中国不同产业空间的碳排放强度与碳足迹分析，本文主要内容关键词为：中国论文,足迹论文,强度论文,产业论文,空间论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 引言
以化石燃料为主的传统能源消费带来的碳排放是造成全球温室效应的主要人为原因。为探索人类活动对全球碳循环的影响，经济发展与能源消费造成的碳排放成为目前国内外学术界研究的热点问题[1-5]。实质上，人类经济和能源活动对区域碳循环的影响在很大程度上是通过改变产业的空间布局方式来实现的，产业空间结构变动及区域差异会改变人为能源消费的格局，并进一步影响区域碳循环的速率。因此产业活动及其碳排放效应研究也受到国内外学者的关注。比如：Schipper[6]采用因素分解方法对13个IEA国家的9个制造业部门的碳排放强度进行了分析，解释了1990年以来碳排放增长的主要原因，并结合京都议定书的目标对其进行了评价。Chang等[7]基于投入产出方法对台湾产业碳排放及其结构分解进行了研究。Casler等[8]采用模型方法，对美国碳排放进行了结构分析研究，认为替代性能源的使用是造成碳排放下降的主要因素。陈红敏等[9]利用投入产出分析方法对我国各产业部门最终消费和使用中的隐含碳排放进行了分析。余慧超[10]和魏本勇[11]在对国际贸易的碳排放研究中，运用投入产出分析方法，对不同产业的碳泄露和转移进行了对比分析。另外，也有一些学者基于不同产业与碳排放的关系开展了相关研究[12-13]，以上研究为基于产业碳减排的低碳经济规划提供了重要的理论参考。但这些研究大多侧重于产业结构对碳排放的影响研究，而未考虑不同产业空间的碳排放强度及其差异。产业活动总是与一定的空间相关联，因此，将产业活动碳排放落实到不同空间，对于分析和对比不同产业活动的在单位空间上的碳排放强度，进而采取合理的产业调控以降低区域碳排放具有重要意义。
碳足迹（Cafbon Footprint）是在生态足迹的概念基础上提出的，它是对某种活动引起的（或某种产品生命周期内积累的）直接或间接的
排放量的度量[14]。作为人类活动对环境的影响和压力程度的衡量，碳足迹成为近年来国外生态学研究的新的热点领域。比如《地球生命力报告》[15]在计算生态足迹时，把碳足迹单独列为一类，认为碳足迹既包括化石燃料燃烧带来的直接碳排放，也包括国外进口产品带来的间接碳排放。计算结果全球人均生态足迹为2.7
，其中碳足迹为1.41，可见碳足迹是导致人为生态影响的重要因素；Sovacool等[16]对全球12个大都市区的碳足迹进行了评价分析，并提出了减少碳足迹的政策建议；Kenny[17]以爱尔兰为例，对6种碳足迹计算模型的运行效果进行了对比分析。国内一些学者从碳足迹核算[18]、人均碳足迹和碳足迹产值[19]、碳足迹影响力和感应力[20]等角度开展了碳足迹研究的有益探索。但总体而言，碳足迹研究仍处于起步阶段，需要进一步深入和拓展，尤其对各种人类能源活动的碳足迹的区域差异研究有待于进一步加强。
因此，在能源消费碳排放的研究中，不仅要考虑产业活动的碳排放，也要分析不同产业空间的碳排放强度和碳足迹效应。本文从产业空间的角度，通过构建能源消费的碳排放模型，将产业空间和能源消费碳排放对应起来，对不同产业空间的碳排放强度及其碳足迹的区域差异进行研究，并据此提出降低产业碳足迹和优化产业空间布局的建议。
2 数据来源与计算方法
2.1 数据来源
目前主要的能源有化石能源、电能、生物质能、太阳能、水能、风能和核能等，而以化石能源为代表的传统能源是造成碳排放的主要原因。因此本文仅计算化石能源和农村生物质能等主要传统高碳能源的碳排放。研究采用2007年中国各省市自治区的不同产业各种能源消费量、土地利用数据、农作物产量、农林牧渔业产值等数据。其中，各种能源的消费数据来自《中国能源统计年鉴》，土地利用数据、农作物产量和播种面积、产值等数据来自《中国统计年鉴》，供电标准煤耗取自中经网产业数据库。由于西藏自治区、台湾省、香港和澳门特别行政区的相关数据缺失，因此本文所有源数据和计算结果均不包括这些地区。
2.2 能源消费碳排放
通过构建能源消费的碳排放模型来计算年度各省市自治区主要能源消费的碳排放量：
2.3 不同产业空间的碳排放强度
为了对不同产业空间的碳排放进行核算，并进一步计算其碳足迹状况，这里基于能源平衡表的能源消费项目与土地利用分类体系，参照李璞[28]的研究，进行合并、分解及适当调整，建立了不同产业空间与碳排放项目的对应关系（表2）。需要说明的是：（1）本文的产业空间并不仅仅指产业本身，而是指以土地为承载的产业活动的空间范围；（2）本表将不同产业的碳排放进行了归并，以便于将划分的产业空间与土地利用数据相对应，并对单位空间的碳排放进行测算；（3）生活与工商业空间主要是指人类生活和生产的空间，主要指人类常驻的区域空间；（4）考虑到农村能源使用主要集中于农村居民点，因此将其列入生活与工商业空间；（5）能源平衡表中其他行业不易再进行细分，因此将其碳排放归入其他产业空间；（6）由于农业、林业、牧业等以碳吸收为主，人为碳排放很少，因此本文将其一并归为农业空间。产业空间碳排放强度的计算方法如下：
2.4 不同产业空间的碳足迹
国际上对碳足迹主要有两种理解：一是将其定义为人类活动的碳排放量[14,29-30]，即以排放量来衡量；二是将碳足迹看作生态足迹的一部分：即吸收化石燃料燃烧排放的所需的生态承载力[14,31]，即以面积来衡量。这里结合第二种碳足迹的理解，将碳足迹定义为：消纳碳排放所需要的生产性土地（植被）的面积，即碳排放的生态足迹。由于在能源消费碳排放计算中包含了农村生物质能源的碳排放，因此这里将农业植被也看作是碳足迹的一部分。NEP反映了植被的固碳能力，即1的植被1年吸收的碳量[26]。本文采用NEP指标来反映不同植被的碳吸收量，并以此计算出消纳碳排放所需的生产性土地的面积（碳足迹），方法如下：
在碳足迹总量分析的基础上，用不同产业空间的碳足迹除以该产业空间用地面积可以得到不同产业空间单位面积碳足迹。
3 结果与讨论
3.1 计算结果分析
（1）中国2007年能源消费碳排放总量达到1.65GtC（1Gt＝
），其中化石能源和农村生物质能消费碳排放分别为1.46GtC和0.19GtC，所占比重分别为89％和11％。各地区碳排放量最大的是河北省（0.14GtC），碳排放总量超过1亿t的还有山东、辽宁和河南，这主要与这些省区能源消费量较高有关；最小的是海南省仅为4.85MtC（1Mt＝
），另外西部的青海和宁夏等地区的碳排放量也较低（图1）。
图1 各地区能源消费碳排放的构成图
Fig.1 Carbon emission from energy consumption of different regions
全国各地区碳排放构成有所差别。总体而言，各地区碳排放均以化石能源碳排放为主。但东部地区化石能源碳排放占有较大比重，大都在90％以上，而西部地区农村能源碳排放所占比重相对较大，广西和四川甚至达到30％。这主要与不同省区的能源消费结构有关，西部地区农村能源使用比例相对较高。
（2）在五种产业空间中，生活与工商业空间的碳排放量最大，为1.47GtC，占总碳排放的近90％；其次为交通产业空间碳排放，占7.3％；其他类产业碳排放量相对很少（表3）。这说明，能源消费主要集中在生产、生活和交通等领域。
产业空间碳排放构成具有明显的区域差异。总体而言，大部分省区以生活、生产及交通产业空间的碳排放为主。中西部生活与工商业空间碳排放比重高于东部一些发达省区，如，河南、安徽、河北、江西，山西等省都在93％以上，河北甚至高达95.7％；北京、上海较低，分别为75.1％和69.4％，这说明中西部地区生产、生活和工矿等的能耗偏高。经济发达的北京、上海等地交通产业空间的碳排放比重较大，上海为24.6％，而中西部地区较低，河北只有2.8％。这说明在经济、交通和人口密集区，由于交通运输等行业较为发达集中，同时其产业空间有限，因此碳排放强度较高。
（3）2007年全国产业空间碳排放强度为1.98 t／，其中，生活与工商业空间碳排放强度高达55.16t／，交通产业空间碳排放强度为49.65t／，其他三类产业空间的碳排放强度较低，农业空间碳排放强度只有0.06t／（表3）。产业空间的碳排放强度具有较大区域差异，总体而言，中东部地区明显高于西部地区。最高的是上海（49.68t／），最低的是青海（0.083t／），两者相差近600倍（图2）。另外，上海的生活与工商业空间、交通产业空间、其他产业空间、农业空间的碳排放强度分别为128.01t／、521.79t／、41.43t／和0.95t／，均为全国最高值，这说明上海具有较高的碳排放量而同时各类空间用地十分紧张，造成了较高的碳排放强度和碳密度。另外北京、天津、江苏和浙江等省市的各类产业空间也具有较高的碳排放强度。
图2 不同区域产业空间碳排放强度
Fig.2 Carbon emission intensity of industrial spaces in different regions
（4）2007年中国产业活动碳足迹为522.34×
，而全国生产性土地（森林、草地和农田）面积仅为493.65×，因此造成的生态赤字为28.69×（表4），相当于研究区国土总面积的3.46％，这说明我国的生产性土地面积不足以补偿产业空间的碳足迹，其补偿率约为94.5％。其主要原因在于2007年我国能源消费碳排放明显超过了生产性土地的碳吸收。该结果也表明：基于本文把农田碳吸收也计算在内的考虑，虽然我国存在产业活动的碳赤字，但目前的碳赤字并不大，大体上我国年度产业活动能源消耗的碳排放都可以通过本国的生产性土地吸收。
就各地区而言，河北省的碳足迹最大，为44.71×，最小的为海南，仅有1.54×（图3），碳足迹的地区差异与能源消费碳排放量基本一致（图1）。另外，由于全国各地区生产性土地面积具有较大差异，因此生态赤字状况也明显不同。河北的生态赤字最高，达到34.31×，山东、辽宁、江苏、河南和广东等省也具有较高的生态赤字。而一些地区因为具有较大的生产性土地面积，因而出现了生态盈余（生态赤字为负值），比如内蒙古、黑龙江、青海、新疆、四川、甘肃和云南等省区存在生态盈余，其中内蒙古的生态盈余最高，为74.34×（图3），这主要由于这些地区具有较大的植被覆盖度。因此，在省域层面上而言，部分能源消费量较低而植被覆盖度较高的地区完全能够补偿自身能源消费的碳排放。
图3 不同区域产业活动碳足迹与生态赤字
Fig.3 Carbon footprint and ecological deficit of industrial activity in different regions
（5）全国产业空间单位面积碳足迹为0.63／。不同产业空间单位面积碳足迹具有较大差异，其中，生活与工商业空间的单位面积碳足迹最大，（17.5／），其次为交通产业空间（15.75／），最小为农业空间，只有0.02／（表4）。各省区不同产业空间单位面积碳足迹也具有较大差异，各省区产业空间单位面积碳足迹呈明显中东部向西部降低的趋势（图4f）。上海单位面积碳足迹最大，达15.76／，其次为天津和北京，再次为华北和东部沿海地区，基本都在1／以上，华南次之，东北和西部地区较低，单位面积碳足迹最低的为青海省，只有0.03／（表5）。另外，研究发现，在30个省级行政单元中，有14个省区的单位面积碳足迹大于1，另外16个省区的单位面积碳足迹小于1，这些地区包括华南、东北、西南生态环境较好的区域，以及西部经济欠发达区域，说明中国约一半省区的产业空间碳排放足迹小于区域自身面积。
图4 全国不同产业空间单位面积碳足迹的区域差异（／）
Fig.4 Distribution Of per unit area carbon footprint Of different industrial spaces in different regions
不同产业空间单位面积碳足迹也具有较大的区域差异，大体都呈现从东部到西部逐渐递减的趋势（图4a-e）。渔业与水利业空间单位面积碳足迹最大为福建省（0.29／），其他几类产业空间单位面积碳足迹最大的均为上海市，其中上海市的生活与工商业空间、交通产业空间、其他产业空间单位面积碳足迹分别达到40.6／、165.51／和13.14／，不仅在全国各省区中遥遥领先，而且远远大于全国各类用地的平均值（表5）。另外，在这几类用地中，北京、天津及东部经济发达地区也具有较高的碳足迹强度。相对而言，西部的青海、新疆、内蒙古等地及海南省的各类产业空间单位面积碳足迹水平均较低（表5）。这说明，一方面东部经济发达地区能源消费量较高，因此具有较高的碳排放量，另一方面东部地区特别是土地较为紧缺的直辖市，产业空间集中，因此落实在各种产业空间上的碳排放强度较大，这导致东部地区具有较高的碳足迹。相反，西部地区土地面积大、能源消费量少，各业空间的碳足迹强度较低，比如生活与工商业空间和交通产业空间最低的分别是海南（5.16／）和青海（4.28／），分别是上海的1／8和1／39（表5），西部地区农业空间和渔业与水利业空间的碳足迹则更低，比如青海省，由于这两类用地的能源消费碳排放量很少，因此碳足迹几乎可以忽略不计。
3.2 讨论
3.2.1 关于碳排放 本文碳排放计算结果略高于其他国内学者近年的计算结果（表6）。主要原因有两个：一是本文计算的碳排放包括化石能源和农村生物质能消费碳排放两部分，如果只考虑化石能源的话，碳排放总量为1.46GtC；二是本文是针对2007年数据的计算结果，比2003-2005年的计算结果有一定程度的增长是合理的。
3.2.2 关于碳足迹 本文所指的产业空间碳排放侧重于产业活动的碳强度分析，以了解不同产业活动在空间上造成的碳排放密度状况。由于土地只起到空间承载作用，而不是碳排放来源，因此碳排放并不代表土地本身排放，而是以土地为载体的产业活动的碳排放。
对不同区域而言，可能会因为某种产业空间用地面积较大，而使得计算出的该产业空间单位面积碳足迹偏小。如安徽省单位土地碳足迹为1.12／，在全国排13位，具有较高的水平，僵由于生活及工商业空间和交通产业空间相对较大，导致这两种用地单位面积碳足迹仅列全国的26和28位。新疆总体碳足迹水平较低，但由于交通产业空间面积较少，导致新疆交通产业空间单位面积碳足迹相对较大，排全国第12位（表5）。这说明基于产业空间碳足迹的计算方法，区域不同产业的碳足迹水平受区域产业用地结构的影响。
3.3 政策建议
为降低区域碳排放强度和碳足迹水平，可采取如下对策：（1）化石能源使用是造成碳排放的主要途径，因此，改革传统能源结构、采用清洁能源是降低区域单位面积碳排放和碳足迹的主要途径；（2）中西部地区应尽可能降低居民生活和工矿业能耗，特别是减少农村生物质能源的使用，以降低生活和工商业空间的碳排放强度；东部地区应在交通运输行业尽量采用清洁能源，减少交通的碳污染；（3）加强对生态盈余区的生态管护，增强生产性土地的固碳效率可有效降低区域的碳排放水平和强度；（4）调整产业空间布局、对高碳足迹的产业活动（如建筑业、交通业等）进行调控是降低碳排放强度的关键。（5）在产业空间布局和规划中考虑碳足迹效应，引入碳减排理念，一方面通过产业调控降低高碳排放空间的碳污染，另外通过提高能源效率和改善能源结构降低单位产业空间的碳排放强度。
4 结论与展望
采用2007年中国各省区能源消费和土地利用等数据，通过构建能源消费碳排放和碳足迹模型，对各省区化石能源和农村生物质能源的碳排放量进行了核算；并将产业空间与能源消费项目进行对应，对不同产业空间的碳排放强度和碳足迹进行了对比分析。
本文的主要不足和误差来源有：（1）由于产业空间的划分是基于能源消费碳排放项目和土地分类系统进行的，因为要考虑数据的对应关系，对一些产业空间没有进行详细的划分，因此本文的产业空间和碳排放项目的对应关系难免存在一定的误差；（2）对不同区域而言，可能碳排放总量相差不大，但由于某种产业空间较大，而使得计算出的单位面积碳足迹偏小；反之亦然。另外，由于在省域层面上土地和能源长时间序列数据的结合较为困难，本文只是对不同产业空间能源消费碳足迹的区域差异进行了研究，而没有分析各省区产业空间碳足迹时间尺度上的变化特征。
基于以上不足，未来应加强以下两方面研究：（1）进一步对不同产业空间进行划分，以精确核算区域不同用地及产业空间的碳排放状况，为基于产业空间布局优化的低碳经济规划提供理论支撑；（2）进一步融合产业活动和土地利用的碳排放研究。一方面研究以土地为承载的产业活动的碳排放的变化规律，另一方面研究不同用地类型自身的碳通量和碳代谢以及地类转换的碳排放效应，这样才能在区域尺度上构建涵盖自然碳排放和社会经济碳排放的综合的碳循环模型。
致谢：张兴榆和焦士兴博士在论文构思和数据计算中提出了宝贵的修改意见，孙振如帮助进行了插图的绘制，在此一并表示衷心感谢。
收稿日期：2009-12-16；修订日期：2010-04-26