姜國剛，李利亭

石化產業(yè)為建筑、汽車、日用品等眾多領域提供原料與燃料，產業(yè)關聯(lián)度高且經濟體量大，為中國經濟發(fā)展做出了重要貢獻。然而，石化產業(yè)粗放式發(fā)展導致的高碳排、重污染、安全隱患大等問題隨之產生。在我國積極應對環(huán)境污染問題的背景下，石化產業(yè)成為我國節(jié)能減排重點關注的對象。長江三角洲地區(qū)(以下簡稱“長三角地區(qū)”)是中國石化產業(yè)實力雄厚的地區(qū)，分布著眾多的化工園區(qū)。截至2018年年底，長三角地區(qū)共有化工園區(qū)102家。我國七大世界級石油化工基地中，江蘇連云港、浙江寧波、上海漕涇等石化基地均在長三角地區(qū)。區(qū)域內眾多大型石化企業(yè)是長三角地區(qū)碳排放量累積的重要影響因素。

碳排放效率測度有單要素和全要素兩種方法。單要素指標形式多樣，包括碳排放量與能源消耗量的比值[1]、CO2排放強度[2]、人均CO2排放量[3]、能源強度[4]等。單要素指標雖然易于測算，但無法體現(xiàn)資本、勞動力、能源投入等生產要素的相互作用對碳排放效率的影響，因此Ramanathan[5]較早運用數(shù)據(jù)包絡分析法(data envelopment analysis，DEA)，構建了包含CO2排放、能源消耗、經濟活動變量的投入產出指標體系，從全要素角度測度碳排放效率。之后，DEA模型[6]、改進的超效率DEA模型[7]、三階段DEA模型[8]等被廣泛使用。運用DEA模型構建投入指標體系時，CO2排放被作為投入指標。然而，CO2排放本身是一種非期望產出，將其作為投入指標可能使結果產生偏差[9]。因此，有學者將CO2排放作為非期望產出指標，構建考慮非期望產出的SBM模型[10-11]。當前，越來越多的學者關注碳排放和碳排放效率的影響因素，其中，LMDI分解法[12]、STIRPAT模型[13]等應用較為廣泛。也有學者利用面板回歸模型[14]、空間計量模型[15]分析區(qū)域及行業(yè)碳排放效率影響因素。

關于長三角石化產業(yè)的研究并不多見，任保全等[16]利用Malmquist指數(shù)模型研究長三角石化產業(yè)的發(fā)展效率；張堅[17]利用Malmquist指數(shù)模型研究石化產業(yè)碳排放績效在長三角地區(qū)不同省份和城市間的差異。上述研究取得了一定的成果，但均未涉及碳排放影響因素，因此，本文在評價碳排放效率的基礎上，分析長三角地區(qū)石化產業(yè)碳排放效率影響因素的作用機制，以期為長三角石化產業(yè)綠色發(fā)展提供依據(jù)。

一、模型構建與變量選取

(一)數(shù)據(jù)包絡模型

Tone[18]提出超效率SBM模型，不僅能夠測算效率大于1的情況，對有效決策單元進一步做出比較，而且引入松弛變量，解決投入-產出松弛問題。本文構建超效率SBM模型測算CO2排放效率。

(1)

DEA模型的準確度取決于所使用的投入和產出指標[19]。以石化行業(yè)勞動力投入(勞動力人數(shù))、資本投入(固定資產凈值)作為兩個基本投入指標，以能源消費量作為能源投入指標；期望產出為主營業(yè)務收入，非期望產出為CO2排放量。則CO2排放量估算公式為：

(2)

式中：Ei(i=1，2，3，4，5)為原煤、汽油、柴油、燃料油、煤油等5種能源終端消費量(實物量)，NCVi為凈發(fā)熱值，CEFi為含碳量，COFi為碳氧化因子，44/12為氣化系數(shù)。能源的凈發(fā)熱值來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》，CO2排放量計算公式及指標來源于《IPCC國家溫室氣體排放清單指南2006》。

(二)面板模型構建

構建Tobit面板模型分析可能影響長三角石化產業(yè)碳排放效率的因素。SBM模型測算結果顯示，CO2排放效率分布存在切割或截斷情況，而Tobit回歸結果顯示被解釋變量屬于截斷的離散分布數(shù)據(jù)，該模型的回歸結果更加接近實際情況。構建碳排放效率影響因素回歸模型：

yit=α+β1Intenit+β2lnEndowit+β3lnRevenit+β4Strucit+β5Aggloit+β6Urbanit+ξit

(3)

式中：Intenit為能源消費強度，用能源消費總量與主營業(yè)務收入的比值表示。Endowit為要素稟賦結構，用固定資產凈值與從業(yè)人數(shù)比值表示。Revenit為人均主營業(yè)務收入，用石化產業(yè)主營業(yè)務收入與從業(yè)人數(shù)的比值表示。Strucit為能源結構，用石化產業(yè)煤炭消費量占能源消費總量的比重表示。Aggloit為產業(yè)聚集程度，基于各類指數(shù)的適用范圍和數(shù)據(jù)可獲得性，選取區(qū)位商指數(shù)作為石化產業(yè)聚集水平的測度指標。Urbanit為城鎮(zhèn)化率，用城鎮(zhèn)人口占總人口的比重表示。yit為碳排放效率，α作為常數(shù)項，β1～β6為系數(shù)，ξit為隨機干擾項。

選取長三角地區(qū)石化產值占工業(yè)總產值比重超過20%且石化產業(yè)發(fā)展水平較高的城市，包括上海、南京、杭州、合肥、南通、鹽城、鎮(zhèn)江、連云港、嘉興、紹興、寧波、舟山、安慶等13市。13市石化產值之和占長三角地區(qū)石化產值50%以上，具有較強代表性。上海的數(shù)據(jù)來源于2010—2019年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《上海統(tǒng)計年鑒》；鎮(zhèn)江市固定資產凈值數(shù)據(jù)來源于《江蘇省統(tǒng)計年鑒》；其他數(shù)據(jù)均來源于2010—2019年各市地方統(tǒng)計年鑒。

二、長三角石化產業(yè)碳排放效率測算結果與分析

依據(jù)2010—2018年長三角13市石化產業(yè)碳排放效率的測算結果(見表1)，繪制效率箱圖(如圖1)。表1和圖1顯示了長三角13市石化產業(yè)碳排放效率的統(tǒng)計特征：其一，長三角石化產業(yè)效率均值總體呈現(xiàn)先緩慢上升后波動下降的趨勢。石化產業(yè)經過多年發(fā)展與積累，對環(huán)境的負面影響逐漸顯現(xiàn)。“十三五”期間，政府對石化產業(yè)進行大規(guī)模的重新規(guī)劃，一大批生產技術過時、產品質量低下、管理水平落后、對環(huán)境污染嚴重的化工企業(yè)被強制性關停。重新規(guī)劃有助于石化產業(yè)非期望產出碳排放量的減少；同時，作為期望產出的石化產業(yè)主營業(yè)務收入也因為重新規(guī)劃而受到沖擊。其二，長三角各市石化產業(yè)碳排放效率存在較大的差異。2010—2018年，碳排放效率年均值最高的三所城市是上海、舟山、紹興，年均值都高于0.97。碳排放效率年均值最低的四所城市分別是合肥、鹽城、嘉興、連云港，年均值都低于0.52，與效率最高的三所城市相差0.45以上，具有較大的提升空間。

表1 2010—2018年長三角石化產業(yè)碳排放效率(超效率SBM模型)

圖1 2010—2018年長三角13市石化產業(yè)碳排放效率箱圖

以長三角地區(qū)13市碳排放效率年均值為指標，采用K-均值聚類分析法，將長三角地區(qū)13市劃分為高效型、中效型、低效型等三種類型。第一，高效型地區(qū)包括上海、舟山、紹興。2010—2018年上海石化產業(yè)碳排放效率均維持在1以上，且呈現(xiàn)增長趨勢。上海擁有中國最先進的石化產業(yè)基地，領先的石化技術有利于提升產業(yè)勞動生產率，優(yōu)化能源結構，進而提高碳排放效率。2010—2018年，舟山、紹興的碳排放效率年均值僅次于上海，兩市石化產業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好，能在控制碳排放的前提下合理開發(fā)、科學配置優(yōu)勢資源。第二，中效型地區(qū)包括南京、鎮(zhèn)江、南通、寧波、杭州、安慶。除2015、2016年以外，其他年份南京都維持在高效率水平。南京是中國最具代表性的化工生產地，石化產業(yè)規(guī)?；?、標準化程度較高。2010—2017年，鎮(zhèn)江碳排放效率由0.654波動增長至1.079，石化產業(yè)發(fā)展勢頭良好。然而，隨著江蘇沿海開發(fā)戰(zhàn)略的實施，蘇南地區(qū)石化產業(yè)發(fā)展優(yōu)勢逐漸減弱。目前，南京正在縮小石化產業(yè)規(guī)模，大批石化生產企業(yè)被迫關?；蜻w移。在產業(yè)布局調整時期，碳排放效率難免會受到影響。2010—2018年，南通的碳排放效率由0.549波動上升至0.612，效率最高值達到0.822。作為沿海城市，南通與上海一江之隔，區(qū)位和資源優(yōu)勢明顯，效率提升潛力較大。杭州、寧波是浙江省石化產業(yè)的重點發(fā)展城市，區(qū)位、交通、市場、產業(yè)優(yōu)勢得天獨厚，產業(yè)發(fā)展優(yōu)勢明顯。盡管如此，它們也面臨中高端產品稀缺、安全環(huán)保壓力大等瓶頸。在2014年之前，寧波的碳排放效率穩(wěn)定在1之上，2015年降至0.425，隨后穩(wěn)步回升至0.800。2010—2018年，杭州的碳排放效率起伏較大，大部分年份的效率低于寧波，這與杭州集中優(yōu)勢發(fā)展信息經濟產業(yè)有關。安慶的碳排放效率波動較大，2010—2018年間僅有三年的效率大于1，其他年份都處于0.7以下的中低水平。安慶的石化產業(yè)初具規(guī)模，擁有亞洲規(guī)模最大的氰基化學品生產基地。盡管如此，與其他長三角地區(qū)城市相比，安慶在人才、技術等方面并沒有明顯優(yōu)勢。第三，低效型地區(qū)包括嘉興、合肥、鹽城、連云港。嘉興、合肥的碳排放效率一直處于低效率水平，增長緩慢甚至有退步的趨勢。鹽城、連云港依托海域優(yōu)勢，逐步發(fā)展成為江蘇省重要的石化產業(yè)基地， 2010—2016年，連云港的碳排放效率由0.428增長至0.772，增幅明顯。值得注意的是，2018年，鹽城、連云港的碳排放效率低于0.25，這可能是因為，2018年江蘇省人民政府發(fā)布了《全省沿?；@區(qū)(集中區(qū))整治工作方案的通知》，嚴厲整治了南通、連云港、鹽城等地區(qū)的化工園區(qū)，連云港、鹽城的石化產值減半，碳排放效率也因此而降低。

圖1顯示，13市的方差呈現(xiàn)不同的特征。2010—2018年，上海、舟山、紹興等高效率城市的效率方差相對較小，碳排放效率相對穩(wěn)定。寧波、安慶、杭州、鎮(zhèn)江等效率方差較大的中效率城市，碳排放效率均存在大于 1的年份，表明這些城市碳排放效率的提升空間較大。對于碳排放效率較高、效率方差較小但異常值多的南京、舟山，政府應該給予更多的關注，確保這些城市積極應對產業(yè)轉型升級中的薄弱環(huán)節(jié)，穩(wěn)步提高碳排放效率。嘉興、鹽城、連云港、合肥等低效率城市的效率方差較小，一直保持較低的碳排放效率，且提升緩慢，這主要是因為：這些城市憑借勞動力及環(huán)境資源成本優(yōu)勢吸引化工產業(yè)園區(qū)進駐。在環(huán)保政策體系不完善的情況下，化工產業(yè)粗放式發(fā)展模式阻礙了石化產業(yè)碳排放效率的提升。這些地區(qū)的政府應當借鑒高效率水平地區(qū)的治理經驗，結合當?shù)厥a業(yè)發(fā)展情況，實施節(jié)能減排政策，提高碳排放效率水平。

三、石化產業(yè)碳排放效率的影響因素

將上述超效率SBM模型測算得到的碳排放效率作為被解釋變量，6個影響因素作為解釋變量，運用Tobit回歸模型對面板數(shù)據(jù)進行處理?；貧w結果見表2。

表2 長三角13市石化產業(yè)碳排放效率影響因素Tobit回歸結果

第一，能源消費強度與碳排放效率的回歸系數(shù)為負，通過了1%的顯著性水平檢驗，表明降低能源強度是提升碳排放效率的有效方式。隨著節(jié)能技術的發(fā)展，能源利用效率提高，能源強度降低。因此，企業(yè)要增加節(jié)能減排設備，積極推動生產技術改造和節(jié)能減排技術創(chuàng)新，提高碳排放效率。第二，要素稟賦結構與石化產業(yè)碳排放效率呈負相關，且通過了1%的顯著性水平檢驗，資本勞動比率每上升1%，碳排放效率隨之下降0.707%。石化產業(yè)本身屬于高碳排放的產業(yè)，增加資本要素投入，會抑制碳排放效率的提升。同時，石化產業(yè)屬于重資產產業(yè)，需要增加綠色資本投入帶動石化產業(yè)升級。第三，人均主營業(yè)務收入與石化產業(yè)碳排放效率呈正相關，且通過了1%的顯著性水平檢驗，表明提升經濟發(fā)展水平能夠提高長三角石化產業(yè)碳排放效率。第四，能源結構在1%的顯著水平上對碳排放效率產生負向影響。長三角地區(qū)工業(yè)發(fā)達，煤炭消費量較高。受能源資源稟賦和技術條件的限制，長三角地區(qū)石化產業(yè)能源使用效率整體不高，對碳排放效率產生負面影響。要改善長三角地區(qū)能源結構，不僅要積極開發(fā)煤炭清潔技術，推進煤炭清潔高效開發(fā)利用，而且要提高諸如光伏能源、風能、生物質能等清潔能源使用比重。第五，產業(yè)聚集程度與碳排放效率的回歸系數(shù)為正，但未通過顯著性水平檢驗。長三角地區(qū)聚集眾多化工園區(qū)，大多園區(qū)內企業(yè)之間尚未形成完善的產業(yè)鏈，且企業(yè)的安全環(huán)保水平良莠不齊，安全事故頻發(fā)，無法形成集聚效應。第六，城鎮(zhèn)化率與石化產業(yè)碳排放效率呈正相關，且通過了1%的顯著性水平檢驗。城鎮(zhèn)化水平越高，城市居民受教育的機會就越多，這既能夠提升居民環(huán)保意識，又能提升人力資本水平促進勞動生產率提升，從而提高碳排放效率水平。

四、結論與啟示

基于2010—2018年石化產業(yè)的面板數(shù)據(jù)，利用超效率SBM模型測算了長三角13市石化產業(yè)碳排放效率并按效率進行聚類分析，運用Tobit回歸模型分析了能源消費強度、稟賦結構、人均主營業(yè)務收入、能源強度、產業(yè)聚集程度、城鎮(zhèn)化率對長三角地區(qū)13市石化產業(yè)碳排放效率的影響。

整體上，長三角地區(qū)13市碳排放效率呈現(xiàn)波動變化趨勢，各市之間碳排放效率差異明顯。除2018年舟山的效率出現(xiàn)異常值，其他高效率城市的效率基本穩(wěn)定，保持良好的發(fā)展狀態(tài)。中效率地區(qū)中，南通、寧波等具有較大的效率提升潛力。低效率地區(qū)中，合肥、嘉興是長三角石化產業(yè)碳排放效率提升的瓶頸地區(qū)。就影響因素而言，人均主營業(yè)務收入、城鎮(zhèn)化率的提升對碳排放效率具有積極的影響。這說明經濟發(fā)展水平越高，碳排放效率提升越容易，綠色經濟發(fā)展模式越容易實現(xiàn)。能源消費強度、能源結構、要素稟賦結構與碳排放效率呈現(xiàn)顯著負相關，這說明石化產業(yè)能夠通過技術創(chuàng)新、優(yōu)化能源消費結構、提高投資效率等方式提升自身的碳排放效率。現(xiàn)階段產業(yè)聚集對碳排放效率具有正向影響但不顯著，但持續(xù)推進石化產業(yè)聚集仍有助于提升碳排放效率。

據(jù)此，可得到以下啟示：第一，技術進步是降低能源消費強度、優(yōu)化能源消費結構、提高長三角石化產業(yè)碳排放效率的主要驅動力。應該轉變末端治理的減排方式，加大綠色投資力度，對生產線進行技術改造，增加節(jié)能減排技術、裝備的投入，實現(xiàn)源頭減排；開發(fā)先進的煤炭清潔技術，提升煤炭的利用效率，積極開發(fā)可利用的再生能源和新能源，降低煤炭在能源使用中的比重。第二，推動產業(yè)聚集是長三角地區(qū)石化產業(yè)綠色發(fā)展的重要手段。應持續(xù)推動石化企業(yè)遷入化工園區(qū)，加大精準招商力度，實施產業(yè)補鏈強鏈措施，促進園區(qū)內企業(yè)形成產業(yè)鏈配套關系，進一步形成集聚效應；推動信息技術與產業(yè)鏈的深度融合，規(guī)劃建設智慧工業(yè)園區(qū)。第三，政府是石化產業(yè)轉型升級的引導者和監(jiān)督者。政府應一方面加強對企業(yè)環(huán)保改造的資金和政策支持，積極引進技術創(chuàng)新項目，引導企業(yè)綠色發(fā)展；另一方面完善環(huán)保法律建設，長期關注石化企業(yè)碳排放狀況和安全生產狀況，倒逼企業(yè)轉型升級。第四，長三角地區(qū)碳排放效率存在明顯的區(qū)域差異和不均衡現(xiàn)象，政府應制定差異化的碳減排政策。在長三角一體化建設的基礎上，著力破除跨行政區(qū)域合作壁壘，以效率最高的上海為核心向蘇、浙、皖三省輻射，以南京為安徽地區(qū)碳排放效率提升的紐帶，三省一市協(xié)同合作，穩(wěn)步提升長三角石化產業(yè)碳排放效率。