the Parties, COP)以評估應對氣候變化的進展。至今已有約 l95 個國家為 UNFCCC 之締約 方，接受 UNFCCC 規定約束。圖 2-2 為關於 UNFCCC 時間軸圖。
圖 2- 2 UNFCCC 時間軸
資料來源：本研究整理
根據 1996 年聯合國氣候變化「政府間氣候變遷研究小組」(The
Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)之預估，認為若要在 21 世紀末 將二氧化碳濃度穩定在工業革命前的兩倍(550 ppm)，則目前全球排放量必須削 減一半。但在 1992 年簽訂「氣候變化綱要公約」後，全球二氧化碳濃度仍在不 斷上升，原公約減量目標普遍認為並未被會員國認真執行，而在國際上引起極 大的爭議，於是形成制定具有法律力的議定書的共識。圖 2-3 為 1990 年至 2015 年大氣中二氧化碳濃度的含量，可以明顯看出來大氣中二氧化碳濃度隨時間而 增加。
1992/5/9 通過UNFCCC
1992/6 簽署UNFCCC
1994/3/21 UNFCCC生效
1995 COP1
2015 共有195個國家為 UNFCCC之締約方
11
圖 2- 3 1990 年至 2016 年歷年大氣中二氧化碳濃度
資料來源：NOAA
於是，在 1997 年 12 月日本京都的「第三次締約國大會(COP3)」中簽署
「京都議定書」(Kyoto Protocol)，規範 38 個國家(即所謂京都議定書附件 B 國 家)，以個別或共同的方式控制人為排放之溫室氣體數量以期減少溫室效應對全 球環境所造成的影響，其中管制的溫室氣體包含有二氧化碳(CO2)、甲烷
(CH4)、氧化亞氮(N2O)、氫氟碳化物(HFCs)、全氟化碳(PFCs)、六氟化硫 (SF6)。
京都議定書在 2005 年 2 月 16 日生效，簽約國家必須在 2008-2012 年間將 該國溫室氣體排放量降至 1990 年水準平均再減 5.2%，各國家之減(增)量目標，
請參考表 2-1，歐盟及東歐、美國、日本、加拿大 、匈牙利、波蘭、紐西蘭、
俄羅斯及烏克蘭的二氧化碳排放是需要減量的，而挪威、澳洲及冰島的二氧化 碳排放是需要增量才可以達到目標。根據京都議定書第 25 條規定，議定書必須 獲 55 個以上國家批准和其合計二氧化碳排放量至少占議定書之附件一國家 1990 年二氧化碳排放總量的 55%，議定書才能正式生效。
12
表 2- 1 世界主要國家二氧化碳排放量減(增)量目標
國家 削減率
歐盟及東歐 8%
美國 7%
日本、加拿大 、匈牙利、波蘭 6%
紐西蘭、俄羅斯、烏克蘭 5%
克羅埃西亞 0%
挪威 -1%
澳洲 -8%
冰島 -10%
平均 5.2%
資料來源：UNDESD
由於京都議定書限制全球二氧化碳排放量，美國前總統布希曾說過原則上 他並不反對京都議定書的思想，但是他認為議定書的要求太高會損害美國的經 濟，而拒絕參與京都議定書。但美國還是願意採取自願性減碳措施，美國東北 部的九個州(Connecticut, Delaware, Maine, Maryland, Massachusetts, New
Hampshire, New York, Rhode Island, Vermont)於 2003 年 4 月成立了區域溫室氣體 減量組織 (Regional Greenhouse Gas Initiative, RGGI)，以區域性範圍制訂減量目 標，RGGI 計畫在 2015 年至 2020 年逐年下降 2.5%，各國也都陸續推動溫室氣 體排放量減少計畫
英國推動「英國氣候變遷計畫」(UK Climate Change Programme, UKCCP)，
法定減量目標以 2050 年減少 80%的排放量作為長期目標，2020 年當期碳預算 則至少減少 34%的排放量(均以 1990 年為基準)做為中期目標。
日本與我國相類似，是一個天然資源缺乏的島國，重度依賴進口能源，必
13
須進口 80%的能源來滿足國內需求。為有效運用能源，日本自 1979 年通過了
「能源合理利用法(能源節約法)」，歷經 6 次修法(最後初級修法為 2008 年)。
2002 年 6 月日本通過「國家能源基本法」，擬定一個全面性、一致性的能源政 策，以 3E 為基本原則：能源安全(Energy Security)，即能源的穩定供應、環境 適應性(Adaptability to the environment)、利用市場機制(Utilization of market mechanism)，作為國家長期的能源政策。
韓國把綠色經濟成長當成國家的主要策略，主要有三大策略：氣候變遷減 緩與能源獨立、創造經濟成長動力、提高生活品質與國際地位，及十大政策導 向。2009 年該國政府以總統與總理主導組成的綠色成長委員會，積極推出各項 綠能產業策略和具體方案，同時設定減量目標，2020 年要比基線(BAU)減少 30%，較 2005 年減少 4%(比 1990 年增加 91%，但達成 2020 年之前達到最高峰 的效果)，當年度即規劃投入總紓困金額的 79% 於綠色能源及能源效率，比例 為全球第一。
中國大陸現階段主要透過「中華人民共和國國民經濟和社會發展第十二個 五年(2011-2015)規劃綱要」的規劃，積極應對氣候變化作為經濟社會發展的重 大戰略，作為調整經濟結構和轉變經濟發展方式的重大機會，並透過工業化，
合理控制能源消費總量，綜合運用優化產業結構和能源結構、節約能源和提高 能效、增加碳匯等多種手段，有效控制溫室氣體排放，提高應對氣候變化能 力，廣泛開展氣候變化領域國際合作，促進經濟社會可持續發展。中期計畫目 標為到 2015 年，單位國內生產總值二氧化碳排放比 2010 年下降 17%，單位國 內生產總值能耗比 2010 年下降 16%，非化石能源占初級能源消費比重達到 11.4%，新增森林面積 1,250 萬公頃，森林覆蓋率提高到 21.66%，森林蓄積量 增加 6 億立方米。
2014 年 12 月 1 日至 12 月 8 日在利馬(Lima)舉行第 20 屆聯合國氣候變化綱 要公約會議(COP20)，最新的資料結果，由圖 2-4 顯示 1990 年、2000 年、2010
14
年、2011 年、2012 年包含土地利用、土地利用的變化和林業(Land use, Land Use Change and Forestry, LULUCF)的溫室氣體排放情況，藍色線條為附件一轉 型的締約方，紅色線條為附件一非轉型的締約方，綠色線條為附件一所有締約 方，以所有締約方來看，1990 年至 2012 年的溫室氣體共下降了 16.2%，從 1990 年的 17,981.4 兆噸減至 2012 年的 15,068.8 兆噸。圖 2-5 顯示 1990 年至 2012 年各年附件一締約方包含 LULUCF 的溫室氣體排放的變化情況，其結果 顯示達成京都議定書的目標，在 2012 年達成減量 5.2%。
圖 2- 4 1990 年、2000 年、2011 年至 2012 年 附件一締約方包含 LULUCF 溫 室氣體排放情況
資料來源：UNFCCC(COP20) 5.9
2.9 2.9 3 3
12
13.2 12.5 12.2 12.1
18
16.1 15.4 15.2 15.1
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
1990年 2000年 2010年 2011年 2012年 1000s Tg CO2eq
Annex1 EIT Parties Annex1 non-EIT Parties All Annex1 EIT Parties
15
圖 2- 5 1990-2012 年附件一締約方包含 LULUCF 的溫室氣體排放的變化情況
資料來源：UNFCCC(COP20)
圖 2-6 為 1990 年與 2012 年排放氣體的變化，二氧化碳(CO2)、甲烷 (CH4)、氧化亞氮(N2O)分別各下降 8.7%、19.5%和 25.5%，而氫氟碳化物 (HFCS)、全氟碳化物(PFCS)和六氟化硫(SF6)共增加 36%。
圖 2- 6 不同氣體之溫室氣體排放情況(不包含 LULUCF)
資料來源：UNFCCC(COP20)
15.14
2.31
1.37
0.25 13.83
1.86 1.02
0.34 0
2 4 6 8 10 12 14 16
CO2 CH4 N2O HFCs+PFCs+SF6
1000s Tg CO2eq
1990年 2012年
16
表 2-2 為 OECD 各國 1990 年至 2012 二氧化碳排放變化，其中土耳其、加 拿大、奧地利、冰島、西班牙的變化最大，分別增加 205.3%、50.5%、22.5%、
20.7%及 19%；芬蘭、瑞典、愛沙尼亞、斯洛伐克、匈牙利，分別減少-43.6%、
-44.5%、-45.8%、-48.6%及-49.1%。
表 2- 2 OECD 1990 年至 2012 年二氧化碳排放之變化 No. 國家 1990 年至 2012 年
的變化(%)
No. 國家 1990 年至 2012 年 的變化(%)
1 澳洲 1.8 18 日本 11.8
2 奧地利 22.5 19 韓國 ---2
3 比利時 -16.1 20 盧森堡 -15.1
4 加拿大 50.5 21 墨西哥 ---2
5 智利 ---2 22 荷蘭 4.0
6 捷克3 -35.5 23 挪威 -29.6
7 丹麥 -32.8 24 波蘭4 -36.9
8 愛沙尼亞3 -45.8 25 葡萄牙 -13.2
9 芬蘭 -43.6 26 斯洛伐克3 -48.6
10 法國 -12.7 27 斯洛維尼亞 -23.7
11 德國 -19.6 28 西班牙 19
12 希臘 8.3 29 瑞典 -44.5
13 匈牙利5 -49.1 30 瑞士 -1.3
14 冰島 20.7 31 土耳其6 205.3
2如顯示「---」則為無相關資料。
3為經濟轉型之締約國。
4為經濟轉型之締約國，所用的基準年為 1988 年的平均數，非 1990 年數據。
5為經濟轉型之締約國，所用的基準年為 1985-1987 年的平均數，非 1990 年數據。
6第 26/CP.7 號承認土耳其的特殊情況，因此與京都議定書附件一締約方情況不同。
17 No. 國家 1990 年至 2012 年
的變化(%)
No. 國家 1990 年至 2012 年 的變化(%)
15 愛爾蘭 15.7 32 英國 -19.7
16 以色列 ---2 33 美國 3.0
17 義大利 -14.5
資料來源：UNFCCC; United Nations Framework Convention on Climate Change (COP20)
京都議定書生效以來，全球溫室氣體減量工作邁向一個新的里程，目前正 進入後京都(post-Kyoto)的諮商談判階段；2012 年底氣候公約會議通過決議展延 京都議定書，確認第二承諾期自 2013 年 1 月 1 日起至 2020 年 12 月 31 日止。
第三節 區域(經濟體)環境績效評估相關文獻回顧
1980 年代早期，經濟學家透過 DEA 研究方法，研究與能源產業相關的效 率，主要的領域都為發電廠的電力分配效率。Färe et al. (1985)為最早利用 DEA 評估公營及私營電力部門的經營效率。Cote(1989)利用隨機邊界成本函數評估公 營及私營電力部門的經營效率。Weyman-Jones (1991)研究英國電力分配效率。
Nemoto and Goto(2003) 利用動態 DEA 分解靜態及動態效率，評估日本電力事 業的配電效率，加入準固定(quasi-fixed)投入項作評估。Jamasb and Pollitt (2003) 則研究了歐洲 63 區域之電力分配效率。繼多篇研究後，許多相關的研究從單 一國家逐漸擴展至跨國家之間的比較，如 Yunos and Hawdon (1997) 比較馬來西 亞與其他國家之發電效率。
除了評估能源分配的效率之外，環境績效評估也是 DEA 常見的應用研究領 域，Färe et al. (1994)利用 Malmquist 生產力指數分析把生產效率分為技術變動 與效率變動，研究對象為 17 個 OECD 國家，研究期間為 1979 年至 1988 年，
投入項為資本與勞動，產出項為國內生產毛額，研究結果顯示，美國的生產力
18
成長率略高於平均的主因為技術變動所造成；而日本是生產力成長率最高的國 家，其原因是由於效率的變動。
Lovell et al. (1995)研究 19 個 OECD 國家，研究期間為 1970 年至 1990 年，
把總體的表現分為四類(1)高水準的人均實質 GDP(2)低通貨膨脹率(3)低失業率 (4)合適的貿易平衡，並加入二個環境變數，碳排放量和氮排放量空氣汙染物，
重複分析會發現各國的效率排名改變，分析的重點放在 14 個 OECD 歐洲國家 和 5 個 OECD 非歐洲國家的表現，研究結果顯示瑞士和加拿大為績效表現最 佳，而績效表現最差的國家為丹麥、英國、比利時和荷蘭，5 個非歐洲的國家 效率值高於 14 個歐洲國家的效率。
Zaim and Taskin (2000)使用非參數規劃分析法，研究對象為 25 個 OECD 國 家，研究期間為 1980 年至 1990 年，投入項為總勞動量和總資本存量，產出項 為實質國內生產毛額(以 1985 年美元計價)和非意欲產出(undesirable output)二氧 化碳排放量，結果顯示將生產過程考慮環境因素之下，因為限制二氧化碳排放 量下考量對汙染物有 weak disposability，會造成 OECD 全體人均國內生產毛額 下降，在 1980 年、1985 年和 1990 各下降 3.7%、4.8%和 3.5%。
Färe et al. (2001)使用 Malmquist-Luenberger 生產力指數研究美國 48 個州的 製造業績效評估，研究期間為 1974 至 1986 年(除了 1984 年)，投入項為勞動和 資本，產出項為各州的生產毛額，非意欲產出為空氣汙染物(包含硫氧化物、氮 氧化物、揮發性有機化合物、一氧化碳)，其結果顯示在 1974 年至 1986 年期 間，使用 ML 生產指數評估結果，年平均成長率為 3.6%，主要原因為技術效率 的改變，如果忽略非意欲產出，年平均成長為 1.7%，算入與不算入非意欲產出 的差別，技術效率的改變由 1.3%年增長率降至 0.77%，結論結果表示如果忽略 非意欲產出的傳統生產力效率分析，可能會讓成長率低估。
Lam and Shiu(2001)使用 DEA 方法來衡量中國 30 家火力發電廠的技術效 率，研究年度為 1995 年及 1996 年的橫斷面資料，研究所使用的投入為勞動，
19
產出為發電量、燃料消耗。研究結果顯示，中國東部沿海具有豐富煤礦產資源 的地區，其技術效率的表現是最好的，且沒有明顯的證據顯示有超額產能的現 象。然而，在許多地區提供過多勞動力而導致生產力下降的問題是比較嚴重 的。在第二階段迴歸分析結果顯示，燃料使用效率和產能對於技術效率的影響 是顯著的；而如果自治區不受國營電力公司的控制的話，則表現會有更高的效 率；若外商投資存在，並不會對效率表現有顯著的影響。
Zofío and Prieto (2001)使用 DEA 分析環境效率，研究對象為 14 個 OECD 國家，研究期間為 1990 年至 1995 年，投入項為固定資本存量淨額(以 1990 年 美金計價)和勞動，產出項分為二種，意欲(desirable)產出為生產總值；非意欲 產出為工業排放的二氧化碳(也包含氟氯碳化物和甲烷)。
Feijoó, Franco, and Hernández(2002)採用西班牙統計局(Spanish National Institute of Statistics)的 1995 工業調查(1995 Industrial)資料，以隨機邊界生產函 數模型分析西班牙企業的能源效率並加以分級，為 9984 家廠商，66 個部門的 分析。文中的投入項為勞動、資本、廣告、電力、煤氣及其他化石燃料，而產 出為上述投入的 Cobb-Douglas 的加總，再以最小成本的方法計算各部門的要素 條件需求，以最適要素需求與實際要素需求能源效率的比值作為要素指標，以 得到能源效率指標。其中一項實證結果指出，產業達到生產效率與降低能源使 用上並不互相衝突，換言之，政府可以達到減量目標的同時也遠到最適的生產 效率，且西班牙產業所排出的二氧化碳再減少 29.4%，並且不用任何的成本是 可行的，如此一來將使西班牙產業的溫室氣體排放減少更接近 1997 年簽訂的京 都議定書協議目標。
Pacudan and Guzman(2002)使用 DEA 分析菲律賓 15 家電力公司的生產效率 和模擬能源效率政策的影響，所使用的投入為員工人數、輸電網路繞行公里數 和電力網路傳輸的損失，而產出為顧客人數、每平方公里服務的範圍和電力銷 售，研究結果顯示，造成技術無效率的主要原因為規模無效率，除此之外，顧
20
客人數及服務範圍皆影響廠商選擇投入和廠商供給電力成本的主要因素。其中 有 7 家電力公司形成有效率的生產邊界，有 7 家廠商為規模無效率，可以藉由 調整投入至效率水準將會達到技術效率，另外有一家廠商同時是為規模無效率 及技術無效率。若廠商調整產出至最佳效率邊界，則廠商的勞動效率、網路聯 繫和系統損失將分別減少 33%、49%和 33%。
Seiford and Zhu(2002)使用 Färe et al. 在 1989 年的文章所使用到的資料數 據，提出一個非意欲產出模型，認為假如在生產活動中是生產無效率，在最終 產品的生產過程中會伴隨著廢料與汙染的排放，而汙染以及廢料等產出是非意 欲產出，若減少非意欲產出則會改善效率。利用此變數特性的分類，得知在標 準的 DEA 模型中，若透過增加意欲產出以及減少非意欲產出則會改善效率。
Färe et al.在 1989 年一文分析 1976 年美國 30 家造紙廠的效率分析，投入項為紙 漿(pulp)、資本、勞動及能源，而四項非意欲產出項為生化需氧量(biochemical oxygen demand)、總懸浮固體(total suspended solids)、二氧化硫(sulphur oxides) 及微粒(particulate)。
Zaim(2004)使用有差異的麥氏數量指數(variant of Malmquist quantity index) 研究 1972 年至 1983 年以及 1985 年至 1986 年的美國各州製造業部門效率。傳 統上非意欲產出主要是以總排放量為衡量，而忽略了汙染物主要是副產品的製 造活動，所以此研究將汙染排放量分為兩種因素，為每單位產出的汙染和以一 個新技術來衡量汙染的強度。投入項為製造業者的聚集(aggregates)程度和資本 存量，意欲產出項為各州生產毛額，非意欲產出項為硫氧化物、氮氧化物以及 一氧化碳，分析結果表示，決定汙染強度的變化為，製造業佔總國家製造的產 品和汙染產業佔總生產活動，進而會造成生產力的變化。
Ramanathan(2005)使用 DEA 研究中東和北非的 17 個國家能源消耗和二氧 化碳排放量分析，研究年度為 1992 年至 1996 年，投入導向指標為二氧化碳排 放量和化石燃料的能源消耗，而產出導向指標為人均國內生產毛額和非化石燃
21
料能源消耗。結論為在固定規模報酬(constant returns to scale,CRS)下具有相對效 率的前三名國家為蘇丹(Sudan)、巴林(Bahrain)和阿曼(Oman)，效率最後一名的 國家為沙烏地阿拉伯(Saudi Arabia)；在變動規模報酬(variable returns to
scale,VRS)下具有相對效率的國家為茅利塔尼亞(Mauritania)和以色列(Israel)。作 者也使用麥氏生產力指數分析，而效率排名前五名的國家為阿爾及利亞
(Algeria)、埃及(Egypt)、蘇丹(Sudan)、阿曼(Oman)及敘利亞(Syria)。
Hu et al. (2006)使用 DEA 方法，研究中國 30 個地區(27 個省、3 個自治區) 的水資源效率，研究的 30 個地區，分別東部有 12 個地區，中部、西部分別各 有 9 個地區。研究期間為 1997 年至 2002 年，使用的投入為各地區的勞動力、
資本存量、水資源的消耗，而水資源的消耗分為二個部份，分別為住宅用水及 工業用水；使用的產出只有一個為各地區的 GDP。實證結果顯示：(1)在研究年 度 30 個區域平均住宅用水的 WATR(The regional water adjustment target ratio)為 4.03%，東部區域為 1.62%，西部區域為 0.56%，中部區域為 9.99%，可知整體 上西部區域在家庭用水上最沒有效率。(2)東部的廣西，中部的湖北、湖南和西 部的貴州，這四個地區是最需要減少住宅用水的使用，才可以達到最有資源的 使用效率，而這四個地區相似的地方就是都靠近河岸。(3) 在研究年度 30 個區 域平均工業用水的 WATR 為 14.32%，比起住宅用水的 4.03%高出 3 倍多，東部 區域為 6.76%，西部區域為 5.65%，中部區域為 26.74%，可知中部區域在工業 用水上最沒有效率。(4)區域的總要素用水效率和平均每人實質所得有 U 型曲線 的關係，符合環境顧志耐曲線理論。
Kumar(2006)使用麥氏生產力指數和 ML 生產力指數比較研究 41 個已發展 和發展中國家在 1971 年至 1992 年的生產力變遷，投入項為資本、勞動及能源 消耗，意欲產出為國內生產毛額，非意欲產出為二氧化碳排放量。結果顯示，
使用這二種方法的結果是不太一樣的，高國內生產毛額國家對於環境的效率是 比較敏感的，ML 指數指出技術效率和勞動資本率為負向相關，而能源的強度
22
對環境的影響度也是負向相關。在 41 個國家中只有 6 個國家是為創新者，包含 冰島(Iceland)、香港(Hong Kong)、日本(Japan)、盧森堡(Luxembourg)、荷蘭 (Netherlands)及瑞士(Switzerland)。
Gomes and Lins(2007)使用零和的資料包絡分析模型(ZSG-DEA)評估二氧化 碳限制的議題，研究對象為 64 個已簽訂京都議定書的國家，研究年度為 2001 年，投入項為二氧化碳排放，產出項為人口、能源消耗及國內生產毛額。結果 顯示，美國必須減少排放量，並應尋找合作夥伴，希望透過減少或其他排放量 以保持全球排放量不變，英國和巴西可以增加二氧化碳的排放量。因此，各國 家通過交易，若有多餘的配額其增加其排放量，不足的配額須要減少排放量。
Zhou, Ang and Poh(2007)使用非導向的 DEA 來衡量世界八大地區(OECD 國 家、中東地區、前蘇聯各國、非 OECD 成員的歐洲國家、中國、除了中國之外 的亞洲國家、拉丁美洲和非洲)之碳排放評比的環境績效，分別衡量各地區具有 非遞增規模報酬和變動規模報酬下之效率表現，投入項為總能源消耗，產出項 為 GDP 及二氧化碳。研究結果說明，進行不同地區之環境績效評估時，應該使 用不同的參考技術作為衡量，錯誤的規模技術設定會導致決策單位在衡量環境 績效是扭曲的，此外，由實證結果亦可知固定規模報酬之環境 DEA 技術下，碳 密集度與環境績效的相關很高，世界八大地區的碳密集度排序與碳排放的績效 表現為一致。
高志宏(2007)使用 DEA 研究 APEC 經濟總環境要素效率，建構總要素資源 投入減量指標，再發展出總要素環境能源指標，以探討環境能源政策中，有關 節能效率及二氧化碳減量議題，研究期間為 1991 年至 2000 年，投入項為實質 資本、勞動及能源，產出項為實質國內生產毛額，研究的發現如下：(1)中國的 環境能源效率最低，並在能源消耗及二氧化碳減量上，具有最大可減少量及比 率（約 50%）。(2)香港、菲律賓及美國是 APEC 中最具有環境能源效率的三個 經濟體，可為其他經濟體在環境能源政策上仿效及學習的標竿。(3)APEC 經濟
23
體的總體及個別環境經濟效率都在逐年提昇中。(4)人均節能目標與人均 GDP 間有倒 U 型的關係存在。(5)人均 CO2減量目標與人均 GDP 間存有環境顧志耐 曲線的關係。(6)環境能源效率與服務業對 GDP 的貢獻比重呈正相關；工業對 GDP 的貢獻比重愈高，能源使用效率愈差。
Vaninsky(2008)使用 DEA 評估美國發電廠的環境效率分析，研究年度為 1990 年至 2006 年，所使用的數據為年資料，投入為二氧化碳排放率及能量損 耗，產出為燃料利用。研究結果顯示：(1)二氧化碳排放率、電力能量轉換消耗 和化石燃料利用有反向的結果。(2)從 1995 年開始電力發電工業的效率開始有 正面積極的趨勢，在 2006 年它超過了 99%的水平並相當接近期間的最大值。
(3)二氧化碳排放率從 2000 年開始有趨勢的下降，而電力能量消耗也有顯著的 下降，但化石燃料利用比起 2005 年在 2006 年有小的負面變化。
Feroz et al. (2009)使用 DEA 方法研究聯合國組織批准參與京都議定書上國 家，在現存的各種 DEA 模型下，應用線性規劃模型的效率邊界組成汙染消費極 小化、國內生產毛額和健康所得極大化，投入項為化肥使用(100 克/每公頃耕 地)、商業能源使用(每公斤約當油當量)、人均農業使用(公斤/每公頃)、人均二 氧化碳排放量，產出項為國內生產總值、平均預期壽命 60 歲的男性。其結果顯 示，在控制汙染力最有效率的歐洲國家排名為瑞士、瑞典、希臘、丹麥、挪 威、芬蘭、奧地利、葡萄牙及西班牙；包括前蘇聯集團的國家有拉脫維亞、羅 馬尼亞、俄羅斯聯邦、愛沙尼亞、波蘭、保加利亞、烏克蘭及立陶宛；其他國 家有澳大利亞、日本及加拿大。由結果可知，批准參與的國家的生產力和環境 效率值高於未參與批准前的國家。
王肇偉(2011)在歐盟、美國及中國在哥本哈根氣候變遷會議之策略研究一 文寫到將以外交和經濟兩個角度，試圖探討歐洲聯盟、美國、中國在氣候變遷 會議時，各國基於國內的經濟利益，如何運用外交策略，謀求各國保有經濟成 長與援助，促使國家獲得最大利益，最終迫使各國只簽署一份政治形式認可的
24
協議，讓為制訂明確溫室氣體減量和要各項援助窮國之聯合國會議徒具形式。
會議以歐盟、美國、中國為首所組成的集團進行多邊談判，因此哥本哈根會後 較佔優勢的一方為美國和中國，較居劣勢的一方為歐盟，由結果得出在外交策 略上，美國成功組成傘形集團，其目的是中期減排承諾與目標低以及單軌制，
又要維繫政治強權，成功的抗衡歐盟和中國，守護住既有經濟利益；中國和 77 國集團組合成集團，其目的在減排承諾與目標是雙軌制又將開發中國家擴權，
與歐盟和美國對抗勝利，持續經濟成長；歐盟原預計和拉丁美洲等國家結盟但 卻失敗了，其目的在高的減排承諾與目標以及單軌制，又想擴展政治版圖，最 終無法制衡美國和中國，最後要奮力保有經濟利益。
李建宏(2013)使用 DEA 研究 G20 經濟體在 2008 年至 2010 年經濟發展與環 境績效評估，所使用的投入項為資本、勞動力及二氧化碳排放量，產出項為購 買力平價(Purchasing Power Parity, PPP)，其研究結果發現：(1)2008-2010 年連 續三年表現有效率的國家為－阿根廷、法國、義大利與美國；連續三年效率最 差的國家為南非。(2)2008-2010 年經濟發展績效進步的國家為澳洲、德國、韓 國與英國。(3)相較於 G20 成員國之亞洲成員國，台灣的效率比日本、沙烏地阿 拉伯差，但比中國、印度、印尼、南韓與土耳其為佳。
Liu and Wang (2014)文章中，使用麥氏生產力指數，研究 2000 年至 2008 年，中國 30 個省的火力發電工業的總要素能源效率的技術進步和技術效率指數 的評估。作者指出，在傳統上的測量總要素能源效率的方法，常常會忽略非意 欲產出，這樣會使總要素能源效率的價值與實際上有比較大的誤差，在此篇文 章加上此考慮結果顯示：(1)將環境限制的條件考慮進去後的火力發電總要素能 源效率顯著低於不考慮，這表示加入環境限制的條件，確實會使技術成長率降 低。(2)整體上中國的總要素生產力在慢慢的成長中，而每個地區的經濟水準和 資源條件的改善是最可以觀察到的現象。(3)從整個國家來看，總要素能源效率 的成長率在已開發或是煤資源豐富的省份成長較快；從分區來看，火力發電的
25
總要素能源效率發展較快的地區為西部地區，再來為東部地區，而發展較慢的 則為中部地區，其原因為，西部地區有較豐富的煤資源，而東部有較佳的經濟 條件，但是中部地區並沒有上述這些優點，所以發展的最慢，這表示，豐富的 天然資源和發展中的經濟水準對總要素能源效率是有很大的影響。
表 2- 3 區域績效評估相關文獻彙整表 作者(年代) 文章名稱
研究 對象
投入
研究方法 研究結果
產出
Färe et al.
(1994)
Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries
17 個
OECD 國家
資本、勞動 麥氏生產力指 數
美國的生產力成長率略高於平均的主 因為技術變動所造成；而日本是生產 力成長率最高的國家，其原因是由於 效率的變動。
國內生產毛額
Lovell et al.
(1995)
Measuring macroeconomic performance in the OECD: A comparison of European and non-European countries
19 個
OECD 國家
國內生產毛 額、消費者物 價指數、勞動 率、外貿順差
DEA 分析的重點放在 14 個 OECD 歐洲國 家和 5 個 OECD 非歐洲國家的表現，
研究結果顯示瑞士和加拿大為績效表 現最佳，而績效表現最差的國家為丹 麥、英國、比利時和荷蘭，5 個非歐 洲的國家效率值高於 14 個歐洲國家的 效率。
碳排放量、氮 排放量
26 作者(年代) 文章名稱
研究 對象
投入
研究方法 研究結果
產出
Zaim and Taskin (2000)
Environmental efficiency in carbon
dioxide emissions in the OECD:
A non-parametric approach
25 個 OECD 國家
總勞動量、總 資本存量
非參數規劃分 析法
將生產過程考慮環境因素之下，因為 限制二氧化碳排放量下考量對汙染物 有 disposability，會造成 OECD 全體人 均國內生產毛額下降，在 1980 年、
1985 年和 1990 各下降 3.7%、4.8%和 3.5%。
實質國內生產 毛額、二氧化 碳排放量
Färe et al.
(2001)
Accounting for air pollution
emissions in measures of state manufacturing productivity growth
美國
48 個 州的製 造業
勞動、資本 ML 生產力指 數
在 1974 年至 1986 年期間，利用 ML 生產指數評估結果，年平均成長率為 3.6%，主要原因為技術效率的改變，
如果忽略非意欲產出，年平均成長為 1.7%，算入與不算入非意欲產出的差 別，技術效率的改變由 1.3%年增長率 降至 0.77%，結論結果表示如果忽略 非意欲產出的傳統生產力效率分析，
可能會讓成長率低估。
各州的生產毛 額
Lam and Shiu(2001)
A data envelopment analysis of the
efficiency of China’s thermal
power generation 中國 30 家 火力發 電廠
勞動 DEA 中國東部沿海具有豐富煤礦產資源的
地區，其技術效率的表現是最好的，
且沒有明顯的證據顯示有超額產能的 現象。然而，在許多地區提供過多勞 動力而導致生產力下降的問題是比較 嚴重的。在第二階段迴歸分析結果顯 示，燃料使用效率和產能對於技術效 發電量、燃料
消耗
27 作者(年代) 文章名稱
研究 對象
投入
研究方法 研究結果
產出
率的影響是顯著的；而如果自治區不 受國營電力公司的控制的話，則表現 會有更高的效率；若外商投資存在，
並不會對效率表現有顯著的影響。
Feijoó, Franco, and Hernández(20 02)
Global Warming and the Energy Efficiency of Spanish Industry
西班牙
1995 工業調 查資料
(9984 家廠 廠，66 個部 門)
勞動、資本、
廣告、電力、
煤氣及其他化 石燃料
隨機邊界生產 函數
其中一項實證結果指出，產業達到生 產效率與降低能源使用上並不互相衝 突，換言之，政府可以達到減量目標 的同時也遠到最適的生產效率，且西 班牙產業所排出的二氧化碳再減少 29.4%，並且不用任何的成本是可行 的，如此一來將使西班牙產業的溫室 氣體排放減少更接近 1997 年簽訂的京 都議定書協議目標。
最大產出
Pacudan and Guzman (2002)
Impact of energy efficiency policy to productive efficiency of electricity distribution industry in the Philippines
菲律賓 15 家 電力公 司
員工人數、輸 電網路繞行公 里數、電力網 路傳輸的損失
DEA 造成技術無效率的主要原因為規模無
效率，除此之外，顧客人數及服務範 圍皆影響廠商選擇投入和廠商供給電 力成本的主要因素。其中有 7 家電力 公司形成有效率的生產邊界，有 7 家 廠商為規模無效率，可以藉由調整投 入至效率水準將會達到技術效率，另 外有一家廠商同時是為規模無效率及 技術無效率。若廠商調整產出至最佳 效率邊界，則廠商的勞動效率、網路 顧客人數、每
平方公里服務 的範圍、電力 銷售
28 作者(年代) 文章名稱
研究 對象
投入
研究方法 研究結果
產出
聯繫和系統損失將分別減少 33%、
49%和 33%。
Seiford and Zhu(2002)
Modeling undesirable factors in efficiency evaluation
美國 30 家 造紙廠
紙漿、資本、
勞動、能源
DEA 認為假如在生產活動中是生產無效
率，在最終產品的生產過程會伴隨著 廢料與汙染的產出，而汙染以及廢料 等產出是非意欲產出，若減少非意欲 則會改善效率。
生化需氧量、
總懸浮固體、
二氧化硫、微 粒
Zaim(2004) Measuring environmental performance of state
manufacturing through changes in pollution intensities: a DEA framework
美國各 州製造 業部門
製造業者的聚 集程度、資本 存量
有差異性的麥 氏數量指數
傳統上非意欲產出主要是以總排放量 為衡量，而忽略了汙染物主要是副產 品的製造活動，所以此研究將汙染排 放量分為兩種因素，為每單位產出的 汙染和以一個新技術來衡量汙染的強 度。分析結果表示，決定汙染強度的 變化為，製造業佔總國家製造的產品 和汙染產業佔總生產活動，進而會造 成生產力的變化。
各州生產毛 額、硫氧化 物、氮氧化 物、一氧化碳
Ramanathan (2005)
An analysis of energy
consumption and
中東和 北非的 17 個
二氧化碳排放 量、化石燃料 的能源消耗
DEA、麥氏 生產力指數
在固定規模報酬(constant returns to
scale,CRS)下具有相對效率的前三名國 家為蘇丹(Sudan)、巴林(Bahrain)和阿
29 作者(年代) 文章名稱
研究 對象
投入
研究方法 研究結果
產出
carbon dioxide emissions in countries of the Middle East and North Africa
國家 人均國內生產 毛額、非化石 燃料能源消耗
曼(Oman)，效率最後一名的國家為沙 烏地阿拉伯(Saudi Arabia)；在變動規 模報酬(variable returns to scale,VRS)下 具有相對效率的國家為茅利塔尼亞 (Mauritania)和以色列(Israel)。作者也 使用麥氏生產力指數分析，而效率排 名前五名的國家為阿爾及利亞 (Algeria)、埃及(Egypt)、蘇丹 (Sudan)、阿曼(Oman)及敘利亞 (Syria)。
Hu et al.
(2006)
Total-Factor Water Efficiency of Regions in China
中國 30 個 地區 (27 個 省、3 個自治 區)
勞動力、資本 存量、住宅用 水消耗及工業 用水消耗
DEA (1) 在研究年度 30 個區域平均住宅 用水的 WATR(The regional water
adjustment target ratio)為 4.03%，
東部區域為 1.62%，西部區域為
0.56%，中部區域為 9.99%，可 知整體上西部區域在家庭用水上 最沒有效率。
(2) 東部的廣西，中部的湖北、湖南 和西部的貴州，這四個地區是最 需要減少住宅用水的使用，才可 以達到最有資源的使用效率，而 這四個地區相似的地方就是都靠 近河岸。
各地區的
GDP
30 作者(年代) 文章名稱
研究 對象
投入
研究方法 研究結果
產出
(3) 在研究年度 30 個區域平均工業 用水的 WATR 為 14.32%，比起 住宅用水的 4.03%高出 3 倍多，
東部區域為 6.76%，西部區域為 5.65%，中部區域為 26.74%，可 知中部區域在工業用水上最沒有 效率。(4)區域的總要素用水效率 和平均每人實質所得有 U 型曲線 的關係，符合環境顧志耐曲線理 論。
Kumar (2006)
Environmentally sensitive productivity growth:
A global analysis using Malmquist–
Luenberger index
41 個 已發展 和發展 中國家
資本、勞動、
能源消耗
Malmquist 、 Malmquist–
Luenberger (ML) productivity index
使用這二種方法的結果是不太一樣 的，高國內生產毛額國家對於環境的 效率是比較敏感的，ML 指數指出技 術效率和勞動資本率為負向相關，而 能源的強度對環境的影響度也是負向 相關。在 41 個國家中只有 6 個國家是 為創新者，包含冰島(Iceland)、香港 (Hong Kong)、日本(Japan)、盧森堡 (Luxembourg)、荷蘭(Netherlands)及瑞 士(Switzerland)。
國內生產毛 額、二氧化碳 排放量
高志宏
(2007)
APEC 經濟體之 總要素環境能源 效率
APEC 經濟體
實質資本、勞 動、能源
DEA (1) 中國的環境能源效率最低，並在 能源消耗及二氧化碳減量上，具 有最大可減少量及比率（約 實質國內生產
31 作者(年代) 文章名稱
研究 對象
投入
研究方法 研究結果
產出
毛額 50%）。
(2) 香港、菲律賓及美國是 APEC 中 最具有環境能源效率的三個經濟 體，可為其他經濟體在環境能源 政策上仿效及學習的標竿。
(3) APEC 經濟體的總體及個別環境 經濟效率都在逐年提昇中。
(4) 人均節能目標與人均 GDP 間有 倒 U 型的關係存在。
(5) 人均 CO2 減量目標與人均 GDP 間存有環境顧志耐曲線的關係。
(6) 環境能源效率與服務業對 GDP 的貢獻比重呈正相關；工業對 GDP 的貢獻比重愈高，能源使用 效率愈差。
Gomes and Lins(2007)
Modelling undesirable outputs with zero sum gains data envelopment analysismodels
64 個 已簽訂 京都議 定書的 國家
二氧化碳排放 ZSG-DEA 美國必須減少排放量，並應尋找合作 夥伴，希望透過減少或其他排放量以 保持全球排放量不變，英國和巴西可 以增加二氧化碳的排放量。因此，各 國家通過交易，若有多餘的配額其增 加其排放量，不足的配額須要減少排 放量。
人口、能源消 耗、國內生產 毛額
32 作者(年代) 文章名稱
研究 對象
投入
研究方法 研究結果
產出
Zhou, Ang and Poh(2007)
A non-radial DEA approach to measuring environmental performance
世界八 大地區
總能源消耗 非導向的
DEA
進行不同地區之環境績效評估時，應 該使用不同的參考技術作為衡量，錯 誤的規模技術設定會導致決策單位在 衡量環境績效是扭曲的，此外，由實 證結果亦可知固定規模報酬之環境 DEA 技術下，碳密集度與環境績效的 相關很高，世界八大地區的碳密集度 排序與碳排放的績效表現為一致。
GDP、二氧化 碳
Vaninsky (2008)
Environmental Efficiency of Electric Power Industry of the United States:
A Data Envelopment Analysis Approach
美國發 電廠
二氧化碳排放 率、能量損耗
DEA (1) 二氧化碳排放量、電力能量轉換 消耗和化石燃料利用有反向的結 果。
(2) 從 1995 年開始電力發電工業的 效率開始有正面積極的趨勢，在 2006 年它超過了 99%的水平並 相當接近期間的最大值。
(3) 二氧化碳排放率從 2000 年開始 有趨勢的下降，而電力能量消耗 也有顯著的下降，但化石燃料利 用比起 2005 年在 2006 年有小的 負面變化。
燃料利用
Feroz et al.
(2009)
Global warming and
environmental
已簽訂 京都議 定書的
化肥使用、商 業能源使用、
人均農業使
DEA 在控制汙染力最有效率的歐洲國家排
名為瑞士、瑞典、希臘、丹麥、挪 威、芬蘭、奧地利、葡萄牙及西班
33 作者(年代) 文章名稱
研究 對象
投入
研究方法 研究結果
產出
production efficiency ranking of the Kyoto Protocol nations
國家 用、人均二氧 化碳排放量
牙；包括前蘇聯集團的國家有拉脫維 亞、羅馬尼亞、俄羅斯聯邦、愛沙尼 亞、波蘭、保加利亞、烏克蘭及立陶 宛；其他國家有澳大利亞、日本及加 拿大。由結果可知，批准參與的國家 的生產力和環境效率值高於未參與批 准前的國家。
國內生產總 值、平均預期 壽命 60 歲的 男性
王肇偉
(2011)
歐盟、美國及中 國在哥本哈根氣 候變遷會議之策 略研究
歐盟、
美國及 中國
--- --- 會議以歐盟、美國、中國為首所組成 的集團進行多邊談判，因此哥本哈根 會後較佔優勢的一方為美國和中國，
較居劣勢的一方為歐盟，由結果得出 在外交策略上，美國成功組成傘形集 團，其目的是中期減排承諾與目標低 以及單軌制，又要維繫政治強權，成 功的抗衡歐盟和中國，守護住既有經 濟利益；中國和 77 國集團組合成集 團，其目的在減排承諾與目標是雙軌 制又將開發中國家擴權，與歐盟和美 國對抗勝利，持續經濟成長；歐盟原 預計和拉丁美洲等國家結盟但卻失敗 了，其目的在高的減排承諾與目標以 及單軌制，又想擴展政治版圖，最終 無法制衡美國和中國，最後要奮力保
34 作者(年代) 文章名稱
研究 對象
投入
研究方法 研究結果
產出
有經濟利益。
李建宏
(2013)
G20 經濟體之經 濟發展與環境績 效評估－資料包 絡分析法之應用
G20 資本、勞動 力、二氧化碳 排放量
DEA (1) 2008-2010 年連續三年表現有效 率的國家為－阿根廷、法國、義 大利與美國；連續三年效率最差 的國家為南非。
(2) 2008-2010 年經濟發展績效進步 的國家為澳洲、德國、韓國與英 國。
(3) 相較於 G20 成員國之亞洲成員 國，台灣的效率比日本、沙烏地 阿拉伯差，但比中國、印度、印 尼、南韓與土耳其為佳。
購買力平價
Liu and Wang (2014)
China’s thermal
power industry total factor energy efficiency and its convergence
中國 30 個 省的火 力發電 工業
--- 麥氏生產力指 數
(1) 將環境限制的條件考慮進去後的 火力發電總要素能源效率顯著低 於不考慮，這表示加入環境限制 的條件，確實會使技術成長率降 低。
(2) 整體上中國的總要素生產力在慢 慢的成長中，而每個地區的經濟 水準和資源條件的改善是最可以 觀察到的現象。
(3) 從整個國家來看，總要素能源效 率的成長率在已開發或是煤資源
35 作者(年代) 文章名稱
研究 對象
投入
研究方法 研究結果
產出
豐富的省份成長較快；從分區來 看，火力發電的總要素能源效率 發展較快的地區為西部地區，再 來為東部地區，而發展較慢的則 為中部地區，其原因為，西部地 區有較豐富的煤資源，而東部有 較佳的經濟條件，但是中部地區 並沒有上述這些優點，所以發展 的最慢，這表示，豐富的天然資 源和發展中的經濟水準對總要素 能源效率是有很大的影響。
資料來源：本研究整理
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第三章 研究方法
第一節 資料包絡分析法
資絡包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)是邊界分析法之非參數法 的一種，它不受觀察值多寡限制，即評估組織內一群的決策單位(Decision Making Unit, DMU)的相對效率，且無須估計函數參數係數，更無須要素及產出 之價格，透過數學線性規劃的方式，產生一組最適的權數，能夠客觀地結合多 項投入與多項產出的項目，計算出一個綜合性績效衡量指標，用以衡量決策單 位的相對效率，因而廣泛的為學界所運用。
資料包絡分析法的基本理論，是基於經濟學的理論中，利用「生產可能集 合」(Production Possibility Set)，在各種投入組合能使產出最大的組合，謂之生 產可能集合的「效率前緣」(Efficiency Frontier)；而各投入組合與效率前緣之間 所形成的數學關係，稱之為「生產函數」(Production Function)，包絡曲線 (Envelop)所顯示出來的意義，即是在所有生產可能集合中最有利組合點所形成 的邊界。
此觀念最早可追溯自 Farrell(1957)的研究。後繼學者依 Farrell 理論持續討 論, 其中主要理論基礎為 1978 年 CCR(Charnes, Cooper 與 Rhodes)模式、1984 年 BCC(Banker,Charnes 與 Cooper)模式及 2001 年 Tone 提出差額變數模式
(Slacks Based Measure, SBM)， 依據 Cooper, Seiford 與 Tone(2007)的統計，DEA 自 Charns, Cooper 與 Rhodes 於 1978 年提出至今，目前有 37 類，157 種的 DEA 分析模式，若再加上模糊 DEA、三階段 DEA 等擴張模式，已超過 160 種，而 這 160 種模式均由 BCC、CCR 與 SBM 等為基礎發展出來，以下先介紹 Farrell(1957)、 CCR、BCC 與 SBM 四種模式。
壹、Farrell(1957)
Farrell(1957)將效率區分為技術效率(Technical Efficiency, TE)及配置效率 (Allocative Efficiency, AE)。技術效率係指廠商在固定之投入要素量下，所可以
37
生產的最大產量之可能；配置效率係指廠商在給定生產技術與投入要素之相對 價格的情況下，以最適當之投入去生產產品之能力。因其並未假設函數型態，
故又被認為是非參數法(Non-parametric Approach)。其理論主要基於以下三個基 本假設：
1. 生產前緣是由最有效率的單位所構成，無效率之單位，皆落於此前緣之外。
2. 固定規模報酬。
3. 生產邊界是凸向原點，每一點的斜率皆不為正。
假設有一廠商使用兩種投入(x1‚x2)，且為固定規模報酬之廠商，生產單一 產品為 Y，UU'為等產量曲線，表示生產一單位的 Y，所需投入(x1‚x2)之最小可 能組合，在線上每一點皆具完全技術效率。
圖 3- 1 技術效率與配置效率圖
如圖 3-1 所示，若生產組合落在 UU'右上方，如 Q 點，其表示此生產組合 不具有技術效率，因為在 S 點的生產組合，亦可生產出與 Q 點相同的產量，因 此，在 Q 點的技術效率可定義為：
TE = 𝑂𝑆
𝑂𝑄 = 1 −𝑆𝑄
𝑂𝑄，0 ≤ TE ≤ 1
38
當 𝑂𝑄𝑂𝑆 = 1時，表示這廠商為完全技術效率之廠商，其觀察值會落在 UU'上(如 S
點)；若 𝑂𝑄𝑂𝑆 < 1時，表示該廠商不具完全技術效率。假如此時廠商所面對的要 素市場為完全競爭市場時，則投入要素的相對價格比為 AA'之斜率，由此可定 義 Q 點之配置效率(AE)為 𝑂𝑃
𝑂𝑆，而 SP 表示其配置無效率之部分，並可定義總經 濟效率(total economic efficiency, EE)：
EE = 𝑂𝑃 𝑂𝑄
由此可知，總效率為技術效率與配置效率之乘積：
TE × AE = (𝑂𝑆
𝑂𝑄) × (𝑂𝑃 𝑂𝑆)
= 𝑂𝑃 𝑂𝑄
= EE
所以在圖 3-1 中，P'點表示其不但具有技術效率也具有配置效率。
貳、 CCR 模式
CCR 模式為 Charnes, Cooper and Rhodes 於 1978 年提出，在固定規模報酬的 假設下，將各決策單位之多項投入與多項產出予以線性組合，並以兩線性組合的 比值代表各決策單位的效率值，其值介於 0 到 1 之間。CCR 模式可分為投入導 向與產出導向。
一、投入導向
投入導向是在相同產出水準下，比較投入資源之使用情況。假設有 n 個決策 單 位 ， 即𝐷𝑀𝑈𝑗 = (𝐷𝑀𝑈1, 𝐷𝑀𝑈2, … … … 𝐷𝑀𝑈𝑛) ， 使 用 m 種 投 入 𝑋𝑗=(𝑋1𝑗, 𝑋2𝑗, … … . , 𝑋𝑚𝑗)，生產 S 種產出𝑌𝑗=(𝑌1𝑗, 𝑌2𝑗, … … . , 𝑌𝑠𝑗)，而第 k 個決策單位𝐷𝑀𝑈𝑘 之效率值可以分數線性規劃式來表示，即為：
𝑀𝑎𝑥 ℎ𝑘 =∑𝑠𝑟=1𝑈𝑟𝑌𝑟𝑘
∑𝑚𝑖=1𝑉𝑖𝑋𝑖𝑘 𝑠. 𝑡. ∑𝑠𝑟=1𝑈𝑟𝑌𝑟𝑗
∑𝑚𝑖=1𝑉𝑖𝑋𝑖𝑗 ≤ 1, 𝑗 = 1,2, … … … , 𝑛 (式 3 − 1)
