中国省际碳排放权的初始分配

裴晨雯 屈卓然 刘若彬

（北京师范大学，北京 100875）

1 文献综述

近年来，全球变暖带来的一系列问题日益凸显，人们对于全球变暖的关注也日渐增加。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）先后发表了六份全球气候变化评估报告，世界上每一个国家都有进行碳排放减排的义务。中国作为世界上最大的发展中国家，需要担当起大国减排的责任。中国区域经济的梯度特征与人口及地区分布的不均衡现实导致我国不同地区减排的责任也不同，这也符合《气候变化公约》中对于减排的“共同但有区别的责任原则”。

减排的落实实质上是对碳排放权的分配。碳排放权是指权利主体向大气排放温室气体的权利，实质上是一种气候环境资源使用权和发展权[1]。碳排放权的分配过程可以分为两步：碳排放权初始分配和碳排放权交易。碳排放权初始分配是指给予碳排放主体以一定的碳排放初始限额；碳排放权交易是指构建碳排放市场，“不足”购买“结余”。其中碳排放权初始配额分配是碳排放权交易市场有效开展的前提，从排放量化指标的行政化分配，转向以总量控制为目标，使市场机制在碳排放权配置上发挥决定性作用，进而以较低的社会成本实现温室气体排放控制目标。配额分配对中国减排目标的顺利完成和中国区域经济的可持续发展具有重大现实意义[2]。

近年来省际碳排放权的初始分配也是国内外公众和学者研究的热点，碳排放权的分配可以分为两种，无偿分配和有偿分配。拍卖分配是有偿分配的一种，其本质是运用价格机制和拍卖手段，使碳排放权这种“环境商品”在碳排放权交易的初始阶段体现出更多的市场性与公平性[3]。国外学者多从拍卖分配的方式方法上进行研究。张文秀，邓茂芝，周剑（2019）从论述碳排放权配额拍卖机制研究的进展情况发现，目前全球学者对于在碳排放权配额分配中引入拍卖机制的看法是对立的，一部分学者认为拍卖机制是目前至未来全球碳排放权配额分配的主流方法，而另一部分学者则认为拍卖机制存在诸多不完善、不可靠的问题待解决[4]，因此在本文暂不详细介绍有偿分配碳排放权的方法。无偿分配碳排放权的现有研究可以分为四类，分别是祖父法、以公平关系为基准的方法、基于效率的DEA法、多指标综合方法。

尽管已有的文献为本文的研究提供了重要的参考价值，但是很多问题急需要被解决。比如考虑原则不全面，计算综合指标权重方法不完善等等。本文将依据经济效率、公平、责任原则、减排潜力原则，用熵值法计算各部分权重，最终加权求和得出中国各省域在减排方面的碳排放强度，再根据我国2030年的减排目标，最终找出一种考虑因素较全面、较合理的省际初始分配方案，为二级碳交易市场的机制稳健运行提供一定的理论参考，有利于维护社会的稳定和经济的健康运行，激励碳排放主体加大技术创新，实现转型升级，从而从根本上减少碳排放量，保护生态环境。

2 研究方法与数据来源

2.1 碳排放分配原则与数据定义

据经济效率、公平、责任原则、减排潜力原则，本文分别选取碳排放强度、人均CO2排放量、历史累计CO2排放量以及每单位工业增加值的CO2排放量作为指标进行碳限额配置。基于我国现阶段的碳排放强度减排指标，可以以2005年作为基准年推算出我国2030年总的碳排放限额。由于中国碳核算数据库中各省级行政区的碳排放数据更新至2017年，因此 以2017年为计算基准年计算2030年全国各省级行政区的减排目标。考虑到西藏藏族自治区碳排放数据不准确以及碳排放水平较低，另外台湾省未纳入我国减排计划，本章只对我国三十个省级行政区进行限额分配。下面对此次考虑到的四个原则指标进行解释，图1。[5]

图1 碳排放分配限额的原则与指标

第一，经济效率原则，考虑到的是每单位GDP值的CO2排放量。一个地区的碳排放强度表示为其二氧化碳排放量与GDP的比值，它代表了一个地区的在进行碳排放时经济效益水平。我们使用2017年各省级行政区碳排放强度作为经济效率原则限额指标，数据来源于中国碳核算数据库[6]与《中国统计年鉴》[7]。

第二，公平原则，考虑到的是每一个人能公平享有的CO2排放权利。一个地区的碳排放量与人口的比值可以代表这个地区代内使用大气资源的权利，当一个地区的人均CO2排放量较高时，其享有的权利是高于其他地区的，因此这个地区也有义务将这些大气资源分配给其他享有较少大气资源使用权利的地区。文章使用2017年各省级行政区人均CO2排放量作为公平原则限额指标，数据来源于中国碳核算数据库与中国统计年鉴。

第三，责任原则，考虑到的是每个地区对过去造成的污染所需承担的减排责任。一个地区的历史碳排放量代表了其对大气已经造成的污染，当它过去对大气造成了较多的二氧化碳排放时，有更大的责任进行减排，这也体现了谁污染谁治理的原则。因此我们使用2008年-2017年十年间的二氧化碳总排放量来作为责任原则限额指标，数据来源于中国碳核算数据库。

第四，减排潜力原则，考虑到的是工业部门所具有的减排潜力。在我国，工业部门的碳排放量巨大，是其他产业的数倍之多；加上工业部门仍然存在产业结构落后、减排技术不足的问题，因此工业部门有更大的潜力进行优化升级，提高工业经济效率。因此我们使用2017年各省级行政区每单位工业增加值的二氧化碳排放量作为减排潜力原则限额指标，数据来源于中国国家统计局。

基于2005年碳排放强度，我们根据2020年10月28日上午生态环境部召开的10月例行新闻发布会中提到的2030年减排目标，以及我国未来十年GDP增长速率预测，计算得到2030年碳排放限额。

2.2 碳排放限额配置的熵值法

熵值法是常用的多指标模型权重计算参考。在信息论中，熵是对不确定性的一种度量，根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。因此我们使用熵值法来判断经济效率、公平、责任、减排潜力四个指标各自的离散程度，并据此对每个指标赋予权重。

首先我们根据熵值法建立三十个省级行政区关于四个指标的矩阵：

其中，xij代表i省j指标的值，其中i=1,2,3……30；j=1,2,3,4。

由于各个指标所用计量单位有所不同，我们使用数据平移和同质化将这些数据标准化至[1,2]的区间内。

由此我们可以得到标准化后的Z矩阵：

四个j指标的熵值可由矩阵计算得来：

四个指标的权重为：

我国在“十二五”期间GDP平均增长速率为7%，“十三五”时期GDP平均增长速率为6.5%左右。根据学者预测，接下来十年我国GDP增长进入缓速平稳增长期，GDP平均增长速率为5%左右。假定我国2030年的减排目标得以实现，则根据2005年我国碳排放强度以及2019年我国国内生产总值可得到2030年我国碳排放限额：

2017年-2030年我国碳排放增量为：

2017年-2030年i省的碳排放增量为：

2030年i省的碳排放限额为：

2030年i省碳排放限额占全国的比例：

2017年-2030年i省的碳排放限额占比变化：

2.3 使用熵值法得到的碳排放限额配置

根据熵值法得到经济效率、公平、责任、减排潜力四个指标的权重分别为0.219 、0.266 、0.238 、0.277 。其中工业减排潜力的权重最大，即在进行减排限额以及产业规划时应重点考虑工业部门减排潜能。根据上述方程，得到各省级行政区的各项数据值，并据此作图分析。

3 结果与分析

3.1 2030年我国各省级行政区碳排放初始分配额

依据所求得的2030年各省级行政区碳排放初始分配额，制作分级渲染地图（图2）。

图2 2030年我国各省级行政区碳排放初始分配额

河北、山东、江苏位于第一梯队，得到最多的碳排放初始分配额。他们碳排放分配增量的排名均不靠前，均属于第四梯队，但由于基准年（2017年）的碳排放额很高，所以2030年的碳排放初始分配额最高。内蒙古、辽宁、山西、河南、广东位于第二梯队。新疆、四川、湖北、湖南、安徽、浙江位于第三梯队。黑龙江、吉林、陕西、重庆、贵州、云南、广西、江西、上海、福建位于第四梯队。北京、天津、青海、甘肃、宁夏位于第五梯队。它们基准年的碳排放分配额较小，所以2030年的碳排放分配额最少。

3.2 相对于2017年，2030年我国各省级行政区碳排放初始分配额的占比变化

根据相对于2017年，2030年我国各省级行政区碳排放初始分配额的占比变化制作分级地图（图3）。此图可反应我国碳排放分配格局的变化。

图3 相对于2017年，2030年我国各省级行政区碳排放初始分配额的占比变化

分配额占比增加的省份中，青海、北京、海南分配额的占比增加最多。它们历史碳排放较少，基准年（2017年）碳排放量占全国总碳排放量的比例较低，又至2030年碳排放初始分配额的增加值较大，所以配额占比出现明显提升。第一梯队四省2030年的碳排放初始分配额均较大，其中河北、山东、江苏均位于第一梯队，内蒙古位于第二梯队。但相对于2017年其占比却明显减小，说明其“绝对优势地位”正在改变，体现了公平、责任的原则。

4 结论与讨论

4.1 结论

4.1.1 相对于2017年，2030年碳排放初始分配额增量而言，北京、重庆、江西、福建、广西位于第一梯队，将获得最多的碳排放初始分配增量。内蒙古、宁夏属于第五梯队，获得的配额增量最小。

4.1.2 就2030年我国各省级行政区碳排放初始分配额而言，河北、山东、江苏位于第一梯队，得到最多的碳排放初始分配额。北京、天津、青海、甘肃、宁夏位于第五梯队，获得的配额最少。

4.1.3 相对于2017年，2030年我国各省级行政区碳排放初始分配额的占比变化而言，青海、北京、海南分配额的占比增加最多，内蒙古、河北、山东、江苏占比减小最多。

4.2 讨论

本文依据经济效率、公平、责任原则、减排潜力原则，以碳排放强度、人均碳排放量、历史累计碳排放量、每单位工业增加值的CO2排放量为指标，用熵值法计算各部分权重，最终加权求和得出中国各省域在减排方面的碳排放强度，再根据我国2030年的减排目标，最终计算出各省份分配的碳排放权。

本文优点在于综合了多项碳排放权分配原则，相对单独考虑单一原则与指标的研究要更加综合，更加靠近现实。但论文也存在不可忽视的缺点，需要进一步深入研究：①未考虑可行性问题，没有考虑按照本文模型进行分配之后对于各省级行政区经济发展的负面影响是否最小，在现实中难以说服相关政府领导落实相关政策。之后可以考虑用DEA模型进行投入产出最佳效率的迭代[8]。②本文采用熵值法确定不同原则的权重大小，虽然摒除了人为判断对指标大小的影响，但熵值法过于关注数据本身，以放大数据差异大小以确定权重的形式可能与复杂的现实人类社会系统不相符合。③在得出碳排放权的分配方案之后，本文未将方案与四个原则（经济效率、公平、责任原则、减排潜力原则）进行对应，以验证最终方案是否在较大程度上满足各个原则的要求。初始分配并不是碳排放权分配的终点。在此之后要构建碳排放市场，以“不足”购买“结余”[9]。出售者可以将盈余的碳排放份额转换为资金，支持其进一步的发展。而购买者需要为获取更多的碳排放额付出代价，从而增强其技术改造和产业升级的动力。减排意味着一定的发展压力，这就要求碳排放主体加大技术创新，实现转型升级，从而从根本上减少碳排放量，保护生态环境，这才是实行碳排放权分配制度的初衷。