珠江三角洲城市碳排放效率特征研究

刘 欣, 叶长丁

(扬州大学 建筑科学与工程学院, 江苏 扬州 225127)

全球变暖已成为制约人类经济发展的重要因素。至20世纪末,过度依靠能源消耗带动全球经济的快速发展模式,已经不再适合人类社会环境的发展。温室气体的排放受到各国政府的持续关注,可持续发展理念在世界各国经济发展中起到重要作用。

国家“十四五”规划提出落实2030前实现碳达峰目标,2060年前实现碳中和。在最新国家住建部的规划中,城乡建筑发展将全面转向绿色建筑,预计2025年,完成建筑超低能耗、近零能耗建设面积达0.5亿m2。在国家实现“双碳”目标的背景下,城乡减碳已成为重中之重。因此,中国核心城市群的碳达峰是完成国内碳达峰的关键一步。国务院印发的《粤港澳大湾区发展规划纲要》中明确提出打造国际一流湾区和世界级城市群,珠江三角洲作为内地对接港澳地区的核心地带,作为国家高质量发展的排头兵,将发展为国家首个森林城市群,建设绿色经济。

已有的碳排放效率研究[1-2]能更加科学地反映效率评价。蔡博峰和王金南[3]以长江三角洲城市群为研究对象,针对CO2排放特征进行研究,得出在长江三角洲城市群中,城市发育不成熟会造成城市碳排放效率水平降低。王新平等[4]测算黄河流域城市碳排放效率发现空间格局为“中心高,四周低”,并提出优化城市产业结构是能实现城市高质量发展的重要途径,具体没有展开研究。郭娜娜等[5]认为产业结构高级化发展,碳排放的增速减缓,但没有描述经济发展的影响作用,缺乏数据支撑。史红伟和郭银菊[6]认为城市经济发展与碳排放之间存在弱脱钩状态,但没有具体分析两者的影响因素。郭沛和梁栋[7]认为国家低碳试点政策能显著提升城市碳排放效率,主要是通过技术水平的提升依据城市能源结构来发挥作用。程杰晟和雷俊霞[8]认为提升城市生态经济的发展水平,改善碳排放的结构,对城市碳排放效率具有正向促进作用。岳梦婷[9]研究城市间碳排放效率的关联强度,得出经济水平差异化是其重要影响因素。江三良和贾芳芳[10]提出适当发展数字经济能促进城市碳排放效率的提升,但缺少具体城市实例。

通过文献梳理发现,目前侧重对城市碳排放效率的影响因素进行研究探索,针对城市群效率水平的差异化研究较少,且对碳排放效率的测算,主要集中于省级层次,对城市层面的研究较少,研究方法多为数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)模型和基于变量度量(slack-based measure,SBM)模型。但传统的DEA模型和SBM模型忽略了角度的选择,影响了测量效率的准确性。采用非期望产出的超效率SBM模型,以非导向及规模报酬可变的角度,评价珠江三角洲城市碳排放绩效,随后采用ML指数分析,研究技术变动效率和技术进步对城市碳排放绩效的影响,为珠江三角洲城市群高质量绿色发展提供理论依据和政策建议。

1 数据来源和研究方法

1.1 数据来源

以城市CO2排放量为非期望产出的角度测算珠江三角洲城市碳排放效率。选定研究对象为9个地级市。因近两年受新冠肺炎疫情影响,故研究时间段为2010—2019年。基础数据来源于《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国碳核算数据(CEADs)》《广东省统计年鉴》。具体如表1所示。

表1 城市碳排放效率指标体系

1.2 基于非期望产出的超效率SBM模型

采用以CO2为非期望产出的超效率SBM模型,对城市碳排放效率进行测算,模型公式如下:

(1)

s.t.

(2)

1.3 Malmquist-Luenberger指数

Malmquist-Luenberger(ML)指数相比Malmquist更能描述非期望产出的因素影响。求得的效率指数值处于区间(0,1)表示效率降低,大于1表示效率提升,具体公式如下:

(3)

(4)

(5)

式中:a、b、c分别为投入、期望产出和非期望产出;t为年份;EFFCH为技术效率指数;TECH为技术进步指数。

2 实证分析

采用非期望产出的超效率SBM模型,利用MaxDEA软件测算珠江三角洲城市碳排放效率值,结果如表2所示。

表2 2010—2019年城市碳排放效率

珠江三角洲城市群绝大部分的效率值均小于1,其中年均值在0.8上下波动。效率值高的城市主要集中城市群核心圈区域,外围城市的碳排放效率值偏低。说明碳排放效率需要进一步的改善,在产业空间布局上,需要一定调整,且有很大的上升空间。

根据测算结果分析显示,只有深圳的碳排放效率值大于1,说明该市的投入产出比已达到最优水平,发展更加注重绿色可持续,以及资源利用方面采取了有效的措施。这与深圳较早发展高新技术产业的政策密不可分。其中,佛山、肇庆、东莞、惠州的效率值低于平均水平,广州、深圳、珠海、中山等地的碳排放效率值在平均水平以上。总体而言,一半以上城市的碳排放还处在较低的水平,区域碳排放治理有待改善。

结合基础数据发现城市固定资产投入高的城市,其碳排放效率不一定高。佛山固定资产投入均高于珠海和中山,且接近两倍,但碳排放效率值远低于两市。影响碳排放效率的更多的是城市产业结构,高质量的创新发展规划。这些能给城市带来强劲的发展动力。

广州的碳排放效率是低于深圳,尽管广州每年的城市固定资产投入高于深圳,但对比产业结构优化、城市发展布局情况,深圳处于领先地位。中山2016—2019年碳排放效率明显上升,得益于2016年提出构建“一中心、四组团”差异化发展,针对产业资源配置进行配置、整合,打造高新技术产业。

针对建筑业碳排放效率分析,除了SBM模型的静态分析,进一步运用ML指数进行动态分析。为了准确地比较区域碳排放效率的差异,将综合技术效率分解为技术效率指数(EC)和技术进步指数(TC),结果如表3所示。

广州、深圳2010—2013年碳排放绩效呈现下降的趋势,通过分解的情况来看,城市碳排放绩效水平较低且在下降。广州2018—2019年的碳排放绩效虽上升,但技术进步指数下降幅度过大,主要是由技术效率指数的提升带动增长。广州作为省会城市,第三产业发达,大量人才聚集。深圳作为经济特区,因其临靠香港,且获得中央政策支持,高水平人才集聚,高新技术产业发达。中山2013—2016年碳排放绩效呈现下降趋势,原因是产业发展过快,技术效率水平发展跟不上,城市管理总体水平升级难度大,造成的城市碳排放绩效波动下降。

除了佛山、东莞、珠海2011—2012年碳排放绩效降低,总体呈现上升局势。技术效率进步指数的上升带动了绩效的增长。其原因是2012以后,这些地区的传统加工、制造业开始转向技术密集型的产业,产业在升级改造,这是个长期的过程,所以绩效水平在波动上升。但东莞2018—2019年ML指数下降幅度较大,其主要原因是技术进步指数和技术效率变动均有一定程度上的降低,珠三角核心圈的辐射作用开始变小。

江门、肇庆和惠州的碳排放绩效总体变化幅度不大,其技术效率变动指数一直处于较低水平。很大程度上是由于位于珠江三角洲城市群的外围,受到港珠澳地区的辐射较小,产业发展相比其他城市较为缓慢。外部需求以及工业投资较少,产业结构、资源制约等问题需要解决。江门碳排放绩效呈现上升趋势,但增长幅度低,主要原因是其地理位置较为偏,城市发展水平不均,管理效率有待提升。

3 结论和建议

基于非期望产出的SBM模型,将城市资产投入、劳动力和能源消耗作为投入指标,城市碳排放量为非期望产出、城市GDP为期望产出,对珠江三角洲城市群9个城市2010—2019年的城市碳排放效率进行测算。通过ML指数模型分解,从静态和动态两个方面分析。

3.1 结论

绝大部分城市的碳排放效率值小于1,均值在0.8左右,水平较高。

珠江三角洲城市群碳排放效率值表现为波动上升趋势,但增长速率较为缓慢。主要受到固定资产投入以及人员投入的资源配置的低效率影响。

在城市产业发展布局中,技术效率跟不上,会很大程度影响城市碳排放效率。

3.2 建议

对于一些碳排放效率高的城市,在城市发展规划中,可增加碳吸项目的建立,比如提高城市的绿化率,抵消碳排放量,进一步提升环境质量。针对于碳排放效率低的地区,人才利用效率低,可引进高端技术人才,推进产业高质量发展。城市核心圈中技术效率下降的城市,改变单纯通过产业规模增收的观念,追求高新技术带来的效益。经济发展不是造成碳排放污染的因素,节能政策需在城市发展布局中引起重视。区域发展可参考高质量发展城市例子,比如深圳作为城市群中高质量发展的领头羊,可提供经验参考,在珠江三角洲区域技术交流中发挥引导作用,率先增进与国外低碳高质量产业的交流与合作,推动先进技术和人才管理经验流入,进一步扶持区域内低效率城市的发展。区域内低效率的城市可调整城市产业结构,加快新技术与新设备的推广。