中國30省份建筑業二氧化碳跨省轉移研究

祝 穎, 崔天浩, 譚紀聰, 李業鑫, 郭 勇

(1. 西安建筑科技大學 環境與市政工程學院 陜西省環境工程重點實驗室,陜西 西安 710055;2. 華東建筑設計研究院有限公司,上海 200001; 3. 西安建筑科技大學 環境與市政工程學院,陜西 西安 710055; 4. 安康環境工程設計有限公司,陜西 安康 725000)

0 引 言

據國際能源署的統計數據[1],2019年全球與建筑業相關的二氧化碳排放量占全球CO2排放總量的38.00%。截至2018年[2],美國建筑業的直接溫室氣體排放量占排放總量的12.30%。同樣,截至2018年,日本建筑業的CO2排放量增至日本碳排放總量的17.60%,而東京[3]建筑業的CO2排放量更是達到了日本建筑業碳排放總量的28.70%。與美國和日本的狀況相似,歐洲[4]建筑業CO2排放量也居高不下,例如英國(22.00%)、德國(27.00%)、波蘭(30.00%)。作為世界上最大的CO2排放國,2018年中國建筑業全過程CO2排放總量[5]為49.30億噸CO2,占全國排放總量的51.30%。為了抑制中國建筑業CO2排放量的進一步增加,除建筑技術的應用之外,對不同區域制定合理的宏觀調控政策[6]也是十分必要的。若使區域減排政策更加合理,明確建筑業的區域減排責任至關重要,而厘清CO2的轉移情況則是闡明CO2減排責任的關鍵步驟。

近年來,學者們對CO2減排進行了諸多研究,例如,2019年,陳貴景等[7]首次采用LMDI方法對京津冀地區電力部門CO2排放的影響因素進行分析,但是對此地區電力部門應承擔的減排責任缺乏相應的研究。2020年,李小冬等[8]總結了核算碳排放的一般方法并重點闡述了微觀與宏觀層面的建筑碳排放的核算方法,指出了影響建筑碳排放的主要影響因素。雖然這一研究在很大程度上對建筑業CO2排放的核算起到了積極的作用,但仍然沒有明確此行業的減排責任。在明確各行業的減排責任方面,2009年,NAKANO等[9]首次運用雙邊貿易方法確定了碳份額,厘清了存在于41個國家/地區的17個行業的貿易中的排放責任。2019年,HU[10]以生命周期法和多準則決策為基礎,建立了評估建筑物排放所對應的環境責任的方法論框架。2020年,FENNER等[11]提出了一個量化建筑環境碳足跡的框架以幫助評估建筑各階段的排放責任。與上述方法相比,投入產出法(IOA)在處理區域間減排責任的轉移時則顯得更為準確和有效。1936年,LEONTIEF[12]最先提出IOA,此方法可以通過量化跨地理邊界的供應鏈中包含的間接排放來區分最終用戶的責任。2014年,LIU等[13]以中國為例,利用投入產出模型研究了1997年和2007年8個主要地區17個部門的碳轉移情況與碳排放責任。2017年,CHEN等[14]應用區域間投入產出模型,量化了京津冀與中國其他地區之間的CO2轉移量,明確了減排責任。2018年,YANG等[15]建立了環境擴展的多區域投入產出模型,量化了中國華北地區流向其他地區的PM2.5,為制定減排措施提供了科學依據。IOA可以通過分析各個行業和地區的CO2進出口量,促進CO2排放的再分配,但是當主觀判斷對輸入數據產生影響時,計算結果的有效性會受到一定程度的影響。值得一提的是模糊理論可以應對這種情況,1995年,KLIR等[16]首次根據模糊理論,并結合定量分析與定性分析,將主觀價值判斷引入到分析過程中。本研究將不確定粗糙區間模糊線性規劃法(IRFLP)與IOA相結合,通過對數據進行多重表征從而提高了主觀判斷的合理性。

隨著對CO2排放的內部相互作用的深入研究,如何進一步描述各區域間的CO2排放關系已成為亟待解決的問題。2007年,FATH[17]最先提出在生態網絡分析(ENA)的基礎上描述系統內部各部分之間的成對關系的概念,并論證了通過研究不同部分之間的相互關系以深入了解并判斷系統內部復雜的交互作用的可行性。很多學者以此為基礎進行了探究,例如:2014年,ZHANG等[18]通過ENA方法量化了北京的社會部門與經濟部門之間的內部能源轉移,并計算了該行業的能源消耗強度和碳足跡。2018年,LIU等[19]建立了基于因子分析的生態擴展投入產出模型,對加拿大的薩斯喀徹溫省進行了研究,分析了城市溫室氣體排放的相互關系。2019年,GUAN等[20]建立了一種新型復合廢物投入產出模型,研究了廣東省的工業廢物內部代謝結構。在本研究中,擬采用ENA來描述區域間CO2的排放關系,彌補了IOA與IRFLP的不足之處。

因此,本研究以建筑業CO2排放量為切入點,創立了多區域投入產出模糊網絡線性規劃法(MFEP),擬量化不同能源類型下隱含于中國建筑業區域間貿易中的CO2的排放和轉移情況等關鍵科學問題,并明確各區域建筑業間的排放關系。與其它成果相比,不同及改進之處包括:通過IOA量化建筑業省際貿易中CO2的轉移量;引入“粗糙間隔”的概念對CO2轉移量進行多種表征[21],優化IOA的計算結果;通過ENA表述區域間建筑業的CO2的轉移關系,以便于進一步探索中國建筑業未來的發展模式。本研究直觀地描述每個區域的建筑業之間的CO2排放情況,并明確各區域建筑業的減排責任。研究結果可為制定中國建筑業的區域減排政策提供科學參考。

1 試驗方法

本研究擬合了不確定粗糙區間模糊線性規劃法(IRFLP)、投入產出法(IOA)以及生態網絡分析法(ENA),創立了多區域投入產出模糊網絡線性規劃法(MFEP)以研究中國30個省份建筑業的CO2減排責任。在此過程中,第一步是使用IOA來量化建筑業CO2的區域間轉移。IOA源自一般均衡理論[22],是系統分析方法和經濟測量方法的組合。在各區域建筑業的投入產出模型中,每個區域的總產量等于其中間需求與最終需求之和。

本文中區域數量為m;各區域的部門數量為n;中間產品的貿易矩陣為Z,最終產品的貿易矩陣為F,總投入/總產出為X。

任一區域的總產出可表示為:

(1)

(2)

結合式(1)與式(2),將式(1)轉化為矩陣形式,可表示為:

X=AX+F

(3)

引入列昂惕夫逆矩陣,可將式(3)轉化為以需求為導向的形式:

X=(I-A)-1F

(4)

此形式清晰地展示出了總產出X與最終需求F之間的關系。隨后,引入直接能耗系數Er,將投入產出表中的貿易數據與實際的能源消耗量相結合,直接能耗系數表示如下:

(5)

至此,建筑業區域間CO2轉移量C可由能量消耗系數矩陣與總產出矩陣計算而得:

(6)

在IOA的基礎上,建立了幾種CO2排放因子[23],以便于從多個角度評價各區域的CO2的排放情況。

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

第二步是使用IRFLP方法對計算結果進行處理,以增強模型對不準確的數據的響應能力。IRFLP模型表示如下:

maxy=LK

(12)

約束條件:

GK≥H

(13)

K≥0

(14)

式中,y為目標函數,K為決策變量,G,H為模糊集。IRFLP的應用在一定程度上解決了當數據不夠準確時計算結果的有效性。

第三步是使用ENA分析建筑業各區域間的兩兩控制關系[24-25]。根據質量平衡理論,在穩定狀態下,流入i區域的CO2總量應等于流出i區域的CO2總量。引入直接效用強度矩陣D與無量綱積分效用強度矩陣U來評價各區域之間的直接關系:

D=dij=(fij-fji)/Ti

(15)

U=I+D+D2+D3+...+Dm=(I-D)-1

(16)

式中,D反映了區域間直接效用的強度與方式,D的上標(范圍為0到m)表示路徑長度;dij為區域i向區域j轉移的CO2轉移強度;fij為從區域i向區域j轉移的CO2轉移量;Ti表示區域i的碳通量;U反映了區域間綜合效用的強度與方式;單位矩陣I體現了流經各區域的CO2轉移量產生的自我反饋作用。

系統中各組件之間的相互關系可由D與U中的正負號來判斷,共有四種相互關系,分別是:(+, -)剝削關系;(-, +)限制關系;(+, +)互惠關系;(-, -)競爭關系。

2 CO2的排放與轉移

2.1 CO2的排放與轉移計算

基于IOA方法,獲得了建筑業區域間CO2排放量和轉移量以及中國七個地區之間的CO2排放量和轉移量。由表1可以看出,本地區建筑業的CO2需求是造成CO2排放的最主要因素,但區域間的轉移量也占據著一定的比例。不同區域的建筑業的CO2轉移量的差異較大,較為發達的區域之間轉移量較大,如江蘇與天津(3 042噸),相對欠發達的區域之間的轉移量較小,如寧夏與甘肅(18噸)。

表1 中國地區間CO2轉移量

排放因子的設立有助于進一步分析各區域建筑業CO2的排放情況。總體而言,發達地區的經濟、資源和技術更好,對欠發達地區的支援更多,隨之承受的污染也更多。具體而言,天津、內蒙古等地將更多的本區域建筑業所產生的CO2排放到了其他區域。江蘇、浙江等地接受了更多的CO2。

2.2 不同能源類型下CO2的排放與轉移

通過每種能源的消耗量及其相應的排放系數,可以計算出各區域消耗每種能源所對應的CO2排放量及其占比,結果見表2。隨后,對三種不同類型的能源進行了比較和分析,并討論了在轉移過程中,不同類型能源產生的CO2轉移量的差異。圖1展示了各區域建筑業之間CO2的直接流動情況,不同的顏色代表不同的區域。圖中最外面圈的字母是各區域的縮寫,對應關系見表3。

表2 不同種類能源CO2排放量及占比

表3 省份名稱及對應代碼

例如,在圖1(b)中,從G到Q的藍色流線比從L到Q的黑色流線粗,這意味著當使用煤炭作為燃料時,吉林到湖北的CO2轉移量(950噸)比安徽到湖北轉移量大(93噸)。比較圖1(b)和圖1(d)可以看出,建筑業的天然氣消耗量很少,且天然氣的自用率高于煤炭和石油。圖1(c)中流線的分布情況與圖1(a)相似,這說明使用石油能源在建筑業中有著舉足輕重的作用。根據中國的地理區域,本研究將30個省市劃分為以下七個地區,由圖2(b)與圖2(d)可以看出,在華中地區與華北地區的建筑業中,煤炭能源與天然氣能源的自用率非常高。

3 IRFLP干預下的區域建筑業CO2轉移量

采用不精確粗糙區間模糊線性規劃法(IRFLP)對區域間建筑業CO2轉移量進行處理,使用經驗方法獲得每組數據的兩個隸屬度函數,并在隸屬度為0.9的情況下切割每組函數,生成了兩組模糊區間。圖3表示陜西省與其他典型省市之間進行模糊處理結果,根據轉移量的大小將其分為三組。其中,橫坐標的單位為噸,代表地區間的CO2轉移量,縱坐標為無量綱數值,上限為1,代表各函數的隸屬度。可以發現不同區域的建筑業之間CO2轉移量存在很大差異。例如陜西和天津之間的CO2轉移量(29噸)是陜西和上海(0.24噸)的100倍以上。總而言之,使用IRFLP方法,通過在不同條件下對輸入數據進行表征,可以提高計算結果的有效性和綜合性。

圖3 IRFLP干預下陜西省建筑業與其他省市建筑業間CO2轉移量情況Fig. 3 The transfer of CO2 between the construction industry of Shaanxi Province and other provincesand cities under the intervention of IRFLP

4 省際及地區間的生態網絡分析

在四種相互效用關系中,應該建立更多的互惠關系和競爭關系,因為互惠關系可以使對應于效用關系的雙方實現共贏,而處于競爭關系中的雙方可以通過相互作用抵消其負面影響。所以改變剝削關系與限制關系應成為未來發展規劃中的重點。在研究區域中,圖4(a～d)每個都有28對效用關系。比較圖4(a)和圖4(b～d)可知,華北、華東、華中、華南的大部分地區總能源為互惠關系,而在單個能源組下的地區間大多達不到互利,說明不能單純依賴一種能源。在各個能源組中,每種能源的使用可能會抵消CO2轉移的負面影響,但也可能會增加負面影響。如比較圖4(a)和圖4(b)可知,在總能源組中華北地區和西北地區之間為互惠關系(+, +),而在煤炭能源組為限制關系(-, +)說明華北利用了西北的煤炭,與西煤東運的事實相符。在總能源組中東北地區和華南地區之間為剝削關系(+, -),而在煤炭組中這兩個地區之間變為了競爭關系(-, -),這意味著在東北地區與華南地區的煤炭使用可以有效抵消這兩個地區間CO2轉移的負面影響;實際上東北地區富有雞西、鶴崗、雙鴨山和七臺河四大煤礦,華南的河南、湖南兩省都是煤炭資源較為豐富的地區,其中河南的平頂山礦區是國家大型煤炭基地,因此兩地源于煤炭的CO2轉移存在競爭關系。而其他地區大多由互惠關系(+, +)轉變為剝削關系(+, -)或限制關系(-, +),說明煤炭能源會增加大多數地區之間的CO2轉移的負面影響。石油能源與煤炭能源情況類似,天然氣能源則更多地轉變為了競爭關系(-, -),說明天然氣比煤炭和石油造成的CO2轉移的負面影響更小。東北與華東在總能源組中為互惠關系(+, +),而在天然氣組中變為競爭關系(-, -),是因為華東地區有我國第一大氣區長慶油田,東北地區則有大慶油田等油氣田作為天然氣供應,能自給自足則不會從其他省購買,因此兩個地區的資源存在競爭關系。在天然氣組中,競爭關系的比例高于其他組,這意味著在未來建筑業發展過程中可以將增加天然氣的使用作為發展方向之一。通過IRFLP的計算,結果表明,應用IRFLP后此行業生態網絡中各組件之間的關系沒有發生改變。

圖4 不同能源供給下地區間的建筑業相互排放關系Fig. 4 Relationships of mutual emission construction industry among grids with different energy supply

對能源分組進行分析,分為總能源組、煤炭能源組和石油能源組,每組中有465對效用關系。在總能源組中有121對剝削關系(26%)、157對限制關系(33.8%),157對競爭關系(33.8%)和30對互惠關系(6.5%)。限制關系與競爭關系的數量占據主導地位;煤炭能源組中有137對剝削關系(29.5%)、130對限制關系(28.0%),168對競爭關系(36.1%)和30對互惠關系(6.5%)。石油能源組中有123對剝削關系(26.5%)、155對限制關系(33.3%),157對競爭關系(33.7%)和30對互惠關系(6.5%)。競爭關系中煤炭能源組比例(36.1%)小于石油能源組(33.7%),可見總體上煤炭能源比石油能源造成的CO2轉移的負面影響更小。

由對總能源組和煤炭能源組的分析可知,煤炭能源的使用能抵消部分省市間CO2轉移的負面影響,如內蒙古與遼寧在總能源組為剝削關系(+, -),但在煤炭能源組中為競爭關系(-, -)是因為內蒙古與遼寧都具有豐富的煤炭資源,如內蒙古霍林河露天煤礦是全國五大露天煤礦之一,遼寧則具有世界聞名的大型露天煤礦“撫順西露天礦”等,同為煤炭產區,因此兩地源于煤炭的CO2轉移存在競爭關系。部分省市間則情況相反,如黑龍江與湖南的排放關系在總能源組為競爭關系(-, -),但在煤炭能源組為剝削關系(+, -),因此煤炭能源的使用增加了黑龍江與湖南之間CO2轉移的負面影響。

由對總能源組和石油能源組的分析可知,部分地區石油能源的使用會增加CO2轉移的負面影響,如河北與海南的CO2轉移在總能源組為競爭關系(-, -),但在石油能源組為剝削關系(-, +),這是因為河北有華北油田大型石油天然氣田,具有向外供油的能力;但在部分地區間情況相反,如江蘇與寧夏在總能源組為剝削關系(+, -),但在石油能源組為競爭關系(-, -),說明石油的使用可以抵消這兩個地區之間CO2轉移的負面影響。

由對煤炭能源組和石油能源組的分析可知,對于北京、天津、河北、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、福建、江西、山東、河南,這些地區的煤炭和石油能源造成的效用關系類似,表明這些地區煤炭和石油能源的地區間使用關系類似。部分地區如上海、江蘇、浙江、安徽等地在石油能源組中為限制關系(-, +),但在煤炭能源組中增加了競爭關系(-, -),表明煤炭的使用可以部分抵消這些地區CO2轉移的負面影響。但也有反例,如北京與江蘇在煤炭能源組為限制關系,在石油能源組為競爭關系(-, -),說明石油比煤炭更能減少這些地區CO2轉移的負面影響。因此在能源結構的調整方面還需因地制宜。

5 具體減排措施

針對中國2030年“碳達峰”目標,根據IOA對各區域減排責任的明確,在宏觀政策層面,為其他省份建筑業承擔了CO2排放責任的區域有很多。例如江蘇省,江蘇省的對外依賴度(Doa) = 3.51,對外貢獻度(Coa) = 5.62。江蘇省作為建筑業大省,無論是建筑業總產值,還是建筑業增加值,都位于中國各省份、行政區第一[26],但在建筑節能方面,江蘇省10年來的建筑節能標準完成了從50%到65%,再到75%的提升。又如浙江省(Doa=4.04,Coa=6.20)、四川省(Doa=5.60,Coa=7.50)等,在制定此類區域的減排政策時應充分考慮本區域建筑業的實際排放量,剔除該區域為其他區域所承擔的排放量;反之,對于將本地建筑業的CO2轉移給其他區域的天津(Doa= 5.61,Coa=4.18)、河北省(Doa=6.41,Coa= 4.70)、陜西省(Doa= 4.09,Coa= 2.97)等地,為避免出現由于CO2的區域間轉移而造成的減排達標的假象,應將其對外轉移量納入本區域的減排規劃中。通過ENA對各類能源下區域間排放關系的模擬,在微觀的技術層面,對于風能、太陽能較為豐富的內蒙古、甘肅等地以及水利條件較為優越的西南地區,應增加可再生能源的使用比例,從而通過調整水泥行業等建筑原材料供應業的供能結構的方式達到優化區域間排放關系的目標。此外,可與交通運輸業相結合,采取新能源汽車等方式以減少建筑材料的運輸過程中的CO2排放。而對于北方等冬季較為寒冷的地區,可以選擇從建筑物本身入手,推廣建筑保溫技術(遮陽措施,保溫涂層等)以減少溫度變化時因熱量的散失或積聚所造成的調節能耗;實行建筑智能化管理(照明智能化)以減少不必要的能源浪費;優化建筑設計過程并推廣節能建材以順應建筑業CO2減排的大趨勢。

6 結 論

(1)為了明確中國建筑業的區域間CO2減排責任與未來的發展模式,本文構建了MFEP方法。根據投入產出模塊與模糊處理模塊得到了各區域間建筑業的CO2轉移量的優化結果,明確了區域減排責任。以此為依據利用生態分析模塊將區域間CO2的轉移關系可視化,并在此基礎上借助五類CO2排放因子對不同區域的未來發展模式進行分析。

(2)在各類能源組的區域間相互效用關系中可以發現,煤炭能源組與天然氣能源組所包含的效用關系中互惠關系與競爭關系所占比例高于石油能源組。因此在未來的建筑節能規劃中可以考慮適當調整這三類能源的使用比例,減小對石油能源的依賴度。

(3)內蒙古、吉林、陜西等省份的建筑業向外轉移的CO2遠高于其他省向這些省份輸入的CO2,這類省份需要承擔的減排責任會高于現值。江蘇、浙江、四川等地承擔了更多本屬于其他省份的減排責任,可以適當削減其減排目標(江蘇36.19%,浙江34.17%,四川24.58%)。此外,人均GDP較高的區域如北京可主要通過技術手段進行減排,減排責任的轉移對其影響較小;人均GDP較低的區域如陜西則更有必考慮CO2轉移的影響。