“双碳”目标下黄河流域城市碳排放配额两阶段分配模型

吴凤平，韩宇飞

（河海大学商学院，江苏 南京 211100）

大力推进减排降碳、控制温室气体排放和阻止全球变暖已成为世界各国的政治目标、技术追求和社会责任［1］。作为全球最大的发展中国家以及最大的二氧化碳排放国，中国高度重视应对气候变化问题，积极采取多种措施推进碳减排、促进低碳经济转型［2］。2020 年9 月，中国在第75 届联合国大会上正式提出“中国二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和”（以下简称“双碳”目标）。黄河流域是中国实现碳减排目标的关键战略区。作为中国重要的能源工业基地和碳排放主要贡献地，2020年黄河流域相关省区的原煤、焦炭产量以及碳排放量分别占全国的80%、56%、44%，全国碳排放强度最高的3 个省份（山西、宁夏、内蒙古）位于黄河流域［3］。2021 年国务院《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》明确强调“在黄河流域区域战略的实施中强化绿色低碳发展导向和任务要求”。因此，有效推动黄河流域碳减排对于实现“双碳”目标至关重要。

碳排放配额分配作为实现区域碳减排的重要政策工具，通过合理分配区际碳配额，明晰地区的碳排放权利与减排目标，是实现区域碳排放控制的基础与核心内容［4］。然而，2021 年中国很多地区的碳排放配额制度安排存在规制过度［5］，盲目制定激进的、不符合本地实际情况的碳减排目标，采取非常规的运动式减碳方案，追求“短平快”的减排效果，大范围拉闸限电，严重损害经济安全运行发展［6］。因此，为确保沿黄地区安全降碳、防止减排过度反应，需结合黄河流域煤炭能源依赖性强、经济发展任务重、碳排放新增需求量大以及资源利用效率低的实际特征，根据碳达峰碳中和的时间节点科学决策黄河战略区域的配额分配方案［7］，以推动黄河流域高质量发展、促进国家“双碳”目标顺利实现。

1 文献综述

该研究主要针对国内外学者在碳排放研究视角和分配方法等方面开展的研究进行梳理。

在研究视角方面。兼顾公平与效率是确保发达地区和发展中地区共同发挥减排动力的关键。协调碳排放分配公平与效率［8］，实现公平与效率原则的耦合［9］，可以优化地区碳排放分配方案，达到更好的减排成本效果［10］。①从公平性视角出发，各个地区、行业的发展基础不尽相同，公平性分配要求综合考虑排放主体的差异化特征实行“共同而有区别”的责任［11］。考虑到地区碳排放难以在短时间内做出大幅调整和改变，公平性分配应该首先基于现状原则，体现地区发展对碳排放权的现实要求［10］；并且要求尊重区域经济社会发展需求和减排能力等方面的差异性，配额数量应与地区人口规模、经济规模、减排能力相匹配［12］。②从效率性视角出发，强调以最小成本实现最大碳减排目标，要求低效率地区承担更高的减排责任［13］。不考虑地区排放效率差异的分配，会产生“鞭打快牛”的现象，片面基于“公平”导向的行政分配方案会造成一定程度的效率损失［14］。

在分配方法方面。在现有文献中，碳排放配额分配的理论方法可以大致分为四类［15］，即指标法［16］、优化法［17］、博弈论法［18］和组合模型法［19］。在中央政府的分配实践中，区际碳排放分配方案主要以“公平”为导向，多基于历史排放数据进行配额分配，导致无法激励先期减排行动者，不可避免地降低减排积极性，造成了地区碳排放效率的损失［14］。为保证碳排放分配效率，现有研究主要通过DEA 相关方法来分析研究碳排放的效率分配方案。其中零和博弈-数据包络分析模型（简称ZSG-DEA 模型）可以实现同类型决策单元之间多项投入与产出的效率评价，且涉及到主体博弈过程，该模型目前被广泛应用于国家、地区以及行业层面的碳排放分配。该方法在明确碳排放总量控制目标的基础上［20］，选择将非期望产出碳排放量作为投入，多次优化迭代碳配额，可以得出地区效率最大化的分配方案［21］。然而现有研究表明该方法要求效率低下的传统能源地区大幅度缩减碳排放，导致碳排放的极端分配，无法满足效率低值地区的经济发展需求［22］。

综上所述，现有研究为该研究探讨黄河流域城市碳排放分配问题提供了重要的参考，但仍存在有待深化解决的问题：①现有研究较多从国家层面、省级层面以及行业层面制定碳排放分配方案，未能聚焦到国家重大战略区域城市空间尺度，对黄河流域制定区域化、差异化减排政策无法提供完善有力的支撑。②现有研究基于公平与效率视角设计的阶段性减排方案，多要求东部发达地区或中西部低效率地区减少较多碳排放配额，忽略了碳达峰目标实现前中西部欠发达地区仍有碳排放新增需求，且现阶段压缩碳排放会损害地区发展权利，无法满足欠发达地区发展需要。③效率分配方法在运用传统ZSGDEA 模型进行效率优化时要求低效率单元大幅度缩减排放权配额，导致碳排放的极端分配，严重影响地区经济安全运行，在实际执行中也会受到较大运行阻力，难以指导实际减排工作。

针对上述问题，该研究试图在以下几个方面寻求突破：①针对黄河流域这一特定研究对象开展研究。该研究聚焦于黄河流域碳排放配额分配研究，以黄河流域城市实现2030年国家碳减排目标下的碳排放总量为刚性约束，以黄河流域56个沿线城市为研究对象进行分配研究。②基于既保障地区公平发展又促进全局效率优化的视角开展研究。考虑到沿黄城市在碳达峰目标实现前仍有排放新增需求，为避免现阶段压缩碳排放损害地区发展权利和经济运行安全，该研究基于保障地区公平发展、促进全局效率优化的视角，构建“基础配额+新增配额”的分配模型，为沿黄地区预留足够而有区别的碳排放配额，满足地区经济正常运行的发展需求，确保实现安全减排。③利用改进的ZSG-DDF模型克服了传统效率分配方法会导致极端分配的弊端，既能实现黄河流域城市碳排放配额方案的效率优化分配，又能避免“激进式”大幅度调整碳配额。

2 研究思路与方法

2.1 模型构建思路

沿黄城市多位于中西部欠发达地区及能源密集型地区，在西部大开发、中部崛起等国家战略下仍面临经济增长与能源碳排放新增的需求，大幅度压缩碳排放会严重损害经济安全发展［23］，需根据减排目标、碳排放可增长空间以及地区发展阶段特征确定各地区碳排放控制增量，以延续地区经济发展惯性，实现安全减排。因此，该研究基于“基础配额+新增配额”的分配思路，构建2030年碳达峰目标下的黄河沿线城市碳排放配额分配模型，主要基于以下思考：

（1）在正式的碳达峰目标节点前，沿黄经济发展仍有碳排放的新增需求。在保证实现减排目标的同时，还必须为地区经济增长保留足够的配额空间［24］。结合2021年中国多个地区出现过度减排的现实证据，“激进式”缩减碳排放空间会严重影响经济的安全运行发展。因此，通过“基础配额+新增配额”的思路预留足够的碳排放空间，以既减排又发展的思路推动碳达峰，更符合现阶段黄河流域的实际减排情境。

（2）碳排放配额方案需要兼顾公平与效率，保障地区实现公平发展与效率优化。根据经济正常运行时期的碳排放量确定基础配额，可以发挥经济安全运行的兜底作用，保障经济公平发展的基本需求。在此基础上增设兼具激励性与差异性的新增配额，可以避免责任“一刀切”和“鞭打快牛”，更好兼顾配额方案的公平与效率。

（3）借鉴欧盟碳减排的成功经验及中国试点城市的实践经验［25］，增设新增配额可以协调分配地区碳达峰目标前的碳排放新增空间，更好地应对不同区域发展所需要的资源配置，对区域绿色低碳发展起到调控作用，更符合我国碳减排的新要求，增强配置方法的科学性和实用性。

分配模型通过两阶段予以实现，具体的设计思路如图 1 所示。①模型第一阶段：根据碳排放现状基数确定起到安全兜底作用的基础配额，并构建综合考虑多因素的分配指标体系对碳排放可增长空间予以分配，确定地区的新增配额以延续经济发展惯性。②第二阶段：为确保沿黄地区配额方案的分配效率，同时防止低效地区在效率提升中大幅度缩减碳配额而导致极端分配，构建改进的ZSG-DDF 模型进行配额方案效率优化，选择群组效率前沿地区为优化参考标杆调整碳排放配额，并且控制新增配额调整下限。该方法可以降低效率低值地区在效率追赶中的配额缩减幅度，确保新增配额的预留，在实现效率优化的同时确保减排方案顺利执行。

2.2 黄河流域2030年碳排放控制总量目标确定

中国碳减排的主要经验就是中央将配额总量控制目标通过“自上而下”的分配模式，明确各地区排放目标并严格控制配额总量。关于碳排放总量目标的确定，多数研究分配的总量控制目标采用国家已经明确承诺的相对强度目标，根据地区生产总值增速目标和强度降低基本目标换算成绝对量减排目标［26］。

图1 黄河沿线城市碳排放配额两阶段分配模型流程思路图

该研究以黄河流域 2005 年实际碳排放强度为基线，根据2030 年碳排放强度下降的减排目标，核算2030 年黄河流域实现碳达峰目标下的碳排放控制总量，计算公式为

其中：CI2005是指黄河流域2005 年碳排放强度，C2005和C2030年控制总量分别是指黄河流域2005 年和2030 年碳排放量；q为2030 年流域碳强度减排目标幅度；GDP2005和GDP2030分别是黄河流域2005年和2030年经济生产总值。

2.3 第一阶段模型构建

2.3.1 指标体系构建

结合以上分配思路，系统梳理相关研究成果，在考虑数据可得性和实用性的基础上，构建用于确定碳排放新增配额的分配指标体系（表1）。

表1 2030年黄河流域城市碳排放新增配额分配指标体系

（1）发展原则：碳排放权本质上是地区的发展权益，碳排放分配需保障沿黄城市经济与社会发展的实际需求。碳排放需求较高的地区应分配更多的新增配额。根据kaya 碳排放因素分解公式，碳排放需求量主要取决于地区人口数量，经济生产总值以及能源消耗量［27］。该研究选择地区人口数量、地区经济生产总值、能源消耗总量以及近五年的平均增量，分别反映地区发展对碳排放权的现实需求和未来需求。①地区人口数量：基于公平性原则，人人都有平等自由享有碳排放权均等分配的权利。地区人口数量越大，社会发展所需消耗的碳排放量也应增多。②地区经济生产总值：经济总量是引起黄河流域碳排放增加的主要影响因素［28］。经济发达地区需分配较高的碳排放配额以维持现有经济规模。③能源消耗总量：能源消耗是导致碳排放产生的主要直接来源。考虑到地区发展路径依赖性，能源消耗量越大、依赖性越强的地区有更多的碳排放配额需求。

（2）能力原则：减排能力原则要求各地区在承担减排责任时要尊重并发挥自身的减排能力来采取积极的减排措施。减排能力强的发达地区有能力率先实现碳达峰，可以制定更加先进的减排目标，分配较少的新增配额，向欠发达地区适当多分配以缩小区域发展差距［5］。该研究选择人均GDP、创新科技支出以及森林覆盖面积3个指标体现能力原则。①人均GDP：反映区域的经济发展水平，经济发达地区有能力制定更先进的减排目标，严格控制碳排放新增以协调落后地区碳排放发展权利，实现区域经济协同发展。②创新科技支出：衡量创新技术水平的重要指标。创新科技水平的提高，可以实现经济增长和碳减排的双赢。创新水平强的地区可以制定更先进严格的碳排放增量控制目标，率先实现碳达峰。③森林覆盖面积：反映地区生态碳汇能力的重要指标，森林资源较多的地区可以提高空气质量，减少温室气体，表现出更强的生态碳吸收能力［29］。

（3）潜力原则：潜力原则要求充分挖掘地区减排潜力，减排潜力大的地区应严格控制碳排放新增，分配相对较少的新增配额。该研究选择能耗强度、碳排放强度、人均碳排放量以及能源消费强度4 个指标反映城市碳减排潜力。①能耗强度和碳排放强度：分别指单位GDP 产出所消耗的能源和碳排放量。能耗强度高、碳排放强度高的地区面临相对较低的减排成本，其减排潜力更大［30］。②模型第一阶段以2030年黄河流域城市碳排放控制总量为约束，从碳排放权利分配公平性的视角出发，构建“基础配额+新增配额”的分配思路。其中基础配额根据未受疫情冲击影响的2019 年碳排放基数予以确定，基础配额在实现经济发展惯性延续的同时，发挥安全兜底作用，避免激进式减排；新增配额是综合考虑城市发展需求、减排能力、减排潜力以及承担减排责任等因素构建分配指标体系予以确定，通过分配新增排放额度来实现沿黄地区的经济发展。因此，基于“基础配额+新增配额”的分配思路，可以预留足够的碳排放额度，更好地统筹流域发展与安全的关系，确保沿黄地区在承担减排责任的同时实现经济发展。③人均碳排放量：根据“人均排放趋同”原则，人均碳排放量较高地区的降碳潜力相对较大［31］。④能源消费碳强度：指单位能源消耗产生的碳排放量，是反映能源结构减排潜力的重要指标［32］，对于能源碳强度较高的地区，表明其能源碳排放技术效率低下。因此可以减少新增额度分配，激励其能源效率提升，倒逼能源结构优化调整。

（4）责任原则：责任原则要求历史累计排放量高和当前高污染高能耗的排放主体承担更高的减排责任，严格控制碳排放新增。该研究选择历史累计碳排放量、第二产业占GDP 比重，PM2.5年均浓度、环境污染综合指数4个指标表征沿黄城市应承担的碳减排责任。①历史累积碳排放量：表征历史减排责任，历史碳排放量较高的地区应减少新增配额分配，以促使这些地区为过去高排放发展模式的承担历史责任。②第二产业占GDP 比重：表征产业结构转型的责任，沿黄地区仍以高排放、高污染、高能耗的第二产业为主，比重偏高的地区应承担产业结构转型的责任。③PM2.5年均浓度：表征空气环境保护责任，空气质量较差的地区应减少新增配额分配，为改善空气生活质量承担碳排放控制责任。④环境污染综合指数：污染排放与温室气体变化存在高度同源性［33］，高污染、高能耗的排放主体应承担污染更高的减排责任，减少新增配额分配。

2.3.2 分配模型构建

熵权法是一种有效的客观计算各个指标权重的方法，用熵权法将新增配额指标体系中各项指标赋权，先将各项指标数据标准化处理为Yij，根据公式（3）计算第j个指标下第i个地区占该指标的比重pij；然后根据公式（4）求得第j个指标的熵值Hj，根据公式（5）求出第j个指标的熵权wj：

基于Yij，计算加权决策矩阵Z：

TOPSIS 法是多目标决策分析中一种有效的评价方法。将黄河流域56 个城市地区作为一个评选决策集，比较各地区与正、负理想点的相对距离，根据理想解贴近度评价各城市新增配额的分配水平，确定新增配额方案。

确定正理想解Z+、负理想解Z-：

测度决策对象i到正负理想解的距离：

根据，计算决策对象的贴近度γi，并确定新增配额分配系数Fi：

其中：γi是第i个决策对象的贴近度，取值范围在0到1之间。γi值越大，越接近于1，说明该决策对象越接近正理想解，越远离负理想解，表明该决策对象应获得更多的新增配额。

合理分配碳排放增长空间ΔC，确定模型第一阶段的地区新增配额ΔCi2030

公式（10）中，Ci2019为2019 年决策对象i的实际碳排放量。

确定第一阶段各地区的2030年碳排放配额量Ci2030

2.4 第二阶段模型构建

沿黄地区碳配额方案在保障地区公平发展的同时需兼顾分配效率，以破解黄河流域碳排放效率固化瓶颈，激发地区减排积极性。但考虑到侧重于效率分配方案会导致碳排放配额的极端分配，产生“马太效应”问题，进一步加剧效率高值地区和低值地区的发展不平等。因此，模型第二阶段以促进全局效率优化、避免极端调整为视角，构建改进的ZSG-DDF 模型，对第一阶段分配方案进行效率优化调整。改进的ZSG-DDF模型选择组内效率前沿地区作为优化标杆，并且设置新增配额的调整下限。既能实现效率优化分配，又能控制碳配额调整幅度。

传统ZSG-DEA 方法在DEA 模型基础上引入零和博弈的分配思想，对决策单元的资源配额进行效率评估以及优化。各地区就固定的资源总量进行零和博弈调整分配，通过增加高效率单元的配额、减少低效率单元的配额，实现资源配额的优化分配。而传统的ZSG-DEA 方法在进行优化调整时是以共同前沿下的最优技术效率地区为标杆，导致低效率单元在追赶高效率单元的过程中会减少大量资源配额，影响减排安全性。因此，该研究对传统ZSG-DDF 模型进行改进：在效率优化前先对决策单元按照技术效率水平差异进行分组，使得低效率地区的追赶标杆转变为组内技术效率接近的高效地区，并在优化过程中设置碳配额调整下限，控制碳配额调整幅度，确保新增配额预留，实现安全减排。

具体参考Ding 等［34］的前沿分组方法，设置合理的效率阈值，利用效率阈值进行分组，划分不同水平的技术效率组别。具体分组方法是使用DDF模型得到第一级有效前沿，将所有大于效率阈值的城市作为第一组，剩下的低效的沿黄城市将形成一个下一级有效前沿。继续在下一级前沿技术水平中选择所有大于效率阈值的沿黄城市作为第二组；最后被剩下的省份作为第三组。通过这种方式，将黄河流域56 个沿线城市划分为三个小组。组别划分完成后，分别对各技术分组下的地区运用改进的ZSG-DDF进行配额优化调整，具体模型如下：

其中：xib为第i个决策单元在第b项投入指标的数值，yij为决策单元i在第j项产出指标上的数值。(gy，gc)为指标改进的方向向量，该研究选择评价单元的产出向量(y，-c)作为方向向量，其含义就是合意产出在现有基础进行1∶1 比例性增加，而非合意产出在现有基础进行1∶1 比例性缩减［35］，其中β为评价单元按照方向向量的改进比例；ZSG-DDF 模型计算出的决策单元的相对效率λi为标杆前沿中决策单元i的线性组合系数，N为各技术分组中的地区数量。其中Ci2030>Ci2019使得地区的2030 年碳排放配额多于2019 年碳排放额，确保2030 年地区新增配额的预留。该研究选择地区人口数量、固定资产投资量、能源消费量作为模型投入指标，地区经济生产总值为期望产出，碳排放配额为非期望产出。

在碳排放总量限定的实际条件下，某地区碳排放权的增减，必然会影响到其他地区的投入产出行为，因此ZSG-DDF 方法融入了零和博弈的思想，即当一个地区的碳排放权增加时，为保证总碳排放权不变，其他地区必须减少相同数量的排放权。传统模型采用林坦等［22］提出的迭代方法进行求解。此处以第r个未达到效率前沿的地区为例，为了实现效率前沿需要对实际数据进行调整，减少Cr2030(1 -θr)的碳排放权，而为了维持总量不变，减少的碳排放权将会分配给其他地区，其他地区得到的碳排放权与其实际的第一阶段排放量在总量中的占比呈正相关。以地区i 为例，经r地区的一次调整，第i个地区分别增加排放权，当所有地区均进行调整后，第i个地区从其他地区调入的碳排放权分别为而未实现DEA 有效的第i个地区自身也需要调出碳排放权Ci2030-Ci2030(1 -θi)。但是为确保新增配额的预留，对低效率地区的最终一次调整结果作了如下改进，即C′i2030= max{Ci2030-Ci2030(1 -θi)+由于仅经过一次调整后各地区仍可能存在效率提升空间，因此需要不断重复上述调整过程，确保所有地区在预留新增配额的基础上不断接近效率前沿。

2.5 数据来源

第一阶段的数据主要来源为 2020 年的《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国能源统计年鉴》、黄河流域相关省份统计年鉴，56 个城市的市级统计年鉴与国民经济和社会发展统计公报。其中关于城市层面碳排放的数据来源自CEADs 数据库，环境污染综合指数是将工业废水排放量、工业二氧化硫排放量以及工业烟尘排放量这三个指标无量纲化处理后，运用主成分分析法计算出综合指数得分［36］；模型第二阶段中劳动就业人口、固定资产投资、能源消费量等指标在2030年的数据，是根据各相关指标2013—2020 年的历史数据，调整离群值后使用一次移动平均法、二次移动平均法、一次指数平滑法、二次指数平滑法、阻尼趋势和灰色关联预测等六种方法进行预测，并从中选择拟合程度高、相对误差和绝对误差平方和小的预测结果作为2030年的预测值。其中对于地区经济生产总值、固定资产投资量等涉及价格的指标，以数据起始年份2013 年作为价格基期，利用价格指数转化为可比价进行计算。

3 模型结果与分析

3.1 2030年黄河流域碳排放配额总量确定

2030年黄河流域碳排放配额总量需要根据地区生产总值增速目标和碳排放强度降低目标换算成绝对量控制目标。关于碳排放强度降低目标的设定，目前黄河流域整体规划并未明确给出到2030年具体的碳排放强度管控要求。但考虑到现阶段黄河流域碳排放强度远高于全国平均水平［37］，区域整体减排潜力较大［38］。若要求2030 年前实现流域碳达峰，需要制定更先进于国家减排标准的碳强度下降目标［3］。从减排实践成效来看，区域内2010年至2019 年碳排放强度年均下降5.1%，2019 年碳排放强度相较于2005 年已下降54%，率先并超额完成中国在《巴黎协定》中承诺2020 年碳强度相较于2005 年下降45%的国家减排目标［39］。并且“十四五”时期流域相关省区的减排政策规划倾向于制定更先进于国家减排标准（年均下降4%）的目标任务［40］。因此，结合流域的碳排放强度递减规律，参照流域相关省区的政策规划和学界的相关研究，选择2020—2030 年碳强度年均降低4.5%的假设，设定2030 年相较于2005 年碳强度下降70%的目标，计算2030年黄河流域碳排放配额总量。

关于经济增速目标的设定，一方面参考学界模拟黄河流域及相关省区在2030年实现碳达峰目标的最优经济增长率［3］，另一方面参照《黄河三角洲生态经济区规划》《黄河流域综合规划（2012—2030年）》等综合规划方案和各省域空间在“十四五”时期的发展目标规划。其中流域综合规划要求2030年前经济增速控制在6%~8%，相关省区发展规划要求控制在5.5%~7%［38］。综合上述学术研究和政策规划，假定2020 年到2030 年黄河流域的年均经济增长速度为6.5%。

结合上述到2030年黄河流域碳排放强度降低目标与经济增速目标的研究设定，代入公式（2），估算出2030 年黄河流域碳排放控制总量为147 567 万t，可新增碳排放控制量为25 075万t。

3.2 第一阶段分配结果

通过上述建立的新增配额分配指标体系分配2030年黄河流域碳排放可新增空间，确定第一阶段沿黄各城市2030年碳排放初始配额、基础配额以及新增税额，结果如图2所示。

图2 黄河流域城市碳排放额第一阶段分配结果

根据结果可知：①模型第一阶段以黄河流域实现2030 年减排目标排放量为控制总量，以2019 年碳排放基数确定基础配额，合理分配黄河流域实现碳排放峰值目标的增长空间，为各地区预留足新增碳排放额以保障经济社会正常运行发展。②分析2030年沿黄各城市第一阶段碳配额分配结果，其中滨州、鄂尔多斯、包头等高排放地区分配较高的碳配额，主要原因是基础配额占目标配额的比重大。考虑到高排放地区对能源碳排放的现实依赖性和碳减排方案实施安全性，仍为高排放地区分配相对较高的目标配额确保其平稳推进低碳转型。③分析新增配额分配结果，西安、郑州、济南等经济高值地区分配较高的新增配额；而基础配额较高的地区2030 年新增配额增幅较小，因此基础配额较高的地区应充分发挥减排潜力，调整现阶段粗放型的产业结构与能源结构，为历史高排放量承担较高的增量限额责任。

3.3 第二阶段分配结果

运用ZSG-DDF 模型对技术前沿分组下的第一阶段分配方案进行效率优化，重新调整沿黄城市的碳配额分配，得到各城市对应的碳配额和组效率。每进行一次优化迭代，各城市效率相较于迭代前的效率水平均有所提高。模型第二阶段城市分组以及效率优化分配结果如图3所示。

图3 模型第二阶段效率优化分配结果

进一步对图3 的第二阶段优化模型结果分析可知：①模型每进行一次优化迭代，各城市效率均有所提升，并且迭代次数越多，整体效率结果提升越大。由图3 所示，进行三次迭代后，各地区组效率有了较大幅度的改善。然而，迭代次数越多，每次的效率和碳配额调整幅度越不明显。②ZSG-DDF 模型是通过减少低效率地区碳配额、增加高效率地区碳配额实现的效率优化分配。在效率优化的过程中，低效率地区所分配碳配额下降，得到减少碳配额的惩罚，高效率地区所分碳配额提升，得到增加碳配额的激励，最终实现所有地区的碳排放效率提升。③第一阶段效率较低的地区，在效率优化过程中调整幅度较大，会减少较多碳配额，并且在进行多次迭代后，效率水平有较大程度的改善，如济南、泰安等地区；第一阶段效率高的城市进行多次迭代后，其效率改进相对不明显。

模型第二阶段具体的效率优化分配结果见表2。ZSG-DDF 模型对第一阶段配额进行效率优化，通过三次优化迭代，所有地区效率值实现优化提升，且56个地区效率值优化至1，效率分配结果处于组效率前沿水平；不同于传统ZSG-DEA模型在共同前沿下参照最优技术水平地区进行效率优化，该研究以群组前沿地区为效率标杆，通盘控制各地区配额调整幅度，全部地区配额调整幅度均控制在-15%至9%之间，降低效率方案执行阻力，保障方案实施安全性。

表2 模型第二阶段效率优化分配结果

3.4 沿黄地区碳排放配额的空间分配差异

运用上述建立的碳排放两阶段分配模型方法，该研究测算出黄河流域56 个沿线城市在2030 年的碳排放目标配额和新增配额，具体的空间分配差异结果如图4和图5所示。

图4 2030年黄河流域城市碳排放配额的空间差异

图5 2030年黄河流域城市碳排放新增配额的空间差异

2030年黄河流域城市碳排放配额的空间配置差异如图 4 所示，沿黄各城市目标配额显示出较大差异，具体空间分布类型如下：①高目标配额，主要分布在鄂尔多斯、包头、滨州等地区，配额数量占黄河流域地区总排放的比例为3%~7.3%。②较高目标配额，主要分布在郑州、洛阳、西安、兰州、银川等地区，配额数量占黄河流域地区总排放的比例为2%~3%。③中等目标配额，主要分布在阳泉、晋中、运城、长治等地区，配额数量占黄河流域地区总排放的比例为1%~2%。④较少目标配额，主要分布在武威、白银、天水、定西、陇南等地区，配额数量占黄河流域地区总排放的比例小于1%。分析黄河流域上中下游地区目标配额数量差异：黄河流域上游青海、甘肃、宁夏等地区目标配额除西宁、兰州、银川等中心城市数量较多，其余地区配额数量多处于较少型。黄河中游山西城市群配额数量分布较为均匀，多处于中型及以上数量。黄河下游城市间目标配额差异较大，表现为济南、济宁等地区数量较多，而濮阳、鹤壁等地区配额数量较少。

新增配额的空间分布如图5 所示。沿黄各城市新增配额数量差异较大，具体空间分布类型如下：①高增长，主要分布在郑州、洛阳、鄂尔多斯、呼和浩特、包头、滨州、德州、淄博等地区，新增配额数量在446万~730万t之间。②较高增长，主要分布在西安、兰州、银川、临汾、晋中、巴彦淖尔等地区，新增配额数量在314 万~445 万t 之间。③一般增长，主要分布在阳泉、晋中、运城、长治等地区，新增配额数量在166 万~313 万t 之间。④较少增长，主要分布在武威、白银、天水、定西、陇南等地区，新增配额数量在165万t 之间。分析黄河流域上中下游地区新增配额分布差异，黄河上游地区新增配额数量多处于较高增长、一般增长水平；黄河流域中游地区中山西能源型城市新增配额较少，整体处于一般增长和较少增长；黄河流域下游地区新增配额数量分布两极分化格局，其中德州、滨州、淄博等地区处于高增长，而济南、泰安等地区新增配额较少。

4 结论与政策建议

4.1 结论

该研究考虑到2030年碳达峰目标节点前黄河流域仍有碳排放新增需求，并根据2021 年多个地区出现碳排放配额规制过度的现实证据，基于保障地区公平发展与全局效率优化的研究视角，以“基础配额+新增配额”的分配思路，创新性地构建黄河流域城市碳排放配额两阶段分配模型。该模型方法具有实现碳排放总量控制、考虑地区发展异质性、碳排放效率提升优化以及预留新增配额等优点。并以黄河流域56 个沿线城市为研究对象，测算2030 年沿黄城市碳排放总量配额以及新增配额，并分析其空间分配差异性，研究发现如下。

（1）面向2030年碳强度减排目标任务，黄河流域碳排放仍有可增长空间，沿黄各地区仍有碳排放的新增需求与权利，须预留足够的碳排放额度以延续地区经济发展惯性。模型第一阶段分配方案中，综合考虑各地区发展需求、减排能力、减排潜力以及承担减排责任的差异化特征，运用熵权-TOPSIS方法分配碳排放新增空间。在立足于排放现状的基础上，为各地区预留新增配额以保障经济正常运行发展。其中，部分工业程度高、传统能源消耗大的资源型城市需承担较高的减排责任和控制压力，这也是对“共同而有区别”的责任的更好诠释，在一定程度上纠正现阶段黄河流域碳排放失衡现状，促进流域沿线地区协同发展。

（2）考虑到黄河流域碳排放效率固化严重和碳排放权利竞争性，模型第二阶段基于效率原则，构建技术效率异质性分组的零和博弈-DDF 模型，选择群组效率前沿地区为优化标杆，并设置新增配额调整下限，对各技术分组下的城市目标排放额进行效率优化。通过三次效率优化迭代使得所有研究地区在预留新增配额的同时实现效率优化。并且研究地区中56个城市碳排放配额优化结果处于组效率分配前沿，效率优化结果为1，配额调整幅度均控制在-15%至9% 这种分配方案的优势在于可以体现流域统筹视域下地区效率提升发展的协同性以及减排方案实施的安全性。

（3）分析2030 年黄河流域沿线城市碳排放配额的空间分配差异。上游地区生态环境本底脆弱，生态保护责任繁重，青海、宁夏、甘肃地区整体分配较少的配额，仅中心城市西宁、银川、兰州地区分配较高目标排放额。中游地区能源储量在全国举足轻重，且传统资源密集型产业比重较高，能源碳排放需求量大，地区整体碳排放目标配额数量较高。下游地区经济发展水平相对较高，以第二产业为主导，地区整体分配较多的目标配额，但区域内经济发展差距大，导致下游城市碳排放目标配额呈两极分化，应加强下游中心发达城市对周边的辐射引领作用，促进协同减排、低碳发展。

4.2 政策建议

基于上述结论，为探索沿黄地区在“双碳”目标下低碳平稳转型的发展新路径，确保黄河流域实现安全降碳，针对流域全局视角以及区域差异进行分类施策，提出以下政策建议。

（1）黄河流域沿线城市在承担减排责任的同时，需要为经济增长预留足够的碳排放空间，建议在正式的碳达峰目标节点前以“基础配额+新增配额”的思路，确立城市碳排放配额方案。黄河流域经济增长任务重，对煤炭资源依赖性强，同时承担着国家能源供给安全的战略责任。根据历史碳排放量确定城市碳排放基础配额，可以保障沿黄经济社会发展的基本需求，防止“激进式”过度减排影响经济安全运行。并在此基础上增设兼具激励性、差异性、包容性的新增配额，可以更好地兼顾配额方案的公平发展与全局效率。

（2）上游地区生态保护责任繁重且配额数量差异较大，建议上游地区配额方案综合考虑上游地区的经济结构、资源环境禀赋以及碳排放现状基数等差异，提出梯次有序的差异化碳达峰计划方案。上游青海、宁夏、甘肃等地区作为生态安全战略的核心区域，应严格控制碳排放配额数量，制定先进的碳达峰目标。通过发展生态旅游、生态农牧、清洁能源等低碳产业提升生态效率水平，实现碳排放配额指标盈余，进而促成跨区域配额交易来获得横向财政转移支付和域外科研创新力量，不断将资源优势转化为经济优势，实现经济效益和生态效益的双赢。内蒙古地区传统高耗能、高污染产业广泛存在，且是当地重要的经济支柱。应立足于高排放现状基数的基础上建设清洁能源基地，大力发展风电和光伏发电等可再生能源，推进产业结构和能源结构的协同优化。

（3）中游地区作为中国重要的能源工业基地且配额数量分布相对均匀，建议中游地区配额方案应以碳排放现状基数为主保证其配额总量，同时要求其承担较高的碳排放增量控制责任。考虑到榆林、吕梁、晋中、长治等中游城市多为中国重要的能源基地，在中国能源供给安全战略中具有重要地位。中游城市配额方案应以碳排放现状基数为基础保证其配额总量，并增设包容性的新增配额以保障平稳低碳转型。但是中游地区发展路径中煤炭能源依赖性过强，应严格控制碳排放配额新增幅度，要求其在碳达峰目标前承担较高的增量控制责任，严格控制高能耗高排放项目新增，积极探索煤炭清洁高效利用方式。并逐步提高清洁能源消费比重，平稳实现对煤炭资源的存量替代，推动能源结构向低碳化转型。

（4）下游地区作为黄河流域的发达经济圈，为延续经济发展惯性、实现区域协同发展，建议配额方案为下游整体分配较多的碳排放配额，并通过协调分配新增配额以促进区域协调发展。下游城市整体的碳排放配额数量较多，但下游城市间的配额分配存在两极差距。同时下游区域内部城市间经济实力以及碳排放效率水平也存在较为严重的分化现象。为避免下游地区低碳经济发展“马太效应”加剧，制定配额方案应重视下游各地区碳排放新增配额的协调分配，建议要求洛阳、郑州、济南等下游发达城市应制定先进的碳达峰目标，严格控制下游经济发达城市的碳排放新增，以协调菏泽、聊城等经济欠发达地区的碳排放发展权，实现下游地区低碳协同发展。