【团队成果】供产消共担视角下中国农业能源消费碳排放测度

（1）“生产者责任”原则下农业能源消费碳排放核算与构成

       基于“生产者责任”原则核算，2017年中国农业能源消费产生的碳排放总量为13944.06万t。其中，碳排放较高的省份主要集中于粮食主产区，如内蒙古（1295.56万t）、黑龙江（1271.17万t）和湖南（956.84万t）（表1），但不同省份的碳排放结构与驱动机制呈现显著差异。其中，内蒙古作为农牧业基地，其高碳排放主要源于庞大的牛羊养殖规模，表现为“畜牧业主导、能源依赖型”特征。在畜禽养殖管理中，畜舍供暖与饲料加工高度依赖原煤、柴油和其他洗煤，产生的碳排放量分别为1004.06万t、188.66万t和78.99万t，共同构成了该地区农业能源消费碳排放的重要来源。黑龙江则呈现“大规模机械化生产与产后处理能耗叠加”的模式。其中，原煤、柴油与汽油消费引致的碳排放最高，分别为745.26万t、454.23万t和71.68万t。湖南则受制于“地形与气候”双重约束，碳排放主要来源于原煤、焦炭及型煤的能源消费，其引致的碳排放量分别为757.82万t、81.92万t和46.12万t。

       粮食主销区和产销平衡区的碳排放量较低。北京与上海作为高度城镇化的超大城市，其低碳状态主要源于经济结构的根本性转型。两地已形成以服务业和高新技术产业为主导的产业结构，农业在经济总量中的占比已微乎其微，农业生产活动大幅收缩，能源消费与相应碳排放在源头得到实质性抑制。青海与宁夏的低排放则更多与农业发展阶段和现代化水平相关。两省（区）受自然条件与整体经济规模限制，农业体量较小，且机械化程度处于较低水平。

表1

（2）“消费者责任”原则下农业能源消费碳排放与转移路径核算

a.农业能源消费碳排放总量及构成

       基于“消费者责任”原则核算，2017年中国农业能源消费产生的碳排放总量为12575.88万t。如图2所示，碳排放责任的空间分布发生了显著变化，呈现从传统生产区向高消费区聚集的格局。碳排放位居全国前列的省份，主要集中在人口密集、消费市场庞大的经济发达地区，其中浙江排放量最高，为814.71万t，其次为山东（763.93万t）、湖北（741.28万t）和江苏（739.92万t）。这一模式的核心驱动力在于，这些省份通过大量消费由其他地区生产的农产品，间接承担了相应的能源消费碳排放责任。本文进一步将各省碳排放责任分解为本地排放与碳排放输出两部分。结果显示，经济发达地区的碳排放责任呈高度外向化特征。例如，北京、天津和广东的碳排放转出量占比分别高达89.84%、73.44%和60.87%，这些地区的农业碳足迹很大程度上依赖其庞大的消费市场，其消费行为拉动了全国范围内的农业生产与能源消费，而本地生产排放占比较小。

图2

b.农业碳排放转入路径测度与分析

进一步计算净碳转移值，测度碳排放转移路径。在主要碳转出省份中（图3a），山西主要从内蒙古、河北及黑龙江购入农产品以满足其需求，由此导致的碳净转出量分别为183.70万t、28.36万t和14.22万t。从细分产业来看，河北及内蒙古的农林牧渔产品和服务业为山西提供的农产品最多，由此形成的碳排放转移量分别为0.31万t和0.63万t。广东主要从广西、海南和贵州购入农产品，对应的净碳转出量分别为49.17万t、47.20万t和73.01万t。从细分产业来看，广西与贵州的农林牧渔产品和服务业部门为广东提供了较多的农产品，由此形成的碳转出量分别为0.22万t和0.18万t。

       在主要碳转入省份中（图3b），黑龙江承接了来自吉林、浙江和广东的碳排放，净转入量分别为142.08万t、61.88万t和52.42万t。从产业来源看，对黑龙江碳排放贡献最大的是吉林的农林牧渔产品和服务业与食品和烟草业，贡献量分别为4.10万t和23.52万t。内蒙古主要承接了来自山西、河北及天津的碳排放，净转入量分别为183.70万t、159.79万t和84.61万t。从产业来源看，河北的农林牧渔产品和服务业以及食品和烟草业对内蒙古的排放贡献最大，贡献量分别为1.56万t和6.08万t。

（3）“收入者责任”原则下农业能源消费碳排放核算

        基于“收入者责任”原则核算，农业能源消费的碳排放总量为10158.65万t。从初始投入结构看（图4a），劳动者报酬对农业碳排放的贡献占比高达91.78%，显著高于生产税净额（0.17%）、固定资产折旧（4.09%）和营业盈余（3.96%）。这主要源于农业生产对劳动力投入的高度依赖。本文进一步分解了各省农业碳排放的来源。如图4b所示，所有省份的本地排放量高于碳排放转出量，来源于其他省份的排放份额相对较小。其中山西（99.89%）、福建（99.45%）、湖北（99.10%）的本地排放占比均超过99%。这一格局的形成源于农业生产要素固有的地域根植性。一方面，土地资源的不可移动性决定了农业生产活动的空间锁定特征，对异地农业的直接投资面临气候、土壤等自然条件适配风险，投资效益不确定性较高。另一方面，农业劳动力需求具有显著的季节性与即时性特征，跨区域劳动力投入难以形成稳定、可追溯的要素流。因此，在“收入者责任”原则下，绝大多数省份的初始投入要素高度集中于本地生产体系，形成以“本地投入驱动本地能源消费与碳排放”为主导的责任积累模式。

       在这一普遍格局之下，少数省份仍表现出相对更高的碳排放转出特征。尽管其本地排放占比依然远高于转出占比，但相较于其他省份，辽宁和云南的碳排放转出量已形成可识别的区域间转移路径（图4c）。辽宁通过向黑龙江农业生产提供要素投入并获得收入，向黑龙江转移了34.45万t的碳排放。云南也呈现出通过资本输出引致碳排放转移的典型特征。作为资本的供给方，云南并未直接介入田间生产，但其投入是贵州农业生产得以启动、扩张并与高端市场对接的关键前置条件。因此，从“收入者责任”原则审视，云南的碳转出是其产业链主导地位的价值映射，碳责任随着资本与组织要素的跨区域流动而被间接传导至生产地。

（4）“责任共担”原则下农业能源消费碳排放责任划分

        基于修正的Ghosh模型，本文对“收入加权责任”原则下的农业能源消费碳排放责任进一步测度。如图5所示，在该原则下，内蒙古、黑龙江、湖南、山东和浙江的能源消费碳排放责任位居全国前列，分别为1282.78万t、1233.94万t、950.49万t、752.17万t和743.69万t。基于修正的Leontief模型，进一步测算了“消费加权责任”原则下的农业能源消费碳排放。在此原则下，能源消费碳排放责任位居全国前列的省份依次为黑龙江、内蒙古、山东、湖南和江苏，承担的碳排放责任分别为1488.96 万 t、975.54 万 t、971.35 万 t、839.64 万 t 和792.02万t。综合原则要求各省统筹上下游责任，鼓励调整投入结构和产出分配，从而作出更合理的减排决策。在综合原则下，粮食主产区省份责任总额为6922.37万t，较“收入加权责任”下降22.04%，较“消费加权责任”下降23.14%。粮食主销区需承担1964.00万t的碳排放责任，较“收入加权责任”上升4.34%，较“消费加权责任”上升17.53%。 产销平衡区省份需要承担2480.90万t的碳排放责任，较“收入加权责任”下降14.49%，较“消费加权责任”上升16.49%。综合原则通过纳入隐含碳责任，使各省的能源消费碳排放责任与其在产业链中的实际贡献更为匹配。

       本研究利用环境拓展多区域投入产出模型，从生产、消费和收入3种责任视角，测度2017年中国30个省份农业能源消费产生的碳排放，并引入共享张量修正Leontief模型和Ghosh模型，测度责任共担原则下农业能源消费碳排放责任。结果表明基于“生产者责任”的碳排放总量高于“消费者责任”碳排放总量，而“收入者责任”的碳排放最低。②与综合原则相比，“收入加权责任”原则和“消费加权责任”原则均难以实现合理的碳排放责任分配。③在综合原则下，粮食主产区碳排放责任为6922.37万t，较“收入加权责任”原则和“消费加权责任”原则分别下降22.04%和23.14%。粮食主销区碳排放责任为1964.00万t，较“收入加权责任”原则和“消费加权责任”原则分别上升4.34%和17.53%。农业能源消费碳排放责任分配应统筹考虑产业链上下游影响，明确各责任主体的减排目标和责任，共同推进农业碳减排进程。

编辑：李炜媛  /  审核：王雅楠