中国交通运输碳减排潜力分析

王靖添，闫 琰，黄全胜，宋媛媛

（1.北京大学深圳研究生院环境与能源学院，深圳 518055；2.北京大学环境科学与工程学院，北京 100781；3.交通运输部规划研究院，北京 100028）

气候变化是当今人类社会面临的共同挑战。为积极应对气候变化，中国公布了2030 年的自主行动目标为争取2030 年CO2排放量达到峰值。交通运输行业是中国碳排放三大行业之一，是应对气候变化的重点领域，在2030 年前仍将保持快速发展态势，故交通运输行业碳排放总量控制将是中国2030 年碳排放达峰的重要影响因素。因此，加快研究中国交通运输碳排放潜力，支撑制定低碳交通政策措施具有重大的现实意义。

1 文献综述

目前，国内外已经开展了一系列交通运输碳排放未来预测与潜力分析研究，主要包括：

（1）未来情景分析与碳排放量预测的研究。例如，黄全胜等［1］系统地对中国交通运输节能低碳潜力进行分析，探讨了技术性、结构性、管理性减排措施的效果及影响，基于情景分析，预测我国交通运输碳排放趋势及潜力，并提出低碳交通资金策略；Dhar 等［2］使用了ANSWER MARKAL 模型比较分析了到2050 年印度4 种可能的未来交通运输（包括客运和货运）碳排放情景；Li 等［3］将中国288 个地级市的旅游活动分解为关键结构成分和城市特有因素，扩展了现有活动水平、模式分担、能源强度、燃料/碳强度（ASIF）建模框架，制定了2010 年至2050年期间的能源使用和碳排放情景；Dong 等［4］以碳排放为衡量指标，采用生命周期评价方法对中国深圳的公共交通系统（包括公交车和地铁）的环境影响进行量化研究；Prasad 等［5］研究了斐济公路运输温室气体排放，以2016 年为基准年、2040 年为目标年，使用长期能源替代计划模型（LEAP 模型），预测其未来公路运输排放；Zhang 等［6］开发了一个客运模型——亚太综合运输模型（AIM），将旅客的选择模式和运输技术细节结合起来；Fan 等［7］以北京公共交通为例，运用长期能源替代规划模型（LEAP）分析2016—2030 年期间不同情景下的能源需求和主要温室气体排放，分析了分别在互联网时代共享交通发展和传统发展情景下北京客运行业的能源需求和温室气体排放的发展趋势；Aggarwal等［8］对印度德里地区的公路运输进行了情景分析，包括能源需求和CO2排放；Pathak 等［9］以艾哈迈达巴德为例，研究了印度城市低碳客运减排的协同效益；Selvakkumaran 等［10］构 建AIM/Enduse 模 型 研究了泰国交通运输行业碳排放；Byers 等［11］构建了未来运输途径的有效能分析框架，研究分析2010—2050年英国运输系统低碳发展措施；Liimatainen等［12］使用德尔菲法详细描述2030 年芬兰公路货运碳排放情景，并对影响公路货运CO2排放的7 个指标进行预测；Hickman 等［13］设计了英国2030 年交通碳排放情景，提出了碳减排措施组合；Wang 等［14］设计了中国道路运输行业的CO2减排情景，具体针对车辆技术优化、快速公交系统推广、车用替代燃料等低碳交通措施进行评估分析。

（2）碳减排潜力和峰值判断的研究。Tang 等［15］构建了中国气候变化综合评估/国家级能源技术交通模型（C3IAM/NET），模拟运输结构调整、提高能效、推广替代燃料对城际客运交通的碳减排潜力，模型分析表明通过采取联合减排措施，城际客运可以节约2 515.5 Mtce 的能源消耗，并在2015—2050年间累计减少8 447.4 MtCO2。Li 等［16］构建了国家能源技术-交通模型（(NET-Transport model）评估替代清洁燃料、提高车辆燃油效率、促进公共交通发展对城市交通碳减排的影响，结果表明在促进清洁燃料汽车使用和提高汽车燃油效率的背景下，如果公共交通的模式份额进一步增加，中国城市客运部门的CO2排放量将在2030 年达到峰值；Alsabbagh等［17］对巴林道路客运部门CO2情景进行分析，识别减排潜力重点领域；Gambhir 等［18］对中国2010—2050 年期间替代现有传统车辆的成本和CO2排放影响进行情景分析，结果表明乘用车和重型卡车是未来CO2减排潜力的重点，且替代传统货车的成本效益明显高于替代乘用车。

综上所示，交通运输领域碳排放未来预测和潜力的研究以情景分析为主，已有研究分别从各自不同角度构建分析框架，具体使用了长期能源替代规划模型（LEAP 模型）、ANSWER MARKAL 模型、亚太综合运输模型（AIM）等模型方法，研究重点关注2030 年、2040 年、2050 年中长期时间节点的碳排放情况及减排潜力，主要涉及中国、印度、英国、泰国、芬兰等国家，其中在交通运输碳排放峰值研究方面，涉及了对中国城际客运、城市客运的碳排放峰值预测判断。本研究以已有相关文献为基础，考虑新冠疫情对2020 年交通运输量影响背景下，预测中国2025 年、2030 年交通运输需求，重点细化研究了未来运输结构优化和技术进步的量化参数设置问题，设计4 种情景量化测算中国交通运输总量、分交通运输方式、分客货运方式的减排潜力。

2 交通运输行业碳排放预测模型

本研究使用LEAP 模型来预测中国交通运输行业2020—2030 年碳排放。中国交通运输系统可划分为城际间交通运输和城市内交通运输两部分，本研究的分析测算包括：（1）铁路、公路、水路、民航4 种运输方式组成的营运性货运（以下简称“货运”）；（2）铁路、公路、水路、民航4 种运输方式组成的城际间营运性客运（以下简称“城际客运”）；（3）公交、出租、轨道交通3 种运输方式组成的城市客运，其中也考虑了乘用车（私家车）的保有量及出行预测，但不计算其碳排放。具体模型表达式如下：

式（1）中：TE 代表交通运输碳排放总量；FT、IPT、UPT 分别代表货运、城际客运、城市客运周转量；FP、IPP、UPP 分别代表货运、城际客运、城市客运的运输结构；FEF、IPEF、UPEF 分别代表货运、城际客运、城市客运各种子方式的碳排放强度因子；i、j、k代表不同交通运输方式，如ro 为公路运输、w 为水路运输、ra 为铁路运输、ca 为民航运输、b 为公交车、t 为出租车、s 为轨道交通。

图1 中国交通运输行业碳排放LEAP 模型框架

3 交通运输需求预测

本研究中，城际客、货运需求表征指标为客、货运周转量，单位为1013人次·km、1013t·km，具体使用了国家统计局发布的1978—2019 年中国客运周转量、货运周转量与国内生产总值（GDP）的时间序列数据，经平稳性检验后，应用计量经济学方法中一元协整模型测算出各交通方式客货运周转量的弹性系数，详见表1。

表1 国内各种交通运输周转量相对GDP 弹性系数

同时考虑了2020 年新冠疫情的影响，参考国际货币基金组织（IMF）［19］对中国GDP 增速预测，设置2020—2030 年具体增速值，在此基础上预测计算出2020—2030 年客、货运周转量值（见表2），其发展变化趋势如图2 所示。

表2 国内生产总值及客货运周转量预测

图2 国内客货运周转量变化趋势

城市客运需求表征指标为客运量，单位为109人次，具体范围包括了公共汽电车客运量、轨道交通客运量、出租车客运量、乘用车（私人汽车）客运量。本研究使用交通运输部发布的2009—2018 年公共汽电车客运量、轨道交通客运量、出租车客运量，根据杨琦等［20］、凌海兰等［21］、邵昀泓等［22］在开展城市客运量预测模型方法研究中认为灰色模型（GM）可以克服城市客运量时间序列数据有限的问题，因此采用灰色模型方法对以上3 个指标进行预测（见表3、图3）。其中，乘用车客运量方面，采用了基础车辆保有量、平均出行次数、载客率的方法进行计算，根据中国汽车研究中心李捷等［23］关于2020—2030 年保有量预测结果，结合2019 年最新的中国汽车保有量数据进行修正，预测出汽车保有量规模，基于《中国城市统计年鉴》中数据设置平均出行次数为2 次、载客率为1.5 人次，测算出2020—2030 年乘用车客运量。在城市客运量预测过程中，本研究均对2020 年新冠疫情产生的影响进行了考虑。

表3 国内城市客运量预测 单位：109 人次

图3 国内城市客运量变化趋势

4 交通运输结构情景设定

根据交通运输部发布的数据，国内铁路运输的能耗强度和碳排放强度在各种交通运输方式中最低（见表4）。以碳排放强度为例，客运方面，公路、水路、民航分别是铁路的7.1 倍、15.5 倍、19.1 倍；货运方面，公路、水路、民航分别是铁路的9.5 倍、1.9 倍、88.2 倍。因此，优化客货运的运输结构，提升铁路运输的比例将有助于交通运输系统总体向低碳转型。

表4 2012 年国内交通运输能耗和碳排放强度相对系数

4.1 货运结构优化情景设定

中国货运结构从“铁水主导”逐步转变为“铁水公格局”（见图4）。据国家统计局的数据，1980至2007 年期间，中国货物运输主要以铁路、水路运输为主，但铁路占比从49.56%下降至23.9%，水路占比从43.8%上升至64.57%，公路占比从6.62%上升至11.41%。主要原因是铁路货运市场化程度较低，影响了铁路货运效率；而与此同时国家公路网日益完善，公路运输具有便捷灵活的优势，其占比稳步提升。2008 年交通运输部开展统计专项调查，调整公路货运统计口，因此2008 年公路货运周转量发生大幅变化。

图4 国内货运结构变化的年度分布

2008—2019 年期间，水路和公路承担大量货物运输，铁路占比逐步从2008 年的23.17%下降至2016 年13.04%，随后上涨至15.51%。铁路货运占比提升的原因是近年国家鼓励大宗商品通过水路、铁路等方式进行运输，减少排放。2018 年国家印发《推进运输结构调整三年行动计划（2018—2020 年）》（以下简称《运输结构调整计划》），提出了公转铁、公转水的运输结构图调整目标：到2020 年，与2017 年相比，全国铁路货运量增加11 亿t、增长30%；全国水路货运量增加5 亿t，增长7.5%。基于以上目标设置，测算出2017—2020 年国内公转铁、公转水产生的铁路、水路年复合增长率分别为9.14%和2.44%。本研究参考次目标进行假设，以2020 年为基准年，考虑公转铁等运输结构调整难度逐步加大，将2021—2030 年结构优化情景下铁路货运周转量每3 年的增速分别设为6%、4.5%、3%。由于水路替代公路货运存在一定时效性制约，因此假设水运周转量增速于基准情景相似，占比略微提升。参数具体设置见表5。

表5 国内货运结构基准情景和优化情景参数设置

4.2 城际客运结构优化情景设定

中国城际客运中铁路、公路、民航一直是主要运输方式（见图5）。其中，铁路运输占比出现了下降后又上升的现象，从1980 年60.63%降低到2012年19.39%，到2019 年上升至41.6%。主要是由于中国高速铁路客运快速发展产生的积极影响，未来仍将保持较快发展速度。同时随着国民收入的提升，民航客运周转量占比也显著提升，特别是随着国际航线的增加，民航客运周转量快速提高，从1980 年的1.73%上升至2019 年的33.11%。

图5 国内城际客运结构变化

据国家统计局数据，截至2019 年年底，国内铁路营业里程达到13.9 万km，高速铁路里程突破3.5万km。2009—2018 年，高铁客运量年复合增长率为52.33%。根据《国家中长期铁路网规划》，到2025 年，国内高铁里程达3.8 万km，远期4.5 万km。随着中国高铁网络日益完善，铁路客运未来在城际客运中发挥重要作用。根据王娇娥等［24］研究发现，高铁民航重叠城市间航空运输量较非重叠城市下降约5%；孙枫等［25］研究显示，高铁替代汽车临界里程为152 km，在公路客车方面100 km 以内的高铁效果有限。基于上述分析，本研究将2021—2030 年国内客运航空、公路转移铁路产生客运周转量的年增长率分别设为5%、2%。参数具体设置见表6。

表6 国内城际客运结构基准情景和结构优化情景参数设置

4.3 城市客运结构优化情景设定

自驾车和公交是城市出行首选，轨道交通占比稳步提升（见图6）。根据2009—2018 年城市客运数据显示，公共汽电车和乘用车（私人汽车）是城市交通出行的主要交通方式，其中乘用车占比从2009 年26.38%上升至2018 年60.78%，呈现快速增长态势；公共汽电车出行占比呈现下降趋势，由2009 年47.85%降至2018 年21.81%。主要原因是私人汽车保有量快速提升，公众选择自驾出行替代公共交通工具等方式。受益于大中型城市加快建设运营地铁交通系统，轨道交通客运量占比由2009 年2.36%提升至2018 年6.35%。

图6 国内城市客运结构变化

目前公交优先已经成为城市交通发展的共识，越来越多的城市对私家车的使用出台了限制措施，如限号、限牌等。大力发展城市轨道交通是建设低碳交通运输体系的重要举措，国家在《“十三五”控制温室气体排放工作方案》中也明确提出完善公交优先的城市交通运输体系，发展城市轨道交通、智能交通和慢行交通，鼓励绿色出行。本研究假设在结构优化情景下，参考国家发改委已批准的城市轨道交通建设规划及进度执行情况，预计2030 年国内轨道交通里程达到11 182 km，设置2021—2030年国内轨道交通客运量年增速为16%的水平；根据国家发布的《城市道路交通规划设计规范》，城市公共汽车和电车的规划拥有量为大城市每800～1 000 人一标台，中、小城市每1 200～1 500人一标台，参照2019 年国内城镇人口增速为2%，设定公共汽电车客运量增速为2%，以体现城市公共交通优先发展战略的思路。参数具体设置见表7。

表7 国内城市客运结构基准情景和优化情景参数设置

5 交通运输碳排放强度因子选取

交通运输碳排放强度是反映低碳交通发展水平的重要综合性指标之一，其变化受到多重因素影响：一是交通装备能效水平，如客货车、船舶、飞机的能源结构（汽油、柴油、天然气、生物燃料、电力等）、技术水平（发动机技术、车船飞行器材料技术、车船标准化、机车供电系统等）的差异对交通运输碳强度都会产生影响；二是运输组织水平，如应用信息技术促进出行和物流供需匹配、提高交通运输效率，未来人工智能、无人机、自动驾驶等先进技术在出行和物流领域的应用也将影响交通运输碳排放效率；三是交通基础设施质量与网络水平，如高速公路、高速铁路、机场等基础设施的覆盖率等。此外，生态驾驶习惯、经济航行速度等软性管理措施也会对交通运输碳强度产生影响。本研究在梳理交通运输部设定的20 余个低碳交通试点城市碳排放强度相关数据的基础上，参考黄全胜等［1］36关于低碳交通技术优化情景设计，对国内2020—2030 年货运、城际客运、城市客运等不同交通方式的能耗强度和碳排放强度进行参数设置（见表8），反映技术进步对于交通运输低碳发展的影响。

表8 基准情景和技术优化情景下碳排放强度参数设置

6 交通运输碳排放预测及潜力分析

基于上述分析，本研究设置4 种情景，包括基准情景、结构优化情景、技术进步情景、低碳情景。其中低碳情景是指结构优化措施和技术进步情景同时实施。

6.1 交通运输碳排放总量预测及潜力

从总量上来看，受新冠疫情影响，2020 年交通运输碳排放将明显下降，若疫情后续得到控制，2021—2030 年4 种情景下交通运输碳排放呈现上升态势，且均未出现排放峰值（见图7）。在基准情景、结构优化情景、技术优化情景和低碳情景下，交通运输碳排放在2025 年分别达到11.49 亿t、10.84 亿t、10.99 亿t、10.39 亿t 碳排放，在2030 年分别达到13.16 亿t、12.22 亿t、12.08 亿t、11.25 亿t 碳排放；2025 年、2030 年结构优化的减排潜力分别为5.65%、7.08%，技术进步的减排潜力分别为4.24%、8.20%，低碳发展情景下减排潜力为9.56%、14.45%。

图7 不同情景下中国交通运输碳排放变化趋势

6.2 交通运输碳排放结构分析

从结构上来看，4 种情景下公路运输是各种运输方式中碳排放的最主要来源，2030 年在基准情景、结构优化情景、技术进步情景和低碳情景下的碳排放占比分别为54.31%、50.04%、52.69%、48.44%；其次是水路运输，占比分别为18.98%、20.47%、20.07%、21.58%；随后是航空运输，占比分别为17.67%、18.24%、17.99%、18.50%。如图8 所示。

图8 2030 年不同情景下中国交通运输碳排放结构

从叠加细化客货运结构来看，公路货运碳排放占比最高，2030 年在基准情景、结构优化情景、技术进步情景和低碳情景下的碳排放占比分别为51.3%、46.87%、49.55%、45.13%；水路货运排名第二，占比分别为18.96%、20.45%、20.04%、21.55%；民航客运居第三，占比分别为14.47%、14.8%、14.96%、15.25%（见图9）。因此，未来公路货运、水路货运、民航客运子行业将是中国交通运输碳减排的关键领域。

图9 2030 年不同情景下中国客货运碳排放结构变化趋势

6.3 各类交通运输方式碳减排潜力分析

具体分子行业分析，如表9 所示。

表9 中国不同客货运交通方式碳减排潜力对比

公路方面，2025 年、2030 年在低碳情景下运输碳排放分别为51 230.40 万t、54 512.48 万t，与基准情景相比碳减排潜力分别为16.37%、23.71%（见图10）。公路运输的碳减排潜力是各类交通运输方式中最高的，也是中国交通运输行业实现减排目标的关键领域。

图10 中国公路运输碳排放变化趋势

铁路方面，在结构优化情景、低碳情景下的运输碳排放高于基准情景（见图11），是由于“公转铁”等运输结构调整使得铁路货运周转量提升，造成铁路运输碳排放增加。根据本研究测算显示，2025 年、2030 年在低碳情景下铁路运输碳排放分别为6 613.71 万t、7 646.03 万t，相比基准情景分别增加16.08%、20.08%。虽然铁路运输碳排放有所增长，但有助于交通运输系统整体实现更大幅度的碳减排效果。

图11 中国铁路运输碳排放变化趋势

水路方面，2025 年、2030 年低碳情景下运输碳排放分别为22 302.48 万t、24 285.01 万t，减排潜力分别为1.03%、2.76%（见图12）。水路运输在结构优化情景下的碳排放高于低碳情景，主要是运输结构调整，水路运输周转量增加，致使结构性碳排放增加，抵消了部分技术减排。

图12 中国水路运输碳排放变化趋势

航空方面，2025 年、2030 年在低碳情景下的运输碳排放分别为18 142.08 万t、20 823.76 万t，减排潜力分别能达到7.33%、10.43%（见图13）。民航运输由于单位运输量能耗及排放强度高，有减排空间。

图13 中国民航运输碳排放变化趋势

城市客运方面，2025 年、2030 年低碳情景下的碳排放分别为5 585.38 万t、5 279.22 万t，总体呈现下降趋势，相比基准情景的减排潜力分别为3.38%、4.40%（见图14）。由于国内城市交通实施公交优先战略，公共交通出行客运量增加，导致低碳情景下城市公共交通碳排放高于基准情景，但从整个交通运输系统来看，有效降低了私人汽车出行带来的碳排放。

图14 中国城市客运碳排放变化趋势

从客货运方式来看，低碳情景下的减排潜力为24.75%，民航货运、民航客运减排潜力分别为12.91%、9.88%，而铁路货运碳排放增加31.04%。如图15 所示。

图15 低碳情景下中国各类交通方式碳排放变化趋势

7 结论

（1）交通运输碳排放总量排放趋势方面，受新冠疫情影响，2020 年中国交通运输碳排放将有所回落，若疫情逐步好转、经济逐步恢复，到2030 年交通运输的碳排放仍将保持增长趋势，在基准情景和低碳情景下分别为13.16 亿t 和11.25 亿t；未来交通运输碳排放增速逐步放缓，在低碳情景下2020—2025 年、2026—2030 年两个阶段的碳排放年复合增长率分别为1.93%、1.62%。

（2）交通运输碳排放结构方面，在低碳情景下，铁路、公路、水路、民航、城市客运的碳排放分别为0.76 亿t、5.45 亿t、2.43 亿t、2.08 亿t、0.53 亿t，占比分别为6.79%、48.44%、21.58%、18.50%、4.69%，公路、水路、民航是国内交通运输碳排放重点；分客货运方式来看，公路货运、水路货运、民航客运占比分别为45.13%、21.55%、15.25%，位居前三。

（3）不同情景及分交通方式的减排潜力方面，到2030 年，中国交通运输技术进步的减排潜力为8.20%，结构优化的减排潜力为7.08%，低碳情景下减排潜力为14.45%。具体而言，一是技术进步情景下各种运输方式都有明显的减排效果，铁路、公路、水路、民航、城市客运碳减排潜力分别为6.79%、10.94%、2.97%、6.54%、5.08%；二是结构优化情景下公路、民航运输碳排放下降，铁路、水路、城市客运碳排放增加，公路、民航碳减排潜力分别为14.39%、4.10%，与此同时，铁路、水路、城市客运碳排放分别增长28.64%、0.21%、0.78%，主要原因是结构优化后铁路、水路运输替代公路运输、城市客运替代私家车出行产生影响；三是低碳情景下公路、民航运输碳排放显著下降，水路、城市客运碳排放微降，铁路运输排放上升，其中公路、民航运输的碳减排潜力分别为23.71%、10.43%，可见公路、民航是国内交通运输行业减排的重点领域，而水路运输、城市客运的碳减排潜力分别为2.76%、4.40%，技术进步可以抵消结构优化带来碳排放增量，铁路运输在低碳情景的碳排放高于在基准情景，增加了20.08%。由于结构优化使得铁路货运周转量大大提升，远超过铁路技术进步带来的碳减排效益，但对于交通运输系统整体起到了最优碳减排效果。分客货运方式来看，低碳情景下，公路货运碳的减排潜力为24.75%，民航货运、民航客运的碳减排潜力分别为12.91%、9.88%，而铁路货运的碳排放增加31.04%。

（4）减排措施方面，一方面要继续加快实用交通运输碳减排技术应用，如继续推动交通替代燃料使用，加快纯电动汽车等新能源汽车推广，提高运输装备燃油效率，应用智能化、自动化技术提高运输效率等；另一方面更要注重运输结构优化，组织实施交通运输结构性碳减排工程，提高铁路、水路货运比重，引导城市出行选择轨道交通等公共交通，减少私家车出行，系统性降低交通运输碳排放。