碳中和视阈下湖南省先进制造业碳解锁效率评价研究

何燕子，王婉玉

（湖南工业大学商学院，湖南 株洲 412000）

2020 年9 月22 日，习近平总书记在联合国大会上提出“碳中和、碳达峰”目标，这也是我国首次提出碳中和概念，代表碳中和时代正式来临。在碳中和新时代背景下，我国先进制造业面临新的历史性机遇。从总体上看，我国制造业“大而不强”，存在很多问题，其中最主要的问题是依赖大量的劳动和消耗大量能源，甚至是以牺牲环境为代价。先进制造业是湖南省支柱性产业，对湖南省先进制造业的碳解锁效率进行评价，对地区产业转型升级具有重要借鉴意义。

一 文献综述

Unruh［1］于2000 年最早提出碳锁定这一概念，他认为碳锁定指工业经济发展锁定在以化石燃料为依赖的碳密集能源系统，技术和制度共同演进阻碍了工业发展，其实质是一个“技术—制度综合体”，受生产系统中技术、制度和结构等多种因素制约。国外学者对这一问题展开了广泛讨论，其中有学者研究了碳锁定类型。如Seto et al.［2］确定了3 种主要的碳锁定类型，即基础设施、技术和行为，并描述了它们共同发展的情况；Janipour et al.［3］基于荷兰化学品生产案例研究了能源密集型行业的碳锁定来源，发现荷兰化学工业碳锁定的来源包含技术不兼容、系统集成、沉没成本、政策不一致和安全惯例5 个方面；Niu 和Liu［4］从固定投资、技术、制度和社会行为4 个维度构建了碳锁定的衡量指标体系，并基于2003—2016 年的相关数据测算分析了中国的碳锁定水平，研究发现除了社会行为锁定程度提高外，固定投入、技术和制度的锁定水平都显著下降，且东部省份整体碳锁定水平最弱，其次是中部和东北地区，而西部地区最强。另有部分学者探讨了碳解锁路径的影响因素。如Carley［5］认为改进技术和优化市场结构有助于缓解美国电力市场的碳锁定困境；Mattauch et al.［6］指出，碳锁定是经济转型的障碍，基础设施的提供是促进低碳转型的必要条件；Xu et al.［7］基于中国城市空间计量研究分析了产业转移对碳锁定的影响，研究发现技术进步具有直接和间接的碳解锁效应，增加财政支出等举措加剧了碳锁定困境，因而要加快中国的碳解锁进程以减少对高碳化石能源的依赖。此外，少数学者研究了政府在解决碳锁定问题中发挥的重要作用。如Driscoll［8］认为政府应对交通基础设施制定严厉政策，以此打破交通行业的碳锁定状况；Wang 和Kreibich［9］发现对碳税实行抵消额可能会对国家减排有积极和消极两方面的影响；Oberthur et al.［10］讨论了政府和跨国机构如何利用全球治理来缓解因碳锁定带来的困境。

另一方面，国内学者也对碳解锁路径展开了广泛研究，主要集中在技术创新方面。如徐盈之等［11］运用投入产出和 PLS 结构方程法，对碳锁定整体情况进行分析，结果表明技术进步有助于优化我国各产业部门之间的投入产出关系，并对碳解锁路径进行了研究；汪中华等［12］用碳汇量与碳排放量之间的差值对碳锁定的变化趋势及影响因素进行分析，发现增加能源消耗和技术投入可以有效改善碳锁定问题；牛鸿蕾等［13］从4 个维度构建碳锁定效应的测度指标体系，指出提升低碳技术与运用推广，加大政府对节能减排创新的投入力度是碳解锁的首要路径；陈瑶等［14］基于STIRPAT 理论模型，研究发现全国区域的工业碳强度随着工业绿色发展逐步推进呈现倒 “U”型的趋势，并提出需大力提高东北地区和中西部地区的技术创新规模及投入强度。还有学者探讨了其他碳解锁路径。如孙丽文等［15］采用建模分析方法探讨了碳排放权交易对地区工业碳锁定程度的影响，结果表明我国工业碳锁定存在明显的空间溢出效应，而碳排放权交易能有效减轻本地区工业碳锁定程度；梁中等［16］研究了区域碳解锁的微观驱动机制，并提出健全治理驱动机制，建立区域统筹碳解锁机制，重视社会公众的调节驱动力量。

参考张济建等［17］提出的碳解锁效率的概念，文章提出“先进制造业碳解锁效率”这一概念，认为在碳中和新时代目标下，先进制造业为自身利益最大化，希望尽可能减少投入和环境污染产出而多增加经济效益产出，从而实现社会价值和企业收益的双重效益，摆脱碳锁定。同时，文章以湖南省先进制造业中11 个行业的面板数据为研究对象，用DEA 模型和Malmquist 指数对湖南省先进制造业碳解锁效率分别进行静态和动态研究。

二 研究方法与指标说明

（一）研究方法

1.DEA 模型

DEA 模型包括由Charnes et al.［18］提出的基于规模报酬不变的CCR 模型，及Banker 提出的基于规模报酬可变的BBC 模型。BBC 模型被广泛应用于多个行业，它将技术效率分为纯技术效率和规模效率，具体模型构建如下。

式中，θ∈ [ 0,1]为决策单元的效率值，λj代表决策单元的投入产出指标权重，Xj为投入量，Yj为产出量，松弛变量S-和S+表示产出不足和投入冗余量。当θ= 1且S-=S+= 0，则决策单元k为DEA 有效；当θ=1 且S+≠0 ，则决策单元k为弱DEA 有效；当θ＜1 ，则决策单元k是相对无效的。

2.Malmquist 指数

DEA 模型是静态分析模型，只能对碳解锁效率进行静态分析，而无法测算出碳解锁效率的动态变化趋势，因此，文章将构建Malmquist指数探究湖南省先进制造业碳解锁效率的动态变化趋势。该模型以距离函数为基础，用于测算生产效率非有效的程度，并探求非有效原因和改进的方向。根据Fare et al.［19］的研究，全要素生产率变化指数（tfpch）可以分解为技术效率变化指数（effch）和技术进步变化指数（techch），其中前者又可以分为纯技术效率变化指数（pech）和规模效率变化指数（sech），其计算公式如下：

式中，M0（Xt+ 1,Yt+ 1,Xt,Yt）为Malmquist指数，M0计算公式主要反映了t时刻到t+ 1 时刻生产率的变化状况。 表明全要素生产率呈上涨趋势，M0=1 表明效率相较之前未发生改变，M0＜1 则说明效率总体呈下降趋势。而当effch＞1 时，决策单元趋近于前沿，表明效率上升；反之，效率则下降。当techch＞1 时，生产可能性边界外移，说明效率较之前上升，对提高先进制造业碳解锁效率动态变化具有积极意义。

（二）指标说明

为测算湖南省先进制造业碳解锁效率，需要获取先进制造业11 个行业的经济效益和机会成本的数据，即投入指标和产出指标。投入指标一般分为资金投入、人力投入和研发投入，分别采用专利申请数、R＆D 人员全时当量和R＆D 经费内部支出来衡量。产出指标分为经济效益产出和环境污染产出，分别选取规模以上工业企业新产品销售收入和先进制造业碳排放量作为衡量指标。参照《2006 年IPCC 国家温室气体清单指南》，文章采用碳排放系数法，碳排放量的计算公式如下：

式中，i代表各行业，iC是先进制造业中第i行业碳排放量总和，Nij是先进制造业第i行业第j种能源的碳排放系数，μj是先进制造业第i行业第j种能源消费量。考虑到数据可获得性，文章选取耗能为原煤、汽油和柴油。

由于我国在2012 年对国民经济行业分类体系进行了调整，结合上述指标，选取石油、煤炭及其他燃料加工业，化学原料和化学制品制造业，医药制造业，金属制造业，通用设备制造业，专用设备制造业，汽车制造业，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业，电气机械和器材制造业，计算机、通用和其他电子设备制造业以及仪器仪表制造业为研究对象。由于研究数据时滞性（将其设为1 年），选取数据年份为2013—2020 年，研究数据来源于2012—2019 年《湖南省统计年鉴》，部分数值由插值法补齐。因此，以2012—2019 年湖南省先进制造业11 个行业为研究对象，构建了湖南省先进制造业碳解锁效率的指标体系，如表1所示。

表1 湖南省先进制造业碳解锁效率的指标选择

三 实证研究

（一）先进制造业碳解锁效率静态分析

基于投入导向的规模报酬可变DEA 模型，文章采用Deap 2.1 对湖南省先进制造业碳解锁技术效率、纯技术效率和规模效率进行测算。

1.先进制造业碳解锁技术效率

由表2 可知，大部分先进制造业的碳解锁技术效率呈上升趋势，但增长幅度较小。这说明湖南省先进制造业的总体水平仍然是低效率的。尤其是2018 年，湖南省先进制造业的碳解锁技术效率值出现了极低值 0.258。从各行业细分来看，湖南省先进制造业在以牺牲环境为代价的基础上发展，尤其以铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业，仪器仪表制造业等为典型代表。石油、煤炭及其他燃料加工业碳解锁技术效率较高，而铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业，仪器仪表制造业等碳解锁技术效率低。行业之间存在差异性的原因主要是：一方面，碳解锁技术效率较高的行业其投入值相对较低，如石油、煤炭及其他燃料加工业的碳排放量仅占整个先进制造业的0.54%，表明行业内投入与产出是对等的，甚至产出值高于投入值；另一方面，碳解锁技术效率较低的行业虽投入值相对较高，但产出值较低，造成投入与产出不成正比。

表2 湖南省2012—2019 年先进制造业碳解锁技术效率值

2. 先进制造业碳解锁纯技术效率

由表3 可知，湖南省先进制造业碳解锁纯技术效率整体呈下降趋势。其中，石油、煤炭及其他燃料加工业，化学原料和化学制品制造业，专用设备制造业，汽车制造业等4 个行业2019 年的纯技术效率值都为1.000，表明这4 个行业纯技术效率是DEA 有效的，而其余7 个行业纯技术效率水平较低。前者纯技术效率有效是因为其行业内部结构更为合理，具有较强的资源管理能力，能够充分利用其投入要素，从而达到较高的纯技术效率水平；后者效率值低是由于行业以牺牲环境来换取经济发展。

表3 湖南省2012—2019 年先进制造业碳解锁纯技术效率值

3.先进制造业碳解锁规模效率

由表4 可知，湖南省先进制造业碳解锁规模效率整体呈上升趋势。在各行业中，只有石油、煤炭及其他燃料加工业是规模效率有效的，表明其碳解锁规模效率处于稳定的规模报酬不变状态。而化学原料和化学制品制造业，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业以及电气机械和器材制造业这3 个行业处于规模效益报酬递减状态，表明其行业内部有发展潜力。剩余7 个行业处于规模报酬递增状态，表明这7 个行业可以通过扩大投入要素规模来提高行业碳解锁规模效率，但金属制造业、通用设备制造业等传统制造业碳解锁规模效率差距大，这在一定程度上反映出湖南省先进制造业从技术落后到技术追赶的“红利”阶段逐步结束，而新技术尚未成为先进制造业持续发展的新动能。

表4 湖南省2012—2019 年先进制造业碳解锁规模效率值

续表

（二）先进制造业碳解锁效率动态分析

为进一步探究湖南省碳解锁效率动态变化趋势，运用Malmquist 指数从动态角度进行研究分析。

从表5 可知，整体而言，湖南省先进制造业碳解锁全要素生产率在2013—2019 年间年均增长7.5%，技术效率年均下降0.2%，技术进步则年均增长7.7%。技术进步是湖南省先进制造业碳解锁效率增长的主要源泉，而技术效率增长却对其具有显著阻碍作用。从各年份上看，湖南省先进制造业碳解锁效率呈逐年上升趋势，除了2016 年和2017 年全要素生产率小于1，其余年度均大于1。同时，技术进步效率值在2015 年变动较大，表明虽技术进步明显，但新技术尚未成为先进制造业持续发展的新动能。

表5 湖南省2013—2019 年先进制造业碳解锁效率Malmquist 指数分解

续表

从表6 可知，2013—2019 年湖南省先进制造业碳解锁效率全要素生产率小于1 的行业只有两个，分别为通用设备制造业和汽车制造业，说明这两个行业的碳解锁效率呈下降趋势，而其他行业均呈现上升趋势。具体而言，通用设备制造业和汽车制造业的技术效率和纯技术效率都低于1，从而导致全要素生产率下降，这表明这两个行业在环境资源利用方面还有待改善。其余9 个行业的全要素生产率趋于上升，但这9 个行业效率上升原因不尽相同，主要原因有以下两个：其一是技术进步推动了医药制造业，金属制造业，专用设备制造业，电气机械和器材制造业，计算机、通用和其他电子设备制造业这5 个行业的碳解锁效率上升，但这5个行业的技术效率趋向下降，表明技术效率低下的主要原因是规模报酬递减，技术进步指数上涨也在一定程度上缩小了因技术效率水平低所带来的差距；其二是技术效率和技术进步共同推动石油、煤炭及其他燃料加工业，化学原料和化学制品制造业，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业，仪器仪表制造业这4 个行业的碳解锁效率提升，并且技术进步对碳解锁效率的影响力高于技术效率对碳解锁效率的影响力，同时这一类别中纯技术效率与规模效率大部分都呈现正向增长的趋势。

表6 湖南省2013—2019 年先进制造业各行业碳解锁效率Malmquist 指数分解

续表

四 结论

文章以湖南省为研究对象，选取2012—2019 年先进制造业的面板数据，运用DEA 模型和Malmquist 指数对湖南省先进制造业碳解锁效率分别进行静态和动态研究，结论如下：

第一，通过DEA 模型测算可知，湖南省先进制造业碳解锁效率总体上呈上升趋势，但增长幅度较小，且只有石油、煤炭及其他燃料加工业碳解锁效率是DEA 有效的并处于主体地位，这表明湖南省先进制造业碳解锁的总体水平仍然是低效率的，先进制造业的“红利”阶段逐步结束。因此，政府首先需积极协助先进制造业企业引进先进技术并给予一定资金支持，使其借助先进技术走出发展困境。其次，湖南省应合理调整先进制造业结构布局，积极遵循国家绿色化发展战略，对一些重度污染行业制定明确的节能减排措施，而对石油、煤炭及其他燃料加工业等支柱性行业整合重组，以此统筹发展好经济效益和环境保护，促进资源利用最大化，最终推动整个社会形成循环经济的新局面。最后，政府要给予政策支持各行业开展合作，化解行业间因发展政策不同所造成的误会与矛盾，建立先进制造业整体产业环境保护合作交流机制，推动湖南省先进制造业整体发展。

第二，Malmquist 指数模型结果表明湖南省先进制造业碳解锁全要素生产率总体稳定提高，其中技术进步是碳解锁效率增长的主要源泉，但近年来，技术进步影响力呈逐步下降趋势，“技术模仿”后，原创性技术缺乏、创新能力弱等问题可能会造成先进制造业碳解锁效率增长动力不足。为此，湖南省应合理配置先进制造业的绿色资源，积极引进人才，引进新能源，推行高质量绿色发展的创新模式，建设绿色节能环保社会。同时，先进制造业各行业间要加强碳减排合作，依靠技术创新和政策措施推动碳解锁效率的提升，并将绿色创新绩效纳入行业发展考核标准，调动企业参与节能减排的热情。