基于MRIO模型的中国区域间碳关联测度

赵玉焕，王乾

（北京理工大学　管理与经济学院，北京 100081）

基于MRIO模型的中国区域间碳关联测度

赵玉焕，王乾

（北京理工大学管理与经济学院，北京 100081）

中国作为世界上最大的CO2排放国，减排压力巨大；为实现政府制定的减排目标，需要对区域间碳关联进行研究，从而对各区域制定差别化的减排策略。运用多区域投入产出（MRIO）模型，利用2007年中国区域间投入产出表，将中国分为东部、中部和西部3个区域，从乘数效应、溢出效应和反馈效应的视角对中国区域间碳关联进行研究。研究结果显示：东部区域的区域内碳排放乘数效应明显弱于中部与西部区域；东部与西部区域对中部区域的溢出效应明显强于中部与西部区域对东部区域的溢出效应；区域间碳排放反馈效应很小，各区域差距也较小；能源直接消耗部门的总效应值远超其他部门。在研究结论的基础上，从区域和部门角度对中国碳减排问题提出政策建议。

碳关联；乘数效应；溢出效应；反馈效应；MRIO模型

一、文献综述

近年来，中国的CO2排放问题已成为国内外学者研究的焦点。1990—2013年，中国能源消费增加了2.3倍，导致CO2排放量快速增长［1］。根据IEA数据，2012年中国CO2排放量为82.5亿吨，约占全球总排放量的26%［2］。为了节能减排，中国政府做了很多努力。在2009年召开的哥本哈根世界气候大会上，中国政府承诺到2020年，CO2排放强度比2005年下降40%～45%；2014年北京APEC会议上发布的《中美气候变化联合声明》也提出在2030年左右CO2排放达到峰值，且将努力早日达峰，并计划到2030年非化石能源占一次能源消费比重提高到20%左右；2015年十二届全国人大三次会议上提出，CO2排放强度要降低3.1%以上，促进重点区域煤炭消费零增长，同时进一步扩大碳排放权交易试点。

中国区域间经济发展不平衡，导致各区域碳排放差异较大。同时，中国各区域经济发展相互关联，也导致各区域间存在碳关联。为使节能减排政策更有效，需厘清各区域间的碳关联，在此基础上制定有针对性的节能减排政策，以实现政府制定的节能减排目标。2008年中国能源统计年鉴数据显示，1995—2007年，中部区域年CO2排放量明显高于其他区域，且在中国加入WTO之后呈明显上升趋势，而其他区域年CO2排放量均处于较低水平，且相对趋于平稳；区域之间还存在发达区域将高污染、高碳排放、高能耗产业转移到较落后的区域等问题。中国各区域地理位置、资源禀赋不尽相同，因此有必要对区域间碳关联进行深入研究，为政府制定有效的节能减排政策，实现减排目标提供理论依据和数据支持。

为分析区域间的经济关联效应，学术界引入了投入产出模型。区域内乘数效应与区域间溢出和反馈效应也多用于研究区域内部门之间的联系，以及区域间的经济或产业关联。Miller（1963）最早将投入产出模型运用于测算两区域间经济产生的反馈效应［3］。在此基础上，Round（1985）［4］、Sonis等（1993）［5］、Sonis 和Hewings（1999）［6］等将区域间经济溢出效应和区域间经济反馈效应分解出来，并研究了区域间经济溢出效应、反馈效应和区域内经济乘数效应的关系。他们的研究表明，一个区域总产出的增加来自3个方面：一是本区域内的乘数效应，即本区域内不同部门间的相互作用对本区域经济增长的贡献；二是另一区域对本区域的溢出效应，即另一区域的经济增长对本区域经济增长的贡献；三是本区域的反馈效应，即在本区域经济增长对另一区域经济产生影响的同时，另一区域反过来对本区域经济增长的贡献。

许多学者对中国的区域间经济关联从溢出与反馈效应角度进行了研究。潘文卿等（2007）利用2000年中国8个区域投入产出表，对中国内陆与沿海区域间的溢出与反馈效应进行了实证分析，结果显示，沿海区域对内陆区域的溢出效应低于内陆区域对沿海区域的溢出效应，而内陆区域的反馈效应低于沿海区域的反馈效应［7］。吴福象等（2010）的研究发现，中国东部区域对中部区域的溢出效应明显低于后者对前者的溢出效应［8］。余典范等（2011）通过对中国产业关联特性进行静态和动态考察认为，溢出效应、乘数效应和反馈效应的重要性依次递减［9］。李惠娟（2014）应用3个区域投入产出模型测算了长三角、珠三角以及环渤海三大经济区服务业的溢出与反馈效应，结果表明，长三角经济区和环渤海经济区服务业区域间溢出和反馈效应均比珠三角经济区大［10］。

经济增长带动能源消耗，引致CO2排放。根据王铮等（2002）的观点，某区域的经济增长会对其他区域产生溢出效应，而在整个商品生产流程引致碳排放的核算中，出口在促进本区域经济增长引致碳排放的同时，也会促进其他区域经济增长从而引致碳排放，产生类似经济增长溢出效应的区域间碳排放溢出效应。同时，其他区域经济增长反过来也促进该区域的经济增长，产生区域间经济增长的反馈效应，与此同时又引致了该区域碳排放，产生区域间的碳排放反馈效应［11］。具体而言，区域内碳排放乘数效应是指某一区域因各部门相互作用导致自身经济增长的同时，引致该区域CO2的排放；区域间碳排放溢出效应是指某一区域经济对另一区域经济拉动的同时，引致另一区域CO2的排放；区域间碳排放反馈效应是指某一区域拉动另一区域经济增长，另一区域又反过来拉动该区域经济增长，在此过程中引致该区域CO2的排放。

徐盈之等（2011）利用投入产出模型，将中国制造业各部门最终需求引致的碳排放量分解为直接效应、反馈效应、溢出效应、自给效应和自溢效应，结果表明，制造业碳排放的溢出效应最大，其主要对象是能源产业和服务业［12］。Guo等（2012）利用2002年投入产出表，研究了中国30省、28部门的隐含碳排放情况，结果显示，隐含碳从东部区域净转移到中部区域，且能源密集型产业的贡献最大［13］。Zhang等（2014）的研究认为，区域间碳排放溢出效应主要集聚在煤炭大省，导致中西部区域CO2排放的迅速增长［14］。唐志鹏等（2014）基于投入产出模型，改进并测算了出口引致的区域碳排放直接、间接、溢出和反馈4种空间效应公式，结果表明，大部分沿海地区出口引致碳排放的溢出效应较高，北部和东部沿海区域反馈效应也较高［15］。Liu等（2015）使用1997年与2007年中国投入产出表，分别计算了由消费和出口引致的隐含碳，结果表明，1997—2007年间中国由于消费和出口引致的需求供应链上转移的隐含碳排放都迅速增加［16］。

综上所述，已有文献多从乘数、溢出与反馈效应角度对区域间经济关联进行研究，少数文献或从单一产业视角（如制造业）研究了碳排放的某种效应，或从贸易角度研究碳排放相关效应，但笔者尚未发现有学者从乘数、溢出与反馈效应角度对中国区域间碳关联进行相关研究。本文在前人研究的基础上，运用多区域投入产出模型，利用2007年中国区域间投入产出表，将中国划分为东部、中部和西部三大区域，对中国区域间碳关联从区域内碳排放乘数效应、区域间碳排放的溢出与反馈效应的角度进行实证研究；在研究结论的基础上，提出了相应的节能减排政策建议。

本文将乘数、溢出与反馈效应对经济关联的影响研究扩展到区域间的碳关联影响研究，从而能够分析区域间产业关联对于区域碳排放的具体影响，有助于将碳减排要求纳入各区域产业链分工政策的制定。同时，在区域和部门层面对中国区域间碳关联进行研究，能够厘清中国三大区域间的碳关联，使相关节能减排政策更有针对性。

二、模型构建与数据处理

（一）模型构建

投入产出分析方法最早由美国经济学家里昂惕夫提出，常用来分析国民经济各部门在生产各环节间的依存关系，许多学者也利用这一工具分析碳关联问题。本文利用2007年中国区域间投入产出表，应用多区域投入产出模型测算中国区域内碳排放乘数效应、区域间碳排放溢出与反馈效应。

多区域投入产出模型是指区域多于2个的投入产出模型。式（1）是多区域投入产出模型的基本形式，区域数量为n。其中ARR是区域R内直接消耗系数矩阵，ARS是投入系数矩阵，表示区域S不同产业单位产品中来自区域R各产业的中间投入。YR分别表示区域R各产业的最终需求列向量，XR分别表示区域R各产业的产出列向量［17-19］。

本文将中国划分并合并为3个区域，将使用3个区域投入产出模型。3个区域投入产出模型可用式（2）表示［9］

以式（6）中X1为例，可将其分解为3个部分。

第一部分是区域1为满足本区域最终需求Y1而引致的区域1总产出的增加。它包括本区域内不同部门间的相互作用及本区域与其他区域之间的相互作用，首先通过区域1内的乘数效应（I-A11）-1，然后通过区域1与区域2、区域3之间的反馈效应［I-T12（I-T23T32）-1（T21+T23T31）-T13（I-T32T23）-1（T32T21+ T31）］-1来实现，该反馈效应指区域1总产出的变化使其他区域总产出发生变化，这部分变化的总产出再影响区域1的总产出。

第二部分是区域1总产出为满足区域2的最终需求而发生的总产出变化量。首先通过区域2内的乘数效应（I-A22）-1，然后通过区域2对区域1的溢出效应 T12（I-T23T32）-1+T13（I-T32T23）-1T32，该溢出效应指区域2对区域1的最终需求生产出的总产出对区域1总产出的溢出，最后通过区域1与区域2、区域3之间的反馈效应［I-T12（I-T23T32）-1（T21+T23T31）-T13（I-T32T23）-1（T32T21+T31）］-1实现。

第三部分是区域1总产出为满足区域3的最终需求而发生的总产出变化量。首先通过区域3内的乘数效应（I-A33）-1，然后通过区域3对区域1的溢出效应T13（I-T32T23）-1+T12（I-T23T32）-1T23，最后通过区域1与区域2、区域3之间的反馈效应［I-T12（IT23T32）-1（T21+T23T31）-T13（I-T32T23）-1（T32T21+T31）］-1实现。

分别用MRR表示区域R的乘数效应（Multiplier Effect），SRP表示区域 P对区域 R的溢出效应（Spillover Effect），FRR表示区域 R的反馈效应（Feedback Effect）。可整理得到MRR、SRP和FRR的表达式

将MRR、SRP和FRR代入式（6）、式（7）、式（8）中，可得式（9）、式（10）、式（11）

3个区域投入产出模型矩阵相乘形式则可表示为

式（13）中，等式最右边第一部分表示区域内乘数效应，第二部分表示区域间溢出效应，第三部分表示区域间反馈效应。区域内乘数效应是指某一区域各部门生产一单位最终使用产品，因本区域内部门间的相互作用而导致的本区域内各部门总产出变化。

为进一步区分贡献因素，可以将区域间反馈效应分为两类：一类是由本区域最终产出变化引致，称为第一类反馈效应；另一类是由另一区域最终产出变化引致，称为第二类反馈效应［19］。

区域内碳排放乘数效应系数：CMTRR＝CRMRR。

区域间碳排放溢出效应系数：CSORR＝CRSPRMRR。

第一类区域间碳排放反馈效应系数：CFBRR＝CR（FRR-I）MRR。

第二类区域间碳排放反馈效应系数：CFBRP＝CR（FRR-I）SRPMRR。

CMTRR＝（cmtRjR）1×n，为行向量。其中，第j个元素表示R区域第j部门增加一单位最终产出引致R区域各部门总产出变化，该变化引发R区域CO2排放的变化量。CSOPR=（csoPjR）1×n为行向量，其中，第j个元素表示R区域第j部门增加一单位最终产出引发P区域各部门总产出变化，该变化引发P区域CO2排放的变化量。CFBRR=（cfbRjR）1×n为行向量，其中，第j个元素表示R区域第j部门增加一单位最终产出引致其他区域总产出变化，又引发R区域各部门总产出变化，该变化最终引发R区域CO2排放的变化量。CFBRP=（cfbRjP）1×n为行向量，其中，第j个元素表示P区域第j部门增加一单位最终产出，由于溢出效应使R区域各部门总产出变化，而R区域这一增加量通过引发其他区域总产出变化，又引致R区域总产出变化，并由这部分变化的总产出引发的R区域的CO2排放的变化量。

（二）数据来源与处理

1.数据来源

本文投入产出表数据源于国家信息中心发布的2007年中国区域间投入产出表，作者对相关数据进行了处理。该表将中国划分为8个区域（表1），17个部门（表2），因本文采用3个区域投入产出模型对区域间碳关联进行研究，故将其整理合并为3个区域，东部、中部和西部，如表1所示。

表1　中国区域划分

能源碳排放系数、燃烧氧化率数据来源于政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）编制的《国家温室气体清单指南》（2006）。

能源消费数据来源于中国能源统计年鉴（2008）公布的2007年地区能源平衡表，中国统计年鉴（2008）公布的2007年全国按行业分能源消费以及各省、直辖市统计局发布的分行业能源消费数据。

净热值数据来源于中华人民共和国质量监督检验检疫总局和中国国家标准化管理委员会联合发布的《综合能耗计算通则》（2008）。

2.数据处理

根据2007年IPCC第四次评估报告，温室气体增加的主要来源是化石燃料燃烧。故一般采用能源消耗量和IPCC（2006）提供的能源碳排放因子以及《综合能耗计算通则》（2008）和《能源消耗引起的温室气体排放计算工具指南》（2011年9月版）估算R区域j部门的直接CO2排放强度

表2　部门分类

其中，cRj表示R区域j部门的直接CO2排放强度；EFi表示燃料i的碳排放因子 （吨碳/千兆焦）；NCVi表示燃料i的净热值 （千兆焦/千吨）；DRj是R区域j部门对燃料i的消费量 （千吨）；Qi为第i种能源的氧化率（%）；XRj是R区域j部门的总产出；是碳到CO2的换算系数。

三、结果分析

（一）中国区域间碳关联效应分析

表3是2007年中国区域间碳关联效应分析，分别是东部区域、中部区域和西部区域的区域内碳排放乘数效应、区域间碳排放溢出效应、区域间碳排放反馈效应的部门测度系数值合计。

1.区域内碳排放乘数效应分析

表3中数据显示，东部区域、中部区域和西部区域的区域内碳排放乘数效应部门合计值分别为20.093 1吨/万元、42.645 1吨/万元与 45.120吨/万元。这表明，由于区域内各部门间的相互关联作用，当3个区域所有部门同时增加1万元的最终需求时，使相应各区域内总的CO2排放增量分别为20.093 1吨、42.645 1吨与45.120 4吨。东部区域的区域内碳排放乘数效应明显小于其他2个区域，西部区域的测度值最高。这表明，中部、西部区域由于自身经济增长引致的CO2排放较东部区域更多，其原因主要是东部区域有更先进的技术以及更合理的产业结构；此外，东部区域开放程度较高，其产业部门大量使用其他区域的产品作为中间投入，并主要将本区域产品输出到其他区域，因而与其他区域的产业关联较高，区域内产业关联较小，而中部区域和西部区域则由于经济相对封闭，具有较大的区域内碳排放乘数效应。

彭连清和吴超林（2009）利用2005年中国区域间投入产出表，测算了中国3个区域经济间的乘数效应，其测算结果显示，东部地区区域间的产业关联度较高，区域内乘数效应大，而中部、西部地区区域间的产业关联度较低，区域内乘数效应小［20］。这说明东部区域经济的增长更能带动其经济走向良性循环。其研究结论与本处碳排放乘数效应的结果相反，说明东部区域的经济发展更能带动其先进科学技术的发展，从而减少碳排放。

2.区域间碳排放溢出效应分析

表3　中国区域间碳关联效应　吨/万元

表3中数据显示，中部区域的区域间碳排放溢出效应测度值在3个区域中最高，为7.001 9吨/万元，这表明当中部区域所有部门同时增加1万元的最终需求时，由于产业部门之间的关联作用，使中部区域对其他两个区域产生外溢效应，会引致东部与西部区域的CO2排放增加7.001 9吨，其中包括引致东部区域CO2排放增加4.241 3吨，以及西部区域增加2.760 7吨CO2排放。西部地区的测度值为4.556 8吨/万元，即当西部区域17部门同时增加1万元的最终需求时，由于产业部门间的关联作用，使西部区域对其他2个区域产生外溢影响，将引致东部与中部区域的CO2排放增加量为4.556 8吨，其中引致东部区域增加2.829 1吨CO2排放，中部区域增加1.727 7吨CO2排放。对东部区域来说，当其17部门同时增加1万元的最终需求时，产业部门间的关联作用使东部区域对其他2个区域产生溢出效应，促使中部与西部区域的CO2排放增加量为4.371 2吨，其中引致中部区域CO2碳排放增加2.343 4吨，西部区域增加2.027 8吨排放。

中部区域引致东部区域CO2排放量大于东部区域对中部区域引致排放量，西部区域对东部区域的引致CO2排放量也大于东部区域对西部区域的引致排放量，这说明东部区域经济增长导致其他区域的CO2排放量降低，主要原因是中部、西部区域多能源密集产业，而东部区域有较为清洁的生产技术。

彭连清和吴超林（2009）的测算结果显示，东部地区经济增长对中部、西部区域溢出效应较小，而中部、西部地区对东部地区溢出效应较大。这说明东部各产业发展对中部、西部区域经济发展带动有限，它是造成中国东部与中西部区域经济差距持续扩大的一个重要原因［20］。本文对碳排放溢出效应的研究结果显示，中部区域对其他区域的碳排放溢出效应最大，东部区域受到的其他区域的碳排放溢出效应明显高于中部、西部区域。其原因主要是中西部区域多能源密集产业，在拉动经济增长的同时也大大增加了碳排放。

3.区域间碳排放反馈效应分析

2007年东部第一类反馈效应系数值为0.295 1 吨/万元，即东部区域17个产业部门同时增加1万元的最终产出时，通过使中部和西部区域的总产出变化，再反过来影响东部区域的总产出增加，东部区域的这部分总产出增加引致0.295 1吨CO2排放；而中部对东部的第二类反馈效应系数为0.053 4吨/万元，亦即中部区域17个产业部门同时增加1万元的最终产出时，由于溢出效应引致东部区域的总产出增加A万元，这部分东部区域的总产出增加A万元通过关联效应使中部和西部区域总产出增加，再反过来使东部区域总产出增加B万元，这部分产出增加B万元引致东部区域CO2排放增加0.053 4吨。由于反馈效应是在溢出效应的基础上得到的，较小的溢出效应使东部、中部和西部区域的第一类反馈效应都较小。另外，第二类反馈效应比第一类反馈效应多一项由另一区域到本区域的溢出效应，因此，第二类反馈效应比第一类反馈效应还要小一些。

（二）部门层面碳关联效应分析

表4代表3个区域各产业部门对整个经济系统CO2排放影响的总效应，即区域内碳排放乘数效应、区域间碳排放溢出效应、第一类区域间碳排放反馈效应和第二类区域间碳排放反馈效应之和，它代表各区域各部门对整个经济系统CO2排放的影响程度。总效应值表明该产业部门总产出增加某一特定值，通过区域内碳排放乘数效应、区域间碳排放溢出效应和区域间碳排放反馈效应促使其他区域和本区域CO2排放增加的量，即促使整个经济系统CO2排放的增加量。以东部区域部门1（农林渔牧业）为例，其总效应值0.568 2吨/万元的含义为东部区域部门1增加1万元的总产出时，通过区域内碳排放乘数效应以及东部区域对中西区域的溢出和反馈效应使得经济系统的CO2排放总增加量为0.568 2吨。

表4　中国三区域各产业部门CO2排放总效应吨/万元

区域内碳排放乘数效应是某区域各部门同时生产一单位最终产出时，由于部门间相互作用而引致的本区域CO2排放的增量；区域间碳排放溢出效应表示本区域对其他区域的CO2排放溢出效果，它是本区域对其他两区域溢出效应的和；第一类区域间碳排放反馈效应表示区域对自身CO2排放反馈效应，第二类区域间碳排放反馈效应表示由于其他区域最终产出增加而引发的该区域的反馈效应，3个区域具体测算结果如表5和表6所示。表6中第二类区域间碳排放反馈效应是本区域对其他两个区域的反馈效应之和。

表5和表6显示，大多数部门区域间碳排放乘数效应大于区域间碳排放溢出效应，而区域间碳排放溢出效应又大于区域间碳排放反馈效应。这表明，中国区域CO2排放主要由区域自身不同部门间相互作用引致的，而反馈效应及溢出效应相对较弱。

在区域层面，除部门8外，东部区域其他部门的总效应值都最小，即东部区域的产业部门对整个经济系统CO2排放的贡献程度最小，原因是东部区域具有地理位置方面的优势，该区域通过贸易及生产转移等将部分CO2排放转移到中部和西部区域。除此之外，东部区域的产业结构偏重第三产业，又由于东部区域具有清洁生产技术方面的优势，使得高能耗产业发展受限，或转移到其他区域。

在部门层面，部门14（电力及蒸汽热水、煤气、自来水的生产和供应业）总效应值远高于其他部门，原因是该部门作为能源直接消耗部门，产出增加会因部门间的关联性而对整个经济系统的碳排放产生巨大影响；部门2（采选业）、部门7（石化业）和部门9（金属品冶炼及制品业）对经济系统的CO2排放影响紧随部门14之后，原因是这3个部门的运转需要消耗大量的能源，引致大量CO2排放，而其他非资源型部门的总效应值相对较低。

表5　中国区域间（部门）碳关联效应（乘数效应和溢出效应）测度值　吨/万元

表6　中国区域间（部门）碳关联效应（反馈效应）测度值　吨/万元

四、结论与政策建议

本文运用多区域投入产出模型，利用2007年中国区域间投入产出表，从乘数效应、溢出效应和反馈效应的视角，研究了中国东部、中部和西部3个区域的区域间碳关联问题。本文主要结论以及相应的政策建议如下：

第一，中国区域内碳排放乘数效应大于区域间碳排放溢出效应，区域间碳排放溢出效应大于区域间碳排放反馈效应。这说明中国区域CO2排放主要由区域自身各部门之间的相互作用引致。因此，各区域应优化区域内部自身的产业结构，控制高碳、高能耗、高排放行业的过快增长及产能扩张，鼓励其集群发展、改造升级，从而降低其区域内碳排放乘数效应，减少CO2排放。东部区域在部门10（机械工业）、部门11（交通运输设备制造业）、部门12（电子电气设备制造业）、部门15（建筑业）等产业部门的总效应值均远小于中部与西部区域，其原因就是东部区域更侧重服务性产业，以及东部区域在生产技术方面的优势。

第二，中部、西部区域内碳排放乘数效应明显大于东部区域，且西部地区测度值最大。这说明，中部、西部区域由于自身经济增长引致的碳排放较东部区域更多，其原因主要是东部区域有更先进的清洁生产技术以及合理的产业结构。

中部区域对其他区域的碳排放溢出效应合计值最大，且明显大于其他区域；东部区域受到的其他区域的溢出效应明显高于中西部区域。其原因主要是中西部区域多能源密集产业，其拉动经济增长的同时也大大增加了对CO2的排放，而东部区域产业部门更侧重服务产业等的发展。

区域间碳排放反馈效应值都较小，且各区域差距都较小。从数值上可以看出，3个区域的第一类反馈效应测度值都大于第二类反馈效应测度值，且中部区域的第一类反馈效应值最大，东部区域第二类反馈效应值最大，中部区域的合计反馈效应最大。这说明，中部区域由于其自身经济增长，通过对其他区域经济的影响，进而引致自身碳排放量最多。为此，应加大对中部和西部区域的技术扶持，并大力推广清洁能源，这有助于减少区域内CO2等温室气体的排放，有助于实现我国碳减排的目标。除此之外，应着力调整中部区域产业结构。中部区域对其他区域的溢出效应总值最大，可以通过调整产业结构，减少能源企业所占比例，减少温室气体排放。

中国碳减排目标的实现，需要各区域的共同努力。中国各区域之间联系日益密切，隐含在产品中的CO2排放随着区域间产品和服务的流动而转移，各区域的CO2排放相互影响。从全局角度出发，各区域合作减排可以降低减排风险、分担减排成本，同时也有助于中国碳减排目标的实现。中国应建立健全碳交易制度，如加快建立全国碳排放交易市场，健全碳排放交易体系，以达到减排目的。

第三，能源直接消耗部门或大量消耗能源的部门的总效应测度值远超其他部门。如部门14（电力及蒸汽热水、煤气、自来水的生产和供应业），是能源直接消耗部门，从表4～表6可看出，该部门产出增加因部门间的关联作用对整个经济系统的CO2排放产生巨大影响。除部门14之外，部门2（采选业）、部门7（石化业）和部门9（金属品冶炼及制品业）等能源大量消耗部门，由于部门产出增加对经济系统的CO2排放影响也很大。

中国一次能源消费主要以煤炭为主，能源消耗强的部门对经济系统碳排放影响巨大，为此各区域应着力调整能源结构，提高生产技术水平，提高能源使用效率，鼓励发展清洁的新能源，以减少CO2等温室气体的排放。如针对测度值最大的部门14，各区域可制定并控制煤炭消费总量目标，提高煤炭利用效率，更清洁地利用煤炭发电或获能；各区域还应加快石油、天然气的开发利用；除此之外，各区域应更多地鼓励和发展使用水电、核电、风电等较为清洁的能源。

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［责任编辑：孟青］

Research on the Measurement of China’s Interregional Carbon Linkage based on MRIO Model

ZHAO Yuhuan，WANG Qian
（School of Management and Economics，Beijing Institute of Technology，Beijing 100081，China）

China as the world’s largest CO2emitter has thus far been undergoing acute pressure of carbon mitigation.To achieve emission-reduction targets set by the government，it’s necessary to analyze inter-regional carbon linkage of China，and thus to develop differentiation strategies to reduce carbon emissions.By building the Multi-Regional Input-Output（MRIO）Model and using China’s regional input-output table 2007，this study investigates the inter-regional carbon linkage of China from the perspective of inner-regional carbon emission multiplier effect，inter-regional carbon emission spillover and feedback effects，by dividing China into three regions，namely East，Central and West.Results show that the inner-regional carbon emissions multiplier effect of the East region is significantly weaker than that of the Central and West regions；the inter-regional carbon emissions spillover effect of the East and West regions on the Central region is much stronger than that of the Central and West regions on the East region；the inter-regional carbon emissions feedback effect is very small and so is the regional gap；the total effects of energyintensive sector far exceeds that of the rest of sectors.The policy implications on China’s carbon-mitigation issue from both regional and sector levels are also discussed finally.

carbon linkage；multiplier effect；spillover effect；feedback effect；MRIO model

F206

A

1009-3370（2016）03-0013-09

10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0302

2015-09-24

国家自然科学基金资助项目（71273026，71473017）

赵玉焕（1973—），女，博士，副教授，博士生导师，E-mail：zhaoyuhuan@bit.edu.cn