区域消费论文：区域能源消费的公平性透析

本文作者：卢俊宇黄贤金戴靓陈志刚李月工作单位：南京大学

数据来源与理论模型

能源消费碳排放的计算方法能源指可产生各种能量(如热量、电能、光能和机械能等)或可做功的物质的统称。目前，使用的主要能源包括煤炭、原油、天然气、煤气、水能、核能、风能、太阳能、地热能、生物质能等一次能源和电力、热力、成品油等二次能源，以及其他新能源和可再生能源。在计算能源消费碳排放时，为避免直接利用一次能源时产生较大误差，而采用《中国能源统计年鉴》中各省能源平衡表中的终端能源消费量数据，包括原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、天然气等18项化石能源消费数据计算传统能源所造成的碳排放。能源消费碳排放的计算公式如下:C=∑18i=1Qpi×u×NCVi×(Cfi×VCO2+Mfi×VCH4)(1)其中:C为化石能源消费造成的碳排放总量，单位为104t;Qpi为第i种能源的终端消费量，单位为104t;u为单位转化系数，将t转化为Gg，为10－3;NCVi为能源净发热值，单位为TJ/Gg;Cfi为缺省CO2排放因子，单位为t/TJ;Mfi为缺省CH4排放因子，单位为t/TJ;NCVi、Cfi、Mfi均采用IPCC指南2007［29］的给定值;VCO2为CO2所含碳量，为12/44;VCH4为CH4所含碳量，为12/16。区域碳汇能力的计算方法典型的陆地生态系统中，土地碳汇主要包括植物光合作用和化石燃料沉积等过程，植物光合作用合成有机物固定二氧化碳并释放氧气。在此，仅考虑植物的光合作用作为陆地生态系统的碳汇。在不同的土地利用方式中，林地和草地为主要碳汇(碳的吸收源)，根据林地和草地的碳吸收系数，可以将林地和草地的面积转化为碳的吸收量［3］。在此，将林地和草地的碳吸收量近似看作陆地生态系统中碳的生态容量。区域碳汇能力的计算公式如下:CA=∑ni=1Ti×si(2)其中:CA为区域碳汇能力;Ti为第i种土地利用方式的面积，包括林地和草地面积;si为第i种土地利用方式的碳的吸收系数，林地和草地的碳汇系数来源于方精云等［2］的研究成果。2.4碳排放公平性评价模型的构建本文结合能源消费碳排放的特征，以30个省、自治区、直辖市(由于缺乏西藏、台湾、图1碳排放洛伦兹曲线Fig.1CarbonemissionLorenzeCurve香港和澳门的部分统计数据，故本文的计算和分析不包括上述地区)为评价单元，定义洛伦兹曲线为不同单元能源消费碳排放曲线，为碳排放实际分配曲线，连接45°对角线为能源消费碳排放的绝对公平曲线，如图1所示，据此构建省级区域碳排放公平性评价模型。设实际碳排放分配曲线与绝对公平碳排放分配曲线之间的面积为A，实际碳排放分配曲线与OX轴之间的面积为B，那么碳排放基尼系数=A/(A+B)，碳排放基尼系数反映的是依据不同的参考因子，碳排放分配的公平程度。A面积越小，基尼系数越小，碳排放分配越公平，反之，A越大，基尼系数越大，碳排放分配越不公平。当碳排放基尼系数为0时，实际碳排放分配曲线也就与绝对公平碳排放分配曲线重合，表示碳排放分配绝对公平。当基尼系数为1时，B为0，表示碳排放分配完全不公平。在用基尼系数测度碳排放分配的公平程度时，采用国际惯例，基尼系数在0.2以下表示碳排放分配“高度平均或绝对平均”;0.2～0.3之间表示“相对平均”;0.3～0.4之间为“比较合理”;0.4～0.5为“差距偏大”;0.5以上为“高度不平均”。通常以0.4作为分配差距的“警戒线”。采用梯形法求取碳排放基尼系数:基尼系数=1－∑ni=1(Xi－Xi－1)(Yi+Yi－1)(3)其中:Xi为参考因子的累积百分比，Yi为碳排放的累积百分比。当i=1时，Xi－1、Yi－1均视为0。碳排放生态压力模型碳排放生态压力模型以纵轴OY表示各个行政单元碳排放量占全国的累积百分比，横轴OX表示各个行政单元的主要碳汇对碳的吸收量的累积百分比。其构建意义在于以各个行政单元主要碳汇对碳的吸收量为参照，基于排放一定比例的碳需要贡献相应比例的碳吸收量，则从生态角度来说在假设碳排放绝对平均的基础上，若某一区域碳排放的比例大于主要碳汇对碳吸收量的贡献率，则其侵害了其他区域的利益，使其他区域为其承担了过量碳排放导致的生态环境影响;反之，则有相对较高的生态容量，而相对较低的碳排放量，对减轻碳排放对生态环境的压力有重要贡献。为此，这里提出生态承载系数用于衡量各区域碳生态容量贡献的公平性。生态承载系数(EcologicalSupportCoefficient，ESC)=主要碳汇对碳吸收量的比例/碳排放比例:ESC=CAiCACiC(4)其中:CAi、CA为各区域和全国主要碳汇对碳的吸收量;Ci、C为各区域和全国的碳排放量。由以上分析可知，若ESC＞1，则表明某一区域主要碳汇对碳的吸收的贡献率大于碳排放的贡献率，说明其具有相对较高的碳的生态容量，对其他区域有贡献;反之，若ESC＜1，则表明某一区域主要碳汇对碳的吸收的贡献率小于碳排放的贡献率，说明其具有相对较低的碳的生态容量，由于碳排放带来温室效应具有外部性的特征，碳排放造成的生态环境影响需要其他区域共同承担，侵害了其他区域的利益。碳排放经济效率模型碳排放经济效率模型以纵轴OY表示各个行政单元碳排放量占全国的累积百分比，横轴OX表示各个行政单元的GDP累积百分比。其构建意义在于以各个行政单元的GDP为参照，基于排放一定比例的碳需要贡献相应比例的GDP，则从经济角度来说在假设碳排放绝对平均的基础上，若某一区域碳排放的比例大于GDP的贡献率，则属于经济效率较为低下，对碳的排放侵占了其他区域的利益;反之，则经济效率较高，对其他区域有贡献。为此，这里提出经济贡献系数用于衡量各区域间碳排放经济贡献的公平性。经济贡献系数(EconomyContributiveCoefficient，ECC)=经济贡献率/碳排放占全国的比例ECC=GiGCiC(5)其中:Gi、G为各区域和全国的GDP;Ci、C为各区域和全国的碳排放量。由以上分析可知，若ECC＞1，则表明某一区域经济贡献率大于能源消费碳排放的贡献率，说明其具有较高的经济效率和能源利用效率;反之，若ECC＜1，则表明某一区域经济贡献率小于能源消费碳排放的贡献率，说明其具有相对较低的经济效率和能源利用效率，侵害了其他区域的利益。

我国能源消费碳排放时序演变分析

能源消费碳排放的变化趋势分析从计算得到的碳排放量变化趋势线可以看出，从1996年到2008年我国能源消费碳排放总量呈现明显的上涨趋势。分析碳排放的年变化量可知，从1996年到1999年期间，从总的趋势上来看呈上涨趋势，但呈现波动变化，在1999年出现了一次负增长;从2000年到2002年期间，上涨趋势较为平缓;从2003年到2007年期间，经济发展速度加快，能源需求旺盛，碳排放上涨趋势尤为明显，年均涨幅远远高于前一时段，是前一时段的7倍左右，呈现急剧上涨趋势;2008年的上涨幅度出现了急剧下降，年涨幅仅为前一时段年均涨幅的1/3，暂不将其归入前一时段。因此，根据碳排放年均变化量，可将我国1996—2007年的碳排放趋势大致分为3个时期:1996—1999年，波动增长期;2000—2002年，缓慢增长期;2003—2007年，高速增长期。随着碳减排力度加大和科技进步，可以预见，我国未来的碳排放增长将趋于平缓，甚至将呈现下降趋势。

Fig.2ThetimesequencecurveofcarbonemissionandGDPinChinafrom1996to20083.2能源消费碳排放与经济发展的关系分析为分析我国能源消费碳排放与我国经济发展之间的关系，选用能源消费碳排放弹性系数和能源消费碳排放强度两个指标。弹性系数通常用于衡量一定时期内，一个经济变量的增长幅度对另一个经济变量的增长幅度的依存关系。根据弹性系数的内涵，提出能源消费碳排放弹性系数的概念，即能源消费碳排放量的变化率与经济生产总值变化率之比，表明国民经济每增长一个百分点会导致碳排放量增加多少个百分点，其计算公式如下:E=ΔC(i，i－1)/Ci－1ΔY(i，i－1)/Yi－1(6)其中:E为能源消费碳排放弹性系数;ΔC(i，i－1)为第i－1年到第i年碳排放量的变化量;Ci－1为第i－1年的碳排放量;ΔY(i，i－1)为第i－1年到第i年国内生产总值的变化量;Yi－1为第i－1年的国内生产总值。能源消费碳排放强度是指单位国内生产总值的能源消费碳排放量，综合反映了一个区域的能源利用效率等，是衡量经济增长质量的重要指标之一。D=CY(7)其中:D为能源消费碳排放强度;C为区域碳排放量;Y为区域地区实际生产总值。计算得到我国从1996—2008年能源消费碳排放强度和弹性系数曲线，如图3所示。从1996年到2002年，我国的能源消费碳排放强度呈明显下降趋势，从总体趋势上看，除2003年到2005年略微上升外，1996年到2008年的能源消费碳排放强度呈显著下降趋势，综合反映出13a来我国能源利用效率有所提高。由碳排放弹性系数曲线可知，从2003年到2005年，碳排放量快速上涨，弹性系数大于1，即每增加1个单位的GDP，所引起的碳排放量大于1个单位;其余年份弹性系数均小于1，即每增加1个单位的GDP，所引起的碳排放增量均小于1个单位。从1996年到2001年，除部分年份波动外，我国的碳排放弹性系数呈逐年下降趋势;从2002年到2004年，弹性系数呈上涨趋势，能源消费碳排放量急速提高，经济发展速度过快，边际能源消费量偏高，呈现非理性发展;从2005年到2008年，弹性系数呈明显下降趋势，其中，2008年的碳排放弹性系数仅为0.2813，说明我国在快速工业化和经济发展达到一定阶段后，依靠科学技术进步，边际能源消费碳排放量逐渐降低。

我国能源消费碳排放公平性分析

1996—2008年能源消费碳排放公平性时间序列分析根据本文构建的碳排放公平性评价模型，分别计算我国1996—2008年能源消费碳排放经济效率模型的基尼系数和碳排放生态压力模型的基尼系数，变化曲线如图4所示。1996—2008年碳排放生态压力模型的基尼系数集中在0.53～0.58之间，变动幅度较小，处于“高度不平均”区间。除部分年份波动外，从整体趋势来看，呈现逐年下降趋势，1997年基尼系数偏低，主要是国家经济发展环境受东南亚金融危机的影响。分析各个省份的能源消费碳排放变动情况发现，近年来，部分具有高碳汇能力而低碳排放的省份碳排放量不断增加，区域间能源消费碳排放量与碳生态容量之间的协调程度有所提高。从生态角度来看，省级区域间能源消费碳排放量的不公平程度呈现逐渐降低的趋势，但区域间碳生态容量与碳排放分配差距仍然较大，处于“高度不平均”状态。1996—2008年碳排放经济效率模型的基尼系数以2002年为分界点呈现先上升后下降的趋势。从1996年到2002年，从总体趋势来看，基尼系数呈现上升趋势，这是由于部分省份先得到发展，能源消费碳排放的经济效率得到提高，碳排放与经济效率分配差距不断加大。以2002年作为基尼系数上升和下降的分界点，与国家实施西部大开发战略的时间点恰好吻合。从2002年到2008年，基尼系数呈现下降趋势，说明随着区域间的协调发展及西部大开发等国家战略的实施，区域间碳排放与经济效率分配的差距不断缩小，表现出逐渐均衡的趋势，能源消费碳排放与区域经济发展之间的协调程度逐渐提高，从经济角度来看，省级区域间能源消费碳排放的不公平程度呈现降低趋势，仍然处于“相对平均”的状态。2008年能源消费碳排放基尼系数计算以我国30个省、自治区、直辖市为评价单元，绘制基于碳吸收量和GDP的洛伦兹曲线，如图5所示。碳排放生态压力模型的基尼系数为0.5402，处于“高度不平均”的状态，超过了“0.4”的分配差距警戒线，从生态角度来看，各区域能源消费碳排放量与碳的生态容量处于高度不相协调状态，与经济效率碳排放分配相比，碳生态容量碳排放分配较不公平，各省级行政区域间差异很大，占全国碳生态容量22.90%的区域贡献了64.96%的碳排放。碳排放经济效率模型的基尼系数为0.2542，处于“相对平均”状态，从经济角度来看，2008年我国各省级区域的能源消费碳排放与区域经济发展程度相协调并保持“相对平均”状态，占全国GDP总量36.32%的区域贡献了54.51%的能源消费碳排放。2008年贡献系数的计算与分析从计算得到的生态承载系数分析，如图6所示，上海、天津、江苏、山东、北京、河北、河南等地区的生态承载系数小于1，其中大部分地区的生态承载系数小于0.5，上海、天津、江苏、山东等甚至小于0.1，是引起不公平性的重要区域。表明以上地区自身具有较低的碳汇能力，而碳排放的比例远远超过碳生态容量的比例，损害了其他地区的利益，使得其他地区承担了与碳排放量不成比例的温室效应带来的生态环境影响。因此，以上地区须采取提高植被覆盖率、保护生态环境等措施以提高碳的生态容量，并通过提高能源利用效率，开发新能源等措施以减少碳的排放。从计算得到的经济贡献系数分析，如图7所示，宁夏、山西、内蒙古、贵州、青海、新疆等地区的经济贡献系数小于1，其中宁夏、山西、内蒙古、贵州、青海的经济贡献系数更是达到0.5以下，是引起不公平性的重要区域，说明以上地区的经济效率、能源利用效率较为低下，其消耗了一定比例的能源，排放了一定比例的二氧化碳，但其并没有贡献与碳排放相匹配的经济发展量，这与区域能源利用效率、区域产业结构等因素密切相关。因此，以上地区须采用优化区域产业结构、提高能源利用效率、节约利用能源和开发利用新能源等措施以减少碳的排放。从评价矩阵结果分析各个区域间的公平性和差异性，可以得出以下结论:(1)上海、天津、江苏、山东、北京等较发达省市，碳排放经济贡献系数较高，经济发展迅速，能源利用效率高，从经济角度来看，对其他地区有贡献。但生态承载系数较低，生态容量低于全国的平均水平，能源消费碳排放与生态容量不相协调，不仅对自身的生态环境、也对其他地区的生态环境产生巨大的压力。从生态角度来看，对其他区域不公平，侵害了其他地区的利益。因此，需要通过节能减排等措施以减少其对生态环境的压力并积极开发推广新能源的使用，如风能、太阳能等，以减少其对化石能源的依赖，提高整体能源利用效率，同时，应积极通过减少林地、草地等碳吸收能力较强的土地向其他土地利用类型转化，减少土地利用覆盖变化导致的土壤碳储量的释放，并积极通过植树造林、退耕还草等措施改善其生态环境。(2)广西、黑龙江、江西、四川、海南、福建并不是我国经济最发达的地区，但分析发现，相对于全国平均水平，以上省市既具有相对较高的碳排放经济效率，也具有相对较高的碳的生态容量。(3)云南、内蒙古、青海、陕西、贵州等地区，林地和草地面积较广，区域碳汇能力较强，自身具有较高的生态容量，从生态角度来看，对其他地区有贡献。但经济发展相对落后，地区经济效率和能源利用效率相对较为低下，其消耗了一定比例的能源，排放了一定比例的二氧化碳，但并没有贡献相应的经济发展量，从经济角度来看，对其他地区不公平。因此，这些地区在保护地方生态环境的同时，需要通过调整产业结构和能源消费结构、加强技术革新、淘汰能源利用效率较低的企业、提高整体能源利用效率等措施提高经济发展能力和水平。(4)山西、宁夏、河北、重庆、辽宁等地区，是导致碳排放不公平性的重要因子，相对于其他地区，不仅碳排放经济效率低于全国平均水平，而且主要碳汇的碳吸收贡献率也小于碳排放的贡献率。从生态环境和经济发展两方面来说，对其他地区都是不公平的。因此，以上地区须在保护和改善生态环境的基础上，通过调整产业结构和能源消费结构、加强技术革新、开发和推广清洁能源的使用等多方面进行节能减排，并提高能源利用效率。

(1)通过计算得到，各个区域之间碳汇能力存在较大的差异，能源消费碳排放量与碳的生态容量处于不协调状态，从生态角度来说:全国各个区域间的碳排放较不公平。碳排放空间作为一种稀缺的资源，而碳排放的环境影响又具有外部性的特征。为保证区域均享有平等的发展权，针对具有较高的生态容量而具有较低碳排放量的部分地区，或者包含部级自然保护区、国家森林公园及各种自然保护区域等禁止开发利用的地区，国家有必要因其发展权的缺失而给予资金方面的补偿;另一方面，部分经济较为发达的地区，由于经济发展消耗了大量的能源，碳排放对其他区域的生态环境带来了负面影响，有必要对其他地区进行经济方面的相应补偿，补偿费用实质上是其外部不经济性的代价。(2)根据各地区碳排放量存在较大差异的现状，可通过区域间碳排放权交易以保证区域间的公平。国家可在实施碳排放总量控制的基础上，根据一定的分配准则对各区域分解碳排放任务。初始分配的准则可以有两种:一是按森林和草地等主要碳汇对碳的吸收量占全国的比例进行分配;二是根据人人都享有平等的碳排放权这一基本原则，按各个区域的人口占全国的比例进行分配。在初始分配后，可以通过市场交易等手段对碳排放权重新优化配置，在控制碳排放总量的前提下，保证区域间经济发展权公平的同时，兼顾各区域的经济发展效率，以达到节能减排的目的。(3)由于各地区经济发展禀赋差异客观存在，相关部门需结合国家总体战略布局、国家主体功能区划和能源产业结构布局等制定区域差别的发展政策，提升整个社会的经济发展水平，保障区域之间经济发展的公平性，从根本上做到区域间公平、和谐和可持续发展，这对整个社会节能减排、提高能源利用效率、减缓温室效应、提升我国应对全球气候变化的整体能力具有重大意义。(1)本文在计算分析的过程中，还存在以下不足:在计算能源消费碳排放时，因数据原因，仅考虑了化石能源消费带来的碳排放，未计算农村生物质能燃烧带来的碳排放，最终计算的碳排放量小于实际的碳排放量。但本文旨在进行理论方法上的探索，以研究不同区域能源消费碳排放的公平性和差异性，以上计算得到的碳排放量能够反映这种差异。(2)为切实落实各个区域的节能减排任务和指标，提高整个社会的节能减排能力，未来可通过GIS可视化分析系统的设计和开发，直观、有效地表达各个区域碳排放的空间差异和动态演化过程，实时监测区域土地利用覆被变化，并综合考虑区域资源环境状况、国家总体发展战略等因素，为制定差别化的区域节能减排政策，监督各个区域生态环境保护状况和节能减排实施情况提供决策工具和应用支撑。