基于Context-dependent嵌入的省级碳排放权分层分配策略研究.pdf
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1、2023年8 月第4期第36 卷总第2 14期科技经济基于 Context-dependent 嵌人的省级碳排放权分层分配策略研究许文芳林萍1,2朱卫未2(1南京邮电大学管理学院,南京2 10 0 0 3;2 南京邮电大学高质量发展评价研究院信息产业融合创新与应急管理研究中心,南京2 10 0 0 3)摘要:考虑省际资源票赋差异,在ZSG-DEA模型中嵌入Context-dependent,以分层的方式构建渐进式改进资源分配模型,对2 0 30 年全国30 个省份碳排放权进行分配。结果表明:效率值方面,全国总体效率较好,呈现出东西中地区依次降低的状态,各省份间效率值差距较大,传统能源大省(区)
2、碳排放效率低下;碳排放权调整方面,陕西、山西、内蒙古3个效率值较低的省份需要做出较大的缩减量,而山东、广东等处于第一层有效前沿面的省份获得了相较之前更多的碳排放量;模型对比方面,在保证2 0 30 年碳排放目标基础上,C-ZSG-DEA模型在效率值的改进上和碳排放调整上都比其他模型要小,符合渐进式改进的理念。关键词:Context-dependent;ZSG-DEA模型;碳排放权分配1研究背景通过明确碳排放配额限额目标,并在限额约束下科学合理地进行碳排放权初始分配,是减排方案的核心内容。习近平总书记强调“要充分考虑区域资源分布和产业分工的客观现实,研究确定各地产业结构调整方向和双碳行动方案,不
3、搞齐步走、一刀切”2 ,秉持“增强系统观念,坚持稳中求进、逐步实现 的理念3。DEA方法为碳排放权的分配提供了效率评价视角,基于ZSG-DEA模型的碳排放配额分配问题取得了较为丰硕的研究成果,但现有研究忽略了不同地区在实现碳减排过程中承受能力的差异,Seiford等构建的Context-dependent-DEA提供了解决问题的思路,即分层设定目标4。如Zhao 等基于聚类分析和Context-dependent-DEA方法,建立了聚类层次渐进改进模型(CHPI),并通过计算障碍等指标来确定学习效率低的个体的参考路径5;朱卫未等构建了基于Context-dependent-DEA方法的改进型中
4、心资源分配模型,并将其运用到2 0 16 年中国30 个省份碳排放的减额分配中6 虽已有文献将Context-dependent-DEA模型与其他模型结合并运用在资源分配测算方面,但较少有研究在碳排放权分配中考虑碳排放权固定这一约束因素。在碳排放问题上,应将碳排放量控制在一定总量水平上。鉴于此,本文提出将Context-de-pendent-DEA模型嵌人ZSG-DEA模型,构建先分层再分配的碳排放权分配模型,对我国30 个省份2030年的碳排放配额进行初始分配,以期为提高碳排放决策提供客观可行的依据。2研究方法与数据来源2.1矿研究方法2.1.1碳排放效率分层模型假设有n个决策单元DMU,j
5、=1,2,,n),每个决策单元使用种投人产生s种产出,对于第j基金项目:国家自然科学基金面上项目一“层次网络结构DEA模型及其在医疗卫生系统绩效管理中的应用研究”(项目编号:72171124;项目负责人:朱卫未)成果之一;江苏省普通高校研究生科研创新计划项目一“基于碳排放约束的省际工业经济效率评价”(项目编号:KYCX21_0834;项目负责人:许文芳)成果之一。作者简介:许文芳,南京邮电大学管理学院硕士研究生,研究方向:数据包络分析、资源分配;林萍,管理科学与工程博士,南京邮电大学管理学院副教授,南京邮电大学高质量发展评价研究院信息产业融合创新与应急管理研究中心副教授,研究方向:资源优化配置
6、;朱卫未,管理科学与工程博士,南京邮电大学高质量发展评价研究院信息产业融合创新与应急管理研究中心教授、博士生导师,研究方向:数据包络分析、系统评价与决策。1科技山经济第36 卷总第2 14期2023年8 月月第4期个决策单元来说,X,表示第j个决策单元的第i种投人,Y,表示第j个决策单元的第r种产出,其中,i=1,2,m;j=1,2,.,n;r=1,2,s。初始碳排放权效率评价模型如式(1)所示:Ming。21+。x io,i=1,2,.,ms.t.3=Z,=1,j=1,2,ni=1入,0,j=1,2,n分层模型沿用传统的Context-dependent-DEA的步骤,令 C,=DMU,j=
7、1,2,n,定义 Ci+1=C,-E,其中,E=DMUj,ECi:*(l,j)=1(其中C为决策航集,E为前沿面)。2.1.2碳排放权层间分配模型利用分层模型完成DMU分层后进行相邻层的碳排放配额分配,分配模型如式(2)所示:Min。入Xs.t.Z入,=1,j=C,U C+I一,O,j E C,U Ch+I2.2数据来源本文借鉴郑立群7 的做法,将非期望产出CO2作为一种投入处理,将人口、能源、GDP作为产出处理。其中,GDP是与碳排放量相对应的期望产出;人口作为期望产出是指在碳排放水平一定时,人口越多则其GDP效率越高;能源耗费作为期望产出是指当能源消耗一定时,碳排放水平越低则效率越高。关于
8、能源消费总量,由于部分数据缺失,本文暂不考虑西藏自治区、台湾地区、香港特别行政区和澳门特别行政区。其中人口数据来源于中国统计年鉴,能源消费数据来源于中国能源统计年鉴子项目分地区能源消费总量,生产总值数据来源于中国统计年鉴,CO,排放量参考Wu等8 的计算2方法,如公式(3)所示:CO,排放量=A,CCF,HE,COF 44i=1(3)其中,i表示能源类型,A;表示与碳相关的燃料使用量,CCF表示碳含量系数,HE表示热当量,COF表示碳氧化系数,各系数的值见表1。各种燃料数据从中国能源统计年鉴相对应的子项目中获取。表1火燃料对应系数j0变量煤汽油煤油柴油燃料油天然气CCF27.28HE192.1
9、40448.000447.500433.300401.9000.384COF0.923(1)对2 0 30 年各项指标进行预测值计算:人口,由于不同预测手段所预测的结果往往会有很大的偏差,为了与碳排放的相关政策保持一致,本文使用官方数据。2 0 17 年国务院发布的国家人口发展规划(2 0 16 2 0 30 年)主要目标中指出人口总量“2 0 30年达到14.5亿人左右”。能源,2 0 17 年国家发改委、国家能源局印发的能源生产和消费革命战略(2 0 16 2 0 30)目标要求中指出,2 0 30 年“能源消费总量控制在6 0 亿吨标准煤以内”。CDP,以2005年不变价为基准进行计算,
10、以年均5%的增速计算9】,得出2 0 30 年GDP不变价为10 1亿元人+(1-9。)j018.900.98P.xio,i=1,2,.,m民币。CO2,中国提交的应对气候变化国家自主贡献文件中提出,中国计划在2 0 30 年之前将单位国内生产总值C02排放比2 0 0 5年下降6 0%65%10 ,由此预测,2 0 30 年的CO,排放量将达到102.87亿t。预测情况如表2 表示。(2)表2 2 0 30 年指标预测人口亿人能源/亿GDP/亿元2005年12.8预测国家人口发展能源生产和年均5%单位国内生产总值依据规划(20162030年)(2 0 16 2 0 30)2030年14.5将
11、2 0 30 年各指标总量在30 个省份间进行分配,由于中国能源统计年鉴目前只更新到2 0 2 1年,有关能源与碳排放的数据只能更新到2 0 2 0年,为了保证投人产出指标统计口径的一致性,故按照各省份在2 0 15一2 0 2 0 年的平均占比进行分配。由于部分数据缺失,本文暂不考虑西藏自治区、台湾地区、香港特别行政区和澳门特别行政区,分配结果如表3所示。Science&Technology and Economy 2023 Vol.36 No.419.600.98626.35消费革命战略的增速CO2排放比2 0 0 5年下降6 0%6 5%6010120.170.98219.8821.09
12、0.985CO,/亿154.97102.8715.320.99许文芳林萍朱卫未基于Context-dependent嵌入的省级碳排放权分层分配策略研究科技管理3表32 0 30 年各地区投入产出数据CO2排放量/省份人口/万人百万t北京93.20天津122.25河北606.98山西863.32内蒙古817.28辽宁422.28吉林199.72黑龙江302.68上海183.74江苏626.72浙江361.16安徽358.67福建202.80江西183.76山东994.82河南505.63湖北295.58湖南270.23广东483.20广西165.95海南42.16重庆154.75四川274.31
13、贵州280.10云南181.08陕西423.90甘肃148.59青海49.78宁夏221.97新疆450.38注:能源以标准煤计。3结果与分析3.1初始效率评价利用式(1)计算初始效率,结果见表4。表4初始效率值省份初始效率北京1.00天津0.86河北0.77山西0.33内蒙古0.38辽宁0.73吉林0.52黑龙江0.53上海0.84江苏浙江安徽福建江西山东1.00东部地区平均值中部地区平均值西部地区平均值平均值科技与经济2 0 2 3年8 月第4期第36 卷/总第2 14期由表4可知:第一,我国各地区碳排放权分配效率整体情况良好,平均效率达到0.7 4。碳排放权分能源/万tCDP/亿元2.2
14、76.609.150.031 466.6310 475.047 686.7339 684.523 644.1425 692.522.523.1927 444.704 475.7228 373.392.625.409.850.863525.9415 428.882.564.9414 944.358 732.0740 346.776 413.9227 000.036 288.0316 779.614 218.3316 530.914 678.4711 607.4110 398.3350 747.9910 194.3429.365.346 124.7421 706.706 886.1120 314.
15、5812.581.4541 457.805 090.4213 477.381 007.742.695.533 256.3011 606.388 602.0226 189.143 934.3513 146.134 871.4614 364.15 4.050.6916 138.452.615.229.782.19607.015 412.66729.378 290.022.570.1421 996.55省份河南湖北湖南彻广广海重四贵云陕甘青宝东西南庆川州0.760.830.580.850.84配效率呈现出东部(0.8 8)、西部(0.6 8)、中部36 365.3015 060.1737 026.5
16、417 228.9818 149.3726 782.8613 153.4715 075.4639 619.08103 185.1263 804.9236 466.2541 455.4024 871.4776 056.9954 652.1245 593.3741 009.66110 478.6421 678.175.460.9024 038.9746 142.4016 472.5322.730.8326 175.769 105.853.006.773 828.7813 675.40初始效率0.720.780.831.001.001.000.781.000.500.89西0.40肃0.69海1.0
17、0宁夏新疆0.880.640.680.74(0.64)地区依次降低的状态,而且西部、中部地区碳排放效率值较为接近,和东部地区差距较大,与经济发展水平和技术积聚状态呈现较为一致的态势,从侧面证明了碳排放权分层分配的必要性。第二,从各地区的效率值分布来看,各地区初始效率分布范围较广,效率值差距较大,且处于初始效率值较低的山西、内蒙古、陕西等地均是煤炭大省(区),因此,在碳排放权分配时,要注意调整量不宜过大。3.2石碳排放权分层分配策略根据式(1)的分组原则进行计算,分组结果如表5所示。表5分层结果组别省份第一组北京、山东、广东、广西、海南、四川、青海第二组天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、河南、
18、湖南、重庆、云南第三组辽宁、安徽、江西、湖北、甘肃第四组山西、内蒙古、吉林、黑龙江、贵州、陕西、新疆第五组宁夏在分配时,选择由最后一层向前分配,处于前一层的省份在作为后一层省份的目标时碳排放量会发生变化,在设定自己的碳排放量目标时以变化后的量为基础进行调整。同时,为了验证本文所提出的模型的有效性,对其进行模型对比分析,调整结果见表6。从调整量看,陕西、山西、内蒙古3个省份需要调整的量较大,这3个省份初始排放量较高且效率较低;山东、广东等省份可以增加碳排放,因为这几个省份都处于有效前沿面上,碳排放效率较高。从调整后的效率值看,整体效率从原来的0.7 4提高到0.8 8。每个省份相较于调整前都有了
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- 基于 Context dependent 嵌入 省级 放权 分层 分配 策略 研究
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