双视角下城市碳减排效果评估方法与实证分析

喻小宝，章天浩，孔杰，杨康

（上海电力大学 经济与管理学院，上海 200090）

0 引言

由于受到“煤炭资源丰富、油气资源贫瘠”的能源禀赋掣肘，长期以来，中国经济运行的碳强度偏高，碳排放总量目前位居世界第一，2020年9月，中国正式提出“2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的目标，然而，我国的省域碳减排具有复杂性、多变性、系统性等特征[1]，如何对碳减排措施的实施效果进行评估，成为了一个新的问题。

尽管国内外学者针对碳减排措施的实施效果有过评估方法的研究，但主要是针对碳减排措施的交易体系、排放效率和分配方法，如针对中国试点碳排放权交易体系（ETS）的评估，张海军和段茂盛[2]基于双重差分法的分析表明，试点ETS在启动后不仅促进了处理组工业子行业碳排放绝对量的下降，还促进了其碳排放强度的下降，说明试点ETS具有明显的碳减排效果；在排放效率方面，Liu等[3]采用三级超效率松弛度和SBM-DEA模型计算了中国30个省份工业能源的碳排放效率，结果表明中国省际差异的逐步扩大主要由地区间差异引起；在分配方法上，Tao &Kong[4]引入了利用贝叶斯网络融合多源数据的非点源人为二氧化碳排放（ACDE）的新空间分配方法，在获得充足的样本数据后，分配方法在全国范围内实现成功统计数据的缩减。

虽然目前尚未出现对区域内各城市碳减排效果的评估方法，但国内外学者对碳减排与能源消费和经济增长之间的关系已进行过深入地研究，如崔百胜和朱麟[5]运用GVAR模型，实证分析了中国各省份能源消费控制对经济增长和碳排放的动态影响，其结论认为若要在不影响经济增长且受碳排放约束的条件下完成能源消费总量考核的目标，可以通过研发可再生能源等措施实现；张宏艳等[6]以北京市产业结构为基础，运用基于环境影响评估的可拓展随机模型，检验出第一、第二、第三产业结构与CO2排放量之间存在显著关系；徐斌等[7]运用非参数可加回归模型探究了清洁能源发展对区域经济增长和二氧化碳排放的非线性影响，结果表明在不同发展阶段，清洁能源发展对东中西三大区域二氧化碳排放和经济增长的影响差异明显；Li等[8]通过对中国各地区能源消费增长背后的驱动因素分析后发现，经济发展、人口增长和能源强度是能源消费的重要影响因素。由于各能源行业中，以电力行业的碳排放占主导，电力行业作为碳排放大户，天然是中国减碳行动中的主力军，李荣[9]在此基础上进一步构建了描述电力行业碳排放的系统动力学模型，对电力行业的减排效果进行了模拟后发现，如果不实行任何的低碳发展政策，电力行业的碳排放总量将一直增长；李佳和周荣荣[10]认为在考虑产业结构的因素后，电力消费对经济增长的促进程度明显提高，而产业结构的调整又将在电力消费对经济增长的促进效果中产生影响；Azam等[11]发现电力消费与经济增长在短期和长期之间存在着双向的因果关系；在此基础上，夏祖菲等[12]进一步采用脉冲响应函数法分析了产业结构、电力消费和经济增长之间的关系，结果表明从长期来看，经济增长、电力消费和产业结构之间存在长期均衡关系。

基于上述文献的研究成果，可以看出碳排放、能源消费和经济增长三者之间存在着密不可分的耦合关系，其相互影响的同时又长期处于一个均衡稳定的状态，以此为切入点，本文认为从碳排放量与电力消费耦合、经济增长与电力消费耦合两个视角来研究城市碳减排效果与产业发展的变化，具有一定的可行性，进而提出了基于两个视角下对区域内城市碳减排效果的评估方法，构建了基于区位熵的集中度指数模型和常模优化后的专门化评分模型。

1 研究方法与数据选择

1.1 碳排放量的估算

区域碳排放量的估算主要考虑不同能源消耗所产生的二氧化碳排放情况，具体估算公式[13]如下：

式中：EMI表示区域二氧化碳排放量；k表示能源种类；EMIi表示i城市的二氧化碳排总量，EMIi,k表示i城市消耗k类能源产生的二氧化碳排放量，Mi,k表示i城市k类能源工业消费总量；NCVi,k为i城市k类能源的平均低位发热量（IPCC称为净发热值）；CEFi,k为i城市k类能源单位热值当量的碳排放因子；COFk为k类能源的碳氧化因子，由于化石燃料中被氧化的碳元素比例接近100%，故缺省值设为1；44和12分别表示为CO2和C的分子量。

对于未获取CEF值的部分能源，采取将该能源工业消费总量折算为原煤工业消费总量的方式计算其对应的二氧化碳排放量。

补充后的区域二氧化碳排放量估算公式如下：

式中：CORCk表示k能源种类的原煤折算系数，计算公式如下：

式中：CVk表示k能源种类的实际热值，CVrc表示原煤的热值。

1.2 基于区位熵的集中度指数

为了提高碳减排效果评估的合理性，首先需要对各区域行业或产业发展重点进行分析，这里主要通过区位熵指数指标来反映区域行业发展集中情况。区位熵指数，也称产业集中度指标或专门化率，反映了区域内各城市产业的专门化程度，最大的优点在于去除了城市体量对描述产业发展情况的干扰。

借助传统区位熵指数的思想，提出了碳排放与电力消费耦合、经济增长与电力消费耦合两个视角下的集中度指数，前者主要用来观测城市产业碳减排措施的实施效果，后者则是用来观测城市产业的发展水平。同时，集中度指数还保留了区位熵指数的优点和判定法则：当城市某一产业的集中度指数大于1时，说明在区域内存在优势；小于1时，说明在区域内存在劣势；集中度指数与1的距离越大，说明优势或劣势越明显。

碳排放与电力消费耦合视角下t年i城市j产业的集中度指数 计算公式如下：

式中：t表示年份，ECt,ij表示t年i城市j产业的电量消费；ECt,j表示t年研究区域内j产业的总电量消费；EMIi,t表示i城市在t年的碳排放量；EMIt表示研究区域在t年的碳排放总量；CI(CC)t,ij是根据区位熵指数算法得出的结果，由于其表征的是电力消费与碳排放之间的关系，而碳排放与经济增长的数值意义相反，实际上越小越好，所以集中度指数 应取CI(CC)t,ij的倒数。

同理，经济增长与电力消费耦合视角下t年i城市j产业的集中度指数 的计算公式如下：

式中：CI(EC)t,ij是根据区位熵指数算法得出的结果，由于表征的是电力消费与经济增长之间的关系，因此集中度指数 不需要再取倒数；GDPt,i表示t年i城市的地区生产总值；GDPt表示所研究区域t年的地区生产总值。

1.3 常模优化后的专门化评分

尽管集中度指数剔除了数量级上的差异，但是由于碳排放量和用电消费量的单位不同、所处生产环节不同以及计算方法不同，很难凭借各自的集中度指数直接进行对比分析，为了消除该影响，采用常模化算法，提出了i城市j产业的专门化评分，使得两视角下的集中度指数能进行直接对比，专门化评分反映了i城市j产业的专门化程度，评分越高，专门化程度越高，同时可以将两视角下的评分放在同一维度下对比分析。

首先，需要对集中度指数随机变量进行转换，使其服从标准正态分布，同时，由于各产业在研究区域内存在复杂的相关性，也应当把该因素剔除，转换方法如下：

式中：GDPx,j、GDPy,j表示研究区域内不同城市j产业的生产总值；表示研究区域内j产业的地区生产总值；ω表示空间联结矩阵，建立方法为将研究区域的n个观测城市依次编号为1,2,…,n，当第x个观测城市与第y个观测城市接壤时，ωxy取值为1，不接壤时取值为0。空间联结矩阵如下所示：

碳排放量与电力消费耦合视角下的专门化评分SI(CC)ij的计算方法如式（9）所示：

其中，常数25、70表示希望专门化评分模型的输出结果以70分为基准，尽可能地在70±25分范围内产生；σCI(CC)**,j表示研究区域内碳排放量与电力消费耦合视角下j产业的集中度指数的标准差。

与（9）式同理，建立电力视角下i城市j产业的专门化评分SI(CC)ij如式（10）所示：

1.4 数据来源

本文以京津冀地区13个城市为研究对象，以2016—2020年作为研究年份，碳排放量估算方法中所需要的各行业能源消费总量、三大产业电量消费和各市GDP数据来自13市2016—2020年发布的统计年鉴，各类能源的平均低位发热量、碳排放因子和折原煤系数来自《中国能源统计年鉴》和中国工业信息化部编制的《各种能源折标准煤参考系数》。

2 实证分析

2.1 碳排放量和消费电量变化

以京津冀地区为例，按照《京津冀协同发展规划纲要》，京津冀地区可以划分为：滨海发展区包含秦皇岛、唐山和沧州，生态涵养区包括张家口和承德，南部功能拓展区包括邯郸、石家庄、邢台和衡水，核心功能区包括北京、天津、廊坊和保定。四大区域2016—2020年估算的碳排放量和电量消费的变化情况如图1所示。

图1 京津冀四大区域2016—2020年碳排放量和电量消费变化情况

从图1可以看出，四大区域电量消费均呈上升态势，而四大区域碳排放量存在着各自的特点，核心功能区的碳排放量降幅明显，滨海发展区碳排放量涨幅明显，功能拓展区的碳排放量内部差异较大，生态涵养区的碳排放量变化不大。

在13个城市中，电量消费涨幅较大的有北京、天津、唐山、沧州和邢台，涨幅较大的原因是这5个城市为一线城市或重工业城市，随着时间的推移与城市的发展，城市对电力的需求也日渐攀升。碳排放量的变化分为4种情况，碳排放量出现大幅下降的有北京、天津、石家庄和邯郸，碳排放量明显上升的有秦皇岛、沧州和邢台，碳排放量出现大幅上升的有唐山，其余城市变化不明显。

2.2 城市碳减排效果及产业发展

2.2.1 现状分析

通过将京津冀地区13个城市三大产业2020年的相关数据代入集中度指数模型，得到各城市三大产业集中度指数如表1所示，表1中的CC表示碳排放与电力消费耦合视角下的集中度指数，表征的是碳减排效果；EC表示经济增长与电力消费耦合视角下的集中度指数，表征的是产业发展水平。

表1 京津冀地区13个城市三大产业集中度指数

第一产业中，CC视角下核心功能区4个城市的集中度指数均小于1，尤其是廊坊（0.40），说明核心功能区的碳减排措施有进一步改进的空间；滨海发展区除秦皇岛（0.88）的集中度指数略小于1外，其余2个城市的集中度指数均大于1，说明其碳减排措施的实施效果比较到位；功能拓展区内部差异则较大，石家庄（1.87）、邯郸（2.38）的集中度指数明显大于1，邢台（0.96）的集中度指数较为接近1，衡水（0.37）则是减排效果最不理想的城市。EC视角下，核心功能区除北京（0.29）外，其余3个城市均呈优势水平，可能的原因在于北京实施了非首都功能的疏解[14-15]，相似的情形也出现在了第二、第三产业中；滨海发展区全体城市的产业发展均呈现优势水平；功能拓展区的产业发展水平与其碳减排效果呈明显负相关，纵观第一、第二产业全局，发现产业发展水平高的城市其碳减排效果较差为普遍现象；特别的是，生态涵养区中2个城市的产业发展水平在区域中明显处于优势的同时，其碳减排效果也相对到位，这与其生态涵养区的定位是相符的。

第二产业中，CC视角下核心功能区除北京（1.08）的集中度指数大于1外，其余3个城市碳减排效果均不理想，说明核心功能区的碳减排措施同样具有较大改进空间；滨海发展区和功能拓展区碳减排效果除秦皇岛（1.46）较好、衡水（0.59）较差外，其余城市碳减排效果均接近平均水平；生态涵养区中，张家口（2.05）的碳减排效果非常理想，而承德（0.91）的表现却并不突出。EC视角下，核心功能区北京（0.23）的集中度指数远小于1，说明其第二产业的发展水平在京津冀地区最低，主要原因是第二产业是非首都功能疏解的重点产业[16]，同时，天津（0.87）的集中度指数也小于1，其第二产业的发展水平在京津冀地区仅次于北京，而保定（1.39）、廊坊（1.32）以及其他三大功能区的9个城市的集中度指数均大于1，尤其是唐山（2.62）、邯郸（2.17）、邢台（2.19）和承德（2.46）的集中度指数均大于2，这既与上述城市为传统重工业城市有关，也有可能与其承接了北京的产业转移有关。

第三产业中，CC视角下核心功能区除天津（1.13）的集中度指数大于1外，其余3个城市的集中度指数均小于1，说明其碳减排效果均不理想，特别是北京（仅为0.26），可能的原因是其第三产业发展接近成熟，不具备明显增长优势，但由于其体量庞大，基数高，碳减排措施贯彻落实的难度也较大；滨海发展区3个城市的集中度指数均明显大于1，特别是唐山（高达4.26），说明其第三产业碳减排措施做得相当到位，同时注意到其EC视角下集中度指数较低，仅为0.64，与北京形成鲜明对比，综上推测第三产业发展的相对滞后也可能是碳减排措施容易实施的原因；功能拓展区中邯郸（2.15）、邢台（1.63）均明显处于区域优势地位，而衡水（0.66）却明显处于劣势地位，石家庄（0.96）则不明显；生态涵养区2个城市的集中度指数显著大于1，说明其碳减排效果较为理想。EC视角下，核心功能区的北京（0.97）、天津（0.75），滨海发展区的唐山（0.64）以及生态涵养区的承德（0.95），各自城市第三产业发展水平均不同程度地低于区域平均水平，其余城市的产业发展水平则优于区域平均水平。

2.2.2 演变情况

将双视角下京津冀地区三大产业5年前后的集中度指数之比在地图上呈现出来，CC视角和EC视角下分别表示碳减排效果的演变情况和产业发展水平的演变情况，比值越大（颜色越深）说明城市碳减排效果的改善程度与城市产业发展水平的进步程度越高。

从图2（CC视角）可以看出，第一产业衡水和邢台的碳减排效果改善程度最佳，结合表1发现邢台经过5年时间如今碳减排效果（0.96）已接近区域平均水平，类似的情况还有沧州（1.06），但衡水由于初始碳减排效果较差（仅为0.15），即使改善程度最高，目前仍在区域内处于劣势地位（0.38），类似的情况还有保定（0.77）和邢台（0.96）。此外，石家庄、邯郸和邢台3个城市则在初始碳减排效果优于平均水平的基础上，进一步扩大了自己的优势。其余城市的碳减排效果则发生了退步，唐山和承德由于初始碳减排效果较优，目前仍维持住了优势，北京、天津和秦皇岛则失去优势转为了劣势，廊坊的变化不大。

从图2（EC视角）可以看出，第一产业取得明显发展的为天津、唐山、秦皇岛、张家口和承德，结合表1发现天津和承德如今已从劣势转为优势。其余8个城市除沧州变化不大外，产业发展水平均出现了明显的倒退，通过图2两视角的鲜明对比进一步印证了上文“由于第一产业发展而形成的碳排放增量难以通过碳减排措施进行有效消解”的结论。

图2 第一产业集中度指数之比

从图3（CC视角）可以看出，第二产业中廊坊、秦皇岛、唐山和沧州4个城市的碳减排效果得到了显著改善，除了廊坊由于初始碳减排能力较弱，目前仍处于劣势（0.52）外，其余3个城市目前已经从劣势转变为优势。北京、天津、石家庄和邯郸4个城市碳减排的改善效果出现了明显退步，其余5个城市的碳减排效果未发生明显变化。

从图3（EC视角）可以看出，第二产业中北京、廊坊和秦皇岛3个城市的产业发展水平出现了不同程度的退步，其余城市仅天津和沧州进步较大，上文已提及第二产业是疏解非首都功能的重点产业，同时也是碳排放的“大户”，注意到唐山、邯郸、秦皇岛、邢台和张家口在承接了第二产业转移的同时保持了碳减排效果的进一步改善，说明这5个城市在区域内碳减排效果最好，结合图1的碳排放量变化（北京、天津的碳排放量出现了大幅下降，唐山、沧州和邢台的碳排放量却出现了大幅上升）情况，说明仅凭碳排放量的增减无法客观准确地评价区域各城市碳减排效果的好坏。

图3 第二产业集中度指数之比

从图4（CC视角）可以看出，第三产业中北京、天津和廊坊的碳减排改善效果不佳，北京最为严重，一度从碳减排效果最好（2.34）的城市变为碳减排效果最差（0.26）的城市，主要原因还是在于第三产业的外迁，并推测留存北京本地的难以外迁或不能外迁的剩余第三产业碳减排措施实施的难度较大。其余10个城市第三产业的碳减排效果都取得了不同程度的改善，最明显的有张家口、唐山、秦皇岛、沧州、邯郸、邢台和衡水7个城市。

从图4（EC视角）可以看出，第三产业中北京和秦皇岛的产业发展水平发生退步，北京从初始的优势水平（1.42）转变为平均水平（0.97），秦皇岛指数下降幅度较小，目前仍处于区域优势水平，其余城市第三产业的发展都出现了明显增速，功能拓展区和生态涵养区的6个城市增速幅度最明显，特别是张家口和邯郸，张家口从平均水平转为优势水平，邯郸则是从劣势转为平均水平。

图4 第三产业集中度指数之比

2.3 城市碳减排效果评价

将三大产业的集中度指数进行转换，使之服从标准正态分布，然后代入常模优化后的专门化评分模型，得出京津冀地区各城市的专门化评分如图5所示，CC表示碳排放与电力消费耦合的视角，EC表示经济增长与电力消费耦合的视角。

图5 产业专门化评分

从图5可以看出，北京第一、第二产业的碳减排效果虽然接近平均水平（70分），但是EC视角下的评分却非常低，结合上文中对其产业变化的分析，可以看出其碳减排效果接近区域平均水平的原因主要是得益于产业的外迁，进而说明其碳减排措施没有取得明显效果，而对于其外迁效应不明显的第三产业，其碳减排效果在13个城市中最不理想，专门化评分也最低，故图1中北京的碳排放量大幅下降并不能说明其碳减排措施具备有效性；廊坊虽然EC视角下的评分处于区域平均水平，但是其CC视角下第一、第二产业评分却是13个城市中最低；衡水尽管EC视角下的评分优于平均水平（70分），然而其CC视角下的评分却在区域内处于明显劣势，因此，上述3个城市（已用菱形标出）的碳减排效果均不理想。

与上述3个城市形成鲜明对比的是，秦皇岛、唐山、邯郸、邢台、张家口和承德6个城市几乎所有产业CC视角下的专门化评分都处于区域优势地位（高于70分），同时，除个别产业因城市定位原因（如唐山的第三产业），其EC视角下的专门化评分仍处于劣势外，大部分都具备了明确的优势地位。此外，这6个城市均积极承担了非首都功能的疏解工作。值得一提的是，除邢台外，上述5个城市（已用圆形标出）的碳排放量出现了较大幅度的增加，然而其碳减排效果却在京津冀地区13个城市中最明显。

天津、保定、沧州和石家庄4个城市的碳减排效果处于一般水平，尽管石家庄第一产业CC视角下的专门化评分高达78.6，但专门化评分高的主要原因是产业发展水平倒退，而上文中CC视角下根据集中度指数显示的碳减排效果较差的保定，经过常模化算法后的专门化评分显示其实际情况较为接近平均水平。因此，虽然这4个城市（已用正方形标出）的碳减排措施均取得了一定效果，但是也都存在一定的改进空间。

3 结论

本文首先提出了从碳排放量与电力消费耦合、经济增长与电力消费耦合两个视角下区域内城市碳减排效果的评估方法，构建了基于区位熵的集中度指数模型和常模优化后的专门化评分模型，对京津冀地区13个城市进行了实证分析，主要结论如下：

（1）首先，第一、第二产业的碳减排效果与产业发展水平呈明显负相关，但在第三产业中二者的关系却不明显。例如，第一产业中秦皇岛和衡水的碳减排效果较差（0.88、0.37）而产业发展水平却很高（2.43、2.53），石家庄和邯郸的减排效果较好（1.87、2.38）而产业发展水平则较低（0.67、0.95）；第二产业中廊坊和衡水的碳减排效果较差（0.52、0.59）而产业发展水平较高（1.32、1.58），北京的减排效果较好（1.08）而产业发展水平却最低（0.23）。

（2）其次，在未计及产业发展变化的情况下，仅凭碳排放量的增减无法客观准确地评价区域各城市碳减排效果的好坏。例如，虽然图1中北京碳排放量出现了大幅的下降（降幅达3 890.31万吨），主要原因却是第一、第二产业发展水平的下降，其实际碳减排效果（0.84、1.08、0.26）并不理想，同时尽管唐山和邢台的碳排放量出现了明显上升（涨幅分别为5 433万吨、2 795.66万吨），而这却是其第一、第二产业发展水平上升所导致的，故其实际碳减排效果（分别为1.24、1.04、4.26和0.96、1.08、1.63）比较理想。

（3）最后，根据评分结果，秦皇岛、唐山、邯郸、邢台、张家口和承德6个城市碳减排效果最好，北京、廊坊和衡水3个城市的碳减排效果最不理想，而天津、保定、沧州和石家庄4个城市的碳减排效果则处于一般水平。