基于终端能源消费的中国工业部门碳排放初始配额分配研究

蒋惠琴 张 潇 俞银华 邵鑫潇 黄 炜

(1 浙江工业大学政治与公共管理学院，杭州 310023；2 宁波大学商学院，浙江 宁波 315211；3 浙江省经济信息中心，杭州 310012)

1 文献综述

气候变化已成为全球性的公共问题。根据《BP Energy Outlook：2019》，全球净CO2排放量由1995年的219亿吨增加至2017年的334亿吨，增长了约55%。作为最大的发展中国家，中国在应对气候变化中，坚持“共同但有区别责任”原则，积极承担大国责任，并于2017年启动了全国碳交易市场。碳交易市场是利用市场机制控制温室气体排放的重大举措，而碳排放权初始配额分配是碳交易市场有效开展的重要前提。中国的碳排放主要来源于工业终端能源消耗产生的碳排放，所以以行业/部门为基础的碳排权交易机制可作为我国缓解气候变化的一种重要手段。因此，探索以行业/部门为基础的碳排权分配方法具有重要的现实意义和实践价值。

碳排放权配额分配中最重要的是公平原则。Zhao等基于投入产出分析和熵权的综合方法对2030年减排目标约束下的中国41个行业的CO2排放量进行测算并赋权，得出电力和热力应占最大份额[1]。Chen和He通过历史累计排放量、经济能力以及排放效率3个角度来分析行业特征，并基于公平原则的相关指标构建了2020年中国行业CO2强度分配模型[2]。Yang等构建了一个由减排能力、减排责任和减排潜力3个指标组成的减排综合指数，并测算了2020年的各行业碳排放强度值[3]。

许多的研究聚焦于效率原则。Zhao Q等考虑了技术这一指标，基于七种情景模拟了中国30个工业部门的CO2排放量，并得出技术进步是碳排放量与碳强度下降的核心因素[4]。Zhang和Hao结合主观、客观和线性组合权重法，在对中国2020年39个行业碳排放配额进行分配的基础上，为使分配方案反映效率原则，他们采用ZSG-DEA模型来检验分配方案的效率[5]。潘伟等采取同样的方法，从分配效率的视角出发，利用ZSG-DEA模型对我国6大行业初始碳排放配额进行迭代了优化，以得出较为合理的碳排放权分配结果[6]。

本文将根据INDC提出的碳强度目标，基于公平、效率原则构建指标体系，从而对2030年工业行业的碳排放权初始配额分配进行研究。研究将有利于更清晰的了解我国工业部门的碳排放特征，提高未来工业行业减排效率，以期为工业部门科学制定减排目标和配额分配标准提供参考。

2 数据与模型

2.1 指标选取和解释

基于公平原则与效率原则建立了历史累计碳排放量、行业产值、行业碳强度、技术投入与出口程度5个指标。公平原则下历史累计碳排放量指标的选择可以反映行业的减排责任，大多高碳行业既是我国经济发展的重要支撑，也是实施碳排放总量控制的主要部分，累计碳排放量高的行业必然应承担更多的减排责任。行业产值或者增加值指标可以代表行业的减排能力，因数据的可获得性，选取行业产值来代表减排能力。

在减排总成本最小化的基础上，对各个行业进行配置以实现整体效率最大化，是配额配置的理想状态。在效率原则下选择碳强度和技术要素指标可以反映行业减排潜力。碳排放强度是衡量一个行业减排效率的重要指标。碳排放强度越大，能源效率越低，行业减排负担越重。技术要素可以反映行业的减排潜力。技术投资力度的加大，意味着一个行业有更多的节能减排空间。本文将规模以上工业企业R&D经费内部支出作为行业技术投入指标的数据。中国的加工业、制造业、化工等出口产品在经济总量中所占比例较高，这些行业在生产过程中含大量的碳排放。在碳强度目标严格约束下，国内部分以出口导向的排放密集行业势必会受到冲击，市场份额将逐渐被低碳产品替代，本文将出口交货值/工业产值作为出口程度指标。

2.2 基于终端能源消耗的工业部门碳排放量测算

工业部门通常是温室气体排放清单中的最重要部门，本文将遵循《IPCC国家温室气体排放清单2006》中第二卷《能源》的碳排放测算方式来计算中国各工业分行业的CO2排放量，即：

TCit=∑j(Eijt×fj)(rj×cj×oj×44/12)

(1)

i表示行业，依据各工业行业终端能源数据及下文指标数据的可获得性，选取37个行业，详见表1。t表示年份；Eijt为第t年i行业的j种能源终端消耗实物量，j=1,2,…,18，选取了原煤、焦炭、洗精煤、其他洗煤、焦炉煤气、其他煤气、其他焦化产品、液化石油气、炼厂干气、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、其他石油制品、天然气、电力、热力18种能源；fj为j种能源的折标煤系数；rj为j种能源的净发热值，数据均来源于《中国能源统计年鉴(2012—2017)》。cj为j种能源的单位热值含碳量；oj为j种能源的氧化率，均为1；cj、oj系数均来自《IPCC国家温室气体排放清单2006》。

表1 2011—2016年37个工业行业年均碳排放量 (单位：亿吨)

2.3 灰色关联-极大熵(Grey Association-MaxEnt)模型

本文选取的灰色-极大熵模型定义了工业行业的综合评价指标值(目标序列)与观察值(行为序列)的灰关联系数，以充分反映重要指标对评价对象的重要关联程度。信息熵可表征复杂系统的有序程度，极大熵对熵函数设置了约束条件，约束数目越多，获得的信息也就越多，不确定性程度越小。因此本文建立了基于灰色关联系数的指标客观权重极大熵配置模型，以确定2030年各行业在碳排放强度约束下应承担减排责任分配系数,则各行业指标的综合评价值为[7]：

(2)

3 实证分析

3.1 情景设置

根据INDC设置的减排目标，中国到2030年碳强度应下降60%～65%，但根据Kahrl F和Roland-Holst D等学者的观点，中国减排目标的实现过程中工业行业需为减排目标的实现做出更大的努力[8-9]。工业过程所消耗的资源及产生的碳排放比其他的经济体都要大，电力、石化、冶炼等重化工业长期依赖煤炭、石油，致使碳排放强度长期居高不下，因此工业行业应承担更多的减排义务。

降低碳强度将是中国工业行业实现减排目标最有力的推动要素，为促使2030年中国整体碳强度的目标如期实现，工业行业的碳强度目标设置较之于其他行业应更加严格，因此我们将，INDC设置的65%上限目标作为基础情景；碳强度下降70%被认为将会对工业整体行业CO2起到抑制作用，为抑制情景；若碳强度下降75%，则工业行业将处于低碳发展的模式，因此将此目标设置为低碳情景。通过综合考虑工业碳排放现状及工业节能潜力，兼顾工业经济发展目标与全国减排行动目标，我们设置了2030年碳强度值变化的三种情景，见表2。

表2 基于碳强度目标的情景设置

不同情景下，2030年的CO2排放量表示为：

TCSθ2030=GDP2030×V2005×(1-φ)

(3)

Sθ为碳强度下降的情景环境，θ=1,2,3;φ分别为65%、70%、75%；Vt表示t年的碳强度。

各行业i获得的碳排放分配权为：

Ci=TCsθ2030×μi

(4)

3.2 指标权重与分配系数

基于以上数据的计算与描述，我们可依次构建每年的指标评价矩阵Yij，其中i=37，j=5；进行矩阵归一化，得到矩阵Xij；通过计算可求得灰关联系数矩阵、灰深度关联系矩阵与指标权重方差的约束区间，约束区间见表3；对于约束优化问题，本文运用MATLA fmincon函数器求解器求解，进而得到各指标的权值。2011—2016年历史累计碳排放、工业产值、技术投入、出口程度、碳强度的权重均值分别为0.263 9、0.099 5、0.113 3、0.109 5、0.413 9、1.003 5。实证结果表明，碳强度的权重最大，说明在工业行业的碳排放权配额分配过程中，碳强度因素作用最大，这与我国设置的以碳强度下降为主要减排手段的政策相吻合；历史累计碳排放的影响程度次之，i37工业行业碳排放总量自2014年起逐年递减，可以推断历史累计碳排放因素对2030年的配额分配影响程度将不会太高。工业产值、技术投入、出口程度的作用程度值较为相似。可以看出，基于研究年份的技术投入数据来实证，技术因素的作用效果仍有待加强。

表3 各年份灰色深度关联系数的约束区间

计算出5个指标的综合评价值μi，即碳排放权分配系数，本文选取各分行业2011—2016年的μi均值作为最终的分配系数，见图1。其中，黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业与电力、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、热力的生产和供应业6个行业μi均值系数依次最大，整体工业行业配额额度的多数会被这6大行业占有，在未来的配额分配过程中应有所侧重。

图1 2011年至2016年最终分配系数均值μi

3.3 主要行业的碳配额分配结果分析

根据式(3)可测算出各种情境下各行业在2030年的碳排放总量，基础情境下、抑制情境下、低碳情境下未来年份的碳排允放总量分别为928 197.219 4、795 597.616 7、662 998.013 9万吨。通过计算出不同情景下各行业的碳排放权，获得碳排放权分配配额最多的工业行业都集中在制造业，分别为黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业与电力、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、热力的生产和供应业。基础情境下，这6个行业分别获得106 588.821 7、62 610.338 82、47 674.150 53、44 767.606 1、41 100.472 54、32 663.063 96万吨，低碳情境下6大行业的配额量分别为76 134.872 68、44 721.670 59、34 052.964 66、31 976.861 5、29 357.480 39、23 330.759 97。与历史各年的CO2排放水平相比较，这6个行业在总量的约束下排控压力将会非常重，终端能源消费结构需重点加以调整、优化。

根据上述实证结果表明，基础情境下，黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业与电力、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、热力的生产和供应业6个工业部门碳配额量最大。其中五大制造业配额占据了整体工业部门配额的87%，采矿业占据了整体行业的7%。需要解释的是，与之前的一些研究存在较大差异，本文电力、热力、燃气及水生产和供应业获得的配额只占据整体工业部门的6%，这是因为本文只考虑终端能源，在核算行业碳排放时仅考虑了一次能源消费，计算的也只是电力行业本身的能源消耗与工业产值、技术投入等数量值。而各行业/部门生产过程耗费电力的二次能源消费的计算过程较为复杂，容易出现重复计算的现象，且我国还没有制定一套精准的计量标准。

4 发展建议

碳排放权交易的最终目的是通过市场手段使各地区、各行业最终实现低碳化发展。行业间的配额分配是全国统一碳市场下区域配额分配到公司/生产设备配额分配的有效过度机制。本文基于灰色关联-极大熵模型对中国37个工业行业的碳排放权进行了初始分配与结论分析，我们认为未来行业配额应注重以下方面：

兼顾公平与效率，合理确定行业配额分配额度。建立一个长期公平的碳排放配额机制，符合市场经济发展的要求和基本规律。通过为不同的参与者提供平等的发展机会，促使能源密集型产业进行技术创新，为其他市场主体提供公平竞争和发展的机会。坚持效率原则主要指工业部门配额分配过程中，在考虑年度减排目标的基础上，应兼顾国家经济发展背景、行业经济贡献率等因素，得出较优的碳排放权分配结果，保证整体经济效率的提升。碳排放较高的行业减排贡献度需高于该行业碳排放量的占比，而低排放行业的减排贡献度则应低于其碳排放量的占比。对于新兴低碳化发展的行业，事实上没有必要强制实施减排约束，反而应合理增加其总量分配来促进其发展。

设置相应的技术路线图，辅助各行业实现有效的减排。技术创新是应对碳排放持续增长的有效手段。在“双控”目标约束下，率先行动、积极研发和采用与低碳发展更契合、更兼容的生产工艺流程和技术的行业会拥有新的国际竞争力和比较优势。此外，严格目标约束下，参与碳配额交易的行业之间容易产生博弈行为。因此，通过技术创新来改变高碳排放的现状将是最有效的手段。设置合理和渐进的技术路线图，是减少工业部门单位碳排放的重要手段。生产过程中技术节能的直接效果是工序能耗的降低，技术节能潜力取决于对工序能耗贡献率的降低。因此，各行业可根据自身的工序流程设置合理的、渐进的技术改造提升方案。技术路线图的设置能促使各行业循序渐进的实施减排，避免巨大、紧凑的技术成本压力，也有利于技术的进步和扩散。

通过配额动态调整，推动高碳行业低碳转型。按照减排责任原则，高碳行业在未来几年需严格控制配额分配量。然而，中国目前仍是一个发展中国家，这些行业在一些地区是重要的经济支柱，过度严格的碳排放控制会对行业的竞争力产生影响。目标约束下的碳排放权分配机制对传统高碳产业会形成较大的压力，动态调整配额分配不仅兼顾了这类行业的发展，也给其他低碳行业和新兴行业留出发展空间，使原有的资源型、耗能型、高碳型企业循序渐进地让位于低碳型、低能耗型、知识型、人力资本型企业。这一过程伴随着企业的自主创新能力建设、新减排技术的加强、人力资本密集程度和知识密集度的增加以及低碳产品形成竞争力，这些能力的建设需要一个过程，因此在一个动态、弹性的碳排放权分配机制下更有利于实现行业低碳转型。

关注行业减排成本，细化配额分配方案。碳排放权配额分配机制可以在短期内将高碳行业CO2排放的负外部性内部化，但由于技术升级和更新换代无法在短期内完成，高碳行业往往会承担较重的成本负担，并有可能丧失贸易优势与竞争力。因此，碳排放权的配额分配必须要将成本控制在一个较为合理的水平。此外，参与配额分配的行业还应将预防成本、损失成本、监测成本放置于成本核算系统内。成本的核算有利于参与碳市场的企业更准确地进行成本—收益评估，以控制成本实现最大收益，这会为各行业在各阶段做出合理、有效的决策提供重要参考。