基于MRIO模型的我国电力行业隐含碳排放流动特征

The flow characteristics of embodied carbon emissions in China’s power industry based on the MRIO model

摘要

电力行业碳排放仍然是当前我国碳减排任务的重点。分析了我国30个省份生产侧、消费侧电力碳排放情况，阐明了省际碳排放空间转移和部门转移的规模和路径。主要采用多区域投入产出（multi-regional input-output，MRIO）模型进行相关研究。结果表明，碳转移是导致地区生产侧、消费侧碳排放差异的主要原因，整体呈现出碳排放由经济发达省份转移到电力供应过剩的欠发达省份的态势。从部门级来看，大部分电力转移是由建筑业和服务业的电力需求引起的，其碳排放占比达到57.89%。有效地识别了各省电力碳排放时空特点和转移特征，为制定省域尺度的电力行业碳减排方案提供科学依据和理论基础，该研究将服务于“双碳”目标的建设和完成。

Abstract

The carbon emissions from the power industry remain a central focus of China’s current carbon reduction efforts.The production-related and consumption-related carbon emissions from electricity across 30 provinces in China were analysed and clarified the scale and pathways of spatial and sectoral transfers of carbon emissions between these provinces.The primary analysis was conducted using the multi-regional input-output （MRIO） model.The results indicate that carbon transfer is the primary driver of regional disparities in carbon emissions related to both production-related and consumption-related.Overall，the trend revealed that carbon emissions are being transferred from economically developed provinces to less developed provinces with surplus electricity supply.At the departmental level，the majority of power transfers are caused by electricity demand from the construction and service industries，which accounts for 57.89% of carbon emissions.It is effectively identified that the spatiotemporal characteristics and transfers of carbon emissions from electricity across various provinces，providing a scientific basis and theoretical foundation for the development of carbon reduction programs for the power industry at the provincial level.These efforts will contribute to achieving the goals of carbon peaking and carbon neutrality.

Graphical abstract

关键词

电力行业 / MRIO模型 / 碳排放量 / 碳转移 / 流动特征

Key words

power industry / MRIO model / carbon emissions / carbon transfer / flow characteristics

温室气体威胁着生态环境和可持续发展，气候变化问题成为全球需要面临的重大挑战之一^［1］，能源相关的碳排放是温室气体排放的主要来源^［2］。2022年我国碳排放总量达到114.77亿吨，占全球总量的32%。同时，电力行业（电力、热力的生产和供应业，下同）的碳排放约占排放总量的41%，在能源碳排放领域占比最大^［3-4］。

目前，电力行业碳排放测算相关研究较多，整体可以分为生产侧和消费侧两大类^［5-6］。生产侧电力行业碳排放量包括本地生产的电、热由本地及非本地消费而产生的碳排放^［7-9］。消费侧电力行业碳排放量包括本地生产的电、热被本地消费而产生的碳排放和非本地生产的电、热由本地消费而产生的碳排放。电力行业生产侧相关研究主要致力于为中国碳减排政策的制定提供理论依据和指导建议^［10-11］。但越来越多的跨部门研究表明^［12］，各省生产侧碳排放和消费侧碳排放存在较大差异，消费侧碳核算更能反映我国各省碳排放的实际特征和责任。随着经济发展和居民消费水平的提高，电力需求产生的碳排放占比较大，消费侧碳排放成为另一个显著特征^［13］。同样地，研究人员也发现发达省份的消费侧二氧化碳排放量相对较大^［14］，并且跨省中间产品的生产链是消费侧碳排放强度的主要贡献者^［15］。经济发展侧不均衡是中国不同地区的主要特征之一^［16］，社会经济体系中热电部门不仅通过生产活动产生直接碳排放，还会因为区域间人口、资源和产业结构的不均衡分布导致区域间产生碳转移^［17-18］，进而出现了碳泄漏以及各省减排责任分配不平等现象^［19］。从电力碳交换不平等的角度看，东部沿海大部分省份具有环境和经济优势，西北部分省份的污染贸易条件呈现恶化趋势^［20-21］。

综上所述，当前中国电力行业碳排放多聚焦于生产侧和消费侧的研究。虽然碳泄漏已受到很多关注，但尚缺少由于电力贸易而产生的电力行业碳排放转移特征研究，也很少有文献通过投入产出分析理论将各省电力行业进出口碳排放量进行详细分析。因此本文基于MRIO模型对电力行业生产侧和消费侧碳排放以及省际碳转移和部门碳转移等进行一系列研究，探讨30个省份的电力行业碳排放格局，为不同地区制定公平减排政策建议提供科学的理论和依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 多区域投入产出法

多区域投入产出模型（MRIO）可以比较全面地反映区域产业之间的相互关系，并为研究区域产业之间的关联性与影响程度提供了一种有效的手段^［22-23］。将MRIO模型与环境相关数据相结合，能够更好地反映不同地区由于终端需求而产生的与环境污染有关的问题^［24］。因此，本文选取MRIO模型进行电力行业生产侧和消费侧碳排放情况及碳转移情况分析。

多地区投入产出模型可以描述为

X_i^r={\displaystyle \sum _{s=\mathrm{1}}^m}{\displaystyle \sum _{s=\mathrm{1}}^n}{z}_{ij}^{rs}+{\displaystyle \sum _{s=\mathrm{1}}^m}{y}_i^{rs}（1）

式中：i，j=1，2，⋯，n；r、s=1，2，…，m；z_{ij}^{rs}为地区r部门i的产品或服务对地区s部门j的中间投入；y_i^{rs}为地区r部门i的产品或服务供给地区s的最终需求，x_i^r表示地区r部门i的总产出。

地区s对地区r各个部门的直接消耗系数表示为a_{ij}^{rs}=z_{ij}^{rs}/x_j^s，可以用矩阵表示为{\mathit{A}}_{rs}^{}=\left[a_{ij}^{rs}\right]。则总产出向量 X 表示为

\mathit{X}=\mathit{A}\mathit{X}+\mathit{Y}（2）

进一步转换为

\mathit{X}={\left(\mathit{I}-\mathit{A}\right)}^{-\mathrm{1}}\mathit{Y}（3）

其中，直接消耗系数矩阵

\mathit{A}=\left[\begin{array}{cccc}{A}_{}^{\mathrm{11}}& A_{}^{\mathrm{12}}& \cdots & A_{}^{\mathrm{1}m}\\ A_{}^{\mathrm{21}}& A_{}^{\mathrm{22}}& \cdots & A_{}^{\mathrm{2}m}\\ ⋮& ⋮& & ⋮\\ A_{}^{m\mathrm{1}}& A_{}^{m\mathrm{2}}& \cdots & A_{}^{mm}\end{array}\right]，（ I - A ）^-1为列昂惕夫逆矩阵，最终需求向量\mathit{Y}=\left[\begin{array}{c}{y}_{}^{\mathrm{1}}\\ y_{}^{\mathrm{2}}\\ ⋮\\ y_{}^m\end{array}\right]，总产出向量\mathit{X}=\left[\begin{array}{c}{x}_{}^{\mathrm{1}}\\ x_{}^{\mathrm{2}}\\ ⋮\\ x_{}^m\end{array}\right]， I 是m×m单位矩阵。

将直接碳排放系数矩阵 E 是直接碳排放强度，e_i^r=d_i^r/x_i^r，则\mathit{E}=\left[e_i^r\right]。与MRIO模型结合，可以得出基于 MRIO消费侧碳排放模型为

\mathit{C}=\mathit{E}{\left(\mathit{I}-\mathit{A}\right)}^{-\mathrm{1}}\mathit{Y}（4）

可细化为

\left[\begin{array}{cccc}{C}_{}^{\mathrm{11}}& C_{}^{\mathrm{12}}& \cdots & C_{}^{\mathrm{1}m}\\ C_{}^{\mathrm{21}}& C_{}^{\mathrm{22}}& \cdots & C_{}^{\mathrm{2}m}\\ ⋮& ⋮& & ⋮\\ C_{}^{m\mathrm{1}}& C_{}^{m\mathrm{2}}& \cdots & C_{}^{mm}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{\widehat{E}}_{}^{\mathrm{1}}& \mathrm{0}& \cdots & \mathrm{0}\\ \mathrm{0}& {\widehat{E}}_{}^{\mathrm{2}}& \cdots & \mathrm{0}\\ ⋮& ⋮& & ⋮\\ \mathrm{0}& \mathrm{0}& \cdots & {\widehat{E}}_{}^m\end{array}\right]{\left(\mathit{I}-\left[\begin{array}{cccc}{A}_{}^{\mathrm{11}}& A_{}^{\mathrm{12}}& \cdots & A_{}^{\mathrm{1}m}\\ A_{}^{\mathrm{21}}& A_{}^{\mathrm{22}}& \cdots & A_{}^{\mathrm{2}m}\\ ⋮& ⋮& & ⋮\\ A_{}^{m\mathrm{1}}& A_{}^{m\mathrm{2}}& \cdots & A_{}^{mm}\end{array}\right]\right)}_{}^{-\mathrm{1}}\left[\begin{array}{cccc}{Y}_{}^{\mathrm{1}}& \mathrm{0}& \cdots & \mathrm{0}\\ \mathrm{0}& Y_{}^{\mathrm{2}}& \cdots & \mathrm{0}\\ ⋮& ⋮& & ⋮\\ \mathrm{0}& \mathrm{0}& \cdots & Y_{}^m\end{array}\right]（5）

s地区的消费侧二氧化碳排放量可表示为

Y_s=C^{ss}+{\displaystyle \sum _{r\ne s}^{}}{C}^{rs}（6）

式中：C^{ss}为由s地区生产且在s地区消费而产生的二氧化碳排放量；{\displaystyle \sum _{r\ne s}^{}}{C}^{rs}为由s地区消费但却在s地区以外生产而产生的二氧化碳排放量，定义为s地区的碳流出。

而s地区生产侧二氧化碳排放量可表示为

{\mathit{X}}_s=C^{ss}+{\displaystyle \sum _{r\ne s}^{}}{C}^{sr}（7）

同上，C^{ss}为由s地区生产且在s地区消费而产生的二氧化碳排放量；{\displaystyle \sum _{r\ne s}^{}}{C}^{sr}为在s地区生产但却由s地区以外消费而产生的二氧化碳排放量，将其定义为s地区的碳流入。

联立式（6）、（7）可得，s地区消费侧二氧化碳排放量减去s地区碳流出等于s地区生产侧二氧化碳排放量减去s地区碳流入，该值与在s地区生产且由s地区消费而产生的二氧化碳排放量相同，可表示为

{\mathit{Y}}_s-{\displaystyle \sum _{r\ne s}^{}}{C}^{rs}={\mathit{X}}_s-{\displaystyle \sum _{r\ne s}^{}}{C}^{sr}=C^{ss}（8）

此外，本文采用各部门消耗电力的碳排放量来表示热电部门承受其他部门的碳转移情况。各地区各部门与电力行业的碳转移公式可以表示为

C_j^s={\displaystyle \sum _r^{}}{C}_{i=\mathrm{14},j}^{rs}（9）

式中：C_j^s为由s地区j部门消耗电力产生的碳排放量；{\displaystyle \sum _r^{}}{C}_{i=\mathrm{14},j}^{rs}为30个省份对s地区j部门提供电力而产生的碳排放量。

1.2 数据来源及处理

本次研究数据包括2017年中国30个省份（西藏、香港、澳门和台湾缺乏相关的统计数据不参与讨论）各行业直接碳排放数据及中国多区域投入产出表MRIO，数据来源于CEADs数据库^［25］。为方便计算分析，将多地区投入产出表和直接碳排放数据按照行业分类标准合并成18个部门。多地区投入产出表属于非竞争性MRIO表，国际进口不参与省际贸易。因此，本文只探究国内贸易活动导致电力行业隐含的碳排放。各省人口数量相关数据来自国家统计局。

2 结果与讨论

2.1 生产侧和消费侧碳排放情况对比分析

由图1可以看出，我国电力需求和供应的不匹配使得各省份电力行业基于生产和消费的碳排放存在显著差异。从生产侧来看，电力行业碳排放与生产结构有关。内蒙古和山东是中国电力行业主要的直接碳排放地区，主要消耗煤炭、焦炭和石油等化石燃料，导致生产侧碳排放量较大。此外，青海清洁能源装机占比91%^［26］，使其成为中国电力行业生产侧碳排放最低的省份，碳排放量为17.42 Mt。同样的，北京发电碳排放的结构正在向清洁低碳生产方向发展，主要排放源已经从原煤逐渐转化为天然气，碳排放量为37.26 Mt。另外，电力行业碳排放与其资源禀赋也有直接关系。如四川和湖北水电资源丰富^［27-28］，不是主要依赖火力发电，因而导致电力行业生产侧碳排放量较低。山西、内蒙古、江苏、山东和新疆等省（自治区）承担外省电力碳排放量较大，这也是导致以上省（自治区）生产侧碳排放量较大的原因之一。从消费侧来看，电力消耗量是消费排放增长的主要驱动力。如图1所示，广东省消费侧碳排放量最高。此外，江苏省、浙江省等城市化建设均需要大量能源支持，导致其消费侧碳排放一直很高。山东省较高的工业化程度导致电力消费碳排放量较大。以上4个省份的碳排放量均超过336 Mt。浙江、河南、广东3个省份由外省承担本地省份电力行业碳排放值较大，超过205 Mt。北京是主要依赖电力进口的城市，由外省承担的电力碳排放占消费碳排放的96.42%，表明其主要从消费侧推动了最终用户的二氧化碳排放。

由各省电力碳排放的流出和流入可以评估区域间电力贸易对城市消费侧隐含碳排放的影响。如图1所示，山西、内蒙古、山东和新疆等4个省（自治区）电力行业碳排放净流入值较大。其中，内蒙古电力碳排放净流入值最大，达279.72 Mt，属于典型的电力生产省（自治区）。而位于东南部大多数发达省份需要从其他省份进口大量的电力才能满足其最终需求。其中，北京、浙江、河南、广东和重庆等属于电力消费省（直辖市），净流出值大于110 Mt。

2.2 省级隐含碳转移情况分析

此处量化了电力部门省级碳排放转移情况，仅展示大于10 Mt碳转移关系，其他占比较小，此处忽略不计。当本地生产的电力不足以供给本地发展，就需要从其他省份进口大量电力，就会产生碳转移。2017年30个省份电力在省际间的物理CO₂转移量为2 219.43 Mt，占电力部门总排放量的43.76%，这表明了电力碳转移的重要性。根据图2所示的结果，山西、内蒙古、黑龙江、山东和新疆等5个省（自治区）主要是电力供给端，北京、浙江、河南、广东和重庆等5个省（自治区）主要是电力需求端。内蒙古是中国出口电力最多的省（自治区），几乎全部来自化石燃料发电厂，2017年承担的碳转移量达236.18 Mt。广东至内蒙古出现电力行业最大的碳转移量，为34.84 Mt。其次是河南至内蒙古碳转移量为34.25 Mt。除此之外，北京、浙江、重庆、江苏等发达省（直辖市）和内蒙古自治区也存在大量碳转移。江苏通过经济活动将大量的CO₂转移到经济欠发达省（自治区）如内蒙古、山西、山东、安徽，进而承受发达省（直辖市）如北京、浙江、广东、河南的CO₂排放，其电力部门CO₂的转入和转出量几乎相等。因此，江苏省是一个典型的电力中转站，也有一些产电大省通过高压输变电工程将富余的电力输送给电力需求大的省（自治区），产生了长距离电力贸易的碳转移，例如从河南到新疆，从浙江到山西，从江苏到内蒙古等。

2.3 部门级隐含碳转移情况分析

部门级碳转移较为复杂且容易被忽视。该部分使用各部门消耗电力的碳排放量来表示热电部门承受其他部门的碳转移情况。如图3所示，电力行业、建筑业和服务业是电力行业承受部门级碳转移较多的3个主要行业。北京、河北、上海、吉林、黑龙江和福建等6个省（直辖市）的服务业消费侧碳排放量很大，是由于服务业需要调入大量的电力资源来满足生产需求，对热电部门隐含碳排放调入的依赖较大。而欠发达地区的青海省地广人稀，其服务业发展相对滞后，耗电碳排放量少，其值为3.54 Mt。此外，除了北京、河北、上海、吉林、黑龙江和福建之外的24个省（自治区、直辖市）建筑行业碳排放比例较大。这是因为建筑部门高度依赖原材料投入，例如水泥和钢铁等在生产过程中耗电量很大。这意味着各省电力部门的碳排放量主要用于满足建筑业的最终需求，因此应将该部门列为减少碳排放的重点行业。从具体省份来看，江苏和广东的建筑业对电力部门的碳排放量贡献值较大，碳转移量超过93 Mt。而甘肃、海南和青海相对于其他省份来说建筑规模和密度较低，对电力资源的需求也相对较低，其碳排放量均小于20 Mt。在图3中将除上述部门之外的15个部门归类为其他部门。其中，江苏、浙江和河南是中国重要的工业制造基地，这3个省份的3类设备制造业的贡献率使其他部门消耗电力的碳排放量较大，约170 Mt以上。而农林牧渔业、采矿业、木材加工业、造纸印刷等部门对电力部门碳排放的贡献值普遍较小。

3 结论

本文基于MRIO模型介绍了省级和部门级的碳转移特点，从消费侧确定了对环境有重大影响的主要省份及主要部门。对于省级电力碳排放转移，内蒙古始终是中国出口电力最多的省份，承担的碳转移总量达到206.14 Mt，并且广东至内蒙古出现2012年电力行业最大的碳转移量，为32.32 Mt。从部门角度来看，经济发达省份的建筑业和服务业需要调入大量的电力资源来满足生产需求，对热电部门隐含碳排放调入的依赖较大。江苏、山东、内蒙古、山西和新疆等省（自治区）建筑业的碳转移量超过106 Mt以上。此外，消耗电力碳排放较多的城市在其他部门表现出的共同特征为3类设备制造业的贡献率较大，均超过其他部门耗电碳排放的47%。

根据上述结果提出减少碳排放的相关建议。

（1）政府部门需要重点从山西、内蒙古、山东和新疆等地电力供应方面考虑，尽量使用污染较小的能源，同时努力实现更清洁的发电组合，例如风能、太阳能和清洁煤技术等，进一步优化电力供应结构。充分利用当地清洁资源，例如：青海柴达木盆地具有丰富的风能资源，云南、四川等地水资源丰富。此外，还应在电力消耗省与云南、四川、青海等清洁能源发电省份之间开展更多的高压输电项目。

（2）政府部门可以对北京、浙江、河南、广东和重庆等省（直辖市）从电力需求方面实施电力部门需求方政策，以减少碳排放。具体而言，这些地区应更多地依靠自己的绿色能源供应，减少对其他省份电力的依赖。以安全可靠的清洁能源为基础，逐步取代传统能源发电，进而减少碳排放和碳转移。

（3）对于像广东和内蒙古碳转移量相对较大的省（自治区），政府部门在制定减排政策时必须考虑到省际贸易中的碳排放。鼓励北京、上海、广东等依靠电力进口满足最终需求的省（直辖市）向山西、内蒙古、山东和新疆等电力出口量大的省（自治区）提供资金、技术和人才的支持，通过设立研究院和电厂之间建立长期联系，加强技术研发来促进电力出口省份的低碳转型。

（4）建筑业、服务业和设备制造业等部门需要调整产业结构，加快部门电气化进程，降低地方产业的碳排放强度。

（5）城市需大力推进园区屋顶分布式光伏应用，鼓励开展分布式光伏规模化开发试点。农村要着力推进荒山荒坡、丘陵滩涂、设施农业用地等集中式光伏发电及风力发电建设。由政府牵头成立绿色积分交易机构，设立可再生能源发展基金，使居民可以参与可再生能源的发展，将无法消纳的电能并网出售或兑换成绿色积分，实现绿色积分市场化交易。

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