我国省级碳排放绩效评价及边际减排成本估计：基于非参数距离函数方法，本文主要内容关键词为：边际论文,省级论文,函数论文,距离论文,成本论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
随着国际社会对气候变化问题的日益关注，减少温室气体排放，走低碳发展道路已成为大多数国家的共识。作为世界最大的发展中国家和二氧化碳排放大国之一，我国政府在2009年提出到2020年二氧化碳排放强度相比2005年降低40%-45%的自主性减排目标。但是，我国幅员辽阔，区域经济发展不均衡，各地区受资源禀赋制约，能源消费结构差异较大。如何客观测度不同地区的碳排放绩效及减排成本，为科学制定减排政策提供依据，是一个具有学术价值和现实意义的重要课题。
随着气候变化问题引起关注，碳排放绩效作为环境绩效评价的一种，也成为研究的热点，很多学者提出不同的指标或方法来评价碳排放绩效，如碳指数(单位能源消耗的碳排放量)[1]、能源强度(单位GDP的能源消费量)[2]、碳排放强度(单位GDP的碳排放量)[3]、综合环境绩效指数(基于DEA方法)[4]、全要素Malmquist指数[5]、碳减排潜力测算[6]。另一方面，研究温室气体和气体污染物减排成本的方法大致可以分为两类，一是事后统计，对减排措施实施后的成本情况进行调查，获得相关数据，测算不同减排措施成本[7-8]；二是事前估计，利用宏观经济模型(如LEAP模型[9]、CGE模型[10]、MARKAL-MACRO模型[11]，多目标规划模型[12-13])，研究不同经济发展或技术情境下减排成本问题。与以上方法不同，本文拟采用距离函数方法，通过计算距离函数值和非期望产出的影子价格来研究碳排放绩效与减排成本。因此，本文中的碳排放绩效指在现实的经济条件和技术水平下，与已有最优生产技术相比，经济活动碳排放状况。
在现有研究中，距离函数方法主要用于计算某一行业的污染物影子价格，例如造纸厂的污水[14]、电厂排放的二氧化硫[15]；或是同一行业不同地区的污染物影子价格，例如美国各州农业[16]、我国各省电力行业[17]。也有部分学者利用距离函数方法计算地区或国家的温室气体影子价格，作为边际减排成本。Marklund和Samakovlis利用参数二次方向距离函数估计欧盟国家的二氧化碳边际减排成本[18]。Maradan和Vassiliev采用非参数方向距离函数估计了包括发达国家和发展中国家在内共计76个国家的二氧化碳边际减排成本[19]。
以上文献所用的距离函数方法可进一步分为两类：一类是参数方法[14-16]，需要计算距离函数系数；另一类是基于DEA的非参数方法[17,19]，根据DEA理论构造生产可能集，不需要预先设定函数形式。其中，Chambers等(1996)[20]和Chung等(1997)[21]提出基于DEA的方向距离函数，可以研究包含非期望产出下的环境绩效及影子价格，Lee等(2002)进一步提出了考虑技术无效下的非期望产出影子价格的计算方法[22]。
上述研究一般仅用能源消费总量代表能源投入，隐含了可以自由调整能源消费结构，而现实能源消费结构受到一地区资源禀赋的限制，短期内可以调整的幅度有限。本文考虑了能源消费结构，并与传统评价结果对比说明了其重要性。
二、方法
本文以我国各省市自治区为研究对象，利用基于DEA的方向距离函数方法计算出各省级地区距离函数值与二氧化碳排放影子价格，研究各省区二氧化碳排放绩效及边际减排成本。
(一)投入产出指标
在区域宏观层面上，我国各省级地区需要资本存量和劳动作为投入并且消耗一次能源进行生产，在产出GDP的同时，也会引起二氧化碳的排放。因此本文选择能源、劳动力和资本作为基本的投入要素，GDP为期望产出，二氧化碳排放作为温室气体，划为非期望产出。本文用化石能源消费结构表征各地区的资源禀赋①，用不同种类化石能源的消费量分别作为投入指标(方案1)，具体的投入产出指标说明见表1。为了对比，我们同时研究了未考虑能源消费结构的传统投入产出指标方案(方案2)。
(二)方向距离函数
根据Chambers等(1996)[20]及Chunge等(1997)[21]的研究，在生产理论中，产出可能集P(x)是有界闭集，在P(x)中有限投入只能生产出有限的产出，且投入与期望产出都具有强可处置性。此外，根据期望产出与非期望产出联合生产的关系描述[23]，产出可能集P(x)还应当满足如下两个条件：
①(y，b)∈P(x)且0≤θ≤1，则有(θy，θb)∈P(x)；
②若(y，b)∈P(x)且b=0，则有y=0。
条件①反映了非期望产出应当具有弱可处置性；条件②说明非期望产出总是伴随着期望产出一起出现。
目标函数：
需要说明的是，以上方法计算出的碳边际减排成本是依据研究期内各省级地区现有生产技术构成的生产前沿面，并未考虑未来技术进步或者具体减排措施的效果，仅是从距离函数所代表的生产理论角度评价减少碳排放带来的经济损失。
三、数据来源与核算
能源消费量数据来自相应年份《中国能源统计年鉴》，各地区三种化石能源的消费量来自各地区能源平衡表的煤合计、油品合计及天然气消费量；劳动者报酬及地区GDP数据来自《中国统计年鉴》④，并统一折算为2005年不变价(见表2)。
本文采用单豪杰(2008)利用永续盘存法估算的省级资本存量[25]，以1998年重庆和四川的GDP比例来分配当年两地区资本存量总量，再利用永续盘存法计算它们在此后年份各自的资本存量。对于2007年缺省固定资本形成价格指数，用固定资产投资价格指数代替。
本文对我国大陆30个省区(西藏因缺少数据，暂不考虑)的二氧化碳排放量进行核算。地区二氧化碳排放量包括化石燃料燃烧的排放和水泥生产程排放两部分。参考IPCC方法及提供的化石能源碳排放因子和氧化因子[26]；水泥生产的碳排放系数参考曾贤刚和庞含霜(2009)[27]，各地区水泥产量数据来源于《中国区域经济统计年鉴》。图1是根据核算出的各地区二氧化碳排放量计算的2007年各地区的二氧化碳排放强度。
图1 各地区2007年二氧化碳排放强度
四、计算结果分析
经过模型计算，我们得到了各省区的距离函数值和二氧化碳影子价格，并据此得出以下分析结果：
(一)距离函数值与碳排放绩效分析
各省级地区距离函数值计算结果见图2，地区碳排放绩效水平与经济发展水平存在较强的相关性，位于沿海及东中部的发达省份大部分是有效的，而处于东北及西部的欠发达地区一般碳排放绩效水平较低，存在一定的减排潜力。在考虑能源消费结构的方案1中，北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南、山西、安徽、江西等地区的距离函数值为零，即这些地区处于生产前沿面上，碳排放绩效水平较高。而东北三省及处于西部的广西、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏及新疆等地区距离函数值大于零，而辽宁、吉林、宁夏等地区的距离函数值超过0.4，碳排放绩效水平相对较低，存在较大的减排潜力。
不考虑能源消费结构制约，忽视资源禀赋对减排的限制，会影响距离函数计算结果，低估一些地区当前的碳排放绩效水平。在假设能源消费结构不变下，全国共有15个地区的距离函数值为零，处于前沿面的地区较多，意味着在不改变化石能源消费结构下，这些地区都处于生产前沿面上，碳排放绩效水平并不低。在方案2不考虑能源消费结构下，隐含着能源消费结构可以自由调整的假设，因此除了北京、天津、上海和广东四地区距离函数值为零外，其余地区的距离函数值都非常大，像河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林及贵州等地区的距离函数值超过0.6，大于方案1考虑能源消费结构的计算结果。在方案1下某些技术有效的地区在取消能源消费结构限制后会变成技术无效的，比如江苏、浙江、安徽、江西、山东及海南等地区在能源消费结构假定不变的情况下，距离函数值都为零，但是在不考虑能源消费结构限制的情况下，其距离函数都比较大。鉴于现实中各省级地区能源消费结构受资源禀赋及地理位置限制，能源消费结构在短期内能调整的幅度有限，在评价碳排放绩效时需要将地区的能源消费结构考虑进来。
两种方案碳排放绩效评价结果的比较，反映不同地区的可能减排路径。北京、天津、上海及广东在两种方案下距离函数值都为零，在能源利用效率与能源消费结构方面都处于全国前列，这些地区仅依靠调整化石能源消费结构或压低高排放部门比重等手段进行减排的难度比较大，未来主要通过技术进步及增加非化石能源的消费比重来减少排放。贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等西部地区及东北三省在两种方案下的距离函数值都比较大，这些地区经济发展水平和技术水平都比较低，能源利用效率不高，因此可以通过学习先进地区的生产技术，提高能源利用效率有效减少化石能源消费量，达到减缓二氧化碳排放的目的。河北、山西、内蒙古、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南等东部及中部地区在不考虑能源消费结构的方案2下，碳排放绩效水平较差，但是在化石能源间不能自由替代的方案1下，距离函数值是零，成为技术有效的，说明他们能源利用效率并不低，但是高含碳能源所占比重高，未来主要通过降低高含碳能源，比如煤炭的消费比重，达到减排目的。
图2 两种指标方案下2007年各地区距离函数值比较
(二)边际减排成本
二氧化碳影子价格与地区低碳发展水平密切相关，反映了在一定投入及生产技术下，各地区进行减排的难易程度。为了更为全面地反映各地区进行减排所付出经济成本大小，本文计算了各地区考虑能源消费结构下2005-2007年二氧化碳影子价格⑤(见图3)。
从地区间比较看，各地区二氧化碳影子价格存在较大差异，与碳排放强度存在一定相关性，二氧化碳排放强度越低的地区，减排成本一般也越高，说明继续进行减排的难度更大。北京、上海、福建和广东四个地区三年平均影子价格处于前列，均超过3000元/吨，排放强度也是最低的(低于2吨/万元，见图1)。这些地区经济发展水平高，所代表的生产技术相对于其它地区更先进，对能源的利用效率也更高，它们要继续减少二氧化碳排放所要付出的经济代价也更大。山西、贵州、宁夏、河北等地区的二氧化碳排放排放强度高，它们的二氧化碳影子价格也相对较低。
从不同年份的计算结果比较看，部分地区各年计算结果出现较大差异，但全国总体减排成本在增加。2005、2006及2007年全国二氧化碳平均影子价格⑥分别为1616元/吨、1687元/吨和1915元/吨，呈逐年增大趋势，大部分省区也具有这样的影子价格递增趋势，表明随着“十一五”节能减排计划的实施，全国总体减排的难度也在不断加大。但也有一些例外，如海南2007年的计算结果小于前两年，只有14.48元/吨，重庆和四川2006年计算的结果明显小于前后两年。这些波动与各年份构造出的生产技术依赖于各省区的相对数值有关，在之前的研究结果[17-18]中也存在这样的问题。
图3 考虑能源消费结构下各地区二氧化碳影子价格
图4 两种指标方案下各地区2005-2007年二氧化碳平均影子价格比较
两种方案计算的二氧化碳影子价格差异显著，能源消费结构对影子价格计算结果的影响较大。如图4，从单个地区两种方案下的计算结果比较看，天津、辽宁、吉林、上海、福建、广东、广西等地区在方案2下的计算结果小于方案1下的结果，北京、河北、山西、湖南、海南等地则相反。方案2下的影子价格较大的地区依次是北京、广东、海南、重庆、福建；较小的是山东、山西、内蒙古及黑龙江；方案1下影子价格较大的地区依次是广东、福建、北京、上海。北京与上海两地的经济发展水平、能源利用效率及产业发展结构相差不大，但是在方案2不考虑能源消费结构下，北京的二氧化碳影子价格达到7687元/吨，而上海只有1285元/吨，两者的结果相差很大，在考虑能源消费结构的方案1下，两者就比较接近(北京为4143元/吨，上海为3561元/吨)。
五、结论与进一步工作
本文选择非参数距离函数方法在考虑地区资源禀赋的前提下研究了各地区的碳排放绩效，并计算了各地区的二氧化碳边际减排成本。通过本文，得出以下结论：
1.不同地区碳排放绩效水平差异较大，忽略能源消费结构对减排的制约，会影响碳排放绩效评价结果。除了北京、天津、上海和广东四省市在两种方案下都是技术有效的外，其余地区在两种方案下的碳排放绩效水平都有一定的差异，不考虑能源消费结构下的碳排放绩效水平偏低。考虑了能源消费结构的制约以后，大部分地区减排应该依靠技术进步，东北三省及西部欠发达地区可以通过向发达地区学习先进技术，提高能源利用效率，有效减少排放。碳排放绩效水平较高的省区在目前的生产技术水平下减排的潜力不大。当然，长远来看，各省区都需借助调整能源消费结构，减少高含碳能源的消费，实现低碳发展。
2.二氧化碳边际减排成本地区间差异明显，受能源消费结构影响较大。各地区二氧化碳影子价格与低碳发展水平密切相关，一般碳排放强度低的地区，影子价格也较高，也就是说二氧化碳排放强度越低的地区，一般减排难度越大，需要付出的经济代价也更高。全国总体减排成本呈逐年增大趋势，表明随着节能减排政策的实施，全国总体的减排难度在加大。一般来说，影响二氧化碳减排的主要因素是减排目标与减排措施，以及现实的经济基础、产业结构、能源结构等条件。本文选择的距离函数方法仅考虑在现实的经济基础和当前生产技术水平下，通过调整产出实现减排所需付出的经济损失，考虑能源消费结构后的二氧化碳影子价格与不考虑能源消费结构的有较大差别，表明在用该方法计算碳边际减排成本时不应忽略不同地区能源消费结构的影响。
考察宏观地区的减排情况需要综合考虑经济、政治及资源禀赋的多种因素，本文仅考虑了以化石能源消费结构为特征的资源禀赋限制，进一步的研究可以考虑更多影响减排的因素，特别是各地区产业结构差异较大，造成各地区生产活动状况并不完全符合同质性假设。一个改进的方向是用网络DEA方法[28]，考虑地区的内部产业结构。
注释：
①因为水电及核电在我国大部分地区的能源消费中所占比重较小，也不产生碳排放，同时缺少准确的地区消费量数据，因此未作考虑。
②这里选择劳动者报酬，而不像之前研究中选择劳动力人数，主要是基于我国各省级地区劳动者工资水平差别较大，劳动者报酬可以更加真实地反应地区经济活动中劳动投入情况。
③在传统投入产出方案(方案2)下，只用一次能源消费总量指标代表能源投入。
④其中部分地区的数据进行了统计调整，如辽宁、重庆、西藏及陕西四个地区的2005年GDP数据在2009年的统计年鉴中做了调整，本文以最新公布的为准。
⑤研究期内能够获得的最新区能源平衡表为2007年。
⑥全国平均影子价格利用各省份影子价格加权平均计算得到，衡量全国总体减排成本。