任夢洋, 黃羿, 付善明, 常向陽

國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率研究

任夢洋, 黃羿*, 付善明, 常向陽

廣州大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院, 廣州 510006

為改善交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率促進(jìn)城市低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展, 以在區(qū)域發(fā)展中發(fā)揮引領(lǐng)作用的九個國家中心城市為研究對象, 運(yùn)用包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型和Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù), 從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對研究區(qū)2005—2016年交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率進(jìn)行了測算, 并進(jìn)一步分析了碳排放效率變化的影響因素。結(jié)果顯示, 各年份國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的平均值均偏低, 變化范圍在0.4824—0.7609之間, 仍有較大的提升空間。研究期間國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率年均下降2.98%, 其中技術(shù)效率受純技術(shù)效率和規(guī)模效率改善的影響年均上升1.43%, 而技術(shù)水平年均下降4.35%, 因此提升碳排放效率的重點(diǎn)在于推動技術(shù)的進(jìn)步。位于東部沿海地帶的國家中心城市, 其交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的年均增長率大于西部地帶與中部地帶的國家中心城市, 且各城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的變化特征及影響因素之間存在差異, 需要因地制宜地制定交通運(yùn)輸業(yè)節(jié)能減排政策。

國家中心城市; 交通運(yùn)輸業(yè); 碳排放效率; Super-SBM模型; Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)

0 前言

交通運(yùn)輸業(yè)是社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)行的重要載體, 在消耗化石能源的過程中產(chǎn)生了大量的二氧化碳。據(jù)統(tǒng)計(jì), 全球交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量約為碳排放總量的25.09%, 中國交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量已超過碳排放總量的10.50%, 且2000—2015年期間中國交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量年均增長速度是碳排放總量年均增長速度的1.46倍[1–2]。由此可見, 交通運(yùn)輸業(yè)的節(jié)能減排對我國早日實(shí)現(xiàn)低碳化發(fā)展具有重要意義。因此, 在保障社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提下, 提高交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率, 協(xié)調(diào)好行業(yè)發(fā)展與碳排放之間的關(guān)系, 不僅有利于我國低碳交通運(yùn)輸體系的建立, 也可以促進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

碳排放效率通常指在一定時(shí)期的生產(chǎn)活動中, 各種生產(chǎn)要素投入并產(chǎn)生碳排放的同時(shí)所帶來的產(chǎn)出效益[3]。在對碳排放效率進(jìn)行測算的過程中, 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)因在處理多投入多產(chǎn)出效率問題時(shí)能有效避免模型設(shè)定誤差的優(yōu)勢而被廣泛應(yīng)用。常用的DEA模型包括CCR模型和BCC模型, Andersen等為區(qū)分生產(chǎn)前沿面上多個有效決策單元提出了超效率DEA模型[4]。Tone為解決要素松弛的問題提出了SBM模型[5], 并進(jìn)一步結(jié)合SBM模型和超效率DEA模型的優(yōu)勢提出了Super-SBM(超效率SBM)模型[6]。由于在實(shí)際的生產(chǎn)活動中不僅有期望產(chǎn)出也有非期望產(chǎn)出, 因此不斷有研究提出處理非期望產(chǎn)出的方法, 其中Tone將非期望產(chǎn)出引入SBM模型中構(gòu)建了包含非期望產(chǎn)出的SBM模型[7–8]。部分學(xué)者將包含非期望產(chǎn)出的SBM模型與Super-SBM模型相結(jié)合, 構(gòu)建了包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型并展開了應(yīng)用[9–10]。近年來, 從靜態(tài)角度評價(jià)碳排放效率的國內(nèi)研究較多地采用了包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型, 如周澤炯和胡建輝與孫秀梅等運(yùn)用包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型, 分別測度了2008—2011年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)15個地級市以及2005—2012年山東省17個地級市的碳排放效率[7,11]。在碳排放效率的動態(tài)變化分析方面, 國內(nèi)研究的常用方法主要包括F?re等基于DEA模型構(gòu)建的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)[12], 以及Chung等針對Malmquist指數(shù)模型在處理非期望產(chǎn)出方面的不足而提出的非徑向的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)(ML指數(shù))[13]。例如, 李健等基于Malmquist指數(shù)對2007—2016年長三角、珠三角與京津冀三大經(jīng)濟(jì)圈的碳排放效率進(jìn)行了動態(tài)分析[14]; 余光英和員開奇運(yùn)用Malmquist指數(shù)對2001—2011年湖南省土地利用碳排放效率的時(shí)序演變特征展開了研究[15]; 高鳴和宋洪遠(yuǎn)利用ML指數(shù)分析了1999—2010年中國各省區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放績效的動態(tài)變化[16]。

目前, 國內(nèi)針對交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的研究較少。已有研究通常選取資本存量、勞動力和能源消耗作為投入指標(biāo), 選取的期望產(chǎn)出指標(biāo)包括交通運(yùn)輸業(yè)增加值和交通運(yùn)輸量等, 并將交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)[17–19]。雖然研究范圍包括國家、經(jīng)濟(jì)區(qū)域和省市各個層面, 但從市域角度出發(fā)并展開對比的相關(guān)研究相對空缺[20–23]。且研究較多使用包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型測度交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率, 在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步結(jié)合ML指數(shù)模型分析交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率時(shí)序演變特征的研究較為有限。

然而, 作為碳排放最主要來源的地域單元, 城市是低碳發(fā)展關(guān)注的重點(diǎn)[24]。因此, 仍需加強(qiáng)從靜態(tài)和動態(tài)角度評價(jià)城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的綜合研究。在我國城市眾多、特征不一的背景下, 輻射帶動作用較大且交通運(yùn)輸發(fā)展水平相對較高的國家中心城市, 即成為了城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率研究的重要對象。國家中心城市是指居于國家戰(zhàn)略要津、肩負(fù)國家使命、引領(lǐng)區(qū)域發(fā)展、參與國際競爭、代表國家形象的現(xiàn)代化大都市[25]。目前, 我國已有北京、天津、上海、廣州、重慶、成都、武漢、鄭州和西安九個城市被國家發(fā)改委明確定位為國家中心城市。本文根據(jù)數(shù)據(jù)可獲取性, 運(yùn)用包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型和ML指數(shù), 在測算國家中心城市2005—2016年交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的基礎(chǔ)上, 進(jìn)一步分析效率動態(tài)變化趨勢及其影響因素, 以期為交通運(yùn)輸業(yè)碳減排政策的制定提供參考依據(jù)。

1 研究方法

1.1 包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型

1.2 Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)

2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

在評價(jià)過程中, 由于投入產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)量會影響有效決策單元的個數(shù), 為了避免出現(xiàn)過多的有效決策單元而造成評價(jià)結(jié)果區(qū)分度下降, DEA模型要求投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量不應(yīng)多于決策單元總數(shù)的一半[27]。本文研究的國家中心城市即為九個決策單元, 因此選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)不得多于四個。相關(guān)研究中的常用投入指標(biāo)包括資本存量、勞動力和能源, 然而獲取統(tǒng)計(jì)口徑一致的研究區(qū)交通運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員數(shù)據(jù)存在較大的難度?？紤]到交通運(yùn)輸業(yè)勞動力的投入可以通過其服務(wù)間接反映在運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量方面, 因此本文根據(jù)運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量計(jì)算交通運(yùn)輸行業(yè)能源消耗量, 并將能源與資本存量作為投入指標(biāo), 選取交通運(yùn)輸業(yè)增加值和碳排放量分別作為期望產(chǎn)出指標(biāo)與非期望產(chǎn)出指標(biāo), 對國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率進(jìn)行評價(jià)與分析。

2.1 投入指標(biāo)

能源消耗量可通過各類交通運(yùn)輸方式的換算周轉(zhuǎn)量與能耗強(qiáng)度計(jì)算得到[28], 具體如式(5)所示:

式中,為交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗量,V和EI分別表示種交通方式消耗種能源時(shí)產(chǎn)生的換算周轉(zhuǎn)量與單位換算周轉(zhuǎn)量的能耗量即能耗強(qiáng)度。其中, 換算周轉(zhuǎn)量由運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量中的旅客周轉(zhuǎn)量與貨物周轉(zhuǎn)量通過客貨換算系數(shù)計(jì)算得到。本文共考慮公路、鐵路、航空和水路運(yùn)輸四種交通方式, 其中北京、鄭州和西安的交通運(yùn)輸方式僅包括前三種類型。在對應(yīng)各類運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量消耗的能源方面, 航空運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量由消耗航空煤油產(chǎn)生; 水路運(yùn)輸包括以消耗柴油為主的內(nèi)河運(yùn)輸和以消耗燃料油為主的沿海與遠(yuǎn)洋運(yùn)輸, 且內(nèi)河、沿海與遠(yuǎn)洋運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)均有分類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù); 然而, 在計(jì)算公路運(yùn)輸消耗的汽油與柴油以及鐵路運(yùn)輸消耗的柴油與電力時(shí), 因無法直接獲取不同能耗對應(yīng)的運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量, 則需先估算其占各類型運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量的比例, 再推算得到各類能耗對應(yīng)的運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量[29]。在統(tǒng)計(jì)能耗總量的過程中, 除電力因其主要來源可根據(jù)供電標(biāo)準(zhǔn)煤耗轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)煤消耗量外, 其他能源消耗量則需經(jīng)折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)煤耗量后再加總[30-31]。受數(shù)據(jù)可獲取性與可比性的限制, 本文將2005—2016年作為研究時(shí)段, 計(jì)算所需的數(shù)據(jù)取自歷年《中國交通年鑒》、《中國電力年鑒》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及研究區(qū)各地統(tǒng)計(jì)年鑒與公報(bào), 并參考交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)等相關(guān)資料予以補(bǔ)充[32]。

本文采用永續(xù)盤存法計(jì)算交通運(yùn)輸業(yè)的資本存量[33]。其中, 各地投資額近似取值于全國及各地統(tǒng)計(jì)年鑒中的交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資額, 并根據(jù)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)換算成2005年可比價(jià)。基期資本存量可通過基期投資額與研究期間固定資產(chǎn)投資增長率的幾何平均數(shù)及折舊率之和的比值計(jì)算[34], 折舊率為已有研究計(jì)算得到的交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施綜合折舊率8.76%[35]。

2.2 產(chǎn)出指標(biāo)

作為非期望產(chǎn)出的交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量, 可由以上各類能源消耗量與對應(yīng)單位能耗碳排放量即碳排放強(qiáng)度的乘積加總計(jì)算得到[36]。其中, 電力消耗量因在核算過程中通過供電標(biāo)準(zhǔn)煤耗進(jìn)行了轉(zhuǎn)換, 其碳排放強(qiáng)度采用國家發(fā)改委對標(biāo)準(zhǔn)煤碳排放系數(shù)的建議值[37]。其他四種能源的碳排放強(qiáng)度由能源單位熱值、單位熱值含碳量和燃燒過程碳氧化率相乘得到[38], 在此能源單位熱值采用《綜合能耗計(jì)算通則: GB/T 2589-2008》提供的平均低位發(fā)熱量[31]。國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)增加值取自歷年各地統(tǒng)計(jì)年鑒中的交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)增加值, 并已轉(zhuǎn)換成2005年可比價(jià)。

3 結(jié)果與分析

3.1 交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率評價(jià)

經(jīng)MaxDEA 8 Ultra軟件測算, 得到2005— 2016年北京、天津、上海、廣州、重慶、成都、武漢、鄭州和西安的交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率, 如表1所示:

由表1可以看出, 2005—2016年, 國家中心城市的交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率平均值呈現(xiàn)出先上升再下降的趨勢, 變化范圍為0.4824—0.7609, 均未達(dá)到生產(chǎn)前沿面。從橫向比較的情況看, 研究期內(nèi)國家中心城市中交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率年均值最大為鄭州市的1.0061, 也是唯一一個年均碳排放效率處于生產(chǎn)前沿面上的城市。與其他城市相比, 鄭州交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的高效率主要?dú)w功于相對較低的資本投入成本; 廣州與天津交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率年均值分別為0.9042和0.8093, 其碳排放效率較高的主要原因與鄭州相同; 北京市研究期內(nèi)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率年均值為0.6687, 雖然與最優(yōu)效率水平有一定距離, 但與國家中心城市平均效率水平相近且總體變化趨勢也基本一致; 交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率年均值不足0.6的城市包括西安、成都、上海、武漢和重慶, 年均值分別為0.5423、0.5261、0.4517、0.4306和0.4302, 這些城市交通運(yùn)輸業(yè)能源與資本的投入并沒有有力推動行業(yè)的發(fā)展, 導(dǎo)致碳排放效率水平較低。

表1 國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率

為了歸納不同區(qū)域國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的變化特征, 在此將九個國家中心城市根據(jù)三大經(jīng)濟(jì)地帶進(jìn)行空間上的劃分。其中, 北京、天津、上海和廣州位于東部沿海地帶, 武漢和鄭州位于中部地帶, 而屬于西部地帶的國家中心城市包括重慶、成都和西安。研究期間, 東部沿海地帶四個國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的平均值總體呈現(xiàn)上升的趨勢, 中部地帶國家中心城市的碳排放效率均值總體表現(xiàn)出下降的狀態(tài), 西部地帶國家中心城市的碳排放效率均值則在波動中呈下降態(tài)勢。然而, 各年份三個地帶國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的平均值均未達(dá)到生產(chǎn)前沿面, 且中部地帶國家中心城市的年均碳排放效率略高于東部沿海地帶, 西部地帶國家中心城市的年均碳排放效率最低。各城市具體情況如下, 北京交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率值有明顯的先上升后下降的趨勢, 并在2010、2011和2012年位于生產(chǎn)前沿面上; 天津、廣州和上海交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率總體呈現(xiàn)出持續(xù)上升的狀態(tài), 其中天津交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量在行業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大的同時(shí)有所下降, 說明節(jié)能減排政策效果較為顯著; 上海交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率有所提升是因?yàn)樵谀茉磁c資本投入增加速度總體低于平均水平的同時(shí), 其行業(yè)增加值的增長速度卻與平均水平基本持平; 雖然廣州交通運(yùn)輸業(yè)能源投入和碳排放產(chǎn)出的增長速度總體略高于平均水平, 但其資本投入的增加速度與平均水平相近, 且多個年份的行業(yè)增加值增長速度高于平均水平; 相對而言, 重慶、成都、武漢和西安交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率值雖均有所波動但總體處于較為穩(wěn)定的狀態(tài), 且重慶與成都的碳排放效率呈現(xiàn)出一定的增長態(tài)勢, 而武漢與西安的碳排放效率水平則有所下降; 研究期間, 鄭州交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率表現(xiàn)出不斷下降的趨勢, 且其在2014年后退出生產(chǎn)前沿面, 主要原因在于投入要素組合產(chǎn)生的碳排放量增長率高于平均水平的現(xiàn)象不斷增多, 但行業(yè)增加值的增長率卻總體呈現(xiàn)出低于平均水平的狀態(tài)。

運(yùn)用Origin軟件繪制各國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的數(shù)據(jù)分布情況如圖1所示, 各城市碳排放效率值的分布特征存在較大的差異。2005—2016年間, 雖然重慶、成都、武漢和西安的交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率較低, 但碳排放效率分布的集中程度均處于九個城市的較高水平; 與以上四個城市碳排放效率平均值相近的上海, 以及碳排放效率平均值最高的鄭州, 其二者交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的分布則相對較為分散; 而北京、天津和廣州碳排放效率分布的離散程度更高, 表明這三個城市的交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率很不穩(wěn)定, 各年份之間差距較大。另外, 箱線圖顯示西安交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率在2005年和2006年出現(xiàn)了異常值, 且異常值遠(yuǎn)高于其他年份的碳排放效率。具體來看, 相對于九個城市各項(xiàng)投入產(chǎn)出指標(biāo)的整體水平, 2005和2006年西安交通運(yùn)輸業(yè)的資本投入顯著低于能源的消耗以及碳排放和行業(yè)增加值的產(chǎn)出, 由此產(chǎn)生了較高的碳排放效率。然而自2006年起, 西安大幅度增加行業(yè)資本的投入量, 但由于資本投入量的基數(shù)過小, 使得其增長率連續(xù)四年位列所有國家中心城市的首位, 且在研究期間的年均增長率遠(yuǎn)高于國家中心城市總體的年均增長率。與此同時(shí), 西安交通運(yùn)輸業(yè)增加值、碳排放量以及能源消耗的年均增長率卻均略高于國家中心城市對應(yīng)指標(biāo)的總體年均增長水平, 由此可見快速增加的資本投入并沒有充分發(fā)揮作用, 從而導(dǎo)致交通運(yùn)輸業(yè)投入產(chǎn)出效率出現(xiàn)持續(xù)低下的狀態(tài)。

3.2 交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率動態(tài)變化及影響因素分析

為進(jìn)一步探究國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的動態(tài)變化情況, 本文利用2005—2016年九個國家中心城市的數(shù)據(jù)計(jì)算得到各地各年份交通運(yùn)輸業(yè)碳排放ML指數(shù), 其變化趨勢如圖2所示。由圖可知, 各地交通運(yùn)輸業(yè)碳排放ML指數(shù)總體均呈周期性“下降—上升”的狀態(tài)變化。其中, ML指數(shù)的最大值為2012年天津的ML指數(shù)1.318, 即2012年天津交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率相較于2011年增長了31.8%; ML指數(shù)的最小值為2007年上海的ML指數(shù)0.5638, 說明相比前一年2007年上海交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的下降幅度為43.62%。2012年, 所有城市的交通運(yùn)輸業(yè)碳排放ML指數(shù)均大于1, 且天津、上海、廣州、重慶、成都和鄭州的ML指數(shù)在該年份達(dá)到最大值, 說明《交通運(yùn)輸“十二五”發(fā)展規(guī)劃》等推動綠色交通發(fā)展的相關(guān)政策實(shí)施效果較為顯著, 2012年交通運(yùn)輸業(yè)碳減排工作形勢較好。

圖1 國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率箱線圖

Figure 1 The boxplot of carbon emission efficiencies in transportation industry in national central cities

為分析國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率變化的影響因素, 在此基于式(3)和(4)將各城市各年份的交通運(yùn)輸業(yè)碳排放ML指數(shù)分解為技術(shù)效率變化指數(shù)與技術(shù)變化指數(shù), 并將技術(shù)效率變化指數(shù)進(jìn)一步分解成純技術(shù)效率變化指數(shù)與規(guī)模效率變化指數(shù), 整理研究期間各城市各項(xiàng)指數(shù)的幾何平均值如表2所示。

由表2可知, 2006—2016年國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放ML指數(shù)的年均值為0.9702, 表明九個城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率年均下降2.98%。同時(shí), ML指數(shù)分解結(jié)果顯示, 技術(shù)效率年均上升1.43%, 其中純技術(shù)效率與規(guī)模效率的年均增長幅度分別為0.71%和0.72%, 而技術(shù)水平年均下降4.35%, 說明國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的下降總體上受技術(shù)變化的影響較大, 且各地年均技術(shù)變化指數(shù)均小于1。在空間差異方面, 對比三大經(jīng)濟(jì)地帶之間國家中心城市的碳排放效率發(fā)現(xiàn), 僅有位處東部沿海地帶的國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放ML指數(shù)年均值大于1, 且高于所有國家中心城市的平均值, 同時(shí)其純技術(shù)效率和規(guī)模效率均出現(xiàn)年均增長的趨勢。雖然西部地帶的國家中心城市ML指數(shù)年均值略高于中部地帶的國家中心城市, 但二者均低于所有國家中心城市的平均值。其中, 前者因純技術(shù)效率的年均增長幅度小于規(guī)模效率的年均下降幅度, 而導(dǎo)致技術(shù)效率受損, 但其在技術(shù)水平方面呈顯的衰退速度慢于東部沿海地帶和中部地帶國家中心城市各自的平均水平。處于中部地帶的國家中心城市, 其交通運(yùn)輸業(yè)碳排放ML指數(shù)各項(xiàng)分解指數(shù)的年均值均低于所有國家中心城市的平均值。

從各城市情況來看, 僅有北京、天津和上海的交通運(yùn)輸業(yè)碳排放ML指數(shù)年均值大于1, 其交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率年均分別增長了0.71%、9.05%和0.64%。這三個城市碳排放效率的改善主要是技術(shù)效率變化帶來的貢獻(xiàn)。雖然三個城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的技術(shù)效率總體均有所提升, 但影響因素及作用各不相同。其中, 相對于純技術(shù)效率的影響, 北京交通運(yùn)輸業(yè)碳排放技術(shù)效率進(jìn)步受規(guī)模效率變化的促進(jìn)作用更大; 上海因交通運(yùn)輸業(yè)碳排放純技術(shù)效率年均保持不變, 其技術(shù)效率的進(jìn)步歸功于規(guī)模效率的提升; 天津純技術(shù)效率年均增幅高于規(guī)模效率的年均增幅, 從而對交通運(yùn)輸業(yè)碳排放技術(shù)效率產(chǎn)生了更重要的影響。在交通運(yùn)輸業(yè)碳排放ML指數(shù)小于1的六個城市中, 廣州和成都的交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率年均分別下降了5.44%和0.84%, 主要原因在于技術(shù)水平的年均下降幅度大于技術(shù)效率的年均增加幅度。進(jìn)一步分解技術(shù)效率變化指數(shù)發(fā)現(xiàn), 總體上廣州交通運(yùn)輸業(yè)碳排放純技術(shù)效率水平保持不變, 規(guī)模效率得到了改善, 而成都交通運(yùn)輸業(yè)碳排放純技術(shù)效率年均增幅較為明顯, 但規(guī)模效率年均稍有下降。研究期間, 重慶、武漢、鄭州和西安受到技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)變化指數(shù)年均值都小于1的影響, 交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率年均下降幅度分別為4.34%、7.94%、8.00%和9.33%。四個城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放技術(shù)效率變化指數(shù)分解結(jié)果顯示, 除重慶的規(guī)模效率年均稍有增加以及西安的純技術(shù)效率年均保持不變以外, 其他效率年均都有所下降。

圖2 國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放ML指數(shù)

Figure 2 The ML indexes of carbon emissions in transportation industry in national central cities

表2 國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放ML指數(shù)及其分解指數(shù)的年均值

綜合而言, 國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳減排技術(shù)創(chuàng)新能力不足, 各城市均需加強(qiáng)新技術(shù)的投資與運(yùn)用, 提升科技創(chuàng)新能力, 推進(jìn)新能源、清潔能源的應(yīng)用, 從而促進(jìn)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的提高。同時(shí), 為保障交通運(yùn)輸業(yè)碳排放技術(shù)效率的持續(xù)進(jìn)步, 重慶應(yīng)重點(diǎn)改善純技術(shù)效率, 例如完善交通運(yùn)輸管理方式、科學(xué)規(guī)劃交通運(yùn)輸路線和及時(shí)更新交通運(yùn)輸工具等; 西安應(yīng)更加關(guān)注并優(yōu)化交通運(yùn)輸業(yè)規(guī)模等提升規(guī)模效率的有效方式; 而武漢和鄭州需要同時(shí)改善純技術(shù)效率與規(guī)模效率。雖然成都的技術(shù)效率年均有所進(jìn)步, 但仍需改善規(guī)模效率總體下降的狀態(tài)。由此可見, 不同城市需要因地制宜, 綜合各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、產(chǎn)業(yè)規(guī)模和優(yōu)勢交通運(yùn)輸方式制定合理的碳減排計(jì)劃, 推進(jìn)低碳城市的建設(shè)與發(fā)展。

4 討論

相關(guān)研究表明, 由人均地區(qū)生產(chǎn)總值表示的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平, 與包括資本存量、能源在內(nèi)的交通運(yùn)輸業(yè)投入要素均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[39], 區(qū)域人口規(guī)模、交通運(yùn)輸強(qiáng)度和交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)等因素與交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系, 而節(jié)能技術(shù)水平的提升則可以改善碳排放效率, 其中, 交通運(yùn)輸強(qiáng)度為總換算周轉(zhuǎn)量與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值, 交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)為公路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量占總換算周轉(zhuǎn)量的比重, 節(jié)能技術(shù)水平為單位交通運(yùn)輸業(yè)增加值的能源消耗量[18,21]。研究期間, 三個地帶國家中心城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平由高到低排序依次為東部沿海地帶、中部地帶和西部地帶, 且東部沿海地帶國家中心城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著高于其他兩個地帶, 其相應(yīng)交通運(yùn)輸業(yè)資本投入和能源消耗的松弛量減少, 在提升碳排放效率方面具有較大的優(yōu)勢。然而, 東部沿海地帶國家中心城市人口規(guī)模遠(yuǎn)高于中部地帶, 其交通運(yùn)輸強(qiáng)度始終大于中部地帶, 而節(jié)能技術(shù)水平年均值卻小于中部地帶, 因此造成了東部沿海地帶國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的低效率, 使得其效率年均水平略低于中部地帶的國家中心城市。雖然西部地帶國家中心城市交通運(yùn)輸強(qiáng)度明顯低于其他兩個地帶, 但是其人口規(guī)模較大, 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對落后, 且公路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量占總換算周轉(zhuǎn)量的比重在三個地帶中最高, 從而導(dǎo)致其碳排放效率的年均值在三個地帶中最低。

同時(shí), 袁長偉等的研究也指出相鄰省域交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率具有較為顯著的空間相關(guān)性, 且多數(shù)地區(qū)表現(xiàn)出“低—低”聚集的現(xiàn)象[21]。在本研究中, 重慶與成都、西安和武漢所在的省級行政區(qū)相鄰, 四個城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率均較為穩(wěn)定, 效率水平總體較低且相近, 符合上述研究結(jié)論。北京交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率在2012年以后與相鄰的天津存在較大的差異, 其主要原因可能在于天津交通運(yùn)輸強(qiáng)度迅速下降的同時(shí)節(jié)能技術(shù)水平不斷提高, 并在2012年超過北京的節(jié)能技術(shù)水平, 從而在總體上持續(xù)改善了天津的碳排放效率。位于中部地帶的國家中心城市武漢與鄭州, 所屬的省級行政區(qū)也相鄰, 但是相對于鄭州, 武漢由于交通運(yùn)輸強(qiáng)度較高而節(jié)能技術(shù)水平較低等原因, 其交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率值始終小于鄭州。自2010年起, 隨著《促進(jìn)中部地區(qū)崛起規(guī)劃》中將鄭州和武漢建設(shè)成為全國性交通樞紐城市等計(jì)劃的逐步落實(shí), 以及鄭州公路運(yùn)輸換算周轉(zhuǎn)量占比上升和節(jié)能技術(shù)水平下降對碳排放效率的影響, 武漢與鄭州之間的交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率差距不斷減小。

在交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率變化的影響因素方面, 研究期間九個國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放技術(shù)水平出現(xiàn)了不同程度的下降, 對碳排放效率的改善均產(chǎn)生了負(fù)向的作用, 這與王白雪和郭琨、張佳楠等分別對北京、上海和重慶進(jìn)行相關(guān)研究得到的主要結(jié)論一致[22–23]。三個地帶中, 西部地帶國家中心城市技術(shù)水平的年均下降幅度最小, 其原因可能在于西部地帶節(jié)能技術(shù)水平總體相對落后, 且其人口規(guī)模增長速度較慢, 相應(yīng)交通運(yùn)輸發(fā)展對技術(shù)水平的要求低于東部沿海與中部地帶。國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放純技術(shù)效率的年均增長幅度在區(qū)域上表現(xiàn)為: 東部沿海地帶＞西部地帶＞中部地帶。東部沿海地帶對外開放程度更高, 更容易獲取較先進(jìn)的交通運(yùn)輸業(yè)管理方式與技術(shù)[39], 這可能是東部沿海地帶純技術(shù)效率增長相對更快的原因。在規(guī)模效率方面, 僅有西部地帶國家中心城市規(guī)模效率總體有所下降。同時(shí), 相對于2016年起陸續(xù)建設(shè)國家中心城市的成都、武漢、鄭州和西安, 首批國家中心城市北京、天津、上海、廣州和重慶的規(guī)模效率總體更加穩(wěn)定且呈上升趨勢, 說明國家中心城市在建設(shè)過程中能夠更加合理地組織交通運(yùn)輸業(yè)規(guī)模。

本文以國家中心城市為研究對象開展交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放效率研究, 不僅填補(bǔ)了對我國城鎮(zhèn)體系最高層級城市相關(guān)研究的空缺, 也增加了城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率實(shí)證研究的內(nèi)容。然而, 考慮研究對象數(shù)量和數(shù)據(jù)可獲取性等因素, 評價(jià)模型中指標(biāo)的選取受到了一定的限制, 隨著未來國家中心城市數(shù)量的增加以及評價(jià)指標(biāo)時(shí)序數(shù)據(jù)的積累, 后續(xù)應(yīng)基于更豐富的數(shù)據(jù)進(jìn)一步展開分析。

5 結(jié)論

基于包含非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型和ML指數(shù), 本研究評價(jià)了2005—2016年國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放效率, 并對碳排放效率的動態(tài)變化情況及其影響因素進(jìn)行了分析。研究主要結(jié)論如下:

(1)國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)的平均碳排放效率存在較大的提升空間。其中, 中部地帶國家中心城市的年均碳排放效率略高于東部沿海地帶, 西部地帶國家中心城市的年均碳排放效率最低。高于研究區(qū)碳排放效率平均水平的城市按效率大小排序依次為鄭州、廣州、天津和北京, 但是北京、天津和廣州的碳排放效率很不穩(wěn)定。

(2)三大經(jīng)濟(jì)地帶國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率均值的變化情況各不相同。北京、重慶和成都與國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率的總體變化趨勢基本一致, 即隨時(shí)間變化呈現(xiàn)出先上升再下降的趨勢, 天津、上海和廣州交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率總體呈現(xiàn)出持續(xù)上升的狀態(tài), 鄭州、武漢與西安交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率水平則有所下降。

(3)由于受技術(shù)變化指數(shù)下降的影響較大, 國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率逐年平均下降2.98%。三大經(jīng)濟(jì)地帶中, 僅有東部沿海地帶國家中心城市的交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率處于總體增長狀態(tài), 而中部地帶的國家中心城市是促進(jìn)研究區(qū)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率增長需要關(guān)注的重點(diǎn)對象。雖然各城市碳排放效率有所差異, 但均需進(jìn)一步推動交通運(yùn)輸業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。

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The study on carbon emission efficiency of transportation industry in national central city

REN Mengyang, HUANG Yi*, FU Shanming, CHANG Xiangyang

School of Environmental Science and Engineering, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China

In order to improve the carbon emission efficiency of transportation industry and promote the development of urban low-carbon economy, nine national central cities which play leading roles in regional development were taken as the study objects. Using Super-SBM model with undesirable outputs and Malmquist-Luenbergerproductivityindex, the carbon emission efficiencies of transportation industry were calculated from the static and dynamic perspectives in the study areas from 2005 to 2016. In addition, the influencing factors of the changes in carbon emission efficiencies were further analyzed. The results showed that the annual average carbon emission efficiency of transportation industry in the national central cities was low (range from 0.4824 to 0.7609), indicating that carbon emission efficiency of transportation industry could still be improved. During the study period, the average of the carbon emission efficiency of transportation industry in the national central cities decreased in 2.98% per year. The technical efficiency which was affected by the improvement of pure technical efficiency and scale efficiency increased in 1.43% per year, and the average of technological level decreased in 4.35% per year, suggesting that the key to improve the carbon emission efficiency was to promote technological progress. Compared with the national central cities in the western and central zones, the national central cities located in the eastern coastal zone had a higher annual average growth rate of carbon emission efficiency in transportation industry. The carbon emission efficiencies in nine cities were different, and the influencing factors of the changes in carbon emission efficiencies in nine cities were different as well. Therefore, the energy conservation and emission reduction policies for the transportation industry should be formulated according to the local situations and conditions.

national central city; transportation industry; carbon efficiency; Super-SBM model; Malmquist-Luenbergerproductivityindex

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.01.019

任夢洋, 黃羿, 付善明, 等. 國家中心城市交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率研究[J]. 生態(tài)科學(xué), 2022, 41(1): 169–178.

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X24

A

1008-8873(2022)01-169-10

2020-06-05;

2020-08-01

廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015A030310413); 廣州市屬高?？蒲许?xiàng)目(1201431115)

任夢洋(1997—), 女, 河南周口人, 碩士研究生, 主要從事環(huán)境管理研究, E-mail: ryangdou@163.com

黃羿, 女, 博士, 講師, 主要從事環(huán)境資源經(jīng)濟(jì)學(xué)研究, E-mail: huangyi@gzhu.edu.cn