張宇 藺康莉 紀(jì)欣卓 孔德豪

摘要 為促進(jìn)區(qū)域低碳發(fā)展轉(zhuǎn)型、完善碳補(bǔ)償理論體系、實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)，采用碳排放系數(shù)法和碳生態(tài)承載指數(shù)法，以陜西省為例，開展2010—2018年土地利用凈碳排放核算，探究陜西省土地利用凈碳排放時(shí)空演變規(guī)律，分析碳生態(tài)承載能力差異，并以各地區(qū)每年碳盈余（占用）指標(biāo)量狀況為基礎(chǔ)，識(shí)別出碳補(bǔ)償行為過程中的支付區(qū)與獲補(bǔ)區(qū)，測(cè)算出陜西省各地區(qū)碳補(bǔ)償額度。結(jié)果表明，2010—2018年陜西省土地利用凈碳排放總量呈逐年遞增趨勢(shì)，增長(zhǎng)速度在2014年后逐漸放緩，碳排放總體呈現(xiàn)出自北向南逐漸遞減的空間分布特征；陜西省碳生態(tài)承載能力表現(xiàn)為自北向南逐漸遞增的特點(diǎn)，且南北差距在不斷擴(kuò)大；在整個(gè)研究期間，榆林市、渭南市、西安市是碳補(bǔ)償行為中最主要的支付區(qū)，商洛市、安康市、漢中市是主要的獲補(bǔ)區(qū)；陜西省碳補(bǔ)償總額度總體在不斷提升，增長(zhǎng)速率也在逐年提高，不同地區(qū)的增長(zhǎng)速率不一致，其中，榆林市碳補(bǔ)償額度占比最高且增長(zhǎng)速率最快。因此，加快構(gòu)建省內(nèi)各市之間碳補(bǔ)償機(jī)制對(duì)我國(guó)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)、制定有效的碳減排政策、推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

關(guān)鍵詞 碳中和；碳排放；碳補(bǔ)償；土地利用；陜西省

中圖分類號(hào) X321 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2023）09-0058-07

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.09.015

Abstract In order to promote the transformation of regional lowcarbon development， improve the theoretical system of carbon compensation and achieve the goal of carbon neutralization， the carbon emission coefficient method and the carbon ecological bearing index method were adopted to carry out the accounting of net carbon emissions from land use in Shaanxi Province from 2010 to 2018， explore the temporal and spatial evolution law of net carbon emissions from land use in Shaanxi Province， analyze the differences in carbon ecological carrying capacity.And based on the annual carbon surplus （occupancy） index of each region， the payment area and compensation area in the process of carbon compensation behavior were identified， and the carbon compensation amount in various regions of Shaanxi Province was calculated.The results showed that from 2010 to 2018， the total net carbon emissions from land use in Shaanxi Province showed an increasing trend year by year， and the growth rate gradually slowed down after 2014. The overall carbon emissions showed a spatial distribution characteristic of gradually decreasing from north to south.The carbon ecological carrying capacity of Shaanxi Province was gradually increasing from north to south， and the gap between north and south was expanding.During the whole study period， Yulin City， Weinan City and Xi’an City were the most important payment areas in the carbon compensation behavior， and Shangluo City， Ankang City and Hanzhong City were the main compensation areas.The total amount of carbon compensation in Shaanxi Province was constantly increasing， and the growth rate was also increasing year by year. The growth rate of different regions was inconsistent. Among them， Yulin City had the highest proportion of carbon compensation and the fastest growth rate. Therefore， it is of great significance to accelerate the construction of the carbon compensation mechanism among cities in the province for China to achieve the "double carbon" goal， formulate effective carbon emission reduction policies， and promote regional coordinated development.

Key words Carbon neutralization;Carbon emissions;Carbon compensation;Land use;Shaanxi Province

作者簡(jiǎn)介 張宇（1999—），女，山西陽泉人，碩士研究生，研究方向：土地利用管理。

為應(yīng)對(duì)氣候變暖，各個(gè)國(guó)家正積極實(shí)施碳補(bǔ)償政策以推動(dòng)不同地區(qū)降低二氧化碳的排放量，我國(guó)作為碳排放量最多的國(guó)家之一，面臨著嚴(yán)峻的減排壓力［1］。2020年9月，習(xí)近平總書記在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上宣布“中國(guó)二氧化碳排放力爭(zhēng)在2030年前達(dá)到峰值，2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”［2］，這是我國(guó)對(duì)世界的莊嚴(yán)承諾，為我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)和低碳發(fā)展轉(zhuǎn)型指明了方向［3］。已有研究證明，土地利用是人類活動(dòng)的主要方式，因土地利用變化引起的二氧化碳排放量占人類活動(dòng)影響二氧化碳排放總量的1/3［4-6］。在氣候變暖和節(jié)能減排的背景下，基于土地利用碳排放測(cè)算探討市域碳補(bǔ)償機(jī)制構(gòu)建方式，對(duì)明確地區(qū)之間內(nèi)部發(fā)展差異、地區(qū)低碳發(fā)展轉(zhuǎn)型以及有目標(biāo)地制定碳減排政策具有重要意義。

碳補(bǔ)償是指某一碳排放主體以經(jīng)濟(jì)或非經(jīng)濟(jì)形式對(duì)生態(tài)保護(hù)主體給予一定補(bǔ)償?shù)男袨椤Ｄ壳吧鷳B(tài)補(bǔ)償方面研究主要包含耕地生態(tài)補(bǔ)償［7］、農(nóng)業(yè)生態(tài)補(bǔ)償［8］、流域生態(tài)補(bǔ)償［9］、碳生態(tài)補(bǔ)償［10］等，但對(duì)碳補(bǔ)償?shù)膶ｉT研究仍屬于探索階段［11］。有學(xué)者對(duì)土地利用碳排放測(cè)算方法和區(qū)域碳補(bǔ)償模型展開了大量研究［12-15］，現(xiàn)階段碳補(bǔ)償機(jī)制研究主要是在區(qū)域碳收支核算的基礎(chǔ)上，識(shí)別碳補(bǔ)償行為中的主客體，其碳源值大于碳匯值就是碳補(bǔ)償行為中的支出方，相反，若碳源值小于碳匯值即為碳補(bǔ)償行為中的獲補(bǔ)方［16-20］，得到的研究結(jié)果通常是很多地區(qū)相對(duì)碳赤字，支付區(qū)支付的金額遠(yuǎn)大于獲補(bǔ)區(qū)得到的補(bǔ)償。目前的碳補(bǔ)償研究中存在一定缺陷，基于碳源扣除碳匯的量進(jìn)行額度計(jì)算得到的碳補(bǔ)償量通常很大，超出一些地區(qū)的支付能力，不具備現(xiàn)實(shí)性。此外，關(guān)于碳補(bǔ)償機(jī)制基于省內(nèi)各市之間橫向碳補(bǔ)償理論體系還比較缺乏。以城市為碳補(bǔ)償單元，相對(duì)于省域和縣域來說更易于管理，更具有現(xiàn)實(shí)性，可以促進(jìn)城市之間的公平發(fā)展，維持城市之間經(jīng)濟(jì)與生態(tài)的平衡，體現(xiàn)社會(huì)公平。碳補(bǔ)償額度的計(jì)算應(yīng)基于支付區(qū)多占用獲補(bǔ)區(qū)盈余的那部分碳排放指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，而不是根據(jù)碳源超出碳匯的值即凈碳排放量計(jì)算，碳補(bǔ)償額度確定的難度就在于計(jì)算出支付區(qū)多占用的碳排放指標(biāo)。

陜西省內(nèi)部自然氣候條件、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)、生態(tài)壓力等空間差異明顯。陜西省陜北地區(qū)作為我國(guó)國(guó)家級(jí)能源重化工基地，煤炭資源富饒，其煤炭資源產(chǎn)量和可采量均在全國(guó)前列，長(zhǎng)期位于礦產(chǎn)采集和能源粗加工低端，導(dǎo)致碳排放量巨大，因此，碳排放治理難度加大；關(guān)中地區(qū)是陜西省乃至西北地區(qū)的城市群聚集區(qū)，人口眾多，經(jīng)濟(jì)活躍，也是陜西省糧食主產(chǎn)區(qū)，碳排放量持續(xù)增長(zhǎng)；陜西省陜南地區(qū)林地草地密集，是重要的碳匯和碳儲(chǔ)存地區(qū)。從碳中和角度出發(fā)，構(gòu)建省內(nèi)各市之間的碳補(bǔ)償機(jī)制，有助于開拓生態(tài)補(bǔ)償渠道，實(shí)現(xiàn)城市之間的社會(huì)公平，促進(jìn)城市生態(tài)與經(jīng)濟(jì)的和諧發(fā)展。該研究基于2010—2018年省級(jí)和市級(jí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，進(jìn)行陜西省各市土地利用碳排放核算；從碳盈余和碳占用角度，確定陜西省碳補(bǔ)償?shù)闹笜?biāo)和額度，探索碳補(bǔ)償應(yīng)用模型，豐富碳補(bǔ)償機(jī)制構(gòu)建的研究，為城市未來低碳發(fā)展轉(zhuǎn)型提供決策參考。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

陜西省位于西北內(nèi)陸腹地，地處31°42′～39°35′N、105°29′～111°15′E（圖1），地勢(shì)南北高、中間低，橫跨3個(gè)氣候帶。由于自然地理環(huán)境、資源稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異，形成了陜北、關(guān)中和陜南3大區(qū)域。陜南地處秦巴山區(qū)，屬于亞熱帶氣候，是國(guó)家南水北調(diào)水源保護(hù)地，林地密集，相對(duì)具有較強(qiáng)的碳匯能力；關(guān)中及陜北南部、中部屬于暖溫帶氣候，為城市群集中地區(qū)，城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展造成了碳排放量的升高；陜北北部屬中溫帶氣候，為國(guó)家級(jí)能源重化工基地，能源粗放開采也給生態(tài)和環(huán)境造成壓力。因此，陜西省在研究市域碳補(bǔ)償機(jī)制方面具有典型性和代表性。

1.2 數(shù)據(jù)來源

以陜西省11個(gè)地級(jí)行政區(qū)為研究單元，其中能源消耗量、主要農(nóng)作物產(chǎn)量、人口、GDP、恩格爾系數(shù)等數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》及各區(qū)市統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)，各類土地利用數(shù)據(jù)來源于每年土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用凈碳排放。

土地利用凈碳排放總量為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的碳源排放與生態(tài)系統(tǒng)碳匯吸收的差值；將建設(shè)用地代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程引起的碳源排放，包括能源消耗和人類呼吸兩大類；將耕地、林地、草地、水域作為生態(tài)系統(tǒng)碳匯吸收。土地利用凈碳排放量計(jì)算公式如下：

式中，CN表示某市土地利用凈碳排放量（t）;CE表示某市碳源排放量（t），CA表示某市碳匯吸收量（t）。

E表示某市能源消耗總量（t標(biāo)準(zhǔn)煤）；σ表示單位能耗CO2排放系數(shù)，取1.87 t標(biāo)準(zhǔn)煤/t［21］;p為某市常住人口總量;θ為每人每年碳排放量，取值0.079 t/（人·a）［22］。

林地、草地、水域的碳吸收計(jì)算公式如下：

式中，Ce表示CO2碳匯吸收量（t）；L表示各類用地面積（hm2）；δ表示各類用地單位面積固碳速率（t/hm2），林地、草地、水域的δ分別為3.810 t/hm2［23］、0.910 t/hm2、0.298 t/hm2［24］。

耕地碳吸收計(jì)算公式如下：

式中，Cf為農(nóng)作物生育期的光合作用碳吸收量（t）；Cp為某種作物碳吸收量（t）；Cg為某種作物的碳吸收率（%）；H為某種作物的經(jīng)濟(jì)系數(shù)［25］；Yw為某種作物的年經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量（t）。陜西省主要農(nóng)作物的碳吸收率和經(jīng)濟(jì)系數(shù)見表1。

1.3.2 碳生態(tài)承載指數(shù)。

碳的生態(tài)承載指數(shù)（ESC）可以客觀反映該地區(qū)碳生態(tài)承載能力的大小，即碳匯能力的大小［26］，計(jì)算方式如下：

式中，CAi和CA分別表示地區(qū)及全省的碳吸收量（t）；CEi和CE分別表示地區(qū)及全省的碳排放量（t）。ESC>1表示該地區(qū)碳吸收率大于碳排放率，具有相對(duì)較高的碳補(bǔ)償率和較強(qiáng)的碳生態(tài)承載能力；ESC越低表明該地區(qū)碳匯能力和碳補(bǔ)償率越低。

1.3.3 碳盈余（占用）量。計(jì)算公式如下：

式中，CD表示某市（區(qū)）碳盈余或碳占用量（t）；d表示區(qū)域人均碳排放強(qiáng)度（t/人）；p為某市常住人口總量（人）；e0表示低碳情景下陜西省人均碳排放強(qiáng)度，為1.497 t/人［27］。若CD>0，則表明該市（區(qū)）占用其他地區(qū)的碳指標(biāo)量；若CD<0，則表明該市（區(qū)）向其他地區(qū)提供自身碳盈余量。

1.3.4 碳補(bǔ)償額度測(cè)算。

將各地區(qū)碳盈余（占用）量情況作為碳補(bǔ)償基準(zhǔn)確認(rèn)的原則，由于11個(gè)地市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同導(dǎo)致碳補(bǔ)償實(shí)際支付意愿也有差異，該研究使用生長(zhǎng)曲線函數(shù)模型對(duì)不同經(jīng)濟(jì)條件和發(fā)展水平下的碳補(bǔ)償指數(shù)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整［28］，計(jì)算公式如下：

式中，P為某市（區(qū)）的碳補(bǔ)償額度（元）；PC為單位碳價(jià)格（元/t）；r為碳補(bǔ)償指數(shù)，表示在不同經(jīng)濟(jì)條件情況下，地區(qū)對(duì)碳補(bǔ)償?shù)难a(bǔ)償意愿與能力的差異，其表達(dá)式如下：

式中，K為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，用地區(qū)人均GDP與地區(qū)整體GDP之比來表示；a、b為常數(shù)；t為地區(qū)恩格爾系數(shù)；e為自然常數(shù)。修正后的生態(tài)補(bǔ)償系數(shù)公式如下：

式中，ri為地區(qū)碳補(bǔ)償系數(shù)；Gi為i地區(qū)人均GDP（元）；G為地區(qū)整體GDP（元）。

2 結(jié)果與分析

2.1 陜西省土地利用凈碳排放量時(shí)空特征

2.1.1 土地利用凈碳排放量時(shí)間演變。

根據(jù)陜西省2010—2018年能源消耗與土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，計(jì)算得到陜西省2010—2018年碳排放量（圖2）。從圖2可以看出，近19年陜西省土地利用凈碳排放量呈持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但還未達(dá)峰值，與總碳源排放趨勢(shì)吻合。在研究期間內(nèi)，凈碳排放總量從2010年的1.44×108 t增長(zhǎng)至2018年的2.75×108 t，增幅達(dá)到90.97%。陜西省土地利用凈碳排放量增長(zhǎng)趨勢(shì)呈現(xiàn)出階段性特征，大體可以分為2個(gè)階段：2010—2014年是凈碳排放量的快速增長(zhǎng)時(shí)期，從2010年的1.44×108 t增長(zhǎng)至2014年的2.35×108t，增幅為63.19%；2014—2018年是凈碳排放量的緩慢增長(zhǎng)時(shí)期，從2014年的2.35×108 t增長(zhǎng)到2018年的2.75×108t，增幅為17.02%，這說明近些年陜西省實(shí)行低碳發(fā)展政策取得了顯著成效，二氧化碳排放量逐漸達(dá)到最高值?？傮w來看，陜西省碳匯量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于碳源量，不斷增長(zhǎng)的碳源得不到更多的碳匯來抵消，最終呈現(xiàn)為碳排放增長(zhǎng)明顯，而碳吸收地類面積逐年減少也進(jìn)一步造成凈碳排放總量的增長(zhǎng)。

從陜西省碳源碳匯結(jié)構(gòu)變化（表2）來看，陜西省總碳匯吸收在研究期內(nèi)變化幅度較小，基本保持穩(wěn)定。其中，對(duì)碳匯總量影響最大的是林地，占陜西省總碳匯量70%左右，其次是耕地和草地，分別占比25%和4%左右，說明林地是陜西省主要的碳匯來源。2010—2018年陜西省林地碳匯正在呈逐漸遞減的趨勢(shì)，從42.773×106 t降低至42.539×106 t。隨著陜西省整體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，能源需求也在不斷增加，這意味著如果要實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，應(yīng)減少化石能源的使用，因此，尋找替代能源以及建立能源供應(yīng)體系是目前面臨的重要問題［29］。

2.1.2 土地利用凈碳排放量空間演變。

運(yùn)用ArcGIS 10.2對(duì)陜西省土地利用凈碳排放量進(jìn)行空間可視化［30］，結(jié)果如圖3所示，總體來看，陜西省土地利用凈碳排放量在空間上呈現(xiàn)出北部和中部高、南部低的分布特征。2010—2018年土地利用碳排放量高值地區(qū)存在明顯擴(kuò)散現(xiàn)象，2010年起以榆林市、渭南市2個(gè)高值區(qū)逐漸向外圍擴(kuò)散，周圍地區(qū)整體碳排放量提升明顯。經(jīng)過碳排放量核算可知，以榆林市、渭南市、咸陽市、寶雞市的土地利用凈碳排放量較高，安康市、商洛市、楊凌示范區(qū)的土地利用碳排放量較低。由于受到經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平、資源稟賦、人口、環(huán)境承載力等多重因素的影響，各個(gè)市（區(qū)）之間存在顯著的地區(qū)差異。陜北地區(qū)以榆林市為代表，作為國(guó)家級(jí)能源重化工基地，能源直接消耗引起的碳排放量較為顯著。由于陜北地區(qū)自然氣候問題，林草地稀疏，這也是凈碳排放量比其他地區(qū)多的原因。而關(guān)中地區(qū)作為陜西省的經(jīng)濟(jì)中心，其中以西安為代表，經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)造成能源需求與能源消耗持續(xù)增多，碳排放占比也增多，陜南地區(qū)以安康市、商洛市為代表，土地利用凈碳排放量為負(fù)值，說明其碳匯量大于碳源量，生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)優(yōu)越。

2.2 陜西省碳生態(tài)承載能力

比較不同地區(qū)碳生態(tài)承載指數(shù)（ESC）的分布情況（圖4）發(fā)現(xiàn)，總體來看，陜南地區(qū)如漢中市、安康市、商洛市、寶雞市等區(qū)域的生態(tài)承載指數(shù)較高，陜北、關(guān)中地區(qū)相對(duì)偏低，榆林市、渭南市碳生態(tài)承載指數(shù)較低。2010年，ESC>1的地區(qū)有安康市、商洛市、漢中市、延安市、寶雞市、楊凌區(qū)，表明以上地區(qū)碳吸收率大于碳排放率，具有相對(duì)較高的碳補(bǔ)償率和較強(qiáng)的碳匯能力；ESC<1的地區(qū)有榆林市、渭南市、西安市、咸陽市、銅川市。2018年與2010年相比，銅川市、漢中市、寶雞市、咸陽市和安康市碳生態(tài)承載指數(shù)明顯提升，表明以上城市碳匯能力在逐年增長(zhǎng)，生態(tài)得到好轉(zhuǎn)；相比之下，榆林市、西安市、楊凌區(qū)、延安市碳生態(tài)承載能力逐年下降，說明其碳排放的比例明顯超過了碳吸收的比例，并且碳吸收有進(jìn)一步弱化的趨勢(shì)。因此，這些地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)更應(yīng)該需要注重生態(tài)保護(hù)，加強(qiáng)碳匯能力，以協(xié)調(diào)生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的矛盾。

2.3 碳盈余（占用）量變化 根據(jù)碳補(bǔ)償理論，市域碳補(bǔ)償?shù)臉?biāo)準(zhǔn)并非傳統(tǒng)的地區(qū)碳源減去碳匯的價(jià)值，而是在市域凈碳排放的基礎(chǔ)上去除城市發(fā)展過程中擁有的一定量的碳排放權(quán)，關(guān)鍵問題在于將碳排放權(quán)指標(biāo)進(jìn)行量化，即計(jì)算出碳盈余和碳占用量進(jìn)行碳補(bǔ)償額度。

基于2010—2018年陜西省土地利用碳排放量盈余與占用量的測(cè)算（表3），識(shí)別出支付區(qū)與獲補(bǔ)區(qū)，碳補(bǔ)償支付區(qū)在不斷增多，獲補(bǔ)區(qū)不斷較少。2010年，碳補(bǔ)償行為中的支付區(qū)主要由榆林市、銅川市、渭南市、咸陽市、寶雞市、西安市組成；獲補(bǔ)區(qū)主要有延安市、漢中市、安康市、商洛市、楊凌區(qū)組成。到2018年，延安市、漢中市和楊凌區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹Ц秴^(qū)。

2.4 碳補(bǔ)償價(jià)值變化

根據(jù)測(cè)算結(jié)果，結(jié)合我國(guó)單位碳價(jià)格計(jì)算了11個(gè)市（區(qū)）碳生態(tài)補(bǔ)償額度（圖5）。碳補(bǔ)償機(jī)制要解決的是各城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)之間的不協(xié)調(diào)問題，本質(zhì)是合理配置資源，調(diào)整生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)之間的利益關(guān)系，調(diào)整受益者與受損者之間的不公平分配，最終目的是降低區(qū)域發(fā)展之間的不平衡，縮小城市間的差距。對(duì)于碳補(bǔ)償額度的測(cè)算，目前國(guó)際上的碳稅價(jià)格為66～99元/t，根據(jù)《2018年中國(guó)碳價(jià)調(diào)查》結(jié)果取值為51元/t，最終結(jié)果取值為51元/t，陜西省部分地區(qū)煤礦污染嚴(yán)重，生態(tài)建設(shè)任務(wù)艱巨，因此應(yīng)采用此價(jià)格作為單位碳價(jià)格。

由圖5可知，2010—2018年陜西省碳補(bǔ)償總額呈現(xiàn)不斷上升趨勢(shì)，從15.5億元上升至181.7億元。具體來看，有以下特點(diǎn)：位于陜北地區(qū)和關(guān)中地區(qū)的榆林市、渭南市、西安市需要支付的碳補(bǔ)償額度相對(duì)比其他支付區(qū)城市高，其中支出額度最多的地區(qū)為榆林市，并且呈現(xiàn)不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)，每年平均需要支付的碳補(bǔ)償額度為63.9億元，這與其能源粗放利用導(dǎo)致碳排放量有著直接關(guān)系。榆林市為陜西省的煤炭采集地區(qū)，礦產(chǎn)資源采掘業(yè)特色突出，碳排放治理難度大，須轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式來提升區(qū)域碳排放與資源稟賦特征的匹配度；部分地區(qū)在研究期前期為獲補(bǔ)地區(qū)，而后隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，碳排放逐漸提升，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橹Ц兜貐^(qū)，主要包括延安市、漢中市、楊凌區(qū)，導(dǎo)致發(fā)生轉(zhuǎn)變的原因主要是近幾年這3個(gè)市（區(qū)）GDP快速增長(zhǎng)，表明其經(jīng)濟(jì)發(fā)展明顯提升，碳排放量得不到好的控制，同時(shí)，這些地區(qū)碳匯能力也未得到提升，依舊保持在原有水平，與高速增長(zhǎng)的碳排放嚴(yán)重不匹配；只有安康市、商洛市在整個(gè)研究期為獲補(bǔ)區(qū)，即為碳受償?shù)貐^(qū)，其碳受償額度在整個(gè)研究期間呈現(xiàn)出波動(dòng)遞增的趨勢(shì)，主要原因是該地區(qū)林地草地面積大，密度高，碳匯資源富饒，碳承載力與固碳能力較強(qiáng)。經(jīng)上述分析可知，碳補(bǔ)償?shù)貐^(qū)通常是經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度高的地區(qū)，而碳受償?shù)貐^(qū)則是生態(tài)貢獻(xiàn)度高的地區(qū)，因此在碳補(bǔ)償測(cè)算模型中經(jīng)過修正后，實(shí)質(zhì)上允許經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度高的地區(qū)碳排放權(quán)指標(biāo)有所提高，其所需要支付的相應(yīng)碳補(bǔ)償額度就會(huì)降低。部分碳排放量較少的市（區(qū)），因其經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度較低，經(jīng)過模型修正后，其碳排放量也較少，所獲的碳補(bǔ)償額度也會(huì)相應(yīng)下降，碳盈余（占用）量的計(jì)算充分考慮了市區(qū)對(duì)陜西省整體的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)貢獻(xiàn)度，而且計(jì)算出來的碳補(bǔ)償額度也只占城市GDP的一小部分，具備承擔(dān)資金補(bǔ)償?shù)默F(xiàn)實(shí)性，最終得到的碳補(bǔ)償方案相對(duì)促進(jìn)了城市之間的公平發(fā)展。通過上述分析發(fā)現(xiàn)陜西省各市（區(qū)）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展極不平衡，碳生態(tài)承載能力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段處于嚴(yán)重不匹配狀態(tài)。因此，要解決發(fā)展不平衡問題，不僅需要政府的支持，更要探索碳補(bǔ)償有效機(jī)制，努力實(shí)現(xiàn)內(nèi)部的公平發(fā)展，不斷縮小各市區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)差距，碳補(bǔ)償是從低碳角度推動(dòng)區(qū)域低碳協(xié)調(diào)發(fā)展的重要舉措。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

該研究構(gòu)建了基于城市碳排放權(quán)的市域碳補(bǔ)償機(jī)制，對(duì)2010—2018年陜西省及其各市土地利用碳排放量進(jìn)行了核算和分析，并基于各個(gè)市（區(qū)）碳盈余或占用量的實(shí)際情況識(shí)別出碳補(bǔ)償行為中的支付區(qū)和獲補(bǔ)區(qū)，對(duì)其碳補(bǔ)償額度進(jìn)行計(jì)算，得到了以下結(jié)論：

（1）2010—2018年陜西省土地利用凈碳排放總量呈逐年遞增趨勢(shì)，增長(zhǎng)速度在2014年后逐漸放緩，碳排放量總體呈現(xiàn)出自北向南逐漸遞減的空間分布特征，從碳排放結(jié)構(gòu)來看，建設(shè)用地為主要碳源，林地和耕地為主要碳匯，研究區(qū)內(nèi)除寶雞市、銅川市、咸陽市外，其余城市凈碳排放量均處于波動(dòng)增長(zhǎng)狀態(tài)。

（2）陜西省碳生態(tài)承載能力具有明顯的差異性，呈現(xiàn)出自北向南逐漸遞增的總體特征，且差距不斷加大，2018年與2010年相比，銅川市、漢中市、寶雞市、咸陽市和安康市碳生態(tài)承載指數(shù)逐漸提升，表明以上城市碳匯能力在逐年增長(zhǎng)，生態(tài)得到好轉(zhuǎn)，相比之下，榆林市、西安市、楊凌區(qū)、延安市碳生態(tài)承載能力逐漸下降。

（3）在對(duì)碳補(bǔ)償主客體進(jìn)行識(shí)別并對(duì)碳補(bǔ)償額度進(jìn)行計(jì)算后，得出在整個(gè)研究期間榆林市、渭南市、西安市是主要的支付區(qū)，商洛市、安康市、漢中市是主要的獲補(bǔ)區(qū)。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，越來越多的城市由獲補(bǔ)區(qū)逐漸演變?yōu)橹Ц秴^(qū)；陜西省碳補(bǔ)償總額不斷提升，其中榆林市、渭南市碳補(bǔ)償額度占比較多，這說明陜西省完成雙碳目標(biāo)實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展的任務(wù)仍然很艱巨。

3.2 討論

基于研究結(jié)果，在未來城市實(shí)現(xiàn)低碳發(fā)展過程中需考慮以下幾點(diǎn)策略：①加強(qiáng)對(duì)耕地、林地、草地等其他生態(tài)用地的保護(hù)。林草地發(fā)揮的碳匯作用不容忽視，因此，在碳匯較低的地區(qū)應(yīng)提高植被覆蓋度增加碳儲(chǔ)量，碳匯較高的地區(qū)應(yīng)實(shí)施嚴(yán)格的生態(tài)保護(hù)制度，保證碳匯能力不降低。②推廣能源清潔利用和轉(zhuǎn)化技術(shù)，從根本上減少碳排放量，轉(zhuǎn)變能源利用結(jié)構(gòu)，將以化石能源為主的高碳排能源利用結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橐钥稍偕鍧嵞茉礊橹鞯哪茉蠢媒Y(jié)構(gòu)。③加快建立城市碳源和碳匯數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)區(qū)域碳源和碳匯量速查，動(dòng)態(tài)更新的碳排放數(shù)據(jù)是碳補(bǔ)償機(jī)制建立的基礎(chǔ)，也是實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)的重要途徑。在雙碳目標(biāo)的引領(lǐng)下，未來城市的發(fā)展要同時(shí)兼顧社會(huì)、生態(tài)與經(jīng)濟(jì)效益，將探索低碳發(fā)展模式融入城市發(fā)展規(guī)劃中。

需要說明的是，雖然該研究在改進(jìn)區(qū)域碳補(bǔ)償機(jī)制的基礎(chǔ)上，對(duì)陜西省市域碳補(bǔ)償額度進(jìn)行了系統(tǒng)分析，進(jìn)一步優(yōu)化了碳補(bǔ)償理論機(jī)制，但在測(cè)算陜西省各市（區(qū)）土地利用凈碳排放量時(shí)，雖然選取的相關(guān)碳排放系數(shù)研究成果與陜西省自然條件較為相符，但是因?yàn)槊總€(gè)地區(qū)的能源排放強(qiáng)度、林地草地等植被覆蓋密度，自然植被狀況等均存在一定差異，可能對(duì)研究結(jié)果的精度造成影響。除此之外，由于數(shù)據(jù)限制，該研究未測(cè)算耕地利用過程中產(chǎn)生的碳源，也未考慮耕地撂荒、熟制差異對(duì)碳匯能力的影響。在今后的研究中應(yīng)該注重建立可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的本地化碳排放因子，細(xì)化碳排放量的計(jì)算方法，這樣計(jì)算出的結(jié)果精度才會(huì)更高，更具有政策指導(dǎo)意義。該研究從市域尺度上開展碳補(bǔ)償研究，實(shí)質(zhì)上，碳排放量和碳補(bǔ)償額度核算可以嘗試基于不同用地類型地塊尺度開展，更微觀的研究尺度可以使碳補(bǔ)償研究具有更大的應(yīng)用價(jià)值，更具操作性，另外可以對(duì)碳補(bǔ)償未來趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，提出更加有效的應(yīng)對(duì)措施。

參考文獻(xiàn)

［1］ 劉志華，徐軍委，張彩虹.科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與碳排放效率：基于省際面板數(shù)據(jù)的PVAR分析［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2022，37（2）：508-520.

［2］ 習(xí)近平.堅(jiān)定信心共克時(shí)艱共建更加美好的世界：在第七十六屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論上的講話［J］.中國(guó)產(chǎn)經(jīng)，2021（19）：8-11.

［3］ 王燦，張雅欣.碳中和愿景的實(shí)現(xiàn)路徑與政策體系［J］.中國(guó)環(huán)境管理，2020，12（6）：58-64.

［4］ HOUGHTON R A.The annual net flux of carbon to the atmosphere from changes in land use 1850-1990［J］.Tellus B：Chemical and physical meteorology，1999，51（2）：298-313.

［5］ GOLDEWIJK K K，RAMANKUTTY N.Land cover change over the last three centuries due to human activities： The availability of new global data sets［J］.GeoJournal，2004，61（4）：335-344.

［6］ 趙榮欽，黃賢金.基于能源消費(fèi)的江蘇省土地利用碳排放與碳足跡［J］.地理研究，2010，29（9）：1639-1649.

［7］ 崔寧波，生世玉，方袁意如.糧食安全視角下省際耕地生態(tài)補(bǔ)償?shù)臉?biāo)準(zhǔn)量化與機(jī)制構(gòu)建［J］.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，26（11）：232-243.

［8］ 陳儒，姜志德.中國(guó)省域低碳農(nóng)業(yè)橫向空間生態(tài)補(bǔ)償研究［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2018，28（4）：87-97.

［9］ 郝春旭，趙藝柯，何玥，等.基于利益相關(guān)者的赤水河流域市場(chǎng)化生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制設(shè)計(jì)［J］.生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2019，35（2）：168-173.

［10］ 馬明娟，李強(qiáng)，周文瑞.碳中和視域下黃河流域碳生態(tài)補(bǔ)償研究［J］.人民黃河，2021，43（12）：5-11.

［11］ 吳立軍，田啟波.碳中和目標(biāo)下中國(guó)地區(qū)碳生態(tài)安全與生態(tài)補(bǔ)償研究［J］.地理研究，2022，41（1）：149-166.

［12］ 周嘉，王鈺萱，劉學(xué)榮，等.基于土地利用變化的中國(guó)省域碳排放時(shí)空差異及碳補(bǔ)償研究［J］.地理科學(xué)，2019，39（12）：1955-1961.

［13］ 趙榮欽，劉英，馬林，等.基于碳收支核算的河南省縣域空間橫向碳補(bǔ)償研究［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2016，31（10）：1675-1687.

［14］ 馬遠(yuǎn)，劉真真.黃河流域土地利用碳排放的時(shí)空演變及影響因素研究［J］.生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2021，37（7）：35-43.

［15］ 萬倫來，林春鑫，陳藝.基于相對(duì)碳赤字的中國(guó)省際碳補(bǔ)償時(shí)空格局研究［J］.長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2020，29（12）：2572-2583.

［16］ 劉燕華，李宇航，王文濤.中國(guó)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的挑戰(zhàn)、機(jī)遇與行動(dòng)［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2021，31（9）：1-5.

［17］ 張巍.陜西省重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)碳匯/碳源核算與生態(tài)補(bǔ)償研究［J］.生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2018，34（10）：191-194.

［18］ 王雅敬，謝炳庚，李曉青，等.長(zhǎng)株潭經(jīng)濟(jì)圈土地利用變化的碳排放量及生態(tài)補(bǔ)償研究［J］.生態(tài)科學(xué)，2017，36（4）：160-165.

［19］ 趙榮欽，劉英，李宇翔，等.區(qū)域碳補(bǔ)償研究綜述：機(jī)制、模式及政策建議［J］.地域研究與開發(fā)，2015，34（5）：116-120.

［20］ 黃晶晶，李玲玲，徐琳瑜.基于外溢生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的區(qū)域生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制研究［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2021，41（17）：6994-7001.

［21］ 李璐，董捷，徐磊，等.功能區(qū)土地利用碳收支空間分異及碳補(bǔ)償分區(qū)：以武漢城市圈為例［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2019，34（5）：1003-1015.

［22］ 曾德珩，李生萍，吳雅，鄭倩婧.重慶市五大功能區(qū)碳失衡及其對(duì)策［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2016，36（8）：152-157.

［23］ 楊潔，謝保鵬，張德罡.基于InVEST和CA-Markov模型的黃河流域碳儲(chǔ)量時(shí)空變化研究［J］.中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2021，29（6）：1018-1029.

［24］ 段曉男，王效科，逯非，等.中國(guó)濕地生態(tài)系統(tǒng)固碳現(xiàn)狀和潛力［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2008，28（2）：463-469.

［25］ 田云，張俊飚，羅小鋒.中國(guó)種植業(yè)凈碳效益與經(jīng)濟(jì)效益協(xié)調(diào)性區(qū)域比較研究［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2014，34（3）：142-148.

［26］ 魏燕茹，陳松林.福建省土地利用碳排放空間關(guān)聯(lián)性與碳平衡分區(qū)［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2021，41（14）：5814-5824.

［27］ 董梅，李存芳.低碳省區(qū)試點(diǎn)政策的凈碳減排效應(yīng)［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2020，30（11）：63-74.

［28］ FANG G C，TIAN L X，LIU M G，et al.How to optimize the development of carbon trading in China—Enlightenment from evolution rules of the EU carbon price［J］.Applied energy，2018，211：1039-1049.

［29］ 王剛，張華兵，薛菲，等.成都市縣域土地利用碳收支與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系研究［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2017，32（7）：1170-1182.

［30］ 莫惠斌，王少劍.黃河流域縣域碳排放的時(shí)空格局演變及空間效應(yīng)機(jī)制［J］.地理科學(xué)，2021，41（8）：1324-1335.