气候变化给人类社会、生态环境造成了严重的负面影响,减少温室气体排放并应对气候变化已成为全球的共识。以1992年具有里程碑意义的《京都议定书》为起点,各国在积极探索减少温室气体排放的途径和手段。其中,碳排放交易,因其灵活性和成本效益而成为实现二氧化碳减排目标的重要途径之一。以自愿减排项目为载体的抵消机制是构建碳排放交易体系的重要补充,它是指碳市场的履约主体通过在市场上购买或开发抵消项目,从而获得经权威机构审定后的减排量,以此抵消其一定比例的减排履约义务的一种灵活履约机制。实行碳排放交易抵消机制是国际碳排放交易市场上的通行做法,其不仅有利于降低减排主体的减排成本,还帮助市场纳入更多的温室气体减排参与者[1]。目前,我国各试点碳市场均规定了基于核证自愿减排量的抵消机制,并形成了较大规模的自愿减排交易市场。根据中国温室气体自愿减排交易信息平台的数据,截至2018年底,公示的审定项目已达到2871个,共签发约7200万t CO2当量减排量。此外,全国碳排放交易市场也将在深化完善期纳入抵消项目履约机制。
碳泄漏,一直是气候变化政策机制研究中的热点问题[2]。该概念起源于《联合国气候变化框架公约》与《京都议定书》的“共同但有区别的责任原则”,它是指在不对称减排机制下,履约国实施减排政策,通过产品竞争力、能源市场价格变化等渠道使得其他非履约国的温室气体排放量增加的现象[3]。在项目层面,碳泄漏是指发生在项目边界外的可归因于项目活动的温室气体排放量增加的现象,它的产生极大地影响了自愿减排抵消项目的减排效率[4, 5]。因此,本文以自愿减排项目碳泄漏为研究对象,通过厘清包括自愿减排项目碳泄漏的内涵、类型及解决途径等关键问题,旨在为进一步实现抵消项目的减排潜力提供思路和方向,并为我国全国碳排放交易市场抵消履约机制的建立健全提供借鉴和参考。
1 自愿减排项目及其碳泄漏的内涵碳排放抵消机制是指允许碳排放交易市场的履约主体使用一定比例的经相关机构审定的减排量来抵消其部分碳减排履约义务的市场管理规定,是一种灵活的履约机制。自愿减排项目,则是该机制运行的项目载体,是指个人或企业在未受规制的情况下自愿进行的减少温室气体排放或者增加温室气体吸收的活动。经过包括《京都议定书》安排下的国家间碳排放交易市场、区域欧盟碳排放交易市场以及各国内市场(如澳大利亚、新西兰、美国RGGI)的广泛实践,自愿减排项目的类型在不断地丰富,包括垃圾填埋气捕集和处理,电力部门的减排,造林,建筑行业终端能效项目,养殖业粪便处理甲烷排放项目,等等[6]。
联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)将减排项目层面的碳泄漏定义为:由于项目活动导致的项目边界外温室气体的增加或减少[7]。此处,项目边界的定义对于理解碳泄漏至关重要。《马拉喀什协定》在涉及对清洁发展机制(Clean Development Mechanism)操作安排的规定中提及,项目边界是指包含所有项目参与方控制下的可归因于清洁发展机制项目的温室气体源排放和汇清除。其同时要求项目参与方准确计量和监测CDM项目活动产生的泄漏,并将泄漏从项目边界内、项目产生的减排量和汇增强中扣除[8]。此外,IPCC在关于土地利用、土地利用变化及森林(Land Use, Land Use Change and Forestry,LULUCF)的特别报告中指出,碳泄漏是由于项目活动而间接地对另一区域或另一时间段土地碳储存产生的影响[7]。这里对边界的理解基于时间和地理空间两个维度。Atmadja等[9]则认为,项目碳泄漏的产生原因以及与其相关的排放所涉及的规模可能大于项目本身,故项目边界概念不再具有适用性,建议采用干预边界代替项目边界用以衡量碳泄漏。此处碳泄漏是指项目干预边界以外的直接或间接归因于边界干预措施的温室气体效益的增加或减少。该边界概念包含了项目所可能影响的各个层面,既可基于地理位置,又可基于项目参与方层面,甚至跨越国界。
以上是概念层面的对项目碳泄漏内涵的定义,另一种更为直观和实用的定义方式是实际核算层面的。即未被纳入后期减排核算的可归因于自愿减排抵消项目的碳排放变化量与项目名义核算碳排放变化量之比:L= △ Ena / △ Ea,又称碳泄漏率,可用以衡量碳泄漏的大小[9]。若项目名义核算减少了△ Ea碳排放(△ Ea<0),当未被纳入核算的可归因于减排项目的碳排放增加时(△ Ena > 0)产生具有不利影响的负泄漏。例如Lasco等[10]在菲律宾森林碳汇案例的研究中发现,该项目带来的名义减排效益为19.5Mtc,但未纳入核算的由于居民的活动转移增加的碳排放量为8.1Mtc。因此,碳泄漏
分类研究可帮助将抽象的概念具体化,进而有利于层次清晰地理解自愿减排项目碳泄漏区别于其他环境负外部性问题的特征。从泄漏率的大小、造成泄漏的责任主体、项目的作用空间以及泄漏的产生途径等角度可以对自愿减排项目碳泄漏类型进行不同的划分。依据泄漏率的大小或泄漏对温室气体影响的性质可将自愿减排项目碳泄漏分为正泄漏和负泄漏两类[12], 一个森林碳汇项目可能破坏临近的生态环境产生负泄漏,也可能使其保持一个良好的生态状态产生积极的正泄漏(又称为“正方向溢出”)。依据造成泄漏的责任主体的不同,自愿减排项目碳泄漏可分为一级泄漏和二级泄漏两类,也称为直接泄漏和间接泄漏[13]。一级泄漏以项目实施所直接涉及的开发商或代理商等为责任主体,包括活动转移和业务外移两类。前者是指引起碳排放的活动未被制止而是转移到了其他地区产生的泄漏;后者是指原本在项目区域内购买材料或产品的厂商,因项目实施转而向区域外购买以维持生产而产生的泄漏,一级泄漏往往在项目活动的周边地区产生。而二级泄漏,又称间接泄漏,是以受到项目活动影响的第三方为责任主体,包括市场路径泄漏(项目影响相关产品市场供需导致其价格变化从而对第三方责任主体的生产消费行为产生影响)和替代生计溢出泄漏,二级泄漏受产品市场的影响,可在全国甚至全球尺度上产生。此外,依据项目不同的作用空间可将其碳泄漏抽象为三类[14]:一类来源于项目边界内受约束的群体对边界外未受约束群体的影响;一类来源于边界内受约束群体之间的互相影响;还有一类来源于边界外未受约束个体之间的相互影响。且通常项目的持续时间越长,群体之间相互作用的程度就越大。最后,根据泄漏的产生途径,可将自愿减排项目碳泄漏分为如下五种类型,见表 1。
活动转移泄漏是由于减排项目的实施,对区域内的居民生活造成影响,使得部分生产排放活动转移至项目区域外没有减排管制的地区,从而造成的额外碳排放[12]。例如,实施一个新建新能源发电项目,其所在区域的原火力发电厂并未关闭而是因此转移至其他区域继续生产经营,进而产生碳泄漏。可从两个角度分析活动转移泄漏的影响因素:一是项目实施带来的生产生活压力所产生的向外驱动效应,该效应与项目减排量大小、区域经济对被抑制活动的依赖程度、原生产经营活动的收益等因素呈正相关关系[15, 16];二是项目实施地邻近区域的条件所产生的拉动效应,这些拉动因素包括邻近区域的生态条件、当地居民替代生计活动的易得性以及与项目区域与相关产品市场的距离[17]。其他因素如生产技术的灵活性、基础设施的完备性和价格、贸易条件的差异性,以及劳动要素的密集性、流动性则可以通过影响驱动效应和拉动效应而间接对活动转移泄漏产生影响[18, 19]。
监测和实地调研是两类常用的定性分析活动转移泄漏的方法,直接监视项目及其周围区域,记录边界内外土地使用变化、耕地和牧场覆盖面积的变化,可查看是否发生了大规模的活动转移,由此初步判断是否有活动转移泄漏的风险。同时,对当地居民进行访谈、家庭调查,收集相关活动从业人员情况的数据也有利于对活动转移泄漏做出定性判断。定量评估自愿减排项目活动转移泄漏,一方面可通过直接测算包括项目实施前后项目边界外的采伐量之差或耕地面积变化等在内的可测变量计算完成[20];另一方面可借助函数模型,构建影响因素方程,并在收集历史数据和设置不同情形的基础上间接估算活动转移泄漏的大小[21, 22]。
2.2 市场路径泄漏市场路径泄漏,即由于自愿减排项目对相关产品的市场价格产生影响进而使得边界外碳排放的增加或减少产生的泄漏。这类泄漏通过市场价格机制发生作用,较为抽象。以化石燃料市场为例,项目市场路径泄漏可归纳为四类[23],如图 1所示:一是燃料价格效应,大部分减排抵消项目与化石燃料市场相关。例如,一系列新建的新能源发电厂替代原火力发电厂的项目,将减少对化石燃料的需求使得其价格降低,从而项目边界外对其的消费因此增加产生泄漏。二是回弹效应,这是燃料价格效应更为一般的情况。在供给非完全弹性的情况下,任何对排放密集型商品或技术的低需求都会降低其价格从而引致额外增加的消费或排放,进而产生泄漏,降低项目最初的减排效益[24]。三是挤出效应,减排抵消项目增加对低排放商品的需求,也可能导致碳泄漏。例如,一个从传统能源转向新能源使用的项目。若供给的弹性不够大,即新能源供给没有相应增加,则该项目会挤占原先新能源使用者的资源,使其可能转而投向传统化石能源,造成碳泄漏。四是供给曲线外移效应,开发自愿减排抵消项目带来的额外收入可视为对低能耗商品的一种补贴,则在给定市场价格水平下相应低耗商品的供给增加。由此,若在基线情形下不考虑相关项目产品供给曲线的外移,则会高估基线排放量(除非需求完全没有弹性)进而产生碳泄漏。总体而言,产品市场情况是影响此类碳泄漏程度的主要因素[25]。这些包括产品市场规模和竞争环境、产品运输成本、市场供需弹性、替代和互补产品的市场环境等一切对价格信号在市场上的传播程度有影响的要素。
由于市场路径泄漏涉及的空间尺度较大通常无法直接观察和测量,因此对其分析往往需要应用构建模型和函数或计量经济的手段完成。其中,市场建模手段可以有效地模拟外部冲击进而评估其产生的影响。根据研究尺度的不同,其可分为大型一般均衡模型和小型局部市场模型两类。在大型一般均衡模型方面,例如,Asbjørn Aaheim等[26]将植物生态数据与森林管理模型相结合,构建改进的可计算一般均衡模型GRACE,定量分析了印度8个地区的森林碳汇项目,并得出因不同地区森林特征差异,市场路径泄漏率在40%~ 80%的结论。早期的Kallbekken [27]在研究市场路径泄漏时,使用Deep CGE模型将自愿减排抵消项目对产品市场和配额市场的影响同时考虑在内,认为自愿减排项目抵消机制可以从整体上降低项目市场路径泄漏。在小型局部市场模型方面,一种思路是构建局部产品市场均衡模型,通过刻画项目对市场均衡的影响进而评估市场路径泄漏。该方法相较于大型一般均衡模型而言可更清晰地显示项目市场路径泄漏的作用机制。另一种思路是从市场主体出发,通过最大化主体利润的博弈模型来测算减排项目的市场路径泄漏水平[14]。此外,在博弈模型的基础上,若将计量经济学方法、产品用途转换因素等综合考虑在内,可更加全面地考察市场路径泄漏水平[28]。其他的非建模手段,如对产品市场的初步评估,影响供给和需求因素的定性分析以及观察与市场关联的关键指标是否随时间发生变化等则可粗略地定性分析自愿减排项目是否有市场路径泄漏的风险[29, 30]。
2.3 生命周期泄漏生命周期泄漏,又称排放转移泄漏,是在市场价格未受影响的情况下仍会发生的泄漏,指开发抵消项目过程中所涉及的一系列活动产生的排放[12],如项目实施过程中所需物资器械或运输车辆产生的排放。与项目有关的运输活动是该类型碳泄漏最主要的排放源,通过绘制项目活动影响因子矩阵图,将所有项目前后与运输活动有关的因素(包括运输活动量、运输工具燃油效率、运输工具使用燃料类型等)变化考虑在内,可定性地分析生命周期泄漏水平。往往自愿减排项目的规模越大,生命周期泄漏程度越高。由于该类碳泄漏较易直接识别和量化,其在多数自愿减排项目核算方法学中已被考虑。
2.4 生态泄漏生态泄漏是生物物理意义上的,自愿减排项目的产生可能对当地生态系统碳储量、有机物含量以及其他物理性质,如系统的物质场、能量场、化学场等产生影响,该影响渗透至其他地区进而引起项目边界外的碳泄漏。对于大部分的林业碳汇项目而言,生态泄漏往往是积极的,项目辐射区域的碳储量通常要高于没有该项目时的情形,但如果林业种植将病原体带入并传至周围区域,导致这些地区的碳储量减少并向大气中释放二氧化碳,则也会出现负泄漏[31]。能源类项目的生态泄漏通常是消极的,例如,水电站的建设在没有科学有效的管理的情况下,极易产生水体污染,影响河流生态系统的结构和功能[32]。影响生态泄漏程度的因素主要有项目实施地的水资源、土地养分、栖息地、多样性等生态环境性质[31]。例如,若碳汇项目在水分利用效率较低的干旱、半干旱地区,则该地区碳汇固碳所消耗的水资源需要较高的成本,进而易对周围生态系统固碳产生不利影响,产生消极的碳泄漏[33]。而项目的地理位置(如经纬度、大陆、沿海)又直接决定了区域的环境性质[34]。此外,政府对项目实施的有效监管可以在一定程度上减轻生态泄漏[32]。目前,由于生态泄漏数据的获取具有难度且核算方法尚不完善,基于该类型的碳泄漏分析主要在定性层面,如Nüsser、Marcus等[35]通过规划文件的分析和专家访谈评估了印度Himach州大型CDM水电减排项目的减排效益,其认为水坝的建设排放大量的甲烷会对周围的生态环境造成不可避免的负面影响,故该水电项目存在严重的生态泄漏风险。
2.5 技术泄漏技术泄漏通常是积极的,它是指项目带来前沿的清洁技术,这些技术扩散到项目以外的区域,实现了项目边界外更多的减排进而产生积极的正面泄漏[36]。由于技术泄漏衡量的复杂性以及如何将其归因于自愿减排项目具有较大的难度,故对其讨论通常是基于自愿减排项目抵消机制(如清洁发展机制)整体产生的技术转移效应展开。项目的收益被认为是影响技术转移的核心动力,收益越大,项目清洁技术转移的概率越高[37]。其他因素诸如项目实施地使用新技术的成本、抵消项目规模、政府的激励措施则通过影响收益而间接作用于技术转移[38]。成本越低、规模越大、享受越多政府激励政策的项目往往拥有越高的收益。同时,核证减排交易市场的竞争情况也是重要的影响因素,完全竞争的交易市场价格更能充分地反映环境容量资源的相对稀缺性,故而对核证减排量收益产生正向影响。此外,不同的项目因各区域的技术差距不同拥有不同的技术转移概率,例如近年来新能源和可再生能源类项目的累积规模与速度高于其他类型项目,缩小了该领域区域间的技术差距,故与此相关的抵消项目技术转移概率将显著降低。Lema A等[39]和罗堃[40]等学者还认为项目实施地的经济发展程度也是不可忽视的影响因素: Lema A等[39]支持经济发展水平高的区域技术转移易受抑制的观点,因该区域可能已经使用了与抵消项目相关的技术和专业知识,故相关技术的吸收能力偏弱,而罗堃[40]则认为经济落后的区域技术转移更易受阻,其认为落后地区的企业往往更加关注项目的短期资金收益而非技术的引进与应用,这强烈制约着技术转移的发生。
3 自愿减排项目碳泄漏问题的应对措施碳泄漏是由自愿减排项目的实施所引致的严重影响项目减排效率的环境负外部性问题。本文总结国内外的研究与实践,从应对措施的应用范围层面,将这些措施分为三类:具体项目应用层面、系统项目应用层面以及宏观应用层面(表 2)展开讨论。
具体项目应用层面的应对措施落脚到每个具体的自愿减排项目,项目开发商可通过谨慎地选择项目地点、精细地设计项目细则、签署泄漏合同在事前规避一定程度的泄漏风险。此外,事后的泄漏监测也可作为补充措施进一步降低泄漏风险。
谨慎地选择项目地点应从分析影响碳泄漏的因素入手,考虑最大限度地增加积极的正面泄漏以及减少消极的负面泄漏。项目开发商可通过在事前进行充分的调研,选择所涉及的商品市场竞争较小或进入门槛较高的区域以最小化活动转移泄漏风险或项目可能产生的市场路径泄漏。而与邻近区域没有任何贸易商品往来、相对隔离的区域几乎没有发生泄漏的可能,哥斯达黎加的一个森林碳汇项目就是谨慎地选择项目地点的典型例子。
在对项目进行规划设计时,可将当地居民的需求纳入考虑之中,提供相应的激励和补贴。例如,提供替代的就业机会,为居民适当地供应受到项目实施影响的商品,提高现有可利用土地的生产力以降低土地利用压力,等等[29]。由此,避免因项目带来的生产生活压力而引发的活动转移排放。实施这类激励措施一方面可以有效地降低负面碳泄漏,另一方面还可通过提供就业和福利得到更多的社会支持,产生积极的正反馈效应,从而帮助提高自愿减排项目的收益率。
泄漏合同则是指通过在项目开发商和当地居民或相关利益参与人之间签署合同契约,以事先规制可能引致碳泄漏的生产转移等活动[19]。然而,顺利地签署泄漏合同往往需要开发商提供一定的优惠和补贴作为补偿,故泄漏合同也可视为项目设计层面措施的一个分支。其他的规制方式还包括要求居民植树、使用能源效率更高的炊具等。但是,若项目涉及的相关利益主体过多,则合理有效的泄漏合同较难达成。
事前的项目设计和地点选择无法完全防止项目碳泄漏的产生,事后的泄漏监测可作为补充。通过对项目可能产生的碳泄漏进行实时观测、动态估计,可据此对项目活动进行相应的调整。目前,监测项目潜在碳泄漏的方法主要有直接监测和间接监测两种。直接监测是借助卫星和遥感技术,将监测范围扩展到项目区域以外,在该范围内量化土地利用变化和居民活动转移变化来捕捉活动转移泄漏和市场路径碳泄漏[29]。该方法的弊端在于无法将归因于自愿减排项目的碳泄漏从其他外部因素(如政府政策变化、自然条件变化等)导致的泄漏中分离,故划定适当的监测范围和对监测结果的合理解释是需要解决的问题。间接监测需要借助可以反映与项目泄漏有关的指标,通过监测关键指标的变化来间接定性地反映可能存在的泄漏风险。指标方法相对简单且透明,基础数据的选取可以从受影响的用户及关联活动切入,利用各种社会经济评估方法,如跟踪调查、访谈、土地转化追踪等手段中获取。
3.2 系统项目应用层面系统项目应用层面的措施通常由政府、监管方设计完成,是指一系列应用于所有自愿减排项目的标准化手段,主要包括折扣系数、项目资格标准以及聚合基线三类。
在有效的监测和计算泄漏的基础上,系统地采用标准的折扣系数可以从整体上对项目可能产生的碳泄漏进行温室气体减排效益的调整,即在核算减排量前乘以小于1的折扣系数,针对不同的项目类型及其所属的不同区域可建立不同层级的系数[22, 38, 41, 42]。折扣系数有一般标准的通用折扣系数和基于严谨的经济计量模型的具体折扣系数两类。通用折扣系数又可进一步划分:一是从生态学角度考虑的通用折扣系数,它的计算以项目区域的生物固碳量为基础,如在核查碳标准(Verified Carbon Standard,VCS,是国际自愿减排标准的一种)中,根据项目区域生物储量和碳储量的不同折扣系数被分为20%、40%和70%三个标准化类别;二是从活动转移排放角度考虑的通用折扣系数,即如果在监测范围内发生了一定比例的人口转移,则可应用该折扣系数,这类系数在一些自愿减排标准(如气候行动储备方案Climate Action Reserve, CAR)中被采用。第二类具体的折扣系数通常是根据模型推导出的一个包含各类影响因子的公式,不同的项目应用的折算系数通过公式计算得到[28]。
项目资格标准是为自愿减排抵消项目设立准入门槛,如制定负面清单,在审定阶段完全排除具有显著高碳泄漏风险的项目类型,这也可视为极端的设置为0的折扣系数形式[36]。设立项目资格标准的方法最为简单和直接,但鉴于各个特定项目的实际情况不同,直接删除整个项目类型有可能错失部分能给当地带来正收益且具有较高可持续发展潜力的减排项目,可考虑给具有低碳泄漏风险的项目提供简化的审批和监督流程等便利条件作为替代手段。
聚合基线旨在充分地扩大自愿减排项目减排量核算的边界,从而达到减缓碳泄漏的目的[29, 36]。扩展的核算边界可以将更大范围内的活动转移或市场路径泄漏纳入核证减排量的计算。可设置国家、区域、部门三个级别的基线核算标准进行管理,但这需要各国各部门合作采取统一的数据采集方法和标准以保证核算的一致性,不同的数据来源和依据方法所得到的核算数量通常会相差很大。而一致的标准需要各利益主体协商博弈,达成共识。此外,尽管随着边界范围的扩大,减排核算更加精确有利于解决潜在的边界外的排放,但同时成本也会增加,故成本效益原则是采用聚合基线措施需要考虑的问题。
3.3 宏观层面宏观层面的措施着力于对自愿减排抵消机制的安排。设置最高可抵消比例和平衡各类别抵消项目数量是该层面限制碳泄漏的两类主要方法。当前,各碳交易市场的实践中均有对抵消数额上限的设置,如欧盟排放交易体系的第二阶段,规定减排单位核证减排量的使用比例不得超过欧盟排放总量的6% [43]。我国全国碳排放交易市场刚刚起步,尚未纳入自愿减排交易,但在各区域碳交易试点中均对管控单位最高抵消比例做出不同程度的限制(5%~ 10%)[44]。尽管抵消上限的设置并非主要针对项目的泄漏风险,但这些设置可以有效地制约过多的项目对区域产品市场的影响。
平衡自愿减排项目类别措施通过对市场或利益相关人产生反方向影响的减排项目组合来相互抵消从而减缓碳泄漏,如合理数量组合的避免毁林项目与林业种植项目可以平衡对木材市场产生的影响,这种反作用力起到中和作用,进而避免市场路径碳泄漏的产生。项目类别组合的方法虽然起到一定的作用,但是由于各个项目的时间不同、对产品市场产生影响的强度不同,想要充分地发挥“中和”作用,还需要更多的研究来探索如何确定最佳的项目数量比例。
4 结语与建议气候变化问题被认为是对人类社会、生态环境的最大威胁,这在全球范围内已达成共识。碳泄漏问题是气候变化政策研究领域的热点。自愿减排项目层面的碳泄漏问题严重地影响了项目的减排效率,对其展开研究,一方面可以帮助充分实现减排项目的减排潜力,另一方面对推动碳排放交易市场抵消履约机制的建立健全具有重要意义。目前,社会各界对自愿减排项目碳泄漏的存在已经达成一致,而对其内涵定义上的分歧主要来源于对“边界”概念的不同解释。从自愿减排项目碳泄漏产生的不同途径,可将其分为活动转移泄漏、市场路径泄漏、生命周期泄漏(又称排放转移泄漏)、生态泄漏以及技术泄漏五类。
在分析方法上,定性分析主要从寻找碳泄漏的影响因素角度入手,综合考虑各方面的影响判断项目是否存在碳泄漏的风险。而精准的定量测算则是通过建模、构造函数或计量经济的手段来完成,其通常对数据有较高的要求且测算的结果往往强烈依赖于对模型的原始假设,故而对于各种自愿减排项目类型碳泄漏的大小程度尚未有统一的结论。而在自愿减排项目碳泄漏的应对措施方面,依据应用范围的不同,可分为具体项目应用层面、系统项目应用层面以及宏观层面三类。尽管每类措施在理论上均可在一定程度上减缓项目碳泄漏,然而,在具体实施时,由于不同的项目所处的行业、地理位置的不同,实际情况要更为复杂。
当前,我国已形成一个较大规模的自愿减排项目交易市场,截至2018年底,抵消项目审定数量达到2871个,其中254个项目的自愿减排量已得到批准。作为碳排放交易市场的重要补充,自愿减排项目机制不仅可以帮助企业以更经济的方式实现减排目标,还可以通过吸引更多私人投资来激活碳交易市场[45]。然而,国内的抵消机制市场仍不成熟,其存在的问题也逐渐暴露,部分减排项目质量欠佳、减排效率低下是其中一个亟待解决的问题。本文以自愿减排项目碳泄漏问题为切入口,通过理清概念内涵、泄漏类型及解决途径等关键问题并结合我国的实际情况,对未来国内展开该问题的研究提出以下建议:
首先,对于项目碳泄漏的准确定义是有效监督和测算泄漏大小的基础,而“边界”的定义又是该概念定义的关键。目前,我国自愿减排抵消项目涉及林业、电力、化工等各个领域。建议分门别类对项目边界进行精准定义,如对于林业碳汇这类有明显地理区分的项目可使用“地理边界”定义,而对于其他有较强活动性的项目如电动、混动力车等,则可考虑“干预边界”加以定义。其次,尽管碳泄漏问题值得关注,但在寻找其解决措施时,应当将成本效益考虑在内。无论是监测还是计量核算都需要大量的人力、物力,并且涉及多方利益主体,故建议应当同时将解决问题带来的收益以及为此消耗的成本纳入考虑。最后,当明确必须测算泄漏时,应将多种类型的泄漏考虑在内,只针对一种类型的泄漏计算过于片面,例如,若不考虑以技术泄漏为主的部分具有正面效应的泄漏,则会高估项目碳泄漏量,大大降低项目开发商的积极性,故建议应综合评估各种泄漏的协同效应,使测算结果更加全面、可靠。
[1] |
LI L X, YE F, LI Y N, et al. How will the Chinese Certified Emission Reduction scheme save cost for the national carbon trading system?[J]. Journal of environmental management, 2019, 244: 99-109. |
[2] |
傅京燕, 张春军. 国际贸易、碳泄漏与制造业CO2排放[J]. 中国人口·资源与环境, 2014, 24(3): 13-18. DOI:10.3969/j.issn.1002-2104.2014.03.003 |
[3] |
李季, 王宇. 边境碳调节对中国EITE产业竞争力和碳泄漏的影响[J]. 中国人口·资源与环境, 2016, 26(12): 87-93. |
[4] |
BUCHHOLZ T, HURTEAU M D, GUNN J, et al. A global metaanalysis of forest bioenergy greenhouse gas emission accounting studies[J]. GCB bioenergy, 2016, 8(2): 281-289. DOI:10.1111/gcbb.12245 |
[5] |
RUTHERFORD T F, BÖHRINGER C, CARBONE J C. Unilateral climate policy design:efficiency and equity implications of alternative instruments to reduce carbon leakage[J]. Energy economics, 2012, 34(S2): S208-S217. |
[6] |
MARCU A, EGENHOFER C, ROTH S, et al. Carbon Leakage: An Overview[R]. Brussels CEPS, 2013.
|
[7] |
WATSON R T, NOBLE I R, BOLIN B, et al. Land Use, LandUse Change, and Forestry. A Special Report of the IPCC[R]. Cambridge: Cambridge University Press, 2000.
|
[8] |
UNFCCC. Decision 17 CP.7: Modalities and Procedures for a Clean Development Mechanism as Defined in Article 12 of the Kyoto Protocol[R]. Marrakech: IPCC, 2001.
|
[9] |
ATMADJA S, VERCHOT L. A review of the state of research, policies and strategies in addressing leakage from reducing emissions from deforestation and forest degradation (REDD+)[J]. Mitigation and adaptation strategies for global change, 2012, 17(3): 311-336. DOI:10.1007/s11027-011-9328-4 |
[10] |
LASCO R D, PULHIN F B, SALES R F. Analysis of leakage in carbon sequestration projects in forestry:a case study of upper magat watershed, Philippines[J]. Mitigation and adaptation strategies for global change, 2007, 12(6): 1189-1211. DOI:10.1007/s11027-006-9059-0 |
[11] |
BAYLIS K, FULLERTON D, KARNEY D H. Negative leakage[J]. Journal of the association of environmental and resource economists, 2014, 1(1-2): 51-73. |
[12] |
刘博杰, 逯非, 王效科, 等. 森林经营与管理下的温室气体排放、碳泄漏和净固碳量研究进展[J]. 应用生态学报, 2017, 28(2): 673-688. |
[13] |
WARMAN R D, NELSON R A. Forest conservation, wood production intensification and leakage:an Australian case[J]. Land use policy, 2016, 52: 353-362. DOI:10.1016/j.landusepol.2015.12.020 |
[14] |
DELACOTE P, ROBINSON E J Z, ROUSSEL S. Deforestation, leakage and avoided deforestation policies:a spatial analysis[J]. Resource and energy economics, 2016, 45: 192-210. DOI:10.1016/j.reseneeco.2016.06.006 |
[15] |
MBATU R S. Domestic and international forest regime nexus in Cameroon:an assessment of the effectiveness of REDD+ policy design strategy in the context of the climate change regime[J]. Forest policy and economics, 2015, 52: 46-56. DOI:10.1016/j.forpol.2014.12.012 |
[16] |
DELACOTE P, ANGELSEN A. Reducing deforestation and forest degradation:leakage or synergy?[J]. Land economics, 2015, 91(3): 501-515. DOI:10.3368/le.91.3.501 |
[17] |
欧阳志云, 郑华, 岳平. 建立我国生态补偿机制的思路与措施[J]. 生态学报, 2013, 33(3): 686-692. |
[18] |
BAYLIS K, FULLERTON D, SHAH P. What Drives Forest Leakage?[R]. Champaign: University of Illinois, 2013.
|
[19] |
DARGUSCH P, LAWRENCE K, HERBOHN J, et al. A smallscale forestry perspective on constraints to including REDD in international carbon markets[J]. Small-scale forestry, 2010, 9(4): 485-499. DOI:10.1007/s11842-010-9141-z |
[20] |
刘博杰, 张路, 逯非, 等. 中国退耕还林工程温室气体排放与净固碳量[J]. 应用生态学报, 2016, 27(6): 1693-1707. |
[21] |
KO C H, CHAIPRAPAT S, KIM L H, et al. Carbon sequestration potential via energy harvesting from agricultural biomass residues in Mekong River basin, Southeast Asia[J]. Renewable and sustainable energy reviews, 2017, 68: 1051-1062. DOI:10.1016/j.rser.2016.03.040 |
[22] |
SCHNEIDER L, LAZARUS M, KOLLMUSS A. Industrial N2O Projects Under the CDM: Adipic Acid-A Case of Carbon Leakage?[EB/OL]. Acid Production, Stockholm Environment Institute, Working Paper, 2010[2019-12-07]. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.204.6215&rep=rep1&type=pdf.
|
[23] |
MILLARD-BALL A, ORTOLANO L. Constructing carbon offsets:the obstacles to quantifying emission reductions[J]. Energy policy, 2010, 38(1): 533-546. DOI:10.1016/j.enpol.2009.10.005 |
[24] |
PLEVIN R J, DELUCCHI M A, CREUTZIG F. Using Attributional Life cycle assessment to estimate climate-change mitigation benefits misleads policy makers[J]. Journal of industrial ecology, 2014, 18(1): 73-83. DOI:10.1111/jiec.12074 |
[25] |
ALDY J E, KRUPNICK A J, NEWELL R G, et al. Designing climate mitigation policy[J]. Journal of economic literature, 2010, 48(4): 903-934. DOI:10.1257/jel.48.4.903 |
[26] |
AAHEIM A, ORLOV A, CHATURVEDI R K, et al. Lost benefits and carbon uptake by protection of Indian plantations[J]. Mitigation and adaptation strategies for global change, 2018, 23(2): 485-505. |
[27] |
KALLBEKKEN S. Why the CDM will reduce carbon leakage[J]. Climate policy, 2007, 7(3): 197-211. DOI:10.1080/14693062.2007.9685649 |
[28] |
KIM M K, PERALTA D, MCCARL B A. Land-based greenhouse gas emission offset and leakage discounting[J]. Ecological economics, 2014, 105: 265-273. DOI:10.1016/j.ecolecon.2014.06.009 |
[29] |
OSTWALD M, HENDERS S. Making two parallel land-use sector debates meet:carbon leakage and indirect land-use change[J]. Land use policy, 2014, 36: 533-542. DOI:10.1016/j.landusepol.2013.09.012 |
[30] |
WHITTLE L, HUG B, BURNS K. Leakage from Avoided Harvesting in Native Forests under the Carbon Farming Initiative: A Qualitative Assessment[R]. Australian: Australian Government Department of Agriculture, Fisheries and Forestry, 2012.
|
[31] |
SMITH L J, TORN M S. Ecological limits to terrestrial biological carbon dioxide removal[J]. Climatic change, 2013, 118(1): 89-103. |
[32] |
NÜSSER M. Large Dams in Asia[M]. Dordrecht: Springer, 2014.
|
[33] |
GAO Y, ZHU X J, YU G R, et al. Water use efficiency threshold for terrestrial ecosystem carbon sequestration in China under afforestation[J]. Agricultural and forest meteorology, 2014, 195-196: 32-37. DOI:10.1016/j.agrformet.2014.04.010 |
[34] |
HARPER A B, POWELL T, COX P M, et al. Land-use emissions play a critical role in land-based mitigation for Paris climate targets[J]. Nature communications, 2018, 9(1): 2938. DOI:10.1038/s41467-018-05340-z |
[35] |
ERLEWEIN A, NÜSSER M. Offsetting greenhouse gas emissions in the Himalaya? Clean development dams in Himachal Pradesh, India[J]. Mountain research and development, 2011, 31(4): 293-304. DOI:10.1659/MRD-JOURNAL-D-11-00054.1 |
[36] |
ERICKSON P, LAZARUS M, SPALDING-FECHER R. Net climate change mitigation of the Clean Development Mechanism[J]. Energy policy, 2014, 72: 146-154. DOI:10.1016/j.enpol.2014.04.038 |
[37] |
WANG B. Can CDM bring technology transfer to China?-An empirical study of technology transfer in China's CDM projects[J]. Energy policy, 2010, 38(5): 2572-2585. DOI:10.1016/j.enpol.2009.12.052 |
[38] |
乔晓楠, 张欣. 东道国的环境税与低碳技术跨国转让[J]. 经济学(季刊), 2012, 11(3): 853-872. |
[39] |
LEMA A, LEMA R. Technology transfer in the clean development mechanism:insights from wind power[J]. Global environmental change, 2013, 23(1): 301-313. DOI:10.1016/j.gloenvcha.2012.10.010 |
[40] |
罗堃, 叶仁道. 清洁发展机制下的低碳技术转移:来自中国的实证与对策研究[J]. 经济地理, 2011, 31(3): 493-499. |
[41] |
STADELMANN M, MICHAELOWA A, BUTZENGEIGERGEYER S, et al. Univers al metrics to compare the effectiveness of climate change adaptation projects[M]//FILHO W L, ed. Handbook of Climate Change Adaptation. Berlin, Heidelberg: Springer, 2015.
|
[42] |
BRÄUNINGER M, BUTZENGEIGER-GEYER S, DLUGOLECKI A, et al. Application of Economic Instruments for Adaptation to Climate Change. Final report[R]. Hamburg: HWWI, 2011.
|
[43] |
DE PERTHUIS C, TROTIGNON R. Governance of CO2 markets:lessons from the EU ETS[J]. Energy policy, 2014, 75: 100-106. DOI:10.1016/j.enpol.2014.05.033 |
[44] |
李峰, 王文举, 闫甜. 中国试点碳市场抵消机制[J]. 经济与管理研究, 2018, 39(12): 95-103. DOI:10.3969/j.issn.1004-292X.2018.12.017 |
[45] |
WENG Q Q, XU H. A review of China's carbon trading market[J]. Renewable and sustainable energy reviews, 2018, 91: 613-619. DOI:10.1016/j.rser.2018.04.026 |