江西省碳排放效率测度及影响因素研析

□ 乌鲁木齐 林 峰

中国是世界最大的碳排放国，低碳绿色发展已成为时代的主题，“碳达峰”，“碳中和”被写入政府工作报告。江西作为中部省份，一直重点发展绿色低碳产业，开展国家循环经济示范试点，成立了碳排放权交易中心，要求重点企业披露温室气体排放情况，旨在推动节能减排和绿色经济发展。而要实现经济发展与降低碳排放量的双重目标，提升碳排放效率是关键环节。关于碳排放效率的研究主要聚焦于省际层面，而针对江西省11个地级市的研究则相对较少。张星灿采用dea中的BCC模型，对2011-2014年江西省地级市的碳排放效率进行了测算，但目前对江西省地级市碳排放效率的动态分析依然缺乏，也缺少对江西省地级市碳排放效率的影响因素分析，本文采用超效率SBM模型与Malmquist指数模型，将江西省11个地级市作为研究单元，对2010-2019年江西省碳排放效率进行了实证分析，并利用双向固定效应模型，探索了各类变量对碳排放效率的影响情况。

一、研究方法

1.非期望产出的超效率SBM模型。在评价碳排放效率时，过去常使用多投入多产出的DEA模型。但传统DEA模型为径向距离函数，期望产出一般与经济发展水平相关，而对于非期望产出的效果并不显著。Tone提出的SBM模型为非径向，可以处理非期望产出。但SBM模型的效率值不能超过1，无法对这些有效单元进行进一步比较与排序。而超效率SBM模型则允许效率值大于1，从而使得各个有效单元可以相互比较。因此，本文研究选用非期望产出的超效率SBM模型测度碳排放效率，可以提升结果的真实性，做到更客观的效率评价。其具体模型如下

公式中，r*为碳排放效率值，若r*＜1，则说明效率是无效的。xik表示投入则分别代表期望产出和非期望产出。

2.Malmquist指数模型。Malmquist指数分析模型用于测算江西省11个地级市的碳排放效率动态变化。该指数可以定义为：

TFP（全要素生产率变动）由EC（技术效率变动）、TC（技术进步变动）组成，而 EC 可由PE（纯技术效率变动）与 SE（规模效率变动） 相乘得到 。其中， 若TFP＞1，则说明生产率是上升的；TFP＜1，则说明生产率下降；EC的变化则反映的是管理方法的优劣与决策水平的高低，EC＞1，则说明管理水平与决策水平有了提升；而TC反映的是节能减排等相关技术，若TC＞1，则表示该区域的技术水平较之前有进步。

二、研究指标与数据来源

1.碳排放效率测算指标。在碳排放效率的测度中，选取的投入变量为资本、劳动力、能源，期望产出为地区GDP，非期望产出为碳排放量。计算方式为：（1）资本。参考单豪杰的做法，采用永续盘存法，公式为其中折旧率取10.96%，初始资本存量为各地级市2011年固定资产投资总额比上2010-2015年间的平均投资增长率与折旧率10.96%的之和。（2）劳动力。以全社会就业人数表示。（3）能源。用能源消费总量表示。（4）GDP。选取各地级市的历年地区生产总值来表示，为避免价格影响，以2010年为基期，利用物价指数将其折算为实际GDP。（5）碳排放量。采用IPCC法计算，公式为其 中，C为 二氧化碳总排放量，为第j类碳排放源的碳排放量，为第j类碳排放源的数量，是第j类碳排放源的系数。

2.碳排放效率影响因素相关指标。影响区域碳排放效率的影响因素很多，结合现有研究，我们选取经济发展水平（EDL）、能源结构（ERS）、能源强度（EI）、对外开放程度（EXP）、科技水平（TEL）、城镇化水平（UR）、企业产权结构（PRS）为解释变量。其中，经济发展水平以2010年为基期的人均实际GDP的对数表示；能源结构以煤炭消费量占能源消费总量的比例表示；能源强度以单位GDP能耗表示；科技水平以政府科技支出占政府一般公共预算支出的比例表示；城镇化水平以城镇人口占总人口的比例表示；对外开放程度以地区进出口总额占GDP的比例表示；企业产权结构以规模以上工业企业中国有控股企业数量所占比例表示。

3.数据来源。数据来源于《中国城市统计年鉴》、《江西统计年鉴》与各地级市的统计年鉴、统计公报等资料。

三、碳排放效率实证结果与分析

1.碳排放效率静态分析。借助MaxDea 8.0软件，采用非期望产出的超效率SBM方法测算2010-2019年江西省碳排放综合技术效率、纯技术效率、规模效率，三项均值分别为0.84、0.97、0.86。其中碳排放综合技术效率与规模效率整体为下降趋势，而纯技术效率较为平稳。综合技术效率由2010年的0.86降至2019年的0.76，累计下降11.63%，规模效率由2010年的0.93降至2019年的0.77，累计下降17.20%，说明江西省碳减排工作依然任重道远，有一定的碳减排空间。

本文同样测度了2010-2019年江西省11个地级市碳排放综合技术效率，限于篇幅，表中仅展示2010、2013、2016、2019年四个年份的相关测算数据。

表 2010－2019 年江西省11个地级市碳排放综合技术效率

2010年-2019年南昌、抚州、赣州和鹰潭的平均综合技术效率＞1，说明其10年的平均综合技术效率均达到技术前沿面。南昌是江西经济最发达的市，也是江西省会，经济、技术与节能减排优势明显，有利于提升碳排放效率；赣州和南昌是江西省碳排放强度最低的2个地级市；鹰潭是铜都，不仅汇聚了江铜集团在内的国家重点企业，也集聚了产品门类齐全、科技含量较高的铜产业群，其中最主要门类为铜加工与铜拆解加工，而铜加工与铜拆解加工行业的单位产品能耗远低于上游冶炼行业，碳排放强度也相对较低；抚州市虽然2010-2019年的平均碳排放效率相对较高，但2016-2019年的碳排放效率大幅下降，这是由于2016年开始，抚州新增大唐发电等重工业重点企业，以发电行业为代表的重工业企业能源消耗量与二氧化碳排放量大幅增加，从而拉动了全市能耗和煤炭消耗量的大幅度增长，进而导致了碳排放效率的下滑。新余同样2018~2019年的碳排放效率有所下滑，这主要是由于新余2018~2019年的名义GDP总量都比上一年出现了下滑。

2.碳排放效率动态分析。利用Malmquist 指数，可以计算江西省11个地级市2010~2019年综合技术效率变动（EC）、技术进步变动（TC）、纯技术效率变动（PE）、规模效率变动（SE）和全要素生产率变动（TFP），从测算结果中，可以发现2010~2019年江西省各地级市的碳排放Malmquist指数同样有一定差异。从TFP指数来看，目前全省中11个地级 市 中 ， 吉 安（ 1.1 6 4）、 上 饶（ 1.093） 、 南 昌（ 1.031） 、景德镇（ 1.003） 、 萍 乡（ 1.003） 、 新 余（1.000）的TFP值都不低于1，说明这些城市的碳生产率在不断提升，碳排放效率也在提升。吉安、上饶、南昌TFP值排名前3，这三个城市近10年来积极调整经济结构，淘汰落后产能，加强供给侧结构性改革，扎实推进各项节能减排措施，从而有效提升了碳生产率。而TFP＜1的城市则依 次 为 鹰 潭 （ 0.991）、 九 江（0.984）、赣州（0.977）、宜春（0.929）、抚州（0.897），说明这些城市的碳生产率在下降，尤其是抚州由于2016年之后重工业经济在区域经济中占比的提升，使得碳生产率明显下降，TFP值为全省最低，需要把控好经济发展与碳排放效率的关系，推动产业结构升级。此外，TFP低于1的5个地级市的规模效率变动均小于1，是制约全要素生产率提升的重要原因，应合理把控生产规模，平衡好投入与产出的关系。

具体到综合技术效率变动（EC）与技术进步变动（TC）来看，综合技术效率变动（EC）与技术进步变动（TC）均＞1的城市包括南昌、吉安、上饶，可以体现出这三个城市的管理水平和技术水平在2010~2019年都有改善；景德镇、萍乡、新余、抚州的综合技术效率变动＜1，技术进步变动＞1，说明这些城市技术水平有所进步，但城市管理与决策水平需要进一步提升；鹰潭、宜春则属于技术效率指数＞1，技术进步指数＜1，说明这2个城市的全要素生产率提升主要受到技术进步的制约，需要引进尖端技术，加大科研投入；九江、赣州则是EC与TC都＜1，说明2010-2019年，这2个城市的管理水平、资源配置率、技术水平都相对有所下降，需要加强节能减排工作，提升资源配置与管理决策水平。

四、江西省碳排放效率影响因素分析

我们按江西省碳排放综合技术效率均值为基准，将江西省 11个地级市划分为碳排放高效率型城市和碳排放低效率型城市。其中，碳排放高效率型城市包括南昌、赣州、抚州、鹰潭、新余、吉安；碳排放低效率型城市包括宜春、上饶、九江、景德镇、萍乡。将碳排放综合技术效率作为因变量，各类影响因素作为自变量建立模型。在模型的豪斯曼检验中，P值小于0.05，建立固定个体与时间的双向固定效应模型。

在回归结果中，经济发展水平与碳排放效率在1%的水平上显著正相关，说明经济规模的扩张，将有效提升江西省的碳排放效率。而能源结构、城镇化水平、企业产权结构与碳排放效率在1%的水平上显著负相关，能源强度、对外开放程度与碳排放效率在5%的水平上显著负相关。可以认为，煤炭在能源消耗中占比越高，越容易对碳排放效率产生负面影响；而能源强度的降低，即单位GDP综合能耗的降低，将有效提升碳排放效率；对外开放程度的提高，可能导致国外将部分重工业产能转移到江西。此外，目前江西省的进出口贸易产品仍有很大一部分为高能耗、低附加值产品，对外开放程度的提高，导致这类产品生产线的增多，从而使得碳排放量增多，碳排放效率的降低；城镇化水平的提升，会大幅度增加城镇企业数量，扩大基础设施的建设规模，这将加剧能源消耗，从而降低碳排放效率；企业产权结构方面，江西的规模以上工业企业中，国有控股企业中重工业企业比重较高，这些企业的碳排放效率相对较低；同时相对于国企，非国有企业由于更灵活的组织结构，与追求利润最大化的导向，也有更强的动力去进行技术创新，从而创造更高的碳排放效率。科技水平与碳排放效率为正相关但未通过显著性检验。而对于碳排放高效率型城市来说，除了经济发展水平与碳排放效率在1%的水平上显著正相关、能源结构、能源强度、企业产权结构与碳排放效率在1%的水平上显著负相关外，科技水平与碳排放效率在10%的水平上显著正相关，通过提升科技投入，将进一步提升这类城市的碳排放效率。而对于碳排放低效率型城市而言，经济发展水平与碳排放效率在1%的水平上显著正相关，能源强度与碳排放效率在5%的水平上显著负相关。对于这类城市，应该重点改善经济发展质量，严格限制六大高耗能行业的单位GDP综合能耗，建成指标更先进、符合地方实际情况的行业能耗标准体系。

具体到企业来说，以新余钢铁集团有限公司为例，新钢集团是江西新余的支柱企业，近年来，新钢集团积极开展创建清洁工厂、智能工厂的工作，同时优化工艺流程，精细化设备选型工作，淘汰过时的焦炉、烧结炉等设备，推进电炉钢技术和低碳冶金技术发展，优化能源结构，降低对煤炭的依赖，从管理上减少冗余人员，完善碳排放制度，提升碳资产管理能力，这些都使得企业的单位增加值综合能耗大幅下降，科技水平不断提升，有效降低了碳排放强度，有利于区域碳排放效率的提升。

五、结论与建议

本文采用非期望产出的超效率SBM方法对江西省11个地级市的碳排放效率进行了测算，分析了各市的碳排放效率动态变化情况，在此基础上，还运用双向固定模型，对影响江西省碳排放效率的各类因素进行了实证，得出以下结论与相关建议。

1.碳排放效率。江西省11个地级市中，碳排放效率由高到底排名依次为南昌（1.32）、抚州（1.17）、赣州（1.08）、鹰潭（1.05）、新余（0.95）、吉安（0.93）、上饶（0.64）（0.64）、宜春（0.58）、景德镇（0.55）、九江（0.52）、萍乡（0.40）。其中，南昌、抚州、赣州、鹰潭四市碳排放效率大于1，已达到技术前沿面。

2.TFP值。2010~2019年，江西省11个地级市中，鹰潭、九江、赣州、宜春、抚州的TFP值小于1，说明其碳生产率正在下降。这5个市的规模效率变动均小于1，说明综合技术效率的提升受到了规模效率的制约。

3.城市管理与技术水平。2010~2019年，南昌、吉安、上饶三个城市的管理水平和技术水平都有改善；景德镇、萍乡、新余、抚州的城市节能减排技术水平有所进步，但城市管理与决策水平需要进一步提升；鹰潭、宜春的全要素生产率提升主要受到技术进步的制约，需要加大引进先进技术的力度，同时增强科研投入；九江、赣州则管理水平、资源配置率、技术水平都相对有所下降，需要加强节能减排工作，提升资源配置水平与管理效率。

4.对于江西省而言，经济发展水平与碳排放效率显著正相关，能源结构、能源强度、城镇化水平、对外开放程度、企业产权结构与碳排放效率显著负相关。应该适当降低煤炭在能源消耗总量中的占比，积极使用清洁新能源，促进能源结构转型升级。还应积极优化对外贸易结构，重点发展低能耗、高净值的产品生产线，对于外资注入资本，应该谨慎把控，减少国外高污染落后产能的引入。对于国有控股企业来说，应该提升国有控股企业的活力与竞争意识，增强国有控股企业的创新研发能力。

5.对于碳排放高效率型城市，科技水平与碳排放效率在10%的水平上显著正相关，应该加大科研投入，引进先进技术，进一步提升城市技术水平。对于碳排放低效率型城市，则除了进一步提升经济发展水平外，应该重点把控高耗能行业的运营情况，优化工艺方案，推广低能耗、高增加值的工业生产线，从而降低整个区域的单位增加值综合能耗。