碳中和目標下我國綠色水電碳減排效率評價

沈心怡，馬 駿,2,3，盧玉欽

(1.河海大學商學院，江蘇 南京 211100； 2.江蘇省水資源與可持續發展研究中心，江蘇 南京 211100；3.沿海開發與保護協同創新中心，江蘇 南京 210098； 4.福建省永泰縣水利局，福建 福州 350700)

經濟社會發展離不開能源支撐。我國從改革開放以來，能源行業成長迅猛，在能源生產和消費上已躍居全球首位。但由于能源結構長期以煤為主且油氣對外依存度較高，使我國成為世界碳排放大國。在世界碳中和的目標下，習近平總書記在第75屆聯合國大會上表示：中國力爭于2030年前完成碳達峰，在2060年前實現碳中和。實現雙碳目標，要以能源綠色低碳發展為關鍵，推動可再生能源從能源綠色低碳轉型的生力軍成長為碳達峰、碳中和的主力軍，加快構建清潔低碳、安全高效的能源體系。電力行業是實現我國能源轉型的主戰場，水電又以其獨特的優勢成為能源轉型的主要力量。

目前，已有不少學者對碳達峰、碳中和的實施路徑進行了深入研究。王慧敏等[1]認為水電行業是推進雙碳目標的“加速鍵”，應承擔起推進能源綠色可持續發展的重任。程春田[2]認為水電能源可靠、技術成熟，一直是中國乃至世界的第二大電源。在現在和未來很長一段時間內，只有水電是我國實現碳中和目標最可靠的選擇。

也有學者對生態效率進行了研究。田澤等[3]聚焦長江流域水電能源效率評價及提升的問題，運用DEA方法對各地區的水電能源效率進行評價研究，提出以水資源作為剛性約束，建立綠色水電認證機制。張云寧等[4]運用DEA-Malmquist模型測算了2010—2017年農業用水效率和全要素生產率指數，得出規模效率和純技術效率下降，限制了全要素生產率的增長。馬駿等[5]以長江經濟帶107座城市為研究對象,采用超效率SBM方法對2005—2016年城市生態效率時空演變特征進行評價,結果表明城市生態效率總體呈波動上升趨勢,且流域間差距逐步縮減,部分區域空間集聚態勢加強。章恒全等[6]通過含非期望產出的DEA-SBM模型測度工業水資源綠色效率，研究發現浙江省工業水資源綠色效率的提高在一定程度上依賴于對外開放水平的提升，而受制于環境規制。陳曉雪等[7]對長江經濟帶11省(市)綠色發展水平進行測度并用聚類分析法對綠色發展水平較高地區、較好地區以及一般地區進行分類。

針對區域差異，彭杜云[8]用泰爾指數對全國、八大社會經濟區和省市3個層面的工業水資源綠色效率時空差異特征進行根源分析，得出工業水資源綠色效率大體呈現沿海高于內陸、東部高于西部分布。章恒全等[9]利用泰爾指數分析省際綠色水資源利用效率的空間分布差異，結果表明綠色水資源利用效率地區間差異遠高于地區內部差異，且東部對綠色水資源利用效率貢獻率最大。鮑輝[10]運用具有可分解性質的泰爾指數對四大區經濟差異進行分析研究,認為各大區內部差異不容忽視, 應采取措施降低經濟差異,著力降低組內經濟差異。

綜合相關文獻，學者們運用DEA、SBM方法對水資源利用效率進行了研究，并通過聚類分析、泰爾指數分析等方法深入探索地區差異性，但是對水電效率的研究范圍較小，缺少覆蓋全國范圍的研究，且在水電綠色發展領域的成果仍較欠缺。本文采用我國30個省級行政區2010—2019年的面板數據，利用超效率SBM模型對各地綠色水電碳減排效率進行測算，通過系統聚類方法進行分類，據此判斷東、中、西部綠色水電碳減排成果的差異情況，并運用泰爾指數解釋碳減排效率空間分布差異的原因，通過Malmquist指數對綠色水電碳減排成果進行動態分析。

1 研究方法與指標數據

1.1 超效率SBM模型

數據包絡分析(DEA)是Charnes等[11]提出用來評價一組多投入、多產出的決策單元間相對效率的方法。數據包絡分析有CCR和BCC兩種基本模型，但都沒有考慮要素“松弛”現象。Tone[12-13]分別在2001年和2002年提出SBM模型和超效率SBM模型，后者不僅考慮了松弛變量，還可以對效率值大于1的決策單元進行排序。超效率SBM模型如下：

(1)

式中：θ為效率值；x、y分別為投入和產出的要素；m、n分別為投入指標和產出指標的個數；k為時期；i、r分別為投入和產出的決策單元；s為松弛量。

1.2 泰爾指數

泰爾指數是用來衡量地區間不平等度的一個指標,引入泰爾指數，可以進一步描述綠色水電發展效率的區域差異。泰爾指數計算公式如下：

(2)

(3)

(4)

1.3 Malmquist 指數模型

Malmquist指數是用于測度研究時期內生產率隨時間序列的變化趨勢，模型如下:

(5)

式中：M為Malmquist指數；D為距離函數；t為時期；p為投入量；q為產出量。若M>1，說明全要素生產率提高，反之下降。

1.4 評價指標與數據來源

為了探究我國各省級行政區綠色水電碳減排效率及其差異性，選取全國30個省級行政區2010—2019年的面板數據(上海市因位于長江入海口，地勢平坦，地域面積小，不具備水電發展的基礎條件，歷年水電裝機容量及水力發電量為零，難以進行效率測算，故不納入統計)。投入指標包括：水電裝機容量、行業固定資產投資、行業就業人數；產出指標包括：水力發電量、CO2減排量[14]。其中，水電裝機容量和水力發電量數據來源于前瞻數據庫，選取各省級行政區統計年鑒中的電力、熱力、燃氣及水生產和供應業就業人數和固定資產投資。水電的發展對碳排放量的減少具有重要的現實意義，是加快生產方式綠色化轉型，盡早實現碳中和的重要途徑，因此CO2減排量是最直接的衡量指標。根據國家發改委提供的數據，火電廠平均1 kW·h供電煤耗由2000年的392 g標準煤降到360 g標準煤。查找各種能源平均地位發熱量及折標準煤參考系數，得到原煤平均低位發熱量為20 908 kJ/kg,折標準煤系數為每千克0.714 3 kg標準煤，CO2排放系數為94 600 kg/TJ。

投入產出指標的描述性統計如表1所示。

表1 投入產出指標描述性統計

2 實證分析

2.1 綠色水電碳減排效率測度

用MaxDEA 7 Basic軟件，選擇超效率SBM模型規模報酬不變，產出導向對全國30個省級行政區2010—2019年的綠色水電碳減排效率進行測度，再用SPSS軟件對結果采用組間聯接法進行系統聚類分析。結果顯示，樣本共分為4類。①第一類:云南省、青海省。這2個省的效率均值都大于1，即在同等投入下，這2個省實現了最大產出，屬于DEA有效狀態，是綠色水電碳減排工程的重點區域。②第二類：中部湖北省、西部甘肅省、四川省。這3個省的效率均值與第一梯隊的效率均值非常接近，都是發展綠色水電的優勢地區，湖北、甘肅、四川3省都擁有超大規模的水電站，推動了綠色水電的持續開發。③第三類包括廣西、福建、陜西、貴州、湖南、重慶、新疆、西藏、江西、河南、寧夏、廣東這12個省級行政區，除福建、廣東外仍集中于中西部地區。④第四類:除以上省級行政區之外的其余13個均排在第四梯隊，包含東部除福建、廣東之外的所有省級行政區。從分類結果可以得出，我國綠色水電碳減排效率西部最高，中部次之，東部最低。中國的地形自西向東由高到低呈階梯狀下降，近80%的落差集中在西部地區，且西部地區幅員遼闊，水電站的大規模建設提高了水力發電量，取代了部分煤炭發電，減少了CO2排放量。中部作為東、西部地區的過渡地帶，地勢落差雖不如西部大，但相較于東部，其自然地理環境還是屬于多山多水，地域遼闊，適合水電設施的建設。東部地區整體靠海，地勢平坦且城市占地面積廣，水電站建設條件不足，建設規模小，弱勢明顯。由此可見，我國在水電發展綠色化、低碳化轉型方面存在地區發展不平衡的問題。

2.2 綠色水電碳減排效率空間差異分析

采用泰爾指數分析綠色水電碳減排效率的區域間、區域內差距，結果見表2。我國綠色水電碳減排效率的總體差距基本保持穩定，2010年差距最大，為0.366，2013年差距最小，僅0.181。東部、中部、西部之間綠色水電碳減排效率的差異對總體差距的貢獻率約為39.36%，但近年來區域間的差距有擴大趨勢。區域內部的差距一直是造成我國綠色水電碳減排總體差距的主要原因，2010—2019年的區域內部差距貢獻率均值為60.64%。從3個區域的差距貢獻率來看，東部地區內部差距最大，占52.10%，西部地區內部差距最小，僅為17.79%，東部區域內部發展存在高度的不均衡問題，西部地區作為發展水電的優勢區域，各省發展趨向均衡。可見我國在關注區域發展不平衡的同時，還應高度重視區域內部的協調發展。

2.3 綠色水電碳減排效率Malmquist指數分析

為了進一步分析效率的變化趨勢，運用DEAP2.1軟件根據2010—2019年的面板數據，選擇Malmquist模型用產出導向、規模報酬不變來分析30個省級行政區水電碳減排效率的動態變化及其各驅動因素分解，進一步分析其變化的原因。測算結果如表3所示。

2010—2019年全國各省綠色水電碳減排的全要素生產率年均提升1%，2011年全要素生產率相比上年下降了14%，降幅最明顯，2013年效率上升最快，提升了38%，近兩年效率不斷上升。綜合技術效率最高為1.32，最低為0.88，平均值為1.00，整體平穩，說明在過去10年我國綠色水電的碳減排效率保持穩定。從各驅動因素的分解來看，2011年以來純技術效率都接近1，且技術進步指數除2011年、2016年和2017年略低于1外，其余都大于1，說明我國在該領域技術水平的提高，是效率提升的主要動力。規模效率略有所下降，這在一定程度上對綠色水電碳減排的推廣有所制約。全要素生產率的提升依賴于綜合技術效率和技術進步的共同推動，所以在取得技術進步和設備升級的同時，還要兼顧該領域的制度完善和管理創新等。

表2 全國綠色水電碳減排效率泰爾指數分解

表3 全國各省市綠色水電碳減排效率Malmquist指數及其分解

3 穩定性檢驗

為了確保研究結論的穩定，本文進行了以下穩定性檢驗:第一，擴大樣本范圍，選取了2005—2019年各省級行政區的相關數據進行實證研究;第二，采用單位裝機量碳減排率進行區域對比。檢驗結果為：2005—2019年我國東部、中部、西部的效率均值分別為0.284、0.488和0.825；2010—2019年東部、中部、西部的單位裝機量碳減排率分別為15 962 Mt/萬kW、25 879 Mt/萬kW和36 729 Mt/萬kW。上述檢驗結果均不改變本文的研究結論。

4 結論與建議

4.1 結論

a. 從效率均值的地區分類來看，我國西部綠色水電碳減排效果顯著，有利于打造綠色能源綜合生產儲備基地，構建新型能源體系。中部地區得益于其大規模水電站，在綠色水電碳減排效率上處于中間地位。東部地區地勢平坦，城市占地多等，在水電發展上存在明顯弱勢，制約了碳減排效率值的提升。當前我國通過綠色水電推進碳減排的這項工程雖然在穩步前進，但存在較大的區域差異，在綠色水電碳減排領域存在地區發展不平衡的問題。

b. 從區域差距的貢獻度來看，區域內部差距是形成我國綠色水電碳減排效率總體差距的主要原因，東部地區的內部差距對總體差距的貢獻率最大，中部次之，西部最小，區域內部發展差異嚴重影響了全國范圍的均衡協調發展。東部各省水電裝機量水平等參差不齊，廣東省2019年水電裝機量近1600萬kW，而上海為0，這導致綠色水電碳減排效率差距拉大。西部地區地多人少，落差大，各省裝機量排名全國前列，獨具發展水電的優越條件。

c. 從Malmquist指數及分解來看，全要素生產率有所提升，綜合技術效率穩中有升，純技術效率和技術進步指數表現良好，技術水平的提高推動了綠色水電的持續發展，說明大力發展科學技術是助力我國早日實現碳中和目標的重要手段，但同時也應高度重視規模效率對綠色水電碳減排效率的推廣作用。

4.2 建議

a. 堅持協調統籌規劃，合理布局各地水電開發。加快西南地區水電基地建設，以青海、云南為重心，結合受端市場和外送通道建設，積極推進大型水電基地開發。建設雅魯藏布江下游水電基地，推進藏東南“西電東送”接續基地建設。西北地區適應能源轉型發展需要，建設新疆清潔能源基地，優化開發黃河上游水電基地，開展黃河梯級電站大型儲能項目研究。東中部地區優化開發剩余水能資源，充分科學技術，提高水電轉化效率。

b. 大力推進互補合作，實現區域內部協同發展。明確區域內各省市的優勢與差距，東部地區應積極建設碳交易市場，抓好煤炭消費減量等量替代；中部地區吉林、黑龍江等聯合加快“煤改氣”“煤改電”“煤改生物質”等項目的實施，嚴控能源消費總量；西部地區加強謀劃國家清潔可再生能源利用示范區等，充分利用規模優勢，提高水電的輸出效率。我國東、中、西部各省市之間聯合調度，做到集中控制、協同發展。

c. 精準培養專業人才，擴大綠色水電建設規模。全國各省都要大力培育一批擁有過硬的專業本領、豐富的實踐經驗、創新的科技思維的人才。加強對外交流，深化多方合作，促進水電相關企業綜合實力的提升。加快推廣綠色水電，擴大綠色水電的建設規模，立足產業規模優勢、配套優勢鞏固提水電領域的全產業鏈競爭力，推動清潔能源高效輸出，助力我國碳中和宏偉目標的實現。