发布时间：2021-06-24所属分类：管理论文浏览：1次
摘 要： 摘要：交通运输业是低碳经济建设关注的重要领域。作为引领全国发展的核心城市，国家中心城市的交通运输业低碳发展在全国具有示范带动作用。然而，从城镇体系最高层级的视角量化分析国家中心城市交通运输业低碳发展影响因素的研究基本空缺。为此，论文选取首
摘要：交通运输业是低碳经济建设关注的重要领域。作为引领全国发展的核心城市，国家中心城市的交通运输业低碳发展在全国具有示范带动作用。然而，从城镇体系最高层级的视角量化分析国家中心城市交通运输业低碳发展影响因素的研究基本空缺。为此，论文选取首批国家中心城市北京、天津、上海、广州和重庆为研究对象，基于各类交通运输方式核算了2005-2016年各地交通运输业的碳排放量，建立影响因素模型并结合LMDI分解方法，分析了能耗强度、交通内部结构、交通结构、行业效率、行业比重、经济发展水平及人口密度对交通运输业碳排放的影响效应，为推进国家中心城市交通运输业的低碳发展提供了实证依据。
关键词：低碳经济;国家中心城市;交通运输业;影响因素;LMDI分解方法
交通运输业是社会经济发展的先导性基础产业，也是燃料燃烧碳排放的主要来源。数据显示，2016年全球燃料燃烧碳排放总量的24.34%来自交通运输部门，仅次于电力和热力生产部门的碳排放量[1]。为此，在发展低碳经济应对气候变化的过程中，交通运输业成为了众多国家关注的重要对象[2]。我国将交通运输部门列为中长期节能减排工作的战略性重点领域，并将交通运输业确定为以低碳排放为特征的三大产业体系之一，制定目标任务推动建立低碳交通运输体系发展现代交通运输业[3]。同时，国家发展和改革委员会陆续开展低碳城市试点和低碳交通运输体系试点工作，不断结合低碳经济探索交通运输业的低碳发展模式。以节能减排为目标发展低碳交通运输业的首要任务，在于核算交通运输业碳排放量并量化分析其影响因素，而被纳入低碳城市试点的国家中心城市则成为了最具代表性的研究对象。
国家中心城市处于我国城镇体系的最高层级，在国内外经济、交流以及全国城镇化、交通、信息网络、文化等建设发展方面处于核心组织地位，并发挥着重要的引导作用[4]。北京、天津、上海、广州和重庆是住房和城乡建设部确立的首批国家中心城市，并陆续成为低碳城市试点。以以上五个国家中心城市为研究对象，计算交通运输业碳排放量并分析其影响因素，不仅可以为国家中心城市及其他城市低碳经济发展提供思路，也是保障国家中心城市有效发挥各项组织功能推进区域可持续发展的关键依据。
一、研究概述
交通运输业碳排放量可由交通运输业能源消耗量与对应的碳排放系数相乘得到[5]。然而，受能源消耗量获取方法的影响，交通运输业碳排放(文中简称交通碳排放)核算方法主要可以概括为以下三种：一是能源消耗量直接采用研究区交通运输业终端能源消费的统计数据，该方法主要用于国家或地区的整体研究[6-7]。二是由不同交通运输工具保有量、行驶里程、单位里程能耗量相乘得到能源消耗量，该方法较多使用在公路运输碳排放量计算中[8-9]。三是综合前两种方法的思路，通过各类交通方式的换算周转量和能耗强度计算能源消耗量[10]，该方法常用于不同交通方式碳排放量的比较研究中[11-13]。
分析交通碳排放影响因素的研究方法包括面板数据模型、非参数回归模型、可拓展随机性的环境影响评估模型、结构分解法、指数分解法、对数平均迪氏指数法和主成分分析法等[14]。其中，对数平均迪氏指数法(LMDI)因具有分解完全、适用性强等优点，成为应用较为广泛的方法[15-16]。综合国内外相关研究，可将交通碳排放影响因素及指标概括如下[13，16-21]：(1)碳排放强度因素，即能源碳排放强度或单位运输周转量碳排放强度;(2)能源消耗因素，如：不同交通方式的内部能源结构、能源消费结构、单位GDP能耗量或单位运输周转量能耗量等;(3)经济发展因素，包括行业比重、单位GDP的运输周转量、人均GDP等;(4)交通运输组成因素，包括交通结构和交通内部结构;(5)其他因素，即人口总量、交通运输总量、人均车辆拥有量等。其中，因数据较为复杂，交通内部结构因素的研究相对较少。同时，基于交通运输的需求程度，还应补充考虑区域面积或人口密度等因素。
目前，国家中心城市交通运输业低碳发展影响因素的相关研究多以某个城市为研究对象，也有少量研究围绕京津冀区域或京、津、沪、渝四个直辖市开展，而从城镇体系最高层级的视角对国家中心城市进行的总体研究基本空缺[22-26]。且在已有相关研究中，计算交通碳排放量所需的能源消耗量以终端能源消费数据为主，既无法比较不同交通运输方式的碳排放量，也无法分析交通内部结构对碳排放的影响效应。同时，大多数研究聚焦在能耗强度、能源结构、经济产出、人口数量、运输周转量等影响因素上，尚未考虑与交通需求相关的区域面积或人口密度因素。针对以上问题，本文将北京、天津、上海、广州和重庆五个国家中心城市作为研究对象，基于数据可获取性和便于比较等因素选取2005-2016年作为研究时段，根据不同交通运输方式核算各市的交通碳排放量，综合一般分析因素及交通内部结构和人口密度因素建立交通碳排放影响因素模型，并运用LMDI分解方法分析对比不同因素的影响效应，为低碳经济背景下国家中心城市交通运输业的发展提供实证依据。
三、数据来源与说明
(一)能源碳排放强度
由上文可知，交通运输业能耗主要包括汽油、柴油、航空煤油、燃料油和电力。其中，供电标准煤的碳排放强度取值国家发改委的建议系数[28]。取《综合能耗计算通则》(GB/T2589-2008)中的平均低位发热量为能源热值[31]，并取《省级温室气体清单编制指南(试行)》中的能源单位热值含碳量和燃烧过程碳氧化率[29]，由式(2)计算得到汽油、柴油、航空煤油和燃料油的碳排放强度。同时，按照低位发热量为29307千焦的能源折算1千克标准煤的方式，可得到各类能源的折算标准煤系数。
(二)能耗强度
假设五个城市同一交通方式的各类能耗强度相同，且优先取用相关指标的全国数据。在历年《中国交通年鉴》和相关资料的基础上[13]，参考2010-2012年《公路水路交通运输行业发展统计公报》、2013-2016年《交通运输行业发展统计公报》、《公路水路交通运输节能减排“十二五”规划》[32]以及历年《天津统计年鉴》中的相关数据及其变化率，可整理推算得到各年份客运汽车和货运汽车分别在汽油和柴油方面的能耗强度，以及研究期内内河、沿海和远洋运输的能耗强度数据。铁路内燃机车、电力机车及航空运输的能耗强度数据均取自历年《北京统计年鉴》，其中与电力机车能耗相关的供电标准煤耗数据来源于历年《中国电力年鉴》。
(三)换算周转量
各地的旅客周转量与货物周转量数据主要取自历年各地统计年鉴，并参考《北京市国民经济和社会发展统计公报》和《天津市国民经济和社会发展统计公报》进行补充与调整。其中，旅客周转量可通过客货换算系数转换成货物周转量，将其与货物周转量相加即得到换算周转量。参考我国统计制度规定的客货换算系数，铁路、沿海和远洋运输客货换算系数为1，公路运输客货换算系数为0.1，航空和内河运输则分别取值0.072和0.33[12]。由于北京无水路运输周转量数据，因此北京交通运输方式仅考虑公路、铁路和航空。
在交通内部结构的计算中，由于2005年以后国家不再单独统计道路运输能耗，且其能耗结构基本趋于稳定[12]。在此通过2005年全国客运汽油、柴油和货运汽油、柴油消费量分别除以对应的能耗强度数据[33]，计算各自的运输周转量，由此得到汽油车和柴油车的旅客周转量比例以及二者的货物周转量比例。由以上比例分别乘以各年份的旅客周转量与货物周转量，即可得到公路运输中不同能耗方式对应的运输周转量。研究期间，内燃机车和电力机车之和占全国铁路总机车数的98%以上，在此通过历年《中国统计年鉴》中二者的比例及铁路总换算周转量，计算内燃机车和电力机车对应的换算周转量。
(四)其他指标
各地的交通运输业增加值、地区生产总值、常住人口数据分别来源于全国和各市统计年鉴，区域面积数据取自《中国城市统计年鉴》。其中，考虑数据可获取性和实际情况，交通运输业增加值近似取值于交通运输、仓储和邮政业增加值，且与地区生产总值均已调整为2005年可比价数据。
四、结果与分析
(一)交通运输业碳排放量变化分析
1.碳排放量
2005-2016年，国家中心城市交通碳排放量变化趋势如图1所示，除天津外其他四个城市交通碳排放量均有所增长，且重庆的增长速度最快，其次依次为广州、北京和上海。具体来看，重庆交通碳排放量由118.37万吨上升至599.39万吨，其中公路、铁路、航空和水路运输的碳排放量均呈现了较快的增长趋势，年均增长率分别为16.46%、11.61%、18.11%和13.02%。广州交通碳排放量呈现持续上升状态，由305.36万吨上升至1077.80万吨，其中公路与水路运输的碳排放量增幅相较于铁路、航空更加显著，年均增长率分别为16.20%和15.77%。北京交通碳排放量由254.56万吨增加至443.06万吨，其中公路、铁路和航空运输的碳排放量均呈现总体增长趋势，平均增长速度分别为5.70%、1.76%和5.16%。上海交通碳排放量在经历波动增长后从2012年起呈现较为稳定的状态，其公路、铁路、航空、水路运输碳排放量的年均增长速度分别为12.20%、3.14%、5.49%和2.24%，交通碳排放量由2005年的475.54万吨增加至2016年的795.23万吨。研究期间，虽然天津公路、铁路与航空运输碳排放量分别以9.77%、0.79%和16.44%的年均速度增长，但水路运输碳排放量以16.35%的年均速度快速下降，导致天津交通碳排放量由257.38万吨下降至243.30万吨。
2.碳排放的组成结构
研究期间，北京交通碳排放的组成结构基本保持稳定态势，且交通碳排放的主要来源为航空运输，其碳排放量占总碳排放量比重的平均值为78.49%。天津交通碳排放组成结构的变化非常显著，总体表现为公路运输碳排放比重由24.50%持续增至72.29%，而水路运输碳排放比重由69.44%持续降至10.31%。相对于公路和航空运输碳排放比重的波动上升，上海铁路和水路运输的碳排放比重均有所下降，且航空运输碳排放比重逐步超过水路，二者在2016年分别为42.76%和39.40%。广州铁路和航空运输的碳排放比重持续下降，而公路和水路运输碳排放比重均呈现总体上升的趋势，其中公路自2008年起成为交通碳排放的最主要来源，其碳排放比重在2016年达到46.64%。重庆公路运输碳排放比重基本保持稳定状态，研究期间平均比重高达73.73%，除航空运输碳排放比重小幅度上升外，铁路和水路运输碳排放比重均出现波动下降的趋势。
(二)各因素对交通运输业碳排放变化的影响
根据式(5)-(7)将研究期间各地交通碳排放逐年变化量分解成各因素的影响效应，其中2005-2016年累计影响效应如表1所示，具体分析内容如下。
1.能耗强度
计算结果显示，研究期间能耗强度因素对五个城市的交通碳排放均产生了抑制作用，累计共减少碳排放量548.11万吨。从交通运输方式来看，除铁路运输促进了碳排放量增加外，其他三项交通方式均对碳排放产生了负向效应，且按累计效应大小排序依次为航空、水路和公路。在铁路运输中，内燃机车的能耗强度以年均3.98%的速度增加，电力机车的能耗强度总体以年均0.08%的速度下降，二者共同引起铁路运输综合能耗强度由0.0358吨标准煤/万吨公里缓慢增加至0.0433吨标准煤/万吨公里，从而导致北京、天津、上海、广州和重庆的交通碳排放量分别累计增加2.48万吨、2.83万吨、0.59万吨、4.14万吨和1.96万吨。航空运输能耗强度由5.14吨标准煤/万吨公里下降至3.38吨标准煤/万吨公里，带动北京、天津、上海、广州、重庆的交通碳排放量分别累计下降122.42万吨、7.48万吨、122.15万吨、99.31万吨和11.63万吨。由于水路与公路运输耗能种类并不单一，且客货换算系数不全为1，因此不同城市计算得到的能耗强度及变化并不相同。在水路运输方面，天津、上海、广州和重庆的能耗强度年均下降速度分别为1.92%、1.96%、2.03%和1.70%，分别累计减少碳排放8.73万吨、65.30万吨、29.53万吨和26.89万吨。在公路运输方面，虽然相对于2005年，2016年北京与广州的能耗强度稍有增加，天津、上海、重庆的能耗强度略有下降，但五个城市公路运输中汽油和柴油的能耗强度都经历了先上升后波动下降的过程，使得研究期间各市的累计碳排放量均有所下降。具体而言，北京、天津、上海、广州和重庆公路运输碳排放量分别减少1.70万吨、10.87万吨、6.85万吨、7.82万吨和39.42万吨。
2.交通内部结构
研究期间，交通内部结构对交通碳排放的影响最小，其变化导致北京、天津、上海和广州碳排放量分别累计减少0.55万吨、0.58万吨、2.96万吨和8.56万吨，重庆碳排放量累计增长0.94万吨。在公路运输中，各市换算周转量中货物周转量比重非常高，且因假设消耗汽油和柴油产生的各项运输周转量比例保持不变，所以公路运输内部结构的变化并不显著，由其引起的碳排放变化量较小。结果显示，研究期间公路运输内部结构的变化使得北京、天津和重庆的交通碳排放量分别累计增加了0.0326万吨、0.0492万吨和0.0005万吨，而上海和广州的交通碳排放量分别累计减少了0.0133万吨和0.0055万吨。2005-2016年，五个城市铁路运输内部结构的变化在总体上均对碳排放产生了抑制作用，累计减排共2.69万吨。其原因在于，能耗强度持续上升的内燃机车比重由70.10%下降至41.86%，而能耗强度总体下降的电力机车比重持续上升，并从2013年起超过内燃机车比重成为铁路运输的主要方式。由于能耗强度相对较高的内河运输换算周转量比重有所上升，天津与重庆的交通碳排放量在研究期间分别累计增加了0.0075万吨和1.3649万吨，而内河运输换算周转量比重有所下降的上海和广州，碳排放量分别累计减少了2.8207万吨和7.6326万吨。——论文作者：黄羿，常向阳
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