关键词：碳排放核算，能源消费碳排放，城市温室气体排放清单，活动水平数据

　　一　引言

　　政府间气候变化专门委员会（IPCC）于2013年9月发布了第五次评估的首份报告，该报告以更加科学、严谨的方式证实了人类活动“极其可能”是20世纪中期以来全球气候变暖的主要原因（可能性达95%以上）^[1]。而城市是人类活动最主要的场所，据统计，城市排放的温室气体占全球人为温室气体排放的67%－80%^[2－4]。因此，以城市为主要空间载体进行减排、建设低碳城市，是人类应对气候变化的必然选择^[5－6]。

　　低碳城市建设的一项基础性工作是核算城市的碳排放量、编制城市温室气体的排放清单^[7－8]。精确地核算碳排放量有助于城市摸清碳排放家底、识别关键排放源，从而为设计低碳发展路线图提供参考，进而提高城市减排的效率。碳排放核算是一项涉及城市经济社会各个方面、各大部门的系统工程，一般从能源活动、工业生产过程、农业、土地利用变化和林业及废弃物处理五大领域进行。在这五大领域中，因城市能源消费活动而产生的温室气体最多，核算方法也最为复杂。

　　能源消费碳排放核算一般遵循“活动水平数据乘以排放因子”的计算公式，尽管在《2006年IPCC国家温室气体清单指南》（下称“IPCC指南”）和《中国省级温室气体清单编制指南》（下称“省级指南”）中，都对能源消费活动水平数据的选择范围有一定说明，但由于目前国内统计体系的不完善、不匹配，在城市层面获取高质量数据的难度较大，因此城市碳排放核算人员或清单编制者在“活动水平数据”和“排放因子”具体值域的选取上往往有着较大的自主性。这种过大的“自由裁量权”可能导致即使对于相同城市同一年度的碳排放，不同核算者核算的结果也会存在明显差异。在一些城市能源消费碳排放核算的研究中，这种现象较为普遍，有学者曾对此进行了相关分析^[9]。

　　碳排放量这一基础数据核算口径的混乱和不一致，自然会影响到其衍生出的其他碳排放指标（如碳强度、人均碳排放量）的测度，这使得城市无法了解其真实的碳排放水平，更难以进行城际之间碳排放各种指标的比较、准确判断自身所处的区域碳排放格局，也不利于国家向城市一级分配碳排放责任、建立权责明确的碳排放治理体系以及完善基于生态文明理念的官员政绩考核体系。因此，提高城市能源消费碳排放核算的精确性、可比性至关重要。

　　有鉴于此，本文在简要介绍排放因子的选取后，主要基于城市层面可获得的活动水平数据情况进行分类，论述能源消费碳排放的不同核算方法，针对当前活动水平数据选取的不合理之处，提出一种基于能源平衡表中“消费量合计”数据的修正方法，并以河南省济源市为案例对各方法进行比较分析。本文的目的旨在理清基于不同活动水平数据分类的城市能源消费碳排放核算方法体系，分析各种方法对结果的影响及原因，提高活动水平数据选取的一致性及核算结果的精确性。

　　另外，需要说明的是：第一，能源消费活动碳排放可细分为化石燃料燃烧活动排放、生物质燃料燃烧活动排放，以及煤矿和矿后活动、石油和天然气系统产生的逃逸排放，本文仅集中探讨在“排放因子”和“活动水平数据”选取方面较为混乱的化石燃料燃烧活动产生的二氧化碳排放及电力调入调出引发的排放；第二，如无特别说明，本文严格区分“碳排放量”和“二氧化碳排放量”，后者与前者的比值为44：12；第三，按照不同的分类标准，城市碳排放核算边界可分为“直接排放与间接排放”及“范围1排放、范围2排放和范围3排放”^①。

　　二　能源消费碳排放核算方法

　　1.基本方法

　　能源消费碳排放核算的基本框架“活动水平数据乘以排放因子”，用公式可表示如下：

　　C=∑_iQ_heat,i·EF_heat,i　（1）

　　其中，C指化石燃料燃烧消费的二氧化碳排放量，Q_heat,i为活动水平数据，指第i种燃料的消费量。尤其值得注意的是，此处的活动水平数据是用热量单位（焦耳）表示的；EF_heat,i指第i种燃料对应的排放因子。

　　2.对排放因子选取的考虑

　　（1）一般燃料品种的排放因子选取

　　IPCC指南按照排放因子的精确程度，将碳排放核算方法分为三个层次：层次1采用IPCC缺省排放因子；层次2采用特定国家或地区的排放因子；层次3采用具有当地特征的排放因子。对中国城市而言，目前采用层次3本地化排放因子的核算还较为少见，因为获取完整的城市本地化排放因子数据，需要进行大量的监测试验，成本相对偏高。另外，即使得到了具有当地城市特征的燃料排放因子，国家层面还缺少对这些本地化排放因子的认定与鉴定标准，其权威性难以被广泛认可，如果涉及到国家对城市碳排放指标的评估、考核问题，本地化排放因子的使用就更加需要慎重。相对而言，IPCC缺省排放因子可以从IPCC排放因子数据库获得，具有中国国家特征的排放因子能够根据省级指南里各种燃料的含碳量等信息推算得出，因此目前国内城市温室气体排放量的核算以这两种排放因子为主。

　　如上文所述，公式（1）中的活动水平数据是用热量单位表示的，排放因子对应的也是热量单位的排放因子。然而，一般在统计上更习惯于用“物理单位的活动水平数据”，因此有必要对核算框架进行一定转换，将其调整为“物理单位的活动水平数据乘以对应的排放因子”。

　　燃料热量单位与物理单位的转换媒介是发热值，可用下式表示：

　　Q_热量，i=Q_ph，i·NCV_i　（2）

　　公式（2）中，Q_ph，i为第i种燃料的消费量，用物理单位（t、m³等）表示，NCV_i是第i种燃料的平均低位发热量。

　　将公式（2）代入公式（1）并进行重新组合，可得式（3）：　　

　　EF_ph，i是对应物理单位活动水平数据的排放因子，单位一般为吨二氧化碳/吨或吨二氧化碳/立方米。

　　IPCC缺省排放因子和中国省级排放因子各自对应的EF_ph，i值有一定差别（表1）。之前一些核算使用IPCC缺省排放因子，实际上是在当时缺乏中国本地化排放因子情况下的一种临时性选择，可以预见，未来关于中国城市碳排放量的核算将更多使用精确度更高的本地化排放因子。　　

　　（2）电力、热力消费的排放因子选取

　　在各能源品种中，电力、热力消费极易引起重复计算，判定标准是看电力生产端是否已经进行了核算。电力、热力属于二次能源，城市消费量较大，对碳排放总量有着重要影响。鉴于这种特殊性，一般将电力、热力的调入调出部分产生的排放视为城市范围2的排放而纳入核算体系。

　　在我国的城市中，热力大都由城市内部热力厂供应，很少有热力与外部城市发生交换，因此电力调入调出是范围2排放的主要构成。调入调出的电力消费量数据能够通过能源平衡表等获得，影响这部分排放量的主要还是电力排放因子。鉴于适合于中国城市乃至省级区域的电力排放因子长期缺乏，早期不少研究使用了国家发改委公布的中国区域电网基准线排放因子，但这一因子主要是为开发CDM项目服务的，将其应用于碳排放核算并不科学，故一直备受诟病。近年来，一些研究机构开发了其他类型的排放因子或提供了排放因子的计算方法（表2）。　　

　　3.基于不同活动水平数据的核算方法

　　在活动水平数据方面，中国2006年颁布的能源统计报表制度要求省级行政机关编制“能源平衡表（实物量）”、“分行业能源消费量（实物量）”、“分行业能源终端消费量（实物量）”、“能源平衡表（标准量）”、“分行业能源终端消费量（标准量）”并定期上报，然而对国内许多城市而言，并不完全拥有以上完整的数据。所以在现实操作层面，活动水平数据的选取往往有一定的主观性。本文依据活动水平数据选取的差异，将能源消费碳排放核算方法分为五类，其中前四类方法的精确度逐级提高。

　　（1）方法1：标准煤数据法

　　核算公式为：

　　C₁=∑Q_st·EF_st·44/12　（4）

　　其中，C₁为按方法1核算的二氧化碳排放量，Q_st为城市能源消费标准量，EF_st为能源消费标准量的排放因子，代表一单位标准煤的碳排放量，该因子通过与单位标准煤能量比较接近的某种燃料计算，是一个经验估计值，并没有理论基础。EF_st的取值范围见表3。　　

　　标准煤数据在一般城市中都有统计。另外，中国各省级统计年鉴里也提供了所辖地级市的单位GDP能耗数据，通过简单转换即可获得各市能源消费标准量数据。这种方法虽然比较“粗糙”，但简便易行，应用范围较广，特别是在核算一个城市较长时间序列的排放，或者涉及到包含较多样本城市的面板数据时，该方法被使用次数最多。

　　（2）方法2：三种主要燃料品种的消费实物量数据法

　　方法2是在方法1的标准煤数据基础上，依据煤炭、石油、天然气三种燃料的碳转换系数进行核算，其公式为：

　　C₂=∑Q_ph，i·r_i·a_i·44/12　（5）

　　C₂为按方法2核算的能源消费二氧化碳排放量，Q_ph，i为第i类能源消费实物量，i在煤炭、石油、天然气三种一次能源中选择，r_i为第i类能源折标准煤系数，a_i为第i类能源相对单位标准煤的碳转换系数，由每吨标准煤的含碳率、氧化率及三种能源在获得相同热能的情况下相对于煤炭释放的二氧化碳倍数三者相乘得到，取值范围参见表4。　　

　　这种方法虽然比方法1复杂，但可以大致分清固体、气体、液体燃料的排放量，目前应用也比较多。不过，运用这种方法得出的二氧化碳排放量比运用其他方法得出的排放量会严重偏低，之所以如此，主要原因有两个：一是如表4所示，碳转换系数的平均值在0.5－0.6之间，低于方法1中的EF_st值；二是燃料的核算范围被限定为煤炭、石油、天然气，而一些难以归类到这三种能源之间的燃料品种很容易被漏算，如焦炉煤气、进口或市外调入的焦炭产品等。

　　（3）方法3：分燃料品种数据法

　　该方法对各种化石燃料品种进一步细分，用实物量数据分别核算排放量，核算公式为：

　　C₃=·NCV_i·A_i·O_i·44/12　（6）

　　C₃为第3种方法核算的燃料消费二氧化碳排放量，Q_ph，i为第i种能源消费实物量，i为各种燃料品种，取值范围包括无烟煤、烟煤、焦炭、各种油品以及天然气等多个燃料品种；NCV_i为第i种能源的平均低位发热量，A_i为各种能源的单位热值含碳量，O_i为碳氧化率。

　　方法3是温室气体排放清单编制参考方法的标准形式，从物料平衡角度进行核算。活动水平数据一般可从城市能源平衡表中获取。中国能源统计报表制度规定的能源平衡表列项有六大类，其中分燃料品种的“能源消费量”数据有三项，分别为“可供本地区消费的能源”、“终端消费量”、“消费量合计”，这三项都可被用来作为活动水平数据，但核算的结果并不一致^[9]。下面分三种情况进行讨论。

　　第一种情况：使用“可供本地区消费的能源”数据。该数据与省级清单规定的表观消费量数据等同，在能源平衡表中能够方便地得到各项数值，可较为快速地实现对城市碳排放量的核算。此项中的电力消费量为城市间接排放量的计算依据，如果电力消费为正值，则间接排放为正，反之则为负，出现漏算和重复计算的可能性较小。

　　需要探讨的是，虽然省级指南推荐使用该项数据，但本文仍然认为利用这一数据核算存在几点不合理之处：第一，各分项燃料消费数据均是由能源生产、进口量和出口量等数据加总得出，无法了解各燃料品种具体的消费去向，难以判定燃料是用于燃烧产生能量还是用作原材料，而根据二氧化碳的产生机理，只有在燃烧过程中排放的二氧化碳才能计算在能源活动清单内；第二，对能源调出城市来说，会出现多项燃料品种消费量数据为负值，处理难度较大，直接乘上排放因子后再核减的方法虽然理论上成立，但并不合适。以山西省2010年的数据为例，此项数据中，焦炭等燃料品种消费量为负，按理应将焦炭的排放量核减，但之前的计算过程并没有重复计算焦炭的排放量，多算的只是炼焦煤的消费。

　　第二种情况，使用“终端消费量”数据。此种情况是从最终消费角度收集数据，核算思路最为清晰，由于所有分燃料品种的终端消费量数据全为正值，因此最大程度避免了情况1中可能出现的混乱。所有一次能源和二次能源都计人核算，但电力消费排放部分不能区分是直接排放还是间接排放，需要将电力生产量与终端消费量数据进行比较，一般假定本地生产的电力首先用于本地终端消费，终端消费量中由本地供应的电力计入直接排放，电力终端消费量与电力生产量之间的差值计入间接排放。当电力终端消费高于电力生产量时，间接排放需用调入电力的排放因子，反之则用本地电网或本地电力生产的排放因子。

　　第三种情况，使用“消费量合计”数据。该数据由能源加工转换部分的全部负值求和后取绝对值再加上终端消费及损失量构成。由于在能源加工转换的生产环节已经核算了电力、热力部分，所以如果仅核算直接排放，则数据集内电力、热力部分不需要再次核算。

　　由于将加工转换过程中的所有消费都核算在内，“消费量合计”数据也存在不合理之处，需要进行一定的调整。以分能源品种中的煤炭数据为例，在能源平衡表中，能源加工转换包括火力发电、供热、洗选煤、炼焦、煤制品加工五个环节，但实际上煤炭只是在“火力发电”和“供热”中主要作为燃料使用，而在“洗选煤”、“炼焦”等过程中主要作为原料，并没有“充分燃烧”，所以应该减去这部分燃料的排放量。

　　基于以上分析，本文在城市能源平衡表“消费量合计”数据基础上，对方法3的活动水平数据选取进行修正，修正后的数据为：能源加工转换部分的“火力发电”和“供热”数据求和后取绝对值加上终端消费量及损失量减去终端消费量中作为原料的燃料消费量。所核算结果为城市直接排放量，核算的能源品种范围不包括电力与热力，但如果核算间接排放，需要参考“可供本地区消费的能源”项下的电力调入调出数据。

　　（4）方法4：分部门分行业分设备类型的部门数据法

　　该方法在分燃料品种的基础上更进一步，核算公式为：

　　C₄=Q_ph，ijk·EF_ph，ijk　（7）

　　其中，C₄为第4种方法估算的能源消费二氧化碳排量，Q_ph，ijk为分部门分行业分设备类型的能源消费实物量，EF_ph，ijk为对应的排放因子。

　　国内目前的统计体系并不提供分设备类型的相关数据，但结合能源平衡表等信息可以得到分行业的燃料品种的消费数据。一些行业的燃料消费量可直接从能源平衡表中拆分出来，比如能源工业、农业、制造业、建筑业、交通运输业、服务业、居民生活等，但部分数据仍需要做一定调整，比如能源工业中作为原材料的燃料消费部分须扣除后再核算；能源平衡表中的交通运输业数据只包括营运部门的消费，要添加非营运部门的消费量；相应的，居民生活消费数据应减去居民交通消耗的部分；制造业各行业的数据需按照分行业的能源数据及对应关系进行补充。

　　（5）方法5：投入产出表数据法

　　利用投入产出表数据，可以核算城市的完全排放，计算公式为：

　　C_s=∑EF_value,j（I－A）^－1Y_j （8）

　　C_s为第5种方法估算的能源消费二氧化碳排放量，EF_value，jj为第j部门单位产出碳排放的对角矩阵，也即直接碳排放密度，由该部门用第四种方法得到的直接排放量与部门产出之比求得，用货币单位表示，其中A为直接消耗系数，（I－A）^－1为里昂惕夫逆矩阵，Y_j是第j部门最终需求列矩阵。

　　与前四种方法不同的是，方法5中的C_s为能源消费产生的完全排放量，即产业活动在整个生命周期的能源消费产生的排放量。需要指出的是，投入产出表的存在是该方法运行的前提，但目前大部分中小城市并没有投入产出表，该方法的全面应用还存在一定限制。

　　三　案例分析：济源市能源消费二氧化碳排放核算

　　1.研究区概况及数据来源

　　济源市位于中国河南省西北部，因系济水发源地而得名，是中国古代著名传说“愚公移山”故事的发祥地，市域面积1931平方公里，2011年总人口约68.25万人。济源市属于典型的重工业城市，是中国最大的铅锌冶炼基地和河南省重要的钢铁、能源、化工与机械制造基地。同时，济源市也是国家可持续发展实验区，2012年被确定为国家第二批低碳试点城市。

　　本文以济源市2010年能源消费二氧化碳排放核算为例，依次使用除方法5之外的前述各种方法，验证活动水平数据选取对二氧化碳排放总量的影响程度。由于济源市尚未编制投入产出表，故未按方法5进行核算。其他活动水平数据主要根据济源市能源平衡表及2011年《济源市统计年鉴》提供的分行业分品种能源消费数据采集。

　　2.济源市能源消费二氧化碳排放核算

　　（1）排放因子选择

　　一般燃料品种的排放因子参照省级清单，而涉及到电力消费的排放因子，本文根据电力来源地的发电能耗结构，确定各种用途电力的排放因子参数。具体如下。

　　济源市由外部调入的电力主要来自河南电网，计算河南电网排放因子按以下步骤进行：首先根据2010年河南火力发电化石能源投入情况，计算得出河南电网电力生产所排放的二氧化碳为22671.9万吨CO₂e，河南省2010年电力产量为2147.88亿kwh，据此，河南省电网排放因子=22671.9万吨CO₂e/2147.88亿kwh=1.056kg/kwh，该排放因子略低于省级清单规定的排放因子。

　　同理，济源市调出的电力排放因子计算步骤为：首先核算济源市2010年火电生产二氧化碳排放为1332.01万吨，火力发电1417831.1万kwh，则济源市电网排放因子=1332.01万吨CO₂e/1417831.1万kwh=0.939kg/kwh。

　　济源市用于终端消费电力排放因子=（济源市火力发电产生碳排放＋济源市调入电力碳排放－济源市电力调出碳排放）/全社会用电量=（1332.01万吨＋495.48万吨—1361.97万吨）/612465.64万kwh=0.7601kg/kwh。

　　（2）不同活动水平数据的二氧化碳排放量差异

　　在上述排放因子基础上，根据二氧化碳排放核算的数据需求，同时也为了简化计算过程，本文对济源市能源平衡表的活动水平数据进行了一定的调整，比如“其他焦化产品”、“其他石油制品”等燃料常被用作非能源用途，难以获得低位发热量数据，固碳率也较高（如煤焦油为50%），因此，本文直接剔除了这两部分数据；“高炉煤气”和“转炉煤气”合并为“其他煤气”，使用“其他煤气”的排放因子核算。最终基于不同活动水平数据的核算结果如表5所示。　　

　　通过表5可以看出，不同的活动水平数据选取对城市能源消费二氧化碳排放量有着较大的影响，其中最高值与最低值之间相差高达2400多万吨。方法2数值偏低，前文已经作了解释，主要在于碳转换系数值较低和燃料核算范围未包括全部品种；“消费量合计”数据得到的排放量偏高的原因主要在于所有能源加工转换过程中的燃料消耗都被核算在内。其他数据之间产生差异的原因如下：是否考虑了能源加工转换过程中的燃料消费；“原煤入洗”、“炼焦”所消耗的能源是否纳入了核算。此外，方法4排放量与其他方法排放量的差异还在于方法4使用了分行业的排放因子。

　　四　结论与建议

　　中国城市能源消费产生的碳排放量是城市碳排放总量的主体部分，精确核算这部分碳排放量是建设低碳城市的首要环节。尽管有“活动水平数据乘以排放因子”的基本核算框架，但由于统计体系的不完善及相关操作标准的缺失，以及核算人员在“排放因子”和“活动水平数据”选取方面有着较大的自主权，这均在一定程度上会影响到核算结果的精确性和可比性。本文针对当前活动水平数据选取的不合理之处，提出了一种基于能源平衡表中“消费量合计”数据的修正方法，并以河南省济源市为案例对各方法进行了比较分析。研究结果表明，采用不同的活动水平数据选取方法所得到的城市碳排放总量差异较大，除了排放因子的差异外，核算的燃料品种是否全面、是否考虑能源加工转换部分的排放量以及“原煤入洗”、“炼焦”所消耗的能源是否纳入核算等因素都会对最终的核算结果产生重大影响。因此，城市碳排放核算者必须慎重地选择活动水平数据。

　　本文所述的五种方法，尽管方法本身没有优劣之分，但精确度却有较大差异。具体到城市温室气体排放清单的编制，从提高核算的精确度角度考虑，目前应以省级指南提供的排放因子为主进行核算，电力排放因子应优先根据城市电力来源地的发电能耗结构确定，而在活动水平数据选取上，本文提出的基于能源平衡表“消费量合计”数据的修正方法，以燃料是否“完全燃烧”为该燃料是否纳入核算的唯一判定准则，较大程度地避免了错算、漏算和多算，因而具有一定的优势。

　　为提高城市碳排放量核算的精确度和可比性，本文建议：第一，城市碳排放核算或清单编制要严格地进行不确定性分析和质量控制说明，以便于后期的核对、调整与校正；第二，国家层面应尽早建立完善温室气体排放统计核算体系，2013年5月发布的《关于加强应对气候变化统计工作的意见》，为城市未来获取高质量碳排放核算统计数据提供了良好基础，但许多城市减排目标的基准年大都为2010年前，应鼓励根据新的统计工作意见还原之前年份的数据，在此基础上修正基准年碳排放量指标；第三，如果对温室气体排放清单编制指南进行修订，应进一步明确活动水平数据选取的标准和流程，第一步要完善能源平衡表的编制体例，使得能源平衡表数据足可以支撑碳排放量的核算，其次对具体需要的活动水平数据应确立标准的、流水线式的选择流程，用具体规则压缩碳排放核算者的主观选择范围和“自由裁量权”空间。

　　需要注意的是，本文所讨论的核算方法均建立于城市只使用官方统计数据核算的基础上，不可否认，直接测量或“自下而上”的调研数据无疑具有更大的精确度，但也费时更大、成本更高。另外，出于降低分析过程复杂性的需要，本文在核算方法中对燃料固碳率以及各燃料品种（尤其是电力）的损失量数据等论述相对薄弱。这些数据对城市碳排放量核算也有一定影响，因此在核算过程中应予以具体分析。

　　〔基金项目〕国家“十二五”科技支撑计划项目（2011BAJ07B07）——城镇碳排放清单编制方法与决策支持系统研究、开发与示范。

　　注释

　　①范围1指城市行政边界内所有温室气体的直接排放；范围2指城市消费和购买的由外部二次能源产生的温室气体的间接排放，如电力、热力和蒸汽等；范围3指除范围2之外的所有间接排放，如城市进出口商品蕴含的温室气体排放。

　　②“中国城镇温室气体清单编制指南”由中国社会科学院城市发展与环境研究所、世界资源研究所、世界自然基金会等机构联合开发，其提供了适用于中国城市层面的温室气体清单编制方法学。

　　参考文献

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　　〔作者简介〕丛建辉（1987—），男，汉族，山东潍坊人，北京师范大学资源学院博士研究生，研究方向为资源经济与管理；朱婧（1984—），女，汉族，河北邢台人，北京师范大学资源学院博士研究生，研究方向为资源经济与管理；陈楠（1986—），女，云南红河人，北京师范大学资源学院博士研究生，研究方向为资源经济与管理；刘学敏（1963—），男，山西襄汾人，北京师范大学资源学院、地表过程与资源生态国家重点实验室教授，博士研究生导师，研究方向为自然资源与环境经济学、区域经济学。

   作者： 丛建辉 朱婧 陈楠 刘学敏  

   来源： 《城市问题》