强度减排目标下湖南省碳排放总量地区分解研究

程晓娟，孙思琴，朱桂菊，全春光

（1.湖南工商大学会计学院，湖南 长沙 410205；2.湖南工商大学企业社会责任与资源环境会计研究中心，湖南 长沙 410205；3. 湖南工商大学工商管理学院，湖南 长沙 410205；4.长沙学院经济管理学院，湖南 长沙 410022）

近年来，以CO2为代表的温室气体过度排放导致的全球气候变化问题，引起国际社会的广泛关注。作为世界上最大的发展中国家和最大的碳排放国，中国早在2009年就明确提出了碳强度目标，即到2020年中国单位国内生产总值碳排放比2005年下降40%~45%；2015年巴黎气候大会上更是承诺单位国内生产总值碳排放比2005年下降60%~65%；在第75届联合国大会上又再次提出争取2030年前碳排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和的国家自主贡献新目标。不断深化的减排承诺体现了我国减排的决心与执行力，而要有效实现上述国家减排承诺，就需要将碳减排目标分解至各地区甚至更小的行业、企业等经济社会单元。中国各地区在经济社会状况、要素禀赋和能源消费结构等方面都不尽相同，从而形成了各地区对减排目标分配的不同利益诉求。因此，如何实现国家层面减排目标在各地区公平合理、科学有效分配，成为现阶段我国减排工作急需解决的问题。

自《联合国气候变化框架公约》签署以来，关于碳减排目标分配的相关研究逐渐受到国内外学者的关注，涌现出一大批有价值的研究成果。从分配空间范围来看，当前研究已由早期国际社会不同国家之间的分配［1-2］，逐步拓展到一国内部不同地区之间的分配。由于中国以国家自主贡献形式向国际社会承诺碳强度减排目标，因此一国内部碳排放总量分配的研究主要集中在中国。如Yi et al.、Wei et al.、Zhang et al.、Yang et al.分别利用综合指标法、数据包络分析等方法对中国2020年碳减排目标分配问题进行研究［3-6］。

王勇等、方恺等、黄煌则以2030年碳强度减排目标为约束对中国各省区的碳排放总量分配问题进行了深入探讨［7-9］。然而具体到某一省区内部地市层面碳减排分配的研究相对较少，目前来看，仅浙江省针对内部分配的相关研究较多。如李泽坤等利用ZSG-DEA模型在效率视角下对浙江省2030年碳排放配额进行分配［10］；李健豹等运用情景分析法、DEA-BCC模型和零和收益DEA模型三种方法，对2020年江浙沪地区碳排放配额进行分配［11］；冯晨鹏等则基于数据包络分析与破产分配方法，对浙江省碳排放总量进行分配［12］。其他省份的相关研究则很少。程纪华认为这可能是由于目前中国省级各地市统计标准不同，对分配方法的可行性要求较高［13］。

鉴于此，文章在借鉴已有研究成果的基础上，以湖南省为研究对象，从减排能力、减排责任、减排潜力三个维度构建地区碳排放总量分配指标体系，利用熵权法确定指标权重，将湖南省2021—2030年碳排放总量在14个市州间进行综合分配，以期为地市级层面碳排放控制目标分解相关政策的制定与实践提供理论参考与借鉴。

1 碳排放总量地区分解方案

1.1 碳排放总量地区分解指标选取

借鉴Yi et al.、Qin et al.、Li et al.的研究成果，文章从减排能力、减排责任和减排潜力三个决策偏好方面构建反映各地区特征的综合指标体系，如表1所示［3，14-15］。

表1 碳排放总量控制目标地区分解指标体系

（1）减排能力遵循支付能力原则。一个地区经济实力越强，意味着该地区越有能力支付减排费用、落实节能减排政策，因此应承担越多的减排责任，理论上分配的未来碳排放总量越少。GDP最能代表一个国家或地区的相对经济发展水平，因此选取该指标作为减排能力的度量，这是一个负向指标。

（2）减排责任遵循污染者付费原则。一个地区的历史碳排放量越大，代表该地区的污染越严重，现有碳排放空间剩余越少，因此对环境所承担的责任也应越大，在未来碳排放总量分配中需要减少分配量。故选取历史累计CO2排放量为衡量减排责任指标，这也是一个负向指标。

（3）减排潜力遵循的是效率原则。该原则追求以最小的投入换取最大的产出，即以最少的减排费用投入获取最大程度碳排放减少，实现地区整体减排效益最大化。由于化石能源消费是CO2排放的主要来源，因此如果一个地区的能源利用效率越低，则意味着该地区实现与其他地区同样的减排效果要付出的代价越多，减排效率和潜力越低。能源强度是衡量地区能源综合效率最常用的指标，故选取该指标表征地区减排潜力。能源强度越高，减排效率越低，潜力越小，未来碳排放总量理应越少，该指标为负向指标。

1.2 基于熵权法的指标权重确定

基于熵权法计算指标的信息熵，通过指标的变化程度，考虑其对体系整体的影响，综合确定指标的权重。熵权法确定权重步骤如下［16］：

第一步，收集整理湖南省14个市州3个分解指标的原始数据资料，构建初始决策矩阵，其 中，rij表 示湖南省第i个地市的第j个分解指标的值。

第二步，考虑到量纲等因素的差异可能会对处理结果造成影响，此处对数据进行标准化处理。由于3个分解指标均为负向指标，故依据式（1）进行标准化处理，得到如式（2）所示的标准化矩阵R'：

其中，r'ij为标准化后数据；分别表示第i个市州的第j个分解指标的最大值和最小值。

第三步，依据式（3）计算14个市州第j个分解指标的概率：

第四步，按列计算第j个分解指标的信息熵ej：

式中，k=1/lnm，并且规定当fij=0时，fij·lnfij=0。

第五步，计算第j个指标的差异系数gj，计算公式如式（5）所示：

按照Shannon［17］的说法，1与某指标信息熵ej的差值决定了该项指标的信息效用价值，这就是差异系数gj。因此，某项指标的gj越大，表示该指标的信息效用值越大，该指标就越重要。

第六步，根据分解指标信息熵的差异系数gj，计算3个分解指标的权重wj，计算公式如式（6）所示：

1.3 碳排放总量地区分解指数

基于上述减排能力、减排责任、减排潜力3个分解指标，构造碳排放总量分解指数Wi，如式（7）所示：

其中，wj为利用熵权法确定的第j个分解指标的权重，Pij表示第i个市州对应的第j个分解指标在全省指标中所占的比重，以上数据均进行了标准化处理。

据此可以得到每个地区分配的碳排放总量Ci，如式（8）所示：

其中，TC为待分配的碳排放总量。

2 湖南省碳排放总量地区分配

2.1 数据来源

文章中湖南省全省及各地市GDP、人口等数据来源于《湖南统计年鉴》、各市州统计年鉴及统计公报，各能源折标准煤系数取自《中国能源统计年鉴》（2019），碳排放系数取自《国家温室气体排放清单指南》。湖南省各市州历史累计CO2排放量采用IPCC提供的CO2估算方法，由于各市州能源消耗总量统计数据不全，为保证数据的统计口径统一和计算结果的精确性，文章选取2010—2019年湖南省14个市州规模以上工业企业的八大主要能源消耗量与各种能源转换系数结合进行计算。能源强度中能源消耗总量也由各市州规模以上工业企业综合能源消费量代替，GDP均采用以2005年为基期的不变价格GDP。

2.2 湖南省碳排放总量测算

湖南省政府目前尚未发布2030 年湖南省碳强度下降目标，而考虑到湖南省是中国经济较为发达的省份之一，承担着早日实现碳达峰的责任，故文章采用国家承诺的2030年碳排放强度下降65%的强度减排目标作为估算湖南省碳排放的依据，同时假设未来10年各年碳排放强度变化率q保持不变，则q的计算公式为：

其中，β为碳排放强度下降目标（65%），I2005、I2020、I2030分别为2005年、2020年、2030年的碳排放强度。

考虑到新冠肺炎疫情的影响，参考湖南省“十二五”规划、“十三五”规划GDP增速以及湖南省“十四五”规划和2035年远景目标的建议，文章假定湖南省2021—2030年GDP的年均增长率g为7%，然后与预测的各年份的碳排放强度相乘，得到各年的碳排放量，计算公式如式（10）所示：

将2021—2030年各年份的碳排放量加总，得到未来10年的湖南省碳排放总量TC：

2.3 各市州碳排放总量分配结果

根据公式（1）到（7），得到在熵权法下湖南省各市州碳排放总量综合分配指数，如图1所示。

图1 湖南省各市州碳排放总量综合分配指数

结合图1各市州碳排放总量综合分配指数，将依据公式（9）到（11）测算的湖南省2021—2030年碳排放总量分配至14个市州，分配结果按照碳排放量由小到大的顺序排列，如图2所示。

图2 湖南省各市州2021—2030年碳排放量

由图2可知，湖南省各地区2021—2030年碳排放总量分配结果呈现梯队式分布。其中岳阳、娄底两市分配的碳排放总量较少，处于第一梯队，主要因为岳阳和娄底是传统石化、钢铁等重工业基地，巴陵石化、长岭炼化、华菱涟钢等高排放企业一直是两市支柱产业，导致其历史累计碳排放远远高于其他地市，对环境的污染大，需要承担的减排责任也大。湘潭、长沙两市分配的碳排放总量位于第二梯队，主要因为两地人均GDP较高，减排能力较强。2019年，长沙的人均GDP达13.79万元，位居全省第一，湘潭人均GDP为7.83万元，位居全省第二。且长沙的能源强度在全省最低，减排潜力大，因此需要承担更多的减排量。处于第三梯队的为郴州、株洲、常德、衡阳和益阳。其中，衡阳和益阳虽然历史累计CO2排放量较多，但是两地的人均GDP都低于全省平均水平，减排能力较小，分配的碳排放配额比前面其他地区要多一些。郴州历史累计CO2排放量较高，常德人均GDP较高，而其他两项指标小于但接近平均水平；株洲人均GDP 2019年位居全省第三，但是历史碳排放和能源强度低于全省平均水平，因此分配的碳排放配额处于中等位置。邵阳、永州、怀化、张家界和湘西州处于第四梯队，经济相对落后，因此历史排放责任较少，减排能力也较弱，减排空间有限，故未来分配的碳排放配额较多。

2.4 各市州碳排放空间比较分析

将各市州分配的碳排放量与其2020年碳排放量进行比较，得到湖南省各市州的剩余碳排放空间（见图3），再根据碳排放空间充盈程度将14个市州划分为充分盈余、中度盈余和轻微盈余三类区域，如表2所示。其中碳排放空间大于11 000万吨的为充分盈余地区，包括湘西州、张家界、怀化、永州、邵阳；碳排放空间小于5 200万吨的为轻微盈余地区，包括娄底、岳阳；碳排放空间处于两者之间的为中度盈余地区，包括湘潭、长沙、郴州、株洲、常德、衡阳、益阳。

图3 各市州碳排放配额和剩余的碳排放空间

表2 各地区碳排放空间分类

由图3、表2可知，湖南省各市州的剩余碳排放空间与碳排放总量分配结果分布大致相似。轻微盈余区域因为碳排放配额少而实际碳排放量多，所以碳排放空间盈余较少，减排形势较严峻。而且该区域娄底、岳阳两市支柱产业均为钢铁、石化等能源密集型产业，在短时间内对能源的依赖度难以降低，一方面需要促进对高能耗产业技术升级改造来降低碳排放，同时引入低排放项目，促进产业低碳化、绿色化发展；另一方面需要促进能源结构多元化，构建新型能源工业体系，并通过新型技术提高能源使用效率。充分盈余区域集中于湖南省经济较为落后的西部地区，分配的碳排放权多，当前排放规模小，对碳排放的空间消耗自然就少。充分盈余区域有很大的发展空间，在未来可以大力发展工业生产，适当提高碳排放增速；也可以在省内与其他地区进行碳排放总量的协调，充分发挥碳盈余的优势。中度盈余地区域较集中在湖南省的中北部和东部，包括湖南经济发展的核心增长极——长株潭城市群，处于该区域的地区在减排能力或减排潜力方面有自己的优势，可以根据自己的实际情况，对减排政策做相应的调整，尽量将碳排放增速控制在较低的水平。

3 结论

文章构建了包含减排能力、减排责任、减排潜力三个维度的碳排放总量地区分解指标体系，利用2010—2019年湖南省及14个市州的相关统计数据，在以国家2030年减排承诺为目标测算湖南省2021—2030年碳排放总量的基础上，对湖南省未来10年碳排放总量进行分配，主要研究结论如下：

（1）从碳排放总量分配结果看，各市州分配呈现梯队式分布。历史累计碳排放量较多的岳阳、娄底两市分配的碳排放总量较少，处于第一梯队；人均GDP较高的长沙和湘潭处于第二梯队；三项指标处于中等水平的郴州、株洲、常德、衡阳和益阳等地处于第三梯队；经济发展相对落后的邵阳、湘西州、张家界、怀化和永州分配的碳排放总量较多，处于第四梯队。分配结果较好地兼顾了各市州的经济发展水平、能源结构与产业结构，具有可行性。

（2）从剩余碳排放空间结果来看，总体来说，湖南省各市州的省域碳排放空间都相对充足，完成2030年碳减排目标压力不大，与碳排放总量分配结果大致相似。其中娄底和岳阳分配碳排放总量较少，属于轻微盈余地区，面临较大的减排压力，未来应从产业结构升级和能源结构调整两方面入手，逐步落实减排目标。湘西州、张家界、怀化、永州等充分盈余地区碳排放量和剩余碳排放空间都较为充足，未来可建立健全省内碳交易市场，协调各市州之间的碳交易，以发挥各市州优势，促进全省经济和整体环境共同向好发展，使全省碳达峰目标尽早实现。