碳源視角下中國碳排放的地區差距及其結構分解

劉華軍 石印 雷名雨

摘要 厘清碳排放地區差距的來源不僅有助于深入理解碳排放的地區差距特征，也有助于科學合理地制定和實施碳減排政策。本文基于CEADs發布的1997—2016年中國省級表觀碳排放清單，利用Dagum基尼系數及方差分解方法，從碳源視角出發，探討了中國碳排放的地區差距及其來源。研究發現：①關于總體及碳源碳排放的地區差距，天然氣消費碳排放的地區差距最大，而水泥生產碳排放的地區差距程度最小。②關于總體及碳源碳排放的空間結構，無論是總體碳排放還是原煤消費、天然氣消費、水泥生產的碳排放，其地區差距的主要空間來源均為地區間差距，而原油消費碳排放的地區差距主要來源于超變密度。③關于總體及碳源碳排放的要素結構，原煤消費碳排放的地區差距對總體碳排放地區差距的貢獻率最高，而水泥生產碳排放的地區差距貢獻率最小。④關于總體及碳源碳排放的空間-要素結構，原煤消費、原油消費、天然氣消費以及水泥生產碳排放的整體、地區間以及地區內差距能夠較好地解釋總體碳排放的地區差距，但上述四種碳源的超變密度對總體碳排放的超變密度解釋能力較低。本文從空間結構、要素結構以及空間-要素結構等三重維度，考察了碳排放的地區差距及其結構分解問題，為差異化地制定碳減排和碳源碳減排政策提供了實證依據，也為加速形成區域減排路徑和加快推進綠色低碳轉型提供了決策參考。

關鍵詞?二氧化碳排放;地區差距;Dagum基尼系數;結構分解

中圖分類號?F062.2

文獻標識碼?A文章編號?1002-2104（2019）08-0087-07DOI：10.12062/cpre.20190310

中國作為全球最大的碳排放國家，面臨著巨大的減排壓力。已有研究表明，碳排放的來源（以下簡稱“碳源”）主要包括一次能源消費和水泥生產。然而，由于地區經濟的發展階段與生產結構存在突出的不平衡特征，同一碳源在不同區域能夠帶來差異化的碳排放水平，碳排放呈現出顯著的地區差距特征，給中國加速實現碳減排目標提出了嚴峻挑戰。衡量、估計和協調碳排放地區差距[1]，對加速實現中國綠色低碳轉型尤為重要。為此，不僅需要從整體視角出發準確把握碳排放的空間不平衡特征，同時也要從碳源視角出發深度挖掘碳排放地區差距的主要來源，從而為制定和實施差異化的區域碳減排路徑提供經驗證據與決策參考。

碳排放的地區差距問題已經受到了國內外學者的廣泛關注。從研究指標和研究方法上看，現有研究多聚焦于總體碳排放，選取碳排放總量、碳排放強度以及人均碳排放等指標[2-4]，采用變異系數、基尼系數、Theil指數等方法[5-7]，衡量和探究總體碳排放的整體差距、地區內差距以及地區間差距。從已有研究進展看，現有研究尚未立足于碳源視角考察碳排放的地區差距問題，難以揭示不同碳源碳排放的空間不平衡特征，也無法考察不同碳源碳排放的地區差距對總體碳排放地區差距的貢獻度。因此，從碳源視角出發重新審視碳排放的地區差距問題，不僅有助于補充和拓展已有研究，而且也有助于加深對碳排放地區差距及其來源的理解。

與已有研究不同，本文嘗試從碳源視角出發，采用CEADs提供的1997—2016年中國省級碳排放清單，借助Dagum基尼系數與方差分解方法，揭示碳排放和碳源碳排放的地區差距特征，并從空間結構、要素結構以及空間-要素結構等三重維度，考察碳排放地區差距的來源。本研究不僅為差異化地制定碳減排和碳源碳減排政策提供了實證依據，同時也為加速形成區域減排路徑以及加快推進中國綠色低碳轉型提供了理論參考。

1?方法與數據

1.1?方法

（1）基尼系數及其分解方法。本文采用了Dagum[8]提出的基尼系數及其按子群分解的方法。該方法將總的地區差距分解為地區內基尼系數、地區間基尼系數和超變密度三部分，分別衡量了地區內差距、地區間差距以及變量的跨群交叉程度。

（2）方差分解。本文采用方差分解方法探究中國碳排放地區差距的要素結構。方差分解的具體思路如公式（1）（2）（3）所示[9]。其中，E表示總體碳排放，Ei表示第i種碳源的碳排放（i=1，2，…，n），Var（E）為總體碳排放的方差，Cov（E，Ei）為總體碳排放與第i種碳源碳排放之間的協方差。公式（1）表示將總體碳排放分解為n種碳源的碳排放Ei。公式（2）在公式（1）的基礎上對總體碳排放的方差進行分解，公式（3）則在公式（2）的基礎上，兩邊同除Var（E），求解得到碳源碳排放差距對總體碳排放差距的貢獻率Ui。

E=∑ni=1Ei（1）

Var（E）=∑ni=1Cov（E，Ei）（2）

Ui=Cov（E，Ei）Var（E），∑ni=1Ui=1（3）

1.2?數據來源及處理

本文以省份為研究單位，并按照國家統計局的標準，將30個省份（因數據可得性等原因，研究不包括西藏及港澳臺地區）按地理位置和經濟發展水平區分為東中西三大地區。東部地區包括北京、天津、河北、山東、江蘇、浙江、遼寧、上海、福建、廣東、海南等11個省份;中部地區包括吉林、山西、河南、湖北、湖南、安徽、江西、黑龍江等8個省份;西部地區包括陜西、甘肅、寧夏、內蒙古、廣西、云南、四川、重慶、貴州、青海、新疆等11個省份。為了考察碳排放的地區差距及其來源，本文以1997—2016年各省份的總體碳排放強度以及各碳源碳排放強度作為研究指標，具體表示為碳排放量與實際GDP的比值。其中，碳排放量來源于中國碳排放數據庫（China Emission Accounts and Datasets，CEADs）提供的中國省級碳排放清單（http：//www.ceads.net/data/），該數據是基于表觀能耗估算方法和更新的碳排放因子測算得出[10]，能夠有效減少中國碳排放數據的不確定性，并且包含了化石燃料消費的碳排放數據及水泥生產的碳排放數據。各省份GDP來源于《中國統計年鑒》，并按照2005年不變價格進行消脹處理。

2?碳源視角下碳排放的地區差距

2.1?總體碳排放的地區差距

圖1展示了1997—2016年總體碳排放的地區差距及其演進趨勢。總體碳排放存在著較為明顯的地區差距，并且其總體基尼系數從0.322上升至0.457。從地區差距的演進趨勢看，1997—2007年間，總體碳排放的地區差距圍繞0.3左右上下波動，演變態勢較為平穩。在這一階段，無論是東部、中部還是西部，均將經濟的快速發展視為主要目標，對碳排放的約束并不嚴格，各地區碳排放的相對差距并未產生較大變化。2007—2016年，總體碳排放的地區差距呈現出明顯的上升趨勢，這與地區經濟發展觀念的轉變密切相關。近年來，隨著各地區資源環境約束日益趨緊，東部經濟發達地區開始重視綠色低碳經濟發展，大力發展清潔低碳技術，而中西部等后發地區承接了大量由東部地區轉出的高耗能、高污染企業，導致總體碳排放的地區差距逐漸擴大。

2.2?碳源碳排放的地區差距

圖2展示了1997—2016年碳源碳排放的地區差距及其演進趨勢。天然氣消費碳排放的地區差距從0.734持續降低至0.462，這一走勢與國家能源戰略的推進密切相關。能源的清潔替代是一次能源供應結構變化的必然趨勢，作為化石能源中的清潔能源，天然氣正逐漸成為中國現代清潔能源體系的主體能源，各地區對天然氣的消費需求也不斷增加，使得由天然氣消費而產生的碳排放地區差距將逐漸縮小。此外，不同地區的低碳減排技術水平并不一致。以2016年為例，與中部地區（43.84億m3）和西部地區（61.76億m3）的天然氣消費體量相比，盡管東部地區天然氣消費體量較大（95.79億m3），但其清潔脫碳技術也更為先進，這進一步縮小了地區之間由天然氣消費產生的碳排放差距。與天然氣相比，原油消費碳排放的地區差距盡管也呈現出微小的下降趨勢，但總體變化趨勢較為平穩，地區差距從0.543降至0.504，這意味著在任何地區，原油在一次能源消費中始終占據著穩定地位。但隨著東部地區的產業結構逐漸由二產轉向三產，同時中西部地區的工業化進程不斷推進，三大地區在原油消費上的地區差距將不斷縮小，原油消費產生的碳排放在地區之間也將趨于收斂。原煤消費以及水泥生產帶來的碳排放其地區差距均出現了明顯的上升趨勢，前者的基尼系數由0.357上升至0.537，后者由0.214上升至0.362，這或許是受到了三大地區產業結構變遷的影響。對于原煤消費帶來的碳排放而言，目前，中西部地區部分省份的經濟增長仍然以煤炭消費作為重要驅動力量，而東部地區則進入了產業結構服務化階段，煤炭消費量逐漸減少，使得煤炭消費碳排放在三大地區之間的差距呈現出擴大態勢。對于水泥生產帶來的碳排放而言，近年來水泥行業產能過剩，結構性矛盾、總量壓力等問題日益突出，水泥行業已進入供給側結構性改革的主要關口。然而，與東部地區相比，中西部地區仍然處于工業化進程，水泥產業呈現出向中西部地區轉移的趨勢，使得中西部地區水泥生產的碳排放上升，而東部地區碳排放下降，造成水泥生產碳排放的地區差距逐漸擴大。

結合圖1和圖2，從碳排放地區差距的相對水平來看，一次能源消費碳排放的地區差距普遍高于總體碳排放，而水泥生產碳排放卻始終低于總體碳排放。這意味著總體碳排放的地區差距主要受到一次能源消費的拉升影響。從碳排放地區差距的時間演變來看，僅有天然氣和原油催生的碳排放地區差距呈現下降趨勢，而總體碳排放以及原煤消費、水泥生產碳排放的地區差距表現出上升態勢。綜合來看，總體碳排放與原煤消費碳排放的地區差距演變趨勢基本一致，這在一定程度上說明，原煤消費碳排放是推動總體碳排放出現地區差距的影響力量。

3?碳源視角下碳排放地區差距的結構分解

3.1?空間結構分解

無論是對總體碳排放還是碳源碳排放而言，地區差距均是客觀存在的現實。因此，為了進一步考察總體及碳源碳排放地區差距的空間來源，以形成具有地區針對性的減排路徑，本文從空間結構出發，利用Dagum基尼系數將總體碳排放及碳源碳排放的地區差距分解為地區內差距、地區間差距和超變密度。圖3展示了總體碳排放及碳源排放地區差距的空間來源及其貢獻率。

根據圖3，對于總體碳排放而言，在三種地區差距的空間來源中，地區間差距對總體碳排放地區差距的貢獻率呈現出先上升后下降的演變趨勢，地區內差距的貢獻率基本保持穩定，而超變密度的貢獻率表現出先下降后上升的變化態勢。綜合來看，碳排放的地區間差距正逐漸縮小，但跨群交叉程度卻有所提高，即碳排放水平較低的區域出現了碳排放水平較高的地區，而整體水平較高的區域出現了碳排放水平較低的地區，造成超變密度逐漸增加。綜合來看，碳排放地區間差距仍然是總體差距的主要來源，這意味著差異化的地區減排策略對綠色低碳的區域協調發展極為必要。

對于各碳源碳排放的空間結構而言，由圖3可以發現，原煤、天然氣消費以及水泥生產的空間結構與總體碳排放基本一致，即地區間差距是造成碳排放空間不平衡的主要推手。其中，原煤與天然氣消費碳排放地區差距的三種空間來源變化趨勢與總體碳排放極為相似，但水泥生產碳排放的地區間差距貢獻率呈現出持續上升的演變態勢，這與水泥產業在地區間的轉移、承接密不可分，換言之，區域間不平衡現象在水泥生產帶來的碳排放中更為突出。與上述三種碳源帶來的碳排放相比，對于原油消費碳排放的地區差距而言，其空間結構最為特殊。超變密度的貢獻率相對較大，但是呈現下降趨勢，與此同時，地區間差距逐漸增加，而地區內差距始終較為穩定，這意味著地區內同化現象更加明顯，區域內的異常值逐漸趨于區域平均水平，但不同區域之間的碳減排進程以及相關政策的制定與實施進程出現了較大分異。

3.2?要素結構分解

原煤、原油、天然氣消費以及水泥生產碳排放是總體碳排放的主要來源，或者可以稱之為總體碳排放的重要組成要素。因此，為了進一步識別各碳源碳排放的地區差距對總體地區差距的影響程度，以提出具有針對性的碳源碳減排政策，本部分采用方差分解方法，從靜態與動態視角出發，考察了總體碳排放地區差距的要素結構。在靜態視角下，表1報告了碳源排放的地區差距對總體碳排放地區差距的貢獻率。在動態視角下，圖4展示了不同階段內碳源碳排放地區差距的變動對總體碳排放地區差距變動的貢獻率。

根據表1，從各碳源碳排放地區差距貢獻率的平均水平看，原煤消費碳排放地區差距的平均貢獻率為91.047%，這意味著原煤消費對總體碳排放地區差距的發

散效應最為顯著。原油消費碳排放、天然氣消費碳排放以及水泥生產碳排放地區差距的平均貢獻率相對較小，分別為6.793%、1.310%以及0.839%。從各要素貢獻率的相對水平來看，原煤消費碳排放地區差距的貢獻率始終排在第一位，普遍保持在90%以上，這意味著不同地區原煤消費帶來的碳排放存在較大差距，并且是影響總體碳排放地區差距的主要來源。對于原油、天然氣和水泥生產等碳源，三者的貢獻率都相對較小，這意味著各地區原油消費、天然氣消費和水泥生產的碳排放水平較為均衡，對總體地區差距的影響并不明顯。從各要素碳排放地區差距貢獻率的變動情況上看，原煤消費碳排放地區差距的貢獻率呈現先下降后上升的演變態勢，而原油消費碳排放的地區差距貢獻率則呈現出先上升后下降的變動趨勢，天然氣消費和水泥生產所帶來碳排放的地區差距貢獻率圍繞1%的水平上下波動，上述結論意味著原煤消費和原油消費碳排放之間表現出此消彼長的變動趨勢，換言之，原油消費和原煤消費可能存在替代關系。為了進一步考察碳源碳排放地區差距變動對總體地區差距變動的貢獻程度，本文從動態視角出發，將樣本時期跨度劃人靈1997—2001、2001—2005、2005—2009、2009—2013、2013—2016等五個階段，進一步考察碳排放地區差距變動的要素來源。根據圖4，從地區差距的動態演進方向看，總體碳排放的地區差距僅在1997—2001年以及2013—2016年出現下降趨勢，而在2001—2013年呈現出持續上升的態勢。其中，原煤消費碳排放的地區差距始終與總體碳排放地區差距的變動方向保持一致，并且造成各階段碳排放差距變動的主要推動力量。從碳源排放地區差距變動的貢獻率水平看，原煤消費碳排放地區差距的變動主導了各個時期地區差距的增減變動，而其他碳源碳排放地區差距的變動對總體地區差距變動的貢獻都相對較小。因此，原煤消費碳排放的地區差距不僅是總體碳排放地區差距的主要來源，其地區差距的變動也是影響總體碳排放地區差距變動的主要原因。

3.3?空間-要素結構分解

為了探究四種碳源碳排放對總體碳排放地區差距的

影響程度，本文將空間結構和要素結構相結合，從空間-要素結構角度，綜合考察了1997—2016年總體碳排放地區差距與碳源碳排放地區差距的相關情況，詳見表2。

從總體碳排放與碳源碳排放整體地區差距的相關性來看，原煤消費、水泥生產的碳排放地區差距與總體碳排放地區差距之間呈現正向變動趨勢，這意味著兩者所帶來的碳排放地區差距對總體碳排放的空間不平衡特征有明顯的促增作用。而原油消費和天然氣消費帶來的碳排放地區差距與總體碳排放的地區差距表現出負向變化特征，這意味著各地區原油消費和天然氣消費所帶來碳排放的相對變化，對整體碳排放的地區差距存在緩解效應。從總體碳排放與碳源碳排放地區內差距的相關性來看，總體碳排放地區內差距與原煤消費和水泥生產碳排放的地區內差距存在正相關關系，而原油和天然氣消費碳排放的地區內差距則對總體碳排放的地區內差距存在負向影響。從總體碳排放與碳源碳排放地區間差距的相關性來看，原煤消費、原油消費和水泥生產碳排放的地區間差距對總體碳排放的地區間差距有明顯的正向影響，而天然氣消費的碳排放地區間差距對總體碳排放的地區間差距存在負相關關系。從總體碳排放與碳源碳排放超變密度的相關性來看，原油消費、天然氣消費與水泥生產的碳排放對總體碳排放的超變密度解釋能力較低，但原煤消費碳排放對總體碳排放的超變密度具有正向影響。

4?結論與政策啟示

本文基于CEADs 1997—2016年中國省級表觀碳排放清單，利用基尼系數測度了總體及四種碳源的碳排放地區差距程度，并采用方差分解和Dagum基尼系數分解及方差分解方法，在碳源的視角下，從空間結構、要素結構以及空間-要素結構等三重維度，考察了碳排放的地區差距及其結構分解問題。本文研究發現，從總體及碳源碳排放的地區差距上看，天然氣消費碳排放的地區差距最大，而水泥生產碳排放的地區差距程度最小。從總體及碳源碳排放的空間結構上看，無論是總體碳排放還是原煤消費、天然氣消費、水泥生產帶來的碳排放，其地區差距的主要空間來源均為地區間差距，而原油消費帶來的碳排放其地區差距主要來源于超變密度。從總體及碳源碳排放的要素結構上看，原煤消費的碳排放地區差距對總體碳排放的地

區差距貢獻程度最高，其次為原油消費和天然氣消費，而水泥生產碳排放的地區差距貢獻率最小。從總體及碳源碳排放的空間-要素結構上看，原煤、原油、天然氣以及水泥生產的整體、地區間以及地區內差距能夠較好地解釋總體碳排放的整體、地區間以及地區內差距，但上述四種碳源的超變密度對總體碳排放的超變密度解釋能力較低。

上述結論為差異化地制定碳減排和碳源減排政策提供了實證依據，也為加速形成區域減排路徑、加快推進綠色低碳轉型提供了決策參考。首先，從空間結構上看，無論是總體碳排放還是碳源碳排放，均存在較為明顯的地區差距特征。地區間差距是總體及碳源碳排放地區差距的主要空間來源，這意味著各地區必須要結合本地經濟發展、地理位置以及產業結構等多方面的實際情況，采取因地制宜、有所側重的節能減排政策，并制定差異化的區域減排路徑，在不斷汲取和借鑒其他地區的先進清潔低碳技術基礎上，提高本地區的能源利用效率和生產清潔程度，盡最大程度地挖掘地區減排潛力，實現地區經濟發展的低碳轉型升級。其次，從要素結構上看，由于原煤消費產生的碳排放其地區差距對總體碳排放地區差距的貢獻程度最高，因此對于煤炭消費體量較大的地區，必須堅持從源頭治理，淘汰不達標的燃煤機組，加強對散燒煤的治理力度，提高燃煤利用效率，發展清潔燃煤技術，并積極推進天然氣等清潔能源對原煤和原油消費的有效替代，增加清潔能源、再生能源的能源利用比例，有效擺脫對煤炭消費的過度依賴。最后，從空間-要素結構上看，四種碳源帶來的碳排放對總體碳排放的地區差距均表現出較好的解釋能力，因此有必要將原煤、原油、天然氣消費以及水泥生產等碳源作為重要抓手，加速形成有所側重的區域減排路徑，有力推進區域低碳減排進程。同時，對于原煤消費和天然氣消費碳排放而言，兩者的超變密度均呈現出擴大趨勢，并且對總體碳排放的超變密度具有較好的解釋能力，因此針對原煤和天然氣的能源政策與減排政策，既要立足于區域異質性視角，制定因地制宜的政策舉措，同時也不能忽視跨群交叉現象的出現。對于碳排放較低的地區，必須在保持現有水平的基礎上進一步挖掘減排潛力，而碳排放較高的地區則需要加快低碳減排進程，各地區必須以整體減排為發展方向，加速實現綠色低碳發展區域間和區域內的雙重協調。

（編輯：劉照勝）

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Regional disparity in Chinas carbon emissions and its structural decompositionfrom the perspective of carbon sources

LIU Hua-jun?SHI Yin?LEI Ming-yu

（School of Economics， Shandong University of Finance and Economics， Jinan Shandong 250014， China）

Abstract?Clarifying the structural sources of the inequality in carbon emissions is not only conducive to an in-depth understanding of the regional disparity in carbon emissions， but also to the rational formulation of carbon reduction policies. Based on the 1997—2016 China provincial appearance carbon emission inventory issued by CEADs， this paper uses the Dagum Gini coefficient and the variance decomposition method to explore the gaps and sources of carbon emission in China from the perspective of carbon sources. Research Founding： ①Regarding the regional disparity between overall carbon emissions and carbon emissions from carbon sources， the regional disparity of carbon emissions from natural gas consumption is the largest， while the regional disparity of carbon emissions from cement production is the smallest. ②Regarding the spatial structure， whether it is overall carbon emissions or carbon emissions from raw coal consumption， natural gas consumption， and cement production， the main spatial source of regional disparity is the regional inequality. The regional disparity in carbon emissions from crude oil consumption is mainly due to the transvariation intensity. ③Regarding the elemental structure， the regional gap in carbon emissions from raw coal consumption has the highest contribution rate to the overall carbon emissions inequality， and the contribution rate of carbon emissions from cement production is the smallest. ④In terms of the space-element structure， the overall， inter-regional and intra-regional disparity in raw coal consumption， crude oil consumption， natural gas consumption， and carbon emissions from cement production can better explain the regional disparity in overall carbon emissions. However， the transvariation intensity of the above four carbon emission sources have a lower ability to interpret the transvariation intensity in the overall carbon emissions. This paper examines the regional disparity of carbon emissions and its structural decomposition from the three dimensions of spatial structure， elemental structure and space-element structure. The findings can not only provide new evidence to differentially formulate reduction policies of carbon emission reduction and carbon emission from different sources， but give decision-making references to promote the formation of regional emission reduction paths and accelerate the low-carbon transition.

Key words?carbon dioxide emission; regional disparity; Dagum Gini coefficient; structural decomposition