區域碳鎖定資源配置效率研究

□劉曉鳳

（湖北經濟學院財政與公共管理學院，湖北 武漢 430205；武漢大學 政治與公共管理學院，湖北 武漢 430072）

區域碳鎖定資源配置效率研究

□劉曉鳳

（湖北經濟學院財政與公共管理學院，湖北 武漢 430205；武漢大學 政治與公共管理學院，湖北 武漢 430072）

本文在回顧已有關于區域碳鎖定資源配置效率文獻研究的基礎上，測算并分析了區域碳鎖定資源配置效率情況及緣由，根據分析結論針對不同情況的省份提出差異性政策建議，對碳承載力低的省區以提高碳匯能力為主，對碳排放高的省區以減排為主，對碳鎖定資源配置效率低的省區要兩手抓。

區域碳鎖定；資源配置效率；碳解鎖；碳承載力；碳匯

碳鎖定資源配置效率指的是一個區域使用與整合碳排放資源的能力，反映區域碳鎖定體系的整體作用與效率，在某種程度上決定著區域碳解鎖能力的高低。作為碳排放大國，我國各區域急切需要合理、高效、經濟地配置有限的資源。以有限的人力、物力和財力，爭取盡可能少的碳排放，擺脫碳鎖定。這里在總結和探討區域碳鎖定資源配置效率有關文獻的基礎之上，對我國區域碳鎖定資源配置效率展開實證分析，期盼能夠客觀、系統地揭示我國各區域碳鎖定資源配置效率情境。

1 文獻回顧

Lehmann等（2012）對碳鎖定的特征和緣由進行闡述。碳鎖定是對石化技術的依賴，基礎設施的規模報酬遞增、石化聚集經濟、沉淀資本加劇碳鎖定，短視及對未來能源價格、氣候目標、政策的不確定，造成對碳減排技術的研發投資不足，引發碳鎖定于石化技術［1］。Nordhaus（2015）從俱樂部理論的角度探討碳鎖定的資源配置效率，提出解決碳鎖定的措施，要加大對非參與者的懲罰力度［2］。K?nn?l?等（2008）從時間、維度、高度三個角度探討碳鎖定的解鎖，政府要從信息服務、網絡、設定日程、政策性采購、研發與教育的資金支持、影響供求的財政措施、規范標準上發揮作用，以推動碳解鎖［3］。Friedl等（2003）通過檢驗開放經濟中CO2和經濟發展的關系來驗證Kuznets環境曲線，發現石油價格震蕩、進口規模、GDP中服務業占比影響著經濟結構變化，在履行京都議定書時要采取特別舉措才能解除碳鎖定，提高資源配置效率［4］。Parfomak等（2009）從工業結構、不完全信息、高成本、技術風險、不實用的財政政策探討碳鎖定的資源優化配置對策［5］。Butler等（2014）的實證顯示氣候危害方程中氣候敏感性參數和指數的敏感性最強，減排成本凈現值方程中替代技術的初始成本、全要素生產率、全球參與方程參數、人口和碳生產密集度的敏感性最強，為在保護環境的同時，降低減排成本，就需要從這些變量著手［6］。Wright（2011）指出政府提供的出口信貸支持多數支持了高碳能源的發展，少部分支持低碳技術，所支持的低碳技術主要是水力發電，需要政府對出口信貸機構設置低碳標準，以減少碳鎖定［7］。Dinda和Coodoo（2006）發現人均GDP和碳排放間存在互為因果的關系，政府出臺減排政策時要小心謹慎［8］。Mattauch等（2015）指出碳鎖定阻礙著低碳經濟轉型，高碳能源與低碳能源間的高替代彈性要求減排政策要適當寬松，可以同時使用長期的碳稅和清潔技術學習的補貼，低碳基礎設施建設也是必要的［9］。Boopen和Sannassee（2011）的研究顯示毛里求斯的碳排放與經濟增長間不存在碳排放庫茲涅茨曲線，經濟活動對環境有著負面影響，為擺脫碳鎖定，應采用更多環境友好型的能源和清潔技術，注重減排政策而非只關注經濟增長［10］。

可以看到，碳鎖定資源配置的已有研究多集中于能源生產領域、緣由與碳解鎖對策上，區域低碳資源配置優化目標多集中于目標制定、執行路徑上，不論是資源配置管理抑或形成緣由，較少探討區域碳鎖定資源配置的時間與發展趨勢，因此，這里在區域碳鎖定資源配置效率分析中對此展開理論探討與實證分析。

2 區域碳鎖定資源配置效率模型的構建

模型1：碳承載力模型:Ti=A1T1i+A2T2i；碳承載力為一定時期內一定區域的陸地與濕地生態系統能夠承受的人類經濟社會活動排放最大的CO2容量，用Ti來代表。Ti是i區域濕地、陸地的碳承載力的匯總；A1代表諸如草場、森林、灌木林、耕地等陸地植被的年均碳吸收強度，A2代表諸如近海及海岸、江河、湖泊、沼澤等濕地的年均碳吸收強度，T1i代表陸地植被面積，T2i代表濕地面積。

模型2：碳排放模型:

其中，Ci為i地區碳排放綜合指標，分別用Ci1，Ci2， Ci3， Ci4， Ci5， Ci6， Ci7， Ci8， Ci9表示為 i地區煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣與水泥的年消費量；λ1，λ2，λ3，λ4，λ5，λ6，λ7，λ8，λ9分別表示各個指標的碳排放系數。

3 區域碳鎖定資源配置效率的判定與分析

3.1 區域碳鎖定資源配置效率的判定

區域碳承載力主要涵蓋陸地與濕地的碳承載力。這里依照《中國林業統計年鑒》，把森林（含灌木林）、草原、耕地的碳承載力作為陸地碳承載力，把近海及海岸濕地、河流濕地、湖泊濕地、沼澤濕地、庫塘濕地的碳承載力作為濕地碳承載力。陸地與濕地的年均碳吸收強度如表1所示。

表1：陸地與濕地的年均碳吸收強度

根據美國能源部橡樹嶺國家實驗室CO2信息分析中心（CDIAC）計算碳排放時主要測算了液態、固態、氣態燃料和水泥生產的碳排放值，燃料主要測算原油、汽油、燃料油、柴油、煤油、焦炭、煤炭、天然氣的碳排放，數據來自《中國統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》，碳排放系數如表2所示。

表2：各類燃料和水泥的碳排放系數

依據陸地與濕地的年均碳吸收強度及各省市區陸地與濕地的面積得到各省市區的碳承載力如表3所示。

依據各類燃料和水泥生產的碳排放系數與各省市區各類燃料消費量與水泥生產量測算的各省市區碳排放量總和如表4所示。

對計量分析結果展開分類，可將各省市區碳鎖定資源配置情況分為六類，分類結果及解釋如下所述：

表3：各省市區碳承載力 單位：萬噸

表4：各省市區碳排放量 單位：萬噸

數據來源：國家統計局：《中國統計年鑒》，中國統計出版社；國家統計局能源統計司：《中國能源統計年鑒》，中國統計出版社。因西藏數據的缺失，只計算了西藏水泥產量的碳排放量。

表3：各省市區2007-2013年的碳鎖定資源配置效率

注：《中國能源統計年鑒》中缺失西藏數據，故沒有計算西藏的碳鎖定資源配置效率。

第一類：北京、天津、上海、重慶、寧夏。這些市區呈現出低碳承載力、低碳排放、低碳鎖定資源配置效率。主要是這些地區狹小，森林、濕地面積不大，北京、天津、上海、重慶經濟發展水平高，低碳發展勢頭不錯，但相對于碳承載力來看，碳鎖定較大，但其中北京、天津、上海、重慶碳鎖定有減小的趨勢，而寧夏碳鎖定有加劇的趨勢。

第二類：山東、江蘇、河北、安徽、浙江、山西、遼寧。這些省呈現出低碳承載力、高碳排放、低碳鎖定資源配置效率。其中，山東、江蘇、浙江經濟較為發達，遼寧、江蘇、浙江的碳鎖定有好轉趨向，而山東、安徽、河北、山西的碳鎖定有加劇的趨向，表明這些地方的經濟發展屬于粗放型、高能耗型，需要轉變經濟發展方式。

第三類：內蒙古、湖北、湖南、新疆、四川。這些省區呈現出高碳排放、高碳承載力、高碳鎖定資源配置效率。其中，內蒙古、四川、新疆的碳鎖定較輕，碳鎖定資源配置效率都在1以下，表明這3省區的碳排放都能被碳承載力所抵消，碳鎖定資源配置效率較高，但這些省區的碳排放都較高，需要轉變經濟發展方式。

第四類：河南、廣東、陜西。這些省呈現出高碳承載力、高碳排放、低碳鎖定資源配置效率。這3個省份的碳承載力雖高，但偏低，碳排放較高，需要大力保護生態環境，提高碳承載力，降低能耗，提高碳鎖定資源配置效率。

第五類：廣西、云南、黑龍江、江西、吉林、甘肅、青海。這些省區呈現出高碳承載力、低碳排放、高碳鎖定資源配置效率。這幾個省份經濟都不算發達，雖然碳鎖定資源配置效率高，主要得益于有利的生態環境，這需要不斷保護已有生態，在發展經濟時注重低碳發展，保持高的碳鎖定資源配置效率。

第六類：貴州、福建、海南。這些省呈現出低碳承載力、低碳排放、高碳鎖定資源配置效率。這幾個省經濟不夠活躍，生態環境也不算優越，需要不斷發展低碳經濟，同時創造良好的生態環境，實現碳鎖定資源配置效率的良好保持。

圖1：2013年各省市區碳鎖定資源配置效率

圖2：2010年各省市區碳鎖定資源配置效率

圖3：2007年各省市區碳鎖定資源配置效率

3.2區域碳鎖定資源配置效率的緣由分析

在分析中，可以看到各省市區的碳承載力增長緩慢，緣由為經濟發展中只關注GDP，忽視生態環境的保護。陸地上，從森林來看，我國每年木材消耗量大于木材生長量，沒能有效控制森林火災、病蟲害、亂砍濫伐，森林資源未能得到有效保護與發展。從草原來看，全國草原呈現沙化、退化、鹽堿化的發展態勢。從耕地來看，對土地資源的掠奪性開發，造成本就不多的植被急劇減少，耕地紅線屢遭挑戰。濕地上，從近海及海岸來看，陸地污染物大量排海，近岸及海岸的海洋生態不斷惡化。從河流來看，水利工程等人類活動影響著河流的生態。從湖泊來看，生態的破壞主要是由于不合理墾殖，特別是圍湖造田負面影響極大。從沼澤來看，過度開發、無序利用，影響著沼澤的碳吸收能力。

研究中還可以看到各省市區的碳排放量總體來看具備正增長的發展態勢。第一個緣由為工業生產結構的碳鎖定，在以高能耗為主的行業選擇基礎之上，不斷的強化。2007年全國各省市區能源消費總量中6大高能耗行業，如非金屬礦物制品業、化學工業、金屬冶煉與壓延加工工業、煤炭與洗選業、有色金屬礦采選業、電熱力生產與供應業等能耗占比為45.88%，在工業能耗中占比71.26%，2014年全國各省市區能源消費總量中這6大高能耗行業的占比為54.17%，在工業能耗中占比77.57%。6大高能耗行業的生產、能源消費直接關聯著節能減排目標的達成。按照萬噸標準煤/億元測算的能耗水平從高至低分別為金屬冶煉及壓延加工工業、煤炭與洗選業、化學工業、非金屬礦物制品業、電熱力的生產與供應業、有色金屬礦采選業（2013年的能耗水平分別為 27.24、11.18、10.63、9.32、6.22、2.27），2013年各高能耗行業能源消費量分別比2007年增長了40%、71%、54%、58%、39%、54%，但6大高能耗行業的GDP在工業GDP中占比約50%，高于其能源消耗占比。第二個緣由為能源生產主要鎖定于石化能源。2007-2013年，全國各省市區石化能源生產在能源生產總量中的占比在86%-91%間浮動，表明我國各省市區能源生產結構沒有顯著好轉。碳排放量的增長與碳承載力增長乏力造成我國各省市區碳鎖定難以明顯解鎖，高能耗的工業與以煤炭為主的能源生產結構強化了碳鎖定的路徑依賴，這表明，需要中央與地方政府實施有力的減排政策，增加陸地與濕地的碳匯能力，打破區域碳鎖定，實現區域碳解鎖。

4 基本結論與政策建議

4.1 基本結論

從實證分析結果與碳鎖定資源配置效率排序情況來看，區域碳鎖定資源配置效率總體上呈現出東、中、西和東北地區的帶性分布，東部沿海經濟發達省市碳鎖定資源配置效率低，僅福建、海南的碳鎖定資源配置效率較高，東北地區僅遼寧的碳鎖定資源配置效率低，吉林和黑龍江的碳鎖定資源配置效率高，中部地區山西、河南、安徽的碳鎖定資源配置效率低，湖北、湖南、江西碳鎖定資源配置效率高，西部地區除寧夏、陜西、重慶碳鎖定資源配置效率低外，多數省區碳鎖定資源配置效率高。

經濟發達的省市碳鎖定資源配置效率較低，如上海、北京、天津、江蘇等，經濟欠發達的省區碳鎖定資源配置效率較高，如新疆、云南、黑龍江、青海等省區，碳排放高的省市區碳鎖定資源配置效率差異較大，如內蒙古碳排放高，碳鎖定資源配置效率高，但多數碳排放高的省份碳鎖定資源配置效率低，如山東、山西。

4.2 政策建議

我國各省市區碳承載力、碳排放量、碳鎖定資源配置效率有著較大差異，應按照區域間異質性屬性，施行差異化的碳解鎖政策。

4.2.1 對于碳承載力低的省市區，要設定碳承載力目標，積極增加森林面積，提升森林碳儲量，加大保護草原的力度，管控草原載畜量，防范草原退化，開展退牧還草，大力建設人工飼草地、灌溉草場，增加草原覆蓋度，增加草原碳匯。對耕地實施保護性耕作，運用壟耕、少耕、免耕、秸稈還田等手段，增強耕地的碳吸收能力，提高耕地的碳儲量。增強對濕地保護與建設的力度，濕地的保護和建設是歷久彌艱的浩大工程，是造福社會的公益事業，要從保護現有濕地著手，在政策、經費上給予支持，由政府發揮主導作用，嚴禁任意毀壞與侵占濕地，實施保護優先的準則，杜絕先建設、后恢復的做法，全面保護現有濕地，并力爭完善濕地保護和建設的法律法規，在濕地保護和建設中實現有章可循、有法可依、違法必究。

4.2.2 對于碳排放量高的省市區，要制定嚴厲的碳減排目標，經由政府外部約束推動綠色技術的運用，并在資金、技術上給予一定的支持。打破工業結構鎖定的高耗能行業，控制相應省市區的能源消耗規模。設定高能耗行業能源消耗規模的管控目標，細化至各子行業，限制各細分子行業的規模，推動企業低碳發展，降低企業的能源消耗規模，倒逼工業結構鎖定高能耗行業的解鎖。調整能源生產結構與能源消費結構。快速提高的能源消費規模，短期內難以大幅改變現有的能源生產結構與能源消費結構，能源消費規模主要取決于國民生產總值目標與產業結構。只有調整高能耗行業為主的工業結構，才能合理管控能源消費規模的迅速增長態勢，在管控能源消費規模基礎之上，爭取到2020年一次電力的生產占比能夠達到20%。

4.2.3 對碳鎖定資源配置效率低的省市區，則要碳承載力和碳排放量兩手抓，把提升碳鎖定資源配置效率納入省市區政府綠色發展目標考核之中，一方面要大力提高森林、草原、耕地等陸地的碳承載力，一方面要節能降耗減少碳排放量。力爭早日提高碳鎖定資源配置效率，在2050年實現碳平衡。

［1］Paul Lehmann，Felix Creutzig， Melf Hinrich Ehlers.Carbon lock-out:Advancing renewable energy policy in Europe［J］.Energies，2012，5（2）:323-354.

［2］William Nordhaus.Climate Clubs:Overcoming Free-riding in International Climate Policy［J］. American Economic Review， 2015， 105（4）: 1339-1370.

［3］Totti K?nn?l?， Javier Carrillo-Hermosilla and Robert van der Have.System Transition Concepts and Framework for Analysing Energy System Research and Governance［R］.DIME International Conference "Innovation， sustainability and policy"， GREThA， University Montesquieu Bordeaux IV，France.11-13 September，2008.

［4］Friedl， B.， Getzner， M.Determinants of CO? Emissions in a Small Open Economy，Ecological Economics，2003，45（1）:133-148.

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［9］L.Mattauch，F.Creutzig，O.Edenhofer.Avoiding Carbon Lock-In:Policy Options for Advancing Structural Change［J］.Economic Modeling，2015，50（1）:49-63.

［10］Seetanah Boopen and Sannassee Vinesh.On the Relationship between Co2 Emissions and Economic Growth:The Mauritian Experience［EB/OL］.www.csae.ox.ac.uk/conferences/2011-DiA /papers/776-Seetanah.pdf.

責任編輯 劉宏蘭

10.14180/j.cnki.1004-0544.2017.04.001

P426.4

A

1004-0544（2017）04-0005-07

國家統計局2012投入產出研究課題（IO12-ZC21）；湖北省科技廳軟科學研究項目（2016ADC027）。

劉曉鳳（1974-），女，山西太原人，經濟學博士，湖北經濟學院財政與公共管理學院副教授，武漢大學博士后流動站研究人員。