碳源视角下中国碳排放的地区差距及其结构分解

刘华军 石印 雷名雨

摘要 厘清碳排放地区差距的来源不仅有助于深入理解碳排放的地区差距特征，也有助于科学合理地制定和实施碳减排政策。本文基于CEADs发布的1997—2016年中国省级表观碳排放清单，利用Dagum基尼系数及方差分解方法，从碳源视角出发，探讨了中国碳排放的地区差距及其来源。研究发现：①关于总体及碳源碳排放的地区差距，天然气消费碳排放的地区差距最大，而水泥生产碳排放的地区差距程度最小。②关于总体及碳源碳排放的空间结构，无论是总体碳排放还是原煤消费、天然气消费、水泥生产的碳排放，其地区差距的主要空间来源均为地区间差距，而原油消费碳排放的地区差距主要来源于超变密度。③关于总体及碳源碳排放的要素结构，原煤消费碳排放的地区差距对总体碳排放地区差距的贡献率最高，而水泥生产碳排放的地区差距贡献率最小。④关于总体及碳源碳排放的空间-要素结构，原煤消费、原油消费、天然气消费以及水泥生产碳排放的整体、地区间以及地区内差距能够较好地解释总体碳排放的地区差距，但上述四种碳源的超变密度对总体碳排放的超变密度解释能力较低。本文从空间结构、要素结构以及空间-要素结构等三重维度，考察了碳排放的地区差距及其结构分解问题，为差异化地制定碳减排和碳源碳减排政策提供了实证依据，也为加速形成区域减排路径和加快推进绿色低碳转型提供了决策参考。

关键词 二氧化碳排放;地区差距;Dagum基尼系数;结构分解

中图分类号 F062.2

文献标识码 A文章编号 1002-2104（2019）08-0087-07DOI：10.12062/cpre.20190310

中国作为全球最大的碳排放国家，面临着巨大的减排压力。已有研究表明，碳排放的来源（以下简称“碳源”）主要包括一次能源消费和水泥生产。然而，由于地区经济的发展阶段与生产结构存在突出的不平衡特征，同一碳源在不同区域能够带来差异化的碳排放水平，碳排放呈现出显著的地区差距特征，给中国加速实现碳减排目标提出了严峻挑战。衡量、估计和协调碳排放地区差距[1]，对加速实现中国绿色低碳转型尤为重要。为此，不仅需要从整体视角出发准确把握碳排放的空间不平衡特征，同时也要从碳源视角出发深度挖掘碳排放地区差距的主要来源，从而为制定和实施差异化的区域碳减排路径提供经验证据与决策参考。

碳排放的地区差距问题已经受到了国内外学者的广泛关注。从研究指标和研究方法上看，现有研究多聚焦于总体碳排放，选取碳排放总量、碳排放强度以及人均碳排放等指标[2-4]，采用变异系数、基尼系数、Theil指数等方法[5-7]，衡量和探究总体碳排放的整体差距、地区内差距以及地区间差距。从已有研究进展看，现有研究尚未立足于碳源视角考察碳排放的地区差距问题，难以揭示不同碳源碳排放的空间不平衡特征，也无法考察不同碳源碳排放的地区差距对总体碳排放地区差距的贡献度。因此，从碳源视角出发重新审视碳排放的地区差距问题，不仅有助于补充和拓展已有研究，而且也有助于加深对碳排放地区差距及其来源的理解。

与已有研究不同，本文尝试从碳源视角出发，采用CEADs提供的1997—2016年中国省级碳排放清单，借助Dagum基尼系数与方差分解方法，揭示碳排放和碳源碳排放的地区差距特征，并从空间结构、要素结构以及空间-要素结构等三重维度，考察碳排放地区差距的来源。本研究不仅为差异化地制定碳减排和碳源碳减排政策提供了实证依据，同时也为加速形成区域减排路径以及加快推进中国绿色低碳转型提供了理论参考。

1 方法與数据

1.1 方法

（1）基尼系数及其分解方法。本文采用了Dagum[8]提出的基尼系数及其按子群分解的方法。该方法将总的地区差距分解为地区内基尼系数、地区间基尼系数和超变密度三部分，分别衡量了地区内差距、地区间差距以及变量的跨群交叉程度。

（2）方差分解。本文采用方差分解方法探究中国碳排放地区差距的要素结构。方差分解的具体思路如公式（1）（2）（3）所示[9]。其中，E表示总体碳排放，Ei表示第i种碳源的碳排放（i=1，2，…，n），Var（E）为总体碳排放的方差，Cov（E，Ei）为总体碳排放与第i种碳源碳排放之间的协方差。公式（1）表示将总体碳排放分解为n种碳源的碳排放Ei。公式（2）在公式（1）的基础上对总体碳排放的方差进行分解，公式（3）则在公式（2）的基础上，两边同除Var（E），求解得到碳源碳排放差距对总体碳排放差距的贡献率Ui。

E=∑ni=1Ei（1）

Var（E）=∑ni=1Cov（E，Ei）（2）

Ui=Cov（E，Ei）Var（E），∑ni=1Ui=1（3）

1.2 数据来源及处理

本文以省份为研究单位，并按照国家统计局的标准，将30个省份（因数据可得性等原因，研究不包括西藏及港澳台地区）按地理位置和经济发展水平区分为东中西三大地区。东部地区包括北京、天津、河北、山东、江苏、浙江、辽宁、上海、福建、广东、海南等11个省份;中部地区包括吉林、山西、河南、湖北、湖南、安徽、江西、黑龙江等8个省份;西部地区包括陕西、甘肃、宁夏、内蒙古、广西、云南、四川、重庆、贵州、青海、新疆等11个省份。为了考察碳排放的地区差距及其来源，本文以1997—2016年各省份的总体碳排放强度以及各碳源碳排放强度作为研究指标，具体表示为碳排放量与实际GDP的比值。其中，碳排放量来源于中国碳排放数据库（China Emission Accounts and Datasets，CEADs）提供的中国省级碳排放清单（http：//www.ceads.net/data/），该数据是基于表观能耗估算方法和更新的碳排放因子测算得出[10]，能够有效减少中国碳排放数据的不确定性，并且包含了化石燃料消费的碳排放数据及水泥生产的碳排放数据。各省份GDP来源于《中国统计年鉴》，并按照2005年不变价格进行消胀处理。

2 碳源视角下碳排放的地区差距

2.1 总体碳排放的地区差距

图1展示了1997—2016年总体碳排放的地区差距及其演进趋势。总体碳排放存在着较为明显的地区差距，并且其总体基尼系数从0.322上升至0.457。从地区差距的演进趋势看，1997—2007年间，总体碳排放的地区差距围绕0.3左右上下波动，演变态势较为平稳。在这一阶段，无论是东部、中部还是西部，均将经济的快速发展视为主要目标，对碳排放的约束并不严格，各地区碳排放的相对差距并未产生较大变化。2007—2016年，总体碳排放的地区差距呈现出明显的上升趋势，这与地区经济发展观念的转变密切相关。近年来，随着各地区资源环境约束日益趋紧，东部经济发达地区开始重视绿色低碳经济发展，大力发展清洁低碳技术，而中西部等后发地区承接了大量由东部地区转出的高耗能、高污染企业，导致总体碳排放的地区差距逐渐扩大。

2.2 碳源碳排放的地区差距

图2展示了1997—2016年碳源碳排放的地区差距及其演进趋势。天然气消费碳排放的地区差距从0.734持续降低至0.462，这一走势与国家能源战略的推进密切相关。能源的清洁替代是一次能源供应结构变化的必然趋势，作为化石能源中的清洁能源，天然气正逐渐成为中国现代清洁能源体系的主体能源，各地区对天然气的消费需求也不断增加，使得由天然气消费而产生的碳排放地区差距将逐渐缩小。此外，不同地区的低碳减排技术水平并不一致。以2016年为例，与中部地区（43.84亿m3）和西部地区（61.76亿m3）的天然气消费体量相比，尽管东部地区天然气消费体量较大（95.79亿m3），但其清洁脱碳技术也更为先进，这进一步缩小了地区之间由天然气消费产生的碳排放差距。与天然气相比，原油消费碳排放的地区差距尽管也呈现出微小的下降趋势，但总体变化趋势较为平稳，地区差距从0.543降至0.504，這意味着在任何地区，原油在一次能源消费中始终占据着稳定地位。但随着东部地区的产业结构逐渐由二产转向三产，同时中西部地区的工业化进程不断推进，三大地区在原油消费上的地区差距将不断缩小，原油消费产生的碳排放在地区之间也将趋于收敛。原煤消费以及水泥生产带来的碳排放其地区差距均出现了明显的上升趋势，前者的基尼系数由0.357上升至0.537，后者由0.214上升至0.362，这或许是受到了三大地区产业结构变迁的影响。对于原煤消费带来的碳排放而言，目前，中西部地区部分省份的经济增长仍然以煤炭消费作为重要驱动力量，而东部地区则进入了产业结构服务化阶段，煤炭消费量逐渐减少，使得煤炭消费碳排放在三大地区之间的差距呈现出扩大态势。对于水泥生产带来的碳排放而言，近年来水泥行业产能过剩，结构性矛盾、总量压力等问题日益突出，水泥行业已进入供给侧结构性改革的主要关口。然而，与东部地区相比，中西部地区仍然处于工业化进程，水泥产业呈现出向中西部地区转移的趋势，使得中西部地区水泥生产的碳排放上升，而东部地区碳排放下降，造成水泥生产碳排放的地区差距逐渐扩大。

结合图1和图2，从碳排放地区差距的相对水平来看，一次能源消费碳排放的地区差距普遍高于总体碳排放，而水泥生产碳排放却始终低于总体碳排放。这意味着总体碳排放的地区差距主要受到一次能源消费的拉升影响。从碳排放地区差距的时间演变来看，仅有天然气和原油催生的碳排放地区差距呈现下降趋势，而总体碳排放以及原煤消费、水泥生产碳排放的地区差距表现出上升态势。综合来看，总体碳排放与原煤消费碳排放的地区差距演变趋势基本一致，这在一定程度上说明，原煤消费碳排放是推动总体碳排放出现地区差距的影响力量。

3 碳源视角下碳排放地区差距的结构分解

3.1 空间结构分解

无论是对总体碳排放还是碳源碳排放而言，地区差距均是客观存在的现实。因此，为了进一步考察总体及碳源碳排放地区差距的空间来源，以形成具有地区针对性的减排路径，本文从空间结构出发，利用Dagum基尼系数将总体碳排放及碳源碳排放的地区差距分解为地区内差距、地区间差距和超变密度。图3展示了总体碳排放及碳源排放地区差距的空间来源及其贡献率。

根据图3，对于总体碳排放而言，在三种地区差距的空间来源中，地区间差距对总体碳排放地区差距的贡献率呈现出先上升后下降的演变趋势，地区内差距的贡献率基本保持稳定，而超变密度的贡献率表现出先下降后上升的变化态势。综合来看，碳排放的地区间差距正逐渐缩小，但跨群交叉程度却有所提高，即碳排放水平较低的区域出现了碳排放水平较高的地区，而整体水平较高的区域出现了碳排放水平较低的地区，造成超变密度逐渐增加。综合来看，碳排放地区间差距仍然是总体差距的主要来源，这意味着差异化的地区减排策略对绿色低碳的区域协调发展极为必要。

对于各碳源碳排放的空间结构而言，由图3可以发现，原煤、天然气消费以及水泥生产的空间结构与总体碳排放基本一致，即地区间差距是造成碳排放空间不平衡的主要推手。其中，原煤与天然气消费碳排放地区差距的三种空间来源变化趋势与总体碳排放极为相似，但水泥生产碳排放的地区间差距贡献率呈现出持续上升的演变态势，这与水泥产业在地区间的转移、承接密不可分，换言之，区域间不平衡现象在水泥生产带来的碳排放中更为突出。与上述三种碳源带来的碳排放相比，对于原油消费碳排放的地区差距而言，其空间结构最为特殊。超变密度的贡献率相对较大，但是呈现下降趋势，与此同时，地区间差距逐渐增加，而地区内差距始终较为稳定，这意味着地区内同化现象更加明显，区域内的异常值逐渐趋于区域平均水平，但不同区域之间的碳减排进程以及相关政策的制定与实施进程出现了较大分异。

3.2 要素结构分解

原煤、原油、天然气消费以及水泥生产碳排放是总体碳排放的主要来源，或者可以称之为总体碳排放的重要组成要素。因此，为了进一步识别各碳源碳排放的地区差距对总体地区差距的影响程度，以提出具有针对性的碳源碳减排政策，本部分采用方差分解方法，从静态与动态视角出发，考察了总体碳排放地区差距的要素结构。在静态视角下，表1报告了碳源排放的地区差距对总体碳排放地区差距的贡献率。在动态视角下，图4展示了不同阶段内碳源碳排放地区差距的变动对总体碳排放地区差距变动的贡献率。

根据表1，从各碳源碳排放地区差距贡献率的平均水平看，原煤消费碳排放地区差距的平均贡献率为91.047%，这意味着原煤消费对总体碳排放地区差距的发

散效应最为显著。原油消费碳排放、天然气消费碳排放以及水泥生产碳排放地区差距的平均贡献率相对较小，分别为6.793%、1.310%以及0.839%。从各要素贡献率的相对水平来看，原煤消费碳排放地区差距的贡献率始终排在第一位，普遍保持在90%以上，这意味着不同地区原煤消费带来的碳排放存在较大差距，并且是影响总体碳排放地区差距的主要来源。对于原油、天然气和水泥生产等碳源，三者的贡献率都相对较小，这意味着各地区原油消费、天然气消费和水泥生产的碳排放水平较为均衡，对总体地区差距的影响并不明显。从各要素碳排放地区差距贡献率的变动情况上看，原煤消费碳排放地区差距的贡献率呈现先下降后上升的演变态势，而原油消费碳排放的地区差距贡献率则呈现出先上升后下降的变动趋势，天然气消费和水泥生产所带来碳排放的地区差距贡献率围绕1%的水平上下波动，上述结论意味着原煤消费和原油消费碳排放之间表现出此消彼长的变动趋势，换言之，原油消费和原煤消费可能存在替代关系。为了进一步考察碳源碳排放地区差距变动对总体地区差距变动的贡献程度，本文从动态视角出发，将样本时期跨度划人灵1997—2001、2001—2005、2005—2009、2009—2013、2013—2016等五个阶段，进一步考察碳排放地区差距变动的要素来源。根据图4，从地区差距的动态演进方向看，总体碳排放的地区差距仅在1997—2001年以及2013—2016年出现下降趋势，而在2001—2013年呈现出持续上升的态势。其中，原煤消费碳排放的地区差距始终与总体碳排放地区差距的变动方向保持一致，并且造成各阶段碳排放差距变动的主要推动力量。从碳源排放地区差距变动的贡献率水平看，原煤消费碳排放地区差距的变动主导了各个时期地区差距的增减变动，而其他碳源碳排放地区差距的变动对总体地区差距变动的贡献都相对较小。因此，原煤消费碳排放的地区差距不仅是总体碳排放地区差距的主要來源，其地区差距的变动也是影响总体碳排放地区差距变动的主要原因。

3.3 空间-要素结构分解

为了探究四种碳源碳排放对总体碳排放地区差距的

影响程度，本文将空间结构和要素结构相结合，从空间-要素结构角度，综合考察了1997—2016年总体碳排放地区差距与碳源碳排放地区差距的相关情况，详见表2。

从总体碳排放与碳源碳排放整体地区差距的相关性来看，原煤消费、水泥生产的碳排放地区差距与总体碳排放地区差距之间呈现正向变动趋势，这意味着两者所带来的碳排放地区差距对总体碳排放的空间不平衡特征有明显的促增作用。而原油消费和天然气消费带来的碳排放地区差距与总体碳排放的地区差距表现出负向变化特征，这意味着各地区原油消费和天然气消费所带来碳排放的相对变化，对整体碳排放的地区差距存在缓解效应。从总体碳排放与碳源碳排放地区内差距的相关性来看，总体碳排放地区内差距与原煤消费和水泥生产碳排放的地区内差距存在正相关关系，而原油和天然气消费碳排放的地区内差距则对总体碳排放的地区内差距存在负向影响。从总体碳排放与碳源碳排放地区间差距的相关性来看，原煤消费、原油消费和水泥生产碳排放的地区间差距对总体碳排放的地区间差距有明显的正向影响，而天然气消费的碳排放地区间差距对总体碳排放的地区间差距存在负相关关系。从总体碳排放与碳源碳排放超变密度的相关性来看，原油消费、天然气消费与水泥生产的碳排放对总体碳排放的超变密度解释能力较低，但原煤消费碳排放对总体碳排放的超变密度具有正向影响。

4 结论与政策启示

本文基于CEADs 1997—2016年中国省级表观碳排放清单，利用基尼系数测度了总体及四种碳源的碳排放地区差距程度，并采用方差分解和Dagum基尼系数分解及方差分解方法，在碳源的视角下，从空间结构、要素结构以及空间-要素结构等三重维度，考察了碳排放的地区差距及其结构分解问题。本文研究发现，从总体及碳源碳排放的地区差距上看，天然气消费碳排放的地区差距最大，而水泥生产碳排放的地区差距程度最小。从总体及碳源碳排放的空间结构上看，无论是总体碳排放还是原煤消费、天然气消费、水泥生产带来的碳排放，其地区差距的主要空间来源均为地区间差距，而原油消费带来的碳排放其地区差距主要来源于超变密度。从总体及碳源碳排放的要素结构上看，原煤消费的碳排放地区差距对总体碳排放的地

区差距贡献程度最高，其次为原油消费和天然气消费，而水泥生产碳排放的地区差距贡献率最小。从总体及碳源碳排放的空间-要素结构上看，原煤、原油、天然气以及水泥生产的整体、地区间以及地区内差距能够较好地解释总体碳排放的整体、地区间以及地区内差距，但上述四种碳源的超变密度对总体碳排放的超变密度解释能力较低。

上述结论为差异化地制定碳减排和碳源减排政策提供了实证依据，也为加速形成区域减排路径、加快推进绿色低碳转型提供了决策参考。首先，从空间结构上看，无论是总体碳排放还是碳源碳排放，均存在较为明显的地区差距特征。地区间差距是总体及碳源碳排放地区差距的主要空间来源，这意味着各地区必须要结合本地经济发展、地理位置以及产业结构等多方面的实际情况，采取因地制宜、有所侧重的节能减排政策，并制定差异化的区域减排路径，在不断汲取和借鉴其他地区的先进清洁低碳技术基础上，提高本地区的能源利用效率和生产清洁程度，尽最大程度地挖掘地区减排潜力，实现地区经济发展的低碳转型升级。其次，从要素结构上看，由于原煤消费产生的碳排放其地区差距对总体碳排放地区差距的贡献程度最高，因此对于煤炭消费体量较大的地区，必须坚持从源头治理，淘汰不达标的燃煤机组，加强对散烧煤的治理力度，提高燃煤利用效率，发展清洁燃煤技术，并积极推进天然气等清洁能源对原煤和原油消费的有效替代，增加清洁能源、再生能源的能源利用比例，有效摆脱对煤炭消费的过度依赖。最后，从空间-要素结构上看，四种碳源带来的碳排放对总体碳排放的地区差距均表现出较好的解释能力，因此有必要将原煤、原油、天然气消费以及水泥生产等碳源作为重要抓手，加速形成有所侧重的区域减排路径，有力推进区域低碳减排进程。同时，对于原煤消费和天然气消费碳排放而言，两者的超变密度均呈现出扩大趋势，并且对总体碳排放的超变密度具有较好的解释能力，因此针对原煤和天然气的能源政策与减排政策，既要立足于区域异质性视角，制定因地制宜的政策举措，同时也不能忽视跨群交叉现象的出现。对于碳排放较低的地区，必须在保持现有水平的基础上进一步挖掘减排潜力，而碳排放较高的地区则需要加快低碳减排进程，各地区必须以整体减排为发展方向，加速实现绿色低碳发展区域间和区域内的双重协调。

（編辑：刘照胜）

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Regional disparity in Chinas carbon emissions and its structural decompositionfrom the perspective of carbon sources

LIU Hua-jun SHI Yin LEI Ming-yu

（School of Economics， Shandong University of Finance and Economics， Jinan Shandong 250014， China）

Abstract Clarifying the structural sources of the inequality in carbon emissions is not only conducive to an in-depth understanding of the regional disparity in carbon emissions， but also to the rational formulation of carbon reduction policies. Based on the 1997—2016 China provincial appearance carbon emission inventory issued by CEADs， this paper uses the Dagum Gini coefficient and the variance decomposition method to explore the gaps and sources of carbon emission in China from the perspective of carbon sources. Research Founding： ①Regarding the regional disparity between overall carbon emissions and carbon emissions from carbon sources， the regional disparity of carbon emissions from natural gas consumption is the largest， while the regional disparity of carbon emissions from cement production is the smallest. ②Regarding the spatial structure， whether it is overall carbon emissions or carbon emissions from raw coal consumption， natural gas consumption， and cement production， the main spatial source of regional disparity is the regional inequality. The regional disparity in carbon emissions from crude oil consumption is mainly due to the transvariation intensity. ③Regarding the elemental structure， the regional gap in carbon emissions from raw coal consumption has the highest contribution rate to the overall carbon emissions inequality， and the contribution rate of carbon emissions from cement production is the smallest. ④In terms of the space-element structure， the overall， inter-regional and intra-regional disparity in raw coal consumption， crude oil consumption， natural gas consumption， and carbon emissions from cement production can better explain the regional disparity in overall carbon emissions. However， the transvariation intensity of the above four carbon emission sources have a lower ability to interpret the transvariation intensity in the overall carbon emissions. This paper examines the regional disparity of carbon emissions and its structural decomposition from the three dimensions of spatial structure， elemental structure and space-element structure. The findings can not only provide new evidence to differentially formulate reduction policies of carbon emission reduction and carbon emission from different sources， but give decision-making references to promote the formation of regional emission reduction paths and accelerate the low-carbon transition.

Key words carbon dioxide emission; regional disparity; Dagum Gini coefficient; structural decomposition