我国居民消费碳足迹的核算及结构分解

张振源

摘要：本文基于投入产出表法，对全国及30个省区的居民消费的碳足迹进行了计算，并采用结构分解法分析了不同因素对我国居民消费碳足迹增加的影响，得出以下结论：我国居民消费碳足迹上涨速度较快，地区分布不均；消费水平的提升对居民消费碳足迹的增加有重要的推动作用，而能源强度的变动则是抑制我国碳排放进一步增加的主要原因。

关键词：碳足迹；投入产出表；居民消费；结构分解法

一、引言

全球社会普遍认识到，人类活动造成的温室气体排放已经成为全球变暖的主要因素[1]，因此基于居民消费的碳足迹研究正在变得炙手可热。碳足迹源于生态足迹的概念，最早出现于英国，并在学界、非政府组织和新闻媒体的推动下迅速发展起来[2]。目前社会各界对于碳足迹的定义还存在争议，本文参考Wiedmann对碳足迹定义，即：一项活动中直接和间接产生的二氧化碳排放量，或者产品的各生命周期阶段累积的二氧化碳排放量，且碳足迹是对二氧化碳排放量的衡量，用重量单位表示[3]。居民消费碳足迹包括两个方面：一是由于居民生活需要消耗油、天然气等燃料造成的直接碳排放，二是居民生活消费的非能源商品和服务，由于生产这些商品和服务会消耗能源产生碳排放，从而造成间接碳排放[4]。

目前碳足迹的计算方法主要有三种，分别是Turner与Wiedmann[5]提出的投入产出表法、生命周期评价法（LCA法）以及将前两者结合起来构建的混合法（IO-LCA法）。现阶段世界各国大多采用投入产出表法对碳足迹进行核算。Weber与Mathews[6]和Druckman与Jackson[7]又先后建立和发展了多区域投入产出分析方法（MRIO），用以解决普通的投入产出表无法解释的碳排放的空间定位问题。在此基础上Druckman与Jackson[7]计算了英国的居民消费碳足迹，Xin Tian[8]等对中国八个区域的碳足迹进行了计算，并做了结构因素分析。

国内针对居民消费的碳足迹研究起步较晚，相关的研究主要集中在全国和省市两个层面。在全国尺度，朱勤等[9]通过STIRPAT模型预测碳排放，并指出人均消费水平（城市化率和人口数量对中国现阶段碳排放的解释因素逐渐减小；王卉彤与王妙平[10]通过对中国30个省区碳排放时空格局及其影响因素的关联度分析，指出人均消费水平是影响碳排放的最主要因素；张馨等[11]研究了城乡居民家庭直接和间接能源消费碳排放及差异，指出一个农村居民转化成城镇居民要增加1085.26kg标准煤的能耗。在省市尺度，陈琦等[12]对2000-2008年昆明城镇家庭碳排放进行核算，得出城镇人口数量与家庭碳排放相关性最大的结论；董会娟与耿涌[13]应用投入产出法，以北京市居民消费为研究对象，得出居民消费间接碳排放是总碳排放的主要来源。姚亮等[14]应用基于投入产出法的生命周期评价方法，进行居民隐含碳排放及其驱动因素的分析。

本文采用投入产出表分析方法，以2002年、2007年的投入产出表为基础，对各省市居民消费的碳足迹进行了核算，并采用结构分解法（SDA）分析了不同因素对2002年至2007年间居民消费间接碳排放增量的贡献值。

二、研究方法与数据

1、居民消费直接碳排放

居民消费直接碳排放指居民取暖、炊事、交通等活动直接消耗能源而产生的碳排放，包括煤、原油、天然气等一次能源和汽油、柴油等二次能源，由于电力和热力消费归入间接排放，因此二次能源中不包括电力、热力的消耗。居民消费直接碳排放核算公式如下

2、居民消费间接碳排放

居民消费间接碳排放是指居民生活消费的非能源商品和服务，由于生产这些商品和服务会消耗能源并且产生碳排放，从而造成间接碳排放。国内外很多相关研究者如Weber与Mathews[6]和Druckman与Jackson[7]都是采用投入产出法进行居民消费间接碳排放的核算。投入产出分析由美籍经济学家列昂惕夫于1936年创立[15]，后于20世纪70年代引入环境经济学领域.该模型的基本公式为

X=（I-A）-1·Y，

其中，X为总产出（单位：万元），其中Xij为X中元素，i为产品生产或服务提供部门的序号，j为产品或服务使用部门的序号，i=1，…，n，j=1，…，n，n为投入产出表中的部门数；（I-A）-1为列昂惕夫逆阵，反映了经济的中间投入产出结构以及生产技术水平，其中I为单位矩阵，A为直接需求矩阵，Aij为A的元素，表示第j个部门增加一个单位的最终需求时所需要的i部门的产出；Y为最终消费（单位：万元），为对角矩阵，其中Yj表示j部门产品及服务的最终项使用量。

在传统投入产出分析方法的基础上，结合各行业碳排放强度，可核算出居民最终消费所产生的间接碳排放，计算公式如下

E2=F·（I-A）-1·Y，

其中，E2为居民消费间接碳排放（单位：t）；F为投入产出表中n个部门的直接碳排放强度向量（单位：t/万元）。例如，对于某行业的碳排放强度Fi，即为该行业各种能源消耗产生的碳排放除以其行业总产出（单位：t/万元）。

3、居民消费碳足迹

根据定义，居民消费碳足迹为居民消费直接碳排放和间接碳排放的总和>其计算公式为

E=E1+E2，

其中，E为居民消费总的碳足迹，E1为居民消费直接碳排放，E2为居民消费间接碳排放。

4、结构分解法

结构分解法（SDA）是基于投入产出模型所建立的一种分析方法，它可以根据需要将碳足迹的变化分解为不同的因素，并定量分析不同因素所产生的效应。由于在居民消费碳足迹中，只有间接碳排放使用了投入产出模型，因此本文只对居民消费间接碳排放进行因素分解。

将E2进一步表达为：

E2=F·LysyvsP

其中：

P表示每年人口數量；

s表示每年人口城乡结构，s为2×1的列向量，其元素sj1为第j类居民人数占总人口的比重（j=1，2；j=1表示城镇居民，j=2表示农村居民）；

yv表示每年人均居民消费总量，为2×2的对角矩阵。（yv）11表示每年城镇居民人均消费总量，（yv）22表示每年农村居民人均消费总量。

ys表示每年居民消费结构，即居民对第i部门的消费支出占其总消费支出的比重。为29×2的矩阵，第1列元素表示城镇居民的各项消费支出占其总消费支出的比重，第2列元素表示农村居民的各项消费支出占其总消费支出的比重。

为能源强度变动效应，表示能源强度变化对居民消费间接碳排放增长的贡献值。类似的，计算得到中间生产技术变化、人均消费量变化、居民消费结构变化、人口规模变化、人口城乡结构变化对居民消费间接碳排放的贡献值gΔL、gΔyv、gΔys、gΔs和gΔP。

5、数据来源及处理

居民直接能源消耗数据来自《中国能源统计年鉴（2008）》分地区能源平衡表[16]，人口数据及人均gdp数据来自《中国统计年鉴（2003）》[17]和《中国统计年鉴（2008）》[18]，各种能源温室气体排放系数按《2006IPCC国家温室气体排放清单指南》推荐方法，并结合中国不同能源实际发热值获得表1。

能源强度由《中国投入产出表（2008）》[19]与《全国经济普查年鉴（2008）》[20]共同获得。考虑到中国投入产出表与各省市投入产出表之间存在着一定的差异，本文中的居民消费数据，是基于《中国各地区投入产出表（2002）》[21]、《中国各地区投入产出表（2007）》[22]中最终消费数据，并参照中国居民消费数据进行调整后得到的。另外，因能源统计年鉴和投入产出表部门划分不一致，参照投入产出表和《全国经济普查年鉴（2008）》[20]，将能源消耗数据调整为29部门。

三、研究结果

1、居民消费碳足迹总量

根据以上居民消费碳足迹的计算方法，通过对各省市居民消费的直接碳排放和间接碳排放进行计算，最终得出居民消费碳足迹如表2所示。

由表2可以发现，2002年全国居民消费碳足迹总量为2046.99Mt，人均碳足迹为1.59吨。各省市中，碳足迹总量最大的是广东省，达到了188.75Mt，总量最少的是海南省，仅8.39Mt，不足广东省的5%；人均碳足迹最多的是北京市，其人均碳足迹为4.33吨，约为最少的广西的5倍。总体上看，总量上我国居民消费碳足迹的地区差异十分巨大，最多的广东省和最少的海南省相差大约20倍，而人均碳足迹的地区差异则并没有这么明显。

2007年全国居民消费碳足迹总量为2662.24Mt，人均碳足迹为2.01吨，比2002年分别增长了30.06%和26.44%。从总量上看，广东省依然以263.35Mt雄踞榜首，遥遥领先于排名第二的山东省；增幅最大的是湖北省，从02年的53.21Mt到07年的107.09Mt，增长了101.27%；而新疆和青海则实现了总量上的负增长。人均方面，北京依然第一，上海紧随其后。

2、居民消费间接碳排放的结构分解

根据结构分解法的公式，计算出2002年——2007年中国和30个省（自治区、直辖市）居民消费间接碳排放的结构分解结果。如表3所示。

1.能源强度变动对中国居民消费间接碳排放呈现出显著负效应。就全国和大部分省区而言，能源强度效应的绝对值已经远大于总效应，这说明在这5年间，依靠技术进步提高碳效率是抑制中国碳排放的重要措施。

2.中间生产技术变动效应各地差异较大。就全国范围来看，这一数值达到了495.48Mt，对总效应的贡献排在第二位，但在各个地市层面，这一效应差异巨大。然而总体来看，大部分省市的中间生产技术效应为正，这说明02年以来我国大部分省区的经济呈现“粗放式”发展模式，产品生产对物质资源特别是能源消耗的依赖程度增大，这与低碳化的发展方向是背道而驰的。

3.消费结构变动效应不大。相对于其他几个因素，消费结构变动的效应微乎其微，几乎可以忽略不计。这说明2002年至2007年间我国居民的主要消费结构并未发生明显的变动。

4.消费水平变动效应巨大。总体来看，这一数值在6个因素中位居第一，且这是唯一一个在全国范围内变动效应都为正的影响因素，这说明随着我国经济的不断发展，居民生活水平和消费水平得到了显著提高，进而成为推动我国碳排放增加的最重要的力量。

5.除了江西、吉林和河北，人口城乡结构变动效应呈现出较小的正效应。02年以来是我国加速推进城镇化进程的重要时期，人口的城乡结构也因此发生了巨大变化。由于城镇居民和农村居民在消费模式上存在较大差异，导致城乡居民消费间接碳排放的结构和大小也存在差异，且城镇居民的消费水平高于农村居民，导致城镇居民人均消费间接碳排放要高于农村居民，因此，人口城镇化水平的提高推动了碳排放的增加，但增排效应并不是很强。

6.意料之中的，人口规模变动呈现出正效应，说明人口数量增加在促使居民消费间接碳排放的增加，但增排效应并没有想象中的大。

四、结论与展望

采用2002年与2007年中国个地区投入产出表和能源平衡表等数据，对全国及30个省区的居民消费碳足迹进行了核算并采用结构分解法分析了不同因素对居民消费间接碳排放影响。总的来看，我国居民消费碳足迹上涨速度较快，地区分布不均。消费水平的提升对居民消费碳足迹的增加有重要的推动作用，而能源强度的变动则是抑制我国碳排放进一步增加的主要原因。可以看出，由于各地区居民在不同时期对各种产品和服务的需求水平和需求结构在不断变化，同时，经济生产结构、技术水平亦处在不断的调整和发展之中，因此居民消费碳足迹受多种因素的综合影响，其发展变化也表现出一定的复杂性特征。

本文的主要不足和誤差在于：（1）由于各数据来源中行业划分不一致，在对行业划分进行调整的时候难免产生误差；（2）采用2007年的投入产出表和2008年的全国经济普查年鉴计算各行业的碳排放强度，与实际生产水平存在一定的偏差。

未来应加强以下方面研究：（1）进一步严谨地计算各行业的碳排放强度；（2）使用更多的面板数据，进一步研究碳足迹与经济活动的内在联系，并为低碳经济规划提供理论支撑。（作者单位：武汉大学经济与管理学院）

参考文献：

[1]IPCC.Climate change 2007：fourth assessment of the intergovernmental qanel on climate change [M].Cambridge：Cambridge University Press，2007.

[2]Weidema B.P，Thrane M，Christensen P，et al.Carbon footprint-A catalyst for life cycle assessment [J].Journal of Industrial Ecology，2008，12（1）：3-6.

[3]Wiedmann T，Minx J.A definition of Carbon Footprint [J].ISA Research Report，2007：1-7.

[4]Kerkhof A，Nonhebel S，Moll H.Relating the environmental impact of consumption to household expenditures：an input-output analysis [J].Ecological Economics，2009，68（4）：1160-1170.

[5]Turner K，Lenzen M，Wiedmann T，Barrett J，et al.Examining the global environmental impact of regional consumption activities—Part 1： A technical note on combininginput–output and ecological footprint analysis [J].Ecological Economics，2007，62：37-44.

[6]Weber C，Matthews S.Quantifying the global and distributional aspects of American household carbon footprint [J].Ecological Economics，2008，66（2）：379-391.

[7]Druckman A，Jackson T.The carbon footprint of UK households 1990-2004：a socio-economically disaggregated，quasi-multi-regional input-output model [J].Ecological Economics，2009，68（7）：2066-2077.

[8]Tian X，Chang M，Lin C，Tanikawa H.Chinas carbon footprint： A regional perspective on the effect of transitions in consumption and production patterns [J].Applied Energy 2014，123：19–28.

[9]朱勤，彭希哲，陆志明，等.人口与消费对碳排放影响的分析模型与实证[J].中国人口·资源与环境，2010，20（2）：98-102.

[10]王卉彤，王妙平.中国30省区碳排放时空格局及其影响因素的灰色关联分析[J].中国人口·资源与环境，2011，21（7）：140-145.

[11]张馨，牛叔文，赵春升，等.中国城市化进程中的居民家庭能源消费及碳排放研究[J].中国软科学，2011，9（11）：65-75.

[12]陈琦，郑一新，陈云波，等.昆明市城镇家庭消费碳排放特征及影响因素分析[J].环境科学导刊，2010，29（5）：14-17.

[13]董会娟，耿涌.基于投入产出分析的北京市居民消费碳足迹研究[J].资源科学，2012，34（3）：494-501.

[14]姚亮，王如松，刘晶茹.中国居民消费隐含的碳排放量变化的驱动因素[J].生态学报，2011，31（19）：5632-5637.

[15]刘起运，陈璋，苏汝劼.投入产出分析[M].北京：中国人民大学出版社，2006.

[16]国家统计局能源统计司，国家能源局综合司.中国能源统计年鉴（2008）[K].北京：中国统计出版社，2008.

[17]国家统计局.中国统计年鉴（2003）[K].北京：中国统计出版社，2003.

[18]国家统计局.中国统计年鉴（2008）[K].北京：中国统计出版社，2008.

[19]国家统计局国民经济核算司.中国投入产出表（2008）[K].北京：中国统计出版社，2009.

[20]国务院第二次全国经济普查领导小组办公室.全国经济普查年鉴（2008）[K].北京：中国统计出版社，2009.

[21]国家统计局国民经济核算司.中国地区投入产出表（2002）[K].北京：中国统计出版社，2006.

[22]国家统计局国民经济核算司.中国地区投入产出表（2007）[K].北京：中国统计出版社，2011.