基于隨機(jī)前沿模型的中國西部地區(qū)碳排放效率評價(jià)研究

鄭松華

（蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，甘肅 蘭州 730000）

基于隨機(jī)前沿模型的中國西部地區(qū)碳排放效率評價(jià)研究

鄭松華

（蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，甘肅 蘭州 730000）

本文基于隨機(jī)前沿模型，對中國西部地區(qū)2003—2011年的碳排放效率進(jìn)行了測算，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果對西部地區(qū)的碳排放效率進(jìn)行分類。得出的主要結(jié)論是：（1）西部地區(qū)的碳排放效率在2003—2011年提升速度較慢，具有巨大的節(jié)能減排潛力。（2）西部地區(qū)的碳排放效率分類結(jié)果為：在2011年屬于碳排放高效區(qū)的只有廣西??；屬于碳排放中效區(qū)的有4個(gè)?。核拇?、重慶、青海、云南；屬于碳排放低效區(qū)的有6個(gè)省：陜西、新疆、甘肅、內(nèi)蒙古、貴州、寧夏。最后根據(jù)分類提出了相應(yīng)的政策建議。

碳排放效率；隨機(jī)前沿模型；西部地區(qū)

一、引言

2009年，中國政府提出了2020年單位GDP碳排放要在2005年的基礎(chǔ)上下降40%—45%的目標(biāo)，但現(xiàn)實(shí)情況是中國已成為世界上二氧化碳排放量最多的國家，并且隨著現(xiàn)代化進(jìn)程的推進(jìn)，碳排放量有繼續(xù)增長的趨勢。如何在保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)減少二氧化碳的排放是中國目前面臨的深刻問題。與此同時(shí)，2011年西部地區(qū)①的碳排放強(qiáng)度為1.08萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤/億元，高于全國的0.70萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤/億元②，即西部地區(qū)單位GDP的碳排放量高于全國。因此，研究西部地區(qū)的碳排放效率對于全國在2020年達(dá)到碳減排的目標(biāo)有重要意義。另外，對西部地區(qū)碳排放效率進(jìn)行分類，才能因地制宜地實(shí)施碳減排政策，才能充分利用碳減排的潛力來實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)。

碳排放效率的相關(guān)研究方法主要分為三種：第一，隨機(jī)前沿研究方法（SFA）。杜克銳、鄒楚沅（2011）利用隨機(jī)前沿模型對中國碳排放效率的地區(qū)差異、影響因素和收斂性進(jìn)行分析，研究結(jié)果表明，碳排放效率存在地區(qū)差異，并且差異在不斷擴(kuò)大。另外，發(fā)揮市場的作用、城市化進(jìn)程等因素對提高我國碳排放效率有促進(jìn)作用。趙國浩等（2012）采用隨機(jī)前沿模型和模擬退火算法對山西省1995—2010年的碳排放效率和山西省“十二五”規(guī)劃的碳減排目標(biāo)的可達(dá)性進(jìn)行分析，結(jié)論為不可達(dá)。胡愛榮和岳磊（2011）采用隨機(jī)前沿模型對黑龍江省4個(gè)煤炭城市10年的技術(shù)效率進(jìn)行了實(shí)證分析，研究表明，黑龍江4個(gè)煤炭城市的碳排放技術(shù)效率都不高，但都呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢。第二，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）。塔斯金等（Zaimand Taskin等，2000）利用不同的DEA模型對經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）國家和部分地區(qū)碳排放績效進(jìn)行了評價(jià)。魏楚和沈滿紅（2007）基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測算了我國1995—2004年的省際能源效率。第三，TOPSIS和OWA算子賦權(quán)方法。周健（2011）基于TOPSIS和OWA算子賦權(quán)方法測算了中國30個(gè)?。ǔ鞑兀?003—2008年的碳排放效率。徐勝和楊娟（2012）利用TOPSIS和OWA算子賦權(quán)方法測算了山東省17個(gè)地市2005—2009年的碳排放效率。

目前有關(guān)西部地區(qū)碳排放效率評價(jià)的相關(guān)文獻(xiàn)相對較少，本文著眼于中國西部地區(qū)，采用隨機(jī)前沿模型，測算2003—2011年的碳排放效率，對西部地區(qū)碳排放效率進(jìn)行分類并提出因地制宜的對策建議，為西部地區(qū)提高能源利用效率和節(jié)能減排提供決策參考。

二、模型簡介

（一）計(jì)量模型

本文采用的研究方法為隨機(jī)前沿分析方法，采用的相關(guān)數(shù)據(jù)是宏觀層面的，并且有些數(shù)據(jù)是通過基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算獲得的，數(shù)據(jù)不可避免地存在噪聲，選擇隨機(jī)前沿邊界分析方法是較為合適的。另外，在隨機(jī)前沿邊界框架下，對碳排放效率進(jìn)行定義更加直觀，更能貼切地評價(jià)生產(chǎn)活動(dòng)中二氧化碳的排放績效，這也是本文選擇隨機(jī)前沿邊界分析方法的重要原因。

隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)是艾格納、洛弗爾和施密特（Aigner、Lovell和Schmidt，977）以及米奧森和伯洛克（Meeusen和Vanden Broeck，1977）分別獨(dú)立提出來的。最初的模型是專門針對具有橫截面數(shù)據(jù)的生產(chǎn)函數(shù)，并將生產(chǎn)函數(shù)中的誤差項(xiàng)分為兩部分：一個(gè)是隨機(jī)誤差項(xiàng)，另一個(gè)是技術(shù)無效部分。該模型可用如下函數(shù)表示：

公式（1）中i表示樣本， xi表示解釋變量向量，設(shè)Vi～(0 ,σv)， β表示待估參數(shù)向量，Ui表示非負(fù)隨機(jī)變量，該變量與生產(chǎn)的技術(shù)無效率相關(guān)聯(lián)，設(shè)其服從截尾（在0點(diǎn)處截?cái)啵┱龖B(tài)分布。公式（2）說明了Ui即技術(shù)無效率影響的

界定：該模型起初并沒有處理綜列數(shù)據(jù)的能力，但是巴蒂斯和科埃利（Battese和Coelli）在1992年提出了一個(gè)針對綜列數(shù)據(jù)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，使該模型處理跨時(shí)間段的數(shù)據(jù)成為可能，極大地提升了應(yīng)用范圍。本文在借鑒巴蒂斯和科埃利（1992）模型的基礎(chǔ)上，使用較為靈活的超越對數(shù)函數(shù)，具體表述如下：

式（3）兩端同時(shí)減去ln CO2it，得到下式：

式（5）表明碳排放效率值在0—1之間，越接近于1，表明效率越高，等于1意味著到達(dá)生產(chǎn)前沿邊界，現(xiàn)有技術(shù)得到充分發(fā)揮。對式（4）的待估參數(shù)，可以采用聯(lián)立的似然估計(jì)進(jìn)行估計(jì)。

（二）數(shù)據(jù)來源

在隨機(jī)前沿模型中選取的投入產(chǎn)出相關(guān)指標(biāo)為：GDP、碳排放量、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資和年末從業(yè)人口。西部地區(qū)2003—2011年的GDP數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（經(jīng)過1978年不變價(jià)計(jì)算），西部地區(qū)2003—2011年的能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。將8種能源消費(fèi)量乘以碳排放系數(shù)得出西部地區(qū)2003—2011年的碳排放量，其中碳排放系數(shù)來源于IPCC碳排放量計(jì)算指南缺省值。西部地區(qū)2003—2011年的城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資和年末從業(yè)人口來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）模型計(jì)算結(jié)果

基于隨機(jī)前沿模型，采用2003—2011年的面板數(shù)據(jù)，對中國西部地區(qū)2003—2011年的碳排放效率進(jìn)行測算，各項(xiàng)參數(shù)由Frontier4.1程序用最大似然法估計(jì)出，參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表1所示，碳排放效率計(jì)算結(jié)果如表2所示，圖1、圖2、圖3分別是根據(jù)計(jì)算結(jié)果繪制的西部地區(qū)2003—2011年碳排放效率平均值走勢圖、西部地區(qū)2003—2011年碳排放效率年均增長率柱狀圖、西部地區(qū)2009—2011年碳排放效率均值柱狀圖。

表1：西部地區(qū)2003—2011年碳排放效率各變量相關(guān)系數(shù)

從表1中看出，γ值在5%水平下顯著，γ值為0.711，擬合程度較為理想，表明碳排放的無效率是各個(gè)地區(qū)偏離其生產(chǎn)前沿的主要原因，使用隨機(jī)前沿函數(shù)的分析方法是合理的。

（二）碳排放效率的分類

1.在進(jìn)行碳排放分類時(shí)，本文最終選擇西部地區(qū)各省區(qū)近3年碳排放效率的均值來代表西部地區(qū)碳排放效率的水平，這是由于考慮到若選擇西部地區(qū)2003—2011年的均值會使得西部地區(qū)整體的效率值被低估，而僅選擇1年的效率值則不能代表各省區(qū)碳排放的真實(shí)效率水平。

2.本文將碳排放效率劃分為碳排放高效區(qū)、中效區(qū)和低效區(qū)。根據(jù)杜克銳、鄒楚沅和趙國浩等的研究結(jié)果，國內(nèi)先進(jìn)省份的碳排放效率已達(dá)到0.900以上，因此本文將碳排放高效區(qū)的分類標(biāo)準(zhǔn)界定為大于0.900，又根據(jù)西部地區(qū)各年碳排放效率平均值為0.699，將碳排放中效區(qū)分類標(biāo)準(zhǔn)界定為0.699到0.900之間；碳排放效率低于西部地區(qū)平均水平的屬于低效區(qū)，因此對碳排放低效區(qū)的分類標(biāo)準(zhǔn)界定為小于0.699。

根據(jù)對碳排放效率分類標(biāo)準(zhǔn)的界定和表2的計(jì)算結(jié)果，本文對西部地區(qū)的碳排放效率分類結(jié)果為：在2011年屬于碳排放高效區(qū)的省只有1個(gè)，即廣西??；屬于碳排放中效區(qū)的省有4個(gè)，分別為四川、重慶、青海、云南；屬于碳排放低效區(qū)的省有6個(gè)，分別為陜西、新疆、甘肅、內(nèi)蒙古、貴州、寧夏。如表3所示。

表2：西部地區(qū)2003—2011年碳排放效率

圖1：西部地區(qū)2003—2011年碳排放效率平均值走勢圖

（三）計(jì)算結(jié)果分析

從圖1中可以看出，我國西部地區(qū)的碳排放效率平均值在2003—2011年間呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢，由圖2、圖3得出平均每年增長4.080%，2009—2011年碳排放效率的均值為0.699。從圖4中可看出，西部各省區(qū)的碳排放效率差距正在縮小。根據(jù)碳排放效率的定義，碳排放效率處于0—1之間，效率值越大意味著碳排放效率越高，因此西部地區(qū)的碳排放效率存在很大的上升空間，同時(shí)也表明西部地區(qū)有著巨大的節(jié)能減排潛力。

處于碳排放高效區(qū)的廣西，2011年碳排放效率已經(jīng)達(dá)到0.923，在西部地區(qū)始終保持第一位，2009—2011年平均值為 0.916，年均增長率為1.065%，增長速度緩慢，節(jié)能減排的潛力較小。從圖4中也可看出，西部地區(qū)其余省區(qū)與廣西的碳排放效率差距正在縮小。廣西2011年的地區(qū)生產(chǎn)總值為11720.87億元，排在西部地區(qū)的第四位，碳排放量、年末從業(yè)人口、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資均排在西部地區(qū)的中間位置，而廣西在西部地區(qū)碳排放效率最高是得益于技術(shù)效率所具有的優(yōu)勢，以及旅游業(yè)、服務(wù)貿(mào)易等第三產(chǎn)業(yè)的長足發(fā)展。

處于碳排放中效區(qū)的四川、重慶、青海和云南，在西部地區(qū)的排名分別在2—5位，碳排放效率高于西部地區(qū)均值，碳排放效率的年均增長率在2%—4%之間，增長速度較為緩慢。從圖4中可以看出，上述4個(gè)省區(qū)間的碳排放效率存在一定差距，其中最高的四川和重慶的碳排放效率較為接近，四川2009—2011年3年均值為0.836，重慶為0.804；青海和云南的碳排放效率較為接近，青海為0.749，排在中效區(qū)末位的云南為0.706。雖然在西部地區(qū)四川和重慶的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較強(qiáng)，四川經(jīng)濟(jì)總量為西部第一，重慶是長江上游地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中心，但近年來的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展成效不突出，技術(shù)效率的進(jìn)步不明顯，使得重慶碳排放效率未能躋身高效區(qū)。云南的投入和產(chǎn)出在西部地區(qū)處于中間位置，技術(shù)效率在西部地區(qū)屬于中等水平，節(jié)能減排具有較大的潛力。雖然青海的投入和產(chǎn)出比在西部地區(qū)都是最低的，但由于技術(shù)效率在西部地區(qū)也屬于中等水平，使得青海位列西部地區(qū)碳排放中效區(qū)。

表3：西部地區(qū)碳排放效率分類

圖3：西部地區(qū)2009—2011年碳排放效率均值柱狀圖

圖4：西部地區(qū)各省區(qū)2003—2011年碳排放效率平均值走勢圖

處于碳排放低效區(qū)的陜西、新疆、甘肅、內(nèi)蒙古、貴州、寧夏，分別排名6—11位，碳排放效率的年均增長率高。從圖4中可以看出，陜西、新疆、甘肅的碳排放效率相近，差距在逐漸縮小，陜西2009—2011年3年均值為0.693，新疆為0.664，甘肅為0.641；內(nèi)蒙古、貴州、寧夏的碳排放效率較為相近，但這3個(gè)省區(qū)與排在他們之前的省區(qū)碳排放效率差距縮小的趨勢并不明顯。上述6個(gè)省的碳排放效率都低于西部11省的平均水平，雖然他們碳排放效率的增長率高，但技術(shù)效率的嚴(yán)重不足，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)總量快速增長的同時(shí)，碳排放量和其他投入也在快速上漲。

四、結(jié)論和政策建議

本文通過運(yùn)用隨機(jī)前沿的研究方法對西部地區(qū)2003—2011年的碳排放效率進(jìn)行測算，得出的主要結(jié)論為：（1）西部地區(qū)的碳排放效率在2003—2011年上升速度較慢，存在很大的上升空間，具有巨大的節(jié)能減排潛力。（2）西部地區(qū)的碳排放效率分類結(jié)果為：在2011年屬于碳排放高效區(qū)的省只有1個(gè)，即廣西?。粚儆谔寂欧胖行^(qū)的省有4個(gè)，分別為四川、重慶、青海、云南；屬于碳排放低效區(qū)的省有6個(gè)，分別為陜西、新疆、甘肅、內(nèi)蒙古、貴州、寧夏。通過研究筆者認(rèn)為，我國的節(jié)能減排要根據(jù)不同地區(qū)碳排放效率的差異實(shí)施因地制宜的政策措施，從而更好地利用各地區(qū)節(jié)能減排的潛力，實(shí)現(xiàn)國家在2009年提出的節(jié)能減排目標(biāo)。因此根據(jù)本文對西部地區(qū)碳排放效率進(jìn)行的測算和分類，得到以下主要的政策啟示：

（一）高效區(qū)：在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高

總的來說，對于像廣西這樣碳排放效率較高的省份，節(jié)能減排方面面臨的主要任務(wù)是：在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高碳排放效率。因此本文針對廣西省提出的政策建議為：首先，積極轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，努力將經(jīng)濟(jì)增長方式由主要依靠投資和出口拉動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橛赏顿Y、出口和消費(fèi)協(xié)調(diào)拉動(dòng)；其次，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，政府牽頭引進(jìn)高新技術(shù)和高附加值的產(chǎn)業(yè)，同時(shí)大力扶持服務(wù)業(yè)和金融業(yè)的發(fā)展。通過上述措施在保證經(jīng)濟(jì)增長的情況下盡可能地減少碳排放量，從而提高碳排放效率，達(dá)到節(jié)能減排的目標(biāo)。

（二）中效區(qū)：提高能源利用率，優(yōu)化能源利用結(jié)構(gòu)

對于四川、重慶、青海、云南這4個(gè)省，節(jié)能減排方面面臨的主要任務(wù)是：提高能源利用效率，優(yōu)化能源利用結(jié)構(gòu)。因此針對這4個(gè)省提出的政策建議為：政府和企業(yè)要加大對于技術(shù)改進(jìn)的科研投入，積極建立企業(yè)和高校的合作機(jī)制，同時(shí)引進(jìn)國內(nèi)外先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)，淘汰落后的產(chǎn)能，限制高耗能高排放企業(yè)的盲目擴(kuò)張，優(yōu)化能源利用結(jié)構(gòu)，積極開發(fā)和使用清潔能源，從而在保持經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的情況下降低碳排放量的增長速度，提高碳排放的效率，達(dá)到節(jié)能減排的目標(biāo)。

（三）低效區(qū)：保證經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)，減少碳排放的增長速度

對于碳排放效率較低的陜西、新疆、甘肅、內(nèi)蒙古、貴州、寧夏，其碳排放效率低的原因主要是粗放的無效率的生產(chǎn)方式，而西部各省區(qū)正處在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略機(jī)遇期，不能放慢經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的腳步，因此其節(jié)能減排的主要任務(wù)是：在保證經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)，減少碳排放的增長速度。應(yīng)該著重提高生產(chǎn)的技術(shù)效率，更新生產(chǎn)設(shè)備，引進(jìn)國內(nèi)外先進(jìn)生產(chǎn)運(yùn)營模式，加強(qiáng)對工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新的激勵(lì)和支持，提高企業(yè)的創(chuàng)新能力；同時(shí)要科學(xué)合理地制定各省區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)功能區(qū)規(guī)劃，整合資源形成產(chǎn)業(yè)集聚，從而提高碳排放的績效，在保持原有經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)降低碳排放量。

注：

①本文所研究的西部地區(qū)是指除西藏以外的中國西部11省，即：廣西、四川、重慶、青海、云南、陜西、新疆、甘肅、內(nèi)蒙古、貴州、寧夏；由于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》未給出西藏的碳排放數(shù)據(jù)，因此未將西藏納入研究范圍之內(nèi)。

②GDP由《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得。能源消費(fèi)數(shù)據(jù)由《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得，并將8種能源消費(fèi)量乘以碳排放系數(shù)得出碳排放量，其中碳排放系數(shù)來源于政府間氣候變化專門委員會（IPCC）碳排放量計(jì)算指南缺省值。

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（特約編輯 齊稚平；校對 XY，GX）

Based on the stochastic frontier analysis，this paper uses the panel data from 2003 to 2011 to calculate the carbon em ission efficiency forWest China.According to the results，the paper classifies the carbon em ission efficiency ofWest China.The primary conclusions this paper draws are as follows.Firstly，carbon em ission efficiency of WestChina rose slow ly from 2003 to 2011 and there isgreatpotential for rise in the carbon em ission efficiency aswell as huge potential for saving energy.Secondly，the classification of carbon emission efficiency forWestChina are：At 2011，Guangxi is classified as high efficiency carbon emissions are as follows.Sichuan，Chongqing，Qinghai and Yunnan are classified as provincesw ithmiddle carbon em ission efficiency.Shanxi，Xinjiang，Gansu，Inner Mongolia and Ningxia are classified as provincesw ith low carbon emission efficiency.Finally，based on the classification，thispaper puts forward corresponding policy suggestions.

carbon emission efficiency，stochastic frontieranalysis，West China

F830

A

1674-2265（2014）01-0014-05

2013-12-15

蘭州大學(xué)中央高校人文社科類項(xiàng)目（編號：12LZUJBWYB090）。

鄭松華，男，江西上饒人，蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)。