摘要：本文以省际建筑业为研究对象，基于中国30个省份2004-2011年的面板数据，利用DEA方法对各省建筑业全要素能源效率进行测度和评价。研究过程中，对各省建筑业二氧化碳排放进行测算，并将二氧化碳排放作为非期望产出纳入全要素能源效率框架，使效率评价更科学、更能满足资源与环境协调发展的要求。结果表明，我国各省建筑业二氧化碳排放量和能源效率均存在较大差异;造成二氧化碳排放差异的原因主要有建筑业规模、人口密度、建筑材料流动性和城市化率，影响能源效率的因素主要有能源消费结构、科技水平、建筑业成熟度和辅助行业成熟度;我国东部、中部和西部3个地区建筑业平均能源效率具有逐年升高的趋势，三大地区平均能源效率为东部最高、中部次之、西部最低。本文的研究结果为我国不同地区建筑业有针对性地制定节能降耗目标提供参考。
关键词：建筑业;二氧化碳排放;全要素能源效率;省际差异;中国
1引言
改革开放以来，随着我国经济快速发展，能源消费总量也迅速增长。我国粗放式的能源消费方式造成了资源短缺，加重了生态环境的恶化。目前，我国温室气体排放总量已居世界第一位，面临着巨大的二氧化碳减排压力。2009年，我国提出到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%~45%的减排目标，2012年出台的《节能减排“十二五”规划》明确了节能减排的总体要求。建筑业作为我国国民经济的支柱产业，存在高能耗、高污染和低能效等问题。据统计，我国建筑业能源消耗量从2000年的2178.53万t标准煤增长到2011年的5872.16万t标准煤，年均增长9.4%，并排放大量的二氧化碳气体，对生态环境产生了不良影响。因此，提高建筑业的能源效率、减少二氧化碳排放量，对我国节能减排目标的实现具有举足轻重的意义。本文以我国区域建筑业为研究对象，对30个省建筑业二氧化碳排放量进行测算，并且基于生产理论框架的非参数数据包络分析法，将二氧化碳排放量作为非期望产出，对省际建筑业能源效率进行差异性分析，根据所得结论提出提高建筑业能源效率的政策建议。
2文献回顾
近年来，随着社会对能源、环境问题的关注，能源效率成为一个研究热点。建筑业作为高能耗、高污染行业的代表，如何提高建筑业能源效率，减少建筑业二氧化碳排放，成为亟待解决的问题。在国内外能源效率研究中，按照投入、产出数量，能源效率的测度指标可以划分为单要素能源效率指标和全要素能源效率指标。前者结构简单且便于计算，但是在投入要素上只考虑能源投入，没有考虑其他生产要素对能源的替代效应[1]。鉴于以上不足，学者考虑除能源以外的其他投入要素，提出全要素能源效率，其测量方法分为参数法和非参数法两种，其中非参数的DEA方法在能源效率研究中使用较多。Farrell在1957年提出用逐段凸函数逼近的方法进行前沿面的估计[2]，此后，Charnes等学者基于这一理念并在“相对效率评价”概念基础上提出了DEA分析方法[3]。国内外许多学者运用这一方法计算了地区或行业的能源效率，但多数研究仅考虑了期望产出，忽略了非期望产出对能源效率的影响。如Hu等建立了能源、资本、劳动和生物质能等4种投入要素和GDP一种产出要素的DEA模型，计算中国29个省1995-2002年的全要素能源效率[4]。Honman等建立了14种投入要素和GDP一种产出要素的DEA模型，对日本47个县1993-2003年的全要素能源效率进行估算[5]。Wei等构建了以生铁产量、粗钢产量和成品钢产量为产出指标的DEA模型，对我国钢铁行业的能源效率进行测度和评价[6]。王雪青等基于2005-2008年的面板数据，利用DEA方法计算了我国30个省的建筑业能源效率[7]。类似方法研究的学者还有Mukherjee[8]，Lee等[9]，李国璋等[10]。
相关期刊推荐：《资源科学》(月刊)创刊于1977年，是中国科学院地理科学与资源研究所主办的综合性学术期刊，刊登资源科学领域具有创新性的论文，报道最新的研究成果，发表相关的学术评论，介绍学科的前沿动态，为建立和发展资源科学理论体系、促进我国资源的可持续利用和资源管理服务。
在节能减排、经济可持续发展的大环境下，忽略环境污染物去测度能源效率不仅现实意义不大，且可能会造成能源效率的估计有偏差[11]。因此，不少学者在全要素能源效率框架中加入环境污染物为非期望产出，对地区或行业的能源效率进行测度。Zhou等以资本、劳动力、能源作为投入指标，GDP和二氧化碳排放量为产出指标构建DEA评价模型，对21个OECD国家的能源效率进行评估[12]。孟晓等运用考虑环境污染为非期望产出的超效率DEA模型，对“双三角”24个城市2003-2010年工业能源效率的区域间差异进行比较分析[13]。Shi等测算中国28个省2000-2006年的工业能源效率，结果表明东部地区效率最高，西部地区最低[14]。Sueyoshi等以能源、员工人数和装机容量作为投入指标，以发电量和二氧化碳排放量为产出指标，利用DEA方法对日本电力工业的能源效率进行研究[15]。曲茜茜等基于2005-2009年面板数据，采用考虑非期望产出的SBM-DEA模型对我国30个省的火电行业能源效率进行差异分析[16]。目前，对我国建筑业全要素能源效率的研究较少，仅有的一篇研究成果[7]只注重建筑业的经济效益，没有考虑二氧化碳等非理想产出对能源效率的影响，忽略了生态环境的整体效益。因此在有非期望产出约束下的建筑业全要素能源效率研究亟待开展。
二氧化碳是建筑业典型的非期望产出物，本文在测算我国各省建筑业能源效率之前，需计算建筑业二氧化碳排放量。在现有文献中，建筑业二氧化碳排放的计算大多以单个建筑为例，如Suzuki等，Yan等，尚春静等，Wu等[17-20]。对整个建筑业二氧化碳排放的测算较少，Acquaye等采用投入产出分析法对爱尔兰建筑业引起的碳排放进行了核算[21]。张智慧等提出关联碳排放的概念，将建筑业二氧化碳排放分为直接排放与间接排放两部分，采用投入产出分析计算间接二氧化碳排放量[22]。祁神军等运用投入产出分析法，建立了基于能源消耗的建筑业完全碳足迹模型，对我国建筑业1995-2009年期间二氧化碳排放量进行核算[23]。纪建悦等将建筑业二氧化碳排放来源确定为煤炭、石油、天然气和电力四种能源的消耗，采用IPCC碳排放系数法对建筑业二氧化碳排放量进行核算[24]。由此可见，建筑业二氧化碳排放测算标准尚未统一，并且以上研究都集中在国家层面上，没有对各省建筑业的二氧化碳排放量进行比较分析。采用投入产出分析法计算建筑业二氧化碳间接排放量必须基于某一年的投入产出表，但我国的投入产出表每5年才更新一次，所以无法计算建筑业其余年份的二氧化碳间接排放量，并且在计算二氧化碳间接排放时为了便于数据的统计与分析，将大量的产业部门进行合并，由此会带来不小的误差。因此，本文借鉴建筑全生命周期的理念，在测算建筑业直接碳排放的基础上，将生产建筑材料时产生的二氧化碳作为建筑业间接碳排放纳入到建筑业碳排放测算框架中，以期更合理的测算比较各省建筑业二氧化碳排放量。
综上所述，本文将延续Zhou等的分析框架，选取二氧化碳排放量为非期望产出指标，建筑业总产值替代GDP作为期望产出指标[12]。受Hu等、王雪青等、Sueyoshi等的启发，选择能源、资本和劳动力为投入指标，另外根据建筑业自身特点，施工阶段将投入大量的机械设备，添加机械设备为投入指标[4，7，15]。本文试图克服以往研究中的不足，探索性地将二氧化碳排放作为非期望产出添加到建筑业全要素能源效率测算框架中，使测算结果更具有实际意义，以期为建设行政主管部门设置差异化的节能目标、制定相关政策提供决策依据。
3研究方法与指标选取
3.1建筑业二氧化碳排放测算模型国际社会对各国碳排放责任分担一直存在争论。由于消费才是产生环境污染的最终驱动力，本文在碳排放的分担机制中遵循“谁消费，谁承担”的原则，即基于能源的消费侧对各省建筑业二氧化碳排放进行测算。例如将建筑材料的生产、火力发电等过程产生的碳排放归入消费省而不是生产省。——论文作者：冯博，王雪青，刘炳胜
