中国省域碳中和能力评价及实现路径研究

孙宝东¹  张军¹  春雨童^1*

( 国家能源集团技术经济研究院，北京，102200）

研究背景

随着大气中温室气体浓度的上升，气候变化已成为超越国界的全球紧急情况。为应对气候变化及其负面影响，约200个国家签署了《巴黎协定》，将本世纪全球气温上升幅度限制在2摄氏度，同时努力将升温幅度进一步限制在1.5摄氏度。全球气温升高的主要原因是碳排放量增加。中国是世界上最大的二氧化碳气体排放国，其主要来源是化石燃料。2021年，煤炭消费占比达到56%，立足以煤为主体的能源体系仍是我国基本国情。碳中和是指国家、企业、活动等直接或间接产生的温室气体排放量不会导致全球温室气体排放量净增加。考虑到中国国情，中国政府提出到2060年实现碳中和目标，并积极参与全球气候治理。我国幅员辽阔、区域发展差异较大，建立科学合理的碳中和能力评价体系，对于地方政府了解自身绿色转型发展定位，明晰碳中和能力建设路径具有重要意义。

随着碳中和概念的引入，碳中和能力领域的研究逐渐受到关注。碳中和能力是指一个地区或主体实现碳中和目标的能力。Niu等构建了包括6个层次20个指标的评价指标体系，对中国各省的碳中和能力进行评价。Li等根据扎根理论构建了四个维度的碳能力定量研究模型，评估中国江苏省居民的碳能力。李铜山和王艳蕊构建了农业系统碳中和能力评价指标体系，运用熵权TOPSIS法对我国各省农业碳中和能力进行研究分析，并提出增强区域农业碳中和能力的建议。除了评价指标体系的逐步完善，更有效的评价模型也成为研究热点。Cao 和Bian提出了一种DPSIR-Improved物元可拓云模型，可以评价政府生态环境绩效。Huang等开发了一个综合碳评估模型，涉及城市演变和可再生能源渗透等因素对碳排放和碳补偿的影响，可用于检查城市区域的生命周期碳特征。

尽管现有研究在指标体系和评价模型的构建方面进行了许多有益探讨，但考虑到碳中和能力评估的复杂性，仍存在一定的局限。从指标体系角度看，现有研究指标之间逻辑关系不密切或缺乏必要的解释性。经济发展需要大量能源，然而过多的能源消耗会给环境造成负担。同时，环境也会对经济产生影响。能源、经济、环境三个子系统相互影响，其协调程度对一个地区的可持续发展起着重要作用。因此，在构建指标体系时综合考虑能源、经济和环境之间的相互关系会更加合理。从评价模型角度看，常用的建模方法是利用TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）决策方法根据指标体系进行排序，常用的TOPSIS使用欧几里得距离计算评价对象与正理想解和负理想解的相对距离，但是不考虑评价对象与理想解的趋势特征，即忽略了与正负理想解间的几何相似性，不能有效反映真实情况，限制了TOPSIS的适用性。

综上，为了帮助省级政府评估地方碳中和能力并填补以上两个研究空白，本文开展了三方面研究工作。首先，鉴于经济增长、能源使用和环境污染之间的密切关系，提出了基于能源-经济-环境（3E）体系的中国省域碳中和能力评价指标体系，动态反映减少碳排放过程中能源、经济和环境的平衡关系。其次，提出了一种改进的TOPSIS方法，可以提高TOPSIS的适用性。最后，基于真实数据，采用改进的TOPSIS方法对中国30个省份的碳中和能力进行分析并提出建议，验证所提方法的有效性，为地方政府提升碳中和能力提供理论参考。

摘要：

中国政府已向世界宣布2060年前实现碳中和目标。为科学评估省域碳中和能力，本文基于能源-经济-环境（3E）体系提出了中国省域碳中和能力评价指标体系，并提出了改进的TOPSIS方法，通过对我国30个省份碳中和能力的分析评价，验证所提方法的有效性，为地方政府实现碳中和提供有益参考。结果表明，改进的TOPSIS方法可以有效评价一个地区的碳中和能力；经济对碳中和能力的影响强于能源和环境；根据碳中和能力强弱可分为优势突出省份、相对均衡省份和部分落后省份，其中优势突出省份以经济发达省份为主，部分落后省份以传统资源型省份为主，各类型省份具有不同的碳中和能力提升路径。

1.指标体系构建

近年来，与能源、经济和环境相关的评估问题得到了广泛关注。3E体系是一个综合发展指标体系，主要研究社会发展系统中能源、经济、环境三个子系统的综合平衡和协调发展，以及子系统之间的相互作用。

经济是大量相互关联的生产、消费和交换活动，是确定稀缺资源的分配方式，其增长需要能源供应并影响环境。经济与环境协调发展可以合理利用资源、保护生态环境，而不当的经济发展会导致资源浪费和环境破坏；能源是经济发展的物质基础，一方面经济增长依赖于能源供给，另一方面经济增长是能源大规模开发利用的最基本动力。同时，能源取之于环境，但化石燃料的能量转化过程会排放大量温室气体并威胁环境；环境是能源的载体、经济发展的基础，以绿水青山为前提才能实现可持续发展。

通过以上分析可知，经济增长是能源开发利用的最基本动力，能源供给是经济发展的物质基础，环境是经济和能源的基础和载体，同时受到经济和能源活动的影响。基于上述理解，本文在查阅文献、专家知识和经验的基础上进行影响因素筛选，根据系统性、科学性、全面性、可行性原则，从全面发展碳中和能力的视角出发，同时考虑到指标基础数据的可得性、易量化性及对碳中和能力建设的正负效应性，建立了中国省域碳中和能力评价指标体系，包括经济、能源和环境3个一级指标，以及16个二级指标，可以动态反映减少碳排放过程中能源、经济和环境的平衡关系。指标体系如表1所示，其中X1-X16为二级指标序号，各二级指标所示意义及主要公式如下。

在经济指标中，地区要平衡经济增长的速度和质量，积极推动产业结构调整，增加清洁能源投资，鼓励技术创新，实现经济增长和绿色转型的双重目标。因此，选取的经济指标包括：反映经济发展和人民生活水平的‘人均地区生产总值’；反映城镇化进程的‘城镇化率’；反映经济结构的‘第三产业占比’；反映清洁电源发展水平的‘清洁电源投资占比’，计算方式如式（1）；反映科技投入情况的‘规模以上工业企业研发投入占GDP比重’。

 

在能源指标中，地区要平衡能源安全和低碳发展，通过节能降耗，提升清洁能源供给比例，改善终端能源消费结构等方式，推动能源系统低碳转型平稳过渡、增强能源系统的安全性和韧性。因此，选取的能源指标包括：反映能源消费水平和节能降耗状况的‘单位GDP能耗’；反映能源供给清洁化程度的‘清洁能源发电占比’；反映终端能源消费电气化水平的‘电力在终端能源消费中的占比’；反映地区能源安全保障能力的‘能源电力富裕度’，计算方式如式（2）；反映风光资源开发潜力的‘100米高度层平均风功率密度’和‘水平面总辐照量’。

 

在环境指标中，地区不仅要降低经济和能源活动对环境的不利影响，同时要提高环境的承载能力，引领绿色发展。因此，选取的环境指标包括：反映经济发展与节能降碳关系的‘单位GDP碳排放’；反映森林碳汇水平的‘森林覆盖率’；反映经济增长与碳排放动态关系的‘碳排放弹性系数’，计算方式如式（3）；反映城市碳汇水平的‘建成区绿化覆盖率’；反映生产活动废弃物对环境影响的‘一般工业固体废物产生量’。

 

2.综合评价模型构建

熵权法通过计算指标的信息熵，利用指标的差异程度来衡量已知数据中包含的有效信息和指标权重。熵权是在制定决策或评价方案时，在给定评价对象和评价指标的条件下，表示竞争中各指标的相对重要性系数。

 

2.改进的TOPSIS法

TOPSIS是一种用于解决多属性决策问题的分析方法，其基础是将各个指标计算结果中的最大值作为该指标的正理想解、最小值作为负理想解，通过计算评价对象与正、负理想解之间的距离得出所有备选方案优劣性排序。然而，传统的TOPSIS方法使用欧几里得距离计算评价对象与正理想解和负理想解的相对距离，而没有考虑评价对象与理想解的趋势特征，即忽略了与正负理想解间的几何相似性。由于代数距离（欧几里得距离）不能有效反映真实情况，限制了TOPSIS的适用性。为了解决这个问题，本文构建了空间特征向量，通过计算余弦相似度衡量向量之间的空间相关程度。通过结合欧几里得距离和余弦相似度，将评价对象与理想解的代数距离转换为几何相似度。

 

 

3.实证分析

（1）.研究区域与数据来源

本文以中国30个省份（西藏、香港、澳门和台湾除外）作为研究对象，根据中国省域碳中和能力评价指标体系选用2020年各省真实数据，基于综合评价模型对各省碳中和能力进行评价。原始数据来自中国统计年鉴、中国能源统计年鉴、电力工业统计资料汇编和中国排放账户和数据集(CEADs)等，部分缺失数据采用线性插值法根据过往3年数据计算获得。

（2）.结果与分析

A.评估结果。

根据熵权法计算客观权重，结果如表2所示。从一级指标来看，经济、能源和环境的权重分别为0.4321、0.2927和0.2752，经济对碳中和能力的影响最为重要。从二级指标来看，清洁电源投资占比（X4）、第三产业占比（X3）和单位GDP碳排放（X12）为权重最高的三个指标，体现了地区清洁能源发展状况、产业结构和低碳经济发展水平对碳中和能力的重要影响；经济、能源和环境对应的权重最高的二级指标分别是清洁电源投资占比（X4）、单位GDP能耗（X6）和单位GDP碳排放（X12），体现改善能源供给结构，以更低的能耗强度和碳排放水平支撑经济高质量发展的碳中和方向。

 

根据熵权法和改进的TOPSIS，评估各省的碳中和能力。首先，构建了加权归一化决策矩阵，将不同方向的指标同质化。受到疫情影响，2020年湖北省及天津市GDP增速出现负增长，而碳排放增长率仍维持正增长，这一情况导致碳排放弹性系数（X14）呈现异常负向情况。经咨询专家意见，对两省碳排放系数进行极大值处理，并通过赋负方式将该负向指标转为正向指标。然后，确定正理想解和负理想解，考虑几何相似性，根据组合距离计算了评价对象到正负理想点的距离，使计算结果更符合实际情况。最后，根据贴近度对全部30个省份的碳中和能力进行了排名。结果如表3所示。

 

B.结果分析。

本文从碳中和能力排名和模型效果两个方面对评价结果进行分析并给出提升碳中和能力的实现路径。

根据贴近度情况（图1），可以将30个省份大致分为三类，即优势突出省份（大于0.33）、相对均衡省份（介于0.33及0.29之间）和部分落后省份（小于0.29），其中优势突出省份以经济发达省份为主，部分落后省份以传统资源型省份为主。首先，北京的碳中和能力远高于其他省份，这与北京强大的综合实力密不可分。总体来看，北京、上海、天津、湖北和广东等经济发达省份产业结构合理、清洁能源投资潜力大、科研投入比例高，较其他省份具有更强实现碳中和的能力。青海省虽属资源型省份，但独特的能源供需结构使其排位靠前。在能源供给侧，由于地形地貌特点，使其具有丰富的水利及风光资源，同时政府注重清洁能源开发利用，清洁电源投资占比（X4）为25.42%，清洁能源发电占比（X7）高达89.02%，能源电力富裕度（X9）为27.76%，能源供给结构有效统筹了低碳清洁与安全高效；在能源消费侧，电力在终端能源消费中的占比（X8）达到21.97%，终端用能电气化水平较高。优势突出省份应继续加强优势能力建设，大力发展低碳产业，改善能源消费结构，增加环境保护投入，力争提前实现碳达峰、碳中和。

 

其次，重庆、海南、福建、湖南等省在经济增长、能源资源和环境承载力方面相对平衡。这类省份注重经济增长，但城镇化率（X2）、第三产业占比（X3）等经济指标较发达省份仍处于偏低水平，且多位于地势平坦地带，清洁能源资源有限，能源供需结构多以化石能源为主体，经济发展仍伴随着较高的碳排放。相对均衡省份应以碳中和能力建设为目标引领产业结构、生产方式、用能方式的绿色转型，提高能源利用效率，推动经济低碳循环发展。

最后，陕西、新疆、山西和宁夏等依托地区矿产资源发展的传统资源型省份碳中和能力相对较弱。立足以煤为主体的能源结构是中国的基本国情，而传统资源型省份是煤炭开发和利用的核心地区，采矿业、制造业、电力、热力供给业等在产业结构中占比较高，使得单位GDP能耗（X6）及单位GDP碳排放（X12）普遍高于其他省份。部分落后省份应坚持先立后破，在保障能源安全的前提下推动绿色转型平稳过渡，抓好煤炭清洁高效利用，增大新能源占比，推动煤炭和新能源耦合发展。同时提升生态碳汇能力，实现二氧化碳排放与吸收平衡。

为验证省份分类的科学性，选取2019年作为对比年计算各省碳中和能力排名。首先，北京与上海较其他省份仍具有明显优势排在前列，青海省凭借独特的能源结构仍排在第五位，同时由于未受到疫情影响，广东、浙江、江苏等省份排名更为靠前，验证了经济发达省份在碳中和能力上的突出优势；其次，湖南、江西、广西、山东等相对均衡省份排名居中，呈现数量集中、省间贴近度差异小的特点；最后，新疆、陕西、宁夏、山西等传统资源型省份仍然排名靠后。总体来看，各省份碳中和能力排名会随当年发展情况动态变化，但整体分布呈现优势突出、相对均衡和部分落后三类，其中相对均衡省份数量多于其他两类省份。

为了验证改进TOPSIS的有效性，本文将改进TOPSIS与传统的TOPSIS和协调TOPSIS的评价结果进行比较。所有方法均采用相同的加权方法，不同之处在于理想解的计算。协调TOPSIS是通过结合协调发展理论和空间解析几何来改进传统TOPSIS。比较结果如表4所示，各方法的评价结果存在一定差异。首先，改进的TOPSIS与其他方法的一个显着区别是北京排名第一。观察原始数据，发现北京有10个指标优于青海。此外，由于北京的区域面积远小于青海，能源供给多来自外部省份，在清洁电源投资占比（X4）、清洁能源发电占比（X7）、能源电力富裕度（X9）和地区风光资源（X10和X11）等指标低于青海是合理的。北京经济技术实力雄厚，在加快清洁能源利用和发展绿色经济方面潜力巨大，目前北京已提出要力争在2025年前实现碳达峰，而青海的碳达峰目标仍设定为2030年前实现，也验证了北京较青海更具有实现碳中和的能力。考虑到经济水平、能源结构和生态环境，北京的排名高于青海是合理的，这证明改进的TOPSIS方法更为有效。其次，三种方法普遍将经济发达省份排名更靠前，强大的经济实力对于改善环境、优化能源供给和消费结构具有积极作用，这是一个合理的排序规则，而改进的TOPSIS与其他方法相比更突出了这一规则。最后，由于改进TOPSIS在计算距离时考虑了几何相似性，减少了不同省份资源禀赋造成的指标异质性，更综合地考虑了经济、能源和环境之间的动态关系。因此，改进TOPSIS的第一名省份与最后一名省份的差为0.1453，小于传统TOPSIS的0.3986和协调TOPSIS的0.2999，更能反映真实情况。

 

此外，为了更系统地验证改进TOPSIS方法的适用性，本文通过使用背景，如何收集数据以及对比措施来解释该方法的适用性。首先，改进的TOPSIS方法是一个多属性决策方法，适用于在多属性情况下选取最优备选方案的决策问题，因此该方法不仅适用于省域尺度，也适用于国家、经济圈、城市等多尺度的碳中和能力评价。其次，使用者可根据评价问题及尺度建立合适的指标体系并收集相关数据，输入数据可以从统计年鉴、年度报告或其他数据资源中轻松获得。最后，在实际案例中使用该方法并与其他方法进行比较来衡量可行性，结果表明改进的TOPSIS方法易于应用，评价结果更为合理。

4.结论与建议

本文提出了中国省域碳中和能力评价指标体系，可以动态反映碳减排、碳中和过程中能源、经济和环境的平衡关系。其次，提出了一种改进的TOPSIS方法，通过增加计算过程中的几何相似度特征提高了TOPSIS的适用性。最后，对中国30个省份的碳中和能力进行评价分析并提出实现路径建议，验证了所提方法的有效性。

研究结论如下：

1）中国省域碳中和能力评价指标体系和改进的TOPSIS方法可以有效评价一个地区的碳中和能力，有助于政府了解自身绿色转型发展定位，制定合理的碳中和战略。

2）经济对碳中和能力的影响强于能源和环境。清洁能源发展状况、产业结构和低碳经济发展水平对碳中和能力有重要影响。改善能源供给结构，以更低的能耗和碳排放水平支撑经济高质量发展将是提升碳中和能力的方向。

3）根据碳中和能力评价结果，可将中国30个省份划分为优势突出省份、相对均衡省份和部分落后省份，其中优势突出省份以经济发达省份为主，部分落后省份以传统资源型省份为主，各类型省份应根据自身特点制定合理的碳中和能力提升路线。

根据上述研究结论，结合我国30个省份碳中和能力分析结果，提出以下建议：

1）政府在实现碳中和的过程中应动态、综合地考虑经济、能源和环境的相互关系。实现碳中和应建立在保持经济增长、能源供应稳定和环境持续改善的基础上，坚持先立后破，避免运动式减碳。应增强零碳、负碳技术研发投入，加快推进能源供给低碳化、终端用能电气化发展，提升生态碳汇能力，协同推进碳中和能力建设。

2）不同类型省份应根据自身情况制定相应的碳中和能力提升战略。例如，传统资源型省份通常是能源输出省份，需要合理平衡能源供应和低碳发展的关系，重点在能源供给端加大对CCUS等节能减碳技术的投入，加快化石能源清洁利用，充分利用丰富的可再生能源资源等。但对于经济发达省份，则应在消费端提高能源利用效率，优化能源消费结构，提高终端能源电气化水平等方面增加投入。

3）政府要制定合理的碳中和能力评价体系，定期进行评价。虽然本文建立的指标体系可以有效反映各省的碳中和能力，但区域越小差异越大，且指标状况会随时间动态变化。因此，不同地区政府应根据本地区情况制定合理的评价指标体系，并定期进行评估，确定本地区实现碳中和过程中的障碍，动态调整实现碳中和的发展路径。