碳强度减排指标约束下碳排放权的省际分配效率研究

孙耀华，何爱平，彭硕毅，杨叶飞

(1.西北大学 经济管理学院，陕西 西安 710127；2.深圳职业技术学院 管理学院，广东 深圳 518055)

中国政府向国际社会承诺，到2020、2030年实现碳强度相对于2005年分别下降40%～45%、60%～65%。然而，由于各省区GDP差距悬殊，各省区碳强度与全国碳强度之间存在非线性的关系，导致各省区碳强度的简单线性加总并不等同于全国碳强度。因此，碳强度减排约束指标在实施过程中最终还要转化为碳排放总量约束指标，并在省级乃至更小行政单元进行分配，这也是建立碳交易市场机制的基础和前提。中国能否在“十三五”期间兑现“2020”减排承诺，从一定程度上说，依赖于能否将碳排放权总量指标进行公平、高效地分配。因此，研究碳排放权分配方案及其实现途径，使其兼具坚实的理论基础和灵活、高效的运行效率，具有重要的理论和现实意义。

一、文献述评

碳排放权的分配不仅是一个环境问题，更是一个涉及区域差距、技术变化、产业转型与能源结构升级等多种因素的社会经济问题，并对各参与主体的未来发展权益、减排成本和减排效果产生重要影响[1-5]。依据被分解对象的不同，该领域的研究大致可以分为绝对减排量的区域分解、基于碳强度减排目标的区域分解和碳强度减排目标约束下碳排放总量的区域分解[6-9]。比较而言，碳强度减排目标约束下碳排放总量的区域分解既能满足兑现减排目标的刚性要求，又能兼顾区域发展不平衡的现实要求，因而更具实践意义。

依据分配方法的不同，当前学术界从理论视角提出四种思路，即人际公平原则、溯往原则、支付能力原则和拍卖机制[10-13]，前三种原则也被统称为传统原则，分别依据各排放主体人口数量、上一期经济产值(或碳排放量)占比、经济发展水平及人口数量分配碳排放权。但是，以上原则很少被应用到国内气候治理的实践领域，主要原因是上述几种原则都仅从一个维度讨论碳排放权的分配问题，而且无法体现CO2作为生产过程中非期望产出的属性和内在机理，更无法体现投入、产出之间的技术效率。

近年来有学者采用零和收益—数据包络分析模型(Zero Sum Gains-Data Envelopment Analysis，ZSG-DEA)研究在变量总和既定前提下的分配效率问题。如Lins等最先提出ZSG-DEA模型，并将其运用在研究悉尼奥运会参赛国家在奖牌总数一定的前提下各国在奥运赛事上的投入—产出效率[14]；林坦等采用这一模型研究了欧盟碳排放权的分配效率问题[15]。本文的边际贡献在于将“十二五”[注]本文以“十二五”时期为研究时段，出于以下三方面的考虑：第一，由于中国特殊的国情和宏观调控体系，经济发展呈现明显的阶段性特征，一般以“五年规划”作为分界点，“十二五”期间的数据是目前所能得到的“五年规划”的最新数据；第二，在拥有实际排放数据的前提下，不仅可以分析各省区在不同分配原则下获得的碳排放权的多少，还可以将碳排放权与历史排放量相比较，分析各省区在不同原则下减排压力的变化；第三，减少分析的不确定性。在碳强度作为减排约束指标的情况下，要计算某一时期内的碳排放权总量，显然需要GDP数据。若以未来时间段作为研究时段，还需要假设不同情景下的经济增长速度，这将增加分析的不确定性，降低实证结论的稳健性和可信性。时期的碳强度减排约束指标转化为碳排放总量约束指标，构建ZSG-DEA模型研究其在中国30个省区[注]本文为表述方便，以省区代指省、自治区、直辖市。因缺乏具体数据，研究样本中不包括西藏、港澳台地区。针对ZSG-DEA模型而言，各决策单元投入(或产出)变量之间线性相关，个别决策单元的缺失会影响模型分配结果及分配效率。就本文而言，由于港澳台地区另行统计，且本文中全国相关变量均不包含西藏，故而对模型结果无影响。的分配额度和效率问题，并与基于人际公平原则、溯往原则、支付能力原则、传统DEA模型的分配结果及实际排放数据进行对比，分析各省区在不同分配原则下获得的碳排放权及减排压力的变化，从而为中国未来实施碳排放总量指标的省际分配提供理论方法和实证依据。

二、碳强度减排指标约束下碳排放权总量的计算

CO2排放数据是开展有关节能减排研究的基础，但目前还没有关于中国各省区CO2排放的权威统计数据。本文采用《IPCC国家温室气体清单指南》中提供的方法计算各省区及全国的CO2排放量，具体计算公式如下：

(1)

式(1)中，C为CO2排放量，i=1、2、3分别代表原煤、原油和天然气，E表示这些不同种类能源的消费量(原煤、原油单位为104t，天然气单位为108m3)，NCV、COF、CEF分别为原煤、原油和天然气的平均低位发热值、氧化率和碳排放系数，44和12分别为CO2、C的分子量。由于中国特殊的资源禀赋特征，《IPCC国家温室气体清单指南》中提供的不同种类能源的平均低位发热值、氧化率和碳排放系数等参数不一定适用于中国。陈诗一(2011)依据中国资源禀赋特征对这些参数进行了修正，本文采用其研究成果，并依据式(1)计算得到2010年中国CO2排放量为8.389×109t。

2010年中国GDP总量为41.3万亿元(按当年价格以人民币记)，因此依据碳强度的定义可求得2010年的碳强度：

(2)

按照《“十二五”节能减排综合性工作方案》中提出的减排目标，到2015年实现碳强度相对于2010年下降17%，则可求得在实现“十二五”碳强度减排目标的前提下，中国2015年的碳强度值：

CI2015=CI2010×(1-17%)

=1.69t CO2e/万元人民币

(3)

为计算在实现“十二五”减排目标的前提下中国可以排放的CO2量，需要知道2015年中国的实际GDP总量。本文计算出，以2010年不变价格表示的中国2015年实际GDP为47.19万亿元人民币。将2015年的实际GDP乘以2015年的碳强度，计算出在实现“十二五”碳强度减排目标的前提下2015年“允许”排放的CO2量：

CO22015=CI2015×GDP2015=7.975×109t CO2e

(4)

由此可知，在完成“十二五”减排目标的前提下，

2015年中国的碳排放空间为79.75亿t CO2e，这也是2015年中国各省区碳排放权总量的上限。

三、 ZSG-DEA模型及其具体应用

评价相同部门间相对技术有效性常用的方法是数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)。传统DEA模型假设每个决策单元对投入或产出的决策具有完全的独立性，因此传统DEA模型在投入(或产出)变量总和一定的情况下不再适用，这是因为在投入(或产出)变量总和一定的情况下，投入(或产出)变量之间的相关性，使得依据传统DEA模型得到的效率值和松弛变量在调整过程中难以达到有效边界。针对此问题，Lins等提出ZSG-DEA模型，该模型沿用了零和博弈的基本思想，因为在投入(或产出)变量总和一定的前提下，一方增加或减少投入(或产出)必然导致其他决策单元减少或增加投入(或产出)[14]。

具体到本文研究对象而言，在中国碳强度目标和GDP既定的情况下，碳强度减排约束指标等同于碳排放总量约束指标，各省区可以排放的CO2总量是一定的，一省区增加排放，则意味着其他省区须减少排放，否则难以实现减排目标。本文中研究对象碳排放为非期望产出，在ZSG-DEA模型中“将非期望产出视为投入”是通常处理思路之一。本文将CO2排放作为投入变量，将人口、GDP和能源消费量作为产出变量，其含义是当两个主体碳排放量相等时，GDP更高、人口更多或能源消费量更多的主体碳排放效率更高；或当两个主体GDP、人口或能源消费量相等时，碳排放量更低的主体更有效率。此外，没有任何证据表明碳排放的“生产”过程服从某一固定规模特征，故而本文构建投入导向、规模报酬可变的ZSG-DEA模型研究碳排放权总量在各省区之间的分配问题，见式(5)：

(5)

式(5)中，C表示CO2排放权，Y表示国内生产总值，E表示能源消费量，POP表示人口数量。由以上分析可知，ZSG-DEA模型综合考虑能源消费量、人口规模、经济产值等多种影响和体现经济社会发展的重要变量确定省际碳排放权的分配额度和分配效率，相对于传统原则依靠单一变量分配碳排放权更加具有综合性、全面性和实用性。式(5)为非线性规划，Gomes等证明在满足ZSG条件下，约束条件下的技术效率θri与无约束条件下的技术效率θi存在如下转换关系[16]：

(6)

四、实证结果与分析

本文构建ZSG-DEA模型对碳排放权总量在各省区之间进行分配，运用DEAP2.1和EXCEL对式(5)进行规划求解。由于在ZSG-DEA模型中，所有非DEA技术有效的决策单元都会重新分配自己的多余投入，以达到DEA有效，但是即便按照式(5)重新调整要素投入，仍可能存在决策单元难以达到有效边界。针对这一问题，一种解决方法是 Gomes 等提出的比例消减法[16]，另一种解决方法是林坦等使用的迭代法[15]，本文选择使用第二种方法。经过多次迭代，实现碳排放权的多次再分配，最终使所有决策单元达到有效边界，新的DEA有效边界也被称为统一的DEA边界。对于式(5)求解结果见表1。

表1 基于ZSG-DEA模型的省际碳排放权分配结果及效率值 单位：104 t CO2e

注：1.全国及东、中、西部地区的效率值为对应范围内各省区效率值的均值，碳排放权、实际排放量为其范围内各省区对应指标的加总。因为各省区排放量及盈亏额度的非线性特征，全国及东、中、西部地区的盈亏比例为其盈亏额除以其实际排放量，而非其范围内各省区盈亏比例的加总或均值。2.本文中东、中、西部地区的划分参考《中国统计年鉴》中的区域划分方法并结合各省区资源禀赋、产业结构等因素稍作调整。

表1显示，绝大部分省区基于ZSG-DEA模型的初始碳排放权分配效率值都小于1，说明距离ZSG-DEA有效边界有一定距离。经历两次迭代运算之后，所有省区的碳排放权分配效率值都为1，碳排放权分配效率有了极大改善。两次迭代以后得到各省区最终碳排放权，青海、宁夏、海南、甘肃等省区获得较少的碳排放权，而山东、河北、江苏、广东等省区获得较多的碳排放权。各省区最终碳排放权与2015年实际碳排放量的差额构成排放账户的盈亏。若排放账户为正，说明碳排放权高于实际碳排放量，在碳排放效率不变的情况下，这些省区几乎不存在减排压力，甚至可以增加排放；若排放账户为负，说明碳排放权低于实际碳排放量，在这种情况下，就面临较大的减排压力。从排放账户盈亏的绝对量上看，盈余量最大的五个省区分别为广东、山东、浙江、北京、江苏(从大到小排列，下同)，亏空量最大的五个省区分别为辽宁、内蒙古、湖北、吉林、山西；从排放账户盈亏比例看，盈余比例最高的五个省区分别为北京、广东、青海、浙江、山东，亏空比例最高的五个省区分别为宁夏、吉林、贵州、甘肃、湖北。因此，排放账户盈余的省区多位于东部沿海，而排放账户亏空的省区多位于中西部地区。

中国30个省区的碳排放账户盈亏比例在-11.2%～2.6%之间，说明相对于实际排放量而言，基于ZSG-DEA模型的碳排放权分配结果较为“均匀”，且与各省区实际排放较为接近，不仅有利于减少实施过程中遇到的阻力，而且有利于形成竞争性的排放权交易市场结构。

通过表1可以看出，虽经历两次迭代，各省区碳排放权有较大幅度的调整，但碳排放权总和保持不变，仍为79.75亿t[注]正如林坦等所言，排放权总量既定的假设并不意味着决策单元没有主动减排的激励。长期来看，各决策单元仍可以通过技术创新或产业结构调整等途径减少碳排放，并将剩余的碳排放权在市场上出售以获得收益[15]。。2015年中国实际碳排放总量为80.925 7亿t，因此存在1.175 7亿t的缺口，但只占实际碳排放总量的1.45%，故而可以说“十二五”期间减排任务基本完成。

五、ZSG-DEA模型分配结果与其他原则下分配结果的比较

为方便比较ZSG-DEA模型与其他原则分配结果的不同，本文将各省区在不同原则下获得的碳排放权进行汇总，见表2。

表2 碳排放权分配结果及分配效率的比较 单位：104 t CO2e

注：全国的效率值为各省区效率值的均值，全国的碳排放权为各省区碳排放权的加总。

从表2可以看出，传统原则下的分配结果彼此存在很大差异，即使同一省区在不同原则下获得的碳排放权及未来发展空间也相差悬殊。因此，无论哪一种原则付诸实施，都会遇到较大的阻力。例如，人际公平原则下，广东、山东、河南、四川等人口大省获得较多的碳排放权，而人口数量较少的青海、宁夏、海南、天津等省区获得较少的碳排放权。山东、内蒙古、辽宁、河北等省区排放账户呈现较大的缺口，未来减排压力较大，而四川、湖南、广西、江西等省区的排放账户呈现较多的盈余，不仅不存在减排压力，甚至可以增加排放。尽管如此，各省区排放账户盈余或赤字的原因各不相同，如陕西、山西两省人口数量接近，因此基于人际公平原则其获得的碳排放权额度也相差无几，但前者排放账户为盈余，而后者排放账户为赤字，主要原因是山西作为中国重要的能源基地，“一煤独大”产业格局导致其实际排放的CO2较多，而陕西虽然同为中国重要的能源基地，但油气资源较为丰富，实际排放的CO2相对较少[注]据2050中国能源和碳排放研究课题组(2009)测算，释放1tce热量的煤炭排放的CO2量分别是石油和天然气的1.28倍和1.69倍。。

基于经济产值的溯往原则下，经济总量较大的省区如广东、江苏、山东、浙江、河南等获得较多的碳排放权，而经济总量较小的省区如青海、宁夏、海南、甘肃等获得较少的碳排放权。广东、江苏、浙江、上海等沿海省区因为经济总量大，而且产业结构相对优化、能源效率较高，其碳排放占中国碳排放总量的比重低于其经济产值占中国经济产值总量的比重，故而排放账户呈现盈余状态，而中西部能源、钢铁大省如内蒙古、河北、山西等省份产业结构“重型化”和能源结构“高碳化”特征显著，且能源利用效率较低，其碳排放占中国碳排放总量的比重高于其经济产值占中国经济产值总量的比重，故而排放账户呈现较大赤字。

基于碳排放的溯往原则下，河北、广东、四川、山东等省区获得较多的碳排放权，而海南、青海、宁夏、江西等省区获得较少的碳排放权。四川、湖北、重庆、山西等省区的排放账户呈现较多的盈余，说明这些省区“十二五”期间在减排方面取得较大进展，其碳排放占中国碳排放总量的份额相对于2010年呈下降趋势，而山东、内蒙古、江苏、辽宁等省区的排放账户呈现较大的赤字，说明其碳排放占中国碳排放总量的份额相对于2010年呈上升趋势，未来面临较大的减排压力。

基于传统DEA模型的省际碳排放权分配结果显示，除北京、广东、青海、广西四省区的碳排放权分配效率值为1，其余省区的碳排放权分配效率都没有达到最优，特别是宁夏、山西、贵州、吉林等省区的碳排放权分配效率值小于0.6，说明基于传统DEA模型没有实现碳排放权的优化配置，其分配效率有待于进一步提高。

基于ZSG-DEA模型的省际碳排放权分配结果使得所有省区最终碳排放权分配效率值都为1，极大地改善了省际碳排放权的分配效率。通过比较基于ZSG-DEA模型的碳排放权分配结果与其他原则下的分配结果可知，ZSG-DEA模型主要基于效率视角分配碳排放权，但其有别于溯往原则，不存在激励的负效应问题，而且绝大部分省区的碳排放权分配额度都接近其实际排放量，有利于避免因减排对各省区产能造成的大规模冲击，对绝大部分省区没有特别的“偏爱”，实施过程中遇到的阻力较小。因此，运用ZSG-DEA模型对碳排放权进行分配具有较强的可行性。

需要指出的是，基于ZSG-DEA模型的碳排放权分配方案同样不符合“污染者付费”原则。从区域层面分析，东、中、西部三个地区分配到的碳排放权分别占中国碳排放权总量的52.6%、20.7%和26.7%，排放账户亏空比例分别为-0.06%、-2.64%和-3.2%，说明ZSG-DEA模型主要基于效率视角分配碳排放权，缺乏对公平原则的考量，基于ZSG-DEA模型的碳排放权分配结果不利于缩小区域差距，最终实施的碳排放权分配方案应该是兼顾公平原则和效率原则。此外，就盈亏比例而言，中国30个省区的排放账户盈亏比例在-11.2%～2.6%之间，这说明相对于实际排放量而言，基于ZSG-DEA模型的碳排放权分配结果较为“均匀”，有利于形成竞争性的排放权交易市场结构。然而，就盈亏省份的个数而言，中国30个省区中有23个省区排放账户为赤字状态，只有7个省区为盈余状态，碳排放权交易市场上供需双方数量相差悬殊，也不利于形成良性竞争的市场秩序。

六、研究结论与政策建议

不同减排方案及政策工具对各省区未来发展权益和区域差距产生重要影响。本文构建ZSG-DEA模型对“十二五”期间碳强度减排指标约束下碳排放权的分配额度及效率改进问题进行研究，并将分配结果与基于人际公平原则、溯往原则、支付能力原则、传统DEA模型的分配结果及实际排放量相比较。结果表明，在完成“十二五”减排目标的前提下，2015年中国的碳排放空间为79.75亿t CO2e。基于ZSG-DEA模型的分配结果相对于传统原则及传统DEA模型下的分配结果更能实现碳排放权的优化配置，对绝大部分省区没有特别的“偏爱”，实施过程中遇到的阻力较小，且与各省区实际排放最为接近，避免了因减排对产能造成的剧烈冲击。因此，运用ZSG-DEA模型对碳排放权进行分配具有较强的可行性。但是，ZSG-DEA模型主要基于效率视角分配碳排放权，不符合“污染者付费”原则，缺乏对公平原则的考量，故而需要与之相配套的政策体系如生态补偿政策，才能做到兼顾减排的效率与公平。基于上述研究结论，本文提出以下政策建议：

第一，建立不同省区之间的利益协调机制和联防联控机制。如前所述，在碳强度减排目标和经济总量一定的前提下，各省区可以排放的CO2总量是一定的，各省区在碳排放问题上存在“零和博弈”的困境，由此产生利益冲突将不可避免，这也是本文应用ZSG-DEA模型的背景所在。因此，建议从中央政府层面建立不同省区之间的利益协调机制和联防联控机制，核心是处理好减排过程中公平与效率的平衡问题。具体来说，在核算历史排放责任和未来发展排放需求时，充分考虑各省区在环境承载能力、发展水平、能源资源禀赋的差异和CO2排放的省际转移等因素，建立区域间生态补偿机制和专项资金，并着重向欠发达地区、重要生态功能区、水系源头地区和自然保护区倾斜；其次，在确保碳强度减排目标如期实现的前提下，最大限度降低减排对经济的负面冲击，降低减排总成本。

第二，针对不同地区实施差异化的减排策略。不同地区在发展水平、资源禀赋等方面的不同决定了必须实施差异化的减排策略，不仅体现在减排目标的不同，还体现在减排途径与重点任务的不同。对于广东、北京、浙江、江苏、上海等沿海经济发达省区，减排的重点在于进一步优化能源消费结构，重点发展太阳能、核能等清洁能源，同时大力发展研发设计、金融业、商务服务等生产性服务业及先进制造业，通过做大经济总量为实现碳强度减排目标做出贡献；对于河南、安徽、湖南、湖北、河北等省区及辽宁、吉林、黑龙江三省区，减排的重点在于传统产业结构的优化升级，降低“高碳”产业在国民经济中的比重和能源强度；对于内蒙古、山西、陕西等传统能源大省，减排的重点在于传统能源的清洁化利用，如大力研发并推广煤制气、煤制油等传统能源清洁利用技术，不仅可以大幅度降低CO2排放，还可以提高产品附加价值。

第三，充分利用市场化机制实施减排。不同地区间排放账户盈亏额度及边际减排成本的差异为实施碳交易机制提供了契机，碳交易机制可以促进碳排放权的优化配置，降低减排成本。当前，碳交易机制在部分省区试点的基础上已在全国范围内启动，但还需进一步扩大碳交易机制的行业覆盖范围、成员数量和交易规模，规范碳交易市场的运行机制，尤其是碳排放权的价格形成机制，使其真正反映生态环境价值和减排成本，并逐渐从全国现货交易市场向期货市场过渡；其次，推广产品的低碳标识制度，并加大宣传力度，提高消费者的环保意识和购买、消费低碳产品的自觉性，同时对非低碳产品征税，提高低碳产品的市场竞争力。

第四，重塑地方政府官员政绩考评体系和激励机制。中国式分权下地方政府官员的激励机制和行为动机，为改革开放40年来中国经济的“增长奇迹”提供了重要理论解释，但同时也被认为是粗放型经济增长方式、生态环境破坏的重要诱因之一。因此，重塑地方政府官员的考评体系与激励机制，使之由“为增长而竞争”转向“为高质量发展而竞争”，由过去依靠要素投入驱动转向创新驱动发展，这是一个系统性工程，但其核心和本质是摒弃过去对地方政府官员以经济增长为主要指标的评价体系，提高民生、环境治理、科技创新等指标在评价体系中的权重。