工業碳減排潛力及來源分析

康玉泉 孫慶蘭

摘要：在共同前沿和組前沿概念下，對中國工業碳減排潛力及其來源進行了研究。結果發現：工業碳減排潛力巨大，從2003年開始逐步釋放；工業碳減排潛力來源地區差異明顯，技術差距導致的潛在碳減排量在總潛在碳減排量中所占比重逐步減少。

關鍵詞：共同前沿；組前沿；碳減排潛力；技術差距

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.06.11

中圖分類號：F427；F1245 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2016）06-0049-04

Abstract：This paper studies the potential of industrial carbon emissions reduction and its sources based on metafrontier and group frontiers. It finds that the potential of industrial carbon emissions is huge and gradually released since 2003.The Sources of potential of industrial carbon emissions exist significant differences among provinces. The potential carbon emissions reduction is caused by technology gap to the total amount has led to reduction gradually.

Key words：metafrontier； group frontiers； potential carbon emissions reduction； technology gap

工業是二氧化碳排放的主要產業，其減排行動對實現政府承諾的二氧化碳減排目標至關重要。研究工業領域的碳減排潛力及其地區差異，分析潛在碳減排量的來源，對于碳減排目標制定及政策實施具有重要意義。

1文獻回顧

從相關文獻看，節能和碳減排潛力研究所涉及的方法主要有兩類：一類是通過指數分解方法將能源或碳排放變化分解成不同的貢獻份額，利用給定的效率基準計算節能或碳排放潛力。相關研究主要有：姚愉芳等（2007）、Ang等（2011）。另一類是把能源作為投入要素、碳排放（或其他污染物）作為非意愿產出引入生產函數，將生產過程看做多投入、多產出的聯合生產，進而定義環境生產技術，運用非參數方法來估計節能或減排潛力。魏楚等運用DEA方法研究節能潛力和能源效率時考慮了污染物排放[1]。王群偉等（2011）和Guo等（2011）運用環境DEA方法估計了中國各省潛在碳排放。為避免DEA方法求解存在的無可行解問題，Bian等運用擴展的非徑向DEA方法對中國各省的節能和碳減排潛力進行了研究[2]；張慶芝等建立超效率DEA模型對中國鋼鐵產業的能源效率和節能潛力進行了分析[3]。現有對碳減排潛力的研究大多是通過生產非效率的估計來進行，但并未指出非效率的來源，因而也不能給出挖掘碳減排潛力的有效路徑。另外，已有研究在運用非參數的DEA方法時，通常將決策單元看作具有相同技術的同一生產集的元素。但實際上，決策單元往往具有技術異質性，導致非參數方法的效率估計出現偏差。

本文在O'Donnell等提出的共同前沿（metafrontier）和組前沿（group frontiers）的概念基礎上[4]，引入方向距離函數來估計碳排放效率，在一定程度上克服了技術差異對效率估計的影響，同時還指出了碳減排潛力的來源，為探索碳減排的有效路徑提供借鑒。

2研究方法

21組前沿與共同前沿

按照O'Donnell等的做法，具有相同技術屬性的決策單元劃分為一個組群（Group），I個決策單元可以分為K個組群。在每個組群中，決策單元以投入向量x∈RN+，生產意愿產出y∈RM+和非意愿產出b∈RJ+。在時期t，組群k的生產技術集合，即組群技術集（group technology set）定義為：

Tkt=（xkt，ykt，bkt）：xkt能生產（ykt，bkt）（1）

組群技術集Tkt的產出集合Pkt（xkt）為：

Pkt（xkt）=（ykt，bkt）：（xkt，ykt，bkt）∈Tkt（2）

產出集合Pkt（xkt）確定的邊界是組群k的生產前沿，稱為組前沿（group frontiers）。組前沿為技術相同的產出集邊界，是組群內決策單元可能達到的最大產出。

共同技術集（metatechnology set）定義為所有技術可行的投入產出組合的集合，共同技術集不考慮決策單元的技術異質性，并認為每個決策單元都有達到共同技術前沿的潛力。時期t的共同技術集定義為：

共同技術集T*t的產出集合為：

共同技術集確定的生產可能性邊界定義為共同邊界（metafrontier），也稱為共同前沿，是無技術限制的所有投入產出的邊界。

根據共同技術集和組群技術集的定義，K個組群技術集的集合為共同技術集，Tkt與Tt滿足如下關系：

式（5）表明共同前沿是組前沿的包絡線。不同組群分別構成各自的技術邊界，同時K個組群一起構成所有決策單元的共同邊界。組群邊界表示決策單元的實際技術水平，共同邊界代表決策單元的前沿技術水平。

在文獻中，組群的劃分可根據研究對象的技術特征[5，6]，或其所處的地理位置來進行[4，7]。本文按照各省份所處的地理位置，將全國30個省份劃分為東部、中部和西部三個組群東部地區包括11個省級行政區，分別為北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區有8個省級行政區，分別是山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區包括省級行政區共11個，分別為四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內蒙古。 ，在此基礎上構建組前沿和共同前沿，進而對各省工業碳減排潛力及其來源進行研究。

22方向距離函數

組群技術集Tkt和共同技術集T*t滿足Fre等提出的環境技術集的性質[8]。因此，在組群技術集中，方向距離函數定義為：

在共同技術集中，方向距離函數定義為：

其中方向向量為=y，b=（1，-1），表明意愿產出按照y方向增加的同時，非意愿產出按照b方向減少。方向距離函數是在技術和投入給定時，技術集的生產組合按方向向量增加意愿產出的同時，減少非意愿產出，而后到達生產邊界的距離。距離函數的值越大，生產者提高意愿產出、降低非意愿產出的潛力越大，生產的非效率程度越高。

23基于共同前沿的碳排放非效率及其分解

根據式（6）和式（7）對方向距離函數的定義，決策單元在共同前沿和組前沿中的碳排放非效率分別為：

由于共同前沿是組前沿的包絡線，因此決策單元在共同前沿中的非效率MIE大于在組前沿中的非效率GIE。在技術給定的情況下，組前沿下決策單元的非效率是其意愿產出不足，或投入與非意愿產出過多；非效率原因是管理失效。共同前沿下決策單元的非效率除了管理失效以外，與共同前沿的技術差距也是產生非效率的原因。因此，共同前沿下決策單元的非效率由組前沿下的管理非效率（GMI）和技術差距非效率（TGI）構成，即：

式（11）表明，共同前沿下決策單元的非效率可分解為TGI和GMI兩部分，技術差距非效率（TGI）為：

式（12）表明，決策單元與共同前沿的技術差距是其在共同前沿和組前沿下方向距離函數值之差。GMI是決策單元在組群中的方向距離函數值，度量管理非效率。

根據共同前沿下決策單元的非效率及分解，當其實際碳排放量為C時，則潛在碳減排量（PCER）、管理失效導致的潛在碳減排量（PCEMI）和技術差距導致的潛在碳減排量（PCETG）分別為：

以上分析表明，決策單元的潛在碳減排量由管理失效和技術差距導致，這一分解給出了碳減排潛力的來源，指明了碳減排放的方向。

3工業碳減排潛力及其來源分析

31數據說明

本文選取1995～2012年中國大陸30個省份工業投入與產出數據進行研究由于西藏工業規模較小，研究中沒有考慮。 ，其中投入變量為勞動（L）、資本存量（K）和能源消耗（E），產出變量為工業總產值（Y）和二氧化碳排放量（C）。資本存量數據由永續盤存法估算得到，二氧化碳排放量由工業能源消耗數據推算得到。由于不同變量數據統計口徑存在差異，同一變量不同時期數據的統計口徑也存在變化，為得到一致的研究樣本，本文將所用數據調整至全部工業口徑。另外，價值量數據以1990年為基期進行平減，得到以不變價格計算的數據。

32工業碳減排潛力及其變化

潛在碳減排量是生產者在當前實際碳排放量基礎上能夠進一步減少的排放量。用潛在碳減排量（PCER）占實際碳排放量（C）的比例能更好地反映生產者的碳減排潛力。表1結果顯示，全國工業潛在碳減排量與實際碳排放量比例的平均值為5201%。東、中、西三地區該比例的平均值分別為3341%、6849%和7158%。根據這一比例的年平均值，可將30個省份分為三類：碳減排潛力最大的省份，這一比例達到80%以上，包括寧夏、山西、內蒙古、新疆、黑龍江以及貴州6個省區；碳減排潛力最小的省份，這一比例在30%以下，包括北京、福建、天津、浙江、廣東以及上海6個省市；其他省份中，除海南（4899%）和山東（4630%）兩省該比例不足50%以外，其余15個省份的這一比例均在50%～80%之間。大多數省份潛在碳減排量占實際碳排放量的一半以上，工業碳減排空間較大。