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区域间碳补偿是生态补偿的一个重要组成部分。准确核算区域间碳补偿成本是建立碳补偿机制的基础。本文根据实际的碳赤字情况，首次提出了理论碳赤字的概念，并在理论碳赤字的基础上改进了区域间碳补偿成本的计算方法。此外，本文通过使用人口、富裕和技术回归的随机影响（STIRPAT）模型和灰色预测模型GM（1，1），预测了2017至2026年中国30个省份之间的碳补偿成本。最后，本文计算了各省之间碳补偿的优先指数。结果表明：第一，从2017年到2026年，中国30个省份的碳排放和碳吸收总体呈上升趋势，碳吸收的增加率小于碳排放的增加率。第二，从2017年到2026年，我国碳补偿费用支付省份和碳补偿费用接受省份的地位没有变化，碳补偿费用的流向稳定。碳补偿费用支付省份主要分布在中部和东部地区，碳补偿费用接受省份主要分布在西北部地区。第三，中国各省的碳补偿优先指标都较小且呈下降趋势，区域间的碳补偿对区域经济发展的影响很小。本文的研究成果可以为区域间碳补偿的成本计算和区域间碳补偿机制的建立和完善提供合理参考。
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文章引言
生态补偿是一种以保护和可持续利用生态系统为目的的制度安排，主要依靠经济手段来调节利益相关者的利益。生态补偿在国际上也被称为生态系统服务付费（PES），包括森林生态补偿、水资源生态补偿、土地资源生态补偿、工程建设生态补偿、农业生态补偿、综合生态补偿等领域。近年来，随着全球变暖，'碳补偿 '逐渐成为生态补偿再研究的一个新领域。目前，国际上对森林碳补偿、碳补偿技术、碳市场设计、水库开发碳补偿。目前，中国是世界上最大的碳排放国，中国不同地区之间的碳排放不平衡的问题尤为突出。因此，中国的 '汽车碳补偿 '已经引起了广泛关注。在理论上，中国国家碳补偿制度的建立（中国环境文化促进会和中国发展战略研究会社会战略委员会，N.d.）、碳补偿的内涵特征、区域碳补偿的基本框架和碳交易体系等内容都引起了关注。在定量研究方面，陈如等利用足迹法构建了农业碳补偿成本核算模型，并计算了池州各省的农业碳补偿成本。胡晓飞等利用碳足迹计算模型构建了再区域碳补偿成本核算模型，并分析了2000-2013年江西省碳补偿成本的空间和时间模式。
生态补偿政策的核心是生态补偿成本的核算。目前，生态补偿成本的核算方法主要有生态系统服务价值法、成本分析法、意愿评估法和足迹法。表1显示了各种生态补偿成本计算方法的特点和局限性。一般来说，多采用生态系统服务价值法、成本分析法和意愿评估法来计算能够提供生态系统服务的产品或服务的生态补偿成本，如森林、湿地等特定自然资源的生态补偿成本。足迹法是根据区域间自然资源需求和自然资源供给的差异来确定生态补偿成本，适用于区域间生态补偿成本的计算。
表1 生态补偿成本核算方法的特点和局限性
基于对现有文献的回顾，目前对区域间碳补偿的研究还存在一些不足之处。首先，目前区域间碳补偿的研究对象主要是单一省份或典型代表区域。现有的研究只是在理论上讨论国家层面的区域间碳补偿的必要性，没有从实证的角度进行具体分析。第二，目前的研究大多是对单年或几年的分析，没有对未来碳补偿的预测研究。第三，采用实际碳赤字（碳排放与碳吸收之差的绝对值）来确定区域间的碳补偿成本。根据实际碳赤字确定碳补偿成本的方法没有考虑不同地区之间的经济和社会资源差异，不能实现利用碳补偿激发支付碳补偿成本地区的碳减排自主性的作用（图1）。
图1 方法流程图
在现有研究现状的基础上，本文改进了区域间碳补偿成本的核算方法，预测了2017-2026年中国30个省份间的碳补偿成本以及各省的碳补偿优先指数。与现有研究相比，本文做了以下改进。
1）在研究对象上，对中国30个省份的碳补偿成本进行了分析。本文首次在全国范围内对不同省区间的碳补偿成本进行了实证研究，可以为政府在全国范围内开展区域间碳补偿提供信息支持。
2）在研究时间上，基于STIRPAT模型和灰色预测模型GM（1，1），预测了2017-2026年中国30个省份之间的碳补偿成本。本文首次计算了中国未来十年的区域间碳补偿成本，可为各地区制定碳补偿政策提供前瞻性参考。
3）在研究方法上，基于理论碳赤字的概念，构建了一个新的碳补偿成本核算模型。本文根据人口与土地面积之积的相对大小，提出了理论碳赤字的概念。在理论碳赤字的基础上，将全国总的碳赤字在省一级进行了重新分配，并利用珍珠增长曲线测算了不同经济发展水平下各地区的补偿能力；然后构建了新的区域间碳补偿成本核算模型。
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碳排放、碳吸收和理论碳赤字计算
本文采用国际通用的碳排放核算方法IPCC碳排放系数法。此外，参考现有研究建立碳排放计算模型，对能源消费、特种工业水泥生产和农业生产产生的碳排放进行估算。能源消费的碳排放选择原煤、精煤、其他洗煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气（LPG）和天然气进行计算。工业生产会产生大量的碳排放，但大部分的排放是来自于燃料的燃烧，这已经被计算在能源消耗的碳排放中。由于其生产过程的特殊性，水泥行业在原料分解时产生大量的二氧化碳。因此，本文考虑的是水泥生产过程中原料分解和转化所产生的碳排放。农业生产的碳排放主要计算在施肥和农田灌溉过程中（表2）。
表2 碳排放量计算方法及参数说明
碳吸收是指任何从大气中清除温室气体和气溶胶的过程、活动或机制。根据以往的研究，本文选择森林、花园、草原、湿地和农作物来计算碳吸收。农作物的碳吸收量是从水稻、小麦、玉米、豆类、块茎、棉花、花生和油菜籽这八种农作物中计算出来的。碳吸收的具体计算方法见表3。
表3 碳吸收的计算方法和参数描述
区域碳排放减去区域碳吸收，即为一个区域的实际碳赤字。当实际碳赤字为正时，表明该地区的碳排放大于碳吸收，生态环境较差。当实际碳赤字为负数时，表明该地区的碳排放小于碳吸收，生态环境良好。
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主要结果
3.1 中国30个省份2017-2026年的碳平衡分析
根据表2和表3的公式，可以计算出中国大陆30个省份2003-2016年的碳排放和碳吸收。利用STIRPAT模型和灰色预测模型GM（1，1）进行预测，可以得到中国大陆30个省份2017-2026年的碳排放和碳吸收情况。中国大陆30个省份2017-2026年的碳排放和碳吸收预测结果如图2所示。从时间上看，从2017年到2026年，除北京外，其他省份的碳排放都在增加。碳排放增加最多的是陕西，2017年为2.8982亿吨，2026年为8.501亿吨，增幅为193.32%。增幅最小的是上海，2017年为12720万吨，2026年为14288万吨，增幅为12.32%。随着中国经济的快速发展和城市化、工业化进程的加快，对化石能源的需求、工业产品的生产和农业机械化程度大幅提高，导致中国各省的碳排放增加。北京的碳排放量从2017年的5326万吨减少到2026年的5094万吨，减少8.59%。作为全国政治经济中心，近年来，北京将大量高能耗、高污染、劳动密集型产业转移到周边地区，减排取得了明显成效。从2017年到2026年，中国各省的碳吸收量都在增加，但增幅要小于碳排放。碳吸收量增幅最大的是黑龙江，2017年为15955万吨，2026年为20934万吨，增幅为31.20%。增幅最小的是福建，2017年为3956万吨，2026年为4142万吨，增幅为4.70%。
近年来，我国各地区的环境保护工作都取得了一定的成效，但由于碳吸收主要由森林完成，造林是长期的工作。森林面积的增加需要一个漫长的过程，碳吸收量的增长也相对平缓。从2017年到2026年，北京的碳赤字从4938万吨减少到4433万吨。除北京外，其他省份的碳赤字都在增加，但增长速度放缓。从空间的角度看，中国各省的碳排放和碳吸收存在明显的区域差异。从2017年到2026年，年均碳排放量最低的省份是北京（5095万吨），年均碳排放量排名前五的省份是山西（89456万吨）、内蒙（80654万吨）、山东（70437万吨）、河北（52739万吨）和陕西（52615万吨）。从2017年到2026年，年均碳吸收量最低的省份是上海（188万吨），年均碳吸收量排名前五的省份是内蒙（1.913亿吨）、黑龙江（1.8344亿吨）、四川（1.2670亿吨）、云南（1.1708亿吨）和新疆（1.0718亿吨）。碳排放较高的省份往往碳吸收较低，而碳吸收较高的省份往往碳排放较低。一个省对 '碳资源 '的需求和供给是不匹配的，因此，需要建立碳补偿机制，优化 '碳资源 '的配置。从区域碳赤字的角度来看，从2017年到2026年，中国所有省份的年碳赤字都是正数。年均碳赤字最高的地区是山西，达8.6252亿吨
图2 2017年至2026年中国30个省份的碳平衡
3.2 2017-2026年中国30个省份的碳补偿成本预测
图3显示了2017-2026年中国30个省份的碳补偿情况。从时间上看，从2017年到2026年，应支付碳补偿费用的省份和应获得碳补偿费用的省份位置没有变化，碳补偿费用的走向是稳定的。从空间上看，应支付碳补偿费用的省份主要在中部和东部地区，而应获得碳补偿费用的省份主要在西北部地区。此外，经济发达地区一般会对经济欠发达地区进行补偿。从2017年到2026年，实际碳赤字与理论碳赤字年差最高的前五个省份是山西（73825万吨）、陕西（30747万吨）、山东（30267万吨）、江苏（24589万吨）和宁夏（2304万吨），这些省份是需要支付碳补偿费用的重点地区。实际碳亏损与理论碳亏损年差最小的五个省份是四川（-67594万吨）、新疆（-55133万吨）、云南（-31921万吨）、黑龙江（-30197万吨）和广东（-22657万吨），是获得碳补偿成本的重点地区。根据公式（3），根据实际碳排放赤字与理论碳排放赤字的差额，并根据各地区的实际支付能力进行调整，可以得出各省支付/接收的碳补偿费用。从时间上看，2017-2026年，在应支付碳补偿费用的省份中，北京、河北、辽宁、上海、浙江应支付的碳补偿费用呈现下降趋势，而天津、山西、江苏、安徽、福建、山东、海南、重庆、贵州、陕西、宁夏应支付的碳补偿费用呈现增长趋势。在应获得碳补偿费用的省份中，内蒙古应获得的碳补偿费用呈下降趋势，而河南、广西、吉林、黑龙江、江西、湖北、湖南、广东、四川、云南、甘肃、青海、新疆应获得的碳补偿费用则呈增长趋势。从空间上看，在应支付碳补偿费用的省份中，每年支付碳补偿费用的前五个省份是山西（210.0121亿元）、江苏（209.286亿元）、山东（172.0549亿元）、陕西（169.6044亿元）和天津（130.5287亿元）。在应获得碳补偿费用的省份中，每年获得碳补偿费用的前五名是四川（271.2523亿元）、新疆（192.1563亿元）、广东（118.1246亿元）、黑龙江（988.439亿元）和湖南（940.648亿元）。从国家层面来看，从2017年到2026年，支付和获得的碳补偿费用都在增加。在预测范围内，支付的碳补偿费用大于收到的碳补偿费用，剩余资金可由中央政府统一分配用于减排活动。
图3 2017-2026年中国30个省份的碳补偿情况
3.3. 2017年至2026年中国30个省份碳补偿优先指数的确定
图4显示了2017年至2026年中国30个省份的碳补偿优先指数的变化。图4显示，从2017年到2026年，中国30个省份的碳补偿优先权指数的绝对值较小，且呈下降趋势。2017年中国碳补偿优先指数最高的地区是宁夏（2.798%），2026年下降到2.152%。这一结果表明，碳补偿成本占地区GDP的比例较小且不断下降，在对地区经济影响不大的情况下开展跨地区碳补偿是可行的。从2017年到2026年，应支付或获得碳补偿费用的省份在时间上的变化可以忽略不计，比较稳定。在应支付碳补偿费用的省份中，年度碳补偿优先指数最小的五个省份是北京（0.068%）、安徽（0.076%）、浙江（0.086%）、福建（0.093%）和江苏（0.127%），说明这些地区支付碳补偿费用对地区GDP影响不大，碳补偿费用应该是这些地区的支付优先。在应该获得碳补偿费用的省份中，年度碳补偿优先指数最大的五个省份是新疆（2.196%）、青海（0.964%）、黑龙江（0.850%）、甘肃（0.842%）和云南（0.817%），这说明这些地区的碳补偿费用对地区GDP的影响较大，碳补偿费用应该优先在这些地区支付
图4 2017年至2026年中国30个省份的碳补偿优先指数
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主要结论
基于2003-2016年中国30个省份的碳排放和碳吸收情况，本文利用STIRPAT模型和灰色预测模型GM（1，1）预测了2017-2026年中国30个省份的碳排放和碳吸收情况。本文还分析了2017-2026年中国30个省的碳平衡的空间和时间模式。在此基础上，基于理论碳赤字的概念，预测了2017年至2026年中国30个省份的碳补偿成本，分析了其时空变化，并计算了各省的碳补偿优先指数。
(1）从时间上看，从2017年到2026年，除北京外，中国各省的碳排放都呈现上升趋势。中国各省的碳吸收量都在增加，但增幅小于碳排放量。中国各省的碳赤字增长率有所下降，但仍呈上升趋势。从空间角度来看，在预测范围内，中国各省的碳排放和碳吸收存在着明显的区域差异。中国各省的年碳赤字均为正值，碳排放空间非常有限。
(2）从2017年到2026年，支付碳补偿费用的省份和获得碳补偿费用的省份的地位没有变化，碳补偿费用的流向稳定。支付碳补偿费用的省份主要分布在中国的中部和东部地区，而接受碳补偿费用的省份主要分布在中国的西北部地区。一般来说，经济发达地区对经济欠发达地区进行补偿。
(3）中国各省的碳补偿优先指数均较小且呈下降趋势，说明碳补偿成本占地区GDP的比重较小，在预测范围内呈下降趋势。区域间碳补偿对区域经济发展的影响不大，是可行的。
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原文信息
原文题目：
Interregional carbon compensation cost forecast and priority index calculation based on the theoretical carbon deficit: China as a case
原文作者：
Yang et al.
期刊名：
Science of the Total Environment
发表时间：
2018/11
原文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969718344899
来源：发展地理学
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