基于碳平衡的黄河流域市域横向碳补偿研究

郝旭光，宋梅

（1.华电煤业集团有限公司，北京 100035；2.中国矿业大学（北京）管理学院，北京 100083）

黄河流域作为我国重要的生态功能区和经济地带，对我国经济发展和生态安全具有极为重要的战略意义，其生态保护和高质量发展已上升为重大国家战略。生态补偿是协调区域公平和可持续发展的重要机制，按照补偿主客体的层级关系，可以分为中央对地方的纵向生态补偿和地方之间的横向生态补偿。“双碳”背景下，黄河流域面临大规模的生态治理和减排压力，单一的纵向生态补偿已难以满足现实需求，而地区间的横向生态补偿责任划分更加明确，是对我国多元化生态补偿制度的重要补充[1]。2020 年4 月财政部、生态环境部、水利部和国家林草局研究制定了《支持引导黄河全流域建立横向生态补偿机制试点实施方案》，鼓励开展排污权、水权、碳排放权交易等生态补偿方式。“双碳”背景下，有必要考虑地区间的环境公平，探索建立具有黄河流域特点的横向碳补偿机制。

生态补偿实质是通过对破坏环境的主体收费补偿环境保护主体，将生态服务外部性内部化，弥补生态服务供给者因保护生态环境而放弃发展的机会成本[2]。生态补偿在国际研究中对应生态服务付费或环境服务付费（payments for ecosystem/environmental services，PES）[3]。生态系统服务会因人类活动和自然灾害出现下降，PES被认为是保障生态系统服务供给最有效的工具[4]。关于PES 的研究按照研究对象可以分为流域、森林和碳、生物多样性和景观四类[5]。近年来，流域生态补偿保持稳定的研究热度，而森林和碳相关的生态补偿快速升温[6]。流域生态补偿主要围绕水生态服务付费开展，研究内容主要包括补偿理论[7]、补偿策略[8-9]和补偿效果评价[10-11]等。碳补偿是气候变化背景下生态补偿研究衍生出的新领域，围绕碳汇或减排服务付费开展。《京都议定书》规定的温室气体减排量交易是国际层面最早的碳交易补偿，我国也提出要利用区域间碳收支差异建立碳补偿制度。赵荣钦等[12]以综述的形式对碳补偿的内涵、机制和模式进行了总结。碳平衡测度是碳补偿研究的基础，但由于地级及以下尺度能源消费和碳汇数据可获性较差，现有研究主要围绕省级尺度开展。陈儒等[13]基于碳收支核算结果对我国省域农业碳补偿进行研究，该研究构建碳汇修正系数放大了生态脆弱区的碳汇，同时也考虑了省域经济差异；袁凯华等[14]认为直接以净碳排放开展生态补偿会挫伤地区发展经济的积极性，借鉴初始配额分配的思想设置了一个阈值，即各地合理的碳排放权，只对超过阈值的部分收费，采用该思路对我国省域碳补偿进行了量化研究；周嘉等[15]也采用阈值的思想对我国省域土地利用碳补偿进行研究；万伦来等[16]同时对碳排放和碳汇进行修正，构建基于相对碳赤字的碳补偿模型，分析了我国省际碳补偿格局；MIAO 等[17]改进了碳收支与Pearl 生长曲线相结合的碳补偿模型，即每个省份补偿金额减去各省平均补偿金额为最终需要支付的碳补偿金额。部分学者对市级及以下尺度开展了碳补偿研究，如余光辉等[18]基于碳平衡对长沙、株洲、湘潭三个城市与昭山示范区的生态补偿关系进行量化研究；赵荣钦等[19]对河南省县域碳收支进行核算并对碳补偿方案开展研究；胡小飞等[20]识别了江西省市域碳补偿的主客体并计算了各市补偿金额；李璐等[21]对武汉城市圈土地利用碳补偿类型进行了划分。

综上，现有关于流域生态补偿研究以水生态补偿为主，碳补偿研究较为缺乏；由于数据的可获性问题，碳补偿的研究主要关注省域层面，地级尺度研究较少；碳收支核算结果经过修正才能更好地体现地区差异，以此来提高补偿方案的公平性和科学性。黄河流域矿产资源丰富，是我国的“能源流域”[22]。资源型地区“能源资源外输，碳排放和生态破坏留存”的环境不公平特征明显。尽管孙慧等针对资源型地区存在的损益偏离问题建议国家在制定生态补偿标准、划分碳减排责任时充分考虑资源型地区与非资源型地区的差异[23-24]，但目前鲜有学者在修正碳平衡数据时考虑资源型地区的环境不公平特征。因此，本文利用夜间灯光数据和净初级生产力卫星遥感数据估算黄河流域市域碳平衡状态，然后考虑资源型城市损益偏离特征和城市的公平感受对碳平衡数据进行修正，最后基于修正后的碳赤字确定碳补偿方案，以期为“双碳”目标下黄河流域低碳协同发展提供决策参考。

1 黄河流域范围与横向碳补偿框架

1.1 黄河流域范围

黄河是我国第二大河，全长5 464 千米，发源于青海高原巴颜喀拉山北麓约古宗列盆地，流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南、山东九省区。考虑到四川全省已划入长江经济带，蒙东五盟市（呼伦贝尔市、兴安盟、通辽市、赤峰市和锡林郭勒盟）已纳入《东北振兴“十三五”规划》。因此，本研究将黄河流域的范围界定为青海、甘肃、宁夏、内蒙古（不含蒙东五盟市）、山西、陕西、河南、山东八省区，共90 个地级行政区，其中资源型城市42 个，非资源型城市48 个。研究范围介于89°35′～122°42′E，31°23′～43°28′N 之间，流域总面积为244.42 万平方千米，占我国国土面积的25.46%。

1.2 横向碳补偿框架

围绕“谁补谁，补多少，怎么补”的思路，构建黄河流域市域横向碳补偿框架如图1 所示。主要内容包括：①城市碳收支核算：基于城市碳排放和碳汇测度结果创建碳收支账户。②城市碳收支核算结果修正：一方面，考虑资源型城市“能源资源外输，碳排放和生态破坏留存”的损益偏离特征，依据能源资源外输强度和城市间贸易关系将资源型城市为其他城市生产加工矿产资源而产生的本地碳排放转移到资源消费城市；另一方面，由于各城市经济贡献、人口承载、历史排放等差异较大，不能简单地以碳汇大小作为城市的碳排放权，综合多种分配原则对黄河流域历史碳排放权进行重新分配。③碳补偿主客体的识别：基于修正后的碳排放和碳排放权计算相对碳赤字，出现碳赤字的城市为碳补偿主体应当支付费用，而碳盈余的城市为碳补偿客体应当接受补偿。④碳补偿金额确定：基于碳减排成本和生态建设成本，参考相关研究确定标准碳价，结合修正后的碳收支账户计算城市碳补偿金额或受偿金额。⑤补偿优先级的确定：依据城市碳补偿或受偿金额对当地经济影响的大小确定补偿优先级。⑥完成流域市域横向碳补偿：碳补偿主体以多种方式向补偿客体支付资金，实现流域市域横向碳补偿。

图1 黄河流域市域横向碳补偿框架

2 模型构建与数据来源

2.1 碳平衡测度

（1）城市碳排放测度。基于IPCC 提供的方法对黄河流域省域碳排放量进行测算，然后参考宋梅等[25]的研究，借助夜间灯光数据估算黄河流域市域碳排放量。省域能源消费碳排放的计算方法为：

式中：CEit为第i个省份第t年能源消费碳排放总量；Eijt为第i个省份第j种能源第t年的消费量；LCVj为第j种能源低位发热量；EFj为第j种能源的排放因子；COFj为第j种能源的氧化效率。

黄河流域市域碳排放的计算方法为：

式中：CEijt为第i个省份第j个地级行政区第t年的CO2排放量，CEit为第i个省份第t年的CO2排放量，单位为万吨；DNijt为黄河流域第i个省份第j个地级行政区第t年的夜间灯光DN 总值；ηit为第i个省份第t年的光碳转换系数。

（2）碳汇能力核算。净初级生产力（NPP）是绿色植物在单位时间单位面积扣除自氧呼吸后的有机干物质生产量，是判定生态系统碳汇、表征碳吸收能力的常用指标。城市碳汇的计算公式为：

式中：CSijt为第i个省份第j个地级行政区第t年植被对CO2的吸收能力，单位为万吨；NPPijt为第i个省份第j个地级行政区第t年的净初级生产力。

（3）碳平衡测度。采用碳赤字指数表征城市的碳平衡状态，其计算公式为：

式中：CDijt为第i个省份第j个地级行政区第t年的碳赤字指数。当CDijt＜0 时，城市碳循环处于碳汇盈余状态；当CDijt=0 时，城市碳循环处于失衡的临界状态；当CDijt＞0 时，城市碳循环处于失衡状态。

2.2 考虑资源型城市损益偏离特征的碳排放数据修正

资源型地区的损益偏离实质是从生产者责任视角划分减排责任产生的环境不公平。资源型地区与非资源型地区的关系类似于国际贸易中发展中国家与发达国家的关系，能源贸易的隐含碳由消费者承担更加公平[26-27]。根据城市间能源资源贸易情况将黄河流域资源型城市因能源资源外输产生的本地碳排放调整到流域内消费这些能源资源的非资源型城市。黄河流域城市碳排放的修正方法如下：对于资源型城市，碳排放的修正公式为：

对于非资源型城市，碳排放的修正公式为：

资源型城市外输能源资源产生的本地碳排放的计算公式如下：

式中：CEi为资源型城市i的碳排放量；λi为资源型城市i碳排放调减系数。

由于缺乏黄河流域资源型城市与非资源型城市间矿产资源贸易数据，参考黄河流域省级层面能源调出情况设置资源型城市碳排放调减系数。山西省是我国重要的能源资源外输基地，除省会太原外，其余地市均被界定为资源型城市，其能源资源外输强度排在流域前列。因此，本文根据山西省的能源外输情况确定黄河流域资源型城市碳排放调减系数上限值λ=0.15。城市采矿业区位商越高说明该城市资源型产业越集中，能源资源外输能力越强，损益偏离现象越严重，需要调减的碳排放比例越大。根据2003—2018 年采矿业区位商均值的大小，采用等间隔分类法将黄河流域42 个资源型城市的碳排放调减系数分为3 类，具体分类如表1 所示。

表1 黄河流域资源型城市碳排放调减系数

消费者责任视角下，资源型城市调减的这部分碳排放根据能源贸易情况转移到非资源型城市。引力模型是分析地区间贸易流量的常用模型，PÖYHÖNEN[28]探索性地将引力模型用于国家间贸易流的研究。反映地区间贸易流的引力模型可以表述为：贸易流量的规模与两个地区的经济规模成正比而与地区间的距离成反比[29]。本文采用引力模型模拟黄河流域资源型城市对非资源型城市的资源输出强度，计算公式如下：

式中：REij为资源型城市i对非资源型城市j的能源资源输出强度；GDPi和GDPj分别为资源型城市i和非资源型城市j的地区生产总值；dij为资源型城市i与非资源型城市j的距离，以市政府所在地间的距离表示；n为调节系数，分别取2、1、1/2、1/4 等，当n=1/2 时计算结果更加符合现实情况。

非资源城市j需要承担来自资源型城市i因能源资源外输产生的碳排放为：

非资源城市j需要承担来自黄河流域所有资源型城市的碳排放为：

2.3 基于相对剥夺系数的历史碳排放权分配

碳补偿既要实现对生态功能区和生态盈余区的补偿，又要充分保证各地区平等发展的权利，不能伤害地区发展的积极性。因此，碳排放权不能简单地以各城市的自然碳汇量来表征，城市碳排放权的分配除了依据碳汇能力外还要考虑其承载的人口、历史排放、经济贡献等多种因素。借鉴碳配额初始分配的思想，参考杨超等[30]的研究，选择等人均、等产出、历史排放、碳汇能力和等空间五大原则对2003—2018 年黄河流域碳排放权进行重新分配。

单一原则下黄河流域碳排放权的分配方法如式（11）～（15）所示：

各原则权重的大小对碳排放权分配和补偿结果至关重要。目前，多原则碳排放权分配研究中常用的确权方法有层次分析法和熵权法等。以上方法不管是主观确权还是客观确权，主要是从决策者角度出发，没有考虑城市的公平感和接受度。本文从城市对分配方案的公平感和接受度出发，基于相对剥夺系数确定各原则的权重，按照公平感越差权重越小的标准赋权。wk表示各原则的权重，θk表示各原则下的相对剥夺系数，函数wk=f(θk)需要满足的条件为值域为(0,1)且单调递减，考虑上述约束条件选择概率函数计算各原则的权重，

综合五大原则的碳排放权分配方法为：

式中：Qi为兼顾五大原则后城市i获得的历史碳排放权；分别为等人均、等产出、历史排放、碳汇能力和等空间原则下城市i获得的碳排放权；w1、w2、w3、w4、w5分别为上述五大原则对应的权重。

2.4 碳补偿金额与补偿优先级计算

（1）碳补偿金额。城市碳补偿金额的计算方法如下：

式（18）、（19）中：CCVi为城市i支付或获得的碳补偿金额；为城市i修正后的相对碳赤字；CP为标准碳价；为城市i修正后的碳排放量；Qi为综合五大原则后城市i获得的碳排放权。

目前确定标准碳价应用较多的方法是取碳市场交易的均价，但由于我国碳交易前期以试点形式开展，市场和交易机制不完善导致不同研究中的标准碳价差别较大。此外，考虑到黄河流域没有碳交易试点，本文参考万伦来等[16]的研究，根据《2018 年中国碳价调查》结果，将研究期内黄河流域标准碳价定为51 元/吨。据财新网数据，全国七个碳交易试点碳价的加权均值在40 元/吨左右，全国碳市场初期的碳价将在每吨30～60 元区间浮动。因此，本文确定的标准碳价能够较好地反映碳汇价值。

（2）碳补偿优先级。为了对城市实施碳补偿的迫切程度进行量化，参考王女杰等[31]提出的生态补偿优先级指数，依据碳补偿实施对城市经济发展影响的大小，确定黄河流域城市碳补偿优先级。计算公式如下：

式中：CCPi为城市i的碳补偿优先级指数；CCVi为城市i的碳补偿/受偿金额；GDPi为城市i的地区生产总值。当CCPi为正值时，该城市为碳补偿城市，其绝对值越小，说明该城市支付补偿金额对其经济发展的影响较小，应当率先支付补偿金额；当CCPi为负值时，该城市为碳受偿城市，其绝对值越大，说明该城市获得碳补偿金额对当地经济发展的影响较大，受偿迫切度高，应当优先获得补偿。

2.5 数据来源

2003—2018 年黄河流域夜间灯光数据下载于地球观测组（Earth Observation Group）官方网站（https://eogdata.mines.edu/products/vnl/），NPP 数据来源于美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration）网站提供的MODIS17A3 产品；资源型城市名单来源于《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020 年）》；城市市政府经纬度由百度地图坐标拾取系统（https://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html）获取；研究期内黄河流域各城市常住人口、地区生产总值、行政区面积等来源于2004—2019 年的《中国城市统计年鉴》、历年相关省份统计年鉴及城市统计公报。

3 黄河流域城市碳平衡与修正结果分析

3.1 黄河流域碳平衡测度结果

黄河流域整体的碳平衡变化趋势如图2 所示。2003—2018 年黄河流域碳排放总体呈先快速增长后缓慢增长的态势，2013 年之前流域经济增速快，资源市场处于繁荣期，碳排放增速较快。流域碳排放由2003 年的112 267 万吨增至2018 年的302 209 万吨，年均增长6.82%。流域碳汇总体呈波动增长态势，但与碳排放的增长相比，碳汇增幅较小，由2003 年的183 765 万吨增至2018 年的210 364 万吨，年均仅增长0.91%。黄河流域自然植被碳汇能力的缓慢提升难以完全吸收快速增加的碳排放，流域碳平衡于2007 年首次被打破，到2018年碳赤字已增至91 845 万吨。

图2 2003—2018年黄河流域碳排放、碳汇和碳赤字变化

黄河流域市域碳平衡空间演化如图3 所示。2003 年黄河流域90 个地级行政区中有36 个出现碳赤字，赤字率为40%，碳赤字城市主要分布在山东半岛、中原城市群和西部省会等发达地区；有54 个城市处于碳汇盈余状态，盈余城市主要位于西部边远地区和少数民族聚居区，阿拉善、玉树、陇南、酒泉、海西等地的盈余量较大。到2018 年黄河流域有56 个城市出现碳赤字，赤字率达到62%，碳赤字格局东高西低，空间上由零星点状分布逐步扩散为连片带状分布。从流域角度来看，碳赤字城市应当对碳汇盈余城市提供的碳汇服务付费，亟须建立流域横向碳补偿机制来缓解城市间的环境公平，促进流域协同减排。

图3 黄河流域市域碳平衡空间演化格局

3.2 黄河流域碳排放修正结果分析

修正前后黄河流域市域累计碳排放空间格局如图4所示。考虑资源型城市“能源资源外输，碳排放和生态破坏留存”的环境不公平特征修正后，资源型城市的碳排放根据其能源资源外输能力进行了调减，而非资源型城市的累计碳排放有了一定的增加，修正后黄河流域市域碳排放“东高西低”的总体格局依然稳定。局部来看，山西省的资源型城市碳排放变化较为明显，临汾市和晋中市的碳排放从50 001～80 000 类别下降到了20 001～50 000 类别，经过修正资源型城市的环境不公平问题得到一定程度的缓解。

图4 修正前后的2003—2018年黄河流域市域累计碳排放空间格局

为了进一步观察修正对黄河流域资源型城市与非资源型城市碳排放量产生的影响，对黄河流域城市碳排放的变化情况进行统计。由表2 可知，黄河流域资源型城市共有166 157 万吨历史碳排放被转移到了非资源型城市，占到了资源型城市排放总量的9.89%。非资源型城市调增排在前十位的有一半为省会城市，分别为郑州、济南、西安、呼和浩特和太原，其中郑州调增最多为15 876 万吨，其余五个城市均位于下游的山东省，分别为青岛、烟台、潍坊、德州和聊城。资源型城市碳排放调减量排在前十位的以成熟型和成长型资源型城市为主，其中调减最多的城市为鄂尔多斯，调减量为12 616 万吨，有五个城市位于山西省，分别为大同、长治、晋中、朔州和吕梁。

表2 修正后黄河流域城市累计碳排放量变化

3.3 黄河流域碳排放权分配结果分析

黄河流域碳排放权分配结果如图5 所示。等人均原则下，黄河流域城市获得的碳排放权自东往西逐级递减，结合我国人口地理分界线“胡焕庸线”来看，整体位于胡焕庸线东南半壁的山东、河南、陕西和山西等省份的城市人口分布集中，获得的碳排放权高于西北半壁的城市；等产出原则下的分配结果整体也呈“东高西低”格局，但逐级递减的特征不太明显，下游山东和河南的城市明显高于其他地区，其他省份除省会城市获得的排放权较多外，研究期内鄂尔多斯、包头和榆林等地经济发展迅速，获得的排放权明显高于周边城市；历史排放原则下，碳排放权空间格局呈现出“东北高西南低”的特点，由于碳排放量与地区人口数量和经济产出的关系密切，历史排放原则下东部地区获得了较多的排放权，与等人均和等产出原则下的分配结果保持较高的一致性，而山西、内蒙古等省份的城市经济和人口总量并不是很大，却排放了较高的碳排放，这与当地大力发展资源型经济密切相关；碳汇能力和等空间原则下的分配结果比较接近，整体均呈“西高东低”的空间分布特征，青海等地的生态功能区获得了较多的碳排放权，陕西商洛、安康等地尽管空间面积不大，但由于其降水充沛，生态本底良好，碳汇能力原则下获得的碳排放权明显高于其他城市。不同原则下碳排放权分配结果存在明显的个体差异，这种差异会使城市或多或少产生不公平感受。整体而言，人口较多、经济总量较大、历史排放较多的下游地区更倾向于前三种原则，而空间面积较大、碳汇能力较强的上游地区更倾向于后两个原则。与单一原则相比，综合加权方案的分配结果既体现了对地区经济、人口和历史排放的现实尊重，又突出了排放空间和碳汇能力对排放权利获取的限制，综合五大原则后城市间碳排放权分配结果差异变小，提高了分配结果的整体公平性。

图5 黄河流域碳排放权分配结果

3.4 修正前后黄河流域市域碳平衡格局对比分析

修正前后的黄河流域市域累计碳赤字见图6。经过修正，碳赤字的范围由-121 611～177 503 缩小到-79 489～117 583，城市间的差异被适当弱化。修正前，表现为碳赤字的城市有55 个，其中郑州市的碳赤字量最大，为177 503 万吨，表现为碳盈余的城市有35 个，其中玉树州的盈余量最大，为121 611 万吨。修正后，碳赤字城市增至57 个，其中郑州市的碳赤字量仍然最大但下降到了117 583 万吨，碳盈余城市下降至33 个，其中海西州的盈余量最大，为79 489 万吨。经过修正，碳赤字变化较为明显的城市主要有陕西省南部的商洛、安康和汉中以及甘肃省南部的陇南和甘南，这些地区由于经济贡献、人口承载和历史排放较少，综合原则下获得的碳排放权有所减少。经过修正，个别城市的碳补偿主客体地位发生了变化，忻州、乌兰察布、延安和固原由碳盈余城市变成了碳赤字城市，泰安和平顶山则由碳赤字城市调整为碳盈余城市。修正后的碳赤字，一方面考虑了资源型城市的环境不公平特征，另一方面综合多项原则充分考虑了各城市的公平感受，修正结果保持了中下游地区赤字高于中上游的趋势，中下游地区经济相对发达，能够保证流域横向碳补偿的顺利开展。

图6 修正前后黄河流域累计碳赤字空间格局

4 黄河流域市域横向碳补偿结果分析

4.1 黄河流域城市碳补偿金额分析

黄河流域市域横向碳补偿金额如图7 所示。整体来看，黄河流域市域横向碳补偿呈现“东北补偿西南，中下游补偿上游”的空间格局。城市层面，省会等发达城市需要支付的补偿金额明显高于其他地区，其中郑州市的碳支付金额最大，为5 996 708 万元，而上游地广人稀、经济欠发达城市获得的补偿金额明显高于其他地区，其中海西州的碳受偿额度最大，为4 053 942 万元。分省统计结果显示，青海、甘肃、陕西为碳受偿省份，山东、山西、河南、内蒙古（蒙西）和宁夏为碳支付省份。其中，青海省获得的补偿金额最多，这是因为青海省内有可可西里自然保护区、三江源自然保护区等一大批国家级自然保护区，且人口稀少，碳汇盈余量最大，补偿结果能够对青海省为保护流域碳平衡而丧失发展的机会成本进行补偿。山东省需要支付的补偿资金最多，这是因为山东省位于东部沿海，经济总量已突破8 万亿元，位于流域之首，但碳汇总量有限，碳赤字量最大，需要承担的补偿责任最大。

4.2 黄河流域城市碳补偿优先级分类

根据城市碳补偿优先级指数的大小将黄河流域城市分为优先受偿区、一般受偿区、率先支付区和一般支付区四类，如图8 所示。优先受偿区主要分布在黄河上游，青海省整体位于该类别，其中玉树州获得的碳补偿金额占当地生产总值的比重最高为31.89%。这些地区经济水平相对落后，碳汇资源丰富，获得的碳补偿金额占当地生产总值的比重较大，开展碳补偿对当地经济发展和生态保护的影响较大，应当优先考虑对这些城市进行补偿。一般受偿区主要分布在甘肃省、陕西南部和河南南部，这些城市获得的碳补偿金额占当地生产总值的比重相对较小，获得补偿的迫切程度弱于优先受偿区。率先支付区主要分布在黄河下游地区，这些城市经济总量较大，碳支付对城市自身经济社会发展的影响较小，应当率先支付。一般支付区分布较为广泛，主要分布在山西全境、宁夏大部、山东东部和北部，这些城市碳支付金额占地区生产总值的比重较高，碳支付对地区经济社会影响较大，支付难度较大。整体来看，黄河流域碳支付城市支付金额占地区生产总值的比重低于碳受偿城市获得补偿金额占地区生产总值的比重，开展黄河流域市域横向碳补偿能够实现中下游经济较发达地区对中上游生态功能区的转移支付，这部分资金从中下游地区转移到中上游地区能够发挥更大的作用，提升全流域社会福利和生态治理水平，符合卡尔多—希克斯改进。

图8 黄河流域城市碳补偿优先级分类

5 结论与建议

5.1 主要结论

“双碳”背景下，本文以黄河流域城市碳收支核算为基础，考虑资源型城市“能源资源外输，碳排放和生态破坏留存”的损益偏离特征，基于引力模型将流域内资源型城市因能源资源外输产生的本地碳排放调整到非资源型城市，然后基于相对剥夺系数综合等人均、等产出、历史排放、碳汇能力和等空间五大原则对黄河流域的碳排放权进行重新分配，最后基于修正后的碳平衡结果开展市域横向碳补偿研究。主要研究结论如下。

（1）研究期内黄河流域碳排放总体呈先快速增长后缓慢增长的态势，碳汇总体呈波动增长态势，碳汇的增速远低于碳排放的增长，流域自然植被碳汇能力的缓慢提升难以完全吸收快速增加的碳排放，流域碳平衡于2007 年首次被打破。2003 年黄河流域城市碳赤字率为40%，赤字城市主要分布在山东半岛、中原城市群和西部省会等发达地区，盈余城市主要位于西部边远地区和少数民族聚居区。2018年黄河流域碳赤字率达到62%，碳赤字格局东高西低，空间上由零星点状分布逐步扩散为连片带状分布。

（2）考虑资源型城市的环境公平基于消费者责任视角对碳排放数据修正后，黄河流域资源型城市有166 157 万吨历史碳排放被调整到了非资源型城市，资源型城市碳排放调减量排在前十位的以成熟型和成长型资源型城市为主，非资源型城市调增量排在前十位的以省会城市为主。与单一原则下的碳排放权分配结果相比，基于相对剥夺系数兼顾五大分配原则提高了城市对分配结果的公平感和接受度。经过修正，城市间碳赤字的差异被适当弱化，个别城市碳补偿的主客体地位发生转换。

（3）黄河流域市域横向碳补偿呈现“东北补偿西南，中下游补偿上游”的空间格局。城市层面，省会等发达城市需要支付的补偿金额明显高于其他地区，其中郑州市的碳支付金额最大，而上游地广人稀、经济欠发达城市获得的补偿金额明显高于其他地区，其中海西州的碳受偿额度最大。分省统计结果显示，青海、甘肃、陕西为碳受偿省份，山东、山西、河南、内蒙古（蒙西）和宁夏为碳支付省份，其中，青海省获得的补偿最多，山东省需要支付的金额最多。

（4）以玉树州为代表的经济欠发达的上游碳汇盈余区应当优先受偿，以下游威海等经济较发达且补偿金额对城市经济发展影响较小的城市应当率先支付。整体来看，碳补偿区支付金额占地区生产总值的比重低于碳受偿区获得补偿金额占地区生产总值的比重，黄河流域横向碳补偿能够实现中下游经济较发达地区对中上游生态功能区的转移支付，这部分资金从中下游地区转移到中上游地区能够提升全流域社会福利和生态治理水平，符合卡尔多—希克斯改进。

5.2 政策建议

（1）建立专门的黄河流域碳补偿监管部门和履约平台。黄河流域尚未建立与流域碳排放协同治理相关的机构和平台，目前流域层面的管理机构主要为水利部黄河水利委员会，其主要职能是围绕水资源开展黄河流域水资源开发与利用、保护与治理、水政监察和水行政执法等工作，不能满足黄河流域实施横向碳补偿的现实需要。为了保障流域碳补偿工作的开展，应在黄河水利委员会下增设相关职能部门或在国家层面设立专门的监管机构主管流域横向碳补偿工作。此外，为了方便黄河流域碳补偿工作的开展，应建立黄河流域碳补偿履约平台，监测黄河流域城市横向碳补偿的履约情况，及时总结和评价碳补偿效果。

（2）构建纵向碳补偿与横向碳补偿的联动机制。黄河流域横向碳补偿按照“谁赤字谁付费，谁盈余谁受偿”的原则，通过流域城市间的利益让渡推动流域低碳协同发展。从全国范围来看，黄河流域是我国的生态屏障和能源基地，也向流域外提供了大量的生态产品和能源资源，流域外地区也应当对黄河流域承担相应的补偿责任。因此，在流域内部横向补偿资金不足的情况下，应以纵向生态补偿和流域内外的横向补偿作为其重要补充。黄河流域碳补偿应当以横向碳补偿与纵向碳补偿双轮驱动，并建立两者高效运作的联动机制，明确两者的功能定位和补偿力度。

（3）通过多元化的补偿方式推动流域横向碳补偿。生态补偿的实践中往往更加重视经济形式的补偿，而忽视了非经济形式生态补偿的重要性。“输血式”的经济补偿与“造血式”的非经济补偿相比更加直接、快捷，但补偿效果“治标不治本”。因此，黄河流域横向碳补偿应以经济补偿形式为基础，构建多元化的补偿方式。经济形式的碳补偿通过地方政府间财政转移支付完成，也可以引入市场手段，同时积极探索非经济形式的碳补偿，比如，发达的碳赤字城市可以通过对口扶贫、共建园区、低碳技术援助等形式来改善碳汇盈余区的经济水平和生态质量。

（4）完善流域横向碳补偿相关法规制度。尽管财政部和生态环境部等多部委联合印发的《支持引导黄河全流域建立横向生态补偿机制试点实施方案》明确提出要推动邻近省（区）加快建立起流域横向生态补偿机制，鼓励流域内部地区间开展碳补偿。但目前关于黄河流域横向碳补偿的法律法规和制度机制还处于空白阶段，城市的参与度难以保证。因此，在应对气候变化和黄河流域生态保护和高质量发展背景下，亟需围绕横向碳补偿建立相应的法规制度，对城市间的横向碳补偿行为进行监督和约束，保障流域横向碳补偿的顺利实施。