袁長(zhǎng)偉，李若影，芮曉麗，白娟

(長(zhǎng)安大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西西安 710064)

?

陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素分解研究

袁長(zhǎng)偉，李若影，芮曉麗，白娟

(長(zhǎng)安大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西西安 710064)

基于陜西省相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，計(jì)算了2005～2013年陜西省交通運(yùn)輸業(yè)以及各種運(yùn)輸方式的碳排放量，通過構(gòu)建LMDI分解模型，定量分析了運(yùn)輸能源強(qiáng)度、運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平對(duì)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的影響。研究認(rèn)為，運(yùn)輸能源強(qiáng)度的提高抑制了陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量的增長(zhǎng)，運(yùn)輸結(jié)構(gòu)對(duì)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)力度不大，陜西省交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平的提高是影響碳排放量增長(zhǎng)的主要因素。

陜西??；交通運(yùn)輸業(yè)；碳排放；LMDI分解法

二氧化碳的大量排放導(dǎo)致了溫室效應(yīng)的日益嚴(yán)重，全球地表溫度上升對(duì)人類的生存產(chǎn)生了巨大的威脅。2009年中國(guó)在哥本哈根氣候會(huì)議上做出了到2020年單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放量比2005年下降40%～45%的承諾，中國(guó)碳減排任務(wù)十分艱巨。作為中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)之一，交通運(yùn)輸業(yè)在運(yùn)輸生產(chǎn)和服務(wù)過程中要消耗大量的能源，尤其是化石燃料，而化石燃料的燃燒是二氧化碳排放的主要來源。根據(jù)IPCC提供的報(bào)告顯示，交通運(yùn)輸部門是僅次于能源供應(yīng)和工業(yè)生產(chǎn)的第三大溫室氣體排放部門[1]。因此，交通運(yùn)輸業(yè)是降低碳排放量的重要領(lǐng)域。

因素分解法是研究碳排放相關(guān)問題的一種重要的方法。碳排放因素分解法主要有：Divisia分解法(LMDI分解模型算法)、STIRPAT模型、 Laspeyres指數(shù)法等，其中應(yīng)用最廣泛的要數(shù)Divisia分解模型算法體系。徐國(guó)泉等給出了具體的LMDI分解模型算法，通過定量分析研究，認(rèn)為能源效率的提高對(duì)中國(guó)人均碳排放具有抑制作用，能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整對(duì)中國(guó)人均碳排放的影響作用甚微[2]。雷厲等通過構(gòu)建LMDI分解模型算法分析了中國(guó)碳排放的區(qū)域差異，體現(xiàn)了區(qū)域間碳排放影響因素的差異[3]。魏慶琦等利用LMDI分解模型算法研究了GDP、經(jīng)濟(jì)和交通的依存度、能源效率、運(yùn)輸結(jié)構(gòu)等因素對(duì)中國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的影響[4]。徐雅楠等采用STIRPAT模型分析研究了人口、人均消費(fèi)、技術(shù)等因素對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的影響，并將人口因素進(jìn)行二次分解，研究不同人群是如何影響交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的[5]。張明用Laspeyres完全分解方法研究了中國(guó)能源消耗和能源強(qiáng)度的變化特征[6]。

本論文在測(cè)算陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量的基礎(chǔ)上，通過LMDI分解模型算法的計(jì)算結(jié)果，分析各因素對(duì)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的影響。這對(duì)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)實(shí)現(xiàn)碳減排，構(gòu)建低碳環(huán)保交通體系具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

一、LMDI分解模型構(gòu)建

本論文主要采用2005～2013年陜西省不同運(yùn)輸方式的客、貨周轉(zhuǎn)量，運(yùn)輸能源強(qiáng)度，不同能源的碳排放系數(shù)等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于歷年《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

本文利用Divisia分解法中LMDI分解模型對(duì)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素進(jìn)行分析研究，其基本思想是把陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量分解成若干影響因素組合的形式，然后計(jì)算這些影響因素的貢獻(xiàn)值以及貢獻(xiàn)率[7]。通過對(duì)Johan等提出的碳排放量基本模型進(jìn)行變形，得交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量的基本公式為[8]：

(1)

第t期相對(duì)于基期的碳排放量的變化可表示為[3]：

(2)

式中，ΔC表示碳排放量從基期0到第t期的變化；能源強(qiáng)度Fij為一定值，故ΔFij=0；ΔIij表示運(yùn)輸能源強(qiáng)度因素變化對(duì)碳排放量的貢獻(xiàn)值；ΔSi表示運(yùn)輸結(jié)構(gòu)因素變化對(duì)碳排放量的貢獻(xiàn)值；ΔT為交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平因素變化對(duì)碳排放量的貢獻(xiàn)值；ε為分解余量。

(3)

對(duì)式(3)兩邊取對(duì)數(shù)得：

lnD=lnDI+lnDS+lnDT+lnθ

(4)

式中，D、DI、DS、DT分別表示碳排放總量、運(yùn)輸能源強(qiáng)度、運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平因素對(duì)碳排放量的貢獻(xiàn)率，θ為分解余量。利用LMDI分解模型算法將式(2)分解如下：

(5)

(6)

(7)

設(shè)式(2)和式(4)對(duì)應(yīng)項(xiàng)成比例，那么

(8)

(9)

其中，e為自然常數(shù)。

二、陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放因素分解

(一)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放總量分析

本文采用以下公式對(duì)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量進(jìn)行計(jì)算：

(8)

根據(jù)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)能源研究所發(fā)布的《中國(guó)可持續(xù)發(fā)展能源暨碳排放情景分析綜合報(bào)告》[9]提供的資料，F(xiàn)ij的取值如表1所示。

表1各類能源的碳排放系數(shù) t/tce

隨著科學(xué)的發(fā)展和進(jìn)步，不同運(yùn)輸方式的運(yùn)輸能源強(qiáng)度即單位換算周轉(zhuǎn)量消耗的能源會(huì)隨之發(fā)生變化[9-10]。交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)是指一個(gè)國(guó)家或者區(qū)域交通運(yùn)輸周轉(zhuǎn)總量在不同交通運(yùn)輸方式下的分擔(dān)[4]。

為了綜合計(jì)算不同運(yùn)輸方式占總周轉(zhuǎn)量的比重，需要用到換算周轉(zhuǎn)量的概念。換算周轉(zhuǎn)量=貨物周轉(zhuǎn)量+(旅客周轉(zhuǎn)量×客貨換算系數(shù))，客貨換算系數(shù)如表2所示，經(jīng)過計(jì)算后的交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)取值如表3所示。交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平主要通過陜西省年度交通運(yùn)輸總換算周轉(zhuǎn)量來反映，其取值見表4所示。

根據(jù)公式可以計(jì)算出2005～2013年陜西省交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放總量以及不同運(yùn)輸方式的碳排放量，其計(jì)算結(jié)果如表5和表6所示。

表2中國(guó)交通運(yùn)輸客貨周轉(zhuǎn)量換算系數(shù)[6]

注：?jiǎn)挝粸閠·km/人·km。

表3交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)

表4交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平

注：?jiǎn)挝粸?08t·km。2008年交通部開展了全國(guó)公路水路運(yùn)輸量專項(xiàng)調(diào)查，使得統(tǒng)計(jì)范圍口徑發(fā)生變化。

表52005～2013年陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放總量 t

表62005～2013年陜西省不同運(yùn)輸方式碳排放量 t

(二)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素分解結(jié)果分析

基于LMDI分解模型算法，對(duì)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放模型進(jìn)行分解。各因素的貢獻(xiàn)值和貢獻(xiàn)率代表了對(duì)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放變化的貢獻(xiàn)程度。由于Fij為固定值，所以影響陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的因素為運(yùn)輸能源強(qiáng)度變化貢獻(xiàn)值、運(yùn)輸結(jié)構(gòu)變化貢獻(xiàn)值以及交通運(yùn)輸發(fā)展水平變化貢獻(xiàn)值。對(duì)公式進(jìn)行計(jì)算，其結(jié)果如表7所示。

陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放總量在不斷增加。

表72006～2013年陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素分解結(jié)果

2007～2008年增長(zhǎng)迅猛，其主要原因是2008年交通部開展了全國(guó)公路水路運(yùn)輸量專項(xiàng)調(diào)查，使得統(tǒng)計(jì)范圍口徑發(fā)生變化，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)更加健全，隨后逐年增加且增長(zhǎng)較為平穩(wěn)，2008～2012年的年平均增長(zhǎng)率可達(dá)到16.7%，2013年與2012年相比有所下降。造成陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放總量不斷增加的主要原因是該省交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平的不斷提高，由于統(tǒng)計(jì)口徑的改變，從2008～2012年，陜西省交通運(yùn)輸業(yè)總換算周轉(zhuǎn)量的年增長(zhǎng)率可達(dá)到17.2%。從圖1中也可以看出，交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放總量的貢獻(xiàn)值不斷增大，其絕大部分要?dú)w因于公路運(yùn)輸份額的不斷提高。其原因一方面是由于技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致航空運(yùn)輸能源強(qiáng)度的下降，另一方面是由于航空運(yùn)輸所占份額下降所導(dǎo)致的。

從表7可以看出，運(yùn)輸能源強(qiáng)度對(duì)降低陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量的貢獻(xiàn)值不斷增加，隨著科學(xué)的發(fā)展與技術(shù)的進(jìn)步，各種運(yùn)輸方式的技術(shù)性能不斷提高，導(dǎo)致運(yùn)輸能耗不斷降低、運(yùn)輸效率不斷提高，尤其是鐵路運(yùn)輸和水路運(yùn)輸能源強(qiáng)度的降低對(duì)碳排放量的抑制作用尤為明顯。鐵路運(yùn)輸單位換算周轉(zhuǎn)量的柴油、汽油、原煤的消耗量由2005年的21.382 kg·(104t·km)-1、0.388 kg·(104t·km)-1和24.756 kg·(104t·km)-1下降至2013年的12.745 kg·(104t·km)-1、0.070 kg·(104t·km)-1和20.275 kg·(104t·km)-1。與此同時(shí)，公路運(yùn)輸、水路運(yùn)輸、航空運(yùn)輸單位換算周轉(zhuǎn)量的能耗也都有不同程度的降低。運(yùn)輸結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放量的貢獻(xiàn)值雖然在不斷增加，但是貢獻(xiàn)力度不大。2007年運(yùn)輸結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放量的影響體現(xiàn)為抑制作用，影響碳排放量減少197.3 t，從2008年開始，運(yùn)輸結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放量的影響體現(xiàn)為拉動(dòng)作用，且貢獻(xiàn)值逐年增加。水路運(yùn)輸和航空運(yùn)輸在陜西省交通運(yùn)輸總換算周轉(zhuǎn)量中所占份額極小，鐵路運(yùn)輸所占份額呈下降態(tài)勢(shì)，公路運(yùn)輸作為高能耗的運(yùn)輸方式其份額不斷上升尤其是公路貨運(yùn)，與2005年相比，2013年公路貨運(yùn)增加了41.0%，而鐵路運(yùn)輸則減少了15.6%。

為了更好地分析各影響因素，將運(yùn)輸能源強(qiáng)度列為抑制陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的因素，將運(yùn)輸結(jié)構(gòu)和交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平列為拉動(dòng)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的因素。各個(gè)階段拉動(dòng)因素對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)大于抑制因素對(duì)運(yùn)輸能源強(qiáng)度的貢獻(xiàn)率，從而導(dǎo)致陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排量總量不斷增長(zhǎng)。拉動(dòng)因素運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)率雖然與運(yùn)輸能源強(qiáng)度的貢獻(xiàn)率相差不大，但由于其貢獻(xiàn)率基本維持在1.00～1.01之間，可認(rèn)為其貢獻(xiàn)率基本保持不變[11-14]。

三、結(jié)語

2005～2013年陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放總量呈現(xiàn)不斷上升的態(tài)勢(shì)，2007～2008年急劇上升是由于統(tǒng)計(jì)范圍口徑變化所導(dǎo)致?lián)Q算周轉(zhuǎn)量的大幅度增加，2008～2012年增長(zhǎng)較為平穩(wěn)，2013年略微下降。其不斷增長(zhǎng)的主要原因是交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平的不斷提高。運(yùn)輸能源強(qiáng)度對(duì)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放總量的影響表現(xiàn)為抑制作用。運(yùn)輸能源強(qiáng)度的降低意味著運(yùn)輸效率的提高。但由于交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展水平對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)率與運(yùn)輸能源強(qiáng)度對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)率差距巨大，所以陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放總量不斷增長(zhǎng)。運(yùn)輸結(jié)構(gòu)雖然對(duì)陜西省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放總量總體表現(xiàn)為拉動(dòng)作用，其貢獻(xiàn)值與貢獻(xiàn)率幾乎逐年增加，但是貢獻(xiàn)力度不大，可認(rèn)為基本不變。

[1] 曲艷敏，白宏濤，徐鶴.基于情景分析的湖北省交通碳排放預(yù)測(cè)研究[J].環(huán)境污染與防治，2010,32(10):102-103.

[2] 徐國(guó)泉，劉則淵，姜照華.中國(guó)碳排放的因素分解模型及實(shí)證分析：1995～2004[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2006，6(16)：158-161.

[3] 雷厲，仲云云，袁曉玲.中國(guó)區(qū)域碳排放的因素分解模型及實(shí)證分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2011，5(33)：59-65.

[4] 魏慶琦，趙蒿正，肖偉.我國(guó)交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)優(yōu)化的碳減排能力研究[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息，2013(3)：11-17.

[5] 徐雅楠，杜志平.我國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放測(cè)度及因素分解[J].物流技術(shù)，2011，6(30):16-19.

[6] 張明.基于指數(shù)分解的我國(guó)能源相關(guān)CO2排放及交通能耗分析與預(yù)測(cè)[D].大連：大連理工大學(xué)，2009.

[7] 徐軍委，劉志華.基于對(duì)數(shù)平均權(quán)重分解法的我國(guó)二氧化碳排放因素分解研究[J].中國(guó)礦業(yè)，2014，12(23)：24-27.

[8] Johan A，Delphine F，Koen S.A shapely decomposition of carbon emissions without residuals[J].Energy Policy,2002,30:726-736.

[9] 丁金學(xué).我國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放及其減排潛力分析[J].綜合運(yùn)輸，2012，12:20-26.

[10] 李連成，吳文化.我國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)能源利用效率及發(fā)展趨勢(shì)[J].綜合運(yùn)輸，2008，3：16-20.

[11] 高潔.交通運(yùn)輸碳排放時(shí)空特征及演變機(jī)理研究[D].西安：長(zhǎng)安大學(xué)，2013.

[12] 尹鵬，段佩利，陳才.中國(guó)交通運(yùn)輸碳排放格局及其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究[J].干旱資源與環(huán)境，2016，30(5)：7-12.

[13] 劉育紅.“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”交通運(yùn)輸碳排放空間轉(zhuǎn)移分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2016(2)：129-133.

[14] 關(guān)海波，金良.中國(guó)交通運(yùn)輸碳排放測(cè)度及未來減排情景模擬[J].未來與發(fā)展，2012(7)：55-59.

Decomposition of the impact factors of carbon emission in Shaanxi transportation industry

YUAN Chang-wei, LI Ruo-ying, RUI Xiao-li, BAI Juan

(School of Economics and Management, Chang’an University, Xi’an 710064, Shaanxi, China)

Based on data from 2005 to 2013 in Shaanxi, this paper calculated the carbon emissions of Shaanxi transportation industry and all modes of transportation from 2005 to 2013. By building LMDI decomposition model, it quantitatively analyzed the impact of transportation energy intensity, transportation structure, and the level of transportation industry development on carbon emissions of Shaanxi transportation industry. The results show that the improvement of energy intensity of transportation inhibits the growth of carbon emissions on Shaanxi transportation industry. Transportation structure has little contribution to the growth of carbon emissions. In addition, the improvement of Shaanxi transportation industry development level is the major factor affecting the growth of carbon emissions.

Shaanxi; transportation industry; carbon emissions; LMDI decomposition method

2016-01-10

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51278057)；霍英東教育基金會(huì)第十五屆高等院校青年教師基金資助項(xiàng)目(151075)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(310823151006,310823160103)

袁長(zhǎng)偉(1981-)，男，湖南邵陽人，教授。

X73

A

1671-6248(2016)02-0038-05