湖北省物流业碳排放驱动因素及脱钩效应分析*

龚桥梁 徐超毅

(安徽理工大学 经济与管理学院,安徽 淮南 232001)

2020年,习近平总书记正式宣布了我国的“双碳”发展目标:碳排放量争取在2030年之前达到峰值,在2060年之前实现“碳中和”。逐步减少各行业的碳排放量,实现低碳发展、绿色发展,成为我国目前可持续发展工作的重点。湖北省位于华中地区,位置优越,“九省通衢”,是我国重要的综合交通枢纽。为完成国家的“双碳”目标,湖北省作为全国第一批低碳试点地区之一,责无旁贷。发展绿色低碳物流是实现湖北省碳减排的硬性要求,研究和剖析湖北省物流业的碳排放驱动因素是发展低碳物流的必然前提。

一、研究现状

(一)国外研究情况

全球对物流业碳排放因素研究的关注度逐渐提高。国外的研究一般运用数学模型对物流业碳排放进行效率测度。Govinda 和Ashish［1］通过将20个拉丁美洲和加勒比国家1980—2005年的碳排放增长分解为与燃料结构变化、模式转变和经济增长以及排放系数和运输能源强度变化相关的成分,确定了拉丁美洲和加勒比国家交通运输部门碳排放增长的影响因素。Yoshinori Mishina和Yasunori Muromachi［2］采用细化的Laspeyres指数(RLI)、对数平均Divisia指数I(LMDI I)和修正的Laspeyres指数(MLI)3种方法对日本乘用车碳排放变化进行了周期、时间序列和跨区域分解。Seok Jung［3］将碳排放分解为生产、能源强度等5个驱动因素以研究韩国5个地区与能源有关的碳排放情况。研究发现,碳排放增加主要是由于生态工业园和周边地区的生产效应,而能源强度的降低是减缓碳排放的主要因素。

(二)国内研究现状

国内学者使用多种方法对碳排放问题进行研究。杨建华等估算了1998—2012年北京市物流业碳排放量,构建了分析北京市城市物流业碳排放的通径模型,得出城市交通基础设施建设是导致北京市物流业碳排放量增长的主要因素［4］。田刚等将能源消耗与污染物排放两大要素纳入到全要素生产的分析框架中,设计了基于投入和产出两大维度的DEA模型,测算和分析了2006—2013年中国29个省份减排效率及潜力,并对交通位置重要的省份进行了深入剖析［5］。陈文新等运用非参数DEA-Malmquist指数,对我国30个省份在低碳约束下的全要素生产率进行测度 ,并预测了能源结构演化趋势［6］。于丽静等从节能低碳角度出发,选择PP模型对物流产出降维 ,采用SFA测算了2008—2014年间我国30个省份的物流效率［7］。

上述碳排放因素分解方法各有优点,但却存在共同的不足,就是不能进行多因素分解,并且分解后会存在较大残差。而对数均值迪氏指数(LMDI)分析法以对数平均数为评估权重,通过综合加法与乘法的两个主要分析方式对各类影响因素进行了对比分析,从多方面全面分析各指数的影响程度,分析结论具有科学性。因此,LMDI分析法在碳排放影响因素分析领域的应用次数逐年增加。邓晓［8］利用LMDI分析法,基于对湖北从1978年至今三十年间的研究统计,分析了工业发展趋势、燃料构成、能耗效益等对湖北省碳排放量的影响,从而发现了湖北1980年至今碳排放量迅速增加的重要因素。胡啸云根据环境库兹涅茨曲线判断,当前湖北省的物流业碳总量仍处于高增长时期;然后从一个企业部门出发釆用LMDI的分析技术研究,得出技术进步因素可以有效控制碳排放量的增加,经济产出效应也是促进湖北省物流业碳排放量上升的主要力量［9］。戴胜利等通过Tapio脱钩模型、LMDI分析法与熵值法相结合的方式,对中部六省2009—2019年工业能源碳排放与工业经济的发展关系及影响因素进行探究,提出优化能源结构以及提高能源使用效率能够加快中部地区工业碳减排速度［10］。胡怀敏等将Tapio脱钩模型和LMDI分析法相结合,分析了长江经济带2004—2018年交通运输业经济发展与交通能源碳排放之间的脱钩情况以及脱钩的驱动因素［11］。

虽然已有学者使用LMDI分析法对湖北省碳排放量驱动原因进行了分析,但鲜见从物流业的角度对湖北省碳排放量问题展开深入研究。因此,本文将分析湖北省2010—2020年间能源效率、能源结构、产业结构、经济社会的发展水平和人口规模等对物流业碳排放量的贡献,以期为湖北省物流业的低碳发展提供一定的借鉴。

二、湖北省物流业碳排放测算

(一)数据来源

鉴于在目前的统计口径中,省级物流领域缺乏直接关联的能源消费统计分析资料,因此全文使用了国家统计局的普查消费统计分析资源。由于运输业、物流业和邮政业一直是物流领域的主要行业,因此以各统计分析年鉴中的“运输业、物流及邮递业”的统计分析资料来代表。文中数据均来自于《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》《湖北省统计年鉴》。时间跨度是2010—2020年。

(二)碳排放的计算

根据刘龙政［12］的研究成果,本文用我国的不同燃料消费量加上相应的可折标准煤系数,再加上相应的碳总量系数,来计算我国的碳总量,具体方法为:

(1)

其中:i为能源种类,C为二氧化碳排放总量,Ci为物流业第i种能源的碳排放量,Ei为物流业第i种能源的消耗量,θi为第i种能源标准煤折合系数,δi为第i种能源的碳排放系数。θi、δi的具体数据来源于《国家温室气体排放清单指南》,见表1。

表1 能源碳排放系数

(三)碳排放估算结果分析

湖北省物流业能源消耗品种,主要有原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、电力等资源。其余能源种类由于消耗量较小以及标准煤折合系数水平较低,将不纳入计算。

通过公式(1),利用湖北省物流业在2010—2020年的平均燃料消耗量(见表2),可以测算出湖北物流业碳排放量。同时,为了更系统形象地反映出碳排放量近10年的走势,计算并绘制了碳排放量的折线图,如图1。

图1 2010—2020年湖北省物流业碳排放量

表2 2010—2020年湖北省物流业能源消耗量

据图1可发现,湖北省物流业碳排放量总体呈现逐年递增的态势,2011、2016、2019年相较于上一年均有较大幅度增长。在这一时期内,部分能源在碳排放量的整体占比产生了较大变化,原煤碳排放量占比从2010年的18.42%降至2019年的1.32%;汽油、煤油、柴油、燃料油等油料碳排量迎来2～3倍的增长,占比从70.98%增至81.29%,成为湖北省碳排放的主要能源种类;天然气、电力等清洁能源的使用频率虽然在持续增加,但直至2019年占比仅为17.39%。说明湖北省物流业目前处于并在未来一段时期内将长期处于以高碳能源占大头的阶段,再加之经济发展的产出效应对能源消耗的需求,这10年内物流业碳排放量仍在快速增长。而2020年湖北省因为外部环境管控因素,生产生活节奏减缓,碳排放量减少;但随着经济发展重回正轨,短期干扰因素的消失,湖北省碳排放量可能会面临急剧增长的趋势,物流业碳增长的问题仍需亟待解决。

三、湖北省物流业碳排放影响因素分析

(一)构建模型

1.碳排放LMDI分解模型构建

基于湖北省物流业的实际发展状况,整合了其他学者对有关区域物流业碳排放原因的研究结果,并基于统计的可得性,采取了杨光华［13］提出的LMDI因素划分方式,在宏观层次上,选择了能耗结构、能源效益、工业结构、经济社会发展、总人口规模等5个重要影响因子,并建立了Kaya恒等式,对湖北物流业的碳排放驱动因素加以分解。

(2)

本文物流业碳排放量的变动总量为不同因素的变动总量之和。令C0表示基期(2010年)的湖北省物流业碳排放量,则湖北省第七年碳排放量相应于统计基期的碳排放量的增加量,依据LMDI加法分解模型,对(2)式进一步分解可得:

△C=Ct-C0=△CCE+△CEE+△CEY

+△CYG+△CGP+△CP

(3)

对式(3)进一步分解可得:

DCE=exp(wt×△CCE),DEE=exp(wt×△CEE)

DEY=exp(wt×△CEY),DYG=exp(wt×△CYG)

DGP=exp(wt×△CGP),DP=exp(wt×△CP)

(4)

式(4)中,DCE、DEE、DEY、DYG、DGP、DP分别代表碳排放强度、能源结构、能源效率、物流产业发展水平、经济发展水平、人口因素等对湖北省物流业碳排放的贡献率。wi是权重,其计算过程为:

(5)

2.碳排放脱钩指标构建

LMDI的分解模式虽然能够了解各驱动要素对物流行业碳排放变化的实际作用情况,但却无法反映所在领域碳减排的实际效果。而基于对DPSIR框架①的脱钩分析,就能够探讨在宏观经济发展因素影响下,地方政府基于对环保成本问题的合理反应,以评估碳减排政策的实际效果,进而探索地方物流业实现增长和减排双赢的新路径。而政府的节能减排措施可以体现为资源效率的提升和资源结构的改善,也可以间接表现为△F:

△F=△Ctot-△CGP=△CEE+△CEY

(6)

所以,可以在LMDI分解模型的基础上,根据脱钩模型,建立脱钩指标R:

=-(REE+REY)

(7)

其中,Rtot为物流业脱钩效应;REE为能源结构脱钩效应;REY为能源效率脱钩效应。

当Rtot≥1时,存在强脱钩效应;当0≤Rtot≤1时,存在弱脱钩效应;当Rtot≤0时,不存在脱钩效应。

(二)数据分析

本研究中所涉及的数据均来自 《中国能源统计年鉴》 《中国统计年鉴》 《湖北省统计年鉴》, 若某年数据有所缺失, 则采取平均增长率法对其进行估计。具体数据见表3。

表3 2010—2020年湖北省物流业各种数据统计

根据公式(3)和(4)计算了各要素对物流业碳排放作用的总增加值及其贡献,具体资料见表4。其中因为具体产品的碳排放量系数一直维持在恒定,所以ΔCE的值为0,贡献率DCE的值为1。

表4 湖北省物流业碳排放影响因素分解结果

(三)碳排放驱动因素分解结果及分析

1.能源结构效应

从表4可以看出,物流业能源结构对碳排放的平均影响效应值为6.14,平均影响率为1.01。能源结构对湖北省物流业碳排放量的影响非常有限,基本维持在一个贴近贡献率100%水准不变的稳定水平线上。前文所提,虽然近十年间,物流业原煤占比大幅减少减少。但汽油、柴油的能耗仍占据物流业的半壁江山,加之燃料油消耗量的快速增加:由2010年的47.71万吨上涨至2019年的137.17万吨。高碳能源占大头的能源结构无法得到改善和调整,并且这一局面在五至十年内会保持一定的稳定性。湖北省油类资源的大量消耗,使得燃料结构上未能达到对湖北省的碳排放量增长起到抑制作用。

2.能源效率效应

能耗效率,表示了湖北省物流业增加值和物流业能源消耗效益之间是否存在着合理的匹配程度。表4显示2010—2020年期间平均贡献值和贡献率分别为-57.33、1.03。从平均贡献值来看,燃料利用效率对碳排放量上升具有负向驱动效应,但能源效率贡献率超过1.00的水平,又对碳排放的稳定增长起到促进作用。部分年份能源效率的贡献率虽然一度低至0.40,但大多数年份能源效率对提高碳排放量的贡献超过其余年份能源效率对碳排放量的抑制影响之和。从表4各因素贡献率趋势图来看,能源效率贡献率分阶段围绕1.00水平震荡,2011—2012、2014—2016年能源效率促进碳排放增长,2013、2017—2020年又对碳增长起到强力抑制作用;但从2016年末起,湖北省能源效率贡献率均在1.00水平以下,说明湖北省在提高能源效率方面的举措取得了一定成效。能源效率效应总体表现出振幅大、不稳定的特点。而从最后走势来看,这种累计贡献率也有了一个明显放缓的态势,表明物流业的新能源技术在发展中也出现了相应的技术瓶颈。短期内要达到能源效益的改善会相当艰难,必须致力于长远的研发与计划或直接引入高级技术人员与高端人才。

3.产业结构因素

本文选用物流业增加值占湖北省生产总值的占比来表示产业结构,反映了湖北省物流业的发展水平。表4显示,2010—2020年产生的平均贡献值和贡献率为0.25、1.08。同能源效率因素一样,物流业的发展趋势稳定性较差,对湖北省碳排放量的增加也有一定促进作用。产业结构的贡献率与能源效率的贡献率存在极强的负相关性。物流效率较低的年份,能源效率明显走低。物流业使得运输量大幅增加,燃油车的使用不断提高油类资源的消耗量,使得湖北在近10年进入了油类能源快速消耗期。同时,使用汽、柴油的车辆能源效率较低,消耗量增加加之效率较低导致碳排放量的增速无法减缓。

4.经济发展因素

从表4可以看出,2011—2020年间,社会经济生产对物流业碳排放施加影响的平均值和贡献率分别为91.25和1.08,对碳排放量发展形成了巨大的促进作用,也是导致湖北省整体碳排放量上升的最主要原因。而经济发展贡献率的总体波动不大,一直对碳排放量的增加保持一个稳定拉动作用。2010—2020年间,电子商务的快速发展带动了快递物流的突飞猛进。湖北省位于京广铁路大动脉与长江“黄金水道”的交互中心,地理位置极其优越,湖北省的全国快递枢纽地位日益凸显。但物流体系效率的不断提升,货运量的显著增加也使得湖北省的经济发展始终无法抑制碳排放的增加。

5.人口因素

湖北省2010年常住人口为5 723.8万人,到2020年增加到5 775.3万人,年均增长率为0.09%,低于同期全国人口0.53%的增长水平,人口增长趋势不显著。十年间人口因素的总贡献率始终保持在100%的水平。但2020年人口较2019年减少151.7万人,贡献率为0.97。说明在社会经济稳定发展情况下,就湖北省而言,人口的缓慢增长对碳排放增加无明显影响。但在2020年末,受疫情影响,人口在短期内快速流出对碳减排起到意外的促进作用。而在湖北省解除全面严格管控后,人口流动将回归稳定。

(四)碳排放脱钩效应结果及分析

通过对湖北省的物流行业碳排放量分解结果分析可以看出,宏观经济发展水平是物流业碳排放量的最主要正向驱动原因,其能源结构效果和能源效率效应也可以体现为政府减排能力对碳排放量产生的抑制作用。为此,本部分通过建立脱钩的指标体系,并按照公式(5)和公式(6),系统分析了经济效益增长与消耗量变动间的内在联系,并以此反应湖北省物流业绿色低碳发展的实际状况及其政府减排举措的实际效果,具体结论见图2。

图2 2011—2020年湖北省物流业碳排放脱钩效应

从图2可知,湖北省物流业碳排放与经济发展的脱钩呈现出波动较大的特征。湖北省物流产业碳排放在2011—2012、2014—2016年呈现负脱钩效应,在2013、2017—2019年呈现出脱钩效应。其中,2012、2014—2016、2020年的强负脱钩效应表明湖北省的经济发展大大促进了碳排放量的增加。而2013、2017年经济发展对湖北省的碳排放增长起到明显抑制作用,这种负向影响一直持续至今。2020年,受疫情影响的湖北省物流业碳排放量相对2019年减少15.58%,说明经济发展仍是影响物流业碳排放的重要因子,呈现出极强的负脱钩效应。

在“十二五”期间,湖北省物流业碳排放脱钩指数呈现倒V走势。湖北省政府为了完成节能减排目标,大幅度减少原煤这样的高污染、高排放资源在能源市场的份额,取得了明显效果。到2013年,物流原煤消耗量减速达到472.13%。但从2009年开始,随着互联网经济的快速发展以及国家给予电商行业优厚的政策支持,物流业快速发展。以石油为燃料基础的物流业的粗放式增长导致了碳排放在2014—2016年的爆发性增长,甚至超过了湖北省的经济增长速度。

“十三五”伊始,国家发展改革委开展“物流服务降低成本提高效率重点专项活动”以深化推动物流供给侧结构化改造。湖北省为了减少企业经济成本、提升总体经济质量,围绕物流业降本增效的大方向,推出了一些政策:完善物流发展能力,减少运输成本,提升运输公司经营水平;强化载体保障,顺畅运输途径,提升物流系统运营质量;推动物流业与商贸、制造业结合,扩大物流业“基本盘”;并推动物流企业朝智能化、信息化的方向发展,提高物流企业的集成化。这些举措成效明显,大大增强了湖北省物流生态的发展。“大河有水小河满”,随着物流企业实力的增强,物流业能源效率得到极大提高,因此湖北省物流业在2017年达到了强脱钩,并连续三年达到脱钩效果。但脱钩效应逐渐渐弱,说明湖北省仍需在研发、推广新能技术,使用清洁能源替代化石燃料方面下功夫。

四、结论及建议

通过对湖北省道路运输行业碳排放量驱动原因分析的结果分析,经济发展的产出效应在2010—2020年始终是造成物流业碳排放量快速增长的最主要原因。湖北省作为中国国内的快递运输枢纽,在“十二五”期间物流业快速发展的同时,出现了节能减排关键性技术缺失,清洁能源占比小的问题,碳排放增速快的趋势未能得到遏制。能源效率虽然碳排放贡献率较高,但在“十三五”后期逐渐对碳排放起到抑制作用。同时,由于资源利用效率的抑制作用逐步强能源结构,对碳排放量的产生正向作用。从对湖北物流业与碳排放强脱钩效果的研究来看,物流业的碳排放量已经经过了由负脱钩向弱脱钩的过程,甚至有部分年份出现强脱钩效果。表明湖北省物流业的发展状况、碳排放量与政府部门决策间都存在着很密切的关系,但这里的关键还在于政府部门怎样合理协调物流业政策与能耗降低之间的关系。而2020年湖北省物流业碳排放量减少是受突发性外部因素影响的结果,并未改变湖北省物流业碳排放持续增长的基本趋势。基于此,本文对湖北省物流业低碳化发展的建议如下:

1)优化能源结构,引进节能减排技术,提高能源效率。湖北省的能源结构仍以油料资源为主,通过优化能源结构进行碳减排的潜力巨大。湖北境内河流、湖泊众多,可以充分利用以三峡大坝、葛洲坝等水力发电机组产生的水电能源以及其他清洁能源为物流业运输提供能源动力。同时,湖北省应利用好一流高校众多的科研优势,研发、推广清洁能源技术,提高能源利用效率,在物流业中推广、应用。

2)引入税收补贴机制,引导物流企业低碳化发展。目前,途经湖北省的运输汽车仍以汽油、柴油为主要原料;以天然气、电力清洁能源作为动力的汽车数量虽然逐年递增,但占比不大。因此,政府可以对燃油车征收额外碳税,对以天然气、电力为动力的新能源汽车进行补贴,引导物流企业逐步减少燃油车的配置。

3)倡导公众参与,宣传绿色低碳。积极引导民众购买新能源汽车、节能家电等低碳环保商品,规划、完善城区公共交通运输体系,培养民众乘坐公共交通工具的良好习惯,降低群众的生活“含碳量”。

注 释

① 经济合作与发展组织提出的驱动力(Driver)-压力(Pressure)-状态(State)-影响(Influence)-反应(Response)框架(DPSIR),其中“驱动力”是指对环境造成破坏的潜在原因;“压力”是指人类活动对环境造成的直接影响;“状态”是指环境在压力因子作用下所处的状态;“影响”是指研究样本在所处状态下对人类及社会发展的影响;“反应”是指人类为限制环境恶化实现可持续发展所做出的努力或积极政策。