1 引言 (Introduction)

为应对全球变暖, 减少人类活动造成的以二氧化碳为主的温室气体排放已经成为世界各国的共识.在此背景下, 各国碳排放责任的界定成为争议焦点.当前以“生产者负责原则”为基础的核算体系忽略了国际贸易的影响, 使得一国在通过进口产品满足生产和消费需求的同时, 也避免了自身的部分碳排放, 减轻了减排责任.同样, 在一个国家内部, 不同区域之间碳排放责任的界定也面临同样的问题.中国作为目前全球第一大碳排放国, 碳减排形势严峻.碳排放权交易是我国选择的重要减排措施, 目前我国已经在北京、上海、广东、天津、湖北、重庆、深圳 (简称“六省一市”) 开展碳交易试点工作, 并计划在2017年建立全国统一的碳排放权交易市场.合理分配碳排放配额是碳排放权交易市场成功运行的前提和基础, 各省市经济社会发展状况差异显著, 且经济往来十分频繁, 要科学合理地将碳减排责任划分到各省, 不仅要考察各省整个生产活动过程中直接和间接碳排放的总和即碳足迹, 也需要考察省际间的碳转移.

迄今为止, 国内外学者利用投入产出方法在国家层次上进行了大量关于碳足迹和碳转移的研究.关于碳足迹的概念目前尚无统一的定义 (Wiedmann et al., 2007;Hertwich et al., 2009;王微等, 2010;计军平等, 2011).大多数学者普遍认为碳足迹不应仅包括直接碳排放, 隐含在消耗产品及服务中的间接碳排放同样应包含在内.投入产出法是当前研究碳足迹的主要方法之一, 主要应用的工具为单区域投入产出表 (曹淑艳等, 2007;Weber et al., 2008;董会娟等, 2012).利用投入产出方法研究国家或区域之间的碳转移, 需要运用区域间投入产出模型, 其中, MRIO模型 (Multi-regional Input-Output Model) 是当前公认的主流形式 (Polenske, 1970;张阿玲等, 2004).碳转移方面的研究主要集中在各国在国际贸易中的隐含碳转移量分析 (Shui et al., 2006; Li et al., 2008; Peters et al., 2008;齐晔等, 2008;何琼, 2010).

近年来, 少数学者利用多区域投入产出模型针对我国国内省区碳足迹及碳转移情况开展了定量研究.姚亮等(2010) 利用1997年中国区域间投入产出表核算了中国八大区域间产品 (服务) 及隐含的碳排放在区域之间流动和转移总量, 其在区域划分时没有细化到省, 而是把全国分为8个区域, 每个区域包括几个省份.石敏俊等(2012a;2012b) 利用2002年及2007年中国地区间投入产出模型测算了2002年和2007年中国各省区碳足迹, 但在分析中国省区间碳排放空间转移时只采用了2002年中国地区间投入产出表, 没有利用较新的2007年各省区投入产出数据展开分析.

纵观现有研究成果, 绝大多数都是在国家层次上开展研究, 针对国家内部不同省份的碳足迹和省区间碳转移的研究还较少, 已有研究在分析范围细化和数据时效性方面有待加强.本文以MRIO模型方法为基础, 借鉴现有编制区域间投入产出表的经验 (Leontief et al., 1963;刘强等, 2002;张敏等, 2008;杨念, 2008;李慧, 2008;行伟波等, 2010;张亚雄等, 2012a;2012b), 自主编制包括12个地区、14个行业的2007年中国区域间投入产出表, 并以此为基础利用MRIO模型方法分析2007年中国省级区域层面的碳足迹和碳转移问题, 以期为识别我国各省区碳足迹及省际间碳转移特点、合理界定各省区碳减排责任提供科学参考.相比已有研究, 本研究在分析省际间碳转移时采用的是较新的2007年各省区投入产出数据, 在省区划分上重点考虑当前中国碳市场试点省市并对其他地区适当合并, 且在分析各省区碳足迹时分为农村居民消费、城镇居民消费、政府消费、投资和出口诱发的碳足迹分别进行测算.

2 研究方法与数据 (Methods and datas)

本研究的技术路线如图 1所示, 具体解释见下文的详细说明.

2.1 地区和行业划分

为了构建适合本研究的中国多区域投入产出表, 需要合理划分地区和行业.在地区划分方面, 本研究采取了对省份适当合并处理的方法.首先, 单列出目前已经开展碳排放权交易试点的北京、上海、广东、天津、湖北、重庆这6个省或直辖市 (深圳市虽然也纳入了碳排放权交易试点城市, 但其不是一个省级城市, 故没有单独列出); 其次, 考虑各地区的资源禀赋、产业结构和经济发展水平, 将浙江、河北、山西、内蒙古和宁夏这5个省份单独划分出来; 最后, 将剩下的国内其他省份合并为其他地区 (由于统计资料的限制, 西藏、台湾、香港、澳门不在本研究范围之内).由此, 将全国划分为北京、上海、广东、天津、湖北、重庆、浙江、河北、山西、内蒙古、宁夏、其他地区共12个省区来构建多区域投入产出表.其中, 其他地区是除了前11个省份之外其他各省的合并, 这样做只是为了构建中国多区域投入产出表的需求, 在本文中并不对其他地区做具体分析.

在行业划分方面, 由于电力、钢铁、有色建材、化工等高耗能高排放行业已经被各试点省市纳入碳排放权交易市场, 本研究首先将这类行业单独划分出来; 其次, 考虑到交通、建筑等行业已经或计划被部分试点省市纳入碳排放权交易市场, 本研究也将这2类行业单独列出; 另外, 考虑到能源开采和加工类行业也是受碳排放权交易影响的重点行业, 在本研究中也被单独列出; 最终, 参考《中国2007年投入产出表》和《中国2007年能源平衡表》中行业划分情况, 本研究将国民经济划分为14个行业, 具体见表 1.

2.2 模型方法 2.2.1 现有投入产出表的处理

现有的中国2007年全国和各省市投入产出表并不能直接用于编制中国区域间投入产出表, 需要在现有表基础上做如下几点调整：①将现有全国表和各省市42部门投入产出表调整为14部门投入产出表; ②将各省市表中的本地区最终使用分解为投资和消费; ③将各省市只区分了流入和流出列向量的2列表调整为标准的区分了进口、调入、出口和调出的4列表; ④将其他地区所包含的19个省市各自的投入产出表整合为一张表; ⑤将经由前4步得到的12个地区的投入产出表都调整为进口非竞争型投入产出表.

具体调整方法如下：设IM为进口矩阵, EX为出口矩阵, DC为调出矩阵, DR为调入矩阵, A为直接消耗系数矩阵, X为总产出矩阵, 定义进口系数矩阵M, 有M=IM/(X+IM-EX).另设国产化系数矩阵为DM, 则DM·A·X即为进口非竞争型投入产出表的中间使用部分; A^d=DM·A为进口非竞争型投入产出表的直接消耗系数部分; F^d=DM·F为进口非竞争型投入产出表的最终使用部分; DC^d=DM·DC为进口非竞争型投入产出表的调出部分; DR^d=DM·DR为进口非竞争型投入产出表的调入部分.这里A^d、F^d、DC^d和DR^d分别表示各地区扣除了进口品之后的直接消耗系数矩阵、最终使用矩阵、调出矩阵和调入矩阵.

2.2.2 中国区域间投入产出表的构建

进口非竞争型MRIO模型的基本形式可以表示为:

(1)

式中, C为区域间贸易系数矩阵.X、A^d、F^d和EX在前面的计算中已经确定, 此处重点介绍矩阵C的确定:

(2)

(3)

式中, C^R,S为分行业从地区R输入地区S的14×14对角矩阵, C为168×168方阵.其中, C^R,S对角线上元素c_i^R,S表示S地区i部门从R地区流入的产品占S地区该行业全部流入产品的比重, 用公式表示：

(4)

式中, t_i^R,S表示R地区对S地区供应的i部门产品的数量; t_i^S表示所有地区对S地区供应的i部门产品的总量; m代表地区数量; n代表部门数量.t_i^R,S与t_i^S之间满足:

(5)

为确定t_i^R,S, 本文采用最早由Leontief和Strout (1963) 提出的引力模型, 计算公式为:

(6)

式中, x_i^R为R地区i部门总产出 (总投入); d_i^S为S地区对i部门产品的总需求 (包括中间需求和最终需求); 为全社会i部门总产出; Q_i^R,S为i部门从R地区到S地区的贸易参数, 也称摩擦系数.x_i^R、d_i^S、在各地区投入产出表中都可获得, 对于摩擦系数Q_i^R,S的确定, 本文采用井原健雄 (1996) 引入的运输量分布系数来推算, 计算公式为:

(7)

式中, H_i^R,S为R地区到S地区的i部门中重要产品的运输量; H_i^{R, O}为R地区i部门产品总的输出量; H_i^{O, S}为S地区i部门产品总的输入量; H_i^{O, O}为全社会i部门产品总的输出量 (输入量).

推算出摩擦系数之后, 即可得到区域间贸易量, 进而得到区域间贸易系数矩阵C, 最终即可得到包含12个地区和14部门的中国2007年区域间投入产出表.

2.2.3 碳足迹计算

本研究将碳足迹定义为活动主体 (包括个人、组织、部门等) 在某一活动过程中燃烧燃料所产生的二氧化碳总量, 包括直接排放和间接排放, 计算公式如下：

(8)

式中, I为单位矩阵; (I－A^d)^－1为剔除进口部分的Leontief逆矩阵, 表示单位最终产品对投入部门的总需求, 包括直接和间接需求; E为直接碳排放系数矩阵, 是一个14×1矩阵, 其中的元素e_i^R=P_i^R/X_i^R·P_i^R表示R地区 (或全国)i部门消耗的各种能源CO₂排放量; X_i^R表示R地区 (或全国)i部门的总产出.P_i^R的计算方法参照《2006年IPCC国家温室气体排放清单指南》.

2.2.4 省区间碳转移量计算

省区间的碳排放转移量要根据区域间投入产出表来核算.定义区域间投入产出表的直接排放系数矩阵D^RS, 其矩阵形式如下:

式中, Dⁱ (i=1, 2, …, n) 为各地区分部门的直接排放系数矩阵, 是14×14对角矩阵.

由于所编制的区域间投入产出表是进口非竞争型的, 因而在核算省区间碳转移时不需要对进口部分再做剔除.设A^RS、F^RS分别为区域间投入产出表的直接消耗系数矩阵和最终需求矩阵, 则省区间碳转移矩阵T^RS的计算公式为:

(7)

2.2.5 数据来源

本研究数据基础是国家统计局编制的2007年全国及各省市投入产出表, 2007年海关部门统计的各省进出口数据, 确定摩擦系数Q_i^RS所需的反映区域间货物流量的数据来源于《全国铁路资料统计汇编2008》、《全国公路水路运输量专项调查资料汇编2008》.分行业能源消耗量数据来源于2007年全国和各省能源平衡表.计算各种能源的CO₂排放因子所需数据主要来源于国家发改委《关于公布2009年中国区域电网基准线排放因子的公告》.

3 结果与分析 (Results and analysis) 3.1 各省区碳足迹总量分析

经测算2007年全国碳足迹 (以CO₂计, 下同) 总量为65.57×10⁸ t, 其中, 本文重点研究的11个省份碳足迹总量呈现出较大差异 (图 2). 2007年, 在这11个省份中, 碳足迹总量高于3×10⁸ t的有河北、广东、内蒙、山西和浙江, 其中, 广东和浙江主要是由于经济总量较大带来了较高的碳足迹, 而河北、内蒙和山西则主要是由于能源强度和碳排放强度高的缘故.碳足迹总量相对较小的省份有天津、北京、重庆和宁夏, 其中, 北京和天津主要是能源强度和碳排放强度相对较低的原因, 重庆和宁夏则主要是由于经济总量较小、工业化程度较低的缘故.

3.2 各省区单位碳足迹的经济贡献分析

基于每吨CO₂排放所贡献的GDP这一指标来考察这11个省区单位碳足迹的经济贡献, 具体如图 3所示. 2007年, 单位碳足迹对GDP贡献程度较高的省份是北京、广东、上海和浙江等省份, 其中, 北京和广东最为明显; 而单位碳足迹对GDP贡献程度较低的省份则是宁夏、内蒙古、山西和河北等省份, 其中, 宁夏、内蒙古和山西最为明显.总体来看, 单位碳足迹对经济贡献程度较高的省份都是经济发展水平较高、产业结构和能源结构低碳化程度也较高的省份; 而单位碳足迹对经济贡献程度较低的省份则正好相反, 往往经济发展水平较低且产业结构和能源结构的低碳化程度也较低.

3.3 各省区人均碳足迹比较

2007年我国人均碳足迹 (以CO₂计, 下同) 为5.06 t.在本文重点研究的11个省区中人均碳足迹亦呈现出明显差异, 具体如图 4所示.2007年, 在这11个省区中, 人均碳足迹最高的是内蒙古, 达到13.89 t·人^-1; 最低的是重庆, 仅为3.30 t·人^-1, 二者相差4倍以上.人均碳足迹较高的省市有内蒙古、宁夏、天津和上海, 人均碳足迹较低的省市有重庆、广东和湖北.结合各省区碳足迹总量来看, 人均碳足迹从高到低的排序与碳足迹总量的排序并不一致, 原因在于人均碳足迹与当地经济发展水平、能源利用效率、碳排放强度和人口规模等因素有关.上海和天津等地区经济发展水平较高, 但人口规模相比绝大多数省份要少使得其人均碳足迹较高; 内蒙、山西和河北等省份则是由于能源利用效率低和碳排放强度较高导致其人均碳足迹较高; 宁夏的碳足迹总量在所有11个省份中是最低的, 但其碳排放强度并不低, 且其人口规模远远小于其他省区, 导致其人均碳足迹很高.

图 4进一步给出了2007年这11个省区人均GDP和人均碳足迹的关系.图中显示较高的人均碳足迹可能对应较低的人均GDP, 如宁夏、内蒙古、山西和河北; 较低的人均碳足迹也可能对应较高的人均GDP, 如广东和北京.这种情况与各省能源利用效率的高低有关:高人均碳足迹、低人均GDP的省市大多资源丰富, 但能源利用效率相对较低; 而低人均碳足迹、高人均GDP的省市大多为经济发达地区, 能源利用效率相对较高.

3.4 各省区消费、投资和出口诱发的碳足迹分析

表 2给出了本文重点分析的11个省份2007年分别由于消费、投资和出口诱发的碳足迹 (以CO₂计).从表 2可以看出, 各省区由消费、投资和诱发的碳足迹存在较大差异.各地区消费诱发的碳足迹主要受地区经济发展水平、碳排放强度和人口等因素的影响, 综合分析这些影响因素可以将11个省市划分为以下几类:第1类是经济发达、人口规模大的地区, 主要包括广东和浙江, 这些省市位于东部沿海地区, 经济发达, 消费水平明显高于第2类地区, 加之人口规模庞大, 使得其由本地区消费诱发的碳足迹巨大.第2类是资源丰富、第二产业发达、人口规模较大的地区, 主要包括河北、山西、内蒙古和湖北, 与第1类地区相比, 这类省份的经济发展水平要明显落后, 农村居民所占的比重较大, 因而由农村居民消费诱发的碳足迹所占的比重要明显高于第1类地区; 同样, 相对落后的还有消费水平, 但由于这类省份人口规模大, 且产业结构以资源型或重化工业为主, 碳排放强度大, 造成其由本地区消费诱发的碳足迹总量较大.第3类是经济发达、消费水平高、人口较少的地区, 主要包括北京、天津和上海.作为全国性中心城市, 其经济发达, 农村居民所占比重较小, 因而其由农村居民消费诱发的碳足迹要远远小于由城镇居民消费诱发的碳足迹.虽然这些省市消费水平明显高于其他省区, 但由于其人口规模的省份; 而单位碳足迹对经济贡献程度较低的省份则正好相反, 往往经济发展水平较低且产业结构和能源结构的低碳化程度也较低.

由投资诱发的碳足迹量较大的省份有广东、河北、浙江和内蒙古, 但分析其原因却各不相同.以广东和浙江为代表的东部沿海地区, 经济发达, 投资需求旺盛, 投资规模大, 因而由本地区投资诱发的碳足迹较高; 以河北和内蒙古为代表的资源型或重化工业省份, 尽管经济发展水平落后于前者, 但由其能源结构及产业结构的原因, 也使得其投资诱发的碳足迹较高.

出口诱发的碳足迹量较高的省市为广东、浙江和上海, 处于东部沿海地区; 出口诱发碳足迹较低的省市为宁夏、重庆、内蒙古, 处于中西部地区.这符合东部沿海地区出口贸易发达而西部内陆地区对外贸易不发达的现实.从出口诱发的碳足迹占碳足迹总量的比重看, 较高的为上海、广东和浙江, 较低的为内蒙古、湖北和山西, 从空间角度看显示了东部沿海地区出口贸易对碳足迹的贡献显著高于中西部内陆地区.

3.5 各省区之间的碳转移情况分析

表 3是2007年各省区的碳调入量和调出量 (以CO₂计).所谓碳调入量、调出量, 是指该省从外省市调入商品和对外省市调出商品的隐含碳排放量, 通过本文构建的MRIO模型计算得到.所谓省区间碳转移, 指的是隐含碳排放从碳调出省份向碳调入省份的转移, 即碳调出省份为碳调入省份承担了碳排放压力, 也是碳调入省份通过省际贸易避免的自身碳排放量.

从表 3可知, 2007年, 在这11个省份中, 从其他省区调入碳规模居前3位的省份是河北、浙江和广东; 从本省向其他省区调出碳规模居前3位的省份是河北、山西和内蒙古.在这11个省份中, 河北、山西、内蒙古三省是碳净调出省份, 其余8个省份是碳净调入省份.

河北、山西和内蒙古这些省份是我国重要的重化工业生产基地和能源产地, 在向国内其他省份输出大量重化工产品和能源产品的同时, 也导致了碳调出规模巨大.河北、浙江、广东三省制造业比较密集, 在生产过程中需要从其他省份调入大量的能源及原材料, 从而导致大量的碳调入.北京、天津、上海作为全国性中心城市, 经济发达, 为支撑自身经济发展和最终消费需要从其他省份调入大量能源、原材料及产品, 导致其碳调入规模较高.对比各省碳调出量和碳调出量发现, 河北、山西和内蒙古三省由于碳调出量明显高于碳调入量而呈现碳净调出的态势, 其中, 河北和山西的碳净调出规模尤其巨大, 分别达到了9810×10⁴ t和7434×10⁴ t; 其他几个省份则呈现碳净调入的情况, 其中, 浙江和北京碳净调入规模最大, 依次达到了6499×10⁴ t和4203×10⁴ t, 另外, 重庆和广东的碳净调入规模也达到了2229×10⁴ t和1734×10⁴ t, 而天津、上海、湖北和宁夏几个省份由于碳调出量和碳调入量相差不大, 使得其净调入规模较小.总体来看, 伴随着省际间贸易, 我国存在由能源资源丰富地区和重化工业密集省份向经济发达地区和资源短缺省份的碳转移现象, 前者为后者承担了部分碳排放压力.

为了进一步分析各省碳调入、调出量的具体来源, 表 4列出了表 3中各省碳调入量和碳调出量按照省份划分的来源 (碳调入量)和去向 (碳调出量).其中, 行向表示碳调入, 列向表示碳调出.

表 4数据首先显示出相邻省份之间的碳转移更为显著的特征, 其中, 最为典型的是北京、天津和河北三地.2007年, 北京来自外省的碳调入量中有43.6%来自河北, 天津则有42.3%来自河北, 这表明河北对北京和天津存在大量的碳转移, 河北为北京和天津承担了较多的碳排放压力.北京、天津和河北三地处于京津冀地区, 位置相邻, 省份之间距离较近, 相应的运输成本较低, 产品或原料转移很方便, 从而促进了省际间贸易的发展.具有类似特征的还有河北与山西、宁夏与内蒙古、浙江与上海等.其次, 产业结构互补性强的省份之间碳转移也比较显著, 仍以北京、天津和河北为例, 北京、天津作为全国性大都市, 第3产业发达并在国民经济中占有重要地位, 但第1、第2产业相对薄弱、能源和原材料自给能力差等特点使得其大量依赖外部资源和产品的调入, 而河北省作为我国重工业和制造业大省, 其产业结构与北京和天津的产业结构具有互补性, 因此，与两地存在大量的贸易往来.然而由于产业结构的差异, 相互之间贸易产品的隐含碳规模存在明显差异, 从而导致河北对北京和天津存在大量的碳转移.具有类似特征的还有浙江与河北、广东与河北等.总体来说, 省际间距离越近, 产业结构互补性越强, 则省际间的碳转移规模也就越大.

4 结论 (Conclusions)

1) 我国不同省份之间碳足迹总量呈现出较大差异, 主要与各地经济总量、工业化程度、能源强度和碳排放强度等指标有关, 同时人均碳足迹除了与这些指标有关之外，还与当地人口规模因素有关.

2) 各地区分别由消费、投资和出口诱发的碳足迹由于各地区经济发展水平、经济结构、产业分布和外贸特点的不同也存在较大差异.

3) 化石能源尤其是煤炭消费量是碳足迹规模大小最关键的影响因素, 化石能源的大量消耗使得我国在国家层面及省区层面碳足迹规模普遍偏高.

4) 重化工业在全国及各省区碳足迹构成中占重要地位, 另外, 由于制造业产品在我国及部分碳排放大省出口结构中占据很大比重, 使得出口隐含碳排放规模较大.

5) 在省区间碳转移方面, 我国存在由能源资源丰富地区和重化工业密集省份向经济发达地区和资源短缺省份的碳转移现象, 前者为后者承担了部分碳排放压力.其中, 河北、山西和内蒙古呈现碳净调出态势.总体来说, 省际间距离越近, 产业结构互补性越强, 则省际间碳转移规模越大.

5 建议 (Suggestions)

1) 我国应当加快能源消费结构调整, 提高能源利用效率, 加大煤炭的清洁利用, 提高清洁能源的使用比例, 降低碳排放强度.

2) 我国应当加快推进产业升级转型, 引导高消耗、高排放、低附加值产业向低消耗、低排放、高附加值产业升级, 推进第三产业的发展.积极引导居民向绿色消费模式转变, 同时减轻以往过度依赖投资刺激经济增长的发展模式, 在此基础上优化投资结构.

3) 我国应将调整出口结构与促进产业升级的措施结合起来, 使得出口产品向低资源消耗、低污染排放和高附加值转变.

4) 我国开展节能减排工作要注意强化区域内省际之间的相互协作, 降低减排成本, 加大减排力度.在碳排放转移活跃的大区域内部, 应推动经济发展水平较高的省市在利用外省市能源资源和高碳产品的同时, 给予对方更多技术、资金支持, 帮助其改进生产技术、提高能源利用效率、实现产业结构的优化升级.

5) 我国将在2017年启动全国碳排放交易体系, 其中一项重要工作就是客观评价各地区的碳排放责任, 合理分配碳排放配额.合理的碳足迹核算体系是科学界定碳排放责任的基础, 现行碳足迹的核算方法以生产端为主, 基于消费端的碳足迹核算体系并未真正建立起来.从本研究中可以看出, 对部分省份而言, 在本省份内生产而调出供其他区域消费的能源、原材料及产品所导致的隐含碳调出量规模巨大.在现有基于生产端碳足迹核算方法体系下, 这部分碳排放责任是由调出省份承担, 而调入省份并不承担, 显然不利于碳排放配额的合理分配.因此, 我国应推动建立基于消费端的碳足迹核算体系, 与基于生产端的碳足迹核算方法相结合, 综合考虑各省区的碳足迹水平和碳转移情况, 科学界定各省区的碳排放责任, 在此基础上对未来全国碳排放交易体系下各排放主体的碳排放配额进行公平合理的分配, 以促进我国碳排放权交易市场的顺利运行.