中國碳排放影子價(jià)格度量及空間計(jì)量

陳紅蕾,聶文麗

暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院資源環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所,廣州 510632

1997年簽署并于2005年生效的《京都議定書》把CO2排放權(quán)界定為一種商品,從而形成了CO2排放權(quán)的交易,簡稱“碳交易”。作為全球最大的發(fā)展中國家,中國GDP總量已躍居世界第二,2016年成為第一大貿(mào)易國；這意味著中國也應(yīng)該承擔(dān)相應(yīng)的碳減排責(zé)任和義務(wù)。2011年中國開啟了七個(gè)省市的碳排放權(quán)交易試點(diǎn)。2015年11月,習(xí)近平主席在巴黎氣候大會(huì)上提出把建立全國碳排放交易市場作為應(yīng)對氣候變化的重要舉措。2016年10月,國務(wù)院《“十三五”控制溫室氣體排放工作方案》提出,中國將于2017年啟動(dòng)全國碳排放權(quán)交易市場。自試點(diǎn)以來,七個(gè)試點(diǎn)地區(qū)根據(jù)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)在制度建設(shè)、機(jī)制創(chuàng)新、市場培育、區(qū)域合作等方面做出了卓有成效的工作,為全國碳市場建設(shè)積累了經(jīng)驗(yàn)；但是,由于各個(gè)試點(diǎn)區(qū)域的碳交易覆蓋面有限,區(qū)域之間缺乏協(xié)同機(jī)制,亦未充分注重碳減排成本的降低。

碳排放權(quán)交易體系涵蓋了碳排放權(quán)分配、碳排放權(quán)定價(jià)、碳排放權(quán)交易市場機(jī)制等內(nèi)容,目前關(guān)于碳排放權(quán)研究主要集中在碳排放權(quán)的初始分配以及碳排放權(quán)定價(jià)等方面。關(guān)于碳排放權(quán)定價(jià)的研究主要分為影子價(jià)格等微觀方向以及期權(quán)定價(jià)、一般均衡模型等企業(yè)宏觀方向。聶力[1]分別探討了碳排放權(quán)分配與交易價(jià)格以及市場機(jī)制的國內(nèi)外差異,指出中國應(yīng)從公平和效率的角度對碳排放權(quán)進(jìn)行交易,并利用期貨交易機(jī)制完善碳排放交易價(jià)格；應(yīng)尚軍和楊冠武[2]分析了碳排放權(quán)定價(jià)的解析途徑和模擬途徑的區(qū)別,建議中國應(yīng)采用一般均衡模型以及模擬計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)的框架,建立排放規(guī)則和交易定價(jià)規(guī)則,但目前對于碳排放權(quán)宏觀定價(jià)均注重在理論階段,仍然無法對碳排放權(quán)價(jià)格進(jìn)行量化,要對碳排放權(quán)進(jìn)行具體定價(jià)仍需要考慮碳排放影子價(jià)格。Choi等[3]在對中國東部、中部、西部地區(qū)碳排放影子價(jià)格的研究中,發(fā)現(xiàn)中國碳減排的區(qū)域不平衡性,中國碳排放仍存在16.83億t的空間進(jìn)行減排,但該文并未對如何進(jìn)行碳減排提出具體的措施；周澤炯和胡建輝[4]則根據(jù)投入導(dǎo)向和產(chǎn)出導(dǎo)向分析Super-SBM模型產(chǎn)生的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)中原經(jīng)濟(jì)區(qū)15個(gè)地市的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體情況不理想,同時(shí)根據(jù)碳排放效率與技術(shù)的同向?qū)Ρ戎邪l(fā)現(xiàn)碳減排技術(shù)的發(fā)展直接影響碳減排經(jīng)濟(jì)發(fā)展績效,類似的研究還有馮冬[5]、宋杰鯤[6]等。該部分研究均主要對碳排放影子價(jià)格進(jìn)行度量,發(fā)現(xiàn)碳排放影子價(jià)格的地域差異,未明確指出降低碳減排成本的方法。

關(guān)于影子價(jià)格的研究方法主要分為兩個(gè)方向,一個(gè)是假定生產(chǎn)函數(shù)從而得到影子價(jià)格,即參數(shù)化方法；而另外一種是未假定生產(chǎn)函數(shù)而直接求碳排放影子價(jià)格的方法,即非參數(shù)化方法。在初期,大部分學(xué)者均采用參數(shù)化方法分析影子價(jià)格。Pittman[7]假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)為超對數(shù)函數(shù),用微分的方法確定了邊際生產(chǎn)力,再根據(jù)邊際生產(chǎn)力確定了影子價(jià)格,得出各行業(yè)間影子價(jià)格不一致的結(jié)論,周葵和杜清燕[8]也利用超越對數(shù)的方法,在該生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上,利用嶺回歸估計(jì)和檢驗(yàn)得到了參數(shù)的估計(jì)值并測算了中國碳排放價(jià)格的扭曲程度。超越對數(shù)方法將二氧化碳作為一種要素投入引入生產(chǎn)函數(shù)模型,并未對二氧化碳對環(huán)境的負(fù)外部性進(jìn)行分析。Fare等[9]提出利用Shephard[10]的方向性距離函數(shù)方法,其將二氧化碳作為對環(huán)境的負(fù)面產(chǎn)出,從而根據(jù)距離函數(shù)的對偶函數(shù)求解碳排放的影子價(jià)格,對應(yīng)國內(nèi)的研究中,宋博和穆月英[11]對蔬菜生產(chǎn)碳排放的影子價(jià)格進(jìn)行分析,利用環(huán)境方向性距離函數(shù)將中國各省份分為四類地區(qū),從而對比各區(qū)域的碳減排成本。類似的研究還有陳詩一[12]、吳賢榮[13]等。方向性距離函數(shù)雖將二氧化碳作為負(fù)面產(chǎn)出,但未考慮相應(yīng)的投入產(chǎn)出松弛變量,無法反映投入產(chǎn)出中的冗余變量,因此非參數(shù)化的DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)方法成為目前研究碳排放影子價(jià)格的主流方法, DEA方法是一種根據(jù)相應(yīng)的生產(chǎn)前緣,用以評價(jià)具有多輸入和多產(chǎn)出的決策單元(DMU)之間相對有效性的一種方法,DEA最初由Charnes,Cooper和Rhodes提出,主要有CCR、BCR、VCR三種模型。Tone[14]提出了一種考慮松弛變量的非徑向的DEA分析方法——SBM模型,該模型的優(yōu)點(diǎn)在于投入和產(chǎn)出的單位對效率值不會(huì)產(chǎn)生影響,且效率值取決于松弛變量的大小,松弛變量越大,效率值越小。

在對碳排放影子價(jià)格進(jìn)行研究之后,需要對碳排放影子價(jià)格的影響因素進(jìn)行分析,用以探究碳排放成本降低的方法。劉佳俊等[15]首先分析了碳排放效率的空間自相關(guān)系數(shù)(Moran′sI)和空間LISA圖,以此說明中國各省份之間的碳排放效率存在著空間相關(guān)；在存在空間相關(guān)的基礎(chǔ)上,分別建立普通面板數(shù)據(jù)模型和空間面板數(shù)據(jù)模型,并通過不同的固定效應(yīng)得到不同的模型結(jié)果,根據(jù)對結(jié)果的檢驗(yàn)選出最合適的模型,并最終根據(jù)模型對碳排放效率影響因素進(jìn)行分析。該文的不足之處在于并未考慮到SDM模型,直接通過對SAR模型和SEM模型的擬合結(jié)果對比分析出該使用SEM模型。吳賢榮等[16]利用了以地理距離為基礎(chǔ)的空間權(quán)重矩陣,通過極大似然估計(jì)法(ML)對空間杜賓模型進(jìn)行估計(jì),并通過LM檢驗(yàn)分析得到SDM模型不能簡化為SAR或SEM模型,從而根據(jù)最終的結(jié)果對碳減排潛力的影響因素進(jìn)行分析。

在現(xiàn)有的研究中,較多的研究注重于碳排放效率的研究,而其中碳排放效率的定義又各有差異,無法給出明確的定義。本文的貢獻(xiàn)在于：將碳排放效率定義為目標(biāo)排放量與實(shí)際排放量的比值,并通過MAX-DEA對該模型及其對偶模型的求解得到CO2的邊際減排成本——影子價(jià)格。因此,本文擬圍繞碳排放影子價(jià)格展開研究,通過對影子價(jià)格的測度為全國碳交易市場提供定價(jià)參考；同時(shí)通過對各省份的碳排放效率以及碳排放影子價(jià)格的對比分析,明確全國碳交易市場的減排方向；并通過對影子價(jià)格的空間計(jì)量分析降低減排成本的方法及措施。

1 研究方法與數(shù)據(jù)指標(biāo)選取

1.1 基于松弛變量的SBM方法

以DEA為基礎(chǔ)的SBM(slack-based measure)模型是較為完善的DEA拓展模型,是一種利潤最大化的分析技術(shù),它直接反映了決策單元(DMU)投入過度以及產(chǎn)出中的不足程度。SBM模型將非期望產(chǎn)出用松弛變量的形式考慮進(jìn)模型中,將直接處理投入的冗余和產(chǎn)出的不足。假設(shè)在經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中原有m種投入X=(x1,x2,x3,…,xm)和s種產(chǎn)出Y=(y1,y2,y3,…,ys),生產(chǎn)可能性集合為{(x,y)|x≥Xλ,y≤Yλ,λ≥0},式中λ為調(diào)整矩陣,建立朗格朗日方程如下：

式中,(x0,y0)為決策單元(DMU),即經(jīng)濟(jì)體最終決定使用的投入以及相對應(yīng)的產(chǎn)出；S-、S+分別為投入冗余向量和產(chǎn)出不足向量,即投入更少可以達(dá)到相同的產(chǎn)出或者是相同的投入可以達(dá)到更多的產(chǎn)出,表示了實(shí)際生產(chǎn)與生產(chǎn)前沿(Xλ,Yλ)存在差距。

在用DEA解決問題時(shí),通常會(huì)出現(xiàn)多個(gè)決策單元同時(shí)有效的情況,無法對這些決策單元進(jìn)行分析和排序。因此,產(chǎn)生了一種超效率DEA模型,該模型可對這些同時(shí)有效的決策單元進(jìn)行分析排序。為更加精確的求解該SBM模型,Tone提出了Super-SBM模型,并在此基礎(chǔ)上求解松弛變量,提供更精確更有效的信息。

1.2 影子價(jià)格的求解——Super-SBM的對偶模型

根據(jù)線性規(guī)劃原理,又考慮到CO2為非期望產(chǎn)出,本文對Super-SBM模型求解其對偶模型,其對偶模型為：

式中,c作為非期望產(chǎn)出的CO2排放量。根據(jù)對偶模型的理論意義,通過Super-SBM模型的對偶模型可求解各變量的對偶價(jià)格：投入(或產(chǎn)出)變動(dòng)一單位,目標(biāo)函數(shù)數(shù)值的變化?？紤]到本文的目的是求解CO2的邊際減排成本——減少一單位CO2所導(dǎo)致實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值的減少量,因此本文利用CO2的對偶價(jià)格dpc及GDP的對偶價(jià)格dpg,求解CO2的影子價(jià)格為：

1.3 空間相關(guān)性分析——Moran′s I指數(shù)

根據(jù)Toblers的地理第一定理,任何事物都不可避免的存在著地理上的相關(guān)關(guān)系。因此,本文需對碳減排成本的省域相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析。空間相關(guān)性檢驗(yàn)分為兩種：全局空間自相關(guān)以及局域空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)系數(shù)(globalMoran′sI)檢驗(yàn)的是碳減排成本的全局空間相關(guān)性,而局域空間自相關(guān)系數(shù)(localMoran′sI)則是進(jìn)一步分析局域之中的自相關(guān)。本文中僅考慮全局空間自相關(guān)。

一般來說,Moran′sI指數(shù)的值位于-1和1之間,其符號(hào)表示正相關(guān)或負(fù)相關(guān),大小表示正負(fù)相關(guān)的程度。根據(jù)全局空間相關(guān)性分析,可分析中國各省份間碳排放影子價(jià)格的空間相關(guān)性,了解其相互作用的程度。

1.4 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理

由于固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)獲取上的局限,以及西藏能源消耗數(shù)據(jù)的缺失,本文以2000—2012年期間中國30個(gè)省份為實(shí)證研究樣本。擬選取的投入變量包括各省份勞動(dòng)人口總數(shù)、能源消費(fèi)總量(以萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤為單位)、資本存量,產(chǎn)出變量包括期望產(chǎn)出變量GDP和非期望產(chǎn)出變量即CO2排放量。其中,勞動(dòng)力、GDP、第二產(chǎn)業(yè)比重?cái)?shù)據(jù)由《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》[17]獲取,資本存量根據(jù)單豪杰[18]的方法計(jì)算得出,能源數(shù)據(jù)則根據(jù)《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》[19]獲得。另外,資本存量和GDP的數(shù)據(jù)均以2000年為基期進(jìn)行了處理,消除了價(jià)格因素的影響。根據(jù)IPCC計(jì)算碳排放量的公式和中國《省級溫室氣體清單編制指南》計(jì)算得到各省份的碳排放數(shù)據(jù)。

2 實(shí)證結(jié)果分析

當(dāng)碳排放作為一種商品在市場上進(jìn)行交易時(shí),其交易量遵循市場供需原則,交易量同時(shí)取決于碳減排成本以及碳交易市場價(jià)格。為了避免出現(xiàn)市場失靈,碳交易市場的價(jià)格需要充分反映碳減排成本。因此,下文擬通過中國經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中的投入產(chǎn)出變量模擬各省的碳排放影子價(jià)格,從而為全國碳交易市場定價(jià)提供借鑒。

2.1 各省份碳排放影子價(jià)格的度量

在MAX-DEA對Super-SBM對偶模型的求解中,得到各投入及產(chǎn)出變量的對偶價(jià)格,據(jù)此便可根據(jù)公式求出碳排放的影子價(jià)格,見表1。

表1 2005—2012年各省份碳排放影子價(jià)格/(元/t CO2)

首先,將各省份2000—2012年碳排放影子價(jià)格的平均值進(jìn)行排名,發(fā)現(xiàn)北京、廣東、上海、福建、天津等東部地區(qū)的碳排放影子價(jià)格較高,即這些區(qū)域在進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)碳減排需要付出較大的經(jīng)濟(jì)成本；而內(nèi)蒙古、新疆、寧夏、貴州等西部地區(qū)碳減排的經(jīng)濟(jì)代價(jià)較小。

其次,本文分析各省份的碳排放影子價(jià)格隨時(shí)間的演變進(jìn)程,發(fā)現(xiàn)大部分省份在2000—2008年碳排放影子價(jià)格有一個(gè)下降的趨勢,但在2009—2012年均在上升,即碳排放影子價(jià)格的變動(dòng)呈現(xiàn)出U型(圖1),該現(xiàn)象表明各省份在2008年提出“低碳經(jīng)濟(jì)”后,碳減排成本有所提升。

2.2 碳排放影子價(jià)格與碳排放效率的結(jié)合分析——碳減排方向

在對各省份的影子價(jià)格分析的基礎(chǔ)上,本文對各省份的碳排放效率進(jìn)行分析,目的在于探究各省份的目標(biāo)減排量與實(shí)際減排量之間的差距,進(jìn)而分析中國重點(diǎn)減排的對象,促進(jìn)全面實(shí)現(xiàn)碳減排。

對于碳排放效率,有許多種不同的定義,本文將其定義為CO2目標(biāo)排放量與實(shí)際排放量的比值,即反映各省份CO2的排放是否達(dá)到其目標(biāo)排放。因此,本文將模型中的冗余變量定義為實(shí)際排放與目標(biāo)排放量的差值,根據(jù)實(shí)際排放量便可得到目標(biāo)排放量。根據(jù)MAX-DEA工具的求解得到結(jié)果如表2。由于使用了超效率模型,表格中含有碳排放效率大于1的情況。

表2 2005—2012年各省份碳排放效率

首先,對各省份碳排放效率進(jìn)行橫向統(tǒng)計(jì)分析。通過對各省份碳排放效率2000—2012年的平均值進(jìn)行排序,可見碳排放效率較高的省份多集中在東部地區(qū),較低的區(qū)域則集中在西部地區(qū),如表3。從碳排放效率的排名來看,目前中國碳減排應(yīng)著重于西部地區(qū)的減排,河南、河北、吉林等作為環(huán)境污染的重災(zāi)區(qū)也應(yīng)作為碳減排重點(diǎn)關(guān)注對象。結(jié)合上文中碳排放影子價(jià)格高低的區(qū)域特征發(fā)現(xiàn),碳排放影子價(jià)格較高、碳排放效率較的省份低均集中于東部區(qū)域,而碳排放影子價(jià)格較低、碳排放效率較高的的省份均集中于西部區(qū)域,本文利用影子價(jià)格、碳排放效率分別與工業(yè)占第二產(chǎn)業(yè)比重、以各省份進(jìn)出口總額占地區(qū)GDP比重測算的對外開放程度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)(煤炭造成的CO2排放占總排放的比重)的相關(guān)性系數(shù)來解釋該區(qū)域分布特征,結(jié)果如表4,區(qū)域間碳排放影子價(jià)格以及碳排放效率的差異主要與對外開放水平差異、工業(yè)比重差異、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)差異等相關(guān),反映了中國區(qū)域間環(huán)境發(fā)展的不平衡性。

表3 各省份碳排放效率排名情況

表4 碳排放影子價(jià)格與碳排放效率的相關(guān)性分析

其次,對中國碳排放效率進(jìn)行縱向統(tǒng)計(jì)分析,根據(jù)2000—2012年各省份的碳減排效率的平均值做折線圖如圖1。從影子價(jià)格與碳排放效率的變動(dòng)對比可發(fā)現(xiàn),中國碳排放效率與影子價(jià)格的變動(dòng)均呈現(xiàn)出一個(gè)U型,從側(cè)面反映了中國經(jīng)濟(jì)在高速發(fā)展期間(2000—2008),碳排放效率與碳減排成本均表現(xiàn)為逐年降低,經(jīng)濟(jì)高速增長帶來了環(huán)境的惡化。隨著中國低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,2008—2012年中國碳排放效率在逐年升高,體現(xiàn)了一定的政策成效,與此同時(shí),碳減排的成本也隨之增高,碳減排過程進(jìn)入到攻堅(jiān)期。結(jié)合碳排放影子價(jià)格的分析來看,中國要實(shí)現(xiàn)全面碳減排,不僅要從碳排放效率、影子價(jià)格較低的區(qū)域入手,推進(jìn)省域間的協(xié)調(diào)性,提高全國碳排放效率水平；更要在碳減排進(jìn)入攻堅(jiān)期后從碳減排成本入手,降低碳減排成本,推進(jìn)碳減排的進(jìn)一步發(fā)展。

圖1 2000—2012年碳排放影子價(jià)格與效率折線圖Fig.1 Line chart of shadow price of carbon emissions and carbon emissions efficiency in 2000—2012

2.3 碳排放影子價(jià)格的空間計(jì)量分析——降低減排成本

如何降低碳減排成本,需要考慮影響碳排放影子價(jià)格的因素,在碳排放影響因素分析前,有必要對碳排放影子價(jià)格的空間相關(guān)性進(jìn)行分析。若存在空間相關(guān)性,則用空間計(jì)量模型對各影響因素進(jìn)行模擬；若不存在空間相關(guān)性,則直接運(yùn)用普通面板模型。在大部分學(xué)者關(guān)于碳減排的研究中,均未考慮到碳減排成本的空間相關(guān)性。本文運(yùn)用各省份的空間逆距離矩陣作為空間權(quán)重矩陣,對碳排放影子價(jià)格進(jìn)行空間自相關(guān)性分析,在考慮空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上,對碳排放影子價(jià)格的影響因素進(jìn)行分析。首先,考慮碳排放影子價(jià)格是否存在空間相關(guān)性。本文通過Matlab對得到度量空間相關(guān)性的Moran′sI指數(shù)值見表5。

表5 2000—2012年碳排放影子價(jià)格空間相關(guān)Moran′s I指數(shù)

從上表中可以發(fā)現(xiàn),除2000、2001、2012年的Moran′sI指數(shù)不顯著外,其他年份的指數(shù)值均顯著大于0,中國各省份的碳排放影子價(jià)格存在著顯著的空間相關(guān),即各省份的邊際碳減排成本存在著明顯的空間集聚現(xiàn)象,因此,中國在通過碳交易市場進(jìn)行碳減排時(shí),應(yīng)該充分考慮到區(qū)域間的協(xié)調(diào)性。

在碳排放影子價(jià)格存在空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上,根據(jù)豪斯曼檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn),本文采用靜態(tài)時(shí)間和空間雙向固定的空間杜賓模型。根據(jù)碳排放影子價(jià)格、碳排放效率的相關(guān)性分析,擬選取碳減排成本的影響因素有：工業(yè)占第二產(chǎn)業(yè)比重(GY)、對外開放程度(JC)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)(CP),將碳減排影子價(jià)格作為因變量進(jìn)行空間杜賓模型擬合。

空間杜賓模型可將各影響因素的影響分為直接影響和間接影響,直接影響表示各地區(qū)的因素對本地區(qū)的影響情況；而間接影響,W×PI,W×DO,W×EC則表示為各地區(qū)影響因素的溢出效應(yīng),即對其臨近地區(qū)的影響,該模型擬合優(yōu)度為0.7645,進(jìn)一步反映了碳排放影子價(jià)格的區(qū)域差異來源。根據(jù)表6,在直接效應(yīng)方面,各地區(qū)的工業(yè)占第二產(chǎn)業(yè)比重、對外開放程度與碳減排成本呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān),但加大工業(yè)比重不符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向,因此各省份可通過加大對外開放程度來降低本地區(qū)的碳減排成本；而能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與本地區(qū)的碳排放成本有顯著正向影響,各省份應(yīng)減少煤炭等污染能源使用以降低碳減排成本。在間接影響方面,工業(yè)占第二產(chǎn)業(yè)比重、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對臨近地區(qū)的影響不顯著；而對外開放程度對臨近地區(qū)的溢出效應(yīng)顯著,各地區(qū)的進(jìn)出口額增大可降低臨近地區(qū)的碳減排成本,從而促進(jìn)區(qū)域間的協(xié)調(diào)性。

表6 雙向固定的空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

3 結(jié)論與政策建議

本文基于Super-SBM模型,對中國2000—2012年30個(gè)省份影子價(jià)格進(jìn)行分析,以期給中國即將實(shí)行的全國性碳交易市場的碳排放權(quán)定價(jià)提供政策參考,促使碳交易市場的價(jià)格充分反映各省份的碳減排成本。圍繞碳排放影子價(jià)格的研究,本文得到以下結(jié)論：

(1)根據(jù)各省份的排放效率與影子價(jià)格對比,對于碳排放效率較高的省份,如廣東、福建、上海、江蘇、浙江等東部地區(qū),其CO2實(shí)際排放量接近目標(biāo)排放量,碳減排成本亦達(dá)到了較高的水平,難以實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的碳減排。對于碳排放效率較低和碳排放影子價(jià)格較低的省份,如河南、河北、內(nèi)蒙古、新疆、云南、甘肅、陜西、山西、貴州等區(qū)域,提高其碳排放效率相對較易,應(yīng)成為中國全面實(shí)施碳減排重點(diǎn)關(guān)注的區(qū)域。對于碳排放影子價(jià)格與碳排放減排成本的東、中、西部區(qū)域分布特征,本文根據(jù)兩者與各相關(guān)因素的相關(guān)性分析,區(qū)域差異主要來源于工業(yè)占第二產(chǎn)業(yè)比重、對外開放水平、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等因素。

(2)根據(jù)全國平均的排放效率與影子價(jià)格的時(shí)間序列來看,中國的碳排放效率與減排成本均在近年來有所提高,碳減排進(jìn)入到攻堅(jiān)期,中國要推進(jìn)全面碳減排,不僅應(yīng)推進(jìn)省域間的協(xié)調(diào)性,更應(yīng)著重于碳減排成本的降低,推進(jìn)碳減排的進(jìn)一步發(fā)展。根據(jù)碳減排成本的空間相關(guān)性分析,碳減排成本的影響分為直接影響和間接影響,直接影響方面,各地區(qū)應(yīng)加大進(jìn)出口、減少煤炭污染能源的使用,從而降低本地區(qū)的碳減排成本；間接影響方面,由于各地區(qū)存在溢出效應(yīng),因此各地區(qū)加大進(jìn)出口也可降低相鄰區(qū)域的碳減排成本,促進(jìn)碳減排的區(qū)域協(xié)調(diào)性。