基于MRIO模型的京津冀贸易隐含碳排放核算

谭飞燕，张 力 ，李孟刚

（1.湖南商学院 经济与贸易学院，长沙410205；2.北京交通大学 中国产业安全研究中心，北京100044）

0 引言

应对气候变化、减少温室气体排放已成为全球共识，而当前我国能源转型和生态环境保护面临的形势日益严峻。2014年全球碳排放总量为357亿吨，前6大排放主体依次为中国、美国、欧盟、印度、俄罗斯以及日本，总计占全球69.2%，各国占比依次为29.6%、15.0%、9.6%、6.6%、5.0%以及3.6%。值得注意的是，中国的年排放量（105亿吨）大于美国与欧盟的和，是唯一一个年排放量超过100亿吨的国家，也是人类历史上唯一一个。尽管美国于2017年已经宣布撤出全球减排协议（即《巴黎气候变化协定》），但我国政府为了更好地应对全球气候变化以及转变经济发展模式，仍然会坚定不移地推行减排政策，并确立了2020年单位GDP二氧化碳排放量下降40%～45%的减排目标。同时把碳排放权交易作为控制能源消费总量和推进生态文明建设的重要管理手段。

《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）中，确定一国温室气体排放总量的依据是“发生在国家主权管辖范围内的所有温室气体的排放和吸收”。随着目前加速的全球化进程，这种核算方式的弊端也渐渐显现出来：一国可以通过进口来向他国转移碳排放，以减少本国温室气体的排放总量，从而逃避自身的减排责任。贸易商品生产过程中隐含的直接和间接的二氧化碳排放，即为贸易隐含碳(Embodied Carbon)排放。目前，国家正在着手统一电力、钢铁、有色建材、化工、航空等行业的碳排放核算方法。对于隐含碳排放核算问题，我国学者进行了长期多视角的研究。

近年来，京津冀地区已经从局部环境污染逐步发展到区域污染。2013年国务院出台的《大气污染防治行动计划》中明确提出“建立区域协作机制，统筹区域环境治理”。在环境污染治理问题上，京津冀区域已经形成共识，需要跨区域合作、一体化治理。在目前形势下，研究京津冀地区的贸易隐含碳排放问题，科学有效地界定该地区的排放责任，将对该地区以协同、合作、融合为基本原则加强低碳技术创新和制度创新，提高整个区域的能源利用效率，积极发展新型能源和低碳产业，减少碳排放，形成低碳高效的经济体系产生重要的影响。

1 MRIO模型构建及碳核算方法

1.1 MRIO模型的构建

MRIO（Multi-regional Input-Output Model,即多区域投入产出模型）模型，是以多个区域为对象而编制的投入产出模型，是总体投入产出模型的一个组成部分，它反映了多个区域内部各有关部门间的生产技术联系和供需的综合平衡关系,也表明本区域国民收入的产生和分配情况,可用来预测和分析区域内部及其与总体之间的各种技术经济问题。非竞争型MRIO模型的基本形式如下：

其中，C为区域间贸易系数矩阵，E为出口，X为总产出。需要注意的是，A、F分别为剔除了进口品部分的直接消耗系数和最终使用部分。

以下所构建区域间投入产出表共分京津冀3个地区，每个地区划分14个部门，模型各部分用矩阵表示的基本形式如下：

XR为京津冀地区分行业总产出构成的14行×14列对角矩阵，X为168行×168列方阵。

FR为京津冀地区分行业最终使用构成的14行×l列矩阵，F为168行×12列矩阵。

ER为京津冀地区分行业出口构成的14行×l列矩阵，E为168行×1列矩阵。

AR为各地区的14行×14列直接消耗系数方阵，A为168行×168列方阵。

以估算出区域间的贸易量为基础，可得到区域间贸易系数C。根据公式（1），计算可得到初步的区域间投入产出表。

因为通过此模型计算而得的总产出X∧与实际总产出X，可能会存在误差，需要误差项的合理性进行分析。需尽量控制误差项，在使用如RAS这种当前主流的误差处理方法处理误差项时，必将影响此模型的直接消耗系数，而该系数为模型最核心的参数，其变动则对最后的计算结果的合理性产生影响，因此，合理范围内的误差项U不再进行调整，U也将作为独立的一列保留在模型中。实际总产出X、估算总产出X∧、误差项U三者满足以下等式：

1.2 隐含碳核算方法

与前文的分析一致，单一地区投入产出表的平衡关系可表示为：

其中，A表示直接消耗系数矩阵，X表示总产出矩阵，F表示最终需求矩阵。上述等式通过矩阵运算，可变形为：

在进口竞争型投入产出表中，中间需求和最终需求部分都包含了进口品。张志明和代鹏（2016）认为进口品是在国外生产，其生产技术与本国不同，进口品与Leontief逆矩阵相乘而得碳足迹应归属于出口国。因而，在计算本国、各地区碳足迹时，矩阵A、F都应剔除进口品的影响。由于文中已对投入产出表进行了剔除进口品的调整，故此时只需运用全国、各地区进口非竞争型投入产出表进行碳足迹的计算。

总产出X为价值量，计算碳足迹还需确定直接排放系数，即单位产值的CO2排放量。定义E为直接排放系数矩阵：

式（9）中，ej为第J部门的CO2排放量，xj为j部门的总产出。具体计算过程则参照《2006年IPCC国家温室气体排放清单指南》的相关方法。需注意与前文计算全国CO2排放量时的差异，“直接排放”被界定为消费各种能源的直接CO2排放量，故电力、热力的直接排放系数为0，而电力、热力能源的加工转化过程则有大量CO2排放，这部分应计入直接排放中。另外，计算各地区碳足迹时，直接排放系数将根据各地区分行业实际能源的消费量来计算，以此提升结果的准确性。

定义L为完全排放系数，表示单位最终产品的需求所产生的CO2总排放量，包括直接排放和间接排放，可由直接排放系数和Leontief逆矩阵相乘得到：

碳足迹可由完全排放系数与最终需求相乘得到：

由于终端能源消费量中包含了用作原料、材料的部分，而这部分在使用时几乎不排放CO2，或排放量很少，可忽略不计。因而，在计算全国、各地区碳足迹时，应把用作原料、材料部分的能源消费量扣除。再与各种能源的CO2排放因子相乘，便可得到全国各行业的CO2直接排放量，进而得到分行业的直接排放系数，根据Leontief逆矩阵，计算可得全国碳足迹。

在各省市能源平衡表中，并未细分各行业终端能源的消费量，只是统计了六大类行业的各种能源消费量，这种简单的分类并不能满足计算14行业的CO2直接排放量的需求。需要获得各省市14行业的各种能源消费情况，有以下两种方法：其一，将各种能源终端消费量（扣除用作原料、材料部分），按照各行业总产出占14部门加总总产出的比例进行分解；其二，将各种能源终端消费量（扣除用作原料、材料部分），按照各行业中间使用占14部门加总中间使用的比例进行分解。由于能源消费大量集中在中间使用部分，根据中间使用的比例分解能源消费量更能反映真实的能源消费结构，因而本文采用第二种处理方式。其处理的基本过程，以原煤消费量的部门分解为例，原煤主要为煤炭开采和洗选业部门的产品，按照14部门对煤炭开采和洗选业部门中间使用占中间使用加总的比例，原煤的消费量被分解到14个部门。

1.3 京津冀地区隐含碳的核算

省区间的隐含碳需要根据区域间投入产出表来进行核算。由于本文所编制的是进口非竞争型区域间投入产出表，因而在核算区域间碳转移时不需要对进口部分再做剔除。

其中，LRS表示区域间投入产出表的完全排放系数，是168行×168列方阵；ARS表示区域间投入产出表的直接消耗系数，是168行×168列方阵；ERS表示区域间投入产出表的直接排放系数，其矩阵形式如下：

ER为各地区的直接排放系数，是14行×14列对角矩阵。

省区间碳转移由完全排放系数与最终需求矩阵相乘而得：

2 数据处理

2.1 对最终使用部分的处理

2016年各省市投入产出表只区分了流入（包括调入和进口，其中调入指本地区从国内其他省份输入的货物及服务）、流出（包括调出和出口，其中调出指本地区向国内其他省份输出的货物及服务）两列，称为两列表。两列表的形式并不满足构建区域间投入产出模型的数据要求。丁小燕和王福军（2015）认为首先需要将各地区流入、流出两列向量分解为调出、调入、出口、进口四列向量，进而确定其他最终使用（扣除流出项）列向量，得到标准化的四列表形式。如表1所示。

表1 四列表基本形式

为进一步分析消费、投资诱发的碳排放，需要对本地区最终使用部分进步分解。如表2所示。

表2 最终使用部分分解前后对应关系

中间使用及最终使用各项的调整过程，与国家表整合的过程基本一致，都是在各地区原始表的基础上进行简单加总而得。

2.2 对进口的处理

按照是否区分进口产品与国内产品，投入产出表可以分为进口竞争型和进口非竞争型。进口竞争型投入产出表即假设进口产品和国内产品是同质的，不存在竞争关系，可以相互替代，具有相同的投入和使用结构，在中间使用和最终使用部分不需要加以区分。而进口非竞争型投入产出表则假设进口产品与国内产品是有差异的，不存在竞争关系，也无法相互替代，具有不同的投入和使用结构，在中间以及最终使用部分需要将两者区分开。目前，国家级和省级编制的投入产出表都为进口竞争型投入产出表，即在中间使用和最终使用部分都包含了进口产品。

编制区域间投入产出表，最重要的是确定区域间的贸易系数，而进口产品包含在中间使用及最终使用中，必将对这一系数的估算造成较大的影响，因而需要将进口产品剔除，即在将京津冀地区表标准化为四列表之后，需要再将各表调整为进口非竞争型投入产出表。进口产品不仅包含在中间及最终使用中，在调出、调入列同样包括，同样需要将其中的进口产品剔除，调整为进口非竞争型表的基本形式。如表3所示。

表3 进口非竞争型投入产出表的基本形式

表中各栏满足以下等量关系：

其中，Ad为国内产品直接消耗系数，Fd为本地区对国内产品最终使用，DCd为国产品调出，DRd为国产品调入。

其中，AM为中间使用部分的进口产品，FM为最终使用部分的进口产品，DCM为调出部分的进口产品，DRM为调入部分的进口产品。

列项平衡关系满足：

将IM分解为AM、FM、DCM、DRM，是进口非竞争投入产出表调整的关键。本文参照沈利生等（2007）剔除中间使用部分进口品的处理方法，假设部门之间具有均一性，即行业i对于所有其他行业j的投入中进口品的投入比例是一致的。最终使用、调出、调入采用类似假设，处理方法与之相同，定义进口系数M：

其中，I-M为国产化系数，国产品直接消耗系数Ad与竞争型投入产出表的直接消耗系数A满足以下关系：

根据上述假定，（I-M）AX即为进口非竞争型投入产出表的中间使用部分；（I-M）F为进口非竞争型投入产出表的最终使用部分；（I-M）DC为进口非竞争型投入产出表的调出部分；（I-M）DR为进口非竞争型投入产出表的调入部分。

3 实证分析

3.1 京津冀贸易各行业碳足迹分析

从京津冀地区碳足迹（Carbon Footprint，即个人或企业碳耗用量）的行业构成表中可以看出，同一省区内部，不同行业对碳足迹的贡献率存在明显差异；不同省区，同一行业对各自省区碳足迹的贡献率同样存在较大差异。在表4中，碳排放指的是本地区最终消费（包含调入部分）、调出、出口诱发的碳排放总量；碳调入指的是本地区从其他省区调入产品或服务中隐含碳总量。由于在分析各省区行业碳足迹时，是以各省单独投入产出表为基础的，并未在最终使用等各项中扣除调入部分，因而此处碳排放概念与前文碳足迹的概念是有所区别的，即从数量关系上来看，碳足迹等于碳排放与碳调入之差。

表4 各省区碳足迹的部门构成 （单位：万吨CO2）

从京津冀地区碳足迹的部门构成上看，建筑业、服务业以及资源型产业或重化工业(即资金和知识含量都较高的基础原材料产业），如金属冶炼及压延加工业，电力、热力的生产和供应业、化学工业等是各地区碳足迹的主要构成部门。这是因为建筑业可满足投资需求，服务业可满足消费需求，资源或重化工业则可同时满足投资与消费两种需求。

按照京津冀区碳足迹部门构成的特点，可将全部地区分为以下几类：第一，北京、天津是资源型产业或重化工业碳部门排放少，制造业部门排放较多，服务业、建筑业部门碳排放占重要地位的城市。它们作为我国的直辖市，都具有经济发达、第三产业在经济中所占比重较大的特点，因而其服务业部门的碳排放较大。同时，两者的自然资源都匮乏，重化工业较少，资源密集型产品或物料主要依靠其他省区调入，因而对这两个市来说，重化工业的碳排放规模并不大，而碳调入规模较大；第二，与北京、天津相比，河北突出的特点在于其资源型产业或重化工业的碳排放规模庞大，作为我国重要的能源或重化工业基地，自然资源丰富，资源型产业发达，是周边乃至全国范围内其他省市经济发展的有力支撑，因此能源消费结构及产业结构使得这些省市能源型产业或重化工业部门碳排放量巨大。

3.2 京津冀区间隐含碳分析

本文关于京津冀地区间的隐含碳是以区域间投入产出表为基础的。由于在构建此表时，假设部分行业（如电力、热力的生产和供应业，燃气生产和供应业，建筑业等）不存在省区间交易，因而在分析京津冀地区间隐含碳排放时，不可避免存在误差，尤其是对于这些行业省区间交易比重较大的省市。京津冀地区调入碳与调出碳情况见表5。

表5 京津冀地区调入碳与调出碳 （单位：万吨CO2）

经过计算，从绝对量上看，从其他省区调入碳规模较大的以及从本省向其他省区调出碳规模较大的省市为河北；其他两个市都为碳的净调入地区，碳的净调入量比较大为北京，碳净调出量较大的为河北省。

河北省的碳调出量规模巨大，主要原因是河北省向京津地区输出了大量的能源和重化工产品，为京津地区经济的发展提供了有力的支撑。比较调出规模，河北碳的调入规模则显得稍小，主要是因为河北省自身产业体系并不完整，部分行业对其他省区依赖性较大。北京、天津则为自身经济的迅速发展需要，从其他省区调入大量资源及工业产品，导致其碳调入规模偏高。

整体看来，资源丰富及重化工业发达省市侧重于碳的净调出；经济发达或自身产业结构不完整的省市则侧重于碳的净调入；而我国确实存在由资源丰富及重化工业发达省市向某些虽经济发达但自身产业结构不完整的省市进行碳排放转移的现象。

表6 省区间碳排放转移（相对量） （单位：%）

表7 省区间碳排放转移（绝对量） （单位：万吨CO2）

表6与表7都可以说明了京津冀地区间隐含碳的来源，表6反映相对量，而表7反映的是绝对量。表6第一列表示北京碳足迹的45.35%是由本地区贡献的，3.73%是由天津转移的，23.83%是由河北转移的，以此类推，所有列项加总为100%，表示本地区全部碳足迹的来源。

分析区域间隐含碳的来源，可以衡量一个地区对其他省区的依赖程度。碳调入绝对量高、碳调入比例高的地区，主要包括天津、北京。影响碳调入比例主要是由碳足迹总量及碳调入量两个因素决定。这些省市之所以碳调入比例较高，一方面因为其碳足迹总量与其他省市相比较小；另一方面，这些地区都位于东部经济发达地区，自然资源相对匮乏，为支撑自身经济的发展，需要从其他省市调入大量物料及资源，碳调入量巨大。碳调入绝对量高、碳调入比例较低的地区，主要包括河北。这主要是由于其碳足迹总量过大，将比例拉低的原因。

4 结束语

从以上研究发现，在京津翼地区碳足迹的部门构成分析中，同一省区不同部门对碳足迹的贡献率存在明显差异：不同省区同一部门对碳足迹的贡献率也存在较大差异。整体来看，建筑业、服务业以及资源型产业或重化工业是各省区碳足迹的主要构成部门。按照各省区碳足迹部门构成的特点可分为：第一，以北京、天津为代表的经济发达、服务业部门碳足迹比重大的省区；第二，以河北为代表的自然资源丰富、重化工业部门碳排放量巨大的省区。

面对隐含碳排放，京津冀地区乃至全国都应该继续推进碳减排工作，确保碳减排目标的实现；促进产业升级，调整能源消费结构及出口结构；加快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，以全面客观地评价各地区碳排放责任，不断推进京津冀一体化进程，并坚持生态优先为前提，推进产业结构调整，建设绿色、可持续的人居环境。