中国能源和碳排放的效率测度与影响因素研究

作者:许士春;龙如银 刊名:软科学 上传者:黄学良

【摘要】采用DEA方法测度中国1995~2011年间能源和碳排放效率,并拓展STIRPAT模型,通过Tobit回归分析中国能源和碳排放效率的影响因素。研究表明:整体上中国能源和碳排放效率呈下降趋势,东部能源和碳排放效率最高,中部其次,西部最低。经济增长和节能技术是影响能源和碳排放效率的关键因素,其中经济增长会降低中国能源和碳排放效率。工业化水平对能源和碳排放效率的影响存在区域差异,不过统计上不显著。人口规模与能源和碳排放效率负相关。

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引言随着经济快速增长,中国能源消耗巨大,环境污染严重,经济发展呈“高碳”特征,能源消费中化石能源不仅占主导地位,更以高碳性更强的煤炭为主(约占70%)[1],化石能源碳排放系数很高,这会带来大量的碳排放。依据世界能源所(WRI)的数据显示,2009年中国已超过美国,成为世界第一大碳排放国家。对此,2009年哥本哈根全球气候大会前夕,中国政府宣布到2020年单位GDP碳排放比2005年下降40%至45%的目标。本文将碳排放纳入能源效率测度模型,尝试将劳动、资本等非能源要素分离出来,揭示能源与碳排放效率的内在关系,提出能源浪费程度和减排空间,相比现有研究仅在传统经济效率测度上加入能源投入和污染产出而得到的综合利用效率而言,具有一定的创新。同时分析我国能源和碳排放效率的影响因素,指出各因素影响力度及区域差异,并尝试提炼影响能源和碳排放效率的关键因素,为我国提高节能减排效率提供突破口。1文献回顾有关能源和碳排放效率测度与影响因素的研究,主要体现在以下方面:(1)能源效率测度。能源效率测度指标分为单要素指标和全要素指标。单要素指标通常以能源强度作为能效指标进行衡量[2],单要素指标把能源作为投入的唯一要素,与现实严重不符,所以出现了全要素能源效率指标[4],而且一些学者使用全要素指标研究了能源效率问题[4]。(2)能源效率的影响因素。现有文献主要研究能源价格对能源效率的影响[5];技术对能源效率的影响[6];产业结构、能源消耗结构以及市场因素对能源效率的影响[7~9]。(3)碳排放测度。对碳排放效率的研究主要体现对碳排放绩效评价[10]及环境技术测度[11]等方面。(4)碳排放效率的影响因素。目前文献主要研究能源强度对碳强度变化的影响[12~14];经济发展、产业结构等对碳排放效率的影响[15~17]。已有研究还存在不足:首先,很少文献将能源和碳排放效率进行综合评价,虽然较少文献考虑到环境约束下能源效率,其实质上是包括所有要素的综合利用效率,不能将能源和碳排放效率单独分开。其次,STIRPAT模型能很好地研究人类活动对环境的影响,很少有文献用此模型研究能源或碳排放效率的影响因素。基于此,本文将对中国能源和碳排放效率进行综合评价,并用STIRPAT模型分析能源和碳排放效率的影响因素。2能源效率与碳排放效率测度图1投入导向型DEA模型2.1效率模型设有4个决策单元,分别为A、B、C、D(图1)。C、D在前沿面上,是有效率的。A、B在前沿面外,有效率损失。A'、B'分别是A、B的改善目标。AA'、BB'分别是A、B需要减少的要素投入量,即效率损失情况。对于能源要素,其效率表示为:TFEE=E目标E实际,能源效率损失表示为:TFEEL=E调整E实际。TFEE越大表示能源效率越高;TFEEL越大表明能源效率损失越大,节能潜力越大。能源消耗带来GDP增长和碳排放,一定要素投入下,GDP越大越好,碳排放量越小越好,或GDP一定条件下,要素投入和碳排放越小越好。对于产出最小化问题,将其转化为产出倒数最大化。对此,碳排放效率表示为:TFCE=C目标C实际,碳排放效率损失表示为:TFCEL=C调整C实际。TFCE越大碳排放效率越高;TFCEL越大碳排放效率损失越大,碳减排潜力越大。依据投入导向型DEA模型,通过如下方式计算能源和碳排放的目标值:mins.t.Kj=1jyijyi0Kj=1j/crj1/cr0Kj=1jxsjxs0j0(1)y为GDP产出,x为要素投入,包含劳动、资本和化石能源;c为碳排放。2.2能源和碳排放效率测度2.2.1数据来源与变量说明各个省(市、自治区

参考文献

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