基于RC-DEA模型的省际碳排放边际减排成本研究

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第一次工业革开始的近两个多世纪以来,巨大的能源消耗所带来的温室气体排放问题日益严重,因此必须及时进行针对能源浪费、温室效应等现象的相关治理,尤其是针对温室气体的主要组成部分—二氧化碳的排放控制。同时,中国作为世界上最大的发展中国家,同样肩负着对合理减少温室气体的排放并控制温室效应的进一步加剧的责任与义务。因此我们应该选择并应用更为有效、全面的方法来优化资源利用,改善环境状态,帮助地区政府或相关机构提高能源利用效率、改善能源利用状态,及时调整能源管理政策方针,实施更为有效的节能低碳项目。本文在效率最大化视角下,研究了中国的碳排放分配权及碳减排成本问题。首先,采用LMDI指数分解法,详细研究了中国自改革开放以来的碳排放演变特征及驱动因素的累计贡献。研究结果显示,中国整体碳排放演变经历了快速、平稳和急速增长三个阶段,其中最主要的碳排放量正向驱动因素是经济发展,最主要的减排驱动因素是能源强度,而以煤为主的能源消费结构则是碳排放增量居高不下的主要原因。各驱动因素累计贡献在区域间存在显著差异,但是经济发展和能源强度依然是正反两个方向上最主要的驱动因素。其次,建立投入产出评价体系。将能源消耗量作为能源投入要素,劳动力投入和资本投入选为非能源投入要素,将国民生产总值选为期望产出要素,将二氧化碳排放量、二氧化硫和氮氧化物排放量选为非期望产出要素。在上述指标确定的前提下,建立了数据包络分析的整体评价体系,为整体数据包络分析奠定基础。在简要分析初级模型存在的缺陷后,将方向距离函数可以区别对待期望产出与非期望产出的优点与DEA可以解决碳排放总量固定问题的优点相结合,提出RC—DEA模型,引入SBM模型(Slack Based Measure,SBM),解决了松弛改进的部分在效率值的测量中并未得到体现的问题,进行效率最大化视角下的碳排放权配额分配研究。运用参数方向距离函数计算2011-2015年边际碳减排成本,运用RC—DEA模型计算碳排放权分配方案的边际碳减排成本,建立了效率最大化视角下的边际碳减排成本测算模型,并针对上述模型进行实证研究。结果表明,在RC—DEA模型七次迭代过程中,北京、天津、辽宁、吉林等16个初始效率值在0.8以上的省市,碳排放权数量一直在不同程度上有所增加。其他12个初始效率值相对较低的省市,碳排放权数量一直处于减少状态。在效率最大化的视角下分配所得的碳排放权数量更少,不利于这些地区的经济发展。结合碳排放影响因素分析可知,生产效率越高的地区,或者说碳排放绩效水平越高,以及技术水平越高的地区,边际碳减排成本就越高,实施碳减排相对困难;经济规模越大的地区,CO2排放量越大,且在资源投入中,煤炭消耗量越高的地区,边际碳减排成本越低。
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