異質性視角下中國省域碳排放效率及其影響因素研究

孫焱林　何　蓮　溫湖煒(華中科技大學，武漢　430074)

異質性視角下中國省域碳排放效率及其影響因素研究

孫焱林何蓮溫湖煒
(華中科技大學，武漢430074)

〔摘要〕發展低碳經濟已成為國際社會的共識，不斷提高碳排放效率，能夠有效地激發減排潛力。本文在省域異質性視角下，運用固定效應隨機前沿分析的參數方法測算和分析中國省域碳排放效率及其影響因素。考慮碳減排技術的省域異質性后，碳排放效率在時間和空間上的差異減小。實證結果表明:經濟發展水平對碳排放效率有利但影響不顯著;優化產業結構、調整能源結構有利于提高碳排放效率;貿易開放顯著提升碳排放效率，外商直接投資對碳排放效率影響并不顯著;實施能源目標約束政策有利于促進碳排放效率，政府干預能力越強，能源目標約束的減排效果越好。未來中國提高碳排放效率的的工作重點應著重優化產業結構和調整能源結構，同時通過制度安排促使地方政府積極設計和實施碳減排政策。

〔關鍵詞〕碳排放效率異質性固定效應SFA碳減排能源強度

引言

減少二氧化碳排放量，不斷提高碳排放效率，促進低碳經濟的發展已經成為國際社會的共識。以化石能源為基礎的“高碳經濟”模式并不可持續，引來了嚴重的氣候問題，為此，世界各國不斷努力削減碳排放，加強碳減排國際合作，并相繼簽署了《聯合國氣候框架公約》、《京都議定書》和《巴厘島路線圖》等一系列國際碳減排協議公約。2007年中國超越美國成為世界碳排放第一大國，2010年中國經濟總量超越日本成為全球第二大經濟體，舉世矚目的經濟成就和巨大的碳排放量背后卻折射出一個現實，中國必須為國際減排承擔更多的責任，在這種現實狀況下，中國面臨的國際減排壓力越來越大。面對巨大的碳減排壓力，中國政府也已經把發展低碳經濟納入國家長遠發展戰略，并于2009年在哥本哈根召開的世界氣候大會上自愿承諾到2020年將碳強度削減40%～45% (與2005年相比)。

國內外關于碳排放效率評價的文獻汗牛充棟，但普遍存在兩個缺陷:一是對碳排放效率的定義模糊不清，大量文獻考慮的是碳排放全要素效率，在傳統經濟效率測度的基礎上考慮了非期望產出(碳排放)，沒有將勞動投入、資本投入以及期望產出的無效率從碳排放全要素效率中分離(馬大來，2014;周五七，2012) ;第二個缺陷來自于測算方法，在DEA框架下測度效率不能處理隨機誤差項，此外，無論是DEA方法還是常用的SFA方法測算效率都忽視了生產單元的異質性，假定所有生產單元都采用相同的前沿生產技術，考慮各省份的土地、水資源等隨著時間變動較小的要素，生產技術必然存在省域差異［3－5］。本文從碳減排的視角出發，定義碳排放效率指在現行技術條件下保持勞動、資本投入和產出不變時碳排放的最大可縮減比例，該定義引致距離函數的設定依賴于謝潑德方向距離函數。考慮中國省域異質性，放松了所有省份都采用相同的前沿生產技術的假定，運用固定效應隨機前沿分析［6－8］的參數方法測算和分析中國省域碳排放效率及其影響因素。

1　實證模型設定

1. 1碳排放效率的界定

假設各地區投入物質資本存量(K)、人力資本(L)，生產期望產出(Y)和非期望產出(C)，則環境生產技術可以表示為T = { (K，L，Y，C) (K，L)可以生產出(Y，C) }，Lin (2015)定義了如碳排放的謝潑德方向距離函數［4］:

碳排放距離函數反映了一個地區在現行技術條件下保持勞動、資本投入和產出不變時碳排放的最大可縮減比例。碳排放的謝潑德方向距離函數滿足兩個條件: (1)距離函數大于等于1，即DC(K，L，Y，C)≥1; (2)距離函數DC(K，L，Y，C)關于碳排放(C)是線性齊次的。依據碳排放距離函數，理論上的最優碳排放C*= C/DC(K，L，Y，C)。最優的碳排放量與實際碳排放之間的比值反映了該地區碳排放偏離最優生產碳排放的程度，因此，可以定義碳排放效率EFF，即EFF = C*/C = DC(K，L，Y，C)。

1. 2計量模型設定

采用隨機前沿方法對碳排放效率進行測算分析，首先需要對謝潑德碳排放方向距離函數的形式進行假設，由于碳排放距離函數不可以直接觀測、函數形式未知，為了降低函數形式誤設的風險，本文采用靈活的超越對數函數，具體形式如下:

其中，αi表示各省市的固定效應，衡量各省市的前沿生產技術的異質性，zti= lnZti－lnZ珔，回歸系數為距離函數在{ lnK珚、lnL珔、ln珚Y、lnC珔、0}處泰勒展開的偏導數。由于距離函數DC(K，L，Y，C)關于碳排放(C)是線性齊次的，即有lnDtc(Kti，Lti，Yti，Cti) = Cti+ lnDtC(Kti，Lti，Yti，1)，所以可以由式(2)得到式(3) :

其中，λi= lnC珔 +αi。對式(3)整理，lnDt

C (Kti，Lti，Yti，Cti)用uit表示，可以得到待估固定效應隨機前沿模型式(4) :

2　變量選取和數據說明

2. 1投入產出變量

本文選取的橫截面為中國30個省、自治區和直轄市，因數據缺失剔除了西藏，研究起止時間為1997～2012年。數據主要來源于《中國統計年鑒》、《新中國60年統計資料匯編1994/2008》和《中國能源統計年鑒》。投入產出指標說明如下:

(1)期望產出:選取實際國內生產總值作為期望產出指標，以1978年為基年。

(2)非期望產出:選取二氧化碳排放量作為非期望產出指標，下文將介紹計算方法。

(3)人力資本:選取年末就業人口為勞動投入。

(4)資本投入:物質資本存量，根據張軍(2004)的方法計算，以1978年為基年。

(5)碳排放:依據公式(5)計算。中國官方并沒有公布碳排放量的計算標準和各地方的碳排放數據，本文運用聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)在《2006年國家溫室氣體清單指南》中提出的方法1計算，具體公式如下:

其中，j表示17種化石燃料; CEj、Aj、Nj、CCj和Oj表示第j種化石能源的碳排放、消耗量、發熱值(本文為低位發熱量)、含碳量和氧化因子; B為二氧化碳分子與碳元素質量比，第j種化石能源的二氧化碳排放系數為Nj×CCj×Oj× B。17種化石燃料及其二氧化碳排放系數如下:原煤(1. 8967)、洗精煤(2. 3898)、其他洗煤(0. 8535)、型煤(0. 9483)、焦炭(3. 0758)、焦爐煤氣(0. 7699)、其他煤氣(0. 7467)、其他焦化產品(2. 6985)、原油(3. 0665)、汽油(2. 9848)、煤油(3. 0874)、柴油(3. 1591)、燃料油(3. 2352)、液化石油氣(3. 1646)、煉廠干氣(2. 6512)、其他石油制品(3. 0946)和天然氣(2. 184)。由于缺失海南2002年、寧夏2000～2002年化石能源消耗量的相關數據，本文通過統計技術處理補齊。各化石能源消耗量的數據采取了“終端能源消耗量”、“火力發電”、“供熱”及“平衡差額”等的加總。

2. 2碳排放效率影響變量

借鑒已有文獻的研究［1，11，12］，我們加入了以下碳排放效率的影響因素(Zit) :地區經濟發展水平(Rgdp)，選擇各地區實際人均GDP為代理變量，隨著經濟的發展，各地區會逐步改變高投入、高能耗和高排放的粗放式經濟增長模式，越來越關注環境質量，向集約型增長模式的轉變。產業結構(Stru)，選擇第三產業比重作為產業結構的代理變量，第三產業的能源消耗低于以工業為主的第二產業，第三產業比重上升對我國碳排放效率的提升有積極的影響。外商直接投資(Fdi)，選取外商直接投資占地區國內生產總值的比重作為外商直接投資的代理變量，外商直接投資具有生產技術、管理經驗的溢出效應，有利于地方企業生產率的提高，此外，外商直接投資往往帶來高耗能高污染的產業，進而導致碳排放的增加，外商直接投資對碳排放效率存在雙重的影響。貿易開放(Open)，用各地區的進出口總額占GDP比重表示，貿易具有技術溢出效應，同時發達國際環境貿易壁壘也對發展中國家施加外部環境規制。能源消費結構(Estru)，用煤炭消費量占能源消費總量的比重來表示，煤炭利用率低、碳排放較高，煤炭比重越高對碳排放效率越為不利。能源政策虛擬變量(Policy)，我國政府在“十一五”開始有能源強度目標約束，直接引致碳排放效率增長，具體設置是“十一五”以后政策變量取值為1，其他年份取值為0。此外，政府干預程度(Gov)，用各地區財政支出占GDP的比重表示，政府干預能力越強，政府對節能減排的調控能力越強，能源目標約束的減排效果越好，因此，政府干預程度與能源政策的交互項應該對碳排放效率有顯著影響。

3　　實證分析

3. 1回歸模型比較

表1給出了不同模型的回歸結果，模型1～4的差異在于對距離函數設定的差異。模型1將碳排放距離函數設定為C－D形式，模型2將碳排放距離函數設定為希克斯中性技術進步的超越對數函數形式，模型4為非希克斯中性技術進步的超越對數函數形式，模型1、2和4都包含省域異質性，為一步法固定效應SFA模型。模型3為非希克斯中性技術進步的超越對數函數形式，但不包含省域異質性，為Battese和Coelli (1995)傳統一步法SFA模型，該模型是應用最廣泛的面板隨機前沿模型［9］。(1)模型2～4中的距離函數參數大部分都是顯著的，說明各解釋變量可以解釋距離函數，然而，模型的前沿函數的系數ak、ay和al都不顯著，初步懷疑距離函數為C－D形式并不合理。(2)模型1、模型2和模型4的對數似然值(LogL)分別為231. 11、277. 22和284. 28，均高于模型3的對數似然值(195. 78)，說明從模型擬合角度而言，包含個體異質性的固定效應隨機前沿模型優于傳統的隨機前沿模型。(3)模型4的對數似然值大于模型2對數似然值，說明技術進步更符合非希克斯中性技術進步的假定。

表1　前沿函數的估計結果

續表

模型4為本文實證模型設定的形式，假定其為一般模型，其他模型都可以視為它的限制形式，在此基礎上利用廣義似然比檢驗對不同模型設定進行檢驗，表2給出了本文模型設定的檢驗結果。似然比檢驗的統計量為LR =2(Log L0－Log L1)，Log L0為無約束模型的對數似然值，在本文中為模型4的對數似然值，Log L1為約束模型的對數似然值，如果原假設成立，LR服從卡方分布，自由度為約束參數的個數。第一個檢驗是針對碳排放距離函數設定是否為C－D形式，其似然比統計量遠大于5%和1%顯著性水平下的卡方分布臨界值，在1%的顯著水平下拒絕零假設，說明距離函數設定為C－D形式并不合理。第2個檢驗是技術進步是否為希克斯中性技術進步，似然比檢驗在1%顯著水平下拒絕希克斯中性技術進步的假定。第3個檢驗是固定效應SFA與傳統SFA模型設定的檢驗，檢驗結果顯示在1%的顯著水平下拒絕無異質性的假定，模型應選擇固定效應SFA，即模型4優于模型3。3個似然比檢驗共同說明模型4優于模型1～3。最后，本文還對無效率項的影響因素的總體顯著性進行了似然比檢驗，檢驗結果表明，碳排放無效率項受經濟發展水平、經濟結構、貿易開放、外商直接投資、能源結構和能源政策等因素的影響。

表2　模型設定檢驗

圖1是模型3和模型4兩個隨機前沿模型測算得到的效率項(EFF)的箱線圖，說明傳統SFA模型得到的效率項差異性大于固定效應SFA模型，估計結論與林伯強(2015)結果非常吻合。考慮了碳減排技術的省域異質性，各省市的碳排放效率在時間和空間上的差異減小。從圖1可以看到，傳統SFA模型的效率項主要集中在0 ～0. 6之間，但效率項最大值接近于1，而固定效應模型的效率項在0. 8～1之間，效率項的最低值在0. 4附近。造成這種效率項分布巨大差異源于兩種隨機前沿模型對個體異質性處理的差異，傳統SFA模型假定各省市生產前沿并不存在個體異質性，擁有共同的前沿生產技術，即個體異質性(αi)作為無效率項處理，而固定效應SFA模型將個體異質性(αi)處理為前沿生產技術的差異。事實上，盡管中國省際間存在一定程度的行政壁壘，但是，省際之間要素流動、知識與技術交流并沒有很大約束，難以想象各省市之間技術效率的差異有如此大，而將αi解釋為各省市之間異質性的前沿生產技術更合乎情理。

圖1　碳排放效率的核密度圖

3. 2碳排放效率的影響因素

本文的隨機前沿模型為一步法SFA，表1和表3的各模型參數結果是在一個回歸方程中估計的，因此，表3中模型的被解釋變量可以認為是無效率項。通過上文的模型檢驗可知，模型4的設定優于模型1～3，因此，對碳排放效率的影響因素分析以模型4為主。

表3　無效率函數的估計結果

經濟發展水平對碳排放無效率項的影響為負，這表明經濟發展水平對碳排放效率產生有利的影響，但是影響并不顯著。隨著經濟的發展，各地區會逐步改變高投入、高能耗和高排放的粗放式經濟增長模式，越來越關注環境質量，向集約型增長模式的轉變，但是這種改變并不顯著。產業結構對碳排放效率有顯著的影響，優化產業結構對我國碳排放效率改善十分有幫助。我國仍處于快速發展的工業化階段，并且以高能耗、高排放的水泥、鋼鐵、汽車等重工業發展為主，給我國的碳減排工作帶了較大困難。

外商直接投資對無效率項的影響并不顯著且t值也較低，說明外商直接投資對碳排放效率沒有顯著影響。外商直接投資對碳排放效率存在雙重影響，因此外商直接投資的回歸系數并不顯著:一方面，外商直接投資具有生產技術和管理經驗的溢出效應，有利于地方企業生產率的提高，改善碳排放效率;另一方面，外商直接投資往往是發達國家的污染產業轉移，帶來高耗能高污染的產業，進而導致碳排放的增加。貿易開放的系數顯著為負值，表明提高對外貿易開放水平有利于提升碳排放效率。發達國家通過“碳關稅”貿易壁壘對發展中國家實施外部環境規制，倒逼發展中國家引進新的技術和設備，實現低碳技術的革新，實現由生產高碳產品向低碳產品的轉型。此外，以中間品、資本品進口為代表的貿易開放存在研發和技術溢出效應，有利于碳排放效率的提高。

能源結構的系數在1%的顯著水平下顯著為正值，煤炭在能源消費結構比重的提升不利于碳排放效率。我國水能、風能、太陽能以及再生能源等綠色能源的開發利用率較低，煤炭利用效率也偏低，改善能源消費結構、促進清潔能源技術的發展對提升各地區碳排放效率十分有幫助。能源政策在1%顯著水平下顯著為負值，說明政府“十一五”的節能減排政策對碳排放效率有顯著影響，能源強度目標約束與碳排放密切相關，能源強度目標的實現間接推進了碳強度目標的實現。此外，能源政策與政府干預程度交互項顯著為負值，說明政府干預能力越強，政府對節能減排的調控能力越強，能源目標約束的減排效果越好。地方政府更為熟悉地方企業，對促進碳減排工作所制定的激勵性措施，包括開展節能減排宣傳和實施節能減排的獎懲政策等等，對降低碳排放和提升環境質量更為有效。通過能源強度目標約束和能源消費結構調整可以有效促進各地區碳排放效率的提高，并且通過制度安排促使地方政府積極實施碳減排政策，對地方碳排放效率的改善更有幫助。

4　小結

本文從碳減排和省域異質性的視角出發，運用固定效應隨機前沿分析的參數方法測算和分析中國省域碳排放效率及其影響因素。在考慮碳減排的省域異質性后，碳排放效率在時間和空間上的差異減小，傳統SFA模型估計的技術效率如此大的差異難以讓人信服，再加上計量模型設定檢驗結果，說明異質性前沿生產技術的假定更符合實際情況。實證結果表明:經濟發展水平對碳排放效率有利但影響不顯著;優化產業結構、調整能源結構有利于提高碳排放效率;貿易開放顯著提升碳排放效率，外商直接投資對碳排放效率影響并不顯著;實施能源目標約束政策有利于促進碳排放效率，政府干預能力越強，能源目標約束的減排效果越好。

隨著我國經濟發展水平的提高，經濟增長質量日益成為人們和政府關注的重點。我國高投入、高消耗、高污染的粗放式增長模式需要逐步向集約型增長模式轉變，轉向靠科技進步、勞動力素質提高和管理創新作為經濟增長的驅動力。通過不斷優化產業結構，讓以低碳經濟替代高碳經濟成為調整產業結構的主要目標，進而提高碳排放效率。

我國要繼續提高對外開放水平和對外開放質量，通過吸收國外先進技術和管理經驗，提升碳排放效率。還應該自覺應對發達國家實施的外部環境規制，努力推進低碳技術的革新，突破發達國家環境貿易壁壘。我國對外資的利用也應該重視外資利用水平質量，減少對發達國家的污染產業吸收，提高引進外資的內含技術水平，實現對外資從“量”的利用向“質”的利用轉變。

能源強度目標的實現推動著碳強度目標的實現，能源強度目標約束政策有利于碳排放效率的提高。我國當前能源政策，一方面是需要調整以煤炭為主的化石能源消費結構，提高化石能源的利用效率;另一方面是需要開展綠色技術革命，促進清潔能源技術的發展，攻堅水能、風能、太陽能以及再生能源等綠色能源的技術難題和成本問題。能源政策的實施依賴于政府的激勵性措施，而地方政府更為熟悉地方企業，通過制度安排促使地方政府積極設計和實施碳減排政策，對地方碳排放效率的改善更有幫助。

參考文獻

［1］馬大來，陳仲常，王玲．中國省際碳排放效率的空間計量［J］．中國人口·資源與環境，2015，(1) : 67～77

［2］周五七，聶鳴．中國工業碳排放效率的區域差異研究——基于非參數前沿的實證分析［J］．數量經濟技術經濟研究，2012，(9) : 58～70，161

［3］Zhou P，Ang B W，Zhou D Q．Measuring Economy－wide Energy Efficiency Performance: A Parametric Frontier Approach ［J］．Applied Energy，2012，90 (1) : 196～200

［4］Lin B，Du K．Modeling the Dynamics of Carbon Emission Performance in China: A Parametric Malmquist Index Approach ［J］．Energy Economics，2015，49: 550～557

［5］林伯強，杜克銳．要素市場扭曲對能源效率的影響［J］．經濟研究，2013，(9) : 125～136

［6］Greene W．Reconsidering Heterogeneity in Panel Data Estimators of the Stochastic Frontier Model［J］．Journal of Econometrics，2005，126 (2) : 269～303

［7］Wang H J，Ho C W．Estimating Fixed－effect Panel Stochastic Frontier Models by Model Transformation［J］．Journal of Econometrics，2010，157 (2) : 286～296

［8］Chen Y Y，Schmidt P，Wang H J．Consistent Estimation of the Fixed Effects Stochastic Frontier Model［J］．Journal of Econometrics，2014，181 (2) : 65～76

［9］Battese G E，Coelli T J．Frontier Production Functions，Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India［M］．Springer Netherlands，1992

［10］歐元明，周少甫．省城碳排放影響因素比較研究［J］．工業技術經濟，2014，(6) : 34～41

［11］孫焱林，李華磊．中國消減碳強度的路徑選擇:國際比較的視角［J］．經濟學家，2015，(2) : 63～71

［12］孫焱林，李華磊，王春元．中國貿易開放對碳排放作用機制的實證研究［J］．國際貿易問題，2015，(2) : 63～71

(責任編輯:王平)

Research on Inter－provincial Carbon Emissions Efficiency and its Determinants in China Based on Provincial Heterogeneity Perspective

Sun Yanlin He Lian Wen Huwei
(Huazhong University of Science and Technology，Wuhan 430074，China)

〔Abstract〕Development of low－carbon economy has become a global consensus，and provinces can effectively stimulate the emission reduction potential by improving the efficiency of carbon emissions．Under the perspective of provincial heterogeneity，this paper uses the fixed－effects stochastic frontier model to measure and analyze the performance of Chinese provincial carbon emission efficiency and its determinants．The differences of carbon efficiency in time and space is reduced after considering provincial heterogeneity．The main findings are as follows．Carbon emission efficiency was driven by the level of economic development，but the effect is not significant．Optimizing industrial structure and adjusting energy structure is helpful to improve the efficiency of carbon emissions．Trade openness significantly increased efficiency of carbon emissions，but，foreign direct investment has no significant effect．Implement energy target constraint policies conducive to promote the efficiency of carbon emissions，the stronger the ability of government intervention，the better of the results of energy target constraint policy．In the future，China should focus on optimizing industrial structure and adjustment energy structure，at the same time，promoting local governments actively to design and implement carbon reduction policies through the institutional arrangements．

〔Key words〕carbon emissions efficiency; heterogeneity; fixed－effects SFA; carbon reduction; energy intensity

作者簡介:孫焱林，華中科技大學經濟學院教授，博士生導師。研究方向:應用計量。何蓮，華中科技大學經濟學院碩士研究生。研究方向:資源環境問題。溫湖煒，華中科技大學經濟學院博士研究生。研究方向:隨機前沿分析。

基金項目:教育部人文社科規劃基金項目“產業結構調整背景下的能源消費、碳排放與經濟發展空間集群關系研究”(項目編號: 13YJA790166) ;華中科技大學自主創新基金(項目編號: 0118310054)。

收稿日期:2016—01—05

〔中圖分類號〕F062. 1

〔文獻標識碼〕A

DOI:10．3969/j．issn．1004－910X．2016．04．015