程曉娟,孫思琴,朱桂菊,全春光
(1.湖南工商大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410205;2.湖南工商大學(xué)企業(yè)社會(huì)責(zé)任與資源環(huán)境會(huì)計(jì)研究中心,湖南 長(zhǎng)沙 410205;3. 湖南工商大學(xué)工商管理學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410205;4.長(zhǎng)沙學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410022)
近年來,以CO2為代表的溫室氣體過度排放導(dǎo)致的全球氣候變化問題,引起國(guó)際社會(huì)的廣泛關(guān)注。作為世界上最大的發(fā)展中國(guó)家和最大的碳排放國(guó),中國(guó)早在2009年就明確提出了碳強(qiáng)度目標(biāo),即到2020年中國(guó)單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值碳排放比2005年下降40%~45%;2015年巴黎氣候大會(huì)上更是承諾單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值碳排放比2005年下降60%~65%;在第75屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上又再次提出爭(zhēng)取2030年前碳排放達(dá)到峰值,努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和的國(guó)家自主貢獻(xiàn)新目標(biāo)。不斷深化的減排承諾體現(xiàn)了我國(guó)減排的決心與執(zhí)行力,而要有效實(shí)現(xiàn)上述國(guó)家減排承諾,就需要將碳減排目標(biāo)分解至各地區(qū)甚至更小的行業(yè)、企業(yè)等經(jīng)濟(jì)社會(huì)單元。中國(guó)各地區(qū)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)狀況、要素稟賦和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等方面都不盡相同,從而形成了各地區(qū)對(duì)減排目標(biāo)分配的不同利益訴求。因此,如何實(shí)現(xiàn)國(guó)家層面減排目標(biāo)在各地區(qū)公平合理、科學(xué)有效分配,成為現(xiàn)階段我國(guó)減排工作急需解決的問題。
自《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》簽署以來,關(guān)于碳減排目標(biāo)分配的相關(guān)研究逐漸受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注,涌現(xiàn)出一大批有價(jià)值的研究成果。從分配空間范圍來看,當(dāng)前研究已由早期國(guó)際社會(huì)不同國(guó)家之間的分配[1-2],逐步拓展到一國(guó)內(nèi)部不同地區(qū)之間的分配。由于中國(guó)以國(guó)家自主貢獻(xiàn)形式向國(guó)際社會(huì)承諾碳強(qiáng)度減排目標(biāo),因此一國(guó)內(nèi)部碳排放總量分配的研究主要集中在中國(guó)。如Yi et al.、Wei et al.、Zhang et al.、Yang et al.分別利用綜合指標(biāo)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析等方法對(duì)中國(guó)2020年碳減排目標(biāo)分配問題進(jìn)行研究[3-6]。
王勇等、方愷等、黃煌則以2030年碳強(qiáng)度減排目標(biāo)為約束對(duì)中國(guó)各省區(qū)的碳排放總量分配問題進(jìn)行了深入探討[7-9]。然而具體到某一省區(qū)內(nèi)部地市層面碳減排分配的研究相對(duì)較少,目前來看,僅浙江省針對(duì)內(nèi)部分配的相關(guān)研究較多。如李澤坤等利用ZSG-DEA模型在效率視角下對(duì)浙江省2030年碳排放配額進(jìn)行分配[10];李健豹等運(yùn)用情景分析法、DEA-BCC模型和零和收益DEA模型三種方法,對(duì)2020年江浙滬地區(qū)碳排放配額進(jìn)行分配[11];馮晨鵬等則基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析與破產(chǎn)分配方法,對(duì)浙江省碳排放總量進(jìn)行分配[12]。其他省份的相關(guān)研究則很少。程紀(jì)華認(rèn)為這可能是由于目前中國(guó)省級(jí)各地市統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)不同,對(duì)分配方法的可行性要求較高[13]。
鑒于此,文章在借鑒已有研究成果的基礎(chǔ)上,以湖南省為研究對(duì)象,從減排能力、減排責(zé)任、減排潛力三個(gè)維度構(gòu)建地區(qū)碳排放總量分配指標(biāo)體系,利用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重,將湖南省2021—2030年碳排放總量在14個(gè)市州間進(jìn)行綜合分配,以期為地市級(jí)層面碳排放控制目標(biāo)分解相關(guān)政策的制定與實(shí)踐提供理論參考與借鑒。
借鑒Yi et al.、Qin et al.、Li et al.的研究成果,文章從減排能力、減排責(zé)任和減排潛力三個(gè)決策偏好方面構(gòu)建反映各地區(qū)特征的綜合指標(biāo)體系,如表1所示[3,14-15]。
表1 碳排放總量控制目標(biāo)地區(qū)分解指標(biāo)體系
(1)減排能力遵循支付能力原則。一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力越強(qiáng),意味著該地區(qū)越有能力支付減排費(fèi)用、落實(shí)節(jié)能減排政策,因此應(yīng)承擔(dān)越多的減排責(zé)任,理論上分配的未來碳排放總量越少。GDP最能代表一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的相對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,因此選取該指標(biāo)作為減排能力的度量,這是一個(gè)負(fù)向指標(biāo)。
(2)減排責(zé)任遵循污染者付費(fèi)原則。一個(gè)地區(qū)的歷史碳排放量越大,代表該地區(qū)的污染越嚴(yán)重,現(xiàn)有碳排放空間剩余越少,因此對(duì)環(huán)境所承擔(dān)的責(zé)任也應(yīng)越大,在未來碳排放總量分配中需要減少分配量。故選取歷史累計(jì)CO2排放量為衡量減排責(zé)任指標(biāo),這也是一個(gè)負(fù)向指標(biāo)。
(3)減排潛力遵循的是效率原則。該原則追求以最小的投入換取最大的產(chǎn)出,即以最少的減排費(fèi)用投入獲取最大程度碳排放減少,實(shí)現(xiàn)地區(qū)整體減排效益最大化。由于化石能源消費(fèi)是CO2排放的主要來源,因此如果一個(gè)地區(qū)的能源利用效率越低,則意味著該地區(qū)實(shí)現(xiàn)與其他地區(qū)同樣的減排效果要付出的代價(jià)越多,減排效率和潛力越低。能源強(qiáng)度是衡量地區(qū)能源綜合效率最常用的指標(biāo),故選取該指標(biāo)表征地區(qū)減排潛力。能源強(qiáng)度越高,減排效率越低,潛力越小,未來碳排放總量理應(yīng)越少,該指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)。
基于熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)的信息熵,通過指標(biāo)的變化程度,考慮其對(duì)體系整體的影響,綜合確定指標(biāo)的權(quán)重。熵權(quán)法確定權(quán)重步驟如下[16]:
第一步,收集整理湖南省14個(gè)市州3個(gè)分解指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)資料,構(gòu)建初始決策矩陣,其 中,rij表 示湖南省第i個(gè)地市的第j個(gè)分解指標(biāo)的值。
第二步,考慮到量綱等因素的差異可能會(huì)對(duì)處理結(jié)果造成影響,此處對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于3個(gè)分解指標(biāo)均為負(fù)向指標(biāo),故依據(jù)式(1)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到如式(2)所示的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R':
其中,r'ij為標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù);分別表示第i個(gè)市州的第j個(gè)分解指標(biāo)的最大值和最小值。
第三步,依據(jù)式(3)計(jì)算14個(gè)市州第j個(gè)分解指標(biāo)的概率:
第四步,按列計(jì)算第j個(gè)分解指標(biāo)的信息熵ej:
式中,k=1/lnm,并且規(guī)定當(dāng)fij=0時(shí),fij·lnfij=0。
第五步,計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的差異系數(shù)gj,計(jì)算公式如式(5)所示:
按照Shannon[17]的說法,1與某指標(biāo)信息熵ej的差值決定了該項(xiàng)指標(biāo)的信息效用價(jià)值,這就是差異系數(shù)gj。因此,某項(xiàng)指標(biāo)的gj越大,表示該指標(biāo)的信息效用值越大,該指標(biāo)就越重要。
第六步,根據(jù)分解指標(biāo)信息熵的差異系數(shù)gj,計(jì)算3個(gè)分解指標(biāo)的權(quán)重wj,計(jì)算公式如式(6)所示:
基于上述減排能力、減排責(zé)任、減排潛力3個(gè)分解指標(biāo),構(gòu)造碳排放總量分解指數(shù)Wi,如式(7)所示:
其中,wj為利用熵權(quán)法確定的第j個(gè)分解指標(biāo)的權(quán)重,Pij表示第i個(gè)市州對(duì)應(yīng)的第j個(gè)分解指標(biāo)在全省指標(biāo)中所占的比重,以上數(shù)據(jù)均進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。
據(jù)此可以得到每個(gè)地區(qū)分配的碳排放總量Ci,如式(8)所示:
其中,TC為待分配的碳排放總量。
文章中湖南省全省及各地市GDP、人口等數(shù)據(jù)來源于《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒》、各市州統(tǒng)計(jì)年鑒及統(tǒng)計(jì)公報(bào),各能源折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)取自《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(2019),碳排放系數(shù)取自《國(guó)家溫室氣體排放清單指南》。湖南省各市州歷史累計(jì)CO2排放量采用IPCC提供的CO2估算方法,由于各市州能源消耗總量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不全,為保證數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑統(tǒng)一和計(jì)算結(jié)果的精確性,文章選取2010—2019年湖南省14個(gè)市州規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的八大主要能源消耗量與各種能源轉(zhuǎn)換系數(shù)結(jié)合進(jìn)行計(jì)算。能源強(qiáng)度中能源消耗總量也由各市州規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)綜合能源消費(fèi)量代替,GDP均采用以2005年為基期的不變價(jià)格GDP。
湖南省政府目前尚未發(fā)布2030 年湖南省碳強(qiáng)度下降目標(biāo),而考慮到湖南省是中國(guó)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的省份之一,承擔(dān)著早日實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的責(zé)任,故文章采用國(guó)家承諾的2030年碳排放強(qiáng)度下降65%的強(qiáng)度減排目標(biāo)作為估算湖南省碳排放的依據(jù),同時(shí)假設(shè)未來10年各年碳排放強(qiáng)度變化率q保持不變,則q的計(jì)算公式為:
其中,β為碳排放強(qiáng)度下降目標(biāo)(65%),I2005、I2020、I2030分別為2005年、2020年、2030年的碳排放強(qiáng)度。
考慮到新冠肺炎疫情的影響,參考湖南省“十二五”規(guī)劃、“十三五”規(guī)劃GDP增速以及湖南省“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議,文章假定湖南省2021—2030年GDP的年均增長(zhǎng)率g為7%,然后與預(yù)測(cè)的各年份的碳排放強(qiáng)度相乘,得到各年的碳排放量,計(jì)算公式如式(10)所示:
將2021—2030年各年份的碳排放量加總,得到未來10年的湖南省碳排放總量TC:
根據(jù)公式(1)到(7),得到在熵權(quán)法下湖南省各市州碳排放總量綜合分配指數(shù),如圖1所示。
圖1 湖南省各市州碳排放總量綜合分配指數(shù)
結(jié)合圖1各市州碳排放總量綜合分配指數(shù),將依據(jù)公式(9)到(11)測(cè)算的湖南省2021—2030年碳排放總量分配至14個(gè)市州,分配結(jié)果按照碳排放量由小到大的順序排列,如圖2所示。
圖2 湖南省各市州2021—2030年碳排放量
由圖2可知,湖南省各地區(qū)2021—2030年碳排放總量分配結(jié)果呈現(xiàn)梯隊(duì)式分布。其中岳陽、婁底兩市分配的碳排放總量較少,處于第一梯隊(duì),主要因?yàn)樵狸柡蛫涞资莻鹘y(tǒng)石化、鋼鐵等重工業(yè)基地,巴陵石化、長(zhǎng)嶺煉化、華菱漣鋼等高排放企業(yè)一直是兩市支柱產(chǎn)業(yè),導(dǎo)致其歷史累計(jì)碳排放遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他地市,對(duì)環(huán)境的污染大,需要承擔(dān)的減排責(zé)任也大。湘潭、長(zhǎng)沙兩市分配的碳排放總量位于第二梯隊(duì),主要因?yàn)閮傻厝司鵊DP較高,減排能力較強(qiáng)。2019年,長(zhǎng)沙的人均GDP達(dá)13.79萬元,位居全省第一,湘潭人均GDP為7.83萬元,位居全省第二。且長(zhǎng)沙的能源強(qiáng)度在全省最低,減排潛力大,因此需要承擔(dān)更多的減排量。處于第三梯隊(duì)的為郴州、株洲、常德、衡陽和益陽。其中,衡陽和益陽雖然歷史累計(jì)CO2排放量較多,但是兩地的人均GDP都低于全省平均水平,減排能力較小,分配的碳排放配額比前面其他地區(qū)要多一些。郴州歷史累計(jì)CO2排放量較高,常德人均GDP較高,而其他兩項(xiàng)指標(biāo)小于但接近平均水平;株洲人均GDP 2019年位居全省第三,但是歷史碳排放和能源強(qiáng)度低于全省平均水平,因此分配的碳排放配額處于中等位置。邵陽、永州、懷化、張家界和湘西州處于第四梯隊(duì),經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后,因此歷史排放責(zé)任較少,減排能力也較弱,減排空間有限,故未來分配的碳排放配額較多。
將各市州分配的碳排放量與其2020年碳排放量進(jìn)行比較,得到湖南省各市州的剩余碳排放空間(見圖3),再根據(jù)碳排放空間充盈程度將14個(gè)市州劃分為充分盈余、中度盈余和輕微盈余三類區(qū)域,如表2所示。其中碳排放空間大于11 000萬噸的為充分盈余地區(qū),包括湘西州、張家界、懷化、永州、邵陽;碳排放空間小于5 200萬噸的為輕微盈余地區(qū),包括婁底、岳陽;碳排放空間處于兩者之間的為中度盈余地區(qū),包括湘潭、長(zhǎng)沙、郴州、株洲、常德、衡陽、益陽。
圖3 各市州碳排放配額和剩余的碳排放空間
表2 各地區(qū)碳排放空間分類
由圖3、表2可知,湖南省各市州的剩余碳排放空間與碳排放總量分配結(jié)果分布大致相似。輕微盈余區(qū)域因?yàn)樘寂欧排漕~少而實(shí)際碳排放量多,所以碳排放空間盈余較少,減排形勢(shì)較嚴(yán)峻。而且該區(qū)域婁底、岳陽兩市支柱產(chǎn)業(yè)均為鋼鐵、石化等能源密集型產(chǎn)業(yè),在短時(shí)間內(nèi)對(duì)能源的依賴度難以降低,一方面需要促進(jìn)對(duì)高能耗產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級(jí)改造來降低碳排放,同時(shí)引入低排放項(xiàng)目,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)低碳化、綠色化發(fā)展;另一方面需要促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)多元化,構(gòu)建新型能源工業(yè)體系,并通過新型技術(shù)提高能源使用效率。充分盈余區(qū)域集中于湖南省經(jīng)濟(jì)較為落后的西部地區(qū),分配的碳排放權(quán)多,當(dāng)前排放規(guī)模小,對(duì)碳排放的空間消耗自然就少。充分盈余區(qū)域有很大的發(fā)展空間,在未來可以大力發(fā)展工業(yè)生產(chǎn),適當(dāng)提高碳排放增速;也可以在省內(nèi)與其他地區(qū)進(jìn)行碳排放總量的協(xié)調(diào),充分發(fā)揮碳盈余的優(yōu)勢(shì)。中度盈余地區(qū)域較集中在湖南省的中北部和東部,包括湖南經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心增長(zhǎng)極——長(zhǎng)株潭城市群,處于該區(qū)域的地區(qū)在減排能力或減排潛力方面有自己的優(yōu)勢(shì),可以根據(jù)自己的實(shí)際情況,對(duì)減排政策做相應(yīng)的調(diào)整,盡量將碳排放增速控制在較低的水平。
文章構(gòu)建了包含減排能力、減排責(zé)任、減排潛力三個(gè)維度的碳排放總量地區(qū)分解指標(biāo)體系,利用2010—2019年湖南省及14個(gè)市州的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),在以國(guó)家2030年減排承諾為目標(biāo)測(cè)算湖南省2021—2030年碳排放總量的基礎(chǔ)上,對(duì)湖南省未來10年碳排放總量進(jìn)行分配,主要研究結(jié)論如下:
(1)從碳排放總量分配結(jié)果看,各市州分配呈現(xiàn)梯隊(duì)式分布。歷史累計(jì)碳排放量較多的岳陽、婁底兩市分配的碳排放總量較少,處于第一梯隊(duì);人均GDP較高的長(zhǎng)沙和湘潭處于第二梯隊(duì);三項(xiàng)指標(biāo)處于中等水平的郴州、株洲、常德、衡陽和益陽等地處于第三梯隊(duì);經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后的邵陽、湘西州、張家界、懷化和永州分配的碳排放總量較多,處于第四梯隊(duì)。分配結(jié)果較好地兼顧了各市州的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),具有可行性。
(2)從剩余碳排放空間結(jié)果來看,總體來說,湖南省各市州的省域碳排放空間都相對(duì)充足,完成2030年碳減排目標(biāo)壓力不大,與碳排放總量分配結(jié)果大致相似。其中婁底和岳陽分配碳排放總量較少,屬于輕微盈余地區(qū),面臨較大的減排壓力,未來應(yīng)從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整兩方面入手,逐步落實(shí)減排目標(biāo)。湘西州、張家界、懷化、永州等充分盈余地區(qū)碳排放量和剩余碳排放空間都較為充足,未來可建立健全省內(nèi)碳交易市場(chǎng),協(xié)調(diào)各市州之間的碳交易,以發(fā)揮各市州優(yōu)勢(shì),促進(jìn)全省經(jīng)濟(jì)和整體環(huán)境共同向好發(fā)展,使全省碳達(dá)峰目標(biāo)盡早實(shí)現(xiàn)。
長(zhǎng)沙大學(xué)學(xué)報(bào)2021年5期