吳力波 孫可哿 時(shí)志雄
能源經(jīng)濟(jì)與戰(zhàn)略研究中心,上海 200433;4.國(guó)網(wǎng)上海市電力公司,上海 200122)摘要煤炭發(fā)電是中國(guó)污染物排放的主要來源之一,“十一五”期間中國(guó)環(huán)保部門通過命令控制型的脫硫設(shè)施安裝計(jì)劃、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型的脫硫電價(jià)補(bǔ)貼和排污費(fèi)促進(jìn)煤炭發(fā)電企業(yè)減排,大幅降低了中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)二氧化硫排放總量。環(huán)境規(guī)制對(duì)企業(yè)生產(chǎn)決策行為形成約束,進(jìn)而影響成本技術(shù)效率。研究不同類型環(huán)境規(guī)制政策對(duì)企業(yè)減排措施和成本技術(shù)效率的影響能夠?yàn)槲磥碇贫ㄓ行?、且?duì)企業(yè)負(fù)面影響較小的環(huán)境規(guī)制政策提供參考。本文利用2007—2012年中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)的微觀數(shù)據(jù),基于空間差異化的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度,運(yùn)用雙重差分法分析命令控制與經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型二氧化硫減排政策同時(shí)存在的情況下,中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)減排行為和成本技術(shù)效率受到的影響。結(jié)果表明,環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較高地區(qū)的煤炭發(fā)電廠通過降低煤耗率、減少產(chǎn)出的行為降低二氧化硫排放。而脫硫設(shè)施的安裝主要由命令控制型的規(guī)制政策決定,脫硫電價(jià)補(bǔ)貼和排污費(fèi)征收的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型政策造成的影響較小。此外,基于成本隨機(jī)前沿模型的分析表明,重點(diǎn)減排地區(qū)煤炭發(fā)電企業(yè)成本技術(shù)效率相對(duì)于非重點(diǎn)減排地區(qū)受到環(huán)境規(guī)制的負(fù)面影響更大;發(fā)電企業(yè)降低煤耗率和產(chǎn)出的行為都顯著降低了成本技術(shù)效率;但依據(jù)行政指令安裝脫硫裝置的行為對(duì)成本技術(shù)效率起初產(chǎn)生負(fù)面影響,隨后轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬗绊懀詈笥绊懴?,總體上促進(jìn)效率提高。因此,安裝脫硫裝置相對(duì)于降低煤耗率、減少產(chǎn)出的行為對(duì)煤電企業(yè)經(jīng)濟(jì)效率的負(fù)面影響最小。命令控制型的脫硫設(shè)施安裝計(jì)劃不僅實(shí)現(xiàn)了二氧化硫減排目標(biāo),并且相對(duì)于征收排污費(fèi)對(duì)企業(yè)成本技術(shù)效率的負(fù)面影響更小。
關(guān)鍵詞環(huán)境規(guī)制;成本技術(shù)效率;雙重差分;隨機(jī)前沿分析
中圖分類號(hào)F062.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1002-2104(2018)08-0031-08DOI:10.12062/cpre.20180418
中國(guó)發(fā)電部門以化石能源為主要能源投入,火力發(fā)電占據(jù)全國(guó)總發(fā)電量的四分之三左右,而其中又以煤炭發(fā)電為主。電力部門燃燒大量化石燃料,是中國(guó)污染物排放的主要來源之一,因此電力部門是二氧化硫、氮氧化物等大氣污染物減排政策針對(duì)的重要目標(biāo)。根據(jù)《國(guó)家環(huán)境保護(hù)“十一五”規(guī)劃》的內(nèi)容,十一五期間二氧化硫排放量是中國(guó)主要控制的環(huán)保指標(biāo)之一,計(jì)劃2010年相對(duì)于2005年減排10%。針對(duì)這一減排目標(biāo),一方面國(guó)家環(huán)境保護(hù)總局于2007年公布了《現(xiàn)有燃煤電廠二氧化硫治理“十一五”規(guī)劃》,采取命令控制型的脫硫設(shè)施安裝計(jì)劃,同時(shí)對(duì)安裝脫硫裝置的發(fā)電廠給予上網(wǎng)發(fā)電脫硫補(bǔ)貼。另一方面,依據(jù)《火電廠大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》對(duì)重點(diǎn)減排地區(qū)和非重點(diǎn)減排地區(qū)的火力發(fā)電廠實(shí)施不同強(qiáng)度的二氧化硫排放濃度約束,對(duì)于超過排放濃度上限的部分征收排污費(fèi)。在“十一五”期間,中國(guó)火電機(jī)組安裝脫硫裝置比例從2005年的12%上升到2010年的82.6%,而二氧化硫排放總量下降14.3%。因此研究命令控制型與經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型環(huán)境規(guī)制政策同時(shí)存在的情況下,中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)行為決策與成本技術(shù)效率受到的影響具有重要意義。本文分析脫硫裝置安裝的命令控制型政策和脫硫電價(jià)補(bǔ)貼、排污費(fèi)的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型政策同時(shí)存在的情況下,中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)的行為及其成本技術(shù)效率受到的影響。首先,本文通過雙重差分法分析區(qū)域化差異的二氧化硫減排規(guī)制強(qiáng)度對(duì)中國(guó)火力發(fā)電廠煤耗率、安裝脫硫裝置、發(fā)電量的影響。其次,由于環(huán)境規(guī)制約束改變了火力發(fā)電廠的要素投入、產(chǎn)出決策,同時(shí)改變了發(fā)電廠的成本結(jié)構(gòu),本文繼續(xù)分析環(huán)境規(guī)制政策、企業(yè)減排措施對(duì)成本技術(shù)效率的影響。
1文獻(xiàn)綜述
中國(guó)以煤炭發(fā)電為主,電力部門的污染物排放占據(jù)工業(yè)部門總污染物排放的很大比例,然而王杰和劉斌等[1-2]的分析表明中國(guó)電力部門的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較弱,不能充分實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率最優(yōu)化。分析環(huán)境規(guī)制政策對(duì)電力部門效率的影響機(jī)制與程度,進(jìn)而選擇最優(yōu)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度和方式是值得研究的問題。張各興和夏大慰[3]的分析表明中國(guó)發(fā)電部門效率與環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度呈現(xiàn)U型曲線關(guān)系,即當(dāng)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度達(dá)到一定水平,繼續(xù)提升能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效率提高。此外,環(huán)境規(guī)制方式的選擇也會(huì)對(duì)發(fā)電部門效率產(chǎn)生不同影響。王班班和齊紹洲等[4-8]的研究表明分析環(huán)境規(guī)制對(duì)企業(yè)生產(chǎn)決策、減排行為的影響時(shí),有必要區(qū)分命令控制型政策與經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型政策的不同影響。JI等[9]基于中國(guó)27個(gè)大型火電廠的研究則表明安裝脫硫泵對(duì)于中國(guó)火力發(fā)電廠環(huán)境經(jīng)濟(jì)效率有益,能夠促進(jìn)可持續(xù)性指數(shù)提高。因而本文在分析二氧化硫減排規(guī)制強(qiáng)度對(duì)中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)的生產(chǎn)決策、成本技術(shù)效率影響時(shí),考慮命令控制型的脫硫裝置安裝與經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型的排放費(fèi)的不同特征。
吳力波等:環(huán)境規(guī)制下中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)成本技術(shù)效率研究中國(guó)人口·資源與環(huán)境2018年第8期環(huán)境規(guī)制相當(dāng)于企業(yè)生產(chǎn)決策的一個(gè)約束,通過改變企業(yè)投入、產(chǎn)出、管理等方面的決策影響企業(yè)生產(chǎn)率[10]。環(huán)境規(guī)制影響企業(yè)生產(chǎn)率的機(jī)制包括正面和負(fù)面影響兩個(gè)方面。環(huán)境規(guī)制降低企業(yè)效率的影響機(jī)制包括:①環(huán)境規(guī)制支出對(duì)投資的擠出效應(yīng),導(dǎo)致規(guī)模下降、產(chǎn)出下降[11-13];②減排設(shè)施安裝對(duì)生產(chǎn)流程技術(shù)效率的負(fù)面影響[14];③環(huán)境規(guī)制政策不確定性為企業(yè)生產(chǎn)決策帶來的風(fēng)險(xiǎn)[15]。環(huán)境規(guī)制提高企業(yè)效率的機(jī)制主要包括:①環(huán)境規(guī)制促使企業(yè)更新固定資本,由于技術(shù)改進(jìn)帶來效率提升[16-20];②倒逼機(jī)制促使企業(yè)通過其他方式提高效率[21];③引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)環(huán)保技術(shù)時(shí)的技術(shù)溢出效應(yīng)[22]?;诿绹?guó)微觀企業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明在環(huán)境規(guī)制對(duì)發(fā)電企業(yè)效率的影響中,正向影響機(jī)制和負(fù)向影響機(jī)制均存在。Hancevic[23]針對(duì)美國(guó)煤炭發(fā)電廠的研究,表明環(huán)境規(guī)制對(duì)發(fā)電廠生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)面影響,煤電廠安裝脫硫裝置、更換清潔煤碳、減少發(fā)電量的措施均對(duì)生產(chǎn)效率有負(fù)面影響;Galloway和Johnson[24]的研究則證明了美國(guó)發(fā)電企業(yè)在環(huán)境規(guī)制下存在內(nèi)部技術(shù)溢出效應(yīng)。因而,本文的研究從環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對(duì)中國(guó)煤炭企業(yè)脫硫裝置安裝、煤耗率、發(fā)電量影響的三個(gè)角度入手,進(jìn)而分析各種減排決策行為對(duì)成本技術(shù)效率的影響機(jī)制。
2數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計(jì)描述
本文數(shù)據(jù)來源于2007—2012年《中國(guó)電力工業(yè)統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》,包括680個(gè)一定規(guī)模以上(主營(yíng)業(yè)務(wù)收入500萬人民幣以上,裝機(jī)容量6 000 kW以上)的中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)的非平衡面板數(shù)據(jù)。其中《中國(guó)電力工業(yè)統(tǒng)計(jì)資料匯編》包含發(fā)電企業(yè)年度發(fā)電量和能源實(shí)物量投入、平均上網(wǎng)小時(shí)數(shù)、廠用電率、發(fā)電標(biāo)準(zhǔn)煤耗等信息;《中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》包含企業(yè)年度主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、主營(yíng)業(yè)務(wù)成本、固定資本存量、平均雇傭勞動(dòng)人數(shù)、財(cái)務(wù)費(fèi)用等信息。燃煤發(fā)電廠的脫硫脫硝設(shè)施安裝數(shù)據(jù)來自于2013年環(huán)保部公布的《全國(guó)投運(yùn)燃煤機(jī)組脫硫(脫硝)設(shè)施清單》。根據(jù)2007年底公布的《國(guó)家環(huán)境保護(hù)“十一五”規(guī)劃》重點(diǎn)治理113個(gè)城市的二氧化硫排放,該規(guī)劃在2008年初開始發(fā)揮效力,因此113個(gè)重點(diǎn)城市的煤炭發(fā)電廠2008—2012年環(huán)境規(guī)制政策虛擬變量取值為1。如表1所示,2007—2012年間,非重點(diǎn)減排城市與重點(diǎn)減排城市煤炭發(fā)電企業(yè)的發(fā)電標(biāo)準(zhǔn)煤耗均處于下降趨勢(shì),脫硫裝置裝機(jī)容量安裝比重則處于上升趨勢(shì),平均發(fā)電量則出現(xiàn)下降。對(duì)比減排重點(diǎn)城市和非重點(diǎn)城市,可以看到減排重點(diǎn)城市煤炭發(fā)電廠的平均煤耗率低于非重點(diǎn)城市,而脫硫裝置安裝比重大于非重點(diǎn)城市。同時(shí),2007年非重點(diǎn)減排城市與重點(diǎn)減排城市發(fā)電企業(yè)年度平
3環(huán)境規(guī)制下中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)減排行為分析在命令控制和經(jīng)濟(jì)激勵(lì)相結(jié)合的環(huán)境規(guī)制政策下,中國(guó)發(fā)電企業(yè)可以通過使用更加清潔的煤炭、安裝脫硫裝置、降低發(fā)電量來達(dá)到減排目標(biāo)。本章利用具有空間差異性的環(huán)境規(guī)制政策,分析中國(guó)煤炭發(fā)電廠在環(huán)境規(guī)制約束下的煤炭投入質(zhì)量、脫硫裝置安裝、發(fā)電量的影響?;貧w模型如式 (1) 所示。其中,Yit是煤耗率、脫硫裝置比重、或發(fā)電量對(duì)數(shù);Treatedit是二氧化硫減排政策虛擬變量,企業(yè)i位于重點(diǎn)減排城市,且t時(shí)間大于或等于2008,則虛擬變量取1。Xit為控制變量。其中,廠用電率越低、機(jī)組負(fù)荷率越高、機(jī)組規(guī)模越大,發(fā)電企業(yè)煤耗率越低;而發(fā)電企業(yè)年度發(fā)電量也受到總發(fā)電裝機(jī)容量的顯著正向影響。由于本文使用企業(yè)級(jí)別的面板數(shù)據(jù),微觀個(gè)體間有顯著差異,因此采用固定效應(yīng)模型。ηi是個(gè)體固定效應(yīng),δt是時(shí)間固定效應(yīng)。結(jié)果如表2所示,模型(1)~(3)是非平衡面板數(shù)據(jù)模型結(jié)果,模型(4)~(6)是平衡面板數(shù)據(jù)模型結(jié)果。
Yit=αTreatedit+Xitθ+ηi+δt+μit(1)
3.1發(fā)電標(biāo)準(zhǔn)煤耗率
發(fā)電標(biāo)準(zhǔn)煤耗率是指發(fā)電廠每單位發(fā)電量消耗的標(biāo)準(zhǔn)煤質(zhì)量,煤炭發(fā)電廠可以通過提高煤炭質(zhì)量或更新機(jī)組的方式降低煤耗率。在煤炭含硫率一定的情況下,煤耗率降低能夠促使單位發(fā)電量的二氧化硫排放總量下降。從表2重模型(1)和(4)列可知,重點(diǎn)減排城市的煤炭發(fā)電廠煤耗率相對(duì)于非重點(diǎn)減排地區(qū)顯著降低??梢?,環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對(duì)中國(guó)煤炭發(fā)電廠提高發(fā)電煤耗率有顯著影響,提高環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度促使發(fā)電廠提高機(jī)組運(yùn)行效率或采用更加優(yōu)質(zhì)的煤炭。
其他控制變量對(duì)煤耗率的影響也與預(yù)期一致。首先,廠用電率越高,煤炭發(fā)電廠煤耗率越高。廠用電率是指發(fā)電廠用于自身機(jī)組運(yùn)行等方面的電力消耗在總發(fā)電量中的比重,廠用電率提高降低有效發(fā)電量,導(dǎo)致單位發(fā)電量的煤耗提高。結(jié)果表明,廠用電率每提高0.01,發(fā)電煤耗率提高2.4~3.0 g/kW·h。其次,機(jī)組平均負(fù)荷率越高,煤耗率越低。非平衡面板模型的結(jié)果表明機(jī)組平均負(fù)荷率(實(shí)際負(fù)荷比最大負(fù)荷)每提高0.01,煤耗率約下降0.17 g/kW·h。最后,煤電廠平均機(jī)組容量越大,煤耗率越低。
3.2脫硫裝置安裝
依據(jù)《國(guó)家環(huán)境保護(hù)“十一五”規(guī)劃》的要求,2008年又頒布《國(guó)家酸雨和二氧化硫污染防治“十一五”規(guī)劃》,列舉強(qiáng)制關(guān)停的小型火電機(jī)組名單,以及強(qiáng)制安裝脫硫裝置機(jī)組名單。因此,安裝脫硫裝置是相關(guān)發(fā)電企業(yè)必須服從的減排措施。表2的回歸結(jié)果表明環(huán)境規(guī)制政策對(duì)企業(yè)脫硫裝置安裝有顯著的負(fù)面影響,意味著“十一五”規(guī)劃提出重點(diǎn)減排城市后,這些地區(qū)的煤炭發(fā)電廠脫硫裝置增加幅度反而低于非重點(diǎn)減排城市。根據(jù)表1的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,重點(diǎn)規(guī)劃城市的煤炭發(fā)電廠2007—2012年的平
均安裝脫硫裝置比例均大于非重點(diǎn)城市,但2008年后重點(diǎn)城市安裝脫硫裝置的增長(zhǎng)幅度減緩??梢?,盡管依據(jù)“十一五”規(guī)劃,在2007年底提出了二氧化硫重點(diǎn)減排城市,但事實(shí)上在此之前二氧化硫排放密集城市的煤炭發(fā)電廠已經(jīng)先發(fā)安裝脫硫裝置,因而后期安裝的增長(zhǎng)速度放緩。
3.3發(fā)電量
減少發(fā)電量是煤炭發(fā)電企業(yè)降低二氧化硫排放的另一途徑。表2的回歸結(jié)果顯示,二氧化硫減排重點(diǎn)城市規(guī)制對(duì)相關(guān)地區(qū)煤炭發(fā)電企業(yè)的年度發(fā)電量有顯著負(fù)面影響,即重點(diǎn)減排城市煤炭發(fā)電企業(yè)采取了通過降低產(chǎn)出減少排放的方式。此外,發(fā)電機(jī)組容量對(duì)發(fā)電量有顯著正面影響,并且這一控制變量使得 R2 顯著提高,對(duì)發(fā)電量有主要的解釋作用。發(fā)電機(jī)組容量每提高1%,年度發(fā)電量提高0.75%~0.87%。
綜上所述,“十一五”期間命令控制型的脫硫裝置安裝規(guī)制政策與經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型的脫硫電價(jià)補(bǔ)貼、排污費(fèi)對(duì)煤炭發(fā)電企業(yè)的行為產(chǎn)生影響。其中,減排重點(diǎn)城市的煤炭發(fā)電廠相對(duì)于非重點(diǎn)城市煤炭發(fā)電廠采取了降低煤耗率、減少產(chǎn)出的方式降低二氧化硫排放,表明空間差異化的排污費(fèi)征收標(biāo)準(zhǔn)對(duì)企業(yè)要素投入和產(chǎn)出決策有顯著影響。此外,命令控制型的脫硫裝置安裝政策促使重點(diǎn)減排地區(qū)煤炭發(fā)電廠脫硫裝置的安裝率顯著高于非重點(diǎn)減排地區(qū)的發(fā)電廠。
4環(huán)境規(guī)制下中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)技術(shù)效率分析4.1成本隨機(jī)前沿模型與環(huán)境變量影響分析
本章成本隨機(jī)前沿模型分析二氧化硫減排環(huán)境規(guī)制對(duì)中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)成本技術(shù)效率的影響。模型如式 (2) 所示,是一個(gè)包含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)(t) 和環(huán)境變量 (Z),并將資本投入當(dāng)作準(zhǔn)固定資本投入的短期模型。vit是服從正態(tài)分布的白噪聲;μit是服從半正太分布的非負(fù)項(xiàng),表示成本技術(shù)無效率。煤炭發(fā)電廠的要素投入為資本、勞動(dòng)力、能源。其中,資本投入來自于《中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》中的企業(yè)固定資產(chǎn)現(xiàn)值,根據(jù)以2007年為基期的各省固定投資價(jià)格指數(shù)折算;勞動(dòng)力投入數(shù)據(jù)為《中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》中的年均勞動(dòng)力雇傭人數(shù);能源投入由《中國(guó)電力工業(yè)統(tǒng)計(jì)資料匯編》中的發(fā)電廠燃煤、燃油、燃?xì)鈱?shí)物投入量,按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的標(biāo)準(zhǔn)折算成標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局國(guó)統(tǒng)字 (2006)185號(hào)《能源統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度》。原煤轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)為0.714 3 kgce/kg;原油轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)為1.428 6 kgce/kg;液化石油氣轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)為1.714 3 kgce/kg。。勞動(dòng)力成本由本年應(yīng)付工資總額的貸方累計(jì)發(fā)生額根據(jù)2007年為基期的消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)折算得出;能源要素成本的計(jì)算依據(jù)Abraham等[25]的方法,由主營(yíng)業(yè)務(wù)成本減去勞動(dòng)力成本,并根據(jù)2007年為基期的工業(yè)生產(chǎn)者購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)折算。
ln(vc)=α0+αplnp+αylny+αklnk+12γpp(lnp)2+
12γyy(lny)2+12γkk(lnk)2+γyplny·lnp+
γkplnk·lnp+γyk·lny·lnk+γtt+12γttt2+
γtyt·lny+γtpt·lnp+Zβ+vit+μit(2)
式 (2) 中環(huán)境變量Z對(duì)成本技術(shù)效率的影響通過成本技術(shù)效率對(duì)環(huán)境變量求導(dǎo)判斷。根據(jù)Jondrow等[26]的成本技術(shù)效率定義,推導(dǎo)得成本技術(shù)效率對(duì)環(huán)境變量的導(dǎo)數(shù)如式 (3) 所示,
EfficiencyZ=Efficiency×{1-Ω Φ(Ω)/Φ(Ω)-[Φ
(Ω)/Φ(Ω)]2}×λ2/(1+λ2)×β(3)
其中,Efficiency是成本技術(shù)效率,Ω和λ是由無效率項(xiàng)方差和均值決定的參數(shù),Φ(·)和Φ(·)分別是半標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)和累計(jì)分布函數(shù)。其中,
1-Ω Φ(Ω)/Φ(Ω)-[Φ(Ω)/Φ(Ω)]2∈(0,1)
所以,成本技術(shù)效率對(duì)環(huán)境變量的偏導(dǎo)數(shù)符號(hào)取決于系數(shù)β的符號(hào)。
4.2結(jié)果分析
本文根據(jù)Greene[27]的方法 (True Random Effect Model) 估計(jì)成本隨機(jī)前沿模型效率。表3中模型(1)展示的是環(huán)境規(guī)制政策虛擬變量對(duì)成本技術(shù)效率影響的模型結(jié)果,基于雙重差分法的思想,在分析政策影響因素時(shí)控制時(shí)間效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng)對(duì)因變量的影響。結(jié)果表明,環(huán)境規(guī)制政策的影響顯著為負(fù),即“十一五”期間位于二氧化硫重點(diǎn)減排城市的煤炭發(fā)電廠成本技術(shù)效率相對(duì)于非重點(diǎn)減排城市的煤炭發(fā)電廠受到更大的負(fù)面影響。結(jié)合環(huán)境規(guī)制對(duì)煤炭發(fā)電廠減排行為的雙重差分法分析可見,通過更新機(jī)組、換用高質(zhì)量煤炭等其他方式降低煤耗率,以及減少產(chǎn)出的行為使得二氧化硫重點(diǎn)減排城市的煤炭發(fā)電廠成本技術(shù)效率顯著低于非重點(diǎn)規(guī)制地區(qū)的發(fā)電廠。
表3中模型(2)~(3)具體分析安裝脫硫裝置、降低標(biāo)準(zhǔn)煤耗率、降低產(chǎn)出對(duì)成本技術(shù)效率的影響。與此同時(shí),控制了安裝脫硝裝置和是否為五大發(fā)電集團(tuán)投資電廠兩個(gè)因素的影響。模型(3)以脫硫脫硝裝置機(jī)組比重代替模型(2)中是否安裝脫硫、脫硝裝置的虛擬變量。結(jié)果表明,煤耗率越高,煤炭發(fā)電廠成本技術(shù)效率越高。煤耗率越高,發(fā)電廠單位發(fā)電量消耗煤炭數(shù)量越高,但成本效率卻提高,表明更換煤炭、更新機(jī)組帶來的負(fù)面影響超過煤炭使用量下降帶來的正面影響。此外,安裝脫硫裝置的煤炭發(fā)電廠成本技術(shù)效率略高于未安裝脫硫裝置的發(fā)電廠,但安裝脫硫裝置機(jī)組容量比率對(duì)成本技術(shù)效率沒有顯著影響。而機(jī)組負(fù)荷率、機(jī)組利用率(年度平均發(fā)電小時(shí)數(shù)與最大可能發(fā)電小時(shí)數(shù)的比值)越高,成本技術(shù)效率越高,表明降低發(fā)電量的行為對(duì)成本技術(shù)效率有顯著的負(fù)面影響。
根據(jù)第一章的總結(jié),企業(yè)投資于減排設(shè)備對(duì)效率的影響機(jī)制包括投資擠出的負(fù)面效應(yīng)和設(shè)備更新的技術(shù)溢出效應(yīng)。圖1展示了分年度的安裝脫硫裝置比例對(duì)中國(guó)煤炭發(fā)電廠成本效率的影響。圖中展示的結(jié)果是根據(jù)成本隨機(jī)前沿的參數(shù)估計(jì)結(jié)果,模擬當(dāng)其他變量取均值時(shí),一定脫硫裝置安裝比例對(duì)應(yīng)的發(fā)電廠成本技術(shù)效率。結(jié)果表明,2007—2009年間,安裝脫硫裝置對(duì)中國(guó)煤炭發(fā)電廠成本技術(shù)效率主要為負(fù)面影響,且顯著程度和影響幅度從低變高,表明在這一階段更新設(shè)備投資導(dǎo)致成本上升、效率下降的效應(yīng)起主導(dǎo)作用。2010—2011年之間,安裝脫硫設(shè)施對(duì)中國(guó)煤炭發(fā)電企業(yè)成本技術(shù)效率的影響逆轉(zhuǎn)為正,表明在這一階段,更新設(shè)備技術(shù)、企業(yè)間的溢出效應(yīng)產(chǎn)生了積極影響,直到2012年這種正面的影響消失。從表1可以看到,2007—2010年間中國(guó)煤炭發(fā)電廠安裝脫硫裝置
比例增長(zhǎng)迅速,而2010年后增長(zhǎng)趨于平緩。煤炭發(fā)電企業(yè)的脫硫設(shè)備安裝成本主要發(fā)生在2008年、2009年,2010年后開始得益于設(shè)備更新對(duì)技術(shù)的提高,或者對(duì)排污稅費(fèi)等其他方面減排成本的削減,從而帶來成本技術(shù)效率的提升。
5結(jié)論與政策建議
本文分析了“十一五”期間國(guó)務(wù)院和環(huán)保部具有空間差異化規(guī)制強(qiáng)度的二氧化硫減排政策對(duì)中國(guó)煤炭發(fā)電廠生產(chǎn)行為決策和成本技術(shù)效率的影響。結(jié)果表明環(huán)境規(guī)制政策對(duì)兩類區(qū)域間的煤炭發(fā)電廠生產(chǎn)決策行為具有顯著不同影響。二氧化硫減排重點(diǎn)城市的煤炭發(fā)電廠相對(duì)于非重點(diǎn)減排城市的發(fā)電廠更大強(qiáng)度地降低發(fā)電煤耗率、降低上網(wǎng)發(fā)電量。而命令控制型的火力發(fā)電廠脫硫設(shè)施安裝工程計(jì)劃與經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型的重點(diǎn)減排城市排污費(fèi)征收的政策步調(diào)并不完全一致,雖然重點(diǎn)減排城市煤炭發(fā)電企業(yè)脫硫設(shè)施平均安裝比率高于非重點(diǎn)減排城市,但2008年后非重點(diǎn)減排城市的脫硫裝置安裝增速顯著高于重點(diǎn)減排城市。在2007年底發(fā)布《國(guó)家環(huán)境保護(hù)“十一五”規(guī)劃》前,113個(gè)二氧化硫排放密集城市的煤炭發(fā)電廠安裝脫硫設(shè)施比重已經(jīng)顯著高于其他地區(qū)的煤炭發(fā)電廠,因此2008年后重點(diǎn)城市安裝脫硫裝置的增長(zhǎng)空間小。
成本技術(shù)效率分析的結(jié)果表明,重點(diǎn)減排城市煤炭發(fā)電企業(yè)在更加嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制下(二氧化硫排污費(fèi)征收起點(diǎn)更低),成本技術(shù)效率受到更大的負(fù)面影響。關(guān)于成本技術(shù)效率具體影響因素的分析則表明,2007—2012年間,安裝脫硫裝置對(duì)中國(guó)煤炭發(fā)電廠成本技術(shù)效率平均上具有正面影響,表明安裝脫硫裝置帶來的技術(shù)更新、企業(yè)間溢出效應(yīng)超過了成本增加的負(fù)面效應(yīng)。從時(shí)間趨勢(shì)上來看,2007—2009年間,安裝脫硫裝置的成本負(fù)面效應(yīng)占主導(dǎo),因?yàn)檫@段時(shí)間內(nèi)中國(guó)煤炭發(fā)電廠每年新增脫硫裝置安裝容量大,很大程度上提高了發(fā)電企業(yè)資本成本;而2010—2011年,安裝脫硫裝置比例越高,發(fā)電成本技術(shù)效率越高,這一階段每年新增安裝減少,煤炭發(fā)電廠開始收取安裝脫硫裝置的技術(shù)收益,直到2012年這種顯著的收益消失。此外,中國(guó)煤炭發(fā)電廠的發(fā)電標(biāo)準(zhǔn)煤耗降低對(duì)成本技術(shù)效率有顯著負(fù)面影響,表明中國(guó)煤炭發(fā)電廠提高機(jī)組技術(shù)效率,或改善煤炭投入質(zhì)量的成本投入超過產(chǎn)出收益??傮w來說,安裝脫硫裝置的措施相對(duì)于降低標(biāo)準(zhǔn)煤耗、減少發(fā)電量等減排措施,在一定時(shí)期內(nèi)有技術(shù)效應(yīng)帶來的收益,對(duì)發(fā)電企業(yè)成本技術(shù)效率的負(fù)面影響小。
(編輯:于杰)
參考文獻(xiàn)(References)
[1]王杰, 劉斌. 環(huán)境規(guī)制與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——基于中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2014(3):44-56. [WANG Jie, LIU Bin. Environmental regulation and enterprises TFP: an empirical analysis based on Chinas industrial enterprises data[J]. China industrial economics, 2014(3):44-56.]
[2]ZHANG Y F, GAO P. Integrating environmental considerations into economic regulation of Chinas electricity sector[J]. Utilities policy, 2016, 38(2):62-71.
[3]張各興, 夏大慰. 所有權(quán)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制與中國(guó)發(fā)電行業(yè)的效率——基于2003—2009年30個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的分析[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2011(6):130-140. [ZHANG Gexing, XIA Dawei. Ownership Structure,environment regulation and efficiency of Chinese power generation industrystochastic frontier production function analysis based on provincial panel data during 2003-2009[J]. China industrial economics, 2011(6):130-140.]
[4]王班班, 齊紹洲. 市場(chǎng)型和命令型政策工具的節(jié)能減排技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)——基于中國(guó)工業(yè)行業(yè)專利數(shù)據(jù)的實(shí)證[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2016(6):91-108. [WANG Banban, QI Shaozhou. The effect of marketoriented and commandandcontrol policy tools on emissions reduction innovation: an empirical analysis based on Chinas industrial patents data[J]. China industrial economics, 2016(6):91-108.]
[5]葉琴, 曾剛, 戴劭勍,等. 不同環(huán)境規(guī)制工具對(duì)中國(guó)節(jié)能減排技術(shù)創(chuàng)新的影響[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2018(2): 115-122. [YE Qin, ZENG Gang, DAI Shaoqing, et al. Research on the effects of different policy tools on Chinas emissions reduction innovation[J]. China population, resources and environment, 2018, 28(2): 115-122.]
[6]王紅梅. 中國(guó)環(huán)境規(guī)制政策工具的比較與選擇[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2016, 26(9):132-138. [WANG Hongmei. Comparison and selection of environmental regulation policy in China[J]. China population, resources and environment, 2016, 26(9):132-138.]
[7]張平, 張鵬鵬, 蔡國(guó)慶. 不同類型環(huán)境規(guī)制對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響比較研究[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2016, 26(4):8-13. [ZHANG Ping, ZHANG Pengpeng, CAI Guoqing. Comparative study on impacts of different types of environmental regulation on enterprise technological innovation[J]. China population, resources and environment, 2016, 26(4):8-13.]
[8]ZHAO X, YIN H, ZHAO Y. Impact of environmaital regulations on the efficiency and CO2, emissions of power plans in China[J]. Applied energy,2015,149(7):238-247.
[9]JI X, LI G, WANG Z. Impact of emission regulation policies on Chinese power firms reusable environmental investments and sustainable operations[J]. Energy policy, 2017, 108(9): 163-177.
[10]CHRISTAINSEN G B, HAVEMAN R H. The contribution of environmental regulations to the slowdown in productivity growth[J]. Journal of environmental economics & management, 1981, 8(4):381-390.
[11]BURTON D M, GOMEZ I A, LOVE H A. Environmental regulation cost and industry structure changes[J]. Land economics, 2011, 87(3):545-557.
[12]MORGENSTERN R D, PIZER W A, SHIH J S. The cost of environmental protection[J]. Review of economics & statistics, 2001, 83(4):732-738.
[13]THOLKAPPIAN S. Environmental regulation: hidden costs and empirical evidence[J]. Economic & political weekly, 2005, 40(9):856-859.
[14]GRAY W B, SHADBEGIAN R J. Environmental regulation and manufacturing productivity at the plant level[R]. Cambridge, MA: National Burean of Economic Research,1993.
[15]VISCUSI W K. Frameworks for analyzing the effects of risk and environmental regulations on productivity[J]. American economic review, 1983, 73(4):793-801.
[16]MYERS J G, NAKAMURA L. Energy and pollution effects on productivity: a puttyclay approach[M]. Chicago: University of Chicago Press, 1980: 463-506.
[17]YUAN B L, ZHANG K, Can environmental regulation promote industrial innovation and productivity? based on the strong and weak porter hypothesis[J]. Chinese journal of population, resources and environment,2017,15(4):322-336.
[18]張華明,張聰聰,薛曉達(dá),等.中國(guó)煤炭產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩的影響因素[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2016,18(6):40-46.[ZHANG Huaming, ZHANG Congcong, XUE Xiaoda, et al. Analysis of influencing factors in Chinas coal industrial overcapacity[J]. Journal of Beijing Institute of Technology(social sciences edition),2016,18(6):40-46.]
[19]朱承亮.環(huán)境規(guī)制下中國(guó)火電行業(yè)全要素生產(chǎn)率及其影響因素[J].經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論,2016(6):60-70.[ZHU Chengliang. Total factor productivity and influence factors of Chinas thermal power industry under environmental regulations[J]. Review of economy and management,2016(6):60-70.]
[20]XIANG Z, LIU X Y. Coalbased transformation of cities in Shandong Province, China[J]. Chinese journal of population, resources and environment,2015,13(4):358-364.
[21]CLARK K B. The impact of unionization on productivity: a case study[J]. Industrial & labor relations review, 1980, 33(4):451-469.
[22]TAKAO A, NORIAKI M. Environmental regulation and technology transfers[J]. Canadian journal of economics, 2014, 47(3):889-904.
[23]HANCEVIC P I. Environmental regulation and productivity: the case of electricity generation under the CAAA-1990[J]. Energy economics, 2016, 60(11):131-143.
[24]GALLOWAY E, JOHNSON E P. Teaching an old dog new tricks: firm learning from environmental regulation[J]. Energy economics, 2016, 59(9):1-10.
[25]ABRAHAM F, KONINGS J, SLOOTMAEKERS V. FDI spillovers in the Chinese manufacturing sector[J]. Economics of transition, 2010, 18(1):143-182.
[26]JONDROW J, LOVELL C A K, MATEROV I S, et al. On the estimation of technical inefficiency in the stochastic frontier production function model[J]. Journal of econometrics, 1982, 19(2):233-238.
[27]GREENE W. Fixed and random effects in stochastic frontier models[J]. Journal of productivity analysis, 2005, 23(1):7-32.