考慮雙碳目標的新型火力發電企業環境效率測度

李 濤，郭云芬

（華北電力大學 經濟與管理學院, 北京 102206）

當前，我國仍處于工業化中期階段。城市化加速發展進程中電力需求以每年10%左右的速度增長。燃煤火電在能源消費中的主導地位短期內不會發生改變[1]。而以火力發電為主的電源結構具有高能耗、高污染、低效率的特征，加劇了全球變暖、水污染等環境后果[2]。

隨著供給側結構性改革方案的提出、環保觀念的逐漸加強以及環保相關政策頻繁頒布，電力污染與環境保護之間的矛盾日益突出。特別是2020 年雙碳目標提出后，火力發電企業面臨著更加嚴格的環境規制，迫使企業必須轉而尋求可持續的綜合發展之路，在保證電力供應的前提下提升其環境效率水平，助力電力行業碳減排、碳中和的實現。因此火力發電行業中出現了許多注重環境保護、大力發展新能源、積極尋求可持續綜合發展之路的火力發電企業。本文在傳統火力發電企業定義的基礎上，選取新能源電力發展水平作為關鍵判定指標，將借助綜合發展手段實現雙碳目標的火力發電企業定義為新型火力發電企業。

火力發電企業探索綜合發展的主要路徑包括合理控制生產運營過程、優化和調整電源結構、推進技術創新與改革[3]。一方面，關停低效高耗能機組、推進高效機組建設，能夠減少發電過程中的污染物排放，提高發電效率[4]；另一方面，調整能源結構、大力發展可再生能源發電。對于火電企業來說可以調整資產結構、抵御市場風險、實現經濟效益與環境效益的平衡，特別是在煤價飆升的市場背景下有效提高企業的盈利能力[5]。此外，技術的進步及轉化應用是火電企業兼顧安全、效益與節能的先決條件，也是其發展創新的核心驅動力[6]。

環境效率是指一定時期內經濟活動對環境產生的影響，反映了經濟與環境的協調發展水平，是企業可持續發展潛力的重要評價指標[7]。電力企業環境效率即為企業在發電過程中控制其對環境的影響，實現節能減排、可持續發展的成效。新發展模式下，火電企業環境效率測度將從單一要素評價轉向綜合要素評價。目前，火力發電企業環境效率的評價與測度多是從資本投入、能源投入等方面考慮，其理論相對成熟，但新型火力發電企業環境效率的評價與規范相較于不考慮發電方式異質性的電力行業研究仍處于相對落后的水平，對于當下環境規制、特別是雙碳目標提出后火力發電企業的綜合發展覆蓋程度不足，也未將火力發電企業轉型新能源方面的成果涵蓋進來。鑒于此，本研究在環境規制的社會背景及火力發電企業轉型的時代背景下，綜合考慮其探索綜合發展過程中環境效率的表現，為企業未來可持續發展努力方向提供建議，為我國經濟可持續發展、電力行業轉型升級提供數據支撐和理論基礎。

一、研究背景

目前，國內主要通過參數法（主要指隨機前沿方法，簡稱SFA）和非參數法（主要指數據包絡分析方法，即DEA）對環境效率進行測算。其中，SFA 由于其在處理多投入、多產出問題時需要進行合并等處理，影響了結果的可靠性；而DEA 可用于多項投入與多項產出的效率評估，且DMU 效率求解中無需構造生產函數就能得到客觀可靠的結果，因此得到了學術界的廣泛采用[8]。

李靜[10]在比較了非期望產出處理的相關DEA 模型的優缺點后，提出了一個非徑向、非角度的SBM 模型，通過觀測該模型對中國43 家企業進行環境效率的實證分析，得出結論：SBM 模型提高了效率評價的準確性和可信程度；曲茜茜[11]將二氧化碳排放量等非理想產出納入環境效率評價指標體系中，并采用更為準確的SBM 模型對中國30 個省市火電行業2005—2009 年的環境效率進行靜態評價；王喜平等[12]運用Malmquist 生產力指數測算了中國2002—2008 年間電力行業能源利用效率，并將其分解為技術進步指數、純技術效率變動和規模效率變動；戴攀等[13]基于DEA 模型分析中國30 個省份2006—2010 年間電力行業的環境效率，并利用Malmquist 指數對其進行動態環境效率趨勢分析。結果顯示，火力發電比例是影響我國電力行業環境效率的重要因素，環境技術進步是改善其環境效率的最主要因素；趙醒等[14]對中國30 個省市2006—2012 年火力發電行業的環境效率進行評價，同時基于DEA 模型測算其節能減排潛力。結果表明，樣本期內中國火力發電行業整體環境效率值不斷提高，但各地區間存在明顯差異。

綜上所述，不少文獻對于電力行業效率問題進行了有益探索，但這些研究對環境的負面影響重視程度不足，在發電企業環境效率評價的投入、產出指標選取上也不夠全面，無法體現出新型火力發電企業在煤電減排及新能源電力建設方面的探索與發展。因此，本文從新型火力發電企業定義出發，選取了15 家比較有代表性的、進行綜合發展探索的火力發電上市公司，結合雙碳目標背景從靜態和動態兩個視角對其進行環境效率測度。

二、方法與數據

（一） 測度模型

在環境效率的測度方面，目前學術界主要存在靜態與動態兩種效率評價方法。靜態測度方法著眼于當期表現，旨在通過當年投入產出指標對環境效率表現進行評價，經濟意義明確且直觀，在一定程度上反映了環境效率水平的高低，但無法考察期間內的變動情況，不能準確辨識環境效率的改善情況；動態評價方法雖然無法給出環境效率水平的直觀評價結果，但考慮了環境效率在整個期間的變化情況，能夠實現環境效率變化的細分，從而找出導致變化發生的不同來源[15]，因此作為靜態測度的補充方法廣泛應用于效率評價中。

1. US-SBM 模型

US-SBM（Undesirable slacks-based measurement）模型是DEA 模型的衍生模型，近年來在環境治理效率、生態建設效率、可持續發展評估等績效考評領域中得到了廣泛運用。US-SBM 模型對傳統DEA 模型進行了改進，將松弛變量納入目標函數，即能夠利用相應松弛變量可以縮減或增加的比例對導致無效率產生的具體因素進行分析[16]。事實證明，在環境效率評價相關方面，US-SBM 模型比DEA 模型更加科學準確[17]。

US-SBM 模型由Tone[18]在2004 年提出，模型的具體描述為：考慮n 個DMU（新型火電企業），假設每個DMU 由投入向量X（如裝機容量、供電煤耗等）、期望產出向量 Yd（如發電量）和非期望產出向量 Yu（如污染物排放[量）三]個要素構成，向量形式記為X ∈Rm,yd∈Rr1,yb∈Rr2；令X=[x1,...,xn]∈Rm×n、Yd=yd1,...,ydn∈Rr1×n、和Yu=[y1u,...,ynu]∈Rr2×n，且全為正。基于規模收益可變的US-SBM 模型的線性規劃表達式表示如下：r1Ydr2Yuλ ρ

式中，m 表示DMU 投入種類數量， 表示期望產出 的種類數量， 表示非期望產出 的種類數量， 為常數向量。目標函數的效率值 越大，表示評價DMU 的效率值越高，效率值為1 表示評價DMU 強有效。

如此折騰了整整一夜。第二天一大早，我便爬起來穿好衣服準備去醫院。老婆這才哈欠連天地出現在小屋門口問：你昨晚大號沒？假牙屙沒屙出來？我說：沒有。一語雙關。老婆說：讓你這一宿咳得，我一夜沒咋睡。老婆還不知道，她不但今晚沒有睡好，幾乎在今后的兩個多月里一直睡不好。

2. GML 模型

Oh[19]用包含非期望產出的方向性距離函數對Malmquist 模型進行優化，并將所有被評價的DMU 均包含在全局參考集中，構建了GML（Global-Malmquist-Luenberger）生產率指數，其可分解為綜合技術效率變化指數（EC）和技術進步變化指數（TC），避免了VRS 無可行解和“技術倒退”現象。

對環境效率進行靜態評價后，采用GML 模型可以對環境效率的變動情況進行分析，并厘清影響DMU 環境效率的內在驅動因素。本研究構建的新型火電企業GML 指數如下：

GML、EffeC、TechC 指數大于1 則表示DMU 從t 到t+1 其環境效率提高、技術效率改進使得環境效率提升、技術進步對環境效率增長也有貢獻，數值越大表示貢獻程度越大。

（二） 指標選取與數據來源

在發電行業環境效率的相關研究中，現有的文獻根據研究目的和側重點的不同而有所差異，但由于發電行業屬于資金密集型行業，資本投入的主要目的是擴大發電規模和提升裝機容量，且火電企業電力生產過程需要大量以煤炭為主的能源供應，學術界通常應用資本投入、能源投入等作為投入指標[21]；而發電是電力企業最重要的指標，可以反映電力企業的運營效率[22]，因此通常應用發電量作為期望產出指標。本文在現有研究的基礎上，結合新型火電企業自身特點和生產實際，考慮了火電企業在發電過程中產生的能源污染、環境污染和碳排放等問題，另外，創新性地考慮了新型火電企業在雙碳目標背景下轉型新能源方面的成果，以此區別于傳統火電企業的指標選取及綜合效率測算。

在本研究中，投入變量包括：（1）資本投入。發電行業通常選取電力生產規模指標代表企業的資本投入，本研究沿襲這一做法選取企業裝機容量來反映其資本投入與發電能力；（2）能源投入。發電行業通常選取電力生產過程中的燃料消耗指標代表企業的能源投入，本研究選取發電標煤消耗量來反映其能源投入水平；（3）環境投入。本研究選取新能源發電規模代表企業在雙碳目標背景下的環境投入，具體采用企業新能源裝機占比來反映其環境投入水平。

產出變量包括：（1）期望產出。即企業生產環節的正常產品產出，本研究選取發電量作為期望產出指標；（2）非期望產出。即企業生產過程中產生的污染物排放，本研究選取綜合排污指數和CO2排放量作為非期望產出指標；綜合排污水平由3 個污染物排放指標（二氧化硫排放量、氮氧化物排放量、煙塵排放量）通過熵值法綜合測算得出。本文指標體系見表1。

表1 新型火電企業環境效率測算指標體系

考慮到指標數據的可得性，本文選取滬深證券交易所電力行業火力發電板塊的上市公司作為研究樣本，對2017—2021 年數據進行企業環境效率測度。為保證研究數據的有效性，剔除了上市公司中創業板塊、中小板塊以及數據不完整和明顯異常的公司，最終確定了15 家具有代表性且符合本文新型火電企業定義的上市公司進行研究，具體指標表現如圖1 所示。為保證文章的客觀性，避免不必要的糾紛發生，對上市公司名稱做模糊化處理，研究樣本所涉及的指標值來源于國泰安數據庫、巨潮資訊網以及上市公司年報、社會責任報告。

三、新型火電企業環境效率評價

（一） 環境效率靜態測度

根據前文所述方法與模型，本研究基于15 家新型火電企業的面板數據，運用MaxDea Pro 軟件，在規模報酬可變的假設下以投入為導向測算了基于US-SBM 模型的2017—2021 年度各樣本新型火電企業的環境效率值，結果如表2 所示，值越大代表環境效率越高。

表2 新型火電企業靜態環境效率測度結果

總體來看，2017—2021 年中國新型火電行業環境效率均值為0.8574，未達有效，樣本期內行業環境效率呈波動趨勢，2017—2018 年出現下降趨勢后一路提升，從2018 年的0.8322 上升至2021 年的0.8945，但2018、2019、2020 均未達到樣本期均值。從樣本來看，各新型火電企業環境效率差異明顯。2017—2021 年，年均環境效率值排名前五的企業分別為SH 電力、HN 電力、HB 電力、SN 電力和HD 電力，其中，SH 電力和HN 電力五年中有四年效率值均為1，處于效率前沿水平，表明這些企業能源與資源投入達到了最優產出，有利于企業自身及行業整體提高環境效率，早日實現雙碳目標；年均環境效率值排名后五的企業分別為SZ 電力、YD 電力、GZ 電力、GN 電力和HY 電力，年均環境效率值分別為0.5790、0.7221、0.7295、0.7464、0.7678，這些企業發電技術效率、新型清潔能源發電裝機比例較低，環保技術水平相對欠發展，能源結構相對欠優化，是電力行業實現雙碳目標需要重點關注的對象。

為顯示總體分布水平及各企業之間的差異，對表2 數據做去均值化處理，圖中零值表示企業環境效率值與行業年度均值無差異，正向偏離零值越高則說明該企業環境效率值高于行業年度均值越多，反之則代表企業低于均值越多，繪制出的效率值箱型圖如圖2 所示。

圖2 新型火電企業2017—2021 年環境效率分布情況

結合圖中信息，根據箱型圖形狀及位置可將樣本企業大致分為三大梯隊，第一梯隊包括HB 電力、HD 電力、HN 電力、SH 電力、SN 電力和ZN 電力，這些企業五年間環境效率值比較穩定，變化幅度較小且維持于較高水平，多數年度的環境效率值超過行業平均水平0.1 以上，個別年度超出均值0.15；第二梯隊包括CY 電力、DT 電力、FN 電力和GD 電力，這些企業環境效率值大多處于行業平均水平；第三梯隊包括GN 電力、GZ 電力、HY 電力、SZ 電力和YD 電力，這些企業環境效率值大多情況下低于行業平均水平，其中GN 電力和GZ 電力樣本期內效率值變化較大但多數年份低于行業均值。由此可知，樣本企業環境效率值大多處于一二梯隊，說明近五年新型火電行業內低碳環保理念的宣教頗有成效，企業在追求經濟利益的同時注重對環境進行事先保護和事后處理，在碳減排、碳中和領域也做出了實質性的貢獻。另外，多數企業的箱型圖較短且較為穩定地分布在-0.3~0.2 的區間內，表明行業整體環境效率值跨期變動較小，原因是火力發電行業目前已發展成熟，盡管在發電方式轉型和清潔環保方面下足了功夫，短期內仍難以實現質的突破；而FN 電力、GN 電力、GZ 電力和GD 電力跨期變動較大，結合原始數據及行業背景可知主要原因是這些企業規模較小、環境效率水平落后于行業基準，近年來大力進行新能源發電項目建設、積極尋求新型可持續發展道路使得發電過程中的效率水平得以提升、供電煤耗逐年降低，因此在樣本期內跨期變動較大，反映了其環境效率水平逐漸追平甚至趕超行業基準。

（二） 環境效率動態評價

為考察樣本新型火電企業環境效率的變化趨勢，本文從動態視角對環境全要素生產率進行觀測，采用GML 生產率指數法對新型火電企業GML 及其分解項EC（技術效率變化指數）、TC（技術進步變化指數）進行分析，結果如表3 所示。

表3 雙碳目標提出前后新型火電企業動態環境效率分解結果

經計算可知，我國新型火電企業的環境全要素生產率為1.0186，這表明樣本期內行業技術水平有所進步，資源與能源利用效率有所提升。2017—2021 年間，新型火電企業整體環境效率每年平均提升1.86%，根據分解結果，其技術效率變化指數為1.0178，技術進步變化指數為1.0077，這表明我國新型火電企業全要素生產率的提升既依靠技術的進步又依靠技術效率的提升，且對于技術效率的依賴程度更甚。樣本期內大部分新型火電企業的環境全要素生產率大于1，表明其環境效率正在提升；2017—2018、2019—2020 年技術效率變化指數大于1，反映了該期間技術效率提升促進了環境效率的提高；樣本期間除2017—2018 年外技術進步變化指數均大于1，可知該期間技術進步推動了環境效率的提高。2018—2019 年和2020—2021 年樣本企業技術進步變化指數均大于1，而技術效率變化指數均小于1，表明這兩年技術的進步對環境效率提升的促進作用更為顯著，2018 年則表現了相反的情況。

本研究將樣本期分為“雙碳目標提出前”和“雙碳目標提出后”兩個階段，分析15 家新型火電企業兩個研究期間的GML 指數、EC 指數和TC 指數的變化情況，具體結果如表4 所示。

表4 雙碳目標提出前后新型火電企業動態環境效率分解結果

分析可知，雙碳目標提出后（2020—2021 年）各企業GML 指數基本高于雙碳目標提出前（2017—2020 年），反映了樣本期內大部分企業環境效率得到了顯著改善，其中CY 電力、ZN 電力、HB 電力等表現更為突出，GML 指數提升幅度超過10%。根據雙碳目標提出前后的數據來看，超過60%的樣本企業GML 值大于1，反映了業內大部分企業的環境效率改善速度正在加快。具體結合分解指標EC、TC 來看，雙碳目標提出前絕大部分企業技術效率變化指數均大于1 且大于技術進步變化指數，反映了在這一研究期間環境效率提升的主要驅動力為技術效率的進步，尤其是YD 電力、HY 電力等企業，其技術效率的提升極大改進了環境效率水平。然而雙碳目標提出后，幾乎所有樣本企業技術進步變化指數均大于1 且大于技術效率變化指數，反映了在此期間技術水平變化對環境效率的提升起到了更大的促進作用。綜上所述，以雙碳目標的提出為節點，多數樣本企業的環境效率改善速度得以提升，且其驅動力逐漸由技術效率轉變為技術進步。

四、結論與啟示

本文突破傳統火電企業提出了新型火電企業的定義，引入CO2排放量作為非期望產出，采用US-SBM 模型和GML 模型對雙碳目標背景下15 家新型火電企業2017—2021 年環境效率和環境全要素生產率進行了測算，從靜態和動態兩個視角對其進行分析。研究發現：第一，對樣本企業的US-SBM 靜態分析結果表明2017—2021 年間行業整體環境效率值達0.8574，處于較高水平且呈現出先降后升的增長趨勢，但仍有一定的提升空間；各新型火電企業環境效率差異明顯，根據靜態結果可將樣本企業分為三大梯隊，分別代表高效率水平、中等效率水平和低效率水平。第二，對樣本企業的GML 動態分析及其分解結果表明，2017—2021 年新型火電企業整體環境效率每年平均提升1.86%，各企業環境效率的提升既依靠技術的進步又依靠技術效率的提升，且對于技術效率的依賴程度更甚。結合雙碳目標提出前后兩個階段分析可知，以雙碳目標的提出為節點，多數樣本企業的環境效率改善速度得以提升，且其驅動力逐漸由技術效率轉變為技術進步。

顯然，我國火電企業肩負著環境保護、節能減排的艱巨任務，根據上文所述，為促進環保任務與經濟目標的協同發展，進一步提升新型火電企業環境效率，引領碳達峰、碳中和的實現進程，本文得出如下啟示：第一，重視技術進步對環境技術效率的促進作用，加快技術進步與生產創新，提升火力發電的燃煤效率和脫硫脫硝技術水平。增加環保投入，大力發展尖端技術，努力提高生產效率、資源利用效率，提升廢物回收利用水平。第二，調整能源結構，加快清潔能源建設，積極投身新能源技術的研究開發，順應低碳經濟發展浪潮降低火力發電比例。第三，積極投身碳金融市場，推進碳排放權交易制度建設，提高企業減排效率，努力實現碳達峰、碳中和的雙重目標。