长株潭地区碳赤字时空演变及区际比较——基于碳足迹理论与方法

肖建武，赵珂艺

（中南林业科技大学 商学院，湖南 长沙 410004）

全球气候变化问题一直广受关注，碳排放被认为是引起全球变暖的主导因素[1-2]。随着全球气候变暖，大气中CO2的环境容量资源已日益稀缺，由于能源消耗量不断增长，导致碳排放量大幅增加[3]，我国政府为了达到2020年单位国内生产总值温室气体排放比2005年下降40%～45%的目标，采取多项措施控制温室气体排放。从而，量化CO2排放量、计算人类的碳足迹、加快减排行动是当前的研究热点［1］。长株潭地区作为湖南的“金三角”及国家“两型社会”建设综合配套改革试验区，是湖南省经济发展的核心增长极，也是中国典型的城市群之一，对湖南省其他城市的建设和发展起到引领示范作用。同时也是全省碳排放“重灾区”，依本文计算所得长株潭地区碳排放年平均总量为1 419 万t 约为湖南省年平均碳排放总量的1/2；同时长株潭地区是中国碳排放量较大的都市圈之一，区域内各种能源消耗量巨大，碳排放量与能源消费量密切相关，由于长株潭地区高耗能产业由中心向周边转移，使得湘潭市碳排放量大大高于长沙、株洲两市；近几年雾霾天气肆虐长株潭地区一年约有87 天出现重度雾霾状况、空气污染严重，生态环境问题日渐成为制约长株潭地区可持续发展的瓶颈。研究该地区碳足迹-碳承载力-碳赤字时空演变规律，明晰地区区际之间协调发展差异，对长株潭地区低碳协同发展政策的实施具有重要意义。

碳足迹的概念源于生态足迹。目前，国内外碳足迹（碳排放）基本上有两种涵义,一是指某种活动引起的（或某种产品生命周期内积累的）直接或间接的CO2排放量或温室气体转化的CO2等价物排放量，其对应的碳承载力（碳吸收）是指植物光合作用吸收CO2的量；二是指吸收化石燃料排放的CO2所需的生态生产性土地面积，可看作生态足迹的一部分[4-5]，其对应的碳承载力是指现实存在的能够用于吸收化石燃料排放的CO2的生态生产性土地面积。而碳赤字定义为某一地区碳足迹与碳承载力之差额，当碳足迹大于碳承载力时碳赤字为正值，表明该区域为碳源，促进气候变暖，处于碳危机状态；反之，碳足迹小于碳承载力时，则说明该区域为碳汇，有利于遏制气候变暖，处于碳安全状态。研究碳足迹的计算方法主要包括投入产出法、生命周期评价法、IPCC 和碳足迹法等四大类[6]。其中IPCC 法是指联合国气候变化委员会编写的国家温室气体清单指南，其优点是详细、全面地考虑了几乎所有的温室气体排放源，并提供了具体的排放原理和计算方法[7]应用较多较广本研究选用IPCC 法来计量碳足迹。目前，应用碳足迹理论与方法计量碳足迹、碳承载力和碳赤字的研究较多，赵荣钦等[8]基于碳足迹法，核算了河南省碳足迹量和碳吸收量以此为基础对碳补偿价值进行评估；闫丰等[9]基于碳足迹法对京津冀地区间碳足迹与碳承载力进行了量化研究；杨光春[10]利用碳足迹法对东北三省的碳排放、碳吸收、实际和理论碳赤字进行了核算以此来预测至2026年的碳补偿费用；胡小飞等[11]基于碳足迹法对江西省及11 个地市的碳排放、碳承载力和碳盈余/赤字进行了核算；肖建武等[12]利用足迹法对湖南省14 个地州生态足迹、生态承载力与盈余/赤字进行了核算。但现有研究多以碳赤字/盈余（碳排放与碳吸收差值）的绝对量为基础加以估算，没有考虑人口和区域面积因素得出相对量，从而容易导致计算的补偿标准与地区实际情况偏差较大，如胡小飞 等[11]从碳足迹角度对江西省域内城市间横向补偿做了研究，采用碳排放和碳吸收差值的绝对量来确定碳补偿的生态补偿费用，但没有考虑人口和区域面积问题与实际情况不符。

但现有研究多以研究某个研究区域时空格局演变，区际之间的对比研究相对较少；同时多以研究碳赤字/盈余（碳排放与碳吸收差值）的绝对量，没有考虑人口和区域面积因素，从而容易导致计量的碳赤字量与地区实际情况偏差较大。基于此，本研究以长株潭地区为研究对象，以研究区域各种能源消耗量、工业生产消耗量和农业生产消耗量为基础，利用IPCC2006 法计量碳排放量，通过估算研究区域植被碳吸收量、农作物碳吸收量和湿地碳吸收量计量出研究区域内碳赤字的绝对量，同时综合考量研究区域内人口数量与区域面积的影响，引用碳赤字敏感度概念，进一步进行碳赤字相对量的核算。以此从时间演变角度来揭示长沙市、株洲市、湘潭市和长株潭地区2007—2017年间碳排放、碳吸收和碳赤字时空格局演变；从空间演变角度对2007—2017年间长沙市、株洲市和湘潭市的碳排放、碳吸收和碳赤字进行区际之间的对比分析。

本研究结果直观揭示了长株潭地区碳赤字的时空演变，明晰了长株潭地区区际之间协调发展差异，对于国家“两型社会”建设综合配套改革试验区的长株潭地区具有较好的现实意义，为实现湖南省可持续发展提供科学依据。

一、数据来源与研究方法

（一）数据来源

数据主要来源于2007—2017年湖南统计年鉴中有关长株潭地区的原煤、焦炭和天然气消耗量，草地、森林、湿地、城市绿地的面积和长株潭地区人口数量、土地面积等数据。文中涉及的能源CO2排放系数、能源折标准煤系数、农作物经济系数和湿地碳吸收系数等来源于《中国能源统计年鉴》和相关文献资料整理及计算所得。

（二）研究方法

本研究中的碳足迹是一项活动、一个产品/服务的整个生命周期、或某一地理范围内直接和间接产生的二氧化碳排放量（或CO2当量排放 量）[6,13]。本研究选用IPCC2006 方法计算碳排放量和碳吸收量得出碳赤字/碳盈余的绝对量，同时引用碳赤字敏感度概念，进一步进行了碳赤字相对量的核算。碳赤字敏感度是关于碳赤字、研究区域人口和面积的函数，与碳赤字成正比，与人口和面积成反比。碳赤字敏感度越小，表明研究区域受碳排放影响越小，处于碳安全状态；反之则表明研究区域受碳排放影响越大，处于碳危机状态。

二、碳排放、碳吸收、碳赤字和碳赤字敏感度计量模型

（一）碳排放计量模型

IPCC2006[14]方法主要从能源消耗、工业生产和农业生产三个方面估算总碳排放量，计量模型表达为：

式中：CF为总碳排放量(tC·a-1)，CFn为能源消耗碳排放量，CFg为工业生产碳排放量(tC·a-1)，CFa为农业生产碳排放量(tC·a-1)。

其中，能源消耗碳排放计量模型为：

式中：CFn为能源消耗碳排放量(tC)，Cij为各地区不同种类能源消耗产生的CO2排放量(t)，Eij为各地区不同种类的能源消耗量(t)，Kj为不同种类的能源CO2排放系数(tC·a-1)，该系数来源于IPCC 碳排放计算指南缺省值[15]，α为能源折标准煤系数（kg 标准煤·kg-1）。碳排放量计算主要选取原煤、焦炭、天然气等3 种燃料进行计算[14]。 各种能源折算标准煤系数来源于《中国能源统计年鉴》。原煤CO2排放系数为0.755 9，能源煤折标准煤系数为0.714 3，焦炭CO2排放系数为0.855，能源折标准煤系数为0.971 4，气田天然气CO2排放系数为0.448 3，能源折标准煤系数为1.214 3。

工业生产碳排放计量模型为：

中国是水泥生产大国，年均水泥产量已接近22 亿t，占世界水泥总产量61.47%[16-17]。查询湖南统计年鉴可知湖南省水泥年均产量约为9 450万t,占全国总产量4.3%，湖南省水泥产量高，是水泥生产大省。从我国水泥生产规模比较与初步测算，水泥生产已成为我国工业产业部门中仅次于燃煤发电外的第二大碳排放源。水泥产业多年来一直高居中国工业产品产量榜首，且由于其生产过程的特殊性，在原料分解时会产生大量的二氧化碳，是中国工业生产中的碳排放大户。因此工业生产碳排放选取特殊工业水泥产业进行核算。由于工业生产过程中能源消耗所产生的碳排放已经计算过。因而工业生产碳排放仅计算水泥生产过程中原料分解转化而释放的二氧化碳[18]。式中：CFg为工业生产碳排放量（tC），Gi为第i地区水泥产品的生产量(t)，Di为第i地区水泥的CO2排放系数(tC·a-1)，水泥的排放系数来源于文献[19]的平均值，即0.081 8。

农业碳排放计量模型为：

农业种植（如水稻、小麦、玉米等）与养殖活动排放的碳所占比重较小，而化肥、农药、农膜等在生产、运输、施用过程中产生的碳排放量所占比重较大[20-21]，因此，本研究主要计算化肥、农药、农膜及农田灌溉过程中所形成的碳排放量，农业机械使用过程中消耗的能源已在能源消费部分计算，不再重复计算。式中：Mf为化肥使用量(t)，My为农药使用量(t)，Mm为农膜使用量(t)，Mg为灌溉面积(hm2)，A=0.895 6tC·t-1，B=4.934 1tC·t-1，C=5.18tC·t-1，J=0.266 5tC·hm-2， 系数来源于文献[22]。

（二）碳吸收计量模型

碳吸收主要依赖植被的光合作用、农作物生育期对碳的吸收量、湿地对碳的吸收量，本研究将对这三个因素来分析计量碳吸收的情况。碳吸收计量模型可表达为：

式中：CC为总碳吸收量(tC·a-1)，Cf为植被碳吸收量(tC·a-1)，Ca为农作物碳吸收量(tC·a-1)，Cw为湿地碳吸收量(tC·a-1)。

植被碳吸收计量模型为：

式中：Cf为不同类型植被年碳吸收量(tC·a-1)，Ci为不同类型植被面积(hm2),分为森林、草地、城市绿地，R为CO2中碳的含量，Bi为不同植被类型单位面积净初级生产力(t·hm-2·a-1)(NPP)长株潭地区草地、城市绿地NPP取自丁庆福[23]等的估计值(3.26t·hm-2·a-1)，因长株潭地区的植被类型以森林为主，该取值对总体结果影响较小，森林净初级生产力采用周广胜[24]等建立的模型来进行计算，该模型通过年均温和年降水量计算出可能蒸散量，通过可能蒸散量计算出辐射干燥度，最终估算NPP，计算公式如下：

式中：RDi为i区域辐射干燥度，PERi为i区域可能蒸散量，ri为i区域年降水量，BTi为i区域年均温。

农作物碳吸收计量模型为：

式中：Cai为第i类农作物生育期对碳的吸收量(tC·a-1)，Cei为第i类农作物通过光合作用合成的单位质量干物质需要吸收的碳(tC)，Ywi为第i类作物的经济产量(t)，Hi为第i类农作物的经济系数[22]。本研究仅对长株潭地区产量较多的水稻、玉米、油菜籽、柑橘、薯类等部分农作物的碳吸收进行估算。

湿地碳吸收计量模型为：

式中：Cw 为湿地碳吸收量(tC)，Qi 为 第i种湿地类型面积(hm2)，Si为第i种类型湿地碳吸收系数(t·hm-2·a-1)，湿地碳吸收系数约为0.57（t·hm-2·a-1）来源于文献[25]。

（三）碳赤字计量模型

式中：C表示碳赤字或盈余，CF为总碳排放量，CC为总碳吸收量，当CF-CC＞0 时，碳排放量大于碳吸收量，表明该区域为碳源，促进气候变暖，处于碳危机状态；当CF-CC=0 时，表明该地区为碳均衡状态；当CF-CC＜0 时，碳排放量小于碳吸收量，则说明该区域为碳汇，有利于遏制气候变暖，处于碳安全状态。

（四）碳赤字敏感度计量模型

敏感度分析是指从定量分析的角度研究有关因素发生某种变化对某一个或一组关键指标影响程度的一种不确定分析技术。碳赤字敏感度是综合人口数量的变动和区域面积的变化对碳赤字的影响程度，与碳赤字成正比，与人口和面积成反比。式中M为某区域的碳赤字敏感度， t/(万人·km2·a)；R为区域内人口数量（万人）；D为区域内土地面积（km2）。

三、长株潭地区碳排放量、碳吸收量、碳赤字量和碳赤字敏感度时空格局演变与区际比较

（一）碳排放量时空演变与区际比较

基于IPCC2006 法对长株潭地区2007—2017年碳排放情况进行了核算，如图1所示。长沙市2007—2017年间碳排放整体呈先上升后下降趋势，且前7年碳排放量有显著提升，年平均增长率达6.36%，后3年有大幅度降低趋势。这与近些年国家逐渐重视能源结构调整有一定关系，如《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》要求大幅提升新能源汽车的应用比例，大力推广使用清洁能源；株洲市碳排放趋势图显示2007—2013年碳排放量有小幅度的增长，2013年以后呈现逐年下降的趋势。可以看出株洲市政府正在努力改善由于化石能源消耗造成的碳排放超标问题，努力发展新能源，为株洲市创建“国家新能源示范城市”助力，同时数据波动也从侧面体现了在摸索中前进；湘潭市在11年间碳排放量变化幅度较大，2007—2011年碳排放量逐年增加较大幅度，仅2010—2011年的一年间增长了118 万t，2011年后呈现下降趋势但到2013年达到小高点，自2013年后碳排放量逐年降低，2017年较2013年碳排放量降低了160 多万t，但整体碳排放还是较长沙市、株洲市多。总体上长株潭地区呈现“M”型变化，2007—2011年呈持续上升趋势，2012年下降趋势明显，但在2013年上升到最高值点1 813.17 万t，2013—2015年呈大幅度下降趋势，2015年后又出现略微上升变动。综上可知，2013年左右是个转折点，自2013年之后，长沙、株洲、湘潭三市均有大幅度的下降趋势，其中湘潭市表现尤为突出。纵观长株潭地区碳排放量时空演变趋势图可知，湘潭市碳排放量最多，每年均高于长沙市和株洲市，长沙市居于第二位，株洲市碳排放量最少。湘潭市碳排放量远大于长沙和株洲两市，甚至出现数量级的差别，这主要是由于湘潭市规模以上工业企业较长沙、株洲两市多，对化石能源的需求量大，表明湘潭市规模以上工业企业降低碳排放强度还有很大空间，还需要进一步淘汰高能耗的设备和改进生产工艺。

图1 2007—2017年间长株潭地区碳排放量时空演变趋势

（二）碳吸收量时空演变与区际比较

基于碳吸收计量模型对长株潭地区2007—2017年碳吸收情况进行核算，图2结果显示长沙市11年间碳吸收量基本保持在250 万t 左右，2013年后呈现平缓上升趋势；株洲市11年间的碳吸收力保持在183 万t 左右，变化甚微；湘潭市基本在143 万t 左右浮动。总体上长株潭地区碳吸收量每年变化不大，略有增加。纵观长株潭地区碳吸收量时空演变趋势图，对比长沙、株洲、湘潭三市的碳吸收量可知，长沙市的碳吸收力要明显强于株洲市，且株洲市强于湘潭市，这与碳排放时空演变趋势图有所不同，长沙市是碳吸收最多的地区这与2013年长沙市落实《绿色湖南建设纲要》为主线以建设“品质长沙”为总揽，开展“三年造绿大行动”有着不可分割的关系，而湘潭市是碳排放最多地区却是碳吸收最弱地区。

图2 2007—2017年间长株潭地区碳吸收量时空演变趋势

（三）碳赤字量时空演变与区际比较

碳排放量与碳吸收量相减得碳盈余/碳赤字值，当碳排放量小于碳吸收量时为碳盈余表示为负值，碳排放量大于碳吸收量时为碳赤字表示为正值，基于碳赤字计量模型对长株潭地区2007—2017年碳赤字绝对量情况进行了核算如图3所示，长沙、株洲、湘潭三市在2007—2017年各年份均呈现碳赤字状态且均大致呈现出先迅速增加后急速减少再缓慢上升的过程，长沙市和株洲市碳赤字在2013年达到最高值，分别为396.85 万t和242.98 万t 而湘潭市的极高值点出现在2011年，达653.16 万t。由于湘潭市碳排放量最多，碳吸收量最小，湘潭市碳赤字量大大高于长沙、株洲两市。总体来说长株潭地区碳赤字在2007—2017年间基本呈现“M”型增长趋势。2007—2011年持续增加，2012年出现回落趋势但却在2013年上升到最高值点达1 237.01 万t；自2013年后逐年递减，在2015年出现最小值为512.31 万t，在2015年后略有上升。这一变化与长株潭地区近些年优化产业结构，调整能源布局有密不可分的关系。纵观长株潭地区碳赤字量时空演变趋势图对比发现湘潭市的碳赤字量要远远高于其他两市，11年间湘潭市的平均碳赤字量约是长沙市的2.6倍，株洲市的3 倍。

图3 2007—2017年间长株潭地区碳赤字量时空演变趋势

（四）碳赤字敏感度时空格局演变与区际比较

碳排放和碳吸收值相减可以得碳赤字绝对量值，进而除以人口和面积得到长株潭地区2007―2017年碳赤字敏感度即碳赤字的相对量。基于碳赤字敏感度计量模型对长株潭地区2007—2017年碳赤字相对量情况进行了核算，由图4可知，2007—2017年长沙市和株洲市碳赤字敏感度变化甚微，在平均值23 万t/(万人·km2·a)和 37 万t/(万人·km2·a)左右浮动，两市碳赤字敏感度最大值均在2013年，长沙市为46.49 万t/(万人·km2·a)，株洲市为54.84 万t/(万人·km2·a)；长沙市最小值在2017年为7.79 万t/(万人·km2·a)，株洲市在2015年达到最小值8.68 万t/(万人·km2·a)。2007—2017年湘潭市碳赤字敏感度先呈上升趋势后呈“阶梯式”下降趋势在2011年达最高值471.98 万t/(万人·km2·a)，2016年达最小值274.06 万t/(万人·km2·a)。总体长株潭地区碳赤字敏感度变化趋势与湘潭市一致，受湘潭市影响较大，呈现“M”型变动。2007—2011年持续上升且在2011年达极高值点，2012年呈下降趋势随之2013年上升到高点，2013年后便逐年下降。纵观长株潭地区碳赤字敏感度时空演变趋势图对比可知，湘潭市的碳赤字敏感度要远远大于株洲和长沙两市，表明在三市中湘潭市受碳排放的影响最大；株洲市碳赤字敏感度略大于长沙市，表明株洲市受碳排放影响大于长沙市，长沙市在这三市内受碳排放的影响最小。

图4 2007—2017年间长株潭地区碳赤字敏感度时空演变趋势

四、结论及政策启示

运用碳足迹理论与方法，计量了长株潭地区及长沙市、株洲市和湘潭市的碳排放量、碳吸收量、碳赤字量和碳赤字敏感度并加以进行地区的时空格局演变与地区之间的横向区际对比分析，得出以下几点结论：1）长株潭地区能源消耗是主要的碳源，农作物碳吸收是最主要的碳汇。2007—2017年间，长株潭地区碳排放量大致呈先增加后减少趋势，能源消耗占碳排放量比重高达80%为主要的碳源；碳吸收量11年间基本保持平稳状态，变化幅度不大，农作物是最主要的碳汇，占总碳吸收比重的75%。2）长株潭地区11年间碳排放量始终高于碳吸收量，每年均表现为碳赤字。长沙、株洲、湘潭三市碳排放与碳吸收能力差异明显，湘潭市对长株潭地区总碳排放量贡献率最大对总碳吸收量贡献较小，长沙市对总碳吸收量贡献较大。3）长株潭地区11年间碳赤字量大致呈现先增大后减少的趋势。2007—2017年期间，长株潭地区由于碳排放量与碳吸收量不同，表现出不同的碳赤字格局。2007—2017年期间长株潭地区碳排放量均大于碳吸收量，每年均呈现碳赤字状态，由图3可知碳赤字量呈现先增大后减少的趋势；其中长沙、株洲、湘潭三市的转折点均在2013年，2013年后三市的碳赤字量大幅度减少，表明2013年后长株潭地区的低碳节能减排行动进展成效显著。但湘潭市的碳赤字量每年均高于其他两市，11年间湘潭市的平均碳赤字量约是长沙市的3 倍，株洲市的2.6 倍。4）长株潭地区与湘潭市碳赤字敏感度变化趋势一致，受湘潭市影响较大。2007—2017年期间，长株潭地区碳赤字敏感度变化趋势与湘潭市一致，受湘潭市影响较大，呈现“M”型变动。11年间湘潭市碳赤字敏感度普遍高于株洲和长沙两市，其中湘潭市的平均碳赤字敏感度约是长沙市的15 倍，株洲市的9 倍，由此可知湘潭市是碳排放的大市处于碳危机状态。

上述结论具有较强的政策启示：

第一，目前长株潭地区碳排放量始终高于碳吸收量且能源消耗是导致碳排放量大的主要因素。减少碳排放的主要着力点在于提高能源技术效率和优化能源结构以此减少能源消耗。一要进行长株潭地区能源市场化改革，能源市场是提高效率的重要机制，以实现帕累托最优。二要推进创新，创新需涉及到技术、人才、信息、知识等各个方面以此全面提高能源技术效率和优化能源结构。三要深化能源领域的分工协作，推动能源生产和消费方式变革，研究建立碳排放总量和能源消费总量，实行总量和强度双控同时加快发展清洁能源和可再生能源如提高天然气、风能等清洁能源的使用比例或推进煤炭清洁高效利用。

第二，长株潭地区应全面实行低碳节能减排行动。一要抓住重点企业、重点领域、重点地区，开展“万家企业节能减排行动”；同时加强工业建筑、交通运输等领域的节能减排；开展全民行动，倡导集约适度、绿色低碳、文明健康的生活方式和消费模式，实行全领域全方位的节能减排运动。二要抓好节能评估审查等制度落实；加快推进碳排放权、节能量和排污权等市场化机制建设。三要发挥好价格、财税、金融等政策的激励作用，引导各类资金促进节能减排、低碳发展；四要实行最严格保护资源环境执法监督制度，对违法行为零容忍。

第三，湘潭市是碳排放大市，需通过实际行动促进该区域高效可持续发展。继续推进“以政府为主导、以企业为主体、产学研结合”的节能减排模式来降低规模以上工业企业碳排放强度，调整优化产业结构、加快节能工程建设、大力推进科技创新、发展循环经济和企业重组。