中國“一帶一路”區域碳排放效率研究

【摘要】本文在研究碳排放效率時，率先將農業碳排放和能源碳排放同時納入評價系統，分別利用考慮非期望產出的非導向的SBM模型對我國“一帶一路”重點地區的總體經濟和三次產業的碳排放效率進行測算。研究結果表明：在我國“一帶一路”區域中總體經濟碳排放有效的地區主要分布在沿海省區，碳排放總體無效的地區主要分布東北和西部地區，同時可以根據各地區各產業的碳排放效率提出改進碳排放效率的政策來促進“一帶一路”區域的低碳發展。

【關鍵詞】農業碳排放 能源碳排放 非期望產出SBM模型 “一帶一路”區域

在世界經濟低迷的和中國經濟增速放緩的新常態背景下，中國政府適時提出了能夠打造新經濟增長引擎和促進產業轉型升級的“一帶一路”戰略并圈定18個省（直轄市）為重點省。該戰略的實施在推動該區域經濟增長的同時勢必會引起碳排放的增加。如何促進低碳排放與經濟增長的雙贏，成為令人關注的問題。在中國，第二三產業是能源消耗和溫室氣體排放的主要來源；而作為傳統農業大國，我國農業碳排放對氣候變暖助推作用更需關注。鑒于能源消耗和農業生產活動都是溫室氣體的重要來源，在研究碳排放效率時，為了更有效地促進低碳排放與經濟增長，同時考慮農業碳排放和能源碳排放和考察引起碳排放低效率的產業并有針對性地提出改進建議是非常有必要的。

一、文獻綜述

國內外學者從不同的角度和研究對象出發，提出若干評價碳排放方法，主要有隨機前沿分析法（SFA）和數據包絡分析法（DEA）。

F？覿re（1989）等基于非期望產出的弱可處置性假設最早提出了全要素框架下環境效率評價的DEA模型[1]。Hailu和Veeman（2001）采用將污染排放作為非期望產出的DEA方法分析加拿大的造紙工業的環境效率[2]。王兵，於露瑾（2013）運用數據包絡分析方法和生產率指數對2012年中國各工業行業在碳排放約束下的傳統能源效率指標進行了測度和分解[3]。許士春，龍如銀（2015）采用DEA方法測度中國1995～2011年間能源和碳排放效率，并拓展STIRPAT模型，通過Tobit回歸分析中國能源和碳排放效率的影響因素[4]。孫秀梅，張慧等（2016）運用超效率SBM模型和Malmquist指數對2005 ～2012年期間山東省各個地級市的碳排放效率進行研究[5]。

通過國內外學者的研究發現，在研究碳排放效率時，很多學者往往只研究工業碳排放或能源碳排放的碳排放效率或只針對農業碳排放的效率進行研究。由于溫室氣體不只來源于工業（能源）或農業碳排放，要想準確控制碳排放量，提高碳排放效率，必須更加全面的考慮溫室氣體的來源。因此，應將農業碳排放與能源消耗碳排放同時納入到碳排放評價系統進行研究。所以，本文在研究碳排放效率時，率先將農業碳排放和能源消耗碳排放納入評價系統，運用非導向的考慮非期望產出的SBM模型對總體經濟和三次產業的碳排放效率進行研究，以期測得碳排放的低效率是由哪個產業引起的，從而有針對性地給出促進碳排放效率的對策和建議。

二、研究方法

在研究環境約束下的效率時，傳統研究方法是BCC和CCR的數據包絡分析法（DEA），這兩類模型是徑向模型，造成徑向DEA模型在測算效率時無效率的來源是在徑向方向的可改進量，這種程度的改進量有時并不能使效率值達到最有效的狀態，如在兩點之間的連線平行于各決策單元各指標構成的多維坐標系的坐標軸時會導致這種情況的出現，因此為避免這一現象的出現，采用非徑向、非導向的考慮非期望產出的SBM模型，如下：

■ （1）

s.t.■

■

■

■

其中，X為投入變量，■為期望產出變量，■為非期望產出變量，■，■，■分別為待測算決策單元■的投入、期望產出和非期望產出指標■，■，■的松弛變量，λ為各DMU的線性組合系數，m為投入變量個數，■為期望產出變量個數，■為非期望產出變量個數，■為決策單元■的效率值。

三、變量與數據說明

本文研究的對象是我國“一帶一路”圈定的18個重點地區。以2014年的投入產出數據作為研究樣本，因西藏缺少的數據，所以不對其研究。以我國三次產業的資本存量（K）、勞動投入（L）、能源投入（E）三個指標作為投入要素，三次產業產值和溫室氣體排放量分別作為期望產出和非期望產出的樣本數據。原始數據均來源于2015年的《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》和各省的《統計年鑒》。

（一）三次產業資本存量（K）

本文采用趙昕（2016）的永續盤存法測算資本存量[6]，它的基本公式為：

■ （2）

其中，■為第t年折舊率；■為第t年投資量；■為第t年資本存量。

（二）三次產業勞動力投入

本文數據來源于各省2015年《統計年鑒》的三次產業年末從業人數。

（三）三次產業能源投入

本文根據《2015年中國能源統計年鑒》中的原煤、焦炭、原油、汽油、柴油、其他煤氣等15種主要能源的終端消費量按三次產業劃分，并按標準煤折合系數折算為萬噸標準煤。

（四）三次產業產值

根據2015年各省統計年鑒的三次產業增加值數據，將各產業產值換算為基于1978年的產值。

（五）溫室氣體排放量

第一產業的碳排放包含能源部分的煤油等的消耗和農業部分的化肥、農藥、農膜、翻耕土地、大型牲畜等產生的溫室氣體。第二產業和第三產業的二氧化碳排放根據消耗各能源的凈發熱值換算方法以及碳排放系數等自行測算。

四、計算結果與分析

根據本文前面介紹的非導向的考慮非期望產出的SBM模型（1）和17個省、市、自治區的總體經濟和三次產業的投入產出數據，分別對每個地區的總體經濟、第一產業、第二產業和第三產業在碳排放約束下的運行效率進行測度分析。各地區的四個效率值的測算結果見表1。

表1 總體經濟碳排放效率和分三次產業碳排放效率值

■

由表1可以看出，運用非徑向、非導向的考慮非期望產出的SBM模型對17個地區的總系統效率和三個產業的運行效率進行測算，可以進一步揭示碳排放約束下的總體經濟和三次產業的運行情況。

對“一帶一路”的17個重點地區的總體經濟碳排放效率和三次產業碳排放效率進行測度，根據效率測算結果，可按效率值由高到低的分為如下六類區域：

（一）第一類：上海、廣東地區

該地處東部沿海，是我國經濟最發達的地區，其總體經濟在碳排放約束下的運行效率是有效的，且該地區的二次產業和三次產業的效率值都達到了有效的程度，總體屬于碳排放最有效的區域，但其第一產業的碳排放效率并沒有達到有效的程度，尤其是上海的第一產業碳排放效率甚至處于末位；

（二）第二類：浙江省和福建省

該地區總體經濟在碳排放約束下的運行效率居于前列，都有兩個產業碳排放效率達到有效，這兩個產業分別為第一產業和第三產業，其第二產業碳排放效率值雖然沒有達到最有效的狀態，但其效率值居于前列，因此這兩個地區在可持續發展方面有著很大的發展潛力；

（三）第三類：重慶

重慶的總體經濟的碳排放效率居于福建之后，可以看出其雖沒有碳排放效率有效的產業，但其總體碳排放效率值仍居于前列的原因是其三次產業的碳排放效率值都比較平均，且在各產業的排名都居于前列；

（四）第四類：海南、陜西和黑龍江

該地區的總體碳排放效率值位于重慶之后，這三個地區的碳排放效率值都在0.5以上0.6以下，且都分別有一個產業的碳排放效率處于有效狀態，且其它兩個產業的碳排放效率值也都分別居中間偏上的位置；

（五）第五類：吉林、遼寧、廣西

該地區的總體經濟的碳排放效率值都在0.4到0.5之間，該地區的三次產業的碳排放效率值都居于0.5左右，屬于中間偏下的位置；

（六）第六類：新疆、寧夏、甘肅、青海、云南

該地區的總體經濟的碳排放效率值都居于末位，且其三次產業的碳排放效率都處于末位。

各類地區可以有針對性地根據自身各產業和總體的碳排放效率情況，提出相關政策解決碳排放無效率的產業的溫室氣體排放問題，如第一類地區努力的方向是提升第一產業碳排放效率，第二類地區努力的方向是提升第二產業碳排放效率等等，其他地區都可以根據自身各自產業碳排放效率的實際情況制定提升相關產業碳排放效率的指導方針。

五、結論與啟示

本文在測算碳排放效率時，運用非導向的考慮非期望產出的SBM模型對我國“一帶一路”區域涵蓋的17個地區的總體經濟和三次產業的碳排放效率分別進行研究。研究結果表明：第一，在我國“一帶一路”區域中碳排放總系統效率有效的地區主要分布在沿海省區，碳排放總系統效率無效的地區主要分布東北和西部地區；第二，可以根據各地區各產業的碳排放效率提出改進碳排放效率的政策來促進“一帶一路”區域的低碳發展。

本文對“一帶一路”區域碳排放系統的總體經濟效率、三次產業效率分別進行研究，本研究有助于提高“一帶一路”區域碳排放效率，并可以根據各地區碳排放總體經濟效率和各產業碳排放效率得到哪個產業使得總體經濟碳排放無效率，進而指出該地區應改進的無效率的產業技術和提出針對各地區碳排放低效率產業的發展政策來促進“一帶一路”區域的低碳發展。

參考文獻

[1]F？覿re R， Grosskopf S，Lovell C A K，et al. Multilateral productivity comparisons when some outputs are undesirable：a nonparametric approach[J].The review of Economics and Statistics，1989：90-98.

[2]Hailu A，Veeman T S.Non-parametric productivity analysis with undesirable outputs：an application to the Canadian pulp and paper industry[J].American Journal of Agricultural Economics，2001，83（3）：605-616.

[3]王兵，於露瑾，楊雨石.碳排放約束下中國工業行業能源效率的測度與分解[J].金融研究，2013，10：128-141.

[4]許士春，龍如銀.中國能源和碳排放的效率測度與影響因素研究[J].軟科學，2015，03：74-78.

[5]孫秀梅，張慧，王格.基于超效率SBM模型的區域碳排放效率研究——以山東省17個地級市為例[J].生態經濟，2016，05：68-73.

[6]趙昕，彭勇，丁黎黎.中國沿海地區海洋經濟效率的空間格局及影響因素分析[J].云南師范大學學報（哲學社會科學版），2016，05：112-120.

作者簡介：丁仕偉（1989-），男，漢族，山東日照人，中國海洋大學經濟學院碩士研究生，研究方向：數理金融學方法與應用。