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安徽省碳排放效率区域差异性研究

2015-11-30许陆军

企业导报 2015年20期
关键词:差异性安徽省

许陆军

摘 要:通过构建区域碳排放效率投入产出指标体系,运用DEA 模型对2013 年安徽省16 地市的区域碳排放效率进行评价和差异性研究。实证结果显示: 安徽省整体的碳排放效率较低,且各区域碳排放效率呈现出显著的差异性。针对上述情况,提出提高区域碳排放效率,促进安徽省低碳经济快速发展的政策建议。

关键词:安徽省;碳排放效率;差异性;DEA

近年来,随着中国经济的快速发展,能源消耗与二氧化碳排放也日益增加,中国已成为仅次于美国的全球第二大能源消费国和二氧化碳排放增量最多的国家。这不仅使我国面临沉重的资源环境压力,也严重影响了居民健康、公共安全和社会稳定。在此背景下,作为世界上最大的发展中国家,我国政府在2009 年12月的哥本哈根国际气候会议上对全世界做出郑重承诺:到2020年我国单位国内生产总值的二氧化碳排放量比2005年下降40%~45%,并将其作为约束性指标纳入到国民经济和社会发展的长期规划之中[1]。

作为世界上最大的碳排放国家,我国的碳减排目标任重而道远。要实现我国政府的减排目标,同时减少对经济发展的负面影响,提高碳排放效率至关重要。同时,需要注意的是,由于我国存在严重的区域经济发展不平衡和地区资源禀赋差异,中国各区域的碳排放效率也存在显著差异。要制定出科学合理且有针对性的节能减排政策,就必须很好地把握中国各区域的碳排放情况。因此,全面系统的评估各区域的碳排放效率,研究碳排放效率区域差异性的原因,对区域碳排放效率的提高和政府节能减排目标的实现都具有重要的现实意义。

一、文献综述

目前,国内外学者对区域碳排放效率的研究已经取得了一定的成果。Ramanathan[2]运用DEA分析了GDP、能源消耗和碳排放量之间的联系,结果显示全球碳排放效率随时间的变化而波动;Zhou et al[3]测算了全球碳排放量最高的18个国家的碳排放效率变化的Mailmquist指数,并对影响碳排放效率的因素进行了实证研究。;杜克锐等[4]、陈黎明等[5]在随机前沿分析框架下定义碳排放效率,对我国各个地区碳排放效率进行了测算, 同时对地区差异、影响因素及收敛性进行了分析,实证结果发现,碳排放效率存在较大的地区差异,且这种差异在不断扩大;王群伟等[6]、魏梅[7]等在全要素框架下采用环境生产技术将二氧化碳纳入到共同前沿函数,提出二氧化碳排放绩效及区域差异性的测算方法,对我国不同省份的碳排放效率、影响因素和收敛性进行了实证研究;胡玉莹等运用处理非期望产出的SBM模型对能源消耗、二氧化碳与经济可持续增长的状况进行评价,并以此探究碳环境技术效率的影响因素;李国志等、谭峥嵘等对各省的碳排放效率进行了有效级划分,并进一步研究了造成省级区域碳排放效率差异的主要影响因素,最后对各省的碳排放效率及影响因素进行了收敛性检验,研究表明,中国整体和大部分省份的碳排放效率在提高,各省之间仍然存在一定差异。

通过对国内外的文献分析可以发现,国内外学者区域碳排放效率的研究理论已有较多的深入分析,但从研究对象来看,都是以中国的省级区域作为研究对象,以市级区域为研究对象尚存在一定的研究空间。因此,本文以安徽省16个地级市为研究对象,通过DEA模型对安徽省各区域碳排放效率进行差异性研究,旨在为政府制定合理的地区减排目标提供科学的参考依据并进一步提高安徽省各区域的碳排放效率,同时也为全国区域碳排放效率的提高和节能减排政策的制定提供借鉴。

二、碳排放效率区域差异性研究

(一)指标体系和数据来源。在充分参考了学术界现有的评价指标体系的基础上,本文对安徽省碳排放效率进行了深入分析的同时选取能够衡量区域创新效率的评价指标,综合运用DEA方法安徽省区域碳排放效率进行评价分析。其中,在投入指标方面,选取能源消费总量、固定资产投资、年末就业人数作为投入指标,分别反应区域的能源、资本和劳动力投入;在产出指标方面,选取碳生产率作为产出指标,构建了安徽省区域碳排放效率评价指标体系。

在上述选择指标中,各区域的就业人员数、固定资产投资等指标数据均来源于《安徽省统计年鉴2014》,各区域的能源消费总量、碳生产率的数据则由《安徽省统计年鉴2014》中相关数据经过处理得出。

(二)实证结果和分析。根据安徽省各区域碳排放效率投入产出指标数据,使用DEAP2.1 软件进行求解,得出2013年安徽省各区域碳排放效率值,具体结果见下表。

由上表可以看出低碳经济视角下安徽省各区域碳排放效率值之间存在着较大的差异,根据上表,分别从综合效率、纯技术效率、规模效率三个方面来分析:

从综合效率来看,2013年安徽省区域碳排放效率均值为0.429,说明安徽省碳排放效率整体水平不高。其中,黄山综合效率值为1,说明上述区域在现有投入规模基础上碳排放效率已达到最优水平,这是由于上述区域生态环境较为良好,旅游业相对发达,同时工业的比重很低,在资源有序开发,节能减排和可持续发展方面积极推进,直接促使区域碳排放效率的提升;合肥、淮北、宿州、蚌埠、阜阳、淮南、滁州、六安、马鞍山、芜湖、宣城、安庆等区域综合效率均低于0.4,这说明安徽省大部分区域碳排放效率处于较低水平,这是由于上述区域能源资源相对丰富,工业发展主要依靠对资源的消耗,依然属于粗放型经济发展模式,这自然导致碳排放效率处于较低水平;亳州、池州、铜陵等区域碳排放效率水平适中,但仍然需要进一步的提高。综合效率较低的城市中,合肥、芜湖、马鞍山等区域的经济发展水平均处于安徽省前列,而综合效率较高的城市中亳州、池州等区域的经济发展水平均处于安徽省的中下游水平。由此可见,区域碳排放效率与区域经济发展水平并非完全一致,区域的产业结构,资源的利用效率等因素也起着至关重要的作用。

从纯技术效率的角度来看,黄山、池州、铜陵的纯技术效率值为1,表明投入资源的使用效率已达到最优水平; 合肥、亳州、蚌埠、滁州、芜湖、安庆、六安等区域的纯技术效率值均高于0.6,表明纯技术效率较为良好; 其他区域的纯技术效率则处于较低水平。对于纯技术效率较高的区域,碳排放效率主要受规模的制约,应致力于提高规模效率;对于纯技术效率较低的区域,其提高碳排放效率重点应集中于以技术进步来推动碳排放效率的提高。

从规模效率的角度来看,黄山的规模效率已达到最优水平;亳州、阜阳、铜陵、淮北、马鞍山、铜陵等区域规模效率较高,但仍未达到最优状态;合肥、蚌埠、滁州、芜湖、池州、安庆等区域规模效率较低,处于规模不经济状态;其他区域的规模效率处于中等水平。其中,铜陵、池州处于规模效率递增阶段,应加大资源、人员投入,改善碳排放效率水平;除黄山、铜陵、池州外的其余地区均处于规模效率递减阶段,应适当缩减规模,通过提高资源配置效率提高碳排放效率。

三、结论与建议

通过实证结果分析可以得出如下结论:安徽省整体的碳排放效率不高,各区域碳排放效率呈现出显著的差异性。为了提高安徽省区域碳排放效率,改善安徽省经济发展模式,根据各区域自身特点,提出以下发展建议:第一,调整优化产业结构,着力发展低碳产业。在区域经济发展的过程中,合理的产业结构也是促进区域碳排放效率的关键因素。因此,应调整和优化产业结构,适当降低第二产业的比重,尤其高耗能产业的比重。同时,通过发展低碳产业,减少能源需求,以此实现节能减排的低碳发展目标。第二,建立和完善低碳技术体系,推动可再生能源的开发和利用。技术创新是低碳经济发展的核心,低碳技术的发展水平决定了碳排放效率的高低。现阶段,一方面政府应充分利用企业和科研院校的技术创新能力,积极发展低碳技术,建立和完善低碳技术体系,另一方面鼓励国际合作,积极引进国外先进的低碳技术,推动可再生资源的开发利用和化石能源的高效利用。第三,缩小区域碳排放效率差距,实施差异化碳减排战略。由于受到能源消耗结构、经济发展水平、人口数量、技术先进程度等诸多因素的影响,区域间的碳排放效率存在明显差异。因此政府应发挥导向作用,各区域之间应加强交流与合作,实现资源的有效配置。对于低效率的地区,要及时提供减排政策指导和资金支持,鼓励、支持和引导其利用自身优势,积极发展先进技术,提高能源利用率,推动碳排放效率的提升,保证节能工作顺利有序的开展。对于效率相对较高的区域来说,在节能减排方面应承担更多的责任,发挥带头作用,引导其他地区碳减排技术的进步,这也是区域差异化碳减排战略的内在要求。

参考文献:

[1] 刘亦文,宗义.中国碳排放效率区域差异性研究—基于三阶段DEA模型和超效率DEA模型的分析[J].山西财经大学学报,2015,37(2):23-34.

[2] 杜克锐,邹楚沅.我国碳排放效率地区差异、影响因素及收敛性分析—基于随机前沿模型和面板单位根的实证研究[J].浙江社会科学,2011,(11):32-44.

[3] 陈黎明,黄伟.基于随机前沿的我国省域碳排放效率研究[J].统计与决策,2013,(9):136-139.

[4] 王群伟,周鹏,周德群.我国二氧化碳排放绩效的动态变化、区域差异及影响因素[J]中国工业经济,2010(1):45-54.

[5] 魏梅,曹明福,江金荣.生产中碳排放效率长期决定及其收敛性分析[J].数量经济技术经济研究,2010(9):43-53.

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