(1)
台灣工業部門二氧化碳之排放減量
成本：環境方向性距離函數之應用
*
郭振雄
**、陳香梅
***、羅光達
****摘
要
過去有關溫室氣體減量成本之學術文獻，大都是採用可計算一般均衡模型去評估特 定減量目標下所需付出的總體經濟成本，不過在計算過程中常因參數設定不同而有不同 的估計結果。如果我們從生態效率的觀點來看，若廠商在減少能源使用與二氧化碳排放 之際，又能夠增加意欲產出，則是經濟成長與環境保護的雙贏局面。因此，不同於過去 文獻，本文嘗試以環境方向性距離函數，利用2005-2010 年我國工業部門 14 個產業中， 365 家上市櫃、興櫃和公開發行公司的資料，探討各個產業的生態效率水準並估算管制 CO2排放量所產生之平均減量成本。根據本文的研究結果，政府若使用強制的政策工具 以限制產業 CO2的排放，或廠商對自己的生產活動進行自願環境管理，那麼生態效率的 水準則會較高。此外，透過環境方向性距離函數所衡量的生態效率結果來看，從強可棄 置性的無管制技術到弱可棄置性的有管制技術，水泥及水泥製品業都是較無生態效率的 * 作者感謝編輯委員與兩位匿名評審的指正與建議。本文同時亦得到國科會的研究補助 (NSC101-B-101037)，在此一併致謝。 ** 國立臺北大學會計學系教授。 *** 國 立 政 治 大 學 財 政 學 系 副 教 授 ， 本 文 通 訊 作 者 。 電 話 ： (02)29387636 ， Email: [email protected]。 **** 國立政治大學財政學系副教授。 DOI：10.3966/054696002014060095005(2) 產業；也就是說，水泥業本身是個高污染的產業，縱使管制其 CO2的排放量，生態效率 的改善亦是有限。因此，雖然關閉國內生產線而外移境外是一選擇，但因碳漏損風險的 可能以及對產業的影響層面過大，因此尋求新技術的提升或許是目前較務實的作法。最 後，雖然賦予廠商減排責任的確可以提升生態效率水準，但廠商因而造成意欲產出的減 少或其面對的機會成本是否過高，亦是一個不可忽視的問題。 關鍵詞：污染減量成本、生態效率、方向性距離函數、資料包絡分析法 JEL 分類代號：Q54, Q56
(3)
台灣工業部門二氧化碳之排放減量
成本：環境方向性距離函數之應用
郭振雄、陳香梅、羅光達
壹、前言
為了配合哥本哈根協議 (Copenhagen Accord)1中要求非附件一國家建構溫室氣體之「國家適當減排行動 (National Appropriate Mitigation Actions, NAMAs)」，行政院於 2011
年4 月 8 日通過「國家節能減碳總計畫」2，將全國CO 2排放減量的目標，設定於在2020 年時回到2005 年的排放水準，而在 2025 年時則要回到 2000 年的排放水準。為了達成上 述的減量目標，我國政府提出了減碳四大法，包括了「再生能源發展條例」、「能源管 理法」、「溫室氣體減量法」以及「能源稅條例」，而這些環境政策無疑是對廠商的二 氧化碳排放進行了管制，使得廠商未來勢必要面臨 CO2的污染減排。除了來自政府強制 的減量要求外，由於環保意識的逐漸抬頭，廠商基於社會責任或迫於社會壓力亦可能自 1 2009 年 12 月在丹麥首都哥本哈根召開的第 15 次聯合國氣候變化締約國大會中，訂定 了一份新的哥本哈根議定書，用以代替2012 年到期的京都議定書。京都議定書主要管 制並要求38 個工業化國家及歐盟應於 2008 至 2012 年間將該國溫室氣體排放降至 1990 年排放水準。而哥本哈根議定書之目的，則是商討京都議定書一期承諾到期後的後續方 案。 2 2010 年 5 月行政院核定之國家節能減碳總計畫，主要訂定國家節能減碳總目標，加速 落實各部門節能減碳策略措施並實踐分年目標，藉由政策全面引導低碳經濟發展，並 形塑節能減碳社會。
(4) 行進行減量計劃。但無論是來自政府的管制要求或是廠商的自願性減排，如果政府相關 單位能夠事前充分掌握各廠商的減量成本，不但有助於瞭解各廠商在減量過程中所付出 之代價，更是政府制定環境政策與減量策略及公平合理分攤減量責任所不可或缺的資訊。 然而，減量成本的衡量依其範疇不同而有計畫、技術、部門、總體經濟及地理區域 等不同層級的成本推估3。大致上說來，計畫層級係指推估個別獨立的減量計畫所產生的 成本；技術層級係指衡量使用某一特定減量技術（通常會應用於不同計畫或不同部門上） 所產生的成本效應；部門層級則假設總體經濟變數及其他部門不變的情況下，估計減量 政策在能源、農業、林業、工業及運輸部門等之個別效應；而總體經濟層級則是探討減 量政策對所有部門及所有市場的成本衝擊。一般技術或計畫層級所估計的減量成本大多 屬資本成本、維護成本、燃料成本等類型的直接成本；而至於部門或國家層級所估計的
減量成本則因探討面向與研究方法的不同，有的是以直接成本（如McKinsey and Company,
2009, 2010），或是以機會成本 (Färe et al., 2007; Oggioni et al., 2011；林俊成與柳婉郁， 2010) 及總體經濟成本來衡量。
目前國內外學術文獻多以總體經濟成本來詮釋溫室氣體減量之成本。研究方法則採 用可計算一般均衡 (computable general equilibrium, CGE) 之分析方法，尤其是多國動態 的總體經濟政策模型。雖然這些可計算一般均衡分析法所進行之溫室氣體的減量成本評 估，在評估各種減量政策的應用係較廣泛且具彈性；惟許多有關技術層面的變數與參數 仍需外生設定，部門分類也較為粗糙，而且較難針對各國的排放部門做比較深入的評估。 換言之， CGE 模型所求得之減量成本其實等於以一國為單位之總體經濟成本；因此，此 一分析方法無法掌握各廠商的減量成本也未能瞭解各廠商在減量過程中所付出之代價； 更無法兼顧廠商在面臨追求最大產值之際，又要顧及CO2排放減少的生態目標。 3 詳細的成本定義可參考 Halsnæs et al. (2007)。
(5)
近年來，環境方向性距離產出函數 (environmental directional distance output function) 的應用愈來愈受到學者的重視。傳統生產理論在衡量生產成本時，大多僅是考慮好產出 (good output) 的生產，但是環境方向性距離函數的聯合生產 (jointly produced) 模型在衡
量生產成本時4，則更考慮了有壞產出 (bad output) 的可能性。其基本的理論基礎在於生
產好產出（如紙或電力）的同時，通常會伴隨著生產出不好的副產品（如懸浮固體、二 氧化硫、廢水、廢料、甚至放射性物質等等）。聯合生產意謂減少汙染物的成本很高，
因為從事汙染減量會促使廠商挪移其資源到汙染物的清理或乾脆減產。Färe et al. (2003)
便是依此概念，透過方向性距離函數來衡量廠商從事污染減量相關活動時，所造成好產
出損失之貨幣價值；並進而以此作為衡量污染減量成本 (pollution abatement cost, PAC)
的依據。
學術上利用方向性距離函數來探討產業或部門之污染減量成本的相關文獻，大都以 已開發國家為主要研究的對象，而有關開發中國家的文獻較少。此外，這些單一國家或
跨國/跨地區的文獻，多以某特定產業如能源和工業部門某一產業為探討對象5。探討跨產
業減量成本之相關文獻則不多 (Murty and Kumar, 2002；吳珮瑛等，2010)。
基於臺灣實施 CO2減量已成必要的環保政策，過去國外文獻有關溫室氣體減量成 本，大都是採用CGE 模型來分析，以全球的觀點去評估特定減量目標下所需付出的總體 經濟成本。而近期的國內文獻則更利用不同的角度來看污染減量與環保政策，例如翁仁 甫與梁雅婷 (2012) 考慮了延遲策略下的環境誘因管制問題；李珣琮與施勵行 (2012) 則 引入實質選擇權法來建構再生能源發展的評價模式。但同樣的，國內有關減量成本之研 究亦是較偏向評估溫室氣體減量政策下之總體經濟成本。雖然從事溫室氣體減量、保護
4 好產出及壞產出之聯合生產的概念首先由 Shephard and Färe (1974) 型塑出來；而後，
Luenberger (1992) 與 Chung et al. (1997) 透過此一特性，並藉由 Shephard 距離函數， 建構出方向性距離函數。
5 Zhou et al. (2008) 回顧 100 篇有關 DEA 應用於能源和環境相關的文獻，發現有 38% 的
(6)
全球環境是重要環境政策之一，然確保企業的持續發展及競爭力，也是目前世界各國所 追求的經濟目標。近年來經濟合作暨發展組織 (Organization for Economic Co-operation and Development, OECD) 及 歐 盟 等 國 際 組 織 及 歐 美 各 大 企 業 開 始 重 視 生 態 效 率
(eco-efficiency)6 的概念。所謂的生態效率係指以較少的投入來創造更多的產品和勞務， 並在其生產過程中儘可能減少廢棄物與污染物的排放 (Oggioni et al., 2011)。而方向性距 離產出函數不僅可以衡量生態效率，而且也可以衡量管制下之 CO2減量成本。因此，如 果政府要管制的汙染物是CO2，那麼管制廠商的CO2排放量，是否長期能使廠商在生產 過程中，極小化 CO2的排放量，並以較少的投入來創造更多的產品和勞務即是一個值得 探索的議題。從生態效率的觀點來看，掌握廠商能同時減少能源的使用與 CO2的排放並 增加意欲產出的可能性，以及受管制廠商的減量成本，亦是政府日後公平合理分攤減量 責任，並提出合適的政策工具所不可或缺的資訊。 基於環境方向性距離產出函數同時可考慮好產出擴張、壞產出減少及投入減少的最 大可能性；不僅可以衡量生態效率，而且也可以衡量管制下之 CO2減量成本；因此，不 同於過去文獻著重在總體減量成本的估算或研究對象僅集中於某一特定產業，本文主旨 在於利用環境方向性距離函數，探討未來可能列為我國排放管制之工業部門的14 個產業 之生態效率水準；然後再進一步估算如果對廠商的二氧化碳排放進行管制，各產業的二 氧化碳減量成本。本文的架構與內容如下：共計五節，除本節前言外，第二節為文獻回 顧，第三節介紹說明研究方法，第四節則為資料來源與結構及實證研究的結果與分析， 最後一節為結論與建議。
6 「生態效率」的概念係由世界企業永續發展委員會 (World Business Council for Susta
inable Development, WBCSD) 所提出，是企業追求永續發展及保持競爭力的主要方
法，也是永續保護全球環境的重要概念；近年來得到國際組織如OECD 及歐盟等支持
及歐美各大企業之重視與應用。根據WBCSD，生態效率是一種管理哲學，主要在鼓勵
(7)
貳、溫室氣體減量成本之文獻回顧
一、一般均衡分析方法
目前學術文獻上用以評估溫室氣體減量成本的模型大都以多國動態之總體經濟政策
模型為主，因此所得出之減量成本為總體經濟成本。例如，Kainuma et al. (1999) 利用亞
太整合模型 (Asian-Pacific integrated model, AIM) 7，在五種不同的排放交易情境下，從事
為達到京都機制設定的減量目標所需付出之邊際減量成本的模擬分析。其研究結果指 出，各國均參與交易的情境相對其他情境來說（例如各國單獨減量），所得到的邊際減 量成本最低，約是低於1 噸 40 美元8。McKibbin et al. (1999) 則利用多國多部門的動態一 般均衡模型 (G-Cubed)9 評估在五種情境下京都機制對各部門之潛在影響。研究結果顯 示，為了達到京都議定書的減量目標，被歸類為美國、日本及澳大利亞除外之「其他OECD 7 AIM 最主要是在於檢視包括台灣、香港、韓國等 10 個亞太地區有關回應全球暖化所採 行的政策及其效果 (Kainuma et al., 1999)。此模型利用美國環保署所開發出的大氣穩定
架構 (atmospheric stabilization framework, ASF) 下之次模型及要素投入資料來從事分 析。AIM 包含了四個不同但又互相連結的模型，其中兩個主要模型為預測溫室氣體排
放的 AIM/emission 模型及檢視全球暖化效應的 AIM/impact 模型 (Matsuoka et al.,
1995)。 8 在沒有排放交易的情況下，紐西蘭的邊際減量成本最高，高達 274 美元 (2010 年)。 9 G-Cubed 模型涵概了 8 個地理區域，分別是美國、日本，澳大利亞、其他 OECD 國家、 東歐及前蘇聯、中國、石油輸出開發中國家及其他開發中國家；每一地區裡的生產、 消費及國際貿易活動又分解成12 個部門（5 個能源部門及 7 個非能源部門）(McKibbin and Wilcoxen, 1999) 。
(8)
國家」，此一區域的邊際減量成本為美國的3 倍。Bollen et al. (2004) 採用多區域多部門
的CGE 全球模型─WorldScan10，探討後京都機制的溫室氣體減量政策對荷蘭總體經濟之
影響，研究結果認為若是非洲與亞洲的國家（包括中國與印度）仍然不用負起減量責任
時，則荷蘭於 2020 年時的所得損失估計為國民所得的 2.6%；另外，當參與總量管制的
盟國數愈少，荷蘭的減量成本會愈高。Boeters et al. (2007) 亦採用了 WorldScan 模型，同
樣的也都證實了全球排放交易的總體經濟成本會比附件一國家間之交易降低很多。 國內有關評估溫室氣體減量成本之相關文獻，其研究範疇多侷限於台灣單一國家的 研究，並也多是以總體經濟成本來加以分析衡量。李堅明等 (2005) 採用 TAIGEM-III 模 型11，估算臺灣在 6 種不同情境下12，自 2011 年開始從事減量之總體經濟成本；特別的 是，除了第6 種情境外，溫室氣體減量工具均設定為碳稅。結果發現，當模擬 CO2排放 量在2020 年回歸至 2000 年水準的情境（1998 年全國能源會議結論情境）時，所必須付 出的減量成本（以GDP 損失衡量）在 6 種情境中最高，預計在 2020 年每公噸二氧化碳 將超過10,000 元，平均則為每公噸二氧化碳 6,859 元；至於 6 種情境於 2011-2020 年的 平均減量成本則介於每公噸二氧化碳2,931 至 6,859 元之間。而李叢禎等 (2007) 則考量 溫室氣體減量將會抑制化石能源的使用及減少排放其它有害的空氣污染物，而帶來疾病 發生機會與就醫成本降低之健康附屬效益；因此用全球貿易分析模型 (global trade 10 WorldScan 雖是涵蓋全球的模型，但對歐洲區域有較詳細的刻劃；通常被使用來從事情 境分析及氣候政策的研究。 11 TAIGEM-III 係由清華大學永續發展研究室所研發之單國 CGE 動態模型。 12 除了 2011 年起 CO 2排放量零成長的情境外，另有6 種情境分別為 CO2排放量在2020 年回歸2000 年水準、2011 年以後 CO2 排放量零成長、每年 CO2密集度平均下降1.669% （美國減量模式）、令溫室氣體排放量與GDP1/2呈現固定比率關係（阿根廷減量模式）、 維持GDP 於基線水準，及提高再生能源發電配比在 2020 年達 10%（再生能源發展條 例情境）。
(9)
analysis project, GTAP-E) 13，探討八種不同情境下14溫室氣體減量之平均淨成本15。模擬
結果發現，考量健康附屬效益之平均淨成本約為每公噸二氧化碳53.43 至 106.56 美元；
相反地，未考量健康附屬效益之平均淨成本較高，約為每公噸二氧化碳 56.86 至 113.03
美元。梁啟源 (2007) 則以 1999 年的排放量為基準 (100%)，在假設 2020 年的排放量要
比 1999 年的排放量再減少 25% 的情況下16；採用臺灣動態一般均衡模型 (dynamic
general equilibrium model of Taiwan, DGEMT)17，估算以課徵碳稅來達到CO
2減量目標 時，臺灣之社會邊際減量成本。梁啟源 (2007) 以 GDP 變動量除以 CO2變動量作為CO2 的邊際社會減量成本，而減量方式分22 年一次到位及分年漸進兩種，結果顯示不管 GDP 變動量係採當期值（即不折成現值）或根據折現率5.34% 折成現值，一次到位的作法均 比分年漸進法所產生之邊際社會減量成本來得高。例如，若GDP 變動量採當期值時，一 次到位所產生之CO2的邊際社會減量成本為每公噸2,834 元；分年漸進所產生之 CO2的 13 GTAP-E 模型係美國普渡大學全球貿易中心所研發的多國靜態之能源環境模型，適用於 探討氣候政策與相關的議題。特別的是 GTAP-E 模型納入了國內能源政策變數，即碳 稅，課徵對象為使用能源的所有經濟個體（包括生產部門、私人家計部門及政府部門）， 稅收則歸政府部門所有。 14 八種情境中，模擬一至模擬三為國內減量配搭國際排放交易，但參與國分別為附件 B 國家、全球（不含美國與澳洲）以及全球等三種不同情境；模擬四則為國內單獨減量 情境；模擬五至模擬八中，臺灣未參與國際排放交易，而是以密集度減量模式作為減 量承諾之指標。 15 淨成本即是遵循成本扣除健康附屬效益之部分。考量健康附屬效益下，平均每減少一 噸碳排放之淨成本之計算公式為GDP損失 購買排放權支出 健康附屬效益+ − 碳排放減量 。 16 亦即 2020 年的排放量，要降低至 1999 年當年度之排放量之 75%。 17 DGEMT 是一個結合梁啟源 (2000) 的臺灣能源經濟模型、何金巡的行政院主計處總體
經濟計量模型，以及楊任徵的工研院 MARKAL (market allocation) 工程模型等三個模
(10)
邊際社會減量成本為每公噸2,532 元，比一次到位方式降低了 10.7%。楊晴雯等 (2011) 則
是採用臺灣永續能源發展模型 (Taiwan Sustainable Energy Development, TaiSEND)18 推
估臺灣各部門19之邊際減量成本曲線；然後依據國家減量目標，決定各部門的最適 CO 2 減量與排放核配比例。假設台灣2020 年的國家管制總量限制為 357 百萬公噸時，成本有 效性的核配方式前提下，將使所有部門之邊際減量成本同時等於國家的邊際減量成本， 約每公噸CO2 為4,000 元。換言之，楊晴雯等 (2011) 所估算出來的減量成本是建構在最 適行為及成本有效性的條件下，面對國家管制目標之影子價格。
二、環境方向性距離產出函數
Färe et al. (2003) 首先透過方向性距離函數衡量廠商從事污染減量相關活動時，所造 成好產出損失之貨幣價值；並進而以此作為衡量污染減量成本的依據。為了估算出此一機會成本，Färe et al. (2003) 建立了兩個生產模型，即管制 (regulated) 模型與未管制
(unregulated) 模型。在管制模型下，好產出與壞產出是聯合被生產的20，而且壞產出的產 量是受到管制的；相反的，在未管制模型下，好產出及壞產出的產出水準純是廠商的自 由抉擇。因此，在環境生產函數，管制污染的減量成本便被定義為就任何一個廠商在原 18 此屬單國動態之可計算一般均衡模型，分析對象以能源部門為主，其特色在於可充分 描述經濟個體互動、能源技術發展以及能源資源限制對經濟發展之影響。 19 包括農業、工業、服務業、能源部門、運輸服務業及家計部門。 20 好產出又被稱為意欲產出 (desired output)，如水泥業的卜特蘭水泥和鋼鐵業的鋼筋等產 出。壞產出又被稱為非意欲產出 (undesired output)，在環境相關文獻中，空氣污染源 （CO2、二氧化硫等）和水污染源（生化需氧量、化學需氧量等）都可稱為非意欲產出。 壞產出為好產出的副產品；換言之，無法不生產壞產出而僅生產好產出。
(11) 始壞產出水準下，當壞產出未受管制與受管制時，所能生產的好產出最大產量之差額21。 基於環境生產函數並未考慮減少壞產出有可能產生的代價；Färe et al. (2007) 另在廠商的 目標函數中，加入了同時等量增加好產出及減少壞產出之方向性向量；然後以環境方向 性距離函數來衡量當投入量不變下，未受管制與受管制時，所能生產的好產出最大產量 之差額做為管制污染的成本。 學術上利用方向性距離函數來探討產業或部門之污染減量成本的相關文獻，大都以
已開發國家為主要研究的對象；其中大都侷限以美國 (Pahwa et al., 2002; Pasurka, 2006)、
英國 (Giannakis et al., 2005; Kashani, 2005)、日本 (Sueyoshi and Goto, 2001)，及北歐 (Munksgaard et al., 2005; Korhonen and Syrjanen, 2003) 等為研究對象。而少數特別針對開 發中國家的文獻中，則有針對中國 (Liang et al., 2004)、臺灣 (Chien et al., 2003)，及印度 (Nag, 2006) 等國家所做的研究。 單一國家或跨國/跨地區的文獻，多以某特定產業如能源和工業部門某一產業為探討 對象。例如Picazo-Tadeo et al. (2005) 透過方向性距離函數，探討西班牙的陶瓷工業在環 境管制下所面臨的衝擊。研究結果發現，陶瓷工業在環境管制的情況下，平均 PAC 為 429,000 歐元。同樣地，Murty et al. (2007) 採用方向性距離函數，分析印度的火力發電廠 在環境管制前後的情況，結果發現，許多火力發電廠都未充份運用現有投入要素以達最 適效率水準，並且也發現意欲產出（即好產出）和非意欲產出（即壞產出）之間的替代 彈性高低，顯著地影響發電廠的邊際污染減量成本。而 Matsushita and Yamane (2012) 採
用方向性距離函數估算日本的火力發電廠和核能發電廠的邊際PAC，研究結果指出，每
噸CO2的價格為39 美元與每公升低放射性污染物 (low-level waste) 的價格為 1,531 美元。
21 Färe et al. (2007) 指出這種污染減量成本的計算係環境生產函數 (environmental
(12)
至於探討跨產業減量成本之相關文獻，其實為數不多。Murty and Kumar (2002) 採用
資料包絡分析法 (data envelope analysis, DEA) 和隨機邊界法 (stochastic frontier analysis, SFA) 估算印度的水污染防治措施的維護成本。研究指出，平均減少每一公噸生化需氧量 (bio oxygen demand) 的成本為 246,496 美元；在污染水來源的 10 個產業中，以製藥業的
邊際減量成本最高。另一方面，平均減少每一公噸化學需氧量 (chemical oxygen demand)
的成本為77,462 美元，這 10 個產業中則以石油煉製業的邊際減量成本最高。至於國內目 前使用方向性距離函數來推估CO2減量成本的文獻僅有吳珮瑛等 (2010)，但其探討的也 是總體經濟成本22。吳珮瑛等 (2010) 利用方向性距離函數與影子價格模型，推算 107 個 國家在1990 至 2005 年間 CO2邊際減量經濟成本。結果顯示，所得水準愈高的國家，面 臨減量所需付出的邊際減量成本也會愈高。
參、研究方法
由於 CO2為我國所排放溫室氣體中最大宗，政府甚至已訂定了國家節能減碳總目 標，廠商未來勢必要面臨 CO2的減排。除了來自政府強制的減量要求外，廠商基於社會 責任或迫於社會壓力亦可能自行進行減量計劃。但若要廠商保持競爭力同時兼顧永續發 展，可能會因為產業的不同而有不同的表現；即生態效率水準會有所差異。此外，追求 生態效率下的減量成本也是政府為了確保環境、經濟及社會之永續發展所必須評估的。 基於方向性距離產出函數不僅可以衡量生態效率，也可以衡量管制下壞產出之減量 成本。所以，本文主旨在於透過環境方向性距離函數來探討台灣工業部門各產業之生態 22 吳珮瑛等 (2010) 檢視各種情況下，國際結盟參與排放減量之成本有效性差異。基於排 放權交易屬跨國交易，若此一成本只考慮技術面的邊際成本，往往會低估特定國家為 達CO2減量目標所必須付出的代價。因此，吳珮瑛等 (2010) 以國內生產毛額 (GDP) 之 改變做為CO2減量所付出之代價。(13) 效率，並藉此估算管制 CO2這個壞產出之排放量所產生之減量成本。研究步驟分為兩部 份：首先，透過資料包絡分析法估計生態效率 (ecological efficiency)；其次，再衡量透過 不同 CO2的技術可棄置性 (technology disposability) 假設下的生態效率來推估 CO2減量 成本。
一、生態效率
生態效率是近年來國際組織呼籲企業追求永續發展及保持競爭力的主要方向，也是 永續保護全球環境的重要概念。所謂的生態效率係指以較少的投入來創造更多的產品和 勞務，並在其生產過程中儘可能減少廢棄物與污染物的排放 (Oggioni et al., 2011)。 早期生態效率的指標多採用簡單的單一指標來加以衡量，例如每單位廢棄物的經濟 產出。因此，過去的生態指標常常僅就生產過程少數幾個要素加以個別考量，忽略了其 他面向的整體影響 (Tyteca, 1996)；然而，利用 DEA 分析法來估算生態效率則排除了上 述的問題。雖是如此，當DEA 模型被用來估計生態效率時，仍然會因為將汙染設定為投入 (如 Liu and Sharp, 1999; Korhonen and Luptacik, 2004) 或是設定為非意欲產出 (undesired output) 而產生了不同的衡量方式。其中，由 Färe et al. (2003) 首先建構出來的 方向性距離產出函數，便是把汙染視為非意欲產出的另一種生態效率估算方法。
然而，在處理有非意欲產出的生產程序時，技術的可棄置性 (technology disposability)
對決策單位的效率有很重要的影響。一般而言，技術的可棄置性可用非意欲產出的強可 棄置性 (strong disposability) 及弱可棄置性 (weak disposability) 來說明。強可棄置性指的 是廠商在生產過程中所產生的非意欲產出是可以不用負擔任何成本、自由、且無限量的 棄置。相反地，弱可棄置性則指在生產過程中，減少非意欲產出會使意欲產出減少的情 況。換言之，弱可棄置性的假設可用來衡量環境管制的效果；如果有外來的管制要求廠 商減少非意欲產出，則原本用來生產意欲產出的部份資源將用來投資污染防治設備，而 使得意欲產出的生產減少；因此，汙染管制會產生成本 (Zofio and Prieto, 2001; Färe et al.,
(14) 2007)。以下則就本文實證模型的基本理論加以詳細說明如下。 本文以Färe et al. (2007) 的設定為基礎，評估臺灣工業部門之廠商的生態效率。首 先，技術集合 (technology set, T) 定義為： [( , , ) : ( , )] T = y b x x可以生產 y b (1) 其中，x=( ,x x1 2,",xN)，xk n∈R+為第k (= 1, 2,..., K) 位決策單位的第 n (=1, 2, , N" ) 個 投入要素量。y 為意欲產出，即廠商的主要產出，y=( ,y y1 2, ," yM)，ykm∈R+為第k 位 決策單位的第 m (=1, 2, , M" ) 個意欲產出量。b 則為生產過程中所伴隨著的副產品 (by-production) 即非意欲產出，b=( , , , )b b1 2" bj ，bkj∈R+為第 k 位決策單位的第 j (=1, 2, , J" ) 個非意欲產出。本文不設定損害函數 (damage function)，不考慮非意欲產 出對環境的衝擊，僅視非意欲產出為產出之一。 由於生產技術涵蓋了非意欲產出，因此，產出集合 (output set; P(x)) 為給定投入情 況下，所有可行產出向量 {(y, b)} 的集合： ( ) [( , ) : ( , , ) ] P x = y b y b x ∈T (2) 對於清潔或降低非意欲產出是否會產生成本，文獻上對於環境技術有兩種可棄置性 的假設。第一種環境技術假設為強可棄置性，表示產出y 的減少與產出 b 的減少不具有 等比例關係，亦即非意欲產出的減少不需伴隨著意欲產出的減少。若( , )y b ∈P x( )且 ( , ) ( , )y b′ ′ ≤ y b ，可推論( , )y b′ ′ ∈P x( )。圖 1 顯示強可棄置性之環境技術的生產前緣為 (OECD)。如果假設非意欲產出具有強可棄置性，則表示廠商處理非意欲產出不需要成 本，意即廠商排放非意欲產出沒受到管制；第二種環境技術假設為弱可棄置性，表示意 欲產出y 與非意欲產出 b 的聯合生產必須以等比例關係減少。在假設非意欲產出具弱可 棄置性，若( , )y b ∈P x( )且0≤ ≤θ 1，可推論(θ θy b, )∈P x( )。此時廠商減少非意欲產出 需以固定的比例減少意欲產出。以圖1 說明，假設非意欲產出( )b 具弱可棄置性，且意欲
(15)
產出具強可棄置性，其生產前緣為 (OABCD) 23。
其次，使用不同的方向性向量可以讓分析限制在產出上。例如，若設定g=( , 0, 0)gy
時，表示廠商維持原始觀察到的非意欲產出與投入量不變，僅極大化意欲產出的生產， 此即環境生產函數 (Färe et al., 2007) 。Färe et al. (2007) 及 Mandal and Madheswaran
(2010) 均將方向性向量設定為g=( ,gy −gb, 0)，即是在不增加投入的前提下，將注意力
放在意欲產出的增加及非意欲產出的減少；此種設定方式著重在短期分析。本文為了觀
察廠商長期的生態效率及其減量成本，因此不同於 Färe et al. (2007) 及 Mandal and
Madheswaran (2010)，而是令方向性向量為g=( ,gy −gb,−gx)允許經濟體系所有投入的數 量都可以變動來評估全面技術24。此時生態效率為同時考慮減少投入與非意欲產出及增加 意欲產出。 y a' k B a k" A O D E C b (CO2排放) ( 意 欲 產 出 ) k' 圖1 生產前緣與 CO2減量成本 23 雖然假設非意欲產出具有強可棄置性並不合理，但可以表達無管制的環境技術 (Färe and Grosskopf, 2000)。 24 Oggioni et al. (2011) 衡量全世界水泥產業之生態效率時，亦是允許投入量可以變動。
(16) 方向性向量g=( ,gy −gb,−gx)的正式定義如下： 0( , , ; y, b, x) max{ : ( y, b, x) ( )} D y b x g g gG = β y+βg b−βg x−βg ∈P x (3) 其中，方向性向量對意欲產出與非意欲產出的處理採取不對稱型態。β 為極大化擴大意 欲產出與縮減非意欲產出及投入的數量，也就是同時達成意欲產出 y 增加，及非意欲產 出CO2排放與投入x 減少的最大可能數量。(3) 式表示極大化問題為由g 方向擴充意欲y 產出，且由− 與gb − 方向分別縮減最大可能的非意欲產出與投入；此外，擴充與縮減gx 的數量相同25。 在變動規模報酬與強可棄置性的參考技術假設下，方向性技術距離函數 (3) 式可經 由解出下列規劃問題，得到廠商在無管制技術 (unregulated technology) 下的效率水準26： 0( , , ; , , ) max k k k k y b x DU y − b− x− g g g = β − JJJJG s.t. 1 m K k k km k m y k z y y− β −g = ≥ +
∑
, m= "1, ,M (4)25 Färe and Grosskopf (2000) 指出等幅度擴充意欲產出與縮減非意欲產出，係達到生產前
緣之最短距離的最適方向；因此本文假設意欲產出的增加與非意欲產出的減少幅度相 同。 26 本文所謂無管制技術是指廠商對於非意欲產出的棄置完全不用負擔任何成本，可將全 部投入用於追求意欲產出的最大生產。相反地，有管制技術 (regulated technology) 則 是指廠商對於非意欲產出的棄置有其成本存在，因此勢必要調整現有的環境技術，將 原本投入意欲產出的生產投入移轉一部分至非意欲產出的棄置處理。
(17) 1 , 1, , j K k k k j k j b k z y b− β −g j J = ≥ − =
∑
" (5) 1 , 1, , j K k k k n k n x k z x x− β −g n N = ≥ − =∑
" (6) 1 1 K k k z = =∑
0, 1, 2, , k z ≥ k= " K 若參考技術假設弱可棄置性，則可以求得廠商在管制技術後的效率水準： 0( k , k , k ; y, b, x) max k D yG − b− x − g g g = β − s.t. 1 , 1, , m K k k k m k m y k z x x− β −g m M = ≥ + =∑
" (7) 1 , 1, , j K k k k j k j b k z b b− β −g j J = = − =∑
" (8) 1 , 1, , j K k k k n k n x k z x x− β −g n N = ≤ − =∑
" (9) 1 1 K k k z = =∑
0, 1, 2, , k z ≥ k= " K 值得注意的是，兩個線性規劃問題的差異為棄置性的假設。管制環境技術之第 (8) 式 的等號，表示非意欲產出具有弱可棄置性的假設，此時意欲產出與非意欲產的聯合生產 必須以等比例關係減少，此關係可由圖 1 的 (OAB) 表達。此時減少非意欲產出需要將(18) 原本用於生產意欲產出的資源，投資於減少CO2的設備；至於無管制技術之第 (5) 式為 不等式，為非意欲產出具有強可棄置性的假設，此時廠商排放 CO2不需成本且無排放量 的限制，換言之，CO2的排放與意欲產出的生產不需以等比例關係變動，此關係可由圖1 的 (OEB) 表達。解讀方向性距離函數模型計算的效率指標時亦需要注意，DU0 JJJJG 所計算 出的技術效率為廠商的實際數據與生產可能前緣的距離，故當β =0表示廠商為是具有效 率的27。
二、
CO
2減量成本
透過方向性距離函數的向量設定，可以衡量同時減少壞產出與增加好產出的距離， 亦即減少壞產出所需要犧牲好產出的代價。在Färe et al. (2003) 提出此架構之後的文獻都 將非意欲產出統稱為汙染物，例如，二氧化硫、氮氧化物、懸浮微粒、一氧化碳或二氧 化碳等。而本文所要討論的非意欲產出是二氧化碳 CO2。如前所述，在強可棄置性的參 考技術假設下，廠商排放非意欲產出是不受管制，所以意欲產出可以隨廠商意願擴增； 因此，廠商會將原本的所有投入仍用於生產意欲產出，無須調整目前的環境生產技術去 考慮非意欲產出的棄置。然而，在弱可棄置性的參考技術假設下，由於管制，使得廠商 必須將原本用以生產意欲產出的投入資源，部分轉用來減少非意欲產出；因此造成意欲 產出的減少。根據上述說明，CO2減量成本可定義為在環境管制下，廠商從事 CO2減量 活動所導致意欲產出的損失；也就是從無管制技術到管制技術，所能生產的最大意欲產 出之差距 (Färe et al., 2003; Färe et al., 2005; Färe et al., 2007)。據此，CO2減量成本可以用兩個方向性距離函數的差額來表達：
0( k, k, k; y, b, x) 0( k, k, k; y, b, x)
PAC=JJJJGDU y b′ ′ x ′ g g g −D y bJJG ′ ′ x′ g g g (10)
(19) 若以圖1 來說明聯合生產法時，(OABCD) 為弱可棄置性假設，也是管制技術的生產 前緣，代表在給定投入資源的情況下，意欲產出與非意欲產出的組合。而強可棄置性假 設，也是未管制技術的生產前緣則為 (OECD)。由圖 1 可以得知，弱可棄置性的生產前 緣包含於強可棄置性的生產前緣。廠商k′ 的觀察值為 (yk′,bk′)，若維持非意欲產出不 變，在管制技術下，可以生產的最大意欲產出為k′′ ；在無管制技術下，可以生產的最大 意欲產出則為 k； k′ k′′ 代表的便是技術無效率，定義為觀察值 ( k′ ) 與弱可棄置性前緣 的距離。管制的成本則是無管制技術與管制技術兩者最大意欲產出的差距，k k′′ 。 然而，本文所強調的管制是在符合生態效率前提下，同時從事 CO2減量、投入減少 及意欲產出增加。因此管制技術可以生產的最大意欲產出為a；無管制技術可以生產的最 大意欲產出則為a'； aa′ 則是管制下的 CO2減量成本。而ak′ 代表廠商內部的技術無效率 與弱可棄置性前緣所造成意欲產出減少的部分，並不視為管制後廠商所面對的 CO2減量 成本。
肆、實證結果
一、資料來源與結構
臺灣實施 CO2排放減量已成必要之政策，雖然我國尚未公佈受管制的產業，不過大 致上應以工業部門和能源部門為優先考量對象（黃宗煌與李堅明，2008）。因此，本文 以我國工業部門14 個產業中的 365 家上市櫃、興櫃及公開發行公司在 2005 年至 2010 年 所形成的混合資料 (pooling data)，利用環境方向性距離函數估算我國工業部門在強可棄 置性與弱可棄置性的不同假設下，各個公司生態效率水準與平均減量成本。惟基於分析 方便，本文的實證結果將彙整成產業別資料。本文的14 個產業包括了食品飲料及菸草業、(20) 紡織成衣及服飾業、紙漿、紙及紙製品業、印刷業、化學材料與化學製品製造業、橡膠 製品製造業、塑膠製品製造業、水泥及水泥製品業、陶瓷製品與玻璃及玻璃製品製造業、 鋼鐵基本工業、機械設備製造業、電腦通信及視聽電子產品製造業、運輸工具製造業， 以及營造業28。 採用環境方向性距離函數來估計臺灣工業部門廠商的生態效率時，需要選擇投入項 目與產出項目。基本上，投入變數為決策單位 (DMU) 所使用的資源，而產出變數則是 決策單位將資源轉換成產品或勞務時，其績效及活動的衡量。本文的產出有兩項，包括 意欲產出及非意欲產出。由於本文所研究的14 個產業，每個產業的實物產出單位均不同；
故在選擇意欲產出變數時，根據多篇文獻（如Murty and Kumar, 2002, 2003; Watanabe and Tanaka, 2007），以銷售價值 (sales value) 來衡量績效可以解決衡量單位不同的困擾。基
於銷貨淨額為實際的銷貨29，因此本文以公司的銷貨淨額作為意欲產出（好產出）的變數。
非意欲產出則是 CO2的排放量（壞產出）。另一方面，在投入變數的選擇上，本文也是
以一般環境DEA 文獻（如 Murty and Kumar, 2002, 2003; Watanabe and Tanaka, 2007）常 用的薪資費用、銷貨成本和固定資產淨額來分別做為勞動投入、原物料投入與設備投入 等三項生產投入的替代變數。銷貨淨額、勞動投入、原物料投入與設備投入等變數資料 均來自公開資訊觀測站。 由於我國目前並沒有各公司CO2排放量之資料，因此本文以兩階段方式計算各公司 之 CO2排放量。第一階段，本文首先以陳香梅等 (2011) 利用「能源平衡表」中各產業 燃料消費資料所估算出來的台灣57 個產業於 2005-2010 年的燃料燃燒 CO2排放量為基礎 28 產業的 CO 2排放量中之產業係以能源局的分類為主，由於除了CO2排放量資料外，其 他的變數均透過公開資訊觀測站取得。惟公開資訊觀測站的產業名稱與能源局採用名 稱有些是不同的，因此，本文以公司在公開資訊觀測站列示的主要生產產品，逐一核 對中華民國行業標準分類（行政院主計處，2010），分類成 14 個產業。 29 銷貨淨額為銷貨毛額減掉銷貨折讓及銷貨退回，所以為實際的銷貨價值。
(21) 30，而其CO 2排放量亦包括了用電排放31。其次，再以資料中所有樣本公司之合計產值占 其所屬產業的總產值比例，分攤產業別的CO2排放量，如同 (11) 式32。而在第二階段， 因為能源消費之費用屬於製造費用，故進一步以個別公司製造費用占樣本公司製造費用 總額的比例為權重，分別分攤每個產業之CO2排放量到個別公司，求得個別公司的 CO2 排放量，亦即 (12) 式所示： 第j 產業所有樣本公司之 CO2排放量 ＝第j 產業之 CO2排放量× j j 第 產業樣本公司產值之加總 第 產業之產值 (11) 第j 產業第 i 個樣本公司之 CO2排放量 ＝第j 產業所有樣本公司之 CO2排放量× i j 樣本公司 製造費用 第 產業樣本公司製造費用之加總 (12) 公開資訊觀測站原始資料共有469 間的公司資料，但本文刪除 46 家缺乏部份資料或 在資料年度下市櫃之公司，以及58 家公司因為主要產品無法分類到適當的部門，最後採 用樣本為365 家上市櫃、興櫃及公開發行公司於 2005 年至 2010 年的跨年度平衡資料， 30 估算方法採部門方法 (sectoral approach)，即計算「最終使用部門」使用能源所排放的 CO2。 31 將發電部分之 CO 2電力總排放量依各部門用電，比例分配於各部門。另外，由於二氧 化碳最主要的排放源除了來自燃料燃燒及用電排放外，生產製程中也會產生二氧化 碳，尤其是水泥業的製程排放相對燃燒排放高，所以陳香梅等 (2011) 計算水泥產業的 CO2排放量時亦有包括製程排放。 32 由於資料蒐集上的限制，本文在各產業中僅有部分公司之資料，因此本文先以 11 式來 估算所有樣本公司占其所屬產業別的CO2排放總量。
(22) 共2,190 個觀察值33。
二、基本統計量
表1 則為本文利用上述個別公司資料，所計算出其所歸屬產業別的相關變數基本統 計量。以銷貨淨額之平均值而言，在各個產業別之中，以電腦通信及視聽電子產品製造 業（612 家公司）的平均銷貨淨額為最高（約 323.7 億元），標準差也最大（約 1,064.5 億元）；而印刷業（6 家公司）平均銷貨淨額為最低（約 8.67 億元），標準差也最小（約 0.87 億元）。在非意欲產出 (CO2) 方面，水泥及水泥製品業（48 家公司）的平均 CO2 排放量在各產業別中是最高的（2,350,510 公噸），標準差也最大 （3,011,540 公噸） ； 相反地，機械設備製造業（60 家公司）的平均 CO2 排放量是最低（4,581 公噸），印刷 業的標準差最小（353 公噸）。在薪資費用方面，平均而言，以運輸工具製造業（72 家 公司）最高（約10.23 億元），而以營造業（294 家公司）為最低（約 1.04 億元）；若以 標準差來看，鋼鐵基本工業（252 家公司）最大，印刷業最小。銷貨成本方面，平均值則 以電腦通信及視聽電子產品製造業為最高（303.67 億元）與印刷業為最低（7.74 億元）； 標準差則以電腦通信及視聽電子產品製造業最大，印刷業最小。最後，在固定資產淨額 方面，則是以鋼鐵基本工業的平均值（73.65 億元）及標準差為最高；而機械設備製造業 的平均值為最低（5.43 億元），印刷業的標準差為最小。 33 由於本文是以陳香梅等 (2011) 的研究結果為基礎，進一步再估算各產業樣本公司之 CO2排放量，因此限制了本文資料的研究期間僅從2005 年至 2010 年為止。(23) 表1 各變數的基本敘述統計量 產業（家數） 銷貨淨額 （千元） CO2排放量分攤 （公噸） 薪資費用 （千元） 銷貨成本 （千元） 固定資產淨額 （千元） 平均數 15,303,452 186,975 707,497 13,421,396 7,364,703 標準差 31,980,365 551,147 2,542,684 25,831,427 22,820,844 最大值 236,452,528 3,923,134 18,983,042 190,928,784 167,043,040 鋼鐵基本 工業(252) 最小值 253,303 1,587 16,531 249,276 142,702 平均數 5,787,924 2,350,510 434,473 5,030,132 6,870,792 標準差 7,263,337 3,011,540 536,749 6,359,304 11,641,668 最大值 26,067,528 11,002,213 2,070,928 21,832,794 42,241,304 水泥及水 泥製品業 (48) 最小值 615,251 121,291 39,603 619,090 346,526 平均數 22,089,965 77,369 1,022,533 19,811,259 3,612,572 標準差 17,447,738 62,534 640,796 16,037,836 3,334,339 最大值 87,897,424 288,078 3,063,056 82,568,816 14,428,403 運輸工具 製造業 (72) 最小值 1,402,883 13,617 154,647 1,425,130 38,718 平均數 6,664,385 182,888 593,516 5,938,863 3,172,608 標準差 6,808,023 170,986 617,290 6,008,758 3,020,532 最大值 23,136,496 620,504 2,148,374 20,646,246 12,389,920 紙漿、紙及 紙製品業 (54) 最小值 251,184 5,635 11,848 216,706 36,277 平均數 4,864,851 160,246 330,573 4,443,942 1,963,060 標準差 8,012,044 235,461 556,996 7,277,033 2,843,150 最大值 50,943,812 1,454,758 3,642,237 45,259,056 16,383,362 紡織成衣 及服飾業 (312) 最小值 511 114 6,585 2,467 17,075 平均數 6,443,465 625,381 918,600 4,848,781 4,405,879 標準差 5,557,354 515,889 766,752 4,234,049 4,851,953 最大值 15,214,279 1,465,664 2,083,415 11,724,333 12,494,577 陶瓷製 品、玻璃與 玻璃製品 製造業 (18) 最小值 2,126,047 148,051 244,108 1,429,060 480,498
(24) 表1 各變數的基本敘述統計量（續） 產業（家數） 銷貨淨額 （千元） CO2排放量分攤 （公噸） 薪資費用 （千元） 銷貨成本 （千元） 固定資產淨額 （千元） 平均數 32,372,555 175,017 500,357 30,366,989 695,280 標準差 106,451,152 790,865 964,332 101,934,308 1,285,648 最大值 1,008,204,032 9,327,236 6,045,691 981,832,064 8,958,559 電腦通信 及視聽電 子產品製 造業(612) 最小值 21,214 69 2,015 30,751 3 平均數 867,049 4,648 134,571 774,488 564,862 標準差 86,651 353 9,266 80,096 87,059 最大值 939,375 4,950 142,724 856,334 673,235 印刷業 (6) 最小值 723,538 4,071 120,974 653,048 455,842 平均數 3,417,245 9,502 103,767 2,713,431 776,022 標準差 3,870,025 23,573 129,280 3,096,488 1,292,509 最大值 26,019,014 377,000 590,006 17,650,262 9,218,802 營造業 (294) 最小值 2,636 2 5,278 1,872 64 平均數 8,166,615 53,906 698,298 6,354,771 3,310,893 標準差 13,401,466 131,932 1,436,686 10,152,766 8,828,514 最大值 60,905,716 1,056,944 6,888,997 47,738,456 47,835,044 食品飲料 及菸草業 (144) 最小值 136,542 104 21,382 126,951 46,157 平均數 2,105,749 4,581 176,743 1,661,759 543,448 標準差 1,410,904 3,859 113,971 1,132,930 311,360 最大值 5,675,824 18,974 465,883 4,723,577 1,490,121 機械設備 製造業 (60) 最小值 390,973 969 48,274 274,354 76,214 平均數 2,945,576 48,554 247,519 2,531,090 1,095,587 標準差 2,792,790 56,549 258,423 2,354,815 1,666,417 最大值 10,004,193 195,996 1,173,052 7,847,507 10,673,142 塑膠製品 製造業 (72) 最小值 189,246 1,505 33,591 182,773 118,541
(25) 表1 各變數的基本敘述統計量（續） 產業（家數） 銷貨淨額 （千元） CO2排放量分攤 （公噸） 薪資費用 （千元） 銷貨成本 （千元） 固定資產淨額 （千元） 平均數 4,664,995 54,622 545,713 3,729,012 2,472,764 標準差 4,797,332 58,995 586,394 3,803,232 2,260,412 最大值 19,839,614 238,726 2,096,978 16,022,315 9,581,858 橡膠製品 製造業 (48) 最小值 772,429 9,229 51,723 706,986 418,373 平均數 9,260,827 186,338 330,919 8,021,842 3,107,220 標準差 27,605,578 791,917 992,928 23,774,707 11,829,244 最大值 184,343,936 5,077,703 6,268,012 156,804,816 76,384,632 化學材料 與化學製 品製造業 (198) 最小值 187,162 2,056 22,184 179,728 30,646 平均數 14,663,159 181,564 448,731 13,331,451 2,414,676 標準差 59,379,315 764,782 1,167,371 56,409,846 9,377,439 最大值 1,008,204,032 11,002,213 18,983,042 981,832,064 167,043,040 全部樣本 (2,190) 最小值 511 2 2,015 1,872 3 註：所有金額數字均以物價指數調整為2006 年之貨幣金額。
三、各產業的生態效率水準
所謂的生態效率就是強調減少壞產出及投入的同時也要極大化好產出。生態效率係 近年來廠商在節約資源的同時，努力協調產出增加與環境保護兩者間矛盾所建立的一個 重要概念。簡單的說，環境方向性距離函數所估算之效率水準是各個決策單位利用前面 所述之第 (3) 式，以g=( ,gy −gb,−gx)之方向到最大可能生產邊界上的距離，因此數值 愈小愈是具有效率。本文首先利用環境方向性距離函數估算我國工業部門各產業在弱可 棄置性及強可棄置性兩種假設下的生態效率水準。此種生態效率分析方法得以衡量非意 欲產出減少及意欲產出增加的最大可能性。(26) 從表2 可知，在弱可棄置性（有管制技術）的假設之下，平均生態效率水準約為 1.42 億元；代表廠商到達管制前緣仍需增加1.42 億元。因此，相較平均值而言，機械設備製 造業、印刷業、營造業、食品飲料及菸草業、塑膠製品製造業、橡膠製品製造業、運輸工 具製造業及電腦通信及視聽電子產品製造業依次分別為較有生態效率的產業；而水泥及 水泥製品業為最不具生態效率的產業，其次則是陶瓷製品、玻璃與玻璃製品製造業。 相反地，在強可棄置性（無管制技術）的假設下，平均生態效率水準約為14.6 億元； 代表廠商到達非管制技術前緣仍需增加14.6 億元。與管制技術的結果比較，除了運輸工 具製造業及食品飲料及菸草業外，印刷業、機械設備製造業、營造業、電腦通信及視聽 電子產品製造業、塑膠製品製造業及橡膠製品製造業仍是比生態效率平均值低的產業； 而鋼鐵基本工業為最不具生態效率的產業，其次則是運輸工具製造業、化學材料與化學製 品製造業、水泥及水泥製品業等。 另外，由表2 亦可得知當在強可棄置性的假設下，廠商對 CO2的棄置是不受管制的， 所以當廠商在同時等比例減少非意欲產出及增加意欲產出的生態效率前提下，要到達生 產前緣可增加的意欲產出會比弱可棄置性所需要增加的意欲產出來得多。這意謂著如果 廠商受到 CO2排放管制，讓廠商在面對污染排放時必須負擔成本的話，透過廠商在生產 環境技術的調整，其生態無效率程度較低。 總而言之，從未受管制（強可棄置性）到受管制後（弱可棄置性），14 個產業的生 態效率均有所提升。因此，政府若能賦予廠商減量 CO2的責任，則廠商在追求意欲產出 最大的同時，也兼顧CO2 排放（非意欲產出）及生產投入的極小，那麼生態效率水準將 會較高；相反地，若政府放任廠商的污染行為或廠商對自己的生產活動不進行環境管理， 那麼生態效率水準則會較低。
(27) 表2 生態效率水準與污染減量成本 單位：千元 生態效率水準 管制技術 （弱可棄置性） 無管制技術 （強可棄置性） 減量 成本 生態效率 改善排名 產 業 數值 排名 數值 排名 數值 排名 鋼鐵基本工業 186,241 12 4,035,429 14 3,849,188 1 水泥及水泥製品業 1,581,157 14 2,028,322 11 447,165 11 運輸工具製造業 74,098 7 3,052,944 13 2,978,846 2 紙漿、紙及紙製品業 182,594 10 2,012,927 10 1,830,334 4 紡織成衣及服飾業 148,401 9 1,304,126 7 1,155,725 8 陶瓷製品、玻璃與 玻璃製品製造業 623,990 13 1,822,425 9 1,198,435 7 電腦通信及視聽 電子產品製造業 105,055 8 625,121 4 520,066 10 印刷業 4,618 2 314,999 1 310,381 14 營造業 7,465 3 398,730 3 391,265 12 食品飲料及菸草業 45,885 4 1,640,257 8 1,594,373 5 機械設備製造業 4,421 1 387,399 2 382,977 13 塑膠製品製造業 48,414 5 651,287 5 602,874 9 橡膠製品製造業 54,365 6 1,290,451 6 1,236,086 6 化學材料與化學製品製造業 185,859 11 2,259,128 12 2,073,269 3 全部樣本之平均值 142,393 -- 1,461,079 -- 1,318,686 -- 註：1.所有金額數字均以物價指數調整為 2006 年之貨幣金額。 2.數值愈小，生態效率排名愈佳。
(28)
四、各產業的
CO
2減量成本
在分析管制技術及非管制技術對各產業的生態效率水準後，本文進一步估算各產業 因為管制所額外必需付出的 CO2減量成本。本文所估算的 CO2減量成本 (PAC) 是指各 產業或各公司在弱可棄置性（管制技術）及強可棄置性（非管制技術）兩種假設下，所 能生產之意欲產出的差額。 由於在強可棄置性假設下，廠商可以隨心所欲的增加意欲產出及非意欲產出；在弱 可棄置性的假設下，因為要顧及到非意欲產出的排放管制，生產前緣將內縮，意欲產出 的擴增將受限。所以，CO2減量成本定義為由未管制CO2排放到管制下意欲產出的損失； 具體而言，是環境方向性距離分析中兩種棄置性假設下，生態效率水準的差額。 從表2 的估計結果發現，14 個產業的 CO2的平均減量成本為平均每家廠商每年必須 付出 13.19 億元之金額。也就是在生態效率前提下，管制 CO2的排放會造成平均每家廠 商的銷貨淨額損失13.19 億元。與平均值相比較，本文發現平均減量成本相對較高的產業 依次為鋼鐵基本工業（38.49 億元）、運輸工具製造業（29.79 億元）、化學材料與化學 製品製造業（20.73 億元）、紙漿、紙及紙製品業（18.30 億元）及食品飲料及菸草業（15.94 億元）。平均減量成本相對較低的產業則依次為印刷業（3.1 億元）、機械設備製造業（3.83 億元）、營造業（3.91 億元）、水泥及水泥製品業（4.47 億元）、電腦通信及視聽電子 產品製造業（5.20 億元）、塑膠製品製造業（6.03 億元）等。不過，各個產業的平均減量 成本差異甚大，這意謂不同產業之廠商，在管制與不管制兩者技術下，所能生產的最大 意欲產出上有極大的差異存在。 另一方面，如果我們從各產業的生態效率改善幅度來看，則存在不同的政策意涵。 舉例來說，鋼鐵基本工業從未受管制的強可棄置性到受管制後的弱可棄置性，它的生態 效率則從4,035,429 千元下降到了 186,241 千元，這表示了鋼鐵基本工業在 CO2 排放管制 之後，其生態效率確實提升了（且相對效率排名從第14 名提升至第 12 名），亦即對鋼 鐵基本工業實施CO2排放管制政策是有效的，但鋼鐵基本工業也因此減少了3,849,188 千(29) 元的意欲產出，亦即本文所估算的 CO2減量成本。另一方面，水泥及水泥製品業從未受 管制到受管制後的生態效率，則是從2,028,322 千元下降到了 1,581,157 千元，這意謂水 泥及水泥製品業在 CO2排放管制之後，其生態效率雖是有所改善，但改善的幅度並不太 多，甚至從相對排名的角度來看，它從未管制的第11 名變成管制後最無生態效率的產業。 換句話說，若是對水泥及水泥製品業實施管制政策，雖然對產業而言，它的減量成本只 有447,165 千元；但從相對的生態效率來說，管制之後的提升幅度也是很少，甚至還變成 最無效率的產業。因此，如果我們以環境方向性距離函數與生態效率的觀點來看，從強 可棄置性的無管制技術到弱可棄置性的有管制技術，水泥及水泥製品業都是一個無生態 效率的產業，因此透過政府管制來提升生態效率，對此產業來說並非是一個有效的政策 選擇；相反地，如果將其移至境外生產，直接限制它對本地CO2的排放或許是一種選擇。 不過，從政策的實務面來說，關廠外移所造成的影響卻是不得不加以考慮的問題。因為 水泥業為台灣的基礎產業之一，中、下游的建築與營造業都需使用，倘若因為關廠外移 而轉而必須大量仰賴進口水泥，亦會造成進口依賴的潛在問題；除此之外，如果從全球 的角度來看，外移廠房亦會造成碳漏損 (carbon leakage) 的風險存在。因此，尋求降低水 泥生產中CO2排放之先進技術，應是當前比較可行作法。國際能源署 (International Energy
Agency, IEA) 以及世界企業永續發展委員會 (World Business Council for Sustainable Development, WBCSD) 為呼應 2008 年 G8 高峰會所提出的要求，於 2009 年發佈了在 2050
年的碳減排目標下之水泥技術路線圖34，為水泥業提供了4 種具體有效的減排技術35，包
括了投資更符合熱能及電能效率 (thermal and electric efficiency) 的窯爐 (kiln) 設備、降
34 詳細內容可參考 OECD/IEA and The WBCSD (2009)。
35 具體來說，水泥製程當中，導致 CO 2 排放的主因來自於燃燒 (combustion) 及鍛燒 (calcination)。燃燒所產生的 CO2排放與煤炭、電力及燃油等燃料的使用有關，煅燒所 產生的 CO2 排放則與石灰石及黏土等生料在不同型式的窯內高溫燒製成水泥熟料有 關。正因為如此，4 種減排技術便是根據不同階段 CO2的排放所提出的改善或改造方法 學。印度及英國即是遵循此一減排途徑來追求其國內水泥業的永續發展 (CSI, 2013; MPA, 2013)。
(30)
低水泥的熟料 (clinker) 含量 、使用可燃性廢料如生質能源 (biomass) 做為替代燃料的
技術、及二氧化碳捕獲與封存技術 (carbon capture and storage, CCS)36。
再者，本文透過環境方向性距離函數所衡量的CO2減量成本係不管制CO2排放及管 制 CO2排放兩種棄置性假設下，兩者生態效率水準的差額。所以，從鋼鐵基本工業與水 泥及水泥製品業的結果可知，CO2減量成本愈小其實也是表示兩者生態效率水準的差額 愈小；換言之，管制之後其所能改善的生態效率幅度亦是愈小。所以在Färe et al. (2007) 環 境方向性距離函數的模型下，水泥及水泥製品業在管制之前與之後的意欲產出之差額只 有 447,165 千元，但也意謂著其在管制前後均屬生態較無效率之產業；因此雖然產業的 CO2減量成本不多，但它所帶來生態效率的改善程度也很低。換句話說，水泥及水泥製 品業可能因為其在生產過程中就是一個高污染的產業，即使政府透過 CO2排放管制進而 要求廠商進行環境管理，但因為管制前後它的生態效率都是相對較差的，所以它所能努 力改善的空間原本就有限，因此 CO2減少的程度亦是有限，故而減量成本亦是較小。最 後值得一提的是，在14 個產業之中，鋼鐵基本工業、運輸工具製造業、食品飲料及菸草 36 然而對台灣而言，水泥產業在台灣已進入成熟市場，水泥需求持續下降；根據本研究 利用台灣經濟新報 (TEJ) 資料得出 2000-2004 年平均內銷量為 14,292,076 噸， 2007-2012 年平均內銷量為 10,295,886 噸，衰退了 30%。因此，若要國內水泥業投資更 先進的窯爐設備來提昇能源使用效率，可能性將會相當有限。但是，短期應可致力於 熟料替代性增加及替代燃料如廢料及生質能源的使用；台泥公司便是利用中油下腳料 石油焦及中鋼之高爐爐石分別做為替代燃料及原料。值得一提的是，基於二氧化碳捕 獲與封存技術為現今最受矚目且全球公認能大量減少 CO2排放的有效方法；因此工研 院於2012 年底與台灣水泥公司合作在其花蓮和平廠，建造「鈣迴路捕獲二氧化碳先導 型試驗廠」，並於2013 年 6 月正式竣工。和平試驗廠為全球至今最大規模的二氧化碳 捕獲先導型工廠，估計可將水泥廠製程中所產生的二氧化碳捕獲90%以上並加以收集 起來；未來將從試驗廠進入示範廠，再變成商轉廠，每年操作運轉所帶動產值可達數 百億元，將成為台灣綠色新經濟模式（經濟日報，2013）。
(31) 業、機械設備製造業，以及化學材料與化學製品製造業，都是從未管制到有管制後，其 生態效率的相對排名有進步的產業。因此，若從生態效率改善的角度來看，也許這是未 來可優先考慮加以 CO2排放管制的產業。雖是如此，基於方向性距離函數所衡量的減量 成本係為機會成本的概念，也就是 CO2減排所需犧牲的銷貨淨額；因此，政府也應考量 到減量成本過大時，會造成廠商對管制政策的抗斥。 最後，為了控制各廠商的規模差異，我們利用銷貨淨額加以平減。我們參考了Färe et al. (2007) 的研究，計算出各個產業之每一元銷貨淨額所承擔的生態效率及減量成本。從 表 3 可知，管制技術下之平均每一元銷貨淨額的生態效率，亦均較無管制技術的生態效 率為高。至於平均每一元銷貨淨額應承擔的減量成本，則以印刷業、紙漿、紙及紙製品 業、橡膠製品製造業，以及鋼鐵基本工業相對較高；相反地，電腦通信及視聽電子產品 製造業、水泥及水泥製品業、營造業，以及運輸工具製造業則是相對較低的產業。不過 如前所述，雖然水泥及水泥製品業每一銷貨淨額的減量成本僅有0.077 元，但其每一元的 生態效率也只從0.350 元提升至 0.273 元而已；換言之，水泥及水泥製品在管制前後均是 屬於生態效率相對較差的產業，所以它在管制下所能進行環境調整的努力空間原本就有 所限制，因此它能減少的 CO2排放程度亦是有限，故而每一元銷貨淨額應承擔的減量成 本亦是較小。 最後值得注意的是，文獻上對減量成本的衡量會依其範疇不同而有不同層級的成本 推估；而減量成本的定義有的是指資本成本、維護成本、燃料成本等類型的直接成本（如 McKinsey and Company, 2009, 2010），或是指機會成本 (Färe et al., 2007; Oggioni et al., 2011) 及總體經濟成本 (Bollen et al., 2004; Boeters et al., 2007)。國內有關評估溫室氣體減
量成本之相關文獻多是以總體經濟成本來衡量（如李堅明等，2005；李叢禎等，2007；
梁啟源，2007；吳佩瑛等，2010）。本文的 CO2減量成本定義為個別廠商由CO2排放未
受到管制到有受到管制下，所犧牲的好產出之銷售金額的損失。具體來說，是在同時考
慮好產出增加，及 CO2與投入減少的最大可能性之前提下，兩種棄置性假設下之生態效
(32) 表3 各產業每一元銷貨淨額的生態效率及減量成本 單位：元 每一元銷貨淨額的生態效率 產 業 管制技術 （弱可棄置性） 無管制技術 （強可棄置性） 每一元銷貨淨額 的減量成本 鋼鐵基本工業 0.012 0.264 0.252 水泥及水泥製品業 0.273 0.350 0.077 運輸工具製造業 0.003 0.138 0.135 紙漿、紙及紙製品業 0.027 0.302 0.275 紡織成衣及服飾業 0.031 0.268 0.238 陶瓷製品、玻璃與玻璃 製品製造業 0.097 0.283 0.186 電腦通信及視聽電子 產品製造業 0.003 0.019 0.016 印刷業 0.005 0.363 0.358 營造業 0.002 0.117 0.114 食品飲料及菸草業 0.006 0.201 0.195 機械設備製造業 0.002 0.184 0.182 塑膠製品製造業 0.016 0.221 0.205 橡膠製品製造業 0.012 0.277 0.265 化學材料與化學製品製造業 0.020 0.244 0.224 全部樣本之平均 0.010 0.100 0.090 與國內文獻一向研究的方向不同，所以 CO2減量成本的結果無法直接加以比較。但從上 述的討論可知，若以環境方向性距離函數與生態效率的觀點來看，從強可棄置性到弱可 棄置性，水泥及水泥製品業都是較無生態效率的產業，因此透過政府的直接管制來提升 生態效率，並不是一個有效的政策選擇；相反地，若能研發更先進的生產技術，透過自 我的環境技術提升以減少在生產過程中所造成的環境污染，或許是較可行之作法。而從 表3 也可得知，一旦管制廠商的 CO2排放時，全部樣本平均每一元銷貨淨額應承擔的減
(33) 量成本為0.090 元。換言之，廠商因為面對污染成本的考量，而造成意欲產出減少的機會 成本約占每一元銷貨淨額的9%，故對廠商的經營勢必存在一定的壓力。因此，雖然當政 府或社會賦予廠商 CO2減量的責任，讓其排放不再毫無成本時，生態效率雖會有所明顯 提升，但廠商因此而造成意欲產出的減少是否過高，亦是一個不可忽視的問題。
伍、結論
過去幾年，國際間或透過簽訂規範性條約、或在自願性基礎下來抑制溫室氣體的排 放；臺灣亦在2010 年 5 月訂定「國家節能減碳總計畫」，明確設定臺灣 CO2排放減量的 目標。因此，二氧化碳減量可視為環境管制或企業環境管理下的結果。然而，在管制二 氧化碳排放的同時，若能催化企業生態友好觀念的形成，鼓勵企業進行管理創新和技術 創新、提升產出效率；那麼企業的發展與生態的發展是可以和諧共存，經濟與環境亦可 以達到雙贏的生態效率境界。所謂的生態效率是指在生產過程中，所有的投資、科技發 展、資源利用等都朝著產品附加價值最大化以及資源使用、汙染最小化這一方向發展。 從生態效率的觀點來看，掌握廠商能同時減少能源的使用與二氧化碳的排放並增加 意欲產出的可能性，以及受管制廠商的減量成本，則是政府日後公平合理分攤減量責任、 並提出合適的政策工具所不可或缺的資訊。惟過去以經濟成本詮釋減量成本的國內外研 究，大都採用可計算一般均衡之分析方法；尤其是多國動態的總體經濟政策模型來進行 分析。這些可計算一般均衡分析法所評估之溫室氣體的減量成本，其實等於以一國為單 位之總體經濟成本。此一分析方法並未能充分掌握各廠商的減量成本、瞭解各廠商在減 量過程中所付出之代價；更無法兼顧廠商在面臨追求最大利潤的同時，又要顧及 CO2排 放減少的生態效率目標。 由於環境方向性距離函數不僅可以衡量生態效率，也可以衡量進行管制後之 CO2減 量成本；因此不同於過去之文獻，本文嘗試利用環境方向性距離函數，以365 家上市櫃、(34) 興櫃及公開發行公司於 2005-2010 年所組成的跨年度混合資料，估算我國工業部門中的 14 個產業在面對 CO2排放受管制及不受管制下，各個產業的生態效率水準以及其平均減 量成本。透過環境方向性距離函數，本研究的估算結果可以歸納為以下幾點。首先，當 廠商對 CO2的棄置是不受管制時，在同時等比例減少非意欲產出及增加意欲產出的生態 效率前提下，可達生產前緣所可增加的意欲產出會比弱可棄置性所需要增加的意欲產出 來得多。這意謂著對廠商施予 CO2排放管制，讓廠商在面對污染排放時必須負擔成本的 話，透過廠商在生產環境技術的調整，其生態無效率程度較低。 其次，若從個別產業來看，若是對水泥及水泥製品業實施管制政策，雖然對產業而 言，它的減量成本不多，但對整體國家的生態效率來說，提升幅度卻也很少。因此，如 果以生態效率的觀點來看，水泥及水泥製品業則是一個無生態效率的產業。不過，雖然 關廠外移生產是一選擇，但它對國內產業所造成的影響與可能引起的過度進口依賴與碳 漏損的風險，卻是不容忽視的問題。因此，若能鼓勵相關產業研發更先進的生產技術， 透過自我的環境技術提升以減少在生產過程中所造成的環境污染，或許是目前較可行的 作法。而在14 個產業之中，鋼鐵基本工業、運輸工具製造業、食品飲料及菸草業、機械 設備製造業，以及化學材料與化學製品製造業，都是從未管制到有管制後，其生態效率 的相對排名有進步的產業。因此，若從生態效率改善的角度來看，這是未來可優先考慮 加以CO2排放管制的產業。 另一方面，台灣工業部門14 個產業在生態效率前提下，管制 CO2的排放會造成平均 每家廠商的銷貨淨額損失13.19 億元。與平均值相比較，平均減量成本相對較高的產業為 鋼鐵基本工業及運輸工具製造業等。平均減量成本相對較低的產業則為印刷業、機械設 備製造業及營造業等。此外，各個產業的平均減量成本差異甚大，這意謂污染減量成本 高的產業相對於污染減量成本低的產業，必須投入更多資源於 CO2排放之減量活動，也 因此導致可用以生產意欲產出的資源較少，進而造成意欲產出生產的大幅減少，銷貨淨 額因而有明顯的不同。然而，如果我們進一步控制各產業不同的銷貨規模所造成的差異 影響，而以各產業平均每一元銷貨淨額的減量成本來看時，廠商因為面對污染成本的考
(35) 量，而造成意欲產出減少的機會成本平均約占每一元銷貨淨額的9%，故 CO2排放的管制 對廠商的經營勢必存在一定的壓力。 總而言之，政府若能賦予廠商減量的責任，則廠商在追求意欲產出最大的同時，也 能兼顧碳排放（非意欲產出）及生產投入的極小，則會提高生態效率的水準；然而若政 府放任廠商的污染行為不採行強制的政策工具以限制產業排放非意欲產出，或廠商對自 己的生產活動不進行環境管理，那麼生態效率水準則會較低。不過，雖然當政府或社會 賦予廠商減量的責任，讓其在排放污染時必須考量成本時的生態效率會有明顯提升，但 廠商因此而造成意欲產出的減少或其面對的機會成本是否過高，亦是一個不可忽視的問 題。 (收件日期為民國 102 年 2 月 28 日，接受日期為民國 103 年 1 月 24 日)
