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标题 国际航空碳抵消协议对不同国家的影响分析廖维
范文

    君范英

    

    

    

    摘要 基于国际民航组织成员国所有航班的实际飞行轨迹全样本数据库的航空数据计算了各国的实际航空碳排放,建立了各国航空 周转量预测模型,预测了各国的国际航空碳排放量,最后根据国际航空碳抵消协议(CORSIA)方案设置了三种情景,分析得到各情景 下各国直到2035年的碳抵消量,从而分析了这一结果对各个国家的影响。主要结论如下:①2018年全球的航空碳排放总量为7.95 亿t,约占全球能源相关碳排放的2.6% o其中,国际航空碳排放总量达到了 5.04亿t,约占总排放量的63.4%O②預测显示全球航 空碳排放还有很大的增长空间,因此,航空碳排放是全球排放的重要来源,也是未来减排的重点领域。但各国航空碳排放的增长趋势 呈现出很大的不同,中国、卡塔尔、土耳其和俄罗斯等发展中国家的航空业正处在快速增长的轨道上,而美国、英国、德国、韩国和法国 等发达国家的航空业增长趋势相对缓慢,甚至接近饱和。③CORSIA抵消方案带给发展中国家更多的抵消成本负担。虽然CORSIA 从行业到个体过渡的设定表面上看考虑到了发展中国家的过渡期,但是发展中国家在CORSIA计划下面临的抵消压力要始终高于发 达国家。④CORSIA方案中抵消量基于增量的本质缺陷,决定了发展中国家面临比发达国家更为严峻的压力和挑战,这对于发展中国 家来说是不公平的。这一机制将影响航空业的正常竞争,不利于全球航空业的发展,也不利于航空业支持和带动全球和地区经济的 发展。

    关键词 航空碳排放;CORSIA ;碳抵消;发展中国家

    中图分类号 F563/567 文献标识码 A 文章编号 1002 -2104(2020)06 -0010 -10 DOI: 10.12062/cpre.20200403

    航空业对全球经济和社会发展发挥着越来越重要的 作用,到2030年,航空业对全球GDP的贡献将达69 000 亿美元⑴。但与此同时,航空业的发展也带来了日益严重 的环境影响。据国际航空运输协会⑵的估计,航空业碳排 放约占据全球能源相关碳排放的2. 5% ,而且其未来的增 速也很快。如果考虑其他污染物的影响,航空业的排放贡 献将达到4.9%[3-4]o因此,在2016年10月6日,国际民 航组织(International Civil Aviation Organization,简称 ICAO)第39次全体成员国大会通过了应对航空业温室气 体排放的第39号决议,该决议建立了一个“国际航空业碳 抵消与削减机制”(Carbon Offsetting and Reduction Scheme for International Aviation,简称 CORSIA) 。这是第一项突 破了以国家为边界的行业减排机制,同时也是全球航空业 进行温室气体减排的第一步。

    为了尽可能减少碳抵消义务给航空公司带来的负担, CORSIA计划将分阶段实施,分为试验阶段(2021—2023

    年)、第一阶段(2024—2026年)和第二阶段(2027—2035 年)。试验阶段和第一阶段各国自愿参与,发达国家将率 先参与。第二阶段为强制参与,其中2018年国际航空活 动的收入吨公里(RTKs)数超过RTKs全球总量0. 5%的 成员国,或RTKs累计数达到RTKs全球总量90%的成员 国,都必须参与;但最不发达国家(LDCs)、小岛屿发展中 国家(SIDS)和内陆发展中国家(LLDCs)除外,除非其自愿 加入。CORSIA抵消分配方案基本上是基于“祖父原则” 的分配机制,基年为2020年。自2021年起,某一航空公 司在特定年份中所需要抵消的二氧化碳排放量由两部分 构成,一部分是根据该年全球国际航空碳排放的增加量进 行分摊,称为行业部分;另一部分是航空公司自身的国际 航空碳排放增加导致的抵消量,称为个体部分。各个国家 航空公司的行业部分和个体部分在不同年份有特定的比 例设定,其中,行业部分的比例随着时间的推移逐渐降低, 个体部分的比例逐渐提高,直到个体部分的比例达到 100%。可以看到,CORSIA计划的抵消方案在一定程度上 体现了各国航空业的发展现状,设计了分阶段实施、从行 业共同的责任分担逐渐过渡到个体减排责任的抵消方案。 但是CORSIA是否真正地考虑到了不同国家航空业增长 的实际需求呢?对于处在不同发展阶段的国家而言,面临 的减排压力有何不同? CORSIA计划的碳抵消机制对所有 国家来说是否公平?这是本文研究的目标。

    1文献综述

    目前为止,关于全球航空业碳减排问题共有两项具体 方案出台⑹,除CORSIA外,还有一项是欧盟在2008年达 成的拟将航空业纳入到欧洲碳排放交易体系(European Union Emissions Trading System,简称 EU ETS)的决议。欧 盟的这一决定使得从2011年起欧盟境内的航空公司以及 从2012年起进出欧盟的航空公司都将纳入到EU ETS。 这一决议出台后迅速引起了很多国家的抗议,随后欧盟不 得不宣布暂停此决议,但又于2014年3月宣布,如果未在 2017年之前达成其他形式的全球航空减排协议,则该方 案将强制实施。可以说,欧盟这一具有强制性的单边决议 向ICA。施加了压力,并在一定程度上推动了 CORSIA的 出台⑹。

    在航空碳减排国际方案出台之前,就有学者前瞻性地 提出过制定国际航空碳排放环境法规的可能性[7],这在一 定程度上也推动了 EU ETS航空碳交易和CORSIA两项具 体减排方案的出台。在关于这两项国际减排方案的研究 中,更多的研究关注于欧盟的方案,侧重点主要在方案设 计以及经济影响上。在方案设计上,Wit等⑸提出应当修 改欧盟当前的碳排放交易方案,以帮助航空业应对气候变 化;Morrell⑵则在评估欧盟方案的碳配额分配方法的基础 上提出了基于基准线的分配方法。还有部分学者关注于 EUETS航空碳交易的经济影响,例如Scheelhaase和 Grimme如选择了欧洲市场上的四家航空公司分析了 EU ETS航空碳交易对航空公司经营成本的潜在影响; Scheelhaase等[11]以美国和欧洲的两家航空公司为例,分 析了 EU ETS航空碳交易对欧洲和非欧洲航空公司之间竞 争结构的影响;Vespermann和Wald[12]通过仿真模型模拟 分析了将航空业纳入EU ETS所造成的经济和生态影响。

    关注于CORSIA的研究则相对较少。在经济影响方 面,据ICAO [13]的估计,CORSIA实施后,2025年全球航空 业的碳抵消成本将在15亿美元到62亿美元之间; Maertens等[14]指出,CORSIA的实施将会对航空业的发展 造成不小的经济压力。在环境影响上,Scheelhaase等'如〕 指出CORSIA将抵消全球航空业8%的碳排放。在 CORSIA 计划的评价方面,Efthymiou 和 Papatheodorou[16]指 出欧盟没有权力对非欧盟国家和运营商施加监管规则, CORSIA计划更适合应对国际航空碳排放问题。而且在前 人对CORSIA研究的文献中,大多数都是从总体上评估 CORSIA的抵消结果和经济影响,从国家层面考虑的较少, 而从国家异质性角度评估CORSIA的影响更少。

    本文考虑到国家之间的差异,特别是发展中国家和 发达国家未来航空业发展趋势的不同,在航空周转量预测 的基础上,评估CORSIA抵消机制下各个国家的减排压 力,进而讨论CORSIA机制设计的合理性。关于航空碳排 放的测算,本文基于微观的实际航班数据自底向上进行计 算,得到了各个国家的航空碳排放数据,提高了计算和预 测的精度。

    2 方法与数据

    2.1航空碳排放计算

    航空碳排放是指飞机从一个机场到另一个机场飞行 的全部燃油碳排放,包括滑行(Taxi-out)、起飞(Take-off)、 爬升(Climb-out )、上升(Climb )、巡航(Cruise )、下降 (Descent)、着陆(Approach )、进场(Landing)和滑行(Taxiin) 等9个阶段(见图1)。这9个阶段可以归为起降过程 (LTO周期)和巡航过程(CCD周期),飞机的碳排放按这 两个过程分别计算,即飞机的航空碳排放等于起降过 程碳排放和巡航过程碳排放之和。

    Et&1 - Elto + Eccd ( 1 )

    2.1.1 LTO周期碳排放

    LTO周期包括飞机在914.4m以下的6个阶段,分别 为飞机起飞时的滑行、起飞和爬升,以及在飞行结束时的 着陆、进场和滑行[18]o这一周期中飞机在各个阶段的燃 油效率是不同的,而且使飞机升空(再次降落)所需的燃 料与飞行时间无关,可以看作是恒定的[18]o巡航周期 (CCD)是指飞行在海拔914.4m以上的所有阶段,包括上 升、巡航以及下降阶段。巡航周期占据了飞行过程的大部 分,燃油消耗随飞行距离变化而变化。通常在LTO周期 的单位时间耗油量比在CCD周期大很多[19]o因此,对于短途航班来说,LTO周期的燃油消耗会占据更高的比例; 长途航班的燃油消耗则更多的是在CCD周期中。

    对于LTO周期的航空碳排放的计算,通常有两种不 同精度的方法,即方法1和方法2[19-20]o方法1根据总的 活动数据乘以相应的周期平均排放来计算:

    E[ = LTO x EF (2)

    其中,Ei表示方法1下的总航空碳排放,LTO表示 LTO周期总次数,EF为平均每个LTO周期的碳排放量 (kg/LTO)。

    方法2则按照飞机类型、发动机型号、飞行阶段燃油 效率等详细数据进行计算:

    E, = 2 TIMjk x FFjk x EIjk x NEj (3)

    其中,鳥表示飞机类型J在一个LTO周期的航空碳排 放,表示飞机类型J在阶段《下的飞行时间(s) , FFjk 表示飞机类型J的发动机在阶段k下的燃油效率(kg/s), EIlk表示排放因子,即每单位航空燃油排放的二氧化碳 (kg/kg),这里采用国际平均水平3.15(kg/kg)如。NEJ表 示飞机类型J的发动机数量。那么,如果要计算总航空碳 排放,则有:

    幼=Z jEf (4)

    其中,叫是飞机类型J的飞行次数。

    方法1中的EF依赖于实际飞行的飞机类型和飞行次 数,在估算时通常比较粗糙,相对来说方法2的计算更加详 尽可靠。本文在计算LTO周期排放的时候采用了方法2, 即Elto = E2。由于数据的可获得性,在以往的文献中很少 采用方法2计算各国航空碳排放,这是本文的贡献之一。 2.1.2 CCD周期碳排放

    对于CCD周期的碳排放计算,我们采用欧洲环境署 (European Environment Agency ,简称 EEA )的实测数据。 比如以飞机类型B737-400为例,EEA提供的数据是其在 各个特定的巡航距离时的燃油消耗,包括125 n mile、 250 n mile ^500 n mile、750 n mile、l 000 n mile、2 000 n mile 等,如表1所示。

    可以看到,一架B737-400飞机的巡航距离为 1 500 n mile时的CCD周期燃油消耗为8 362 kg,巡航距离 为2 000 n mile时的CCD周期燃油消耗为11 342 kg。我们 计算CCD周期的燃油消耗量时使用插值法,则一架B737- 400飞机的巡航距离为1 723 n mile时的燃油消耗为:

    8 362 + [(11 342 -8 362) x (1 723 -1 500)/

    (2 000 -1 500)] = 9 691 kg

    每一架航班的巡航距离定为飞机起飞与降落机场之 间的弧线距离,根据各飞机类型的CCD周期燃油消耗数 据进行线性差值可以得到每一趟航班的CCD排放,再进 行汇总即可得到一定时间内总的CCD周期的排放, 即 eccdo

    2.2航空周转量预测

    由于经济社会发展水平不同,各国的航空业发展程度 差异很大。多数发达国家的航空业都比较发达,有的已经 达到或者接近饱和;但发展中国家的航空业大多处于起步 或者快速增长阶段,未来还有不同程度的增长空间。因 此,分析未来的碳抵消负担时必须考虑到各个国家航空周 转量的增长趋势。

    在预测各国的航空发展趋势时,本文选择以航空周转 量作为航空业发展的指标。关于航空周转量的预测方法 也有多种,主要可分为基于影响因素的预测方法「曰以 及基于历史数据的预测方法'虹曰。本文采用的是基于历 史数据进行中长期预测的Gompertz和Logistic曲线模型。 这二者均属于生长曲线模型,广泛地运用在交通行业的发 展预测上盗项〕。例如,Ogut'㈤使用Logistic和Gompertz模型预测了土耳其2004—2020年的汽车保有量数据; Mazraati”〕使用Logistic曲线模型预测了伊朗交通部门的 燃油消耗量;Keshavarzian等段〕使用Gompertz模型预测了 154个国家的公路运输部门的石油需求。航空业作为交 通的一大产业,采用Gompertz和Logistic曲线模型能较好 地符合航空业的发展规律。

    Gompertz曲线模型可以表示为公式(5 ),其中,匕表 示t年的航空周转量"代表时间,5 和b均为模型估计 参数。

    Yt=Kcx / (5)

    Logistic曲线模型的形式如公式(6),其中,匕表示t年 的航空周转量,t代表时间,&、c和r均为模型估计参数。

    Y = 鱼— t 1 + ce「"

    两曲线均呈现出初期增长缓慢、接着以较大幅度增 长、随后趋于稳定水平的趋势。但Logistic曲线模型关于 拐点处对称,而Gompertz曲线模型则没有这一特点。

    2.3 CORSIA抵消情景

    在预测了未来各国国际航空碳排放的基础上,可以得 到基于CORSIA机制的各国碳抵消责任的估计结果。

    CORSIA抵消方案是基于“祖父原则”的,具体来说, 某一航空运营商在某个特定年份中所需要抵消的二氧化 碳排放量将按照以下公式进行计算:

    航空运营商锥'年的抵消义务=J?W +

    eit - e 诅 Ft X e;t X —

    eit

    其中,t從2021到2035年,%表示t年的部门比例,目 表示t年的个体比例(a. + Ft = Doe*表示航空运营商/在 t年的排放量,E表示所有航空运营商在t年的总排放量。 eiB表示航空运营商i在2019年和2020年排放量的年平均 值,E-表示所有航空运营商在2019年和2020年总排放量 的年平均值。根据决议,在2021—2035年期间,配额方案逐 渐由行业方案过渡到个体方案。其中,2021—2029年, a = 100%,Ft = 0 ;2030—2032 年,a W 80%,Ft & 20% ; 2033—2035 年,a W 30%,F N 70% o

    本文在CORSIA抵消方案的基础上,设置了三种情 景,情景A为CORSIA的边界情景;情景B为更加缓和的 抵消情景,更加强调全球航空业共同减排,个体减排比例 比较小;情景C为全球航空业共同负担减排成本的情景, 具体见表2。

    2.4数据

    在计算各个国家的航空周转量、国际航空周转量和航 空碳排放时,我们采用了 ICAO提供的实际飞行监测数据,即ICAO成员国所有航班的实际飞行轨迹全样本数据 库(Automatic Dependant Surveillance Broadcast,简称 ADSB)、ICAO和EEA的飞机发动机数据以及EEA的LTO 和CCD周期耗油数据。世界各机场的地理位置数据来源 于 Open Flight 网站(https://openflights. org/)。

    本文计算用2018年6月的ADSB的数据(几乎涵盖 了所有的航班),因此在计算2018年总排放时按照ICAO 公布的该月航空活动(以旅客周转量为指标)的年度占比 8.83%〔29〕折算到全年。另外ADSB数据中约有5%的数 据缺失或错误导致无法匹配,在计算时以平均值代替。

    进行航空碳排放预测时使用的数据来源为世界银行 的各国航空周转量数据,时间长度为1970—2018年,为年 度数据,1970年为基年。

    此外,为了研究CORSIA抵消机制对不同发展阶段国 家的影响,本文选取10个国家,包括国际航空碳排放前5 的发达国家(分别为美国、英国、德国、韩国和法国)与国 际航空碳排放前5的发展中国家(分别为中国、阿联酋、卡 塔尔、土耳其和俄罗斯)。

    3 结果与分析

    3.1 航空碳排放估算结果

    通过计算每一趟航班在各个阶段的碳排放,汇总可以 得到某一国的航空总碳排放,同样可以计算得到一国的国 际航空碳排放,计算结果见表3(表中的前20个国家总航 空活动超过了全球的80%)。

    可以看到,2018年全球的航空碳排放总量达到了 7.95亿t,约占全球能源相关碳排放的2. 6%。在航空总 排放量上,美国遥遥领先于其他国家,为2.1亿t,占比超 过了 1/4o其次是中国,占比达到13. 9% ,随后依次是阿 联酋、英国、加拿大、德国、韩国、日本、俄罗斯和土耳其等 国家。2018年全球的国际航空碳排放总量达到了 5. 04 亿t,约占总排放量的63. 4% o在国际航空总排放量上, 美国达到6 489万t,位居首位。其次是中国,达到5 599 万t,随后依次是阿联酋、英国、德国、韩国、卡塔尔、法国、 土耳其和爱尔兰。

    3.2航空周转量预测结果

    我们分别采用Gompertz模型和Logistic模型对各国航 空周转量进行了预测,模型参数采用非线性最小二乘估计 方法,最终选取残差最小的模型作为预测模型,结果见图2。从图中可以看到,大部分国家模型的拟合效果较好。

    从模型的预测结果来看,中国、阿联酋、卡塔尔、土耳 其和俄罗斯等发展中国家的航空业正处在快速发展的轨 道上,而美国、英国、德国、韩国和法国等发达国家的航空 业虽然也在增长,但增长趋势缓慢,即将趋于稳定。

    3.3航空碳排放预测结果

    在周转量预测的基础上,我们可以得到各国的国际航空 碳排放量。国际航空碳排放量可以表示为:吨公里油耗x总 航空周转量X国际周转量所占的比例X排放因子。本文没 有考虑飞机的能效技术进步和燃料替代的影响,因此吨公里 油耗设为定值,在中短期内这一假设是合理的。各国国际航 空碳排放量(2019—2035年)的预测结果见图3。

    从总量上看,2020年全球国际航空碳排放将达到 5.40亿t,其中美国的国际航空碳排放量高居第一,达到 6 759万t;中国是除了美国之外的最大国际航空碳排放 国,在2020年的国际排放达到5 765万t。到2035年国际 航空碳排放将达到6. 75亿t,其中美国达到8126万t,中 国将超过美国达到1.03亿t的水平。从增量上看,中国、 土耳其、俄罗斯等发展中国家的增速较快,航空业碳排放 處在较快增长的阶段。

    3.4 CORSIA的影响分析

    根据2. 3的情景设置,我们可以得到CORSIA机制 下,发达国家和发展中国家未来的碳抵消量,结果如图4 所示。

    从碳抵消成本上看,各国需要通过购买符合资格的碳 减排配额进行抵消,以CORSIA边界情景为例,参考欧洲 碳交易市场2018年的平均碳价20欧元/t,则各国的抵消 成本见图5。

    从总量上看,几乎所有国家在CORSIA计划下的碳抵消量都逐年增加。在初期美国和中国等航空体量较大的本文基于ADSB的航空数据计算得到了各国的实际 航空碳排放,建立了各国航空周转量预测模型;在预测各 国航空周转量的基础上,预测了各国的航空碳排放量;最 后根据CORSIA方案设置了三种情景,得到各情景下各国 直到2035年的碳抵消结果,进一步分析了这一结果对各 个国家的影响。

    国家每年所需要的碳抵消量将远远高于其他国家,这与 CORSIA第一阶段设定为全行业比例的抵消方案有关。从 三种情景的结果来看,减排方案中对于个体比例的要求将 会直接影响到一个国家的抵消量水平,这从现行方案的第 一阶段和第二阶段的对比中可以直接看出来。例如对于 中国、卡塔尔、土耳其和俄罗斯等快速增长的发展中国家 来说,分配方案中个体比例的设定越高,将会导致其抵消 量越高,而且影响很大;而对于美国、英国、德国、韩国和法 国等发达国家来说,分配方案中个体比例的设定越高对其 越有利。但是,不管个体比例如何设定,发展中国家所面 临的航空碳抵消的增长始终要高于发达国家,这也就说明 发展中国家在CORSIA计划下面临的抵消压力要始终高 于发达国家,即使采用相对缓和的情景B,甚至全行业共 同负担的情景C,发展中国家的抵消压力依然大于发达国 家。再加上发展中国家的航空业发展程度、经济状况、应 对风险能力相对较弱,这无疑给其航空业的发展带来更大 的挑战。而导致这一结果的根本原因在于CORSIA方案 的抵消规则。在CORSIA计划下一个国家的航空公司应 该承担的抵消责任取决于其航空碳排放的增量,这一重要 的假设是静态的,没有考虑到发展趋势和发展空间,与《京 都议定书》的共同但有区别的责任原则相悖,对于发展中 国家是不公平的。CORSIA 一刀切的做法强调更多的是 “共同性”,而忽略了“区别”,也就同时忽略了这些发展中 国家的发展权益。

    在CORSIA的边界情景下,2025年美国将付出1.45 亿欧元的抵消成本,中国为1.51亿欧元;到2035年,这一 数据将增长到2. 84亿欧元和7. 36亿欧元;其他国家的抵 消成本也呈现不断增长的趋势。如果算上所有国家,到 2035年全球航空业将付出超过30亿欧元的抵消成本。

    4 结论

    2018年全球的航空碳排放总量为7.95亿t,约占全球 能源相关碳排放的2.6%。其中,国际航空碳排放总量达 到了 5.04亿t,约占总排放量的63.4%。国际航空碳排放 的预测显示,全球航空业还有巨大的增长空间,2035年的 全球国际航空碳排放将达到6.75亿t。因此,航空碳排放 是全球排放的重要来源,也是未来减排的重点领域。

    各国航空碳排放的增长趋势呈现出很大的不同,中国、卡塔尔、土耳其、俄罗斯等发展中国家的航空业正处在 快速增长的轨道上,而美国、英国、德国、韩国和法国等发 达国家的航空业增长趋势相对缓慢,甚至接近饱和。因 此,CORSIA抵消方案带给发展中国家更多的抵消成本负 担,虽然CORSIA从行业到个体过渡的设定从表面上看考 虑到了发展中国家的过渡期,但是发展中国家在CORSIA 计划下面临的抵消压力要始终高于发达国家。

    CORSIA方案中抵消量基于增量的本质缺陷,决定了 它不可能将不同国家的发展需求考虑在内。CORSIA的原 则是基于历史排放的,缺乏动态视角,没有考虑到发展中 国家的增长空间。即使将CORSIA方案的个体比例要求 进一步放缓,依然会不断增加发展中国家的成本负担,改 变不了 CORSIA静态视角的本质。在CORSIA机制下,发 展中国家面临比发达国家更为严峻的压力和挑战,这一机 制将影响航空业的正常竞争,不利于全球航空业的发展, 也不利于航空业支持和带动全球和地区经济的发展。航 空碳减排协议的设计,其本质是航空碳排放的配额分配问 题,不仅要考虑历史排放,更要考虑到各个国家的发展需 求和支付能力我们认为,即使不考虑历史责任, CORSIA改进的基本原则至少应该是各个国家的碳抵消负 担基本相当。应该将各个国家航空业所处的发展阶段、未 来趋势和整个国家的经济发展水平都考虑在内,才能制定 好公平的航空碳减排协议。

    (编辑:刘照胜)

    参考文献

    [1]央视网.到2030年航空业对全球GDP贡献将达69 000亿美元 [EB/OL]. 2012 -06 - 13 [2020 -03 -02]. http://tv. cntv. cn/ videa/C11348/9035dl8ccd5242fd98572847785bc7db.

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更新时间:2024/12/22 23:46:25