2021-10-13
文章导读
01
研究背景
家庭碳足迹是家庭消费的商品和服务生产过程中所有碳排放的总和，准确计算家庭碳足迹和识别主要贡献者是减少碳足迹的基础。相比于城市地区家庭消费碳足迹，减少农村地区家庭消费的碳足迹及其不平等性对可持续社会的发展也有着至关重要的作用。在我国2030年实现碳峰值和2060年实现碳中和的政策目标下，如何有效地减少与家庭消费相关的碳足迹，促进中国农村家庭消费的平等性是城市化和乡村振兴的一项重要任务。
02
研究问题
本研究以中国农村为研究对象，利用2018年最新的微观家庭调查数据，结合环境扩展投入产出分析，定量分析了我国农村家庭的碳足迹和家庭消费的不平等性。
计算了2018年影响中国农村家庭碳足迹的主要因素。
采用基尼系数衡量了农村家庭碳足迹的不平等性。
比较及预测了低碳情景下农村家庭消费的碳足迹和不平等性变化。
03
主要观点
2018年中国农村家庭平均碳足迹为人均2.46吨二氧化碳当量，约为中国家庭平均碳足迹的三分之一。其中，住房(45.32%)、交通(20.45%)和食品(19.62%)是碳足迹的主要贡献者，服务(12.69%)和服装(1.91%)占家庭总碳足迹的比例相对较小。供暖(14.60%)、建造和购买(13.66%)、家用电器用电(12.43%)是农村家庭碳足迹在住房这一类别内的主要影响因素。
Fig. 1. Contribution of detailed household consumption categories to carbon footprint in rural China.
基尼系数是用于衡量一个国家或地区居民差异的常用指标。基尼系数越接近1越表明衡量指标的不平等性。使用基尼系数可以表示不同家庭碳足迹的不平等性。据估算，交通的基尼系数达0.832，这说明中国农村家庭采用不同的交通方式所产生的碳足迹存在巨大差异。其次为服务和住房，基尼系数分别为0.634和0.609，表明家庭之间的所享受的服务和住房条件不同所产生的碳足迹水平也存在一定的差异。相比之下，食品和服装的基尼系数相对较小，分别为0.374和0.447，说明基本生活必需品的碳足迹在家庭间的差异较小。
Fig. 2.Lorenz curve of carbon footprint in clothing, food, housing, transportation, and services.
为了预测未来中国农村家庭碳足迹的变化，如果考虑未来用清洁能源逐步取代化石能源来降低碳强度的发展情景，2025和2030年的中国家庭消费碳足迹将分别减少到2.08和1.85tCO2-eq，比2018年，分别减少15.18%和24.53%。但是，2025年和2030年的碳足迹基尼系数将分别增加到0.493和0.495。这表明，虽然碳强度的降低有可能显著减少碳足迹，但它可能会导致不平等性的增加。
Fig. 3. Carbon footprint and Gini coefficient change in carbon intensity decrease scenarios and energy transition and carbon intensity decrease combined scenarios.
04
编者按
本研究基于宏观上的环境扩展投入产出模型和微观上的家庭调查数据，评估了中国农村地区的家庭碳足迹，尤其探讨了碳足迹的不公平性。在讨论具体的政策措施时，研究指出降低碳强度会减少碳足迹，但可能会增加不平等性。因此在推动农村地区能源消费向低碳方向迈进时，还应当特别注意减少不平等性。
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原文信息
原文题目 Reducing Carbon Footprint Inequality of Household Consumption in Rural Areas: Analysis from Five Representative Provinces in China
原文作者 Mingxing Sun, Guangwu Chen, Xiangbo Xu, Linxiu Zhang, Klaus Hubacek, and Yutao Wang
期刊名 Environmental Science ＆ Technology
发表时间 2021年8月
原文链接
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.1c01374