燃煤电力低碳转型与供电安全的影响评估：来自中国工业绿色全要素生产率的证据

《Environmental Impact Assessment Review》：Impact assessment of coal-fired power low-carbon transition and supply security: evidence from industry green total factor productivity in China

　　

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  中国煤电行业的绿色全要素生产率总体呈上升趋势。
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  煤电行业绿色全要素生产率的增长主要由技术进步驱动。
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  煤电行业绿色全要素生产率存在显著的区域差异。
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  投入要素对绿色全要素生产率的影响各不相同。
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  较高的煤电绿色全要素生产率与更优的本地电力平衡相关联。

引言

燃煤发电是中国低碳转型中最难评估的部门之一。一方面，它是碳排放和本地空气污染物的主要来源（Tong等，2018）。另一方面，它仍为电力系统提供关键的容量、灵活性和可靠性服务（Shan等，2024）。这种双重角色造成了实际的影响评估问题。一条减少排放但削弱电力安全的转型路径可能产生新的经济和社会风险，而一条仅通过容量扩张来维持供应的路径可能将电力部门锁定在高碳资产上。因此，对于像中国这样进行大规模能源转型的国家，对发电的评估不仅涉及环境后果，还涉及更广泛的电力可靠性、经济绩效和系统韧性方面的影响。

中国为考察这一问题提供了重要背景。以燃煤发电为主的热电仍占全国发电量的较大份额，尽管可再生能源容量迅速扩张。2025年，热电提供了近60%的全国发电量。因此，推动向更清洁、低碳煤电的转变是中国实现减碳目标的优先事项。2024年，中国政府发布了两项政策指令："加快发展新电力系统行动计划（2024—2027）"和"煤电低碳改造与建设行动计划（2024—2027）"。这些政策信号表明，煤电在短期内并非简单地被淘汰，而是被重新定位为以可再生能源为导向系统中的更清洁、更灵活、更高效的支撑资源。

因此，煤电行业必须进行转型和升级，以符合脱碳目标并更好地支持不断发展的电力系统。现有研究已在煤电技术、碳减排、电厂效率、可再生能源替代和电力系统规划等方面产生了有价值的证据（Chen等，2021；Cui等，2021；Eguchi等，2021等）。绿色全要素生产率（GTFP），包括环境产出，也日益受到关注（Du等，2024；Zhang等，2024）。然而，仍存在两个差距。第一，许多评估仅关注环境绩效或供电安全，而较少有研究在统一的生产率框架内评估这些维度。第二，关于绿色全要素生产率的研究通常衡量区域或行业的环境绩效，但较少关注煤电绿色全要素生产率对转型风险和电力安全的意义。这一区别很重要，因为煤电绿色全要素生产率的改善可能来自不同渠道，如技术升级、效率追赶、资本调整、劳动重新配置或煤炭使用效率，而这些渠道对环境治理和能源政策有不同的影响。

为了解决这些差距，本研究构建了2005年至2021年中国燃煤发电部门的省级面板数据集，并应用双年非径向Luenberger生产率指数来衡量环境约束下的绿色全要素生产率，纳入经济、能源和环境投入产出。分析进一步将绿色全要素生产率变化分解为效率变化和技术变化。面板数据提供了绿色全要素生产率在不同区域演变的时空动态。基于此框架，我们还分解了各投入要素对绿色全要素生产率变化的贡献，识别了生产率改善的关键驱动因素。最后，我们简要探讨了煤电绿色全要素生产率的改善是否对中国能源转型下日益突出的电力供需平衡问题具有积极影响。整体研究框架如图1所示。

本研究提供了以下显著贡献。首先，本研究将煤电转型评估从单一环境视角扩展到综合影响评估框架。样本期捕捉了中国节能减排和双碳政策下煤电部门的长期评估，揭示了煤电行业绿色全要素生产率发展的趋势和驱动力。其次，通过使用双年非径向Luenberger生产率指数，本研究捕捉了煤电绿色全要素生产率的跨期变化，同时允许投入、理想产出和不利产出在不同方向上调整。效率变化、技术变化和投入要素贡献的分解提供了比单独的总体生产率指数更相关的政策信息。第三，本研究将煤电绿色全要素生产率与中国能源转型下的电力供应安全压力联系起来。分析不仅将煤电转型视为减排问题，还强调了基于生产率的环境绩效如何为风险导向的影响评估和差异化的区域治理提供信息。

本文其余部分组织如下。第2节综述相关文献并识别研究差距。第3节描述研究数据和方法。第4节呈现实证结果。第5节讨论发现和局限性。第6节总结并提供理论和实践启示。

章节摘要

煤电转型的多维影响评估

燃煤发电的转型不能仅由单一排放或装机容量指标充分代表。燃煤发电产生大量碳排放和本地污染负担，但它仍然嵌入在电力供应、区域就业、公共财政和工业供应链中。环境影响评估因此需要考虑脱碳如何改变环境绩效，同时考虑经济暴露、分配结果和系统

基于双年非径向Luenberger指数的绿色全要素生产率测量与分解

本研究遵循Zhou等（2023）的方法，采用双年非径向Luenberger方向距离函数（BNDDF）方法测量和分解中国省级燃煤发电部门的绿色全要素生产率。首先，我们构建以下生产可能性集合：$$P=\left\{\left(x,y,b\right)\left|x\mathit{can}\mathit{produce}\left(y,b\right)\}\right.\right.$$其中在本研究中，$K$、$L$和$C$构成投入$x$，产生理想产出$Y$和不利产出$B$。根据F?re和Grosskopf（2006）提出的理论框架，

绿色全要素生产率、效率和技术变化分析

基于第3节的描述，计算了各省份的绿色全要素生产率、效率变化（EC）和技术变化（TC）。我们从省级和时间视角考察了煤电行业绿色全要素生产率的发展。首先，在表2中，我们呈现了样本期内各省份生产率的平均和累积表现。使用BLP指数计算的绿色全要素生产率代表了各省份绿色全要素生产率的年度变化。EC反映了程度的变化

与以往研究的讨论

研究结果补充了中国电力部门生产率、环境绩效和结构调整的现有证据。首先，技术变化是煤电绿色全要素生产率更持续的正向组成部分这一发现与先前的省级证据基本一致。Duan等（2016）也确定技术进步是能源和二氧化碳排放生产率改善的主要驱动因素。我们的结果在更长的转型期内扩展了这一证据

结论

本研究开发了一个在环境和电力安全约束下针对中国燃煤发电部门的生产率影响评估框架。使用2005年至2021年的省级面板数据和双年非径向Luenberger生产率指数，我们测量了煤电绿色全要素生产率并将其变化分解为效率变化（EC）、技术变化（TC）和投入要素贡献。结果表明，样本期内煤电绿色全要素生产率总体上有所改善，并且

利益冲突声明

作者声明以下可能被认定为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：鉴于其作为副编辑的角色，林博强未参与本文的同行评审，也无法获取有关其同行评审的信息。本文编辑过程的全部责任委托给另一位期刊编辑。如果有其他作者，他们声明不存在已知的竞争财务利益或

致谢

本文得到了国家自然科学基金（面上项目，编号72574188）和澳门城市大学研究经费的资助。

宋义杰 | 林博强