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）

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.

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2016-1-15