發(fā)布時(shí)間：2021-06-25所屬分類：管理論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：運(yùn)用2008-2017年地區(qū)能源平衡表中交通運(yùn)輸業(yè)終端消費(fèi)量和其他部門(mén)、私人車輛用于交通運(yùn)輸?shù)氖椭破废M(fèi)量測(cè)算了廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量.基于擴(kuò)展的Kaya恒等式，采用LMDI方法對(duì)碳排放變化進(jìn)行多因素分解，考察能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、規(guī)模效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效
摘要：運(yùn)用2008-2017年地區(qū)能源平衡表中交通運(yùn)輸業(yè)終端消費(fèi)量和其他部門(mén)、私人車輛用于交通運(yùn)輸?shù)氖椭破废M(fèi)量測(cè)算了廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量.基于擴(kuò)展的Kaya恒等式，采用LMDI方法對(duì)碳排放變化進(jìn)行多因素分解，考察能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、規(guī)模效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和人口效應(yīng)等對(duì)廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的影響.應(yīng)用LMDI-Attribution方法進(jìn)行歸因分析，量化公路、鐵路、水路、民航等運(yùn)輸方式對(duì)碳排放影響因素變化的貢獻(xiàn).研究表明：①?gòu)V東省交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗主要為汽油和柴油;碳排放以公路運(yùn)輸為主;水路運(yùn)輸是碳排放增加的主要原因.②碳排放變化的主要影響因素為人口效應(yīng)和能源強(qiáng)度;規(guī)模效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、人口效應(yīng)對(duì)碳排放變化起到促進(jìn)作用，而能源結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度起到抑制作用.③公路運(yùn)輸對(duì)人口效應(yīng)和能源強(qiáng)度變化的貢獻(xiàn)最大;水路運(yùn)輸為人口效應(yīng)增加的主要原因.所提出的政策建議將有助于廣東省交通運(yùn)輸業(yè)節(jié)能減排工作.
關(guān)鍵詞：廣東省;交通運(yùn)輸業(yè);碳排放;驅(qū)動(dòng)因素;歸因分析;LMDI分解;LMDI-Attribution
人類活動(dòng)產(chǎn)生的溫室氣體影響氣候變化，而氣候變化對(duì)自然生態(tài)系統(tǒng)和人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)會(huì)造成許多不利影響.根據(jù)國(guó)際能源署(InternationalEnergyAgency，IEA)的數(shù)據(jù)，2017年交通運(yùn)輸業(yè)CO2排放量為80.40億噸，占全球CO2排放量的24.48%，其中：中國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)CO2排放量為8.89億噸，占全國(guó)CO2排放量的9.56%[1].2000-2015年中國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量最高的省份是廣東省，大約占全國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)CO2排放量的9.46%[2].廣東省是經(jīng)濟(jì)和人口大省，也是受氣候變化影響較嚴(yán)重的省份，《廣東省應(yīng)對(duì)氣候變化“十三五”規(guī)劃》中明確規(guī)定要有效控制交通領(lǐng)域溫室氣體排放，增強(qiáng)適應(yīng)氣候變化能力[3].因此，研究廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素及影響原因并提出相應(yīng)的措施對(duì)于廣東省交通運(yùn)輸業(yè)節(jié)能減排工作具有非常重要的意義.
國(guó)內(nèi)外學(xué)者在交通運(yùn)輸業(yè)碳排放測(cè)算及驅(qū)動(dòng)因素分析方面開(kāi)展了大量研究[4-25].根據(jù)政府間氣候變化專門(mén)委員會(huì)(theIntergovernmentalPanelonClimateChange，IPCC)提出的方法[26]，交通運(yùn)輸業(yè)碳排放測(cè)算可以采用兩種方法:依據(jù)燃料消費(fèi)，也就是自上而下的方法，由國(guó)家統(tǒng)計(jì)部門(mén)的相關(guān)數(shù)據(jù)及本地區(qū)燃料的排放因子測(cè)算碳排放[4-8];基于運(yùn)輸工具行駛的公里數(shù)(VKT)，也就是自下而上的方法，通過(guò)排放源分類、活動(dòng)水平等測(cè)算碳排放，或通過(guò)運(yùn)輸設(shè)備能耗系數(shù)、貨物周轉(zhuǎn)量等間接測(cè)算碳排放[9-13].交通運(yùn)輸業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分解方法一般采用結(jié)構(gòu)分解分析(thestructuraldecompositionanalysis，SDA)或指數(shù)分解分析(theindexdecompositionanalysis，IDA)[27].SDA是通過(guò)投入產(chǎn)出表對(duì)碳排放影響因素進(jìn)行分解[14,15].IDA包括拉氏指數(shù)分解方法[16]和迪氏指數(shù)分解方法[27]，其中：對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)(thelogarithmicmeanDivisiaindex，LMDI)方法在交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素分析中得到了廣泛應(yīng)用[17-25].上述研究成果有助于開(kāi)展節(jié)能減排工作及制定相關(guān)政策.但是，已有研究存在兩點(diǎn)需要改進(jìn)之處：一、交通運(yùn)輸業(yè)碳排放測(cè)算.當(dāng)采用燃料消費(fèi)對(duì)碳排放進(jìn)行測(cè)算時(shí)，一般利用《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》[28]地區(qū)能源平衡表(實(shí)物量)中的相關(guān)數(shù)據(jù)[4-8].從2017年IEA的數(shù)據(jù)可以看出，中國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)CO2排放量占全國(guó)碳排放量的比例與全球計(jì)算結(jié)果相比明顯偏低，主要原因是中國(guó)能源平衡表計(jì)算原則與國(guó)際通行準(zhǔn)則不同.根據(jù)王慶一的研究，中國(guó)能源平衡表中交通運(yùn)輸業(yè)終端消費(fèi)量只統(tǒng)計(jì)交通部門(mén)運(yùn)營(yíng)車輛用油量，未統(tǒng)計(jì)其他部門(mén)和私人車輛的用油量，必須修正[29].因此，如果直接按照地區(qū)能源平衡表(實(shí)物量)中的數(shù)據(jù)測(cè)算碳排放可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果失真.二、交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素的歸因分析.LMDI分解方法將某時(shí)間段內(nèi)碳排放的變化分解為若干個(gè)影響因素的變化，這有助于揭示碳排放變動(dòng)的原因，但無(wú)法考察公路、鐵路、水路、民航等運(yùn)輸方式對(duì)碳排放影響因素變化的貢獻(xiàn)，也無(wú)法進(jìn)行歸因分析.而LMDI-Attribution方法[30]能夠考察碳排放影響因素變化時(shí)每種運(yùn)輸方式對(duì)影響因素變化的貢獻(xiàn)，并進(jìn)行歸因分析.目前，運(yùn)用LMDI-Attribution方法對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)影響因素進(jìn)行歸因分析方面的研究還很少.
綜上，為了對(duì)已有研究進(jìn)行改進(jìn)，我們以2008-2017年地區(qū)能源平衡表中交通運(yùn)輸業(yè)終端消費(fèi)量和其他部門(mén)、私人車輛用于交通運(yùn)輸?shù)氖椭破废M(fèi)量為基礎(chǔ)，測(cè)算廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量.采用LMDI方法將碳排放變化分解為能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、規(guī)模效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、人口效應(yīng)等影響因素，并運(yùn)用LMDI-Attribution方法對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)影響因素變化進(jìn)行歸因分析.根據(jù)研究結(jié)果所提出的政策建議將有助于廣東省交通運(yùn)輸業(yè)節(jié)能減排工作.
1研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源
1.1廣東省交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗測(cè)算
1.1.1公路運(yùn)輸業(yè)能源消耗測(cè)算
公路運(yùn)輸業(yè)能源消耗主要為汽油和柴油[31]，由道路機(jī)動(dòng)車耗能、非道路移動(dòng)源耗能構(gòu)成，消耗量計(jì)算需要獲取排放源分類、活動(dòng)水平等數(shù)據(jù)[32].由于相關(guān)數(shù)據(jù)調(diào)查收集具有一定的困難，因此，廣東省公路運(yùn)輸業(yè)能源消耗量從《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》地區(qū)能源平衡表(實(shí)物量)中獲取.根據(jù)王慶一的研究，中國(guó)能源平衡表中其他部門(mén)和私人車輛用油量計(jì)入農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)(交通運(yùn)輸除外)和居民生活的石油制品消費(fèi)量中;工業(yè)(包括建筑業(yè))、服務(wù)業(yè)消費(fèi)的95%的汽油、35%的柴油用于交通運(yùn)輸，居民生活和農(nóng)業(yè)消費(fèi)的全部汽油、居民生活消費(fèi)的95%的柴油用于交通運(yùn)輸[29].
相關(guān)期刊推薦：《深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)》是由廣東省教育廳主管、深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院主辦的綜合性學(xué)術(shù)刊物，雙月刊，國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行。設(shè)有：機(jī)電與信息工程、應(yīng)用化學(xué)與生物工程、醫(yī)學(xué)技術(shù)與護(hù)理、建筑與環(huán)境工程技術(shù)、工程與應(yīng)用數(shù)學(xué)、數(shù)字媒體與傳播、印刷出版等;哲學(xué)與人文、經(jīng)濟(jì)與管理、藝術(shù)與設(shè)計(jì)、語(yǔ)言與文學(xué)、職業(yè)教育研究、區(qū)域改革發(fā)展研究、港澳臺(tái)與比較教育研究等欄目。
基于上述研究方法，廣東省交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗量由地區(qū)能源平衡表中交通運(yùn)輸業(yè)終端消費(fèi)量與其他部門(mén)、私人車輛用于交通運(yùn)輸?shù)氖椭破废M(fèi)量組成，其中：汽油消耗量全部用于公路運(yùn)輸;柴油消耗主要用于公路、鐵路、水路運(yùn)輸，而鐵路和水路運(yùn)輸?shù)牟裼拖牧坑上挛姆椒ㄓ?jì)算得到，將鐵路和水路運(yùn)輸?shù)南牧靠鄢蟮玫接糜诠愤\(yùn)輸?shù)牟裼拖牧?廣東省交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗量的組成及用途見(jiàn)表1.
1.5數(shù)據(jù)來(lái)源
鐵路運(yùn)輸旅客周轉(zhuǎn)量和貨物周轉(zhuǎn)量來(lái)源于《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》[37];貨運(yùn)鐵路機(jī)車合計(jì)日產(chǎn)量、貨運(yùn)鐵路內(nèi)燃機(jī)車日產(chǎn)量、貨運(yùn)鐵路電力機(jī)車日產(chǎn)量等來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[38]，截止時(shí)間為2014年末，2015-2017年數(shù)據(jù)取前三年數(shù)據(jù)的算數(shù)平均值;客運(yùn)鐵路內(nèi)燃機(jī)車油耗系數(shù)、貨運(yùn)鐵路內(nèi)燃機(jī)車油耗系數(shù)、客運(yùn)鐵路電力機(jī)車電耗系數(shù)、貨運(yùn)鐵路電力機(jī)車電耗系數(shù)等來(lái)源于《中國(guó)鐵道年鑒》[39];水路運(yùn)輸客運(yùn)周轉(zhuǎn)量、貨物周轉(zhuǎn)量來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》;船舶油耗系數(shù)取50千克/萬(wàn)噸公里[33].
平均低位發(fā)熱值來(lái)源于《綜合能耗計(jì)算通則》[40];單位熱值含碳量和碳氧化率分別來(lái)源于《省級(jí)溫室氣體清單編制指南(試行)》[41]表1.5和1.7;電力碳排放因子取南方電網(wǎng)CO2排放因子值[34].
公路及民航運(yùn)輸旅客周轉(zhuǎn)量和貨物周轉(zhuǎn)量、交通運(yùn)輸業(yè)增加值、交通運(yùn)輸從業(yè)者等來(lái)自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中：交通運(yùn)輸業(yè)增加值以2008年為不變價(jià)進(jìn)行了折算，所用的第三產(chǎn)業(yè)指數(shù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》.
四種運(yùn)輸方式的貨物周轉(zhuǎn)量均為換算周轉(zhuǎn)量，由貨物周轉(zhuǎn)量加客運(yùn)周轉(zhuǎn)量乘以客貨換算系數(shù)之積組成.公路、鐵路、水路、民航等客貨換算系數(shù)分別為0.1、1、0.333、0.072[42].
2結(jié)果與分析
2.1廣東省交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗及碳排放
根據(jù)公式(1)-(7)以及《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，2008-2017年廣東省交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗情況如圖1所示.為了進(jìn)行對(duì)比，將能源單位均換算為標(biāo)準(zhǔn)煤.從圖1可以看出，廣東省交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗從2008年的3115萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤增加到2017年的4883萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤，年均增長(zhǎng)5.12%，除2013年較2012年略有減少外，其它年份一直保持增長(zhǎng)狀態(tài).2008-2017年共消耗能源39592萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤，其中：汽油為17202萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤，占比為43.45%;柴油為16579萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤，占比為41.87%;煤油為3430萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤，占比為8.66%;燃料油為2166萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤，占比為5.47%;電力為216萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤，占比為0.55%.從五種能源占比隨時(shí)間變化可以看出，汽油占比從2008年的41.38%增加到2017年的45.59%;柴油占比從45.78%減小到38.16%;煤油占比從8.02%增加到8.81%;燃料油從4.34%增加到6.77%;電力從0.48%增加到0.68%.表明：汽油和柴油為廣東省交通運(yùn)輸業(yè)消耗的主要能源，煤油和燃料油為消耗的次要能源，電力耗能相對(duì)可以忽略不計(jì);隨著時(shí)間變化，除了柴油消耗占比逐漸減小外，其它四種能源消耗占比逐漸增加.
運(yùn)用公式(8)和(9)，2008-2017年廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放情況如圖2所示.從圖2可以看出，廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放從2008年的6433萬(wàn)t增加到2017年的10059萬(wàn)t，年均增長(zhǎng)約5.09%，除2013年較2012年略有減少外，其它年份一直保持增長(zhǎng)狀態(tài).2008-2017年碳排放為81662萬(wàn)t，其中：公路運(yùn)輸為54417萬(wàn)t，占比為66.64%;水路運(yùn)輸為19413萬(wàn)t，占比為23.77%;民航運(yùn)輸為7073萬(wàn)t，占比為8.66%;鐵路運(yùn)輸為759萬(wàn)t，占比為0.93%.通過(guò)考察四種運(yùn)輸方式在廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放的占比情況可以發(fā)現(xiàn)，公路運(yùn)輸碳排放占比從2008年的79.31%減小到2017年的46.07%;水路運(yùn)輸碳排放占比從11.53%增加到44.24%;民航和鐵路運(yùn)輸碳排放占比變動(dòng)相對(duì)很小.表明：廣東省交通業(yè)碳排放以公路運(yùn)輸為主，水路次之，民航第三，鐵路最小;水路運(yùn)輸是碳排放增加的主要原因.
2.2廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素的LMDI分解
以上一年為基期(單時(shí)段)，運(yùn)用公式(10)-(14)將2008-2017年廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素進(jìn)行LMDI分解，如表2所示.從表2可以看出，在逐年變化中除2012-2013年以外，碳排放均處于增長(zhǎng)狀態(tài)，平均每年增長(zhǎng)5.19%.在五個(gè)影響因素中，能源強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)處于減少狀態(tài)，平均每年減少8.89%和0.26%;人口效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)處于增長(zhǎng)狀態(tài)，平均每年增長(zhǎng)8.25%、5.96%和1.92%.
以2008年為基期(多時(shí)段)，2008-2017年廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素的LMDI分解結(jié)果如圖3所示.從圖3可以看出，碳排放變化值從2008-2009年的5.86%增長(zhǎng)到2008-2017年的56.35%，除2013年較前一年略有下降外，其余年份較前一年均保持增長(zhǎng)狀態(tài)，其中：人口效應(yīng)從2008-2009年的12.74%增長(zhǎng)到2008-2013年的98.16%，然后逐漸降低到2008-2017年的71.57%;能源強(qiáng)度從2008-2009年的-11.24%下降到2008-2017年的-55.62%，除2015年較前一年略有增加外，其余年份較前一年均保持下降狀態(tài);規(guī)模效應(yīng)與碳排放變化趨勢(shì)基本保持一致，從2008-2009年的7.69%增長(zhǎng)到2008-2017年的63.31%;經(jīng)濟(jì)效應(yīng)從2008-2009年的-1.72%增長(zhǎng)到2008-2011年的2.75%，接著下降到2008-2013年的-18.10%，然后增長(zhǎng)到2008-2017年的32.79%;能源結(jié)構(gòu)一直保持下降狀態(tài)，從2008-2009年的-0.05%下降到2008-2017年的-5.31%.表明：在多時(shí)間段內(nèi)，五種因素對(duì)碳排放變化的影響不同，變化趨勢(shì)也不同.
綜合上述單時(shí)段和多時(shí)段LMDI分解結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)：人口效應(yīng)和能源強(qiáng)度是廣東省交通運(yùn)輸業(yè)碳排放變化的主要影響因素，規(guī)模效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)是次要影響因素，能源結(jié)構(gòu)的影響相對(duì)可以忽略不計(jì);規(guī)模效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、人口效應(yīng)等對(duì)碳排放變化起到促進(jìn)作用，而能源結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度起到抑制作用.
為了更好地理解碳排放影響因素變化的原因，下面選取人口效應(yīng)和能源強(qiáng)度進(jìn)行歸因分析，考察這兩種效應(yīng)變化時(shí)每種運(yùn)輸方式的貢獻(xiàn).——論文作者：鄧蓉暉1，武延坤1，王群2，陳鐵冰1*
