区域间投入产出技术在碳足迹空间分布中的应用

刘红光，范晓梅

（1．南京农业大学 公共管理学院，江苏 南京210095；2．南京信息工程大学a．中国制造业发展研究院；b．遥感学院，江苏 南京210044）

碳足迹是当前生态经济领域研究的焦点问题之一，目前越来越多的研究将碳足迹定义为一项活动引起的直接和间接温室气体排放总和［1］。根据上述定义，仍按传统通过核算直接碳排放的方法计算碳足迹将不再合适，而应从最终使用（包括最终消费和固定资产形成）的角度计算其上游所有活动产生的碳排放。而目前的有些研究［2－3］，包括全球生态足迹组织（Global Footprint Network，GFN），在计算碳足迹时也都是采用直接排放的方法［4］。特别是针对以外向型经济为主的中国，从最终使用角度计算的碳足迹可能会远小于根据直接排放计算的碳足迹。投入产出（IO）技术是研究最终使用碳足迹的主要方法，在这方面已有大量研究［5］。根据上述定义，如果一个国家或地区有进口消费，则最终使用碳足迹中肯定有来自进口来源地的碳排放，即碳足迹的空间转移。这方面的研究则需要用到区域间投入产出（MRIO）模型。

一、研究进展

最早利用IO模型研究消费活动环境污染问题的文献可以追溯到1973年Isard的工作［6］，随后越来越多的研究人员开始利用IO模型研究国际贸易导致的资源环境转移问题［7］。20世纪90年代以后，随着全球气候变化问题的突显，研究者开始将研究重心放在温室气体排放。通过梳理有关利用IO模型研究碳足迹的文献，可以大体将其分为三个方面：

第一，单区域IO 模型（Single－Region／country Input－Output Model，SRIO）。使用一个区域／国家的投入产出表研究最终使用的碳足迹以及进出口贸易隐含的碳排放。由于这一模型只是用了一个区域／国家的投入产出表，没有世界其他地区的投入产出结构，因此只能假设来自世界其他地区的进口产品与本区域／国家的产品具有相同的技术经济结构，这种假设使得在计算进口产品的碳排放时只能算是因进口而避免的本区域／国家的碳排放，而不是进口引起的其他区域／国家的直接排放量。因此，这一方法只适合计算一个区域／国家出口引起本地区的碳排放，或者最终使用引起的完全排放结构研究，而不适合计算一个区域／国家的消费排放问题。但是如果我们知道进口来源地的投入产出结构，利用贸易数据便可以计算一个区域／国家的消费排放量，也就是我们下面要说的EEBT模型方法。

第二，双边贸易模型（Emissions Embodied in Bilateral Trade，EEBT）。利用各个区域／国家的投入产出表及区域／国家之间的贸易矩阵计算贸易隐含的碳排放以及各区域／国家的消费碳足迹，这一方法由Peters首先进行了系统归纳并进行了大量实证研究［8］。由于这一方法考虑了每个区域／国家的投入产出结构，因此可以被看作一种粗略核算一个区域／国家消费碳足迹的方法模型。这一模型的适用尺度范围可以是一个区域／国家，也可以是多个区域／国家，甚至全球。当它被用于一个或多个区域／国家时，如果不考虑研究区域与世界其他地区之间生产消费联系，会对结果产生很大的影响。因为它没有将一个区域／国家的进口产品区分为中间使用和最终使用，因此无法考虑进口产品加工后再出口（如加工贸易）的情况。当它被用于一个加工贸易规模很大的区域／国家时，会导致消费碳足迹的计算结果偏大。

第三，多区域IO模型（Multi－Regional Input－Output，MRIO）。利用多区域／国家间投入产出表以及各区域／国家的能源消费结构计算贸易隐含的碳排放量以及各区域／国家的消费碳足迹。由于区域／国家间投入产出表将进出口数据中的最终使用和中间使用部分区分开来，可以很好的解决进口产品经过加工后再出口的情况。使用这一模型最能反映一个区域／国家的真实消费碳足迹，也成为碳足迹研究的最新热点问题之一，仅在美国科学院报（PNAS）上，2010年以后就有三篇利用全球或国家区域间投入产出表研究碳足迹及其空间转移问题［9－11］，还有更多的研究［12］。但编制多个区域／国家间投入产出表则是一项十分复杂的工作。

总之，上述三种方法模型各有其适用范围及优缺点，且从SRIO模型到EEBT模型再到MRIO模型，复杂程度逐渐加深，但计算结果逐渐准确。表1列出了其可能的适用范围和优缺点。

表1 几种消费排放计算模型的比较表

根据前述研究，本文将区域碳足迹定义为区域最终使用（包括最终消费和固定资本形成，本质上固定资产形成的目的最终还是用于消费）引起的直接和间接碳排放总量，并利用区域间投入产出建立了两两区域间的碳足迹模型，以中国2007年30省区（市）间投入产出表［13］58－225为基础计算了中国不同省区的碳足迹，并以江苏省为例阐述了碳足迹空间分布问题，以期为制定中国碳减排政策和探索省区间生态补偿计量方法提供参考。

二、研究方法

假设某国家存在n个区域，每个区域有m个生产部门，根据区域间投入产出表，国内部分有：

其中x为总产出，Ad为区域间直接消耗系数国内部分，yi为i区域最终使用，ei为i区域出口。为方便计算，将列昂惕夫逆矩阵记为B，则：

令r区域各部门单位产出的碳排放矩阵为fr，则n个区域的碳排放总量可表示为：

其中brs表示列昂惕夫逆矩阵中的块矩阵，则针对任意区域r的碳排放量可表示为：

式（5）右边第一项表示最终使用引起的r区域碳排放，第二项表示出口引起的r区域碳排放，其中任意区域s的最终使用和出口引起的r区域碳排放可表示为：

式（6）右边第一项即为s区域在r区域产生的碳足迹，第二项则表示s区域出口引起的r区域碳排放，其碳足迹的主体应在其他国家。考虑进口，s区域总的碳足迹可表示为：

三、实证分析

（一）数据来源

1．各省区（市）能源消费数据来源于2007年各省区（市）能源平衡表中分品种含碳能源①含碳能源指使用过程中能够排放CO2的能源，包括一次能源和二次能源，不包括电力、热力。消费总量，并以全国能源平衡表中能源消费数据为标准，对各区域分品种能源消费量进行了修正，设i省区（市）能源平衡表中某品种能源消费总量为gi，全国能源平衡表中的该能源全国消费总量为Gi，则根据全国投入产出表对i省区（市）能源消费量的修正公式为：

需要说明的是，在计算分省区（市）能源消费总量时，不计算电力热力消耗量，同时电力热力行业的能源消费总量采用含碳能源的投入总量，而石油加工与炼焦等能源加工转换行业考虑到加工过程中的能源损失量，其他行业则采用终端能源消费量且扣除电力和热力能源。

2．区域间投入产出表采用中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室在2012年编制的2007年中国区域间投入产出表［13］。

3．分品种能源热值、潜在碳排放系数及氧化率依照中国能源统计年鉴附录4中的平均低位发热量、IPCC2006指南［14］181－190中 分 品 种 能 源 潜 在 碳 排放系数以及相关研究［15］进行确定。

4．由于数据的限制，未计算西藏自治区、香港、澳门、台湾地区碳足迹。

（二）结果分析

1．区域碳足迹总体特征。根据上述方法计算，2007年，中国最终消费和投资活动的碳足迹（国内部分，下同）总量为44．83亿吨CO2，人均碳足迹3．46吨CO2，出口引起的碳排放为14．81亿吨CO2，生产排放总量为59．64亿吨CO2。与其他研究结果②国际生态足迹组织（GFN）研究认为2007年中国人均碳足迹1．21gha（全球标准公顷），折合4．73吨CO2／人·年；石敏俊、王妍、张卓颖等研究认为2007年中国人均碳足迹为4．55吨CO2／人·年；祁悦、谢高地、盖力强等研究认为2007年中国人均碳足迹约为4．87吨CO2／人·年。相比较［2－4］，人均碳足迹水平偏低1／3左右，这主要是因为其他研究均把出口引起的碳排放计算在国内碳足迹中，2007年出口引起的碳排放占当年全部碳排放的1／3左右。另外本文未考虑进口产品引起的碳足迹部分，虽然近几年中国进口产品持续增加，但大部分属于加工贸易，真正用于最终消费的进口产品所占比重并不大，因此进口引起的碳足迹并不会很高。表2显示了各省区（市）的碳足迹计算结果，从表2中可以发现以下特点：

表2 中国2007年各省区（市）碳足迹计算结果（国内部分）表

第一，中国碳足迹主要集中在东部地区，区域差异较大。2007年，东部地区碳足迹为19．18亿吨CO2，占全国总量的42．8%，而中、西、东北地区碳足迹分别为10．49亿吨CO2、10．14亿吨CO2、5．02亿吨CO2，这与中国人口和消费市场主要集中在东部地区有关。从各省区碳足迹的总量看，不同省份的碳足迹存在较大差异。碳足迹较大的省份包括山东、江苏、河北、河南、广东、浙江、辽宁、山西等，碳足迹均在2亿吨CO2以上，其中山东的碳足迹最高，达到4．06亿吨CO2，远高于其他省份。碳足迹总量与区域的人口规模、消费习惯及能源结构有关，一般人口总量大（如山东、河南）、经济发展水平高（如江苏、广东、浙江）或以煤炭为主要能源（如河北、辽宁、山西）的省份碳足迹水平必然相对较高。

第二，中国人均碳足迹水平不高，但与碳承载能力比较仍属于碳赤字国家。总体上看，2007年中国人均消费碳足迹为3．46吨CO2／人·年，根据国际生态足迹组织（Global Footprint Network，GPN）计算结果，2007年全球人均碳足迹为1．44gha，折合5．66吨CO2／人·年，可见中国人均碳足迹远低于全球平均水平，即使考虑进口碳足迹，也不会高于全球平均水平。但是，从全球碳承载能力看，中国仍属于碳赤字国家。全球碳承载能力可根据以下公式进行计算：

其中CC为全球碳承载能力，F为全球森林面积，YC为全球平均每公顷森林面积的碳吸收能力，Socean为海洋对全球温室气体的吸收比重。根据GPN的研究成果，2007年YC为0．97吨CO2，Socean为0．28［16］，而2007年全球森林面积为40．44亿公顷，人口为67．40亿，从而可计算的全球人均碳承载能力约为0．81吨 CO2／人·年，折合2．96吨 CO2／人·年。针对中国而言，2007年中国森林面积为1．75亿公顷，人口13．21亿，从而可得中国的人均碳承载能力约为0．18吨CO2／人·年，折合0．65吨 CO2／人·年。因此不管是从全球还是从全国来看，中国人均消费碳足迹均高于碳承载能力，特别是中国的碳承载能力亟需提升。

第三，区域人均碳足迹与经济发展水平基本呈正比。从各省区（市）人均碳足迹来看，区域差异也很大，人均碳足迹较高的省市区依次包括上海、天津、北京、宁夏、内蒙古、山西等，人均碳足迹均在6吨CO2／人·年以上，其中上海最高，达8．72。人均碳足迹最低的省份包括四川、海南，均在2吨CO2／人·年以下，其中四川最低，仅约为上海市的21%。通过比较区域人均碳足迹与区域人均GDP（如图1所示），可以发现，除宁夏、内蒙古、山西等以能源工业为主的省份外，人均碳足迹与区域经济发展水平基本呈正相关关系，总体上二者的相关系数为0．71。宁夏、内蒙古、山西等省区的人均碳足迹较高与其能源结构和能源利用方式有很大关系。

图1 分省区（市）人均碳足迹与人均GDP关系图

第四，能源输出省份是主要的碳支出区域。如果我们将一个区域承载的碳足迹与其产生的碳足迹之差看作为该区域的碳支出的话，即s区域的碳支出为：

则可以计算出每个区域的碳支出（见表2），从中可以发现主要的碳输出（碳支出为正值）省区有内蒙古、河北、山西、辽宁等，均在5 000万吨CO2以上，其中最高的是内蒙古，2007年净支出10 333万吨CO2，相当于其消费碳足迹的60．2%，河南、贵州、陕西等省份碳净支出也均在1 000万吨CO2以上，而上述省份除河南外产业结构中能源资源类产业基本都占有很大比重，如内蒙古2007年采掘业和电力行业总产值占全部工业总产值的33．15%，而2007年全国平均的这一比值仅为12．28%，可见主要的碳支出区域基本为能源资源型产业比重较大的省份。而碳支出为负值的省市主要有广东、上海、浙江、北京等，均在－5 000万吨CO2以下，其中广东最低，达－8 081万吨CO2，相当于其消费碳足迹31．6%，天津、福建等省市碳支出也均在－2 000万吨CO2以下，上述省市均为经济发展水平较高地区，因此经济发达地区基本为净碳输入地区（碳支出为负）。

2．碳足迹空间分布——以江苏省为例。根据公式（6）可计算得任意两个区域之间相互产生的碳足迹，从而可以看出一个区域碳足迹的空间分布，即碳足迹在哪里的问题。两个区域的相互碳足迹相减可得两个区域之间的碳支出，从而可以看出一个区域碳支出的空间分布。下面以江苏省为例对中国省区（市）间的碳足迹空间分布进行说明。

图2 江苏省2007年碳足迹空间分布图

第一，除自身以外，江苏省碳足迹主要分布在河北、内蒙古、河南、山西、山东等北部省区。2007年江苏省最终消费对自身产生的碳足迹为17 265万吨CO2，占其碳足迹总量的61．4%。其余碳足迹则主要分布在河北、内蒙古、河南、山西、山东等省区（见图2所示），分别为1 566万吨 CO2、969万吨CO2、878万吨CO2、772万吨CO2、768万吨CO2，另外对辽宁、安徽产生的碳足迹也均在500万吨CO2以上。上述省区主要可以分为两类，一类是资源型产业比重较高，如河北、内蒙古、山西、辽宁，上述四省区的原煤、平板玻璃、生铁、粗钢等工业产品产量分别占全国的45．0%、26．6%、41．7%、37．3%①数据来源于中国统计年鉴（2008），下同。，江苏省作为中国主要的机械设备、电子电器生产基地，对煤炭、钢铁等原材料需求必然较大，同时江苏省也是机械电子类产品的主要消费地，导致江苏省对上述资源型产业比重较高省区的碳足迹较高；另一类为农业及食品制造业较发达省份，如河南、山东、安徽，上述三个省份的粮食、油料、水果等农产品产量分别占全国的24．5%、39．4%、29．7%，而农产品加工和食品制造两个行业的工业总产值则占到全国的36．7%。江苏省作为东部经济发达地区省份，是农产品及食品的主要消费市场之一，导致其对具有农产品及食品产业比较优势的省份产生较高的碳足迹。

第二，江苏省碳支出呈现北负南正的空间特征。从江苏省对其他省份碳支出的空间分布来看（图3），碳支出为负的区域主要包括河北、内蒙古、山西、山东、辽宁、河南等省区，即江苏省最终消费对上述省区产生的碳足迹大于这些省区对江苏省产生的碳足迹，同时这些区域也是江苏省主要的碳足迹空间，其中江苏省对河北的碳支出最低，为－1 029万吨CO2。总的来看，除北京、新疆外，江苏省对北方大部分省区的碳支出基本均为负值。而江苏省碳支出为正的省市区主要包括浙江、广东、上海、北京、新疆、四川等，即江苏省最终消费对上述省市区产生的碳足迹小于这些省市区对江苏省产生的碳足迹，其中江苏省对浙江省的碳支出最大为468万吨CO2，对广东、上海的碳支出也都在400万吨CO2以上。总的来看，除贵州、海南外，江苏省对南方大部分省区的碳支出均为正值。因此，从生态补偿的角度来看，江苏省应该给予河北、内蒙古等碳支出为负的省区一定的碳补偿，而浙江、广东、上海等碳支出为正的省市应该给予江苏省一定的碳补偿。

四、结 论

本文通过对碳足迹概念及其研究进展的梳理，将碳足迹定义为最终使用引起的直接和间接碳排放总量，并在区域间投入产出模型的基础上建立了一个国家内部不同区域之间碳足迹影响模型，结合中国2007年区域间投入产出表，计算了中国不同省区（市）之间的碳足迹及其空间分布，并以江苏省为例对国内区域间碳足迹的空间分布特征进行了说明。研究发现，从最终消费视角看中国人均碳足迹并不高，但不同省区间存在很大差异，经济发达地区一般具有较高的人均碳足迹。就江苏省而言，其39%的碳足迹发生在省外地区，如河北、内蒙古等资源型产业比重较大的省区以及河南、山东等农业及食品业较发达的省区，而江苏省对其他省区的碳支出则呈现北方大部分省区为负值而南方大部分省市为正值的特征。

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