崔學(xué)勤,王 克*,鄒 驥,2(.中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 00872；2.國(guó)家應(yīng)對(duì)氣候變化戰(zhàn)略研究和國(guó)際合作中心,北京 00038)

美歐中印“國(guó)家自主貢獻(xiàn)”目標(biāo)的力度和公平性評(píng)估

崔學(xué)勤1,王 克1*,鄒 驥1,2(1.中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100872；2.國(guó)家應(yīng)對(duì)氣候變化戰(zhàn)略研究和國(guó)際合作中心,北京 100038)

基于氣候公平的不同原則,采用動(dòng)態(tài)的衡量指標(biāo),建立了公平分配未來(lái)碳排放空間的綜合性框架,計(jì)算了基數(shù)、平等、能力、責(zé)任和混合方案下2010～2100年全球累積碳排放配額的地區(qū)分布,并評(píng)估了美歐中印“國(guó)家自主貢獻(xiàn)(Intended Nationally Determined Contribution, INDC)”目標(biāo)的力度,提出了各國(guó)減排目標(biāo)力度應(yīng)當(dāng)增加的程度.結(jié)果表明:美歐中印總體的INDC力度離實(shí)現(xiàn)2℃目標(biāo)仍有差距,不同方案下的排放差距為8.0～9.6Gt C O2,超出2030年2℃目標(biāo)下全球排放的比例為20%～24%.在各自最為有利的方案下,中印能滿足實(shí)現(xiàn)2℃目標(biāo)的公平分配方案的低限要求.而在所有方案下美歐距離實(shí)現(xiàn) 2℃目標(biāo)的公平分配要求均有差距,需要進(jìn)一步提高力度.公平指標(biāo)的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)衡量方法,以及歷史責(zé)任計(jì)量起始年的選取,對(duì)公平分配的結(jié)果影響很大.

氣候公平；累積碳排放；國(guó)家自主貢獻(xiàn)；減排力度和公平性

2015年12月通過的《巴黎協(xié)定》進(jìn)一步明確了將全球溫升控制在不超過工業(yè)化前 2℃這一長(zhǎng)期目標(biāo)[1].近年來(lái)科學(xué)研究已經(jīng)確定累積碳排放是造成全球溫升的主要原因,并建立了兩者之間的近似線性關(guān)系[2-4].因此在2℃目標(biāo)下,未來(lái)全球碳排放空間將受到嚴(yán)格限制.考慮到政治可行性,《巴黎協(xié)定》明確了未來(lái)全球減排將以自下而上的“國(guó)家自主貢獻(xiàn)(Intended Nationally Determined Contribution,以下簡(jiǎn)稱 INDC)”模式進(jìn)行.INDC模式由于其靈活性,吸納了全球大多數(shù)國(guó)家的廣泛參與,但其存在無(wú)法保證減排力度的缺陷.現(xiàn)有 INDC加總后的減排量與實(shí)現(xiàn) 2℃目標(biāo)尚有很大差距[5-7].為此,《巴黎協(xié)定》規(guī)定了以每五年進(jìn)行全球盤點(diǎn)的形式評(píng)估全球減排進(jìn)展,并根據(jù)評(píng)估結(jié)果推動(dòng)各國(guó)逐步提高INDC目標(biāo),消除與實(shí)現(xiàn)2℃目標(biāo)之間的排放差距[1].

為了評(píng)估各國(guó)INDC目標(biāo)的力度,并確定各國(guó)應(yīng)當(dāng)提高目標(biāo)力度的程度,需要解決碳排放配額公平分配問題.現(xiàn)有研究提出了眾多公平分配方案,考慮了各國(guó)現(xiàn)有排放規(guī)模、人均排放均等、減排能力、歷史責(zé)任、成本有效性等不同的公平原則及其組合[8-18].但是目前只有少量研究將公平分配與減排力度相結(jié)合評(píng)估各國(guó) INDC目標(biāo)的力度[19-21].這些研究通常只考慮眾多公平原則中的一種或少數(shù)幾種組合,不能全面綜合的反映不同國(guó)家間立場(chǎng)差異巨大的氣候公平觀的全貌.其次,不同國(guó)家對(duì)于氣候公平原則的選擇,立場(chǎng)差異很大.現(xiàn)有研究主要被發(fā)達(dá)國(guó)家主導(dǎo),選取的公平分配方案也多從發(fā)達(dá)國(guó)家的立場(chǎng)和利益出發(fā).此外,現(xiàn)有關(guān)于公平分配方案的研究,在計(jì)算人口、GDP等衡量公平原則的指標(biāo)時(shí),通常采用某個(gè)事先設(shè)定的基準(zhǔn)年的靜態(tài)數(shù)據(jù)[9-12,19-20].而事實(shí)上各國(guó)未來(lái)人口、GDP的增長(zhǎng)率差異巨大,各國(guó)在應(yīng)對(duì)氣候變化上的責(zé)任、能力等的相對(duì)地位也將發(fā)生重大改變,采用靜態(tài)的歷史年份數(shù)據(jù)而非動(dòng)態(tài)的未來(lái)年份數(shù)據(jù),可能與未來(lái)的現(xiàn)實(shí)偏差較大.

美國(guó)、歐盟、中國(guó)和印度是目前世界上最大的排放國(guó),并且正處于碳排放變化的不同階段,分別是全球歷史排放、目前排放和未來(lái)排放的主要來(lái)源.美歐中印已于 2015年先后提出了各自的INDC目標(biāo).本文綜合氣候公平的不同原則,采用動(dòng)態(tài)的衡量指標(biāo),建立了公平分配未來(lái)碳排放空間的綜合性框架,評(píng)估了美歐中印INDC目標(biāo)的力度.

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 碳排放配額公平分配方法

1.1.1 排放量分配與減排量分配 由于全球溫升與累積碳排放之間存在近似線性關(guān)系[2-4],本研究?jī)H考慮分配CO2,不包括其他溫室氣體.

在特定溫升目標(biāo)前提下,對(duì)未來(lái)碳排放空間的分配,和對(duì)未來(lái)減排努力的分配相互等價(jià).因此本文將全球碳減排方案分為分配剩余排放空間的排放量分配方案和分配所需減排努力的減排量分配方案兩類,見圖1.

對(duì)于特定的溫升目標(biāo),可以確定一條與之匹配的全球排放路徑,即每年全球所允許的排放量.在排放量分配方案下,通過若干個(gè)量化的公平指標(biāo),將這個(gè)全球允許的排放量分解到各個(gè)國(guó)家,就能得到各國(guó)的排放配額.在減排量分配方案下,首先計(jì)算全球照常情景(BAU)下的排放與全球允許排放之間的差值,得到全球所需的減排量,然后通過若干量化的公平指標(biāo),將全球所需的減排努力分解到各個(gè)國(guó)家.由各國(guó)的 BAU排放減去各國(guó)所需的減排努力,同樣可以得到各國(guó)的排放配額.

圖1 碳排放配額公平分配的方法學(xué)框架Fig.1 Methodological framework of carbon emissions permits allocation

1.1.2 氣候公平原則的選取和量化 碳排放配額公平分配的核心在于氣候公平原則及其衡量指標(biāo)的選取.本文選擇了在現(xiàn)有公平分配文獻(xiàn)中常用的排放基數(shù)、平等、能力和責(zé)任4個(gè)氣候公平原則,分別以上標(biāo)GF、EQ、CP和RS表示,其中前兩個(gè)原則應(yīng)用于排放量分配方案,后兩個(gè)原則應(yīng)用于減排量分配方案.這4種原則涵蓋了涵蓋了大部分來(lái)自不同立場(chǎng)的氣候公平觀[8].

對(duì)于排放基數(shù)原則,一國(guó)未來(lái)的排放配額由其排放規(guī)模占全球總排放的比例決定,如式(1)和式(2)所示:

式中:S為各國(guó)排放配額占全球的比例;e和E分別為各國(guó)和全球排放;ep為各國(guó)排放配額,EP為特定溫升目標(biāo)下全球排放路徑(亦即全球排放配額);t和n分別為時(shí)間和國(guó)家.

對(duì)于平等原則,一國(guó)未來(lái)的排放配額由其人口占全球總?cè)丝诘谋壤龥Q定,如式(3)和式(4)所示:

式中:p和P分別為各國(guó)和全球人口;其他同上.對(duì)于能力和責(zé)任兩種公平原則,用于減排量分配方案,分配比例針對(duì)的是減排需求,與排放量分配方案直接分配排放配額有所區(qū)別.對(duì)于能力原則,一國(guó)未來(lái)所需承擔(dān)的減排量由其經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出(GDP)占全球總產(chǎn)出的比例決定,如式(5)和式(6)所示:

式中:S’是各國(guó)所需減排量占全球的比例;g和 G分別為各國(guó)和全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出;be和BE分別為各國(guó)和全球BAU排放;其他同上

對(duì)于責(zé)任原則,一國(guó)未來(lái)所需承擔(dān)的減排量由其歷史累積排放占全球總累積排放的比例決定,如式(7)和式(8)所示:

式中:h0和H0為各國(guó)和全球在分配初始年的歷史累積排放;其他同上.

1.1.3 公平原則的綜合 基于排放基數(shù)、平等、能力和責(zé)任4種公平原則中單一的一種,可以得到各國(guó)排放配額的邊界值.為了更平衡的反映不同的氣候公平觀,可以對(duì)不同的公平原則賦予不同的權(quán)重并進(jìn)行組合,得到更綜合的分配方案.

在排放量分配方案(以上標(biāo) EM表示)下,對(duì)排放基數(shù)和平等原則賦予不同權(quán)重,可以得到混合排放量分配方案,如式(9)所示:

式中:w為權(quán)重,0≤ w ≤1,其他同上.

在減排量分配方案(以上標(biāo)RD表示)下,對(duì)能力和責(zé)任原則賦予不同權(quán)重,可以得到混合減排量分配方案,如式(10)所示:

最后,在排放量分配和減排量分配方案之間賦予不同的權(quán)重,可以得到更為綜合的分配方案(以上標(biāo) MX表示),如式(11)所示.綜合分配方案得到的公平分配結(jié)果范圍更廣,代表的公平原則也更為全面.

對(duì)于權(quán)重的設(shè)置,體現(xiàn)了對(duì)公平原則不同理解的主觀判斷.通過不同的權(quán)重值的設(shè)定,可以得到各國(guó)排放配額邊界值之間的任意數(shù)值.本文擴(kuò)展了Raupach等[9]和Peters等[20]中權(quán)重設(shè)置的方法,設(shè)置了4組權(quán)重組合,分別代表4種單一公平原則的邊界值,同時(shí)設(shè)置了一組權(quán)重代表4種公平原則的綜合,作為參考方案用于對(duì)比,見表1.

表1 本文設(shè)置的公平分配方案組合Table 1 Combinations of effort-sharing schemes

本文構(gòu)建的碳排放配額公平分配方法學(xué)框架,很容易進(jìn)行擴(kuò)展,納入更多的公平原則.

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

1.2.1 全球排放路徑 本文構(gòu)建的碳排放配額公平分配方法,需要用到與溫升目標(biāo)匹配的全球排放路徑,以及 BAU情景下的排放路徑.本文選取意大利 FEEM 研究所 WITCH模型[22]的RCP2.6情景作為全球排放路徑,該路徑與2℃目標(biāo)相匹配.全球和地區(qū)BAU排放也來(lái)自WITCH模型的模擬.WITCH模型是IPCC第五次評(píng)估報(bào)告的主要參與模型之一,并且廣泛參與了LIMITS、AMPERE、EMF27等全球模型對(duì)比研究,且結(jié)果在全球模型組中處于中間位置,具有較好的代表性.

1.2.2 關(guān)鍵參數(shù) 各地區(qū)未來(lái)人口(pt,n)、GDP(gt,n)和歷史累積排放(hn0)是計(jì)算分配比例的核心數(shù)據(jù).各地區(qū)未來(lái)人口和 GDP假設(shè),來(lái)自國(guó)際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所(IIASA)的共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑(SSPs)[23]情景下的估計(jì)[24-25].共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑是IPCC在典型濃度路徑(RCPs)基礎(chǔ)上新發(fā)布的社會(huì)經(jīng)濟(jì)情景,綜合考慮了人口增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境政策等方面因素,其情景數(shù)據(jù)已經(jīng)應(yīng)用于IPCC第五次評(píng)估報(bào)告.

對(duì)于歷史累積排放的計(jì)量起始年份、是否應(yīng)當(dāng)包含土地利用(LULUCF)排放等問題存在不同的觀點(diǎn),且對(duì)各國(guó)歷史責(zé)任的計(jì)算影響很大[26-27].本文選擇1850～2010年不計(jì)LULUCF的CO2排放量作為衡量歷史責(zé)任的指標(biāo).數(shù)據(jù)來(lái)自 WRI CAIT數(shù)據(jù)庫(kù)[28].

人口、GDP假設(shè),歷史責(zé)任計(jì)量起始年份和包含氣體等關(guān)鍵參數(shù),會(huì)對(duì)公平分配的結(jié)果產(chǎn)生影響.這些參數(shù)的敏感性分析將在2.3節(jié)展開.

1.2.3 美歐中印INDC及其量化 中國(guó)、美國(guó)、歐盟和印度于2015年分別提出了各自的INDC目標(biāo).各國(guó)INDC目標(biāo)的形式和覆蓋的溫室氣體種類各有不同.

歐盟的INDC目標(biāo)為2030年GHG相對(duì)1990年下降40%,美國(guó)的INDC目標(biāo)為2025年GHG相對(duì)2005年下降26%～28%.本研究只考慮CO2,因此將美歐的INDC目標(biāo)等比例轉(zhuǎn)化為CO2下降目標(biāo).

與歐盟和美國(guó)的絕對(duì)值目標(biāo)不同,中國(guó)和印度的INDC目標(biāo)只考慮CO2,且為碳強(qiáng)度形式,分別提出2030年碳強(qiáng)度比2005年下降60%～65%和33%～35%.為評(píng)估中印兩國(guó)INDC目標(biāo)的力度,需要利用未來(lái)GDP假設(shè)將碳強(qiáng)度目標(biāo)轉(zhuǎn)換為絕對(duì)量目標(biāo).本文利用上述SSPs情景的GDP假設(shè),計(jì)算中印兩國(guó)2030年GDP,再與碳強(qiáng)度相乘,可以得到 2030年 CO2排放量,分別為 9.4～10.7Gt CO2和3.4～3.5Gt CO2.中國(guó)的INDC目標(biāo)中還提出在2030年左右達(dá)到碳排放峰值.峰值目標(biāo)并不是僅規(guī)定某一時(shí)點(diǎn)排放量的單一目標(biāo),而是涵蓋峰值時(shí)點(diǎn)前中后一系列時(shí)點(diǎn)排放路徑的目標(biāo)體系.中國(guó)INDC中的2030年碳強(qiáng)度目標(biāo),給中國(guó)碳排放達(dá)峰路徑中2030年這一時(shí)點(diǎn)的排放量施加了定量約束.

本文的方法學(xué)框架也可用于評(píng)估其他國(guó)家的INDC目標(biāo).

2 結(jié)果與討論

2.1 累積碳排放配額的地區(qū)分布

如圖2所示,1850～2010年間,全球累積CO2排放總量為 1300Gt CO2.在 2℃目標(biāo)下,2011～2100年全球總碳排放空間為910Gt CO2.這一結(jié)果在IPCC評(píng)估的范圍之內(nèi)[29].

圖2 不同公平分配方案下的地區(qū)累積碳排放配額Fig.2 Global and regional cumulative carbon permits under different effort-sharing schemes

各國(guó)累積碳排放配額受公平分配方案選擇的影響很大.從分配方案的兩個(gè)類別來(lái)看,排放量分配方案(基數(shù)方案和平等方案)對(duì)于美歐較為有利.在此類分配方案下,美歐仍獲得了一定數(shù)量的未來(lái)排放空間.而減排量分配方案(能力方案和責(zé)任方案)對(duì)美歐較為不利.在考慮到美歐的歷史排放已經(jīng)擠占了發(fā)展中國(guó)家未來(lái)排放空間的事實(shí)基礎(chǔ)上,減排量分配方案下美歐未來(lái)的累積排放配額很小甚至為負(fù).從4種方案來(lái)看,強(qiáng)調(diào)現(xiàn)實(shí)排放規(guī)模的基數(shù)方案對(duì)美歐最為有利,美歐仍可以保持其現(xiàn)有占全球排放的比重;而強(qiáng)調(diào)歷史排放的責(zé)任方案對(duì)美歐最為不利,累積排放配額為負(fù),需要償還其氣候債務(wù)[30].不同公平分配方案對(duì)美歐的影響總體相近,但也有差別.美國(guó)由于人均排放遠(yuǎn)高于全球平均水平,因此在強(qiáng)調(diào)人均排放均等的平等方案下能夠獲得的排放配額相對(duì)強(qiáng)調(diào)排放規(guī)模的基數(shù)方案大幅下降,而歐盟人均排放已經(jīng)接近世界平均水平,從基數(shù)方案到平等方案的變化影響較小.

與美歐相反,中印在減排量分配方案下獲得的累積排放配額更多.對(duì)于中國(guó)來(lái)說(shuō),目前人均排放已經(jīng)超過世界平均水平,因此基數(shù)方案比平等方案更為有利.而印度目前人均排放還遠(yuǎn)低于世界平均水平,強(qiáng)調(diào)人均排放均等能夠?yàn)橛《葼?zhēng)取更大的排放空間.

2℃目標(biāo)給全球設(shè)定了嚴(yán)格的排放約束.如果全球保持2010年的排放水平,2011～2100年全球累積碳排放空間將在25年之內(nèi)耗盡(圖3).除了在基數(shù)方案下各國(guó)累積碳排放配額耗盡時(shí)間與全球保持一致,其他公平分配方案下,各國(guó)累積碳排放配額耗盡的時(shí)間差異很大.對(duì)于美國(guó)和歐盟,所有方案下以2010年排放速度計(jì)算的累積碳排放配額耗盡時(shí)間均大大短于全球平均水平,在責(zé)任等部分方案下截至2010年已經(jīng)提前透支了未來(lái)的排放空間.與美歐相比,中國(guó)未來(lái)的排放空間相對(duì)寬裕,但仍遠(yuǎn)不足以排放至 2100年.印度如保持2010年的排放水平不變,其累積排放配額基本可以滿足本世紀(jì)的消耗.

盡管相對(duì)于美歐,中印累積碳排放配額耗盡的時(shí)間較為寬裕,但是考慮到美歐碳排放的絕對(duì)量已經(jīng)開始下降,而中印仍在上升,因此如果以未來(lái)某年(如2020年)的排放水平計(jì)算,美歐的累積排放配額耗盡的時(shí)間有所延長(zhǎng),而中印的耗盡時(shí)間則將大幅縮短.

圖3 不同公平分配方案下累積碳排放配額耗盡時(shí)間Fig.3 Depletion time of cumulative carbon permits under different effort-sharing schemes

2.2 INDC目標(biāo)的減排力度分析

通過對(duì)比美歐中印四國(guó) INDC的減排目標(biāo)和公平分配方案下的排放配額,評(píng)估各國(guó) INDC目標(biāo)的力度,如圖4所示.

美國(guó) INDC目標(biāo)對(duì)應(yīng)的排放量高于本文涵蓋的所有公平分配方案下能夠獲得的排放配額,尤其在減排量分配方案下差距較大.歐盟 INDC目標(biāo)接近公平分配范圍的上限,但是相比其他方案,尤其是減排量分配方案,差距仍然較大.中國(guó)在實(shí)現(xiàn) 65%碳強(qiáng)度下降目標(biāo)情況下,滿足公平分配的上限要求.而在基數(shù)和平等兩種方案下中國(guó)INDC目標(biāo)的力度與公平分配的要求相差較大.印度的INDC目標(biāo)力度,超過平等和責(zé)任兩種公平分配方案的要求,而與基數(shù)和能力這兩種公平分配方案的要求仍有差距.

本文的公平分配結(jié)果,在IPCC AR5所有結(jié)果的區(qū)間內(nèi).IPCC所有方案中,對(duì)發(fā)展中國(guó)家較為有利的“責(zé)任、能力、需求”和“人均累積排放均等”等方案的研究數(shù)量較少,對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家較為有利的“平等”、“邊際減排成本均等”等方案的研究數(shù)量較多[29].同時(shí)這類對(duì)發(fā)展中國(guó)家更為有利的方案中的一部分,由于分配結(jié)果與其他方案差異較大,在圖中顯示為“極端值”.但這些方案也反應(yīng)了特定的氣候公平觀,并不能說(shuō)明這些方案不合理.因此本文的結(jié)果與 IPCC研究結(jié)果的對(duì)比顯示,現(xiàn)有關(guān)于公平分配的研究主要被發(fā)達(dá)國(guó)家主導(dǎo),提出的方案也多從發(fā)達(dá)國(guó)家的立場(chǎng)和利益出發(fā).因此從發(fā)展中國(guó)家的立場(chǎng)出發(fā)闡述氣候公平觀,具有重要的意義.

圖4 INDC目標(biāo)與公平分配方案的比較Fig.4 Fairness and ambition of countries’ INDCs compared with mitigation requirements from different effort-sharingschemes

圖 4的結(jié)果表明,總的來(lái)說(shuō)美歐中印 INDC目標(biāo)與實(shí)現(xiàn) 2℃目標(biāo)之間仍然存在巨大的排放差距.從表2可以看出,美國(guó)INDC目標(biāo)的排放差距為0.6～3.8Gt CO2,占美國(guó)2025年CO2排放的比例在 15%～96%之間.基數(shù)方案下排放差距最小,而責(zé)任方案下排放差距最大.歐盟INDC目標(biāo)的排放差距為0.2～4.4Gt CO2,占?xì)W盟2030年CO2排放的比例在 8%～180%.與美國(guó)相同,歐盟在基數(shù)方案下排放差距最小,而在責(zé)任方案下排放差距最大.由于中國(guó)排放規(guī)模巨大,因此中國(guó)排放差距的絕對(duì)量也較大,達(dá)到-0.2～6.0Gt CO2,但占2030年排放的比例小于美歐,為-2%～64%.中國(guó)不同公平分配方案下的排放差距差異同樣較大,在責(zé)任方案下中國(guó) INDC目標(biāo)的力度略超過公平分配的要求,而在平等方案下排放差距占中國(guó)2030年排放的64%.印度在平等和責(zé)任方案下排放差距為負(fù),即超過了這兩種公平分配方案所要求的排放力度.而在基數(shù)和能力方案下,與公平分配的要求仍有2.5和2.0Gt CO2的排放差距.

不同方案下各國(guó)排放差距差異較大,但加總后的結(jié)果較為穩(wěn)定,在 8.0-9.6Gt CO2之間,占2030年2℃目標(biāo)下全球排放的比例為20%～24%.

由于各國(guó)的INDC與實(shí)現(xiàn)2℃目標(biāo)仍有較大的排放差距,因此需要進(jìn)一步提高各國(guó)INDC的力度.這也是《巴黎協(xié)定》以后進(jìn)行全球盤點(diǎn)和推動(dòng)各國(guó)更新INDC需要解決的問題.表3展示了根據(jù)不同的公平分配方案,美歐中印各自需要提高減排目標(biāo)的力度.對(duì)于美歐而言,均需要大幅度提高INDC目標(biāo)力度,在部分方案下甚至排放配額為負(fù)才能達(dá)到公平分配的要求.對(duì)于中印而言,盡管在少數(shù)公平方案下,兩國(guó)的INDC已經(jīng)能滿足實(shí)現(xiàn) 2℃目標(biāo)的要求,但是在多數(shù)方案下仍需要進(jìn)一步提高力度.

表3 與實(shí)現(xiàn)2℃目標(biāo)相匹配的美歐中印減排目標(biāo)(%)Table 3 Mitigation targets consistent with 2℃ target for US, EU, China and India (%)

2.3 敏感性分析

公平分配的結(jié)果不僅取決于公平原則,還受公平原則衡量方法的影響.本文對(duì)公平分配方法中公平指標(biāo)的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)衡量方法,以及歷史責(zé)任的計(jì)量起始年這一重要參數(shù),進(jìn)行了敏感性分析.

2.3.1 動(dòng)態(tài)方法與靜態(tài)方法 公平分配方案的分配年限通常到2050或2100年,時(shí)間跨度較大.在未來(lái)較長(zhǎng)的時(shí)間跨度下,各國(guó)人口、GDP、累積排放等指標(biāo)也將發(fā)生較大的相對(duì)變化,從而來(lái)帶來(lái)各國(guó)在應(yīng)對(duì)氣候變化上的責(zé)任、能力等相對(duì)地位的重大改變.采用某個(gè)過去或未來(lái)的基準(zhǔn)年的靜態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)衡量公平指標(biāo)的方法,可能與未來(lái)的現(xiàn)實(shí)偏差較大.

本文計(jì)算了分別以2010、2030和2050年作為基準(zhǔn)年的靜態(tài)方法,與動(dòng)態(tài)方法的分配結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖5～7所示.由于基數(shù)方案下各國(guó)的碳排放配額由前一期排放占全球排放的比重決定,因此動(dòng)態(tài)和靜態(tài)方法對(duì)分配結(jié)果沒有影響,故省略其分析.

圖5 動(dòng)態(tài)與靜態(tài)方法對(duì)平等方案的影響Fig.5 Dynamic and static measurement of equality scheme

由圖5可見,影響平等方案的結(jié)果主要是人口,因此各國(guó)未來(lái)人口增長(zhǎng)率將會(huì)影響各國(guó)未來(lái)的人口規(guī)模,進(jìn)而影響公平分配的累積碳排放配額.對(duì)于歐盟和中國(guó)來(lái)說(shuō),未來(lái)人口增長(zhǎng)率將低于全球平均水平,因此在以人均排放均等為原則計(jì)算累積排放配額的平等方案下,靜態(tài)基準(zhǔn)年選取越晚,歐盟和中國(guó)的相對(duì)人口規(guī)模就會(huì)越小,從而分配到的累積配額也越小.而印度則相反,因其未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)人口仍將快速增長(zhǎng),靜態(tài)基準(zhǔn)年選取越晚,累積配額越大.美國(guó)未來(lái)人口增長(zhǎng)率大致與全球平均水平相同,因此靜態(tài)基準(zhǔn)年選擇對(duì)美國(guó)的影響很小.

圖6展示的是能力方案下的結(jié)果.未來(lái)各國(guó)GDP的變化將會(huì)影響各國(guó)的減排能力,進(jìn)而影響公平分配的累積碳排放配額.對(duì)于中國(guó)和印度而言,未來(lái) GDP增速高于全球平均水平,因此靜態(tài)基準(zhǔn)年越晚,GDP占全球比重越大,減排責(zé)任也越大,從而獲得的排放配額越小.而美歐則正好相反.能力方案下動(dòng)態(tài)和靜態(tài)衡量對(duì)結(jié)果的影響很大,對(duì)個(gè)別國(guó)家分配結(jié)果的影響超過了100%.

圖6 動(dòng)態(tài)與靜態(tài)方法對(duì)能力方案的影響Fig.6 Dynamic and static measurement of capacity scheme

圖7 動(dòng)態(tài)與靜態(tài)方法對(duì)責(zé)任方案的影響Fig.7 Dynamic and static measurement of responsibility scheme

圖7展示的是責(zé)任方案下的結(jié)果.根據(jù)式(7)和式(8),動(dòng)態(tài)方法下責(zé)任方案的分配依據(jù)為各國(guó)在分配年之前所有年份的累積排放,包括1850～2010年的歷史累積排放,和2010年到分配年之間的累積排放配額.累積排放越大的國(guó)家承擔(dān)的減排責(zé)任越大,分配得到的配額越小.因此動(dòng)態(tài)方法下責(zé)任方案能夠使得各國(guó)排放逐漸趨同.而靜態(tài)方法下則沒有這種排放趨同的效果.總的來(lái)看,由于對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家未來(lái)減排的要求高于發(fā)展中國(guó)家,因此靜態(tài)設(shè)定的責(zé)任計(jì)量年份越晚,發(fā)達(dá)國(guó)家獲得的排放配額越多.發(fā)展中國(guó)家的情況則正好相反.

2.3.2 歷史責(zé)任計(jì)量起始年 以巴西案文為發(fā)端,有一大類公平分配方案強(qiáng)調(diào)減排義務(wù)應(yīng)當(dāng)與歷史責(zé)任掛鉤.歷史責(zé)任通常用歷史累積排放衡量,計(jì)量起始年份對(duì)各國(guó)責(zé)任計(jì)算結(jié)果的影響很大,進(jìn)而影響各國(guó)公平分配的結(jié)果[17-18].同時(shí)在歷史責(zé)任計(jì)量起始年問題上,發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家立場(chǎng)差異較大.發(fā)達(dá)國(guó)家倡導(dǎo)以氣候變化受到廣泛關(guān)注的時(shí)點(diǎn)(如1960年,1990年)作為歷史責(zé)任的計(jì)量起始年,而發(fā)展中國(guó)家則堅(jiān)持發(fā)達(dá)國(guó)家工業(yè)化以來(lái)排放到大氣中的溫室氣體應(yīng)當(dāng)全部計(jì)入歷史責(zé)任.

圖8 歷史責(zé)任計(jì)量起始年下各國(guó)累積碳排放配額Fig.8 Cumulative carbon permits under different starting years of historic emissions accounting

分別選取1850、1960和1990年作為歷史責(zé)任的計(jì)量起始年,進(jìn)行敏感性分析.圖8展示了不同計(jì)量起始年對(duì)美歐中印四國(guó)累積碳排放配額的影響.總的來(lái)說(shuō),延后的起始年將忽略發(fā)達(dá)國(guó)家之前的歷史排放,降低其歷史責(zé)任,從而使其獲得更多的排放配額.與之相反,發(fā)展中國(guó)家的排放配額將相應(yīng)減少.

3 結(jié)論

3.1 排放量分配方案對(duì)美歐等發(fā)達(dá)國(guó)家較為有利,減排量分配方案對(duì)中印等發(fā)展中國(guó)家較為有利.在減排量分配方案下,美國(guó)和歐盟的排放配額為負(fù),已經(jīng)提前透支了未來(lái)的排放額度.

3.2 從INDC目標(biāo)的力度看,美歐中印總體的減排力度離實(shí)現(xiàn) 2℃目標(biāo)仍有差距,不同方案下的排放差距在8.0～9.6Gt CO2之間,超出2030年2℃目標(biāo)下全球排放的比例為20%～24%.

3.3 在各自最為有利的方案下,中印能滿足實(shí)現(xiàn) 2℃目標(biāo)的公平分配方案的上限要求.而在所有方案下美歐距離實(shí)現(xiàn) 2℃目標(biāo)的公平分配要求均有差距.

3.4 對(duì)公平指標(biāo)的動(dòng)態(tài)衡量和靜態(tài)衡量對(duì)分配結(jié)果的影響很大,尤其是對(duì)于減排量分配方案,不同靜態(tài)基準(zhǔn)年的選取對(duì)各國(guó)累積排放配額帶來(lái)的變化可能超過 100%.因此采用動(dòng)態(tài)衡量方法能更好的反映各國(guó)未來(lái)人口規(guī)模、減排能力和歷史責(zé)任等公平維度的變化,得到更準(zhǔn)確的公平分配結(jié)果.

3.5 歷史責(zé)任計(jì)量起始年對(duì)分配結(jié)果也有影響,越延后的起始年將越有利于發(fā)達(dá)國(guó)家,而越不利于發(fā)展中國(guó)家.因此發(fā)展中國(guó)家應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持對(duì)歷史排放進(jìn)行完整的計(jì)量.

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致謝：感謝意大利FEEM研究所Tavoni, Drouet和Marangoni對(duì)本文研究框架提供的建議.感謝 IPCC AR5數(shù)據(jù)庫(kù)中所有模型組的工作.

Assessing the fairness and ambition of intended nationally determined contributions of US, EU, China and India.

CUI Xue-qin1*, WANG Ke1*, ZOU Ji1,2(1.School of Environment and Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China；2.National Center for Climate Change Strategy and International Cooperation, Beijing 100038, China) China Environmental Science, 2016,36(12)：3831～3840

On the basis of different principles of climate equity, and by applying dynamic measurement of equity indicators, we established an integrated framework to allocate cumulative carbon emissions permits from 2010 to 2100, calculated the regional distribution of the permits, and assessed the fairness and ambition of the Intended Nationally Determined Contributions (INDCs) of US, EU, China and India respectively. The results show that there are emissions gaps of 8.0～9.6Gt CO2between the aggregated mitigation effects of INDCs of the four regions and the mitigation requirement of 2℃ target in 2030. China and India’s INDCs can meet the 2℃ target requirement under their most favourable effort-sharing schemes, while US and EU need to improve their ambition compared with the mitigation requirement of all schemes. The results are sensitive to key methods and parameters applied, such as static or dynamic measuring of climate equity indicators, and starting year of historic cumulative emissions accounting.

climate equity；cumulative carbon emissions；intended nationally determined contribution；fairness and ambition

X24

A

1000-6923(2016)12-3831-10

崔學(xué)勤(1987-),男,浙江寧波人,中國(guó)人民大學(xué)博士研究生,主要從事能源-氣候-經(jīng)濟(jì)模型研究.發(fā)表論文6篇.

2016-04-20

中國(guó)清潔發(fā)展機(jī)制基金贈(zèng)款項(xiàng)目“主要締約方2015協(xié)議下國(guó)家自主貢獻(xiàn)的公平性和力度評(píng)估”(2014094)

* 責(zé)任作者, 講師, wangkert@ruc.edu.cn