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        基于聚類分析的中國工業(yè)部門碳邊際減排成本變化分析

        2021-09-01 03:07:40
        關(guān)鍵詞:成本

        (浙江農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,浙江 杭州 311300)

        氣候變化引起的溫室效應(yīng)作為當前全人類生存與發(fā)展所面臨的重大挑戰(zhàn)之一,已經(jīng)受到世界各國的強烈關(guān)注,越來越多的國家加入到節(jié)能減排的行列中來。中國作為國際社會中負責(zé)任的一員,也對外公布了控制CO2等溫室氣體排放的總體目標,并實行碳排放管制,隨之而來的是工業(yè)部門將逐漸承擔溫室氣體的控制和減排成本,甚至可能造成產(chǎn)出減少、經(jīng)濟利潤降低,嚴重的可能影響到經(jīng)濟增長[1]。近年來,政府大力倡導(dǎo)低碳發(fā)展理念,期望在減少排放的同時盡可能降低對經(jīng)濟的影響,增強可持續(xù)發(fā)展能力。[2]碳減排過程中的經(jīng)濟成本往往用“影子價格”來描述,但由于生產(chǎn)過程中排放的CO2本身不具備交易性質(zhì),[3]難以利用市場價格衡量其價值,因此,本文采用國際上較通用的環(huán)境方向性距離函數(shù)方法來估量CO2的潛在價格,以此直觀地反映出不同經(jīng)濟體的減排潛力和實施成本,[4]即碳邊際減排成本。

        目前,中國正處于經(jīng)濟發(fā)展的緊要時期,能源消費已經(jīng)超越美國,成為世界第一大CO2排放國,承受著巨大的國際壓力?,F(xiàn)有的減排政策和措施能在一定程度上緩解困境,但由于地域差異,各地在制定碳減排政策時必須綜合考慮自身的經(jīng)濟條件和發(fā)展狀況,因此明晰各地區(qū)工業(yè)部門的碳邊際減排成本非常必要。一方面,測算碳邊際減排成本有利于確定實施減排的重點地區(qū);另一方面,能夠幫助確立最優(yōu)的減排路徑,從而使減排工作所付出的成本盡可能最小化,而對測度結(jié)果進行聚類分析也能夠更細致地為減排提供可靠的理論依據(jù)。鑒于此,本文將以全國29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對碳邊際減排成本進行測度并進行聚類分析,以期為相關(guān)決策部門制定科學(xué)的減排政策提供客觀依據(jù)[5]。

        一、研究方法與模型構(gòu)建

        (一)方向性距離函數(shù)參數(shù)法

        本文將采用參數(shù)化方向性距離函數(shù)模型來對中國29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門的碳邊際減排成本進行測度。[6]該模型的基本思想是:在考慮期望產(chǎn)出增加的同時,兼顧了非期望產(chǎn)出的減少,只有當期望產(chǎn)出無法繼續(xù)擴張、非期望產(chǎn)出無法繼續(xù)減少時觀測點才處于效率前沿。[7]這里假設(shè),工業(yè)部門投入x∈R+N,期望產(chǎn)出y∈R+D,非期望產(chǎn)出c∈R+U,(y,c)隸屬于生產(chǎn)集Ω(x),即(y,c)∈Ω(x),Ω(x) 為凸的、有界的閉集合。本研究將期望產(chǎn)出定義為工業(yè)部門總產(chǎn)值,非期望產(chǎn)出定義為 CO2排放,投入包括人力、資本和能源三個要素。[8]現(xiàn)假設(shè)投入x具有強可處置性,產(chǎn)出具有聯(lián)合性,且聯(lián)合具有弱可處置性,[9]則得到產(chǎn)出距離函數(shù):

        (1)

        據(jù)此,我們可以計算出非期望產(chǎn)出(CO2)的影子價格,即邊際減排成本:

        (2)

        在式(2)中,Pc表示工業(yè)部門碳邊際減排成本(MAC),Py表示工業(yè)部門期望產(chǎn)出y的市場價格,D0表示工業(yè)部門投入產(chǎn)出向量,?表示偏導(dǎo)數(shù),g表示工業(yè)部門產(chǎn)出變量,x表示工業(yè)部門的投入,y表示工業(yè)部門期望產(chǎn)出(產(chǎn)值)的產(chǎn)量,c表示工業(yè)部門非期望產(chǎn)出(CO2)的產(chǎn)量。

        (二)聚類分析與判別分析

        利用K-Means算法對上述測算得到的碳邊際減排成本數(shù)據(jù)進行聚類分析,[10]以尋求各地區(qū)工業(yè)部門碳邊際減排成本的變化規(guī)律。

        判別分析(DiscriminantAnalysis)是指按照一定的判別準則,建立一個或多個判別函數(shù),[11]用研究對象的數(shù)據(jù)資料確定判別函數(shù)中的待定系數(shù),并計算判別指標。[12]以此判定某一未知樣本地區(qū)屬于何類。

        (三)數(shù)據(jù)來源

        鑒于各地區(qū)統(tǒng)計局公布數(shù)據(jù)時間不一致,部分地區(qū)出現(xiàn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失的情況,這里只選取數(shù)據(jù)較為完整規(guī)范的29個地區(qū)作為研究樣本。通過2008-2017 年全國29個省、市及地區(qū)的《統(tǒng)計年鑒》,選擇規(guī)模以上工業(yè)部門的3個投入指標(工業(yè)部門固定資產(chǎn)、工業(yè)部門從業(yè)人員和工業(yè)部門能源消耗)和2個產(chǎn)出指標(工業(yè)部門總產(chǎn)值和工業(yè)部門CO2排放量),并對個別地區(qū)的缺失數(shù)據(jù)進行推算,最后根據(jù)《綜合能耗計算通則》里的折算系數(shù)對不同能源進行標準煤折算。通過數(shù)據(jù)的收集和整理,樣本期內(nèi)全國29個省、市及地區(qū)碳減排行業(yè) CO2排放情況如表 1 所示。

        表1 2008-2017年全國29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門CO2排放情況(萬噸)

        續(xù)表1

        二、測度29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門碳邊際減排成本

        本文的碳邊際減排成本,是通過減少1單位的CO2排量所造成的損失,即運用CO2的影子價格來衡量,由于CO2排放量降低產(chǎn)出也隨之降低,因此測度結(jié)果均為負值。通過原始數(shù)據(jù)的收集整理,運用式(2)方向性距離函數(shù)的環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)求偏導(dǎo),即解得CO2(非期望產(chǎn)出)的邊際減排成本,[13]具體見表2。

        表2 2008-2017年樣本單位工業(yè)部門碳邊際減排成本(萬元/噸)

        續(xù)表2

        由于不同地區(qū)的資源稟賦、技術(shù)條件、發(fā)展路線等方面的不同,工業(yè)部門的碳邊際減排成本參差不齊。以地區(qū)序列橫向觀測發(fā)現(xiàn),10年間全國29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門CO2的邊際減排成本平均值存在很大的波動,整體沒有明顯規(guī)律。其中,廣東省的碳邊際減排成本平均值為1.650 3萬元/年,這說明10年間廣東省的工業(yè)部門平均每減少一噸CO2就需支付減排成本1.650 3萬元。測度結(jié)果顯示,東部經(jīng)濟發(fā)展較快的地區(qū)工業(yè)部門碳邊際減排成本普遍較高。

        以時間序列縱向觀測發(fā)現(xiàn),10年間樣本單位碳邊際減排成本極少數(shù)地區(qū)出現(xiàn)輕微增長,整體呈穩(wěn)定下降趨勢。

        三、對29個省、市及地區(qū)碳邊際減排成本的分類分析

        (一)聚類分析

        為進一步探索全國29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門的碳邊際減排成本的變化規(guī)律,這里對表2的數(shù)據(jù)進行聚類分析。在聚類分析中,假設(shè)樣本期內(nèi)全國29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門的碳邊際減排成本分別為bi,i= 1,2,…,29,即bi=b1,b2,…,b29(1-29分別代表:深圳、廣東、上海、天津、重慶、湖北、山東、浙江、江蘇、安徽、吉林、遼寧、湖南、河北、河南、貴州、四川、山西、廣西、黑龍江、北京、云南、甘肅、海南、青海、陜西、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古),Ct為分類,t為需求空間的分類數(shù)。

        對表2數(shù)據(jù)進行K-means聚類,聚類結(jié)果表明:10年間各地區(qū)工業(yè)部門的碳邊際減排成本分為3類比較合適,即t=3,此時Kaiser-Meyer-Olkin= 0.840,大于 0.5,巴特利特球體檢驗P= 0.000,小于 0.05,說明該分類合理,適合作聚類和判別分析。聚類結(jié)果見表3,Kaiser-Meyer-Olkin檢驗結(jié)果見表4。

        表3 2008-2017年全國29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門碳邊際減排成本聚類結(jié)果

        表4 KMO與Bartlett檢驗

        表5顯示各變量均通過顯著性檢驗,聚類結(jié)果合理,真實反映了29個樣本地區(qū)工業(yè)部門碳邊際減排成本的變化情況。

        (二)判別分析

        采用判別分析的方法為上述聚類結(jié)果建立判別方程。判別分析的基本模型為:

        其中:y表示判別函數(shù)值;xi表示變量;bi表示判別系數(shù);i= 1,2,…,k表示判別變量的個數(shù)。

        表5 聚類分析的方差分析表( ANOVA)

        表6 判別分析的威爾克Lambda檢驗

        表7 采用強入法所求判別方程的系數(shù)

        這里首先采用強入法進行判別,判別分析的威爾克Lambda檢驗結(jié)果見表6。從表6的威爾克Lambda值可以看出,方程1、方程2 的威爾克Lambda=0.065,接近于 0,其Sig.=0.000,小于0.05,說明第1、2個判別方程均有統(tǒng)計學(xué)意義。第3個判別方程的威爾克Lambda值為0.533,接近于1,其顯著性檢驗Sig.= 0.139,大于 0.05,說明該方程的統(tǒng)計學(xué)意義不大,需要通過逐步判別法進一步分析。判別分析的系數(shù)見表7,判別方程具體形式見式(3)。

        y1=(-104.575)+(-37.080)P2008+(-10.850)P2009+2.268P2010+(-0.768)P2011+(-175.308)P2012+85.760P2013+121.844P2014+(-231.029)P2015+291.892P2016+(-135.924)P2017

        y2=(-40.529)+2.640P2008+(-40.289)P2009+(-13.380)P2010+(-21.476)P2011+(-88.438)P2012+110.277P2013+19.449P2014+(-115.817)P2015+197.313P2016+(-104.271)P2017

        y3=(-19.463)+(-1.661)P2008+(-25.558)P2009+(-21.005)P2010+(-21.091)P2011+(-89.042)P2012+143.274P2013+(-8.596)P2014+(-62.916)P2015+140.542P2016+(-77.885)P2017

        (3)

        表8 逐步回歸的威爾克Lambda檢驗

        表9 逐步回歸法所求判別方程的系數(shù)

        采用逐步回歸法所求判別方程的威爾克Lambda檢驗結(jié)果見表8,判別方程系數(shù)見表9所示。因此,采用逐步回歸的方法求得29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門碳邊際減排成本分類判別的最終判別方程如式(4)。

        (4)

        從方程結(jié)果不難發(fā)現(xiàn),10年間29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門的碳邊際減排成本存在較大的波動,且明顯可以分為 3個區(qū):深圳市、廣東省為分區(qū)1,碳邊際減排成本較大;上海市、天津市、重慶市、湖北省、浙江省、山東省、山西省、江蘇省、安徽省、吉林省、遼寧省、湖南省、河北省、河南省、廣西壯族自治區(qū)、貴州省、黑龍江省、四川省為分區(qū)2,碳邊際減排成本處于中等水平;北京市、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、云南省、甘肅省、海南省、青海省、陜西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)為分區(qū)3,碳邊際減排成本較低。由最終判別方程可以發(fā)現(xiàn),2012、2013年的碳邊際減排成本數(shù)據(jù)對分區(qū)影響最顯著。

        另外,3個判別方程的全部樣點回代檢驗的準確度均為100%,說明該判別方程具備一定的可信度。同時,也一定程度上反映了3個分區(qū)碳邊際減排成本的規(guī)律性。事實上,發(fā)展路線、技術(shù)條件、資源稟賦、地理位置及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同,也在一定程度上造成了3個分區(qū)碳邊際減排成本的差異,如何平衡CO2減排與經(jīng)濟增長之間的矛盾也是當前面臨的重要問題。

        四、結(jié)論與建議

        (一)結(jié)論

        文章根據(jù)收集整理的2008-2017年間中國29個省、市及地區(qū)《統(tǒng)計年鑒》中工業(yè)部門的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),利用方向性距離函數(shù)模型求得工業(yè)部門的碳邊際減排成本,并采用聚類分析對該數(shù)據(jù)的變化情況進行了聚類和判別,得出以下結(jié)論。

        1.29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門的碳邊際減排成本存在明顯的地區(qū)性波動,且無明顯規(guī)律。經(jīng)濟較發(fā)達的地區(qū)碳邊際減排成本相對較高,經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)碳邊際減排成本相對較低,二者呈正相關(guān)關(guān)系。減排成本的高低將直接影響工業(yè)部門對后續(xù)減排路徑的選擇。[14]

        2.聚類分析結(jié)果表明:2008-2017年間29個省、市及地區(qū)工業(yè)部門的碳邊際減排成本可以分為3個分區(qū),其中廣東省與深圳市作為分區(qū)1,其樣本期內(nèi)碳邊際減排成本平均值為1.59萬元/噸;上海市、天津市、重慶市、湖北省、山東省、浙江省、江蘇省、安徽省、吉林省、遼寧省、湖南省、河北省、河南省、貴州省、四川省、山西省、廣西壯族自治區(qū)、黑龍江省為分區(qū)2,碳邊際減排成本處于中等水平,平均值為1.18萬元/噸;北京市、云南省、甘肅省、海南省、青海省、陜西省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)為分區(qū)3,碳邊際減排成本較低,平均值為0.51萬元/噸。由最終判別方程可知,2012、2013年的碳邊際減排成本數(shù)據(jù)對分區(qū)影響最為顯著??傮w來看,分區(qū)1的東部地區(qū)經(jīng)濟較發(fā)達,碳邊際減排成本相對較高;分區(qū)2的中東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展狀況與碳邊際減排成本均處于中等水平;分區(qū)3為西部欠發(fā)達地區(qū),工業(yè)發(fā)展較緩,碳邊際減排成本也相對較低,該結(jié)果與地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展水平基本吻合。

        (二)建議

        根據(jù)分區(qū)結(jié)果可以明確的是,國家在制定減排政策和減排目標時應(yīng)該因地制宜,不可等量齊觀。對于經(jīng)濟較發(fā)達且碳減排成本較高的分區(qū)1,應(yīng)設(shè)置較高的減排目標,對于碳減排成本處于中等的分區(qū)2應(yīng)設(shè)置相對中等的減排目標,而經(jīng)濟欠發(fā)達的分區(qū)3應(yīng)將其發(fā)展權(quán)置于首位,設(shè)置相對較低的減排目標,從而使3個分區(qū)在完成各自碳減排目標的同時盡可能縮小對經(jīng)濟發(fā)展的影響。這里提出以下建議。

        1.分區(qū)1應(yīng)嚴控CO2增量,控制高耗能與碳排放高的行業(yè)過快增長。充分發(fā)揮碳交易市場的減排效應(yīng),同時調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),[15]積極推進能源結(jié)構(gòu)調(diào)整。

        2.分區(qū)2應(yīng)加強宣傳,提高減排意識,健全法律法規(guī)。加大監(jiān)督執(zhí)法力度,強化減排管理,切實保障減排政策效應(yīng)的可持續(xù)性;積極推動和完善利于減排的政策,形成激勵和約束機制。

        3.分區(qū)3應(yīng)增加研發(fā)資金投入,鼓勵技術(shù)革新。在減排過程中政府應(yīng)增加減排行業(yè)研發(fā)資金的投入,鼓勵和支持CO2排放高的行業(yè)進行技術(shù)革新,促進實現(xiàn)綠色發(fā)展[16];同時,完善碳交易市場機制,對西部減排行業(yè)實施一定比例的優(yōu)惠政策,從而實現(xiàn)減排目標,推動經(jīng)濟健康可持續(xù)發(fā)展。

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