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    碳強(qiáng)度指標(biāo)分解研究

    2016-12-28 10:01:41許志元石家莊市工程咨詢研究院石家莊市050011
    低碳世界 2016年5期
    關(guān)鍵詞:排放量能源強(qiáng)度

    許志元(石家莊市工程咨詢研究院,石家莊市050011)

    碳強(qiáng)度指標(biāo)分解研究

    許志元(石家莊市工程咨詢研究院,石家莊市050011)

    隨著應(yīng)對氣候變化工作的推進(jìn),國家對減少溫室氣體排放考核的力度不斷加大。如何科學(xué)合理的將碳強(qiáng)度降低率指標(biāo)分解到下級地區(qū)是需要迫切解決的課題。本文在總結(jié)他人研究成果的基礎(chǔ)上,借鑒國際氣候談判成果,提出外因模擬法,為分解碳強(qiáng)度降低指標(biāo)開拓出新的解決方案。

    碳強(qiáng)度;指標(biāo);分解;新方法

    近年來,中美元首在應(yīng)對氣候變化方面達(dá)成重要共識,為推動全球達(dá)成減碳協(xié)定奠定堅實基礎(chǔ)。我國承諾二氧化碳排放在2030年左右達(dá)到峰值且將努力早日達(dá)峰,單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放 (即碳強(qiáng)度①)將比2005年下降60~65%,2017年啟動全國碳排放權(quán)交易,為我國推動控制和減少溫室氣體排放制定了時間表和努力目標(biāo),也標(biāo)志著我國碳排放控制將由強(qiáng)度單項指標(biāo)向強(qiáng)度和總量雙項指標(biāo)轉(zhuǎn)變,政府在今后很長一段時期會持續(xù)加大應(yīng)對氣候變化工作力度,持續(xù)推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)。

    我國從2014年開始對碳強(qiáng)度降低指標(biāo)實施考核,由于碳強(qiáng)度與單位生產(chǎn)總值能源消費量的密切關(guān)聯(lián)性以及應(yīng)對氣候變化剛開始試點工作,因此采取碳強(qiáng)度與能源消費強(qiáng)度降低指標(biāo)掛鉤的辦法。然而,隨著應(yīng)對氣候變化工作深入開展及新的形勢需要,有必要將兩者指標(biāo)脫鉤,形成獨立的考核體系。如何科學(xué)確定碳強(qiáng)度考核指標(biāo)并按照行政隸屬關(guān)系進(jìn)行層層分解,是一項需要迫切解決的問題。當(dāng)前,國內(nèi)對碳排放指標(biāo)分解方法處于研究探索階段,不同的研究機(jī)構(gòu)和試點地區(qū)進(jìn)行了不同的研究和嘗試。筆者力圖另辟蹊徑,基于公平、效率和預(yù)期變化因素構(gòu)建一種新的分解方法。

    1 現(xiàn)有分解方法

    1.1 降碳與節(jié)能指標(biāo)掛鉤方法

    采取碳強(qiáng)度降低指標(biāo)緊盯能源消耗強(qiáng)度降低指標(biāo),將兩者按照1:1或1.1:1的比例掛鉤,在政府對下級下達(dá)考核任務(wù)時廣泛使用。我國已經(jīng)建立了完備的節(jié)能工作體系和考核體系,在分解方法不成熟的情況下,利用兩者高度相關(guān)性將其掛鉤,是一種簡單有效的方法,節(jié)能指標(biāo)完成即可認(rèn)定碳強(qiáng)度降低指標(biāo)完成。根據(jù)相關(guān)系數(shù)公式可以驗證降碳與節(jié)能之間的高度相關(guān)性,作為掛鉤的依據(jù)。利用河北某市歷年數(shù)據(jù)計算出能源消費量與二氧化碳排放量、能源活動溫室氣體排放量、溫室氣體排放總量相關(guān)系數(shù)分別為0.820、0.818、0.787,三個數(shù)值達(dá)到或接近高度相關(guān)水平。

    這種方法有明顯的缺陷:將兩者完全掛鉤,使碳強(qiáng)度降低指標(biāo)成為影子指標(biāo),大可不必分設(shè)兩個指標(biāo);掩蓋了兩者的差異性,這種差異性在某些非化石能源生產(chǎn)發(fā)達(dá)地區(qū)可能比較顯著。

    1.2 數(shù)學(xué)模型分析方法

    國內(nèi)不少機(jī)構(gòu)借鑒能源模型對碳排放影響因素解析方法進(jìn)行研究,對數(shù)均值迪式分解法(LMDI)因沒有殘差值和除零問題而廣被使用。復(fù)旦大學(xué)朱聆、張真利用LMDI模型對1995~2008年上海市碳排放強(qiáng)度影響因素進(jìn)行解析[1],其研究結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)部門能源強(qiáng)度是主要影響因子,能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是次要因子,其作用呈現(xiàn)階段性變化。蘭州大學(xué)高璐通過LMDI模型對四川省2000~2011年碳排放變化影響因素解析[2],認(rèn)為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)城、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放具有顯著影響,人口規(guī)模和能源結(jié)構(gòu)影響力有限。從以上兩者的研究成果可以看出,不同城市不同發(fā)展階段內(nèi)在發(fā)展特征不同,碳排放影響因素不同。

    LMDI方法可以利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)對影響因子貢獻(xiàn)率進(jìn)行量化分析,還可以根據(jù)分析需要增加影響因子。但這種方法容易忽略一些潛在因素的影響,同時對未來情景預(yù)測上受到限制。

    1.3 打分法

    廣東作為國家低碳試點省份,將六個方面指標(biāo)列為能反映碳強(qiáng)度下降能力的若干因素:能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、新上重點項目、電力跨區(qū)域調(diào)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、總體發(fā)展定位,前四個指標(biāo)權(quán)重為20%,后兩個指標(biāo)權(quán)重為10%。通過對下級地區(qū)打分的方法,將“十二五”碳強(qiáng)度下降19.5%指標(biāo)按高(21%)、中(19.5%)、低(18.5%)三檔分解到21個地級市[3]。

    該方法在常規(guī)影響因素之外,考慮了未來生產(chǎn)力布局對區(qū)域碳排放的影響,結(jié)合主體功能區(qū)的設(shè)置,將經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分為優(yōu)化開發(fā)、重點開發(fā)、部分生態(tài)開發(fā)、生態(tài)發(fā)展四個類別,對地區(qū)經(jīng)濟(jì)開發(fā)方式和強(qiáng)度進(jìn)行分類控制;也考慮到重大項目(如大型能源項目)對較小區(qū)域范圍碳排放強(qiáng)度產(chǎn)生顯著影響;反映了跨區(qū)域電力調(diào)度對地區(qū)間碳排放的作用。

    2 外因模擬法

    以上方法各具特色,其實國際應(yīng)對氣候變化談判成果是人類智慧的結(jié)晶,許多談判準(zhǔn)則可以為我們所借鑒?!毒┒甲h定書》認(rèn)可發(fā)達(dá)國家在歷史上的排放責(zé)任,確立了“共同但有區(qū)別”的原則,對發(fā)達(dá)締約國采取多種減少碳排放措施,并對發(fā)展中國家留有發(fā)展空間。去年的聯(lián)合國氣候變化大會達(dá)成一項雄心勃勃的《巴黎協(xié)定》。與《京都議定書》自上而下減排方式不同,《巴黎協(xié)定》確立2020年以后各國采取自下而上的減排方式。

    我國將碳強(qiáng)度納入政府考核序列,但其不能區(qū)分經(jīng)濟(jì)的發(fā)達(dá)程度和反映人均碳排放水平。較低碳強(qiáng)度既可能是貧困地區(qū)生產(chǎn)落后的表征,也可能是發(fā)達(dá)地區(qū)技術(shù)先進(jìn)的體現(xiàn)。碳強(qiáng)度指標(biāo)分解時均衡地讓不同地區(qū)同步降低碳排放,很可能抑制落后地區(qū)的發(fā)展,這也是國際上采取區(qū)別對待的原因。

    能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、非化石能源比重的提高、高碳產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、技術(shù)進(jìn)步、投入產(chǎn)出效率的提升、碳匯的增加等是減少碳排放的重要途徑,但如果通過分析這些因素變化預(yù)測一個地區(qū)的碳強(qiáng)度降低率具有很大的挑戰(zhàn)性和不確定性,這些途徑是一個地區(qū)內(nèi)部選擇努力的方向。筆者嘗試通過外部約束促進(jìn)內(nèi)因優(yōu)化的思路,設(shè)置人均歷史排放水平、GDP增速、碳排放效率、主體功能定位、重大碳排放項目布局五項影響因素指標(biāo),解析碳強(qiáng)度降低。這種方法應(yīng)更加體現(xiàn)公平、效率和生產(chǎn)力分工的原則。

    2.1 影響指標(biāo)設(shè)置

    我國政府在國際談判中一直堅持人均原則,即不以碳強(qiáng)度作為唯一衡量尺度,應(yīng)體現(xiàn)人人享有均等碳排放的權(quán)力,體現(xiàn)人類利用自然資源的平等權(quán)力。表1可以看出我國碳強(qiáng)度指標(biāo)顯著高于發(fā)達(dá)國家,人均碳排放剛剛進(jìn)入發(fā)達(dá)國家行業(yè),而人均歷史累積碳排放與發(fā)達(dá)國家相比還很低。國內(nèi)碳強(qiáng)度指標(biāo)分解雖不同于國家間的博弈,是一種政府主導(dǎo)推動的行為,但也應(yīng)一以貫之的體現(xiàn)人均原則。人均歷史碳排放能夠更加體現(xiàn)一個地區(qū)歷史責(zé)任。不同學(xué)者提出了不同的人均概念,主要有動態(tài)人口算法、靜態(tài)人口算法、人年算法[4]、加權(quán)法[5]等。筆者傾向于人年算法,更簡潔和具有說服力。

    表1 2013年主要經(jīng)濟(jì)體碳排放水平對比

    GDP增速的高低將直接影響新增碳排放量的大小,更高的GDP增速需要更大的碳排放量支撐。一個地區(qū)GDP的增長速度根據(jù)本地上年度增速并參考上級地區(qū)預(yù)期增速確定。碳強(qiáng)度是反映碳排放效率的重要指標(biāo),被普遍接受并廣泛使用。根據(jù)碳強(qiáng)度高低給予不同的指標(biāo)可以體現(xiàn)出獎優(yōu)罰劣,促進(jìn)公平和提高效率的原則。主體功能區(qū)是國家近年來實施的一項重大發(fā)展戰(zhàn)略,體現(xiàn)了分工協(xié)作發(fā)展和全國一盤棋的思想,限制開發(fā)區(qū)和禁止開發(fā)區(qū)應(yīng)當(dāng)從嚴(yán)控制碳排放指標(biāo),重點開發(fā)區(qū)應(yīng)該給予更多的排放權(quán)。新上重大碳排放項目的布局可能會對一個區(qū)域的碳排放水平產(chǎn)生顯著影響,應(yīng)當(dāng)予以考慮,也作為一項影響因素。

    2.2 計算過程

    (1)設(shè)定指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)上述五項指標(biāo)對碳排放降低率的影響,設(shè)置不同的權(quán)重,權(quán)重之和為1。這五項指標(biāo)中,人均歷史碳排放量和碳排放效率兩項指標(biāo)是正值標(biāo),其它三項為負(fù)指標(biāo)。正指標(biāo)說明指標(biāo)數(shù)量高低與碳排放降低率設(shè)定指標(biāo)呈正比例關(guān)系,負(fù)指標(biāo)為反比例關(guān)系。

    (2)計算指標(biāo)數(shù)值。分別計算下級各地區(qū)(Dj表示)各指標(biāo)的碳強(qiáng)度降低率影響數(shù)值。人均歷史碳排放量、GDP增長率和碳排放效率三項指標(biāo)采用比例計算法,各指標(biāo)中最好的數(shù)值為1,其它的按其比例計算?;A(chǔ)數(shù)據(jù)按以下方法測算,人均歷史碳排放量可采用人年法計算;GDP增長率為Dj下年度的預(yù)期值,缺乏數(shù)據(jù)時可采用本年度數(shù)據(jù);碳排放效率采用Dj本年度碳強(qiáng)度數(shù)據(jù)。主體功能定位和重大項目碳排放項目兩項指標(biāo)采用打分法,根據(jù)Dj的主體功能定位和重大碳排放項目分布設(shè)定相應(yīng)數(shù)值。

    (3)結(jié)果計算。根據(jù)Dj各指標(biāo)數(shù)值及權(quán)重計算出各地區(qū)的綜合影響數(shù)值,見公式1。以其平均數(shù)值對應(yīng)本地區(qū)碳強(qiáng)度降低率,按比例計算出Dj的碳強(qiáng)度降低率。

    式中:Pj表示第j個地區(qū)綜合影響值;Gi表示第i個指標(biāo)的影響值;Ei表示第i個影響因素指標(biāo)的權(quán)重。

    (4)修正計算結(jié)果。由于下級各地區(qū)碳排放量(Cj表示)占本地區(qū)碳排放量(C表示)比重不同,以上計算會產(chǎn)生下級各地區(qū)碳排放量計算值之和與本地區(qū)碳排放控制量不一致情況,即計算誤差或殘值,見公式2。如果誤差滿足兩個條件即可接受:①Cj小于等于C;②z足夠小,不足以對排放量指標(biāo)分配產(chǎn)生顯著影響。如果不能滿足以上兩個條件,需要對計算結(jié)果進(jìn)行修正。可按照誤差率的大小,同比例調(diào)整下級各地區(qū)碳強(qiáng)度降低率,可將z降低到可接受范圍內(nèi)。

    式中:Cj表示第j個下級地區(qū)碳排放量;C表示本級碳排放量;z表示殘值。

    通過以上方法確定的碳強(qiáng)度降低率只是理論上的分解辦法,它不可能將實際工作中各種因素變動的差異準(zhǔn)確反映,需要在工作中動態(tài)調(diào)整減碳的方向和力度,滿足考核任務(wù)要求。

    3 結(jié)論與建議

    碳強(qiáng)度指標(biāo)的考核旨在提高碳排放效率,通過外因模擬法可以得到一個能夠均衡公平、效率和分工的碳強(qiáng)度降低分配結(jié)果。需要說明的是,碳強(qiáng)度降低不能保證碳排放總量的降低,當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長速度大于碳強(qiáng)度降低率時,總量仍將增加,因此碳排放總量控制應(yīng)是今后的發(fā)展方向。碳排放總量將首先從重點碳排放領(lǐng)域?qū)嵤?yīng)逐步擴(kuò)大范圍。碳強(qiáng)度與碳排放總量控制也是相互影響的,各地區(qū)應(yīng)根據(jù)碳強(qiáng)度指標(biāo)完成情況動態(tài)調(diào)整降碳力度,未來可以通過碳排放權(quán)交易促進(jìn)本地區(qū)的碳強(qiáng)度指標(biāo)降低和滿足本地區(qū)額外的碳排放權(quán)不足問題。

    注:

    ①有些時候?qū)挝粐鴥?nèi)生產(chǎn)總值溫室氣體排放量也稱為碳強(qiáng)度,現(xiàn)階段二氧化碳是最主要的溫室氣體。

    [1]朱 聆,張 真.上海市碳排放強(qiáng)度的影響因素解析.環(huán)境科學(xué)研究,2011,24(1):20~26.

    [2]高璐.四川省碳排放變化影響因素分解分析.環(huán)境與生活,2014(16):7~9.

    [3]于文益,陳 凱,鐘式玉.基于資源配置的區(qū)域碳排放指標(biāo)分解研究.科技管理研究,2013(14):35~62.

    [4]戴君虎,王煥炯,劉亞辰,葛全勝.人均歷史累積碳排放3種算法及結(jié)果對比分析.第四紀(jì)研,2014,34(4):823~829.

    [5]于勝民,高 翔,翟麗華,馬翠梅.人均歷史累積排放權(quán)概念的操作性定義及分配方案研究.氣候變化研究進(jìn)展,2010,6(6):456~460.

    X321

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    2095-2066(2016)05-0212-02

    2016-1-15

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