跨区域汽车尾气排放减排责任测算与分摊

李思寰

0 引言

我国是世界上大气污染最严重的地区之一，多地PM2.5指数常年超过100，远远超过WHO的指导值（年均值10）。近年来我国大气污染日趋严重，多地PM2.5居高不下、雾霾天气频发，对居民健康构成严重危害，面对日益严重的大气污染，大气污染治理迫在眉睫。在大气污染中，汽车尾气是重要的来源之一。汽车尾气已经成为形成“雾霾”现象等污染问题的主要污染源，汽车尾气减排对跨区域的环境保护和社会经济的可持续发展具有重大意义。“雾霾”问题的解决依赖于区域间政府部门的通力合作，在经济增长降缓的可承受范围内，逐步适当提高碳排放税收标准，从根本上抑制汽车尾气排放总量，抑制和消除“雾霾”。但这其中存在的一个问题是：汽车尾气排放产生的“雾霾”等环境污染问题，由于具有很强的区域流动性，导致尾气排放具有严重的“负外部性”。这使得各个地区政府并不愿意承受以降低经济增长速度和较高治污成本的代价，进行汽车尾气减排。因此，在经济增长和环境污染的双重约束下，寻求一个汽车尾气排放的跨区域减排动力机制，对于解决这一困境显得尤其重要。

本文将在对我国各地区汽车尾气排放量测算的基础上，利用跨区域汽车尾气减排的投入产出模型（Multi-regional Input-ouput,MRIO）对我国汽车尾气跨区域减排责任和减排潜力进行了模型量化。在MRIO模型的基础上，利用2010年中国30个省区的投入产出表和八大区域间的投入产出表，对跨区域汽车尾气排放减排责任分解，并基于双重约束目标对2017—2020年中国汽车尾气减排目标进行区域分摊。

1 中国各地区汽车尾气排放量测算

汽车是环境污染排放物的主要源泉。根据城市大气污染物来源的分类统计数据，2015年我国主要大城市80%左右的污染物来源于汽车尾气排放，其主要原因在于大城市汽车尾气保有量的快速增加。在汽车尾气排放中，各类污染物包括一氧化碳、二氧化碳、臭氧、碳氢化合物、醛类、一氧化氮、二氧化氮、二氧化硫、铜微粒和悬浮粒子等。这意味着，降低机动车污染物的排放量是进行环境治理的重要组成部分。国内外在空气治理、交通环境治理、排放预测的时候，都需要对道路上行驶的汽车污染物排放量进行评估和计算，从而为政策制定与机制设计提供具体的量化目标与依据。

测算各个地区的汽车使用而产生的汽车尾气污染排放物，这需要考虑到各个地区的汽车保有量、汽车尾气排放标准、运行工况、汽车类型、排放因子等差异。在这其中，排放因子反映了汽车的排量水平，是汽车尾气排放测算的重要依据。现阶段，常见的测算方法包括台架测试、实时工况测试、隧道测算、遥感测试等，包括Mobile、Copert等排放因子模型来测算。在新一轮机动车排放标准下，我国部分城市开始执行国四（相当于欧IV）甚至国五（相当于国V）的排放标准，此时应用欧洲国家通常使用的Copert模型显得非常必要。

根据国家环保总局颁发的《城市机动车污染排放测算方法》（HJ/T180-2005），机动车污染物排放量模型设定如下：

其中，EQjw为第 j类型车第w种污染物的年排放量；EQw为所有类型的机动车第w种污染物的年排放量；t、j和n分别表示污染单位、车型和车型总数；Pj为第 j种类型的机动车保有量；Mj为第 j种类型的机动车平均行驶里程；Efjw表示第 j类型车第w种污染物的排放因子，单位g/km。

2 基于跨区域减排的MRIO模型

根据现有文献可知，探寻汽车尾气排放跨区域减排的动力机制，核心在于全面准确地测算出各个区域在汽车尾气减排中应当承当的环境责任，并且制定一个能够促使生产者和消费者都改变现有的汽车尾气排放行为的分配机制。因此，接下来本文将基于区域投入产出模型，基于生产者和消费者共同承担责任的原则，测算出各个区域的汽车尾气减排责任，将汽车尾气减排责任和汽车尾气减排效率相机和来探讨各个地区的汽车尾气减排潜力。

2.1 跨区域汽车尾气减排责任模型

将跨区域汽车尾气减排的投入产出模型（Multi-regional Input-ouput,MRIO）的基本形式设定如下：

其中，X表示产出水平；F为各个区域的最终需求；E和M分别为各个区域对应的产品出口和产品进口；A表示区域的产品直接消耗系数矩阵；C表示区域间的贸易系数矩阵，由对角矩阵Cns组成：对角线上的元素为产业i从区域n到区域s的产品占该产业流入到区域s的全部产品的占比：

为了控制进口的影响，可以从中间需求和最终需求中按照相应的比例予以剔除。此时，式（2）可以变为：

在汽车尾气排放中，通常看到的车主使用汽车而排放的尾气。但事实上，汽车尾气的排放并不能将责任全部归结于汽车车主的使用，而排放标准的制定、汽车零部件的生产、汽车的组装、汽车零售等环节，都应当承担汽车尾气排放的责任。也就是说，汽车尾气的减排责任分解，应该是各个生产环节与消费环节都应该共同承担。因此，基于这一原则，需要将最终的汽车尾气排放分解到上下游的各个环节，这也就涉及到跨区域的减排安排。

在生产和消费过程中，假设产业i将份额αij分配给下游的厂商，将份额βi分配给下游消费者，剩余的汽车尾气排放被认定为本产业内部产生的排放，成为本行业应该承当的汽车尾气减排责任，其保留的生产者责任份额为1-αij和1-βi。此时，向最终的消费者即汽车车主转移的汽车尾气排放份额为βi。根据这一分解原则，可以将中间需求AX和最终需求F分解为两个部分，分配给汽车车主和生产者。在这种情况下，式（4）可以转化为：

在上式中，符号⊗表示点乘；α表示汽车生产者汽车尾气减排承担的责任份额，β表示汽车消费者汽车尾气减排承担的责任份额，α和β的取值范围都为[0,1]，并且满足以下关系：

令γ为汽车尾气的排放强度，L(α)为里昂惕夫逆矩阵。此时，汽车尾气总减排责任E可以表示如下：

进一步，可以将汽车尾气总减排责任分解为汽车生产者尾气减排责任EP和汽车消费者尾气减排责任EC：

2.2 跨区域汽车尾气减排潜力模型

在进行责任承担的分解之后，还需要确定汽车尾气跨区域减排的潜力。因此，本文将构建一个汽车尾气跨区域减排的潜力模型。将式（4）可以改写为：

其中，n和i不同时等于s和 j。

假设各个地区的汽车尾气排放强度不变，当区域s产业 j的产出减少了时，相应的汽车尾气排放的变动可以表示为：

此时，区域s产业j的汽车尾气减排效率可以通过计算汽车尾气排放的变动与总产出的变化的比值得出，即：

3 跨区域汽车尾气排放减排责任测算与区域分摊

3.1 数据来源与说明

本文将采用2010年中国30个省区（不包括西藏地区）的投入产出表和八大区域间的投入产出表。对于里昂惕夫逆矩阵的计算，采用刘卫东（2014）公布的“2010年中国30省区市区域间投入产出表”数据，并将省级数据合并为八大区域。为了和计算汽车尾气排放时的部门分类一致，也将投入产出表合并为五大部门。对于各个地区的汽车保有量、机动车类型以及相应的排量数据，利用Python软件在各省（市、自治区）的交通管理局公布的2010年车辆注册信息爬取得到。

对于汽车尾气排放，存在着一氧化碳、二氧化碳、臭氧、碳氢化合物、醛类、一氧化氮、二氧化氮、二氧化硫、铜微粒和悬浮粒子等多种排放物，这使得减排测算相对复杂。因此，本文仅考虑汽车尾气排放中的碳排放数据。具体计算公式如下：

其中，TCi表示地区i的总碳排放量，Eij表示地区i的第j种含碳尾气排放量，χj表示第j种含碳尾气排放折算为碳排放系数。

利用各省汽车行业碳排放的数据合并为八大区域的碳排放数据，并利用各地区碳排放量除以区域投入产出表中的总产出，可以得到各区域汽车行业的单位产值碳排放强度向量ci。

3.2 跨区域汽车尾气排放减排责任分解

根据式（9）和式（14），可以计算出2010年中国八大区域间汽车行业调入、调出产品隐含的碳直接排放量，而八大地区汽车行业的碳间接排放量为其他地区对该行业的内涵碳排放，两者共同构成了地区的碳减排责任。

表12010 年中国八大区域汽车尾气碳减排责任

从表1可以看出，中国的部分区域汽车尾气碳减排责任和碳直接排放量存在着不一致的现象：和汽车尾气的碳排放量对比，汽车尾气碳减排责任总体表现出东部沿海、中部地区的减排责任较大，而西部、北部地区的责任偏小的规律。

对于2010年的八大地区对比，横向对比可以发现以下规律：东北地区的总碳直接排放占比为13.18%，而承担的总碳减排责任则为14.51%；京津冀地区的碳直接排放占比为14.13%，而碳减排责任则为5.18%；北部沿海地区的碳直接排放占比为11.84%，而碳减排责任则为13.91%；东部沿海地区的碳直接排放占比为11.6%，而碳减排责任则为15.38%；南部沿海地区的碳直接排放占比为7.09%，而碳减排责任则为7.83%；中部地区的碳直接排放占比为20.28%，而碳减排责任则为19.25%；西北地区的碳直接排放占比为8.99%，而碳减排责任则为9.7%；西南地区的碳直接排放占比为12.89%，而碳减排责任则为14.24%。

从图1可以清晰看出，总碳减排责任占比超过碳直接排放占比的地区为仅仅有京津冀地区，而其他七个地区的碳总减排责任占比都小幅高于碳直接排放占比。

图1 2010年中国八大地区总碳减排责任占比与碳直接排放占比的对比图

3.3 2017—2020年中国汽车尾气减排目标的区域分摊

上文考察了区域总碳减排责任和碳直接排放的对比情况。事实上，各个地区的汽车尾气碳减排责任安排除了要考虑到各个的碳直接排放情况以外，还需要考虑到各个地区的经济发展目标。也就是说，跨区域的汽车尾气减排受到了双重约束的影响。因此，本文需要综合考虑双重约束对跨区域汽车尾气减排的影响。假设2017—2020年各区域的汽车尾气减排总量占全国的比重与2010年相同，可以依据这一比重将2010年减排目标分摊到各个区域。具体来讲，根据中国我国政府制定的2020年计划：总碳排放量在2005年的基础上降低40%～50%，可以依据这一减排目标进行转换。

设ΔCi为第i年全国按汽车尾气减排目标和按2010年汽车尾气碳排放计算所应减少的碳排放量：

其中，GDPi为第i年的GDP；Ii为第i年的汽车尾气目标碳排放强度；I2010为2010年的汽车尾气碳排放强度。根据式（15）可以计算得到2017—2020年的汽车尾气碳排放减排量，再根据各个地区的碳减排责任进行分摊。相应的结果见表2所示：

表2 八大区域汽车尾气碳排放累计分摊减排总量（单位：千万吨）

从表2可以看出，2017—2020年全国累计应减少的汽车尾气碳排放量随着经济增长速度的增加而增加。当GDP年均增长速度为6%时，全国累计应减少的汽车尾气碳排放量为900.6千万吨，而当GDP年均增长速度变为10%时，全国累计应减少的汽车尾气碳排放量为1042.69千万吨，两种情况下增加了200多千万吨。

从地区对比来看，中部地区应分摊的汽车尾气碳减排总量最多，占到了全国总量的25%左右；其次是北部沿海地区，占到了全国的15%以上；而京津冀地区分摊的最少，占全国的5%左右。表2的计算结果，可以为双重约束下制定汽车尾气排放跨区域减排目标和任务，提供有力的数据参考和依据。

4 结论

本文在对我国各地区汽车尾气排放量测算的基础上，利用跨区域汽车尾气减排的投入产出模型（MRIO）考察了我国汽车尾气排放的跨区域减排责任和减排潜力，并利用2010年中国30个省区的投入产出表数据，对跨区域汽车尾气排放减排责任分解，并基于双重约束目标对2017—2020年中国汽车尾气减排目标进行区域分摊。

本文研究发现：（1）中国的部分区域汽车尾气碳减排责任和碳直接排放量存在着不一致的现象。汽车尾气碳减排责任总体表现出东部沿海、中部地区的减排责任较大，而西部、北部地区的责任偏小的规律；（2）2017—2020年全国累计应减少的汽车尾气碳排放量随着经济增长速度的增加而增加；（3）从地区对比来看，中部地区应分摊的汽车尾气碳减排总量最多，占到了全国总量的25%左右；其次是北部沿海地区，占到了全国的15%以上；而京津冀地区分摊的最少，占全国的5%左右。

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