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| 我国能源效率对二氧化碳排放的影响 |
| 第748期 作者：□文/郑建明 杨 欣 时间：2025/3/2 9:27:57 浏览：21次 |
［提要］ 提高能源效率、减少二氧化碳排放有助于我国实现“双碳”目标。本文以我国30个省（区、市）作为研究对象，基于非径向方向距离函数模型测算各省的能源效率，并实证分析能源效率对二氧化碳排放的影响。最后，根据实证结果得出能源效率的提高对碳排放具有明显抑制作用，并据此提出相关建议，以提高能源效率，为降低二氧化碳排放、早日实现“双碳”目标提供参考。
关键词：能源效率；非径向方向距离函数模型；二氧化碳减排
基金项目：西方经济学课程教研室（ZLGC-202305）；2023品牌提升计划线下一流课程（PPJHYLKC-2023681）
中图分类号：X24 文献标识码：A
收录日期：2024年9月6日
一、绪论
（一）研究背景。气候变化是全人类的共同挑战。2021年政府间气候变化专门委员会（IPCC）的第六次评估报告表明，人类的活动已经造成了气候系统前所未有的变化，而二氧化碳的排放是造成全球温室效应的主要原因。二氧化碳对气候的不良影响一直是国际关注的重要话题，中国也对气候的变化予以高度重视。而二氧化碳的排放和大量能源的消耗有着密不可分的关系，所以节能是最具减排力、最经济的方式。但是随着经济的蓬勃发展，能耗的急剧增长和环境问题的矛盾也愈发严重。党的十八大以来，我国高度重视生态文明建设，把提高能源效率作为发展的重要着力点，从源头上不断化解资源和环境的矛盾。如何有效提高能源效率以推动二氧化碳等温室气体减排，是我国早日实现“双碳”目标的重要课题。
（二）文献综述。Rabia和Gan对墨西哥、印度尼西亚、尼日利亚和土耳其的能源效率和碳排放之间的直接关系进行实证分析，研究结果表明，任何能源效率和碳排放之间都呈现负相关关系。Helena和Dídia 的研究进一步指出，利用风能减少装置的能源消耗促进能源效率的提高，最终减少二氧化碳排放。
国内学者包耀东的研究指出，能源效率总体上对碳排放起到了促进作用。但金培振等对此持有不同观点，认为是抑制作用。而汪欣的研究则表明，能源效率对碳排放的影响存在一定的空间差异，在高运作水平地区表现为抑制作用，在低运作水平地区则表现为拉动作用。
二、能源效率的测度
（一）模型设定。参考李江龙等的研究成果，本文采用非径向方向距离函数（Non-radial directional distance function，NDDF）构建绿色能源效率测度模型。投入要素包含固定资本存量（K）、城镇总劳动人口（L）和能源消耗量（E），期望产出采用地区生产总值（Y）进行度量，非期望产出为二氧化硫排放量（S）。其中，由于我国历年统计年鉴无法获得固定资本存量数据，所以固定资本存量数据来源于单豪杰的方法进行计算的结果，并利用其方法更新到2022年，能源消耗量数据来源于《中国能源统计年鉴》，城镇劳动人口、二氧化硫排放量来源于《中国统计年鉴》。
模型公式如下：
N■（K，L，E，Y，S；g）＝sup｛wTβ∶（（K，L，E，Y，S）＋g×diag（β））∈P｝ （1）
式中，权重向量w可以根据研究需要的不同进行调整，对各投入产出变量赋予不同的权重，所以具有较好的灵活性。根据本文的研究需要，选取权重向量为w=（0，0，■，■，■）T。原因如下：首先，本文将投入、期望产出和非期望产出假设为是同等重要的，所以对三者各赋予同等权重。其次，鉴于投入要素之间存在可替代关系，在全要素能源效率的测度中，如果不把资本和劳动的无效率分离出来，那么就没有办法知晓现实经济生活中造成了多少能源的资源浪费，空气中污染物的节能潜力也无法得知，所以，构建能源环境绩效评价指标时将资本和劳动的权重设置为0，而能源投入的权重便为1/3；期望产出和非期望产出都只有一种，因此期望产出和非期望产出的权重都为1/3。上述距离函数可以通过如下线性优化过程求解：
N■（K，L，E，Y，S）＝max■βE+■βY+■βS
s.t.■■λi，tKi，t≤K，■■λi，tLi，t≤L，■■λi，tEi，t≤E-βEgE■■λi，tYi，t≥Y+βYgY，■■λi，tSi，t=S-βSgSβE，βY，βS≥0λi，t≥0，i=1，2，…，N；t=1，2，…，T （2）
（二）DEA结果。将数据代入软件MaxDEA进行计算，结果如表1所示。（表1）
1、北京、江苏、上海和浙江的绿色能源效率在研究期限内均保持为1，说明这四省市在能源使用方面一直排在全国前沿。北京、江苏、上海和浙江这四个高发展地区对能源管理方面实行奖励政策，并且不断扩大奖励扶持的范围和力度，不断地促进先进技术的使用，投入的能源没有出现浪费现象。
2、广东和湖北均有部分年份出现DEA有效的情况，这说明这两个省的绿色能源使用情况也排在全国前列。值得注意的是，广东是先出现DEA有效，然后再变为DEA无效，这说明广东省的能源使用受其他因素的干扰而有所下降。与之相反，湖北的绿色能源效率是由DEA无效变为DEA有效，说明湖北省的能源使用情况得到了改善。
3、安徽、河北和湖南这三个省在研究期限中也出现了DEA有效的情况，但与广东和湖北情况所不同的是，安徽、河北和湖南的DEA无效的结果要远低于DEA有效。根据相关新闻报道，在研究期限内，中央巡视组分别对安徽、河北和湖南进行巡视，而安徽、河北和湖南出现DEA有效阶段均处于中央环保督察巡查阶段，巡查阶段结束后均回归到DEA无效的情况。由此看来，安徽、河北和湖南研究期限中出现的DEA有效情况是因为中央巡查而得到的短期改善。
4、甘肃、贵州、内蒙古、宁夏、青海、山西、新疆等地的绿色能源效率普遍低于0.2。与之情况相似的还有黑龙江、吉林、江西、辽宁、陕西、云南，这几个地区能源效率虽高于0.2，但是普遍低于0.5，与甘肃等地一样，存在能源效率低下的情况。说明这些地区的能源得不到充分利用，造成严重的能源资源浪费，不利于解决能源的供应紧张问题，同时也不利于我国的经济发展。这些地区具有的普遍特征就是经济发展程度与其他地区相比不够高，生产设备和技术水平相对落后，从而造成了高投入低产出的局面，因此能源效率都普遍较低。
三、实证分析
（一）模型设定。基于前人的研究，采用混合面板回归模型验证能源效率对二氧化碳排放的影响作用。模型设定如下：
yit＝β1+■βkXkit+uit （3）
式中，Y为因变量，X为自变量矩阵，βk为自变量影响系数矩阵，β1为常数项，u为模型对应的残差项。
（二）回归结果。本文主要研究能源效率对二氧化碳排放的影响作用，因此将各省（区、市）二氧化碳排放数据作为因变量，能源效率作为主要的自变量。其中，二氧化碳排放量数据来源于中国碳核算数据库（CEADs），为进一步加强模型对现实情况的解释力度，选取人均生产总值、年末常住人口和城镇化率作为控制变量。在正式回归之前对各变量进行单位根检验，检验结果表明各变量均处于原序列平稳。因此，采用逐步回归法对模型系数进行求解，模型结果如表2所示。（表2）
由表2的结果可知，能源效率、常住人口、人均生产总值、城镇化率均对二氧化碳排放量产生显著影响。模型五的结果表明：（1）能源效率与二氧化碳排放之间呈现负相关，并通过1%水平的显著性检验，即随着能源效率的提高，能够有效减少二氧化碳的排放量，提高1%的能源效率，能平均减少347.99万吨的二氧化碳排放。（2）常住人口与二氧化碳排放量呈现正相关，且在1%水平下显著，表明常住人口的增加会促进二氧化碳的排放。随着人口的增加，对能源的需求也会增加，消耗的能源越多，随之排放的二氧化碳也会增加。（3）在模型三只新增考虑人均生产总值的情况下，人均生产总值对二氧化碳的影响显著为正，说明生产总值提高会促进二氧化碳排放。而结合环境库兹涅茨理论，进一步考虑二氧化碳作为污染废弃物的特性，在模型四中引入人均生产总值的平方项，结果表明生产总值与二氧化碳之间呈现倒“U”型关系，即经济发展水平较低时，二氧化碳排放量会随着经济发展水平的提高而增加；当经济发展提升超过某一水平后，二氧化碳排放量会随着经济发展水平的提高而减少，验证了EKC理论。（4）在5%的显著水平下，城镇化率对二氧化碳排放量的影响显著为正，说明城镇化率越高，二氧化碳排放量越大。总体结果表明，能源效率的提高对二氧化碳排放量的增长具有明显的抑制作用，要想减少二氧化碳的排放，提高能源效率是重要的着力点。
四、结论及建议
（一）结论。本文针对能源效率对二氧化碳排放的影响问题，首先采用非径向方向距离函数模型测算出我国30个省（区、市）的能源效率，然后利用混合面板模型验证了能源效率对二氧化碳排放的影响作用，得出以下结论：
1、从绿色能源效率测算结果可以得知，我国的能源效率存在明显的空间差异，从整体上看，东部地区能源效率最高，中部地区能源效率略低，西部地区普遍存在绿色能源效率低下问题，表明中国能源效率存在空间分布不均的问题，但是随着经济水平的发展、技术的进步以及节能政策的完善，相邻地区之间的能源效率差异正在逐步减小。在样本的观测期内，北京、上海、浙江和江苏的能源效率均为1，这四个省市可以作为其他省份推进节能减排工作的理想参照。甘肃、贵州、内蒙古、宁夏、青海、山西、新疆等地区能源效率最低，节能减排的重点之一就是提高这些地区的能源效率。
2、从时间分布上看，大部分地区能源效率存在波动，陕西和新疆、云南这几个地区存在能源效率下降较多的情况，宁夏能源效率一直处于下降状态，这些西部地区在研究期限内是承接东部地区高耗能产业转移的重点地区，高耗能产业西移对西部地区的经济发展贡献了决定性力量，但同时粗放型的能源投入会使得这些地区的能源效率有所下降。在2013～2022年，全国大部分省（区、市）的绿色能源效率均有明显的提升，说明国家该方面的政策实施效果较好。
3、由影响二氧化碳排放因素的回归结果来看，能源效率对二氧化碳的排放是负相关关系，常住人口的增加、城镇化率的提高会加剧二氧化碳的排放。而经济发展和二氧化碳排放呈现倒“U”型关系，即经济发展水平低时，二氧化碳排放量会随着经济的增长而提高，发展水平高时，碳排放量会随着经济增长而减少。表明了能源效率的提高对二氧化碳排放量的增长具有明显的抑制作用，提高能源效率是节能减排的重要着力点。
（二）建议。根据前文的研究结论，本文对提高能源效率促进二氧化碳减排提出以下几点建议：
1、要深入贯彻节约资源的基本国策，把提高能源效率作为减排的根本途径。政府应该加大对高耗能企业的监督，将减排任务落实到位，控制高耗能企业对能源消费的强度，可以设置能源消耗强度下降目标，作为地方政府节能工作考核的约束性指标，对能源领域实施严格管制，同时加大对绿色企业的扶持力度和范围。此外，积极推进能源供给侧结构改革，持续优化生产结构，提高清洁能源比重，开源与节流并重，形成能源保障能力进一步增强和可再生能源可持续发展局面。
2、实施因地制宜。我国能源效率总体呈现“东高西低，中部次之”的状况，随着东部地区高耗能产业西移的进程，“东高西低”的情况将会一直持续，因此提高能源效率不仅要从整个国家层面进行规划，还要因地制宜，加强区域间的交流合作，提高中西部地区的生产技术，加大人才培养方面的投入，努力提高企业自身的科技创新能力，不断革新生产设备，减少能源资源的浪费，提高能源的利用效率，推进二氧化碳减排的步伐。
3、对城镇布局进行优化。推动新型城镇化建设，对城镇化内部结构进行调整，加快产业结构调整和升级，在加快城镇化步伐的同时不能片面追求城镇人口的数量上升和城镇面积的不断扩大，还要充分考虑城镇化的质量，随着城镇化范围扩大，城镇居民对能源需求也会越来越大，对二氧化碳减排工作的推进会造成一定的压力。因此，优化城镇布局对提高能源效率以及减少二氧化碳的排放十分重要，政府对此还需要做出相关的政策调整。
（作者单位：湛江科技学院经济与金融学院）
主要参考文献：
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［2］Ramos M，Covas C，Vieira.Energy efficiency in a water supply system：Energy consumption and CO２ emission［J］.Water Science and Engineering，2010.03（03）.
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［4］金培振，张亚斌，彭星.技术进步在二氧化碳减排中的双刃效应——基于中国工业35个行业的经验证据［J］.科学学研究，2014.32（05）.
［5］汪欣，万明.安徽省物流业碳排放规模及其影响因素研究——基于长三角四省市比较视角［J］.安徽大学学报（哲学社会科学版），2017.41（03）.
［6］李江龙，徐斌.“诅咒”还是“福音”：资源丰裕程度如何影响中国绿色经济增长？［J］.经济研究，2018.53（09）.
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