我國省級(jí)碳排放績效評(píng)價(jià)及邊際減排成本估計(jì)：基于非參數(shù)距離函數(shù)方法

劉明磊，朱 磊，范 英

(1.中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所 能源與環(huán)境政策研究中心，北京100190;2.中國科學(xué)院研究生院，北京100049)

我國省級(jí)碳排放績效評(píng)價(jià)及邊際減排成本估計(jì)：基于非參數(shù)距離函數(shù)方法

劉明磊1，2，朱 磊1，范 英1

(1.中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所 能源與環(huán)境政策研究中心，北京100190;2.中國科學(xué)院研究生院，北京100049)

本文利用非參數(shù)距離函數(shù)方法研究了能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)約束下的我國省級(jí)地區(qū)碳排放績效水平和二氧化碳邊際減排成本。計(jì)算結(jié)果表明：各地區(qū)二氧化碳邊際減排成本差異較大，一般碳強(qiáng)度越低的地區(qū)，所要付出的宏觀經(jīng)濟(jì)成本越高，減排難度也更大。與傳統(tǒng)不考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，忽略能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的制約會(huì)低估碳排放績效水平，并且導(dǎo)致二氧化碳邊際減排成本計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)偏差。

非參數(shù)距離函數(shù)方法;DEA;距離函數(shù)值;影子價(jià)格;碳排放績效

一、引言

隨著國際社會(huì)對(duì)氣候變化問題的日益關(guān)注，減少溫室氣體排放，走低碳發(fā)展道路已成為大多數(shù)國家的共識(shí)。作為世界最大的發(fā)展中國家和二氧化碳排放大國之一，我國政府在2009年提出到2020年二氧化碳排放強(qiáng)度相比2005年降低40%-45%的自主性減排目標(biāo)。但是，我國幅員遼闊，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，各地區(qū)受資源稟賦制約，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)差異較大。如何客觀測度不同地區(qū)的碳排放績效及減排成本，為科學(xué)制定減排政策提供依據(jù)，是一個(gè)具有學(xué)術(shù)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義的重要課題。

隨著氣候變化問題引起關(guān)注，碳排放績效作為環(huán)境績效評(píng)價(jià)的一種，也成為研究的熱點(diǎn)，很多學(xué)者提出不同的指標(biāo)或方法來評(píng)價(jià)碳排放績效，如碳指數(shù)(單位能源消耗的碳排放量)［1］、能源強(qiáng)度(單位 GDP的能源消費(fèi)量)［2］、碳排放強(qiáng)度(單位GDP的碳排放量)［3］、綜合環(huán)境績效指數(shù)(基于DEA 方法)［4］、全要素 Malmquist指數(shù)［5］、碳減排潛力測算［6］。另一方面，研究溫室氣體和氣體污染物減排成本的方法大致可以分為兩類，一是事后統(tǒng)計(jì)，對(duì)減排措施實(shí)施后的成本情況進(jìn)行調(diào)查，獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，測算不同減排措施成本［7-8］;二是事前估計(jì)，利用宏觀經(jīng)濟(jì)模型(如LEAP模型［9］、CGE 模型［10］、MARKAL-MACRO 模型［11］，多目標(biāo)規(guī)劃模型［12-13］)，研究不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展或技術(shù)情境下減排成本問題。與以上方法不同，本文擬采用距離函數(shù)方法，通過計(jì)算距離函數(shù)值和非期望產(chǎn)出的影子價(jià)格來研究碳排放績效與減排成本。因此，本文中的碳排放績效指在現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)條件和技術(shù)水平下，與已有最優(yōu)生產(chǎn)技術(shù)相比，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)碳排放狀況。

在現(xiàn)有研究中，距離函數(shù)方法主要用于計(jì)算某一行業(yè)的污染物影子價(jià)格，例如造紙廠的污水［14］、電廠排放的二氧化硫［15］;或是同一行業(yè)不同地區(qū)的污染物影子價(jià)格，例如美國各州農(nóng)業(yè)［16］、我國各省電力行業(yè)［17］。也有部分學(xué)者利用距離函數(shù)方法計(jì)算地區(qū)或國家的溫室氣體影子價(jià)格，作為邊際減排成本。Marklund和Samakovlis利用參數(shù)二次方向距離函數(shù)估計(jì)歐盟國家的二氧化碳邊際減排成本［18］。Maradan和Vassiliev采用非參數(shù)方向距離函數(shù)估計(jì)了包括發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家在內(nèi)共計(jì)76個(gè)國家的二氧化碳邊際減排成本［19］。

以上文獻(xiàn)所用的距離函數(shù)方法可進(jìn)一步分為兩類:一類是參數(shù)方法［14-16］，需要計(jì)算距離函數(shù)系數(shù);另一類是基于 DEA 的非參數(shù)方法［17，19］，根據(jù)DEA理論構(gòu)造生產(chǎn)可能集，不需要預(yù)先設(shè)定函數(shù)形式。其中，Chambers等(1996)［20］和 Chung 等(1997)［21］提出基于DEA的方向距離函數(shù)，可以研究包含非期望產(chǎn)出下的環(huán)境績效及影子價(jià)格，Lee等(2002)進(jìn)一步提出了考慮技術(shù)無效下的非期望產(chǎn)出影子價(jià)格的計(jì)算方法［22］。

上述研究一般僅用能源消費(fèi)總量代表能源投入，隱含了可以自由調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，而現(xiàn)實(shí)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)受到一地區(qū)資源稟賦的限制，短期內(nèi)可以調(diào)整的幅度有限。本文考慮了能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，并與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比說明了其重要性。

二、方法

本文以我國各省市自治區(qū)為研究對(duì)象，利用基于DEA的方向距離函數(shù)方法計(jì)算出各省級(jí)地區(qū)距離函數(shù)值與二氧化碳排放影子價(jià)格，研究各省區(qū)二氧化碳排放績效及邊際減排成本。

(一)投入產(chǎn)出指標(biāo)

在區(qū)域宏觀層面上，我國各省級(jí)地區(qū)需要資本存量和勞動(dòng)作為投入并且消耗一次能源進(jìn)行生產(chǎn)，在產(chǎn)出GDP的同時(shí)，也會(huì)引起二氧化碳的排放。因此本文選擇能源、勞動(dòng)力和資本作為基本的投入要素，GDP為期望產(chǎn)出，二氧化碳排放作為溫室氣體，劃為非期望產(chǎn)出。本文用化石能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)表征各地區(qū)的資源稟賦①因?yàn)樗娂昂穗娫谖覈蟛糠值貐^(qū)的能源消費(fèi)中所占比重較小，也不產(chǎn)生碳排放，同時(shí)缺少準(zhǔn)確的地區(qū)消費(fèi)量數(shù)據(jù)，因此未作考慮。，用不同種類化石能源的消費(fèi)量分別作為投入指標(biāo)(方案1)，具體的投入產(chǎn)出指標(biāo)說明見表1。為了對(duì)比，我們同時(shí)研究了未考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)投入產(chǎn)出指標(biāo)方案(方案2)。

表1 指標(biāo)方案描述

(二)方向距離函數(shù)

設(shè)有K個(gè)地區(qū)，yk和bk分別代表第k地區(qū)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值與二氧化碳排放量，xk=(xkC，xkO，xkG，xkL，xkCS)∈R5

+代表第k地區(qū)煤炭(Coal)、石油(Oil)、天然氣(Natural Gas)消費(fèi)量、勞動(dòng)投入(Labor)及資本存量(Capital Stock)組成的投入向量②在傳統(tǒng)投入產(chǎn)出方案(方案2)下，只用一次能源消費(fèi)總量指標(biāo)代表能源投入。。宏觀地區(qū)生產(chǎn)活動(dòng)可通過產(chǎn)出可能集定義如下:

根據(jù) Chambers 等 (1996)［20］及 Chunge 等(1997)［21］的研究，在生產(chǎn)理論中，產(chǎn)出可能集P(x)是有界閉集，在P(x)中有限投入只能生產(chǎn)出有限的產(chǎn)出，且投入與期望產(chǎn)出都具有強(qiáng)可處置性。此外，根據(jù)期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出聯(lián)合生產(chǎn)的關(guān)系描述［23］，產(chǎn)出可能集P(x)還應(yīng)當(dāng)滿足如下兩個(gè)條件:

①這里選擇勞動(dòng)者報(bào)酬，而不像之前研究中選擇勞動(dòng)力人數(shù)，主要是基于我國各省級(jí)地區(qū)勞動(dòng)者工資水平差別較大，勞動(dòng)者報(bào)酬可以更加真實(shí)地反應(yīng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中勞動(dòng)投入情況。(y，b)∈P(x)且0≤θ≤1，則有(θy，θb)∈P(x);

② 若(y，b)∈P(x)且 b=0，則有 y=0。

條件①反映了非期望產(chǎn)出應(yīng)當(dāng)具有弱可處置性;條件②說明非期望產(chǎn)出總是伴隨著期望產(chǎn)出一起出現(xiàn)。

根據(jù) F?re 等(2007)［23］及 Kaneko(2010)［17］對(duì)方向距離函數(shù)的描述，引入方向向量g=(gy，gb)，方向產(chǎn)出距離函數(shù)就可以定義如下:

根據(jù)以上定義，Dk(xk，yk，bk;gy，gb)表示與由有效生產(chǎn)地區(qū)(即對(duì)應(yīng)的距離函數(shù)值為零)構(gòu)成的生產(chǎn)前沿面相比，第k地區(qū)可以增加GDP及減少碳排放的程度。因此，本文中的碳排放績效水平指根據(jù)距離函數(shù)方法測度的一地區(qū)生產(chǎn)活動(dòng)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與碳排放相對(duì)一定投入下的有效程度，距離函數(shù)值越小，對(duì)應(yīng)的碳排放績效水平就越高。

根據(jù) Lee 等(2002)［22］及 Kaneko 等(2010)［17］的研究，滿足以上所有條件(即投入和期望產(chǎn)出的強(qiáng)可處置性及條件①這里選擇勞動(dòng)者報(bào)酬，而不像之前研究中選擇勞動(dòng)力人數(shù)，主要是基于我國各省級(jí)地區(qū)勞動(dòng)者工資水平差別較大，勞動(dòng)者報(bào)酬可以更加真實(shí)地反應(yīng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中勞動(dòng)投入情況。和②在傳統(tǒng)投入產(chǎn)出方案(方案2)下，只用一次能源消費(fèi)總量指標(biāo)代表能源投入。)和規(guī)模收益不變條件下，可通過下列線性規(guī)劃計(jì)算 Dk(xk，yk，bk;gy，gb):

目標(biāo)函數(shù):

Lee等(2002)比較了選擇不同的方向向量對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響［21］，Boyd 等(1996)［23］和 Kaneko等(2010)［17］在研究中選擇(gy=y，gb=b)，本文為了方便比較碳排放績效水平，將方向向量定義為g(gy，gb)=(0，b)，表示在維持經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值不減少前提下，通過減少碳排放使評(píng)價(jià)對(duì)象達(dá)到有效。

(三)邊際減排成本

Boyd 等(1996)［24］和 Lee 等(2002)［22］提出了利用基于DEA的方向距離函數(shù)測度非期望產(chǎn)出經(jīng)濟(jì)價(jià)值的方法，并把計(jì)算結(jié)果作為非期望產(chǎn)出的影子價(jià)格或邊際減排成本。根據(jù)Lee等(2002)［21］，我們可以將非期望產(chǎn)出(本文即為二氧化碳排放)影子價(jià)格q的計(jì)算公式寫成如下:

其中，(y*，b*)是一個(gè)無效率省級(jí)地區(qū)沿著方向向量在生產(chǎn)前沿面上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)。根據(jù)F?re等(2005)［14］，距離函數(shù)對(duì)非期望產(chǎn)出及期望產(chǎn)出偏導(dǎo)數(shù)的比值表示在生產(chǎn)前沿面上兩種產(chǎn)出的邊際替代率，即要減少單位非期望產(chǎn)出，所需放棄的期望產(chǎn)出量。本文期望產(chǎn)出為GDP(p=1)，非期望產(chǎn)出就是碳排放，(4)式計(jì)算結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義就是邊際減少單位碳排放所對(duì)應(yīng)的GDP產(chǎn)出減少量，也就是宏觀經(jīng)濟(jì)意義上的碳邊際減排成本。無效率因子σb，σy定義如下:

需要說明的是，以上方法計(jì)算出的碳邊際減排成本是依據(jù)研究期內(nèi)各省級(jí)地區(qū)現(xiàn)有生產(chǎn)技術(shù)構(gòu)成的生產(chǎn)前沿面，并未考慮未來技術(shù)進(jìn)步或者具體減排措施的效果，僅是從距離函數(shù)所代表的生產(chǎn)理論角度評(píng)價(jià)減少碳排放帶來的經(jīng)濟(jì)損失。

三、數(shù)據(jù)來源與核算

能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年份《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，各地區(qū)三種化石能源的消費(fèi)量來自各地區(qū)能源平衡表的煤合計(jì)、油品合計(jì)及天然氣消費(fèi)量;勞動(dòng)者報(bào)酬及地區(qū)GDP數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》①其中部分地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)調(diào)整，如遼寧、重慶、西藏及陜西四個(gè)地區(qū)的2005年GDP數(shù)據(jù)在2009年的統(tǒng)計(jì)年鑒中做了調(diào)整，本文以最新公布的為準(zhǔn)。，并統(tǒng)一折算為2005年不變價(jià)(見表2)。

表2 2007年我國省級(jí)地區(qū)投入產(chǎn)出指標(biāo)統(tǒng)計(jì)描述

本文采用單豪杰(2008)利用永續(xù)盤存法估算的省級(jí)資本存量［25］，以1998年重慶和四川的GDP比例來分配當(dāng)年兩地區(qū)資本存量總量，再利用永續(xù)盤存法計(jì)算它們在此后年份各自的資本存量。對(duì)于2007年缺省固定資本形成價(jià)格指數(shù)，用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)代替。

本文對(duì)我國大陸30個(gè)省區(qū)(西藏因缺少數(shù)據(jù)，暫不考慮)的二氧化碳排放量進(jìn)行核算。地區(qū)二氧化碳排放量包括化石燃料燃燒的排放和水泥生產(chǎn)程排放兩部分。參考IPCC方法及提供的化石能源碳排放因子和氧化因子［26］;水泥生產(chǎn)的碳排放系數(shù)參考曾賢剛和龐含霜(2009)［27］，各地區(qū)水泥產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。圖1是根據(jù)核算出的各地區(qū)二氧化碳排放量計(jì)算的2007年各地區(qū)的二氧化碳排放強(qiáng)度。

圖1 各地區(qū)2007年二氧化碳排放強(qiáng)度

四、計(jì)算結(jié)果分析

經(jīng)過模型計(jì)算，我們得到了各省區(qū)的距離函數(shù)值和二氧化碳影子價(jià)格，并據(jù)此得出以下分析結(jié)果:

(一)距離函數(shù)值與碳排放績效分析

各省級(jí)地區(qū)距離函數(shù)值計(jì)算結(jié)果見圖2，地區(qū)碳排放績效水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較強(qiáng)的相關(guān)性，位于沿海及東中部的發(fā)達(dá)省份大部分是有效的，而處于東北及西部的欠發(fā)達(dá)地區(qū)一般碳排放績效水平較低，存在一定的減排潛力。在考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的方案1中，北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南、山西、安徽、江西等地區(qū)的距離函數(shù)值為零，即這些地區(qū)處于生產(chǎn)前沿面上，碳排放績效水平較高。而東北三省及處于西部的廣西、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏及新疆等地區(qū)距離函數(shù)值大于零，而遼寧、吉林、寧夏等地區(qū)的距離函數(shù)值超過0.4，碳排放績效水平相對(duì)較低，存在較大的減排潛力。

不考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)制約，忽視資源稟賦對(duì)減排的限制，會(huì)影響距離函數(shù)計(jì)算結(jié)果，低估一些地區(qū)當(dāng)前的碳排放績效水平。在假設(shè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不變下，全國共有15個(gè)地區(qū)的距離函數(shù)值為零，處于前沿面的地區(qū)較多，意味著在不改變化石能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)下，這些地區(qū)都處于生產(chǎn)前沿面上，碳排放績效水平并不低。在方案2不考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)下，隱含著能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)可以自由調(diào)整的假設(shè)，因此除了北京、天津、上海和廣東四地區(qū)距離函數(shù)值為零外，其余地區(qū)的距離函數(shù)值都非常大，像河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林及貴州等地區(qū)的距離函數(shù)值超過0.6，大于方案1考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的計(jì)算結(jié)果。在方案1下某些技術(shù)有效的地區(qū)在取消能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)限制后會(huì)變成技術(shù)無效的，比如江蘇、浙江、安徽、江西、山東及海南等地區(qū)在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)假定不變的情況下，距離函數(shù)值都為零，但是在不考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)限制的情況下，其距離函數(shù)都比較大。鑒于現(xiàn)實(shí)中各省級(jí)地區(qū)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)受資源稟賦及地理位置限制，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)在短期內(nèi)能調(diào)整的幅度有限，在評(píng)價(jià)碳排放績效時(shí)需要將地區(qū)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)考慮進(jìn)來。

兩種方案碳排放績效評(píng)價(jià)結(jié)果的比較，反映不同地區(qū)的可能減排路徑。北京、天津、上海及廣東在兩種方案下距離函數(shù)值都為零，在能源利用效率與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)方面都處于全國前列，這些地區(qū)僅依靠調(diào)整化石能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)或壓低高排放部門比重等手段進(jìn)行減排的難度比較大，未來主要通過技術(shù)進(jìn)步及增加非化石能源的消費(fèi)比重來減少排放。貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等西部地區(qū)及東北三省在兩種方案下的距離函數(shù)值都比較大，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和技術(shù)水平都比較低，能源利用效率不高，因此可以通過學(xué)習(xí)先進(jìn)地區(qū)的生產(chǎn)技術(shù)，提高能源利用效率有效減少化石能源消費(fèi)量，達(dá)到減緩二氧化碳排放的目的。河北、山西、內(nèi)蒙古、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南等東部及中部地區(qū)在不考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的方案2下，碳排放績效水平較差，但是在化石能源間不能自由替代的方案1下，距離函數(shù)值是零，成為技術(shù)有效的，說明他們能源利用效率并不低，但是高含碳能源所占比重高，未來主要通過降低高含碳能源，比如煤炭的消費(fèi)比重，達(dá)到減排目的。

圖2 兩種指標(biāo)方案下2007年各地區(qū)距離函數(shù)值比較

(二)邊際減排成本

二氧化碳影子價(jià)格與地區(qū)低碳發(fā)展水平密切相關(guān)，反映了在一定投入及生產(chǎn)技術(shù)下，各地區(qū)進(jìn)行減排的難易程度。為了更為全面地反映各地區(qū)進(jìn)行減排所付出經(jīng)濟(jì)成本大小，本文計(jì)算了各地區(qū)考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)下2005-2007年二氧化碳影子價(jià)格①研究期內(nèi)能夠獲得的最新區(qū)能源平衡表為2007年。(見圖3)。

從地區(qū)間比較看，各地區(qū)二氧化碳影子價(jià)格存在較大差異，與碳排放強(qiáng)度存在一定相關(guān)性，二氧化碳排放強(qiáng)度越低的地區(qū)，減排成本一般也越高，說明繼續(xù)進(jìn)行減排的難度更大。北京、上海、福建和廣東四個(gè)地區(qū)三年平均影子價(jià)格處于前列，均超過3000元/噸，排放強(qiáng)度也是最低的(低于2噸/萬元，見圖1)。這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，所代表的生產(chǎn)技術(shù)相對(duì)于其它地區(qū)更先進(jìn)，對(duì)能源的利用效率也更高，它們要繼續(xù)減少二氧化碳排放所要付出的經(jīng)濟(jì)代價(jià)也更大。山西、貴州、寧夏、河北等地區(qū)的二氧化碳排放排放強(qiáng)度高，它們的二氧化碳影子價(jià)格也相對(duì)較低。

從不同年份的計(jì)算結(jié)果比較看，部分地區(qū)各年計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)較大差異，但全國總體減排成本在增加。2005、2006及2007年全國二氧化碳平均影子價(jià)格②全國平均影子價(jià)格利用各省份影子價(jià)格加權(quán)平均計(jì)算得到，衡量全國總體減排成本。分別為1616元/噸、1687元/噸和1915元/噸，呈逐年增大趨勢，大部分省區(qū)也具有這樣的影子價(jià)格遞增趨勢，表明隨著“十一五”節(jié)能減排計(jì)劃的實(shí)施，全國總體減排的難度也在不斷加大。但也有一些例外，如海南2007年的計(jì)算結(jié)果小于前兩年，只有14.48元/噸，重慶和四川2006年計(jì)算的結(jié)果明顯小于前后兩年。這些波動(dòng)與各年份構(gòu)造出的生產(chǎn)技術(shù)依賴于各省區(qū)的相對(duì)數(shù)值有關(guān)，在之前的研究結(jié)果［17-18］中也存在這樣的問題。

圖3 考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)下各地區(qū)二氧化碳影子價(jià)格

兩種方案計(jì)算的二氧化碳影子價(jià)格差異顯著，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)影子價(jià)格計(jì)算結(jié)果的影響較大。如圖4，從單個(gè)地區(qū)兩種方案下的計(jì)算結(jié)果比較看，天津、遼寧、吉林、上海、福建、廣東、廣西等地區(qū)在方案2下的計(jì)算結(jié)果小于方案1下的結(jié)果，北京、河北、山西、湖南、海南等地則相反。方案2下的影子價(jià)格較大的地區(qū)依次是北京、廣東、海南、重慶、福建;較小的是山東、山西、內(nèi)蒙古及黑龍江;方案1下影子價(jià)格較大的地區(qū)依次是廣東、福建、北京、上海。北京與上海兩地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源利用效率及產(chǎn)業(yè)發(fā)展結(jié)構(gòu)相差不大，但是在方案2不考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)下，北京的二氧化碳影子價(jià)格達(dá)到7687元/噸，而上海只有1285元/噸，兩者的結(jié)果相差很大，在考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的方案1下，兩者就比較接近(北京為4143元/噸，上海為3561元/噸)。

圖4 兩種指標(biāo)方案下各地區(qū)2005-2007年二氧化碳平均影子價(jià)格比較

五、結(jié)論與進(jìn)一步工作

本文選擇非參數(shù)距離函數(shù)方法在考慮地區(qū)資源稟賦的前提下研究了各地區(qū)的碳排放績效，并計(jì)算了各地區(qū)的二氧化碳邊際減排成本。通過本文，得出以下結(jié)論:

1.不同地區(qū)碳排放績效水平差異較大，忽略能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)減排的制約，會(huì)影響碳排放績效評(píng)價(jià)結(jié)果。除了北京、天津、上海和廣東四省市在兩種方案下都是技術(shù)有效的外，其余地區(qū)在兩種方案下的碳排放績效水平都有一定的差異，不考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)下的碳排放績效水平偏低?？紤]了能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的制約以后，大部分地區(qū)減排應(yīng)該依靠技術(shù)進(jìn)步，東北三省及西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)可以通過向發(fā)達(dá)地區(qū)學(xué)習(xí)先進(jìn)技術(shù)，提高能源利用效率，有效減少排放。碳排放績效水平較高的省區(qū)在目前的生產(chǎn)技術(shù)水平下減排的潛力不大。當(dāng)然，長遠(yuǎn)來看，各省區(qū)都需借助調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，減少高含碳能源的消費(fèi)，實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展。

2.二氧化碳邊際減排成本地區(qū)間差異明顯，受能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)影響較大。各地區(qū)二氧化碳影子價(jià)格與低碳發(fā)展水平密切相關(guān)，一般碳排放強(qiáng)度低的地區(qū)，影子價(jià)格也較高，也就是說二氧化碳排放強(qiáng)度越低的地區(qū)，一般減排難度越大，需要付出的經(jīng)濟(jì)代價(jià)也更高。全國總體減排成本呈逐年增大趨勢，表明隨著節(jié)能減排政策的實(shí)施，全國總體的減排難度在加大。一般來說，影響二氧化碳減排的主要因素是減排目標(biāo)與減排措施，以及現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)等條件。本文選擇的距離函數(shù)方法僅考慮在現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和當(dāng)前生產(chǎn)技術(shù)水平下，通過調(diào)整產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)減排所需付出的經(jīng)濟(jì)損失，考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)后的二氧化碳影子價(jià)格與不考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的有較大差別，表明在用該方法計(jì)算碳邊際減排成本時(shí)不應(yīng)忽略不同地區(qū)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響。

考察宏觀地區(qū)的減排情況需要綜合考慮經(jīng)濟(jì)、政治及資源稟賦的多種因素，本文僅考慮了以化石能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)為特征的資源稟賦限制，進(jìn)一步的研究可以考慮更多影響減排的因素，特別是各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異較大，造成各地區(qū)生產(chǎn)活動(dòng)狀況并不完全符合同質(zhì)性假設(shè)。一個(gè)改進(jìn)的方向是用網(wǎng)絡(luò)DEA方法［28］，考慮地區(qū)的內(nèi)部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

［1］Mielnik O，Goldemberg J.The Evolution of the“Carbonization Index”in Developing Countries［J］.Energy Policy，1999，27(5):307-308.

［2］Ang B W.Is the Energy Intensity a Less Useful Indicator Than the Carbon Factor in the Study of Climate Change? ［J］.Energy Policy，1999，27(5):943-946.

［3］Sun J W.The decrease of CO2Emission Intensity is Decarbonization at National and Global levels［J］.Energy Policy，2005，33(8):975-978.

［4］Zhou P，Ang B W，Poh K L.Measuring Environmental Performance under Different Environmental DEA Technologies［J］.Energy Economics，2008，30(1):1-14.

［5］Zhou P，Ang B W，Han J Y.Total Factor Carbon Emission Performance:a Malmquist Index Analysis［J］.Energy Economics，2010，32(1):194-201.

［6］Guo X D，Zhu L，F(xiàn)an Y.Evaluation of Potential Reductions in Carbon Emissions in Chinese Provinces Based on Environmental DEA［J］.Energy Policy，2011，doi:10.1016/j.enpol.2011.01.055.

［7］Isaksson L H.Abatement Costs in Response to the Swedish Charge on Nitrogen Oxide Emissions［J］.Journal of Environmental Economics and Management，2005，50(1):102-120.

［8］Becker R A.Air Pollution Abatement Costs under the Clean Air Act:Evidence from the PACE Survey［J］.Journal of Environmental Economics and Management，2005，50(1):144-169.

［9］Islas J，Grande G.Abatement costs of SO2Control Options in the Mexican Electric Power Sector［J］.Applied Energy，2008，85(2-3):80-94.

［10］Klepper G，Peterson S.Marginal Abatement Cost Curves in General Equilibrium:the Influence of World Energy Prices［J］.Resource and Energy Economics，2006，28(1):1-23.

［11］高鵬飛，陳文穎，何建坤.中國的二氧化碳邊際減排成本［J］.清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2004，44(9):1192-1195.

［12］Soloveitchik D，Ben-Aderet N，Grinman M，et al.Multiobjective Optimization and Marginal Pollution Abatement Cost in the Electricity Sector-An Israeli Case Study［J］.European Journal of Operational Research，2002，140(3):571-583.

［13］范英，張曉兵，朱磊.基于多目標(biāo)規(guī)劃的中國二氧化碳減排的宏觀經(jīng)濟(jì)成本估計(jì)［J］.氣候變化研究進(jìn)展，2010，6(2):130-135.

［14］Hailu A，Veeman T S.Environmentally Sensitive Productivity Analysis of the Canadian Pulp and Paper Industry，1959-1994:An Input Distance Function Approach［J］.Journal of Environmental Economics and Management，2000，40(3):251-274.

［15］］F?re R，Grosskopf S，Noh D-W，et al.Characteristics of a Polluting Technology:Theory and Practice［J］.Journal of Econometrics，2005，126(2):469-492.

［16］ F?re R，Grosskopf S，Weber W L.Shadow Prices and Pollution Costs in US Ggriculture［J］.Ecological Economics，2006，56(1):89-103.

［17］Kaneko S，F(xiàn)ujii H，Sawazu N，F(xiàn)ujikura R.Financial Allocation Strategy for the Regional Pollution Abatement Cost of Reducing Sulfur Dioxide Emissions in the Thermal Power Sector in China［J］.Energy Policy，2010，38(5):2131-2141.

［18］Marklund P O，Samakovlis E.What is Driving the EU Burden-sharing Agreement:Efficiency or Equity? ［J］.Journal of Environmental Management，2007，85(2):317-329.

［19］Maradan D，Vassiliev A.Marginal Costs of Carbon Dioxide Abatement:Empirical Evidence from Cross-country Analysis［J］.Swiss Journal of Economics and Statistics，2005，141(3):377-410.

［20］Chambers R，Chung Y，F(xiàn)ɑ¨re R.Benefit and Distance Functions［J］.Journal of Economic Theory，1996，70(2):407-419.

［21］Chung Y，F(xiàn)ɑ¨re R，Grosskopf S.Productivity and Undesirable Output:a Directional Distance Function Approach ［J］.Journal of Environmental Management，1997，51(3):229-240.

［22］Lee J D，Park J B，Kim T Y.Estimation of the Shadow prices of Pollutants with Productivity/Environment Inefficiency Taken into Account:a Nonparametric Directional Distance Function Approach［J］.Journal of Environmental Management，2002，64(4):365-375.

［23］F?re R，Grosskopf S，Pasurka Jr C A.Environmental Production Functions and Environmental Directional Distance Functions［J］.Energy，2007，32(7):1055-1066.

［24］Boyd G，Molburg J C，Prince R.Alternative Methods of Marginal Abatement Cost Estimation:Nonparametric Distance Functions［R］.Proceedings of the USAEE/IAEE 17th Conference，1996.86-95.

［25］單豪杰.中國資本存量K的再估算:1952～2006年［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008，(10):17-31.

［26］IPCC.2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories［R］.IPCC National Greenhouse Gas Inventory Program，Japan，2006.

［27］曾賢剛，龐含霜.我國各省區(qū)二氧化碳排放狀況、趨勢及其減排對(duì)策［J］.中國軟科學(xué)增刊(上)，2009:64-70.［28］F?re R，Grosskopf S.Network DEA［J］.Socio-Economic Planning Sciences，2000，34(1):35-49.

(本文責(zé)編：潤 澤)

Evaluation of Carbon Emission Performance and Estimation of Marginal CO2Abatement Costs for Provinces of China:A Non-parametric Distance Function Approach

LIU Ming-lei1，2，ZHU Lei1，F(xiàn)AN Ying1
(1.Center for Energy and Environmental Policy Research，Institute of Policy and Management，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China;2.Graduate University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China)

This paper applies non-parametric distance function method with consideration of energy consuming structure to evaluate carbon emission performance and marginal abatement cost of carbon emission for provinces of China.The results show that each region has a distinct marginal abatement cost of CO2 and generally the lower the carbon intensity，the higher the cost.Considering energy consuming structure is essential because the results also show that，without considering energy consuming structure，it would underestimate carbon emission performance and cause biased estimation of marginal abatement cost.

non-parametric distance function approach;DEA(Data Envelopment Analysis);distance function value;shadow price;carbon emission performance.

F062.2

A

1002-9753(2011)03-0106-09

2010-10-12

2011-02-25

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(70825001，71003072)。

劉明磊(1986-)，男，安徽金寨人，中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所研究生，研究方向:能源經(jīng)濟(jì)學(xué)與氣候變化政策。