發布時間：2021-02-25所屬分類：管理論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：本文以省際建筑業為研究對象，基于中國30個省份2004-2011年的面板數據，利用DEA方法對各省建筑業全要素能源效率進行測度和評價。研究過程中，對各省建筑業二氧化碳排放進行測算，并將二氧化碳排放作為非期望產出納入全要素能源效率框架，使效率評價更
摘要：本文以省際建筑業為研究對象，基于中國30個省份2004-2011年的面板數據，利用DEA方法對各省建筑業全要素能源效率進行測度和評價。研究過程中，對各省建筑業二氧化碳排放進行測算，并將二氧化碳排放作為非期望產出納入全要素能源效率框架，使效率評價更科學、更能滿足資源與環境協調發展的要求。結果表明，我國各省建筑業二氧化碳排放量和能源效率均存在較大差異;造成二氧化碳排放差異的原因主要有建筑業規模、人口密度、建筑材料流動性和城市化率，影響能源效率的因素主要有能源消費結構、科技水平、建筑業成熟度和輔助行業成熟度;我國東部、中部和西部3個地區建筑業平均能源效率具有逐年升高的趨勢，三大地區平均能源效率為東部最高、中部次之、西部最低。本文的研究結果為我國不同地區建筑業有針對性地制定節能降耗目標提供參考。
關鍵詞：建筑業;二氧化碳排放;全要素能源效率;省際差異;中國
1引言
改革開放以來，隨著我國經濟快速發展，能源消費總量也迅速增長。我國粗放式的能源消費方式造成了資源短缺，加重了生態環境的惡化。目前，我國溫室氣體排放總量已居世界第一位，面臨著巨大的二氧化碳減排壓力。2009年，我國提出到2020年單位國內生產總值二氧化碳排放比2005年下降40%~45%的減排目標，2012年出臺的《節能減排“十二五”規劃》明確了節能減排的總體要求。建筑業作為我國國民經濟的支柱產業，存在高能耗、高污染和低能效等問題。據統計，我國建筑業能源消耗量從2000年的2178.53萬t標準煤增長到2011年的5872.16萬t標準煤，年均增長9.4%，并排放大量的二氧化碳氣體，對生態環境產生了不良影響。因此，提高建筑業的能源效率、減少二氧化碳排放量，對我國節能減排目標的實現具有舉足輕重的意義。本文以我國區域建筑業為研究對象，對30個省建筑業二氧化碳排放量進行測算，并且基于生產理論框架的非參數數據包絡分析法，將二氧化碳排放量作為非期望產出，對省際建筑業能源效率進行差異性分析，根據所得結論提出提高建筑業能源效率的政策建議。
2文獻回顧
近年來，隨著社會對能源、環境問題的關注，能源效率成為一個研究熱點。建筑業作為高能耗、高污染行業的代表，如何提高建筑業能源效率，減少建筑業二氧化碳排放，成為亟待解決的問題。在國內外能源效率研究中，按照投入、產出數量，能源效率的測度指標可以劃分為單要素能源效率指標和全要素能源效率指標。前者結構簡單且便于計算，但是在投入要素上只考慮能源投入，沒有考慮其他生產要素對能源的替代效應[1]。鑒于以上不足，學者考慮除能源以外的其他投入要素，提出全要素能源效率，其測量方法分為參數法和非參數法兩種，其中非參數的DEA方法在能源效率研究中使用較多。Farrell在1957年提出用逐段凸函數逼近的方法進行前沿面的估計[2]，此后，Charnes等學者基于這一理念并在“相對效率評價”概念基礎上提出了DEA分析方法[3]。國內外許多學者運用這一方法計算了地區或行業的能源效率，但多數研究僅考慮了期望產出，忽略了非期望產出對能源效率的影響。如Hu等建立了能源、資本、勞動和生物質能等4種投入要素和GDP一種產出要素的DEA模型，計算中國29個省1995-2002年的全要素能源效率[4]。Honman等建立了14種投入要素和GDP一種產出要素的DEA模型，對日本47個縣1993-2003年的全要素能源效率進行估算[5]。Wei等構建了以生鐵產量、粗鋼產量和成品鋼產量為產出指標的DEA模型，對我國鋼鐵行業的能源效率進行測度和評價[6]。王雪青等基于2005-2008年的面板數據，利用DEA方法計算了我國30個省的建筑業能源效率[7]。類似方法研究的學者還有Mukherjee[8]，Lee等[9]，李國璋等[10]。
相關期刊推薦：《資源科學》(月刊)創刊于1977年，是中國科學院地理科學與資源研究所主辦的綜合性學術期刊，刊登資源科學領域具有創新性的論文，報道最新的研究成果，發表相關的學術評論，介紹學科的前沿動態，為建立和發展資源科學理論體系、促進我國資源的可持續利用和資源管理服務。
在節能減排、經濟可持續發展的大環境下，忽略環境污染物去測度能源效率不僅現實意義不大，且可能會造成能源效率的估計有偏差[11]。因此，不少學者在全要素能源效率框架中加入環境污染物為非期望產出，對地區或行業的能源效率進行測度。Zhou等以資本、勞動力、能源作為投入指標，GDP和二氧化碳排放量為產出指標構建DEA評價模型，對21個OECD國家的能源效率進行評估[12]。孟曉等運用考慮環境污染為非期望產出的超效率DEA模型，對“雙三角”24個城市2003-2010年工業能源效率的區域間差異進行比較分析[13]。Shi等測算中國28個省2000-2006年的工業能源效率，結果表明東部地區效率最高，西部地區最低[14]。Sueyoshi等以能源、員工人數和裝機容量作為投入指標，以發電量和二氧化碳排放量為產出指標，利用DEA方法對日本電力工業的能源效率進行研究[15]。曲茜茜等基于2005-2009年面板數據，采用考慮非期望產出的SBM-DEA模型對我國30個省的火電行業能源效率進行差異分析[16]。目前，對我國建筑業全要素能源效率的研究較少，僅有的一篇研究成果[7]只注重建筑業的經濟效益，沒有考慮二氧化碳等非理想產出對能源效率的影響，忽略了生態環境的整體效益。因此在有非期望產出約束下的建筑業全要素能源效率研究亟待開展。
二氧化碳是建筑業典型的非期望產出物，本文在測算我國各省建筑業能源效率之前，需計算建筑業二氧化碳排放量。在現有文獻中，建筑業二氧化碳排放的計算大多以單個建筑為例，如Suzuki等，Yan等，尚春靜等，Wu等[17-20]。對整個建筑業二氧化碳排放的測算較少，Acquaye等采用投入產出分析法對愛爾蘭建筑業引起的碳排放進行了核算[21]。張智慧等提出關聯碳排放的概念，將建筑業二氧化碳排放分為直接排放與間接排放兩部分，采用投入產出分析計算間接二氧化碳排放量[22]。祁神軍等運用投入產出分析法，建立了基于能源消耗的建筑業完全碳足跡模型，對我國建筑業1995-2009年期間二氧化碳排放量進行核算[23]。紀建悅等將建筑業二氧化碳排放來源確定為煤炭、石油、天然氣和電力四種能源的消耗，采用IPCC碳排放系數法對建筑業二氧化碳排放量進行核算[24]。由此可見，建筑業二氧化碳排放測算標準尚未統一，并且以上研究都集中在國家層面上，沒有對各省建筑業的二氧化碳排放量進行比較分析。采用投入產出分析法計算建筑業二氧化碳間接排放量必須基于某一年的投入產出表，但我國的投入產出表每5年才更新一次，所以無法計算建筑業其余年份的二氧化碳間接排放量，并且在計算二氧化碳間接排放時為了便于數據的統計與分析，將大量的產業部門進行合并，由此會帶來不小的誤差。因此，本文借鑒建筑全生命周期的理念，在測算建筑業直接碳排放的基礎上，將生產建筑材料時產生的二氧化碳作為建筑業間接碳排放納入到建筑業碳排放測算框架中，以期更合理的測算比較各省建筑業二氧化碳排放量。
綜上所述，本文將延續Zhou等的分析框架，選取二氧化碳排放量為非期望產出指標，建筑業總產值替代GDP作為期望產出指標[12]。受Hu等、王雪青等、Sueyoshi等的啟發，選擇能源、資本和勞動力為投入指標，另外根據建筑業自身特點，施工階段將投入大量的機械設備，添加機械設備為投入指標[4，7，15]。本文試圖克服以往研究中的不足，探索性地將二氧化碳排放作為非期望產出添加到建筑業全要素能源效率測算框架中，使測算結果更具有實際意義，以期為建設行政主管部門設置差異化的節能目標、制定相關政策提供決策依據。
3研究方法與指標選取
3.1建筑業二氧化碳排放測算模型國際社會對各國碳排放責任分擔一直存在爭論。由于消費才是產生環境污染的最終驅動力，本文在碳排放的分擔機制中遵循“誰消費，誰承擔”的原則，即基于能源的消費側對各省建筑業二氧化碳排放進行測算。例如將建筑材料的生產、火力發電等過程產生的碳排放歸入消費省而不是生產省。——論文作者：馮博，王雪青，劉炳勝
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