中国物流业碳排放影响因素及产业关联研究

韩丽萍，李明达，刘 炯,2

(1.内蒙古工业大学 a.经济管理学院；b.资源环境与能源发展战略研究中心，内蒙古 呼和浩特 010051；2.内蒙古互联网经济研究中心，内蒙古 呼和浩特 010051)

一、引 言

现代物流业是国民经济循环系统中重要的基础性产业之一。以绿色物流为突破口，带动上下游产业推行实施绿色化、减量化正在成为增强经济高质量发展、减少碳排放的内生动力。2018年，中国的总货运量约515.3亿t[1]，相比于1999年增长了约298.51%；能源消耗总量约4.36亿t标准煤，相较于1999年增长了3.72倍，占全国能源消耗总量的9.24%。中国近九成的汽油量和近六成的柴油量均被物流业所消耗[2]。在经济生产中，物流业除自身消耗化石能源产生直接碳排放以外，还通过使用来自其他产业的中间品而形成产业间的“投入—产出”间接碳排放。因此，在分析物流业自身碳排放影响因素的基础上，增加产业关联维度研究与物流业碳排放关联度较大的具体产业，能够从经济大循环的角度对物流业的低碳发展提供理论依据。由于国民经济行业分类目录中没有物流业，现有统计资料中没有专门针对物流业能源消耗的统计类别，研究数据大多来自“交通运输、仓储和邮政业”。根据《中国第三产业统计年鉴》中的解释，物流业属于第三产业，它包含了交通运输物流、仓储物流、贸易物流、流通加工与包装物流、邮政物流，所以，本文的“物流业”即指国民经济行业分类中的“交通运输、仓储和邮政业”。

学术界对物流业碳排放影响因素的研究，可归纳为以下四个方面：从能源结构、能源强度、能源效率、能源价格等物流业直接消耗的能源投入角度[3-6]；从产业结构、经济规模、城镇化率、货物周转量、环境规制、财政支持等宏观因素角度[4、6-8]；从物流运输结构、物流运输强度、物流业劳动生产率、物流业科技创新能力、物流业产出规模、从业人员规模、物流企业平均规模等物流业内部角度[4、7]；从服务业经济发展、经济各部门低碳技术的使用、行业效率等产业关联的角度[1]。相关研究主要聚焦于宏观经济指标和物流业内部直接碳排放测算及影响因素的分解，对于物流业与其他产业间的“投入-产出”关联而产生的间接碳排放的研究相对较少。关于碳排放影响因素分析方法主要有指数分解法(Index Decomposition Analysis，IDA)和结构分解法(Structural Decomposition Analysis，SDA)，指数分解法主要适用于当期研究，而结构分解法则适用于跨期研究和结构性因素的分解，本文所要研究的是一定时期内物流业直接碳排放和间接碳排放变化的影响因素，运用结构分解法更为合适。

综上所述，针对已有研究在物流业间接碳排放影响因素及产业关联方面的研究缺口，本文尝试从国民经济大循环的角度，运用投入产出模型，考虑物流业自身碳排放影响因素和产业关联两个维度，基于中国2012年和2017年42个部门投入产出表(中国投入产出表每5年发布一次，基于数据完整性和准确性的考虑，文中数据截止2017年)，借助SDA结构分解法和碳排放产业关联分析方法，揭示物流业的碳排放变化原因及对物流业间接碳排放量贡献较大的产业，不仅能为多角度制定我国物流业的碳减排政策提供现实依据，同时，也可为加速推进低碳物流、绿色物流的转型提供理论参考。

二、研究方法和数据来源

(一)物流业碳排放影响因素分解方法

投入产出模型能够全面体现出各产业间的技术经济联系，适用于产业碳排放的相关分析。价值型投入产出表的一般形式见表1，主栏展现了要素的投入情况，反映了各类投入要素具体的消耗和使用状况，即投入的来源；宾栏展现了要素的产出情况，反映了产品在生产制造后的分配和使用流向，即产出的去向。投入产出表分为四个象限：第Ⅰ象限是表的基础组成部分，反映了产业部门间的经济联系，包括生产、技术等指标的具体刻画；第Ⅱ象限体现了各个产业生产制造出的产品最终使用情况；第Ⅲ象限和第Ⅳ象限分别表示国民经济收入的初次分配与再分配。其行方向反映的是各产业产品或服务的使用流向，数量关系为：中间产品+最终产品=总产品。列方向反映的是产品在制造生产阶段的各类要素投入，数量关系为：中间投入+增加值=总投入。第Ⅰ象限可以反映出某产业消耗自己产业及其他产业的产出和产业间的技术关联，第Ⅱ象限可以反映出某产业被最终消费使用的情况，所以，在测算某产业碳排放影响因素时，可以从产业直接碳排放，与其他产业间的经济、技术联系以及最终需求的角度展开。

表1 价值型投入产出表的一般形式

根据投入产出模型中产业间平衡关系[9]，可测算产业i因最终需求所产生的增加值VAi。

VAi=Vi×(I-A)-1×Fi=Vi×L×Fi

(1)

式中：Vi表示产业i的增加值系数矩阵；Fi表示产业i提供的最终使用矩阵；L=(I-A)-1表示完全需求系数矩阵。

同理，可测算产业i因最终需求所导致的碳排放量CAi。

CAi=Ci×(I-A)-1×Fi=Ci×L×Fi

(2)

式中：Ci表示产业i的直接碳排放系数矩阵。

根据公式(1)和(2)，进而可以计算出产业i的碳排放强度VCi。

(3)

基于碳排放强度的测算结果，进而可采用结构分解分析方法将其分解为直接碳排放系数效应(VC_C)、增加值系数效应(VC_V)、中间投入技术结构效应(VC_L)、最终需求总规模效应(VC_F)4个影响因素，从直接碳排放、经济、技术、需求四个方面探究影响物流业的碳排放强度因素效应大小。如果以0表示基期，1表示报告期，那么产业i碳排放强度的变动可以分解为

={VC_C(0)}+{VC_V(0)}+{VC_L(0)}+{VC_F(0)}

(4)

或

={VC_C(1)}+{VC_V(1)}+{VC_L(1)}+{VC_F(1)}

(5)

式中：C0C1分别表示产业i基期和报告期的直接碳排放系数矩阵；V0V1分别表示产业i基期和报告期的增加值系数矩阵；L0L1分别表示产业i基期和报告期的完全消耗系数矩阵；F0F1分别表示产业i基期和报告期的最终使用矩阵。

由于SDA分解结果不是唯一的，根据相关资料的研究[10]，两级分解法在理论上比较完善且所得结果较为接近。本文采用两级分解法进一步精确研究结果，将以上两种分解方式，即公式(4)和公式(5)的加权平均值作为各影响因素的贡献测度。

VC_C=(1/2){VC_C(0)+VC_C(1)}

(6)

VC_V=(1/2){VC_V(0)+VC_V(1)}

(7)

VC_L=(1/2){VC_L(0)+VC_L(1)}

(8)

VC_F=(1/2){VC_F(0)+VC_F(1)}

(9)

(二)物流业碳排放产业关联效应分析方法

产业部门在进行生产活动时，除了产业自身消耗能源会产生直接碳排放，还会通过使用来自其他产业的中间品而形成产业间“投入-产出”链接，产生间接碳排放，这一过程为产业的碳排放关联效应，产生的碳排放量被称为产业碳排放拉动量，是衡量产业间是否具有碳排放关联的重要依据[11]。利用物流业能源消耗统计数据，采用IPCC碳排放系数法计算其直接碳排放；运用投入产出模型，采用各产业间完全消耗系数，可以计算出物流业间接碳排放。

产业直接碳排放量：

C=∑jCj=∑jfj×hj×ej

(10)

式中，C表示碳排放总量；j指能源类别；Cj表示j种能源所产生的碳排放总量；fj表示j种能源对应的碳排放系数；hj表示j种能源对应的折标准煤系数；ej表示j种能源的消费总量。其中，碳排放系数数据采用IPCC(2006)版。

产业间接碳排放量：

(11)

中间投入率和中间需求率：

(12)

(13)

(三)数据来源

根据《国民经济行业分类与代码》与《中国能源统计年鉴》中行业大类划分情况，将《中国投入产出表》42个产业部门进行归并整合，见表2。由于现有相关统计分类中，没有“物流业”专门划分，根据《中国第三产业统计年鉴》的相关数据，其中，“交通运输、仓储和邮政业”在物流业中的产值占比83%以上，能够较大程度地反映出物流业的发展现状及趋势[12]。同时，考虑数据的可获得性和完整性以及国内大部分学者对于“物流业”的划分，本文采用“交通运输、仓储和邮政业”的相关统计数据来代表物流产业。此外，根据《中国能源统计年鉴》中分品种消费量、《中国投入产出表》中各产业部门总产出以及IPCC(2006)给出的碳排放系数计算出相应产业的直接碳排放系数。

表2 产业部门整合分类情况

三、结果及分析

(一)中国各产业碳排放强度分析

根据《中国投入产出表》的相关数据及产业间投入产出模型，测算出2012、2017年中国各产业碳排放强度及变化差值见表3。2017年，中国各产业碳排放强度均出现了不同程度的下降趋势。碳排放强度下降幅度最大的产业为供应业(电力燃气和水)，其次为物流业。同时，各产业碳排放强度下降幅度较大的主要集中在第二产业相关部门，如供应业(电力燃气和水)、重制造业；而碳排放强度下降幅度较小的主要集中在第三产业相关部门，如金融房地产业、商业，可见第三产业相关部门的碳排放强度下降幅度要明显慢于第二产业相关部门。尽管物流业的碳排放强度在此期间有一定的下降幅度，但由于其自身碳排放强度较大，因此，仍有一定的下降空间。

表3 2012年和2017年中国9大产业碳排放强度及变化量(t/万元)

(二)中国物流业碳排放强度变化的影响因素分析

根据投入产出原理，运用SDA结构分解模型，可以将中国物流业碳排放强度变化的影响因素分解为直接碳排放系数效应、增加值系数效应、中间投入技术结构效应和最终需求总规模效应四类，倘若效应值为正则表明该影响因素促进碳排放强度上升，若为负则表明抑制碳排放强度上升，即对碳排放强度降低起到积极作用。具体因素分解结果见表4。

表4 2017年中国物流业碳排放强度变化结构分解效应(与2012年相比)

2017年中国物流业碳排放强度的降低是由直接碳排放系数效应、增加值系数效应、中间投入技术结构效应和最终需求总规模效应共同作用的结果。直接碳排放系数效应对物流业碳排放强度的降低起到主要促进作用，效应值达到-0.16330 t/万元，这主要是由于中国政府在节能减排方面高度重视，提倡发展低碳物流，在物流运作环节中，注重提高其组织化、网络化水平，从而降低物流业的能源消耗与碳排放。增加值系数效应对物流业碳排放强度的降低起到了一定的促进作用，效应值为-0.10968 t/万元，这主要是受益于《物流业调整和振兴规划》以及《物流业发展中长期规划(2014-2020)》的颁布，使物流业向社会化、专业化水平较高的现代物流服务体系逐步发展，在节约成本、整合资源的同时降低碳排放强度。中间投入技术结构效应和最终需求总规模效应对物流业碳排放强度的降低作用微弱，效应值分别为-0.00005 t/万元和-0.00011 t/万元。一方面是由于物流业及其关联产业在中间投入技术和中间投入品的使用中一定程度上减少了对高污染技术和高碳性产品的过度依赖；另一方面是由于物流业的产业结构优化升级，使投资、消费、出口三大最终需求比例更为合理化；同时，也应看到中间投入技术结构效应和最终需求总规模效应在降低物流业碳排放方面仍有很大潜力。

(三)中国物流业碳排放产业关联效应分析

根据公式(10)计算得出各产业直接碳排放量，进而根据公式(11)计算得出物流业对各产业的碳排放拉动量，结果见表5。碳排放拉动量表明，除直接碳排放外，物流业与各产业在商品或服务的供给与需求中所产生的间接碳排放，其碳排放拉动量越高，说明物流业与此产业的碳排放关联性越大，同时这些产业对物流业的间接碳排放量贡献越大。根据表5中的数据可知，2012年和2017年，物流业对重制造业的碳排放拉动量最高，分别为14 142.53万t和16 050.77万t，占据物流业间接碳排放量的45.46%和51.60%，可见物流业与重制造业的碳排放关联性较强。主要原因：一是物流业贯穿于重制造业生产过程始终，对重制造业生产持续性、连接性有着至关重要的支撑作用，承担着原材料、零部件采购以及生产成品的出售和运输；二是物流业的蓬勃发展，导致所需交通设备及燃料与日俱增，而这些离不开重制造业对其技术的支持与燃料的供应。物流业对供应业(电力燃气和水)碳排放拉动量较高，2012年为10 828.55万t，占据物流业间接碳排放量的34.81%；2017年为12 473.40万t，占据物流业间接碳排放量的40.10%。其原因主要是电力、热力、燃气和水的生产与供应均离不开物流业的支持，同时，国家大力发展的西气东输、西电东送、南水北调等顺利实施，致使物流业在此期间发挥了巨大的运输作用，从而导致供应业(电力燃气和水)给物流业带来了一定的间接碳排放量。

表5 2012年、2017年中国物流业对各产业的碳排放拉动量

从以上计算结果来看，2012年和2017年,重制造业对物流业的间接碳排放贡献度均为最大。根据2019年国家发改委等部门联合发布的《关于推动物流高质量发展促进形成强大国内市场的意见》中提出的“提升高质量物流服务实体经济能力，促进现代物流业与制造业深度融合”的要求，从物流业与重制造业间的中间投入和中间需求关系来探讨两个产业之间的关联融合性具有一定意义。

依据投入产出模型中各指标的含义，可以从投入需求和产出供给两个方面衡量重制造业与物流业的融合程度，即重制造业对物流业的中间投入率和中间需求率以及物流业对重制造业的中间投入率和中间需求率。见表6。从投入的角度来看，2012年和2017年，重制造业对物流业的中间投入率分别为0.25517和0.18186，说明物流业均显著依赖于重制造业的中间投入，而重制造业对物流业的中间投入率数值较小，表明重制造业对于物流业的中间投入依赖性较小; 从需求角度来看，2012年和2017年，重制造业对物流业的中间需求率分别为0.25522和0.21413，说明，物流业的发展显著依赖于重制造业对其的中间需求，而重制造业的发展对于物流业的中间需求依赖性较小。说明，在物流业的发展过程中对重制造业的依赖程度较高，但对重制造业的影响作用相对较小，物流业与重制造业之间还处于非均衡融合状态，其主要原因是由于产业间依赖程度不同与产业规模的不对等所致[13]。物流业对重制造业中间投入和中间需求的高依赖性导致物流业的碳排放量显著增高，因此，调整产业结构，优化两个产业间的融合供需链，使物流业与重制造业能够均衡融合发展，对降低物流业的碳排放量具有重要意义。

表6 物流业与重制造业间投入、需求系数

四、结论及启示

(一)研究结论

本文运用投入产出模型理论，针对中国物流业碳排放影响因素及产业关联问题进行了探讨，从物流业自身角度分析其碳排放影响因素的基础上，研究产业关联维度与物流业碳排放关联度较大的具体产业。结论如下：

1.中国物流业碳排放影响因素包括直接碳排放系数效应、增加值系数效应、中间投入技术效应和最终需求效应。其中，直接碳排放系数效应对物流业碳排放强度的降低起到主要促进作用，效应值达到-0.16330 t/万元；增加值系数效应起到次要促进作用，效应值为-0.10968 t/万元；中间投入技术效应和最终需求效应对物流业碳排放强度的降低起到了微小的促进作用，说明，目前物流业的设备水平和技术能力有待提升、最终需求质量有改善的空间。

2.对物流业间接碳排放量贡献最大的产业为重制造业。2012年和2017年重制造业的贡献度分别为14 142.53万t和16 050.77万t，占据物流业间接碳排放量的45.46%和51.60%，可见物流业与重制造业的碳排放关联性较强且呈现增长的趋势。供应业(电力燃气和水)对物流业间接碳排放量也有较大的贡献度，2012年为10 828.55万t，占据物流业间接碳排放量的34.81%；2017年为12 473.40万t，占据物流业间接碳排放量的40.10%。

3.物流业与重制造业处于非均衡融合发展阶段。从投入的角度，2012年和2017年，重制造业对物流业的中间投入率分别为0.2999和0.2222，表明物流业对重制造业的中间投入依赖性较强，而物流业对重制造业的中间投入率数值较小，说明重制造业对物流业呈现较弱的依赖性; 从需求角度，2012年和2017年，重制造业对物流业的中间需求率分别为0.3601和0.3153，表明物流业依赖于重制造业对其的中间需求，但重制造业对于物流业的中间需求率数值较小，呈弱依赖性。

(二)管理启示

上述结论不仅为多角度制定我国物流业碳减排政策提供现实依据，同时，可为加速推进低碳物流、绿色物流提供理论参考。

1.物流企业需要减少对高污染技术、高碳性中间投入产品的依赖。物流企业要加强自我创新能力，逐步摆脱对高碳性技术的依赖，引进物流领域先进设备，提高能源利用效率，如自动分拣系统、自动导引车等。逐步扩大产业规模，根据物流市场的需求调整自身的企业战略，使单一物流业向复合型产业进一步发展。引育高端技术人才，并定期组织开展企业间的技术交流，打破技术壁垒，倡导企业间实现技术共享，提高资源利用率，逐步实现联动发展。

2.管理部门要从经济大循环的角度提高对产业部门间碳排放关联的重视度。从最终需求结构的角度，需要扩大内需的比例、降低出口和投资中的隐含碳、提高出口和投资中的增加值率等；在出台相应节能减排政策时，不但要充分了解物流业自身特点，还需要了解各个产业部门间碳排放关联的内在规律，针对与物流业碳排放关联强的具体产业(如重制造业、供应业等)制定节能减排措施，加大对高耗能关联产业的治理力度，约束其污染排放程度；同时，还需合理规划产业园区布局，完善物流基础设施建设，提高产业间资源相互利用率；还应加强与物流业碳关联强产业的碳排放监控，设置预警机制，在碳排放达到一定水平时产生预警信号，及时采取相应减排措施，进而减少物流业碳排放水平，推动绿色物流的发展。

3.政府需制定促进物流业与制造业融合发展的政策和搭建平台。制造业与物流业的联动发展，关键在于突破传统制造业将部分业务外包于物流企业的方式，要将“供给创造需求”作为两产业联动发展的立足点，灵活开展多种联动方式，鼓励制造企业和物流企业在生产运作与管理服务方面建立供应链联盟体系，共同开发新型联动发展模式，进一步促进物流业与制造业的融合发展。