基于理論碳赤字的東北三省碳補(bǔ)償費(fèi)用預(yù)測

楊光春

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，遼寧 大連 116025)

一、引 言

生態(tài)補(bǔ)償是以保護(hù)和可持續(xù)利用生態(tài)系統(tǒng)為目的，利用經(jīng)濟(jì)手段協(xié)調(diào)各利益主體間利益關(guān)系的一種體制機(jī)制和政策，是協(xié)調(diào)環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要手段，在國際上也被稱為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)付費(fèi)(Payment for Ecosystem Services, PES)[1]。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人與自然的矛盾加劇，生態(tài)補(bǔ)償成為政府和研究者共同關(guān)注的熱點(diǎn)。東北三省是中國老工業(yè)基地和糧食主產(chǎn)區(qū)。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，東北三省各省的碳排放均呈快速上升趨勢[2-3]，減排工作迫在眉睫。東北三省內(nèi)部地緣相接，產(chǎn)業(yè)和人口流動(dòng)頻繁，建立地區(qū)間的碳補(bǔ)償機(jī)制具有可行性和必要性。

生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制建立的重點(diǎn)和難點(diǎn)是生態(tài)補(bǔ)償費(fèi)用的核算，國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于生態(tài)補(bǔ)償?shù)难芯恳布性谏鷳B(tài)補(bǔ)償費(fèi)用的核算方面，生態(tài)補(bǔ)償費(fèi)用的核算方法主要有意愿評(píng)估法[4]、成本分析法[5-6]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值法[7-8]和足跡法[9-10]，主要應(yīng)用于濕地生態(tài)補(bǔ)償、森林生態(tài)補(bǔ)償、區(qū)域碳補(bǔ)償、水資源生態(tài)補(bǔ)償、工程建設(shè)生態(tài)補(bǔ)償和流域生態(tài)補(bǔ)償?shù)阮I(lǐng)域。

碳補(bǔ)償是全球氣候變暖和低碳發(fā)展背景下產(chǎn)生的生態(tài)補(bǔ)償研究新領(lǐng)域。近年來，國際上對(duì)森林碳補(bǔ)償[11]、碳補(bǔ)償技術(shù)[12]、碳市場設(shè)計(jì)[13]和水庫開發(fā)碳補(bǔ)償[14]等進(jìn)行了探索性研究。國內(nèi)學(xué)者也從理論和實(shí)證兩方面展開了碳補(bǔ)償?shù)南嚓P(guān)研究。理論方面，中國環(huán)境文化促進(jìn)會(huì)[15]提出要建立全國各省碳源-碳匯的平衡賬戶，利用區(qū)域間碳源與碳匯的差異，形成合理的交易價(jià)格，使生態(tài)服務(wù)從無償走向有償，并提出要建立國家碳補(bǔ)償制度。公衍照和吳宗杰[16]以及李青青等[17]對(duì)碳補(bǔ)償?shù)膬?nèi)涵特征、區(qū)域碳補(bǔ)償及碳交易制度的基本框架進(jìn)行了較為系統(tǒng)的闡述。實(shí)證方面，于謹(jǐn)凱等[18]采用成本分析法建立了碳匯漁業(yè)成本測算模型，并以山東省海水貝類養(yǎng)殖業(yè)為例測算了碳匯漁業(yè)碳補(bǔ)償費(fèi)用。陳儒和姜志德[19]以足跡法為理論基礎(chǔ)，利用農(nóng)業(yè)碳足跡計(jì)算模型構(gòu)建了省級(jí)層面的農(nóng)業(yè)碳補(bǔ)償費(fèi)用計(jì)算模型，并實(shí)證分析了2007—2015年中國各省農(nóng)業(yè)碳補(bǔ)償費(fèi)用時(shí)空格局。胡小飛等[20]基于足跡法，利用碳足跡計(jì)算模型構(gòu)建了區(qū)域間碳補(bǔ)償費(fèi)用測算模型，并分析了2000—2013年江西省碳補(bǔ)償費(fèi)用時(shí)空格局。趙榮欽等[21]基于足跡法，利用區(qū)域碳收支核算了河南省縣域之間的碳補(bǔ)償費(fèi)用。閆豐等[22]基于碳足跡法對(duì)京津冀地區(qū)間碳補(bǔ)償費(fèi)用進(jìn)行了量化研究。彭文英等[23]以北京市為例研究了城鄉(xiāng)間的碳補(bǔ)償費(fèi)用。國內(nèi)外現(xiàn)有研究覆蓋了碳匯漁業(yè)碳補(bǔ)償、旅游者碳補(bǔ)償、農(nóng)業(yè)碳補(bǔ)償、區(qū)域碳補(bǔ)償?shù)阮I(lǐng)域，初步建立起碳補(bǔ)償費(fèi)用核算模型。

通過文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)針對(duì)碳排放和碳吸收的測算、生態(tài)補(bǔ)償費(fèi)用量化方面的研究較多，但將兩者有機(jī)結(jié)合起來的較少。且均采用碳排放和碳吸收差值的絕對(duì)量來確定碳補(bǔ)償?shù)纳鷳B(tài)補(bǔ)償費(fèi)用，導(dǎo)致補(bǔ)償“一刀切”，與實(shí)際情況不符。因此，本文擬以碳足跡法為理論基礎(chǔ)，以東北三省為例，實(shí)證研究東北三省碳補(bǔ)償費(fèi)用的時(shí)空演變。

本文將碳排放和碳吸收計(jì)算模型與生態(tài)補(bǔ)償費(fèi)用測算模型有機(jī)結(jié)合，以足跡理論為理論基礎(chǔ)構(gòu)建了碳補(bǔ)償費(fèi)用測算模型并實(shí)證分析了東北三省碳補(bǔ)償費(fèi)用時(shí)空演變特征，為東北三省建立地區(qū)間碳補(bǔ)償機(jī)制，并促進(jìn)地區(qū)間低碳協(xié)同發(fā)展提供了支持。通過構(gòu)建碳補(bǔ)償費(fèi)用核算模型，基于東北三省各省份的人口數(shù)量和土地面積，本文提出了理論碳赤字的概念，利用人口數(shù)量和土地面積乘積的相對(duì)大小在省際層面上對(duì)總碳赤字進(jìn)行分配，進(jìn)而利用理論碳赤字構(gòu)建了東北三省區(qū)域間碳補(bǔ)償費(fèi)用測算模型?？朔死锰寂欧藕吞嘉詹钪档慕^對(duì)量確定碳補(bǔ)償費(fèi)用的缺陷。鑒于灰色預(yù)測模型對(duì)數(shù)據(jù)量要求較少，碳排放、碳吸收的影響因素大多屬于灰色系統(tǒng)的特點(diǎn)，本文采用灰色預(yù)測模型GM(1,1)預(yù)測2017—2026年東北三省碳補(bǔ)償費(fèi)用，不再局限于對(duì)過去的情景進(jìn)行分析，為東北三省區(qū)域間碳補(bǔ)償政策的制定提供前瞻性參考。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)碳排放計(jì)算模型

能源消耗、工業(yè)生產(chǎn)是主要的碳排放源，這兩種活動(dòng)產(chǎn)生的碳排放量占全球人工總碳排放量的78%[24-25]，此外農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)也會(huì)產(chǎn)生碳排放。本文所采用的碳排放計(jì)算模型綜合考慮了能源消耗、工業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所產(chǎn)生的碳排放。碳排放的計(jì)算公式為：

CP=CE+CI+CA

(1)

其中，CP為總碳排放(104噸/年)；CE為能源消耗碳排放(噸/年)；CI為工業(yè)生產(chǎn)碳排放(噸/年)；CA為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放(噸/年)。

能源消耗碳排放CE的計(jì)算采用IPCC碳排放系數(shù)法。本文選取原煤、洗精煤、其他洗煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣這11種燃料計(jì)算能源消耗碳排放。能源消耗碳排放的計(jì)算公式為：

CE=∑EiFiαi

(2)

其中，Ei為各種能源的消耗量(噸)，數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中的地區(qū)能源平衡表(2004—2017)；Fi為各種能源的碳排放系數(shù)(噸/年)，系數(shù)來源于IPCC碳排放指南缺省值[26]；αi為各種能源的折標(biāo)煤系數(shù)(千克標(biāo)準(zhǔn)煤/千克)，數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》附錄(2017)；i為化石能源種類。各種能源的碳排放系數(shù)和折標(biāo)煤系數(shù)如表1所示。

表1 化石能源碳排放系數(shù)和折標(biāo)煤系數(shù)

工業(yè)生產(chǎn)碳排放選取特殊工業(yè)水泥產(chǎn)業(yè)進(jìn)行核算。水泥產(chǎn)業(yè)多年來一直高居中國工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量榜首，且由于其生產(chǎn)過程的特殊性，在原料分解時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的二氧化碳，是中國工業(yè)生產(chǎn)中的碳排放大戶。由于工業(yè)生產(chǎn)過程中能源消耗所產(chǎn)生的碳排放已經(jīng)計(jì)算過。因而工業(yè)生產(chǎn)碳排放僅計(jì)算水泥生產(chǎn)過程中原料分解轉(zhuǎn)化而釋放的二氧化碳。工業(yè)生產(chǎn)碳排放CI的計(jì)算公式為：

CI=GD

(3)

其中，G為水泥產(chǎn)品的生產(chǎn)量(噸/年)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2017)；D為水泥生產(chǎn)的碳排放系數(shù)，取值為0.425(噸/年)[27]。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放主要計(jì)算在化肥施用和農(nóng)田灌溉過程中產(chǎn)生的碳排放，農(nóng)業(yè)機(jī)械使用過程中產(chǎn)生的碳排放在能源消耗碳排放中已經(jīng)計(jì)算過，故不再重復(fù)計(jì)算。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放CA的計(jì)算公式為：

CA=MfA+MgB

(4)

其中，Mf為化肥使用量(噸)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2017)；A=0.896(tC/t)[28]為化肥施用過程中的碳排放系數(shù)；Mg為灌溉面積(公頃)；B=0.267(噸/公頃)[28]為農(nóng)田灌溉過程中的碳排放系數(shù)。

(二)碳吸收計(jì)算模型

本文選取森林、園地、草地、濕地和農(nóng)作物作為主要碳吸收主體計(jì)算碳吸收。碳吸收的計(jì)算公式為：

CC=CS+CW+CN

(5)

其中，CC為總碳吸收(104噸/年)；CS為植被碳吸收(噸/年); CW為濕地碳吸收(噸/年)；CN為農(nóng)作物碳吸收(噸/年)。植被碳吸收CS的計(jì)算公式為：

CS=∑HiNEPi

(6)

其中，Hi為各種植被的總面積(公頃)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2017)；NEPi反映的是一公頃植被一年的固碳(碳吸收)量(噸/公頃×年)，即碳吸收系數(shù)；i=1,2,3，表示森林、園地和草地這三種植被；森林的碳吸收系數(shù)為3.810(噸/公頃×年)[29]；草地的碳吸收系數(shù)為0.948(t/hm2·a)[29]；園地中即有林木又有草地，其碳吸收系數(shù)取森林和草地的平均值，為2.380(噸/公頃×年)。

濕地碳吸收CW的計(jì)算公式為：

CW=QR

(7)

其中，Q為濕地面積(公頃)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2017);R=0.570(t/hm2·a)[30]為濕地碳吸收系數(shù)。

本文選取稻谷、小麥、玉米、豆類、薯類、棉花、花生和油菜籽這8種農(nóng)作物計(jì)算農(nóng)作物碳吸收。農(nóng)作物碳吸收CN的計(jì)算公式為：

CN=∑CaiYei/Si

(8)

其中，Cai為各種農(nóng)作物合成單位質(zhì)量干物質(zhì)所吸收的碳量(噸)，即農(nóng)作物的碳吸收系數(shù); Yei為各種農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量(噸)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2017)；Si為各種農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)系數(shù)；i=1,2,…,8，為農(nóng)作物種類。農(nóng)作物的碳吸收系數(shù)Cai和經(jīng)濟(jì)系數(shù)Si如表2所示。

表2 主要農(nóng)作物碳吸收系數(shù)和經(jīng)濟(jì)系數(shù)[28]

(三)理論碳赤字計(jì)算模型

將區(qū)域間碳排放和碳吸收做差即可得到地區(qū)碳赤字，碳赤字為正值表明該地區(qū)的碳排放量大于碳吸收量，生態(tài)環(huán)境有惡化趨勢。碳赤字為負(fù)值表明該地區(qū)的碳排放量小于碳吸收量，生態(tài)環(huán)境良好。碳赤字的計(jì)算公式為：

C=CP-CC

(9)

其中，C為某地區(qū)的碳赤字(噸/年)。

人類的生產(chǎn)生活是碳排放的主要來源[31]，碳吸收則主要由植被、濕地、農(nóng)作物等來完成。一個(gè)地區(qū)所產(chǎn)生的碳排放和碳吸收與該地區(qū)的人口數(shù)量和土地面積息息相關(guān)[21]。因此，本文基于人口數(shù)量和土地面積乘積的相對(duì)大小對(duì)總碳赤字進(jìn)行分配。若某地區(qū)人口數(shù)量和土地面積的乘積較大，則該地區(qū)在理論上分配到的碳赤字較大。若某地區(qū)人口數(shù)量和土地面積的乘積較小，則該地區(qū)在理論上分配到的碳赤字較少。理論碳赤字的計(jì)算公式為：

(10)

其中，CV為某地區(qū)的理論碳赤字(噸/年)；CT為研究范圍內(nèi)所有地區(qū)的總碳赤字(噸/年)；P為某地區(qū)的人口數(shù)量；M為某地區(qū)的土地面積(公頃)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2017)。

(四)碳補(bǔ)償費(fèi)用計(jì)算模型

若某地區(qū)的實(shí)際碳赤字大于理論碳赤字，則稱該地區(qū)為碳赤字超標(biāo)區(qū)，意味著該地區(qū)為補(bǔ)償主體，應(yīng)支付給其他地區(qū)碳補(bǔ)償款。反之則是碳赤字達(dá)標(biāo)區(qū)，為補(bǔ)償受體，應(yīng)得到其他地區(qū)的碳補(bǔ)償費(fèi)用。碳補(bǔ)償費(fèi)用的計(jì)算公式為：

EC=(C-CV)JCO2

(11)

其中，EC為某地區(qū)獲得或支付的碳補(bǔ)償額(元/年); JCO2為單位碳匯的貨幣價(jià)格，張穎等[32]研究得出中國單位碳匯的影子價(jià)格為66.700—100.200元/噸?？紤]到補(bǔ)償主體地區(qū)和補(bǔ)償受體地區(qū)的利益協(xié)調(diào)，本文取該價(jià)格的中間值作為單位碳匯價(jià)格，即83.450元/噸。

(五)碳補(bǔ)償費(fèi)用預(yù)測模型——灰色預(yù)測模型GM(1,1)

GM(1,1)灰色預(yù)測模型是應(yīng)用最廣泛的灰色動(dòng)態(tài)預(yù)測模型，其原理是對(duì)原始數(shù)據(jù)累加，得到規(guī)律性較強(qiáng)的曲線，然后利用指數(shù)曲線擬合，模型預(yù)測精度較高且對(duì)數(shù)據(jù)要求較少[33]。之所以采用灰色預(yù)測模型來對(duì)碳補(bǔ)償費(fèi)用進(jìn)行預(yù)測是考慮到以下兩點(diǎn)：第一，鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文擬采用2003—2016年的各項(xiàng)數(shù)據(jù)來對(duì)東北三省2017—2026年的碳補(bǔ)償費(fèi)用進(jìn)行預(yù)測，數(shù)據(jù)跨度較小。第二，碳排放和碳吸收系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，其影響因素較多，有些因素已知，有些因素未知，可以將其作為灰色系統(tǒng)處理。碳補(bǔ)償費(fèi)用的預(yù)測步驟為：

第一步，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。根據(jù)式(11)，核算碳補(bǔ)償費(fèi)用需要的數(shù)據(jù)有各地區(qū)的碳排放、碳吸收、人口數(shù)量、土地面積、人均GDP等。土地面積一般保持不變，因而對(duì)除土地面積外的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，設(shè)2003—2016年各項(xiàng)數(shù)據(jù)原始序列Yi(0)為：

Yi(0)=[Yi(0)(1),Yi(0)(2),…,Yi(0)(14)]

(12)

為了弱化原始序列Yi(0)的隨機(jī)性，在建立灰色預(yù)測模型之前對(duì)2003—2016年各項(xiàng)數(shù)據(jù)的原始序列進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，利用累加生成公式(12)得到一次累加生成序列Yi(1)(k)：

(13)

Yi(1)=[Yi(1)(1),Yi(1)(2),…,Yi(1)]

(14)

第二步，建立灰色微分方程，如式(15)所示：

(15)

第三步，將原始序列Yi(0)和一次累加序列Yi(1)(k)代入式(16)確定帶求參數(shù)a，b的值：

(16)

(17)

(18)

第四步，對(duì)計(jì)算2017—2026年碳補(bǔ)償費(fèi)用的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測：

(19)

(20)

經(jīng)過測算，本文所預(yù)測的各項(xiàng)數(shù)據(jù)的平均絕對(duì)百分誤差均小于5%，達(dá)到預(yù)測精度要求。本文不再給出詳細(xì)的平均相對(duì)殘差計(jì)算數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果代入式(11)即可得到中國2017—2026年碳補(bǔ)償費(fèi)用預(yù)測值。

三、東北三省碳排放及碳吸收的時(shí)空演變

(一)東北三省碳排放時(shí)空演變分析

從碳排放總量來看，2003—2016年，各省的碳排放總量在空間上存在明顯差別，且都經(jīng)歷了一個(gè)先增加后減少的趨勢。這是因?yàn)殡S著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，碳排放總量呈現(xiàn)上升趨勢，近年來由于減排政策的大力推進(jìn)，又有所下降。碳排放總量最高的省份為遼寧省，上升了72.631%。第二位為黑龍江省，上升了81.804%。第三位為吉林省，上升了90.013%。各省的人均碳排放與碳排放總量的時(shí)空變動(dòng)趨勢一致，但相對(duì)于碳排放總量來說，各省人均碳排放之間的差距有所縮小。人均碳排放第一位為遼寧省，上升了66.007%。第二位為黑龍江省，上升了82.570%。第三位為吉林省，上升了87.976%。各省的單位面積從時(shí)間變動(dòng)上來看與碳排放總量和人均碳排放保持一致，但從空間上看，吉林省的單位面積碳排放超過黑龍江省變?yōu)榈诙?，上升?0.013%。單位面積碳排放居于第一位的為遼寧省，上升了72.631%。第二位為吉林省，這是由于吉林省占地面積較小的原因。居于第三位的黑龍江省，上升了81.804%。東北三省各省份碳排放2003—2016年的演變情況如表3所示。

表3 2003—2016年東北三省各省份碳排放變化情況

碳排放總量、人均碳排放和單位面積碳排放的增長速度有放緩趨勢，根據(jù)各省2003—2010年的年均增長率和2010—2016年的年均增長率可以看出，2010—2016年的年均增長率要小于2003—2010年的年均增長率，碳排放給環(huán)境帶來的壓力仍在增大，但有所改善。各省的碳排放、人均碳排放和單位面積碳排放在空間上也有明顯差別，從協(xié)同發(fā)展的角度出發(fā)，開展地區(qū)的碳補(bǔ)償具有必要性。東北三省各省份的碳排放總量、人均碳排放和單位面積碳排放的年均增長率如表4所示：

表4 東北三省各省份碳排放年均增長率變化情況 單位：%

(二)東北三省碳吸收時(shí)空演變分析

與碳排放的各項(xiàng)指標(biāo)相比，東北三省各省的碳吸收總量、人均碳吸收和單位面積碳吸收在研究期間內(nèi)的變動(dòng)較為平穩(wěn)，處于穩(wěn)步上升的狀態(tài)。這是因?yàn)榄h(huán)保工作穩(wěn)步推進(jìn)，各省的碳吸收呈上升狀態(tài)，但碳吸收主要由森林來完成，森林面積的增加是一個(gè)長期過程，上升速度較平穩(wěn)。各省的碳吸收總量、人均碳吸收和單位面積碳吸收在空間上也有所差別。碳吸收總量最高的省份為黑龍江省，上升了46.930%。排名第二位為吉林省，上升了31.591%。排名第三位為遼寧省，上升了29.034%。各省的人均碳吸收與碳吸收總量的時(shí)空演變情況保持一致。人均碳吸收排名第一的省份為黑龍江省，上升了47.549%。排名第二為吉林省，上升了30.180%。排名第三為遼寧省，上升了24.083%。各省的單位面積碳吸收在時(shí)間變動(dòng)上與碳吸收總量和人均碳吸收保持一致，但在空間差異上變動(dòng)較大。單位面積碳吸收排名第一的省份為吉林省，上升了31.591%。排名第二為遼寧省，上升了29.034%。排名第三為黑龍江省，上升了46.930%。2003—2016年東北三省各省份碳吸收變化情況如表5所示。

表5 2003—2016年東北三省各省份碳吸收變化情況

根據(jù)各省2003—2010年和2010—2016年的年均增長率可以看出，2003—2010年的年均增長率和2010—2016年的年均增長率差別不大。結(jié)合關(guān)于碳排放的分析可看出，各省的碳排放和碳吸收在空間上存在不對(duì)稱性，“碳資源”的需求和供給不平衡，需要在地區(qū)間開展碳補(bǔ)償進(jìn)行調(diào)節(jié)。東北三省各省份碳吸收年均增長率如表6所示。

表6 東北三省各省份碳吸收年均增長率變化情況 單位：%

四、東北三省碳赤字與碳補(bǔ)償?shù)念A(yù)測

(一)東北三省碳赤字的預(yù)測：實(shí)際碳赤字與理論碳赤字

利用灰色預(yù)測模型GM(1,1)可預(yù)測出東北三省各省份2017—2026年的碳排放和碳吸收，再根據(jù)式(9)和式(10)即可得到2017—2026年各省份的實(shí)際碳赤字和理論碳赤字，數(shù)據(jù)如表7所示。

表7 2017—2026年東北三省各省份實(shí)際碳赤字和理論碳赤字?jǐn)?shù)據(jù)表 單位：噸/年

東北三省各省份的實(shí)際碳赤字和理論碳赤字在預(yù)測區(qū)間內(nèi)均處于上升狀態(tài)。遼寧省的實(shí)際碳赤字上升了39.698%；理論碳赤字上升上升了53.228%；實(shí)際碳赤字大于理論碳赤字，在預(yù)測區(qū)間內(nèi)，遼寧省屬于補(bǔ)償主體。吉林省的實(shí)際碳赤字上升了78.415%；理論碳赤字在2017—2026年上升了50.058%；實(shí)際碳赤字小于理論碳赤字，在預(yù)測區(qū)間內(nèi)，吉林省屬于受償主體。黑龍江省的實(shí)際碳赤字上升了239.329%；理論碳赤字上升了48.479%；實(shí)際碳赤字小于理論碳赤字，在預(yù)測區(qū)間內(nèi)，黑龍江省屬于受償主體。

在預(yù)測區(qū)間內(nèi)，各省份的實(shí)際碳赤字均為正值且處于上升狀態(tài)，減排任務(wù)艱巨。但各省份實(shí)際碳赤字的增長速度有放緩趨勢，遼寧省實(shí)際碳赤字的年均增長率由2017—2021年的3.804%降低到2021—2026年的3.769%；吉林省實(shí)際碳赤字的年均增長率由2017—2021年的6.954%降低到2021—2026年的6.397%；黑龍江省實(shí)際碳赤字的年均增長率由2017—2021年的17.583%降低到2021—2026年的12.163%，說明東北三省各省份的環(huán)境狀態(tài)正逐步朝著良性狀態(tài)發(fā)展。

(二)東北三省碳補(bǔ)償?shù)念A(yù)測結(jié)果

采用灰色預(yù)測模型GM(1,1)預(yù)測出東北三省各省份2017—2026的碳排放、碳吸收和人口數(shù)量之后，根據(jù)式(11)即可測算出各省份的碳補(bǔ)償費(fèi)用。從空間上來看，遼寧省應(yīng)支付碳補(bǔ)償費(fèi)用，吉林省和黑龍江省應(yīng)獲得碳補(bǔ)償費(fèi)用。這是由于遼寧省在東北三省中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高，能源消費(fèi)水平和碳排放水平相應(yīng)也較高。從時(shí)間上來看，在預(yù)測區(qū)間內(nèi)，遼寧省需要支付的碳補(bǔ)償費(fèi)用處于上升狀態(tài)，2017—2026年年均增長率為2.442%。吉林省應(yīng)得到的碳補(bǔ)償費(fèi)用在預(yù)測區(qū)間內(nèi)低于黑龍江省且處于下降狀態(tài)，2017—2026年年均增長率為-12.123%。黑龍江省在預(yù)測區(qū)間內(nèi)應(yīng)得到的碳補(bǔ)償費(fèi)用處于上升狀態(tài)，2017—2026年年均增長率為2.795%。在預(yù)測區(qū)間內(nèi)，遼寧省對(duì)“碳資源”的需求量呈上升趨勢，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式仍舊較為粗放；吉林省對(duì)“碳資源”的供應(yīng)量處于下降狀態(tài)，本省的“碳資源”仍能支撐當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展，但未來有可能“供不應(yīng)求”；黑龍江省對(duì)“碳資源”的供應(yīng)量呈上升狀態(tài)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境發(fā)展較為協(xié)調(diào)。

從碳補(bǔ)償費(fèi)用的補(bǔ)償主體和受償主體來看，東北三省中，大體上為經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)補(bǔ)償經(jīng)濟(jì)相對(duì)不發(fā)達(dá)地區(qū)，符合區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的理念。在東北三省地區(qū)中開展地區(qū)間的碳補(bǔ)償能夠促進(jìn)區(qū)域內(nèi)部的協(xié)調(diào)低碳發(fā)展。東北三省碳補(bǔ)償費(fèi)用變化情況如表8所示。

表8 東北三省各省份碳補(bǔ)償費(fèi)用變化情況 單位：元/年

五、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié) 論

本文通過估算2003—2016年東北三省碳排放和碳吸收，分析了研究期間內(nèi)東三省碳排放和碳吸收的時(shí)空演變過程。在此基礎(chǔ)上,基于各省份的人口數(shù)量和土地面積對(duì)總碳赤字進(jìn)行分配，提出了理論碳赤字的概念，利用實(shí)際碳赤字和理論碳赤字的差值確定了各省份的碳補(bǔ)償費(fèi)用。采用灰色預(yù)測模型GM(1,1)預(yù)測了2017—2026年東三省地區(qū)的碳補(bǔ)償費(fèi)用，分析了其時(shí)空演變過程。

第一，2003—2016年，東三省各省份的總碳排放、人均碳排放和單位面積碳排放呈現(xiàn)先上升后下降的過程，且各項(xiàng)碳排放指標(biāo)的增長速度也有所放緩，表明各省份的減排任務(wù)依然艱巨，但推動(dòng)減排進(jìn)程已取得一定成效。東北三省各省份的總碳排放、人均碳排放和單位面積碳排放在空間上存在明顯差異，從協(xié)同發(fā)展的角度看，開展地區(qū)間的碳補(bǔ)償具有必要性。2003—2016年，東北三省各省份的碳吸收能力均處于穩(wěn)步上升狀態(tài)，環(huán)保措施穩(wěn)步推進(jìn)。各省份的碳吸收指標(biāo)在空間上也存在明顯差異，進(jìn)一步說明開展地區(qū)間的碳補(bǔ)償具有必要性。結(jié)合對(duì)各省份碳排放的分析，發(fā)現(xiàn)碳排放和碳吸收在空間上存在不對(duì)稱，各省份對(duì)“碳資源”的供給和需求存在差異，可利用地區(qū)間的碳補(bǔ)償進(jìn)行協(xié)調(diào)。

第二，2017—2026年，東北三省各省份的實(shí)際碳赤字均為正值，但增長速度均有不同程度下降，環(huán)境狀態(tài)較為樂觀。依據(jù)各省份的人口和土地面積對(duì)總碳赤字進(jìn)行分配后得到的理論碳赤字在預(yù)測區(qū)間內(nèi)也處于上升狀態(tài)，從實(shí)際碳赤字和理論碳赤字的差值來看，遼寧省為絕對(duì)碳補(bǔ)償主體，吉林省和黑龍江省為絕對(duì)碳受償主體。遼寧省應(yīng)支付的碳補(bǔ)償費(fèi)用處于上升狀態(tài)，吉林省應(yīng)獲得的碳補(bǔ)償費(fèi)用小于黑龍江省，且處于下降狀態(tài)，黑龍江省應(yīng)獲得的碳補(bǔ)償費(fèi)用處于上升狀態(tài)。大體上為經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)補(bǔ)償經(jīng)濟(jì)相對(duì)不發(fā)達(dá)地區(qū)，符合協(xié)同發(fā)展的理念。

(二)政策建議

生態(tài)補(bǔ)償作為協(xié)調(diào)生態(tài)受益區(qū)和生態(tài)保護(hù)區(qū)之間利益的一種手段，要解決的就是“誰來補(bǔ)，補(bǔ)給誰，補(bǔ)多少，如何補(bǔ)，如何管”的問題。碳補(bǔ)償作為生態(tài)補(bǔ)償一個(gè)新的研究領(lǐng)域，要解決的問題也是如此，本文針對(duì)這些問題提出如下政策建議：

第一，根據(jù)“誰受益，誰補(bǔ)償”的原則，碳補(bǔ)償主體為碳赤字超標(biāo)地區(qū)，即為實(shí)際碳赤字大于理論碳赤字地區(qū)。作為碳補(bǔ)償主體，核心問題就是要拓展碳補(bǔ)償費(fèi)用資金來源。首先，政府可以將碳補(bǔ)償費(fèi)用納入財(cái)政預(yù)算，建立專項(xiàng)“碳資金”賬戶來對(duì)資金進(jìn)行管理。其次，可以采用征收碳稅的方式來籌集資金。征收碳稅時(shí)，對(duì)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生大量碳排放的行業(yè)，例如煤炭開采業(yè)、水泥制造業(yè)等對(duì)生產(chǎn)者征稅。對(duì)于使用過程中產(chǎn)生大量碳排放的商品，例如大排量汽車、高耗能家電等對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行征稅。這不僅能夠拓展資金來源渠道，更能激發(fā)相關(guān)企業(yè)、居民、社會(huì)團(tuán)體等的環(huán)保意識(shí)，主動(dòng)推動(dòng)節(jié)能減排工作。

第二，根據(jù)“誰保護(hù)，誰受益”的原則，碳受償主體為碳赤字達(dá)標(biāo)地區(qū)，即為實(shí)際碳赤字小于理論碳赤字地區(qū)。作為碳受償主體，要解決核心問題就是如何管理和分配碳補(bǔ)償資金的問題。碳受償?shù)貐^(qū)政府也可以建立專項(xiàng)資金賬戶來對(duì)碳補(bǔ)償資金進(jìn)行管理，這些資金可以一部分用來開展減排工作，一部分返還給積極踐行減排政策的企業(yè)和居民，采用經(jīng)濟(jì)激勵(lì)的方式鼓勵(lì)企業(yè)和居民進(jìn)行減排。具體可以通過對(duì)減排成績顯著的企業(yè)實(shí)行稅收減免，對(duì)購買節(jié)能產(chǎn)品的居民進(jìn)行補(bǔ)貼的方式來實(shí)現(xiàn)。

第三，“補(bǔ)多少”即如何確定碳補(bǔ)償費(fèi)用的問題是整個(gè)碳補(bǔ)償?shù)暮诵膯栴}。政府應(yīng)當(dāng)設(shè)立專門研究小組，并采取跨地區(qū)合作的方式來選取小組成員。研究小組應(yīng)當(dāng)進(jìn)行協(xié)商以科學(xué)確定統(tǒng)一的碳排放、碳吸收核算體系和碳補(bǔ)償費(fèi)用核算方法。同時(shí)，可以根據(jù)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦等對(duì)碳補(bǔ)償費(fèi)用進(jìn)行調(diào)整。設(shè)立專門研究小組的做法不僅能夠建立統(tǒng)一的核算體系，也便于地區(qū)間的協(xié)商和溝通，從而確定各自都能夠接受的碳補(bǔ)償費(fèi)用。

第四，解決“如何補(bǔ)”這個(gè)問題的途徑是探索多元化的碳補(bǔ)償方式。對(duì)于碳補(bǔ)償，除了“碳匯交易”這種“輸血型”的資金補(bǔ)償方式外，還可以探索“造血型”的補(bǔ)償方式。例如對(duì)碳受償?shù)貐^(qū)提供減排技術(shù)設(shè)備，調(diào)派專業(yè)技術(shù)人員等?！霸煅汀钡奶佳a(bǔ)償方式有利于碳受償?shù)貐^(qū)的長遠(yuǎn)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)狀況的根本改善。

第五，針對(duì)“如何管”的問題要完善監(jiān)督機(jī)制?？梢詮睦嫦嚓P(guān)方政府和中央政府抽調(diào)人員組成監(jiān)督小組，對(duì)“碳資金”賬戶、碳補(bǔ)償費(fèi)用核算過程等進(jìn)行全面監(jiān)督。同時(shí)，中央政府可以將碳補(bǔ)償建設(shè)納入到地方政府的績效考核之中，從而提高地方政府對(duì)碳補(bǔ)償制度建設(shè)的重視程度。

第六，無論是碳補(bǔ)償方政府、碳受償方政府還是中央政府都應(yīng)當(dāng)積極完善碳補(bǔ)償相關(guān)法律法規(guī)，為碳補(bǔ)償提供法律支持。同時(shí)，注重采用輿論宣傳的方法向大眾傳播碳補(bǔ)償?shù)睦砟?，提高公眾的認(rèn)可度和增強(qiáng)碳減排意識(shí)。