中国工业全要素碳减排效率提升动力探讨

郭 枝,姚西龙,李晓瑜

(太原理工大学经济管理学院,山西 太原 030024)

作为世界上最大的碳排放国,我国面临着国际和国内碳减排的压力[1-2]。在这样的形势下,我国在哥本哈根向世界做出庄严的承诺:到2020年,单位GDP的二氧化碳排放量要在2005年基础上下降40%～45%。这一目标的实现主要取决于能源利用效率,而全要素碳减排效率作为碳排放约束视角下的能源效率,得到了学者的青睐。张伟等[3]采用基于生产理论的DEA方法测算了我国全要素碳减排效率,并且将影响该效率的因素进行了分解,分析了能源使用、碳排放两种技术进步对我国全要素碳减排效率的影响；刘婕等[4]采用SFA模型测算了我国全要素碳减排效率,在此基础上,运用Tobit模型分析了城镇化率、要素禀赋对我国全要素碳减排效率的影响；Wang等[5]采用非径向距离函数法评估了1996—2012年中国30个省份的全要素碳减排效率和减排成本,为碳排放规制的实施提供了理论依据；郭文等[6]通过构建基于零和收益的碳减排SBM效率分配模型,对全要素碳减排效率进行了研究,将碳减排目标进行了省级效率分配；姜玲等[7]采用S-SBM全要素碳减排效率评价模型，对甘肃国家级循环经济示范区高耗能产业群的碳减排效率进行了动态评价。

综上所述,大部分研究都分析了全要素碳减排效率的影响因素,但没有分析造成全要素碳减排无效率的原因；同时,没有识别运营环境对全要素碳减排效率的影响,也没有将环境无效率从全要素碳减排无效率中进行分离。尽管全要素碳减排效率指标实现了由单要素向全要素框架的跨越,却无法剔除外生环境差异带来的碳减排无效率,因此目前的研究仍然是针对管理因素和环境因素并存的综合性碳减排效率。

为此,本文以中国30个省份为研究区域,在全要素碳减排效率研究的基础上,采用DEA-SBM四阶段方法,基于生产理论测度工业全要素碳减排效率,并将综合性的工业全要素碳减排效率进一步解构为工业全要素碳减排管理效率和工业全要素碳减排环境效率。这样既有利于准确认识我国工业行业碳减排效率的现状,也有利于从管理与环境两个维度厘清碳减排无效率的根源,为寻求我国工业行业碳减排效率的提升路径提供参考。

1 研究方法

1.1 DEA四阶段模型

DEA四阶段模型认为,决策单元将投入转化为产出的能力不仅会受生产技术效率的影响,也会受外部环境因素的影响。DEA四阶段模型能够将外生环境均等化,在此基础上评价决策单元的纯管理效率[8]。本文以李兰冰[9]的全要素能源效率模型为依据,所使用的DEA四阶段模型如下:

(1) 第一阶段:建立基于产出导向的DEA-SBM模型，并计算全要素碳减排效率。以生产理论为基础,建立以资本、劳动力、能源为投入要素,以工业总产值和碳排放为产出,基于产出导向的DEA-SBM模型，用来测度中国30个省份2001—2015年期间的工业全要素碳减排效率(TCRE),其计算过程如下[10]:

(1)

s.t.:

(2)

以北京市为例,将北京市2001年的资本、劳动和能源作为投入变量,工业总产值和碳排放量为产出变量,通过DEA-SBM模型计算得到各投入冗余量和产出不足量,在此基础上计算得到北京市2001年的工业全要素碳减排效率(TCRE)为0.36。

(2) 第二阶段：外生变量识别。在对外生变量进行识别时,将居民收入水平、能源结构、工业结构、技术进步和环境规制作为解释变量,将投入冗余量作为被解释变量,分析外生环境因素对投入冗余量的影响,其计算过程如下:

j=1,2,…,N;k=1,2,…,K

(3)

(3) 第三阶段：原始投入和产出变量的调整。根据第二阶段的估计系数和环境变量,调整后的投入冗余量，其计算过程如下:

j=1,2,…,N；k=1,2,…,K

(4)

根据以上估计值,对原始投入和产出变量进行调整,其计算过程如下:

j=1,2,…,N;k=1,2,…,K

(5)

(4) 第四阶段：计算工业全要素碳减排管理效率。再次利用DEA-SBM模型对调整后的投入和产出变量进行计算,得到各决策单元的工业全要素碳减排管理效率(TCRME)。

以北京市为例,利用北京市2001年调整后的投入和产出变量的实际值代入公式(1),计算得到工业全要素碳减排管理效率为0.67。

1.2 工业全要素碳减排效率的解构

1.2.1 工业全要素碳减排效率(TCRE)

投入冗余量的产生是由于资源的无效利用,使碳排放的实际值高于其目标值。某地区i在时间t的工业全要素碳减排效率可表示如下：

TCRE=碳排放的目标值/碳排放的实际值

(6)

当TCRE=1时,表明碳排放的目标值与实际值相等,此时工业全要素碳减排效率达到最优状态。由于工业生产中,能源的利用效率很少达到最优状态,因此TCRE值的范围一般为(0，1]。

1.2.2 工业全要素碳减排管理效率(TCRME)和工业全要素碳减排环境效率(TCREE)

利用DEA-SBM四阶段模型对调整后的投入和产出变量进行计算,可以得到工业全要素碳减排管理效率(TCRME),即：

TCRME=调整后的碳排放目标值/调整后的碳排放实际值

(7)

全要素碳减排效率主要受管理和环境两个维度因素的影响,因此将全要素碳减排效率与全要素碳减排管理效率的差异归因为环境因素,即全要素碳减排环境效率(TCREE)为全要素碳减排效率与全要素碳减排管理效率的比值。与TCRE值相同,TCRME值也介于0和1之间,但TCREE值不限于0和1之间。当TCREE值>1时,说明该地区处于优势环境,碳减排无效率主要是由管理因素引起,且外部环境因素一定程度上弥补了碳减排管理无效率；当TCREE值<1时,说明该地区处于恶劣的环境,环境无效率是碳减排无效率的重要来源；当TCREE值=1时,说明该地区工业全要素碳减排效率与工业全要素碳减排管理效率相同,环境因素对工业全要素碳减排效率没有显著的影响。

2 变量选取与数据来源

本次研究所选取的研究区域为中国30个省份,中国西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾省由于数据缺失,故未选取，研究样本的时间区间为2001—2015年。

2.1 投入、产出变量及数据来源

投入变量包括劳动力、资本、能源。其中,劳动力由我国不同省份的工业从业人员数量表示；资本采用永续盘存法得到资本存量[11]；能源用工业生产过程中使用的各种能源转换成标准煤之后的能源消费总量来衡量。期望产出是以2005年为基期进行平减之后的工业总产值,非期望产出是工业生产过程中产生的二氧化碳排放量。投入产出变量的指标说明和各变量的描述性统计，见表1和表2。

表1 投入产出变量的指标说明

表2 投入产出变量的描述性统计

2.2 环境变量及数据来源

为了更好地了解外部环境因素对工业全要素碳减排效率的影响,在选择环境变量时,需更多地关注经济、工业、技术和人力因素。表3列出了影响工业全要素碳减排效率的环境变量及描述。

表3 影响工业全要素碳减排效率的环境变量及描述

3 实证研究

为了分析区域的差异性,本文将选取的中国30个省份分为东部、中部和西部三个地区，其中东部地区包括江苏、上海、浙江、福建、广东、山东、安徽、海南、黑龙江、辽宁、吉林、河北、天津、北京,中部地区包括河南、湖北、湖南、江西、山西、内蒙古,西部地区包括陕西、宁夏、甘肃、四川、重庆、贵州、广西、云南、青海、新疆。

3.1 工业全要素碳减排效率(TCRE)的综合评价

2001—2015年中国全国、地区和省际层面的工业全要素碳减排效率(TCRE),详见表4。

由表4可以看出:

(1) 我国工业的全要素碳减排效率仍处于较低水平,全国的TCRE平均值为0.73,表明我国碳减排效率仍有很大的改善空间;在整个分析期间(2011—2015年)内,我国的TCRE值呈波动下降趋势,表明在碳减排实现过程中存在一些问题。这种现象的出现与我国能源行业存在技术锁定有关，我国工业中传统的高碳技术使得社会经济技术系统形成了路径依赖,产生了锁定效应,这种技术是缺乏效率的,不仅会造成优质能源的巨大损失,也会增加二氧化碳等污染物的排放,最终表现为TCRE值较低。

表4 2001—2015年中国全国、地区和省际层面的工业全要素碳减排效率(TCRE)

注:“全国”表示除中国西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾省以外其他30个省份的数据。下表同。

(2) 从地区层面来看，我国东部地区、中部地区和西部地区的TCRE平均值分别为0.78、0.71和0.69，东部地区高于其他地区(见表4)。分析原因认为：近年来我国东部地区技术优势较为明显[12],使得工业碳减排技术较先进[13]，另一方面东部地区的环境规制强度高于其他地区[14],使得东部地区企业的节能减排意识较高,从而导致东部地区的TCRE值相对较高；相比之下,中、西部地区有相对较低TCRE值的原因在于地理位置、资金、技术、人员和其他因素等存在劣势[15]。

(3) 从省际层面看,北京、河北、山西、内蒙古、山东、湖南、贵州、青海和宁夏9个省份的TCRE平均值均低于全国总体的平均水平(见表4)。分析原因为：河北、山西、内蒙古、青海、宁夏等省份煤炭的消耗量高于其他省份[16],煤炭的无效利用导致碳减排效率低下；北京和湖南等省份发展迅速,对能源需求较大，然而由于21世纪初期技术落后[17],导致能源利用效率低,污染排放严重,使得TCRE值低下。

3.2 工业全要素碳减排管理效率(TCRME)和工业全要素碳减排环境效率(TCREE)评价

3.2.1 全要素碳减排管理效率(TCRME)评价

2001—2015年中国全国、地区和省际层面的工业全要素碳减排管理效率(TCRME)，见表5。

表5 2001—2015年中国全国、地区和省际层面的工业全要素碳减排管理效率(TCRME)

由表5可以看出：

(1) 我国工业全要素碳减排管理效率仍处于较低水平,同TCRE值一样,全国的TCRME平均值为0.73,表明我国碳减排过程中存在管理方面的问题。

(2) 比较我国不同地区的TCRME平均值可见,最有效的是中部地区,TCRME平均值为0.78,高于全国总体的平均值；东部地区的TCRME平均值为0.73,与全国总体的平均值趋同；而效率最低的西部地区的TCRME平均值为0.69,低于全国总体的平均值。分析原因为：我国中部地区自然资源丰富[15],这种独特的自然环境条件能够吸引大量优秀人才、资金和先进技术,有利于提高该地区能源管理效率以及污染物减排水平；东部地区资源需求量很大,大多数企业都热衷于增加能源投资,容易忽视能源的有效管理,因此东部地区的能源管理存在很大的提升空间[18]；技术落后、劳动力技术不熟练和管理不善等因素导致西部地区的TCRME值偏低[19]。

(3) 从省际层面来看，我国各省份TCRME值存在明显差异,平均值在0.15～0.93之间；北京、河北、上海、山东和海南5个东部地区省份的TCRME平均值低于全国总体的平均水平,而大部分中部地区省份的TCRME平均值高于全国总体平均水平；西部地区各省份的TCRME值差距悬殊,甘肃省平均值高达0.93,而宁夏自治区平均值仅为0.15，这表明西部地区各省份能源行业管理模式存在明显的差异。分析原因认为：各省份的经济发展水平、能源企业管理制度、人员素质和节能技术存在一定的差异,若某省份的经济发展水平越高、管理体系越完善、管理人员素质越高、节能技术越先进,则该省份的TCRME值就越高。

3.2.2 工业全要素减排环境效率(TCREE)评价

2001—2015年中国全国、地区和省际层面的工业全要素碳减排环境效率(TCREE)，见表6。

表6 2001—2015年中国全国、地区和省际层面的工业全要素碳减排环境效率(TCREE)

由表6可以看出：

(1) 我国全国的TCREE平均值为1.72,该值大于1,说明从整体上来看,我国有着较好的外部环境。这是因为中国政府不断调整环境规制政策以实现经济与环境的友好协调发展。具体而言,制定并实施了多项环境规制政策,引导能源企业走向环境友好型发展方向[20]，这使得能源企业生产过程中的环境得到了相应的改善,污染物排放量减少。

(2) 我国东部地区和西部地区的TCREE平均值大于1,但中部地区的TCREE平均值小于1,这表明东部地区和西部地区的环境因素起着积极的作用,而中部地区的环境因素起着负面作用,这与孙欣[21]的研究结论是一致的。分析原因认为:首先,东部地区实施严格的环境规制政策可以刺激企业进行技术创新,减少污染物排放,也进一步提升了治污效能,使该地区的TCREE值得到提高[14]；其次,西部大开发战略促进能源企业不断开发和推广节能减排技术[22],从而提高了西部地区的TCREE值；最后,来自发达地区的“高投入、高能耗、高污染”产业转移到中部地区,加之低水平的环境规制使得二氧化碳等污染物排放加重,导致中部地区的TCREE值较低。

(3) 从省际层面来看，各省份的TCREE值存在细微差别，河北、山西、吉林、安徽、山东、河南、湖南、重庆、云南、甘肃等省份的TCREE值均小于1,说明这些省份存在劣势环境,对工业全要素碳减排无效率产生了显著的影响。

3.3 提高工业全要素碳减排效率的策略

由表4至表6可知,我国东部地区有较高的TCRE值和TCREE值,有较低的TCRME值,表明该地区具有较高的人口素质和发达的外向型经济等优势发展环境；在中部地区,TCRME和TCREE平均值均小于1,表明该地区管理不善和外部环境造成的低效率相对严重，因此需要改进该地区的管理能力和外部环境；在西部地区,TCRME平均值小于1,而TCREE平均值大于1,表明该地区较低的TCRE值主要是由于管理效率低下造成的，因此应高度重视该地区管理能力的提高。中国全国、地区和省际层面提升工业全要素碳减排效率(TCRE)的策略，见表7。

由表7可知，我国各省份都需要提高管理能力；同时,河北、山西、吉林、安徽、山东、河南、湖南、重庆、云南、甘肃等省份也需要改善外部环境，也就是说,在这些省份应该同时推进改善管理能力与扭转劣势环境两大策略的实施，以提高其工业全要素碳减排效率。

表7 中国全国、地区和省际层面提升工业全要素碳减排效率(TCRE)的策略

注:“△”表示应该被提升的策略。

4 结论与政策启示

本文借助于非期望产出的DEA-SBM方法和四阶段的DEA方法,构建了一种新的、全面的全要素碳减排效率的测度与分解方法,运用该方法对我国工业全要素碳减排效率进行了评估与分解,得到如下主要研究结论:

(1) 我国的工业全要素碳减排效率(TCRE)偏低,存在一定的提升空间。

(2) 我国的工业全要素碳减排管理效率(TCRME)较低,而工业全要素碳减排环境效率(TCREE)整体上较高,2001—2015年我国工业全要素碳减排效率变动的动力更多来自内部管理因素的变化,未来我国的工业全要素碳减排效率需要更多地依赖于内部管理制度的完善。

(3) 我国各地区的工业全要素碳减排效率存在较大差别,东部地区要显著高于其他地区。

本文的研究结论能够为我国制定碳减排策略提供一定的帮助:首先,我国工业的内部能源管理的规范性需要提升,尤其是能源使用效率和污染物减排效率的管理措施需要进一步规范,这将是未来促进我国工业全要素碳减排效率提升的重要推动力量;其次,我国中部地区的工业全要素碳减排效率不仅需要外部因素的优化,尤其是产业结构的优化,还需要良好的环境条件；而东西部地区的工业全要素碳减排效率提升更加需要管理制度的优化。