碳強度指標分解研究

許志元（石家莊市工程咨詢研究院，石家莊市050011）

碳強度指標分解研究

許志元（石家莊市工程咨詢研究院，石家莊市050011）

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

碳強度；指標；分解；新方法

近年來，中美元首在應對氣候變化方面達成重要共識，為推動全球達成減碳協定奠定堅實基礎。我國承諾二氧化碳排放在2030年左右達到峰值且將努力早日達峰，單位國內生產總值二氧化碳排放 （即碳強度①）將比2005年下降60～65%，2017年啟動全國碳排放權交易，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，也標志著我國碳排放控制將由強度單項指標向強度和總量雙項指標轉變，政府在今后很長一段時期會持續加大應對氣候變化工作力度，持續推進生態文明建設。

我國從2014年開始對碳強度降低指標實施考核，由于碳強度與單位生產總值能源消費量的密切關聯性以及應對氣候變化剛開始試點工作，因此采取碳強度與能源消費強度降低指標掛鉤的辦法。然而，隨著應對氣候變化工作深入開展及新的形勢需要，有必要將兩者指標脫鉤，形成獨立的考核體系。如何科學確定碳強度考核指標并按照行政隸屬關系進行層層分解，是一項需要迫切解決的問題。當前，國內對碳排放指標分解方法處于研究探索階段，不同的研究機構和試點地區進行了不同的研究和嘗試。筆者力圖另辟蹊徑，基于公平、效率和預期變化因素構建一種新的分解方法。

1 現有分解方法

1.1 降碳與節能指標掛鉤方法

采取碳強度降低指標緊盯能源消耗強度降低指標，將兩者按照1：1或1.1：1的比例掛鉤，在政府對下級下達考核任務時廣泛使用。我國已經建立了完備的節能工作體系和考核體系，在分解方法不成熟的情況下，利用兩者高度相關性將其掛鉤，是一種簡單有效的方法，節能指標完成即可認定碳強度降低指標完成。根據相關系數公式可以驗證降碳與節能之間的高度相關性，作為掛鉤的依據。利用河北某市歷年數據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系數分別為0.820、0.818、0.787，三個數值達到或接近高度相關水平。

這種方法有明顯的缺陷：將兩者完全掛鉤，使碳強度降低指標成為影子指標，大可不必分設兩個指標；掩蓋了兩者的差異性，這種差異性在某些非化石能源生產發達地區可能比較顯著。

1.2 數學模型分析方法

國內不少機構借鑒能源模型對碳排放影響因素解析方法進行研究，對數均值迪式分解法（LMDI）因沒有殘差值和除零問題而廣被使用。復旦大學朱聆、張真利用LMDI模型對1995～2008年上海市碳排放強度影響因素進行解析[1]，其研究結果表明產業部門能源強度是主要影響因子，能源結構調整和產業結構調整是次要因子，其作用呈現階段性變化。蘭州大學高璐通過LMDI模型對四川省2000～2011年碳排放變化影響因素解析[2]，認為經濟產城、能源強度、產業結構對碳排放具有顯著影響，人口規模和能源結構影響力有限。從以上兩者的研究成果可以看出，不同城市不同發展階段內在發展特征不同，碳排放影響因素不同。

LMDI方法可以利用統計數據對影響因子貢獻率進行量化分析，還可以根據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，將六個方面指標列為能反映碳強度下降能力的若干因素：能源結構、產業結構、新上重點項目、電力跨區域調度、經濟發展水平、總體發展定位，前四個指標權重為20%，后兩個指標權重為10%。通過對下級地區打分的方法，將“十二五”碳強度下降19.5%指標按高（21%）、中（19.5%）、低（18.5%）三檔分解到21個地級市[3]。

該方法在常規影響因素之外，考慮了未來生產力布局對區域碳排放的影響，結合主體功能區的設置，將經濟區域劃分為優化開發、重點開發、部分生態開發、生態發展四個類別，對地區經濟開發方式和強度進行分類控制；也考慮到重大項目（如大型能源項目）對較小區域范圍碳排放強度產生顯著影響；反映了跨區域電力調度對地區間碳排放的作用。

2 外因模擬法

以上方法各具特色，其實國際應對氣候變化談判成果是人類智慧的結晶，許多談判準則可以為我們所借鑒。《京都議定書》認可發達國家在歷史上的排放責任，確立了“共同但有區別”的原則，對發達締約國采取多種減少碳排放措施，并對發展中國家留有發展空間。去年的聯合國氣候變化大會達成一項雄心勃勃的《巴黎協定》。與《京都議定書》自上而下減排方式不同，《巴黎協定》確立2020年以后各國采取自下而上的減排方式。

我國將碳強度納入政府考核序列，但其不能區分經濟的發達程度和反映人均碳排放水平。較低碳強度既可能是貧困地區生產落后的表征，也可能是發達地區技術先進的體現。碳強度指標分解時均衡地讓不同地區同步降低碳排放，很可能抑制落后地區的發展，這也是國際上采取區別對待的原因。

能源結構的優化、非化石能源比重的提高、高碳產業的轉型升級及產業結構的調整、技術進步、投入產出效率的提升、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測一個地區的碳強度降低率具有很大的挑戰性和不確定性，這些途徑是一個地區內部選擇努力的方向。筆者嘗試通過外部約束促進內因優化的思路，設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，解析碳強度降低。這種方法應更加體現公平、效率和生產力分工的原則。

2.1 影響指標設置

我國政府在國際談判中一直堅持人均原則，即不以碳強度作為唯一衡量尺度，應體現人人享有均等碳排放的權力，體現人類利用自然資源的平等權力。表1可以看出我國碳強度指標顯著高于發達國家，人均碳排放剛剛進入發達國家行業，而人均歷史累積碳排放與發達國家相比還很低。國內碳強度指標分解雖不同于國家間的博弈，是一種政府主導推動的行為，但也應一以貫之的體現人均原則。人均歷史碳排放能夠更加體現一個地區歷史責任。不同學者提出了不同的人均概念，主要有動態人口算法、靜態人口算法、人年算法[4]、加權法[5]等。筆者傾向于人年算法，更簡潔和具有說服力。

表1 2013年主要經濟體碳排放水平對比

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GDP的增長速度根據本地上年度增速并參考上級地區預期增速確定。碳強度是反映碳排放效率的重要指標，被普遍接受并廣泛使用。根據碳強度高低給予不同的指標可以體現出獎優罰劣，促進公平和提高效率的原則。主體功能區是國家近年來實施的一項重大發展戰略，體現了分工協作發展和全國一盤棋的思想，限制開發區和禁止開發區應當從嚴控制碳排放指標，重點開發區應該給予更多的排放權。新上重大碳排放項目的布局可能會對一個區域的碳排放水平產生顯著影響，應當予以考慮，也作為一項影響因素。

2.2 計算過程

（1）設定指標權重。根據上述五項指標對碳排放降低率的影響，設置不同的權重，權重之和為1。這五項指標中，人均歷史碳排放量和碳排放效率兩項指標是正值標，其它三項為負指標。正指標說明指標數量高低與碳排放降低率設定指標呈正比例關系，負指標為反比例關系。

（2）計算指標數值。分別計算下級各地區（Dj表示）各指標的碳強度降低率影響數值。人均歷史碳排放量、GDP增長率和碳排放效率三項指標采用比例計算法，各指標中最好的數值為1，其它的按其比例計算。基礎數據按以下方法測算，人均歷史碳排放量可采用人年法計算；GDP增長率為Dj下年度的預期值，缺乏數據時可采用本年度數據；碳排放效率采用Dj本年度碳強度數據。主體功能定位和重大項目碳排放項目兩項指標采用打分法，根據Dj的主體功能定位和重大碳排放項目分布設定相應數值。

（3）結果計算。根據Dj各指標數值及權重計算出各地區的綜合影響數值，見公式1。以其平均數值對應本地區碳強度降低率，按比例計算出Dj的碳強度降低率。

式中：Pj表示第j個地區綜合影響值；Gi表示第i個指標的影響值；Ei表示第i個影響因素指標的權重。

（4）修正計算結果。由于下級各地區碳排放量（Cj表示）占本地區碳排放量（C表示）比重不同，以上計算會產生下級各地區碳排放量計算值之和與本地區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分配產生顯著影響。如果不能滿足以上兩個條件，需要對計算結果進行修正。可按照誤差率的大小，同比例調整下級各地區碳強度降低率，可將z降低到可接受范圍內。

式中：Cj表示第j個下級地區碳排放量；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確反映，需要在工作中動態調整減碳的方向和力度，滿足考核任務要求。

3 結論與建議

碳強度指標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、效率和分工的碳強度降低分配結果。需要說明的是，碳強度降低不能保證碳排放總量的降低，當經濟增長速度大于碳強度降低率時，總量仍將增加，因此碳排放總量控制應是今后的發展方向。碳排放總量將首先從重點碳排放領域實施，并應逐步擴大范圍。碳強度與碳排放總量控制也是相互影響的，各地區應根據碳強度指標完成情況動態調整降碳力度，未來可以通過碳排放權交易促進本地區的碳強度指標降低和滿足本地區額外的碳排放權不足問題。

注：

①有些時候將單位國內生產總值溫室氣體排放量也稱為碳強度，現階段二氧化碳是最主要的溫室氣體。

[1]朱 聆，張 真.上海市碳排放強度的影響因素解析.環境科學研究，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.基于資源配置的區域碳排放指標分解研究.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種算法及結果對比分析.第四紀研，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概念的操作性定義及分配方案研究.氣候變化研究進展，2010，6（6）：456～460.

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2095-2066（2016）05-0212-02

2016-1-15