廖维君，范英．国际航空碳抵消协议对不同国家的影响分析［J］．中国人口·资源与环境，2020，30（6）：10－19．［LIAOWeijun，FANYing．AnalysisoftheimpactofCarbonOffsettingandＲeductionSchemeforInternationalAviationondifferentcountries［J］．Chinapopulation，resourcesandenvironment，2020，30（6）：10－19．］收稿日期：2020－03－11修回日期：2020－04－17作者简介：廖维君，博士生，主要研究方向为航空经济学、航空碳排放与政策等。E-mail：bhliaoweijun@buaa．edu．cn。通信作者：范英，博士，教授，博导，主要研究方向为能源经济学、能源金融与碳金融、气候变化政策等。E-mail：yfan1123@buaa．edu．cn。基金项目：科学技术部《第四次气候变化国家评估报告》编制工作专项；国家自然科学基金重大项目“绿色低碳发展转型中的关键管理科学问题与政策研究”（批准号：71690245）。国际航空碳抵消协议对不同国家的影响分析廖维君范英（北京航空航天大学经济管理学院，北京100191）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%。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%。②预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）06－0010－10DOI：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69000亿美元［1］。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［2］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］。因此，在2016年10月6日，国际民航组织（InternationalCivilAviationOrganization，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”（CarbonOffsettingandＲeductionSchemeforInternationalAviation，简称COＲSIA）［5］。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·01·中国人口·资源与环境2020年第30卷第6期CHINAPOPULATION，ＲESOUＲCESANDENVIＲONMENTVol．30No．62020100%。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［6］，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（EuropeanUnionEmissionsTradingSystem，简称EUETS）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EUETS。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ICAO施加了压力，并在一定程度上推动了COＲSIA的出台［6］。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EUETS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［8］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；Morrell［9］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［10］选择了欧洲市场上的四家航空公司分析了EUETS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EUETS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EUETS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［15］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（Taxi-in）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［17］，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。ETotal=ELTO+ECCD（1）2．1．1LTO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］。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］。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］。因此，对于图1飞机LTO周期和CCD周期来源：EEA，Airpollutantemissioninventoryguidebook2016。·11·廖维君等：国际航空碳抵消协议COＲSIA对不同国家的影响分析短途航班来说，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］。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：E1=LTO×EF（2）其中，E1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：Ej=∑kTIMjk×FFjk×EIjk×NEj（3）其中，Ej表示飞机类型j在一个LTO周期的航空碳排放，TIMjk表示飞机类型j在阶段k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），EIjk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）［20］。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：E2=∑jEj×Nj（4）其中，Nj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。2．1．2CCD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（EuropeanEnvironmentAgency，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125nmile、250nmile、500nmile、750nmile、1000nmile、2000nmile等，如表1所示。可以看到，一架B737-400飞机的巡航距离为1500nmile时的CCD周期燃油消耗为8362kg，巡航距离为2000nmile时的CCD周期燃油消耗为11342kg。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1723nmile时的燃油消耗为：8362+［（11342－8362）×（1723－1500）/（2000－1500）］=9691kg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ECCD。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［21－23］以及基于历史数据的预测方法［24－25］。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［26－28］。例如，Ogut［26］使用Logistic和Gompertz表1B737-400特定巡航距离的燃油消耗量Distance/nmile125250500750100015002000Fuel/kgFlighttotal16032268361249606302918712167LTO825825825825825825825Taxi-out183183183183183183183Take-off86868686868686Climb-out225225225225225225225Climb/Cruise/Descent7771442278741345477836211342ApproachLanding147147147147147147147Taxi-in183183183183183183183来源：EEA，Airpollutantemissioninventoryguidebook2009。·21·中国人口·资源与环境2020年第6期模型预测了土耳其2004—2020年的汽车保有量数据；Mazraati［27］使用Logistic曲线模型预测了伊朗交通部门的燃油消耗量；Keshavarzian等［28］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，Yt表示t年的航空周转量，t代表时间，KG、a和b均为模型估计参数。Yt=KG×abt（5）Logistic曲线模型的形式如公式（6），其中，Yt表示t年的航空周转量，t代表时间，KL、c和r均为模型估计参数。Yt=KL1+ce－rt（6）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。2．3COＲSIA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i在t年的抵消义务=αt×eit×Et－EBEt+βt×eit×eit－eiBeit（7）其中，t从2021到2035年，αt表示t年的部门比例，βt表示t年的个体比例（αt+βt=1）。eit表示航空运营商i在t年的排放量，Et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，EB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，αt=100%，βt=0；2030—2032年，αt≤80%，βt≥20%；2033—2035年，αt≤30%，βt≥70%。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（AutomaticDependantSurveillanceBroadcast，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OpenFlight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1/4。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%。在国际航空总排放量上，美国达到6489万t，位居首位。其次是中国，达到5599万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。表2三种情景设定/%2021—2029年2030—2032年2033—2035年情景αtβtαtβtαtβtCOＲSIA情景1000≤80≥20≤30≥70A100080203070B100090105050C100010001000·31·廖维君等：国际航空碳抵消协议COＲSIA对不同国家的影响分析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×总航空周转量×国际周转量所占的比例×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6759万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5765万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，航空业碳排放处在较快增长的阶段。3．4COＲSIA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。表3各国2018年总航空碳排放及国际航空碳排放国家总航空碳排放量/104t占比/%国家国际航空碳排放量/104t占比/%美国20847．5226．21美国6489．2812．87中国11059．2213．91中国5598．8011．11阿联酋4318．495．43阿联酋4313．698．56英国3502．594．40英国3344．216．63加拿大2502．743．15德国2191．264．35德国2313．912．91韩国1857．263．68韩国2053．592．58卡塔尔1658．433．29日本2044．742．57法国1526．883．03俄罗斯1806．512．27土耳其1482．592．94土耳其1728．992．17爱尔兰1455．362．89卡塔尔1662．472．09加拿大1432．922．84法国1646．952．07新加坡1393．742．76印度1627．622．05日本1249．052．48爱尔兰1601．162．01荷兰1158．792．30澳大利亚1515．391．91俄罗斯951．071．89新加坡1400．121．76西班牙865．151．72荷兰1161．421．46泰国772．801．53西班牙1132．741．42澳大利亚736．381．46巴西1004．511．26印度710．351．41泰国1003．331．26沙特阿拉伯626．771．24………………合计79532．19100．00合计50410．60100．00·41·中国人口·资源与环境2020年第6期图2各国航空周转量真实值及预测值·51·廖维君等：国际航空碳抵消协议COＲSIA对不同国家的影响分析图3各国国际航空碳排放量4－1三种情景下发达国家与发展中国家的抵消量（美国）4－2三种情景下发达国家与发展中国家的抵消量（中国）4－3三种情景下发达国家与发展中国家的抵消量（英国）4－4三种情景下发达国家与发展中国家的抵消量（阿联酋）4－5三种情景下发达国家与发展中国家的抵消量（德国）4－6三种情景下发达国家与发展中国家的抵消量（卡塔尔）4－7三种情景下发达国家与发展中国家的抵消量（韩国）·61·中国人口·资源与环境2020年第6期图４－８三种情景下发达国家与发展中国家的抵消量（土耳其）图４－９三种情景下发达国家与发展中国家的抵消量（法国）图４－１０三种情景下发达国家与发展中国家的抵消量（俄罗斯）图５ＣＯＲＳＩＡ边界情景下航空碳抵消成本从总量上看，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。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·７１·廖维君等：国际航空碳抵消协议ＣＯＲＳＩＡ对不同国家的影响分析国、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［３０－３１］。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６９０００亿美元［ＥＢ／ＯＬ］．２０１２－０６－１３［２０２０－０３－０２］．ｈｔｔｐ：／／ｔｖ．ｃｎｔｖ．ｃｎ／ｖｉｄｅｏ／Ｃ１１３４８／９０３５ｄ１８ｃｃｄ５２４２ｆｄ９８５７２８４７７８５ｂｃ７ｄｂ．［２］ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡｉｒＴｒａｎｓｐｏｒｔＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ．Ｆａｃｔｓｈｅｅｔｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ＆ＣＯＲＳＩＡ［Ｎ／ＯＬ］．２０１７［２０２０－０３－０２］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｉａｔａ．ｏｒｇ／ｐｒｅｓｓｒｏｏｍ／ｆａｃｔｓ＿ｆｉｇｕｒｅｓ／ｆａｃｔ＿ｓｈｅｅｔｓ／Ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ／ｆａｃｔｓｈｅｅｔ－ｃｌｉｍａｔｅ－ｃｈａｎｇｅ．ｐｄｆ．［３］ＬＥＥＤＳ，ＰＩＴＡＲＩＧ，ＧＲＥＷＥＶ，ｅｔａｌ．Ｔｒａｎｓｐｏｒｔｉｍｐａｃｔｓｏｎａｔｍｏｓｐｈｅｒｅａｎｄｃｌｉｍａｔｅ：ａｖｉａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１０，４４（３７）：４６７８４７３４．［４］ＧＲＥＷＥＶ，ＭＡＴＴＨＥＳＳ，ＦＲ?ＭＭＩＮＧＣ，ｅｔａｌ．ＦｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｃｌｉｍａｔｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄａｉｒｔｒａｆｆｉｃｒｏｕｔｉｎｇｆｏｒｔｒａｎｓＡｔｌａｎｔｉｃｆｌｉｇｈｔｓ［Ｊ］．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｅｓｅａｒｃｈｌｅｔｔｅｒｓ，２０１７，１２（３）：０３４００３．［５］ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｉｖｉｌＡｖｉａｔｉｏｎＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ．ＡｓｓｅｍｂｌｙＡ３９３：ｃｏｎｓｏｌｉｄａｔｅｄｓｔａｔｅｍｅｎｔｏｆｃｏｎｔｉｎｕｉｎｇＩＣＡＯｐｏｌｉｃｉｅｓａｎｄｐｒａｃｔｉｃｅｓｒｅｌａｔｅｄｔｏｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ：ｇｌｏｂａｌｍａｒｋｅｔｂａｓｅｄｍｅａｓｕｒｅ（ＭＢＭ）ｓｃｈｅｍｅ［Ｒ］．Ｍｏｎｔｒｅａｌ：ＩＣＡＯ，２０１６．［６］ＬＡＲＳＳＯＮＪ，ＥＬＯＦＳＳＯＮＡ，ＳＴＥＲＮＥＲＴ，ｅｔａｌ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌａｎｄｎａｔｉｏｎａｌｃｌｉｍａｔｅｐｏｌｉｃｉｅｓｆｏｒａｖｉａｔｉｏｎ：ａｒｅｖｉｅｗ［Ｊ］．Ｃｌｉｍａｔｅｐｏｌｉｃｙ，２０１９，１９（６）：７８７－７９９．［７］ＣＡＲＬＳＳＯＮＦ，ＨＡＭＭＡＲＨ．ＩｎｃｅｎｔｉｖｅｂａｓｅｄｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｆＣＯ２ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｒｏｍｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌａｖｉａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆａｉｒｔｒａｎｓｐｏｒｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００２，８（６）：３６５－３７２．［８］ＷＩＴＲＣＮ，ＫＡＭＰＭＡＮＢ，ＢＯＯＮＢ，ｅｔａｌ．Ｃｌｉｍａｔｅｉｍｐａｃｔｓｆｒｏｍｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌａｖｉａｔｉｏｎａｎｄｓｈｉｐｐｉｎｇ：ｓｔａｔｅｏｆｔｈｅａｒｔｏｎｃｌｉｍａｔｉｃｉｍｐａｃｔｓ，ａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｍｉｔｉｇａｔｉｏｎｐｏｌｉｃｉｅｓ［Ｍ］．Ｄｅｌｆｔ：ＣｅｎｔｒｅｆｏｒＥｎｅｒｇｙＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣＥ，２００４．［９］ＭＯＲＲＥＬＬＰ．ＡｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｐｏｓｓｉｂｌｅＥＵａｉｒｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｍｉｓｓｉｏｎｓｔｒａｄｉｎｇｓｃｈｅｍｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｙｐｏｌｉｃｙ，２００７，３５（１１）：５５６２－５５７０．［１０］ＳＣＨＥＥＬＨＡＡＳＥＪ，ＧＲＩＭＭＥＷ．Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｔｒａｄｉｎｇｆｏｒｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌａｖｉａｔｉｏｎ：ａｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃｉｍｐａｃｔｏｎｓｅｌｅｃｔｅｄＥｕｒｏｐｅａｎａｉｒｌｉｎｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆａｉｒｔｒａｎｓｐｏｒｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００７，１３（５）：２５３－２６３．［１１］ＳＣＨＥＥＬＨＡＡＳＥＪ，ＧＲＩＭＭＥＷ，ＳＣＨＡＥＦＥＲＭ．ＨｏｗｄｏｅｓｔｈｅｌａｔｅｓｔＥＵｐｒｏｐｏｓａｌｏｎａｖｉａｔｉｏｎａｎｄｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅａｆｆｅｃｔｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎＥｕｒｏｐｅａｎａｎｄＵＳａｉｒｌｉｎｅｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１１ｔｈＡｎｎｕａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅＡｉｒＴｒａｎｓｐｏｒｔＲｅｓｅａｒｃｈＳｏｃｉｅｔｙ．Ｂｅｒｋｅｌｅｙ，２００７．［１２］ＶＥＳＰＥＲＭＡＮＮＪ，ＷＡＬＤＡ．Ｍｕｃｈａｄｏａｂｏｕｔｎｏｔｈｉｎｇ？－ａｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅｃｏｎｏｍｉｃｉｍｐａｃｔｓａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃｅｆｆｅｃｔｓｏｆｔｈｅＥＵｅｍｉｓｓｉｏｎｔｒａｄｉｎｇｓｃｈｅｍｅｉｎｔｈｅａｖｉａｔｉｏｎｉｎｄｕｓｔｒｙ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｐａｒｔＡ：ｐｏｌｉｃｙａｎｄｐｒａｃｔｉｃｅ，２０１１，４５（１０）：１０６６－１０７６．［１３］ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｉｖｉｌＡｖｉａｔｉｏｎＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ．ＩＣＡＯ：ＣＯＲＳＩＡ［ＥＢ／ＯＬ］．２０１９［２０２０－０３－０２］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｉｃａｏ．ｉｎｔ／Ｐａｇｅｓ／ｄｅｆａｕｌｔ．ａｓｐｘ．［１４］ＭＡＥＲＴＥＮＳＳ，ＧＲＩＭＭＥＷ，ＳＣＨＥＥＬＨＡＡＳＥＪ，ｅｔａｌ．ＯｐｔｉｏｎｓｔｏｃｏｎｔｉｎｕｅｔｈｅＥＵＥＴＳｆｏｒａｖｉａｔｉｏｎｉｎａＣＯＲＳＩＡＷｏｒｌｄ［Ｊ］．Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ，２０１９，１１（２０）：５７０３．［１５］ＳＣＨＥＥＬＨＡＡＳＥＪ，ＭＡＥＲＴＥＮＳＳ，ＧＲＩＭＭＥＷ，ｅｔａｌ．ＥＵＥＴＳｖｅｒｓｕｓＣＯＲＳＩＡ：ａｃｒｉｔｉｃａｌａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｔｗｏａｐｐｒｏａｃｈｅｓｔｏｌｉｍｉｔａｉｒｔｒａｎｓｐｏｒｔ’ｓＣＯ２ｅｍｉｓｓｉｏｎｓｂｙｍａｒｋｅｔｂａｓｅｄｍｅａｓｕｒｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆａｉｒｔｒａｎｓｐｏｒｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０１８，６７：５５－６２．［１６］ＥＦＴＨＹＭＩＯＵＭ，ＰＡＰＡＴＨＥＯＤＯＲＯＵＡ．ＥＵｅｍｉｓｓｉｏｎｓｔｒａｄｉｎｇｓｃｈｅｍｅｉｎａｖｉａｔｉｏｎ：ｐｏｌｉｃｙａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｃｌｅａｎｅｒｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，２０１９，２３７：１１７７３４．［１７］ＪＡＲＤＩＮＥＣＮ．Ａｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｆｏｒｏｆｆｓｅｔｔｉｎｇａｖｉａｔｉｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｓ［Ｒ］．Ｏｘｆｏｒｄ：ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＯｘｆｏｒｄ，２００５．［１８］ＥｕｒｏｐｅａｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＡｇｅｎｃｙ．ＥＭＥＰ／ＥＥＡａｉｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｅｍｉｓｓｉｏｎｉｎｖｅｎｔｏｒｙｇｕｉｄｅｂｏｏｋ２０１６：１．Ａ．３．ａＡｖｉａｔｉｏｎ［Ｒ］．Ｃｏｐｅｎｈａｇｅｎ：ＥｕｒｏｐｅａｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＡｇｅｎｃｙ，２０１７．［１９］ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｉｖｉｌＡｖｉａｔｉｏｎＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ．Ａｉｒｐｏｒｔｌｏｃａｌａｉｒｑｕａｌｉｔｙｇｕｉｄａｎｃｅｍａｎｕａｌ［Ｒ］．Ｍｏｎｔｒｅａｌ：ＩＣＡＯ，２００７．［２０］ＥｕｒｏｐｅａｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＡｇｅｎｃｙ．ＥＭＥＰ／ＥＥＡａｉｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｅｍｉｓｓｉｏｎｉｎｖｅｎｔｏｒｙｇｕｉｄｅｂｏｏｋ２００９：１．Ａ．３．ａＡｖｉａｔｉｏｎ［Ｒ］．Ｃｏｐｅｎｈａｇｅｎ：ＥｕｒｏｐｅａｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＡｇｅｎｃｙ，２０１０．［２１］邓洁君，罗利．基于ＧＭＤＨ的民航客运量需求预测与分析［Ｊ］．软科学，２００６，２０（６）：３５－３８．［２２］陈玉宝，曾刚．基于组合预测方法的民航旅客吞吐量预测研究———以首都机场为例［Ｊ］．中国民航大学学报，２０１４，３２·８１·中国人口·资源与环境２０２０年第６期（２）：６１－６６．［２３］柴建，张钟毓，李新，等．中国航空燃油消费分析及预测［Ｊ］．管理评论，２０１６，２８（１）：１１－２１．［２４］ＴＡＮＧＸ，ＤＥＮＧＧ．ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｃｉｖｉｌａｖｉａｔｉｏｎｐａｓｓｅｎｇｅｒｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＡＲＩＭＡＭｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｏｐｅｎｊｏｕｒｎａｌｏｆｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，２０１６，６（５）：８２４－８３４．［２５］ＤＥＪＮＩＡＫＤ．ＴｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＡＲＩＭＡｍｏｄｅｌｉｎｆｏｒｅ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