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第 33 卷第 4 期河北环境工程学院学报Vol.33 No.42023 年 8 月Journal of Hebei University of Environmental EngineeringAug.2023绍兴市工业碳排放效率测算及其影响因素分析王 珂1,魏鹏鹏2(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)摘 要:采用超效率 SBM 模型、Malquist 指数模型和 Tobit 模型对绍兴市工业碳排放效率进行综合研究。结果表明:绍兴市工业碳排放效率波动式上升,但各辖区差距较大且部分辖区较为不稳定;绍兴市工业碳排放效率的 Malquist 指数呈现不稳定波动;工业集聚水平和工业环境规制与绍兴市工业碳排放效率显著正相关,工业能源消费结构则显著负相关,工业所有制结构则未形成显著影响。最后在技术创新、环境规制、能源供给和产业集聚等方面提出绍兴市工业碳排放效率的提升建议。关键词:工业碳排放效率;超效率 SBM 模型;Tobit 模型;绍兴市DOI:10.13358/j.issn.2096-9309.2023.0405.02中图分类号:X322文献标识码:A文章编号:2096-9309(2023)04-0001-06引用格式:王珂,魏鹏鹏.绍兴市工业碳排放效率测算及其影响因素分析J.河北环境工程学院学报,2023,33(4):1-6.收稿日期:2023-04-05 基金项目:浙江省教育厅高校国内访问学者教师专业发展项目(FX2022122);浙江省社会科学界联合会研究课题成果(2023N136);浙江省教育厅科研项目资助(Y202249519);绍兴市哲学社会科学研究“十四五”规划 2023 年度重点课题(145J067)作者简介:王珂(1989-),男,山东泰安人,毕业于云南财经大学会计专业,硕士,讲师,主要从事可持续发展绩效评价等方面的研究工作。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 Luen-berger 生产率指数法等。(4)碳排放效率影响因1投稿平台2023 年第 4 期https:/ 年 8 月素,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:min=1mmi=1(x/xik)1r1+r2r1s=1yd/ydsk+r2q=1yu/yuqkstxnj=1,kxijj;ydnj=1,kydsjjydnj=1,kydqjj;xxkydydk;yuyukj0,i=1,2,m;j=1,2,n;s=1,2,r1;q=1,2,r2(1)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;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(00.5)、弱有效(0.500,Yij0(3)式中:i 绍兴市辖区;j 时期;Yij 被解释变量;Yij 对应的潜在变量;Xij 解释变量;ij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:CO2=ni=1(CO2)i=ni=1EiNVCiCEFiCOFi(44/12)(4)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22023 年第 4 期王 珂 魏鹏鹏 绍兴市工业碳排放效率测算及其影响因素分析2023 年 8 月因子基本接近于 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影响因素指标计算工业集聚水平工业增加值占工业总增加值的比重工业所有制结构国有及国有控股工业企业产值占工业总产值的比重工业能源消费结构煤炭类能源消耗占工业能源消耗总量的比重工业环境规制工业企业营业收入与能源消费总量的比值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 20142021 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 20142021 年绍兴市工业碳排放效率均值绍兴市工业碳排放效率均值时间演变趋势如图 1 所示,20142021 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:20142017 年工业碳排放效率在 0.598 70.738 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;20182020 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,20142021 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:20142021 年诸暨市工业碳排放效率在 1.020 41.253 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,20142017 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 20182021 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 20182021 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 20142017 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 20182020 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 20192021 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 20142017 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 20182021 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。3投稿平台2023 年第 4 期https:/ 年 8 月表 2 绍兴市各辖区工业碳排放效率 年份工业碳排放效率数值越城区柯桥区上虞区诸暨市嵊州市新昌县20140.373 61.008 30.632 71.179 60.506 90.732 020150.348 70.502 10.552 51.184 70.466 10.678 020160.339 91.007 80.530 01.253 90.419 10.643 220170.419 30.418 30.469 71.251 10.471 90.562 120181.018 20.519 91.042 21.069 00.728 81.198 420191.014 20.529 31.056 81.074 40.698 21.248 720201.004 40.513 81.055 51.104 40.609 91.249 120210.600 50.451 91.072 71.020 40.538 81.277 9均值0.639 90.618 90.801 51.142 20.555 00.948 72.2 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 指数变化期间EFFCHTECHTFPC20142015 年0.998 5 0.984 4 0.981 0 20152016 年1.055 2 1.029 5 1.091 0 20162017 年0.950 5 0.954 2 0.909 1 20172018 年1.097 5 0.890 1 0.974 0 20182019 年1.000 0 1.020 4 1.020 4 20192020 年1.000 0 0.990 6 0.990 6 20202021 年0.995 0 1.066 4 1.060 8 均值1.013 8 0.990 8 1.003 8 表 4 绍兴市各辖区工业碳排放效率Malquist 指数分布指标辖区占比/%1越城区 上虞区 诸暨市 嵊州市 新昌县83.33EFFCH=1柯桥区16.671越城区 柯桥区 33.33TECH=1/01 越城区 柯桥区 上虞区 诸暨市 嵊州市 新昌县100TFPC=1/01/0 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 20152016和 20182019 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 To-bit 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 分析结果变量系数z 统计量概率 p 值常数0.585 2.3530.019工业集聚水平1.406 3.4770.001工业所有制结构0.4880.9860.324工业能源消费结构-0.779 -2.7080.007工业环境规制0.045 5.2380.000 注:、分别表示在5%和 1%的水平上通过显著性检验。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42023 年第 4 期王 珂 魏鹏鹏 绍兴市工业碳排放效率测算及其影响因素分析2023 年 8 月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)20142021 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:20142017 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 20182020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)20142021 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5投稿平台2023 年第 4 期https:/ 年 8 月化产业集聚的纵向协同、技术外溢、市场渗透等优势。参考文献1 周五七,聂鸣.中国工业碳排放效率的区域差异研究 基于非参数前沿的实证分析J.数量经济技术经济研究,2012,29(9):58-70+161.2 蔺雪芹,边宇,王岱.京津冀地区工业碳排放效率时空演化特征及影响因素J.经济地理,2021,41(6):187-195.3 袁鹏.基于物质平衡原则的工业碳排放效率评估J.管理学报,2015,12(4):609-618.4 周杰琦,韩颖,林洪.FDI 对中国工业碳排放效率的影响机理及其效应 理论构建与经验分析J.软科学,2016,30(1):76-80.5 王惠,卞艺杰,王树乔.出口贸易、工业碳排放效率动态演进与空间溢出J.数量经济技术经济研究,2016,33(1):3-19.6 HAMPF B,RDSETH K L.Carbon dioxide emission standards for U.S.power plants:An efficiency analysis perspectiveJ.En-ergy Economics,2015,50(4):140-153.7 路正南,王志诚.我国工业碳排放效率的行业差异及动态演进研究J.科技管理研究,2015,35(6):230-235.8 欧国立,许畅然.京津冀货运碳排放效率分析 基于超效率SBM 模型及 ML 指数J.北京交通大学学报(社会科学版),2020,19(2):48-57.9 宁论辰,郑雯,曾良恩.20072016 年中国省域碳排放效率评价及影响因素分析 基于超效率 SBM-Tobit 模型的两阶段分析J.北京大学学报(自然科学版),2021,57(1):181-188.10 郗永勤,吉星.我国工业行业碳排放效率实证研究 考虑非期望产出 SBM 超效率模型与 DEA 视窗方法的应用J.科技管理研究,2019,39(17):53-62.11 米莹,蔺雪芹,王岱,等.中国东部沿海地区工业碳排放效率时空演化特征及影响因素J.西安理工大学学报,2022,38(4):476-486.Measurement of Industrial Carbon Emission Efficiency in Shaoxing City and Analysis of Its Influencing FactorsWang Ke1,Wei Pengpeng2(1.School of Finance and Economics,Zhejiang Industry Polytechnic College,Shaoxing Zhejiang 312000,China;2.Shaoxing Development Planning and Research Institute,Shaoxing Development and Reform Commission,Shaoxing Zhejiang 312000,China)Abstract:The comprehensive study of industrial carbon emission efficiency in city of Shaoxing were analyzed by using the super-efficiency SBM model,Malmquist index model and the Tobit model.The result shows that the industrial carbon emission efficiency of Shaoxing City showed a fluctuating upward trend.However the industrial carbon emission efficiencies varied widely across different jurisdictions of Shaoxing City and were found to be relatively unstable in some jurisdic-tions.The Malmquist indices of industrial carbon emission efficiency in Shaoxing City fluctuated unsteadily.Industrial agglomeration and environmental regulation were found to be significantly and positively related to industrial carbon emission efficiency in Shaoxing City,whereas the energy consumption structure was negatively related,and industrial ownership structure was not signifi-cantly related.Lastly,constructive suggestions for industrial carbon emission efficiency in Shaox-ing City were put forward,covering aspects of technological innovation,environmental regula-tion,energy supply and industrial agglomeration.Key words:industrial carbon emission efficiency,super-efficiency SBM model,Tobit model,Shaoxing City(编辑:程 俊)6