西南地区交通运输业碳排放测算与驱动因素分析

王 杰，郑 琰，姜晓红

(南京林业大学 汽车与交通工程学院， 南京 210037)

0 引言

交通运输业是我国的经济发展的支柱产业，连接着人们的生产和生活，近几年，交通运输业发展取得了巨大进步，同时，碳排放量也在不断激增，是仅次于工业、建筑业的第三大排放源。根据国际能源署(IEA)的最新分析数据，2021年，全球范围内与能源相关的二氧化碳排放量增加了6%，达到363亿吨，其中，我国二氧化碳排放量超过119亿吨，占全球总量的33%。当前疫情处于反复状态，全球交通、航空、物流活动水平尚未恢复，2021年，该领域的二氧化碳排放量约为107亿吨[1]。交通运输高度依赖化石燃料在移动终端的燃烧，导致其二氧化碳排放基数大、减排难的局面。为减少二氧化碳排放量，我国“十四五”规划和2023年远景规划目标中明确指出，将在2030年实现“碳达峰”，争取2060年前实现“碳中和”[2]。这对西部地区既是挑战也是机遇，其中云贵川是我国西部地区的人口资源大省和经济发展重地，如何促使其交通运输业良性发展，同时降低碳排放量的增长，是西部地区实现可持续发展的重要前提。

西南地区位于长江中上游，覆盖云贵高原和青藏高原南部，拥有水、光、风较好的自然资源。以云贵川为例，丰富的自然资源促进了区域对外贸易，带动了该地区的交通运输业发展。但由于省内发展不平衡，基础设施欠缺，技术发展落后，使得交通运输业发展产生巨大的碳排放量，减排任务任重道远。西南地区大部分都是国家生态文明建设示范区，重视区域碳排放控制是实现双碳目标和区域可持续发展的关键所在。因此，本文通过测算2011—2019年云贵川交通运输业碳排放量，在常见驱动因素的基础上，根据该区域公共交通、土地利用、绿色植被覆盖的特点，增加了公共交通参与度、公共交通设施饱和度、土地利用结构、绿色植被覆盖率4个驱动因素，利用对数平均迪氏分解法(logarithmic mean divisia index，LMDI)进行碳排放驱动因素分析，结合分析结果为云贵川交通运输业提出减排对策，对实现区域绿色低碳发展、促进经济增长具有现实意义。

1 国内外研究现状

国内学者王靖添等[3]使用Johansen协整检验和误差修正模型等计量模型进行实证分析，建立中国交通运输业碳排放总量层次和强度层次影响因素模型，得出了交通运输业碳排放受经济发展水平、交通运输业结构、运输装备能效水平、运输组织水平和基础设施密度等因素影响。张赫等[4]基于LMDI法构建四川省交通运输业碳排放驱动因子分解模型，定量测算了四川省2000—2015年交通运输行业碳排放变化的主要影响因素及各因素贡献率。吕倩等[5]运用自上而下的交通运输业碳排放测算方法，计算京津冀地区2000—2013年交通运输业能源消费碳排放总量，基于STIRPAT模型进行多元线性回归分析和逐步回归分析，建立碳排放驱动因素模型。

国外学者Pita等[6]采用LMDI法，分析了2007—2017年泰国道路客运业的影响因素，得出泰国公路客运的主要能源消耗和温室气体排放来自轿车、货车和出租车。Zhu等[7]采用LMDI分解方法，分析了1990—2016年亚太地区6个国家的公路运输业碳排放的驱动因素。结果显示，2016年，亚太6国的公路运输业碳排放量为2.961 37亿吨，比1990年增长84.43%。经济产出效应和人口规模效应对公路运输业碳排放具有正的驱动作用，其中经济产出效应仍然是最重要的驱动因素。

现有研究存在的不足：

1) 国内研究学者在研究交通运输业碳测算时，研究总体上为发展质量较好和交通设施完善的省份，针对西部地区的研究较少，对进一步实现西部地区协调绿色发展存在一定的缺口。

2) 诸多学者以能源结构、效率、产业结构、经济、人口等常见因素进行系统性解释碳排放驱动因素，总体上是偏宏观直接驱动因素，针对区域特点精准减排措施支撑意义不足，因此，本文结合云贵川三省的区域特点，增加了4个间接微观驱动因素，两类因素虽层次不同，数据结构不同，但有交叉。利用LMDI进行交通运输业碳排放驱动因素分析，对西部地区交通运输业碳排放研究提供借鉴。

2 碳排放测算

2.1 碳排放测算方法

目前，使用范围较广，兼具宏观微观特点的碳排放核算方法有3种：排放因子法、质量平衡法和实测法。排放因子法(emission-factor approach)是IPCC提出的第1种碳排放估算方法，也是目前广泛应用的方法。其基本思路是依照碳排放清单列表，针对一种排放源构造其活动数据与排放因子(emission factor)，以活动数据和排放因子的乘积作为该排放项目的碳排放量估算值[8-9]，公式如下：

(1)

式中：i为能源种类；C为碳排放总量；Ci为第i种能源的碳排放量；δi为生产过程中所消耗第i种能源的碳排放系数；θi为第i种能源的标准煤换算系数；Ei为第i种能源的消耗量。

2.2 实例分析

根据国家统计局各省能源消耗量数据，在2011—2019年间，云贵川三省能源主要包括原煤、汽油等9种。对三省物能源消耗进行估算，再折算成二氧化碳排放量，消耗能源的标准煤折合系数θi和碳排放系数δi分别见表1、2，热力文中忽略不计。

表1 能源折标准煤参考系数

表2 各种能源碳排放系数

三省2011—2019年间的交通运输业能源消耗量，数据存在缺失，为了尽可能能保证数据有效性和全国交通运输行业能源消耗量数据的统一性[10]，根据2011—2019年国家统计局分行业能源消耗统计数据，计算得出，这9年来，交通运输业、仓储和邮政业能源消耗总量约占能源消耗总量的9%左右，仓储和邮政与交通运输业相比，其消耗量较少，故将交通运输业、仓储和邮政业能源消耗总量均记为交通运输行业消耗量[11]，由此可估算出三省交通运输业能源消耗总量，从而计算出三省交通运输业的碳排放总量(见附件)。

如图1所示，对云贵川三省交通运输业能源消耗量和碳排放量进行横向比较，可知2016年云南省能源消耗总量最少，2012年最多，相差241万吨，2011—2016年能源消耗量逐年减少，碳排放量减少了143万吨，2016—2019年能源消耗量逐年增加，碳排放量增加了117万吨。2011年的能源消耗量和2019年的能源消耗量相比，除煤炭、焦炭、燃料油消耗量减少，其余能源消耗量均增加50%以上，2019年原油消耗量比2011年消耗量多97万吨，2019年煤油消耗量是2011年的2.5倍，天然气是2011年的3.9倍。

图1 云贵川三省2011—2019年交通运输业能源消耗量和碳排放量直方图

2011年贵州省能源消耗总量最少，且逐年增加，2016年最多，相差191万吨。2016年碳排放量最多，达到783万吨，比2011年多103万吨。除焦炭消耗量减少44%，燃料油消耗量减少99%，其余能源消耗量均增长。2019年汽油消耗量是2011年消耗量的3.2倍，煤油是2011年的5.5倍，柴油是2011年的1.9倍，天然气是2011年的7.7倍，电力是2011年的1.6倍。

2011—2018年，四川省能源消耗量逐年减少，2018年最少，2014年最多，相差343万吨，2019年增加了82万吨。2011年的能源消耗量和2019年能源消耗量相比，煤炭减少33%，焦炭减少9%，燃料油减少29%，除2019年原油消耗量是2011年的2.8倍，其余能源消耗量增幅在3%～62%之间， 2018年碳排放量最少，2014年最多，相差 137万吨。

通过纵向比较可知，在2011—2019年间，云南省能源消耗总量低于四川省和贵州省，且逐年减少。2016年前，四川省能源消耗量最多，贵州省次之，2016—2019年贵州省能源消耗量超过四川省，但两者差距不大。意味着9年间云南省能源碳排放量低于贵州省和四川省，四川省最多，贵州次之。通过各类能源消耗量(见附件)数据，可以发现云南省和四川省的各类能源消耗量虽逐年增加，但增幅较小，反观贵州省各类能源消耗增幅较大，从而导致其碳排放量逐年增长。但由于四川省的综合实力强，地区发展质量高，交通运输业发展迅速，能源消耗量高，所以碳排放又高于云南省和贵州省。

综上所述，在十三五规划期间，三省的能源消耗总量和往年相比呈现下降趋势，但近几年又出现增长趋势，导致碳排放量增长。三省中，云南省和贵州省由于自身的地理条件限制，交通运输业发展状况较落后于四川省，四川省的能源消耗量和二氧化碳排放量比云南省、贵州省大，且差距较大。

3 碳排放驱动因素分析

3.1 碳排放驱动因素分解方法

LMDI属于因素分解分析法，对部门总数据进行处理，提取关键指标进行因素分析。LMDI方法易于建模，具有在消除残差的同时能够满足因素可逆等优势。LMDI分解方法分为Ⅰ型和Ⅱ型，其中Ⅰ型是加法形式，Ⅱ型是乘法形式。本文采取将2种形式相结合的方式对三省交通运输业的碳排放量进行因素分解分析。

西南地区总面积234.06万平方千米，占我国国土面积的24.5%，森林覆盖面积36%。“十四五”规划发布以来，由于西南地区对土地资源开发利用程度加大，使得土地利用类型趋向于碳源转变。优化土地利用结构，发挥土地利用碳汇、绿色植被的固碳作用是实现区域双碳目标和可持续发展的关键所在。因此增加了土地利用结构、绿色植被覆盖率2个驱动因素。此外，西南地区公共交通基础设施设备不完善，“公交优先”的政策、措施、时效还未适应西南交通发展和居民的需要，提高居民绿色出行意识和完善公共交通设施是其减排的有效途径，因此增加了公共交通参与度、公共交通设施饱和度2个驱动因素。根据现有文献[12]中的分解方法，式(1)可进一步分解为：

(2)

Qn×Jn×Un×Rn×Pn

(3)

ΔCn=Cn-C0=ΔCF+ΔCS+ΔCT+

ΔCM+ΔCN+ΔCQ+ΔCJ+ΔCU+

ΔCR+ΔCP

(4)

DJ×DU×DR×DP

(5)

3.2 实例分析

3.2.1分解结果

利用LMDI模型，云贵川三省分别以2011年的数据为基数，可相应计算出云贵川交通运输业各影响因素的分解结果，如表3—5所示。

表3 2012—2019年云南交通运输业碳排放的驱动因素分解

表4 2012—2019年贵州交通运输业碳排放的驱动因素分解

表5 2012—2019年四川交通运输业碳排放的驱动因素分解

3.2.2横向对比分析

如图2—4所示，可以看出，在9个驱动因素中，云南省有3个因素对交通运输业碳排放起抑制作用，分别是：能源效率、居民公共交通参与度、公共交通车辆饱和度，其余6个因素起促进作用，能源结构、产业结构和人口因素促进作用变化不大。

图2 云南省2012—2019年驱动因素影响程度对比分析曲线

图3 贵州省2012—2019年驱动因素影响程度对比分析曲线

图4 四川省2012—2019年驱动因素影响程度对比分析曲线

贵州省比云南省多一个抑制因素产业结构因素，其余5个起促进作用。居民公共交通参与度因素抑制作用显著，说明贵州居民出行公共交通意识较强，且由于私家车和网约车数量较少，部分贫困地区出行只能依靠步行和公共交通。

四川省仅有能源效率、居民公共交通参与度、公共交通车辆饱和度3个因素起抑制作用。2015年，土地利用结构的促进作用最显著，说明2015年四川省城市化进程有重大进步，从而导致交通运输碳排放增加[13]。云贵川三省交通运输业碳排放驱动因素中，能源效率的抑制作用最显著，区域经济的促进作用最显著，土地利用结构因素的促进作用和公共交通车辆饱和度因素的抑制作用相对称。

3.2.3纵向对比分析

1) 抑制驱动因素

由图5可以看出能源效率、居民公共交通参与度、公共交通车辆饱和度,3个因素对交通运输业的碳排放起到抑制作用。对比分析结论如下：① 三省的能源效率都起抑制作用，抑制作用最明显的是四川省。三省在能源消耗量由多到少排名为四川、云南、贵州。虽然四川省能源消耗量大，但能源效率与设备、管理模式、交通等许多因素有关，四川相比云南省和贵州省其自身地理条件为其能源利用创造了很大方便，这就造成了能源效率四川省表现最佳。② 居民公共交通参与度中，贵州省抑制作用最显著，说明贵州居民出行公共交通意识较强，反观云南省和四川省，近几年经济发展较快，由于私家车和网约车出现，出行越来越便利，其数量越来越多，人们出行就更依赖于这些方式。③ 关于公共交通车辆饱和度因素，对贵州交通运输业碳排放起促进作用，意味着贵州省的公共交通车辆数量未达到理想状态，说明贵州的公共交通设施有待进一步完善。虽然云南省和四川省公共交通车辆数量状态较为良好，但由上文可知，居民参与公共交通意识有待进一步加强。

图5 三省驱动因素均值直方图

2) 促进驱动因素

能源结构、产业结构、经济、人口、土地利用结构和绿色植被覆盖率对交通运输业的碳排放起促进作用。对比结论如下：① 产业结构因素对云南省和四川省交通运输业起促进作用，但增幅不大。对贵州省起抑制作用，逐年增加。通过三省产业结构占比，可知云南省产业结构中，交通运输业增加值占GDP比重从4.00%逐年增加至4.74%，四川省交通运输业增加值占GDP比重从2.59%逐年增加至3.18%，贵州省交通运输业增加值占GDP比重从5.30%逐年减少至4.23%，这就意味着贵州省的产业结构在逐年优化，于是在产业结构上，贵州省表现最佳。② 贵州省经济、人口、土地利用因素对自身交通运输业碳排放增加的促进作用最显著。根据年末统计人口数量，四川第一，云南其次，贵州第三，说明贵州省经济发展水平差，导致人口流失问题，许多人都选择外出打工，很多地方只有老人和孩子留守，造成贵州在人口因素上的影响异于其他两省。③ 三省绿色植被覆盖率因素对三省交通运输业碳排放起促进作用，根据国家统计局数据，云南省森林覆盖率55%、贵州省43.8%，四川省38%。茂盛绿植能有效分担碳排放量，但三省高绿色覆盖率的优势并没有得到发挥，又由于三省处于交通运输业大力发展时期，故减排难度大。

3.3 减排建议

由结果分析可知，云贵川三省，能源效率、居民公共交通参与度、公共交通车辆饱和度3个因素对交通运输业的碳排放起到抑制作用，能源结构、产业结构、经济、人口、土地利用结构和绿色植被覆盖率对交通运输业的碳排放起促进作用。其中，区域经济促进作用显著，未充分发挥自身资源优势抑制碳排放量的增长，公共交通车辆饱和度的抑制作用不明显，居民节能减排意识弱。基于上述分析，对三省交通运输业节能减排工作提出如下建议：

1) 优化产业结构，提升综合经济竞争力

根据地理位置和地形特点，进行交通运输资源整合，重点区域实施多式联运，如“公转铁”或“公转水”，调整优化产业结构，改善投资运营商环境，增强市场活力，充分开放合作，打开新局面，提升综合经济竞争力，抑制碳排放增长。

2) 发挥自身资源优势，提升固碳作用

云贵川水、风、光资源丰富，可充分利用这些清洁能源[14-15]，将交通运输业中污染大且消耗量大的能源如煤炭、焦炭、汽油等用清洁能源代替。另外，土地利用结构优化能够促进土地资源的合理利用，云贵川土地资源广阔，高原山地和江川河流众多，合理规划利用高原山地，有效发挥森林、草原、湿地、冻土的固碳作用，提升生态系统碳汇增量。

3) 鼓励绿色出行，加强公共交通设施建设

三省公共交通车辆饱和度对交通运输业碳排放起抑制作用，但这种抑制作用不显著，说明三省的公共交通车辆未达到优良状态。云贵川是西南地区的人口资源大省和经济发展重地，加强道路基建设施，扩大公共交通范围，提高居民节能减排意识。让农村居民出行，有公共交通工具，让城市居民出行，遵循公交优先，提高运输效率，优化能源效率。

4 结论

以西部地区云贵川三省为例，运用排放系数法对三省的交通运输业能源消耗量进行了碳排放测算，并利用LMDI对云贵川三省进行驱动因素分析，在常见驱动因素5个因素的基础上，根据云贵川区域公共交通现状和区域绿化覆盖率，增加了公共交通参与度、公共交通设施饱和度、土地利用结构、绿色植被覆盖率4个因素，进一步分解交通运输业碳排放驱动因素。研究结果表明，三省减排在技术、设施、意识上欠缺，未能充分利用自身资源优势。区域经济促进作用显著，意味着云贵川正处于经济发展上升时期，交通运输业道路、设施、设备不断完善，有效控制碳排放量对云贵川区域的发展具有重要意义。