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环渤海经济区能源消费碳足迹测算及时空差异分析

2018-08-02刘继业

中国农业会计 2018年4期
关键词:环渤海高值生产性

刘继业

环渤海地区是北方经济重要区域,自21世纪以来,其作为国家级发展战略正在成为带动中国经济进一步走向辉煌的新“引擎”,是中国经济最活跃的地区之一,基于此,研究该区域能源消费碳足迹及其时空差异具有代表意义。

一、碳足迹的研究现状

前期研究成果主要集中以下三个方面。一是碳足迹的概念内涵。“碳足迹(Carbon Footprint)”又称碳指纹,反映人类生产生活性活动对生态环境压力程度。Wiedmann提出了相对较为全面的定义:碳足迹是某项生物活动带来的直接和间接温室气体排放量的量度。二是碳足迹的研究分类。众多学者从国家、区域、家庭等尺度进行研究。三是碳足迹计算方法,如投入产出法(input-output,I-O)、全寿命周期评价法(life cycle assessment,LCA)、IPCC法、碳足迹计算器等也不断得到发展。

二、研究方法和数据来源

(一)产业用地空间与能源消费项目联立模型构建

借鉴王磊的相关研究,并结合数据的可操作性,建立不同产业用地空间与能源消费项目联立模型(表1)。

(一)能源消费碳排放计算

构建能源消费碳排放模型测算各研究区域不同产业空间排碳量。

表1 产业用地空间与能源消费项目联立模型

其中,Ct为排碳总量,Cf、Ce、Ch、Cb为终端能源、电力、热力、农村生物质能源消费所引起的排碳量。

(二)产业空间碳足迹计算

其中,CF代表碳足迹(hm2),NEPa、NEPf、NEPg分别为农田、森林和草地的NEP(NEP代表1hm2的植被1年吸碳量,即反映植被的固碳能力),Pa、Pf、Pg分别代表农田、森林和草地各自的吸碳量占吸碳总量的比值。NEPf、NEPg借鉴谢鸿宇等[6]的计算结果,NEPa根据各区域农作物种植的具体情况计算得出,计算方法如下:

其中,CS代表农作物生育期总吸碳量,S代表农作物总耕地面积,Ci表示第i种作物吸碳量。环渤海各地区2006-2014年农田NEP均值(表2)。

依据NEPa、NEPf、NEPg测算出环渤海各地区农田、森林和草地的吸碳量及其相应的占比情况,以北京市为例测算吸收1tC需各种有生物生产能力的土地面积,其他地区同理可得(表3)。

三、能源消费碳足迹测算分析

(一)生产性土地吸碳量远不足以弥补能源消费的排碳量。环渤海地区年生产性土地吸碳量远不足以弥补能源消费的排碳量,排碳量不断上涨,从2006年54829万t急剧上升至2014年的84451万t,年均增长率为6.75%;但碳吸收量增长量在这9年间仅为1322t,年均增长率仅为0.86%,同时表现为环渤海区域排碳增速始终大于碳吸收增速,碳赤字从2006年的36154万t急剧上升至2014年的64453万t,年均增速为9.78%,说明该区域碳赤字逐年增大,环境压力越来越大,生产性土地吸碳量远不足以弥补能源消费的排碳量(图1)。

表2 环渤海各地区2006-2014年农田NEP均值(t/h m2)

表3 三种植被吸碳系数表

从环渤海各地区来看,天津、河北、辽宁排碳量均呈现较为明显的增长,增长速率大于该区域均值,年均增长率为11.04%、8.2%、7.05%,属于下一步碳减排重点调控区域,山东、北京碳排放增长速率则分别为5.94%、0.84%;碳吸收总体偏小且变化量不大,辽宁、河北、山东的碳吸收增长率为1.55%、0.81%、0.69%,值得注意的是,天津、北京的碳吸收呈下降态势,下降率分别为0.44%、0.15%,说明各地区生产生活性土地(植被)面积亟待提高,尤其是天津、北京等地。

(二)从环渤海各地区来看,能源消费碳排放量与碳足迹基本保持相同的变化趋势(图2)。但不同的是山东碳排放总量最大,其碳足迹却排在第二位,原因是河北吸收1t碳需要生产性土地面积为0.206hm2(其中森林0.061hm2、草地0.013hm2、农田0.132hm2),而山东吸收1t碳需要生产性土地面积为0.163hm(2其中森林0.03hm2、草地0.0004hm2、农田0.133hm2),是同时期河北生产性土地碳吸纳水平的1.27倍。通过观察对比可知,碳排放量和碳足迹并不是严格成比例对应关系,主要是因为各地区各种生产性植被占比不同,致使各地区NEPa和各种生产性植被吸收碳比例不同(也即吸收1t碳需要生产性土地面积之和不同)。同时,因为NEPa>NEPf>NEPg,故从植被占比来看,在一个地区中农田占比越多,草地占比越低,则该地区单位面积吸碳能力越强,即吸收单位吨碳所需要的具有生物生产能力的土地面积就越少,如山东因为农田比重较大,故其吸收单位吨碳所需用地面积最小,北京、辽宁、河北等均因为农田比重小,森林比重大,故其吸收单位吨碳所需用地面积较大。

图1 环渤海五省市碳排放与生产性土地碳吸收对比图

图2 环渤海各地区能源消费碳排放与能源消费碳足迹对比

环渤海地区单位面积碳足迹由2006年2hm2/hm2稳步上升至2014年3.1hm2/hm2,涨幅为54.79%,年均增长率为6.85%,如在2014年,该区域平均每单位面积产碳量需要约为3倍的生产性土地来消纳。不同产业空间单位面积碳足迹差异明显,如生活和工商业空间单位面积碳足迹最大,从2006年17.66hm2/hm2稳步上升至2014年24.25hm2/hm2,涨幅为37.34%;交通空间单位面积碳足迹呈现先升后降得变化态势,2006-2012年总体上呈上升趋势,2012年为峰值(18.48hm2/hm2),之后下降态势明显,2014年为14.81hm2/hm2;农业空间单位面积碳足迹以年均变化0.26%的速率缓慢下降,加之该产业空间用地规模相对恒定,故其与农业空间碳排放的变化趋势基本一致;其他产业空间虽在这几年间具有最大的涨幅,涨幅达110%,但增量仅从2006年0.46hm2/hm2上升至2014年0.97hm2/hm(2表4)。

(三)环渤海经济区产业活动碳足迹呈逐年增长趋势,生产性土地面积和能源消费碳足迹均具有较大地区差异(图3)。环渤海经济区产业活动碳足迹从2006年10494万公顷上升至2014年16181万公顷,涨幅为54.2%,而同时期生产性土地面积从3514万公顷上升至3830万公顷,涨幅仅为9.01%,远低于产业活动所引起的碳足迹,因此造成同时期生态赤字从6980万hm2上升至12350万hm2,该生态赤字相当于同时期环渤海地区总国土面积的1.3-2.6倍,说明环渤海地区属生态赤字区域,其补偿率不升反降,从2006年的33.5%下降至2014年的23.7%。另外,环渤海经济区尚未出现具有生态盈余的省市,一方面是因为受地理位置的影响,该区域生产性土地面积的确有限;另一方面是因为该区域作为拉动经济增长的新“引擎”,经济体例逐年快速扩大必然带来较大的排碳量和碳足迹。以2014年为例,河北生态赤字最高,达4351万公顷,其次是山东、辽宁、天津、北京等地,其生态赤字分别为3369万hm2,2723万hm2,1020万hm2,888万hm2。若同时考虑各地区产业活动所占用的土地面积,天津、北京、河北、山东、辽宁生态赤字则分别相当于同时期各地区国土面积的8.6倍、5.4倍、2.3倍、2.1倍和1.8倍,远高于同时期全国平均水平,各地区碳减排以及碳增汇形势都相当严峻,尤其天津、北京两地。

表4 2006年和2014年五省市四大空间单位面积碳足迹的排序和对比(单位:hm 2/hm 2)

总体而言,环渤海五地区单位面积碳足迹都远大于1 hm2/hm2,都属于生态赤字较为严重的区域,尤其是北京、天津地区。自2006年以来,各地区单位面积碳足迹排位相对较为稳定,2006年为北京、天津、山东、河北、辽宁,其单位面积碳足迹分别为5.51hm2/hm2,4.8hm2/hm2,2.03hm2/hm2,1.83 hm2/hm2,1.58hm2/hm2,2008年天津(5.82hm2/hm2)超过北京(5.65hm2/hm2)跃居为第一位,2013年河北(3.03 hm2/hm2) 超过山东(2.87hm2/hm2)上升为第三位,辽宁一直居于末位。各地区四大空间碳足迹也表现出不同的变化趋势,在生活和工商业空间,北京虽在某些年份具有小幅度的增长,但总体上已呈现出较为明显的下降态势,天津、河北、山东、辽宁除部分年份出现小幅度的下降外,其他年份均表现为增加,不过,近年来增加态势都出现放缓趋势,值得注意的是,各地区生活和工商业空间的碳足迹的趋势线明显较其他三个产业空间密集,甚至还出现了多次交汇,说明环渤海各地区在该产业空间具有相对较为接近的单位面积碳足迹水平;在交通产业空间单位面积碳足迹方面,北京一直处于第一的位置,在2009年出现了大幅度的下降,随后又逐年稳步上升,这可能与北京2008奥运期间相关的交通限行措施有关,其他地区也都呈现出稳步增长的趋势,虽在2013年表现出下降的势头,但随后各地区均出现不同程度的微反弹现象;在农业空间单位面积碳足迹方面,明显存高值和低值两个组别,天津、北京为高值组别,其值介于0.12-0.18hm2/hm2之间,河北、山东、辽宁为低值组别,其值介于0.04-0.08hm2hm2之间,高值组别几乎是低值组别同时期水平的2-3倍,这并不是因为北京、天津的碳足迹大于河北、辽宁、山东的碳足迹,而主要是因为北京、天津等作为直辖市,其土地资源的稀缺程度远远大于河北、辽宁、山东等省份,土地的更为稀缺性也必然导致农业空间用地的更加集约利用;在其他产业空间单位面积碳足迹方面,存在高值、中值和低值三个组别,河北、山东、辽宁为低值组别,其值介于0.16-1.09hm2/hm2之间,各地区均表现为平稳的增长趋势,天津为中值组,其值介于1.65-6.32hm2/hm2之间,表现为逐年稳步增长,北京为高值组,其值介于7.67-69.18 hm2/hm2之间,也表现为增长趋势,但不同于其他地区的是,其在2009年出现了跳跃式的增长,增长为2008年水平的7倍,原因可能有以下两个方面,一是因为北京作为首都,其他产业的发达程度远高于其他地区,尤其是自2008年北京奥运会后,表现的更为明显,二是不同地区对其他产业空间的界定可能存在一定的出入(图4)。

图3 环渤海各地区能源消费碳足迹与生产性土地面积对比关系

四、不同产业空间单位面积碳足迹区域差异分析

由图5可知,在2006年-2014年,环渤海五省市四大空间单位面积碳足迹有较明显不同。在生活和工商业空间,该值地区排位发生较大变动,2006年碳足迹高值组为北京,2009年碳足迹高值组为北京、天津、辽宁,2012年碳足迹高值组为天津,2014年碳足迹高值组为河北;在交通产业空间,各地区呈现不同变化趋势,北京、天津、河北分别恒定位于高值组、中值组、低值组,山东经历了由2006年的低值组上升为2009、2012年中值组,再下降至2014年低值组,辽宁则由2006、2009年中值组上升为2012、2014年高值组;在农业产业空间中,除2009年山东地区短暂性下降至低值组外,其他地区所处的组别并未发生变化;在其他产业空间,各地区所处组别相对较为稳定,北京恒定位于高值组,天津恒定位于中值组,河北、辽宁、山东则恒定位于低值组。

图4 环渤海五省市四大空间碳足迹对比

图5 环渤海五省市主要年份四大空间单位面积碳足迹区域差异

五、结语

为切实有效降低各地区碳足迹水平,可采取如下措施:

(一)释放碳汇潜力,减少碳源产生。从碳汇的角度来讲,应考虑到不同土地(植被覆盖)类型的碳代谢和碳通量,如不同植被的碳吸收能力有所不同,各地区应因地制宜,对各种植被的用地比例从宏观层面加以适当调控,最大程度的增加地区碳汇,并划定各地区相应的生态红线;从碳源的角度来讲,应大力提升清洁能源技术和使用占比,提高各种能源的使用效率,从而达到减物质化生产发展。同时,牢固树立碳减排理念,善于通过技术创新手段将高碳产业进行相应的低碳化改造。

(二)加强森林碳汇,实现绿色覆盖。前文的研究表明,研究区域近几年产业活动碳足迹上涨趋势明显,但同时期具有生物生产能力的土地面积涨幅却远低于产业活动所引起的碳足迹,生态赤字不断变大,生态补偿率不升反降。因为生产性土地面积增加的空间有限,所以若要实现碳汇量增加,可通过提升森林覆盖率,提高农林技术手段、加大财政投资等方式对森林进行管理,从而加强森林碳汇。一方面,科学规划各区域发展优先级,引入优秀造林项目,对森林结构进行调整,引入固碳能力强的植物,探索各地区适宜的林木搭配方案,增强森林碳汇能力;另一方面,大力推进退耕还林,做好森林火灾预防和病虫防害工作,做好湿地保护工作,做好季节性封山育林工作等。

(三)打造智慧城市,培养低碳观念。一是夯实环保基础,培养低碳观念。改变传统的口号式环保宣传方式,加强参与式环保宣传,营造良好的环保氛围。二是改变传统的不良消费观念,倡导低碳消费。通过倡导“减物质化”,培养人们消费方式向非物质化转变,使精神文化消费的比重不断增加;同时搭建低碳信息平台,引导消费者在日常生活中使用低碳日用品,日常出行以公共交通为主。三是完善经济手段的补贴或限制方式,实现能源消费碳减排。如可对农村地区给予适当经济补贴和技术支持,鼓励其使用清洁能源;因地制宜实施阶梯电价和水价,以价格机制引导居民节约意识,从而降低碳排放。

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