能源活動碳排放核算與減排政策選擇

朱婧+劉學敏

摘要應對氣候變化的科學基礎是摸清區域碳排放基本狀況，對碳排放現狀的梳理是探索環境改善路徑的依據。探索低碳發展路徑的核心在于減排政策選擇，同時也是實現可持續發展的條件保障。京津冀協同發展背景下區域環境保護及大氣污染治理成為研究熱點，河北省資源環境容量與經濟增長之間的矛盾日益凸顯，生態文明、可持續發展的要求促使探明環境現狀，研究節能減排低碳發展的創新機制。摸清河北省碳排放基本現狀，探明能源需求和碳排放的演變規律，對河北省探索低碳發展路徑具有實踐意義。本文基于河北省全域的數據資料和實地調查，核算了河北省下轄11個地級市能源活動引起的碳排放，分析了2005-2013年碳排放的時空演化規律，以情景分析方法為基礎，預測了河北省到2030年的碳排放狀況。認為：第一，能源活動的碳排放量從研究時間尺度上來看，始終保持增長的趨勢，且2009年以后增長更為顯著；從空間尺度上來看，唐山市的排放始終是全省最高。第二，基于情景分析對河北省能源活動的碳排放可能狀況進行預測。基準情景是排放量最高的情景；低碳情景下2025年前后碳排放量基本穩定；強化低碳情景下設定2030年回到2005年的排放水平上，人均碳排放量始終保持下降，2030年將與全國2012年的人均排放平均水平相當。

關鍵詞碳排放核算；時空特征；情景分析；低碳發展

中圖分類號F124.5文獻標識碼A文章編號1002-2104（2016）07-0070-06doi：103969/jissn1002-2104201607009

碳排放核算是認識城市能源消費和碳排放狀況的數據基礎，有利于城市碳排放核算體系的完善，是科學評價城市低碳發展所處階段的重要指標，更是制定減排政策的重要依據。已有研究對于碳排放核算方法主要采用《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中的部門核算方法或排放系數法、基于IPAT方程測度區域能源消費碳排放量、以及徐國泉提出的碳排放量分解模型等。在數據資料方面多結合我國能源統計系統的統計數據，即在一定時期內地區用于生產、生活所消費的各種能源總量，統計范圍通常包括煤炭、焦炭、各類石油、天然氣等實物消費量，數據多來源于《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》等。排放因子的選擇上有直接采用IPCC推薦的缺省值，也有采用不同研究機構的研究成果，如DOE/EIA、日本能源經濟研究所、國家發展和改革委員會能源研究所、中國工程院、環保部溫室氣體控制項目等發布的排放因子值，還有學者選擇經修正的排放因子進行計算，如取各類因子的平均值等不同做法[1-6]。

減排政策制定依賴于碳排放核算的數據基礎和準備資料。2015年通過的《巴黎協議》從國際社會層面對全球應對氣候變化提出了約束性的要求，2030可持續發展議程也設定了包括應對氣候變化在內的經濟社會環境發展目標，從國際社會到國內實踐，碳減排政策影響著排放峰值拐點出現時的發展狀況。京津冀地區以北京、天津兩大城市為核心，河北省在區域一體化的發展中處于經濟、社會和資源環境的洼地，京津冀協同發展背景下環境治理改善的重點在于河北省大氣污染治理，因此河北省應對氣候變化的積極舉措將對區域整體的經濟發展方式轉變起到推動作用。本文選擇河北省全域作為研究區，按照基本現狀、時空演變、未來預測的邏輯思路展開，以核算河北省能源活動碳排放為研究重點，旨在完善和發展河北省碳排放核算的數據基礎，重點掌握其歷史規律、現狀水平和時空演進特征，結合國家溫室氣體排放峰值拐點的基本預期，以及京津冀區域大氣污染治理的資源環境約束，應用情景分析方法預測河北省能源需求和碳排放的未來發展趨勢，探討資源環境制約條件下區域減排的政策選擇以及可持續發展的有效路徑，為河北省開展生態環境調研、治理與改善提供數據基礎和實踐指導。

1河北省能源活動碳排放核算

1.1方法學及數據來源

對省級溫室氣體排放的核算主要采用國家發改委研究的《省級溫室氣體排放清單編制指南（試行）》，對能源生產和消費、工業生產過程、農業、土地利用變化和林業、廢棄物處理幾方面活動引起的溫室氣體排放量進行計算，以省級行政轄區作為核算邊界，反映了省域作為一個單元整體的溫室氣體排放狀況。以河北省下轄的11個地級市作為核算的地理邊界，一方面了解全域能源消耗導致的碳排放狀況，另一方面對排放的時空演變特征進行更加直觀的分解。對城市溫室氣體核算的基本方法采用排放因子法，即通過不同能源種類的消費量活動水平數據乘以相應的排放因子參數來計算[7-8]。

E=∑Fi×EFi（1）

其中，E表示城市能源活動產生的碳排放總量，F為能源實物消費量，EF為不同能源消費種類相應各自的排放因子，i為能源消費種類。

活動水平數據主要包括能源活動、工業生產過程、農業活動、土地利用變化和林業活動、廢棄物處理活動水平數據，研究的時間尺度選擇河北省11個地級市2005-2013年的數據資料，城市社會、經濟發展的基本情況以及能源消費等狀況的數據收集采用了自上而下和自下而上相結合的辦法。其中，自上而下的數據收集主要來源于歷年的《河北省統計年鑒》《河北省經濟年鑒》、能源平衡表、各城市的統計年鑒、社會經濟統計公報、能源統計年鑒及部分城市能源平衡表、行業協會發布的調研報告等，自下而上的數據則主要通過實地調研和專家估算數據等取得，少量缺失數據采用了回歸分析的估算方式，涉及到的社會經濟等數據按照2005年不變價格進行了調整。排放因子通常采用研究機構發布的指南或根據本地排放情況進行修正，本文計算時采用了世界資源研究所關于排放因子的研究以及《省級溫室氣體排放清單編制指南（試行）》和《能源消耗引起的溫室氣體排放計算工具指南（2.1版）》的排放因子數據[7]。

朱婧等：能源活動碳排放核算與減排政策選擇中國人口·資源與環境2016年第7期1.2時間尺度上的排放值

能源活動的核算范圍主要包括城市地理邊界內的消費固體燃料（原煤、洗精煤、焦炭等）、液體燃料（汽油、柴油）和天然氣等的排放量，即范圍一排放，以及城市調入調出的電力和熱力排放，即范圍二排放。進行范圍一核算時資料數據較為完整，對2005-2013年的排放核算結果發現：①從排放總量上來看，唐山市排放量始終最高，占比為河北省全域排放總量的一半以上，這與其工業結構布局密切相關，鋼鐵、電力、水泥、造紙、選礦、陶瓷等生產皆為高污染高排放的行業，尤其是唐山作為國家重要的能源、原材料工業基地的城市發展定位，導致碳排放總量較大。衡水市、承德市和秦皇島市的排放相對最低，主要由于產業結構中發展第三產業尤其是旅游經濟所致；②從碳排放量的整體變化上看，所有城市的排放均呈增長的趨勢，2009年以后增幅更為明顯，且城市之間的增速差異較大，如廊坊市年均增長最快約為17%左右，秦皇島市年均增長最表1能源活動碳排放量（范圍一）

慢約為3%左右（見圖1）；③范圍二的核算受獲取資料限制，只針對石家莊市、唐山市、邯鄲市和秦皇島市的范圍二排放（其中唐山市缺少2012年和2013年的數據）進行核算，研究時段內唐山市的排放最高，始終保持增長的態勢，其范圍二的排放比其它城市范圍一排放量還要高，石家莊市、邯鄲市和秦皇島市的范圍二排放量則保持相對穩定，說明城市調入調出的電力和熱力總量變化不大（見表1）。

1.3空間尺度上的演化特征

將研究區域的能源活動碳排放總量進行空間尺度上的研究，比較2005年、2010年和2013年的排放狀況，能夠更加直觀地了解河北省全域碳排放的空間變化特征：①2005年，按照城市碳排放量基本可以分為3類，唐山市排放量最高超過9 000萬t，保定市、石家莊市、邢臺市和邯鄲市屬于排放次高的3 000-5 000萬t的范圍，此外的其它6個城市排放量少于3 000萬t，屬于河北省排放較少的城市；②2010年，隨著工業產業的進一步發展，河北省排放的空間格局有了一定的變化，唐山市仍舊排放量最高，排放量顯著增加的有石家莊市、邢臺市、邯鄲市和滄州市，排放均大于5 000萬t；③由于經濟增長、城鎮化的高速推進，加之城市本身的資源稟賦和發展定位等原因，碳排放量進一步增加，2013年顯著增加的是保定市和邯鄲市，均超過了7 000萬t。總體說來，若以北京市的地理位置為基準，則北京市以北的幾個城市排放相對較小，以南的城市排放較大。近10年中各城市的碳排放都有所增長，唐山市始終是排放量最高的城市，承德市和秦皇島市相對排放量最低，但通過對2013年排放情況的分析，發現承德市和秦皇島市的排放量也有所增長，亟待探索區域低碳發展的新途徑（見圖2）。

1.4碳排放慣性增長預測

為了進一步判斷河北省整體的能耗及碳排放發展趨勢，假設延續當前的發展特點和以往的發展模式，就能耗強度指標而言，“十一五”期間年均下降了6.6%，“十二五”期間年均下降了3.2%，若到2030年以前仍能保持“十二五”期間年均能耗下降的水平，那么到2015年、2020年、2025年和2030年的能耗強度將分別為1.107、0.942、0.802和0.683。假設按照目前的慣性發展趨勢，進一步對碳排放狀況進行預估，選擇Kaya模型表達式為基礎估算2015-2030年河北省碳排放量[9-10]。式（2）為估算碳排放量采用的Kaya模型表達式。

CO2=P×（GDP/P）×（E/GDP）×（CO2/E）（2）

其中，P為年底人口數，GDP/P為人均GDP，E/GDP為能源強度，主要與技術水平相關，CO2/E為碳排放系數，

主要與能源利用結構有關。Kaya模型中對人口參數的預測以河北省衛生計生委的相關規劃為依據，河北省人口發展“十二五”規劃中將人口年均自然增長率控制在7.13‰以內，總人口控制在7 400萬人以內。從“十三五”開始，人口增速將會快速下降，但人口總量仍將呈慣性增長態勢，預計將保持4‰左右的增長率。到2020年，人口增長將達到7 500萬人，2025年前后預計實現總人口峰值7 700萬人左右，之后開始緩慢減少，預計將出現2‰左右的下降率，到2030年下降到7 600萬人左右。

對人均GDP參數的預測考慮實際經濟增速，2014年底河北省人均GDP為6 500美元左右，顯示出處于工業化階段中期的基本特征，第二產業拉動經濟增長的特點比較明顯。就國家發改委對經濟增長的趨勢預測，分別按照“十三五”、“十四五”、“十五五”期間年均GDP經濟增速為7%、6%和5%的假設，結合《河北省國民經濟和社會發展第十二個五年規劃綱要》及其他相關經濟預測數據，以2015年為基準年份，設置“十二五”期間保持8.5%的經濟增速， “十三五”、“十四五”、“十五五”期間則分別為7%、6%和5%，那么在此預測條件下河北省人均GDP的變化情況見圖3。

基于Kaya模型按照目前的發展趨勢估算，碳排放的變化與能耗強度下降率直接相關。若考察人均碳排放量指標，則預估在2015年、2020年、2025年和2030年分別為11.7 t/人、13.7 t/人、15.3 t/人和16.8 t/人，和全國平均水平相比較而言，2013年全國人均碳排放約7.2 t，顯然依照目前的發展趨勢是不可取的。對比國家能源發展規劃中對能耗強度的目標要求設置，2015年全國能耗強度目標定為0.68，并作為約束性指標執行，即保持政策環境不變、經濟慣性增長路徑為特征，則河北省要到2030年前后才有可能與全國2015年的能耗強度水平相當，能耗水平落后全國平均水平約15年。因此若按照碳排放的慣性增長趨勢，河北省資源環境的可持續發展將承受巨大壓力，亟待尋找區域低碳發展的實施路徑。

2.1方法學

情景分析法在低碳城市的政策制定和發展戰略研究領域被廣泛應用，發揮了重要的預測分析工具作用。以情景分析法為基礎的研究多基于人為設定不同情景及相應參數的方式開展預測，根據經濟、社會、能源利用等的歷史發展規律及未來政策導向、發展走勢等設定情景分析的相關條件，探討低碳城市發展可能的能源需求和碳排放狀況，最后根據預測的多種可能給出相應的改善環境管理的計劃行動。情景分析研究的實質是構建了一套中長期戰略預測的框架，基于現實情況或可預見到的未來發展趨勢，預測未來情形和發展過程的一系列方案，即通過模型模擬，分析不同低碳情景的經濟社會環境影響[11-13]。在設置發展情景參數時，由于要探討的是能耗強度變化對于碳排放影響的不同情景，因此將人口和人均GDP參數設置為同一個變化趨勢。對溫室氣體排放的情景分析分為低碳情景和強化低碳情景，在不同的未來發展情景下進行政策設計，探討碳排放總量達峰及拐點出現的可能階段，并集中在碳排放總量和人均碳排放2個指標的情景分析上。

2.2低碳情景下減排政策設計

低碳情景的設置以各項規劃計劃對能耗強度下降的約束性指標要求為指導，同時結合河北省自身的資源稟賦和產業結構特征。假設河北省碳減排水平比全國平均水平晚5年實現，那么到2020年之前能耗強度年均下降至少得在9%左右才有可能達成，以河北省自身的資源稟賦和產業結構發展特征而言，加之京津冀一體化后承接的京、津兩地的產業轉移狀況，在“十三五”期間能耗強度保持此下降率存在一定的實際困難。因此低碳情景下假設河北省能耗強度較全國水平晚10年實現，則2020年、2025年和2030年的能耗強度分別為0.82、0.68和0.564。依據Kaya模型表達式進行估算，則碳排放量在2020年、2025年和2030年分別為89 919萬t、99 819萬t、105 680萬t，較基準情景分別下降了13%、15%和17%左右；人均碳排放量分別為11.91 t/人、12.96 t/人、13.88 t/人（見表2）。盡管如此，2030年河北省的人均碳排放仍高于2015年前后全國的平均水平，因此若從人均碳排放這個指標出發，河北省的低碳減排還需要更加嚴格的政策情景。

2.3強化低碳情景下減排政策設計

強化低碳情景下假設2030年碳排放回到2005年的排放水平上，此時人均碳排放與2010年全國平均水平相當。那么2020年、2025年和2030年的碳排放量分別為71 228萬t、58 608萬t、48 225萬t，較低碳情景分別下降了

若按照該情景發展，此時2030年河北省的人均碳排放將與全國2012年前后的平均水平相當，碳排放量下降幅度較大，屬于絕對減排的范疇，由于該情景對經濟發展階段、技術條件、能源利用水平等條件要求較高，是最難實現的情景。

本文以區域大氣污染聯防聯控的低碳發展要求為導向，在京津冀協同發展的背景下，依照經濟增長新常態的基本特點，探討了河北省的低碳發展路徑。采用排放因子法核算了河北省2005-2013年能源活動碳排放量，分別從時間尺度和空間尺度上分析了歷史排放特征，并基于情景分析法對減排路徑進行了可選方案的設計，為河北省環境污染治理機制及改善途徑提供了參考。主要研究結論如下：

（1）2005年以來，河北省下轄的11個地級市能源活動碳排放量呈增長的趨勢，且“十二五”期間增速要比“十一五”期間高，城市之間的碳排放增幅差異較大，最快的廊坊市年均增長約17%，最慢的秦皇島市年均增長約3%。從空間變化特征上來看，各個城市都表現出增長的態勢，研究期內唐山市排放量最高，承德市和秦皇島市相對排放量最低。河北省的能源活動碳排放量主要來源于產業部門，尤其是冶金、電力、建材、石化、化工、煤炭等行業是區域主導產業，耗能高、排放大，造成了長期積累的環境負荷。

（2）情景分析結果表明慣性增長趨勢下，河北省資源環境的可持續發展將承受巨大壓力，基準情景下的發展路徑是不可取的。低碳情景下假設河北省能耗強度較全國水平晚10年實現，則到2030年河北省的人均碳排放仍高于2015年前后全國的平均水平，因此低碳發展還需要更加嚴格的政策情景。強化低碳情景下假設2030年的碳排放回到2005年的排放水平上，則2030年河北省的人均碳排放將與全國2012年前后的平均水平相當，碳排放量下降幅度較大，屬于絕對減排的范疇，同時也是最難實現的情景。

（3）核算區域碳排放量是全面了解整體排放水平和增長趨勢的數據基礎，同時也是預測未來能源需求及排放狀況的依據，有助于激勵政策制定者思考產業轉型低碳發展的路徑。實證研究表明，河北省傳統制造業產能過剩、化石燃料污染物排放高的資源環境現狀亟待改善，以能源消費源頭總量控制的目標約束為導向，進一步探索促進技術進步、能耗水平降低的積極舉措，以資源環境容量倒逼減排的思路指導河北省促進資源能源的高效利用，同時也對京津冀區域大氣污染治理起到引導作用。

（編輯：劉照勝）

參考文獻（References）

[1]曾賢剛，龐含霜.我國各省區CO2排放狀況、趨勢及其減排對策[J].中國軟科學，2009（S1）：64-70.[ZENG Xiangang， PANG Hanshuang. The status， trend and countermeasures of carbon dioxide emission in provincial level of China [J]. China soft science， 2009（S1）： 64-70.]

[2]劉立濤，沈鐳.中國能源分區情景分析及可持續發展功能定位[J].自然資源學報，2011，26（9）：1484-1495.[LIU Litao， SHEN Lei. Scenario analysis of energy zoning and function orientation on sustainable development of China [J]. Journal of natural resources， 2011， 26（9）： 1484-1495.]

[3]汪浩，陳操操，潘濤，等.京津冀區域生產和消費CO2排放的時空特點分析[J].環境科學，2014，35（9）：3619-3631.[WANG Hao，CHEN Caocao，PAN Tao， et al. Spatial temporal differentiation of productbased and consumptionbased CO2 emissions and balance in the BeijingTianjinHebei region： an economic inputoutput analysis [J]. Environmental science， 2014， 35（9）： 3619-3631.]

[4]舒娛琴.中國能源消費碳排放的時空特征[J].生態學報，2012，32（16）：4950-4960.[SHU Yuqin. Spatiotemporal characteristics of carbon Emissions from energy consumption in China [J]. Acta ecologica Sinica， 2012， 32（16）： 4950-4960.]

[5]武紅，谷樹忠，周洪，等.河北省能源消費、碳排放與經濟增長的關系[J].資源科學，2011，33（10）：1897-1905.[WU Hong， GU Shuzhong， ZHOU Hong， et al. Relationships between energy consumption carbon emissions and economic growth in Hebei province [J]. Resources science， 2011， 33（10）： 1897-1905.]

[6]徐國泉，劉則淵，姜照華.中國碳排放的因素分解模型及實證分析：1995-2004[J].中國人口·資源與環境，2006，16（6）：158-161.[XU Guoquan， LIU Zeyuan， JIANG Zhaohua. Decomposition model and empirical study of carbon emissions for China，1995-2004[J]. China population， resources and environment， 2006， 16（6）： 158-161.]

[7]世界資源研究所.溫室氣體核算體系[EB/OL].[2013].http：//www.wri.org.cn/xiangmu/wenshiqitihesuantixi. [World Resources Institute. Greenhouse gas accounting tool for Chinese cities[EB/OL]. [2013]. http：//www.wri.org.cn/xiangmu/wenshiqitihesuantixi.].

[8]叢建輝，朱婧，陳楠，等.中國城市能源消費碳排放核算方法比較及案例分析——基于“排放因子”與“活動水平數據”選取的視角[J].城市問題，2014（3）：5-11.[CONG Jianghui，ZHU Jing，CHEN Nan，et al.Comparison of carbon emissions accounting methods and case studies of urban energy consumption in China：based on the perspective of ‘emission factor and ‘active level data. Urban problems， 2014（3）： 5-11.]

[9]陳飛，諸大建.低碳城市研究的理論方法與上海實證分析[J].城市發展研究，2009，16（10）：71-79.[CHEN Fei， ZHU Dajian. Theory ofresearch on lowcarbon cty and Shanghai empirical analysis [J]. Urban studies， 2009， 16（10）： 71-79.]

[10]朱婧，湯爭爭，劉學敏，等.基于DPSIR模型的低碳城市發展評價——以濟源市為例[J].城市問題，2012（12）：42-27.[ZHU Jing， TANG Zhengzheng， LIU Xuemin，et al. Evaluation of lowcarbon city development based on DPSIR model：a case of Jiyuan City[J]. Urban problems， 2012（12）： 42-47.]

[11]曾忠祿，張冬梅.不確定環境下解讀未來的方法：情景分析法[J].情報雜志，2005，（5）：14-16.[ZENG Zhonglu， ZHANG Dongmei. Uncertainty snalysis of future method environment： scenario analysis[J]. Journal of information， 2005， （5）： 14-16.]

[12]于紅霞，錢榮.解讀未來發展不確定性的情景分析法[J].未來與發展，2006（2）：12-15.[YU Hongxia， QIAN Rong. Analysis of future development of the uncertainty of the scenario analysis method[J]. Future and development， 2006（2）： 12-15.]

[13]宗蓓華.戰略預測中的情景分析法[J].預測，1994（2）：50-51，55.[ZONG Beihua. Scenario analysis method in strategic forecasting[J]. Forecasting， 1994（2）： 50-51， 55.]