中國居民消費碳排放的統計測算

□周海燕

一、引言

隨著碳達峰、碳中和目標的提出，實現碳減排成為全世界經濟社會的一場系統性變革，其中居民消費在減碳進程中扮演重要角色。居民生活消費水平提高后所產生的碳排放僅次于工業(yè)碳排放，是全球氣候變暖、溫室效應等環(huán)境問題頻發(fā)的又一重要誘因。居民消費碳排放既包括日常出行、烹飪、消費、取暖等直接消耗能源所造成的碳排放，也包括大眾在衣食住行等領域消費產品與服務間接產生的碳排放。據已完成工業(yè)化國家的經驗，居民消費碳排放占總碳排放比重為60%—80%，是國家碳排放的主要增長因素。聯合國環(huán)境署《2020 排放差距報告》指出，當前全球碳排放量的2/3 來自居民消費，優(yōu)化大眾消費結構已成為應對氣候變化的必然選擇。2021 年4 月，國際公益環(huán)保組織自然資源保護協會（NPRD）發(fā)布的《政府與企業(yè)促進個人低碳消費的案例研究》顯示，2021 年中國居民消費所產生的碳排放量約為29.7 億噸，是2002 年的2.27 倍。為此，測算居民消費碳排放量，分析其直接與間接影響因素，有利于國家更好地了解居民消費碳排放變化趨勢和分析居民消費碳排放區(qū)域差異，進而實現居民消費碳減排與中國經濟高質量發(fā)展。

二、文獻綜述

居民消費碳排放內涵最早被定義為由居民消費行為所引致的直接與間接碳排放，且有關居民消費碳排放的研究一直是學者們重點關注內容。通過探析居民消費碳排放概念，為評估中國碳排放影響因素與低碳增長績效提供重要理論參考。學術界關于居民消費碳排放的研究主要集中在如下幾方面。（1）從測算方法看，黃敏（2012）、王會娟和夏炎（2017）、徐麗等（2019）分別采用投入產出模型、非競爭投入產出分析法和ARIMA 模型測算居民消費碳排放。（2）從測算視角看，楊莉和張雪磊（2020）立足空間視角，采用CLA 模型和ESDA 模型對江蘇省居民生活消費碳排放空間格局進行測度，發(fā)現該地區(qū)居民消費碳排放呈現蘇南＞蘇中＞蘇北的空間格局。崔盼盼等（2020）同樣運用投入產出法對中國城鎮(zhèn)居民消費碳排放的空間格局演變展開分析，得出中國城鎮(zhèn)居民消費碳排放呈現東部高、中西部低空間分布特征。（3）從影響因素看，付云鵬等（2016）利用STIRPAT 模型測度影響中國居民消費碳排放的因素，發(fā)現人口規(guī)模、消費結構、收入水平對居民消費碳排放的影響顯著。郭文等（2017）以人口結構變動為出發(fā)點，指出人口城鎮(zhèn)化是影響中國居民消費碳排放量變動的主要因素。Yin 等（2021）指出，能源消費結構對居民消費碳排放強度產生直接與間接影響。Fatima 等（2021）立足收入水平與碳排放視角，考察發(fā)現收入增加可有效調節(jié)居民消費碳排放比值和可再生能源消費結構。彭璐璐等（2021）通過分析相關影響因素對居民消費間接碳排放的貢獻程度發(fā)現，收入規(guī)模及直接碳排放強度對其影響程度較為突出。

梳理近年研究文獻發(fā)現，有關居民消費碳排放的研究頗豐。但歸納上述研究成果發(fā)現：第一，文獻多集中于測算居民生活能源使用產生的直接碳排放量，鮮少研究其他消費支出所產生的間接碳排放，也未將兩者結合起來進行實證分析。第二，已有文獻為研究順利開展提供了堅實理論支撐，且為創(chuàng)新構建影響居民消費碳排放的直接與間接因素指標體系提供重要思路。但不可否認的是，現有文獻僅單一考量居民消費與碳排放量間的相互作用關系，較少結合地區(qū)發(fā)展實際與空間位置探究上述因素對居民消費碳排放量的影響。因此，結合上述理論成果，本文從以下方面考察居民消費如何直接與間接影響碳排放：（1）利用CRITIC-TOPSIS法測算2020 年中國30 個?。▍^(qū)、市）（除去港澳臺和西藏）的居民消費碳排放情況及區(qū)域特征；（2）從直接與間接兩個方向入手，全面考察中國居民消費碳排放情況；（3）將空間因素引入實證研究，考察中國居民消費碳排放的空間特征，以更好解決不同區(qū)域對實證結果的影響偏差問題。

三、中國居民消費碳排放統計的理論與方法

（一）理論分析

為應對氣候變化，要推動以二氧化碳為主的溫室氣體減排。蘇亮瑜等（2017）的研究表明，國際上應對氣候變化的主流方式為建立碳排放權交易制度，中國應逐步完善碳市場建設，為推動居民消費碳減排奠定政策基礎。彭璐璐等（2021）認為，中國居民間接碳排放的階段性和區(qū)域性特征，對于制定碳減排策略意義重大。王會娟和夏炎（2017）則將技術、消費結構和人口視為削減居民消費碳排放量的主要因素。因此，本文認為在消費結構不斷優(yōu)化升級背景下，應盡早采取必要措施減緩居民消費碳排放增長速度，以助推“30·60”目標全面達成。

一方面，長期以來中國工業(yè)化高速發(fā)展，而經濟發(fā)展需要消耗大量煤炭和能源，碳排放量仍呈指數式增長。2020 年，中國碳排放量達到98.99 億噸，同比增長0.6%，在全球碳排放量中所占比重也提升至30.7%。李愛華等（2017）研究發(fā)現，經濟增長和產業(yè)結構二者之間存在正向關系。全世文等（2019）也認為經濟發(fā)展水平較高區(qū)域，碳排放回調速度相應更快。并且，隨著個人消費水平提升，個人消費領域的碳排放量隨之增加。朱宏城等（2022）的研究表明，直接能源、食物、交通、日常用品以及廢棄物所產生的碳排放量較為巨大，不利于居民消費升級。故此，本研究認為國家應大力優(yōu)化消費結構，轉變消費模式，以緩和居民消費碳排放帶來的負面影響，助力經濟實現更高質量發(fā)展。

另一方面，李猛（2013）的研究認為，在現有能源與產業(yè)結構下，居民消費逐漸由生存資料消費轉向發(fā)展資料消費乃至享受資料消費，致使碳排放量增加不可避免，加之消費者收入不斷提升，其對于高耗能產品的消費需求不斷增加，促使能耗與二氧化碳排放量居高不下。萬文玉等（2016）認為，隨著經濟社會不斷發(fā)展以及人民生活水平提高，居民消費日益成為碳排放的主要增長點因素。該研究還指出除上述因素外，城市規(guī)模壯大、人均可支配收入以及年齡結構也極大增加居民消費碳排放量?；诖?，刺激消費結構升級、拉動經濟增長并兼顧碳達峰、碳中和目標，成為經濟體制改革的主要方向。

（二）指標體系

借鑒汪臻等（2015）學者的研究，將居民消費碳排放劃分為直接碳排放和間接碳排放。參考柴士改（2016）研究，將居民消費直接碳排放劃分為能源碳排放、熱力消費碳排放以及電力消費碳排放。雖然居民不直接消耗原煤和原油，但其在取暖、炊事、出行以及家用電器使用方面產生大量二氧化碳。因此，用上述指標衡量居民消費直接碳排放。另外，結合趙玉煥等（2018）研究結果，將食品、衣著、教育文化及娛樂、醫(yī)療衛(wèi)生視為居民消費間接碳排放指標。這是因為日常生活中，居民衣食住行所消費的非能源商品在制造、運輸以及使用過程中會消耗大量能源，成為居民消費碳排放產生的間接因素。相較于直接碳排放，間接碳排放通常被隱含在居民的非能源商品和服務中。在此基礎上，借鑒相關文獻，構建了包括2 個維度、9 個層級、16 個指標的居民消費碳排放評價指標體系，刻畫出影響中國居民消費碳排放的主要因素，見表1。

表1 中國居民消費碳排放評價指標體系

（三）測度方法

本文選用CRITIC-TOPSIS 法對中國居民消費碳排放各維度水平進行測度。首先，確定各基礎指標并對其進行標準化預處理；其次，利用CRITIC 法將經過標準化預處理的指標數據進行賦權；最后，采用TOPSIS法對中國30 個省區(qū)市（除去港澳臺和西藏）居民消費碳排放情況加以量化排序。CRITIC-TOPSIS 法具體操作步驟如下：步驟1：確定基礎指標并對其進行預處置。將指標劃分為正向和負向兩大類，負向指標與居民消費碳排放呈正相關，負向指標越大，居民消費碳排放量就越大。同時，由于指標在數量級和量綱方面具有差異性，無法直接合成，故運用極差法對居民消費碳排放評價指標體系中各基礎指標進行標準化處理：

（四）數據說明

選取2020 年中國30 個?。▍^(qū)、市）數據（除去港澳臺和西藏）作為研究樣本。其中，化石能源碳排放、熱力消費碳排放和電力消費碳排放數據來源于碳交易網公布的官方數據，其余指標所使用的原始數據均來源于《中國統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》。部分缺失數據從各?。▍^(qū)、市）統計年鑒中或采用平均增長率法加以補充。需要說明的是：（1）全國居民熱力和電力消費碳排放量指標，數據來自《中國能源統計年鑒》中的《中國能源平衡表》，各類化石能源碳排放指標采用國家發(fā)展和改革委員會能源研究所中的數據；（2）居民間接消費碳排放指標的計算需要中國30 個省（區(qū)、市）（除去港澳臺和西藏）的投入產出表，由于缺乏完整年限的消費碳排放指數，故選取2020 年的投入產出表作為樣本期。

四、中國居民消費碳排放評價實證分析

（一）中國居民消費碳排放的分維檢驗

基于上文所構評價指標體系，借助CRITIC-TOPSIS 法從兩個維度測得2020 年30 個?。▍^(qū)、市）（除去港臺和西藏）居民碳排放情況，結果見表2。根據國家統計局標準，將中國30 個?。▍^(qū)、市）（除去港澳臺和西藏）劃分為東部、中部、西部和東北地區(qū)。由此可知，居民在熱力類、電力類、醫(yī)療衛(wèi)生類、教育文化及娛樂類商品消費引致的碳排放表現較為突出，平均得分在0.2—0.7 之間，仍有較大減排空間。居民化石能源碳排放類、食品類、衣著類商品消費引致的碳排放值下降，平均得分在0.4—0.6。而且，加快居民消費結構優(yōu)化與完善、減少居民消費碳排放所帶來不利影響，對提升中國消費水平與環(huán)境保護起重要支撐作用。

表2 2020 年中國居民消費碳排放分維度評價結果

1.居民消費直接碳排放的分維度水平

（1）化石能源消費碳排放縮減

2020 年國內居民對化石能源類商品消費所引致的碳排放均值為0.595。橫向看，青海（0.694）、新疆（0.651）、甘肅（0.698）等西部省份均高于0.6；中部地區(qū)的山西（0.769），西部地區(qū)的寧夏（0.790）、內蒙古（0.717），東部地區(qū)的河北（0.773）以及東北地區(qū)的吉林（0.788）、黑龍江（0.703）、遼寧（0.712）均高于0.7；其他省份化石能源碳排放得分均低于0.6，如福建（0.535）、四川（0.581）等。究其原因，中西部地區(qū)煤炭產量較多，極大增加居民對于消費化石能源產品的消費，進而導致中西部地區(qū)多數省份碳排放量較大。相反，東部地區(qū)因具備先進科學技術而優(yōu)化了化石能源生產與消費的方式，極大降低該地區(qū)整體碳排放量。進一步觀察表3 可知，排名第一的山東化石能源碳排放測度值高達0.833，是排名末尾青海（0.294）的2.1 倍。這反映出部分省份居民化石能源消費碳排放結構仍存在較大差異，亟需相關部門采取相關手段做好碳中和、碳達峰各項工作，降低居民消費碳排放所帶來的各項危害。從整體看，東部沿海地區(qū)與中部、西部、東北地區(qū)居民消費碳排放指數差異正不斷縮減。

（2）熱力消費碳排放集中

居民熱力消費碳排放得分最高的省份為山西?。?.820），主要原因在于其所處中部地區(qū)歷來是中國主要煤炭生產地區(qū)。2020 年全國煤炭產量共計38.44 億噸，其中山西與內蒙古是煤炭產量最多的地區(qū)，分別占全國產量的27.66%與26.04%，合計比重超過50%。得分最低的省份為海南（0.038）。山西約是海南熱力消費碳排放的22 倍，且后者對熱力的投入與產出明顯低于全國均值。這說明居民熱力消費所產生的碳排放存在較為顯著空間異質性特征。從空間分布看，除山西外，內蒙古、黑龍江、江蘇、山東、河北、新疆、遼寧、河南等地區(qū)熱力消費碳排放高于0.5，是國內居民使用熱力消費所產生碳排放較多的省份。造成這一現象的原因在于這些省份煤炭資源較為豐富，對居民消費碳排放的影響作用相對顯著。

（3）電力消費碳排放增長

電力消費碳排放增長得分最高的省份為廣東和江蘇，分別達0.960、0.953；其次為山東、浙江、河南、河北、內蒙古，這些省份電力消費碳排放指數分別為0.916、0.902、0.878、0.868、0.855，均位于東部和中部地區(qū)。而且，這5 個省份電力消費碳排放指數均超過0.850，造成其得分較高的原因各異。其中，廣州新能源科技發(fā)達，擁有諸多大型新能源公司，為廣東創(chuàng)新電力能源使用方式與實現碳中和、碳達峰提供重要技術支撐；江蘇、山東、浙江單位電力能耗較低；內蒙古則采用風力發(fā)電，降低了電力消費碳排放指數及碳排放量。新疆是電力消費碳排放得分最低的省份，僅為0.211；東部地區(qū)僅海南、天津的電力消費碳排放得分低于全國均值；東北地區(qū)為黑龍江、吉林；中部為江西；西部地區(qū)除四川外，其余省份得分均低于全國電力消費碳排放平均水平。

2.居民消費間接碳排放

（1）食品、衣著層面引致的間接碳排放平衡

居民對食品、衣著消費所引起間接碳排放排名前5 的為上海、北京、天津、四川、廣東，得分為分別0.753、0.732、0.718、0.699 與0.696。其中，北京、上海、廣東、天津由于地理位置優(yōu)越、資源要素集聚及對外開放程度較高，促使其整體消費水平提升，故在食品、衣著方面的消費占比較大，引發(fā)較高消費碳排放。根據四川數據顯示：由于疫情影響，地區(qū)居民居家時間增多與食品價格上漲，導致該地人均食品、衣著支出總體呈上漲趨勢。食品、衣著消費碳排放得分最低的省份是貴州，僅為0.107，表明不同地區(qū)居民對食品、衣著消費間接產生的碳排放存在顯著空間極化現象，進一步反映出貴州地區(qū)碳排放較低、生態(tài)環(huán)境質量整體較好。此外，有17 個省份得分低于全國平均水平（0.396），并集中于中西部地區(qū)，亟需依托國家“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略與“一帶一路”倡議提高對外開放水平，以創(chuàng)造良好消費環(huán)境與提升政策吸引力，吸引國內外企業(yè)進入本區(qū)域。但需注意的是，相關政府部門重點要提高居民精神層面的消費水平，平衡精神與物質消費的結構以減少碳排放，最終實現國家碳中和、碳達峰目標。

（2）教育文化及娛樂引致的間接碳排放升級

教育文化及娛樂間接消費碳排放得分最高的是北京，為0.743。緊隨其后的是得分為0.735、0.724 的天津與上海，表明上述省份居民對于教育文化及娛樂的消費較高。究其原因：一是由于居民生活水平、質量提升，北京、上海地區(qū)居民更重視教育、文化、娛樂等精神層面的享受，進而間接提升居民消費碳排放指數。二是域內擁有豐富教育、文化與娛樂資源，對居民消費間接碳排放起帶動作用。其中，有15 個省份的教育文化及娛樂間接消費碳排放得分在0.100 以下，占比為50%。此外，得分低于0.2 的有廣西（0.137）、山東（0.134）、江西（0.106）、黑龍江（0.179）、內蒙古（0.149）。從上述數據可以看出，這些地區(qū)在教育、文化及娛樂等精神層面的消費較弱，依舊重視物質層面的消費，忽視精神層面的享受與消費。而且，出現該種現象也可能與地區(qū)消費水平存在較大聯系。對多數省份而言，消費結構協調偏低是國內存在的普遍性、共性層面的問題，亟需相關政府部門通過產業(yè)轉型升級提升居民消費水平，逐漸打破不合理消費結構與低端化，以優(yōu)化地區(qū)碳排放結構。

（3）醫(yī)療衛(wèi)生引致的間接碳排放推進

由表2 結果可知，醫(yī)療衛(wèi)生消費間接引致碳排放得分最高的是北京，達到0.894，是全國居民消費間接碳排放最高的地區(qū)。醫(yī)療衛(wèi)生消費碳排放得分在0.400—0.600 之間的省份共計15 個，占比達43.3%；剩余15個省份醫(yī)療衛(wèi)生消費碳排放得分均低于0.400，且多數省份屬于西部地區(qū)，其次為中部地區(qū)，與全國居民消費間接碳排放存在顯著差距。究其原因，全國醫(yī)療衛(wèi)生消費水平呈現出明顯的“東高西低”階梯式分布，也反映出全國污染情況較嚴重與碳排放指數較高的地區(qū)主要在東部地區(qū)。對此，加快中西部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生設施完善顯得尤為重要。

（二）中國居民消費碳排放的綜合水平

依托上述各維度中國居民消費碳排放得分情況，本文采用TOPSIS 法計算得出2020 年中國各省（區(qū)、市）（除去港澳臺和西藏）居民消費碳排放綜合指數，結果如圖所示。由圖可知，樣本期內中國居民消費碳排放綜合得分區(qū)間為0.089—0.443。其中，分數最高與分數最低的省份分別為寧夏（0.443）、海南（0.089）。上述數據表明，2020 年中國居民消費碳排放量整體處于較高水平，但各省份居民消費碳排放量存在一定區(qū)域差異。

圖2020 年中國居民消費碳排放綜合水平得分

為進一步直觀了解省份間居民消費碳排放差異情況，借助Ward 系統聚類法對2020 年全國30 個?。▍^(qū)、市）（除去港澳臺和西藏）居民消費碳排放綜合得分展開聚類分析，并用平方Euclidean 距離衡量分類標準，結果如表3 所示。由表中結果可知，上述?。▍^(qū)、市）居民消費碳排放綜合得分最終被劃分為三種類型：不合理型（0.175—0.443）、趨于合理型（0.010—0.175）和較合理型（0.089—0.010）。

表3 各類型居民消費碳排放趨勢的地區(qū)分布

居民消費碳排放劃分為不合理型的省份有18 個，占整體考察樣本總數的30%，包括北京、上海、天津、浙江、廣東、山東、河北、福建、吉林、山西、黑龍江、寧夏、重慶、四川、內蒙古、青海、新疆、陜西。這些省份經濟發(fā)展實力與整體消費水平均較高，且居民消費碳排放綜合指數較高，進而產生大量二氧化碳，一定程度上對地區(qū)生態(tài)環(huán)境發(fā)展起遏制作用。寧夏、吉林居民消費碳排放量分別居全國第一位與第二位。這與兩個地區(qū)在各分維度中的得分情況密切相關。從上文分析可知，寧夏、吉林均在化石能源消費碳排放與熱力消費碳排放上得分較高，一定程度上促使這兩個地區(qū)居民消費碳排放量上升。新疆排在全國第三位，主要原因在于該地區(qū)居民消費直接碳排放量同樣位于全國前列。重慶排在全國第四位，主要原因在于該地區(qū)人均間接消費嵌入式碳排放量在各維度表現出保守排放現象，即重慶碳排放量總體較低。上海、內蒙古、北京、黑龍江依次列于第五至第八位，這些地區(qū)居民消費碳排放均在某一維度呈現出較高排放情況。其中，上海在電力消費碳排放維度得分居全國第二，反映出其在居民直接消費碳排放層面的結構逐漸趨于合理；內蒙古同樣在電力消費碳排放維度得分處于全國上游水平，這與其長期采用風力發(fā)電的清潔能源有密切聯系，極大降低了內蒙古碳排放量。

居民消費碳排放程度劃分為趨于合理型的地區(qū)為11 個，分別為遼寧、江蘇、湖南、湖北、安徽、江西、河南、云南、廣西、貴州、甘肅。這些地區(qū)居民消費嵌入式碳排放量表現出趨于合理態(tài)勢，即消費碳排放程度居中，有進一步優(yōu)化空間。其中，遼寧、江蘇在食品、衣著消費層面所產生的碳排放量居全國前列，但其居民消費碳排放量綜合得分處于全國滯后型分布區(qū)間。這表明該地區(qū)其他領域消費嵌入式碳排放量并未帶來碳排放量的減少與改善，亟需通過不斷貫徹國家碳中和、碳達峰發(fā)展理念，轉變消費方式，促進居民消費碳排放量趨于較低水平。居民消費碳排放程度劃為較合理型的省份僅1 個，為海南。究其原因，海南非常重視物質層面消費，以及消費某一領域促使碳排放大量產生的商品，相反在清潔能源與綠色能源領域的消費較少，故導致該省份居民消費嵌入碳排量表現出高低不均衡的現象。

從區(qū)域差異看，2020 年東部地區(qū)和東北地區(qū)居民消費碳排放綜合得分均值為0.504 和0.431，明顯高于全國均值0.412；中部地區(qū)得分為0.382，略低于全國平均水平，而西部地區(qū)得分為0.319，落后于全國居民消費碳排放平均水平。從整體看，中國居民消費碳排放總量在空間格局上呈現出“東部和東北高、中部平、西部低”梯度遞減分布差距。

由表3 可知，在居民消費碳排放類型分布中，東部地區(qū)主要以不合理型為主，18 個省份中有8 個隸屬東部地區(qū)，約占東部省份總數的47%。這反映出東部地區(qū)多數省份消費水平較高，位于全國前列，導致人均消費嵌入式碳排放量較高。中部地區(qū)省份居民消費碳排放趨勢主要以趨于合理型為主。6 個居民消費碳排放為趨于合理型的省份中有1 個隸屬中部地區(qū)，約占17%。這反映出中部地區(qū)多數省份居民消費碳排放量處于中等水平，預示著其消費日益向節(jié)能環(huán)保產品領域邁入，極大減少碳排放量。較合理型省份僅涵括東部地區(qū)的海南省。這也說明東部地區(qū)僅海南居民消費碳排放量處于較低情況，且低于全國平均水平，反映出該省份碳排放量總體趨于合理且逐漸達到國家所要求的碳中和、碳達峰標準。

五、結論與建議

（一）結論

本文構建了包含居民消費直接和間接碳排放的評價指標體系，并利用CRITIC 賦權的TOPSIS 法，測算2020 年中國30 個?。▍^(qū)、市）（除去港澳臺和西藏）居民消費碳排放情況。結果顯示：居民在熱力類、電力類、醫(yī)療衛(wèi)生類、教育文化及娛樂類商品消費產生的碳排放較為突出，平均得分在0.2—0.7 之間，仍有較大減排空間。居民化石能源碳排放類、食品類、衣著類商品消費引致的碳排放值下降，平均得分位于0.4—0.6 之間?；茉春蜔崃οM碳排放維度平均得分較高，各地區(qū)差異相對明顯；電力、食品衣著、教育文化及娛樂、醫(yī)療衛(wèi)生消費碳排放維度平均得分較低，各地區(qū)分數相差較小。具體來看，吉林的化石能源消費碳排放量最大，山西熱力消費碳排放得分最高，電力消費碳排放最高的是廣東和江蘇，北京的間接消費碳排放得分最高。中國居民消費碳排放量整體處于較高水平，分數分布較為均勻。在此基礎上，采用Wald 聚類法對所考察樣本的居民消費碳排放進行區(qū)間劃分，結果為不合理型（18 個）、趨于合理型（11 個）和較合理型（1 個）?？傮w上中國居民消費碳排放水平呈現“東部和東北高、中部平、西部低”的梯度分布特點。

（二）建議

圍繞研究結論，本文對降低居民消費碳排放量提出如下建議：

1.多措并舉完善碳減排頂層設計

第一，實施能耗雙控政策。一方面，相關政府部門在全國范圍內實施能耗總量與強度“雙控行動”，并按照省區(qū)市設定能耗總量與強度控制目標，從全國層面減少居民消費碳排放總量；另一方面，建立健全能耗總量與強度控制標準，對不符合要求的項目嚴格把關。第二，制定碳排放市場化機制。相關政府部門應積極制定碳排放市場化機制，實時追蹤居民消費碳減排機制實施情況。在此基礎上，充分發(fā)揮中央生態(tài)環(huán)境保護督察的利劍作用，引導地方政府加強區(qū)域碳排放市場化機制的銜接與協調。同時，鼓勵公眾參與監(jiān)督碳減排，保持追蹤信息透明化，確保碳減排措施落實到位。第三，完善碳減排考核機制。圍繞碳減排目標完成情況、跨周期因素，各地區(qū)、各部門應進一步創(chuàng)建與完善居民消費碳排放總量考核機制，積極優(yōu)化考核頻次，強化污染防治攻堅戰(zhàn)成效考核。

2.加快碳減排技術創(chuàng)新

第一，研發(fā)無碳技術，從源頭上減少居民消費碳排放。具體而言，相關部門應大力研發(fā)以無碳排放為核心的清潔能源技術，逐漸取代化石能源，提高能源利用效率。同時，采用清潔生產與其他技術降低居民消費能耗，發(fā)揮清潔技術的潛力，降低并減少二氧化碳排放。第二，攻關碳捕集技術，避免二氧化碳直接排放于大氣中?？蒲性核鶓e極同第三方能源技術研究院不斷攻關碳捕集技術，建立碳捕集裝置，并積極對標國際碳排放標準，保證碳排放達到合理范圍。第三，開發(fā)去碳技術，對居民消費產生二氧化碳進行二次利用。針對不同地區(qū)居民消費結構與碳排放特點，結合地區(qū)資源條件、居民消費結構，各省區(qū)市相關部門可根據本地試點碳減排項目創(chuàng)新去碳技術，強化二氧化碳二次利用，以減少本區(qū)域居民消費碳排放總量。

3.推進產業(yè)綠色低碳轉型

一是建設綠色低碳制造體系。企業(yè)應加快食品加工、紡織服裝、工藝美術等綠色產品的改造提升，不斷革新綠色產品、材料、工藝等方面的技術，搭建綠色低碳制造體系，引導居民消費結構優(yōu)化，減少居民消費碳排放總量。二是推進低碳綠色服務業(yè)發(fā)展。各地區(qū)應加快發(fā)展節(jié)能低碳服務業(yè)，完善能源管理商業(yè)模式，形成從生產到運維全周期的低碳消費模式，優(yōu)化居民消費碳減排質量。三是培育新型綠色環(huán)保產業(yè)。立足居民低碳生活消費方式，圍繞新材料、新醫(yī)藥、節(jié)能環(huán)保等重點領域，實施戰(zhàn)略新型產業(yè)工程，全力建設新型低碳消費產業(yè)體系，培育形成降低居民消費碳排放的新動能。