碳強度減排指標約束下碳排放權的省際分配效率研究

孫耀華，何愛平，彭碩毅，楊葉飛

(1.西北大學 經濟管理學院，陜西 西安 710127；2.深圳職業(yè)技術學院 管理學院，廣東 深圳 518055)

中國政府向國際社會承諾，到2020、2030年實現碳強度相對于2005年分別下降40%～45%、60%～65%。然而，由于各省區(qū)GDP差距懸殊，各省區(qū)碳強度與全國碳強度之間存在非線性的關系，導致各省區(qū)碳強度的簡單線性加總并不等同于全國碳強度。因此，碳強度減排約束指標在實施過程中最終還要轉化為碳排放總量約束指標，并在省級乃至更小行政單元進行分配，這也是建立碳交易市場機制的基礎和前提。中國能否在“十三五”期間兌現“2020”減排承諾，從一定程度上說，依賴于能否將碳排放權總量指標進行公平、高效地分配。因此，研究碳排放權分配方案及其實現途徑，使其兼具堅實的理論基礎和靈活、高效的運行效率，具有重要的理論和現實意義。

一、文獻述評

碳排放權的分配不僅是一個環(huán)境問題，更是一個涉及區(qū)域差距、技術變化、產業(yè)轉型與能源結構升級等多種因素的社會經濟問題，并對各參與主體的未來發(fā)展權益、減排成本和減排效果產生重要影響[1-5]。依據被分解對象的不同，該領域的研究大致可以分為絕對減排量的區(qū)域分解、基于碳強度減排目標的區(qū)域分解和碳強度減排目標約束下碳排放總量的區(qū)域分解[6-9]。比較而言，碳強度減排目標約束下碳排放總量的區(qū)域分解既能滿足兌現減排目標的剛性要求，又能兼顧區(qū)域發(fā)展不平衡的現實要求，因而更具實踐意義。

依據分配方法的不同，當前學術界從理論視角提出四種思路，即人際公平原則、溯往原則、支付能力原則和拍賣機制[10-13]，前三種原則也被統稱為傳統原則，分別依據各排放主體人口數量、上一期經濟產值(或碳排放量)占比、經濟發(fā)展水平及人口數量分配碳排放權。但是，以上原則很少被應用到國內氣候治理的實踐領域，主要原因是上述幾種原則都僅從一個維度討論碳排放權的分配問題，而且無法體現CO2作為生產過程中非期望產出的屬性和內在機理，更無法體現投入、產出之間的技術效率。

近年來有學者采用零和收益—數據包絡分析模型(Zero Sum Gains-Data Envelopment Analysis，ZSG-DEA)研究在變量總和既定前提下的分配效率問題。如Lins等最先提出ZSG-DEA模型，并將其運用在研究悉尼奧運會參賽國家在獎牌總數一定的前提下各國在奧運賽事上的投入—產出效率[14]；林坦等采用這一模型研究了歐盟碳排放權的分配效率問題[15]。本文的邊際貢獻在于將“十二五”[注]本文以“十二五”時期為研究時段，出于以下三方面的考慮：第一，由于中國特殊的國情和宏觀調控體系，經濟發(fā)展呈現明顯的階段性特征，一般以“五年規(guī)劃”作為分界點，“十二五”期間的數據是目前所能得到的“五年規(guī)劃”的最新數據；第二，在擁有實際排放數據的前提下，不僅可以分析各省區(qū)在不同分配原則下獲得的碳排放權的多少，還可以將碳排放權與歷史排放量相比較，分析各省區(qū)在不同原則下減排壓力的變化；第三，減少分析的不確定性。在碳強度作為減排約束指標的情況下，要計算某一時期內的碳排放權總量，顯然需要GDP數據。若以未來時間段作為研究時段，還需要假設不同情景下的經濟增長速度，這將增加分析的不確定性，降低實證結論的穩(wěn)健性和可信性。時期的碳強度減排約束指標轉化為碳排放總量約束指標，構建ZSG-DEA模型研究其在中國30個省區(qū)[注]本文為表述方便，以省區(qū)代指省、自治區(qū)、直轄市。因缺乏具體數據，研究樣本中不包括西藏、港澳臺地區(qū)。針對ZSG-DEA模型而言，各決策單元投入(或產出)變量之間線性相關，個別決策單元的缺失會影響模型分配結果及分配效率。就本文而言，由于港澳臺地區(qū)另行統計，且本文中全國相關變量均不包含西藏，故而對模型結果無影響。的分配額度和效率問題，并與基于人際公平原則、溯往原則、支付能力原則、傳統DEA模型的分配結果及實際排放數據進行對比，分析各省區(qū)在不同分配原則下獲得的碳排放權及減排壓力的變化，從而為中國未來實施碳排放總量指標的省際分配提供理論方法和實證依據。

二、碳強度減排指標約束下碳排放權總量的計算

CO2排放數據是開展有關節(jié)能減排研究的基礎，但目前還沒有關于中國各省區(qū)CO2排放的權威統計數據。本文采用《IPCC國家溫室氣體清單指南》中提供的方法計算各省區(qū)及全國的CO2排放量，具體計算公式如下：

(1)

式(1)中，C為CO2排放量，i=1、2、3分別代表原煤、原油和天然氣，E表示這些不同種類能源的消費量(原煤、原油單位為104t，天然氣單位為108m3)，NCV、COF、CEF分別為原煤、原油和天然氣的平均低位發(fā)熱值、氧化率和碳排放系數，44和12分別為CO2、C的分子量。由于中國特殊的資源稟賦特征，《IPCC國家溫室氣體清單指南》中提供的不同種類能源的平均低位發(fā)熱值、氧化率和碳排放系數等參數不一定適用于中國。陳詩一(2011)依據中國資源稟賦特征對這些參數進行了修正，本文采用其研究成果，并依據式(1)計算得到2010年中國CO2排放量為8.389×109t。

2010年中國GDP總量為41.3萬億元(按當年價格以人民幣記)，因此依據碳強度的定義可求得2010年的碳強度：

(2)

按照《“十二五”節(jié)能減排綜合性工作方案》中提出的減排目標，到2015年實現碳強度相對于2010年下降17%，則可求得在實現“十二五”碳強度減排目標的前提下，中國2015年的碳強度值：

CI2015=CI2010×(1-17%)

=1.69t CO2e/萬元人民幣

(3)

為計算在實現“十二五”減排目標的前提下中國可以排放的CO2量，需要知道2015年中國的實際GDP總量。本文計算出，以2010年不變價格表示的中國2015年實際GDP為47.19萬億元人民幣。將2015年的實際GDP乘以2015年的碳強度，計算出在實現“十二五”碳強度減排目標的前提下2015年“允許”排放的CO2量：

CO22015=CI2015×GDP2015=7.975×109t CO2e

(4)

由此可知，在完成“十二五”減排目標的前提下，

2015年中國的碳排放空間為79.75億t CO2e，這也是2015年中國各省區(qū)碳排放權總量的上限。

三、 ZSG-DEA模型及其具體應用

評價相同部門間相對技術有效性常用的方法是數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)。傳統DEA模型假設每個決策單元對投入或產出的決策具有完全的獨立性，因此傳統DEA模型在投入(或產出)變量總和一定的情況下不再適用，這是因為在投入(或產出)變量總和一定的情況下，投入(或產出)變量之間的相關性，使得依據傳統DEA模型得到的效率值和松弛變量在調整過程中難以達到有效邊界。針對此問題，Lins等提出ZSG-DEA模型，該模型沿用了零和博弈的基本思想，因為在投入(或產出)變量總和一定的前提下，一方增加或減少投入(或產出)必然導致其他決策單元減少或增加投入(或產出)[14]。

具體到本文研究對象而言，在中國碳強度目標和GDP既定的情況下，碳強度減排約束指標等同于碳排放總量約束指標，各省區(qū)可以排放的CO2總量是一定的，一省區(qū)增加排放，則意味著其他省區(qū)須減少排放，否則難以實現減排目標。本文中研究對象碳排放為非期望產出，在ZSG-DEA模型中“將非期望產出視為投入”是通常處理思路之一。本文將CO2排放作為投入變量，將人口、GDP和能源消費量作為產出變量，其含義是當兩個主體碳排放量相等時，GDP更高、人口更多或能源消費量更多的主體碳排放效率更高；或當兩個主體GDP、人口或能源消費量相等時，碳排放量更低的主體更有效率。此外，沒有任何證據表明碳排放的“生產”過程服從某一固定規(guī)模特征，故而本文構建投入導向、規(guī)模報酬可變的ZSG-DEA模型研究碳排放權總量在各省區(qū)之間的分配問題，見式(5)：

(5)

式(5)中，C表示CO2排放權，Y表示國內生產總值，E表示能源消費量，POP表示人口數量。由以上分析可知，ZSG-DEA模型綜合考慮能源消費量、人口規(guī)模、經濟產值等多種影響和體現經濟社會發(fā)展的重要變量確定省際碳排放權的分配額度和分配效率，相對于傳統原則依靠單一變量分配碳排放權更加具有綜合性、全面性和實用性。式(5)為非線性規(guī)劃，Gomes等證明在滿足ZSG條件下，約束條件下的技術效率θri與無約束條件下的技術效率θi存在如下轉換關系[16]：

(6)

四、實證結果與分析

本文構建ZSG-DEA模型對碳排放權總量在各省區(qū)之間進行分配，運用DEAP2.1和EXCEL對式(5)進行規(guī)劃求解。由于在ZSG-DEA模型中，所有非DEA技術有效的決策單元都會重新分配自己的多余投入，以達到DEA有效，但是即便按照式(5)重新調整要素投入，仍可能存在決策單元難以達到有效邊界。針對這一問題，一種解決方法是 Gomes 等提出的比例消減法[16]，另一種解決方法是林坦等使用的迭代法[15]，本文選擇使用第二種方法。經過多次迭代，實現碳排放權的多次再分配，最終使所有決策單元達到有效邊界，新的DEA有效邊界也被稱為統一的DEA邊界。對于式(5)求解結果見表1。

表1 基于ZSG-DEA模型的省際碳排放權分配結果及效率值 單位：104 t CO2e

注：1.全國及東、中、西部地區(qū)的效率值為對應范圍內各省區(qū)效率值的均值，碳排放權、實際排放量為其范圍內各省區(qū)對應指標的加總。因為各省區(qū)排放量及盈虧額度的非線性特征，全國及東、中、西部地區(qū)的盈虧比例為其盈虧額除以其實際排放量，而非其范圍內各省區(qū)盈虧比例的加總或均值。2.本文中東、中、西部地區(qū)的劃分參考《中國統計年鑒》中的區(qū)域劃分方法并結合各省區(qū)資源稟賦、產業(yè)結構等因素稍作調整。

表1顯示，絕大部分省區(qū)基于ZSG-DEA模型的初始碳排放權分配效率值都小于1，說明距離ZSG-DEA有效邊界有一定距離。經歷兩次迭代運算之后，所有省區(qū)的碳排放權分配效率值都為1，碳排放權分配效率有了極大改善。兩次迭代以后得到各省區(qū)最終碳排放權，青海、寧夏、海南、甘肅等省區(qū)獲得較少的碳排放權，而山東、河北、江蘇、廣東等省區(qū)獲得較多的碳排放權。各省區(qū)最終碳排放權與2015年實際碳排放量的差額構成排放賬戶的盈虧。若排放賬戶為正，說明碳排放權高于實際碳排放量，在碳排放效率不變的情況下，這些省區(qū)幾乎不存在減排壓力，甚至可以增加排放；若排放賬戶為負，說明碳排放權低于實際碳排放量，在這種情況下，就面臨較大的減排壓力。從排放賬戶盈虧的絕對量上看，盈余量最大的五個省區(qū)分別為廣東、山東、浙江、北京、江蘇(從大到小排列，下同)，虧空量最大的五個省區(qū)分別為遼寧、內蒙古、湖北、吉林、山西；從排放賬戶盈虧比例看，盈余比例最高的五個省區(qū)分別為北京、廣東、青海、浙江、山東，虧空比例最高的五個省區(qū)分別為寧夏、吉林、貴州、甘肅、湖北。因此，排放賬戶盈余的省區(qū)多位于東部沿海，而排放賬戶虧空的省區(qū)多位于中西部地區(qū)。

中國30個省區(qū)的碳排放賬戶盈虧比例在-11.2%～2.6%之間，說明相對于實際排放量而言，基于ZSG-DEA模型的碳排放權分配結果較為“均勻”，且與各省區(qū)實際排放較為接近，不僅有利于減少實施過程中遇到的阻力，而且有利于形成競爭性的排放權交易市場結構。

通過表1可以看出，雖經歷兩次迭代，各省區(qū)碳排放權有較大幅度的調整，但碳排放權總和保持不變，仍為79.75億t[注]正如林坦等所言，排放權總量既定的假設并不意味著決策單元沒有主動減排的激勵。長期來看，各決策單元仍可以通過技術創(chuàng)新或產業(yè)結構調整等途徑減少碳排放，并將剩余的碳排放權在市場上出售以獲得收益[15]。。2015年中國實際碳排放總量為80.925 7億t，因此存在1.175 7億t的缺口，但只占實際碳排放總量的1.45%，故而可以說“十二五”期間減排任務基本完成。

五、ZSG-DEA模型分配結果與其他原則下分配結果的比較

為方便比較ZSG-DEA模型與其他原則分配結果的不同，本文將各省區(qū)在不同原則下獲得的碳排放權進行匯總，見表2。

表2 碳排放權分配結果及分配效率的比較 單位：104 t CO2e

注：全國的效率值為各省區(qū)效率值的均值，全國的碳排放權為各省區(qū)碳排放權的加總。

從表2可以看出，傳統原則下的分配結果彼此存在很大差異，即使同一省區(qū)在不同原則下獲得的碳排放權及未來發(fā)展空間也相差懸殊。因此，無論哪一種原則付諸實施，都會遇到較大的阻力。例如，人際公平原則下，廣東、山東、河南、四川等人口大省獲得較多的碳排放權，而人口數量較少的青海、寧夏、海南、天津等省區(qū)獲得較少的碳排放權。山東、內蒙古、遼寧、河北等省區(qū)排放賬戶呈現較大的缺口，未來減排壓力較大，而四川、湖南、廣西、江西等省區(qū)的排放賬戶呈現較多的盈余，不僅不存在減排壓力，甚至可以增加排放。盡管如此，各省區(qū)排放賬戶盈余或赤字的原因各不相同，如陜西、山西兩省人口數量接近，因此基于人際公平原則其獲得的碳排放權額度也相差無幾，但前者排放賬戶為盈余，而后者排放賬戶為赤字，主要原因是山西作為中國重要的能源基地，“一煤獨大”產業(yè)格局導致其實際排放的CO2較多，而陜西雖然同為中國重要的能源基地，但油氣資源較為豐富，實際排放的CO2相對較少[注]據2050中國能源和碳排放研究課題組(2009)測算，釋放1tce熱量的煤炭排放的CO2量分別是石油和天然氣的1.28倍和1.69倍。。

基于經濟產值的溯往原則下，經濟總量較大的省區(qū)如廣東、江蘇、山東、浙江、河南等獲得較多的碳排放權，而經濟總量較小的省區(qū)如青海、寧夏、海南、甘肅等獲得較少的碳排放權。廣東、江蘇、浙江、上海等沿海省區(qū)因為經濟總量大，而且產業(yè)結構相對優(yōu)化、能源效率較高，其碳排放占中國碳排放總量的比重低于其經濟產值占中國經濟產值總量的比重，故而排放賬戶呈現盈余狀態(tài)，而中西部能源、鋼鐵大省如內蒙古、河北、山西等省份產業(yè)結構“重型化”和能源結構“高碳化”特征顯著，且能源利用效率較低，其碳排放占中國碳排放總量的比重高于其經濟產值占中國經濟產值總量的比重，故而排放賬戶呈現較大赤字。

基于碳排放的溯往原則下，河北、廣東、四川、山東等省區(qū)獲得較多的碳排放權，而海南、青海、寧夏、江西等省區(qū)獲得較少的碳排放權。四川、湖北、重慶、山西等省區(qū)的排放賬戶呈現較多的盈余，說明這些省區(qū)“十二五”期間在減排方面取得較大進展，其碳排放占中國碳排放總量的份額相對于2010年呈下降趨勢，而山東、內蒙古、江蘇、遼寧等省區(qū)的排放賬戶呈現較大的赤字，說明其碳排放占中國碳排放總量的份額相對于2010年呈上升趨勢，未來面臨較大的減排壓力。

基于傳統DEA模型的省際碳排放權分配結果顯示，除北京、廣東、青海、廣西四省區(qū)的碳排放權分配效率值為1，其余省區(qū)的碳排放權分配效率都沒有達到最優(yōu)，特別是寧夏、山西、貴州、吉林等省區(qū)的碳排放權分配效率值小于0.6，說明基于傳統DEA模型沒有實現碳排放權的優(yōu)化配置，其分配效率有待于進一步提高。

基于ZSG-DEA模型的省際碳排放權分配結果使得所有省區(qū)最終碳排放權分配效率值都為1，極大地改善了省際碳排放權的分配效率。通過比較基于ZSG-DEA模型的碳排放權分配結果與其他原則下的分配結果可知，ZSG-DEA模型主要基于效率視角分配碳排放權，但其有別于溯往原則，不存在激勵的負效應問題，而且絕大部分省區(qū)的碳排放權分配額度都接近其實際排放量，有利于避免因減排對各省區(qū)產能造成的大規(guī)模沖擊，對絕大部分省區(qū)沒有特別的“偏愛”，實施過程中遇到的阻力較小。因此，運用ZSG-DEA模型對碳排放權進行分配具有較強的可行性。

需要指出的是，基于ZSG-DEA模型的碳排放權分配方案同樣不符合“污染者付費”原則。從區(qū)域層面分析，東、中、西部三個地區(qū)分配到的碳排放權分別占中國碳排放權總量的52.6%、20.7%和26.7%，排放賬戶虧空比例分別為-0.06%、-2.64%和-3.2%，說明ZSG-DEA模型主要基于效率視角分配碳排放權，缺乏對公平原則的考量，基于ZSG-DEA模型的碳排放權分配結果不利于縮小區(qū)域差距，最終實施的碳排放權分配方案應該是兼顧公平原則和效率原則。此外，就盈虧比例而言，中國30個省區(qū)的排放賬戶盈虧比例在-11.2%～2.6%之間，這說明相對于實際排放量而言，基于ZSG-DEA模型的碳排放權分配結果較為“均勻”，有利于形成競爭性的排放權交易市場結構。然而，就盈虧省份的個數而言，中國30個省區(qū)中有23個省區(qū)排放賬戶為赤字狀態(tài)，只有7個省區(qū)為盈余狀態(tài)，碳排放權交易市場上供需雙方數量相差懸殊，也不利于形成良性競爭的市場秩序。

六、研究結論與政策建議

不同減排方案及政策工具對各省區(qū)未來發(fā)展權益和區(qū)域差距產生重要影響。本文構建ZSG-DEA模型對“十二五”期間碳強度減排指標約束下碳排放權的分配額度及效率改進問題進行研究，并將分配結果與基于人際公平原則、溯往原則、支付能力原則、傳統DEA模型的分配結果及實際排放量相比較。結果表明，在完成“十二五”減排目標的前提下，2015年中國的碳排放空間為79.75億t CO2e?；赯SG-DEA模型的分配結果相對于傳統原則及傳統DEA模型下的分配結果更能實現碳排放權的優(yōu)化配置，對絕大部分省區(qū)沒有特別的“偏愛”，實施過程中遇到的阻力較小，且與各省區(qū)實際排放最為接近，避免了因減排對產能造成的劇烈沖擊。因此，運用ZSG-DEA模型對碳排放權進行分配具有較強的可行性。但是，ZSG-DEA模型主要基于效率視角分配碳排放權，不符合“污染者付費”原則，缺乏對公平原則的考量，故而需要與之相配套的政策體系如生態(tài)補償政策，才能做到兼顧減排的效率與公平?；谏鲜鲅芯拷Y論，本文提出以下政策建議：

第一，建立不同省區(qū)之間的利益協調機制和聯防聯控機制。如前所述，在碳強度減排目標和經濟總量一定的前提下，各省區(qū)可以排放的CO2總量是一定的，各省區(qū)在碳排放問題上存在“零和博弈”的困境，由此產生利益沖突將不可避免，這也是本文應用ZSG-DEA模型的背景所在。因此，建議從中央政府層面建立不同省區(qū)之間的利益協調機制和聯防聯控機制，核心是處理好減排過程中公平與效率的平衡問題。具體來說，在核算歷史排放責任和未來發(fā)展排放需求時，充分考慮各省區(qū)在環(huán)境承載能力、發(fā)展水平、能源資源稟賦的差異和CO2排放的省際轉移等因素，建立區(qū)域間生態(tài)補償機制和專項資金，并著重向欠發(fā)達地區(qū)、重要生態(tài)功能區(qū)、水系源頭地區(qū)和自然保護區(qū)傾斜；其次，在確保碳強度減排目標如期實現的前提下，最大限度降低減排對經濟的負面沖擊，降低減排總成本。

第二，針對不同地區(qū)實施差異化的減排策略。不同地區(qū)在發(fā)展水平、資源稟賦等方面的不同決定了必須實施差異化的減排策略，不僅體現在減排目標的不同，還體現在減排途徑與重點任務的不同。對于廣東、北京、浙江、江蘇、上海等沿海經濟發(fā)達省區(qū)，減排的重點在于進一步優(yōu)化能源消費結構，重點發(fā)展太陽能、核能等清潔能源，同時大力發(fā)展研發(fā)設計、金融業(yè)、商務服務等生產性服務業(yè)及先進制造業(yè)，通過做大經濟總量為實現碳強度減排目標做出貢獻；對于河南、安徽、湖南、湖北、河北等省區(qū)及遼寧、吉林、黑龍江三省區(qū)，減排的重點在于傳統產業(yè)結構的優(yōu)化升級，降低“高碳”產業(yè)在國民經濟中的比重和能源強度；對于內蒙古、山西、陜西等傳統能源大省，減排的重點在于傳統能源的清潔化利用，如大力研發(fā)并推廣煤制氣、煤制油等傳統能源清潔利用技術，不僅可以大幅度降低CO2排放，還可以提高產品附加價值。

第三，充分利用市場化機制實施減排。不同地區(qū)間排放賬戶盈虧額度及邊際減排成本的差異為實施碳交易機制提供了契機，碳交易機制可以促進碳排放權的優(yōu)化配置，降低減排成本。當前，碳交易機制在部分省區(qū)試點的基礎上已在全國范圍內啟動，但還需進一步擴大碳交易機制的行業(yè)覆蓋范圍、成員數量和交易規(guī)模，規(guī)范碳交易市場的運行機制，尤其是碳排放權的價格形成機制，使其真正反映生態(tài)環(huán)境價值和減排成本，并逐漸從全國現貨交易市場向期貨市場過渡；其次，推廣產品的低碳標識制度，并加大宣傳力度，提高消費者的環(huán)保意識和購買、消費低碳產品的自覺性，同時對非低碳產品征稅，提高低碳產品的市場競爭力。

第四，重塑地方政府官員政績考評體系和激勵機制。中國式分權下地方政府官員的激勵機制和行為動機，為改革開放40年來中國經濟的“增長奇跡”提供了重要理論解釋，但同時也被認為是粗放型經濟增長方式、生態(tài)環(huán)境破壞的重要誘因之一。因此，重塑地方政府官員的考評體系與激勵機制，使之由“為增長而競爭”轉向“為高質量發(fā)展而競爭”，由過去依靠要素投入驅動轉向創(chuàng)新驅動發(fā)展，這是一個系統性工程，但其核心和本質是摒棄過去對地方政府官員以經濟增長為主要指標的評價體系，提高民生、環(huán)境治理、科技創(chuàng)新等指標在評價體系中的權重。