基于三阶段SBM-DEA的碳排放效率分解研究.pdf
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1、 第第 39 卷卷 第第 7 期期 电电 力力 科科 学学 与与 工工 程程 Vol.39,No.7 2023 年年 7 月月 Electric Power Science and Engineering Jul.2023 基金项目:河北省社会科学基金(HB21YJ053)。DOI:10.3969/j.ISSN.1672-0792.2023.07.003 基于三阶段SBM-DEA的碳排放效率 分解研究 刘伟晗,李 伟,卢 灿(华北电力大学 经济管理系,河北 保定 071003)摘 要:碳排放效率的测算会因受随机误差和外部环境因素的影响而导致其结果准确性降低。应用三阶段 SBM-DEA(Slac
2、ks-based measurement,data envelope analyses)模型测算了20012020 年各省市碳排放效率,同时利用随机前沿回归分析了其影响因素。研究结果表明,首先,各省市碳排放效率差距较大,总体碳排放效率均较低且平均水平呈现缓慢增长趋势;其次,推动能源低碳化转型、产业结构持续转型升级以及政府合理规制能够提升碳排放效率,科技进步、进出口贸易和城市化与碳排放效率呈正相关关系;最后,随机误差和外部环境因素对碳排放效率有显著影响。关键词:碳排放;效率;三阶段 SBM-DEA 模型;随机前沿分析 中图分类号:F224;F426.2 文献标识码:A 文章编号:1672-079
3、2(2023)07-0024-10 A Study on Carbon Emission Efficiency Decomposition Based on Three-stage SBM-DEA LIU Weihan,LI Wei,LU Can(Department of Economics and Management,North China Electric Power University,Baoding 071003,China)Abstract:The estimation of carbon emission efficiency is affected by random er
4、ror and external environmental factors,which results in lower accuracy.The three-stage SBM-DEA(Slacks-based measurement,data envelope analyses)model was used to calculate the carbon emission efficiency of every province and city from 2001 to 2020 with using stochastic frontier regression to analyze
5、influence factors.The results show that,firstly,there is a big difference in carbon emission efficiency among provinces and cities,and the overall carbon emission efficiency is low and the average level shows a slow growth trend;secondly promoting the low-carbon transition of energy,the continuous t
6、ransformation and upgrading of industrial structure,and reasonable government regulation can improve the carbon emission efficiency,and there is a positive correlation between scientific and technological progress,import and export trade,and urbanization and carbon emission efficiency;finally,random
7、 error and external environmental factors have significant effects on carbon emission efficiency.Key words:carbon emission;efficiency;three-stage SBM-DEA model;stochastic frontier analysis 第 7 期 刘伟晗,等:基于三阶段 SBM-DEA 的碳排放效率分解研究 25 0 引言 能源消耗是二氧化碳排放的主要原因。二氧化碳排放引起的温室效应、极端天气以及更加复杂的气候变化等问题对社会的可持续发展产生了巨大的负面
8、影响,而提高碳排放效率往往被认为是减缓气候变化的最有效方法1。提高碳排放效率是减缓气候变化和实现可持续发展的基石。利用碳排放效率可以衡量一个地区在牺牲资源消耗和环境退化的情况下实现经济产出最大化的能力。同时,碳排放效率为经济发展和能源消耗的协调程度提供了一个良好的指标。在资源环境约束日益紧张的背景下,评估各省市碳排放效率水平、实证分析其影响因素、提出相应的政策建议,对于推动“双碳”目标的实现以及经济社会和环境的协调发展具有重要意义。目前关于碳排放效率的相关研究主要从测算方法和影响因素两方面得以展开。碳排放效率的测算方法大致可分为:以随机前沿分析法(Stochastic frontier ana
9、lysis,SFA)为代表的参数法;以数据包络分析法(Date envelopment analysis,DEA)为代表的非参数法。基于 SFA,文献2-4分别计算分析了 2006 年和 2011 年 30 个省份的碳排放效率、30 个省 20002011 年的碳排放效率和全要素生产率、长江经济带 20032016 年11 个省份的碳排放效率。应用于测算碳排放效率的 DEA 模型主要包括 SBM-DEA 模型5、Super-SBM 模型6、RAM-DEA 模型7、方向距离函数(Directional distance function,DDF)DEA模型(DDF-DEA)8以及三阶段 DEA
10、模型等。文献9的研究结果表明,三阶段 DEA 克服了传统的数据包络分析法和随机前沿分析法的局限性,更具优越性。应用三阶段 DEA 模型,文献10基于 20022017 年的投入产出表,测算了各产业部门的隐含碳排放效率水平。文献11探究了不同经济区域能源碳排放效率的特点与区域差异。文献12排除了环境因素和随机误差的影响,对20142019 年 29 个省的火电行业碳排放效率进行了评价和比较。虽然三阶段 DEA 克服了传统的数据包络分析法和随机前沿分析法的局限性,但并未考虑投入产出的松弛变化的影响,也未将非期望产出归入评价结果中。关于碳排放效率的影响因素,文献11的研究结果表明,经济发展水平对碳排
11、放效率的提升影响不显著。文献13的研究结果表明,产业结构和乡村人口对西北地区农业碳排放具有抑制作用。文献14的分析结果为,城市化进程的加快使得周边地区的碳排放效率提高,行业的经济发展和科技政策也逐渐推动碳排放效率的提高。文献15的实证结果表明,城市化对中部和西部地区的碳效率有贡献,但这种贡献在西部较强,在东部较弱。文献16认为,环境调控对提高碳排放效率、促进低碳经济发展起到了积极作用。为了提高影响因素分析的系统性、准确性和全面性,本文从以下几个方面开展碳排放效率的研究:1)从经济、能源、创新、开放以及社会等方面选择变量组成评价指标体系,完善现有测度碳排放效率的指标体系。2)为克服随机误差和外部
12、环境因素的影响,通过运用剔除了传统 DEA 和SFA 束缚的三阶段 SBM-DEA 模型,在考虑非期望产出的基础上,有效提升了结果的准确性和科学性。3)通过测算 20012020 年各省市碳排放效率,探究其内部差异和时间演化规律;通过随机前沿模型深度分析各环境因素对碳排放效率的影响及其作用机理,进而根据研究结果提出对应的建议。1 三阶段 SBM-DEA 1.1 SBM-DEA 数据包络分析17由 Charnes 等学者提出,其思路是利用线性规划模型评估多个投入和产出指标相对于类似决策单元(Decision making units,DMU)的相对有效性。DEA 基本模型主要分为 CCR 模型和
13、 BCC 模型,均未将松弛变量加入到目标函数中,这可能会使得测算结果产生偏差。为此,Tone 提出了基于松弛变量的非径向 SBM-DEA 模型18。该模型不仅考虑了投入产出的松弛变化的影响,并将非期望产出归入评价结果中。设 DMU 有 n 个,每个 DMU 有 m 个投入,s1 26 电电 力力 科科 学学 与与 工工 程程 2023 年 个期望产出和 s2个非期望产出。用()m nijxXR表示输入向量,1ggsnrjyYR表示期望产出向量,2bbsntjyYR表示非期望产出向量,且gb,0 x yy。于是,包含非期望产出的 SBM-DEA 模型公式为:121201bggb12110001g
14、gg101gbbb02g1110bggb1120011min11(),1,2,1,2,1s.t.(1),1,2,1(miiisstrrtrrnjijiijnjrjrrjsnrjtjttjrrstrrtrsmxssssyyxsximysyrssysytssysstssyy11gb)1,0srjisss(1)式中:为目标函数即碳排放效率值,01;为投入与产出的权重系数(1)nR;gb,irtsss分别为投入、期望产出与非期望产出的 松弛变量。当gb0sss时,1,表示该DMU完全有效率;1表示该DMU不完全有效率,可以通过改善投入和产出提高效率。1.2 三阶段 SBM-DEA 1)第一阶段。运用S
15、BM-DEA模型将投入和产出指标构成的投入产出组合代入进行测算,得到各省市碳排放效率计算结果。2)第二阶段。首先,构建SFA方程:(;)iiikkikikSfzVU (2)式中:1,2,1,2,imkn;Sik为投入松弛变量;(;)iikfz为环境变量对投入松弛变量的影响;ikikikE为复合误差项;ikV和ikU分别 为随机误差和管理无效率。2(0,)ikviV,2(,)ikiuiU,且ikV和ikU相 互独立不相关。定义为:222uiuivi (3)式中:01。当趋于0,效率值的变化主要源于随机误差;当趋于1,效率值变化主要源于管理无效率。其次,分离管理无效率、环境因素和随机噪声。按照式(
16、4)分离管理无效率项:*()(|)()fE u (4)式中:*uv;22uv;uv;ikikuv。按照式(5)分离随机误差项:/()(;)/()iiikikikikkikikikE vvuSfzE uvu(5)将全部DMU置于同样的外部环境下,按照式(6)进行调整。max(;)(;)max()iiikikkiikikikXXfzfzvv (6)式中:ikX为调整后第k个DMU的投入;Xik为调整前第k个DMU的投入;max(;)(;)iiiikkfzfz为对外部环境的调整,max()ikikvv为对随机误 差的调整,使得各DMU处于相同的外部环境和统计噪声条件下。3)第三阶段。将调整后的投入和
17、原产出指标构成新的投入产出组合,再次运用SBM-DEA模型进行测算,得到剔除环境变量和随机误差的各省份碳排放效率测算结果。该结果更趋于准确,便于探究影响效率的深层次原因。2 变量选取及数据来源 2.1 投入、产出变量 投入、产出及环境变量的具体描述如表1所示。选取资本存量、劳动力和能源消费为投入变量;选取地区生产总值为期望产出、区域二氧化碳排放量为非期望产出。表1中,区域二氧化碳排放量的计算依据文献19中的相关计算公式;资本存量参考文献20,用永续盘存法计算,如式(7)所示。第 7 期 刘伟晗,等:基于三阶段 SBM-DEA 的碳排放效率分解研究 27 表 1 变量具体描述 Tab.1 Var
18、iable detailed description 一级指标 二级指标 定义 投入变量 资本存量 历年各地区资本存量 劳动力 各地区年末就业人口数 能源消费 历年各地区能源消费总量 产出变量 地区生产总值 各地区生产总值,作为期望产出 二氧化碳排放量 各地区二氧化碳排放量,作为非期望产出环境变量 经济发展水平 各地区人均生产总值 产业结构 第二产业增加值与地区 GDP 的比值 能源消费结构 煤炭消耗量占能源消耗总量的比值 政府规制 各地区财政支出与地区 GDP 的比值 科技水平 各地区 R&D 支出与地区 GDP 的比值对外开放程度 各地区进出口总额与地区 GDP 的比值城市化水平 非农业人
19、口占总人口的比值 ,1(1)iti tti titIKKP (7)式中:,i tK为第i个区域在t年的资本存量;itI为第i个区域在t年的固定资产投资;t为资本折旧率;itP为投资价格指数。取折旧率t=10.96%。投资价格指数使用固定 资产投资价格指数,以2000年为基期计算不变价。2.2 环境变量 环境变量的选取需要满足对碳排放效率有显著影响和决策单元本身不可控制两个条件。对环境变量的描述见表1。考虑到碳排放效率受到经济、能源、科技以及城市发展等多方面因素影响,故选取经济发展水平、产业结构、能源消费结构、政府规制、科技水平、对外开放程度以及城市化水平7个具有代表性的指标作为环境变量。2.3
20、 数据来源 原始数据主要来自于国家统计局,历年中国统计年鉴中国能源统计年鉴以及各省市统计年鉴。数据的统计描述如表2所示。表 2 数据统计描述 Tab.2 Description of data statistics 一级指标 二级指标 平均值 标准差 最小值 最大值 投入变量 资本存量 16 239.34 17 677.27 300.1 11 1151.6 劳动力 264.790 9 198.053 0.926 1 000.86 能源消费 30 290.73 3 0762.4 795 176 002 产出变量 地区生产总值 2 548.425 1 693.818 279 7 150.25 二氧
21、化碳排放量 12 194.47 8 750.267 520 75 210 环境变量 经济发展水平 36 075.08 2 7766.42 3 000 164 889 产业结构 42.920 99 8.968 534 15.834 119.807 能源消费结构 67.109 08 27.1277 9 1.43 182.93 政府规制 22.305 57 10.617 54 7.72 75.83 科技水平 1.873 733 1.3228 36 0.19 10.14 对外开放程度 30.635 78 34.888 33 0.71 190.75 城市化水平 50.669 1 16.869 24 14
22、.93 89.6 3 实证分析 3.1 第一阶段实证分析 在第一阶段,通过构建SBM-DEA模型,根据投入、产出指标及环境变量计算20012020年各省份碳排放效率初始效率值。运用MATLAB软件计算,选取部分年份测算碳排放效率,结果如表3所示。由表3所示测算结果可知,随时间变化,各省份的碳排放效率基本呈现稳步上升的趋势,少数地区存在有所下降的情况;各省份之间的横向对比差异较为明显。表3中,到2020年,仅北京的碳排放效率值最高且达到了生产前沿,其次为上海,其余省份的碳排放效率均处于较低水平。该结果表明,在所研究时间段内,绝大部分地区并未达到理想的碳排放效率。28 电电 力力 科科 学学 与与
23、 工工 程程 2023 年 表 3 第一阶段部分年份碳排放效率测算结果 Tab.3 Carbon emission efficiency measurement results for selected years in stage 1 省市 2001 年 2006 年 2011 年 2016 年 2020 年均值 北京 0.262 0.338 0.533 0.746 1.0000.555 天津 0.154 0.229 0.250 0.254 0.3450.242 河北 0.091 0.117 0.208 0.212 0.2470.172 山西 0.065 0.108 0.211 0.184
24、0.2650.166 内蒙古 0.088 0.132 0.204 0.186 0.2310.170 辽宁 0.115 0.156 0.213 0.216 0.2540.193 吉林 0.096 0.120 0.178 0.196 0.2300.161 黑龙江 0.105 0.142 0.217 0.195 0.2210.177 上海 0.278 0.350 0.468 0.578 0.7000.465 江苏 0.183 0.248 0.392 0.477 0.5700.368 浙江 0.190 0.262 0.371 0.431 0.4950.347 安徽 0.106 0.151 0.290
25、0.349 0.4380.260 福建 0.235 0.232 0.339 0.395 0.5290.332 江西 0.137 0.169 0.336 0.360 0.4370.276 山东 0.148 0.157 0.261 0.286 0.3420.231 河南 0.104 0.136 0.241 0.261 0.3470.211 湖北 0.102 0.130 0.283 0.370 0.4280.258 湖南 0.129 0.131 0.274 0.365 0.4450.259 广东 0.227 0.303 0.437 0.491 0.5440.394 广西 0.125 0.136 0.
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