區域電力相關碳排放核算框架的構建和應用

魏文棟 張鵬飛 李佳碩

摘要?準確、全面地核算區域電力相關碳排放（后文簡稱電力碳排放）是指導減排的前提。然而，現有研究忽視了貿易對區域電力碳排放的影響，導致“碳排放泄露”等問題，嚴重影響了電力碳減排政策的公平性和有效性。鑒于此，本文綜合運用IPCC清單編制法、網絡法和多區域環境投入產出模型建立了涵蓋生產側、供給側和消費側的電力碳排放核算框架，并編制了2012年我國30個省區不同視角下的電力碳排放清單。結果表明：①地區在不同視角下的電力碳排放存在較大差異。以內蒙古為例，2012年其生產側、供給側、消費側視角下電力碳排放分別為3.76億t、2.39億t和1.26億t。②不同視角下各省電力碳排放的空間分布呈現不同的特征：火力發電比重高的北方省份（如內蒙古和山西）有較大的生產側電力碳排放，制造業所占比重高的中部和東部省份（如河北和山東）有較大的供給側電力碳排放，而經濟發展水平高的東部沿海省份（如江蘇和浙江）有較大的消費側電力碳排放。③各省區之間存在大規模電力碳排放流動。2012年，我國通過輸電網絡和貿易網絡發生的省際電力碳排放流動總量分別為4.60億t和9.76億t，分別占全國生產側電力碳排放總量的13.1%和27.7%。通過輸電網絡和貿易網絡的電力碳排放流動呈現出從中西部地區流向東部沿海地區的空間特征。本文建立的電力碳排放核算框架將生產側、供給側、消費側視角有機地結合在一起，有利于增強對電力系統碳排放的認識，為合理劃分區域間電力碳排放責任提供了基礎。

關鍵詞?電力碳排放;電力流動;網絡法;多區域環境投入產出模型;多視角

中圖分類號?X323

文獻標識碼?A文章編號?1002-2104（2020）07-0038-9DOI：10.12062/cpre.20191136

我國是世界上最大的CO2排放國[1]。在眾多經濟部門中，發電部門CO2排放量最大[2-5]。2016年我國發電產生的CO2排放量為43.9億t，約占我國總排放的45%[6-7]，幾乎與美國同年度化石燃料燃燒產生的CO2排放總量相等[8]。因此，我國急需制定科學合理的電力碳減排政策，這對我國減排目標的實現至關重要。基于此，本文綜合使用IPCC清單編制法、網絡法和多區域環境投入產出模型建立了電力碳排放核算框架，并在此框架基礎上核算了2012年我國30個省區生產側、供給側和消費側的電力碳排放，最后從消費側出發提出一些政策建議。

1??文獻綜述

碳排放清單是中央政府分配減排目標責任、制定減排政策的重要依據[9]。現有研究主要從兩個方面來核算區域電力碳排放：生產側電力碳排放（直接電力碳排放）和供給側電力碳排放（間接電力碳排放）。生產側電力碳排放是指地區在發電過程中直接產生的CO2排放量，而政府間氣候變化專門委員會（IPCC）編制的溫室氣體核算方法是核算地區直接電力碳排放最重要和最常用的方法[9-11]。基于IPCC清單方法，馬翠梅等人[12]核算了2010年我國各省發電產生的碳排放;Shan等人[7]建立了我國1997—2015年的直接排放清單，其中包括地區發電部門的直接碳排放;Qu等人[13]的研究也包含我國各省發電產生的直接碳排放。此外，一些數據庫和機構，如中國排放賬戶和數據庫（CEADs）[14]、國際能源署（IEA）[8]等也使用IPCC清單方法核算了地區直接電力碳排放。另一方面，由于電力供給和需求的空間錯配，我國區域間存在通過輸電網絡發生的大規模直接電力流動[15-16]，同時，隱含于電力中的碳排放和其他污染物也通過輸電網絡發生流動[17]。在這種情況下，一個地區生產側直接電力碳排放和供給側間接電力碳排放可能存在較大差異。一些學者使用直接貿易調整法和網絡法來模擬區域間直接電力碳排放流動，并計算地區供給側電力碳排放。供給側電力碳排放是指在區域間電力交易后地區電力供給中隱含的碳排放。直接貿易調整法相對簡單，這種方法假設一個地區買入的電力完全用于當地消耗，而本地流出的電力中不包含買入的電力，因此不存在高階電力流動[18-19]（即一個地區的電力通過中轉地區流到另外一個地區）。網絡法假設一個地區買入的電力首先與本地生產的電力混合，然后用于本地消費或者賣出。Qu等人[13]使用網絡法計算了中國各省、亞歐大陸[20]、以及全球[21]的電力貿易中隱含的碳排放流動。Ji等人[22]以中國、亞歐大陸、北歐地區的電網系統為例，說明使用網絡法與其他方法得到的排放強度存在較大的差異。由于考慮了流經中轉地區的高階電力流動，網絡法有利于得到更加精確的間接電力碳排放[20]。

然而，現有研究多從單一視角（消費側或供給側）核算電力碳排放，并且忽視了區域間貿易對于地區電力碳排放的影響。與隱含能源[23-25]、虛擬水[26-28]、隱含碳[29-30]等類似，電力碳排放可以通過區域間的貿易網絡發生流動。忽視區域貿易對地區電力碳排放的影響將會導致碳排放泄漏[31-33]，而基于地區消費側的電力碳減排政策可以避免區域貿易造成的碳泄露問題。此外，地區消費側電力碳排放可以反映消費者和貿易受益地區在減排中的責任，并為消費側減排政策提供參考，有利于補充現有的以生產側和供給側為主的減排政策[13]。本文中消費側電力碳排放包含地區用于滿足當地最終需求和日常生活導致的電力碳排放。我國各省之間經濟聯系密切，跨區域的電力碳排放流動可能造成地區的間接電力碳排放和隱含電力碳排放相差較大。隨著區域貿易規模的擴大，忽視通過區域貿易發生的間接電力碳排放流動將會嚴重削弱減排政策的有效性[34-35]。

本文首次建立了一個涵蓋生產側、供給側、消費側的多視角電力碳排放綜合核算框架，系統測算并對比這三個視角下的區域電力碳排放量。如圖1所示，本文建立的多視角電力碳排放核算框架將發電、直接用電、最終消費聯系起來，完整地描述了電力碳排放的來源和最終去向，彌補了現有研究的不足，為準確量化和深入理解區域電力碳排放提供了理論基礎。本文為政策制定者合理分配環境責任提供決策依據，并給出一些基于消費側的減排建議。本文的另一個重要創新之處是在計算供給側的間接電力碳排放強度時考慮電力進出口，而且將三峽水電站作為網絡法中的一個節點單獨列出，這有助于獲取更加準確的電力碳排放強度。

2?研究方法與數據來源

2.1?生產側直接電力碳排放核算方法

本文使用IPCC清單方法來計算地區的直接電力碳排放。一個地區使用m種燃料進行發電，則其產生的CO2排放量為：

eGi=∑mk=1efk×fci，k（1）

其中，ef?k表示的是第k種燃料的CO2排放因子，fci，k表示的是i地區用于發電的第k種燃料消耗量。

2.2?供給側間接電力碳排放核算方法

本文使用Qu等人提出的網絡法來計算地區的供給側電力碳排放。一個地區流入電力與生產電力之和應該等于該地區流出電力與消費電力之和。在包含n個地區的模型中，這個關系可以用等式（2）來表示：

xi=pi+∑nj=1Tj，i=ci+∑nj=1Ti，j（2）

其中xi表示地區i的總電力流動，pi表示i地區生產的電力，Ti，j表示地區i出口到地區j的電量，ci是地區i消費的電力。

定義對角矩陣?：

=x10…00x2…000…xn（3）

已知n個地區間電力流動，我們可以得到電力流動矩陣T（n×n）（見圖1）。

T=0T1，2…T1，nT2，10…T2，nTn，1Tn，2…0（4）

下面定義直接流出矩陣B：

B=-1T=0T1，2x1…T1，nx1T2，1x20…T2，nx2Tn，1xnTn，2xn…0

（5）

B矩陣中的元素B（i，j）表示的是地區i流向地區j的電力占i地區總電力流動的比重。

根據等式（2），可得到下面的等式：

x=p+xB

=p1，p2，…pn+

x1，x2，…xnB（6）

其中，x和p是?1×n的行向量，分別表示地區的總電力流動和發電量。

根據上式可得：

x=pI-B-1=pG（7）

其中，I是單位矩陣，G=[I-B]-1=I+B+B2+B3+…。矩陣G表示的是地區間總的電力流動（包含通過中轉地區和不通過中轉地區的流動），其元素G（i，j）表示的是i地區所發電力中流到j地區的電力比重。I表示供給本地區的電力，B表示不通過中轉地區流動向其他地區的電力流動，B2表示通過一個中轉地區的電力流動，B3表示通過兩個中轉地區的電力流動，更高階項的含義依此類推。

然后，定義生產-消費矩陣，H：

H=G-1（8）

是地區電力消耗量構成的對角矩陣，其中對角線元素（i，j）（i=j）是i地區的電力消耗量。H矩陣將不同地區的發電和電力消費聯系起來，其元素H（i，j）=Gij×cjxj表示的是i地區所發電力被j地區消費的比重。

下面將發電的CO2排放量和地區的耗電量聯系起來：

EC=EGH（9）

其中，矩陣EC的元素EC（i，j）表示的是j地區消費的i地區的電力中隱含的CO2排放。矩陣EG的含義如下：

EG=eG10…00eG2…000…eGn（10）

根據上面的等式，我們可以計算出地區i的供給側電力碳排放：

ECi=∑nj=1ECi，j（11）

同時還可以得到地區i供給側電力的碳排放系數ef?c?：

efc=ECiEC（12）

其中，EC=Pi+∑ni=1Tji-∑ni=1Tij，表示i地區總供給電力，等于i地發電量加流入電力減去流出電力。

2.3?消費側隱含電力碳排放核算方法

由于本文主要關注國內電力碳排放流動，而且缺少關于進口的詳細數據，所以我們在計算地區隱含電力碳排放時不考慮進口[36]。對于多區域投入產出表，存在下面的平衡關系：

yi，j=∑30p=1∑30t=1zi，jp，t+∑30s=1∑5n=1di，js，n+ei，j+oi，j（13）

其中，yi，j表示i地區j部門的總產出;表示i地區j部門向p地區t部門提供的中間產品;表示i地區j部門為滿足s地區n類最終需求提供的產品;ei，j是i地區j部門產品的出口;oi，j是其他誤差平衡項。

根據等式（13），我們可以得到下面的電力碳排放的平衡關系：

ci，j+∑30p=1∑30t=1εp，tzp，ti，j=εi，j∑30p=1∑30t=1zi，jp，t+εi，j∑30s=1∑5n=1di，js，n+

εi，jei，j+εi，joi，j=εi，jyi，j?（14）

其中，ci，j是i地區j部門的間接電力碳排放，這個值可以通過i地區的直接電力消費碳排放強度與i地區j部門的直接電力消費量相乘得到;εi，j是i地區j部門的隱含電力碳排放強度，表示單位價值產品中的隱含的電力碳排放量。

將等式（14）轉換為矩陣形式：

C+E×Z=E×Y（15）

其中，C是直接電力消費碳排放量矩陣，C=[C1，1…C1，30，…C30，30，];E是隱含電力碳排放強度矩陣，E=[ε1，1…ε1，30，…ε30，30，];Z是中間流動矩陣;Y是各地區各部門總產出組成的對角矩陣。

等式（15）可以轉換成下面的形式：

E=C（Y-Z）-1（16）

地區i隱含電力碳排放就等于：

TEi=E×Di（17）

其中，TEi表示i地區隱含電力碳排放總量;Di表示i地區最終需求列向量。

此外，地區間的間接電力碳排放流動可以由以下方法得到：首先計算隱含電力碳排放強度矩陣RE30×900。調整后的2012年投入產出表包含30個省份，每個省份有30個部門，因此可以認為全國30個省份合作生產900種的產品。隱含電力碳排放矩陣E是一個1×900的行向量，其中元素εi，j是i地區j部門1單位產值所隱含的電力碳排放量。下面以1地區為例，定義地區1的電力碳排放強度行向量RE1：

RE1=C1（Y-Z）-1（18）

其中，RE1表示900種產品的單位價值所隱含的地區1的電力碳排放量;?C1=[C1，1，C1，2…C1，30，0…0]。

同樣的方法可以得到30個地區的REi。

2.4??數據來源

本文使用的多區域投入產出表是劉衛東等人[37]編制的《2012年中國31省區市區域間投入產出表》，為了與各部門電力消耗數據匹配，本文將投入產出表的42部門合并為30部門;我國各省份電力流動和進出口數據是根據《電力工業統計資料匯編2012》[38]整理得到;各省份的發電量和用電量數據來自《中國電力年鑒2013》[39];2012年各省發電燃料投入數據來自《2013年中國能源統計年鑒》[40];在選擇燃料的排放系數時本文與Qu的研究保持一致，其中，原煤的碳排放系數來自Liu等人的研究[41]，其他燃料的排放系數來自世界資源研究所（WRI）[42];與中國存在直接電力貿易的國家或地區的發電碳排放系數和發電量數據來自國際能源署（IEA）[8]。由于數據所限，本文假設這些地區或國家只和中國發生國際電力貿易。

3??結果分析

3.1?生產側直接電力碳排放分析

2012年，我國30個省份直接電力碳排放共計35.2億tCO2。具有豐富煤炭資源的省份（如內蒙古和陜西）以及人口大省（如河南、河北、山東、廣東等）通常有較大的直接電力碳排放。其中內蒙古的直接電力碳排放量最大（3.76億t），其次是江蘇（2.96億t）和山東（2.93億t）。而人口較少的省份（如青海、海南、重慶等）和水力發電占比高的省份（如四川、云南、湖北）通常有較小的直接電力碳排放量。

我國不同省份之間直接電力碳排放強度（生產單位電力產生的碳排放）存在較大差異。以火力發電為主的北方地區具有較高的直接電力碳排放強度，比如華北電網（北京、天津、河北、山西、山東）和東北電網（內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江）。其中內蒙古的直接電力碳排放強度為1.18?kg?CO2/kW·h，是直接電力碳排放強度最高的省份。而南方地區由于水力發電所占比重較高[39]，因此具有較低的直接電力碳排放強度，例如湖北、四川、云南等地區。

3.2?供給側間接電力碳排放分析

3.2.1?基于輸電網絡的直接電力碳排放流動

我們使用網絡法得到了2012年我國省際直接電力碳排放流動。2012年我國省際直接電力碳排放流動總量為4.6億t，占全國直接電力碳排放的13.1%。如圖2所示，直接電力碳排放流動的基本方向是從中西部地區流向東部省份。我國省際最大的三個電力碳排放流動都是從內蒙古流出，分別流入河北（0.5億t）、北京（0.4億t）、遼寧（0.4億t）。直接電力碳排放流動的方向與我國煤炭資源的分布和地區的經濟發展水平相關。可以看出主要的凈流入省份普遍是經濟規模大但煤炭資源短缺的省份，而凈流出省份則主要是經濟水平較低而煤炭資源比較豐富的地區。此外，在

直接電力碳排放流動中，臨近省份的電力碳排放流動規模較大，這是因為直接電力或直接電力碳排放的流動依賴于輸電線路等基礎設施，而跨區域的輸電線路投資規模巨大，建設難度高，而且長距離的電力傳輸會產生電力損耗[43]，這些因素限制了跨區域的直接電力流動。

3.2.2?我國各省供給側間接電力碳排放量及特征分析

我國30個省份間接電力碳排放總量為35.1億t?CO2，間接電力碳排放最大的三個省份分別是山東（3.30億t）、江蘇（3.21億t）和河北（2.80億t）。與直接電力碳排放類似，間接電力碳排放強度仍然呈現北高南低的特征。

我國地區間大規模的直接電力碳排放流動使一些省份的直接與間接電力碳排放在排放量和排放強度上存在較大差異。北京、河北、遼寧、青海、內蒙古、山西、安徽、寧夏、貴州等省份的直接電力碳排放和間接電力碳排放之間差距較大（見圖3）。另一方面，北京、上海、湖北、重慶、青海、廣東等地區的直接和間接電力碳排放強度存在較大差異。例如，北京的間接電力碳排放強度比直接電力碳排放強度高60.3%。這是因為北京從山西和內蒙古買入了大量的電力，而這些賣出電力的省份生產的電力的碳排放強度較高。

3.3?消費側隱含電力碳排放分析

3.3.1?基于貿易網絡的間接電力碳排放流動

間接電力碳排放流動可以分為省際流動和隱含在出口中的電力碳排放兩部分。2012年我國間接電力碳排放流動總量為16.1億t，占全國直接電力排放量的45.7%，其中省際流動總量為9.76億t，隱含在出口中的電力碳排放為6.34億t。

圖4展示了我國2012年省際間接電力碳排放凈流動。與直接電力碳排放流動的空間特征不同，間接電力碳排放流動的基本方向是從北向南，而且相距很遠的省份之間存在間接電力碳排放流動。間接電力碳排放流動中，凈流入地區主要是經濟發達地區（如北京、天津、上海、浙江、廣東），和中西部直接電力碳排放強度低（或者說水電比重高）的地區（如湖北、湖南、廣西、海南、重慶、四川、云南、青海），而中西部地區直接電力碳排放強度高的地區一般為凈流出地區（如河北、山西、內蒙古、遼寧、河南、寧夏等）。間接電力碳排放流動的方向與當地的產業結構以及

當地的經濟發展水平有關。經濟發展水平高的地區有更高的消費水平，這些地區可以從外部省份買入更多的產品來滿足當地的最終需求，因此經濟發達省份更有可能是凈流入省份，對于欠

發達地區則相反。

作為一個出口大國，我國出口的產品和服務中隱含了大量電力碳排放。2012年我國出口中隱含電力碳排放總量為6.34億t。東部沿海省份是主要的電力碳排放出口地區，其中江蘇、廣東、浙江、山東是最大的四個電力碳排放出口地區，這四個地區的電力碳排放出口占全國的46.9%。

而最終需求可以進一步分為消費和投資兩部分。

3.3.2?我國各省消費側隱含電力碳排放量及特征分析

2012年全國消費側隱含電力碳排放總量為29.1億t?CO2，占生產側電力碳排放的82.7%。經濟發展水平高和人口多的省份傾向于有較大的隱含電力碳排放量，例如河南、河北、山東、江蘇、浙江、廣東、安徽。為了進一步分析隱含電力碳排放的結構，本文將地區隱含電力碳排放分為兩部分：第一，用于滿足本地最終需求引致的電力碳排放，第二，滿足本地非生產活動引致的電力碳排放（城鄉居民生活用電引致的電力碳排放）。在2012年全國隱含電力碳排放量中，消費部分引致的電力碳排放占30.1%，投資占55.3%，日常生活用電占14.6%。

由于我國各省、直轄市之間的經濟規模和人口規模存在較大的差距，我們分析了各省消費側的人均電力碳排放的構成。從圖5中可以看出以下四個特征：第一，各省消費側的人均電力碳排放存在很大差異。2012年全國消費側人均電力碳排放為2.16?t/人，其中人均排放量最高的寧夏（5.33?t/人）是人均排放量最低的四川（0.84?t/人）的6.4倍。第二，各省消費側的人均排放具有北高南低的空間特征。南方省份的人均排放量普遍低于北方省份。第三，經濟發達省份的消費側人均排放量比較高，而欠發達地區偏低。第四，在各省消費側的人均排放構成中，欠發達省份投資需求引致的電力碳排放比重較高，而發達省份消費需求所占比重高。

4?結?論

準確核算區域電力碳排放是制定合理減排政策的基礎，而已有研究忽視了區域貿易對于地區電力碳排放的影響，地區消費側電力碳排放核算存在空白。針對上述問題，本文使用IPCC清單方法、網絡法和多區域環境投入產出分析法首次建立了包含生產側、供給側和消費側電力碳排放的綜合核算框架，并分析了通過輸電網絡和貿易網絡發生的電力碳排放流動對于地區三個視角下的電力碳排放的影響，主要結論如下：

（1）我國各省直接電力碳排放量以及排放強度與當地的發電結構和經濟規模相關。總體而言，北方省份的火力發電所占比重高，因此具有較大的直接電力碳排放量和較高的碳排放強度，例如河北、山西、內蒙古等省份。而南方省份有較高比重的水力發電，因此排放量和排放強度較低，例如湖北、四川、云南等。此外，由于經濟規模大的省份發電量較大，因此經濟大省傾向于有較大的直接電力碳排放，例如江蘇、山東、廣東。

（2）2012年我國消費側電力碳排放占生產側電力碳排放總量的82.7%，其中投資占全國消費側電力碳排放的55.3%，消費和日常生活用電分別占30.1%和14.6%。此外，我國的出口中隱含了大量的電力碳排放，2012年我國出口中隱含電力碳排放總量為6.34億t，占我國直接電力碳排放總量的18%。

（3）2012年我國省際直接和間接電力碳排放流動規模巨大，造成一些省份的生產側、供給側、消費側電力碳排放相差較大。其中，內蒙古的供給側電力碳排放量為生產側電力碳排放量的63.56%，這是因為內蒙古是主要的直接電力凈流出省份。北京的供給側電力碳排放量是生產側的4.82倍，這是因為北京從山西、內蒙古等地買入了大量具有高碳排放強度的電力。

（4）基于輸電網絡的直接電力碳排放流動和基于貿易網絡的間接電力碳排放流動都傾向于從中西部地區流向東部省份。其中，間接電力碳排放流動規模較大，而且與直接電力碳排放流動相比，有更多地區之間發生了間接電力碳排放流動。

電力部門的碳減排是一個復雜的系統工程[44]，涉及發電地區、直接用電地區和隱含電力消費地區，需要多方面的環境政策相互配合才能達到減排目標。以往的減排政策主要是基于生產側直接排放和供給側間接排放，本文

的消費側隱含電力碳排放核算可以作為政策制定者分配減排責任時的參考依據，用“誰消費誰負責”來補充目前“誰生產誰負責”的責任分配框架[10]，使我國各省之間減排責任的分配更合理。具體來說，北京、天津、上海、浙江、江蘇、廣東等在區域貿易中是電力碳排放凈流入地區，這些地區應該承擔更多的減排責任;而內蒙古、山東、河北、河南、貴州等在區域貿易中是電力碳排放凈流出地區，應該避免這些地區的環境責任被高估。此外，應該注重從消費的角度來減少電力碳排放。根據對我國各省人均隱含電力碳排放的分析，具有較高收入水平的東部地區（例如北京、上海、廣東等）用于消費的電力碳排放較多，因此這些地區應該積極推動居民綠色低碳消費理念和生活方式的形成。另一方面，收入水平較低的中西部地區用于滿足投資需求的電力碳排放較多，因此這些地區可以通過減少重復低效的基礎設施建設，來降低消費側電力碳排放。作為出口大國，我國的電力碳排放中有很大一部分是由國外的消費需求引致的，因此要推動我國出口產品從能源、勞動力密集型轉變為知識、技術密集型，通過提高我國在全球供應鏈中的地位來減少國內電力碳排放。值得注意的是，本文提出的基于消費的環境政策與基于生產和供給的環境政策不是替代關系，而是相互補充相互依賴的關系。這三種環境政策的配合使用將會推動電力部門全方位減排。

（編輯：于?杰）

參考文獻

[1]LI?H?N，?QIN?Q?D.?Challenges?for?Chinas?carbon?emissions?peaking?in?2030：?a?decomposition?and?decoupling?analysis?[J].?Journal?of?cleaner?production，?2019，?207：?857-865.

[2]張小麗，?劉俊伶，?王克，?等.?中國電力部門中長期低碳發展路徑研究?[J].?中國人口·資源與環境，?2018，?28（4）：?68-77.

[3]WEI?W，?WANG?X，?ZHU?H，?et?al.?Carbon?emissions?of?urban?power?grid?in?Jing-Jin-Ji?region：?characteristics?and?influential?factors?[J].?Journal?of?cleaner?production，?2017，?168：?428-440.

[4]魏文棟，?郭藝，?谷岱南，?等.?中國電力行業生產結構低碳化轉型研究?[J].?環境經濟研究，?2018?（3）：?6-18.

[5]ZHOU?S，?WEI?W，?CHEN?L，?et?al.?The?impact?of?a?coal-fired?power?plant?shutdown?campaign?on?heavy?metals?emissions?in?China?[J].?Environmental?science?&?technol，?2019（10）：?1-19.

[6]MA?J，?DU?G，?XIE?B.?CO2?emission?changes?of?Chinas?power?generation?system：?input-output?subsystem?analysis?[J].?Energy?policy，?2019，?124：?1-12.

[7]SHAN?Y，?GUAN?D，?ZHENG?H，?et?al.?China?CO2?emission?accounts?1997-2015?[J].?Scientific?data，?2018，?5：?1-14.

[8]INTERNATIONAL?ENERGY?AGENCY.?CO2?emissions?from?fuel?combustion?highlights[R].?2018.

[9]劉竹，?關大博，?魏偉.?中國二氧化碳排放數據核算?[J].?中國科學：地球科學，?2018，?48（7）：?878-887.

[10]李堃，?王奇.?基于文獻計量方法的碳排放責任分配研究發展態勢分析?[J].?環境科學學報，?2019（7）：?1-23.

[11]WEI?W，?ZHANG?P，YAO?M，et?al.?Multi-scope?electricity-related?carbon?emissions?accounting：?a?case?study?of?shanghai[J].Joural?of?clearev?production，?2020，252：119789.

[12]馬翠梅，?葛全勝.?中國省域電力部門CO2排放計算方法研究?[J].?氣候變化研究進展，?2014，?10（5）：?377-383.

[13]QU?S，?LIANG?S，?XU?M.?CO2?emissions?embodied?in?interprovincial?electricity?transmissions?in?China?[J].?Environmental?science?&?technol，?2017，?51（18）：?893-902.

[14]GUAN?D.?China?emission?accounts?and?datasets：?emission?inventories?by?sectoral?approach?[DB/OL].?2019.?http：//www.ceads.net/data/inventory-by-sectoral-approach/

[15]馬麗，?張博.?中國省際電力流動空間格局及其演變特征?[J].?自然資源學報，?2019（2）：?348-58.

[16]WEI?W，?WU?X，?LI?J，?et?al.?Ultra-high?voltage?network?induced?energy?cost?and?carbon?emissions?[J].?Journal?of?cleaner?production，?2018，?178：?276-292.

[17]葉敏華，?蔡聞佳，?王燦.?跨區電力傳輸對大氣污染物和CO2的區域排放影響研究?[J].?中國環境科學，?2013，?33（10）：?1869-1875.

[18]LINDNER?S，?LIU?Z，?GUAN?D，?et?al.?CO2?emissions?from?Chinas?power?sector?at?the?provincial?level：?consumption?versus?production?perspectives?[J].?Renewable?and?sustainable?energy?reviews，?2013，?19：?164-172.

[19]ZAFIRAKIS?D，?CHALVATZIS?K?J，?BAIOCCHI?G.?Embodied?CO2?emissions?and?cross-border?electricity?trade?in?Europe：?rebalancing?burden?sharing?with?energy?storage?[J].?Applied?energy，?2015，?143：?283-300.

[20]QU?S，?WANG?H，?LIANG?S，?et?al.?A?quasi-input-output?model?to?improve?the?estimation?of?emission?factors?for?purchased?electricity?from?interconnected?grids?[J].?Applied?energy，?2017，?200：?249-259.

[21]QU?S，?LI?Y，?LIANG?S，?et?al.?Virtual?CO2?emission?flows?in?the?global?electricity?trade?network?[J].?Environmental?science?&?technology，?2018，?52（11）：?6666-6675.

[22]JI?L，?LIANG?S，?QU?S，?et?al.?Greenhouse?gas?emission?factors?of?purchased?electricity?from?interconnected?grids[J].?Applied?energy，?2016，?184：?751-758.

[23]ZHANG?B，?QIAO?H，?CHEN?Z?M，?et?al.?Growth?in?embodied?energy?transfers?via?Chinas?domestic?trade：?evidence?from?multi-regional?input-output?analysis?[J].?Applied?energy，?2016，?184：?1093-1105.

[24]LIU?B，?WANG?D，?XU?Y，?et?al.?Embodied?energy?consumption?of?the?construction?industry?and?its?international?trade?using?multi-regional?input-output?analysis?[J].?Energy?and?buildings，?2018，?173：?489-501.

[25]PEHL?M，?ARVESEN?A，?HUMPENODER?F，?et?al.?Understanding?future?emissions?from?low-carbon?power?systems?by?integration?of?life-cycle?assessment?and?integrated?energy?modelling?[J].?Nature?energy，?2017，?2（12）：?939-945.

[26]LI?Y，?HAN?M.?Embodied?water?demands，?transfers?and?imbalance?of?Chinas?mega-cities?[J].?Journal?of?cleaner?production，?2018，?172：?1336-1345.

[27]FENG?K，?HUBACEK?K，?PFISTER?S，?et?al.?Virtual?scarce?water?in?China?[J].?Environmental?science?&?technology，?2014，?48（14）：?7704-7713.

[28]CHINI?C?M，?DJEHDIAN?L?A，?LUBEGA?W?N，?et?al.?Virtual?water?transfers?of?the?US?electric?grid?[J].?Nature?energy，?2018，?3（12）：?1115-1123.

[29]LONG?R，?LI?J，?CHEN?H，?et?al.?Embodied?carbon?dioxide?flow?in?international?trade：?a?comparative?analysis?based?on?China?and?Japan?[J].?Journal?of?environmental?management，?2018，?209：?371-381.

[30]GUO?J?E，?ZHANG?Z，?MENG?L.?Chinas?provincial?CO2?emissions?embodied?in?international?and?interprovincial?trade?[J].?Energy?policy，?2012，?42：?486-497.

[31]LIU?H，?LIU?W，?FAN?X，?et?al.?Carbon?emissions?embodied?in?value?added?chains?in?China?[J].?Journal?of?cleaner?production，?2015，?103：?362-370.

[32]NAEGELE?H，?ZAKLAN?A.?Does?the?EU?ETS?cause?carbon?leakage?in?European?manufacturing？?[J].?Journal?of?environmental?economics?and?management，?2019，?93：?125-147.

[33]LI?J?S，?CHEN?G?Q，?LAI?T?M，?et?al.?Embodied?greenhouse?gas?emission?by?Macao?[J].?Energy?policy，?2013，?59：?819-833.

[34]黃蕊，?鐘章奇，?孫翊，?等.?區域分部門貿易的隱含碳排放——以北京為例?[J].?地理研究，?2015，?34（5）：?933-943.

[35]付坤，?齊紹洲.?中國省級電力碳排放責任核算方法及應用?[J].?中國人口·資源與環境，?2014，?24（4）：?27-34.

[36]ZHANG?B，?QIAO?H，?CHEN?B.?Embodied?energy?uses?by?Chinas?four?municipalities：?a?study?based?on?multi-regional?input-output?model?[J].?Ecological?modelling，?2015，?318：?138-149.

[37]劉衛東.?2012年中國31省區市區域間投入產出表?[M].?北京：中國統計出版社，?2018.

[38]中國電力企業聯合會.?電力工業統計資料匯編2012?[G].?2013.

[39]魏昭峰.?中國電力年鑒2013?[M].?北京：?中國電力出版社，?2013.

[40]文兼武.?中國能源統計年鑒2013?[M].?北京：?中國統計出版社，?2013.

[41]LIU?Z，?GUAN?D，?WEI?W，?et?al.?Reduced?carbon?emission

estimates?from?fossil?fuel?combustion?and?cement?production?in?China?[J].?Nature，?2015，?524（7565）：?335-338.

[42]World?Resources?Institute.?GHG?protocol?tool?for?energy

consumption?in?China?（Version?2.1）?[R].?2013.

[43]LIN?B，?WU?W.?Cost?of?long-distance?electricity?transmission?in?China?[J].?Energy?policy，?2017，?109：?132-140.

[44]方德斌，?王先甲，?吳敬芳.?考慮碳排放的發電側多屬性采購第二價格拍賣?[J].?系統工程理論與實踐，?2013，?33（8）：?1984-1992.

The?framework?of?regional?electricity-related?carbon

emissions?accounting?and?its?application

WEI?Wen-dong1?ZHANG?Peng-fei2?LI?Jia-shuo2

（1.?School?of?International?and?Public?Affairs，?Shanghai?Jiao?Tong?University，?Shanghai?200030，?China;

2.?Institute?of?Blue?and?Green?Development，?Shandong?University，?Weihai?Shandong?264209，?China）

Abstract?An?accurate?and?complete?accounting?for?regional?electricity-related?carbon?emissions?provides?essential?information?for?carbon?mitigation?policy?making.?However，?previous?studies?ignored?the?impact?of?trade?on?regional?electricity-related?carbon?emissions，?resulting?in?carbon?emissions?leakage?and?other?problems，?which?seriously?affected?the?fairness?and?effectiveness?of?electricity-related?carbon?emissions?mitigation?policies.?By?comprehensively?using?the?IPCC?inventory?method，?network?approach?and?environmentally?extended?multi-regional?input-output?model，?this?study?developed?an?electricity-related?carbon?emissions?accounting?framework?covering?production-based，?supply-based?and?consumption-based?emissions，?and?compiled?an?electricity-related?carbon?emission?inventory?for?30?provincial?regions?in?China?in?2012.?The?results?showed?that：?①?Chinas?provincial?electricity-related?carbon?emissions?under?different?perspectives?varied?greatly.?Take?Inner?Mongolia?as?an?example.?Its?production-based，?supply-based?and?consumption-based?electricity-related?carbon?emissions?in?2012?were?376?million?tons，?239?million?tons?and?126?million?tons?respectively.?②?The?spatial?distribution?of?regional?electricity-related?carbon?emissions?under?different?perspectives?showed?diversified?characteristics：?the?northern?provincial?regions?with?a?high?proportion?of?thermal?power?generation?（such?as?Inner?Mongolia?and?Shanxi）?had?relatively?large?production-based?electricity-related?carbon?emissions，?the?central?and?eastern?provinces?with?a?high?proportion?of?manufacturing?（such?as?Hebei?and?Shandong）?had?relatively?large?supply-based?electricity-related?carbon?emissions，?while?the?eastern?coastal?provinces?with?high?economic?development?（such?as?Jiangsu?and?Zhejiang）?had?relatively?large?consumption-based?electricity-related?carbon?emissions.?③?There?were?large-scale?electricity-related?carbon?emissions?flows?between?Chinas?provincial?regions.?In?2012，?electricity-related?carbon?emissions?through?power?grids?and?regional?trade?accounted?for?13.1%?（460?million?tons）?and?27.7%?（976?million?tons）?of?the?national?production-based?electricity-related?carbon?emissions?respectively.The?electricity-related?carbon?emissions?generally?flow?from?the?central?and?western?regions?to?the?eastern?coastal?regions?through?power?grids?and?regional?trade.?As?this?study?constructed?a?comprehensive?accounting?framework?by?considering?the?production-based，?supply-based?and?consumption-based?emissions，?it?will?not?only?help?enhance?the?understanding?of?electricity-related?carbon?emissions，?but?also?provide?basis?for?reasonable?distribution?of?electricity-related?carbon?emissions?responsibility?between?Chinas?provinces.

Key?words?electricity-related?carbon?emission;?electricity?flow;?network?method;?environmentally-extended?multi-regional?input-output?model;?multi-perspectives

收稿日期：2019-05-30?修回日期：2019-12-13

作者簡介：魏文棟，博士，副教授，主要研究方向為資源環境經濟學、資源環境管理。E-mail：?wendongwei@sjtu.edu.cn。

通信作者：李佳碩，博士，研究員，主要研究方向為資源環境經濟與政策。E-mail：?lijiashuo@sdu.edu.cn。

基金項目：上海市哲學社會科學規劃課題“綠色發展背景下中國電力流動的空間結構和經濟環境影響研究”（批準號：2018EGL003）。