城市公共交通碳排放效率研究

王 杰,郑 琰

(南京林业大学 汽车与交通工程学院, 南京 210037)

0 引言

随着城市化和机动化进程的加快,各城市的交通运输发展迅速的同时碳排放量也逐年激增,呈现出占比大、增长速度快、达峰慢的趋势。近年来,交通运输碳排放成为了城市发展过程中的主要碳排放源之一[1]。与此同时,城市规模进一步扩大,城市人口逐年增加,居民生产生活对交通的需求日益增长,导致城市碳排放问题日趋严重,因此,以城市为单元研究碳排放问题尤其必要。

众多学者对城市碳排放问题作了研究,针对城市客运碳排放问题,刘爽等[2]利用不同的方法分析测算了城市交通碳排放现状,结合低碳目标探讨了城市客运交通结构优化模型的3种发展情景。王白雪等[3]对2006—2015年北京市公共交通系统的碳排放进行了测算,利用超效率SBM模型分析了碳排放效率,借助ML指数分析了全要素生产率跨期动态变化。朱顺应等[4]利用三阶段超效率SBM-DEA模型和SFA方法,测算城市客运工具碳排放效率,构建效率贡献度和边际效应模型分析投入产出要素的效率贡献度及其边际效应。冯海霞等[5]利用高德平台提供的拥堵延时指数数据,定量分析不同城市交通运行状况对机动车碳排放的影响,在不同交通运行状况下对机动车碳排放的估算。马金玲等[6]以广东省城市客运交通为研究对象,基于2005—2015年私人交通(私人载客汽车和摩托车)碳排放测算数据和公共交通(公共汽电车、出租车和轨道交通)碳排放公布数据,应用主成分分析法对其影响因素进行分析。

综上可发现,针对城市碳排放问题,主要包括货运和客运2个方面,许多研究表明,公共交通对城市碳排放具有明显的抑制作用[7],但对城市公共交通碳排放效率进行的研究存在一定的缺口,碳排放效率多为宏观层面的研究,如国家层面、省域层面的交通碳排放效率,从微观上对某一城市公共交通碳排放效率进行评价的研究较少,且很少会考虑非期望产出,如污染排放等。其次,将碳排放作为非期望产出的全要素效率评价多为静态分析,鲜有结合交通运输碳排放全要素生产率动态变化。因此关注公共交通运输碳排放效率,具有一定的研究空间和创新性。

本文利用带非期望产出的超效率SBM模型,以南京为例进行研究,计算出其公共交通碳排放效率,再通过ML指数进行动态分析,动静结合进行分析研究,为发展低碳高效公共交通提供科学依据,为缓解城市交通拥挤,节约能源,改善城市环境添砖加瓦。

1 研究方法

1.1 公共交通碳排放测算

城市公共交通是指城市中供公众乘用的、经济方便的各种交通方式的总称。主要包括公共汽车、电车、轨道交通(地铁、轻轨、有轨电车、索道、缆车)、出租汽车、公共轮渡、共享自行车等。文章主要考虑公共汽车、电车、轨道交通、出租汽车碳排放量,共享自行车的碳排放量为零,故不考虑,客运轮渡运营数据较难获取,故忽略不计。现目前进行碳排放测算方法主要有“自上而下”法和“自下而上”法,“自上而下”法进行碳排放测算时,结果较为准确,但需要各种交通方式的能源消耗量,这类数据难以获取,因此,采用“自下而上”的碳排放测算方法,根据各交通方式的客运周转量和人均每千米碳排放量进行测算,公式如下:

(1)

通过南京统计年鉴,可查到南京市客运周转量和各类交通方式的客运量,通过3类交通方式的客运量算出每类出行方式的出行分担率,由表1可以看出,这11年来,南京市轨道交通出行率在逐年上升,公交和出租的出行分担率在逐年下降。然后利用分担率和客运周转量相乘,可间接得到每类出行方式的客运周转量,如表2所示。

表1 南京市公共交通客运量和出行分担率

表2 南京公共交通客运周转量(万人·km)

查阅相关研究[3]可估算得到公共汽电车、轨道交通和出租车3种交通方式人均每千米碳排放量为0.069、0.042、0.2 kg/人。由此可测算出2010—2020年南京市公共交通系统的碳排放量,如表3所示。

表3 2010—2020南京市公共交通碳排放估计 万t

1.2 碳排放效率研究方法

数据包络分析(DEA)中基础经典的模型是CCR模型[8]与BCC模型[9],这2种模型存在一个共同的缺陷,在对同一类型的DMU进行效率评价时,会出现多个效率值为1的决策单元,一旦这种现象出现,便会导致无法对决策单元进行有效的评价。为解决这一问题,Kaoru[10]建立了SBM模型,即将松弛变量引入DEA模型中。随后,Kaoru[11]对SBM进行了进一步拓展,利用超效率模型,将超效率模型和SBM模型进行灵活的组合,建立起了Super-SBM模型。Kaoru并没有给出带有非期望产出超效率SBM模型的公式,参考文献[12]推导的公式,使用带有非期望产出的超效率SBM模型评估DMU。

假设有n个决策单元需要进行效率评价,DMUi(i=1,…,n),每个决策单元中包含投入指标及产出指标,根据研究需要,考虑到产出指标中包含非期望产出,那么,这时可以设定投入要素k、期望产出p1及非期望产出p2,将3个指标用向量表示:x∈Rk、yg∈Rp1和yb∈Rp2,生产可能性集合P可以表示为:

(2)

式中:λ∈Rn是一个常数向量,可以用来描述各个要素的相对权重。假设规模报酬不变,当SBM模型的计算结果值为1时,则可以建立非期望产出的Super-SBM模型,其模型表示为:

(3)

(4)

2 投入产出指标

在对公共交通碳排放效率进行研究时,各项投入产出指标的正确选择对于研究问题至关重要。综合考虑城市公共交通特点和数据的可获得性,结合经济学中资金和劳动两大投入要素,选取车辆运营数量、人均道路拥有面积、能源消耗量为投入指标,客运周转量和碳排放量为产出指标,其中碳排放量为非期望产出指标,如表4所示。

表4 投入产出指标

3 实例计算

3.1 数据来源

南京是江苏省的省会,经济实力和人口规模,长期以来均位于苏州之下,经济实力全省第2,人口规模亦是全省第2,但南京近些年的城市化发展进程较快,社会经济活动丰富,交通需求量逐年增加,使得南京市交通高速发展,公共交通系统建设日趋完善。现选取南京市2010—2020年的公共交通系统为研究对象,各种交通运输方式的车辆运营数量、客运量、人均道路面积拥有量来源于《南京市统计年鉴》,如图1—图4所示。由于公共交通系统固定资产数据较难获得,把交通运输、仓储邮政的固定资产看成公共交通系统的固定资产进行碳排放效率分析。

图1 交通运输邮政和仓储的固定资产曲线

图2 车辆运营数量曲线

图3 客运量曲线

图4 人均道路面积曲线

由图3可知,从2010—2018年南京市的出租车和公交车的客运量逐年减少,而轨道交通的客运量逐年增加,从侧面反映出南京市轨道交通的发展迅速,轨道交通的居民出行分担率也在逐年上升。然而随着人们生活的快速发展,居民出行的质量要求提高,私家车急剧增加,使得地面堵车情况日益严重,人们更多选择轨道交通这便捷且不存在堵车风险的出行方式,也就使得南京公交和出租车规模虽在不断扩展,但客运量却在下降。

有关数据显示,2019年江苏省人均道路面积为25.41 m2,其中南京市人均道路面积为24.30 m2。表明南京市的人均道路拥有面积在全省处于平均水平。纵观南京道路结构,可发现主、次干道各占40%,而支路只占不到20%。主次干道偏多,造成车辆大量拥挤在主次干道,容易造成拥堵。

3.2 非期望产出超效率SBM结果分析

宏观来看,以南京市2010—2020年3种交通方式综合起来的11组数据作为决策单元,其中不考虑3种交通方式的差异性,将车辆运营总数统一进行求和,每一年的客运周转量已知,碳排放量为3种交通方式每年碳排放量总和,应用规模报酬不变的非期望产出超效率SBM模型进行求解,得到结果如图5所示。

图5 南京市2010—2020年公共交通碳排放综合效率曲线

综合来看,南京市公共交通系统11年来有6年的碳排放效率未达到有效,虽然有5年达到有效,但碳排放效率值近似于1且有下降趋势。整体上呈现出先上升再下降,2014年降到最低然后上升,逐渐趋于平稳,但2020年有下降趋势。2014年,车辆运营数量大幅增加,增加了5 000辆,但客运周转量却大幅下降了760 687万人· km,说明在2014年公共交通的出行分担率较低,3类公共交通方式的利用率低,导致该年碳排放效率在11年间处于最低点。

微观来看,以南京市2010—2020年3种公共交通方式的33组数据作为决策单元,应用规模报酬不变的非期望产出超效率SBM模型进行求解,得到结果如表5所示。

表5 南京市2010—2020年公共交通碳排放SBM效率值

从表5可以清晰看出,2010—2020年轨道交通碳排放效率值均超过1且逐年增加,达到有效。公交除2017年和2020年未达到有效,其余年份效率值超过1达到有效,但总体来看效率值在逐年减小。出租车除2013年、2019年、2020年效率值达到1,其余年份效率值都在0.3～0.4,未达到有效。

南京公交共计12个线路,572路公交,其中市区线路公交占比较大,公交覆盖面较广。作为传统的公共交通工具,公交车可满足大量乘客的出行需求,随着居民“公交优先,绿色出行”意识的不断提高,公交一直都保持着不错的碳排放效率,但近几年出现下降趋势。究其主要原因有:① 与城市道路结构不合理导致早晚高峰堵车严重,居民公交出行难;② 私家车激增,公交车的吸引力不够;③ 公交车的油费支出和后期维护费用较高。

作为碳排放效率最高且保持稳定增长趋势的轨道交通具有运量大、便捷快速、节能环保的特点[13]。南京市的轨道交通主要包括有轨电车和地铁,其中主要以地铁为主,在2010年前后,全国各大城市纷纷兴建地铁之时,南京避开环线,转而大力发展城郊。据相关资料显示,南京不仅是较早发展郊区线路的城市,也是最早一批实现区区通地铁的城市。南京地铁官网显示:南京市域轨道交通共计22条线路,其中城市轨道14条,都市圈轨道8条,老城区轨道站点600 m,半径覆盖率达75%,主城区轨道站点800 m,半径覆盖率达70%。其中南京地铁运营线路11条线,不管是在规划建设和人文建设上都有很大的吸引力,是众多居民出行的首选。

出租车是城市重要的交通工具,是公共交通的补充形式。出租车灵活、快捷,为社会和群众提供个性化服务[14]。南京市出租车加收了双计费和返空费,汽油燃料价格上涨,使得居民乘坐出租车的成本大幅上升,与此同时出现了各类打车平台,如“滴滴打车”“高德打车”“专车服务”等,相较正规出租车存在较大的价格优势。再加上地铁轻轨的迅速、发展,使得市内的主要街道和线路依靠地铁和轻轨转车便能畅通无阻,地铁的代替效应明显。因此,整体上看,出租车使碳排放效率较低,如何提高其碳排放效率是一个亟需解决的问题。

3.3 Malmquist-Luenberger指数结果分析

文献[15]根据产出导向的方向距离函数在 Malmquist 指数的基础上推导出带有非期望产出的M指数,并命名为 Malmquist_Luenberger指数。用上文计算出的效率值套用M指数计算公式来计算ML指数。ML指数可分解为EC 效率变化和 TC 技术变化(技术进步),EC 又可以进一步分解为纯技术效率变动(PEC)和规模报酬效率变动(SEC)。分解公式如下:

对3种公交通方式的碳排放效率指数进行分解,结果如表6。

表6 南京市3种公共交通方式的碳排放效率指数及其分解

从ML指标来看,3种交通运输方式的差异指数分解结果差异较大。公交仅在2014年和2018年达到有效,出租车仅在2012年、2014年、2015年达到有效,而轨道交通除2014年、2017年、2019年3年未达到有效,其余年份均达到有效。说明南京公交和出租车在公共交通运输系统内的出行分担率和轨道交通相比较差。

从指数分解结果纵向来看,公交EC效率变化指数仅有2年达到有效,且有下降趋势,而TC 技术变化指数仅4年未达到有效。说明南京公交在技术上有进步,但在效率上仍有很大进步空间,要想提高碳排放效率,就应该提高公交的运营效率,科学规划运营路线,增加客运量,更换新能源公共汽车减少能耗是公交亟需解决的问题。

反观轨道交通11年内,有8年的效率变化指数比技术变化指数大,说明南京轨道交通在公共交通运输系统内的出行分担率较高且效率较高,技术变化指数小,说明南京轨道交通还有进步空间,这与当前南京地铁扩建和延长线路的规划建设相符,进一步说明南京轨道交通建设的规划设计具有一定的前沿性和有效性。而出租车的分解结果就比其他2类方式的分解结果差,不管是效率变化还是技术变化,11年内大部分年份的指数均未达到有效,但总体上看,出租车的效率变化指数要比技术进步指数优,但其内部不平衡。说明出租车在效率上提升空间不大,提高其碳排放效率的关键在于提高技术,技术革新不仅要求提高出租车出行的便捷程度,还要提高碳排放效率。

根据表6,对指数分解结果进一步分解。从时间维度可计算出,2010—2020年南京市公共交通碳排放效率指数平均值及其进一步分解,如表7所示。

表7 2010—2020年南京市公共交通碳排放效率指数平均值及其分解

总体上来看,南京11年的ML指数平均值为0.982,未达有效,技术效率和技术进步平均值达到有效,但是均未达到优良状态,均未超过1.1,二者相比,技术进步已成为制约公共交通运输碳排放效率提高的主要因素,从技术效率来看,纯技术效率变化指数大都优于规模变动效率,南京公共交通系统技术效率指数在逐年增加,但规模效率指数却无显著提高,侧面说明技术规模投入的无效化,导致技术效率不高,难以带动生产力的提高。另外技术进步指数呈现下降趋势,说明公共交通系统的技术革新有待进一步发展,相关部门应该联合涉及的各个企业做出技术上的改变,提高公共交通运输系统的碳排放效率。

4 结束语

4.1 结论

本文以南京市公共交通系统中公交、轨道交通、出租车为研究对象,采用自下而上的碳排放测算方法,测算出2010—2020年南京市3类交通方式碳排放量,结果显示,轨道交通的碳排放量一直处于增长状态,直至2020年,由于疫情出现跳跃式减少,而公交和出租车2010—2019年处于平稳减少状态,但从2020年开始,碳排放量则开始呈跳跃式急降。

通过建立非期望产出超效率SBM模型测算出2010—2020年南京市3类交通方式碳排放效率,结果显示:从空间维度来看,轨道交通碳排放效率指数明显优于公交和出租车,公交其次,出租车最差。11年间,公交运营效率指数普遍低于技术进步指数,而轨道交通与之相反,出租车与公交和轨道交通相比,2个指数都不理想。说明南京公共交通系统碳排放效率在运营效率和技术效率上存在问题。从时间维度上看,以2010年为基数,往后10年间,南京公共交通系统碳排放效率有5年全要素生产率变动指数大于1,达到有效,5年小于1,未达到有效,指数变化呈上下波动状态。说明南京公共交通运输系统的运营效率与技术进步不匹配,技术进步是制约其碳排放效率增长的主要因素,因此,公共交通系统应加大技术投入,使技术投入与运营效率相匹配,提高碳排放效率。

4.2 建议

针对南京公共交通系统碳排放效率问题,提出几点建议:

1) 提高减排技术水平,鼓励支持新能源汽车的研发,从源头上减少碳排放量,提高公共交通系统碳排放效率。加强职能交通建设,实时、准确、高效地对公共交通进行控制和管理,合理规划公交车的运营路线,减少早晚高峰堵车现象,有效利用道路资源,适当与轨道交通资源进行一定的整合和换乘,提高公交的便捷性和舒适性;对于正在扩建的轨道交通,应合理进行规划调度,充分利用公共交通资源;对于出租车而言,要想提高其吸引力,首先就得改变车耗和价格,鼓励新能源汽车的投入使用,可以和各打车平台建立合作关系,降低价格,保证居民出行便捷又增加客运量。

2) 贯彻落实减排政策,相关研究表明公共交通的发展对碳排放起抑制作用,因此需大力发展公共交通系统,落实与其相关企业低碳政策的实施。继续坚持公交优先政策,出台政策控制公交车和出租车总量,淘汰一些老旧耗油量大的车辆,适当给一些低排放的公交公司或出租车公司资金补贴,鼓励研发新能源汽车、纯电动车等污染小的车辆。

3) 提高公共交通的吸引力和居民绿色出行意识,加强学校、家庭、社会这三大板块的节能减排工作,加强宣传力度,引导居民公共交通出行,减少私家车的使用,提高公共交通出行率。