绍兴市工业碳排放效率测算及其影响因素分析

王 珂,魏鹏鹏

(1. 浙江工业职业技术学院 财经学院,浙江 绍兴 312000;2. 绍兴市发展和改革委员会 绍兴市发展规划研究院,浙江 绍兴 312000)

我国是世界上最大的碳排放国家之一,其中工业碳排放量占比超过85%,工业碳排放效率提升成为推进双碳战略的核心。 党的二十大提出积极稳妥推进碳达峰、碳中和的要求,浙江省在做好碳达峰、碳中和工作的实施意见中提出构建绿色低碳的现代能源体系和高质量的低碳工业体系,工业绿色转型变革已成为工业发展的要点。 绍兴市地处经济实力强劲且高能耗密集的长三角区域,原有的纺织、化工等工业支柱能耗比重大,经济强劲发展带来的能源消耗增长与双碳战略带来的碳排放约束矛盾突出,在新兴工业产业与传统工业产业并存的状态下,如何高效推进工业碳排放效率提升成为绍兴市工业贯彻新理念、构建新格局和高质量发展亟待解决的重要问题。

关于碳排放效率的研究主要聚焦以下方面:(1)碳排放效率测算指标,碳排放效率是全要素共同作用的结果,因此学者在构建工业碳排放效率测算体系时,综合考虑了固定资本、劳动力、能源消耗、GDP、碳排放等指标[1-2]。 (2)行业碳排放效率测算视角,随着双碳战略推进,各行业碳排放效率研究丰富。 关于工业碳排放效率,诸多学者进行测算与分析,同时工业碳减排措施可概括为加强传统工业绿色化升级、加大环境规制力度、培育壮大战略性新兴产业、加大工业环保技术研发投入、扩大外资利用外溢效应等[3-5]。 (3)碳排放效率测算方法,学者常用DEA 模型[6-7]和SBM模型[8-9],同时还引入了随机前沿方法与Luenberger 生产率指数法等。 (4)碳排放效率影响因素,除关注区域发展条件对工业碳排放效率的影响外,学者亦开始关注工业发展自身的特性因素,研究工业规模、重工业水平、工业技术创新、工业集聚水平、工业所有制结构、工业能源消费结构等对工业碳排放效率的影响[10-11]。

学者对碳排放效率的研究取得了一定的成果,而细分至工业碳排放效率,对城市尺度的深入分析相对较少。 基于此,研究构建工业碳排放效率测算体系,采用超效率SBM 模型、Malquist 指数模型和Tobit 模型进行绍兴市工业碳排放效率综合研究,以期为绍兴市提升工业碳排放效率提供建议。

1 研究设计

1.1 研究方法

1.1.1 超效率SBM 模型

工业高质量发展需以较少的资源消耗和环境污染实现同等的经济价值,在进行工业碳排放效率测算时需考虑期望产出和非期望产出,因此适用非期望产出SBM 模型进行效率评价。 但当决策单元效率同为1 时,非期望产出SBM 模型不利于比较。 而非期望产出超效率SBM 模型综合考虑了非期望产出和决策单元效率的排序,其数学表达式如下:

式中:m——投入;x——投入矩阵中元素;r1——期望产出;r2——非期望产出;yd——期望产出矩阵元素;yu——非期望产出矩阵元素;ρ——工业碳排放效率,其数值越大,则决策单元效率越高,同时将工业碳排放效率分为无效(0≤ρ＜0.5)、弱有效(0.5≤ρ＜1)和有效(ρ≥1)[9]。

1.1.2 Malquist 指数模型

Malquist 指数模型更直观体现绍兴市工业碳排放效率在期至期的动态变化情况,其数学表达式如下:

式中:TFPC——全要素生产率指数;EFFCH——技术效率指数;TECH——技术进步指数;——以t期为参照的t期产出距离函数;——以t期为参照的t+1 期产出距离函数;——以t+1 期为参照的t期产出距离函数;——以t+1 期为参照的t+1 期产出距离函数。 当TFPC、EFFCH或TECH大于1 时,说明有所提升,等于1 时无变化,小于1 时则有所下降。

1.1.3 Tobit 模型

Tobit 模型常用于变量数值受限的回归分析。采用超效率SBM 模型测算的工业碳排放效率数值为正,服从截断分布且以0 为下限,适用Tobit模型进行回归,其模型如下:

式中:i——绍兴市辖区;j——时期;Yij——被解释变量;——对应的潜在变量;Xij——解释变量;εij代表随机误差项。

1.2 指标选取及数据来源

1.2.1 投入产出指标

绍兴市工业碳排放效率测算的投入指标包括资本(工业固定资产净值)、劳动力(工业企业年平均从业人员数)和能源消费总量(工业能源综合能耗)。 产出指标综合考虑期望产出(工业总产值)与非期望产出(工业CO2排放量)。 除工业CO2排放量外,其余指标数据来源于绍兴市统计年鉴。 工业CO2排放量则通过式(4)进行估算:

式中:i——能源种类,鉴于绍兴市统计年鉴工业能源消耗的统计,本次研究能源主要囊括煤炭、天然气、汽油、煤油、柴油、燃料油和液化石油气;Ei——各类能源的工业消耗实物量;NVCi——各类能源的净发热值,CEFi——各类能源的碳排放系数,数据来源于《2006 年IPCC 国家温室气体清单指南》;COFi——各类能源的碳氧化因子,考虑化石燃料燃烧氧化率较高,各类能源的碳氧化因子基本接近于1,因此COFi取值为1;(44/12)——二氧化碳气化系数。

1.2.2 影响因素指标

结合绍兴市工业发展的特征,确定工业碳排放效率的影响因素。 最终选取工业集聚水平、工业所有制结构、工业能源消费结构和工业环境规制作为探究绍兴市工业碳排放效率的影响因素,具体说明如表1 所示:

表1 工业碳排放效率影响因素

2 结果与分析

2.1 工业碳排放效率时序分析

根据式(1)计算绍兴市2014—2021 年工业碳排放效率均值变化如图1 所示,各辖区工业碳排放效率具体数值如表2 所示。

图1 2014—2021 年绍兴市工业碳排放效率均值

表2 绍兴市各辖区工业碳排放效率

绍兴市工业碳排放效率均值时间演变趋势如图1 所示,2014—2021 年绍兴市工业碳排放效率整体呈现波动式上升,由2014 年的0.738 9 上升为2021 年的0.827 0,呈现弱有效—接近有效—弱有效的变化。 研究期间内可将绍兴市工业碳排放效率分为三个阶段:2014—2017 年工业碳排放效率在0.598 7 ～0.738 9 间波动,呈现下降趋势,此阶段工业产能过剩与需求减少的矛盾突出,同时工业发展中煤炭为主的能源消费结构以及低碳关键技术支撑不足,造成工业碳排放效率波动下降;2018—2020 年工业碳排放效率在0.922 9 ～0.936 9 间小幅波动,其中2018 年工业碳排放效率迅速提升为0.929 4,实现高达55.23%的增长率,而后2019 年、2020 年保持相对稳定,此阶段注重经济高质量发展,绍兴市推动工业能源消耗转变、工业技术创新、工业结构优化、工业产业链完善与工业平台升级,整体带动工业碳排放效率提升,稳定地接近有效状态;2021 年随着疫情逐步稳固,经济复苏带来工业总产值上升,能源消耗增加与工业资本投入过剩造成工业碳排放效率下降为0.827 0,工业碳排放效率仍不稳定。

绍兴市工业碳排放效率辖区水平差异如表2所示,2014—2021 年绍兴市各辖区工业碳排放效率均值由大到小依次为:诸暨市(1.142 2)＞新昌县(0.948 7)＞上虞区(0.801 5)＞越城区(0.639 9)＞柯桥区(0.618 9)＞嵊州市(0.555 0),差值幅度较大。 辖区水平变化上:2014—2021 年诸暨市工业碳排放效率在1.020 4～1.253 9 间波动,效率值均大于1,始终处于有效状态,为绍兴市工业碳排放效率较优辖区。 新昌县和上虞区工业碳排放效率呈现相同的变化趋势,2014—2017 年逐年下降,基本处于弱有效状态;2018 年新昌县和上虞区工业碳排放效率迅速上升,数值突破1,达到有效状态,并且2018—2021 年持续处于有效状态;新昌县和上虞区工业碳排放效率最优值分别为2021 年的1.277 9 和1.072 7,新昌县工业碳排放效率高于上虞区,同时在2018—2021 年新昌县为绍兴市工业碳排放效率最优辖区。 越城区工业碳排放效率2014—2017 年处于无效状态,2018 年跳过弱有效状态,迅速跃升为有效状态;但与新昌县和上虞区不同,越城区工业碳排放效率有效状态仅持续在2018—2020 年,2021 年又断崖式下降至0.600 5。 柯桥区工业碳排放效率除2014 年与2016 年达到有效状态外,其余年份基本在无效与弱有效临界值0.5 上下小幅波动,且2019—2021 年又呈现下降趋势,工业碳排放效率较低。嵊州市工业碳排放效率2014—2017 年基本处于无效状态,2018 年上升至 0.728 8,转变为弱有效状态,但2018—2021 年工业碳排放效率逐年下降,2021 年仅为0.538 8,降低至无效状态的风险增大。 综合上述分析,绍兴市各辖区中,工业碳排放效率存在持续处于有效状态的诸暨市,存在弱有效转为有效状态且稳定的新昌县和上虞区,存在弱有效转为有效状态但不稳定的越城区,存在不稳定且弱有效降至无效风险较大的柯桥区和嵊州市,绍兴市各辖区工业碳排放效率差距较大且部分辖区工业碳排放效率较为不稳定。

2.2 工业碳排放效率动态分析

运用式(2)计算绍兴市工业碳排放效率的技术效率指数、技术进步指数与全要素生产率指数,整体的动态变化的时序均值结果如表3 所示,各辖区的均值分布情况如表4 所示。

表3 绍兴市工业碳排放效率Malquist 指数变化

表4 绍兴市各辖区工业碳排放效率Malquist 指数分布

时间序列上,如表3 所示,绍兴市工业碳排放效率的技术效率指数、技术进步指数与全要素生产率指数的均值在研究期间分别为1.013 8,0.990 8 和1.003 8,技术整体呈现衰退状态,虽然技术效率指数和全要素生产率指数大于1,但平均仅上升了1.38%和0.38%,提升并不明显。 同时技术效率指数、技术进步指数与全要素生产率指数三者均呈现不稳定的波动,仅在2015—2016和2018—2019 年期间三者均大于1,其余年份均有指数降至1 以下,说明绍兴市工业碳排放效率受众多不确定性因素影响较大。 辖区分布上,如表4 所示,绍兴市各辖区的全要素生产率指数均值均大于1,技术效率指数除柯桥区为1,其余辖区均大于1,而越城区、柯桥区、上虞区、诸暨市、嵊州市和新昌县的技术进步指数均值分别为1.006 4,1.001 2,0.998 5,0.957 4,0.988 3 和0.993 0,技术呈现衰退的辖区占比66.67%,全要素生产率指数上升主要归功于技术效率指数提升,技术进步未能与工业高质量转型发展相协调,技术创新没有很好地促进绍兴市工业碳排放效率的提升。

2.3 工业碳排放效率影响因素分析

以工业碳排放效率作为被解释变量,以选取影响因素指标作为解释变量,根据式(3)进行Tobit 回归分析,结果如表5 所示:

表5 绍兴市工业碳排放效率的影响因素Tobit 分析结果

由表5 可知,与绍兴市工业碳排放效率显著正相关的影响因素有工业集聚水平和工业环境规制。 工业集聚水平与工业碳排放效率之间的相关系数为1.406,且通过1%水平的显著性检验,工业集聚与工业碳排放效率显著正相关,工业集聚带来的规模效应,促进企业间技术外溢和知识共享,进而提升工业碳排放效率。 工业环境规制与工业碳排放效率之间的相关系数为0.045,且通过1%水平的显著性检验,工业环境规制与工业碳排放效率显著正相关,工业环境规制增强能够促进工业企业节能减排,加强污染治理,进而提高工业碳排放效率。 工业能源消费结构与绍兴市工业碳排放效率显著负相关,相关系数为-0.779,且通过1%水平的显著性检验,煤炭作为碳排放量较高的资源,在工业消耗中所占比重越高,则碳排放量越大,自然抑制工业碳排放效率提升,而绿色能源具有低碳排放且高效能的特点,替代煤炭在工业中的使用,将会提高工业碳排放效率。 工业所有制结构与工业碳排放效率回归未通过显著性检验,这是因为降低工业碳排放与提升工业碳排放效率是绍兴市工业低碳转型的普遍要求,同时绍兴国有工业与民营工业均处于高效率运转与高质量转型发展的时期,两者差距不断缩小。

3 结论与建议

3.1 结论

(1)2014—2021 年绍兴市工业碳排放效率呈现波动式上升,仍相对不稳定。 可划分为三个阶段:2014—2017 年工业碳排放效率波动下降,2018 年工业碳排放效率迅速提升且2018—2020年稳定的接近有效状态,2021 年工业碳排放效率再次小幅下降。

(2)绍兴市各辖区的工业碳排放效率中,诸暨市持续处于有效状态,新昌县和上虞区由弱有效转为稳定的有效状态,越城区由弱有效转为有效状态但不稳定,柯桥区和嵊州市较为不稳定且弱有效降至无效风险较大。 绍兴市各辖区工业碳排放效率差距较大且部分辖区工业碳排放效率较为不稳定。

(3)2014—2021 年绍兴市工业碳排放效率的技术效率指数、技术进步指数与全要素生产率指数呈现不稳定的波动。 技术效率指数和全要素生产率指数的均值大于1,但提升不明显;技术进步指数小于1,呈技术衰退状态。 绍兴市各辖区Malquist 指数呈现技术效率指数和全要素生产率指数均优于技术进步指数。 绍兴市工业碳排放效率的全要素生产率指数上升主要归功于技术效率指数。

(4)工业集聚水平和工业环境规制对绍兴市工业碳排放效率提升具有显著正向推动作用,工业能源消费结构与绍兴市工业碳排放效率显著负相关,工业所有制结构并未对绍兴市工业碳排放效率形成显著影响。

3.2 建议

3.2.1 多举措齐攻关,推动技术创新

首先,持续加大工业绿色技术创新中心的研发投入,优先支持攻克具有共性的低碳关键技术,重点支持工业机器人、云端大数据计算等智能化技术在工业绿色转型应用中的研发。 其次,提高校企合作协同创新体的市场化程度,通过竞争促使协同创新体的绿色技术研究真正为工业企业所需,同时利用协同创新体绿色技术推广产生的经济效益,提升工业企业参与协同创新体研究的积极性,供需对接的良性循环提高工业绿色技术创新效率。 再次,引导绿色技术在工业领域的应用,完善工业绿色技术应用激励机制,培育具有创新精神的工匠应用人才,落实应用环节的知识产权保护体系,构建工业技术生态系统。

3.2.2 完善环境规制,落实项目管控

一方面,坚决遏制高资源消耗和高碳排放量的工业项目发展,建立工业新增项目低碳化水平科学评估机制,提高低碳化标准的准入条件,从严控制产能过剩及高消耗高排放的工业项目,同时加强新增工业项目多方审批交互监管,形成源头管控。 另一方面,工业生产中实施工业企业全方位、全过程的绿色转型升级,融入产能和排放的数字化监测与预警体系,强化阶段调控,同时试点工业项目碳排放考核,并建立配套的奖惩机制,形成过程管控。

3.2.3 利用低碳能源,匹配基建保障

首先,做好优化能源结构的政策支持、合理论证、财政补贴等前瞻性规划工作。 其次,提高低碳能源利用,提倡天然气在工业中规模使用,因地制宜地推进工业闲置区开展太阳能光伏发电、滨海工业园区外围开展风力发电、曹娥江沿岸的光伏+滩涂发电等,同时积极鼓励地热能、生物质能在绍兴工业发电中的适时应用,积极争创低碳能源利用示范区。 最后,鼓励政府和社会资本合作的模式参与低碳能源基础设施建设,尤其是能源数字化基础设施建设和储能基础设施建设,为低碳能源利用提供必要保障。

3.2.4 发展新兴产业,打造产业集聚

一方面,以土地、厂房、人才、能耗、投融资等资源的倾斜,加大新兴产业招商引资力度;持续优化开办流程、审批效率、行政服务等营商环境,为新兴产业高效发展提供保障;精准做好绿色信贷、税收优惠、知识产权质押、财政专项拨款等经济举措,降低新兴产业经营成本,构建其发展的长效支持。 另一方面,做好辖区现有工业发展的梳理工作,理清上下游产业链,在现有四项万亩千亿新兴产业平台基础上,通过增加新兴产业企业个数、扩大新兴产业企业规模、完善新兴产业企业链条、加强新兴产业企业合作等培育举措,进一步强化产业集聚的纵向协同、技术外溢、市场渗透等优势。