论文部分内容阅读
近年来中国雾霾天气日益严重，控制雾霾排放成为中国环境治理中的急迫任务。控制污染排放总量前提下的排污权交易是实现污染物减排的可行途径。其中，基于总量目标的初始排放权分配是排放权交易的基础，而排放权的分配效率是度量排放权分配公平与否的评价标准。本研究采用ZSG-DEA模型(ZeroSum Gains DEA Model)测算PM2.5排放权的分配效率，对各省市的PM2.5的排放权进行重新分配，以减少大气污染物的排放总量，为环境污染治理提出了一种新的思路。 首先，分别基于传统的DEA模型、非期望产出做投入法和SBM-Undesirable模型测算了2010年的PM2.5的排放效率，并且进行了对比。结果发现:(1)未考虑非期望产出的传统DEA模型所测得效率高于考虑非期望产出的模型所测得的效率，而SBM-Undesirable模型下的效率又高于非期望产出法下测算的效率。(2)SBM-Undesirable模型将松弛变量纳入了目标函数中，不仅解决了考虑非期望产出的效率评价问题，也可以避免径向和角度选择的差异带来的偏差和影响。(3)本文基于SBM-Undesirable模型测算了投入变量的冗余率、期望产出的不足率和非期望产出的过剩率。结果发现:东部地区的投入变量的冗余率和非期望产出的过剩率均低于西部和中部地区，这可能与东部地区的经济比较发达、技术水平较高有很大关系。 其次，本文在比较模型优劣的基础上，选用投入导向的ZSG-DEA模型，探讨了总量目标固定前提下的PM2.5排放权的省际分配效率。结果发现:(1)按照ZSG-DEA模型进行PM2.5初始排放权的分配以后，各省份的PM2.5排放权分配处在了新的共同的效率前沿面上，经过多次迭代计算最终达到总量控制下的帕累托最优;(2)在实际分配中考虑各个省份的国土面积和大气环境容量两个因素，避免了以往有关分配效率评价文献将各评价单元均质化看待的弊端，评价效果更符合各省实际情形。 最后，本文拓展了DEA模型的应用范畴，对大气污染物治理提出了新的研究思路。研究结果可为排污权交易中的初始排放权分配提供实证支持，还可为中国及地方政府的减霾工作提供参考。