随着由碳排放引发的全球气候问题不断浮现，对世界各国造成了重大的经济损失并且可能威胁到人类的生存环境的安全，发展碳经济逐渐成为国际共识。而中国作为全球最大的温室气体排放国，在2015年《强化应对气候变化行动——中国国家自主贡献》中提出二氧化碳排放2030年左右达到峰值并且争取尽快达到峰值^[1]。对可再生能源的合理消纳分配，合理利用资源，可以促进可再生能源相关产业的发展。

随着国家政策对新能源的扶持，我国可再生能源在生产和消费方面都取得较大进步。我国的能源消费结构正逐步向清洁化和低碳化转变，但是，我国的非水可再生能源占能源消费的比重仍然低于国际平均水平。为了提高可再生能源在市场上的竞争力，合理利用已开发的可再生资源，需要优化目前的可再生能源消纳责任权重分配机制。

本文的研究是针对各行业的可再生能源消纳分配研究，利用DEA方法对各行业能源利用效率进行分析，测算为了实现2030年能源目标所需的可再生能源电力消纳量，并将这一总量分配到各个行业，最后根据分配结果给出政策质量优化建议，为政府宏观制订各行业可再生能源消纳配额目标提供参考，推进国家对可再生能源的长远开发利用，推进我国各行业的能源革命。

配额制就是对下游售电商实施配额制，即规定售电商须接受一定比例的可再生能源，否则需要购买相应的绿色证书^[2]。我国现有的可再生能源配额制度体系尚不完善，在实施该制度以来大部分省份超额完成消纳目标，同时也有省份未能完成消纳目标，对可再生能源配额制的行业指标分析可帮助重新确定部分行业消纳目标值。

从不同行业角度来看，可再生能源配额制的研究亟待解决的问题有：

1、基于历史数据，综合考虑行业主要指标，确定不同行业可再生能源消纳责任权重。

2、统计分析各个指标权重对行业消纳责任分配的合理性并给出动态预测数值。

针对中国及其他已实行可再生能源配额制国家的实际情况和存在问题，国内外学者对可再生能源配额制和消纳问题有以下研究：

赵新刚^[3]等人得出结论，2018年我国配额制将适时正式实施，未来相关研究重点主要包括配额制的具体设计，包括基准配额比例、基准价格和单位罚金的制定，这是配额制施行的关键。

文献^[4]采用多目标规划模型进行定量分析，争对电力消费量，非化石能源消耗，CO₂排放建立目标函数，测算在不同场景下的可再生能源消纳目标值。

王云珠[5]、王海英[6]认为要在考虑全社会电力供应总成本最低的原则下制定可再生能源消纳指标，同时应该考虑可再生能源的弃电情况、技术经济和全社会用电成本，综合考虑各地资源条件、电网条件、负荷水平等因素提出合理的弃电范围和消纳范围。

陈荃，吴科成^[7]提出一种基于潮流追踪原理的地市级可再生能源消纳责任权重目标分解方法，能够为省级区域完成国家下达的可再生能源消纳总量和非水权重目标值提供一种新的实现途径和测算依据。

杨庆舟等人运用DDF-DEA三阶段评价模型，构建了包括投入产出和环境变量在内的效率评价指标体系，对多能并存、在国家能源战略中有重要影响的20个大型能源基地进行了全面分析，形成了不同能源基地效率改进的基本判断^[8]。

李剑波等人^[9]将能源投入和经济社会等产出因子科学分组，运用数据包络分析技术（DEA），通过构建的能源需求结构方程以及DEA模型，对重庆能源消费进行了一系列DEA实证研究，得到了重庆能源投入产出规模效率在不同历史时期、不同阶段的变化规律，获取了能源冗余投入（径向改进和松弛改进）值、规模效应值、综合技术效率值和纯技术效率值。

杜翼、马静静等人以1994—2017年福建省24个经济单元为研究对象，在全要素框架下利用三阶段DEA模型实证测算了福建省各年份的能源CO2排放效率^[10]。

王婵^[11]等人基于规模收益可变假设下的、产出导向的两阶段DEA方法,对我国其中31个省(直辖市、自治区)2016年电力能源利用效率进行评估。

其结果表明,两阶段DEA方法比传统的BCC方法更能有效地辨别有效决策单元且有更高的排序参考价值。

文献 ^[12-14] 从促进新能源消纳的角度，提出配额制与日前市场、绿证制度等其他市场的协调机制。

由于中国可再生能源电力消纳保证机制刚落地不久，实际研究可再生能源电力消纳责任分配方案的并不多。

吴锐和何永秀^[15]采用自上而下的分解方法构建了可再生能源电力总量目标预测模型，并基于各地区可再生能源潜力和消费水平构建了指标分解模型。

赵文会，钟孔露等^[16]采集了我国三北地区相应的风力发电经济指标数据，采用超效率DEA模型和Malmquist 指数评价并比较三北地区风力发电的投人产出经 济效益．分析了风力发电的DEA有效性、技术效 率以及全要素生产率指数等。

Zhang等人^[17]研究了为实现2020年非化石能源目标，在公平、效率、可行性原则下2020年可再生能源电力消纳责任配额分配的问题，在分配时运用了零和数据包络模型。

Shang 等^[18]采用考虑非期望产出的基于松弛度量（Slack Based Measure, SBM）的DEA模型对中国不同地区的全要素能效进行了测度，并利用Moran指数得到中国全要素能源效率空间相关性是正相关的结论。

综合以上国内外研究学者的成果，很多学者从多个角度对再生能源的消纳权重值进行建模分析，但大多是对于宏观角度对未来的数据进行拟合与预测，并未根据行业实际情况对现存指标和消纳目标值提出改进。

而数据包络分析（DEA）方法可以设置多个投入参数和多个约束条件，并通过设置不同的参数来反映配额分配中各个参数的重要程度。

因此，本文利用DEA方法，投入指标选取各产业反映资产、劳动力和能源的指标，期望产出选取各产业总产值，非期望产出选取各产业二氧化碳排放量，对我国各行业可再生能源效率进行评价。

采用DEA分析模型，完成不同优势资源地区的可再生能源配额目标制定。

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