内容发布更新时间 : 2024/12/27 10:44:35星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

区域消费论文：区域能源消费的公平性透析

本文作者：卢俊宇 黄贤金 戴靓 陈志刚 李月 工作单位：南京大学 数据来源与理论模型

能源消费碳排放的计算方法能源指可产生各种能量(如热量、电能、光能和机械能等)或可做功的物质的统称。目前，使用的主要能源包括煤炭、原油、天然气、煤气、水能、核能、风能、太阳能、地热能、生物质能等一次能源和电力、热力、成品油等二次能源，以及其他新能源和可再生能源。在计算能源消费碳排放时，为避免直接利用一次能源时产生较大误差，而采用《中国能源统计年鉴》中各省能源平衡表中的终端能源消费量数据，包括原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、天然气等18项化石能源消费数据计算传统能源所造成的碳排放。能源消费碳排放的计算公式如下:C=∑18i=1Qpi×u×NCVi×(Cfi×VCO2+Mfi×VCH4)(1)其中:C为化石能源消费造成的碳排放总量，单位为104t;Qpi为第i种能源的终端消费量，单位为104t;u为单位转化系数，将t转化为Gg，为10－3;NCVi为能源净发热值，单位为TJ/Gg;Cfi为缺省CO2排放因子，单位为t/TJ;Mfi为缺省CH4排放因子，单位为t/TJ;NCVi、Cfi、Mfi均采用IPCC指南2007［29］的给定值;VCO2为CO2所含碳量，为12/44;VCH4为CH4所含碳量，为12/16。区域碳汇能力的计算方法典型的陆地生态系统中，土地碳汇主要包括植物光合作用和化石燃料沉积等过程，植物光合作用合成有机物固定二氧化碳并释放氧气。在此，仅考虑植物的光合作用作为陆地生态系统的碳汇。在不同的土地利用方式中，林地和草地为主要碳汇(碳的吸收源)，

根据林地和草地的碳吸收系数，可以将林地和草地的面积转化为碳的吸收量［3］。在此，将林地和草地的碳吸收量近似看作陆地生态系统中碳的生态容量。区域碳汇能力的计算公式如下:CA=∑ni=1Ti×si(2)其中:CA为区域碳汇能力;Ti为第i种土地利用方式的面积，包括林地和草地面积;si为第i种土地利用方式的碳的吸收系数，林地和草地的碳汇系数来源于方精云等［2］的研究成果。2.4碳排放公平性评价模型的构建本文结合能源消费碳排放的特征，以30个省、自治区、直辖市(由于缺乏西藏、台湾、图1碳排放洛伦兹曲线Fig.1CarbonemissionLorenzeCurve香港和澳门的部分统计数据，故本文的计算和分析不包括上述地区)为评价单元，定义洛伦兹曲线为不同单元能源消费碳排放曲线，为碳排放实际分配曲线，连接45°对角线为能源消费碳排放的绝对公平曲线，如图1所示，据此构建省级区域碳排放公平性评价模型。设实际碳排放分配曲线与绝对公平碳排放分配曲线之间的面积为A，实际碳排放分配曲线与OX轴之间的面积为B，那么碳排放基尼系数=A/(A+B)，碳排放基尼系数反映的是依据不同的参考因子，碳排放分配的公平程度。A面积越小，基尼系数越小，碳排放分配越公平，反之，A越大，基尼系数越大，碳排放分配越不公平。当碳排放基尼系数为0时，实际碳排放分配曲线也就与绝对公平碳排放分配曲线重合，表示碳排放分配绝对公平。当基尼系数为1时，B为0，表示碳排放分配完全不公平。在用基尼系数测度碳排放分配的公平程度时，采用国际惯例，基尼系数在0.2以下表示碳排放分配“高度平均或绝对平均”;0.2～0.3之间表示“相对平均”;0.3～0.4之间为“比较合理”;0.4～0.5为“差距偏大”;0.5以上为“高度不平均”。通常以0.4作为分配差距的“警戒

线”。采用梯形法求取碳排放基尼系数:基尼系数=1－∑ni=1(Xi－Xi－1)(Yi+Yi－1)(3)其中:Xi为参考因子的累积百分比，Yi为碳排放的累积百分比。当i=1时，Xi－1、Yi－1均视为0。碳排放生态压力模型碳排放生态压力模型以纵轴OY表示各个行政单元碳排放量占全国的累积百分比，横轴OX表示各个行政单元的主要碳汇对碳的吸收量的累积百分比。其构建意义在于以各个行政单元主要碳汇对碳的吸收量为参照，基于排放一定比例的碳需要贡献相应比例的碳吸收量，则从生态角度来说在假设碳排放绝对平均的基础上，若某一区域碳排放的比例大于主要碳汇对碳吸收量的贡献率，则其侵害了其他区域的利益，使其他区域为其承担了过量碳排放导致的生态环境影响;反之，则有相对较高的生态容量，而相对较低的碳排放量，对减轻碳排放对生态环境的压力有重要贡献。为此，这里提出生态承载系数用于衡量各区域碳生态容量贡献的公平性。生态承载系数(EcologicalSupportCoefficient，ESC)=主要碳汇对碳吸收量的比例/碳排放比例:ESC=CAiCACiC(4)其中:CAi、CA为各区域和全国主要碳汇对碳的吸收量;Ci、C为各区域和全国的碳排放量。由以上分析可知，若ESC＞1，则表明某一区域主要碳汇对碳的吸收的贡献率大于碳排放的贡献率，说明其具有相对较高的碳的生态容量，对其他区域有贡献;反之，若ESC＜1，则表明某一区域主要碳汇对碳的吸收的贡献率小于碳排放的贡献率，说明其具有相对较低的碳的生态容量，由于碳排放带来温室效应具有外部性的特征，碳排放造成的生态环境影响需要其他区域共同承担，侵害了其他区域的利益。碳排放经济效率模型碳排放经济效率模型以纵轴OY表示各个行政单元碳排放量占全国的累积百分比，横轴OX表示各个行政单元的GDP

累积百分比。其构建意义在于以各个行政单元的GDP为参照，基于排放一定比例的碳需要贡献相应比例的GDP，则从经济角度来说在假设碳排放绝对平均的基础上，若某一区域碳排放的比例大于GDP的贡献率，则属于经济效率较为低下，对碳的排放侵占了其他区域的利益;反之，则经济效率较高，对其他区域有贡献。为此，这里提出经济贡献系数用于衡量各区域间碳排放经济贡献的公平性。经济贡献系数(EconomyContributiveCoefficient，ECC)=经济贡献率/碳排放占全国的比例ECC=GiGCiC(5)其中:Gi、G为各区域和全国的GDP;Ci、C为各区域和全国的碳排放量。由以上分析可知，若ECC＞1，则表明某一区域经济贡献率大于能源消费碳排放的贡献率，说明其具有较高的经济效率和能源利用效率;反之，若ECC＜1，则表明某一区域经济贡献率小于能源消费碳排放的贡献率，说明其具有相对较低的经济效率和能源利用效率，侵害了其他区域的利益。

我国能源消费碳排放时序演变分析

能源消费碳排放的变化趋势分析从计算得到的碳排放量变化趋势线可以看出，从1996年到2008年我国能源消费碳排放总量呈现明显的上涨趋势。分析碳排放的年变化量可知，从1996年到1999年期间，从总的趋势上来看呈上涨趋势，但呈现波动变化，在1999年出现了一次负增长;从2000年到2002年期间，上涨趋势较为平缓;从2003年到2007年期间，经济发展速度加快，能源需求旺盛，碳排放上涨趋势尤为明显，年均涨幅远远高于前一时段，是前一时段的7倍左右，呈现急剧上涨趋势;2008年的上涨幅度出现了急剧下降，年涨幅仅为前一时段年均涨幅的1/3，暂不将其归

入前一时段。因此，根据碳排放年均变化量，可将我国1996—2007年的碳排放趋势大致分为3个时期:1996—1999年，波动增长期;2000—2002年，缓慢增长期;2003—2007年，高速增长期。随着碳减排力度加大和科技进步，可以预见，我国未来的碳排放增长将趋于平缓，甚至将呈现下降趋势。

Fig.2ThetimesequencecurveofcarbonemissionandGDPinChinafrom1996to20083.2能源消费碳排放与经济发展的关系分析为分析我国能源消费碳排放与我国经济发展之间的关系，选用能源消费碳排放弹性系数和能源消费碳排放强度两个指标。弹性系数通常用于衡量一定时期内，一个经济变量的增长幅度对另一个经济变量的增长幅度的依存关系。根据弹性系数的内涵，提出能源消费碳排放弹性系数的概念，即能源消费碳排放量的变化率与经济生产总值变化率之比，表明国民经济每增长一个百分点会导致碳排放量增加多少个百分点，其计算公式如下:E=ΔC(i，i－1)/Ci－1ΔY(i，i－1)/Yi－1(6)其中:E为能源消费碳排放弹性系数;ΔC(i，i－1)为第i－1年到第i年碳排放量的变化量;Ci－1为第i－1年的碳排放量;ΔY(i，i－1)为第i－1年到第i年国内生产总值的变化量;Yi－1为第i－1年的国内生产总值。能源消费碳排放强度是指单位国内生产总值的能源消费碳排放量，综合反映了一个区域的能源利用效率等，是衡量经济增长质量的重要指标之一。D=CY(7)其中:D为能源消费碳排放强度;C为区域碳排放量;Y为区域地区实际生产总值。计算得到我国从1996—2008年能源消费碳排放强度和弹性系数曲线，如图3所示。从1996年到2002年，我国的能源消费碳排放强度呈明显下降趋势，从总体趋势上看，除2003年到2005