工業(yè)碳減排潛力及來源分析

康玉泉 孫慶蘭

摘要：在共同前沿和組前沿概念下，對中國工業(yè)碳減排潛力及其來源進行了研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：工業(yè)碳減排潛力巨大，從2003年開始逐步釋放；工業(yè)碳減排潛力來源地區(qū)差異明顯，技術(shù)差距導致的潛在碳減排量在總潛在碳減排量中所占比重逐步減少。

關(guān)鍵詞：共同前沿；組前沿；碳減排潛力；技術(shù)差距

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.06.11

中圖分類號：F427；F1245 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2016）06-0049-04

Abstract：This paper studies the potential of industrial carbon emissions reduction and its sources based on metafrontier and group frontiers. It finds that the potential of industrial carbon emissions is huge and gradually released since 2003.The Sources of potential of industrial carbon emissions exist significant differences among provinces. The potential carbon emissions reduction is caused by technology gap to the total amount has led to reduction gradually.

Key words：metafrontier； group frontiers； potential carbon emissions reduction； technology gap

工業(yè)是二氧化碳排放的主要產(chǎn)業(yè)，其減排行動對實現(xiàn)政府承諾的二氧化碳減排目標至關(guān)重要。研究工業(yè)領(lǐng)域的碳減排潛力及其地區(qū)差異，分析潛在碳減排量的來源，對于碳減排目標制定及政策實施具有重要意義。

1文獻回顧

從相關(guān)文獻看，節(jié)能和碳減排潛力研究所涉及的方法主要有兩類：一類是通過指數(shù)分解方法將能源或碳排放變化分解成不同的貢獻份額，利用給定的效率基準計算節(jié)能或碳排放潛力。相關(guān)研究主要有：姚愉芳等（2007）、Ang等（2011）。另一類是把能源作為投入要素、碳排放（或其他污染物）作為非意愿產(chǎn)出引入生產(chǎn)函數(shù)，將生產(chǎn)過程看做多投入、多產(chǎn)出的聯(lián)合生產(chǎn)，進而定義環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)，運用非參數(shù)方法來估計節(jié)能或減排潛力。魏楚等運用DEA方法研究節(jié)能潛力和能源效率時考慮了污染物排放[1]。王群偉等（2011）和Guo等（2011）運用環(huán)境DEA方法估計了中國各省潛在碳排放。為避免DEA方法求解存在的無可行解問題，Bian等運用擴展的非徑向DEA方法對中國各省的節(jié)能和碳減排潛力進行了研究[2]；張慶芝等建立超效率DEA模型對中國鋼鐵產(chǎn)業(yè)的能源效率和節(jié)能潛力進行了分析[3]。現(xiàn)有對碳減排潛力的研究大多是通過生產(chǎn)非效率的估計來進行，但并未指出非效率的來源，因而也不能給出挖掘碳減排潛力的有效路徑。另外，已有研究在運用非參數(shù)的DEA方法時，通常將決策單元看作具有相同技術(shù)的同一生產(chǎn)集的元素。但實際上，決策單元往往具有技術(shù)異質(zhì)性，導致非參數(shù)方法的效率估計出現(xiàn)偏差。

本文在O'Donnell等提出的共同前沿（metafrontier）和組前沿（group frontiers）的概念基礎(chǔ)上[4]，引入方向距離函數(shù)來估計碳排放效率，在一定程度上克服了技術(shù)差異對效率估計的影響，同時還指出了碳減排潛力的來源，為探索碳減排的有效路徑提供借鑒。

2研究方法

21組前沿與共同前沿

按照O'Donnell等的做法，具有相同技術(shù)屬性的決策單元劃分為一個組群（Group），I個決策單元可以分為K個組群。在每個組群中，決策單元以投入向量x∈RN+，生產(chǎn)意愿產(chǎn)出y∈RM+和非意愿產(chǎn)出b∈RJ+。在時期t，組群k的生產(chǎn)技術(shù)集合，即組群技術(shù)集（group technology set）定義為：

Tkt=（xkt，ykt，bkt）：xkt能生產(chǎn)（ykt，bkt）（1）

組群技術(shù)集Tkt的產(chǎn)出集合Pkt（xkt）為：

Pkt（xkt）=（ykt，bkt）：（xkt，ykt，bkt）∈Tkt（2）

產(chǎn)出集合Pkt（xkt）確定的邊界是組群k的生產(chǎn)前沿，稱為組前沿（group frontiers）。組前沿為技術(shù)相同的產(chǎn)出集邊界，是組群內(nèi)決策單元可能達到的最大產(chǎn)出。

共同技術(shù)集（metatechnology set）定義為所有技術(shù)可行的投入產(chǎn)出組合的集合，共同技術(shù)集不考慮決策單元的技術(shù)異質(zhì)性，并認為每個決策單元都有達到共同技術(shù)前沿的潛力。時期t的共同技術(shù)集定義為：

共同技術(shù)集T*t的產(chǎn)出集合為：

共同技術(shù)集確定的生產(chǎn)可能性邊界定義為共同邊界（metafrontier），也稱為共同前沿，是無技術(shù)限制的所有投入產(chǎn)出的邊界。

根據(jù)共同技術(shù)集和組群技術(shù)集的定義，K個組群技術(shù)集的集合為共同技術(shù)集，Tkt與Tt滿足如下關(guān)系：

式（5）表明共同前沿是組前沿的包絡(luò)線。不同組群分別構(gòu)成各自的技術(shù)邊界，同時K個組群一起構(gòu)成所有決策單元的共同邊界。組群邊界表示決策單元的實際技術(shù)水平，共同邊界代表決策單元的前沿技術(shù)水平。

在文獻中，組群的劃分可根據(jù)研究對象的技術(shù)特征[5，6]，或其所處的地理位置來進行[4，7]。本文按照各省份所處的地理位置，將全國30個省份劃分為東部、中部和西部三個組群東部地區(qū)包括11個省級行政區(qū)，分別為北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區(qū)有8個省級行政區(qū)，分別是山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)包括省級行政區(qū)共11個，分別為四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古。 ，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建組前沿和共同前沿，進而對各省工業(yè)碳減排潛力及其來源進行研究。

22方向距離函數(shù)

組群技術(shù)集Tkt和共同技術(shù)集T*t滿足Fre等提出的環(huán)境技術(shù)集的性質(zhì)[8]。因此，在組群技術(shù)集中，方向距離函數(shù)定義為：

在共同技術(shù)集中，方向距離函數(shù)定義為：

其中方向向量為=y，b=（1，-1），表明意愿產(chǎn)出按照y方向增加的同時，非意愿產(chǎn)出按照b方向減少。方向距離函數(shù)是在技術(shù)和投入給定時，技術(shù)集的生產(chǎn)組合按方向向量增加意愿產(chǎn)出的同時，減少非意愿產(chǎn)出，而后到達生產(chǎn)邊界的距離。距離函數(shù)的值越大，生產(chǎn)者提高意愿產(chǎn)出、降低非意愿產(chǎn)出的潛力越大，生產(chǎn)的非效率程度越高。

23基于共同前沿的碳排放非效率及其分解

根據(jù)式（6）和式（7）對方向距離函數(shù)的定義，決策單元在共同前沿和組前沿中的碳排放非效率分別為：

由于共同前沿是組前沿的包絡(luò)線，因此決策單元在共同前沿中的非效率MIE大于在組前沿中的非效率GIE。在技術(shù)給定的情況下，組前沿下決策單元的非效率是其意愿產(chǎn)出不足，或投入與非意愿產(chǎn)出過多；非效率原因是管理失效。共同前沿下決策單元的非效率除了管理失效以外，與共同前沿的技術(shù)差距也是產(chǎn)生非效率的原因。因此，共同前沿下決策單元的非效率由組前沿下的管理非效率（GMI）和技術(shù)差距非效率（TGI）構(gòu)成，即：

式（11）表明，共同前沿下決策單元的非效率可分解為TGI和GMI兩部分，技術(shù)差距非效率（TGI）為：

式（12）表明，決策單元與共同前沿的技術(shù)差距是其在共同前沿和組前沿下方向距離函數(shù)值之差。GMI是決策單元在組群中的方向距離函數(shù)值，度量管理非效率。

根據(jù)共同前沿下決策單元的非效率及分解，當其實際碳排放量為C時，則潛在碳減排量（PCER）、管理失效導致的潛在碳減排量（PCEMI）和技術(shù)差距導致的潛在碳減排量（PCETG）分別為：

以上分析表明，決策單元的潛在碳減排量由管理失效和技術(shù)差距導致，這一分解給出了碳減排潛力的來源，指明了碳減排放的方向。

3工業(yè)碳減排潛力及其來源分析

31數(shù)據(jù)說明

本文選取1995～2012年中國大陸30個省份工業(yè)投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行研究由于西藏工業(yè)規(guī)模較小，研究中沒有考慮。 ，其中投入變量為勞動（L）、資本存量（K）和能源消耗（E），產(chǎn)出變量為工業(yè)總產(chǎn)值（Y）和二氧化碳排放量（C）。資本存量數(shù)據(jù)由永續(xù)盤存法估算得到，二氧化碳排放量由工業(yè)能源消耗數(shù)據(jù)推算得到。由于不同變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑存在差異，同一變量不同時期數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑也存在變化，為得到一致的研究樣本，本文將所用數(shù)據(jù)調(diào)整至全部工業(yè)口徑。另外，價值量數(shù)據(jù)以1990年為基期進行平減，得到以不變價格計算的數(shù)據(jù)。

32工業(yè)碳減排潛力及其變化

潛在碳減排量是生產(chǎn)者在當前實際碳排放量基礎(chǔ)上能夠進一步減少的排放量。用潛在碳減排量（PCER）占實際碳排放量（C）的比例能更好地反映生產(chǎn)者的碳減排潛力。表1結(jié)果顯示，全國工業(yè)潛在碳減排量與實際碳排放量比例的平均值為5201%。東、中、西三地區(qū)該比例的平均值分別為3341%、6849%和7158%。根據(jù)這一比例的年平均值，可將30個省份分為三類：碳減排潛力最大的省份，這一比例達到80%以上，包括寧夏、山西、內(nèi)蒙古、新疆、黑龍江以及貴州6個省區(qū)；碳減排潛力最小的省份，這一比例在30%以下，包括北京、福建、天津、浙江、廣東以及上海6個省市；其他省份中，除海南（4899%）和山東（4630%）兩省該比例不足50%以外，其余15個省份的這一比例均在50%～80%之間。大多數(shù)省份潛在碳減排量占實際碳排放量的一半以上，工業(yè)碳減排空間較大。