中国省际碳排放的测算及效率研究——基于生产和消费的双重视角

洪仁婧,江象君,宣 烨

(南京财经大学 江苏产业发展研究院，江苏 南京 210046)

一、引 言

当前中国经济发展的“三期叠加”的阶段性特征使得生产模式的转型迫在眉睫，中国政府计划于2030年左右达到碳排放峰值，这意味着中国将不遗余力地实施碳减排政策，并且各省将根据自身碳消耗的情况承担不同程度的碳减排责任。各省实际碳排放量的测算是实现碳减排责任公平分配的基础[1]，同样，在有限投入内实现最大产出的碳排放效率的度量是优化资源配置、促进低碳转型的重要途径[2][3]。

公平分配碳减排的责任，关键在于区域实际碳排放量的测算。有学者基于投入产出模型对中国生产型和消费型碳排放进行测算，发现发达经济体的消费需求是造成中国生产侧碳排放较多的显著因素[4]。同样，为了更加公平地界定各省碳减排的责任分配程度，也有众多学者提出要从生产和消费的视角出发对各省碳排放进行核算[5][6]。DEA分析计算模型是评价环境及能源综合利用率的常用方式之一。国内董锋等(2014)[7]建立了基于三阶段的DEA量化分析模型，并定量测定出对应区域内的温室气体排放情况，回避了外界环境等客观因素的耦合影响，发现区域碳排放效率基本与区域经济发展情况相吻合；冯冬和李健(2017)[8]基于考虑非期望产出的SBM模型测算分析了2005～2014年京津冀地区的碳排放效率；刘亦文和胡宗义(2015)[9]采用超效率 DEA 方法度量了中国各区域碳排放效率，发现中国整体碳排放效率呈动态上升趋势。

以上对区域碳排放研究的相关文献部分仅考虑了单一公平原则或是单一效率原则，而众多进行区域碳排放效率测算的研究在区域碳排放的测算上没有考虑区域间生产与消费的贸易转移。基于此，本文测算各地区生产型和消费型碳排放量，并以此测算结果作为SBM-DEA模型的非期望产出对各省碳排放效率进行度量，由此基于公平与效率原则构建各省实际碳排放和碳排放效率的测算框架。

二、数据来源与处理

(一)直接碳排放的核算

基于各省域能源消耗的情况(碳类、油品类、天然气以及电力消耗，由于电力消耗不产生CO2，主要对前三种能源进行统计)，根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》文件中关于不同类型能源在燃烧阶段的温室气体排放情况，间接测定出不同省区的温室气体排放情况。

CO2I=∑EJI*KJ*EFJ*44/12

(1)

式(1)表示I省在2012年温室气体排放情况及总量；J表示能源类型；KJ表示第J类能源按照能量标准折算到煤炭上的系数值；EFJ表示第J种能源在燃烧过程中的温室气体排放系数值；44/12表示温室气体同碳元素之间的原子质量比值。

表1给出了《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中不同类型燃料的碳含量和有效二氧化碳排放系数。

表1 IPCC中涉及碳排放计算的各指标及系数

资料来源：作者整理.

(二)各区域各部门碳排放系数的测算与修正

为了进一步明确不同省区涉及生产及消费类型的温室气体碳排放量值，必须精准测定出不同省区不同生产单位的碳排放占比。由于统计资料有限，无法直接计算出各区域各部门碳排放直接系数，要在全国水平上对碳排放系数进行修正，这里借鉴李方一等(2013)[10]的行列平衡修正方法。

(2)

(3)

式(2)中，xri代表第i个生产部门的产值情况；dri代表第i个部门的温室气体碳排放情况，文章中选用平均碳排放系数值表示；Ur表示不同区域的温室气体实际排放情况。式(2)表示不同区域的碳排放实际值和理论值的比，即γr表示行调整系数。式(3)代表通过优化后的不同省区的温室气体排放占比。

(4)

(5)

同理，式(4)表示各部门碳排放计算量与实际量的比值，即列调整系数,Qi表示各部门实际碳排放总量；式(5)即为经过行列调整后的碳排放调整系数。对上述过程进行多次重复，直至使得各区域及各部门的碳排放计算量与实际量的误差范围在5%以内即为最终的碳排放调整系数,见表2。

表2 区域—部门碳排放平衡表

资料来源：作者整理.

(三)投入产出指标的设定

现有研究多以碳相关要素之间的比值表征碳排放效率，而基于SBM-DEA模型的碳排放效率的测算将碳排放效率表示为多因素共同作用的结果[11][12]，更加全面系统地揭示了碳排放复杂的特征。

本文将地区GDP作为期望产出，地区生产型或消费型碳排放量作为非期望产出，选取资本(固定资产投资)、劳动力(就业人数总量)和能源(能源消耗总量)作为基本的财力、人力和物力投入[13]，数据来源于2013年的《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。

三、研究方法

(一)投入产出模型

基于投入产出模型的r省份i部门产出的平衡关系如式(6)所示。

(6)

(7)

(8)

(9)

CEp=CEs→r+CEs→s+ExCEs

(10)

CEc=CEr→s+CEs→s+ImCEs

(11)

式(10)及式(11)表示S省份生产单位的碳排放量及碳消费量，其中，CEs→s表示S省区域的碳排放量指标，ExCEs代表S省由于出口因素造成的碳排放量指标，ImCEs表示s省因进口产生的碳排放量。文章使用的研究数据来源于刘卫东统计编著的2012年省区生产投入情况，中国统计出版社出版的《2012年中国30省区市区域间投入产出表》。

(二)SBM-DEA模型

基于传统角度的DEA量化分析模型，将引起生产要素投入冗杂的问题，片面追求生产效率的同时导致生产投入及产出较为单一，难以实现全方位的整体评价，评价效率较低。继西方学者提出非径向、非角度的DEA模型之后，考虑非期望产出的SBM模型得到进一步发展，并有效解决了传统DEA模型所面临的问题。其中，决策单元的效率值选定范围介于0～1，且值为1时表示决策生效，若效率值低于1说明决策不全面或者存在决策损失。

四、研究结果

本文将碳排放调整系数与投入产出模型相结合，利用区域间投入产出表对各省的碳排放量进行了相关测算，进一步得出各省基于生产(生产型碳排放量)和消费(消费型碳排放量)双重视角下的实际碳排放量。比较各省生产型和消费型碳排放量的情况可以深入了解各省是碳净进口还是碳净出口，在明确不同省区关于温室气体的排放量控制责任及程度方面具有实践意义。在测定生产型及消费型温室气体排放量的基础上建立SBM-DEA分析模型，明确碳排放量为非期望条件下的产出量，GDP为期望产出，以财力、人力和物力的投入对各省的生产型和消费型碳排放效率进行了测算。

(一)生产型和消费型碳排放的比较分析

图1绘制了2012年各省份生产型和消费型碳排放的情况。第一，基于生产和消费的双重视角分析碳排放的总量可知，河北、辽宁、江苏、浙江、山东、河南和广东等省的碳排放量远远高于全国其他省份；第二，假定温室气体碳排放量净值大于0，可以直接判断出绝大多数的省区在消费型温室气体排放量值上明显超过其他生产形式对应的温室气体排放量值；第三，我们定义碳净出口省为净出口碳排放量(生产型碳排放量>消费型碳排放量)大于0的省份。河北、山西、内蒙古、辽宁、山东、贵州、甘肃等省区的生产型温室气体排放量值均大于消费排放值，其中，温室气体净排出省份主要集中在中西部后发城市；第四，还有部分省份的生产型和消费型碳排放量几乎处于平衡的状态，比如安徽、河南、海南和陕西等省份。

基于生产和消费需求视角来考虑各省份碳减排的实施方向和责任分配是一种较为客观公平的方法。碳净进口省份的碳消费需求大于本省的生产需求，一方面除了需要承担除本省生产并消费产生的碳排放以外，还需承担由他省生产并向其输出而产生的碳排放的责任。另一方面碳净进口省可以针对其进口碳产品的消费结构，改善不良的消费习惯或者研发绿色生产技术。碳净出口省份的碳生产需求大于本省的消费需求，或由于自身产业结构处于产业链的下游或由于某种资源禀赋有某种高碳产业的生产优势从而承担了他省消费需求的生产，碳净出口省不能因为“谁消费，谁负责”的原则而否认自身产业结构向多元化和高级化发展的社会减排责任。

图1 2012年各省市实际二氧化碳排放详情

(二)生产型和消费型碳排放效率分析

建立基于经济、劳动力及物资等要素为基础的国民生产总值期望产出值，基于温室气体排放值建立非期望条件下的SBM-DEA分析模型，将上文考虑各省份之间碳转移贸易因素计算得出的生产型和消费型碳排放量分别作为非期望产出进行效率的测算。综合能效主要反馈最优解和实际值之间的差距，二者之间的能效值如表3所示。

表3 2012年各省域生产型和消费型碳排放效率表

资料来源：作者绘制.

从生产型碳排放效率的测算结果中可以看出，北京、上海和广东这三个省份的综合效率(TE)、纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)均完全有效。在综合效率方面，包括上述三个省份在内，天津、江苏、浙江和重庆等为代表的发达省份的TE值大于0.5，其余省份均低于0.5，仅有9个省份的TE值高于全国平均水平；在纯技术效率方面，PTE值的省份分布情况与综合效率基本一致，并且江苏、重庆和青海三省的PTE值均为1，介于0.5和1之间的省份增加了湖南、海南和宁夏；在规模效率方面，也仅北京、上海和广东三个省份处于规模报酬不变的阶段，SE值为1，其余省份皆处于规模报酬递减的阶段，并且除海南、青海和宁夏之外的其余省份的SE值均大于0.6，仅有9个省份的SE值低于平均水平。生产型碳排放效率的分布中，综合效率的分布情况是全国各省份的经济社会发展水平的程度的表征，剔除了规模因素的纯技术效率的PTE值分布在综合效率的基础上出现了波动，主要表现为有效单元和较高PTE值单元的增加。在TE值和PTE值基础上计算出来的SE值(SE=TE/PTE)即为规模效率，表示各省规模报酬所处的状态。

消费型碳排放效率的测算结果与生产型碳排放效率的测算结果相比，完全有效单元除北京、上海外增加了江苏和福建两个省份；PE值介于0.5和1之间的单元增加了四川省，其余省份分布不变；PTE值介于0.5和1之间的单元减少了湖南省，增加了四川省；SE值低于0.5的单元消费型碳排放效率和生产型碳排放效率保持一致。消费型和生产型碳排放效率两者之间最大的区别便是消费型碳排放效率的完全有效单元增加了江苏和福建两个省份，其他各省份的效率值分布与生产型效率相一致。

五、结论与建议

碳排放的测算结果表明，生产型和消费型的实际碳排放量位居全国前列的地区依次为山东、河北、辽宁、江苏、河南和广东，基于公平原则，上述省份在一定程度上需要多分担全国的减排责任。全国范围内大部分省份都是碳净进口省份，其中吉林、江苏、浙江、湖南、广东和重庆的碳净进口量较大；河北、山西、内蒙古、辽宁、宁夏和新疆因其他省份的消费需求而产生较多的碳排放量，被归为碳净出口省，上述分析表明“发达地区消费，欠发达地区污染”的情形在中国依然显著存在。

温室气体排放能效分析结果充分说明，北上广三个经济发达地区的生产及消费型温室气体排放能效值均生效，消费型碳排放效率完全有效的单元还要在这三个地区的基础上增加江苏和福建。大部分省份消费型碳排放的各个效率值基本都略微高于生产型，大部分省份的综合效率皆低于全国的平均水平，表明大部分省份的碳排放效率值较低；而大部分省份的纯技术效率要高于均值，意味着在不考虑规模因素的情况下大部分省份的纯技术投入产出效率还是处于中上的水平；虽然大部分省份规模效率的均值大于0.8，但是综合效率和纯技术效率的均值都较低，这意味着大部分省份碳排放效率仍有较大的提升空间。

根据以上结论，提出以下建议：(1)各地区碳排放的测算需要考虑区域间的货物与服务贸易联系，生产型和消费型碳排放量有利于各省在碳净进口省和碳净出口省之间明确自身的定位，并针对自身的定位对本省的消费和产业结构进行调整。(2)碳净进口省份要承担起因自身消费需求而产生的碳排放的减排责任，调整自身的消费结构，加强对群众的绿色消费理念的教育。碳净出口省份要关注自身产业结构的合理性，促进产业结构向高级化和多元化的方向发展，同时加大对绿色生产技术的研发。(3)大部分地区碳排放的规模效率和纯技术效率仍然处于较低水平，各省份在量化减排目标的同时仍不能忽视碳排放效率的提升。(4)碳排放效率的区域分布与区域的经济社会发展水平呈现一致的特征要求各省份重视经济建设，实现经济建设与生态文明的共赢与发展。