我国城市间客运交通能源消耗趋势的分解＊

常世彦胡小军欧训民张希良

(1.清华大学能源环境经济研究所,北京 100084;2.清华大学中国车用能源研究中心,北京 100084;3.上海交通大学能源研究院,上海 200240)

我国城市间客运交通能源消耗趋势的分解＊

常世彦1,2胡小军3欧训民1,2张希良1,2

(1.清华大学能源环境经济研究所,北京 100084;2.清华大学中国车用能源研究中心,北京 100084;3.上海交通大学能源研究院,上海 200240)

随着我国城镇化水平不断提高,城市作为重要的交通网络节点,其衔接交通运输线路、产生和承担客货流转换的功能日益显著。定量地探讨城市间客运交通能源消费变化的影响因素对于我国未来城市间客运交通能源需求的研究及温室气体减排具有重要意义。本文采用终端能源需求MAED模型,对我国城市间客运交通能耗的历史基期数据进行处理,同时对未来能耗进行预测,在形成ASIF结构的数据基础上,利用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Index,LMDI)对城市间客运交通能耗的活动效应、结构效应和强度效应进行分解分析。结果表明,从历史数据来看,我国“十五”期间城市间客运交通能耗的快速增加同时取决于客运周转量的增加、客运交通模式和能耗强度的转变,若延续这一发展趋势,我国中长期城市间客运交通模式将快速增长。未来城市间轨道交通网络的发展和高效利用及交通节能减排政策的落实将是促进能源消耗增速降低的可能选择。

城市;交通;能源;分解分析

交通领域是能源的重要消费领域之一。IPCC第四次评估报告[1]对交通领域的能源消耗和温室气体排放问题进行了专题分析,该报告预测,除非当前的能源使用模式有巨大转变,否则全球交通能源使用量预计将以每年约2%的速度增长,到2030年,交通能源使用总量和二氧化碳排放量预计将比现在高出约80%。

交通领域的节约能源和减缓温室气体排放问题日益受到广泛关注,国际主要能源和气候变化研究机构都十分重视这一领域的研究。2003年,IEA开发了IEA/SMP模型,专门用于交通领域的能源研究,2004-2005年,又将该模型发展为新一代IEA/MoMo(Mobility Model)模型[1]。这一系列模型,为近几年的世界能源展望(WEO)、世界可持续发展工商理事会WBCSD(World Business Council for Sustainable Development)的研究报告和IPCC第四次评估报告(Transport and its infrastructure)等提供了模型和数据支撑。此外,美国能源部、欧盟委员会和美国阿贡实验室等能源管理和研究机构都将交通能源的研究作为重要领域之一。

与大能源系统相似,交通领域的节能与减排途径也可以分为两种:一种是结构节能,另一种是技术节能。1994年,世界经济合作组织(OECD)在墨西哥召开大会,会上首次出现了可持续交通的提法,而当时会议主题偏向于讨论清洁交通能源和节能汽车等技术途径。此后,研究者们开始注重实现可持续交通的结构途径。2002年联合国约翰内斯堡峰会(Johannesburg Summit)上,就明确提出了可持续交通的发展目标是改变现有交通发展模式,减少交通污染和对人体健康的危害。公共交通和轨道交通是实现可持续交通理念和低碳经济的重要模式。

随着我国综合交通运输网络布局的日益清晰,城市作为交通网络的节点,作为重要的客货流转换中心,其衔接交通运输线路的功能日益显著。我国城镇人口由2003年的33 173万增加到2007年59 379万,城镇化水平从27.99%提高到44.99%。因此,对城市间交通方式及能源消耗的探讨,具有重要的理论意义和现实意义,有必要对我国未来城市间客运交通能源消耗趋势进行定量的探讨,并对影响其发展的主要因素进行结构化分析。

1 研究方法

我国能源统计年鉴上的交通运输行业能源未将客运和货运能耗区分开来,但是两者在产生机理上有很大区别,因此对未来交通能耗进行预测的时候,需要对历史数据进行适当处理。为此,我们运用国际原子能机构(IAEA)开发的IAEA/MAED模型进行交通能源需求及政策情景分析,并且对数据进行前期处理。MAED模型(Model for Analysis of Energy Demand)可以通过外生的人口变化路径,经济增长路径和技术变化路径计算未来的能源服务需求。采用MAED模型的优点在于,既可以完成需求预测,同时可以得到ASIF构造的数据。ASIF是活动水平(Activity)、交通结构(Structure)、能耗强度(Intensity)和燃料使用(Fuel Use)的简称,是交通能耗研究中一种常用的方法,在国家级、地区级和全球层面的交通能源预测方面都有应用的实例。根据ASIF所采用的数据单位的不同,ASIF可以有多种表示方法,本文采用其中一种,具体的内涵为活动水平指城市间客运周转量,交通结构指不同交通模式所承担的周转量的份额,此处交通模式主要包括铁路、公路、民航和水运。能耗强度用单位周转量的能源消费量来表示。

图1 本文研究方法基本示意图Fig.1 Schematic framework of research method

基于MAED模型所得到的城市间客运交通能耗数据,本文运用对数平均Divisa指标分解方法(Log mean Divisia index method,LIMD),分别对由交通服务量变化对能源消费的影响(活动效应)、由交通结构的变化对能源消费的影响(结构效应)和由能耗强度变化对能源消费的影响(强度效应)进行分析。LIMD方法是指数分解方法中较为常用的一种,近期的研究表明,从理论基础、实用性、可操作性和结果表达来看,相比Laspeyres指标分解方法,该方法较为理想[3-4]。关于这种方法,本文不再赘述。基本计算公式为:

其中,ΔEt为城市间客运总能耗变化;

ΔEact为由城市间客运活动量变化带来的交通能耗变化,

ΔEstr为由城市客运结构变化带来的交通能耗变化,

ΔEint为由城市间客运能耗强度变化带来的交通能耗变化。

本文以2000年为起点,分别对我国2000-2005,2005-2010以及2010-2020年三个阶段城市间客运交通能源消费进行分解分析,并分别以ΔEact/ΔEt、ΔEstr/ΔEt和ΔEint/ΔEt表示活动效应、结构效应和强度效应。

2 数据和假设

2.1 城市间客运周转量

按照能源需求产生的驱动力和交通方式特征的不同,可将交通领域能源消费行为划分为三个部分,城市间客运(Inter-city passenger)、城市内客运(Intra-city passenger)和货运(Freight)。其中城市内客运主要指城市内部公共运输,由道路交通和地铁(或轻轨)等方式完成[5-6]。本文侧重于城市间客运交通的研究。我国城市间客运周转量持续增长,从1980年的2 281.3亿人km增长到2007年的21 592.6亿人km。到2008年底,客运量为240亿人,客运周转量为23 304亿人km。

城市间客运周转量的增长与我国经济发展水平和交通基础设施能力密切相关。到2008年底,我国铁路营业里程8万km,公路368万km,民航运输机场160个。相比1978年,铁路里程增长了0.5倍,公路里程增长了3.1倍[7]。如果实现我国《综合交通网中长期发展规划》的远期规划(2020年前)的基本要求,则我国有望在2020年前实现全国所有城镇、口岸和具备条件的建制村的公路连接,目前人口在20万以上的城市、沿海主要港口主要口岸的铁路或高速公路连接,直辖市、省会城市、沿海发达城市、具备条件的内陆偏远城市、重要旅游城市及旅游区的民用航空线路连接。可以预期,未来我国城市间客运周转量仍将保持持续增长的态势。

根据我国人口发展态势及经济增长趋势,预计未来相当长时期我国交通运输业还将保持较快速度的增长。基于人均G DP与人均客运周转量的数量关系进行回归预测,可以预期2010年我国旅客周转量将达到26 447.9亿km,2020年为47 035.9亿人km。

2.2 城市间交通模式的构成

各种不同交通方式之间的构成,是决定交通能源需求的重要因素之一。从我国城市间客运周转量来看,从1980年到现在,各种交通模式所占比例变化较大。从20世纪90年代初期开始,我国城市间客运交通模式开始以公路为主,2007年公路交通运输周转量为11 506.8亿人km,远大于铁路交通运输周转量7 216.3亿人km。

2.2.1 公路

我国公路实行分省管理体制,公路建设市场开放较早,公路建设投资渠道较为宽广。我国公路人均旅行次数由1978年的不到1.55次增长到2007年的人均15.5次,公路的平均运距也由1978年的35公路增长到了2007年的56km。国家公路运输枢纽布局规划(2007)国家公路运输枢纽总数为179个,其中12个为组合枢纽,共计196个城市(见表1)。

目前,我国高速公路仅覆盖了省会城市和城镇人口超过50万的大城市,在城镇人口超过20万的中等城市中,只有60%有高速公路连接。得益于“贷款修路,收费还贷”及特许经营政策的实施[5],我国高速公路的建设发展具有强有力的内部激励,截至2008年底,国家高速公路网总规模约8.6万km,已建成4.9万km,占57%;在建约1.37万km,占16%;未开工项目约2.33万km,占27%。根据《国家高速公路网规划》,我国将形成连接全国所有的省会级城市、目前城镇人口超过50万的大城市以及城镇人口超过20万的中等城市,覆盖全国10多亿人口的高速公路网(表1),可以预见的是“十二五”到2020年,高速公路将成为我国综合运输体系客货集疏运系统的主要支撑[7]。

表1 我国交通运输网覆盖的城市范围Tab.1 City nodes in transport network in China

2.2.2 铁路

尽管铁路运输大有被公路运输所替代的势头,但是由于铁路运能大、价格较低、比较安全,更适合长途运输,因此公路的平均运距集中于44 km到55 km范围内,而铁路的旅客运输平均运距从1995年的345 km增加到2005年的524 km。2004年国务院审议通过《中长期铁路网规划》后,从2005年开始,铁道部陆续出台了多项政策鼓励外资和民营资本投入铁路,但收效甚微。相比较公路,我国铁路网的建设相对滞后。我国铁路行业外部资本进入面临的诸多障碍和壁垒,阻碍了我国铁路网的建设[8]。为了促进铁路网的加速发展,《中长期铁路网规划(2008年调整)》将2020年全国铁路营业里程规划目标由10万km调整为12万km以上,其中客运专线由1.2万km调整为1.6万km,电化率由50%调整为60%,在维持原“四纵四横”客运专线基础骨架不变的情况下,增加了4 000 km客运专线。这一快速客运网,连接所有省会及50万人口以上的大城市,覆盖全国90%以上人口。

2.2.3 城际轨道

从网络化角度、服务对象及功能角度来看,我国的轨道交通网络可以划分为三个层次,即国家干线轨道交通网、区域轨道交通网、城市轨道交通网[9]。城际轨道交通属于区域轨道交通的范畴。相比较传统的铁路(国铁)管理体智,我国区域和城市群(圈)间城际轨道交通的投资管理和规划相对灵活,地方政府参与其建设具有一定激励相容性。铁道部在编制《中长期铁路网规划》中,专门列入了“区域城际轨道交通布局规划”的内容,共规划线路15条,路网长度总计1 659 km,投资规模约1 373亿元。2008年调整后的规划,在已批准的规划基础上,又新增城际轨道网络规划线路18条,新增加建设里程3 887 km,新增加投资规模2 357.2亿元[10]。目前我国已形成以京津冀地区、长三角地区和珠三角地区城市群为依托的城际轨道交通建设格局。预计在不远的将来,城际轨道将在城市间客运交通中发挥越来越重要的作用。按照现在的规划,到2020年全国城际轨道总规模将达到5 546 km[10]。

2.2.4 民航

我国民用航空发展迅速。根据《全国民用机场布局规划》,到2010年,全国75%的县级行政单元能够在地面交通100 km或1.5小时的车程内享受到航空服务(现状为52%);到2020年全国80%以上的县级行政单元能够在地面交通100 km或1.5小时车程内享受到航空服务,所服务区域的人口数量占全国总人口的82%。

2.2.5 水运

在我国综合运输体系中,水路是重要的货物方式,完成客运量较少。预计在未来,水路客运也不会有太大改观。

2.3 城市间客运交通模式的能源强度

2.3.1 公路

公路运输是石油消耗的主要部门,主要燃料是汽油和柴油。2000年前,我国大部分客运车辆附属设施少、乘坐舒适性差,营业性公路运输客车的车辆单耗相对较低。但随着客运交通工具舒适性的提高,单位服务量能耗将有所上升。2000-2005年,我国公路营运性汽油客车和柴油客车的千人公里油耗分别上涨18.2%和33.3%。尽管交通部《公路水路交通节能中长期规划纲要》中提到2015年,与2005年相比,营运客车单位运输周转量能耗下降3%左右;到2020年,与2005年相比,营运客车单位运输周转量能耗下降5%左右,客运交通能耗是否能按规划下降仍然存在一定不确定性。

2.3.2 铁路

我国铁路能源消费与牵引动力密切相关。由于发展内燃和电力牵引替代蒸汽牵引,我国铁路能源消费强度在“八五”期间和“九五”期间总体上没有增长。目前,蒸汽机车牵引已经完全退出铁路正线运输,我国铁路牵引动力主要由内燃和电力机车两种方式构成。近几年,我国铁路单位运输工作量综合能耗逐步下降,从2000年的104.1 kg标煤/万换算吨公里下降到2006年的88.6千克标煤/万换算吨公里。但是,由于铁路提速和铁路客运舒适度的提高,客运能耗下降较为困难。例如,2000-2007年间,我国铁路客运软卧车拥有量增长了63.6%,而铁路客运硬座车拥有量降低了4.7%。预计未来铁路客运能耗的下降将主要依靠电力机车承担工作量比例的上升。

2.3.3 城际轨道

城际轨道在运营里程、运行速度、站间距等方面与铁路和城市内轨道交通都有较大差异,从目前我国建设的城际轨道交通项目的速度指标来看,大多数都选择了200-250 km/h,且个别如京津城际、沪宁城际甚至选择了更高的速度目标值。尽管在微观层面有关于动车组能耗的研究,如文献[11]中提到在不考虑坡道、曲线附加阻力的情况下,直达200 km/h动车组(庞巴迪的CRH1型动车组)能耗约为0.039 kWh/人·km,而时速160 km/h的站站停动车组的能耗是0.014 kWh/人·km,但目前还缺乏宏观层面城际轨道交通客运周转量能源强度的测定,且城际轨道交通在我国轨道交通网络中所占的比例较小,所以本文中我们将城际轨道交通的能耗强度按铁路来计算。

2.3.4 民航

相比较而言,民航是能耗强度最高的城市间客运交通方式。民航运输企业能源利用效率可以按照换算吨公里航煤消耗水平和按照生产飞行小时航煤消耗水平计算衡量[12]。我国民航换算吨公里耗油由2000年的0.58 kg标准煤/换算吨公里降至2006年的0.48 kg标准煤/换算吨公里。

2.4 情景设计

为了能识别未来我国城市间客运节能的可能选择,本研究共设定了三种情景,具体参数见表2,表3:

情景1(S1):城市间客运交通发展的基准情景,是延续当前交通模式和交通技术态势,我国城市间客运能源消费可能的情景;

情景2(S2):轨道交通加速发展情景,设定我国轨道交通(包括国家干线轨道交通网和区域轨道交通网)加速发展,在2010与2020年总客运周转量中比例较S1有一定提高;

情景3(S3):综合节能情景,严格贯彻节能规划,并在中长期实现交通节能技术市场渗透率的提高。

表2 我国城市间不同交通方式的客运周转量占总客运周转量的比例(%)T ab.2 Share of passenger turnover by intercity transport m ode

表3 我国城市间不同交通方式的能耗强度Tab.3 Energy intensity by intercity transport mode

3 分析结果

3.1 我国城市间客运交通消耗的基本趋势

我国城市间客运交通能耗总体上持续上升,2010年我国城市间客运交通能耗约6 893.74-7 336.7万t标准煤,2020年城市间客运能源消耗约为11 451.35-14 059.10万t标准煤。从三个情景对比来看,S1情景到S3情景,能耗依次降低。综合节能措施的落实将在2020年带来2 607.75万t标准煤的节能量。

3.2 我国城市间客运能源消耗的分解分析

客运周转量的增长是决定我国中长期城市间客运能源消耗的增加的主要因素。无论在哪个情景下,三个阶段的活动效应都相当明显。2000-2005年,我国客运活动水平、交通结构和能耗强度对客运能耗整体表现为增长贡献。情景S1下,无论是从短期来看,还是从长期来看,活动水平与交通结构对能源消耗的增长都表现了正面影响。情景S2下,由于轨道交通的加速发展,从长期来看可以较大幅度降低交通结构效应。在采取综合节能政策的情景S3下,结构效应与强度效应都有相应幅度的降低。

4 讨论及建议

我国尚处于工业化阶段,人口多,经济体量大,发展速度快,随着我国交通网络的日渐完善和居民生活水平的提高,城市间客运交通能源消费在今后相当长时期内呈较快增长趋势。通过推进轨道交通基本网络建设,尤其是城际轨道交通,通过引导和鼓励居民采用大容量、低能耗的轨道出行方式,可以在一定程度上缓解交通能源消耗快速增长的势头。这就需要在政策管理体制上、投融资体制上给与轨道交通更大的优惠政策,将城际轨道交通划入公共交通的范畴,实现优先发展。

图2 城市间客运能源消耗的因素分解图Fig.2 Decomposition analysis of intra-city passenger energy consumption

在20世纪90年代之前,地方铁路的营业里程客运量、旅客周转量均呈逐年上升趋势,进入20世纪90年代后客运量、旅客周转量就开始下降;从1998年开始,地方铁路的营业里程也开始缩短;而货运量和货运周转量仍然持续上升。这种变化与修建地方铁路的初衷——满足地方经济发展的需要有关,而客运的公益性更强,地方投资建设用于客运铁路线的积极性不高。因此,寻找合理的投融资模式,促进地方政府在客运轨道交通方面的建设,将有可能给我国城市间客运交通能源消耗带来实质性的变化。

需要注意的是,由于缺乏足够的数据支撑,本文中所讨论的城间客运并未包含城市间私人交通方式,如家用轿车等的能耗。这在一定程度上将使我们所计算的城间交通能耗偏小。从现实意义上来讲,更应该强调城市间轨道交通的必要性以及城际轨道交通的重要性。

(编辑:于 杰)

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AbstractAs important transport network nodes and convergence of transport routes,the cities’function of passenger and freight flow generation and transportation increasingly become noteble.Exploring inter-city passenger transport energy consumption and the key factors impacting China’s future inter-city passenger transport energy demand quantitatively is of great significance for transport energy research and greenhouse gas emissions.In this article,the final energy demand model MAED was conducted to estimate inter-citypassenger transport energy consumption based on historical data.At the same time,the future energy consumption was projected.Based on the ASIF data structure,the decomposition analysis method and logarithmic mean Divisia index method(LMDI)were used to analyze inter-city passenger transport activity effect,structural effect and intensity effect.The results show that,during the tenth Five Year period,China’s rapid inter-city passenger transport energy increasingly.depends on rapid increase in passenger turnover,passenger traffic patterns change,as well as energy intensity.The development and efficient utilization of rail transport network and the fulfillment of energy conservation and greenhouse gas mitigation policy are potential options for the medium and long term inter-city passenger transport energy consumption reduction.

Key wordscity;transportation;energy;decomposition analysis

Decomposition Analysis of Intercity Passenger Transportation Energy Consumption in China

CHANG Shi-yan1,2HU Xiao-jun3OU Xun-min1,2ZHANG Xi-liang1,2
(1.Institute of Energy and Environmental Economics,Tsinghua University,Beijing 100084,China;
2.China Automotive Energy Research Center,Tsinghua University,Beijing 100084,China;
3.Energy Research Institute,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China)

U291.73;S211

A

1002-2104(2010)03-0024-06

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.03.005

2009-09-20

常世彦,博士,助研,主要研究方向为能源系统分析与气候变化政策研究。

张希良,教授,博导,主要研究方向为能源系统分析与低碳技术和政策研究。

＊国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究项目(编号:50246003),清华大学低碳经济研究院985课题(编号:L08E23)