作者简介：林秀群(1969-)，女，副教授，主要从事可持续发展和营销管理研究。

摘要：通过建立包括陆地、湿地和海洋的碳承载力、碳超载率的计算模型，采用供需平衡法建立了区域碳锁定时间和趋势的判定模型。以有着“植物王国”和“基因宝库”之称以及水电资源相对丰富的云南省为例，对该省的碳锁定时间、趋势进行了实证研究。实证分析结果显示，云南省自2002年后开始出现了碳锁定现象且趋势越来越严重，若不进行强有力的外界干扰，这种趋势将一直延续下去。结合即使“十一·五”低碳目标的完成也没能减轻云南省碳锁定加剧的趋势，提出把减轻碳超载、控制能源消费总量、提升碳承载力纳入低碳经济发展的目标管理。

关键词：碳锁定时间；碳锁定趋势；碳承载力；碳超载量；碳超载率；判定模型

中图分类号：F205文献标志码：A文章编号：1671-1254(2014)03-0073-07

A Study on Determination of Carbon Lock-in

—Taking Yunnan Province as an Example

LIN Xiuqun

(School of Management and Economics, Kunming University of Science & Technology,

Kunming 650093, Yunnan, China)

Abstract:In this paper, the criteria models on carbon lock-in time and trend are proposed based on the carbon loading capacity model and the rate of carbon overload of land, marsh swamp everglade and ocean with the balance law of supply and demand. The empirical study has been done about Yunnan Province which is known as “The Kingdom of Vegetable” and “The Treasure Trove of Genes” and for its rich hydropower resources. The carbon lock-in phenomenon has appeared in Yunnan Province ever since 2002 and is more and more serious. Without interference, this trend would continue. During the National “Eleventh Five-year Plan” period, the accomplishment of “The Low Carbon Target” Yunnan provincial government has not yet reduced the carbon lock-in trend. The paper thereby suggests that controlling the carbon overload quality trend, energy consumption and improving the carbon loading capacity should be included in the target management of low-carbon economic development.

Keywords:carbon lock-in time; carbon lock-in trend; carbon loading capacity; carbon overload quality; rate of carbon overload; criteria model

炭锁定对低碳经济的发展具有重要影响。从一次电在能源生产和消费中的比例看，云南省明显高于全国平均水平（见表1），且“十一五”期间顺利完成了单位GDP能耗下降40%-45%的目标。具备低碳经济发展资源优势和有着“植物王国”和“基因宝库”之称的云南省是否出现了碳锁定？若出现了，是何时出现的？碳锁定趋势如何？这些问题对云南省的生态文明建设有举足轻重的意义。本文涉及的碳锁定、固碳能力、固碳量、碳承载力、碳排放量、碳超载量中的“碳”都是二氧化碳的简称。

表12005年至2011年云南省和全国一次电占能源生产和消费总量比值的比较

2005200620072008200920102011

云南

全国一次电占能源生产总量的比重（%）

2661224223702948285932053503

74757886879488

云南

全国一次电占能源消费总量的比重（%）

2111176217932379212223982772

6867687778868

一、研究现状综述

Unruh研究了碳锁定的概念和原因［1-2］。Unruh,Hermosilla(2006)预测了中国将长期出现碳锁定效应［3］；Yunfeng,Laike(2010)和Rasmus Karlsson（2012）分别研究了中国碳锁定的主要原因［4-5］，前者是火电业的疯狂扩张，后者是中央集权。国内学者关于碳锁定的研究主要集中在重点领域［6］和形成机理、碳解锁的战略构想［7-9］。有关云南省低碳经济发展研究多集中在碳解锁对策，如低碳产业的发展、能源结构的调整、森林建设等［10-11］。

碳锁定时间、趋势可归属为低碳经济目标管理研究。陈赟(2011)研究了低碳发展管理的重点，即碳排放削减比例目标的制定［12］；林秀群(2012)研究了不同目标执行路径对碳排放量的影响［13］；倪星等(2004)和黄栋等(2011)分别研究了政府绩效评估制度、绩效管理方式对低碳发展的影响［14-15］。中国未来研究会以世界88个国家为研究边界，采用减碳速度、减碳稳定性和低碳经济活力指标对88个国家2004年到2007年的低碳经济进行了评价，其中中国的减碳速度和稳定性分别排名59和53，低碳经济活力指标得分为512，综合排名为55位［16］。唐笑飞(2011)、阳玉香(2012)和江正平等(2012)采用层次分析法，以省域为研究尺度，构建了低碳经济评价指标体系(见表2)，研究结果均表明云南省处于相对高碳区，在全国的排名分别是21位［17］、20位［18］和19位［19］。

昆明理工大学学报(社会科学版)第14卷

第3期

林秀群：区域碳锁定的判定研究——以云南省为例

可见，碳锁定的研究主要集中在重点领域、形成机理和解锁对策方面；区域低碳经济目标管理多集中在目标制定、执行路径、政府绩效评估制度和综合评价。无论是目标管理还是形成机理，基本上都未涉及碳锁定的时间和趋势。为此，本文将对此进行理论和实证探讨。

表2低碳经济实证主要评价指标

作者指标

江正平低碳资源（清洁能源比重、森林覆盖率）

唐笑飞碳吸收能力（森林、草地覆盖率）

阳玉香自然环境（森林覆盖率、人均绿地和保护区面积）经济

发展

能源消费低碳技术废气排放

能源消费低碳产业碳排放

低碳能耗低碳技术社会支撑

二、碳锁定判定模型的构建

（一）碳承载力的概念和测算模型

虽然马尔萨斯的人口理论和比利时数学家Verhulst、美国学者Pearl等分别提出的Logistic方程都为承载力理论的起源奠定了坚实的基础，但真正促使其概念提出的是19世纪末至20世纪初美国西部牧区载畜量管理的研究［20］。其中，承载力被定义为“在一个有限的放牧区域和时间内不对牧场资源产生危害时的最大牲畜数量”。1972年罗马俱乐部发表的《增长的极限》，快速地推动了承载力的应用，衍生出了土地、水资源、环境及生态系统等的承载力概念。关于承载力的量化研究方法主要有生态足迹法和供需平衡法两种。二者都被用来评价某个区域可持续发展水平，都要以净生态系统生产力(NEP)即碳吸收能力的研究为基础。但是，前者根据区域废弃物的量计算所需森林的面积，后者计算现有生态环境能容纳多少废弃物。我国学者顾晓薇(2012)采用生态足迹法计算了沈阳市林地和主要农作物的碳承载力［21］。肖玲等(2013)把碳承载力定义为某一区域森林、草地和农作物光合作用固定CO2的量，用森林、灌木林、草地和主要农作物的碳承载力之和表示区域碳承载力［22］。可见，国内碳承载力的测算主要集中在陆地的森林、农作物等，较少涉及湿地、海洋。包含了沼泽、湖泊、河流的湿地种类繁多，目前，还没有一家机构对全球不同湿地的碳循环进行系统研究。李海涛等(2003)和刘春英等(2012)综述了国内外湿地碳循环研究的进展，指出我国湿地碳循环的研究主要集中在碳循环的影响因素方面［23-24］；刘子刚等(2002)研究了湿地生态系统碳储存功能及价值［25］；段晓男等研究了我国主要湖泊和沼泽地的年均碳吸收能力［26］。海洋碳循环有明显的纬度特征［27-28］（见表3）。虽然他们一致认为海洋是CO2的汇区，但是在关于海洋的吸收能力上还未达成统一认识。

表3不同纬度区域海洋的碳吸收能力

区域碳循环特征

赤道海域(10°N-10°S)碳源区，年均释放二氧化碳约为10Gt

北大西洋和南大洋（53°S以南到南极附近海域）碳汇区，年均吸收二氧化碳约为12Gt

40°N以北的北大西洋和挪威格陵兰海域碳汇区，年均吸收二氧化碳约为04Gt

北太平洋冬季为强汇，夏季为弱源，整体为净汇区

目前，关于环境承载力的定义有三种角度［29］（见表4）。容量强调最大值，而阈值或限值强调的是下限值或上限值，而能力更多强调了人在改变环境以更好地吸纳废弃物过程中的能动作用。本文将碳承载力(bearing capacity of CO2)定义为“在某一时期，某地区的陆地、湿地和海洋三大类生态系统所能承受人类社会经济活动所排放的二氧化碳的质量最大容量”，用B表示。B是陆地、湿地、海洋生态子系统的碳承载力的和；A1i表示陆地植被如森林、草地、灌木林、耕地等的年均碳吸收能力；A2j表示湖泊、河流和沼泽的年均碳吸收能力；A3k表示不同纬度的海洋年均碳吸收能力。S1i、S2j、S3k分别表示不同植被陆地、不同湿地、不同纬度海洋的面积。区域碳承载力的计算模型见式（1）。

B=∑mi=1A1iS1i+∑nj=1A2jS2j+∑pk=1A3kS3k（1）

表4环境承载力三种不同角度的定义

角度含义典型定义

容量某区域环境能容纳某种或几种废弃物的质量在一定生活水平和环境质量要求下，在不超出生态系统弹性限度条件下能承纳的社会经济系统排放的污染物的最大质量

阈（限）值某区域环境吸收废弃物的界限或范围在维持环境系统功能与结构不发生变化的前提下，某一区域环境所能承受的人类经济活动规模、强度和速度上的限值

能力主体完成活动的本领或条件在一定的时期和一定区域范围内，区域环境系统结构、功能基本不变时所能承受的人类各种社会经济活动的能力

（二） 区域碳排放测算的理论基础

1994年IPCC完成的《国家温室气体清单指南》中采集了常见的碳排放活动及其系数的数据，二者的乘积就是某一活动的碳排放量［30］。该指南为碳排放的测算提供了理论指导，区域化石能源燃烧的碳排放量就是各种化石能源消耗量和相应的碳排放系数的乘积之和。也可采用简约方法，即把化石能源的消耗量折算为标煤质量，碳排放系数采用标煤。碳排放量集中在化石能源燃烧活动和水泥、石灰等工业生产活动。世行报告和《中华人民共和国气候变化初始国家信息通报》中的数据显示化石能源燃烧的碳排放量约占到70%以上［31-32］；孙建卫等（2010）研究指出中国化石能源燃烧的碳排放量占总碳排放量的75%左右［33］。本文采用孙建卫等的研究成果，即区域碳排放量(discharge amount of CO2，用D表示)为化石能源燃烧的4/3倍，化石能源消费量就是去除一次电的能源消费量。国家发改委能源研究所、日本能源经济研究所和美国能源部能源信息署推荐的标煤的碳排放系数分别是2457t/tce、2493t/tce和2530t/tce。本文取f=2493t/tce，计算见式（2）。其中，E、E1分别为某一时间某区域内能源消费总量、一次电消费量，单位为万吨标煤。

D=3324（E-E1）（2）

（三）碳锁定时间和趋势判定模型的构建

区域的碳超载量(overload capacity of CO2，用OL表示)就是D与B的差。若OL大于0，则表示该区域存在碳超载；若OL等于0，则表示区域处于碳平衡的临界状态；若OL小于0，则表示区域内生态环境良好，区域碳排放量全部被生态系统吸收。本文用ζ表示碳超载率，即碳超载量与碳承载力的比值。若某区域持续出现碳超载现象，且ζ递增趋势明显，则表明该区域碳锁定趋势越来越严重（见图1）。可见，碳锁定就是某一时间某一区域出现碳超载，且ζ未表现出明显递减趋势的状态。

三、云南省碳锁定的判定和分析

（一）云南省碳锁定时间和趋势的判定

内陆地区的云南省碳承载力仅涉及陆地和湿地。《云南省统计年鉴》将土地资源分为农用地、建筑用地和未利用地。农用地又分为耕地、林地（森林、灌木林、疏林地、苗圃）、牧草地和水面；建筑用地指居民和工矿用地、交通和水利设施用地以及城市绿化用地；未利用地指滩涂、荒漠、戈壁、冰川等。本文把森林、灌木林和疏林地、常用耕地、牧草地的碳承载力之和近似地视为陆地碳承载力，因统计数据不全忽略了城市绿化和苗圃的碳承载力。虽然河流和湖泊早在统计范围之内，但是《云南统计年鉴2008》才开始统计沼泽的数据。湖泊中滇池和程海的碳承载力最强，热带河流属于碳源地，其它属于碳汇地。本文将滇池和程海以外的湖泊和河流的碳吸收能力取为相同值；沼泽以草甸和湖滨为主［35］，本文将其视为草甸沼泽，其年均碳吸收能力和牧草地的视为相同；水电站是碳源地，水库的表面会释放CO2和CH4，而水库地的泥炭地又通常会吸收CO2，释放CH4。因篇幅有限本文未考虑水电站和水库的碳承载力。不同植被类型的陆地和不同性质湿地的年均碳吸收能力见表5。通过利用excel 2007软件，根据式（1）和（2）计算了云南省1990年-2010年碳承载力、碳排放量、碳超载量（结果见表6）。虽然1997年和1998年出现了碳超载现象，但由于1999年-2001年生态系统的碳承载力提升较快，并未出现碳锁定现象；而自2002年开始，云南省开始出现碳锁定，且碳锁定趋势越来越严重。

表5不同类别陆地和湿地的碳吸收能力

陆地碳吸收能力①

t/(hm2·a)湿地碳吸收能力②

t/(km2·a)

森林38096滇池12991

牧草、荒山草坡地09482程海12760

常用耕地23789*其它湖泊，河流20**

疏林地和灌木林23789* 沼泽9482

注：①来源于文献［34］，其中*=(3.8092+0.9482)/2；②来源于文献［26］，其中**的值是根据云南大多数湖泊的碳吸收能力在11-22 t/(km2·a)。

表6云南省1990-2010年碳承载力、碳排放量、碳超载量的值（单位：万吨）

yearDBOLyearDBOL S（%）

1990530698 847108 -316410 2000860159 982788 -122629

1991510627 847108 -336480 2001962856 982788 -19931

1992536927 847084 -310157 20021047788 981408 66380 676

1993560582 847013 -286430 20031153605 981408 172197 1755

1994578208 847060 -268852 20041382622 981408 401214 4088

1995660045 847393 -187349 20051579668 1070234 509434 4760

1996692575 847831 -155256 20061812918 1068874 744044 6961

1997904996 848654 56342 20071945786 1068796 876990 8205

1998890100 848923 41177 20081902656 1092467 810189 7416

1999844610 985557 -140948 20092103313 1198441 904872 7550

20102191880 1198943 992937 8282

注：数据来源于1991-2011年《云南省统计年鉴》。其中，1990-2006年的疏林地的面积是笔者根据2007-2010年的数据推测而来，都取为660万公顷；1990-2007年的沼泽面积是笔者根据2008-2010年的数据推测而来，都取为90平方千米。

（二）云南省碳锁定趋势日益加剧的原因分析

通过碳排放量的AR(autocorrelation model)模型来分析云南省碳排放量的快速增长趋势。采用Eviews 60软件，对1978年至2011年的lnDt序列通过自相关图中AC函数的φk和PAC函数的偏自相关系数vi的变化检验其相关性。取滞后期为12，PAC函数的偏自相关系数v1=0920， v2=－0052，即第一期后出现突然衰减现象；而AC函数的φ1=0920，φ2=0839，…，φ11=0088，φ12=0032，呈现逐渐衰减趋势，说明适合建立一阶自相关模型，见式（3）。下面对其进行检验：

lnGct=10145lnGct-1-00650（3）

T=502737,R2=0987883，S.E.=0076991,F=2527448

（1）经济意义检验：lnDt序列的回归系数估计值=10145＞0，其实质是lnDt和lnD(t-1)的相关系数，表明自1978年以来lnDt序列呈现正增长趋势，这与表6十分吻合。

（2）回归方程的标准误差评价：SE=0076991，说明lnDt的估计值与观测值之间的平均误差为0076991，表7是Dt 2009年至2011年实际值与误差值的误差（均在5%范围内）。

（3）拟合优度检验：R2=0987883，说明用该模型解释lnDt递增趋势的解释能力为9878%。

（4）总体显著性检验和回归系数的显著性检验：t（）=502737＞t0025（32）=203，说明在5%的显著性水平上，本期碳排放量对下期碳排放量的总体影响和个体影响都是显著的。

表72009-2011年Dt的实际值、预测值和误差计算

时间实际值（万吨）预测值（万吨）误差（%）

20092244209 2196593-212

20102338709 2431782398

20112445680 2535696368

模型（3）通过了经济学意义、统计准则、计量经济学的序列相关性和预测检验，表明云南省碳排放量具有较快速的正增长趋势。原因之一是工业结构锁定，在高耗能行业为主的初始选择上，且不断加强。2000年云南省六大高耗能行业能源消费量的总和占全省能源消耗总量的比值是5421%，2010年该比值上升为6407%。按照能耗水平从高到低排列（单位：吨标准煤/万元），分别是非金属矿物制品业、化学工业、金属冶炼及压延加工工业、煤炭和洗选业、有色金属矿采选业、电热力的生产和供应业（2010年能耗水平分别约是1983、992、511、457、408、223），2010年能源消费量分别比2000年递增了234倍、093倍、335倍、106倍、447倍和18倍，而高耗能行业的GDP仅占工业GDP的50%左右。原因之二是能源生产锁定在化石能源为主的结构中。1990-2010年，云南省化石能源生产占能源生产总量的比值在80%-64%之间波动，说明云南省能源生产结构并未得到明显的改善。碳排放量的迅速递增和碳承载力的阶段性缓慢递增共同导致了云南省碳锁定现象的加强和趋势的加剧。高耗能工业和煤炭为主的能源生产的发展路径依赖性表明：如果政府不出台强有力的政策、制度来改变现有的工业结构和能源生产结构，碳锁定趋势将更加严重。

四、结论和建议

（一）基本结论

云南省2010年单位GDP下降43%的目标完成和低碳经济发展水平位列全国20名左右的成绩，都未阻止拥有一次电优势的云南省碳锁定的脚步。自2002年开始，云南省便出现了碳锁定现象，且越来越严重。它是由碳承载力的阶段性缓慢递增和碳排放量的快速递增共同造成的，而后者是因为高耗能行业为主的工业结构和煤炭为主的能源生产结构而引起的。若把生态文明建设分为减轻碳超载、实现碳平衡、实现碳解锁三个阶段，则云南省政府本世纪内生态文明建设的首要任务就是要减轻碳超载，力争实现碳平衡。

（二）政策建议

1把碳超载率纳入到政府生态文明建设的目标考核中。2010年云南省的碳超载率为8282%，建议政府把2015年的碳超载率控制在85%以内，其后每年降低1%，力争到本世纪末实现碳平衡。

2打破高耗能行业锁定的工业结构，控制能源消费量。2010-2012年云南省能源消费量分别是867417、954028和1043368万吨标煤，2011年和2012年比上一年分别增长998%和936%。2013-2015年年均能源消费量应控制在11000万吨标煤才能实现“十二·五”末的能源消费目标。根据能源消耗总量目标，倒逼高耗能行业锁定的工业结构的解锁。2010年、2011年六大高耗能行业的能耗及占云南省能耗总量的比值分别是566244和611281（单位：万吨标煤）、6528%和6451%。建议将2015年高耗能工业的能源消耗量的目标值设置为6000万吨，再细分到各子行业。通过能源消耗约束目标限制各子行业的发展规模，促进企业发展循环经济，充分利用余热、余压，降低各企业的能源消耗量。

3改变能源生产结构和消费结构。能源消费量的迅速增加，导致了能源生产结构和消费结构难以有大的改变，而能源消费量主要是由GDP目标值和产业结构共同决定的。若不改变高耗能行业为主的工业结构增长路径，难以控制能源消费量的快速递增趋势。在控制能源消费总量的基础上，力争到2020年一次电的生产比例达到60%左右。

4制定提升碳承载力的阶段目标。碳承载力主要取决于森林面积。云南省现有荒山草坡地、疏林地和灌木林共计约1220公顷。建议每五年实现荒山草坡地、灌木林和疏林地的10%的植树造林目标，力争到2050年达到森林面积约2700万公顷。若其它条件不变，云南省的碳承载力将达到12800万吨左右。

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收稿日期：2014-01-15

基金项目：江苏省“六大人才高峰” 项目“江苏省独立学院发展战略转型研究”（2009021）