鄭德鳳,劉曉星,王燕燕,呂樂(lè)婷

遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院, 大連 116029

以全球變暖為主要特征的氣候變化已成為人類社會(huì)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),減少溫室氣體排放和踐行低碳發(fā)展已成為世界各國(guó)共識(shí)[1]。中國(guó)正經(jīng)歷著快速城市化和工業(yè)化,能源消費(fèi)引起的碳排放一直處于高位狀態(tài),另外森林、草地等陸地生態(tài)系統(tǒng)面積縮減引起碳吸收能力降低,導(dǎo)致碳排放與碳吸收之間的關(guān)系失衡,碳循環(huán)系統(tǒng)承受著巨大的生態(tài)壓力。中國(guó)高碳排放居于全球首位,這無(wú)疑給中國(guó)的減排責(zé)任分?jǐn)値?lái)了巨大的國(guó)際壓力,中國(guó)承諾到2020年將單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的碳排放較2005年削減40%—45%。在此背景下,明確各區(qū)域碳排放對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響規(guī)模和需求對(duì)于實(shí)施差別化減排、增強(qiáng)生態(tài)系統(tǒng)固碳能力有重要的理論意義和實(shí)踐意義。

碳足跡是國(guó)內(nèi)外普遍認(rèn)可的評(píng)估碳排放強(qiáng)度和氣候變化的研究方法[2]。碳足跡是在生態(tài)足跡的基礎(chǔ)上提出的,表征人類活動(dòng)碳排放對(duì)自然系統(tǒng)的壓力程度[3]。國(guó)際上對(duì)碳足跡主要有兩種理解：一種是將碳足跡視為人類活動(dòng)過(guò)程中排放的溫室氣體總量[4],即碳排放量；另一種是將碳足跡視為吸納人類活動(dòng)過(guò)程中排放的溫室氣體所占用的生態(tài)生產(chǎn)性土地面積[5- 6]。迄今為止,國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)碳排放和碳足跡相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了大量研究,研究角度、研究對(duì)象、研究尺度和研究方法多種多樣。有從產(chǎn)品[7- 8]、家庭[9- 10]、行業(yè)[11-13]、土地利用[14]、區(qū)域[15]、國(guó)家[16]等不同尺度的研究,有從消費(fèi)視角和生產(chǎn)視角的研究[17-18],也有對(duì)直接碳排放和間接碳排放的研究[19]。碳足跡的研究方法常見(jiàn)的有投入產(chǎn)出法[20]、生命周期法[21]和IPCC計(jì)算方法[22]。Zhang等[23]基于生命周期分析法(LCA)對(duì)中國(guó)不同區(qū)域糧食生產(chǎn)的碳足跡進(jìn)行估算,并分析了碳匯和控制碳排放的重要因素；Sommer等[24]采用成熟的宏觀經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出模型以5組家庭收入核算了歐盟27國(guó)的私人消費(fèi)碳足跡,結(jié)果顯示出一種相對(duì)的脫鉤效應(yīng)：收入最高群體在收入上的份額遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其在碳足跡的份額,反之亦然；Man等[25]基于投入產(chǎn)出分析揭示了澳大利亞建筑業(yè)的總碳足跡并確定主要貢獻(xiàn)的供應(yīng)鏈、行業(yè)和產(chǎn)品；Chen等[26]構(gòu)建了多尺度的全球多區(qū)域投入產(chǎn)出模型(MRIO)來(lái)描述中國(guó)五大城市和澳大利亞五大城市之間的跨國(guó)城市碳足跡網(wǎng)絡(luò)；王鈺喬等[27]采用生命周期法核算了中國(guó)小麥和玉米生產(chǎn)碳足跡,并基于不同的種植面積和化肥農(nóng)藥施用量設(shè)置4種情景模擬分析了小麥和玉米的碳足跡；姚亮等[28]借助EORA數(shù)據(jù)庫(kù),基于投入產(chǎn)出的生命周期評(píng)價(jià)法并結(jié)合結(jié)構(gòu)分解、截面分析等方法系統(tǒng)深入研究中國(guó)居民家庭消費(fèi)碳足跡的總量、組成、貢獻(xiàn)因素及未來(lái)變化趨勢(shì)；石敏俊等[20]、龐軍等[29]基于MRIO模型,結(jié)合生命周期法測(cè)算了中國(guó)各省區(qū)碳足跡及省際間碳轉(zhuǎn)移情況；李伯華等[30]以南岳衡山為例,運(yùn)用生命周期理論構(gòu)建景區(qū)旅游交通碳足跡計(jì)算模型,對(duì)不同交通方式的碳足跡及其影響因素進(jìn)行了分析；趙榮欽等[31]基于IPCC給定的能源凈發(fā)熱值和碳排放系數(shù)等,構(gòu)建了能源消費(fèi)碳排放模型,并對(duì)中國(guó)不同產(chǎn)業(yè)空間的碳排放強(qiáng)度和碳足跡進(jìn)行了研究。

縱觀現(xiàn)有的研究成果,碳足跡領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定進(jìn)展,但尚存在一些不足,關(guān)于區(qū)域碳足跡的研究大多學(xué)者主要聚焦于人類活動(dòng)產(chǎn)生的碳排放,其無(wú)法刻畫碳排放與碳匯之間的平衡關(guān)系,若將碳足跡和碳生態(tài)承載力相結(jié)合研究可較好地解決這一問(wèn)題；另外,傳統(tǒng)的碳足跡模型盡管能夠體現(xiàn)區(qū)域碳赤字或碳盈余情況,一定程度上反映了碳排放對(duì)生態(tài)系統(tǒng)所造成的壓力,但卻無(wú)法評(píng)估碳赤字在區(qū)域本底生態(tài)系統(tǒng)的空間累積效應(yīng),而在生態(tài)足跡研究領(lǐng)域?yàn)榻鉀Q生態(tài)赤字的累積效應(yīng),Niccolucci等[32]提出三維生態(tài)足跡概念,通過(guò)足跡廣度和足跡深度這兩個(gè)指標(biāo)區(qū)分了自然資本流量和存量,基于此,本文借鑒生態(tài)足跡三維模型試圖將碳足跡的研究向縱深擴(kuò)展。本文以2000—2016年中國(guó)30個(gè)省區(qū)的終端能源消費(fèi)數(shù)據(jù)和土地利用數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,核算碳排放和碳匯情況,在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步將碳足跡、碳生態(tài)承載力和碳生態(tài)赤字相結(jié)合,引入碳足跡廣度、碳足跡深度兩項(xiàng)指標(biāo)并對(duì)其內(nèi)涵進(jìn)行了界定,旨在區(qū)分吸納碳排放所占用的自然資本流量、存量,可為碳足跡相關(guān)領(lǐng)域的研究提供新方法,以中國(guó)各省市為例的實(shí)證分析結(jié)果亦可為制定碳減排和生態(tài)可持續(xù)發(fā)展相關(guān)政策提供參考和借鑒。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究方法

1.1.1碳排放計(jì)算模型

由于化石能源消耗是造成碳排放的主要原因,因此本文僅采用各省能源平衡表中的終端能源消費(fèi)量核算區(qū)域碳排放,所包含的能源消費(fèi)賬戶有原煤、洗精煤、焦炭、焦?fàn)t煤氣、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、煉廠干氣、天然氣等12項(xiàng)。參照國(guó)際通用及公認(rèn)的IPCC方法[33]核算碳排放,其計(jì)算公式為：

(1)

式中,CE為能源消費(fèi)的碳排放總量(t)；Qei為第i種能源的終端消費(fèi)量(t或m3)；Sei為第i種能源的標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)(kg/kg),來(lái)自中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒；Dei為碳排放系數(shù),采用IPCC碳排放計(jì)算指南的給定值[33]：原煤、洗精煤(0.7559),焦炭(0.8550),焦?fàn)t煤氣(0.3548),原油(0.5857),汽油(0.5538),煤油(0.5714),柴油(0.5921),燃料油(0.6185),液化石油氣(0.5042),煉廠干氣(0.4602),天然氣(0.4483)。

1.1.2碳匯計(jì)算模型

在不同的土地類型中,農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)吸收的碳在收割季會(huì)被分解到大氣中,其是否有凈吸收量和吸收量大小存在一定爭(zhēng)議,故本文僅考慮森林和草地的碳匯功能,兩者碳吸收能力合計(jì)為93%[34]。區(qū)域碳匯計(jì)算公式[17]如下：

CS=Af×NEPf+Ag×NEPg

(2)

式中,CS為森林和草地的碳吸收總量(t)；Af為區(qū)域森林面積(hm2),Ag為區(qū)域草地面積(hm2)；NEPf和NEPg為全球森林和草地的固碳能力,采用謝鴻宇的研究成果分別為3.8096 t/hm2、0.9482 t/hm2[34]。

1.1.3碳足跡、碳生態(tài)承載力、碳生態(tài)赤字計(jì)算模型

本文將碳足跡視為碳排放的生態(tài)足跡,即吸納碳排放量所需占用的生態(tài)生產(chǎn)性土地面積。凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)量(net ecosystem production, NEP)反映植被對(duì)碳的凈吸收能力,代表1 hm2植被一年的固碳量,利用NEP可實(shí)現(xiàn)能源消費(fèi)的碳排放量與碳足跡之間的轉(zhuǎn)化。碳足跡計(jì)算公式[17]：

(3)

(4)

CED=CEF-CEC

(5)

式中,CEF、CEC、CED分別為能源消費(fèi)的碳足跡、碳生態(tài)承載力、碳生態(tài)赤字(hm2)；Pf和Pg分別為全球森林和草地的碳吸收比例,分別為82.72%、17.28%[34]。從模型維度看,傳統(tǒng)碳足跡屬于二維模型,碳足跡可由碳生態(tài)承載力和碳生態(tài)赤字相加得到。

1.1.4碳足跡廣度、深度計(jì)算模型

森林和草地作為吸納化石能源燃燒排放的二氧化碳關(guān)鍵的自然資本,按其屬性可區(qū)分為森林、草地自然資本存量和流量。本文借鑒三維生態(tài)足跡模型[35],通過(guò)引入碳足跡廣度和碳足跡深度這兩項(xiàng)指標(biāo)分別刻畫吸納碳排放所占用的流量資本和存量資本。碳足跡廣度定義為在碳生態(tài)承載力范圍內(nèi)實(shí)際占用的生態(tài)生產(chǎn)性土地面積,表征吸納碳排放所占用的自然資本流量,強(qiáng)調(diào)碳匯土地資源的有限性；碳足跡深度定義為碳生態(tài)赤字背景下吸納1年的碳排放量理論上所需占用的土地面積倍數(shù),表征吸納碳排放所消耗的自然資本存量,強(qiáng)調(diào)碳排放與碳匯之間的不同步性。當(dāng)流量資本不足以消納年際碳排放量,存量資本將被作為補(bǔ)存而消耗。在碳生態(tài)赤字情況下,盡量擴(kuò)大流量資本占用,減少存量資本消耗,是緩解碳循環(huán)系統(tǒng)生態(tài)壓力和增強(qiáng)生態(tài)持續(xù)性的有效途徑。參照三維生態(tài)足跡的相關(guān)研究[36],推導(dǎo)出區(qū)域碳足跡廣度、深度(三維指標(biāo))的計(jì)算公式：

CEFsize=min(CEF,CEC)

(6)

(7)

式中,CEFsize為區(qū)域碳足跡廣度(hm2),0CEC,CEFdepth>1,表征區(qū)域流量資本已無(wú)法滿足碳匯需求,需動(dòng)用存量資本。由方愷等[36]的研究可知,碳足跡廣度、深度可分別視為圓柱體的底面和柱高,碳足跡可由這兩個(gè)指標(biāo)相乘得到,屬于三維模型。

碳足跡廣度和深度與傳統(tǒng)的碳足跡相比：通過(guò)模型增維,將碳排放所占用的流量資本和存量資本進(jìn)行區(qū)分,刻畫了碳赤字在區(qū)域本底生態(tài)系統(tǒng)的累積效應(yīng)；克服了以往單純憑借碳赤字或碳足跡評(píng)價(jià)區(qū)域生態(tài)持續(xù)性的局限,且強(qiáng)調(diào)了吸納碳排放所消耗的存量資本對(duì)生態(tài)持續(xù)性的影響；不僅關(guān)注碳匯土地的有限性,還關(guān)注碳排放和碳匯之間的不同步性,賦予了其更豐富的生態(tài)學(xué)內(nèi)涵。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取的終端能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000—2017年),土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于自然資源部的土地調(diào)查成果共享應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)(2009—2016年)、全國(guó)土地利用變更調(diào)查報(bào)告(2000—2003年)和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2017年)。

2 結(jié)果與分析

2.1 碳足跡和碳生態(tài)承載力

通過(guò)公式(1)—(4)計(jì)算出2000—2016年中國(guó)及各地區(qū)的碳足跡和碳生態(tài)承載力(圖1—2),為體現(xiàn)公平性,本文采用“人均碳足跡和人均碳生態(tài)承載力”進(jìn)行分析。

圖1 2000—2016年中國(guó)碳足跡和碳生態(tài)承載力時(shí)間變化趨勢(shì)Fig.1 The changing trend of carbon footprint and carbon ecological capacity in China from 2000 to 2016

圖2 2000—2016年中國(guó)各地區(qū)平均碳足跡和碳生態(tài)承載力Fig.2 The average carbon footprint and carbon ecological capacity in 30 provinces of China from 2000 to 2016

由圖1可知,研究期內(nèi)中國(guó)碳足跡總體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。其中2000—2013年中國(guó)碳足跡經(jīng)歷了一個(gè)明顯上升的過(guò)程,由0.173 hm2/人升至0.434 hm2/人,表明能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放對(duì)生態(tài)環(huán)境施加的壓力持續(xù)增加；2013—2016年中國(guó)碳足跡呈小幅下降趨勢(shì),到2016年降至0.396 hm2/人,表明碳排放造成的生態(tài)壓力有所緩和,這可能是得益于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、低碳能源用量增加、能源利用效率提高和節(jié)能減排政策的實(shí)施。研究期內(nèi)中國(guó)碳生態(tài)承載力呈波動(dòng)下降態(tài)勢(shì),由0.321 hm2/人變動(dòng)至0.337 hm2/人又下降至0.301 hm2/人。自2008年起,中國(guó)碳足跡超過(guò)碳生態(tài)承載力,出現(xiàn)碳生態(tài)赤字,生態(tài)生產(chǎn)性土地面積已無(wú)法完全補(bǔ)償能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放,2008年補(bǔ)償率為95%,到2016年補(bǔ)償率僅為76%。

從2000—2016年各地區(qū)的平均碳足跡、平均碳生態(tài)承載力來(lái)看(圖2),碳足跡排名前五的是寧夏、內(nèi)蒙古、山西、上海和天津,高碳足跡主要集中于煤炭資源豐富及人口、經(jīng)濟(jì)密集地區(qū)；碳足跡排名后五的是江西、廣西、海南、安徽和四川,這些區(qū)域由碳排放造成的生態(tài)壓力相對(duì)較低。碳生態(tài)承載力較大的地區(qū)是青海、內(nèi)蒙古、新疆、黑龍江和云南,主要集中于森林、草地面積廣闊地區(qū)；上海、江蘇、天津、山東和河南等碳生態(tài)承載力較小。由2000—2016年各地區(qū)的平均碳生態(tài)赤字還可得知,出現(xiàn)碳生態(tài)赤字的地區(qū)有15個(gè),按降序排序依次是上海、天津、寧夏、河北、山西等地區(qū),上海碳生態(tài)赤字為全國(guó)之最,達(dá)0.566 hm2/人；碳生態(tài)盈余的地區(qū)有15個(gè),青海最大(3.255 hm2/人),內(nèi)蒙古(1.625 hm2/人)位居其次。

2.2 碳足跡廣度和碳足跡深度

2.2.1碳足跡廣度

結(jié)合碳足跡和碳生態(tài)承載力的計(jì)算結(jié)果,利用公式(6)測(cè)算出2000—2016年中國(guó)各地區(qū)的碳足跡廣度,采用自然斷點(diǎn)法對(duì)碳足跡廣度進(jìn)行梯度劃分并保證各時(shí)間斷面劃分閾值一致,選取2000年、2008年、2016年和17年的平均值進(jìn)行空間化制圖,以便探討碳足跡廣度的空間分布格局(圖3)。

圖3 2000—2016年中國(guó)省際碳足跡廣度Fig.3 The carbon footprint size in 30 provinces (districts) of China from 2000 to 2016

中國(guó)碳足跡廣度計(jì)算結(jié)果顯示,2000—2007年中國(guó)碳足跡廣度與碳足跡關(guān)聯(lián),數(shù)值由0.173 hm2/人升至0.321 hm2/人；自2008年出現(xiàn)碳生態(tài)赤字后,碳足跡廣度與碳足跡脫鉤并與碳生態(tài)承載力掛鉤,數(shù)值由0.329 hm2/人波動(dòng)下降至0.301 hm2/人,這一階段吸納碳排放所占用生態(tài)生產(chǎn)性土地面積已達(dá)自然資本流量的上限且自然資本流動(dòng)性不斷降低。

由圖3可知,碳足跡廣度受森林和草地資源空間分布的影響,高值區(qū)主要集中于西北、西南和東北地區(qū),按平均碳足跡廣度排名依次為內(nèi)蒙古、新疆、青海、吉林、貴州、陜西、黑龍江等,這7個(gè)地區(qū)碳足跡廣度介于0.288—0.702 hm2/人,合計(jì)占全國(guó)碳足跡廣度的45%；低值區(qū)主要集中于東部沿海,上海、江蘇、天津、山東、河南、北京、安徽、河北等碳足跡廣度較小,這8個(gè)地區(qū)的碳足跡廣度介于0.003—0.103 hm2/人,合計(jì)僅占全國(guó)碳足跡廣度的5%；其余地區(qū)碳足跡廣度界定為中值區(qū),數(shù)值介于0.156—0.285 hm2/人。由圖3還可得知,與2008、2016年相比,2000年碳足跡廣度整體上處于中等和低水平且無(wú)高值區(qū),顯示出在此期大多地區(qū)吸納碳排放所占用的自然資本流量較低；在不同時(shí)間斷面,部分地區(qū)碳足跡廣度的空間梯度類型變化較大,新疆、青海、甘肅、內(nèi)蒙古、陜西、云南、黑龍江等自然資本流量占用尚未達(dá)到上限的地區(qū)碳足跡廣度增加程度明顯,向高值區(qū)變動(dòng)；北京、河南、廣東、浙江、寧夏等自然資本流量完全占用的地區(qū)碳足跡廣度波動(dòng)減少,向更低的梯度變動(dòng)。

2.2.2碳足跡深度

利用公式(7)測(cè)算出2000—2016年中國(guó)各地區(qū)的碳足跡深度,并選取2000年、2008年、2016年和17年的平均值繪制碳足跡深度空間分布圖,得到不同時(shí)間斷面碳足跡深度的空間分布格局(圖4)。

圖4 2000—2016年中國(guó)省際碳足跡深度Fig.4 The carbon footprint depth in 30 provinces (districts) of China from 2000 to 2016

中國(guó)碳足跡深度計(jì)算結(jié)果顯示,2000—2007年碳足跡深度一直處于自然原長(zhǎng)1,2008年碳足跡深度(1.04)突破1,表明自2008年以來(lái)自然資本流量已不足以補(bǔ)償日益增長(zhǎng)的碳排放,需啟用自然資本存量以滿足碳匯需求。2008—2016年碳足跡深度呈先上升后下降趨勢(shì),到2013年碳足跡深度升至1.42,到2016年碳足跡深度降至1.31,自然資本存量消耗持續(xù)上升的趨勢(shì)得到遏制,此現(xiàn)象反映了碳排放量有所降低的實(shí)際情況。研究末期中國(guó)需要1.31倍的碳匯土地面積才足以吸納能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放,較2008年增長(zhǎng)了26%,可見(jiàn)總體上碳排放與碳匯之間的不同步性擴(kuò)大。

圖4顯示,2000—2016年碳足跡深度始終處于自然原長(zhǎng)1的有內(nèi)蒙古、黑龍江、江西、廣西、四川等10個(gè)地區(qū),其余地區(qū)森林和草地自然資本存量消耗不盡相同。高碳足跡深度區(qū)主要集中于東部和中部部分地區(qū),特別是上海平均碳足跡深度高達(dá)298.83,天津、江蘇、山東位居其后,碳足跡深度平均值依次為87.39、57.77、15.58,這些地區(qū)碳排放較強(qiáng)而碳匯能力較弱,碳循環(huán)系統(tǒng)承受著高度壓力；北京、河北、河南、山西、寧夏碳足跡深度平均值依次為6.30、5.31、4.38、2.90、2.76,吸納碳排放所消耗的自然資本存量相對(duì)較高。其余11個(gè)地區(qū)的碳足跡深度平均值均低于2.6,自然資本存量消耗相對(duì)較少,這些地區(qū)碳排放較弱而碳匯能力較強(qiáng),碳生態(tài)壓力相對(duì)較小。圖4顯示,碳足跡深度空間格局變動(dòng)情況表現(xiàn)為：浙江、福建、廣東、海南、湖南、貴州由自然原長(zhǎng)狀態(tài)轉(zhuǎn)為動(dòng)用存量資本狀態(tài)；北京、河北、山西等9個(gè)地區(qū)碳足跡深度向更高的梯度變動(dòng)。從碳足跡深度值的變化看,2016年與2000年相比,江蘇、河北和山東的增長(zhǎng)率高達(dá)150%以上,其中江蘇碳足跡深度基數(shù)較大且變動(dòng)幅度(279%)也較大,值由22.27變動(dòng)至84.43,河北的碳足跡深度由初期的第八位升至末期的第五位,值由2.22變動(dòng)至7.14；北京和福建增長(zhǎng)率最小,低于5%；上海和寧夏出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),其中上海碳足跡深度基數(shù)大且下降幅度(77%)也較大,其值由843.18降至195.45,由于上海森林和草地面積略微增加而帶來(lái)的相對(duì)規(guī)模效應(yīng)明顯,使得碳足跡深度大幅回落。

2.3 碳足跡廣度、深度空間自相關(guān)分析

2.3.1全局空間自相關(guān)分析

為探討碳足跡廣度、深度的空間關(guān)聯(lián)性,運(yùn)用GeoDa軟件計(jì)算中國(guó)30個(gè)省市碳足跡廣度、深度的全局自相關(guān)Moran′sI指數(shù)、Z統(tǒng)計(jì)量和顯著性水平P,結(jié)果見(jiàn)表1。需要說(shuō)明的是,個(gè)別地區(qū)碳足跡深度很高,為使計(jì)算數(shù)據(jù)更加均勻,此處將碳足跡深度取對(duì)數(shù)處理。

表1 中國(guó)碳足跡廣度、深度全局Moran′s I指數(shù)

注：表格中的第一列和第二列分別為碳足跡廣度、碳足跡深度的Moran′sI,Z(I)和P

從表1可以看出,除2001、2003年外,其余年份碳足跡廣度全局Moran′sI指數(shù)介于0.1814—0.3259之間,通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn),碳足跡廣度表現(xiàn)為顯著的空間正相關(guān)特征；全局Moran′sI指數(shù)呈波動(dòng)變化趨勢(shì),且在研究后期比研究前期大,表明中國(guó)碳足跡廣度空間集聚效應(yīng)有所增強(qiáng)。2000—2016年碳足跡深度全局Moran′sI指數(shù)介于0.3061—0.5005之間,顯著性水平為1%,碳足跡深度表現(xiàn)為顯著的空間正相關(guān)特征；全局Moran′sI指數(shù)整體波動(dòng)上升,表明中國(guó)碳足跡深度空間集聚效應(yīng)不斷增強(qiáng)。

2.3.2碳足跡廣度局部空間自相關(guān)分析

為進(jìn)一步探討區(qū)域內(nèi)的局部空間集聚特征,根據(jù)局部Moran′sI指數(shù)和Moran′sI散點(diǎn)圖,得到2000—2016年各省區(qū)的空間集聚情況,并選取2000年、2016年繪制碳足跡廣度LISA集聚圖(圖5)。

圖5 中國(guó)碳足跡廣度LISA集聚分布圖Fig.5 LISA cluster map of carbon footprint size in China

由圖5可知,碳足跡廣度穩(wěn)定存在H-H集聚的地區(qū)是黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏、青海和新疆,該類集聚呈帶狀分布于東北和西北地區(qū)且向西南地區(qū)發(fā)展,這些地區(qū)森林和草地面積廣闊,依靠自然資本流量可滿足碳匯需求(寧夏除外)。碳足跡廣度穩(wěn)定存在L-L集聚的地區(qū)是北京、天津、山東、江蘇、安徽、上海,主要集中于東部沿海地區(qū)且向中部擴(kuò)散延伸,這些地區(qū)森林和草地覆蓋率低,吸納碳排放所占用自然資本流量已達(dá)上限且區(qū)域可提供的流量資本有下降趨勢(shì)。碳足跡廣度H-L集聚和L-H集聚的變化范圍無(wú)明顯規(guī)律性。碳足跡廣度穩(wěn)定存在H-L集聚的地區(qū)僅貴州一省,貴州碳匯相對(duì)較強(qiáng),后期階段碳匯能力不足以消納碳排放,導(dǎo)致自然資本流量被完全占用,其處于碳足跡廣度高值區(qū)。碳足跡廣度穩(wěn)定存在L-H集聚的地區(qū)是廣西,研究期內(nèi),廣西碳足跡廣度始終與碳足跡掛鉤,與周圍地區(qū)相比,廣西的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次偏低,能源資源型工業(yè)產(chǎn)生的碳排放相對(duì)較少,導(dǎo)致自然資本流量占用也較少。2016年與2000年相比,處于空間正相關(guān)(H-H集聚和L-L集聚)的省區(qū)數(shù)量有所增加,中國(guó)碳足跡廣度局部空間集聚現(xiàn)象存在增強(qiáng)趨勢(shì),具體地,H-H集聚減弱,L-L集聚增強(qiáng)。

2.3.3碳足跡深度局部空間自相關(guān)分析

結(jié)合局部Moran′sI指數(shù)和Moran′sI散點(diǎn)圖,得到不同時(shí)期中國(guó)碳足跡深度的局部空間集聚特征,選取2000年、2016年繪制碳足跡深度的LISA集聚圖(圖6)。

圖6 中國(guó)碳足跡深度LISA集聚分布圖Fig.6 LISA cluster map of carbon footprint depth in China

由圖6可知,碳足跡深度穩(wěn)定存在H-H集聚的地區(qū)是北京、天津、河北、河南、山東、江蘇、上海,主要集中于部分東部沿海和中部地區(qū),這些地區(qū)碳足跡高于碳生態(tài)承載力的倍數(shù)相對(duì)較大,吸納碳排放所消耗的自然資本存量相對(duì)較高。碳足跡深度穩(wěn)定存在L-L集聚的空間范圍較大,有黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古等18個(gè)省市,其中吉林、重慶、貴州等8個(gè)省市碳足跡深度略大于1,其余10個(gè)省市碳足跡深度處于自然原長(zhǎng)1,該類地區(qū)主要依靠自然資本流量吸納碳排放,而自然資本存量消耗程度低；值得注意的是,L-L集聚鄰接H-H集聚,若L-L集聚地區(qū)碳排放持續(xù)增加,之后落入H-H集聚區(qū)有很大的可能性。碳足跡深度穩(wěn)定存在H-L集聚的僅寧夏一個(gè)地區(qū),寧夏能源資源豐富,在生產(chǎn)過(guò)程中能源投入力度大且能源利用處于低效率狀態(tài)[37],加之森林、草地稟賦條件也不及周圍地區(qū),因此寧夏與相鄰地區(qū)形成碳足跡深度H-L集聚。碳足跡深度穩(wěn)定存在L-H集聚的地區(qū)是浙江,浙江碳足跡深度在全國(guó)處于中等水平,由于浙江的工業(yè)以輕工業(yè)、加工制造業(yè)為主,能耗相對(duì)少,自然資本存量利用程度相對(duì)于周圍地區(qū)(如江蘇、上海)較低。2016年與2000年相比,處于空間正相關(guān)(L-L集聚和H-H集聚)的地區(qū)數(shù)量相同,具體地,H-H集聚增強(qiáng),L-L集聚減弱。

3 討論

比較中國(guó)各地區(qū)碳足跡廣度和碳足跡深度的空間分布情況,可以發(fā)現(xiàn)由碳足跡廣度表征的流量資本占用和碳足跡深度表征的存量資本消耗存在地域互補(bǔ)性,碳足跡廣度低值區(qū)大致與碳足跡深度高值區(qū)相對(duì)應(yīng)。中國(guó)近三分之二的地區(qū)碳足跡深度超過(guò)自然原長(zhǎng)1,導(dǎo)致其大幅消耗存量資本來(lái)彌補(bǔ)流量資本的不足。為探討碳足跡廣度和深度在空間上的耦合特征,將各地區(qū)碳足跡廣度、深度進(jìn)行Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化,并通過(guò)象限圖進(jìn)行展示,基于圖7標(biāo)準(zhǔn)化碳足跡廣度、深度所在象限不同,本文將中國(guó)30個(gè)地區(qū)碳排放對(duì)自然資本的占用情況劃分為四種類型：

圖7 中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化碳足跡廣度和深度象限分布Fig.7 Quadrant diagram of standardized carbon footprint size and depth in China

(1) Ⅰ類區(qū)域,該類型特點(diǎn)為碳足跡廣度較大,碳足跡深度也較大,吸納碳排放所占用的自然資本流量和存量均較高,碳循環(huán)系統(tǒng)壓力較大,生態(tài)持續(xù)性較弱。屬于該類型的僅寧夏一個(gè)省區(qū),其碳生態(tài)承載力在全國(guó)處于中等水平,但由于其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)能源資源依賴性大,使得碳排放較大程度上超出了區(qū)域碳匯能力,造成自然資本的雙重利用。

(2) Ⅱ類區(qū)域,該類型特點(diǎn)為碳足跡廣度小,但碳足跡深度大,吸納碳排放所消耗的存量資本嚴(yán)重超前于流量資本,碳循環(huán)系統(tǒng)壓力最大,生態(tài)持續(xù)性最弱。該類型包括上海、天津、江蘇、山東、北京、河北、河南、山西,這8個(gè)地區(qū)平均碳足跡廣度為0.058 hm2/人,平均碳足跡深度為59.80。

(3) Ⅲ類區(qū)域,該類型特點(diǎn)為碳足跡廣度較小,碳足跡深度也較小,吸納碳排放所消耗的存量資本和流量資本均較低,碳循環(huán)系統(tǒng)壓力較小,生態(tài)持續(xù)性較強(qiáng)。該類型包括安徽、重慶、遼寧、浙江、廣東、廣西、海南、江西,這8個(gè)地區(qū)平均碳足跡廣度為0.170 hm2/人,平均碳足跡深度為1.60。

(4) Ⅳ類區(qū)域,該類型特點(diǎn)為碳足跡廣度大,但碳足跡深度小,吸納碳排放所占用的流量資本超前于存量資本,碳循環(huán)系統(tǒng)壓力最小,生態(tài)持續(xù)性最強(qiáng)。該類型包括四川、湖南、湖北、云南、甘肅、福建、黑龍江、陜西、貴州、吉林、青海、新疆、內(nèi)蒙古,這13個(gè)地區(qū)平均碳足跡廣度為0.330 hm2/人,平均碳足跡深度為1.05。

由上述可知,基于碳足跡廣度、深度的空間耦合評(píng)價(jià)結(jié)果與傳統(tǒng)的碳足跡相比,碳足跡廣度和深度能以更豐富的內(nèi)涵解釋生態(tài)持續(xù)性的性質(zhì)差異,尤其是后者對(duì)可持續(xù)的顯著影響。例如：從二維指標(biāo)看,寧夏、河北、山西、山東17年的碳赤字平均值相似,介于0.35—0.47 hm2/人,居于3—6位,碳排放造成的生態(tài)壓力相差不大；從三維指標(biāo)看,4個(gè)省區(qū)的碳足跡廣度分別以0.29 hm2/人、0.10 hm2/人、0.21 hm2/人、0.02 hm2/人居于8、23、15、27位,碳足跡深度分別以2.76、5.31、2.90、15.58居于9、6、8、4位,其中河北、山東較小的碳足跡廣度和較大的碳足跡深度揭示了其吸納碳排放以存量資本消耗為主且生態(tài)持續(xù)性較弱的局面,而寧夏碳足跡廣度和深度排名差距較小,自然資本流量、存量雙重利用,生態(tài)持續(xù)性強(qiáng)于河北和山東,相對(duì)來(lái)說(shuō)山西生態(tài)持續(xù)性強(qiáng)于河北、山東卻弱于寧夏。因此碳排放與碳匯之間的矛盾在碳足跡三維指標(biāo)下能得到更直觀的反映,更加明晰了能源消費(fèi)的碳排放對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響規(guī)模,可一定程度上彌補(bǔ)傳統(tǒng)碳足跡評(píng)估的不足。

還可得知,基于碳足跡廣度、深度的空間耦合評(píng)價(jià)結(jié)果與中國(guó)資源稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間格局大致吻合。大多經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高、人口密度大的區(qū)域碳源很大程度超前于碳匯,加之對(duì)生態(tài)環(huán)境的擾動(dòng)較劇烈,使得森林、草地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化,生態(tài)系統(tǒng)的碳儲(chǔ)量也隨此地表過(guò)程而減少,進(jìn)而導(dǎo)致區(qū)域呈碳足跡廣度小、深度大的空間格局；針對(duì)此現(xiàn)狀問(wèn)題,該類區(qū)域吸納碳排放應(yīng)擴(kuò)大自然資本流量占用,即注重保護(hù)或適度擴(kuò)大森林和草地面積、增強(qiáng)碳匯,此舉措對(duì)其碳循環(huán)系統(tǒng)壓力的減弱潛力可能會(huì)遠(yuǎn)大于碳匯能力較強(qiáng)的區(qū)域,另外,利用區(qū)域的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)水平優(yōu)勢(shì),承擔(dān)更多的碳減排責(zé)任,加大控制碳排放,降低自然資本存量消耗,對(duì)于協(xié)調(diào)區(qū)域碳平衡有重要作用。大多經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低、人口密度小的區(qū)域碳源未超過(guò)或微超過(guò)碳匯,生態(tài)系統(tǒng)固碳能力強(qiáng),區(qū)域呈碳足跡廣度大、深度小的空間格局,該類區(qū)域提升改造傳統(tǒng)工業(yè)、培育新興產(chǎn)業(yè)、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式以控制和降低碳排放量,可進(jìn)一步減弱碳循環(huán)系統(tǒng)壓力。

4 結(jié)論

本文將能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放整合為土地面積量綱,且在碳平衡視角下強(qiáng)調(diào)碳排放對(duì)于自然資本存量耗竭及生態(tài)持續(xù)性的影響。研究結(jié)果如下：

(1)2000—2013年中國(guó)碳足跡經(jīng)歷了一個(gè)明顯上升的過(guò)程,但在2013年后出現(xiàn)小幅下降；中國(guó)碳生態(tài)承載力受森林、草地資源變動(dòng)的影響,呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。碳足跡高值區(qū)主要集中于煤炭資源豐富和經(jīng)濟(jì)密集區(qū)(如寧夏、上海),碳生態(tài)承載力高值區(qū)集中于森林、草地面積廣闊地區(qū)。

(2)2000—2007年中國(guó)碳足跡廣度與碳足跡掛鉤,呈波動(dòng)上升趨勢(shì),2008年后與碳生態(tài)承載力掛鉤,呈波動(dòng)下降趨勢(shì),自然資本流量已被完全占用且流動(dòng)性不斷縮小。高值區(qū)集中于西北、西南和東北地區(qū),其主要依靠自然資本流量吸納區(qū)域碳排放；低值區(qū)集中于東部沿海和中部,其流量資本已不足以補(bǔ)償碳排放。

(3)2008年后中國(guó)碳足跡深度超過(guò)自然原長(zhǎng)1,表現(xiàn)為先上升后下降的階段化特征。研究期內(nèi)碳足跡深度始終處于自然原長(zhǎng)1的有內(nèi)蒙古、黑龍江等10個(gè)省區(qū)；東部沿海和中部地區(qū)的碳足跡深度較高,尤其是上?？蛇_(dá)298.83,碳循環(huán)系統(tǒng)承受巨大壓力,生態(tài)持續(xù)性弱。

(4)中國(guó)碳足跡廣度、深度具有顯著的空間正相關(guān)特征。碳足跡廣度H-H集聚分布于東北和西北地區(qū),L-L集聚由東部沿海向中部擴(kuò)散；H-H集聚減弱,L-L集聚增強(qiáng)。碳足跡深度H-H集聚集中于中部及東部沿海地區(qū),L-L集聚覆蓋了18個(gè)地區(qū)；H-H集聚增強(qiáng),L-L集聚減弱。

本文計(jì)算的碳足跡僅考慮了終端能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放,由于數(shù)據(jù)限制,未考慮電力和農(nóng)村生物質(zhì)能消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放；計(jì)算的碳生態(tài)承載力,其中碳凈積累量采用的是全球平均值,而不同區(qū)域森林和草地類型、質(zhì)地存在差異,進(jìn)而碳凈積累量也有所不同,這些會(huì)一定程度上影響計(jì)算結(jié)果的精度,未來(lái)有必要對(duì)區(qū)域碳足跡和碳生態(tài)承載力進(jìn)行精確核算。另外本文僅評(píng)價(jià)分析了區(qū)域碳足跡廣度、深度的時(shí)空格局,對(duì)于格局形成的驅(qū)動(dòng)因素和內(nèi)在機(jī)制也有待深入探討。