低碳經(jīng)濟(jì)背景下火力發(fā)電廠節(jié)能減排測(cè)度及碳定價(jià)問(wèn)題研究

方久偉　潘麗潔　魏子儀　金英美

摘要：自改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，但經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展所帶來(lái)的是對(duì)環(huán)境的破壞。化石能源的大量使用，使環(huán)境污染不斷加深，而當(dāng)下所倡導(dǎo)的是“綠水青山，就是金山銀山”。經(jīng)濟(jì)發(fā)展不能以犧牲環(huán)境為代價(jià)，碳減排問(wèn)題也因此成為全世界關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。文章首先對(duì)中國(guó)火力發(fā)電廠的碳排量進(jìn)行測(cè)算，找出發(fā)電過(guò)程中有待提高的環(huán)節(jié)，以降低碳排放，提高污染脫除效率；其次，對(duì)碳價(jià)進(jìn)行測(cè)算，利用碳價(jià)刺激企業(yè)對(duì)碳減排問(wèn)題作出創(chuàng)新性發(fā)展。分析結(jié)果表明，通過(guò)實(shí)施碳排放配額交易機(jī)制，可以促進(jìn)火電企業(yè)采用新的節(jié)能減排技術(shù)，提高技術(shù)效率，降低二氧化碳排放。

關(guān)鍵詞：火力發(fā)電；碳排放；投入產(chǎn)出；距離函數(shù)；影子價(jià)格

一、引言

隨著世界低碳經(jīng)濟(jì)的倡導(dǎo)，碳交易市場(chǎng)不斷擴(kuò)大，歐洲很多國(guó)家已經(jīng)正在逐步淘汰掉煤炭發(fā)電這種方式。由于中國(guó)還未真正步入后工業(yè)化階段，對(duì)重工業(yè)還有一定的依賴，煤炭資源又相對(duì)比較廉價(jià)，火力發(fā)電技術(shù)已經(jīng)較為成熟，所以火力發(fā)電依舊是中國(guó)主要發(fā)電方式。

中國(guó)在發(fā)電方面，煤炭消費(fèi)量占比持續(xù)高居不下。可見(jiàn)，中國(guó)的火力發(fā)電廠面臨的困境愈加窘迫，由于溫室氣體的排放導(dǎo)致了溫室效應(yīng)，有關(guān)碳定價(jià)問(wèn)題的討論也在國(guó)內(nèi)持續(xù)升溫。我國(guó)碳排放市場(chǎng)是遵循歐盟碳市場(chǎng)的配額交易機(jī)制，通過(guò)碳排放配額交易，不僅是引導(dǎo)、約束企業(yè)減少溫室氣體排放，還可以引導(dǎo)資金向低減排成本的企業(yè)流動(dòng)，鼓勵(lì)企業(yè)投資環(huán)境友好的技術(shù)、使用清潔能源，逐步淘汰高污染高能耗的落后產(chǎn)能，促進(jìn)企業(yè)去開(kāi)發(fā)更為先進(jìn)的節(jié)能減排技術(shù)來(lái)降低減排成本。為解決中國(guó)目前碳交易市場(chǎng)配額多，碳價(jià)低的問(wèn)題，對(duì)碳交易價(jià)格重新設(shè)定已然成為一個(gè)比較可取的途徑。

火力發(fā)電廠作為一種重要的發(fā)電方式，目前一直占據(jù)電力市場(chǎng)的絕對(duì)地位，但同時(shí)火電企業(yè)所帶來(lái)的環(huán)境污染也是巨大的，如果能節(jié)能減排，將給環(huán)境帶來(lái)很大改善，同時(shí)碳定價(jià)有助于把溫室氣體排放造成的破壞或損失轉(zhuǎn)回給責(zé)任方且有能力減排的相關(guān)方。碳定價(jià)有利于使經(jīng)濟(jì)發(fā)展兼顧環(huán)境保護(hù)，為改善全球變暖提供一份力，從而達(dá)成可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。

國(guó)內(nèi)外的學(xué)者對(duì)于碳價(jià)格與火電廠方面也做了很多的研究。Duan Kun，Ren Xiaohang（2021）在關(guān)于碳排放權(quán)定價(jià)機(jī)制模型的理論研究中，應(yīng)用一種新的分位數(shù)對(duì)分位數(shù)回歸和分位數(shù)因果關(guān)系方法，發(fā)現(xiàn)對(duì)采用和碳減排的有效途徑。卜文珂，趙蒙恩（2020）通過(guò)采用脈沖響應(yīng)和方差分析等方法，發(fā)現(xiàn)能源企業(yè)的股價(jià)受到碳排放權(quán)價(jià)格較大，認(rèn)為要合理制定碳配額引導(dǎo)能源企業(yè)綠色低碳發(fā)展。張新華，黃天銘（2020）通過(guò)針對(duì)碳價(jià)、燃煤發(fā)電商上網(wǎng)電量和碳減排設(shè)施的單位運(yùn)維成本都隨機(jī)波動(dòng)的情況的研究認(rèn)為：碳價(jià)下限政策可能會(huì)激勵(lì)燃煤發(fā)電商提早進(jìn)行碳減排投資，但提高碳價(jià)下限不一定能降低碳減排投資閾值。檀勤良，丁毅宏（2019）通過(guò)以火電企業(yè)碳減排成本最小為目標(biāo)構(gòu)建碳減排策略選擇模型的研究認(rèn)為，嚴(yán)苛的交易機(jī)制將增加技術(shù)應(yīng)用數(shù)量并提早應(yīng)用時(shí)間，而且充足的預(yù)算資金有助于企業(yè)碳減排成本的降低。

基于距離函數(shù)對(duì)碳排放的研究，Hailu和Veeman（2000）認(rèn)為有些非期望產(chǎn)出是沒(méi)有辦法避免的，就算采用了很前沿的技術(shù)，也是很難避免的。Li Ying，Lin TaiYu（2021）通過(guò)建立一個(gè)有界動(dòng)態(tài)方向距離函數(shù)（DDF）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型，對(duì)中國(guó)能源和環(huán)境效率進(jìn)行實(shí)證研究。Li XiaoNing，F(xiàn)eng Ying（2021）通過(guò)采用亞動(dòng)態(tài)方向距離函數(shù)（DDF）模型，分析了區(qū)域環(huán)境污染治理方面的問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)我國(guó)每個(gè)省份的環(huán)境治理效率低下都是由投入要素效率低下造成的。李軍軍，周利梅（2020）首次提出了包含非期望投入和非期望產(chǎn)出的擴(kuò)展型方向性距離函數(shù)模型，分析發(fā)現(xiàn)，三個(gè)五年規(guī)劃期間各省份節(jié)能減排效率差距比較穩(wěn)定。劉軍航，楊涓鴻（2020）對(duì)長(zhǎng)三角碳排放績(jī)效進(jìn)行實(shí)證研究時(shí)，運(yùn)用了非角度的混合方向性距離函數(shù)模型，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步是長(zhǎng)三角地區(qū)碳排放績(jī)效提高的重要驅(qū)動(dòng)力。

本文以中國(guó)火力發(fā)電廠為研究對(duì)象，借鑒了國(guó)內(nèi)外有關(guān)距離函數(shù)和二氧化碳影子價(jià)格的理論，通過(guò)理論與實(shí)證相結(jié)合分析火電行業(yè)的碳排放情況。并通過(guò)Lingo、Shazam軟件等相關(guān)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，采用投入產(chǎn)出距離函數(shù)，對(duì)中國(guó)火電行業(yè)的二氧化碳排放量進(jìn)行測(cè)算和分析。并計(jì)算分析二氧化碳的影子價(jià)格，從中找出對(duì)碳排量造成影響的因素，從而展開(kāi)對(duì)碳減排問(wèn)題的研究；再測(cè)算全國(guó)層面的碳排放影子價(jià)格，分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排量之間的關(guān)系。

二、理論模型

火力發(fā)電廠在產(chǎn)生電力的同時(shí)，也會(huì)產(chǎn)生二氧化碳等非期望產(chǎn)出。設(shè)投入要素的向量為x∈R■■，產(chǎn)出要素的向量為y∈R■■，x1，x2，x3分別表示資本，勞動(dòng)力和能源；y1，y2分別表示最終產(chǎn)出和二氧化碳排放量。根據(jù)Shephard距離函數(shù)，在技術(shù)給定，y不變的條件下，Shephard距離函數(shù)測(cè)量達(dá)到輸入要求集B（y）邊界所需x最小比例收縮?？杀硎荆?/p>

Do（y，x）≥1，投入量距離函數(shù)的倒數(shù)，表示技術(shù)效率的程度。（1-技術(shù)效率）用于捕捉在不降低y的情況下，通過(guò)提高技術(shù)可行性，降低投入量。輸入距離函數(shù)滿足正則性和線性齊次性。

而成本函數(shù)是從滿足輸入距離函數(shù)約束的成本最小化問(wèn)題推導(dǎo)的：

y的影子價(jià)格表示生產(chǎn)額外單位的y所造成的成本增加。y的影子價(jià)格通過(guò)微分方程（2）推導(dǎo)得出：

線性規(guī)劃技術(shù)用于獲得式（5）中的參數(shù)估計(jì)，目標(biāo)函數(shù)（技術(shù)有效邊界的單個(gè)觀測(cè)值偏差之和）通過(guò)Min∑n[lnDo（yn，xn）-ln1]達(dá)到最小。

三、測(cè)算結(jié)果

本文以我國(guó)2001～2019年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行分析，包括發(fā)電量（q），CO2排放量（u），資本投入量（k），勞動(dòng)投入量（l），煤炭投入量（c），石油投入量（o），電力價(jià)格（pg），計(jì)算出了其平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值和最小值，數(shù)據(jù)如下圖表一所示。

本文選取煤炭、柴油、石油、原油和燃料油消耗量作為能源消耗指標(biāo)，并根據(jù)各能源的二氧化碳排放系數(shù)，運(yùn)用公式CO2＝wiEi計(jì)算出二氧化碳總排放量，其中wi指的是該能源的二氧化碳排放系數(shù)，Ei指的是該能源的消耗量，二氧化碳排放量單位為萬(wàn)噸。

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，中國(guó)碳排放交易網(wǎng)，以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

根據(jù)上述的公式（5）和各變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到了表2的結(jié)果。

表3是2001～2019年每年的技術(shù)效率、CO2潛在減排量和減排成本（影子價(jià)格）數(shù)據(jù)。技術(shù)效率指的是投入和產(chǎn)出因素之間的最佳配置狀態(tài)，技術(shù)效率越大代表需要改進(jìn)的地方越少，技術(shù)效率為1代表技術(shù)效率達(dá)到最大。如表3所示，2001年、2002年、2004年、2008年、2009年技術(shù)效率達(dá)到最大，相應(yīng)的CO2潛在減排成本為0，投入與產(chǎn)出因素之間達(dá)到最優(yōu)配置。2012和2016年的技術(shù)效率相對(duì)最低，投入和產(chǎn)出因素之間的配置可改進(jìn)的地方還很大。2001～2019年間的平均技術(shù)效率高于0.95，可見(jiàn)火電企業(yè)對(duì)于投入和產(chǎn)出因素之間的配置還是很合理的。CO2潛在減排量指的是在技術(shù)效率達(dá)到最大時(shí)，還能夠減排的CO2量。從表3中可以看出，2006年的CO2潛在減排量最大，達(dá)到了13332.591萬(wàn)噸，說(shuō)明2006年的非期望產(chǎn)出相對(duì)過(guò)高，還有很大的減排空間?？傮w來(lái)看，技術(shù)效率越高，CO2潛在減排量越少，年與年之間不具備線性關(guān)系。大多數(shù)年份的CO2潛在減排量還是不小的，還有有待改進(jìn)的地方。由表3可知，2009年的CO2影子價(jià)格最高，達(dá)到了357.9元每噸，而且2009年的技術(shù)效率已經(jīng)達(dá)到最大，CO2潛在減排量為0。

四、結(jié)論及建議

如果在2009年全面實(shí)施碳配額交易機(jī)制，可以獲利很大。除2009年外，還有3年的CO2影子價(jià)格每噸超過(guò)了100元，平均值每噸超過(guò)了50元，可見(jiàn)，實(shí)行碳排放配額交易機(jī)制還是很有意義的，也很有必要。

碳交易機(jī)制的實(shí)施能夠給火力發(fā)電廠經(jīng)濟(jì)方面的壓力，促使火力發(fā)電廠去尋求減排技術(shù)，嚴(yán)苛的交易機(jī)制將增加技術(shù)應(yīng)用數(shù)量，從而達(dá)到碳減排的目的。在交易機(jī)制實(shí)施初始階段，火電企業(yè)即可優(yōu)先選擇初始投資較小的技術(shù)以避免繳納高昂的碳交易成本，而在中后期則更加傾向于選擇節(jié)能減排量更為龐大的高投資技術(shù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]Duan Kun，Ren Xiaohang，Shi Yukun，Mishra Tapas，Yan Cheng.The marginal impacts of energy prices on carbon price variations：Evidence from a quantile-on-quantile approach[J].Energy Economics，2021，95.

[2]Chenhao Fang，Tieju Ma.Technology adoption with carbon emission trading mechanism：modeling with heterogeneous agents and uncertain carbon price[J].Annals of Operations Research，2021，300（02）.

[3]卜文珂，趙蒙恩.碳排放權(quán)價(jià)格對(duì)能源企業(yè)股價(jià)的影響研究——基于傳統(tǒng)能源和新能源企業(yè)的對(duì)比分析[J].價(jià)格理論與實(shí)踐，2020（03）：107-110.

[4]張新華，黃天銘，甘冬梅，葉澤.考慮碳價(jià)下限的燃煤發(fā)電碳減排投資及其政策分析[J].中國(guó)管理科學(xué)，2020，28（11）：167-174.

[5]檀勤良，丁毅宏，魏詠梅，何晴，劉亞龍，姚洵睿.碳交易及模糊預(yù)算下火電企業(yè)碳減排最優(yōu)策略研究[J].電網(wǎng)技術(shù)，2019，43（10）：3707-3715.

[6]Hailu A，Veeman T.Non-parametric productivity analysis with undesirable outputs： an application to Canadian pulp and pap er industry[J].American Journal of Agricultural Economics，2000，83（03）：605-616.

[7]Li Ying，Lin TaiYu，Chiu YungHo，Cen Hongyi，Lin YiNuo.Efficiency assessment of coal energy and non-coal energy under bound dynamic DDF DEA[J].Environmental science and pollution research international，2021，28（16）.

[8]Li XiaoNing，F(xiàn)eng Ying，Wu PeiYing，Chiu YungHo. An Analysis of Environmental Efficiency and Environmental Pollution Treatment Efficiency in China’s Industrial Sector[J].Sustainability，2021，13（05）.

[9]李軍軍，周利梅.基于目標(biāo)導(dǎo)向的區(qū)域節(jié)能減排效率評(píng)價(jià)[J].福建論壇（人文社會(huì)科學(xué)版），2020（06）：125-135.

[10]劉軍航，楊涓鴻.基于混合方向性距離函數(shù)的長(zhǎng)三角地區(qū)碳排放績(jī)效評(píng)價(jià)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2020，39（11）：54-61.

（作者單位：江蘇大學(xué)）