Tone^[4-5]在2001年提出了基于非径向和非角度的SBM模型.其形式为:假定建筑业碳排放系统有n个决策单元,每个决策单元有投入、期望产出和非期望产出等三个向量,可表示为x∈R^m、y^g∈R^S₁和yb∈R^S₂.定义相应矩阵为

X=[x₁,…,x_n]∈R^m*n

Y^g=[y^g₁,…,y^g_n]∈R^s₁*n

Y^b=[y^b₁,…,y^b_n]∈R^s₂*n

式中:X>0,Y^g>0,Y^b>0.非期望产出的SBM模型可表示为

ρ^*=

{Zmin(1-1/m∑mj(S-i)/(xio))/(1+1/(S1+S2)(∑S1r=1(Sgr)/(ygr0)+∑S2r=1(Sbr)/(ybr0)))

s.t.x₀=Xλ+s^-,y^g₀=Y^gλ-s^g,y^b₀=Y^bλ+s^b

式中:ρ*为建筑业碳排放效率值,s^-、s^g、s^b分别为投入、期望产出和非期望产出的松弛量,λ为权重向量; 目标函数ρ*关于s^-、s^g、s^b严格单调递减,当ρ*=1,即s^-=0,s^g=0,s^b=0时,决策单元完全有效; 若ρ*<1,说明决策单元存在效率损失,可以通过优化投入产出改善效率.

Evans和Karras^[11]认为如果经济体之间的差距构成了一个稳定不随时间变化的差异均衡,即是随机性收敛,随机性收敛需要满足下式:

lim_k→∞E_t(y_i,t+k-y^-_t+k)=μ_i-1/n∑ⁿ_i=1μ_ii=1,2,…n

因此,随机性收敛的检验问题就可以转换成检验面板数据(y_i,t+k-y^-_t+k)是否服从平稳随机过程的问题.随机性收敛存在则说明对某个经济体的外生冲击是暂时的,不会产生累积效应,所有经济体将向共同的均衡水平y^-_t移动.本文基于面板单位根方法对我国建筑业碳排放效率进行随机性收敛检验,所采取的IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher的原假设均为存在单位根,结果若在显著性水平下拒绝原假设,即数据存在随机性收敛.

选取2005—2015年中国30个(西藏及港澳台地区数据缺失)省、市、自治区建筑业数据,投入指标选取能源、资本存量、劳动力和机械设备,建筑业总产值代表期望产出,建筑业二氧化碳排放量代表非期望产出.

以建筑业终端能源消费量作为建筑业的能源投入,选取原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、润滑油、石油沥青、液化石油气、其他石油制品、天然气、热力和电力等16种能源统一折算成万吨标准煤后的加和总量; 资本存量为建筑业总资产减去自有施工机械设备年末净值; 选择“建筑业从业人员数”作为建筑业的劳动投入; 选择“自有施工机械设备年末总功率”表示建筑业机械设备投入量.数据均来源于《中国建筑业统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》.

关于非期望产出建筑业碳排放量的计算,主要是基于建筑业整个投入产出链及全生命周期理念考虑,将碳排放分为直接碳排放和间接碳排放.直接碳排放是指建筑业自身活动产生的碳排放,间接碳排放是指建筑业诱发其他行业产生的碳排放^[17].将各省建筑业直接消耗原煤、洗精煤、型煤、焦炭等16种能源的碳排放作为直接碳排放,采用IPCC二氧化碳排放核算方法; 间接碳排放为生产水泥、钢材、玻璃、木材、铝材等5种建筑材料产生的碳排放,沿用冯博^[15]等的计算方法,且碳排放选取来源更加全面.

依据前文建筑业碳排放量测算模型,计算我国30个省2005—2015年间建筑业碳排放量,计算结果如图1所示; 同时,按照经济发展水平和地理位置等因素,将全国划分为东、中、西三大区域,并进一步计算全国及三大区域碳排放量均值及增长率.计算结果如表1所示:

图1 2005-2015年建筑业碳排放量构成及增长率
Fig.1 Composition and growth rate of carbon emissions in construction industry from 2005 to 2015

表1 2005—2015年全国及三大区域建筑业碳排放量均值
Tab.1 Average carbon emissions of the nation and three regions in construction industry from 2005 to 2015

(1)2005—2015年我国建筑业碳排放量均值整体呈现先上升后下降的趋势.2005—2012年呈增长趋势,其中,2011年单年增长率达79.33%,并在2012年达到研究期内最大值10 807.532万t.这是由于在国家有效应对金融危机、经济结构不断优化、生产力水平大幅度提高的背景下,建筑业呈现快速增长的态势.2013～2015年建筑业碳排放量均值在波动中下降,2013、2015年降低率分别为32.46%和23.36%,至2015年建筑业碳排放量均值降低至6 044.384万吨.究其原因,在建筑业快速发展的同时,国家提出了“十二五”计划节能减排新目标,要求调整能源消费结构,加强清洁能源的使用,从规划、法规、技术、标准、设计等方面全面推进建筑节能,使得建筑业碳排放量有所回落.而计算表明,生产建筑材料的碳排放量11年间平均占比为94.29%,与其他研究表明间接碳排放约占建筑业总排放量的90%以上的结果基本一致^[17].

(2)从截面数据来看,建筑业碳排放量均值呈现东、中、西部逐渐递减趋势.东、中、西部以2005年为基期的年均增长率分别为10.45%、12.50%和12.79%,可以看出,东部每年的碳排放量远高于中、西部地区,但从2012到2015年间其碳排量有不同程度下降,可能是建筑业相关技术的提高和清洁能源的使用,在保持建筑业发展的基础上,降低了建筑业碳排放量; 中部地区碳排放量和增长速度均居中,其碳排放量在2012年快速增长,增长率达297.73%,在2013年有大幅度回落; 西部地区碳排放量最低,但在研究年限内除2015年有所下降外,其余年份均有较快增长,且年均增长率最大.可以看出,建筑业碳排放量与经济发达程度呈正相关,这是由于经济发达地区城市化进程快,住宅与基础设施建设需求大,建筑业发展程度高,相应对建筑材料尤其是水泥、钢材的消耗量也大,从而建筑业碳排放量也越大.

在计算碳排放量的基础上,本文使用DEA-SOLVER PRO5.0软件测算各省建筑业2005—2015年的碳排放效率.计算结果见表2

表2 中国2005—2015年各省建筑业碳排放效率
Tab.2 Regional carbon emissions efficiency of China in construction industry from 2005 to 2015

(1)北京、天津、黑龙江、上海和浙江的建筑业碳排放效率均值为1,这五个地区在2005—2015年均处于碳排放投入产出的生产前沿面上,碳排放效率处于最优水平.江苏、江西碳排放效率整体较高,仅有个别年份处于无效状态.

(2)大部分省份处于无效率状态,其中,甘肃、山东、青海、贵州、内蒙古的建筑业碳排放效率在0.5以下,宁夏、河北、山西、云南的建筑业碳排放效率均值也较低.其中,河北、山东、山西省煤炭、油品等碳排放系数较高的能源消耗比重较大,造成其碳排放效率较低,而甘肃、青海、贵州、内蒙古、宁夏、云南等主要处在西部区域,由于人才和技术的相对匮乏,其建筑业产值较低,碳排放效率也较低.

以上分析可以看出各省间碳排放效率差距较大.为了更加直观地展现各区域建筑业碳排放效率的变化趋势和地区间差异,本文将2005—2015年东、中、西部地区各自的碳排放效率平均值绘制折线图,见图2; 并将各省2005—2015年碳排放效率的平均值分为效率值有效区、相对高效区,相对中效区和相对低效区,得出中国各省碳排放效率空间分布格局,如图3所示.

图2 2005—2015年三大区域建筑业碳排放效率折线图
Fig.2 Line charts about the carbon emissions efficiency of three regions in construction industry from 2005 to 2015

图3 2005—2015年中国建筑业碳排放效率空间图
Fig.3 Spatial graphs of the regional carbon emissions efficiency in construction industry from

上述研究表明,全国和区域建筑业碳排放量和碳排放效率都存在显著差异.本文参照Carlino^[18-19]等关于随机性趋同模型的设定,运用Eviews8.0软件,分别对我国建筑业碳排放量和碳排放效率进行随机性收敛检验.结果如表3、4:

表3 建筑业碳排放量随机性收敛检验结果
Tab.3 Stochastic convergence test results of the carbon emissions in construction industry

表4 建筑业碳排放效率随机性收敛检验结果
Tab.4 Stochastic convergence test results of the carbon emissions efficiency in construction industry