1、中国人口 资源与环境 2023 年 第33 卷 第1 期CHINA POPULATION，RESOURCES AND ENVIRONMENT Vol.33 No.1 2023基于共同前沿生产理论的中国建筑业碳排放驱动因素分解：20002020年袁润松1，丰超2（1.华北电力大学经济与管理学院，北京 102206；2.重庆大学经济与工商管理学院，重庆400030）摘要 建筑业是能源消耗和碳排放“大户”，识别中国建筑业碳排放的变化趋势与驱动因素，有助于厘清近年来中国建筑业低碳发展过程中政策的适用性。文章基于20002020年中国建筑业省级面板数据，采用共同前沿生产理论分解分析方法，并将空间异质性和
2、规模报酬变化纳入分析框架，揭示多维技术和效率因素对中国建筑业碳排放的实际影响。研究结果表明：研究期间内建筑业碳排放表现出显著的增长趋势。其中，节能技术和产出技术的进步是抑制建筑业碳排放增长的重要因素。区域间节能技术和产出技术差距均有所缩小、建筑业管理效率小幅度提高，对碳减排起到了促进作用。建筑业总产值的增长、建筑业规模效率的降低又是其碳排放增长的主要因素。分地区来看，中西部地区在技术层面与东部地区形成追赶效应，这种追赶效应成为中西部地区的主要减排因素。东部和中部地区的建筑业规模效率不断下降，成为碳排放呈现总体增长趋势的主要原因。西部地区能源导向型规模效率得到提升，而产出导向型规模效率又有所下降
3、，对该区域建筑业碳排放形成对冲效应。整体来看，不同区域间建筑业碳排放的变化及其驱动因素效应表现出明显差异，未来应根据不同区域的具体情况制定有针对性的建筑业碳减排方案。关键词 空间异质性；规模报酬；共同前沿生产理论中图分类号 F062.2 文献标志码 A 文章编号 1002-2104（2023）01-0161-10 DOI：10.12062/cpre.20221203自 2020年中国政府正式提出碳达峰碳中和目标以来，诸多行业都开始制定节能减排方案、寻求高质量发展的新路径。作为能源消耗和碳排放“大户”，中国建筑业碳减排面临前所未有的压力，建筑业的低碳发展转型成为各界关注的焦点。国务院颁布的 “十
4、四五”节能减排综合工作方案，将建筑节能改造、绿色低碳城市建设等列为重点工程。住建部则在 “十四五”建筑节能与绿色建筑发展规划 中提出，到2025年，要基本形成绿色、低碳、循环的建设发展方式。在此背景下，通过分析中国建筑业碳排放的变化趋势与驱动因素，有助于厘清近年来中国建筑业低碳发展过程中政策的适用性，阐明多因素环境下措施的有效性，为有关部门制定相应的政策提供参考，进一步丰富中国碳达峰碳中和政策体系。1文献综述近年来，中国建筑碳排放驱动因素的相关研究比较丰富，而关于碳排放驱动因素分解的研究方法主要包括结 构 分 解 分 析 法（Structural Decomposition Analysis，
5、SDA）、指数分解分析法（Index Decomposition Analysis，IDA）、生产理论分解分析法（Productiontheoretical Decomposition Analysis，PDA）。其中：SDA 分解法基于投入产出分析，将某一国家、地区、行业的碳排放驱动因素分解为投入产出结构、最终需求结构、最终需求规模等因素1-4。由于SDA在应用时要基于投入产出表计算各部门的投入产出数据，因此不适于有较多分解指标及较长时间系列数据的研究。IDA分解法又分为拉氏指数方法（Laspeyres Index）和 迪 氏 指 数 方 法（Divisia Index），Sun5和 Ang
6、 等6分别对这两种方法进行了详细描述。Ang等7对几种IDA方法进行比较后指出，指数分解方法中的对数平均迪氏分解方法（LMDI），具有可以消除残差项、因素可逆、乘法分解和加法分解最终结论相等的特点，因此被广泛用于碳排放驱动因素的相关研究中。当收稿日期：2022-11-22 修回日期：2022-12-30作者简介：袁润松，博士，主要研究方向为资源环境与低碳经济、产业创新发展与节能降碳政策。E-mail：。通信作者：丰超，博士，副教授，博导，主要研究方向为全球气候治理、碳交易与碳减排政策。E-mail：。基金项目：国家自然科学基金青年项目“外部环境扰动下的绿色全要素生产率驱动机理及提升路径：产业和
7、空间异质性视角”（批准号：72003017）。袁润松，丰超.基于共同前沿生产理论的中国建筑业碳排放驱动因素分解：20002020年 J.中国人口 资源与环境，2023，33（1）：161-170.YUAN Runsong，FENG Chao.Decomposition analysis of driving factors of carbon emissions in China s construction industry based on metafrontierproduction theory：2000-2020 J.China population，resources and en
8、vironment，2023，33（1）：161-170.161中国人口 资源与环境 2023 年 第 1 期前，基于LMDI方法的研究通常将碳排放的变化分解为人口、经济增长、能源强度、能源结构以及产业结构等因素8-14。由于IDA和SDA方法无法分离出技术和效率等因素，有学者尝试将IDA与生产理论模型（DEA）相结合，构造PDA分解法以揭示技术和效率相关因素对碳排放的影响15-18。许多学者利用上述方法进行中国建筑业碳排放驱动因素研究。胡颖等19借助LMDI模型对建筑业19962012年碳排放的驱动因素进行分解，并对碳排放与建筑总产值的脱钩关系进行分析。Ma等20基于自下而上测度的 Kaya
9、LMDI 模型分析了 20002015 年商业建筑碳排放的驱动因素。范建双等21则运用省级面板数据和LMDI模型对中国30个省份的建筑业碳排放进行分解分析，发现建筑业产值规模和从业人口规模是建筑业碳排放增加的关键因素。He 等22借助 LMDI 模型将建筑业碳排放驱动因素分解为能源强度、碳排放系数、人均建筑钢材、人均产值和总产值，发现总产值的增长是建筑业碳排放增长的最重要驱动因素。蒋博雅等23基于LMDI模型将江苏省建筑碳排放驱动因素分解为能源结构、能源强度、建筑产值、人口密度等6个因素。综上所述，建筑碳排放驱动因素已开展的相关研究中，在研究方法方面主要采用LMDI模型，分解的驱动因素则主要包
10、括能源结构、经济规模、人口等，鲜有文献考虑技术和效率因素对碳排放的影响。因此，文章尝试将LMDI与生产理论模型（DEA）相结合，构造PDA分解法，基于20002020年中国省级面板数据，研究揭示技术和效率因素对中国建筑业碳排放的实际影响。同时充分考虑到地区间在技术和规模报酬等方面存在显著差异，在分解分析框架中纳入共同前沿概念和规模报酬可变（VRS）的DEA模型用以衡量技术异质性和规模报酬对中国建筑业碳排放的影响。2研究方法2.1基于全局共同前沿 DEA 模型的导向型方向距离函数借鉴Xia等24的做法，为识别空间异质性和规模报酬变化对碳排放的影响，引入共同前沿生产理论和规模报酬可变（VRS）假定
11、，借助全局共同前沿DEA来测算各种距离函数。设定x、e、y、c分别代表非能源投入、能源投入、总产值和碳排放，用DGe(xt，et，yt，ct|CRS)、Dte(xt，et，yt，ct|CRS)、Dtge(xt，et，yt，ct|CRS)、Dtge(xt，et，yt，ct|VRS)分别表示全局共同前沿、单期共同前沿、单期分组前沿规模报酬不变（CRS）和单期分组前沿规模报酬可变（VRS）下的能源导向型方向距离函数；DGy(xt，et，yt，ct|CRS)、Dty(xt，et，yt，ct|CRS)、Dtgy(xt，et，yt，ct|CRS)和Dtgy(xt，et，yt，ct|VRS)分别表示全局共同
12、前沿、单期共同前沿、单期分组前沿规模报酬不变（CRS）和单期分组前沿规模报酬可变（VRS）下的产出导向型方向距离函数。其中，以所有时期样本单元构成的全局生产可能集为 参 照，全 局 共 同 前 沿 下 能 源 导 向 型 距 离 函 数DGe(xt，et，yt，ct|CRS)的求解方程为：|DGe()xt，et，yt，ct|CRS-1=mins.t.t=0Tn=1Nztn xtn xtn0；t=0Tn=1Nztn etn etn0；t=0Tn=1Nztn ytn ytn；t=0Tn=1Nztn ctn=ctn0；ztn 0，for n=1，2，N and t=1，2，T（1）以所有时期样本单元
13、构成的全局生产可能集为参照，全 局 共 同 前 沿 下 产 出 导 向 型 距 离 函 数DGy(xt，et，yt，ct|CRS)的求解方程为：|DGy()xt，et，yt，ct|CRS-1=mins.t.t=0Tn=1Nztn xtn xtn0；t=0Tn=1Nztn etn etn0；t=0Tn=1Nztn ytn ytn；t=0Tn=1Nztn ctn=ctn0；ztn 0，for n=1，2，N and t=1，2，T（2）以单期（t）样本单元构成的全局生产可能集为参照，单期共同前沿下能源导向型距离函数Dte(xt，et，yt，ct|CRS)的求解方程为：|Dte()xt，et，yt，
14、ct|CRS-1=mins.t.n=1Nztn xtn xtn0；n=1Nztn etn etn0；n=1Nztn ytn ytn0；n=1Nztn ctn=ctn0；ztn 0，for n=1，2，N（3）以单期（t）样本单元构成的全局生产可能集为参照，单期共同前沿下产出导向型距离函数Dty(xt，et，yt，ct|CRS)的求解方程为：|Dty()xt，et，yt，ct|CRS-1=mins.t.n=1Nztn xtn xtn0；n=1Nztn etn etn0；n=1Nztn ytn ytn0；n=1Nztn ctn=ctn0；ztn 0，for n=1，2，N（4）以单期（t）样本单元
15、构成的分组前沿生产可能集为参照，单 期 分 组 前 沿（h）下 能 源 导 向 型 距 离 函 数Dtge(xt，et，yt，ct|CRS)的求解方程为：162袁润松，等：基于共同前沿生产理论的中国建筑业碳排放驱动因素分解：20002020年|Dtge()xt，et，yt，ct|CRS-1=mins.t.n=1Nhztn xtn xtn0；n=1Nhztn etn etn0n=1Nhztn ytn ytn0；n=1Nhztn ctn=ctn0ztn 0，for n=1，2，Nh（5）以单期（t）样本单元构成的分组前沿生产可能集为参照，单 期 分 组 前 沿（h）下 产 出 导 向 型 距 离
16、函 数Dtgy(xt，et，yt，ct|CRS)的求解方程为：|Dtgy()xt，et，yt，ct|CRS-1=mins.t.n=1Nhztn xtn xtn0；n=1Nhztn etn etn0n=1Nhztn ytn ytn0；n=1Nhztn ctn=ctn0ztn 0，for n=1，2，Nh（6）以单期（t）样本单元构成的分组前沿生产可能集为参照，单期分组前沿（h）规模报酬可变（VRS）下能源导向型距离函数Dtge(xt，et，yt，ct|VRS)的求解方程为：|Dtge()xt，et，yt，ct|VRS-1=mins.t.n=1Nh(z，tn+z，tn)xtn xtn0；n=1Nh(z，tn+z，tn)etn etn0n=1Nhz，tn ytn ytn；n=1Nhz，tn ctn=ctn；n=1Nh(z，tn+z，tn)=1z，tn，z，tn 0，for n=1，2，Nh（7）以单期（t）样本单元构成的分组前沿生产可能集为参照，单期分组前沿（h）规模报酬可变（VRS）下产出导向型距离函数Dtgy(xt，et，yt，ct|VRS)的求解方程为：|Dtgy()xt，et，yt，
