考慮碳轉移的我國省域碳排放核算與初始分配

宋杰鯤，牛丹平，曹子建，張凱新

（中國石油大學（華東） 經濟管理學院，山東 青島 266580）

考慮碳轉移的我國省域碳排放核算與初始分配

宋杰鯤，牛丹平，曹子建，張凱新

（中國石油大學（華東） 經濟管理學院，山東 青島 266580）

明晰省域碳排放責任并進行科學的配額初始分配是我國碳減排的重要工作。文章基于省域間投入產出數據，核算省域間貿易碳轉移和各省共擔責任碳排放，并分別應用Theil指數、Gini系數、類Gini系數和Kakwani指數進行省域碳排放公平性測度，基于人際公平、發展承續、發展效率、可行支付等原則對我國2020年碳排放配額進行省域初始分配并進行加權。結果表明：30個省可劃分為10個集結域，基本符合地域分布特征；省域碳排放分布比較平均，不同收入省減排潛力不同；完成2020年全國碳排放配額目標，需要各省結合實際采取慣性或強化措施，同時突破集結域限制，加強統一碳市場建設，推動產品生產、消費以及碳排放在全國范圍內的流通配置。

碳轉移；省域碳排放；核算；初始分配

IPCC評估報告指出，50年來造成溫室效應的主要因素是人類活動排放的大量溫室氣體，尤其是二氧化碳。我國高度重視碳排放問題，《國家應對氣候變化規劃（2014-2020年）》中提出，到2020年單位國內生產總值二氧化碳排放比2005年下降40%～45%，并將其分解落實到具體的地區、部門，納入到各地區、各部門評價考核體系，同時要健全溫室氣體統計核算體系，建立地方和企業溫室氣體排放核算系統。2015年巴黎氣候大會中國“國家自主貢獻”提出2030年二氧化碳排放達到峰值，2030年單位GDP碳排放比2005年下降60%～65%。十三五規劃綱要提出，到2020年單位GDP二氧化碳排放比2015年降低18%，推動全國統一碳排放交易市場建設，健全碳排放統計核算、評價考核和責任追究制度，落實國家自主貢獻。可見，我國碳減排目標的實現需要各地區、部門和企業各有作為、共同努力，在地區方面既要完善碳排放統計核算體系，又要考慮各地區發展基礎、能源稟賦等方面的差異，科學設定減排目標，確保目標、過程與考核的一體化。

一、文獻綜述

當前，國際上關于碳排放責任核算主要有三種原則［1］：一是生產者責任，將碳排放責任歸屬生產者，該原則操作性強，但是可能產生“碳泄漏”問題，縱容一些產品尤其是高耗能產品生產中不采取低碳化措施［2］；二是消費者責任，認為最終消費是導致碳排放的最主要驅動因素，但是該原則下生產者缺乏減排動機，消費者如無政策激勵同樣缺乏減排動力；三是共擔責任，認為生產者和消費者需要共同承擔排放與減排責任，要加強貿易碳轉移核算與責任界定。許多學者基于區域間投入產出表對我國八大區域碳排放轉移進行測算［3-6］，但是由于省域間投入產出數據限制，研究相對較少。趙慧卿［7］、路正南和李曉潔［8］分別運用李善同主編的2002年和2007年擴展型投入產出表，對2002和2007年省域貿易碳排放轉移進行測算；石敏俊和張卓穎運用中國科學院虛擬經濟與數據科學研究中心編制的2002年擴展型投入產出表，測算2002年省域間貿易碳排放轉移［9］。在碳排放配額分配方面，學者們提出了包括公平性、效率性等多項原則，人均指標、累積指標等多種指標的分配思路與方法［10-11］。針對我國的省域碳排放配額分配，宋德勇和劉習平［12］、李全生和郁璇［13］分別提出基于人均歷史累計碳排放和人均碳排放的分配思路；吳靜等基于世襲制、平等主義和支付能力進行分配研究［14］；劉曉對比了基于前瞻性、GDP、人口、人口-GDP、支付能力等不同原則下的配額分配［15］；王金南等［16］、張博和何明洋［17］分別構建了基于單一指標的加權復合指標進行配額分配；熊小平等［18］、馬海良等［19］則對基于單一指標的分配結果進行加權，得到不同偏好下的分配方案。

通過文獻梳理，當前在省域間碳轉移測算分析方面的研究較少，更缺乏各省共擔責任碳排放核算，而其對于碳排放配額的初始分配與我國碳減排決策至關重要［20］；在碳排放配額初始分配方面，對單一指標分配結果進行加權可解釋性、可操作性與交互性均比較好，能較好地反映決策者偏好，但是其選取的單一指標不盡統一，也缺乏對共擔責任碳排放的省域分配研究。本文以省域間投入產出表為依據，測算我國省域間碳轉移，并核算各省共擔責任碳排放，基于多種分配原則并進行加權，對我國2020年碳排放配額進行省域分配。

二、考慮碳轉移的省域碳排放核算及公平性測度

（一）生產者責任碳排放核算

化石燃料燃燒碳排放是碳排放的最主要來源，本文以化石燃料燃燒碳排放量表示各省（自治區、直轄市，為簡便統一稱為省）碳排放量，應用碳排放系數法進行生產者責任碳排放測算：

其中，Cp表示p省的碳排放量；Epk和Fpk分別表示p省k類燃料的消費量和固碳量；αk、βk和γk分別表示k類燃料的折標準煤系數、碳排放系數和碳氧化率。

實際核算時，由于各省能源平衡表終端消費量中，工業部分用作原料、材料的能源在作為非能源使用過程中，這部分碳沒有被釋放，所以需要在排放量的計算中予以扣除。終端消費量中熱力和電力作為二次能源，其排放因子較難確定，可以采用加工轉換量中用于火力發電和供熱部分的燃料消費量計入碳排放核算中。

考慮到數據可得性，計算除西藏外的中國大陸其余30個省2003-2014年生產者責任碳排放量，其中，各省各類燃料消費量來源于2004-2015年《中國能源統計年鑒》，碳排放系數和碳氧化率來自于《省級溫室氣體清單編制指南》。其中，山東、河北、江蘇這12年的碳排放總量最高，分別達到81.48、74.13和62.03億噸，遼寧、內蒙古、河南、廣東、山西在45～52億噸之間，這八個省的碳排放量達到全國碳排放量的51.80%。海南、青海碳排放量很少，尚不到5億噸；寧夏、北京、甘肅、重慶、天津、江西、廣西、云南在10～20億噸之間；其余12個省則在20～37億噸之間。

（二）貿易轉移碳排放核算

中國各省投入產出結構較為穩定，貿易結構波動較小。本文采用中國科學院區域可持續發展分析與模擬重點實驗室編制的2007年和2010年六部門30省區市區域間投入產出表數據［21-22］，分別反映2003-2008、2009-2014的省域間貿易結構。國內品平衡關系如下：

其中，為p省i部門總產出；為q省j部門的中間使用，j=1，2，…，6代表農林牧漁業、工業、建筑業、交通運輸與倉儲業、批發零售業、其他服務業，q=1，2，…，30表示30個省；為q省最終使用，s=1，2分別表示最終消費和資本形成；和分別為出口項和其他項（主要是中間使用、最終使用以及出口項中的進口因素）。

這樣，可以得到剔除進口因素后p省i部門對q省的貿易轉移系數為：

假設根據碳排放系數法得到p省i部門生產者責任碳排放量為，則其對q省的貿易轉移碳排放量為：

計算各省輸出與輸入碳排放量，得到近12年各省碳排放凈輸出結果見圖1。內蒙古、河北、山西凈輸出碳排放量最多，分別達到13.24、10.51和8.77億噸，貴州、新疆、安徽、云南、黑龍江凈輸出量相對較多，在2～5億噸之間；廣東、浙江凈輸入碳排放最多，分別為17.38、10.45億噸，江蘇、上海、北京凈輸入量較多，均超過5億噸。

進而得到p省輸出至q省的碳排放量為：

圖1 2003-2014年各省凈調出碳排放量

假設p省輸出至外省的碳排放比例數據集滿足正態分布N（mp，sp2），如果其輸出至q省的比例rpq對應的累積分布概率值大于等于0.8，則可認為該比例超出了輸出至其余絕大多數省的比例，q省可視為p省的主要輸出省。如圖2所示的正態分布密度函數曲線中，z0.8對應的正態分布累積概率值為0.8，rpq≤Z0.8，則q省為p省的主要輸出省，而rpt＜z0.8，則t省并非省的主要輸出省。由標準正態累積分布函數的反函數知，累積概率為0.8時，反函數值為0.841 6，即Z0.8=mp+0.841 6sp。

圖2 主要輸出省確定示意圖

以北京為例，2003-2014年輸出至其余各省的碳排放量比例見表1，對29個數據進行單樣本Kolmogo?rov-Smirnov檢驗，得到Z值為0.834，漸近顯著性（雙側）值為0.490＞0.05，表明數據呈近似正態分布，同時得到樣本均值為3.447 9，標準差為2.718 0，有臨界值Z0.8=5.74%，則比例超過5.74%的天津、河北、上海、江蘇、河南為北京的主要輸出省。

表1 2003-2014年北京調出至外省的碳排放比例 %

按照同樣的思路，可以確定各省的主要碳排放輸入省。得到各省主要碳排放輸出省、輸入省分別見圖3、圖4。其中，廣東、江蘇、浙江、上海、河北分別是21、17、15、13、11個省的主要碳排放輸出省，而河北、內蒙古、河南則分別是22、15、11個省的主要碳排放輸入省。

為了描述省域間碳排放輸入輸出關系，定義不同省p與q貿易碳排放密切值：

其中：

很明顯，fpq=fqp∈｛0，1，2，3，4｝。定義p與q貿易碳排放占比：

其中，Tpq為p與q之間輸入輸出碳排放量之和，即Tpq=Cpq+Cqp；分母中扣除分子是將重復計算的兩省輸入輸出量即分子去掉。

圖3 主要碳排放輸出省

圖4 主要碳排放輸入省

得到密切值為4的省域組合包括：遼寧-吉林、遼寧-黑龍江、吉林-黑龍江、江蘇-安徽、江蘇-河南、湖南-廣東、廣東-廣西、廣東-云南。遼寧、吉林和黑龍江兩兩之間的密切值均為4，且這三個省與其他省的密切值均小于4，所以遼寧、吉林和黑龍江可組成獨立的集結域｛遼寧，吉林，黑龍江｝。江蘇-安徽、江蘇-河南、湖南-廣東、廣東-廣西、廣東-云南的貿易碳排放比例分別為5.77%、4.38%、5.18%、5.20%和7.71%，依據由大到小、集結域相互獨立的原則，則有得到｛廣東，云南｝、｛江蘇，安徽｝兩個集結域。

為了將各省與其余省或集結域相聯結，定義某省與集結域的密切值為該省與集結域內各省密切值的最小值，如河北與集結域｛遼寧，吉林，黑龍江｝的密切值為河北與遼寧、吉林、黑龍江密切值3、1、1的最小值1。按照式（8）定義某省與集結域的貿易碳排放占比，依據密切值由大到小、貿易碳排放占比由高到低的原則，得到各省集結過程及結果見表2所列，其中括號內數值為對應的貿易碳排放占比。可見，可將30個省劃分為10個集結域，即｛北京，天津，內蒙古｝、｛河北，山西，山東｝、｛遼寧，吉林，黑龍江｝、｛江蘇，安徽，河南｝，｛上海，浙江，陜西｝、｛福建，貴州，廣東，云南｝、｛江西，湖北｝、｛湖南，廣西，海南｝、｛重慶，四川｝、｛青海，寧夏，甘肅，新疆｝。不難看出，10個集結域的省域分布基本符合地理空間分布，這表明地理鄰近的省域間貿易碳轉移關系密切。

表2 各省集結過程與結果

（三）共擔責任碳排放核算

根據消費者責任，各省輸出至外省及出口的碳排放不應計入本省，外省輸入至該省及進口的碳排放應計入本省。由于難以獲取各省進出口貿易量，本文暫不考慮進出口貿易碳排放，則消費者責任碳排放計算公式可簡化為：

共擔責任原則要求生產者和消費者共同承擔輸入輸出碳排放，假設p省生產用以自身消費（含生活消費）的碳排放量為Cp1，承擔j省輸入至本省的碳排放比例為wjp，則其共擔責任碳排放為：

共擔責任碳排放在碳排放責任承擔上更加公平，有利于促進生產者和消費者減少碳排放。Ro?drigues等對國家間碳排放責任承擔進行模擬談判研究［23］，認為生產者和消費者責任是對稱的，即均承擔50%，因此設置式（10）中的wjp和wkp均為0.5。得到各省2003-2014年的共同責任碳排放量。其中，山東、河北、江蘇這12年的共擔責任碳排放量最多，分別達到82.21億噸、68.88億噸和66.53億噸；廣東、遼寧、河南、內蒙古、浙江、山西在40～60億噸之間；海南、青海碳排放量不到5億噸；寧夏、甘肅、廣西、北京、江西、廣西、天津、云南、貴州、新疆、陜西在9～20億噸之間，其余8個省則在20～33億噸之間。對比共擔責任碳排放和生產責任碳排放，北京、廣東、上海、浙江、天津、江蘇、福建、吉林、山東、四川、重慶等11個省的共擔責任碳排放量大于生產責任碳排放量，其中前6個省共擔責任碳排放量分別比生產責任碳排放量多27.82%、17.30%、16.83%、14.29%、12.15%和7.25%；其余19個省的共擔責任碳排放量小于生產責任碳排放量，內蒙古、貴州、新疆、山西、寧夏、河北的共擔責任碳排放量分別比生產責任碳排放量小12.93%、11.41%、9.70%、9.66%、7.51%、7.09%。

（四）省域碳排放公平性分析

省域碳排放公平性主要體現在省際人均碳排放的公平性，它反映了各省人們平等的碳排放權和福利的合理配置。Theil指數和Gini系數能夠充分利用全部樣本數據，且對異常值免疫，選取這兩項指標進行省域碳排放公平性測度。此外，類Gini系數和Kakwani指數能夠反映碳排放分布與收入分布間的相對關系［24］，選取這兩項指標作為公平性測度的補充指標。

其中，T為人均碳排放的Theil指數，ri和gi分別表示i省的碳排放比例、人口比例。T越大表明省際人均碳排放差異越大，越不公平。

其中，GC為人均碳排放的Gini系數或類Gini系數，Xi和Yi分別為累計至第i個省的人口占比、累計碳排放占比。Gini系數按照人均碳排放排序，類Gini系數按照人均GDP排序。Gini系數越大，表明省域碳排放分布越不公平。類Gini系數越大，表明人均收入高的地區碳排放也大，即碳排放在不同收入間的分布越不公平。

其中，K為Kakwani指數，GC為人均碳排放的類Gini系數，G為人均GDP的Gini系數。當K＞0時，表明碳排放分布比收入分布呈現更大的不公平性；否則，碳排放分布比收入分布要公平。

根據2003-2014年各省共擔責任碳排放，得到歷年省域碳排放公平性測度指標見圖5所示。可見，人均碳排放的Theil指數和Gini系數變動趨勢完全一致，2004年比2003年有所增加，隨后一直下降，2008年比2007年略有上升，2009-2010年繼續下降，2011-2014年則逐年增加，這表明自2011年以來，我國省域碳排放不公平性程度增加。而2003-2014年人均碳排放Gini系數一直保持在0.2～0.3之間，表明省域碳排放分布比較平均。從人均碳排放的類Gini系數來看，2004年以來一直呈下降趨勢，對應的Kakwani指數一直為負值，這表明碳排放在高、低收入間的差異逐年減小，碳排放分布比收入分布要公平。

圖5 2003-2014年省域碳排放公平性測度指標

類Gini系數變動趨勢表明人均GDP高的省并未釋放更多的二氧化碳，這反映出不同收入水平的省份，其碳減排潛力不同。對30個省這12年人均GDP應用K均值聚類，劃分為低收入省（包括貴州、甘肅、云南、廣西、安徽、江西、四川、寧夏、青海等9個省）、中等收入省（包括湖南、海南、河南、陜西、新疆、山西、湖北、重慶、河北、黑龍江、吉林等11個省）、較高收入省（包括內蒙古、福建、遼寧、山東、廣東、浙江、江蘇等7個省）和高收入省（包括北京、天津、上海），得到四組省2003-2014年碳排放強度的變化趨勢見圖6所示。可見，自2006年起四組省的碳排放強度均明顯下降。2006年碳排放強度由高到低依次為中等收入省組、低收入省、較高收入省和高收入省；2014年高收入省碳排放強度下降幅度最大，年均下降6.70%，其余依次為低收入省、較高收入省和中等收入省，分別下降5.19%、5.11%和4.87%。這表明不同收入省特別是高收入省環境技術的提高一定程度上降低了省域碳排放的不公平性。

圖6 2003-2014年不同收入省碳排放強度變化趨勢

三、2020年省域碳排放初始配額分配

（一）分配指標及方法

碳排放初始配額分配受基準年的影響很大，美國、歐洲均采用前一承諾期結束年份的相關數據為基準進行配額分配。考慮到我國規劃實踐，若僅用規劃最后一年作為基準年，可能會高估減排潛力，本文選擇動態的“滾動窗口”，取近五年平均值作為基準對年度碳排放初始配額進行分配。借鑒學者的研究成果，本文確定碳排放初始配額分配原則及指標如下：

（1）人際公平原則。以各省人口比例為原則進行分配，比例越高的省獲得的配額越多，體現了各省公民平等享有碳排放權的原則。

（2）發展承續原則。包括碳排放量和第二產業GDP這兩個指標。由于受能源稟賦、經濟發展的制約，各省碳排放短期內通常不會出現大的波動，按五年內平均碳排放比例進行分配，一定程度上可以反映碳排放需求的穩定性和響應性，保障經濟平穩發展。此外，三次產業中，第二產業的碳排放最多，為了支撐各省產業結構穩步優化，并確保第二產業GDP比例較高的省份有序發展，以各省第二產業GDP為依據，其占全國第二產業GDP比例越高，則分配的碳排放配額越高。

（3）發展效率原則。碳排放對于各省而言均屬于制約資源，為了保障各省及全國GDP目標的實現，GDP和碳排放效率越高的省分配的配額越多。計算公式如下：

其中，Cpd和CT分別表示p省碳排放配額、全國碳排放總配額；Gk0和sk0分別表示k省基期GDP與碳排放強度；0＜α＜1，體現了GDP和碳排放效率間的權衡。發展效率原則確保了GDP高且碳排放強度低（碳排放績效高）的省獲得較多的碳排放配額。由于碳排放強度本身還體現了各省碳減排技術水平，數值越低意味著產業結構優化、節能降耗等碳減排綜合水平越高，可以分配較少的配額，因此，折衷考慮，本文取α為0.5。

（4）可行支付原則。高收入省的減排潛力最大，因此人口少且人均GDP較高的省可承擔較多的減排義務，獲得較少的碳排放權初始配額。計算公式如下：

其中，和分別表示k省基期人口數、人均GDP；本文取α為0.8，以突出人均GDP的省承擔較大的減排義務。

上述指標反映了碳排放初始配額分配的不同視角，設得到p省第m種方法的分配結果為，為了充分融合各類指標的分配結果，可考慮通過國家與省級部門反復協商、專家賦權等方法設置指標權重，得到p省碳排放初始配額加權分配結果：

（二）2020年碳排放配額分配結果

2005年我國CO2排放總量為562 148.95萬噸，碳排放強度為3.024 0噸/萬元。設2020年碳排放強度降低45%，則碳排放強度為1.663 2噸/萬元。根據“十三五”規劃，按GDP年均增速6.5%計算，得到2020年GDP總量為629 616.4億元，碳排放總量為1 047 178.10萬噸。通過專家調研，應用層次分析法得到人口、碳排放量、第二產業GDP、發展效率和可行支付這五項指標或原則的兩兩判斷矩陣為：

該矩陣最大特征值為5.068，一致性指標CI為0.017，隨機一致性比值CR為0.015＜0.1，通過一致性檢驗，得到上述指標的權重依次為0.081 5、0.297 3所列、0.137 1、0.258 8、0.225 3。最終得到各分配結果見表3。由加權分配結果，2020年天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、青海、寧夏、新疆這9個省的碳排放量均低于2014年，這意味著它們需要在2015-2020年間碳排放達到峰值并下降，其余21個省碳排放絕對量仍可繼續增加。

表3 2020年省域碳排放配額分配結果 萬噸

（三）2020年分配結果分析

要完成2020年碳排放強度比2005年下降40%～45%的目標，2006-2020年碳排放強度需年均下降3.35%～3.91%，至2014年約下降26.40%～30.14%，計算各省2006-2014年碳排放強度下降比例見圖9。此外，我國提出2030年左右碳排放達到峰值，降低碳排放絕對量提上日程。對各省2003-2014年碳排放量進行曲線擬合，均基本符合冪函數或二次函數規律，結合2010-2014年的變動趨勢，選取較為合理的擬合方程對各省2020年碳排放量進行預測。以北京為例，得到擬合方程為y=10 359.932 774t0.131337，R2=0.918 8，代入t=18，則2020年北京碳排放量預測值為15 143萬噸。得到各省2020年碳排放分配值比預測值增減比例一并見圖7所示。

從碳排放強度來看，2014年北京、天津、吉林、上海、山東、湖北、湖南、重慶、貴州、云南等10個省碳排放強度已下降40%以上；山西、遼寧、黑龍江、江蘇、浙江、福建、江西、河南、廣東、廣西、四川、青海等12個省下降比例超過26.4%，按照現行減排措施與力度，慣性至2020年碳排放強度可望下降40%～45%。新疆、寧夏、海南、安徽、陜西、甘肅、內蒙古、河北等8個省下降比例小于26.40%，特別是寧夏、新疆甚至有上升趨勢，因此這8個省在2015-2020年需要比2006-2014年采取更有效的措施強化碳減排工作。就碳排放絕對量而言，新疆、寧夏、內蒙古碳排放量減排壓力最大，分別需要比慣性情景預測值下降60.16%、51.89%、48.54%；山西、河北、遼寧、山東、天津下降比例在20%～40%之間；青海、江蘇、陜西、黑龍江、吉林、甘肅下降比例在10%以內；其余16個省的碳排放配額則有一定的富余空間，特別是湖南、云南、廣東、北京、江西的富余比例超過40%。

圖7 各省2014年碳排放強度下降與2020年碳排放分配情況

同時，給出10個集結域內各省的碳排放量預測值之和、分配值與預測值的差值見表4所列。按照慣性情景預測，30個省2020年碳排放量為1 088 143萬噸，分配值比預測值少40 965萬噸。其中，｛河北，山西，山東｝、｛青海，寧夏，甘肅，新疆｝、｛北京，天津，內蒙古｝和｛遼寧，吉林，黑龍江｝這四個集結域的分配值有著較大的不足，其余6個集結域則有一定的富余。可見，如果僅通過局部的集結域內碳轉移，很難完成我國2020年全國碳排放配額配置目標，特別是新疆、寧夏、甘肅、內蒙古、河北等既存在著較大的碳排放強度下降難度，也難以通過集結域內的碳轉移“協作”實現碳排放量的下降。因此，我國必須加強互聯網和物流網建設，通過線上線下雙渠道路徑，突破既有的集結域格局，促進產品及其生產要素在全國的自由流動與優化配置，提高省域間貿易便利化水平，以此帶動碳排放擴散化輸入輸出，實現正負相抵的整體減排效果。同時，以2017年全國統一碳排放交易市場建設為契機，以不同省域企業間碳交易的方式帶動省域碳排放的直接轉移，推動各省和全國碳減排目標實現。

表4 各省2020年碳排放預測值及其與分配值比較

四、結 論

以省域間投入產出數據為基礎，核算省域間貿易轉移碳排放和各省共擔責任碳排放，按照人際公平、發展承續、發展效率、可行支付等原則并進行加權對我國2020年碳排放配額進行省域分配。

（1）廣東、江蘇、浙江、上海、河北是主要碳排放輸出省，河北、內蒙古、河南是主要碳排放輸入省。基于省域間碳轉移的密切關系，可將30個省劃分成10個集結域，其基本符合地理空間分布，說明地域臨近，貿易碳轉移關系密切。

（2）2011年以來省域碳排放分布不公平性程度增加，2003-2014年整體比較平均，碳排放分布比收入分布要公平。不同收入水平的省碳減排潛力不同，特別是高收入省環境技術的提高降低了省域碳排放的不公平性。

（3）2020年配額分配結果表明，2015-2020年間9個省的碳排放需達到峰值并下降，8個省需要采取更有效的措施以完成碳排放強度下降目標，14個省的分配值少于預測值，需要突破集結域范圍，在全國范圍內推進產品生產與消費的流轉配置，強化貿易碳轉移系統化效果，并依托統一碳市場建設，以企帶省，推進碳排放的省域間直接轉移。

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Calculation and Initial Allocation of Provincial Carbon Emissions in China Considering Carbon Transfertransfer

SONG Jie-kun,NIU Dan-ping,CAO Zi-jian,ZHANG Kai-xin
（School of Economics and Management,China University of Petroleum,Qingdao 266580,China）

It is important for China's carbon emissions reduction to clarify the responsibility of provincial carbon emissions and make sci?entific initial quota allocation.Based on the provincial input-output data,the provincial carbon emissions transfer and carbon emissions under the shared responsibility are calculated.Theil index,Gini coef fi cient,quasi-Gini coef fi cient and Kakwani index are applied to mea?sure the carbon emissions fairness.Based on the principles of interpersonal equity,development continuity,development efficiency and feasible payment,the provincial initial allocation of carbon emissions quotas in 2020 are carried on,and their results are weighted.The re?sults show that:Thirty provinces can be divided into ten assembly domains,which accord with their regional distribution characteristics ba?sically;The provincial carbon emissions are comparatively average and the provinces with different incomes have different reduction poten?tial;In order to achieve the quotas allocation target of China in 2020,each province should take inertia or strengthen measures according to the actual need.Moreover,the domain restrictions should be broken and the unified carbon market construction should be strengthened,so as to promote the nationwide distribution of the products’production and consumption as well as carbon emissions.

carbon transfer;provincial carbon emissions;calculation;initial allocation

F062.2

A

1007-5097（2017）11-0057-08

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.11.008

2017-09-26

教育部人文社會科學研究規劃基金項目（16YJAZH054）；山東省自然科學基金面上項目（ZR2015GM008）；中央高校基本科研業務費專項資金項目(15CX04101B)

宋杰鯤（1979-），男，山東萊陽人，副教授，工學博士，研究方向：能源系統工程，碳排放；

牛丹平（1994-），女，河南三門峽人，碩士研究生，研究方向：企業碳交易決策；

曹子建（1994-），男，安徽宿州人，碩士研究生，研究方向：能源碳排放；

張凱新（1993-），女，山東聊城人，碩士研究生，研究方向：能源碳排放。

［責任編輯：張 青］