三峡库区载货汽车滚装船运输节能减排效益分析

文/重庆交通大学 初鹏杰 谢世平

0 引言

三峡库区滚装船运输作为长江航运重要水上运输组织模式，是应对三峡库区沿线特殊通航条件和新时期水运市场发展的产物 [1]。近年来，滚装运输量从 2002年的 120 544辆发展到2011年的281 115辆（车位），近10年时间里增长了2.3倍。究其快速发展的原因，除了滚装船运输成本低、运输安全性高、避免挤占陆路资源等优势外，其节能环保优势促进了其可持续发展。目前，进出川货物运输主要通过水路与陆路两种方式进行，本文通过载货汽车滚装船运输与陆路运输进行对比，以 2002－ 2011年度重庆郭家沱港区出港车辆总量为基础，研究同一运输区间相同运输对象滚装与陆路两种运输方式的全年燃油消耗量对比，通过定量方式分析三峡库区滚装船运输的环境效益。笔者期望通过对三峡库区滚装船运输环境效益的科学评估，客观分析三峡库区滚装运输的可持续发展优势。

1 三峡库区滚装运输航线经营现状

重庆轮船（集团）有限公司作为三峡库区经营载货汽车滚装船运输的骨干企业，是重庆市仅有的三家 5A级综合服务型物流企业之一，在西南地区业态功能和网络布局最为完整，专业化程度在业界处于领先地位。目前，以重庆轮船（集团）有限公司滚装平台为依托经营三峡库区航线上的载货汽车滚装运输企业共有 16家，拥有滚装船舶 72艘，营运滚装码头 3个，分布在重庆郭家沱港区、万州红花溪港区和宜昌茅坪港区等三峡库区航线上，形成了“郭家沱→茅坪”和“万州→茅坪”两条载货汽车滚装运输航线。相关统计资料显示（如表1、表2、表 3所示 *），在三峡库区开展载货汽车滚装船运输相对于渝鄂之间公路运输，其有效运输里程短，营运时间缩短60%，运费低廉。经济、便捷、省时、高率、安全等基础优势将是三峡库区及三峡库区载货汽车滚装船运输可持续发展的基础，其节能减排的显著效益将是滚装船运输定位绿色交通的标志。

表1 三峡库区现有载货汽车滚装航线与陆路运输线路的有效运距比较

表2 2011年重庆市载货汽车滚装运输三港区滚装运输量统计表

2 基于多元线性回归的滚装运输气体排放量模型的建立

滚装运输气体排放预测是利用历史资料和市场信息，运用适当的方法和技巧，对未来的滚装运输排放状况进行科学的分析、估算和推断。用于排放量预测的方法有很多，常见的有一元线性回归法、指数平滑法、弹性系数法和灰色预测法等。但由于滚装运输受国民经济发展速度、居民消费水平等多种因素的影响，以上方法在准确性和有效性上都存在一定的缺陷，而在多元线性回归模型中，则比较全面考虑到影响滚装运输的诸因素，并根据回归分析，消除了存在自相关和多重共线性的影响因素。

2.1 多元线性回归分析原理

多元回归分析预测法，是指通过对 2个或 2个以上的自变量与 1 个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。在市场的经济活动中，当某一经济现象的发展和变化取决于几个因素，而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用时，就可以依照变量之间的关系建立多元线性回归方程，根据因变量和各个自变量之间的相关性系数确定因变量的多个影响因素的主次，只留下影响力较大的因素。然后，输入未来时间的各个自变量得到因变量的估计值［2-3］。

2.2 多元线性回归模型的建立

从经济增长规律来看，物流需求规模的变化与一个国家或地区GDP 经济总量及经济增长速度有密切的关系，GDP 总量越大，经济发展水平越高，对货物运输、仓储、配送和物流信息处理等物流服务的需求就越大［4］。因此，该研究选取GDP 作为第一解释变量。同时，航运气体排放也受到航次、燃油消耗率、运行时间等因素影响，陆运则受到车辆百公里油耗、车辆数及运行里程等因素影响，鉴于此，在建立模型时，对于航运取GDP、航次、船舶拥有量作为自变量；对于陆运取GDP、车辆数作为自变量。设气体排放量 Y与影响因素的线性回归模型为：，其中是未知参数，称为回归系数，y为因变量，是随机误差。

表3 重庆市载货汽车滚装运输三港区船舶航次耗油量核算表

3 基于多元线性回归分析的气体排放预测分析

3.1 数据收集

2002－ 2011年，自变量 GDP的统计数据来自《重庆统计年鉴》（2011），航次、船舶燃油消耗率、运行时间以及车辆百公里油耗、车辆数、运行里程则为作者在运输生产企业搜集整理的数据，相关数据见表4和表5所示。

表4 2002－2011年三峡库区渝宜载货汽车滚装船运输百公里油耗统计表

表5 2002－2011年三峡库区渝宜线陆运货车百公里油耗统计表

3.2 预测结果

根据已知数据，利用Eviews软件，得出航运模型Y1为：

Y1 = 0.181101842341*x3 - 2.75316661086*x2 -0.00896982855835*x1+ 74.7138882435

S.= (0.007577) (0.558905) (0.003860) (17.71632)

T= (23.90012) (-4.926004) (-2.323856) (4.217234)

3.3 回归方程的显著性检验

回归方程的标准误差 S.E=12.12494，说明回归方程各个观测点 ( 或评估值 ) 的平均误差为 12.12494。拟合优度检验=0.992396，说明回归方程即上述样本需求函数的解释能力为99.2%，即 3个变量对于航运耗油量变动的 99%作出解释。回归方程的拟合优度非常好。

回归模型的总体显著性检验：从全部因素的总体影响看，在 5%的显著性水平上，F = 27749.5 ＞ Fα( k,n－ k－ 1) =F0.05( 3,6) = 4.76，说明 3个变量对于柴油耗用量的共同影响是显著的，方程显著。

3.4 回归系数的显著性检验

同理，陆路运输预测模型为：

Y2 =- 0.235564511257*x1+0.284295659935*x2 -3503.85937996

S.= (0.146385) (0.012953) (717.7370)

T= (-1.609213) (21.94760) (-4.881815)

拟合优度检验 =0.993470，说明回归方程即上述样本需求函数的解释能力为99.3%，即 2个变量对于航运耗油量变动的99%作出解释。回归方程的拟合优度非常好。

在Y1与Y2两个模型中，GDP同作为其自变量，通过观察其系数可发现两者之间的关系，在Y1中，GDP每变化1个单位便引起 0.00896982855835单位 Y1的变化，在 Y2中，同样的GDP变化则引起 0.235564511257单位的变化，由此可见，Y1相较于 Y2的变化更趋于平稳，这也进一步说明，Y1模型所代表的滚装运输更具发展潜力。

4 三峡库区载货汽车滚装船运输效益分析

4.1 燃油节能效益[5]

4.1.1 滚装船运输节能效益分析

笔者通过在郭家沱港区的实船调研，详细考查了滚装运输的各环节操作流程，通过对港区日常调查数据大样本的整理，估算得出各种进出港车型的数量比例，通常进出港区滚装车辆具有相似性，因而该油耗指标具有通用性。

3轴车至6轴车油耗指标分别为：30.5、38、43、46.5（单位：升/百公里）。

已知，滚装运输油耗=船舶功率×燃油消耗率×单航次航行时间×总航次，经计算得出各港区耗油量情况详见表6所示。

表6 2011年三峡库区载货汽车滚装船运输各港区航运耗油量统计表

4.1.2 陆路运输节能效益分析

假若在渝宜线上相同数量车辆通过陆路完成运输，则2011年年燃油消耗量计算结果如表 7所示（注：油耗总计 =∑（车型百公里油耗×陆路运输距离×车型数量））。

表7 2011年三峡库区各港区载货汽车陆路运输耗油量统计表

通过表 6和表 7的数据对比，滚装运输相比陆路运输，全年共节约燃油29 050.29吨。可见滚装运输的节能效益十分显著。

表8 2011年滚装运输相对陆路运输排放物减排效益值

4.2 三峡库区载货汽车滚装船运输环保效益分析

滚装船用燃油为柴油，而柴油的排放特点是：颗粒物和氮氧化物（NOx）排放量多，而一氧化碳（CO）和碳氢化合物（HC）排放量少，在计算各排放物排放总量时，一般采用排放系数法，而对于各种排放物排放系数的确定是比较复杂的，本文试图通过结合 IPCC排放系数、环评典籍《社会区域》给出的计算参数以及化学计量法来综合确定各排放物的排放系数[6]，以减少计算中的误差。引用 2011年采集的相关数据经计算得出CH4、N2O、NOx、CO、SO2、烟尘各排放物排放系数（g/L）分别为0.231、0.066、59.4、3.73、8.59、0.714。根据各排放系数及节约燃油消耗量，利用公式：排放量 =燃油节约量×各排放气体排放系数，可确定2011年各排放物的减排量，计算结果如表8所示。

5 结论

三峡库区航运可持续发展的研究与推进，必须严格贯彻交三峡库区航运可持续发展的研究与推进，必须严格贯彻交通运输部等 10个部门以交水发〔2011〕291号印发《“十二五”期长江黄金水道建设总体推进方案》的精神和要求，以建设畅通、高效、平安、绿色的长江现代化水运体系为目标。本文的研究结果显示，三峡库区渝宜段载货汽车滚装船运输相较于同区间陆路运输年均节约燃油29 050.29吨，年均废气减排2 447.79吨，符合 2015年营运车辆运输周转量能耗下降 10%，二氧化碳排放下降 11%，营运船舶单位运输周转量能耗下降 15%，二氧化碳排放下降16%的绿色交通定位标准。在目前能源资源日益紧缺，环境压力日趋沉重的背景下，三峡库区及三峡库区载货汽车滚装船运输所代表的先进水上运输组织方式是建设节约型绿色交通运输体系的必然要求和最佳切入点之一，应该得到重点发展和有力推进。

[1] 许茂增.三峡库区滚装船运输发展研究[R].重庆:重庆市交通委员会,2005.

[2] 乔亮亮 .多元线性回归预测法在服装制造中的应用 [J].长江大学学报,2010(1):145-147,160.

[3] 陈德良,王文科.多元线性回归模型在物流需求预测中的应用[J].中国物流与采购，2009(20):66 －67.

[4] 邓淑红 ,王征兵 .物流需求预测中宏观经济指标的选取[J].陕西农业科技,2009(1):165－167,182.

[5] 张卫等.水运交通节能效益评估[J].生态经济,2007（5）

[6] 王宇航.船舶温室气体排放总量基线研究（硕士论文）[D].大连海事大学,2008.