中國行業碳排放分配效率研究

潘 偉，吳婷，王鳳俠

（武漢大學 經濟與管理學院，武漢 430072）

0 引言

目前碳排放權分配主要有五個方面，分別為：依產值分配、均等分配、成本有效性、市場交易和折衷原則，但是分配結果都容易引起行業之間的爭議。各行業特征差異明顯，實際上，要實現上述的減排目標，必須將國家的碳減排指標分解到各個不同行業，明確其碳減排的責任。依據行業進行碳排放權分配的研究，實現分配的效率公平迫在眉睫。

已有的關于我國碳排放權分配的研究大多是依據省區劃分來進行的，但是區域的碳排放量分配只分配到省市區，作為分配依據還很籠統；而關于行業的研究則主要說明碳排放和經濟增長的關系，并很少依據碳減排目標從行業角度提出改進措施。本文運用零和DEA模型較好的彌補了這一缺陷，根據國家總體碳減排目標，從產業行業出發調整碳排放權的分配，為國家碳排放目標分配到行業做參考。

1 中國各行業碳減排責任分攤的零和收益DEA模型

1.1 零和DEA模型

數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA），是以運籌學理論為基礎，使用線性規劃技術，對多投入多產出決策單元（Decision Making Unit，簡稱DMU）的相對效率進行評價的非參數經濟計量方法。DEA方法最初是由Charnes，Cooper等(1978)[1]提出，為規模報酬不變的CCR模型；之后Banker，Charnes等(1984)[2]設定規模報酬變動，從而出現了取代固定規模報酬CCR模型的BCC模型。DEA模型又可以分為產出導向模型和投入導向模型，本文主要研究碳減排目標下的能源消費，為投入要素，又行業規模變化較大，所以選取投入導向型規模報酬可變的BCC模型為DEA原始模型（若去掉（1）式中 λ1+λ2+…+λn=1，為CCR模型），其中n表示決策單位（DMU）個數，U表示投入要素，V表示產出要素，DMU0相對效率為α0。

在減排責任分配問題中，碳減排目標值（或碳排放權）都具有總量固定的特征，故利用傳統的DEA模型僅能計算各行業初始碳減排責任分配的相對效率，不能幫助我們通過調整分配結果實現各行業DEA效率提升。Lins和Gomes等[3]人對此類問題進行了研究，提出了零和收益DEA模型（記為ZSG-DEA），通過對投入（或產出）的再配置，尋求DEA有效的策略，其重點是比例消減策略。根據這一策略，低效的DMU單元想變為DEA有效必須消減一定數量的投入（或接受一定數量的產出）；為了保持投入（或產出）總量不變，其他DMU必須以各自初始的投入（或產出）值為基礎，按比例接受一定數量的投入（或消減一定數量的產出）。

變形為：

minβ0

由于所有在原始模型下非DEA有效的DMU均會按照比例分配自己的多余投入，以達到DEA有效。但所有DMU均這樣做的后果是：即使按公式（2）計算，一些DMU在消減投入后仍不能達到DEA有效。對這個問題的應對方式有兩種，一種是Lins和Gomes等提出的比例消減公式法[3]，另一種是林坦、寧俊飛使用的迭代法[4]。本文采取的是迭代法，通過多次迭代，可實現對投入u的多次再分配，最終所有的DMU均會達到有效邊界,實現DEA有效。這時對投入的再分配結果就是使效率最佳的分配方案。

1.2 指標和模型的選擇

對于經濟-環境系統來說，碳排放量屬于非期望產出。關于DEA的環境效率評價模型對污染物等非期望產出的處理有多種方法，其中“非期望產出視為投入法”是主要的處理思路之一，這種安排符合DEA模型對于投入指標的要求，即投入最小和期望產出越大意味著技術越有效。因此本文也采取這種方法，將碳排放量作為模型唯一的投入變量。

同時，本文將GDP和能源消耗量作為模型的產出變量。這樣設定的意義在于，在碳排放量相同的情況下，若決策單位擁有更高的GDP、能源消耗量，則其分配效率較高；或在GDP、能源消耗量相似的情況下，碳排放的分配權越低越有效。本文并未完全按照Lins和Gomes的做法，將人口也作為產出變量。這是因為在關于行業的研究中，一方面人口難以測算并沒有清晰界限，另一方面行業的GDP與其從業的勞動力數具有高度相關性，故本文并未把人口也納入產出變量中進行研究。

根據研究對象的性質和特點，本文選取投入導向的ZSG-DEA BCC模型對各行業碳排放的效率進行測算。

1.3 數據來源與處理

本文從分配效率的視角出發，分析我國6大行業間碳排放配額的分攤模式，以此尋求效率公平的減排機制。我國“十二五”計劃中提出“2015年GDP碳排放強度比2010年末下降17%”的目標，本文將延續此目標，將“2020年全國碳排放強度較之2015年下降17%”作為下一階段的減排目標，即本文碳排放權分攤的總體目標。從最佳分配效率的角度對2016～2020年間各行業的碳減排責任進行分配，并給出效率最大化的碳排放權配額。

各項數據的來源與處理過程如下：

（1）行業的分類。依照《中國能源統計年鑒》分行業能源消費總量表中的劃分方式，將行業劃分為：農林牧漁水利業，工業，建筑業，交通運輸、倉儲和郵政業，批發、零售、住宿和餐飲業和其他行業六大類，方便核算，也避免重復計算。

（2）各行業實際碳排放量的計算。根據《中國能源統計年鑒》能源消費表中，分行業各種能源的消費總量，將其乘以折標準煤系數轉算成標準消費總量，然后再分別與各種能源（煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力）的碳排放系數相乘，得到2003～2012年我國各行業的碳排放總量。然后根據2003～2012年碳排放的平均增長速度，預測到2020年的碳排放量。

（3）各行業的GDP數據。根據《中國統計年鑒》國民經濟核算表，得到2003～2012年我國各行業GDP數據（以當年價格計算），除以居民消費價格指數，得到以1985年為基期的2003～2011年我國各行業GDP數據。以2003～2011年各行業GDP的平均增長速度，預測2012～2020年的GDP數據。

（4）各行業的能源消耗量。根據《中國能源統計年鑒》能源消費表中，得到2003～2012年分行業各種能源的消費量，并以平均增長速度對2013～2020年能源消耗量進行預測。

（5）各行業的初始碳排放配額。根據2011～2015年的全國碳排放總量和GDP總量，得到單位GDP碳排放強度。以“2020年全國碳排放強度較之2015年下降17%”為目標，計算2016～2020年的碳排放強度目標值，從而得到2016～2020年6個行業的碳排放配額總量為317.34億t·C。以2011～2015各行業的碳排放量為基礎，對該配額進行分攤，得到2016～2020年各行業初始碳排放配額。

2 實證結果分析

2.1 初始DEA計算結果

本文首先使用DEAP2.1軟件，利用傳統的DEA BCC模型，對2016～2020年我國6個行業初始的碳排放配額的分配效率進行計算，初始DEA計算結果見表1。

表1 2016～2020年中國各行業碳排放配額DEA BCC模型初始效率值

從表1可以看出，我國6大行業碳排放配額的DEA BCC初始效率值差距較大，且碳排放權分配的平均效率相對比較低，初始值的平均效率只有0.5692。而這些行業之中，低于平均效率的就有3個，占一半比例，分別是：農林牧漁水利業，工業，交通運輸、倉儲和郵政業。只有建筑業達到了最高效率值1，其他行業的效率值均低于0.8，特別是工業的效率值只有0.1340，嚴重偏低，說明距離DEA有效還有很大的差距。為了使全部行業的碳排放配額達到DEA有效，便需要對碳減排責任進行再分攤。然而原始的DEA模型的效率值和松弛變量不符合總量既定的約束，因此運用ZSG-DEA模型進行碳排放配額進行調整。

表2 多次迭代結果與DEA效率值

2.2 碳排放權的重新分配

要實現各行業間碳排放權公平有效的分配，應該是使得所有行業的分配效率都達到有效，即效率值為1。然而目前大部分的行業的分配效率都處于無效的狀態，因此本文依據ZSG-DEA模型進行碳排放權的重新分配。首先由初始的分配結果和效率，計算出各行業為了達到有效，需要增加或減少的碳排放量，然后以調整后的碳排放量再次作為投入變量，進行效率值的估算。通過用Excel多次迭代，最終使各行業ZSG-DEA模型的效率值均接近于1，即使各行業碳排放權的分配都基本達到ZSG-DEA的統一有效邊界。其具體迭代過程與調整結果見表2。

通過表2可以看到，運用ZSG-DEA模型對各行業的碳排放權進行重新分配，經過四次迭代計算，各行業的效率值都得到了提高并接近于1，平均效率值也由0.569提高到了0.995。

將初始碳排放配額與最終調整到的碳排放配額進行對比，可以得到各行業要實現ZSG-DEA有效的調整方式，如表3所示。

表3 2016-2020各行業最終碳排放權分配結果與調整方式

從數值上看，工業的調整方式為負值，其他行業的調整方式均為正值，說明根據初始的碳排放配額，農林牧漁水利業，建筑業，交通運輸、倉儲和郵政業，批發、零售、住宿和餐飲業以及其他行業可以增加相應數量的碳排放量，它們仍然DEA有效；而工業要實現DEA有效，必須減少相應數量的碳排放量。

3 結論與展望

本文從分配效率的視角出發，對2016～2020年我國6大行業的碳排放權分配效率進行測算，并進行調整優化。得到的主要結論如下：第一，我國6大行業2016～2020年碳排放權初始分配的DEA效率較低，且行業間效率值差異明顯；第二，我國6大行業中，僅有建筑業達到初始碳排放權的有效分配，工業的分配效率嚴重偏低，亟待改善；第三，從最終調整方式上來看，工業調整的空間最大，它需要減少1575546.9999萬t·C，其減少量可以通過其他的行業對應的增加量來保持碳排放總量的不變，其中其他行業可增加量最多，為789523.4170萬t·C，再次是批發、零售、住宿和餐飲業，增加量為328776.1502萬t·C。

基于本文的研究結論，提出如下建議：首先，制定差異化的碳減排目標與策略，將碳減排指標落實到各個行業，實現行業間碳排放權的合理有效分配，促進不同行業碳排放分配效率協調改善，尤其加大工業行業減排力度，促進其經濟發展方式向集約型轉變；其次，建立并完善相應法律法規，運用適當的法律手段，使行業間碳排放權的分配與交易具有法律約束力，保證其有效運行；再次，加大科技投入，鼓勵新能源、清潔能源的使用，從總量上控制碳排放量，推進我國碳減排與可持續發展進程；最后，調整產業結構，加速各產業升級換代，避免高耗能產業的過剩，同時積極鼓勵戰略性新興產業的發展。

[1]Charnes A,Cooper W W,Rhodes E.Measuring The Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operation Research,1978,(6).

[2]Banker R D,Charnes A,Cooper W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science,1984,30(9).

[3]Lins M P E,Gomes E G,Soares-De-Mello,et al.Olympic Ranking Based on A Zero Sum Gains DEA model[J].European Journal of Operational Research,2003,148(2).

[4]林坦,寧俊飛.基于零和DEA模型的歐盟國家碳排放權分配效率研究[J].數量經濟技術經濟研究,2011,(3).