我国30个省(西藏、台湾、香港、澳门由于数据问题暂不作考虑，以下同)的经济发展、能源结构、居民生活水平等差别较大，因而各省CO2排放强度和人均CO2排放量各不相同。据了解，2005年各省碳排放强度差异很大，最低的广东仅1t/万元，最高的山西达到9.86 t/万元。

以各省碳排放强度和人均CO2排放量为因子，进行层次聚类(HierarchicalCluster)，得到结果见图2。从聚类结果看，我国各省碳排放特征可以大致分为四类，第一类是碳排放强度和人均都很高，主要是山西和宁夏等省；第二类是人均很高，碳排放强度较低，主要是天津、上海等省；第三类是碳排放强度较高，但人均较低的贵州省；第四类碳排放强度和人均都为一般水平。第四类的省份最多，共23个，其内部仍存在着差异。因此，简单的基于碳排放强度指标进行各省分解很难实现公平原则，并且可操作性很低。同时，各省碳排放强度目标很难与国家强度目标建立明确的关联关系。因而，基于总量构建模型，进行区域分解研究非常重要。

各省二氧化碳排放总量分解模型

二氧化碳排放受经济发展、人口规模、生活水平、经济结构和能源结构的综合影响，因而CO2排放控制也必然会影响到区域的经济发展速度、居民生活水平等与民生指标。所以，全国CO2排放总量控制的区域分解必须尽可能的考虑周全。

1、分解原则

我国各省的社会、经济发展情况和居民生活水平差异很大，工业化起步和发展程度也不尽相同，因而我国的CO2排放总量区域分解也需要坚持“共同但有区别的责任”这一原则，即必须针对各省具体情况分配排放量。

前面综述表明，当前主流分解模型都无一例外地考虑了公平性、可行性和效率性原则，这三大原则已经成为国际碳排放分配的基石。对于我国各省的总量分解，这三个基本原则同等重要，是支持“共同但有区别的责任”的根本出发点。

(1) 公平性原则：人人都有发展的权利，获得高生活水平的权利和CO2排放权利。

(2) 可行性原则：需要考虑货币化减排成本，需要考虑各省经济水平，减排的资金投入能力和公众生活水平的受影响程度。

(3) 效率性原则：总量控制分解要体现各省同等的减排努力，即体现各省排放控制的技术和减排潜力。

2、分解模型

Triptych之所以较为成功，就在于其较为理想地综合考虑了上述3个基本原则，因而接受程度较高，但Triptych模型结构复杂，尤其是其潜力核算部分，所需要的参数极多，对于我国当前应用存在很多困难，但其基本思想却可借鉴。

本文借鉴了国际上包括Triptych在内的主流模型的思想和方法，结合中国当前情况，构建中国区域分解模型CRBDM(ChinaRegional Burden Differentiation Model)，框架见图3。本文构建的分解模型和已有的分解模型有一些重要差异，当前的主流模型都是计算减排量，但由于中国是发展中国家，2020年CO2排放量会高于2005年水平。我国需要严格控制CO2排放增长速度，即把2020年排放量严格控制在基准情景以下。根据王金南等(2010)研究，中国控制2020年CO2相对2005年增加排放34.91亿t是较为理想的目标。因而，本文主要依据这一增排量通过建立模型把34.91亿t CO2分配给各省。

在公平性原则、可行性原则和效率性原则下，确定4个分配影响因子和5个基本指标(表1)，根据分配影响因子和各省基础年(2005年)排放量确定各省分配额度，最终计算各省2020年总排放量。

4个分配影响因子分别为排放水平、经济水平、能效水平和非化石能源。5个基本指标分别是人均排放量、人均GDP、工业增加值能耗、工业增加值能耗变化趋势、非化石能源占一次能源消费比例。

我国2020年的非化石能源目标是占一次能源消费的15%。因而，本文选择非化石能源占能源消费量的比例作为考虑参数。由于各省的资源禀赋不同，因而非化石能源比例提高很难强求，考虑国家目标是15%，则将各省目标也设定为15%，参数计算是将现状与目标差距作为考虑。各省非化石能源使用量的组成较为复杂。首先，将能源平衡表中的其他能源都计为非化石能源；其次，各省调入电量中存在非化石能源成分，各省调电主要是通过国家电网，因而简化取2005年全国非化石能源电力占总电力比例(18%)作为各省调入电量的非化石能源比例；最后，各省存在一次能源电力生产(水电为主)。绝大多数省的一次能源电力生产量较低，都供本地使用，但个别省份(云南、四川和青海)产量较大，存在一次能源电力的调出情况，则其一次能源电力本省消费计算采用能源平衡表中的一次能源生产量－调出量；此外，湖北省比较特殊，火电和水电都存在外调，则其一次能源电力消费=一次能源电力生产量－(火力发电-调出量)。电力折标参数选择等价系数，以2005年中国火电发电标准煤耗(343g/kwh)计。上述对非化石能源的考虑有利于防止各省电力调入调出可能导致的重复计算，同时也有利于鼓励各省在调入电力时偏好非化石能源，和国际上通用做法一致。

各省二氧化碳排放总量区域分解结果

基于CRBDM模型，读入模型数据(数据来源于《中国统计年鉴》等，各省CO2排放量和强度基于《中国能源统计年鉴》和IPCC排放因子计算得到)，得到中国各省排放总量控制分解结果见表2。

模型计算结果表明，各省2020年CO2排放量相对于2005年，增加百分比差异较大，最低的山西省35.53%，最高为青海省，为228.32%。对于山西、内蒙古、山东等省，其人均排放高，且节能空间大，因而增排百分比相对较低，即便如此，排放绝对量并不小。对于北京、天津、江苏和上海等省份，虽然碳排放强度较低，其人均碳排放量和人均GDP较高，从公平和资金实力上讲，仍然存在较大的碳排放控制空间，因而增排百分比保持中下水平。青海、广西等省的人均碳排放和人均GDP都较低，并且可再生能源利用率高，虽然节能效率不高，但增排百分比较大。此外，各省决策者比较关心本省排放占全国比例的变化，从模型结果看，各省比例变化较小。

碳排放强度目标的区域分配问题是我国当前控制CO2排放的紧迫问题，强度目标直接分解较难操作，并且各省强度下降和国家强度下降之间难以建立明确对应关系。总量分解方法国际上有较为成熟的理论体系和方法可供借鉴。因而，本文基于总量分解思想，依据公平性原则、可行性原则和效率性原则这三大国际总量分解的基本原则，构建模型，模拟计算我国各省以2005年为基年到2020年的增排量。该模型充分考虑了各省的经济发展、能源结构、居民生活水平和CO2排放量等差异，模拟计算结果有利于各省2020年排放目标制定的借鉴。但由于温室气体排放的国家内部区域分解问题在国际上较为前沿，可直接借鉴的方法很少，因而模型体系较为初步。同时，文中也缺乏对模型输入参数如排放水平、经济水平等数据的敏感性分析，这都是下一步的研究重点。区域分解初步研究结果表明，各省相对增排量和增排百分比差异较大，为未来建立基于“排放增量信用”的CO2自愿性排放交易体系提供了潜在市场。建议在“十二五”期间开展碳排放强度承诺下的CO2排放总量控制试点，特别是典型区域和行业的排放控制试点。基于区域分解的框架结构，尝试开展区域CO2排放交易，为未来全面的CO2排放总量控制提供政策实践经验。

作者：王金南  蔡博峰  曹东  周颖  刘兰翠

本文发表于《环境科学学报》，2011年4月（第31卷第4期）