中国建筑业碳排放效率动态特征及驱动因素研究

文/林钰宇 李建豹

双碳目标是实现国家生态文明建设新进步的主要目标，减少碳排放有利于最大限度地减少对环境的负面影响，实现最大化的经济利益，从而在未来几十年的绿色经济竞争中保持优势。绿色低碳的城市转型之路已经成为平衡经济增长、城镇化与碳减排关系的强有力应对方案。作为能源高消耗和碳排放重点部门，我国建筑业运行过程中释放的二氧化碳占全国总量的22%左右，加上隐含碳排放，占比超过40%。参考以往发达国家经济发展和城镇化过程，我国建筑业碳排放占比可能会越来越大。可见，在碳中和背景下，建筑业成为高效节能减排的突破口。提高建筑业碳排放效率、降低建筑业能耗，对实现建筑业低碳发展具有重要意义。

学者们对建筑业碳排放效率的测度通常采用数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）和随机前沿分析，二者区别在于是否考虑随机误差影响。尽管随机前沿分析考虑了随机因素的影响，但DEA没有函数形式和输入输出数量的限制，可以减少决策单元（Decision Making Units, DMU）和数据原因导致的估计结果失真，且更能有效反映出中国的地区差异性。冯博等利用DEA方法测度了我国省级建筑业的能源效率，有学者利用SBM-DEA模型测算了河南省的建筑碳排放效率，但研究中都出现了多个DMU效率为1，难以比较的情况。宋金昭等充分考虑了建筑业的外部性，利用超效率三阶段DEA模型测算了省域尺度的建筑业碳效率，但未考虑非期望产出，由能源消耗带来的环境问题与日俱增，有必要将能源消耗的负面影响作为非期望产出纳入模型中进行分析。有学者基于三阶段DEA-Tobit模型对中国建筑业的碳排放效率进行测度，并分解成纯碳排放效率和规模效率。尽管张广泰等基于考虑非期望产出的超效率SBM模型，核算了我国建筑碳效率，并在此基础上发现省级建筑业碳效率存在显著的空间差异，但研究中忽略了效率的时间维度。

针对建筑业碳排放效率驱动因素的研究，主要考虑经济发展水平、城镇化程度、技术水平及能源消费结构等因素。一般而言，高度发达的经济发展水平与城镇化会增加建筑运行碳排放，但这也意味着资本、技术和劳动力的集聚，能促进建筑业碳排放效率的提高。有学者发现经济发展可以提高建筑业碳排放效率，但能源结构和劳动力数量等因素会抑制建筑业碳排放效率。事实上，技术水平和能源结构都是影响建筑业碳排放效率的直接因素，技术水平决定了碳排放的效率，而煤炭等化石燃料利用率低、碳含量大，容易产生大量的二氧化碳排放。有学者利用GVAR模型研究发现技术进步和能源结构调整能够促进建筑业碳排放效率的改善，但粗放型发展背景下经济规模会产生负面影响。此外，祁神军等认为，导致我国建筑业能源效率差异较大的主要原因是建筑业规模和人口规模。

总体而言，学者们在研究建筑业碳排放效率时容易出现多个决策单元效率为1而难以有效对比的情形。在效率测度时，未考虑时间维度，利用窗口分析可以更好反映建筑业碳排放效率的时间变化特征。效率比总量更能直接反映地区或部门的绿色发展状况，但现有研究中，建筑业碳排放影响因素分析大多围绕总量进行，极少考虑效率的影响因素。基于此，本文利用考虑非期望产出的超效率SBM结合窗口分析方法，对2010-2019年中国建筑业碳排放效率的动态特征进行研究，并利用空间计量经济学模型探索其驱动因素，以期为建筑业低碳发展提供针对性的建议。

一、研究方法与数据来源

（一）研究方法

1.建筑业碳排放核算模型。由于研究对象是宏观层面的建筑碳排放，结合《省级温室气体清单编制指南（试行）》，本文利用IPCC排放因子法来核算建筑业碳排放。《中国能源统计年鉴》中提及的建筑业终端能源有原煤、焦炭、煤油、燃料油、电力和热力等26种，这些建筑业自身直接消耗的终端能源所释放的碳排放称为直接碳排放，而生产建筑材料时间接产生的碳排放称为间接碳排放，二者加总可得建筑业碳排放量。

其中，C为建筑业二氧化碳总排放量（万吨）；Cdir和Cind分别为建筑业直接碳排放（万吨）和间接碳排放（万吨）；Ei为第i种建筑业终端能源消费量；ρ为建筑能源碳排放因子，一次能源的碳排放因子根据式（2）计算，热力和电力等二次能源借助蔡伟光等的研究方法单独计算；A为平均低位发热量（千焦/千克）；B和C分别为单位热值含碳率（吨碳/太焦）和碳氧化率；44/12是碳原子与二氧化碳分子的转化系数；Gi为第i种建筑材料消耗量（万吨）；ɛi为建筑材料碳排放因子，ai为第i种可回收建筑材料的回收系数，均参考现有研究确定。

2.考虑非期望产出的超效率SBM模型。将建筑业碳排放作为非期望产出，克服传统SBM模型的缺陷，即在DMU较多时出现多个效率值均为1的情况，采用考虑非期望产出的超效率SBM模型，对建筑业碳排放效率进行评价。

3.数据包络窗口分析法。借鉴移动平均的思想，将连续的一段时间作为窗口期，所有DMU作为参考集，通过不同时期同一DMU和同一时期不同DMU的比较，实现效率的动态估计。假设共有n个DMU，研究的总时段为T，窗宽为d，进而形成T-d+1个窗口，每个窗口内有n×d个DMU。当d=3或4时，效率可信度最高，本文取d=3，窗口步长为1年，因此共有8个窗口，除了2010年和2019年的DMU仅有一个效率值，2011年和2018年的DMU有两个效率值外，其他年份均有三个效率值。最后，用各年份的各个DMU的平均效率表示该年的建筑业碳排放效率。

4.核密度估计。核密度估计法是根据数据本身特征去估计其分布，属于非参数检验方法。通过核密度曲线，可以判断建筑业碳排放效率的动态演变特征。核密度函数f(x)的计算如下：

其中，n取30，代表省份的个数；Xi代表各省份建筑业碳排放效率值；X代表Xi的均值；h为带宽。借助Stata 15 SE，用高斯核函数K[x]对全国建筑碳排放效率进行密度估计，反复试验后确定h为0.101。

（二）数据来源与处理

由于部分数据难以获得，本文选取2010-2019年全国除西藏、港澳台外的30个省份（自治区、直辖市）的相关数据。其中，建筑业能源数据来源于2011-2020年《中国能源统计年鉴》，建筑业经济数据来源于2011-2020年《中国建筑业统计年鉴》，其余社会经济数据来源于2011-2020年《中国统计年鉴》。为剔除价格因素冲击，国民生产总值、人均GDP、建筑业总产值、资本存量等数据均折算为2010年不变价。最后，利用离差标准化法对原始数据作线性变化，以去除量纲的影响。

二、结果与讨论

（一）建筑业碳排放效率测算结果分析

根据已有文献及现有实践，选取资本存量、劳动力、机械生产设备及终端能源消费为投入指标，建筑业总产值为期望产出，将式（1）核算出来的碳排放作为非期望产出，以充分考虑环境污染对效率结果的影响。其中，资本存量用扣除年末自有施工设备净值的建筑业总资产表示，劳动力用从事建筑业活动平均人数表示，机械生产设备用年末自有施工机械设备总功率表示，终端能源消费用统一折算标煤后加总的建筑业能源消费量表示。运用超效率SBM模型和窗口分析法，借助Matlab 2020a软件计算出2010-2019年全国30个省份的建筑业碳排放效率。由图1可知，2010-2019年间，我国建筑业碳排放效率均值总体上呈波动下降的趋势，从2010年的0.700下降到2019年的0.520，下降幅度为25.714%。下降较多的年份发生在2011年和2014年。2011年建筑业碳排放效率均值下降较多，在国家有效应对金融危机后，建筑业呈现快速增长的态势，碳排放也相应增多。进一步分析发现，主要是江苏省建筑业碳排放量出现大幅增长导致效率大幅下降。2014年建筑业碳排放效率均值下降较多可能是由于竣工面积大幅增加，2014年建筑竣工面积高达42亿平方米，创历史新高，从而造成建材碳排放增多，引起建筑业碳排放效率的下降。

图1 2010-2019年建筑业碳排放效率均值、标准差与变异系数

（二）建筑业碳排放效率的动态特征

1.建筑业碳排放效率的差异性演变。标准差和变异系数（图1）分别描述了建筑业碳排放效率的绝对差异和相对差异，2010-2019年间，二者的波动变化大致相同。具体而言，标准差围绕0.230上下波动变化，变化幅度不大，呈现出不稳定状态。2012年标准差最大，为0.243；其次是2017年，为0.242；2018年的最小，为0.201，比最大值降低了17.284%；2011-2013年和2017-2019年呈“V”字型变化。变异系数总体上波动上升，从2010年的0.340上升到2019年的0.424，呈缓慢增长趋势。2011-2012年、2013-2017年、2018-2019年间，变异系数变大，表明建筑业碳排放效率的相对差异在增大。

2.建筑业碳排放效率的动态演进趋势。核密度估计可以更好地描述建筑业碳排放效率的动态演变趋势，选取2010年、2015年和2019年的数据绘制核密度分布图（图2）。2010-2019年建筑业碳排放效率呈现出左高右低的“双峰”形态，表明存在建筑业碳排放效率较低的省份集聚，同时也存在着一部分碳排放效率较高的省份集聚，效率较低的省份明显多于效率较高的省份，这反映了各省建筑业碳排放效率存在两极分化、发展不均衡的现象。相较于其他年份，2015年的建筑业碳排放效率分布曲线出现明显的“双峰”，主峰位于0.400到0.600区间内，主要分布在河北、新疆、吉林和福建，而侧峰位于1.000到1.200区间内，主要集中在北京、浙江和上海。此外，2010-2019年建筑业碳排放效率分布曲线的左拖尾明显变短，右拖尾也在变小，说明建筑业碳排放效率较低省份的效率随着时间的变化在上升，而建筑业碳排放效率高省份的效率随着时间变化在降低，各省份建筑业节能减排形势依旧严峻。与2010年相比，2015年建筑业碳排放效率分布曲线向中间收缩，垂直高度上升，水平跨度缩小，峰度逐渐向“尖峰型”变化，这意味着地区间碳排放效率差异有所减小，总体呈动态收敛趋势。与2015年相比，2019年建筑业碳排放效率分布曲线向左移动，垂直高度下降，峰度向“宽峰型”变化，这意味着建筑业碳排放效率有所下降，且在空间上有扩散的趋势。

图2 2010-2019年建筑业碳排放效率核密度估计

3.建筑业碳排放效率的空间重心转移趋势。为了探索各省建筑业碳排放效率在空间上的分布特征及演化趋势，绘制重心转移轨迹图（图3）。从重心的分布看，建筑业碳排放效率重心在河南省南部的方城县、泌阳县、唐河县和桐柏县附近移动。总体而言，2010-2019年间，重心从方城县移动到了桐柏县，自东北向西南偏移了81.303千米，年均偏移距离为8.130千米，表明中国西南区域的建筑业碳排放效率增速比全国平均增速快，与其他地区的差距在缩小，同时从侧面反映出建筑业碳排放效率在西北—东南方向上较为稳定，这可能是由于东南沿海属于我国经济发达地区，而西北属于我国城镇化率较低的地区，因此，西北—东南方向的波动较小。其中，建筑业碳排放效率重心向西移动了24.954千米，向南移动了77.546千米，重心在南北方向上的变化明显比东西方向的大，说明建筑业碳排放效率南北差异大于东西差异。2014-2016年中国建筑业碳排放效率的重心实际移动距离较大，均大于30.000千米，这主要是由于某一方向的多个效率值同时发生较大变化。其中，2015年广西等地区的建筑业碳排放效率上升较多，导致重心移动距离最大，向西南移动了47.924千米。从空间上看，建筑业碳排放效率重心移动轨迹较不稳定；从时间序列来看，基本形成了2010-2013年与2014-2019年两个时间段的重心集聚。

表1 2010-2019年建筑业碳排放效率重心转移距离与方向

图3 2010-2019年建筑业碳排放效率重心转移图

（三）建筑业碳排放效率的驱动因素分析

1.变量选择。影响建筑业碳排放效率的因素较多，现有研究多从建筑业外部环境和行业内部考虑，外部环境多选取地区经济发展水平、城镇化水平等与建筑业间接相关的变量，行业内部多选取能源消费结构和技术水平等与建筑业直接相关的变量。基于此，以建筑业碳排放效率为因变量，从经济发展、城镇化、能源消耗、技术水平、建筑业规模和劳动效率等方面，选取了人均GDP（PGDP）、城镇化率（UR）、能源消费结构（ECS）、能源强度（EI）、技术装备率（TE）、建筑业发展规模（IS）、劳动效率（LE）等指标作为自变量。其中，城镇化率以非农业人口占总人口比例表示，能源消费结构以建筑业用电能耗占能源消耗总量比例表示，能源强度以建筑业化石能源消耗总量与建筑施工面积比值表示；建筑业发展规模以建筑业总产值占GDP比例表示，劳动效率以建筑业总产值与建筑业从业人数比值表示。

2.模型估计。首先，利用Stata 15 SE对基础等式进行OLS回归，并估计残差的Moran’sI值，结果表明p值为0.021，小于0.050，说明建筑业碳排放效率存在较明显的空间关联特征，有必要运用空间计量模型来分析建筑业碳排放效率的驱动因素。与空间误差和空间滞后模型相比，空间杜宾模型的形式更具有一般性，且考虑到研究中建筑业碳排放效率及其影响因素的空间溢出效应，优先选择空间杜宾模型。豪斯曼检验值为71.940，p值小于0.001，表明应当拒绝随机效应假设，建立固定效应模型；LR检验值为113.070，p值小于0.001，考虑建立效果最优的时空固定效应模型。最终模型结果见表2，ρ值为-0.203，且在5%水平上显著，表明建筑业碳排放效率在各省份间存在负向的空间溢出效应，本省建筑业碳排放效率每提升1%，将导致邻近省份的建筑业碳排放效率降低0.203%，故可认为，在各省建筑业融合发展过程中，提高本省建筑业碳排放效率不利于相邻省份建筑业碳排放效率的提高。

表2 空间杜宾模型与空间滞后模型估计结果

勒萨热和佩斯提出，当ρ显著不为零时，运用其系数度量的溢出效应可能存在系统性偏差，建议分解出直接效应和间接效应，以衡量各驱动因子对因变量的边际效应。由表3可知，人均GDP（PGDP）表征地区经济发展水平，直接效应的弹性系数是0.064，但未通过显著性检验，表明人均GDP对本省的建筑业碳排放效率具有正向影响，但影响较弱，这也意味着经济水平的提高并不能促进建筑业碳排放效率的显著提高。经济发展水平高的地区往往城市治理理念先进，资源配置能力强，低碳技术集聚，倾向于建设低碳绿色建筑，有助于建筑业碳排放效率的提高，不显著的原因可能是经济发展较好的地区建筑密度大，而建筑运行阶段释放了大量二氧化碳。间接效应的弹性系数为-0.842，且通过了5%水平的显著性检验，说明提高本省的人均GDP，不利于相邻省份建筑业碳排放效率的提高。经济发展水平高的省份存在虹吸效应，吸引周边省份人口、信息等优质资源，同时建筑业由增量阶段向存量阶段发展，建筑业的发展向周边地区扩散，促进周边地区建筑业碳排放的增加，进而不利于相邻省份建筑业碳排放效率的提高。

表3 空间杜宾面板模型的直接效应与间接效应

城镇化水平（UR）的直接效应显著为负，在其他因素不变的前提下，城镇化水平每提高1%，建筑业碳排放效率将下降1.466%。城镇化水平的提高意味着大规模的房地产和基础设施建设，产生大量的建筑材料需求，导致建筑业碳排放的增加，进而降低建筑业碳排放效率。此外，伴随着农村人口流入城市，城市人口集聚推动着建筑业运行碳排放比重的上升，从而降低建筑业碳排放效率。间接效应显著为正，表明城镇化水平对相邻省份的建筑业碳排放效率具有显著的正向空间溢出效应，也就是说，提高本省的城镇化水平，有利于相邻省份建筑业碳排放效率的提高。城镇化水平的提高能促进经济发展和技术创新，形成规模效应，因而对邻近省份的建筑业碳减排具有积极意义。

能源消费结构（ECS）的直接效应和间接效应均为正，但间接效应没有通过显著性检验。表明提高清洁能源在建筑业能源消耗中的比重，有利于提高本省和相邻省份建筑业碳排放效率。建筑业能耗种类较多，积极优化能源消费结构，提高清洁能源使用比例，有利于提高本省建筑业碳排放效率，与此同时，容易形成标杆效应，倒逼相邻省份建筑业转型升级，推动相邻省份的建筑业碳排放效率改善。

能源强度（EI）的直接效应和间接效应均为负，表明能源强度对本省和邻近省份的建筑业碳排放效率产生消极作用。能源强度表征建筑材料生产、建造工艺和建筑垃圾处理等技术能力，技术水平的提高，可以降低非有效减排成本，在提高本省建筑业碳排放效率的同时也能通过“示范效应”或带动作用对邻近省份的效率产生积极影响。因此，应重视和激励技术创新，尤其是绿色低碳技术，引进低碳技术人才和资本，孵化低碳绿色项目，通过创新补贴等方式提升人才和建筑企业创新活力和主动性，进而提高建筑业碳排放效率。

技术装备率（TE）对建筑业碳排放效率的直接效应和间接效应分别表现为正向作用和负向作用，但均未通过显著性检验，说明技术装备率并没有对本省或邻近省份建筑业碳排放产生显著的影响，反映出我国在技术装备政策、建筑业技术发展水平和技术装备资金来源等方面存在薄弱之处。

建筑业发展规模（IS）的直接效应显著为正，间接效应为负但不显著，表明建筑业规模对本省建筑业碳排放效率的促进作用明显强于对相邻省份的抑制作用。一般而言，建筑业发展到一定程度后会形成规模效应，吸引资本进入，激发创新活力，同时也成为碳减排监管的重点，建筑业趋于规范化，促进碳排放效率的提高，但由于城市竞争，表现出对其他省份碳排放的抑制作用。

劳动效率（LE）方面，直接效应的弹性系数为0.632，且通过了1%水平的显著性检验，表明劳动效率每提高1%，建筑业碳排放效率预计提高0.632%，即通过专业化、机械化和智能化等手段提升单位劳动力的建筑业产值，劳动技术提高能源利用效率，从而提高建筑业碳排放效率。间接效应的弹性系数不显著，说明劳动效率对相邻省份的建筑业碳排放效率影响不显著。

3.稳健性检验。运用空间滞后模型对空间杜宾模型的结果进行稳健性检验，发现两个模型的结果（表2）基本一致，具有较强的稳定性。ρ值在5%水平上显著为负，表明建筑业碳排放效率具有显著为负的空间溢出效应。具体来看，能源消费结构、建筑业发展规模和劳动效率的弹性系数显著为正，说明其对建筑业碳排放效率的提高具有积极意义。人均GDP和技术装备率的弹性系数也为正，但未通过10%水平的显著性检验，表明人均GDP和技术装备率的提高有利于建筑业碳排放效率的提高，但不明显。城镇化水平和能源强度的弹性系数均为负，表明城镇化程度和能源强度会抑制碳排放效率。

三、结论与建议

双碳目标引领着建筑业发展的未来方向，是转变建筑业经济方式，实现建筑业高质量发展的重大机遇。本文基于2010-2019年中国30个省份的面板数据，利用考虑非期望产出的超效率SBM模型及窗口分析法，测度了各省建筑业碳排放效率，并探讨了其动态变化特征及驱动因素。结果发现：（1）2010-2019年间，建筑业碳排放效率均值呈波动下降趋势，而绝对差异和相对差异呈波动变化特征。（2）建筑业碳排放效率分布曲线呈“双峰”型，且左峰显著高于右峰；2010-2019年间，分布曲线左右移动，高度变高，跨度变小，表明建筑业碳排放效率存在波动变化、两极分化的现象。（3）2010-2019年间，建筑业碳排放效率重心主要分布在河南省南部，并向西南移动了81.303千米，表明我国西南省份建筑业碳排放效率增长速度较快，且与其他地区的差距在缩小。（4）能源消费结构、建筑业发展规模和劳动效率对建筑业碳排放效率具有促进作用，而城镇化水平和能源强度对建筑业碳排放效率具有抑制作用。城镇化水平的提高可以显著提升相邻省份的建筑业碳排放效率，而经济发展会对相邻省份的建筑业碳排放效率产生负向影响。

基于以上研究分析，为了提高建筑业碳排放效率，实现建筑业高质量发展，提出以下几点建议。第一，建筑业碳排放效率存在空间差异和不均衡发展的现象，要推动绿色建设技术的共享与合作，规模化推广可再生能源建筑应用，促进区域间要素的充分流动，推进国土空间综合整治和政府间协同治理，形成资源共享的高质量发展格局。建筑业碳排放效率的重心向西南移动，要加快东北地区的建筑业能源改革，促进东北地区建筑业碳排放效率的提高。第二，经济发展、城镇化对本省和邻近省份的建筑业碳排放效率影响效果相反，因此，平衡好经济发展、城镇化与碳排放的关系至关重要，城市更新要注重循序渐进，防止“大拆大建”的同时提升建筑寿命，提高城镇化质量。能源消费结构的优化能显著提高建筑业碳排放效率，要开发利用绿色可再生能源，提高建筑用电与电网互动能力，推动建筑电气化，与电力部门协同脱碳。降低建筑业能源强度有助于本省和邻近省份提高碳排放效率，提高可回收木结构和钢结构等建筑材料的生产工艺水平，增强绿色建筑建造能力，提升建筑垃圾回收和再利用能力；加大绿色能源技术资金投入，发展绿色能源供暖技术，开发低碳或零碳建筑材料和产品，提升建筑产能。劳动效率的提高也能显著提高建筑业碳排放效率，通过技术培训、理念分享等方式提高建筑生产阶段的劳动效率，改变高污染、高能耗的劳动模式，增强清洁生产意愿，加强建筑全生命周期绿色管理，提高建筑业碳排放效率。