中國省際碳排放空間分配研究

宋德勇 劉習平

(華中科技大學經濟學院，湖北 武漢 430074)

我國政府未來將會對CO2排放實行總量控制計劃管理，因此，在總量控制條件下科學配置各區域的約束性份額，實現碳排放空間的相對公平是一項基礎性工作［1］。碳排放量的分配是個很復雜的問題，涉及到各個地區經濟發展權的合理分配。為了考察碳排放空間分配的不公平問題，本文以1978－2010年中國各地區碳排放數據為依據，基于人均歷史累計碳排放的視角，測算了碳基尼系數，并對中國各地區2020年CO2排放指標進行了分配。

1 文獻回顧

對于碳公平的測度方法，Hedenus等［2］利用Atkinson指數測度了國家間人均排放的不公平。Duro等［3］利用Theil指數解釋了人均排放的不公平很大程度上源于人均收入的不均。Heil等［4－5］利用基尼系數測度了不同國家人均排放的不公平。Groot［6］以人均年排放構建了碳洛倫茲曲線和碳基尼系數。楊振等［7］提出了環境污染基尼系數和人口(經濟)——污染系數一致性的概念，發展了一種評估環境污染的方法。騰飛等［8］以人均歷史累計排放為基礎，計算了國際社會的碳基尼系數。就碳排放分配而言，探討我國各區域分配原則的論文還比較少，但是針對國家與國家之間碳排放分配問題的研究已比較多，Bohm and Larsen［9］以及 Kverndokk［10］均就以人口規模為基礎的排放權配額做出相關研究和改進，表明人口規模是排放權配額原則的重要因素之一。Steenberghe［11］研究發現基于所謂公平的分配并不是對所有國家都有利，一些國家在合作型的配額原則下可能比在非合作的排放控制原則下要支付更多的成本。丁仲禮［12］等提出了國家間以“人均累計排放指標”最能體現“共同而有區別的責任”的原則和公平正義的原則。

相比于以往的研究，本文主要有如下特點:①對于碳公平的測度，大部分文獻是以人均年排放量為基礎，這不能體現區域碳排放的歷史責任，本文以人均歷史累計排放為基礎，更能準確地體現碳公平的含義;②對于碳公平而言，大部門文獻討論的是國家與國家之間碳排放公平的問題，實際上，未來中國將會對CO2排放實行總量控制計劃管理，因此，研究我國各省(區)之間排放權分配的相對公平性，是一項基礎而且緊迫的工作。

2 碳公平及其度量

碳公平的本質是測度碳空間的分配差異。分配差異雖然在氣候變化研究中是一個新問題，但在財富分配的公平性研究中卻已經得到了深入探討［13］。用來測度居民收入分配差異的統計指標基尼系數是最常用的指標，橫坐標為累計人口占比，縱坐標為累計收入占比，見圖1。洛倫茲曲線表述的是人口比例與收入比例的對應關系，基尼系數是根據洛倫茲曲線計算出一個反映收入分配平等程度的指標。按照聯合國有關組織的規定，基尼系數小于0.2表示收入絕對平均，0.2－0.3 表示比較平均，0.3－0.4則表示相對合理，而0.4－0.5則表示收入差距較大，如果超過0.5則表示收入差距懸殊。因此，0.4通常被認為是分配差距的“警戒線”。

圖1 洛倫茲曲線Fig.1 Lorentz curve

本文借用以上對基尼系數的劃分來研究碳公平問題。對于我國而言，經濟大省以及一些資源、能源大省在工業化和城市化進程中排放了大量的CO2溫室氣體，這些溫室氣體積累在大氣中，導致了我國的碳排放壓力異常嚴峻，同時也擠占了有限的排放空間。因此，基尼系數同樣也可以用于對碳排放空間分配的公平情況進行測度。當使用洛倫茲曲線和基尼系數測度排放空間分配的公平程度時，橫軸從家庭轉換成人口，而縱軸則從收入轉換成碳排放。本文在借用基尼系數研究碳公平時使用的是人均歷史累計排放。根據構造的“碳洛倫茲曲線”可以進一步計算出“碳基尼系數”，從總體上反映不同地區對排放空間占有的差異程度。

3 碳洛倫茲曲線與碳基尼系數的測算及評價

3.1 數據來源和測算

本文的起始年設定為1978年，因為1978年以前，中國實行的是計劃經濟，各區域進行統一管理和計劃調配，自從1978年改革開放以后，我國實行梯度式的發展戰略，各區域的發展差距才逐漸開始拉大，而能源消費、碳排放與一個區域的經濟發展水平是密切相關的。從這個意義上說，以1978年為起始年是比較合理的。本文的數據年限設定為1978－2010年。

本文選取北京、天津、上海、浙江、江蘇、福建、廣東、遼寧、山東、河北、海南、山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、內蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、青海省和新疆29個省(自治區)作為統計樣本。由于重慶市在1997年才成立，其統計資料不全，所以樣本數據不包含重慶市。此外，西藏的數據整體缺失，因此樣本數據不包含西藏。有個別省份的數值在個別年份有缺失，用插值法進行了補全。本文將時間跨度設定為1978－2010年，所有數據均來源于中國經濟信息網數據庫、《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《新中國六十年統計資料匯編》以及各省(自治區)的《統計年鑒》。其中，人口數取各地區年底總人口數，單位為億人。

碳排放采用如下測量方法:CO2排放可分為自然排放和人工排放，人工排放是由于人類活動引起的CO2排放，主要包括化石燃料消耗、生物質燃燒等，其中化石燃料消耗所排放的CO2占95%以上。本文對中國總的碳排放量采用以下因素分解公式進行估算:

其中，C是碳排放總量，E為中國一次能源的消費總量，Ci為i種能源消費的碳排放量，Ei為i種能源的消費量，表示Si種能源在能源消費總量中所占份額;Fi為i種能源的碳排放系數(強度)。由上面的公式可知，要測算碳排放總量，關鍵是要確定各種能源消費的碳排放系數。為了增強數值的準確性，最終以四個研究機構確定的各類能源排放系數的平均值作為依據來計算，見表1。

表1 各種能源的碳排放系數Tab.1 Conversion coefficient table of carbon all kinds of energy

3.2 計算公式的界定

為了理解基于人均歷史累計CO2排放如何構成洛倫茲曲線，首先對各個地區的相關變量進行如下界定:

人均累計CO2量是本文所倡導的衡量排放公平性的最重要指標，也是構造洛倫茲曲線的依據，用歷史累計CO2排放量除以累計人口數量，公式表示為

以基于人均歷史累計CO2排放區際偏差系數(簡稱偏差系數)表示CO2排放空間公平性，某省區碳排放的偏差系數(PC)為該省歷史累計CO2排放比重與歷史累計人口比重的比值，即，當某省份的PC值大于1，說明該省CO2排放比重大于人口比重，說明這些地區人少排放量大，相對嚴重地破壞了環境;反之，CO2排放比重小于人口比重，環境壓力較小，體現的是一種“環境友好型碳排放模式”。

表2給出了我國各地區1978－2010年歷史累計CO2排放量、人口數量以及人均歷史累計CO2排放量等相關信息，按照人均歷史累計CO2排放量的升序排列。可以看出，北京、上海等發達城市的人均歷史累計CO2排放量較大，海南省、廣西省的人均歷史累計CO2排放量較小。

因為我們重點關注的是各個地區從第i年到第j年的CO2排放情況，在構造洛倫茲曲線時，需要按從第i年到第j年的人均歷史累計CO2排放量遞增的順序對各個地區進行排序，將各個地區進行排序以后，以第i年到第j年的累計歷史累計人口比為橫軸，第i年到第j年的累計歷史累計CO2排放比為縱軸建立坐標系。

將坐標系中表示各個地區位置的點通過平滑曲線相連，即得到從第i年到第j年的基于人均歷史累計CO2排放量的洛倫茲曲線。圖2給出了以1978年為起始年的碳洛倫茲曲線，由于洛倫茲曲線是按人均歷史累計排放排序，因此在碳洛倫茲曲線的位置越靠右上方，則該地區人均歷史累計排放量越大。

對CO2排放基尼系數按下面公式進行計算。式中，Gini表示CO2排放基尼系數，下標n代表省區，Xn表示累計的歷史累計人口比重①前一個累計是從1978－2010年的加總數據，后一個累計是分組后的累計比重，這兩個累計的含義是不同的。，Yn表示CO2累計的歷史累計排放比重;當 n=1時，X n－1=0，Y n－1=0。

表2 1978－2010年我國各地區歷史累計CO2排放情況Tab.2 History accumulated carbon dioxide emissions in different regions of China from 1978 to 2010

圖2 中國各地區人均歷史累計CO2排放量的洛倫茲曲線Fig.2 Lorentz curve of per capita history accumulated carbon emissions in different regions of China

圖2是我國各省區化石能源消費的CO2排放洛倫茲曲線，利用式(2)計算得到相應的基尼系數為0.24，處于比較平均區間內。

從我國三大區域上①東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省市;中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8省;西部地區包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內蒙古、廣西12省區市。來看，東部偏差系數為1.28，中部為0.83，西部為0.82。偏差系數大于1的東部地區CO2累計排放比重大于累計人口比重。中西部地區偏差系數小于1，CO2累計排放比重小于累計人口比重。可以看出，從偏差系數來看，呈現出從東往西梯度式的變化，這主要是由于經濟發展水平決定和人口的區域分布共同決定的。

進一步細分到各個省區，圖3是各省區的偏差系數，可以發現PC值小于1的省區包括海南、廣西、江西、安徽、云南、四川、湖南、陜西、福建、河南、貴州、湖北、甘肅、廣東13省區(升序排列)，這些省區的CO2排放比重小于人口比重，碳排放相對全國而言較公平。PC值大于1的省市包括江蘇、浙江、吉林、黑龍江、河北、山東、青海、新疆、山西、內蒙古、遼寧、寧夏、天津、北京、上海13省區(升序排列)。

我國CO2排放比重大于人口比重，從總體上相對破壞環境的省份主要有以下幾種情況:①中東部發達地區或經濟大省，如上海、北京、天津等，由于我國處在工業化和城鎮化加速發展的階段，在一定時間內經濟發展和能源消費存在很大的相關關系，因此經濟發達的省份，往往伴隨著較高的碳排放。②內陸西部落后省份，如青海省、新疆維吾爾自治區、寧夏回族自治區等，這些省區生態環境脆弱，人煙稀少，加之火電及其他高耗能、高排放產業布局相對集中，從而導致這些地方的CO2排放比重大于人口比重。③資源、能源大省，如山西、內蒙古。資源能源大省的經濟發展模式屬于資源依賴型，對勞動和資本等要素具有擠出效應，使得各種經濟要素向資源型行業流動，極大助長了高碳行業的快速發展;加上自身的資源豐度，能源利用模式也比較粗放，間接導致碳排放的增加［14］。

圖3 中國各地區人均歷史累計CO2排放區際偏差系數Fig.3 Deviation coefficient of per capita history accumulated carbon emissions in different regions of China

4 基于公平視角的碳排放空間分配

4.1 對已有碳排放分配方案的評述

碳排放總量的分配是個很復雜的問題，也是爭論的焦點。從國際上來看，當前國際社會已有20多種關于碳排放權的分配方案，這些方案雖然出于不同的利益取向，各有側重，但是它們要么回避歷史責任，要么忽視發展權或其他因素，統一的為世界各國所接受的排放權分配制度，目前尚未建立。而國內對如何分配省際碳排放權，制定不同方案相關研究不多，吳靜等［15］采用世襲制原則、平等主義原則和支付能力原則對我國碳排放的分配分別進行了測算(見表3)。

世襲制原則建議按照排放量比例分配排放權，平等主義原則按人口比例分配排放權，在這兩種原則分配的指導下，那么就會出現人口或GDP比重越高的區域可以擁有更多的自然資源消耗權或環境污染排放權的結論，這顯然與環境倫理及環境經濟學相關理論不甚相符。支付能力原則強調減排費用占GDP的比例在國家(區域)均等，沒有體現出一個地區在歷史減排中的責任。筆者認為，基于人口與歷史因素的碳排放權分配方案可以使得排放權配額向落后地區傾斜，向人口規模大的省市自治區傾斜。這樣的分配方案會使人口規模大、相對落后的省市自治區排放權配額有結余，人口規模小、相對發達的省市自治區排放權配額有不足。以“不足”購買“結余”，能夠緩解相對落后地區的財政壓力、發展壓力，為推進基本公共服務均等化提供更多的財力支持。

表3 采用世襲制原則、平等主義原則和支付能力原則的我國碳排放分配Tab.3 Distribution of carbon dioxide emissions Based on hereditary principle，Egalitarianism principle，ability-to-pay principle

4.2 基于歷史人均累計的分配方案

“十三五”時期，我國經濟面臨經濟結構調整，綜合考慮王小魯等［16］對中國經濟增長的研究，將預測時段分為2010－2015年和2016－2020年兩個區間，如果按照“十二五”時期中國的GDP年均7%和“十三五”時期年均增長6.5%來測算，到2020年我國GDP總量將達到764771.07億元。通過計算，我國2005年的碳強度為3.01 t/萬元，到2020年單位國內生產總值CO2排放比2005年下降40%－45%，因此到 2020年我國的碳排放強度為 1.66－1.81 t/萬元，為了確保完成預定的目標，我們取其平均值1.73 t/萬元，那么到 2020年我國 CO2總量要保持在1323053.95萬t。以2010年的碳排放量為基數，2010－2020年碳排放量年均增長17.66%，據此可以計算出每年的碳排放量數據。根據國家人口發展研究戰略課題組發布的國家人口發展的戰略目標，2010年人口總量控制在13.6億人，2020年人口總量控制在14.5億人，由此可得預測區間內的年均人口增長率為0.64%。根據年均人口增長率0.64%來計算，可以粗略計算出我國2011－2020年的各地區人口數。由于我們是以人均歷史累計排放量的視角，因此把1978－2020年看成是一個整體，通過計算歷史累計總碳排放量和歷史累計人口數，兩者之間的比值就可計算出人均歷史累計CO2排放量，再用人均歷史累計CO2排放量與歷史累計人口數相乘，就得出各地區公平的歷史累計碳排放總量。用各地區公平的歷史累計碳排放總量減去1978－2010年的累計排放總量，就得了2011－2020年CO2排放總量指標，最后計算2011－2020年年均CO2排放指標，見表4。

建立區域性的碳排放交易市場，碳排放較少的省區可以在保持自身經濟增長空間的前提下，向碳排放較大的省區出售碳排放權。這樣可以通過市場化的手段減少碳排放，確保2020年減排目標的實現，同時還可以促進區域協調發展。在“總量控制”的前提下，對人均歷史累計排放量較大的地區而言，特別是經濟發達地區，其碳排放權配額可能不足，通過一個比較成熟的碳交易市場可以購買碳排放權，而市場定價機制將使多排放代價等于減排的邊際成本，這就增加了擴大排放的成本，增強了這些地區企業技術改造和產業升級的動力，使企業和發達地區有持續節能減排的內在積極性;對人均歷史累計排放量較少的地區而言，特別是經濟落后地區，由于其出讓排放余額的收益而緩解了財政壓力，對發展地方經濟會從過熱降到一個相對平和的狀態，發展地方經濟趨于理性，招商引資減少一些盲目。同時，在其他政策的約束下，更加關注民生和發展環境建設，優化投資環境，提升招商引資水平，珍惜碳排放權余額，從而內在地追求企業技術改造和產業升級。

表4 基于人均歷史累計的中國各地區CO2排放指標分配Tab.4 CO2 emission index allocation according to per capita history accumulated

5 結論、建議與展望

5.1 結論

基于人均歷史累計排放的視角，測算出的基尼系數為0.24，處于相對公平的水平上，說明這種分配的空間差異較小。

從區域上看，東部地區CO2排放比重大于人口比重，擠占了中西部地區的排放空間。通過對偏差系數的計算，我國CO2排放比重大于人口比重的省份既有中東部發達地區或經濟大省，也有西部內陸落后省份，還有資源、能源大省。因此，我國的減排政策應該針對不同地域和經濟發展的實際情況，采取靈活的措施和方法，而不應該“一刀切”。

我國政府已經明確了到2020年的減排任務，要切實加強對CO2排放實行總量控制管理，在總量控制條件下公平、科學配置各區域的約束性指標和配額。

5.2 政策建議

我國CO2排放比重大于人口比重的省份的減排政策，應該針對不同地域和經濟發展的實際情況，采取靈活的措施和方法。中東部發達地區或經濟大省，需要通過清潔能源、新能源與可再生能源的開發、低碳產業的發展及低碳創新技術體系的構建達到低碳發展的目的。西部內陸落后省份需改變經濟增長方式，促進能源集約利用，大力發展旅游服務業。資源、能源大省要以低碳產業轉型為核心，大力發展接續性產業或替代產業，同時改變能源粗放利用的模式，提高單位能源的服務價值。

切實加強對CO2排放實行總量控制管理，在總量控制條件下公平、科學配置各區域的約束性指標和配額，并按照年度進行分解，建立區域性的碳排放交易市場，碳排放較少的省區可以在保持自身經濟增長空間的前提下，向碳排放較大的省區出售碳排放權。并實施可行的碳稅政策，提高各區域的減排成本，降低碳排放基尼系數。

5.3 展望

首先，本文認為人均歷史累計減排量考慮到了人與人之間的公平，也考慮了歷史因素，可作為碳排放權分配的重要依據。但同時還需要綜合考慮其它因素，如地區特征、環境容量和部門排放標準等因素，中央政府有關部門應積極組織有關研究機構，以人均累積減排量為主要參照，建立一個適合我國實際的碳排放權分配模型，在總量固定的基礎上，把指標層層分解，直到縣級和重點企業。其次，雖然本文測算出了2011－2020年CO2排放總量指標以及2011－2020年年均CO2排放指標，但畢竟是根據各地區經濟發展水平和人口變動進行預測的數值，實際情況可能要復雜得多，但本文提出了一種計算的思路和方法。對于人口太多的省份(如河南、四川)或人口太少的省區(新疆、青海、寧夏等)，需要單獨進行深入研究。同時，在總量控制的基礎上，按照年度計劃，把指標層層分解，這需要全國各地區通力合作，在實踐中構建完善的體制和機制，通過市場推進相關技術和管理手段的提高。此外，碳排放權交易的定價問題也是要進一步研究的重點。

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