环渤海地区物流业碳排放测算及影响因素

孔令晓， 邵 康

(安徽理工大学 经济与管理学院， 安徽 淮南， 232001)

2021年12月，国务院对“十四五”时期进一步加强生态环境保护、深入打好污染防治攻坚战做了全面部署。碳排放作为环境污染的罪魁祸首，自然成为全世界环境治理方面的焦点。减少碳排放不仅是为了整个地球的生存环境，也是为了节约有限的资源以实现可持续发展。物流业是碳排放大户，近年来研究物流业的碳排放量成为研究的热点。Goel[1]研究了能源利用效率、碳排放因素对交通运输的影响。Schipper等[2]研究了发达国家货物运输的碳排放量，认为交通运输业碳排放增长的主要原因是经济因素。刘渝等[3]测算了中国各省物流业的碳排放量，利用脱钩模型分析了30个省的物流业碳排放脱钩状态，并运用LMDI模型对碳排放影响因素进行分析。曹俊文等[4]运用排放因子法测算了长三角地区的碳排放量，分析了其时空分布特征，又用LMDI模型和M-R模型分析了碳排放时间分布和空间分布的影响因素。黄蕊等[5]利用STIRPAT模型分析江苏省能源消费碳排放量与各因素之间的关系，并通过回归拟合研究各因素与碳排放量之间关系的强度。碳排放量测算方法主要有排放因子法、自上而下法等，碳排放量影响因素的分析方法有LMDI分解法、通径分析法等。本文结合IPCC与碳足迹计算方法[6]对环渤海地区的碳排放量进行测算，并运用LMDI分解模型[7]对碳排放的影响因素进行分解。

1 研究方法与数据来源

1.1 碳排放核算方法

国际上没有统一的碳排放核算方法，本文采用碳足迹计算方法来对环渤海地区的碳排放量进行测算。选取交通运输邮政业中最具代表性的原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、电力的能源碳排放量来代替物流业的碳排放量，根据各种能源的碳排放系数将其转换为标准煤，计算碳排放总量，计算模型如下：

(1)

式中：i表示i省市；j表示第j种能源；C表示环渤海地区碳排放总量；Eij表示各省市不同能源消费量；Kj表示不同种类能源基于单位质量燃料的碳排放系数；Aj表示不同能源单位热值含碳量；Bj表示不同能源碳氧化率；Dj表示不同能源平均低位发热量。不同能源系数如表1所示。

表1 不同能源系数表

1.2 LMDI因素分解模型

LMDI因素分解模型：

(2)

本文根据LMD分解模型的加法形式和乘法形式对环渤海地区的碳排放量进行影响因素分解，分解成贡献之和与贡献之积的形式[8]：

ΔC=Ct-C0=ΔCF+ΔCS+ΔCT+ΔCM+ΔCN+ΔCP

(3)

(4)

其中：ΔC为贡献值;Dt为贡献率;ΔCS、DS表示能源结构的影响效应;ΔCT、DT表示能源强度的影响效应;ΔCM、DM表示产业结构的影响效应;ΔCN、DN表示经济发展的影响效应;ΔCP、DP表示人口因素的影响效应。

1.3 数据来源

各省市能源消耗量数据来自于《中国能源统计年鉴》，各省市交通运输邮政业所产生的GDP和常驻人口数大部分来自于环渤海地区三省两市的统计年鉴。《河北统计年鉴》里缺少河北省交通运输邮政业GDP，采用《中国统计年鉴》里的数据。个别省份的少部分数据有空缺，采用上下年数据之和取平均值的方法来填补。

2 实证分析

2.1 碳排放量计算结果分析

环渤海地区物流业历年碳排放量数据如表2所示。从表2可以清晰看出，环渤海地区的碳排放量大致上呈明显上升趋势，只有2013年相对有所下降。2008～2012年，随着北京奥运会和世博会的成功举办，中国的国际地位得到提升，经济发展的速度朝前迈进了更大一步，尤其沿海城市利用地理优势得到了更好的发展。2008～2012年环渤海地区碳排放总量增幅较大，增长1.34倍；山东省碳排放量的增幅最大，增长1.44倍；北京市碳排放量的增幅最小，增长1.24倍。2013年，环渤海地区碳排放总量打破了逐年增长的趋势，较2012年下降了18.98%，主要是山东、辽宁、天津的碳排放量得到了控制，尤其是山东下降了40%，这可能与2011年出台的物流“国九条”政策有关[9]。

表2 环渤海地区物流业历年碳排放量 单位：万t

2.2 碳排放影响因素分析

运用环渤海地区三省两市的数据，以2008年的数据为基础，计算剩余年份的数据，分析各因素对于碳排放的影响。对环渤海地区总体情况进行LMDI因素分解，如表3所示。

表3 2009～2019年环渤海地区各因素对物流业碳排放的影响效应

续表3 2009～2019年环渤海地区各因素对物流业碳排放的影响效应

从表3可以看出，环渤海地区碳排放量的变化大致分为两个阶段。第一阶段为2009～2012年，碳排放量的增长速度较快，2012年比2008年增加了1 052.2万t，年平均增长率为7.52%。第二阶段为2013～2019年，国家大力推动生态文明建设，倡导低碳绿色物流，碳排放量相较于第一阶段增长速度明显变缓，2019年比2008年仅增加了893.72万t，年平均增长率为3%。

(1)能源结构因素。2009～2019年，能源结构的贡献率始终大于1，并且逐年递增，说明能源结构对于碳排放起着推动作用。虽然国家近几年一直致力于减少煤炭消费，能源使用尽量向清洁能源过渡，但环渤海地区的能源结构并没有发生太大的变化，原煤相较于前几年产生了大幅度下降，但汽油的下降幅度并不大，煤油的使用量一直呈上升状态，能源整体使用情况向天然气、电力倾斜。

(2)能源效率因素。2009～2019年，能源效率的贡献率始终小于1，而且与1的距离逐渐拉大，说明能源效率对碳排放的抑制作用越来越大。随着我国经济步入新的轨道以及全世界对能源节约和环境保护的重视，物流业粗放型的能源消耗方式必将做出相应调整[10]。单从能源效率来看，河北和天津的能源利用率相对较高，但从贡献率来看，各省市相差不大如图1所示。

图1 各省市能源效率贡献率

(3)产业结构因素。2009～2012年，产业结构对碳排放的增长起推动作用；2013～2019年产业结构对碳排放的增长起抑制作用，并且抑制作用逐渐增大。

图2 各省市产业结构贡献率

(4)经济发展因素。经济发展因素的贡献率始终大于1，后期甚至大于2，说明经济发展对于碳排放的影响很大。2019年的贡献率高达2.21，经济发展因素的影响使2019年相较于2008年碳排放多出2 813.69万t。

(5)人口规模因素。人口增长对于碳排放起着推动作用，贡献率在1～1.1之间。

3 结论与建议

对环渤海地区碳排放量和各因素进行LMDI解析，发现能源效率的提升在一定程度上抑制了碳排放量的增长，但经济发展在推动碳排放上有着很大影响，能源效率和经济发展对碳排放量起着决定性作用。能源结构和人口规模虽然影响很小，但也促进了碳排放量的增长。对于此结果提出以下建议：

(1)优化能源结构。环渤海地区能源使用主要以汽油、煤油、柴油、燃料油等为主，尤其是山东省和辽宁省。现阶段物流配送主要以燃烧汽油、柴油的大货车为主。改变能源结构，减少油类能源的使用，向天然气、太阳能等清洁能源转变将是环渤海地区减少碳排放的主要途径。

(2)进一步提高能源效率。经济发展水平和对外贸易是显著提升物流业能源效率的重要途径。引进国外先进技术，加强国际间交流与合作，加大物流业低碳技术创新的资金支持，研究提升能源利用率的先进设备。

(3)优化产业结构。适当降低物流业的占比，扩大其他产业的比例，积极鼓励新兴产业的发展，使其他产业与物流业互利互补。产业结构的高级化和合理化是提高物流发展水平的必经之路。

(4)倡导低碳物流。使绿色物流概念深入物流产业，制定相关政策规定物流业每年碳排放量的上限，对于超额完成标准的企业进行资金或税收方面的鼓励。